Jurnal Sains dan Teknik Volume 1 Nomor 2 Tahun 2019 http://ejournal.uicm-unbar.ac.id/index.php/sainteks/
ISSN :2685-8304
Perbandingan Model Characteristic Drying Rate Curve dan Reaction Engineering Approach Berdasarkan Hasil Eksperimen Pengeringan

## Mango Tissues

## Johannes Martua Hutagalung
Prodi Teknik Kimia Universitas Bandung Raya, Jl. Banten No. 11 Bandung, 40272 Email : johannesmartua85@gmail.com
Abstract  : Dry  Processing  was  generally  consist  of  two  model  mathematics,  emphirical  and  mechanistic model.  CDRC  (Characteristic  Drying  Rate  Curve)  and  REA  (Reaction  Engineering  Approach)  are  one  of mechanistic model to find physic condition in all term, which is emphirical model hasn’t. The results obtained by simulation are shown with the temperature profile and the moisture content of mango tissues that has previously  been  validated  according  to  the  literature.  Mean  square  error and explained  variation  value showed similarity value between moisture content and temperature. Experiment data for REA using drying temperature at 338K and Y at 0,0134kg H 2 O/kg dry air. CDRC is divided by two approaching model, Constant Rate Period (CRP) and Falling Rate Period (FRP) at temperature 338K. To find the relative activation energy as amount of losing moisture content, temperature used at 328K. The result showed are CDRC and REA model relatively  similar,  which  is  CDRC  closer  to  experiment  data.  For  drying  curve,  moisture  content  of  mango tissues is descending exponentially at the time of drying. But for temperature curve against time of drying, temperature of mango tissues is ascending exponentially.
Keywords : Dry Processing, Mango Tissue, Characteristic Drying Rate Curve, Reaction Engineering Approach
Abstrak  : Proses  pengeringan  dapat  dimodelkan  secara  umum  menjadi  dua  model  matematika,  model empirikal  dan  mekanistik.  CDRC  ( Characteristic  Drying  Rate  Curve )  and  REA  ( Reaction  Engineering Approach )  adalah  salah  satu  model  mekanistik  untuk  mencari  kondisi  fisis  di  semua  bagian,  yang  tidak bisa  dilakukan  oleh  model  empirikal.  Hasil  yang  diperoleh  dengan  cara  simulasi  menunjukkan  profil temperatur dan kadar air pada jaringan mangga yang telah divalidasi berdasarkan literatur. Mean square error  dan  nilai  variasinya  menunjukkan  kemiripan  antara  kadar  air  dan  temperatur.  Data  eksperimen untuk REA menggunakan temperatur pengeringan 338K dan nilai Y pada 0,0134kg H 2 O/kg udara kering. CDRC  dibagi  menjadi  dua  pendekatan  model, Constant  Rate  Period (CRP)  dan Falling  Rate  Period (FRP) pada temperatur 338K. Penentuan energi aktivasi relatif diperoleh sebagai jumlah kadar air yang hilang, pada  temperatur  328K.  Hasil  yang  ditunjukkan  model  CDRC  dan  REA  relatif  sama,  dimana  CDRC  lebih mendekati  data  eksperimen.  Pada  kurva  pengeringan,  kadar  air  jaringan  mangga  menurun  secara eksponensial sedangkan temperatur jaringan mangga menaik secara eksponensial.
Kata kunci : Proses pengeringan, jaringan mangga, characteristic drying rate curve , reaction engineering approach

## PENDAHULUAN
Proses pengeringan ( drying ) dapat dimodelkan dengan sejumlah model matematika yang diklasifikasikan  menjadi  model  empirikal  dan  mekanistik.  Model  empirikal  merupakan  model yang disusun berdasarkan data-data percobaan yang  dapat mendeskripsikan laju  pengeringan dengan cukup baik namun model ini tidak dapat memberikan makna fisis yang terjadi selama proses  pengeringan  dan  hanya  berlaku  untuk  rentang  kondisi  tertentu,  sedangkan  model mekanistik  merupakan  model  yang  diperoleh  berdasarkan  fenomena  yang  terjadi  di  dalam pengeringan dan bisa diterapkan untuk semua kondisi, model ini terbagi menjadi lumped model dan spatial  model. proses  pengeringan mango  tissues dilakukan  dengan intermittent  drying menggunakan lumped model seperti yang dilakukan dalam jurnal Enthalpy-driven optimization of  intermittent  drying of Mangiferaindica  L [Vaquiro,  et.  al,  2009]. Intermittent  drying meliputi dua  periode,  yaitu heating dan resting  period .  Pada heating  period ,  panas  disuplai  secara kontinyu  selama  waktu  tertentu,  kemudian  dilanjutkan  dengan resting  period ,  di mana  terjadi perubahan temperatur  dan moisture content tanpa adanya suplai panas. Parameter-parameter
dari  model  yang  akan  disimulasi  dan  dioptimasi  oleh  Vaquiro,et.al  (2009)  diperoleh  melalui experimental  data  fitting terhadap  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  baik  dengan  proses kontinyu maupun intermittent , dengan variasi temperatur pemanasan 45, 50, 55, 60, 65 o C untuk memvalidasi  model  yang  telah  disusun,  dilakukan  pula  tambahan  satu  set  eksperimen intermittent drying .
Tabel 1. Data eksperimen mango tissues dan udara pengering Produk
L ( cube half thickness ) Xo (kadar air awal) f (kadar air akhir rata-rata) To (temperatur produk awal) (densitas padatan kering) Satuan 1,25e -2 ± 0,06e -2 m 9,3 ± 2,2 kg.kg
-1
0,36 ± 0,14 kg.kg -1 10,8 ± 1,8 o C
97,1 ± 19,2 kg.m -3
Udara pengering
( relative humidity ) (temperatur udara) v (kecepatan udara) Satuan 0,6 ± 0,07 (pada T R )
Heating : T H = 45,50,55,50,65 o C Resting : T R = 27,1 ± 1,6 o C Heating : 4 m.s -1
Data eksperimen yang digunakan temperatur pengeringan 338 K dan Y=0,0134 kg H 2 O/kg udara  kering,  untuk  persamaan relative  activation  energy untuk mango  tissues dengan  model REA, data yang digunakan adalah  berdasarkan hasil eksperimen pada 328 K dan Y=0,0134 kg H 2 O/kg  udara  kering.  Penyelesaian  persamaan  neraca  massa  dan  energi  secara  simultan dilakukan dengan menggunakan bantuan software Matlab.

## METODOLOGI
Pengeringan  yang  dilakukan  terhadap  mango  tissues  dengan  membandingkan  dua pendekatan model, yaitu:
1. Pendekatan Characteristic Drying Rate Curve (CDRC) Laju pengeringan dimodelkan sebagai di mana untuk X>Xc,  =1 sedangkan untuk X<Xc,  = .  Setelah  itu,  melakukan  perhitungan  nilai  h m (koefisien perpindahan  massa  (m.s -1 ),  nilai pada  T wb (temperatur  bola  basah)  =  303K  (dari psychrometric chart, pada kondisi T db = 338 K, Y = 0,0134 kg/kg), nilai [konsentrasi uap air  dari  medium  pengering  (kg.m -3 )],  nilai  Nc  [laju  pengeringan  pada critical  condition (kg H 2 O.m -2 .s -1 )],  nilai  m s [massa  padatan  dalam  basis  kering  (kg)],  nilai  A  [luas  permukaan penguapan  (m 2 )],  nilai  Xe  [ equilibrium  moisture  content dalam  basis  kering  (kg  H 2 O/kg padatan  kering)],  nilai  h  [koefisien  perpindahan  panas  konvektif  (W.m -2 .K -1 )],  nilai  Cp [kapasitas panas sampel  (kJ.kg -1 K -1 )], dan nilai
[entalpi penguapan dari air (kJ.kg -1 )]. Setelah memperoleh nilai masing-masing variabel tersebut maka disusun persamaan neraca massa dan neraca energi.

## 2. Pendekatan Reaction Engineering Approach (REA)
Pada REA, evaporasi dimodelkan dengan kinetika orde nol dengan energi aktivasi, sedangkan kondensasi dimodelkan dengan kinetika orde satu tanpa energi aktivasi. Persamaan neraca massa dapat disusun sebagai berikut :
Perbandingan Model Characteristic Drying Rate Curve dan Reaction Engineering Approach
2.1 Penentuan persamaan Relative Activation Energy Nilai  dari perlu  ditentukan  dari  hasil  eksperimen  dimana  penentuan  persamaan relative  activation  energy berdasarkan  T  =  338 0 K,  begitu  juga  nilai ,  nilai  A  [luas permukaan  penguapan  (m 2 )],  nilai  m s [massa  padatan  dalam  basis  kering  (kg)],  nilai [(konsentrasi uap air dari medium pengering) = kg.m -3 ], nilai
[(konsentrasi uap air saturated )  =  kg.m -3 ],  dan  nilai  h m (koefisien  perpindahan  massa  (m.s -1 ).  Dengan demikian,  hubungan  antara activation  energy dan average  moisture  content dapat dinormalisasikan menjadi :

## 2.2 Pembuatan model REA
Nilai  parameter  yang  diperlukan  dalam  penyusunan  neraca  massa  dan  energi  sama dengan perhitungan yang dilakukan pada parameter model CDRC sebagai berikut:
Tabel 2. Data parameter dalam pemodelan REA dan CDRC (m.s -1 ) 0,03748 (kg) 0,000204 (kg.m -3 ) 0,01372
h(W.m -2 .K -1 )] 33,96 (J.kg -1 ) 2336747,11
Untuk penyusunan neraca massa, maka ditulis sebagai berikut :
Sementara penyusunan neraca energi ditulis sebagai :

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil pemodelan dengan model CDRC dan REA jika luas permukaan A = 6s yaitu sebagai berikut :
Perbandingan Model Characteristic Drying Rate Curve dan Reaction Engineering Approach
Gambar 1. Grafik kadar air terhadap waktu pada model CDRC, A = 6S
Gambar 2. Grafik kadar air terhadap waktu pada model REA, A = 6S
Gambar 3. Grafik Temperatur terhadap Waktu pada model CDRC, A = 6S
Gambar 4. Grafik Temperatur terhadap waktu pada model REA, A = 6S
Apabila luas pengeringan A = S , maka hasil yang diperoleh yaitu sebagai berikut :
Gambar 5. Grafik Kadar air terhadap waktu pada model CDRC, A = S
Gambar 6. Grafik Kadar air terhadap waktu pada model REA, A = S
Gambar 7. Grafik Temperatur terhadap Waktu pada model CDRC, A = S
Gambar 8. Grafik Temperatur terhadap Waktu pada model REA, A = S
Model CDRC maupun REA dibuat berdasarkan perhitungan luas permukaan pengeringan (A) dianggap sama seperti luas permukaan mango tissues yang berbentuk kubus, yaitu 6 kali luas sisi kubus (S). Namun model yang diperoleh tidak begitu baik dalam mewakili data percobaan, baik model yang dibuat dengan pendekatan CDRC maupun REA. Oleh karena itu,supaya model yang  dihasilkan  lebih  mendekati  data  percobaan,  penulis  menambahkan  asumsi  yaitu pengeringan hanya terjadi di bagian atas kubus saja, sehingga A dianggap sama dengan S.
Gambar 9. Hasil pemodelan kurva pengeringan dengan model REA dan CDRC
(a) A=6S dan (b) A=S
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  baik  model  REA  maupun  CDRC menghasilkan grafik drying curve dengan kecenderungan yang sama dengan data percobaan, di mana moisture content (X) dari sampel akan berkurang secara eksponensial seiring berjalannya waktu  pengeringan.  Namun  hasil  pemodelan  awal  menunjukkan  laju  penurunan  X  yang  lebih cepat  dibandingkan  data  percobaan  hingga  mencapai  suatu  nilai  X  yang  konstan  ketika pengeringan  baru  berjalan  kurang  lebih  10.000  detik.  Hal  ini  menyebabkan  model  yang dihasilkan  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup  signifikan  dibandingkan  data  percobaan. Sedangkan untuk pemodelan dengan asumsi A=S, laju penurunan X cukup stabil dan menyerupai data hasil percobaan.
Gambar 10 . Hasil pemodelan temperatur sampel sepanjang pengeringan dengan model REA dan CDRC,
(a) A=6S   (b) A=S
Hal  yang  sama  juga  terjadi  pada  saat  memodelkan  grafik  temperatur  sampel  terhadap waktu pengeringan. Data percobaan menunjukkan kecenderungan di mana temperatur sampel akan meningkat seiring dengan berjalannya waktu pengeringan. Namun model CDRC dan REA yang  dihasilkan  menunjukkan  peningkatan  temperatur  yang  signifikan  pada  tahap  awal pengeringan.  Untuk  pemodelan  dengan  asumsi  A=S,  kenaikan  temperatur  masih  terlalu  cepat dibandingkan  data  percobaan,  namun  temperatur  akhir    yang  dicapai  sudah  mendekati  data percobaan.
Ada  beberapa  hal  penting  yang  perlu  dipertimbangkan  untuk  memutuskan  model manakah yang lebih baik dalam kasus pengeringan mango tissues ini:
1. Pada  model  CDRC,  dilakukan  asumsi  nilai  Xc  dan trial  and  error untuk  nilai  j.  Hal  ini dilakukan karena untuk mendapatkan nilai Xc dan j, diperlukan eksperimen tersendiri mengingat nilainya bergantung pada kondisi pengeringan.
2. Pada model CDRC, perlu diketahui nilai temperatur bola basah (Twb) yang didapat dari interpolasi psychrometric chart . Interpolasi yang dilakukan memiliki tingkat keakuratan yang tidak terlalu baik karena dilakukan secara manual.
3. Pada  model  REA,  nilai  dari  temperatur  permukaan  ( surface )  sampel  dianggap  sama dengan temperatur sampel yang diukur pada saat percobaan.
4. Model CDRC  tidak  begitu  baik  dalam  menggambarkan  profil  temperatur  dan  kadar  air pada  periode  pemanasan/pendinginan  sebelum  periode  CRP,  namun  pada  kasus pengeringan mango tissues ini, tidak tampak adanya periode CRP sehingga model CDRC yang digunakan sama baiknya dengan model REA.

## SIMPULAN
Model  CDRC  maupun  REA  memiliki  kelemahan  dan  kelebihannya  masing-masing. Model  REA  lebih  fleksibel  untuk  diterapkan  pada  berbagai  kondisi  percobaan  dengan adanya persamaan relative activation energy , dengan ketentuan sampel yang digunakan dan kandungan  air  awalnya  sama.  Model  CDRC  lebih  sederhana,  namun  penerapannya memerlukan  nilai  Xc  dan  j  yang  perlu  ditentukan  melalui  eksperimen.  Hasil  pemodelan pengeringan mango  tissues menggunakan  pendekatan  CDRC  maupun  REA  menunjukkan kemiripan  dan  kecenderungan  yang  sama,  baik  untuk  kurva  pengeringan  maupun  kurva temperatur.  Untuk  kurva  pengeringan,  seiring  dengan  berjalannya  waktu  pengeringan, kandungan  air  di  dalam  sampel  semakin  berkurang.  Sementara  untuk  kurva  temperatur terhadap  waktu  pengeringan,  terlihat  bahwa  temperatur  sampel  semakin  meningkat  seiring berjalannya waktu. Berdasarkan kurva pengeringan yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa pengeringan mango  tissue tidak  melewati  tahapan  CRP,  sehingga  model  CDRC  menunjukkan hasil yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Rozana, R. (2016). “Response of Drying Temperature on Drying Rate and Quality of Dried Candied  Mango”  (Online), Research  Gate  Publication  Journal,  diakses  3  Januari 2019)
Jannah  Miftahul.  “Pengeringan  Osmotik  Pada  Irisan  Buah  Mangga  Arumanis  Dengan Pelapisan Kitosan” ( online ) ( http://repository.ipb.ac.id/jspui/bitstream/ 123456789/53691/8/F11mja.pdf ), diakses 4 Februari 2019)
Vaquiro,  H.A.,  Clemente,  G.,  Garcia  Perez,  J.V.,  Mulet,  A.,  Bon,  J.  Enthalpy  driven optimization  of  intermittent  drying  of Mangifera  indica L.. Chem.  Eng.  Res.  Des. 2009; 87: 885-898.