## Studi Perancangan Kontrol Prediktif pada Kolom Distilasi Di Crude Distillation Unit PT Pertamina UP VI Balongan
Y. Perdana , E. Ekawati, S. Hadisupadmo
Divisi Riset Instrumentasi dan Kontrol
Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung
Jl Ganesha10 Bandung, 40132, Indonesia
E-mail: simarmataftitb055@yahoo.com
Received Date : 16 November 2010 Acceptance Date : 22 November 2010

## Abstrak
Proses distilasi adalah suatu proses pemisahan fraksi minyak bumi berdasarkan titik didihnya. Sistem kontrol kolom distilasi memiliki masukan jamak dan keluaran jamak. Untuk itu, penelitian tugas akhir ini  membatasi  keluaran  dan  masukan  dengan  memilih  variabel  keluaran  yakni  temperatur  top, temperatur Light Gas Oil (LGO), dan temperatur Hight Gas Oil (HGO) dan variabel masukan berupa top reflux, LGO reflux, dan HGO reflux.
Kolom  distilasi  PT  Pertamina  UP  VI  Balongan  masih  menggunakan  sistem  control  PID  unt uk mengontrol  variabel-variabel  keluaran  tersebut.  Permasalahan  pada  kolom  distilasi  adalah berfluktuasinya  nilai  temperatur  sehingga  mempengaruhi  kemurnian  distilat.  Pada  tugas  akhir  ini dicoba  mengontrol  variabel-variabel  tersebut  dengan  menggunakan  kontrol  model  prediksi  (Model Predictive Control /MPC). Dengan menggunakan pengontrol MPC, maka nilai keluaran ke depan akan diprediksi  sejauh  horison  prediksinya.  MPC  akan  mensimulasikan  respon sistem sepanjang  horison prediksi dan kemudian dioptimasi dengan meminimisasi fungsi kinerja J(e,u). Dengan  mensimulasi  sistem  dengan  pengontrol  MPC,  diperoleh  Hp  =  100,  Hu=  2,  maximum overshoot  0%  untuk  temperatur  top,  LGO,  dan  HGO,  sedangkan  dengan  pengontrol  PID  diperoleh maximum overshoot senilai 41,67%, 70%, dan 21,4% masing-masing untuk temperatur top, LGO dan HGO.  Nilai  konstanta  waktu  pengontrol  MPC untuk  temperatur  top,  LGO,  dan  HGO  masing-masing bernilai 18 menit, 14 menit dan 6 menit. Sedangkan konstanta waktu untuk pengontrol PID senilai 40 menit, 110 menit, dan 60 menit masing-masing untuk temperatur top, LGO dan HGO. Kata kunci: temperatur top, LGO, HGO, konstanta waktu

## Abstract
Distillation is a process of separating crude fraction according to each boiling point. Distillation  column control system has multiple input and output. Objective of this research is to limit the multiple input and  output  by  choosing  the  output  variables  such  as top  temperature,  Light  Gas  Oil  (LGO) temperature, High Gas Oil (HGO) temperature; and input variables such as top reflux, LGO reflux and HGO reflux .
The distillation column in PT Pertamina RU VI Balongan is still using PID controller to control all output variables. The problem in distillation column is the temperature fluctuation , which affects the distillate purity. In this research, distillation control system will be simulated using MPC Controller to control the output  variables.  MPC  controller  will  predict  the  output  variables  in  the  prediction  horizon.  The response  of  the  system  will  be  simulated  along  the  prediction  horizon  and  it  will  be  optimized  by minimizing the cost function J(e,u).
By  simulating  MPC  Controller,  MPC  parameter  obtained  are  Hp  =  100,  and  Hu  =  2,  maximum overshoot 0% for top temperature , LGO, and HGO, while PID controller has overshoot 41.67 % for top temperature,  70%  for  LGO  temperature  and  21.4%  for  HGO  temperature.  Time  constant  of  MPC controller for top temperature, LGO and HGO are 18 minutes, 14 minutes, and 6 minutes while time
constant of PID controller for top temperature , LGO and HGO are 40 minutes, 110 minutes and 60 minutes.
Keywords: top temperature, LGO, HGO, time constant

## 1 Pendahuluan
Proses  distilasi  adalah  suatu  proses  pemisahan  fraksi  minyak  bumi  berdasarkan  titk didihnya,  di  mana  masing-masing  produk  nantinya  akan  diolah  lebih  lanjut  untuk dikonsumsi  masyarakat,  pihak  industri  lainnya  untuk  menyokong  perekonomian  negara tersebut.
Kemurnian  produk  adalah  suatu  tuntutan  penting  dalam  proses  ini.  Sebab,  produk  yang murni akan berdampak baik pada penggunanya.  Dan  tentunya tidak akan merusak sistem yang  menggunakan  produk  bahan  bakar  hasil  distilasi  ini.  Untuk  itu,  diperlukan  suatu sistem  kontrol  lanjut  yang  dapat  menyokong  dan  menjalankan  proses  distilasi  agar menghasilkan  produk  yang  optimal.  Pada  penelitian  ini,  kemurnian  produk  dioptimalkan melalui pengontrolan temperatur, sebab kemurnian produk mempunyai korelasi  yang lurus dengan  kestabilan  temperatur  kolom.  Pengontrol  prediktif  akan  dirancang  pada  sistem distilasi  yang  dapat  mengontrol  dan  menjaga  kestabilan  temperatur  kolom  pada  kondisi operasi yang bisa setiap saat berubah.  Salah satu metode untuk mengoptimalkan produksi adalah  dengan  menerapkan  suatu  teknologi  Kontrol  Proses  Lanjut  ( Advanced  Process Control ) dalam suatu proses dalam suatu plant .

## 2 Dasar Teori

## 2.1 Distilasi Proses
Proses  distilasi  yang  disebut  juga  penyulingan  adalah  proses  pemisahan  berdasarkan  titik didih  suatu  campuran.  Pada  penyulingan  minyak  bumi  yang  berupa  multi  komponen pemisahannya  di  dasarkan  pada tray ek  didih  atau  fraksi-fraksinya  sehingga  prosesnya sering  disebut  juga  proses  fraksinasi.  Pada  minyak  bumi,  distilasi  yang  dipakai  adalah Distilasi Atmosfer atau distilasi pada tekanan sedikit diatas tekanan atmosfer.
Kolom distilasi  adalah tempat terjadinya  proses  distilasi yaitu pemisahan campuran bahan menjadi  fraksi-fraksi  yang  lebih  murni  berdasarkan  perbedaan  tingkat  kemudahan menguap  ( volatile )  fraksi-fraksi  penyusunya.  Campuran  yang  masuk  ke  dalam  kolom distilasi akan dipanaskan oleh uap panas ( steam ) pada bagian reboiler sehingga fraksi yang mudah  menguap  akan  menguap  naik   ke  bagian  atas  kolom  distilasi  untuk  selanjutnya dikondensasikan. Bagian yang tidak menguap akan dikeluarkan sebagai bottom product .

## Gambar 1 Kolom distilasi
Pada kolom distilasi tipe kontinu ( continuous column ) pemisahan berlangsung secara terus menerus. Bagian-bagian dari kolom distilasi diantaranya:
1. Kolom vertikal adalah tempat terjadinya pemisahan fraksi dari larutan .
2. Nampan ( tray ) berfungsi sebagai tempat terjadinya pertukaran panas antara cairan dari bagian  atas  kolom  menuju  ke  bawah  dengan  uap  fraksi  dari  bawah  yang  menuju  ke atas.  Pertukaran  panas  ini  berguna  untuk  meningkatkan  kemurnian  fraksi  yang  ingin diambil sebagai distilat .
3. Ketel  pemanas  ( reboiler )  berfungsi  untuk  memanaskan  kembali  umpan  ( feed )  yang berada  di  bagian  dasar  kolom  distilasi.  Tipe  lain reboiler adalah steam yang  langsung masuk ke dalam bagian dasar kolom untuk memanaskan umpan.
4. Kondensor berfungsi untuk mengkondensasikan overhead product (distilat) yang akan ditampung pada akumulator ( reflux drum ).
5. Distilat dan bottom product adalah hasil pemisahan kolom distilasi.
6. Reflux adalah  distilat  yang  dikembalikan  ke  dalam  kolom  distilasi. Reflux berfungsi untuk meningkatkan kemurnian distilat tersebut.
Pada  kolom  distilasi multiproduct, larutan  yang  akan  dipisahkan  terdiri  dari  banyak  fraksi. Pada  kolom  distilasi  ini  produk  ditarik  keluar  dari  kolom  distilasi  pada  beberapa  bagian disamping  kolom  distilasi.  Produk  yang  ditarik  keluar  untuk  dijadikan  produk  tengah  atau dikembalikan seluruhnya sebagai reflux. [4][6][9]
Dalam proses destilasi minyak bumi dihasilkan 3 jenis produk yakni top product, side steam product yang diambil dari kolom seksi rektifikasi, terdiri dari  HGO ( Heavy Gas Oil) dan  LGO ( Light Gas Oil ), dan bottom product, yakni produk paling bawah  dari kolom distilasi. Produk ini kemudian akan masuk ke vacuum distilation .

## 2.2 Pengontrolan pada Kolom Distilasi
Objek  utama  pengontrolan  kolom  distilasi  adalah  kemurnian  distilat.  Untuk  itu,  perlu dipasang online  analyzer yang  dapat  memonitor  kemurnian  distilat  secara  online.  Tetapi alat  itu  cukup  mahal  untuk  dipasang  di  pabrik  ini.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengontrol kemurnian distilat, dapat dilakukan dengan mengontrol temperatur distilat [4][9].
Untuk  mencapai  pengontrolan  temperatur  dan  tekanan  dapat  digunakan  berbagai manipulated  variabel diantaranya reflux  flow , distillate  flow,  bottom  flow,  dan  steam  flow. Berbagai konfigurasi alternatif banyak ditawarkan dalam memilih struktur pengontrol untuk mendapatkan pengontrolan komposisi yang terbaik [4][6][9].

## 2.3 Model Predictive Control
Model  Predictive  Control (MPC)  merupakan  pengontrol  berbasis  kepada  model.  MPC menggunakan  nilai error antara  nilai  prediksi  lintasan setpoint dan  nilai  prediksi  variabel keluaran.  Prediksi  keluaran  proses  untuk  sejumlah  selang  cacah  ke  depan  dilakukan dengan persamaan matematis  yang merupakan model  sistem  yang di kontrol. Selanjutnya dengan  menggunakan  hukum  kontrol  dilakukan  perhitungan  keluaran  pengontrol  yang diperlukan  agar  prediksi  keluaran  proses  dapat  menjejaki  suatu  deretan  harga  yang ditentukan  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  keluaran  pengontrol  ini  kemudian  diberikan kepada proses. Deretan harga yang diinginkan untuk dijejaki disebut lintasan referensi .
Algoritma Model Predictive Control memiliki tiga parameter, yaitu [3]:
1. Hn (horison minimum)
2. Horison  minimum  menyatakan  mulai  dari  jumlah  langkah  yang  diperlukan  pengontrol untuk  melakukan  minimalisasi  terhadap  selisih  antara  keluaran  proses  dan  lintasan referensi.
3. Hp (horison prediksi)
4. Horison  prediksi  menyatakan  jumlah  langkah  ke  depan  yang  digunakan  pengontrol untuk melakukan minimisasi terhadap selisih antara keluaran proses dan referensi.
5. Hu (horison kontrol)
6. Horison kontrol menyatakan jumlah langkah, m ulai dari t = k  hingga t = k  + Hu - 1,  di mana  keluaran  pengontrol  boleh  mengalami  perubahan  harga  untuk   kemudian memiliki harga mencapai t = k + Hp.

## 2.4 Penentuan Parameter MPC
Kinerja strategi M PC, ditentukan oleh parameter-parameter yakni horison minimum, horison prediksi,  horison  kontrol,  dan  pembobotan  sinyal  kontrol.  Nilai  horison  kontrol  akan mempengaruhi  aksi  kontrol  dan  respon  proses.  Jika  nilai  horison  kontrol  ditambah,  maka respon  proses  akan  lebih  aktif,  karena  nilai  horison  kontrol  akan  mempengaruhi  jumlah kontrol langkah ke depan.
Ada dua nilai pembobotan, yakni matriks Q  dan matriks R. Nilai  pembobotan sinyal kontrol bertujuan  untuk  meminimalkan  fungsi  kerja  MPC.  Pembobotan  keluaran  ke  depan digunakan  untuk  memvariasikan  bobot  Q.  Pembobotan  ini  ditentukan  dengan  melihat seberapa penting minimalisasi perubahan sinyal kontrol dibandingkan dengan minim alisasi selisih prediksi keluaran dengan  refrensi. Penambahan bobot R akan menyebabkan respon proses menjadi lambat dengan perubahan sinyal kontrol yang fluktuatif.

## 3 Pemodelan Sistem dan Perancangan Pengontrol MPC
Identifikasi  sistem  kolom  distilasi  dengan  pendekatan  model  ARX.  Parameter  model  ARX yang  digunakan  adalah  na  =  2,  nb  =  2,  dan  nk  =  1.  Model  ARX  digunakan  sebagai pendekatan  sistem ,  karena  proses  pada  sistem  ini  diambil  saat  keadaannya  tunak, sehingga digunakan model linear ARX.
Tabel 1 Variabel masukan dan keluaran sistem Variabel Tag Number Keterangan u1 11FC019 Laju Aliran Top Reflux (ton/jam) u2 11FC021 Laju Aliran LGO Reflux (ton/jam) u3 11FC024 Laju Aliran HGO Reflux (ton/jam) y1 11TC129 Temperatur Top ( 0 C) y2 11TR133 Temperatur LGO ( 0 C) y3 11TR130 Temperatur HGO ( 0 C) d1 11FC006 Laju Aliran Crude (ton/jam)
Dari  data  masukan dan  keluaran  sistem  pada  rentang  ke  3500  hingga  4500,  diperoleh sembilan fungsi transfer, yakni:
) ( , , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 11 3 2 4 3 2 4 10 26 1 025 0 10 26 1 10 77 1 10 19 9    
      s s s s s (1) ) ( , , ) ( , , , ) ( H 12 4 2 5 2 10 36 1 0202 0 10 13 7 002 0 001 0        s s s s s (2) ) ( , , ) ( , ) ( , , ) ( H 13 5 2 4 3 2 10 29 3 115 0 10 39 1 10 54 4 002 0         s s s s s (3) ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 21 7 4 2 7 4 2 4 10 57 4 10 186 2 10 78 5 10 47 6 10 23 3            s s s s s (4) ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 22 6 4 2 6 5 2 5 10 39 3 10 62 5 10 64 2 10 707 3 10 92 1            s s s s s (5) ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 23 6 4 2 6 4 2 4 10 18 1 10 42 6 10 5 7 10 705 3 10 834 1           s s s s s (6) ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 31 6 3 2 6 5 2 5 10 48 4 10 68 2 10 528 7 10 504 5 10 934 2            s s s s s (7)
) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 32 3 3 2 5 4 2 4 10 955 2 10 726 1 10 881 2 10 04 8 10 09 4           s s s s s (8) ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( H 33 6 3 2 5 4 2 5 10 249 4 10 22 4 10 463 3 10 983 1 10 047 9           s s s s s (9)

## 3.1 Validasi Model
Sembilan  fungsi  transfer  tersebut  diuji  dengan  melihat  besarnya fitness  fuction ,  dan  nilai RMSE.  Nilai fitness menyatakan  tingkat  keakurasian  nilai  keluaran  model  dengan  nilai keluaran  sebenarnya.  Nilai  RMSE  menyatakan  besarnya error rata-rata  keluaran  model dengan  keluaran  sesungguhnya.  Nilai  RM SE  ini  diperoleh  dengan  membandingkan  model keluaran  sistem  dengan  keluaran  sistem  pada  rentang  data  ke-2500  hingga  ke-3500. Sembilan fungsi transfer tersebut diuji kestabilannya dengan memberi input  step sehingga diperoleh nilai-nilai yang ditabelkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Parameter dan stabilitas sistem Model Fitness (%) RMSE ( 0 C) Kestabilan H 11 (s) 74,08 0,0017 Stabil H 12 (s) 73,18 0,0034 Stabil H 13 (s) 35,98 0,001 Stabil H 21 (s) 90,62 0,000757 Tidak Stabil H 22 (s) 91,87 0,000572 Stabil H 23 (s) 89,92 0,000572 Stabil H 31 (s) 62,35 0,000565 Stabil H 32 (s) 85,43 0,001 Tidak stabil H 33 (s) 80,2 0,000567 Stabil
Dari nilai-nilai di atas diperoleh bahwa H
13 (s) memiliki fitness yang relatif kecil dibandingkan dengan  fungsi-fungsi  yang  lain.  Fungsi H 21 (s) dan H 32 (s) tidak  stabil.  Hal  ini  disebabkan karena  kedua  fungsi  transfer  tersebut  memiliki pole di  luar  lingkaran  satu  pada  bidang z. Sehingga, dalam pemodelan persamaan  ruang keadaan , stage dan masukan untuk H 13 (s), H 21 (s), H 32 (s) dihilangkan.
Nilai unity gains yang diperoleh dari simulasi lup terbuka adalah:
                               u3 u2 u1 , , , , y3 y2 y1 8 0 5 1 3 6 1 0 0 5 0 8 0 (10)
Nilai Ratio Gain Array adalah:
                                  u3 u2 u1 , , , , , , , , , y3 y2 y1 35 0 49 2 43 3 54 0 81 2 75 1 77 0 99 0 37 0
(11)
Dari  nilai RGA ini,  diperoleh  hubungan bahwa kontribusi top reflux ke temperatur top tidak sebesar  kontribusi  LGO reflux ke  temperatur top .  LGO reflux yang  lebih  dominan  untuk mempengaruhi  temperatur top . Top reflux tidak  mempengaruhi  nilai  temperatur  LGO  dan temperatur HGO. HGO reflux mempunyai kontribusi  untuk temperatur LGO dan temperatur HGO. Oleh karena itu dilakukan justifikasi sebagai berikut :
1. Fokus pengontrolan diarahkan pada temperatur top dan temperatur HGO.
2. LGO reflux digunakan  untuk  mengontrol  temperatur top ,  dan  HGO reflux digunakan untuk  mengatur  temperatur  HGO,  dan  HGO reflux secara  tidak  langsung  mengontrol temperatur LGO dan mempengaruhi temperatur top .
3. Pengaturan  temperatur  LGO  secara  tidak  langsung  dengan  menggunakan  HGO reflux yang nilainya  tidak  diboboti,  sebab  pembobotan  HGO reflux digunakan  untuk mengontrol temperatur HGO.
4. MPC Parameter Hp = 100, Hu = 2, Pembobotan matriks Q dan R adalah:
                             2 2 5 5 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0                   
          Q (12)                        1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 3 3 2 2 R (13)

## 4 Eksperimen dan Analisis Data

## 4.1 Penjejakan Setpoint MPC
Dilakukan simulasi penjejakan setpoint dengan parameter-paremeter di atas. Waktu mulai penjejakan setpoint untuk  setiap  keluaran  berbeda-beda.  Secara  keseluruhan,  hasil simulasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Telah disebutkan sebelumnya, bahwa  sistem kolom distilasi merupakan sistem MIMO  yang memiliki  keterkaitan  antara  masing-masing  masukan  dan  keluaran.  Pada  simulasi temperatur top ,  masih  didapati  adanya  tiga  kali  penurunan  dan  kenaikan  nilai  keluaran ketika setpoint pada  saat  itu  tetap  yang  disebabkan  oleh  keterkaitan  masukan  keluaran sistem. Penurunan pada menit ke-60, menit ke-140, dan menit ke-310 disebabkan karena perubahan  nilai  HGO reflux yang  disebabkan  oleh  perubahan setpoint temperatur  HGO. HGO reflux akan  memengaruhi  nilai  temperatur  LGO,  dan  juga  memengaruhi  nilai temperatur top .  Demikian  juga  halnya  untuk  kenaikan  temperatur top pada  menit  ke-210 dan  menit  ke-310.  Kenaikan  temperatur top pada  menit  ke-210  sangat  besar,  yang disebabkan  oleh  penurunan setpoint temperatur  HGO  sangat  besar.  Jadi,  ketika  terjadi perubahan setpoint temperatur  HGO,  pengontrol  M PC  akan  berusaha  untuk mengembalikan  nilai  temperatur top sesuai  dengan setpoint -nya.  Penurunan  kecil  nilai temperatur  LGO  pada  menit  ke-100  disebabkan  oleh  adanya  perubahan setpoint temperatur top yang  juga  berimbas  pada  nilai  HGO reflux ,  dimana  HGO reflux akan memengaruhi nilai temperatur LGO.  Demikian juga halnya pada kenaikan kecil temperatur LGO pada menit ke-180.
0 100 200 300 400 100 150 200 250 300 T e m p T o p ( C e lc iu s ) waktu(menit) 0 100 200 300 400 180 200 220 240 260 280 T e m p L G O ( C e lc iu s ) waktu(menit) 0 100 200 300 400 300 350 400 450 T e m p H G O ( C e lc iu s ) waktu(menit) 0 100 200 300 400 -6 -4 -2 0 2 4 x 10 5 L G O R e fl u k s ( T o n /H o u r) waktu(menit) 0 100 200 300 400 -6 -4 -2 0 2 4 x 10 5 L G O r e fl u k s ( T o n /H o u r) waktu(menit) 0 100 200 300 400 -5 0 5 10 H G O r e fl u k s ( T o n /H o u r) waktu(menit)
Gambar 2 Simulasi penjejakan s etpoint

## 4.2 Simulasi PID
Pengujian ini bertujuan untuk melihat respon sistem sesuai dengan konfigurasi dari pabrik. Simulasi pengontrol temperatur top menggunakan pengontrol PID dengan parameter Kp, Ti, Td  yang  di- tunning dengan  aturan  Ziegler-Nichols  yang  ditampilkan  pada  Tabel  3.  Tetapi parameter  pengontrol  PID  untuk  temperatur  LGO  dan  HGO  di- tunning dengan  metoda trial
and error . Hal ini disebabkan metoda Ziegler-Nichols tidak sanggup menunjukkan performa yang baik.
Tabel 3 Aturan t uning Ziegler-Nichols [8] Controller Kp Ti Td P 0,5 Kcr ∞ 0 PI 0,45 Kcr 0 PID 0,6 Kcr 0,5 Pcr 0,125 Pcr
Parameter pengontrol PID untuk temperatur top, LGO, dan HGO dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Parameter PID Parameter Temp. Top Temp. LGO Temp. HGO Kp 5,4 35 25 Ti 45 3500 6250 Td 0,018 0,71 28 Hasil Simulasi PID: 1. Simulasi Temperatur Top
0 100 200 300 400 500 600 700 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 Waktu  (menit) T e m p . T o p ( C e lc iu s )
Gambar 3 Simulasi PID Temperatur Top
2. Simulasi Temperatur LGO
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 Waktu  (menit) T e m p . L G O ( C e lc iu s )

## Gambar 4 Simulasi PID Temperatur LGO
3. Simulasi Temperatur HGO 0 100 200 300 400 500 600 700 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Waktu  (menit) T e m p . H G O ( C e lc iu s )
Gambar 5 Simulasi PID temperatur HGO

## Tabel 5 Perbandingan MPC dan PID
Temp. Top Temp. LGO Temp. HGO MPC PID MPC PID MPC PID Waktu tunak (menit) 35 550 30 3500 25 350 Kons. Waktu (menit) 18 40 14 110 6 60 Max. Overshoot (%) 0 41,67 0 80 0 21,4 Faktor Redaman 1 0,13 1 0,07 1 0,44
Dari perbandingan ini, dapat disimpulkan bahwa pengontrol MPC memiliki keunggulan pada respon sistem. Settling time sistem yang dikontrol dengan MPC, yang relatif lebih tinggi dari pada yang dikontrol dengan  PID. Selain itu,  hasil rancangan pengontrol MPC hanya berlaku pada satu kondisi operasi. Akibatnya perubahan setpoint keluaran tidak bebas.
Pengontrol  PID  memiliki  keunggulan  pada  keakurasiannya.  Pada  sistem  yang  dikontrol dengan pengontrol  PID, tidak memiliki offset , dan bisa dikontrol dengan lebih bebas. Tetapi kelemahan  pengonontrol  PID  ini,  memiliki  respon  sistem  yang  cukup  lama,  dan  ma sih memiliki overshoot cukup tinggi, meskipun telah di- tuning .

## 5 Kesimpulan dan Saran
Parameter MPC adalah Hp= 100, Hu = 2, dan matriks pembobotan Q dan R adalah:
                             2 2 5 5 10 0 0 0 10 10 10 0 0 0         
                    Q ,                        1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 10 3 3 2 2 R
Perbedaan antara pengontrol M PC dan PID dapat  dilihat dari konstanta waktu. Pengontrol MPC memiliki keunggulan dalam respon sistem . Pengontrol PID lebih leluasa  dikontrol dan dapat  menghilangkan offset. Tetapi  pengontrol  PID  masih  memiliki  overshoot  yang  besar yang  terlihat  pada  temperatur  LGO  dan  HGO  dan  memilki  respon  yang  lama  dibandingkan dengan pengontrol M PC.
Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh, maka penulis memberi saran yakni:
1. Jika  menggunakan  sistem  MIM O,  coba  dibuat  suatu  rancangan  pengontrol  yang mampu mengontrol temperatur LGO secara bebas.
2. Sistem kolom distilasi dimodelkan dengan kondisi operasi yang bebeda-beda, sehingga pengubahan setpoint dapat lebih bebas.
6 Reference
[1] Anonymous, Pedoman Operasi Unit 11 PT Pertamina UP VI Balongan, 1993.
[2] Camacho. E. F. dan Bordons C., Model Predictive Control, London: Springer, 2000 .
[3] Chandra,  T.,  Penerapan  Model  Predictive  Control  Pada  Sistem  Kontrol  Terdistribusi Untuk  Pengontrolan  Plant  Reaktor  Separator,  Tugas  Akhir,  Teknik  Fisika,  Institut Teknologi Bandung, 2008.
[4] Lipták, B., Distillation Control And Optimization, Putman Media, 2007.
[5] Ling,K.V.,  “Introduction  to  MPC  Control”,  School  Of  EE,  Nanyang  Technological University, 2008.
[6] Luyben, William L, Practical Distillation Control, New York: van nostrand Reinhold, 1992.
[7] Nababan,  H.  M.,  “Pengembangan  Sistem  Kontrol  Prediktif  Berbasis  ANFIS  Pada  Crude Distillation  Unit  PT  Pertamina  UP  VI  Balongan”,  Tugas  Akhir,  Teknik  Fisika,  Institut Teknologi Bandung, 2009.
[8] Ogata, K., Modern Control Engineering, Ed. 4. New Jersey: Prentice Hall, 2002.
[9] Shinskey, F. G., Process Control System, McGraw-Hill, 1976.
[10] Mukhlish,  F.,  “Perancangan  Kontrol  Model  Prediksi  Dengan  Optimasi  Robas  Pada Waste Heat Boiler: Ketidakpastian Elips Parametrik”, Tugas Akhir, Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung, 2009.