## Simulator Kontrol Manual Dan Swa-tala Untuk Dehydration Glycol Unit Berbasis JavaScript
Muhammad Putra Rasuanta 1 , Eko Mursito Budi 2,3 , Fitria Hidayanti 1,4 & Fitri Rahmah 1,5
1 Teknik Fisika UNAS
2 Teknik Fisika ITB
3 mursito@tf.itb.ac.id
4 fitriahidayanti@gmail.com
5 fitrirahmahtf@gmail.com

## Abstrak
Salah satu cara memurnikan gas alam adalah melalui proses distilasi menggunakan Dehydration glycol unit . Pemurnian cara klasik ini masih digunakan hingga sekarang sehingga hampir di setiap kilang gas menggunakan Dehydration glycol unit dalam  prosesnya.  Oleh  karena  itu  memahami  cara  kerja  dan  cara  mengendalikan Dehydration  glycol  unit penting  bagi seorang mahasiswa yang akan atau sedang bekerja dalam bidang oil and gas . Makalah ini membahas sebuah simulator untuk memahami cara kerja dan mengendalikan plant Dehydration glycol unit dengan pengontrol PID yang ditala berdasar metode  manual Ziegler-Nichols dan  swa-tala relay .  Simulator  dibuat  berdasar  algoritme  Euler  dan  diimplementasikan dengan JavaScript agar bisa dijalankan sebagai aplikasi berbasis web. Simulasi dengan JavaScript relatif mudah dilakukan dikarenakan  penulisan  kode  yang  ringkas  dan  terdapat  pustaka-pustaka  pendukung.  Sementara  itu  dari  hasil  simulasi, didapati  bahwa  respons  penalaan  manual  menghasilkan overshoot dan  memiliki  waktu  lebih  cepat  dalam  mencapai setpoint . Sebaliknya penalaan swa-tala tidak menghasilkan overshoot walau lebih lama untuk mencapai nilai setpoint . Keywords: Dehydration glycol unit; PID; Ziegler-Nichols; Relay; JavaScript; simulator

## 1 Pendahuluan
Uap air adalah zat yang tercampur pada gas alam ketika baru keluar dari sumur sumber gas tersebut. Hal  itu umum ditemukan dan menjadikan gas harus dimurnikan terlebih dahulu sebelum didistribusikan nantinya. Cara memurnikan  gas  alam  ialah  dengan  proses  distilasi  menggunakan Dehydration  glycol  unit .  Pemurnian  cara klasik ini masih digunakan hingga saat ini sehingga hampir di setiap kilang gas menggunakan Dehydration glycol unit dalam prosesnya. Oleh karena itu memahami cara kerja dan cara mengendalikan Dehydration glycol unit begitu penting.
PID  adalah  metode  kontrol  paling  populer  digunakan  pada  industri.  Survey  menunjukkan  90%  loop  kontrol menggunakan struktur kontrol PI atau PID [8].  Agar parameter kontrol PID bekerja dengan baik, dibutuhkan sebuah penalaan.
Metode penalaan Ziegler-Nichols (ZN) ditemukan oleh John Ziegler dan Nathaniel Nichols pada tahun 1942 [1]. Ada dua cara dalam penalaan PID, pertama dari respons step sistem tersebut dan kedua dari respons osilasi sistem.  Untuk  melakukan  penalaan  degan  cara  pertama,  hal  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  dengan memberikan input step dan sistem akan merespons input tersebut hingga mencapai keadaan tunak [2]. Saat sistem sudah mencapai keadaan tunak, dapat ditentukan nilai t 10 dan t 90 dimana keduanya adalah waktu ketika sistem  mencapai  nilai  10%  dan  20%  sebelum  keadaan  tunak.  Dari  waktu  tersebut  akan  digunakan  untuk mencari  gain, time  constant ( 𝜏 ),  dan dead  time ( 𝜃 ).  Tiga  nilai  tersebut  merupakan  nilai  penting  untuk mendapatkan parameter PID pada metode ini.
Penalaan pengamatan respons osilasi sistem menggunakan aksi kontrol Proporsional (P) [1]. Untuk membuat sistem  mengalami  osilasi  sempurna  yaitu  dengan  mencari  nilai 𝐾 𝑃 [1].  Nilai 𝐾 𝑃 yang  dapat  membuat  sistem mengalami  osilasi  dinamakan  gain ultimate 𝐾 𝑢 .  Hasil  respons  osilasi  akan  diamati  jarak  antara  dua  puncak terdekat ( 𝑃 𝑐𝑟 ) dengan begitu parameter PID dapat ditentukan.
Swatala degan metode relay dapat dikatakan hampir sama dengan pengamatan respons osilasi pada metode ZN [3]. Perbedaannya adalah, untuk membuat respons osilasi pada sistem menggunakan histeresis. Metode ini ditemukan oleh Åström dan Hägglund untuk memperbaiki metode ZN respons osilasi [4]. Gain ultimate akan tetap dicari dengan menggunakan nilai histeresis dan amplitude respons [5].
Pada paper ini akan dibahas mengenai komparasi antara hasil respons penalaan manual dengan swatala pada plant Dehydration  Glycol  Unit .  Dari  perbandingan  tersebut  akan  dipaparkan  hasil  respons  sehingga  menjadi
wawasan  dalam  melakukan  penalaan  pada plant tersebut.    Kontrol  hanya  akan  digunakan  adalah  PID  dan besaran fisis level, sedangkan perhitungan akan menggunakan JavaScript sebagai bahasa pemrograman.

## 2 Dehydration Glycol Unit
Cara  kerja  dari Dehydration  Glycol  Unit adalah  dengan  mengalirkan  gas  alam  (mengandung  air  dan  zat campuran seperti hidrokarbon dll.) melalui bawah contractor tower . Kemudian gas akan menuju bagian atas dari contractor tower melewati mist extractor sehingga sebagian dari air yang tercampur berkurang, setelah itu gas  alam  akan  melewati bubble  cap  trays. Pada  saat  yang  bersamaan,  glikol  dialirkan  menuju  bagian  atas contractor tower . Glikol akan menuju bagian bawah contractor tower melalui bubble cap trays . Gas dan glikol akan  bertemu,  kemudian  kandungan  air  yang  tercampur  pada  gas  akan  terserap  oleh  glikol  sehingga kandungan air akan berkurang, fenomena tersebut terjadi di setiap bubble cap trays .
Glycol yang sudah berikatan dengan air akan terkumpul pada dasar contractor tower dan dialirkan melewati reflux coil menuju heat exchanger untuk diproses di ashgas separator . Proses yang terjadi di ashgas separator adalah pemisahan glikol dari air beserta zat lain yang terikat dengan glikol. Zat yang sudah terpisah dari glikol akan dialirkan menuju proses selanjutnya dan glikol yang sudah bersih akan dialirkan kembali menuju bagian atas contractor tower . Selanjutnya gas yang sudah terpisah dari air dialirkan menuju reflux drum .
𝐵 = Bagian terbawah kontraktor ( Base )
𝐶 𝑓 = Komposisi gas masuk kedalam kontraktor [fraksi mol]
𝐹 𝐵 = Aliran glikol keluar dari base [kmol/min]
𝐹 𝐷 = Aliran glikol keluar dari reflux drum [kmol/min]
𝐹 𝑓 = Aliran gas masuk kedalam kontraktor [kmol/min]
𝐹 𝑅 = Aliran glikol berasal dari reflux drum [kmol/min]
𝐿 𝑖,𝑖+/−1 = Aliran  glikol  dari tray 𝑖 menuju tray ke 𝑖 [kmol/min]
𝐿 𝑛 = Aliran glikol pada tray ke 𝑛 [kmol/min]
𝐿 0𝑛 = Aliran glikol mula-mula pada tray ke 𝑛 [kmol/min]
𝑚 = Mist extractor
𝑀 𝑅𝐷 = Massa pada reflux drum [kmol]
𝑀 𝑛 = Massa pada tray ke 𝑛 [kmol]
𝑀 0𝑛 = Massa mula-mula pada tray ke 𝑛 [kmol]
𝑉 = Aliran  uap  masuk  kedalam  kontraktor  menuju mist extractor [kmol/min]
𝑉 𝑖,𝑖+/−1 = Aliran uap dari tray 𝑖 menuju tray ke 𝑖 [kmol/min]
𝑉 𝐾 = Aliran glikol keluar dari mist extractor [kmol/min]
𝑉 𝑁 = Aliran uap menuju reflux drum [kmol/min]
𝑋 𝐷 = Komposisi glikol keluar dari reflux drum [fraksi mol]
Gambar 1 P&ID Dehydration Glycol Unit
Penentuan model Dehydration Glycol Unit direpresentasikan dari gambar diatas dimana model, di asumsikan bahwa  uap  pada  setiap tray bernilai  sama,  tekanan  dalam  kontraktor  konstan,  konstanta volatilize dua komponen konstan uap pada setiap tray sehingga persamaan matematis dituliskan sebagai berikut [6] : a. Bagian atas kontraktor ( tray 1 ) 𝑑𝑀
𝑑𝑡 = 𝐹 𝑅 + 𝑉 21 − 𝐿 12 − 𝑉 1𝑁 (1)
b. Bagian setiap tray 𝑑𝑀 𝑖 𝑑𝑡 = 𝐿 𝑖−1,𝑖 + 𝑉 𝑖+1,𝑖 − 𝐿 𝑖,𝑖+1 − 𝑉 𝑖,𝑖−1
(2) c. Bagian mist extractor 𝑑𝑀 𝑚 𝑑𝑡 = 𝐿 4𝑚 + 𝑉 − 𝐿 𝑚𝐵 − 𝑉 𝑚4 − 𝑉 𝐾 (3)
d. Bagian bawah kontraktor ( base ) 𝑑𝑀 𝐵 𝑑𝑡 = 𝐹 𝑓 + 𝐿 𝑚𝐵 − 𝐹 𝐵 (4)
e. Bagian reflux drum 𝑑𝑀 𝑅𝐷 𝑑𝑡 = 𝑉 𝑁 + 𝐹 𝑅 − 𝐹 𝐷 (5)
Selanjutnya, untuk mendeskripsikan jatuhnya glycol yang terbendung pada tray dituliskan menggunakan persamaan Francis Weir sebagai berikut [7][8] :
𝐿 𝑛 = 𝐿 0𝑛 + (𝑀 𝑛 − 𝑀 0𝑛 ) 𝜏 (6)

## 3 Rancangan Arsitektur Kontrol Loop
Kontrol PID umum digunakan karena strukturnya, efektifitas yang bagus dan mudahnya dalam implementasi. Dinamakan PID karena keluaran dari kontrol ini adalah penjumlahan dari ketiga komponen kontrol tersebut. Alasan mengapa kontrol PID umum digunakan karena persamaan kontrol ini tidaklah rumit seperti matematika kompleks. Berikut adalah rumus dari kontrol PID :
𝑢(𝑡) = 𝐾 𝑝 (𝑒(𝑡) + 1 𝑇 𝑖 ∫ 𝑒(𝑡) 𝑡 0 + 𝑇 𝑑 𝑑𝑒(𝑡) 𝑑𝑡 ) (7)
Dimana u ( t ) adalah keluaran sinyal kontrol, e ( t ) adalah selisih hasil keluaran dengan SP (galat), Sedangkan 𝐾 𝑝 , 𝐾 𝑖 , dan 𝐾 𝑑 adalah gain proporsional, gain integral dan gain derivatif [9]. Ada 3 loop kontrol pada Dehydration glycol unit yang telah tertera pada P&ID Gambar 1. Masing-masing loop tersebut dipasangi pengontrol PID. Pada kesempatan pertama, PID tersebut ditala secara manual. Selanjutnya PID diberi swa-tala metode relay, dengan diagram blok seperti Gambar 2.a.
(a)
(b)
Gambar 2 Arsitektur Kontrol dan keluaran Swa-tala [10]
Prinsip kerja dari swa-tala ini berdasarkan pada informasi periode dan magnitude osilasi dari respons keluaran kontrol [10]. Prinsip ini mirip dengan kontrol on-off atau kontrol histeresis yang hanya memiliki dua keadaan saja, yaitu maksimum dan minimum. Pada Gambar 2.b, Nampak bahwa ketika variabel proses melebihi nilai set  point dan  menyentuh  nilai  maksimum  histeresis  maka  keluaran  relay  akan  bernilai  negatif,  sedangkan apabila variabel proses dibawah nilai set point dan menyentuh nilai maksimum histeresis maka nilai relay akan menjadi positif. Hal tersebut menyebabkan respons keluaran dari sistem mengalami osilasi dengan sempurna.
Informasi  dari  nilai  magnitude  tersebut  akan  dijadikan  dasar  untuk  mencari  nilai 𝐾 𝑢 dan 𝑃 𝑐𝑟 .  Nilai 𝐾 𝑢 dapat dicari dengan persamaan sebagai berikut:
𝐾 𝑢 = 4𝑑 𝜋𝐴 (8)
Keterangan :
𝐴 = Amplitudo
𝑑 = Keluaran relay puncak ke puncak (histeresis)
𝐾 𝑢 = Gain ultimate

## 4 Simulator Berbasis JavaScript
Sistem ini dirancang sebagai aplikasi berbasis web yang dijalankan menggunakan browser. Seperti diberikan pada Gambar 3, sistem terdiri atas user interface (UI) berbasis hypertext markup language (HTML) dan scalable vector graphics (SVG), serta mesin simulator JavaScript (JS). HTML berperan sebagai wadah JavaScript dan SVG. Kemudian  JavaScript  berperan  melakukan  perhitungan  matematis  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk memanipulasi objek SVG. Sedangkan SVG digunakan untuk antarmuka simulator.

## Gambar 3 Arsitektur Simulator dan User Interface
Antarmuka pengguna berfungsi untuk menampilkan berbagai informasi proses secara dinamis, serta menerima masukan  dari  pengguna  sistem.  Untuk  itu,  seperti  Nampak  pada  Gambar  4,  ditampilkan  grafik  P&ID  plant berikut  grafik  berbagai  variabel  proses.  Pada  antarmuka  juga  terdapat  tombol  dan  menu  untuk  mengubah parameter proses (misalnya menala PID). Selama simulasi, berbagai variabel proses akan direkam dan dapat diunduh dalam format CSV (comma separated values).

## Gambar 4 User Interface
Sementara  itu,  simulator  dibuat  menggunakan  metode  Euler  agar  mudah  dan  cepat  dalam  mengalkulasi. Dibawah ini adalah pseudocode simulator :
Selanjutnya pemrograman antarmuka maupun simulator tersebut  menggunakan JavaScript dengan pustaka- pustaka bantu seperti dijabarkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Pustaka-pustaka penunjang. No Pustaka Fungsi File yang digunakan 1 Node.js Sebagai server untuk memuat simulator. node.js 2 Flotr2 Membuat dan menampilkan animasi grafik. flotr2.js 3 FileSaver Membuat dan menampilkan animasi grafik. FileSaver.js 4 Snap.svg Menampilkan gambar SVG sebagai UI. Snap.svg.js 5 Sprintf Memanipulasi teks angka sebagai animasi.

## 5 Uji Coba Simulator
Saat uji coba, akan dibandingkan kinerja sistem berdasar penalaan manual dan swa-tala. Pengguna akan diberi dua  pilihan  metode  penalaan  ketika  hendak  menggunakan  simulator.  Pada  penalaan  manual,  sistem  akan diberikan respons step dalam kondisi loop terbuka. Ketika sudah mencapai keadaan tunak maka akan dicari nilai gain, time constant ( 𝜏 ), dan dead time ( 𝜃 ) dengan menggunakan waktu ketika sistem mencapai 10% dan 90% dari nilai keadaan tunak. Dari hasil tersebut, akan dihitung parameter PID memakai metode Ziegler Nichols. Setelah itu dilakukan uji respons step kembali, dengan memasukkan PID yang telah ditala dengan parameter hasil  perhitungan  tersebut.  Sementara  itu  pada  metode  swa-tala,  pengguna  hanya  perlu  memasukan  nilai histeresis dan sistem akan menghitung nilai PID mandiri. Berikut ini hasil perbandingan antara penalaan manual dan swa-tala.
a. Bagian setiap tray (Loop 1)
Nilai parameter PID yang didapat pada masing-masing penalaan adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Parameter PID pada tray . No Penalaan P I D h 1 Manual 1,08 2,00 0,5 2 Swa-tala 2,15 0,55 0,13 5
Set(waktu_cuplik, parameter, state, waktu)
Tampilkan(state, waktu)
While running do
Read(input) delta_state = perubahan_state(parameter, state, input, waktu) state = state + (delta_state * waktu_cuplik) waktu = waktu + waktu_cuplik
Tampilkan(state, waktu)
End
Gambar 5 Hasil Perbandingan Penalaan Level Setiap Tray Tabel 3 Analisa Respons Setiap Tray No Analisa Manual Swa-tala Tray 1 Tray 2 Tray 3 Tray 4 Tray 1 Tray 2 Tray 3 Tray 4 1 Delay Time (s) 6,7 7,5 8,4 9,4 3,7 5,1 6,3 7,6 2 Rise Time (s) 6,5 8,8 9,9 11 15,3 15,8 18 19,2 3 Peak Time (s) - - - - - - - - 4 Maximum Overshoot - - - - - - - - 5 Time Constant (s) 6,9 7,9 8,9 9,8 5,4 6,8 8 5,6 6 Settling Time (s) 15,7 15,9 16,4 19,3 30,2 38,1 40,2 48
Respons rise time tray tercepat ada pada urutan pertama sedangkan terlama di urutan terakhir dan ini terjadi pada kedua penalaan. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan tray memiliki ketergantungan pada tray lainnya berdasarkan urutan. Tray pada urutan kedua baru akan terisi jika tray pada urutan pertama sudah membendung penuh, begitu pula seterusnya. Kemudian, pada bagian tray penalaan manual memiliki respons waktu tunda dan time constant lebih lama masing-masing 3 s dan 1.5 s dari swa-tala dengan referensi tray 1 hal tersebut dikarenakan nilai kontrol Proporsional pada swa-tala lebih besar dari penalaan manual , namun memiliki nilai waktu lebih cepat pada rise time dan settling time masing-masing 8.8 s dan 22.4 s dengan referensi tray 1.
b. Bagian mist extractor (Loop 2)
Tabel 4 Parameter PID pada mist extractor . No Penalaan P I D h 1 Manual 0,84 2,00 0,50 2 Swa-tala 2,1211 0,15 0,0375 5 0 0.5 1 0 20 40 60 PV (K m o l/s ) Waktu (s) Level Setiap Tray Manual tray1(t) Manual tray2(t)
Manual tray3(t) Manual tray4(t) Swa-tala tray1(t) Swa-tala tray2(t) Swa-tala tray3(t) Swa-tala tray4(t)
Gambar 6 Hasil Perbandingan Penalaan Level Mist extractor
Tabel 5 Analisa Respons Mist extractor No Analisa Manual Swa-tala 1 Delay Time (s) 5,1 9,4 2 Rise Time (s) 7 27,6 3 Peak Time (s) 9,3 - 4 Maximum Overshoot 0,81 - 5 Time Constant (s) 5,5 9,6 6 Settling Time (s) 12,9 83
Pada penalaan manual, sistem mengalami overshoot sebesar 0,81 pada s ke 9,3 akan tetapi hal tersebut tidak terjadi pada  swa-tala.  Tidak terjadinya overshoot pada  swa-tala  menyebabkan  lebih  besarnya  nilai settling time yaitu selama 83 s bila dibandingkan dengan penalaan manual. Untuk delay time, time rise, dan time constant penalaan manual masing-masing selama 5,1 s, 7 s dan 5,5 s. Waktu tersebut lebih lama dari swa-tala.
c. Bagian bawah kontraktor ( base ) (Loop 3)
Tabel 6 Parameter PID pada base . No Penalaan P I D h 1 Manual 0,36 3,33 - 2 Swa-tala 1,1802 0,3 0,075 10
Gambar 7 Hasil Perbandingan Penalaan Level Base
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 50 100 P V (Km o l/s) Waktu (s) Level Mist Extractor Manual Swa-tala SP
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 20 40 60 80 P V (Km o l/s) Waktu (s) Base Manual Level(t)
Swa-tala Level(t)
No Analisa Manual Swa-tala 1 Delay Time (s) 1,6 8,1 2 Rise Time (s) 1,8 14 3 Peak Time (s) 2,2 - 4 Maximum Overshoot 1,06 - 5 Time Constant (s) 1,7 8,5 6 Settling Time (s) 6,2 26,6
Penalaan  manual  pada  bagian base digunakan  kontrol  PI,  hal  tersebut  dikarenakan  respons  kontrol  PI dapat mencapai nilai setpoint . Pada penalaan manual sistem mengalami overshoot sedangkan pada swa- tala tidak. Namun, settling time pada swa-tala lebih lama dengan waktu 26,6 s jika dibandingkan dengan penalaan manual.
d. Bagian reflux drum (Loop 4)
Tabel 8 Parameter PID pada base . No Penalaan P I D h 1 Manual 1,2 2 0,5 2 Swa-tala 2,1634 0,15 0,0375 5
Gambar 8 Hasil Perbandingan Penalaan Reflux Drum
Tabel 9 Analisa Respons Reflux Drum
No Analisa Manual Swa-tala 1 Delay Time (s) 8,9 7,1 2 Rise Time (s) 9,7 11 3 Peak Time (s) 11,8 - 4 Maximum Overshoot 1,13 - 5 Time Constant (s) 9,2 7,8 6 Settling Time (s) 38,8 30,2 0 0.5 1 1.5 -5 5 15 25 35 45 P V (Km o l/s) Waktu (s) Reflux Drum Manual Level(t)
Swa-tala Level(t)
Untuk penalaan manual pada reflux drum respons mengalami overshoot sebesar 1,29 pada s ke 7,1. Nilai delay time, rise time, dan time constant swa-tala masing-masing selama 8,9 s, 9,7 s, dan 9,2 s lebih lama dari pada penalaan manual dikarenakan nilai kontrol Proporsional swa-tala lebih besar dan pada swa-tala tidak memiliki overshoot.
6 Kesimpulan
1. Bagian tray dengan penalaan manual, tray pada urutan pertama memiliki nilai settling time tercepat yaitu selama 15,7 s. sedangkan yang terlama adalah tray pada urutan ke empat dengan waktu selama 19,3 s. Untuk swa-tala settling time tercepat ada pada tray urutan pertama dengan lama 30,2 s dan terlama pada urutan ke empat selama 48 s. Penalaan manual dan swa-tala pada tray tidak mengalami overshoot .
Pada mist  extractor respons  penalaan  manual  mengalami overshoot sebesar  0,81  pada  s  ke  9,3 sedangkan respons swa-tala tidak menghasilkan overshoot. Settling time penalaan manual dan swa- tala masing-masing selama 12,9 s dan 83 s. Respons swa-tala membutuhkan waktu lebih lama untuk mencapai keadaan tunak.
Untuk bagian base kontrol yang digunakan pada penalaan manual adalah PI, dikarenakan pada kontrol lain  sistem  tidak  mencapai  nilai setpoint. Respons  penalaan  manual  mengalami overshoot sebesar 1,06  pada  s  ke  2,2  dengan settling  time selama  6,2  s.  pada  swa-tala  respons  tidak  mengalami overshoot namun waktu untuk mencapai keadaan tunak lebih lama yaitu 26,6 s.
Terakhir pada bagian reflux drum , respons penalaan manual mengalami overshoot sebesar 1,29 pada s ke 7,1 sedangkan pada swa-tala tidak. Untuk settling time , respons penalaan manual mem butuhkan waktu lebih lama untuk mencapai keadaan tunak. Settling time penalaan manual dan swa-tala masing- masing adalah 4,31 s dan 30,2 s.
2. Pemrograman  simulator  menggunakan  JavaScript  cukup  mudah  dilakukan  karena  telah  tersedia berbagai  pustaka  penunjang.  Perhitungan  dinamika  sistem  simulator  menggunakan  algoritme  Euler dapat dituliskan dalam 47 Line of Code . Untuk penalaan manual dan swa-tala dituliskan masing-masing 12 dan 41 Line of Code.

## 7 Referensi
[1]      Ogata, K. 1970. Modern Control Engineering . 5th edition. Prentice Hall.
[2] Liptak B.G,  Instrument Engineers Handb ook Process Control and Optimization, Vol 2., CRC Press. 1995.
[3] Wu, A., Weihua, S. & Zhiguo, L., PID Controllers: design and tuning method ., IEEE, pp 808 – 813 , 2014.
[4] Prokop, R., Ji, K., S. & Radek, M., Relay Feedback Identification of Dynamical SISO System Analysis and Settings ., Latest Trends on System, pp 450 – 454.
[5] Ho, W, K., Y, Hong., A, Hanson., H, Hjalmarsson & J, W, Deng., Relay Auto-tuning of PID Controllers Using Iterative Feedback Tuning ., Automatica, pp 149 – 157 , 2003.
[6] S, Skogestad., Dynamics and Control of Distillation Columns: A Critical Survey ., Modelling, Identification and Control, pp 177 – 217, 1997.
[7] S,  Skogestad., Dynamics  and  Control  of  Distillation  Columns:  A Tutorial  Introduction .,  Institution  of Chemical Engineering, pp 539 – 562, 1997.
[8] Ekawati, E., Megarini, H. & Tua, A, T,. Process and Controller Configuration of High Purity Binary Distillation Columns in the Purification Stage of Petrochemical Plant . IEEE, pp 82 – 88, 2017.
[9] Chopral,  V.,  Sunil,  K.,  Sigla,  L,  D., Comparative  Analysis  of  Tuning  a  PID  Controller  using  Intelligent Methods . Acta Polytechnica Hungarica, pp 235 – 249, 2014.
[10] Utomo, S, D., Djoko, P & Tria, A, S., Implementasi Metode Auto Tuning PID Pada Balancing Robot . Teknik Elektro ITS, pp 1 – 9.