Pemodelan pada Unit Reaktor Pabrik Urea dengan Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
1,2 Abduh Muhammad, 1 Yul Y. Nazaruddin, & 1 Parsaulian I. Siregar
1 Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol,
Jurusan Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung
Jl. Ganesa no. 10, Bandung 40132,  Indonesia
2 Departemen Instrumentasi dan Kontrol, PT. Pupuk Kalimantan Timur
Jl. James Simanjuntak no. 1, Bontang 75313, Indonesia
1,2 abduh.tekfis@gmail.com

## Abstrak
Unit  Reaktor  pada  pabrik  pupuk  urea  adalah  salah  satu  unit  yang  berfungsi  untuk  mereaksikan  komponen-komponen pembentuk  pupuk  urea,  sehingga  unit  ini  adalah  salah  satu  sistem  yang  sangat  penting  dimana  sistem  reaktor  ini mempunyai  perilaku  proses  yang  nonlinier.  Selama  pengoperasian  unit  ini,  ketinggian  fluida  cairan  yang  ada  di  dalam reaktor akan dijaga stabil agar reaksi yang ada dalam reaktor dapat bereaksi dengan sempurna sesuai dengan spesifikasi produk.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  model  yang  dapat  menggambarkan  perilaku  dari  reaktor  tersebut  agar  dapat diketahui perilaku proses dari sistem tersebut. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah model untuk unit reaktor pada  pabrik  Urea  dengan  menggunakan  teknik Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS ),  dimana  pemodelan  ini akan  menggunakan  pendekatan  grey-box  yang  menggunakan  pengetahuan  relasi  antar  variabel  fisis  pada  unit  reaktor tersebut. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa pemodelan ANFIS mampu mengikuti keluaran sistem yang sebenarnya dengan nilai RMSE sebesar 0.47995.
Keywords:ANFIS, Pabrik Urea, Unit Reaktor, Identifikasi Model, Pemodelan

## 1 Pendahuluan
Pabrik  Urea  adalah  sebuah  pabrik  penghasil  pupuk  kimia  yang  mengandung  Nitrogen  (N)  berkadar  tinggi. Unsur Nitrogen merupakan zat hara yang sangat diperlukan tanaman. Pupuk urea berbentuk butir-butir kristal berwarna putih. Pupuk urea dengan rumus kimia NH 2 CONH 2 merupakan pupuk yang mudah larut dalam air dan sifatnya sangat mudah menghisap air (higroskopis), karena itu sebaiknya disimpan di tempat yang kering dan  tertutup  rapat.  Pupuk  urea  mengandung  unsur  hara  N  sebesar  46%  dengan  pengertian  setiap  100kg mengandung  46  Kg  Nitrogen,  Moisture  0,5%,  Kadar  Biuret  1%,  ukuran  1-3,35  mm  dengan  minimal  90% berbentuk Prill.
Reaktor pada pabrik Urea adalah suatu alat proses tempat dimana terjadinya suatu reaksi kimia berlangsung. Dengan  terjadinya  reaksi  inilah  suatu  bahan  berubah  ke  bentuk  bahan  lainnya,  perubahannya  ada  yang terjadi  secara  spontan  alias  terjadi  dengan  sendirinya  atau  bisa  juga  butuh  bantuan  energi  seperti  panas. Dengan  spesifikasi  produk  Urea  yang  sangat  ketat,  maka  hasil  reaksi  pada  unit  reaktor  sangatlah  penting. Selama  pengoperasian  unit  ini,  ketinggian  fluida  cairan  yang  ada  di  dalam  reaktor  akan  dijaga  stabil  agar reaksi yang ada dalam reaktor dapat bereaksi dengan sempurna sesuai dengan spesifikasi produk. Maka dari itu dibutuhkan sebuah model yang dapat menggambarkan perilaku dari reaktor tersebut.
Dikarenakan  pada  kenyataan  bahwa  hampir  semua  sistem  menunjukkan  perilaku  yang  nonlinear,  maka dewasa ini telah banyak dilakukan pengembangan metode untuk memodelkan sistem yang nonlinear. Salah satu  diantaranya  adalah  pemodelan  nonlinear  dengan  menggunakan neural  network yang  diilhami  oleh karakteristik  sistem  biologi  jaringan  sel  syaraf  manusia  (neuron)  atau  lebih  dikenal  dengan  singkatan  JST (Jaringan  Syaraf  Tiruan). Neural  Network (NN)  ini  mempunyai  kemampuan  belajar  (Learning)  dari pengetahuan sebelumnya. Kemampuan neuron untuk melakukan pendekatan dengan suatu keakuratan yang telah ditentukan menyebabkan neural network telah terbukti sebagai metode pemodelan nonlinear yang baik dengan data pengukuran masukan ( input ) dan keluaran ( output )[1-4].
Namun ada beberapa kelemahan dalam menerapkan neural network , antara lain kesulitan dalam penentuan seberapa banyak lapisan-lapisan dalam ( hidden layer ) yang akan digunakan sehingga struktur jaringan cukup untuk  memadai  sistem  dan  juga neural  network dalam  proses  pembelajarannya  juga  tidak  dapat
mempresentasikan  pengetahuan  kualitatif  tentang  sistem  dengan  menggunakan  sarana  linguistik  yang mudah dipahami oleh manusia [5].
Kesulitan  yang  dijumpai  pada neural  network dapat  diatasi  dengan  menggabungkan  sistem neural  network dengan  sistem  fuzzy  sehingga  membentuk  sebuah  sistem  yang  dikenal  dengan Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference System (ANFIS). Pada sistem ANFIS tersebut inferensi fuzzy yang digunakan sudah ditentukan yaitu dengan  memakai  aturan  fuzzy  Sugeno  ( fuzzy  if  then) yang  mempunyai  arsitektur  jaringan  sebanyak  lima lapisan[6].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengembangan  model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) untuk  unit  reaktor,  dimana  pemodelan  ANFIS  ini  merupakan  pemodelan  dengan  pendekatan  modelling dimana digunakan suatu persamaan matematis yang dipilih dari nilai-nilai parameter dari pengamatan input dan output dari sistem reaktor tersebut.
Pada  model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) ini,  klasifikasi  batasan  daerah  ekulibrium dilakukan  dengan  memilih  fungsi  keanggotaan,  dimana  setiap  fungsi  keanggotaan  tersebut  akan  memiliki fitur  unik.  Sebagai  contoh,  fungsi  keanggotaan  Gaussian  dapat  menggambarkan  variansi  dari  suatu  nilai operasi.  Maka  dari  itu,  pemilihan  fungsi  keanggotaan  untuk  model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) dapat  menggambarkan  variansi  nilai  operasi  dari  suatu  sistem  dan  apabila  model Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dari suatu sistem mampu didapatkan, maka model tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi suatu anomali yang terjadi pada sistem dengan melihat perubahan variansinya.
Makalah  ini  mempresentasikan  suatu  metode  model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) untuk sistem  unit  reaktor  pada  pabrik  Urea  dengan  menggunakan  pendekatan  relasi  fisis  nonlinear  dari  sistem. Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  riil  pada  sistem  unit  Reaktor  pabrik  Urea,  dimana  data-data tersebut akan  diperoleh  dari  data  operasional  unit  Reaktor  pabrik  Urea  PT.  Pupuk  Kalimantan  Timur  (PKT)  yang berlokasi di kota Bontang, Kaltim.

## 2 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

## 2.1 Model ANFIS dan Struktur Jaringan ANFIS
ANFIS atau Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System adalah penggabungan mekanisme fuzzy inference system yang  digambarkan  dalam  arsitektur  jaringan  syaraf.  Metode adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  (ANFIS) merupakan metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengimplementasikan system inferensi fuzzy.  Keunggulan  system  inference  fuzzy  adalah  dapat  menerjemahkan  pengetahuan  dari  pakar  dalam bentuk  aturan-aturan,  namun  biasanya  dibutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  menetapkan  fungsi keanggotaannya.  Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  teknik  pembelajaran  dari  jaringan  syaraf  tiruan  untuk mengotomatisasi  proses  tersebut  sehingga  dapat  mengurangi  waktu  pencarian,  hal  tersebut  menyebabkan metoda ANFIS sangat baik diterapkan dalam berbagai bidang.
Pemodelan  ANFIS  ini  merupakan  pemodelan  yang  menggunakan  pendekatan grey-box  modelling, dimana pemodelan  ini  akan  mencari  persamaan  matematika  tertentu  dari  sistem  yang  akan  dimodelkan  kemudian nilai-nilai  parameter  dari  persamaan  matematika  tersebut  akan  diestimasi  oleh  jaringan  syaraf  tiruan  pada ANFIS. Hal tersebut ditunjukan dengan menggunakan blok diagram pemodelan ANFIS pada Gambar 1.
Salah satu jenis sistem inferensi fuzzy yang dikembangkan adalah sistem ANFIS dengan menggunakan model Tagaki-Sugeno-Kang  (model  TSK)  orde  satu  dengan  pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan komputasi.  Model  fuzzy  sugeno  orde  satu  ini  mempunyai  aturan  umum  dengan  dua  aturan  fuzzy  if-then seperti dibawah ini
1 ∶ , ℎ = + +   ; 2 ∶ , ℎ = + +   ;
Pada  Gambar2.  dapat  ditunjukkan  bahwa  sistem  neuro  fuzzy  terdiri  dari  lima  lapisan  (layer)  dengan  fungsi yang berbeda untuk setiap lapisannya. Lapisan 1 merupakan lapisan masukan, lapisan 5 merupakan lapisan keluaran, dan lapisan 2 hingga 4 merupakan lapisan tersembunyi.
Gambar2.Struktur jaringan ANFIS
Setiap lapisan memiliki fungsi yang berbeda, Deskripsi dan fungsinya di setiap lapisan dapat diringkas seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. di bawah ini:
Tabel 1.tabel penjelasan setiap lapisan ANFIS.
Lapisan Deskripsi 1 Adaptive node dengan node function : , = ( ),
, = ( ), 2
Fixed node dengan node function :
, = = ( ) × ( ), = 1,2 3
Fixed node dengan normalized node function :
, = = + , = 1,2 4
Adaptive node dengan node function :
, = = ( + +   ) = 1,2 5
Fixed node dengan output :
, = = ∑ ∑
, = 1

## 2.2 Root Mean Square Error
Tahap selanjutnya dari pelaksanaan modeling suatu sistem adalah melakukan validasi model, dimana dalam hal ini akan dilakukan pengujian terhadap model yang telah didapatkan sehingga dapat mengetahui apakah model  tersebut  telah  sesuai  dengan  sistem  yang  sesungguhnya.  Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  validasi  model  tersebut  diantaranya  adalah  pengujian  dengan  menggunakan  metode visual dan Root Mean Square Error (RMSE).
(1)
(2)
(3) (4) (5)
Pada pengujian visual ini akan dilakukan dengan identifikasi di plot grafik secara bersamaan dengan keluaran sistem  yang  sesungguhnya  di  dalam  satu  grafik,  sehingga  akan  didapatkan  perbandingan  antara  hasil keluaran dengan pemodelan dan hasil keluaran sesungguhnya. Keakuratan dari model selajutnya akan dinilai dengan  menggunakan  metode Root  Mean  Square  Error  (RMSE), sebagaimana  hal  tersebut  akan  dijelaskan pada persamaan berikut.
= ∑ ( −   ŷ )

## 3 Unit Reaktor Pabrik Pupuk Urea

## 3.1 Gambaran umum Pabrik Pupuk Urea
Pabrik  Urea  adalah  sebuah  pabrik  penghasil  pupuk  kimia  yang  mengandung  Nitrogen  (N)  berkadar  tinggi. Unsur Nitrogen merupakan zat hara yang sangat diperlukan tanaman. Pupuk urea berbentuk butir-butir kristal berwarna putih. Pupuk urea dengan rumus kimia NH 2 CONH 2 merupakan pupuk yang mudah larut dalam air dan sifatnya sangat mudah menghisap air (higroskopis), karena itu sebaiknya disimpan di tempat yang kering dan  tertutup  rapat.  Pupuk  urea  mengandung  unsur  hara  N  sebesar  46%  dengan  pengertian  setiap  100kg mengandung 46 Kg Nitrogen,  Moisture  0,5%,  Kadar  Biuret  1%,  ukuran 1-3,35MM 90% Min serta  berbentuk Prill.
Urea  merupakan  jenis  pupuk  nitrogen  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  pertanian  (kandungan  nitrogen dalam urea sebesar 46,65 %). Urea dengan rumus kimia (NH 2 ) 2 CO dapat dipandang sebagai amida dari asam karbamat  (NH 2 COOH).  Pada  temperatur  kamar,  urea  berupa  padatan  berwarna  putih.  Urea  larut  dalam  air, alkohol  dan  amoniak  anhidrous.  Larut  dalam  air  terhidrolisa  secara  lambat  menjadi  ammonium  karbamat yang selanjutnya akan terurai menjadi amoniak dan CO 2 .
Pupuk urea berbentuk kristal, prill, granul dan larutan. Pupuk ini cocok untuk tanah yang banyak diairi, karena urea  tidak  mudah  terbawa  dalam  air.  Penggunaan  lainnya  adalah  untuk  berbagai  produk  cetak  seperti cangkir, piring, produk pelapis cat, enamel, pelapis dan perekat untuk kayu dan kertas, bahan anti kusut dan pembantu  dalam  pencelupan  di  pabrik  tekstil.  Selain  itu,  urea  juga  dipakai  sebagai  pelengkap  (nutrisi) makanan ternak.
Secara  garis  besar,  proses  pembuatan  Urea  dari  bahan  baku  Karbondioksida  dan  Ammonia  dapat diperlihatkan dalam blok diagramGambar 3.
Gambar3.Skema proses pada pabrik Urea
Raw material CO 2 dan NH 3 masuk Reaktor untuk disintesa menjadi Urea. Campuran hasil sintesa dialirkan ke Dekomposer  (umumnya  digunakan    kolom  distilasi  atau Stripper )  untuk  mendekomposisi  ammonium carbamate  dan  ammonium  carbonate  yang  tidak  terkonversi  menjadi  Urea.  Larutan  Urea  yang  sudah  lebih murni  dimasukkan  ke  Evaporator  untuk  menjalani  pemekatan  dengan  cara  mengurangi  kadar  air  dalam larutan  sehingga  didapatkan  larutan  dengan  konsentrasi  yang  lebih  tinggi.  Larutan  Urea  siap  diolah  dan dikemas  untuk  menjadi  produk  yang  diinginkan,  sementara  Karbondioksida  dan  Ammonia  yang  telah terdekomposisi  direcycle  untuk  direaksikan  kembali  di  synthesa.  Sedangkan  kondensat  yang  masih mengandung  NH 3 ,  CO 2 dan  Urea  yang  berasal  dari  system  pemekatan  dikirim  di Process  Condensate Treatment  (PCT) untuk  diolah  sebelum  dikirim  ke  utility,  gas-gas  hasil  pengolahan  di  PCT  dikembalikan  ke proses.

## 3.2 Unit Reaktor DA-101
Reaktor  DA-101  merupakan  tempat  terjadinya  reaksi  sintesa  Urea  dari  cairan  Ammonia  dan  gas Karbondioksida  (CO 2 )  dari  kompressor  GB-101.  Ammonia  (NH 3 )  dan  Karbondioksida  (CO 2 )  bereaksi membentuk  ammonium carbamate  (NH 2 COONH 4 ), yang  selanjutnya terhidrasi  membentuk Urea  (NH 2 CONH 2 ) dan air (H 2 O) dengan reaksi sebagai berikut: 2 NH 3 + CO 2 ↔  NH 2 COONH 4 + Q kkal
NH 2 COONH 4 ↔  NH 2 CONH 2 + H 2 O      – Q kkal
Reaksi sintesa terjadi pada tekanan 158 kg/cm2G dan suhu 188°C, dimana reaksi pembentukan carbamat berlangsung  cepat  dan  eksotermis,  sedangkan  reaksi  pembentukan  Urea  berjalan  lambat  dan  endotermis. Panas  yang  dihasilkan  dari  reaksi  pembentukan  karbamat  digunakan  untuk  melangsungkan  reaksi pembentukan Urea.

## Gambar4.Reaktor DA-101
Reaktor DA-101 ini adalah unit yang sangat penting dalam proses pembentukan produk Urea, dimana kondisi reaktor  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Selama  pengoperasian  unit  ini,  ketinggian  fluida  cairan  yang  ada  di dalam reaktor akan dijaga stabil agar reaksi yang ada dalam reaktor dapat bereaksi dengan sempurna sesuai dengan  spesifikasi  produk,  dimana  ketinggian  cairan  dalam  Reaktor  DA-101  ini  akan  diukur  menggunakan transmitter LT-102. Hasil pengukuran LT-102 tersebut sangat dipengaruhi nilainya oleh parameter-parameter masukan  yang  ada  di  Reaktor  DA-101,  dimana  masukan  reaktor  DA-101  ini  adalah  fluida  dari  cairan Ammonia dan gas Karbondioksida (CO 2 ) dari kompressor GB-101.
Besaran fluida dari cairan Ammonia dari DC-101 ini akan diukur tekanan nya dengan transmitter PT-107 dan laju alirannya dengan transmitter FT-101. Dan untuk gas Karbondioksida (CO 2 ) dari kompressor GB-101 akan diukur  tekanan  nya  dengan  transmitter  PT-105  dan  laju  alirannya  dengan  transmitter  FT-105,  dimana besarnya temperatur reaktor DA-101 juga akan diukur dengan menggunakan TI-112.
Gambar5.Skema proses pada reaktor DA-101
Operasi  optimal  sistem  kontrol  pada  sistem  unit  reaktor  sangat  penting,  mengingat  komposisi  produk  dari reaktor  harus  sesuai  dengan  yang  diinginkan,  sehingga  level  control  dalam  reaktor  akan  digunakan  untuk menjaga  komposisi  cairan  dalam  tangki  sesuai  dengan  spesifikasi  produk  yang  diinginkan,  di  mana Gambar5memperlihatkan diagram alir proses level control untuk reaktor yang diterapkan.

## 4 Hasil Penelitian Dan Analisa

## 4.1 Pengambilan Data Proses di Unit Reaktor
Unit  Reaktor  DA-101  pada  pabrik  Urea  ini  adalah  seuatu  unit  MISO  (Multi  Input  Single  Output)  dimana terdapat 2 variabel masukan proses yaitu cairan ammonia dan gas karbondioksida (CO 2 ) dari kompressor GB- 101, sedangkan variabel keluaran nya adalah ammonium carbamate (NH 2 COONH 4 ).
Pengambilan  data-data  pelatihan  ANFIS  akan  dilakukan  saat  kondisi  proses  pabrik  pada  keadaan  normal beroperasi  pada  ketinggian  cairan  di  Reaktor  DA-101  sekitar  28-31%  ketinggian.  Data-data  pengukuran tersebut  akan  diambil  dari  rekaman  data  proses  di Distributed  Control  System  (DCS) yang  berada  di  ruang kontrol  Pabrik  Urea  Kaltim-5  dan  data-data  pelatihan  ANFIS  yang  diambil  memiliki  periode  waktu  setiap  2 detik dengan rentang waktu pengambilan data pelatihan adalah 24 jam (43.200 data), dimana tampilan DCS untuk unit reaktor ini dapat ditunjukkan pada Gambar 6.

## 4.2 Identifikasi Model Reaktor
Basis aturan dari  ANFIS yang  akan digunakan adalah basis  aturan If-Then dan karena  dalam  pemodelan ini digunakan  model  fuzzy  TSK,  maka  pada  bagian  premis  logika  yang  digunakan  adalah  logika And .  Struktur ANFIS  yang  dibangun  ini  akan  mempunyai  total  sebanyak  243  aturan  (n)  yang  didapatkan  berdasarkan  3 buah  fungsi  keanggotaan  variabel  masukan  untuk  tekanan  fluida  ammonia  (PT-107),  3  buah  fungsi keanggotaan  variabel  masukan  untuk  laju  aliran  fluida  ammonia  (FT-101),  3  buah  fungsi  keanggotaan variabel  masukan  untuk  tekanan  fluida  karbondioksida  (PT-105),  3  buah  fungsi  keanggotaan  variabel masukan untuk laju aliran fluida karbondioksida (FT-105), dan 3 buah fungsi keanggotaan variabel masukan untuk temperatur reaktor (TI-112). Basis aturan model ANFIS tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar7.Komponen basis aturan untuk model ANFIS unit reaktor
Setelah  model  ANFIS  yang  akan  digunakan  telah  dibangun,  selanjutnya  dilakukan  pelatihan  model  ANFIS pada  sistem  unit  reaktor  pabrik  urea  ini.  Untuk  melakukan  pelatihan  model  ANFIS  unit  reaktor  ini  akan menggunakan data proses hasil pengukuran yang telah diambil. Pengambilan data-data pelatihan ANFIS akan dilakukan saat kondisi proses pabrik pada keadaan normal beroperasi pada ketinggian cairan di Reaktor DA- 101  sekitar  28-31%  ketinggian.  Data-data  pengukuran  tersebut  akan  diambil  dari  rekaman  data  proses  di Distributed  Control  System  (DCS) yang  berada  di  ruang  kontrol  kendali  Pabrik  Urea  Kaltim-5  dan  data-data pelatihan ANFIS yang diambil memiliki periode waktu setiap 2 detik dengan rentang waktu pengambilan data pelatihan adalah 24 jam (43.200 data).
Terdapat  dua  buah  kriteria  kesesuaian  yang  ditetapkan  yaitu  kriteria  berdasarkan  toleransi  kesalahan  dan kriteria berdasarkan banyak epoch (iterasi) yang akan dilakukan saat proses pembelajaran dilakukan. Dalam hal ini, proses pembelajaran dianggap selesai apabila salah satu kriteria tersebut terpenuhi. Pada penelitian ini  akan  digunakan  tingkat  toleransi  kesalahan  sebesar  0,1  dan  jumlah  epoch  sebanyak  10,  hal  tersebut dapat ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar8.Hasil pelatihan model ANFIS unit reaktor
Dari  hasil  pelatihan  model  tersebut  didapatkan  bahwa  pada  epoch  ke-10  nilai Root  Square  Mean  Error (RSME) dari  model  adalah  sebesar  0,53522.Setelah  didapatkan  hasil  pelatihan  model  ANFIS,  maka  tahap selajutnya  adalah  melakukan  validasi  hasil  model  ANFIS  pada  sistem  unit  reaktor  ini,  dimana  validasi  data tersebut  akan  membandingkan  hasil  yang  didapatkan  oleh  model  ANFIS  dengan  hasil  data  riil  yang  telah diambil, dimana data yang dibandingkan adalah ketinggian cairan reaktor LT-102.
Validasi  data  yang  pertama  akan  membandingan  hasil  model  ANFIS  dengan  dengan  data  untuk  pelatihan model,  yaitu  data  yang  diambil  pada  tanggal  4  Maret  2019.  Pada  validasi  ini  akan  terlihat  apakah  model sistem  unit  reaktor  yang  dibangun  melalui  algoritma  ANFIS  telah  dapat  mempresentasikan  keadaan  sistem unit  reaktor  aktual  dan  dapat  menghasilkan  keluaran  yang  sama  antara  keluaran  model  ANFIS  dengan keluaran aktual dari data latih validasi.Hasil validasi model tersebut dapat dilihat pada Gambar 9.
Dari  hasil  perbadingan  grafik  tersebut  diketahui  bahwa  keluaran  model  hasil  identifikasi  dengan menggunakan  algoritma  ANFIS  dapat  mendekati  keluaran  aktual  sistem  unit  reaktor  yang  berasal  dari  data latih.  Parameter  terukur  yang  dapat  digunakan  bahwa  model  ANFIS  pada  plant  unit  reaktor  tersebut  dapat diterima  adalah  perhitungan  faktor  kesalahan,  yaitu  nilai Root  Square  Mean  Error  (RSME). Dari  hasil perhitungan diketahui bahwa hasil RMSE perbandingan tersebut yaitu sebesar 0,47995.
(a).Grafik hasil pemodelan untuk keseluruhan data training
(b).Grafik hasil pemodelan untuk data zoom 1
(c).Grafik hasil pemodelan untuk data zoom 2
Gambar9.Grafik perbandingan model ANFIS dengan data riil unit reaktor dengan menggunakan data training
Selanjutnya  juga  akan  dilakukan  validasi  data  yang  kedua,  dimana  pada  validasi  hasil  ini  akan  dilakukan perbandingan  antara  hasil  model  ANFIS  dengan  data  uji,  yaitu  data  yang  tidak  digunakan  untuk  model pelatihan. Hasil validasi akan menunjukkan bahwa model dapat mencakup berbagai kondisi operasional.Data uji diambil pada saat pada tanggal 5 maret 2019 dan hasil validasi model tersebut dapat dilihat pada Gambar 10.
Dari  hasil  perbadingan  grafik  tersebut  diketahui  bahwa  keluaran  model  hasil  identifikasi  dengan menggunakan  algoritma  ANFIS  dapat  mendekati  keluaran  aktual  sistem  unit  reaktor  yang  berasal  dari  data latih  walaupun  menggunakan  data  dengan  berbagai  macam  kondisi  operasional.  Parameter  terukur  yang dapat  digunakan  bahwa  model  ANFIS  pada  plant  unit  reaktor  tersebut  dapat  diterima  adalah  perhitungan faktor kesalahan, yaitu nilai Root Square Mean Error (RSME). Dimana dari hasil perhitungan diketahui bahwa hasil RMSE perbandingan tersebut yaitu sebesar 0,58485.
(b).Grafik hasil pemodelan untuk data zoom 1
(c).Grafik hasil pemodelan untuk data zoom 2
Gambar10.Grafik perbandingan model ANFIS dengan data riil unit reaktor
Penelitian  ini  menggunakan  berbagai  jenis  data  operasional  yang  tidak  tercakup  oleh  data  pelatihan  dan diketahui bahwa hasil model ANFIS pada unit reaktor pabrik urea ini mampu menunjukkan kinerja yang baik pada  beberapa  kondisi  operasi.  Hal  tersebut  terlihat  dari  grafik  hasil  pemodelan  yang  dapat  mengikuti perubahan proses data riil pada unit reaktor pabrik urea.

## 5 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  identifikasi  pemodelan  dengan  metode  ANFIS  pada  sistem  unit  reaktor pabrik urea, dimana hasil yang didapatkan cukup baik. Hal tersebut terbukti dari keluaran model yang mampu mengikuti  keluaran  system  yang  sebenarnya  dengan  baik  serta  menghasilkan  rata-rata  error  RMSE  yang relatif  kecil.  Kemudian  penelitian  ini  juga  telah  dilakukan  validasi  model  terhadap  data  pelatihan,  dimana hasil  validasi  nilai  RSME  untuk  data  model  terhadap  data  pelatihan  sebesar  0.47995.  Selanjutnya  juga dilakukan validasi model terhadap data uji, dimana hasil validasi nilai RSME untuk data model terhadap data pelatihan sebesar 0,58485.

## 6 Referensi
[1] J. Jang, “ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system,” Systems, Man and  Cybernetics, IEEE Transactions , vol. 23, no. 3, pp. 665–685, 1993
[2] M.  Denai,  F.  Palis,  and  A.  Zeghbib,  “ANFIS  based  modelling  and  control  of  non-linear  systems:  a tutorial,”  IEEE  International    Conference  on  Systems,  Man  and  Cybernetics,Oran  ,Algeria,  pp.  3433- 3438, Oct. 10-13 ,2004.
[3] Yul  Y.  Nazaruddin,  Luthfi  Hariz,  Agus  Samsi  and  Satriyo  Nugroho,  “Non-Linear  Modeling  of  a  Primary Reformer  Unit  in  Ammonia  Plant    Using  Neuro-Fuzzy  Method”,  International  Conference  on Instrumentation, Communication and Information Technology (ICICI), 2007.
[4] Yul Y. Nazaruddin, Sista Dewi, and Estiyanti Ekawati, “Applying Neuro-Fuzzy Approach for Ratio Control of  Primary  Reformer  in  a  Petrochemical  Plant”,  International  Conference  on  Instrumentation  Control and Automation (ICA), 2013
[5] E.  Oko,  M.  Wang  and  J.  Zhang,  “Neural  Network  Approach  for  Predicting  Drum  Pressure  and  Level  in Coal-fired Subcritical Power Plant”, Elsevier, 2015.
[6] Nahla A. and Prodromos D, “Nonlinear Control of Coal-Fired Steam Power Plants”, Control Engineering Practice - Elsevier, 2017.