Penelitian Fak tis Gelap

Gambar 4 Profil pengaruh interaksi konsentrasi sulfur dan suhu terhadap kadar sulfur bebas Sani, 2010 Dari profil pengaruh interaksi konsentrasi sulfur dan suhu, diketahui bahwa perlakuan konsentrasi 25 bsm menghasilkan faktis gelap dengan kadar sulfur bebas yang lebih kecil dari 2 pe rsen. Perlakuan ko nsentrasi 35 bsm menghasilkan faktis gelap dengan kadar sulfur bebas yang cenderung turun mendekati nilai 2 persen pada selang suhu 160 o C – 170 o C, sedangkan perlakuan konsentrasi sulfur 35 bsm menghasilkan kadar sulfur bebas yang jauh lebih besar dari 2 persen pada semua selang perlakuan suhu. Oleh karena itu, faktor konsentrasi sulfur dan suhu perlu dioptimasi dengan rentang konsentrasi sulfur 25 – 30 bsm dan selang suhu 160 o C – 170 o Kajian lain pembuatan faktis gelap dari minyak jarak dilakukan oleh Mardiyah 2011. Pada penelitian ini dikaji pengaruh cara netralisasi minyak jarak dan kecepatan pengadukan terhadap mutu faktis gelap yang dihasilkan. Dua metode netralisasi minyak jarak yang dicobakan pada penelitian tersebut, yaitu : i penambahan Na C. 2 CO 3 tanpa pemisahan sabun yang terbentuk da n ii penambahan NaOH dengan pemisahan sabun sebelum minyak digunakan dalam pe mbuatan fakt is gelap. Metode netralisasi yang pertama merupakan metode yang selama ini digunakan dalam pembuatan faktis gelap, seperti yang dilakukan oleh Alfa dan Honggokusumo 1997, Siskawati 2005, Kholid 2005, Agrita 1 2 3 4 5 6 7 140 150 160 170 K a d a r su lf u r b e b a s Suhu oC 25 bsm 30 bsm 35 bsm 2005 dan Juningsih 2006. Hasil penelitian Mardiyah 2011 menunjukkan bahwa penggunaan cara netralisasi yang kedua dalam pembuatan faktis gelap mampu menghasilkan faktis gelap dengan karakteristik yang lebih baik, yaitu kadar abu dibawah 5 persen rata-rata 4.09 p ersen dan pH hampir netral rata-rata 7.3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktis gelap yang dihasilkan mempunyai kadar petroleum eter yang baik, yaitu 6 – 14 persen. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa faktor kecepatan pengadukan tidak berpengaruh nyata terhadap semua variabe l respo n yang diuk ur. Dalam hal ini, tiga level kecepatan pengadukan dicoba, yaitu 135, 145 dan 160 rpm. Perlakuan terbaik dari penelitian ini cara netralisasi dengan penambahan NaOH dan kecepatan pengadukan 135 rpm menghasilkan faktis gelap dengan kadar petroleum eter kurang dari 20 persen, kadar sisa sulfur kurang dari 2 persen, kadar abu kurang dari 5 p ersen da n pH mendekati netral.

2.6. Teknik Optimas i dan Metode Permukaa n Respon

Optimasi merupakan cara mencari nilai yang terbaik dari nilai- nilai yang telah ada. Optimasi merupakan proses untuk menemukan kondisi yang memberikan nilai maksimum atau minimum dari suatu fungs i. Menurut Montgomery 2001, Response Surface Methodology RSM adalah kumpulan dari teknik statistika dan matematika yang berguna untuk menganalisis beberapa variabel bebas yang mempengaruhi beberapa variabel tak bebas atau respon serta bertujuan untuk mengoptimumkan respon tersebut. Park 1996 menyatakan bahwa RSM merupakan sekumpulan alat statistika yang berguna untuk memodelkan dan menganalisis masalah, yaitu satu atau lebih respon yang diamati dipengaruhi oleh beberapa variabel bebas dan bertujuan untuk mendapa tka n hubungan antara respo n de ngan variabel- variabel bebas tersebut dan mengoptimalkan respon tersebut. RSM dapat dikatakan sebagai sekumpulan teknik yang berhubungan dengan : a. Penyusunan sekumpulan eksperimen merancang sekumpulan eksperimen yang akan menghasilkan pengukuran yang dapat diandalkan terhadap respon yang diamati. b. Penentuan model matematis yang sesuai dengan data yang dikumpulkan dari desain yang telah ditentukan dengan melakukan pengujian-pengujian yang sesuai terhadap hipotesis yang diajukan berkaitan dengan parameter mod el. c. Penent uan setting yang optimal dari faktor- faktor yang akan memberikan nilai maksimum atau minimum dari respon yang diamati Baati et al., 2006, Khuri dan Cornell 1996. d. Box dan Drapper 1987 menyatakan bahwa RSM dapat digunakan dalam penelitian untuk : i mencari suatu fungsi pendekatan yang cocok untuk meramalka n respo n yang aka n datang, ii menentuka n nilai- nilai dari variabel bebas yang mengoptimumkan respon yang dipelajari. Metode permukaan respon dapat diaplikasikan dalam pemetaan wilayah permukaan dalam wilayah yang terbatas untuk memilih operasi dalam mendapatkan spesifikasi yang diinginkan dan untuk pencarian kondisi optimal. Box et al. 1987 menyatakan bahwa metode permukaan respon memiliki beberapa sifat yang menarik, yaitu metode permukaan respon merupakan suatu pendekatan sekuensial. Hasil dari setiap tahapan akan memandu percobaan yang perlu dilakukan pada tahap selanjutnya. Setiap tahapan iterasi hanya memerlukan sejumlah kecil percobaan sehingga lebih efisien. Ciri kedua metode permukaan respon adalah mengantarkan fokus pe nelitian da lam be ntuk geometri yang muda h untuk dipahami. Metode permukaan respon menghasilkan ringkasan berupa grafik da n plot-plot kontur yang mudah untuk dipahami dibandingkan dengan persamaan-persamaan dalam model. Metode permukaan respon pada dasarnya serupa dengan analisis regresi, yaitu menggunakan prosedur pendugaan parameter fungsi respon berdasarkan metode kuadrat terkecil. Pada metode permukaan respon diterapkan teknik-teknik matematik untuk menentukan titik op timum agar dapat diperoleh respon optimum. Penentuan kondisi optimum dilakukan menggunakan analisis kanonik da n analisis plot kontur permukaan respon. Analisis kanonik dalam metode permukaan respon adalah mentransformasikan permukaan respon dalam bentuk kanonik, sedangkan plot kontur adalah suatu seri garis atau kurva yang mengidentifikasikan nilai- nilai peubah uji pada respon yang konstan dan plot kontur ini memegang peranan penting dalam mempelajari analisis permukaan respon. Untuk menentukan kondisi operasi optimum diperlukan fungsi respon ordo dua dengan menggunakan rancangan komposit terpusat central composit design dalam mengumpulkan data percobaan. Rancangan komposit terpusat adalah rancangan faktorial 2 k Dalam melakukan optimasi, penting dilakukan pengujian model untuk mengetahui ketepatan model didasarkan atas uji penyimpangan model lack of fit, koefisien determinasi R atau faktorial sebagian yang diperluas melalui penambahan titik-titik pengamatan pada pusat agar memungkinkan pendugaan koefisien parameter permukaan respon ordo dua Montgomery, 2001. 2 dan uji signifikansi model. Model yang baik mempunyai nilai p yang lebih besar dari nilai kesalahan tipe satu α yang ditetapkan. Nilai koefisien determinasi merupakan ukuran kesesuaian model dalam menerangkan keragaman variabel respon, semakin besar nilai koefisien determinasi berarti model semakin baik dalam menerangkan keragaman peubah respon atau dengan kata lain model dapat mewakili keragaman data yang diperoleh. Uji signifikansi model dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap respon. Model dikatakan tepat bila plot residual data menunjukka n po la distribusi normal Box et al., 1987.

2.7. Sintesis Proses

Pola kegiatan yang berurutan dan terpadu untuk memasok kesenjangan informasi memerlukan beberapa asumsi yang berkaitan dengan jenis satuan proses yang digunakan dan rangka ian satuan-satuan serta kondisi proses yang akan diterapkan. Pola kegiatan yang berurutan dan terpadu ini lah yang merupaka n suatu sintesis Seider et al., 1999. Menurut Rudd dan Watson 1973, sintesis proses meliputi lima tahapan , yaitu i pemilihan jalur reaksi atau proses, ii alokasi bahan atau pereaksi, iii pertimbangan teknik pemisahan atau proses hilir, iv pemilihan operasi pemisahan dan v integrasi rancangan. Dalam melakukan sintesis proses, metode yang dapat digunakan adalah metode kuantitatif algoritma dan prosedural dan kualitatif, yaitu dengan menggunakan heuristik pengalaman. Menurut Douglas 1988, ada lima langkah heuristik untuk perancangan proses, yaitu : i penentuan proses curah atau sinambung, ii pene ntuan strukt ur masuka n da n ke luaran untuk penyusunan diagram alir proses, iii pertimbangan adanya struktur daur ulang pada diagram alir, iv penyusunan struktur sistem pemisahan dan v penyusunan jaringan penukar pa nas. Menurut Seider et al. 1999, teknik heuristik untuk perancangan proses terdiri dari lima tahapan, yaitu : i pe ngurangan perbedaan jenis molekul bahan atau pemilihan jalur reaksiproses, ii pembagian pereaksi atau bahan dengan cara mempertemukan sumber dan tujuan proses, iii pengurangan perbedaan komposisi, yang antara lain dilakukan dengan penerapan sistem pemisahan, iv pengurangan perbedaan suhu, tekanan dan fasa dan v pe maduan tahapan, yaitu menggabungkan kegiatan operasi ke dalam satuan-satuan proses. Hasil akhir dari sintesis adalah tersusunnya rancangan awal diagram alir proses yang menunjukkan proses yang akan dikembangkan serta penentuan satuan operasi serta proses kimia yang diperlukan.

2.8. Kelayak an Teknis dan Ekonomis Rancanga n Pros es

Agar dapat mengetahui kelayakan produk yang dihasilkan untuk dikembangkan dan diterapkan lebih lanjut, diperlukan evaluasi kelayakan teknis dan ekonomis rancangan proses yang dihasilkan. Analisis evaluasi kelayakan yang lazim digunakan terhadap pengembangan proses meliputi : Net Present Value NPV, Net Benefit Cost Ratio BC, Internal Rate of Return IRR, Break Event Point BEP dan Pay Back Period PBP. Adapun perhitungan kriteria tersebut adalah sebagai berikut : a. Net present value NPV Kriteria NPV merupakan suatu nilai selisih antara nilai sekarang present value benefit dengan nilai sekarang biaya cost. Secara matematis, NPV dirumuskan sebagai berikut De Garmo et al., 1984 : dengan: Bt = benefit bruto pada tahun ke-t Rp Ct = biaya bruto pada tahun ke-t Rp n = umur ekonomi proyek tahun i = tingkat suku bunga t = tingkat investasi t = 1,2,3, n b. Net Benefit Cost Ratio Net BC Nisbah total benefit dengan biaya net benefit cost ratio, net BC memberikan gambaran tentang perbandingan antara total nilai sekarang pendapatan dengan total nilai sekarang biaya. Nilai net BC dapat ditentukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut De Garmo et al., 1984 : c. Internal Rate of Return IRR IRR merupakan gambaran tentang tingkat pengurangan discounted yang mengakibatkan jumlah nilai sekarang dalam periode tertentu sama dengan besarnya investasi yang telah dikeluarkan. Dengan demikian suatu usaha dikatakan memberi keuntungan jika nilai IRR-nya lebih besar dari discount rate. Semakin besar nilai IRR semakin layak usaha tersebut untuk dijalankan. Nilai IRR dapat ditentukan dengan pendekatan matematis sebagai berikut De Garmo, et al., 1984 : Dengan: NPV 1 = nilai NPV yang bernilai positif Rp, NPV 2 i = nilai NPV yang bernilai negatif Rp, 1 i = discount rate pada NPV, bernilai positif , 2 i = nilai IRR = discount rate pada NPV, bernilai negatif , d. Break Event Point BEP Kriteria titik impas break event point, BEP dipengaruhi oleh faktor biaya dan total penjualan. Titik impasBEP menggambarkan jumlah hasil penjualan minimal yang harus dilalui untuk mencapai titik impas dan secara matematis nilai BEP dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut De Garmo et al., 1984 : e. Pay Back Period PBP Kriteria PBP menggambarkan periode waktu pengembalian investasi yang ditanamkan. Untuk mengetahui efektifitas suatu usaha ditinjau dari nilai PBP, dilakukan perbandingan nilai PBP dengan rencana umur ekonomi suatu usaha. Semakin kecil nilai PBP dibandingkan umur ekonomi menunjukkan investasi semakin cepat dikembalikan yang berarti semakin besar manfaat yang dapat diambil dari usaha tersebut. De Garmo et al. 1984 merumuskan cara perhitungan PBP sebagai berikut : dengan: m = nilai kumulatif Bt - Ct negatif yang terakhir Rp Cn = biaya bruto pada tahun ke-n Rp Bn = pe ndapa tan bruto pada tahun ke- n Rp n = periode investasi pada saat nilai kumulatif Bt -Ct negatif yang terakhir tahun