EVALUASI AKURASI SUPERPRO DESIGNER DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI BIOGAS PADA LAY-DOWN BIODIGESTER - Riski Gunawan Nasution; Ryoshi Meijisa Reigi Putra; Khairul Akli; Dedy Rahmad (Jurnal Teknik Kimia, 2026)
Simulasi proses menggunakan perangkat lunak seperti SuperPro Designer menawarkan potensi besar dalam memprediksi kinerja biodigester tanpa membangun prototipe fisik, namun validasi terhadap data eksperimen khususnya untuk biodigester beton skala domestik dengan sistem resirkulasi masih terbatas. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi akurasi SuperPro Designer dalam memprediksi produksi biogas pada lay-down biodigester beton skala domestik yang terintegrasi dengan pompa sentrifugal untuk sistem resirkulasi. Biodigester beton tipe lay-down volume total 254 liter dan volume kerja 170 liter dikonstruksi menggunakan cincin sumur beton dan diintegrasikan dengan pompa Shimizu PS-128 BIT (0,125 kW). Umpan berupa campuran kotoran sapi dan air (1:3) dengan inokulum rumen sapi 1 liter. Eksperimen berlangsung 22 hari pada suhu 27-32°C. Simulasi menggunakan SuperPro Designer v13.0 dengan parameter identik: volume reaktor 254 L, suhu 37°C, waktu batch 22 hari, yield metana 0,35 L CH₄/g COD, dan komposisi umpan berdasarkan literatur. Hasil simulasi memprediksi produksi biogas 10,8765 m³/batch dengan komposisi metana 59,81%, CO₂ 31,66%, H₂ 4,59%, dan H₂S 22,34 ppm. Eksperimen menghasilkan produksi biogas 0,78366 m³ (Eksperimen 1) dan 0,88956 m³ (Eksperimen 2) dengan komposisi metana 71-73%, CO₂ 25%, H₂ 1%, dan H₂S 8,2-9,4 ppm. Evaluasi akurasi menunjukkan deviasi sangat signifikan dengan RMSE 10,04 m³ dan Relative RMSE 1200,08%, di mana simulasi overestimation 12,4 kali lipat dari nilai aktual. Deviasi terbesar pada prediksi hidrogen (78,21%), diikuti H₂S (57,92-63,29%), CO₂ (21,04%), dan metana (18,71-22,05%). Penyebab utama deviasi adalah kesalahan satuan, parameter kinetika default yang belum terkalibrasi, dan asumsi kondisi ideal yang tidak tercapai di lapangan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa SuperPro Designer tidak dapat digunakan untuk prediksi kuantitatif tanpa kalibrasi ekstensif dengan data eksperimen.