Perpustakaan Digital ITB

Instalasi Pengolahan Air Limbah Industri Tekstil (IPLIT) memiliki peran penting dalam mengatasi pencemaran sungai akibat limbah cair pabrik tekstil. Perancangan struktur IPLIT skala laboratorium dapat dilakukan secara intuitif. Akan tetapi, pengembangan IPLIT skala laboratorium ke skala industri kecil memerlukan susunan tangki yang lebih kompleks sehingga perlu menggunakan metode perancangan lain. Dalam penelitian ini, dilakukan investigasi perancangan struktur IPLIT dengan metode Optimisasi Superstructure dan metode Deep Reinforcement Learning (Deep RL). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario yang diberikan, Optimisasi Superstructure dan Deep RL mampu menghasilkan struktur IPLIT paling optimal yang tersusun atas 1 buah tangki netralisasi pH dan 4 tangki elektrokoagulasi paralel. Metode optimisasi superstructure dan Deep RL membutuhkan waktu masing-masing 0,174 detik dan 18,627 detik untuk memperoleh solusi optimal. Rancangan struktur kedua metode berhasil menurunkan biaya konstruksi hingga 51,8% dari biaya awal. Penelitian ini diharapkan dapat membantu perancangan IPLIT skala industri dengan pendekatan modular, serta berpotensi diterapkan dalam perancangan Flow Diagram instalasi proses berbasis tangki modular lainnya.