Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 10 No. 8 (2026): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

KENDALI PID DALAM INDUSTRI PROSES KIMIA: TINJAUAN METODE TUNING, TANTANGAN PRAKTIS DAN ARAH PENGEMBANGAN

Submitted
January 25, 2026
Published
2026-01-26

Abstract

Pengendalian Proportional Integral Derivative (PID) merupakan strategi kontrol yang paling banyak digunakan dalam industri proses kimia karena struktur yang sederhana, kemudahan implementasi, serta tingkat keandalan yang tinggi. Meskipun demikian, kinerja pengendali PID sangat bergantung pada metode penalaan parameter dan karakteristik dinamika proses yang dikendalikan. Paper ini menyajikan tinjauan komprehensif mengenai penerapan kendali PID dalam industri proses kimia dengan fokus pada metode tuning yang umum digunakan di lapangan, khususnya metode klasik seperti Ziegler–Nichols dan Cohen–Coon, serta tantangan praktis yang menyertainya. Selain itu, paper ini mengulas konsep fundamental pengendalian proses, prinsip kerja kendali PID, serta perbandingannya dengan strategi kendali lanjutan seperti Model Predictive Control (MPC) dan pengendalian cerdas berbasis fuzzy logic. Pembahasan difokuskan pada dinamika proses, kestabilan sistem, dan pengendalian umpan balik, serta tantangan penerapan PID pada proses non-linier, multivariat, dan sistem dengan waktu tunda yang besar. Beberapa studi kasus industri, seperti reaktor kimia, heat exchanger, kolom distilasi, dan sistem tiga tangki, digunakan untuk mengevaluasi keunggulan dan keterbatasan masing-masing strategi kendali. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa PID masih efektif untuk sistem dengan struktur sederhana, namun metode tuning konvensional sering menghasilkan performa yang kurang optimal pada proses dengan interaksi variabel yang kuat. Oleh karena itu, integrasi PID dengan metode optimasi, kendali lanjutan, serta teknologi digital dalam kerangka Industry 4.0 menjadi arah pengembangan yang menjanjikan untuk meningkatkan kinerja, stabilitas, dan keandalan sistem pengendalian proses kimia di masa depan.

References

  1. 1. Li, Z. Review of PID control design and tuning methods. J. Phys. Conf. Ser. 2649, 012009 (2023).
  2. 2. Patil, R. S., Jadhav, S. P. & Patil, M. D. Review of Intelligent and Nature-Inspired Algorithms-Based Methods for Tuning PID Controllers in Industrial Applications. J. Robot. Control JRC 5, 336–358 (2024).
  3. 3. Craig, I. et al. Control in the Process Industries.
  4. 4. Z.A, N., Roja, Y. P. & Sylvia, N. Aplikasi Kontrol PID pada Reaktor Pabrik Asam Formiat dengan Kapasitas 100.000 Ton/Tahun. J. Teknol. Kim. Unimal 7, 135 (2019).
  5. 5. Wahid, A., Mauricio, R. & Maulana, I. PENGENDALIAN PROSES REAKSI VAN DE VUSSE PADA CSTR ISOTERMAL MENGGUNAKAN SISTEM DINAMIK. Metr. Ser. Teknol. Dan Sains 5, 18–29 (2024).
  6. 6. Bansal, H. O., Sharma, R. & Shreeraman, P. R. PID Controller Tuning Techniques: A Review. J. Control Eng. Technol. 2, (2012).
  7. 7. Girirajkumar, S. M., Kumar, Atal. A. & Anantharaman, N. Tuning of a PID Controller for a Real Time Industrial Process using Particle Swarm Optimization. Int. J. Comput. Appl. ecot, 35–40 (2010).
  8. 8. Ulkir, O. & Ertugrul, I. Application of PID controller in chemical process system using COMSOL. J. Mechatron. Artif. Intell. Eng. 3, 107–113 (2022).
  9. 9. Mohindru, P. Review on PID: Fuzzy and Hybrid Fuzzy PID Controllers for Controlling Non-Linear Dynamic Behaviour of Chemical Plants. Artif. Intell. Rev. 57, 97 (2024).
  10. 10. Isdaryani, F., Feriyonika, F. & Ferdiansyah, R. Comparison of Ziegler-Nichols and Cohen Coon tuning method for magnetic levitation control system. J. Phys. Conf. Ser. 1450, 012033 (2020).
  11. 11. Aboelhassan, A., Abdelgeliel, M., Zakzouk, E. E. & Galea, M. Design and Implementation of Model Predictive Control Based PID Controller for Industrial Applications. Energies 13, 6594 (2020).
  12. 12. Seborg, D. E. Process Dynamics and Control. (2017).
  13. 13. Joseph, S. B., Dada, E. G., Abidemi, A., Oyewola, D. O. & Khammas, B. M. Metaheuristic Algorithms for PID Controller Parameters Tuning: Review, Approaches and Open Problems. Heliyon 8, e09399 (2022).
  14. 14. Aldemi̇R, A. & Anwer, M. S. Determination of optimal PID control parameters by response surface methodology. Int. Adv. Res. Eng. J. 4, 142–153 (2020).
  15. 15. Pambudi, R. D. & Setiyono, B. PENGENDALIAN KOLOM DISTILASI BINER MENGGUNAKAN METODE FUZZY GAIN SCHEDULING IMC-PID. (2017).
  16. 16. Utama, I. LAPORAN TAHUNAN 2022. (2022).
  17. 17. Blevins, T. L. PID Advances in Industrial Control. IFAC Proc. Vol. 45, 23–28 (2012).

Similar Articles

21-30 of 456

You may also start an advanced similarity search for this article.