JAKARTA – Setiap pabrik kelapa sawit pasti menghasilkan air limbah dari proses pengolahan tandan buah segar (TBS) menjadi minyak sawit. Air limbah ini dikenal sebagai Palm Oil Mill Effluent (POME) yang memiliki jumlah paling besar.
Setiap ton TBS yang diolah menghasilkan POME pada kisaran 0,6-0,8 m3. POME bersifat asam, berwarna kecokelatan, punya nilai CO2 sangat tinggi dan berpotensi buruk pada lingkungan apabila tidak ditangani dengan baik.
POME menjadi sumber emisi gas rumah kaca hingga 80%. Karena itu, pemantauan kualitas POME harus dilakukan rutin. Saat ini, pengukuran dan analisis air limbah POME memerlukan waktu lama karena sifat kelistrikan air limbah POME dipengaruhi karakteristik air limbah. Karena itu, diperlukan alat ukur yang mampu mengkonversi karakteristik air limbah POME menjadi parameter lain yang dapat diukur dengan cepat seperti konduktivitas listrik.
Untuk menjawab kebutuhan ini, Sugeng Triyono dan tim peneliti dari LPPM Universitas Lampung mengembangkan teknologi pengukuran yang real-time untuk menitoring kualitas POME. Karyanya dituangkan dalam buku Ringkasan Hasil Penelitian Grant Riset Sawit 2023 yang diterbitkan Badan Pengelola Dana Perkebunan Kelapa Sawit (BPDPKS). Output dari riset ini adalah teknologi dan alat pengukuran kualitas air limbah POME secara cepat, real- time, dan remote.
Alat deteksi ini menggunakan mikrokontroler untuk pengukuran, akuisisi, dan pengiriman data melalui sistem Internet of Things (IoT) agar mempermudah aksesibilitas, kecepatan pengolahan informasi, kestabilan yang tinggi, dan ketangguhan pada berbagai kondisi. Perancangan modul mikrokontroler yang terintegrasi dengan multi sensor, dan sistem IoT dapat mempermudah penerimaan data di berbagai lokasi.
Tahap awal pembuatan alat ini adalah perakitan alat untuk mendukung sistem pendeteksi nilai kelistrikan limbah secara berkesinambungan. Hasil rancang bangun alat meliputi fisik motherboard system, mikrokontroler, sensor suhu limbah, sensor pH, sensor amonia, sensor turbidity, modul amplifier dan sistem pengisian energi.
Tahapan selanjutnya adalah kalibrasi dan validasi alat. Proses kalibrasi dilanjutkan dengan validasi sensor suhu, EC, pH, turbidity, Dissolved Oxigen (DO) menunjukkan hasil stabil dengan nilai R2 berkisar pada ± 0,9.
Pengembangan model matematika untuk memprediksi nilai Biological Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD), Total Suspended Solid (TSS), minyak/lemak, dan amonia berhasil dikembangkan. Data yang digunakan untuk memprediksi nilai paramater kualitas limbah meliputi pH, EC, suhu, DO, dan turbidity.
Model jaringan syaraf ini telah diintegrasikan ke dalam mikrokontroler, sehingga hasil rancangan bangun alat ukur cepat kualitas limbah dapat diuji dan diimplementasikan di lapangan. Teknologi IoT untuk alat ukur cepat sistem telah disematkan, sehingga data kualitas limbah dapat diamati secara real time melalui perangkat handphone atau laptop.
Limbah pabrik pengolahan kelapa sawit selanjutnya dilakukan pengujian dengan alat ukur cepat kualitas limbah. Selain itu, kualitas air limbah juga dilakukan pengujian Laboratorium Balai Standardisasi dan Pelayanan Jasa Industri (BSPJI) Bandar Lampung. Validasi lapang dilakukan dengan membandingkan hasil uji alat ukur cepat dan hasil uji laboratorium BSPJI.
Validasi parameter BOD menunjukkan koefisien determinasi R2=0,9948 dengan persamaan y=1,14x. Validasi parameter COD menunjukkan koefisien determinasi R2=0,9737 dengan persamaan y=1,0378x. Validasi parameter TSS menunjukkan koefisien determinasi R2=0,9685 dengan persamaan y=0,8178x. Validasi parameter amonia menunjukkan koefisien determinasi R2=0,989 dengan persamaan y=1,0298x.
Validasi parameter minyak menunjukkan koefisien determinasi R2=0,9939 dengan persamaan y=1,0191x. Hasil validasi lapang menunjukkan keakuratan alat deteksi cepat kualitas limbah sebesar 76%. Dengan demikian, rancang bangun alat ukur ini efektif untuk mendeteksi kualitas air limbah pabrik pengolahan kelapa sawit. (NYT)
