Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Industri tekstil adalah salah satu kontributor utama pencemaran air, khususnya pencemaran zat warna. Pencemaran ini umumnya didominasi pada zat warna berjenis AZO yang memiliki dampak buruk bagi manusia dan lingkungan. Penyisihan zat warna AZO melalui pengolahan biologis konvensional menjadi tantangan akibat dari waktu proses yang lama serta sifat toksisitas yang dimiliki zat warna. Pada penelitian ini, penyisihan zat warna diteliti dengan menggunakan proses KFS, FLO, maupun kombinasi keduanya. Penelitian ini dilakukan pada alat jar test dengan menggunakan variasi dosis koagulan (10-80 mg/L), dosis H2O2 (42-1.680 mg/L), dan model kombinasi (KFS-FLO, FLO-KFS, dan FLO/KFS). Penyisihan zat warna Congo red sebesar 89% dicapai pada model kombinasi KFS-FLO pada kondisi 24 mg/L FeCl3, 280 mg/L H2O2, pH 8 (KFS) dan pH 3 (FLO). Hasil ini dibandingkan dengan persentase penyisihan pada kondisi terpilih di setiap masing-masing proses KFS (45%) dan FLO (62%). Selain memberikan efektivitas penyisihan yang tinggi, model kombinasi KFS-FLO menunjukkan penghematan biaya operasional akibat dari berkurangnya penggunaan H2O2 dan penyisihan yang sudah dilakukan koagulan pada proses KFS.

---

The textile industry is one of the main contributors to water pollution, especially dye pollution. This pollution is generally dominated by AZO-type dyes which harm humans and the environment. Removal of AZO dyes through conventional biological treatment is a challenge due to the long processing time and the toxicity of the dyes. In this study, dye removal was investigated using the CFS, FLO, or a combination of both processes. This research was conducted using a jar test using various coagulant doses (10-80 mg/L), H2O2 doses (42-1,680 mg/L), and combination models (CFS-FLO, FLO-CFS, and FLO/CFS). Congo red dye removal of 89% was achieved in the CFS-FLO combination model at conditions of 24 mg/L FeCl3, 280 mg/L H2O2, pH 8 (CFS), and pH 3 (FLO). This result is compared with the percentage of removal under selected conditions in each of the CFS (45%) and FLO (62%) processes. In addition to providing high removal effectiveness, the combined CFS-FLO model shows operational cost savings as a result of reduced H2O2 usage and coagulant removal in the CFS process."

"Lindi merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang timbul seiring dengan banyaknya timbulan sampah. Warna gelap lindi yang disebabkan oleh senyawa biologis menjadi salah satu parameter pencemar pertama yang dapat diidentifikasi. Oleh karena itu, diperlukan adanya alternatif teknologi untuk mengolah lindi. Adsorpsi merupakan proses yang efektif dalam penyisihan polutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh parameter operasional proses adsorpsi dan menganalisis kondisi optimum proses adsorpsi untuk penyisihan warna lindi. Proses optimasi pada penelitian ini dilakukan menggunakan Response Surface Methodology dengan desain Box Bhenken. Sampel lindi diambil dari TPA Cipayung Depok. Powdered Activated Carbon (PAC) dengan luas permukaan BET sebesar 528,2 m2/g, total volume pori sebesar 0,4469 cm3/g, dan rata-rata ukuran atau radius pori sebesar 1,655 nm digunakan sebagai adsorben. Response Surface Methodology desain Box Bhenken digunakan dengan tiga level dan tiga faktor berupa konsentrasi polutan (250 – 4600 Pt-Co), konsentrasi adsorben (1 – 10 g/L), dan pH (4 – 8) sebagai variabel bebas serta penyisihan warna sebagai variabel tetap (respon) pada proses adsorpsi lindi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyisihan warna pada proses adsorpsi meningkat seiring dengan peningkatan konsentrasi adsorben (r = 0,841) serta penurunan konsentrasi polutan (r = -0,292) dan pH (r = -0,168). Hasil dari model regresi kuadratik orde dua diperoleh koefisien determinasi R2 sebesar 0,9816 untuk mengoptimasi proses adsorpsi. Nilai optimum penyisihan warna mencapai 98% pada kondisi konsentrasi polutan 250 Pt-Co, konsentrasi adsorben 10 g/L, dan pH 6. Berdasarkan uji konfirmasi yang dilakukan selama 3 kali, didapatkan hasil aktual eksperimen yang sesuai dengan nilai prediksi dari model (desirability = 1). Analisis statistik serta kedekatan hasil prediksi dan aktual menunjukkan model yang diperoleh dapat digunakan dalam pengoptimalan kinerja proses adsorpsi melalui parameter opersionalnya. Hasil penelitian ini dapat menjadi solusi bagi pengolahan lanjutan lindi.

---

Leachate is one of the environmental problems that arise along with the amount of waste that generated. The dark color of leachate caused by biological compounds usually become one of the key parameters in pollutant that can be identified. Therefore, it is necessary to have an alternative technology to treat leachate. Adsorption is an effective process in pollutant removal. This study aims to analyze the effect of the operational parameters of the adsorption process and to analyze the optimum condition of the adsorption process for the removal of leachate color. The optimization process in this study was carried out using the Response Surface Methodology with the Box Bhenken design. The leachate samples were taken from the landfill site TPA Cipayung Depok. Powdered Activated Carbon (PAC) with a BET surface area of ​​528.2 m2/g, a total pore volume of 0.4469 cm3/g, and an average pore size or radius of 1.655 nm were used as adsorbent. Response Surface Methodology Box Bhenken design was applied with three levels and three factors of pollutant concentration (250 – 4600 Pt-Co), adsorbent concentration (1 – 10 g/L), and pH (4 – 8) as independent variables with color removal as a dependent variable (response) in the leachate adsorption process. The results showed that the color removal in the adsorption process increased along with the increasing in adsorbent concentration (r = 0.841) and a decrease in pollutant concentration (r = -0.292) and pH (r = -0.168). The result of second-order quadratic regression model obtained a coefficient of determination R2 of 0.9816 to optimize the adsorption process. The optimum value of color removal reached 98% under conditions of pollutant concentration of 250 Pt-Co, adsorbent concentration of 10 g/L, and pH 6. The confirmation test which was carried out for 3 times revealed the actual experimental results that obtained in accordance with the predicted value of the model (desirability = 1). Statistical analysis as well as the proximity of the predicted and actual results showed the obtained model could be used in optimizing the adsorption process performance through its operational parameters. The results of this study can be a solution for advance leachate treatment."