Electronic Theses and Dissertation

Pengembangan Turbin Ulir Archimedes merupakan salah satu upaya untuk memenuhi kebutuhan energi terbarukan di daerah terpencil Indonesia, terutama pada pemanfaatan potensi air dengan head rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan desain geometri AST yang dirancang khusus beroperasi pada kondisi head konstan 1 meter guna mencapai daya keluaran dan efisiensi maksimal. Metode penelitian dilakukan secara komprehensif menggunakan integrasi tiga pendekatan: Response Surface Methodology (RSM) untuk pemodelan respon, Analisis Varians (ANOVA) untuk menguji signifikansi parameter input, dan Algoritma Genetika (Genetic Algorithm/GA) untuk optimasi multi-objektif dalam menemukan titik optimum global. Hasil analisis ANOVA dan RSM menunjukkan bahwa parameter laju aliran memiliki dampak paling signifikan terhadap kinerja turbin. Melalui optimasi Algoritma Genetika, diperoleh kombinasi geometri paling optimal pada kondisi Double screw dengan laju aliran sebesar 0,012581 m3/s dan bukaan selimut 0,7398, yang mampu menghasilkan daya sebesar 33,95 Watt dengan efisiensi mencapai 27,51%. Hasil ini memberikan kontribusi praktis berupa rekomendasi desain AST yang efisien dan aplikatif pada karakteristik aliran head sangat rendah.

The development of the Archimedes Screw Turbine (AST) represents one of the efforts to address the growing demand for renewable energy in remote areas of Indonesia, particularly through the utilization of low-head water resources. This study aims to optimize the geometric design of an AST specifically intended to operate under a constant head of 1 meter in order to maximize power output and efficiency. The research employed a comprehensive methodology integrating three approaches: Response Surface Methodology (RSM) for response modeling, Analysis of Variance (ANOVA) to evaluate the significance of input parameters, and a Genetic Algorithm (GA) for multi-objective optimization to identify the global optimum design. The ANOVA and RSM results indicate that the flow rate is the most significant parameter affecting turbine performance. Through Genetic Algorithm optimization, the optimal geometric configuration was identified as a double-screw design with a flow rate of 0.012581 m³/s and a casing opening ratio of 0.7398, achieving a power output of 33.95 W and an efficiency of 27.51%. These findings provide a practical contribution by recommending an efficient and applicable AST design for very low-head flow conditions.