## Analisis Perhitungan Beban Pendinginan Ruang Dhammasala Vihara Padumuttara menggunakan Metode CLTD
Ananda Karuna Jaya 1 , Caesar Ondolan Harahap 2 , Rahmi Andarini 3
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
1 ananda.jaya@student.umn.ac.id , 2 caesar.harahap@umn.ac.id , 3 rahmi.andarini@lecturer.umn.ac.id
Diterima 19 Juli 2020

## Disetujui 10 Oktober 2020
Abstract—Dhammasala  room  of  Padumuttara  Temple has  an  indoor  temperature  of  28,56 o C  and  relative humidity of 80,6%. According to SNI 03-6572-2001 and a  previous  literature  study,  this  temperature  is  outside the thermal comfort zone for tropical climate. Aiming to improve thermal comfort of Dhammasala room with an HVAC system efficiently, the cooling load of the room is analyzed  using  the  Cooling  Load  Temperature Difference    (CLTD)  method.  The  results  are  also compared  with  results  from  other  cooling  load calculation  sofware.  The  recommended  HVAC  System for  Dhammasala  room  of  Padumuttara  Temple  is  a chiller with a capacity of 30-40TR.
Keywords:  Cooling  Load,  CLTD,  Dhammasala, Thermal Comfort, HVAC System.

## I. P ENDAHULUAN
Konsumsi  energi  pada  sektor  bangunan  lebih tinggi dibandingkan dengan sektor lainnya. Walaupun persentasenya  beragam  di  setiap  negara,  bangunan berkontribusi  terhadap  30-40%  dari  kebutuhan  energi global  [1]  .  Hal  ini  disebabkan  terutama  oleh penggunaan  sistem Heating  Ventilation  and  Air Conditioning (HVAC)  untuk  mencapai  kenyaman termal  pada  sektor  tersebut.  Kenyamanan  termal khususnya  di  daerah  tropis  seperti  yang  ditunjukkan pada psychrometric chart pada Gambar 1 berada pada 24-30 o C dengan kelembaban relatif 80-65% [2]. Untuk meningkatkan  efisiensi  energi  sebuah  bangunan, penggunaan  sistem  HVAC  yang  kapasitasnya  sesuai dengan  beban  pendinginan  ( cooling  load )  bangunan tersebut  sangat  penting.  Peningkatan  suhu  pada lingkungan  sebagai  akibat  perubahan  iklim  dapat mempengaruhi  suhu  pada  bangunan.  Ruangan  yang akan  dihitung  beban  pendinginannya  pada  penelitian ini  adalah  ruang  Dhammasala  Vihara  Padumuttara yang  berlokasi  di  Jl.  Bakti  No.14,  RT/RW  001/004, Sukasari,  Kec.  Tangerang,  Kota  Tangerang.  Secara koordinat  geografis,  lokasi  ruangan  ini  terletak  pada 6°10'43.8"  lintang  selatan  dan    106°37'45.9"  bujur timur.
Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi besar beban pendinginan pengkondisi udara yang diperlukan pada  bulan  dimana  nilai  rata-rata  beban  pendinginan memiliki  nilai  terbesar  dan  terkecil,  menentukan  nilai maksimal,  minimal  dan  rata-rata  beban  pendinginan dalam 1 tahun, dan merekomendasikan besar kepasitas sistem HVAC yang optimum.
Gambar 1. Psychrometric Chart [2]

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Kenyamanan Termal
Kenyamanan  termal  tercapai  jika  4  kondisi lingkungan berikut ini terpenuhi [3]:
• Suhu Udara
Suhu  udara  yang  nyaman  bagi  kebanyakan (80%) manusia adalah 20 o C pada musim panas dan 25 o C pada musim dingin.
• Kelembaban Relatif
Kelembaban  relatif  udara  yang  nyaman  bagi kebanyakan  (80%)  manusia  adalah  20%-60% di  musim  panas  dan  20%-80%  di  musim dingin.

## ISSN 2355-3286
• Gerakan Udara
Rentang  kenyamanan  kecepatan  angin  bagi kebanyakan  (80%)  manusia  adalah  dari  0,1 sampai 0,3 m/s.
• Mean Radiant Temperature (MRT)
MRT  adalah  suhu  radiasi  rata-rata,  biasanya disebabkan  oleh  radiasi  sinar  matahari.  Secara umum mRT harus di jaga agar mendekatri suhu udara lingkungan.
Kombinasi  tertentu  dari  suhu  udara,  kelembaban relatif  (RH),  gerakan  udara,  dan  MRT  akan menghasilkan  kenyamanan  termal.  Pada  sebuah Psychometric  Chart ,  MRT  diasumsikan  mendekati suhu  udara  dan  gerakan  udara  diasumsikan  rendah. Rentang  kombinasi  dari  suhu  udara  dan  RH  yang nyaman  ditunjukkan  oleh Psychrometric  Chart di Gambar 1.
B. Perhitungan beban pendinginan
Beban pendinginan dihasilkan dari proses perpindahan  panas  secara  konduksi,  konveksi,  dan radiasi  melalui  selubung  bangunan,  sumber  internal dan  komponen  sistem.  Komponen  bangunan  yang dapat memengaruhi beban pendinginan meliputi [4]:
• Ekternal: dinding, atap, jendela, skylight , pintu, partisi, ceiling dan lantai
• Internal:  lampu,  penghuni,  perlengkapan  dan peralatan
• Infiltrasi:  kebocoran  udara,  dan  perpindahan kelembaban
• Sistem:  Udara  luar  ruangan, duct  leakage, reheat,  fan dan pump  energy ,  dan energy recovery
Variabel  yang  memengaruhi  perhitungan  beban pendinginan  sangat  banyak  dan  saling  terkait. Komponen  beban  pendinginan  bervariasi  dalam  nilai, arah  dan  selama  periode  24  jam.  Karena  perubahan dalam  komponen  ini  tidak  seragam  maka  komponen harus dianalisis untuk menetapkan beban pendinginan dari  suatu  bangunan  atau  zona.  Ada  berbagai  macam metode perhitungan beban pendinginan antara lain [4] [5] Transfer  Function  Method (TFM), Total Equivalent  Temperature  Differential (TETD), Heat Balance (HB), Radiant  Time  Series (RTS), Cooling load Temperature Difference (CLTD) / Solar Cooling Load (SCL) / Cooling Load Factor (CLF).
Acharya,  Yewale,  Tendolkar,  dan  Kulkarni mengestimasi  dan  menganalisis  beban  pendinginan untuk  Subkontinen  India.  Dari  studi  ini,  dapat disimpulkan bahwa metode TETD    lebih  cepat  tetapi menghasilkan prediksi yang kurang akurat, sedangkan metode  CLTD  menghabiskan  lebih  banyak  waktu dengan hasil yang akurat [6].
Adref,  Elokda,  Chikhalsouk,  Alebri  dan  Alhosani [7]  menggunakan  metode  CLTD/SCL/CLF  untuk mengukur  bangunan  residensil  di  Abu  Dhabi,  Dubai. Hasil  dari  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa puncak  beban  pendinginan  sebesar  52  kW  yang terjadi pada pukul 16.
Sen, Rana, dan Punia [8] melakukan perbandingan estimasi  beban  pendinginan  dengan  menggunakan metode  CLTD  dan software komputer. Software komputer  yang  digunakan  adalah  Elite  CHVAC. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ketika  nilai  beban pendinginan  yang  didapatkan  dengan  metode  CLTD cukup mendekati hasil dari Elite CHVAC.
Ijaola,  Bello,  dan  Babalola  [9] mengevaluasi performansi  energi  bangunan  pada  bangunan  kantor yang  kompleks  di  Nigeria.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  ketika  nilai  beban  pendinginan  yang didapatkan  dengan  metode  CLTD  cukup  mendekati hasil dari SAVISCAD.
Antima  dan  Namrata  [10]  membandingkan  3 metode  yaitu  CLTD/ Glass  Load  Factor (GLF), CLTD/CLF/SCL dan Residential Load Factor (RLF). Dari  studi  perbandingan  ketiga  metode  di  atas,  dapat diketahui  bahwa  metode  CLTD/GLF  memprediksi perolehan  panas  pada  sisi  terendah  sedangkan  nilai metode  CLTD/SCL/CLF  mengarah  pada  nilai tertinggi dan nilai RLF berada diantara kedua metode dan lebih mendekati nilai metode CLTD/SCL/CLF.
C. Metode Cooling load Temperature Difference (CLTD)[5]
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Cooling Load Temperature Differnce (CLTD) untuk menghitung beban pendinginan
bangunan. Perhitungan  menggunakan  CLTD, Solar  Cooling Load (SCL),  dan Cooling  Load  Factor (CLF) menggunakan  prosedur  umum  yang  relatif  sama dengan Transfer  Function  Method (TFM)  seperti penyatuan  data.  Demikian  pula,  konsep  dasar perhitungan heat gain dari radiasi matahari, total heat gain melalui atap dan dinding luar, heat gain melalui permukaan  interior, heat  gain melalui  infiltrasi  dan ventilasi  ditangani  dengan  cara  yang  sama.  Metode CLTD/SCL/CLF adalah prosedur satu tahap perhitungan manual berdasarkan TFM. Ini digunakan untuk memperkirakan beban pendinginan pada 3 cara yaitu heat  gain (konduksi  melalui  permukaan  seperti jendela,  atap,  dan  dinding,  perolehan  panas  matahari melalui  fenetrasi),  dan heat  gain dari  lampu, penghuni, dan peralatan serta beban pendinginan dari infiltrasi dan ventilasi.
Persamaan  beban  pendinginan  melalui  atap, dinding,  pintu  dan  konduksi  kaca  dinyatakan  pada persamaan  (1),  (2),  dan  (3).  Persamaan  beban pendinginan  melalui  kaca  secara  radiasi  matahari dinyatakan  pada  persamaan  (4).  Persamaan  beban
pendinginan  melalui  partisi, ceiling dan  lantai dinyatakan  pada  persamaan  (5).  Persamaan  beban pendinginan  melalui  pengguna  ruangan  dinyatakan pada  persamaan  (6)  dan  (7).    Persamaan  beban pendinginan  melalui  lampu  dan  peralatan  dinyatakan pada persamaan (8) dan (9). Perolehan panas melalui ventilasi  dan  infiltrasi  udara  dinyatakan  pada persamaan (10), (11), dan (12).
Q=UxAxCLTDc (1) CLTDc = CLTD+(78-TR)+(TM-85) (2) TM = T max – ( Daily range )/2 (3) Q = AxSCxSCL (4) Q = UxAx(Ta-Trc) (5) q sensible = Nx(SHG)xCLF (6) q latent = Nx(LHG) (7) Q = WxF UI xF SA xCLF (8)
Q = q input x F U x F L x CLF (9) q sensible = 1,23*Q ’ *(t o -t i ) (10) q latent = 3010*Q ’ *(W o -W i ) (11) q total = 1,2 (h o -h i ) (12)
dengan, Q = Cooling Load U = Koefisien perpindahan panas ( U-Value ) A = Luas permukaan 78-TR = Koreksi desain suhu dalam ruangan TM-85 = Koreksi desain suhu luar ruangan TR = Suhu dalam ruangan TM = Rata-rata suhu luar ruangan T max = Suhu maximum luar ruangan Daily  Range =  perbedaan  suhu  rata-rata  antara maksimum dan minimum suhu harian SC = Shading Coefficient SCL = Solar Cooling Load Factor Ta = Suhu luar ruangan Trc  =  desain  suhu  dalam  ruangan  yang dikondisikan N = Jumlah penghuni dalam ruang CLF = Cooling Load Factor SHG = Sensible Heat Gain LHG = Latent Heat Gain W = Daya Lampu F UI = Lighting use factor F SA = Special balast allowance factor q input = Laju energi untuk penggunaan alat F U = Usage Factor F L = Radiation Factor Q ’ = aliran udara pada ventilasi t o ,t i = suhu udara luar, dalam ruangan W o ,W i = ratio kelembaban luar, dalam ruangan h o ,h i = entalpi luar, dalam ruangan

## III. P ENGUMPULAN D AN P ENGOLAHAN D ATA
A. Spesifikasi Bangunan dan Penggunaannya
Vihara Padumuttara adalah Vihara yang beralamat di  Jl.  Bakti  No.14,  RT.001/RW.004,  Sukasari,  Kec. Tangerang,  Kota  Tangerang,  Banten.  Dalam  kordinat
geografis Vihara Padumuttara terletak pada 6°10’43.8”  Lintang  Selatan  dan    106°37’45.9”  Bujur Timur.  Sketsa  ruang  Dhammasala  ditunjukkan  oleh Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Skesta Ruang Dhammasala Vihara Padumuttara Tampak Depan
Gambar 3. Skesta Ruang Dhammasala Vihara Padumuttara Tampak Atas
Material  bahan  konstruksi  dan  luas  komponen ruangan  didapatkan  penulis  dari  pengukuran  dan spesifikasi  dari  pihak  Vihara  Padumuttara.  Tabel  1 Menunjukkan  konstruksi  atap,  dinding,  kaca, ceiling , dan  lantai  ruangan.  Selain  jenis  material  dan  luasnya, orientasi  masing-masing  komponen  ruangan  juga ditunjukkan.
Tabel 1. Konstruksi Ruang Dhammasala Vihara Padumuttara Komponen Material Luas (m 2 ) Atap Zincalume, Reflective Aluminium 558,72 Dinding Common Brick, 4 (Utara) dan

## ISSN 2355-3286
Komponen Material Luas (m 2 ) Cement Plaster 4 (Selatan) Kaca Single Glazing 3,2mm, fixed and vertical insullation, window frame aluminium without thermal break 50,88 (Timur) dan 50,88 (Barat) Pintu Wood door in wood frame, no glazing 52 (Utara dan Selatan) dan 95,84 (Utara dan Selatan) Ceiling Plywood 3,2mm 489,6 Lantai Cement Plaster cover with Vinyl 288
Jadwal  pemakaian  ruangan  dan  daftar  peralatan elektronik  yang  dipakai  selama  kegiatan  juga didapatkan penulis dari pengamatan dan informasi dari pihak  Vihara.  Tabel  2  menunjukkan  jenis  kebaktian dan  waktu  pelaksanaannya  di  ruangan.  Tabel  3 menunjukkan total  internal  heat  gain ruangan  saat terpakai.  Pada  tabel  tersebut,  selain  jumlah  LCD proyektor,  laptop, lampu flourescent ,  dan  lampu  LED yang  nilainya  tetap,  juga  ditunjukkan heat  gain dari pengguna  yang  jumlahnya  merupakan  salah  satu variabel bebas penelitian ini.
Tabel 2. Jadwal Penggunaan Ruang Dhammasala Vihara Padumuttara Kebaktian Hari Jam Meditasi Senin 19.30-21.30 Orang Tua Selasa 19.00-21.00 Liam Keng Rabu 19.00-21.00 Muda Mudi Kamis 19.00-21.00 Abhidhamma  Jumat 19.30-21.30 Remaja Sabtu 18.30-20.30 Anak-anak Minggu 09.00-11.00 Umum Minggu 19.00-21.00 Tabel 3. Total Internal Heat Gain Kategori Jumlah  Total Heat Gain (W) Pengguna 100 7630 200 15260 300 22890 LCD Proyektor 1 104.43 Laptop 1 12,98 Lampu Flourescent 22 704,88 Lampu LED 24 64.08 Total Internal Heat Gain (W) setiap variasi pengguna Pengguna 100 200 300 Heat Gain (W) 8516 16146 23776
Pengukuran  dalam  ruangan  oleh  penulis  dengan menggunakan Multi-Function  Environment  Meter Model 8820  menunjukkan  bahwa  ruangan  pada keadaan  kosong  memiliki  suhu  sebesar  28,56 o C  dan relative humidity (RH) sebesar 80,6%. Berdasarkan
psychrometric  chart di  Gambar  1,  kondisi  tersebut berasa  diluar  zona  kenyamanan  termal  iklim  tropis. Hal ini dapat dilihat juga pada SNI 03-6572-2001[11]. Mempertimbangkan  RH  yang  telah  diukur  agar kenyamanan termal tercapai, temperatur ruangan harus berada pada rentang 24-27 o C [2]. Dalam penelitian ini penulis menghitung beban pendinginan yang diperlukan untuk mencapai hal tersebut.

## B. Penyesuaian Persamaan
Persamaan  yang  digunakan  disesuaikan  dengan keadaan  di  lokasi  penelitian.  Persamaan  beban pendinginan  pada  lampu  dan  peralatan  menggunakan persamaan  yang  diadaptasi,  hal  ini  dilakukan  karena nilai  daya  sudah  diukur  menggunakan Volt  Craft Energy  Check .  Dengan  kata  lain  nilai  daya  pada pengukuran  sudah  termasuk Usage  factor,  Radiation Factor,  Lighting  use  factor, dan Special  ballast allowance  factor .  Sehingga  persamaannya  sebagai berikut:
Q = WxNxCLF (13) Dimana, W = daya peralatan N = Jumlah peralatan
CLF = Cooling Load Factor

## C. Variabel-varibel Penelitian
Mempertimbangkan jadwal pemakaian pada Tabel 1,  beban  pendinginan  yang  dihitung  pada  studi  ini adalah  beban  pendinginan  pada  pukul  20.00  (ketika ruangan  dipakai).  Perlu  dicatat  bahwa  yang  dihitung di  sini  adalah  beban  pendinginan  puncak  pada  pukul 20.00,  bukan  beban  pendinginan  yang  berubah-ubah dengan  waktu.  Variabel  dependen  dalam  penelitian ini  adalah  beban  pendinginan  sedangkan  variabel independen adalah suhu luar ruangan, suhu yang ingin dicapai  dalam  ruangan  dan  jumlah  pengguna.  Suhu luar  ruangan  (suhu  atmosfer)  berubah-ubah  dengan hari dalam 1 tahun. Perubahan tersebut diperhitungkan  dengan  menggunakan  data  dari meteonorm
[12].
Mempertimbangkan syarat kenyamanan  termal,  shu  yang  ingin  dicapai  dalam ruangan  divariasikan  25 o C,  24,5 o C,  atau  24 o C. Adapun  jumlah  pengguna  ruangan  divariasikan sejumlah  100,  200,  atau  300  orang.  Jumlah  tersebut merupakan  jumlah  tipikal  pengguna  saat  ruangan terisi sedikit, sedang, atau penuh.
Pada penelitian ini juga ada variabel kontrol yang mempengaruhi  beban  pendinginan  tetapi  nilainya ditentukan oleh spesifikasi bangunan dan penggunaannya  dan  tidak  berubah-ubah.  Tabel  4 menunjukkan variabel-variabel kontrol dalam penelitian  ini.  Nilai  masing-masing  variabel  tersebut didapatkan dengan mengolah data spesifikasi bangunan  dan  penggunaannya  berdasarkan  referensi yang tertera.
Tabel 4. Variabel kontrol beserta referensinya Variabel Referensi Sensible dan Latent Heat Gain pengguna ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 3
Cooling Load Factor pengguna dan peralatan ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 37 Daya peralatan Pengukuran Daya lampu Spesifikasi merk Cooling Load Factor lampu ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 38
Luas permukaan c eiling , lantai, atap, pintu, jendela, dinding Pengukuran Suhu luar ceiling Meteonorm [12]
Suhu luar lantai (tanah)  20 o C [13] U- Value Ceiling ASHRAE 1997 Chapter 24 Table 4 U- Value Vinyl ASHRAE 1997 Chapter 24 Table 4 U- Value semen plaster (E1) ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 11 U- Value kaca pada jendela ASHRAE 1997 Chapter 29 Table 5
Shading Coefficient ASHRAE 1997 Chapte r 29 Table 11 Solar Cooling Load ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 36 CLTD jendela, pintu, dinding ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 32 CLTD atap ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 30 U- Value pintu ASHRAE 1997 Chapter 29 Table 7 U- Value dinding ASHRAE 1997 Chapter 28 Table 11 U- Value atap ASHRAE 2017 Chapter 33 Table 3 & ASHRAE 1997 Chapter 24 Table 4 Jangkauan suhu harian Meteonorm [12]
Dengan  menggunakan  data  spesifikasi  bangunan dan  penggunaannya  yang  sudah  diolah  menjadi variabel-variabel  kontrol,  penulis  menghitung  nilai variabel  dependen  untuk  masing-masing  kombinasi variabel  independen  dengan  menggunakan  metode CLTD.  Untuk  membantu  perhitungan  dan  visualisasi hasilnya,  penulis  menggunakan  perangkat  lunak spreadsheet ( Microsoft Excel ).

## IV. H ASIL P ERHITUNGAN
A. Beban Pendinginan Hasil CLTD
Beban  pendinginan  ruang  Dhammasala  Vihara Padumuttara  terdiri  dari  2  bagian  yaitu internal  heat gain dan eksternal  heat  gain .  Perlu  diingat  bahwa menggunakan  metode  CLTD  berarti  nilai heat  gain sama  dengan cooling  load artinya heat  gain yang diterima komponen ruangan memiliki nilai yang sama dengan  beban  pendinginan  ( cooling  load) yang
diberikan.  Hal  ini  memungkinkan  karena  metode CLTD sudah termasuk time delay dan time lag .
Internal  heat  gain terdiri  dari heat  gain yang dihasilkan  pengguna,  peralatan  (LCD  proyektor  dan laptop),  dan  lampu.  Untuk  menghitungnya,  pengguna ruangan  diasumsikan  duduk  selama  menggunakan ruangan  sehingga  nilai heat  gain dari  masing-masing pengguna  adalah  70W  ( sensible )  dan  35W  ( latent ). Selain  itu,  jenis  lampu  yang  digunakan  pada  ruangan ini  adalah  Flourescent  dan  LED  masing  masing berjumlah 22 dan 24 buah dengan daya 36W dan 3W. Terakhir,  berdasarkan  pengukuran,  besar  daya  LCD proyektor dan laptop masing-masing 177W dan 22W. Berdasarkan nilai-nilai tersebut, nilai total internal heat gain untuk masing-masing jumlah pengguna ditunjukkan pada Tabel 3.
External  heat  gain adalah  panas  yang  dihasilkan dari  luar  ruangan.  Pada  penelitian  ini external  heat gain meliputi ceiling ,  lantai,  dinding,  pintu,  atap.
Tabel  5  menunjukkan  nilai  variabel  U- Value ,  CLTD, SCL dan SC pada setiap komponen ruangan. External heat  gain dihitung  pada  bulan  dengan  nilai  rata-rata cooling load tertinggi (Mei) dan terendah (Februari).
Tabel 5. Nilai variabel pada komponen ruangan Komponen U-value
W/(m 2 . o C) CLTD ( o C) SCL ( o C)  SC U  S  T  B B T Atap 1,75 14 Dinding 2,89 13  14  13  30 Pintu 2,61 13  14 Kaca 6,42 13  30  110  54 1 Ceiling 35.71 Lantai 3,48
Nilai  eksternal heat  gain dan  internal heat  gain dijumlahkan  dan  hasilnya  disajikan  pada  Gambar  4 untuk  masing-masing  jumlah  pengguna  (100,  200, atau 300). Gambar 5 menunjukkan beban pendinginan pada setiap hari selama 1 tahun.

## ISSN 2355-3286
Gambar 4. Profil beban pendinginan pada bulan Februari dan Mei
Gambar 5. Profil beban pendinginan harian selama 1 tahun
Pada Gambar 6 menunjukkan histogram frekuensi (jumlah  hari)  beban  pendinginan  (dalam  satuan Ton Refrigerant (TR)  )  pada  masing-masing  nilai  suhu ruangan dalam satu tahun.
Gambar 6. Frekuensi Nilai TR selama 1 tahun
Ketiga grafik di atas menunjukkan bahwa nilai 30- 39,99TR  ≈  40TR  memiliki  frekuensi  terbanyak disetiap perbedaan suhu desain dalam ruangan.

## B. Perbandingan Hasil
Selanjutya  hasil  perhitungan  penelitian  ini dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  dari  media perhitungan  beban  pendinginan  lainnya.  Media perhitungan beban pendinginan yang digunakan untuk perbandingan  adalah  HVAC Calculation , Cooling Load Calculator , Cleanair.co.uk, Daikin.com. Gambar  7  menunjukkan  persentase  perbedaan  hasil ke-4 media perhitungan dengan perhitungan mengguakan  CLTD  dimana  hasil  perhitungan  sudah mengalami  penyesuaian  dengan  variabel  input  di setiap media perhitungan.
Gambar 7. Persentase Perbedaan Media Perhitungan Beban Pendinginan dengan CLTD
Perbedaan  nilai  persentase  dipengaruhi  oleh variabel  yang  dapat  dimasukkan  pada  ke-4  media perhitungan dan penyesuaian pada metode CLTD. Hal ini dapat dilihat pada aplikasi HVAC Calculation dan Cleanair.co.uk.  Variabel  masukkan  aplikasi ini  sangat sedikit,  sehingga mempengaruhi penyesuaian variabel dalam perhitungan CLTD. Walaupun sudah disesuaikan  dengan  variabel  yang  ada,  hasilnya  tetap jauh karena pemasukkan data yang terbatas di aplikasi tersebut.  Selain  itu  variabel  tetap  di  aplikasi  tersebut memiliki  kemungkinan  berbeda  dengan  variabel  di CLTD.  Sebaliknya  pada  aplikasi Cooling  Load Calculator dan  Daikin.com,  kedua  aplikasi  tersebut memiliki  paling  sedikit  penyesuaian  dari  perhitungan CLTD.  Hal  ini  terjadi  karena  data  yang  dimasukkan pada  media  perhitungan  tersebut  dapat  disamakan dengan data di CLTD sehingga perbedaan persentasenya semakin sedikit.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  beban  pendinginan ruang  Dhammasala  Vihara  Padumuttara  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Setiap  penurunan  0,5 o C  pada  suhu  dalam ruangan,  besar  beban  pendinginan  akan bertambah  sebesar  10  W.  Setiap  penambahan jumlah pengguna 100 orang, beban pendinginan  akan  bertambah  sebesar          7,6 kW  dengan  asumsi  pengguna  dalam  kondisi duduk.
2. Beban  pendinginan  pada  bulan  Mei  (bulan dengan  nilai  rata-rata  beban  pendinginan tertinggi)  mengalami  peningkatan  sebesar  32 kW  dibandingkan  bulan  Februari  (bulan dengan  nilai  rata-rata  beban  pendinginan terendah).  Tabel  6  menunjukkan  beban pendinginan  yang  dibutuhkan  pada  bulan Februari  dan Mei.  Tabel 7 menunjukkan  nilai maksimal,  minimal  dan  rata-rata  beban pendinginan dalam 1 tahun.
Tabel 6. Besar Beban Pendinginan Bulan Februari dan Mei Cooling Load (kW) 100 200 300 Februari 25 o C 87,7 95,3 103 24,5 o C 98,2 105,8 113,4 24 o C 108,7 116,3 123,9 Mei 25 o C 119,9 127,5 135,1 24,5 o C 130,4 138 145,6 24 o C 140,9 148,5 156,1 Tabel 7. Nilai Maksimal, Minimal, dan Rata-Rata Beban Pendinginan dalam 1 Tahun Cooling Load (kW) 100 200 300 25 o C Max 149,9 157,5 165,1 Min 51,4 59 66,6
Cooling Load (kW) 100 200 300 Mean 106,3 113,9 121,5 24,5 o C Max 160,4 168 175,6 Min 61,9 69,5 77,1 Mean 116,8 124,4 132 25 o C Max 170,9 178,5 186,1 Min 72,4 80 87,6 Mean 127,3 134,9 142,5 3. Rekomendasi sistem HVAC adalah pengkondisian udara Chiller dengan kapasitas 30 TR sampai dengan 39,99 TR ≈ 40 TR.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  tidak  dapat  diselesaikan  jika  tanpa adanya  bantuan  dari  orang-orang  sekitar.  Untuk  itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada;
1. Orang  tua  yang  telah  memberikan  semangat dan  doa  kepada  penulis  dalam  penyelesaian penelitian ini.
2. Bapak Caesar Ondolan Harahap, Ph.D dan Ibu Dr.  Techn.  Rahmi  Andarini,  S.T.,  M.Eng.Sc yang  telah memberikan  bimbingan  dan  saran- saran  yang  diberikan  kepada  penulis  selama pengerjaan penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Lei,  J.,  Yang,  J.,  &  Yang,  E.H.,  “Energy  performance  of building envelopes integrated with phase change materials for cooling  load  reduction  in  tropical  Singapore,”  Applied Energy, no. 162, pp. 207-217, 2016.
[2] Puride,  N.,  “Passive  Design  in  the  pacific  environment,” Newmarket, Auckland: Connell Wagner Limited, 2016.
[3] Lechner,  N.,  “Heating,  cooling,  lighting:  sustainable  design methods  for  architects,”  Hoboken,  NJ:  John  Wiley  &  Sons, Inc, 2015.
[4] 2017  Ashrae  handbook:  Fundamentals ,  Atlanta,  GA,  2017, pp. 18.1-18.60.
[5] 1997  Ashrae  handbook:  Fundamentals ,  Atlanta,  GA,  1997, pp. 28.1-28.65.
[6] Acharya, K. G., Yewale, G. P., Tendolkar, M. V., & Kulkarni, S.  H.,  “Estimation  and  Analysis  of  Cooling  Load  for  Indian Subcontinent  by  CLD/SCL/CLF  method  at  part  load conditions,”  In  Journal of  Physics:  Conference  Series.,  2019, pp. 1-8.
[7] Adref,  K.,  Elokda,  Y.,  Chikhalsouk,  M.,  Alebri,  A.,  & Alhosani,  H.,    “Residential  Peak  Cooling  Load  and  Peak Solar Time for Typical UAE Conditions,” In 2019 Advances in  Science  and  Engineering  Technology  International Conferences., 2019, pp. 1-5.
[8] Sen,  U.  K.,  Rana,  R.,  &  Punia,  A.,  “Comparison  of  Cooling Load Estimation by CLTD Method and Computer Software,” IRJET, vol. 3, no. 7,  pp 1378-1380, July. 2016.
[9] Ijaola, A. O., Bello, I. T., & Babalola, J. B., “Building Energy Performance  Evaluation  for  an  Office  Complex  in  Nigeria.” IJSER, vol. 9, no. 5,  pp 316-321, May. 2018.
[10] Sharma, A., & Sengar, N., “Heat Gain Study of a Residential Building in Hot-Dry Climatic Zone on Basis of Three Cooling Load Methods.” EJERS, vol. 4, no. 9, pp 186-194. Sept 2019.
[11] SNI  03-6572-2001:  Tata  Cara  perancangan  sistem  ventilasi dan  pengkondisian  udara  pada  bangunan  gedung ,  Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia, 2001, pp. 11.
[12] Meteonorm Handbook, Manual and Theoretical Background , Switzerland, 2009.

## ISSN 2355-3286
[13] Wiguna,  D.,  “Identifikasi  Suhu  Permukaan  Tanah  Dengan Metode  Konversi  Digital  Number  Menggunakan  Teknik
Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografi,”  Jurnal
Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 6, no. 2,  pp 59-69,
Dec. 2017.