TEKNIK, 41 (3), 2020, 232-238
doi: 10.14710/teknik.v41n3.33710               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Kontrol Ventilasi Mekanis Berbasis pada Jumlah Estimasi Penghuni menggunakan Sensor Karbon Dioksida
Haolia Rahman *1 , Agus Sukandi 1 , Nasruddin 2 , Arnas 2 , Remon Lapisa 3
1 Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Jakarta, Jl. Prof. DR. G.A. Siwabessy, Depok, Jawa Barat, Indonesia, 16425
2 Departemen Teknik Mesin Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, Kampus Baru UI, Depok Jawa Barat, Indonesia 16424
3 Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang, Jl. DR Hamka, Kampus UNP Air tawar, Padang, Indonesia 25142

## Abstrak
Ventilasi  merupakan  unsur  penting  untuk  menjaga  kualitas  udara  yang  baik  di  dalam  sebuah  bangunan. Namun, penggunaan ventilasi yang berlebihan  menyebabkan  tingginya konsumsi  energi  dari  sistem  HVAC. Standar  American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air-Conditioning  Engineers  (ASHRAE)  telah memberikan aturan bahwa laju ventilasi tergantung dari banyaknya penghuni dan luas ruangan di dalamnya. Oleh karena itu kuantifikasi populasi penghuni perlu diketahui sebagai acuan sebuah kontrol ventilasi. Pada penelitian ini, jumlah penghuni diestimasi menggunakan metode Bayesian MCMC berdasarkan level CO 2 di dalam  ruangan.  Persamaan  kesetimbangan  massa  CO 2 digunakan  sebagai  model  perhitungan  Bayesian MCMC.  Pengujian  metode  Bayesian  dalam  mengestimasi  jumlah  penghuni  diaplikasikan  pada  sebuah ruangan  kantor  skala  kecil  berukuran  96,7  m 3 yang  dilengkapi  dengan  sistem  ventilasi,  sehingga  estimasi penghuni dan kontrol ventilasi dapat dilakukan secara bersamaan. Pengujian juga mencakup kontrol ventilasi konvesional menggunakan level CO 2 secara langsung tanpa mengkonversinya menjadi jumlah penghuni. Laju ventilasi berdasarkan jumlah penghuni pada ruangan pengujian mengacu pada standar ASHRAE 62.1. Hasil pengujian menunjukan bahwa kontrol ventilasi berbasis pada estimasi jumlah penghuni menggunakan metode Bayesian  berhasil  dilaksanakan  dengan  nilai  laju  ventilasi  per  penghuni  lebih  mendekati  standar  ASHRAE 62.1 dibandingkan dengan ventilasi metode konvensional.
Kata  kunci : estimasi  penghuni;  kontrol  ventilasi;  Bayesian  MCMC;  karbon  dioksida;  persamaan kesetimbangan massa.

## Abstract
[Title:  Mechanical  ventilation  control  based  on  estimated  occupancy  using  a  carbon  dioxide sensor] Ventilation is an important aspect to maintain good indoor air quality in a building. However, excessive ventilation  causing  high  energy  consumption  of  the  HVAC  system.  The  American  Society  of  Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) Standard provides a guideline to set the ventilation rate  that  depends  on  the  occupants'  number  and  space.  Thus,  quantification  of  the  number  of  occupants  is required to regulate the ventilation rate. In this study, the estimated number of occupants was estimated using a Bayesian MCMC method based on CO 2 levels. The mass balance equation of the CO 2 is used as a model for the calculation of Bayesian MCMC. The Bayesian method for estimating the occupants' number is tested in a 96,7 m 3 office room equipped with a ventilation system. Thus the occupancy estimation and control of ventilation can be  done  in  real-time.  The  test  also  includes  conventional  ventilation  control  based  on  CO 2 levels  directly without  converting  to  the  occupants'  number.  The  ventilation  rate  based  on  the  number  of  occupants  at  the present test chamber refers to ASHRAE 62.1. The test results show that ventilation controlled by the estimated number  of  occupants  using  the  Bayesian  method  successfully  conducted  with  ventilation  rate  per  occupant closer to the ASHRAE 62.1 standard over conventional ventilation method.
Keywords : occupancy  estimation;  ventilation  control; Bayesian MCMC; carbon dioxide, mass balance equation
------------------------------------------------------------------ *) Penulis Korespondensi. E-mail: haolia.rahman@mesin.pnj.ac.id

## TEKNIK, 41 (3), 2020, 233

## 1. Pendahuluan
Hampir sebagian besar bagunan modern dilengkapi dengan  sistem heating  ventilation  and  air  conditioning (HVAC)  yang  bertugas  untuk  menyediakan  kenyamanan serta  kesehatan  udara  bagi  penghuni  gedung.  Salah  satu komponen  penting  dalam  sistem  HVAC  yaitu  ventilasi yang  dapat  menjamin  ketersediaan  oksigen  serta membuang  polusi  yang  terdapat  di  dalam  ruangan  masih banyak  diabaikan.  Penghuni  gedung  lebih  dapat merasakan  kenyaman  termal  dibandingkan  ketersediaan oksigen  serta  polusi  karena  kenyamanan  termal  dapat dirasakan secara langsung. Padahal, kurangnya ventilasi di dalam  gedung  dapat  menyebabkan  beberapa  penyakit seperti  gejala Sick  Building  Syndrom (SBS)  misalnya pusing, mengantuk hingga dapat menurunkan produktivitas kerja didalam ruangan (Camelia, 2011), dan pertumbuhan  jamur  (Nasruddin dkk. ,  2018).  Untuk  itu ventilasi  yang cukup  merupakan faktor pendukung  utama agar  kesehatan  udara  penghuni  dapat  terjaga  selain kenyamanan  termal.  Namun,  perlu  diperhatikan  juga bahwa  ventilasi  yang  berlebihan  dapat  menyebabkan tingginya  konsumsi  energi  karena  terbuangnya  udara ruangan yang telah terkondisikan.
Kontrol  ventilasi  sesuai  permintaan  atau  lebih dikenal  dengan demand-controlled  ventilation (DCV) merupakan  istilah  yang  umum  pada  bangunan  modern untuk mengontrol ventilasi sesuai dengan jumlah okupansi atau  ventilasi  sesuai  kebutuhan.  Output  yang  diharapkan dari  sistem  DCV  yaitu  mampu  menjaga  kualitas  udara  di dalam ruangan sekaligus dapat meminimalisir energi yang digunakan oleh sistem HVAC (Lu dkk. , 2011).
Cara  yang  paling  umum  untuk  menentukan  DCV adalah  menggunakan  jadwal,  level  CO 2 atau  berdasarkan jumlah  penghuni  di  dalam  ruangan.  Jika  pola  okupansi telah diketahui dalam sebuah bangunan maka pemrograman  berdasarkan  jadwal  dapat  dilakukan  untuk mengontrol  jumlah  ventilasi  melalui supply  fan atau pengaturan dampper.  The  American  Society  of  Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) Strandard  90.1-2004  telah  menyediakan  jadwal  untuk beberapa  jenis  gedung  sehingga timer sederhana  dapat diaplikasikan  pada  jenis  kontrol  ini  (Duarte dkk. ,  2013). Level  CO 2 di  dalam  ruangan  merupakan  indikator  yang baik  untuk  mengetahui  kebutuhan  ventilasi.  Level  CO 2 yang  tinggi  di  dalam  sebuah  ruangan  mengindikasikan menurunnya  kadar  oksigen  serta  perlunya  udara  segar sebagai  pengganti.  Untuk  itu,  DCV  berbasis  pada  level CO 2 di  dalam  ruangan  merupakan  jenis  kontrol  yang paling banyak digunakan oleh manajemen gedung selama beberapa  dekade.  Namun  demikian,  gas  CO 2 di  dalam ruangan  tidak  merepresentasikan  sepenuhnya  kebutuhan penghuni akan udara segar serta gas CO 2 tidak menjamin tingkat  polusi  yang  dikeluarkan  oleh  zat  lainnya (Schibuola dkk. , 2018).
Kontrol  ventilasi  berdasarkan  jumlah  penghuni merupakan  strategi  yang  paling  tepat  sesuai  standar ASHRAE  62.1-2007  (American  Society  of  Heating, Refrigerating  and  Air-Conditioning  Engineers,  2007). Namun  demikian  mengukur  populasi  di  dalam  ruangan tidaklah  mudah.  Beberapa  metode  dan  sensor  dapat digunakan untuk menentukan jumlah penghuni diantaranya  menggunakan  sensor passive  infrared (PIR) (Duarte dkk. , 2013), radio frequency identification (RFID) tag (Li dkk. ,  2012),  video  kamera  (Yang dkk., 2020)  dan sensor  CO 2 (Rahman  &  Han,  2017a).  Dengan  alasan privasi  dan  keleluasaan  dalam  perhitungan  jumlah penghuni,  sensor  CO 2 merupakan  metode  paling  nyaman untuk  digunakan.  Namun  demikian,  kuantifikasi  jumlah okupansi  berdasarkan  level  CO 2 tidaklah  mudah.  Hal  ini terutama dikarenakan kenaikan atau penurunan level CO 2 secara eksponensial sedangkan perubahan jumlah penghuni terjadi secara bertahap.
Pendekatan  umum  untuk  mendapatkan  jumlah penghuni berdasarkan level CO 2 yaitu dengan model fisik melalui  persamaan  kesetimbangan  massa  (Calì dkk. ,
2015).  Tetapi,  penyelesaian  menggunakan  model  fisik harus  dapat  menangani  dengan  baik  adanya  infiltrasi, ketidakpastian pada pembacaan sensor CO 2 serta masalah pencampuran udara ( air mixing ) di dalam ruangan. Untuk mengatasi  masalah  ketidakpastian  dalam  pembacaan sensor  CO 2 ,  metode  probabilitas  dapat  digunakan,  salah satunya  dengan  mengadopsi  konsep  Bayesian  MCMC (Rahman  &  Han.,  2017b;  Rahman  &  Han.,  2017c). Pendekatan  lainnya  yang  juga  umum  digunakan  adalah machine  learning (Alam dkk. ,  2017),  tetapi  metode  ini membutuhkan dataset yang  besar  sebagai  pembelajaran awal.
Studi  yang  berkaitan  dengan  kontrol  ventilasi berdasarkan jumlah penghuni dimana metode kesetimbangan massa diaplikasikan, terbatas pada ruangan dengan kapasitas jumlah penghuni puluhan dan sulit untuk diaplikasikan pada ruangan kecil (Sun dkk. , 2011). Untuk itu, konsep baru untuk mengontrol ventilasi menggunakan jumlah  estimasi  penghuni  dengan  kapasitas ruangan  kecil diusulkan  pada  penelitian  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  menerapkan  algoritma  estimasi  jumlah  penghuni pada  aplikasi  kontrol  ventilasi  berdasarkan  jumlah penghuni.    Jumlah  populasi  okupansi  diestimasi  melalui input  parameter  perubahan  level  CO 2 dan  laju  kecepatan ventilasi  yang  terukur.  Input  parameter  diproses menggunakan  metode  Bayesian  MCMC  yang  berbasis pada  pendekatan  model  fisik.  Metode  Bayesian  MCMC dapat  membantu  menangani  masalah-masalah  pada pendekatan  model  fisik  melalui  teori  probablitas. Investigasi  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  apa saja  yang  mempengaruhi  keakuratan  estimasi.  Selain  itu evaluasi laju ventilasi dari konsep baru ini perlu divalidasi dengan  standar  ventilasi  yang  ada  maupaun  dengan kontrol ventilasi konvensional.
2. Metode Penelitian 2.1 Model Bangunan
Pengujian sistem kontrol dilakukan secara eksperimen  dalam  ruangan  berukuran  96,7  m 3 .  Ruangan tersebut  merupakan  ruang  kantor  skala  kecil  yang  dapat mengakomodasi  6  meja  okupan. Ducting terpasang  diatas langit-langit ruangan yang menghubungkan saluran  udara masuk (SA) dan keluar (RA). Laju udara masuk dan keluar ruangan  dikontrol  melalui  kipas exhaust .  Sensor  CO 2 dan sensor  kecepatan  udara  dipasang  di  dalam ducting masuk maupun keluar seperti terlihat pada Gambar 1.  Sensor CO 2 dikalibrasi  menggunakan  dua  gas  CO 2 standar  (500  ppm dan  2000  ppm)  dengan  akurasi  sensor  ±3  %  per  0-5000 ppm. Sensor CO 2 lainnya dipasang di tengah ruangan pada ketinggian  2  meter  dari  lantai.  Laju  aliran  udara  di  dalam ducting diukur menggunakan hot-wire anemometer dengan mengadopsi  metode  Log-Tchebycheff  (International Organization for Standardization , 2008). dalam merubah kecepatan  udara  menjadi  laju  aliran. Counter  sensor dipasang  pada  pintu  untuk  mendeteksi  jumlah  penghuni yang  masuk  dan  keluar.  Sehingga  pengukuran  penghuni aktual  dijadikan  acuan  untuk  memverifikasi  hasil  estimasi penghuni. Validasi diasumsikan sebagai tingkat keakuratan estimasi yang diekpresikan melalui koefisien variansi ( CV ) dalam persen seperti tertuang pada Persamaan 1.
( ) √ ∑(     ) ̅ , (1)
dimana adalah jumlah penghuni estimasi dan adalah jumlah  penghuni  aktual, ̅ adalah  jumlah  rata-rata penghuni aktual, dan n adalah jumlah data yang diobservasi.
Sinyal dari  keseluruhan sensor  masuk  menuju data akusisi  (DAQ)  dengan  penyimpanan  data  per  1  menit interval.  Data  dari  DAQ  diproses  oleh  komputer menggunakan  software  LabView  dimana  algoritma Bayesian  dan  kontrol  juga  dijalankan  melalui interface yang sama. Alur sistem  kontrol  ventilasi  serta pengukurannya dapat terlihat pada Gambar 1.

## 2.2 Bayesian MCMC
Metode  Bayesian  digunakan  untuk  mengatasi ketidakpastian pada variabel-variabel pengukuran. Mengacu  kepada  teorema  Bayes  dimana  probabilitas posterior dihitung  dari  probabilitas prior dan  fungsi likelihood seperti diformulasikan pada Persamaan 2.
( | ) ( ) ( | ) ∫  ( ) ( | ) (2)
dimana ( | ) adalah  probabilitas posterior dari  jumlah penghuni  ( N )  yang  dihitung  berdasarkan  konsentrasi  CO 2 yang diobservasi ( C ). Simbol ( ) merupakan probabilitas prior dari N dimana  menggabungkan  semua  asumsi terhadap N ,  dan ( | ) adalah  fungsi likelihood dari kemungkinan  CO 2 dari N yang  mengacu  pada  persamaan kesetimbangan  massa  CO 2 di  dalam  ruangan  seperti ditunjukan pada Persamaan 3.
( ) ̇     ( ( )) , (3)
dimana V adalah  volume  dari  ruangan, ( ) adalah perubahan  kadar  CO 2 di  dalam  ruangan  perinterval sampling.  Solusi  umum  dari  Persamaan  Diferensial  Biasa pada  persamaan  3  ditunjukan  pada  persamaan  4.  Kadar konsentrasi CO 2 saat ini ( C(t) ) ditentukan oleh konsentrasi sebelumnya ( C t-Δt ), konsentrasi yang diproduksi ( ̇ ) dan konsentrasi  dari  udara  masuk  ( C SA ).  Faktor  eksponensial ( exp(-Q/VΔt )) yang tergantung pada laju pergantian udara perjam  ( Q/V )  serta  interval  waktu  perhitungan  ( Δt )  yang telah ditentukan sebanyak 5 menit per interval.
̇ ( ̇ ) . (4)
Penentuan distribusi input prior dilakukan berdasarkan  informasi  probabilitas  terjadinya  sebuah kejadian.  Hal  ini  dapat  dilakukan  berdasarkan  observasi maupun  pengukuran,  dimana  informasi  probabilitas berbentuk  nilai  rata-rata  dan  standar  deviasi.  Empat
Tabel 1. Tabel 6-1 pada standar ASHRAE 62.1 laju ventilasi minimum pada gedung kantor
Gedung kantor q N (L/s·person) q A (L/s·m 2 ) Ruang kantor 2.5 0.3 Area resepsionis 2.5 0.3 Ruang data 2.5 0.3 Lobi masuk utama 2.5 0.3
Gambar 1. Layout sistem kontrol
doi: 10.14710/teknik.v41n1.33416               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
variabel  input  yang  ditentukan  meliputi  jumlah  okupansi ( N ),  produksi  CO 2 per  penghuni  ( ṁ ),  konstentrasi  CO 2 udara  masuk  ( C SA )  serta  laju  ventilasi  ( Q ).  Distribusi uniform ditetapkan pada prior N dengan nilai  minimum 0 orang  dan  maksimum  10  orang  yang  disesuaikan  dengan kapasitas  ruangan.  Sedangkan  tiga  distribusi prior lainnya diasumsikan sebagai distribusi Gaussian. Nilai rata-rata dari disribusi prior ṁ diasumsikan 0.553 g/min. per orang, atau setara dengan laju metabolisme ketika melakukan aktivitas di  kantor.  Standar  deviasi  dari ṁ ( σ ṁ )  diasumsikan  30% dari  nilai  rata-rata  atau  setara  dengan  perbedaan  level metabolisme  duduk  dan  berjalan  (Persily  and  de  Jonge, 2017).  Nilai  rata-rata Q di  tentukan  berdasarkan pengukuran  dengan  asumsi  standar  deviasi  30%  ( σ c_out ). Sedangkan  untuk  konsentrasi  CO 2 dari  udara  masuk diasumsikan  memiliki  konsentrasi  420  ppm  dengan  5% standar deviasi ( σ Q ).

## 2.3 Skema kontrol
Skema  kontrol  dibuat  untuk  mengetahui  besarnya udara  luar  yang  masuk  melalui  kontrol  yang  telah ditentukan.  Dua  skema  kontrol  ventilasi  yaitu  skema pertama  kontrol  proporsional  terhadap  level  CO 2 ,  dan skema  kedua  kontrol  berdasarkan  jumlah  perkiraan penghuni.  Untuk  kontrol  ventilasi  yang  pertama  mengacu pada  (Schell dkk. ,  1998)  yang  mana  tinggi  dan  rendahnya laju  udara  masuk  sebanding  dengan  tinggi  dan  rendahnya konsentrasi  CO 2 di  dalam  ruangan  seperti  diformulasikan melalui Persamaan 5.
𝑅− 𝑚𝑖 𝑚 𝑥− 𝑚𝑖 ( 𝑚 𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑚𝑖𝑛 (5)
dimana, C R , C min , C max ,  adalah  konsentrasi  CO 2 yang terukur  pada  sensor,  minimal,  dan  maksimal  secara berurutan.  Nilai  konsentrasi  minimal  diset  420  ppm yang  mengacu  pada  nilai  konsetrasi  CO 2 rata-rata udara  luar,  sedangkan  nilai  konsentrasi  maksimum diset  1000  ppm  mengacu  pada  ASHARAE  62-1989 (ASHARAE,  1989).  Untuk  laju  aliran  minimal  ( Q min )
diasumsikan  sebesar  11,1  L/s  atau  setara  dengan ventilasi  minimum  untuk  ruangan  kosong  dan  laju aliran  maksimal  adalah  41,67  L/s  yang  setara  dengan kebutuhan ventilasi untuk 6 orang.
Skema  kontrol  kedua  adalah  kontrol  ventilasi mengacu pada standar ASHRAE 62.1-2007 (American Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air-Conditioning Engineers,  2007)  dimana  kebutuhan  laju  ventilasi merupakan penjumlahan laju ventilasi untuk penghuni ( Q N )  dan  laju  ventilasi  sesuai  dengan  luasan  ( Q A ) seperti  terlihat  pada  Persamaan  6.  Laju  ventilasi untuk  masing-masing  komponen  juga  terjabar  pada persamaan 7 yaitu laju ventilasi per penghuni ( q N ) dan laju  ventilasi  per  area  ( q A )  yang  mengacu  pada Tabel 6-1  pada  standar  ASHRAE  62.1-2007  Adapun  ruang pengujian  diasumsikan  sama  dengan  ruangan  kantor dimana nilai q N dan q A tercantum pada Tabel 1.
, (6)
. (7)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Estimasi jumlah penghuni
Rekaman jumlah okupansi aktual serta level CO 2 di  dalam  ruangan  selama  3  hari  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Dimana  level  CO 2 meningkat  dan  menurun secara  eksponensial.  Titik  merah  menggambarkan jumlah  estimasi  penghuni  menggunakan  metode Bayesian  yang  secara  dinamis  terlihat  mengikuti  pola penghuni  aktual.  Nilai CV diperoleh  dari  perhitungan adalah  52%.  Error  yang  cukup  tinggi  ini  dikarenakan dua  faktor  utama  yaitu  fluktuasi  data  CO 2 dan  waktu tunda dari estimasi. Untuk melihat lebih detail efek dari waktu  tunda,  Gambar  3  menunjukan  profil  okupansi aktual  dan  profil  penghuni  terestimasi  yang  dibulatkan sebagai  dasar  kontrol  ventilasi  di  hari  ketiga  pengujian. Dari  Gambar  3  terlihat  bahwa  profil  penghuni terestimasi bergeser dari profil penghuni aktual.
Untuk  mengetahui  jumlah  waktu  tunda  pada sistem  ventilasi  yang  sudah  dibangun,  analisa  dilakukan
Gambar 2. Profil CO 2 , jumlah penghuni aktual dan estimasi pada skema kontrol ventilasi kedua
Q ( L /s )
doi: 10.14710/teknik.v41n1.33416               Copyright © 2020, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
dengan  mengkorelasikan  antara  profil  penghuni  aktual dengan  profil  penghuni  terestimasi.  Gambar  4  adalah hubungan  waktu tunda dengan korelasi ( R 2 ) dimana nilai tersebut  mengindikasikan  bahwa  korelasi  tertinggi  dari rata-rata pengukuran selama 3 hari terletak pada 25 menit. Hal lain juga  memberikan informasi bahwa pada kondisi waktu  tunda  25  menit,  nilai R 2 mencapai  0,94  yang artinya hasil estimasi dan aktual  memiliki  korealasi  yang sangat baik.
Berdasarkan  waktu  tunda  maksimum,  error estimasi berasal dari faktor waktu tunda dapat dihilangkan dengan  mengasumsikan N es berada  pada  25  menit  lebih awal. Dengan demikian nilai CV turun menjadi 37% yang artinya  error  estimasi  hanya  berasal  dari  faktor  fluktuasi CO 2 saja.
3.2 Kontrol ventilasi
Hasil  pengukuran  dari  kedua  skema  kontrol ventilasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Konsentrasi  CO 2 dari  kedua  skema  kontrol  tidak  ada  yang  melebihi  1000 ppm.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  kedua  skema  kontrol
berfungsi  dengan  baik  untuk  menjaga  konsentrasi  CO 2 pada batas aman meskipun pada standar ventilasi terbaru (ASHRAE  62.1  2004-2010)  tidak  mencantumkan  lagi batas maksimum konsentrasi CO 2 di dalam ruangan.
Kontrol  ventilasi  menggunakan  skema  kontrol pertama  menunjukan bahwa  naik dan turun laju  ventilasi mengikuti  profil  CO 2 .  Pada  dasarnya,  skema  kontrol pertama dan skema  kontrol  kedua  mempunyai  kemiripan dimana  kebutuhan  laju  ventilasi  tergantung  pada kebutuhan.  Kelebihan  dari  skema  kontrol  pertama dibandingkan  dengan  skema  kontrol  kedua  yaitu kenaikan  kadar  CO 2 dapat  selalu  dijaga  melalui  kontrol laju ventilasi. Pola laju ventilasi pada skema kotrol kedua menggambarkan  pola  yang  sama  dengan  pola  penghuni. Hal  ini  juga  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  yang menggambarkan  korelasi  yang  cukup  kuat  ( R 2 =  0,875) antara  laju  ventilasi  dan  jumlah  penghuni.  Dengan demikian,  dapat  dibuktikan  bahwa  metode  Bayesian MCMC sangat baik digunakan untuk mengontrol ventilasi bukan hanya untuk mengestimasi penghuni pada ruangan
Gambar 3 profil okupansi aktual dan profil penghuni terestimasi pada hari ketiga
0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 0 3 6 9 12 N ( o ran g) Skema 1 N aktual Q Q (L/ s) 0 20 40 60 80 0 3 6 9 12 0:00 4:00 8:00 12:00 16:00 20:00 0:00 4:00 8:00 12:00 16:00 20:00 0:00 4:00 8:00 12:00 16:00 20:00
N ( o ran g) Skema 2 Q (L/ s) 0 300 600 900 1200 C C ( p p m) 0 300 600 900 1200 C C (p p m)
Gambar 5. Profil laju ventilasi pada skema 1 dan 2
Gambar 4. Korelasi antara profil penghuni aktual dengan profil penghuni terestimasi
kecil  tetapi  juga  tangguh  untuk  mengatasi  masalah  pada feedback  control yang  mana error pada  output mempengaruhi  sistem  input.  Misalnya  pada  kesalahan estimasi,  metode  Bayesian  tidak  terpangaruh  terhadap kalkulasi  selanjutnya  meskipun  informasi  estimasi sebelumnya digunakan sebagai input dalam perhitungan.
Rangkuman skema kontrol ventilasi dapat dilihat pada  Tabel  2  dengan  kondisi  perhitungan  hanya  saat ruangan  terisi  okupan.  Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat terlihat  bahwa  dengan  konsentrasi  CO 2 rata-rata  yang tidak  jauh  berbeda  dari  kedua  skema  namun  total volume  udara  yang  masuk  pada  skema  kontrol  pertama lebih  banyak.  Hal  ini  dapat  mengindikasikan  konsumsi energi sistem HVAC akan lebih besar. Laju ventilasi per penghuni  ( q N )  merupakan  laju  ventilasi  rata-rata dikurangi  kebutuhan  laju  ventilasi  per  luasan  ( Q A )  tiap okupan.  Mengacu  pada  referensi  untuk  kondisi pengujian  saat  ini  bahwa  nilai q N =  2,5  L/s  per  orang maka  skema  kontrol  ventilasi  kedua  mempunyai  nilai laju  ventilasi  per  penghuni  yang  paling  mendekati standar.

## 4. Kesimpulan
Estimasi jumlah penghuni  mempunyai pola yang selaras  dengan  profil  penghuni  aktual  meskipun memiliki tingkat error estimasi yang masih tinggi. Error tersebut  berasal  dari  faktor  fluktuasi  CO 2 dan  waktu tunda  estimasi.  Waktu  tunda  maksimum  dari  sistem pengujian berada pada 25 menit yang berasal dari respon sensor dan perhitungan algoritma estimasi.
Kontrol ventilasi menggunakan estimasi penghuni berdasarkan metode Bayesian MCMC berhasil dilakukan. Metode Bayesian mampu mengatasi masalah feedback control pada  sistem  kontrol  yang  digunakan, yang  mana  output  kontrol  mempengaruhi  input  yang diberikan.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  pengujian, kontrol  ventilasi  menggunakan  estimasi  penghuni memiliki  nilai  laju  ventilasi  per  jumlah  penghuni  yang lebih mendekati standar ASHRAE 62.1.

## Daftar Pustaka
Alam, A. G., Rahman, H., Kim, J. K., & Han, H. (2017).
Uncertainties  in  neural  network  model  based  on carbon  dioxide  concentration  for  occupancy estimation. Journal  of  Mechanical  Science  and Technology , 31(5), 2573– 2580.
American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air- Conditioning  Engineers.,  &  American  National Standards Institute. (1989). Ventilation for acceptable indoor air quality: Standard 62-1989 . Atlanta,  GA:  American  Society  of  Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers.
American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and  Air- Conditioning  Engineers.,  Air-Conditioning  and Refrigeration  Institute.,  National  Institute  of Standards  and  Technology  (U.S.),  &  U.S.  Green Building  Council.  (2007). 62.1  user's  manual: ANSI/ASHRAE  Standard  62.1-2007  :  ventilation for  acceptable  indoor  air  quality .  Atlanta,  GA: American  Society  of  Heating,  Refrigerating  and Air-Conditioning Engineers.
Cali,  D.,  Matthes,  P.,  Huchtemann,  K.,  Streblow,  R.,  & Müller,  D.  (2015).  CO 2 based  occupancy detection  algorithm:  Experimental  analysis  and validation for office and residential buildings. Building and Environment , 86, 39– 49.
Camelia, A. (2011). Sick Building Syndrome and Indoor Air Quality. Jurnal Ilmu Kesehatan
Masyarakat , 2(2): 79– 84.
Duarte,  C.,  Van  Den  Wymelenberg,  K.,  &  Rieger,  C. (2013). Revealing occupancy patterns in an office building  through  the  use  of  occupancy  sensor data. Energy and buildings , 67, 587– 595. International Organization for Standardization.
(2008). ISO  3966: Measurement  of  fluid  flow  in closed  conduits  -  Velocity  area  method  using Pitot static tubes . Geneva: ISO. Li,  N.,  Calis,  G.,  &  Becerik-Gerber,  B.  (2012). Measuring  and  monitoring  occupancy  with  an RFID  based  system  for  demand-driven  HVAC
Gambar 6. Korelasi antra laju ventilasi dengan jumlah estimasi penghuni
Tabel 2. Rangkuman skema ventilasi Variabel pengukuran Skema 1 Skema 2 Konsentrasi CO 2 rata-rata (ppm) 798 776 Total volume udara masuk (m 3 /hari) 278 237 N rata-rata (orang) 2,84 2,66 Q (L/s) 29,1 20,3 q N (L/s per orang) 7,9 4,3

## TEKNIK, 41 (3), 2020, 238
operations. Automation  in  construction , 24,  89- 99.
Lu,  T.,  Lü,  X.,  &  Viljanen,  M.  (2011).  A  novel  and dynamic  demand-controlled  ventilation  strategy for  CO 2 control  and  energy  saving  in buildings. Energy  and  buildings , 43(9),  2499– 2508.
Nasruddin,  Audi,  M.  R.,  Ilham,  H.,  Putra,  J.  D.,  & Ananda,  Y.  O.  (2018).  Analysis  of  Heat  and Mass  Transfer  on  Fungi  Growth  Inside  of Building  Walls  and  Increasing  of  Energy Consumption,  Case  Study:  Jakarta  and  Medan Weather Data. Prosiding SNTTM XVII , 295–99. Persily,  A.,  &  de  Jonge,  L.  (2017).  Carbon  dioxide generation  rates  for  building  occupants. Indoor air , 27(5), 868-879.
Rahman,  H.,  &  Han,  H.  (2017a).    Estimation  of occupancy  in  a  naturally  ventilated  room  using Bayesian  method  based  on  CO 2 concentration. International  Journal  of  Mechanical  Systems Engineering. 3,123.
Rahman, H., & Han, H. (2017b). Bayesian estimation of occupancy  distribution  in  a  multi-room  office building  based  on  CO 2 concentrations. Building
Simulation , 11, 575–583.
Rahman, H., & Han, H. (2017c). Bayesian Approach for Occupancy Estimation Based on CO 2 Concentration in a Room of Unknown Ventilation Rate. 14th Korean society for indoor environment  (KOSSIE)  conference .  Gwangju,
South Korea.
Schell,  M.  B.,  S.  C.  Turner,  and  R.  O.  Shim.  (1998). Application  of  CO 2 -Based  Demand-Controlled Ventilation  Using  ASHRAE  Standard  62: Optimizing Energy Use and Ventilation. ASHRAE Transactions , 104(2):1213–25. Schibuola,  L.,  Scarpa,  M.,  &  Tambani,  C.  (2018).  CO 2 based  ventilation  control  in  energy  retrofit:  An experimental assessment. Energy , 143, 606– 614. Sun,  Z.,  Wang,  S.,  &  Ma,  Z.  (2011).  In-situ implementation  and  validation  of  a  CO 2 -based adaptive  demand-controlled  ventilation  strategy in  a  multi-zone  office  building. Building  and Environment , 46(1), 124– 133.
Yang, S., Hans, A., Zhao, W., & Luo, X. (2020). Indoor Localization  and  Human  Activity  Tracking  with Multiple  Kinect  Sensors. Smart  Assisted  Living , 23– 42.