## METODE SIMULASI DALAM OPTIMALISASI KINERJA TERMAL RUMAH VERNAKULAR DI DAERAH DATARAN RENDAH
Hidayatus Sibyan 1) , Muhamat Fuat Asnawi 2)
1,2) Universitas Sains Al-Qur’an Jawa Tengah di Wonosobo
1) Email: hsibyan@unsiq.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel: Diterima : 20 Juli 2018 Disetujui : 28 Juli 2018 Energi  menjadi  permasalahan  krusial  yang  selalu  dicari  solusi  penyelesaiannya dalam semua bidang. Bidang Teknik Informatika atau komputer sangat berkaitan erat dengan bidang lain seperti adanya software komputer untuk mensimulasikan kinerja bangunan dalam melakukan penghematan energi.
Metode simulasi dengan penggunaan software komputer untuk bangunan banyak berkembang.  Salah  satu  metode  yang  senantiasa  berkembang  adalah  Program Revit.  Penelitian  ini  akan  melihat  optimalisasi  kinerja  termal  bangunan  dengan menggunakan Software Revit.
Target khusus penelitian ini adalah membandingkan kinerja termal rumah tinggal lokal  tersebut  dengan  metode  simulasi  khususnya  dalam  penghematan  energi. Penelitian akan mengambil fokus rumah lokal di daerah dataran rendah (pantai). Penelitian  akan  menggunakan  variabel  iklim  yaitu  suhu  udara,  kelembaban udara,  kecepatan  angin  dan  suhu  radiasi  matahari  rata-rata.  Sebelum  masuk  ke metode simulasi, dilakukan survey lapangan untuk mengetahui data-data variabel iklim yang riil. Data  rumah  tinggal  dan  hasil  pengukuran  akan  dimasukkan  ke  dalam  software simulasi.  Hasil  simulasi  analisa  energi  Rumah  tinggal  dengan  penggunaan  total energi  tahunan  terkecil  (total  EUI)  adalah  rumah  Bapak  Pujiono  rumah  tinggal berdinding  kayu  dengan  total  EUI  sebesar  727  MJ/sm/yr.  Penggunaan  energi listrik  tahunan  (Electricity  EUI)  168  kWh/sm/yr  dengan  biaya  sekitar  $10.08 (Rp134.033.65).  Penggunaan  energi  bahan  bakar  tahunan  (Fuel  EUI)  123
MJ/sm/yr dengan biaya sekitar $13.53 (Rp179.908.27)
Kata Kunci: simulasi,  revit,  rumah  lokal, pantai
ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Article History
Received : July 20, 2018 Accepted : July 28, 2018 Energy  becomes  a  crucial  problem  that  is  always  sought  solutions solutions in all areas. The field of Information Engineering or computer is  closely  related  to  other  fields  such  as  the  existence  of  computer software  to  simulate  the  performance  of  buildings  in  making  energy savings.
The simulation  method  with the use of computer  software for buildings is growing a lot. One of the most evolving methods is the Revit Program. This study will look at optimizing the thermal performance of buildings by using Software Revit.
The  specific  target  of  this  research  is  to  compare  the  thermal performance  of  the  local  residence  with  the  simulation  method, especially  in  energy  saving.  The  research  will  take  the  focus  of  local homes in lowland areas (beaches). The study will use climate variables such  as  air  temperature,  air  humidity,  wind  speed  and  average  solar radiation  temperature.  Before  entering  the  simulation  method,  field survey is conducted to find out the real climatic variables data.
Housing  data  and  measurement  results  will  be  incorporated  into  the simulation  software.  The  results  of  the  energy  analysis  simulation  The residential house with the smallest total annual energy usage (total EUI) is the house of Mr. Pujiono a wooden dwelling house with a total EUI of 727 MJ /  sm /  yr. The use of electric energy per  year  (Electricity EUI) 168 kWh / sm / yr at a cost of about $ 10.08 (Rp134.033.65). Fuel EUI utilization  of  123  MJ  /  sm  /  yr  at  a  cost  of  approximately  $  13.53
(Rp179.908.27)
Key Words : simulation,  revit,  local  house, beach

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  terletak  di  daerah  tropis yang  identik  dengan  suhu  udara  panas. Berkaitan  dengan  bangunan,  iklim  yang panas  akan  mengakibatkan  pemborosan energi  dengan  adanya  penggunaan  alat buatan  untuk  pendinginan  bangunan. Pendingingan bangunan dilakukan karena bangunan  tidak  mampu  menciptakan kenyamanan  termal  bagi  penghuninya. Penelitian tentang bagaimana cara menghasilkan  bangunan  yang  mampu menciptakan  kenyamanan  termal  telah banyak dilakukan namun belum ada yang mampu untuk merumuskan secara generalisasi. Hal yang dianggap generalisasi  adalah  bangunan  vernakular diyakini mampu menciptakan
kenyamanan termal karena adanya proses trial and error yang  telah  dilakukan selama  berpuluh  tahun  yang  lalu  (Yang, et al, 2013).
Penelitian tentang kenyamanan termal  dapat  dilakukan  dengan  beberapa metode diantaranya adalah studi lapangan,  laboratorium  maupun  dengan simulasi menggunakan
software komputer.  Metode  yang  dianggap  paling tepat  dalam  memprediksi  penghematan energi adalah metode simulasi. Data-data variabel  iklim  yang  digunakan  untuk simulasi  seringkali  didapat  dari  data sekunder.  Namun,  lebih  akurat  apabila data-data  variabel  iklim  tersebut  diambil dulu  dengan  melakukan  studi  lapangan secara  langsung  karena  data  sekunder iklim  yang  dihasilkan  kadangkala  diukur dari  tempat  yang  agak  jauh  dari  lokasi penelitian  mengingat  perbedaan  variasi iklim  antara  suatu  tempat  dengan  tempat membutuhkan penyelesaian desain bangunan yang berbeda (I Putu, 2014). Metode simulasi saat ini berkembang  dengan  pesat  dan  mampu mengolah  data  secara  komprehensif. Pengolahan  data  secara  komprehensif dengan  menggunakan  software  komputer dikenal
dengan nama Building
Information  Modeling (BIM).  Beberapa metode  simulasi  yang  digunakan  dalam menganalisis kinerja termal yaitu Ecotect, Revit,  Energy  Plus,  Sefaira.  Metode
tersebut  mempunyai  kelemahan  dan kelebihan  masing-masing.  Salah  satu metode  yang  senantiasa  berkembang adalah Program Revit. Penelitian ini akan melihat optimalisasi kinerja termal bangunan  dengan  menggunakan  Revit khususnya  dalam  bidang  penghematan energi. Optimalisasi kinerja termal bangunan  khususnya  di  daerah  tropis dataran rendah perlu terus dikembangkan terutama pencarian rumah tinggal vernakular  yang  hemat  energi.  Dengan ditemukannya  karakter  rumah  tinggal vernakular  yang  hemat  energi  akan menjadi  acuan  dalam  merencanakan bangunan  baru  yang  hemat  energi. Daerah  tropis  dataran  tinggi  di  Indonesia yang  mempunyai  suhu  udara  panas terletak  di  daerah  pantai.  Pada  daerah pantai  rumah  tinggal  vernakular  yang terlihat  dominan  adalah  rumah  tinggal berdinding kayu dan berdinding batu bata ekspos.  Kedua  rumah  tinggal  vernakular ini  perlu  diteliti  aspek  penghematan energinya  dengan  metode  simulasi  agar dapat diketahui rumah tinggal vernakular (lokal) yang paling hemat energi. Tujuan dari penelitian ini adalah:
a. Untuk  menganalisisprofil  energi  dari rumah  tinggal  vernakular  di  daerah tropis dataran rendah
b. Untuk  menganalisis  kinerja  termal rumah  vernakular  di  daerah  tropis dataran  rendah  dengan  menggunakan metode simulasi
c. Untuk menganalisis perbandingan kinerja termal rumah tinggal vernakular  sehingga  ditemukan  rumah tinggal yang paling nyaman dan hemat energi
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Simulasi dalam Kinerja Termal Building Information  Modeling (BIM) merupakan pengembangan metode simulasi.  Selain  BIM  adalah  penggunaan OOPM ( Object-Oriented Physical Modeling ).  BIM  dan  OOPM  dianggap mempunyai  hasil  penelitian  yang  sama untuk  menganalisa  kinerja  bangunan
termal  (Jeong  &  Kim,  2016).  Dalam bidang arsitektur, metode simulasi digunakan  untuk  mencari  kinerja  termal. Kinerja  termal  bangunan  dikenal  dengan kenyamanan  termal  pasif.  Kinerja  termal atau  kenyamanan  termal  pasif  diukur dengan menggunakan selubung bangunan.  Penelitian  tentang  selubung bangunan telah dilakukan banyak peneliti diantaranya penelitian tentang fasade dua kulit ( Double Skin Facade /DSF). Penelitian  ini  merupakan  review  teori tentang aplikasi Teknologi DSF. Penelitian ini mereview tentang
parameter  dalam  Teknologi  DSF  untuk bangunan  berventilasi  alami.  Parameter tersebut yaitu perilaku angin, penyerapan panas,  material  berglazur,  tinggi  fasade dan  area  terbuka(Barbosa  &  Kenneth,
2014)
Penelitian  lain  yaitu  penelitian kinerja energi dari ventilasi alami sebagai metode  pendinginan  pasif  di  daerah negara  dengan  suhu  sedang  dengan  studi kasus di Denmark. Menggunakan metode simulasi program aliran angin. Hasil yang didapat  adalah  bahwa  ventilasi  alami merupakan  pendinginan  pasif  yang  dapat menghemat energi sebesar 90%
dibanding  dengan  ventilasi  buatan(Perez & Østergaard, 2014).
Metode  simulasi  dapat  diterapkan pada  segala  jenis  bangunan  baik  modern maupun  vernakular.  Pada  penelitian kenyamanan  termal  bangunan  tradisional
Yazd Rasoulian di Iran juga
menggunakan metode simulasi dan dihasilkan  standar  kenyamanan  termal bangunan (Asadi, et, al, 2016). Penelitian bangunan  tradisional  yang  lain  juga dilakukan  di  Eropa  dan  Amerika  dan dihasilkan  standar  adaptasi  bangunan berventilasi alami (Reyna, 2015). Penggunaan metode simulasi pada
penelitian  hampir  selalu  dihubungkan dengan  kinerja  energi  bangunan  dan kinerja  termal  bangunan.  Kaitan  kedua aspek  tersebut  menghasilkan  jaringan dalam  menciptakan  penghematan  energi yang dihubungkan dengan panas (Khayatian, et, al, 2016).
2.2. Software  Revit  sebagai  salah  satu metode simulasi
Software  Revit  merupakan  aplikasi yang  lebih  dari  sekedar  aplikasi  3D modeling.  Aplikasi  ini  dapat  membuat model  bangunan  secara  virtual  yang mirip dengan membangun bangunan yang sesungguhnya. Aplikasi ini dapat mengambil data apapun yang dibutuhkan dari  model  tersebut  seperti  denah, tampak, potongan, dan sebagainya. Aplikasi  ini  juga  dapat  menampilkan perspektif 3D, color fill, detailed drawing,  raytraced  image  (rendering).
Software ini juga mendukung penggunaan  aplikasi  analisis  seperti analisis  green  Building,  analisis  struktur, heat  load,  dan  sebagainya  (Sanjaya, 2017).
Aplikasi  Revit  dikembangkan  si sistem  operasi  Microsoft  Windows, dengan  fungsi  sebagai  pembuat  model bangunan oleh Autodesk yang memungkinkan digunakan untuk
pemodelan  2D  dan  3D.  Modeling  ini adalah  Computer  Aided  Design  (CAD) yang  menggunakan  objek  3D  untuk mewakilkan bentuk fisik bangunan sesungguhnya  termasuk  dinding  dan pintu.  Dalam  tambahannya  database Revit  untuk  penggunaan  dalam  projek dapat  berisi  informasi  dalam  berbagai tahapan  pembangunan,  dari  konsep, kostruksi  dan  dekomisioning.  Yang kadang  juga  di  sebut  sebagai  4D  CAD dengan waktu sebagai dimensi ke empat. Revit  terlokalisir  ke  dalam  beberapa bahasa, termasuk Jerman, Perancis, Italia, Spanyol,  Ceko, Polandia,  Hungaria danRusia (Cipta, 2017).
Hasil  revit  adalah  adanya  audit energi yang meliputi total beban pendinginan  untuk  semua  ruang  di gedung. Ini  termasuk  konduksi,  ventilasi, pipa dan keuntungan saluran, dan banyak masuk  akal  dan  laten.  Musiman  beban pendinginan  yang  masuk  akal  titik tinggi untuk  bangunan,  Kapasitas  pendinginan maksimal  diperlukan,  ditentukan  oleh jumlah  puncak  beban  pendinginan  untuk zona  dalam  gedung. Ini  mengakui  bahwa beban  puncak  dapat  terjadi  pada  waktu
yang  berbeda  tergantung  pada  kondisi, seperti  lokasi  zona  dalam  gedung (menghadap ke utara vs selatan menghadap).

## 3. METODE

## 3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  Penelitian  ini  di  Kabupaten
Demak,  Jawa  Tengah  yang  mewakili dataran rendah beriklim tropis panas.
3.2. Rancangan Penelitian
Penelitian menggunakan
metodekuantitatif  melalui  pengukuran  di lapangan  dan  analisa  menggunakan metode simulasi Revit.
Penelitian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  pengukuran  suhu  udara, kelembaban udara, suhu radiasi matahari  rata-rata,  kecepatan  angindi dalam  dan  diluar  rumah,  pada  rumah- rumah  yang  menjadi  objek  penelitian (Hermawan, 2015).
b. Jumlah rumah yang disurvey sebanyak 20  rumah  yang  terdiri  dari  10  rumah berdinding  kayu  dan  10  rumah berdinding batu bata ekspos
c. Melakukan  pengamatan  di  lapangan selama  20  (dua  puluh)  hari  selama  15 jam  dari  pukul  06.00  hingga  21.00 (jam efektif) dengan mengukur variabel  iklim  setiap  1  (satu)  jam sekali  dengan  meletakkan  alat  ukur  di dalam maupun di luar rumah.
d. Menganalisis data dengan memasukkan  hasil  pengukuran  per rumah ke dalam Revit
e. Hasil dari analisis data akan ditemukan rumah tinggal yang
memiliki kinerja termal paling baik
3.3. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian ini  menggunakan  lembar  observasi  serta alat  ukur  untuk  pengambilan  data kuantitatif.  Adapun  alat  dan  bahan  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah termometer, higrometer dan anemometer.  Data  akan  dimasukkan  ke dalam program simulasi Revit.
3.4. Teknik Analisis Data Analisis data
menggunakan program  revit  yang  mengarah  pada
penghematan  energi.  Hasil  dari  analisa revit akan didiskusikan dengan penelitian yang sejenis dan akan diambil kesimpulan  tentang  kinerja  termal  dan penghematan energi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  mengambil  subjek  bangunan rumah  tinggal  berdasarkan  material  yang digunakan  yaitu  bata  ekspose  dan  kayu. Subjek  penelitian  diambil  dari  daerah  pesisir “pantai  wetan”  yaitu  wilayah  Demak.  Dari setiap daerah diambil 5 sampel rumah tinggal dengan  material  bata  ekspose  dan  5  sampel rumah tinggal dengan material kayu.
Data data dan parameter yang dibutuhkan dalam simulasi ini  selain didapat langsung  dari  model  bangunan,  juga  terdapat beberapa  asumsi  yang  diambil.  Hal  ini dikarenakan kurangnya data yang didapat dari survey  lapangan.  Adapun  asumsi  asumsi  yag digunakan telah merujuk kepada standar yang berlaku,dalam  hal  ini  adalah  ASHRAE. Beberapa parameter juga menggunakan setingan default dari Revit sendiri.
Hasil  simulasi  terdiri  dari  beberapa variable  disajikan  dalam  bentuk  grafik  dan tabel.  Berikut  akan  ditampilkan  beberapa hasil simulasi dan analisa energi.
4.1. Hasil Simulasi dan Aanalisa Energi
a. Building Performance Factors Report  ini  menyajikan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  konsumsi  energi pada  model  analisis.  Data  diperoleh berdasarakan  stasiun  cuaca  pada  lokasi proyek. Beberapa parameter
menggunakan seting default revit.
Gambar 1. Building Performance Factors
Rumah Bapak Abdul Ghofur
Dari  hasil  analisa  diatas  dapat  kita ketahui  perbedaan  yang  cukup  signifikan yaitu  rata-rata  suhu  udara  luar  (Outdoor Temperature),  dimana  suhu  udara  luar maksimal 31° C dan suhu minimal 24° C,
sedangkan  di  Bonang  Demak  suhu maksimal 37° C dan suhu minimal 17° C.
b. Energy Use Intensity Report  ini  memberikan  informasi tentang  penggunaan  energi  per luas  lantai satuan.  Data  parameter  yang  digunakan merupakan seting default dari revit.
Gambar 2. Energy use intensity Rumah Bapak Sarlan
Gambar 3. Energy use intensity Rumah Bapak Kaharyanto
Dari  hasil  analisa  diatas  dapat  kita ketahui penggunaan energi terbesar adalah rumah  milik  bapak  Kaharyanto  1.116 MJ/sm/yr  dan  penggunaan  energi  terkecil adalah  rumak  milik  bapak  Sarlan  747 MJ/sm/yr.
c. Life Cycle Energy Use/Cost Report  ini  menyajikan  rangkuman perkiraan  penggunaan  energi  dan  biaya selama  umur  bangunan,  dengan  asumsi masa  hidup  30  tahun.  Parameter  biaya penggunaan energi yang digunakan merupakan seting default dari revit.
Gambar 4. Life Cycle Energy Use/Cost Rumah Bapak Supani
Gambar 5. Life Cycle Energy Use/Cost Rumah Bapak Kaharyanto
Dari  hasil  simulasi  diatas  dapat diketahui biaya penggunaan energi terbesar adalah rumah milik bapak Supani
$15.831 jika dirupiahkan sekitar Rp210.505.650 dalam waktu 30 tahun dan terkecil  adalah  rumah  milik  bapak Kaharyanto $10.088 atau sekitar Rp134.347.883. d. Renewable Energy Potential Report  ini  menampilkan  perkiraan potensi energi listrik yang dapatdihasilkanoleh model analisis menggunakan  panel  surya  dan  turbin angin. Analisa ini berdasarkan berdasarkan  data  Weather  Station  pada lokasi  proyek.  Parameter  menggunakan seting default revit.
Gambar 6. Renewable Energy Potential Rumah Bapak Abdul Ghofur Rumah  yang  paling  berpotensi untuk menerapkan sitem PV adalah rumah milik  bapak  Abdul  Ghofur  yang  apabila digunakan  PV  Sistem  dengan  kualitas tinggi (High Efficiency) akan menghasilkan energi 32.676 kWh/yr.
e. Annual Carbon Emissions Dalam  result  ini  menampilkan grafik  yang  merangkum  perkiraan  emisi CO2 yang terkait dengan konsumsi energi untuk model dianalisis.
Emisi  data  untuk  sebuah  proyek didasarkan  pada  penggunaan  bahan  bakar di  lokasi  dan  sumber  bahan  bakar  untuk listrik  di  wilayah  tersebut.  Misalnya, proyek  yang  berlokasi  di  wilayah  dengan pembangkit  listrik  bertenaga  batu  bara memiliki emisi CO2 yang lebih tinggi per kilowatt-jam  konsumsi  listrik  dari  proyek yang  sama  terletak  di  wilayah  di  mana pembangkit  listrik  yang  didukung  oleh pembangkit listrik tenaga air.
Gambar 7. Annual Carbon Emissions Rumah Bapak Sarlan
Gambar 8. Annual Carbon Emissions Rumah Bapak Ahmad Zaenuddin
Gambar 9. Annual Carbon Emissions Rumah Bapak Kaharyanto
Total  emisi  CO2  didapat  dari Energy  Use  (Total  penggunaan  energi)  –
Energy Generation Potential (Total
potensi energi  diperbarui). Dari data hasil simulasi  Cannual  Carbon  Emision,  dapat kita  ketahui  rumah  tinggal  dengan perkiraan Net CO2 terbesar adalah rumah milik  bapak  Sarlan,  dan  terkecil  rumah
milik  bapak  Ahmad  Zaenudin  dan  bapak Kaharyanto sama.
f. Annual Energy Use/Cost Dalam result Annual Energy Use/Cost membandingkan estimasi penggunaan  energi  untuk  bahan  bakar utama dibandingkan listrik. Biaya  energi  tahunan  dan  informasi konsumsi dapat menginformasikan perbandingan  biaya  energi  yang  dapat dijadikan  pertimbangan  untuk  membuat keputusan desain awal sebelum
membangun  bangunan.  Parameter  biaya yang digunakan berdasarkan seting default dari revit.
Gambar 10. Annual Energy Use/ Cost Rumah Bapak Marlan
Gambar 11. Annual Energy Use/ Cost Rumah Bapak Abdul Ghofur
Berdasarkan  data  hasil  simulasi  di atas  kita  dapat  mengetahui  perbandingan potensi energi yang dapat kita manfaatkan dan  kita  aplikasikan  dalam  desain.  Result ini  juga  menampilkan  perkiraan  total biaya  tahunan  konsumsi  energi.  Biaya energi  tahunan  terbesar  adalah  rumah milik  bapak  Abdul  Ghafur  yaitu  sebesar $1.397  atau  sekitar  Rp18.648.553,  dan
terkecil adalah rumah milik bapak Marlan yaitu sebesar $533 atau sekitar
Rp7.115.017. g. Energy Use : Fuel Result ini menampilkan
membandingkan estimasi penggunaan bahan  bakar  untuk  HVAC  (pemanas, ventilasi,  dan  pendingin  udara)  dan penggunaan  air  panas  domestik.  Grafik menunjukkan persentase total penggunaan bahan  bakar,  biaya,  dan  therms  untuk setiap penggunaan akhir.
Parameter menggunakan seting default dari revit.
Gambar 12. Energy Use : Fuel
Rumah Bapak Marlan
Gambar 13. Energy Use : Fuel Rumah Bapak Mursih
Karena  kurangnya  data  yang  ada, maka  beberapa  result  menampilkan  hasil yang  sama  semua  yaitu  hasil  untuuk HVAC semua bernilai 0%.Tetapi dari data di atas paling tidak kita dapat mengetahui perkiraan  biaya  penggunaan  energi  air panas  domestik.  Dimana  biaya  terbesar adalah rumah milik bapak Mursih $11.685
atau  sekitar    Rp155.983.065  dan  terkecil adalah  rumah  milik  bapak  Marlan  $7.055 atau sekitar Rp94.177.195.
Pada  kenyataanya  tidak  satupun rumah tinggal yang memanfaatkan potensi energi air panas domestik.
h. Energy Use : Electricity Result  ini  menampilkan  perkiraan penggunaan  energi  listrik  untuk  sistem HVAC,  Lighting,  dan  perabot  rumah lainya dalam kurun waktu satu tahun.
Gambar 14. Energy Use : Electricity Rumah Bapak Abdul Ghofur Rata-rata penggungaan terbesar energi  listrik  digunakan  untuk  sistem HVAC.  Total  penggunaan  energi  listrik terbesar  adalah  rumah  milik  bapak  Abdul Ghafur 21.629 kWh dengan perbandingan penggunaan  energi  12%  untuk  misc equipment 11% lighting dan 77%  HVAC, perkiraan  total  biaya  sebesar  $1.383  atau sekitar Rp18.461.667.
i. Monthly Heating Load
Hasil  dai  result  ini  berupa  grafik,
grafik  ini  menunjukkan  beban  pemanasan kumulatif  pada  model  dianalisis  untuk setiap  bulan.  Namun  karena  kurangnya parameter yang dimasukan dalam simulasi beberapa  result  tidak  menampilkan  grafik kosong.

## Gambar 15. Monthly Heating Load
Rumah Bapak Marlan
Gambar 16. Monthly Heating Load
Rumah Bapak Abdul Ghofur
Dari  hasil  di  atas,  nelai  negatif terbesar  adalah  untuk  wall,  Oleh  karena itu, hilangnya panas dari konduksi melalui dinding  merupakan  permintaan  bulanan tunggal  terbesar  untuk  panas.  Meskipun result di atas belum sempurna, setidaknya kita  dapat  mengetahui  sedikit  kelemahan dari model analisis dan dapat kita jadikan pertimbangan untuk memperbaikinya.
j. Monthly Cooling Loads Result  ini  menunjukkan  beban pendinginan kumulatif pada proyek untuk setiap bulan.
Gambar 17. Monthly Cooling Loads Rumah Bapak Sarlan
Gambar 18. Monthly Cooling Loads Rumah Bapak Bonah
Dalam grafik di atas, rata-rata beban pendinginan  kumulatif  terbesar  terjadi
pada  bulan  Oktober,  dengan  kontribusi terbesar dari Dinding.
k. Monthly Fuel Consumptions Grafikini menampilkan estimasi penggunaan bahan bakar proyek berdasarkan bulan.
Gambar 19. Monthly Fuel Consumptions
Rumah Bapak Marlan
Gambar 20 Monthly Fuel Consumptions
Rumah Bapak Abdul Ghofur Secara keseluruhan penggunaan bahan  bakar  terbesar  adalah  pada  bulan Januari dan terkecil pada bulan Februari. l. Monthly Electricity Consumption
Grafik  ini  menampilkan  estimasi penggunaan  listrik  proyek  berdasarkan bulan.
Gambar 21. Monthly Electricity Consumption Rumah Bapak Marlan

## Gambar 22. Monthly Electricity Consumption
Rumah Bapak Supardi
Penggunaan listrik terbesar ada pada bulan  Oktober,  dan  terkecil  pada  bulan Februari. Untuk penggunaan listrik rumah tinggal  di  daerah  Bonang  Demak  terbesar pada  bulan  Desember  dan  terkecil  pada bulan Februari.
m. Monthly Peak Demand Grafik
ini
menampilkan
diperkirakan  permintaan  puncak  listrik proyek berdasarkan bulan.
Gambar 23. Monthly Peak Demand Rumah Bapak Marlan
Gambar 24. Monthly Peak Demand Rumah Bapak Abdul Ghofur Secara keseluruhan puncak penggunaan  energi  listrik  terbesar  adalah pada  bulan  September,  dan  terkecil  pada bulan Maret.
n. Annual Wind Rose (Speed Distribution) Grafik  ini  menampilkan  kecepatan
angin dan arah angin.
Gambar 25. Annual Wind Rose (Speed Distribution)
Rumah Bapak Marlan
Gambar 26. Annual Wind Rose (Speed
Distribution) Rumah Bapak Abdul Ghofur o. Annual Wind Rose (Frequency distribution) Grafik  ini  menunjukkan  data  yang sama  seperti  angin  Speed  Distribution, kecuali  skala  radial  sekarang  mewakili kecepatan  angin  daripada  persen  dari waktu.  Juga,  segmen  berwarna  setiap spoke  mewakili  jam  daripada  kecepatan angin.;
Gambar 27. Annual Wind Rose (Frequency Distribution) Rumah Bapak Bonah Gambar 28. Annual Wind Rose (Frequency Distribution) Rumah Bapak Supardi
p. Monthly Wind Roses
Grafik berikut menunjukkan distribusi frekuensi untuk setiap bulan dalam setahun.
Gambar 29. Grafik frequensi angin bulanan daerah Demak.
q. Monthly Design Data
Grafik  ini  memberikan  data  tentang kondisi desain luar ruangan.
Gambar 30. Monthly Design Data Rumah Bapak Marlan
Gambar 31. Monthly Design Data Rumah Bapak Abdul Ghofur
r. Annual Temperature Bins Grafik  ini  menampilkan  jumlah jam  per  tahun  kisaran  suhubola  basah dan bola kering.
Gambar 32. Annual Temperature Bins Rumah Bapak Bonah
Gambar 33. Annual Temperature Bins

## Rumah Bapak Supardi
s. Diurnal Weather Averages Grafik  ini  memperkirakan  rata-rata tahunan untuk suhu dan radiasi matahari.
Sumbu  y  di  sebelah  kiri  adalah suhu,  dan  sumbu  y  di  sebelah  kanan adalah  radiasi  matahari  di  BTU  per  jam per daerah.
Gambar 34. Diurnal Weather Averages Rumah Bapak Bonah
Gambar 35. Diurnal Weather Averages
Rumah Bapak Supardi
Dilihat  dari  grafik  di  atas  dapat dilihat  kondisi  terekstrim  adalah  pada bulan September. t. Humidity Grafik  ini  menunjukkan  kisaran tahunan kelembaban relatif.
Gambar 36. Humidity Rumah Bapak Sarlan
Gambar 37. Humidity Rumah Bapak Ahmad Zaenuddin
Kelembaban  tertinggi  berada  pada bulan  Januari,  sedangkan  kelembaban terendah berada pada bulan September.
Hasil  penelitian  kenyamanan  termal lain dengan statistik juga akan memperlihatkan penghematan energi dengan  mendapatkan  model  statistik (Hermawan  et  al,  2017).  Penghematan energi juga dapat dikaji dengan penelitian kualitatif sehingga perlu dilakukan penggabungan  antara  penelitian  simulasi yang  berdasarkan  pendekatan  kuantitatif maupun kualitatif (Hermawan, 2017).
4.2. Hasil Simulasi dan Analisa Beban Termal Perhitungan  cooling  load  dari  suatu ruangan yang akan dikondisikan udaranya merupakan  tahapan  yang  diperlukan  agar diperoleh tingkat kenyamanan yang diinginkan. Panas yang diperoleh ruangan dapat  berasal  dari  beban  eksternal,  beban internal,  infiltrasi  dan  ventilasi.  Untuk menjaga  temperatur  dan  kelembaban udara ruangan pada keadaan yang nyaman maka  panas  harus  dikeluarkan  dari ruangan.  Jumlah  panas  yang  dikeluarkan tersebut dinamakan cooling load.
Hasil/result  dari  analisa  beban Thermal  ini  tersaji  dalam  bentuk  tabel, dengan  beberapa  komponen.  Beberapa komponen  seperti,  perabot  rumah  tangga, alat-alat  elektronik  dan  sebagainya  tidak dimasukan,  karena  kurangnya  data  yag ada. Pengkondisian udara yang digunakan desetting    menggunakan  sistem  split ventilasi alami untuk semu rumah tinggal.
Rumah Bapak Abdul Ghofur
Rumah Bapak Mursih
Hasil simulasi menggunakan software  Revit  ini,menampilkan  nilai cooling  load  total  ( Peak  Cooling  Total Load ) dari setiap rumah dengan pengkondisian udara menggunakan sistem Split(s)  dengan  ventilasi  alami  ( Split System(s)  with  Natural  Ventilation ). Sehingga  setelah  kita  ketahui  perkiraan jumlah  panas  yang  dikeluarkan  pada setiap ruang rumah, kita akan mengetahui gambaran  tentang  bagaimana  perlakuan atau  strategi  desain  yang  efektif  untuk mendapatkan ruang yang nyaman.
Dari hasil simulasi diatas, dapat kita keatahui nilai cooling load terbesar adalah rumah  tinggal  milik  Bapak  Mursih  yaitu 7.141  W,  yang  merupakan  rumah  tinggal berdinding  batu  bata  ekspose.  Dan  rumah tinggal  dengan  total  cooling  load  terkecil adalah  rumah  tinggal  milik  bapak  Abdul Ghofur  yaitu  3.637W,  yang  berada  di Demak.
Besar  nilai  total  cooling  load menunjukan  jumlah  panas  yang  harus dikeluarkan  dari  tiap  bangunan  rumah tinggal. Maka semakin besar nilai cooling load  semakin  banyak  hal  yang  perlu dievaluasi dalam desain rumah tersebut. Sebagai analisa kita lihat desain dari rumah  Bapak  Abdul  Ghofur  dan  Bapak Mursih.
4.3. Pendekatan Green Building Untuk  membuat  analisa  atau  rating
Green  Building,  dari  20  rumah  yang dianalisa penulis memilih 1 sampel rumah dengan pertimbangan Total Energy Using Intensity  (EUI)terkecil/termurah.  Jenis rumah  yang  dapat  dilakukan  penilaian adalah  rumah  tinggal  single  landed,  yaitu rumah  hunian  tunggal  yang  terbangun melekat  di  atas  tanah,  baik  itu  berbentuk desain  rumah  baru  maupun  rumah terbangun.
Dari  20  rumah  teranalisis,  penulis memilih  rumah  tinggal  milik  Bapak Pujiono  rumah  tinggal  berdinding  kayu yang terletak di Demak.
5. PENUTUP
5.1.Kesimpulan
Kajian  simulasi  beban  thermal (Heating  and  Cooling)  dan  analisa  energi
(Energy Analysis) rumah tinggal berdinding batu bata ekspose dan berdinding  kayu  menggunakan  software Revit  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
a. Rumah  tinggal  dengan  penggunaan total  energi  tahunan  terkecil  (total EUI)  adalah  rumah  Bapak  Pujiono rumah tinggal berdinding kayu dengan total  EUI  sebesar  727  MJ/sm/yr.
Penggunaan  energi  listrik  tahunan
(Electricity  EUI)  168  kWh/sm/yr dengan biaya sekitar $10.08 (Rp134.033.65).  Penggunaan  energi bahan  bakar  tahunan  (Fuel  EUI)  123 MJ/sm/yr  dengan  biay  sekitar  $13.53 (Rp179.908.27)
b. Rumah  tinggal  dengan  total  cooling load  terendah  adalah  rumah  Ibu  Nur Solekhah  rumah  tinggal  berdinding kayu  dengan  jumlah  cooling  load 2.179  W.  Besarnya  nilai  cooling  load mengindikasikan besarnya panas  yang harus dikeluarkan dari ruangan,
sheingga  semakin  kecil  nilai  cooling load  makan  semakin  dingin  ruangan.
Sehingga ruangan terasa lebih nyaman.
c. Suhu  udara  (Outdoor  Temperature) pantai  maksimal  37°  C  dan  suhu minimal 17° C.
5.2.Saran
a. Mendesain  bangunan  rumah  tinggal yang memenuhi kategori rumah ramah lingkungan (green house) salah satunya dengan menggunakan kategori rumah  hunian  GREESHIP  Indonesia.
GREENSHIP Rumah Hunian Tunggal terdiri atas 6 kategori yaitu:
1) Tepat  Guna  Lahan  (Appropriate Site Development).
2) Efisiensi  dan  Konservasi  Energi
(Energy Eficiency and Conservation). 3) Konservasi Air (Water Conservation). 4) Siklus dan Sumber Material
(Material Resource And Cycle).
5) Kesehatan dan Kenyamanan dalam Ruang  (  Indoor  Health  and Comfort).
b. Manajemen  Lingkungan  Bangunan (Building Environment Management).
c. Rumah  tinggal  di  daerah  panas sebaiknya  mengurangi  bukaan  atau jendela  kaca  yang  menghadap  ke cahaya sore.
d. Memaksimalkan  penggunaan  cross ventilation untuk menjaga suhu ruangan agar tetap dingin.

## 6. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kami  ucapkan  kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat (DRPM)  Kemenristekdikti  atas  pembiayaan penelitian  ini  melalui  Hibah  Penelitan  Dosen Pemula  (PDP)  Tahun  Anggaran  2018  dengan Nomor Kontrak: 008/LP3M-
UNSIQ/PDP/2018.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Asadi, S., Fakhari, M., & Sendi, M. (2016). A study  on  the  thermal  behavior  of traditional residential buildings: Rasoulian  house  case  study.  Journal  of Building Engineering, 7, 334–342. http://doi.org/10.1016/j.jobe.2016.07.012 Barbosa, S., & Kenneth, I. (2014). Perspectives  of  double  skin  façades  for naturally  ventilated buildings  :  A review. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews
Cipta,  Komang,  2017,  Autodesk  Revit, https://student.unud.ac.id/komangcipta/ne ws/36629, diakses pada 3 Februari 2017
Eddy  I.S.  2012.  Kenyamanan  Termal  Indoor Pada  Bangunan  Di  Daerah      Beriklim Tropis  Lembab. Journal  Indonesian Green Technology Journal .Vol. 1  No. 1, Hal.13-19.
Hermawan  and  Prianto,  E.,  2017,  Thermal evaluation  for  exposed  stone  house  with quantitative  and  qualitative  approach  in mountainous area,  Wonosobo,  Indonesia, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 99 (2017)
012017,  pp.1-10.  do  i  :10.1088/1755- 1315/99/1/012017
Hermawan,  Prianto,  E.,  and  Setyowati,  E., 2015,  Thermal  comfort  of  wood-wall house  in  coastal  and  mountainous  region in  tropical  area.  Procedia  Engineering
125 pp.725-731 (2015). doi:10.1016/j.proeng.2015.11.114
Hermawan,  Prianto,  E.,  Setyowati,  E.,  and Sunaryo,  2017,  The  comparison  of vernacular residences’ thermal comfort in coastal  with  that  in  mountainous  regions of  tropical  areas,  AIP  Conference Proceedings  1903,  080001  (2017),  pp. 080001-1 - 080001-8. https://doi.org/10.1063/1.5011589 I Putu, Z.A, 2014. Ragam Arsitektur Berdasar
Iklim  dan  Tempat.  Bali:  Universitas Udayana.
Jeong,  W.  S.,  &  Kim,  K.  H.  (2016).  A
performance evaluation of the BIM-based object-oriented physical modeling technique for building thermal
simulations:  A  comparative  case  study.
Sustainability  (Switzerland),  8(7),  1–27.
http://doi.org/10.3390/su8070648
Khayatian,  F.,  Sarto,  L.,  &  Dall’O’,  G.
(2016).  Application  of  neural  networks for evaluating energy performance
certificates  of  residential  buildings. Energy  and  Buildings,  125,  45–54. http://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.04. 067 Perez,  I.  O.,  &  Østergaard,  P.  A.  (2014). Potential  of  natural  ventilation  in temperate  countries  –  A  case  study  of Denmark. Applied Energy , 520–530.
Reyna,  L.  (2015).  Casa  Pasiva:  House Standards  in  the  Dominican  Republic.
Retrieved from http://scholarworks.rit.edu/theses/8953/ Sanjaya, Prana, 2017, mengenal revit architecture,
http://www.tentangcad.com/2008/06/men genal-revit-architecture/  diakses  pada  23 Januari 2017
Yang,  L.,  Yan,  H.,  Xu,  Y.,  &  Lam,  J.  C.
(2013). Residential Thermal Environment
In  Cold  ClimatesAt  High  Altitudes  And Building Energy Use Implications. Energy and Buildings Journal .