doi: mkts.v28i2.37220

## Permodelan Numerik Aliran Angin Pada Jalan Antara Bangunan Tinggi Dengan Modifikasi Sudut Datang
* Doni Priambodo 1 , Yongky Sanjaya 1 , Prasanti Widyasih Sarli 1 , Herlien D. Setio 1 , Basir 2
1 Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung
2 BPPT-BBTA3, Tangerang Selatan
*) r.m.doni.p@gmail.com
Received: 11 Maret 2021 Revised: 6 Januari 2023 Accepted: 11 Januari 2023

## Abstract
In fluid dynamics analysis, one of the things to do is to perform numerical modeling validated on the results of experimentation. In numerical modeling of wind flow there are several forms of modeling used including RANS, LES, DNS, etc. where the modeling has its own advantages and disadvantages. Among these models, RANS is a  model  that  has  the  cheapest  computer  expense  compared  to  other  models  so  that  it  has  the  highest workability. Therefore, rans method testing (Reynolds Averaged Navier Stokes) was conducted to determine the capability of turbulence models in checking wind speed contours on the road between 4 simple symmetrical tall buildings with 0o, 30o, and 45o attack an   gles validated with the results of experimentation. This research was conducted using RANS modeling (Reynolds Averaged Navier Stokes) and standard turbulence model k-ε and validated using Low Speed Wind Tunnel and PIV (Particle Image Velocimetry). According to the results of the test, U/Uo wind speed conditions obtained in wind modeling with RANS and k-ε standards have errors that are still acceptable.
Keywords : RANS, angle of attack, wind speed contour, low speed wind tunnel

## Abstrak
Dalam analisis fluid dynamics, salah satu hal yang harus dilakukan adalah melakukan permodelan numerik yang divalidasikan pada hasil eksperimentasi. Pada permodelan numerik dari aliran angin terdapat beberapa bentuk permodelan yang digunakan diantaranya adalah RANS, LES, DNS, dll. dimana permodelan tersebut memiliki keuntungan dan kerugian masing-masing. Diantara permodelan tersebut, RANS merupakan model yang  memiliki  computer  expense  yang  paling  murah  dibandingkan  model  yang  lainnya  sehingga  memiliki workability yang paling tinggi. Oleh karena itu dilakukan pengujian metode RANS (Reynolds Averaged Navier Stokes) untuk mengetahui kapabilitas model turbulensi dalam pengecekan kontur kecepatan angin pada jalan antara 4 bangunan tinggi simetris sederhana dengan sudut serang 0 o , 30 o , dan 45 o yang divalidasi dengan hasil eksperimentasi. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan permodelan RANS (Reynolds Averaged Navier Stokes)  dan model turbulensi standard k-ε dan di validasi menggunakan Low Speed Wind Tunnel dan PIV (Particle Image Velocimetry). Menurut hasil dari pengujian, didapatkan kondisi kecepatan angin U/U o pada permodelan angin dengan RANS dan standard k-ε memiliki error yang masih dapat diterima.
Kata Kunci : RANS, sudut datang, kontur kecepatan angin, low speed wind tunnel

## Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, berbagai penelitian mengenai  aliran  angin  diantara  bangunan  tinggi baik  secara  numerik  maupun  eksperimental  telah dilakukan,  salah  satu  bidang  penelitian  yang menjadi  perhatian  adalah  penelitian  mengenai pengaruh  modifikasi  konfigurasi  bangunan  dan sudut  datang  angin.  Modifikasi  yang  dimaksud
adalah modifikasi jarak, tinggi, atau lebar bangunan dan sudut datang angin terhadap bangunan. Untuk penelitian  ini,  akan  dilakukan  pengamatan  terkait modifikasi  sudut  datang  angin  terhadap  suatu kluster bangunan.
Blocken  (2008)  melakukan  penelitian  dengan modifikasi  model  bangunan  dengan  mengubah konfigurasi  bangunan  terhadap  arah  datang  angin
menjadi berbentuk konvergen dan divergen. Dalam penelitian  ini,  konfigurasi  divergen  memiliki amplifikasi  kecepatan  angin  yang  lebih  tinggi daripada  konfigurasi  konvergen.  Hal  ini  juga menunjukkan  bahwa  penurunan  lebar  dari  celah antara bangunan berbanding lurus dengan amplifikasi  dari  kecepatan  angin  maksimum. Namun,  perlu  dicatat  bahwa  penelitian  ini  diuji pada ketinggian pejalan kaki.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Blocken (2007),  mengamati  pengaruh  dari wall  function dengan  melakukan  modifikasi  lebar  dari  celah antara  bangunan  dengan  CFD.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa horizontal  inhomogeity dari profil angin memengaruhi hasil simulasi. Selain itu, efek wind blocking yang disebabkan oleh arah angin windward terhadapp  bangunan  dengan bluff  body tercatat memiliki kontribusi lebih besar dari venturi effect (penambahan  kecepatan  angin  pada  celah yang lebih sempit) terhadap kecepatan angin dalam konfigurasi  gedung  yang  konvergen  sehingga penurunan  kecepatan  angin  yang  dihasilkan  lebih besar dari penambahan kecepatan yang diharapkan.
Kuo  (2015)  melakukan  modifikasi  perilaku  angin pada ketinggian pejalan kaki yaitu pada celah antara bangunans dengan melakukan modifikasi dari lebar jalan, tinggi podium, dan arah angin. Penelitian ini menunjukkan bahwa perilaku angin pada ketinggian  pejalan  kaki  dapat  dikategorikan  ke dalam tiga pola aliran lintasan yang berbeda, yang terdiri dari aliran resistansi ( resistance flow ) dimana terdapat  pengurangan  kecepatan  angin  saat melewati celah bangunan, aliran interaksi ( interaction  flow )  dimana  terdapat  penambahan kecepatan angin saat melewati celah bangunan, dan aliran  isolasi  ( isolated  flow )  dimana  kecepatan angin tidak berubah saat melewati celah bangunan. Perlu dicatat bahwa penelitian ini hanya mengamati perilaku  angin  pada  ketinggian  pejalan  kaki, sehingga  dibutuhkan  penelitian  lebih  lanjut  pada elevasi yang lebih tinggi.
Penelitian  oleh  Allegrini  &  Lopez  (2016) menunjukan  bahwa  modifikasi  konfigurasi  celah antara  bangunan  dan  modifikasi  sudut  kedatangan angin  memiliki  kontribusi  berbeda  terhadap  pola aliran  dan  amplifikasi  angin  pada  celah  antara bangunan. Hal ini menunjukkan bahwa konfigurasi bangunan  yang  konvergen  terhadap  arah  datang angin cenderung memiliki kecepatan arah horizontal  yang  lebih  rendah  dan  kecepatan  arah vertikal ( upward )  yang lebih tinggi. Sementara itu konfigurasi bangunan berbentuk divergen berperilaku sebaliknya. Dibutuhkan penelitian lebih lanjut  terkait  fenomena  tersebut.  Iqbal  &  Chan (2016)  mengusulkan  bahwa  konfigurasi  dengan ruang  tengah  kuadrat  dengan  arah  angin  yang
berlaku menuju sisi terbuka menghadap angin arah windward akan  memberikan  angin  untuk  elevasi pejalan kaki yang lebih baik karena konfigurasi ini mengandung  pergerakan  aliran  udara  yang  lebih efektif.
Pengamatan pengaruh aliran angin  tidak beraturan terhadap  kondisi  angin  pada  lintasan  diantara bangunan  tinggi  sudah  dilakukan.  Pada  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  lebar  lintasan  memiliki pengaruh  yang  lebih  signifikan  terhadap  kondisi angin  pada lintasan aliran angin  yang berliku.  Hal ini menunjukkan bahwa aliran angin tidak beraturan menciptakan nilai variable k  yang jauh lebih kecil di lorong lebar di dalam gedung pendek daripada di lorong  sempit  susunan  gedung  tinggi  (Tse,  2017). Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  To  & Lam  (1995),  dengan  modifikasi  pada  konfigurasi oleh bangunan yang terisolasi, sepasang bangunan bersusunan  tegak  lurus  arah  datang  angin,  dan sepasang  bangunan  yang  sejajar  arah  datang, menunjukkan  bahwa  dalam  setiap  konfigurasi, kecepatan  angin  tertinggi  terjadi  pada  sudut upstream.
Perilaku  dispersi  dari  bangunan  saat  mengalami aliran  fluida  angin  menunjukan  pada  area  wake yaitu  di  belakang  bangunan  apabila  ditinjau  dari arah windward ,  terdapat  kecepatan  angin  yang sangat  rendah  dengan  intensitas  turbulensi  yang tinggi (Santos et al. , 2009). Penelitian oleh Li et al.
(2015),  melakukan  modifikasi  model  dengan memutar  sudut  bangunan  terhadap  arah  datang angin  agar  membentuk  celah  yang  konvergen  dan divergen. Penelitian ini menunjukkan bahwa aliran pada  celah  bangunan  dipengaruhi  oleh  kombinasi corner  streams .  Hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa celah  bangunan  yang  konvergen  tidak  menjamin peningkatan kecepatan, tetapi juga dapat  memiliki blocking  effect terhadap  angin  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  celah  bangunan  yang divergen. Hal tersebut dapat dilihat oleh kecepatan angin  yang  lebih  rendah  dan  koefisien  drag  yang lebih tinggi pada celah bangunan yang konvergen.
Dalam  melakukan  simulasi  perilaku  angin  pada formasi bangunan tinggi secara numerik, dilakukan permodelan Computational Fluid Dynamics (CFD) pada permodelan bangunan  yang diamati. Namun, CFD  itu  sendiri  memiliki  beberapa  limitasi  dan harus  divalidasi  dengan  hasil  eksperimentasi. Sebagai  permodelan  yang  sederhana  secara computer  expense ,  maka  permodelan  Reynolds Averaged  Navier  Stokes  (RANS)  dengan  model turbulensi standard  k-ε ditentukan  sebagai  model yang digunakan pada penelitian ini. Penelitian oleh Yoshie  (2007)  menunjukan  bahwa  RANS  dengan model turbulensi standard k-ε memiliki keuntungan yaitu tingkat overestimate rendah terhadap kondisi
aktual  yaitu  sekitar  10%  pada  angin  kuat  dengan ( 𝑈/𝑈 𝑟𝑒𝑓 > 1 ) dan memiliki computer expense yang rendah,  namun  memiliki  kerugian  berupa  tingkat underestimate yang tinggi yaitu mencapai lima kali lipat  terhadap  kondisi  aktual  pada  angin  lemah ( 𝑈/𝑈 𝑟𝑒𝑓 < 1 ) (Yoshie, 2007). Selain itu, penelitian oleh  Tominaga  (2008)  menunjukan  bahwa  model ini memiliki  kerugian,  yaitu  tidak  dapat  membaca reverse  flow pada  atap  (Tominaga,  2008). Penelitian  lainnya  menunjukan  bahwa  model  ini melakukan overpredict nilai turbulence  kinetic energy ( k )  pada  aliran  terpisah  ( separated  flow ) pada  ujung  arah windward dari  model  bangunan (Hang, 2013).
Permodelan  numerik  tersebut  divalidasi  dengan hasil  yang  didapatkan  melalui  eksperimentasi. Metode  eksperimentasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah Particle  Image  Velocimetry (PIV). Metode ini ditentukan karena memiliki sifat non-intrusive atau tidak mengganggu aliran angin. Metode  ini  memiliki directional  sensitivity dan spatial resolution yang tinggi.  Namun,  metode ini tidak  cocok  untuk  mengukur  daerah  di  sekitar boundary  layer karena  mengandalkan tracing particle sebagai alat bantu pengamatan, sementara tracing particle tersebut sulit dilihat pada daerah di sekitar boundary  layer atau  didekat  model bangunan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah pemahaman    lebih  lanjut  terhadap  perilaku  angin diantara  bangunan  tinggi,  khususnya  dengan  arah datang  angin  yang  berbeda.  Pada  penelitian  ini, diamati  empat  model  bangunan  simetris  dengan jarak sama sebagai objek pengamatan, dan diamati secara  eksperimentasi  dengan  PIV  dan  secara numerik dengan RANS standard k-ε .

## Metode

## Pengaturan numerik
Permodelan  turbulensi  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  persamaan  RANS  ( Reynolds Averaged Navier Stokes ) yaitu dengan permodelan turbulensi standard  k-ε .  Input standard  k-ε pada persamaan umum Navier Stokes dapat dilihat pada persamaan sebagai berikut:
𝜕(𝜌𝜀) 𝜕𝑡 + 𝜕(𝜌𝑢 𝑖 ̅̅̅𝜀) 𝜕𝑥 𝑖 = 𝜕 𝜕𝑥 𝑗 [(𝜇 + 𝜇 𝑡 𝜎 𝜀 ) 𝜕𝜀 𝜕𝑥 𝑗 ] + 𝐶 1𝜀 𝑃 𝑘 𝜀 𝑘 + 𝐶 2𝜀 𝑃 𝑘 𝜀 2 𝑘 (1)
Persamaan turbulence kinetic energy ( 𝑘 ) dan energi disipasi ( 𝜀 ) dapat dilihat pada Persamaan 2 dan 3
k = 3 2 (u avg I) 2 (2 )
ε = C μ 3/4 k 3/2 l
(3)
Melalui  perhitungan  profil  angin  yang  didapatkan melalui  eksperimentasi  pada  kondisi  terowongan angin  yang  kosong,  didapatkan  nilai  turbulence kinetic  energy  ( 𝑘 )  yang  digunakan  pada  model sebesar 1,45 sementara itu energi disipasi ( 𝜀 ) yang digunakan sebesar 15,11.
Input  kecepatan  angin  dari  bagian intake menggunakan generator turbulensi untuk mensimulasikan Atmospheric  Boundary  Layer (ABL)  yang  didekati  oleh  persamaan Power  law dapat dilihat pada persamaan sebagai berikut:
𝑈 (𝑧) = 𝑈 𝑟𝑒𝑓 × ( 𝑧 𝑍 𝑟𝑒𝑓 ) 𝛼 (1)
Variabel-variabel  dari  Persamaan  4  didefinisikan sebagai  kecepatan  dari  ketinggian  yang  diamati ( 𝑈 (𝑧) ),  kecepatan  referensi  ( 𝑈 𝑟𝑒𝑓 )  dari  tinggi referensi  ( 𝑍 𝑟𝑒𝑓 ),  tinggi  yang  diamati  (z),  dan eksponen  daya  yang  digunakan  dalam  persamaan tersebut (α).

## Pengaturan eksperimentasi
Eksperimentasi  ini  dilakukan  di low  speed  wind tunnel (LSWT) dengan kecepatan angin maksimum 45 m/s. Terowongan  angin  memiliki panjang total 8,9  m  dengan  rasio  kontraksi  9.  Panjang  seksi  uji dari  terowongan  ini  adalah  1,25  m,  dengan penampang  persegi  panjang  0,5  m  x  0,5  m  pada saluran masuk yang menjadi 0,51 m x 0,51 m pada saat pengambilan.
Modifikasi  aliran  dilakukan  dengan  menggunakan pembuat  turbulensi  ( turbulence  generator )  pada intake  untuk  mendapatkan  aliran  angin  intensitas turbulensi  10%  (gambaran  pinggiran  kota)  dan untuk  membentuk  profil  aliran  angin  agar menyerupai power law equation . Pembuat turbulensi yang  digunakan  pada  eksperimentasi dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pembuat turbulensi pada intake terowongan angin
Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah empat  bangunan  tinggi  yang  identik  dengan  lebar 32  m,  tinggi  100  m,  dan  jarak  sebesar  70  m.  Satu model  dibuat  dengan  jarak  antara  bangunan  L sebesar 70 m yang diamati pada sudut 0°, 30° dan 45°.  Model tersebut diamati dari tiga sudut berbeda yang  terdiri  dari  0°,  30°,  dan  45°.  Konfigurasi bangunan  yang  digunakan  dalam  percobaan  dapat dilihat pada Gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Penampakan 3-D dari konfigurasi empat bangunan tinggi
Gambar 3. Tampak atas dari konfigurasi empat bangunan tinggi
Daftar  semua  parameter  yang  diamati  dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Pada penelitian  ini,  skala  bangunan  yang  digunakan adalah 1/420 untuk menyesuaikan dengan dimensi dari test section pada terowongan angin.
Data  pengukuran  kecepatan  yang  didapatkan  pada eksperimentasi  diukur  pada  ketinggian  100  mm. Ketinggian tersebut ditentukan karena keterbatasan dari  metode  PIV  yang  digunakan.  Namun, parameter  seperti  kecepatan  tetap  menggunakan angka yang sebenarnya.
Daftar  parameter  yang  telah  diskalakan  dapat dilihat  pada  Tabel  2,  dan  model  bangunan  yang
digunakan dalam eksperimentasi terowongan angin pada penelitian ini disajikan pada Gambar 4.

## Tabel 1. Parameter yang digunakan pada
penelitian Parameter Simbol Nilai Jarak antara bangunan L 70 m Tinggi bangunan H 100 m Lebar bangunan A 32 m Sudut datang angin 0°, 30°, 45° Kecepatan angin freestream 𝑈 𝑟𝑒𝑓 15 m/s Tinggi freestream 𝑍 𝑟𝑒𝑓 126 m 𝛼 𝛼 0,28 Tabel 2. Parameter yang telah diskalakan Parameter Simbol Nilai (mm) Jarak antara bangunan L 166,68 Tinggi bangunan H 238 Lebar bangunan a 76,2 Tinggi freestream 𝑍 𝑟𝑒𝑓 300 Tinggi pengukuran 100

## Gambar 4. Model eksperimentasi dalam
terowongan angin
Particle Image Velocimeter (PIV )
Pengukuran  kecepatan  pada  eksperimentasi  ini dilakukan dengan metode Particle Image Velocimeter (PIV),  yaitu teknik pengukuran aliran non-intrusive melalui pencitraan optic. Prinsip kerja dasar  sistem  PIV  adalah  menurunkan  kecepatan aliran  dari  gerakan  partikel  dalam interrogation window dengan menentukan perpindahan Δx dalam setiap instantenous velocity sebesar Δt . Hal tersebut dilakukan  dengan  melakukan rapid  photo pada partikel  mikroskopis  ( tracer  particle )  yang bergerak di sepanjang aliran fluida.
Partikel  yang  bergerak  diterangi  menggunakan sinar  laser  dan  kemudian  direkam  menggunakan kamera  resolusi  tinggi  (kamera Device-Coupled Device ). Data gambar yang direkam dibagi menjadi
beberapa  sub-area  kecil (interrogation  window). Dengan  menggunakan  metode cross  corelation , partikel  perpindahan  vektor  lokal  pada  setiap interrogation  window dapat  dihitung  sehingga kecepatan  dalam  bidang  pengukuran  setiap  frame. Selama  jumlah  partikel  dalam  aliran  yang  diamati cukup  banyak,  kecepatan  aliran  dalam  lembaran laser dapat  diketahui.  Alur kerja PIV dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Alur kerja dari PIV (BBTA3.TR.20.0002.R, 2020)
Parameter  PIV  yang  digunakan  dapat  dilihat  di Tabel  3.    Dalam  melakukan  pengambilan  data dengan  PIV,  ditentukan reference  height sebagai acuan laser  sheet arah  horizontal  dimana pengambilan data dilakukan.

## Tabel 3. Parameter dari PIV
Parameter Nilai Frekuensi High Speed Camera 100 Hz Field of view 400 mm x 300 mm Interrogation window 64 x 64 pixels Tebal laser light sheet 2,2 mm Ukuran tracer particle 0.5 − 1.5 𝜇𝑚
Pada  eksperimentasi  ini, reference  height yang ditentukan setinggi 100 mm dari lantai terowongan angin,  ketinggian  tersebut  ditentukan  karena  PIV memiliki  keterbatasan  apabila  data  yang  diambil terlalu  dekat  dengan boundary  layer yaitu permukaan terowongan angin.

## Hasil dan Pembahasan
Profil Atmospheric Boundary Layer (ABL)
Dengan  menggunakan turbulence  generator pada intake dari  terowongan  angin  didapatkan  profil Atmospheric  Boundary  Layer (ABL)  dengan intensitas  turbulensi  10%.  Kecepatan  referensi ( 𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 )  yang digunakan dalam  simulasi ini adalah kecepatan  angin freestream 15  m/s,  ketinggian referensi  ( 𝑍 𝑟𝑒𝑓𝑓 )  300  mm,  dan  (α)  sebesar  0,28. Profil Atmospheric Boundary Layer yang
digunakan  dapat  dilihat  di    Gambar  6.  Melalui Gambar  6  ini,  maka  profil  kecepatan  angin berdasarkan  persamaan  hukum  daya  di  bagian  uji dapat dihitung.

## Gambar 6. Hasil profil ABL pada eksperimentasi
Ketinggian  yang  diamati  dalam  percobaan  ini adalah 100 mm, sehingga kecepatan angin rata-rata pada  ketinggian  yang  sama (𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 )  didefinisikan sebagai  11  m/s  dengan  intensitas  turbulensi  10% dapat  dihitung  dari  aliran.  Pada  permodelan numerik  dengan  menggunakan  persamaan  RANS ( Reynolds  Averaged  Navier  Stokes )  standard  k-ε, input profil yang digunakan pada inlet disesuaikan dengan profil yang didapatkan pada Gambar 6.

## Analisis hasil numerik
Dalam melakukan permodelan RANS standard k-ε terdapat  tahap meshing yaitu  proses  pemisahan domain menjadi fragmen yang lebih kecil. Metode meshing yang  digunakan  yaitu Finite  Volume Method (FVM).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Revuz  et  al.  (2012)  menyebutkan  bahwa  dalam menentukan  permodelan  mesh  salah  satu  variabel yang harus diperhatikan adalah y+ yang merupakan variabel  non  dimensional  yang  menentukan  tinggi first layer thickness dari mesh di sekitar boundary layer berdasarkan  celah  terkecil  dari  model geometri.
Nilai  y+  yang  digunakan  dalam  perhitungan  ini adalah  30  yaitu  sesuai  dengan  ketentuan  dari permodelan turbulensi standard k-ε. Hasil perhitungan first  layer  thickness dari  masing- masing  sudut  datang  angin  dapat  dilihat  pada Tabel  4.  Selain  ukuran mesh ,  dalam  melakukan meshing  terdapat  beberapa  parameter  yang  harus diperhatikan  untuk  mendapatkan  kualitas  mesh yang  baik.  Parameter  tersebut  adalah orthogonal angle , dan aspect ratio. Detil ukuran mesh dan nilai
maximum  dari  parameter  pada  masing-masing model  dengan  sudut  datang  angin  yang  berbeda dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4 Parameter ukuran mesh Parameter Satuan  Sudut- 0° Sudut 30° Sudut 45° Lebar celah terkecil mm 90,46 32,064 24,376 First layer thickness m 6,32x10 -4 5,86x10 -4 5,74x10 -4
Tabel 5. Parameter kualitas mesh Parameter  Sudut 0°  Sudut 30°  Sudut 45° Jumlah nodes 659.045  1.155.352  1.057.942 Jumlah elements 697.969  1.040.761 939.912 Max orthogonal angle 41,1 (ok)  21,9 (ok) 37,1 (ok) Max aspect ratio 43 (ok) 58 (ok) 68 (ok)
Tabel 6. Parameter kondisi domain Parameter Kondisi Tipe analisis Steady State Reference temperature 30⁰ C Reference pressure 1 atm Densitas fluida 1,1644 kg/m3 Viskositas dinamik 0,0000186 kg/ms
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  pada  seluruh  sudut datang  angin  didapatkan  nilai  maksimum  dari orthogonal angle dan aspect ratio berada pada batas baik,  sehingga  produk  yang  didapatkan  melalui model mesh tersebut  dapat  dianggap valid .  Tahap
selanjutnya  dari  permodelan  RANS  standard  k-ε yaitu menentukan parameter dari model fluida yang mengalir di dalam domain . Permodelan aliran fluida angin  yang  dilakukan  dibuat  dengan  kondisi semirip mungkin terhadap keadaan pada eksperimentasi.  Parameter  aliran  angin  yang digunakan pada domain dapat dilihat pada Tabel 6.
Melalui  hasil  permodelan  RANS  standard  k-ε didapatkan  hasil  dari  perhitungan  kecepatan  pada model bangunan tinggi pada masing-masing sudut datang yang berbeda.
Gambar kontur kecepatan angin dapat dilihat pada Gambar  7,  dan  dapat  dilihat  perbedaan  kontur kecepatan  pada  sudut  datang  angin  yang  berbeda. Dari  penelitian  Kuo  (2015),  dapat  disimpulkan bahwa  aliran  di  semua  sudut  dapat  didefinisikan sebagai  aliran  interaksi  ( interaction  flow )  yang diidentifikasi  oleh  warna  hijau  muda  pada  sudut dari bangunan  yang menandakan jet passage pada titik tersebut. Kedua aliran pada sudut pintu masuk celah bangunan bagian depan mengalami “interaksi”  dan  menyatu  menjadi  sebuah  jalur tunggal  dengan  kecepatan  angin  yang  lebih  tinggi (terlihat jelas pada sudut datang angin 0°).
Sedangkan dari penelitian oleh Allegrini dan Lopez (2016), dapat disimpulkan bahwa cluster bangunan dengan konfigurasi sudut 30° dan 45° memiliki titik pertemuan  antara  dua  aliran  (celah  bangunan  kiri dan  kanan)  di  suatu  wilayah  pada cross  area meskipun  tidak  terlihat  jelas  akibat  terdistraksi dengan  area    hambatan  ( blockage )  dari  bangunan depan. Pada daerah "clashing point" antara dua arah aliran  angin  tersebut,  angin  dari  kedua  saluran bertumbukan  dan  mengalami  perubahan  arah menjadi downward dan upward flow . Sementara itu fenomena  ini  tidak  terjadi  dalam  aliran  sederhana tanpa  halangan  pada  sudut  0°.  Dibutuhkan  studi lebih lanjut terkait fenomena ini.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Kontur kecepatan angin pada (a) angle of attack = 0°, (b) angle of attack = 30°,
(c) angle of attack = 45°

## Validasi hasil numerik dan eksperimentasi
Dalam penelitian ini digunakan isitilah-istilah yaitu kecepatan angin rata-rata di lokasi tertentu apabila terdapat bangunan ( 𝑈 ), kecepatan angin rata-rata di lokasi yang sama tanpa bangunan ( 𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 ), dan rasio kecepatan  angin  apabila  terdapat  bangunan  dan tanpa bangunan ( 𝑈/𝑈 𝑟𝑒𝑓 ). Setelah didapatkan hasil pengukuran eksperimentasi dan perhitungan numerik,  maka  hasil  kedua  metode  tersebut  dapat dikomparasi.  Kedua  nilai  tersebut  dibandingkan menjadi  suatu  rasio,  untuk  mengkategorikan suatu wilayah.  Wilayah  yang (𝑈/𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 > 1) ditentukan sebagai  angin  kuat,  sedangkan  wilayah  yang (𝑈/𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 < 1) ditentukan sebagai angin lemah.
(a) (d) (b) (e) (c) (f)
Gambar 8. Perbandingan sudut datang angin yang ditangkap oleh kamera pada (a) sudut 0°, (b) sudut 30°, (c) sudut 45°, dengan vector field yang ditangkap oleh PIV pada (d) sudut 0°, (e) sudut 30°, (f) sudut 45°
Selain  itu,  didefinisikan  tiga  wilayah  aliran  angin yang berbeda, antara bangunan depan, cross  area , dan  antara  bangunan  belakang.  Hasil  yang didapatkan oleh PIV adalah data rata-rata kecepatan angin  dalam  bentuk vector  field yang  didapatkan melalui kamera  yang mengambil  gambar dari atas terowongan  angin.  Gambar  tampak  atas  dari eksperimentasi  serta vector  field yang  didapatkan
dari  PIV  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Pada Gambar  8  tersebut  dapat  dilihat  hasil  gambar tampak  atas  dari  model  bangunan  dan  data sebaran  kecepatan  angin  yang  digambarkan dalam  bentuk vector  field .  Data  yang digunakan pada analisis adalah data kecepatan angin yang diambil pada tengah bangunan dari intake sampai outlet. Data hasil eksperimentasi dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil eksperimentasi pada sudut datang angin 45°
(a) (b)

## (c)
Gambar 10. Perbandingan kecepatan rata-rata hasil eksperimentasi dan numerik di ketinggian Z  (a) sudut datang angin = 0°, (b) sudut datang angin = 30°, (c) sudut datang angin = 45°
Pada Gambar 8 dapat dilihat bahwa kekurangan dari hasil eksperimentasi dengan menggunakan metode
PIV  yaitu  terdapat  data  yang  rusak  apabila terdistraksi  oleh  bayangan  pada  kamera  (dapat terlihat pada x/H = 0) (Andika, 2018). Oleh karena itu,  dalam  melakukan  plot  rata-rata  kecepatan angin,  digunakan  ekstrapolasi  linier  pada  daerah yang  tidak  tercatat  pada  PIV  sehingga  didapatkan pola aliran angin kontinyu.
Perbandingan grafik kecepatan rata-rata eksperimentasi  dan  numerik  dapat  dilihat  pada Gambar  10,  dimana  dapat  dilihat  perbedaan perilaku  kecepatan  angin  pada  sudut  datang  yang berbeda. Didapatkan amplifikasi kecepatan terbesar terdapat  pada  sudut  datang  angin  0°  yaitu  sebesar 5%, sementara itu pada sudut datang angin 30° dan 45°  tidak  terjadi  amplifikasi  sama  sekali,  bahkan terjadi  penurunan  kecepatan.  Namun  perlu  diingat bahwa  fenomena  ini  terjadi  padi  ketinggian eksperimentasi  100  mm.  Dibutuhkan  studi  lebih lanjut pada elevasi lainnya.
Pada Gambar 10 dapat dilihat juga perbedaan hasil eksperimentasi  dan  numerik  yang  merupakan keterbatasan  ( error )  dari  numerik.  Pada  hasil eksperimentasi  terdapat  wilayah  dimana  terjadi kerusakan  data  dimana  dibutuhkan  ekstrapolasi rata-rata  kecepatan  agar  terdapat  pola  aliran  yang kontinyu. Namun, daerah ekstrapolasi tersebut tetap memiliki  ketidakpastian  yang  tinggi.  Oleh  karena itu,  pengukuran  rata-rata  error  dari  numerik  dan eksperimen dilakukan pada wilayah sepanjang jalur dimana  tidak  terjadi  kerusakan  data. Error yang didapatkan  pada  berbagai  sudut  pengukuran  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Error dari masing-masing sudut datang angin Sudut datang angin Error maksimal angin kuat Error maks angin lemah 0° 8% - 30° - 54% 45° - 56%
Dari penelitian yang dilakukan oleh Yoshie (2007), diketahui  bahwa  kelebihan  dari  standard  k-ε memiliki keuntungan yaitu memiliki akurasi sampai dengan  10%  pada  angin  kuat  ( 𝑈/𝑈 0 > 1) dapat dilihat  dari  sudut  datang  angin  0°  dimana maksimum error yang didapat hanya mencapai 8%. Sementara  itu,  kerugiannya  yaitu  data  yang dihasilkan  memiliki  perbedaan  atau error yang mencapai  80%  pada  daerah  dengan  angin  lemah ( 𝑈/𝑈 0 < 1) dapat  dilihat  dari  sudut  datang  angin 30°  dan  45°  dimana  pada  sudut  30° error maksimum  adalah 54%  dan  pada  sudut  45° error maksimum adalah 56%. Dari Tabel 4. dapat dilihat error yang didapatkan pada sudut datang angin 0°
lebih  kecil  dari  sudut  datang  angin  30°  dan  45° karena  sebagian  besar  aliran  angin  pada  sudut datang 0° terletak pada angin kuat.

## Kesimpulan
Pada hasil numerik dan eksperimentasi, amplifikasi kecepatan terbesar terdapat pada sudut datang angin 0° sementara itu, pada sudut datang angin 30° dan 45° terjadi penurunan kecepatan angin. Jenis aliran di  ketiga  sudut  angin  dapat  didefinisikan  sebagai interaction flow yang diidentifikasi oleh dua aliran sudut  di  sudut  pintu  masuk  celah  bangunan mengalami interaksi dan menyatu menjadi single jet passage dengan  kecepatan  yang  lebih  tinggi. (terlihat paling jelas pada sudut datang angin 0°.
Namun,  pada  sudut  datang  angin  30°  dan  45° terlihat  penurunan  kecepatan  pada  daerah leeward dari  bangunan  paling  depan  memiliki  pengaruh terbesar  terhadap  hasil  kecepatan  yang  dihasilkan. Pada cross area pada  sudut  datang  angin  30°  dan 45° terjadi titik “ clashing point ”  antara dua saluran yang mengakibatkan perubahan arah angin menjadi upward dan downwardi pada area ini.
Permodelan  turbulensi  standard  k-ε  memiliki kelebihan pada daerah yang berada atau mendekati angin  kuat  dimana  pada  penelitian  ini  hasil  yang didapatkan  pada  sudut  datang  angin  0°  memiliki error maksimum  8%.  Namun,  keterbatasan permodelan  turbulensi  standard  k-ε  dapat  dilihat pada sudut datang angin 30° dan 45° yang sebagian besar  berada  pada  angin  lemah,  nilai error yang didapatkan lebih tinggi yaitu error maksimum 54% pada sudut datang angin 30° dan error maskimum 56% pada sudut datang angin 45°.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  dapat  diselesakan  dengan  bantuan dari  Program  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat dan  Inovasi  ITB  (P3MI-ITB)  periode  2017-2019. Eksperimen dilakukan pada laboratorium terowongan  angin  kecepatan  rendah  milik  BPPT- BBTA3.

## Daftar Pustaka
Allegrini, J., & Lopez, B. (2016). The Influence of angular configuration of two buildings on the local wind  climate. Journal  of  WInd  Engineering  and Industrial Aerodynamics, 156 , 50-61.
Andika, M. G. (2018). Laporan Kajian
Aerodinamika  Model  Gedung  Menggunakan  PIV.
Tangerang  Selatan: Badan  Pengkajian  dan Penerapan Teknologi.
BBTA3.TR.20.0002.R.  (2020).  Laporan  Kajian Aerodinamika Model Gedung Menggunakan PIV di ESWT.
Blocken, B. (2007). CFD evaluation of wind speed conditions  in  passages between parallel  buildings- effect of wall function roughness modifications for the  atmospheric  boundary  layer  flow. Journal  of Wind  Engineering  and  Industrial  Aerodynamics, 95 , 941-962.
Blocken, B. (2008). Wind Environmental Conditions in Passages between Two Long Narrow Perpendicular  Buildings. Journal  of  Aerospace Engineering, 21 , 280-287.
Hang,  J.  (2013).  Natural  ventilation  assessment  in typical  open  and  semi-open  urban  environment under  various  wind  directions. Building  and Environment, 70 , 318-333.
Iqbal,  Q. M., &  Chan,  A. (2016). Pedestrian level wind  environment  assessment  around  group  of high-rise cross shaped buildings: Effect of building shape,  separation,  and  orientation. Building  and Environment , 45-63.
Kuo,  C.  Y.  (2015).  Wind  Tunnel  Studies  of  a Pedestrian-Level  Wind  Environment  in  a  Street Canyon  between  a  High-Rise  Building  with  a Podium and Low-Level Attached Houses. Energies,
8 , 10942-10957.
Li,  B.,  Luo,  Z.,  Sandberg,  M.,  &  Jing,  L.  (2015). Revisiting  the  "Venturi  Effect"  in  passage
ventilation  between  two  non-parallel  buildings. Building and Environment , 714-722.
Revuz, J., Hargreaves, D., & Owen, J. (2012). On the domain size for the steady-state CFD modelling of a tall building. Wind and Structures , 313-329.
Santos, J. M., Jr, N. R., Goulart., V., & Mavroidis, I.  (2009).  Numerical  simulation  of  flow  and dispersion around an isolated cubical building: The effect  of  atmospheric  stratification. Atmospheric Environment , 5484-5492.
Stathopoulos,  T.,  &  Storms,  R.  (1986).  Wind environmental  conditions  in  passages  between buildings. Journal  of  Wind  Engineering  and Industrial Aerodynamics , 19-31.
To, A., & Lam, K. (1995). Evaluation of pedestrian- level  wind  environment  around  a  row  of  tall buildings  using  a  quartile-level  wind  speed descripter. Journal  of  Wind  Engineering  and Industrial Aerodynamics , 527-541.
Tominaga,  Y.  (2008).  Comparison  of  various revised k-ε models and LES applied to flow around a  high-rise  building  model  with  1:1:2  shape  place within  the  surface  boundary  layer. Journal  WInd Engineering Industrial Aerodynamics, 96 , 389-411.
Yoshie,  R.  (2007).  Cooperative  project  for  CFD prediction  of  pedestrian  wind  environment  in  the Architectural  Institute  of  Japan. Journal  of  Wind Engineering  Industrial  Aerodynamics,  95 ,  1551- 1578.