## JURNAL ARSITEKTUR

## 10 VOLUME

## NOMOR 1

## JURNAL ARSITEKTUR
Terbit dua kali setahun pada Bulan Januari dan Juli. Diterbitkan oleh Program Studi Arsitektur Fakultas Teknik Universitas  Bandar  Lampung. JURNAL  ARSITEKTUR merupakan  media  pendokumentasian, sharing, dan  publikasi karya ilmiah yang berisi karya-karya riset ilmiah mengenai bidang ilmu perancangan arsitektur dan bidang ilmu lain yang  sangat  erat  kaitannya  seperti  perencanaan  kota  dan  daerah,  desain  interior,  perancangan  lansekap,  dan sebagainya.
ISSN: 2087-2739

## PELINDUNG
Prof. Dr. Ir. H.M. Yusuf Barusman, M.B.A. ( Universitas Bandar Lampung )

## PENASEHAT
Dr. Ir. Hery Riyanto, M.T. ( Universitas Bandar Lampung )

## PENANGGUNG JAWAB
Ir. Tjetjeng Sofjan S., M.M., M.T. ( Universitas Bandar Lampung )

## PIMPINAN REDAKSI
Dr.Eng. Haris Murwadi, S.T., M.T.

## REDAKSI PELAKSANA
Shofia Islamia Ishar, S.T., M.T. Ai Siti Munawaroh, S.Pd., M.I.L. Dadang Hartabela, S.T., M.T. Indyah Kumoro Wardani, S.T., IAI

## DEWAN REDAKSI
Prof. Dr. Julaihi Wahid ( Universitas Sains Malaysia ) Prof. Dr. Ir. H. Slamet Tri Sutomo, M.S ( Universitas Hasanuddin ) Prof. Ir. Totok Rusmanto, M.Eng. ( Universitas Diponegoro ) Dr. Ing. Ir Gagoek Hardiman. ( Universitas Diponegoro ) Dr.Eng. Fritz Akhmad Nuzir, S.T., M.A.(L.A.) ( Universitas Bandar Lampung ) David Hutama, ST., M.Eng ( Universitas Pelita Harapan )

## MITRA BESTARI
Dr. Ir. Budi Prayitno, M.Eng. ( Universitas Gajah Mada ) Dr. Eng. Ir. Ahmad Sarwadi, M.Eng ( Universitas Gajah Mada ) Dr. T. Yoyok Wahyu Subroto, M.Eng. Ph.D. ( Universitas Gajah Mada ) Prof. Ir. Liliany Sigit Arifin, M.Sc., Ph.D ( Universitas Petra ) Dr. Budi Faisal ( Institut Teknologi Bandung ) Dr.Eng. Agus Hariyadi, S.T., M.Sc. ( Universitas Gajah Mada )

## TIM GRAFIS DESAIN
B. Chrysvania Artemisia

## ALAMAT REDAKSI
Program Studi Arsitektur, Fakultas Teknik, Universitas Bandar Lampung Jalan Zainal Abidin Pagar Alam Nomor. 26 Labuhanratu, Bandarlampung, 35142
Telp. : 0721-773847 E-mail : editor.j@ubl.ac.id Homepage : http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/ja

## Daftar Isi Artikel
01-06 Tipologi Grid Kolom Pada Lamban Pekon Hujun di Lampung Barat LESTARI, A. Dwi Eva; FADHILI, M. Afif
07-18 Studi Evaluasi Pasca Huni Ditinjau dari Aspek Fungsional pada Bangunan Asrama Mahasiswa Putra (TB2) Institut Teknologi Sumatera (ITERA) KUSTIANI, MUNAWAROH, Ai Siti
19-28 Optimasi Komponen Fasad Menggunakan Generative Algorithm
Studi kasus: ITERA Lampung
KHIDMAT, Rendy Perdana; ULUM, M. Shoful; LESTARI, Dwi Eva, FUKUDA, Hiroatsu
29-34 Kenyamanan Termal Pada Obyek Wisata Berkembang (Studi Kasus: Obyek Wisata Blue Lagoon Yogyakarta) NURHADI, Septi Kurniawati
35-42 Analisis Ekspektasi Mahasiswa Terhadap Kota
ARTEMISIA, B. Chrysvania; MUNAWAROH, Ai Siti; MURWADI, Haris
43-56 Kode Biner Sebagai Konsep Gubahan Perancangan Fasad Bangunan
Studi Kasus: Redesign Gedung B Fakultas Teknik Universitas Lampung
WIBAWA, M. Shubhi Yuda

## Optimasi Komponen Fasad Menggunakan Generative Algorithm

## Studi kasus: ITERA Lampung
Rendy Perdana Khidmat 1,2 , M. Shoful Ulum 2 , Dwi Eva Lestari 2 , Hiroatsu Fukuda 3
1 Mahasiswa Doktor, Graduate School of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu
2 Dosen, Program Studi Arsitektur, Jurusan Teknologi Infrastruktur dan Kewilayahan, Institut Teknologi Sumatera 3 Professor, Department of Architecture, Faculty of Environmental Engineering, The University of Kitakyushu *Penulis Korespondensi: rendy.perdana@ar.itera.ac.id HP: +8180 9374 5368

## Abstrak:
Sektor  konstruksi  dan  bangunan,  terutama  hunian  dan  bangunan  komersil,  berkontribusi  hampir  40%  dalam mempercepat proses pemanasan global. Hal ini disebabkan oleh konsumsi energi berlebih oleh penghuni bangunan dalam  upaya  beradaptasi  dengan  perubahan  suhu  pada  tempat  tinggalnya.  Walaupun  demikian,  hal  ini  dapat diantisipasi oleh stakeholder terutama arsitek dan desainer dengan menerapkan model desain yang berorientasi pada perfoma bangunan pada saat tahap awal desain. Perancangan arsitektur masa kini banyak mengalami perubahan dikarenakan  pengaruh  dari  perkembangan  komputer. Digital  design salah  satu  cabang  yang  berkembang  dalam arsitektur memiliki peran yang sangat penting dalam membentuk pola pikir desain arsitektur masa kini. Sebut saja Parametric  Design dan Generative  Algorithm ,  yang  merupakan  suatu  pendekatan  desain  yang  mengandalkan kemampuan  komputer  dalam  mengambil  alih  perhitungan-perhitungan  matematis  yang  komplek  dalam  proses perancangan arsitektur. Penelitian ini akan membahas penggunaan platform tersebut dalam menginvestigasi peran dan fitur dari komponen fasad diantaranya panjang kanopi jendela, luas permukaan bukaan, tinggi ambang atas dan bawah  dari  jendela  dan  derajat  perputaran  orientasi  bangunan  dengan  studi  kasus  Institut  Teknologi  Sumatera, dengan iterasi secara generative untuk mengukur target goal dari proses perancangan seperti Operative Temperature , View Percentage, Daylight Simulation, Surface Temperature, Sun Hours Simulation. Hasil yang didapatkan dari proses iterasi pada 34 generasi menggambarkan preferred solution adalah individual yang memiliki sudut perputaran 6 derajat, Panjang cantilever jendela 0.9 meter, glazing ratio 0.2%, tinggi ambang atas dan bawah jendela adalah 3,5-meter dan 10 cm.
Kata Kunci : Komponen Fasad, Parametrik Desain, Generative Algorythm, Multi Objective-Optimization, Daylight Analysis

## 1. Pendahuluan
Dalam beberapa dekade terakhir, pemanasan global yang telah menyebabkan krisis energi dunia dan menjadi isu besar bagi para peneliti performa bangunan gedung. Sektor bangunan berkontribusi 20% - 40% dalam pelepasan emisi karbon untuk memperburuk situasi tersebut (Lombard, 2008). Suhu global diperkirakan meningkat dari 0,7 menjadi 3,92 °C pada akhir abad ini. Kesehatan manusia di Indonesia secara langsung dipengaruhi oleh kenaikan suhu (IPCC 2007), yang dapat memperburuk keadaan ini salah satunya adalah kondisi kenyamanan indoor atau Indoor Environmental Quality (IEQ) di dalam bangunan (Montazami, 2017). Bersamaan dengan naiknya suhu di luar dan di dalam bangunan, perilaku penghuni memiliki dampak yang signifikan dalam pengembangan dan juga  mengendalikan  risiko overheating (Sameni,  2015). Overheating juga  bisa  sebagai  akibat  dari  kurangnya optimasi antara empat elemen kenyamanan yaitu kenyamanan termal, kenyamanan pencahayaan, kualitas udara, dan kenyamanan akustik (Montazami, 2015).
Perkembangan  teknologi  konstruksi  membutuhkan  kompleksitas  dalam  desain  bangunan  dan  berakibat  pada tuntutan akan  kenyamanan  termal  dari  penghuni  meningkat.  Strategi  untuk  mengurangi  konsumsi  energi  salah satunya adalah dengan menggunakan pendekatan desain pasif dengan memaksimalkan ventilasi alami. Tren saat ini merekomendasikan desainer untuk memanfaatkan Building performance Simulation (BPS) dalam memprediksi konsumsi  energi  sejak  tahap  awal  perancangan.  Salah  isu  yang  paling  signifikan  adalah  diskusi  mengenai Parametric  design dan Generative  Algorithm ,  kerangka  kerja  tersebut  baru-baru  ini  terbukti  efektif  dalam membantu efisiensi dalam memprediksi konsumsi energi. Desain generatif dapat menggenerasikan ribuan desain solusi berdasarkan tujuan desain yang ditentukan. Saat ini, ada berbagai perangkat lunak berbasis desain generatif yang dapat membantu arsitek untuk memprediksi risiko overheating terkait dengan desain bangunan dan kondisi iklim di luar ruangan. Namun, peran perilaku penghuni dalam perangkat lunak berbasis desain generatif ini terbatas pada sejumlah sisi, yang tidak dapat sepenuhnya mencerminkan perilaku penghuni bangunan (Goodman, 2018). Ada urgensi untuk mengembangkan platform yang berguna untuk mempertimbangkan kenyamanan termal dapat memprediksi panas yang dapat mendekati kondisi aktual serta unsur-unsur  kenyamanan lainnya pada saat awal proses desain. Pada saat mendesain, sangat penting untuk mempertimbangkan kinerja bangunan dalam kaitannya
dengan kenyamanan thermal, terutama pada bangunan pendidikan sehingga kinerja siswa dapat terjaga (Habibi, 2017). Lebih lanjut Zomorodian (2016) menjelaskan bahwa, penting untuk memperhatikan kenyamanan termal suatu bangunan pendidikan karena siswa menghabiskan lebih banyak waktu di sekolah daripada di bangunan lain kecuali di rumah.
Definisi  dari Generative  algorithm adalah “pengaturan  langkah-langkah  atau  penyusunan  instruksi  dalam membuat  desain  dengan  menggunakan  kalkulasi  komputer  (Asda,  2010).  Proses Parametric dan Generative algorithm digunakan untuk memecahkan masalah tertentu yang rumit dari suatu desain. Perbedaan antara proses desain generatif dan proses desain klasik adalah dimana pada proses desain klasik, desainer memulai dengan ide dan untuk menghasilkan output. Kemudian mulai mengeksplorasi output yang hasilkan dan memutuskan apakah output  itu  yang  diharapkan  atau  tidak.  Jika  tidak,  proses  kemudian  dimulai  lagi,  perancangan  dilanjutkan menggunakan output tersebut dan mengubah parameter yang berbeda secara terus-menerus sehingga menjadi apa yang diharapkan.
Gambar 1 . Metode Desain Klasik
Berbeda dengan proses desain klasik, dalam proses Generative Design , desainer tetap memulai dengan ide di awal, namun kemudian mulai  berpikir  tentang bagaimana menerjemahkan ide  ke  dalam  seperangkat  aturan. Langkah selanjutnya adalah menerjemahkan aturan yang ditetapkan dalam source code ke dalam output. Ketika hasilnya  tidak  sesuai dengan apa yang diharapkan,  perancang tidak perlu  kembali  ke  ide atau  mulai  dari awal, akan  tetapi kembali ke tahap sebelumnya dengan mengubah aturan menjadi aturan yang berbeda  dengan mengubah algoritma atau mengevaluasi kembali system dengan mengubah source code dan dengan mengubah parameter yang berbeda. Dalam  proses Generative Algorithm ,  masalah  utama dalam desain  dapat  dibagi  ke  sub-masalah  sesuai dengan  prioritas.  Setiap  sub-masalah  diwakili  oleh  parameter.  Biasanya  parameterisasi  menggunakan  angka. Dengan demikian, kontrol masalah utama desain dijalankan dari parameterisasi beberapa parameter. Dalam desain komputasi, bentuk tidak didefinisikan melalui gambar langsung atau prosedur pemodelan, tetapi diturunkan melalui proses, algoritma berdasarkan aturan (Menges, 2010). Singkatnya, paradigma telah berubah dari Bentuk-Struktur- Material ke Bahan- Struktur-Bentuk.

## Gambar 2 .    Metode Desain Generative Algorithm
Integrasi  kedua  platform  ini  umumnya  diyakini  dapat  membantu  arsitek  dan  desainer  dalam  memecahkan masalah desain multi-kriteria terutama dalam mencari kenyamanan lingkungan (Zarzycki, 2012). Optimasi desain terbukti meningkatkan kualitas desain melalui umpan balik performance dalam proses desain konseptual (Brown 2016). Penelitian yang dilakukan oleh Liang (2018) telah menganalisis radiasi matahari, pencahayaan siang hari dan  skor  angin  menggunakan Multi-Objective  Optimization. Proses  ini  memberikan  ide  perancang  dengan pengelompokan  spasial  dari  solusi  desain  dengan  performa  yang  tinggi  dalam  mendesain  ruang.  Solusi pengelompokan lebih lanjut perlu  dinilai  dan  dianalisis  oleh  perancang  untuk  dipilih  sebagai  salah  satu  solusi terbaik.  Studi  lain  yang dilakukan  oleh  Welle (2011)  menawarkan  beberapa aspek  penting dari analisis kinerja termal  bangunan. ThermalOpt ,  metodologi  yang  digunakan  untuk  mensimulasikan  termal  secara  otomatis menggunakan basis BIM. Metode  ini  secara  signifikan mampu mengurangi  waktu  proses optimasi  dalam kasus
yang  kompleks  dan  berkinerja  tinggi  dibandingkan  dengan  metode  konvensional  (Welle  2011).  Selain  itu, generative  algorithm dapat  menjembatani  kesenjangan  antara  kinerja  energi  yang  diprediksi  mendekati kondisi aktual  bangunan.
Penelitian yang diusulkan mencoba untuk mengeksplorasi metode desain dan proses simulasi dimana terjadi dalam situasi dan pengaturan yang dipilih dalam kondisi aktual. Hipotesis dari penelitian ini adalah proses desain melalui  parametrik  dan Multi-Objective  Optimization yang  dapat  memperkaya  dan  mengoptimalkan  kinerja bangunan  sesuai  dengan  target  yang  ditentukan  sejak  awal  proses  desain.  Tujuan  khusus  penelitian  ini  menjawab pertanyaan penelitian pada posisi parameter seperti apa komponen fasad bangunan berkinerja sesuai dengan target yang diinginkan seperti View Precentage yang maksimal, Sun Exposure yang minimal, Surface temperature yang minimal, Daylight Illumination dengan jumlah grid dengan nilai 200-300 lux yang maksimal, dan operative temperature yang minimal.

## 2. Metodologi

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Secara  umum,  penelitian  ini  digolongkan  sebagai  penelitian  simulasi  dan  pemodelan.  Penelitian  simulasi dilakukan untuk merepresentasikan kenyataan dengan kondisi virtual. Sering digunakan untuk mempelajari masalah interaksi manusia dan pengujian materi. Namun, simulasi baru-baru ini bahkan dapat digunakan untuk mendapatkan solusi  paling  efektif  untuk  meminimalikan  biaya  proses  konstruksi,  kinerja  energi  bangunan  dan  periode pemeliharaan.  Metode  penelitian  simulasi  berguna  ketika  berhadapan  dengan  masalah  terkait  skala  dan kompleksitas objek. Teknologi komputer saat ini mampu mensimulasikan fenomena alam maupun buatan baik pada skala  mikro  dan  makro  (Groat  &  Wang,  2002).  mengadopsi  kompleksitas  dunia  nyata  ke  dalam  strategi  virtual adalah salah satu tujuan dari metodologi ini. Metodologi ini cocok untuk menangani perhitungan rumit dalam suatu proses  desain.  Penelitian  ini  memanfaatkan  potensi  simulasi  komputer  untuk  mendapatkan  solusi  terbaik dalam menjawab pertanyaan penelitian. Dengan menghitung setiap variabel sebagai genom untuk mendapatkan generasi terbaik dari proses pencarian solusi desain secara genetik.
Metodologi  dimulai  dari  studi  terkait  persyaratan  desain  dan  informasi  tentang  kondisi microclimate di  area bangunan yang akan didesain. Data yang dikumpulkan diperoleh dari EPW file yang disediakan oleh Energyplus yang merupakan asosiasi cuaca milik Amerika Serikat. Diskusi dengan desainer juga dilakukan untuk menentukan geometri  utama,  kebutuhan  dan  batasan  desain.  Langkah  pertama  adalah  mengukur  area  bangunan  yang  akan didesain.  Setelah  mengetahui  ruang  yang  tersedia  pada  tapak,  kemudian  menyesuaikan rasio  cakupan  bangunan sesuai dengan regulasi tapak. Ketika geometri utama telah diputuskan, langkah selanjutnya adalah memnentukan Batasan-batasan desain dan proses pembuatan definisi parametrik untuk geometri, dan masing-masing design goals .
Gambar 3 . Research Framework
Dalam hal perangkat lunak, ada dua viewport yang biasa digunakan ketika bekerja dengan sistem parametrik menggunakan Rhinoceros  3D dan Grasshopper .  Pertama  adalah  viewport Rhinoceros .  Viewport  ini  akan menampilkan  model NURBS yang  muncul  sebagai  hasil  dari  perhitungan  sistem generative  algorithm di Grasshopper . Area kerja kedua adalah area pandang Grasshopper. Viewport ini digunakan untuk membangun sistem generative algorithm . Di viewport ini, instruksi parametrik diwakili oleh komponen. Perhitungan analisis diperoleh dengan menghubungkan setiap komponen melalui skenario tertentu. Setelah definisi untuk geometri dan analisis masing-masing design goals , proses selanjutnya adalah optimasi atau dikenal sebagai Multi-Objective Optimization .
Platform  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  ini  adalah  perangkat  lunak  yang  disebut plug-in  Octopus . Octopus adalah plug-in untuk menerapkan prinsip-prinsip evolusi pada desain parametrik dan pemecahan masalah. Hal ini memungkinkan pencarian dengan banyak tujuan, sekaligus menghasilkan serangkaian solusi trade-off yang dioptimalkan antara ekstrem dari setiap tujuan (Vier, 2011).

## 2.2. Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif yang dilakukan pada hasil iterasi proses  optimasi  pada  plugin  software Octopus .  Berbeda  dengan  proses  pengambilan  data  yang  dilakukan  pada proses  perhitungan  dan  analisis  manual,  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  dari  proses result  finding .  Hasil  yang diasumsikan optimal diperoleh dari gambaran letak individual sebagai preferred solution pada Octopus population field . Penelitian ini tidak menginvestigasi keterkaitan dari setiap parameter pada hasil yang dihasilkan mengingat data yang diperoleh berjumlah ribuan dan proses generative algorithm berjalan sesuai kecenderungan yang dibaca oleh engine optimasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebagaimana  telah  dijelaskan  pada  bab  sebelumnya  bahwa  proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan proses parametrik dimana tahap pertama yang dilakukan adalah pembuatan definisi parametrik untuk geometri  sebagai mesh objek  dimana  analisis  akan dilakukan. Setelah  pembuatan  model virtual  geometry. Pada tahap ini informasi mengenai microclimate dilakukan dimana data yang diambil untuk periode analisis adalah data EPW file dari Bandar Lampung. tahap selanjutnya adalah pembuatan definisi parametrik untuk masing-masing fitur yang akan diukur yaitu pembuatan definisi parametrik untuk mengukur Daylight Analysis, Operative Temperature, Surface Radiaton, View and Sun Exposure .
Setelah definisi dan parameter dari masing-masing fitur yang akan diukur selesai dilakukan, tahap berikutnya adalah  memasukan  semua  definisi  kedalam  satu  definisi  parametrik.  Selanjutnya,  optimisasi  dilakukan  dengan menkonversi  hasil  dari  masing-masing  pengukuran  kedalam  number  yang  akan  menjadi objective dari  proses optimisasi menggunakan Octopus. Definisi final dapat dilihat pada Gambar 5.1 dan pembagian cluster definisi pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4 . Definisi parametrik dari keseluruhan analisis

## 3.1. Penyusunan Definisi Parametrik untuk Geometry
Parameter disusun untuk membuat control point dari perubahan yang terjadi pada proses iterasi. Seperti yang sudah dijelaskan diatas, bahwa parameter yang disusun pada penelitian ini adalah asumsi dari bangunan dengan dengan  ventilasi  natural  sehingga  tidak  menerapkan  penjadwalan heating atau cooling .  Parameter  bergerak  atau variabel bebas yang dibuat adalah prosentase bukaan dalam hal ini jendela, tinggi jendela dari permukaan ruangan, tinggi ambang atas jendela, Panjang kantilever atau kanopi, dan perputaran untuk orientasi ruangan (Gedung). Prosentase bukaan berkaitan dengan tinggi ambang atas dan bawah jendela sehingga konfigurasi yang dihasilkan beragam. Prosentase bukaan dibuat pada komponen grasshopper Honeybee GLZ dimana dimensi bangunan tidak dibuat dengan model akan tetapi secara otomatis di-generate berdasarkan parameter yang diberikan. Sebagai contoh pada riset ini komponen yang disebutkan diatas yaitu prosentase bukaan, tinggi ambang atas dan ambang bawah adalah slider yang menjadi input window height dan sill height pada komponen honeybee glazing based on ratio . Adapun lower dan upper limit dari Glazing ratio adalah 0,2% – 0,5% atau 4 pergerakan slider, Window Height adalah 0-10 atau 10 pergerakan, Sill Height adalah 0-0,9 atau 9 pergerakan. Maka, dari ketiga variabel ini dapar digenerasi sebanyak 360 solusi desain (9x10x4).
Gambar 6 . Model ruangan dan variabelnya

## 3.2. Penyusunan Definisi Parametrik untuk Daylight analysis
Salah satu tujuan yang akan diukur untuk menjadi salah satu objek pada proses optimasi adalah daylight analysis . Daylight analysis yang  dimaksud adalah  seberapa  besar intensitas cahaya  yang  terjadi  pada ruangan  kelas  pada masa tertentu dengan kondisi langit yang cerah. Intensitas cahaya pada siang hari berpengaruh pada kenyamanan visual dari kegiatan belajar mengajar di dalam kelas. Intensitas cahaya ideal untuk kegiatan belajar mengajar yang ditargetkan dari persebaran value pada radiation grid adalah sebedar 200- 300 lux sesuai dengan standar yang ada pada SNI 03-6575-2001. Permodelan  ini  dimulai  dengan  transformasi  objek  brep  menjadi honeybee obj  dan pemberian Honeybee glazing . Setelah kedua hal tersebut dilakukan, tahap selanjutnya adalah menggenerasikan test point  kedalam  grid  terhadap  lantai  ruangan  yang  diangkat  setinggi hill  window . Daylight  simulation dijalankan dengan analysis recipe berupa annual daylight simulation yang di-generate dari EPW file kota Bandar Lampung. Gambar 7 adalah salah satu hasil pengukuran Daylight analysis dengan kondisi parameter rotasi 30 derajat, Panjang kanopi 1,2 meter, Glazing ratio 0.4 %, Tinggi ambang atas jendela 1,5 dan tinggi ambang bawahnya 0,9 meter.
Gambar 7 . Komponen parametrik dan visualisasi dari hasil simulasi Daylight Analysis
3.3. Penyusunan Definisi Parametrik untuk Operative Temperature
Definisi  parametrik indoor  temperature ini  disusun  untuk  mengetahui  besar  dari Operative  Temperature atau disebut  Temperatur  resultan  dimana  suhu  tubuh  berada  pada  kesetimbangan  termal  tanpa  adanya  pemanasan metabolic  atau  pendinginan  evaporatik  (Sazali,  et.  Al,  2019).  Data  dari operative  temperature diperoleh  dari pengukuran  yang  diset  kedalam  kondisi  waktu  tertentu. Berbeda  dengan  yang  telah  dibahas  dalam  bab analysis period, kondisi yang disimulasikan adalah pada tanggal 8 Oktober pukul 13.00 dimana data ini diambil dari extreme Hot Week Period dari EPW file. Operative yang ditargetkan adalah dengan nilai minimum dan hasil yang didapat dari proses optimasi akan di-reinstate pada rangen dalam kriteria nyaman pada range 24-27 derajat celcius. Engine untuk menghitung energy, Energy Plus digunakan dalam pengukuran analisis ini. Input data yang dimasukan kdalam
komponen  energy  plus adalah  Zone  Comfort  Matrix,  Surface  temp  Analysis dan Comfort  Map  Variable dari Honeybee_Generate  EP  Output  components .  Lalu historical  climate datanya  diperoleh  dari  EPW  File  Bandar lampung. Komponen Adaptive  Comfort  Analysis dan Honeybee  Microclimate Map  Analysis menjadi  komponen utama  pengukuran  dan  divisualisasikan  dengan Visualize  Microclimate  Map .  Gambar  8  adalah  salah  satu  hasil pengukuran Opertive Temperature dengan kondisi parameter rotasi 30 derajat, Panjang canopy 1,2 meter, Glazing ratio 0.4 %, Tinggi ambang atas jendela 1,5 dan tinggi ambang bawahnya 0,9 meter.
Gambar 8 . Komponen parametrik dan visualisasi dari hasil simulasi Operative Temperature

## 3.4. Penyusunan Definisi Parametrik untuk Surface radiation
Pada tahap permodelan ini, besar radiasi pada kedua sisi muka bangunan diukur. suhu pada permukaan bangunan berpengaruh pada suhu di dalam ruangan kelas. Simulasi ini dimaksudkan untuk mendapatkan gambaran tentang radiasi maksimum pada permukaan fasad ruang kelas sehingga dapat dicari kondisi parameter yang mana yang akan memberikan radiasi  minimum  sehingga  dapat  menurunkan  suhu  didalam  ruangan  kelas. Analysis  period yang menjadi  input  pada  simulasi  ini  dari  tanggal  1  November  pukul  13  hingga  31  Desember  pukul  22.  Gambar  9 menunjukkan komponen parametrik dari pengukuran surface radiation. Simulasi dilakukan dengan menggunakan komponen Ladybug_Radiation  Analysis dengan selected  sky  matrix  input diperoleh  dari Ladybug_SelecSkyMtx dengan analysis period yang telah dijelaskan diatas. Sedangkan untuk cumulative sky matrix nya degenerate dari EPW File kota Bandar Lampung. Nilai radiasi yang ditargetkan adalah nilai yang paling kecil.
Gambar 9 . Komponen parametrik dan visualisasi dari hasil simulasi Surface Radiation

## 3.5. Penyusunan definisi Parametrik untuk View Percentage dan Sun Exposure
Permodelan definisi  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  gambaran  tentang  berapa  banyak ruangan  kelas  ini mendapatkan Sun  Exposure sepanjang analysis  period yang  diberikan  dan  besaran view dari  dalam ruang  kelas keluar ruangan. Sun Exposure mempengaruhi suhu didalam ruangan kelas dan kenyamanan secara visual, maka dari itu target dari penelitian ini adalah menentukan kondisi parameter yang memiliki minimum exposure sedangkan disisi lain tetap mempertahankan view bukaan keluar yang besar sebagai kepentingan dari terciptanya kelas yang tidak terkesan sempit.
Gambar 10 . Komponen parametrik dan visualisasi dari hasil simulasi View Percentage dan Sun Exposure Gambar  10  memperlihatkan  definisi  parametrik  dari  pengukuran  view  dan sun  exposure. Analisis  dilakukan menggunakan komponen parametrik Ladybug View Analysis dan Ladybug Sun Hours Analysis . Komponen sunpath
digunakan untuk menggenerasikan sun vector dari location dan weather data dari EPW file. Analysis period yang digunakan adalah sama seperti pada analisis adalah tanggal 1 November pukul 13 hingga 31 Desember pukul 22. Sedangkan untuk analisis view komponen yang digunakan adalah ladybug dengan Ladybug meshtreshold selector .

## 3.6. Penyusunan Definisi Parametrik untuk Proses Optimasi
Optimalisasi pada platform Octopus dilakukan dengan parameter elitisme 0,5, probabilitas mutasi 0,2, laju mutasi 0,9, laju crossover 0,8 ukuran populasi 50, dan generasi maksimal 50. Dalam proses ini, empat parameter ditetapkan sebagai  genome,  yaitu  Tinggi  derajat  perputaran  orientasi  bangunan  (ruangan),  rasio  bukaan  terhadap  luas permukaan facade, tinggi ambang atas bukaan, tinggi ambang bawah bukaan. Hasil yang diharapkan diperoleh dari proses ini adalah bidang populasi yang berisi solusi desain, yang masing-masing berisi data yang terkait dengan posisi  parameter  bergerak  sebagai genome .  Populasi  di  atas  memiliki  5  sumbu  termasuk  sumbu  1  untuk  sudut orientasi,  sumbu  2  untuk ringkasan  pencahayaan,  sumbu  3  untuk  panjang  kantilever,  sumbu  4 untuk  persentase pembukaan diwakili oleh gradasi warna dari hijau dengan bukaan rendah ke merah untuk bukaan yang lebih besar, sedangkan ukuran mesh mewakili ketinggian sumbu 5 kantilever, semakin kecil ukuran mesh, maka itu mewakili posisi level yang lebih tinggi.

## 3.7. Hasil dan interpretasi
Data yang diperoleh berupa sebaran populasi yang bagi ke dalam beberapa aksis yang mengindikasikan parameter yang  tertera  dari  genotype  yang  ditentukan  pada  saat  awal  pembuatan  definisi  parametrik.  Hasil  iterasi design solution disebar ke dalam 5 aksis yang direoresentasikan sebagai berikut: Aksis 1: Sun Eksposure Aksis 2: View Percentage Aksis 3: Surface Radiation Aksis 4: Daylight Illuminance Aksis 5: Operative Temperature
Simulasi  dilakukan  dengan  seting  sebagai  berikut Elitism 0.5, Mutation  Probability 0.1, Mutation  Rate 0.5, Crossover Rate 0.8, Population per generation size 50, maksimum generation 35 dan record Interval 1. Dari seting ini  kita  bias  mengindikasikan  perhitungannya  yang  dilakukan  adalah  sebanyak  1750  iterasi.  Persebaran  dari perhitungan ini dapat terlihat pada Gambar 11.
Gambar 11 . Perspektif dan tampak atas dari Population Field hasil iterasi Octopus
Dari population field di atas kita dapat melihat bahwa persebaran solusi sesain cenderung merata terbagi kedalam setiap aksis. Untuk preferred solution dapat diperkirakan berada di zona minimun dari setiap aksis dan memiliki bentuk box yang kecil dimana solusi ini merepresentasikan jumlah titik dengan daylight illumination berkisar antara 200  –  300  lux  terbanyak  dan  memiliki  warna  hijau  dimaha  hal  ini  merepresentasikan  minimum operative temperature. Setelah posisi preferred solution diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah memberikan tanda pada solusi tersebut sehingga letak individual ini terhadap aksis dapat dievaluasi . Preferred solution dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12 . Perspektif dan tampak atas dari Population Field hasil iterasi Octopus
Setelah  solusi  yang  diinginkan  dipilih,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan reinstate  solution untuk mengetahui kondisi parameter dimana individual ini ditempatkan. Dari proses reinstate solution diketahui bahwa parameter dari individual ini adalah sebagai berikut:
§ Sudut perputaran: 6 derajat
§ Panjang cantilever jendela: 0.9 meter
§ Glazing ratio: 0.2%
§ Tinggi ambang atas jendela: 3.5 meter
§ Dan tinggi ambang bawah: 10 cm
Gambar 13 . Bentuk dan fitur dari preferred solution
Gambar  13  menunjukkan  fitur  yang  berlaku  pada  objek  analisis. Opening yang  terjadi  pada  parameter menunjukan  posisi  bukaan  ke  arah  vertikal  dengan  perbandingan  lebar  kali  tinggi  yang  signifikan.  Panjang kantilever  jendela  diindikasikan  dengan  warna  merah  muda.  Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  kantilever cenderung hampir menutupi sebagian besar permukaan bukaan.
Sebaran cahaya pada preferred solution dimana hasil simulasi menunjukan bahwa analisis grid dengan iluminasi antara 200 – 300 lux adalah sebanyak 50 titik Menunjukkan kondisi sebaran dan jumlah operative temperature pada analysis mesh dalam ruangan dan luar ruangan dengan nilai sebesar 529. Kondisi besaran view dilihat dari grid analysis dimana view rata- rata berkisar antara 10%-14%.
Menunjukan sebaran dan besaran dari sun hours dimana hasil simulasi diperoleh jumlah 83 jam Dan analisis yang terakhir adalah surface temperature dimana hasil penjumlahan yang diperoleh adalah sebesar 529 kwh
Gambar 14 . Hasil analisis dari masing-masing design goals pada preferred solution
4. Kesimpulan
4.1. Kesimpulan
Penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  penggunaan  proses  parametrik  dan generative  algorithm pada proses optimisasi daylight simulation melalui rekayasa pada komponen fasad bangunan yang dapat diaplikasikan di Institut  Teknologi  Sumatera.  Dengan  menggunakan  proses  ini,  keuntungan  yang  didapat  dibandingkan  dengan menggunakan proses desain klasik adalah optimisasi dapat secara otomatis dikalkulasi dan alternatif desain yang diperoleh  lebih  fariatif  daripada  apa  yang  dapat  dilakukan  oleh  klasikal  desain  proses.  Proses  ini  selain meningkatkan efektifitas waktu pencarian design goals pada tahap awal proses perancangan, proses ini pula dapat memperkaya proses pencarian alternatif desain bagi para desainer atau arsitek.
Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi yang diperoleh dari semua tahapan proses parametrik, indikator desain yang  dapat  diterapkan  di  Institut  Teknologi  Sumatera  untuk  memperoleh daylight  illumination yang  maksimal, operative temperature yang minimal, maksimal view presentage, serta minimum sun hours adalah dengan memutar orientasi desain sebesar 6 derajat, meninggikan ambang atas bukaan setinggi 3,5 meter, menaikan ambang bawah bukaan setinggi 10 cm, membuat presentase bukaan sebesar 20 % terhadap luas permukaan muka bangunan dan membuat kantilever sepanjang 1,2 meter terhadap masing-masing bukaan.

## 4.2. Tantangan, Hambatan dan Saran
Tantangan  dan  hambatan  yang  dihadapi  dalam  melakukan  penelitian  ini  adalah  terbatasnya hardware yang digunakan  untuk  melakukan  analisis  sehingga  proses  optimasi  berjalan  sangat  lambat  dan  hasil  yang  diperoleh berjumlah tidak begitu banyak menyebabkan generasi dan populasi yang dihasilkan tidak cukup menggambarkan situasi  yang  valid.  Selain  itu  proses  pembuatan  definisi  parametrik  menghadapi  beberapa  kendala  berupa  bugs dimana kalkulasi berjalan sebagaimana mestinya sehingga perlu dicari jalan keluar alternatif untuk mencapai target definisi yang diharapkan.
Saran yang dapat disampaikan melalui penelitian ini adalah melakukan penelitian dengan parameter yang lebih akurat  dan  dengan  perhitungan  yang  lebih  mendalam  untuk  proses  desain  yang  lebih  matang.  Pengukuran menggunakan  alat  ukur  dapat  juga dilakukan  untuk  mengkomparasi  keakuratan  data  yang  diperoleh. Selain  itu, cakupan analisis dapat diterapkan pada objek yang lebih luas dan lebih besar seperti diterapkan pada suatu bangunan daripada seperti yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pada satu ruangan. Dengan menerapkannya pada objek yang lebih luas, hasil yang didapat dapat langsung digunakan sebagai justifikasi desain.
Selain  itu,  generasi  dan  total  population  per-generasi  dapat  diset  dengan  jumlah  yang  lebih  banyak  sehingga proses  optimasi  berjalan  lebih efektif.  Pembuatan  definisi  parametrik  dan  definisi  optimasi  pada Octopus dapat dibuat lebih sederhana dengan menggunakan parameter yang lebih sedikit secara bertahap. Hal ini menghindari terhambatnya perhitungan disebabkan keterbatasan kapasitas hardware untuk melakukan kalkulasi proses analisis.

## 4.3. Kelanjutan Penelitian
Penelitian ini dapat menjadi acuan pada perencanaan Gedung-gedung yang akan dibangun di kampus Institut Teknologi Sumatera dengan menambahkan tahapan yang diberikan pada bab saran. Untuk penelitian lebih lanjut,
sistem  ini  dapat  diperbaiki  dan  diterapkan  pada  bangunan  dengan  bentuk  dan  parameter  fasad  bangunan  yang berbeda  sehingga  memperkaya  justifikasi  desain  yang  digunakan  untuk  mendesain  Gedung-gedung  yang ada  di Institut Teknologi Sumatera.

## 5. Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih sebesar-besarnya pada Institut Teknologi Sumatera (ITERA) karena penelitian ini sepenuhnya dibiayai oleh skema Hibah Mandiri ITERA Smart 2019 sesuai dengan Kontrak Penelitian Nomor : B / 371 / IT9. C1 / PT. 01.03 / 2019
6. Daftar Pustaka
Asda,  Chichi.  (2010). Design  Explanation  with  Generative  Algorithm  in  Designing  the Facade  of ATMI  Campus Cikarang. Bandung: ITB. Brown, N.C., Mueller, C.T. (2019). The effect of performance feedback and optimization on the conceptual design process. IASS 2016 Tokyo Symposium: Spatial Structures in the 21st Century – Conceptual Design, pp. 1-10(10) Goodman, J., Huwitz, M., Park, J. and Smith, J. (2018) . Heat and Learning. NBER Working Paper No.24639 Groat, Linda and Wang, David., (2002). Architectural Research Methods. New York: John Wiley & Sons, Inc. Habibi, S. (2017). The promise of BIM for improving building performance. Energy and Buildings , 153, pp.525-548. IPCC. (2007). Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. [M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. van der Linden and C.E. Hanson, (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 976 pp.
Liang, L.B., Jakubiec, J.A. (2018). A Thhree-Part Visualisation Framework to Navigate Complex Multi-Objective (>3) Building Performance Optimisation Design Space.
Lombard. LP., Ortiz. J., Pout. C., A review on Buildings Energy Consumption. Energy and Buildings. Vol. 40. P.394- 398. Proceedings of BSO 2018: 4th Building Simulation and Optimization Conference, Cambridge, UK: 11- 12 September 2018. International Building Simulation Association (IBPSA). England.
Menges.A. (2010). Material Information: Integrating Material Characteristics and Behavior in Computational Design for Performative Wood Construction. ACADIA 10: LIFE in: formation, On Responsive Information and Variations in Architecture. Proceedings of the 30th Annual Conference of the Association for Computer Aided Design in Architecture (ACADIA). pp. 151-158.
Montazami, A., Gaterell, M., Nicol, F., Lumley, M. and Thoua, C. (2017). Developing an algorithm to illustrate the likelihood  of the dissatisfaction rate  with relation to the indoor temperature  in  naturally ventilated classrooms. Building Environment, 111, pp.61-71.
Montazami, A., Gaterell, M. and Nicol, F. (2015). A comprehensive review of environmental design in UK schools:
History, conflicts and solutions. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 46 , pp.249-264. Sameni, S.M.T., Gaterell, M., Montazami, A. and Ahmed, A., 2015. Overheating investigation in UK social housing flats built to the Passivhaus standard. Building and Environment , 92 , pp.222-235. Vier, Robert. Grasshopper. (2011). [Cited: 1 25, 2015.] Welle. B., Haymaker. J. Rogers, Z. (2011). ThermalOpt: A methodology for automated BIM-based multidisciplinary thermal simulation for use in optimization environments.
Zarzycki. A. (2012). Parametric BIM as a generative design tool. Digital Aptitudes + Other Openings: Proceedings of the 2012 100th ACSA Annual Meeting. Pp. 752-762.
Zomorodian,  S.Z.,  Tahsildoost.M,  hafezi.M.  (2016).  Therlam  comfort  in  education  buildings:  A  review  article. Renewable and Sustainable Energy Reviews. Vol. 99. Pp. 895-906. Elsevier.