BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
     Iklim merupakan keadaan rata-rata cuaca pada suatu daerah yang luas dan ditentukan berdasarkan perhitungan dalam kurun waktu yang lama. Pada proses perancangan arsitektur bangunan, disamping kebutuhan akan material bangunan, faktor iklim juga mempunyai pengaruh yang besar dalam suatu perancangan bangunan. Data iklim meliputi relative humidity, kecepatan angin, solar radiation, dan temperatur adalah input utama dalam simulasi energi bangunan. Data temperatur digunakan untuk menentukan perilaku termal (thermal and cooling loads, heat losses and gain) dari bangunan.
    Secara khusus, simulasi dinamis bangunan menggunakan program komputer modern yang membutuhkan data per jam dari kondisi cuaca seperti radiasi matahari, dew-point temperature atau humidity, tekanan atmosfer, arah angin, dan kecepatan angin. Sejak kondisi cuaca dapat bervariasi secara sigfnifikan dari tahun ke tahun, para peneliti di banyak Negara telah merancang data Typical Meteorology Year (TMY) \cite{Zhang_2002} atau yang biasa disebut Tahun Tipikal Meteorologi untuk mewakili kondisi tipikal cuaca jangka panjang lebih dari setahun.\cite{2010}
    Ketika nilai-nilai temperatur pada data stasiun penerbangan tidak tersedia pada waktu tertentu, maka beberapa model perhitungan dibutuhkan untuk memprediksi secara akurasi. Untuk membuktikan keakurasian data tersebut dibutuhkan standard error yang kecil agar dapat diperoleh grafik sin yang relativ konstan antara temperatur (T) terhadap waktu (t).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, rumusan masalah yang muncul pada study literatur ini adalah :
1. Bagaimana model perhitungan yang digunakan untuk melengkapi data temperatur dalam sehari untuk membuat tahun tipikal yang akan digunakan pada perhitungan aplikasi Energy Plus (simulasi energi bangunan)?
2. Bagaimana perhitungan akurasi dan standard error dari 2 model yang digunakan?
3. Membandingkan 2 model yang digunakan dalam perhitungan melengkapi data temperature.
 
1.3 Tujuan
1. Melengkapi data temperatur per jam menggunakan model Soygro dan linking days together untuk membuat Tahun Tipikal yang akan digunakan pada perhitungan aplikasi Energy Plus.
2. Mengetahui akurasi dan standard error dari masing-masing model dengan RMSE.
3. Dapat membandingkan keakurasian dari model tersebut melalui standard error yang diperoleh dari masing-masing model.
1.4 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam studi literatur ini yaitu membandingkan hasil perhitungan dari model yang digunakan dalam interval 3 jam dengan data real temperatur Jakarta yang diperoleh dari Bandara Soekarno Hatta (CGK). Serta menerapkan model tersebut dengan data Bandung (BDO) yang mempunyai interval waktu 3 jam.
 
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan laporan studi literatur ini adalah :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini terdiri dari latar belakang, rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, dan sistematika penulisan.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini memuat penjabaran tentang kajian literatur yang berhubungan dengan materi dan penelitian yang dilakukan.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini memuat tentang mekanisme langkah penelitian, alat dan bahan yang digunakan, serta mekanisme perolehan data.
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini membahas tentang hasil yang diperoleh dari data yang telah didapatkan kemudian melakukan telaah sesuai dengan teori atau konsep yang bersumber dari berbagai referensi.
BAB IV SIMPULAN DAN SARAN
BAB II
DASAR TEORI
2. Model perhitungan
Model perhitungan yang dipakai untuk melengkapi data temperatur per hari yaitu dikutip dari beberapa paper berikut.
2.1 Method linking days together of “New algorithm for generating hourly temperature values using daily maximum, minimum and average values from climate models” oleh D.H.C Chow and Geoff J. Levermore.
    Jika data beberapa hari disatukan untuk membangun data satu tahun, langkah yang dilakukan yaitu menghitung temperatur dan jam di akhir hari sebelumnya dan menghubungkannya dengan temperature dan jam di awal hari selanjutnya. Langkah tersebut dapat menghasilkan transisi yang mulus untuk grafik temperatur harian. Berikut persamaan yang diberikan.