Meng- Metode Analisis dengan CITYgreen 5.4

m ta kar ik ni h de menc te mengenai jenis pohon yang bersangkutan Gambar 15. m ampilan saat m at trib i p Gam ngan Gambar 15. Tampilan list untuk pengisian new species dalam CITYgreen Pena bahan da akterist pohon i diperole ngan ari studi li ratur Ga bar 13. T eng-upd e tabel a ut pohon d rumah sam el b ilan saat memilih jenis dan data pohon lainnya sesuai de pohon sampel ar 14. Tamp

7. Meng- update Data Atribut dari Noncanopy Theme

Pada tahapan ini dilakukan proses pelengkapan atribut dari data noncanopy yang telah didigitasi. Tahapan ini juga dilakukan setelah pengamatan langsung atau survei lapang selesai. Data dari hasil pengamatan langsung yang dibutuhkan untuk melengkapi atribut noncanopy theme berupa data penutupan lahan seperti lahan terbuka hijau, lahan tropis, pepohonan, lahan kedap air, dan kolam. Lahan permukiman tergolong ke dalam lahan kedap air. Selanjutnya, lahan kedap air sendiri terbagi menjadi tiga jenis, yaitu lahan bangunan, lahan paving dan lahan non-paving s bangunan yang sesuai yaitu single tau rumah tangga tunggal. at memasukkan data atribut dari noncanopy theme gkah kedua yaitu melengkapi bagian Study Area Preferences. Dari bagian ini, khusus untuk analisis Energy Saving hanya dibutuhkan data Landcover ehingga lahan bangunan menjadi pilihan untuk data rumah tinggal. Jenis lahan -family homes a Gambar 16. Tampilan sa

8. Menganalisis data

Tahapan ini dapat dilakukan setelah seluruh atribut data telah dilengkapi. Analisis data dapat dimulai dengan memilih menu Analyze Data pada CITYgreen. Langkah pertama yang dilakukan yaitu memilih area studi. Pada bagian ini kita memilih batas rumah yang akan dianalisis. Batas ini mencakup luas lahan hingga jarak rumah ke posisi pohon. Lan Field dan Name Field. Jenis Landcover Field dapat dipilih dengan menggunakan CGFeature CITYgreen Feature atau dapat juga dengan memilih jenis tanah sesuai di lapang. Pada penelitian ini, jenis Landcover Field dipilih menurut CGFeature dengan pilihan Urban jenis Residential atau kawasan perumahan di area perkotaan. Data Name Field dapat dipilih dengan memberi label Name pada tabel atribut untuk theme batas rumah terlebih dahulu sehingga pada bagian Name Field dapat diisi dengan pilihan Name. Langkah ketiga yaitu memilih theme apa saja yang akan dianalisis. Pada bagian ini theme canopy dan non canopy masing-masing rumah dipilih tergantung site rumah yang akan dianalisis. Selanjutnya sebelum CITYgreen memulai proses analisis, data yang cukup penti Cost atau biaya listrik dari Air Conditioner AC. Data ini dapat diisi dengan ences . CITYgreen Preferences merupakan roleh ini kemudian dikonversi ke dalam ng untuk dilengkapi yaitu data Annual Cooling memilih bagian CITYgreen Prefer bagian yang dapat melengkapi lebih jelas karakteristik dari site yang akan dianalis. Untuk analisis Energy Saving, pilihan CITYgreen Preferences yang diperlukan hanya data Annual Cooling Cost. Data Annual Cooling Cost ini diperoleh dengan melihat besar biaya tahunan yang diperlukan untuk pemakaian AC dalam rumah tangga. Biaya yang dipe nilai mata uang Dollar . Pada penelitian ini nilai mata uang tersebut dikonversi kedalam satuan rupiah dengan asumsi sebesar Rp 10.000,- per 1,-. Untuk dapat membuat perbandingan nilai manfaat kanopi pohon dari keenam belas rumah sampel pada penelitian ini, maka terdapat beberapa asumsi data yang digunakan. Asumsi data yang digunakan mencakup asumsi jumlah alat elektronik Air Conditioner AC rumah tangga, asumsi intensitas pemakaian AC per hari dan asumsi Tarif Dasar Listrik TDL sesuai TDL yang berlaku dari pihak PLN untuk kebutuhan Annual Cooling Cost. Adapun alasan pengambilan nilai pada ketiga asumsi itu yaitu : a. Asumsi jumlah AC yang dipakai yaitu sebesar dua buah AC Split 0,5 pk dengan daya sebesar 430 Watt. Asumsi jumlah AC sebanyak dua buah dipakai dengan melihat hasil kuesioner dari keenam belas pemilik rumah sampel sebanyak tujuh pemilik rumah sampel menggunakan dua buah AC Lampiran 5. Untuk asumsi daya yang dimiliki oleh AC yaitu split 0.5 pk dipakai dengan merujuk H. TDL ini rumah sampel di atas Rp 200.000,- hingga Rp De rua AC dari tinjauan pustaka. Hal ini didasari dengan pemikiran bahwa luas ruangan di rumah sampel baik kamar tidur atau ruang tempat peletakan AC memiliki luas rata-rata 9 m 2 sehingga konsumsi daya yang dibutuhkan tiap AC berkisar 430 Watt. b. Asumsi intensitas pemakaian AC yang digunakan yaitu selama 12 jam dengan dasar pemikiran bahwa sebanyak delapan pemilik rumah sampel menggunakan AC dengan intensitas pemakaian 12 jam. Lampiran 5. c. Asumsi TDL yang digunakan yaitu sebesar Rp 890,- per KW merupakan biaya TDL tahun 2010 yang dibebankan kepada pengguna listrik golongan tarif R2 dengan daya 3500 sampai 5500 VA. Asumsi ini dipakai dengan pemikiran bahwa pemilik rumah sampel sebagian besar merupakan warga dengan kelas ekonomi ke atas. Pemikiran ini didasari atas hasil kuesioner yang menunjukkan sebanyak sebelas pemilik rumah sampel memiliki penghasilan di atas Rp 5.000.000,- per bulan dengan tagihan listrik sebagian besar 10 pemilik 500.000,- per bulan Lampiran 5. ngan ketiga asumsi tersebut, maka dapat diperoleh nilai biaya pendingin ngan tahunan atau Annual Cooling Cost ACC dengan perhitungan : C = Pemakaian AC jam x Daya KW x 365 hari x jumlah AC x TDL Rp Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Rp ACC = 12 jam x 4.3 KW x 365 hari x 2 buah x Rp 890 = 335,- Rp10.000,- Ni CI pe ko de lai ACC tersebut pada akhirnya akan dimasukkan ke dalam program TYgreen 5.4 sebagai salah satu data untuk analisis. Langkah terakhir setelah semua data yang diperlukan berhasil dipilih, milihan jenis analisis dapat dilakukan dengan memilih bagian Energy pada lom Analysis. Selanjutnya data siap dianalisis dengan program CITYgreen 5.4 ngan cara memilih tools Run Analysis.