Data Fisik Gardu Tol Kurva Kalibrasi Distribusi Angin pada Geometri A

 AlatPerangkat Keras 1 Personal Computer berbasis Windows dan Linux 2 Air Impinger 3 Termometer 4 Anemometer 5 Windvane 6 Spektrofotometer 7 Peralatan laboratorium kimia  BahanPerangkat Lunak 1 Microsoft Office 2007 2 Software GAMBIT versi 2.4 3 Software Fluent versi 6.3 4 Larutan atau cairan kimia Gambar alat dan bahan yang digunakan selama penelitian dapat terlihat pada Lampiran 3 dan 4. 3.3 Parameter Input Parameter input yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer yaitu data fisik gardu tol, data konsentrasi polutan CO dan data meteorologi, dengan studi kasus gardu tol Bogor. Pengukuran dilakukan selama empat kali ulangan dengan masing- masing waktu pengukuran satu jam. Namun parameter input yang digunakan dalam simulasi hanya pada jam ke-1 dan jam ke-4.

3.3.1 Data Fisik Gardu Tol

Data ini meliputi volume gardu panjang, lebar dan tinggi dalam satuan meter, jendela loket panjang dan lebar dalam satuan meter, volume properti yang berada di dalam ruangan seperti kursi, meja, komputer, mesin, box, dan lain-lain. Kemudian pada penelitian ini digunakan dua tipevariasi ukuran gardu tol yang terdiri atas Geometri A dan Geometri B. Perbedaan kedua geometri ini terletak pada besarnya volume gardu dan perbedaan letak outflow data atau gambar kedua geometri ini terdapat pada Lampiran 5 dan 6. 3.3.2 Data Konsentrasi Polutan Data pengukuran lapang yang digunakan adalah data primer berupa hasil pengukuran kualitas udara emisi CO pada gardu tol Bogor. Hasil kadar emisi CO tersebut diperoleh dengan menggunakan tabung Impinger . Pengukuran konsentrasi CO hanya dilakukan pada satu gardu tol saja yaitu gardu tol dengan ukuran dimensi x, y, z 3,5 m, 2,4 m, dan 1,4 m. Sementara itu, pengukuran dilakukan selama empat kali ulangan, dengan masing-masing waktu pengukuran selama satu jam. Namun data yang disimulasikan pada CFD hanya pada jam ke-1 dan jam ke-4. data hasil pengukuran terdapat pada Lampiran 7 dan 8. Kemudian, karakteristik kimia dari masing-masing fluida yang dapat dijadikan sebagai parameter input adalah densitas, viskositas, koefisien difusitas, konduktivitas panas data tercantum pada Tabel 8.

3.3.3 Data Meteorologi

Simulasi dispersi CO yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan data meteorologi pada tanggal 15 Mei 2011 yang berlokasi di gardu 8 tol Bogor. Parameter yang digunakan antara lain suhu, arah dan kecepatan angin. Seluruh data meteorologi yang terukur dapat terlihat pada Lampiran 7 dan 8.

3.4 Data

Volume Lalu Lintas Prosedur pengambilan sampling volume lalu lintas dapat diperoleh melalui pihak PT. Jasa Marga. Sehingga dapat diperoleh perhitungan volume kendaraan akurat. Waktu pengukuran volume lalu lintas dilakukan selama empat kali per satu jam. Sementara itu data volume lalu lintas yang digunakan untuk melihat trend kenaikan volume lalu lintas per minggu adalah data dari bulan Januari hingga April 2011 data selengkapnya terdapat pada Lampiran 9 dan 10. Sedangkan data volume lalu lintas yang digunakan untuk melihat trend kenaikan volume lalu lintas dalam kurun waktu 6 tahun terakhir adalah data dari tahun 2005 hingga 2010 data dan grafik selengkapnya terdapat pada Lampiran 11 dan 12.

3.5 Analsis Kualitas Udara Ambien

Karbon Monoksida CO Metode yang digunakan dalam analisi kandungan karbon monoksida di udara adalah metode kurva kalibrasi dan pengujian contoh uji. Secara lengkap langkah-langkah yang digunakan dalam kedua metode tersebut diuraikan pada sub bab selanjutnya.

3.5.1 Kurva Kalibrasi

1 Mengoptimalkan alat spektrofoto- meter, 2 Memasukkan 25 mL larutan induk CO ke dalam labu labu 100 mL dan ditepatkan dengan aquades, 3 Menyiapkan tabung uji 10 mL, lalu pipet 0 mL, 0,2 mL, 0,4 mL, 0,6 mL, 0,9 mL larutan standar Iod, 4 Menambahkan larutan penyerap sampai pada volume 10 mL dan dihomogenkan, 5 Mengukur masing-masing larutan standar dengan spektrofotometer pada panjang gelombang 420 nm.

3.5.2 Pengujian contoh uji

Memasukkan larutan contoh uji ke dalam kuvet pada alat spektrofotometer, lalu menguku nilai absorban pada panjang gelombang 420 nm.

3.6 Metode Penelitian Simulasi CFD

Pada penelitian ini simulasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak GAMBIT 2.4 dan FLUENT 6.3. Secara lengkap langkah penelitian yang dilakukan dalam kedua metode tersebut diuraikan pada sub bab selanjutnya. 3.6.1 Langkah pada GAMBIT Tahapan dalam pembuatan desain geometri adalah sebagai berikut: 1. Membuat Geometri Gardu Tol Geometri digambar dengan menggunakan GAMBIT sesuai dengan domain dan boundary condition yang diperlukan selama proses simulasi berlangsung. Penggambaran geometri yang dilakukan meliputi dinding, lantai, atap, saluran Inlet dan outlet, serta properti yang berada dalam ruangan. Pemodelan geometri ini terdiri dari dua variasi gardu tol yang berbeda ukuran. Berikut merupakan dua variasi ukuran geometri gardu tol yang digunakan dalam penelitian: Geometri A Model geometri yang pertama berbentuk gardu berdimensi x, y, z dengan ukuran 2,5 m, 2,4 m, dan 1,4 m dan letak Outflow berada pada sumbu x. Bentuk Geometri A dapat terlihat pada Gambar 3. Gambar 3 Geometri gardu tol variasi A. Gambar desain geometri dari berbagai sudut pandang lainnya terdapat pada Lampiran 13. Geometri B Model geometri yang kedua berbentuk gardu berdimensi x, y, z dengan ukuran 3,5 m, 2,4 m, dan 1,4 m dan letak Outflow berada pada sumbu z. Bentuk Geometri B dapat terlihat pada Gambar 4. Gambar 4 Geometri gardu tol variasi B. Gambar desain geometri dari berbagai sudut pandang lainnya terdapat pada Lampiran 14. 2. Melakukan subtraksi Substraksi yang dilakukan adalah dengan mengurangi volume gardu keseluruhan dengan properti yang berada dalam ruangan. Sehingga properti tersebut tidak menghalangi aliran fluida yang terjadi. 3. Memeriksa mesh Setelah membuat geometri, langkah berikutnya adalah melakukan pembagian objek menjadi bagian-bagian kecil atau meshing. Ukuran mesh yang terdapat pada suatu objek akan mempengaruhi ketelitian analisis CFD yang akan dilakukan. Semakin kecil ukuran mesh maka hasil yang didapatkan akan semakin teliti, tetapi membutuhkan daya komputasi dan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan objek yang memiliki ukuran mesh lebih besar. Gambar 5 Mesh pada Geometri A. Gambar 6 Mesh pada Geometri B. Pada penelitian ini ukuran mesh yang digunakan adalah sebesar 0,05 m. Mesh pada penelitian ini terdiri atas mesh face dan mesh volume. Gambar mesh yang terbentuk pada masing-masing geometri dapat terlihat pada Gambar 5 dan 6. 3.6.2 Langkah pada Fluent Pada Fluent, data yang akan dimasukkan ke dalam membutuhkan beberapa tahapan sebagai berikut: 1. Memilih Solver Pada penelitian ini solver yang digunakan adalah solver 3D. Solver tersebut memiliki presisi tunggal atau presisi ganda. 2. Mengekspor dan Mengecek Grid Grid yang telah dibuat sebelumnya oleh GAMBIT harus diekspor ke dalam bentuk mesh file sehingga Fluent dapat melakukan pengecekan terhadap kesalahan grid atau sebaliknya. 3. Mendefinisikan domain Pada tahap ini ditentukan fluida yang akan digunakan, tipe aliran, kondisi batas, material penyusun gardu tol dan kondisi operasional yang akan diasumsikan. Berikut beberapa tahap yang dilakukan dalam pendefinisian:  Memilih solver Pada penelitian ini formulasi solver yang digunakan adalah Pressure Based Solver. Keterangan: - Solver : pressure-based - Space : 3D - Velocity formulation : absolute - Time : stady - Gradient option : green gauss cell based - Porous formulation : superficial velocity  Menentukan model dan persamaan dasar Model dan persamaan dasar yang terdapat pada Fluent harus ditentukan sesuai dengan permasalahan yang akan dianalisis. Beberapa persamaan dan model yang digunakan dalam penelitian ini adalah viskositas k-epsilon, transpor spesies dan perpindahan panas secara konveksi. Model k-epsilon merupakan model turbulensi yang cukup lengkap dengan dua persamaan yang memungkinkan kecepatan turbulen dan skala panjang dan ditentukan secara independen. Kestabilan ekonomis dari sisi komputasi dan akurasi yang memadai untuk berbagai jenis aliran turbulen membuat model k-epsilon sering digunakan pada simulasi aliran fluida dan perpindahan panas. Nilai karakteristik udara dan CO yang dimasukkan dapat terlihat pada Tabel 10. Sementara keterangan model dan persamaan dasar yang digunakan pada Fluent adalah sebagai berikut:  Persamaan viskositas - Model : k-epsilon - k-epsilon : standard - Near-wall Treatment : standard wall function  Persamaan energi  Persamaan transpor spesies Jam ke-1 - Model : spesies transport - Mixture species : CO dan udara - Density : incompressible ideal gas - Cp : mixing law - Thermal conductivity : 0,0242 - Viscosity : 1,89x10 5 - Mass - Diffusivity : 3,42x10 5 Jam ke-4 - Model : spesies transport - Mixture species : CO dan udara - Density : incompressible ideal gas - Cp : mixing law - Thermal conductivity : 0,0241 - Viscosity : 1,90x10 5 - Mass - Diffusivity : 3,45x10 5 - Menentukan kondisi operasi Kondisi operasi yang ditentukan adalah tekanan STP sebesar 1 atm, Tabel 8 Karakteristik fluida Parameter Jam ke-1 Jam ke-4 Suhu Kamar K 302.1 300.6 Density ρ kgm³ 1.1146557 1.1201564 Dynamic Viscosity µ N.sm² 1.892E-05 1.901E-05 Thermal Conductivity WmK 0.0241627 0.0241033 Specific Heat Capacity kJkg.K 1.0400827 1.0400233 Koeffisien Diffusitas m²s 3.419E-05 3.448E-05 - Menentukan material Fluida yang digunakan dalam penelitian ini adalah udara dan karbon monoksida atau CO pada kondisi STP dan dengan masing- masing karakteristik fisik yang berbeda data selengkapnya terdapat pada Lampiran 7.  Menentukan Kondisi Batas Penentuan kondisi batas didasarkan pada masing-masing variabel dalam domain Geometri Beberapa kondisi batas yang digunakan pada kasus ini adalah Velocity Inlet, Outflow dan Wall. Berikut merupakan nilai input Fluent yang tersaji pada Tabel 8. Velocity Inlet Merupakan kondisi batas yang digunakan untuk mendefinisikan kecepatan aliran dan besaran skalar lainnya pada sisi masuk aliran. Velocity yang dimaksud dalam kasus ini adalah jendela transaksi pada gardu tol. Keterangan yang dimasukkan dalam tipe ini adalah sebagai berikut: Jam ke-1  Momentum  Velocity specification method : components  Reference frame : absolute  X-velocity ms : 0,5  Y-velocity ms : 0,0  Z-velocity ms : 0,5  Turbulence - Specification method : intensity and hydraulic diameter - Turbulance intensity : 10 - Hydraulic diameter m : 0,667  Termal  Suhu K : 302  Spesies  Fraksi massa CO : 0,0000075  Jam ke-4  Momentum  Velocity specification method : components  Reference frame : absolute  X-velocity ms : 0,2  Y-velocity ms : 0,0  Z-velocity ms : 0,2  Turbulence - Specification method : intensity and hydraulic diameter - Turbulance intensity : 10 - Hydraulic diameter m : 0,667  Termal  Suhu K : 300.6  Spesies  Fraksi massa CO : 0,000068 Outflow Merupakan kondisi batas yang digunakan sebagai sisi aliran keluar. Pada penelitian ini hanya terdapat satu Outflow yaitu Heat Ventilating Air Conditioning atau HV-AC sehingga nilai flow rate weighting adalah 1. Wall Merupakan kondisi batas yang digunakan sebagai dinding untuk aliran fluida dalam saluran dan juga sebagai pembatas antara daerah fluida cair dan gas dan padatan, seperti meja, mesin tiket, komputer, kursi, dan seluruh benda berbentuk padat lainnya. 4. Solusi kontrol Setelah melakukan proses pendefinisian perlu dilakukan penentuan terhadap kriteria solusi kontrol. Nilai yang dimasukkan ke dalam proses tersebut yaitu sebagai berikut: Jam ke-1  Pressure velocity coupling : SIMPLE  Under Relactation Factor  Pressure : 0,3  Density : 0,5  Body force : 0,5  Momentum : 0,4  Modified turbulent viscosity : 0,3  Turbulent viscosity : 0,3  Turbulent dissipation rate : 0,3  CO : 0,5  Energi : 0,5 Jam ke-4  Pressure velocity coupling : SIMPLE  Under Relactation Factor  Pressure : 0,2  Density : 0,2  Body force : 0,2  Momentum : 0,1  Modified turbulent viscosity : 0,09  Turbulent viscosity : 0,09  Turbulent dissipation rate : 0,09  CO : 0,3  Energi : 0,5  Diskretisasi pada jam ke-1 dan jam ke-4  Pressure :second order upwind  Momentum :second order upwind  Modified turbulent viscosity :second order upwind  CO :second order upwind  Energi : first order upwind 5. Inisialisasi medan aliran Inisialisasi adalah hipotesa awal pada kondisi batas saat memulai perhitungan. Sebelum memulai perhitungan atau menjalankan program, hal yang harus dilakukan terlebih dahulu adalah dengan melakukan inisialisasi. Pada penelitian ini, kondisi batas yang diinisialisasi adalah jendela Inlet. 6. Melakukan iterasi Pada proses perhitungan harus ditentukan terlebih dahulu kriteria konvergensi kasus yang akan dihitung. Kriteria konvergensi adalah kesalahan atau perbedaan antara dugaan awal dan hasil akhir dari iterasi yang dilakukan berdasarkan persamaan yang digunakan. 7. Hasil tampilan simulasi Hasil akhir yang dapat ditampilkan dapat berupa kontur, vektor, pathline serta plot XY. Pada penelitian ini visualisasi output akan ditampilkan dalam bentuk kontur 3D. Diagram alir penelitian pada Langkah GAMBIT dan Fluent dapat terlihat pada Lampiran 15.

3.7 Asumsi yang digunakan pada Model

Penelitian ini memiliki berbagai keterbatasan sehingga perlu digunakan beberapa asumsi diantaranya ;  Simulasi dilakukan pada kondisi steady state,  Data kosentrasi polutan yang teukur pada Geometri B diasumsikan sama dengan Geometri A. IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kondisi Kepadatan Lalu Lintas Gerbang Tol Gerbang tol Bogor merupakan salah satu bagian gerbang tol Jagorawi yang dikelola oleh PT. Jasa Marga. Gerbang tol Bogor memiliki sembilan gardu tol yang terdiri dari empat gar-du sebagai loket tiket Entrance dan empat gardu sebagai loket pembayaran Exit serta satu gardu cadangan yang dapat berfungsi sebagai loket tiket maupun loket pembayaran Entrance Exit. Berdasarkan data rekapan lalu lintas PT. Jasa Marga, total volume lalu lintas yang memasuki kota Bogor setiap tahunnya mencapai 9 hingga 11 juta unit dari gerbang tol Bogor data dapat terlihat pada Lampiran 11. Sementara rata- rata jumlah kendaraan yang melewati satu gardu tol per satu jam adalah sebanyak 270 unit. Pada Gambar 7 dapat terlihat bahwa terjadi fluktuasi jumlah kendaraan bermotor yang memasuki kota Bogor dari tahun 2005 hingga 2010. Pada tahun 2006 hingga 2009, trend jumlah kendaraan yang masuk ke kota Bogor melalui gerbang tol Bogor terus mengalami peningkatan, tetapi mengalami penurunan kembali pada tahun 2010. Pembukaan tol dalam kota untuk wilayah Sentul Barat merupakan salah satu penyebab jumlah kendaraan menurun pada gerbang tol Bogor tahun 2010. Hal ini dikarenakan gerbang tol tersebut digunakan sebagai jalan tol alternatif menuju kota Bogor. Gambar 7 Jumlah kendaraan bermotortahun pada gerbang tol Bogor 2005-2010. a b c d Gambar 8 Jumlah kendaraan bermotor per Minggu 2011: a Januari; b Februari; c Maret; d April W i = minggu ke- i . Selanjutnya pada Gambar 8, dapat terlihat bahwa jumlah kendaraan yang melewati gerbang tol Bogor pada hari kerja lebih sedikit bila dibandingkan dengan hari libur. Puncak kepadatan jumlah kendaraaanyang memasuki kota Bogor melalui kedua gerbang tol tersebut relatif terjadi pada akhir pekan yakni hari Sabtu serta pada hari-hari libur nasional. Hal ini dapat ditunjukkan pada Gambar 8 a, b, c dan d, yang mana trend kenaikan jumlah kendaraan pada bulan Januari, Februari, Maret, April pada tahun 2011 memiliki pola yang sama. Secara konsisten dapat terlihat pada grafik bahwa jumlah kendaraan cenderung stabil pada saat hari kerja dan meningkat pada akhir pekan yakni Jumat dan Sabtu, dan kemudian mengalami penurunan kembali pada saat hari Minggu. Sementara itu, kepadatan antrian di gerbang tol ini juga dapat terjadi jika terdapat hari libur nasional. Pada akhir pekan, total rata-rata kendaraan yang tercatat melewati gardu tol Exit pada gerbang tol Bogor dapat mencapai 25.000 hingga 30.000 unit. Sementara pada hari kerja total rata-rata kendaraan hanya mencapai sekitar 20.000 hingga 25.000 unit. Pada umumnya, kepadatan lalu lintas yang terjadi pada hari libur disebabkan oleh aktivitas wisata keluarga dengan daerah tujuan utama kota Bogor. Berbeda halnya dengan hari kerja dimana jumlah kendaraan relatif konstan karena hanya didominasi oleh aktivitas perkantoran yang melalui lintas antarkota yakni Jakarta-Bogor. Puncak kepadatan antrian pada gardu Exit selama hari kerja pada umumnya terjadi pada saat sore hari sekitar pukul 17.00- 19.00. Kondisi kepadatan antrian pada jam jam tersebut biasanya dipengaruhi oleh waktu keluar perkantoran. Sementara untuk hari libur pada umunya terjadi sekitar pukul 11.00-13.00. Di sisi lain, jenis kendaraan yang paling dominan melalui gardu tol adalah kendaraan pribadi. Setelah itu diikuti oleh truk kecil, bus kecil, bus besar dan truk besar. Pada penelitian ini jumlah unit kendaraan yang tercatat selama satu jam adalah sebanyak 285 unit. Hal ini menunjukkan bahwa pada saat penelitian dilakukan, jumlah kendaraan berada dalam kondisi padat karena tercatat melebihi rata-ratajam pada setiap gardu tol. Padatnya volume kendaraan yang terjadi di sekitar gardu tol sangat berpengaruh terhadap jumlah emisi gas buang yang dihasilkan dari suatu kendaraan bermotor.

4.2 Simulasi Dispersi

Gas CO menggunakan Computational Fluid Dynamics CFD Kepadatan antrian kendaraan bermotor merupakan sumber utama dalam permasalahan pencemaran udara di sekitar gardu tol. Hal ini dikarenakan penggunaan bahan bakar untuk kendaraan bermotor dapat mengemisikan zat-zat pencemar ke udara, seperti CO, NO x , SO x , HC, TSP serta Pb. Sehingga potensi udara yang tercemar oleh polutan baik yang berada di sekitar gardu maupun di dalam gardu cukup besar dan dapat menyebabkan gangguan kesehatan baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Proses pencemaran tersebut juga tidak terlepas dari beberapa faktor seperti, faktor meteorologi, jumlah kendaraan bermotor dan desain bangunan gardu. Sementara zat pencemar yang menjadi fokus objek penelitian ini adalah karbon monoksida atau CO. Pada peneilitian ini, penggunaan CFD dapat dilakukan untuk melihat sebaran polutan CO di dalam gardu tol yang dipengaruhi oleh berbagai faktor di atas serta untuk mengetahui potensi keterpaparan reseptor terhadap polutan CO tersebut.

4.3 Pengaruh Kecepatan Angin terhadap Dispersi Polutan CO

Kecepatan dan arah angin aliran sangat berperan dalam persebaran polutan di udara terutama udara di dalam gardu tol. Besarnya nilai kecepatan angin akan berpengaruh terhadap besarnya turbulensi. Menurut Oke 1987, semakin kuat pergerakan turbulensi yang terjadi di dalam gardu tol maka semakin besar kemungkinan polutan dapat bercampur dengan udara di sekelilingnya sehingga konsentrasi zat pencemar di dalam gardu tersebut akan berkurang. Begitu pula sebaliknya, pengenceran akan lebih sulit terjadi dan membuat konsentrasi zat pencemar tetap tinggi apabila kecepatan angin atau pergerakan turbulensinya sangat kecil. Pada penelitian ini, parameter input yang disimulasikan pada Fluent hanya parameter input yang terukur pada jam ke-1 dan jam ke-4 yaitu pada pukul 11.00-12.00 dan 14.50-15.50, seperti parameter angin yang terukur pada jam ke-1 sebesar 0,7 ms dan 0.5 ms pada jam ke-4. Selanjutnya, pengaruh angin pada kedua geometri cukup berbeda, hal ini dikarenakan adanya perbedaan letak Outflow dan besarnya volume geometri. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya pada metodologi bahwa volume Geometri A lebih kecil daripada volume Geometri B. Sementara Velocity Inlet adalah kondisi batas dalam Fluent yang dipilih sebagai daerah input untuk data profil angin, suhu dan konsentrasi polutan. Sedangkan Outflow adalah kondisi batas dalam Fluent yang dipilih sebagai aliran keluar. Pada penelitian ini hanya terdapat satu Outflow yaitu HV-AC. Pada dasarnya pemilihan HV-AC sebagai Outflow adalah karena prinsip kerja HV-AC yakni menghisap udara yang berada di dalam ruangan melalui kipas sentrifugal yang terdapat pada mesin HV-AC. Sehingga suhu udara dalam ruang menjadi lebih dingin dibandingkan suhu udara di luar ruangan. Hal ini terkait dengan perpindahan panas yang menyebabkan suhu udara dalam ruangan relatif dingin dari daripada di luar ruangan. Selain itu besarnya angin dan masuknya udara kering yang dihasilkan atau dikeluarkan oleh HV-AC melalui kisi-kisi relatif konstan atau seragam sehingga tidak diperhitungkan dalam kasus ini. Pada penelitian ini akan dibandingkan pengaruh faktor angin terhadap dua geometri yang berbeda dengan masing-masing nilai kecepatan yang berbeda pula. Analisis lebih lanjut mengenai distribusi angin yang terjadi pada kedua Geometri akan diuraikan pada sub bab selanjutnya.

4.3.1 Distribusi Angin pada Geometri A

Pada simulasi Fluent, visualisasi output profil kecepatan angin difokuskan pada satu titik yaitu pada keberadaan reseptor atau petugas tol ketika sedang bekerja. Sehingga, pada penelitian ini dibuat beberapa plane, masing-masing pada bidang x tampak atas, y tampak samping z tampak depan dan xyz tampak isometrik3D yang dapat mewakili profil kecepatan angin di sekitar petugas tol serta agar distribusi angin di sekitar area tersebut dapat terlihat jelas. Masing-masing plane tersebut dapat diinterpretasikan sesuai dengan gradasi warna dan skala kecepatan angin. Selain itu, nilai kecepatan kontur dari hasil simulasi Fluent ditunjukkan pada bagian kontur sebelah kiri yang dapat dibedakan melalui gradasi warna. Pada gambar terlihat bahwa semakin merah warna kontur maka semakin besar nilai kecepatan anginnya dan semakin biru warna kontur maka semakin kecil nilai kecepatan angin. Distribusi Angin pada Geometri A pada jam ke-1 Hasil simulasi Fluent untuk profil kecepatan angin yang terjadi di dalam gardu tol Geometri A pada jam ke-1tersaji pada Gambar 9. Nilai kecepatan angin yang terukur pada jam ke-1 adalah 0,7 ms. Sementara skala distribusi kecepatan angin dalam geometri ini berkisar antara 0,01 hingga 1 ms. Pada Gambar 9 a, dapat terlihat bahwa pergerakan angin yang masuk melalui Inlet cukup terdistribusi secara merata ke seluruh bagian ruangan. Namun pada Gambar 9 b; c; dan d, dapat terlihat bahwa pada saat angin masuk ke dalam gardu melalui inlet tidak langsung terjadi proses turbulensi, hal ini ditunjukkan oleh gradasi warna hijau dan kuning disekitar area Inlet. Sementara bagian lain di dalam gardu cukup didominasi oleh gradasi biru, yang berarti bahwa setelah angin terdistribusi ke seluruh ruangan maka terjadi proses turbulensi, yang kemudian akan berpengaruh terhadap proses pendispersian polutan. Distribusi angin di dalam gardu ini sangat dipengaruhi oleh kecepatan angin dan banyaknya properti di dalam ruangan. Semakin banyak properti yang berada di dalam ruangan maka akan semakin besar gesekan yang terjadi sehingga aliran yang terjadi semakin turbulen atau acak. Besarnya luasan Inlet dan Outflow pada gardu tol juga turut mempengaruhi seberapa besar udara yang masuk dan keluar dari ruangan. Secara teknis, terjadi beberapa proses ketika angin masuk ke dalam ruangan melalui Inlet, diantaranya distribusi angin akan menyebar mengikuti arah dan kecepatan angin, kemudian akan mengalami gesekan dengan properti yang telah didefinisikan sebagai Wall yang berada di dalam ruangan sehingga menyebabkan terjadinya proses turbulensi. Hal inilah yang menyebabkan sebagian angin tidak langsung membawa baik udara maupun polutan untuk segera keluar melalui Outflow. Di sisi lain besarnya volume gardu juga turut mempengaruhi seberapa lama udara kotor berada dalam ruangan. Gambar 9 Profil kecepatan angin untuk Geometri A pada jam ke-1: a tampak isometrik3D; b tampak depan; c tampak atas; d tampak samping. Gambar 10 Profil kecepatan angin untuk Geometri A pada jam ke-4: a tampak isometrik3D; b tampak depan; c tampak atas; d tampak samping. Distribusi Angin pada Geometri A pada jam ke-4 Pada Geometri A, hasil simulasi Fluent untuk profil kecepatan angin pada jam ke-4 tersaji pada Gambar 10. Seperti pada jam ke- 1, skala distribusi angin pada jam ke-4 juga berkisar antara 0,01 hingga 1 ms. Namun, nilai kecepatan angin yang terukur pada jam ke-4 adalah 0,5 ms, lebih kecil daripada kecepatan angin pada jam ke-1. Besar kecilnya nilai kecepatan angin yang masuk ke dalam gardu akan berpengaruh terhadap seberapa cepat angin akan terdistribusi ke seluruh bagian ruangan. Pada Gambar 10 dapat terlihat bahwa ketika angin masuk ke dalam ruangan, maka banyak aliran turbulen yang terbentuk. Namun pada beberapa bagian tepi Wall dari hasil simulasi terlihat gradasi warna merah, hal ini menunjukkan adanya residu yang dihasilkan dari proses perhitungan dan tidak terlalu berpengaruh sehingga dapat diabaikan. Bila dibandingkan dengan Gambar 9, aliran turbulen yang terlihat pada Gambar 10 sedikit lebih banyak dan lebih acak, padahal perbedaan nilai kecepatan angin antara jam ke-1 dan ke-4 hanya 0,2 ms. Penentuan kriteria solusi kontrol yang digunakan dalam simulasi Fluent pada jam jam ke-4 memang jauh lebih kecil dan membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama.

4.3.2 Distribusi Angin pada Geometri B