23
III METODOLOGI PENELITIAN 3.1
Waktu, Tempat, Bahan, dan Alat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Desember 2010 sampai Mei 2011.
Pengukuran dilakukan di rumah tanaman Standar Peak Leuwikopo, Lab. LBP Teknik Mesin dan Biosistem IPB, sejalan dengan pengambilan data penelitian “Rekayasa Lingkungan Thermal Larutan Nutrisi pada Budidaya Tanaman Tomat secara Hidroponik” oleh (Suhardiyanto dkk. 2010). Hal ini merupakan waktu yang dianggap strategis karena pengambilan data dilakukan tepat pada saat dimana kondisi rumah tanaman terdapat aktivitas pertumbuhan tanaman. Alat dan bahan yang digunakan adalah: 1. empat unit alat hidroponik NFT. 2. dua set Exhaust fan tipe strong axial blower dengan spesifikasi power 200 Watt, 220 volt, cycles 50 Hz dan 1400 r.p.m. 3. anemometer. 4. weather station. 5. hybrid recorder merk Yokogawa tipe MV Advance 1000. 6. thermokopel. 7. meteran. 8. pyranometer merek EKO tipe MS-401. 9. benih tomat dataran tinggi. 10. larutan nutrisi berupa campuran air dengan ABmix. 11. tali ajir. 12. bahan perekat. Weather station terdiri dari sensor kecepatan dan arah angin (anemometer), sensor suhu dan kelembapan (pshychrometer), sensor radiasi matahari (pyranometer), dan sensor curah hujan (typing bucket precip gauge). Satuan unit masing-masing parameter adalah suhu dalam satuan ˚C, RH dalam persen, kecepatan angin dalam ms-1, arah angin dalam derajat, radiasi matahari dalam Wm-2 dan curah hujan dalam mm/hari.
24
Pengembangan simulasi distrubusi suhu dan pola pergerakan udara pada rumah tanaman dilakukan di Laboratorium Computer Center IPB, dengan menggunakan alat berupa: 1. perangkat lunak Solidworks lisensi IPB yang sudah terintegrasi dengan flow simulation. 2. satu set PC dengan spesifikasi CPU Intel Core i7, memory RAM 8 GB, Display VGA 3 GB, dan hardisk 1.6 TB. Dengan spesifikasi tersebut, diharapkan PC dapat melakukan proses iterasi secara maksimal, sehingga hasil yang diperoleh lebih optimal. 3.2
Rona Lingkungan Rumah Tanaman Rona lingkungan lokasi penelitian dideskripsikan oleh kondisi topografi dan
iklim lingkungan rumah tanaman yang menjadi objek penelitian. Rumah tanaman yang menjadi objek penelitian berlokasi di Lab. Lapangan Leuwikopo IPB, yang terletak pada titik 6°33’50.82” LS dan 106°43’37.91” BT (app. googlemaps), dengan elevasi sekitar 182.3 m di atas permukaan laut. Oleh karena itu, secara umum wilayah Leuwikopo Kec. Dramaga tergolong ke dalam wilayah dataran rendah. Kondisi topografi lapangan berbentuk datar bergelombang dan sebelah selatan lereng karena berbatasan dengan sungai. Kondisi curah hujan di wilayah Dramaga mencapai 1000-1500 mm/tahun dengan suhu udara rata-rata sekitar 2533 °C dan kelembaban udara sekitar 80-86 % (Pusmairini, 2010).
Gambar 6. Arah angin dan titik lokasi rumah tanaman tampak atas.
25
Selanjutnya data arah angin dan kecepatan angin akan disajikan sebagai data sekunder dan akan digunakan sebagai parameter input simulasi, yaitu data dari BMKG Dramaga sepanjang tahun 2010 yang disajikan pada Lampiran 1. 3.3
Prosedur Kerja Penggambaran geometri rumah ranaman dan parameter input dalam
simulasi akan didasarkan pada dimensi dan data aktualnya agar dapat memudahkan proses validasi hasil simulasi. Data yang diukur mencakup iklim makro dan iklim mikro di dalam rumah tanaman serta geometri konstruksi rumah tanaman. Iklim makro merupakan kondisi lingkungan di sekitar rumah tanaman dengan parameter yang diukur berupa: 1) kecepatan dan arah angin, 2) suhu lingkungan, 3) radiasi matahari, 4) tekanan udara, dan 5) kelembaban udara. Iklim mikro mewakili kondisi lingkungan sekitar tanaman di dalam rumah tanaman dengan parameter yang diukur berupa: 1) sebaran suhu, 2) radiasi matahari, 3) kelembaban udara, 4) kecepatan udara pada daerah sekitar blower. Selain itu, juga dilakukan pengukuran dimensi dan pendefinisian bahan konstruksi rumah tanaman secara menyeluruh yang meliputi: 1) luasan dan tinggi bangunan, 2) kemiringan atap, 3) ketebalan bahan, 4) luasan ventilasi, 5) mesh dinding kassa GH, 6) emisivitas bahan konstruksi rumah tanaman, 7) konduktivitas panas bahan, 8) diameter blower.
26
Pengkajian model atau simulasi dengan menggunakan CFD secara garis besar terdiri dari tiga proses kerja utama (Gambar 7), yaitu pra-pemrosesan (prepocessing),
pencarian
solusi
(solving),
dan
pasca-pemrosesan
(postprocessing). Tahap preprocessing diawali dengan pembuatan geometri, dimana dimensi model rumah tanaman digambarkan 1:1 terhadap dimensi yang sebenarnya di lapangan. Selain itu, hal penting dalam tahap preprocessing adalah mendefinisikan faktor fisik lingkungan sekitar rumah tanaman seperti turbulensi, arah dan kecepatan angin, radiasi surya dan nilai porous media. Tahapan penting lainnya adalah pendefinisian batasan kondisi yang menunjukkan kondisi awal sebagai nilai input besaran parameter untuk perhitungan dalam simulasi. Nilai karakteristik fluida seperti densitas dan kelembaban udara juga suhu awal udara merupakan parameter input yang penting dalam perhitungan. Prapemrosesan 1. Pembuatan geometri. 2. Pendefinisian faktor fisik. 3. Pendefinisian kondisi batas. 4. Pendekatan numerik (finite volume method). 5. Buat grid/meshing terstruktur tetrahedral.
Gambar 7.
Pasca pemrosesan
Pencarian solusi
1. Plot kontur 2. Plot vektor 3. animasi
Proses kerja utama simulasi CFD.
Tahapan selanjutnya yaitu menentukan metode pendekatan solusi numerik yaitu dengan pendekatan kontrol volume hingga atau lebih dikenal dengan finite volume method (FVM) yang berbasis grid-center atau nilai pada titik pusat dari masing-masing grid. Pendekatan FVM digunakan untuk melakukan proses diskritisasi dalam pembuatan grid/ meshing agar komputer dapat menyelesaikan perhitungan-perhitungan dengan mudah dari persamaan-persamaan dinamika fluida yang kompleks. Grid yang dibuat berupa grid yang terstruktur berbentuk tetrahedral dengan besar volume yang beragam. Proses selanjutnya adalah solving
yaitu pencarian solusi dengan
penyelesaian persamaan atur dinamika fluida yang telah didiskritisasi. Penyelesaian persamaan yang sudah didiskritisasi berbasis pada gradien atau
27
perbedaan nilai di titik pusat grid hingga mencapai kondisi yang konvergen. Konvergensi menunjukkan stabilitas atau konsistensi dari hasil perhitungan pada setiap tahap iterasi. Oleh karena itu, lamanya waktu perhitungan yang dilakukan oleh CPU (CPU time) pada proses solving dapat dilihat dari konvergensi iterasi. Proses akhir dari simulasi adalah postprocessing, yaitu proses penyajian data hasil simulasi yang dapat berupa plot kontur, plot garis, plot vektor dan animasi. Plot kontur, plot garis dan plot vektor dapat menunjukkan nilai distribusi sebaran dari setiap parameter yang dihitung, sedangkan animasi berfungsi untuk menunjukkan dinamika dari setiap parameter yang dihitung, sehingga fenomena dinamika fluida dapat dengan mudah difahami secara visual dan mudah untuk dianalisa. Simulasi CFD dengan menggunakan perangkat lunak SolidWorks flow simulation memiliki prosedur kerja yang cukup sederhana dan dapat dideskripsikan dengan diagram alir seperti yang terdapat pada Gambar 8. Prosedur kerja tersebut merupakan tahapan yang harus dilakukan dalam setiap kali melakukan sebuah kasus simulasi, sehingga apabila simulasi yang dilakukan memiliki beberapa kondisi input data, maka prosedural pada Gambar 8 juga dilakukan berdasarkan jumlah kondisi yang dijalankan dalam simulasi. Namun, di sisi lain secara garis besar, simulasi distribusi suhu dan pola aliran udara di dalam rumah tanaman digolongkan menjadi 3 simulasi utama, yaitu: 1. Simulasi pengujian karakteristik komponen rumah tanaman yaitu pada dinding kasa. 2. Simulasi distribusi suhu dan aliran udara di dalam rumah tanaman pada saat tanaman masih kecil (pengukuran iklim rumah tanaman dilakukan pada tanggal 16 Juli 2010 dan dijadikan sebagia data input dalam simulasi). 3. Simulasi distribusi suhu dan aliran udara di dalam rumah tanaman pada saat tanaman sudah dewasa (pengukuran iklim rumah tanaman dilakukan pada tanggal 23 Agustus 2010 dan dijadikan sebagai data input dalam simulasi). Tahapan kerja secara keseluruhan dari penelitian ini disajikan dalam bentuk diagram alir pada Gambar 9.
28
Pembuatan CAD geometri
mulai
Preprocessing
tidak cek geometri
oke Pendefinisian material geometri
set kondisi awal
tidak
set domain, boundary condition dan goal setting
diskritisasi dan iterasi
Solving
konvergen ya Plot kontur, animasi, grafik dan data
selesai
Gambar 8.
simpulan dan saran
Diagram alir simulasi CFD.
Postprocessing
29
Mulai
pengukuran data geometri GH
Pengukuran 1 iklim mikro dan makro
A input paramater (Tlingk, Tsurface GH, I, RH, v, arah angin)
Pendefinisian kondisi batas sesuai hasil pengukuran 1
Pendekatan model dengan CFD
Optimasi mesh
Validasi dengan hasil pengukuran 1
Tidak
Akurat? ? Ya
Pendekatan model CFD dengan aktifitas pertumbuhan tanaman
Budidaya tomat dengan sistem NFT
Pengukuran 2 iklim mikro dan makro
input paramater (Tlingk, Tsurface GH, I, RH, v, arah angin) Pendefinisian kondisi batas sesuai hasil pengukuran 2
Pendekatan model dengan CFD
Validasi dengan hasil pengukuran 2
Optimasi mesh
A Akurat? ? Ya Simpulan dan saran
selesai
Gambar 9. Tahapan kerja penelitian.
Tidak
30
3.4
Skema Pengukuran Pengukuran dilakukan pada dua fase pertumbuhan tomat yaitu pada fase
vegetatif dan fase generatif. Pengukuran tersebut dilakukan secara kontinu dan bersamaan dengan interval waktu 30 menit selama 7x24 jam pada setiap fase pertumbuhan tanaman. Namun untuk input simulasi hanya 1 waktu saja dari setiap fase yang diamati dan dianggap steady selama perhitungan didalam simulasi. Skema titik pengukuran di dalam rumah tanaman disajikan pada Gambar 10, sementara skema titik pengukuran secara lengkap disajikan pada Lampiran 2. 1 5
1
depan
1
2
4
3
6 1
1
1
0
2
1
8
Mesin
7 3
Pendingin
4
,9
Bak
5
Jalur sirkulasi P ompa
Penampung Nutrisi
Keterangan Gambar: 1 = Nutrisi inlet. 2 = Nutrisi pada 3 m dari inlet. 3 = Nutrisi pada 3 m dari outlet. 4 = Nutrisi outlet. 5 = Nutrisi pada bak penampung. 6 = Udara di dalam bedeng NFT sejauh 3 m dari inlet. 7 = Udara di dalam bedeng NFT sejauh 3 m dari outlet. 8 = Dinding bedeng bagian luar. 9 = Dinding bedeng bagian dalam. 10 = Styrofoam. 11-14= Udara di dalam greenhouse 2 m di atas lantai. 15 = Atap greenhouse.
Gambar 10. Skema titik pengukuran suhu pada tiap bedeng NFT dan tampak samping di dalam rumah tanaman.
belakang
1
31
Suhu udara di dalam rumah tanaman diwakili oleh 8 buah titik pengukuran yang berbeda dan titik tersebut menjadi sampel yang akan dibandingkan dengan nilai suhu hasil simulasi. Sementara itu, beberapa titik lainya menjadi parameter input pada simulasi dan berpengaruh pada nilai suhu ruangan Analisis pindah panas yang terjadi dalam sistem secara umum antara lain pindah panas secara konveksi dari fluida ke bahan penutup, dan secara konduksi dari pertukaran energi antar medium-medium berlainan yang bersinggungan secara langsung dan suhu yang berbeda. 3.5
Data Input Data input pada simulasi diambil dari hasil pengukuran satu waktu untuk
fase vegetatif dan fase generatif yang kemudian dikatakan sebagai kondisi 1 dan kondisi 2, seperti disajikan pada Tabel 2. Sementara itu, nilai karakteristik udara lingkungan disajikan pada Tabel 3. Tabel 2 Data input kondisi awal dan kondisi batas Parameter
Kondisi 1
2
Kondisi awal Suhu udara lingkungan (°C)
31.1
32.0
RH lingkungan (%)
71.0
65.0
1056
914
y=2m
0.9
0.9
y = 5.5 m
1.8
1.23
Radiasi matahari (W m-2) -1
Kecepatan udara (m s ) pada
Tanggal Pukul (WIB)
16 Juli 2010 23 Agustus 2010 13:30
12:30
Suhu atap (°C)
36.2
32.7
Suhu lantai (°C)
34.0
34.3
Suhu tembok (°C)
34.0
33.0
Suhu kerangka (°C)
34.5
34.5
Suhu bedengan (°C)
33.0
28.0
Arah angin
utara
selatan
Kondisi batas
32
Tabel 3 Karakteristik udara lingkungan Parameter
satuan
Massa jenis udara pada titik didih
Kuantitas
-3
kg m
1.2
2 -1
Koefisien difusifitas masa
m s
0.799
Viskositas dinamik
-1 -1
Kg m s
1.789 x 10-5
Konduktifitas termal
W m-1K-1
2.394 x 10-2
3.6
Model Geometri Rumah Tanaman Bentuk dan dimensi geometri rumah tanaman dibuat mendekati kondisi
nyata di lapangan. Namun, pada bagian bentuk atap yang bergelombang dianggap plat datar tetapi tidak merubah nilai karakteristik bahan, sehingga proses pindah panas baik secara konduksi maupun konveksi diharapkan tetap mendekati nilai aktualnya. Titik origin yang menjadi acuan dalam penggambaran geometri terletak tepat pada posisi tengah bangunan geometri rumah tanaman di atas permukaan lantai. Sumbu x positif mengarah ke selatan, sedangkan sumbu y mengarah vertikal sekaligus merepresentasikan ketinggian ruang dan arah sumbu z mengarah ke arah barat. Sistem arah mata angin (pada gambar 6) yang diintegrasikan dengan arah sumbu koordinat (x, y, z) digunakan untuk menentukan arah angin sebagai input parameter kecepatan angin dalam simulasi. Geometri rumah tanaman untuk simulasi disajikan tampak trimetrik pada Gambar 11.
1.2 4
16
12
Gambar 11. Geometri rumah tanaman.
6 10
33
3.7
Pendekatan Numerik Berdasarkan prinsip yang diutarakan oleh Zhang (2005), bahwa persamaan
dasar dalam CFD terdiri dari hukum kekekalan massa, momentum dan energi, maka pendekatan numerik untuk merepresentasikan prinsip kontinuitas massa dengan asumsi kondisi alirannya steady (Norton et al., 2007) dapat dituliskan dengan persamaan Navier-Stokes berikut: (
) ........................................................................................(6)
dimana ρ merupakan massa jenis fluida (kg m-3), t menunjukkan waktu (detik), x adalah jarak pada koordinat kartesian (m), u adalah kecepatan udara (m s-1), dan i, j adalah indeks koordinat kartesian. Secara teoritis persamaan 6 menunjukkan bahwa perubahan spesies massa pada fenomena aliran fluida terjadi sejalan dengan adanya pergerakan elemen massa fluida yang berubah terhadap waktu ke dalam suatu volume terbatas harus seimbang. Hukum kekekalan momentum yang ditemukan oleh Newton menyatakan bahwa: jumlah aksi gaya eksternal pada partikel fluida sama dengan laju momentum secara linier (Norton et al., 2007), disajikan secara matematis pada persamaan (7). (
)
(
)
[
(
)]
.......................... (7)
dimana p adalah tekanan (Pa), δij merupakan delta Kronektor yang menunjukkan perbedaan tekanan, µ adalah viskositas dinamik (kg m-1 s-1), dan g adalah kecepatan gravitasi (m s-2). Persamaan energi diturunkan dari hukum pertama termodinamika yang menyatakan bahwa laju perubahan energi partikel fluida sama dengan laju penambahan panas ke dalam partikel fluida ditambahkan dengan laju kerja yang diberikan pada partikel (Norton et al., 2007), dituliskan dalam persamaan (8). (
)
(
)
(
)
........................................................ (8)
34
dimana, Ca kapasitas panas spesifik (W kg-1K-1), T adalah suhu (C), λ adalah konduktifitas panas (W m-1K-1), dan sT adalah source atau sink panas (W m-3). Formulasi model persamaan untuk memprediksi pola aliran fluida yang melewati benda solid baik yang bersifat rigid maupun elastis, biasanya didekati dengan persamaan RANS (Reynold-Average Navier-Stokes). Persamaan tersebut mempertimbangkan prinsip kekekalan dan model turbulensi k-ε, dimana model ini hanya berlaku untuk fluida yang bersifat incompressible, viscous, isothermal, newtonian serta udara bergerak dalam kondisi steady 3D (Endalew et al., 2009).
u j
u 'i u ' j ui p ui u j t Su , x j xi x j x j xi x j ................................ (9)
dimana µt merupakan viskositas turbulensi (kg m-1s-1),
u 'i u ' j x j
merepresentasikan nilai faktor difusi dan Su adalah nilai faktor momentum (kg m-2 s-2) yang bisa positif (source) maupun negatif (sink), tergantung dari sifat material yang dilewati oleh fluida. Sistem persamaan numerik yang dibangun dihitung dengan menggunakan metode finite control volume. 3.7.1 Model Aliran pada Kasa dan Tanaman Majdoubi et al. 2009, melaporkan bahwa kecepatan udara u pada pendefinisian poros media dapat dilakukan dengan pendekatan model persamaan Darcy-Forchheimer (Pers. 10). Gaya tarikan yang disebabkan oleh kasa dan tanaman S dipengaruhi oleh sifat fluida berupa densitas (kg m-3) dan viskositas dinamik udara (kg s-1 m-1), serta sifat
udara
geometri kasa berupa permeabilitas poros Kp (m2) dan CF (non-dimensional) adalah kehilangan momentum. (( )
(
√
)
) ............................................................... ..(10)
Kehilangan momentum non linier memiliki hubungan proporsional dengan densitas daun dan dapat digambarkan sebagai unit volume kanopi menggunakan bentuk yang lain, biasanya menggunakan rumus (Bruse, 1998):
35
..................................................................................... (11) dimana ILAV (m2 m-3) merupakan indeks luasan daun tiap satuan
volume dan CD adalah drag coefficient atau resistansi udara pada kanopi tanaman. Untuk tanaman tomat yang sudah tinggi dan berbuah, Haxaire (1999) dalam Majdoubi et al. (2009) telah menentukan nilai CD = 0.32, menggunakan wind tunnel. 3.7.2 Pendekatan Poros Media pada Tanaman Poros media pada tanaman didefinisikan sebagai kemampuan fluida atau dalam hal ini udara yang terlewatkan pada daerah sekitar tanaman. Rasio porositas adalah perbandingan antara volume yang mampu terlewatkan oleh fluida (void) terhadap volume total, dimana skema ilustrasi pendekatan nilai porositas pada tanaman ditunjukkan pada Gambar 12.
Fluid
solid ∆X1
∆X2 Gambar 12. Struktur porositas pada tanaman. Pada Gambar 12; struktur daun, batang dan bunga didefinisikan sebagai solid, dimana struktur tersebut tidak dapat ditembus oleh aliran udara. Sedangkan area selain itu merupakan area fluida yang mampu ditembus oleh udara sebagai fluida medium tanaman. Nilai ∆x1 merupakan
36
nilai maksimum tinggi tanaman, sedangkan nilai ∆x2 adalah nilai maksimum lebar tanaman. Pengukuran tinggi maksimum dan lebar maksimum tanaman diperoleh dari hasil binerisasi dan thresholding pengolahan citra digital. Selain itu, luasan area solid juga dihitung dengan metode pengolahan citra digital. Data citra digital yang diolah merupakan data sekunder tanaman tomat yang telah diteliti sebelumnya. Hal ini dapat dilakukan karena varietas tomat yang akan dibudidayakan untuk penelitian ini adalah sama dengan varietas tomat yang dibudidayakan pada penelitian sebelumnya, sehingga pendekatan nilai porositas tanaman untuk simulasi ini dengan data sekunder tersebut dapat ditolerir, dengan catatan asumsi umur tanaman pada simulasi harus sama dengan umur tanaman pada data sekunder tersebut. Porositas tanaman є didefinisikan dengan Persamaan 12. ...……………………………(12) Jika diasumsikan bahwa kerapatan udara yang mengalir di dalam rumah tanaman bersifat konstan dan gaya gravitasi diabaikan, maka komponen vektor atau arah kecepatan udara bergerak dipengaruhi oleh nilai viskositas dinamik μ, permeabilitas κ dalam m2, dan perubahan tekanan persatuan jarak arah udara bergerak xi dalam m (Zienkiewicz et al., 2005).
(
)
............................................................................ (13)
Kesetimbangan momentum udara yang melintas diantara struktur tanaman dapat dituliskan dengan Persamaan 14. [
(
)]
(
)
......................... (14)
dimana μe adalah viskositas ekuivalen (kg m-1s-1), pf adalah tekanan udara (Pa), g adalah gravitasi (m s-2) dan Dxi merupakan nilai tahanan per satuan volume pada suatu poros media. Nilai tahanan pada tanaman tomat telah diteliti oleh Haxaire (1999) yaitu sebesar 0.32. Oleh karena itu, Persamaan 14 dapat dituliskan menjadi:
37
[
(
(
)]
)
................... (15)
Persamaan energi pada aliran di sekitar tanaman dituliskan dengan persamaan 16. [ (
)
(
)(
)]
(
)
(
) .......................... (16)
Pada persamaan di atas, cp adalah panas spesifik pada kondisi tekanan konstan, T adalah suhu dan k adalah konduktivitas termal. Subscripts f menunjukkan bahwa panas spesifik dan densitas yang dimaksudkan merupakan panas spesifik fluida (udara) dan densitas fluida, sedangkan subscripts s menunjukkan panas spesifik solid (tanaman) dan densitas tanaman. 3.8
Validasi Model Validasi model dilakukan dengan menghitung nilai eror hasil simulasi yang
disandarkan terhadap nilai hasil ukur di lapangan, sehingga nilai eror merupakan parameter akurasi dari hasil simulasi. Kalkulasi nilai eror untuk nilai sebaran suhu ditentukan dengan persamaan 17 eror
Tsimulasi Tukur 100% Tukur
.............................................................. (17)
dimana Tsimulasi adalah suhu hasil simulasi (°C) dan Tukur adalah suhu hasil pengukuran (°C). Penghitungan nilai eror parameter lain dapat juga menggunakan persamaan (17) dengan menggantikan parameter suhunya. Keseragaman distribusi suhu dan parameter lainnya dari hasil simulasi dapat ditentukan dengan menghitung nilai koefisien keseragaman (coefficient of uniformity) data hasil simulasi. Hal ini menunjukkan kualitas keseragaman sebaran nilai parameter yang diukur dan disimulasikan. Koefisien keseragaman data hasil simulasi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 18. n i 1 xi CU 1001 n i 1 xi
....................................................................... (18)
dimana CU adalah koefisien keseragaman dalam (%), µ nilai rata-rata suhu hasil simulasi dalam (°C), xi adalah suhu hasil pengukuran (°C), dan n merupakan jumlah data.
38
3.9
Batasan dan Asumsi Batasan dan asumsi dalam simulasi penerapan exhaust fan untuk mengkaji
distribusi suhu dan pola aliran udara dalam rumah tanaman sebagai dampak dari penerapan exhaust fan tersebut adalah sebagai berikut:
Parameter input berupa suhu, radiasi, kelembaban udara dan kecepatan angin berada dalam kondisi tunak pada suatu waktu t tertentu.
Sebaran nilai suhu pada dinding permukaan solid yang memancarkan nilai panas dianggap seragam sesuai dengan kondisi batasnya masing-masing.
Tidak ada geometri lain (seperti bangunan dan pohon di sekitar rumah tanaman) yang dapat mempengaruhi paramater input seperti pantulan radiasi dan pola aliran udara.
