1
Abstrak— Desain parametrik yaitu metode yang mendefinisikan bentuk suatu objek digital dengan menggunakan parameter. Permasalahan dari seorang desainer objek digital adalah lamanya proses eksplorasi bentuk geometri dari desain objek digital yang sudah diciptakan sementara jumlah permintaan desain dari konsumen sangat banyak sehingga memerlukan cara yang efektif dalam proses desain. Dengan membuat desain parametrik secara konseptual, eksplorasi bentuk objek dapat dilakukan hanya dengan mengubah nilai parameter tanpa memulai desain dari awal. Pada penelitian ini dipilih gedung Menara Sains FMIPA ITS yang merupakan objek arsitektural berbasis geometri segi empat dan botol minyak wangi yang merupakan objek desain produk berbasis geometri lingkaran. Perancangan desain parametrik konseptual untuk objek penelitian menggunakan metode generative algorithm. Metode ini berawal dari permasalahan utama desain objek yang dipecah menjadi sub permasalahan desain dari entitas dan variabelnya, kemudian solusi disusun sesuai dengan prioritas berdasarkan instruksi rangkaian algoritma. Rangkaian algoritma ini kemudian diterjemahkan menjadi komponen yang mampu menggenerasi bentuk digital dari objek penelitian dengan menggunakan software Grasshopper. Hasil eksekusi algoritma ditampilkan secara real-time pada interface Rhinoceros. Algoritma yang sudah ada direvisi kembali dengan teknik pemilihan komponen yang tepat agar transformasi bentuk geometri objek digital sesuai yang diinginkan. Langkah terakhir yaitu fiksasi parameter dan domain yang menjadi tools atau kunci eksplorasi. Dengan merubah nilai parameter dari desain parametrik konseptual yang sudah dirancang, dihasilkan variasi bentuk objek digital lain dibidang arsitektural dan desain produk. Komparasi proses transformasi objek yang sama dengan menggunakan software Google Sketchup membuktikan bahwa desain parametrik konseptual dengan metode generative algorithm lebih efektif dalam waktu yang dibutuhkan untuk proses esksplorasi bentuk geometri
.
Kata kunci—Desain parametrik, Generative Algorithm, Grasshopper3d, Transformasi Geometri
I. PENDAHULUAN
eorang ahli matematika dan astronomi, Galileo Galilei (1564-1642) menyatakan “Mathematics is the language with which God created the universe”[2]. Dengan mempelajari bahasa matematika yang ada di alam, manusia mulai menciptakan dunia buatannya sendiri seperti susunan geometri pada candi Borobudur yang berdasarkan penelitian FE Institut ditemukan fakta bahwa bentuk Borobudur menyerupai bentuk geometri fractal[3]. Berbagai objek
dengan bentuk rumit yang ada disekitar sebenarnya merupakan kombinasi dari bentuk-bentuk geometri sederhana dari titik menjadi garis/kurva, dari garis menjadi bidang, dari bidang menjadi ruang yang menyatu dalam berbagai skala dan aturan tertentu. Dalam bahasa matematika, aturan-aturan tertentu yang tersusun secara sistematis dan berurutan disebut algoritma.
Algoritma matematika dan geometri, yang dulunya tidak diduga akan berpengaruh pada desain sekarang berhasil menarik arsitek untuk mendalaminya. Dengan muncul teknik baru dalam perancangan arsitektur muncul pula konsep komputasi baru seperti desain parametrik, Desain parametrik konseptual memiliki kemampuan untuk memperoleh sejumlah alternatif variasi desain dengan mengubah nilai parameter saja. Metoda desain ini memerlukan kemampuan pemrograman dan penulisan kode yang berhubungan dengan operasi algoritma matematika untuk menggenerasi dan menghasilkan solusi desain bentuk. Proses ini disebut dengan istilah generative algorithm[4].
Generative algorithm merupakan sebuah metode desain yang berbasis logic thinking desainer dalam mengendalikan geometri untuk mendapatkan transformasi bentuk yang dibutuhkan dengan tools aplikasi Rhinocerous dan Grasshopper yang merupakan perangkat pendukung bagi para arsitek dalam menciptakan suatu objek.
Pengetahuan ilmu dasar matematika untuk desain komputasional mampu membawa professional desain pada basis konsep matematis yang efektif dalam pengembangan proyek desain[6]. Hal ini berpengaruh pada kebiasaan desainer dalam pemilihan prosedur desain. Seperti yang telah dilakukan oleh Syifaul Mufid bersama timnya pada tahun 2012 yang memanfaatkan Generative Algorithm dalam program kreatifitas mahasiswa bidang karsa cipta untuk membuat 2 algoritma berbeda basis geometri yang mampu membuat objek digital 3 dimensi dari foto 2 dimensi pada bidang arsitektural Dalam proses penerjemahan algoritma konseptual ke algoritma grafis, transformasi yang dipilih masih sebatas translasi dan dilatasi. Oleh karena itu, pada tugas akhir kali ini akan diciptakan 2 desain parametrik konseptual yang masing-masing algoritma dapat digunakan untuk mengeksplorasi bentuk geometri di bidang arsitektural dan desain produk dengan penambahan proses transformasi berupa perubahan basis geometri. Dengan latar belakang ini pengenalan tentang eksplorasi desain parametrik konseptual dengan metode generative algorithm diharapkan mampu
DESAIN PARAMETRIK KONSEPTUAL DENGAN METODE
GENERATIVE ALGORITHM DALAM EKSPLORASI GEOMETRI DI
BIDANG ARSITEKTURAL DAN DESAIN PRODUK
Yanu Andy Fredian dan Alvida MustikaRukmi
Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
Email:
alvida@matematika.its.ac.id
2
menunjukkan bagaimana logika matematika bekerja lebihefektif dalam eksplorasi bentuk geometri objek arsitektural dan desain produk..
II. METODEPENELITIAN
Dalam melakukan penelitian pada tugas akhir yang diusulkan ini, ada beberapa tahap yang akan dilakukan yaitu: A. Studi Literatur
Dalam tahap ini dilakukan pemahaman tentang metode generative algorithm dan desain parametrik, pengkajian bentuk geometri yang menjadi basis terbentuknya suatu objek transformasi geometri, serta mempelajari modul dan tutorial tentang komponen atau generator pada Grasshopper yang mendukung penelitian.
B. Pendefinisian Algoritma Konseptual
Dalam tahap ini dilakukan pendefinisian algoritma perancangan desain parametrik konseptual dari objek penelitian dengan menggunakan metode generative algorithm. Algoritma ini dinamakan algoritma konseptual. C. Spesifikasi Objek Input
Dalam tahap ini dilakukan pemilihan objek yang merupakan basis input algoritma pemodelan objek 3D berdasarkan batasan penelitian yaitu objek yang memiliki basis geometri di R2. Untuk objek arsitektural yang dipilih dalam penelitian adalah gedung Menara Sains FMIPA ITS yang memiliki basis geometri berupa segi empat sedangkan untuk objek desain produk adalah botol minyak wangi yang memiliki basis geometri berupa lingkaran. Dari objek yang sudah didapat, dilakukan studi proporsi dan asumsi untuk dijadikan sebagai nilai input parameter awal algoritma. Pada tahap ini pula dilakukan eksplorasi secara manual dari bentuk input geometri yang sudah ada sesuai imajinasi desainer.
D. Pendefinisian Algoritma Penerjemahan
Dalam tahap ini dilakukan pendefinisian algoritma penerjemahan sesuai dengan prioritas yang terdapat pada algoritma konseptual.
E. Konversi algoritma dan Visualisasi Objek Digital Dalam tahap ini, algoritma konseptual diterjemahkan menjadi algoritma grafis melalui software Grasshopper. Sementara untuk visualisasi objek digital 3D hasil perancangan algoritma dieksekusi dan ditampilkan melalui interface utama Rhino 3D yang terdiri atas 3 parallel view dan 1 perspective view. Perubahan dan revisi algoritma pada Grasshopper akan ditampilkan secara langsung (realtime) oleh Rhino 3D.
F. Penyuntingan Algoritma dan Fiksasi Parameter Untuk mendapatkan desain parametrik konseptual, algoritma grafis yang sudah didapatkan direvisi sedemikian rupa hingga fungsi eksplorasi yang diharapkan terpenuhi. Selanjutnya akan diberikan batasan nilai yang menjadi domain dari masing-masing parameter. Pada akhir tahap inilah didapatkan desain parametrik konseptual dengan metode generative algorithm.
G. Eksplorasi Bentuk Geometri
Pada tahap ini akan dilakukan eksplorasi bentuk geometri dari desain parametrik konseptual Menara Sains dan botol minyak wangi yang sudah tercipta dengan menggeser atau mengubah-ubah nilai parameter secara acak maupun teratur dan mengevaluasinya sampai didapatkan variasi hasil bentuk desain arsitektural dan desain produk yang diinginkan. H. Penarikan Kesimpulan dan Saran
Penarikan kesimpulan diperoleh berdasarkan komparasi antara desain parametrik dan Google Sketchup dalam efektifitas waktu eksplorasi bentuk geometri objek input dan hasil analisis pemilihan komponen yang tepat pada algoritma grafis. Selanjutnya diberikan saran untuk pengembangan dan perbaikan pada penelitian berikutnya.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Grasshopper dan Desain Parametrik Konseptual
Grasshopper adalah editor algoritma berbasis grafis yang menawarkan operasi matematika yang luas untuk penulisan kode dan terhubung langsung dengan perangkat lunak permodelan Rhino 3D. Penulisan kode pada Grasshopper adalah dengan menggunakan komponen-komponen operasi logika yang berfungsi sebagai generator. Komponen yang merepresentasikan parameter sebagai kunci eksplorasi adalah number slider. Komponen ini berisi domain dari variabel yang dijadikan parameter dengan angka yang bertipe integer, floating, odd, dan even yang memiliki upper, lower, dan range number yang dapat diubah dengan hanya menggeser button setelah didefinisikan.
Gambar 1. Sebuah komponen operasi pada Grasshopper
Setiap generator memiliki fungsi masing-masing dan pada umumnya terdiri dari 3 bagian yaitu input, prosesor dan output seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Data Output dari satu komponen bisa menjadi data input untuk diproses komponen yang lainnya.
Definisi generative algorithm adalah susunan langkah-langkah atau instruksi dalam menggenerasi atau menciptakan desain bentuk menggunakan komputer. Proses dari generative formation memiliki empat tahap, yaitu input(start conditions and parameters), proses(generative algorithm and rules mechanism), output(the act of generation of the variants), dan seleksi(selection of the best variant)[8].
prosesor
input
3
Metode generative algorithm diawali denganperancangan algoritma sebagai permasalahan utama desain objek. Solusi disusun sesuai dengan prioritas dengan sebuah instruksi rangkaian algoritma. Rangkaian algoritma ini kemudian diterjemahkan menjadi komponen atau generator pada Grasshopper yang merupakan bahasa pemrograman grafis agar komputer dapat mengerti instruksi yang diberikan. Setelah diterjemahkan, rangkaian algoritma tersebut menjadi rangkaian generative algorithm yang disebut desain parametrik konseptual yang mengkomputasi permasalahan desain sesuai instruksi yang diberikan.
Gambar 2. Metode Generative Algorithm[4].
2. Pendefinisian Algoritma Konseptual dan Spesifikasi Objek Input
Sebelum merancang desain parametrik konseptual, terlebih dahulu didefinisikan algoritma konseptual untuk desain parametrik objek input dengan langkah-langkah sebagai berikut:
0. Analisa bentuk geometri objek input
1. Tentukan batasan desain yang akan dirancang: i. Batasi desain pada bagian eksterior ii. Tentukan entitas tiap bagian
iii. Tentukan variabel dari tiap entitas, inisialisasi sebagai parameter awal
2. Tentukan Pi dengan i=1,2…..n
(Pi adalah prioritas penyusunan solusi dari sub-permasalahan desain ke-i)
3. Definisikan algoritma penerjemahan untuk tiap solusi sesuai Pi
4. Rancang algoritma grafis sesuai langkah 3
5. Identifikasi bentuk geometri yang berpotensi untuk dieksplorasi
6. Tentukan Pj dengan j=1,2….n
(Pj adalah prioritas penyusunan solusi untuk penyuntingan desain algoritma ke-j)
7. Definisikan algoritma penerjemahan untuk penyuntingan sesuai Pj)
8. Sunting Algoritma grafis sesuai langkah 7 9. Fiksasi Parameter
Eksplorasi yang akan dilakukan nantinya adalah transformasi bentuk geometri yang membangun suatu objek baik itu titik, kurva, bidang maupun ruang. Objek yang digunakan sebagai parameter input dalam penelitian tugas akhir ini adalah objek arsitektural maupun desain produk yang memiliki bentuk basis geometri regular di R2. Setelah
melakukan observasi, objek arsitektural yang dipilih dalam penelitian adalah gedung Menara Sains FMIPA ITS yang memiliki basis geometri berupa segi empat sedangkan untuk objek desain produk adalah botol minyak wangi yang memiliki basis geometri berupa lingkaran.
Gambar 3. Spesifikasi Objek Input Berupa Gedung Menara Sains(kiri) dan BotolMinyak Wangi(kanan)
Gambar 3 sebelah kiri menunjukkan maket perencanaan gedung Menara Sains dan kondisi terkini sedangkan yang sebelah kanan menunjukkan bentuk desain botol dari salah satu produk minyak wangi yang dijadikan objek input.
Pada langkah 0, basis geometri objek input dianalisa apakah proses transformasinya mampu membangun bentuk eksterior objek secara utuh dan memiliki potensi untuk dieksplorasi lebih lanjut melalui proses translasi, rotasi, dan dilatasi. Dari objek yang sudah didapat, dilakukan studi proporsi dan asumsi untuk menentukan nilai input parameter awal sesuai batasan desain pada langkah 1. Untuk satuan unit (meter,centimeter) dari nilai variable diabaikan, sedangkan untuk proporsi nilai dari tiap variable dapat ditetapkan jika sudah memperoleh desain yang terbaik. Selanjutnya, desain parametrik konseptual dari Menara Sains dikerjakan sesuai urutan pada algoritma konseptual. Begitu juga dengan desain parametrik untuk botol minyak wangi.
Pada langkah 1, batasan permasalahan desain dari objek digital yang akan diciptakan adalah desain eksterior. Selanjutnya, permasalahan utama desain menara sains dan botol dipecah menjadi beberapa sub permasalahan desain berupa desain parametrik tiap entitas berdasarkan logika pembentukannya. Tiap entitas memiliki kriteria yang disebut variabel. Tabel 1 dan 2 menunjukkan batasan desain konseptual dari Menara Sains dan botol minyak wangi.
Tabel 1.
Batasan Desain Konseptual Menara Sains
Bagian Entitas Variabel
Atas
Pilar Tinggi pilar
Jumlah pilar
Fasad Tinggi fasad
Atap
Lebar atap Tinggi atap Panjang Atap Lubang Lebar lubang Tinggi lubang Tabel 1.
4
Batasan Desain Konseptual Menara Sains (lanjutan)
Bagian Entitas Variabel
Utama
Fasad Tinggi fasad
Pilar
Tinggi pilar Jumlah pilar Jarak antar pilar
Kerai Lebar kerai
Lantai Panjang lantai Lebar lantai Tinggilantai Jumlah lantai Margin Belakang Tinggi margin Lebar margin Panjang margin Depan Tinggi margin Lebar margin Panjang margin Tabel 2.
Batasan Desain Konseptual Botol Minyak Wangi
Bagian Entitas Variabel
Atas Tutup botol Radius tutup Tinggi tutup Tengah Badan botol Radius Botol
Tinggi Botol Bawah Alas botol Radius alas
Tinggi alas
Semua nilai parameter pada awalnya digenerasi melalui komponen panel dengan start condition atau nilai awal yang masih konstan. Nilai awal parameter didapatkan dari hasil studi proporsi dan asumsi. Parameter ini didefinisikan secara bertahap berdasarkan urutan prioritas. Variabel pada batasan desain konseptual ada kalanya tidak diinisialisasi keseluruhan karena terdapat parametric dependencies, yaitu parameter yang dapat digenerasi dari parameter yang lain. Parameter awal Menara Sains yang diinisialisasi dari variabel pada batasan desain konseptual disajikan dalam Tabel 4.3. Sedangkan untuk parameter awal botol disajikan dalam Tabel 4.4.
Tabel 3.
Parameter Awal Menara Sains
Parameter Keterangan Nilai awal
TPA Tinggi pilar atap 3
TFA Tinggi fasad atap 1.5
S_PX Jarak Antar Pilar pada Sumbu X 4.5
S_PY Jarak Antar Pilar pada Sumbu Y 5.5
N_PX Jumlah Pilar pada Sumbu X 8
N_PY Jumlah Pilar pada Sumbu Y 4
TP Tinggi pilar 4
NL Jumlah lantai 11
LK Lebar kerai 1
PX Panjang Pilar 0.5
PY Lebar Pilar 0.6
MD Panjang Margin Depan 3.5
MB=LA Panjang Margin Belakang = Lebar
Atap 3
TA Tinggi Atap 0.7
Tabel 4.
Parameter Awal Botol Minyak Wangi
Parameter Keterangan Nilai Awal
R0 Radius alas 1
Z0 Tinggi alas 0
R1 Radius badan botol bagian bawah 1.55
Z1 Tinggi radius R1 diukur dari R0 0.373
R2 Radius badan botol bagian tengah 2
Z2 Tinggi radius R2 diukur dari R1 8.097
R3 Radius badan botol bagian atas 1.105
Z3 Tinggi radius R3 diukur dari R2 1.507
R4 Radius tutup botol bagian bawah 1.105
Z4 Tinggi radius R4 diukur dari R3 4
R5 Radius tutup botol bagian atas 0.55
Z5 Tinggi radius R5 diukur dari R4 0.420 3. Pendefinisian Algoritma Penerjemahan
Pada proses penerjemahan, sangat penting bagi seorang desainer dalam memahami logika pembentukan geometri yang akan diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman grafis sehingga hasil visualisasi pada interface Rhinoceros3D sesuai dengan algoritma yang disusun pada framework Grasshopper.
Sesuai dengan langkah 2 pada algoritma konseptual, urutan prioritas Pi didasarkan pada ketajaman intuitif desainer dalam mendefinisikan bentuk digital objek input. Waktu yang terlalu lama saat proses visualisasi desain menunjukkan teknik prioritas masih kurang tepat sehingga perlu adanya revisi pada algoritma yang diterjemahkan. Dalam hal ini, solusi dari permasalahan desain Menara Sains dipecah menjadi sub-permasalahan dengan urutan prioritas penyusunan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5.
Urutan Prioritas Penyusunan Solusi
Urutan Menara Sains Botol Minyak Wangi
P1 Pilar bagian utama alas botol
P2 Lantai badan botol
P3 Kerai tutup botol
P4 Fasad P5 Pilar atap P6 Fasad atap P7 Bentuk atap P8 Margin depan P9 Margin belakang
Sesuai dengan langkah 3 pada algoritma konseptual, berdasarkan urutan prioritas tersebut, dirancanglah algoritma penerjemahan untuk mengonversi algoritma konseptual objek input ke algoritma grafis pada framework Grasshopper. Algoritma penerjemahan ini disebut juga dengan algoritma konseptual dari sub permasalahan desain parametrik.
4. Konversi Algoritma dan Visualisasi
Sesuai dengan langkah 4 pada algoritma konseptual, algoritma konseptual dari sub permasalahan desain diterjemahkan menjadi algoritma grafis pada interface Grasshopper. Pada algoritma grafis, setiap instruksi pengolahan geometri diwakili oleh komponen atau generator
5
yang disusun berdasarkan algoritma penerjemahan.Sementara untuk visualisasi objek digital 3D hasil perancangan algoritma dieksekusi dan ditampilkan melalui interface utama Rhino 3D yang terdiri atas 3 parallel view dan 1 perspective view.
Gambar 4. Visualisasi Objek Digital Menara Sains(kiri) dan Botol(kanan) Tampak Perspektif
5. Penyuntingan Algoritma Konseptual
Setelah desain algoritma selesai dibangun berdasarkan prioritas, algoritma masih bersifat konstan karena nilai input tiap parameter masih tunggal. Oleh karena itu, komponen panel yang pada tahap penerjemahan berisi data konstan, pada tahap revisi diganti dengan komponen number slider seluruhnya.
Gambar 5. Identifikasi Potensi Eksplorasi Bentuk Geometri Menara Sains(atas) dan Botol Minyak Wangi(bawah)
Selanjutnya, sesuai dengan langkah 5 pada algoritma konseptual, bentuk geometri dari objek input diidentifikasi apakah berpotensi untuk dieksplorasi ke bentuk lainnya. Gambar 5 menunjukkan proses identifikasi potensi eksplorasi bentuk geometri Menara Sains dan botol minyak wangi. Hasil dari identifikasi potensi eksplorasi pada langkah 5 memunculkan beberapa sub permasalahan desain baru sehingga perlu adanya penyuntingan pada algoritma konseptual.
Sesuai dengan langkah 6 pada algoritma konseptual, penyuntingan algoritma grafis yang dilakukan pada desain
Menara Sains dan botol berdasarkan prioritas penyuntingan disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6.
Urutan Prioritas Penyuntingan Algoritma
Urutan Menara Sains Botol Minyak Wangi
P1 Dilatasi luas lantai Transformasi basis geometri P2
Rotasi tiap lantai dan generasi pilar baru
Translasi tiap basis geometri P3 Dilatasi dan rotasi kerai Rotasi tiap basis geometri P4 Transformasi basis geometri Dilatasi tiap basis geometri P5 Transformasi bentuk atap
P6 Penambahan margin bawah P7
Modifikasi fasad gedung utama
P8 Generasi pilar dalam
Sesuai dengan langkah 7 pada algoritma konseptual, proses penyuntingan pada framework Grasshopper dilakukan dengan mendefinisikan algoritma penyuntingan tiap sub permasalahan terlebih dahulu berdasarkan urutan prioritas penyuntingan.
6. Analisis Proses Penyuntingan Algoritma Grafis
Sesuai dengan langkah 8 pada algoritma konseptual, algoritma grafis disunting sesuai dengan algoritma penyuntingan yang telah didefinisikan. Jika N adalah jumlah komponen total yang digunakan sebuah algoritma grafis dengan 1 basis geometri, dan Nk adalah jumlah komponen total yang digunakan sebuah algoritma grafis dengan k pilihan basis geometri, maka:
Nk = kN, untuk k > 1 (4.1)
Keterangan:
Garis connector bernilai benar Garis connector bernilai salah
Gambar 6. Algoritma Grafis dengan Fungsi Boolean Bertingkat untuk Transformasi Basis Geometri: (a) Lingkaran, (b) Poligon
Transformasi basis geometri dengan memanfaatkan fungsi Boolean bertingkat membutuhkan tambahan setidaknya satu komponen curve dan 3 komponen untuk setiap penambahan pilihan kurva geometri yaitu komponen equality, komponen dispatch, dan komponen penggenerasi. Jika Nk' adalah jumlah komponen total yang digunakan sebuah algoritma grafis dengan fungsi Boolean, maka:
Nk' = N+1+3(k-1)
Nk' = N+3k-2, untuk k > 1
(4.2)
(a)
(a)
6
Dari persamaan (4.1) dan (4.2) diperolehperbandingan jumlah komponen yang digunakan untuk transformasi basis sebagai berikut:
, untuk k > 1 (4.3) 7. Fiksasi Parameter dan Domain
Pada langkah 9, fiksasi parameter dan domain dilakukan untuk mengakhiri proses perancangan desain. Hasil akhir dari rangkaian algoritma konseptual yang telah diterjemahkan ke algoritma grafis untuk menggenerasi bentukan-bentukan geometris objek digital berdasarkan parameter ini dinamakan desain parametrik konseptual. Gambar 7 dan 8 menunjukkan desain parametrik konseptual dari Menara Sains dan Botol.
8. Eksplorasi Bentuk Geometri
Setelah desain parametrik konseptual Menara Sains berhasil disusun, maka algoritma memiliki kemampuan untuk memperoleh sejumlah alternatif variasi dengan hanya merubah nilai parameternya saja dalam waktu yang singkat. Berikut ini adalah beberapa alternatif variasi yang dihasilkan oleh desain parametrik konseptual Menara Sains dan Botol dengan metode generative algorithm:
Gambar 9. Eksplorasi Bentuk Menara Sains
Gambar 7. Eksplorasi Bentuk Atap Menjadi Bangunan Lain
Gambar 8. Transformasi Bentuk Menara Sains Menjadi Benda-benda Desain Produk Industri
Gambar 9. Variasi Bentuk Botol dengan Berbagai Bentuk Basis Geometri
Gambar 10. Transformasi Bentuk Botol Menjadi Benda-benda Desain Produk Industri Lainnya
IV. KESIMPULAN
Dari hasil perancangan desain parametrik konseptual Menara Sains dengan metode generative algorithm beserta eksplorasinya, didapatkan kesimpulan sebagai berikut : 1. Proses desain parametrik konseptual dengan metode
generative algorithm menjawab kebutuhan eksplorasi bentuk geometri mulai dari tahap spesifikasi objek, dilanjutkan dengan tahap pendefinisian algoritma secara konseptual, penerjemahan ke algoritma grafis berdasarkan prioritas permasalahan desain, revisi algoritma untuk kebutuhan eksplorasi dan berakhir pada tahap fiksasi parameter beserta domainnya.
2. Desain parametrik konseptual dengan metode generative algorithm mengefektifkan waktu yang digunakan dalam melakukan eksplorasi bentuk geometri.
3. Algoritma hasil desain parametrik konseptual dengan metode generative algorithm dapat dikembangkan dalam bidang arsitektural yaitu eksplorasi bentuk bangunan Menara Sains menjadi bentuk menara yang unik dan bentuk-bentuk arsitektural lain yang memiliki fungsi berbeda. Bahkan dengan sudut pandang ukuran yang lebih kecil, desain parametric konseptual menara sains mampu ditransformasikan ke bentuk lain di bidang desain produk industry seperti lampu taman, rak buku, tangga, tiang penyangga, papan pengumuman, keranjang, meja, dan lampu hias interior .
DAFTAR PUSTAKA
[1] C.R.B.Hernandez. (2006).“Thinking Parametric Design: introducing parametric Gaudi”. Design Studies, 27, 3,( 309-324). [2] J.Harcet, L.Heinrichs, P.M.Seiler, M.T, Skoumal.(2013,2,6).
Mathematics Higher Level(IB Diploma Programme).Course Companion. Available: http://www.oup.com/pdf/13/97801991 29348.pdf.
[3] Sahid. “Fraktal-Kurva yang Menyerupai Dirinya Sendiri”, Laboratorium Komputer Jurusan Pendidikan Matematika UNY, belum dipublikasikan.
[4] C.A.Artha. Eksplorasi Desain Menggunakan Generative Algorithm Pada Perancangan Fasad Kampus ATMI Cikarang. Tesis, Jurusan Arsitektur, ITB(2011).
[5] M.Stavric and O.Marina. (2011). “Parametric Modeling for Advance Architecture”. International Journal of Applied Mathematics and Informatics, Issue 1, Volume(5).
[6] R.Issa. (2010). Essential Mathematics for Computational Design. Robert McNeel Associates, Texas University
[7] W.Sung,.(2010).Grasshopper Learning Material.Available: http://www.schwartz.arch.ethz.ch/Vorlesungen/ParamTE/Dokume nte/GrasshopperWorkspace.pdf.
[8] G.Dino.(2012). “Creative Design Exploration By Parametric Generative Systems In Architecture”.METU.JFA,29,1,(207-224) [9] D.L.Hadinugroho. (2002). Olah Geometri Peter Eisenman Pada
Desain Guardiola House, Spain .Available: http://.www. repository.usu.ac.id/ bitstream/123456789/1271/.../arsitektur-dwi4.pdf.
![Gambar 2. Metode Generative Algorithm[4].](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/4548003.3303972/3.918.82.854.89.1091/gambar-metode-generative-algorithm.webp)
