Penggunaan pendingin ruangan perlu diupayakan agar tetap berlangsung secara
bertanggung jawab dan efisien. Salah satu caranya adalah dengan memanfaatkan
analisis kenyamanan termal. Metode PMV yang dikembangkan oleh Fanger adalah
sebuah alat analisis kenyamanan termal yang menggunakan beragam besaran fisis
untuk memprediksi sensasi termal yang mungkin dirasakan pada suatu ruangan
dalam kondisi tertentu. Pada penelitian ini, telah dikembangkan suatu algoritma
berbasis bahasa pemrograman Python yang berfungsi untuk menghitung PMV pada
objek penelitian Ruang Kelas 2303 yang terletak di Gedung Freeport SBM ITB,
dengan perhitungan PMV oleh kalkulator daring CBE Thermal Comfort Tool
sebagai referensinya. Algoritma PMV tersebut didesain untuk menerima variabel
masukan laju metabolisme, insulasi pakaian, kecepatan aliran udara, serta bacaan
temperatur sensor dari ruangan yang diteliti.
Hasil awal menunjukkan adanya galat yang cukup signifikan antara nilai PMV dari
perhitungan kode hasil pengembangan algoritma dengan nilai PMV dari kalkulator
daring. Karena hampir seluruh faktor perhitungan PMV dalam algoritma yang
disusun pada penelitian ini telah diubah menjadi fungsi dari salah satu atau lebih
variabel masukan yang nilainya tidak dapat diganggu gugat, penyimpangan
dicurigai terjadi pada proses iterasi temperatur permukaan pakaian atau tcl. Hasil
akhir proses iterasi yang tidak terprediksi serta rangkaian tahapan iterasi yang
beragam dari satu algoritma ke algoritma lain membuat parameter tersebut
memiliki probabilitas paling tinggi sebagai penyebab adanya galat pada nilai PMV
perhitungan kode. Untuk mengetes hipotesis tersebut, dilakukanlah uji coba tcl
untuk melihat hubungan yang terjalin antara parameter temperatur permukaan
pakaian dengan hasil perhitungan PMV. Hasil uji coba menunjukkan bahwa tcl dan
PMV memiliki hubungan berbanding terbalik yang sangat erat kaitannya dengan
mekanisme termoregulasi yang ada di dalam tubuh manusia.
Penalaan temperatur permukaan pakaian kemudian dilakukan hingga seluruh nilai
PMV perhitungan kode mampu mendekati nilai PMV referensinya. Hubungan yang
muncul antara temperatur permukaan pakaian awal dan revisi ternyata terlalu rumit
untuk diekspresikan dalam suatu fungsi tunggal. Plot antara keduanya cenderung
membentuk garis linier, namun persebaran datanya memperlihatkan seolah-olah
terdapat faktor lain yang memengaruhi hubungan antara tcl awal dan revisi.
Hubungan keduanya kemudian diplotkan untuk beragam varian dari variabel
masukan. Hasil menunjukkan bahwa ternyata nilai temperatur permukaan pakaian
revisi mampu diekspresikan sebagai sebuah fungsi dari temperatur permukaan
pakaian awal dan laju metabolisme. Ketika fungsi ini dimasukkan ke dalam
algoritma perhitungan PMV, hasil kalkulasi PMV yang diperoleh terbukti
meningkat menjadi jauh lebih baik dengan harga galat mutlak yang menurun
87,189% dari galat mutlak awal.