Kenyamanan Termal Ruang Kelas Melalui Building Information Modeling ( BIM )

## Thermal Comfort of Classrooms Through Building Information Modeling (BIM)
Kharista Astrini Sakya 1 *, Anjar Primasetra 2 Program Studi Desain Interior, FSRD, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia 1 Program Studi Doktor, SAPPK, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia 2 * Coresponding author kharistasakya@gmail.com

## Article history
Received: 09 April 2023
Accepted: 18 Aug 2023 Published: 31 Oct 2023

## Abstract
Thermal  comfort  is  determined  by  the  thermal  environment,  personal  factors  and other  factors.  Thermal  comfort  can  affect  the  state  of  the  user  in  it,  such  as  in  the classroom. The purpose of this study was to identify the thermal comfort of students in the  classroom  and  conduct  interventions.  Classroom  users  are  final  year  Interior Design  students  who  use  the  classroom  for  approximately  8  hours  every  day. Therefore,  the  thermal  comfort  of  the  classroom  is  very  important  to  support  the student  learning  process.  The  method  used  is  observation  and  simulation.  Making classroom  simulations  using  Building  Information  Modeling  (BIM)  technology,  then analyzing them through Comfort Temperature and Predicted Mean Vote. The results show that the thermal comfort of students in the classroom is identified as having poor thermal  quality.  The  results  of  the  intervention  show  that  alternative  2  class  A  is  a classroom that has a better quality of thermal comfort than the other alternatives.
Keywords :  thermal  comfort;  classroom;  college  student;  Building  Information Modeling; interior design.

## Abstrak bahasa Indonesia
Kenyamanan termal ditentukan oleh lingkungan termal, faktor pribadi, dan faktor lain. Kenyamanan  termal  dapat  mempengaruhi  keadaan  pengguna  di  dalamnya,  seperti pada  ruang  kelas.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  kenyamanan termal  mahasiswa pada ruang kelas dan  melakukan intervensi. Pengguna ruang kelas adalah  mahasiswa  Desain  Interior  tingkat  akhir  yang  setiap  hari  menggunakan  ruang kelas selama kurang lebih 8 jam. Maka dari itu, kenyamanan termal ruang kelas sangat penting untuk mendukung proses pembelajaran mahasiswa.  Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  memberikan  komparasi  kenyamanan  termal  dari  kedua  studi  kasus  dan memberikan  solusi  desain  terkait  dengan  kenyamanan  termal  ruang  kelas  yang dirasakan  oleh  mahasiswa.  Metode  yang  digunakan  adalah  observasi  dan  simulasi. Pembuatan  simulasi  ruang  kelas  menggunakan  teknologi Building  Information Modeling [BIM],  lalu  dianalisis  melalui Comfort  Temperature dan Predicted  Mean Vote .  Hasil  menunjukkan  bahwa  kenyamanan  termal  mahasiswa  di  ruang  kelas teridentifikasi  memiliki  kualitas  termal  yang  kurang  baik.  Hasil  intervensi menunjukkan  bahwa  alternatif  2  kelas  A  adalah  ruang  kelas  yang  memiliki  kualitas

## ARSITEKTURA
Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan ISSN 2580-2976 E-ISSN 1693-3680 https://jurnal.uns.ac.id/Arsitektura/issue/archive Volume 21 Issue 2 October 2023, pages: 275-284 DOI https://doi.org/10.20961/arst.v21i2.72971
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 21 (2) October 2023: 275-284
kenyamanan termal yang lebih baik daripada alternatif yang lain.
Kata  kunci :  kenyamanan  termal;  ruang  kelas;  mahasiswa; Building  Information Modeling ; desain interior.
__________ Cite this as: Sakya. K.A, Primasetra. A, (2023). Identifikasi Kenyamanan Termal Mahasiswa di Ruang Kelas Melalui Building Information Modeling [BIM]. Article. Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan , 21(2), 275-284. doi: https://doi.org/10.20961/arst.v21i2.72971

## 1. PENDAHULUAN
Seseorang  menghabiskan  hingga  90%  waktu mereka  di  dalam  gedung  sehingga  kualitas lingkungan  dalam  ruangan  memiliki  dampak yang signifikan terhadap kualitas hidup mereka (Arif, Katafygiotou, dkk., 2016). Kenyamanan termal didefinisikan  oleh American  Society  of Heat,  Refrigeration,  and  Airconditioning Engineers (ASHRAE)  sebagai  kondisi  pikiran yang mengekspresikan  kepuasan  dengan lingkungan  termal  (ASHRAE,  2017).  Kondisi termal  dalam  ruangan  di  gedung  dapat diterima  ketika  80%  penghuni  gedung  merasa puas  dan  nyaman  berada  di  dalamnya (ASHRAE, 2017). Kenyamanan termal ditentukan  oleh  lingkungan  termal,  faktor pribadi,  dan  faktor  lain  yang  berkontribusi (Fanger,  1970).  Faktor  lingkungan  meliputi suhu udara, kecepatan udara, kelembaban, dan radiasi (Ormandy & Ezratty, 2016), sedangkan pakaian  dan  aktivitas  (tingkat  metabolisme) dikategorikan sebagai faktor pribadi (Havenith,  Holmér,  dkk.,  2002).  Oleh  karena itu,  penting  sekali  untuk  memperhatikan kenyaman termal di dalam ruang.
Menurut  KepMenKes  No.  829/  Menkes/  SK/ VII/1999,  standar  kenyamanan  untuk  suhu ruang  kelas  berkisar  antara  18ºC–30ºC. Sementara  itu,  standar  yang  ditetapkan  oleh SNI 03-6572-2001 mengenai tingkatan temperatur yang nyaman untuk orang Indonesia terdiri dari tiga bagian, yaitu:
a. Sejuk nyaman, temperatur 20,5ºC-22,8ºC
b. Nyaman optimal, temperatur 22,8ºC-25,8ºC
c. Hangat nyaman, temperatur 25,8 ºC-27,1ºC
Suhu  ruang  kelas  yang  terlalu  panas  dapat menimbulkan gangguan penyakit, di antaranya adalah heat  cramps,  heat  exhaustion,  heat stroke, dan heat  rush .  Sementara  itu,  suhu yang  terlalu  dingin  dapat  menimbulkan penyakit chilblain,  trech  foot, dan fross  bite.
Ruangan  yang  panas  atau  lembap  dapat menimbulkan  reaksi-reaksi  psikologis  dari seseorang. Bagi penghuni ruang, ketidaknyamanan  fisik  (berkeringat/evaporasi, cepat  lelah,  kurang  oksigen  sehingga  menjadi mudah  mengantuk)  dan  mental  (munculnya berbagai  jenis  sugesti  negatif)  dapat  terjadi apabila  kenyamanan  termal  beralih  dari kondisi  normal  menjadi  kondisi  tidak  normal (Sarinda,  2017). Jika  suhu bangunan  di  dalam ruangan berada dalam batas kenyamanan yang ditentukan, maka bangunan dikatakan nyaman dan  dianggap  hemat  energi  (Ponni,  2015). Kenyamanan  termal  adalah  salah  satu  aspek yang  paling  penting  dari  kepuasan  pengguna dan  konsumsi  energi  di  dalam  bangunan (Nicol dkk., 2012). Oleh karena itu, kenyamanan  termal  pengguna  ruang  perlu diperhatikan  agar  tidak  menimbukan  penyakit fisik maupun psikis.
Gedung Center  of  Arts,  Design  and  Language (CADL) Institut  Teknologi  Bandung terdiri dari tujuh lantai. Material bangunan pada keempat sisi dinding  sebagian  besar  menggunakan  kaca pada sisi fasad gedung dan memiliki pengaruh yang  cukup  besar  terhadap  jumlah  sinar matahari yang masuk. Semakin tebal dan gelap warna kaca, semakin rendah angka solar factor kaca  dan  semakin  kecil  penerimaan  radiasi panas  mataharinya.  Sebaliknya,  semakin  tipis dan cerah warna kaca maka penerimaan panas yang masuk kedalam bangunan semakin tinggi (Octarino, 2021).
Material insulasi untuk atap yang baik menurut The  ATLAS  Project  adalah Polyurethane (PUR) , Polyurethane  expanded  polystyrene (EPS) , Extruded  polystyrene  (XPS) ,  dan Rigid fiberglass (The  ATLAS  Project  (1997)  dalam Papadopoulos,  2005) . Sementara  itu,  material insulasi  untuk  dinding  yang  baik  menurut adalah Fibreglass , Rock  wool ,  serat  yang ditiup  dengan  pengikat  ( blown  fibre  with binder ), Polyurethane  (PUR), Polyurethane expanded polystyrene (EPS), Extruded
polystyrene  (XPS), dan Rigid  fiberglass (The ATLAS  Project  (1997)  dalam  Papadopoulos, 2005) .
Lantai  7  Gedung  CADL  adalah  lantai  paling atas  dan  paling  dekat  bersinggungan  dengan sinar  matahari.  Lantai  7  memiliki  beberapa ruang kelas, di antaranya adalah ruang kelas A dan  B  yang  didominasi  dengan  penggunaan material  kaca  pada  sisi  dindingnya.  Pengguna ruang  kelas  A  dan  B  adalah  mahasiswa Program Studi Desain Interior. Proses pembelajaran  mahasiswa  dilakukan  di  dalam ruang  kelas  setiap  hari  selama  kurang  lebih delapan jam (mata kuliah studio perancangan). Pukul 08.00-16.00 keadaan termal kedua kelas terasa  panas  (28ºC-35ºC).  Hal  ini  merupakan imbas  dari  banyaknya  penggunaan  material kaca sehingga mahasiswa yang duduk di dekat kaca  terkadang  merasa  kurang  nyaman. Menyediakan  lingkungan  yang  nyaman  dan sehat  di  ruang  kelas  diperlukan  untuk kesejahteraan  dan  produktivitas  siswa  (Bellia dkk., 2010). Terdapat korelasi yang baik antara setting ruang  kelas  dengan  kinerja  dan kehadiran  siswa  (Mendell  &  Heath,  2005). Suhu  yang  hangat  (di  atas  24ºC)  cenderung menurunkan  kinerja  siswa  (Mendell  &  Heath, 2005).  Oleh  karena  itu,  pentingnya  penelitian ini adalah untuk membantu membuat kenyamanan termal mahasiswa di dalam kelas dan  memberikan  alternatif  solusi  desain  agar dapat mendukung proses pembelajaran menjadi  lebih  efektif.  Jika  lingkungan  belajar tidak mendukung, proses penyampaian informasi  dan  kinerja  mahasiswa  tidak  dapat tercapai secara optimal.
Penelitian ini diharapkan dapat
mengidentifikasi kenyaman termal ruang kelas menggunakan  teknologi  simulasi Building Information  Modeling  (BIM), sehingga  dapat diketahui  daya  dukung  ruang  kelas  tersebut terhadap  proses  pembelajaran  mahasiswa  dari segi  kenyamanan  termal.  Data  dari  dua  ruang kelas tersebut dibandingkan dengan
menggunakan  model Comfort  Temperature dan Predicted Mean Vote . Comfort temperature adalah  kondisi  pikiran  yang mengekspresikan kepuasan dengan lingkungan termal  (ASHRAE,  2017). Predicted  Mean Vote (PMV)  merupakan  salah  satu  persamaan empirik  untuk  mengetahui  tingkat  kenyaman termal  manusia  pada  lingkungan  tertentu
(Fanger, 1970). Berdasarkan teori kenyamanan termal  (The  ATLAS  Project,  1997)  mengenai material  insulasi  yang  baik,  ruang  kelas kondisi eksisting dilakukan intervensi sebanyak  dua  alternatif.  Tujuannya  adalah melihat  adanya perbedaan kenyamanan  termal pada  kedua  ruang  kelas  tersebut  seligus memberikan  solusi  desain  terkait  kenyamanan termal  mahasiswa.  Simulasi  kenyamanan termal biasanya dilakukan dengan menggunakan  metode  CFD  (Computational Fluid Dynamic) dengan menggunakan beberapa software seperti FLUENT, TRNSYS,
VENTILA, Autodesk CFD, dan lain sebagainya,  seperti  yang  pernah  dilakukan oleh (Tahang 2016);(Attaufiq 2015);
(Raczkowski,  Suchorab,  and  Brzyski  2019); (Gautam and Mohan 2018). Namun demikian, metode  tersebut  tidak  terintegrasi  dengan desain,  dalam  arti  antara  proses  pembuatan desain  dan  simulasi  berjalan  sendiri-sendiri. Proses ini dirasa kurang efektif dan efisien jika dibandingkan  dengan  metode  BIM  yang mampu mengintegrasikan
dan
mengkolaborasikan  proses  desain  dan  proses simulasi kenyamanan termal. Penelitian tentang metode BIM untuk kenyamanan termal pernah  dilakukan  sebelumnya  oleh  beberapa peneliti terdahulu. Penelitian tentang penggunaan  BIM  untuk  melakukan  simulasi thermal  comfort  contohnya  pada  penelitian yang dilakukan oleh (Rahadian and Sulistiawan  2020)  yang  menggunakan  BIM untuk  melakukan  evaluasi kenyamanan  termal pada  bangunan  yang  telah  terbangun.  Namun penelitian  ini  tidak  dilakukan  untuk  mencapai solusi  kenyamanan  termal  yang  paling optimal, namun lebih kepada evaluasi kenyamanan termal pada bangunan yang telah dibangun  sebelumnya.  Selain  itu,  (Amoruso, Dietrich,  and  Schuetze  2019)  juga  telah melakukan  penelitian  tentang  metode  BIM yang  digunakan  untuk  melakukan  simulasi kenyamanan termal. Namun penelitian tersebut berbasis  pada  pencapaian  alur  kerja  atau workflow  dan  merumuskan  kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam simulasi kenyamanan  termal,  bukan  berfokus  pada penemuan  solusi  hasil  perancangan.  Selain  itu juga,  kasus  yang  dilakukan  adalah  pada bangunan,  bukan  pada  ruang  interior  yang spesifik.  Kebaruan  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan simulasi Building
Information  Modeling ,  dapat  memberikan simulasi  yang  mendekati  dengan  kondisi aslinya  sebelum  material  tersebut  benar-benar diterapkan pada bangunan ruang kelas.

## 2. METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu observasi  dan  simulasi.  Observasi  dilakukan untuk  mengetahui  secara  pasti  mengenai layout,  ukuran,  material,  dan  keadaan  desain interior  ruang  kelas,  sedangkan  simulasi dilakukan  menggunakan Building  Information Modeling .  Penelitian ini terdiri dari dua tahap. Tahap pertama yaitu membuat data kenyamanan  termal  dari  2  ruang  kelas  dan dikomparasikan  menggunakan  model Comfort Temperature dan Predicted Mean Vote . Tahap kedua  yaitu  pada  kondisi  eksisting  kedua ruang  kelas  dilakukan  intervensi  sebanyak  2 alternatif untuk  melihat apakah ada perbedaan kenyamanan termal pada kedua ruangan.

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  ruang  kelas Program Studi Desain Interior, Gedung CADL (Center  of  Arts,  Design  and  Language)  lantai 7,  ruang  kelas  A  dan  B,  Institut  Teknologi Bandung.  Material  pada  fasad  bangunan didominasi  dengan  kaca  jendela.  Alasan pemilihan  lokasi  di  CADL  ITB  pada  lantai  7 adalah  karena  kedua  ruang  kelas  mempunyai bidang  yang  terkena  paparan  sinar  matahari paling  banyak  dibandingkan  dengan  ruang kelas  pada  lantai  lain.  Alasan  lainnya  adalah untuk mengidentifikasi kenyamanan mahasiswa  Desain  Interior  ketika  proses pembelajaran studio perancangan yang berlangsung setiap hari selama 8 jam.

## 2.2. Pengolahan dan Analisis Data
Penggunaan Building  Information  Modeling (BIM) dilakukan untuk mensimulasikan keadaan termal ruang kelas. Building Information  Modeling adalah  representasi digital  dari  fisik  dan  karakteristik  fungsional suatu  fasilitas  (NBIMS,  2012).  Dengan menggunakan Building Information Modeling, dibuat  pula  model Comfort  Temperature (CT) dan Predicted Mean Vote (PMV) pada masing- masing kelas.
Analisis  simulasi  menggunakan  software Autodesk  Revit dengan Plugin  Lighting
Analysis .  Analisis  ini  berfungsi  untuk  melihat secara kualitatif kualitas cahaya matahari yang masuk  ke  dalam  ruang  kelas  dan juga  melalui kuantitatif  dengan  cara  melihat  nilai lighting daylight  factor -nya,  sehingga  keadaan  termal kedua  ruang  kelas  tersebut  dapat  diketahui secara rinci.

## 2.3 Indikator CT dan PMV
CT mensimulasikan kenyamanan termal ruangan.  Grafik  berwarna  biru  menunjukkan semakin  dingin,  grafik  berwarna  oranye menunjukkan  semakin  panas  keadaan  termal ruang.  PMV  mengindikasikan  sensasi  dingin dan  hangat  yang  dirasakan  oleh  manusia dengan tujuh skala, yakni -3 (sangat dingin), -2 (dingin), -1 (sejuk), 0 (netral), +1 (hangat), +2 (panas),  serta  +3  (sangat  panas).  Nilai  nol adalah  netralitas  termal,  bukan  kenyamanan termal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  observasi  terdiri  dari  denah  (gambar  1) dan  foto  ruang  kelas  A  dan  B  eksisting (gambar  2).  Hasil  tahap  pertama  berupa  data kenyamanan termal dari  dua ruang kelas yang terdiri  dari  perbandingan  analisis Daylight Factor ,  simulasi solar  access ,  iluminasi, simulasi Comfort  Temperature dan Predicted Mean  Vote pada  kedua  ruang  kelas.  Tahap kedua  menghasilkan  intervensi  usulan  2 alternatif desain ruang kelas.

## 3.1 Denah Ruang Kelas A dan Ruang Kelas
B
Gambar 1. Denah Ruang Kelas A (kiri), dan Denah Ruang Kelas B (kanan)
Ruang  kelas  A  berukuran  13,7m  x  8,8m  x 3,8m  (gambar  1  kiri).  Sisi  timur  bangunan didominasi  dengan  jendela,  sementara  3  sisi lainnya  berupa  dinding  bata.  Material  langit- langit  menggunakan gypsumboard ,  material
dinding  menggunakan  batu  bata,  dan  material lantai  menggunakan  keramik.  Ruang  kelas berisi  20  meja  dan  20  kursi  mahasiswa.  Pada pukul  08.00  hingga  16.00  rata-rata  keadaan termal kelas A adalah 28ºC-35ºC.
Ruang  kelas  B  berukuran  10,9m  x  8,8m  x 3,8m  (gambar  1  kanan).  Sisi  utara  dan  timur bangunan didominasi dengan jendela, sementara  2  sisi  lainnya  berupa  dinding  bata.
Material
langit-langit menggunakan gypsumboard ,  material  dinding  menggunakan batu  bata,  dan  material  lantai  menggunakan keramik.  Ruang  kelas  berisi  20  meja  dan  20 kursi  mahasiswa.  Pada  pukul  08.00  hingga 16.00  rata-rata  keadaan  termal  kelas  B  adalah 30ºC-35 ºC.

## 3.2 Hasil Tahap Pertama
Hasil  tahap  pertama  terdiri  dari  analisis daylight  factor  ruang  kelas  A  dan  ruang  kelas B,  simulasi  solar  access,  perbandingan iluminasi,  simulasi Comfort  Temperature dan Predicted  Mean  Vote Kelas  A,  simulasi Comfort  Temperature dan Predicted  Mean Vote Kelas  B,  Perbandingan  hasil  simulasi PMV antara kelas A dan B.
A.  Analisis Daylight  Factor Ruang  Kelas  A dan Ruang Kelas B
Gambar 2. Simulasi Daylight Factor ruang kelas A (kiri) dan ruang kelas B (kanan)
Kelas A (gambar 2 kiri): Analisis nilai daylight factor yang  paling  tinggi  memiliki  nilai  7-8.
Daylight  factor dengan  nilai  1  atau  nilai terendah merupakan nilai yang paling mendominasi  ruang  kelas  A.  Hasil  simulasi menunjukkan  bahwa  kualitas  pencahayaan alami  di  ruang  A  memiliki  kualitas  yang kurang baik.
Kelas  B  (gambar  2  kanan):  Analisis  nilai daylight  factor cenderung  terang  dengan daylight factor bervariasi antara 4-15. Kualitas pencahayaan  alami  pada  ruang  kelas  B  ini terindikasi baik. Namun demikian, ruang kelas B  memiliki  potensi  untuk  lebih  panas  dari
ruang kelas A sehingga berpotensi mempengaruhi  kenyamanan  termal  pengguna ruangan.
B. Simulasi Solar Access
Gambar 3. Simulasi Solar Access ruang kelas A (kiri) dan ruang kelas B (kanan)
Kelas A (Gambar  3 kiri): Hasil simulasi solar access menunjukkan konsentrasi sinar matahari  yang  masuk  ke  dalam  ruang  kelas  A berfokus  pada  area  sekitar  jendela  saja  dan tidak  menyebar  ke  dalam  bangunan  secara baik.  Hal  ini  dikarenakan  jendela  pada  ruang kelas  A  hanya  berada  pada  satu  sisi  dinding saja.
Kelas  B  (Gambar  3  kanan):  Hasil  simulasi solar  access menunjukkan,  konsentrasi  sinar matahari  yang  masuk  ke  dalam  ruang  kelas  B menyebar  secara  meluas  ke  dalam  ruangan sekitar 90%. Hal tersebut dikarenakan ruang B memiliki 2 sisi jendela.
C.  Perbandingan  iluminasi  antara  kelas  A dan Kelas B
Gambar 4. Simulasi iluminasi ruang kelas A (kiri) dan ruang kelas B (kanan)
Dari  hasil  simulasi  (gambar  4),  tingkat iluminasi  Kelas  B  cenderung  diatas  1847  lux, lebih  tinggi  daripada  kelas  A  yang  berkisar antara 316–1628 lux.
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 21 (2) October 2023: 275-284
D.  Simulasi Comfort  Temperature dan Predicted Mean Vote Kelas A
Gambar 5. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas A
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas A (gambar 5 kiri): Warna grafik dominan biru  dengan  kisaran  suhu  terendah  22ºC  dan suhu tertinggi 35ºC.
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote ( PMV ) pada  kelas  A  (gambar  5  kanan):  Warna  yang terlihat adalah oranye ke merah (range nilai 2- 3), maka rata-rata  responden memiliki kecenderungan  untuk  berpersepsi  ruang  A cenderung panas.

## E.  Simulasi  Comfort  Temperature  dan
Predicted Mean Vote Kelas B
Gambar 6. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas B
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas B (gambar 6 kiri): Warna grafik dominan biru  dengan  kisaran  suhu  terendah  22ºC  dan suhu tertinggi 35-36ºC.
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote (PMV) pada  kelas  B  (gambar  6  kanan):  Warna dominan oranye ke hijau (0-3),  maka rata-rata responden  memiliki  kecenderungan  untuk berpersepsi  ruang  kelas  B  cenderung  dingin, terutama di area dekat jendela. Ada kemungkinan  angin  yang  masuk  dari  jendela ruang  kelas  B  mengalirkan  udara  untuk mengurangi panas di dalam ruangan.

## F.  Perbandingan  simulasi  PMV  antara kelas A dan B
Perbandingan hasil simulasi PMV antara kelas A  dan  B  (gambar  7)  memperlihatkan  bahwa ada kemungkinan ruang kelas B eksisting lebih dingin  daripada  kelas  A  berdasarkan  persepsi pengguna ruangan.
Gambar 7. Simulasi Perbandingan Predicted Mean Vote ruang kelas A (kiri) dan ruang kelas B (kanan)
Ruang kelas B memiliki dua buah sisi jendela yang  memungkinkan  untuk  memasukkan udara  alami  melalui  jendela  tersebut.  Ruang kelas  A  eksisting  khususnya  di  bagian  tengah ruangan menjadi titik yang memiliki kecenderungan  suhu  yang  paling  tinggi.  Ada kemungkinan pergerakan angin di ruang kelas A  cukup  terbatas  dengan  lubang  jendela  yang lebih sedikit daripada kelas B.

## 3.3 Hasil Tahap Kedua (Intervensi)
Dari  kondisi  eksisting  kemudian  dilakukan intervensi  untuk  melihat  apakah  akan  ada perbedaan  temperatur  dan  kenyamanan  termal pada  kedua  ruangan.  Dibuat  2  kondisi intervensi dengan 2 alternatif:
1. Alternatif  1:  Penambahan  AC  2  PK sebanyak  4  buah  dengan  keadaan semua  jendela  tertutup.  (WargºCki, 2006).
2. Alternatif  2:  Penambahan  material pada  dinding  (Beton  aerasi  dan  Panel polystyrene) dan langit-langit (Phenolic  foam,  Polyurethane  (PUR),
Expanded polystyrene (EPS), Extruded  polystyrene/  XPS.  (The ATLAS Project (1997) dalam (Papadopoulos, 2005).

## A.  Simulasi  Comfort  Temperature  dan
Predicted Mean Vote Alternatif 1 Kelas A
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas  A  alternatif  1  (Gambar  8  kiri):  Warna grafik  dominan  biru  tua  dengan  kisaran  suhu terendah 16 ºC dan suhu tertinggi sekitar 19-20 ºC.
Gambar 8. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas A
alternatif 1
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote (PMV) pada  kelas  A  alternatif  1  (gambar  8  kanan): Warna yang terlihat adalah biru tua (-2 s/d -3), maka rata-rata responden memiliki kecenderungan  untuk  berpersepsi  ruang  kelas A alternatif 1 cenderung dingin sekali ( cold ).
B.  Simulasi Comfort  Temperature dan Predicted Mean Vote Alternatif 1 Kelas B
Gambar 9. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas B alternatif 1
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas  B  alternatif  1  (Gambar  9  kiri):  Warna grafik  dominan  biru  tua  dengan  kisaran  suhu terendah 16 ºC dan suhu tertinggi sekitar 19-20 ºC.
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote (PMV) pada  kelas  B  alternatif  1  (Gambar  9  kanan): Warna yang terlihat adalah biru tua (-2 s/d -3), maka rata-rata responden memiliki kecenderungan  untuk  berpersepsi  ruang  kelas B  alternatif  1  cenderung  dingin  sekali  (very cold ).
C.  Simulasi Comfort  Temperature dan Predicted Mean Vote Alternatif 2 Kelas A
Gambar 10. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas A alternatif 2
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas  A  alternatif  2  (Gambar  10  kiri):  Warna grafik  dominan  biru  tua  dengan  kisaran  suhu terendah 22ºC dan suhu tertinggi sekitar 24ºC.
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote (PMV) pada  kelas  A  alternatif  2  (gambar  10  kanan): Warna yang terlihat adalah biru muda ke hijau (-1  s/d  0),  maka  rata-rata  responden  memiliki kecenderungan  untuk  berpersepsi  ruang  kelas A  alternatif  2  cenderung  agak  dingin  ( slightly cold ) sampai dengan netral.
D.  Simulasi Comfort  Temperature dan Predicted Mean Vote Alternatif 2 Kelas B
Gambar 11. Simulasi Comfort Temperature (kiri) dan Predicted Mean Vote (kanan) ruang kelas B alternatif 2
Hasil  Simulasi Comfort  Temperature pada kelas  B  alternatif  2  (gambar  11  kiri):  Warna grafik  dominan  biru  tua  ke  hijau  dengan kisaran suhu terendah 22ºC dan suhu tertinggi sekitar 32ºC.
Hasil  Simulasi Predicted  Mean  Vote (PMV) pada  kelas  B  alternatif  2  (gambar  11  kanan): Warna yang terlihat adalah hijau ke oranye (0 s/d  3),  maka  rata-rata  responden  memiliki kecenderungan  untuk  berpersepsi  ruang  kelas B alternatif 2 cenderung agak netral ke panas. Adanya  penambahan  material  dinding  dan langit-langit tidak terlalu signifikan mengurangi  temperatur  pada  ruangan  ini. Kemungkinan  jendela  orientasi  ke  arah  timur perlu  ditutup  untuk  menurunkan  temperatur suhu ruangan.

## E.  Perbandingan  Simulasi  Predicted  Mean
Vote antara kelas A dan B Alternatif 2
Gambar 12. Perbandingan Simulasi Predicted Mean Vote antara kelas A dan B Alternatif 2
Perbandingan  hasil  simulasi Predicted  Mean Vote antara  kelas  A  dan  B  (gambar  12) memperlihatkan  bahwa  ada  kemungkinan ruang  kelas  A  lebih  nyaman  dan  dingin daripada ruang kelas B dengan intervensi yang sama  yaitu  penambahan  material  dinding  dan langit-langit. Ruang kelas A hanya memiliki 1 orientasi  jendela  saja  sehingga  hal  ini berpengaruh  pada  intensitas  besarnya  radiasi matahari  yang  masuk  ke  dalam  ruangan. Berbeda  dengan  ruang  kelas  B  yang  memiliki 2 buah orientasi jendela yang berpotensi untuk memasukkan  radiasi  matahari  yang  lebih banyak  daripada  ruang  kelas  A.  Apabila
dibandingkan  dengan  kondisi  eksisting,  ruang kelas A memiliki tingkat penurunan suhu yang signifikan  namun  tetap  dirasa  nyaman  dan tidak terlalu dingin.
F. Perbandingan temperatur antara alternatif 1 dan alternatif 2
Gambar 13. Temperatur Alternatif 1 Kelas A (kiri) dan Kelas B (kanan)
Gambar 14. Temperatur Alternatif 2 Kelas A (kiri) dan Kelas B (kanan)
Dari  keempat  grafik  tersebut  dapat  diambil simpulan  bahwa  alternatif  2  kelas  A  adalah ruang kelas yang memiliki kualitas kenyamanan  termal  yang  lebih  baik  daripada yang  lain.  Kelas  A  alternatif  2  cenderung netral  dan  agak  dingin  dengan  suhu  ruangan 24-30ºC.
Alternatif  1  pada  kedua  ruang  kelas  (gambar 13) memiliki kualitas kenyamanan termal yang terlalu  dingin  ( cold ).  Sedangkan,  alternatif  2 kelas  B  (gambar  14)  tidak  terlalu  signifikan perubahannya  dengan  kondisi  eksisting.  Hal tersebut  kemungkinan  terjadi  karena  kelas  B memiliki  2  buah  orientasi  jendela  arah  timur dan  utara.  Namun  demikian,  jendela  tersebut dapat  dibuka  tutup  untuk  memasukkan  udara alami untuk menurunkan suhu dalam ruangan.
Jika melihat hasil analisis berdasarkan simulasi BIM  di  atas  dapat  dirumuskan  bahwa  dengan melihat  kondisi  iklim  di  Indonesia  yang  tropis dengan  suhu  cenderung  panas,  bangunan dituntut untuk tetap nyaman dalam penggunaannya. Suhu ruang  kelas yang terlalu panas  dapat  menimbulkan  gangguan  penyakit fisik  maupun  psikis.  Kondisi  termal  ruang kelas  yang  nyaman  tentunya  akan  membuat proses  pembelajaran  mahasiswa  menjadi  lebih efektif.  Dalam  penelitian  ini,  ruang  kelas digunakan  oleh  mahasiswa  Program  Studi Desain  Interior  yang  melakukan  proses pembelajaran setiap hari selama kurang lebih 8
jam (mata kuliah studio perancangan) sehingga penting sekali untuk mengidentifikasi kenyamanan  termal  mahasiswa  di  dalam  kelas dan  memberikan  alternatif  solusi  desain  agar dapat mendukung proses pembelajaran menjadi lebih  efektif.  Bila  lingkungan  belajar  tidak mendukung maka proses penyampaian informasi  dan  kinerja  mahasiswa  tidak  dapat tercapai  secara  optimal.  Hal  ini  sesuai  dengan teori  yang  menyebutkan  bahwa  menyediakan lingkungan  yang  nyaman  dan  sehat  di  ruang kelas  diperlukan  untuk  kesejahteraan  dan produktivitas siswa (Bellia dkk., 2010).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, Comfort  Temperature dan Predicted  Mean
Vote dapat mengidentifikasikan bahwa berdasarkan  persepsi  pengguna  ruangan  (dari simulasi Building Information Modeling eksisting) , Kelas  B  eksisting  memiliki  tingkat kenyamanan  termal  yang  lebih  baik  daripada kelas A sehingga kelas B dapat dikatakan lebih mendukung  kenyamanan  termal  mahasiswa. Dari  kedua  intervensi  (alternatif)  yang dilakukan,  alternatif  2  (penambahan  material pada  dinding  dan  langit-langit)  pada  kelas  A adalah  ruang  kelas  yang  memiliki  kualitas kenyamanan  termal  yang  lebih  baik  daripada alternatif  yang  lain.  Kelas  A  alternatif  2 cenderung netral dan agak dingin dengan suhu ruangan 24-30ºC.
Tantangan  dan  peluang  penelitian  selanjutnya adalah  dapat  memberikan  alternatif  solusi desain  yang  lain  agar  kenyamanan  termal mahasiswa semakin optimal untuk mendukung pembelajaran.  Penelitian  selanjutnya  dapat didukung  pula  dengan  memberikan  kuesioner thermal  sensation  vote (TSV)  dan thermal comfort  vote (TCV)  untuk  mengetahui kenyamanan  termal  mahasiswa  di  ruang  kelas dan  mengetahui  faktor  ruang  apa  saja  yang dapat  meminimalisasi  kondisi  termal  yang berlebihan. Selain itu, dapat pula membandingkan  kenyamanan  termal  ruang kelas  pada  lantai  yang  lebih  rendah  (posisi bawah).

## REFERENSI
Al  Horr,  Y.,  Arif,  M.,  Katafygiotou,  M.,  Mazroei, A., Kaushik, A., Elsarrag, E. 2016. Impact Of Indoor  Environmental  Quality  on  ºCcupant
Well-Being  and  Comfort:  A  Review  of  The Literature. International Journal of Sustainable  Built  Environment.  5(1),  P.  1. Https://Doi.Org/10.1016/J.Ijsbe.2016.03.006
American  Society  of  Heating  and  Refrigerating
Association of Engineers (ASHRAE). 2010.
ANSI/ASHRAE. 2017. Standard 55: 2017,
Thermal Environmental Conditions for Human occupancy. ASHRAE, Atlanta.
Bellia, L.; Boerstra, A.; da Silva, M.C.G.; Ianniello,
E.;  Lopardo,  G.;  Minichiello,  F.;  Romagnoni, P.;  van  Dijken,  F.  2010.  Indoor  Environment and  Energy  Efficiency  in  Schools—Part  1; REHVA: Brussels, Belgium.
Fanger,  P.O.  1970.  Thermal  Comfort.  Danish Technical Press. Copenhagen.
Havenith,  H.  P.  2022.  Personal  Factor  in  Thermal
Assesment : Clothing Properties  & Metabolic Heat Production, Journal Energy and Building Vol  34  Pp  581  –  591.  DOI:10.1016/S0378- 7788(02)00008-7.
Mendell,  M.J.;  Heath,  G.A.  2005.  Do  indoor Pollutants  and  Thermal  conditions  in  Schools influence  Student  Performance?  A  critical review of the literature. Indoor Air, 15, 27–52.
[CrossRef] [PubMed]. National Institute of Building Sciences Buildingsmart  Alliance™  National  BIM Standard  (NBIMS).  2012.  United  States™ Version 2.
Nicol, F., Humphreys, M., Roaf, S. 2012. Adaptive Thermal  Comfort:  Principles  and  Practice Routledge, London.
ºCtarino,  C.N,  Feriadi,  H.  2021.  Evaluasi  Kinerja Selubung Bangunan Gedung Agape Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta. Jurnal  Arsitektur,  Vol.  8,  No.  2,  Tahun  2021 (E-Issn 2550-1194) Doi: 10.26418/Lantang.V8i2.45436. Ormandy,  D  &  Ezratty,  V.  2015.  Environnement, Risques & Santé 14(3):221-229. DOI:10.1684/Ers.2015.0785. Thermal Discomfort and Health: Protect the Susceptible (Part 2).
Papadopoulos,  A.  M.  2005.  State  of  The  Art  In Thermal  Insulation  Materials  and  Aims  For Future  Developments.  Energy  and  Buildings, 37(1), 77–86. Https://Doi.Org/10.1016/J.Enbuild.2004.05.00 6 .
Ponni. 2015. A Study on Comfort Temperature and Thermal Efficiency of Buldings. International
Journal of Engineering and Technology (Ijet). Vol 7 No 4 Aug-Sep 2015.
Sarinda,  A.  2017  Analisis  Perubahan  Suhu Ruangan  Terhadap  Kenyamanan  Termal  Di Gedung  3  Fkip  Universitas  Jember.    Jurnal Pembelajaran  Fisika,  Vol  6  No.  3,  September 2017, Hal 307
Wargocki,P.  2006.  Effects  of  HVAC  on Student  Performance.  American  SOciety of Heating, refrigerating and Air-
Conditioning Engineers. Vol. 48, Oct.
Amoruso,  F  M,  U  Dietrich,  and  T  Schuetze.
2019. “Integrated BIM-Parametric
Workflow-Based  Analysis  of  Daylight Improvement for Sustainable Renovation of  an  Exemplary  Apartment  in  Seoul, Korea.”
Sustainability .
https://www.mdpi.com/460958.
Attaufiq,  M.  2015.  “Simulasi  Termal  Pada Rumah  Adat  Di  Gorontalo.” … :  Jurnal Peradaban Sains, Rekayasa … 3 (1): 78–
88.
https://stitek-binataruna.e- journal.id/radial/article/view/67%0Ahttps ://stitek-binataruna.e- journal.id/radial/article/download/67/59.
Gautam,  Rajnish  Kumar,  and  Ravindra
Mohan. 2018. “Thermal Comfort Analysis for Office Room Using Computational Fluid Dynamics: A Review.” Smart Moves Journal Ijoscience 4 (10): 8. https://doi.org/10.24113/ijoscience.v4i10. 168. Raczkowski, Andrzej, Zbigniew Suchorab, and Przemysław Brzyski. 2019. “Computational Fluid Dynamics
Simulation  of  Thermal  Comfort  in Naturally  Ventilated  Room.” MATEC Web of Conferences 252: 04007. https://doi.org/10.1051/matecconf/20192 5204007.
Rahadian, Erwin Yuniar, and Agung Prabowo Sulistiawan.  2020.  “The  Evaluation  of Thermal  Comfort  Using  a  BIM-Based Thermal  Bridge  Simulation.” Journal  of Architectural  Research  and  Education 1 (2):
129. https://doi.org/10.17509/jare.v1i2.22304.
Tahang.  2016.  “Teknik  Sistem  Simulasi
Arsitektura : Jurnal Ilmiah Arsitektur dan Lingkungan Binaan, Vol. 21 (2) October 2023: 275-284
Termal Bangunan Dengan Menggunakan Perangkat  Computating  Fluid  Dynamic (Cfd).” Jurnal Ilmiah Techno Entrepreneur  Acta,  Vol.  1  No.  1,  April 2016 1 (1): 49–54.