## Kenyamanan Iklim Lokasi Wisata Berbasis Alam di Kawasan Tropis

## Climate Comfort in Nature-Based Tourism at Tropical Region
Nofi Yendri Sudiar 1,2 , Yonny Koesmaryono 3 , Perdinan 3 * , dan Hadi Susilo Arifin 4
1 Sekolah Pascasarjana IPB, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2 Program Studi Fisika, Universitas Negeri Padang, Kampus FMIPA UNP, Padang 25131
3 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
4 Departemen Arsitektur Lanskap, Gedung Fakultas Pertanian IPB, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 5 September 2019 Received in revised from 26 November 2019 Accepted 18 December 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.2.53-61

## Keywords:
Holiday Climate Index Nature-based tourism Perception Thermal comfort
Tourism Climate Index A B S T R A C T
This research reveals visitor perceptions of climate comfort in nature-based tourism areas in Indonesia. We combined a survey and modeling to calculate the comfort score based on Tourism Climate Index (TCI) and Holiday Climate Index (HCI) in three tourism  sites  of  Ecopark  Ancol,  Bogor  Botanical  Garden,  and  Cibodas  Botanical Garden. During the survey, we collected data on climate comfort perceptions and the role of the weather on the comfort. Totally, 793 respondents of tourism visitors participated in the study. Our results showed that almost all of visitors (>95%) stated that the weather affected the climate comfort. Interestingly, the weather condition did  not  influence  on  the  decisions  where  the  tourism  site  to  visit.  The  level  of perceived  climate  comfort  for  the  sites  were  neutral  (Ecopark,  57.3%),  and comfortable (Bogor Botanical Garden, 60%; Cibodas Botanical Garden, 78.4%). Then by modeling we obtained the best method to calculate the comfort based on the following index: (i) TCI with Physiological Equivalent Temperature (PET) Tianjin for Ecopark (57.2), (ii) HCI for Bogor Botanical Garden (59), and (iii) HCI with PET Tianjin for  Cibodas  Botanical  Garden  (77.6).  Further,  perception  on  climate  comfort  was significantly difference among sex, age, and education level of the visitors. In warmer environmental condition, the older people and women feel more comfortable. Our finding revealed that topography was weak correlated with comfort perception. By understanding  visitor  perceptions,  strategies  and  appropriate  actions  can  be developed to increase comfort in the nature-based tourism industry.

## PENDAHULUAN
Pariwisata  telah  menjadi  industri  penting  di seluruh  dunia  termasuk  di  Indonesia.  Perkembangan industri pariwisata di Indonesia cukup signifikan yang menyumbang devisa urutan kelima setelah migas, batu bara, minyak kelapa sawit dan karet olahan pada tahun 2011  (Kemenpar,  2018).  Pada  tahun  2016,  perolehan dari sektor pariwisata menempati urutan kedua setelah kelapa sawit dengan peningkatan devisa sebesar 11% (US$  13,568  miliar).  Berdasarkan  tren  tersebut, diperkirakan  sektor  pariwisata  dapat  menjadi penyumbang  devisa  peringkat  pertama  di  Indonesia pada tahun 2020.
* Corresponding author: perdinan@gmail.com
Industri  pariwisata  sangat  sensitif  terhadap cuaca  dan  iklim  (Li  et  al.,  2016;  Roshan  et  al.,  2016) karena  ini  menentukan  kemana  tujuan  wisatawan dalam  memilih  tempat  berwisata.  Cuaca  dan  iklim adalah  faktor  eksternal  penting  yang  mempengaruhi keputusan  untuk  menentukan  daerah  yang  akan dikunjungi (Priego et al., 2015; Rutty and Scott, 2016). Berdasarkan informasi tersebut, kondisi iklim dan cuaca menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  untuk  kegiatan pariwisata.  Kenyamanan  berwisata  mempengaruhi wisatawan  dalam  menentukan  destinasi  wisata. Perubahan  kondisi  iklim  suatu  daerah  dapat berimplikasi  negatif  pada  ketidaknyamanan  dan mungkin mengurangi kualitas pengalaman rekreasi (De Urioste-Stone et al., 2015; Scott et al., 2019).
Penelitian  mengenai  hubungan  antara  iklim dan  kenyamanan  dalam  berwisata  sangat  menarik untuk dilakukan, terutama di Indonesia. Kajian tentang tingkat kenyamanan wisata mengunakan variabel iklim pertama  kali  dikembangkan  oleh  Mieczkowski,  yaitu Tourism  Climate  Index (TCI)  (Fang  and  Yin,  2015; Mieczkowski,  1985;  Noome  and  Fitchett,  2019). Terdapat lima parameter cuaca yang digunakan dalam perhitungan  indeks,  yaitu  suhu  udara,  curah  hujan, kelembaban,  kecepatan  angin  dan  penyinaran matahari.  Indeks  ini  dapat  merepresentasikan  kondisi selama  24  jam.  Akan  tetapi,  terdapat  beberapa kelemahan  dari  penggunaan  TCI,  yaitu  (i)  tidak memasukkan  komponen  flux  radiasi  gelombang panjang  dan  gelombang  pendek,  (ii)  penilaian  yang subjektif, (iii) sistem pembobotan variabel iklim, dan (iv) resolusi  data  yang  rendah  yakni  menggunakan  data bulanan (Scott et al., 2016).
Metode  baru  dikembangkan  oleh  Scott  et  al. (2016)  yaitu Holiday  Climate  Index (HCI)  untuk mengatasi  kekurangan  dan  keterbatasan  dari  indeks iklim-pariwisata  TCI.  Kelebihan  HCI  dibandingkan dengan  TCI  terletak  pada  skala  peringkat  tiap komponen  iklim  dan  bobot  dari  setiap  parameter. Selain indeks kenyamanan iklim, juga terdapat indeks kenyamanan termal. Indeks kenyamanan termal hanya mempertimbangkan  faktor  termal  tanpa  memasukan faktor  astetik  dan  fisik.  Beberapa  indeks  kenyamanan termal, antara lain Predicted Mean Vote (PMV) (Gilani et al., 2015), Physiological Equivalent Temperature (PET) (Lai et al., 2016), Standard Effective Temperature (SET) (Nazarian et al., 2017), dan Universal Thermal Climate Index (UTCI)  (Di  Napoli  et  al.,  2018).  Di  Indonesia, penelitian terkait kenyamanan iklim untuk lokasi wisata tertentu  menggunakan  TCI  dan  HCI  masih  sangat terbatas.  Sampai saat ini, hanya  Haryadi  et  al.,  (2019) yang baru menggunakan TCI untuk menghitung indeks kenyamanan  iklim  di  wilayah  Indonesia,  yaitu  di Kabupaten Samosir, Sumatera Utara. Sedangkan untuk HCI, Noor et al. (2018) menggunakan indeks tersebut untuk  mengidentifikasi  tingkat  kenyamanan  wisata untuk wilayah Banjarmasin, Kalimantan Selatan.
Secara  umum,  Penelitian  ini  bertujuan memberikan pemahaman mengenai persepsi kenyamanan  iklim  di  kawasan  wisata  yang  berbasis alam.  Secara  khusus,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  informasi:  (i)  cuaca  yang  berpengaruh terhadap  kenyamanan  selama  berwisata,  (ii)  kisaran persepsi  tingkat  kenyamanan  yang  dirasakan pengunjung  berdasarkan  parameter  cuaca  pada  tiga kawasan  wisata  dengan  topografi  yang  berbeda,  dan (iii)  perbedaan  persepsi  pengunjung  terhadap kenyamanan iklim saat berwisata.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Pada  penelitian  ini,  kami  memilih  kawasan wisata pada zona iklim tropis yang terletak pada zona ketinggian  tempat  berbeda.  Lokasi  pertama  adalah Ecopark Ancol yang berada di kawasan pantai dengan ketinggian  3  mdpl.  Lokasi  kedua  adalah  Kebun  Raya Bogor  yang  berada  di  tengah  kota  Bogor  dengan ketinggian  lokasi  sekitar  dari  215-260  mdpl.  Lokasi Ancol  dan  Kebun  Raya  Bogor  mewakili  zona  dataran rendah,  dengan  spesifikasi  pantai  dan  non-pantai. Lokasi ketiga adalah Kebun Raya Cibodas yang terletak di  kawasan  lereng  Gunung  Gede-Pangrango  dengan ketinggian  bervariasi  dari  1300-1425  mdpl  mewakili dataran tinggi.

## Disain Penelitian dan Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  survey- wawancara mengenai kenyamanan termal, atau faktor cuaca  dalam  mempertimbangkan  kunjungan,  tingkat kenyamanan  yang  dirasakan  kepada  pengunjung. Semua  pertanyaan  survei  diletakkan  dalam  sebuah aplikasi android dengan nama My Trip My Holiday yang dibuat  dengan  bahasa  Java.  Aplikasi  ini  dirancang untuk  memudahkan  pengunjung  dalam  mengisi kuisioner.  Dengan  aplikasi  ini  memudahkan  dalam mengelola data survei dan perhitungan secara statistik. Untuk  pengelolaan  data  survei  tersebut  juga  dibuat web  menggunakan  bahasa  program  populer  yakni PHP: Hypertext  Prepocessor dengan  basis  data menggunakan  MySQL.  Survei  dilakukan  pada  musim pancaroba April dan Mei 2018 dimana pada masa ini terjadi peralihan dari musim hujan ke musim kemarau.
Sebanyak  793  pengunjung  (219  orang  di Ecopark,  284  orang  di  KRB  dan  290  orang  di  KRC) sebagai responden dalam penelitian ini dengan tingkat kepercayaan 95% dan 3,5% margin of error . Penentuan responden  dilakukan  dengan  cara simple  random sampling yaitu  sampel  yang  diambil  secara  acak sederhana.  Pengambilan  sampel  dilakukan  di  dalam dan di luar kawasan wisata, yang meliputi (i) lapangan parkir, (ii) sekitar pepohonan, (iii) perdu, (iv) semak, (v) lapangan  rumput,  (vi)  kolam/wisata  air,  (vii)  jalur pejalan  kaki,  (viii)  jalan  utama,  dan  (ix) rest  area (saung/gazebo/bangku taman).
Untuk  mengukur  tingkat  kenyamanan  iklim pengunjung  di  setiap  lokasi,  kami  menggunakan  TCI dan  HCI.  Perhitungan  TCI  dilakukan  menggunakan Persamaan (1).
TCI  =  8CID  +  2CIA  +  4P  +  4S  +  2W (1)
dimana CID indeks kenyamanan siang hari, CIA indek kenyamanan  harian, P curah  hujan  (mm), S lama
penyinaran  (jam),  dan W kecepatan  angin  (km/jam). Perhitungan  indeks  HCI  dilakukan  dengan  sistem peringkat terlebih dahulu untuk tiap variabel sebelum dijumlahkan.  Rumus  perhitungan  HCI  untuk  lokasi urban-Kebun  Raya  (Persamaan  2)  berbeda  dengan lokasi pesisir pantai-Ecopark Ancol (Persamaan 3).
HCI 𝑢𝑟𝑏𝑎𝑛  =  4TC + 2A + 3P + W (2) HCI 𝑏𝑒𝑎𝑐ℎ  =  3TC + 3.5A + 2.5P + W
(3)
dimana TC kenyamanan  termal  dengan  parameter cuacanya suhu dan kelembaban udara, A faktor astetik dengan parameter cuacanya tutupan awan.
Pada penelitian ini, kami melakukan modifikasi termal  dalam  perhitungan  indeks  kenyamanan  iklim menggunakan  TCI  dan  HCI.  Berdasarkan  metode modifikasi  aspek  termal  dari  Lai  et  al.  (2014),  kami memodifikasi menjadi tujuh aspek termal berdasarkan Physiological  Equivalent  Temperature (PET)  dan Universal Thermal Climate Index (UTCI), yaitu PET Eropa , PET Taiwan , PET Tianjin , PET Tel Aviv , UTCI Mediterania , UTCI Tianjin dan UTCI . Aspek termal digunakan untuk memprediksi  nilai  rata-rata  dari  sensasi  termal berdasarkan:  (i)  empat  parameter  cuaca,  yaitu  suhu, kelembaban udara, angin, dan sinar matahari; dan (ii) dua parameter non cuaca, meliputi metabolisme tubuh dan pakaian yang dikenakan responden.
Pada penelitian ini, kami melakukan identifikasi sejumlah  parameter  cuaca  dan  non-cuaca  tersebut terhadap  responden  di  lokasi  wisata  yang  berkaitan dengan kenyaman. Untuk indikator metabolisme, kami menggunakan informasi usia, jenis kelamin, dan tingkat pendidikan  tiap  responden  sebagai  data  acuan. Kemudian,  indeks  kenyamanan  termal  dari  hasil perhitungan dibandingkan dengan hasil survei persepsi kenyamanan  dari  pengunjung  untuk  mengidentifikasi modifikasi yang paling sesuai diterapkan di tiap lokasi wisata.
Untuk  mengetahui  perbedaan  persepsi pengunjung  terhadap  kenyamanan  iklim,  kami melakukan  analisis  statistik  menggunakan  model regresi  logistik  biner.  Langkah  yang  kami  lakukan meliputi:  (i)  Melakukan  analisis  data  dengan  statistik deskriptif  untuk  setiap  parameter  cuaca  (suhu  udara, kelembaban udara, angin, dan sinar matahari) terhadap usia, jenis kelamin dan tingkat pendidikan. (ii) Membuat konstruksi  variabel  respon  kategorik  untuk  setiap variabel iklim. Variabel respon y terdiri dari 2 kategori yakni  nyaman  dan  tidak  nyaman  yang  dinotasikan dengan  angka  1  (nyaman)  dan  0  (tidak  nyaman). Responden  yang  memberi  jawaban  sangat  tidak nyaman, tidak nyaman dan netral akan dikategorikan y =  0  (tidak  nyaman)  dan  responden  yang  memberi
jawaban  nyaman  dan  sangat  nyaman  akan dikategorikan y =  1  (nyaman).  (3)  Melakukan  uji independensi  untuk  semua  variable  menggunakan Spearman’s rho dengan pertimbangan bahwa variabel respon  berupa  kategorik.  (4)  Melakukan  estimasi parameter  dari  variabel  respon  yang  signifikan terhadap  masing-masing  variabel  prediktor.  (5) Melakukan  uji  kesesuaian  hasil  perhitungan  dengan data hasil wawancara.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Pengunjung
Profil  data  pengunjung,  meliputi  jenis  kelamin, usia, dan tingkat pendidikan, pada tiap lokasi disajikan pada  Gambar  1a.  Pengunjung  di  setiap  lokasi  lebih didominasi  oleh  perempuan  (56.6%  Ecopark,  70.1% KRB  dan  53.8%  KRC)  dibandingkan  laki-laki  (43.4% Ecopark,  29.9%  KRB  dan  46.2%  KRC).  Sebagian  besar pengunjung Ecopark adalah orang dewasa antara umur 17-30  tahun  (47.9%),  dan  31-50  tahun  (46.6%) sementara di kawasan KRB dan KRC mayoritas antara umur  17-30  tahun  masing-masing  71.1%  dan  73.4%. Pengunjung  dengan  pendidikan  SMA  atau  sederajat lebih  mendominasi  (48.4%  Ecopark,  65.8%  KRB  dan 59.3%  KRC)  dan  selanjutnya  diikuti  oleh  pengunjung yang berpendidikan sarjana (39.3% Ecopark, 15.8% KRB dan 16.9% KRC).

## Cuaca dan Kenyamanan Berwisata
Pengetahuan  pengunjung  mengenai  istilah parameter  cuaca,  meliputi  suhu  udara,  kelembaban udara, angin, dan radiasi sinar matahari, diuji dengan pertanyaan  tertutup.  Berdasarkan  hasil  wawancara, sebagian  besar  pengunjung  mengaku  tahu  dengan istilah beberapa parameter cuaca tersebut (Gambar 1b). Untuk istilah suhu (88.6% Ecopark, 82% KRB dan 76.6% KRC),  kelembaban  udara  (81.7%  Ecopark,  54.2%  KRB dan 58.6% KRC), angin (95.0% Ecopark, 87.3% KRB dan 92.1% KRC) dan sinar matahari (88.6% Ecopark, 61.3% KRB  dan  57.6%  KRC).  Namun  ketika  pengunjung ditanya mengenai istilah kenyamanan termal, sebagian besar  mereka  menjawab  tidak  tahu  (70.8%  Ecopark, 88.7% KRB dan 93.1%).
Untuk  mendapatkan  informasi  mengenai cuaca yang berpengaruh terhadap kenyamanan selama berwisata,  kepada  pengunjung  ditanya  mengenai pertimbangan  faktor  cuaca  dalam  keputusan  mereka melakukan  kegiatan  wisata.  Di  ketiga  lokasi  wisata terlihat pengunjung menilai cuaca sangat berpengaruh terhadap  kenyamanan  berwisata  di  masing-masing lokasi  (98.2%  di  Ecopark,  98.6%  di  KRB  dan  97.6%  di KRC, lihat Gambar 1c). Namun ketika parameter cuaca ditanyakan  satu  per  satu  dalam  mempertimbangkan
mengunjungi  lokasi  wisata  atau  dalam  hal  pemilihan pakaian, hasilnya sangat bervariasi (Gambar 1d). Untuk kawasan  Ecopark  mayoritas  yang  dipertimbangkan pengunjung  adalah  suhu  dan  sinar  matahari  (57.3% dan 59.5%). Untuk kawasan KRB mayoritas pengunjung (51.8%)  tidak  mempertimbangkan  keempat  faktor cuaca. Sementara di kawasan KRC pengunjung hanya mempertimbangkan faktor suhu yakni sebesar 60.3%. Selanjutnya kepada pengunjung ditanyakan mengenai pakaian yang mereka pakai ke kawasan wisata apakah
sudah mempertimbangkan faktor  cuaca  (Gambar 1e). Untuk  kawasan  Ecopark  mayoritas  pengunjung mempertimbangkan  keempat  faktor  cuaca  tersebut (suhu  61.4%,  kelembaban  udara  53.2%,  angin  55.9% dan sinar matahari 58.2%). Sebaliknya di kawasan KRB mayoritas  pengunjung  tidak  mempertimbangkan semua  faktor  cuaca  yang  ditanyakan  yakni  sebesar 56.0%.  Sementara  di  kawasan  KRC  hanya  suhu  yang dipertimbangkan yakni sebesar 57.6%.
Gambar 1 . Hasil analisis berupa persentase dari data pengunjung di tiga lokasi wisata (1) Ecopark, (2) Kebun Raya Bogor (KRB), dan (3) Kebun Raya Cibodas (KRC) untuk beberapa kategori: (a) profil pengunjung, meliputi jenis  kelamin,  usia  dan  Pendidikan,  (b)  pengetahuan  pengunjung  terhadap  beberapa  istilah  yang digunakan, meliputi istilah kenyamanan termal, suhu udara, kelembaban udara, dan penyinaran matahari, dan (c) pendapat pengunjung terkait pengaruh kondisi cuaca terhadap kenyamanan iklim saat berkunjung. Pertimbangan kondisi tiap parameter iklim dalam hal: (d) keputusan untuk berkunjung ke lokasi tersebut, dan (e) memilih pakaian yang digunakan.

## Persepsi Tingkat Kenyamanan Pengunjung
Untuk  mendapatkan  informasi  tentang  kisaran persepsi  tingkat  kenyamanan  yang  dirasakan pengunjung berdasarkan parameter cuaca seperti suhu udara,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin  dan  sinar matahari,  pengunjung  diberikan  pertanyaan  tertutup. Kategori  jawaban  adalah  sangat  tidak  nyaman,  tidak nyaman,  netral,  nyaman  dan  sangat  nyaman.  Dari perhitungan  indeks  kenyamanan  menggunakan  TCI dan HCI dihasilkan skor seperti Tabel 1.
Perhitungan  tingkat  kenyamanan  berdasarkan hasil  survei  dilakukan  dengan  menggunakan  metode suksesif  interval  (MSI).  MSI  merupakan  proses mengubah  data  ordinal  (sangat  tidak  nyaman,  tidak nyaman, netral, nyaman dan sangat nyaman) menjadi interval.  Dalam  proses  statistik  diperlukan  data kuantitatif, oleh karena itu data kualitatif (data ordinal) harus diubah menjadi kuantitatif (interval). Persentase kenyamanan berdasarkan wawancara dengan pengunjung  di  ketiga  lokasi  berada  di  rentang  53%- 78%.  Secara  keseluruhan,  lokasi  KRC  memiliki persentase  kenyamanan  tertinggi  (78.4%),  kemudian KRB (60%) dan Ecopark (57.3%).
Hasil wawancara dengan pengunjung menunjukkan secara keseluruhan kondisi kenyamanan yang  dirasakan  oleh  pengunjung  di  Ecopark  adalah netral  sementara  di  KRB  dan  KRC  pengunjung merasakan nyaman (Tabel 1). Berdasarkan perhitungan skor kenyamanan dengan menggunakan TCI dan HCI serta  memodifikasi  aspek  termalnya,  maka  diperolah skor yang mendekati hasil survei adalah: untuk kawasan Ecopark adalah indeks TCI yang dimodifikasi termalnya dengan PET Tianjin, KRB adalah HCI tanpa modifikasi aspek  termal  dan  KRC  adalah  HCI  yang  dimodifikasi aspek termalnya dengan PET Tianjin.
Iklim yang dikategorikan nyaman adalah skor TCI dan HCI ≥ 60, netral atau dapat ditoleransi rentang skor 40-59 dan yang tidak nyaman skor di bawah 40 (Scott et  al.,  2016).  Ecopark  dan  KRB  memiliki  tingkat kenyamanan  kategori  nyaman  pada  musim  kemarau sedangkan KRC memiliki tingkat kenyamanan kategori nyaman sepanjang tahun (Sudiar et al., 2019).

## Perbedaan Persepsi Kenyamanan Pengunjung
Untuk  mendapatkan  informasi  mengenai perbedaan persepsi pengunjung tentang kenyamanan iklim  terhadap  pariwisata,  dilakukan  analisis  statistik dengan  model  regresi  logistik  biner.  Secara  umum, model  regresi  logistik  biner  sangat  cocok  untuk menguji  hipotesis  tentang  hubungan  antara  variabel respon  dan  variabel  prediktor.  Variabel  respon  (y) bersifat biner atau dikotomus dan variabel prediktor (x) yang bersifat polikotomus.
Berdasarkan  hasil  statistik  deskriptif  maka variabel  prediktor  (usia  dan  pendidikan)  dibedakan masing-masing  menjadi  3  kategori.  Usia  dibedakan menjadi:  rentang  17-30  tahun,  31-50  tahun  dan  >50 tahun. Tingkat pendidikan dibedakan menjadi: SD-SMA, Diploma & Sarjana dan Pascasarjana.
Uji  independensi  dengan  Spearman’s  rho pada alpha  5%  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya hubungan  antara  variabel  respon  dan  prediktor. Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 = tidak ada hubunngan antara y dan x.
H 1 = ada hubungan anatara y dan x. Tolak H 0 jika signifikansi < α = 0.05.
Uji  independensi  dari  masing-masing  lokasi diperoleh  hasil  hubungan  yang  nyata  antara  variabel respon dan prediktor sebagai berikut:
a) Ecopark,  hanya  suhu  (y)  dan  usia2  (x)  yang memiliki hubungan nyata.
Tabel 1 .  Nilai Tourism Climate Index (TCI), Holiday Climate Index (HCI), dan persentase kenyamanan pengunjung pada lokasi Ecopark-Ancol, Kebun Raya Bogor (KRB), Kebun Raya Cibodas (KRC) dengan modifikasi termal Physiological Equivalent Temperature (PET) dan Universal Thermal Climate Index (UTCI).
b) KRB,  semua  variabel  respon  memiliki hubungan  dengan  variabel  prediktor  yakni suhu dan jenis  kelamin,  suhu dan  Pendidikan (pend.  1),  kelembaban  dan  jenis  kelamin, kelembaban  dan  pend.  1,  angin  dan  pend.  1, sinar matahari dan jenis kelamin, keseluruhan dan jenis kelamin, keseluruhan dan pend. 1.
c) KRC,  hanya  dua  variabel  respon  yang  ada hubungan  yang  nyata,  yakni  suhu  dan keseluruhan terhadap usia2.
Tabel 2 menampilkan hasil regresi logistik biner di  ketiga  lokasi  wisata.  Persamaan  regresi  log  biner untuk Ecopark disajikan pada Persamaan (4).
𝑆𝑢ℎ𝑢 = exp (0.279−1.658 𝑢𝑠𝑖𝑎2) 1+exp (0.279−1.658 𝑢𝑠𝑖𝑎2) (4)
dengan  ketepatan  model  56,6%.  Pengunjung  dengan usia diatas 50 tahun berpeluang merasakan suhu lebih nyaman sebesar 19,1% (Exp(B)) dibandingkan usia 17- 30  tahun  atau  31-50  tahun.  Suhu  rata-rata  selama survei di kawasan EPA adalah 32,5ºC. Sensitivitas termal menurun secara bertahap seiring bertambah usia (Del Ferraro et al., 2015; Inoue et al., 2016). Sehingga orang yang  lebih  tua  merasa  lebih  nyaman  dibanding  usia yang lebih muda pada kondisi lingkungan yang lebih hangat.
Persamaan  regresi  log  biner  untuk  lokasi  KRB disajikan pada Persamaan (5-9).
𝑆𝑢ℎ𝑢 = exp (1.716−1.461 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛−0.906 𝑝𝑒𝑛𝑑1) 1+exp (1.716−1.461 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛−0.906 𝑝𝑒𝑛𝑑1) (5)
Untuk persamaan suhu udara, ketepatan model 67,6%. Pengunjung  perempuan  berpeluang  merasakan  suhu lebih  nyaman  sebesar  23,2%  dibanding  laki-laki  dan yang  berpendidikan  diploma  dan  sarjana  berpeluang merasakan  suhu  lebih  nyaman  sebesar  247,4% dibandingkan  pendidikan  SD-SMA  atau  Pascasarjana. Pada  suhu  yang  lebih  hangat  ternyata  perempuan merasa  lebih  nyaman  dibandingkan  laki-laki.  Hasil  ini bersesuaian dengan penelitian Xiong et al. (2015) yang menyatakan  bahwa  perempuan  cenderung  lebih menunjukkan ketidakpuasan termal terhadap lingkungan dingin, sementara laki-laki lebih cenderung merasakan  ketidaknyamanan  termal  di  lingkungan yang hangat.
𝐾𝑒𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑏𝑎𝑛 = exp (0.49−0.738 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) 1+exp (0.49−0.738 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) (6)
Untuk persamaan kelembaban udara, ketepatan model 58,1%. Pengunjung perempuan berpeluang merasakan kelembaban  lebih  nyaman  sebesar  47,8%  dibanding- kan pengunjung laki-laki. Kelembaban rata-rata selama survei  adalah  60%.  Perempuan  pada  kondisi  udara yang lembab merasa lebih nyaman dibandingkan laki- laki.
𝐴𝑛𝑔𝑖𝑛 = exp(1.43−1.124 𝑝𝑒𝑛𝑑1) 1+exp (1.43−1.124 𝑝𝑒𝑛𝑑1) (7)
Tabel 2 .  Hasil regresi logistik biner dan uji independensi Spearman’s rho di Ecopark, Kebun Raya Bogor (KRB), dan Kebun Raya Cibodas (KRC).
Untuk  persamaan  angin,  ketepatan  model  sebesar 76,1%.  Pengunjung  yang  berpendidikan  diploma  dan sarjana  berpeluang  merasa  lebih  nyaman  (32,5%) dibandingkan  pengunjung  yang  berpendidikan  SD- SMA atau Pascasarjana.
𝑆𝑖𝑛𝑎𝑟 𝑚𝑎𝑡𝑎ℎ𝑎𝑟𝑖 = exp (1.187−0.789 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) 1+exp (1.187−0.789 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) (8)
Untuk  persamaan  sinar  matahari,  ketepatan  model 66,9%.  Pengunjung  perempuan  berpeluang  merasa lebih nyaman (45,4%) dibandingkan pengunjung laki- laki.  Persepsi  pengunjung  terhadap  sinar  matahari sebanyak 68,8% yang termasuk kategori nyaman. Pada kondisi  tersebut  perempuan  merasa  lebih  nyaman dibandingkan  laki-laki.  Hasil  ini  berlawanan  dengan penelitian  yang  dilakukan  Tung  et  al.  (2014),  dimana perempuan  cenderung  menginginkan  sinar  matahari lebih sedikit dibandingkan laki-laki, meskipun mereka merasa  nyaman  dengan  lingkungan.  Namun  sikap adaptif  yang  dilakukan  perempuan  terhadap  sinar matahari yang terik adalah mencari tempat yang teduh. Sangat  masuk  akal  perempuan  di  kawasan  KRB  lebih merasa nyaman dibandingkan laki-laki karena kawasan KRB  didominasi  oleh  pohon  seluas  54,7  ha  dari  luas sekitar 77,8 ha yang bisa berfungsi sebagai naungan.
𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = exp(2.222−1.176 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) 1+exp (2.222−1.176 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛) (9)
Untuk persamaan keseluruhan, ketepatan model 81.3%. Pengunjung  perempuan  berpeluang  merasakan nyaman secara keseluruhan sebesar 30,9% dibandingkan  pengunjung  laki-laki.  Suhu  kulit perempuan  lebih  rendah  di  lingkungan  yang  dingin dan  lebih  tinggi  di  lingkungan  yang  hangat dibandingkan  laki-laki,  sehingga  laki-laki  lebih  tidak nyaman terhadap panas daripada perempuan (Viegas, 2017;  Xiong  et  al.,  2015).  Hal  ini  dapat  menjelaskan kenapa perempuan lebih menyukai kondisi lingkungan yang lebih hangat dibandingkan laki-laki.
Persamaan  regresi  log  biner  untuk  lokasi  KRC disajikan pada Persamaan (10-11).
𝑆𝑢ℎ𝑢 = exp (2.135−1.755 𝑢𝑠𝑖𝑎2) 1+exp (2.135−1.755 𝑢𝑠𝑖𝑎2) (10)
Untuk  persamaan  suhu,  ketepatan  model  91%. Pengunjung dengan usia di atas 50 tahun berpeluang merasakan  suhu  lebih  nyaman  (17,3%)  dibandingkan pengunjung dengan usia 17-30 tahun atau 31-50 tahun. Suhu  rata-rata  selama  survei  di  kawasan  KRC  adalah 24,5ºC.  Suhu  di  KRC  lebih  rendah  dibandingkan  EPA dan  peluang  orang  tua  merasa  lebih  nyaman  di kawasan  KRC  juga  lebih  rendah  dibandingkan  di
kawasan  EPA.  Namun  perbedaan  peluangnya  tidak terlalu besar (<2%).
𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = exp (2.892−2.399 𝑢𝑠𝑖𝑎2) 1+exp (2.892−2.399 𝑢𝑠𝑖𝑎2) (11)
Untuk persamaan keseluruhan, ketepatan model 94,1%. Pengunjung dengan usia di atas 50 tahun berpeluang merasakan  nyaman  secara  keseluruhan  sebesar  9,1% dibandingkan  pengunjung  dengan  usia  17-30  tahun atau  31-50  tahun.  Secara  keseluruhan  persepsi kenyamanan  pengunjung  di  kawasan  KRC  adalah 78,4%.  Orang  tua  merasa  lebih  nyaman  pada  kondisi skor TCI dan HCI ditoleransi.
Setelah melakukan model regresi logistik untuk melihat perbedaan persepsi kenyamanan pengunjung maka  langkah  selanjutnya  adalah  melihat  pengaruh lokasi (ketinggian tempat) terhadap variabel iklim. Dari hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa  topografi berpengaruh terhadap semua parameter iklim. Hal ini diidentifikasi  dengan  nilai  signifikansi  0.  Akan  tetapi, nilai  korelasi  masing-masing  parameter  sebagai variable  respon  terhadap  lokasi  sebagai  variable prediktor sangat lemah (suhu 0.398, kelembaban 0.274, angin  0.213,  sinar  matahari  0.306,  dan  keseluruhan 0.335).

## KESIMPULAN
Identifikasi  persepsi  pengunjung  terhadap kenyamanan  iklim  saat  berkunjung  ke  lokasi  wisata berbasis alam dapat dilakukan dengan cara wawancara langsung.  Berdasarkan  data  responden  yang  diambil secara acak, informasi yang diperoleh antara lain:
1. Pengunjung menilai cuaca berpengaruh terhadap kenyamanan  selama  berwisata.  Di  ketiga  lokasi wisata Ecopark Ancol, KRB dan KRC berturut-turut 98,2%, 98,6% dan 97,6%.
2. Persepsi  dominan  terhadap  tingkat  kenyamanan yang dirasakan pengunjung berdasarkan parameter  cuaca  di  Ecopark  Ancol  adalah  netral (57,3%), KRB adalah nyaman (60%) dan KRC adalah nyaman  (78,4%).  Nilai  perhitungan  yang mendekati  hasil  survei  adalah:  Ecopark  Ancol menggunakan indeks TCI yang dimodifikasi aspek termalnya  dengan  PET  Tianjin  (skor  57,2),  KRB dengan HCI tanpa modifikasi termal (skor 59) dan KRC  dengan  HCI  yang  dimodifikasi  aspek termalnya dengan PET Tianjin (skor 77,6).
3. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan ada perbedaan persepsi kenyamanan
oleh pengunjung. Variabel prediktor yang berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  iklim  adalah  jenis kelamin, usia dan tingkat pendidikan. Pada kondisi lingkungan  yang  lebih  hangat  orang  yang  lebih tua  dan  perempuan  merasa  lebih  nyaman.
Topografi berpengaruh terhadap
semua parameter iklim namun korelasinya tidak kuat.

## DAFTAR PUSTAKA
De Urioste-Stone, S.M., Scaccia, M.D., Howe-Poteet, D.,
2015.  Exploring  visitor  perceptions  of  the influence  of  climate  change  on  tourism  at Acadia  National  Park,  Maine.  Journal  of Outdoor  Recreation  and  Tourism  11,  34 – 43. https://doi.org/10.1016/j.jort.2015.07.001
Del Ferraro, S., Iavicoli, S., Russo, S., Molinaro, V., 2015.
A field study on thermal comfort in an Italian hospital considering differences in gender and age.  Applied  Ergonomics  50,  177 – 184. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2015.03.014
Di  Napoli,  C.,  Pappenberger,  F.,  Cloke,  H.L.,  2018. Assessing heat-related health risk in Europe via the  Universal  Thermal  Climate  Index  (UTCI). International  Journal  of  Biometeorology  62, 1155 – 1165.  https://doi.org/10.1007/s00484- 018-1518-2
Fang, Y., Yin, J., 2015. National Assessment of Climate Resources  for  Tourism  Seasonality  in  China Using the Tourism Climate Index. Atmosphere 6. https://doi.org/10.3390/atmos6020183
Gilani,  S.I.  ul  H.,  Khan,  M.H.,  Pao,  W.,  2015.  Thermal Comfort Analysis of PMV Model Prediction in Air  Conditioned  and  Naturally  Ventilated Buildings.  Energy  Procedia  75,  1373 – 1379. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.218
Haryadi,  A.,  Kusratmoko,  E.,  Karsidi,  A.,  2019.  Climate Comfort  Analysis  for  Tourism  in  Samosir District.  E3S  Web  of  Conferences  94. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20199405001 Inoue, Y., Gerrett, N., Ichinose-Kuwahara, T., Umino, Y., Kiuchi,  S.,  Amano,  T.,  Ueda,  H.,  Havenith,  G.,
Kondo, N., 2016. Sex differences in age-related changes  on  peripheral  warm  and  cold innocuous  thermal  sensitivity.  Physiology  & Behavior 164, 86 – 92. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2016.05.045
Lai, D., Guo, D., Hou, Y., Lin, C., Chen, Q., 2014. Studies of outdoor thermal comfort in northern China. Building  and  Environment  77,  110 – 118. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2014.03.026
Lai, P.-C., Choi, C.C.Y., Wong, P.P.Y., Thach, T.-Q., Wong, M.S., Cheng, W., Krämer, A., Wong, C.-M., 2016. Spatial  analytical  methods  for  deriving  a historical  map  of  physiological  equivalent temperature  of  Hong  Kong.  Building  and Environment 99, 22 – 28. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2015.12.022
Li,  H.,  Song,  H.,  Li,  L.,  2016.  A  Dynamic  Panel  Data Analysis  of  Climate  and  Tourism  Demand:
Additional Evidence. Journal of Travel Research 56, 158 – 171. https://doi.org/10.1177/0047287515626304
Mieczkowski,  Z.,  1985.  The  Tourism  Climatic  Index  A
Method  of  Evaluating  World  Climates  for Tourism.  The  Canadian  Geographer  /  Le Géographe canadien 29, 220 – 233.
https://doi.org/10.1111/j.1541- 0064.1985.tb00365.x
Nazarian, N., Fan, J., Sin, T., Norford, L., Kleissl, J., 2017.
Predicting  outdoor  thermal  comfort  in  urban environments:  A  3D  numerical  model  for standard effective temperature. Urban Climate 20, 251 – 267.
https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.04.011 Noome,  K.,  Fitchett,  J.M.,  2019.  An  assessment  of  the climatic  suitability  of  Afriski  Mountain  Resort for outdoor tourism using the Tourism Climate Index  (TCI).  Journal  of  Mountain  Science  16, 2453 – 2469.  https://doi.org/10.1007/s11629- 019-5725-z
Noor, A.B.S., Rakhmat, D.I., Khasanah, S.N., Kurniawan, W.,  2018.  Pemanfaatan  Informasi  Holiday Climate  Index  (HCI)  Dalam  Sektor  Pariwisata (Studi  Kasus:  Kota  Banjarmasin).  Prosiding: Seminar Nasional Riset Terapan 3.
Priego, F.J., Rosselló, J., Santana-Gallego, M., 2015. The impact of climate change on domestic tourism: a  gravity  model  for  Spain.  Regional Environmental Change 15, 291 – 300. https://doi.org/10.1007/s10113-014-0645-5 Roshan, G., Yousefi, R., Fitchett, J.M., 2016. Long-term trends  in  tourism  climate  index  scores  for  40 stations across Iran: the role of climate change and  influence  on  tourism  sustainability. International  Journal  of  Biometeorology  60, 33 – 52.  https://doi.org/10.1007/s00484-015- 1003-0
Rutty,  M.,  Scott,  D.,  2016.  Comparison  of  Climate
Preferences  for  Domestic  and  International Beach  Holidays:  A  Case  Study  of  Canadian Travelers. Atmosphere 7. https://doi.org/10.3390/atmos7020030 Scott, D., Hall, C.M., Gössling, S., 2019. Global tourism vulnerability  to  climate  change.  Annals  of Tourism Research 77, 49 – 61. https://doi.org/10.1016/j.annals.2019.05.007 Scott,  D.,  Rutty,  M.,  Amelung,  B.,  Tang,  M.,  2016.  An
Inter-Comparison of the Holiday Climate Index (HCI)  and  the  Tourism  Climate  Index  (TCI)  in Europe. Atmosphere 7.
https://doi.org/10.3390/atmos7060080
Sudiar, N., Koesmaryono, Y., Perdinan, P., Arifin, H., 2019. Karakteristik  dan  Kenyamanan  Iklim  Lokasi
Wisata Berbasis Alam di Eco-Park Ancol, Kebun Raya  Bogor  dan  Kebun  Raya  Cibodas. EnviroScienteae 15, 240. https://doi.org/10.20527/es.v15i2.6967 Tung, C.-H., Chen, C.-P., Tsai, K.-T., Kántor, N., Hwang,
R.-L.,  Matzarakis,  A.,  Lin,  T.-P.,  2014.  Outdoor thermal comfort characteristics in the hot and humid  region  from  a  gender  perspective. International  Journal  of  Biometeorology  58, 1927 – 1939.  https://doi.org/10.1007/s00484- 014-0795-7
Viegas, R., 2017. Evaluation of thermal comfort of men and  women  in  food  courts.  International Journal of Science and Engineering Investigations 6, http://www.ijsei.com/papers/ijsei-66517.
Xiong,  J.,  Lian,  Z.,  Zhou,  X.,  You,  J.,  Lin,  Y.,  2015. Investigation  of  gender  difference  in  human response  to  temperature  step  changes. Physiology  &  Behavior  151,  426 – 440. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2015.07.037