## UJI STATISTIK DALAM PEMBUATAN MODEL PREDIKSI KENYAMANAN TERMAL RUMAH TINGGAL VERNAKULAR DI DAERAH TROPIS LEMBAB
Nur Hasanah 1) , Sukowiyono 2)
1,2) Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer UNSIQ
1) Email: nurh.unsiq@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel: Diterima : 6 Agustus 2018 Disetujui : 11 Agustus 2018 Tujuan jangka panjang penelitian adalah menemukan model prediksi yang tepat untuk kenyamanan sehingga didapat penghematan energi pada bangunan. Target khusus penelitian adalah untuk mendapatkan uji statistik yang paling akurat dari penelitian  kenyamanan  termal.  Faktor  kenyamanan  termal  terdiri  dari  faktor iklim  dan  penghuni.  Faktor  iklim  terdiri  dari  variabel  suhu  udara,  kelembaban udara,  suhu  radiasi  matahari  rata-rata,  kecepatan  angin.  Faktor  penghuni  terdiri dari  jenis  kelamin,  pendapatan,  usia,  berat  badan,  tinggi  badan,  pakaian, metabolisme.  Faktor  kenyamanan  termal  didapat  dari  hasil  sensasi  termal  yang didasarkan pada standar ASHRAE (American Standar of Heating, Refrigeration, Air  Conditioing  Engineer).  Pengumpulan  data  variabel  iklim  dilakukan  dengan cara  pengukuran  di  lapangan  sedangkan  data  penghuni  dilakukan  dengan  cara pengisian kuesioner. Penelitian kenyamanan termal ini mengambil obyek rumah tinggal vernakular di dua tempat yang berbeda dari iklim nya yaitu daerah tropis pegunungan dengan suhu  udara  rendah  dan  daerah  tropis  pantai  dengan  suhu  udara  tinggi.  Analisis data  menggunakan  uji  regresi  dari  SPSS  dengan  pengecekan  antara  variabel independen dan variabel dependen. Akan dihasilkan model persamaan matematis dengan penggunaan uji statistik sehingga akan diketahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Model atau persamaan regresi yang dihasilkan adalah Y = -2.028 X + 0.015 X ₁ + 1.276  X ₂ -  0.016  X ₃ +  0.15  X ₄ -  0.12  X ₅ +  0.281  X ₆ +  0.216  X ₇ -  0.014  X ₈ - 0.0.34 X ₉ - 0.0583 X ₁₀ dimana X ₁ adalah Jenis Kelamin, X ₂ adalah Pendapatan, X ₃ adalah Usia, X ₄ adalah Berat Badan, X ₅ Tinggi Badan, X ₆ Pakaian, X ₇ adalah Suhu Udara, X ₈ adalah Kelembaban Udara, X ₉ adalah Suhu Radiasi, X ₁₀ adalah Kecepatan Angin dan Y adalah Persepsi Termal.
Kata Kunci:
Uji Statistik, Kenyamanan Termal, Model matematis ARTICLE INFO
ABSTRACT
Article History
Received : August 6, 2018 Accepted : August 11, 2018 The long-term goal of the study is to find the right prediction model for comfort so  that  energy  savings  can  be  obtained  in  buildings.  The  specific  target  of  the research  is  to  obtain  the  most  accurate  statistical  test  of  thermal  comfort research.  Thermal  comfort  factors  consist  of  climatic  and  occupant  factors.
Climate  factors  consist  of  variables  of  air  temperature,  air  humidity,  average solar  radiation  temperature,  wind  speed.  Occupant  factors  consist  of  gender, income, age, weight, height, clothing, metabolism. The thermal comfort factor is derived  from  thermal  sensation  based  on  the  ASHRAE  (American  Standard  of Heating,  Refrigeration,  Air  Conditioing  Engineer)  standard.  Climate  variable data collection is done by measuring in the field while occupant data is done by filling out a questionnaire. This  thermal  comfort  research  takes  the  object  of  vernacular  residence  in  two different  places  from  its  climate,  namely  the  mountainous  tropics  with  low  air temperatures  and  tropical  coastal  areas  with  high  temperatures.  Data  analysis using regression test from SPSS by checking between independent variables and dependent variables. A mathematical equation model will be produced by using statistical  tests  so  that  it  will  be  known  how  much  influence  the  independent variables on the dependent variable.
The regression model or equation produced is Y = -2.028 X + 0.015 X ₁ + 1.276 X ₂ - 0.016 X ₃ + 0.15 X ₄ - 0.12 X ₅ + 0.281 X ₆ + 0.216 X ₇ - 0.014 X ₈ - 0.0.34 X ₉ - 0.0583 X ₁₀ where X ₁ is Gender, X ₂ is Revenue, X ₃ is Age, X ₄ is Body Weight, X ₅ Height, X ₆ Clothing, X ₇ is Air Temperature, X ₈ is Air Moisture, X ₉ is Radiation Temperature, X ₁₀ is Wind Speed and Y is Thermal Perception.
Key Words : Statistical Tests, Thermal Comfort, Mathematical Models

## 1. PENDAHULUAN
Ketepatan  alat  analisis  menjadi  faktor penting dalam sebuah penelitian.
Perkembangan  alat  analisis  penelitian  semakin rumit  terutama  pada  analisis  kuantitatif. Beberapa software analisis bermunculan diantaranya adalah SPSS,  LISREL, AMOS dan beberapa  software  lainnya.  Penggunaan  alat analisis  pada  penelitian  kenyamanan  termal pada  awalnya  hanya  menggunakan  software excel  dari  Microsoft.  Dalam  perkembangannya analisis  kenyamanan  termal  menggunakan  uji statistik SPSS.
Tahapan  uji  statistik  merupakan  proses penelitian  yang  harus  dilakukan  setelah  semua data  tersedia  dengan  lengkap.  Ketajaman  dan ketepatan  penggunaan  alat  statistik  akan mempengaruhi  hasil  pengambilan  keputusan. Proses  analisis  data  tidak  dapat  diabaikan karena  kesalahan  dalam  menentukan  alat analisis dapat berakibat tidak berfungsinya hasil penelitian dan berdampak buruk bagi penerapan hasil  penelitian.    Perlunya  pemahaman  tentang alat  analisis  diperlukan  agar  hasil  penelitian dapat  dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah (Muhson, 2003)
Penelitian  kenyamanan  termal  merupakan penelitian  yang  bisa  menghasilkan  model prediksi  sehingga  menggunakan  uji  statistik untuk  analisisnya.  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  SPSS  adalah  model  sensasi  dari orang  Cina  (Zhou,  et  al,  2014),  model kenyamanan  termal  rumah  sakit  di  Malaysia (Yau  &  Chew,  2014),  prediksi  suhu  radiasi matahari rata-rata pada iklim kawasan (Thorsson, et al, 2014), dan beberapa penelitian lain yang sejenis.
Model prediksi kenyamanan termal seringkali  dilakukan  pada  bangunan  ber  AC, namun  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan obyek penelitian rumah tinggal vernakular yang tidak  menggunakan  AC.  Model  prediksi kenyamanan  termal  banyak  digunakan  dalam penelitian  kenyamanan  termal  (Hermawan, 2015).  Penelitian  kuantitatif  menjadi  dasar penelitian  kenyamanan  termal  pada  bangunan (Hermawan,  2017).  Perbandingan  kenyamanan termal  rumah  tinggal  sebagai  obyek  penelitian digunakan  untuk  membandingkan  persepsi termal  penghuni  bangunan  pada  dua  wilayah yang berbeda iklimnya (Hermawan, 2015).
Diharapkan  pada  penelitian  kali  ini  juga didapat  model  prediksi  kenyamanan  termal pada  bangunan  berventilasi  alami.  Selain  itu, diharapkan didapat rumah tinggal  yang  mampu beradaptasi  dengan  kondisi  iklim  baik  iklim tropis  di  pantai  (suhu  udara  tinggi)  maupun tropis di pegunungan (suhu udara rendah).

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Model  Kenyamanan  Termal  Rumah Tinggal
Banyak  model  kenyamanan  termal  yang telah  ditemukan  diantaranya  adalah  model penelitian dalam bangunan laboratorium berventilasi  alami  pada  wilayah  iklim  tropis  di India  ini  merupakan  penelitian  lapangan  yang menggunakan  subyek  teraklimatisasi  sebanyak 121  subyek  dan  mendapatkan  respon  sebanyak 338  data  sepanjang  musim  semi.  Tujuan penelitian  adalah  menilai  persepsi  penghuni, menentukan  area  nyaman  bagi  penghuni, menentukan  prinsip  kenyamanan  adaptif  dan menentukan  saran  untuk  penelitian  lanjutan. Hasil penelitian didapat 78% menerima kondisi termal  yang  ada  dengan  menggunakan  metode Griffith.  Model  adaptif  yang  didapat  sama dengan model lain yang telah teruji.  (Mishra & Ramgopal,  2014).  Persamaan  yang  didapat yaitu  :  Tc  =  0.53  To  þ  15.23;  R 2 =  0.93;  p  < 0:001.
Peneliti  lain  melakukan  penelitian  sesuai dengan  model  Humphreys  dan  Auliciems menggunakan temperatur dalam dan luar dalam memprediksi  suhu  nyaman  pada  bangunan berventilasi  alami.  Suhu  netral  dihitung berdasarkan  pada  model  dibandingkan  dengan suhu  nyaman  berdasarkan  survey.  Model dibangun  berdasarkan  data  bulan  Januari  dan Juli  kemudian  divalidasi  dengan  data  bulan April  dan  Oktober.  Hasil  penelitian  tidak memungkinkan  untuk  dijadikan  rujukan  bagi semua  wilayah  iklim  dikarenakan  proses adaptasi,  harapan  dan  persepsi  individu  adalah spesifik  dan  dipengaruhi  oleh  sosial  budaya lokal (Singh, Mahapatra,, & Teller, 2015).
Hasil yang didapat : Tn = 22.69 + 0.15 × T o CC = 0.93 Tn = 22.10 + 0.34 × T i − 0.18 × T o CC = 0.95 Tn = 20.66 + 0.37 × T i − 0.17 × T o + 0.98 × Clo CC = 0.96 Tn = 20.92 + 0.21 × T i − 0.04 × T o + 0.02 × Rh CC = 0.97
Tn = 19.68 + 0.21 × T i − 0.03 × T o +0.02 × Rh + 0.73 × Clo CC = 0.98 T i : 24 h average indoor temperature (◦C)
T o : 24 h average outdoor temperature (◦C) Rh: 24 h average relative humidity (%) T n : neutral temperature (◦C) Clo: Clothing value (Clo) Model  kenyamanan  termal  perlu  untuk dikembangkan dengan beberapa macam metode sehingga akan dicapai model yang terbaik.

## 2.2. Alat Uji Statistik
Alat  uji  statistik  yang  sering  banyak digunakan  dalam  membuat  model  prediksi  saat ini adalah SPSS. SPSS ( Statistikal Package for the  Social  Science )  adalah  program  statistik yang sering digunakan untuk uji analisa statistik pada  segala  bidang.  SPSS  lebih  sering digunakan  untuk  ilmu  sosial,  namun  pada perkembangannya  SPSS  digunakan  untuk mengkolaborasikan  analisa  kualitatif  dengan hasil  kuantitatif.  SPSS  merupakan  uji  analisa yang  sudah  familier  digunakan.  Keunggulan SPSS  adalah  mampu  mengakses  data  dari berbagai  macam  format  data,  memberikan tampilan data yang lebih informatif, memberikan  informasi  lebih  akurat  dengan memperlakukan  missing  data  secra  tepat  dan penggunaan SPSS yang mudah.

## 3. METODE PENELITTIAN
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  pencarian data  dari  variabel  yang  didapat  melalui  kajian teori,  survey  dan  analisa  serta  menemukan kesimpulan.
Penelitian  akan  dilakukan  pada  wilayah Indonesia sebagai daerah tropis lembab. Tropis lembab  di  Indonesia  terdiri  dari  dua  wilayah yaitu  tropis  lembab  di  dataran  tinggi  dan dataran rendah. Wilayah dataran rendah diambil rumah  tinggal  dekat  pantai  Kabupaten  Demak Jawa Tengah, sedangkan wilayah dataran tinggi diambil  rumah  tinggal  di  pegunungan  yang masuk dalam wilayah Kabupaten Wonosobo.
Pengambilan sampel dengan kriteria rumah tinggal  berdinding  kayu.  Jumlah  sampel rumah yang diambil adalah 15 rumah untuk Kabupaten Demak  dan  15  rumah  untuk  kabupaten Wonosobo.  Total  rumah  tinggal  yang  disurvey adalah 30 rumah. Jumlah penghuni diasumsikan 30 rumah x 2 penghuni berjumlah 60 penghuni. Jumlah  data  yang  akan  diolah  terdiri  dari  4 variabel  iklim  dikalikan  jumlah  penghuni
ditambah  dengan  minimal  agar  memenuhi syarat minimal uji statistik.
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Penelitian  merupakan  komparasi  metode yang paling baik sehingga penggunaan pendekatan  kuantitatif  lebih  dominan  dalam penelitian.
Teknik pengumpulan data dengan melakukan  pengukuran  variabel  termal  selama 6  jam.  Secara  teori  data  yang  terkumpul dalam waktu  6  jam  mampu  mengakomodir  kondisi iklim  yang  berbeda  yaitu  pada  pagi  hari,  siang hari  dan  sore  hari  yang  dimungkinkan  terjadi kondisi cuaca panas dan dingin.
Data dianalisis dengan metode yaitu SPSS. Hasil analisa merupakan model matematis yang dapat memprediksi kenyamanan termal penghuni.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Lokasi Gunung
Ada  pengaruh  antara  Jenis  Kelamin, Pendapatan,  Usia,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan, Pakaian, Suhu Udara, Kelembaban Udara, Suhu Radiasi dan Kecepatan Angin terhadap Kenyamanan Termal di Lokasi Gunung.
Model  atau  persamaan  regresi  yang dihasilkan  adalah  Y  =  -5.196  X  -  0.025  X ₁ + 4.545  X ₂ -  0.006  X ₃ +  0.04  X ₄ -  0.007  X ₅ - 0.625  X ₆ +  0.031  X ₇ +  0.022  X ₈ +  0.126  X ₉ - 0.546  X ₁₀ dimana  X ₁ adalah Jenis  Kelamin,  X ₂ adalah  Pendapatan,  X ₃ adalah  Usia,  X ₄ adalah Berat Badan, X ₅ Tinggi Badan, X ₆ Pakaian, X ₇ adalah  Suhu  Udara,  X ₈ adalah  Kelembaban Udara,  X ₉ adalah  Suhu  Radiasi,  X ₁₀ adalah Kecepatan Angin dan Y adalah Persepsi Termal

## 4.2. Lokasi Pantai
Ada  pengaruh  antara  Jenis  Kelamin, Pendapatan,  Usia,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan, Pakaian,  Suhu  Udara,  Kelembaban  Udara  dan Suhu  Radiasi  terhadap  Kenyamanan  Termal  di Lokasi Pantai.
Model  atau  persamaan  regresi  yang dihasilkan  adalah  Y  =  -1.737  X  +  0.190  X ₁ + 3.959 X ₂ - 0.027 X ₃ + 0.18 X ₄ - 0.18 X ₅ + 0.256 X ₆ + 0.425 X ₇ - 0.025 X ₈ - 0.178 X ₉ dimana X ₁ adalah  Jenis  Kelamin,  X ₂ adalah  Pendapatan, X ₃ adalah  Usia,  X ₄ adalah  Berat  Badan,  X ₅ Tinggi  Badan,  X ₆ Pakaian,  X ₇ adalah  Suhu Udara, X ₈ adalah Kelembaban Udara, X ₉ adalah Suhu Radiasi, dan Y adalah Persepsi Termal
4.3. Gabungan Lokasi Gunung dan Lokasi Pantai
Dari  penggabungan  data  lokasi  Gunung dan lokasi Pantai maka diperoleh hasil yaitu ada pengaruh  antara  Jenis  kelamin,  Pendapatan, Usia,  Berat  Badan,  Tinggi  Badan,  Pakaian, Suhu  Udara,  Kelembaban  Udara,  Suhu  Radiasi dan  Kecepatan  Angin  terhadap  Kenyamanan Termal di lokasi gunung dan lokasi pantai.
Model  atau  persamaan  regresi  yang dihasilkan  adalah  Y  =  -2.028  X  +  0.015  X ₁ + 1.276 X ₂ - 0.016 X ₃ + 0.15 X ₄ - 0.12 X ₅ + 0.281 X ₆ + 0.216 X ₇ - 0.014  X ₈ - 0.0.34  X ₉ -  0.0583 X ₁₀ dimana X ₁ adalah Jenis Kelamin, X ₂ adalah Pendapatan,  X ₃ adalah  Usia,  X ₄ adalah  Berat Badan, X ₅ Tinggi Badan, X ₆ Pakaian, X ₇ adalah Suhu  Udara,  X ₈ adalah  Kelembaban  Udara,  X ₉ adalah  Suhu  Radiasi,  X ₁₀ adalah  Kecepatan Angin dan Y adalah Persepsi Termal.

## 5. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Hasil  regresi  ditemukan  adanya  pengaruh yang  signifikan  antara  variabel  dependen  dan independen. Pengaruh tersebut terlihat dari hasil pengolahan  data  menggunakan  software  SPSS. Hal  ini  semakin  menguatkan  bahwa  variabel Jenis  kelamin,  Pendapatan,  Usia,  Berat  Badan, Tinggi Badan, Pakaian, Suhu Udara,
Kelembaban Udara, Suhu Radiasi dan
Kecepatan Angin berpengaruh terhadap Kenyamanan  Termal  pada  lokasi  Gunung  dan lokasi Pantai

## 5.2. Saran
Diharapkan  ada  penelitian  yang  mendalam tentang  persepsi  termal  dengan  menambah variabel  atau  faktor-faktor  yang  berpengaruh dalam  penelitian  selain  faktor  iklim  dan  faktor
penghuni, diharapkan juga adanya penambahan jumlah  responden  agar  hasil  yang  diharapkan bisa tercapai secara maksimal
6. UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini dibiayai oleh DRPM Kemristekdikti. Peneliti mengucapkan terimakasih  kepada  DRPM  (Direktorat  Riset dan  Pengabdian  Masyarakat)  Kemristekdikti atas  hibah  Penelitian  Dosen  Pemula  Tahun Anggaran  2018  yang  diberikan  dengan  No. Kontrak 013/LP3M-UNSIQ/PDP/2018.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aienna;  Adyatma,  Sidharta  dan  Arisanty, Deasy,  2016,  Kenyamanan  Termal  Ruang Kelas di Sekolah Tingkat SMA Banjarmasin Timur, JPG (Jurnal
Pendidikan  Geografi)  Volume  3,  No  3,
Mei 2016 Halaman 1-12
Ferdinand,  Augusty,  2002,  Structural  Equation Modelling  dalam  Penelitian.  Manajemen, Semarang: FE UNDIP.Muhson, Ali, 2003, Teknik  Analisis  Kuantitatif,  Makalah, Universitas Negeri Yogyakarta
Hermawan,  Prianto,  E.,  and  Setyowati,  E., 2015,  Thermal  comfort  of  wood-wall house  in  coastal  and  mountainous  region in tropical area. Procedia Engineering 125 pp.725-731  (2015).  doi:10.1016/j.proeng. 2015.11.114
Hermawan,  Prianto,  E.,  Setyowati,  E.,  and Sunaryo,  2017,  The  comparison  of vernacular  residences’  thermal  comfort  in coastal with that in mountainous regions of tropical areas, AIP Conference Proceedings  1903,  080001  (2017),  pp. 080001-1 - 080001-8.
https://doi.org/10.1063/1.5011589
Hermawan,  Prianto,  E.,  and  Setyowati,  E.,
2015,  The  Residential  House  Thermal Comfort  Comparison  in  Tropical  Coast Area  and  Mountain  Area,  by  Adopting Static  and  Adaptif  Approach,  Journal  of Applied  Sciences  Research  May;  11(8); Pages 13-28, 2015 Mishra,  A.  K.,  &  Ramgopal,  M.  (2014).
Thermal comfort in undergraduate laboratories d A field study in  Kharagpur, India. Building  and  Environment ,  223- 232.
Singh,  M.  K.,  M.  S.,  &  Teller,  J.  (2015). Development  of  thermal  comfort  models for  various  climatic  zones  of  North-East India. Sustainable  Cities  and  Society ,
133–145.
Sugini, 2013, Model indeks kenyamanan termal
T  adaptif  psikologis  PMVTAP  dengan pendekatan  SEM  untuk  penetapan  standar termal  ruang  ber  AC  hemat  energi,  UII Yogyakarta.
Thorsson,  S.,  Rocklöv,  J.,  Konarska,  J., Lindberg,  F.,  Holmer,  B.,  Dousset,  B.,  et al.  (2014).  Mean  radiant  temperature  –  A predictor  of  heat  related  mortality. Urban
Climate
Yau, Y., & Chew, B. (2014). Adaptive thermal
comfort model for air-conditioned hospitals  in  Malaysia. Building  Services
Engineering  Research  &  Technology ,
117–138.
Zhou,  X.,  Zhang,  H.,  Lian,  Z.,  &  Zhang,  Y. (2014).  A  model  for  predicting  thermal sensation of Chinese people. Building and
Environment , 237-246.