Judul: Pengembangan Model Prediksi Risiko Kelas Bahaya Serangan Rayap Tanah di Provinsi DKI Jakarta Berdasarkan Komposisi Spesies serta Karakteristik Tanah dan Iklim.
Abstrak: Pesatnya pembangunan infrastruktur mengakibatkan perubahan ekosistem yang memicu peningkatan frekuensi dan intensitas serangan rayap tanah pada bangunan gedung. Saat ini belum ada penelitian yang komprehensif mengenai tingkat bahaya serangan rayap di DKI Jakarta. Penelitian bertujuan untuk mempelajari karakteristik rayap tanah dan tingkat serangannya serta mengembangkan model prediksi risiko kelas bahaya serangan rayap tanah pada bangunan gedung di Provinsi DKI Jakarta berdasarkan kondisi tanah dan iklimnya. Penelitian dilakukan di seluruh kecamatan di DKI Jakarta. Setiap kecamatan dipilih dua kelurahan contoh secara acak. Di setiap kelurahan contoh ditanam 15- 25 kayu umpan dari Tusam (Pinus merkusii Junghuhn et de Vriese) ukuran 2 cm x 2 cm x 46 cm. Di setiap kelurahan contoh diambil tanah contoh. Data iklim diperoleh dengan cara meletakkan alat LCD Digital Temperature Humidity Data Recording Logger Meter di setiap kota administrasi. Setelah tiga bulan seluruh kayu umpan dicabut dan diperiksa serangan rayapnya sehingga diketahui frekuensi serangan di setiap kelurahan contoh. Setiap kayu umpan dinilai intensitas kerusakannya berdasarkan ASTM D1758 – 06 yang dimodifikasi. Rayap diidentifikasi mengacu pada kunci identifikasi rayap Tho (1992) dan Akhmad (1958). Struktur komunitas rayap dihitung menggunakan Rumus Margalef, Shannon Weiner, dan Pielou. Intensitas kerusakan akibat serangan rayap di analisis non parametrik Kruskal Wallis dan regresi logistik ordinal. Analisis biplot dilakukan untuk menggambarkan data tabel (berupa objek dan peubah) dalam grafik berdimensi dua. Sebelum analisis regresi, korelasi antar variabel bebas dilakukan. Selanjutnya t test dan analisis regresi logistik biner dilakukan untuk mengetahui perbedaan karakteristik tanah dan iklim kelurahan contoh yang rayapnya aktif menyerang kayu umpan dan kelurahan contoh yang tidak diserang rayap. Pengaruh karakteristik tanah dan iklim terhadap frekuensi serangan dianalisis menggunakan regresi logistik Poisson. Kelas frekuensi serangan dianalisis dengan menggunakan regresi logistik ordinal. Pengaruh karakteristik tanah dan iklim terhadap intensitas kerusakan dianalisis dengan one way anova dan regresi logistik ordinal. Kombinasi antara frekuensi serangan dan intensitas kerusakan kayu umpan menunjukkan tingkat bahaya serangan rayap, sehingga tersusun 3 klasifikasi risiko kelas bahaya serangan rayap, yaitu rendah (1), sedang (2), dan tinggi (3). Risiko kelas bahaya serangan rayap (variabel terikat) bersifat ordinal sedangkan variabel penduga terdiri atas data kontinyu dan kategorik. Karakteristik tanah (salinitas, pH, C organik, pasir, debu, liat, rasio pasir/liat) dan iklim (suhu dan kelembapan) merupakan data kontinyu, sedangkan ditemukannya spesies rayap tertentu merupakan data kategorik. Hasil penelitian menunjukkan salinitas tanah di DKI Jakarta berkisar 0.066-0.451 dS/m (rata-rata 0.193 dS/m), termasuk dalam kategori netral dan tidak mengganggu aktivitas mahluk hidup termasuk rayap. Tekstur tanah umumnya liat yaitu di 54 kelurahan contoh (64%) dengan kandungan liat berkisar 39.62%-60.13%. Sementara itu kandungan C organik pada tanah berkisar 1.32%- 2.51% dengan pH 6.67-7.34. Rayap memiliki peran dalam meningkatkan kandungan bahan organik tanah yang digunakan untuk membangun sarang dan juga memodifikasi komposisi mineral tanah. Rata-rata suhu udara selama penelitian berlangsung berkisar 29.3 oC – 30.1 oC, suhu minimum 21.9 oC – 26.1 oC, dan suhu maksimum 35.3 oC – 38.8 oC. Suhu udara tersebut sangat mendukung kehidupan rayap tanah. Rata-rata kelembapan udara selama penelitian berlangsung berkisar 68.2%-72.3%, nilai minimum sebesar 35.4% dan nilai maksimum sebesar 91.9%. Hasil identifikasi menunjukkan ditemukan empat spesies rayap tanah di DKI Jakarta yaitu Coptotermes curvignathus,
Keyword: biplot, frekuensi, intensitas, keanekaragaman rayap, kelas bahaya rayap, model prediksi, Poisson, regresi logistik ordinal, regresi logistik biner