Mika Sampe Rompon, SP., M.Si Pengarang Julianus Dising, ST., M.Si Pengarang Jemseng C. Abineno, STP., M. Sc Ketua Penguji UPA. Perpustakaan Politani Kupang Contributor

Defisiensi Zn merupakan tantangan mikronutrien serius yang mempengaruhi lebih dari 2 miliar orang global, dengan bentang alam karst tropis menunjukkan kerentanan khusus hingga 48% prevalensi dibandingkan 17% pada tanah non-karst. Wilayah karst Asia Tenggara seluas 800.000 km² mengalami deplesi Zn dengan pola zonasi vertikal konsisten, dimana konsentrasi Zn bioavailable menurun hingga 73% setiap kenaikan 500 meter elevasi. Model prediktif existing masih terfragmentasi dan hanya mampu menjelaskan 42-67% variabilitas spasial Zn karena gagal mengintegrasikan proses pedogenik dengan kontrol topografi secara mekanistik. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model prediktif terintegrasi yang menggabungkan pemahaman mekanistik proses pedogenik dengan analisis spasial gradien topografi untuk memprediksi ketersediaan hayati Zn di sepanjang gradien elevasi pada bentang alam karst tropis dengan target akurasi >85%. Metode penelitian menggunakan desain survei lapangan kuantitatif di Kelurahan Soe dan Desa Kuatae, NTT, dengan sampling transek sistematis pada empat posisi lereng (elevasi 165-285 mdpl) dan empat kedalaman tanah (0-100 cm). Analisis ketersediaan hayati Zn menggunakan metode DTPA dan EDTA, disertai parameter pendukung pH, C-organik, KTK, dan tekstur tanah. Model prediktif dikembangkan melalui regresi linear berganda dengan validasi split-sample 80:20. Hasil penelitian menunjukkan model prediktif berhasil dikembangkan dengan akurasi tinggi (R² = 0.823-0.915) yang meningkat dari lereng atas ke lembah. Ketersediaan Zn menunjukkan penurunan sistematis seiring kedalaman (73% penurunan dari horizon A ke Bw2) dan elevasi (korelasi negatif r = -0.567). Karbon organik dan KTK berperan sebagai prediktor terkuat (r = 0.834 dan 0.715). Zonasi vertikal menunjukkan 62.5% lokasi lapisan permukaan memiliki status tinggi-sangat tinggi yang menurun drastis menjadi 18.75% pada lapisan bawah. Validasi independen menghasilkan akurasi excellent dengan rata￾rata error ±2.97% dan R² validasi 0.892. Kesimpulan dari penelitian ini adalah model prediktif terintegrasi berhasil menjelaskan zonasi vertikal ketersediaan Zn dengan mengintegrasikan proses biogeokimia dan kontrol topografi, memberikan tools untuk sistem peringatan dini berbasis elevasi dan optimasi pemupukan spesifik-lokasi dengan potensi penghematan input hingga 40%.