Analisis Sebaran Karbon Monoksida (CO) dari Sumber Transportasi di Jalan Sisingamangaraja Dengan Metode Gaussian Line Source Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) Chapter III V
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan metode kuantitatif dengan cara menghitung jenis dan jumlah
kendaraan untuk mendapatkan laju emisi. Selanjutnya laju emisi dimasukkan ke dalam
persamaan untuk mendapatkan konsentrasi CO dari sumber bergerak. Kemudian akan
dilakukan pemantauan konsentrasi CO di lapangan untuk membandingkan hasil
pemodelan dengan konsentrasi sebenarnya.
Tahapan dalam penelitian ini dimulai dari studi literatur, survei lapangan, pengumpulan
data sekunder, pengambilan data primer, menghitung konsentrasi polutan menggunakan
metode Gaussian Line Source, sampling kualitas udara di lapangan, uji validitas,
membandingkan hasil konsentrasi yang didapatkan dengan baku mutu PP Nomor 41
tahun 1999, dan visualisasi menggunakan aplikasi SIG. Diagram alir penelitian dan
dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.2 menunjukkan diagram tulang ikan (fishbone)penelitian, diagram ini
menggambarkan hal-hal yang terkait dengan penelitian dan rencana output penelitian.
Material penelitian adalah jenis dan jumlah kendaraan, kondisi meteorologi, dan
konsentrasi CO baik dari sumber maupun di reseptor. Dampak konsentrasi CO terhadap
lingkungan berupa global warming, climate change, emisi gas rumah kaca (Green
House Gas) dan menurunnya tingkat kesehatan masyarakat. Teknologi pengendalian
yang dapat dilakukan yaitu sustainable transportation, eco-friendly transportation,
catalytic converter, dan Bahan Bakar Minyak (BBM) ramah lingkungan. Program yang
dapat dilakukan untuk mencegah terjadinya pencemaran berupa program langit biru, car
free day, Ruang Terbuka Hijau (RTH), dan uji petik yaitu uji emisi dari kendaraan
bermotor. Keterkaitan manusia dalam kasus ini yaitu kondisi ekonomi dan sosial
budaya masyarakat, tingkat pendidikan masyarakat, kesadaran lingkungan, dan gaya
hidup (lifestyle). Regulasi yang terkait berupa baku mutu udara emisi sumber bergerak,
baku mutu udara ambien, dan Electronic Road Pricing (ERP).
Universitas Sumatera Utara
MULAI
Tujuan dan Urgensi Penelitian
Observasi Lapangan
Studi Literatur
Pengumpulan Data Sekunder
Peta Kota Medan
Arah Angin
Windrose
Pengumpulan Data Primer
Intensitas Penyinaran Matahari
Kecepatan Angin
Stabilitas Atmosfer
Pemodelan Pola Dispersi dengan
Gaussian Line Source
Jumlah dan Jenis Kendaraan
Konsentrasi CO di
Lapangan
Laju Emisi
Validasi
Perbandingan dengan Baku mutu PP no. 41
tahun 1999
Pemetaan dengan aplikasi SIG
SELESAI
Gambar 3.1 Diagram Air Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Diagram Fishbone Penelitian
Universitas Sumatera Utara
3.2 Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini adalah:
1. Jumlah dan jenis kendaraan
Untuk mendapatkan laju emisi, jumlah dan jenis kendaraan dihitung di lokasi
sampling (traffic counting) kemudian dikalikan dengan faktor emisi masing-masing
jenis kendaraan.
2. Jarak
Variasi jarak dari sumber emisi akan mengakibatkan perbedaan hasil konsentrasi
CO.
3. Konsentrasi CO hasil pemantauan
Variasi konsentrasi CO hasil pemantauan digunakan sebagai pembanding hasil
pemodelan dengan hasil pemantauan langsung di lapangan.
4. Kondisi Meteorologi
Kondisi meteorologi seperti mempengaruhi persebaran pencemaran udara
3.3 Lokasi Penelitian
1. Lokasi Pengamatan Jumlah dan Jenis Kendaraan
Lokasi pengamatan jenis dan jumlah kendaraan adalah Jalan Sisingamangaraja (di
depan Indogrosir) Kecamatan Medan Amplas. Jalan ini dipilih sebagai wilayah
pengamatan karena merupakan jalan arteri primer yang menghubungkan Kota Medan
dengan kota dan kabupaten lain di Provinsi Sumatera Utara sehingga menjadi salah satu
titik terpadat lalu lintas di Medan.
Panjang jalan yang menjadi sampel adalah sepanjang 200 m, yaitu dimulai dari titik
pemberhentian lampu lalu lintas sampai 200 m kearah timur. Pada segmen jalan ini
terdapat 2 jalur dan 5 lajur. 3 lajur menuju ke arah pusat Kota Medan dan 2 lajur
menuju ke arah batas Kota Medan. Total lebar jalan yang diamati adalah 10 m. Lokasi
pengamatan jumlah dan jenis kendaraan dapat dilihat pada gambar 3.3.
Di sekitar segmen jalan yang diamati terdapat pusat grosir yaitu Indogrosir, kantor
perusahaan asuransi Sinarmas, kantor perusahaan Astragraphia, beberapa kantor bisnis
travel, dan pertokoan lainnya.
Universitas Sumatera Utara
2. Lokasi Pengukuran CO di Lapangan
Dasar pertimbangan lokasi pengukuran CO dilapangan yaitu arah angin dominan. arah
angin dominan Kota Medan berdasarkan data dari BMKG adalah dari utara ke selatan,
maka lokasi pengukuran CO adalah di sebelah selatan sumber emisi. Perhitungan
konsentrasi CO dilakukan di tepi jalan (roadside), pada jarak 100 meter, 300 meter, dan
500 meter dengan titik koordinat seperti ditunjukkan pada Tabel 3.1 dibawah ini.
Tabel 3.1 Koordinat sampling CO di Lapangan
Titik Pengamatan
X
466889,17
Roadside
300 meter
466872,54
500 meter
466865,38
600 meter
466855,92
Sumber : Survey dan analisa, 2016
Y
391146,71
390864,76
390672,65
390533,83
Keterangan Lokasi
Tepi jalan
Pemukiman
Pemukiman
Pemukiman
Peta lokasi sampling dapat dilihat pada Gambar 3.3
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
3.4 Jenis dan Sumber Data
3.4.1 Jenis dan Sumber Data Primer
Data primer dalam penelitian ini adalah jenis dan jumlah kendaraan yang didapatkan
dari pengamatan langsung di lapangan, hasil konsentrasi CO pemantauan langsung,
serta kondisi meteorologi berupa arah angin, kecepatan angin, suhu dan kelembapan
udara pada sampling di lapangan.
3.4.2 Jenis dan Sumber Data Sekunder
Data sekunder adalah data meteorologi kota medan berupa arah angin, kecepatan angin,
dan intensitas penyinaran matahari dalam rentang waktu 5 (lima) tahun terakhir yang
didapatkan dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota Medan
serta Peta Kota Medan yang didapatkan dari Badan Perencanaan dan Pembangunan
Daerah (Bappeda) Provinsi Sumatera Utara.
3.5 Teknik Pengumpulan Data
3.5.1 Pengumpulan Data Primer
1. Volume lalu lintas
a. Pengamatan lalu lintas dilakukan pada jam sibuk (peak hour), waktu pengamatanhari
Sabtu tanggal 15 Oktober 2016. Jam 09.00-10.00 WIB untuk mewakili waktu pagi
dan jam 13.05-14.05 WIB untuk mewakili waktu siang. Waktu pengukuran ini
disesuaikan dengan jam sibuk lalu lintas, yaitu jam 06.00-09.00 untuk pagi hari dan
12.00-14.00 untuk waktu siang.
b. Prosedur pengamatan volume lalu lintas dilakukan dengan acuan Pedoman Teknis
Penyusunan Inventarisasi Emisi yang menyatakantraffic counting dapat dilakukan
dengan cara menghitung kendaraan yang melintas pada suatu ruas jalan secara
manual atau dengan rekaman CCTV (KLH, 2013), maka dalam penelitian ini
pengamatan dilakukan dengan menggunakan manual counteryang dilakukan oleh 4
orang surveyor. Masing-masing surveyor ditugaskan untuk menghitung masingmasing jenis kendaraan.
Universitas Sumatera Utara
c. Jenis kendaraan yang diamati antara lain:
1). Sepeda motor dan becak motor
2). Mobil penumpang, meliputi mobil pibadi, angkot, dan kendaraan roda empat
lain yang digunakan untuk mengangkut orang
3). Truk, adalah semua jenis truk
4). Bus.
2. Konsentrasi CO di lapangan
a. Pengukuran konsentrasi CO dilapangan dilakukan dengan hari dan jam yang sama
dengan pengukuran volume lalu lintas untuk mendapatkan hubungan yang kongkrit
antara kondisi sumber emisi dan kualitas udara ambien.
b. Pengukuran konsentrasi CO bekerja sama dengan Laboratium Fisika Udara Balai
Teknik Kesehatan Lingkungan dan Pengendalian Penyakit (BTKLPP) Kota Medan.
c. Prosedur pengukuran mengacu pada PERMENLH No. 12 Tahun 2010 yaitu
menggunakan metode pengukuran Non-Dipersive Infra Red (NDIR) Analyzer
d. Prinsip kerja Non-Diprersive Infra Red (NDIR) Analyzerberdasarkan SNI
7119.10:2011 yang menyatakan alat analisis gas CO bekerja atas dasar sinar infra
merah yang terabsorbsi oleh analit. Sinar infra merah yang digunakan adalah sinar
infra merahnon dipersive. Gas nol (zero gas) dan contoh uji masuk dalam sel
pengukuran dalam jumlah yang tetap dan diatur oleh katup selenoid yang bekerja
dalam rentang waktu tertentu. Pengukuran ini berdasarkan kemampuan gas CO
menyerap sinar infra merah. Banyaknya intensitas sinar yang diserap sebanding
dengan konsentrasi CO.
e. Alat yang digunakan adalah portable CO Monitor dengan spesifikasi teknis sebagai
berikut:
Merk
Prinsip langsung
Prinsip deteksi
Metode deteksi
Aplikasi
Dimensi
Berat
Peralatan daya
Kondisi operasi
Jadwal kalibrasi
Quest technologies AQ50000 Pro
Secara kimia
Sensoring
Deteksi elektrokimia
Analisa gas
15 x 10,5 x 6 in (38 x26,7 x 15 cm)
2 lbs (9 kg)
Baterai NiMH rechargeable, AA alkaline,
dan AC adapter
0 sampai 50o C (32 sampai 122o F)
Tahunan
Universitas Sumatera Utara
f. Penempatan alat saat pengukuran di lapangan mengacu pada Lampiran VI
PermenLH tahun 2010 dengan kriteria sebagai berikut:
1) Udara terbuka dengan sudut terbuka 120o terhadap penghalang antara lain:
bangunan dan pohon tinggi
2) Ketinggian sampling inlet dari permukaan tanah untuk partikel dan gas minimal
2 m.
g. Konsentrasi gas CO dibaca langsung dari pencatat (recorder) dengan satuan ppm.
Konversi ke satuan µg/Nm3 menggunakan rumus sebagai berikut (SNI, 2011):
C2 = C1 x
28
24,45
x 1000
3.1
Keterangan:
C2
: konsentrasi CO dalam udara ambien (µg/Nm3)
C1
: konsentrasi CO dalam udara ambien (ppm)
28
: berat molekul CO
24,45
: volume gas pada kondisi normal 25oC, 760 mmHg (L).
3. Koordinat lokasi pengamatan dan pemantauan
Koordinat lokasi diambil setiap kali melakukan pengamatan dan pemantauan
menggunakan Global Positioning System (GPS) HandheldGarmin jenis GPSmap
78CS.
4. Data meteorologi
a. Data meteorologi yang dibutuhkan adalah arah angin, kecepatan angin, suhu udara,
dan kelembapan udara.
b. Arah dan kecepatan angin diukur menggunakan anemometer dengan spesifikasi
sebagai berikut:
Merk
Aliran udara
Percepatan udara
Akurasi
Dimensi
Berat
Diameter kipas
KRISBOW KW0600662
0-999,900 ft3/menit
1-30 m/dt
±3%±0,20% m/s
163 x 45 x 34 (mm)
257 (g)
27,2 (mm)
Universitas Sumatera Utara
c. Suhu dan kelembapan udara diukur menggunakan higrotermometer dengan
spesifikasi sebagai berikut:
Merk
Rentang suhu
Rentang kelembapan relatif
Aplikasi
Dimensi
Extech 445702
14 – 140o F (-10 – 60o C)
10 -90% RH
Jam, termometer dan higrometer
109 x 71 x 20(mm)
3.5.2 Pengumpulan Data Sekunder
1. Data meteorologi
Data meteorologi didapatkan dari Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan
Geofisika (BMKG) Kota Medan yang beralamat di Jalan Ngumban Surbakti No. 15,
Kelurahan Sempakata, Kecamatan Medan Selayang.
2. Peta Kota Medan
Peta Kota Medan yang dibutuhkan adalah peta administrasi, dan jaringan jalan. Peta
ini didapatkan dari Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (Bappeda)
Provinsi Sumatera Utara.
3.6 Teknik Pengolahan Data
3.6.1 Menghitung Konsentrasi CO dengan Pemodelan Gaussian Line Source
Perhitungan ini terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Perhitungan laju emisi
Laju emisi dihitung menggunakan Persamaan 2.11 dan faktor emisi kendaraan
mengacu pada faktor emisi nasional pada Tabel 2.3.
2. Arah angin dominan
Mengolah data arah dan kecepatan angin dengan menggunakan aplikasi WRPLOT
View. WRPLOT View adalah program yang bisa mempresentasikan data arah dan
kecepatan angin dalam bentuk mawar angin(windrose).Windroseadalah diagram
yang mengilustrasikan fluktuasi arah dan kecepatan angin. Masing-masing cabang
pada windrose melambangkan arah datangnya angin.
Universitas Sumatera Utara
3. Kecepatan angin efektif
Arah dan kecepatan angin efektif (ū) juga diperhitungkan dalam aplikasi model ini.
Arah angin selanjutnya dihitung agar tegak lurus terhadap masing-masing ruas jalan.
Kecepatan angin efektif dihitung menggunakan Persamaan 2.12. Kecepatan angin
yang diperoleh merupakan kecepatan angin yang telah tegak lurus terhadap ruas
jalan.
4. Stabilitas atmosfer
Menentukan kelas stabilitas atmosfer berdasarkan penyinaran matahari dan
kecepatan angin, mengacu pada kelas stabilitas atmosfer seperti yang ditunjukkan
pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Kelas Stabilitas Atmosfer
KecepatanAngin
(m/dt)
Pagi/Siang IntensitasSinarMatahari
Kuat
Sedang
Lemah
MalamKeadaanAwan
Beawan ≥
Cerah
4/8
≤ 3/8
E
F
E
F
D
E
D
D
D
D
A
A-B
B
6
Catatan :
a. Keadaan awan adalah fraksi dari langit yang tertutup awan
b. Untuk kondisi A-B, B-C, C-D, rata-ratakan nilai yang diperoleh dari setiap kelas.
c. A = Sangat tidak stabil; B = Sedang; C = Sedikit tidak stabil; D = Netral, E = Agak sedikit
stabil; F = Stabil.
Sumber : Turner, 1970 dalam Cooper dan Alley, 1994
5. Perhitungan panjang jalan dan lokasi reseptor
Lingkup kajian dalam penelitian ini adalah 1 (satu) segmen jalan sepanjang ± 200 m.
Bentuk jalan yang diamati dapat dilihat pada peta lokasi yang terpadat padaGambar
3.3.
Nilai x adalah jarak antara sumber emisi dengan reseptor yang tegak lurus dengan
titik dasar sumber emisi dan berada di area downwind (arah berhembusnya angin).
Nilai x selanjutnya digunkakan untuk menentukan parameter penyebaranFLLS
berdasarkan kondisi stabilitas atmosfer.
Panjang jarak garis yang sejajar ruas jalan yang diamati dinyatakan sebagai nilai y 1
dan y 2 .
Universitas Sumatera Utara
6. Menghitung konsentrasi CO
Konsentrasi (C) karbon monoksida (CO) dihitung dengan Persamaan 2.9, Persamaan
2.6 untuk mendapatkan nilai B, dan lampiran 1 untuk mengetahui nilai distribusi
gaussian. Dalam penelitian ini akan dihitung konsentrasi CO pada jarak 0 m sampai
2.000 m dari sumber dengan interval 100 m.
3.6.2 Uji Validasi
Validasi dalam penelitian ini menggunakan Persamaan 2.15 sampai Persamaan 2.19
dengan ketentuan hasil penelitian dinyatakan valid apabila:
1. NMSE dalam kisaran 0,5
2. FB dalam rentang -2 sampai dengan 2
3. Nilai R dan d mendekati 1
4. Fa 2 sekitar 50%.
3.6.3 Analisis Komparatif
Setelah didapatkan hasil konsentrasi kabon monoksida, maka selanjutnya akan
dibandingkan dengan baku mutu kulitas udara ambienmenurut PP Nomor 41 tahun
1999. Baku mutu CO untuk pengukuran 1 jam adalah 30.000 µg/m3 (Lampiran II).
3.6.4 Analisis Spasial Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG)
Koordinat titik sampling dan hasil konsentrasi kemudian dipetakan kedalam aplikasi
SIG dan ditumpang-tindihkan (overlay) dengan peta Kota Medan untuk melihat pola
persebaran karbon monoksida dari tumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja.
Analisis ini dapat mengidentifikasikan daerah yang terkena dampak pencemaran dari
sumber tersebut. Analisis spasial ini menggunkan softwareArcview GIS3.3 yang didapat
dari Environmental System Research Institute (ESRI).
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1
Volume Lalu Lintas Jalan Sisingamangaraja
Pengamatan volume lalu lintas dilakukan pada hari Sabtu pukul 09.00 WIB – 10.00
WIB. Segmen jalan yang diamati adalah Jalan Sisingamangaraja depan Indogrosir
sepanjang ±200 m. Jalan Sisingamangaraja merupakan jalan yang menghubungkan Kota
Medan dengan kota lainnya di Provinsi Sumatera Utara dan berstatus jalan nasional
sehingga mengakibatkan lalu lintas di jalan ini relatif padat. Total jumlah kendaraan
yang melintas pada waktu pagi adalah sebanyak 7.591 unit/jam, dan total jumlah
kendaraan yang melintas pada waktu siang adalah 7.433 unit/jam, jumlah tersebut tidak
jauh berbeda dengan data volume lalu lintas Jalan Sisingamangaraja yang didapatkan
dari Dishub Kota Medan tahun 2015 yaitu sebanyak 8.208 kendaraan/jam. Untuk lebih
jelasnya, volume lalu lintas Jalan Sisingamangaraja saat pengamatan dapat dilihat pada
Gambar 4.1
4500
3978
4000
3500
3651
3153
3356
Jumlah
3000
2500
2000
Pagi
1500
siang
1000
412 372
500
48
54
0
Sepeda Motor
Mobil
Penumpang
Bus
Truk
Jenis Kendaraan
Gambar 4.1 Volume Lalu Lintas Jalan Sisingamangaraja
Berdasarkan Gambar 4.1 di atas, dapat dilihat pada waktu pagi jenis kendaraan yang
paling mendominasi adalah mobil penumpang sebanyak 52,40%, kemudian sepeda
motor sebanyak 41,54%, truk juga banyak melintasi jalan ini yaitu sebanyak 5,43% di
waktu pagi dan bus merupakan jumlah yang paling sedikit yaitu 0,63%. Sedangkan
Universitas Sumatera Utara
pada waktu siang, jumlah mobil penumpang lebih sedikit dibandingkan pagi yaitu
sebanyak 49,12%, sementara sepeda motor lebih banyak dibandingkan waktu pagi
yaitu 45,15%, jumlah truk juga menurun menjadi 5% , dan jumlah bus meningkat
menjadi 0,73%.
Banyaknya jumlah kendaraan penumpang pribadi seperti mobil, sepeda motor, yang
melewati jalan ini dikarenakan adanya aktivitas warga di sekitar Kecamatan Medan
Amplas untuk menuju dan kembali dari pusat kota serta banyaknya aktivitas masyarakat
Kota Medan pulang dan pergi ke luar kota pada hari libur. Bus yang melewati jalan ini
adalah bus antar provinsi dan bus Bandara Kuala Namu. Jumlah bus yang melewati
jalan ini dipengaruhi oleh aktivitas masyarakat Kota Medan pulang dan pergi ke luar
kota. Sedangkan kendaraan pengangkut barang seperti truk juga banyak melintasi jalan
ini dikarenakan banyaknya transfer barang masuk dan keluar Kota Medan.
4.2
Laju Emisi CO
Laju emisi CO didapatkan dengan cara mengalikan jumlah dan jenis kendaraan dengan
faktor emisi nasional yang terdapat didalam KLH (2013) tentang Pedoman Teknis
Penyusunan Inventarisasi Emisi Pencemar Udara Perkotaan, kemudian dikalikan
dengan waktu pengamatan, waktu pengamatan dalam penelitian ini adalah 1 jam.
Perhitungan laju emisi CO dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja adalah
sebagai berikut.
Diketahui data seperti pada tabel 4.1 dibawah ini
Tabel 4.1 Data Volume Lalu Lintas dan Faktor Emisi
Jenis Kendaraan
Jumlah Kendaraan
(unit/jam)
Pagia
Sianga
Sepeda Motor
3.153
3.356
Mobil Penumpang
3.978
3.651
Bus
48
54
Truk
412
372
Total
7591
7433
Sumber: a. survey 2016; b. KLH, 2013
Faktor Emisi CO
(g/km) b
14
32,4
11
8,4
Universitas Sumatera Utara
Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Persamaan 2.11, maka didapatkan total
laju emisi untuk waktu pengukuran pagi adalah sebagai berikut
Q = (∑ni=1 EFi x V) x t
Q = {(3.153 x 14) + (3.978 x 32,4) + (48 x 11) + (412 x 8,4)} x
Q = 49,1717
gram
km .detik
x
1000000 μg
gram
x
1 jam
3600 detik
km
1000 m
Q = 49.171,7 µg/m.detik
Perhitungan laju emisi untuk waktu pengukuran siang juga dilakukan seperti
perhitungan laju emisi untuk waktu pengukuran pagi.
Laju emisi dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja untuk waktu pengukuran
pagi dan siang dapat dilihat pada Tabel 4.2 dibawah ini.
Tabel 4.2 Laju Emisi CO
NO
Waktu
Laju Emisi (µg/m.s)
1
Pagi
49.171,7
2
Siang
46.943,1
Sumber: Perhitungan, 2016
Dari Tabel 4.2 di atas, dapat dilihat laju emisi CO pada pagi hari adalah 49.171,7
µg/m.s dan pada siang hari adalah 46.943,1 µg/m.s. Jumlah tersebut merupakan total
seluruh emisi yang disumbangkan dari sektor transportasi di Jalan Sisingamangaraja,
sedangkan untuk persentase emisi yang disumbangkan berdasarkan jenis kendaraan
dapat dilihat pada Gambar 4.2 dan 4.3 di bawah ini.
Jenis transportasi yang paling banyak menyumbangkan emisi CO adalah mobil
penumpang dengan persentase 72,81% pada waktu pagi dan 70,00% pada waktu siang.
Sepeda bermotor merupakan jenis kendaraan yang menyumbangkan emisi CO kedua
terbanyak dengan persentase 24,94% pada waktu pagi dan 27,80% pada siang hari. Truk
dan kendaraan berat lainnya hanya menyumbangkan emisi sebanyak 1,96% pada pagi
hari dan 1,85% pada siang hari. Kendaraan yang paling sedikit menyumbangkan emisi
adalah bus dengan persentase 0,30% pada waktu pagi dan 0,35% pada waktu siang.
Universitas Sumatera Utara
4500
70,00
4000
60,00
3500
3000
50,00
2500
40,00
2000
30,00
1500
20,00
1000
10,00
500
0,00
jumlah kendaraan (unit)
persentase emisi (%)
80,00
Persentase
Jumlah
0
Sepeda
Motor
Mobil
Penumpang
Bis
Truk
jenis kendaraan
80,00
4000
70,00
3500
60,00
3000
50,00
2500
40,00
2000
30,00
1500
20,00
1000
10,00
500
0,00
jumlah kendaraan (unit)
Persentase emisi (%)
Gambar 4.2 Persentase Laju Emisi dari Kendaraan Pagi Hari
Persentase
Jumlah
0
Sepeda
Motor
Mobil
Penumpang
Bis
Truk
Jenis Kendaraan
Gambar 4.3 Persentase Laju Emisi dari Kendaraan Siang Hari
Variasi jumlah emisi yang disumbangkan oleh setiap jenis kendaraan dipengaruhi oleh
variasi jumlah dan faktor emisi. Walaupun jumlah sepeda motor hampir sama dengan
jumlah mobil penumpang, namun mobil penumpang menyumbangkan emisi tiga kali
lebih banyak dibandingkan sepeda motor, hal ini disebabkan faktor emisi dari mobil
penumpang lebih tinggi daripada faktor emisi sepeda motor.
Universitas Sumatera Utara
4.3
Kondisi Meteorologi
Faktor meteorologi mempengaruhi persebaran pencemaran udara, dalam penelitian ini
faktor meteorologi yang diperhitungkan adalah distribusi angin dan stabilitas atmosfer.
Distribusi angin di dapatkan dari arah dan kecepatan angin, sedangkan stabilitas
atmosfer didapatkan dari kecepatan angin dan intensitas penyinaran matahari. Data arah
angin, kecepatan angin, dan intensitas penyinaran matahari merupakan data sekunder
yang didapatkan dari Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
Wilayah 1 Medan.
4.3.1 Distribusi Angin
Distribusi angin yang diperhitungkan dalam penelitan ini adalah arah dan kecepatan
angin dominan yang di gambarkan dengan windrose. Data yang digunakan adalah data
arah dan kecepatan angin rata-rata bulanan tahun 2011-2015 dari stasiun Balai Besar
Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Wilayah 1 Medan. Diagram windrose
dapat dilihat pada Gambar 4.4. Dari Gambar dapat dilihat arah angin dominan dari arah
utara (0o) sampai arah timur (90o) dan kecepatan angin rata-rata adalah 2,25 m/s.
Gambar 4.4 Arah dan Kecepatan Angin Dominan
Sumber Data: BMKG, 2011-2015 (data telah diolah)
Universitas Sumatera Utara
Tidak semua arah angin tegak lurus terhadap Jalan Sisingamangaraja, hanya yang
berasal dari arah utara saja yang tegak lurus, sedangkan yang berasal dari timur
memiliki sudut 360o terhadap jalan. Kecepatan angin rata-rata adalah 2,25 m/detik
dikategorikan berkecepatan sedang. Kecepatan angin mempengaruhi pergerakan polutan
CO di atmosfer. Jika angin berhembus cepat, maka jarak persebaran polutan akan
semakin jauh.
Kecepatan angin yang digunakan dalam perhitungan adalah kecepatan angin pada saat
sampling yaitu 2,45 m/detik untuk waktu pengukuran pagi dan 2,58 m/detik untuk
waktu pengukuran siang.
4.3.2 Stabilitas Atmosfer
Stabilitas atmosfer dipengaruhi oleh radiasi matahari dan kecepatan angin. Berdasarkan
data kecepatan angin dan penyinaran matahari tahun 2011-2015 yang didapatkan dari
Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Wilayah 1 Medan yang
kemudian dibandingkan dengan tabel kelas stabilitas atmosfer yang dijelaskan pada
Tabel 3.2 pada bab sebelumnya kelas stabilitas atmosfer wilayah kajian seperti pada
Gambar 4.5. Dari Gambar 4.5 dapat dilihat kelas stabilitas atmosfer didominasi oleh
kelas B Sebanyak 60%, A-B sebanyak 35%, dan A sebanyak 5%. Berdasarkan hal
tersebut maka kelas stabilitas yang akan digunakan untuk perhitungan lebih lanjut
adalah kelas B.
Menurut Pesquil (1974) dalam Supriyadi (2009), pada kelas kestabilan B massa udara
akan cenderung turun karena suhu udara lebih rendah dibandingkan suhu di atmosfer
yang mengakibatkan kadar polutan per satuan volume menjadi lebih besar.
Universitas Sumatera Utara
5%
Kelas Stabilitas Atmosfer
A
35%
A-B
B
60%
Gambar 4.5 Persentase Kelas Stabilitas Atmosfer
Sumber Data: BMKG, 2011-2015 (data telah diolah)
4.4
Konsentrasi CO di Sekitar Jalan Sisingamangaraja
Pengukuran kulitas udara di sekitar Jalan Sisingamangaraja dilakukan oleh operator
dari Laboratorium Fisika Udara Balai Teknik Kesehatan Lingkungan dan Pengendalian
Penyakit (BTKLPP) Kota Medan dan titik sampling adalah pada bahu jalan ±7m dari
tengah jalan, pada jarak ±300 m dari roadside, pada jarak ±500 m dari roadside, dan
pada jarak ±600 m dari roadside. Hasil pengukuran di lapangan dapat dilihat pada
lampiran III.
Hasil pengukuran yang didapatkan dalam satuan ppm, kemudian di konversikan
kedalam µg/Nm3 dengan mengacu pada ketetapan yang terdapat pada SNI
7119.10.2:2011 tentang Udara Ambien-Bagian 10: Cara Uji Kadar Karbon Monoksida
(CO) Menggunakan Metode Non Dispessive Infra Red (NDIR). Hasil pengukuran
konsentrasi CO dalam satuan µgN/m3 dapat dilihat pada Gambar 4.6 dibawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi CO Hasil Pengukuran
Konsentrasi µg/Nm3
35000
30000
25000
20000
pagi
15000
siang
10000
baku mutu
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.6 Konsentrasi CO hasil Pengukuran
Gambar 4.6 menunjukkan konsentrasi CO hasil pengukuran masih berada dibawah
baku mutu udara ambien. Konsentrasi CO tertinggi yaitu pada tepi jalan (roadside)
untuk sampling pagi hari sebesar 18.323 µg/Nm3 dan 17.177 µg/Nm3 untuk sampling
siang hari. Pada lokasi berikutnya konsentrasi CO cenderung turun dikarenakan
jaraknya dari sumber emisi semakin jauh. Namun pada titik 600 m konsentrasi CO
cenderung naik dikarenakan adanya pengaruh sumber emisi lain berupa sumber
transportasi. Pengukuran pada titik 600 m dilakukan berdekatan dengan jalan pada area
perumahan warga, jarak antara lokasi sampling dengan jalan tersebut ±2m.
Konsentrasi CO pada waktu pagi lebih tinggi dibandingkan siang hari, hal ini berkaitan
dengan jumlah kendaraan dan total beban emisi di pagi hari lebih besar dibandingkan
pada waktu siang.
4.5
Analisa Hasil Pemodelan Finite Length Line Source (FLLS)
Data beban emisi dan kondisi meteorologi selanjutnya digunakan sebagai input untuk
pemodelan FLLS dan diolah dengan menggunakan software Ms. Excel. Contoh
perhitungan dapat di jelaskan sebagai berikut.
1. Berdasarkan pengamatan di lapangan segmen jalan yang diamati berbentuk seperti
pada Gambar 4.7 dan data seperti di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
jalan
u
114,5o
100 m
100 m
x =300 m
Gambar 4.7 Geometri Jalan
2. Bedasarkan perhitungan pada subbab sebelumnya diketahui laju emisi dari sumber Q
= 49.171,7 µg/m.detik, kecepatan angin u = 2,45 m/detik, jarak dari sumber emisi x
= 300 m = 0,3 km, dan ketinggian pengukuran H = 2 meter. Nilai H adalah nilai
ketinggian pengukuran berdasarkan PermenLH no. 12 Tahun 2010 Lampiran VI
Tentang Pedoman Teknis Pemantauan Kualitas Udara Ambien, ketinggian sampling
dari permukaan tanah untuk partikel dan gas minimal 2 m.
3. Kestabilan atmosfer berada pada kelas B, maka berdasarkan tabel 2.4 dapat
ditentukan nilai konstanta a, b, c, d, dan f sebagai berikut: a = 156, b = 0,894, c =
106,6, d = 1,149, dan f = 3,3.
4. Untuk menghitung kecepatan angin efektif menggunakan Persamaan 2.12, dengan
demikian, u efektif = 2,45 m/detik x sin 114,5 = 2,38 m/detik.
5. Untuk menghitung parameter penyebaran horizontal (σ y ) dan parameter penyebaran
vertikal (σ z ) menggunakan Persamaan 2.13 dan 2.14. maka:
σ y = a xb = 156 (0,3)0,894 = 53,171
σ z = c xd + f = 106,6 (0,3)1,149 + 3,3 = 30,028.
Nilai B 1 dan B 2 dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 2.6
Maka,
B1 =
y1
σy
=
−100
53,171
= −1,88 B2 =
y2
σy
=
100
53,171
= 1,88.
Universitas Sumatera Utara
6. Sehingga, berdasarkan Lampiran 1, nilai G 1 adalah 0,03 dan nilai G 2 adalah 0,97.
7. Kemudian menghitung nilai K menggunakan Persamaan 2.5. untuk z =0, dan H = 2
m, didapatkan:
K=
49.171,7 µg/m.detik
2,38 m/detik x 30,028
�exp �−
K = 688,032(1,999 + 1,999 )
(0−2 )2
2x30,028
2 � + exp �−
(0+2 )2
2x30,028 2
��
K = 2.752,128
Selanjutnya konsentrasi pada jarak 300 m dihitung menggunakan Persamaan 2.9 dan
didapatkan hasil sebagai berikut berikut:
C=
2752,128
√2π
(0,97 − 0,03)
C = 1.293,501 µg/Nm3
Konsentrasi yang dihitung adalah konsentrasi pada roadside (± 7 meter dari
pertengahan badan jalan) sampai jarak 2.000 m. Hasil konsentrasi untuk jarak 7 meter
sampai 2.000 m dari sumber emisi dapat dilihat pada Gambar 4.8 dan 4.9 di bawah ini.
25000
15000
10000
5000
0
0,007
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2
Konsentrasi (µg/m3)
20000
Jarak (km)
Gambar 4.8 Konsentrasi CO Hasil Pemodelan FLLS Pagi
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi (µg/m3)
20000
15000
10000
5000
0,007
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2
0
Jarak (km)
Gambar 4.9 Konsentrasi CO Hasil Pemodelan FLLS Siang
Berdasarkan Gambar 4.8 dan 4.9 semakin jauh jarak dari sumber maka konsentrasi
pencemar semakin menurun. Hal ini membuktikan bahwa jarak mempengaruhi
persebaran polutan. Konsentrasi tertinggi pada pagi hari adalah pada jarak 0,007 km
atau 7 m dari sumber emisi yaitu sebanyak 20.340 µg/Nm3. Sedangkan di waktu siang
dengan jarak yang sama konsentrasi CO adalah sebanyak 18.340 µg/Nm3. Pada waktu
pagi konsentrasi terendah adalah pada 2 km atau 2.000 m dari sumber dengan
konsentrasi sebanyak 49,497 µg/Nm3 dan pada pagi hari dan 44,629 µg/Nm3 pada siang
hari.
Pada pengukuran pagi hari cuaca cerah dan kecepatan angin adalah 2,45 m/detik.
Sedangkan pada saat pengukuran siang cuaca lebih cerah dengan kecepatan angin lebih
tinggi yaitu 2,58 m/detik. Cuaca semakin cerah mengindikasikan intensitas penyinaran
matahari yang semakin besar. Menurut Tabel 3.2, kondisi atmosfer pada pagi hari di
kelas B, dan kondisi atmosfer pada siang hari di kelas A-B. Hal ini berarti kondisi
atmosfer pada pagi hari lebih stabil dibandingkan siang hari. Ketika keadaan atmosfer
lebih stabil maka udara akan cenderung bergerak ke bawah dan memperlambat proses
dispersi sehingga konsentrasi polutan pada permukaan bumi lebih besar. Hal tersebut
yang mengakibatkan konsentrasi pada pagi hari lebih besar dibandingkan konsentrasi
pada siang hari.
Universitas Sumatera Utara
4.6
Validasi Hasil Pemodelan CO
Validasi hasil pemodelan CO dengan hasil pengukuran di lapangan dapat dilihat pada
Tabel 4.3 dan Tabel 4.4 dibawah ini. Analisa CO dapat diterima apabila hasil validasi
mendekati kriteria yang telah ditetapkan seperti yang di jelaskan pada Kumar et al.,
2003 dalam Paramitadevi, 2014.
Tabel 4.3 Validasi Statistik Hasil Pemodelan CO Pagi
a
NO
1
2
3
4
d
Lokasi Penelitian
Cobs
Cpred
Roadside
18.323,11 20.340,75
300 M
11.451,94 1.293,501
500 M
8.016,36 616,1519 0,69
600 M
9.161,554 454,0679
Rata-Rata
11.738,24 5.676,118
Standar Deviasi
3.997,942 8.472,483
Sumber : Survey dan Analisa, 2016
Keterangan :
Model dapat diterima apabila:
a. willmot’s index of agreement mendekati 1
b. Normalize Mean Square Error dalam kisaran 0,5
c. Koefisien korelasi pearson mendekati 1
d. Fraction Bias dalam rentang -2 sampai dengan 2
e. Persentase 0,5≤ Cobs/Cpred ≤2 sekitar 50%
NMSEb
0,04
Rc
FBd
0,96 -1,02
Fa 2 e (%)
33
Tabel 4.4 Validasi Statistik Hasil Pemodelan CO Siang
NO
1
2
3
4
Lokasi Penelitian
Roadside
300 m
500 m
600 m
Rata-Rata
Standar Deviasi
Cobs
17.177,91
10.306,75
4.580,777
6.871,166
9.734,151
4.756,349
a
b
d
NMSE
Cpred
18.340,031
1.166,272
0,84
0,02
555,547
409,4057
5.117,814
7.639,127
Rc
FBd
0,93 -1,41
Fa 2 e (%)
34
Sumber : Survey dan Analisa, 2016
Keterangan :
Model dapat diterima apabila:
a. willmot’s index of agreement mendekati 1
b. Normalize Mean Square Error dalam kisaran 0,5
c. Koefisien korelasi pearson mendekati 1
d. Fraction Bias dalam rentang -2 sampai dengan 2
e. Persentase 0,5≤ Cobs/Cpred ≤2 sekitar 50%.
Berdasarkan Tabel 4.3 dan 4.4 dapat dilihat bahwa nilai d untuk pengukuran pagi adalah
0,69 dan untuk pengukuran siang adalah 0,84. Nilai d mendekati 1 menunjukkan
tingginya tingkat kesesuian antara hasil pemodelan dengan pengukuran di lapangan.
Universitas Sumatera Utara
Nilai NMSE kurang dari 0,5 dan Fa2 kurang dari 50% untuk pengukuran pagi dan siang
menandakan nilai eror dan bias pada data kecil dari 0,5. Nilai R mendekati 1
menunjukkan hasil pemodelan memiliki hubungan linear dengan hasil pengukuran.
Nilai FB sebesar -1,41 dan -1,02 masih dalam rentang yang diperbolehkan.
Menurut (Heist et al.2013; Paramitadevi, 2014 Schnelle dan Dey, 2003) formula
kepulan Gaussian untuk sumber emisi di permukaan apabila dibandingkan dengan hasil
observasi memiliki tingkat keakuratan sebesar 10%-20%. Berdasarkan 50% dari nilai
Fa 2 keakuratan penelitian ini adalah sebesar 16,5%-17%, angka masih dalam rentang
kriteria tersebut.
4.7
Perbandingan Konsentrasi CO hasil Pemodelan, Pengukuran di Lapangan,
dan Baku Mutu
Perbandingan konsentrasi CO hasil pemodelan, konsentrasi CO hasil pengukuran dan
baku mutu kualitas udara ambien nasional (Peraturan Pemerintah Nomor 41 Tahun
1999 Tentang Pengendalian Pencemaran Udara) disajikan pada Gambar 4.10 dan 4.11
berikut.
35000
Konsentrasi µg/Nm3
30000
25000
Cobs
20000
15000
Cpred
10000
baku mutu
(PP 41/1999)
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.10 Konsentrasi CO vs Baku Mutu Hasil Pengukuran Pagi
Universitas Sumatera Utara
35000
Konsentrasi µg/Nm3
30000
25000
Cobs
20000
15000
Cpred
10000
baku mutu
(PP 41/1999)
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.11 Konsentrasi CO vs Baku Mutu Hasil Pengukuran Siang
Gambar 4.10 dan 4.11, memperlihatkan konsentrasi CO baik hasil perhitungan maupun
hasil pengukuran masih berada dibawah baku mutu yang telah di tetapkan. Konsentrasi
CO maksimal adalah ±17.000 µg/Nm3 sampai ±20.000 µg/Nm3 atau sekitar 15 ppm- 17
ppm. Menurut Wardhana (2004) konsentrasi CO 10 ppm – 20 ppm di udara
mengakibatkan peningkatan konsentrasi CO di dalam darah sebanyak 2,1% sampai
3,7% dan mengakibatkan gangguan pada tubuh berupa gangguan sistem saraf sentral
dan gangguan pancaindra jika terpapar dalam waktu ±8 jam.
Dari grafik dapat dilihat bahwa semakin jauh jarak dari sumber maka Cprediksi lebih
rendah dari Cobservasi. Hal ini dikarenakan dalam perhitungan FLLS diasumsikan laju
emisi dan kondisi meteorologi dianggap konstan, serta perhitungan FLLS mengabaikan
pengaruh sumber emisi yang lain. Sedangkan pada konsentrasi sebenarnya (Cobservasi)
kondisi meteorologis sangat bervariasi dan akan mempengaruhi persebaran polutan,
serta adanya pengaruh sumber emisi lain selain sumber dari transportasi di Jalan
Sisingamangaraja.
Grafik juga menunjukkan bahwa trend konsentrasi hasil perhitungan dan hasil
pengukuran langsung di lapangan adalah sama untuk titik sampling roadside,300 m dari
jalan dan 500 m dari jalan. Hasil tersebut membuktikan adanya hubungan linear antara
hasil perhitungan dan pengukuran langsung di lapangan yang juga dibuktikan oleh nilai
koefisien korelasi Pearson (R) sangat mendekati 1.
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi CO di udara ambien di sekitar jalan Sisingamangaraja (depan Indogrosir)
Medan masih berada dibawah baku mutu udara ambien nasional, namun jika
dibandingkan dengan Tabel 2.2 konsentrasi CO pada roadside dapat mengakibatkan
gangguan kesehatan seperti gangguan sistem syaraf sentral dan gangguan pancaindra
jika terpapar secara terus-menerus dalam waktu 8 jam. Untuk itu perlu dilakukan
tindakan pengendalian pencemaran seperti menanam pohon yang dapat menyerap CO di
sekitar tepi jalan agar konsentrasi CO yang sampai pada reseptor tidak mengganggu
kesehatan manusia
4.8
Analisis Spasial Menggunakan Aplikasi SIG
Analisis spasial menggunakan aplikasi Sistem Informasi Geografis dilakukan dengan
cara memasukkan koordinat sampling dan hasil konsentrasi, baik konsentrasi yang
didapatkan melalui perhitungan maupun konsentrasi yang didapatkan dari pengukuran
langsung di lapangan. Hasil analisa dapat dilihat pada Gambar 4.12 sampai 4.15.
Gambar 4.12 dan 4.13 menunjukkan peta isopleth konsentrasi hasil pengukuran
langsung di lapangan. Sedangkan Gambar 4.14 dan 4.15 adalah peta isopleth
konsentrasi hasil perhitungan. Wilayah yang terkena dampak sebaran CO adalah
Kelurahan Harjosari 2 sampai pada daerah perbatasan Kabupaten Deli Serdang.
Berdasarkan hasil perhitungan, konsentrasi maksimal berada pada wilayah yang dekat
dengan jalan dan semakin jauh jarak dari sumber konsentrasi akan semakin kecil,
sedangkan berdasarkan hasil pengukuran konsentrasi maksimal juga berada pada
wilayah yang dekat dengan sumber, namun pada jarak 600 meter konsentrasi CO lebih
besar dari pada jarak 500 meter.
Menurut data dari BPS Kota Medan, 2015, jumlah penduduk Kecamatan Medan
Amplas adalah 121.362 orang dengan luas wilayah 11,19 km2 dan rasio kepadatan
10.846 penduduk per km2. Dampak CO bagi manusia adalah terjadinya ikatan antara
CO dan hemoglobin membentuk COHb, gejala yang langsung dirasakan penduduk
adalah berupa penyakit ISPA dan gangguan paru-paru. BPS Kota Medan, 2015
menyebutkan jumlah kejadian penyakit ISPA ringan di Kecamatan Medan Amplas
adalah sebanyak 15.209, bronchitis sebanyak 276. Hubungan antara kejadian penyakit
dan sebaran CO perlu dikaji lebih lanjut. Menurut Handa dan Tai (2005) dalam
Universitas Sumatera Utara
Paramitadevi (2014), di Indonesia jarang dilakukan pemeriksaan terhadap HbCO pada
pasien, sehingga mengakibatkan gejala ini diketahui setelah pasien dalam kondisi akut
saat dibawa ke pusat pelayanan kesehatan.
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Laju emisi yang dihasilkan dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja pada
saat pengukuran yaitu hari Sabtu 15 Oktober 2016 adalah 49.171,7 µg/m.s pada pagi
hari dan 46.943,1 µg/m.s pada siang hari.
2. Berdasakan perhitungan dengan metode gaussian line source Finite Length Line
Source hasil konsentrasi maksimal adalah 20.340 µg/Nm3 pada waktu pagi dan
18.340 µg/Nm3 pada waktu siang, sedangkan konsentrasi minimal yaitu pada jarak
2.000 meter dari sumber sebanyak 49,497 µg/Nm3 pada pagi hari dan 44,629 µg/Nm3
pada siang hari.
3. Berdasarkan hasil pengukuran langsung dilapangan hasil konsentrasi maksimal
adalah 18.323,11 µg/Nm3 pada waktu pagi dan 17.177,91 µg/Nm3 pada waktu siang,
sedangkan konsentrasi minimal yaitu pada jarak 500 meter dari sumber sebesar
8.016, 36 µg/Nm3 dan pada pagi hari dan 4.580,78 µg/Nm3 pada siang hari.
4. Berdasarkan hasil pemetaan dengan aplikasi Sistem Informasi Geografis, CO dari
sumber transportasi di Jalan Sisimangaraja (depan Indogrosir) tersebar ke arah
selatan yaitu ke wilayah Kelurahan Harjosari 2.
5. Menurut hasil validasi dengan wilmott’s index antara hasil perhitungan dan
pengukuran langsung di lapangan memiliki nilai d sebesar 0,69-0,84 menunjukkan
tingkat kesesuaian yang tinggi, nilai R sebesar 0,93-0,96 menununjukkan antara
pemodelan dan pengukuran di lapangan memiliki hubungan linear. Keakuratan
antara hasil pemodelan dan pengukuran di lapangan sebesar 16,5%-17% masih dalam
kriteria pemodelan Gaussian yakni 10%- 20%
5.2 Saran
1. Sebaiknya pada penelitian selanjutnya dilakukan sampling pada arah datangnya
angin untuk mengetahui background concentration
2. Perlu dilakukan penelitian dengan mengambil sampling time series yaitu pagi, siang,
dan malam untuk mendapatkan rata-rata konsentrasi harian.
3. Perlu dikaji lebih lanjut dan dilakukan penambahan titik sampling untuk mewakili
jalan Sisingamangaraja secara keseluruhan.
4. Hubungan antara sebaran CO dan angka kejadian penyakit perlu dikaji lebih lanjut.
Universitas Sumatera Utara
METODE PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan metode kuantitatif dengan cara menghitung jenis dan jumlah
kendaraan untuk mendapatkan laju emisi. Selanjutnya laju emisi dimasukkan ke dalam
persamaan untuk mendapatkan konsentrasi CO dari sumber bergerak. Kemudian akan
dilakukan pemantauan konsentrasi CO di lapangan untuk membandingkan hasil
pemodelan dengan konsentrasi sebenarnya.
Tahapan dalam penelitian ini dimulai dari studi literatur, survei lapangan, pengumpulan
data sekunder, pengambilan data primer, menghitung konsentrasi polutan menggunakan
metode Gaussian Line Source, sampling kualitas udara di lapangan, uji validitas,
membandingkan hasil konsentrasi yang didapatkan dengan baku mutu PP Nomor 41
tahun 1999, dan visualisasi menggunakan aplikasi SIG. Diagram alir penelitian dan
dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.2 menunjukkan diagram tulang ikan (fishbone)penelitian, diagram ini
menggambarkan hal-hal yang terkait dengan penelitian dan rencana output penelitian.
Material penelitian adalah jenis dan jumlah kendaraan, kondisi meteorologi, dan
konsentrasi CO baik dari sumber maupun di reseptor. Dampak konsentrasi CO terhadap
lingkungan berupa global warming, climate change, emisi gas rumah kaca (Green
House Gas) dan menurunnya tingkat kesehatan masyarakat. Teknologi pengendalian
yang dapat dilakukan yaitu sustainable transportation, eco-friendly transportation,
catalytic converter, dan Bahan Bakar Minyak (BBM) ramah lingkungan. Program yang
dapat dilakukan untuk mencegah terjadinya pencemaran berupa program langit biru, car
free day, Ruang Terbuka Hijau (RTH), dan uji petik yaitu uji emisi dari kendaraan
bermotor. Keterkaitan manusia dalam kasus ini yaitu kondisi ekonomi dan sosial
budaya masyarakat, tingkat pendidikan masyarakat, kesadaran lingkungan, dan gaya
hidup (lifestyle). Regulasi yang terkait berupa baku mutu udara emisi sumber bergerak,
baku mutu udara ambien, dan Electronic Road Pricing (ERP).
Universitas Sumatera Utara
MULAI
Tujuan dan Urgensi Penelitian
Observasi Lapangan
Studi Literatur
Pengumpulan Data Sekunder
Peta Kota Medan
Arah Angin
Windrose
Pengumpulan Data Primer
Intensitas Penyinaran Matahari
Kecepatan Angin
Stabilitas Atmosfer
Pemodelan Pola Dispersi dengan
Gaussian Line Source
Jumlah dan Jenis Kendaraan
Konsentrasi CO di
Lapangan
Laju Emisi
Validasi
Perbandingan dengan Baku mutu PP no. 41
tahun 1999
Pemetaan dengan aplikasi SIG
SELESAI
Gambar 3.1 Diagram Air Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2 Diagram Fishbone Penelitian
Universitas Sumatera Utara
3.2 Variabel Penelitian
Variabel dalam penelitian ini adalah:
1. Jumlah dan jenis kendaraan
Untuk mendapatkan laju emisi, jumlah dan jenis kendaraan dihitung di lokasi
sampling (traffic counting) kemudian dikalikan dengan faktor emisi masing-masing
jenis kendaraan.
2. Jarak
Variasi jarak dari sumber emisi akan mengakibatkan perbedaan hasil konsentrasi
CO.
3. Konsentrasi CO hasil pemantauan
Variasi konsentrasi CO hasil pemantauan digunakan sebagai pembanding hasil
pemodelan dengan hasil pemantauan langsung di lapangan.
4. Kondisi Meteorologi
Kondisi meteorologi seperti mempengaruhi persebaran pencemaran udara
3.3 Lokasi Penelitian
1. Lokasi Pengamatan Jumlah dan Jenis Kendaraan
Lokasi pengamatan jenis dan jumlah kendaraan adalah Jalan Sisingamangaraja (di
depan Indogrosir) Kecamatan Medan Amplas. Jalan ini dipilih sebagai wilayah
pengamatan karena merupakan jalan arteri primer yang menghubungkan Kota Medan
dengan kota dan kabupaten lain di Provinsi Sumatera Utara sehingga menjadi salah satu
titik terpadat lalu lintas di Medan.
Panjang jalan yang menjadi sampel adalah sepanjang 200 m, yaitu dimulai dari titik
pemberhentian lampu lalu lintas sampai 200 m kearah timur. Pada segmen jalan ini
terdapat 2 jalur dan 5 lajur. 3 lajur menuju ke arah pusat Kota Medan dan 2 lajur
menuju ke arah batas Kota Medan. Total lebar jalan yang diamati adalah 10 m. Lokasi
pengamatan jumlah dan jenis kendaraan dapat dilihat pada gambar 3.3.
Di sekitar segmen jalan yang diamati terdapat pusat grosir yaitu Indogrosir, kantor
perusahaan asuransi Sinarmas, kantor perusahaan Astragraphia, beberapa kantor bisnis
travel, dan pertokoan lainnya.
Universitas Sumatera Utara
2. Lokasi Pengukuran CO di Lapangan
Dasar pertimbangan lokasi pengukuran CO dilapangan yaitu arah angin dominan. arah
angin dominan Kota Medan berdasarkan data dari BMKG adalah dari utara ke selatan,
maka lokasi pengukuran CO adalah di sebelah selatan sumber emisi. Perhitungan
konsentrasi CO dilakukan di tepi jalan (roadside), pada jarak 100 meter, 300 meter, dan
500 meter dengan titik koordinat seperti ditunjukkan pada Tabel 3.1 dibawah ini.
Tabel 3.1 Koordinat sampling CO di Lapangan
Titik Pengamatan
X
466889,17
Roadside
300 meter
466872,54
500 meter
466865,38
600 meter
466855,92
Sumber : Survey dan analisa, 2016
Y
391146,71
390864,76
390672,65
390533,83
Keterangan Lokasi
Tepi jalan
Pemukiman
Pemukiman
Pemukiman
Peta lokasi sampling dapat dilihat pada Gambar 3.3
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
3.4 Jenis dan Sumber Data
3.4.1 Jenis dan Sumber Data Primer
Data primer dalam penelitian ini adalah jenis dan jumlah kendaraan yang didapatkan
dari pengamatan langsung di lapangan, hasil konsentrasi CO pemantauan langsung,
serta kondisi meteorologi berupa arah angin, kecepatan angin, suhu dan kelembapan
udara pada sampling di lapangan.
3.4.2 Jenis dan Sumber Data Sekunder
Data sekunder adalah data meteorologi kota medan berupa arah angin, kecepatan angin,
dan intensitas penyinaran matahari dalam rentang waktu 5 (lima) tahun terakhir yang
didapatkan dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota Medan
serta Peta Kota Medan yang didapatkan dari Badan Perencanaan dan Pembangunan
Daerah (Bappeda) Provinsi Sumatera Utara.
3.5 Teknik Pengumpulan Data
3.5.1 Pengumpulan Data Primer
1. Volume lalu lintas
a. Pengamatan lalu lintas dilakukan pada jam sibuk (peak hour), waktu pengamatanhari
Sabtu tanggal 15 Oktober 2016. Jam 09.00-10.00 WIB untuk mewakili waktu pagi
dan jam 13.05-14.05 WIB untuk mewakili waktu siang. Waktu pengukuran ini
disesuaikan dengan jam sibuk lalu lintas, yaitu jam 06.00-09.00 untuk pagi hari dan
12.00-14.00 untuk waktu siang.
b. Prosedur pengamatan volume lalu lintas dilakukan dengan acuan Pedoman Teknis
Penyusunan Inventarisasi Emisi yang menyatakantraffic counting dapat dilakukan
dengan cara menghitung kendaraan yang melintas pada suatu ruas jalan secara
manual atau dengan rekaman CCTV (KLH, 2013), maka dalam penelitian ini
pengamatan dilakukan dengan menggunakan manual counteryang dilakukan oleh 4
orang surveyor. Masing-masing surveyor ditugaskan untuk menghitung masingmasing jenis kendaraan.
Universitas Sumatera Utara
c. Jenis kendaraan yang diamati antara lain:
1). Sepeda motor dan becak motor
2). Mobil penumpang, meliputi mobil pibadi, angkot, dan kendaraan roda empat
lain yang digunakan untuk mengangkut orang
3). Truk, adalah semua jenis truk
4). Bus.
2. Konsentrasi CO di lapangan
a. Pengukuran konsentrasi CO dilapangan dilakukan dengan hari dan jam yang sama
dengan pengukuran volume lalu lintas untuk mendapatkan hubungan yang kongkrit
antara kondisi sumber emisi dan kualitas udara ambien.
b. Pengukuran konsentrasi CO bekerja sama dengan Laboratium Fisika Udara Balai
Teknik Kesehatan Lingkungan dan Pengendalian Penyakit (BTKLPP) Kota Medan.
c. Prosedur pengukuran mengacu pada PERMENLH No. 12 Tahun 2010 yaitu
menggunakan metode pengukuran Non-Dipersive Infra Red (NDIR) Analyzer
d. Prinsip kerja Non-Diprersive Infra Red (NDIR) Analyzerberdasarkan SNI
7119.10:2011 yang menyatakan alat analisis gas CO bekerja atas dasar sinar infra
merah yang terabsorbsi oleh analit. Sinar infra merah yang digunakan adalah sinar
infra merahnon dipersive. Gas nol (zero gas) dan contoh uji masuk dalam sel
pengukuran dalam jumlah yang tetap dan diatur oleh katup selenoid yang bekerja
dalam rentang waktu tertentu. Pengukuran ini berdasarkan kemampuan gas CO
menyerap sinar infra merah. Banyaknya intensitas sinar yang diserap sebanding
dengan konsentrasi CO.
e. Alat yang digunakan adalah portable CO Monitor dengan spesifikasi teknis sebagai
berikut:
Merk
Prinsip langsung
Prinsip deteksi
Metode deteksi
Aplikasi
Dimensi
Berat
Peralatan daya
Kondisi operasi
Jadwal kalibrasi
Quest technologies AQ50000 Pro
Secara kimia
Sensoring
Deteksi elektrokimia
Analisa gas
15 x 10,5 x 6 in (38 x26,7 x 15 cm)
2 lbs (9 kg)
Baterai NiMH rechargeable, AA alkaline,
dan AC adapter
0 sampai 50o C (32 sampai 122o F)
Tahunan
Universitas Sumatera Utara
f. Penempatan alat saat pengukuran di lapangan mengacu pada Lampiran VI
PermenLH tahun 2010 dengan kriteria sebagai berikut:
1) Udara terbuka dengan sudut terbuka 120o terhadap penghalang antara lain:
bangunan dan pohon tinggi
2) Ketinggian sampling inlet dari permukaan tanah untuk partikel dan gas minimal
2 m.
g. Konsentrasi gas CO dibaca langsung dari pencatat (recorder) dengan satuan ppm.
Konversi ke satuan µg/Nm3 menggunakan rumus sebagai berikut (SNI, 2011):
C2 = C1 x
28
24,45
x 1000
3.1
Keterangan:
C2
: konsentrasi CO dalam udara ambien (µg/Nm3)
C1
: konsentrasi CO dalam udara ambien (ppm)
28
: berat molekul CO
24,45
: volume gas pada kondisi normal 25oC, 760 mmHg (L).
3. Koordinat lokasi pengamatan dan pemantauan
Koordinat lokasi diambil setiap kali melakukan pengamatan dan pemantauan
menggunakan Global Positioning System (GPS) HandheldGarmin jenis GPSmap
78CS.
4. Data meteorologi
a. Data meteorologi yang dibutuhkan adalah arah angin, kecepatan angin, suhu udara,
dan kelembapan udara.
b. Arah dan kecepatan angin diukur menggunakan anemometer dengan spesifikasi
sebagai berikut:
Merk
Aliran udara
Percepatan udara
Akurasi
Dimensi
Berat
Diameter kipas
KRISBOW KW0600662
0-999,900 ft3/menit
1-30 m/dt
±3%±0,20% m/s
163 x 45 x 34 (mm)
257 (g)
27,2 (mm)
Universitas Sumatera Utara
c. Suhu dan kelembapan udara diukur menggunakan higrotermometer dengan
spesifikasi sebagai berikut:
Merk
Rentang suhu
Rentang kelembapan relatif
Aplikasi
Dimensi
Extech 445702
14 – 140o F (-10 – 60o C)
10 -90% RH
Jam, termometer dan higrometer
109 x 71 x 20(mm)
3.5.2 Pengumpulan Data Sekunder
1. Data meteorologi
Data meteorologi didapatkan dari Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan
Geofisika (BMKG) Kota Medan yang beralamat di Jalan Ngumban Surbakti No. 15,
Kelurahan Sempakata, Kecamatan Medan Selayang.
2. Peta Kota Medan
Peta Kota Medan yang dibutuhkan adalah peta administrasi, dan jaringan jalan. Peta
ini didapatkan dari Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (Bappeda)
Provinsi Sumatera Utara.
3.6 Teknik Pengolahan Data
3.6.1 Menghitung Konsentrasi CO dengan Pemodelan Gaussian Line Source
Perhitungan ini terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Perhitungan laju emisi
Laju emisi dihitung menggunakan Persamaan 2.11 dan faktor emisi kendaraan
mengacu pada faktor emisi nasional pada Tabel 2.3.
2. Arah angin dominan
Mengolah data arah dan kecepatan angin dengan menggunakan aplikasi WRPLOT
View. WRPLOT View adalah program yang bisa mempresentasikan data arah dan
kecepatan angin dalam bentuk mawar angin(windrose).Windroseadalah diagram
yang mengilustrasikan fluktuasi arah dan kecepatan angin. Masing-masing cabang
pada windrose melambangkan arah datangnya angin.
Universitas Sumatera Utara
3. Kecepatan angin efektif
Arah dan kecepatan angin efektif (ū) juga diperhitungkan dalam aplikasi model ini.
Arah angin selanjutnya dihitung agar tegak lurus terhadap masing-masing ruas jalan.
Kecepatan angin efektif dihitung menggunakan Persamaan 2.12. Kecepatan angin
yang diperoleh merupakan kecepatan angin yang telah tegak lurus terhadap ruas
jalan.
4. Stabilitas atmosfer
Menentukan kelas stabilitas atmosfer berdasarkan penyinaran matahari dan
kecepatan angin, mengacu pada kelas stabilitas atmosfer seperti yang ditunjukkan
pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Kelas Stabilitas Atmosfer
KecepatanAngin
(m/dt)
Pagi/Siang IntensitasSinarMatahari
Kuat
Sedang
Lemah
MalamKeadaanAwan
Beawan ≥
Cerah
4/8
≤ 3/8
E
F
E
F
D
E
D
D
D
D
A
A-B
B
6
Catatan :
a. Keadaan awan adalah fraksi dari langit yang tertutup awan
b. Untuk kondisi A-B, B-C, C-D, rata-ratakan nilai yang diperoleh dari setiap kelas.
c. A = Sangat tidak stabil; B = Sedang; C = Sedikit tidak stabil; D = Netral, E = Agak sedikit
stabil; F = Stabil.
Sumber : Turner, 1970 dalam Cooper dan Alley, 1994
5. Perhitungan panjang jalan dan lokasi reseptor
Lingkup kajian dalam penelitian ini adalah 1 (satu) segmen jalan sepanjang ± 200 m.
Bentuk jalan yang diamati dapat dilihat pada peta lokasi yang terpadat padaGambar
3.3.
Nilai x adalah jarak antara sumber emisi dengan reseptor yang tegak lurus dengan
titik dasar sumber emisi dan berada di area downwind (arah berhembusnya angin).
Nilai x selanjutnya digunkakan untuk menentukan parameter penyebaranFLLS
berdasarkan kondisi stabilitas atmosfer.
Panjang jarak garis yang sejajar ruas jalan yang diamati dinyatakan sebagai nilai y 1
dan y 2 .
Universitas Sumatera Utara
6. Menghitung konsentrasi CO
Konsentrasi (C) karbon monoksida (CO) dihitung dengan Persamaan 2.9, Persamaan
2.6 untuk mendapatkan nilai B, dan lampiran 1 untuk mengetahui nilai distribusi
gaussian. Dalam penelitian ini akan dihitung konsentrasi CO pada jarak 0 m sampai
2.000 m dari sumber dengan interval 100 m.
3.6.2 Uji Validasi
Validasi dalam penelitian ini menggunakan Persamaan 2.15 sampai Persamaan 2.19
dengan ketentuan hasil penelitian dinyatakan valid apabila:
1. NMSE dalam kisaran 0,5
2. FB dalam rentang -2 sampai dengan 2
3. Nilai R dan d mendekati 1
4. Fa 2 sekitar 50%.
3.6.3 Analisis Komparatif
Setelah didapatkan hasil konsentrasi kabon monoksida, maka selanjutnya akan
dibandingkan dengan baku mutu kulitas udara ambienmenurut PP Nomor 41 tahun
1999. Baku mutu CO untuk pengukuran 1 jam adalah 30.000 µg/m3 (Lampiran II).
3.6.4 Analisis Spasial Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG)
Koordinat titik sampling dan hasil konsentrasi kemudian dipetakan kedalam aplikasi
SIG dan ditumpang-tindihkan (overlay) dengan peta Kota Medan untuk melihat pola
persebaran karbon monoksida dari tumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja.
Analisis ini dapat mengidentifikasikan daerah yang terkena dampak pencemaran dari
sumber tersebut. Analisis spasial ini menggunkan softwareArcview GIS3.3 yang didapat
dari Environmental System Research Institute (ESRI).
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1
Volume Lalu Lintas Jalan Sisingamangaraja
Pengamatan volume lalu lintas dilakukan pada hari Sabtu pukul 09.00 WIB – 10.00
WIB. Segmen jalan yang diamati adalah Jalan Sisingamangaraja depan Indogrosir
sepanjang ±200 m. Jalan Sisingamangaraja merupakan jalan yang menghubungkan Kota
Medan dengan kota lainnya di Provinsi Sumatera Utara dan berstatus jalan nasional
sehingga mengakibatkan lalu lintas di jalan ini relatif padat. Total jumlah kendaraan
yang melintas pada waktu pagi adalah sebanyak 7.591 unit/jam, dan total jumlah
kendaraan yang melintas pada waktu siang adalah 7.433 unit/jam, jumlah tersebut tidak
jauh berbeda dengan data volume lalu lintas Jalan Sisingamangaraja yang didapatkan
dari Dishub Kota Medan tahun 2015 yaitu sebanyak 8.208 kendaraan/jam. Untuk lebih
jelasnya, volume lalu lintas Jalan Sisingamangaraja saat pengamatan dapat dilihat pada
Gambar 4.1
4500
3978
4000
3500
3651
3153
3356
Jumlah
3000
2500
2000
Pagi
1500
siang
1000
412 372
500
48
54
0
Sepeda Motor
Mobil
Penumpang
Bus
Truk
Jenis Kendaraan
Gambar 4.1 Volume Lalu Lintas Jalan Sisingamangaraja
Berdasarkan Gambar 4.1 di atas, dapat dilihat pada waktu pagi jenis kendaraan yang
paling mendominasi adalah mobil penumpang sebanyak 52,40%, kemudian sepeda
motor sebanyak 41,54%, truk juga banyak melintasi jalan ini yaitu sebanyak 5,43% di
waktu pagi dan bus merupakan jumlah yang paling sedikit yaitu 0,63%. Sedangkan
Universitas Sumatera Utara
pada waktu siang, jumlah mobil penumpang lebih sedikit dibandingkan pagi yaitu
sebanyak 49,12%, sementara sepeda motor lebih banyak dibandingkan waktu pagi
yaitu 45,15%, jumlah truk juga menurun menjadi 5% , dan jumlah bus meningkat
menjadi 0,73%.
Banyaknya jumlah kendaraan penumpang pribadi seperti mobil, sepeda motor, yang
melewati jalan ini dikarenakan adanya aktivitas warga di sekitar Kecamatan Medan
Amplas untuk menuju dan kembali dari pusat kota serta banyaknya aktivitas masyarakat
Kota Medan pulang dan pergi ke luar kota pada hari libur. Bus yang melewati jalan ini
adalah bus antar provinsi dan bus Bandara Kuala Namu. Jumlah bus yang melewati
jalan ini dipengaruhi oleh aktivitas masyarakat Kota Medan pulang dan pergi ke luar
kota. Sedangkan kendaraan pengangkut barang seperti truk juga banyak melintasi jalan
ini dikarenakan banyaknya transfer barang masuk dan keluar Kota Medan.
4.2
Laju Emisi CO
Laju emisi CO didapatkan dengan cara mengalikan jumlah dan jenis kendaraan dengan
faktor emisi nasional yang terdapat didalam KLH (2013) tentang Pedoman Teknis
Penyusunan Inventarisasi Emisi Pencemar Udara Perkotaan, kemudian dikalikan
dengan waktu pengamatan, waktu pengamatan dalam penelitian ini adalah 1 jam.
Perhitungan laju emisi CO dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja adalah
sebagai berikut.
Diketahui data seperti pada tabel 4.1 dibawah ini
Tabel 4.1 Data Volume Lalu Lintas dan Faktor Emisi
Jenis Kendaraan
Jumlah Kendaraan
(unit/jam)
Pagia
Sianga
Sepeda Motor
3.153
3.356
Mobil Penumpang
3.978
3.651
Bus
48
54
Truk
412
372
Total
7591
7433
Sumber: a. survey 2016; b. KLH, 2013
Faktor Emisi CO
(g/km) b
14
32,4
11
8,4
Universitas Sumatera Utara
Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Persamaan 2.11, maka didapatkan total
laju emisi untuk waktu pengukuran pagi adalah sebagai berikut
Q = (∑ni=1 EFi x V) x t
Q = {(3.153 x 14) + (3.978 x 32,4) + (48 x 11) + (412 x 8,4)} x
Q = 49,1717
gram
km .detik
x
1000000 μg
gram
x
1 jam
3600 detik
km
1000 m
Q = 49.171,7 µg/m.detik
Perhitungan laju emisi untuk waktu pengukuran siang juga dilakukan seperti
perhitungan laju emisi untuk waktu pengukuran pagi.
Laju emisi dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja untuk waktu pengukuran
pagi dan siang dapat dilihat pada Tabel 4.2 dibawah ini.
Tabel 4.2 Laju Emisi CO
NO
Waktu
Laju Emisi (µg/m.s)
1
Pagi
49.171,7
2
Siang
46.943,1
Sumber: Perhitungan, 2016
Dari Tabel 4.2 di atas, dapat dilihat laju emisi CO pada pagi hari adalah 49.171,7
µg/m.s dan pada siang hari adalah 46.943,1 µg/m.s. Jumlah tersebut merupakan total
seluruh emisi yang disumbangkan dari sektor transportasi di Jalan Sisingamangaraja,
sedangkan untuk persentase emisi yang disumbangkan berdasarkan jenis kendaraan
dapat dilihat pada Gambar 4.2 dan 4.3 di bawah ini.
Jenis transportasi yang paling banyak menyumbangkan emisi CO adalah mobil
penumpang dengan persentase 72,81% pada waktu pagi dan 70,00% pada waktu siang.
Sepeda bermotor merupakan jenis kendaraan yang menyumbangkan emisi CO kedua
terbanyak dengan persentase 24,94% pada waktu pagi dan 27,80% pada siang hari. Truk
dan kendaraan berat lainnya hanya menyumbangkan emisi sebanyak 1,96% pada pagi
hari dan 1,85% pada siang hari. Kendaraan yang paling sedikit menyumbangkan emisi
adalah bus dengan persentase 0,30% pada waktu pagi dan 0,35% pada waktu siang.
Universitas Sumatera Utara
4500
70,00
4000
60,00
3500
3000
50,00
2500
40,00
2000
30,00
1500
20,00
1000
10,00
500
0,00
jumlah kendaraan (unit)
persentase emisi (%)
80,00
Persentase
Jumlah
0
Sepeda
Motor
Mobil
Penumpang
Bis
Truk
jenis kendaraan
80,00
4000
70,00
3500
60,00
3000
50,00
2500
40,00
2000
30,00
1500
20,00
1000
10,00
500
0,00
jumlah kendaraan (unit)
Persentase emisi (%)
Gambar 4.2 Persentase Laju Emisi dari Kendaraan Pagi Hari
Persentase
Jumlah
0
Sepeda
Motor
Mobil
Penumpang
Bis
Truk
Jenis Kendaraan
Gambar 4.3 Persentase Laju Emisi dari Kendaraan Siang Hari
Variasi jumlah emisi yang disumbangkan oleh setiap jenis kendaraan dipengaruhi oleh
variasi jumlah dan faktor emisi. Walaupun jumlah sepeda motor hampir sama dengan
jumlah mobil penumpang, namun mobil penumpang menyumbangkan emisi tiga kali
lebih banyak dibandingkan sepeda motor, hal ini disebabkan faktor emisi dari mobil
penumpang lebih tinggi daripada faktor emisi sepeda motor.
Universitas Sumatera Utara
4.3
Kondisi Meteorologi
Faktor meteorologi mempengaruhi persebaran pencemaran udara, dalam penelitian ini
faktor meteorologi yang diperhitungkan adalah distribusi angin dan stabilitas atmosfer.
Distribusi angin di dapatkan dari arah dan kecepatan angin, sedangkan stabilitas
atmosfer didapatkan dari kecepatan angin dan intensitas penyinaran matahari. Data arah
angin, kecepatan angin, dan intensitas penyinaran matahari merupakan data sekunder
yang didapatkan dari Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
Wilayah 1 Medan.
4.3.1 Distribusi Angin
Distribusi angin yang diperhitungkan dalam penelitan ini adalah arah dan kecepatan
angin dominan yang di gambarkan dengan windrose. Data yang digunakan adalah data
arah dan kecepatan angin rata-rata bulanan tahun 2011-2015 dari stasiun Balai Besar
Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Wilayah 1 Medan. Diagram windrose
dapat dilihat pada Gambar 4.4. Dari Gambar dapat dilihat arah angin dominan dari arah
utara (0o) sampai arah timur (90o) dan kecepatan angin rata-rata adalah 2,25 m/s.
Gambar 4.4 Arah dan Kecepatan Angin Dominan
Sumber Data: BMKG, 2011-2015 (data telah diolah)
Universitas Sumatera Utara
Tidak semua arah angin tegak lurus terhadap Jalan Sisingamangaraja, hanya yang
berasal dari arah utara saja yang tegak lurus, sedangkan yang berasal dari timur
memiliki sudut 360o terhadap jalan. Kecepatan angin rata-rata adalah 2,25 m/detik
dikategorikan berkecepatan sedang. Kecepatan angin mempengaruhi pergerakan polutan
CO di atmosfer. Jika angin berhembus cepat, maka jarak persebaran polutan akan
semakin jauh.
Kecepatan angin yang digunakan dalam perhitungan adalah kecepatan angin pada saat
sampling yaitu 2,45 m/detik untuk waktu pengukuran pagi dan 2,58 m/detik untuk
waktu pengukuran siang.
4.3.2 Stabilitas Atmosfer
Stabilitas atmosfer dipengaruhi oleh radiasi matahari dan kecepatan angin. Berdasarkan
data kecepatan angin dan penyinaran matahari tahun 2011-2015 yang didapatkan dari
Balai Besar Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Wilayah 1 Medan yang
kemudian dibandingkan dengan tabel kelas stabilitas atmosfer yang dijelaskan pada
Tabel 3.2 pada bab sebelumnya kelas stabilitas atmosfer wilayah kajian seperti pada
Gambar 4.5. Dari Gambar 4.5 dapat dilihat kelas stabilitas atmosfer didominasi oleh
kelas B Sebanyak 60%, A-B sebanyak 35%, dan A sebanyak 5%. Berdasarkan hal
tersebut maka kelas stabilitas yang akan digunakan untuk perhitungan lebih lanjut
adalah kelas B.
Menurut Pesquil (1974) dalam Supriyadi (2009), pada kelas kestabilan B massa udara
akan cenderung turun karena suhu udara lebih rendah dibandingkan suhu di atmosfer
yang mengakibatkan kadar polutan per satuan volume menjadi lebih besar.
Universitas Sumatera Utara
5%
Kelas Stabilitas Atmosfer
A
35%
A-B
B
60%
Gambar 4.5 Persentase Kelas Stabilitas Atmosfer
Sumber Data: BMKG, 2011-2015 (data telah diolah)
4.4
Konsentrasi CO di Sekitar Jalan Sisingamangaraja
Pengukuran kulitas udara di sekitar Jalan Sisingamangaraja dilakukan oleh operator
dari Laboratorium Fisika Udara Balai Teknik Kesehatan Lingkungan dan Pengendalian
Penyakit (BTKLPP) Kota Medan dan titik sampling adalah pada bahu jalan ±7m dari
tengah jalan, pada jarak ±300 m dari roadside, pada jarak ±500 m dari roadside, dan
pada jarak ±600 m dari roadside. Hasil pengukuran di lapangan dapat dilihat pada
lampiran III.
Hasil pengukuran yang didapatkan dalam satuan ppm, kemudian di konversikan
kedalam µg/Nm3 dengan mengacu pada ketetapan yang terdapat pada SNI
7119.10.2:2011 tentang Udara Ambien-Bagian 10: Cara Uji Kadar Karbon Monoksida
(CO) Menggunakan Metode Non Dispessive Infra Red (NDIR). Hasil pengukuran
konsentrasi CO dalam satuan µgN/m3 dapat dilihat pada Gambar 4.6 dibawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi CO Hasil Pengukuran
Konsentrasi µg/Nm3
35000
30000
25000
20000
pagi
15000
siang
10000
baku mutu
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.6 Konsentrasi CO hasil Pengukuran
Gambar 4.6 menunjukkan konsentrasi CO hasil pengukuran masih berada dibawah
baku mutu udara ambien. Konsentrasi CO tertinggi yaitu pada tepi jalan (roadside)
untuk sampling pagi hari sebesar 18.323 µg/Nm3 dan 17.177 µg/Nm3 untuk sampling
siang hari. Pada lokasi berikutnya konsentrasi CO cenderung turun dikarenakan
jaraknya dari sumber emisi semakin jauh. Namun pada titik 600 m konsentrasi CO
cenderung naik dikarenakan adanya pengaruh sumber emisi lain berupa sumber
transportasi. Pengukuran pada titik 600 m dilakukan berdekatan dengan jalan pada area
perumahan warga, jarak antara lokasi sampling dengan jalan tersebut ±2m.
Konsentrasi CO pada waktu pagi lebih tinggi dibandingkan siang hari, hal ini berkaitan
dengan jumlah kendaraan dan total beban emisi di pagi hari lebih besar dibandingkan
pada waktu siang.
4.5
Analisa Hasil Pemodelan Finite Length Line Source (FLLS)
Data beban emisi dan kondisi meteorologi selanjutnya digunakan sebagai input untuk
pemodelan FLLS dan diolah dengan menggunakan software Ms. Excel. Contoh
perhitungan dapat di jelaskan sebagai berikut.
1. Berdasarkan pengamatan di lapangan segmen jalan yang diamati berbentuk seperti
pada Gambar 4.7 dan data seperti di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
jalan
u
114,5o
100 m
100 m
x =300 m
Gambar 4.7 Geometri Jalan
2. Bedasarkan perhitungan pada subbab sebelumnya diketahui laju emisi dari sumber Q
= 49.171,7 µg/m.detik, kecepatan angin u = 2,45 m/detik, jarak dari sumber emisi x
= 300 m = 0,3 km, dan ketinggian pengukuran H = 2 meter. Nilai H adalah nilai
ketinggian pengukuran berdasarkan PermenLH no. 12 Tahun 2010 Lampiran VI
Tentang Pedoman Teknis Pemantauan Kualitas Udara Ambien, ketinggian sampling
dari permukaan tanah untuk partikel dan gas minimal 2 m.
3. Kestabilan atmosfer berada pada kelas B, maka berdasarkan tabel 2.4 dapat
ditentukan nilai konstanta a, b, c, d, dan f sebagai berikut: a = 156, b = 0,894, c =
106,6, d = 1,149, dan f = 3,3.
4. Untuk menghitung kecepatan angin efektif menggunakan Persamaan 2.12, dengan
demikian, u efektif = 2,45 m/detik x sin 114,5 = 2,38 m/detik.
5. Untuk menghitung parameter penyebaran horizontal (σ y ) dan parameter penyebaran
vertikal (σ z ) menggunakan Persamaan 2.13 dan 2.14. maka:
σ y = a xb = 156 (0,3)0,894 = 53,171
σ z = c xd + f = 106,6 (0,3)1,149 + 3,3 = 30,028.
Nilai B 1 dan B 2 dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 2.6
Maka,
B1 =
y1
σy
=
−100
53,171
= −1,88 B2 =
y2
σy
=
100
53,171
= 1,88.
Universitas Sumatera Utara
6. Sehingga, berdasarkan Lampiran 1, nilai G 1 adalah 0,03 dan nilai G 2 adalah 0,97.
7. Kemudian menghitung nilai K menggunakan Persamaan 2.5. untuk z =0, dan H = 2
m, didapatkan:
K=
49.171,7 µg/m.detik
2,38 m/detik x 30,028
�exp �−
K = 688,032(1,999 + 1,999 )
(0−2 )2
2x30,028
2 � + exp �−
(0+2 )2
2x30,028 2
��
K = 2.752,128
Selanjutnya konsentrasi pada jarak 300 m dihitung menggunakan Persamaan 2.9 dan
didapatkan hasil sebagai berikut berikut:
C=
2752,128
√2π
(0,97 − 0,03)
C = 1.293,501 µg/Nm3
Konsentrasi yang dihitung adalah konsentrasi pada roadside (± 7 meter dari
pertengahan badan jalan) sampai jarak 2.000 m. Hasil konsentrasi untuk jarak 7 meter
sampai 2.000 m dari sumber emisi dapat dilihat pada Gambar 4.8 dan 4.9 di bawah ini.
25000
15000
10000
5000
0
0,007
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2
Konsentrasi (µg/m3)
20000
Jarak (km)
Gambar 4.8 Konsentrasi CO Hasil Pemodelan FLLS Pagi
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi (µg/m3)
20000
15000
10000
5000
0,007
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1,1
1,2
1,3
1,4
1,5
1,6
1,7
1,8
1,9
2
0
Jarak (km)
Gambar 4.9 Konsentrasi CO Hasil Pemodelan FLLS Siang
Berdasarkan Gambar 4.8 dan 4.9 semakin jauh jarak dari sumber maka konsentrasi
pencemar semakin menurun. Hal ini membuktikan bahwa jarak mempengaruhi
persebaran polutan. Konsentrasi tertinggi pada pagi hari adalah pada jarak 0,007 km
atau 7 m dari sumber emisi yaitu sebanyak 20.340 µg/Nm3. Sedangkan di waktu siang
dengan jarak yang sama konsentrasi CO adalah sebanyak 18.340 µg/Nm3. Pada waktu
pagi konsentrasi terendah adalah pada 2 km atau 2.000 m dari sumber dengan
konsentrasi sebanyak 49,497 µg/Nm3 dan pada pagi hari dan 44,629 µg/Nm3 pada siang
hari.
Pada pengukuran pagi hari cuaca cerah dan kecepatan angin adalah 2,45 m/detik.
Sedangkan pada saat pengukuran siang cuaca lebih cerah dengan kecepatan angin lebih
tinggi yaitu 2,58 m/detik. Cuaca semakin cerah mengindikasikan intensitas penyinaran
matahari yang semakin besar. Menurut Tabel 3.2, kondisi atmosfer pada pagi hari di
kelas B, dan kondisi atmosfer pada siang hari di kelas A-B. Hal ini berarti kondisi
atmosfer pada pagi hari lebih stabil dibandingkan siang hari. Ketika keadaan atmosfer
lebih stabil maka udara akan cenderung bergerak ke bawah dan memperlambat proses
dispersi sehingga konsentrasi polutan pada permukaan bumi lebih besar. Hal tersebut
yang mengakibatkan konsentrasi pada pagi hari lebih besar dibandingkan konsentrasi
pada siang hari.
Universitas Sumatera Utara
4.6
Validasi Hasil Pemodelan CO
Validasi hasil pemodelan CO dengan hasil pengukuran di lapangan dapat dilihat pada
Tabel 4.3 dan Tabel 4.4 dibawah ini. Analisa CO dapat diterima apabila hasil validasi
mendekati kriteria yang telah ditetapkan seperti yang di jelaskan pada Kumar et al.,
2003 dalam Paramitadevi, 2014.
Tabel 4.3 Validasi Statistik Hasil Pemodelan CO Pagi
a
NO
1
2
3
4
d
Lokasi Penelitian
Cobs
Cpred
Roadside
18.323,11 20.340,75
300 M
11.451,94 1.293,501
500 M
8.016,36 616,1519 0,69
600 M
9.161,554 454,0679
Rata-Rata
11.738,24 5.676,118
Standar Deviasi
3.997,942 8.472,483
Sumber : Survey dan Analisa, 2016
Keterangan :
Model dapat diterima apabila:
a. willmot’s index of agreement mendekati 1
b. Normalize Mean Square Error dalam kisaran 0,5
c. Koefisien korelasi pearson mendekati 1
d. Fraction Bias dalam rentang -2 sampai dengan 2
e. Persentase 0,5≤ Cobs/Cpred ≤2 sekitar 50%
NMSEb
0,04
Rc
FBd
0,96 -1,02
Fa 2 e (%)
33
Tabel 4.4 Validasi Statistik Hasil Pemodelan CO Siang
NO
1
2
3
4
Lokasi Penelitian
Roadside
300 m
500 m
600 m
Rata-Rata
Standar Deviasi
Cobs
17.177,91
10.306,75
4.580,777
6.871,166
9.734,151
4.756,349
a
b
d
NMSE
Cpred
18.340,031
1.166,272
0,84
0,02
555,547
409,4057
5.117,814
7.639,127
Rc
FBd
0,93 -1,41
Fa 2 e (%)
34
Sumber : Survey dan Analisa, 2016
Keterangan :
Model dapat diterima apabila:
a. willmot’s index of agreement mendekati 1
b. Normalize Mean Square Error dalam kisaran 0,5
c. Koefisien korelasi pearson mendekati 1
d. Fraction Bias dalam rentang -2 sampai dengan 2
e. Persentase 0,5≤ Cobs/Cpred ≤2 sekitar 50%.
Berdasarkan Tabel 4.3 dan 4.4 dapat dilihat bahwa nilai d untuk pengukuran pagi adalah
0,69 dan untuk pengukuran siang adalah 0,84. Nilai d mendekati 1 menunjukkan
tingginya tingkat kesesuian antara hasil pemodelan dengan pengukuran di lapangan.
Universitas Sumatera Utara
Nilai NMSE kurang dari 0,5 dan Fa2 kurang dari 50% untuk pengukuran pagi dan siang
menandakan nilai eror dan bias pada data kecil dari 0,5. Nilai R mendekati 1
menunjukkan hasil pemodelan memiliki hubungan linear dengan hasil pengukuran.
Nilai FB sebesar -1,41 dan -1,02 masih dalam rentang yang diperbolehkan.
Menurut (Heist et al.2013; Paramitadevi, 2014 Schnelle dan Dey, 2003) formula
kepulan Gaussian untuk sumber emisi di permukaan apabila dibandingkan dengan hasil
observasi memiliki tingkat keakuratan sebesar 10%-20%. Berdasarkan 50% dari nilai
Fa 2 keakuratan penelitian ini adalah sebesar 16,5%-17%, angka masih dalam rentang
kriteria tersebut.
4.7
Perbandingan Konsentrasi CO hasil Pemodelan, Pengukuran di Lapangan,
dan Baku Mutu
Perbandingan konsentrasi CO hasil pemodelan, konsentrasi CO hasil pengukuran dan
baku mutu kualitas udara ambien nasional (Peraturan Pemerintah Nomor 41 Tahun
1999 Tentang Pengendalian Pencemaran Udara) disajikan pada Gambar 4.10 dan 4.11
berikut.
35000
Konsentrasi µg/Nm3
30000
25000
Cobs
20000
15000
Cpred
10000
baku mutu
(PP 41/1999)
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.10 Konsentrasi CO vs Baku Mutu Hasil Pengukuran Pagi
Universitas Sumatera Utara
35000
Konsentrasi µg/Nm3
30000
25000
Cobs
20000
15000
Cpred
10000
baku mutu
(PP 41/1999)
5000
0
Roadside
300 m
500 m
600 m
Lokasi
Gambar 4.11 Konsentrasi CO vs Baku Mutu Hasil Pengukuran Siang
Gambar 4.10 dan 4.11, memperlihatkan konsentrasi CO baik hasil perhitungan maupun
hasil pengukuran masih berada dibawah baku mutu yang telah di tetapkan. Konsentrasi
CO maksimal adalah ±17.000 µg/Nm3 sampai ±20.000 µg/Nm3 atau sekitar 15 ppm- 17
ppm. Menurut Wardhana (2004) konsentrasi CO 10 ppm – 20 ppm di udara
mengakibatkan peningkatan konsentrasi CO di dalam darah sebanyak 2,1% sampai
3,7% dan mengakibatkan gangguan pada tubuh berupa gangguan sistem saraf sentral
dan gangguan pancaindra jika terpapar dalam waktu ±8 jam.
Dari grafik dapat dilihat bahwa semakin jauh jarak dari sumber maka Cprediksi lebih
rendah dari Cobservasi. Hal ini dikarenakan dalam perhitungan FLLS diasumsikan laju
emisi dan kondisi meteorologi dianggap konstan, serta perhitungan FLLS mengabaikan
pengaruh sumber emisi yang lain. Sedangkan pada konsentrasi sebenarnya (Cobservasi)
kondisi meteorologis sangat bervariasi dan akan mempengaruhi persebaran polutan,
serta adanya pengaruh sumber emisi lain selain sumber dari transportasi di Jalan
Sisingamangaraja.
Grafik juga menunjukkan bahwa trend konsentrasi hasil perhitungan dan hasil
pengukuran langsung di lapangan adalah sama untuk titik sampling roadside,300 m dari
jalan dan 500 m dari jalan. Hasil tersebut membuktikan adanya hubungan linear antara
hasil perhitungan dan pengukuran langsung di lapangan yang juga dibuktikan oleh nilai
koefisien korelasi Pearson (R) sangat mendekati 1.
Universitas Sumatera Utara
Konsentrasi CO di udara ambien di sekitar jalan Sisingamangaraja (depan Indogrosir)
Medan masih berada dibawah baku mutu udara ambien nasional, namun jika
dibandingkan dengan Tabel 2.2 konsentrasi CO pada roadside dapat mengakibatkan
gangguan kesehatan seperti gangguan sistem syaraf sentral dan gangguan pancaindra
jika terpapar secara terus-menerus dalam waktu 8 jam. Untuk itu perlu dilakukan
tindakan pengendalian pencemaran seperti menanam pohon yang dapat menyerap CO di
sekitar tepi jalan agar konsentrasi CO yang sampai pada reseptor tidak mengganggu
kesehatan manusia
4.8
Analisis Spasial Menggunakan Aplikasi SIG
Analisis spasial menggunakan aplikasi Sistem Informasi Geografis dilakukan dengan
cara memasukkan koordinat sampling dan hasil konsentrasi, baik konsentrasi yang
didapatkan melalui perhitungan maupun konsentrasi yang didapatkan dari pengukuran
langsung di lapangan. Hasil analisa dapat dilihat pada Gambar 4.12 sampai 4.15.
Gambar 4.12 dan 4.13 menunjukkan peta isopleth konsentrasi hasil pengukuran
langsung di lapangan. Sedangkan Gambar 4.14 dan 4.15 adalah peta isopleth
konsentrasi hasil perhitungan. Wilayah yang terkena dampak sebaran CO adalah
Kelurahan Harjosari 2 sampai pada daerah perbatasan Kabupaten Deli Serdang.
Berdasarkan hasil perhitungan, konsentrasi maksimal berada pada wilayah yang dekat
dengan jalan dan semakin jauh jarak dari sumber konsentrasi akan semakin kecil,
sedangkan berdasarkan hasil pengukuran konsentrasi maksimal juga berada pada
wilayah yang dekat dengan sumber, namun pada jarak 600 meter konsentrasi CO lebih
besar dari pada jarak 500 meter.
Menurut data dari BPS Kota Medan, 2015, jumlah penduduk Kecamatan Medan
Amplas adalah 121.362 orang dengan luas wilayah 11,19 km2 dan rasio kepadatan
10.846 penduduk per km2. Dampak CO bagi manusia adalah terjadinya ikatan antara
CO dan hemoglobin membentuk COHb, gejala yang langsung dirasakan penduduk
adalah berupa penyakit ISPA dan gangguan paru-paru. BPS Kota Medan, 2015
menyebutkan jumlah kejadian penyakit ISPA ringan di Kecamatan Medan Amplas
adalah sebanyak 15.209, bronchitis sebanyak 276. Hubungan antara kejadian penyakit
dan sebaran CO perlu dikaji lebih lanjut. Menurut Handa dan Tai (2005) dalam
Universitas Sumatera Utara
Paramitadevi (2014), di Indonesia jarang dilakukan pemeriksaan terhadap HbCO pada
pasien, sehingga mengakibatkan gejala ini diketahui setelah pasien dalam kondisi akut
saat dibawa ke pusat pelayanan kesehatan.
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
Arah angin dominan:
Utara ke selatan
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Laju emisi yang dihasilkan dari sumber transportasi di Jalan Sisingamangaraja pada
saat pengukuran yaitu hari Sabtu 15 Oktober 2016 adalah 49.171,7 µg/m.s pada pagi
hari dan 46.943,1 µg/m.s pada siang hari.
2. Berdasakan perhitungan dengan metode gaussian line source Finite Length Line
Source hasil konsentrasi maksimal adalah 20.340 µg/Nm3 pada waktu pagi dan
18.340 µg/Nm3 pada waktu siang, sedangkan konsentrasi minimal yaitu pada jarak
2.000 meter dari sumber sebanyak 49,497 µg/Nm3 pada pagi hari dan 44,629 µg/Nm3
pada siang hari.
3. Berdasarkan hasil pengukuran langsung dilapangan hasil konsentrasi maksimal
adalah 18.323,11 µg/Nm3 pada waktu pagi dan 17.177,91 µg/Nm3 pada waktu siang,
sedangkan konsentrasi minimal yaitu pada jarak 500 meter dari sumber sebesar
8.016, 36 µg/Nm3 dan pada pagi hari dan 4.580,78 µg/Nm3 pada siang hari.
4. Berdasarkan hasil pemetaan dengan aplikasi Sistem Informasi Geografis, CO dari
sumber transportasi di Jalan Sisimangaraja (depan Indogrosir) tersebar ke arah
selatan yaitu ke wilayah Kelurahan Harjosari 2.
5. Menurut hasil validasi dengan wilmott’s index antara hasil perhitungan dan
pengukuran langsung di lapangan memiliki nilai d sebesar 0,69-0,84 menunjukkan
tingkat kesesuaian yang tinggi, nilai R sebesar 0,93-0,96 menununjukkan antara
pemodelan dan pengukuran di lapangan memiliki hubungan linear. Keakuratan
antara hasil pemodelan dan pengukuran di lapangan sebesar 16,5%-17% masih dalam
kriteria pemodelan Gaussian yakni 10%- 20%
5.2 Saran
1. Sebaiknya pada penelitian selanjutnya dilakukan sampling pada arah datangnya
angin untuk mengetahui background concentration
2. Perlu dilakukan penelitian dengan mengambil sampling time series yaitu pagi, siang,
dan malam untuk mendapatkan rata-rata konsentrasi harian.
3. Perlu dikaji lebih lanjut dan dilakukan penambahan titik sampling untuk mewakili
jalan Sisingamangaraja secara keseluruhan.
4. Hubungan antara sebaran CO dan angka kejadian penyakit perlu dikaji lebih lanjut.
Universitas Sumatera Utara