No. 1255/S2-TL/TML/2024 ANALISIS VARIASI TEMPORAL UNTUK PREDIKSI KONSENTRASI RATA-RATA TAHUNAN PM 2.5 TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh ANNISA ZAHARA NIM: 25321302 (Program Studi Magister Teknik Lingkungan) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Januari 2024 i ABSTRAK ANALISIS VARIASI TEMPORAL UNTUK PREDIKSI KONSENTRASI RATA-RATA TAHUNAN PM 2.5 Oleh Annisa Zahara NIM: 25321302 (Program Studi Magister Teknik Lingkungan) Pemantauan kualitas udara merupakan komponen utama dalam upaya pengelolaan kualitas udara. Partikulat halus (PM 2.5) menjadi perhatian di antara polutan udara karena efek destruktifnya terhadap lingkungan dan kesehatan manusia. Konsentrasi rata-rata tahunan PM 2.5 diperlukan untuk mengetahui paparan jangka panjang berkaitan dengan dampak kronis dari PM 2.5 dan untuk mengevaluasi kualitas udara di setiap kabupaten/kota melalui Indeks Kualitas Udara (IKU). Namun, berbagai kendala teknis maupun sumberdaya sering kali menyebabkan pemantauan tidak dapat memenuhi durasi pengukuran 24 jam untuk rata-rata harian dan selama satu tahun penuh untuk rata-rata tahunan. Kondisi tersebut berpotensi tidak merepresentasikan nilai rata-rata harian dan tahunan sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik temporal konsentrasi PM 2.5 serta mengembangkan model estimasi konsentrasi rata-rata harian dari durasi pemantauan kurang dari 24 jam dan rata-rata tahunan dari jumlah hari pemantauan yang terbatas. Prediksi dilakukan dengan mensimulasikan kondisi keterbatasan data konsentrasi PM 2.5, mengembangkan faktor koreksi berdasarkan rasio konsentrasi dan mengukur tingkat kesalahan rata-rata nilai estimasi terhadap nilai aktual. Hasil validasi menunjukkan durasi minimum pengukuran rata-rata harian yang representatif adalah 16 jam dengan rasio konsentrasi 0.952 ± 0.0036 (MAE 3.39 μg/m 3 ; MA 89.63%) dan jumlah hari mininum prediksi rata-rata tahunan adalah 24 hari (2 data harian dalam 1 bulan) dengan rasio konsentrasi 1.023 ± 0.070 (MAE 3.97 μg/m 3 ; MA 88.59%). Prediksi membuktikan secara jelas, terjadi peningkatan nilai kesalahan pada jumlah hari yang semakin berkurang dalam perhitungan rata-rata tahunan. Kata Kunci : faktor koreksi, kualitas udara, model statistik, PM 2.5, variasi temporal ii ABSTRACT TEMPORAL VARIATION ANALYSIS FOR PREDICTING PM 2.5 ANNUAL MEAN CONCENTRATION By Annisa Zahara NIM: 25321302 (Master’s Program in Environmental Engineering) Monitoring is a fundamental component of air quality management. Fine particulate matter (PM2.5) has gained significant attention among air pollutants due to its destructive effects on both the environment and human health. The determination of annual average concentrations is necessary to understand long-term exposure in relation to the chronic impacts of PM2.5 and to assess air quality in each regency/city through the Air Quality Index (AQI). However, due to various technical and resource constraints, monitoring is often not fully conducted 24-hour for daily average and 365 days for annual average. This condition potentially results in data that do not represent the actual daily and annual value. The objectives of this paper are to elaborate the temporal characteristics of PM2.5 concentration and to build a statistical model for estimating daily average concentrations from less than 24 hours measurement and annual average concentrations from incomplete monitoring days in a year. Predictions were made by simulating the limitations in PM2.5 concentration data, developing correction factors based on concentration ratios, and measuring the mean error of estimated values compared to actual values. Validation results indicate that the minimum duration for representative daily average measurements is 16 hours with concentration ratio 0.952 ± 0.0036 (MAE 3.39 μg/m 3 ; MA 89.63%), and the minimum number of monitoring days for predicting the annual average is 24 days, 2 daily data per month with concentration ratio 1.023 ± 0.070 (MAE 3.97 μg/m 3 ; MA 88.59%). Predictions clearly demonstrate an increase in error values as the number of monitoring days decreases in the calculation of annual averages. Keywords: air quality, correction factor, PM 2.5, statistical model, temporal variation iii ANALISIS VARIASI TEMPORAL UNTUK PREDIKSI KONSENTRASI RATA-RATA TAHUNAN PM 2.5 Oleh Annisa Zahara NIM: 25321302 (Program Studi Magister Teknik Lingkungan) Institut Teknologi Bandung Menyetujui Tim Pembimbing Tanggal ………………………..