Perpustakaan Digital ITB

Pencemaran udara saat ini menjadi salah satu isu yang menjadi perhatian di negara berkembang dan mempengaruhi kesehatan populasi di dunia. Salah satu pencemar udara yang memiliki risiko kematian yang dapat dikaitkan dengan pernapasan manusia adalah ozon. Ozon di lapisan troposfer merupakan gas reaktif dan iritatif yang menyebabkan dampak negatif bagi kesehatan manusia, iklim, dan lingkungan. Sumber utama pembentuk ozon di lapisan troposfer yaitu gas-gas fotokimia yang terbentuk akibat kegiatan manusia seperti VOC dan NOx dan ozon yang berasal dari lapisan stratosfer. Dengan adanya bahaya yang ditimbulkan akibat polutan ozon, maka diperlukan pengukuran dan pemantauan ozon di udara ambien. Metode pemantauan polusi ozon bertujuan untuk mengurangi kasus dan efek akibat paparan polutan untuk melindungi kesehatan manusia, ekosistem, dan iklim pada area perkotaan. Pengukuran dengan metode referensi merupakan metode yang sudah diakui keakuratannya misalnya metode aktif-otomatis pada Sistem Pemantauan Kualitas Udara (SPKU) yang memerlukan pompa listrik, kalibrasi, sistem operasional, dan pemeliharaan yang mahal. Metode pemantauan indikatif seperti passive sampler berfungsi untuk mengukur konsentrasi polutan dengan alat yang lebih murah, efisien, dan tidak membutuhkan listrik ataupun sumber daya manusia yang terlatih untuk mengoperasikannya. Metode referensi yang membutuhkan peralatan kompleks dan sumber dana yang tinggi sehingga hanya tersedia dalam jumlah sedikit dapat ditambah dengan metode lain yang lebih murah yaitu metode indikatif. Tujuan utama dari penelitian adalah membuat model statistik untuk memprediksi besarnya konsentrasi ozon tahunan menggunakan passive sampler sebagai metode indikatif. Pemantauan passive sampler dilakukan di provinsi DKI Jakarta pada tiga lokasi yang memiliki SPKU diantaranya adalah DKI-1 (Bundaran HI), DKI-2 (Kelapa Gading), dan DKI-3 (Jagakarsa) selama satu tahun. Hasil penelitian yang diharapkan, dapat memberikan perbandingan besarnya konsentrasi ozon yang terukur oleh SPKU dengan hasil yang terukur oleh metode pasif sebagai proxy untuk menentukan besaran konsentrasi ozon terhadap metode aktif-otomatis yang menjadi acuan untuk validasi dan model prediksi. Hasil analisis deskriptif berdasarkan grafik konsentrasi, passive sampler cenderung melebihi pengukuran (overestimate) konsentrasi yang diukur dengan metode aktif-otomatis yaitu Bundaran HI sebagai roadside area sebesar 82%, Kelapa Gading sebagai urban area sebesar 63%, dan Jagakarsa sebagai suburban area sebesar 57%. Besarnya presisi sampler ozon yang terpasang di lokasi sampling memiliki rentang sebesar 49,58-84,53% dengan akurasi yang berbeda-beda di setiap titik pemantauannya. Besarnya akurasi dilihat dari nilai Root Mean Squared Error (RMSE) data hasil pengukuran menggunakan metode referensi dan indikatif selama satu tahun, yaitu Bundaran HI sebesar 267,15 µg/m3, Kelapa Gading sebesar 224,1 µg/m3 dan Jagakarsa sebesar 182,89 µg/m3. Dalam pembuatan model validasi dan statistik ozon tahunan, dilakukan uji normalitas, transformasi, dan korelasi antara konsentrasi ozon pasif dengan aktif serta hubungannya terhadap kondisi meteorologi dan prekursornya. Bundaran HI memiliki model prediksi untuk konsentrasi passive sampler pada rentang konsentrasi 0-400 µg/m3 dengan persamaan 1/O3ak=(0,04067±0,005291(p=9,19x10-9))+(-0,0001662.O3pas±0,00006887(p=0,02174))+(-5,47x10-7.O3pas2±0,0000001843(p=0,00558)) dengan nilai Adjusted R2 sebesar 20%. Konsentrasi ozon di Kelapa Gading diprediksi menggunakan model passive sampler dengan persamaan O3ak= (0,01038±0,1012)(p=5,54x10-11)+(-0,3445O3pasif± 0,1413)(p=0,0214)+(0,0009125.O3 pasif2±0,0003822)(p=0,024) dengan Adjusted R2 sebesar 6,7%. Jagakarsa memiliki model prediksi yang dapat digunakan untuk konsentrasi passive sampler pada rentang konsentrasi 1-300 µg/m3 dengan persamaan O3ak=(84,3825±6,053(p=2,19x10-14))+(0,219.O3pas±0,1198(p=0,0771))+(-0,0009599.O3pas2±0,0004464(p=0,04)) dengan R2 sebesar 10,31%. Nilai Adjusted R2 yang sangat kecil pada ketiga model statistik diduga karena adanya interference selama proses pemantauan seperti kondisi meteorologi dan konsentrasi prekursor pengganggu seperti NO baik menggunakan metode aktif-otomatis maupun metode passive sampler.