2020 : Peramalan Pencemaran Udara (NO2 dan SO2) Sebagai Peringatan Dini Terhadap Kualitas Udara di Kota Surabaya

Dr. Achmad Choiruddin S.Si., M.Sc

Dr. , Ir. Setiawan M.S.

Dr Suhartono S.Si., M.Sc

Muhammad Sjahid Akbar S.Si.,M.Si.

Abstract

Pada tahun 2018 Universitas Yale menyusun Environmental Performance Index (EPI) yang menunjukkan kualitas udara Indonesia berada di posisi 147 dari 180 negara. Permasalahan buruknya kualitas udara menunjukkan perlu mendapat perhatian lebih karena akan berdampak pada manusia dan lingkungan sekitarnya. Polusi udara di kota-kota besar di Indonesia berdampak pada penurunan kualitas udara secara nasional. Kota Surabaya merupakan salah satu kota metropolitan di Indonesia dan menjadi pusat perekonomian di Indonesia bagian timur. Jumlah penduduk di Kota Surabaya yang terus meningkat menyebabkan penggunaan kendaraan bermotor juga ikut meningkat dan akan berdampak pada pencemaran udara. Pada sektor transportasi, kendaraan menyumbang 25% Karbon Dioksida (CO2), 90% Karbon Monoksida (CO), dan 50% Nitrogen Oksida (NOx). Selain melalui asap kendaraan bermotor, banyaknya wilayah perindustrian tentu menyebabkan permasalahan polusi udara semakin kompleks seperti adanya kandungan Sulfur Dioksida (SO2) dari proses industri pemurnian petroleum, industri asam sulfat, industri peleburan baja, dan sebagainya yang diproduksi secara rutin dalam industri logam dan akan terdapat di udara. Penelitian ini akan memberikan informasi awal (early warning) tingkat polusi udara di Surabaya dengan mengetahui pola datanya sehingga dapat dilakukan prediksi atau peramalan kandungan polutan khususnya NO2 dan SO2. Dengan mengetahui pola data dan ramalan polutan NO2 dan SO2, pemerintah dapat memanfaatkannya sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil kebijakan selanjutnya. Data polutan memiliki unsur spasial karena melibatkan 3 stasiun monitoring udara, yaitu Taman Prestasi, Wonorejo, dan Kebon Sari. Sistem yang digunakan untuk monitoring kualitas udara adalah Air Quality Monitoring System (AQMS). GSTARMA adalah pemodelan statistika yang digunakan untuk peramalan data yang mempunyai dependensi dengan waktu dan lokasi sehingga pemilihan GSTARMA sebagai metode peramalan kandungan polutan (NO2 dan SO2) sesuai dengan permasalahan tersebut. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengkaji pemodelan GSTARMA beserta karakteristik estimasi parameternya.