Program Studi Pendidikan Kimia Universitas Sebelas Maret https://jurnal.uns.ac.id/jkpk
ISSN 2503-4154 (online)

## POLA KONSENTRASI DAN TRAYEKTORI POLUTAN PM2.5 SERTA FAKTOR METEO DI KOTA JAKARTA
Pollutant Concentration and Trajectory Patterns of PM2.5 including Meteo Factors in Jakarta City
Dessy Gusnita* dan Nani Cholianawati
Peneliti Lingkungan Atmosfer, LAPAN Jl. Dr. Djundjunan No. 133 Bandung, Jawa Barat 40173, Indonesia
* Untuk Korespondensi, e-mail: nitagusnita@gmail.com
Received: October 17, 2019
Accepted: October 25, 2019 Online Published: December 31, 2019
DOI : 10.20961/jkpk.v4i3.35028

## ABSTRAK
Monitoring  partikulat  PM2.5  telah  dilakukan  di  Jakarta  Selatan.  Tujuan  riset  untuk  mengkaji pengaruh  meteorologi  dan  trajektori  polutan  terhadap  kondisi  PM2,5  berdasarkan  pola  harian  dan musiman selama Januari 2016 hingga Desember 2017. Sumber data PM2.5 berasal dari BPLHD DKI Jakarta.  Metode  analisa  data  menggunakan exce l  untuk  memperoleh  pola  PM2.5  harian  dan musiman (musim hujan, musim peralihan dan musim kering). Pola trajektori polutan PM2.5 diperoleh menggunakan  model  HYbrid  Single-Particle  Lagrangian  Integrated  (HYSPLIT) forward  trajectory yang bersumber dari NOAA ( National Oceanic and Atmospheric Administration ). Kemudian dilakukan korelasi  antar  PM2.5  dengan  parameter  meteorology  selama  tahun  2016  -  tahun  2017.  Hasil menunjukkan konsentrasi maksimum PM2.5 tahun 2016 terjadi pada musim kering (Juni-Agustus) sebesar 57,43 µg/m 3 , dan menurun untuk tahun 2017 sebesar 50,84 µg/m 3 . Minimum konsentrasi PM2,5 terjadi saat  musim hujan (Desember-Februari) yaitu sebesar 20 µg/m 3 tahun 2016, tahun 2017 PM2,5 menurun menjadi 15,5 µg/m 3 . Hasil running Model (HYSPLIT) forward trajektory polutan PM2.5 menunjukkan saat musim kering polutan mengarah ke wilayah Barat kota Jakarta sedangkan musim hujan polutan PM2.5 dari kota Jakarta mengarah ke wilayah Timur.
Kata Kunci: partikulat, PM2.5, mode trajektori, meteorologi

## ABSTRACT
PM2.5 particulate monitoring has been carried out in South Jakarta. The research objective is to examine the effect of meteorology and pollutant trajectories on PM2.5 conditions based on daily and seasonal patterns from January 2016 to December 2017. The sources of PM2.5 data come from DKI  Jakarta  BPLHD.  The  data  analysis  method  uses  excel  to  obtain  daily  and  seasonal  PM2.5 patterns (rainy season, transition season and dry season). PM2.5 pollutant trajectory patterns were obtained  using  a  single-Particle  Lagrangian  Integrated  (HYSPLIT)  forward  trajectory  derived  from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Then the correlation between PM2.5 with meteorological  parameters  during  2016-2017  was  analyzed.  The  results  showed  the  maximum concentration  of  PM2.5  in  2016  occurred  in  the  dry  season  (June-August)  of  57.43  µg/m 3 and decreased  for  2017  by  50.84  µg/m 3 .  Meanwhile,  minimum  PM2.5  concentration  occurs  during  the rainy season (December-February) which is equal to 20 µg/m 3 in 2016, in 2017 PM2.5 decreases to 15.5 µg/m 3 . The results of running model (HYSPLIT) forward trajectory of PM2.5 pollutants show when dry season pollutant leads to the western part of Jakarta city while the PM2.5 pollutant in rainy season moved from Jakarta city leads to the eastern region.
Keywords: particulate, PM2.5, trajectory model, meteorology

## PENDAHULUAN
Jakarta  sebagai  ibukota  Republik Indonesia  adalah  pusat  bisnis  dan  pusat pemerintahan  dengan  jumlah  penduduk tahun 2016 mencapai 10.277,628 juta orang dan  kepadatan  penduduk  15.517  orang  per km 2 ,  dikelilingi  kawasan  pemukiman  Bogor,
Depok,  Tangerang  dan  Bekasi  (Bodetabek) yang  semakin  berkembang  [1].  Dampak perkembangan  kota  Jakarta  tersebut  tentu- nya  akan  berpotensi  meningkatkan  polusi udara khususnya partikulat (debu) di wilayah Jakarta.  Salah  satu  pencemar  udara  yang sangat  berbahaya  terutama  bagi  kesehatan manusia  adalah partikulat  matter PM2.5.
Partikulat matter adalah senyawa campuran berasal  dari  aktivitas  antropogenik,  biogenik dan material alami yang tersuspensi sebagai aerosol di dalam atmosfer, dengan komponen utamanya terdiri dari sulfat, nitrat, amonium, organik karbon, unsur karbon, garam laut [2]. Debu partikulat matter adalah polutan primer dan  termasuk  di  dalamnya  semua  padatan dan atau cairan yang tersuspensi di atmosfer yang bisa terlihat maupun tidak terlihat seperti partikel tanah, jelaga dan logam berat [3] .
Penelitian tentang PM2.5 telah dilakukan  antara  lain  di  beberapa  lokasi  di DKI Jakarta tahun 2012 menunjukkan bahwa konsentrasi  PM2.5  sudah  melewati  ambang batas  yang  ditetapkan  pemerintah  [4]. Penelitian  PM2.5  di  Serpong  tahun  2011- 2013 menunjukkan bahwa konsentrasi belum melewati nilai batas ambang harian PM2.5 di Indonesia  dan  menunjukkan  bahwa  ada trend  peningkatan  konsentrasi  PM2.5  di Serpong  [5].  Publikasi  WHO  memberikan nilai baku mutu konsentrasi massa rata-rata tahunan untuk PM10:  sebesar 20 μg/m 3 dan
untuk  periode  24  jam  adalah  50  μg/m 3 sedangkan  rata-rata  tahunan  PM2.5:  10 μg/m 3 dan  24  jam  adalah  25  μg/m 3 [6].
Penelitian  PM2.5  oleh  Wang  et  al  di  China menujukkan  bahwa  terjadi  tren  peningkatan konsentrasi  PM2.5  di  beberapa  lokasi pengamatan [7].
PM2.5  merupakan  salah  satu  jenis polutan  berbahaya  yang  dapat  masuk  ke jaringan  dalam  paru-paru  dan  bisa  menye- babkan  gangguan  kesehatan  seperti  ISPA, kanker paru-paru, serta dapat menyebabkan kematian.  Jakarta  sebagai  pusat  peme- rintahan  memiliki  banyak  peran  dalam penyebaran  polutan  konsentrasi  PM2.5 karena  banyaknya  aktivitas  kendaraan  ber- motor  yang  beroperasi.  Pada  makalah  ini akan  dikaji  konsentrasi  PM2.5  yang  telah disajikan  dalam  bentuk  pola  harian,  dan musiman  guna  bisa  memberikan  informasi langkah  antisipasi  masuknya  partikel  jenis debu halus ke jaringan dalam tubuh manusia [8].  Karbon  merupakan  komponen  utama dalam  partikulat  di  daerah  urban.  Sumber utama dari polutan ini adalah dari pembakar- an bahan bakar fossil dan biomassa. PM2,5 merupakan rumah bagi karbon yang dihasil- kan  dari  proses  pembakaran  [9].  PM2,5 merupakan  partikulat  yang  mempunyai  waktu tinggal di atmosfer dalam jangka waktu yang lama dan berpotensi berpenetrasi ke bagian dalam  sistem  pernafasan  manusia.  Oleh karena  itu,  analisis  konsentrasi  PM2,5  dan black carbon sangat berguna untuk mengkaji kualitas  udara  ambien.  Beberapa  penelitian yang telah dilakukan tentang PM2.5.
Makalah  ini  bertujuan  menganalisa pola konsentrasi harian dan bulanan PM2.5, serta  melakukan  kajian  trayektori  polutan PM2.5 di kota Jakarta Selatan selama tahun
2016  hingga  tahun  2017.  Model HYSPLIT
digunakan  untuk  memperkirakan  forward trayektori  maupun backward  trajectory dari suatu  model  massa  udara.  Model  dispersi polutan HYbrid  Single-Particle Lagrangian
Integrated  Trajectory (HYSPLIT)  bersumber dari National  Atmospheric  and  Oceanic Administration (NOAA).  Penggunaan  model ini  yang  membedakan  dengan  penelitian sebelumnya.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini dapat memberi masukan kepada pemerintah setempat dalam pengambilan kebijakan terkait mitigasi  dan  peningkatan  kualitas  udara  di kota Jakarta .

## METODE PENELITIAN

## 1.  Data
Makalah  ini    menggunakan  data  kon- sentrasi  PM2,5  PM2.5    berasal  dari  BPLHD kota  dan  data  meteorologi  kota  Jakarta bersumber  dari  Badan  Meteorologi  Klimato- logi  Geofisika  terdiri  dari  data  temperatur, kelembaban relatif (RH) dan arah angin serta curah  hujan.  selama  bulan  Januari  tahun 2016 hingga Desember 2017.

## 2.  Pengolahan Data
Pengolahan  data  partikulat  PM2.5 menggunakan  program excel untuk  men- dapatkan  pola  konsentrasi  harian  dan musiman  (musim  hujan,  musim  kering  dan pancaroba) dan data meteorologi di korelasi- kan  pula  dengan  konsentrasi  PM2.5  agar dapat  diketahui  pengaruh  parameter  meteo terhadap  kondisi  PM2.5  di  kota  Jakarta.
Model trajektory polutan  PM2.5  di  kota
Jakarta  menggunakan  model  transport HYSPLIT  yang  disediakan  oleh  NOAA  dan
Air  Resources  Laboratory (ARL).  Metode
yang  digunakan  model  HYSPLIT transport model adalah  sistem  yang  lengkap  yang digunakan  untuk  menghitung  dan  mem- perkirakan  trayektori  parsel  udara  seperti tranportasi, dispersi, transformasi kimia, dan simulasi  deposisi.  Aplikasi  HYSPLIT  yang sekarang ini banyak digunakan adalah analisis forward  trajectory untuk  memperkirakan sumber massa udara berdasarkan hubungan antara  reseptor  dan  kondisi  meteorologi. Dengan perumusan sebagai berikut:
𝑃 ′ (𝑡 + ∆𝑡) = 𝑃(𝑡) + 𝑉(𝑃, 𝑡)∆𝑡 (1)
Dengan  asumsi  polutan  bergerak  pasif mengikuti arah angin, maka posisi prediksi awal setelah initial  condition (P’)  adalah  posisi initial condition (P(t)) ditambah kondisi kecepatan dan arah angin sebagai fungsi  terhadap  posisi  dan waktu  (V(P,t))  dikalikan  dengan  selisih  waktu. Sementara  itu,  posisi  akhir  prediksi  dihitung dengan persamaan berikut.
𝑃(𝑡 + ∆𝑡) = 𝑃(𝑡) + 0.5[𝑉(𝑃, 𝑡) + 𝑉(𝑃 ′ , 𝑡 + ∆𝑡)]∆ (2)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1.  Pola Konsentrasi Partikulat PM 2.5
a.  Pola Konsentrasi PM2.5 selama 24 jam di  kota  Jakarta  pada  tahun  2016  dan tahun 2017
Berdasarkan  hasil  olahan  data  parti- kulat  PM2.5  di  kota  Jakarta  selama  tahun 2016  hingga  tahun  2017  diperoleh  pola Harian dan musiman partikulat PM 2.5, yang mewakili  musim  hujan:  Desember-Januari- Februari,  musim  peralihan:  Maret-April-Mei, musim kering Juni-Juli-Agustus serta musim peralihan: September-Oktober-November. Hasil konsentrasi PM 2.5 selama tahun 2016-2017 disajikan pada Gambar 1 dan Gambar 2 .
Gambar 1. Pola Konsentrasi harian PM2.5 di kota Jakarta pada musim hujan (Desember- Februari) musim peralihan (Maret-Mei) dan musim kering (JJA) Tahun 2017
Gambar 1 menunjukkan pola konsen- trasi  harian  PM2.5  pada  beberapa  musim tahun  2017.  Saat  musim  kering  merupakan bulan  yang  memiliki  konsentrasi  PM2.5 tertinggi  dibanding  bulan  lainnya. Peak konsentrasi  maksimal  PM2.5  sebesar  50,83 µg/m 3 pada  pukul  02.00  WIB.  Kenaikan konsentrasi  PM2.5  juga  terjadi  pada  pukul 09.00  WIB,  dan  terdapat peak kedua  pada jam  14.00  WIB  dengan  konsentrasi  sebesar
45 µg/m 3 . Konsentrasi ini belum melewati nilai
batas ambang harian PM2.5 di Indonesia yaitu
65  µg/m 3 ,akan  tetapi  nilai  tersebut  telah mencapai nilai rata-rata tahunan sebesar 15 µg/m 3 yang ditetapkan pada PP no 41 tahun 1999. Konsentrasi  PM2.5  terendah  terjadi pada  musim  hujan  (Desember-Februari) yaitu sebesar 15 µg/m 3 .  Hal ini diduga dise- babkan  terjadi  proses  pencucian  partikulat PM2.5 oleh air hujan ( washing out ) di atmos- fer. Pada umumnya partikel yang terdapat di dalam PM2.5 mengandung logam berat lebih tinggi  dibanding  dengan  partikel  yang terdapat pada filter kasar (PM2.5-10) [5] .
Gambar 2. Pola Konsentrasi harian PM2.5 di kota Jakarta Tahun 2016 saat musim kering musim pancaroba dan musim hujan
10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 µg/m 3 Jam Ke DJF MAM JJA SON 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 µg/m 3 Jam Ke- DJF SON MAM JJA
Gambar  2  menyajikan    konsentrasi polutan  saat  musim  hujan,  kering,  dan  per- alihan tahun 2016. Berdasarkan pola harian polutan  PM2.5  di  kota  Jakarta  diketahui bahwa  peak  polutan  terjadi  saat  musim kering dan puncaknya pada pukul 08.00 WIB. Hal  ini  diduga  karena  padatnya  transportasi di  wilayah  Jakarta  Selatan.  Konsentrasi PM2.5  pada  jam  08.00  di  musim  kering sebesar  57,43  µg/m 3 .  Sedangkan  pada musim  hujan  (DJF)  merupakan  konsentrasi PM2.5  terendah  di  kota  Jakarta,  hal  ini disebabkan  terjadinya  pencucian (washing out) polutan  oleh  air  hujan.  Dari  gambar  2 menunjukkan  konsentrasi  polutan  terendah di  musim  hujan  sebesar  21,64  µg/m 3 pada pukul 13.00. Selanjutnya berdasarkan Gam- bar  2  terlihat  setelah  terjadi  penurunan konsentrasi  sekitar  pukul  13.00-17.00  WIB. Mulai  terjadi  kenaikan  konsentrasi  PM2.5 pada  pukul  18.00  WIB  dan  terus  meningkat hingga pukul 23.00 WIB.

## b.  Pola  konsentrasi  bulanan  PM2.5  di
Jakarta tahun 2016-tahun 2017
Gambar 3  menyajikan  data  konsen- trasi  PM2.5  bulanan  selama  tahun  2016- tahun 2017.  Pada tahun 2016  menunjukkan peak konsentrasi maksimum partikulat PM2.5 terjadi pada bulan Juni mencapai 51,72 µg/m 3 dan  konsentrasi  maksimum  PM2.5 tahun  2017  pada  bulan  Juni  dengan  kon- sentrasi  sebesar  46,67  µg/m 3 . Rerata  Nilai PM2.5  bulanan  menunjukkan  bahwa  tahun 2017 terjadi penurunan PM2.5 dibanding tahun 2016.  Sedangkan  konsentrasi  minimum  baik tahun  2016  maupun  2017  terjadi  pada  bulan Desember yaitu sebesar masing-masing 20,33 µg/m 3 dan  15,39  µg/m 3 .  Hal  ini  menunjukkan pengaruh  musim  hujan  sangat  berpengaruh terhadap  konsentrasi  PM2.5  di  atmosfer karena adanya proses pencucian ( washing out ) di  atmosfer  [12] . Rata-rata konsentrasi  PM2.5 selama  tahun  2016  adalah  sebesar  42,04 µg/m 3 ,  dan  rerata  konsentrasi  PM2.5    tahun
2017 menurun sebesar 31,58 µg/m 3 .
Gambar 3. Pola bulanan konsentrasi pencemar PM2.5 pada Tahun 2016 dan Tahun 2017
Gambar 3 menunjukkan pola konsen- trasi  PM2.5  selama  bulan  Januari  2016 hingga  Desember  tahun  2017.  Konsentrasi rata2  PM2.5  selama  tahun  2016  sebesar
42,04 µg/m 3 dan konsentrasi rata-rata PM2.5 tahun  2017  sebesar  31,58  µg/m 3 Secara umum, jika dibandingkan konsentrasi PM2.5 selama  tahun  2016  dan  tahun  2017,
10 20 30 40 50 60 Jan Feb mar Apr Mei Jun Jul Agst Sept Okt Nov Des µg/m 3 Rerata bulanan PM2.5 2016 2017
konsentrasi  PM2.5  tahun  2017  lebih  rendah dibanding  tahun  2016.  Berdasarkan  nilai rata-rata  PM2.5  selama  2  tahun  tersebut terjadi  penurunan  PM2.5  sebesar  24,8%. Meskipun  konsentrasi  ini  belum  melewati nilai  batas  ambang  harian  PM2.5  di
Indonesia  yaitu  65  µg/m 3 ,  akan  tetapi  nilai tersebut  telah  mencapai  nilai  rata-rata tahunan sebesar 15 µg/m 3 yang tercantum di dalam  Lampiran  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  No.  41/1999  tentang baku mutu udara ambien [10].
Gambar 4. Time series trend PM2.5 selama bulan Januari-Desember Tahun 2016 & Tahun 2017
Berdasarkan  Gambar  4  diketahui bahwa  selama  tahun  2016  konsentrasi PM2.5  cenderung  mengalami  penurunan karena tren yang ditunjukkan oleh time series
tersebut  menunjukkan  terjadi  trend  negatif konsentrasi  PM2.5  selama  tahun  2016. Sedangkan  tahun  2017  trend  konsentrasi PM2.5 mengalami peningkatan konsentrasi.

## c.  Hubungan  Antara  konsentrasi  PM2.5
dan kondisi Meteo di kota Jakarta
Gambar  5  menyajikan  Hubungan antara  kelembaban  dan  temperatur  umum- nya linier, artinya saat temperatur turun maka PM2.5  begitu  pula  sebaliknya.  Saat  musim hujan  konsentrasi  PM2.5  rendah  terutama saat  musim  hujan  (DJF),  begitu  pula  saat musim kering T udara cenderung naik, maka konsentrasi PM2.5 pun cenderung naik.
y = -0,0014x + 48,277
R² = 0,0243
0 30 60 90 120 150 1 2 3 9 4 7 7 7 1 5 9 5 3 1 1 9 1 14 29 1 6 6 7 1 9 0 5 2 1 4 3 2 3 8 1 2 6 1 9 2 8 5 7 3 0 9 5 3 3 3 3 3 5 7 1 3 8 0 9 4 0 4 7 4 2 8 5 4 5 2 3 4 7 6 1 4 9 9 9 52 37 5 4 7 5 5 7 1 3 5 9 5 1 6 1 8 9 6 4 2 7 6 6 6 5 6 9 0 3 7 1 4 1 73 79 7 6 1 7 7 8 5 5 8 0 9 3 8 3 3 1 8 5 6 9 µg/m 3 Hari 2016 y = 0,0058x R² = -0,5 0 30 60 90 120 150 1 2 4 5 4 8 9 7 3 3 97 7 1 2 2 1
1 4 6 5
1 7 0 9 1 9 5 3 2 1 9 7 2 4 4 1 2 6 8 5 2 9 2 9 3 1 7 3
3 4 1 7
3 6 6 1
3 9 0 5 41 49 4 3 9 3 4 6 3 7 4 8 8 1 5 1 2 5 5 3 6 9 5 6 1 3 5 8 5 7 6 1 0 1 6 3 4 5 6 5 8 9 6 8 3 3 7 0 7 7 7 3 2 1 7 5 6 5 78 09 8 0 5 3 8 2 9 7 8 5 4 1 µg/m 3 Hari 2017
(a) Tahun 2016
(b) Tahun 2017
Gambar 5. Hubungan antara konsentrasi PM2.5 dan Temperatur selama (a) Tahun 2016 dan (b) Tahun 2017 di Jakarta Selatan
Gambar  6  menunjukkan  korelasi antara  konsentrasi  PM2.5 dan  kelembaban selama  tahun  2016  dan  tahun  2017  di Jakarta  Selatan.  Gambar  6  menyajikan korelasi  antara  konsentrasi  PM2.5  dan  RH umumnya  berbanding  terbalik,  artinya  saat kelembaban  tinggi,  maka  polutan  PM2.5 turun dan sebaliknya saat kelembaban turun
maka  umumnya  konsentrasi  polutan  PM2.5 meningkat.  Dari  Gambar  6  terlihat  konsen- trasi  polutan  PM2.5  saat  musim  hujan kelembaban  cukup  tinggi,  dan  konsentrasi PM2.5 rendah, hal ini juga disebabkan antara lain  karena  tingginya  curah  hujan  yang menyebabkan proses washing out (pencuci- an polutan) di atmosfer [12]
.
25 26 27 28 29 30 31 0 20 40 60 80 100 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 1 5 1 1 6 1 1 7 1 1 8 1 1 9 1 2 0 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4 1 2 5 1 2 6 1 2 7 1 2 8 1 2 9 1 30 1 Te m pe ratu r µg/m 3 PM2.5 Temperatur 25 26 27 28 29 30 31 0 20 40 60 80 100 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 1 5 1 1 6 1 1 7 1 1 8 1 1 9 1 2 0 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4 1 2 5 1 2 6 1 27 1 2 8 1 2 9 1 3 0 1 Te m pe ratu r µg /m 3 PM2.5 Temperatur
(a)  Tahun 2016
(b)  Tahun 2017
Gambar 6. Hubungan antara Konsentrasi PM2.5 dan kelembaban selama (a) tahun 2016 dan (b) tahun 2017 di Jakarta Selatan
2.  Trayektori  polutan  PM2.5  di  kota
Jakarta  pada  bulan  Januari  2016 hingga Desember 2017
a.  Model  HYSPLIT Forward  Trajektory polutan Jakarta
Gambar  7  menyajikan  hasil  running model  HYSplit forward trajektory GDAS (
Global  Data  Assimilation  system) polutan  di kota  Jakarta.  Running  model  HYSplit dimaksudkan  untuk  memverifikasi  arah penyebaran  polutan  khususnya  PM2.5  di wilayah  Jakarta  [11].  Dalam  penelitian  ini
dilakukan  running  model  yang  mewakili musim hujan (diwakili bulan Februari) musim kering  (diwakili  bulan  Juli)  dan  musim  per- alihan  (diwakili  bulan  April  dan  bulan Oktober).  Pada Gambar 7  yaitu  musim hujan tahun  2016    memperlihatkan  arah    polutan yang menuju ke wilayah Timur dan laut utara kota  Jakarta,  artinya  polutan  tersebut  lebih cenderung terbuang ke arah laut. Arah angin pada  musim  hujan  yang  cenderung  bertiup dari  Barat,  menyebabkan  trayektori  polutan mengarah ke arah Timur Laut Jakarta.
60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 1 0 6 1 1 3 1 2 0 1 2 7 1 3 4 1 4 1 1 4 8 1 5 5 1 6 2 1 6 9 1 7 6 1 8 3 1 9 0 1 9 7 2 0 4 K el em ba ba n (R H ) µg/m 3 PM2.5 Kelembaban 60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1 1 4 1 15 1 1 6 1 1 7 1 1 8 1 1 9 1 2 0 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4 1 2 5 1 26 1 2 7 1 2 8 1 2 9 1 3 0 1 Kel e m ba ba n (RH ) µg/m 3 PM2.5 Kelembaban
Gambar 7. Hasil luaran Model HYSplit Forward Trayektori polutan di kota Jakarta pada setiap musim tahun 2016 dan tahun 2017 (Sumber NOAA [12])
Pada Bulan April running 24 jam model
HYSplit forward trajektory polutan menunjuk- kan  arah  penyebaran  polutan  ke  wilayah Barat kota Jakarta yaitu Banten dan sekitar- nya. Hal ini tentunya menjadi perhatian bagi wilayah di sekitar kita Jakarta karena adanya sebaran  polutan  dari  wilayah  Jakarta.  Pada Bulan  Juli  2016,  running  24  jam  model HYSplit forward trajektory polutan menunjuk- kan  arah  penyebaran  polutan  ke  arah  Barat kota Jakarta menuju wilayah Banten. Hal ini masih  serupa  dengan  pola  penyebaran polutan  pada  bulan  April  2016.  Sedangkan
pada  bulan  Juli  2017,  terlihat  bahwa penyebaran polutan cenderung mengarah ke arah  Selat  Sunda.  Artinya  dalam  24  jam polutan  yang  berasal  dari  DKI  terbawa  ke wilayah  laut,  hal  ini  tentunya  lebih  aman terkait  dengan  kesehatan  manusia  karena polutan  dari  kota  Jakarta  akan  dibuang  ke laut. Gambar 8 di bawah ini menyajikan arah dan kecepatan angin di kota Jakarta Selatan guna  memverifikasi  data  konsentrasi  PM2.5 jika  dikorelasikan  dengan  kondisi  meteo  di wilayah tersebut.
MAM

## JJA

## SON
Gambar 8. Arah dan Kecepatan angin di Jakarta Selatan  saat musim hujan, musim kering dan musim peralihan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  konsen- trasi  PM2.5  di  Jakarta  Selatan  disimpulkan bahwa konsentarsi PM2.5 di wilayah Jakarta Selatan dari tahun 2016 hingga 2017 belum melewati nilai batas ambang harian PM2.5 di Indonesia  yaitu  65  µg/m 3 ,  akan  tetapi  nilai tersebut  telah  mencapai  nilai  rata-rata tahunan sebesar 15 µg/m 3 yang tercantum di dalam  Lampiran  Peraturan  Pemerintah Republik Indonesia No. 41/1999 tentang baku mutu  udara  ambien . Dengan  demikian,  pe- merintah perlu terus mengontrol dan melaku- kan  perbaikan  terhadap  kualitas  lingkungan kota Jakarta agar menjadi kota yang bersih, sehat dan   memiliki kualitas udara yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS, statistik transportasi DKI Jakarta, 2016.
[2] J.  P.  Dowson,  B.  J.  Bloomer,  D.  A. Winner,  and  C.  P.  Weaver, “Under- standing the Meteorological Drivers of
U.S. Particulate Matter Concentrations in  a  Changing  Climate, ” Journal  of American  Meteorological  Society ,  pp.
521-532, 2014.
[3] O.  Lawal  &  A.O.  Asimiea, “Spatial
Modelling  of  Population  at  Risk  and
PM2.5 Exposure index: A Case Study of Nigeria,” Ethiopian Journal of Envi- ronmental Studies & Management , vol.
8 , no. 1, pp. 69-80, 2015..
[4] U. Muliane & P. Lestari, “Pemantauan kualitas  udara  ambien  daerah  padat lalu  lintas  dan  komersial  DKI  Jakarta: analisis  konsentrasi  PM2,5  dan  black carbon, ” Jurnal  Teknik  Lingkungan , vol. 17, no. 2, pp. 178-188, 2011.
[5] L.  Rixson,  E.  Riani,  &  M.  Santoso, “Karakterisasi  Paparan  Long  Term
Particulate Matter di Puspiptek
Serpong-Kota  Tangerang  Selatan, ”
Jurnal  Ilmiah  Aplikasi  Isotop  dan Radiasi , vol. 11, no. 1, pp. 51-64, 2015.
[6] [WHO  AQG]  World  Health  Organi- zatio n  Air  Quality  Guidelines,  “Air quality guidelines for particulate matter,
ozone,  nitrogen  dioxide  and  sulphur dioxide, Global update 2005. Summary of risk assessment , Geneva),” 2006.
[7] Y. Q. Wang, X. Y. Zhang, J. Y. Sun, X. C. Zhang, H. Z. Che, & Y. Li, “Spatial and temporal variations of the concentrations of  PM10,  PM2.5  and  PM1  in  China ,”
Atmos. Chem. Phys ., vol. 15, no. 23, pp. 13585-13598, 2015.
[8] R.  Mukhtar,  E.  H.  Panjaitan,  H. Wahyudi,  M.  Santoso,  S.  Kurniawati, “Komponen Kimia PM2.5 dan PM10 di
Udara  Ambien  Serpong-Tangerang, Ecolab,” vol. 7, no. 1, pp. 1-7, 2013.
[9] N. Upadhyay, A. Clements, M. Fraser,
& P. Herckes, “Chemical Speciation of PM2,5  and  PM10  in  South  Phoenix, AZ. Journal  of  Air  and  Waste Management Association ,  vol. 61, no. 3, pp. 302-3010, 2011.
[10] J.  Wang  &  S.  Ogawa,  “Effects  of Meteorological  Conditions  on  PM2.5
Concentrations  in  Nagasaki,  Japan ,”
Int. J. Environ. Res. Public Health , vol.
12, no. 8, pp. 9089-9101, 2015.
[11]  Peraturan  Pemerintah  No  41  Tahun 1999  Tentang  Pengendalian  Pence- maran Udara, Jakarta,1999.
[12]  J. H. Seinfeld & S. N. Pandis , Atmos- pheric Chemistry and Physics From Air Pollution  to  Climate  Change .  2nd Edition, John Wiley & Sons, New York, 2006.