Abstrak—Dalam  pengolahan  air  minum,  desinfektan  yang paling umum digunakan adalah senyawa klor. Natural Organic Matter  (NOM)  yang  ada  pada  air  baku  bereaksi  dengan senyawa  klor  melalui  klorinasi  dapat  menghasilkan  produk sampingan  seperti  trihalometana  (THM)  yang  memberikan dampak  buruk  kepada  kesehatan.  Penelitian  ini  memprediksi konsentrasi  total  trihalometana  (TTHM)  dengan  7  rumus empiris dan membandingkan kemampuan kedua jenis instalasi di  lokasi  yaitu  konvensional  dan  ultrafiltrasi.  Sampel  diambil dan  dianalisis  untuk  6  jenis  parameter  yakni  pH,  suhu,  dosis klor,  COD,  UV254,  dan  waktu  kontak.  Konsentrasi  TTHM diprediksi  dengan  7  rumus  empiris  dan  dipilih  rumus  yang paling  sesuai  oleh  metode  ranking.  Kemudian,  kemampuan kedua  instalasi  dihitung  dengan  rumus  removal.  Hasil penelitian menunjukan bahwa rumus yang memiliki hubungan dan kesesuaian terbesar terhadap kondisi penelitian ini adalah rumus  7.  Rumus  7  ini  memiliki  nilai  kesesuaian  0,8644. Kemudian,  hasil  perhitungan  kemampuan  jenis  instalasi menunjukan  dari  sebagian  besar  data  bahwa  pengolahan konvensional (rata-rata 23,8428%) memiliki kemampuan yang lebih  baik  dari  pengolahan  ultrafiltrasi  (rata-rata  16,6630%) dalam meminimalisasi konsentrasi TTHM.
Kata  Kunci—Klorinasi,  Natural  Organic  Matter  (NOM), Pengolahan  Konvensional,  Total  Trihalometana  (TTHM), Ultrafiltrasi (UF)

## I. PENDAHULUAN
ALAM  pengolahan  air  minum,  desinfeksi  dilakukan untuk  menghilangkan  bahaya  mikroorganisme  yang terkandung  di  air  baku  terhadap  pemakai  air.  Klorin  relatif murah,  tersedia  secara  bebas  dan  dapat  diangkut  dan disimpan  dengan  relatif  mudah.  Selain  itu,  ia  memiliki aktivitas spektrum luas terhadap sebagian besar patogen yang terbawa air (virus, bakteri, dan protozoa) [1]. Sehingga, pada pengolahan air minum, senyawa klor merupakan desinfektan yang paling umum [2].
Pada  saat  yang  sama,  klorinasi  mengandung  risiko pembentukan produk samping klorinasi atau chlorination by- products (CBP)  seperti trihalomethanes (THM),  yang dibentuk oleh reaksi klorin dengan senyawa organik yang ada secara  alami  di  air  [3].  Sumber  terbesar  paparan  manusia terhadap THM di Amerika adalah dari konsumsi air minum terklorinasi. Bukti efek keseluruhan THM diduga menyerupai  kloroform  pada  manusia  yang  telah  diperoleh selama penggunaannya di masa lalu sebagai anestesi inhalasi. Selain efek sistem saraf pusat, anestesi kloroform dikaitkan dengan  aritmia  jantung  dan  kelainan  pada  hati  dan  ginjal, serta dalam jangka panjang berpotensi menyebabkan kanker.
Pembentukan  THMs  selama  klorinasi  air  minum  perlu dipantau  untuk  memastikan  sesuai  dengan  baku  mutu  yang
ada [4]. Di Indonesia terdapat baku mutu untuk trihalometana yang terdiri dari 4 jenis yaitu bromoform, dibromochloromethane (DBCM), bromodichloromethane (BDCM),  dan chloroform .  Laju  dan  derajat  pembentukan THM  adalah  fungsi  dari  banyak  parameter  seperti  dosis klorin dan residu, dan karbon organik [5]. Total dari seluruh jenis  THM  disebut  sebagai  total  trihalometana  (TTHM). Baku mutu untuk TTHM di Amerika adalah 80 µg/L [6].
Sumber  utama  paparan  CBP  kepada  populasi  adalah  air keran, melalui konsumsi, inhalasi, dan penyerapan oleh kulit [7].  Inhalasi  dan  penyerapan  oleh  kulit  bertanggung  jawab atas  paparan  terbesar  pada  kebanyakan  paparan  CBP, terutama trihalomethanes (THMs),  paparan  yang  terutama terjadi selama mandi [8]. Sebagian besar kloroform di udara dalam ruangan hadir sebagai akibat dari volatilisasi dari air minum.  Sebuah  studi  pemodelan  menemukan  nilai  paparan kloroform  tertinggi  di  antara  orang  dewasa  yang  mandi  30 menit setiap hari. Paparan kloroform di udara dalam ruangan sangat  berpengaruh  di  negara-negara  dengan  rumah-rumah

## Studi Kemampuan Instalasi Pengolahan Air untuk Meminimalisasi Trihalometana (Studi Kasus IPA Siwalanpanji Kabupaten Sidoarjo)
Bernadet Josopandojo, dan Alfan Purnomo Departemen Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : alfanpurnomo@gmail.com
D Tabel 1. Rumus-Rumus Empiris untuk Menghitung Konsentrasi TTHM
Rumus C TTHM (µg/L) 1 12,72 TOC .0,291 tc 0,271 D -0,072 2 108,80 TOC .0,2466 tc 0,2956 UV 254 0,9919 D 0,126 3 131,75 tc 0,2931 UV 254 1,075 D 0,1064 4 0,0001 D 3,14 pH 1,56 TOC 0,69 tc 0,175 5 14,6 (pH – 3,8) 1,01 D 0,206 UV 254 0,849 tc 0,306
6
16,9 + 16,0 TOC + 3,319 D – 1,135 T + 1,139 tc
7 1,33 + 2,612 TOC + 0,102D + 0,255 T + 0,102 tc Keterangan: tc = waktu kontak (jam) D = dosis klor (mg/L) TOC  = Total Organic Carbon (mg/L) pH = derajat keasaman UV 254 = absorbansi pada panjang gelombang 254 nm (cm -1 )
T = suhu ( o C)
Tabel 2. Dosis Klor yang digunakan di IPA Siwalanpanji 9 Maret 2020 – 12 Maret 2020 Tanggal Dosis Klor (mg/L) 9/3/2020 0,0775 10/3/2020 0,1183 11/3/200 0,1544 12/3/2020 0,1557 Tabel 3. Waktu Kontak Setiap Titik Sampling Titik Sampling Waktu Kontak (jam) AB 0 SP 0,0833 BP 1,1667 UF 1,4167 K 2,0833
yang  memiliki  tingkat  ventilasi  yang  rendah  dan  seringnya frekuensi  untuk  mandi.  IPA  Siwalanpanji  merupakan  salah satu IPA yang menggunakan klor untuk desinfeksi. Instalasi juga  berada  di  lokasi  yang  tingkat  frekuensi  mandi  yang cukup  tinggi  akibat  iklim  di  Indonesia  dengan  suhu  udara yang  tinggi  [9].  Suhu  yang  tinggi  dapat  meningkatkan  laju pembentukan THM [10].
Instalasi  Pengolahan  Air  (IPA)  Siwalanpanji  merupakan salah satu instalasi pengolahan air minum milik Perusahaan Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Delta  Tirta  di  Kabupaten Sidoarjo.  Sumber  air  baku  IPA  Siwalanpanji  berasal  dari Afvoer  Buduran  dengan  konsentrasi  COD  21-46  mg/L. Kemudian,  pengujian  yang  dilakukan  secara  rutin  di  IPA Siwalanpanji  yang  berkaitan  dengan  klorinasi  adalah pengujian sisa klor. Sehingga, pengujian tidak memfokuskan kepada  produk  sampingan  yang  berpotensi  terbentuk.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  ingin  memfokuskan  potensi pembentukan  THM  yang  dapat  memberikan  dampak  buruk kepada pemakainya.
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  telah  didapat rumus-rumus pendekatan konsentrasi TTHM [11]. Konsentrasi  TTHM  didapat  dari  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pembentukan  THM  seperti  pH,  suhu, kandungan  organik,  dosis  klor  yang  digunakan,  dan  waktu kontak  dengan  senyawa  klor.  Sehingga,  dari  faktor pembentuk tersebut dapat diprediksi konsentrasi TTHM.
IPA Siwalanpanji memiliki 6 instalasi pengolahan air yang terdiri  dari  2  jenis  pengolahan  yaitu  instalasi  konvensional
dan  instalasi  dengan  ultrafiltrasi  (UF).  Terdapat  5  instalasi konvensional  dan  1  instalasi  dengan  UF.  Oleh  karena  itu, kandungan  THM  yang  keluar  dari  oulet  masing-masing instalasi akan terolah secara berbeda. Kedua jenis instalasi ini dapat  dibandingkan  dalam  kemampuannya  untuk  reduksi kandungan  THM.  Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  dapat diketahui unit yang lebih baik dalam reduksi THM.
Sehingga,  penelitian  ini  memiliki  2  tujuan.  Pertama, menentukan rumus prediksi konsentrasi TTHM yang paling sesuai dari 7 rumus empiris. Kedua, melakukan perbandingan kemampuan  instalasi  konvensional  dan  ultrafiltrasi  di  IPA Siwalanpanji dalam meminimalisasi kandungan TTHM.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi dan Waktu Penelitian
Sampel  diambil  pada  tanggal  9  Maret  2020  hingga  12 Maret  2020  di  Afvoer  Buduran  dan  IPA  Siwalanpanji, Kabupaten Sidoarjo. Terdapat 6 instalasi di IPA Siwalanpanji dengan 2 intake. Pada penelitian ini, difokuskan pada sistem dari  intake  barat  karena  merupakan  intake  utama  dalam instalasi.  Pengambilan  sampel  dilakukan  selama  4  hari berturut-turut dari jam 11.00 hingga 13.10 WIB. Kemudian, sampel  dianalisis  di  Laboratorium  Teknologi  Pengolahan Air, Departemen Teknik Lingkungan FTSPK ITS.

## B. Pengumpulan Data
Ada  2  jenis  data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  yang
Tabel 4.
Nilai UV 254 Setiap Sampel Titik
Sampling UV 254 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,069 0,035 0,053 0,073 SP 0,108 0,06 0,067 0,073 BP 0,063 0,044 0,038 0,056 UF 0,052 0,064 0,036 0,033 K 0,075 0,036 0,063 0,036
Tabel 5. Konsentrasi TOC Setiap Sampel Titik Sampling TOC (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 23,5413 23,5413 16,9951 23,0737 SP 15,1247 29,1523 16,5275 17,9302 BP 19,3330 19,8006 11,3841 19,3330 UF 18,3978 15,5923 9,0461 17,4627 K 13,7220 14,1896 14,6572 15,1247 Tabel 6. Nilai pH Setiap Sampel Titik Sampling pH 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 7,34 7,61 7,98 7,62 SP 7,13 7,42 7,87 7,45 BP 7,25 7,39 7,96 7,45 UF 7,30 7,44 7,98 7,43 K 7,15 7,40 7,92 7,41
Tabel 7. Suhu Setiap Sampel Titik Sampling Suhu ( o C) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 32 31,5 31 31 SP 30 31 30 30,5 BP 28,5 30 30 31 UF 29 31 29,5 31 K 28 30 30,5 31
Tabel 8. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 1 Titik Sampling CTTHM1 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 SP 0,0172 0,0202 0,0168 0,0172 BP 0,0378 0,0369 0,0308 0,0359 UF 0,0392 0,0363 0,0304 0,0367 K 0,0400 0,0392 0,0388 0,0391 Tabel 9. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 2 Titik Sampling CTTHM2 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 SP 0,0071 0,0055 0,0052 0,0039 BP 0,0103 0,0106 0,0099 0,0139 UF 0,0092 0,0076 0,0069 0,0071 K 0,0145 0,0082 0,0115 0,0064 Tabel 10. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 3 Titik Sampling CTTHM3 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 SP 0,0038 0,0024 0,0026 0,0019 BP 0,0050 0,0050 0,0054 0,0068 UF 0,0044 0,0038 0,0039 0,0034 K 0,0078 0,0041 0,0058 0,0031 Tabel 11. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 4 Titik Sampling CTTHM4 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 SP 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 BP 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 UF 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 K 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
dikumpulkan adalah sampel air baku dan sampel air dari unit pengolahan  di  beberapa  titik  setelah  penambahan  senyawa klor. Data primer didapat dari uji pada sampel. Sampel yang diambil  adalah  sampel  dari  air  baku,  dan  air  olahan  di instalasi.  Sampel  diambil  4  hari  berturut-turut  pada  5  titik yaitu  Afvoer  Buduran  (AB),  inlet  (SP)  dan  outlet  (K) konvensional, dan inlet (BP) dan outlet (UF) ultrafiltrasi.
Kemudian, data sekunder didapatkan dari laporan tahunan dan  harian  IPA  Siwalanpanji  di  Kabupaten  Sidoarjo.  Data sekunder  yang  didapatkan  adalah  kandungan  organik  air baku, dosis penggunaan klor. Data tersebut dapat membantu menunjang  data  primer  yang  didapat.  Lalu,  data  berupa diagram alir, debit, dan waktu detensi setiap unit dibutuhkan untuk  menghitung  waktu  yang  tepat  untuk  pengambilan sampel.

## C. Pengolahan Data
Dilakukan pengujian untuk mendapat konsentrasi TTHM. Pengujian konsentrasi TTHM pada air sampel menggunakan pendekatan  rumus.  Banyaknya  parameter  yang  dapat mempengaruhi  pembentukan  THM  seperti  pH,  dosis  klor, suhu, waktu kontak, dan, kandungan organik. Dilakukan 4 uji yaitu:
1) Uji suhu dilakukan langsung di lokasi sampling dengan thermometer air raksa.
2) Uji  pH  dilakukan  dengan  alat  pengukur  pH  merek OHAUS Starter 3100 Bench Meter.
3) Pengujian kandungan organik akan dilakukan dengan uji COD.  COD  akan  dikonversi  ke  TOC  dengan perbandingan  dimana  nilai  TOC  merupakan  0,94  dari nilai  COD  [12].  Uji  COD  dilakukan  dengan  metode refluks  tertutup  kolorimetri.  Proses  digestion  COD dilakukan  dengan  pemanas  atau  digester  merek Macherey-Nagel  Heating  Block  Nanocolor  Vario  4. Kemudian, pengukuran absorbansinya dilakukan dengan spektrofotometer merek Genesys 30.
4) Uji Uv-Vis dilakukan dengan spektrofotometer UV-Vis merek Genesys 150.
Ada 7  rumus  yang  dapat  dihitung  dan  dibandingkan  dari parameter-parameter yang diukur yang dilihat pada Tabel 1.
Setelah  dihitung  konsentrasi  TTHM  dengan  ketujuh rumus,  dilakukan  pemilihan  rumus  yang  paling  sesuai  oleh metode ranking. Metode ranking adalah metode yang paling sederhana untuk pemberian nilai bobot. Intinya setiap
parameter  akan  disusun  berdasarkan  ranking  [13].  Berikut adalah rumus pembobotan dengan ranking:
𝑤𝑗 = (𝑛 − 𝑟𝑗 + 1)/ ∑(𝑛 − 𝑟𝑝 + 1) (1)
Dimana:
wj = bobot normal untuk parameter j n  = jumlah parameter rj  = ranking parameter j rp = ranking parameter
Kemudian, dihitung persentase removal TTHM dari nilai konsentrasi TTHM di titik sebelum dan sesudah 2 jenis unit yang berbeda (konvensional dan UF) dengan rumus:
% 𝑟𝑒𝑚𝑜𝑣𝑎𝑙 𝑇𝐻𝑀
= 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝐻𝑀 𝑖𝑛𝑖𝑒𝑡 𝑈𝑛𝑖𝑡 − 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝐻𝑀 𝑜𝑢𝑡𝑒𝑡 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝐻𝑀 𝑖𝑛𝑖𝑒𝑡 𝑢𝑛𝑖𝑡
𝑥 100% (2)
Dari  rumus  tersebut,  kemampuan  kedua  jenis  instalasi pengolahan dalam reduksi konsentrasi TTHM dapat dihitung. Kemudian,  hasil  perhitungan  kemampuan  kedua  jenis instalasi  dapat  dibandingkan.  Sehingga,  dapat  diketahui instalasi  dengan  performa  yang  lebih  baik  dalam meminimalisasi TTHM.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengukuran Parameter
Dilakukan  pengambilan  dan  pengujian  6  parameter  yaitu dosis klor, waktu kontak (tc), absorbansi UV-Vis, konsentrasi TOC, pH dan suhu. Dosis klor dan waktu kontak adalah data sekunder  yang  didapat  dari  IPA  Siwalanpanji.  Kemudian, data  primer  yang  diuji  secara  langsung  adalah  absorbansi UV-Vis,  konsentrasi  TOC,  pH  dan  suhu  dengan  total  20 sampel.  Dosis  Klor  yang  digunakan  di  IPA  Siwalanpanii dapat dilihat pada Tabel 2. Waktu kontak setiap titip sampling dapat dilihat pada Tabel 3.
Parameter  untuk  mengukur  organik  adalah  UV 254 dan TOC.  Konsentrasi  TOC  didapat  dari  koversi  konsentrasi COD. Keempat parameter diukur selama 4 hari berturut-turut di 5 titik sampling yang dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Parameter selanjutnya adalah pH dan suhu. Suhu dan pH juga  berperan  dalam  laju  pembentukan  THM.  Kedua parameter  tersebut  diukur  secara  langsung  di  lokasi pengambilan  sampel  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dan Tabel 7.
Tabel 12. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 5 Titik Sampling CTTHM5 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 SP 0,0019 0,0015 0,0018 0,0012 BP 0,0029 0,0031 0,0040 0,0042 UF 0,0027 0,0026 0,0031 0,0024 K 0,0043 0,0028 0,0044 0,0023 Tabel 13. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 6 Titik Sampling CTTHM6 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,3572 0,3578 0,2536 0,3509 SP 0,2252 0,4486 0,2479 0,2698 BP 0,2955 0,3014 0,1668 0,2929 UF 0,2802 0,2332 0,1303 0,2632 K 0,2073 0,2126 0,2197 0,2266
Tabel 14. Konsentrasi TTHM dengan Rumus 7 Titik Sampling CTTHM5 (mg/L) 9/3/2020 10/3/2020 11/3/2020 12/3/2020 AB 0,0547 0,0548 0,0378 0,0537 SP 0,0332 0,0696 0,0369 0,0404 BP 0,0447 0,0455 0,0235 0,0441 UF 0,0421 0,0343 0,0176 0,0392 K 0,0303 0,0310 0,0321 0,0332 Tabel 15. Hasil Perhitungan Bobot Setiap Faktor Faktor Ranking Bobot R 2 1 0,3333 Lokasi 2 0,2667 Jenis Klor 3 0,2000 Suhu 4 0,1333 pH 5 0,0667

## B. Prediksi Konsentrasi TTHM dengan 7 Rumus Empiris
Konsentrasi  TTHM  dihitung  berdasarkan  data  parameter dan  ketujuh  rumus  empiris.  Dosis  klor  dan  konsentrasi organik merupakan parameter yang paling penting dari semau parameter karena pembentukan THM berasal dari reaksi yang melibatkan  zat  organik,  dengan  dosis  klorin  [14].  Ketika bahan  organik  alami  diklorinasi,  konsentrasi  produk sampingan  desinfeksi  meningkat  dengan  meningkatnya waktu  kontak  [15].  Oleh  karena  itu,  peningkatan  waktu kontak  juga  dapat  menyebabkan  meningkatnya  konsentrasi TTHM  yang  dihasilkan.  Konsentrasi  organik  sebagai  salah satu pembentuk THM yang utama. Organik yang merupakan prekursor dalam pembentukan THM adalah natural organic matter (NOM). NOM dapat dinyatakan dengan TOC ataupun UV254  [16].  Semakin  tinggi  temperatur  dan  pH  air  [10], maka laju pembentukan THM semakin meningkat yang dapat dilihat pada Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10.
Rumus  1  hingga  3  yang  dimodelkan  dari  sampel  yang diambil  dari  instalasi  pengolahan  air  di  Pen-Hsing.  Suhu dalam  penelitiannya  adalah  20  ±  2 o C  [17].  Sedangkan, pH dikontrol  dengan  buffer  agar  berkisar  7  yang  dapat  dilihat pada Tabel 11.
Rumus 4 menganalisa air baku dan air keran dari beberapa lokasi di komunitas Newfoundland [18]. Lokasi pengambilan sampel ada 7 yaitu. Keels, Clarenville, Ferryland, Bonavista, Burin, St. John-1, dan St. John-2.  Suhu dikontrol pada pada 23±1 o C.
Rumus  5  mendapatkan  sampel  dari  12  lokasi  di  sungai Mississippi dari New Orleans, LA ke Minneapolis, MN dan di Sungai Missouri dan Ohio 1,6 km di hulu dari pertemuan mereka dengan Mississippi [19]. Suhu dikontrol pada 25 o C yang dapat dilihat pada Tabel 12.
Rumus 6 dan 7 mendapatkan sampel dari 3 utilitas utama di Kota Quebec, yaitu Charlesbourg, Quebec City, dan Sainte Foy  [20].  Rumus  ini  tidak  mengontrol  suhu  dan  pH,  tetapi menggunakannya  sebagai  variabel  dalam  pemodelan rumusnya.  Berdasarkan  ketujuh  rumus  tersebut,  dilakukan pemilihan rumus paling sesuai yang dapat dilihat pada Tabel 13 dan Tabel 14.
Digunakan metode ranking untuk pemlihan rumus dengan faktor  pembandingnya  antara  lain  adalah  jenis  klor  yang digunakan, lokasi penelitian, pH, suhu, dan r square. Faktor diurutkan  berdasarkan  tingkat  kepentingannya  dan  dihitung
bobot  dengan  rumus  pembobotan  metode  ranking  (1)  yang dapat dilihat pada Tabel 15.
Kemudian,  diberi  penilaian  kesesuaian  setiap  faktor.  R square  didapat  dari  penelitian  masing-masing  rumus. Sedangkan, faktor lainnya berdasarkan kesesuaian kondisi di IPA Siwalanpanji dengan kondisi penelitian masing-masing rumus.  Nilai  0  menyatakan  tidak  sesuai  dan  nilai  1 menyatakan  sesuai.  Berdasarkan  penilaian  tersebut,  maka dapat dihitung nilai kesesuaian masing-masing rumus dimana yang  paling  mendekati  1  adalah  yang  paling  sesuai  yang dapat dilihat pada Tabel 16.
Setelah  didapatkan  bobot  masing-masing  faktor  dan penilaian  setiap  rumus  terhadap  faktor,  maka  dihitung  nilai kesesuai  total  setiap  rumusnya.  Setiap  rumusnya  dihitung kesesuaiannya  dengan  perkalian  bobot  faktor  dengan penilaiannya  dan  dijumlahkan.  Sehingga,  didapat  nilai kesesuaian  dan  rankingnya  untuk  setiap  rumus  yang  dapat dilihat pada Tabel 17.
Rumus  7  memiliki  nilai  kesesuaian  tertinggi  terhadap kondisi di IPA Siwalanpanji, Kemudian, urutan selanjutnya adalah rumus 6, 2, 3. 1, 5, dan 4 secara berurutan. Rumus 4 merupakan  rumus  terakhir  yang  paling  tidak  sesuai  dengan penelitian ini.

## C. Perbandingan  Kemampuan  2  Instalasi  di  IPA Siwalanpanji dalam Meminimalisasi Kandungan TTHM
Perbandingan kemampuan kedua jenis instalasi menggunakan  rumus  7  karena  memiliki  nilai  kesesuaian tertinggi.  Kemampuannya  dihitung  berdasarkan  inlet  dan outlet  masing-masing  instalasi.  Persen  kemampuannya didapat dengan rumus r emoval (2).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  kedua  instalasi dapat  dilihat  mampu  meminimalisasi  konsentrasi  TTHM yang masuk ke pengolahan dan menghasilkan outlet dengan konsentrasi lebih kecil dari inletnya. Pada tanggal 9, 10, dan 12  Maret  2020,  kemampuan  pengolahan  konvensional (8,8849; 55,5006 dan 17,9445%) lebih baik dari pengolahan ultrafiltrasi  (5,6944;  24,6462  dan  25,2810%).  Sebaliknya, pada  tanggal  11  Maret  2020,  kemampuan  pengolahan ultrafiltrasi  (25,2810%)  lebih  baik  dari  pengolahan konvensional (13,0412%).
3 dari 4 hari uji sampel, konvensional dinyatakan memiliki kemampuan  lebih  baik  dari  pengolahan  ultrafiltrasi. Berdasarkan rata-rata kemampuan dalam 4 hari, pengolahan
Tabel 16. Penilaian Kesesuaian Kelima Faktor Setiap Rumus Rumus R 2 Lokasi (L) Jenis Klor (JK) Suhu (S) pH 1 0,9448 1 0 0 0 2 0,9692 1 0 0 0 3 0,9546 1 0 0 0 4 0,7685 0 0 0 1 5 0,981 0 0 0 1 6 0,78 1 1 1 0 7 0,8 1 1 1 0 Tabel 17. Nilai dan Ranking Kesesuaian Setiap Rumus Rumus Nilai Kesesuaian Ranking Kesesuaian 1 0,5813 5 2 0,5894 3 3 0,5846 4 4 0,3226 7 5 0,3934 6 6 0,8597 2 7 0,8664 1
konvensional  memiliki  rata-rata  23,8428%  dan  pengolahan ultrafiltrasi 16,6630%.
Berdasarkan  teorinya,  organik  merupakan  pembentuk TTHM,  maka  organik  merupakan  parameter  yang  dapat menjadi  prekursor  dalam  proses  pembentukan  TTHM. Sehingga,  kemampuan  pengolahan  dalam  meminimalisasi TTHM  dapat  dilihat  dari  kemampuan  instalasi  dalam meminimalisasi  parameter  pembentuk  TTHM.  Kemampuan kedua  instalasi  IPA  Siwalanpanji  dalam  meminimalisasi COD juga dapat dihitung dengan rumus removal yang sama dengan perhitungan TTHM yang dapat dilihat pada Tabel 19.
Pada  tanggal  9,  10,  dan  12  Maret  2020,  kemampuan pengolahan  konvensional  (9,2746;  51,3260  dan  15,6468%) lebih baik dari pengolahan ultrafiltrasi (4,8372; 21,2532 dan 9,6743%).  Sebaliknya,  pada  tanggal  11  Maret  2020, kemampuan  pengolahan  ultrafiltrasi  (20,5368%)  lebih  baik dari  pengolahan  konvensional  (11,3165%).  Hasilnya menunjukan  bahwa  pengolahan  konvensional  di  IPA Siwalanpanji  juga  memiliki  kemampuan  lebih  baik dibandingkan  ultrafiltrasi  dalam  meminimalisasi  COD. Sehingga,    berdasarkan  teori  prekursor,  COD  terbukti menjadi  salah  satu  faktor  terpenting  dalam  pembentukan TTHM.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji dan pembahasan dari penelitian ini, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1) Berdasarkan  perbandingan  ketujuh  rumus  empiris  dari penelitian-penelitian terdahulu, rumus-rumus dinilai dengan 5 faktor pembanding. Rumus yang memiliki nilai kesesuaian tertinggi adalah rumus 7. Rumus 7 memiliki nilai kesesuaian dengan  kondisi  IPA  Siwalanpanji  sebesar  0,8664  dimana nilai yang paling mendekati 1 adalah yang paling sesuai; (2) Berdasarkan  sebagian  besar  data  perhitungan  removal, pengolahan  kedua  jenis  instalasi  dapat  dibandingkan.  Hasil perhitungan pengolahan ultrafiltrasi dari  4 data perhitungan semuanya  bernilai  positif  dengan  rata-rata  16,6630%.  Hasil perhitungan  pengolahan  konvensional  semua  data  juga bernilai  positif  dengan  rata-rata  23,8428%.  Lalu,  3  dari  4 menunjukan  persen  yang  lebih  tinggi  pada  pengolahan konvensional.  Sehingga,  pengolahan  ultrafiltrasi  dan konvensional  terbukti  dapat  meminimalisasi  TTHM  dalam pengolahannya, Namun, pada IPA Siiwalanpanji, pengolahan konvensional memiliki kemampuan yang lebih baik daripada
pengolahan  ultrafiltrasi  dalam  meminimalisasi  konsentrasi TTHM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Rajamohan et al. , “Trihalomethane formation potential of drinking water sources in a rural location,” Adv Env. Res , vol. 1, pp. 181–189, 2012.
[2]  A. Masduqi and A. F. Assomadi, Operasi dan Proses Pengolahan Air Edisi Kedua , 2nd ed. Surabaya: ITS Press, 2016.
[3]  H. Gallard and U. von Gunten, “Chlorination of natural organic matter: kinetics of chlorination and of THM formation,” Water Res. , vol. 36, no. 1, pp. 65–74, 2002.
[4]  A. A. Babaei, L. Atari, M. Ahmadi, K. Ahmadiangali, M. Zamanzadeh, and  N.  Alavi,  “Trihalomethanes  formation  in  Iranian  water  supply systems: predicting and modeling,” J. Water Health , vol. 13, no. 3, pp. 859–869, 2015.
[5]  J. Sketchell, H. G. Peterson, and N. Christofi, “Disinfection by-product formation after biologically assisted GAC treatment of water supplies with different bromide and DOC content,” Water Res. , vol. 29, no. 12, pp. 2635–2642, 1995.
[6]  G. Carty and N. Bourke, Water Treatment Manuals Filtration . Ireland: Environmental Protection Agency, 1995.
[7]  C.  M.  Villanueva et  al. ,  “Assessment  of  lifetime  exposure  to trihalomethanes through different routes,” Occup. Environ. Med. , vol. 63, no. 4, pp. 273–277, 2006.
[8]  X. Xu and C. P. Weisel, “Dermal uptake of chloroform and haloketones during bathing,” J. Expo. Sci. Environ. Epidemiol. , vol. 15, no. 4, pp. 289–296, 2005.
[9]  S. Wirjomidjojo and Y. S. Swarinoto, Iklim kawasan Indonesia: dari aspek dinamik-sinoptik . [Pusat Penelitian dan Pengembangan], Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2010.
[10]  R.  B.  Williams  and  G.  L.  Culp, Handbook  of  Public  Water  Systems .
New York: Van Nostrand Reinhold Company, 1986.
[11]  C.  Di  Cristo,  G.  Esposito,  and  A.  Leopardi,  “Modelling trihalomethanes  formation  in  water  supply  systems,” Environ. Technol. , vol. 34, no. 1, pp. 61–70, 2013.
[12]  M.  L.  San  Diego-McGlone,  S.  V  Smith,  and  V.  F.  Nicolas, “Stoichiometric  interpretations  of  C:  N:  P  ratios  in  organic  waste materials,” Mar. Pollut. Bull. , vol. 40, no. 4, pp. 325–330, 2000.
[13]  J.  Malczewski, GIS  and  Multicriteria  Decision  Analysis .  Hoboken: John Wiley & Sons, 1999.
[14]  A.  T.  Chow,  “Disinfection  byproduct  reactivity  of  aquatic  humic substances derived from soils,” Water Res. , vol. 40, no. 7, pp. 1426– 1430, 2006.
[15]  K.  Özdemir,  I.  Toröz,  and  V.  Uyak,  “Relationship  among  chlorine dose, reaction time and bromide ions on trihalomethane formation in drinking water sources in Istanbul, Turkey,” Asian J. Chem. , vol. 26, no. 20, pp. 6935–6939, 2014.
[16]  K.  Özdemir  and  Ö.  Güngör,  “Development  of  statistical  models  for trihalomethane (THM) removal in drinking water sources using carbon nanotubes (CNTs),” Water SA , vol. 44, no. 4, pp. 680–690, 2018.
[17]  V.  Kelkar,  “Analysis  of  chlorination  and  uv  effects  on  microplastics using raman spectroscopy,” Arizona State University, 2017.
[18]  R. L. Boyalla, “Formation and Modeling of Disinfection by-Products in Newfoundland Communities,” Newfoundland: Memorial University of Newfoundland, 2004.
[19]  R.  E.  Rathbun,  “Speciation  of  trihalomethane  mixtures  for  the
Tabel 18.
Persen Kemampuan Kedua Jenis Instalasi IPA Siwalanpanji dalam Meminimalisasi TTHM (Rumus 7)
Tanggal % Removal TTHM Konvensional Ultrafiltrasi 9/3/2020 8,8849 5,6944 10/3/2020 55,5006 24,6462 11/3/200 13,0412 25,2810 12/3/2020 17,9445 11,0306 Tabel 19.
Persen Kemampuan Kedua Jenis Instalasi IPA Siwalanpanji dalam Meminimalisasi COD
Tanggal % Removal TTHM Konvensional Ultrafiltrasi 9/3/2020 9,2746 4,8372 10/3/2020 51,3260 21,2532 11/3/200 11,3165 20.5368 12/3/2020 15,6468 9,6743
Mississippi, Missouri, and Ohio Rivers,” Sci. Total Environ. , vol. 180, no. 2, pp. 125–135, 1996.
[20]  J.-B. Sérodes, M. J. Rodriguez, H. Li, and C. Bouchard, “Occurrence
of THMs and HAAs in experimental chlorinated waters of the Quebec City area (Canada),” Chemosphere , vol. 51, no. 4, pp. 253–263, 2003
.