## ESTIMASI POLA DISPERSI DEBU, SO 2 DAN NO X DARI INDUSTRI SEMEN MENGGUNAKAN MODEL GAUSS YANG DIINTEGRASI DENGAN SCREEN3
Estimating Dust, SO 2 and NOx Dispersion from Cement Industry Using Gaussian Model that Integrated with Screen3
Ni Wayan Srimani Puspa Dewi a , Tania June b , Mohammad Yani c , Mujito d a Program  Studi  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan,  Sekolah  Pascasarjana,  Institut  Pertanian  Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680 – srimanipuspadewi@gmail.com
b Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16680 c Departemen  Teknologi  Industri  Pertanian,  Fakultas  Teknologi  Pertanian,  Institut  Pertanian  Bogor,  Kampus  IPB Dramaga, Bogor, 16680 d Depertemen Lingkungan, PT Holcim Indonesia, Tbk, Bogor
Abstract. Industrial activities are sources of air pollution. Pollutants dispersion in air influenced by meteorological condition, such as wind speed, wind direction, air temperarture, air turbulence and atmospheric stability. Air quality monitoring is important in controling the worst condition of pollutants concentration. Air quality monitoring is not easy to do, because it is time consuming, costly and need technology, so that air quality model is developed as an alternative air quality monitoring. This research used gaussian model, a model for predicting pollutant concentrations in downwind area. This model is applied in cement industry, focusing on major pollutants of the cement industry. Sources of pollutants consist of dust, SO 2 and NOx. The modeling results showed maximum ground level concentration of dust, SO 2 and NOx occur at night (7-10 PM). The maximum ground level concentration of dust, SO 2 and NOx at night respectively were 13.16 μg / Nm 3 , 32.69 μg / Nm 3 , 100.21 μg / Nm 3 (N1 stack) and 14.65 μg / Nm 3 , 36.65 μg / Nm 3 , 128.10 μg / Nm 3 (N2 stack) based from downwind scenarios at night when atmospheric condition was stable. The distance where the maximum ground level concentration occured has a strong correlation with wind speed (-0.82 ≤ r ≤ -1). Based on gaussian model output, air quality monitoring should be executed at night time (stable atmospheric condition) and located at ground level where maximum concentration occured. Increasing 50m of stack can decrease 57% pollutant concentrations in stable condition.
Keywords: Air quality monitoring, dispersion, gaussian model , pollutants concentration
(Diterima: 08-06-2017; Disetujui: 26-10-2017)

## 1. Pendahuluan
Pencemaran  udara  merupakan masuknya  atau dimasukkannya zat, energi, dari komponen lain ke dalam udara ambien oleh kegiatan manusia sehingga mutu udara turun  sampai  pada  tingkat  tertentu  yang  menyebabkan udara  ambien  tidak  dapat  memenuhi  fungsinya  (PP  No. 41  Tahun  1999  Tentang  Pengendalian  Pencemaran Udara).  Salah  satu  sektor  yang  melepaskan  polutan  ke udara adalah aktivitas sektor industri. Pada triwulan ke- III  tahun  2015,  pertumbuhan  industri  pengolahan  non- migas  di  Indonesia    mengalami  pertumbuhan  sebesar 5.21%  yaitu  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan pertumbuhan  ekonomi  periode  serupa  di  tahun  2014 sebesar 4.73% (Kemenperin, 2016). Pertumbuhan sektor industri  ini  tentu  mengakibatkan  penambahan  emisi pencemar  ke  udara,  sehingga  berpotensi  mempengaruhi konsentrasi  polutan  pada  udara  ambien.  Polutan  yang diemisikan oleh industri akan mengalami penyebaran di
atmosfer  yang  dipengaruhi  oleh  dinamika  atmosfer seperti kecepatan dan arah angin, turbulensi, suhu udara dan  kestabilan  atmosfer.  Hal  ini  akan  mengakibatkan kontaminasi  udara  ambien  di  wilayah  sekitar  pusat pencemar  yang  luas  penyebarannya  tergantung  dari kondisi  atmosfer  saat  itu  sehingga  perlu  dilakukan pemantauan kualitas udara yang efektif dan representatif. Berdasarkan KLHK (2014), pada tahun 2014 pengukuran kualitas  udara  di  Indonesia  hanya  dua  kali  per  tahun karena dianggap sudah mewakili kualitas udara tahunan untuk masing-masing parameter.
Kualitas  udara  harus  terus  dipantau  secara  intensif, namun  pemantauan  kualitas  udara  tidak  mudah  untuk dilakukan karena  memerlukan  biaya, waktu, tenaga dan teknologi,  sehingga  diperlukan  sebuah  alternatif  untuk upaya pemantauan kualitas udara yang lebih efektif serta representatif.  Salah  satu  alternatif  pemantauan  kualitas udara  adalah  menggunakan  pemodelan  kualitas  udara, yaitu  model  dispersi  Gauss  yang  diaplikasikan  untuk
menduga pencemaran udara pada sumber emisi dari suatu sumber  pencemar  seperti  industri.  Rahmawati  (2003) menyatakan  bahwa  model  Gauss  bisa  digunakan  untuk menduga  dispersi  polutan  dari  satu  sumber  emisi  atau beberapa  sumber  sekaligus  dengan  memperhitungkan faktor  internal  serta  faktor  ekternal  seperti  kondisi meteorologi, topografi dan bangunan. Ruhiat et al . (2008) mengintegrasikan model dispersi Gauss dengan program Screen3 yang merupakan model  US-EPA  dari Environmental  Protection  Agency ,  Amerika  Serikat. Hasil  prediksi  kondisi plume  rise (kepulan)  dapat dimanfaatkan  perusahaan  untuk  mengelola  waktu produksi  serta  kapasitas  produksi  yang  tepat  sehingga kualitas  lingkungan  tetap  terjaga  dengan  baik.  Manfaat lain  dari  model  dispersi  Gauss  ini  adalah  perusahaan dapat melakukan pemantauan kualitas udara yang efektif dan representatif secara real time.
Shaohui et  al .  (2015)  meyatakan  bahwa  jenis  zat pencemar yang biasanya diemisikan oleh industri semen adalah  PM  ( particulate  matter ),  SO 2 ,  dan  NO x .  Lokasi penelitian  ini  di  industri  semen  sehingga  penelitian  ini berfokus pada tiga zat pencemar, yaitu debu (TSP), SO 2 , dan  NO x .  Spijkerboer et  al .  (2002),  menggunakan Gaussian Plume Model untuk memprediksikan penyebaran  spora  pada  tanaman  kentang.  Berdasarkan hasil validasi yang dilakukan oleh peneliti, diperoleh nilai r  (korelasi)  antara  pengukuran  langsung  dengan  output model  sebesar  80%.  Gibson  (2013)  juga  menggunakan model dispersi Gauss yang diintegrasikan dengan model AERMOD  untuk  menghitung  konsentrasi  polutan  jenis PM 2.5 , NO x , dan SO 2 dari sumber titik dan sumber garis di Nova Scotia, Canada.
Apiratikul (2015) menggunakan model dispersi Gauss untuk  memprediksi  jarak  pada  arah  penyebaran  polutan (Xmax)  untuk  menentukan  konsentrasi  maksimum polutan  di  permukaan  ( Ground  Level  Maximum Concentration ) yang disingkat dengan GLMC. Memprediksi GLMC menjadi sesuatu yang penting untuk mengetahui  proses  dan  tempat  dampak  terburuk  dari suatu pencemar dari cerobong asap. Tujuan umum dalam penelitian  ini  adalah  menganalisis  kehandalan  model Dipsersi  Gauss  sebagai  alternatif  dalam  upaya pemantauan kualitas udara. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menganalisis  pola  dispersi  debu,  SO 2 ,  dan  NO x di udara dengan menggunakan Model Dispersi Gauss.
2. Merumuskan rekomendasi pemantauan dan pengendalian  pencemaran  udara  berdasarkan  output Model Dispersi Gauss.

## 2. Metode

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian dilakukan dari September 2016 – Mei 2017 dengan  lokasi  penelitian  di  industri  semen  di  Bogor
dengan koordinat geografi 6 0 27.456’’
LU,
106 0 55.930’BT.

## 2.2. Bahan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data meteorologi  dan  emisi  periode  Februari  –  Juli  2016 dengan data per-jam. Data meteorologi dalam penelitian ini  bersumber  dari  industri  semen  dan  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika  Kelas  I, Dramaga, Bogor serta data emisi diperoleh  dari  industri semen. Data yang digunakan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter yang digunakan dalam penelitian
No Parameter Satuan 1 Suhu udara ambien 0 C 2 Kecepatan angin m/s 3 Keawanan - 4 Radiasi matahari W/m 2 5 Tinggi cerobong meter 6 Diameter cerobong meter 7 Suhu polutan keluar dari cerobong 0 C 8 Konsentrasi polutan emisi mg/Nm 3 9 Debit emisi polutan Nm 3 /menit 10 Peta kabupaten Bogor - 11 Batas administrasi kabupaten Bogor - 12 Konsentrasi udara ambien µg/Nm 3 13 Arah angin derajat 14 Koordinat cerobong derajat 2.3. Analisis Data
a. Pola Dispersi dan Konsentrasi Debu, SO 2 dan NO x Perhitungan konsentrasi polutan menggunakan persamaaan Gaussian sebagai berikut (Arya, 1999): 𝑐(𝑥, 𝑦, 𝑧; 𝐻) = 𝑄 2𝜋𝑢𝜎 𝑦 𝜎 𝑧 exp⁡[− 𝑦 2 2𝜎 𝑦 2 ] {𝑒𝑥𝑝[(𝑧 − 𝐻) 2 2𝜎 2 𝑧 ⁄ ] + 𝑒𝑥𝑝 [ (𝑧+𝐻) 2 2𝜎 𝑧 2 ]} (1)
Untuk perhitungan konsentrasi permukaan ( ground level concentration ) saat z = 0 (permukaan tanah) adalah:
𝑐(𝑥; 𝐻) = 𝑄 𝜋𝑢𝜎 𝑦 𝜎 𝑧 exp⁡[− 𝐻 2 2𝜎 𝑧 2 ] (2)
Keterangan:
c(x;H)  :  Konsentrasi polutan di permukaan (g/m 3 ) Q
:  Laju Emisi steady state (g/s) 𝜎 𝑦 :  Parameter  dispersi  kepulan  pada  arah lateral   (m) 𝜎 𝑧 :  Parameter  dispersi  kepulan  pada  arah vertikal (m) u :  Kecepatan angin rata-rata pada sepanjang cerobong (m/s) x :  Arah Penyebaran Polutan (m) y :  Jarak  Horizontal  dari  titik  tengah cerobong z :  Tinggi Reseptor dari dasar cerobong (m) H :  Tinggi Efektif Cerobong (m)
Model Gauss hanya memperhitungkan pencemar yang berasal dari sumber emisi, yaitu cerobong industri semen dalam penelitian ini dan tidak mempertimbangkan emisi lain  seperti  kendaraan  bermotor,  debu  di  jalan  serta industri  lain  di  sekitar  industri  yang  bukan  merupakan obyek penelitian.
Penentuan mixing  height (lapisan  percampuran) ditentukan  dengan  menggunakan  persamaan  (Arya 1999):
ℎ = 0.3 𝑢 ∗ |𝑓| (3) 𝑢 ∗ = 0.1𝑢 10 (4)
Keterangan:
h : Ketinggiang lapisan percampuran (m) u * : Kecepatan angin friksi (m/s)
f
: Parameter coriolis (9.374 x 10 -5 pada 40 o ) u 10 : Kecepatan angin pada ketinggian alat 10 meter
Pendugaan  kecepatan  angin  pada  ketinggian  z  (m) menggunakan  persamaan  ketinggian  (Seinfeld  dan Pandis, 2006)
𝑢 2 𝑢 1 = ⁡ ( 𝑧 2 𝑧 1 ) 𝑝 (5)
Keterangan: u 2
: Kecepatan angin rata-rata pada ketinggian z (m)
u 1
: Kecepatan angin rata-rata pada ketinggian alat
(m) z 2
: Ketinggian pada u 2 (m)
z 1
: Ketinggian pada u 1 (m) p :  Konstanta  yang  bergantung  dari  kondisi stabilitas atmosfer dan kekasapan permukaan
Nilai  “p”  yang  merupakan  parameter  stabilitas atmosfer  ditampilkan  pada  Tabel  2  yang  dibedakan menjadi  enam  kategori.  Penentuan  stabilitas  atmosfer menggunakan klasifikasi dari Pasquill’s tahun 1961 yang dimodifikasi  oleh  Turner  pada  tahun  1970  (Arya  1999) ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 2.  Nilai p pada wilayah perkotaan Kelas Stabilitas Nilai p A 0.15 B
0.15
C 0.20
D 0.25
E 0.40
F 0.60 Sumber: EPA (1995)
Tabel 3.  Klasifikasi stabilitas atmosfer berdasarkan klasifikasi Pasquill’s
Kecepatan Angin Permukaan (m/s) (Ketinggian 10 m) Siang Hari Malam Hari Radiasi Matahari yang Masuk Keawanan Kuat Menengah Lemah Berawan (>= 4/8) Cerah (<=3/8) < 2 A A-B B E F 2-3 A-B B C E F 3-5 B B-C C D E 5-6 C C-D D D D >6 C D D
D
D Keterangan: A : Sangat Tidak Stabil C :
Sedikit Tidak Stabil E : Sedikit Stabil B : Tidak Stabil Menengah D : Netral F : Stabil
Laju emisi dihitung dengan menggunakan persamaan 6 dan 7 (EPA,
1995): 𝑄 = 𝐶⁡𝑥⁡𝐷 (6) 𝐷 = 𝐴⁡𝑥⁡𝑉 (7) Keterangan : Q : Laju emisi (µg/s) C : Konsentrasi polutan (µg/m 3 ) D : Debit gas  buang (m 3 /s)
A : Luas penampang cerobong (m 2 )
V : Kecepatan polutan keluar dari cerobong (m/s)
a. Penentuan Jarak dan Konsentrasi Maksimum
Penentuan  jarak  maksimum  pada  penelitian  ini menggunakan software  Screen  View yang  dikelaskan berdasarkan kecepatan angin dan stabilitas atmosfer yang merupakan tools untuk menjalankan model Screen3 yang dikembangkan  oleh  US-EPA.  Output  Xmax  (jarak maksimum) dari Screen View akan dijadikan input untuk menentukan  Cmax  (konsentrasi  maksimum  permukaan) dalam metode Brigg’s untuk polutan debu, SO 2 dan NOx
Tabel 4. formula penentuan parameter dispersi berdasarkan persamaan Brigg’s σ y (x) dan σ z (x) (10 2 < x < 10 4 ) Kondisi Stabilitas σ y (x) σ z (x) Open field conditions A 0.22 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.20 x B 0.16 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.12 x C 0.11 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.08 x (1 + 0.0002 x) -1/2 D 0.08 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.06 x (1 + 0.0015 x) -1/2 E 0.06 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.03 x (1 + 0.0003 x) -1/2 F 0.04 x (1 + 0.0001 x) -1/2 0.016 x (1 + 0.0003 x) -1/2 Urban conditions A-B 0.32 x (1 + 0.0004 x) -1/2 0.24 x (1 + 0.001 x) -1/2 C 0.22 x (1 + 0. 0004  x) -1/2 0.20 x D 0.16 x (1 + 0. 0004  x) -1/2 0.14 x (1 + 0.0003 x) -1/2 E-F 0.11 x (1 + 0. 0004  x) -1/2 0.08 x (1 + 0.00015 x) -1/2
Sumber : Lazaridis (2011)
b. Pemetaan  Pola  Dispersi  dan  Konsentrasi  Debu (TSP), SO2 dan NOx
Pemetaan wilayah penyebaran polutan dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  interpolasi  IDW ( Inverse  Distance  Weighted )  dengan  input  data konsentrasi  polutan  pada  berbagai  jarak downwind . Pramono (2008) menyatakan bahwa metode IDW adalah metode deterministik yang sederhana dengan mempertimbangkan  titik  disekitarnya.  Asumsi  dari metode ini adalah nilai interpolasi akan lebih mendekati data  sampel  yang  dekat  daripada  yang  jauh  dan  bobot akan berubah secara linear dengan jarak titik dengan data sampel.  Pemetaan  sebaran  debu,  SO 2 dan  NOx  hanya membatasi  wilayah  kecamatan  yang  dekat  dengan sumber  pencemar.  Nilai  output  model  Gauss  yang dipetakan  adalah  nilai  konsentrasi  yang  diskenariokan pada berbagai jarak downwind , yaitu pada jarak 50 m, 100 m, 200 m, 400 m, 800 m, 1600 m, 3200 m, 6400 m dan 12800  m  dari  sumber  emisi  serta  didasarkan  pada  arah angin  dominan.  Pemetaan  sebaran  konsentrasi  polutan yang  bersumber  menggunakan software  ArcView 10.3 dengan langkah sebagai berikut:
1. Interpolasi  nilai  konsentrasi  permukaan  polutan dalam peta.
2. Overlay peta  hasil  interpolasi,  peta  dasar  dan  batas administrasi  sehingga  diketahui  wilayah  penyebaran polutan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Konsentrasi Diurnal Debu (TSP), SO 2 dan NOx
Konsentrasi  diurnal  debu,  SO 2 dan  NOx  dipengaruhi oleh kondisi stabilitas atmosfer karena terjadi perbedaan antara  stabilitas  atmosfer  pada  pagi,  siang  dan  malam hari.  Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  stabilitas atmosfer  Pasquiil-Gifford  yang  didasari  pada  data kecepatan  angin,  radiasi  matahari  serta  keawanan. Vallero (2008) menyebutkan klasifikasi Pasquill-Gifford kondisi atmosfer stabil (E dan F) cenderung terjadi saat malam  hari  saat  tidak  ada  radiasi  matahari,  atmosfer netral terjadi saat keawanan tinggi serta kecepatan angin tinggi dan atmosfer tidak stabil terjadi pada pagi-sore hari
saat  matahari  masih  bersinar.  Perbedaan  stabilitas atmosfer mempengaruhi ketinggian lapisan pencampuran ( mixing layer ) yang mempengaruhi konsentrasi pencemar di udara.
Gambar  1a,  1b  dan  1c  menunjukkan  pola  diurnal konsentrasi permukaan debu (TSP), SO 2 , dan NOx yang bersumber dari cerobong N1 dengan tinggi cerobong 66 meter  berdasarkan  output  model  dispersi  Gauss  pada berbagai skenario jarak downwind . Pola yang ditunjukkan hampir sama, dengan konsentrasi permukaan pencemar  pada  malam  hari  lebih  tinggi  dibandingkan dengan siang hari pada jarak downwind 3200 m dan 6400 m  dari  sumber  pencemar  (cerobong  N1).  Pola  diurnal yang  dianalisis  dari  pukul  07.00  WIB  –  22.00  WIB mempertimbangkan  data  meteorologi  yang  tersedia  di BMKG  (Badan  Meteorologi  dan  Geofisika)  yang merupakan  input  model.  Konsentrasi  debu  maksimum terjadi pada pukul 19.00 WIB dengan nilai 13.16 µg/Nm 3 (3200 m dari cerobong N1). Konsentrasi SO 2 maksimum terjadi pada pukul 19.00 WIB dengan nilai 32.69 µg/Nm 3 (3200  m  dari  cerobong  N1),  serta  konsentrasi  NOx maksimum  terjadi  pada  pukul  20.00  WIB  dengan  nilai 100.21 µg/Nm 3 (3200 m dari cerobong N1).
Gambar  1d,  1e  dan  1f  menunjukkan  pola  diurnal konsentrasi permukaan (z=0) debu (TSP), SO 2 dan NOx yang  bersumber  dari  cerobong  N2  dengan  ketinggian cerobong  100.95  meter.  Pola  diurnal  ketiga  pencemar utama  dari  pabrik  semen  tersebut  hampir  sama,  dengan konsentrasi  permukaan  maksimum  jatuh  pada  jarak downwind 6400  meter  dari  sumber  emisi.  Pola konsentrasi  permukaan  diurnal  menunjukkan  bahwa konsentrasi  polutan  pada  malam  hari  lebih  tinggi dibandingkan  pada  siang  hari  atau  dengan  kata  lain konsentrasi permukaan maksimum terjadi saat tidak ada radiasi matahari. Konsentrasi permukaan debu maksimum  adalah  14.65  µg/Nm 3 (jarak  6400  m  dari cerobong  N2)  serta  terjadi  pada  pukul  19.00  WIB. Konsentrasi  SO 2 permukaan  maksimum  terjadi  pada pukul 21.00 WIB dengan nilai konsentrasi 36.65 µg/Nm 3 pada  jarak  6400  m  dari  sumber  emisi,  serta  konsentrasi permukaan  maksimum  untuk  polutan  NOx  juga  terjadi pada jarak 6400 m dari sumber emisi dengan nilai 128.10 µg/Nm 3 yang terjadi pada pukul 19.00 WIB. Konsentrasi
permukaan  polutan  yang  bersumber  dari  cerobong  N2 cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  cerobong N1  karena  polutan  yang  diemisikan  oleh  cerobong  N2 lebih  besar  dibandingkan  dengan  cerobong  N1  namun
nilai  konsentrasi  tersebut  masih  berada  dibawah  baku mutu  udara  ambien  berdasarkan  PP  No.  41  tahun  1999 tentang Pengendalian Pencemaran Udara.
Gambar 1. Pola diurnal konsentrasi polutan dari cerobong N1 dan N2 (a : debu_N1; b: SO2_N1; c: NOx_N1; d: debu_N2;  e: SO2_N2; f: NOx_N2)
Konsentrasi  permukaan  debu,  SO 2 dan  NOx  pada malam  hari  cenderung  lebih  tinggi  daripada  siang  hari (saat  ada  radiasi  matahari)  karena  saat  malam  hari ketinggian mixing  layer (lapisan  pencampuran)  lebih rendah  daripada  siang  hari.  Ketinggian  lapisan pencampuran  berkaitan  dengan  kondisi  stabilitas atmosfer.  Hasil  analisis  data  menunjukkan  bahwa  pada kondisi stabilitas tidak stabil yang cenderung terjadi pada pagi-sore  hari  ketinggian  lapisan  pencampuran  lebih tinggi  dibandingkan  pada  saat  kondisi  stabil  (malam
hari). Mixing  height pada  kondisi  atmosfer  tidak  stabil berkisar antara 119 – 238 meter, sedangkan pada kondisi atmosfer stabil minxing height  berkisar antara 74 – 106 meter. Lazaridis (2011) menyatakan bahwa karaketristik utama  dari mixing  layer adalah  adanya  fluks  turbulen yang  terjadi  akibat  momentum  dan  pemanasan permukaan bumi dan pancaran radiasi dari bagian bawah awan. Lapisan pencampuran terbentuk selama hari tanpa awan karena pemanasan permukaan  bumi akibat radiasi matahari sekitar 30 menit – 1 jam setelah matahari terbit.
0 20 40 60 80 100 0 5 10 15 20 0 7 :0 0 0 8 :0 0 09 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 1 4 :0 0 1 5 :0 0 16 :0 0 1 7 :0 0 1 8 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 22 :0 0 K o n se n tra si (µ g/ N m 3 ) Waktu 0 20 40 60 80 100 0 5 10 15 20 07 :0 0 0 8 :0 0 0 9 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 1 4 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 18 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 2 2 :0 0 K o n se n tra si (µ g/ m 3 ) Waktu 0 200 400 600 800 1000 0 10 20 30 40 50 0 7 :0 0 0 8 :0 0 0 9 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 1 4 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 1 8 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 2 2 :0 0 K o n se n tra si (µ g/ N m 3 ) Waktu 0 200 400 600 800 1000 0 10 20 30 40 50 0 7 :0 0 0 8 :0 0 09 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 1 4 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 18 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 2 2 :0 0 K o n se n tra si (µ g/ m 3 ) Waktu 0 100 200 300 400 500 0 20 40 60 80 100 120 140 0 7 :0 0 0 8 :0 0 0 9 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 14 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 1 8 :0 0 1 9 :0 0 2 0 :0 0 21 :0 0 2 2 :0 0 K o n se n tra si (µ g/ N m 3 ) Waktu 0 100 200 300 400 500 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 7 :0 0 0 8 :0 0 0 9 :0 0 1 0 :0 0 1 1 :0 0 1 2 :0 0 1 3 :0 0 14 :0 0 1 5 :0 0 1 6 :0 0 1 7 :0 0 1 8 :0 0 19 :0 0 2 0 :0 0 2 1 :0 0 2 2 :0 0 K onse nt rasi (µ g/ m 3 ) Waktu
Lapisan ini ditandai dengan adanya pencampuran massa udara  yang  intensif  pada  kondisi  tidak  stabil  karena adanya  pergerakan  massa  udara  hangat  sehingga  tinggi maksimum  lapisan  pencampuran  akan  terjadi  setelah tengah hari saat suhu udara maksimum sehingga polutan (debu,  SO 2 dan  NOx)  akan  mengalami  pengenceran akibat  pencampuran  polutan  dengan  massa  udara  yang belum  tercemar  dengan  volume  yang  lebih  besar sehingga  konsentrasi  polutan  lebih  rendah.  Kondisi atmosfer  stabil  yang  dominan  terjadi  pada  malam  hari menyebabkan terjadinya lapisan inversi yang mengakibatkan massa udara hangat tidak dapat naik dan ketinggian  lapisan  pencampuran  menurun.  Akibat  dari fenomena ini adalah polutan debu, SO 2 dan NOx terjebak dan  mengalami  pencampuran  dengan  massa  udara dengan  volume  pencampuran  yang  lebih  kecil  sehingga konsentrasi nya lebih tinggi dibandingkan dengan kondisi mixing height yang lebih tinggi. Hasil penelitian Eliasson et al. (2009) memperlihatkan fenomena yang sama, yaitu
konsentrasi  partikel  (PM2.5,  PM10  dan  TSP)  memiliki konsentrasi  maksimum  pada  pagi  dan  malam    hari  di wilayah daratan  Afrika. Penelitian Turyanti (2016) juga menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  konsentrasi  PM10 meningkat  pada  malam  hingga  pagi  hari  dan  menurun pada siang hingga sore hari.

## 3.2. Lokasi Sebaran Debu, SO2 dan NOx
Analisis  lokasi  sebaran  debu,  SO 2 dan  NOx  yang bersumber  dari  industri  bermanfaat  untuk  menentukan langkah  pengelolaan  pencemaran  udara  yang  tepat  dan efektif. Lokasi sebaran polutan debu, SO 2 dan NOx yang bersuumber dari cerobong pembakaran N1 dan N2 yang menyebar  berdasarkan  arah  angin  dominan  yang cenderung  bergerak  ke  wilayah  Cileungsi,  Citereup, Gunung  Putri,  Klapanunggal  dan  Cibinong.  Lokasi  – lokasi sebaran ini bisa dijadikan acuan dalam melakukan pemantauan kualitas udara ambien.
Gambar 2. Wilayah sebaran debu rata-rata-rata dengan sumber emisi cerobong N1 dan N2
Gambar 2, 3 dan 4 merupakan peta sebaran debu, SO 2 dan  NOx  dengan  nilai  konsentrasi  permukaan  yang tinggi (merah) dominan terjadi di daerah Gunung Putri, Cileungsi  dan  sebagian  wilayah  Klapanunggal.  Nilai konsentrasi debu, SO 2 dan NOx di wilayah penyebaran polutan  merupakan  rata-rata  konsentrasi  polutan  pada stabilitas A-F.
Tabel 5 menunjukkan perbandingan hasil pengukuran udara  ambien  yang  dilakukan  oleh  industri  dengan output  model  Gauss  pada  tujuh  lokasi  sampling. Konsentrasi debu dan SO 2 hasil pengukuran cenderung
lebih  besar  dibandingkan  dengan  hasil  model.  Hal  ini dikarenakan dalam model Gauss emisi dari sumber lain tidak diperhitungkan, sedangkan industri lain serta emisi dari  transportasi  menyumbangkan  emisi  di  udara  yang terukur  saat  pengambilan  sampling  udara  ambien. Phinney et  al. (2006)  dalam  Gibson et  al. (2013), menyatakan  bahwa  perbedaan  yang  besar  antara  hasil observasi  dengan  hasil  model  disebabkan  oleh  adanya emisi  dari  kendaraan  di  jalan  sekitar  lokasi  observasi Hasil  pengukuran  NO 2 ada  yang  lebih  rendah dibandingkan dengan  hasil  model. Seinfeld dan Pandis
(2006) menyatakan bahwa NOx terbentuk dari senyawa NO  (nitrogen  monoksida)  dan  NO 2 (nitrogen  dioksida) sehingga  konsentrasi  NO 2 cenderung  lebih  kecil daripada  NOx.  Turyanti  dan  Santikayasa  (2006)  juga
menyatakan  hal  yang  sama  bahwa  NO 2 merupakan bagian  dari  pembentuk  NOx,  sedangkan  untuk  pola penyebaran NO 2 hampir sama dengan NOx.
Gambar 3. Wilayah sebaran SO 2 rata-rata-rata dengan sumber emisi cerobong N1 dan N2
Gambar 4. Wilayah sebaran NOx rata-rata-rata dengan sumber emisi cerobong N1 dan N2
Tabel 5. Perbandingan konsentrasi dedu (TSP), SO2 dan NOx hasil pengukuran ambien dengan model Gauss Titik Konsentrasi (µg/Nm 3 ) Sampling Aktual Model (N1) Model (N2) Ambien TSP SO 2 NO 2 TSP SO2 NOx TSP SO 2 NOx 1 60.30 33.15 13.88 1.02 9.21 18.24 4.45 15.52 31.65 2 51.03 23.04 17.16 0.99 8.93 17.79 4.01 13.67 29.02 3 62.49 38.63 9.91
0.58 4.84
10.36 2.42 6.93 18.72 4 72.04 46.22 11.19 1.19 11.16 21.47 5.64 20.26 38.71 5 105.34 36.01 29.95
1.02
9.21 18.24 4.45 15.52 31.65 6 102.22 54.40 14.07 1.59
15.58
29.64 7.16 26.83 48.43 7 23.54 66.38 10.95 1.53 15.26 29.10 4.22 15.91 30.77 3.3. Jarak dan Konsentrasi Maksimum Permukaan Debu
(TSP), SO2 dan NOX
Penentuan konsentrasi permukaan maksimum ( Maximum  Ground  Level  Concentration  (Cmax ))  debu, SO 2 dan  NOx  serta  jarak  (Xmax)  atau  lokasi  terjadinya Cmax  dengan  sumber  emisi  seperti  cerobong  industri penting  dilakukan  karena  standar  kualitas  udara  serta peraturan  tentang  pencemaran  udara  biasanya  mengacu
pada  konsentrasi  permukaan  maksimum  (Arya  1999). Menurut Apiratikul (2015), Cmax dan Xmax merepresentasikan kondisi dan  lokasi terjadinya kondisi terburuk yang disebabkan oleh polutan yang diemisikan oleh  cerobong  industri. Screen3 merupakan  salah  satu model  yang  dikembangkan  oleh  US-EPA  untuk memprediksi Cmax dan Xmax dari sumber emisi. Model ini mempunyai model dasar Gaussian Model.
Tabel 6. Jarak maksimum (Xmax) dan konsentrasi maksimum (Cmax) pada berbagai stabilitas atmosfer. Stabilitas Xmax (meter) Konsentrasi (µg/Nm 3 ) (N1) Konsentrasi (µg/Nm 3 ) (N2) N1 N2 Debu SO2 NOx Debu SO2 NOx Tidak Stabil 370-972 556-1517 3.05-8.49 9.8-42.18 42.99-69.39 6.42-12.78 13.48-39.27 58.39-88.78 Netral 987-1237 1023-2155 5.85-6.61 9.8-10.68 52.15-63.77 5.56-23.08 4.28-14.22 97-117/29 Stabil 1845-2927 2908-4880 2-12.21 2.06-59.25 34.08-103.82 5.5-15.68 14.21-127.72 51.18-133.07
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  jarak  konsentrasi maksimum debu, SO 2 dan NOx permukaan dari cerobong N1  dan  N2  semakin  jauh  dengan  adanya  peningkatan kestabilan  atmosfer . Arya  (1999)  menyebutkan  bahwa saat kondisi atmosfer tidak stabil ada eddy diffusion yang mengakibatkan  polutan  bergerak  secara  vertikal  dan dalam waktu yang singkat pergerakan polutan ke bawah menyebabkan  konsentrasi  maksimum  jatuh  pada  jarak yang  relatif  dekat  dengan  sumber  emisi.  Peningkatan
kestabilan atmosfer mengakibatkan polutan terperangkap dan  cenderung  bergerak  secara  horizontal  yang mengakibatkan  konsentrasi  maksimum  polutan  terjadi semakin  jauh  dari  sumber  pencemar.  Penelitian Apriratikul  (2015)  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu semakin  stabil  kondisi  atmosfer  maka  jarak  terjadinya konsentrasi maksimum permukaan polutan semakin jauh dari sumber pencemar.
Tabel 7. Nilai korelasi antara kecepatan angin dengan Xmax dan Cmax pada berbagai stabilitas atmosfer Stabilitas Cerobong N1 Cerobong N2 Xmax Debu SO 2 NOx Xmax Debu SO 2 NOx A-B -0.96 -0.85 1.00 -0.83 -0.99 -0.85 1.00 -0.83 B -0.82 -0.34 -0.83 0.01 -0.83 -0.34 -0.83 0.01 B-C -1.00 1.00 1.00 -1.00 -1.00 1.00 1.00 -1.00 C -0.98 -1.00 0.99 0.70 -0.94 -1.00 0.99 0.70 D -1.00 1.00 1.00 1.00 -1.00 1.00 1.00 1.00 E -0.95 -0.90 -1.00 -0.85 -0.98 -0.90 -1.00 -0.85 F -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.00
Kecepatan  angin  mempunyai  dua  pengaruh,  yaitu peningkatan bouyancy atau momentum; pengenceran dan kepulan  dari  cerobong  industri.  Kecepatan  angin  yang mengakibatkan  terjadinya  konsentrasi  polutan  tertinggi dari  sumber  pencemar  pada  suatu  stabilitas  atmosfer tertentu disebut critical wind  speed (Turner 1994). Hasil analisis  data  yang  ditampilkan  pada  Tabel 7 menunjukkan  bahwa  kecepatan  angin  dan  jarak terjadinya  konsentrasi  maksimum  permukaan  memiliki korelasi kuat negatif pada semua stabilitas atmosfer yang artinya peningkatan kecepatan angin akan mengakibatkan  semakin  dekat  terjadinya  konsentrasi maksimum  permukaan  polutan  dari  sumber  pencemar. Vallero  (2008)  memperlihatkan  bahwa  input  faktor meteorologi dimasukkan dalam formula untuk menghitung  Xmax  adalah  kecepatan  angin  dan berbanding terbalik dengan Xmax. Fenomena ini terjadi karena  dengan  adanya  peningkatan  kecepatan  angin menyebabkan  terjadinya  peningkatan  turbulensi  yang menyebabkan polutan  bergerak secara vertikal  sehingga saat  pergerakan  turun,  polutan  dengan  konsentrasi maksimum  jatuh  pada  jarak  yang  dekat  dengan  sumber pencemar.
Hubungan  antara  konsentrasi  debu,  SO 2 dan  NOx dengan  kecepatan  angin  terlihat  pola  yang  tidak  teratur karena  pola  kecepatan  angin  lebih  berkaitan  dengan jangkauan terjadinya pencemaran udara. Hal  yang sama juga  dikemukan  oleh  Berlyand  (1991),  penelitiannya menemukan  bahwa korelasi antara kecepatan angin dan konsentrasi  debu  hanya  -0.38.  Turyanti  (2016) menyebutkan  bahwa  kecepatan  angin  akan  menentukan seberapa  jauh  pencemar  akan  terbawa  sepanjang  arah angin dominan.
3.4. Rekomendasi Pemantauan dan Pengendalian

## Pencemaran Udara
Pengendalian  pencemaran  udara  adalah  upaya pencegahan dan/atau penanggulangan pencemaran udara serta pemulihan mutu udara yang meliputi pengendalian usaha  dan/atau  kegiatan  sumber  bergerak,  sumber bergerak  spesifik,  sumber  tidak  bergerak,  dan  sumber tidak  bergerak  spesifik  yang  dilakukan  dengan  upaya pengendalian  emisi  dan/atau  sumber  gangguan  yang bertujuan untuk mencegah turunnya mutu udara ambien (PP  No.  41  Tahun  1999  tentang  Pengendalian Pencemaran  Udara).  Pemantauan  kualitas  udara  terdiri dari  dua  hal,  yaitu  pemantauan  faktor  dan  proses  emisi dan pemantauan kualitas udara ambien untuk menetukan langkah  pengelolaan  pencemaran  udara  yang  tepat (UNEP 2005). Output model dispersi Gauss menunjukkan  bahwa  konsentrasi  permukaan  polutan tertinggi  terjadi  saat  kondisi  atmosfer  stabil  (E  dan  F) yang cenderung terjadi saat malam hari ketika tidak ada radiasi  matahari  dan  kondisi  angin  lemah  ( calm )  atau tidak  ada  angin.  Konsentrasi  permukaan  debu,  SO 2 dan NOx  bisa  mencapai dua  kali  lipat dibandingkan kondisi
tersebut, sehingga pemantauan kualitas udara harus lebih intensif saat kondisi atmosfer stabil untuk menanggulangi dampak terburuk dari pencemaran udara yang bersumber dari cerobong industri.
Lokasi terjadinya konsentrasi polutan maksimum bisa dijadikan  acuan  dalam  melaksanakan  pemantauan kualitas  udara  baik  pada  kondisi  atmosfer  tidak  stabil, netral, maupun stabil. Lokasi dengan paparan debu, SO2 dan NOx yang tinggi cenderung terjadi di daerah Gunung Putri,  Cileungsi  dan  Klapa  Nunggal.  Selain  itu  jika didasarkan pada jarak terjadinya konsentrasi maksimum, pemantauan  kualitas  udara  sebaiknya  dilakukan  pada jarak 370 meter – 2927 meter dari cerobong N1 dan 556 meter – 4880 meter dari cerobong N2.
Faktor meteorologi yang mempengaruhi pola dispersi polutan  tidak  dapat  dikendalikan  tapi  merupakan  faktor penting  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  perumusan langkah  pemantauan  dan  pengendalian  pencemaran udara,  sehingga  faktor  yang  bisa  dikendalikan  adalah faktor emisi dari sumber pencemar. Industri semen yang merupakan  obyek  penelitian  ini  memiliki  pengelolaan pencemaran udara yang sudah bagus dengan konsentrasi emisi  debu,  SO2  dan  NOx  berada  dibawah  baku  mutu emisi sumber tidak bergerak, selain itu di cerobong telah terpasang alat pengendali emisi electrostatic precipitator. Namun, jika perusahan atau pemerintah ingin melakukan pengendalian  pencemaran  udara  berdasarkan  kondisi meteorologi bisa dilakukan dengan membatasi/mengurangi  kegiatan  pembakaran  pada cerobong industri saat kondisi  atmosfer stabil (E dan F) yang  biasanya terjadi pada  malam  hari sampai  matahari terbit untuk mengurangi konsentrasi polutan yang masuk ke udara ambien. Langkah lain yang bisa dilakukan oleh perusahaan  dalam  upaya  mengurangi  konsentrasi permukaan  polutan  adalah  manambah  ketinggian cerobong sampai batas konsentrasi yang diinginkan.
Tabel 8 memperlihatkan bahwa penurunan konsentrasi permukaan  tertinggi  terjadi  saat tinggi  cerobong  diubah menjadi  116  meter.  Penurunan  konsentrasi  permukaan polutan  mencapai  57% saat kondisi  stabil  sehingga bisa mengurangi dampak terburuk saat kondisi ini karena saat kondisi  atmosfer  stabil,  konsentrasi  permukaan  bisa mencapai  lebih dari dua kali  lipat dari kondisi atmosfer yang  lain.  Keputusan  untuk  menambah  ketinggian cerobong  tentu  harus  mempertimbangkan  karakteristik sumber  pencemar  (cerobong  industri)  seperti  diameter ceobong,  debit  emisi  serta  konsentrasi  polutan  yang diemisikan  cerobong.  Peningkatan  ketinggian  cerobong akan  mengakibatkan  volume  pencampuran  polutan dengan  udara  ambien  yang  lebih  besar  sehingga konsentrasi polutan yang sampai di permukaan ( ground) lebih  rendah  dibandingkan  dengan  cerobong  yang  lebih rendah.  Vallero  (2008)  menyatakan  bahwa stakeholder bisa menggunakan model matematika atau teknik statistik dalam  merumuskan  pengendalian  pencemaran  udara seperti  lokasi  dan  karakteristik  sumber  emisi  untuk meningkatkan kualitas udara di masa depan.
Peningkatan
tinggi cerobong sebaiknya
memperhatikan  ketinggian  lapisan  inversi.  Jika  kondisi atmosfer  semakin  stabil,  maka  lapisan  inversi  akan semakin tinggi. Peningkatan pembangunan gedung serta
pemukiman di sekitar pemukiman juga akan meningkatkan  lapisan  inversi,  sehingga  semakin  tinggi peningkatan cerobong yang diperlukan.
Tabel 8. Penurunan konsentrasi polutan dengan skenario peningkatan tinggi cerobong pada berbagai kondisi stabilitas atmosfer
Tinggi Cerobong Tidak Stabil Netral Stabil % Penurunan % Penurunan % Penurunan Debu SO 2 NOx Debu SO 2 NOx Debu SO 2 NOx 66 - - - - - - - - - 76 8 8 8 8 8
8 17 17 17 86 15 16 15
16 16 16
30 30 30 96 21 22 21
23 23 23
41 41 41 106 27 28 27
29 29 29
50 50 50 116 32 34 32
35 35 35
57 57 57

## 4. Kesimpulan
Faktor meteorologi mempengaruhi pola dispersi debu (TSP),  SO 2 dan  NOx  di  udara  serta  merupakan  faktor yang penting dijadikan pertimbangan dalam merumuskan upaya pemantauan dan pengendalian pencemaran udara. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  konsentrasi permukaan  debu,  SO 2 dan  NOx  tertinggi  terjadi  pada malam hari (7-10PM), saat kondisi atmosfer stabil. Jarak maksimum (Xmax) terjadinya konsentrasi maksimum di permukaan  (Xmax)  debu,  SO 2 ,  dan  NOx  akan  semakin jauh dari sumber pencemar seiring dengan meningkatnya tingkat  kestabilan  atmosfer.  Nilai  Xmax  mempunyai korelasi  negatif  kuat  (-0.82  ≤  r  ≤  -1)  dengan  kecepatan angin.  Pemantauan  kualitas  udara  sebaiknya  dilakukan lebih  intensif  saat  malam  hari  dan  alat  pemantauan diletakkan  di  lokasi  terjadinya  konsentrasi  maksimum. Peningkatan  ketinggian  cerobong  merupakan  salah  satu upaya  pengendalian  pencemaran  udara  yang  bisa dilakukan  untuk  mengurangi  konsentrasi  pencemar. Selain itu bisa dilakukan pembatasan proses pembakaran saat malam hari (kondisi atmosfer stabil) mempertimbangkan  konsentrasi  maksimum  terjadi  pada malam  hari.  Konsentrasi  permukaan  polutan  bisa  turun 57% saat tinggi cerobong dinaikan sebesar 50 meter saat kondisi atmosfer stabil.

## 5. Ucapan Terimakasih
Terimakasih penulis ucapakan kepada Badan Meteorologi dan Geofisika Kelas I Dramaga dan industri semen  di  Bogor  atas  dukungan  data-data  emisi  dan meteorologi yang diperlukan dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Apiratikul, R., 2015. Approximation  formula  for the prediction of  downwind  distance  that  found  the  maximum  ground  level concentration of air pollution based on the gaussian model. Jurnal Procedia Social and Behavioral Sciences 197, pp. 1257-1262.
[2] Arya,  S.P.,1999.  Air  Pollution  Meteorology  and  Dispersion. Oxford University Press, New York.
[3] Berlyand,    M.E.,  1991.  Prediction  and  Regulation  of  Air Pollution. Springer-Science+Business Media, B.V, Netherland.
[4] Eliasson,  I.,  Jonson,  P.,  Holmer,  B.,  2009.  Diurnal  and  intra- urban  particle  concentrations  in  relation  to  windspeed  and stability  during  the  dry  season  in  three  African  cities.  Environ Monit Assess 154, pp. 309-324.
[5] [EPA] Environmental Protection Agency, 1995. Industri Source Complex-3  (ISC3)  Dispersion  Model,  Volume  1  dan  2:User Instruction.  US  Environmental  Protection  Agency  (EPA) Publication, North Carolina (US).
[6] Gibson,  M.D.,  Kundu,  S.,  Satish,  M.,  2013.  Dispersion  model evaluation  of  PM 2.5 ,  NOx  and  SO 2 from  point  and  major  line sources  in  Nova  Scotia,  Canada  using  AERMOD  Gaussian plume  air  dispersion  model.  Jurnal  Atmospheric  Pollution Research 4, pp.157-167.
[7] Holcim,  2015.  Laporan  Pembangunan  Berkelanjutan 2015. Holcim Indonesia,Jakarta.
[8] Iodice,  P.,  Senartore,  A.,  2015.  Air  pollution  and  air  quality statein  an  Italian  National  Interest  Priority  Site.  Part  2:  the pollutant dispersion. Jurnal Energy Procedia 81, pp. 637-643.
[9] [Kemenperin]Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia, 2016.  Target  pertumbuhan  industri  5,7  persen.  [terhubung berkala]. http://www.kemenperin.go.id/artikel/13740/Tahun- 2016,-Target-Pertumbuhan-Industri-5,7-Persen [26 Agustus 2016].
[10]  [KLHK] Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2014. Indeks Kualitas  Lingkungan  Hidup  Indonesia  2014.  KLHK, Jakarta.
[11]  Lazaridis,  M.,  2011.  First  Principles  of  Meteorology  and  Air Pollution. Springer, London.
[12]  Pramono, G.H., 2008. Akurasi metode IDW dan Kringing untuk interpolasi  sebaran  sedimen  tersuspensi.  Forum  Geografi22(1), pp. 97-110.
[13]  Rahmawati,  F.,  2003.  Aplikasi  model  dispersi  gauss  untuk menduga pencemaran udara di kawasan industri.  Tesis.Sekolah Pascasarjana,  Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[14]  Ruhiat,  Bey,  A.,  Santosa,  I,,  Nelwan,  L.O.,  2008.Penyebaran pencemar  udaradi  kawasan  industri  cilegon.  Jurnal  Agromet Indonesia 22(1), pp. 1-11.
[15]  Seinfeld,  J.H.,  Pandis,  S.N.,  2006.  Atmospheric  Chemistry  and Physics:From Air Polluiton to Climate Change: Second Edition. A Willey-Interscience Publication, Canada.
[16]  Shaohui, Z., Worrell, E., Graus, W.C., 2015. Cutting air pollution by  improving  energy  efficiency  of  China’s  cement  industry. Jurnal Energy Procedia83, pp. 10-20.
[17]  Skelsey, P., Holtslag, A.A.M., Werf, W., 2008. Development and validation  of a quasi-Gaussian plumemodel  for the transport  of botanical  spores.  Jurnal  Agricultural  and  Forest  Meteorology 148, pp. 1383-1394.
[18]  Spijkerboer,  H.P.,  Beniers,  J.E.,  Jaspers,  D.,  Schouten,  H.J., Goudriaan,  J.,  Rabbinge,  R.,  Werf,  W.,  2002.  Ability  of  the gaussian  plume  model  to  predict  and  describe  spore  dispersal over a potato crop. Jurnal Ecological Modelling 155, pp. 1-18.
[19]  Turner,  D.B.,  1994.  Workbook  of  Atmospheric  Dispersion Estimates:  An  Introduction  to  Dipsersion  Modeling:  Second Edition. Lewis Publishers, US.
[20]  Turyanti,  A.,  2016.  Pemodelan  dispersi  PM 10 dan  SO 2 dengan pendekatan dinamika stabilitas atmosfer di lapisan perbatas pada kawasan  industri.  Disertasi.  Sekolah  Pascasarjana,  Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[21]  Turyanti A, Santikayasa IP. 2006. Analisis pola unsur meteorologi dan konsentrasi polutan di udara ambien studi kasus: Jakarta dan Bandung. J Agromet Indonesia 20(2), pp. 25-37.
[22]  [UNEP]  United  Nation  Environment  Programme,  2005.  Urban Air Quality Management Tool Book . United Nation Environment Programme.[terhubung berkala]. http://www.unep.org/urban_environment/PDFs/handbook.pdf [23 Januari 2017].
[23]    Vallero,  D.A.,  2008.  Foundamental  of  Air  Pollution:  Fourth Edition. Academic Press, California