Keterkaitan Curah Hujan Terhadap PM 2.5 dan PM 10 di Pos Pengamatan Kualitas Udara Cibereum, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Rendy Irawadi * , Mohammad Razif
Program Studi Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Email Korespondensi: rendy.irawadi@gmail.com
Diterima: 15 Februari 2023 Disetujui: 06 April 2023 Diterbitkan: 28 April 2023
Kata Kunci: Pencemaran Udara, PM 10 , PM 2.5 , Curah Hujan

## ABSTRAK
Perubahan karakteristik atmosfer disebabkan oleh  banyaknya pencemaran udara dari dalam maupun di luar ruangan. Asap dari rumah tangga, knalpot kendaraan, kebakaran dan industri merupakan  penyebab  utama  pencemaran  udara.  Kecamatan  Cisarua,  Kabupaten  Bogor merupakan  kawasan  yang  memiliki  peluang  potensi  pariwisata  secara  domestik,  provinsi, nasional maupun internasional sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui tingkat kualitas udara PM 2.5 dan PM 10 di wilayah tersebut secara diurnal, musiman, serta persentase penurunan pencemaran udara saat terjadi hujan. Secara diurnal, PM 2.5 dan PM 10 memiliki pola yang cenderung sama. Pada pagi hingga sore kecenderungan akan meningkat dan mencapai puncaknya  pada  pukul  12  UTC.  Jika  ditinjau  berdasarkan  musim,  PM 2.5 dan  PM 10 akan meningkat  dari  rata-ratanya  pada  musim  kemarau,  dan  mengalami  penurunan  pada  musim hujan  dan  masa  pancaroba.  PM 2.5 memiliki  korelasi  yang  lebih  baik  dengan  curah  hujan dibandingkan  dengan  PM 10 .  Nilai  PM 2.5 selama  waktu  penelitian  dominan  berada  pada kategori baik hingga sedang dan sebagian kecil tidak baik, sedangkan nilai  PM 10 sebagian besar berada pada kategori baik dan tidak ada yang masuk kategori tidak baik.
Received: 15 February 2023
Accepted: 06 April 2023 Published: 28 April 2023
Keywords: Air Pollution, PM 10 , PM 2.5 , Rainfall

## ABSTRACT
Changes  in  atmospheric  characteristics  are  caused  by  a  lot  of  indoor  and  outdoor  air pollution. Smoke from households, vehicle exhaust, fires and industry are the main causes of air pollution. Cisarua District, Bogor Regency  is an area that has potential opportunities for tourism domestically, provincially, nationally and internationally . It is necessary to conduct research to determine the air quality of PM 2.5 and PM 10 in the region and the decrease in air pollution when it rains. Diurnals, PM 2.5 and PM 10 have patterns that tend to be the same. From morning to evening, the trend increases and reaches its peak at 12 UTC. When viewed by season, PM 2.5 and PM 10 will increase from the average in the dry season, and decrease in the rainy season and transition period. PM 2.5 has a better correlation with rainfall than  PM 10 . PM 2.5 values during the study time were predominantly in the good to moderate category and a small proportion were unfavorable, while PM 10 values were mostly in the good category and none were in the unfavorable category.

## 1. PENDAHULUAN
Pencemaran  udara  dianggap  sebagai  masalah  lingkungan penting  yang  hampir  terjadi  di  semua  negara  dan  perlu mendapat  perhatian  serius.  Perubahan  karakteristik  atmosfer disebabkan oleh banyaknya pencemaran udara (Asap  rumah tangga,  knalpot  kendaraan,  kebakaran  dan  industri)  yang terbentuk  dari  dalam  maupun  di  luar  ruangan  (Jensen  dkk., 2017;  Walter  J,  2018)  Munculnya  penyakit  kritis dan  kronis bagi  manusia disebabkan oleh udara yang buruk (Ning dkk., 2019). Menurut data terakhir dari WHO (2019), setiap tahun 4.200.000 orang meninggal akibat polusi udara dan 9 dari 10 orang penduduk dunia masih  tinggal di daerah yang kualitas
udaranya di bawah standar WHO  ( World Health Organization ).
Indeks  Standar  Pencemar  Udara  adalah  besaran  ambang batas nilai yang menunjukkan keadaan kualitas udara ambien pada  suatu  lokasi  serta waktu  tertentu  yang  berdampak  pada kondisi  kesehatan  manusia,  nilai  estetika,  dan  organisme hidup  yang  berada  disekitarnya.  Berdasarkan  Keputusan Kepala  Badan  Pengendalian  Dampak  Lingkungan  Indeks Standar Pencemar Udara meliputi Partikulat yang terpantau di stasiun  pemantauan  kualitas  udara  meliputi PM 2.5 dan PM 10 , Karbondioksida (CO), Ozon (O 3 ), Sulfur dioksida (SO 2 ), dan Nitrogen dioksida (NO 2 ).

## Envirotek : Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan
Vol. 15, No. 1, April, 2023, pp. 22-26 Halaman Beranda Jurnal: http://envirotek.upnjatim.ac.id/ e-ISSN 26231336  p-ISSN 2085501X
G  S  Immanuel  dkk.  (2019)   menyebutkan  ada  5  kriteria tingkatan  dalam  mengklasifikasi  indeks  kualitas  udara  yang tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi Indeks Kualitas Udara (G S Immanuel dkk., 2019)
Klasifikasi Warna PM 2.5 (ug/m3) PM 10 (ug/m3) Masalah Kesehatan Baik Hijau 0-12 0-0.54 Tidak ada Sedang Kuning 12.1- 35.4 55-154 Orang yang sangat sensitif harus mengurangi aktivitas luar ruangan yang lama atau berat. Tidak sehat untuk orang sensitif oranye 35.5- 55.4 155-254 Orang yang memiliki penyakit jantung/paru- paru, orang tua, dan anak-anak harus mengurangi aktivitas luar ruangan yang terlalu lama atau berat. Tidak sehat untuk orang sensitif merah 55.5- 150.4 255-354 Semua orang harus mengurangi aktivitas yang lama atau berat di luar ruangan. Sangat Tidak Sehat ungu >= 150.5 >= 355 Semua orang harus menghindari aktivitas fisik di luar ruangan yang lama atau berat.
Indonesia  terdiri  dari  dua  musim  yaitu  musim  hujan  dan musim  kemarau.  Sepanjang  tahun  di  Indonesia  bisa  terjadi hujan mulai dari pagi hingga malam hari. Dengan curah hujan yang  begitu  sering,  perlu  diketahui  bagaimana  perubahan polutan  saat  perbedaan  kondisi  atmosfer  baik  secara  cuaca harian ataupun musiman.
Kecamatan  Cisarua,  Kabupaten  Bogor  merupakan  salah satu  destinasi  pariwisata  secara  domestik,  provinsi,  nasional maupun  internasional.  Peluang  wisata  tersebut  antara  lain; tempat  wisata  yang  terletak  di  kota  bogor,  tempat  wisata penunjang seperti bangunan kuno atau tua, sarana wisata serta jasa transportasi. Para wisatawan internasional antara lain dari
Eropa, Amerika Serikat, Inggris, Australia, dan kawasan Asia (Mulyana,  2010).  Oleh  sebab  itu  maka  wilayah  Bogor khususnya  Puncak  selalu  menjadi  tujuan  wisata  yang  ramai dan menimbulkan kepadatan di setiap musim liburan.

## 2. METODE

## 2.1 Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  mengambil  periode  waktu  selama  tahun  2018  - 2021 dengan lokasi penelitian di Pos Polusi Udara Cibereum Kampung  Darussalam,  Desa  Cibereum,  Kecamatan  Cisarua, Kabupaten  Bogor  dengan  elevasi  1140  Mdpl  (-6.7068712, 106.9221326,13.25z)
Gambar 1. lokasi penelitian

## 2.2 Alat dan Bahan
Tabel 2. Data dan alat pengamatan yang digunakan untuk penelitian No Data Panjang
Data
Alat 1. PM 10 2018- 2021 Beta Attenuation Monitor (BAM) 2. PM 2.5 2018- 2021 Beta Attenuation Monitor (BAM) 3. Curah Hujan 2018- 2021 Penangkar Hujan Hellman

## 2.3 Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  data  series berupa  angka  yang  disusun  secara  sistematik  sehingga didapatkan  hubungan  keterkaitan  antar  variabel  penelitian. Selain  itu  juga  digunakan  metode  deskriptif  untuk menggambarkan  variabel  penelitian  dan  disajikan  dalam bentuk  grafik  dan  tabel.  Data  yang  tersedia  di  olah menggunakan aplikasi SPSS.
2.4 Metode pengumpulan, pengolahan, dan Analisis Data
Data yang digunakan yaitu data sekunder berupa data PM 2.5 dan  PM 10 ,  dan  Curah  Hujan  harian  diperoleh  dari  hasil
pengamatan  pada  pos  pengamatan  kualitas  udara  di  Desa Cibereum  Stasiun  Meteorologi  Kelas  III  Citeko,  Kabupaten Bogor rentang waktu 2018 - 2021, yang diolah menggunakan metode statistik guna diketahui korelasi antar data.
Stasiun Meteorologi Kelas III Citeko, Bogor menggunakan alat  BAM  ( Beta  Attenuation  Monitor )  Seri  1020  bekerja berdasarkan prinsip pelemahan diferensial dari sinar beta yang melalui  filter  tengah  sebelum  filter  terpapar  udara  ambien dengan setelah filter terpapar udara ambien.
I = Io e – µ x                                     (1)
Dimana :
I = Nilai Intensitas sinar beta setelah filter
terpapar udara ambien Io = Nilai Intensitas sinar beta yang  terukur sebelum filter terpapar udara ambien
µ = koefisien penyerapan sinar beta
x = rapat massa deposisi yang ada pada filter
Perangkat  BAM 1020 terdiri  dari  3 bagian, yaitu:  Saluran masuk udara, pemanas, dan monitor. Inlet saluran udara masuk ke BAM 1020 berbentuk siklon, sehingga sering disebut inlet siklon.  Inlet  siklon  berfungsi  untuk  menyaring  aerosol  yang melalui  monitor.  Dari  inlet  siklon,  hanya  partikel  aerosol berukuran  kurang  dari  10  µm  yang  dapat  melewati  aliran udara, dan kemudian dikumpulkan di sabuk filter serat. Untuk daerah  tropis  dengan  kelembapan  udara  yang  tinggi, diperlukan heater untuk mengontrol kelembapan yang masuk ke udara. Jika kondisi kelembapan filter melebihi 55%, aerosol yang  menumpuk  di  filter  akan  menyerap  kelembapan, sehingga mengakibatkan kesalahan dalam penilaian konsentrasi aerosol yang terkandung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pola diurnal PM 2.5 dan PM 10
Hasil perhitungan selama tahun 2018 - 2021 menunjukan bahwa  Konsentrasi PM 2.5 dan PM 10 memiliki  pola  diurnal yang sama (Gambar 2). Nilai akan cenderung meningkat mulai jam  00.00  UTC  kemudian  mencapai  puncaknya  pada  jam 12.00 UTC dan akan menurun sampai jam 00.00 UTC.
Terlihat  dari  pola  diurnalnya  nilai PM 2.5 dan PM 10 di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Bogor akan meningkat di pagi - sore hari dan menurun di malam hari. Dalam penelitian yang dilakukan  oleh Jing  Duang  dkk.  (2015) di  kota-  kota  China bagian  utara  selama  rentang  waktu  Januari  -  Maret  dan  Juni 2007  menunjukkan PM 2.5 dan PM 10 memiliki  pola  diurnal yang sama bahkan memiliki 2 puncak yaitu pukul 07.00-09.00 dan 24.00-02.00. P. Kassomenos dkk. (2012) juga melakukan penelitian di 3 kota kapital di Eropa yaitu Madrid, Athena, dan London  dihasilkan  kesimpulan  pola  diurnal PM 2.5 dan PM 10 bernilai tinggi di antara pukul 00.00 - 12.00 UTC disebabkan oleh tingginya kepadatan lalu lintas.
Y.  Cheng  dkk.  (2006)  menyimpulkan  variasi  diurnal konsentrasi PM 2.5 di  kawasan  sisi  jalan  kota  Hong  Kong dengan  konsentrasi  tinggi  di  siang  hari  (8:00-18:00  LT)  dan konsentrasi rendah pada malam hari (22:00-6:00 LT), Hal ini sejalan dengan perubahan arus lalu lintas. Dua puncak besar umumnya  terjadi  pada  pagi  dan  sore  hari  tergantung  pada jumlah  lalu  lintas  di  sekitar  jam  sibuk  untuk  masing-masing hari. Kendaraan berbahan bakar diesel adalah sumber dominan untuk PM 2.5 di lokasi pinggir jalan ini.
3.2 Pola Musim PM 2.5 dan PM 10
Indonesia  terdiri  dari  dua  musim  yaitu  musim  kemarau (Jun-Agus)  dan  musim  hujan  (Des-Feb)  serta  dua  kali  masa peralihan (Maret-Mei dan Sep-Nov). Dari Gambar 3. terlihat nilai PM 10 dan PM 2.5 pada  musim  Hujan  mengalami penurunan dari kondisi rata-ratanya. Penurunan PM 2.5 sebesar 55,7% dan PM 10 45,2%. Sedangkan pada musim kemarau nilai PM 10 dan PM 2.5 mengalami  peningkatan  dari  kondisi  rata- ratanya. Peningkatan PM 2.5 sebesar 58,2% dan PM 10 sebesar 51,8%  Untuk  masa  peralihan  musim  cenderung  menurun namun  dengan  perbedaan  yang  sangat  rendah  dengan  2,4% untuk PM 2.5 dan 6,5% untuk PM 10 .
Gambar 3. Pola konsentrasi PM 2.5 dan PM 10 berdasarkan
Musim
Gopinath  dkk.  (2018)  melakukan  penelitian  di  perkotaan Mangalore,  India  sekitar  70%  dari  total  konsentrasi  massa partikel PM 10 dan PM 2.5 telah dihasilkan selama musim pasca monsun  terjadi  karena  suhu  dan  kecepatan  angin  yang ditemukan  rendah  menciptakan  konveksi  atmosfer  yang rendah. Fenomena ini mengakibatkan  polutan bertahan pada
0 10 20 30 40 50 60 0 3 6 9 12 15 18 21 k o n se n tras i (u g /m 3 ) jam (UTC) PM2.5 PM10
Musim Hujan Peralihan Musim Musim Kemarau PM2.5 -55.75206998 -2.441174129 58.19324411 PM10 -45.27666052 -6.543450413 51.82011094 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 Pro se n tas e PM2.5 PM10
ketinggian  3-4  m  dari  tanah  dan  hanya  15-20%  konsentrasi partikel ( PM 10 dan PM 2.5 ) ditemukan selama musim hujan.
3.3 Korelasi PM 2.5 dan PM 10 Terhadap Curah Hujan
Gambar 4. Scatter Plot PM 2.5 dengan Curah hujan
Gambar 4. merupakan Scatter Plot dari nilai PM dan curah hujan  bulanan  serta  korelasi  antara  nilai PM 2.5 / PM 10 dengan curah  hujan  bulanan.  Terlihat PM 2.5 memiliki  korelasi  yang cukup  baik  yaitu  -0.88861  dan PM 10 memiliki  korelasi  - 0.83711.  Nilai  menunjukan  jika  nilai  CH  meningkat  maka nilai PM akan menurun.
Gambar 5. Scatter Plot PM 10 dengan Curah hujan
Jika dibandingkan korelasi PM 2.5 dengan curah hujan lebih kecil dari pada PM 10 , hal ini menunjukan bahwa curah hujan lebih  berpengaruh  terhadap  penurunan PM 2.5 dibandingkan PM 10 .
3.4  Analisis  Ambang  Batas  sehat  dengan  Nilai  Harian PM 2.5 dan PM 10
Nilai PM 2.5 dan PM 10 memiliki  nilai  ambang  batas  sehat yang ditunjukan pada Tabel 1. Nilai tersebut dikaitkan dengan kesehatan udara berdasarkan kandungan PM 2.5 dan PM 10 . Gambar  6  merupakan  nilai PM 2.5 dan PM 10 harian  jika dibandingkan  dengan  batas  kesehatannya.  Nilai PM 2.5 menunjukan 39,82% berada pada ambang batas baik  ( good ), 53,76%  pada  ambang  batas  sedang  ( moderate )  dan  6,27% berada  pada  ambang  batas  tidak  sehat  bagi  beberapa  orang ( Unhealthy  for  Sensitive  Group ).  Sedangkan  nilai PM 10 menunjukan menunjukan hasil yang lebih baik yaitu  81,58% berada  pada  ambang  batas  baik  ( good )  dan  18,42%  pada ambang batas sedang ( moderate ).
Gambar 6. Perbandingan Nilai PM 2.5 dan PM 10 harian dengan ambang  batas  sehat

## 4. SIMPULAN
Secara  diurnal, PM 2.5 dan PM 10 memiliki  pola  yang cenderung sama. Pada pagi hingga sore kecenderungan akan meningkat dan mencapai puncaknya pada pukul 12 UTC. Jika ditinjau berdasarkan musim, PM 2.5 dan PM 10 akan meningkat dari  rata-ratanya  pada  musim  kemarau,  dan  mengalami penurunan  pada  musim  hujan  dan  masa  pancaroba. PM 2.5 memiliki  korelasi  yang  lebih  baik  dengan  curah  hujan dibandingkan  dengan PM 10 .  Nilai PM 2.5 selama  waktu penelitian dominan berada pada kategori baik hingga sedang dan sebagian kecil tidak baik, sedangkan nilai PM 10 sebagian besar  berada  pada  kategori  baik  dan  tidak  ada  yang  masuk kategori tidak baik.
y = -0.3546x + 215.65 R² = 0.7896 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 500 600 700 PM 2, 5 Curah Hujan CURAH HUJAN DENGAN PM 2,5 y = -0.6096x + 409.11 R² = 0.7008 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 100 200 300 400 500 600 700 PM 10 Curah Hujan CURAH HUJAN DENGAN PM 10

## DAFTAR PUSTAKA
Chate,  D.  M.,  et  al(2003).  Scavenging  of  aerosols  and  their chemical  species  by  rain. Atmospheric  Environment , 37 (18), 2477–2484. https://doi.org/10.1016/S1352- 2310(03)00162-6
Cheng, Y., et al(2006). Seasonal And Diurnal Variations of PM
1.0 , PM 2.5 And PM 10 In The Roadside Environment Of  Hong  Kong.  In CHINA  PARTICUOLOGY (Vol.  4, Issue 6).
Duan, J., Chen, Y., Fang, W., & Su, Z. (2015). Characteristics and  relationship  of  PM, PM 10 , PM 2.5 concentration  in  a polluted  city  in  northern  China. Procedia  Engineering , 102 ,
1150–1155. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.01.239
Darimi, B., Ikhwan Siregar, & Y., Anita, S.(2018). Emisi Gas
Buang Kendaraan Bermotor Berdasarkan Jarak Tempuh Dan  Jumlah  Kendaraan  Pada  Persimpangan  Pasar  Pagi Arengka  Pekanbaru. Seminar  Nasional  Pelestarian Lingkungan (SENPLING) 2018 | ISBN .
Gao,  Y.,  &  Ji,  H.  (2018).  Microscopic  morphology  and seasonal  variation  of  health  effect  arising  from  heavy metals  in PM 2.5 and PM 10 :  One-year  measurement  in  a densely  populated  area  of  urban  Beijing. Atmospheric
Research , 212 ,
213–226.
https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.04.027
Ghozali,  I.,  (2016).  Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan
Program  IBM  SPSS  23.  Edisi  8. Badan  Penerbit Universitas Diponegoro .
Gusnita,  D.  (2010).  Green  Transport:  Transportasi  Ramah Lingkungan  Dan  Kontribusinya  Dalam  Mengurangi Polusi  Udara.  Berita  Dirgantara In Juni (Vol.  11,  Issue 2).
Hair, Jr., et al (2011). Multivariate Data Analysis. Fifth Edition. New Jersey: PrenticeHall, Inc.
Herizal,  &  Andri,  Y.  (2009).  Menilai  Kualitas  Udara  Bukit Kototabang  Berdasarkan  Data  Aerosol PM 10 . Megasain Buletin MKKuG GAW Bukit Kototabang Volume I/Maret 2009.
Ismiyati,  I.,  Marlita,  D.,  &  Saidah,  D.  (2014).  Pencemaran Udara  Akibat  Emisi  Gas  Buang  Kendaraan  Bermotor.
Jurnal Manajemen Transportasi & Logistik, Vol.1 , pp. 241-248.
Immanuel,  G.  S.,  et  al  (2019).  Real  Time  Air  Quality Monitoring  System  in  Three  Sites  (Bogor,  Cibeureum and  Serpong). IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science , 303 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/303/1/012055
Jensen,  S.  S.,  et  al  (2017).  High  resolution  multi-scale  air quality  modelling  for  all  streets  in  Denmark. Transportation  Research  Part  D:  Transport  and
Environment , 52 , 322–339.
https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.02.019
Kalaiarasan,  G.,  Balakrishnan,  R.  M.,  Sethunath,  N.  A.,  & Manoharan, S. (2018). Source apportionment studies on particulate  matter  ( PM 10 and PM 2.5 )  in  ambient  air  of urban  Mangalore,  India. Journal  of  Environmental Management , 217 , 815–824.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.04.040
Kassomenos, P., et al (2012). Levels, sources and seasonality of  coarse  particles  (PM  10-PM  2.5)  in  three  European capitals  -  Implications  for  particulate  pollution  control.
Atmospheric Environment , 54 , 337–347.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.02.051
Lim,  D.-Y.,  Lee,  T.-J.,  &  Kim,  D.-S.  (2012).  Quantitative Estimation  of  Precipitation  Scavenging  and  Wind Dispersion  Contributions  for  PM  10  and  NO  2  Using Long-term Air and Weather Monitoring Database during 2000~2009  in  Korea  . Journal  of  Korean  Society  for Atmospheric
Environment , 28 (3), 325–347. https://doi.org/10.5572/kosae.2012.28.3.325
Mulyana,  B.  (2012).  Pengembangan  Kota  Bogor  Sebagai Destinasi  Pariwisata  Internasional. Jurnal  Ilmiah Pariwisata.
Ning,  X.,  Ji,  X.,  Li,  G.,  &  Sang,  N.  (2019).  Ambient PM 2.5 causes  lung  injuries  and  coupled  energy  metabolic disorder. Ecotoxicology and Environmental Safety , 170 , 620–626. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2018.12.028
Novitriana,  L.,  Handayani,  D.,  &  Hasbi,  M.  (2017).  Analisis Emisi  Gas Buang Kendaraan Bermotor Akibat  Volume Lalu  Lintas  Di  Ruas  Jalan  (Studi  Kasus  Jalan  Slamet Riyadi Surakarta). e-Jurnal MATRIX TEKNIK SIPIL,753. Simanjuntak,  G.  H.  (2007).  PENCEMARAN  UDARA.  In ARTIKEL 34 Buletin LIMBAH (Vol. 11, Issue 1). Triatmodjo,  B.  (2010).  Hidrologi  Terapan. Beta  Offset, Yogyakarta
Walter, J.(2018). Air pollution and health: Summary . WHO Wirjohamidjojo,  S.,  &  Swarinoto,  Y.,  S.(2013).  Meteorologi Sinoptik . Puslitbang BMKG, Jakarta.
Wilks,  D.,  S.(2006).  Statistical  Methods  in  the  Atmospheric Sciences: An Introduction . San Diego, CA: Elsevier. Yoo, J. M., et al (2014). New indices for wet scavenging of air pollutants  (O3,  CO,  NO2,  SO2,  and PM 10 )  by summertime  rain. Atmospheric  Environment , 82 ,  226– 237. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.10.022 Zhang, Y. (2019). Dynamic effect  analysis of meteorological conditions  on  air  pollution:  A  case  study  from  Beijing. Science  of  the  Total  Environment , 684 ,  178–185. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.360.
Zein,  S.,  dkk.  (2019).  Pengolahan  Dan  Analisis  Data Kuantitatif  Menggunakan  Aplikasi  SPSS. JTEP-Jurnal Teknologi  Pendidikan  dan  Pembelajaran,  Volume  4, Nomor 1, Februari 2019