## ESTIMASI TINGKAT KEASAMAN AIR HUJAN (pH) AKIBAT ABSORPSI GAS NO
2 DAN SO 2 (ESTIMATION OF RAINWATER ACIDITY (pH) DUE TO ABSORPTION OF NO 2 AND SO 2 GASSES)
Agusta Kurniawan
Stasiun Klimatologi Mlati, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) e-mail: Agusta6872@gmail.com
Diterima 5 April 2018; Direvisi 2 Juni 2019; Disetujui 22 Agustus 2019

## ABSTRACT
An  estimation  of  the  acidity  (pH)  of  rainwater  caused  by  the  effect  of  NO 2 and  SO 2 gases absorption  has  been  conducted.  The  amount  of  gas  dissolved  in  rainwater  was  calculated  based  on Henry's  law.  Pearson  correlation  coefficient  ( R )  was  used  to  compare  the  estimated  values  of  acidity with  the  observed  values.  The  result  of  the  analysis  shows  that  the  estimated  values  of  rainwater acidity (pH) due to the absorption of NO 2 and SO 2 gases was not consistent with the rainwater acidity which  was  directly  measured.  During  the  24-month  period  of  data  acquisition,  strong  Pearson correlation values was found only in July 2011, where R [SO2] = 0.85 and R [SO2+NO2] = -0.85.
Keywords: SO 2 , NO 2 , absorption, acidity (pH), rain water, Henry's Law

## ABSTRAK
Telah  dilakukan  perkiraan  tingkat  keasaman  (pH)  air  hujan  akibat  pengaruh  absorpsi  gas [NO 2 dan  SO 2 ].  Hukum  Henry  digunakan  untuk  menghitung  besarnya  gas  yang  terlarut  dalam  air hujan.  Nilai  koefisien  korelasi  Pearson  ( R )  digunakan  untuk  membandingkan  nilai  estimasi  tingkat keasaman  dengan  hasil  observasi.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  nilai  estimasi  tingkat keasaman (pH) air hujan akibat pengaruh absorpsi gas NO 2 dan SO 2 tidak sesuai dengan nilai tingkat keasaman  (pH)  air  hujan  hasil  pengukuran  langsung.  Selama  24  bulan  periode  akusisi  data,  nilai korelasi  Pearson  yang  kuat  hanya  ditemukan  pada  bulan  Juli  2011,  dimana R [SO2] =  0,85  dan R [SO2+NO2] = -0,85.
Kata kunci: SO 2 , NO 2 , absorpsi, tingkat keasaman (pH), air hujan, Hukum Henry
1 PENDAHULUAN Stasiun Pemantau Atmosfer Global (SPAG) Bukit Kototabang
merupakan salah satu stasiun
pengamatan  referensi  udara  bersih. Secara geografis,
SPAG Bukit
Kototabang  terletak  pada  100,32  bujur timur  dan  0,20  lintang  selatan,  dengan ketinggian 864,5 meter di atas permukaan  laut.  Stasiun  ini  terletak pada  lokasi  yang  jauh  dari  pemukiman dan  aktivitas  manusia  agar  udara  yang diukur  benar-benar  alami  sehingga dapat  dijadikan  dijadikan  referensi udara bersih (Kurniawan, 2010).
Air  hujan  menjadi  komponen pokok  pada  siklus  hidrologi  dan
memegang  peranan  penting  dalam siklus  pelarutan  bahan-bahan  kimia  di alam.  Air  hujan  juga  berperan  sebagai pencuci  berbagai  polutan  yang  ada  di atmosfer, dengan cara membawa polutan tersebut dari udara ke permukaan tanah dan ke permukaan air (Kurniawan, 2010).
Penelitian  mengenai  emisi  gas SO 2 dan  gas  NO 2 telah  banyak dilakukan  di  berbagai  tempat  di  dunia, termasuk di Indonesia.
Penelitian  mengenai  hubungan trilateral  antara  emisi  SO 2 dan  NO 2 dengan ketidaksamaan intensitas energi,  dan  pertumbuhan  ekonomi menggunakan  persamaan  data  model
simultan di 139 kota di India pada periode 2001-2013 dilakukan oleh Sinha (2016). Williston et al. (2016) melakukan penelitian menilai resiko secara langsung dan tidak langsung pengaruh emisi SO 2 dan NO x terhadap ekosistem daratan dan ekosistem perairan di daerah tampungan air di Kitimat dan di Prince Rupert, British Columbia, Kanada akibat kenaikan kapasitas produksi industri gas alam cair ( liquified natural gas , LNG). Gersen et al. (2014) melakukan pengukuran campuran gas H 2 S, SO 2 dan NO 2 dalam pelarut gas CO 2 pada tekanan 1 − 40 bar menggunakan spektroskopi serapan pita lebar pada kisaran panjang gelombang ultraviolet-visual. Kwak et al. (2017) menyelidiki pengaruh intensitas hujan secara langsung dan tidak langsung terhadap konsentrasi polusi udara ( P M 10 , SO 2 , NO 2 , O 3 , dan CO) berdasarkan perubahan volume kepadatan lalu lintas dan kecepatan kendaraan di Seoul menggunakan model path analysis . Mallik & Lal (2014)
melakukan pemantauan lingkungan tentang karakteristik musiman (temporal dan spasial) dari emisi SO 2 , NO 2 dan CO di enam kota di Dataran Indo-Gangetic , India (Delhi, Jodhpur, Kolkata, Durgapur, Guwahati, dan Nagpur).
Rosario & Francesco (2016) melakukan pemantauan kualitas udara di empat lokasi di kota Catania (Parco Gioeni, Piazza A. Moro, Viale Veneto, Librino) Italia berdasarkan parameter CO, NO 2 , O 3 , P M 10 dan SO 2 , serta membagi data menjadi beberapa klas interval sesuai dengan aturan Struge. Mohamad et al. (2015) melakukan penilaian awal identifikasi sumber-sumber polusi udara (CO, NO 2 , O 3 , P M 10 dan SO 2 ) di beberapa lokasi (Port Klang, Petaling Jaya, Shah Alam dan Kuala Lumpur) di Klang Valley,
Malaysia, menggunakan dua metode statistik yaitu analisis variansi (ANOVA) dan Principal Component Analysis (PCA). Rivera et al. (2015)
meneliti distribusi spasial dan transpor polutan NO 2 di dua lokasi di Tijuana
(area San Diego) menggunakan data pengamatan permukaan ( Differential Optical Absorption Spectroscopy dan
NO-NO x -NO 2 TS42C Analyzer ) dan
pengamatan dari citra satelit Aura (data OMI). Xiao et al. (2018) melakukan pemantauan polusi udara ( P M 10 , P M 2 . 5 , SO 2 , NO 2 , O 3 dan CO) untuk mengetahui karakteristik spasial dan temporalnya di Kota Chengdu, Barat daya Cina, serta untuk mengetahui hubungan polusi udara tersebut dengan parameter meteorologi (temperatur udara, tekanan udara, kelembaban udara, arah dan kecepatan angin).
Di Indonesia, Sudalma et al. (2015) meneliti efek emisi SO 2 dan NO 2 yang berasal dari kendaraan bermotor (sumber bergerak) dan cerobong pabrik (sumber tidak bergerak) terhadap konsentrasi ion SO 4 2 – dan ion NO 3 – dalam air hujan di daerah Semarang. Syafei et al. (2015) melakukan penelitian analisis temporal dan spasial waktu puncak konsentrasi NO dan NO 2 pada pagi dan siang hari di lima lokasi di kota Surabaya (Ketabang Kali, Perak, Sukomanunggal, Gayungsari, dan Sukolilo). Noftri et al. (2017) meneliti kualitas udara di lima lokasi di kota Palembang (Persimpangan Charitas, Persimpangan Patal, Bundaran Mesjid Agung, Persimpangan Lemabang, dan Persimpangan Plaju) berdasarkan tiga parameter gas CO, NO 2 dan SO 2 .
Melihat terbatasnya penelitian yang membahas mengenai pengaruh polusi udara khususnya gas SO 2 dan NO 2 terhadap tingkat keasaman air hujan, maka penelitian ini lebih difokuskan pada pengukuran besarnya tingkat keasaman air hujan akibat absorpsi gas SO 2 dan NO 2 serta perbandingannya dengan tingkat keasaman air hujan hasil pengukuran.

## 2 LANDASAN TEORI

## 2.1 Tingkat Keasaman (pH)
Salah satu parameter air
hujan yang diukur adalah pH, yang
Jurnal Sains Dirgantara Vol. 17 No. 2: 69 – 80 (2020)
didenifisikan sebagai logaritma negatif aktivitas ion hidrogen (Andrews et al. , 1996):
pH = − log 10 a H + . (2-1)
Untuk larutan encer, aktivitas ion H + sama dengan konsentrasi ion H + , sehingga pH air hujan dikatakan sebagai logaritma negatif konsentrasi H +
(Andrews et al. , 1996):
pH = − log 10 H + . (2-2)

## 2.2 Kelarutan Gas dalam Air
Kelarutan gas dalam larutan berair dinyatakan dengan konstanta Hukum Henry atau biasa dikenal dengan konstanta Henry. Besarnya konstanta Henry dirumuskan sebagai berikut (Miroslav & Vladimir, 1999):
K H = [Gas](aq) P Gas , (2-3)
P Gas = XP tot , (2-4)
dengan
K H menyatakan konstanta Henry pada keadaan standar (suhu 25 ◦ C = 293 , 15 K), [Gas](aq) menyatakan konsentrasi gas dalam Molar, P Gas menyatakan tekanan parsial gas dalam atm, X menyatakan fraksi mol gas dalam %, sedangkan P tot menyatakan tekanan total gas atau tekanan udara sekitar.
Hasil
percobaan menunjukan bahwa temperatur berpengaruh terhadap besarnya kelarutan suatu gas, sesuai dengan formula berikut (Sander, 1999):
K H, 1 = K H exp − ∆ H pelarutan R × 1 T 1 − 1 T , (2-5)
dengan
K H, 1
menyatakan konstanta Henry pada temperatur T 1 (dalam Kelvin), ∆ H pelarutan menyatakan entalpi pelarutan, T menyatakan temperatur standar ( 293 , 15 K).

## 2.3 Pengaruh Absorpsi Gas SO2
Terdapat sulfurdioksida (SO 2 )
dalam kadar kecil di atmosfer, tetapi
memiliki konstanta disosiasi dan kelarutan dalam air yang besar (Miroslav & Vladimir, 1999) mengikuti persamaan kesetimbangan berikut:
SO 2 (g) + H 2 O (l) K H −− * ) −− H 2 SO 3 (aq) , H 2 SO 3 (aq) K 1 −−→ H + (aq) + HSO 3 − (aq) , HSO 3 − (aq) K 2 −−→ H + (aq) + SO 3 2 − (aq) ,
dengan konstanta Henry:
K H = [H 2 SO 3 ] P SO 2 , (2-6)
dan konstanta disosiasi
K 1 = [H + ] × [HSO 3 − ] [H 2 SO 3 ] , (2-7)
K 2 = [H + ] × [SO 3 2 − ] [HSO 3 − ] . (2-8)
Selain itu, air sendiri mengalami reaksi disosiasi:
H 2 O (l) K H2O −−−→ H + (aq) + OH − (aq) ,
dengan konstanta disosiasi
K H 2 O = [H + ] × [OH − ] [H 2 O] . (2-9)
Dari semua reaksi tersebut terjadi keseimbangan muatan karena larutan bersifat netral dan berlaku hubungan
[H + ] = [OH − ] + [HSO 3 − ] + [SO 3 2 − ] . (2-10)
Karena larutan bersifat asam, maka konsentrasi ion hidroksi [OH – ] dapat dieliminasi mengingat [H + ]
[OH − ] .
Kemudian, dapat dipertimbangkan bahwa konsentrasi ion sulfit [SO 3 2 − ] jauh lebih kecil dibandingkan dengan ion bisulfit [HSO 3 − ] , karena nilai K 2 K 1 , maka konsentrasi ion sulfit dapat dihilangkan.
Dengan menghilangkan komponen ion hidroksi [OH − ] dan ion sulfit [SO 3 2 − ] , maka diperoleh:
[H + ] = [HSO 3 − ] . (2-11)
Oleh karena itu, K 1 pada Persamaan 2-7 dapat dinyatakan
sebagai:
K 1 = [H 2 ] [H 2 SO 3 ] , [H + ] = q K 1 × [H 2 SO 3 ] . (2-12)
Besarnya konsentrasi [H 2 SO 3 ] dapat dicari berdasarkan nilai konstanta Henry dengan persamaan:
[H 2 SO 3 ] = K H × P SO 2 . (2-13)
Kemudian, konsentrasi [H + ] dapat dicari dengan memasukkan Persamaan 2-13 ke dalam Persamaan 2-12 sehingga didapatkan:
[H + ] = p K 1 × K H × P SO 2 . (2-14)
Apabila gas SO 2 mengalami oksidasi sempurna maka seluruh asam sulfit (H 2 SO 3 ) yang tergolong sebagai asam lemah akan berubah menjadi asam sulfat (H 2 SO 4 ) yang merupakan asam kuat.
SO 2 (g) + H 2 O (l) K H −−→ H 2 SO 3 (aq) H 2 SO 3 (aq) O −−→ H 2 SO 4 (aq) .
Asam sulfat di dalam air akan terdisosiasi membentuk dua proton H + sesuai dengan reaksi berikut (Miroslav & Vladimir, 1999):
H 2 SO 4 (aq) −−→ 2 H + (aq) + SO 4 2 − (aq) .
sehingga konsentrasi proton sama dengan dua kali konsentrasi asam sulfat.
[H + ] 1 = 2 × [H 2 SO 4 ] = 2[H 2 SO 3 ] , = 2[H + ] . (2-15)
Konsentrasi H + akibat gas SO 2 yang larut menjadi asam sulfat, dihitung dengan persamaan:
[H + ] 1 = p K 1 × K H × P SO 2 . (2-16)
Terakhir, tingkat keasaman (pH) air hujan akibat gas SO 2 yang larut menjadi asam sulfat adalah:
pH = − 0 , 5 log 10 ( K 1 × K H × P SO 2 ) . (2-17)

## 2.4 Pengaruh Absorpsi Gas NO 2
Pengaruh absorpsi gas NO 2 di atmosfer terhadap pH air hujan secara kimia adalah sebagai berikut:
NO 2 (g) + H 2 O (l) K H −−→ HNO 3 (aq) .
NO 2 sedikit larut dalam air. Konstanta Henry untuk pelarutan gas NO 2 dalam air adalah 1 , 0 × 10 − 2 mol/atm (Miroslav & Vladimir, 1999).
K H = [HNO 3 ] P NO 2 , [HNO 3 ] = K H × P NO 2 . (2-18)
Asam nitrat (HNO 3 ) tergolong asam kuat dan di dalam air akan terdisosiasi membentuk satu proton H + , sesuai dengan reaksi:
HNO 3 (aq) −−→ H + (aq) + NO 3 − (aq) .
Sehingga konsentrasi proton sama dengan konsentrasi asam nitrat. Konsentrasi proton dapat dicari dengan persamaan:
[H + ] = [HNO 3 ] = K H × P NO 2 (2-19)
Tingkat keasaman (pH) air hujan akibat gas NO 2 yang larut menjadi asam nitrat diperoleh dengan persamaan:
pH = − log 10 ( K H × P NO 2 ) . (2-20)

## 3 METODOLOGI

## 3.1 Lokasi dan Data
Lokasi penelitian dilakukan di Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang, Sumatera Barat.
Periode data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 24 bulan, mulai Januari 2011 sampai Desember 2012.
Data jumlah hari hujan bulanan dan curah hujan bulanan didapatkan dari penakar hujan observasi (OBS), sementara data tekanan dan temperatur dari MAWS Vaisala. Selama 24 bulan, hari hujan bervariasi dari 7 hari (Juli 2011) sampai 25 hari (September 2011, November 2011 dan November 2012).
Gambar 3-1: pH meter I NOLAB pH Level 1 (atas) dan Ultrapure Water System (bawah).

## 3.2 Pengukuran Curah Hujan dan Tingkat Keasaman Air Hujan
Sampel air hujan diambil satu hari
sekali menggunakan penakar hujan Observasi (Obs). Pengukuran pH dilakukan dengan menggunakan alat pH meter I NOLAB pH Level 1 (Gambar 3-1). Pengukuran pH air hujan dilakukan dengan cara mencelupkan elektroda pH meter ke dalam sampel, nilai pH akan terbaca pada display alat. Pengukuran curah hujan menggunakan gelas ukur 25 mm sesuai standar Badan Meteorologi Klimatologi Geofisika (untuk corong 100 cm 2 ).
Untuk menjaga kualitas data hasil pengukuran, minimal seminggu sekali sebelum pengukuran pH instrumen dikalibrasi dengan larutan buffer pH 4,0 dan pH 7,0, tanpa ada pengaturan suhu larutan. Kalibrasi instrumen pH
meter I NOLAB pH Level 1 dilakukan secara otomatis.
Larutan buffer pH
7,0 dimasukkan ke dalam gelas piala, lalu dicatat pH dan tegangannya (mV), kemudian hal yang sama juga dilakukan untuk larutan buffer pH 4,0. Penggunaan akuades sebagai bahan pelarut dan pencuci alat-alat gelas dikontrol secara ketat. Untuk menjaga kebersihan dan menghindari kontaminasi dari alat-alat, akuades yang digunakan merupakan hasil pemrosesan Ultrapure Water System dengan konduktivitas yang dijaga maksimum sampai 0 , 055 S/cm,
sehingga kontaminasi menjadi sangat minimal (SG Wasseraufbereitung und Regenerierstation GmbH, 2005).

## 3.3 Pengukuran Konsentrasi Gas
Ada dua jenis gas yang diukur konsentrasinya dalam keadan kering, yaitu gas NO2 dan SO2. Mixing ratio dinyatakan dalam part permillion volume (ppmv) atau part perbilion volume (ppbv). Data gas SO 2 merupakan data rata-rata 5 menitan yang kemudian diolah menjadi agregat harian. Data mentah diambil dari instrumen
TS43i-Trace Level Enhance menggunakan software IPOR T dengan kabel RS232. Metode pengukuran yang digunakan instrumen ini adalah UV Fluorescence . Instrumen ini juga sudah dilengkapi dengan sistem kalibrasi Dynamic Gas Calibrator TS146i dan Zero Air Supply
Gambar 3-2: NO-NO 2 -NO x Analyzer TS42iTL (kiri atas), SO 2 Analyzer TS43i-TLE
(kanan atas), Dynamic Gas Calibrator TS146i (kiri bawah), dan Zero Air Supply TS111 (kanan bawah).
Gambar 3-3: Meteorological Automatic Wheather Station (MAWS) Vaisala di Stasiun Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang.
TS111 serta gas standar SO 2 (Gambar 3-2).
Data gas NO 2 juga merupakan data rata-rata 5 menitan yang kemudian diolah menjadi agregat harian. Data mentah dari instrumen TS42i-Trace Level diperoleh dengan cara yang sama dengan sebelumnya. Metode pengukuran yang digunakan adalah Chemiluminescence . Instrumen ini juga sudah dilengkapi dengan sistem kalibrasi serta gas standar NO 2 (Gambar 3-2).

## 3.4 Kondisi Udara Ambien
Kondisi udara ambien berupa
tekanan dan temperatur diperoleh dari data MAWS Vaisala (Gambar 3-3) dengan resolusi 1 menitan yang kemudian diolah menjadi agregat data harian.

## 3.5 Skema Penelitian
Pada penelitian ini diasumsikan semua gas (NO 2 dan SO 2 ) larut sempurna dalam air hujan menjadi asam sulfat (H 2 SO 4 ) dan asam nitrat (HNO 3 ).
Besarnya pH air hujan hasil perhitungan (estimasi) akan dibandingkan dengan pH air hujan hasil pengukuran langsung. Korelasi Pearson digunakan untuk menilai kesesuaian besarnya pH air hujan hasil estimasi terhadap hasil pengukuran.
4 HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data rata-rata/agregat harian. Pengolahan data dilakukan dengan mengasumsikan bahwa semua gas terlarut ke dalam air hujan sesuai dengan Hukum Henry dan menjadi tekanan parsial gas. Data mixing ratio gas dalam ppb/ppm harus diubah terlebih dahulu menjadi fraksi mol dalam persen. Nilai tekanan parsial masing-masing gas diperoleh dengan mengalikan fraksi mol gas dengan tekanan udara saat itu.
Data tekanan udara diperoleh dari MAWS Vaisala dan dibuat menjadi data aggregat harian. Fase gas diubah menjadi fase larutan dengan menggunakan Hukum Henry, sehingga diperoleh konsentrasi ion hidrogen dalam larutan.
Data pengukuran pH air hujan diperoleh dari I NOLAB pH level 1 dengan sampel air hujan yang berasal dari penakar hujan observasi. Instrumen pH meter I NO L AB pH Level 1 masih berfungsi dengan baik jika gradien mV/pH berada dalam kisaran − 60 , 5 sampai − 58 , 0 . Selama proses kalibrasi gradien mV/pH selalu terbaca dalam kisaran tersebut, dan dari kalibrasi terakhir nilai gradien mV/pH diperoleh sebesar − 59 , 0 .
Jumlah hari pengukuran pH selama periode penelitian tidak selalu sama dengan jumlah hari hujan. Seperti misalnya pada bulan Januari 2011, terdapat 17 hari hujan, namun hanya 11 hari yang dapat diukur tingkat keasamannya (pH). Hal ini karena adakalanya curah hujan yang terjadi sangat sedikit (tidak terukur) sehingga tidak cukup membuat elektroda pH
Jurnal Sains Dirgantara Vol. 17 No. 2: 69 – 80 (2020)

## TABEL 4-1: KETERSEDIAAN DATA HARIAN SELAMA 24 BULAN, DARI JANUARI 2011 HINGGA DESEMBER 2012. KOLOM PALING KANAN BERISIKAN RATA-RATA CURAH HUJAN DALAM MM.
Bulan P T Hari Hujan pH [SO 2 ] [NO 2 ] Curah Hujan Jan 11 31 31 17 11 31
13 138 , 4 Feb 11 28 28 13 12 28
18 136 , 5 Mar 11 31 31 21 20 31
13 199 , 9 Apr 11 30 30 16 15 30
16 326 , 3 Mei 11 31 31 12 12 31
29 238 , 8 Jun 11 30 30 11 8 30
28 71 , 0 Jul 11 31 31 7 5 31
31 64 , 5 Ags 11 31 31 15 10 31
31 271 , 4 Sep 11 30 30 25 19 30
30 361 , 0 Okt 11 30 30 16 15 31
31 256 , 0 Nov 11 30 30 25 23 30
30 578 , 8 Des 11 31 30 16 10 28 31
358 , 2 Jan 12 31 28 9 9 31
31 85 , 1 Feb 12 29 28 19 20 29 29
344 , 6 Mar 12 31 29 19 12 31 31
180 , 1 Apr 12 30 30 19 18 30 30
252 , 6 Mei 12 31 31 10 9 31
31 108 , 9 Jun 12 30 30 14 14 30 30
241 , 3 Jul 12 31 31 12 12 31
30 177 , 4 Ags 12 29 29 15 13 31
30 318 , 4 Sep 12 30 21 11 11 30
30 92 , 3 Okt 12 31 29 15 15 31 31
601 , 5 Nov 12 30 20 25 25 30 29
480 , 1 Des 12 31 31 21 21 31 31
336 , 4
tercelup.
Ketersediaan data temperatur dan data tekanan, yang berasal dari MAWS Vaisala, hampir mendekati 100%, yang berarti jumlah hari pada bulan itu sama dengan dengan jumlah hari banyaknya data. Kehilangan data selama 1 hari biasanya disebabkan kesalahan teknis, misalnya data logger penuh, listrik mati, atau baterai kehabisan tegangan.
Gambar 4-1 menyajikan plot deret waktu dari tingkat keasaman yang terukur serta tingkat keasaman yang diestimasi berdasarkan skema absorpsi NO 2 dan NO 2 + SO 2 .

## 4.1 Perbandingan pH Air Hujan
Hasil Pengukuran dan Estimasi Berdasarkan Skema Absorpsi NO 2
Selama periode pengukuran data dari 1 Januari 2011 sampai 31 Desember 2012, konsentrasi gas NO 2 harian di Bukit Kototabang sangat kecil dengan rata-rata harian 1 , 30 ppbv, minimum 0 , 01 ppbv dan maksimum 22 , 72 ppbv (lihat Gambar 4-2.
Konsentrasi gas NO 2 yang sangat rendah didukung dengan konstanta pelarutan gas NO 2 yang sangat kecil menghasilkan konsentrasi proton [H + ] yang juga sangat kecil atau di bawah konsentrasi proton [H + ] akibat disosiasi
Gambar 4-1: Tingkat keasaman (pH) air hujan harian hasil pengukuran langsung ( Observed ) dan hasil estimasi berdasarkan skema absorpsi gas NO 2 , skema absorpsi campuran gas NO 2 dengan SO 2 di Stasiun Pemantau Atmosfer Global periode dari 1 Januari 2011 sampai 31 Desember 2012.
Gambar 4-2: Konsentrasi harian gas NO 2 (dinyatakan dalam ppbv) di Stasiun Pemantau Atmosfer Global periode dari 1 Januari 2011 sampai 31 Desember 2012.
air (peruraian H 20 menjadi H + dan OH – ). Karena [H + ] NO2 jauh lebih kecil daripada [H + ] H2O , maka tingkat keasaman (pH) air hujan akibat absorpsi gas NO 2 dari hasil perhitungan selalu berada di atas 7, lebih besar daripada pH air hujan hasil pengukuran.
4.2 Perbandingan pH Air Hujan Hasil Pengukuran dan Estimasi Berdasarkan Skema Absorpsi SO 2
Selama periode pengukuran data dari 1 Januari 2011 sampai 31 Desember 2012,
konsentrasi gas SO 2 harian
di Bukit Kototabang rendah dengan rata-rata harian 0 , 57 ppbv, minimum 0 , 28 ppbv dan maksimum 2 , 82 ppbv (lihat Gambar 4-3.
Gambar 4-3: Konsentrasi harian gas SO 2 (dinyatakan dalam ppbv) di Stasiun Pemantau Atmosfer
Global periode dari 1 Januari 2011 sampai 31 Desember 2012.
Berbeda dengan gas NO 2 , gas SO 2 memiliki konstanta pelarutan dalam air yang besar, sehingga menghasilkan konsentrasi proton [H + ] lebih besar daripada konsentrasi proton [H + ] akibat disosiasi air.
Karena [H + ] SO2
lebih besar dibandingkan [H + ] H2O , tingkat keasaman air hujan akibat absorpsi gas SO 2 hasil perhitungan selalu berada di bawah 7 (pH akibat disosiasi air). Tingkat

## Jurnal Sains Dirgantara Vol. 17 No. 2: 69 – 80 (2020)
keasaman (pH) air hujan akibat absorpsi gas SO 2 hasil perhitungan ini bervariasi lebih besar atau lebih kecil dibandingkan tingkat keasaman (pH) hasil pengukuran air hujan, tergantung konsentrasi gas SO 2 hariannya.

## 4.3 Perbandingan pH Air Hujan
Hasil Pengukuran dan Estimasi Berdasarkan Skema Absorpsi NO 2 dan SO 2 Karena gas SO 2 memiliki konstanta pelarutan gas dalam air yang jauh lebih besar daripada gas NO 2 , konsentrasi proton [H + ] yang dihasilkan campuran gas NO 2 dan SO 2 dapat dikatakan sama dengan konsentrasi proton [H + ] yang dihasilkan oleh gas SO 2 saja. Konsentrasi proton [H + ] campuran ini masih lebih besar daripada konsentrasi proton [H + ] akibat disosiasi air.
[H + ] NO2+SO2 ' [H + ] SO2 > [H + ] H2O > [H + ] NO2
Tingkat keasaman air hujan dari hasil perhitungan akibat absorpsi campuran kedua gas tidak jauh
berbeda dengan nilai pH akibat absorpsi campuran gas SO 2 saja, namun lebih besar dari 7 (pH akibat disosiasi air). Nilai ini juga lebih besar daripada tingkat keasaman air hujan akibat absorpsi gas NO 2 . Tingkat keasaman air hujan akibat absorpsi campuran gas SO 2 dan NO 2 bervariasi lebih besar atau lebih kecil dibandingkan tingkat keasaman (pH) hasil pengukuran, yang dipengaruhi oleh konsentrasi gas hariannya.

## 4.4 Evaluasi Hasil Estimasi
Untuk melihat pengaruh gas SO 2 dan NO 2 terhadap tingkat keasaman air hujan pengukuran digunakan nilai korelasi Pearson ( R ) antara nilai pH perhitungan dengan pH pengukuran. Penilaian kesesuaian didasarkan pada nilai R tersebut, semakin linier ( | R | ' 1 ), berarti nilai pH perhitungan mendekati pH pengukuran.
Hasil perhitungan nilai korelasi antara tingkat keasaman air hujan
TABEL 4-2: NILAI

## KOEFISIEN KORELASI
PEARSON ( R ) ANTARA PH AIR HUJAN HASIL PENGUKURAN LANGSUNG DAN HASIL ESTIMASI BERDASARKAN TIGA

## SKEMA
ABSORPSI BERBEDA.
Koefisien Korelasi ( R ) Bulan [NO 2 ] [SO 2 ] [SO 2 + NO 2 ] Jan 11 − 0 , 22 0 , 58 − 0 , 58 Feb 11 − 0 , 30 0 , 17 0 , 17 Mar 11 − 0 , 16 0 , 00 0 , 00 Apr 11 − 0 , 06 0 , 16 − 0 , 16 Mei 11 0 , 08 0 , 14 0 , 14 Jun 11 − 0 , 55 0 , 11 0 , 11 Jul 11 − 0 , 64 0 , 85 − 0 , 85 Ags 11 − 0 , 38 0 , 52 − 0 , 52 Sep 11 − 0 , 19 0 , 38 0 , 38 Okt 11 − 0 , 35 0 , 45 − 0 , 45 Nov 11 0 , 24 0 , 07 − 0 , 07 Des 11 0 , 03 0 , 30 − 0 , 30 Jan 12 0 , 08 0 , 42 − 0 , 42 Feb 12 0 , 36 0 , 40 0 , 40 Mar 12 0 , 31 0 , 20 − 0 , 20 Apr 12 0 , 47 0 , 29 0 , 29 Mei 12 0 , 00 0 , 27 − 0 , 27 Jun 12 − 0 , 38 0 , 08 0 , 08 Jul 12 0 , 18 0 , 63 0 , 63 Ags 12 − 0 , 29 0 , 06 0 , 06 Sep 12 − 0 , 11 0 , 44 − 0 , 44 Okt 12 0 , 48 0 , 17 − 0 , 17
Nov 12
− 0 , 15 0 , 08 − 0 , 08 Des 12 − 0 , 03 0 , 33 − 0 , 33
hasil perhitungan yang dibandingkan dengan
tingkat keasaman
hasil pengukuran ditunjukkan pada Tabel 4-2.
Berdasarkan tabel tersebut, diperoleh bahwa secara umum nilai korelasi pH air hujan selama periode pengukuran adalah rendah. Korelasi yang kuat hanya diperoleh satu kali, yaitu pada bulan Juli 2011, di mana R = 0 . 85 atau R = − 0 . 85 . Nilai korelasi Pearson yang tinggi ini kemungkinan disebabkan oleh rendahnya curah hujan bulanan pada bulan Juli 2011 dibandingkan dengan bulan lain selama periode penelitian.
Selain itu, jumlah hari hujan pada bulan tersebut juga merupakan yang paling sedikit selama Januari 2011 sampai Desember 2012.
Bukit Kototabang yang menjadi lokasi penelitian merupakan daerah yang masih bersih dari polusi, ditunjukkan dengan konsentrasi gas SO 2 dan konsentrasi NO 2 harian yang kecil, yang berada dalam orde ppbv. Hal ini membuat proton [H + ] terlarut dalam air yang dihasilkan oleh absoprsi gas SO 2 dan NO 2 juga sangat kecil, sehingga pH yang dihasilkan tidak sesuai dengan pH air hujan pengukuran. Ini menunjukkan tingkat keasaman air hujan di Bukit Kototabang tidak hanya dipengaruhi oleh konsentrasi gas SO 2 atau NO 2 saja, yang membentuk asam-asam kuat seperti asam sulfat (H 2 SO 4 ) dan asam nitrat (HNO 3 ), namun masih ada komponen lain seperti gas karbondioksida (CO 2 ), garam asam dan garam basa, serta asam-asam lemahdan basa-basa lemah yang perlu diperhitungkan untuk menentukan konsentrasi proton [H + ].

## 5 KESIMPULAN
Tingkat keasaman (pH) air hujan dari hasil perhitungan akibat absorpsi gas SO 2 dan NO 2 tidak sesuai dengan tingkat keasaman (pH) air hujan hasil pengukuran. Hal ini ditunjukkan oleh nilai korelasi yang rendah antara hasil perhitungan dengan hasil pengukuran selama periode penelitian. Korelasi yang tinggi hanya tercatat pada bulan Juli 2011, yakni dengan koefisen korelasi R [SO 2 ] = 0 , 85 dan R [SO 2 + NO 2 ] = − 0 , 85 .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis
berterima kasih atas masukan konstruktif dari mitra bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrews, J. E., Brimblecambe, P., Jickells, T. D.,
& Liss, P. S. (1996). An Introduction to Environmental Chemistry . London: Blackwell Sciences.
Gersen, S., Essen, M. V., Visser, P., Ahmad,
M., Mokhov, A., Sepman, A., Alberts, R., Douma, A., & Levinsky, H. (2014). Detection of H 2 S, SO 2 and NO 2 in CO at pressures ranging from 1-40 bar by using broadband absorption spectroscopy in the uv/vis range. Energy Procedia , 63, 2570. Kurniawan, A. (2010). Verifikasi data hasil pengukuran dari rain water sampler (rws) dengan penakar hujan observasi (obs), di SPAG Bukit Kototabang bulan maret 2010. Buletin Megasains .
Kwak, H. Y., Ko, J., Lee, S., & Joh, C. H.
(2017). Identifying the correlation between rainfall, trafic flow performance and air pollution concentration in Seoul using a path analysis. Transportation Research
Precedia , 25, 3552. Mallik, C. & Lal, S. (2014). Seasonal characteristics of SO 2 , NO, and CO emissions in and around the Indo-Gangetic plain. Environmental Monitoring and Assessment , 186, 1295. Miroslav, R. & Vladimir, B. N. (1999). Practical Environmental Analysis . Cambridge: The Royal Society of Chemistry.
Mohamad, N. D., Ash’aari, Z. H., & Othman,
M. (2015). Preliminary assessment of air pollutant sources identification at selected monitoring stations in Klang Valley, Malaysia. Procedia Environmental Sciences , 30, 121.
Noftri, S., Faizal, M., & Mohadi, R. (2017). Air quality analysis of SO 2 , NO and CO in Palembang City. Indonesian Journal of Fundamental and Applied Chemistry , 2, 58.
Rivera, C., Stremme, W., Barrera, H., Fliedrich, M. M., Grutter, M., Yee, J. G., Jardon, R. T., & Suarez, L. G. R. (2015). Spatial distribution and transport patterns of no2 in the Tijuana San Diego area.
Atmospheric Pollution Research , 6, 230–238.
Rosario, L. & Francesco, S. P. (2016). Analysis and characterization of the predominant pollutants in the Catania’s air quality monitoring stations. Energy Procedia , 101, 337.
Sander, R. (1999). Compilation of henry’s law constants for inorganic and organic species of potential importance in environmental chemistry.
Technical report, Air Chemistry Department, Max-Planck Institute of Chemistry,
Germany. SG Wasseraufbereitung und Regenerierstation GmbH (2005). Operator‘s manual ultra-pure water system ultra clear. Technical report, SG Wasseraufbereitung und Regenerierstation GmbH.
Sinha, A. (2016). Trilateral association between SO 2 /NO 2 emission, inequality in energy intensity, and economic growth: A case
Jurnal Sains Dirgantara Vol. 17 No. 2: 69 – 80 (2020)
of Indian cities. Atmospheric Pollution Research , 7, 647. Sudalma, S., Purwanto, P., & Santoso, L. W. (2015). The effect of SO 2 and NO from transportation and stationary emissions sources to SO 4 2 – and NO 3 – in rain water in Semarang. Procedia Environmental Sciences , 23, 247. Syafei, A. D., Fujiwara, A., & Zhang, J. (2015). Temporal and spatial analysis of peak-concentration time for NO and NO 2 in morning and evening events: a case study of Surabaya City. Procedia
Environmental Sciences , 28, 509.
Williston, P., Aherne, J., Watmough, S., Marmorek, D., Hall, A., Bueno, P. C., Murray, C., Henolson, A., & Laurence, J. A. (2016). Critical levels and loads and the regulation of industrial emissions in northwest British Columbia, Canada.
Atmospheric Environment , 146, 311. Xiao, K., Wang, Y., Wu, G., Fu, B., & Zhu, Y. (2018). Spatiotemporal characteristics of air pollutants ( pm 10 , pm 2 . 5 , SO 2 , NO 2 , O 3 , and CO) in the inland basin city of Chengdu, Southwest China. Atmosphere , 9, 74.