Jambura Geoscience Review (2020) Vol. 2 (2): 78-87 DOI: 10.34312/jgeosrev.v2i2.5951

## Jambura Geoscience Review
P-ISSN: 2623-0682, E-ISSN: 2656-0380
Journal homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jgeosrev

## ESTIMASI PERUBAHAN KUALITAS UDARA BERBASIS CITRA SATELIT PENGINDERAAN JAUH DI SEKITAR PLTU CIREBON
Moh. Dede a , Millary Agung Widiawaty b , Nurhanifah b , Arif Ismail b , Ajeng Randhita P. Artati a Amniar Ati d , Yanuar Rizky Ramadhan c
a Program Studi Magister Ilmu Lingkungan, SPs, Universitas Padjadjaran, Jalan Sekeloa No. 01, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia (40134)
b Departemen Pendidikan Geografi, FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia, Jalan Dr. Setiabudhi No. 229, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia (40151)
c Program Studi Meteorologi, FITB, Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha No. 10, Kota Bandung, Indonesia (40132) d Program Studi Pendidikan Geografi, FKIP, Universitas Halu Oleo, Kampus Hijau Bumi Tridharma, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara, Indonesia (93232) Tenggara, Indonesia (93232)

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Article history: Received: 6 May 2020 Accepted: 14 June 2020 Available Online: 10 July 2020 Steam  power  plant  construction  and  operation  is  an  effort  to  meet  electricity needs.  In  Indonesia,  two  steam  power  plants  were  built  and  changed  the landscape  in  Cirebon.  The  presence  of  Cirebon  steam  power  plants  has disturbed the community and potential to decrease air quality. This study aims to estimate air quality changes around the power plants based on remote sensing satellite  imageries.  The  main  data  in  this  study  obtained  from  Landsat-8  OLI (2019) and Landsat-7 ETM (2004) satellite imageries were processed with four parameters  of  air  quality  algorithm  namely  PM 10 ,  CO,  SO 2 ,  and  NO x on  AOI with ranging of 2000 m from the source point. Validation uses comparative data from  MODIS  and  Sentinel-2  MSS  satellite  imageries  in  the  same  period. Changes analysis in air quality used the Mann-Whitney method (U-Test). This research shows that the Landsat series satellite imagery is suitable to be used as the  main  data  for  estimating  air  quality  because  it  has  a  similar  pattern  to comparable data. The Cirebon PLTU operation caused a significant increase in CO levels of 1.25 mg/l on a wide range. In other air quality parameters such as PM 10 , SO 2 and NO x were decreased.
Copyright © 2020 JGEOSREV-UNG This open access article is distributed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International license
Keywords: Air quality; Cirebon; Remote Sensing; Satellite Imagery; Steam Power Plant
Corresponding author: Moh. Dede Universitas Padjadjaran, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: m.dede.geo@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan energi listrik di Indonesia terus meningkat seiring dengan laju pertumbuhan penduduk, industrialisasi,  dan  perkembangan  gaya  hidup  modern.  Energi  listrik  sebagai  salah  satu  penyokong pembangunan  memerlukan  kehadiran  instalasi  pembangkit  yang  berasal  dari  berbagai  sumber  baik yang bersifat renewable maupun unrenewable resources , karena energi merupakan entitas yang tidak dapat diciptakan  dan  dimusnahkan,  dimana  pemerolehan  sesungguhnya  hanyalah  bentuk  perubahannya semata  (Suriamiharja,  2008).  Efisiensi  perubahan  energi  diketahui  dari  nilai  entropi  yang  meliputi luaran  daya  listrik  pembangkit,  kalor  yang  terlepas  ke  lingkungan,  serta  beragam  limbah  yang dihasilkannya  (Cahyadi,  2015;  ICEL,  2018).  Meskipun  memiliki  banyak  sumber  daya  untuk  diubah menjadi  energi  listrik,  pemerintah  Indonesia  lebih  memilih  menggunakan  batubara  dalam  rangka pemenuhan rasio elektrifikasi 99,9 persen pada tahun 2020 sebagai bagian dari proyek 35.000 megawatt hingga tahun 2028 (Untsa, 2017; ICED, 2018).
Batubara  merupakan  bahan  bakar  untuk  mendidihkan  uap  agar  mampu  menggerakkan  turbin pembangkit  listrik  tenaga  uap  (PLTU).  Selain  menciptakan  pangsa  pasar  batu  bara  dalam  negeri, PLTU  dipilih  karena  lebih  mudah  untuk  dibangun  dan  dapat  ditempatkan  lebih  dekat  dengan
pengguna yang menyebabkan biaya produksi relatif lebih murah (Cahyadi, 2011). Pembangunan PLTU seakan menjadi solusi jitu untuk memenuhi kebutuhan energi listrik, padahal secara operasional PLTU jangka panjang turut memberikan dampak lingkungan yang akan berimplikasi terhadap kondisi sosial- ekonomi di sekitarnya (Quina & Erou, 2018; Julianti et al., 2018) Salah satu operasional pembangkit listrik dengan energi batubara yang turut mengubah kualitas lingkungan dan menjadi perhatian hingga skala nasional adalah PLTU Cirebon yang saat ini memiliki dua unit pembangkit.
PLTU  Cirebon  menyediakan  energi  listrik  sebesar  600  dan  1000  megawatt  bagi  penduduk  Pulau Jawa  (Dewanto,  2016).  Meski  diklaim  sebagai  pelopor  teknologi  batubara bersih,  pembangunan  dan operasional PLTU di dekat pantai turut mengubah morfologi pesisir dan lingkungan sekitarnya  yang memicu  reaksi  dari  masyarakat  baik  yang  berdampak  pada  tanah,  air,  maupun  udara  (Nurhasanah, 2017).  Salah  satu  cara  untuk  mengetahui  perubahan  kualitas  udara  yakni  melalui  pemanfaatan  citra satelit  penginderaan  jauh  sebagai bagian  dari  monitoring lingkungan.  Citra satelit  penginderaan  jauh multi-spektral  memiliki  beberapa  sensor  yang  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  monitoring lingkungan oleh pengguna serta memiliki skala spasial dan waktu perekaman yang luas (Nguyen et al., 2015; Matharaarachchi et al., 2016; Martin, 2008). Estimasi beberapa indikator kualitas udara melalui pemanfaatan citra satelit penginderaan jauh yang meliputi suhu, kelembapan udara, PM 2.5 , dan PM 10 (Martin,  2008;  Matharaarachchi  et  al.,  2016;  Nguyen  et  al.,  2015).  Bahkan  dapat  pula  untuk mengamati perubahan konsentrasi gas rumah kaca seperti CO, SO 2 , NO x , O 3 , dan black particulates (BP) (Wald  et  al.,  1998).  Citra  satelit  penginderaan  jauh  yang  lazim  dimanfaatkan  untuk  monitoring perubahan kualitas udara yakni MODIS, Landsat, dan Sentinel. Menurut Lin et al. (2019, citra satelit penginderaan  jauh  bukan  hanya  mampu  memberikan  informasi  terkait  perubahan  kualitas  udara, melainkan  menyajikan  variasi  spasial-temporal  yang  dapat  dipadukan  dengan  data  pengukuran lapangan  dengan  hasil  memuaskan.  Pada  parameter  gas  rumah  kaca,  data  dari  citra  satelit penginderaan jauh memiliki korelasi dengan hasil pengukuran yang signifikan dengan R 2 sebesar 0,52 (Hasan et al., 2014). Hal yang serupa juga terjadi pada pengukuran parameter material padat pengotor udara dengan R 2 sebesar 0,68 hingga 0,94 (Nicolantonio et al., 2009; Fernández-Pacheco et al., 2018). Informasi mengenai perubahan kualitas udara akibat kedua PLTU Cirebon pernah dilakukan oleh Muhaimin  et  al., (2016) berdasarkan  simulasi menggunakan model Gaussian  plume yang  menyatakan bahwa kadar maksimum  SO x sebesar  52,95  µg/m 3 dan  NO x sebesar  44,86 µg/m 3 – lebih  rendah  dari baku  mutu  maksimum.  Di  sisi  lain,  operasional  pembangkit  tersebut  menyebabkan  sebagian  warga mengalami  infeksi  saluran  pernapasan  atas  (ISPA)  (Nurhasanah,  2017). Berdasarkan uraian  tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan kualitas udara berbasis citra satelit penginderaan jauh  di  sekitar  PLTU  Cirebon,  sekaligus  menyikapi  dualisme  hasil  dari  dua  penelitian  sebelumnya. Pada kajian ini tidak semua parameter kualitas udara digunakan, tetapi terbatas pada PM 10 , CO, SO 2 , serta  NO x .  Untuk  menguji  akurasi  dari  beberapa  algoritma  parameter  kualitas  udara  tersebut, komparasi  data  dilakukan  secara  kuantitatif  dengan  membandingkan  hasil  dari  dua  sensor  satelit dengan periode perekaman yang sama. Penggunaan data dari dua citra satelit untuk membandingkan informasi kualitas udara diharapkan mampu meningkatkan efisien biaya, tenaga, maupun waktu.

## 2. Metode
Penelitian ini berlokasi di sekitar PLTU Cirebon yang berada di Kanci, Kabupaten Cirebon dengan area of interest (AOI) menyesuaikan jarak maksimum kedua pembangkit (Gambar 1). Penentuan jarak untuk melihat pengaruh pembangkit listrik terhadap kualitas udara tidak lebih dari 3.000 meter, karena semakin  jauh  dari  sumber  pencemar  ( point  sources )  menyebabkan  konsentrasi  polutan  akan  semakin berkurang (Alseroury, 2015). Pada kajian ini AOI dibatasi hanya sejauh 2.000 meter dari point sources . Data  citra  satelit  penginderaan  jauh  yang  digunakan  untuk  melihat  perbedaan  kualitas  udara  akibat pembangunan  dan  operasional  PLTU  Cirebon  adalah  Landsat series dengan  data  pembanding  yang berasal  dari  Sentinel-2  MSS  dan  MODIS  sebagaimana  tersaji  rinci  pada  Tabel  1  dengan  mengambil waktu  pengamatan  yakni  tahun  2004  dan  2019.  Pengukuran  lapangan  secara  in-situ  tidak  dapat dilakukan  karena  terkendala  biaya,  waktu,  serta  regulasi  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) akibat pandemi COVID-19 serta tidak memasukkan parameter kecepatan angin karena cenderung tidak memiliki pengaruh yang signifikan (Damara et al., 2017). Kajian ini merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Nurhanifah et al. (2020).

## 2.1. Algoritma kualitas udara
Sebelum  menerapkan  algoritma  kualitas,  tiap band citra  satelit  penginderaan  jauh  harus  melalui serangkaian  tahapan  koreksi  secara  geometrik,  atmosferik,  dan  radiometrik  (Young  et  al.,  2017). Tujuan dari koreksi citra adalah untuk memperoleh nilai spektral yang terbebas dari gangguan medium udara, distorsi alat perekam, dan kesalahan dalam menampakkan objek. Setelah koreksi tersebut, citra satelit  siap  untuk  dipotong  sesuai  AOI  dan  diolah  menggunakan  beragam  algoritma  kualitas  udara seperti tersaji pada Tabel 2. Dari mulai tahap koreksi hingga memasukkan algoritma, informasi yang terkandung  dalam  metadata  citra  merupakan  elemen  fundamental  agar  menghasilkan  nilai  estimasi yang akurat (Korting et al., 2016; Baghdadi et al., 2018). Pada penelitian ini, digital number (DN) pada tiap  kanal  ( band )  citra  satelit  terlebih  dahulu  diubah  menjadi  nilai  reflektansi  BoA  ( ρ )  menggunakan metode  DOS1.  Khusus termal  band ,  nilai  suhu  diperoleh  dari brightness  temperature yang  kemudian diubah ke satuan celsius (lihat Hasan et al., 2014).
Gambar 1. Lokasi penelitian
Tabel 1. Data penelitian
Citra Satelit Resolusi Spasial Tahun Sumber Landsat-8 OLI Band Red (B2) Band Green (B3) Band Blue  (B4) Band Thermal (B10 dan B11) Band SWIR (B7) 30 m 30 m 30 m 100 m 30 m 2019 Earth Explorer USGS Landsat-7 ETM Band Red (B1) Band Green (B2) Band Blue  (B3) Band Thermal (B6) Band SWIR (B7) 30 m 30 m 30 m 60 (30) m 30 m 2004 Earth Explorer USGS Sentinel-2 MSS  Band Red (B2) Band Green (B3) Band Blue  (B4) Band SWIR (B12) 10 m 10 m 10 m 20 m 2019 Copernicus ESA MODIS LST (MOD11 / MYD11) 1000 m 2019 LAADS-DAAC NASA
Tabel 2. Algoritma kualitas udara Parameter Citra Satelit Algoritma R 2 PM 10 Landsat-8 OLI Landsat-7 ETM Sentinel-2 MSS Othman et al. (2010)
PM 10 = (96 × BR ρ ) + (253 × BG ρ ) – (194 × BB ρ ) dimana PM10 merupakan partikulat aerosol (µg/m 3 ), BR ρ reflektansi BoA band merah ( red ), BG ρ reflektansi BoA band hijau ( green ), dan BB ρ adalah reflektansi BoA band biru ( blue ). 0.79 CO Landsat-8 OLI Landsat-7 ETM Sentinel-2 MSS Somvanshi et al. (2019)
CO = 83,659 – (0,427 × BG ρ ) + (0,22 *× BB ρ ) – (0,461 × SWIR ρ ) dimana CO merupakan karbon monoksida (mg/l), BG ρ reflektansi BoA band hijau ( green ), BB ρ reflektansi BoA band biru ( blue ), dan SWIR ρ reflektansi BoA short wave infrared band . 0.76 SO 2 Landsat-8 OLI Landsat-7 ETM MODIS Hasan et al. (2014) SO 2 = 0,0117T 3 – 0,3282T 2 + 2,837T – 6,4733
dimana SO2 merupakan kandungan sulfur dioksida di udara (ppm) dan T nilai suhu pada thermal band (Celcius). 0.52 NO x Landsat-8 OLI Landsat-7 ETM MODIS Alseroury (2015) NO x = 163,88 + 0,3908 × T
dimana NO x merupakan konsentrasi gas nitrogen oksida (µg/m 3 ) dan nilai suhu pada thermal band (Celcius). 0.93

## 2.2. Analisis data
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dimana perubahan kualitas udara diketahui dari hasil  analisis  statistik.  Validasi  data  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  dari  dua  citra  satelit penginderaan jauh melalui uji korelasi Spearman-Rank (Persamaan 1) dalam mengukur satu parameter yang  sama  (Nurdian  et  al.,  2020).  Sementara itu, perubahan  nilai  beberapa  parameter  kualitas  udara akibat  pembangunan  dan  operasional  PLTU  Cirebon  tidak  hanya  dianalisis  secara  deskriptif menggunakan informasi distribusi tendensi sentral, melainkan dianalisis secara inferensial melalui uji beda dan korelasi. Analisis perubahan kualitas udara menggunakan uji beda Mann-Whitney (U-Test) seperti yang ditunjukan pada Persamaan 2 dan 3 (Nurhanifah et al., 2020). Pemilihan kedua metode tersebut  didasari  atas  asumsi  bahwa  data  fenomena  geografis  memiliki  pola  distribusi  yang  beragam dalam  satuan  lokasi  dan  waktu  tertentu  (Setiawan  et  al.,  2019).  Adanya  perubahan  yang  signifikan terhadap  kualitas  udara  ditunjukkan  jika  U-hitung  pada  uji  beda  Mann-Whitney  tidak  lebih  dari  U- tabel dan vice versa – saat p-value tidak lebih dari 0,05. Hal serupa juga berlaku dalam analisis korelasi Spearman-Rank,  dimana  data  mengenai  parameter  kualitas  udara  dari  dua sumber  dinyatakan  sama dan signifikan tatkala p-value tidak lebih dari 0,05. Rangkaian tahapan analisis tersaji pada Gambar 2.
(1)
dimana ρ menunjukkan tingkat korelasi, n jumlah data yang diamati, and d merupakan difference value dari data yang disandingkan. Korelasi dinyatakan signifikan bila nilai ρ - hitung > ρ -tabel.
(3)
dimana U merupakan nilai hasil uji Mann-Whitney, n menunjukkan jumlah sampel untuk tiap dataset , dan  R  sebagai  jumlah  jenjang  ( ranking )  setiap dataset .  Perbedaan  dinyatakan  signifikan  (ambil  nilai terendahnya dari U 1 atay U 2 ) jika U-hitung < U-tabel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebelum memaparkan dan membahas perubahan kualitas udara di sekitar PLTU Cirebon, validasi data  merupakan  langkah  esensial  agar  menghasilkan  informasi  yang  dapat  dipertanggungjawabkan. Data parameter kualitas udara hasil pengolahan beragam algoritma dari citra Landsat-8 OLI terbukti menghasilkan informasi pola distribusi yang saling serupa dengan data dari citra Sentinel-2 MSS dan MODIS  (Tabel  3).  Komparasi  algoritma  kualitas  udara  yang  berbasis  band thermal umumnya menggunakan  data  pembanding  dari  citra  satelit  MODIS,  sedangkan  pada  band  lain  dapat menggunakan  pembanding  dari  citra  satelit  lain  seperti  Sentinel-2  MSS  yang  memiliki  panjang gelombang  dan  nilai  reflektansinya  sama  atau  mendekati  (Alvarez-Mendoza  et  al.,  2019).  Parameter PM10 dan CO memiliki korelasi lebih tinggi dibandingkan dengan parameter SO2 dan NOx, sehingga
Tabel 3. Validasi parameter kualitas udara Parameter Data utama Data pembanding r p-value Keterangan PM 10 Landsat-8 OLI Sentinel-2 MSS 0,888 0,000 Valid CO Landsat-8 OLI Sentinel-2 MSS 0,679 0,000 Valid SO 2 Landsat-8 OLI MODIS 0,349 0,034 Valid NO x Landsat-8 OLI MODIS 0,351 0,034 Valid
nilai p-value juga turut berbeda. Meski begitu, data dari pengolahan kualitas udara tersebut layak karena memiliki p-value kurang  dari  0,05.  Dengan menggunakan metode  serupa,  keempat  algoritma tersebut berguna  untuk  mengestimasi  kualitas  udara  pada  periode  sebelumnya  saat  kedua  PLTU  belum operasional.  Penyajian  hasil  analisis  dari  beragam  algoritma  tersebut,  ditumpang  susunkan  dengan ESRI World Imagery sebagai basemap sebagaimana tersaji pada Gambar 3 dan 4.
Pembangunan  dan  operasional  PLTU  merupakan  wujud  dinamika  lanskap  yang  secara  umum memiliki konsekuensi terhadap perubahan lingkungan di sekitarnya. Asumsi dasar dalam penelitian ini yakni berkurangnya lahan bervegetasi dan peningkatan aktivitas antropogenik berpotensi menurunkan kualitas udara, karena peningkatan polutan, gas buang, serta bahang (Lin et al., 2014; Yoo et al., 2015; Dede  et  al.,  2019).  Klaim  kedua  PLTU  Cirebon  sebagai  salah  satu  pelopor  pembangkit  berbasis batubara  yang  menerapkan green  technology terbukti  benar  setidaknya  bila  mengacu  pada  dinamika kualitas  udara  pada  dua  periode,  walaupun  berbanding  terbalik  dengan  dampak  terhadap  kualitas perairan di sekitarnya melalui kenaikan sea surface temperature (SST) dan total suspended solid (TSS) yang disertai dengan penurunan kadar klorofil-A dan salinitas (Nurhanifah et al., 2020).
Kedua pembangkit tersebut hanya menaikkan kadar CO sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3c dan 3d. Pada radius 2000 m dari point sources, kadar CO rata-rata meningkat sebesar 1,25 mg/l dengan rentang  59,3  hingga 82,92  mg/l  pada  tahun  2019.  Peningkatan  ini  menunjukkan  proses  pembakaran kurang  sempurna  pada  pembangkit  akibat  pemakaian  batubara  berkadar  karbon  rendah  serta  tidak
Tabel 4. Dinamika parameter kualitas udara Parameter Tahun 2004 Tahun 2019 Min Maks Rerata  SD Rentang  Min Maks Rerata  SD Rentang PM 10 2,53 54,28 7,26 2,41 51,75 0,00 10,55 0,01 0,28 10,55 CO 51,99 82,35 78,89 1,58 30,36 59,30 82,92 80,14 1,35 23,61 SO 2 11,53 105,16  41,18 16,76 93,63 11,18 69,79 33,88 12,80  58,62 NO x 171,58 175,76  173,50  0,77 4,18 171,54  174,73  173,14  0,71 3,19
efektifnya  sistem  pengendalian  emisi  ( scrubber ) dalam  mengeliminasi  CO.  Meski  begitu,  reaksi pembakaran  sempurna  dengan  batubara  berkadar  karbon  tinggi  tetap  akan  menghasilkan  gas  CO 2 – tetap menjadi faktor pencemaran. CO bersama dengan SO 2 dan NO x dapat bereaksi dengan uap air di udara  yang  berpotensi  menghasilkan  senyawa  bagi  terbentuknya  hujan  asam  serta  dan  membentuk lapisan  gas  rumah  kaca  yang  dapat  menghalangi  pelepasan  panas  dari  bumi  ke  luar  angkasa  (Astra, 2010).
Tabel 4 menunjukkan bahwa polutan selain CO mengalami kondisi berbeda, dimana operasional kedua PLTU tidak menaikkannya (lihat Gambar 3 dan 4). Penurunan terendah terjadi pada NO x yakni rata-rata sebesar 0.36 µg/m 3 , sedangkan penurunan tertinggi dialami oleh PM 10 yakni rata-rata sebesar 7.25  µg/m 3 .  Kadar  SO 2 mengalami  penurunan  sebesar  7,3  ppm  dengan  rentang  11,18  hingga  69,79 ppm.  Dari  segi  distribusi  spasial  SO 2 dan  NO x berbeda  dengan  PM 10 karena  konsentrasi  keduanya relatif lebih tinggi pada radius dekat dengan point sources yang menandakan sebagai salah satu sumber polutan.  Penurunan  gas  buang  pada  wilayah  yang  lebih  jauh  dari point  sources juga  disebabkan  oleh interaksi dengan senyawa gas lain atau berubah akibat reaksi fotokimia di udara menjadi gas polutan sekunder  yang  berbahaya  sebagai  pembentuk  kabut  (smog)  (Ahmad,  2004;  Gusnita,  2014).  NO x dihasilkan  dari  pembakaran  hidrokarbon  bersamaan  dengan  keberadaan  unsur  N  di  udara.  Selama pembakaran  N  yang  berada  di  dalam  bahan  bakar  bereaksi  dengan  oksigen  membentuk  NO x (Liun, 2002).  Pembakaran  batubara  yang  mengandung  sulfur  (mayoritas  dalam  senyawa  FeS 2 )  akan menghasilkan SO 2 dan produk samping berupa Fe 2 O 3 (Ahmad, 2004). Rendahnya kadar SO 2 dan NO x setelah operasional kedua PLTU menandakan sistem pengendalian emisi berjalan dengan baik. Selain menganalisis dari tendensi sentral data kualitas udara, upaya untuk mengetahui signifikansi perubahan juga dilakukan melalui uji beda Mann-Whitney pada dataset tahun 2004 dan 2019. Analisis ini menunjukkan bahwa semua parameter kualitas udara mengalami perbedaan yang signifikan dengan p-value lebih rendah dari 0,05 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5. Perbedaan dalam konotasi positif ditunjukkan pada tiga parameter kualitas udara (PM 10 , SO 2 , dan NO x ), sedangkan kondisi sebaliknya terjadi pada CO. Operasional PLTU Cirebon hanya mempengaruhi kenaikan serta mengubah distribusi kadar CO di udara, senyawa ini diketahui memiliki sifat yang sangat reaktif dan berdampak buruk bagi kesehatan  manusia  maupun  hewan.  Lokasi  PLTU  yang  dikelilingi  oleh  lahan  pertanian  produktif dikhawatirkan  berpengaruh  terhadap  produktivitas  tanaman,  karena  peningkatan  CO  berpotensi mengganggu  fiksasi  nitrogen  oleh  bakteri  perakaran  dan  bila teroksidasi  juga dapat  menjadi  material penyebab hujan asam (Cameron & Hales, 1996).
Pembakaran  batubara  maupun  bahan  menghasilkan  beragam  polutan  dan  panas  yang  bersumber dari  saluran  pembuangan  yang  sama.  PM 10 memiliki  korelasi  yang  sangat  rendah  terhadap  SO 2 dan NO x dari point-sources PLTU  Cirebon  (Tabel  6).  SO 2 dan  NO x memiliki  sebaran  yang  lebih  luas  dan berasosiasi  erat  dengan  suhu  udara,  terutama  pada  saat  musim  kemarau  bila  dibandingkan  dengan partikulat  (Tian  et  al.,  2019).  PM 10 diketahui  memiliki  korelasi  negatif  dengan  CO,  SO 2 ,  dan  NO x dengan  nilai  koefisien  yang  berbeda.  Konsentrasi  PM 10 pada  wilayah  dengan  suhu  dan  kelembapan udara  yang  tinggi  akan  membentuk  absorpsi  dengan  uap  air  yang  menyebabkannya  mudah  jatuh  ke permukaan baik ke tanah, bangunan, maupun tumbuhan (Kayes et al., 2019).
Tabel 5. Uji beda parameter kualitas udara
Parameter Mann-Whitney U Z p-value Keterangan PM 10 329818,000 -178,383 0,000 Ada perbedaan signifikan CO 1049536019,000 -96,134 0,000 Ada perbedaan signifikan SO2 172872882,000 -42,200 0,000 Ada perbedaan signifikan NOx 172874284,000 -42,199 0,000 Ada perbedaan signifikan Tabel 6. Korelasi antarparameter kualitas udara Parameter PM 10 2004 CO 2004 SO 2 2004 NO x 2004 PM 10 2019 CO 2019 SO 2 2019 NO x 2019 PM 10 2004 1 -0,972 -0,256 -0,256 0,173 -0,416 -0,234 -0,234 CO 2004 -0,972 1 0,166 0,166 -0,078 0,393 0,144 0,144 SO 2 2004 -0,256 0,166 1 1 -0,672 0,244 0,814 0,814 NO x 2004 -0,256 0,166 1 1 -0,672 0,244 0,814 0,814 PM 10 2019 0,173 -0,078 -0,672 -0,672 1 -0,205 -0,797 -0,797 CO 2019 -0,416 0,393 0,244 0,244 -0,205 1 0,105 0,105 SO 2 2019 -0,234 0,144 0,814 0,814 -0,797 0,105 1 1 NO x 2019 -0,234 0,144 0,814 0,814 -0,797 0,105 1 1

## 4. Kesimpulan
Citra  satelit  penginderaan  jauh  seperti  Landsat-8  OLI  dan  Landsat-7  ETM  mampu  mengestimasi perubahan  kualitas  udara  di  sekitar  PLTU  Cirebon,  asalkan  tetap  divalidasi  oleh  instrumen  lain misalnya dengan citra satelit Sentinel-2 MSS, serta MODIS. Dari keempat parameter kualitas udara, hanya  CO  yang  mengalami  peningkatan  kadar  yang  signifikan  sebesar  1,25  mg/l  dengan  disertai perluasan jangkauan spasialnya. Berbeda dengan CO, operasional PLTU Cirebon tidak meningkatkan kadar  PM 10 ,  SO 2 ,  dan  NO x bagi  lingkungan  sekitarnya  yang  menandakan  upaya  pengendalian  emisi untuk  ketiga  polutan  tersebut  cukup  berhasil  dan  terlokalisasi  pada  radius  sekitar  500  m,  sehingga kadarnya  menurun  dalam  radius  2000  m.  Berdasarkan  nilai  estimasi  kualitas  udara  tersebut  juga diketahui bahwa konsentrasi PM 10 justru bertolak belakang dengan kadar emisi PM 10 , SO 2 , dan NO x . Sebagai  peraih  proper  hijau  dari  pemerintah  pada  tahun  2019,  operasional  PLTU  Cirebon seharusnya mampu menurunkan beban pencemaran secara signifikan guna mempertanggungjawabkan upaya  pengelolaan  dan  peningkatan  kualitas  lingkungan  hidup  yang  dilakukannya  kepada  publik (Leonard, 2020; KLHK, 2019). Anugerah proper hijau juga harus menjadi tantangan bagi pengelola ke depannya  untuk  meraih  capaian  pengelolaan  lingkungan  hidup  yang  lebih  tinggi  agar  operasional PLTU Cirebon dapat memenuhi kriteria keberlanjutan ekologis, sosial, dan ekonomi.

## 5. Referensi
Ahmad, R. (2004). Kimia Lingkungan . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Alseroury,  F.  A.  (2015).  The  effect  of  pollutants  on  land  surface  temperature  around  power  plan.
International Journal of Mechanical and Production Engineering , 3 , 17 – 21.
Alvarez-Mendoza,  C.  I.,  Teodoro,  A.  C.,  Torres,  N.,  &  Vivanco,  V.  (2019).  Assessment  of  remote sensing data to model PM10 Estimation in cities with a low number of air quality stations: A case of Study in Quito, Ecuador. Environtments , 6, 85 . Astra, I. M. (2010). Energi dan dampaknya terhadap lingkungan. Jurnal Meteorologi dan Geofisiska , 2 , 1,
127 – 135. Baghdadi, N., Mallet, C., & Zribi, M. (2018). QGIS and Generic Tools . New Jersey: ISTE & John Wiley and Sons.
Cahyadi. (2011). Kajian teknis pembangkit listrik berbahan bakar fossil. JITE , 1, 12, 21 – 32. Cahyadi (Ed.). (2015). PLTU Batubara Superkritikal yang Efisien . Jakarta: Balai Besar Teknologi Energi. Cameron,  L.  M.,  &  Hales,  B.  J.  (1996).  CO  inhibition  of  nitrogen  fixation. Nitrogen  Fixation: Fundamentals and Applications . Dordrecht: Springer. Damara,  D.  Y.,  Wardhana,  I.  W.,  &  Sutrisno,  E.  (2017).  Analisis  dampak  kualitas  udara  karbon monoksida  (CO)  di  Sekitar  Jl.  Pemuda  akibat  kegiatan  car  free  day  menggunakan  program Caline4 dan Surfer (studi kasus: Kota Semarang). Jurnal Teknik Lingkungan , 6, 1, 1 – 14. Dede, M., Pramulatsih, G. P., Widiawaty, M. A., Ramadhan, Y. R., & Ati, A. (2019). Dinamika suhu permukaan dan kerapatan vegetasi di Kota Cirebon. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , 6, 1, 1 – 14. Dewanto,  H.  (2016). Analisis  Dampak  Lingkungan  Hidup  (ANDAL)  Rencana  Pembangunan  dan  Operasi Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap  (PLTU)  Cirebon  Kapasitas  1  X  1.000  Mw  Kabupaten  Cirebon  Jawa Barat . Jakarta: PT. Cirebon Energi Prasarana.
Fernández-Pacheco,  V.  M.,  Lopez-Sanchez,  C.  A.,  Alvarez-Alvarez,  E.,  Lopez,  M.  J.  S.,  Garcia- Expósito, L., Yudego, E. A., & Carús-Candás, J. L. (2018). Estimation of PM10 distribution using Landsat5 and Landsat8 remote sensing. Proceedings , 2 , 1438.
Gusnita,  D.  (2014).  Pencemaran  smog  (asap  kabut)  sebagai  dampak  aktivitas  antropogenik. Berita Dirgantara , 15, 2, 84 – 89.
Hasan, G., Al-Kubaisy, M. A., Nahhas, F. H., Ali, A. A., Othman, N., & Hason, M. M. (2014). Sulfur dioxide (SO2) monitoring over Kirkuk City using remote sensing data. J  Civil  Environ Eng , 4, 155.
ICED. (2018, Mei 30). Perencanaan elektrifikasi berbasis geospasial. Workshop Elektrifikasi Desa Melalui PLTS Terpusat . 30 Mei 2018, Kupang, Nusa Tenggara Timur. ICEL.  (2018). Peneliti  Ingatkan  Limbah  PLTU  Tingkatkan  Suhu  Laut .  Internet  sources  URL https://icel.or.id/berita/peneliti-ingatkan-limbah-pltu-tingkatkan-suhu-laut/
Julianti, S. A., Jamaluddin, & Amiruddin. (2018). Dampak keberadaan pembangkit listrik tenaga uap (PLTU) terhadap kondisi sosial ekonomi masyarakat di Kelurahan Panau Kecamatan Tawaili . Jurnal Elektronik Geo Tadulako Online 6, 2, 35 – 43.
Kayes,  I.,  Shahriar,  S.  A.,  Hasan,  K.,  Akhter,  M.,  Kabir,  M.  M.,  &  Salam,  M.  A.  (2019).  The relationships  between  meteorological parameters  and  air  pollutants in  an  urban  environment. Global J. Environ. Sci. Manage. , 5, 3, 265 – 278. KLHK. (2019). Program Penilaian Peringkat Kinerja Perusahaan dalam Pengelolaan Lingkungan Hidup 2019 . Jakarta: Sekretariat Proper KLHK RI.
Korting,  T.,  Namikawa,  L.  M.,  Fonseca,  L.  M.  G.,  &  Felgueiras,  C.  A.  (2016).  How  to  effectively obtain  metadata  from  remote  sensing  big  data?.  In Proceeding  of  GEOBIA  2016:  Solutions  and Synergies . Enschede: University of Twente Leonard,  L.  (2020).  Cirebon  Power  Raih  Proper  Hijau  2019  dari  KLHK.  Internet  sources  URL https://ekonomi.bisnis.com/read/20200108/44/1188341/cirebon-power-raih-proper-hijau-201 9-dari-klhk.
Lin, C. A., Chen, Y. C., Liu, C. Y., Chen, W. T., Seinfeld, J. H., & Cjou, C. C. K. (2019). Satellite- derived correlation of SO2, NO2, and aerosol optical depth with meteorological conditions over East Asia from 2005 to 2015. Remote Sensing , 11, 1738.
Lin, G., Fu, J., Jiang, D., Hu, W., Dong, D., Huang, Y., & Zhao. (2014). Spatio-temporal variation of PM2.5  concentrations  and  their  relationship  with  geographic  and  socioeconomic  factors  in China. Int. J. Environ. Res. Public Health , 11, 1, 173 – 186. Liun, E. (2002). Biaya eksternal PLTU Batubara Suralaya. Jurnal Pengembangan Energi Nuklir , 4, 1, 27 – 42.
Martin, R. V. (2008). Satellite remote sensing of surface air quality. Atmospheric Environment , 42, 7823 – 7843.
Matharaarachchi,  S.,  Manawadu,  L.,  &  Gunatilake,  J.  (2016).  Evaluation  of  urban  air  pollution distribution in the Colombo Municipal Council Area, Sri Lanka. In Geostatistical and Geospatial Approaches for the Characterization of Natural Resources in the Environment: Challenges, Processes and Strategies . New Delhi: Springer.
Muhaimin, Sugiharto, E., dan Suratman, A. (2016). Air pollution simulation from Cirebon power plant activity. Eksakta: Jurnal Imu-Ilmu MIPA , 15, 1, 14 – 22.
Nguyen, T. T. N., Bui, H. Q., Pham, H. V., Luu, H. V., Man, C. D., Pham, H. N., & Le, H. T. (2015). Particulate  matter  concentration  mapping  from  MODIS  satellite  data:  A  Vietnamese  case study. Environmental Research Letters , 10, 9, 095016.
Nicolantonio, W. D., Cacciari, A., & Tomasi, C. (2009). Particulate matter at surface: Northern Italy Monitoring  Based  on  satellite  remote  sensing,  meteorological  fields,  and  in-situ  samplings. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 2, 284 – 292.
Nurdian,  W.,  Dede,  M.,  Widiawaty,  M.  A.,  Ramadhan,  Y.  R.,  &  Purnama,  Y.  (2020). Pemanfaatan sensor  mikro  DHT11-Arduino  untuk  monitoring  suhu  dan  kelembaban  udara .  Prosiding  Seminar Nasional  Tahunan  Ilmu  Lingkungan  Universitas  Padjadjaran  Tahun  2019.  Bandung:  Unpad Press.
Nurhanifah,  Widiawaty,  M.  A.,  &  Ismail,  A.  (2020).  Pengaruh  PLTU  Rawaurip  terhadap  kualitas perairan  Teluk  Mundu,  Kabupaten  Cirebon.  In Naskah  Finalis  KTI  Geosac  2020 .  Bandung: Unpublished.
Nurhasanah,  T.  N.  (2017). Pencemaran  Udara  Akibat  Penggunaan  Batubara  sebagai  Sumber  Energi Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap  (PLTU)  Kecamatan  Astanajapura  Kabupaten  Cirebon  di  Hubungkan dengan  Undang-Undang  Nomor  32  Tahun  2009  Tentang  Perlindungan  dan  Pengelolaan  Lingkungan Hidup . Undergraduate thesis, Faculty of Law, Universitas Pasundan.
Quina,  M.,  &  Erou,  A.  (2018).  Memastikan  pemenuhan  kewajiban  pengendalian  pencemaran  udara STB:  PLTU  batubara.  In Seri  Lembar  Informasi  Pencemaran  Udara .  Jakarta:  YLBH,  WALHI, Greenpeace, & ICEL.
Setiawan, I.,  Dede,  M., Sugandi, D.,  & Widiawaty,  M.  A.  (2019). Investigating urban  crime pattern and accessibility using geographic information system in Bandung City. KnE Social Sciences , 3, 21, 535 – 548.
Somvanshi, S. S., Vashisht, A., Chandra, U. & Kaushik, G. (2019). Delhi air pollution modeling using remote  sensing  technique.  In Handbook  of  Environmental  Materials  Management .  Basel:  Springer Nature Switzerland AG.
Suriamiharja,  D.  A.  (2008). Analogi  hukum  termodinamika  dalam  interaksi  ekonomi  dan  lingkungan .  an article in Konferensi BKPSL. 6 – 8th August 2008, Manado, Sulawesi Utara, Indonesia.
Tian, Y., Tao, X., & Chen, L. (2019). Analysis of spatial and seasonal distributions of air pollutants by incorporating  urban  morphological  characteristics. Computers,  Environment  and  Urban  Systems , 75, 35 – 48. Untsa,  Q.  D.  (2017). Mekanisme  Penunjukan  Langsung  Pada  Pembangunan  Infrastruktur  Ketenagalistrikan dalam  Perspektif  Hukum  Persaingan  Usaha .  Master  Thesis,  Faculty  of  Law,  Universitas  Gajah Mada.
Wald, L., Basly, L., & Baleynaud, J. M. (1998). Satellite data for the air pollution mapping. An article in 18th EARSeL Symposium on Operational Remote Sensing for Sustainable Development . May 1998, Enschede, Netherlands.
Yoo, J. M., Jeong, M. J., Kim, D., Stockwell, W. R., Yang, J. H., Shin, H. W., Lee, M. I., Song, C.
K.,  &  Lee,  S.  D.  (2015).  Spatiotemporal  variations  of  air  pollutants  (O3,  NO2,  SO2,  CO, PM10, and VOCs) with land-use types. Atmos. Chem. Phys , 15, 10857 – 10885.
Young, N. E., Anderson, R. S., Chignell, S. M., Voorster, A. G., Lawrence, R., & Evangelista, P. H.
(2017). A survival guide to Landsat preprocessing. Ecology , 98, 4, 920 – 932.