## ANALISIS PENGARUH FAKTOR METEOROLOGI TERHADAP KONSENTRASI PM10 MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA
(Studi kasus: Daerah Dago Pakar dan Cisaranten, Bandung)

## ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF METEOROLOGICAL FACTORS TO PM10 CONCENTRATION
USING MULTIPLE LINEAR REGRESSION
(CASE STUDY: DAGO PAKAR AND CISARANTEN WETAN AREAS, BANDUNG)
Ana Turyanti *
Laboratorium Meteorologi dan Kualitas Udara, Dept. Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB Gedung FMIPA Wing 19 Lv. 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
* Corresponding Author . E-mail: aturyanti@gmail.com
Penyerahan Naskah: 15 Januari 2011 Diterima untuk diterbitkan: 27 Mei 2011

## ABSTRACT
Air  pollution  was  influenced  by  meteorological  condition.    Atmospheric  stability  and  wind  are  very important  meteorological  factors  such  as  solar  radiation,  temperature,  relative  humidity,  wind  and  its stability.    This  study  analyzes  the  influence  of  meteorological  factors  to  PM10  concentration  in  Bandung, West Java, as the case study. We used the data from Air Quality System Monitoring (AQMS) at Dago Pakar Stastion  as  the  refference  of  background  area  and  Cisaranten  Wetan  as  the  refference  of  industrial  area. This study used multiple linear regression method to analyze  the influence of solar radiation, temperature, relative  humidity  (RH)  and  wind  velocity  to  concentration  of  PM10.    The  result  of  this  analysis  is  the meteorological factors that influence PM10 concentration are different for both of location.  At Dago, wind velocity is not a significant factor influencing fluctuation of PM10 concentration. However, for Cisaranten Wetan  it  significantly  influences  the  PM10  concentration  with  negative  correlation.    The  meteorological factors at Dago that significantly influence PM10 concentration are  solar radiation (Rad), temperature (T) and  relative  humidity  (RH),  with  the  equation 𝑌 𝑖 = −87.334 + 0.023𝑅𝑎𝑑 + 3.184𝑇 + 0.621𝑅𝐻; while  at Cisaranten Wetan, the significant meteorological factors are radiation,  relative humidity and wind velocity (V),  with  equation 𝑌 𝑖 = 16.0842 + 0.028𝑅𝑎𝑑 + 0.504𝑅𝐻 − 9.184𝑉. Wind  velocity  at  Cisaranten  Wetan had  a  larger  range  than  that  of  Dago.  This  wind  has  a  velocity  of  5  m/sec  which  potentially  transports particulates to other areas that can decrease PM10 concentration.
Keyword: air pollution, meteorological factors, multiple linear regression analysis, PM10, wind speed

## PENDAHULUAN
Peningkatan  jumlah  penduduk  serta  kemajuan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  telah  membawa dunia  kepada  industrialisasi  dan  tingkat  konsumsi energi  yang  semakin  tinggi.    Hal  ini  membawa konsekuensi bertambahnya limbah yang terbuang ke lingkungan, termasuk di antaranya yang dibuang ke udara.    Maka  di  kota-kota  dengan  tingkat industrialisasi dan transportasi yang tinggi kemungkinan  timbul  pencemaran  udara  tak  dapat dihindarkan.
Dampak  pencemaran  udara  sudah  sejak  lama diketahui,  namun  perhatian  terhadap  hal  tersebut
masih  kurang,  karena  dampak  dari  pencemaran udara  baru  akan  terasa  setelah  jangka  waktu  yang lama.    Menurut  WHO  (2006)  lebih  dari  2  juta kematian  mendadak  setiap  tahun  berkaitan  dengan dampak  polusi  udara  baik outdoor maupun indoor , dan  lebih  dari  setengah  kasus  penyakit  akibat pencemaran  udara  terjadi  di  negara  berkembang. Hasil  penelitian  di  Athena  menunjukkan  bahwa peningkatan  kandungan  NO 2 di  udara  sebesar  10  gm -3 dapat  meningkatkan  jumlah  penderita penyakit  pernafasan  sebesar  0.7%;  sementara peningkatan 10  gm -3 O 3 mengakibatkan peningkatan sebesar 0.64 untuk penyakit yang sama (Mentzakis,  Delfino  1999).    Selain  itu  pencemaran
udara ambien juga dapat mengakibatkan resiko bayi lahir cacat (Ritz et al . 2002).
Secara ekonomi, pencemaran udara menimbulkan kerugian yang sangat tinggi, sehingga perlu  ditanggulangi.    Sebagai  contoh,  hasil penelitian  Syahril et  al .  dalam  Bappenas  (2006), biaya  ekonomi  akibat  pencemaran  udara  di  DKI Jakarta yang dihitung dalam bentuk biaya kesehatan dan  kehilangan  produktivitas  pada  tahun  2015 diduga akan mencapai US $ 400 juta per tahun, jika tidak  ada  upaya  penccegahan  dan  pengendalian. Sedangkan  estimasi  di  Kota  Bandung,  biaya kesehatan  akibat  pencemar  PM10  saja,  mencapai Rp.12,7  miliar  per  tahun  (Suhadi dalam Bappenas 2006).
Tingkat  konsentrasi  polutan  di  suatu  tempat tidak  hanya  disebabkan  oleh  banyaknya  sumber emisi,  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  laju  perubahan baik  fisik  maupun  kimia  dari  pencemar  serta distribusi  atau  penyebaran  polutan  di  udara (Yerramilli et al. 2012). Sehingga untuk mengetahui sejauh  mana  emisi  dari  suatu  sumber  dapat membahayakan  atau  menimbulkan  gangguan,  perlu pemahaman  mengenai  karakteristik  atmosfer  yang erat  hubungannya  dengan  kondisi  meteorologi setempat.
Menurut  Arya  (1999)  mekanisme  dispersi polutan  dipengaruhi  karakteristik  meteorologi  dan topografi  setempat.  Meteorologi  terdiri  dari  unsur- unsur  radiasi  matahari,  suhu  dan  tekanan  udara, angin,  curah  hujan,  kelembaban,  serta  evaporasi. Faktor  meteorologi  yang  berpengaruh  langsung terhadap penyebaran polutan adalah angin (meliputi arah  dan  kecepatan)  serta  stabilitas  atmosfer. Sementara itu bentuk topografi akan turut mempengaruhi karakteristik meteorologi setempat.
Radiasi  tidak  secara  langsung  mempengaruhi dispersi,  tetapi  mempengaruhi  fluktuasi  suhu  dan tekanan yang  akan  mempengaruhi  angin  dan stabilitas  atmosfer.    Selain  itu  energi  radiasi mempengaruhi terbentuknya kabut fotokimia. Radiasi  juga  mempengaruhi  konsentrasi  NOx  di atmosfer melalui perubahan suhu yang diakibatkannya.  Pada  musim  panas  NO  yang dikonversi  menjadi  NO x meningkat  sesuai  dengan peningkatan radiasi matahari. Suhu udara berkorelasi  kuat  dengan  konsentrasi  NO 2 yang tinggi, sebagaimana terjadi di beberapa kota besar di Jepang  (Gotoh  1993).  Hal  ini  di  dukung  oleh padatnya  lalulintas  di  perkotaan,  seperti  hasil penelitian di Bahrain yang menunjukkan konsentrasi NO x tertinggi  adalah  di  wilayah  perkotaan  dengan kepadatan  lalu  lintas  tinggi  (Madany  dan  Danish 1993).
Kelembaban dan curah hujan lebih berpengaruh pada proses removal ,  namun  akan  berkaitan  dengan peningkatan  keasaman  air  hujan.    Hujan  akan
bereaksi  dengan  SO 2 dan  akan  meningkatkan keasaman  air  hujan  yang  dapat  menyebabkan asidifikasi  sumber  air  serta  penurunan  unsur  hara tanah (Pidwirny dan Gow 1996); juga menyebabkan korosi logam dan bahan bangunan lain.
Dispersi  polutan  dipengaruhi  oleh  angin  (arah dan  kecepatan),  yang  akan  mempengaruhi  ke  arah mana  dan  seberapa  tinggi  konsentrasi  polutan  di daerah  tersebut.  Arah  angin  akan  menentukan  arah daerah  paparan,  sedangkan  kecepatan  angin  akan menentukan  seberapa  jauh  pencemar  akan  terbawa sepanjang  arah  angin  dominan.  Menurut  hasil penelitian  Hakiki  (2008),  peningkatan  kecepatan angin  akan  mengakibatkan  pencemar  mudah  jatuh pada  jarak  yang  dekat  lebih  dengan  sumber pencemar.
Faktor-faktor meteorologi tersebut saling berkait,  dan  juga  dipengaruhi  oleh  kondisi permukaan.  Permukaan bervegetasi tumbuhan akan menyebabkan  radiasi  banyak  terserap  dan  tidak segera  memanaskan  udara  di  atasnya.    Berbeda dengan permukaan beton yang memantulkan radiasi lebih  banyak  daripada  yang  diserap  sehingga  akan memanaskan  udara  di  atasnya  dan  mengakibatkan suhu  lebih  tinggi.    Suhu  yang  tinggi  akan menyebabkan  udara  mengembang  naik  dengan cepat, sehingga memicu ketidakstabilan udara.
Salahsatu  wilayah  yang  menarik  untuk  dikaji kondisi  meteorologinya  serta  pengaruhnya  terhadap dispersi  pencemar  adalah  Kota  Bandung,  yang merupakan  bagian  dari  sebuah  cekungan,  yaitu Cekungan  Bandung  (Alimaman,  2004)  dengan karakteristik  meteorologi  yang  khas.  Di  sisi  lain, Kota Bandung merupakan salah satu kota besar dan ibukota  provinsi  di  Indonesia  dengan  penduduk cukup padat, sektor industri dan transportasinya juga berkembang  pesat,  yang  berpotensi  menjadi sumber pencemar.  Hasil  pengamatan  Lestari  dan  Savitri (2003)  menunjukkan  kandungan  partikulat  di  udara ambien  sekitar  Jalan  Braga,  Kota  Bandung  sudah melebihi  ambang  batas,  dan  kontribusi  PM 10 terhadap  total  konsentrasi  sebesar  75-79%.    Sejak akhir  tahun  2000  data  ISPU  di  kota  Bandung menunjukan peningkatan jumlah hari yang dikategorikan sebagai Tidak Sehat dan Sangat Tidak Sehat (Driejana 2004).
Pencemaran  udara  di  Kota  Bandung  bersumber dari  kendaraan  bermotor  dan  industri.  Menurut Utama  (2004),  sumber  pencemar  yang  mengemisi polutan  paling  besar  di  kota  Bandung  adalah  sektor transportasi  diikuti  oleh  industri,  domestik  dan pembakaran  sampah,  sedangkan  emisi  partikulat  di kota  Bandung  adalah  sekitar  1483  ton  per  tahun. Kotamadya  Bandung  pada  dasarnya  merupakan pusat  kota  dengan  perkembangan  pemukiman, transportasi  maupun  sarana  komersial  tinggi sehingga akan menjadi sumber emisi polutan sendiri
yang  akan  menambah  konsentrasi  zat  pencemar  di udara.    Menurut  Bibero  dan  Young  (1974),  di  kota besar  yang  berkaitan  dengan  bangunan  gedung- gedung  dan  permukaan  yang  menyerap  radiasi matahari  dan  memantulkan  panasnya  kembali  ke udara  akan  menyebabkan  peningkatan  suhu  udara sehingga  kemungkinan  terjadi urban  elevated inversion .
Penulisan makalah ini bertujuan untuk mengkaji hubungan  antara  kondisi  meterologi  setempat terhadap  konsentrasi  PM10  di  udara  ambien.    Studi kasus  dilakukan  di  Dago  dan  Cisaranten,  Bandung. Dago  Pakar  mewakili  lokasi dengan kondisi lingkungan  masih  alami,  sedangkan  Cisaranten Wetan mewakili daerah industri di Bandung.

## METODE PENELITIAN

## Bahan
Bahan berupa data yaitu :
1. Data konsentrasi PM10 dan data meteorologi 30 menitan di Dago Pakar tanggal 1-5 Mei 2002
2. Data konsentrasi PM10 dan data meteorologi 30 menitan  di  Cisaranten  wetan  tanggal  1-5  Mei 2004
Kedua  data  didapat  dari  BPLHD  Jawa  Barat  yang berasal  dari  stasiun Fix  Monitoring yang  ada  di kedua  tempat.    Peta  lokasi  stasiun  terdapat  pada Gambar 1.

## Metode
Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis pengaruh  faktor  meteorologi  terhadap  pencemaran udara  dalam  hal  ini  adalah  analisis  regresi  linier berganda.    Hal  ini  digunakan  karena  faktor meteorologi  yang  mempengaruhi  pencemaran  udara lebih  dari  satu  faktor.    Persamaan  umum  yang mewakilinya  adalah  (Mattjik  dan  Sumertajaya 2002):
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖 … + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝𝑖 + 𝜀 𝑖 (1)
Yi = konsentrasi pencemar PM10
Xi  =  faktor  meteorologi  yaitu  Radiasi  global,  suhu udara,  kelembaban  relatif  (RH)  dan  kecepatan angin
β i = slope /gradien ε i = error ke-i Selanjutnya  dilakukan  analisis  ragarm  (ANOVA), untuk  melihat p-value ,  dengan  α  =  0.05.    Bentuk hipotesis  yang  diuji  dari  analisis  ragam  adalah sebagai berikut :
H 0 : β 1 = β 2 =...= β p = 0 H 1 : ada i dimana β i ≠ 0
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  Microsoft Excel.
Gambar 1 Peta lokasi stasiun pemantau kualitas udara Kota Bandung. (Sumber : Regional Center)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  regresi  linier  berganda  terhadap PM10  dan  faktor  meteorologi  di  lokasi  Dago  Pakar menunjukkan bahwa kecepatan angin tidak berpengaruh  nyata  terhadap  konsentrasi  PM10 (Tabel  1),  karena  nilai p-value >  α=0.05.
Selanjutnya untuk mendapatkan persamaan konsentrasi  PM10  dengan  faktor  meteorologi lainnya,  maka  dilakukan  analisis  regresi  linier berganda dengan mengeluarkan kecepatan angin dari data  yang  dianalisis.    Hasil  analisis  regresi  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Hasil analisis pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi PM10 di Dago
Regression Statistics Multiple R 0.332 R Square 0.11 Adjusted R Square 0.095 Standard Error 20.579 Observations 240 df SS MS F Significance F Regression 4  12334.81 3083.7 7.28 0 Residual 235  99520.64 423.49 Total 239  111855.5 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept -69.959 52.891 -1.323 0.187 -174.16 34.242 -174.16 34.242 Rad global 0.024 0.008 2.934 0.004 0.008 0.04 0.008 0.04 Suhu udara 2.77 1.415 1.958 0.051 -0.017 5.557 -0.017 5.557 RH 0.553 0.26 2.123 0.035 0.04 1.066 0.04 1.066 Kec Angin -1.451 1.92 -0.756 0.45 -5.233 2.331 -5.233 2.331
Tabel  2.  Hasil  analisis  pengaruh  faktor  meteorologi  terhadap  konsentrasi  PM10  di  Dago  tanpa  pengaruh kecepatan angin Regression Statistics Multiple R 0.3288 R Square 0.1081 Adjusted R Square 0.0968 Standard Error 20.5602 Observations 240 df SS MS F Significance F Regression 3 12092.78  4030.93 9.54 0 Residual 236 99762.67 422.72 Total 239 111855.45 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept -87.334 47.593  -1.835 0.068 -181.09 6.427 -181.096 6.427 Rad global 0.023 0.008 2.867 0.005 0.007 0.039 0.007 0.039 Suhu udara 3.184 1.303 2.443 0.015 0.616 5.751 0.616 5.751 RH 0.621 0.244 2.544 0.012 0.14 1.102 0.14 1.102
Maka didapatkan persamaan yang mewakili hubungan antara faktor meteorologi dengan konsentrasi PM10 adalah:
𝑌 𝑖 = −87.334 + 0.023𝑅𝑎𝑑 + 3.184𝑇 + 0.621𝑅𝐻 (2)
Jika  dilihat  dari  R 2 ,  maka  besarnya  keragaman PM10  di  daerah  Dago  Pakar  yang  dapat  dijelaskan oleh  faktor  meteorologi  hanya  9.68%,  yang  berarti sisanya  sebesar  90.32%  dijelaskan  oleh  faktor  lain selain  faktor  meteorologi  suhu,  RH  dan  radiasi.
Tentu saja hal ini berkaitan dengan faktor lain yang mempengaruhi  terutama  jumlah  emisi  itu  sendiri. Oleh  karena  itu,  dalam  makalah  ini  dicoba  juga dianalisis  pengaruh  faktor  meteorologi  terhadap konsentrasi  PM10  di  daerah  Cisaranten,  yang mewakili daerah industri.  Hasil analisis ditunjukkan pada Tabel 3.
Dilihat  dari  hasil  analisis  di  atas,  maka  nilai p- value suhu  (T)  masih  >  dari  0.05,  sehingga  perlu dianalisis  lagi  dengan  mengeliminasi  faktor  suhu, sehingga didapatkan seperti pada Tabel 4.
Tabel 3. Hasil analisis pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi PM10 di Cisaranten Wetan
Regression Statistics Multiple R 0.605 R Square 0.366 Adjusted R Square 0.355 Standard Error 20.085 Observations 224 df SS MS F Significance F Regression 4  51067.42  12766.86 31.65 0 Residual 219  88350.35 403.43 Total 223  139417.8 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept -144.9263 84.1324  -1.7226 0.0864 -310.7391 20.8865 -310.7391 20.8865 T 4.4303 2.2723 1.9497 0.0525 -0.0481 8.9088 -0.0481 8.9088 RH 1.1805 0.3859 3.059 0.0025 0.4199 1.9411 0.4199 1.9411 Rad 0.022 0.0081 2.7096 0.0073 0.006 0.038 0.006 0.038 Va -9.1109 2.0642  -4.4137 0 -13.1792 -5.0425 -13.1792 -5.0425
Tabel 4. Hasil analisis pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi PM10 di Cisaranten Wetan
Regression Statistics Multiple R 0.596 R Square 0.355 Adjusted R Square 0.346 Standard Error 20.213 Observations 224 df SS MS F Significance F Regression 3 49533.9 16511.3 40.4 0 Residual 220 89883.9 408.6 Total 223 139417.8 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 16.0842 16.1747 0.9944 0.3211 -15.7929 47.9614 -15.7929 47.9614 RH 0.5044 0.1704 2.9607 0.0034 0.1686 0.8401 0.1686 0.8401 Rad 0.0279 0.0076 3.683 0.0003 0.013 0.0428 0.013 0.0428 Vangin -9.1845 2.077 -4.422 0 -13.2778 -5.0911 -13.2778 -5.0911
Berdasar analisis di atas didapat persamaan:
𝑌 𝑖 = 16.0842 + 0.028𝑅𝑎𝑑 + 0.504𝑅𝐻 − 9.184𝑉 (3)
Koefisien keragamannya adalah 34.6%, sehingga  pengaruh  faktor  meteorologi  terhadap keragaman  konsentrasi  PM10  di  Cisaranten  lebih besar  dibandingkan  di  Dago.  Faktor  suhu  tidak berpengaruh  terhadap  keragaman  konsentrasi  PM10 di  Cisaranten,  sedangkan  kecepatan  angin  memiliki pengaruh  negatif,  yang  artinya  semakin  tinggi kecepatan  angin,  konsentrasi  PM10  di  Cisaranten semakin  kecil.    Hal  ini  dapat  dijelaskan  bahwa partikulat dapat terbawa ke tempat lain oleh adanya angin. Hal ini sesuai dengan penelitian Maraziotis et al .  (2008),  bahwa  terdapat  korelasi  negatif  antara konsentrasi  partikulat  dengan  kecepatan  angin. Demikian  pula  di  Jakarta  fluktuasi  kecepatan  angin memiliki  korelasi    -0.47  dengan  konsentrasi  PM10 (Turyanti dan Santikayasa 2007).
Jika digambarkan maka ada perbedaan karakteristik  pola  kecepatan  angin  antara  Dago  dan Cisaranten (Gambar 2). Di Dago,  kisaran kecepatan angin  adalah  dari  0.15  m/det  hingga  4.3  m/det. Kisaran  kecepatan  angin  di  Cisaranten  lebih  lebar, yaitu  dari  0.00  m/det  ( calm  wind )  hingga  5  m/det. Kecepatan  angin  5  m/det  berpotensi  membawa partikulat  ke  tempat  lain,  dan  konsentrasi  di Cisaranten berkurang.
Menurut  Geiger et  al. (1995),  penyebaran partikulat  dipengaruhi  oleh  kecepatan  angin.    Jika kecepatan  angin  meningkat,  butiran  pasir  di permukaan  akan  bergulir  dan  bertumbukan  dengan yang  lainnya,  dan  pada  kecepatan  angin  5  m  s -1 butiran yang tertumbuk akan melayang ke udara dan jatuh lagi ke permukaan, sedangkan jika angin lebih cepat, maka partikel kecil akan bertahan di udara.
Hal  ini  didukung  oleh  beberapa  penelitian  lain seperti  hasil  penelitian  Barmpadimos et  al (2011),
yang  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  paling penting  yang  mempengaruhi  konsentrasi  PM10 salahsatunya  adalah wind  gust (hembusan  angin yang  cukup  kencang)  terutama  di  musim  panas. Selain  itu,  penelitian  Ul-Saufie,  Yahya  dan  Ramli (2011), menunjukkan bahwa  faktor angin, suhu dan RH bersama-sama mempengaruhi fluktuasi konsentrasi PM10.
Berdasar  penelitian  Lestari et  al .  (2003), kecepatan  angin  yang  rendah  ( calm  wind )  serta kondisi  atmosfer  yang  stabil  di  Kota  Bandung menyebabkan  polutan  sulit  terdispersi  sehingga terakumulasi  dan  mencapai  konsentrasi  absolut maksimum  di  kawasan  tertentu. Kecepatan angin  di sekitar daerah batas lereng dan lembah di Cekungan Bandung yang relatif lemah terutama pada sore hari menjelang malam  (pukul 18.00) serta pada dini hari (pukul  03.00),  merupakan  karakteristik  dari  angin lereng  yang  berbatasan  dengan  lembah  yang  relatif lebih  datar  (Turyanti  2005).  Menurut  Monti et  al (2002), waktu-waktu transisi pagi dan sore memang dicirikan  dengan  adanya  kecepatan  angin  rendah. Karakteristik  ini  akan  menyebabkan  timbulnya masalah  polusi  udara  karena  akan  mereduksi dispersi  dan  transport  polutan.    Hal  ini  juga  sesuai dengan Oke (1978) bahwa kecepatan angin rata-rata menurun  dan  berada  pada  kondisi  minimum  di permukaan  yaitu  di  sekitar  perbatasan  lereng  dan lembah.
Penelitian Turyanti (2005) menunjukkan kecenderungan  terjadinya  angin  lemah  juga  terjadi di  permukaan  cekungan  Bandung  pada  siang  hari terutama sekitar pukul 12.00 yang akan mempengaruhi  kualitas  udara  Kota  Bandung.    Pada saat  tersebut  aktivitas  kota  cukup  tinggi,  terutama sektor transportasi, sehingga adanya  angin lemah di permukaan akan menyebabkan polutan sulit mengalami pengenceran dan cenderung terakumulasi di permukaan.
Gambar 2 Fluktuasi kecepatan angin di Dago dan Cisaranten.

## KESIMPULAN
Berdasar  hasil  analisis  regresi  berganda, didapatkan bahwa faktor meteorologi yang berpengaruh terhadap konsentrasi pencemar khususnya  PM10  akan  berbeda  antar  lokasi.    Di Dago faktor kecepatan angin tidak nyata berpengaruh tetapi di Cisaranten berpengaruh sangat nyata  terhadap  keragaman  konsentrasi  PM10.  Di Cisaranten faktor suhu tidak mempengaruhi konsentrasi  PM10,  sedangkan  kecepatan  angin berpengaruh negatif terhadap  konsentrasi pencemar PM10.
Persamaan  konsentrasi  PM10  yang  didapatkan di daerah Dago adalah 𝑌 𝑖 = −87.334 + 0.023𝑅𝑎𝑑 + 3.184𝑇 + 0.621𝑅𝐻 ,  dengan  R 2 = 9.68%  Sedangkan  persamaan  konsentrasi  PM10 yang  didapatkan  di  daerah  Cisaranten    adalah 𝑌 𝑖 = 16.0842 + 0.028𝑅𝑎𝑑 + 0.504𝑅𝐻 − 9.184𝑉 , dengan R 2 =34.6%.
Kisaran  kecepatan  angin  di  Cisaranten  lebih lebar  daripada  di  Dago,  dan  terdapat  hembusan angin  mencapai  5  m/det  di  Cisaranten  yang berpotensi  membawa  partikulat  ke  daerah  lain, sehingga menurunkan konsentrasi PM10 setempat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  Pak Agus  dari  Regional  Center  Jawa  Barat,  serta  Ibu Andria dari BPLHD Jawa Barat sehubungan dengan penggunaan data dari AQMS Jawa Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alimaman  R.  2004.  Pengkajian  perencanaan  penataan “Cekungan  Bandung”  secara  lintas  sektoral,  Pusat Penelitian  dan  Pengembangan  Pemukiman  –
Departemen KIMPRASWIL. http ://www.bplhdjabar.go.id Arya  SP.    1999. Air  Pollution  Meteorology  and Dispersion . NY : Oxford University Press
[Bappenas]  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional dan  Pemerintah  Kota Strategi Bandung.    2006.
Strategi  dan  Rencana  Aksi  Lokal  Kota  Bandung untuk  Peningkatan  Kualitas  Udara  Perkotaan . Jakarta  :  Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional
Barmpadimos  I,  Hueglin  C,  Keller  J,  Henne    S,  Prévôt SH.    2011.    Influence  of  meteorology  on  PM10 trends  and  variability  in  Switzerland  from  1991  to 2008. Atmos. Chem. Phys .  11: 1813-1835 Bibero  RJ,  Young  IG.    1974. Systems  Approach  to  Air Pollution  Control .  Canada  :  John  Wiley  &  Sons, Inc.
BPLHD [Badan Pengendalian Lingkungan Hidup Daerah]
Propinsi  Jawa  Barat.        Data  PM10  Dago  dan Cisaranten
Driejana.  2004.  Pencemaran  udara  di  kota  Bandung mencemaskan. WJPES.
http://www.bplhdjabar.go.id
Geiger  R,  Aaron  RH,  Todhunter  P.    1995. The  Climate Near  the  Ground .  Friedr.Vieweg  &  Sohn Verlagsgesellschaft mbH,
Braunschweig/Wiesbaden.
Gotoh T.  1993.  Relation between  heat islands and NO 2 pollution  in  some  Japanese  cities. Atmospheric Environment 27B (1):121-128.
Pidwirny  M,  Gow  T.  1996.      Acid  Rain  and  Deposition. Living  Landscape : Thompson-Okanagan  :  Past, Present and Future .
Http://royalokanagan.bc.ca/mpidwirn/atmospherea ndclimate/acidprecip.html
Hakiki  M.  2008.    Pendugaan  Konsentrasi  Permukaan Polutan  Sulfur  Dioksida  (SO 2 )  menggunakan Model Gaussian (Studi Kasus : PT Yamaha Motor Manufacturing,  Jakarta)  [skripsi].    Bogor  : Departemen  Geofisika  dan  Meteorologi,    Institut Pertanian Bogor.
Lestari  P,  Savitri.    2003.  Atmospheric  particulate concentration measured in an urban area Bandung. Pure.appl.geophys. 160 : 107-116.
Lestari  P,  Utama  MP,  Tahar  A,  Siagian  U.    2003.
Estimation  of  ambient  air  quality  from  transport sector  using  simple  dispersion  model  for  Bandung city. Seminar  of  Better  Air  Quality ,  Manila, Desember 2003.
Madany  IM,  Danish  S.    1993.  Spatial  and  temporal patterns in nitrogen dioxide concentrations in a hot desert  region. Atmospheric  Environment 27A (15):2385-2391.
Marazioti  E,  Sarotis  L,  Marazioti  C,  Marazioti,  P.  2008. Statistical  analysis  of  inhalable  (PM10)  and  fine particles (PM2.5) concentrations in urban region of Patras, Greece. Global NEST Journal 10 (2) : 123- 131
Mattjik  AA,  Sumertajaya  M.    2002. Perancangan percobaan dengan Aplikasi SAS dan Minitab .  Jilid I edisi 2.  Bogor : IPB Press
Mentzakis  E,  Delfino  D.    1999.    Effects  of  air  pollution and meteorological parameters on human health in the  city  of  Athens,  Greece. International  Journal of Environment and Pollution 40 (1-2) : 210-225 Monti  P,  Fernando  HJS,  Princevac  M,  Chan  WC,
Kowalewski TA, Pardyjak ER. 2002.
Observation  of  flow  and  turbulence  in  the nocturnal  boundary  layer  over  a  slope. J.  Atmos. Sci. 59 :2513-2534. Oke  TR.  1978. Boundary  Layer  Climates .  London  : Methuen & Co. Ltd.
Ritz B,  Fei Y, Fruin S,  Chapa G,   Shaw GM, Harris JA.
2002.    Ambient  Air  Pollution  and  Risk  of  Birth Defects  in  Southern  California. Am  J  Epidemiol 2002;155:17–25
Turyanti  A.    2005.    Pola  Angin  Cekungan  Bandung menggunakan  Model  Meteorologi  Skala  Meso (MM5)  untuk  Pendugaan  Dispersi  Polutan  Kota
Bandung.    [tesis].    Bandung  :  Departemen  Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Bandung.
Turyanti  A,  Santikayasa  IP.  2007.  Analisa  Pola  Unsur Meteorologi  dan  Konsentrasi  Polutan  di    Udara Ambien  (Studi  Kasus  Kota  Jakarta  dan  Bandung). Jurnal Agromet Indonesia 20 (2): 25-37
Ul-Saufie  AZ,  Yahya  AS,  Ramli  NA.    2011.    Improving multiple  linear  regression  model  using  principal component analysis for predicting PM10 concentration  in  Seberang  Prai,  Pulau  Pinang. International  Journal  of  Environmental  Sciences 2(2):403-409
Utama  MP. 2004. Estimasi Kualitas Udara  Ambien Kota Bandung  dengan  Menggunakan  Model    Dispersi
MUAIR.  [Tugas  Akhir].  Bandung  :  Departemen Teknik Lingkungan, Institut Teknologi Bandung. [WHO]  World  Health  Organization.    2006. WHO  Air Quality  Guidelines  For  Particulate  Matter, Ozone,  Nitrogen  Dioxide  And  Sulfur  Dioxide. Global  Update  2005 . Summary  of  Risk Assessment . http://www.euro.who.int/Document/E87950.pdf . Yerramilli A,  Dodla  VBR,  Yerramilli  S.    2012.    Air Pollution,  Modeling  and  GIS  based  Decision Support Systems for Air Quality Risk Assessment . College  of  Science  Engineering  &Technology, Jackson  State  University,  Jackson  MS,  USA. http://www.intechopen.com .    [diakses  :  15  Mei 2012]