## Analisis Kejadian Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) berdasarkan Kondisi Iklim dan Konsentrasi PM10 di Wilayah Jakarta Barat
Incidence Analysis of an Acute Respiratory Infection due to Climate Conditions and PM10 Concentration in West Jakarta Region
Rini Hidayati 1 * , Septina Tri Anggiani 1 dan Ikoh Maufikoh 2
1 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
2 Badan Pengelola Lingkungan Hidup Daerah Provinsi DKI Jakarta
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 29 October 2016 Received in revised from  17 May 2017 Accepted 07 September 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.2.62-70

## Keywords:
Acute Respiratory Infections Humidity PM10 Rainfall
Seasons
A B S T R A C T
Humans have contributed to an increased of particulates concentration due to their daily  life  activities  including  from  transportation,  industry,  infrastructure  and household. One common particulate found is PM10, which affects human health such as respiratory tract disorders. Weather condition controls PM10 concentration. This research aims to analyze the weather impact on PM10 concentration associated with the  occurrence  of  acute  respiratory  infections.  We  analysed  relationship  between rainfall and PM10 on day to seasonal timescale resolution. Our results show a negative correlation between rainfall and PM10. It appears that season strongly influences the correlation with high and low PM10 concentration occurred during July-August (dry season) and December-February (wet season), respectively. At daily basis, our findings revealed that minimum PM10 concentration occurred at 06.00 am, and it will increase following human activities while people are going to workplace and school. Further, we found that a combining of low humidity and high PM 10 concentration will lead to high acute respiratory infections.

## PENDAHULUAN
Udara merupakan salah suatu komponen biosfer yang berfungsi sangat penting bagi makhluk hidup di permukaan  bumi. Udara mengandung campuran  dari beberapa  gas  dan  partikel  dengan  konsentrasi  yang tidak tetap. Kandungan senyawa gas dan partikel dalam udara akan selalu berubah-ubah dengan pertambahan ketinggian  lapisan  campuran  ( mixing  layer)  dari permukaan  tanah  (Wagner  and  Schäfer,  2017).  Gas yang  terdapat  dalam  udara  didominasi  oleh  nitrogen (78%), oksigen (21%), dan gas-gas lain seperti xenon, argon,  neon,  karbon  dioksida,  helium,  argon,  serta kripton  (1%).  Selain  gas-gas  utama  dalam  udara tersebut, terdapat kandungan gas lain seperti uap air, ozon, metan, asam nitrat, karbon dioksida, dan lain-lain. Beberapa  gas  dan  partikel  atau  debu  pada  udara dihasilkan  dari  berbagai  aktivitas  manusia  seperti penggunaan  kendaraan  bermotor  (Lang  et  al.,  2014; Re ş ito ğ lu et al., 2015; Wang et al., 2015), aktivitas rumah tangga (Chafe et al., 2014; Liu et al., 2016; Pope et al.,
* Corresponding author: rinihidayatigfm@gmail.com
2015; Singh et al., 2014) dan kegiatan industri (Hua et al.,  2016;  Kumar  et  al.,  2016;  Zhang  et  al.,  2015). Campuran gas dan partikel yang terdapat pada udara memiliki tingkat bahaya yang berbeda-beda.
Peningkatan jumlah kendaraan, kegiatan industri, dan  aktivitas  rumah  tangga  dapat  meningkatkan konsentrasi debu atau partikel di udara. Partikel debu dengan konsentrasi yang tinggi dapat mempengaruhi kesehatan manusia terutama pada saluran pernapasan (Chauhan  and  Johnston,  2003).  Salah  satu  penyakit akibat  tingginya  konsentrasi  debu  adalah  infeksi saluran pernapasan akut (ISPA).
Partikel  PM10  terdiri  dari  partikel  kompleks berukuran  0,1  µm – 10  µm,  mencakup  semua  ukuran virus (0,1 µm – 1 µm) dan bakteri (0,5 µm – 5µm) (Lai et al., 2009). PM10 merupakan salah satu oksidan pencemar yang dapat dihisap oleh saluran pernapasan (Yusnabeti et al., 2010). Konsentrasi debu di atmosfer didominasi oleh  PM10.  Hrdli č ková  et  al.  (2008)  menyebutkan bahwa faktor yang mempengaruhi konsentrasi partikel
debu  (PM10)  adalah  suhu,  kelembaban,  kecepatan angin,  dan  arah  angin.  Perbedaan  tempat  atau heterogenitas  secara  spasial  juga  berpengaruh  pada konsentrasi partikel debu (PM10) (Chu et al., 2015).
Konsentrasi  debu  dapat  menurun  jika  terjadi hujan,  sebab  hujan  merupakan  pencuci  pencemar alami  yang  paling  efektif  yang  dapat  membersihkan debu  dan  pencemar  yang  ada  di  atmosfer  (Pohan, 2004),  sehingga  hujan  merupakan  salah  satu  kondisi cuaca  yang  berpengaruh  kuat  terhadap  konsentrasi debu (Ouyang et al., 2015; Yu et al., 2015). Oleh karena itu,  perlu  dilakukan  analisis  atau  kajian  mengenai hubungan antara curah hujan, PM10, dan kejadian ISPA. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1)  menganalisis pengaruh  cuaca  terhadap  konsentrasi  debu  (PM10), dan  (2)  mengetahui  pengaruh  cuaca  dan  PM10 terhadap kejadian penyakit infeksi saluran pernapasan akut (ISPA).  Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan  informasi  kepada  intansi  pemerintah bidang  kesehatan  maupun  lingkungan  untuk mencegah  jumlah  penderita  ISPA  akibat  PM10  dan kondisi iklim sekitar.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Alat
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu seperangkat  personal  komputer  atau  laptop  dengan pengolah data seperti software Microsoft Office 2010, Minitab 16, dan ArcGIS 10.1.

## Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Data  kejadian  penyakit  ISPA  bulanan  (semua golongan  umur)  Kotamadya  Jakarta  Barat  tahun 2011-2015 (Sumber: Dinkes Provinsi DKI Jakarta),
2. Data  konsentrasi  PM10  dan  kelembaban  harian Kotamadya Jakarta Barat tahun 2011-2015 (Sumber: BPLHD DKI Jakarta),
3. Data curah hujan bulanan Jakarta Barat tahun 2011- 2015 (Sumber: https://dataonline.bmkg.go.id/).

## Posedur Analisis Data
Analisis Data PM10
Data  konsentrasi  PM10  diperoleh  dari  BPLHD DKI Jakarta. Data konsentrasi PM10 berupa data harian per setengah jam selama lima tahun (2011-2015). Data konsentrasi PM10 dirata-ratakan menjadi data diurnal pada  setiap  bulan  selama  lima  tahun  untuk  melihat pola diurnal. Selain itu, data PM10 juga dijadikan data harian untuk melihat pola musiman dan untuk melihat hubungan  PM10  dengan  ISPA,  data  PM10  dirata- ratakan  setiap  bulan,  kemudian  digunakan  untuk menghitung nilai korelasi dengan ISPA.
• Rataan konsentrasi PM10 tiap jam dalam satu hari untuk satu bulan yang sama. Setiap bulan dihitung rata-rata  data  per  jam.  Jadi  dalam  setahun diperoleh 288 data (24 data tiap jam x 12 bulan). Perhitungan  konsentrasi  PM10  menggunakan Persamaan (1).
𝐵 𝑖,𝑗 = (∑ 𝐴 𝑖,𝑗 )/5 (1)
Dimana B i,j adalah  konsentrasi  PM10  rataan  jam ke- i  dan  bulan  ke-j,  sedangkan  A i,j adalah  nilai konsentrasi  PM10 rata-rata jam ke- i untuk bulan ke- j dari tahun 2011-2015.
• Skala  musim  yang  dianalisis  adalah  musim kemarau  yang  diwakili  oleh  data  bulan  Juni- Agustus (JJA) dan musim hujan yang diwakili oleh data bulan Desember-Februari (DJF). Perhitungan rataan  musiman  per  jam  menggunakan Persamaan (2).
𝐶 𝑖 = (∑ 𝐵 𝑖,𝑗 )/3 (2)
Dimana C i adalah  konsentrasi  PM10  rataan musiman jam ke- i untuk musim DJF atau JJA.
• Nilai  rataan  bulanan  diperoleh  dengan  merata- ratakan nilai konsentrasi rataan per jam ( B i ) dalam satu bulan j. Hasil dari proses ini, hanya terdapat satu data dalam satu bulan.
Analisis Hubungan PM10, Unsur iklim dengan Kejadian ISPA
Keeratan hubungan antara kasus kejadian ISPA dengan konsentrasi PM10 dan kondisi iklim dianalisis dengan analisis korelasi pearson (Bennett et al., 2013). Koefisien korelasi pearson diperoleh dari Persamaan (3).
𝑟 = ∑(𝑥 𝑖 −𝑥̅)(𝑦 𝑖 −𝑦̅) √∑((𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 ∑(𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 (3)
Dimana r  koefisien  korelasi, 𝑦 𝑖 kejadian  ISPA  atau PM10, 𝑥 𝑖 konsentrasi PM10 atau unsur iklim, 𝑦̅ rataan kejadian  ISPA  atau  PM10, 𝑥̅ rataan  konsentrasi  PM10 atau unsur iklim.
Analisis Kondisi Iklim dan Penyakit ISPA Analisis  ini  dilakukan  dengan  cara  melihat grafik  3D surface-plot  yang  dihasilkan  dari  software Minitab  16.  Unsur  iklim  yang  digunakan  adalah kelembaban  dan  curah  hujan.  Grafik  3D surface-plot yang  diperoleh  pada  tahap  ini,  ditunjukkan  dengan sumbu x kelembaban atau curah hujan, sumbu y adalah konsentrasi PM10, dan sumbu z adalah kasus kejadian ISPA.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pola diurnal konsentrasi PM10 Jakarta Barat Berdasarkan  jumlah  dan  kepadatan  penduduk, Jakarta Barat menempati urutan kedua tertinggi setelah
Jakarta  Pusat,  yaitu  2.430.410  penduduk  dan  18.761 jiwa/km 2 . Bila dilihat dari pertumbuhan penduduk, Kota Jakarta Barat  adalah wilayah dengan tingkat  ekspansi penduduk  yang  paling  cepat  (BPS,  2015).  Laju pertumbuhan  penduduk  yang  cepat  mempengaruhi peningkatan  aktivitas  antropogenik,  seperti  aktivitas industri  dan  transportasi.  Salah  satu  dampak  yang dihasilkan dari aktivitas tersebut adalah polusi berupa particulate matter (PM) yang berukuran kurang dari 10 μ m.  Polusi  PM10  bervariasi  secara  temporal  harian (diurnal). Pola diurnal PM10 wilayah Jakarta Barat dapat dilihat pada Gambar 1.
Pola konsentrasi diurnal PM10 di wilayah Jakarta Barat  memiliki  pola  dengan  konsentrasi  tinggi  yang terjadi pada akhir malam hari. Pada pukul 06.00  pagi konsentrasi PM10 mencapai nilai minimum (sekunder), setelah  itu  konsentrasi  PM10  meningkat  lagi bersamaan  dengan  periode  keberangkatan  kerja  dan sekolah.  Pola  tersebut  tidak  jauh  berbeda  antara kondisi musim hujan (DJF), musim kemarau (JJA), dan
tahunan.  Konsentrasi  PM10  yang  tinggi  pada  akhir malam disebabkan oleh suhu udara yang rendah dan kondisi udara stabil sehingga mixing layer tipis. Dalam kondisi  ini  partikel-partikel  yang  ada  di  udara terkonsentrasi di permukaan. Pada malam hingga pagi hari  kondisi  atmosfer  cenderung  stabil,  sehingga polutan tidak dapat naik tetapi tetap di permukaan dan akan terakumulasi, sehingga konsentrasi partikel atau PM10  akan  tinggi  di  dekat  permukaan.  Pada  siang hingga sore hari biasanya kondisi atmosfer tidak stabil, mixing  layer  lebih  tebal  dan  jauh  dari  permukaan, sehingga partikel-partikel yang ada di udara dapat naik secara  vertikal  dan  jauh  dari  permukaan,  maka  pada waktu  tersebut  konsentrasi  PM10  rendah  (Sumaryati, 2011).  Rataan  konsentrasi  PM10  yang  paling  tinggi terjadi saat bulan-bulan kering (JJA) yaitu 80 μ g/m 3 dan terendah  adalah  ketika  bulan-bulan  basah  seperti Desember,  Januari,  dan  Februari  sebesar  45 μ g/m 3 , sedangkan  untuk  tahunan,  rataan  konsentrasi  PM10 berada di antara kedua musim tersebut yaitu 66 μ g/m 3 .
Gambar 1 Pola konsentrasi rata-rata diurnal PM10 tahun 2011-2015

## Pola musiman konsentrasi PM10
Pola  curah  hujan  serta  kasus  ISPA  musiman (Gambar 2) selama lima tahun (2010-2015) di wilayah Jakarta  Barat  menunjukkan  bahwa  pola  jumlah  kasus ISPA tercatat lebih tinggi di musim hujan dibandingkan musim kemarau. Pada tiga tahun terakhir kasus ISPA di musim  kemarau  mengalami  peningkatan  tetapi  lebih rendah  daripada  jumlah  kasus  pada  musim  hujan. Ketika musim hujan dan kondisi rumah jarang terkena sinar  matahari  maka  patogen  penyebab  ISPA  akan berkembangbiak dengan baik karena berada di tempat
yang  lembab.  Saat  musim  kemarau  juga  tidak  selalu diiringi  dengan  peningkatan  atau  penurunan  jumlah kasus  ISPA.  Pada  musim  kemarau  meskipun konsentrasi PM10 cenderung lebih tinggi dibandingkan  dengan  musim  hujan,  tetapi  jumlah kasus  ISPA  selalu  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan musim hujan.
Konsentrasi PM10 yang tinggi dan curah hujan rendah terjadi pada musim kemarau, yaitu pada bulan Juli hingga September, sedangkan pada bulan Januari hingga  Maret  (musim  hujan)  konsentrasi  PM10
cenderung  rendah.  Hal  ini  dikarenakan  hujan merupakan pencuci pencemar alami yang paling efektif yang  dapat  membersihkan  debu  dan  pencemar  yang
ada  di  atmosfer  (Pohan,  2004).  Variabilitas  musim berpengaruh terhadap  penurunan  atau pengingkatan konsentrasi PM10 (Sukar et al., 2006).
Gambar 2 Konsentrasi PM10 dan curah hujan harian tahun 2011-2015

## PM10 dan Penyakit ISPA
PM10  merupakan  partikel  yang  berukuran kurang dari 10 μ m. Ukuran yang kecil ini dapat terhisap ke  dalam  sistem  pernapasan.  PM10  yang  bersifat inhalable  dapat  masuk  hingga  ke  paru-paru  dan bertahan di dalam tubuh (de Gois et al., 2016; Huboyo and Sutrisno, 2009; Satsangi et al., 2014; Tiwari et al., 2015). Secara epidemiologi PM10 dapat menyebabkan penyakit kronis seperti kanker (Hamra et al., 2014; Yun et al., 2015), bronchitis (Cai et al., 2014; Mészáros et al., 2015),  hingga  kematian  jika  terpapar  dalam  jangka panjang (Beelen et al., 2014; Chen et al., 2016).
Kotamadya Jakarta Barat merupakan salah satu wilayah  di  Jakarta  dengan  konsentrasi  PM10  yang
cukup  tinggi  dan  dalam  waktu  lima  tahun  terakhir mengalami  peningkatan  (Gambar  3a).  Sumber peningkatan  konsentrasi  PM10  ini  didominasi  oleh emisi  kendaraan  bermotor,  khususnya  kendaraan bermesin  diesel  dengan  bahan  bakar  solar  (Soleiman and  Tarumingkeng,  2008).  Peningkatan  konsentrasi PM10  yang  terjadi  di  Jakarta  Barat  dalam  lima  tahun terakhir  ini  berbanding  lurus  dengan  meningkatnya jumlah penderita ISPA (Gambar 3b). Jumlah penderita ISPA pada tahun 2011 sebanyak 3.852 jiwa dan setiap tahunnya  bertambah  sekitar  1.300  jiwa  hingga  tahun 2015 jumlah penderita ISPA di Jakarta Barat mencapai 9.299 jiwa.
Kejadian  ISPA  dengan  konsentrasi  PM10 berdasarkan hasil scatterplot (Gambar 4) menunjukkan pola  yang  secara  umum  ISPA  meningkat  dengan meningkatnya  konsentrasi  PM10.  Gambar  tersebut juga  menunjukkan  pada  konsentrasi  PM10  rendah, jumlah  penderita  ISPA  juga  tinggi.  Konsentrasi  PM10 tinggi  yang  disertai  dengan  ISPA  tinggi  biasa  terjadi pada  musim  kemarau  dengan  curah  hujan  rendah, sebaliknya konsentrasi PM10 rendah biasa terjadi saat musim hujan dengan curah hujan tinggi, pada kondisi ini  kasus  ISPA  juga  tinggi.  Pada  kondisi  curah  hujan tinggi,  radiasi  matahari  rendah,  sehingga  virus  dan bakteri penyebab ISPA dapat leluasa berkembang biak. Ketika musim hujan, suhu minimum lebih rendah dan berkorelasi kuat dengan meningkatnya kejadian ISPA. Pada  suhu  rendah,  keberadaan  virus  lebih  stabil,  dan pada  umumnya  aktivitas  banyak  dikerjakan  di  dalam rumah, sehingga pada kondisi ini potensi kejadian ISPA meningkat (Vandini et al., 2013). Jadi ISPA tidak hanya
dipengaruhi  oleh  konsentrasi  PM10,  tapi  juga dipengaruhi iklim.

## PM10, Iklim, dan ISPA
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi konsentrasi  PM10  adalah  faktor  iklim  seperti  curah hujan  (CH),  kelembaban  (RH),  kecepatan  dan  arah angin, radiasi, dan suhu. Pada penelitian ini faktor iklim yang  dianalisis  adalah  curah  hujan  dan  kelembaban. PM10  memiliki  korelasi  negatif  dengan  curah  hujan, yaitu  sebesar  -0.234.  Nilai  tersebut  menunjukkan hubungan  antara  keduanya  berbanding  terbalik,  saat curah hujan tinggi maka konsentrasi PM10 akan rendah (Gambar 2).  PM10 dengan kelembaban menunjukkan korelasi negatif juga yaitu sebesar -0.133. Nilai tersebut menunjukkan  bahwa  saat  kelembaban  tinggi  maka konsentrasi  PM10  akan  rendah.  Kelembaban  yang tinggi  menyebabkan  banyak  menangkap  partikulat yang ditangkap oleh uap air.

## Gambar 4 Hubungan antara rataan konsentrasi PM10 dengan kasus ISPA
Berdasarkan  hasil  analisis  3D surface  plot,  saat kelembaban udara (RH) rendah dan konsentrasi PM10 tinggi,  kasus ISPA di Jakarta Barat cukup tinggi. Pada saat  kondisi  lain,  ketika  kelembaban  (RH)  tinggi  dan konsentrasi PM10 rendah, kasus ISPA rendah (Gambar 5a).  Berdasarkan  3D  surface  plot  tersebut  terlihat bahwa pengaruhnya tidak linier.
Pengaruh  curah  hujan  hampir  sama  dengan pengaruh RH, saat curah hujan rendah dan konsentrasi PM10 tinggi, kasus ISPA akan tinggi (Gambar 5b) dan pada kondisi curah hujan > 200 mm pengaruh PM10 tak  terlihat  nyata.  Pada  curah  hujan  <  200  mm  dan konsentrasi  PM10  tinggi  terlihat  ada  pengaruh  pada peningkatan  jumlah  kasus  ISPA.  Kondisi  tersebut menunjukkan  adanya  pengaruh  PM10,  CH,  dan  RH
terhadap kasus ISPA di Jakarta Barat. Pada kondisi RH ±65%,  PM10  berpengaruh  kuat  terhadap  kasus  ISPA jika konsentrasi PM10 tinggi (Gambar 5c dan 5d). Pada kondisi  RH  kurang  dari  60%,  meskipun  konsentrasi PM10 rendah, kasus ISPA juga akan tinggi, karena pada kondisi  RH  rendah  dapat  menyebabkan  lemahnya kinerja  membran  mukosa  sehingga  mudah  terjadi infeksi  pada  saluran  pernapasan.  Kasus  ISPA  tidak hanya dipengaruhi oleh unsur iklim dan partikulat saja. Faktor lain yang menyebabkan kasus ISPA antara lain virus  dan  bakteri,  lingkungan  fisik  rumah.    Kebiasaan dalam  keluarga,  seperti  merokok  juga  dapat mempengaruhi kejadian ISPA (Rachmawati, 2013), juga status gizi balita dan ketahanan tubuh.
Gambar 5 3D surface-plot (a) RH, PM10 dan ISPA; (b) CH, PM10 dan ISPA; (c) RH (<65%), PM10 dan ISPA; (d) RH (>65%), PM10, dan ISPA.

## KESIMPULAN
Pola  konsentrasi  diurnal  PM10  tertinggi  di Jakarta Barat terjadi pada akhir malam hari. Pada pukul 06.00 pagi konsentrasi PM10 mencapai nilai minimum (sekunder),  setelah  itu  konsentrasi  PM10  meningkat lagi  bersamaan  dengan  padatnya  lalu  lintas  pda periode keberangkatan kerja dan sekolah.
Rataan  konsentrasi  PM10  pada  pola  musiman tertinggi  adalah  saat  musim  kemarau  (JJA)  yaitu  80 μ g/m 3 dan terendah saat musim  hujan (DJF) yaitu 45 μ g/m 3 .  Konsentrasi  PM10  memiliki  korelasi  terhadap kasus ISPA pada batasan kondisi cuaca tertentu. Pada saat kelembaban relatif rendah kurang dari 65%, dan terutama  jika  konsentrasi  PM10  tinggi,  kasus  ISPA  di Jakarta Barat  akan tinggi. Pada kondisi RH tinggi dan konsentrasi PM10  rendah, kasus ISPA rendah, bentuk pengaruhnya tidak linier. Pengaruh curah hujan hampir sama  dengan  pengaruh  RH,  saat  curah  hujan  rendah dan konsentrasi PM10 tinggi, kasus  ISPA akan tinggi. Pada kondisi curah hujan tinggi > 200 mm pengaruh PM10 tak terlihat nyata.
Kasus ISPA meningkat pada musim hujan karena pada  musim  ini  kelembaban  meningkat  dan  radiasi matahari  rendah  sehingga  patogen  penyebab  ISPA mudah  berkembangbiak.  Pada  musim  kemarau,
meskipun PM10 tinggi tetapi jumlah kasus ISPA lebih rendah  dibandingkan  dengan  musim  hujan,  karena pada  tahun  kajian  ini  curah  hujan  musim  kemarau masih tinggi yaitu sekitar 200 mm dan pada umumnya RH  di  musim  kemarau  tidak  terlalu  rendah  sehingga membran mukosa masih memungkinkan untuk bekerja efektif  menyaring  PM10  yang  terhisap  pada  proses pernafasan (> 60%).

## DAFTAR PUSTAKA
Beelen,  R.,  Raaschou-Nielsen,  O.,  Stafoggia,  M., Andersen, Z.J., Weinmayr, G., Hoffmann, B., Wolf, K.,  Samoli,  E.,  Fischer,  P.,  Nieuwenhuijsen,  M., Vineis,  P.,  Xun,  W.W.,  Katsouyanni,  K., Dimakopoulou, K., Oudin, A., Forsberg, B., Modig, L., Havulinna, A.S., Lanki, T., Turunen, A., Oftedal, B., Nystad, W., Nafstad, P., De Faire, U., Pedersen, N.L.,  Östenson,  C.-G.,  Fratiglioni,  L.,  Penell,  J., Korek, M., Pershagen, G., Eriksen, K.T., Overvad, K.,  Ellermann,  T.,  Eeftens,  M.,  Peeters,  P.H., Meliefste, K., Wang, M., Bueno-de-Mesquita, B., Sugiri, D., Krämer, U., Heinrich, J., de Hoogh, K., Key, T., Peters, A., Hampel, R., Concin, H., Nagel, G., Ineichen, A., Schaffner, E., Probst-Hensch, N., Künzli, N., Schindler, C., Schikowski, T., Adam, M.,
Phuleria,  H.,  Vilier,  A.,  Clavel-Chapelon,  F., Declercq,  C.,  Grioni,  S.,  Krogh,  V.,  Tsai,  M.-Y., Ricceri, F., Sacerdote, C., Galassi, C., Migliore, E., Ranzi, A., Cesaroni, G., Badaloni, C., Forastiere, F., Tamayo, I., Amiano, P., Dorronsoro, M., Katsoulis, M.,  Trichopoulou,  A.,  Brunekreef,  B.,  Hoek,  G., 2014.  Effects  of  long-term  exposure  to  air pollution on natural-cause mortality: an analysis of  22  European  cohorts  within  the  multicentre ESCAPE  project.  The  Lancet  383,  785 – 795. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)62158-3 Bennett,  N.D.,  Croke,  B.F.W.,  Guariso,  G.,  Guillaume,
J.H.A.,  Hamilton,  S.H.,  Jakeman,  A.J.,  Marsili- Libelli, S., Newham, L.T.H., Norton, J.P., Perrin, C., Pierce, S.A., Robson, B., Seppelt, R., Voinov, A.A., Fath, B.D., Andreassian, V., 2013. Characterising performance of environmental models. Environmental  Modelling  &  Software  40,  1 – 20. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.09.011
BPS,  2015.  Jakarta  Barat  dalam  Angka  Tahun  2015. Badan Pusat Statistik, Jakarta.
Cai, Y., Schikowski, T., Adam, M., Buschka, A., Carsin, A.- E.,  Jacquemin,  B.,  Marcon,  A.,  Sanchez,  M., Vierkötter, A., Al-Kanaani, Z., Beelen, R., Birk, M., Brunekreef,  B.,  Cirach,  M.,  Clavel-Chapelon,  F., Declercq, C., de Hoogh, K., de Nazelle, A., Ducret- Stich,  R.E.,  Valeria  Ferretti,  V.,  Forsberg,  B., Gerbase, M.W., Hardy, R., Heinrich, J., Hoek, G., Jarvis, D., Keidel, D., Kuh, D., Nieuwenhuijsen, M.J., Ragettli, M.S., Ranzi, A., Rochat, T., Schindler, C., Sugiri,  D.,  Temam,  S.,  Tsai,  M.-Y.,  Varraso,  R., Kauffmann, F., Krämer, U., Sunyer,  J., Künzli, N., Probst-Hensch,  N.,  Hansell,  A.L.,  2014.  Cross- sectional associations between air pollution and chronic  bronchitis:  an  ESCAPE  meta-analysis across  five  cohorts.  Thorax  69,  1005. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2013-204352 Chafe, Z.A., Brauer, M., Klimont, Z., Dingenen, R., Mehta, S., Rao, S., Riahi, K., Dentener, F., Smith, K., 2014. Household Cooking with Solid Fuels Contributes to Ambient PM2.5 Air Pollution and the Burden of  Disease.  Environmental  Health  Perspectives 122, 1314 – 1320.
Chauhan,  A.J.,  Johnston,  S.L.,  2003.  Air  pollution  and infection  in  respiratory  illness.  British  Medical Bulletin 68, 95 – 112. https://doi.org/10.1093/bmb/ldg022
Chen, X., Zhang, Li-wen, Huang, J., Song, F., Zhang, Luo- ping,  Qian,  Z.,  Trevathan,  E.,  Mao,  H.,  Han,  B., Vaughn, M., Chen, K., Liu, Y., Chen, J., Zhao, B., Jiang, G., Gu, Q., Bai, Z., Dong, G., Tang, N., 2016. Long-term exposure to urban air pollution and lung cancer mortality: A 12-year cohort study in Northern  China.  Science  of  The  Total
Environment 571, 855 – 861. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.07.064
Chu,  H.-J.,  Huang,  B.,  Lin,  C.-Y.,  2015.  Modeling  the spatio-temporal  heterogeneity  in  the  PM10- PM2.5  relationship.  Atmospheric  Environment 102, 176 – 182.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.11.062 de  Gois,  J.S.,  Almeida,  T.S.,  Alves,  J.C.,  Araujo,  R.G.O.,
Borges, D.L.G., 2016. Assessment of the Halogen Content of Brazilian Inhalable Particulate Matter (PM10)  Using  High  Resolution  Molecular Absorption  Spectrometry  and  Electrothermal Vaporization  Inductively  Coupled  Plasma  Mass Spectrometry, with Direct Solid Sample Analysis.
Environ. Sci. Technol. 50, 3031 – 3038. https://doi.org/10.1021/acs.est.5b01934
Hamra, G.B., Guha, N., Cohen, A., Laden, F., Raaschou- Nielsen, O., Samet, J.M., Vineis, P., Forastiere, F., Saldiva, P., Yorifuji, T., Loomis, D., 2014. Outdoor Particulate Matter Exposure and Lung Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis. Environmental Health Perspectives 122, 906 – 911. https://doi.org/10.1289/ehp/1408092 Hrdli č ková, Z., Michálek, J., Kolá ř , M., Veselý, V., 2008. Identification of factors affecting air pollution by dust aerosol PM10 in Brno City, Czech Republic. Atmospheric  Environment  42,  8661 – 8673. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.08.017 Hua, S., Tian, H., Wang, K., Zhu, C., Gao, J., Ma, Y., Xue, Y., Wang, Y., Duan, S., Zhou, J., 2016. Atmospheric emission  inventory  of  hazardous  air  pollutants from  China’s  cement  plants:  Temporal  trends, spatial  variation  characteristics  and  scenario projections. Atmospheric Environment 128, 1 – 9. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.12.056 Huboyo,  H.,  Sutrisno,  E.,  2009.  Analisis  Konsentrasi Particulate Matter 10 (PM10) pada Udara di Luar Ruang (Studi Kasus: Stasiun Tawang – Semarang). TEKNIK 30, 44 – 48.
Kumar, A., Patil, R.S., Dikshit, A.K., Islam, S., Kumar, R., 2016.  Evaluation  of  control  strategies  for industrial  air  pollution  sources  using  American Meteorological Society/Environmental Protection  Agency  Regulatory  Model  with simulated  meteorology  by  Weather  Research and  Forecasting  Model.  Journal  of  Cleaner Production 116, 110 – 117. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.12.079
Lai,  K.  man,  Emberlin,  J.,  Colbeck,  I.,  2009.  Outdoor environments  and  human  pathogens  in  air. Environmental Health 8, S15. https://doi.org/10.1186/1476-069X-8-S1-S15
Lang, J., Cheng, S., Zhou, Y., Zhang, Y., Wang, G., 2014.
Air pollutant emissions from on-road vehicles in
China,  1999 – 2011.  Science  of  The  Total Environment 496, 1 – 10. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.07.021
Liu,  J.,  Mauzerall,  D.L.,  Chen,  Q.,  Zhang,  Q.,  Song,  Y., Peng, W., Klimont, Z., Qiu, X., Zhang, S., Hu, M., Lin,  W.,  Smith,  K.R.,  Zhu,  T.,  2016.  Air  pollutant emissions from Chinese households: A major and underappreciated  ambient  pollution  source. Proc  Natl  Acad  Sci  USA  113,  7756. https://doi.org/10.1073/pnas.1604537113 Mészáros, D., Markos, J., FitzGerald, D.G., Walters, E.H.,
Wood-Baker, R., 2015. An observational study of PM 10 and  hospital  admissions  for  acute exacerbations  of  chronic  respiratory  disease  in Tasmania, Australia 1992 – 2002. BMJ Open Resp Res  2.  https://doi.org/10.1136/bmjresp-2014- 000063
Ouyang, W., Guo, B., Cai, G., Li, Q., Han, S., Liu, B., Liu, X., 2015.  The  washing  effect  of  precipitation  on particulate matter and the pollution dynamics of rainwater  in  downtown  Beijing.  Science  of  The Total Environment 505, 306 – 314. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.09.062
Pohan,  N.,  2004.  Masalah  pencemaran  udara  dan partikel-partikel.
Pope, D., Diaz, E., Smith-Sivertsen, T., Lie, R.T., Bakke, P., Balmes,  J.R.,  Smith,  K.,  Bruce,  N.G.,  2015. Exposure to Household Air Pollution from Wood Combustion  and  Association  with  Respiratory Symptoms  and  Lung  Function  in  Nonsmoking Women:  Results  from  the  RESPIRE  Trial, Guatemala.  Environmental  Health  Perspectives
123, 285 – 292. https://doi.org/10.1289/ehp.1408200 Rachmawati,  D.,  2013.  FAKTOR  RISIKO  YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEJADIAN PNEUMONIA  PADA  BALITA  UMUR  12  -  48 BULAN  DI  WILAYAH  KERJAPUSKESMAS  MIJEN KOTA SEMARANG. Jurnal Kesehatan Masyarakat
2.
Re ş ito ğ lu, İ .A., Altini ş ik, K., Keskin, A., 2015. The pollutant emissions  from  diesel-engine  vehicles  and exhaust aftertreatment systems. Clean Technologies and Environmental Policy 17, 15 –
27. https://doi.org/10.1007/s10098-014-0793-9
Satsangi, P.G., Yadav, S., Pipal, A.S., Kumbhar, N., 2014.
Characteristics of trace metals in fine (PM2.5) and inhalable  (PM10)  particles  and  its  health  risk assessment  along  with  in-silico  approach  in indoor  environment  of  India.  Atmospheric Environment 92, 384 – 393. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.04.047
Singh, S., Gupta, G.P., Kumar, B., Kulshrestha, U.C., 2014. Comparative study of indoor air pollution using
traditional and improved cooking stoves in rural households  of  Northern  India.  Energy  for Sustainable Development 19, 1 – 6.
https://doi.org/10.1016/j.esd.2014.01.007 Soleiman, N., Tarumingkeng, R., 2008. MODEL SISTEM DINAMIS  UNTUK  ESTIMASI  PENCEMARAN UDARA DARI EMISI KENDARAAN BERMOTOR DI JAKARTA.  Jurnal  Matematika  Sains  dan Teknologi 9, 1 – 10.
Sukar,  Athena,  A.,  Hananto,  M.,  Zahra,  2006. Dampak Perubahan Musim Terhadap Kadar Debu PM10 Lokasi  Transportasi,  Industry,  dan  Permukiman. Jurnal Ekologi Kesehatan 5, 432 – 437.
Sumaryati,  2011.  Polusi  Udara  di  Kawasan  Cekungan Bandung. Berita Dirgantara 12, 83 – 89.
Tiwari, Suresh, Hopke, P.K., Pipal, A.S., Srivastava, A.K., Bisht,  D.S.,  Tiwari,  Shani,  Singh,  A.K.,  Soni,  V.K., Attri,  S.D.,  2015.  Intra-urban  variability  of particulate  matter  (PM2.5  and  PM10)  and  its relationship  with  optical  properties  of  aerosols over  Delhi,  India.  Atmospheric  Research  166, 223 – 232. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2015.07.007 Vandini, S., Corvaglia, L., Alessandroni, R., Aquilano, G., Marsico,  C.,  Spinelli,  M.,  Lanari,  M.,  Faldella,  G., 2013.  Respiratory  syncytial  virus  infection  in infants  and  correlation  with  meteorological factors  and  air  pollutants.  Italian  Journal  of Pediatrics  39,  1.  https://doi.org/10.1186/1824- 7288-39-1
Wagner, P., Schäfer, K., 2017. Influence of mixing layer height  on  air  pollutant  concentrations  in  an urban  street  canyon.  Urban  Climate  22,  64 – 79. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2015.11.001 Wang, J.M., Jeong, C.-H., Zimmerman, N., Healy, R.M., Wang, D.K., Ke, F., Evans, G.J., 2015. Plume-based analysis  of  vehicle  fleet  air  pollutant  emissions and  the  contribution  from  high  emitters. Atmospheric Measurement Techniques 8, 3263 – 3275. https://doi.org/10.5194/amt-8-3263-2015
Yu,  K.,  D’Odorico,  P.,  Bhattachan,  A.,  Okin,  G.S.,  Evan,
A.T., 2015. Dust-rainfall feedback in West African Sahel.  Geophysical  Research  Letters  42,  7563 – 7571. https://doi.org/10.1002/2015GL065533
Yun, Y., Gao, R., Yue, H., Li, G., Zhu, N., Sang, N., 2015.
Synergistic effects of particulate matter (PM10) and  SO2  on  human  non-small  cell  lung  cancer A549  via  ROS-mediated  NF- κ B  activation. Journal of Environmental Sciences 31, 146 – 153. https://doi.org/10.1016/j.jes.2014.09.041
Yusnabeti, Wulandari, R., Luciana, R., 2010. PM10 dan Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  pada  Pekerja Industri Mebel. MAKARA KESEHATAN 14, 25 – 30.
Zhang, S., Worrell, E., Crijns-Graus, W., 2015. Evaluating co-benefits of energy efficiency and air pollution abatement  in  China’s  cement  industry.  Applied Energy 147, 192 – 213. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.02.081