## PENGARUH KONDISI ATMOSFERIK TERHADAP PERHITUNGAN PROBABILISTIK DAMPAK RADIOLOGI KECELAKAAN PWR 1000-MWe
Pande Made Udiyani, Sri Kuntjoro Pusat Teknologi dan Keselamatan Reaktor Nuklir, BATAN email: pmade-u@batan.go.id , telp: 021-7560912, fax: 021-7560913 Diterima editor: 1 September 2015 Direvisi editor: 9 September 2015 Disetujui untuk publikasi: 23 September 2015

## ABSTRAK
PENGARUH  KONDISI  ATMOSFERIK  TERHADAP  PERHITUNGAN  PROBABILISTIK DAMPAK RADIOLOGI KECELAKAAN PWR 1000-MWe .  Perhitungan dampak kecelakaan radiologi terhadap lepasan produk fisi akibat kecelakaan potensial yang mungkin terjadi di Pressurized Water Reactor (PWR)  diperlukan  secara  probabilistik.  Mengingat  kondisi  atmosfer  sangat  berperan  terhadap  dispersi radionuklida  di  lingkungan,  dalam  penelitian  ini  akan  dianalisis  pengaruh  kondisi  atmosferik  terhadap perhitungan probabilistik dari konsekuensi kecelakaan reaktor.  Tujuan penelitian adalah melakukan analisis terhadap  pengaruh  kondisi  atmosfer  berdasarkan  model  data input meteorologi  terhadap  dampak  radiologi kecelakaan  PWR  1000-MWe  yang  disimulasikan  pada  tapak  yang  mempunyai  kondisi  meteorologi  yang berbeda.  Simulasi  menggunakan  program  PC-Cosyma  dengan  moda  perhitungan  probabilistik,  dengan  data input meteorologi  yang  dieksekusi  secara cyclic dan stratified ,  dan  disimulasikan  di  Tapak  Semenanjung Muria  dan  Pesisir  Serang.  Data  meteorologi  diambil  setiap  jam  untuk  jangka  waktu  satu  tahun.  Hasil perhitungan  menunjukkan  bahwa  frekuensi  kumulatif    untuk  model  input  yang  sama  untuk  Tapak  pesisir Serang lebih tinggi dibandingkan dengan Semenanjung Muria. Untuk tapak yang sama, frekuensi kumulatif model input cyclic lebih  tinggi  dibandingkan  model stratified .  Model cyclic memberikan  keleluasan  dalam menentukan  tingkat  ketelitian  perhitungan  dan  tidak  membutuhkan  data  acuan  dibandingkan  dengan  model stratified .  Penggunaan  model cyclic dan stratified melibatkan  jumlah  data  yang  besar  dan  pengulangan perhitungan  akan meningkatkan  ketelitian nilai-nilai statistika perhitungan.
Kata kunci: dampak kecelakaan, PWR 1000-MWe,  probabilistik,  atmosferik, PC-Cosyma

## ABSTRACT
THE INFLUENCE OF ATMOSPHERIC CONDITIONS TO PROBABILISTIC CALCULATION OF IMPACT  OF  RADIOLOGY  ACCIDENT  ON  PWR-1000MWe .  The  calculation  of  the  radiological impact of the fission products releases due to potential accidents that may occur in the PWR (Pressurized Water  Reactor)  is  required  in  a    probabilistic.  The  atmospheric  conditions  greatly  contribute  to  the dispersion  of  radionuclides  in  the  environment,  so  that  in  this  study  will  be  analyzed  the  influence  of atmospheric conditions on probabilistic calculation of the reactor accidents consequences. The objective of this study is to conduct an analysis of the influence of atmospheric conditions based on meteorological input data models on the radiological consequences of PWR-1000MWe accidents. Simulations using PC- Cosyma  code  with  probabilistic  calculations  mode,  the  meteorological  data  input  executed  cyclic  and stratified, the meteorological input data are executed in the cyclic and stratified, and simulated in Muria Peninsula and Serang Coastal. Meteorological data were taken every hour for the duration of the year. The result showed that the cumulative frequency for the same input models for Serang coastal is higher than the Muria Peninsula. For the same site, cumulative frequency on cyclic input models is higher than stratified models. The cyclic models provide flexibility in determining the level of accuracy of calculations and do not require reference data compared to stratified models. The use of cyclic and stratified models involving  large  amounts  of  data  and  calculation  repetition  will  improve  the  accuracy  of  statistical calculation values.
Keywords: accident impact, PWR 1000 MWe, probabilistic, atmospheric, PC-Cosyma

## PENDAHULUAN
Konsekuensi  dari  lepasan  zat  radioaktif    (ZRA)  ke  lingkungan  akibat  terjadinya kecelakaan  Pembangkit  Listrik  tenaga  Nuklir    (PLTN)  akan  mengakibatkan  dampak  terhadap masyarakat dan lingkungan. Perhitungan dampak kecelakaan radiologi terhadap lepasan produk fisi  akibat  kecelakaan  potensial  yang  mungkin  terjadi  di  PWR  diperlukan  secara  deterministik maupun  probabilistik.  Kajian  risiko  probabilistik Probabilistic  Risk  Assessment (PRA)  atau kajian konsekuensi kecelakaan Accident Consequences Assessment (ACA) adalah proses dimana konsekuensi potensial dari lepasan radionuklida dianalisis, dengan mempertimbangkan berbagai kondisi yang mungkin berlaku pada saat kecelakaan dan kemungkinan terkait kondisi tersebut. Perhitungan  dilakukan  menggunakan  analisis  probabilistik,  dengan  konsekuensi  kejadian  yag ada  dalam  suatu  daerah  dengan  berbagai  kondisi  ( range of conditions ).  Setiap  pasang  kondisi yang  dipertimbangkan  merupakan  satu  probabilitas  kejadian,  maka  setiap  pasang  nilai berhubungan dengan setiap kebolehjadian. Dengan memilih opsi probabilistik dari program PC- Cosyma  digunakan  untuk  memberikan  informasi  pada  distribusi  probabilistik  dari  suatu konsekuensi yang terjadi pada suatu populasi akibat kecelakaan [1]. Analisis yang menggunakan konsep  PRA  pada  metode Probabilistic  Safety  Assessment (PSA)  Level-3  telah  banyak dilakukan oleh peneliti analisis keselamatan PLTN lainnya  [2,3].
Metode lain juga dilakukan untuk menghitung konsekuensi secara deterministik maupun probabilistik  dengan  menggunakan  program  SYMBIOSE  [4].  Tidak  berbeda  dengan  PC- Cosyma,  simulasi  analisis  konsekuensi  program  tersebut  juga  memerlukan  data  input source term ,  meteorologi,  kontur  tapak,  populasi  penduduk,  dan  data  lingkungan  lainnya.    Program yang  sejenis  juga  banyak  digunakan  seperti  program Hybrid  Single  Particle  Lagrangian Integrated  Trajectory (HYSPLIT)  yang  menggunakan  model  Larangian  dalam  perhitungan dispersi  [5]. Belajar  dari  pengalaman  Fukushima,  kajian  terhadap  konsekuensi  lepasan radionuklida  masih  terus  dilakukan.  Walaupun  dasar  perhitungan  menggunakan  model  atau program  yang  sama,  tetapi  karena  konsekuensi  radiasi  ke  lingkungan  dipengaruhi  oleh  banyak faktor  seperti  besarnya source  term ,  parameter  dispersi,  kondisi  meteorologi  dan  kondisi lingkungan lokal tapak reaktor [6]. Kondisi atmosferik adalah faktor kritikal dalam menentukan distribusi  spasial  dari  dispersi  radionuklida  [7],  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dikaji  dan dianalisis  pengaruh  kondisi  atmosferik  terhadap  perhitungan  probabalistik  dari  konsekuensi kecelakaan  PLTN . Tujuan  penelitian  adalah  melakukan  analisis  terhadap  pengaruh  kondisi atmosfer  berdasarkan  model  data input meteorologi  terhadap  dampak  radiologi  kecelakaan PWR-1000MWe yang disimulasikan pada Tapak Semenanjung Muria dan Tapak Pesisir Serang yang mempunyai kondisi meteorologi yang berbeda.
Simulasi  menggunakan  program  PC-Cosyma  dengan  moda  perhitungan  probabilistik, dengan  input  data  meteorologi  yang  dieksekusi  secara cyclic dan stratified .  Data  meteorologi diambil setiap jam untuk jangka waktu satu tahun. Parameter meteorologi  yang diambil  untuk input data adalah stabilitas cuaca, arah angin, kecepatan angin dan solar radiasi dalam 16 sektor. Input  data  lingkungan  yang  diambil  adalah  distribusi  penduduk  dan  data  analisis  produksi pertanian  dan  peternakan.  Keluaran  ( output )  yang  dikaji  adalah  pengaruh  dua  model  eksekusi meteorologi terhadap aktivitas dispersi udara dan deposisi permukaan dari lepasan Cs-137 dan I- 131, dosis  individu jangka pendek dan jangka panjang. Simulasi dilakukan pada dua tapak yang berbeda  yaitu  Tapak  Semenanjung  Muria  dan  Pesisir  Serang. Source  term diestimasi berdasarkan postulasi dan asumsi kecelakaan parah di PWR-1000MWe [3].
PC-Cosyma ( Code System of Methods for Assessing Radiological Impact of Accident ) PC-Cosyma  adalah paket  program  untuk  estimasi  dan  kajian  terhadap  dampak  dari lepasan  ZRA  ke  lingkungan  akibat  terjadi  kecelakaan  di  fasilitas  nuklir.    Program  ini  dapat melakukan perhitungan secara deterministik dan probabilistik . Perhitungan deterministik dengan PC-Cosyma bekerja dengan tidak mempertimbangkan ketidakpastian, dan berasumsi bahwa ada nilai tunggal untuk semua parameter dengan melakukan  pengecualian  untuk kondisi atmosfer selama  periode  rilis  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk    bergerak  atau  terdispersi.  Perhitungan probalistik  PC-Cosyma  adalah  memprediksi  distribusi  probabilitas  dari  konsekuensi  saat kecelakaan  terjadi  di  berbagai  kondisi  atmosfer  termasuk  perubahan  dari  kondisi  selama
Pengaruh Kondisi Atmosferik Terhadap Perhitungan ...... (Pande Made Udiyani)
terbentuknya plume .  Urutan  kondisi  diperoleh  dengan  menggunakan    data  tentang  kondisi atmosfer  setiap  jam  selama  1  tahun.  Kondisi  atmosfer  pada  saat  rilis  dapat  mempengaruhi prediksi  semua  modul  dari  PC-Cosyma,  bukan  hanya  modul  dispersi  dan  deposisi.  Beberapa radionuklida terdeposisi pada tingkat yang berbeda relatif terhadap satu sama lain dalam kondisi basah dan kering. Hal ini dapat mempengaruhi kontribusi radionuklida untuk dosis dari semua jalur paparan. Waktu tempuh plume untuk jarak yang berbeda dapat mempengaruhi sejauh mana penanggulangan dapat mengurangi dosis yang diterima oleh penduduk. Oleh karena itu analisis ketidakpastian semua modul harus mempertimbangkan berbagai kemungkinan kondisi atmosfer yang dapat terjadi [1, 8-9].
Perhitungan deterministic PC-Cosyma dapat menghasilkan output antara lain:
- Aktivitas dispersi dan deposisi : setiap sektor dan grid
- Risiko untuk countermeasures : besarnya risiko dan luas area
- Dosis  organ untuk  dosis individu efektif jangka pendek dan panjang, serta dosis kolektif untuk setiap sektor dan grid
- Risiko individu dan kolektif untuk efek tunda terhadap kesehatan  untuk setiap efek dan setiap grid untuk setiap jarak radius.
Perhitungan probabilistik PC-Cosyma dapat menghasilkan output antara lain:
- Aktivitas dispersi dan deposisi  setiap jarak radius
- Risiko  untuk countermeasures yaitu probabilitas  distribusi  jumlah  risiko  dan  area terkontaminasi.
- Dosis  organ untuk  dosis individu efektif jangka pendek dan panjang, serta dosis kolektif dengan  probabilitas distribusi dosis untuk titik titik tertentu atau untuk setiap jarak.
- Risiko  individu  dan  kolektif  untuk  efek  tunda  terhadap  kesehatan  dengan  probabilitas dari distribusi risiko individu  untuk titik tertentu atau setiap jarak radius.
Data meteorologi pada perhitungan probabilistik adalah setiap jam n pada meteorologi file data.  Sedangkan  model  input stratified  sampling melibatkan  seperangkat  kriteria  untuk mengelompokkan  urutan  kondisi  meteorologi  yang  mungkin  untuk  memberikan  konsekuensi yang  sama,  dan  memilih  salah  satu  urutan    (sekuensi)  dari  masing-masing  kelompok.  Jumlah sekuensi  didalam  pengambilan  data  meteorologi  sama  dengan  jumlah  jam  dibagi  waktu  antar sekuen. Maksimum jumlah sekuen yang diijinkan di PC-Cosyma adalah 144 [1,7]. Dalam hal ini semua  urutan  akan  mulai  pada  waktu  hari  yang  sama,  dan  sampel  yang  diperoleh  tidak  akan mewakili  berbagai  kondisi  dalam  file  data.  PC-Cosyma  dimaksudkan  untuk  perhitungan probabilistik untuk konsekuensi rilis off-site [10].
Pengambilan data setiap jam akan menghasilkan 8760 sekuensi cuaca pertahun.  Dengan demikian,  sekuensi  memberikan  konsekuensi  yang  sama  digabungkan  ke  dalam  kelompok- kelompok.  Probabilitas  dihitung  untuk  setiap  kelompok  dengan  rasio  jumlah  sekuensi  dalam kelompok untuk jumlah total 8760 sekuensi. Sekuen kemudian dipilih secara acak dari masing- masing kelompok sebagai wakil, dengan probabilitas yang sesuai dari kelompok mereka. dengan menjumlahkan konsekuensi dari semua perwakilan probabilitas kelompok, konsekuensi rata-rata tahunan  dapat  diperoleh.  Perhitungan  dispersi  di  atmosfer  menggunakan  persamaan  Gaussian yang sudah tersegmentasi  yang dimodifikasi dari persamaan Gifford [1,8-9].
Persamaan yang digunakan  untuk menghitung dispersi plume [1,3,8]:
]} ) / ) (( 2 / 1 exp[ ] ) / ) (( 2 / 1 ]{exp[ ) / ( 2 / 1 [ 2 2 2 2 z z y z y H z H z y Q X σ σ σ µ σ πσ + − + − − − =
dengan:
X = Konsentrasi di udara (chi) pada  sumbu x searah angin (Ci/m 3 )
Q    = Lepasan radioaktif  rata-rata yang ke luar dari cerobong (Ci/dt) µ = Kecepatan angin rata-rata (m/dt)
σ y = Koefisien dispersi horizontal (m)
σ z = Koefisien dispersi vertikal (m) H    = Tinggi cerobong efektif y     = Jarak  tegak lurus arah angin (m) z     = Ketinggian dari atas tanah (m)

## METODOLOGI
Model  perhitungan  dispersi  menggunakan  moda    probabilistik  dengan  model  input  data meteorologi  dipilih  model cyclic dan stratified .  Dari  perhitungan  pendahuluan  diperoleh  jumlah sekuensi  optimal  untuk  memenuhi  ketelitian  kaidah  perhitungan  statistika  adalah ≥ 70  sekuensi, sehingga  pada  penelitian  untuk    model  input cyclic dipilih  waktu  data  124  jam  dengan  sekuensi data 71 sekuen dari total 8760 jam waktu pengambilan satu tahun. Simulasi menggunakan program PC-Cosyma.  Simulasi dilakukan untuk Tapak Semenanjung Muria dan Pesisir  Serang. Data input meteorologi  dan  data  spasial  lingkungan  menggunakan  data  yang  disampling  di  dua  tapak tersebut. S ource term dipostulasikan kondisi severe accident dengan tujuan analisis statistika lebih terlihat  pada  sumber  sebaran  yang  lebih  besar. Source term yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan source  term yang sudah dihitung pada PWR 1000-MWe [3,8,11].
Perhitungan  aktivitas  dispersi  dan  deposisi,  serta  dosis  jangka  pendek  dan  jangka  panjang dilakukan dengan menggunakan data input meteorologi dengan dua moda data input yang berbeda. Moda  data  input  meteorologi  yaitu  moda stratified dan  moda cyclic .  Kedua  moda  input  tersebut disimulasikan dengan menggunakan source term yang sama untuk dua tapak berbeda yaitu Tapak Semenanjung Muria dan Tapak Pesisir Serang. Dengan dua tapak yang berbeda akan mendapatkan kondisi data meteorologi yang berbeda. Perhitungan dalam penelitian ini akan melibatkan dua paket data meteorologi dari dua tapak yang berbeda, dan dua model data input meteorologi untuk setiap tapak. Produk fisi yang digunakan sebagai nuklida acuan evaluasi adalah nuklida produk fisi Cs-137 dan I-131, dengan dasar pertimbangan nuklida ini mempunyai waktu paruh panjang sehingga akan memberikan dampak yang signifikan terhadap penerimaan dosis di masyarakat. Selain itu juga dari sifat mobilitas dan tingkat toksisitasnya [12,13].
Alur  metode perhitungan terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur metode perhitungan dengan moda perhitungan probabilistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan  untuk Complementary  cumulative  distribution  frequency (Ccdfs)  untuk aktivitas radiasi tercantum dalam Gambar 2, dan untuk deposisi di permukaan tanah terdapat pada Gambar 3. Sedangkan Ccdfs untuk dosis individu efektif jangka pendek pada Gambar 4, dan untuk dosis jangka panjang ada di Gambar 5. Evaluasi untuk aktivitas radiasi tercantum pada Tabel 1, dan untuk dosis tercantum pada Tabel 2.
Source term PC-Cosyma Data Meteorologi: - 8760 data (arah angin, stabilitas, kecepatan,
solar radiasi)
- Moda Stratified
- Moda Cyclic
Data spasial lingkungan - Aktivitas Dispersi
- Aktivitas Deposisi - Dosis individu efektif
Gambar 2. Complementary cumulative distribution frequency (Ccdfs) dari konsentrasi dispersi di udara rerata pada radius 800m.
Gambar  3. Complementary cumulative distribution frequency (Ccdfs) dari konsentrasi deposisi di permukaan tanah rerata pada radius 800m.
Secara  umum  untuk  konsentrasi  dispersi  dan  deposisi  pada  Gambar  2  dan    Gambar    3 terlihat  bahwa  frekuensi  distribusi  kumulatif  (probabilitas)  menurun  dengan  bertambahnya konsentrasi yang terdispersi atau terdeposisi. Untuk kondisi source term , tapak, dan moda data meteorologi ( cyclic atau stratified ) yang sama probabilitas terjadinya dispersi atau deposisi untuk nuklida produk fisi I-131 lebih kecil dibandingkan Cs-137, hal itu berkaitan dengan perbedaan besarnya source term dan sifat perilaku dari nuklida. Walaupun aktivitas source term I-131 lebih besar dibandingkan dengan Cs-137 dan sifat I-131 lebih mobil dan volatil dibandingkan dengan Cs-137,  tetapi  waktu  paruh  dan  sifat  toksisitas  Cs-137  lebih  besar  dibandingkan  I-131. Sedangkan  untuk  aktivitas  deposisi  di  permukaan  berkaitan  dengan  aktivitas  dispersi  dengan konsentrasi yang sebanding dengan kenaikan aktivitas dispersi di atmosfer.
Frekuensi  distribusi  kumulatif    untuk  konsentrasi  aktivitas  dispersi  di  udara  tertinggi untuk Cs-137, Tapak Pesisir Serang, dengan model input data meteorologi cyclic . Nilai frekuensi distribusi  kumulatif  Cs-137  adalah  3,8E+02  untuk  konsentrasi  dispersi  di  udara  sebesar 1,02E+06  Bqs/m 3 .  Frekuensi  distribusi  kumulatif  untuk  konsentrasi  aktivitas  deposisi  di permukaan tertinggi Cs-137  adalah 7,43E+02 untuk konsentrasi 1,02E+01 Bq/m 2 untuk Tapak Pesisir Serang dengan model input data meteorologi cyclic .
Berdasarkan  tapak  untuk source  term, dan  model  data  meteorologi  ( cyclic atau stratified ) yang sama frekuensi distribusi kumulatif terjadinya dispersi atau deposisi untuk nuklida produk fisi I-131  atau  Cs-137;  frekuensi  distribusi  kumulatif  konsentrasi  dispersi  dan  deposisi  lebih  tinggi untuk  Tapak  Pesisir  Serang  dibandingkan  Tapak  Semenanjung  Muria.  Hal  ini  berkaitan  dengan kondisi  meteorologi  Tapak  Pesisir  Serang  memiliki  nilai  paremeter  dispersi  yang  lebih  tinggi dibandingkan tapak Semenanjung Muria [6].
Frekuensi  distribusi  kumulatif  untuk  konsentrasi  aktivitas  dispersi  dan  deposisi  tertinggi untuk kondisi tapak, source term , dan nuklida yang sama adalah dengan menggunakan input data meteorologi  dengan  model  input cyclic .  Model  input  data cyclic adalah  dengan  melakukan pengelompokan  sekuensi  terhadap  input  data  meteorologi  dengan  memberikan  konsekuensi  yang sama  digabungkan  ke  dalam  kelompok-kelompok.  Probabilitas  dihitung  untuk  setiap  kelompok dengan rasio jumlah sekuensi dalam kelompok untuk jumlah total 8760 sekuensi. Sekuen kemudian dipilih  secara  acak  dari  masing-masing  kelompok  sebagai  wakil,  dengan  probabilitas  yang  sesuai dari  kelompok  mereka.  dengan  menjumlahkan  konsekuensi  dari semua  perwakilan  probabilitas kelompok, konsekuensi rata-rata tahunan dapat diperoleh. Makin banyak kelompok sekuensi yang dipilih,  probabilitas  kelompok  terwakili  akan  makin  besar.  Sedangkan  model stratified adalah dengan mengelompokkan data input dengan strata atau level yang berbeda yang membutuhkan data input pembanding yang kemungkinan bebeda kondisinya dengan data input faktual.

## Tabel 1.  Evaluasi dari konsentrasi dispersi udara
Evaluasi statistika terhadap konsentrasi produk fisi yang terdispersi di udara dijelaskan dalam Tabel  1.  Secara  umum  dari  data  bahwa  konsentrasi  menurun  dengan  bertambahnya  jarak    radius dari  pusat  sebaran.  Tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  (dalam  orde  yang  sama)  terhadap konsentrasi  nuklida  Cs-137  maupun  I-131  untuk  nilai  rerata,  nilai  maksimum,  maupun  nilai persentil 99 th atau 95 th untuk dua model input data stratified maupun cyclic . Berbeda dengan nilai frekuensi  distribusi  kumulatif  (probabilitas),  yang  menunjukkan  perbedaan  probabilitas  untuk  dua
Evaluasi dari konsentrasi dispersi udara CS-137 (Bq s/m 3 ) di Semenanjung Muria Jarak (km) Mean Maksimum. 99 th 95 th Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic 0,80 7,34E+06  7,37E+06  1,98E+08  1,03E+08  7,76E+07  7,76E+07  5,01E+07  5,50E+07 3,00 7,83E+05  7,48E+05  2,70E+07  2,21E+07  1,00E+07  1,00E+07  6,92E+06  5,01E+06 5,00 3,04E+05  2,94E+05  1,07E+07  1,04E+07  3,89E+06  3,89E+06  2,69E+06  1,82E+06 10,00  1,22E+05  1,21E+05  2,81E+06  3,48E+06  1,78E+06  1,78E+06  6,31E+05  7,24E+05 20,00  5,55E+04  5,42E+04  1,49E+06  1,54E+06  8,91E+05  8,91E+05  2,04E+05  2,40E+05 Evaluasi dari konsentrasi dispersi udara CS-137 (Bq s/m 3 ) di  Pesisir Serang 0,80 1,42E+07  1,63E+07  8,14E+08  9,45E+08  3,31E+08  3,24E+08  5,62E+07  5,62E+07 3,00 5,03E+06  6,46E+06  2,23E+08  3,06E+08  7,59E+07  6,92E+07  2,29E+07  2,82E+07 5,00 3,78E+06  4,31E+06  1,29E+08  1,50E+08  6,17E+07  4,79E+07  1,95E+07  2,29E+07
10,00  1,17E+06  1,88E+06  4,36E+07  3,16E+07  1,55E+07  2,00E+07  7,76E+06  1,00E+07
20,00  4,54E+05  7,26E+05  1,77E+07  1,74E+07  5,01E+06  7,59E+06  2,69E+06  3,55E+06 Evaluasi dari konsentrasi dispersi udara I-131 (Bq s/m 3 ) di Semenanjung Muria 0,80 1,92E+08  1,93E+08  5,19E+09  2,63E+09  2,04E+09  2,04E+09  1,32E+09  1,45E+09 3,00 2,03E+07  1,94E+07  6,88E+08  5,75E+08  2,63E+08  2,63E+08  1,78E+08  1,32E+08 5,00 7,82E+06  7,59E+06  2,68E+08  2,68E+08  1,00E+08  1,00E+08  7,08E+07  4,68E+07
10,00  3,11E+06  3,10E+06  7,14E+07  8,86E+07  4,47E+07  4,47E+07  1,59E+07  1,86E+07
20,00  1,39E+06  1,36E+06  3,72E+07  3,85E+07  2,24E+07  2,24E+07  5,13E+06  6,03E+06 Evaluasi dari konsentrasi dispersi udara I-131 (Bq s/m 3 ) di  Pesisir Serang 0,80 3,98E+08  3,98E+08  2,40E+10  2,40E+10  8,32E+09  8,32E+09  1,38E+09  1,38E+09 3,00 1,42E+08  1,42E+08  6,96E+09  6,96E+09  1,78E+09  1,78E+09  6,31E+08  6,31E+08 5,00 8,84E+07  8,84E+07  3,23E+09  3,23E+09  1,00E+09  1,00E+09  4,90E+08  4,90E+08 10,00  3,28E+07  3,28E+07  5,75E+08  5,75E+08  3,63E+08  3,63E+08  1,86E+08  1,86E+08 20,00  1,01E+07  1,01E+07  2,42E+08  2,42E+08  1,20E+08  1,20E+08  5,13E+07  5,13E+07
Pengaruh Kondisi Atmosferik Terhadap Perhitungan ...... (Pande Made Udiyani)
model  input  data  meteorologi stratified atau cyclic .  Ke  dua  model  penggunaan  input  data meteorologi  dihitung  dengan  pengulangan  dan  melibatkan  jumlah  data  yang  besar  yang  akan menguntungkan atau meningkatkan nilai-nilai statistika dengan tingkat ketelitian yang meningkat. Akhirnya perhitungan atau simulasi menggunakan input data meteorologi dengan model stratified atau cyclic tidak  memberikan  perbedaan  yang  berarti  terhadap  hasil  akhir  nilai  konsentrasi  yang akan dicapai.
Konsentrasi  rerata  tertinggi  untuk  produk  fisi  Cs-137  adalah  1,63E+07  Bqs/m 3 ,  di  Tapak Pesisir Serang dalam jarak radius daerah eksklusi 800 m, dan penggunaan  model input data cyclic . Dengan kondisi yang sama nilai maksimum Cs-137  adalah 9,45E+08 Bqs/m 3 , nilai persentil 99 th adalah 3,24E+08 Bqs/m 3 , dan nilai persentil 95 th adalah 5,62E+07 Bqs/m 3 . Poduk fisi I-131 rerata untuk  kondisi  yang  sama  adalah  3,98E+08  Bqs/m 3 ,  nilai  maksimum  2,40E+10  Bqs/m 3 ,  nilai persentil 99 th 8,32E+09  Bqs/m 3 , dan nilai persentil 95 th 1,38E+09 Bqs/m 3 .
Gambar 4 Complementary cumulative distribution frequency (Ccdfs) rerata dosis individu efektif jangka pendek dalam radius  800 m.
Gambar 5. Complementary cumulative distribution frequency (Ccdfs) rerata dosis individu efektif jangka panjang  dalam radius  800 m.
Gambaran Complementary  cumulative  distribution  frequency (Ccdfs)  rerata  dosis  individu efektif  untuk  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  dijelaskan    pada  Gambar  4  dan  Gambar  5. Besarnya nilai Ccdfs sebanding dengan nilai frekuensi kumulatif  konsentrasi dispersi dan deposisi, karena penerimaan dosis bergantung pada konsentrasi dispersi udara (melalui pathway cloudshine dan groundshine )  dan  deposisi  permukaan  melalui  alur foodstuff dan groundshine .  Terlihat  dari Gambar 4 dan 5 bahwa frekuensi distribusi kumulatif menurun dengan bertambahnya dosis individu efektif  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Ccdfs  untuk  penerimaan  dosis  jangka  panjang dengan model input cyclic di daerah tapak  dan source term yang sama lebih besar dibandingkan dengan input data model stratified . Complementary cumulative distribution frequency (Ccdfs) untuk Tapak Pesisir Serang lebih tinggi dibandingkan Tapak Semenanjung  Muria.
F rekuensi distribusi kumulatif tertinggi 6,47E+02 untuk penerimaan dosis jangka pendek adalah  1,00E-06  mSv  di  area  jarak  radius  800  m  di  Tapak  Pesisir  Serang  dengan  model  input meteorologi cyclic dan  terendah  4,33E-02  untuk  dosis  3,98E+00  mSv  di  area  800  m  Tapak Semenanjung  Muria    dengan  model  input  meteorologi stratified .  Penerimaan  dosis  jangka panjang  dengan  frekuensi  kumulatif  (probabilitas)  tertinggi  dengan  menggunakan  model  input cyclic ,  Tapak  Pesir  Serang  dalam  radius  800  m  adalah  7,07E+02  untuk  dosis  1,00E-03  mSv. Probabilitas terendah 6,06E+01 pada dosis 1,26E+02 mSv radius 800 m di Tapak Semenanjung Muria menggunakan model input stratified .
Evaluasi  terhadap  penerimaan  dosis  jangka  pendek  terdapat  pada  Tabel  2.  Penerimaan dosis  individu  efektif  jangka  pendek  untuk  Tapak  Semenanjung  Muria  lebih  rendah dibandingkan  Pesisir  Serang.  Penggunaan  input  data  meteorologi  dengan  model cyclic
menghasilkan  perhitungan  dosis  lebih  tinggi  dibandingkan  model  input stratified tetapi  masih dalam  orde  yang  sama.  Penerimaan  dosis  dengan source  term dan  di  tapak  yang  sama menunjukkan  kecenderungan  naik  sebanding  dengan  bertambahnya  jarak  radius  dari  sumber lepasan.  Pada  Tapak  Pesisisir  Serang  dalam  radius  800  m  mendapatkan  dosis  rerata  tertinggi 4,07E-01  mSv  dengan  menggunakan  model  input cyclic .  Dosis  rerata  terendah  di  Tapak Semenanjung Muria 6,55E-02 mSv dengan model input stratified .
Tabel 2.  Evaluasi dosis individu efektif jangka pendek
Evaluasi dosis individu efektif jangka pendek di Semenanjung Muria Jarak (km) Dosis (mSv) Mean Maksimum 99 th 95 th Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic 0,80 6,55E-02  9,78E-02  4,33E+00  5,78E+00  1,59E+00  2,09E+00 2,88E-01 7,24E-01 3,00 5,28E-03  8,46E-03  3,57E-01 3,62E-01 1,15E-01 2,29E-01 5,25E-02 7,94E-02 5,00 2,80E-03  4,11E-03  1,73E-01 1,65E-01 6,17E-02 1,18E-01 3,31E-02 4,17E-02 10,00 1,54E-03  1,83E-03  7,24E-02 8,39E-02 3,24E-02 4,17E-02 1,78E-02 1,95E-02 20,00 1,34E-03  1,04E-03  1,35E-01 4,59E-02 2,24E-02 2,09E-02 1,26E-02 1,15E-02 Evaluasi dosis individu efektif jangka pendek  di Pesisir Serang Jarak (km) Dosis (mSv) Mean Maksimum 99 th 95 th Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic Stratified Cyclic 0,80 2,12E-01  4,07E-01  7,10E+00  1,22E+01  2,75E+00  5,01E+00  1,32E+00 2,00E+00 3,00 1,14E-01  1,98E-01  9,85E+00  7,94E+00  1,78E+00  2,24E+00 5,62E-01 1,20E+00 5,00 9,37E-02  1,57E-01  7,41E+00  4,48E+00  1,41E+00  2,40E+00 4,90E-01 8,71E-01 10,00 4,24E-02  8,52E-02  2,98E+00  3,08E+00  6,17E-01  1,15E+00 1,86E-01 4,57E-01 20,00 2,67E-02  6,02E-02  1,76E+00  1,79E+00  3,39E-01 7,76E-01 1,32E-01 3,24E-01
Gambar 6. Dosis individu efektif efektif jangka pendek vs jarak radius
Penerimaan dosis maksimum untuk Tapak Pesisir Serang  dalam radius 800 m menggunakan model input data cyclic adalah 1,22E+01 mSv, dan untuk Tapak Semenanjung Muria model input data stratified adalah 4,33E+00 mSv.  Dosis tertinggi  untuk persentil 99 th adalah 5,01E+00 mSv
Pengaruh Kondisi Atmosferik Terhadap Perhitungan ...... (Pande Made Udiyani)
untuk  Tapak  Pesisir  Serang  model cyclic ,  terendah  2,75E+00  mSv    untuk  Tapak  Semenanjung Muria model stratified . Untuk persentil 95 th dosis tertinggi di Pesisir Serang dengan model cyclic adalah 2,00E+00 mSv, dan terendah 2,88E-01 mSv untuk tapak Semenanjung Muria dengan model stratified .
Penerimaan dosis individu efektif  menggunakan  dua paket input data meteorologi dari  dua Tapak  berbeda  dan  input sourceterm yang  sama,    dengan  model cyclic atau stratified dijelaskan pada Gambar 6. Secara umum dosis menurun dengan bertambahnya jarak radius dengan  garis dosis tertinggi untuk Tapak Pesisir Serang menggunakan model input data meteorologi cyclic . Garis dosis terendah  ditunjukkan  untuk  perhitungan  di  Tapak  Semenanjung  Muria  dengan  model  input  data meteorologi stratified .

## KESIMPULAN
Pengaruh  kondisi  atmosferik  terhadap  perhitungan  probabilistik  dampak  kecelakaan  PWR- 1000 MWe dapat diketahui dari frekuensi kumulatif (probabilitas)  aktivitas dan konsekuensi radiasi di  lingkungan.  Frekuensi  kumulatif  yang  diperoleh  dari  moda  perhitungan  probabilistik  secara komprehensif  dapat  diketahui  dengan  melakukan  simulasi  menggunakan  data  input  meteorologi dengan  dua  model  yaitu  model cyclic dan  model stratified yang  disimulasikan  pada  dua  tapak dengan kondisi atmosferik yang berbeda. Hasil simulasi menyimpulkan bahwa model input cyclic di Tapak  Pesisir  Serang  memberikan  frekuensi  kumulatif  untuk  aktivitas  dan  konsekuensi  radiasi paling tinggi dibandingkan kombinasi model input dan kondisi atmosferik tapak lainnya. Frekuensi kumulatif terendah  diperoleh dari model input stratified yang disimulasikan di Tapak Semenanjung Muria. Konsentrasi lepasan produk fisi di atmosfer mempunyai hubungan yang erat dengan kondisi meteorologi tapak pada saat terjadi lepasan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  untuk  saudara  Sumantri,  AMd  yang  telah  membantu menyiapkan input data demi kelancaran perhitungan yang dilakukan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Jones  J  A.,  et  al,  Probabilistic  accident  consequence  uncertainty  assessments  using COSYMA: Methodology and processing techniques. EUR 18827 and FZKA 6313; 2000.
2. Prasad M. H., et al, Level-1, -2 and -3 PSA for AHWR. Nuclear Engineering and Design 2011; 241: 3256– 3269
3. Udiyani P.M., Kuntjoro S., Tjahyani DTS, PSA Level 3 dan implementasinya pada kajian keselamatan  PWR. J. Tek. Reaktor  Nukl. 2014;16 (1): 31-43
4. Simon-Cornu,  M., et al, Evaluating variability and uncertainty in radiological impact assessment using SYMBIOSE. Journal of Environmental Radioactivity 2015; 139: 91-102
5. Rolph  G.D.,  Ngan  F.,    Draxler  R.R,  Modeling  the  fallout  from  stabilized  nuclear  clouds using  the  HYSPLIT  atmospheric  dispersion  model.  Journal  of  Environmental Radioactivity 2014; 136: 41-55
6. Udiyani  P.M.,  Widodo  S.,  Penentuan  koefisien  dispersi  atmosferik  untuk  analisis kecelakaan reaktor PWR di Indonesia, J. Tek. Reaktor  Nukl. 2012; 14 (2): 121-132
7. Furlan C., et al, The role of clouds in improving the regression model for hourly values of diffuse solar radiation.  Applied Energy 2012; 92: 240–254
8. Zhao  Y.,  Zhang  L.,  Tong  J.,  Development  of  rapid  atmospheric  source  term  estimation system for AP1000 nuclear power plant. Progress in Nuclear Energy 2015: 81: 264-275
9. Hyojoon  J.,  et  al,  Radiological  dose  assessments  according  to  dilution  characteristics  of radioactive materials in nuclear sites. Annals of Nuclear Energy  2014; 3: 261–267
10. Cao  J.Z.,  et  al,  Adaptation  of  COSYMA  and  assessment  of  accident  consequences  for Daya  Bay  nuclear  power  plant  in  China.  Journal  of    Environmental  Radioactivity  2000; 48:  265-277
11. Varun H.C., Kumar S., Velusamy K. , Probabilistic safety assessment of multi-unit nuclear power  plant  sites-  An  integrated  approach.  Journal  of  Loss  Prevention  in  the  Process Industries 2014;32: 52-62
12. Tracy  B.L.  et  al,  The  sensitivity  of  different  environments  to  radioactive  contamination. Journal of Environmental Radioactivity 2013; 122: 1-8
13. Vandenhove  H.,  et  al,  Predicting  the  environmental  risks  of  radioactive  discharges  from Belgian nuclear power plants. Journal of Environmental Radioactivity 2013;126: 61-76