Analisis Data Partikulat (PM 2.5 ) dalam Pengembangan Purwarupa Aplikasi Pelatihan Olahraga Kesehatan dengan Sistem Penunjang Keputusan
Wandy Wandy 1* , Muhammad Agni Catur Bhakti 1 , Tika Endah Lestari 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sampoerna, Jakarta Selatan 12780, Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Sampoerna, Jakarta Selatan 12780, Indonesia
1 wandy.wandy@sampoernauniversity.ac.id

## Abstrak
Partikulat (PM 2.5 ) merupakan 1 dari 7 parameter yang digunakan pada Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) di Indonesia. Data ini diperlukan dalam mengembangkan sebuah sistem purwarupa yang dibantu dengan  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  untuk  kebutuhan  pelatihan  olahraga  dan  kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan nilai Partikulat (PM 2.5 ) di udara antara Indoor dan Outdoor , apakah nilai PM 2.5 Indoor lebih besar atau sebaliknya, dan agar didapatkan tipe data variabel dan algoritma yang sesuai dalam proses pengembangan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif pada data primer yang dikumpulkan secara berdikari dengan metode pengukuran deskriptif, dan studi literatur  sebagai  data  sekunder.  Proses  pengambilan  sampel  menggunakan  teknik cluster-sampling . Didapati perbedaan nilai rata-rata partikulat PM 2.5 antara indoor dan outdoor sebesar 7,27 µg/m 3 dengan nilai outdoor lebih  besar  daripada indoor .  Malam  hari  menjadi  waktu  dengan  nilai  partikulat  PM 2.5 tertinggi  baik indoor (82,77±38,12  µg/m 3 )  maupun outdoor ( 93,80±41,00 µg/m 3 ) ,  kedua  nilai  ini memiliki  nilai  standar  deviasi  yang  cukup  tinggi  pula.  Tipe  dari  sumber  data  adalah  bilangan  bulat positif, maka penggunaan tipe data numerik Integer telah seusai kebutuhan, dan pada proses pengolahan data dapat menggunakan tipe data float dengan 2 desimal. Melalui metode yang telah dilakukan secara digital-manual  ini,  selanjutnya  dapat  diotomasikan  dengan  perangkat  mikrokontroler  beserta  sensor yang tersemat untuk pengembangan selanjutnya.
Kata kunci: Kesehatan, Partikulat, Purwarupa, Tipe Data, Sistem Penunjang Keputusan.

## Abstract
Particulates (PM 2.5 ) are 1 of 7 parameters used in the Indonesia Air Pollution Standard Index. This data is needed to develop a system prototype assisted by a Decision Support System (DSS) for sports and health trainings. This research aims to determine the PM 2.5 value in the air difference between Indoor and Outdoor, whether Indoor PM 2.5 is more significant or vice versa, to find variable data type and algorithm to support decision support system for prototype development. This research used quantitative methods, primary data were collected independently, with descriptive measurements, and literature review were placed as secondary data. Sampling process used clus- ter-sampling method. It was found that the difference in the average value of PM 2.5 was outdoor has 7.27 µ g/m 3 value greater than indoor. Nighttime was the time with the highest PM 2.5 value both indoor (82.77±38.12 µ g/m 3 ) and outdoor (93.80±41.00 µ g/m 3 ), both have high standard deviation value. The source data can use Integer data type and the data processing variable can use the float data type with 2 decimal points. This digital-manual method can be later become digital-automatic with microcontroller devices and sensors embedded for future development.
Keywords: Data Type, Decision Support System, Health, Particulate, Prototype.

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  udara  merupakan  hal  yang  perlu diperhatikan  masyarakat,  lebih  khusus  pada olahragawan  maupun  atlet  yang  membutuhkan asupan udara bersih guna menghasilkan performa yang baik pula.
Seperti  yang  tertera  pada  Peraturan  Menteri Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  Republik Indonesia Nomor P.14/MENLHK/ SETJEN/KUM.1/7/2020, partikulat (PM 2.5 ) merupakan  salah  satu  dari  7  parameter  (PM 10 , PM 2.5 ,  CO,  NO 2 ,  SO 2 ,  O 3 ,  dan  HC)  yang
digunakan pada Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) di Indonesia (Menteri Lingkungan Hidup dan  Kehutanan,  2020).  Terdapat  1  parameter yang  berbeda,  yakni  HC  pada Technical Assistance Document for the Reporting of Daily Air Quality – the Air Quality Index (AQI) (United States Environmental Protection Agency, 2018).
Tidak  hanya  parameter  saja,  rentang  yang digunakan  antara  ISPU  RI  dan  US  AQI  juga memiliki 1 perbedaan seperti tampak pada Tabel 1 berikut ini:

## Tabel 1.  Rentang ISPU RI dan US AQI
ISPU RI US AQI Baik Good Sedang Moderate Tidak Sehat Unhealthy for Sensitive Groups Sangat Tidak Sehat Unhealthy Berbahaya Very Unhealthy Hazardous
Seperti tertera pada Tabel 1, RI ISPU memiliki 5 rentang  yang  digunakan,  sementara  US  AQI memiliki  6  rentang.  Masih  pada  sumber  yang sama,  tampak  pada  Tabel  2  berikut,  5  rentang yang digunakan RI ISPU memiliki nilai konversi dalam µg/m 3 :
Tabel 2.  Konversi PM 2.5 pada RI ISPU
ISPU RI Konversi (µg/m 3 ) Baik 15,5 Sedang 55,4 Tidak Sehat 150,4 Sangat Tidak Sehat 250,4 Berbahaya 500
Data  ini  diperlukan  dalam  mengembangkan sebuah sistem purwarupa yang didukung dengan sistem  penunjang  keputusan  untuk  kebutuhan pelatihan olahraga dan kesehatan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui perbedaan nilai Partikulat (PM 2.5 ) di udara  antara Indoor dan Outdoor ,  apakah  nilai PM 2.5 Indoor lebih besar atau sebaliknya. Selain itu,  perlu  didapatkan  tipe  data  yang  sesuai  pada penggunaan variabel dan algoritma saat mengembangkan fitur sistem penunjang
keputusan  pada  saat  membangun  purwarupa aplikasi.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  kuantitatif  dalam  pengumpulan  data, menggunakan data primer yang dikumpulkan dan dikelola internal secara mandiri, dan pengukuran yang dilakukan secara deskriptif. Proses pengambilan sampel menggunakan teknik cluster-sampling ,  data  yang  telah  dihimpun merupakan  hasil  observasi  4  kali  dalam  sehari, selama 1 bulan pada bulan  Juni 2020.
Gambar  1  berikut  menunjukkan  diagram  alur proses penelitian berlangsung:
Gambar 1. Diagram Alur Proses Penelitian
Persiapan penelitian dimulai dengan menyiapkan sensor  yang  digunakan  untuk  merekam  data partikulat  (PM 2.5 ),  menyiapkan  sebuah  formulir elektronik  guna  memudahkan  perekaman  data, menentukan area data yang diambil dan rentang perekaman.
Sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  digital- manual  untuk  dapat  merekam  data  partikulat (PM 2.5 )  saja  di  satuan  µg/m 3 .  Sebuah  sensor digital dipilih guna mendapatkan jenis data yang mudah dikenali saat implementasi menggunakan perangkat IoT di kemudian hari, dan akurat dalam perekaman data.
Berikut  pada  Gambar  2,  menunjukkan  sensor yang digunakan selamat penelitian berlangsung.
Gambar 2. Sensor yang Digunakan saat Pengambilan Data PM 2.5 Outdoor
Sensor yang tertera pada Gambar 2 ini kemudian diletakkan  di  dalam  dan  luar  ruangan  sebagai bagian dari pengaturan pengambilan data. Lokasi perekaman data dilakukan hanya di 1 lokasi tetap dan  tidak  berpindah  baik Indoor maupun Outdoor ,  bertempat  di  Kecamatan  Ciracas, Jakarta  Timur.  Periode  perekaman  berlangsung selama 1 bulan di periode Juni 2020 .
Pengambilan  data  yang  dilakukan  penelitian  ini serupa dengan penelitian Virgianto et al., (2019) yang memperoleh data dari 2 titik pengamatan di Jakarta Pusat dan Jakarta Selatan. Demikian juga dengan  penelitian  Sembiring  (2020)  yang memperoleh  data  dari  1  lokasi  di  Mangga  Dua (Jakarta).  Perbedaan  lebih  kepada  metode pengambilan dan sumber data.
Jakarta menjadi area yang menarik untuk diteliti terkait  dengan  kualitas  udara.  Demikian  juga penelitian  yang  dilakukan  oleh  Widodo  (2020), yang  mengambil  lokasi  Ancol,  Monas,  dan Glodok, menggunakan perbandingan konsentrasi Suspended  Particulate  Matter (SPM).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  yang memperhatikan  kualitas  udara  Jakarta  terkait dengan kesehatan warga.
Gambar  3  berikut  menunjukkan  pengaturan pengambilan  data  dan  peletakan  sensor  selama penelitian  berlangsung  yang  menggunakan pendekatan  serupa  dengan  Yang  et.  Al  (2021), adapun  penelitian  ini  memposisikan  sensor kurang  lebih  1  meter  di  atas  permukaan  tanah baik indoor maupun outdoor ,  dan  posisi  sensor outdoor kurang lebih 5 meter dari rumah:
Gambar 3. Pengaturan Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  setelah  sensor diaktifkan  minimum  60  detik,  perekaman  data dengan dokumentasi diambil dengan pengambilan foto sensor agar terekam sempurna dikarenakan  nilai  yang  tertera  pada  sensor berubah sangat dinamis.
Sebuah  formulir  elektronik  dibangun  guna memudahkan proses perekaman data. Teknologi Google  Formulir  digunakan  karena  kemudahan dalam  penggunaan  dan  pengembangan,  serta formulir  dengan  antarmuka  yang  responsif memudahkan perekaman data dengan penggunaan  ponsel  pintar.  Studi  literatur dilakukan  dari  beberapa  artikel  situs  web, prosiding  maupun  jurnal.  Perekaman  data dilakukan 4 kali dalam sehari, yakni pagi, siang, sore dan malam, indoor dan outdoor .
Gambar 2. Diagram Alur Perekaman Data
Dari  hasil  perekaman  data  selama  1  bulan  di bulan Juni 2020 menggunakan Google Formulir, didapatkan  hasil  sebanyak  240  data  untuk kemudian  dapat  dibahas  dan  diteliti.  Data  yang tersedia  pada  Google  Formulir  kemudian  di ekspor untuk dapat diunduh.
Data yang terunduh dalam format CSV ( comma separated  values ),  kemudian  diimpor  pada aplikasi  lembar  kerja  Microsoft  Excel  untuk kemudian  data  dirapikan  dan  dianalisa.  Data dikelompokkan menjadi 2 katagori utama, yakni Indoor dan Outdoor .  Kemudian  di  keduanya dikelompokkan kembali menjadi katagori waktu, yaitu Pagi, Siang, Sore, dan Malam.
Gambar  4  berikut  ini  adalah  10  hari  data  PM 2.5 pada aplikasi lembar kerja Microsoft Excel yang telah dikelompokkan dan dirapikan:
Gambar 4. Tangkapan Layar Data PM 2.5
Tertera pada Gambar 4 bahwa data PM 2.5 adalah numerik  positif  tanpa  desimal.  Demikian  pula dari  observasi  yang  dilakukan  pada  situs  resmi ISPUnet, bahwa angka maksimal yang ditemukan untuk  PM 2.5 selama observasi berlangsung adalah 109  µg/m 3 di  Jakarta  Timur  (Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  n.d.),    pada situs ini juga ditemukan data merupakan numerik positif tanpa desimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data-data  yang  telah  terhimpun,  dirapikan,  dan dikelompokkan  pada  aplikasi  Microsoft  Excel kemudian dituangkan dalam bentuk Grafik Garis guna  memudahkan  penganalisaan.  Masing- masing  data  baik  Pagi,  Siang,  Sore,  dan  Malam ditampilkan pada Grafik Garis yang ditambahkan dengan  data Simple  Moving  Average yang dibubuhkan  dengan  warna  berbeda  agar  kontras dan mudah dikenali.
Simple  Moving  Average digunakan  untuk menganalisa pergerakan data kualitas udara baik Indoor maupun Outdoor dari hari ke hari dengan formula sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐴 ̅ = 1 𝑛 ∑ 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=1
................................... (1)
keterangan:
𝑆𝑀𝐴 ̅ = 𝑆𝑖𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝐴_𝑖   =  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑖𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑘𝑒 − 𝑖 𝑖  =  𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒
Adapun Jumlah Sample ( i ) yang digunakan yakni 2 agar pergerakan dapat mudah dianalisa dengan rentang  yang  dekat.  Seperti  yang  tampak  pada Gambar  5  berikut  ini,  data-data  PM 2.5 Indoor Pagi,  Siang,  Sore,  dan  Malam  dalam  µg/m 3 tampak pada garis abu-abu:
Gambar 5. Data PM 2.5 Indoor dalam µg/m 3
Garis  yang  berwarna  merah  tua  menunjukkan nilai Simple  Moving  Average dari  4  waktu pengambilan  data  dari  tanggal  1  hingga  30. Tampak  pada  Gambar  5  bahwa  nilai Simple Moving Average lebih stabil.  Adapun bila ditarik garis  tren  linier,  meskipun  tidak  diterakan  pada grafik ditemukan bahwa terjadi peningkatan nilai PM 2.5 Indoor cenderung  meningkat  dari  awal menuju akhir bulan Juni 2020.
Metode  serupa  juga  kemudian  dilakukan  pada PM 2.5 Outdoor ,  data  30  hari  selama  bulan  Juni juga  dianalisa  untuk  waktu  yang  sama  Pagi, Siang,  Sore,  dan  juga  Malam  dituangkan  juga pada  grafik  dengan  garis  abu-abu  dan  tampak pada Gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Data PM 2.5 Outdoor dalam µg/m 3
Garis  berwarna  abu-abu  juga  merupakan representasi data tiap waktu yang tampak sangat fluktuatif dan berbeda di setiap hari. Garis merah tua juga merupakan Simple Moving Average dari ke-4  waktu.  Bila  dibandingkan  dengan  dengan Indoor ,  didapati  data Sample  Moving  Average Outdoor ini  lebih  fluktuatif  dan  memiliki simpangan data yang lebih lebar. Serupa dengan Indoor ,  bila  ditarik  pula  garis  tren  linier  juga ditemukan  garis  tren  yang  juga  cenderung meningkat juga di setiap hari.
Data  rata-rata  PM 2.5 Indoor dan Outdoor dalam µg/m 3 kemudian disandingkan dengan menjadikan  nilai Indoor menjadi  0  dan  datar dengan  cara  menguranginya  guna  mendapatkan gambaran  untuk  perbedaan  dengan Outdoor untuk  kemudahan  proses  analisa.  Tertera  pada Gambar 7 berikut bahwa nilai Outdoor cenderung lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan  nilai Indoor ,  data Indoor direpresentasikan  sebagai data  datar  dengan  warna  abu-abu  dengan  data Outdoor dengan  warna  merah  tua  guna memudahkan  dalam  menelaah  perbedaan  di antara keduanya.
Gambar 7. Perbandingan Data PM 2.5 Indoor dan Outdoor dalam µg/m 3
Nilai Outdoor ditemukan lebih banyak di atas bila dibandingkan  nilai Indoor dengan  hanya  3  kali ditemukan  di  bawah  nilai Indoor .  Tampak perbedaan yang signifikan di antara keduanya.
Bila diambil garis tren linier, didapat bahwa nilai Outdoor  cenderung  menurun  mendekati  garis Indoor didapatkan:
𝑦 = −0.3365𝑥  +  12.482
................. (2)
keterangan:
𝑦  = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑀2.5 𝑥  = 𝑇𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎𝑙
PM 2.5 merupakan 1 dari beberapa parameter dari ISPU  yang  secara  tidak  langsung  menunjukkan kualitas udara. Menarik untuk diteliti, dikarenakan pada situs The Inside Story: A Guide to Indoor Air Quality bahwa udara Indoor dapat lebih  tercemar  bila  dibandingkan  dengan  udara Outdoor di  kota-kota  terbesar  (United  States Environmental Protection Agency, 2021).
Usai  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik,  data yang  sama  kemudian  diterakan  dalam  bentuk tabel  yang  lebih  sederhana  dengan  menyajikan rata-rata Indoor dan Outdoor dengan waktu Pagi, Siang, Sore, dan Malam beserta standar deviasi. Tabel  3  berikut  ini  menunjukkan  perbandingan antara data tersebut:
Tabel 3.  Perbandingan PM 2,5 Indoor-Outdoor
INDOOR (µg/m 3 ) OUTDOOR (µg/m 3 ) Pagi 75,93 ± 31,09 79,23 ± 27,93 Siang 51,13 ± 15,46 58,73 ± 16,75 Sore 47,23 ± 19,92 54,37 ± 21,58 Malam 82,77 ± 38,12 93,80 ± 41,00
Pada data yang tertera  pada tabel terlihat bahwa kualitas  udara Indoor lebih  baik  dari  pada Outdoor di  4  waktu  pengambilan  data.  Nilai standar  deviasi  data  tampak  besar,  seperti fluktuasi  data  yang  tampak  pada  Gambar  5  dan Gambar 6 sebelumnya, perlu diteliti lebih lanjut mengenai  hal  ini.  Kecepatan  angin  dan termperatur yang tinggi mempengaruhi peningkatan PM Indoor dan Outdoor , tetapi tidak ditemukan  korelasi  yang  signifikan  antara  PM dengan kelembaban (Nadali et al., 2020).
Kemudian  kualitas  udara  Sore  hari  adalah  yang terbaik  bila  dibandingkan  satuan  waktu  lainnya baik Indoor maupun Outdoor .  Nilai Indoor - Outdoor ini  juga  menarik  untuk  dibandingkan dengan  penelitian  oleh  Sembiring,  E.  T.  (2020)
yang dipakai untuk menganalisis risiko kesehatan.
Berdasarkan  data  yang  berhasil  dihimpun, sumber  data  adalah  bilangan  bulat  positif  yang diasumsikan tidak lebih dari angka 500, untuk itu tipe data yang digunakan pada bahasa pemrograman  dan  basis  data  dapat  berupa  tipe data  Integer.  Guna  mendapatkan  rata-rata  nilai pada rentang waktu tertentu, ataupun nilai standar deviasi,  hasil  pengolahan  data  akan  lebih  sesuai bila  tipe  data  yang  digunakan  adalah  tipe  data Float dengan 2 desimal untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Dengan mengetahui ragam nilai dari sumber data dan  pengolahan,  tipe  data  Integer  dan  float dengan format 2 desimal cukup untuk digunakan dalam  menyajikan  data  pada  pengembangan purwarupa Sistem Penunjang
Keputusan Pelatihan  Olahraga  dan  Kesehatan  dengan penyajiannya pada bentuk diagram maupun tabel.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian  kali ini telah didapat tujuan  dari penelitian,  yakni  data  partikulat  PM 2.5 berupa bilangan  bulat  positif.  Saat  implementasi  pada basis data dapat menggunakan tipe data numerik dan Integer sebagai  sumber  data,  serta  tipe  data numerik  dan Float 2  desimal  dalam  pengolahan data.
Perbedaan  rata-rata  data  partikulat  PM 2.5 antara Indoor dan Outdoor sebesar  7,27  µg/m 3 dengan nilai Outdoor lebih  besar  daripada Indoor .
Informasi  ini  dapat  menjadi  nilai  yang  dapat membantu  memvalidasi  di  tiap  perekaman  data partikulat PM 2.5 Indoor dan Outdoor di kemudian hari.
Dapat ditarik kesimpulan juga bahwa malam hari menjadi  waktu  dengan  nilai  partikulat  PM 2.5 tertinggi  baik Indoor maupun Outdoor ,  dengan nilai  82,77  µg/m 3 pada Indoor dan 93,80 µg/m 3 pada Outdoor .  Namun  demikian  kedua  nilai  ini juga  memiliki  nilai  standar  deviasi  yang  cukup tinggi pula.

## REKOMENDASI
Perlu  dianalisa  lebih  lanjut  keterkaitan  nilai partikulat  PM 2.5 saat  hujan  dan  tidak  hujan berlangsung,  apakah  memiliki  nilai  perbedaan yang signifikan.
Nilai  data seperti partikulat PM 2.5 ini dapat juga direkam  dengan  perangkat  IoT  melalui  sensor yang tersemat lalu secara otomatis menyimpannya  pada  sebuah  basis  data  bersama dengan data lingkungan lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Dewacorp  Australia  yang telah membantu penelitian dengan meminjamkan sensor  dan  piranti  lunak  pendukung  selama penelitian ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. (n.d.). I S P U net . Retrieved October 4,
2021, from https://ispu.menlhk.go.id/map.html
Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan. (2020). Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia Nomor P.14/MENLHK/ SETJEN/KUM.1/7/2020 tentang Indeks Standar Pencemar Udara. Retrieved June 28, 2021, from http://jdih.menlhk.co.id/uploads/files/P_ 14_2020_ISPU_menlhk_073020200748 34.pdf
Nadali, A., Arfaeinia, H., Asadgol, Z., & Fahimini. (2020). Indoor and outdoor concentration of PM10, PM2.5 and PM1 in residential building and evaluation of negative air ions (NAIs) in indoor PM removal. Environmental Pollutants and Bioavailability, 32 (1), 47-55. doi:10.1080/26395940.2020.1728198
Sembiring, E. T. (2020). RISIKO KESEHATAN PAJANAN PM2,5 DI UDARA AMBIEN PADA PEDAGANG KAKI LIMA DI BAWAH FLYOVER PASAR PAGI ASEMKA JAKARTA. Jurnal Teknik Lingkungan, 26 (1), 101-120. doi:10.5614/j.tl.2020.26.1.7
United States Environmental Protection Agency. (2018). Technical Assistance Document for the Reporting of Daily Air Quality – the Air Quality Index (AQI). Retrieved October 4, 2021, from https://www.airnow.gov/sites/default/fil es/2020-05/aqi-technical-assistance- document-sept2018.pdf
United States Environmental Protection Agency. (2021). The Inside Story: A Guide to Indoor Air Quality. Retrieved October 4, 2021, from https://www.epa.gov/indoor- air-quality-iaq/inside-story-guide- indoor-air-quality
Virgianto, R. H., & Akbar, D. (2019). ANALISIS KONSENTRASI PM2.5 SELAMA PENYELENGGARAAN ASIAN GAMES KE-18 DI JAKARTA. Statmat: Jurnal Statistika dan Matematika, 1 (1). doi:10.32493/sm.v1i1.2370
Widodo, J. (2020). Analisis Perbandingan Konsentrasi Suspended Particulate Matter (SPM) di Tiga Wilayah di Jakarta Periode Tahun 2006–2019. Jurnal Sumberdaya Alam Dan Lingkungan, 7 (3), 108–116. doi:10.21776/ub.jsal.2020.007.03.3
Yang, F., Liu, C., & Qian, H. (2021). Comparison of indoor and outdoor oxidative potential of PM2.5: pollution levels, temporal patterns, and key constituents. Environment International, 155 , 106684. doi:10.1016/j.envint.2021.106684