Spanyol  (Zambrano,  2020),  India  (Vadrevu,  Eaturu, Biswas, Lasko, Sahu & Justice, 2020), China (Zeng & Bao,  2020).  Kualitas  udara  udara  sangat  penting bagi kesehatan masyarakat, namun ada sekitar 90% populasi manusia di dunia tinggal di tempat dengan kualitas  udara  yang  tercemar  melebihi  batas  yang diizinkan  (WHO,  2016).  Polusi  udara  menjadi penyumbang  angka  kematian  dini  yang  signifikan,
yaitu sekitar sejumlah 7 juta orang setiap tahunnya (IQAir, 2020). Indonesia menjadi negara penyumbang angka kematian akibat polusi terban- yak di dunia yaitu sebanyak 232.974 dalam setahun (GAHP, 2019).
Bahkan di masa pandemi COVID-19 ini, telah banyak  penelitian  yang  mengidentifikasi  bahwa polusi  udara  dapat  memperburuk  kondisi  medis serta  meningkatkan  kemungkinan  kematian  bagi yang terinfeksi COVID-19 (Son, Fong, Heo, Kim, Lim,
&  Bell,  2020;  Nie  dkk,  2021;  Chossière,  Xu,  Dixit,
Isaacs, Eastham, Allroggen, Speth & Barrett, 2021).

## Trend Mobilitas Masyarakat Terhadap Polutan Pencemar Udara selama PSBB Pandemi Covid-19
The  COVID-19  pandemic  has  impacted  all  sectors  around  the  world.  The  policy  of  facilitating activities to  prevent  transmission  of  COVID-19  has  had  an  impact  on  reducing human  mobilization. This study aims to analyze community mobility during Large-Scale Social Restrictions (PSBB) related to air  pollutant  concentrations  (SO2,  CO  and  NO2)  using  the fixed  effect  panel  data  regression.  It was found  that  community  mobility  during  the  PSBB  had  a  significant  impact  on  increasing  these  three pollutants. The average daily concentrations of CO and SO2 air pollutants are still above WHO recom- mended limits. These findings indicate that despite the difficulties in carrying out community activi- ties, there are mobility patterns that still result in high concentrations of these pollutants.
Keywords: mobility; air pollution; environment; psbb; COVID-19; pandemic.

## Abstract

## P E N E L I T I A N
Sylvia Febrina 1,2 , Yohanna Magdalena Lidya Gultom 3,4
* Corresponding author : sylviafebrina@gmail.com; yohanna.magdalena@ui.ac.id 1Magister Perencanaan Ekonomi dan Kebijakan Pem- bangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Indonesia
2 Sekretariat Jenderal DPR RI, Indonesia
3 Department Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Indonesia
4 Kluster Riset Pemerintahan dan Ekonomi Kelembagaan, Indonesia

## ISSN (Print)   : 2443-1141
ISSN (Online)   : 2541-5301

## Pendahuluan
Pandemi  Corona  Virus  Desease  2019 (COVID-19) telah memberikan dampak pada segala sektor  di  seluruh  dunia  baik  ekonomi,  sosial,  bu- daya  dan  lingkungan.  Kualitas  udara  merupakan salah  satu  indikator  lingkungan  yang  berpotensi terkena dampak dari  wabah COVID-19 (Zambrano- Monserrate,  Ruano  &  Alcalde,  2020).  Mening- katnya  kualitas  udara  selama  pandemi  COVID-19 telah  dilaporkan  dalam  beberapa  penelitian  dari berbagai  wilayah  dunia  seperti  Mesir  (Mostafa, Gamal  &  Wafiq,  2020),  Amerika  Serikat,  Italia,
Misalnya  polutan  NO2  dapat  meningkatkan  resiko kematian bagi yang terinfeksi COVID-19 karena per- masalahan kardiovaskular dan pernapasan (Chossière  dkk,  2021).  Begitupun  sebaliknya, ditemukan  bahwa  berkurangnya  konsentrasi  polu- tan  NO2  secara  global  selama  periode  lockdown menyebabkan sejumlah 32.000 kematian dini dapat dihindari,  termasuk  sejumlah  21.000  di  China (Chossière dkk, 2021).
Pencemaran  udara  di  beberapa  wilayah dunia  sebagian  besar  disebabkan  oleh  aktivitas manusia  seperti  mobilisasi  kendaraan  bermotor, pembakaran  bahan  bakar  fosil  dan  lain-lain  (WHO, 2021).  Mobilisasi  manusia  dilaporkan  berkurang akibat  penerapan  kebijakan  lockdown  selama  pan- demi COVID-19 (Bao dan Zhang, 2020; Mostafa dkk, 2020;  Zeng  &  Bao,  2020).  Kebijakan  pembatasan tersebut  menghasilkan  peningkatan  kualitas  udara bahkan  menghasilkan  manfaat  kesehatan  manusia yang  sejauh  ini  melebihi  jumlah  kematian  yang dikonfirmasi  akibat  COVID-19  (Zeng  &  Bao,  2020). Penelitian  terkait  kebijakan  PSBB  yang  diikuti dengan  aturan  “working  from  home”    di  Jakarta dilaporkan  juga  memberikan  pengaruh  positif  ter- hadap  kondisi  kualitas  udara  (Firman  dkk,  2020). Temuan tersebut menjelaskan bahwa berkurangnya aktivitas  masyarakat  telah  memberikan  dampak pada  kualitas  udara  di  Jakarta.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah  mo- bilitas  masyarakat  berpenaruh  terhadap  kualitas udara  selama  adanya  kebijakan  PSBB  di  masa  pan- demi  COVID-19?  Bagaimana  dampak  mobilisasi masyarakat  terhadap  konsentrasi  polutan  udara selama kebijakan PSBB diberlakukan?
Satu bulan setelah diumumkannya kasus pos- itif pertama COVID-19, jumlah kasus positif di Indo- nesia  kian  bertambah  sehingga  pemerintah  daerah mulai  mengambil  kebijakan  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  (PSBB).  Wilayah  yang  pertama  kali menerapkan kebijakan tersebut adalah provinsi DKI Jakarta  disusul  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur.  Ke- bijakan  PSBB  telah  memberikan  dampak  domino terhadap  masalah  sosial  ekonomi  karena  lebih  dari separuh  aktivitas  di  bidang  ekonomi  terhenti
(Mawar,  Andriyani,  Gultom  &  Ketiara,  2021)  yang bahkan membawa Indonesia ke jurang resesi (APBN, 2021).  Adanya  perubahan  dalam  struktur  ekonomi dan sosial suatu daerah tentunya memberikan dam- pak  terhadap  mobilitas  manusia  (Tjiptoherijanto, 2011).  Dampak  sosial  dan  ekonomi  ini  juga  me- maksa  pemerintahan  pusat  dan  daerah  untuk melakukan koreksi terhadap rencana pembangunan yang telah ditetapkan (Muhyiddin, 2020). Oleh kare- na  itu  pertimbangan  kesehatan  terkait  dampak polusi udara dan penanggulangannya perlu menjadi perhatian  dalam  rencana  pembangunan.  Langkah tertentu  perlu  diambil  pemerintah  terkait  pe- nanganan  polusi  udara  agar  tidak  menyebabkan kerugian  ekonomi  yang  lebih  besar  dalam  jangka panjang.

## Metode Penelitian
Untuk  melihat  dampak  dari  trend  mobilitas masyarakat  selama  PSBB  terhadap  polutan  udara, metode analisis yang dipilih adalah regresi data pan- el  (pooled  data)  time  fixed  effect.  Pemodelan  time fixed  effect  digunakan  untuk  membersihkan  dari faktor-faktor  lain  yang  tidak  teramati  yang  bergan- tung  pada  waktu  agar  konsisten  karena  waktu  se- hingga  dapat  mengilangkan  bias  variabel  (Gösser  & Moshgbar,  2020).  Data  set  utama  terdiri  dari  set data  harian  menuju  enam  kategori  tempat  dan  set data  harian  polutan  udara  primer  (SO2,  CO,  NO2).
Sampel  data  adalah  lima  provinsi  di  Pulau  Jawa dengan  periode  waktu  dari  15  Februari  sampai dengan  31  Desember  2020.  Pulau  Jawa  merupakan wilayah episentrum fase awal pandemi COVID-19 di Indonesia sehingga kebijakan PSBB pada tahun 2020 hanya dilakukan di wilayah Pulau Jawa. Hal ini yang menjadi alasan penentuan wilayah analisis penelitian. Lima provinsi di Pulau Jawa yang menjadi wilayah penelitian adalah DKI Jakarta, Jawa Tengah, Yogyakarta,  Jawa  Timur  dan  Jawa  Barat.  Provinsi Banten  tidak  masuk  dalam  wilayah  penelitian  kare- na  dalam  kurun  dimensi  waktu,  Stasiun  Pemantau Kualitas Udara (SPKU) milik Kementerian Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK)  sedang  dalam  tahap pembangunan.
Data  mobilitas  masyarakat  diperoleh  dari
Google COVID-19 Community Mobility Report atau Laporan  Mobilitas  Masyarakat  dari  Google  selama
pandemi COVID-19
(https://www.google.com/covid19/mobility/).
Laporan  mobilitas  masyarakat  Google  diambil  dari data yang diagregasi dan dianonimkan dari riwayat lokasi  pengguna.  Serupa  dengen  data  yang digunakan pada penelitian di Amerika Serikat yaitu data  mobilitas  diperoleh  dari  sinyal  ponsel  yang dianonimkan  (Kim  dan  Kwan,  2020;  Warren  dan Skillman,  2020).  Dataset  ini  menunjukkan  trend pergerakan  dibandingkan  dengan  hari  dasar (baseline  date)  berdasarkan  wilayah  yang  diukur dalam  enam  kategori  besar  tempat:  1)  Per- mukiman; 2) Toko kelontong & Farmasi; 3) Tempat kerja; 4) Taman:; 5) Pusat transportasi umum; dan 6)  Ritel  &  Rekreasi.  Tren  pergerakan  menunjukkan bagaimana  pengunjung  (atau  waktu  yang  dihabis- kan di) tempat-tempat yang dikategorikan berubah dibandingkan  dengan  hari-hari  dasar  (baseline date).  Hari dasar mewakili nilai normal  untuk  hari itu  dalam  seminggu,  yaitu  nilai  median  dari  hasil pengamatan  selama  5  minggu  (3  Januari  sampai dengan  6  Februari  2020).  Hari  dasar  berada  pada angka  100,  persentase  dibawah  100  menunjukkan bahwa ada penurunan pergerakan masyarakat dan sebaliknya  persentase  diatas  100  menunjukkan peningkatan pererakan masyarakat. Jenis data yang serupa telah digunakan dalam penelitian terdahulu di Mesir dan China (Mostafa dkk, 2020; Zeng & Bao,
2020).
Set  data  harian  Polutan  pencemar  udara yang  digunakan  dalam  model  penelitian  dibatasi pada polutan primer yaitu CO, SO2 dan NO2 karena polutan  primer  sebagian  besar  adalah  karena  ak- tivitas  manusia  seperti  kendaraan  dan  industri (Somvanshi,  Vashist,  Chandra  &  Kaushik,  2019). Disamping set  data  utama, terdapat variabel dum- my PSBB dan variabel kontrol kondisi cuaca. Konidi-
si cuaca menjadi variabel kontrol karena perubahan tingkat  konsentrasi  polutan  sangat  dipengaruhi oleh faktor cuaca (Zeng & Bao, 2020). Oleh karena itu  dalam  melihat  pengaruh  terhadap  polutan udara,  faktor  cuaca  perlu  diperhitungkan  sebagai kontrol  dalam  model  matematis  penelitian.  Set data  kondisi  cuaca  harian,  terdiri  dari  suhu  maksi- mum  dan  minimum,  kecepatan  angin  maksimum, dan  catatan  curah  hujan  yang  dikumpulkan  dari situs  website  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan Geofisika (BMKG) (https://dataonline.bmkg.go.id).
Kebijakan  PSBB  sebagai  variabel  dummy untuk memahami bagaimana pembatasan mengaruhi  kualitas  udara  di  wilayah  episentrum fase  awal  pandemi  COVID-19  (Zeng  &  Bao,  2020). Informasi  PSBB  diperoleh  dari  situs  web pemerintah daerah. Penelitian ini hanya menggunakan  kebijakan  PSBB  ketat  karena  ke- bijakan pembatasan ketat lebih dapat memberikan gambaran  dari  aktivitas  manusia  yang  hampir  ter- henti (Bao dan Zhang, 2020). Di Provinsi DKI Jakar- tadiberlakukan  pada  tanggal  10  April  sampai dengan 4 Juni 2020 dan pada tanggal 9 September sampai
dengan 11 Oktober 2020
(corona.jakarta.go.id,  2020).  Provinsi  Jawa  Barat pada  tanggal 15 April sampai dengan 26 Juni 2020 (jabarprov.go.id,  2020).  Provinsi  Jawa  Timur  pada tanggal  28  April  sampai  dengan  8  Juni  2020 (bpbd.jatimprov.go.id, 2020). Provinsi Jawa Tengah dan D.I Yogyakarta tidak memberlakukan kebijakan PSBB sepanjang tahun 2020.Interaksi variabel trend mobilitas dengan PSBB dilakukan untuk menghindari  faktor  perancu  penyebab  penurunan tingkat polusi udara berasal dari aturan pemerintah lainnya terkait lingkungan atau kebijakan pembata- san  (Zeng  &  Bao,  2020).  Kemudian  interaksi  varia- bel  trend  mobilitas  dengan  variabel  dummy  PSBB dapat  menangkap  tren  penurunan  polusi  udara yang  disebabkan  oleh  kebijakan  PSBB.  Secara  ma- tematis  model  dituliskan  pada  persamaan  sebagai berikut:
dimana Polutan adalah  konsentrasi  polutan  udara, yang terdiri dari CO, SO2 dan NO2, mobility_trend adalah  rata-rata  persentase  mobilitas  masyarakat menuju  lima  kategori  tempat,  yaitu  1)  Toko kelontong & Farmasi; 2) Tempat kerja; 3) Taman; 4) Pusat  transportasi  umum;  dan  5)  Ritel  &  Rekreasi.
PSBB adalah  dummy  untuk  periode  PSBB,  yaitu  1 adalah  periode  saat  diterapkan  PSBB  ketat  (bukan PSBB Transisi) dan 0 saat tidak ada PSBB ketat, Con- trols terdiri  dari  1)  suhu  maksimum;  2)  suhu  mini- mum;  3)  kecepatan  angin  maksimum;  dan  4)  curah hujan i untuk  data  cross  section,  dan t untuk  data harian timeseries dan Ɛ it adalah istilah gangguan.
Ukuran  kualitas  udara  diatur  secara  global oleh  WHO  berdasarkan  pedoman  kualitas  udara atau  Air  Quality  Guideline  (AQG).  Pada  dasarnya konsentrasi  polutan  udara  tidak  memberikan  dam- pak  signifikan  terhadap  kesehatan  manusia  jika jumlah  konsentrasi  polutan  masih  berada  dalam
batas-batas  tertentu.  Pedoman  kualitas  udara  ber- basis  kesehatan  yang  dikeluarkan  WHO  bertujuan untuk  membantu  pemerintah  dan  masyarakat  sipil mengurangi  paparan  polusi  udara  beserta  efek  bu- ruknya pada manusia. Pada tahun 2021, WHO mem- perbaharui  pedoman  kualitas  udara  2005  dengan urgensi banyaknya hasil studi penelitian epidemolo- gi yang memperlihatkan peningkatan dampak buruk polusi udara terhadap kesehatan terutama di nega- ra-negara berpenghasilan rendah dan menengah. Di Indonesia,  pedoman  kualitas  udara  diatur  oleh  Ke- menterian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Repub- lik Indonesia (KLHK) melalui  Peraturan Menteri LHK Nomor  P.14/MENLHK/SETJEN/KUM.1/7/2020  ten- tang Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU).
Berdasarkan pedoman AQG oleh WHO, kadar polutan  per  24  jam  yang  direkomendasikan  dalam batas aman untuk Kesehatan adalah 25  μg/m3  un- tuk  NO2,  40  μg/m3  untuk  SO2,  dan  4000  μg/m3
Tabel 1. Ringkasan Statistik
Variabel Definisi dan Satuan Variabel Mean Std. Dev. Min Max Y:Variabel Dependen SO 2 Konsentrasi SO 2 (μg/m 3 ) 27.2 26.7 1 141 CO Konsentrasi CO (mg/m 3 ) 7890.2 11197.2 15 75000 NO 2 Konsentrasi NO 2 (μg/m 3 ) 19.1 23.1 1 148 X: Variabel Independen Mobility trend Hasil rata-rata mobilitas menuju 5 kategori tempat (%) 77.2 14.81 34.2 110.6 Mobility workplace mobilitas menuju tempat kerja (%) 77.1 15.4 22 111 Mobility transit stations mobilitas menuju  pusat trans- portasi umum (%) 62.6 18.5 16 112 Mobility parks mobilitas menuju taman (%) 74.6 25.4 4 159 Mobility grocery and pharmacy mobilitas menuju toko kelontong dan apotek (%) 93.7 11.8 43 137 Mobility retail and recreation mobilitas menuju toko retail, shopping mall & rekreasi (%) 78.2 15.4 32 110 Mobility residential durasi waktu yang dihabiskan di tempat tinggal (%) 111.8 5.4 99 134 PSBB 1=PSBB, 0=Tidak PSBB 0.1 0.3 0 1 Variabel Kontrol Minimum temperature Suhu harian minimum (◦C) 23.7 2.2 16 28 Maxtem Suhu harian maksimum (◦C) 31.8 1.7 24.2 37 Maxwind Kecepatan angin harian maksi- mum (km/h) 5.1 1.7 1 18 Rain Curah hujan (mm) 6.7 17.4 0 277.5
untuk  CO.  Sedangkan  berdasarkan  ISPU  yang dikeluarkan  KLHK,  Nilai  Ambang  Batas  (NAB)  yang direkomendasikan  dalam  batas  aman  adalah  80 μg/m3 untuk NO2, 52 μg/m3 untuk SO2, dan 4000 μg/m3 untuk CO.  Sebagai perbandingan, Nilai Am- bang Batas (NAB) konsentrasi polutan yang ditetap- kan Indonesia belum disesuaikan kembali berdasar- kan  rekomendasi  WHO  terbaru  sehingga  angka NAB yang ditetapkan adalah lebih tinggi.

## Hasil
Tabel 1 merangkum definisi dan satuan vari- abel, nilai rata-rata, standar deviasi serta nilai mini- mun dan maksimum. Persentase rata-rata mobilitas menuju  toko  kelontong  dan  apotek  menunjukkan angka yang tinggi diantara kategori tempat lainnya.
Meskipun  bisnis  pariwisata  termasuk  industri turunan  yang  terbentuk  di  bawahnya  mengalami penurunan
akibat
pandemi COVID-19
(Sugihamretha,  2020),  berdasarkan  data  yang disajikan,  persentase  rata-rata  mobilitas  menuju
toko retail, shopping mall dan rekreasi masih lebih tinggi  daripada  persentase  rata-rata  mobilitas menuju taman.
Pengaruh  mobilitas  masyarakat  terhadap polutan  udara  disajikan  dalam  Tabel  2.  Hasil  olah data  menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  mobili- tas  masyarakat  secara  rata-rata  menuju  lima  kate- gori  tempat  sebesar  1%  dari  baseline  date  sig- nifikan  meningkatkan  polutan  SO2,  CO  dan  NO2 masing-masing sebesar 0,20 5 μg/m3, 88,61 μg/m3 dan  0,08  μg/m3.  Mengkonfirmasi  beberapa penelitian  terdahulu  bahwa  kebijakan  pembatasan berdampak  pada  berkurangnya  polusi  (Mostafa dkk, 2020; Zeng & Bao, 2020; Bao & Zhang, 2020), variabel  kontrol  PSBB  signifikan  mengurangi  polu- tan  SO2,  CO  dan  NO2  masing-masing  sebesar  - 18,50  μg/m3,  -15382,19  μg/m3 dan  -47,66 μg/m3. Variabel mobilitas yang diinteraksikan dengan PSBB menunjukkan  dampak  signifikan  terhadap  pening- katan  ketiga  polutan  tersebut  yaitu  sebesar  0,25 μg/m3 SO2, 251,69 μg/m3 CO dan 0,79 μg/m3 NO 2 .
HIG IENE
VOLUM E  9,   NO.   1,  JAN UARI -AP RI L  2023
Tabel 2. Dampak mobilitas masyarakat (rata-rata) terhadap tingkat polutan udara
Variabel (1) (2) (3) SO 2 CO NO 2 Mobility trend 0.20** 88.61*** 0.086* (0. 05) (12.90) (0.04) PSBB -18.50** -15382.18** -47.66*** (1=PSBB, 0=Tidak PSBB) (8.80) (4260.44) (8.13) Mobility trend x PSBB 0.25* 251.69** 0.79*** (0.13) -64.400 (0.12) Minimum temperature -1.84*** 181.89 -1.81*** (0.50) (105.86) (0.48) Maximum temperature 2.00*** -239.81 0.54 (0.41) (132.18) (0.38) Maximum wind 0.93*** 13.03 0.05 (0.358) (181.22) (0.35) Rain -0.08*** 16.28** -0.06** (0.03) (3.76) (0.02) Obs 1,605 1,605 1,372 R 2 0.0084 0.0469 0.0101
Keterangan: Standard Error merupakan nilai di dalam kurung
Level signifikansi *p<0.1;**P<0.05;***P<0.01
Beralih  pada  variabel  kontrol  kondisi  cuaca, hasil  olah  data  menunjukkan  bahwa  setiap  berku- rangnya 1°C pada suhu minimum signifikan mengu- rangi konsentrasi polutan SO2, dan NO2 namun tid- ak memberikan dampak terhadap polutan CO. Polu- tan  SO2  dan  NO2    sangat  bereaksi  dengan  suhu panas  dan  radiasi  matahari  (WHO,  2021)  sehingga suhu  yang  rendah  akan  mengurangi  konsentrasi polutan  tersebut.  Sebaiknya  setiap  kenaikan  1°C pada suhu maksimum signifikan meningkatkan kon- sentrasi  polutan  SO2  meskipun  tidak  ditemukan dampak pada polutan CO dan NO2. Kecepatan angin membantu  mengurangi  konsentrasi  pencemar udara  (Bao  dan  Zhang,  2020),  setiap  1  km/h  ke- cepatan  angin  meningkatkan  konsentrasi  polutan SO2  sebesar  0,93  μg/m3  namun  tidak  ditemukan dampak  pada  polutan  CO  dan  NO2.  Selanjutnya hasil  olah  data  menunjukkan  bahwa  setiap  1  mm curah hujan signifikan mengurangi konsentrasi polu- tan  SO2  dan  NO2  masing-masing  sebesar  0,08 μg/m3 dan 0,05 μg/m3 serta meningkatkan konsen- trasi  polutan  CO  sebesar  16,28  μg/m3.  Temuan  ini mengkonfirmasi  penjelasan  bahwa  SO2  adalah  gas yang  mudah  larut  dalam  air,  NO2  adalah  oksidan kuat  yang  ketika  bereaksi  dengan  air  akan menghasilkan  gas  lain  sedangkan  CO  hanya  sedikit larut dalam air (WHO, 2021).
Selanjutnya,  penulis  melakukan  robustness check  atau  uji  ketahanan  dan  mengolah  data dengan  model  yang  sama  menggunakan  data  set trend  mobilitas  menuju  masing-masing  kategori tempat  untuk  menguji  konsistensi  hasil.  Hasil  ro- bustness  check  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  4 dimana  menunjukkan  tanda  yang  tidak  jauh  ber- beda  dengan  hasil  utama.  Dari  keseluruhan pemeriksaan,  dapat  dilihat  bahwa  di  urutan  per- tama  mobilitas  masyarakat  menuju  tempat  kerja paling  banyak  memberikan  dampak  terhadap  pen- ingkatan polutan udara. Di urutan berikutnya adalah mobilitas  masyarakat  menuju  stasiun  transit kemudian mobilitas masyarakat menuju tempat ritel dan  rekreasi.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa masih adanya keinginan yang tinggi dari masyarakat untuk  melakukan  perjalanan  rekreasi.  Begitupun
kebijakan PSBB pada model ini memberikan dampak paling  banyak  terhadap  berkurangnya  konsentrasi polutan.
Selanjutnya  di  urutan  keempat  mobilitas masyarakat  menuju  toko  kelontong  dan  apotek. Meskipun  deskripsi  statistik  menunjukkan  rata-rata persentase  mobilitas  masyarakat  menuju  toko kelontong  dan  apotek  adalah  yang  tertinggi  pada tahun  2020,  namun  tidak  banyak  berdampak  pada peningkatan  konsentrasi  polutan  udara.  Diasumsi- kan bahwa pergerakan masyarakat menuju kategori tempat  ini  tidak  banyak  menggunakan  kendaraan transportasi.  Masyarakat  dapat  bergerak  menuju toko  kelontong  dan  apotek  terdekat  dengan  ber- jalan  kaki.  Diurutan    terakhir  adalah  mobilitas masyarakat menuju taman berdampak pada pening- katan  konsentrasi  polutan  udara  yang  sangat  mini- mal.

## Pembahasan
Beberapa hal yang menarik dapat dilihat dari analisis  hasil  ringkasan  statistik.  Tingginya  angka persentase  rata-rata  mobilitas  menuju  toko kelontong  dan  apotek  menunjukkan  bahwa  adanya pandemi  COVID-19  hingga  diberlakukannya  ke- bijakan  PSBB  membawa  fenomena  yang  baru  di dalam  hal  keputusan  konsumen  untuk  melakukan pembelian  terhadap  barang  kebutuhan  pokok  yang sangat  jauh  berbeda  dari  sebelumnya  (Hutauruk, 2020).  Di  awal  pandemi,  alat  kesehatan  menjadi salah  satu  kebutuhan  utama  masyarakat  berbeda dengan  keadaan  sebelum  adanya  pandemi  COVID- 19.  Temuan  yang  menarik  lainnya  adalah  bahwa persentase  rata-rata  mobilitas  menuju  toko  retail, shopping  mall  dan  rekreasi  masih  tergolong  lebih tinggi  daripada  persentase  rata-rata  mobilitas menuju taman. Padahal bisnis pariwisata dan indus- tri  turunannya  mengalami  penurunan  akibat  pan- demi  COVID-19  (Sugihamretha,  2020).  Temuan  ini menunjukkan bahwa adanya kebutuhan masyarakat akan  hiburan  dan  rekreasi  selama  pandemi  COVID- 19.
Hasil oleh data yang menemukan bahwa mo- bilitas  masyarakat  berdampak  signifikan  terhadap
polutan  udara  primer  yang  diteliti  mengkonfirmasi temuan  penelitian  terdahulu  di  China  dan  Mesir bahwa  polutan  CO,  SO2  dan  NO2    dimediasi  oleh mobilitas  masyarakat  (Bao  &  Zhang,  2020;  Zeng  & Bao, 2020; Mostafa dkk, 2020). Kebijakan PSBB juga ditemukan signifikan mengurangi konsentrasi polu- tan  primer  yang  diteliti  sehingga  temuan  tersebut juga memperkuat hasil penelitian  terdahulu bahwa kebijakan  pembatasan  berdampak  pada  berku- rangnya  polusi  (Mostafa  dkk,  2020;  Zeng  &  Bao, 2020;  Bao  &  Zhang,  2020).  Kemudian  adanya temuan terkait berkurangnya tingkat polutan udara yang  merupakan  dampak  dari  variabel  mobilitas masyarakat  yang  diinteraksikan  dengan  kebijakan PSBB  juga  menguatkan  pernyataan  bahwa  pengu- rangan  mobilitas  manusia  dikaitkan  dengan larangan  perjalanan  memungkinkan  pengurangan emisi polutan udara (Bao dan Zhang, 2020; Zeng & Bao, 2020).
Hasil  emipiris  ini  juga  memperkuat  asumsi dari  temuan  dari  ringkasan  statistik,  dimana  per- sentase mobilitas masyarakat menuju tempat kerja sebesar 77,14% lebih tinggi dari persentase mobili- tas  masyarakat  menuju  pusat  transportasi  umum yaitu sebesar 62,61%. Artinya kebijakan PSBB yang diterapkan  sepanjang  tahun  2020  juga  berdampak meningkatnya  penggunaan  transportasi  pribadi. Diasumsikan bahwa ada hubungan antara penggunaan  transportasi  publik  dengan  transmisi COVID-19 (Wahdaniah dan Fauzi, 2022). Oleh kare- na itu minat masyarakat menggunakan transportasi umum  berkurang  dan  beralih  pada  untuk menghindari  adanya  kontak  dengan  penumpang lain dan mengurangi resiko terpapar COVID-19.
Selanjutnya hasil uji ketahanan juga menun- jukkan tanda yang tidak jauh berbeda dengan hasil temuan utama. Olah data uji ketahanan menunjuk- kan  bahwa  mobilitas  masyarakat  menuju  tempat kerja merupakan yang paling memberikan dampak signifikan  pada  peningkatan  polutan  udara  disusul dengan mobilitas masyarakat menuju stasiun trans- it.  Temuan  ini  merupakan  hal  yang  menjadi  per- hatian pemerintah bahwa dengan atau tidak adan- ya pandemi, mobilisasi kendaraan bermotor meru-
pakan  penyebab  pencemaran  udara  di  beberapa wilayah  dunia.  (WHO,  2021;  Somvanshi,  Vashist, Chandra & Kaushik, 2019).

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  olah  data  dan  analisis, penelitian  ini  menemukan  bahwa  secara  kese- luruhan  mobilitas  masyarakat  selama  kebijakan PSBB  menuju  pusat  transportasi  umum,  tempat kerja, taman, toko bahan makanan dan apotek ser- ta  pusat  perbelanjaan  dan  rekreasi  signifikan berdampak  kepada  polutan  udara  CO,  SO2  dan NO2. Meskipun begitu, hasil olah data juga menun- jukkan  bahwa  kebijakan  PSBB  itu  sendiri  secara konsisten  signifikan  mengurangi  polutan  CO,  SO2 dan NO2. Temuan lainnya yang juga perlu menjadi perhatian  adalah  adanya  kecenderungan  pening- katan mobilisasi masyarakat dengan menggunakan transportasi  pribadi  daripada  transportasi  umum selama  tahun  2020  untuk  menghindari  penularan COVID-19.

## Daftar Pustaka
Bao,  R  &  Zhang,  Acheng.  (2020).  Does  lockdown reduce  air  pollution?  Evidence  from  44 cities in northern China. Science of The  To- tal Environment, Volume 731. 139052. ISSN 0048-9697. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139052.
BMKG.  Informasi  Kualitas  Udara.  Diakses  dari https://www.bmkg.go.id/kualitas- udara/informasi-ozon.bmkg.
Chen,  dkk.  (2017).  Impacts  of  air  pollution  and  its spatial  spillover  effect  on  public  health based on China's big data sample, Journal of Cleaner  Production,  Volume  142,  Part  2,
Pages 915-925,ISSN 0959-6526 doi: 10.1016/j.jclepro.2016.02.119
Chossière,  dkk.  (2021).  Air  pollution  impacts  of
COVID-19-related containment measures. Science advances, 7(21), eabe1178. doi: 10.1126/sciadv.abe1178
Cresswell,  T.  (2006).  On  the  Move:  Mobility  in  the
Modern Western World (1st ed.).
Routledge. doi: 10.4324/9780203446713
Elliott,  A.,  &  Urry,  J.  (2010).  Mobile  Lives  (1st  ed.). Routledge. doi: 10.4324/9780203887042
Firman dkk. (2020). Analisis  Dampak Diterapkannya Kebijakan  Working  From  Home  saat  Pan- demi  Covid-19  Terhadap  Kondisi  Kualitas Udara  di  Jakarta.  Jurnal  Meteorologi  Klima- tologi  dan  Geofisika,  Vol.  6  No.3,  DOI: 10.36754/jmkg.v6i3.
GAHP.  (2019).  Pollution  and  Health  Metrics.  New York.  Global  Alliance  On  Health  And  Pollu- tion.
Gösser, Niklas & Moshgbar, Nima (2020). Smoothing time fixed effects. DICE Discussion Paper No. 343.  Heinrich  Heine  University  Düsseldorf, Düsseldorf  Institute  for  Competition  Eco- nomics (DICE), Düsseldor. http://hdl.handle.net/10419/222263
Hutauruk,  Martinus  Robert.  (2020).  Pengaruh  Pan- demi  Covid-19  Terhadap  Faktor  Yang Menentukan  Perilaku  Konsumen  Untuk Membeli  Barang  Kebutuhan  Pokok  di  Sa- marinda.  Jurnal  Riset  Inossa,  Volume  2  No- mor 1 Tahun 2020. Fakultas Ekonomi Univer- sitas Widya Gama Mahakam Samarinda.
IQAir.  (2021).  Biaya  pencemaran  udara  pada  tahun 2020. Swiss.
IQAir. Diakses dari https://www.iqair.com/id/blog/air- quality/the-cost-of-air-pollution-in-2020, pada 30 Agustus 2021
Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (2021). Nota  Keuangan  beserta  Rancangan  Aang- garan Pendapatan dan Belanja Negara.
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.
(2020).  Statistik  Kualitas  Air,  Udara,  dan Tutupan  Lahan  Tahun  2020.  Direktorat  Pen- gendalian Pencemaran Udara
Kim, Junghwan & Kwan, Mei-Po. (2021). The impact of  the  COVID-19  pandemic  on  people's  mo- bility:  A  longitudinal  study  of  the  U.S.  from
March  to  September  of  2020.  Journal  of
Transport  Geography.  Volume  93,2021.
103039. ISSN 0966-6923. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2021.103 039.
Kusumaputra,  A.,  &  Retnowati,  E.  (2020).  Analisis Yuridis  Dasar  Pertimbangan  Kebijakan  Lock- down  Pada  Situasi  Darurat  Kesehatan  Di
Tingkat  Daerah.  Masalah-Masalah  Hukum, vol. 49 No.3,hal 222-232. doi:10.14710/mmh.49.3.2020.222-232
Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta.  (2020).  Linimasa
Kebijakan  Pemprov  DKI  Jakarta  Terkait  Pe- nanganan COVID-19. Diakses dari https://corona.jakarta.go.id/id/kebijakan, pada 31 Mei 2021
Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat.  (2020,  17  April).
PSBB di Bandung Raya Dimulai Rabu 22 April 2020. Diakses dari https://jabarprov.go.id/index.php/news/374 56/2020/04/17/PSBB-di-Bandung-Raya-
Dimulai-Rabu-22-April-2020  pada  31  Mei 2021
Prijono  Tjiptoherijanto.  (2011).  Mobilitas  Sebagai Tantangan  Kependudukan  Masa  Depan.
Kosa  Kata  Kita Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Mawar,  dkk.  (2021).  Dampak  Sosial  Ekonomi  Ke- bijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  di  Indonesia.  Prosiding Seminar  Nasional  Penelitian  LPPM  UMJ  24 Oktober  2021,  Jakarta,  Universitas  Muham- madiyah  Jakarta,  hal.1-12.  Diakses  dari https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnaslit /article/view/10623/0
Mostafa, dkk. (2021). The impact of COVID 19 on air pollution  levels  and  other  environmental indicators - A case study of Egypt. Journal of environmental  management,  277,  111496. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111 496
Muhyiddin,  M.  (2020).  Covid-19,  New  Normal,  dan Perencanaan  Pembangunan  di  Indone- sia.  Jurnal  Perencanaan  Pembangunan:  The Indonesian  Journal  of  Development  Plan- ning, 4(2), 240-252. https://doi.org/10.36574/jpp.v4i2.118
Năstase,  dkk.  (2018).  Air  quality,  primary  air  pollu- tants  and  ambient  concentrations  inventory for  Romania.  Atmospheric  Environment,  vol 184. doi: 10.1016/j.atmosenv.2018.04.034.
Nie, dkk. (2021). Changes of air quality and its asso- ciated  health  and  economic  burden  in  31 provincial  capital  cities  in  China  during COVID-19 pandemic. Atmospheric re- search,
vol 249, 105328. doi: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.10
5328
Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (2021).
Nota  Keuangan  beserta  APBN  Tahun  Ang- garan 2021.
Somvanshi,  dkk.  (2019).  Delhi  Air  Pollution  Model- ing  Using  Remote  Sensing  Technique.  In: Hussain C. (eds). Handbook of Environmen- tal Materials Management. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319- 58538-3_174-1
Son,  dkk.  (2020).  Reductions  in  mortality  resulting from  reduced  air  pollution  levels  due  to COVID-19 mitigation measures. The Science of the total environment, 744, 141012. doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.14 1012
Srivastava  R.  (2020).  Growing  Precarity,  Circular Migration,  and  the  Lockdown  in  India.  The Indian  journal  of  labour  economics  :  the quarterly  journal  of  the  Indian  Society  of Labour  Economics,  1–8.  Advance  online publication. DOI: https://doi.org/10.1007/s41027-020-00260- 3
Sugihamretha,  I.  D.  G.  (2020).  Respon  Kebijakan: Mitigasi  Dampak  Wabah  Covid-19  Pada Sektor Pariwisata. Jurnal Perencanaan Pem- bangunan: The Indonesian Journal of Devel- opment  Planning,  vol.  4  (2),  hal.  191-206. doi:  https://doi.org/10.36574/jpp.v4i2.113
Vadrevu,  dkk.  (2020).  Spatial  and  temporal  varia- tions  of  air  pollution  over  41  cities  of  India during  the  COVID-19  lockdown  period.  Sci- entific  reports,  10  (1),  16574.  DOI: 10.1038/s41598-020-72271-5.
Wahdaniah, A., & Fauzi, L. (2022). Transmisi COVID- 19  pada  Pegawai  Dinas  Kesehatan  Provinsi DKI  Jakarta  Tahun  2021.  HIGEIA  (Journal  of Public  Health  Research  and  Develop- ment), 6(3), 375-385. https://doi.org/10.15294/higeia.v6i3.56228
Warren,  M.  S.,  &  Skillman,  S.  W.  (2020).  Mobility changes  in  response  to  COVID-19.  arXiv preprint arXiv:2003.14228.
WHO. (2005). Air Quality Guideline global update
WHO.  (2016).  Ambient  air  pollution:  A  global  as- sessment  of  exposure  and  burden  of  dis- ease. WHO Library Cataloguing-in-
Publication Data. ISBN 9789241511252
WHO. (2021). Air Quality Guideline global update
Zambrano-Monserrate, dkk. (2020). Indirect effects of  COVID-19  on  the  environment.  The  Sci- ence of the total environment, 728, 138813. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.13 8813
Zeng,  Jingjing  &  Bao,  Rui.  (2020).  The  impacts  of human  migration  and  city  lockdowns  on specific  air  pollutants  during  the  COVID-19 outbreak:  A  spatial  perspective.  Journal  of Environmental  Management.  282.  111907. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.111907.