## Candra, A., Thamrin., Mubarak
2017 : 11 (2)

## ANALISIS PENGARUH FAKTOR IKLIM DAN  KEBAKARAN
HUTAN/LAHAN TERHADAP KONSENTRASI PM 10 DI KOTA PEKANBARU SELAMA KURUN WAKTU TAHUN 2011-2015

## Adi Candra
Balai Pengamanan dan Penegakan Hukum Lingkungan dan Kehutanan Wilayah Sumatera Jl. Ringroad (samping R.S Tere Margareth) Kel. Medan Selayang - Medan, 20131,

## Thamrin
Dosen Pascasarjana Ilmu Lingkungan Program Pascasarjana Universitas Riau, Pekanbaru, Jl. Pattimura No.09.Gobah, 28131. Telp 0761-23742.

## Mubarak
Dosen Pascasarjana Ilmu Lingkungan Program Pascasarjana Universitas Riau, Pekanbaru, Jl. Pattimura No.09.Gobah, 28131. Telp 0761-23742.
A Quality And Visitors Perception Of Pekanbaru City  Diponegoro Road Gardens And Recreation And Sport Parks On The Road Yos Sudarso Based On The Green Flag Award

## ABSTRACT
Land/Forest  Fire  and  Climate  Factor  Influence  Analysis  of  PM10  Concentrations  in Pekanbaru City during the 2011-2015 Timeframe have been done. The purpose of this study to find out how big the influence of climate and forest/land to PM10 concentration and its impact on aviation and incidence of Acute Respiration Infection (ARI) disease in Pekanbaru  City  during  the  period  2011-201.  The  method  used  in  this  research  is secondary  data  survey  method  located  in  Pekanbaru  City  Air  Laboratory,  BMKG Pekanbaru,  Pekanbaru  City  Health  Office,  PT.  Angkasa  Pura  II  Pekanbaru  and LAPAN.    Data  were  analyzed  statistically  and  discussed  descriptively.  The  population in  this  study  is  all  of  the  data  for  PM10  and  climatic  factors  Sukajadi  station  records and other data from relevant agencies. Sampling was done by using purposive sampling method  that  is  a  diary  within  24  hours  of  the  PM10  and  climatic  factors  are  summed and  then  taken  the  average  monthly.  so  that  the  sample  observations  from  the  years 2011-2015  as  many  as  60  samples  (12  samples  in  one  year).  The  results  showed  that climatic  factors  and  forest  /  land  fires  (hotspots)  affect  the  concentration  of  PM10  in Pekanbaru City. From 7 (seven) variables analyzed finally obtained 3 (three) variable very  significant  influence.  The  concentration  of  PM 10 also  affects  the  aviation  activity and the incidence of ARI in Pekanbaru. Based on the research results can be concluded that the factors  that greatly affect  the concentration  of  PM 10 is  the event  of  forest  fire and  land  (hotspot)  next  rainfall  and  the  last  is  the  wind  speed.  The  incidence  of  ARI and the aviation activity in Pekanbaru City is also influenced by PM 10 concentration
Key word : PM 10 , Climate factors, Hotspot, aviation activity, ARI, Pekanbaru.

## PENDAHULUAN
Udara  merupakan  komponen  kehidupan  yang  sangat  penting  untuk  kelangsungan hidup  manusia  dan  makhluk  hidup  lainnya.  Udara  yang  dibutuhkan  adalah  udara bersih  berfungsi  sebagai  pendukung  kehidupannya.  Berdasarkan    PP  41  tahun  1999 tentang  Pengendalian  Pencemaran  Udara,  Udara  adalah  perwujudan  kualitas lingkungan  yang  sehat  merupakan  bagian  pokok  di  bidang  kesehatan.  Udara  sebagai komponen  lingkungan  yang  penting  dalam  kehidupan  perlu  dipelihara  dan ditingkatkan  kualitasnya  sehingga  dapat  memberikan  daya  dukungan  bagi  mahluk hidup untuk hidup secara optimal.
Pencemaran  udara  dewasa  ini  semakin  menampakkan  kondisi  yang  sangat memprihatinkan.  Sumber  pencemaran  udara  dapat  berasal  dari  berbagai  kegiatan antara  lain  industri,  transportasi,  perkantoran,  dan  perumahan.  Berbagai  kegiatan tersebut  merupakan  kontribusi  terbesar  dari  pencemar  udara  yang  dibuang  ke  udara bebas. Sumber pencemaran udara juga dapat disebabkan oleh berbagai kegiatan alam, seperti kebakaran hutan, gunung meletus, gas alam beracun (Ikshan P, 2008)
Peristiwa  kebakaran  hutan  dan  lahan  (karhutla)  yang  terjadi  di  Sumatera  pada umumnya dan di Provinsi Riau pada khususnya telah menimbulkan dampak yang luar biasa bagi masyarakat sejak tahun 1997. Dampak ini tidak hanya dirasakan di lokasi- lokasi peristiwa kebakaran terjadi, melainkan juga di lokasi-lokasi yang berada cukup jauh dari peristiwa yang dimaksud. Kota Pekanbaru yang berada di  wilayah Provinsi Riau  merupakan  salah  satu  kota  yang  sering  dilanda  kabut  asap  ( smoke-haze )  yang ditimbulkan  oleh  peristiwa  kebakaran  di  lokasi-lokasi  lain,  baik  yang  berada  di Provinsi Riau maupun provinsi-provinsi lain yang ada di Sumatera (Cifor, 2001).
Kebakaran  hutan.  Hal  itu  dilakukan  oleh  pemilik  hak  pengusahaan  hutan  (HPH) maupun  oleh  petani  tradisional.  Motifnya  adalah  untuk  membuka  lahan  perkebunan baru  maupun  untuk  lahan  pertanian  baru.  Membuka  lahan  baru  dengan  membakar adalah cara yang paling hemat dan cepat.
Pembakaran  atau  terbakarnya  biomassa  tumbuhan  menghasilkan  berbagai  macam pencemar  udara,  baik  yang  berupa  gas  maupun  partikulat  (particulate  matters  atau lazim  disingkat  “PM”).    Gas-gas  yang  dihasilkan  dalam  peristiwa  karhutla,  seperti COx,  NOx,  SOx  dan  O3,  merupakan  gas-gas  yang  berbahaya  (hazardous)  bagi makhluk hidup secara umum, termasuk manusia (Wijoyo. 2004).
Berdasarkan  foto  satelit,  juga  bisa  diketahui  di  mana  saja  ada  titik-titik  api  yang menjadi pusat kebakaran tersebut. Namun, semua kemajuan teknologi itu sama sekali tak  berpengaruh  terhadap  penanggulangan  kebakaran  hutan.  Dampak  langsung  dari kebakaran  hutan  tersebut  antara  lain:  Pertama,  timbulnya  penyakit  infeksi  saluran pernafasan  akut  bagi  masyarakat.  Kedua,  berkurangnya  efesiensi  kerja  karena  saat terjadi  kebakaran  hutan  dalam  skala  besar,  sekolah-sekolah  dan  kantor-kantor  akan diliburkan.  Ketiga,  terganggunya  transportasi  di  darat,  laut  maupun  udara.Keempat, timbulnya  persoalan  internasional  asap  dari  kebakaran  hutan  tersebut  menimbulkan kerugian materil dan imateril pada masyarakat
Kondisi  udara  ambien  di  Kota  Pekanbaru  telah  dipantau  secara  kontinyu  sejak  tahun 1999.  Pemantauan  ini  merupakan  implementasi  dari  program AQMS (“ Ambient  Air Quality  Management  System ”)  Kementerian  Lingkungan  Hidup  (sekarang Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan) yang  berlangsung di sepuluh kota di Indonesia.  Salah  satu  parameter  utama  yang  dipantau  adalah  PM 10 .  Dimana  semakin kecil ukuran partikulat maka semakin berbahaya karena cenderung lebih lama tertahan dalam  udara ambien.
Secara umum telah diketahui bahwa konsentrasi PM10 di Kota Pekanbaru dipengaruhi oleh  terjadinya  karhutla  di  Provinsi  Riau  dan  Provinsi-provinsi  tetangga.  Meskipun demikian, hubungan antara peristiwa karhutla di luar kota Pekanbaru dan konsentrasi PM10  di  kota  Pekanbaru  kemungkinan  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  lain. Peningkatan  PM10  di  Kota  Pekanbaru  juga  sering  dikaitkan  dengan  peningkatan jumlah  kasus  gangguan  sistem  respiratori  (lazim  disebut  infeksi  saluran  pernapasan atas  atau  “ISPA”)  dengan  terjadinya  peningkatan  kasus  dan  gangguan  kegiatan transportasi,  terutama  sekali  transportasi  udara  (penerbangan)  dengan  banyaknya jadwal  penerbangan  yang  tertunda  atau  batal  karena  terganggunya  jarak  pandang untuk keselamatan penerbangan.
Tujuan  Penelitian menganalisis  hubungan  Parameter  Iklim  (kecepatan  angin,  curah hujan,  kelembaban  udara,  temperatur  udara,  intesitas  cahaya  matahari)  dan  peristiwa kebakaran  hutan/lahan  ( hotspot )  terhadap  PM 10 di  Kota  Pekanbaru.Menganalisis seberapa  besar  pengaruh  faktor  iklim  (kecepatan  angin,  curah  hujan,  kelembaban udara,  temperatur  udara,  intesitas  cahaya  matahari),  kebakaran  hutan/lahan  ( hotspot ) terhadap  konsentrasi  PM 10 di  Kota  Pekanbaru  selama  kurun  waktu  Tahun  2011- 2015.Menganalisis  seberapa  besar  pengaruh  fluktuasi    konsentrasi  PM 10 terhadap kegiatan penerbangan dan kejadian ISPA di Kota Pekanbaru.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  survei  data  sekunder  yang  berada  di Laboratorium  Udara  Kota  Pekanbaru,  BMKG  Pekanbaru,  Dinas  Kesehatan  Kota Pekanbaru,  PT.  Angkasa  Pura  II  Pekanbaru  dan  LAPAN..  Populasi  dalam  penelitian ini  adalah  semua  catatan  PM10  dan  faktor  iklim  yang  tercatat  di  stasiun  Sukajadi Tahun  2011  hingga  2015.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan metode Total Sampling, yaitu menggunakan semua populasi yang telah dijadikan rata- rata  per  bulan,  sehingga  terdapat  12  sampel  selama  satu  tahun  untuk  setiap  variabel. Data  Curah  Hujan,  Penerbangan,  Hotspot  dan  Kejadian  ISPA  juga  diambil  rata-rata setiap  bulannya.  Data  yang  diperoleh  dianalisis  dengan    menggunakan    Analisis Regresi Linear Berganda dan Uji Asumsi Klasik dan dibahas secara deskriptif.
Data PM10, Iklim dan Hotspot diinformasikan melalui grafik  terhadap waktu dengan data  PM10  sebagai  respons,  faktor  iklim  dan  hotspot  sebagai  prediktor.  Grafik  ini untuk  melihat  pengaruh  masing-masing  faktor  terhadap  konsentrasi  PM10  dengan melihat nilai R2.
Untuk  melihat  pengaruh  masing-masing  faktor  secara  bersama-sama  digunakan Analisis  Regresi  Linear  Berganda.  Analisis  regresi  linear  berganda  dilakukan  untuk memperoleh  hubungan  enam  faktor  secara  bersama-sama  terhadap  PM10  dan  Uji Asumsi Klasik.
Selanjutnya dilakukan juga analisis regresi  liner  konsentrasi  PM10 terhadap kejadian ISPA  dan  jumlah  penerbangan  di  Kota  Pekanbaru  untuk  mendapatkan  besarnya dampak fluktuasi PM10 terhadap ISPA dan jumlah penerbangan dimaksud.
Untuk mendapatkan tujuan pertama dari penelitian yaitu menganalisis pengaruh faktor iklim  terhadap  konsentrasi  PM10,  digunakan  regresi  linear  berganda.  Fungsi  linear berganda  sering  digunakan  sebagai  alat  analisis  karena  fungsi  linear  berganda  relatif lebih  mudah  dibandingkan  dengan  fungsi  lainnya,  hasil  pendugaan  garis  melalui fungsi  linear  berganda  akan  menghasilkan  koefisien  regresi  yang  sekaligus menunjukkan besaran elastisitasnya (Hastono, 2007)
Hanya  6  (enam)  variabel  dari  7(tujuh)  variabel  yang  akan  dianalisis  dengan menggunakan  SPSS  yaitu  hotspot,  kecepatan  angin,  Suhu  udara,  kelembaban  udara, intensitas  cahaya  dan  curah  hujan.  Sedangkan  arah  angin  dianalisis  secara  deskriptif saja untuk mendapatkan keterangan dari mana dan kemana angin  yang membawa zat pencemar.
Persamaan  (1),  Fungsi  regresi  linear  berganda  untuk  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4+ b5X5+
b6X6......................................................................(1)
Keterangan: Y = konsentrasi PM10 (variabel terikat) b1, b2, b3... dst = koefisien regresi a = Intercept (konstanta) X1…X6 = variabel bebas X1¬ = Hotspot X2 = Kecepatan angin X3 = Suhu udara X4 = Kelembaban Udara X5 = Intensitas Cahaya X6 = Curah Hujan
Untuk  melihat  besarnya  pengaruh  variabel  bebas  secara  bersama  terhadap  variabel terikat  dilakukan  tes  keyakinan  registrasi  secara  total  dengan  menggunakan  analisis ANOVA pada taraf nyata 95 % (α = 5 %) dengan hipotesis:
H0 : tidak ada pengaruh faktor iklim  terhadap Konsentrasi PM10 Ha  : ada pengaruh faktor iklim  terhadap Konsentrasi PM10
Dengan  keputusan  sebagai  berikut:  Jika  nilai  Sig  >  0,05  maka  H0  diterima.  Artinya tidak ada pengaruh faktor iklim terhadap Konsentrasi PM10. Jika nilai Sig ≤ 0,05 maka H0 ditolak. Ada pengaruh faktor iklim  terhadap Konsentrasi PM10.
Koefisien  determinasi  (R2)  ditentukan  untuk  memprediksi  atau  mengetahui  seberapa besar  kontribusi  pengaruh  variabel  bebas  (Xi)  terhadap  variabel  terikat  (Y),  dengan syarat  hasil  uji  F  dalam  analisis  regresi  bernilai  signifikan  (Sig  ≤  0,05).  Menurut Hastono (2007), semakin besar nilai R2 maka semakin besar pula persentase pengaruh Xi  terhadap kenaikan atau penurunan Y.
Nilai  R2  berkisar  antara  0  sampai  1.  Persamaan  regresi  yang  paling  tepat  untuk meramalkan bernilai 1, namun hal ini sangat jarang sekali terjadi karena adanya error (e),  yaitu  kesalahan  pengganggu  yang  menampung  setiap  kesalahan  dalam  regresi yang terjadi akibat dari :
1).Kesalahan dalam mengukur variabel.
2).Kesalahan  karena  tidak  semua  variabel  yang  mempengaruhi  Y  dimasukkan  ke dalam persamaan regresi.
3)Kesalahan karena fungsi yang dipakai tidak sesuai.
4)Dan karena asumsi-asumsi yang digunakan tidak benar.
Untuk  mendapatkan  tujuan  selanjutnya  dari  penelitian  yaitu  menganalisis  pengaruh faktor  PM10  terhadap  kejadian  ISPA  dan  kegiatan  penerbangan  di  Kota  Pekanbaru, digunakan  regresi  linear  sederhana.    Regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk mendapatkan hubungan  matematis  dalam bentuk  suatu  persamaan antara variabel  tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu  peubah  yang  dihubungkan  dengan  satu  peubah  tidak  bebas  .  Bentuk  umum  dari persamaan regresi linier untuk populasi adalah:
Z = a + bY  ...........................................................(2)
Keterangan:  Z = variabel tak bebas Y = variabel bebas a = parameter intersep(konstanta) b = parameter koefisien regresi variabel bebas

## Uji Asumsi Klasik
Menurut  Sudrajat  (1988)  model  regresi  berberganda  dapat  dijadikan  sebagai  alat estimasi  yang  tidak  bias  jika  memenuhi  persyaratan  BLUE  (Best  Linear  Unbiased Estimator) yakni tidak terdapat multikolinearitas, tidak terdapat autokorelasi dan tidak terdapat  heteroskedastisitas  (Priyatno,  2012).  Oleh  karena  itu,  pengujian  pelanggaran asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah estimasi regresi linear berberganda yang dilakukan benar  – benar bebas dari gejala multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan gejala heteroskedastisitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Partikulat Matter 10 (PM 10 )
Dari  data  olahan  tahun  2011-2015  dapat  digambarkan  konsentrasi  Partikulat  (PM10) tahun 2011-2015 yang disajikan pada Gambar 1.
Analisis Pengaruh Faktor Iklim Dan  Kebakaran Hutan/Lahan Terhadap Konsentrasi Pm10  Di Kota Pekanbaru Selama Kurun Waktu Tahun 2011-2015
(a). (b). (c). (d). (e).
Gambar 1.  (a), (b), (c), (d) dan (e), Grafik konsentrasi PM10 di Kota Pekanbaru
Tahun 2011 – 2015.  Sumber : Data Olahan 2011-2015
Berdasarkan  Gambar  1,  didapatkan  bahwa  fluktuasi  rata-rata  bulanan  konsentrasi PM10  terjadi  pada  semester  I  tahun  2014  yang  puncaknya  terjadi  di  bulan  Maret sebesar  261,97  µg/m3  dan  pada  semster  II  tahun  2015  yang    puncaknya  terjadi  di bulan  September  sebesar  310,31  µg/m3.  Pada  tahun  2011  dan  2013,  fluktuasi konsentrasi  PM10  juga  cukup  tinggi  namun  masih  berada  dibawah  150  µg/m3.  Pada tahun 2012 fluktuasi konsentrasi PM10 juga masih berada dibawah 100 µg/m3.
Fenomena  yang  terjadi  pada  tahun  2014  dan  2015  selanjutnya  akan  menjadi  bahan pembahasan khusus untuk melihat pengaruhnya terhadap kejadian penyakit ISPA dan kegiatan transportasi udara (penerbangan).
Fluktuasi konsentrasi PM10 di Kota Pekanbaru kemungkinan juga dapat dibawa oleh angin yang bertiup dari lokasi kebakaran hutan.

## Arah Angin
Dari data olahan tahun 2011-2015 dapat digambarkan secara grafik bunga (wind rose) Arah dan Kecepatan Angin  per tahun yang disajikan pada Gambar 12.a, b, c, d dan e.
e. Tahun 2015
Gambar 2.a,b,c,d dan e. Arah dan kecepatan Angin di Kota Pekanbaru  2011 – 2015,
Sumber: Data Olahan Tahun 2011-1015 a.Tahun 2011 b.Tahun 2012 d.Tahun 2014 c.Tahun 2013
Pada  grafik  Gambar  2.  b,  d  dan  e  menggambarkan    arah  angin  dominan  relatif  sama yaitu  dari  Selatan  menuju  Utara  sedangkan  grafik  Gambar  12.a  arah  angin  dominan dari Timur dan Gambar 12.c terlihat arah angin yang dominan dari Barat Laut.
Selama  kurun  waktu  tahun  2011-2015  terjadi  2  (dua)  kali  peristiwa  kebakaran  yang besar  dan  berdampak    buruk  pada  kehidupan  yaitu  pada  kwartal  I  tahun  2014  dan kwartal III tahun 2015.
Sebagai  bahan  bahasan  untuk  menjelaskan  fluktuasi  konsentrasi  PM10  pada  masing- masing  kwartal  tersebut  diatas  maka  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  sebagaimana pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Grafik Bunga ( Wind Rose) Kuartal I tahun 2014. Sumber: Data Olahan Tahun 2011-1015
Gambar 4. Grafik Bunga ( Wind Rose) Kuartal III tahun 2015.
Sumber: Data Olahan Tahun 2011-1015
Arah  angin  dominan pada kwartal  I tahun 2014  yaitu dari timur  ke barat  sedangkan pada  kwartal  III  tahun  2015  dari  Selatan  ke  Utara.  Arah  angin  ini  akan  sangat berpengaruh terhadap sebaran kabut asap dari sumbernya.

## Analisis Regresi Berganda.
Hasil  estimasi  model  fungsi  fluktuasi  konsentrasi  PM10  di  udara  (Y)  dinyatakan sebagai:
Y = 29,822+0,09X1+0,446X2+1,039X3-0,395 X4 + 0,288X5 +0,823X6
…………………………….……..(3)
Keterangan:
Y = Konsentrasi PM10 X1 = Hotspots X2 = Kecepatan Angin X3 = SuhuUdara X4 = Kelembaban Udara X5
= Intensitas Cahaya
X6
= Curah Hujan
Hasil regresi linear berganda tersebut ditampilkan secara rinci pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Analisis Regresi linear ganda  6 Variabel Bebas dan Masing – Masing Variabel
Sumber : Data Olahan 2011-2015
Konstanta   : 29,822   Adj R2 : 0,303   R2 : 0,385 Fhitung : 4,657 (0,000)
Berdasarkan  hasil  analisa  regresi  linear  berganda  dengan  memasukkan  6  (enam) variabel sebagai variabel yang diduga mempengaruhi PM10 di udara, yaitu kecepatan angin,  intensitas  cahaya,  kelembaban  udara,  suhu  udara,  hotspots  dan  curah  hujan, sehingga  diperoleh  nilai  determinasi  R2  sebesar  0,385  yang  berarti  bahwa  38,5  % konsentrasi PM10 di udara dipengaruhi oleh faktor iklim dan hotspots yang ada dalam model.
Dalam penelitian  ini  tidak ditemukan kasus multikolinearitas, karena tidak ada nilai Tolerance  yang  mendekati  1  dan  nilai  VIF  mendekati  10,  sesuai  dengan  pendapat Prayitno (2012), jika nilai Tolerance semakin kecil (<  1) dan nilai VIF semakin besar (>  10),  maka  model  memiliki  masalah  multikolinearitas.  Menurut  Santoso  (2001), suatu  model  dikatakan  memiliki  masalah  multikolinearitas  juka  nilai  VIF  >  5  dalam penelitian ini asumsi itu terpenuhi.
No
Variabel Koef.
Regresi Sig Tolerance VIF 1  Kecepatan Angin 0,446 0,007* 0,818 1,222 2  Suhu Udara 1,039 0.693 0,720 1,389 3  Kelembaban Udara -0,395 0,565 0,874 1,144 4  Intesitas Cahaya 0,288 0,235 0,728 1,375 5  Curah Hujan 0,823 0,008* 0,715 1,399 6 Hotspots 0,090 0,000* 0,809 1,236
Dari hasil Anova menunjukkan model tidak dapat diterima karena ada 3(tiga) variabel yang  mempunyai  signifikan  pada  α  >  0,005  yaitu:  suhu  udara  (0,693),  Kelembaban Udara (0,565) dan Intensitas Cahaya (0,235).
Menurut Nacrowi dan Usman (2002), cara mengatasi masalah multikolinearitas adalah dengan mencoba mengeluarkan variabel yang diduga mengalami kasus multikolinearitas  dan  variabel  yang  tidak  signifikan.  Berdasarkan  hasil  analisis  pada Tabel 3, maka variabel  yang dicoba dikeluarkan dari model adalah intensitas cahaya, kelembaban udara dan suhu udara.
Variabel pertama yang coba dikeluarkan dari model adalah variabel suhu udara.  Hasil estimasi  model  yang  mengeluarkan  variabel  suhu  udara    sebagai  variabel  bebas menunjukkan  tidak  adanya  kasus  multikolinearitas  yang  ditunjukkan  oleh  nilai Tolerance    >  1  dan  nilai  VIF  <  10  dengan  nilai  R2  0,385.  Selanjutnya  dilakukan analisis kembali dengan mencoba mengeluarkan variabel intensitas cahaya, akan tetapi kembali  memasukkan  variabel  kecepatan  angin.  Hasil  estimasi  yang  mengeluarkan variabel  intensitas  cahaya  sebagai  variabel  bebas  juga  mengindikasikan  tidak  adanya kasus  multikolinearitas  ditunjukkan  oleh  nilai  Tolerance    >  0,1  dan  nilai  VIF  <  10 dengan nilai R2 0,385.
Dari 6 (enam) variabel bebas yang diduga mempengaruhi konsentrasi PM10 di udara, terdapat 3 variabel  yang signifikan pengaruhnya, yaitu hotspots, kecepatan angin dan curah  hujan  (signifikan  pada  α  <  0,005.    Sedangkan  3  variabel  lainnya  yaitu kelembaban  udara,  suhu  udara,  dan  intensitas  cahaya  tidak  signifikan  pengaruhnya terhadap fluktuasi konsentrasi PM10 karena signifikan pada α > 0,005.
Jika  3  variabel  bebas  yang  mempunyai  sig  <  0,05  dianalisis  dengan  regresi  linear berganda, maka hasilnya  disajikan seperti pada Tabel 7.
Tabel 2.  Hasil Analisis Regresi Linear Ganda dengan 3 Variabel Bebas.
Sumber : Data Olahan 2011-2015 Konstanta : 342,342     Adj. R2 : 0,480 R2: 0,799
Fhitung : 12,547 (0,000)
Berdasarkan  hasil  analisa  regresi  linear  berganda  dengan  memasukkan  3  (tiga) variabel  yang  diduga  sangat  mempengaruhi  PM10  di  udara,  yaitu  kecepatan  angin, curah  hujan  dan  hotspots,  sehingga  diperoleh  peningkatan  nilai  determinasi  dari  R2 sebesar  0,385  menjadi  0,799  yang  berarti  bahwa  79,9  %  konsentrasi  PM 10 di  udara dipengaruhi  oleh  kecepatan  angin,  curah  hujan  dan  hotspots,  sedangkan  sisanya  20,1 % dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model.
No Variabel Koef. Regresi Sig Tolerance VIF 1 Hotspots 399,646 0,000 0,637 1,570 2 Curah Hujan -0.363 0,015 0,671 1,490 3 Kecepatan Angin 0.034 0,009 0,837 1,195
Tabel  7.  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  adalah  0,000  yang  artinya  ada pengaruh  faktor  iklim  terhadap  konsentrasi  PM 10 di  udara  (Ho  ditolak  karena  sig  < 0,05).  Dalam  model  ini  juga  tidak  terjadi  masalah  pelanggaran  asumsi  klasik multikolinearitas dan heteroskedastisitas, yaitu nilai Tolerance dan VIF-nya berturut – turut  > 0,01 dan < 10 serta titik – titik dalam scatterplot yang menyebar seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Scatterplot
Dari hasil estimasi model, didapat model persamaan PM10 di Kota Pekanbaru sebagai berikut.
Y = 342,342 + 399,646HTP – 0,363CH + 0,034KA…...(4)
Keterangan: CH : Curah Hujan HTP  : Hotspots KA : Kecepatan Angin
Dengan model persamaan  yang terbentuk,  maka dapat  diperkirakan bahwa konsentrasi PM10 dipengaruhi oleh variabel hotspots, curah hujan dan kecepatan angin. Adapun arti dari kofesien b untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
a.  Setiap  pertambahan  1  titik  hotspots,  maka  konsentrasi  PM10  akan  naik  sebesar 741,988 setelah dikontrol oleh variabel curah hujan dan kecepatan angin.
b. Setiap pertambahan 1 angka curah hujan, maka akan mengurangi konsentrasi PM10 sebesar 341,979 setelah dikontrol variabel hotspots dan kecepatan angin.
c.  Setiap  pertambahan  1  angka  kecepatan  angin,  maka  akan  menambah  konsentrasi PM10 sebesar 342,376 setelah dikontrol variabel hotspots dan curah hujan.
Variabel  yang  paling  besar  pengaruhnya  terhadap  konsentrasi  PM 10 adalah  variabel hotspots dengan nilai 399,646 kali dibandingkan variabel lainnya.
: Konsentrasi PM10
Uji Hubungan Faktor Iklim dan Hotspots dengan PM 10
Berdasarkan  Lampiran  2  dapat  diketahui  bahwa  ada  hubungan    faktor  iklim  dan Hotspots dengan konsentrasi PM 10 0,05, sehingga kesimpulannya adalah tolak H0.
Lampiran  2  juga  menunjukan  bahwa  hasil  uji  hubungan  antara  faktor  iklim  dan hotspotss dengan konsentrasi PM 10 . Hasil uji hubungan menunjukan bahwa tidak semua faktor iklim berhubungan signifikan terhadap konsentrasi PM 10 . Hanya kecepatan angin, curah hujan dan hotspots yang punya hubungan signifikan dengan konsentrasi PM 10 .

## Hubungan Kecepatan Angin dengan PM10.
Hubungan  kecepatan  angin  dengan  konsentrasi  PM 10 adalah  positif    dengan  nilai elastisitas  sebesar  0.034.  Untuk  lebih  jelasnya  disajikan  dalam  bentuk  grafik  seperti pada Gambar 6. (a), (b), (c), (d) dan (e).
(a). (b). (c). (d). (e).
Gambar  6.  (a),  (b),  (c),  (d),  (e).    Grafik  Hubungan  kecepatan  angin    dengan  PM 10 di Kota Pekanbaru     Tahun 2011 – 2015 ( Sumber: Data Olahan 2011-2015)
Pada  Gambar  6.  a,  b,  c,  d  dan  e  terlihat  hubungan  positif,  setiap  kenaikan  atau penurunan  nilai  kecepatan  angin  akan  berbanding  lurus  dengan  fluktuasi  konsentrasi PM 10 .

## Hubungan Curah Hujan  dengan PM10
Hubungan Curah hujan dengan konsentrasi PM10 adalah negatif dengan nilai elastisitas sebesar -0.363, Untuk lebih jelasnya disajikan dalam bentuk grafik seperti pada Gambar 7. (a), (b), (c), (d) dan (e)
(a). (b). (c). (d). (e).
Gambar 7. (a), (b), (c),  (d), (e ) Grafik hubungan Curah Hujan dengan PM 10 di Kota Pekanbaru Tahun 2011 – 2015 ( Sumber: Data Olahan 2011-2015)
Pada  Gambar  16.  a,  b,  c,  d  dan  e,  terlihat  hubungan  negatif,  setiap  kenaikan  atau penurunan  nilai  curah  hujan  akan  berbanding  terbalik  dengan  fluktuasi  konsentrasi PM 10 .

## Hubungan Hotspots  dengan PM10
Hubungan  hotspots  dengan  konsentrasi  PM10.  Nilai  elastisitas  produksi  hotspots bernilai  positif  sebesar  399.646.  Untuk  lebih  jelasnya  disajikan  dalam  bentuk  grafik seperti pada Gambar 8. (a), (b), (c), (d) dan (e).
(a).
(b). (c). (d). (e).
Gambar  8.  (a),  (b),  (c),  (d),  (e  Grafik  Hubungan  Hotspots    dengan    PM10  di  Kota Pekanbaru     Tahun 2011 – 2015 (Sumber: Data Olahan 2011-2015)
Pada  Gambar  8.  c,  d  dan  e  terlihat  hubungan  positif,  setiap  kenaikan  atau  penurunan nilai hotspots akan berbanding lurus dengan fluktuasi konsentrasi PM10.
Ada  fenomena  menarik  pada  Gambar  17.  a,  b  dan  e,  kenaikan  dan  menurunnya  titik hotspots  tidak mempengaruhi konsentrasi  PM10  hal  ini ada hubungannya dengan arah angin  yang  membawa  PM10  dari  sumber  kebakaran  hutan/lahan  seperti  pada  Gambar 12. a, b dan e.  Gambar 17d. terlihat  peningkatan rata-rata jumlah hotspots pada bulan Maret  yaitu  2221  berpengaruh  pada  peningkatan  konsentrasi  PM10  hanya  sebesar 261,97  µg/m3  sedangkan  pada  Gambar  17.  e,  rata-rata  jumlah  hotspots  pada  bulan September hanya 637 dan konsentrasi  PM10 sebesar 310,31 µg/m3. Bila dihubungkan dengan Gambar 14. grafik bunga (Wind Rose) arah angin pada kwartal  III tahun 2015 kelihatan  bahwa  arah  angin  dari  selatan  menuju  utara,  diduga  angin  membawa  kabut asap menuju Kota Pekanbaru.
Pengaruh PM 10 terhadap kejadian penyakit ISPA Hasil estimasi model fungsi fluktuasi kejadian ISPA (Z1) di Kota Pekanbaru dinyatakan sebagai:
Z1 =   3083,713 + 4,556 PM10…………….……...(5) Keterangan: Z1 : Kejadian ISPA PM 10 : Konsentrasi  PM 10
Hasil analisis secara statistik dampak PM10 terhadap kejadian ISPA di Kota Pekanbaru dapat dilihat Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Analisis Dampak PM10 terhadap Kejadian ISPA
Variabel Koef. Regresi Sig PM10 4,556 0,033 Sumber : Data Olahan 2011-2015 Konstanta : 3083,713  Adj. R2 : 0,060 R2 : 0,076
Tabel  3, menunjukkan bahwa nilai  signifikansi  adalah 0,033  yang artinya ada dampak PM10  terhadap  ISPA  (Ho  ditolak  karena  sig  <  0,05).  Nilai  R2  adalah  0,076,  yang artinya sebanyak 7,6% variabel PM10 memberikan sumbangan terhadap terhadap ISPA, sedangkan sisanya 93.4 % dipengaruhi oleh faktor lain.
Hubungan  antara  konsentrasi  PM10  di  Kota  Pekanbaru  dengan  kejadian  ISPA  juga terlihat  pada  Gambar  19  (a),  (b),  dimana  peningkatan  konsentrasi  PM10  di  Kota Pekanbaru  umumnya diikuti dengan peningkatan kasus ISPA. Tahun 2011-2013 Kasus ISPA  mulai  meningkat  pada  bulan  Juni  ketika  konsentrasi  PM10  juga  meningkat, sedangkan  tahun  2015  puncak  kasus  ISPA    terjadi  pada  bulan  September  ketika konsentrasi PM10 tertinggi.
Hasil  penelitian  ini  analog  dengan  hasil  penelitian  Yusdiana  (2010)  yang  mengatakan bahwa  tingginya  konsentrasi  PM10  memicu  meningkatnya  insiden  penyakit    ISPA, batuk pilek serta pneumonia.
Gambar 9. (a), (b), (c), (d) dan (e) menunjukkan hubungan PM10 dengan  ISPA di Kota Pekanbaru pada tahun 2011 – 2015.
(a). (b). (c). (d).
(e).
Gambar  9.  (a),  (b),  (c),  (d),  (e).    Grafik  hubungan  PM10  dengan    ISPA  di  Kota Pekanbaru     Tahun 2011 – 2015 ( Sumber: Data Olahan 2011-2015)
Pada  Gambar  9  menggambarkan  hubungan  positif  antara  fluktuasi  konsentrasi  PM10 dengan kejadian penyakit ISPA. Naik dan turunya garis grafik konsentrasi PM10 diikuti oleh garis grafik kejadian penyakit ISPA.
Pengaruh PM 10 terhadap Penerbangan
Hasil estimasi model fungsi fluktuasi penerbangan (Z2) di  Kota Pekanbaru dinyatakan sebagai:
Z2 = 2196,896 – 3,498 PM10……………………..(6) Keterangan: Z2 : Penerbangan PM10  : Konsentrasi  PM10
Hasil  analisis  secara  statistik  dampak  PM10  terhadap  penerbangan  di  Kota Pekanbaru dapat dilihat Tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Analisis Pengaruh Dampak  PM10 Terhadap Penerbangan
Variabel Koef. Regresi Sig PM10 -3,498 0,000 Sumber : Data Olahan 2011-2015 Konstanta : 3083,713  Adj. R2 : 0,060 R2 : 0,076
Tabel 4, menyatakan bahwa nilai signifikansi adalah 0,000 yang artinya terjadi dampak PM10  terhadap  penerbangan    (Ho  ditolak  karena  sig  <  0,05).  Nilai  R2  adalah  0,217, yang  artinya  sebanyak  21,7%  variabel  PM10    memberikan  sumbangan  terhadap penerbangan, sedangkan sisanya 78,3% dipengaruhi oleh faktor lain.
Menurut  peneliti,  konsentrasi  PM10  yang  tinggi  dapat  mengurangi  jarak  pandang. Semakin tinggi konsentrasi PM10, maka semakin rendah pula jarak pandang.  Menurut wikipedia  yang  diakses  tanggal  17  April  2017,  informasi  jarak  pandang  sangat diperlukan dalam hal lepas landas dan pendaratan pesawat, baik jarak pandang vertikal maupun  horizontal.  Jarak  pandang  vertikal    sangat  diperlukan  saat  pesawat  akan melakukan pendaratan saat masih di udara, hal ini penting untuk mengetahui posisi dan
sisa  runway  landasan  agar  pendaratan  dapat  dilakukan  dengan  tepat.  Sedangkan  jarak pandang horizontal  sangat

## KESIMPULAN
Dari Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Faktor Iklim dan  Kebakaran Hutan/Lahan terhadap Konsentrasi  PM 10 di Kota Pekanbaru  selama Kurun Waktu  Tahun 2011-2015 dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1) Berdasarkan Analisis statistik, faktor yang mempengaruhi fluktuasi konsentrasi PM 10 di  Kota  Pekanbaru  adalah hotspot ,  curah  hujan  dan  kecepatan  angin  sedangkan kelembaban  udara,  temperatur  udara  dan  intensitas  cahaya  matahari  tidak berpengaruh secara signifikan. Arah angin juga berpengaruh untuk menentukan arah datang  dan  perginya  zat  pencemar  yang  dibawa  oleh  angin,  namun  tidak  bisa ditampilkan dalam bentuk angka angka.
2) Faktor iklim (curah hujan dan kecepatan angin) dan kebakaran hutan/lahan ( hotspot s) mempengaruhi  konsentrasi  PM 10 di  Kota  Pekanbaru  sebesar  79,9%,  sedangkan sisanya 20,1% dipengaruhi oleh faktor lain.
3) Berdasarkan analisi statistik, diketahui pengaruh konsentrasi PM 10 terhadap kegiatan penerbangan dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0.217. Ini artinya konsentrasi PM 10 memberi  pengaruh  ke  kegiatan  penerbangan  sebesar  21,7%,  begitu  juga konsentrasi  PM 10 berpengaruh  terhadap  penyakit  ISPA  dengan  nilai  koefisien determinasi sebesar  0.076,  artinya  konsentrasi  PM 10 berpengaruh  terhadap  penyakit ISPA sebesar 7,6%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada    semua  pihak    yang  ikut  membantu dalam pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad  Alvinsyah  Rasyidi,  Hastuadi  Harsa,  Rachmat  Boedi  Santoso.,    2015, Penentuan  Kolerasi  Perubahan  Kelembaban  Relatif  Terhadap  Ketinggian  Inversi dan Kualitas Udara Ambien di Kota Surabaya. Surabaya.
Alam Endah., 2013, 16 Arah Mata Angin dan Kompas http://pramukaria.blogspot.co.id. Diakses 28 Januari 2017.
Kurniasari  Aisyah,  Sutikno,  I  nyoman  Latra.,  2015,  Pemodelan  Konsentrasi  Partikel Debu  (PM10)  pada  Pencemaran  Udara  di  Kota  Surabaya  dengan  Metode Geographically-Temporally Weighted Regression. Surabaya.
Azan  M.,  2014,    Kerjasama  Indonesia  –  Malaysia  Dalam  Menangani  Transboundary Haze Pollution (Study Kasus: Provinsi Riau). Pekanbaru
BPS Kota Pekanbaru., 2016, Pekanbaru Dalam Angka 2015. Pekanbaru. Badan  Pengendalian  Dampak  Lingkungan  Hidup  Daerah  Provinsi  Riau.,  2006,
Kebakaran Hutan dan Lahan di Riau. Pekanbaru.
Chandra,  Budiman.,  2010,    Metode  penelitian  kesehatan  (Jakarta  :  penerbit  buku kedokteran EGC)
CIFOR.,  2001,  Laporan Tahunan Penyebab dan dampak kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. http://www.cifor.org. Diakses 12 Februari 2017
Cifor.,  2005,  Mencari Solusi Penanganan Bencana Kebakaran di Asia  Tenggara Ebert. C.H.V., 1988,  Disasters Violence of Nature and Threats  by Man. Kendall/Hunt Publishing Company. Dubuque. Iowa.
Google  Earth.,  2015,  Peta  Lokasi  Penempatan  Alat  Pemantau  Kualitas  Udara  Ambien Kota Pekanbaru. Pekanbaru.
Hastono SP., 2007, Analisa Data Statistik. UI Press. Depok.
Ponco  Ikhsan.,  2008,  Analisis  Pencemaran  Udara  O3  dan  PM10  Pada  Bulan  Terbasah dan Bulan Terkering (Studi Kasus: DKI Jakarta). Bogor.
Kartasapoetra.,  2008,  KLIMATOLOGI: Pengaruh Iklim terhadap Tanah dan Tanaman. Bumi Aksara: Jakarta
Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup.,  1997,  Keputusan  Kepala  Bapedal  No.  107 Tahun 1997. tentang Perhitungan dan Pelaporan   Serta  Informasi  Indeks Standar Pencemaran Udara. Jakarta.
Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup.,    1997,  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Nomor:  KEP-45/MENLH/10/1997.  tentang  Indeks  Standar Pencemaran Udara. Jakarta.
Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup.,    1999,  Peraturan  Pemerintah    Nomor.  41 Tahun 1999 tentang Pengendalian Pencemaran Udara. Jakarta.
Wiyono  Kadri.,  1992,  Manual  Kehutanan.  Jakarta:  Departemen  Kehutanan  Republik Indonesia.
Kartasapoetra., 2008,  Pengaruh Iklim Terhadap Tanah dan Tanaman. PT. Bumi Aksara. Jakarta
Lembaga  Antariksa  dan  Penerbangan  Nasional  (LAPAN).,  2016,  Peta  Hotspot Indonesia  bulan  Agustus  2015.  http://modis-catalog.lapan.go.id/monitoring/ (diakses 28 Mei 2016)
Lembaga  Antariksa  dan  Penerbangan  Nasional  (LAPAN).,    2016,    Peta  Hotspot  Riau tahun 2014. http://modis-catalog.lapan.go.id/monitoring/ (diakses 28 Mei 2016)
Lembaga  Antariksa  dan  Penerbangan  Nasional  (LAPAN).,    2016,    Peta  Hotspot  Riau tahun 2015. http://modis-catalog.lapan.go.id/monitoring/ (diakses 28 Mei 2016)
Lembaga  Antariksa  dan  Penerbangan  Nasional  (LAPAN).,  2016,    Panduan  Teknis  – V.01. Informasi Titik Panas (Hotspot) Kebakaran Hutan/Lahan. Jakarta
Nachrowi.  dan  Hardius  Usman.,  2002,  Penggunaan  Teknik  Ekonometri.  Jakarta;
Rajawali Pers.
Pekanbaru.go.id.,  2016,  Wilayah  Geografis.  http://www.pekanbaru.go.id/wilayah- geografis/. (diakses 24 Mei 2017)
Menteri Sekretaris Negara., 1987,  Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 19 Tahun  1987,  Tentang  Perubahan  Batas  Wilayah  Kotamadya  Daerah  Tingkat  II Pekanbaru Dan Kabupaten Daerah Tingkat II Kampar.
Priyatno.,  2012,  Belajar  Cepat  Olah  Data  Statistik  dengan  SPSS.  Andi  Publisher.
Jakarta
Santoso S., 2001,  SPSS Versi 10: Mengolah Data Statistik Secara Profesioal. Jakarta: PT Elex Media Komputindo
Suryani  AS.,  2012,  Penanganan  Asap  Kabut  Akibat  Kebakaran  Hutan  Di  Wilayah
Perbatasan Indonesia, Jakarta
Sugianto  R.,  2010,  Dampak  Kebakaran  Hutan  Bagi  Kesehatan  Manusia. http://uripsantoso.wordpress.com. Diakses 5  Februari 2013. Sabri.S.,  2008,  Statistik Kesehatan. Raja Grafindo Persada Syahrial.,  2010,  Pencemaran Udara Jalan Soekarno Hatta dan Perbandingannya dengan
Kualitas Udara Ambien Kota Pekanbaru. Pekanbaru
Sudrajat.,  1988,  Uji  Asumsi  Klasik  Regresi  Berganda,  multikolinearitas,  dan  tidak terdapat  autokorelasi,  Uji  Asumsi  Klasik  Regresi  Berganda,  Jurnal  Manajemen, Bahan Kuliah Manajemen
Thoha AS.,  2008,  Penggunaan Data Hotspot untuk monitoring Kebakaran Hutan dan Lahan di Indonesia. Medan
Triesnawati  dan  Riani.,  2000,  Proses  Pengkajian  Dampak  LingkunganTerhadap Gangguan Kesehatan. Jakarta
Tjasjono. B.,  1999,  Klimatologi Umum. Bandung. Penerbit ITB.
Wijoyo,  Suparto.,  2004,  Hukum  Lingkungan  :  Mengenal  Instrumen  Hukum Pengendalian Pencemaran Udara di Indonesia. Surabaya : Airlangga University.
Yusdiana.,  2010,  Hubungan Konsentrasi  PM10 terhadap Peningkatan  Insiden  Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Masyarakat di Kota Dumai. Pekanbaru
Zuzana H,  Jaroslav. M,  Miroslav. K dan Vitezslav. V.,  2008,  Identification of factor affecting  air  pollution  by  dust  aerosol  PM10  in  Brno  City.  Czech  Republic. Atmospheric Environment. 42. 8661-8673.