Sistem Informasi Emisi Gas Rumah Kaca TPA Sampah Telaga Punggur
Yodi a , Anshah Silmi Afifah b , I Wayan Koko Suryawan c
a Universitas Universal, Komp. Vihara Duta Meitreya, Batam, 29444, Indonesia
b Universitas Universal, Komp. Vihara Duta Meitreya, Batam, 29444, Indonesia
c Universitas Universal, Komp. Vihara Duta Meitreya, Batam, 29444, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi: 14 September 2019 Revisi Akhir: 24 September 2019 Diterbitkan Online : 30 September 2019
Telaga  Punggur  Solid  Waste  Landfill  has  been  operating  since  1997  with  an  area  of around  47  Ha.  This  landfill  has  actually  replaced  the  landfill  with  a  landfill  control system, but in reality the field that is running is an open dumping system. To find out the amount  of  air  pollution  requires  initial  knowledge  about  pollutants  that  are  very important for the anticipation, prevention and regulation of air emissions. One way to find  out  the  emission  distribution  pattern  is  by  using  a  comparison  system  using  the online Gaussian Plume. Emissions by methane must be known because their effects can be  felt  20-30  times  greater  than  carbon  dioxide.  The  results  of  this  simulation  can  be used  as  a  basis  for  making  green  belts  in  the  landfill  area.  This  regulates  in  SNI  03- 3241-1994 on procedures for selecting the location of the final place of waste and PU Ministerial  Regulation  No.  19  of  2012  concerning  guidelines  for  spatial  planning  of areas around the final place of waste requiring green belt areas in the landfill
K ATA K UNCI
Sistem Informasi Landfill Gas Gaussian Plume Simulation

## K ORESPONDENSI
No HP: 081933664535 E-mail: yodi@uvers.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
TPA  Sampah  Telaga  Punggur  telah  beroperasi  sejak  1997 dengan  luas  sekitar  47  Ha.  TPA  Sampah  ini  sebetulnya direncanakan  sebagai  TPA  dengan  sistem  control  landfill, namun kenyataan di lapangan yang berjalan adalah sistem open dumping.  Setiap  harinya  700-800ton  sampah  diterima  TPA Telaga  Punggur  dan  pada  TPA  ini  dihasilkan  25-30ton  air lindi/hari [1]. Selain menghasilkan lindi dari proses anerob yang terjadi di dalam sampah dapat menghasilkan emisi udara. Emisi gas  rumah  kaca  seperti  karbondioksida  (CO 2 ),  metana  (CH4), dinitroksida  (N 2 O),  dan  chlorofluorocarbon  (CFC)  memiliki efek  rumah  kaca  lebih  besar  daripada  gas  lainnya  [2].  TPA merupakan  salah  satu  penyumbang  emisi  gas  rumah  kaca antropogenik  karena  TPA  menghasilkan  volume  gas  terutama karbondioksida  dan  metana  selama  dekomposisi  limbah  padat biodegradable [3]. Sistem pengumpulan landfill gas (LFG, CO 2 dan  CH 4 )  adalah  langkah  yang  efektif  untuk  mengurangi  emisi metan dari TPA [4]. Efek emisi oleh metan dapat dirasakan 20- 30  kali  lebih  besar  dibanding  dengan  karbondioksida.  Metan adalah  salah  satu  dari  gas  rumah  kaca  yang  terbesar  kedua (Kyoto  Protocol)  setelah  karbondioksida  yang  potensi pemanasan  globalnya  28  kali  lebih  besar.  Pemanfaatan  LFG untuk  keperluan  energi  mengharuskan  udara  harus  bebas  dari
inhibitor  seperti  sulfat,  karbondioksida,  amonium,  natrium, kalium,  kalsium,  magnesium  dan  beberapa  senyawa  organik  di TPA  [5].  Efisiensi  pengumpulan  LFG  berkisar  antara  20% hingga  90%,  tergantung  pada  tipe  penutup,  pengumpul  lindi, dan densitas [6].
Penurunan  emisi  gas  metan  dan  gas  karbondioksida  dapat terjadi  karena reduksi  disumber  maupun  di  TPA.  Sampah  yang dihasilkan  dari  proses  degradasi  sampah  dapat  dihitung menggunakan metode segitiga yang diketahui reaksi kimia yang terdegradasi  cepat  dan  lambat  [7].    Berdasarkan  koefisien  mol yang didapatkan dari persamaan stokiometri, maka laju timbulan gas karbondioksida dan metan dapat dihitung dengan persamaan CxHyOzN  +  H 2 O  →  CH 4 +  CO 2 +  NH 3 .  Komposisi  sampah mempengaruhi  rumus  kimia  sampah,  sedangkan  karakteristik tidak  adanya  informasi  komposisi  sampah  menyebabkan susahnya memprediksi jumlah emisi udara di TPA.
Informasi  jumlah  pencemaran  udara  yang  digunakan  untuk mengatahui  perilaku  polutan  dalam  antisipasi,  preventif  dan regulasi terhadap polusi udara. Salah satu cara untuk mengetahui pola  sebaran  emisi  udara  adalah  persamaan  Gaussian  Plume. Pemodelan  dengan  menggunakan  Gaussian  Plume  ini, digunakan untuk menggambarkan pola sebaran dari konsentrasi karbondioksida  dan  metan.  Konsentrasi  maksimum  dan  jarak jangkauan  sebaran  konsentrasi  dari  karbondioksida  dan  metan dengan  memvariasikan  nilai  faktor  reduksi  sampah.  Adanya reduksi sampah dari sumber rumah tangga, TPST, bank sampah,
atau  kegitan  komposting  dapat  menurunkan  emisi  dari  LFG. LFG  juga  dapat  dikurangi  dengan  adanya  green  belt  atau  area hijau  yang  ditanami  berbagai  pohon  dengan  luasan  tertentu  di sekitar TPA. Adanya green belt dapat menyerap karbondioksida dan  metana.  SNI  03-3241-1994  tentang  tata  cara  pemilihan lokasi  tempat  pembuangan  akhir  sampah  [8]  serta  PerMen  PU no  19  tahun  2012  tentang  pedoman  penataan  ruang  kawasan sekitar  tempat  pemrosesan  akhir  sampah  mewajibkan  adanya area green belt pada TPA [9].
Persebaran emisi udara disebeabkan oleh arah dan kecepatan angin.  Emisi  udara  menyebar  secara  horizontal  dan  vertikal karena  arah  dan  kecepatan  angin.  Kecepatan  angin  yang  besar dapat  menjadikan  polutan  mengalami  pengenceran  yang  besar. Untuk  mengukur  kecepatan  angin  dan  arah  angin  dapat digunakan  anemometer.  Stabilitas  atmosfer  mempengaruhi waktu  difusi  rata  –  rata  insolasi  sebagai  parameter pengembangan,  dengan  kategori  (A  =  sangat  tidak  stabil,  B  = tidak stabil  menengah,  C  =  sedikit  tidak  stabil,  D  =  netral,  E  = agak  stabil,  F  =  stabil)  yang  berhubungan  dengan  kurva  σy (kualitas plume lateral) dan σz (kualitas plume vertical). Gradien perubahan  suhu  udara  akan  berpengaruh  sangat  kuat  terhadap kestabilan  atmosfer.  Pada  proses  dispersi  stabilitas  udara  akan mempengaruhi  tipe  atau  bentuk  polutan  ke  daerah  penerima. Kondisi topografi suatu wilayah akan mempengaruhi angin dan suhu  udara  di  atasnya.  Pengaruh  topografi  cukup  rumit, sehingga perlu mengenali jenis pegunungan dengan kriterianya. Pada  dasarnya  perlu  dibedakan  antara  puncak  yang  terisolasi, yaitu  rangkaian  pegunungan  yang  cukup  besar  untuk memodifikasi  aliran  udara  ke  atas  maupun  ke  bawah,  dan dataran  tinggi  yang  membentuk  penghalang  utama  untuk gerakan udara dan memiliki iklim sendiri.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian mengenai prediksi GRK berupa gas karbondioksida di TPA pernah dilakukan oleh Wibowo dkk [10] dengan  judul  analisis  spasial  dispersi  karbondioksida  TPA Talangagung  menggunakan  model  gaussian  dan  aplikasi sistem informasi  geografis.  Penelitian  yang  dilakukan  dengan memperkirakan  emisi  dengan  aplikasi  LandGEM  kemdian dimodelkan dan diberikan kondisi eksisting pencemaran dengan pemberian  sistem  informasi  grafis.  Penelitian  lain  dilakukan untuk  mengukur  laju  emisi  gas  metan,  karbondioksida  di  TPA Pekanbaru  tetapi  tanpa  dilakukan  pemodelan  sehingga  tidak diketahui  penyebaran  emisi  [11].  Sebaran  tingkat  kesadah  air sumur  di  wilayan  Surabaya  Barat  dengan  Sistem  Informasi Geografis  untuk  mempermudah  pemantauan  yang  pernah dilakukan Aribiyanto [12]. Sehingga sistem informasi geografis untuk  pemantauan  kualitas  sangat  diperlukan  untuk  upaya mitigasi  atau  penccegahan  pencemaran.  Handayani  dkk  [13] dapat  memanfaatkan  sistem  informasi  geografis  jalan  desa berbasis web karena pendataan kualitas jalan hanya dengan cara manual,  mengakibatkan  sulitnya  pengumpulan  data  secara efisien,  sehingga  diperlukannya  sebuah  sistem  digital  untuk melakukan pendataan dengan lebih cepat. Matacchiera dkk [14] telah  melakukan  model  pencemaran  pada  TPA  berdasarkan keadaan atmosfer dengan persamaan gauss plume. Model gauss plume  juga  telah  digunakan  oleh  Mohammed  [15]  dengan
memberikan  informasi  geografis  berdasarkan  kestabilan atmosfer serta variable biotik dan abiotik.

## 2.2 Model Simulasi
Model  adalah  suatu  deskripsi  atau  analogi  yang  digunakan untuk  membantu  menggambarkan  sesuatu  yang  tidak  dapat diamati  secara  langsung  [16].  Pada  umumnya  model didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  sistem  nyata.  Sistem nyata adalah sistem yang sedang berlangsung di dunia nyata dan menjadi  titik  permasalahan  yang  sedang  diteliti.  Dengan demikian,  pemodelan adalah proses membangun atau membentuk sebuah model dari suatu sistem nyata.
Simulasi  merupakan  sebuah  tiruan  dari  sebuah  system dinamis  dengan  menggunakan  model  komputer  untuk melakukan evaluasi dan meningkatkan kinerja dari system yang ada, dengan model dan simulasi maka system akan lebih mudah dan  menghasilkan  output  yang  lebih  baik  [17].  Model  simulasi merupakan  salah  satu  bentuk  model  matematis  yang  bersifat deskriptif  atau  prediktif.  Simulasi  didefinisikan  sebagai sekumpulan  metode  dan  aplikasi  untuk  menirukan  atau merepresentasikan  perilaku  dari  suatu  sistem  nyata,  yang biasanya  dilakukan  pada  komputer  dengan  menggunakan perangkat  lunak  tertentu.  Model  Simulasi  alternative  terbaik untuk  untuk  menggambarkan  suatu  sistem  yang  komplek.  Jadi dengan  kata  lain  simulasi  adalah  untuk  meniru  situasi  dunia nyata  secara  matematis,  kemudian  mempelajari  sifat  dan karakter operasionalnya, dan akhirnya membuat kesimpulan dan membuat keputusan berdasar hasil dari simulasi.

## 2.3 UML
Unified  Modeling  Language  (UML)  adalah  himpunan struktur  dan  teknik  untuk  pemodelan  desain  program berorientasi  objek  (OOP)  serta  aplikasinya.  UML  adalah metodologi untuk mengembangkan sistem OOP dan sekelompok  perangkat  tool  untuk  mendukung  pengembangan sistem  tersebut.  UML  mulai  diperkenalkan  oleh  Object Management Group, sebuah organisasi yang telah mengembangkan model, teknologi, dan standar OOP sejak tahun 1980-an.  Sekarang  UML  sudah  mulai  banyak  digunakan  oleh para praktisi OOP. UML merupakan dasar bagi perangkat ( tool ) desain  berorientasi  objek  dari  IBM.  Penggunaan  UML  dalam industri  terus  meningkat.  Ini  merupakan  standar  terbuka  yang menjadikannya  sebagai  bahasa  pemodelan  yang  umum  dalam industri  peranti  lunak  dan  pengembangan  sistem diagram sebagai berikut:

## 1. Use Case Diagram
Use  case  diagram  digunakan  untuk  memodelkan  semua bisnis proses berdasarkan perspektif pengguna sistem. Use case diagram  terdiri  atas  diagram  untuk  use  case  dan  actor.  Actor merepresentasikan orang yang akan mengoperasikan atau orang yang berinteraksi dengan sistem aplikasi. Use case merepresentasikan  operasi-operasi  yang  dilakukan  oleh  actor. Use  case  digambarkan  berbentuk  elips  dengan  nama  operasi dituliskan  di  dalamnya.  Actor  yang  melakukan  operasi dihubungkan dengan garis lurus ke use case

## 2. Activity Diagram
Diagram aktivitas adalah bentuk visual dari alir kerja yang berisi  aktivitas  dan  tindakan,  yang  juga  dapat  berisi  pilihan, pengulangan,  dan  concurrency.  Dalam  Unified  Modeling
Language, diagram aktivitas dibuat untuk menjelaskan aktivitas komputer  maupun  alur  aktivitas  dalam  organisasi.  Diagram aktivitas  menggambarkan  alur  kontrol  secara  garis  besar. Diagram  aktivitas  memiliki  komponen  dengan  bentuk  tertentu, dihubungan  dengan  tanda  panah.  Panah  mengarahkan  urutan aktivitas terjadi, dari awal sampai akhir. Diagram aktivitas dapat dianggap sebagai jenis alir kerja.

## 3. Sequence Diagram
Sequence  Diagram  merupakan  gabungan  dari  Diagram Class dan diagram Object yang memiliki suatu gambaran model statis.  Namun  ada  juga  yang  bersifat  dinamis,  seperti  Diagram Interaction.  Diagram  sequence  merupakan  salah  satu  diagram Interaction  yang  menjelaskan  bagaimana  suatu  operasi  itu dilakukan;  message  (pesan)  apa  yang  dikirimdan  kapan pelaksanaannya.  Diagram  ini  diatur  berdasarkan  waktu.  Objek- objek  yang  berkaitan  dengan  proses  berjalannya  operasi diurutkan dari kiri ke kanan berdasarkan waktu terjadinya dalam pesan yang terurut.

## 2.4 Persamaan Gaussian
Model Gaussian Plume sering digunakan dalam memodelkan  dispersi  polutan  secra  kontiniu  dari  permukaan atau  dataran  tinggi.  Sehingga  dispersi  polutan  ini  memiliki distribusi probabilitas normal yang kurvanya berbentuk bel atau lonceng.  Dalam  melakukan  analisi  sebaran  konsentrasi  dengan Gaussian Plume dalam kondisi steady state yang persamaannya ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Persamaan Gaussian
Dadlam penelitian yang dilakukan [19]  menyatakan bahwa pencampuran ke arah vertikal yang tidak bagus disebabkan oleh atmosfer  yang  tidak  stabil.  Kejadian  ini  terjadi  dikarenakan adanya  insolasi  yang  cukup  tinggi,  sehingga  memanasi permukaan  bumi  yang  menyebabkan  pemanasan  pada  lapisan udara  bagian  bawah.  Atmosfer  menjadi  stabil  pada  waktu permukaan bumi lebih dingin daripada lapisan udara di atasnya, misalnya  pada  malam  hari  yang  terang  dan  dingin.  Lapisan udara  di  atasnya  terdinginkan  dan  akibatnya  tidak  terjadi pencampuran  ke  arah  vertikal.  Parameter  penyebaran  stabilitas udara merupakan fungsi dari:
1. Stabilitas atau turbulensi atmosfer;
2. Jarak arah angin;
3. Tinggi dari permukaan tanah;
4. Kekasaran permukaan;
5. Waktu transport polutan; dan
6. Kecepatan angin.
Nilai  stabilitas  atmosfer  merupakan  fungsi  dari  stabilitas atmosfer (struktur turbulensi dan kecepatan angin) dan jarak dari sumber  emisi.  Stabilitas  atmosfer  diperkirakan  berdasarkan kecepatan  angin  pada  tinggi  10meter  pada  siang  hari  (insolasi) atau  pada  malam  hari  (tertutup  awan)  yang  dapat  pula diklasifikasikan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel kestabilan atmosfer
Kondisi Keterangan A Kecepatan  angin  permukaan  diukur  pada  ketinggian  10 meter di atas permukaan
B
Siang  hari  pada  musim  panas  yang  cerah  dengan ketinggian matahari > 60 o di atas garis horizon. C Siang  hari  musim  panas  sedikit  gumpalan  awan,  atau siang  hari  cerah  dengan  ketinggian  matahari  35 o –  60 o celcius di atas horizon.
D Siang  hari  menjelang  sore,  atau  siang  hari  musim  panas yang berawan, atau siang hari musim panas dengan sudut ketinggian matahari 15 o – 35 o
E Keawanan  didefinisikan  sebagai  fraksi  dari  penutupan langit oleh awan.
Bersdasarkan kecepatan  angin,  instensitas  cahaya  matahari pada  siang  hari  dan  tutupan  awan  pada  malam  hari  klasifikasi kestabilan atmosfir dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel 2. Klasifikasi kestabilan atmosfir berdasarkan kecepatan angin inensitas matahari dan tutupan awan
Kecepatan Angin Intensitas Matahari (Siang) Tutupan Awan (Malam) m/ s Mil/ja m Kuat (sun>60 o ) Sedang (sun35 o -60 o ) Rendah (15 o <sun<35 o ) >50 % <50 % <2 <5 A A-B B E F 2- 3 5-7 A-B B C E F 3- 5 7-11 B B-C C D E 5- 6 11-13 C C-D D D D >6 >13 C D D D D
Persamaan  bahwa  sekitar  sesuai  dengan  kurva  Pasquill- Gifford  [18]  digunakan  untuk  menghitung  σy  dan  σz  (dalam meter).  Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  σy. Dalam  persamaan  searah  angin  jarak  x  dalam  kilometer,  dan koefisien a, b c dan d yang tercantum dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Klasifikasi σy dan σz Kestabilan Atmosfir
Klasifikasi dan Stabilitas Atmosfer Pasquill Oy(m) Oz(m) Pedesaan (area terbuka) A 0.22x(1+0.0001x) -1/2 0.2x B 0.16x(1+0.0001x) -1/2 0.12x C 0.11x(1+0.0001x) -1/2 0.08x(1+0.0002x) -1/2 D 0.08x(1+0.0001x) -1/2 0.06x(1+0.0015x) -1/2 E 0.06x(1+0.0001x) -1/2 0.03x(1+0.0003x) -1 F 0.04x(1+0.0001x) -1/2 0.016x(1+0.0003x) -1 Perkotaan (area terbangun) A-B 0.32x(1+0.0004x) -1/2 0.24x(1+0.001x) C 0.22x(1+0.0004x) -1/2 0.2x D 0.16x(1+0.0004x) -1/2 0.14x(1+0.0003x) -1/2 E-F 0.11x(1+0.0004x) -1/2 0.08x(1+0.0015x) -1/2
.

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  dimulai  dengan  penelitian  pendahuluan dengan  melakukan  suvei  timbulan  dan  komposisi  sampah  yang didasarkan  pada  SNI  19-3964-1999  yang  dilakukan  7  hari berturut-turut.  Timbulan  sampah  TPA  Sampah  Telaga  Punggur didapatkan  menurut  data  jembatan  timbang  Dinas  Kebersihan
dan  Pertaman  Kota  Batam.  Selain  berdasarkan  data  sekunder perkiraan timbulan sampah yang masuk ke TPA Sampah Telaga Punggur  dapat  diperkirakan  melalui  proyeksi  penduduk. Proyeksi  penduduk  dapat  menggunakan  persamaan  aritmatika, geometrik, atau eksponensial. Timbulan sampah yang dihasilkan sebuah  kota  menghasilkan  komposisi  sampah  yang  berbeda yang  bergantung  dengan  jenis,  taraf  hidup,  kepadatan,  suhu, pendidikan, dan peraturan suatu daerah tersebut.
Komposisi sampah dapat diketahui melalui survei lapangan yang  mengacu  pada  SNI  19-3964-199.  Komposi  sampah  yang dihitung  adalah  kertas,  karton,  sampah  taman  seperti  daun, bunga,  buah,  tekstil,  rubber,  kulit,  kayu,  ranting  dan akarReduksi sampah yang dihitung dari jumlah TPST dan bank sampah. Rumus kimia sampah didapatkan dari uji laboratorium untuk  kadar  C,  H,  dan  O.  Proyeksi  timbulan  sampah didadasarkan  pada  proyeksi  jumlah  penduduk  Kota  Batam  dan persentase pelayanan sampah.
Perhitungan  emisi  eksisting  berdasarkan  persamaan  gauss dengan  mempertimbangkan  stabilitas  atmosfer.  Data  komposisi tersebut  menentukan  besarnya  gas  yang  rapid  dan  slowly decomposable.    Laju  pembentukan  CO2  dan  CH4  rapid  dan slowly  decomposable  yang  telah  dihitung  jumlahnya  kemudian di  petakan.  Reduksi  sampah  disimulasikan  untuk  menentukan kuantitas  emisi  LFG  dan  pola  penyebarannya.  Luas  green  belt mempengaruhi  area  penyebaran  emisi  LFG,  maka  akan disimulasikan  jika  luas  lahan  green  belt  berkurang  atau bertambah.  Hasil  dari  perhitungan  akan  memberikan  informasi pencemaran LFG disekitar TPA Telaga Punggur.
Kerangka Kerja Kerangka  kerja  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini mengikuti alur pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Tahapan Pengembangan Sistem Informasi
Pada  kerangka  penelitian  ada  empat  tahapan  yang  harus dilakukan yaitu:
Penelitian Pendahuluan:  Pada tahapan  ini  dilakukan  survei lokasi  penelitian  dimulai  koordinat,  fasilitas,  keadaan  fisik,  dan lain lain. Kemudian dilakukan perijinan dan survei timbulan dan komposisi  sampah  7  hari  berturut  turut  sesuai  dengan  SNI  19- 3964-199.
Perhitungan  dan  proyeksi:  Pada  tahapan  ini  ditentukan rumus  kimia  sampah  berdasarkan  rumus  kimianya  serta dilakukan proyeksi timbulan sampah berdasarkan data sekunder pertumbuhan penduduk Kota Batam.
Pemodelan  dan  validasi:  Pemodelan  dilakukan  dengan menggunakan persamaan matematis gauss dan pemberian model infomasi simulasi grafis.
Pengembangan  sistem  informasi:  Pembuatan  informasi kualitas  pencemaran  LFG  dari  data  pemodelan  yang  telah dilakukan pada tahapan sebelumnya.
Hasil akhir dari pengembangan system informasi ini adalah suatu system simulasi berbasis online dimana masyarakat dapat menggunakan  system  ini  untuk  mengetahui  sejauh  mana penyebaran gas karbon dan gas metan pada TPA telaga punggur.

## 2.5 Perancangan Model Sistem Informasi
Setelah tahap analisis kebutuhan peneliti dapat menggambarkan  model  sistem  untuk  memvalidasi  persyaratan bisnis  untuk  kelengkapan  dan  konsistensi.  Fase  desain  logis menafsirkan  persyaratan  bisnis  ke  dalam  model  sistem  berupa diagram UML untuk menunjukan sistem independen dari solusi teknis.  Hasil  dari  kebutuhan  fungsional  sistem  informasi simulasi  emisi  rumah  kaca  akan  di  transformasikan  ke  dalam bentuk  diagram use  case yang  digunakan  untuk  mengetahui perilaku dari user terhadap system. Rancangan use case diagram untuk system informasi ini dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Use case model
Pada  use  case  diagram  dijelaskan  bahwa  sistem  informasi simulasi  ini  hanya  menggunakan  satu  aktor  yaitu  user  yang dapat  menginputkan  data,  data  tersebut  kemudian  disesuaikan dengan  data  lapangan  yang  telah  diambil  sebagai  data  awal simulasi. Setelah itu sistem akan memproses data menjadi hasil perhitugan LFG dalam bentuk grafik.
Setelah membuat diagram use case maka langkah selanjutnya adalah membuat desain aktivity diagram.
Pengembangan Sistem Informasi Pemodelan dan Validasi Perhitungan dan proyeksi Penelitian Pendahuluan
Diagram  aktivitas berisi  aliran  kerja  dari  sebuah  sistem informasi  yang  dibuat.  Saat  user  menginput  data  pada  system, maka system  secara  otomatis akan  menghitung  nilai plume  rise secara  real  time.  Kemudian  user  menentukan kategori  stabilitas atomosfer dan system akan menampilkan hasil perhitungan nilai LFG  dalam  bentuk  grafik  kepada  user.  Langkah  desain selanjutnya adalah membuat sequence diagram yaitu aliran kerja dari sistem yang sesuai dengan pemrograman berorientasi obyek dimana terdapat interaksi antar kelas pada sistem.
Gambar 4. Sequence Diagram
Pada  gambar  4  diatas  menunjukkan  class  system  yang berinteraksi  dengan  system  yaitu  class user  interface dan  class fungsi perhitungan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  informasi  yang  dirancang  berbasis  web  sehingga dapat  diakses  oleh  semua  orang.  Tampilan  awal  system informasi  simulasi  ini  adalah  meminta user untuk  mengisikan data  sampel  kedalam  system  yang  nantinya  akan  di  proses dengan  Persamaan  Gaussian  dan  data  lapangan  yang  sudah dikumpulkan sebelumnya.
Gambar 5. User Interface Sistem Informasi Simulasi  Estimasi Emisi Gas Rumah Kaca Dari Karbondioksida Dan Metana TPA Sampah Telaga Punggur
Pada  halaman  user  interface  tersebut  user  diminta  untuk mengisi data yang akan disimulasikan. Seperti landfill diameter, wind  speed,  atmosphere  pressure,  emission  load dan  lain
sebagainya.  Sebagai  contoh  berikut  data  yang  akan  digunakan untuk simulasi ini.
Tabel 4. Data Sampel Simulasi
Parameter Symbol Unit Values Emission Velocity Rate vs m/s 36,76 Landfill Diameter ds m 100 Wind Speed υ m/s 6,73 Atmospheric Pressure P mbar 1013 GasTemperature Ts K 776,53 Air Temperature T K 298,13 Landfill Height hs m 30 Emission Load m mg/s 8189,642592 Temperature Difference ΔT K 478,4 Plume Rise Δh m 828,4521046 Efective Stack Height he m 858,4521046 x Nearest Distance x km 0,25 x Difference Distance Δx km 0,25
Kemudian  mengisikan  kategori  stabilitas  atmosfer  dengan kriteria  A  hingga  F.  Kestabilan  atmosfer  ini  berpengaruh  pada jarak  sebaran  gas  metan  dan  karbondioksida.  Jika  stabilitas atmosfer  pada  skala  A  maka  sebaran  gas  metana  dari  landfill akan  membentuk  pola  seperti  pada  Gambar  6  yang menunjukkan penumpukkan konsentrasi gas metana yang tinggi pada  rentang  1  hingga  3  km  dengan  konsentrasi  tertinggi  pada jarak  1,25  km  dari  TPA  Telaga  Punggur  yaitu  sebesar  0,75 (mg/m3).  Penumpukkan  ini  dapat  disebabkan  oleh  rendahnya kecepatan angin pada skala A yaitu dibawah 5 mil/jam sehingga pergerakan  polutan  relatif  lebih  kecil.  Intensitas  sinar  matahari pada skala A adalah lebih dari 60 derajat sehingga menyebabkan suhu  udara  tinggi.  Suhu  udara  yang  tinggi  akan  meningkatkan produksi emisi gas hidrokarbon termasuk gas metana.
Gambar 6. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala A
Jika  stabilitas  atmosfer  berada  pada  skala  B  dimana kecepatan  angin  diantara  5-7  mil/jam,  pada  siang  hari  musim panas yang cerah dengan ketinggian matahari > 60 o di atas garis horizon maka persebaran gas metana lebih jauh daripada skala A karena  kecepatan  angin  sedikit  lebih  tinggi  yang  menyebabkan pergerakan  polutan  sedikit  lebih  besar.  Selain  itu,  pergerakan polutan  yang  lebih  besar  daripada  kondisi  atmosfer  skala  A memungkinkan  terjadinya  pengenceran  konsentrasi  gas  metana di udara ambien sehingga konsentrasi tertinggi gas metana yang diperoleh  adalah  0,275  (mg/m3)  pada  jarak  5  kilometer  dari TPA Telaga punggur (Gambar 7).
Gambar 7. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala B Persebaran gas metana pada atmosfer dengan stabilitas skala C  dimana  kecepatan  angin  berada  di  rentang  7-11  mil/jam menghasilkan  pola  sebaran  seperti  pada  Gambar  8  dimana sebaran  konsentrasi  gas  metana  berada  pada  jarak  yang  lebih jauh dibandingkan pada saat atmosfer dengan stabilitas skala A dan  B  dengan  konsentrasi  tertinggi  0,17  (mg/m3)  pada  jarak 12,5kilometer  dari  TPA  Telaga  Punggur.  Hal  ini  disebabkan pergerakan polutan yang lebih cepat dan terjadinya pengenceran akibat  tingginya  kecepatan  angin.  Selain  itu,  pada  siang  hari musim panas dengan kondisi sedikit gumpalan awan, atau siang hari cerah dengan ketinggian matahari 35o – 60o  di atas horizon menyebabkan  konsentrasi  gas  metan  yang  dihasilkan  lebih rendah dibandingkan stabilitas atmosfer skala A dan B
Gambar 8. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala C
Untuk  kualitas  atmosfer  pada  skala  D  dimana  kecepatan angin  berada  di  rentang  yang  lebih  tinggi  yaitu  11-13  mil/jam, pada  siang  hari  menjelang  sore,  atau  siang  hari  musim  panas yang  berawan,  atau  siang  hari  musim  panas  dengan  sudut ketinggian matahari 15o – 35o menghasilkan sebaran gas metan seperti  pada  Gambar  9  dimana  persebarannya  lebih  jauh  yaitu setelah  16  kilometer  dari  TPA  Telaga  Punggur  dan  terus meningkat  hingga  konsentrasi  tertinggi  pada  batas  pemantauan yaitu  30  kilometer  dari  TPA  Telaga  Punggur.  Konsentrasi  gas metan lebih rendah dibandingkan pada kondisi atmosfer dengan stabilitas  skala  A,  B  dan  C  karena  pergerakan  polutan  dan pengenceran  yang  lebih  tinggi  serta radiasi  sinar  matahari  yang tidak terlalu tinggi.
Gambar 8. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala D
Terakhir untuk kualitas atmosfer pada skala E dan F dimana kecepatan  angin  berada  di  atas  13  mil/jam  dengan  keawanan didefinisikan  sebagai  fraksi  dari  penutupan  langit  oleh  awan, persebaran  gas  metana  seperti  yang  terdapat  pada  Gambar  10 dan  11  dimana  persebaran  polutan  berada  pada  jarak  lebih  dari 25  kilometer  hingga  konsentrasi  tertinggi  pada  jarak  30 kilometer  dari  TPA  Telaga  Punggur.  Konsentrasi  gas  metan yang  dihasilkan  jauh  lebih  rendah  karena  radiasi  sinar  matahari yang sangat kecil dan pergerakan polutan dan pengenceran yang sangat tinggi akibat kecepatan angin yang tinggi.
Gambar 8. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala E
Gambar 8. Hasil Simulasi dengan stabilitas atmosfer dengan Skala F
Dengan menggunakan sistem simulasi emisi gas rumah kaca ini maka pengguna dapat memprediksi jarak sebaran gas metan dan  karbondioksi  dari  TPA  telaga  punggur  berdasarkan  data yang ada.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  bab seblumnya maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  ini  akan  memproses  dan  mensimulaikan  data sampel pengguna kedalam bentuk grafik jumlah sebaran rumah  kaca  (karbondioksida  dan  metan).  Hasil  dari perhitungan  akan  memberikan  informasi  pencemaran yang terjadi disekitar TPA Telaga Punggur .
2. Data  yang  paling  berpengaruh  dalam  system  simulasi estimasi ini adalah skala kualitas atmosfer yang diambil berdasarkan  kecepatan  angina  dan  intensitas  matahari dan tutupan awan. Skala yang terendah A dan F.
3. Pencemaran  paling  tinggi  adalah  bila  kualitas  atmosfer berada  pada  skala  A  diamana  kecepatan  angin  rendah dibawah 3 mil/ jam dan intensitas matahari dibawah 30 drajat,  maka  jarak  sebaran  tertinggi  berada  pada  jarak 1,25 kilometer. Dan yang terendah adalah pada skala F dimana  angina  berhembus  kencang  dan  matahari  terik dimana  sebaran  paling  tinggi  pada  jarak  30kilometer dengan intensitas gas rumah kaca yang sangat rendah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  kementrian  riset  dan  teknologi informasi hibah penelitian dosen pemula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Efriningsih, L. Puspita and R. Ramses, "2016.
Evaluasi  kualitas  lingkungan  perairan  pesisir  di sekitar  TPA  Telaga  Punggur  Kota  Batam berdasarkan struktur komunitas makrozoobenthos," SIMBIOSA, pp. 1-15, 2016.
[2] A.  Sari,  A.  Lando  and  A.  Mustari,  "Estimasi emisi  metana  (CH4  )  dari  TPA  Tamangapa," Departemen Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin, 2012.
[3] IPCC,  "Climate  Change  2014;  Mitigation  of Climate  Change.  Cambridge,"  University  Press, Cambridge, 2014.
[4] R.  Bian,  D.  Xin  and  C.  Xiaoli,  "Methane emissions  from  landfill:  influence  of  vegetation and weather conditions," Environmental Technology, pp. 1-9, 2018.
[5] E.  Rada,  M.  Ragazzi,  P.  Stefani,  M.  Schiavon and V. Torretta, "Modelling the Potential Biogas Productivity Range from a MSW," Sustainability, vol. 7, pp. 482-495, 2015.
[6] Y.  Sun,  Y.  D.,  R.  Li,  T.  Yang  and  S.  Liu, "Assessing  the  performance  of  gas  collection systems  in  select  Chinese  landfills  according  to the  LandGEM  model:  drawbacks  and  potential direction,"  Environ  Technol.,  vol.  36,  p.  2912– 2918, 2015.
[7] G.  Tchobanoglous,  H.  Theisen  and  S.  Vigil, Integrated  Solidwaste  Management.,  New  York: McGraw-Hill, 1993.
[8] SNI03-3241-1994,  Tata  Cara  Pemilihan  Lokasi TPA  Sampah,  Jakarta:  Direktur  Penataan  Ruang Nasional, 1994.
[9] KementrianPU,  Peraturan  Menteri  Pekerjaan Umum Nomor 19/PRT/M/2012 Tentang pedoman penataan ruang kawasan sekitar tempat pemrosesan  akhir  sampah  mewajibkan  adanya area green belt pada TPA, Jakarta, 2012.
[10] I.  Wibowo,  J.  Hemana  and  A.  Assomadi, "Analisis  spasial  dispersi  karbon  dioksida  TPA Talangagung  menggunakan  model  gaussian  dan aplikasi  sistem  informasi  geografis,"  Waste Management II, pp. 281-292, 2014.
[11] H.  Rahmi,  A.  Sasmita  and  E.  Yenie,  "Analisis Produksi  Gas  Metana  (CH4)  dan  Karbon Dioksida  (CO2) dari Tempat  Pembuangan  Akhir Kota Pekanbaru," Jom FTEKNIK, vol. 4, pp. 1-8, 2017.
[12] M.  Aribiyanto,  Pemetaan  tingkat  kesadahan  air sumur  di  wilayah  Surabaya  Barat  berbasis aplikasi sistem informasi grafis (GIS), Surabaya: Universitas Airlangga, 2016.
[13] L.  Handayani,  I.  Piarsa  and  K.  Wibawa,  "Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Jalan  Desa
Berbasis  Web,"  LONTAR  KOMPUTER,  vol.  6,
pp. 128-137, 2015.
[14] F.  Matacchiera,  C.  Manes,  R.  Beaven,  T.  Rees- White,  F.  Boano,  J.  Mønster  and  C.  Scheutz,
"AERMOD  as  a  Gaussian  dispersion  model  for planning  tracer  gas  dispersion  tests  for  landfill methane emission quantification," Waste Management, pp. 1-13, 2018.
[15] M.  Mohammed,  "Air  Dispersion  Model  for Prediction  Fugitive  Landfill  Gaseous  Emission Impact  in  Ambient  Atmosphere,"  Environmental and  Ecological  Engineering,  vol.  10,  pp.  810- 816, 2016.
[16] Merriam-Webster's Collegiate Dictionary, 2005
[17] R.  A.  Mahessya,  R.  Pramana,  Gushelmi,  and Ikhsan,  “Penerapan  Queueing  Theory  Pada Sistem Antrian,” J. Sains dan Inform., pp. 9–16,
2017.
[18] F. Pasquill, "The Estimation of the Dispersion of Wind,"  Borne Material, Met. Mag,  vol.  90:1063, pp. 33-49., 1961
[19] D.  Witono,  Tesis:  Karakteristik  Pencemaran
Udara  di  PLTGU  UJB-I  Tambak  Lorok Semarang  (Studi  Kasus  Pencemaran  SO2  dan Partikel Debu), Semarang: Universitas Diponegoro, 2003

## BIODATA PENULIS

## Yodi
Dosen  fakultas  komputer  program  studi system informasi Universitas Universal.

## Anshah Silmi Afifah
Dosen fakultas teknik program studi Teknik lingkungan.

## I Wayan Koko Suryawan
Dosen fakultas teknik program studi Teknik lingkungan Universitas Universal.