ANALISIS DISTRIBUSI PENCEMAR UDARA NO 2 , SO 2 , CO, DAN O 2 DI JAKARTA DENGAN WRF-CHEM
ANALYSIS OF AIR POLLUTANTS DISTRIBUTION NO 2 , SO 2 , CO, AND O 3 IN JAKARTA USING WRF-CHEM
*1 Nisrina Setyo Darmanto dan 2 Asep Sofyan Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, Jl Ganesha 10 Bandung 40132
e-mail : 1 nisrinasetyo@gmail.com, 2 asepsofyan@yahoo.com
Abstrak: Tingginya  aktivitas  perkotaan  di  DKI  Jakarta  meningkatkan  emisi  pencemar  udara  sumber antropogenik seperti  NO 2 ,  SO 2 ,  CO,  dan  O 3 .  Pada  penelitian  ini  dilakukan  simulasi  numerik  mengenai distribusi  pencemar  udara  di  atmosfer  akibat  faktor  meteorologi  pada  musim  kemarau  (Agustus  2011) dan  musim hujan (Januari 2011) dengan simulasi numerik WRF-Chem. Input emisi simulasi berasal dari inventarisasi emisi antropogenik tahun 2011 pada penggunaan energi di sektor industri, transportasi, dan kebutuhan  domestik  serta  pembakaran  residu  pertanian  di  Jakarta  dan  sekitarnya.  Inventarisasi  emisi yang dilakukan menunjukkan bahwa kontribusi  SO 2 tertinggi  dihasilkan  dari  sektor  industri  sedangkan kontribusi  NO 2 dan  CO  tertinggi  dihasilkan  dari  transportasi.  Hasil  WRF-Chem  menunjukkan  bahwa pola meteorologi musim kemarau memiliki perbedaan yang signifikan dengan musim hujan. Pada musim kemarau, terjadi dominasi angin lokal laut/darat yang mendistribusi pencemar udara ke arah utara (Teluk Jakarta) saat terjadi angin darat dan ke arah selatan (Jakarta Selatan  dan  Bogor)  saat  terjadi  angin  laut. Di  musim  ini,  kecepatan  angin  rendah  dan  terbentuk mixing  layer yang signifikan. Pada musim hujan, adanya  angin  permukaan  akibat  angin  sinoptik  dengan  kecepatan  tinggi  dari  arah  barat  dan  variasinya mendistribusi  pencemar  ke  arah  timur  (Jakarta  Timur  dan  Bekasi).  Kecepatan  angin  tinggi dan mixing layer yang terbentuk lebih rendah dibanding pada musim kemarau. Verifikasi hasil pemodelan dilakukan dengan  membandingkan hasil  simulasi dengan  hasil  observasi di  stasiun pemantauan pencemaran udara DKI 2 di Kelapa Gading,  Jakarta.
Kata kunci: distribusi pencemar udara, inventarisasi emisi, Jakarta, pencemar udara, WRF-Chem
Abstract: The increase of urban activities in DKI Jakarta implies in higher air pollutants emission such as  NO 2 ,  SO 2 ,  CO,  and  O 3 which  come  from  anthropogenic  sources.  In  this  research,  the  numerical simulations of meteorological aspects on air pollutants distributions during dry season (August 2011) and wet  season (January 2011)  are  conducted  by  using  WRF-Chem  software.  The  anthropogenic  emission input for WRF-Chem is calculated from 2011 emission inventory in Jakarta and its suburban areas from energy-utilization  sectors  (industrials,  transportations,  and  domestic)  and  agricultural  residual burning.  The  emission  inventory  shows  that  industrial  sectors  contribute  the  highest  SO 2 emission among all. Therefore, the transportation sectors contribute the highest NO 2 and CO emission among all. The  WRF-Chem  results  show  that  the  meteorological  characteristic  during  dry  and  wet  season  has significant  differences  one  another.  During  the  dry  season,  sea/land  breeze  local  winds  has  major influences in distributing air pollutants to the north (Jakarta Bay)  due to land  breeze  and  south  (South Jakarta  and  Bogor)  due  to  sea  breeze.  In  this  season,  the  wind  velocity  is relatively  low  and  the mixing  layer  is  formed  significantly.  Therefore,  during  the  wet  season  the  synoptic  westerly  wind influences  the  surfaces  wind    results  in    low  domination  of  sea/land  breeze  local  wind    and distributes  the  air  pollutants  to  the  east  (East  Jakarta  and  Bekasi).  The  wind  velocity  is  high  and  the inversion  layer  is  not  significantly  formed  compared  to  dry  season.  For  the  simulation  results verification, a  comparison between simulated and  observed values  from  air  quality monitoring stations DKI 2 in Kelapa Gading is conducted.
Key words: air pollutant distributions, emission inventory, Jakarta, air pollutants, WRF-Chem

## PENDAHULUAN
Wilayah DKI Jakarta memiliki  populasi penduduk mencapai  9,6 juta jiwa dengan luas area sebesar 740,3 km2 dan kepadatan penduduk kurang lebih 12.978,2 jiwa/km2 (BPS, 2010). Peningkatan   populasi    penduduk   di   DKI   Jakarta    memiliki   korelasi   positif   dengan pertumbuhan  fasilitas  sarana  dan  prasarana  kota  berakibat  pada  peningkatan  emisi  pencemar udara yaitu NOx, SO2, Ozon dan CO. Pencemaran udara dari wilayah DKI Jakarta dan Bogor, Depok,  Bekasi,  dan  Tangerang  (Bodetabek)  yang  merupakan  daerah  suburban  DKI  Jakarta memiliki  pengaruh  timbal  balik  satu  sama  lain.  Topografi  wilayah  berada  di  dataran  rendah hingga  pantai  di  utara  dan  perbukitan  di  selatan  berpengaruh  pada  pola  meteorologi  angin permukaan dan angin lokal (angin laut/darat).
Hingga  saat  ini,  pemantauan  kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  salah  satunya  dilakukan melalui  pengadaan  stasiun  pemantau  pencemaran  udara  di  beberapa  lokasi  di  Jakarta.  Untuk lebih  dapat  mendeskripsikan  pola  pencemaran  udara  di  seluruh  wilayah  DKI  Jakarta, diperlukan  penelitian  mengenai  pemodelan  pencemaran  udara  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  estimasi  pola  pencemaran  udara  spesifik  dan  representatif  di  DKI  Jakarta.
Penelitian  mengenai  pemodelan  transportasi  pencemar  telah  dilakukan  sebelumnya menggunakan CAMx  (Pirovano dkk, 2011) dan  MM5 (Sofyan  dkk, 2007).  Penelitian ini akan mengevaluasi  pemodelan  distribusi  pencemar  udara  Jabodetabek  dengan  menggunakan inventarisasi  emisi  tahun  2011  dan  model  WRF-Chem.  WRF-Chem  telah  diaplikasikan  pada penelitian  mengenai  pemodelan  transportasi  pencemar  SO2,  NO2,  CO  dan  Ozon  (Marrapu dan  Carmichael,  2009;  Takigawa  dkk,  2010).  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan bahwa  hasil  WRF-Chem  representatif  dalam  menyimulasikan  transportasi  pencemar  namun masih terdapat ketidakpastian yang tinggi pada simulasi NOx (Kumar, R., 2012).
Inventarisasi  emisi  yang  dilakukan  mencakup  emisi  dari  sektor  penggunaan  energi dari  bahan  bakar  fosil  karena  merupakan  sumber  pencemar  udara  yang  signifikan  (Kato  and Akimoto,  1992).  Sektor  yang  diinvetarisisasi  yakni  industri,  transportasi,  dan  kegiatan  rumah tangga,  serta  pembakaran  residu  pertanian  dengan  pencemar  yang  diinventarisasi  yakni  CO, SO2,  dan  NO2.  Validasi  hasil  pemodelan  dilakukan  dengan  perbandingan  terhadap  hasil observasi di stasiun pencemaran udara DKI 2 (Kelapa Gading).

## METODOLOGI
Wilayah Studi Batas  wilayah  studi  terpilih  dalam  penelitian  ini  yakni  DKI  Jakarta.  DKI  Jakarta  dan sekitarnya  (Jabodetabek)  merupakan  salah satu  pusat  aktivitas  komersial  dan industri di  Pulau Jawa.  Pencemaran  udara  dari  aktivitas  urban  dapat  memengaruhi  kualitas  udara  ambien  di Jabodetabek  yang  padat  penduduk,  sehingga  prediksi  pencemaran  udara  penting pelaksanaannya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  mengenai  polusi  udara  dari  aktivitas  perkotaan  di wilayah  Jabodetabek  merupakan  hal  yang  penting  mengingat  populasi  penduduk  yang bertambah cepat.
Dalam  pemodelan  pencemaran  udara,  perlu  adanya  perhitungan  beban  emisi  dari sekitar  wilayah  Jakarta  yakni  wilayah  Bodetabek  saat  tahap  inventarisasi  emisi,  karena pencemaran  di  Jakarta  saling  berpengaruh  dengan  daerah-daerah  sekitarnya.  Batas  wilayah analisis  udara  ambien  berdasarkan  stasiun  pemantauan  pencemaran  udara  adalah  DKI  Jakarta. Sedangkan batas wilayah penelitian dalam inventarisasi emisi dan pemodelan pencemaran udara adalah DKI Jakarta dan Bodetabek. Gambar 1 menunjukkan peta wilayah studi pada penelitian ini.

## Gambar 1 . Peta wilayah studi

## Inventarisasi Emisi
Sumber  emisi  yang  diinventarisasi  yaitu  sektor  energi  mencakup  konsumsi  energi industri, transportasi, dan sektor rumah tangga, serta pembakaran  residu dari sektor agrikultur. Metode perhitungan beban emisi dilakukan dengan metode faktor emisi dengan Persamaan (1). Tabel 1 berisi rangkuman mengenai sumber emisi yang diinventarisasi, sumber data aktivitas, dan faktor emisi yang diajukan.
Ei = Ai x EFi                          (1)
dimana Ei adalah Emisi dari fasilitas i, Ai adalah Aktivitas dari fasilitas i, dan EFi adalah Faktor emisi fasilitas i.
Tabel 1 . Keterangan sumber emisi yang diinventarisasi dan factor emisi yang digunakan
Sektor/Sumber Emisi Sumber Data Aktivitas Sumber Faktor Emisi yang Digunakan Energi (industri)  Konsumsi  bahan  bakar  industri  per  wilayah distribusi (BPH Migas, 2011)  Konsumsi  bahan  bakar  pembangkit  listrik (PLN, 2011)
 Jumlah tenaga kerja (Deperindag, 2011) Kato dan Akimoto (1992), USEPA AP-42, IPCC Energi (transportasi)  Hasil  simulasi  transportasi  (traffic  count) Jabodetabek (Jasa Marga, 2007)  Data  komposisi  spesies  kendaraan  i  bahan bakar j (Dispenda, 2011) Permen LH No 12/2010 tentang Pelaksanaan Pengendalian Pencemaran Udara di Daerah Rumah  tangga Data bahan bakar rumah tangga (BPS, 2011) Kato dan Akimoto (1992), USEPA AP-42 Agrikultur Data  produksi  vegetasi  sebagai  pembakaran residu hasil agrikultur (BPS, 2011) Andrea dan Merlett (2001)

## Distribusi beban emisi spasial dengan GIS
Data  mentah  input  emisi  antropogenik  merupakan  hasil  estimasi  beban  emisi  tiap kecamatan  dari  tahap  inventarisasi  emisi.  Selanjutnya  data  ini  diekstraksi  ke  dalam  grid beresolusi  1km  x  1km  sehingga  didapatkan  beban  emisi  pencemar  tiap  satu  kilometer  persegi atau  dalam  satuan  (satuan  berat  pencemar)/tahun/km 2 .  Ekstraksi  data  ini  dilakukan menggunakan perangkat lunak Geographic Information System (GIS) Arc-GIS.

## Simulasi meteorologi dan distribusi pencemar dengan WRF  dan WRF-Chem
Data  yang  digunakan  sebagai  input  simulasi  meteorologi  adalah  data  hasil  analisis global  dari National  Center  for  Atmospheric  Research (NCAR)  Amerika  berupa  data  grid dengan    resolusi    1°x1°    dengan    periode    enam    jam.    Data    ini    mencakup    data    analisis meteorologi  di  domain  terpilih  yang  dideterminasi  dari  pengaturan Weather  Research  and Forecast (WRF) Preprocessing System (WPS). Pada simulasi WRF yang dilakukan, digunakan jenis data GRIB 1.
Domain  yang  digunakan  dalam  simulasi  merupakan  tiga  domain  bersarang  ( three- domain nested run ) yaitu satu domain inti dan dua domain nest . Setiap domain memiliki 32 grid vertikal dari ketinggian permukaan dasar tanah (1013,25 hPa) hingga 10.000 m (264,36 hPa) di atas  permukaan  tanah.  Data  parameter  statis  yang  digunakan  adalah default WRF  3.2  dan kategori  tata  guna  lahan  menggunakan  data United  States  Geological  Survey (USGS)  tahun 2000 dengan 24 kategori dan resolusi horizontal 30 detik. Ilustrasi sistem domain dapat dilihat pada Gambar  2 .  Pengaturan  proses  fisika  yang  digunakan  diuraikan  pada Tabel  2 .  Simulasi distribusi pencemar menggunakan data input emisi antropogenik yang telah dibuat dengan GIS. Data  dari  stasiun  DKI  2  digunakan  sebagai  verifikasi  data  meteorologi  dan  udara  ambien, digunakan karena alasan kelengkapan data pengukuran.
Tabel 2 . Parameterisasi fisika WRF Domain Grid Cumulus option Boundary Layer Micropysics Long wave radiation Surface 1  9 km (91x91) New Grell YSU Kessler RRTM NLSM 2  3 km (91x91) New Grell YSU Kessler RRTM NLSM 3  1 km (91x91) None YSU Kessler RRTM NLSM
Gambar 2. Sistem Domain WRF

## HASIL DAN ANALISIS

## Hasil Inventarisasi Emisi
Hasil  inventarisasi  emisi  di  DKI  Jakarta  dan  Bodetabek  ditunjukkan  pada Tabel  3 . Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  emisi  NO 2 dan  CO  terutama  dihasilkan  dari  sektor transportasi,  sedangkan  emisi  SO 2 terutama  dihasilkan  dari  industri  dan  pembangkit  listrik. Sedangkan Gambar  3 menunjukkan  peta  inventarisasi  emisi  SO2,  NO2,  dan  CO  di  wilayah
Jakarta  dan  sekitarnya.  Dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  emisi  SO2  paling  tinggi  berada  di utara Jakarta dimana  terdapat  kawasan  industri  dan  pembangkit  listrik.  Untuk  NO2  dan  CO tingkat  emisi tinggi berada di Jakarta, terutama daerah-daerah padat transportasi seperti area tol dalam kota Jakarta  dan  jalan  arteri.   Kontributor  emisi  NO2   tertinggi  adalah  kendaraan roda  empat terutama minibus, sedangkan kontributor CO tertinggi adalah sepeda motor .
Tabel 3 . Hasil inventarisasi emisi Daerah Sektor SO 2 (ton/tahun) NO 2 (ton/tahun) CO (ton/tahun) Jakarta Transportasi 14015,79 21,73% 250172,94 92,27% 2970870,2 99,94% Industri 50443,69 78,22% 20692,91 7,63% 308,09 0,01% RT 29,53 0,05% 252,14 0,09% 1028,93 0,03% Agrikultur 1,13 0,00% 1,77 0,00% 507,62 0,02% Total 64490,13 100,00% 271119,77 100,00% 2972714,8 100,00% Bodetabek Transportasi 3749,94 46,22% 78159,15 85,79% 1413132 93,12% Industri 4068,99 50,15% 12018,65 13,19% 2,12 0,00% RT 66,06 0,81% 564,08 0,62% 2301,87 0,15% Agrikultur 228,52 2,82% 359,28 0,39% 102155,26 6,73% Total 8113,51 100,00% 91101,17 100,00% 1517591,3 100,00%
Gambar 3 . Inventarisasi emisi dalam grid SO 2 (a), NO 2 (b) dan CO (c)

## Hasil Simulasi Meteorologi dengan WRF
Dari hasil simulasi meteorologi yang dilakukan, diketahui bahwa pola angin di Jakarta pada  bulan  Agustus  dan  bulan Januari  memiliki  perbedaan  yang  cukup  signifikan.  Pada  bulan Agustus,  angin  sinoptik  muson  timur/Australia  bergerak  dari  arah  selatan  ke  utara  P.  Jawa. Deretan  pegunungan  di  daerah  selatan  P.  Jawa  (3000m  dpl)  menghalangi  hembusan  angin sinoptik di permukaan Jakarta, sehingga pada bulan Agustus angin lokal (angin laut/darat) lebih berpengaruh pada distribusi polutan. Struktur vertikal angin pada bulan Agustus  menunjukkan terjadinya mixing layer yang intensif pada siang hari (12.00-18.00 WIB) seperti pada Gambar 4(a) dengan kecepatan angin yang rendah. Sebaliknya, pada bulan Januari angin sinoptik muson barat/Asia yang bergerak dari barat P. Jawa tidak memiliki penghalang sehingga angin sinoptik memengaruhi vektor angin lokal. Angin sinoptik dari arah barat bertemu dengan angin lokal ke selatan (angin laut) dan utara (angin darat) menyebabkan terjadinya resultan vektor angin barat.
Pada bulan Januari, intensitas pembentukan mixing layer lebih rendah dibanding bulan Agustus dan kecepatan angin tinggi dengan arah menjauhi permukaan tanah ( Gambar 4(b) ) .
Gambar 4 . Profil vertical angin permukaan 17 Agustus 2011 pukul 00.00 WIB (a) dan 17 Januari 2011 pukul 00.00 WIB (b)
Hasil Simulasi WRF-Chem terhadap distribusi pencemar udara
Gambar 5 . Distribusi SO 2 harian pada musim kemarau (15 Agustus 2011, pukul 00.00-24.00 WIB) (a) dan hujan (15 Januari 2011, pukul 00.00-24.00 WIB) (b)
Pada  bulan  Agustus,  dominasi  angin  laut/darat  menyebabkan  SO2   terdistribusi  ke daerah utara (Teluk Jakarta) pada malam hari (21.00-06.00) dan selatan (Bogor) pada siang hari (09.00-18.00) seperti pada Gambar 5(a) . Pengaruh angin sinoptik dari arah tenggara membuat adanya  distribusi  pencemar  ke  arah  Tangerang.  Pengaruh  angin  laut  ke  arah inland tertinggi terjadi  pada  pukul  18.00  yang  membuat  distribusi  SO2  berkumpul  di  daerah  Jakarta  Selatan hingga  Bogor.  Pada  bulan  Januari,  pengaruh  angin  sinoptik  dari  arah  barat  daya  yang  lebih besar dari pengaruh angin lokal mendistribusi SO2  ke arah timur Jakarta hingga Bekasi seperti terlihat pada Gambar 5(b) . Dapat dilihat pada pukul 12.00-18.00 terjadi penurunan konsentrasi SO2, hal ini dapat diakibatkan dari tingginya mixing layer pada waktu tersebut. Hasil  simulasi menunjukkan  terjadinya  konsentrasi  SO2    yang  melebihi  standar  baku  mutu,  terutama  di daerah industri.
Gambar 6 . Distribusi NO 2 harian pada musim kemarau (15 Agustus 2011, pukul 00.00- 24.00 WIB) (a) dan hujan (15 Januari, pukul 00.00-24.00 WIB) (b)
Gambar  6 menunjukkan  pola  dispersi  NO2    di  Jabodetabek.  Pada  musim  kemarau, angin  lokal  yang  lebih  dominan  mendistribusikan  pencemar  ke  arah  utara  (Teluk  Jakarta) pada  malam  hari  (21.00-06.00)  dan  selatan  (Bogor)  pada  siang  hari  (09.00-18.00).  Adanya pengaruh  angin  sinoptik  dari  arah  tenggara  juga  menyebabkan  terdistribusinya  pencemar  ke barat  laut  Jabodetabek  (Tangerang).  Pada  pagi  hari  (06.00)  di  saat  angin  gunung  dan  angin
lembah  bertiup  bersamaan  mengakibatkan  NO2  berkumpul  di  pusat  Jakarta.  Sedangkan  pada musim  hujan,  resultansi  vektor  angin  sinoptik  dan  angin  lokal  dari  arah  barat  dan  variasinya mendistribusi NO2  ke arah timur (Bekasi) dan sebagian selatan. Baik pada bulan Agustus dan Januari,  terjadi  penurunan  konsentrasi  pada  pukul  12.00-15.00,  hal  ini  dapat  disebabkan  oleh tingginya mixing  layer dan  angin  lokal  (angin  lembah)  yang  dengan  cepat  mendispersi pencemar  arah  vertikal.  Hasil   simulasi  menunjukkan  konsentrasi  terjadinya  NO2    yang melebihi  standar  baku  mutu,  hal ini  dapat  disebabkan  ketidakakuratan  inventarisasi emisi  atau parameterisasi kimia simulasi.
Gambar 7 . Distribusi CO harian pada musim kemarau (15 Agustus 2011, jam 00.00- 24.00 WIB) (a) dan hujan (15 Januari 2011, jam 00.00-24.00 WIB) (b)
Gambar 7 menunjukkan distribusi CO pada bulan Agustus dan Januari. Berat CO yang ringan berakibat  pada  distribusi  CO  yang  lebih  menyebar  dibandingkan  SO2  atau  NO2.  Pada  bulan Agustus, distribusi CO lebih dipengaruhi oleh angin laut/darat dan sedikit angin permukaan dari arah tenggara menyebabkan CO terdistribusi ke arah utara pada malam hari (21.00-06.00)  dan ke  arah  selatan  dan  barat  pada  siang  hingga  sore  hari  (09.00-18.00).  Pada  bulan  Januari,
distribusi  CO dipengaruhi angin  permukaan  dari  arah  barat  membuat  distribusi CO  cenderung ke  arah  timur.  Konsentrasi  tinggi  spesies  CO  lebih  menyebar  pada  bulan  Januari  dibanding bulan  Agustus  seperti  pada Gambar  7(b) .  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  tingginya  kecepatan angin  yang  lebih  mudah  menyebarkan  CO  pada  bulan  Januari.  Hasil  simulasi  menunjukkan bahwa konsentrasi CO masih jauh di bawah standar baku mutu.
Untuk  parameter  pencemar  ozon,  dilakukan  visualisasi  distribusi  secara  vertikal  pada bulan  Agustus  di  garis  bujur  106,918°BT.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  profil  vertikal ozon  akibat  pengaruh  angin  laut/darat   yang  cenderung  memiliki  karakteristik   terjadinya mixing  layer dibandingkan  angin  pada  bulan  Januari.  Dari Gambar  8 yang  menunjukkan pola harian vertikal ozon pada bulan Agustus, dapat dilihat bahwa konsentrasi ozon pada malam hari  lebih  rendah  dibandingkan  siang  hari  dengan  konsentrasi  ozon  permukaan terendah pada    pukul    24.00    dan    tertinggi    pada    pukul    09.00-15.00.    Hal    ini    disebabkan  tingginya radiasi  matahari  yang  meningkatkan  proses  fotokimia  pembentukan  ozon  dan  terdistribusinya ozon dari laut ke arah darat.
Gambar 8 . Distribusi vertical O 3 harian pada musim kemarau (15 Agustus 2011, pukul 00.00-24.00 WIB)

## Evaluasi Hasil Simulasi WRF-Chem dan Data Observasi
Evaluasi   hasil   simulasi   dilakukan   dengan   membandingkan   data   dengan   stasiun pemantauan  kualitas  udara  DKI  2  (Kelapa  Gading)  di  koordinat  106,817°BT  dan  -6,251°LS. Data statistik perbandingan tiap parameter pencemar dapat dilihat pada Gambar 9 . Dari Gambar  9(a) dapat  dilihat  bahwa  pada  bulan  Agustus  rata-rata  hasil  simulasi SO2  WRF-Chem  lebih  rendah  0,01  ppmv  dari  hasil  observasi.  Terdapat  pola fluktuasi  harian yang  serupa  antara  simulasi  dan  observasi.  Perbedaan  tersebut  tidak  terlalu  signifikan  dan
WRF-Chem mampu mengestimasi distribusi dan dispersi SO2  pada bulan Agustus cukup baik. Pada  bulan  Januari,  hasil  WRF-Chem  di  beberapa  titik  lebih  tinggi  hingga  0,018  ppmv dibanding  dengan  hasil  observasi.  Hasil  simulasi  pada  bulan  Januari  lebih  baik  dibandingkan pada  bulan  Agustus.  Perbedaan  konsentrasi  yang  didapat  dari  simulasi  ini  tidak  terlalu berbeda  secara  signifikan  dengan  data  observasi.  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan juga  bahwa WRF-Chem mampu mengestimasi pola distribusi dan dispersi SO2 pada bulan Januari.
Dari Gambar  9(b) dapat  dilihat  bahwa  pada  bulan  Agustus  pada  12.00  WIB  tanggal 15  Agustus  hingga  pukul  22.00  WIB  tanggal  16  Agustus  pola  NO2    simulasi  sangat  mirip dengan  observasi.  Namun  pada  pukul  00.00-11.00  WIB  tanggal  15  Agustus  dan  pukul  22.00- 24.00 WIB tanggal 16 Agustus hasil WRF-Chem menunjukkan perbedaan 0,2-0,25 ppmv. Dari hasil tersebut dapat  dikatakan bahwa WRF-Chem  mampu mengestimasi distribusi dan dispersi NO2  pada bulan Agustus cukup baik. Pada bulan Januari, hasil WRF-Chem sangat mendekati hasil  simulasi.  Perbedaan  yang  terlihat  hanya  terdapat  pada  pukul  22.00-24.00
WIB  tanggal  16  Januari  2011  dengan  perbedaan  sekitar  0,05  ppmv.  Berdasarkan  hal tersebut,  dapat  dikatakan  juga  bahwa  WRF-Chem  mampu  mengestimasi  pola  distribusi  dan dispersi NO2 pada bulan Januari.
Dari Gambar  9(c) dapat dilihat bahwa pada bulan Agustus pada 12.00 WIB tanggal 15 Agustus hingga tanggal 16 Agustus pola fluktuasi harian CO simulasi tidak berbeda jauh  dengan  observasi.  Perbedaan  yang  terjadi  menunjukkan  bahwa  CO  dari  WRF-Chem memiliki  konsentrasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  observasi.  Perbedaan  tertinggi mencapai  2,5  ppmv  yang  terjadi  pada  siang  hari  di  tanggal  15  dan  16  Agustus  2011.  Dapat dikatakan  bahwa  WRF-Chem  mampu  mengestimasi  distribusi  dan  dispersi  CO  pada  bulan Agustus  cukup  baik.  Pada  bulan  Januari,  hasil  WRF-Chem  juga  mendekati  hasil  simulasi dengan hasil WRF-Chem  lebih  rendah  dibandingka  data  observasi.  Perbedaan  yang  terlihat rata-rata  sekitar    1-2    ppmv    CO.    Hasil    perbandingan    simulasi    pada    bulan    Januari    lebih baik  dibandingkan  dengan  hasil  perbandingan  Agustus.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat dikatakan juga bahwa  WRF-Chem  mampu  mengestimasi  pola distribusi  dan  dispersi  CO pada bulan Januari.
Gambar 9 . Perbandingan hasil simulasi WRF-Chem dengan data observasi DKI 2 parameter pencemar SO 2 (a), NO 2 (b), CO (c), dan ozon (d)
Dari Gambar  9(d) dapat  dilihat  bahwa  pada  bulan  Agustus  pada  12.00  WIB  tanggal 15  Agustus hingga  tanggal  16  Agustus  pola  fluktuasi  harian  Ozon  simulasi  sesuai  dengan
observasi  yaitu  meningkat  pada  siang  hari  dan  menurun  pada  malam  hari.  Perbedaan  yang terjadi  menunjukkan  bahwa  Ozon  dari  WRF-Chem  memiliki  konsentrasi  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  observasi.  Perbedaan  tertinggi  mencapai  0,05  ppmv  yang  terjadi  pada siang  hari  di  tanggal  15  dan  16  Agustus  2011.  Dapat  dikatakan  bahwa  WRF-Chem  mampu mengestimasi  distribusi  dan  dispersi  Ozon  pada  bulan  Agustus  cukup  baik.  Pada  bulan Januari, hasil simulasi WRF-Chem terlihat sangat sesuai dengan data observasi. Perbedaan yang terlihat  rata-rata  sangat  kecil  yaitu  sekitar  0,025  ppmv.  Hasil  perbandingan  simulasi  pada bulan  Januari  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hasil  perbandingan  Agustus.  Berdasarkan  hal tersebut,  dapat  dikatakan  juga  bahwa  WRF-Chem  mampu  mengestimasi  pola  distribusi dan dispersi Ozon pada bulan Januari.

## KESIMPULAN
Hasil  inventarisasi  emisi  di  DKI  Jakarta  dan  Bodetabek  yang  menunjukkan  bahwa: (1) emisi  SO2  tertinggi dihasilkan oleh sektor industri (Jakarta: 78,22%; Bodetabek: 50,15%), (2)  emisi  NO2   tertinggi  dihasilkan  dari  sektor  transportasi  (Jakarta:  92,27%;  Bodetabek: 85,79%),  dan  (3)  emisi  CO  tertinggi  dihasilkan  dari  sektor  transportasi  (Jakarta:  99,94%; Bodetabek: 93,12%).
Simulasi  data  meteorologi  menunjukkan  terjadinya  pembentukan mixing  layer dengan intensitas  tinggi  (±1,8  km  DPT)  pada  bulan  Agustus  serta  pergerakan  arah  angin  vertikal  ke arah permukaan tanah dengan kecepatan rendah. Pada bulan Januari, pembentukan mixing layer rendah  dan    arah  angin  vertikal  menjauh  dari  permukaan  tanah  dengan  kecepatan  tinggi. Simulasi  distribusi  SO2,  NO2,  dan  CO  pada  bulan  Agustus  menunjukkan  adanya  dominasi angin  laut/darat  yang  dipengaruhi  angin  dari  arah  tenggara  akibat  muson  timur  (Australia) mengakibatkan    terakumulasinya    pencemar    di    selatan    (Bogor)    dan    barat    (Tangerang). Simulasi  pada  bulan  Januari  menunjukkan  adanya  dominasi  angin  permukaan  dari  arah  barat akibat  angin  sinoptik  muson  barat  (Asia)  yang  mengakibatkan  terdistribusinya  pencemar  ke arah timur Jakarta hingga Bekasi.
Perbandingan  hasil  simulasi  dengan  data  observasi  udara  ambien  stasiun  DKI 2  untuk SO2,  NO2,  dan  CO  belum  menunjukkan  kesesuaian  yang  tinggi  namun  dengan  hasil  yang telah  mendekati.  Untuk  parameter  Ozon,  nilai  hasil  simulasi  telah  mendekati  nilai  DKI  2 ditunjukkan    dengan    standar    deviasi    yang    rendah.    Kemungkinan    ketidaksesuaian    hasil simulasi    dan    observasi    disebabkan    oleh    kurang    akuratnya    parameterisasi    fisika-kimia simulasi WRF-Chem dan ketidakpastian inventarisasi emisi.

## Daftar Pustaka
BPLHD  DKI  Jakarta  (2009)  Inventarisasi  Emisi  Pencemar  Udara  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Buku  2: Perkiraan Beban Emisi Pencemar Udara. BPLHD DKI Jakarta.
Jacobson, Mark (2005) Fundamentals of Atmospheric Modeling: Second Edition. Cambridge University Press.
Kato  and  Akimoto  (1992).  Anthropogenic  Emission  of  SO2    and  NOx    in  Asia:  Emission Inventories. Journal of Atmospheric Environment Vol. 26A. No. 16, 2997-3017. Kumar,  R.  (2012).  Simulations  Over  South  Asia  using  WRF-Chem:  Evaluation  and  Initial  Results. Journal of Geoscientific Model Development Discussion.
Marrapu,  P.  and  Carmichael,  G.  R.  (2009).  Transport  of  Air  Pollutants  in  California  using  WRF-
Chem. NCAR Workshop Proceedings.
Pirovano, G., Balzarini A., Bessagnet, B (2012). Investigating Impact of Chemistry and Transport Model Formulation  on  Model  Performance  at  European  Scale.  Journal  of  Atmospheric  Environment 2012, pp. 1-17.
Sofyan, A., Kitada, T., and Kurata, G. (2007). Difference of Sea Breeze in Jakarta Between Dry and  Wet Seasons:  Implication  in  NO2    and  SO2    Distributions  in  Jakarta.  Journal  of  Global Environment Engineering, Vol. 12, pp. 63-8.