## Jurnal Teknik Lingkungan Volume 23  Nomor 2, Oktober 2017 (Hal 53-63)

## ANALISIS DISPERSI POLUTAN DARI MULTIPLE SOURCES OPERASIONAL PLTU BATUBARA X SEBAGAI MEDIA PERHITUNGAN VALUASI EKONOMI

## DISPERSION ANALYSIS OF POLLUTANT FROM MULTIPLE SOURCES COAL FIRED POWER PLANT AS ECONOMIC VALUATION CALCULATIONS
1* Mardhika Lunaria Jenned , dan 2 Kania Dewi
1,2 Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10 Bandung 40132
*1 mardhikalunaria@yahoo.com dan 2 kaniadewi_itb@yahoo.com
Abstrak: Dalam kegiatan operasional nya PLTU menghasilkan polutan yang berasal dari gas buang hasil pembakaran kegiatan industri, pembakaran bahan bakar dari transportasi operasional dan tumpukan batu bara yang tertiup oleh angin. Hasil model menunjukkan keadaan udara ambien di sekitar lokasi penelitian terjadi beberapa kejadian dimana konsentrasi polutan menjadi sangat besar melebihi baku mutu, CO pada periode  tahunan  dengan  waktu running 1  jam  mencapai  91.489,31  ug/m 3 ,  24  jam  mencapai  7.380,355 ug/m 3 dan annual sebesar  2.580,604  ug/m 3 ,  konsentrasi  NO x untuk  waktu  simulasi  1  jam,  24  jam  dan annual sebesar  67.276,63  ug/m 3 ,  4.373,796  ug/m 3 dan  183,1157  ug/m 3 .  Konsentrasi  SO 2 pada  lokasi penelitian mencapai 32.840,63 ug/m 3 untuk 1 jam, 2.089,144 ug/m 3 untuk 24 jam dan 51.887 untuk waktu simulasi annual ,  sedangkan  konsentrasi  TSP  yang  terjadi  untuk  24  jam  sebesar  937,7436  ug/m 3 dan 43.4765  ug/m 3 untuk  waktu  simulasi annual .  Jika  dibandingkan  dengan  jumlah  kejadian  dalam  setiap waktu simulasi, kondisi konsentrasi yang melebihi baku mutu untuk simulasi 1 jam dan 24 jam tidak ada yang  mencapai  0.1  %  dari  keseluruhan  data,  bisa  di  anggap  kejadian  konsentrasi  yang  sangat  ekstrim terjadi  sangat  jarang  pada  setiap  waktu  simulasi.  Beban  emisi  per  tahun  yang  dihasilkan  oleh  PLTU menyebabkan  biaya  tanggung  jawab  sebesar  Rp.  5.766.491.487,23  sebagai  biaya  pengganti  udara  yang tercemar  dan  Rp.  12.060.026.700  untuk  pergantian  nilai  ekonomi change  of  productivity ,  sedangkan untuk nilai ekonomi prevention cost untuk menanggulangi penurunan produktivitas tanaman sebesar Rp. 592.703.800 sehingga nilai TEV yang terhasilkan sebesar Rp. 18.419.221.987,23 / Tahun.
Kata kunci: AERMOD, Gaussian , Pemodelan Dispersi, Valuasi Ekonomi
Abstract  :  In  its  operational  activities  coal-fired  power  station  produces  pollutants  derived  from  the exhaust gases the results of combustion industrial activity , the combustion of fuel of transport operating and  a  pile  of  stones  coals  that  blew  by  the  wind.  The  results  of  the  model  showed  the  state  of  the  air ambient  around  the  location  research  happened  instances  where  concentration  pollutants  be  huge exceeds of quality standard, CO in the period annual with time running 1 hour reached 91.489,31 ug/m 3 , 24 hours reached 7.380,355 ug/m 3 and annual of 2.580,604 ug/m 3 , concentration of NO x to the simulation time  1  hour,  24  hours  and  annual  of  67.276,63  ug/m 3 ,  4.373,796  ug/m 3 and  183,1157  ug/m 3 . Concentration  SO 2 on  the  site  of  research  reached  32.840,63  ug/m 3 for  1  hou,  2.089,144  ug/m 3 for  24 hours  and 51.887  ug/m 3 to the  simulation time  annual,  while  concentration the  TSP  that  happens  to  24 hour is 937,7436  ug/m 3 and  43.4765  ug/m 3 for  the  simulation time annual.  Compared to  the  number  of occurrences in any the simulation time , the condition of concentration exceeds of quality standard for the simulations 1 hour and 24 hours of no at 0.1% of the overall data, can be consider scene concentration very  extreme  happen  very  rarely  in  every  the  simulation  time.  Burden  emission  per  year  produced  by coal-fired  power  to  cause  the  cost  responsibility  Rp.  5.766.491.487,23  as  a  charge  a  substitute  for  air tainted and Rp. 12.060.026.700 to the economic value change of productivity, while for economic value prevention  cost  to  address  the  decline  in  productivity  plants  Rp.  592.703.800  so  that  the  TEV  is  Rp. 18.419.221.987,23 / year
Key words: AERMOD, Dispersion model, Economic valuation, Gaussian

## PENDAHULUAN
Partikulat  dan  gas  (SO 2 ,  NO x ,  CO  dan  TSP)  merupakan  emisi  dari  PLTU  yang  berkontribusi tinggi terhadap global warming (Mokhtar, Hassim, Taib., 2014) dan berdampak nyata terhadap lahan  pertanian  (Avnery,  Mauzerall,  Liu,  Horowitz.,  2011).  Partikulat  terhasilkan  dapat berbentuk abu dan debu dan asap hasil pembakaran bahan bakar merupakan sumber utama nya (Currie,  Neidell,  Schmieder.,  2009).  Mokhtar,  Hassim  dan  Taib  pada  tahun  2014  telah melakukan  penelitian  pada  PLTU  di  Klang,  Malaysia  dan  hasil  dari  penelitiannya menggambarkan  bahwa  keberadaan  PLTU  menyebabkan  tingginya  konsentrasi  SO x ,  NO x ,  dan Debu pada daerah sekitar wilayah operasional PLTU.
Pencemaran udara akan mengakibatkan kerusakan terhadap lingkungan dan  terhadap ekosistem didalamnya  salah  satunya  adalah  kesehatan  manusia  kasus  di  Nigeria  (Nwachuku, Chukwuoocha,  Igbudu.,  2012)  dan  terhadap  tanaman  pada  kota  Leicester  (Jeanjean,  Monks, Leigh., 2016).
Pengendalian  pencemaran  udara  dilakukan  dengan  memperkirakan  tingkat  konsentrasi  dari polutan yang berbahaya di atmosfer, salah satu metode yang dapat digunakan adalah pemodelan kualitas  udara.  Penggunaan  simulasi  model  komputer  dapat  dilakukan  dengan  biaya  yang rendah  dan  juga  dapat  melakukan  perhitungan  dalam  berbagai  kondisi  kombinasi  (Ashrafi, Orkomi,  Motlagh.,  2016).  Pemodelan  kualitas  udara  pada  dasarnya  menghubungkan  antara beberapa sumber emisi polutan pada suatu daerah dengan konsentrasi polutan di atmosfer (Dewi F., 2013). Salah satu jenis pemodelan  kualitas udara adalah  model  dispersi. Kecepatan dispersi dipengaruhi  langsung  oleh  faktor  meteorologi  seperti  kecepatan  angin,  turbulensi  udara  dan stabilitas atmosfer (Putut, Basuki., 2011).
Model  dispersi  pada  kasus  ini  menggunakan  model AERMOD.  Departement  Of  Environment (DOE) sudah menerima AERMOD sebagai alat bantu standart dalam melakukan prediksi proses transport  polutan  untuk  kepentingan  evaluasi Environmental  Impact  Assessment  (EIA) (Mokhtar, Hassim, Taib., 2014). AERMOD telah digunakan untuk  melakukan prediksi  dispersi polutan SO 2 dan NO 2 dari PLTU di Ningbo China oleh Ding tahun 2012 dan NO x , SO 2 , PM 2.5 pada sumber garis di Canada oleh Gibson, Kundu dan Satish pada tahun 2013.
Penurunan  kualitas  udara  yang  disebabkan  oleh  kegiatan  operasional  industri  merupakan  suatu kerugian  yang  bersifat  kualitatif  (kerusakan  yang  tidak  dapat  dinilai).  Salah  satu  akibat  yang terjadi  dari penurunan  kualitas udara adalah produktivitas pertanian  yang  menurun (Robertson, Bruulsema,  Gehl,  Kanter, Mauzerall,  Rotz,  Williams.,  2012).  Dalam  memperbaiki  dan  menilai kerusakan yang terjadi perlu dilakukan suatu proses yang merubah nilai kualitatif menjadi suatu nilai kuantitatif, salah satu metode yang dapat diterapkan adalah valuasi ekonomi.
Valuasi  ekonomi  merupakan  metode  yang  memberikan  sejumlah  nilai  (uang)  terhadap  suatu kejadian  yang  berhubungan  dengan  lingkungan.  Dalam  valuasi  ekonomi  tidak  hanya  manfaat tangible (kasat  mata)  dari  sumber  daya  alam  yang  terkuantifikasi  dengan  nilai  rupiah,  tetapi nilai  guna intangible juga  diupayakan  di  rupiahkan  (Mubarok,  Udisubakti.,  2012).  Valuasi ekonomi  dalam  penelitian  ini  bertujuan  menghitung  jumlah  nilai  kerugian  yang  harus dibayarkan oleh perusahaan terhadap hilangnya jasa lingkungan dengan fokus pada udara bersih yang  terjadi  pada  lingkungan  sekitar  PLTU.  Penetapan  nilai  valuasi  setiap  parameter menggunakan metode change of productivity dan prevention cost sebagai direct use value yang mengacu  pada  Permen LH  Nomor  15  Tahun  2012  dan  nilai  ekonomi  pengganti  beban emisi terkeluarkan perusahaan sebagai direct use value .

## METODOLOGI
Secara umum rencana tahapan penelitian ini terdiri dari pengumpulan data, inventarisasi emisi, simulasi model, validasi model, perhitungan valuasi, analisis data dan kesimpulan.
1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  sekunder  yang  berfungsi  untuk  keperluan bagian simulasi model maupun bagian valuasi.
2. Inventarisasi Emisi
Inventarisasi emisi  dilakukan untuk  mengetahui  emisi  yang  dikeluarkan  dari setiap sumber untuk  setiap  parameter  pencemar  yang  berbeda.  Secara  umum  perhitungan  emisi  dapat dihitung dengan menggunakan rumus pada Persamaan 1.
𝐸 𝑖 = 𝐴 𝑖 𝑥𝐸𝐹 𝑖 𝑥(1 − 𝐸𝑅 𝑖 100 ) (1)
Dimana :
E i = Emisi
A i = Data Aktivitas EF i = Faktor Emisi ER i = Efisiensi Pengurangan Emisi Keseluruhan %
a. Sumber Titik
Perhitungan  yang  dilakukan  pada  sumber  titik  adalah  proses  konversi  satuan  dari mg/Nm 3 ke g/s. Rumus yang digunakan adalah.
Laju Emisi (g/s) = 𝐿𝑎𝑗𝑢 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖 ( 𝑚𝑔 𝑁𝑀3 )
1000 𝑥 𝐷𝑒𝑏𝑖𝑡 𝐴𝑙𝑖𝑟 ( 𝑀 3 𝑆 ) (2)
b. Sumber Area
Emisi  pada  sumber  area  dibedakan  menjadi  dua  ( coal pile  dan disposal  area ).dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 3 (EPA 42 – Table 11.9-1) dan Persamaan 4 (EPA 42-Table 8.24-4).
𝐸𝐹 𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑃𝑖𝑙𝑒 = 0.72 * u (3) Dimana : EF = Emission Factor ( 𝑙𝑏 (𝑎𝑐𝑟𝑒)(ℎ𝑜𝑢𝑟) ) u = Kecepatan Angin 𝐸𝐹 𝐷𝑖𝑠𝑝𝑜𝑠𝑎𝑙 𝐴𝑟𝑒𝑎 = 0.85 ( 𝑚𝑔 ℎ𝑎.𝑦𝑒𝑎𝑟 ) (4)
c. Sumber Garis
Emisi  yang  dihasilkan  dari  hasil  pembakaran  bahan  bakar  kendaraan  bermotor  di dapatkan dengan menggunakan rumus pada Persamaan 5.
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖               =   ∑(𝑉𝐾𝑇 𝑏, 𝑐 ∗ 𝐹𝐸 𝑎, 𝑏 ∗   10 −6 ) (5)
Dimana :
VKT b,c = Total panjang perjalanan tahunan kendaraan bermotor kategori b  yang menggunakan bahan bakar jenis c (km/tahun). FE a,b = Faktor emisi untuk jenis polutan a dari kendaraan bermotor kategori b (g/km).
3. Simulasi Model
Pemodelan  simulasi  udara  berbasis  persamaan gausiaan dapat  diterapkan  untuk mengestimasi  banyak  jenis  polutan  (Seangkiatiyuth,  Surapipith,  Tantrakarnapa, Lothongkum.,  2011).  Rumus  yang  digunakan  untuk  mengetahui  konsentrasi  untuk  setiap titik dapat dilihat pada Persamaan 6.
𝐶 (𝑥,𝑦,𝑧) = 𝑄𝑉 2𝜋𝑈 𝑠 𝜎 𝑦 𝜎 𝑧 exp [−0.5  ( 𝑦 𝜎 𝑦 + (𝑍−𝐻) 2 𝜎 𝑧 2 ) 2 ] (6)
Dimana, C = Konsentrasi pada arah x, y, z (m 3 / ppb / ppm atau unit lainnya) Q
= Kecepatan emisi polutan (m 3 N/S) 2
V = Distribusi gaussian plume arah vertikal U s = Kecepatan angin rata-rata pada ketinggian polutan yang dilepaskan (m/s) σ y σ z = Parameter dispersi pada arah lateral dan vertikal (m)
Dalam  melakukan  perhitungan  parameter  disperse  arah  lateral  dan  vertikal  AERMOD menggunakan teory persamaan Monin-Obukhov (Tartakovsky, Stern, Broday., 2016).
4. Validasi Model
Validasi model dilakukan untuk menilai seberapa besar tingkat kesalahan antara hasil model dan kondisi sebenarnya. Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil simulasi dan data hasil  pengukuran  di  lapangan.  Perhitungan  nilai  presentase  error  dalam  perbandingan  hasil pengukuran dan hasil model menggunakan rumus pada Persamaan 7.
%𝑬 = |𝒂−𝒃| 𝒂 x 100 % (7) Dimana : a : Data Hasil Pengukuran b
: Data Hasil Simulasi Model
5. Penilaian Nilai Ekonomi
Nilai  ekonomi  akan  ditampilkan  dalam  satuan  mata  uang,  dimana  itu  merupakan  jumlah satuan  nilai  yang  harus  dibayarkan  oleh  pengada  jasa  yang  membuat  kondisi  lingkungan berubah. Metode yang digunakan dalam valuasi ekonomi dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Metode Penilaian Valuasi Ekonomi Setiap Parameter
No Parameter Jenis Fungsi Metode Valuasi 1 Beban Emisi Indirect Use Value Market Place 2 Tanaman Direct Use Value Change Of Productivity Prevention Cost
6. Analisis Data
Analisis data dilakukan untuk hasil modeling. Pengolahan data dilakukan dengan uji/metode statistika yaitu Uji Analisis Deskriptif, yang diperuntukkan untuk memberikan gambaran mengenai data yang telah dikumpulkan dalam bentuk tabel, grafik, dan gambar yang memberikan informasi meliputi beberapa hal, antara lain.
a. Kapan konsentrasi yang melebihi baku mutu (keadaan maksimal) terjadi.
b. Membandingkan konsentrasi maksimal dengan baku mutu yang ditetapkan.
c. Frekuensi terjadinya konsentrasi yang melebihi baku mutu (keadaan maksimal).
Sedangkan dari penilaian valuasi, total economic value yang dihasilkan dapat dihitung dengan menggunakan rumus pada Persamaan 8.
𝑻𝑬𝑽 =   ∑(𝑫𝒊𝒓𝒆𝒄𝒕 𝑼𝒔𝒆 𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆) + ∑(𝑰𝒏𝒅𝒊𝒓𝒆𝒄𝒕 𝑼𝒔𝒆 𝑽𝒂𝒍𝒖𝒆) ) (8)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  peta  sebaran  polutan  pada  periode  tahunan  dan  musiman  dengan polutan  yang  diamati  adalah  CO,  SO 2 ,  NO x dan  TSP.  Domain  model  penelitian  dilengkapi dengan konturnya dapat dilihat pada Gambar 1.
(a) (b)
Gambar 1. Peta (a) Domain Model dan (b) Posisi Setiap Sumber Pencemar
Dalam  studi  pemodelan  disperse  hal  yang  paling  berpengaruh  dalam  sebaran  disperse  adalah arah  dan  kecepatan  mata  angin  atau  yang  biasa  di  gambarkan  dalam  bentuk wind  rose.  wind rose dalam penelitian ini dibedakan menjadi 3 jenis, tahunan, musim hujan dan musim kemarau. Wind rose dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b)                                        (c)
Gambar 2. Wind Rose (a) Tahunan, (b) Musim Hujan dan (c) Musim Kemarau
Pada Gambar 2. Terlihat bahwa pada rata – rata tahunan kejadian angin terjadi seragam antara dari arah barat maupun dari arah timur, sedangkan pada musim hujan kejadian angin didominasi dari arah barat ke arah timur, sebaliknya pada musim  kemarau kejadian angin  didominasi  oleh kejadian  dari  arah  timur  ke  arah  barat.  Model  disperse  yang  digunakan  pada  studi  ini  meliputi kombinasi  musim,  waktu  dan  parameter  seperti  yang  ditetapkan  oleh  PP  No.  41  tahun  1999. Hasil running model  akan  menampilkan  peta  berbentuk isopleth, yaitu  peta  dengan  tampilan garis yang  menyambungkan daerah  dengan  konsentrasi  yang sama. Hasil running model  dapat dilihat pada Gambar 3.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. Hasil Running Polutan TSP Periode (a) Tahunan, (b) Musim Hujan, (c) Musim Kemarau
Hasil  simulasi  dari  masing  –  masing  periode  menunjukkan  pola  yang  hampir  sama  dengan sebaran  polutan  melebar  ke  daerah  bagian  barat  (Desa  Bhinor).  Hal  itu  sesuai  dengan  kondisi pola kejadian angin yang di dominasi oleh angin yang bertiup dari timur ke barat. Adapun angin yang  bertiup  dari  utara  keselatan  menjadikan  polutan  ter-dispersi  ke  selatan,  namun  menjadi
terbagi  ke  arah  tenggara  dan  barat  laut,  hal  ini  dikarenakan  pada  bagian  selatan  kontur  lokasi sangat  tinggi  hingga  mencapai  1900  meter,  sedangkan  pelepasan  emisi  maksimal  hanya  di ketinggian 220 meter (sumber titik).
Keadaan  profile  angin  memberikan  efek  pada  bentuk  sebaran  polutan  (dari  cerobong  asap) terutama  pada  keadaan  kecepatan  angin  yang  rendah  (Ashrafi,  Orkomi,  Motlagh.,  2016). Dispersi  dari  sebuah  polutan  dipengaruhi  oleh  beberapa  aspek  selain  dari  meteorologi,  yaitu kondisi  tata  guna  lahan  sekitar  seperti  keberadaan  gedung,  gunung,  pohon  dan  perairan (Seangkiatiyuth,  Surapipith, Tantrakarnapa,  Lothongkum.,  2011). Pada  penelitian  ini boundary model  dibagi  menjadi  3  jenis  tata  guna  lahan  yaitu,  hutan,  laut  dan  pemukiman  (masukan dilakukan  pada  AERMET).  Untuk  perbandingan  konsentrasi  maksimum  setiap  polutan  pada periode annual dapat dilihat di Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Lokasi Kejadian Konsentrasi Maksimum Setiap Periode
No Jenis Polutan Periode Konsentrasi (ug/m 3 ) Lokasi Konsentrasi Maksimum (m) X Y 1 CO Tahunan 2580.604 783917.3 9146552 2 Musim Hujan 2341.765 783917.3 9146552 3 Musim Kemarau 2646.306 783917.3 9146552 4 NO x Tahunan 183.1157 783917.3 9145052 5 Musim Hujan 216.1338 783917.3 9145052 6 Musim Kemarau 148.8816 783917.3 9145052 7 SO 2 Tahunan 51.887 783917.3 9143552 8 Musim Hujan 43.94354 783917.3 9145052 9 Musim Kemarau 60.12302 783917.3 9145052 10 TSP Tahunan 43.4765 783917.3 9145052 11 Musim Hujan 48.12328 783917.3 9145052 12 Musim Kemarau 38.65859 783917.3 9145052
Validasi  hasil  model  dilakukan  dengan  membandingkan  konsentrasi  model  dengan  hasil pengukuran  langsung  di  lapangan  yang  dilakukan  oleh  PT.  X  sebagai  kegiatan  monitoring. Validasi dilakukan pada 7 titik, yaitu desa bhinor, desa banyuglugur dan lokasi PLTU untuk ke 4  jenis  polutan  dengan  waktu  pengukuran  24  jam.  Hasil  perbandingan  konsentrasi  dari  model dan pengukuran dapat dilihat pada Gambar 4.
Nilai  konsentrasi  hasil  pengukuran  dan  simulasi  memiliki  selisih  yang  sangat  besar  dan  semua hasil simulasi berada pada kondisi over estimated atau jauh melebihi keadaan di lapangan, dapat dikatakan  tingkat  akuransi  dari  model  sangat  rendah.  Faktor  yang  paling  mempengaruhi perbedaan hasil simulasi  dan pemantauan adalah bahwa pada AERMOD emisi yang dilepaskan oleh  sumber  untuk  simulasi  diasumsikan  konstan  sepanjang  waktu  dengan  konsentrasi maksimum  setiap  sumber  nya.  Artinya,  konsentrasi,  debit  gas  keluar,  temperature  dianggap tidak berubah sepanjang waktu.
Gambar 4. Perbandingan Konsentrasi Hasil Pemantauan dan Simulasi
Hasil  model  menunjukkan banyak data konsentrasi maksimum  yang terjadi jauh  melebihi baku mutu,  seperti  untuk  polutan  CO  untuk  waktu running 1  jam  konsentrasi  maksimummnya mencapai 91.489,31 ug/m 3 , sedangkan baku mutu untuk CO dalam 1 jam adalah sebesar 30.000 ug/m 3 . Tabel 4. Menampilkan jumlah dan presentase jumlah data melewati baku mutu.
Tabel 4. Jumlah dan Presentase Jumlah Data Melewati Baku Mutu No  Parameter Periode Waktu Running Jumlah Data Melewati BM Persentase Data Melewati BM 1 CO Tahunan 1 Jam 49 0.00000341 % 2 24 Jam - - 3 Musim Hujan 1 Jam 14 0.00000192 % 4 24 Jam - - 5 Musim Kemarau 1 Jam 30 0.00000412 % 6 24 Jam - - 7 NO x Tahunan 1 Jam 6144 0.00042226 % 8 24 Jam 545 0.00007491 % 9 Musim Hujan 1 Jam 2524 0.00017347 % 10 24 Jam 242 0.00080942 % 11 Musim Kemarau 1 Jam 3620 0.00025225 % 12 24 Jam 303 0.00101345 % 13 SO 2 Tahunan 1 Jam 1517 0.00010571 % 14 24 Jam 85 0.00014215 % 15 Musim Hujan 1 Jam 678 0.00009449 % 16 24 Jam 32 0.00010703 % 17 Musim Kemarau 1 Jam 839 0.00005846 % 18 24 Jam 53 0.00017727 % 19 TSP Tahunan 24 Jam 39 0.00006522 % 20 Musim Hujan 24 Jam 20 0.00006689 % 21 Musim Kemarau 1 Jam 19 0.00006355 %
Dari Tabel  4. Dapat  terlihat  bahwa  keseluruhan  kejadian  melewati  tidak  ada  yang  mencapai angka kejadian sebanyak 0,1% dari keseluruhan data, sehingga dapat dikatakan bahwa kejadian ekstrim dimana konsentrasi sebuah polutan sangat tinggi sangat jarang terjadi.
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 CO NOx SO2 TSP K o n se n tr a si (u g/ m 3) Polutan

## Grafik Perbandingan  Hasil Pemantauan dan Simulasi
Hasil Pemantauan (ug/m3) Hasil Simulasi (ug/m3)
Operasional  PLTU  setiap  tahun  menghasilkan  beban  emisi  untuk  setiap  polutan,  dalam penentuan  nilai  ekonomi  beban  emisi  polutan  setiap  tahun  akan  dikonversikan  menjadi  satuan nilai  uang  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  oleh  EPA,  2016  sesuai  CSPAR ( Cross-State Air Pollution Rule ). Dalam kasus ini penilaian beban emisi adalah polutan SO 2 dan NO x karena  kedua  polutan  ini  memiliki  nilai  jual  per  ton  per  tahun.  Jumlah  beban  emisi  dan nilai ekonomi untuk keberadaan operasional PLTU dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Nilai Ekonomi Beban Emisi Polutan Harga/Ton Harga Total SO 2 1.074,925097 ton $ 175 $ 188.111,892 NO x 1.404,49 ton $ 225 $ 243.835,0358 Total ($) $ 431.946,9 Total (Rp) Rate = 1$ = 13.350 Rp. 5.766.491.487,23
Selain  perhitungan  nilai  ekonomi  dari  sisi  beban  emisi,  dilakukan  juga  perhitungan  nilai ekonomi  dari  sisi  produktivitas  tanaman  yang  terbagi  menjadi  dua  metode, change  of productivity dan prevention  cost ,  kedua  metode  ini  akan  menjadi  nilai  ekonomi  dari  sisi direct use  value, sedangkan  nilai  ekonomi  beban  emisi  merupakan indirect  use  value. Penurunan jumlah produktivitas yang dirasakan oleh petani dan kerugian yang dirasakan akibat kehilangan penurunan produktivitas panen tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Ekonomi Chang of Productivity Per Tahun Desa Produktivitas Hilang / Ha Nilai COP Padi Nilai COP Jagung Padi Jagung Per Panen Per Tahun Per Panen Per Tahun Banyuglug ur 1 Ton 0.9 Ton 442.040.000 1.768.160.00 0 154.980.000 619.920.000 Bhinor 1.5 Ton 0.9 Ton 1.005.750.0 00 4.023.000.00 0 315.000.000 1.260.000.00 0 Selobanten g 1.5 Ton 0.9 Ton 163.624.500 654.498.000 1.938.614.40 0 7.754.457.60 0 Total - - - 6.445.658.00 0 - 9.634.377.60 0 Total Akhir (Rupiah) 16.080.035.6 00
Sedangkan  untuk prevention  cost dibagi  menjadi  4  bagian  pencegahan  yang  mungkin dilaksanakan  pada  daerah  pertanian  tersebut.  Kegiatan  yang  mungkin  dilaksanakan  dan  nilai ekonomi yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Ekonomi Prevention Cost Per Tahun Desa Nilai Ekonomi Prevention Cost Per Tahun Total Shading Net Sewa Pompa Solar Fungisida Banyuglugur 38.000.000 3.420.000 7.045.200 32.832.000 81.297.200 Bhinor 63.000.000 5.760.000 11.680.200 54.432.000 134.872.200 Selobanteng 176.000.000 15.840.000 32.630.400  152.064.000  376.534.400 Total 277.000.000 25.020.000 51.355.800  239.328.000 592.703.800
Dari  hasil direct  use  value dan indirect  use  value didapat  nilai total  ekonomi  value adalah sebesar Rp.  18.419.221.987,23  /  Tahun. Nilai  TEV  yang  dikeluarkan  untuk  perbaikan  jasa
lingkungan  dari  sisi  pertanian  sebesar Rp.  12.652.730.500 yang  ditunjukkan  untuk mengembalikan kembali nilai produktivitas pertanian masyarakat sekitar dan menutup kerugian yang terjadi akibat penurunan produktivitas pada tahun tersebut. Untuk nilai tev sisanya sebesar Rp.  5.766.491.487 dapat  digunakan  untuk  kepentingan  sektor  lain  yang  juga  terkena  dampak dari  perubahan  kualitas  udara,  seperti  kesehatan  masyarakat,  pendidikan  warga  sekitar, perbaikan fasilitas umum atau pun dijadikan biaya untuk pengadaan pelatihan bagi para petani.

## KESIMPULAN
Konsentrasi  yang  dihasilkan  dari  waktu  simulasi annual untuk  CO  adalah  sebesar  2.580,604 ug/m 3 ,  NO x sebesar  183,115 ug/m 3 ,  SO 2 sebesar  51,887  ug/m 3 dan  TSP sebesar  43,476  ug/m 3 . Jika  dibandingkan  dengan  baku,  konsentrasi  NO x melebihi  baku  mutu  yang  ditetapkan  sebesar 100 ug/m 3 untuk waktu rata – rata simulasi 1 tahun. Dalam simulasi waktu 1 jam semua polutan yang  dimodelkan  dengan  waktu running 1  jam  dengan  periode  tahunan  menghasilkan konsentrasi  maksimum  melewati  batas  baku  mutu  yang  telah  di  tetapkan  oleh  PP  41  Tahun 1999.  Konsentrasi  maksimum  untuk  polutan  CO adalah  sebesar  91.489,31  ug/m 3 yang  bernilai 3,0496  kali  lipat  dari  baku  mutu.  Konsentrasi  maksimum  untuk  polutan  NO x adalah  sebesar 67.277  ug/m 3 yang  bernilai  168,1925  kali  lipat  dari  baku  mutu.  Konsentrasi  maksimum  untuk polutan  SO 2 adalah  sebesar  32.840,63  ug/m 3 yang  bernilai  36,4895  kali  lipat  dari  baku  mutu. Konsentrasi  maksimum  untuk  polutan  TSP  adalah  sebesar  937,74  ug/m 3 yang  bernilai  4,0771 kali  lipat  dari  baku  mutu  untuk  waktu  pengamatan  1  jam.  Akan  tetapi  jumlah  kejadian konsentrasai melebihi baku mutu sangat sedikit, untuk masing  – masing polutan  kejadian tidak mencapai 0.1 % dari total data.
Konsentrasi maksimum CO terjadi pada daerah jalur kendaraan, sedangkan untuk polutan NO x , SO 2 dan TSP konsentrasi maksimum terjadi pada jarak sekitar 2km ke arah selatan dari sumber.
Proses  validasi  hasil  simulasi  menunjukkan  perbedaan  yang over  estimated dibandingkan dengan data hasil pemantauan. Selisih data tersebut dapat disebabkan oleh banyak hal, hal yang paling utama adalah proses modeling menggunakan data aktivitas sumber secara konstan  untuk 1 tahun simulasi.
Total  economic  value dalam  satuan  uang  untuk  kasus  ini  sebesar  Rp.  18.419.221.987,23  / Tahun,  dimana  Rp.  Rp.    12.652.732.500  merupakan  penggantian  akan  kerugian  dari  sisi pertanian  sebagai direct  use  value dan  Rp.  5.766.491.487  sebagai  pengganti  dari  sisi keberadaan beban emisi di udara ( indirect use value).

## DAFTAR PUSTAKA
Ashrafi Khosro, Orkomi Ali Ahmadi, Motlagh Majid Shafipour. 2017. Direct Effect Turbulence on  Plume  Rise  in  a  Neutral  Atmosphere. Journal  Atmospheric  Pollution  Research Volume xx Hal 1 – 12.
Avnery  Shiri,  Mauzerall  Denise  L,  Liu  Junfeng,  Horowitz  Larry  W.  2011. Global  crop  yield reductions  due  to  surface  ozone  exposure:  2.  Year  2030  potential  crop  production losses and economic damage under two scenarios of O 3 Pollution. Journal Atmospheric Environment Vol 45 Hal 2297 – 2309. USA.
Currie  Janet,  Neidell  Matthew,  Schmieder  Johannes.  2009.  Air  Pollution  and  Infant  Health:
Lessons  From  New  Jersey.  Journal  Of  Health  Economics  28  Page  688-703.  United States
Dewi Fitria, 2013. Modelling On Distribution Pattern Of Main Pollutans (SO2, NOx, and Dust) Of  PLTU  Cilacap  Smoke  Stack  Using  Gaussian  Plume.  Tesis.  Universitas  Gadjah Mada. Yogjakarta.
Ding F. 2012. Analysis of Upper Air Environmental Impact of Pollutants Discharged by Power Plant. Procedia Environmental Sciences Volume 13. Pages 1145 – 1154. China.
Environmental  Protection  Agency.  2004.  AERMOD:  Description  Of  Model  Formultaion. United States.
Gibson Mark D, Kundu Soumita, Satish Mysore. 2013. Dispersion Model Evaluation of PM 2.5 , NO x and  SO 2 from  Point  and  Major  Line  Sources  in  Nova  Scotia,  Canada  using AERMOD  Gaussian  Plume  Air  Dispersion  Model. Journal  Atmospheric  Pollution Research Vol 4 Pages 157 – 167 Jeanjean  APR,  Monks  PS,  Leigh  RJ.  2016. Modelling  the  Effectiveness  of  Urban  Trees  and Grass  on  PM 2.5 Reduction  via  Dispersion  and  Deposition  at  a  City  Scale. Journal Atmospheric Environment Vol 147 Hal 1 – 10. Inggris.
Mokhtar  Mutahharah,  Hassim  Mimi,  Taib  Rozainee.  2014.  Health  Risk  Assessment  of Emissions  From  a  Coal-Fired  Power  Plant  Using  AERMOD  Model.  Journal  Process Safety and Environmental Protection 92 Page 476-485. Malaysia.
Mubarok  Ahmad,  Ciptomulyono  Udisubakti.  2012.  Valuasi  Ekonomi  Dampak  Lingkungan Tambang  Marmer  di  Kabupaten  Tulungagung  dengan  Pendekatan  Willingness  to  pay dan  Fuzzy  MCDM.  Jurnal  Teknik  ITS  Vol.  1  No.1.  Institut  Teknologi  Sepuluh November. Surabaya.
Nwachukwu  A.  N.,  Chukwuocha  E.  O.,  Igbudu  O.  2012.  A  Survey  On  The  Effects  Of  Air Pollution  On  Diseases  Of  The  People  Of  River  State  Nigeria.  Afriacan  Journal  Of Environmental Science and Technologu Vol 6 Page 371-379. Nigeria.
Putut  Endrayana,  Widodo  Basuki.  2011.  Simulasi  Model  Dispersi  Polutan  Karbon  Monoksida di Pintu Masuk Tol. Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA. Yogyakarta.
Robertson G Philip, Bruulsema Tom W, Gehl Ron J, Kanter David, Mauzerall Denise L, Rotz Alan,  Williams  Candiss  O.  2012. Nitrogen-Climate  Intercations  in  US  Agriculture.
Journal Biogeochemistry October. America.
Seangkiatiyuth  Kanyanee.,  Surapipith  Vanisa.,  Tantrakarnapa  Kraichat.,  Lothongkum Anchaleeporn.  2011. Application  of  the  AERMOD  modeling  system  for  environmental impact assessment of NO 2 emissions from a cement complex. Journal Of Environmental Sciences. Thailand.
Tartakovsky  Dmitry,  Stern  Elim  Borday  David  M.  2016.  Comparison  of  Dry  Deposition Estimates  of  AERMOD  and  CALPUFF  from  area  sources  in  flat  terrain.  Journal Atmospheric Environment 142 Hal 430 – 432. Elsevier