## Analisis Persebaran Polutan Karbon Monoksida dan Partikulat dari Kebakaran Hutan di Sumatera Selatan
Aron Pangihutan Christian Tampubolon dan Rachmat Boedisantoso Jurusan Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
email : boedisantoso@enviro.its.ac.id
Abstrak–– Kebakaran hutan merupakan masalah serius yang dihadapi  pada  permasalahan  pencemaran  udara  masa  kini karena  berperan  sebagai  sumber  terbesar  emisi  karbon monoksida (CO).  Wujud polutan dari kebakaran hutan pada umumnya  dalam  bentuk  asap  yang  mengandung  banyak partikulat. Sumatera Selatan memiliki kawasan hutan sebesar 4.222.484,9  hektar.  Jumlah  titik  api  di  Sumatera  Selatan mengalami peningkatan sebesar 12% pada periode 2014-2015. Intensitas kebakaran   hutan di Sumatera Selatan yang cukup tinggi  memberikan  perkiraan  bahwa  banyak  dampak  besar yang  akan  ditimbulkan  dengan  jangkauan  dampak  dari kebakaran  hutan  belum  dapat  diperkirakan.  Suatu  analisis persebaran  polutan  sangat  diperlukan  sebagai  penyedia informasi prediksi dari besaran dampak yang ditimbulkan dari suatu  area  kebakaran  hutan.  Dua  variabel  penelitian  yang dipakai  adalah  kecepatan  angin  dan  jenis  hutan.  Data kecepatan  angin  yang  digunakan  adalah  nilai  rata-rata, maksimum,  minimum  dan  modus  dari  data  kecepatan  angin periode 21 Juli 2015  – 12 November 2015. Periode  ini adalah periode  penurunan  kualitas  udara  Kota  Palembang  akibat peristiwa  kebakaran  hutan  sampai  memasuki  musim  hujan. Jenis hutan yang dipakai sebagai variasi skenario, yaitu hutan alam  primer  dataran  tinggi,  hutan  alam  sekunder  dataran rendah,  hutan  rakyat  bambang  lanang,  hutan  alam  gambut sekunder.  Pembagian  jenis  hutan  ini  berdasarkan  data biomassa  yang  telah  dihimpun  sebelumnya  pada  tahun  2014. Jumlah    skenario  yang  disusun  sebanyak  40  sesuai  variabel yang ditentukan. Analisis persebaran dan nilai konsentrasi dari CO dan partikulat berdasarkan skenario yang disusun dengan menggunakan  persamaan  Gauss.  Validasi  data  menunjukkan bahwa hasil pemodelan dengan skenario kecepatan angin rata- rata  yang  paling  mendekati  nilai  ISPU.    Konsentrasi  polutan yang sampai ke Palembang dari sejumlah titik api kebakaran hutan adalah  2322,21 μg/m 3 CO dan 245,62 μg/m 3 PM 10 dengan jarak  terjaruh  persebaran  emisi  CO  dan  PM 10 sampai  nilai ambang  batas  (10000 𝛍𝐠/𝐦 𝟑 dan  150 𝛍𝐠/𝐦 𝟑 )  telah  terlewati adalah 120 km untuk emisi CO dan 200 km untuk emisi PM 10 .
Kata Kunci–– CO, kebakaran hutan, partikulat, Sumatera Selatan

## I. PENDAHULUAN
EBAKARAN  hutan  merupakan  masalah  serius  yang dihadapi  pada  permasalahan  pencemaran  udara  masa kini  dengan  CO  (karbon  monoksida)  sebagai  polutan  yang dominan  [1].  Intensitas  kebakaran  hutan  di  Indonesia semakin meningkat akibat kebijakan pemerintah  yang dari sejak tahun 1980 membuka konsesi hutan,  mengubah hutan alam  menjadi  perkebunan  transmigrasi,  pengembangan irigasi,  dan  perluasan    pertanian  [2].  Sektor  kehutanan  dan
lahan gambut menyumbang total 85 % emisi gas rumah kaca di Indonesia [3]. Kualitas udara ambien dapat berubah secara signifikan  akibat  kebakaran  hutan  dikarenakan  banyaknya polutan  yang  dihasilkan.  Kebakaran  hutan  menghasilkan emisi    CO 2 ,  CO,  partikulat,  dan  hidrokarbon  [1].  Emisi polutan ke udara dari  sisa pembakaran  hutan dengan kadar konsentrasi tinggi dapat menyebabkan proses sebaran udara tidak  bisa  tercampur  dengan  baik  sehingga  tidak  dapat mengangkut  bahan  pencemar  secara  efektif  [4].  Wujud polutan  dari  kebakaran  hutan  ini  dalam  bentuk  asap  yang mengandung banyak partikulat.
Sumatera  Selatan    merupakan  wilayah  Indonesia  yang masih  banyak  memiliki  kawasan  hutan.  Sebanyak 4.222.484,9  ha  wilayah  Sumatera  Selatan  adalah  kawasan hutan  [5].    Besarnya  luasan  kawasan    hutan  di  Sumatera Selatan berbading lurus dengan besarnya  potensi kebakaran hutan  yang  dapat  terjadi.  Sumatera  Selatan  termasuk  10 besar provinsi  yang memiliki hotspot terbanyak di Indonesia dengan    367  titk  api  pada  periode    Januari-Juni  2013  [6]. Empat kabupaten di Sumatera Selatan, yaitu Ogan Komering Ilir,  Musi Banyuasin, Musi Rawas, dan Muara Enim adalah 4  besar  wilayah  yang  memiliki  titik  api  terbanyak  di Sumatera pada tahun 2012 [6]
Besarnya  potensi  kebakaran    hutan  di  Sumatera  Selatan memberikan  perkiraan  bahwa  banyak  dampak  besar  yang akan ditimbulkan seperti gangguan kesetimbangan ekosistem,  permasalahan  kesehatan,  lumpuhnya  aktivitas masyarakat, dan gangguan terhadap wilayah lain yang jauh jaraknya dari area terbakar. Besarnya jangkauan dampak dari kebakaran  hutan  sering  tidak  dapat  diperkirakan  karena terbatasnya  informasi  prediksi  persebaran  polutan  dari kebakaran  hutan.  Suatu  analisis  persebaran  polutan  sangat diperlukan sebagai penyedia informasi prediksi dari besaran dampak  yang ditimbulkan dari suatu area kebakaran hutan. Analisis  persebaran  ini  dapat  dijadikan  sebagai  acuan peringatan  dini  bagi  daerah  sekitar  yang  akan  terkena dampak kebakaran hutan.
Pemodelan  dispersi  pencemaran  udara  dari  kebakaran hutan  telah  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  citra satelit. Hal ini dilakukan karena keterbatasan informasi dari persebaran polutan menyebabkan lambatnya sistem tanggap darurat  untuk  wilayah  yang  terkena  dampak.  Model persebaran asap dari kebakaran hutan menggunakan Global Forecast  System (GFS)  dan Weather  Research  and Forecasting  with  Chemistry (WRF-Chem).  WRF-Chem adalah model prediksi cuaca dengan konten kimia yang dapat digunakan  untuk  memberikan  simulasi  persebaran  polutan
K
dari  kebakaran  hutan.  Model  ini  mensimulasikan  emisi, transportasi  emisi,  pencampuran,  reaksi  kimia  dari  gas  dan aerosol  bersamaan  dengan  data-data  meteorologi.  [7]. Aplikasi WRF-Chem telah digunakan Nuryanto pada tahun 2015  untuk  studi  kasus  kebakaran  hutan  di  Sumatera  pada tanggal  6  Maret  2014  sampai  9  Maret  2014.  Penggunaan model  WRF-Chem  pada  penelitian  tersebut  dibantu Fire Emission  Dataset untuk  inventarisasi  titik  api.  Hasil  dari model  ini  adalah  persebaran  polutan  CO  sampai  menutupi Pulau  Sumatera  sampai  Provinsi  Riau  bahkan  Malaysia. Kelemahan  dari  penelitian  ini  adalah  besaran  polutan  CO pada plume terlalu  rendah  atau  bisa  diabaikan.  Saran  yang diberikan pada penelitian ini adalah  rasio CO pada sumber emisi kebakaran hutan harus ditaksir ulang.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Perhitungan Beban Emisi
Data hotspot  monitoring diperlukan  untuk  mendapatkan laju  kebakaran  hutan  dalam  satuan  hektar/hari  dan hotspot /hari.  Setelah  mengetahui  data  hutan  yang  terbakar dalam  hektar/hari  dan hotspot /hari,  maka  dapat  diketahui luas  pada  setiap  plot  hutan.  Data  luas  setiap hotspot digunakan  untuk  data  luas  area  terbakar.  Satu  titik  api diasumsikan  langsung  habis  terbakar  dalam  satu  hari. Asumsi  ini  digunakan  karena  tidak  dapat  diketahui  secara pasti  bahwa hotspot yang  terpantau  setiap  hari  selalu berbeda-beda.
Beban  emisi  dipengaruhi  oleh  luas  area,  massa  bahan bakar, combustion  factor ,  dan  faktor  emisi  setiap  jenis polutan [8]. Massa bahan bakar didapat dari data stok karbon (biomassa)  pada  setiap  jenis  hutan  di  tahap  pengumpulan data  [9].  Jenis  hutan  yang  dipakai  sebai  variasi  data penelitian adalah hutan alam primer dataran tinggi (PUP I), hutan alam  sekunder dataran rendah (PUP II), hutan rakyat (PUP  III),  hutan  alam  gambut  sekunder  (PUP  IV).  Beban emisi dari kebakaran hutan didapat dari perhitungan:
LFire = A x MB x Cf x Gef x 10 -3 (1) dimana: LFire = Jumlah Emisi (ton) A = Luas Area Terbakar (ha) MB = Massa Bahan Bakar (ton/ha) Cf = Combustion Factor Gef = Faktor Emisi

## B. Perhitungan Persamaan Gauss
Jarak  x  pada  persamaan  Gauss  merupakan  jarak  yang ditempuh  polutan  sesuai  dengan  arah  angin.  Pencampuran pada  jarak  x  diasumsikan  sebagai  hasil  dari  proses non- random (laju  angin)  [10].  Catatan  yang  harus  diperhatikan pada persamaan Gauss ini adalah arah angin dan laju angin adalah konstan dalam ruang dan waktu. Hal ini dikarenakan kelas  stabilitas  atmosfer  oleh  Pasquill-Gifford  dan persamaan  Briggs  yang  dipakai  dalam  perhitungan  Gauss hanya  berlaku  dalam    jangkauan  10  km  [10].  Jarak  antara sumber  emisi  dan  reseptor  yang  melebihi  10  km menyebabkan perlunya modifikasi dari data kecepatan angin yang  ada.  Modifikasi  yang  dimaksud  adalah  untuk mengetahui  kecepatan  angin  di  wiayah  lain  yang  tidak
diketahui  datanya  dengan  berdasarkan  perbedaan  elevasi sesuai dengan persamaan:
U x = U 0 x (Z/Z 0 ) p (2)
dimana:
U x = kecepatan angin pada ketinggian x (m/dtk) U 0 =  kecepatan  angin  pada  ketinggian  anemometer, (m/dtk)
Z = ketinggian yang diinginkan (m)
Z 0 = ketinggian anemometer  (m) p = fungsi kelas  stabilitas atmosfer.
Kecepatan  angin  yang  dipakai  sebagai  variasi  penelitian adalah  nilai  kecepatan  angin  rata-rata,  maksimum,  modus, dan  minimum.  Persamaan  Gauss  yang  akan  dipakai  dalam perhitungan konsentrasi polutan adalah:
C = Q 2 x π x u x σ z x σ y x exp ( y 2 2 x σ y 2 ) x {exp [ (z−h) 2 2 x σ z 2 ] + exp [ (z+h) 2 2 x σ z 2 ]} (3)
dimana: C = konsentrasi polutan (g/m 3 ) Q = laju  emisi polutan (g/dtk) u = kecepatan angin rata-rata (m/dtk)
σ = standar deviasi konsentrasi plume arah horizontal (m) σ y =  standar  deviasi  konsentrasi plume arah  vertikal (m)
h = tinggi efektif sumber (m)
x         = jarak downwind sepanjang centerline plume dari titik  sumber (m)
y = jarak crosswind dari centerline plume (m) z = tinggi di atas permukaan (m).
Tinggi  efektif  sumber  merupakan  nilai  total  dari  tinggi sumber dan tinggi plume . Tinggi sumber dalam hal ini adalah tinggi pohon bisa didapatkan data volume pohon/biomassa. sesuai dengan ground based forest carbon accounting [11]. Setelah  mengetahui  tinggi  sumber,  maka  dapat  dilakukan perhitungan tinggi plume , yaitu:
∆h = 1,6 x Fb 1/3 x X 2/3
u (4)
dimana:
Fb = buoyancy flux (m 4 s -3 )
X = jarak centerline (m) u
= kecepatan angin (m/dtk).
Perhitungan Fb yaitu:
Fb = (1 − ρ s ρ ) x g x r s 2 x w s (5)
dimana:
ρ s
= densitas gas sumber emisi (g/m 3 ) ρ = densitas udara (g/m 3 ) g = nilai gravitasi (9,8 m s -2 )
rs
= radius sumber (m) ws = kecepatan gas pada jarak vertikal (m).
Plume tidak  naik  secara  tanpa  batas  tetapi  akan  menjadi stabil  pada  ketinggian  tertentu,  disebut  tinggi plume akhir. Ketinggian akhir yang dicapai pada jarak X f (m) dari sumber adalah:
X f = 49 F b 5/8 untuk F b < 55 m 4 s -1 (6) X f = 119 F b 2/5 untuk F b > 55 m 4 s -1 (7)
Jika X lebih besar dari X f , maka plume rise diasumsikan konstan dengan perhitungan:
∆h = 1,6 x Fb 1/3 x X f 2/3 u
(8)
Setelah  mendapat  data  meteorologi  berupa  kecepatan angin,  beban  emisi,  dan  tinggi  efektif,  maka  perhitungan dengan  persamaan  Gauss  dapat  dilakukan.  Sebelum  itu perhitungan  σ z dan  σ y harus  dilakukan.  Perhitungan  σ z dan σ y , yaitu: 𝜎 𝑦 = 𝑎𝑥 (1+𝑏𝑥) 𝑐 (9)
𝜎 𝑧 = 𝑑𝑥 (1+𝑒𝑥) 𝑓 (10)
yang  mana  nilai  a,  b,  c,  d,  e,  f  adalah  nilai  koefisien  dari persamaan Briggs sesuai dengan stabilitas atmosfer.

## C. Validasi Data
Validasi  data  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil perhitungan  yang  paling  mendekati  nilai  aktual.  Validasi data  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  rata-rata konsentrasi polutan hasil perhitungan dan kualitas udara ibu kota  provinsi.  Data  primer  secara real  time tidak memungkinkan  untuk  diambil  pada  penelitian  ini  karena periode  kebakaran  hutan  yang  sudah  lewat.  Data  sekunder yang diambil untuk validasi data adalah data kualitas udara ibukota  provinsi  pada  periode  Juli  2015  –  November  2015 [12].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Beban Emisi
Luas total kebakaran hutan  di provinsi Sumatera Selatan sebesar 736.539 ha. Setelah itu data jumlah hari kejadian dan titik api diperlukan untuk mengetahui laju kebakaran hutan. Berdasarkan data hotspot  monitoring ,  kebakaran hutan di Sumatera  Selatan  pada  tahun  2015  terjadi  selama  226  hari dengan 28.231 titik api yang tercatat [13]. Data-data tersebut digunakan untuk mengetahui rata-rata luas kebakaran hutan (ha/hari), jumlah titik api ( hotspot /hari), dan luas setiap titik api (ha/ hotspot ).Rata-rata luas kebakaran hutan yang didapat adalah  3.259,022  ha/hari.  Luas  pada  setiap  plot  (12  plot) adalah  272  ha/hari  dari  data  rata-rata  luas  kebakaran  hutan setiap  hari.  Data  luas  setiap hotspot digunakan  untuk  data luas  area  terbakar  pada  perhitungan  beban  emisi.  Metode perhitungan beban emisi didapat dari panduan Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change  (IPCC)  tahun 2006.  Panduan  tersebut  hanya  mencantumkan  faktor  emisi CO  sedangkan  faktor  emisi  PM 10 didapat  dari  panduan United  States  Environmental  Protection  Agency  (USEPA) tahun 1988. Perhitungan IPCC tersebut dapat  dipakai untuk PM 10 karena  perbandingan  satuan  pada  faktor  emisi  yang sama, yaitu 1:1000 (g/kg untuk CO dan kg/Mg untuk PM 10 ). Faktor  emisi  untuk  karbon  monoksida  adalah  104  [8]  dan partikulat sebesar 11 [14]. Combustion factor yang dipakai adalah  119,6  untuk  hutan  alam  primer  dataran  tinggi;  42,2 untuk hutan alam sekunder dataran rendah; 54,1 untuk hutan rakyat;  dan  42,2  untuk  hutan  alam  gambut  sekunder  [4]. Gambar  1  menunjukkan  beban  emisi  pada  masing-masing plot.

## Gambar 1. Diagram Beban Emisi Kebakaran setiap Plot Hutan
Gambar  1  memperlihatkan  bahwa  beban  emisi  paling besar ada pada jenis hutan alam primer dataran tinggi (PUP I).  Hal  ini  tentunya  akan  berpengaruh  pada  konsentrasi polutan yang sama di Palembang, walaupun masih ada faktor meteorologi serta letak hutan yang perlu diperhatikan. Jarak antara plot dengan Kota Palembang adalah 213 km dari PUP I; 37,2 km untuk PUP II 01; 180 km untuk PUP II 02-03; 194 km  untuk  PUP  III;dan  50  km  untuk  PUP    IV.  Faktor kecepatan  angin  sangat  menentukan  konsentrasi  polutan yang sampai ke kota Palembang karena pengaruh persebaran dan pencampuran ( dilution ). Kecepatan angin setiap wilayah kabupaten/kota  di  Sumatera  Selatan  hasil  modifikasi  data kecepatan angin, yaitu:
Tabel 1 Nilai Kecepatan Angin (m/dtk) Hasil Modifikasi Data Kabupaten/Kota Sumatera Selatan Kota/Kabupaten Mean Maximum Modus Minimum Palembang 2,14 4,25 1,74 0,27 Banyuasin 2,11 4,18 1,72 0,27 OKI 2,16 4,29 1,75 0,28 Ogan Ilir 2,14 4,30 1,74 0,27 OKU Timur 2,34 4,76 1,90 0,30 Muara Enim 2,61 5,23 2,10 0,33 OKU 2,59 5,31 2,11 0,33 OKU Selatan 2,95 6,30 2,47 0,39 Prabumullih 2,40 4,82 1,95 0,31 Lahat 2,82 5,67 2,27 0,36 Empat Lawang 3,42 6,88 2,72 0,43 Muba 2,26 4,51 1,84 0,29 Mura 2,80 5,59 2,25 0,35 Average BMKG 2,19 4,35 1,78 0,28 Google Earth 2,32 4,64 1,88 0,30

## B. Konsentrasi Polutan
Tinggi  efektif  sumber  merupakan  salah  faktor  yang mempengaruhi  perhitungan  konsentrasi  polutan.  Tinggi efektif sumber merupakan nilai total dari tinggi sumber dan tinggi plume .  Tinggi  sumber  didapatkan  berdasarkan perhitungan  dengan  acuan  data  volume  pohon/biomassa sesuai ground  based  forest  carbon  accounting [11].
Perhitungan  tinggi plume dappat  dilakukan  setelah mengetahui  tinggi  sumber.  Total  nilai  tinggi plume dan tinggi sumber akan menjadi nilai tinggi efektif.

## Gambar 2. Diagram Tinggi Efektif Polutan pada setiap Plot Hutan dan Variasi Kecepatan Angin
Berdasarkan  variasi  hasil perhitungan  dapat disimpulkan bahwa semakin rendah kecepatan angin, maka semakin besar ketinggian plume. Nila  ketinggian plume yang  besar  ini tentunya akan semakin meningkatkan tinggi efektif polutan. Hal ini bisa dilihat pada Gambar 2 yang mana tinggi efektif polutan yang paling besar ada pada variabel kecepatan angin minimum. Peningkatan nilai kecepatan angin akan semakin mengarah pada kondisi atmosfer yang netral [10].
Setelah  itu  perhitungan  dengan  persamaan  Gauss  dapat dilakukan. Persamaan Gauss yang dipakai adalah ketika nilai y  dan  z  adalah  0.  Hal  ini  dikarenakan  pada  penelitian  ini hanya  untuk  mengetahui  kondisi  maksimum  konsentrasi polutan  saat  kebakaran  hutan.  Jika  hasil  yang  diinginkan adalah  konsentrasi  maksimum  maka  x  menjadi  variabel terikat [10]. Perbedaan elevasi (z) antara sumber dan reseptor akan  dimasukkan  dalam  perhitungan.  Hal  ini  diperlukan karena  perbedaan  elevasi  antara  reseptor  dan  sumber  yang cukup  besar  (terutama  untuk  PUP  I)  sehingga  diperlukan acuan  elevasi  yang  sama.  Arah  angin    tidak  diperhatikan dalam perhitungan model ini. Arah angin akan diperhatikan hanya  pada  kondisi  sesaat,  sedangkan    pada  penelitian menggunakan  kondisi    keseluruhan.  Titik  akhir    yang direncanakan  pada  perhitungan  ini  adalah  di  bundaran  air mancur Masjid Agung yang menjadi km 0 Kota Palembang. Perhitungan dengan persamaan Gauss ini bersifat multi point source ,  yang  beberapa  sumber  atau  plot  yang  berada  pada lokasi yang sama akan dihitung sebagai satu sumber emisi. PUP I, PUP II 02-03, PUP III, PUP IV adalah empat multi point source . PUP II 01 tidak digabung dengan PUP II 02-03 karena berbeda lokasi.
Perhitungan  dengan  persamaan  Gauss  dilakukan  dengan interval  jarak  10  km  sampai  ke  Kota  Palembang  dengan variasi plot dan kecepatan angin. Nilai kecepatan angin akan menyesuaikan  kabupaten/kota  yang  dilewati  seperti  pada Tabel 1. Nilai σ y dan σ z menyesuaikan data kecepatan angin sebagai pengaruh stabilitas atmosfer. Jumlah skenario yang terbentuk  adalah  40.  Berikut  ini  adalah  rangkuman  hasil perhitungan  dengan  persamaan  Gauss  untuk  prediksi konsentrasi polutan sampai ke Kota Palembang:
Tabel 2 Hasil Perhitungan Konsentrasi Polutan dengan Persamaan Gauss pada Luas Plot 272 Ha
Kode Plot Variabel Kecepatan Angin Konsentrasi ( 𝜇𝑔 𝑚 3 ) Jarak Memenuhi Baku Mutu (km) CO PM 10 CO PM 10 PUP I mean 267,53 28,30 120 200 maksimum 134,61 14,24 180 200 modus 329,40 34,84 80 200 minimum 2094,02 221,48 200 - PUP II 01 mean 812,61 85,95 20 30 maksimum 408,88 43,25 20 30 modus 1000,50 105,82 30 40 minimum 6358,76 672,56 30 -
PUP II 02-03
mean 34,99
3,70 20 60
maksimum 17,61 1,86 20 60
modus 43,08 4,56 20 70 minimum 273,88 28,97 70 170 PUP III mean 85,52 9,05 50 170 maksimum 43,03 4,55 170 170 modus 105,29 11,14 40 130 minimum 669,37 70,80 120 190 PUP IV mean 1121,56 118,63 40 50 maksimum 564,33 59,69 40 50 modus 1380,90 146,06 40 50 minimum 8777,61 928,40 40 - Total mean 2322,21 245,62 maksimum 1168,46 123,59 modus 2859,17 302,41 minimum 18173,64 1922,21
Tanda  (-)  pada  Tabel  2  menandakan  bahwa  polutan masih belum memenuhi baku mutu ambien ketika sampai di Kota  Palembang.  Berdasarkan  Tabel  2  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  kecil  kecepatan  angin  maka  semakin  besar konsentrasi  polutan.  Kecepatan  angin  dan  konsentrasi polutan  berbanding.  Konsentrasi  polutan  mencapai  nilai maksimum  ketika  kondisi  kecepatan  angin  minimum  di berbagai  variasi  luas  plot.  Hal  ini  perlu  dicermati  kembali karena  menurut De Visscher (2014),  model plume menjadi tidak akurat ketika kecepatan angin di bawah 1 m/dtk. Model puff lebih tepat untuk dipakai ketika kondisi kecepatan angin tersebut. Validasi data  diperlukan untuk mengetahui selisih antara hasil perhitungan dan data aktual pada masing-masing variasi kecepatan angin.

## C. Validasi Data
Validasi  data  analisis  ini  memerlukan  data  konsentrasi pada  saat  terjadi  kebakaran  hutan  di  provinsi  Sumatera Selatan.  Data  konsentrasi  yang  dipakai  adalah  data konsentrasi rata-rata PM 10 dari Indeks Standar Pencemaran Udara  (ISPU)  Kota  Palembang  periode  21  Juli  –  12 November.  Data  CO  tidak  dihimpun  oleh    Badan Lingkungan Hidup (BLH) Kota Palembang karena data yang didapat  terlalu  kecil  bila  dibandingkan  dengan  baku  mutu Provinsi  Sumatera  Selatan  (10000 𝜇𝑔/𝑚 3 ) sehingga  data
yang diperhatikan untuk mewakili ISPU Palembang adalah PM 10 .  Berdasarkan  data  tersebut  didapat  data  konsentrasi rata-rata  sebesar  183,97 𝜇𝑔/𝑚 3 .  Kemudian  dilakukan perhitungan validasi data model, yaitu dengan cara: nilai validasi = |1 – (data ISPU:data konsentrasi )| Data konsentrasi dikatakan mendekati data aktual (ISPU) ketika  hasil  perhitungan  diatas  mendekati  nilai  0.  Data konsentrasi yang dilakukan validasi adalah data konsentrasi pada luas plot 272 ha. Berdasarkan perhitungan nilai validasi pada  masing-masing  data  konsentrasi,  didapatkan  variabel kecepatan angin rata-rata yang paling mendekati nilai aktual dengan nilai validasi 0,25.
(a) (b)
Gambar 3. Dispersi CO (a) PM 10 (b) dari Kebakaran Hutan pada PUP I Menuju Palembang
Berdasarkan  nilai  validasi  yang  ada  maka  persamaan Gauss  ini dapat dipakai untuk analisis dispersi polutan dari kebakaran hutan karena konsentrasi rata-rata yang diprediksi mendekati  nilai  konsentrasi  rata-rata  aktual  dalam  waktu yang  lama.    Kesimpulan  pada  penelitian  ini  akan  diambil berdasarkan  variasi  kecepatan  angin  rata-rata.   Konsentrasi polutan  yang  sampai  ke  Kota  Palembang  adalah  2322,21 μg/m 3 CO dan 245,62 μg/m 3 PM 10. Hasil perhitungan dari persamaan  Gauss  melebihi  dari  nilai  aktual.  Hal    ini menunjukkan  bahwa  nilai  aktual  sudah  termasuk  proses deposisi  dan  penyerapan  polutan  oleh  tumbuhan  selama proses dispersi ke Palembang, sedangkan persamaan  Gauss tidak memperhitungkan hal ini.
Jarak terjauh persebaran polutan sampai memenuhi baku mutu  udara  ambien  berasal  dari  jenis  hutan  alam  primer dataran tinggi (PUP I), yaitu 120 km untuk CO dan 200 km untuk PM 10 . Simulasi persebaran polutan dari  PUP I dapat dilihat pada Gambar 3. Polutan CO dari skenario PUP I dapat menjangkau  Kabupaten  Muara  Enim  dengan  konsentrasi
melebihi  baku  mutu(10000 𝜇𝑔/𝑚 3 ).  Polutan  PM 10 dari skenario  PUP  I  dapat  menjangkau  Kabupaten  Ogan  Ilir dengan konsentrasi yang melebihi baku mutu(150 𝜇𝑔/𝑚 3 ).
(a)
(b)
Gambar 4. Dispersi CO (a) PM 10 (b) dari Kebakaran Hutan pada PUP

## IV Menuju Palembang
Jarak terjaruh persebaran emisi CO sampai nilai ambang batas (10000 𝜇𝑔/𝑚 3 ) telah terlewati pada plot lain adalah 20 km untuk PUP II,  50 km  untuk PUP III, dan 40 km untuk PUP IV. Jarak terjaruh persebaran emisi PM 10 sampai nilai ambang  batas  (150 𝜇𝑔/𝑚 3 )  telah  terlewati  pada  plot  lain adalah 60 km untuk PUP II, 170 km untuk PUP III, dan 50 km untuk PUP IV. Jarak persebaran yang lebih pendek dapat menyebabkan nilai konsentrasi polutan yang sampai di Kota Palembang lebih besar. PUP IV memilki konsentrasi paling besar dibandingkan  plot yang lain. Hal ini bisa dilihat pada Gambar  4.  Konsentrasi  PM 10 memenuhi  baku  mutu  sesaat setelah memasuki Kota Palembang.
Berdasarkan  konsentrasi  polutan  dari  semua  plot  pada Tabel 2, hanya konsentrasi CO  yang  memenuhi  baku mutu (10000 𝜇𝑔/𝑚 3 )  sedangkan  PM 10 belum  memenuhi  baku mutu udara ambien (150 𝜇𝑔/𝑚 3 ) yang ditetapkan Peraturan Gubernur  Sumatera  Selatan  No.  17  Tahun  2005. Berdasarkan analisis persebaran masing-masing plot, daerah yang  perlu  mendapat  perhatian  ketika  kebakaran  hutan serupa terjadi adalah  Kabupaten Lahat, Muara Enim, Ogan Ilir, Banyuasin, Musi Banyuasin, dan Musi Rawas. Keenam kabupaten  ini  menjadi  daerah  rawan  yang  terkena  dampak kebakaran hutan karena apabila salah satu plot hutan terbakar dengan luas yang sama maka kualitas udara ambien di daerah tersebut tidak memenuhi baku mutu.
IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Konsentrasi polutan yang sampai ke Kota Palembang dari sejumlah titik api kebakaran hutan  adalah 2322,21 𝜇𝑔/𝑚 3 untuk  CO  dan  245,62 𝜇𝑔/𝑚 3 untuk  PM 10 .  Jarak  terjaruh persebaran  emisi  CO  sampai  nilai  ambang  batas  (10000 𝜇𝑔/𝑚 3 )  telah  terlewati  adalah  120  km  untuk  hutan  alam primer  dataran  tinggi,  20  km  untuk  hutan  alam  sekunder dataran rendah, 50 km untuk hutan rakyat, dan 40 km untuk hutan alam gambut sekunder. Jarak terjaruh persebaran emisi PM 10 sampai nilai ambang batas (150 𝜇𝑔/𝑚 3 ) telah terlewati adalah  200  km  untuk  hutan  alam  primer  dataran  tinggi,  60 km untuk hutan alam sekunder dataran rendah, 170 km untuk hutan rakyat, dan 50 km untuk hutan alam gambut sekunder.
Saran untuk penyempurnaan analisis dispersi polutan dari kebakaran  hutan  adalah  reaksi  kimia  yang  terjadi  pada polutan  di  atmosfer  perlu  dipertimbangkan,  penelitian selanjutnya dapat menggunakan persamaan Gauss puff atau perangkat lunak seperti Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ)  dan Sparse  Matrix  Operator  Kernell  Emissions (SMOKE) sebagai pembanding penelitian ini, sehingga hasil akhir yang didapat berupa model kebakaran hutan Sumatera Selatan,  perhitungan  jumlah  emisi  masing-masing  polutan dapat  dilakukan  dengan  mendapatkan  hasil proximate analysis residu hutan di Sumatera Selatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  dosen pembimbing dan dosen penguji Tugas Akhir atas saran dan masukan terhadap penulisan jurnal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Heriyanto, E., Syaufina, L., Sobri, M., 2015. “Forecasting Simulation of  Smoke  Dispersion  from  Forest  adn  Land  Fires  in  Indonesia. Procedia Environmental Sciences 24   (2015) 111-119.
[2]  Cahyono,  Andy  S.,  Warsito,  S  P.,  Andayani,  W.,  Darwanto,  D  H. 2015. “Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Kebakaran  Hutan  di Indonesia dan Implikasi Kebijakannya.” Jurnal Sylva  Lestari  Vol. 3 No. 1 (2015) 103-112
[3]  Kementerian  Lingkungan  Hidup.  2011.  Pengkajian  Baku  Mutu Kualitas Udara Ambien Lampiran  PP  No.  41  Tahun  1999. Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup.
[4]  Sofiati, Iis. 2010. “Penyebaran Polutan dari Kebakaran Hutan dan Isu Pencemaran Udara di Malaysia.” Berita Dirgantara Vol 11 No 2 (2010) 42-46.
[5]  Kementerian  Kehutanan.  2014.  Statistik  Kementerian  Kehutanan 2013. Jakarta:   Kementerian Kehutanan
[6]  Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2013. Rencana Kontinjensi Nasional    Menghadapi  Ancaman  Bencana  Asap  Akibat  Kebakaran Hutan dan Lahan. Jakarta:  Badan Nasional Penanggulangan Bencana.
[7]  Nuryanto,  Danang  Eko.  2015.  “Simulation  of  Forest  Fires  Smoke Using WRF-Chem Model   with FINN Fire Emissions in Sumatera.” Procedia Environmental Sciences 24 (2015) 65-69.
[8]  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  2006.  2006  IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. In Eggleston HS, Buendia L, Miwa K, Ngara T and   Tanabe  K,  eds. Hayama: Institute for Global Environmental Strategies (IGES).
[9]  Prakosa,  Dody.2014.  “Pengalaman  Pembangunan  PSP  dan  Rencana Pengelolaannya Pasca 2014  di  Provinsi  Sumatera  Selatan.” Prosiding Workshop Monitoring
Permanent  Sample  Plot  di Sumatera Selatan. Kementerian Kehutanan Republik Indonesia.
[10]  De Visscher, Alex. 2014. Air Dispersion Modeling. New Jersey: John Wiley & Sons.Inc.
[11]  Badan  Standardisasi  Nasional.  2011.  Pengukuran  dan  Perhitungan Cadangan  Karbon  –  Pengukuran  Lapangan  untuk  Penaksiran Cadangan Karbon Hutan. Jakarta: BSN
[12]  Perhitungan ISPU Bulan Juli-November 2015, BLH Kota Palembang, 2015.
[13]  UPTD  Pengendalian  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  Dinas  Kehutanan Sumatera Selatan., 2016. Luas Kebakaran Hutan dan Lahan Tahun 2015. <http://www.dishutsumsel.go.id/2016/02/22/luas-kebakaran- hutan-dan-lahan-tahun-2015/>
[14]  United  States  Environmental  Protection  Agency.  1988.  Gap  Filling PM 10 Emission Factors for  Selected Open Area Dust Sources. Kansas City: Midwest Research Institute.