## MODEL SPASIAL SEBARAN PENCEMAR UDARA DARI SUMBER TRANSPORTASI DAN PENGARUHNYA PADA KUALITAS UDARA DI DALAM RUMAH DI SEKITAR JALAN RAYA
(Studi kasus di Wilayah Karees dan Cibeunying Kidul, Bandung)
SPATIAL MODELLING OF TRAFFIC-ORIGIN AIR POLLUTANT DISPERSION INTO INDOOR AIR QUALITY IN NEARBY HOUSES (Case study in Karees and Cibeunying Kidul area, Bandung )
1* Filson Maratur Sidjabat 1 dan 2 Driejana 1 ) Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Presiden 2) Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10 Bandung 40132
1 fmsidjabat@president.ac.id dan 2 driejana@yahoo.com
Abstrak: Sektor  transportasi,  sebagai  salah  satu  kontributor  terbesar  untuk  gas  rumah  kaca,  menjadi tantangan  besar  di  abad  21  ini.  Banyak  juga  pencemar  udara  lainnya  yang  diemisikan  dari  sektor  ini, berdampak pada kesehatan manusia. Pengembangan pembangunan di sektor transportasi harus diarahkan menjadi  pengembangan  transportasi  yang  berkelanjutan  dan  memperhatikan  aspek  lingkungan  dan kesehatan  manusia.  Oleh  karena  itu,  di  perlukan  penelitian  untuk  mengembangkan  metode  dalam mengkuantifikasi dampak terhadap kesehatan manusia, di Indonesia dengan segala keterbatasan data yang ada.  Tujuan  dari  makalah  ini  adalah  mengembangkan  pendekatan  untuk  memprediksi  konsentrasi  di dalam  rumah  yang  berasal  dari  aktivitas  transportasi  terdekat.  Dalam  jurnal  ini,  analisa  spasial  akan dilakukan terhadap hasil model konsentrasi NO 2 dan PM 10 , Model dispersi konsentrasi outdoor NO 2 dan PM 10 diperoleh  dengan  menggunakan  CALINE4.  Data  input  CALINE4  diantaranya  data  sekunder aktivitas  transportasi  dari  6  jalan,  dihitung  dengan  faktor  emisi  UK-NAEI,  data  meteorologis,  kordinat UTM  reseptor  –  data  penderita  asma  -  dari  penelitian  sebelumnya.  Persentase  nilai  kesalahan  rata-rata dari  model  NO 2 ,  dari  120  reseptor  di  kawasan  Cibeunying  Kidul,  adalah  33,3  %  dan  Nilai  RMSE  18,5 µg/m 3 .  Dari  3  reseptor  di  sekitar  kawasan  Karees,  persentase  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  model  PM 10 adalah 29,89 % dan RMSE 1,02 µg/m 3 . Model konsentrasi NO 2 dan PM 10 adalah model ‘factor of two’. Peta  prediksi  konsentrasi  dalam  rumah  diperoleh  menggunakan  ArcGISd  dengan  metode  interpolasi IDW. Persentase nilai kesalahan rata-rata dari model konsentrasi NO 2 dalam rumah, dari 100 reseptor di kawasan  Cibeunying  Kidul,  adalah  41,44  %  dan  Nilai  RMSE  16,32  µg/m 3 .  Dari  3  reseptor  di  sekitar kawasan  Karees,  persentase  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  model  konsentrasi  PM 10 dalam  rumah  adalah 26,41  %  dan  RMSE  1,80  µg/m 3 .  Model  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  konsentrasi  NO 2 dan PM 10 dalam rumah di setiap reseptor untuk penelitian selanjutnya. )
Kata kunci : polusi udara, sektor transportasi, CALINE4, analisis spasial
Abstract : Transportation sector as one of the biggest contributors of greenhouse gas emission, becoming one of the biggest challenges in the 21 st century. Many other air pollutants emit from this sector and have the  human  health  effect.  The  development  in  this  sector  need  to  aims  the  sustainable  transportation development,  which  concern  the  environment  and  human  health  aspects.  Thus,  need  some  research  to develop  the method  to  quantify the impact  on human health, in Indonesia, where many data  are limited and not available. This paper aims to develop an approach to estimate the pollutant concentration inside the  house  that  is  contributed  by  nearby  transportation.  In  this  paper,  spatial  analysis  for  the  result modeling  of  NO 2 and  PM 10. Outdoor  NO 2 and  PM 10 concentration  dispersion  model  are  obtained  from CALINE4  software.  Input  data  for  CALINE4  are  secondary  data  of  transportation  activiy from  6  road, calculated  by  UK-NAEI  emission  factor,  meteorological  data,  the  UTM  coordinate  of  receptor  -data  of people with asthma - from previous study. The average percentage of error value from NO 2 model, based on  120  receptor  in  Cibeunying  Kidul  area,  is  33.3  %  and  RMSE  is  18.5  µg/m 3 .  From  the  3  receptor around  Karees  area,  the  average percentage  of  error  value  from  PM 10 model  is  28.89 %  and RMSE  is
1.02  µg/m 3 .  NO 2 and  PM 10 concentration  model  is  a  ‘factor  of  two’  model. The  map  of  indoor concentration  prediction  are  obtained  using  ArcGIS  with  IDW  interpolation  method,.  The  average percentage  of  error  value  from  NO 2 indoor  concentration  model,  based  on  100  receptor  in  Cibeunying Kidul area, is 41.44 % and RMSE is 16.32 µg/m 3 . From the 3 receptor around Karees area, the average percentage  of  error  value  from  PM 10 indoor  concentration  model  is  26.41  %  and  RMSE  is  1.80  µg/m 3 . The  model  can  be  used  to  predict  the  NO 2 and  PM 10 indoor  concentration  in  all  receptors  for  further research..
Key words : . air pollution, transportation sector, CALINE4, spatial analysis.

## PENDAHULUAN
Sektor  transportasi  menjadi  tantangan  besar  di  abad  21  ini.  Sektor  transportasi  mengkonsumsi 21% energi primer dan bertanggung jawab atas 20% emisi gas rumah kaca seluruh dunia (IEA, 2006  dalam  Westerdahl et  al. ,  2009).  Penggunaan  bahan  bakar  fosil  sebagai  sumber  energi penggerak mesin, menghasilkan beberapa jenis gas rumah kaca, seperti karbon dioksida (CO 2 ), metana (CH 4 ) dan senyawa hidrokarbon  lainnya, dan nitrogen oksida (N 2 O), dengan tambahan polutan  lainnya  disamping  pencemaran  udara  yang  sudah  umum  diketahui  dampaknya,  seperti karbon  monoksida  (CO), Non-methane  Volatile  Organic  Compounds (MNVOCs),  sulfur dioksida (SO 2 ), partikulat (PM 10 ) dan oksida nitrogen lainnya (NO x ) (Lindley et al. , 1999). Gas rumah kaca dan pencemar udara lainnya ini berdampak pada kesehatan manusia (reseptor), baik secara langsung maupun tidak langsung.
Pengembangan  pembangunan  di  sektor  transportasi  harus  diarahkan  menjadi  pengembangan transportasi  yang  berkelanjutan  dan  memperhatikan  aspek  lingkungan  dan  kesehatan  manusia. Berdasarkan EST  (Environmentally  Sustainable  Transportation)  Guideline  1, pengembangan transportasi  berkelanjutan  tidak  hanya  menyediakan  keuntungan-keuntungan  dalam  mobilitas dan akses, tapi harus juga memperhatikan segi kesehatan dan lingkungan. Dalam EST Guideline 2, ditambahkan  juga  mengenai  evaluasi  trend  transportasi  jangka  panjang,  dengan mempertimbangkan  seluruh  aspek  transport,  dampak  lingkungan  dan  kesehatannya,  serta implikasi  ekonomi  dan  sosial  dari  keberlangsungan  proyek.  Oleh  karena  itu,  dalam  peta  jalan riset  dan  inovasi,  pengembangan  metode  dalam  mengkuantifikasi  dampak  terhadap  kesehatan manusia sangatlah dibutuhkan. (Sidjabat et.al. 2011)
Dampak  terhadap  kesehatan  manusia  sebagai  akibat  dari  aktivitas  transportasi,  telah  diteliti  di beberapa  negara  maju.  Dari  sebuah  penelitian  di  Belanda  baru-baru  ini,  diambil  kesimpulan bahwa paparan jangka panjang dari traffic related air pollution berasosiasi dengan peningkatan penerimaan  rumah  sakit  terhadap  masalah  pernafasan  dan  kardiovaskular  (Dijkema,  2011). Banyak  penelitian  sebelumnya  menganalisis/mendeteksi  korelasi  PM 10 dan  NO x dengan penyakit  asma  (Weinmayr et.al. ,  2010).  Penelitian  di  Arizona,  central  Phoenix,  mendeteksi hubungan statistik yang signifikan antara PM 10 dan dampak kesehatannya. Untuk semua umur, odds  ratio menunjukkan  adanya  sekitar  6,6%  peningkatan  risiko  asma  akibat  dari  peningkatan PM 10 dari  33  ke  55  µg/m 3 (Fernando et.al. ,  2008).  Beberapa  penulis  menggunakan concentration-response  (C-R)  functions untuk  memprediksikan  efek-efek  kesehatan  yang dihubungkan  dengan  keberadaan  polutan  di  udara.  Misalnya, health  benefits  analysist dari penurunan konsentrasi NO x dan PM 10 dari suatu studi kasus yang realistik. Pemilihan spesifikasi health  outcomes dalam  penelitian  ditentukan  oleh  kekuatan  ketersediaan  penelitian-penelitian sebelumnya (the  strength  of  available  studies) dan  aksesbilitas  dan  aksebilitas  dari  data informasi  kesehatan  (Morra,  2008).  Untuk  mempelajari  lebih  lanjut  mengenai  dampak kesehatan  dari  pencemar  udara  dari  sektor  transportasi,  model  konsentrasi  dibutuhkan. Keuntungan  potensial  dari  memodelkan  prediksi  konsentrasi  polutan  untuk  penelitian  seputar dampak  kesehatan  termasuk  peningkatan  estimasi  spasial  dari  paparan traffic-related  pollutant dan  pengurangan  pengukuran  polutan  dalam  jumlah  yang  besar  (Skene,  2010).  Tujuan  dari
makalah  ini  adalah  mengembangkan  pendekatan  untuk  memprediksi  konsentrasi  di  dalam rumah yang berasal dari aktivitas transportasi terdekat.

## METODOLOGI
Data  yang  digunakan  untuk  model  dispersi  konsentrasi  NO x dan  PM 10 menggunakan  software CALINE4  adalah  beban  emisi  dari  data  aktivitas  transportasi,  data  meteorologis,  dan  kordinat dan  kondisi  geometrik  tiap link .  Dari  hasil  model  dispersi,  peta  prediksi  konsentrasi  NO 2 dan PM 10 indoor dan outdoor dihasilkan,  dengan  dilakukan  ekstrapolasi  model  konsentrasi  dari CALINE4, menggunakan ArcGIS 9. Model konsentrasi indoor/outdoor diperoleh dari penelitian sebelumnya (Yudison, 2011).
Parameter  dan  Lokasi.  Parameter  penting  yang  dipilih  dalam  melihat  dampak  pencemar  udara terhadap  kesehatan  adalah  NO x dan  PM 10 .  Lokasi  studi  dilakukan  di  wilayah  Karees  dan Cibeunying  Kidul,  dimana  wilayah  tersebut  merupakan  wilayah  dengan  populasi  yang  tinggi dan  memiliki  aktivitas  transportasi  yang  padat.  Ruas  jalan  yang  akan  diteliti  adalah  Jln.PH. Hasan  Mustofa,  Jln.  Jend.Ahmad  Yani,  Jln.  Kiaracondong  (Ibrahim  Adjie),  Jln.  Jakarta,  Jln. Laswi, dan Jln. Gatot Subroto
Peta  lokasi  studi  dapat  dilihat  pada Gambar  1. Pada Gambar  1 dapat  dilihat background jaringan  jalan  di  Kota  Bandung,  pada  Wilayah  Karees  dan  Cibeunying  Kidul.  Warna  yang berbeda menunjukkan jalan-jalan yang perlu diteliti dalam studi ini. Titik (node) berwarna hijau tua  adalah  lokasi sampling konsentrasi  NO 2 di outdoor dan indoor yang  telah  diteliti sebelumnya (Yudison, 2011), dan menjadi data untuk validasi model studi saat ini. Titik (node) berwarna biru adalah 100 rumah yang telah di survei wawancara sebagai suspect penderita asma (Purwaningrum, 2010).
Pengumpulan data primer dalam studi ini adalah survei data aktivitas transportasi, yaitu data mengenai  jarak  tempuh,  waktu  tempuh, idling  time di  tiap  persimpangan  yang  di  teliti,  dan kecepatan rata-rata kendaraan di ruas jalan yang diteliti. Dilakukan pada 2 kondisi waktu yang berbeda,  yaitu weekday dan weekend.  Link  geometry dari  tiap  jalan  dan  lokasi  reseptor  di peroleh dengan menggunakan ArcGIS 9 dan CALINE4.
Pengumpulan  data  sekunder. Data sekunder yang dibutuhkan adalah data volume kendaraan dari penelitian sebelumnya (Sidjabat et.al. , 2011, Novianti, 2009, dan JICA Report  2009) , dan kemudian di proyeksikan ke tahun 2012 dengan model eksponensial berdasarkan data sekunder dari Badan Pusat Statistik, kuota penggunaan bahan bakan (bensin dan solar) dari SPBU di kota bandung,  dan  data  produksi  kendaraan  tahun  2003-2010  dari  GAIKINDO.  Data  faktor  emisi dari  tiap  jenis  kendaraan  didapat  dari  UK-NAEI  (faktor  emisi  Inggris).  Data  meteorologi diperoleh dari stasiun pemantauan di Batununggal untuk konsentrasi background dan dari STIE- EKUITAS untuk arah dan kecepatan angin. Konsentrasi background O 3 (ppm) sebesar 0,0149 ppm, konsentrasi background NO (ppm) sebesar 0,0102 ppm, dan konsentrasi background NO 2 (ppm) sebesar 0,0146 ppm (Thobarony, 2011). Konstanta laju fotolisis NO 2 diperoleh dari hasil  pengukuran  konsentrasi  NO,  NO 2 ,  and  O 3 selama  tahun  1997  di  Jakarta.  Nilai  dari konstanta laju fotolisis NO 2 ini adalah 0.00803 det -1 (LAPAN, 2000).
Metode  prediksi  konsentrasi .  CALINE4  adalah  software  line  source  air  quality  models developed  by  the  California  Department  of  Transportation  (Caltrans).  CALINE4  didasarkan pada  persamaan  difusi  Gaussian  dan  mengerjakan  konsep  zona  pencampuran  untuk mendapatkan  karakteristik  dispersi  polutan  di  atas  jalan  (Benson,  1989).  Variabel  input  yang diperlukan  untuk  memprediksi  konsentrasi  dispersi  adalah  data  meteorologi,  seperti  kecepatan arah dan arah angin dari wind rose, data link activity yang terdiri dari faktor emisi komposit dan volume  kendaraan  per  jam.  Faktor  emisi  komposit  dari  NO x dan  PM 10 (g/kendaraan-mil)  dan data  volume  kendaraan  (kendaraan  per  jam)  di  masukkan  ke  dalam  bagian link  activity pada
CALINE4.  Faktor  emisi  komposit  (q)  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan  1 (Nurrokhmah, 2010):
𝑞 = ∑ (𝐸𝐹𝑖𝑥𝑉𝑖) 𝑛 𝑖=1 /𝑇 Persamaan 1
,  dimana EF i adalah  faktor  emisi  untuk  jenis i kendaraan  bermotor  yang  diperoleh  dari  UK- NAEI  (g/vehicle-mile), V i adalah  volume  dari  jenis i kendaraan  bermotor  (kendaraan),  dan  T adalah  jumlah  total  kendaraan  di  tiap  jalan  (kendaraan).  Data  kendaraan/jam  diperoleh  dari perhitungan  rata-rata  mingguan  dari  data  volume  kendaraan,  seperti  yang  dapat  dilihat  di Persamaan 2 :
𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛/𝑗𝑎𝑚 = 5 ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑥 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑤𝑒𝑒𝑘𝑑𝑎𝑦 ( 𝑘𝑒𝑛𝑑 ℎ𝑎𝑟𝑖 )+2 ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑥 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑤𝑒𝑒𝑘𝑒𝑛𝑑 ( 𝑘𝑒𝑛𝑑 ℎ𝑎𝑟𝑖 ) 7 ℎ𝑎𝑟𝑖 1 ℎ𝑎𝑟𝑖 24 𝑗𝑎𝑚 Persamaan 2
Prediksi  konsentrasi indoor diperoleh  dari  model  persamaan  konsentrasi indoor/outdoor dari penelitian sebelumnya (Yudison, 2011), seperti dilihat pada Persamaan 3 di bawah ini:
𝑦 = 0,857 𝑥 (±0,031) + 0,126 (±1,253) Persamaan 3 ,  dengan x adalah  konsentrasi  NO 2 outdoor dan y adalah  konsentrasi  NO 2 indoor .  Model  ini memiliki derajat ketidakpastian sebesar 33,3 %. Model ini dapat digunakan untuk memprediksi konsentrasi NO 2 indoor untuk perumahan yang terletak di dekat jalan-jalan utama, dengan tidak adanya  sumber  dalam  rumah  yang  signifikan  (I/O  <  1)  (Yudison,  2011).  Prediksi  konsentrasi NO 2 dan PM 10 dalam rumah dilakukan dengan membuat kontur menggunakan berbagai metode interpolasi spasial, diantaranya metoda IDW (Beelen et al., 2009).
Gambar 1. Peta Lokasi Studi (Wilayah Karees dan Cibeunying Kidul).
Estimasi konsentrasi NO 2 dan PM 10 dari model dispersi Data link activity dari tiap jalan dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini. Kordinat UTM dari tiap ruas  jalan  diperoleh  dari  peta  jalan-jalan  di  Kota  Bandung. Run model  dibagi  menjadi  2  kali, karena  maksimum links dari  tiap batch adalah  20 links. Pada batch pertama,  terdapat  Jalan Ahmad  Yani,  Jalan  Kiaracondong,  Jln.  Jakarta,  dan  Jln.  PH.Mustofa  yang  diaktifkan  untuk  di run di model CALINE4. Pada b atch kedua, yang diaktifkan adalah Jln. Laswi dan Jalan  Gatot Subroto.
Hasil dari batch pertama dan kedua dari model dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3 di bawah  ini.  Kontur  pada Gambar  2 dan Gambar  3 menunjukkan  prediksi  konsentrasi  di  area minimum  dari  semua  lokasi  reseptor.  Pada  model  NO 2 ,  konsentrasi  maksimum  adalah  0,03 ppm,  yang  terletak  di  dekat  Jalan  Ahmad  Yani.  Jalan  Ahmad  Yani  memiliki  faktor  emisi komposit yang paling tinggi untuk NOx, dan aktivitas kendaraan 5163 kendaraan/jam.
Tabel 1. Data Link Activity dari Tiap Jalan.
Kontribusi terbesar diterima dari jenis kendaraan truk HGV (Heavy Goods Vehicle) di jalan ini, diikuti  oleh  aktivitas  bis  di  urutan  kedua  kontribusi  terbesar.  Pada  model  PM 10 ,  maksimum konsentrasi  adalah  14,1  µg/m3,  terletak  di  sekitar  Jln.  Ahmad  Yani,  dan  Jln.  PH.  Mustofa. Aktifitas  kendaraan  disekitar  Jln.  Ahmad  Yani,  Jln.  Jakarta  St.,  dan  Jln.  Ibrahim  Adjie  cukup tinggi seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2 (b) di bawah.
Pada Gambar  2  (a) dan (b) dapat  dilihat  bahwa  kontur  prediksi  konsentrasi  NO 2 dan  PM 10 cenderung sama, karena data link activity sebagai input model adalah sama. Pada Gambar 3 (a) dan (b) ,  kontur  yang  dihasilkan  tidak  terlalu  sama,  kemungkinan  disebabkan  oleh delta increment yang lebar. Dari data meteorologis, diperoleh arah angin dominan bertiup dari  292,5 derajat dengan standar deviasi maksimum yang model CALINE4 sediakan yaitu 60 derajat, dan kecepatan angin rata-rata sebesar 0,72 m/s. Prediksi terakhir dari kelas stabilitas Pasquill adalah D  (kondisi  netral).  Temperatur  udara  ambien  adalah  23,3  derajat  (Celcius). Gambar  2 dan Gambar 3 menunjukkan arah dispersi konsentrasi NO 2 dan PM 10 bertiup dari arah barat laut ke arah tenggara.
No Nama Jalan FE Komposit NOx (g/kend-mil) Kendaraan/jam FE Komposit PM10 (g/kend-mil) 1 Ahmad Yani 1,1576 5.163 0,0498 2 PHH Mustofa 0,3637 3.905 0,0223 3 Laswi 0,1773 5.378 0,0119 4 Ibrahim Adjie 0,5815 6.968 0,0408 5 Flyover Ibrahim Adjie 0,4660 2.380 0,0290 6 Gatot Subroto 0,1964 7.410 0,0133 7 Jakarta 0,2336 4.183 0,0117
(a) Model Dispersi Konsentrasi NO 2 ( batch pertama).
(b) Model Dispersi Konsentrasi PM 10 ( batch pertama). Gambar 2. Hasil Model Dispersi NO 2 dan PM 10 ( batch pertama)
(a) Model Dispersi Konsentrasi NO 2 ( batch kedua).
(b) Model Dispersi Konsentrasi PM 10 ( batch kedua).
Gambar 3. Hasil Model Dispersi NO 2 dan PM 10 ( batch kedua).
Validasi  Model. Model  NO 2 divalidasi  dengan  120  lokasi  reseptor  di  kawasan  Cibeunying Kidul  dari  penelitian  sebelumnya  (Purwaningrum,  2010).  Rata-rata  persentase  nilai  error  dari model NO 2 adalah 33,3 % dengan nilai RMSE sebesar 18,5 µg/m 3 . Kekurangan dari model NO 2 CALINE4  ini  adalah  hasil  prediksi  konsentrasi  yang  unitnya  adalam  ppm (parts  per  million) dengan  2  desimal  dibelakang  koma  pada  laporan  hasil  model.  Kekurangan  ini  semakin berdampak ketika hasil prediksi konsentrasi ini dikonversikan dari ppm ke satuan µg/m 3 (satuan data  validasi)  Oleh  karena  itu,  untuk  mendapatkan  nilai  desimal  yang  lebih  detail  (3  angka  di
belakang koma), dilakukan pencatatan hasil dari kontur secara manual, namun tetap nilai RMSE tinggi.  Kekurangan  lainnya  dari  hasil  model  ini  adalah  hanya  6  ruas  jalan  yang  berkontribusi mengemisikan NO 2 . Kemungkinan besar, data aktual dipengaruhi juga oleh jalan arteri dan jalan kolektor lainnya di sekitar reseptor. Model PM 10 divalidasi menggunakan 3 reseptor di kawasan Karees dari bagian lain studi ini. Rata-rata persentasi dari nilai error model PM 10 sebesar 28,89 %  dan  nilai  RMSE  1,02  µg/m 3 .  Validasi  ini  menunjukkan  bahwa  model  PM 10 lebih  akurat daripada  model  NO 2 .  Hal  ini  dikarenakan  lokasi  reseptornya  yang  terletak  di  sekitar  kawasan Karees dekat dengan jalan besar, dan secara  signifikan dikontribusikan oleh  keenam ruas  jalan yang diteliti.
Pada Gambar  4 dibawah, hasil plot data konsentrasi aktual-model NO 2 ada di antara garis 1:1 and 1:2. 81,67 % dari keseluruhan data memiliki nilai error dibawah 50 %. Pada Gambar  5 , hasil  plot  data  konsentrasi  aktual-model  PM 10 lebih  mendekati  garis  1:1.  Kedua  gambar  hasil plot pada Gambar 4 dan Gambar 5 menunjukkan bahwa hasil dari  model prediksi konsentrasi NO 2 dan PM 10 adalah model ‘factor of two’ .
Hasil  prediksi  konsentrasi indoor NO 2 dan  PM 10. Dari  rasio indoor/outdoor (I/O)  dan Persamaan  3 diatas  dapat  diprediksi  konsentrasi  NO 2 dalam  rumah  di  lokasi  reseptor  di wilayah  Cibeunying  Kidul.  Untuk  rasio  I/O  PM 10 diperoleh  dari  pengukuran  3  titik  di  wilayah Karees  .  Dari  hasil  pengukuran  diperoleh  persamaan  untuk  memprediksi  konsentrasi  PM 10 dalam rumah, dimana nilai rasio I/O nya > 1.
Gambar 4. Plot Data Aktual-Model Konsentrasi NO 2 .
Gambar 5. Plot Data Aktual-Model Konsentrasi PM 10.
Nilai  rasio  ini  menunjukkan  bahwa  ada  sumber  pencemar  lain  di  dalam  rumah  yang mengemisikan  PM 10 dengan  signifikan  atau  terakumulasinya  PM 10 di  dalam  rumah  yang mempengaruhi  hasil  ratio  yang  lebih  dari  nilai  1  (kondisi  rumah).  Hasil  dari  pengukuran  rasio I/O  kemudian  di  plotkan  dan  diperoleh  persamaan  linear  untuk  memprediksi  nilai  konsentrasi indoor dari  konsentrasi outdoor .  Persamaan  yang  diperoleh: y  =  0,7658x  +  7, 0334  ,  dengan nilai  R²  =  0,8703, dimana y adalah  konsentrasi indoor, dan x adalah  konsentrasi outdoor . Peta prediksi  konsentrasi indoor NO 2 dan  PM 10 dapat  dilihat  pada Gambar  6 dan Gambar  7 dibawah  ini.  Nilai  konsentrasi  di  tiap  titik  reseptor  diinterpolasi  dengan  metode  IDW (Inverse Distance  Weighted) untuk  melihat  nilai  konsentrasi  di  area  tersebut.  Pada Gambar  6 dan Gambar 7 , dapat di lihat nilai konsentrasi paling besar secara umum terdapat pada rumah yang terletak di dekat jalan raya.
Persentase nilai kesalahan rata-rata dari model konsentrasi NO 2 dalam rumah, dari 100 reseptor di kawasan Cibeunying Kidul, adalah 41,44 % dan Nilai RMSE 16,32 µg/m 3 . Dari 3 reseptor di sekitar kawasan Karees, persentase nilai kesalahan rata-rata dari model konsentrasi PM 10 dalam rumah adalah 26,41 % dan RMSE 1,80 µg/m 3 . Model ini dapat ditingkatkan akurasinya dengan menetapkan ketentuan dalam pemilihan reseptor untuk validasi, yaitu yang berlokasi sekitar 500 meter dari jalan-jalan yang dimodelkan.
Gambar 6. Peta Prediksi Konsentrasi NO 2 Indoor Wilayah Cibeunying Kidul
Gambar 7. Peta Prediksi Konsentrasi PM 10 Indoor Wilayah Cibeunying Kidul

## KESIMPULAN
Persentase  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  model  NO 2 ,  dari  120  reseptor  di  kawasan  Cibeunying Kidul, adalah 33,3 % dan Nilai RMSE 18,5  µg/m 3 . Dari 3 reseptor di sekitar  kawasan Karees, persentase  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  model  PM 10 adalah  28,89  %  dan  RMSE  1,02  µg/m 3 . Model konsentrasi NO 2 dan PM 10 adalah model ‘ factor of two’ . Persentase nilai kesalahan rata- rata dari model konsentrasi NO 2 dalam rumah, dari 100 reseptor di kawasan Cibeunying Kidul,
adalah  41,44  %  dan  Nilai  RMSE  16,32  µg/m 3 .  Dari  3  reseptor  di  sekitar  kawasan  Karees, persentase  nilai  kesalahan  rata-rata  dari  model  konsentrasi  PM 10 dalam  rumah  adalah  26,41 % dan  RMSE  1,80  µg/m 3 .  Model  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  konsentrasi  NO 2 dan PM 10 dalam rumah di setiap reseptor untuk pengembangan penelitian selanjutnya .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada  Ikatan Alumni Institut Teknologi Bandung yang telah mendanai penelitian ini melalui Program Hibah Riset IA ITB Periode 2011- 2012: Analisa Biaya Ekonomi Dampak Pencemaran Udara dari Sektor Transportasi Akibat Gangguan Pernafasan

## DAFTAR PUSTAKA
Beelen, R., Hoek, G., Pebesma, E., Vienneau, D., Hoogh, K.d., Briggs, D. J. 2009, Mapping of background air pollution at a fine spatial scale across the European Union. Science of Total Environment 407 (2009) 1852 – 1867.
Dijkema,  Marieke.  2011. Traffic  Related  Air  Pollution:  Spatial  Variation,  Health  Effects  and Mitigation Measures. Thesis Utrecht University. ISBN: 978-90-5335-476-6. Fernando,  Dimitrova,  Hedquist, et.al. ,  2008. Children’s  Health  Project:  Linking  PM 10 to Asthma  in  central  Phoenix. Arizona  State  University,  School  of  Computing  and Informatics, Environmental Fluid Dinamics.
JICA. 2009. FINAL REPORT: Preparatory Survey for Bandung Intra Urban Toll Road Project. NIPPON KOEI CO., LTD. LAPAN, 2000. Proses Fotokimia Atmosfer Laju Fotolisis NO 2 dan Fotoketunakan NO/NO 2 /O 3 Studi Kasus di Jakarta. Warla LAPAN, Vol.2, No.I, Januari-Maret 2000. Lindley,  S.J.,  Conlan,  D.E.,  Raper,  D.W.,  Watson,  A.F.R.  1999. Estimation  of  Spatially Resolved  Road  Transport  Emission  For  Air  Quality  Management  Apllication  In  The North West Region Of England. The Science Of The Total Environment, 235, pp. 119- 132
Morra  P.,  Spadoni  G.  2008. The  Use  of  Air  Criteria  Pollutants  in  Analyzing  Long-term Exposure  Health  Risks. University  of  Bologna,  Department  of  Chemical,  Mining  and Environmental  Engineering,  Italy.  Chemical  Engineering  Transactions,  Volume  13, 2008. ISBN 978-88-95608-07-5.
Novianti,  Srikandi.  2009. Inventarisasi  dan  Pemetaan  Emisi  Oksida  Nitrogen  dari  Sektor Transportasi. Tugas Akhir Sarjana Program Studi Teknik Lingkungan, FTSL, ITB.
Nurrokhmah,  Laila.  2010. Pemodelan  Konsentrasi  Oksida  Nitrogen  dari  Emisi  Transportasi pada  Jalan  Utama  di  Wilayah  Karees  dengan  menggunakan  CALINE4. Tugas  Akhir Sarjana Program Studi Teknik Lingkungan, FTSL, ITB.
Purwaningrum,  2010. Pengukuran  Konsentrasi  Nitrogen  Dioksia  (NO 2 )  di dalam Rumah  serta Hubungannya  terhadap  Penyakit  Asma. Tugas  Akhir  Sarjana  Program  Studi  Teknik Lingkungan, FTSL, ITB.
Sidjabat  F.,  Driejana,  and  Ade  Sjafruddin.2011. Transport-Induced Emission  Load  baseline  in Pasteur-Cileunyi  and  Ujungberung-Gedebage  Route. Jurnal  Transportasi  FSTPT  201 (dipresentasikan  dalam The  14 th FSTPT  International  Symposium,  Pekanbaru,  11-12 November 2011 )
Skene,  K.  J.,  Gent,  J.  F.,  McKay,  L.  A.,  Belanger,  Kathleen, et.  al. 2010. Modeling  effects  of traffic and landscape characteristics on ambient nitrogen dioxide levels in Connecticut. Atmospheric Encironment 44 (2010) 5156 – 5164.
Thobarony, 2011. Pemodelan Pengaruh Program Car Free Day (CFD) di Jalan Dago terhadap Konsentrasi  NO 2 di  Udara  Ambien. Tugas  Akhir  Program  Studi  Teknik  Lingkungan, Institut Teknologi Bandung.
Tiwary, et al, 2009 . An integrated tool to assess the role of new planting in PM10 capture and the human health benefits: A case study in London. Environmental Pollution 157 (2009) 2645–2653.
Weinmayr,  Romeo,  De  Sario,  Weiland,  Forastiere , 2010. Short-Term  Effects  of  PM 10 and  NO 2 on  Respiratory  Health  among  Children  with  Asthma  or  Asthma-like  Symptoms:  A Systematic  Review  and  Meta-Analysis. Environmental  Health  Perspectives:  Volume 118, Number 4, April 2010.
Westerdahl, Dane, and Xing Wang, Xiaochuan Pan, K. Max Zhang. 2009. Characterization of On-road  Vehicle  Emission  Factors  and  Microenvironmental  Air  Quality  in  Beijing, China. Atmospheric Environment 43 pp. 697–705. Yudison, Driejana. 2011. Modeling of Outdoor NO 2 Concentration to Predict Traffic Emission Influence  to  Indoor  Air  Quality  in  Houses  Near  Major  Roads. Proceedings  of  the Eastern Asia Society for Tranportation Studies (EASTS). Vol.8, 2011.