…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
PERMODELAN SEBARAN TSP (TOTAL SUSPENDED PARTICULATE) DARI KENDARAAN BERMOTOR DI LINGKAR JALAN M.T. HARYONO, JALAN BRIGJEN M. YUSUF, JALAN KH. AHMAD DAHLAN, & JALAN SORUMBA KOTA  KENDARI
Oleh Indra Purnama Iqbah 1 , Muhammad Wiliams 2 , Murdani Joko Saputro 3
Program Studi D-III Sanitasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Mandala Waluya
1,2,3 Departemen/Program Studi D-III Sanitasi Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Mandala Waluya Email: 1 indrapurnama@gmail.com
Article History: Received: 27-04-2024 Revised: 12-05-2024 Accepted: 25-05-2024
Abstract: Transportasi merupakan salah satu sektor yang menghasilkan  TSP  (Total  Suspended  Particulate).  TSP memiliki  karakteristik  berwarna  cokelat,  berbau  sadah, dan dapat menimbulkan iritasi mata dan sakit pada paru – paru. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran konsentrasi TSP dari sumber transportasi di jalan raya MT Haryono – Sorumba – KH Ahmad Dahlan – Brigjen M. Yusuf Kota  Kendari  menggunakan  pemodelan  AERMOD  serta membandingkannya  dengan  pengukuran  lapangan. Penelitian  dilakukan  melalui  pengumpulan  data  primer berupa konsentrasi TSP dan Jumlah Kendaraan, serta data sekunder  berupa  data  cuaca  dan  faktor  emisi  dari kendaraan  di  lokasi  penenlitian.  Selanjutnya  dilakukan pemodelan  untuk  mengetahui  sebaran  gas  Nitrogen Dioksida  menggunakan  AERMOD.  Hasil  perhitungan langsung  menunjukkan  bahwa  konsentrasi  tertinggi  TSP sebesar 800 ug/m3 berada di jalan MT. Haryono sedangkan konsentrasi  terendah berada  di  jalan  KH  Ahmad  Dahlan sebesar 500 ug/m3.
Keywords: Permodelan Software Aermod, TSP.
PENDAHULUAN
Kehidupan  semua  makhluk,  terutama  manusia,  sangat  tergantung  pada  keberadaan udara sebagai elemen vital. Dengan adanya pertumbuhan pembangunan infrastruktur, baik di sektor industri maupun transportasi yang terus berkembang, mengakibatkan perubahan atau penurunan kualitas udara. Menurunnya kualitas udara ambien terjadi karena penetrasi zat pencemar ke atmosfer. Jenis zat pencemar tersebut bisa berupa gas atau partikulat ().
Debu total atau TSP adalah debu yang terbentuk dari campuran beragam elemen dan senyawa  lain  dengan  partikel  berbagai  ukuran,  dari  yang  paling  kecil  hingga  sekitar  100 mikron. Partikel debu di lingkungan kerja dapat menimbulkan risiko gangguan pada hidung dan  tenggorokan,  yang  mungkin  menyebabkan  gejala  seperti  pilek  dan  infeksi  lainnya. Faktor-faktor  yang  memungkinkan  terjadinya  penyakit  dan  masalah  pernapasan  akibat paparan debu melibatkan kedua faktor debu itu sendiri dan faktor-faktor individual. Faktor

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.4, No.1, Juni 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
debu mencakup karakteristik partikel, seperti ukuran, bentuk, konsentrasi, daya larut, sifat kimia,  dan  durasi  paparan.  Di  sisi  lain,  faktor  individu  melibatkan  pertahanan  paru-paru, anatomi dan fisiologi saluran pernapasan, serta elemen imunologi (2).
Dilansir dari WHO (2013), paparan TSP menyebabkan tiga juta kematian setiap tahun. Pada  orang  dewasa  dan  anak-anak,  paparan  TSP  meningkatkan  risiko  terkena  berbagai penyakit  pernapasan  dan  kardiovaskular,  baik  akut  maupun  jangka  panjang  (3).  Dampak kesehatan  dari  paparan  PM10  dalam  waktu  singkat  melibatkan  pengaruh  pada  reaksi peradangan paru-paru, gejala  Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA), peningkatan risiko terhadap  masalah  kardiovaskular,  peningkatan  kebutuhan  perawatan  gawat  darurat, peningkatan gejala pada saluran pernapasan bagian bawah, eksaserbasi asma, penurunan fungsi  paru  pada  anak-anak,  peningkatan  risiko  penyakit  obstruktif  paru-paru  kronis, penurunan rata-rata harapan hidup, terutama dalam hal kematian yang berkaitan dengan masalah  jantung-paru,  dan  peningkatan  probabilitas  terjadinya  kanker  paru. Hal  tersebut mengindikasikan  bahwa  TSP  menjadi  prediktor  utama  tingkat  kematian  dan  tingkat keparahan penyakit pada populasi masyarakat.
Faktor  utama  yang  menyebabkan  perubahan  komponen  udara  adalah  peningkatan jumlah  penduduk  yang  bermigrasi  dari  desa  ke  kota,  yang  dikenal  sebagai  urbanisasi. Sehubungan dengan hal ini, kualitas udara menjadi indikator kesehatan lingkungan, baik di lingkungan  desa  maupun  perkotaan.  Tingginya  tingkat  aktivitas  transportasi  juga menyebabkan penurunan kualitas udara (4). Bertambahnya jumlah kendaraan bermotor di jalan raya bisa menyebabkan peningkatan tingkat pencemaran udara akibat emisi gas buang (5).
Khususnya di Kota Kendari – Provinsi Sulawesi Tenggara, Indonesia pada tahun 2022 jumlah penduduk mencapai 364.220 jiwa (6). Bertambahnya jumlah penduduk berimplikasi pada  peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor.  Sebagai  hasil  dari  perhitungan  kategori kendaraan  bermotor  yang  dilakukan  pada  tahun  2022,  ditemukan  bahwa  sepeda  motor dengan total 332.659 unit di seluruh Kota Kendari, diikuti oleh 20.562 mobil penumpang, sebesar 2.152 truk, dan bus sebesar 181 unit (POLDA SULTRA, 2023). Peningkatan jumlah penduduk di perkotaan secara nyata meningkatkan aktivitas pergerakan manusia di jalan raya.  Saat  ini,  pengguna  kendaraan  bermotor  di  Indonesia  semakin  bertambah  seiring dengan  peningkatan  standar  hidup  masyarakat  yang  lebih  mengandalkan  kendaraan bermotor karena dianggap sebagai sarana yang cepat, praktis, dan nyaman (7).
Terdapat beragam metode permodelan yang digunakan untuk memahami penyebaran polutan udara, seperti eulerian model, lagrangian model, dan guassian model. Akan tetapi, metode  yang  umum  dan  sering  digunakan  adalah  model  gaussian  (GM),  karena  dianggap paling  sederhana  dan  memberikan  analisis  yang  akurat  (8).  Tujuan  penelitian  ini  Untuk mengetahui bentuk permodelan sebaran TSP (total suspended particulate) dari kendaraan bermotor di lingkar jalan MT. Hariyono,  Jalan Brigjen M. Yusuf, Jalan KH. Ahmad Dahlan, & Jalan sorumba

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu
Lokasi penelitian ini dilakukan di 4 jalan utama diantaranya jalan MT. Hariyono,  jalan Brigjen  M.  Yusuf,  jalan  KH.  Ahmad  Dahlan  dan  jalan  sorumba.  Waktu  Penelitian  Waktu
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
penelitian ini di lakukan di bulan Oktober 2023. Alat
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah impinger (alat sampling udara), anemometer,  perangkat  lunak  AERMOD  yang  dikeluarkan  oleh  EPA,  dan  WRPLOT  View, untuk membuat mawar angin, dibuat oleh Lakes Environmental.

## Prosedur Kerja
Pengukuran kondisi meteorologi sesaat yang meliputi temperatur udara, kelembaban udara, kecepatan dan arah angin sesaat dilakukan dengan menggunakan alat anemometer, sedangkan  data  sekunder  meteorologi  yaitu  temperatur  udara,  kelembaban  udara, kecepatan dan arah angin, curah hujan dalam serangkaian waktu 1999-2009 diperoleh dari Copernicus Climate Change Service (C3S), untuk periode 1 Januari 2022 sampai 31 Desember 2022 (1 tahun). Pengukuran TSP, jumlah dan jenis kendaraan dilakukan pada pagi (pukul 06.00 ± 08.00 WIB), siang (pukul 12.00 ± 14.00 WIB), dan sore (pukul 16.00 ± 18.00 WIB). Simulasi  penyebaran  TSP  akibat  transportasi  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat lunak AERMOD yang dikeluarkan oleh EPA. Untuk menhitung faktor emisi dari TSP dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
Bangkitan debu (TSP) dihitung berdasarkan USEPA (1995):
𝐸 = 𝑘 (1,7) ( s 12 ) ( S 48 ) ( W 2,7 ) 0,7 ( w 4 ) 0,5 ( 365 − p 365 )  𝑘𝑔/𝑉𝐾𝑇
dimana:       E         : Faktor emisi k   : koefisien ukuran (TSP = 1,18 kg/ton) s   : Silt content pada permukaan jalan (%) S   : Kecepatan rata-rata kendaraan (km/jam) W   : Berat rata-rata kendaraan (ton) w   : Jumlah roda kendaraan p   : Jumlah hari hujan dalam satu tahun
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang di lakukan di 4 jalan utama yakni jalan MT. Hariyono,  jalan Brigjen M. Yusuf, jalan KH. Ahmad Dahlan dan jalan sorumba memiliki karateristik jalan yang disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik jalan di loksai penelitian Titik Nama Jalan Lebar (m) Panjang (m) Status Jalan 1 Jl     MT. Hariyono 16 1.300 Jalan Kota 2 Jl.    Brigjen M. Yusuf 20 1.723 Jalan Kota 3 Jl.    KH. Ahmad Dahlan 14 1.400 Jalan Kota 4 Jl.    Sorumba 14 2.160 Jalan Kota
Dalam penelitian ini dilakukan perhitungan jumlah dan jenis kendaraan yang dilakukan pada pagi (07.00 ± 08.00 WIB), siang (12.00 ± 13.00 WIB), dan sore (17.00 ± 18.00 WIB) dan disajikan pada tabel berikut :

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.4, No.1, Juni 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Tabel 2. Hasil pengambilan sampel di lokasi penelitian Lokasi Jumlah dan Jenis Kendaraan (Unit) Sepeda Motor Mobil Truk Jumlah Jl. MT. Hariyono 2.392 1.320 72 3.784 Jl. Brigjen M. Yusuf 1.872 1.080 27 2.979 Jl. KH. Ahmad Dahlan 1.104 376 9 1.489 Jl. Sorumba 816 552 20 1.388 1. Hasil Permodelan Aermod
a) Model sebaran TSP dari Sepeda Motor (a) Simulasi selama 1 jam (b) Simulasi selama 24 jam Gambar 1. Hasil simulasi TSP pada Motor b) Model Sebaran TSP pada Mobil (a) Simulasi selama 1 jam (b) Simulasi selama 24 jam Gambar 2. Hasil Simulasi TSP pada Mobil c) Model Sebaran TSP pada Truck
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
(a) Simulasi selama 1 jam (b) Simulasi selama 24 jam Gambar 3. Hasil Simulasi Pada Truck

## 2. Analisis Permodelan TSP
Dari hasil permodelan TSP maka di dapatkan hasil konsentrasi TSP di 4 jalan utama yang disajikan pada tabel berikut :
Tabel 3. Konsentrasi Sebaran TSP dari hasil Permodelan Selama 24 jam
Nama Jalan Konsentrasi TSP Motor µg/m³ (Min-Max) Konsentrasi TSP Mobil µg/m³ (Min-Max) Konsentrasi TSP Truk µg/m³ (Min-Max) Jl. MT. Hariyono - Jl. Brigjen M. Yusuf - Jl. KH. Ahmad Dahlan - Jl. Sorumba 500-1851 500-2878 50-491,7

## PEMBAHASAN
The  American  Meteorology  Society  Environmental  Protection  Agency  Regulatory Model  (AERMOD)  merupakan  perangkat  lunak  berbasis  model  Gaussian  plume  yang direkomendasikan  oleh  US  EPA  untuk  simulasi  kualitas  udara  (9).  Perbedaan  AERMOD dengan  CALINE  4  terletak  pada  masukkan  data  iklim  yang  lebih  lengkap,  seperti  data planetary boundary layer (PBL), yang merupakan bagian data meteorologi untuk AERMOD. Selain itu, AERMOD juga memasukkan kontur lokasi penelitian sebagai bagian dari topografi (10).
AERMOD  merupakan  model  dispersi  spasial  kualitas  udara  yang  ditujukan  untuk pemenuhan  terhadap  peraturan,  dan  mampu  memprediksi  penyebaran  kualitas  udara hingga 50 sumber yang berbeda-beda (sumber titik, luas, atau volume), selain itu penyebaran kualitas udara dari sumber sumber bergerak juga dapat diprediksi oleh perangkat lunak ini (11).  Kelebihan  AERMOD  dibandingkan  dengan  perangkat  lunak  lainnya  adalah kemampuannya dalam memprediksi ground level concentration (GLC) akibat dari pengaruh PBL (12).
Dalam  penelitian  ini  diperoleh  hasil  permodelan  sebaran  Sebaran  TSP  dengan menggunakan AERMOD sebagai berikut.

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.4, No.1, Juni 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## a. Permodelan Sebaran TSP pada Sepeda Motor
Dari  hasil  permodelan  selama  24  jam  sebaran  TSP  untuk  kendaraan  sepeda  motor didapati  bahwa  untuk  jalan  MT.Haryono  &  Brigjen  M.  Yusuf    memiliki  titik  konsentrasi sebaran  TSP  tertinggi  yaitu  1000-1851  µg/m³,  namun  secara  luas  persebaran  jalan  MT. Haryono memiliki luas titik persebaran yang lebih besar daripada ke-3 jalan yang lain.

## b. Permodelan sebaran sebaran TSP pada Mobil
Dari hasil permodelan sebaran sebaran TSP untuk kendaraan mobil didapati bahwa untuk jalan MT.Haryono & Brigjen M. Yusuf  memiliki titik konsentrasi sebaran TSP tertinggi yaitu 1000-2878 µg/m³, namun secara luas persebaran jalan MT. Haryono memiliki luas titik persebaran yang lebih besar daripada ke-3 jalan yang lain. Berikutnya jalan Brigjen M. Yusuf dengan konsentrasi rata-rata 500-1000 µg/m³ kemudian jalan KH Ahmad Dahlan dan Jalan Sorumba memiliki konsentrasi sebaran gas TSP terendah dengan rentang 500-700 µg/m³.

## c. Permodelan Sebaran sebaran TSP pada Truk
Dari  hasil  permodelan  sebaran  sebaran  TSP  untuk  kendaraan  truk  didapati  bahwa untuk jalan MT.Haryono & Brigjen M. Yusuf  memiliki titik konsentrasi sebaran TSP tertinggi yaitu 100-491,7 µg/m³, namun secara luas persebaran jalan MT. Haryono memiliki luas titik persebaran yang lebih besar daripada ke-3 jalan yang lain. Berikutnya jalan Brigjen M. Yusuf memiliki  konsentrasi  TSSP  terbesar  kedua  setelah  jalan  MT  Haryono  dengan  konsentrasi rata-rata 500-1000 µg/m³ kemudian jalan KH Ahmad Dahlan dan Jalan Sorumba memiliki konsentrasi sebaran gas TSP terendah dengan rentang 500-90 µg/m³.
Hasil  simulasi  dari  memperlihatkan  pola  yang  hampir  sesuai,  di  mana  polutan menyebar luas ke wilayah selatan (Jalan Brigjen M Yusuf). Hal tersebut sesuai dengan kondisi daerah  tersebut adalah dataran rendah yang didominasi oleh aliran angin dari selatan ke utara. Angin yang bertiup dari selatan ke utara menyebabkan penyebaran polutan ke utara, namun  terbagi  ke  arah  tenggara  dan  barat  laut  karena  adanya  kontur  dataran  rendah  di bagian utara  lokasi rendah, sehingga penyebaran emisi maksimal ke  arah jalan Brigjen.M Yusuf.
TSP (Total Suspendeed Solid) dapat mengakibatkan masyarakat beresiko mengalami gangguan kesehatan berupa penurunan fungsi paru. Partikel yang berukuran sangat kecil ini mudah terinhalasi dan menyebabkan penumpukan pada saluran pernafasan sehingga terjadi penurunan  fatal  paru  berupa  obstruktif.  (13).  Dari  hasil  penelitian  dapat  dilihat  bahwa konsentrasi dari masing-masing jalan yaitu jalan MT. Hariyono,  Jalan Brigjen M. Yusuf, Jalan KH. Ahmad Dahlan, & Jalan Sorumba dan masing-masing jenis Kendaraan  yaitu motor, mobil, & Truk secara keseluruhan melebihi baku mutu sesuai dengan PP No.22 tahun 2021 yaitu melewati  angka  230  µg/m³  dalam  24  jam  sehingga  secara  teori  maka  akan  berpotensi menimbulkan dampak negatif pada masyarakat sekitar.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  AERMOD  dapat  digunakan  untuk  memprediksi polutan udara dari aktivitas transportasi. Semakin meningkat jumlah kendaraan bermotor, semakin  meningkat  pula  konsentrasi  tsp  ( Total  Suspended  Solid )  di  udara  ambien. Berdasarkan  simulasi,  konsentrasi  tertinggi  TSP  akibat  aktivitas  transportasi  di  lokasi penelitian berada di Jalan MT. Haryono.
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## DAFTRA PUSTAKA
[1] Taufiq,  2017.  “ Penggunaan  AERMOD  Untuk  Kajian  Simulasi  Dampak  Pencemaran Karbon Monoksida Di kota Yogyakarta Akibat Emisi Kendaraan Bermotor ”. Yogyakarta.
[2] WHO,  2013. “Penilaian  Secara  Cepat  Sumber -Sumber  Pencemaran  Air,  Tanah,  dan Udara”.
[3] Fatono  &  Subagyo,  2021  “ Rational  Rose  Untuk  Permodelan  Berorientasi  Objek. Informatika.  Bandung ”.  Fakultas  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,  Institut  Teknologi Bandung.
[4] Nurnaningsih,  2018.  “ Analisis  Beban  Penceemar  Udara  SO 2 ,  NO 2 dan  HC  Dengan Menggunakan  Pendekatan  Line  Source  Modelling.  Balitbangda,  Kalimantan  Selatan ”. Operasional PLTU Batubara X Sebagai Media Perhitungan Valuasi Ekonomi ”.
[5] BPS KOTA KENDARI, 2022. “ Kota Kendari Dalam Angka 2022”.
[6] Hamsona dkk, 2019. “ Pengaruh Bahan Bakar Transportasi Terhadap Pencemaran Udara dan Solusinya. Skripsi, Politeknik Bandung ”.
[7] Aslim, 2016. “ Pengaruh faktor Meteorologi Terhadap Besarnya Konsentrasi SO 2 . Skripsi, Jurusan Meteorologi, Institut Teknplogi Bandung ”.
[8] EPA,  2005.  Revision  to  the  Guideline  on  Air  Quality  Models:  Adoption  of  a  Prefered General Propose (Flat and Complex Terrain) Dispersion Model and Other Revision. Fed. Reg., 70(215):68218-68261.
[9] Steven,  G.P.,  Alan,  J.C.,  Robert,  J.P.,  Roger,  W.B.,  Jeffrey,  C.W.,  Akula,  V.,  Robert,  B.W., Russel, F.L., dan Warren, D.P., 2004. AERMOD: A Dispersion Model for Industrial Source Applications.  Part  II:  Model  Performance  Againt  17  Field  Study  Database.  J.  Appl. Meteorol., 44:694-708
[10] Zou, B., Zhan, F., Wilson, J., dan Zeng, Y., 2010. Performance of AERMOD at Different Scales. Simul. Model. Pract. Th., 18:612-623
[11] Yang, D., Chen, G., dan Yu, Y., 2007. Inter-Comparison of AERMOD and ISC3 Modeling Results to the Alaska Tracer Field Experiment. Chin. J. Geochem., 26(2), 182-185
[12] Firmansyah,H.E. 2017. Paparan Debu Terhadap Gejala Asma Pada Pekerja Peternakan Ayam Boiler Studi di Peternakan Desa Bulakmanggis Kecamatan Candipuro Kabupaten Lumajang . Skripsi. Jember: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Jember.

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.4, No.1, Juni 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN