## INTERPOLASI POLUTAN NITROGEN DIOKSIDA (NO2) DI KOTA YOGYAKARTA DENGAN PENDEKATAN ORDINARY KRIGING DAN INVERSE DISTANCE WEIGHTED
Muthia Citra Safira 1 , Achmad Fauzan 2 , Marcelinus Alfafisurya Setya Adhiwibawa 3
1,2 Porgram Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia
3 Ma Chung Research Center for Photosynthetic Pigments, Universitas Ma Chung e-mail: 2 achmadfauzan@uii.ac.id

## Abstrak
Permasalahan yang kerap terjadi di kota-kota besar adalah pencemaran udara. Nitrogen Dioksida (NO 2 ) merupakan salah satu polutan berbahaya yang berkontribusi besar terhadap pencemaran udara. Dalam rangka  pemantauan  kualitas  udara  ambien,  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota  Yogyakarta  melakukan pengukuran di beberapa titik lokasi untuk mengetahui konsentrasi dari polutan tersebut. Namun, karena pengukuran  memerlukan  proses  yang  panjang  dan  terhalang  dana  yang  besar,    pengukuran  tidak dilakukan  di  semua  titik  lokasi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode  interpolasi  spasial  untuk mengestimasi konsentrasi NO 2 di Kota Yogyakarta yang lokasinya tidak dilakukan pengukuran. Metode yang  digunakan  adalah Ordinary  Kriging (OK)  dan Inverse  Distance  Weighted (IDW) . Dari  hasil analisis diperoleh bahwa metode yang paling akurat untuk estimasi konsentrasi NO 2 di Kota Yogyakarta adalah OK. Hal ini dikarenakan hasil perhitungan nilai Root Mean Square Error (RMSE) pada OK lebih kecil, yaitu 0,4847 dibanding 0,5224 pada IDW.
Kata  kunci: Nitrogen  Dioksida, Ordinary  Kriging,  Inverse  Distance  Weighted,  Root  Mean  Square Error

## Abstract
A  frequent  problem  in  major  cities  is  air  pollution.  Nitrogen  Dioxide  (NO2)  is  one  of  the  harmful pollutants that contribute to air pollution. In order to monitor ambient air quality, Environment Agency of Yogyakarta City conducted measurements at several locations to determine the concentration of the pollutants.  However,  because  measurement  requires  a  long  process  and  is  hindered  by  large  funds, measurements are not performed at all points of the location. Therefore, a spatial interpolation method is required to estimate the concentration of NO2 in Yogyakarta, whose location is not measured. The methods used are Ordinary Kriging (OK) and Inverse Distance Weighted (IDW). From the results of the  analysis  obtained  that  the  most  accurate  method  for  estimating  the  concentration  of  NO2  in Yogyakarta is OK. This is because the result of calculating the value of Root Mean Square Error (RMSE) in OK is smaller, which is 0,4847 compared to 0,5224 in IDW.
Keywords: Nitrogen Dioxide, Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighted, Root Mean Square Error

## PENDAHULUAN
Salah  satu  permasalahan  lingkungan hidup yang kerap terjadi di kota-kota besar adalah  pencemaran  udara.  Hasil  penelitian Global  Burden  of  Disease  (Health  Effects Institute,  2020)  memperkirakan  bahwa pencemaran  udara  menyebabkan  hampir  5 juta  kematian  dini  setiap  tahunnya  (Dinas Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta, 2020).  Selain  menjadi  silent  killer,
pencemaran  udara  juga  merupakan  silent destruction terhadap kondisi bangunan dan infrastruktur  hasil  pembangunan  (Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, 2006).
Sebagaimana  yang  tertuang  pada Baku  Mutu  Udara  Ambien  Nasional (Peraturan  Pemerintah,  1999)    tentang Pengendalian  Pencemaran  Udara,  terdapat sembilan  parameter  polutan  yang  menjadi tolak  ukur  untuk  menentukan  baik  atau
tidaknya  kualitas  udara,  yaitu  Nitrogen Dioksida  (NO 2 ),  Sulfur  Dioksida  (SO 2 ), Karbon  Monoksida  (CO),  Oksidan  (O 3 ), Hidro  Karbon  (HC),  PM 10, Debu  (TSP),
Timah  Hitam  (Pb),  dan  Debu  Jatuh ( Dustfall ).  Apabila  konsentrasi  suatu polutan di udara melebihi nilai Baku Mutu Udara  Ambien  Nasional,  udara  tersebut telah tercemar.
Kota  Yogyakarta,  sebagai  ibukota Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta, menjadi  pusat  kota  dengan  aktivitas manusia  yang  cukup  padat.  Aktivitas manusia  yang  dimaksud  yakni  pariwisata, transportasi,  pendidikan,  industri  dan permukiman. Akibat yang ditimbulkan dari aktivitas manusia tersebut  menjadi  sumber utama  pencemaran  udara  (Agustine,  et  al., 2017).
NO 2 merupakan  salah  satu  polutan yang  sangat  berbahaya  bagi  kesehatan manusia.  NO 2 dapat  menyebabkan  iritasi paru-paru  dan  infeksi  saluran  pernapasan (Rofienda, 2004). Hal lainnya, jika NO 2 dan NO x lainnya  bereaksi  dengan  air,  oksigen dan  bahan  kimia  lainnya  di  atmosfer  akan membentuk  hujan  asam.  Hujan  asam berdampak  merusak  lingkungan  akuatik seperti  sungai,  danau  dan  rawa-rawa  yang dapat mengancam kehidupan biota air.
Dalam  rangka  pemantauan  kualitas udara  ambien,  maka  Dinas  Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta melakukan pengukuran  di  beberapa  titik  lokasi  untuk mengetahui konsentrasi dari polutan tersebut.  Namun,  karena  pengukuran konsentrasi  NO 2 di  udara  memerlukan proses  yang  panjang  dan  terhalang  dana yang besar, tidak dilakukan pengukuran di semua titik lokasi. Selain itu, hanya tersedia 25  titik  tersampel  sehingga belum  cukup untuk memberikan informasi udara ambien untuk semua titik di Kota Yogyakarta. Oleh karena  itu,  diperlukan  suatu  metode interpolasi  spasial  untuk  mengestimasi konsentrasi NO 2 pada beberapa titik lokasi yang tidak dilakukan pengukuran.
Interpolasi  spasial  dapat  bersifat stokastik atau deterministik (Chang, 2018). Metode  interpolasi  stokastik  dilakukan berdasarkan  perhitungan  statistik. Kriging merupakan metode interpolasi spasial yang
bersifat stokastik. Di antara semua metode interpolasi  linier, Kriging merupakan metode  yang  tidak  bias  dan  optimal  untuk memperkirakan  nilai  di  suatu  daerah terbatas  (Hao,  et  al.,  2020). Apabila  data spasial  tidak  mengandung trend, tidak memiliki outlier dan mean (𝜇) tidak diketahui, maka digunakan metode
Ordinary  Kriging (OK)  (Cressie,  1993). Apabila  data  spasial  mengandung trend maka  metode  yang  digunakan  adalah Universal  Kriging (UK)  (Fridayani,  et  al., 2012).  Pemilihan  jenis Kriging yang  akan digunakan  bergantung  pada  karakteristik data  yang  dimiliki,  sehingga  OK dipilih untuk penelitian ini.
Sementara  itu,  metode  interpolasi deterministik dilakukan berdasarkan perhitungan  matematik,  misalnya Inverse Distance  Weighted (IDW), Trend dan Spline .  Penelitian  ini  akan  memfokuskan pada  penggunaan  metode  IDW  karena memiliki formula paling sederhana, mudah dipahami dan efisien (Wu & Hung, 2016).
Faudzan, et al (2015) menggunakan metode Ordinary Kriging (OK) dan Inverse
Distance Weighted (IDW) untuk mengestimasi  sebaran  polusi  udara  di Bandung.  Data  sampel  yang  digunakan, yaitu  kadar  polutan  Nitrogen  Dioksida (NO 2 ) dan Sulfur Dioksida (SO 2 ) di 10 titik pada  tahun  2005,  2006  dan  2007  di Bandung.  Kesimpulan  yang  diperoleh bahwa  metode  OK  menghasilkan  estimasi yang lebih baik dibandingkan metode IDW. Penelitian  selanjutnya  yang  membahas pencemaran udara dilakukan oleh Basuki & Saptutyningsih  (2012)  untuk  melakukan pemetaan  polusi  udara  perkotaan  di Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta (DIY) dengan teknik Kriging. Data sampel yang  digunakan  adalah  data  konsentrasi Karbonmonoksida  (CO)  dan  PM10  di  5 kabupaten/kota  di  DIY.  Hasil  penelitian menunjukkan konsentransi  CO tertinggi di Provinsi  DIY  berada  di  Kota  Yogyakarta dan Kabupaten Sleman. Sedangkan wilayah yang  memiliki  konsentrasi  PM10  tertinggi di  Provinsi  DIY  adalah  Kota  Yogyakarta dan Kabupaten Gunung Kidul.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan estimasi  konsentrasi  polutan  gas  NO 2 di
Kota  Yogyakarta.  Dengan  mengetahui konsentrasi  polutan  pada  suatu  daerah, dapat  diketahui  apakah  polutan  di  daerah tersebut masih dalam batas yang diperbolehkan  atau  telah  melebihi  Baku Mutu  Udara  Ambien  Nasional.  Selain  itu, peneliti juga ingin mengetahui metode yang paling  akurat  untuk  estimasi  konsentrasi polutan  gas  NO 2 di  Kota  Yogyakarta menggunakan metode OK dan IDW.

## METODOLOGI

## Tinjauan Referensi
1. Polutan Nitrogen Dioksida (NO 2 )
Nitrogen  dioksida  (NO 2 )  adalah polutan  berbentuk  gas  yang  terdiri  dari nitrogen dan oksigen yang merupakan salah satu  kelompok  gas  terkait  yang  disebut nitrogen oksida, atau NO x (American Lung, 2020).  NO 2 dan  nitrogen  oksida  lainnya juga  merupakan  prekursor  dari  banyak  zat pencemar  udara  sekunder  yang  berbahaya, seperti ozon (O 3 ) dan partikulat (PM), dan berperan  dalam  pembentukan  hujan  asam (Green Facts, 2005). Transportasi jalan raya merupakan  sumber  emisi  terbesar  NO 2 , diikuti  oleh  pembangkit  listrik,  peralatan konstruksi berat bertenaga diesel dan mesin bergerak lainnya, serta boiler industri.
NO 2 juga  dikaitkan  dengan  efek buruk  pada  kesehatan  manusia.  Pada tingkat  tinggi  NO 2 menyebabkan  radang saluran  udara.  Paparan  jangka  panjang dapat  memengaruhi  fungsi  paru-paru  dan gejala  pernapasan  (DEFRA,  2009).  Paru- paru  yang  terkontaminasi  gas  NO 2 dapat membengkak  sehingga  penderita  kesulitan untuk bernapas, hal ini dapat menyebabkan kematian (Kemenkes RI, 2018).
2. Ordinary Kriging
2.1 Penjelasan Ordinary Kriging
Kriging merupakan  suatu  metode interpolasi  spasial  untuk  memprediksi besarnya  nilai  pada  lokasi  lain  yang  tidak tersampel  dengan  memanfaatkan  nilai spasial  pada  lokasi  yang  tersampel (Fridayani,  et  al.,  2012).  Nilai  prediksi tersebut  akan  bergantung  pada  seberapa dekat  dengan  lokasi  yang  tersampel. Kriging yang  paling  umum  digunakan
adalah Ordinary Kriging (OK) (Hao, et al., 2020).  Selain  itu,  penggunaannya  yang sederhana sering ditemukan dalam interpolasi  suhu  (Joly,  et  al.,  2009)    atau dalam  penelitian  kualitas  udara  (Lloyd  & Atkinson, 2004). Metode ini
mengasumsikan  bahwa  rata-rata  ( mean) konstan  tetapi  tidak  diketahui,  data  tidak mengandung trend maupun outlier.
Menurut  Hatfield  (2018),  model  statistik untuk  OK diberikan  pada  Persamaan  (1) sebagai berikut.
𝑧̂(𝑠 0 ) = ∑ 𝑤 𝑖 𝑧(𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan 𝑧̂(𝑠 0 ) adalah nilai prediksi di lokasi 𝑠 0 , 𝑤 𝑖 adalah bobot untuk titik 𝑖 dan 𝑧(𝑠 𝑖 ) adalah  nilai  terukur  pada  lokasi 𝑖 , dengan 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 yang  menyatakan lokasi dari objek yang dimiliki sebanyak 𝑛 lokasi.
Untuk menjamin prediksi  yang tidak bias,  diperlukan  satu  baris  dan  kolom tambahan untuk memastikan bahwa jumlah bobot sama dengan satu, yaitu ∑ 𝑤 𝑖 = 1 𝑛 𝑖=1 . Bobot  ditentukan  menggunakan  koefisien model  untuk  semivariogram  dan  akan meminimalkan  kesalahan  prediksi Kriging melalui metode Lagrange Multiplier (Hatfield,  2018) . Perhitungan  nilai  bobot OK dapat ditulis dalam bentuk matriks pada Persamaan (2)‒(4) sebagai berikut.
( 𝛾(𝑠 1 , 𝑠 1 ) ⋯ 𝛾(𝑠 1 , 𝑠 𝑛 ) 1 ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 𝛾(𝑠 𝑛 , 𝑠 1 ) ⋯  𝛾(𝑠 𝑛 , 𝑠 𝑛 ) 1 1 ⋯ 1 0 ) ( 𝑤 1 ⋮ 𝑤 𝑛 φ ) = ( 𝛾(𝑠 0 , 𝑠 1 ) ⋮ 𝛾(𝑠 0 , 𝑠 𝑛 ) 1 ), (2)
atau
𝐀  𝐰  = 𝐛, (3)
sehingga  karena  itu,  nilai 𝐰 dapat diperoleh dengan persamaan berikut:
𝐰 = 𝐀 −𝟏 𝐛. (4) Salah  satu  kekuatan  menggunakan pendekatan statistik adalah dapat menghitung  ukuran  ketidakpastian  dalam membuat prediksi tersebut (Johnston et al.,
2001). Dalam geostatistik variansi kesalahan prediksi disebut sebagai variansi prediksi,  yaitu  variansi  yang  diperkirakan dari  kesalahan  prediksi  yang  didefinisikan pada Persamaan (5).
𝜎̂ 2 (𝑠 0 ) = ∑ 𝑤 𝑖 𝛾(𝑠 0 , 𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 + φ (5)
dengan 𝜎̂ 2 (𝑠 0 ) adalah  nilai  varians prediksi  di  lokasi 𝑠 0 , 𝛾(𝑠 0 , 𝑠 𝑖 ) adalah semivariogram  antara  titik  prediksi 𝑠 0 dan sampel 𝑠 𝑖 dan φ adalah lagrange multiplier.

## 2.2 Uji Asumsi Ordinary Kriging (OK)
Terdapat  tiga  asumsi  yang  perlu dipenuhi dalam melakukan interpolasi OK, yaitu:
a. Data tidak mengandung outlier Outlier adalah  data  yang  terlihat sangat  berbeda  jauh  (ekstrim)  dari  data pengamatan  lainnya  (Hasanah,  2012). Outlier biasanya disebabkan oleh kesalahan pada  sistem  pengukuran,  kesalahan  pada input data  atau  karena  data  tersebut memang peristiwa yang tidak biasa (Indra, et  al.,  2013) .  Adanya outlier dapat mengganggu  proses  analisis  data  sehingga perlu dilakukan pendeteksian outlier. Salah satu cara untuk mendeteksi keberadaan nilai outlier yaitu dengan menggunakan Boxplot. b. Data berdistribusi normal Digunakan  uji  normalitas  terhadap
data  yang  NO 2 .  Uji  normalitas  bertujuan untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal  atau  tidak.  Data  yang  berdistribusi normal akan meminimalkan terjadinya bias (Apriyono & Taman, 2013). Ada beberapa uji  statistik  yang  dapat  dilakukan  untuk menguji normalitas suatu data, di antaranya adalah  uji Anderson-Darling (AD) , uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Shapiro-Wilk (Putri,  2020) . Namun,  jika  data  yang digunakan bersampel kecil (n ≤  25), maka dipilih  uji Anderson-Darling (Oktaviani, 2015) . Untuk  hipotesis  yang  digunakan yaitu:
H 0 : data berdistribusi normal,
H 1 : data tidak berdistribusi normal, dengan pengambilan keputusan: jika p-value < tingkat signifikansi (α) maka  tolak  H 0 yang  berarti  data  tidak berdistribusi normal,
jika p-value > tingkat signifikansi (α) maka  gagal  tolak  H 0 yang  berarti  data berdistribusi normal.
c. Data stasioner Data  disebut  stasioner  jika  tidak menunjukkan adanya kecenderungan trend tertentu. Fluktuasi datanya berada di sekitar
nilai rata-rata yang konstan, tidak bergantung  pada  waktu  dan  varian  dari fluktuasi tersebut (Rosadi, 2012).
Pemeriksaan  stasioneritas  dapat  dilakukan dengan  membuat  plot  titik  pengamatan terhadap  titik  absis  dan  ordinat  dari koordinat lokasi secara bersama-sama yang membentuk  plot  3  dimensi  (Fauzi,  2018).
Selain memeriksa secara visual,
kestasioneran  data  dapat  dilakukan  secara formal menggunakan uji akar unit ( unit root test )  yakni  uji Augmented  Dickey-Fuller (ADF) yang  dikembangkan  oleh  David Dickey dan  Wayne Fuller (Prayoga, et  al., 2019).
Hipotesis  yang  diambil  untuk  uji ADF yaitu:
H 0 : data tidak stasioner.
H 1 : data stasioner.
Keputusan  untuk  mengetahui  data stasioner atau tidak antara lain:
-Jika p-value <  tingkat  signifikansi  (α) maka tolak H 0 yang berarti data stasioner. -Jika p -value >  tingkat  signifikansi  (α) maka gagal tolak H 0 yang berarti data tidak stasioner.

## 2.3 2.3 Semivariogram Eksperimental dan Teoritis
Semivariogram  eksperimental  dapat mengindikasikan tentang sejauh mana suatu titik  tidak  terkait  dengan  titik  lainnya (Alfiana,
2010). Semivariogram
eksperimental  dapat  dihitung  dengan menggunakan  Persamaan  (6)  sebagai berikut,
𝛾(ℎ) = 1 2𝑁ℎ ∑ [ 𝑁 ℎ 𝑖=1 𝑧(𝑥 𝑖 ) − 𝑧(𝑥 𝑖 + ℎ)] 2 (6)
dengan 𝛾(ℎ) adalah nilai
semivariogram, ℎ adalah jarak lokasi antar sampel  atau  lag, 𝑁(ℎ) adalah  jumlah pasangan titik sampel yang memiliki jarak ℎ , 𝑧(𝑥 𝑖 ) adalah  nilai  pengamatan  pada lokasi 𝑥 𝑖 dan 𝑧(𝑥 𝑖 + ℎ) adalah  nilai pengamatan  pada  lokasi 𝑥 𝑖 + ℎ (Cressie, 1993).
Kurva  halus  yang  dipasang  pada semivariogram eksperimental disebut semivariogram teoritis (Mohebzadeh,
2018).  Terdapat  beberapa  parameter  yang diperlukan untuk mengetahui nilai semivariogram teoritis yakni nugget effect ,
sill dan range (Cressie, 1993).
a. Nugget  Effect ( 𝐶 0 ) yaitu  nilai  pada  saat semivariogram hampir memotong sumbu 𝛾(ℎ) . Nugget  effect juga  dapat dikaitkan dengan kesalahan pengukuran.
b. Sill ( 𝐶 0 + 𝐶) adalah saat nilai semivariogram  cenderung  mencapai nilai  stabil  atau  mendatar.  Ketika  nilai semivariogram  mulai  mendatar,  hal  ini berarti  tidak  adanya  korelasi  atau hubungan  antara  kedekatan  pada  titik data. Sill memiliki  dua  bagian  yaitu nugget effect dan partial sill ( 𝐶) . Partial sill adalah  nilai sill yang  dikurangi dengan nilai nugget effect c. Range ( 𝑎) menunjukkan jarak pada saat nilai semivariogram mulai mendatar atau mencapai sill.
Setelah  ketiga  parameter  tersebut diperoleh, maka dilakukan proses
pencocokan antara semivariogram eksperimental  dan  semivariogram  teoritis yang  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  untuk menentukan  model  semivariogram  teoritis terbaik  berdasarkan  nilai  RMSE  terkecil. Perhitungan  nilai  RMSE  disajikan  pada Persamaan (7) (Tziachris, et al., 2017).
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝑧̂ 𝑖 −𝑧 𝑖 ) 2 𝑛 𝑛 𝑖=1 (7)
dengan 𝑧 𝑖 adalah  nilai  observasi untuk  titik  ke- i , 𝑧̂ 𝑖 adalah  nilai  prediksi untuk  titik ke- i dan 𝑛 adalah banyak data untuk pemodelan.
Terdapat beberapa model semivariogram  teoritis  yang  paling  umum digunakan  sebagai  pembanding  yakni sebagai berikut (Zhang, et. al. , 2021).
a. Model Spherical
Model  spherical  dirumuskan  pada Persamaan (8) sebagai berikut.
𝛾(ℎ) = { 𝐶 0 + 𝐶 [( 3ℎ 2𝑎 ) − ( ℎ 2𝑎 ) 3 ] 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 < ℎ ≤ 𝑎
𝐶 0 + 𝐶                                 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 ℎ > 𝑎 , (8)
dengan ℎ adalah  jarak  lokasi  antar sampel, 𝐶 0 adalah  nugget  effect, 𝐶 adalah partial sill dan 𝑎 adalah range. b. Model Exponential Model  exponential  dirumuskan  pada Persamaan (9) sebagai berikut.
𝛾(ℎ) = 𝐶 0 + 𝐶 [1 − exp (− ℎ 𝑎 )] (9)
c. Model Gaussian
Model  Gaussian  dirumuskan  pada Persamaan (10) sebagai berikut.
𝛾(ℎ) = 𝐶 0 + 𝐶 [1 − exp −ℎ 2 𝑎 2 ] (10)

## 3. Inverse Distance Weighted (IDW)
IDW adalah metode interpolasi yang didasarkan  pada  asumsi  bahwa  nilai  di lokasi prediksi merupakan rata-rata terbobot  ( weighted  average) dari  nilai terukur  di  titik-titik  sekitarnya.  Nilai terukur  yang  paling  dekat  dengan  lokasi prediksi memiliki pengaruh lebih besar dari pada yang letaknya lebih jauh. Metode IDW disebut  deterministik  karena  tidak  ada model statistik yang mendasarinya (Hatfield,  2018)  sehingga  tidak  memiliki nilai kesalahan ( error ) dalam nilai prediksi yang  dilakukan.  Rumus  umum  nilai interpolasi  IDW disajikan pada  Persamaan (11) (Dorman, 2021).
𝑧̂(𝑠 0 ) = ∑ 𝑤(𝑠 𝑖 )𝑍(𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤(𝑠 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (11)
dengan 𝑧̂(𝑠 0 ) adalah nilai prediksi di lokasi 𝑠 0 , 𝑤(𝑠 𝑖 ) adalah  bobot  terukur  pada titik 𝑖 yang diketahui dan 𝑧(𝑠 𝑖 ) adalah nilai terukur pada titik 𝑖 yang diketahui.
Dalam  IDW,  bobot  adalah  invers atau kebalikan dari jarak yang dipangkatkan dengan power 𝑝 yang  ditulis  dalam Persamaan (12).
𝑤(𝑠 𝑖 ) = 1 𝑑(𝑠 0 ,𝑠 𝑖 ) 𝑝 (12) dengan 𝑑(𝑠 0 , 𝑠 𝑖 ) adalah  jarak  antara titik yang diprediksi 𝑠 0 dan titik terukur 𝑠 𝑖 dan 𝑝 adalah  parameter power yang ditentukan  untuk  jarak, 𝑝 = 2  adalah  nilai yang  biasanya  digunakan  (Peter  M  & Christopher D, 2009).
Perhitungan  kritis  IDW  adalah  jarak dari setiap titik spasial dengan nilai terukur ke  titik  yang  diprediksi.  Perhitungan  jarak menggunakan Euclidean distance yang dirumuskan  pada  Persamaan  (13)  sebagai berikut.
𝑑(𝑠 0 , 𝑠 𝑖 ) = √(𝑥 0 − 𝑥 𝑖 ) 2 + (𝑦 0 − 𝑦 𝑖 ) 2 (13) dengan 𝑥 0, 𝑦 0 adalah  koordinat  titik yang diprediksi dan 𝑥 𝑖, 𝑦 𝑖 adalah koordinat titik terukur.
4. Evaluasi Model
Evaluasi  model  yang  digunakan dalam penelitian ini menggunakan prosedur Leave One Out Cross Validation (LOOC). LOOCV  adalah  prosedur  dengan  cara semua  data  secara  berurutan  mengambil peran  sebagai  data  pengujian  ( test  data), sementara  data  yang  tersisa  berperan sebagai data pelatihan ( training data) . LOOCV  dilakukan  di  semua  titik, secara  berurutan  menghilangkan  satu  titik dan  memprediksi  nilai  untuk  titik  tersebut menggunakan  data  lainnya,  lalu  diulangi untuk  titik  kedua  dan  seterusnya  hingga diperoleh  nilai error untuk  semua  titik (Dorman,  2021).  Ilustrasi  dari  LOOCV direpresentasikan  pada  Gambar  1  sebagai berikut.
Dari  hasil  LOOCV  nanti  akan diperoleh nilai error dari setiap kali iterasi. Dari  error  tersebut  akan  dihitung  RMSE sehingga  akan  dilakukan  RMSE  setiap iterasi.  Dari    RMSE  tersebut  kemudian  di rata-rata  (Fuhg,  Fau,  &  Nackenhorst, 2021).RMSE  sering  digunakan  sebagai parameter  penting  yang  menunjukkan akurasi dalam analisis spasial. Nilai RMSE yang  semakin  kecil  menunjukkan  bahwa suatu model tersebut semakin akurat.

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Dinas Lingkungan
Hidup (DLH) Kota
Yogyakarta (2019). Data pada penelitian ini berjumlah  sebanyak  25  lokasi.  Variabel yang  digunakan  adalah Easting (X), Northing (Y) dan Konsentrasi NO 2 . Metode yang  digunakan  adalah Ordinary  Kriging (OK)  dan Inverse  Distance  Weighted (IDW).
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini adalah pengumpulan data. Kemudian tahap kedua  melakukan  analisis  deskriptif  untuk memberikan  gambaran  umum  mengenai data  yang  digunakan.  Tahap  ketiga  adalah melakukan interpolasi spasial menggunakan  OK,  yang  meliputi:  uji asumsi pada OK, perhitungan semivariogram  eksperimental,  dilanjutkan perhitungan  semivariogram  teoritis  dan analisis  struktural  untuk  memilih  model semivariogram teoritis terbaik  berdasarkan nilai RMSE terkecil, kemudian melakukan pendugaan  OK  serta  perhitungan  RMSE. Tahap keempat adalah melakukan interpolasi  spasial  menggunakan  IDW, yang meliputi: perhitungan jarak antara titik yang  diprediksi  dan  titik  tersampel, dilanjutkan  dengan  perhitungan  nilai pembobot  menggunakan  paramater power, lalu  melakukan  pendugaan  IDW  dan perhitungan  RMSE . Kemudian  terakhir adalah  menentukan  metode  yang  paling akurat dengan membandingkan nilai RMSE pada setiap metode interpolasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk mengetahui  karakteristik  dari  suatu  data. Ukuran pemusatan data dapat menggunakan  rata-rata,  sedangkan  ukuran penyebaran  data  dapat  menggunakan varians.  Diperoleh  bahwa  konsentrasi minimum  NO 2 sebesar  0,0055  µgr/m 3 , sedangkan  konsentrasi  maksimum  NO 2 sebesar
5,4875 µgr/m 3 . Rata-rata
konsentrasi  NO 2 di  25  titik  lokasi  sebesar 0,887 µgr/m 3 dan besar nilai varians, yaitu 1,4220 µgr/m 3 yang berarti konsentrasi NO 2 cukup  bervariasi  antara  satu  titik  dengan titik lainnya di 25 titik lokasi tersebut.
Estimasi Konsentrasi Nitrogen Dioksida (NO 2 ) Menggunakan Ordinary Kriging (OK)
Salah  satu  asumsi  yang  harus dipenuhi  dalam  melakukan  interpolasi  OK adalah data yang dimiliki tidak mengandung outlier , sehingga perlu
Gambar  1.  Ilustrasi  LOOCV  (Cha,  et  al., 2020)
dilakukan  pendeteksian outlier dengan menggunakan Boxplot.
Gambar  2  menunjukkan  adanya  3 outlier pada  data  NO 2 ke-5  (UPT Malioboro), data ke-7 (Perempatan Plengkung Gading) dan data ke-8 (Perempatan  Pojok  Beteng  Wetan).  Oleh karena  itu  untuk  melanjutkan  analisis berikutnya,  data  yang  merupakan outlier tidak  diikutsertakan  dalam  penelitian. Selanjutnya,  data  yang  sudah  diperoleh dilakukan uji  normalitas menggunakan uji Anderson-Darling (AD),  karena  data  yang dimiliki bersampel kecil yaitu sebanyak 22 data. Dengan menggunakan tingkat
kepercayaan 95%, hasil pengujian
menunjukan data gagal tolak H 0 karena P- value sebesar  0,1736  >  0,05  (α),  sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Analisis OK dapat diterapkan pada data  yang  memenuhi  asumsi  stasioneritas. Pengujian  stasioneritas  dilakukan  dengan membuat plot 3 dimensi untuk mengetahui ada  tidaknya kecenderungan trend tertentu pada  data  konsentrasi  NO 2 disajikan  pada Gambar 3.
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  pola sebaran  data  konsentrasi  NO 2 dan  warna pada  titik  tersebar  secara  acak  atau  tidak bergantung  pada  lokasi  tertentu  sehingga secara  visual  tidak  terdapat trend yang signifikan  pada  data  yang  berarti  data stasioner.  Selain  memeriksa  secara  visual, kestasioneran  data  dapat  dilakukan  secara formal menggunakan uji akar unit, yaitu uji Augmented  Dickey-Fuller (ADF) . Hasil dari  pengujian  pada  data  yang  diurutkan berdasarkan  absis  (x)  dan  ordinat  (y).
Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95%, data tolak H 0 karena P-value sebesar 0,01 < 0,05 (α), sehingga dapat disimpulkan bahwa data stasioner.
Setelah semua asumsi OK terpenuhi,
semivariogram eksperimental untuk konsentrasi NO 2 dapat dibuat. Plot semivariogram eksperimental yang dihasilkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 sebagai berikut. Dari plot semivariogram
eksperimental pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa nugget  effect dianggap  sebagai intersep  sumbu  y,  yang  terjadi  pada perkiraan  0,05.  Nilai sill diperoleh  ketika nilai  semivariogram  mulai  stabil  atau mendatar yaitu 0,2 sehingga nilai partial sill yang  didapat  dari  nilai sill yang  dikurangi dengan  nilai nugget  effect adalah  sebesar 0,15. Range adalah  jarak  pada  saat  nilai semivariogram  mencapai sill yang  terjadi pada  sekitar  3481  m.  hal  ini  berarti konsentrasi  NO 2 tidak  memiliki  korelasi lagi mulai jarak 3.481 meter.
Gambar  2.  Pendeteksian Outlier dengan
Boxplot Gambar 3. Plot 3 Dimensi Konsentrasi NO 2 Gambar 4. Plot Semivariogram Eksperimental
Gambar  5  adalah  plot  pencocokan model semivariogram teoritis berupa fungsi atau
model matematika dengan semivariogram eksperimental. Garis berwarna
abu-abu
menyatakan semivariogram  eksperimental,  sedangkan garis  berwarna  kuning,  merah  dan  biru menyatakan  model  semivariogram  teoritis, yakni Spherical, Exponential dan Gaussian. Plot tersebut menunjukkan di antara ketiga model  semivariogram  teoritis,  model terbaik  yang  paling      mendekati      kurva semivariogram eksperimental adalah model

## Exponential.
Penentuan  model  terbaik  juga  dapat dilakukan  dengan  analisis  struktural,  yaitu perbandingan nilai semivariogram eksperimental dengan semivariogram teoritis dan dilanjutkan dengan perhitungan nilai RMSE disajikan pada Tabel 1.
Hasil  perhitungan  pada  Tabel  1 menunjukkan bahwa model semivariogram
teoritis  yang  mempunyai  nilai  RSME terkecil  adalah  model Exponential .  Maka dari itu, dapat disimpulkan model Exponential merupakan  model  terbaik untuk  estimasi  konsentrasi  NO 2 dengan metode OK .
Estimasi  konsentrasi  NO 2 dengan pendekatan  OK  menggunakan  model semivariogram  teoritis  yang  cocok  dengan data, yaitu Exponential dan ketiga parameter semivariogram yang telah diperoleh diantaranya nugget effect sebesar 0,05 ,  sill sebesar  0,2 dan range sebesar 3481.  Interpolasi  OK akan  dilakukan  di wilayah Kota Yogyakarta dengan jarak grid yang  dibuat  sebesar  25,  hal  ini  berarti  di setiap  jarak  25-meter          akan menghasilkan     1     estimasi
Gambar 5. Pemodelan Semivariogram
Tabel 1. Analisis Struktural
Experimental Spherical Error 2 Exponential Error 2 Gaussian Error 2 0,3064 0,0673 0,0572 0,0611 0,0602 0,0509 0,0653 0,0911 0,1017 0,0001 0,0809 0,0001 0,0578 0,0011 0,1578 0,1355 0,0005 0,0979 0,0036 0,0706 0,0076 0,1249 0,1682 0,0019 0,1125 0,0002 0,0878 0,0014 0,1570 0,1995 0,0018 0,1249 0,0010 0,1071 0,0025 0,1725 0,2290 0,0032 0,1356 0,0014 0,1267 0,0021 0,2000 0,2562 0,0032 0,1448 0,0030 0,1448 0,0030 0,1695 0,2808 0,0124 0,1527 0,0003 0,1604 0,0001 0,2157 0,3023 0,0075 0,1594 0,0032 0,1729 0,0018 0,3893 0,3203 0,0048 0,1652 0,0502 0,1823 0,0428 0,1268 0,3344 0,0431 0,1702 0,0019 0,1890 0,0039 0,2227 0,3442 0,0148 0,1744 0,0023 0,1934 0,0009 0,2268 0,3493 0,0150 0,1781 0,0024 0,1963 0,0009 Jumlah 0,1654 Jumlah 0,1297 Jumlah 0,1334 RMSE 0,1128 RMSE 0,0999 RMSE 0,1013
Gambar  6.  Plot  Estimasi  Konsentrasi  NO 2 dengan OK
konsentrasi
NO 2 .
Estimasi konsentrasi  NO 2 di  Kota  Yogyakarta  akan menghasilkan  42583  titik  lokasi  estimasi yang disajikan pada Gambar 6.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6, black point yang  tersebar  menunjukkan  titik lokasi pengamatan yang tersampel dan hasil nilai  estimasi  konsentrasi  NO 2 dari  yang paling  rendah  hingga  ke  paling  tingggi divisualisasikan berdasarkan gradien warna hijau  ke  merah.  Oleh  karena  itu,  semakin tinggi  nilai  estimasinya,  maka  warna  yang dihasilkan  semakin  merah  dan  semakin rendah nilai estimasinya, maka warna yang dihasilkan semakin hijau.
Nilai  estimasi  konsentrasi  NO 2 tertinggi  di  Kota  Yogyakarta  sebesar 0,8894 µgr/m 3 yang berada di titik (433519, 9135179),  yaitu  Gang  Kitri  2,  Prenggan, Kecamatan  Kotagede.  Penyebab  tingginya konsentrasi  NO 2 di  area  tersebut  karena Kelurahan  Prenggan  merupakan  daerah kampung  wisata  dengan  permukiman penduduk  yang  padat.  Selain  tersebarnya industri kerajinan perak, tembaga dan batik di  wilayah  kelurahan  tersebut.  Lapangan Karang  Kotagede  yang  berlokasi  di kampung  wisata  Prenggan,  juga  sering dijadikan  untuk  tempat  rekreasi,  olahraga, wisata  kuliner  dan  pergelaran  pentas  seni sehingga banyak wisatawan yang berkunjung  ke  kampung  wisata  Prenggan. Hal  inilah  yang  menyebabkan  padatnya aktivitas manusia khususnya sektor transportasi di area tersebut yang merupakan  sumber  emisi  NO 2 .  Sementara
itu, nilai estimasi konsentrasi NO 2 terendah di Kota Yogyakarta sebesar 0,1959 µgr/m 3 berada  di  titik  (429194,  9137679),  yaitu Jalan Purwodiningratan, Ngampilan, Kecamatan Ngampilan.
Selain menghasilkan nilai prediksi di lokasi  yang  tidak  tersampel,  metode  OK juga  dapat  memberikan  nilai error pada setiap  prediksi  yang  dilakukan  atau  yang disebut  dengan  variansi  prediksi  yang divisualisasikan pada plot Gambar 7.
Estimasi Konsentrasi Nitrogen Dioksida (NO 2 ) Menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW)
Sebelum melakukan estimasi
konsentrasi  NO 2 menggunakan Inverse Distance Weighted (IDW), perlu dilakukan perhitungan jarak pada setiap titik tersampel  dengan  titik  yang  diprediksi. Kemudian  menghitung  nilai  pembobot dengan menginvers jaraknya menggunakan parameter power yang  paling  umum digunakan, yaitu 2 . Jarak grid yang  ditentukan  untuk interpolasi  IDW  sebesar  25,  yang  berarti akan dihasilkan 1 estimasi konsentrasi NO 2 untuk  setiap  jarak  25  meter.  Sama  halnya dengan OK, interpolasi IDW juga menggunakan 22 data agar bersifat apple to apple atau  setara  dan  hasilnya  dapat dibandingkan. Dengan bantuan package di program  R  menggunakan  22  sampel  data, estimasi konsentrasi NO 2 di Kota Yogyakarta  menghasilkan  42.583  titik lokasi  estimasi  dengan  visualisasi  yang terbentuk seperti pada Gambar 8.
Gambar 7. Plot Varians Estimasi Konsentrasi NO 2 Gambar  8.  Plot  Estimasi  Konsentrasi  NO 2 dengan IDW
Interpolasi IDW mengasumsikan bahwa  nilai  terukur  yang  paling  dekat dengan  lokasi  prediksi  memiliki  pengaruh lebih besar pada nilai prediksi dibandingkan dengan letak yang lebih jauh. Berdasarkan plot  hasil  estimasi  konsentrasi  NO 2 menggunakan IDW  pada  Gambar  8, black point menandakan  titik  lokasi  pengamatan yang  tersampel  dan  gradien  warna  biru  ke merah menggambarkan hasil nilai estimasi konsentrasi NO 2 dari yang terendah hingga yang  tertinggi.  Oleh  karena  itu,  semakin tinggi  nilai  estimasinya,  semakin  merah warna yang dihasilkan dan semakin rendah nilai  estimasinya,  semakin  biru  warnanya. Nilai estimasi konsentrasi NO 2 tertinggi di Kota  Yogyakarta  juga  berada  pada  titik (433519,  9135179),  yaitu  Gang  Kitri  2, Prenggan,  Kecamatan  Kotagede sebesar 1,3883  µgr/m 3 .  Adapun nilai  estimasi konsentrasi NO 2 terendah di Kota Yogyakarta  berada  pada  titik  (429194, 9137679),  yaitu Jalan  Purwodiningratan, Ngampilan, Kecamatan Ngampilan sebesar 0.0063 µgr/m 3 .
Pemilihan Metode Terbaik untuk Estimasi Konsentrasi Nitrogen Dioksida (NO 2 )
Keakuratan  prediksi  dan  penentuan metode  interpolasi  yang  memberikan  hasil terbaik,  dapat  diketahui  dengan cross validation .  Berdasarkan  perhitungan cross validation diperoleh bahwa hasil perhitungan  RMSE  metode  OK  sebesar 0,4847 dan IDW sebesar 0,5224. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode OK lebih akurat  untuk  estimasi  konsentrasi  NO 2 di Kota Yogyakarta. Hal ini dikarenakan nilai RMSE  OK  lebih  kecil,  yaitu  0,4847 dibandingkan  nilai  RMSE  yang  dihasilkan oleh IDW sebesar 0,5224.

## KESIMPULAN
Berdasarkan
analisis dan
pembahasan, maka dapat disimpulkan:
1. Ordinary  Kriging (OK) merupakan metode yang lebih akurat untuk estimasi konsentrasi  NO 2 di  Kota  Yogyakarta. Hal  ini  dikarenakan  hasil  perhitungan nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) pada  OK lebih  kecil,  yaitu  0,4847
dibandingkan nilai RMSE yang dihasilkan oleh IDW sebesar 0,5224.
2. Hasil  interpolasi  menggunakan  OK diperoleh  bahwa  model  semivariogram teoritis terbaik untuk estimasi konsentrasi NO 2 adalah model
Exponential dengan  nilai nugget  effect yang  didapat  sebesar  0,05, sill sebesar 0,2  dan range sebesar  3481.  Nilai estimasi  konsentrasi  NO 2 tertinggi  di Kota Yogyakarta sebesar 0,8894 µgr/m 3 berada di titik (433519, 9135179), yaitu Gang  Kitri  2,  Prenggan,  Kecamatan Kotagede.  Sedangkan  nilai  estimasi konsentrasi  NO 2 terendah  di  Kota Yogyakarta  sebesar  0,1959  µgr/m 3 berada di titik (429194, 9137679), yaitu Jalan  Purwodiningratan,  Ngampilan,
Kecamatan Ngampilan.
3. Sesuai  yang  tercatat  pada  Baku  Mutu Udara  Ambien  Nasional,  baku  mutu untuk  NO 2 adalah  50  µg/m 3 per  tahun. Hal ini berarti hasil estimasi konsentrasi NO 2 di Kota Yogyakarta tidak ada yang melampaui  Baku  Mutu  Udara  Ambien Nasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustine,  I.,  Yulinawati,  H.,  Suswantoro, E., & Gunawan, D. 2017. Application of  Open  Air  Model  (R  Package)  To
Analyze Air Pollution Data.
Indonesian  Journal  of  Urban  and Environmental  Technology ,  Vol.  1
(1), 94-108.
Alfiana,  A.  N.  2010. Metode  ordinary kriging pada geostatistika . Universitas Negeri Yogyakarta.
American  Lung.  2020. Nitrogen  Dioxide . https://www.lung.org/clean- air/outdoors/what-makes-air- unhealthy/nitrogen-dioxide  (Diakses 20 Juli 2021)
Apriyono, A., & Taman, A. 2013. Analisis Overreaction pada Saham Perusahaan Manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  Periode  2005-2009. Jurnal NOMINA , Vol. 2 (1), 76–96.
Badan Perencanaan Pembagunan Nasional. 2006.  Peluncuran  dokumen  strategi dan rencana aksi nasional dan 5 kota
besar  untuk  peningkatan  kualitas udara perkotaan. Jakarta: BPPN. Basuki, A. T., & Saptutyningsih, E. (2012).
Pemetaan  Polusi  Udara  Perkotaan Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. UNISIA , Vol 34 (76), 1-
27.
Cha, G. W., Moon, H. J., Kim, Y. M., Hong, W. H., Hwang, J.  H., Park, W. J., &
Kim,  Y.  C.  2020.  Development  of  a Prediction Model for DemolitionWaste Generation Using a Random  Forest  Algorithm  Based  on Small DataSets. International Journal  of  Enviromental  Research and Public Health , Vol. 17 (19).
Chang,  K.  2018.  An  Introduction  to Geographic  Information  Systems.  In Libraries  (9th  ed.).  New  York: McGraw-Hill Education.
Cressie,  N.  A.  1993. Statistics  for  spatial data . United States: Wiley- interscience Publication.
DEFRA. 2009. Departmental Report 2009 . United Kingdom: DEFRA.
Dinas Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta.
2019. Laporan analisa hasil pemantauan kualitas udara . Yogyakarta: DLH.
Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI Jakarta.  2020. Toward  clean  air Jakarta . Jakarta: DLH.
Dorman,  M.  2021.  Spatial  interpolation  of point data. In Introduction to Spatial Data  Programming  with  R .  Israel: Ben-Gurion University of the Negev. Faudzan,  A.,  Suryani,  S.,  dan  Tuti Budiawati.  2015. e-Proceeding  of
Engineering, Vol. 2 (2), 6726-6730. Fauzi,  A.  R.  2018.  Interpolasi  Spasial
Cokriging Menggunakan Semivariogram Anisotropik Exponential,  Stable  Exponential  dan Gaussian pada Kadar NO 2 dan SO 2 di Jawa Timur. Universitas Brawijaya. Fridayani,  N.  M.  S.,  Kencana,  I.  P.  E.  N., dan Sukarsa, K. G. 2012. Perbandingan interpolasi spasial dengan  metode  ordinary  dan  robust kriging pada data spasial berpencilan (studi kasus: curah hujan di
kabupaten  Karangasem). E-Jurnal Matematika , Vol. 1 (1), 68–74.
Fuhg,  J.  N.,  Fau,  A.,  &  Nackenhorst,  U.
(2021). State-of-the-Art and
Comparative  Review  of  Adaptive Sampling  Methods  for  Kriging.
Archives  of  Computational  Methods in Engineering . Green  Facts.  2005. Air  pollution  Nitrogen Dioxide . https://www.greenfacts.org/en/nitrog en-dioxide-no2/index.htm#1 (Diakses 15 Mei 2021) Hao,  T.,  Zhong,  L.,  Zhu,  T.,  Zhang,  X., Wang, X., & Zhang, L. 2020. A new prediction method of reservoir porosity  based  on  improved  Kriging interpolation. Journal  of  Physics: Conference Series , Vol. 1707 (1).
Hasanah, S. T. 2012. Pendeteksian Outlier pada  Regresi  Nonlinier  dengan Metode statistik
Likelihood Displacement. Cauchy ,  Vol.  2 (3), 177.
Hatfield,  G.  2018.  Spatial  statistics. In Practical  Mathematics  for  Precision Farming . USA: Dakota State University.
Health  Effects  Institute.  2020. State  of Global  Air  2020  Special  Report .
Boston: Health Effects Institute.
Indra,  S.,  Vionanda,  D.,  &  Sriningsih,  R. 2013.  Pendeteksian  Data  Pencilan dan  Pengamatan  Berpengaruh  pada Beberapa  Kasus  Data  Menggunakan Metode  Diagnostik. Journal  of Mathematics UNP , Vol. 1 (2), 67–74.
Johnston, K., Ver Hoef, J. M., Krivoruchko, K.,  dan  Lucas,  N.  2001. Using ArcGIS  geostatistical  analyst. USA: ESRI.
Joly, D., Thierry, B., Cardot, H., Cavailhes, J.,  Hilal,  M.,  &  Wavresky,  P.  2009. Interpolation Par Regressions Locales: Application Aux Precipitations en France. Modelisations  Climatiques ,  Vol.  38
(2), 157–170.
Kemenkes  RI.  2018. Penyehatan  Udara . Jakarta: Kemenkes RI.
Lloyd,  C.  D.  dan  Atkinson,  P.  M.  2004. Increased  accuracy  of  geostatistical
prediction  of  nitrogen  dioxide  in  the United Kingdom with secondary data.
International  Journal  of  Applied Earth Observation and Geoinformation , Vol. 5 (4), 293–305. Mohebzadeh,  H.  2018.  Comparison  of methods  for  fitting  the  theoretical variogram to the experimental variogram  for  estimation  of  depth  to groundwater  and  its  temporal  and spatial Variations. American- Eurasian Journal of Agricultural and Environmental  Science ,  Vol.  18 (2),
64–76.
Oktaviani, R. T. 2015. Estimasi Konsentrasi Karbon Monoksida (CO) Pada Kasus Pencemaran Udara Di Kota Surabaya Dengan  Metode  of  Air  Pollution  in Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh November.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia Nomor  41  Tahun  1999.  1999. Pengendalian  Pencemaran  Udara. Jakarta.
Peter  M,  A.  dan  Christopher  D,  L.  2009.
Geostatistics and spatial
interpolation. In The SAGE handbook of  spatial  analysis .  United  States:
University of Illinois at Urba
Prayoga, K. A., Widiarti, Kurniasari, D., & Warsono.  (2019).  Pemodelan  Data
Curah Hujan dengan Model Generalized Space Time Autoregressive  (GSTAR). Seminar Nasional Sains, Matematika, Informatika  dan Aplikasinya,  121- 124. Universitas Lampung. Putri,  R.  D.  2020.  Perbandingan  Kekuatan Uji    Metode  Kolmogorov-Smirnov,
Anderson-Darling, dan Shapiro-Wilk untuk  Menguji  Normalitas  Data. Universitas Sanata Dharma.
Rofienda.
2004. Dampak Negatif Pencemaran      Nitrogen  Dioksida, Usaha Pencegahan dan Penanggulangannya. Jurnal  Kimia dan Kemasan. Vol. 26 (1), 26-31. Rosadi,  D.  2012.  Ekonometrika  dan Analisis  Runtun  Waktu  Terapan dengan Eviews. Andi.
Sreedhar, B. R. dan Muthyalappa, K. 2020. Rainfall Forecast Through Root Mean Squared Error using Double Exponential  &  Log-Pearson  III.
European  Journal  of  Molecular  & Clinical  Medicine, Vol.  7  (8),  5266- 5272.
Tziachris, P., Metaxa, E., Papadopoulos, F.,
dan  Papadopoulou,  M.  2017.  Spatial modelling  and  prediction  assessment of soil iron using Kriging interpolation  with  pH  as  auxiliary information. ISPRS  International
Journal  of  Geo-Information ,  Vol.  6 (9).
Wu,  Y.  H.,  &  Hung,  M.  C.  2016. Comparison  of Spatial  Interpolation Techniques  Using  Visualization  and
Quantitative  Assessment.  In  M. Hung, Applications of Spatial
Statistics ,  17-34.  USA:  Northwest Missouri State University.
Zhang,  X.,  Lian,  L.,  dan  Zhu,  F.  2021. Parameter fitting of variogram based on hybrid algorithm of particle swarm and  artificial  fish  swarm. Future Generation  Computer  Systems ,  Vol.
116, 265–274.