Pengaruh Faktor Meteorologi Terhadap Konsentrasi NO 2 di Udara Ambien (Studi Kasus Bundaran Hotel Indonesia DKI Jakarta)

## Yega Serlina
Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Universal Kompleks Maha Vihara Duta Maitreya, Bukit Beruntung, Sungai Panas, Batam 29433 * Koresponden email : yegaserlina@uvers.ac.id
Diterima: 21 Juli 2020 Disetujui: 27 Juli 2020

## Abstract
A combustion process in power plants, industry and transportation can cause air pollution problems, one of which is the pollutant of Nitrogen Dioxide (NO2) gas. One of the stages of air quality management is monitoring.  In  monitoring  air  quality,  there  are  several  factors  that  need  to  be  considered  because  they can  affect  the  measurement,  there  are  meteorological  factors.  This  study  analyzes  how  temperature, humidity,  rainfall  and  wind  speed  affect  the  measured  NO2  concentration.  NO2  and  meteorological concentration data were taken at the same time at the location of the DKI-1 air quality monitoring station (Bundaran  Hotel  Indonesia,  DKI  Jakarta).  Analysis  of  the  relationship  between  measured  NO2 concentrations with temperature, humidity, rainfall and wind speed was performed using multiple linear regression analysis. The analysis showed that there was a strong relationship between NO2 concentration and four meteorological factors. The R2 value indicates the effect of the four meteorological factors on NO2 concentrations is 38.3% and the remaining 61.7% is influenced by other factors not included in the measurements in this study.
Keywords: air pollution, nitrogen dioxyde, ambient air, meteorology, multiple linear regression

## Abstrak
Proses  pembakaran  pada  pembangkit  listrik,  industri  dan  transportasi  dapat  menimbulkan  pencemaran udara, salah satunya menimbulkan polutan gas Nitrogen Dioksida (NO 2 ). Salah satu tahapan pengelolaan kualitas  udara  adalah  dengan  pemantauan.  Pemantauan  kualitas  udara  memiliki  beberapa  faktor  yang perlu dipertimbangkan karena dapat mempengaruhi pengukuran, salah satunya adalah faktor meteorologi. Penelitian  ini  menganalisis  bagaimana  pengaruh  suhu  udara,  kelembaban  udara,  curah  hujan,  dan kecepatan angin terhadap konsentrasi NO 2 yang terukur. Data konsentrasi NO 2 dan meteorologi diambil pada  saat  bersamaan  di  lokasi  stasiun  pemantauan  kualitas  udara  DKI-1  (Kawasan  Bundaran  Hotel Indonesia  DKI  Jakarta).  Analisis  hubungan  antara  konsentrasi  NO 2 yang  terukur  dengan  suhu  udara, kelembaban  udara,  curah  hujan,  dan  kecepatan  angin  dilakukan  menggunakan  analisis  regresi  linear berganda. Hasil analisis menunjukkan terdapat hubungan yang kuat antara konsentrasi NO 2 dan keempat faktor  meteorologi.  Nilai  R 2 menunjukkan  pengaruh  keempat  faktor  meteorologi  terhadap  konsentrasi NO 2 adalah sebesar 38,3% dan sisanya yaitu 61,7% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam pengukuran pada penelitian ini.
Kata Kunci: pencemaran udara, nitrogen dioksida, udara ambien, meteorologi, regresi linear berganda

## 1. Pendahuluan
Globalisasi  mendorong  peningkatan  pada  aktivitas  ekonomi  di  setiap  negara  [1]  yang  dipelopori oleh berbagai perusahaan multinasional yang hadir dan berkembang dengan dibantu oleh perkembangan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.  Aktivitas  ekonomi  menjadi  semakin  melaju  dengan  digunakannya tenaga kerja mesin [2]. Kemajuan dalam aktivitas ekonomi menyebabkan peningkatan dalam penggunaan energi seperti penggunaan bahan bakar dalam pembangkit listrik, industri, dan transportasi. Penggunaan bahan bakar ini dapat menimbulkan permasalahan bagi lingkungan yaitu pencemaran udara [3].
Pencemaran  udara  menjadi  permasalahan  yang  penting  karena  memiliki  dampak  buruk  terhadap biosfer dan lingkungan. Tingkat polusi udara yang tinggi dapat menyebabkan masalah kesehatan akut [4]. Pada Tahun 2015, World Health Assembly mengidentifikasi 40 jenis pencemar udara dan disebut sebagai “ world’s  largest  single  environmental  health  risk ”  dan  menyerukan  agar  dilakukan  upaya  pemantauan dan evaluasi dampak polusi udara terhadap kesehatan [5]. United State Environmental Protection Agency memperkenalkan Air  Quality  Index (AQI)  untuk  mengkategorikan  polusi  udara  yang  didasarkan  pada
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
lima  polutan  udara  utama,  yaitu groundlevel  ozone , particulate  matter , carbon  monoxide (CO), sulfur dioxide (SO 2 ), dan nitrogen dioxide (NO 2 ) [6]. NO 2 merupakan  salah  satu  jenis  polutan  yang  dapat  menurunkan  kualitas  udara  dan  berdampak pada kesehatan manusia dan lingkungan. Gas NO 2 termasuk prekursor utama dalam pembentukan Ozon (O 3 )  di  atmosfer  [7].  NO 2 merupakan  salah  satu  dari  kelompok  gas  yang  sangat  reaktif  yang  dikenal sebagai Oksida Nitrogen atau Nitrogen Oksida (NO x ). Sumber NO 2 di udara ambien dapat berupa proses alami di atmosfer dan permukaan bumi seperti produksi oleh tanaman, tanah, dan air [8].  Selain itu NO 2 juga dapat berasal dari aktivitas manusia, seperti pembakaran bahan bakar fosil, lalu lintas atau  knalpot kendaraan bermotor [9], penyulingan bensin dan logam, pembangkit listrik tenaga batu bara [10], industri manufaktur,  dan  penggunaan  perumahan  [8].  NO 2 berkontribusi  dalam  pembentukan  kabut  fotokimia yang  memberikan  dampak  terhadap  kesehatan  manusia  dan  lingkungan  [7].  Paparan  NO 2 dapat meningkatkan  risiko  infeksi  pernapasan  [11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ref.  [12]  dan  Ref.  [13] menunjukkan bahwa paparan NO 2 pada ibu hamil dapat meningkatkan risiko gangguan spektrum autisme ( Autism Spectrum Disorder /ASD) dan risiko kelahiran prematur, terutama pada paparan selama trimester ketiga sebelum persalinan. Selain itu, berdasarkan penelitian [14] terdapat hubungan antara paparan NO 2 dan kanker payudara. NO 2 dan NO x lainnya dapat berinteraksi dengan air, oksigen, dan bahan kimia lain di atmosfer untuk membentuk hujan asam yang dapat merusak ekosistem seperti danau dan hutan [15].
Keberadaan  polutan  udara  di  lingkungan  dapat  dipengaruhi  oleh  kondisi  meteorologis  [16],  baik berperan  sebagai  penghambat  atau  pemicu  pembentukan  polutan  [7].  Faktor  meteorologi  yang  dapat mempengaruhi  pencemaran  udara  diantaranya  yaitu  temperatur  [17].  Suhu  udara  dapat  mempengaruhi turbulensi  atmosfer  dan  terjadinya  reaksi  kimia.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ref.  [17]  menunjukkan bahwa  di  sebagian  besar  kota  di  Tiongkok  ditemukan  korelasi  positif  antara  temperatur  dengan konsentrasi  polutan  di  udara.  Suhu  udara  dan  keberadaaan  NO 2 di  udara  secara  bersamaan  juga mempengaruhi  kesehatan [18].  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  diperlukan  studi  terkait  faktor meteorologi  dalam  pencemaran  udara  guna  mencegah  dampak  buruknya  terhadap  kesehatan.  Korelasi yang  signifikan  juga  ditemukan  antara  konsentrasi  NO 2 dengan  kelembaban  udara  [19].  Kelembaban udara  relatif  memiliki  korelasi  positif  dengan  konsentrasi  polutan primer.  Secara  keseluruhan  penelitian Ref.  [17]  menunjukkan  bahwa  kondisi  meteorologi  menjelaskan  lebih  dari  70%  variasi  konsentrasi polutan di Tiongkok.
Curah  hujan  juga  mempengaruhi  konsentrasi  NO 2 yang  terukur  di  Seoul.  Curah  hujan  memiliki korelasi negatif terhadap konsentrasi NO 2 . Hal ini disebabkan karena hujan memberikan efek “ washing ” terhadap polutan NO 2 di udara [20]. Faktor meteorologi lain yang berpotensi mempengaruhi pencemaran udara  oleh  NO 2 adalah  angin.  Pergerakan  udara  atau  angin  dapat  mempengaruhi  penyebaran  dan pengangkutan  polutan  di atmosfer,  baik  skala  lokal  maupun  regional.  Polutan  yang  berasal  dari sumber dapat  terlarut  di  atmosfer  dan  berpindah  akibat  angin.  Pemantauan  di  beberapa  kota  besar  di  Tiongkok menunjukkan  bahwa  konsentrasi  NO 2 berkurang  seiring  dengan  naiknya  kecepatan  angin.  Penelitian tersebut  menunjukkan  koefisien  korelasi  antara  kecepatan  angin  dan  polutan  NO 2 sangat  tinggi dibandingkan dengan polutan kriteria lainnya [17].
Untuk mengetahui bagaimana pengaruh suhu, kelembaban udara, curah hujan, dan kecepatan angin terhadap  konsentrasi  NO 2 yang  terukur  akan  dilakukan  analisis  menggunakan  metode  regresi  linear berganda.  Regresi  linear  menggambarkan  variabel  prediktor  sebagai  fungsi  linear  dari  variabel  respon [21].  Data  konsentrasi  NO 2 yang  terukur  merupakan  variabel  respon  atau  dependen  sedangkan  data meteorologi  merupakan  variabel  prediktor  atau  independen.  Regresi  linear  berganda  digunakan  karena terdapat lebih dari dua variabel prediktor.

## 2. Data dan Metode

## Wilayah Studi
Pemantauan  kualitas  udara  (konsentrasi  polutan  NO 2 )  dan  kondisi  meteorologi  dilakukan  di kawasan  Bundaran  Hotel  Indonesia  DKI  Jakarta  yang  merupakan  lokasi  peletakan  stasiun  pemantauan kualitas  udara  DKI-1  yang  dikelola  oleh  Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta.  Lokasi pemantauan dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1 . Satellite Map View Bundaran Hotel Indonesia Sumber: [22]
Gambar 2. Stasiun Pemantauan DKI-1 Sumber: [22]
Data Konsentrasi NO 2 di Udara Ambien
Data  konsentrasi  NO 2 dan  kondisi  meteorologi  diperoleh  dari  stasiun  pemantauan  yang  terukur setiap  30  menit  selama  24  jam  setiap  harinya.  Konsentrasi  NO 2 terukur  dalam  satuan  g/m 3 .  Data meteorologi  yang  dipantau  antara  lain,  yaitu  suhu,  T  (  C);  kelembaban  relatif,  RH  (%),  curah  hujan, rainfall (mm)  dan  kecepatan  angin, wind  speed (m/s).  Pemantauan  dilakukan  selama  7  hari  mulai  dari tanggal 1 April hingga 7 April 2018.

## Metode Analisis
Analisis  pengaruh  faktor  meteorologi  terhadap  konsentrasi  NO 2 yang  terukur  akan  dikaji menggunakan metode analisis regresi linear berganda. Analisis regresi linear berganda merupakan model regresi  linear  dengan  satu  variabel  terikat  atau  dependen  dan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  atau independen    [23].  Variabel  dependen  atau Y pada  penelitian  ini  adalah  Konsentrasi  NO 2 dan  variabel independen terdiri dari suhu ( X 1 ), kelembaban relatif ( X 2 ), curah hujan ( X 3 ), dan kecepatan angin ( X 4 ). Model untuk regresi linear ganda yaitu [23]:
Y i = β 0 + β 1 X 1i + β 2 X 2i + . . . + β k X ki + ε i
dengan β 0 , β 1 , β 2 ,  .  .  .  , β k adalah  nilai-nilai  parameter  yang  akan  diestimasi.  Keluaran  dari  persamaan garis regresi linear ganda:
Ŷ i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + . . . + b k X ki ; i = 1, 2, . . . , n
Bentuk dan besaran peran faktor meteorologi dalam pengukuran konsentrasi NO 2 akan dilihat dari nilai koefisien korelasi. Koefisien korelasi atau r, dapat dinyatakan sebagai berikut [24]: a.  Jika  nilai  R  mendekati  +1,  berarti  hubungan  antara  konsentrasi  NO 2 dengan  kondisi  meteorologi sangat kuat dan positif.
b.  Jika  harga  R  mendekati  -1,  berarti  hubungan  antara  konsentrasi  NO 2 dengan  kondisi  meteorologi sangat kuat dan negatif.
c.  Jika  harga  R  mendekati  +0.5  atau  -0.5,  berarti  hubungan  antara  konsentrasi  NO 2 dengan  kondisi meteorologi dianggap cukup kuat.
d.  Jika harga R lebih kecil dari +0.5 atau lebih besar dari -0.5, berarti hubungan antara konsentrasi NO 2 dengan kondisi meteorologi dianggap lemah.
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  fitur  Data  Analysis  pada  Microsof  Excel.  Keluaran  dari analisis data ini adalah tabel Summary Output , ANOVA , Residual Output , dan Probability Output . Tabel Summary Output berisi nilai multiple R, R Square, Adjusted R Square, Standard Error dan Observations (jumlah  observasi).  Tabel ANOVA berisi  hasil  analisis variance dan  uji  F.  Kemudian  pada  tabel

## 
Stasiun Pemantauan DKI-1
Coefficient  Beta terdapat  perhitungan  regresi  yang  terdiri  dari  intercept  dan  koefisien  regresi  untuk masing-masing variabel.
Pembahasan hasil regresi dimulai dari uji F untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersamaan memberikan pengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Pengaruh yang signifikan artinya  adalah  hubungan  yang  dijelaskan  pada  hasil  analisis  data  dapat  berlaku  untuk  populasi.  Tahap- tahap pada uji F antara lain:
1. Perumusan  hipotesis,  yang  terdiri  dari  H 0 dan  H a .  Pada  penelitian  ini,  hipotesis  yang  dirumuskan adalah:
H 0 : tidak ada pengaruh signifikan antara T, RH, rainfall dan wind speed terhadap konsentrasi NO 2 ; H a : ada pengaruh signifikan antara T, RH, rainfall dan wind speed terhadap Konsentrasi NO 2 . 2. Penentuan tingkat signifikansi, yaitu α = 5%.
3. Penentuan nilai F hitung dan F tabel. Nilai F hitung diperoleh dari hasil analisis data dan nilai F tabel dari  tabel  distribusi  F  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  tingkat  keyakinan  dan  derajat  kebebasan atau degree of freedom , df 1 dan df 2 . Tingkat keyakinan dipilih 95% sehingga α = 5% atau 0,05. df 1 diperoleh  dari  jumlah  variabel  independen  dikurangi  1  dan  df 2 diperoleh  dari  jumlah  observasi dikurang dengan jumlah variabel independen dan dikurang 1. F tabel juga dapat ditemukan pada Ms. Excel dengan formula =finv( α ;df 1 ;df 2 ).
4. Membandingkan nilai F hitung dan F tabel, dengan kriteria pengujian sebagai berikut:
a. H 0 diterima jika F hitung < F tabel;
b. H 0 ditolak jika F hitung > F tabel.
5. Penarikan kesimpulan Uji F.
Setelah mengetahui bagaimana pengaruh variabel independen secara bersamaan terhadap variabel dependen,  dilakukan  Uji  t  untuk  melihat  pengaruh  variabel  independen  secara  parsial  terhadap  variabel dependen. Langka-langkah pada Uji t yaitu:
1. Penentuan hipotesis, yaitu:
H 0 :   secara  parsial  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  T,  RH, rainfall dan wind  speed terhadap konsentrasi NO 2 ; dan
H a :   secara  parsial  ada  pengaruh  signifikan  antara  T,  RH, rainfall dan wind  speed terhadap konsentrasi NO 2 .
2. Penentuan tingkat signifikansi, yaitu α = 5%.
3. Penentuan t  hitung  dan t tabel.  Nilai t  hitung  diperoleh  dari  hasil  analisis  data dan  nilai  t  tabel  dari tabel distribusi t dengan α = 5% yang apabila menggunakan uji dua sisi maka α = 2,5% atau 0,025. Derajat kebebasan, df  diperoleh dari jumlah observasi dikurang dengan jumlah variabel independen dan dikurang 1. t tabel juga dapat ditemukan pada Ms. Excel dengan formula =tinv( α ;df).
4. Membandingkan nilai t hitung dan nilai t tabel dengan  kriteria pengujian sebagai berikut:
a. H 0 diterima jika -t hitung < t tabel < t tabel;
b. H 0 ditolak jika -t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel.
5. Penarikan kesimpulan uji t, pada masing-masing variabel independen.
Setelah uji t dilanjutkan dengan melihat nilai R dan R 2 . Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  konsentrasi  NO 2 dan  data  meteorologi  kemudian  di  plot  ke  grafik  seperti  pada Gambar  3. Jumlah data sebanyak 323 data pengukuran masing-masing untuk data konsentrasi dan data meteorologi selama  7  hari  pemantauan.  Data  yang  diambil  dimulai  pada  pukul  00.30  di  hari  pertama  hingga  pukul 24.00 pada hari ke 7. Gambar 3 menunjukkan perbandingan terbalik pada data suhu (T) dan kelembaban udara (RH). Jika suhu udara tinggi, maka kelembaban udara rendah dan sebaliknya. Selain itu pada pada data  T  dan  RH  terlihat  pola  berulang  yang  menunjukkan  perbedaan  suhu  dan  kelembaban  udara  pada siang dan malam hari yang terjadi berulang. Pada siang hari suhu udara cenderung meningkat sedangkan kelembaban udara menurun dan sebaliknya pada malam hari suhu udara menurun, sedangkan kelembaban udara meningkat.
Kecepatan  angin  selama  7  hari  pemantauan  cenderung  stabil  dan  nilainya  tidak  melebihi  1  m/s yang  artinya  kecepatan  angin  di  kawasan  ini  cenderung  tenang.  Curah  hujan  selama  7  hari  pemantauan relatif  kecil  kecuali  pada  hari  ke  4  terdapat  curah  hujan  tertinggi  yaitu  21.90  mm  pada  dini  hari  pukul 02.00 WIB. Konsentrasi NO 2 yang terukur bervariasi dan terlihat pola berulang berdasarkan kondisi siang dan malam hari. Jika dilihat pola peningkatan dan penurunan konsentrasi NO 2 pada Gambar 3 cenderung
menyerupai  pola  peningkatan  dan  penurunan  suhu  dan  berbanding  terbalik  dengan  kelembaban  udara. Namun hubungan ini perlu dibuktikan lebih lanjut dengan pengujian data menggunakan metode analisis regresi linear berganda.
Gambar 3 . Konsentrasi Gas NO 2 di Stasiun Pemantauan DKI-1 pada 1April 2019 hingga 31 Mei 2018 Sumber: [25]
Data  konsentrasi  NO 2 merupakan  variabel  dependen  yang  diduga  dipengaruhi  oleh  variabel independen  yang  terdiri  dari  suhu,  kelembaban  relatif,  curah  hujan,  dan  kecepatan  angin.  Data  masing- masing variabel diuji dengan metode regresi linear berganda dan diperoleh hasil seperti Tabel 1 .
Tabel 1. Summary Output Analisis Regresi Konsentrasi NO 2 dan Wind speed
.
Regression Statistics Multiple R 0,619 R Square 0,383 Adjusted R Square 0,376 Standard Error 4,380 Observations 323 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 3792,001 948 49,412 2,592E-32 Residual 318 6101,015 19,186 Total 322 9893,016 . Coefficients Standard Error t Stat P-value Interc ept -8,430 11,178 -0,754 0,451 T (°C) 0,763 0,240 3,187 0,002 RH (%) -0,049 0,060 -0,811 0,418 Rainfall (mm) 0,150 0,157 0,952 0,342 Wind speed (m/s) -4,961 0,487 -10,192 2,706E-21 Sumber: Data penelitian, 2018
Berdasarkan Tabel  1 dilakukan  beberapa  uji  terhadap  kelompok  data  konsentrasi  NO 2 ( Y )  yang merupakan  variabel  dependen  dengan  kelompok  data  meteorologi  ( X 1 , X 2 , X 3 , X 4 )  yang  merupakan variabel independen. Uji koefisien regresi secara bersama-sama dilakukan dengan Uji F ( ANOVA ) untuk melihat  apakah  variabel  independen  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen. Hipotesis yang dirumuskan pada Uji F yaitu;
H 0 :   tidak ada pengaruh signifikan antara T, RH, rainfall dan wind speed terhadap konsentrasi NO 2 ; dan
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 50 100 150
200 250 300 Data ke- [NO2] (ug/m3) T (°C) RH (%) Rainfall (mm) Windspeed (m/s)
H a :   ada pengaruh signifikan antara T, RH, rainfall dan wind speed terhadap konsentrasi NO 2 . Selanjutnya  ditentukan  tingkat  signifikansi  menggunakan  α  =  5%.  Nilai  F  hitung  yang  diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1 yaitu 49,412 dan F tabel dengan:
α   = 5%, df 1 = (jumlah variabel-1) = 4, dan df 2 = (jumlah sampel-jumlah jumlah variabel independen -1) = 317 diperoleh F tabel dengan nilai 2,4.
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  membandingkan  F  hitung  dan  F  tabel.  H 0 diterima  jika  F hitung  lebih  kecil  dari  F  tabel  dan  sebaliknya,  H 0 ditolak  jika  F  hitung  lebih  besar  dari  F  tabel. Perbandingan nilai uji F diperoleh F hitung > F tabel sehingga H 0 ditolak, artinya ada pengaruh signifikan antara T, RH, Rainfall dan Wind speed terhadap konsentrasi NO 2 .
Setelah uji F, dilakukan uji koefisien regresi secara parsial dengan Uji t untuk melihat apakah pada model  regresi  ditemukan  pengaruh  signifikan  variabel  independen  secara  parsial  terhadap  variabel dependen. Hipotesis yang digunakan pada Uji t yaitu;
H 0 :   secara  parsial  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  T,  RH, rainfall dan wind  speed terhadap konsentrasi NO 2 ; dan
H a :  secara parsial ada pengaruh signifikan antara T, RH, rainfall dan wind speed terhadap konsentrasi NO 2 .
Tingkat signifikansi yang digunakan adalah α = 5%. Pengujian t dilakukan dengan membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. Nilai t hitung dari Tabel 1 yaitu 3,187 untuk variabel T; -0,811 untuk variabel RH;  0,952  untuk  variabel rainfall dan  -10,192  untuk  variabel wind  speed .  Nilai  t  tabel  dengan  α  =  5% (dengan  uji  dua  sisi  maka  α  masing-masing  sisi  menjadi  0,025),  df  (jumlah  sampel-jumlah  jumlah variabel independen -1) = 317 adalah 2,252.
Kriteria pengujian yang dilakukan yaitu H 0 diterima jika –t tabel < t hitung < t tabel sedangkan H 0 ditolak  jika  –t  hitung  <  -t  tabel  atau  t  hitung  >  t  tabel.  Variabel  T  dengan  nilai  t  hitung  3,187  >  2,252 maka  H 0 ditolak,  artinya  secara  parsial  ada  pengaruh  signifikan  antara  T  terhadap  konsentrasi  NO 2 . p- value variabel T yaitu 0,002 < 0,05 juga menunjukkan bahwa ada pengaruh signifikan variabel T terhadap konsentrasi NO 2 yang terukur. Variabel RH dengan nilai t hitung -0,811 < 2,252 maka H 0 tidak ditolak, artinya secara parsial tidak ada pengaruh signifikan antara RH terhadap konsentrasi NO 2 . p-value variabel RH adalah 0,418 > 0,05 menunjukkan tidak ada pengaruh signifikan antara RH terhadap konsentrasi NO 2 . Rainfall dengan  nilai  t  hitung  0,952  <  2,252  maka  H 0 tidak  ditolak,  artinya  secara  parsial  tidak  ada pengaruh  signifikan  antara rainfall terhadap  konsentrasi  NO 2 . p-value variabel rainfall adalah  0,342  > 0,05 menunjukkan tidak ada pengaruh signifikan antara rainfall terhadap konsentrasi NO 2 . Variabel wind speed dengan  nilai  t  hitung  -10,192  <  -2,252  maka  H 0 ditolak,  artinya  secara  parsial  ada  pengaruh signifikan antara wind speed terhadap konsentrasi NO 2 . p-value variabel wind speed adalah 2,706 x 10 -21 < 0,05 menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap konsentrasi NO 2 . Koefisien intercept pada persamaan regresi yang diperoleh dari analisis data pada Tabel 1 yaitu  - 8,43  yang  artinya jika  variabel-variabel  indepen  bernilai  0  maka  nilai Y atau  konsentrasi  NO 2 bernilai  - 8,43.  Koefisien  regresi  untuk  variabel  T  yaitu  0,763  yang  artinya  jika  variabel  independen  selain  T nilainya tetap dan  T naik 1  C maka konsentrasi NO 2 naik sebesar 0,763  g/m 3 . Hal ini menunjukkan jika suhu udara naik maka konsentrasi NO 2 yang terukur juga akan  naik. Sama dengan penelitian  [17] yang menunjukkan korelasi positif antara T dan konsentrasi NO 2 . Koefisien regresi variabel RH yaitu sebesar - 0,049 yang artinya jika variabel independen selain RH nilainya tetap dan RH naik 1% maka konsentrasi NO 2 turun  sebesar  0,049  g/m 3 . Hal  ini  menunjukkan  korelasi  negatif  antara  RH  dan  konsentrasi  NO 2 yang  terukur.  Berbeda  dengan  penelitian  [17]  yang  menunjukkan  korelasi  positif  antara  RH  dan konsentrasi polutan primer termasuk NO 2 .
Hal  ini  diperkirakan  di  lokasi  penelitian  terjadi  reaksi  gas  NO 2 dengan  uap  air  sehingga memungkinkan pengurangan konsentrasi NO 2 yang terukur.   Koefisien regresi untuk rainfall yaitu 0,15 yang  artinya  jika  variabel  independen  selain rainfall nilainya  tetap  dan rainfall naik  1  mm  maka konsentrasi  NO 2 naik  sebesar  0,15  g/m 3 .  Hal  ini  sesuai  dengan  Ref.  [20]  yang  menunjukkan  korelasi negatif  antara  rainfall  dan  konsentrasi  NO 2 terukur.  Hal  tersebut  terjadi  akibat  efek  “ washing ”  oleh air hujan terhadap NO 2 di udara. Koefisien regresi untuk wind speed yaitu bernilai -4,961 yang artinya jika variabel independen  selain wind  speed nilainya  tetap dan wind speed naik  1  m/s  maka  konsentrasi  NO 2 berkurang sebesar 4,961  g/m 3 . Hal ini menunjukkan korelasi negatif antara wind speed dan konsentrasi
NO 2 terukur.  Hal  yang  sama  dilaporkan  oleh  Ref.  [17]  yang  menyimpulkan  pengurangan  NO 2 dapat terjadi akibat perpindahan polutan yang disebabkan oleh angin.
Hubungan  antara  seluruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  diketahui  dari  analisis korelasi  ganda  dengan  melihat  nilai  R.  Nilai  R  ganda  atau  R multiple dari  Tabel  1  adalah  0,619  yang menunjukkan  hubungan  yang  kuat  antara  T,  RH, rainfall ,  dan wind  speed terhadap  konsentrasi  NO 2 . Persentase  sumbangan  pengaruh  variabel  independen  secara  bersamaan  terhadap  variabel  dependen diketahui dari analisis determinasi yang dilihat dari nilai R 2 . Tabel 1 menunjukkan nilah R 2 sebesar 0,383 yang  artinya  persentase  sumbangan  pengaruh  variabel  T,  RH, rainfall dan wind  speed terhadap konsentrasi NO 2 adalah sebesar 38,3% dan sisanya yaitu 61,7% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam pengukuran pada penelitian ini.

## 4. Kesimpulan
Faktor meteorologi yang meliputi suhu, kelembaban udara relatif, curah hujan dan kecepatan angin mempengaruhi konsentrasi NO 2 yang terukur. Nilai R multiple dari analisis regresi linear berganda adalah 0,619  yang  menunjukkan  hubungan  yang  kuat  antara  konsentrasi  NO 2 dan  keempat  faktor  meteorologi. Nilai R 2 sebesar 0,383 menunjukkan persentase sumbangan pengaruh variabel T, RH, rainfall , dan wind speed terhadap  konsentrasi  NO 2 adalah  sebesar  38,3%  dan  sisanya  yaitu  61,7%  dipengaruhi  oleh  faktor lain yang tidak dimasukkan dalam pengukuran pada penelitian ini. Secara parsial ada pengaruh signifikan antara T terhadap konsentrasi NO 2 dan keduanya memiliki korelasi positif. Tidak ada pengaruh signifikan antara  RH  terhadap  konsentrasi  NO 2 dan  korelasinya  negatif.  Tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara rainfall terhadap  konsentrasi  NO 2 dan  korelasinya  negatif.  Ada  pengaruh  signifikan  antara wind  speed terhadap konsentrasi NO 2 dan korelasi negatif.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Author  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta  dan Universitas Universal yang telah mendukung penelitian ini.

## 6. Singkatan
NO 2 Nitrogen Dioksida T Temperature RH Relative Humidity

## 7. Referensi
[1] S. Sabir and M. S. Gorus, “The impact of globalization on ecological footprint: empirical evidence from the South Asian countries,” Environ. Sci. Pollut. Res. , 2019, doi: 10.1007/s11356-019-06458- 3.
[2] U.  Amri,  “Globalisasi  dan  Dampaknya  terhadap  Lingkungan  dan  Keamanan  Manusia  di  Asia Pasifik: Kasus China dan Papua Nugini,” J. Kaji. Wil , 2011.
[3] A.  Budiyono,  “Pencemaran  Udara :  Dampak  Pencemaran  Udara  Pada  Lingkungan,” Dirgantara , 2001.
[4] G.  D’Amato et  al. ,  “Climate  change  and  air  pollution:  Effects  on  respiratory  allergy,” Allergy, Asthma and Immunology Research . 2016, doi: 10.4168/aair.2016.8.5.391.
[5] A.  Larkin et  al. ,  “Global  Land  Use  Regression  Model  for  Nitrogen  Dioxide  Air  Pollution,” Environ. Sci. Technol. , 2017, doi: 10.1021/acs.est.7b01148.
[6] M.  A.  Akbarzadeh et  al. ,  “The  association  between  exposure  to  air  pollutants  including  PM10, PM2.5,  ozone,  carbon  monoxide,  sulfur  dioxide,  and  nitrogen  dioxide  concentration  and  the relative  risk  of  developing  STEMI:  A  case-crossover  design,” Environ.  Res. ,  2018,  doi: 10.1016/j.envres.2017.11.020.
[7] A. K. Gorai, F. Tuluri, P. B. Tchounwou, and S. Ambinakudige, “Influence of local meteorology and NO2 conditions on ground-level ozone concentrations in the eastern part of Texas, USA,” Air Qual. Atmos. Heal. , 2015, doi: 10.1007/s11869-014-0276-5.
[8] Y. Cui et al. , “Rapid growth in nitrogen dioxide pollution over Western China, 2005-2013,” Atmos. Chem. Phys. , 2016, doi: 10.5194/acp-16-6207-2016.
[9] I. C. Hanigan et al. , “Blending multiple nitrogen dioxide data sources for neighborhood estimates of  long-term  exposure  for  health  research,” Environ.  Sci.  Technol. ,  2017,  doi: 10.1021/acs.est.7b03035.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[10]  F. Liu et al. , “A methodology to constrain carbon dioxide emissions from coal-fired power plants using  satellite  observations  of  co-emitted  nitrogen  dioxide,” Atmos.  Chem.  Phys. ,  2020,  doi: 10.5194/acp-20-99-2020.
[11]  T. M. Chen, J. Gokhale, S. Shofer, and W. G. Kuschner, “Outdoor air pollution: Nitrogen dioxide, sulfur  dioxide,  and  carbon  monoxide  health  effects,” Am.  J.  Med.  Sci. ,  2007,  doi: 10.1097/MAJ.0b013e31803b900f.
[12]  M.  C.  Flores-Pajot,  M.  Ofner,  M.  T.  Do,  E.  Lavigne,  and  P.  J.  Villeneuve,  “Childhood  autism spectrum disorders and exposure to nitrogen dioxide, and particulate matter air pollution: A review and meta-analysis,” Environmental Research . 2016, doi: 10.1016/j.envres.2016.07.030.
[13]  X. Ji et al. , “Nitrogen dioxide air pollution and preterm birth in Shanghai, China,” Environ. Res. , 2019, doi: 10.1016/j.envres.2018.11.007.
[14]  A. Keramatinia et al. , “Correlation between nitrogen dioxide as an air pollution indicator and breast cancer:  A  systematic  review  and  meta-analysis,” Asian  Pacific  J.  Cancer  Prev. ,  2016,  doi: 10.7314/APJCP.2016.17.1.419.
[15]  Y. Ouyang, Z. Xu, E. Fan, Y. Li, and L. Zhang, “Effect of nitrogen dioxide and sulfur dioxide on viability and morphology of oak pollen,” Int. Forum Allergy Rhinol. , 2016, doi: 10.1002/alr.21632.
[16]  S. Yan, H. Cao, Y. Chen, C. Wu, T. Hong, and H. Fan, “Spatial and temporal characteristics of air quality  and  air  pollutants  in  2013  in  Beijing,” Environ.  Sci.  Pollut.  Res. ,  2016,  doi: 10.1007/s11356-016-6518-3.
[17]  J.  He et  al. ,  “Air  pollution  characteristics  and  their  relation  to  meteorological  conditions  during 2014–2015 in major Chinese cities,” Environ. Pollut. , 2017, doi: 10.1016/j.envpol.2017.01.050.
[18]  Y. Duan et al. , “Effect of changes in season and temperature on cardiovascular mortality associated with  nitrogen  dioxide  air  pollution  in  Shenzhen,  China,” Sci.  Total  Environ. ,  2019,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.134051.
[19]  R. Cichowicz, G. Wielgosiński, and W. Fetter, “Dispersion of atmospheric air pollution in summer and winter season,” Environ. Monit. Assess. , 2017, doi: 10.1007/s10661-017-6319-2.
[20]  H. Y. Kwak, J. Ko, S. Lee, and C. H. Joh, “Identifying the correlation between rainfall, traffic flow performance  and  air  pollution  concentration  in  Seoul  using  a  path  analysis,”  2017,  doi: 10.1016/j.trpro.2017.05.288.
[21]  J. K. Sethi and M. Mittal, “A new feature selection method based on machine learning technique for air quality dataset,” J. Stat. Manag. Syst. , 2019, doi: 10.1080/09720510.2019.1609726.
[22]  866m/data=!3m2!1e3!4b1!4m5!3m4!1s0x2e69f42165575b9f:0x2998e57aaa2a6e2b!8m2!3d- 6.1930713!4d106.8230356 https://www.google.com/maps/place/Bundaran+HI/@-6.1930713, 106.8208469, “Bundaran Hotel Indonesia.” .
[23]  J. Harlan, Analisis Regresi Linear . 2018.
[24]  Y.  S.  Swarinoto  and  S.  Sugiyono,  “Pemanfaatan  Suhu  Udara  Dan  Kelembapan  Udara  Dalam Persamaan  Regresi  Untuk  Simulasi  Prediksi  Total  Hujan  Bulanan  Di  Bandar  Lampung,” J. Meteorol. dan Geofis. , 2011, doi: 10.31172/jmg.v12i3.109.
[25]  Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta,  “Laporan  Harian  Kualitas  Udara  di  Stasiun Pemantau,” 2018.