## Reduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Air Hujan dengan Metode Analisis Komponen Utama
Alfi Nur Nitasari 1 , Fatiha Nadia Salsabila 2 , Devira Thania Ramadhanty 3 , Muhammad Rizal Anggriawan 4 , Dita Amelia 5 , M. Fariz Fadillah Mardianto 6 , Elly Ana 7
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, alfi.nur.nitasari-2021@fst.unair.ac.id 2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, fatiha.nadia.salsabila-2021@fst.unair.ac.id 3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, devira.thania.ramadhanty-2021@fst.unair.ac.id 4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, muhammad.rizal.anggriawan-2021@fst.unair.ac.id 5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, dita.amelia@fst.unair.ac.id 6 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, m.fariz.fadillah.m@fst.unair.ac.id 7 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, elly-a@fst.unair.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2023.8.1.7-15

## ABSTRACT
The increase in air pollution that occurs due to industrial and economic activities will affect the rainwater content. The vital function of one of the sources of clean, namely rainwater, makes the urgency of research on indications of a decrease in rainwater quality by analyzing the substances contained. The parameters used for the determination of rainwater quality are the degree of acidity, conductivity, calcium, magnesium, sodium, potassium, ammonium, sulfate ions, nitrate ions, chloride ions, total hardness, and acidity. The data source used is data from the Central Statistics Agency (BPS) entitled "Indonesian  Environmental  Statistics 2022". By using the Principal Component Analysis method to reduce the variabels of rainwater quality influence  factors  in  35  city/station  samples  in  Indonesia,  results  were  obtained,  namely rainwater quality influence factors that can be formed into three main components with each containing  10  variabels  consisting  of  acidity,  conductivity,  magnesium,  sodium,  potassium, chloride  ions,  sulfate  ions,  nitrate  ions,  total  hardness,  and  acidity  capable  of  explaining 73.695% of the total variance. Based on the main component plot, three groups of cities/stations have similar rainwater quality.
Keywords : Principal Component Analysis, rainwater quality, dimension reduction

## ABSTRAK
Peningkatan  pencemaran  udara  yang  terjadi  akibat  kegiatan  industri  dan perekonomian akan mempengaruhi kandungan air hujan. Fungsi vital salah satu sumber air bersih  yaitu  air  hujan,  menjadikan  urgensi  penelitian  terhadap  adanya  indikasi  penurunan kualitas air hujan dengan menganalisis zat-zat yang terkandung. Parameter yang digunakan untuk  penentuan  kualitas  air  hujan  adalah  derajat  keasaman,  daya  hantar,  kalsium, magnesium, natrium, kalium, amonium, ion sulfat, ion nitrat, ion klorida, kesadahan total dan keasaman.  Sumber  data  yang  digunakan  merupakan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) berjudul “Statistik Lingkungan Hidup Indonesia 2022”. Dengan menggunakan metode Analisis Komponen Utama untuk mereduksi variabel faktor pengaruh kualitas air hujan pada 35 sampel kota/stasiun  di  Indonesia,  diperoleh  hasil  yaitu  faktor  pengaruh  kualitas  air  hujan  dapat dibentuk menjadi tiga komponen utama dengan masing-masing berisi 10 variabel yang terdiri dari derajat keasaman, daya hantar, magnesium, natrium, kalium, ion klorida, ion sulfat, ion nitrat, kesadahan total dan keasaman yang mampu menjelaskan 73,695% dari variansi total. Berdasarkan  plot  komponen  utama  diperoleh  tiga  kelompok  kota/stasiun  yang  memiliki kualitas air hujan yang mirip.
Kata Kunci : Analisis Komponen Utama,  kualitas air hujan, reduksi dimensi

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  zaman  yang  terus  berkembang, kebutuhan manusia terhadap lingkungan pun semakin bertambah  dan  bervariasi.  Kesadaran  manusia terhadap  pentingnya  lingkungan  dan  kelestarian lingkungan  kini  semakin  meningkat,  sehingga menyebabkan  topik  tersebut  menjadi  isu  populer  di kalangan masyarakat. Salah satu isu lingkungan yang sedang  menjadi  fokus  utama  global  dan  termuat dalam  tujuan  ke-6 Sustainable  Development  Goals (SDGs),  yaitu  penjaminan  pasokan  dan  manajemen berkelanjutan  pada  air  serta  sanitasi  untuk  semua orang.  Penurunan  cadangan  air  bersih  di  seluruh dunia menyebabkan goals tersebut memiliki urgensi yang  tinggi  untuk  memastikan  di  setiap  negara  di dunia  memiliki  pasokan  air  minum,  sanitasi,  dan kebersihan yang layak.
Ada  berbagai  sumber  air  bersih  yang  dapat dimanfaatkan,  yaitu  mata  air,  air  tanah,  air permukaan, dan air hujan. Peran hujan melalui siklus hidrologi  dalam  ketersediaan  air  bersih  di  bumi merupakan peran yang sangat vital. Menurut Wayan dan Gunawan (2019), semua jenis cairan yang berasal dari atmosfer disebut presipitasi. Presipitasi merupakan reaksi yang terjadi antara asam dan basa, sehingga  diperoleh  hasil  berupa  padatan  kristalin serta  air  (Purwasasmita  &  Gultom,  2008).  Di Indonesia, endapan yang dimaksudkan adalah curah hujan yang sering dijumpai. Hujan merupakan sebuah peristiwa  butiran  air  dari  langit  jatuh  ke  permukaan bumi,  sedangkan  untuk  siklus  air  di  planet  bumi dinamakan hujan. Secara alami, CO 2 atau karbondioksida yang ada di udara akan larut dalam air hujan dan membentuk senyawa asam, sehingga hujan akan memiliki pH kurang dari 6.
Peningkatan pembangunan dan perekonomian di Indonesia  yang  terus  meningkat  tentu  berdampak pada  perubahan  kualitas  udara.  Industri  dan transportasi yang mengonsumsi energi juga menghasilkan  gas  buangan  yang  memperburuk pencemaran  udara.  Emisi  gas  SO 2 dan  NO 2 yang menyatu dengan udara dapat menyebabkan peristiwa deposisi  asam.  Kandungan  asam  pada  udara  jika terkena  hujan  dapat  menyebabkan  terjadinya  hujan asam dan mercemari kandungan air.
Sebagai salah satu sumber kehidupan, pemanfaatan  air  untuk  kebutuhan  sehari-hari  adalah hal yang mutlak adanya termasuk saat musim hujan. Air  yang  dibutuhkan  adalah  air  bersih  yang memenuhi  kualifikasi  air  sesuai  Peraturan  Menteri Kesehatan  RI  No.  416  tahun  1990  bahwa  dalam pemanfaatan  air  bersih  untuk  keperluan  sehari-hari perlu diperhatikan kualitasnya apakah telah mencapai minimum  pada  syarat  kesehatan  dan  dapat dikonsumsi setelah diolah.
Kesulitan  mendapatkan  air  bersih  pada  saat musim  hujan  berdampak  pada  timbulnya  penyakit pasca  hujan  seperti  diare,  gastroenteritis,  penyakit kulit, dan gatal-gatal. Untuk itu,  konsep pengolahan
air  bersih  baik  saat  maupun  pasca  musim  hujan diharapkan mampu mengurangi dampak negatif yang timbul, khususnya terkait masalah kesehatan.
Analisis kandungan air hujan sangat dibutuhkan untuk berbagai hal, salah satunya untuk pemanfaatan air  hujan  sebagai  air  bersih  yang  layak  dikonsumsi masyarakat.  Saat  ini,  beberapa  daerah  di  Indonesia melakukan  penampungan  air  hujan  dengan  tangki penampung  fiber,  seng,  atau  aluminium.  Tangki penampung akan diletakkan di setiap rumah dan air hujan akan jatuh ke atap rumah lalu dialirkan dan di tampung di tangki penampung, selanjutnya air hujan baru  dapat  dikonsumsi  untuk kebutuhan  sehari-hari. Hal ini dikarenakan air tanah atau air sumur dangkal yang  tidak  layak  untuk  dikonsumsi  karena  airnya berwarna coklat.
Penelitian ini didasarkan pada beberapa penelitian  terdahulu.  Publikasi  berjudul Water Quality Indices for Rainwater Quality Assessment in Bandung  Urban  Region oleh  Hasan,  et  al  (2019) menyebutkan bahwa metode analisis data kualitas air hujan  yang  sering  digunakan  di  Indonesia  yaitu metode  STORET (Storage  and  Retrieval) .  Metode tersebut digunakan untuk mengidentifikasi parameter yang  melampaui  baku  mutu  sesuai  yang  telah tercantum pada Peraturan Pemerintah No. 82 Tahun 2001.
Dengan  metode  STORET,  status  kualitas  air digolongkan  menjadi  empat,  yaitu good  condition, lightly  polluted,  moderately  polluted, dan heavy polluted. Dalam menentukan status kualitas air hujan, ada  beberapa  parameter  yang  dianalisis,  yaitu  pH, SO4 2- , NO 3- , Cl - , As, Cd, Cr, Pb, dan Zn di beberapa daerah di Bandung, yaitu Coblong, Sumut Bandung, dan Buah Batu.  Dalam penelitian tersebut, Hasan et al.  (2019)  menyebutkan  bahwa  logam  berat  yang terkandung  dalam  air  hujan  di  wilayah  Bandung, berupa Pb dan Zn, dipengaruhi oleh emisi kendaraan bermotor dan imbas dari kepadatan penduduk di pusat kota.
Penelitian  lain  yang  mempelajari  kualitas  air hujan juga dilakukan oleh Anuar, et al. (2015) dengan judul  Analisis  Kualitas  Air  Hujan  Sebagai  Sumber Air  Minum  Terhadap  Kesehatan  Masyarakat  (Studi Kasus di Kecamatan Bangko Bagansiapiapi). Dengan analisis  data  komparatif,  peneliti  membandingkan data  hasil  penelitian  dengan  hasil  laboratorium standar  air  bersih  menurut  Permenkes  No. 492/Menkes/Per/IV/2010. Dalam penelitian tersebut, ada beberapa jenis parameter yang digunakan, yaitu parameter  fisik,  parameter  kimiawi,  parameter anorganik, dan parameter mikrobiologi.
Anuar  et  al.  (2015)  mengemukakan  bahwa berdasarkan  parameter  fisik,  parameter  kimiawi, maupun  parameter  anorganik,  air  hujan  sebagai sumber  air  minum  di  lokasi  penelitian  layak  untuk dikonsumsi.  Akan  tetapi,  pada  hasil  penelitian menurut  parameter  mikrobiologi  yang  diamati berdasarkan  kadar Escherecia  coli dan Coliform
dalam air memperlihatkan bahwa air hujan di lokasi penelitian  menunjukkan  nilai  <  1,8  dari  batas  aman yang  seharusnya  0  menurut  Permenkes  No. 492/Menkes/Per/IV/2010.  Menurut  Anuar,  et  al. (2015),  besar  kemungkinan  beberapa  penyakit  yang diderita  masyarakat  sekitar, khususnya diare,  terjadi karena  kurangnya  pola  hidup  bersih  dan  sehat khususnya terkait sanitasi dan sumber air bersih.
Pada dua penelitian sebelumnya, dapat diketahui bahwa  parameter  atau  variabel  yang  diteliti  dari faktor  yang  berpengaruh  pada  kualitas  air  hujan cukup  banyak,  sehingga  dimensi  yang  dihasilkan berdasarkan data akan cukup rumit. Oleh karena itu, untuk menganalisis data agar lebih efisien maka dapat dilakukan pereduksian variabel. Agar keragaman data secara  keseluruhan  dapat  dipertahankan  secara maksimal  setelah  variabel  direduksi,  salah  satu metode  yang  paling  tepat  yaitu  metode  Analisis Komponen Utama (AKU).
Menurut  Johnson  dan  Wichern  (2007)  Analisis Komponen  Utama  merupakan  salah  satu  metode untuk  mengubah  dari  sebagian  besar  variabel  asli yang digunakan yang saling berkorelasi satu dengan yang  lainnya  menjadi  satu  set  variabel  baru  yang lebih  kecil  dan  saling  bebas.  Metode  Analisis Komponen  Utama  (AKU)  sangat  berguna  jika digunakan pada data yang memiliki jumlah variabel yang  cukup  besar  dan  antar  variabelnya  memiliki korelasi. Hingga saat ini, metode Analisis Komponen Utama (AKU) masih terus digunakan dan dikembangkan untuk mereduksi variabel.
Beberapa penelitian yang menggunakan metode Analisis  Komponen  Utama  adalah  penelitian  terkait analisis  kualitas  air  untuk  marikultur  di  Moro, Karimun, Kepulauan Riau karya Wiyoto Wiyoto dan Irzal  Effendi  (2021),  analisis  kebijakan  pengelolaan sumber daya air pada wilayah sungai karya Waluyo Hatmoko, R. Wahyudi Triweko, Radhika dan Rendy Firmansyah  (2018)  dan  karakteristik  perairan mangrove  Tanjung  Api-api  Sumatera  Selatan berdasarkan  sebaran  parameter  lingkungan  perairan (2010).
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dipaparkan  pada penelitian-penelitian  terdahulu,  ada  beberapa  aspek yang  dapat  dikembangkan.  Penelitian  Hasan,  et  al. (2019)  dan  Anuar,  et  al.  (2015)  menunjukkan kesamaan  berupa  lingkup  penelitian  yang  bersifat lokal  atau  regional,  sehingga  perlu  dilakukan penelitian  lanjutan  untuk  membandingkan  analisis kualitas air hujan pada cakupan yang lebih luas, yaitu daerah-daerah  kota/stasiun  di  Indonesia  dalam beberapa  tahun  terakhir.  Dengan  demikian,  pada penelitian Reduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kualitas  Air  Hujan  dengan  Metode Analisis  Komponen  Utama  akan  digunakan  metode pereduksian  dimensi  dengan  Analisis  Komponen Utama  untuk  mengetahui  persamaan  komponen utama  yang  terbentuk  dan  mengandung  variabel- variabel hasil reduksi untuk menjelaskan keragaman data secara optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kualitas Air Hujan.
Salah  satu  sumber  air  bersih  terbarukan  yang digunakan  dalam  kehidupan  sehari-hari  sebagai proses  berkelanjutan  yang  dapat  dikembangkan adalah  air  hujan.  Pada  hakikatnya,  air  hujan  tidak sepenuhnya  tersusun  dari  H 2 O  saja,  namun  juga terdapat  berbagai  aspek  lingkungan  yang  dapat berpengaruh  pada  kualitas  air  hujan.  Aspek lingkungan  yang  berpengaruh  terhadap  kualitas  air hujan  diantaranya,  seperti  polusi  udara  yang seringkali  terjadi  di  daerah  perkotaan  berupa  emisi dari  kendaraan  bermotor  dan  juga  buangan  gas  dari pabrik.  Di  daerah  perkotaan,  air  hujan  yang  turun cenderung mengandung kadar CO 2 yang lebih tinggi (Sudarmadji, 2016).
Menurut Peraturan Pemerintah No.82 tahun 2001, ada beberapa parameter yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas air, yaitu derajat keasaman (pH), ion  sulfat  ( SO 4 2− ),  ion  nitrat  ( NO 3 − ),  ion  klorida ( Cl − ), dan lain-lain. Selain dari aspek kimia, menurut
Peraturan Menteri Kesehatan
RI No. 416/MENKES/PER/IX/1990,  persyaratan  air  yang dapat  dimanfaatkan  secara  aman  oleh  masyarakat juga  dilihat  dari  aspek  fisika,  seperti  tidak  berbau, mengandung jumlah zat padat terlarut yang berada di zona aman, tingkat kekeruhan yang berada di bawah batas  maksimum,  tidak  berasa,  warnanya  di  bawah ambang maksimum, serta suhunya sesuai.
2.2 Derajat Keasaman Air Hujan.
Suatu proses penguapan yang kemudian mengalami proses kondensasi yang akhirnya turun ke permukaan  bumi  seringkali  dikenal  dengan  sebutan air  hujan.  Sebelum  turun  ke  permukaan  bumi,  air hujan  juga  mengalami  proses  pencampuran  dengan molekul debu dan gas rumah kaca dari atmosfer yang diakibatkan  oleh  aktivitas  alam  serta  aktivitas manusia.  Selain  itu,  air  hujan  yang  turun  ke permukaan bumi adalah hasil dari proses penguapan yang  membawa  senyawa  dan  zat-zat  dari  lautan, karena  telah  diketahui  bahwa  penguapan  terbesar terjadi di lautan dibandingkan di daratan. Hujan yang jatuh ke permukaan bumi akibat proses pencampuran antara air hujan dengan gas rumah kaca  dan molekul debu  akan  memiliki  derajat  keasaman  (pH)  yang rendah bahkan sangat rendah yaitu < 5,6 (Alfiandy, et al., 2021).
Chromatograph merupakan alat untuk menganalisis  sampel  air  hujan  yang  dilakukan  di laboratorium  kualitas  udara  BMKG.  Berdasarkan Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG, 2022) peninjauan kadar keasaman air hujan (pH)  di  Indonesia  dilakukan  di  52  stasiun.  Untuk meninjau  kadar  air  hujan  di  Indonesia,  diambil sampel  dengan  menggunakan  cara Wet  Deposition dan Wet  &  Dry  Deposition menggunakan  alat  yang bernama Automatic  Rain  Water  Sampler (ARWS). Derajat  keasaman  (pH)  air  hujan  >  7  dikatakan  pH basa,  selanjutnya  pH  6,1  –  7  dinyatakan  bahwa
kualitas  air  hujan  yang  ditinjaui  sangat  baik  dan cenderung netral seperti air permukaan, untuk pH 5,6 – 6 dinyatakan bahwa kualitas air hujan yang ditinjaui ideal, kemudian jika pH 4,1 – 5,5 dinyatakan bahwa kualitas air hujan yang ditinjaui sebagai hujan asam, jika pH 3 – 4 dinyatakan sebagai hujan asam (tinggi) dan  jika  pH  air  hujan  <3  dinyatakan  sebagai  hujan asam (ekstrem).

## 2.3 Kesadahan Total.
Kesadahan  air  merupakan  suatu  ketersedian antara  kandungan  mineral  dalam  air  yang  pada umumnya  terdiri  dari  magnesium  (Mg)  dan  ion kalsium  ( Ca − )  yang  terkandung  dalam  garam karbonat.  Selain  itu,  penyebab  kesadahan  bisa  juga berasal  dari  ion-ion  logam,  sulfat,  dan  garam bikarbonat.  Kesadahan  air  total  dinyatakan  dengan berat  per  volume  dari  kalsium  karbonat  ( CaCO 3 ). Kesadahan air terbagi menjadi dua jenis berdasarkan sifatnya,  yaitu  air  sadah  sementara  serta  air  sadah tetap. Air sadah sementara dapat dihilangkan melalui proses pemanasan serta mengandung ion bikarbonat. Di  sisi  lain,  kandungan  anion  dalam  air  sadah  tetap adalah  anion  selain  bikarbonat,  seperti  ion  klorida, ion  nitrat,  dan  ion  sulfat.  Proses  penghilangan kesadahan  dalam  air  sadah  tetap  hanya  dapat dilakukan  dengan  melakukan  reaksi  kimia  dengan larutan karbonat.
Proses terjadinya air sadah berkaitan erat dengan sikulus hidrologi atau siklus air yang salah satu output nya  berupa  air  hujan.  Ketika  air  hujan  mengalir  di lapisan tanah bagian atas, terjadi aktivitas mikroba di dalam air yang akan menghasilkan gas karbondioksida.  Reaksi  air  dan  karbondioksida selanjutnya  akan  membentuk  asam  karbonat ( H 2 CO 3 ). Selanjutnya, asam bikarbonat akan bereaksi dengan  batu  kapur  atau  gamping  dan  membentuk senyawa-senyawa  dengan  ion  bikarbonat  (Cahyana, 2008).  Air    hujan    pada  umumnya      memiliki karakteristik di antaranya, yaitu memiliki  pH   rendah antara 3,0-6,0 dengan kandungan  organik yang tinggi (>10),  kesadahan   rendah  , mineral  rendah,  serta  Fe tinggi (>0,3).

## 2.4 Daya Hantar Air Hujan.
Daya  hantar  listrik  didefiniskan  sebagai  suatu keterangan dari sifat konduktivitas air. Air hujan yang turun kepermukaan bumi merupakan hasil dari proses penguapan  dari  senyawa  serta  zat-zat  yang  dibawa dari lautan. Jika semakin banyak garam telarut yang terionisasi,  maka  dapat  mengakibatkan  terjadinya peningkatan  pada  daya  hantar  listrik.  Pengukuran daya  hantar  listrik  digunakan  untuk  memprediksi mineral yang terkandung dalam air dan juga menaksir kemampuan ion-ion pada air yang dapat menghantarkan listrik. Pada air tanah yang  dangkal, diperoleh  daya  hantar  listrik  30–2000  µmbos/cm (Indriastoni, 2014).
2.5 Analisis Komponen Utama. Analisis Komponen Utama (Principal
Component  Analysis) atau  yang  seringkali  disebut dengan AKU adalah salah satu teknik sampling yang diterapkan  pada  sekumpulan  data  tanpa  ada pengelompokan  ataupun  partisi  variabel,  tidak dibedakan  atas  variabel  bebas  maupun  terikatnya. Komponen  utama  pertama  didefinisikan  sebagai suatu kombinasi linear dari variabel-variabel dengan variansi    maksimum,  dengan  artian  mencari  sebuah dimensi  (variabel  baru)  yang  dapat  mewakili  secara maksimum variabel asal. Sedangkan kombinasi linear dari  variabel  asal  dengan  variansi  maksimum  ke  2 yang tegak lurus dengan variabel baru pertama   dari variabel  asal  disebut  komponen  utama  kedua. Demikian seterusnya untuk komponen utama ketiga, keempat dan seterusnya.
Analisis  komponen  utama  seringkali  digunakan untuk :
1) Mengidentifikasi  data  bervariabel  ganda  yang didasari oleh variabel baru.
2) Mempertahankan  keragaman  dalam  himpunan data  yang  diolah  sebanyak  mungkin  untuk mengurangi  dimensi  himpunan  variabel  yang terdiri  dari  variabel  yang  saling  berkorelasi dalam jumlah banyak.
3) Mengeliminasi  variabel-variabel  yang  bernilai relatif kecil dari nilai alpha.
Secara  garis  besar,  untuk  mereduksi  dan menginterpretasi  variabel  pada  suatu  data  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  komponen  utama. Analisis komponen utama berfungsi untuk mendeskripsikan struktur matriks variansi-kovariansi dari suatu variabel melalui kombinasi liariabel yang digunakan.  Adapun  untuk  model  matematika  dari AKU  menurut  Hikmawaty  et  al.  (2014)  adalah sebagai berikut.
𝑌 = 𝐴𝑋,                 𝑌 =
[ 𝑦 1 𝑦 2 ⋮ 𝑦 𝑝 ] 𝐴 =   [ 𝑎 11 𝑎 12 ⋯ 𝑎 1𝑝 𝑎 21 𝑎 22 ⋯ 𝑎 2𝑝 ⋮ 𝑎 𝑝1 ⋮ 𝑎 𝑝2 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑎 𝑝𝑝 ] dan 𝑋 = [ 𝑥 1 𝑥 2 ⋮ 𝑥 𝑝 ] 𝑦 1 = 𝑎 11 𝑥 1 + 𝑎 12 𝑥 2 + ⋯ + 𝑎 1𝑝 𝑥 𝑝 = 𝑎 11 [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋮ 𝑥 1𝑛 ] + 𝑎 12 [ 𝑥 21 𝑥 22 ⋮ 𝑥 2𝑛 ] + ⋯ + 𝑎 1𝑝 [ 𝑥 𝑝1 𝑥 𝑝2 ⋮ 𝑥 𝑝𝑛 ]
Keterangan : 𝑦 𝑖 : komponen utama ke-i 𝑥 𝑖 : variabel ke-i 𝑎 𝑖𝑗 : vektor eigen ke-j untuk komponen utama ke-i
dengan 𝑖 = 1, 2, . . . , 𝑛 dan 𝑗 = 1, 2, . . . , 𝑛 Dalam Analisis Komponen Utama (AKU), akan dipilih k buah komponen utama yang telah mencakup keragaman  data  yang  cukup  tinggi  dari p buah komponen  utama.  Apabila k buah  komponen  utama telah  menerangkan  lebih  dari  75%  keragaman  data,
maka  komponen-komponen  utama  tersebut  dapat menggantikan p buah  variabel  (Rumus  Statistik, 2021) . Persen keragaman yang dapat dijelaskan oleh k komponen utama adalah :
∑ 𝜆 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∑ 𝜆 𝑢 𝑟 𝑖−1 . 100% ; 𝑘 ≤ 𝑟

## 2.6 Pengujian Bartlett Test & KMO.
Mengonstruksi matriks korelasi digunakan untuk memperoleh nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian  merupakan  suatu  langkah  awal  sebelum proses  analisis  komponen  utama.  Pada  proses pengujian  untuk  menaksir  kesesuaian  dengan  nilai korelasi yang diperoleh dari analisis komponen utama dapat  menggunakan  nilai  kedekatan  yang  diperoleh dari matriks korelasi yang sudah dikonstruksi.
a) Uji Bartlett Untuk  menguji  matriks  korelasi  yang dihasilkan  berupa  matriks  identitas  atau  bukan, dapat dilakukan dengan Uji Bartlett. Uji tersebut digunakan  apabila  sebagian  besar  koefisien korelasinya kurang dari 0,5. Hipotesis : 𝐻 0 : matriks korelasi merupakan matriks identitas 𝐻 1 : matriks korelasi bukan matriks identitas
Statistik uji :
𝑥 𝑜𝑏𝑠 2 = − [(𝑁 − 1) − (2𝑝 + 5)
6 ] 𝑙𝑛|𝑅|
Keterangan : 𝑁 = jumlah observasi 𝑝 = jumlah variabel |𝑅| = determinan matriks korelasi Keputusan:
𝐻 0 : diterima jika 𝑥 𝑜𝑏𝑠 2 < 𝑥 𝜎.𝑝(𝑝−1)/2 2
𝐻 0 : ditolak jika 𝑥 𝑜𝑏𝑠 2 ≥ 𝑥 𝜎.𝑝(𝑝−1)/2 2
Dalam  sampel  yang  diuji  menggunakan Bartlett  test  of  sphericity, tujuan  pengujian tersebut  adalah  untuk melihat  kelayakan  data penelitian  berdasarkan  nilai  Kaiser  Meyer Olkin (KMO)  dan Measure  of  Sampling Adequancy (MSA)  pada  korelasi  variabel  yang diujikan.
b) Uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) Untuk  menguji  kelayakan  data  observasi agar dapat dianalisis dengan analisis komponen utama  digunakan  Uji  Kaiser  Meyer  Olkin (KMO).  Pada  uji  Kaiser  Meyer  Olkin  (KMO), nilai  statistik  yang  diperoleh  untuk  mengukur kecukupan  sampling  diperoleh  dari  rumus sebagai berikut.
𝐾𝑀𝑂 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑖≠𝑗 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑖≠𝑗 + ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑗 2 𝑖≠𝑗 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑝; 𝑗 = 1,2, … , 𝑝
Keterangan : 𝑟 𝑖𝑗 = koefisien  korelasi  sederhana  antara variabel ke-i dan ke-j
𝑎 𝑖𝑗 = koefisien  korelasi  parsial  antara  variabel ke-i dan ke-j
Penggunaan  analisis  komponen  utama atau  analisis  faktor  yang  terindikasi  oleh  nilai KMO yang relatif kecil harus dipertimbangkan kembali, karena korelasi tidak dapat dijelaskan antara variabel satu  dengan variabel yang lain. Nilai KMO akan mendekati 1 apabila koefisien korelasi lebih besar daripada koefisien korelasi parsial. Adapun kriteria keputusannya tercantum dalam Tabel 1 sebagai berikut.

## Tabel 1. Interpretasi Nilai KMO
Nilai KMO Interpretasi (Analisis Faktor) 0,90 - 1,00 Data sangat baik 0,80 - 0,90 Data baik 0,70 - 0,80 Data agak cukup 0,60 - 0,70 Data lebih dari cukup 0,05 - 0,60 Data cukup 0,00 - 0,50 Data tidak layak
Sumber: Kaiser (1960)

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan merupakan data sekunder. Sumber data penelitian ini diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik dengan judul STATISTIK LINGKUNGAN HIDUP INDONESIA  2022.  Data  yang  digunakan  sebagai bahan  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  data  air hujan dengan 12 variabel yang masing-masing terdiri dari  nilai  minimum  dan  maksimum,  sehingga  data yang  dianalisis  mewakili  range  masing-masing variabel.  Variabel  tersebut  terdiri  dari  parameter Derajat Keasaman, Daya Hantar, Kalsium, Magnesium,  Natrium,  Kalium,  Amonium,  Klorida, Sulfat,  Nitrat,  Kesadahan  Total,  Keasaman  di beberapa kota di Indonesia tahun 2021.
Adapun  tahapan  pengujian  yang  dilakukan dalam analisis AKU yaitu sebagai berikut :
1. Pengujian  nilai  Barlett’s  Test  untuk mengetahui korelasi antar variabel.
2. Pengujian nilai Keiser-Meyer-Olkin (KMO) untuk mengetahui kecukupan sampel penelitian secara keseluruhan.
3. Pengujian  kecukupan  sampel  pada  setiap variabel  dengan  melihat  nilai  matriks anti- image correlation .
4. Perbaikan  model  dengan  mengeliminasi variabel satu per satu jika ada variabel yang tidak memenuhi nilai MSA.
5. Analisis Komponen Utama (AKU).
4. HASIL PENELITIAN
4.1. Statistika Deskriptif
Dengan  menggunakan  data  pada  publikasi Badan  Pusat  Statistik  dengan  judul  STATISTIK LINGKUNGAN HIDUP INDONESIA 2022, dilakukan  uji  statistik  deskriptif  yang  menghasilkan output pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Statistika Deskriptif
Rata-Rata Simpangan Baku derajat_keasaman 1,12114 0,350065 daya_hantar 36,80571 26,451965 Kalsium 1,91457 2,041446 Magnesium 0,52694 0,766317 Natrium 1,98966 2,552262 Kalium 0,74317 0,941455 Ammonium 1,02311 0,966116 Klorida 3,19114 4,029332 Sulfat 3,26583 3,704514 Nitrat 3,47571 4,545887 Kesadahan_total 2,39149 2,579451 Keasaman 88,09714 53,246753
Berdasarkan  statistika  deskriptif  pada  masing- masing  variabel  yang  tertera  di  Tabel  2,  dari  35 kota/stasiun di Indonesia dapat diketahui bahwa rata- rata  maksimum ada pada variabel keasaman dengan rata-rata  tiap  kota/stasiun  memiliki  keasaman  air hujan 88,09714 mg/liter. Selain itu, rata-rata tertinggi kedua ada pada variabel daya hantar air hujan dengan rata-rata sebesar 36,80571 mho.

## 4.2. Pengujian Nilai Bartlett’s Test & KMO
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  Bartlett  dan Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  sebagai  uji  kelayakan variabel-variabel  dalam  data  penelitian  ini  untuk dianalisis  lebih  lanjut.  Hipotesis  alternatif  untuk pengujian ini, yaitu variabel sudah  mencukupi batas minimum untuk dilakukan analisis lanjut.
Tabel 3. Nilai Bartlett’s Test dan KMO untuk Model Awal Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,567 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 437,019 df 66 Sig. 0,000
Hasil  perhitungan  dengan  bantuan software pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai    Bartlett’s Test  of  Sphericity  yaitu  sebesar  437,019  dengan tingkat  signifikansi  0,000.  Dengan  p-value  tersebut, maka  untuk  tingkat  signifikansi  alpha  0,05  (5%) diperoleh  keputusan  untuk  menerima  hipotesis alternatif,  sehingga  variabel-variabel  pada  data analisis  air  hujan  pada  beberapa  kota/stasiun  di Indonesia  tahun  2021  telah  memenuhi  persyaratan untuk dianalisis lebih lanjut. Selain itu, pada Tabel 3 juga  diperoleh  nilai  MSA  (Measure  of  Sampling Adequcy)  yaitu  sebesar  0,567.  Nilai  MSA  tersebut sudah  lebih  dari  batas  minimum  MSA,  yaitu  0,5  , sehingga  kumpulan  variabel  pada  data  penelitian dapat dianalisis dengan uji MSA untuk mengeliminasi  variabel-variabel  yang  tidak  layak untuk dianalisis lanjutan.
Tabel 4. Rekap Nilai MSA Variabel pada Model
Awal Variabel Nilai MSA derajat_keasaman 0,640 daya_hantar 0,740 Kalsium 0,464
Magnesium 0,490 Natrium 0,677 Kalium 0,622 Amonium 0,419 Klorida 0,645 Sulfat 0,568 Nitrat 0,469 kesadahan_total 0,522 Keasaman 0,626
Tabel  4  adalah  hasil  analisis  tahap  awal  untuk mengetahui  nilai  MSA  dari  tiap  variabel.  Dapat dilihat  pada  Tabel  4  bahwa  beberapa  variabel  yang memiliki nilai MSA kurang dari 0,50, yaitu variabel kalsium,  magnesium,  amonium,  dan  nitrat  dengan nilai  MSA  terendah  yaitu  0,419.  Hasil  MSA  untuk keempat  variabel  tersebut  menunjukkan  bahwa keempatnya memiliki korelasi yang tidak mencukupi terhadap variabel lain.

## 4.3. Perbaikan Model
Perbaikan model sebelum menganalisis komponen  utama  dilakukan  dengan  mengeliminasi satu  per  satu  variabel  yang  memiliki  nilai  MSA kurang dari 0,5. Proses eliminasi dimulai dari variabel dengan  nilai  MSA  terendah,  yaitu  ammonium sehingga  jumlah  variabel  menjadi  11.  Berdasarkan matriks anti-image pada eliminasi pertama,  diperoleh bahwa nilai MSA untuk variabel kalsium, magnesium,  dan  sulfat  masih  kurang  dari  0,5. Selanjutnya,  akan  dilakukan  proses  eliminasi  tahap kedua  dengan  mengeluarkan  variabel  kalsium sehingga  jumlah  variabel  menjadi  10.  Berdasarkan proses  eliminasi  kedua,  keseluruhan  variabel  pada Tabel 5 telah memenuhi syarat minimum nilai MSA yaitu lebih dari 0,5.
Berdasarkan  Tabel  6,  ditunjukkan  bahwa  model perbaikan dengan 10 variabel tersebut diperoleh nilai KMO  yang  mencukupi  yaitu  sebesar  68,9%  dengan nilai uji Bartlett diperoleh nilai sebesar 197,104 dan nilai  signifikansi  0,000.  Dengan  tingkat  signifikansi alpha 5% dan hipotesis alternatif yaitu variabel sudah memadai  untuk  dilakukan  analisis  lanjut,  maka keputusannya adalah menolak hipotesis null sehingga dapat disimpulkan bahwa 10 variabel pada data hasil analisis  air  hujan  sudah  memadai  untuk  dilakukan analisis lanjut.
Tabel 5. Rekap Nilai MSA Variabel pada
Model Perbaikan Variabel Nilai MSA derajat_keasaman 0,575 daya_hantar 0,742 Magnesium 0,650 Natrium 0,649 Kalium 0,656 Klorida 0,612 Sulfat 0,526 Nitrat 0,561 kesadahan_total 0,650 Keasaman 0,630
Tabel 6. Rekap Nilai MSA Variabel pada Model Perbaikan Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,639 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 197,104 Df 45 Sig. 0,000 4.4. Analisis Komponen Utama
Proses analisis komponen utama (AKU) dilakukan  dengan  melakukan  tinjauan  terhadap beberapa parameter terkait, seperti nilai komunalitas dari  masing-masing  variabel,  proporsi  kumulatif variansi dari tiap komponen, serta nilai loading faktor rotasi (Ilmaniati & Putro, 2019). Pada penelitian ini, nilai  komunalitas  dari  variabel  derajat  keasaman hingga  keasaman  memiliki  nilai  yang  bervariasi dengan seluruh variabel memiliki nilai komunalitas di atas 0,5. Hal tersebut dapat ditafsirkan bahwa setiap komponen yang terbentuk akan mampu menjelaskan variabel-variabel dengan variansi di atas 50%.

## Tabel 7. Nilai Komunalitas Variabel
Initial Extraction derajat_keasaman 1,000 0,732 daya_hantar 1,000 0,847 Magnesium 1,000 0,818 Natrium 1,000 0,854 Kalium 1,000 0,742 Klorida 1,000 0,848 Sulfat 1,000 0,531 Nitrat 1,000 0,725 kesadahan_total 1,000 0,764 Keasaman 1,000 0,508 Extraction Method: Principal Component Analysis
Tabel 7 menyajikan nilai komunalitas untuk tiap variabel. Variabel dengan nilai komunalitas tertinggi adalah  natrium  yaitu  sebesar  85,4%.  Di  sisi  lain, variabel dengan nilai komunalitas terendah ada pada variabel keasaman yaitu sebesar 50,8%.
Pengujian total variansi dilakukan untuk menganalisis  nilai  eigen  masing-masing  komponen utama yang terbentuk serta menggambarkan sepuluh variabel yang akan dianalisis. Berdasarkan nilai eigen yang  lebih dari 1,  maka komponen  baru yang  dapat terbentuk  pada  penelitian  ini  adalah  tiga  komponen dengan  total  variansi  yang  dapat  dijelaskan  yaitu sebesar 73,695%. Menurut Humam (2022), banyaknya  komponen  utama  yang  diambil  adalah komponen  utama yang  secara  akumulatif  mencakup setidaknya  80%  variansi  data  secara  keseluruhan. Akan  tetapi, pada penelitian  ini  hanya  akan  diambil tiga  komponen  utama  meskipun  belum  mencapai 80% karena peneliti merasa persentase lebih dari 70% sudah  cukup  untuk  mewakili  variansi  data  secara keseluruhan.
Pada tulisannya, Humam (2022) juga menjelaskan  bahwa  untuk  memudahkan  dalam penentuan banyak komponen utama dapat dilakukan dengan  visualisasi  scree  plot.  Scree  plot  merupakan plot  antara  masing-masing  komponen  utama  ke-k yang  terbentuk  dengan  nilai  eigen  masing-masing. Pada scree plot, penentuan banyak komponen utama yang  diambil  yaitu  dengan  melihat  titik  yang menurun tajam pada sisi kiri  (titik sebelumnya) dan menurun  landai  pada  sisi  kanan  (titik  setelahnya). Berikut adalah data hasil ekstraksi komponen utama berdasarkan eigenvalue dan scree plot hasil bentukan komponen sebagaimana pada Tabel 8 dan Ganbar 1.
Tabel 8. Hasil Ekstraksi Komponen Baru
Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 1 4,105 41,053 41,053 2 1,901 19,007 60,060 3 1,363 13,635 73,695 4 0,808 8,076 81,771 5 0,689 6,885 88,656 6 0,403 4,031 92,687 7 0,301 3,008 95,695 8 0,243 2,429 98,124 9 0,126 1,261 99,385 10 0,061 0,615 100,000
Gambar 1. Diagram Scree Plot Pembentukan Komponen
Tahapan  selanjutnya  dalam  analisis  komponen utama adalah identifikasi loading factor pada masing- masing komponen baru yang telah terbentuk. Proses identifikasi loading factor dilakukan dengan merujuk pada  matriks  komponen  yang  telah  dirotasi.  Rotasi matriks pada analisis penelitian ini dilakukan dengan metode  VARIMAX,  yaitu  rotasi  orthogonal  untuk menyederhanakan  kolom  pada  matriks  komponen. Berdasarkan  nilai-nilai  pada  matriks  komponen setelah  dirotasi,  dapat  dilihat  bahwa  masing-masing variabel telah memiliki nilai loadings yang lebih dari 0,5 pada komponen utamanya. Berikut adalah matriks komponen  yang  telah  dirotasi  untuk  data  penelitian
e-ISSN: 2579-5864
analisis air hujan di beberapa kota di Indonesia tahun 2021.
Tabel 9. Matriks Komponen yang Dirotasi Variabel PC1 PC2 PC3 derajat_keasaman 0,177 0,300 -0,563 daya_hantar 0,417 0,263 0,011 Magnesium 0,396 -0,222 -0,244 Natrium 0,413 -0,282 0,024 Kalium 0,267 -0,148 0,547 klorida 0,414 -0,183 0,243 sulfat 0,213 0,420 -0,086 nitrat 0,193 0,460 0,354 kesadahan_total 0,368 -0,163 -0,340 keasaman 0,079 0,492 0,126
Berdasarkan  Tabel  9,  diperoleh  tiga  persamaan komponen utama sebagai berikut.
𝑷𝑪𝟏 = 0,177 ∗ 𝑑𝑒𝑟𝑎𝑗𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎𝑛 +  0,417 ∗ 𝑑𝑎𝑦𝑎 ℎ𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 + 0,396 ∗ 𝑚𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚 + 0,413 ∗ 𝑛𝑎𝑡𝑟𝑖𝑢𝑚 + 0,267 ∗ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚 + 0,414
∗ 𝑘𝑙𝑜𝑟𝑖𝑑𝑎 + 0,213 ∗ 𝑠𝑢𝑙𝑓𝑎𝑡 + 0,193 ∗ 𝑛𝑖𝑡𝑟𝑎𝑡 + 0,368 ∗ 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 + 0,079 ∗ 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎𝑛
𝑷𝑪𝟐 = 0,3 ∗ 𝑑𝑒𝑟𝑎𝑗𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎𝑛 +  0,263 ∗ 𝑑𝑎𝑦𝑎 ℎ𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 − 0,222
∗ 𝑚𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚 − 0,282
∗ 𝑛𝑎𝑡𝑟𝑖𝑢𝑚 − 0,148 ∗ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚 − 0,183 ∗ 𝑘𝑙𝑜𝑟𝑖𝑑𝑎 + 0,42 ∗ 𝑠𝑢𝑙𝑓𝑎𝑡 + 0,46 ∗ 𝑛𝑖𝑡𝑟𝑎𝑡 − 0,163 ∗ 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 + 0,492
∗ 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎𝑛
𝑷𝑪𝟑 = −0,563 ∗ 𝑑𝑒𝑟𝑎𝑗𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎 +  0,011 ∗ 𝑑𝑎𝑦𝑎 ℎ𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 − 0,244 ∗ 𝑚𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚  + 0,024 ∗ 𝑛𝑎𝑡𝑟𝑖𝑢𝑚 + 0,547 ∗ 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚
+ 0,243 ∗ 𝑘𝑙𝑜𝑟𝑖𝑑𝑎 − 0,086 ∗ 𝑠𝑢𝑙𝑓𝑎𝑡 +  0,354 ∗ 𝑛𝑖𝑡𝑟𝑎𝑡
− 0,34 ∗ 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
+ 0,126 ∗ 𝑘𝑒𝑎𝑠𝑎𝑚𝑎𝑛

## 4.5. Interpretasi Hasil Analisis
Dengan  menggunakan  bantuan software ,  hasil analisis  komponen  utama  dapat  digunakan  untuk melihat  kemiripan  kualitas  air  hujan  di  berbagai kota/stasiun di Indonesia. Dalam rangka memvisualisasikan nilai masing-masing objek penelitian  pada  tiap  persamaan  komponen  utama secara  efisien,  maka  hanya  digunakan  persamaan komponen  pertama  dan  kedua (first  component  and second  component). Hal  ini  disebabkan  karena persentase keragaman variansi total dengan
penambahan komponen utama ketiga (third component) tidak  terlalu  berubah  secara  signifikan. Berikut  adalah  plot  dari  dua  komponen  utama pertama berdasarkan data penelitian.
Gambar 2 . Diagram Score Plot Dua Komponen Utama Pertama Dan Pengelompokannya Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa  pada data analisis kualitas air hujan  ini dapat diperoleh tiga kelompok  berdasarkan  kedekatan  kualitas  air  hujan berdasarkan variabel-variabel terkait. Kelompok 1 yang ditandai  dengan  lingkaran  oranye  terdiri  dari  26 kota/stasiun, yaitu Aceh
Besar/Indrapuri, Medan/Sampali,  Medan/Bawil-1,  Agam/Kotatabang,
Padang  Pariaman/Sici,  Pekan  Baru/Sampang  T, Palembang/Kenten, Bengkulu/Pulau Bai, Lampung/Branti, Jakarta/Kemayoran, Bogor/Cibeurem, Bogor/Dramaga, Semarang/Semarang, Surabaya/Juanda,  Malang/Karang  Ploso,  Lombok Barat/Kediri,  Pontianak/Siantan,  Pontianak/Supadio, Palangkaraya/Tjilik, Banjarmasin/Banjar B, Samarinda/Temindung, Manado/Sam Ratulangi,
Manado/Winangun, Maros/Maros, Gorontalo/Jalaludin, Jayapura/Angakasa Pura.
Kelompok  2  disimbolkan  dengan  lingkaran berwarna hijau yang terdiri dari dua daerah observasi, yaitu Jambi/Sultan Thaha dan Tangerang/Tangerang. Kelompok  terakhir  yang  dilambangkan  dengan lingkaran berwarna merah terdiri dari Bandung/Bandung, Yogyakarta/Yogyakarta, Denpasar/Ngurah Rai, Jembrana/Negara,
Mataram/Selaparang,  Manado/Kayuwatu,  dan  Bau- Bau/Betoambari.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  analisis air hujan di beberapa kota/stasiun di Indonesia tahun 2021,  diperoleh  hasil  bahwa  dari  12  variabel  awal dapat dibentuk tiga komponen utama dengan masing- masing berisi 10 variabel yang mampu menjelaskan 73,695% dari variansi total. Hasil tersebut digunakan untuk  melakukan  visualisasi  kedekatan  kualitas  air hujan antar daerah observasi yang menghasilkan tiga kelompok.
Dalam pemanfaatan air hujan perlu diperhatikan karakteristik  wilayah,  seperti  kondisi  musim  dan khususnya  tingkat  pencemaran  udara  di  daerah tersebut. Untuk daerah dengan kualitas udara rendah,
pemanfaatan  air  hujan  pada  kebutuhan  sehari-hari perlu  diwaspadai  karena  dikhawatirkan  akan menimbulkan dampak negatif. Selain itu, diperlukan edukasi  untuk  meningkatkan  wawasan  masyarakat terkait  kualitas  air  yang  layak  untuk  dimanfaatkan pada kehidupan sehari-hari.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfandy, S., et al. 2021. Analisis Kimia dan Kualitas Air  Hujan  di  Kota  Palu  Sebagai  Penyebab Terjadinya  Hujan  Asam,  Jurnal  Riset  Kimia, 12(1):10-18.
Anuar, K., Ahmad, A., & Sukendi, S. (2015). Analisis Kualitas  Air  Hujan  Sebagai  Sumber  Air Minum  Terhadap  Kesehatan  Masyarakat (Studi Kasus di Kecamatan Bangko
Bagansiapiapi). Dinamika Lingkungan
Indonesia, 2(1): 32-39.
Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika. 2022.  Informasi  Kimia  Air  Hujan.  Kualitas Air  Hujan.  https://www.bmkg.go.id/kualitas- udara/informasi-kimia-air- hujan.bmkg#:~:text=Keterangan%20pH%20 Air%20Hujan%3A&text=6.1%20%2D%207 %20%3A%20Air%20hujan%20sangan,4%20 %3A%20Hujan%20asam%20(tinggi) (Diakses 28 November, 2022). Hatmoko,  W.,  Triweko,  R.  W.,  dan  Radhika,  R.  F. 2018. ANALISIS KEBIJAKAN PENGELOLAAN  SUMBER  DAYA  AIR PADA  WILAYAH  SUNGAI  DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA ANALYSIS  OF  WATER  RESOURCES MANAGEMENT  POLICY  IN  THE  RIVER BASINS USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS. Hikmawaty, Gunawan, A., Noor, R., & Jakaria. 2014. Identifikasi Ukuran Tubuh dan Bentuk Tubuh
Sapi  di  Bali  di  Beberapa  Pusat  Pembibitan Melalui  Pendekatan  Analisis  Komponen Utama.  Jurnal  Ilmu  Produksi  dan  Teknologi Hasil Peternakan, 2(1):231-237. Humam,  N.  2022.  Principal  Component  Analysis.
RPubs
by
RStudio. https://rpubs.com/nadhifanhf/principal- component-analysis  (Diakses  7  Desember, 2022). Indriastoni,  R.  N.  2014.  Intrusi  Air  Laut  Terhadap Kualitas Air Tanah Dangkal di Kota Surabaya, Rekayasa Teknik Sipil, 3(3/rekat/14). Johnson,  R.  A.  dan  Wichern,  D.  W.  2007.  Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th Edition. Upper  Saddle  River,  New  Jersey  :  Pearson
Prentice Hall.
Kaiser,  H.  F.  1960.  The  Application  of  Electronic Computers  to  Factor  Analysis,  Educational and  Psychological  Measurement,  20(1):141- 151. Purwasasmita, B. S. dan Giltom, R. S. 2008. Sintesis Dan  Karakterisasi  Serbuk  Hidroksiapatit
Skala  Sub-Mikron  Menggunakan  Presipitasi, Jurnal Bionatura, 10(2):155-167.
Rumus  Statistik.  2021.  Analisis  Komponen  Utama (Principal  Component  Analysis).  Analisis Multivariat. https://www.rumusstatistik.com/2015/03/anal isis-komponen-utama-principal.html (Diakses 25 Desember 2022).
Santo,  S.  2002.  SPSS  Statistik  Multivariat.  Jakarta:
Electronic Media Komputindo.
Sudarmadji, S. 2016. Kualitas Air Hujan Dan Faktor Lingkungan  yang  Mempengaruhinya,  In Forum Geografi, 8(1):55-63.
Triastianti,  R.  D.  dan  Hazilmi,  R.  2018.  Perbaikan Kualitas  Air  Hujan  Sebagai  Air  Bersih Dengan Netode Mineralisasi Dan Desinfeksi, Jurnal Rekasaya Lingkungan, 18(2).
Ulqodry,  T.Z.,  Bengen,  D.G.,  dan  Kaswadji,  R.F.
2010. Karakteristik Perairan mangrove Tanjung Api-api Sumatera Selatan
Berdasarkan  Sebaran  Parameter  Lingkungan Perairan  dengan  Menggunakan  Analisis Komponen  Utama  (PCA).  Maspari  Journal: Marine Science Research, 1(1), 16-21.
Wayan,  I.  dan  Gunawan,  A.  2019.  Pengaruh  Iklim,
Sinar Matahari, Hujan Dan Kelembaban Pada
Bangunan.  Seminar  Nasional  Arsitektur,
Budaya, dan Lingkungan Binaan (SEMARAYANA), 147-156. https://eproceeding.undwi.ac.id/index.php/se marayana/article/view/24 (Diakses 1 December, 2022).
Wiyoto,  W.,  dan  Effendi,  I. 2021.  Analisis  Kualitas Air  Untuk  Marikultur  di  Moro,  Karimun, Kepulauan  Riau  Dengan  Analisis  Komponen Utama.  Journal  of  Aquaculture  and  Fish Health, 9, 143-154.