Judul: Dispersion Simulation of Ambient Particulate in Cilegon Industrial Zone using The Gaussian Plume Model and SCREEN3
Abstrak: Berdasarkan Survei Perusahaan Manufaktur Tahunan (2018), Kota Cilegon memiliki 133 perusahaan industri dan 106 buah diantaranya berada di Kecamatan Ciwandan. Jenis industri di Kecamatan Ciwandan terdiri atas 45 industri besar, 23 industri sedang dan 38 industri kecil. Kecamatan Ciwandan berada di bagian Barat Daya Kota Cilegon dan terletak pada diketinggian 0-237 m diatas permukaan laut. Secara topografi daratan dan kemiringan lahan, Kecamatan Ciwandan merupakan daerah perbukitan sedang dengan kemiringan lahan 7-15% pada wilayah Selatan dan perbukitan terjal dengan kemiringan lahan 15-40% pada wilayah Barat. Kecamatan Ciwandan memiliki iklim tropis dengan temperatur berkisar antara 23,3-33,4oC dan curah hujan rata-rata 150 mm/bulan. Salah satu dampak negatif akibat aktivitas industri adalah penurunan kualitas udara ambien. Kegiatan industri menghasilkan gas maupun partikulat yang dikeluarkan melalui cerobong ke udara ambien. Partikulat dapat terdispersi ratusan bahkan ribuan kilometer dari sumbernya. Partikulat merupakan salah satu bentuk pencemar yang berbahaya. Banyak bentuk senyawaan kimia di udara terikat dalam partikel. Partikulat dalam udara terutama menyebabkan gangguan pada sistem respirasi. Berdasarkan data sepuluh (10) besar penyakit di Puskesmas Ciwandan selama delapan (8) tahun terakhir (2011 sampai 2018) bahwa jenis penyakit terbanyak diderita masyarakat Kecamatan Ciwandan adalah infeksi saluran napas akut (ISPA). Rata-rata jumlah kejadian sebanyak 7.093 kasus per tahun. Kecamatan Ciwandan memiliki jumlah penderita penyakit ISPA yang tinggi dibandingkan dengan jenis penyakit lainnya. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan pola sebaran (dispersi) partikulat dalam udara ambien yang berasal dari cerobong-cerobong industri di Kecamatan Ciwandan dan menentukan hubungan antara dispersi partikulat dengan kejadian ISPA pada masyarakat di Kecamatan Ciwandan. Penelitian dilakukan pada bulan Januari sampai Juli 2020. Lokasi penelitian berada di Kecamatan Ciwandan, Kota Cilegon, Provinsi Banten. Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah laptop yang dilengkapi dengan aplikasi Microsoft Excel, Surfer dan Google Earth. Data didapat dari berbagai sumber yaitu literatur, data iklim dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Stasiun Serang 10 tahun terakhir (2009 sampai 2019), laporan monitoring industri yang ada di Kecamatan Ciwandan tahun 2019 dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Cilegon, data kualitas udara hasil analisis laboratorium dari PT Unilab Perdana dan data 10 jenis penyakit utama selama 8 tahun terakhir (2011 sampai 2018) dari UPTD Puskesmas Ciwandan, buku, jurnal dan lainnya yang sesuai dengan kebutuhan data penelitian. Hasil perhitungan konsentrasi partikulat dengan menggunakan model dispersi Gauss dan SCREEN3 yang diperoleh pada jarak 50, 100 dan 150 m menunjukkan perbedaan hasil yang signifikan. Perbedaan konsentrasi partikulat yang cukup signifikan disebabkan penggunaan persamaan dalam perhitungan parameter dispersi (σy dan σz) yang berbeda antara model dispersi Gauss dan SCREEN3. Selain itu, dalam menghitung tinggi kepulan (Δh) pada model dispersi Gauss, penggunaan persamaan didasarkan jarak reseptor dan jarak tercapainya tinggi kepulan maksimum dan penggunaan koefisien pada perhitungan parameter dispersi pada jarak < 1000 m akan berbeda dengan koefisien pada jarak > 1000 m. Berdasarkan perhitungan, rata-rata kasus pada jarak lebih dari 150 m diperoleh nilai X lebih besar dari pada nilai Xf sehingga digunakan jarak pada saat tinggi kepulan maksimum dicapai dalam perhitungan mencari tinggi kepulan. Pada saat penggunaan nilai Xf dalam perhitungan maka hasil perhitungan konsentrasi partikulat dengan menggunakan model dispersi Gauss dan SCREEN3 relatif sama. Berdasarkan analisis hasil perhitungan dan
Keyword: dispersion, Gaussian, particulate, SCREEN3

Judul: Estimasi Pola Dispersi Debu, SO2 dan NOx dari PT Holcim Indonesia Tbk, Bogor Menggunakan Model Gauss
Abstrak: Pencemaran udara merupakan masuknya atau dimasukkannya zat, energi, dari komponen lain ke dalam udara ambien oleh kegiatan manusia sehingga mutu udara turun sampai pada tingkat tertentu yang menyebabkan udara ambien tidak dapat memenuhi fungsinya. Salah satu sektor yang melepaskan polutan ke udara adalah sektor industri. Polutan dari sumber pencemar akan mengalami dispersi di udara yang dipengaruhi oleh faktor meteorologi seperti suhu udara, kecepatan angin, arah angin, turbulensi dan stabilitas atmosfer. Hal ini akan mengakibatkan kontaminasi udara ambien di wilayah sekitar pusat pencemar yang luas penyebarannya dipengaruhi oleh kondisi atmosfer saat itu, sehingga diperlukan suatu upaya pemantauan kualitas udara untuk mengantisipasi dampak terburuk dari pencemaran udara. Pemantauan kualitas udara yang real time tidak mudah dilakukan karena keterbatasan waktu, tenaga, biaya dan teknologi sehingga dikembangkan model Gauss sebagai alternatif pemantauan kualitas udara. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pola dispersi debu, SO2, dan NOx di udara dengan menggunakan Model Dispersi Gauss yang diintegrasikan dengan program Screen3, menganalisis kualitas udara di sekitar kawasan industri dan merumuskan rekomendasi pemantauan dan pengendalian pencemaran udara berdasarkan output model dispersi Gauss. Penelitian mengambil lokasi di PT Holcim Indonesia Tbk, Narogong, Bogor, dengan data emisi dan data meteorologi diperoleh dari PT Holcim Indonesia Tbk, dan sebagian data meteorologi diperoleh dari Badan Meteorologi dan Geofisika, Kelas I Dramaga, Bogor. Data diolah berdasarkan persamaan model Gauss, kemudian output model dipetakan untuk mengatahui wilayah sebaran debu, SO2 dan NOx. Data yang digunakan adalah data pada pukul 07.00 – 22 WIB karena pengamatan data meteorologi dari BMKG hanya dilakukan pada periode waktu tersebut. Hasil model Gauss menunjukkan bahwa pola dispersi debu, SO2 dan NOx, yaitu terjadi akumulasi pencemar pada daerah tertentu (konsentrasi tertinggi pencemar) sepanjang arah downwind. Pola dispersi ketiga zat yang berasal dari industri semen hampir memiliki pola yang sama, yaitu saat polutan sudah melewati konsentrasi permukaan maksimum (ground level concentration), konsentrasi pencemar lebih tinggi saat kecepatan angin rendah (< 1.5 m/s). Selain itu, ketinggian cerobong juga mempengaruhi konsentrasi permukaan pencemar, yaitu semakin tinggi cerobong, maka konsentrasi permukaan maksimum polutan akan terjadi semakin jauh dari sumber emisi (cerobong industri). Pola diurnal konsentrasi debu, SO2 dan NOx di permukaan (ground level concentration) menunjukkan bahwa konsentrasi permukaan maksimum ketiga zat pencemar tersebut terjadi pada malam hari, yaitu pukul 19.00 – 22.00 WIB saat kondisi atmosfer stabil dengan konsentrasi maksimum permukaan debu, SO2 dan NOx berturut-turut adalah 13.16 μg/Nm3, 32.69 μg/Nm3, 100.21 μg/Nm3 (sumber dari cerobong N1) dan 14.65 μg/Nm3, 36.65 μg/Nm3, 128.10 μg/Nm3 (sumber dari cerobong N2). Hasil analisis data menunjukkan bahwa jarak terjadinya konsentrasi maksimum semakin jauh dari sumber emisi (pencemar) seiring dengan peningkatan kestabilan atmosfer. Jarak maksimum mempunyai korelasi kuat negatif dengan kecepatan angin ( -0.82 ≤ r ≤ -1), artinya semakin besar kecepatan angin, semakin dekat terjadinya konsentrasi maksimum polutan dari sumber pencemar. Pemetaan output model Gauss memperlihatkan bahwa konsentrasi polutan yang tinggi cenderung terjadi di daerah Gunung Putri, Klapanunggal dan Cileungsi mengikuti arah angin dominan. Berdasarkan keluaran model dispersi Gauss, pemantauan kualitas udara sebaiknya dilakukan lebih intensif saat malam hari, yaitu saat kondisi atmosfer stabil terutama saat tidak ada angin karena konsentrasi polutan bisa mencapai dua kali lipat dibandingkan dengan konsentrasi polutan
Keyword: dispersi, konsentrasi polutan, model gauss, pemantauan kualitas udara

Judul: Penyusunan Overlap Graph menggunakan Suffix Tree pada DNA Sequence
Abstrak: The DNA sequence assembly is very important in genome analysis. This step aims to reconstruct contigous DNA fragment (contigs) from short fragment by concatenating fragments based on the overlap region among them. This method employs overlap graph for solving the problems. In this graph, nodes represent fragments and edges represent overlap. This research developed a software for constructing overlap graph using suffix tree. The evaluation was conducted by measuring the number of nodes, number of edges, and the execution time in many values of minimum overlap. The minimum overlap is defined as the minimum length of substring which is considered as the overlap region between two fragments. The evaluation results showed that the number of nodes, the number of edges, and the execution time were increased with the decreasing of the minimum overlap value.
Keyword: