ESTIMASI KONSENTRASI PARTICULATE MATTER 10 (PM10) MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OLI DI KAWASAN JABODETABEK TAHUN 2017-2019

RATNA WIDYA LESTARI, Dr. Retnadi Heru Jatmiko, M.Sc

2021 | Skripsi | S1 KARTOGRAFI DAN PENGINDERAAN JAUH

Kegiatan monitoring kualitas udara perlu dilakukan dalam rangka pemenuhan kebutuhan monitoring lingkungan, dalam hal ini udara sebagai kebutuhan vital bagi keberlangsungan makhluk hidup terutama manusia. Pemanfaatan data penginderaan jauh dalam monitoring kualitas udara dibutuhkan untuk menunjang keterbatasan metode berbasis stasiun dalam melakukan pengukuran kualitas udara. Salah satu parameter indikator pengukuran kualitas udara adalah PM10. Penelitian ini bertujuan untuk menilai akurasi data citra Landsat 8 OLI untuk memodelkan konsentrasi PM10, serta mengetahui analisis distribusi spasial konsentrasi PM10 di Kawasan Jabodetabek. Selain itu, penelitian ini juga dilakukan untuk mengetahui korelasi antara konsentrasi PM10 dengan faktor meteorologi yang meliputi data curah hujan, kelembapan, tekanan, dan temperatur udara. Metode Aerosol Retrieval Algorithm digunakan dalam memodelkan konsentrasi PM10 berdasarkan hubungan linier antara nilai pantulan atmosferik pada saluran tampak Landsat 8 OLI yang meliputi saluran biru, hijau, dan merah dengan data PM10 lapangan. Uji akurasi model dilakukan dengan data PM10 hasil pengukuran lapangan metode SEE. Analisis korelasi dilakukan antara konsentrasi PM10 dengan data meteorologi yang meliputi data curah hujan, kelembapan, tekanan, dan temperatur udara untuk melihat hubungan korelasi antara konsentrasi PM10 dengan variabel-variabel tersebut. Hasil menunjukkan bahwa metode Aerosol Retrieval Algorithm dapat digunakan dalam memodelkan konsentrasi PM10 yang ditunjukkan dengan nilai akurasi model yang tinggi. Perolehan nilai SEE yang rendah sebesar 4.94031, menyebabkan nilai akurasi tinggi sebesar 91.87% hingga 93.13%. Distribusi model menunjukkan bahwa nilai konsentrasi PM10 cenderung tinggi ditemukan pada area kawasan industri yang tersebar di 2 provinsi disekitar DKI Jakarta, yang meliputi provinsi Jawa Barat dan Banten. Hasil analisis korelasi dengan data curah hujan menunjukkan hubungan yang berbanding terbalik dengan nilai R sebesar 0.6415, sedangkan hubungan berbanding lurus ditemukan antara hubungan konsentrasi PM10 dengan parameter kelembapan, tekanan, dan temperatur udara. Parameter kelembapan dan tekanan udara memiliki nilai korelasi yang paling tinggi dengan nilai R secara berturut-turut adalah 0.49522 dan 0.1928, dibandingkan dengan parameter temperatur yang memiliki nilai R sebesar 0.00661.

Air quality monitoring needs to be carrying out for environmental monitoring. The utilization of remote sensing data is required to support the limitations of the station-based methods in air quality monitoring. One of the parameters for measuring air quality is PM10. This research proposed to assess the accuracy of the Landsat 8 OLI for modeling PM10 and determine the spatial distribution analysis of PM10 concentration in the Jabodetabek area. In addition, this research aims to examine the correlation between PM10 concentration and meteorological data (rainfall, humidity, pressure, and temperature). The Aerosol Retrieval Algorithm had used for modeling PM10 concentration based on the linear correlation between atmospheric reflectance with PM10 ground data. The validation test had been carried out with PM10 data using the SEE method. Correlation analysis had been done to examine the correlation between PM10 concentrations and meteorological data (rainfall, humidity, pressure, and temperature). The accuracy of the model showed high accuracy with a low SEE value of 4.94031 and causes the result of accuracy is high, namely 91.87% to 93.13%. The model shows that the concentration of PM10 was found high in the industrial area distributed in two provinces surrounding DKI Jakarta are West Java and Banten. The correlation analysis between the PM10 concentration and the rainfall has a negative correlation with an R were 0.6415. In contrast, the correlation between the PM10 concentration and the humidity, pressure, and temperature have a positive correlation. The humidity and pressure have the highest correlation values with R values of 0.49522 and 0.1928, while temperature parameters have an R of 0.00661.

Kata Kunci : kualitas udara, konsentrasi PM10, penginderaan jauh, Landsat 8 OLI, Aerosol Retrieval Algorithm, kawasan industri, parameter meteorologi