ANALISIS KUALITAS UDARA SELAMA MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH DI DKI JAKARTA

HARIYANTO ARIF, Ir. Prijono Nugroho Djojomartono, M.SP., Ph.D.

2022 | Tesis | MAGISTER TEKNIK GEOMATIKA

Kualitas udara di suatu wilayah dipengaruhi oleh pencemaran udara yang bersumber dari gas buang atau emisi kendaraan bermotor. Distribusi pencemaran udara yang terdapat di daerah tersebut dapat ditentukan dengan menggunakan data penginderaan jauh. Sebagai ibukota negara Indonesia, Provinsi DKI Jakarta tidak terlepas dari masalah pencemaran udara mengingat banyaknya jumlah kendaraan pribadi yang ada. Tetapi, selama terjadinya pandemi COVID-19, pencemaran udara yang terjadi semakin berkurang akibat berkurangnya aktifitas manusia di luar ruangan. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis spasial dengan menerapkan sejumlah fungsi perhitungan. Algoritma yang digunakan dalam menentukan kualitas udara meliputi: algoritma yang dikembangkan oleh Othman untuk mengukur konsentrasi PM10, algoritma Somvashi untuk mengukur konsentrasi CO, konsentrasi SO2 yang ditentukan dengan menerapkan algoritma Hasan, dan algoritma yang dikembangkan oleh Alserory untuk menghitung konsentrasi NOx yang ada di udara. Proses pembuatan peta dilakukan dengan mengolah data citra Landsat 8 OLI/TIRS selama 1 tahun mulai Januari hingga Desember 2020 di DKI Jakarta. Pemilihan rentang data tersebut adalah untuk melihat kondisi udara sebelum dan selama masa pandemi COVID-19. Hasil ini kemudian dikorelasikan dengan SPKU milik Dinas Lingkungan Hidup dan Kehutanan DKI Jakarta. Berdasarkan hasil analisis data, diketahui bahwa terjadi penurunan emisi PM10 pada data in situ selama bulan Januari sampai Maret dan mulai mengalami peningkatan di bulan-bulan selanjutnya. Sejalan dengan itu, hasil pengolahan citra satelit juga menunjukkan penurunan pada bulan Januari sampai Februari dan mengalami peningkatan pada awal terjadinya COVID-19. Seperti halnya parameter sebelumnya, parameter SO2 hasil data lapangan juga menunjukkan hasil yang serupa yaitu mengalami penurunan kadar SO2 selama Januari sampai Maret dan mengalami peningkatan pada bulan-bulan berikutnya. Berbeda halnya dengan in situ, terjadi peningkatan kadar SO2 pada awal terjadinya COVID-19 dan puncaknya terjadi pada bulan Juni meskipun semakin menurun pada bulan-bulan berikutnya. Parameter CO menunjukkan penurunan kadar polusi jika dilihat dari data in situ yang terjadi pada sebelum dan selama masa pandemi COVID-19. Sedangkan parameter NOx mengalami penurunan kadar konsentrasi yang ada pada bulan Januari sampai Februari 2020 dan cenderung mengalami perubahan yang tidak terlalu signifikan pada bulan berikutnya. Sementara data hasil pengolahan citra satelit menunjukkan hasil yang seragam selama 1 tahun tersebut. Kata Kunci: Pencemaran udara, DKI Jakarta, penginderaan jauh

Air quality in an area is affected by air pollution originating from exhaust gases or motor vehicle emissions. The distribution of air pollution in the area can be determined using remote sensing data. As the capital city of Indonesia, DKI Jakarta Province is inseparable from the problem of air pollution considering the large number of private vehicles available. However, during the COVID-19 pandemic, air pollution has decreased due to reduced outdoor human activities. The research method used is spatial analysis by applying a number of calculation functions. The algorithms used in determining air quality include: the algorithm developed by Othman to measure the concentration of PM10, the Somvashi algorithm to measure the concentration of CO, the concentration of SO2 determined by applying the Hasan algorithm, and the algorithm developed by Alserory to calculate the concentration of NOx in the air. The map making process is carried out by processing Landsat 8 OLI/TIRS image data for 1 year from January to December 2020 in DKI Jakarta. The selection of this data range is to see air conditions before and during the COVID-19 pandemic. This result is then correlated with the SPKU belonging to the DKI Jakarta Environmental and Forestry Service. Based on the results of data analysis, it is known that there was a decrease in PM10 emissions in in situ data during January to March and began to increase in the following months. In line with that, the results of satellite image processing also showed a decrease from January to February and increased at the beginning of the COVID-19 outbreak. As with the previous parameters, the SO2 parameter from field data also showed similar results, namely decreasing SO2 levels during January to March and increasing in the following months. In contrast to the field data case, there was an increase in SO2 levels at the beginning of the onset of COVID-19 and the peak occurred in June although it decreased in the following months. The CO parameter shows a decrease in pollution levels when viewed from in situ data that occurred before and during the COVID-19 pandemic. Meanwhile, the NOx parameter experienced a decrease in the concentration levels from January to February 2020 and tended to experience less significant changes in the following month. Meanwhile, data from satellite image processing shows uniform results for 1 year. Keywords: air pollution, DKI Jakarta, remote sensing

Kata Kunci : Pencemaran udara, DKI Jakarta, penginderaan jauh