Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Polusi udara merupakan penyebab menurunnya masalah kualitas udara di Jakarta. Hal ini disebabkan oleh banyaknya aktivitas warga DKI Jakarta yang menggunakan kendaraan. Dalam penelitian ini kualitas udara diukur berdasarkan parameter SO2, NO2, dan timbal dalam Total Suspended Particulates TSP dan juga parameter SO42- dan NO3- dalam air hujan. Analisis dilakukan pada April 2017 hingga periode Maret 2018 di 5 lokasi sampling di Kemayoran; Ancol; Bandengan; Juanda; dan Global Atmospheric Watch GAW, Bukit Kotatabang. Konsentrasi SO42- dan NO3- menurun di musim hujan Konsentrasi SO2 di musim hujan lebih tinggi dari musim kemarau yang dimungkinkan karena adanya letusan gunung sinabung yang mengeluarkan gas SO2. Konsentrasi NO2 menurun di musim hujan. Konsentrasi timbal di musim kemarau cenderung lebih tinggi daripada musim hujan. Konsentrasi SO2, NO2, dan Pb akan menurun di musim hujan karena pengendapan polutan melalui kondensasi hujan.

---

Air pollution is the cause of decreasing air quality problem in Jakarta. This is caused by the many activities of citizens of DKI Jakarta who use vehicles. In this study air quality is measured based on parameter SO2, NO2, and lead in total suspended particulates and also parameter of SO42 and NO3 in rainwater. The analysis was conducted on April 2017 to March 2018 period at 5 sampling sites of Kemayoran Ancol Bandengan Juanda and Global Atmospheric Watch GAW, Bukit Kotatabang. Consentration of SO42 and NO3 decreased in the rainy season The concentration of SO2 in the rainy season is higher than the dry season. NO2 concentrations decreased in the rainy season. The concentration of lead in the dry season tends to be higher than the rainy season. Concentrations SO2, NO2, and Pb will decrease in the rainy season due to the deposition of pollutants of trough the condensation of rain."

"DKI Jakarta merupakan salah satu daerah urban dengan kepadatan penduduk yang tinggi dan memiliki mobilitas kegiatan penduduk yang tinggi pula. Kegiatan penduduk seperti perindustrian, perkantoran, perumahan, dan transportasi akan menghasilkan pencemaran udara dimana pencemar tersebut akan dibuang ke udara bebas. Semakin besar peningkatan pencemaran udara akan semakin menurunkan kualitas udara ambien. Penelitian ini dilakukan penulis dengan observasi terhadap 4 lokasi sampling di wilayah DKI Jakarta dan Bukit Kototabang, Sumatera Barat sebagai Stasiun Global Atmosphere Watch (GAW) untuk Indonesia Bagian Barat. Analisis dilakukan terhadap sampel bulan April 2014-September 2014 untuk musim kemarau dan sampel bulan Oktober 2014-Maret 2015 untuk musim hujan. Konsentrasi SO2 saat musim kemarau lebih tinggi daripada saat musim hujan, dapat dilihat dari adanya penurunan konsentrasi saat musim hujan sebesar 5,126 μg/Nm3 untuk lokasi BMKG Jakarta; 5,023 μg/Nm3 untuk lokasi Monumen Nasional; 1,634 μg/Nm3 untuk lokasi Ancol; dan 6,502 μg/Nm3 untuk lokasi Glodok. Terjadi peningkatan konsentrasi SO2 di lokasi sampling GAW Bukit Kototabang sebesar 17,475 μg/Nm3 yang diakibatkan oleh adanya kebakaran hutan di Provinsi Riau. Konsentrasi NO2 saat musim kemarau lebih tinggi daripada saat musim hujan, dapat dilihat dari adanya penurunan konsentrasi saat musim hujan sebesar 0,583 μg/Nm3 untuk lokasi GAW Bukit Kototabang, 8,902 μg/Nm3 untuk lokasi BMKG Jakarta; 12,306 μg/Nm3 untuk lokasi Ancol; dan 2,0139μg/Nm3untuk lokasi Glodok. Konsentrasi SO2, NO2, dan logam Pb di udara saat musim hujan menurun karena adanya pengendapan atau pengumpulan polutan tersebut di awan dan terkondensasi menjadi bentuk cair / hujan (bentuk H2SO4 dan HNO3). Kualitas udara ambien terbaik di DKI Jakarta terdapat pada daerah Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) dan terburuk pada Glodok, hal ini terkait kepada jumlah kendaraan bermotor yang melewati titik daerah sampling tersebut.

---

DKI Jakarta is one of the urban areas with highly crowded population and has a high mobility of daily activities. People activities in industrial, offices, housing, and using transportations will produce air pollution whose pollutants will be discharged into the air. The more the polution increases, the less the quality of ambient air will be. The research was conducted with the observation of 4 sampling locations in Jakarta and Bukit Kototabang, West Sumatera as the Global Atmosphere Watch (GAW) for Western Indonesia. Analyses were performed to samples of April 2014-September 2014 for the dry season, and samples of October 2014-Maret 2015 for the rainy season. SO2 gas concentrations in ambient air while the dry season is higher than the rainy season, can be seen from the presence of a decrease in the concentration of 5,126 μg/Nm3 for BMKG Jakarta; 5,023 μg/Nm3 for national monuments (Monas); 1,634 μg/Nm3 for Ancol; and 6,502 μg/Nm3 for Glodok. An increase in the concentration of SO2 in the sampling location GAW Bukit Kototabang of 17,475 μg/Nm3 activity caused by the forest fires in Riau Province. NO2 concentration while the dry season is higher than the rainy season, can be seen from the presence of a decrease in the concentration of 0,583 μg/Nm3 for GAW Bukit Kototabang, 8,902 μg/Nm3 for BMKG Jakarta; 12,306 μg/Nm3 for Ancol; and 2,0139 μg/Nm3 for Glodok. Concentrations of SO2, NO2, and metal Pb in the air when the rainy season decreases due to the deposition of the pollutants in the collection or the cloud and condensed into a liquid form / rain (HNO3 and H2SO4). The best ambient air quality in BMKG Jakarta and worst in Glodok, this corresponds to the number of motor vehicles passing through the area of the sampling point."

"Pencemaran udara dewasa ini telah memberikan kontribusi terhadap meningkatnya levels of exposure terhadap kejadian penyakit di daerah perkotaan. Pemantauan udara ambien oleh Badan Pengelola Lingkungan Hidup DKI Jakarta menunjukkan kenaikan konsentrasi SO2, NO2, TSP dan Pb dalam 5 tahun terakhir di kawasan perkantoran Kuningan walaupun masih berada di bawah baku mutu nasional kecuali parameter TSP 314 μg/m3 telah melebihi baku mutu daerah Provinsi DKI Jakarta. Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi besar risiko pajanan SO2, NO2, TSP dan Pb menggunakan pendekatan observasional analitik dengan menggunakan studi Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan. Populasi berisiko berjumlah 49 orang dengan tiga segmen populasi yaitu satpam, tukang ojek dan pedagang diambil dengan kriteria minimal 1 tahun yang telah beraktivitas di sekitar lokasi Stasiun Pemantau Kualitas Udara dengan jangkauan 500 meter. Hasil penelitian menunjukkan Risk Quotient (RQ) pada semua segmen populasi memiliki RQ <1 untuk pajanan realtime dan RQ >1 untuk pajanan sepanjang hayat pada populasi satpam. Berbeda dengan SO2 pajanan sepanjang hayat menunjukkan RQ >1 pada semua segmen populasi memiliki rata-rata umr saat ini 37 tahun. Untuk pengelolaan risiko pada RQ >1 populasi satpam yang mewakili pajanan 18 jam/hari memiliki waktu pajanan aman 14 jam/hari dengan durasi aman 14 tahun. Sedangkan waktu pajanan aman untuk populasi ojek dan pedagang adalah 15 jam/hari dengan frekuensi aman 299 hari/tahun. Konsentrasi SO2 dan NO2 pada lokasi studi memiliki probabilitas lebih besar untuk berisiko terhadap kesehatan dari nilai RQ >1 dibanding konsentrasi TSP dan Pb dalam media lingkungan pada semua segmen populasi.

---

Current polluted air has impacted to the increased levels of exposure disease incident in urban areas. Ambient air monitoring by Badan Pengelola Lingkungan Hidup DKI Jakarta has showed an increasing concentrations of SO2, NO2, TSP and Pb for the last 5 years in Kuningan, although its concentrations was below the national quality standards but some found that TSP was exceeded above 230 μg/m3. The purpose of this study is to estimate the risk quotient of SO2, NO2, TSP and Pb using Health Risk Assessment study. High-risk population based on one year minimum exposure with 500 meters range from Air Quality Monitoring Station was found by total 49 people. Result showed that securites are at risk for noncancer effects of health with Risk Quotient (RQ) >1 for lifetime exposure. Other found that SO2 known at risk with RQ>1 to all of the population and only relevant during 14 years of exposure while the concentration of TSP and Pb showed there are no risk of health effects over the next 30 years. To manage health risk of RQ>1 the securities are should reducing time of exposure from 18 hours/day to 14 hours/day while motorcycle taxy and hawker should calculated 15 hours/day of time with total frequency 299 days/year. This study estimated the concentration of SO2 with 106 μg/m3 and NO2 with 430 μg/m3 should increasing an adversely noncarcinogenic of human health effect such as respiratory system diordes towards security, motorcycle taxi and hawker in Kuningan."

"Kota Bekasi merupakan kota yang padat dan berbatasan dengan Ibukota DKI Jakarta. Pencemaran udara di Kota Bekasi mayoritas disebabkan oleh kegiatan transportasi. Konsentrasi zat pencemar udara yang cenderung mengalami peningkatan akan memberikan dampak negatif bagi kesehatan terutama bagi kesehatan saluran pernapasan.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara kualitas udara ambien (parameter NO2, SO2, dan TSP) dengan kejadian ISPA di Kota Bekasi tahun 2004-2011. Desain studi yang digunakan adalah studi ekologi time trend dengan sampel penelitian 6 Kecamatan. Data kualitas udara diperoleh dari Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup (BPLH) Kota Bekasi. Data kasus ISPA diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Bekasi.Variabel yang berhubungan signifikan dengan kejadian ISPA berdasarkan hasil analisis korelasi dan regresi adalah TSP (p value = 0,029; r = - 0,226). Hasil uji regresi linear ganda menunjukkan bahwa variabel SO2, TSP, dan interaksi antara NO2 dengan SO2 mempengaruhi kejadian ISPA (p value = 0,004; r = 0,369). Persamaan garis regresi yang menjelaskan variabel-variabel yang mempengaruhi ISPA adalah jumlah kasus ISPA = 651,09 + 5,054 (konsentrasi SO2) ? 0,512 (konsentrasi TSP) ? 0,042 (NO2 * SO2).Untuk mencegah peningkatan jumlah kasus ISPA dan peningkatan konsentrasi zat pencemar di udara sebaiknya dilakukan kerjasama lintas sektor oleh Pemerintah Kota Bekasi dalam hal uji emisi kendaraan bermotor, uji emisi cerobong asap industri, penambahan jumlah pepohonan di sepanjang jalan raya, penyelesaian masalah di titik-titik kemacetan, promosi bahan bakar gas, dan penyuluhan kesehatan.

---

Bekasi city is densely populated city and bordering the capital city DKI Jakarta. Air pollution in Bekasi city is caused by transportation activity. Increasing of air pollutant every year can cause negative effect to health especially respiratory health.

This study aims to determine the relationship between ambient air quality (parameter NO2, SO2, TSP) with ARI occurrence in Bekasi city in 2004-2011. The study design used is time trend ecological study with 6 subdistrict as sample. Air quality data is obtained from Environmental Management Agency of Bekasi city. ARI cases data is obtained from Departement of Health of Bekasi city.

Based on correlation and regression analysis, TSP has a significant correlation with ARI occurrence (p value = 0,029; r = - 0,226). The result of multiple linear regression test show that SO2, TSP, and interaction between NO2 with SO2 affect ARI occurrence (p value = 0,004; r = 0,369). The equation of multiple linear regression which describe the variables that affect ARI is ARI cases = 651,09 + 5,054 (SO2 concentration) ? 0,512 (TSP concentration) ? 0,042 (NO2 * SO2).

To prevent the increasing of ARI cases and increasing of pollutant concentration, the government of Bekasi city should make cross-sectors corporation to do vehicle emission test, industry emission test, adding the amount of trees along the road, problem solving in traffic jam area, fuel gas promotion, and health promotion."

"Permasalahan pencemaran udara memiliki urgensi yang tinggi karena telah menjadi penyebab dari sebagian besar beban kesehatan di seluruh dunia yang diketahui menjadi penyebab dari sekitar 7.000.000 kematian dini per tahun akibat berbagai airborne diseases dan penyakit degeneratif. Penelitian bertujuan untuk mengetahui tren dan dampak kesehatan dari kualitas udara ambien di Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2019—2023. Desain studi ekologi time series digunakan untuk mengetahui tren dan hubungan antarvariabel dari tahun ke tahun menggunakan data sekunder. Hasil penelitian menunjukkan adanya tren fluktuatif dengan adanya konsentrasi SO2 dan PM10 yang melebihi baku mutu dan terjadinya penurunan jumlah kasus pneumonia, TB paru BTA (+), dan hipertensi pada awal pandemi COVID-19. Korelasi positif antara PM10 dengan TB paru BTA (+) didapatkan pada tahun 2019. Di sisi lain, SO2 dengan TB paru BTA (+) dan hipertensi serta PM10 dengan pneumonia menghasilkan adanya variasi arah korelasi dalam hubungan antara kedua variabel dari tahun ke tahun. Dampak kesehatan terhadap kualitas udara ambien memiliki hasil korelasi berbeda yang bergantung terhadap jenis dampak kesehatan yang dipengaruhi oleh dosis paparan serta interaksi dengan faktor-faktor risiko lain seperti variabilitas epidemiologis. Dengan ini, diperlukan upaya pengendalian pencemaran udara, optimalisasi surveilans penyakit, serta variabel epidemiologis yang berkemungkinan berperan dalam mempengaruhi hubungan antarvariabel.

---

Air pollution issues has become cause of the health burden worldwide, with approximately 7,000,000 premature deaths per year due to various airborne diseases and degenerative diseases. This study aimed to determine trends and health impacts of ambient air quality in DKI Jakarta in 2019-2023. Using secondary data, an ecological time series design was implemented to determine trends and relationships between variables from year to year. The results showed a fluctuating trend, especially with SO2 and PM10 concentrations known to exceed the quality standards. A decrease in pneumonia, AFB (+) pulmonary TB, and hypertension cases also happened at the beginning of the COVID-19 pandemic. A positive correlation between PM10 and AFB (+) pulmonary TB was found in 2019, while SO2 with AFB (+) pulmonary TB and hypertension and PM10 with pneumonia resulted variations in the direction between the two correlations of variables from year to year. The health impacts of ambient air quality have different correlation results depending on the diseases influenced by exposure dose and interactions with other risk factors, such as epidemiological variability. This requires air pollution control and optimization of disease surveillance. The result suggests that epidemiological variables may play a role in influencing the relationship between variables."

"Penurunan kualitas udara dapat disebabkan adanya pencemar udara, salah satunya Total Suspended Particulate (TSP). Penelitian ini bertujuan untuk: a) mengetahui konsentrasi TSP di area depan sekolah di dekat gerbang masuk, di lapangan, dan di dalam ruang kelas; 2) menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhinya; 3) mengetahui pengaruh vegetasi sebagai biofilter polutan; dan 4) memberikan rekomendasi sebagai upaya mengurangi konsentrasi debu yang masuk ke dalam area sekolah. Pengukuran dilakukan di SDN Pondokcina 1 Depok yang terletak di Jalan Margonda Raya Depok dengan metode gravimetrik menggunakan High Volume Air Sampler (HVAS). Hasil pengukuran menunjukkan konsentrasi rata-rata TSP di depan sekolah sebesar 42,246 μg/m3, di lapangan sebesar 88,370 μg/m3, dan di dalam kelas sebesar 2,874 μg/m3. Faktor yang mempengaruhi naik-turunnya kualitas udara adalah faktor meteorologis (suhu, kelembaban, arah dan kecepatan angin), serta volume kendaraan. Hubungan beberapa faktor tersebut dengan fluktuasi konsentrasi TSP dianalisis menggunakan metode regresi linear sederhana, besarnya pengaruh faktor meteorologis terhadap konsentrasi TSP dilihat dari nilai korelasi (r). Hasil perhitungan menunjukkan korelasi yang lemah antara konsentrasi TSP dengan faktor meteorologis. Nilai r antara konsentrasi TSP dengan suhu sebesar 0,0063 di depan sekolah, 0,230 di lapangan, dan 0,0316 di dalam kelas. Korelasi kelembaban sebesar 0,003 di depan sekolah, 0,243 di lapangan, 0,007 di dalam kelas. Korelasi kecepatan angin sebesar 0,202 di depan sekolah, 0,281 di lapangan, dan 0,173 di dalam kelas. Korelasi dengan volume kendaraan sebesar 0,219 di depan sekolah, 0,114 di lapangan, dan 0,0775 di dalam kelas. Rekomendasi yang dapat diberikan berupa penambahan tanaman dari segi jumlah dan jenisnya yang memiliki luas tajuk rapat yang disesuaikan dengan kondisi alam SDN Pondokcina 1 Depok.

---

The air quality decreased can be influenced by air pollutants. The main air pollutant in the ambient air is Total Suspended Particulate (TSP). The objectives of this study are: a) to determine the concentration of TSP indoor and outdoor of SDN Pondokcina 1 Depok; 2) to analyze the factors that influence it; 3) to determine the effects of vegetation as pollutant biofilter; and 4) to formulate recommendations to reduce the dust concentration. Measurements were conducted at SDN 1 Depok Pondokcina that is located on Jalan Raya Depok Margonda using a High Volume Air Sampler (HVAS) with gravimetric method. The results show the average outdoor TSP concentration on the roadside is 42.246 μg/m3, 88.370 μg/m3 on the school's park, and 2.874 μg/m3 in the classroom. Meteorological parameters (temperature, humidity, wind speed and direction) affect the TSP concentration fluctuation, and also traffic volume. The correlation between TSP concentration and these factors are analyzed using simple linear regression method. The results showed a weak correlation between the concentration of TSP with meteorological factors. The r value between TSP concentration and temperature is 0,0063 on the roadside, 0,230 in the school?s park, and 0,0316 in the classroom. Correlation of humidity is 0,003 on the roadside, 0,243 in the school's park, and 0,007 in the classroom. Correlation of wind speed is 0,202 on the roadside, 0,281 in the school's park, and 0,173 in the classroom. Correlation with traffic volume is 0,219 on the roadside, 0,114 in the school's park, and 0,0775 in the classroom. The recommendations can be given in the form of additional plants in terms of number and kind of have a broad canopy that are tailored to meeting the conditions of its surroundings."

"Pada penelitian ini, parameter pencemaran udara yang diukur adalah parameter fisik TSP dan kebisingan. Kendaraan dibagi menjadi 3 golongan berbeda yaitu bus dan truk, mobil penumpang dan sepeda motor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa volume kendaraan mempengaruhi konsentrasi TSP yang dibuktikan dengan koefisien r antara 0.106-0.993. Untuk penggolongan kendaraan, nilai koefisien r menunjukkan kisaran 0.576-0.995 dengan kontribusi TSP paling tinggi secara berurutan dimulai dari sepeda motor, bus dan truk serta mobil penumpang. Pengujian timbal (Pb) menunjukkan rata-rata konsentrasi timbal terukur adalah 2.86 μg/m3 untuk 1 jam pengukuran dan 1.665 μg/m3 untuk konversi 24 jam, menunjukkan kadar timbal masih dibawah baku mutu. Hasil pengukuran kebisingan menunjukkan kebisingan terukur di dalam ruang kelas saat jam belajar diatas baku mutu yang disebabkan oleh kebisingan internal. Rata-rata kebisingan yang diukur di dalam kelas saat jam belajar untuk SMP 29 sebesar 79.46 dB(A), untuk SMP 11 sebesar 79.53 dB(A) dan SMP 19 sebesar 77.82 dB(A). Kebisingan latar belakang yang diukur pada 3 titik di tiap sekolah menunjukkan tingkat kebisingan yang masih diatas baku mutu. Berdasarkan hasil pengukuran dan pengamatan eksisting, SMP 11 memiliki penanganan kebisingan yang paling efektif.

---

In this study, the air pollution parameters measured are physical parameters of TSP and noise. Vehicles are divided into 3 distinct groups namely buses and trucks, passenger cars and motorcycles. The results showed that the volume of vehicles affects the TSP concentration in ambient air as evidenced by r coefficient between 0,106-0,993. For the classification of vehicles, the coefficient value of r indicates the range of 0,576-0,995 with the highest TSP contributions in a sequence starting from motorcycles, buses and trucks and passenger cars. Testing lead (Pb) showed an average lead concentration measured was 2,86 μg/m3 for 1 hour measurement and 1,665 μg/m3 for conversion 24 hours, showed lead levels still below the quality standard.

The results show the noise measured noise in the classroom during teaching hours above the quality standard caused by internal noise. The average noise measured in the classroom during school hours for SMP 29 are 79,46 dB(A), for SMP 11 are 79,53 dB(A) and SMP 19 are 77,82 dB(A). Background noise measured at 3 points in each school shows the noise level is still above the standard quality. Based on the results of measurement and observation of existing, SMP 11 has the most effective noise handling."

"Dalam beberapa dekade terakhir, pesatnya pertumbuhan industri dan meningkatnya kepadatan lalu lintas di wilayah perkotaan termasuk DK Jakarta menimbulkan masalah kualitas udara. Salah satu indikator terjadinya pencemaran udara adalah turunnya hujan asam. Hujan asam terjadi akibat zat polutan berupa SO2 dan NO2 bereaksi dengan air (H2O). Dampak hujan asam antara lain dapat merusak kesuburan tanah sehingga dapat mempengaruhi kualitas hidup manusia dan juga dapat merusak benda maupun infrastruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa sebaran SO2 dan NO2 secara spasial temporal, juga membuat model keasaman air hujan berdasarkan sebaran SO2 dan NO2 di DK Jakarta. Sebaran SO2 dan NO2 diperoleh menggunakan teknik penginderaan jauh dengan memanfaatkan citra Satelit Sentinel 5P. Pengolahan dilakukan menggunakan GEE. Dari hasil analisis bivariat diketahui bahwa sebaran spasial SO2 dipengaruhi oleh curah hujan dan tidak dipengaruhi oleh kecepatan angin. Sedangkan sebaran NO2 dipengaruhi secara signifikan oleh curah hujan dan juga kecepatan angin. Secara temporal, sebaran SO2 pada tahun 2023 memiliki nilai tertinggi di bulan Juni dan sebaran NO2 memiliki nilai tertinggi pada bulan Agustus. Hasil validasi antara data SO2 dan NO2 yang diperoleh melalui penginderaan jauh dengan data observasi pada SPKU milik BMKG, menjelaskan bahwa data penginderaan jauh pada beberapa stasuin tidak konsisten dengan data hasil observasi di SPKU. Model prediksi tingkat keasaman air hujan diperoleh berdasarkan sebaran SO2 dan NO2 pada Tahun 2023 di Jakarta. Hasil regresi linier berganda menunjukan bahwa ada korelasi antara pH air hujan dengan sebaran SO2 dan NO2. Koofisien korelasi bernilai (-) 0,7305 yang berarti korelasi berada dalam kategori kuat. Korelasi bersifat negatif yang menjelaskan bahwa semakin besar kadar SO2 dan NO2 maka pH air hujan akan semakin kecil/ asam. Diperoleh nilai 13% dalam perhitungan MAPE yang berarti model prediksi termasuk kedalam kategori baik dan dapat digunakan untuk memprediksi keasaman air hujan (pH) di Jakarta.

---

In the last few decades, rapid industrial growth and increasing urban traffic density, have caused air quality problems including in DK Jakarta. One indicator of air pollution is acid rain. Acid rain occurs due to pollutants in the form of SO2 and NO2 reacting with water (H2O). The impact of acid rain, among other things, can damage soil fertility, affect the quality of human life, and damage objects and infrastructure. This research aims to analyze the distribution of SO2 and NO2 spatially and temporally, as well as create a rainwater acidity model based on the distribution of SO2 and NO2 in DK Jakarta. The distribution of SO2 and NO2 was obtained using remote sensing techniques using Sentinel 5P Satellite imagery. Processing is carried out using GEE. From the results of the bivariate analysis, it is known that the spatial distribution of SO2 is influenced by rainfall and is not influenced by wind speed. Meanwhile, the distribution of NO2 is significantly influenced by rainfall and wind speed. Temporally, the distribution of SO2 in 2023 has the highest value in June and the distribution of NO2 has the highest value in August. The validation results between SO2 and NO2 data obtained through remote sensing with observation data by BMKG explain that remote sensing data at several stations is inconsistent with observation data. The prediction model for rainwater acidity levels was obtained based on the distribution of SO2 and NO2 in 2023 in Jakarta. The results of multiple linear regression show that there is a correlation between rainwater acidity and the distribution of SO2 and NO2. The correlation coefficient is (-) 0.7305, which means the correlation is in the strong category. The correlation is negative, which explains that the greater the SO2 and NO2 levels, the more acidic the rainwater will be. A value of 13% was obtained in the MAPE calculation, which means the prediction model is included in the good category and can be used to predict rainwater acidity in Jakarta."