Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pencemaran udara ruang dan maraknya berbagai bakteri serta virus di udara memerlukan perhatian. Salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas udara adalah dengan menggunakan alat purifikasi udara. Untuk mendapatkan unit purifikasi udara terbaik yang dapat mengurangi berbagai polutan seperti gas toksik dan polutan biologi, maka dibutuhkan kombinasi dari beberapa teknologi, yaitu teknologi fotokatalisis, UVC, dan plasma ion. Protipe alat purifikasi udara ruang terdiri dari bagian-bagian utamanya yaitu blower untuk mensirkulasi udara masuk- keluar alat, komposit fotokatalis berbasis TiO2 yang dilengkapi sinar UVC germisidal untuk mendegradasi bakteri dan virus, dan generator plasma ion negative untuk menetralkan oksigen aktif berbahaya, membersihkan partikulat serta disinfeksi bakteri dan virus yang masih tersisa. Fotokatalisis TiO2 dilapiskan pada penyangga alumunium honeycomb dan karbon. Hasil karakterisasi SEM-EDX dan XRD menunjukkan persebaran TiO2 lebih baik dengan penyangga karbon. Pada degradasi polutan gas toksik (Formaldehida, Total Volatile Organic Compounds (TVOC), dan CO) digunakan formaldehyde detector dan Gas Analyzer, dilakukan perbandingan pada kondisi alat, dan didapatkan kombinasi dari ketiga teknologi dengan penyangga karbon yang terbaik yaitu dapat menurunkan 92% konsentrasi formaldehida dan TVOC dalam waktu 15 menit dan 100% CO dalam waktu 13 menit. Uji kinerja alat untuk disinfeksi polutan biologi dilakukan dengan sampling angka kuman di udara indoor dengan Microbiology Air Sampler menunjukkan pengurangan total angka kuman hingga 73% setelah unit purifikasi udara dinyalakan selama 30 menit.

---

Indoor air pollution and various bacteria and viruses in the air require attention. One of the efforts to improve air quality is to use an air purifier. To get the best air purification unit that can reduce various pollutants such as toxic gases and biological pollutants, a combination of several technologies is needed, namely photocatalysis technology, UVC, and ion plasma. The prototype room air purifier consists of the main parts, namely a blower to circulate air in and out of the device, a TiO2-based photocatalyst composite equipped with germicidal UVC light to degrade bacteria and viruses, and a negative ion plasma generator to neutralize harmful active oxygen, clean particulates and disinfection of remaining bacteria and viruses. Photocatalyst TiO2 superimposed on aluminum honeycomb and carbon supports. The results of SEM-EDX and XRD characterization showed better TiO2 distribution with carbon buffer. In the degradation of toxic gas pollutants (Formaldehyde, Total Volatile Organic Compounds (TVOC), and CO) a formaldehyde detector and a Gas Analyzer were used, a comparison was made on the condition of the equipment, and the combination of the three technologies with the best carbon buffer was able to reduce 92% of the formaldehyde concentration. and TVOC within 15 minutes and 100% CO within 13 minutes. The performance test of the instrument for disinfection of biological pollutants was carried out by sampling the number of germs in the indoor air with the Microbiology Air Sampler, which showed a reduction in the total number of germs up to 73% after the air purification unit was turned on for 30 minutes."

"Peningkatan temperatur global terbentuk dari pemanasan lokal, salah satunya adalah fenomena pulau panas perkotaan. Peningkatan temperatur tersebut disinyalir disebabkan oleh meningkatnya konsentrasi gas-gas rumah kaca akibat berbagai aktivitas manusia, terutama di wilayah perkotaan seperti DKI Jakarta. Penggunaan tanah sebagai representasi jumlah penduduk dan aktivitas manusia yang menjadi sumber polutan udara, dapat mempengaruhi pola distribusi suhu permukaan daratan (SPD) yang diperoleh melalui pengolahan citra MODIS Terra. Dengan melakukan analisis spasial uji korelasi antara polutan udara (NO2, SO2, dan TSP) dengan SPD, dapat diketahui hubungan antara polutan udara dan SPD yang menjadi tujuan dari penelitian ini. Kemudian dibuat model spasial distribusi polutan untuk mengetahui sebaran polutan udara menurut variasi nilai SPD. Hasil analisis menunjukkan bahwa korelasi konsentrasi NO2 dan SO2 dengan SPD memiliki hubungan sebesar 0,289 dan 0,246. Model distribusi spasial konsentrasi NO2 dan SO2 menurut SPD menunjukkan pola yang tersebar hampir di seluruh wilayah DKI Jakarta terutama pada SPD yang relatif tinggi dan pada penggunaan tanah permukiman, industri dan jasa/komersial. Pola distribusi SPD hasil pengolahan citra MODIS Terra di DKI Jakarta dapat digunakan untuk memprediksi pola distribusi konsentrasi NO2 dan SO2 di udara.

---

Increase the global temperature is formed by local heated, one of the phenomenon is urban heat island. Increase of the temperature approximately caused by the rise of green house gases concentration due to human activities, paticularly in urban area such as Jakarta. Landuse as a representation of human activities become a source of air pollution and can be used as an illustration to analyze the pattern of land surface temperature distribution. With the statistical method correlation between air pollutant and the land surface temperature (MODIS Terra LST result processing) might be known the relationship between air pollutant and the land surface temperature, which is the objective of this study. Then create a model of the pollutant spatial distribution to determine the pollutant spatial distribution on the land surface temperature variance.

The result shows that the NO2 and SO2 have a relationship with the land surface temperature, with each correlation value (r) 0,289 and 0,246. Spatial distribution of NO2 and SO2 are spread in almost the whole Jakarta, particularly on high land surface temperature relatively and on the land-use of residential, industrial area and service / commercial area."

"Penyebab kerusakan lingkungan akibat polutan udara dihasilkan dari gas hasil pembakaran bahan bakar fosil seperti gas NOx. Metode penyisihan basah memanfaatkan kontak antara gas dengan cairan absorben yang dapat diaplikasikan pada teknologi membran kontaktor serat berongga yang memiliki luas permukaan kontak yang lebih besar dibanding teknologi konvensional. Absorben HNO3 yang digunakan mengubah bentuk molekul NOx menjadi asam nitrat dengan bantuan autokatalis seperti H2O2, efisiensi penyisihan gas NOx menjadi semakin tinggi. Material serat membran polyvinylidene difluoride digunakan pada pengujian yang dilakukan dengan menutup ujung keluaran bagian tabung agar gas berdifusi melalui pori membran menyerupai reaktor gelembung. Variasi laju alir umpan gas NOx memengaruhi perubahan keempat parameter yang diuji. Variasi konsentrasi larutan absorben H2O2 dan jumlah serat membran memengaruhi parameter keefektifan penyisihan, koefisien perpindahan massa, dan NOx loading. Penyisihan gas NOx maksimum pada penelitian ini adalah sebesar 99,8% yang didapatkan dengan konsentrasi H2O2 sebesar 0,1% b/v, laju alir gas umpan sebesar 100 mL/menit, dengan modul membran sebanyak 40 buah.

---

Environmental damage is caused by air pollutants mainly generated from combustion flue gas such as NOx gas. Wet scrubbing utilizes gas-liquid absorbent contact which can be applied to hollow fiber membrane contactors that have a larger contact surface area than conventional technology. Absorbent HNO3 used can change NOx form to nitric acid with the help of an autocatalyst such as H2O2 can enhance the efficiency of NOx isolation. Membrane fiber material polyvinylidene difluoride (PVDF) is used in research that is conducted to examine NOx isolation performance. One end of the membrane contactor is sealed; thus, gas could diffuse through membrane pores similar to bubble column reactor. Feed gas NOx flow rate variance gives changes in all four of the parameters. Auto catalyst H2O2 concentration and the number of fiber variance affects significantly on absorption efficiency, mass transfer coefficient, and NOx loading. Maximum NOx isolation achieved in this research is 99,8% with 0,1% wt H2O2 concentration, 100 mL/min feed gas flow rate with membrane module consisted of 40 fibers."

"Pencemaran udara yang disebabkan oleh asap buang kendaraan bermotor terjadi di kota-kota besar di dunia termasuk Indonesia. Manusia yang terpapar gas seperti COx, NOx, melebihi ambang batas dapat menyebakan penyakit hingga kematian. Karbon aktif sebagai senyawa adsorben memiliki kemampuan mengadsorpsi yang baik sehingga dapat digunakan untuk menurunkan kadar gas polutan di udara. Namun memiliki kelemahan dapat terjadinya kejenuhan yang menghentikan proses adsorpsi. Kelemahan tersebut dapat diatasi dengan dikombinasikan dengan TiO2 untuk mendegradasi senyawa polutan dengan proses fotokatalis. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh besar penambahan TiO2 ke dalam filter karbon terbaik dalam proses mengurangi kadar gas polutan. Kombinasi dilakukan dengan melapiskan permukaan filter karbon dengan TiO2 yang tersuspensi di dalam larutan. Pengeringan dilakukan di dalam furnace dengan suhu 120oC selama 1 jam. Karakterisasi yang dilakukan pada filter kombinasi karbon aktif/TiO2 adalah SEM-EDX ,dan Bilangan Iodin. Uji kinerja pengurangan dilakukan dengan melakukan analisa kandungan gas pada beberapa titik waktu selama reaksi. Hasil SEM dan pembesaran mikroskop digital menunjukan peningkatan agregat TiO2 sebanding dengan meningkatnya kadar TiO2 yang ditambahkan. Uji Bilangan Iodin menunjukan adanya penurunan luas permukaan dengan meningkatnya kadar TiO2 dengan hasil terbesar 453 m2/g oleh Filter Karbon-0%wt TiO2 dan terkecil 302 m2/g oleh Filter Karbon-5%wt TiO2. Hasil karakterisasi namun tidak berbanding lurus dengan pengurangan kadar polutan, sampel dengan kinerja paling tinggi dimiliki oleh F. Karbon- 5%wt TiO2 dengan kemampuan mengurangi 42% konsentrasi polutan dalam waktu 120 menit. Secara keseluruhan kemampuan kinerja pengurangan polutan secara berurutan dimiliki oleh 5%wt >0%wt >3%wt TiO2. Proses pengurangan kadar polutan yang terjadi karena adsorpsi karbon aktif dapat ditingkatkan dengan penambahan semikonduktor TiO2 yang mampu memfotodegradasi senyawa teradsorpsi di karbon aktif sehingga gugus aktif tetap tersedia untuk proses adsorpsi selanjutnya.

---

Air pollution caused by motor vehicle exhaust occurs in major cities in the world, including in Indonesia. Humans exposed to gases such as COx, NOx, exceeding the threshold can cause illness even death. Activated carbon as an adsorbent compound has good adsorbing ability so that it can be used to reduce polutant gas levels in the air. However, it has a weakness that can occur saturation which stops the adsorption process. This weakness can be overcome by combining it with TiO2 to degrade pollutant compounds with a photocatalytic process. This study aims to obtain the best TiO2 addition to the carbon filter in the process of reducing pollutant gas levels. The combination is carried out by coating the surface of the carbon filter with TiO2 suspended in aquoeus solution. Drying is carried out in a furnace at a temperature of 120oC for 1 hour. The characterization carried out on the activated carbon / TiO2 combination filter is SEM-EDX, and Iodine Number. The reduction performance test is carried out by analyzing the gas content at several time points during the reaction in chamber. SEM results and digital microscope magnification showed an increase in the TiO2 aggregate was proportional to the increase in the TiO2 content added. The Iodine Number test shows a decrease in surface area with increasing levels of TiO2 with the largest yield of 453 m2 / g by the Carbon-0% wt TiO2 Filter and the smallest 302 m2 / g by the 5% wt TiO2 Carbon Filter. However it is not directly proportional to the reduction in pollutant levels, the sample with the highest performance was F. Carbon- 5% wt TiO2 with the ability to reduce 42% of pollutant concentrations within 120 minutes. Overall, the performance capability for reducing pollutants is 5% wt> 0% wt> 3% wt TiO2, respectively. The process of reducing the levels of pollutants that occur due to the adsorption of activated carbon can be increased by the addition of TiO2 which are able to photodegradate the adsorbed compounds on activated carbon so that the active groups remain available for the next adsorption process."

"Polusi udara merupakan masalah penting yang terjadi di banyak daerah perkotaan. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan bahwa 91% orang di dunia menghirup udara yang tidak sehat. Kota-kota besar di Indonesia memang tidak luput dari masalah polusi udara khususnya kota Bandung. Sebagai kota metropolitan terbesar di Jawa Barat, Kota Bandung terus mengalami peningkatan pertumbuhan penduduk yang mengakibatkan bertambahnya luas lahan terbangun dan penurunan luas kawasan hijau. Hal tersebut dapat menimbulkan permasalahan berupa penurunan kualitas udara. Ditunjang dengan kondisi fisik Kota Bandung yang berupa cekungan sehingga sulit ditiup angin untuk menghilangkan konsentrasi pencemar yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara spasial sebaran pencemar di Kota Bandung dan menganalisis hubungan sebaran pencemar dengan pola sebaran suhu permukaan tanah, kerapatan bangunan dan kerapatan vegetasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kadar pencemar dan citra Landsat 8 bulan kemarau tahun 2018. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode spasial berupa Interpolasi Terbalik Jarak Terbalik, Suhu Permukaan Tanah, Indeks Bangun Beda Normalisasi, dan Indeks Vegetasi Beda Normalisasi. Uji statistik menggunakan korelasi dan regresi Pearson Product Moment. Survei lapangan dilakukan untuk memverifikasi data tutupan lahan sebagai pengganti kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model spasial sebaran konsentrasi pencemar menunjukkan pola yang hampir sama pada bulan kemarau tahun 2018 yaitu suhu permukaan tanah dan kerapatan bangunan yang relatif tinggi serta kerapatan vegetasi yang relatif rendah, kandungan pencemar yang tinggi. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa suhu permukaan tanah, kerapatan bangunan dan kerapatan vegetasi memiliki korelasi yang cukup kuat dengan pencemar dan hasil regresi menunjukkan bahwa suhu permukaan tanah, kerapatan bangunan dan kerapatan vegetasi berpengaruh signifikan terhadap pencemar.

---

Air pollution is an important problem that occurs in many urban areas. The World Health Organization (WHO) states that 91% of people in the world breathe unhealthy air. Big cities in Indonesia are not free from air pollution problems, especially the city of Bandung. As the largest metropolitan city in West Java, the City of Bandung continues to experience an increase in population growth which results in an increase in the area of ​​built land and a decrease in the area of ​​green areas. This can cause problems in the form of decreased air quality. Supported by the physical condition of the city of Bandung in the form of a basin so that it is difficult to blow the wind to remove the existing pollutant concentration.

This study aims to spatially analyze the distribution of pollutants in the city of Bandung and to analyze the relationship between the distribution of pollutants and the distribution patterns of soil surface temperature, building density and vegetation density. The data used in this study are pollutant levels and Landsat 8 images of the dry months of 2018.

The method used in this study is a spatial method in the form of Reverse Interpolation, Land Surface Temperature, Normalization Difference Build Index, and Normalized Difference Vegetation Index. Statistical test using Pearson Product Moment correlation and regression. Field surveys were conducted to verify land cover data as a substitute for vegetation density and building density. The results showed that the spatial model of the distribution of pollutant concentrations showed a similar pattern in the dry month of 2018, namely relatively high ground temperature and building density and relatively low vegetation density, high pollutant content.

The results of statistical tests show that soil surface temperature, building density and vegetation density have a strong enough correlation with pollutants and the regression results show that soil surface temperature, building density and vegetation density have a significant effect on pollutants."

"Polusi udara terjadi ketika campuran gas beserta partikel lainnya mencapai konsentrasi berbahaya baik yang terjadi di dalam maupun luar ruangan. Polusi udara juga menjadi penyebab kematian di beberapa negara dengan tingkat polusi yang parah. Salah satu polutan yang berbahaya adalah Partikulat halus (PM_2.5/ Particulate Matter_2.5), dimana dengan diameter kurang dari 2,5 μm, kira-kira 3% dari diameter rambut manusia, partikulat halus ini menjadi perhatian utama dalam pengamatan kualitas udara, dikarenakan PM_2.5 dianggap sebagai agen pembunuh utama yang menyebabkan penyakit kardiovaskular, pernapasan dan kanker. Jakarta dinyatakan sebagai kota dengan tingkat polusi udara yang sangat signifikan, isu pencemaran udara menjadi topik pembicaraan banyak pihak, terutama kondisi kualitas udara di ibu kota. Dalam pengukuran kualitas udara di Provinsi DKI Jakarta jaringan pengamatan observasinya masih sangat terbatas. Sehingga dibutuhkan pemodelan dalam andil untuk melakukan pengukuran kualitas udara dalam hal ini adalah PM_2.5. Pemodelan menggunakan algoritma pemebelajaran mesin atau machine learning random forest digunakan dalam penelitian ini dengan memanfaatkan metode regresi spasial. Adapun variabel yang digunakan berupa unsur meteorologi, partikulat dan gas yang diperoleh dengan memanfaatkan penginderaan jauh. Didapatkan variabel yang paling berpengaruh pada pemodelan spatial temporal PM_2.5 ini adalah NO2 dan CO serta dengan fungsi berkebalikan pada variabel curah hujan dan Ozon. Dalam pemodelan yang telah dilakukan ini didapatkan nilai 0,90 dalam korelasi hasil prediksi dengan nilai observasi, dengan nilai ini maka prediksi yang dilakukan oleh Machine Learning Random Forest terbilang baik, serta nilai RMSE sebesar 7,83 µg/m3 juga memberikan gambaran yang baik bagi model yang dibentuk, serta nilai R² sebesar 0,825 mengisyaratkan akurasi variabel yang digunakan mencapai 82,5 persen. Adapun pasial yang terbentuk dalam pemodelan spasial ini mengikuti pola musim hujan dan musim kemarau, dimana nilai tertinggi dari pola spasial parameter PM_2.5 berada pada bulan JJA (Juni, Juli dan Agustus), serta mulai menurun di bulan SON (September, Oktober, dan November), dan pada akhirnya berada di nilai terendah pada bulan DJF (Desember, Januari dan Februari).

---

Air pollution occurs when a mixture of gases and other particles reach dangerous concentrations both indoors and outdoors. Air pollution is also a cause of death in some countries with severe pollution levels. One of the harmful pollutants is fine particulate matter (PM_2.5), which is less than 2.5 μm in diameter, approximately 3% of the diameter of a human hair. This fine particulate matter is a major concern in air quality observations, as PM_2.5 is considered a major killer agent that causes cardiovascular, respiratory diseases and cancer. Jakarta is declared as a city with a very significant level of air pollution, the issue of air pollution has become a topic of conversation for many parties, especially the condition of air quality in the capital city. In measuring air quality in DKI Jakarta Province, the observation network is still very limited. So that modeling is needed in order to measure air quality, in this case PM_2.5. Modeling using machine learning algorithms or machine learning random forest is used in this study by utilizing the spatial regression method. The variables used are meteorological elements, particulates and gases obtained by utilizing remote sensing. It was found that the most influential variables in the spatial temporal modeling of PM_2.5 were NO₂ and CO and with the opposite function in the rainfall and Ozone variables. In the modeling that has been done, a value of 0.90 is obtained in the correlation of the predicted results with the observed values, with this value, the prediction carried out by Machine Learning Random Forest is fairly good, and the RMSE value of 7.83 µg/m3 also provides a good description of the model formed, and the R² value of 0.825 implies that the accuracy of the variables used reaches 82.5 percent. The spatial pattern formed in this spatial modeling follows the pattern of the rainy season and dry season, where the highest value of the spatial pattern of the PM_2.5 parameter is in the JJA month (June, July and August), and begins to decrease in the SON month (September, October and November), and finally at the lowest value in the DJF month (December, January and February)."

"Rekayasa dan uji kinerja alat purifikasi udara dari asap rokok yang menggabungkan fotokatalis (TiO2) dan adsorben (karbon aktif) telah dilakukan. Polutan yang digunakan sebagai model adalah CO murni, CO yang berasal dari asap rokok, campuran metanol-formaldehida, dan asetaldehida. Hasil uji kinerja alat menunjukkan bahwa CO dapat terkonversi sebesar 75-90% menjadi CO2 dalam 10 menit. Hasil uji kinerja alat juga menunjukkan bahwa penambahan karbon aktif pada TiO2 tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil uji degradasi CO. Untuk degradasi formaldehida dan asetaldehida, sebagai model polutan organik, uji kinerja alat menunjukkan bahwa proses degradasi lebih didominasi oleh adsorpsi dan proses fotokatalisisnya menghasilkan senyawa intermediate.

---

Device Prototyping and Performance Test for Air Purification from Cigar Smoke Pollutant Using Composite Catalyst TiO2 and Activated Carbon was done. Pure CO and that contains in cigar smoke, formaldehyde and acetaldehyde were used as pollutants in degradation purpose.

The test result showed that CO can be converted to CO2 with 75-90% conversion in 10 minutes. The test result also showed that addition of activated carbon in TiO2 did not affect the CO degradation result significantly. In the other hand, result of degradation test of formaldehyde and acetaldehyde, as organic pollutant model, showed that the process was dominated by adsorption and the photocatalytic process resulted intermediate substances."

"ABSTRAKKualitas udara di ruang rawat inap perlu diperhatikan karena kerentanan pasien akan penyakit dan menghindari terjadinya kontaminasi silang. Salah satu indikator pencemar udara dalam ruang adalah jamur. Pengambilan sampel jamur di udara dengan menggunakan alat EMS E6 serta media kultur MEA. Sampel kemudian diinkubasi pada suhu 27oC selama ±72 jam. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan konsentrasi jamur antara jam berkunjung dengan bukan jam berkunjung dan konsentrasi jamur pada ruangan dengan kapasitas bed yang berbeda. Hasil menunjukkan bahwa ruangan dengan kapasitas 5-6 bed per kamar lebih terkontaminasi oleh jamur dibandingkan dengan kapasitas 1-4 bed per kamar (p=0,000 Kolmogorov-Smirnov) dengan tingkat signifikansi (α) 0,05. Selain itu, tidak ada pengaruh antara jam berkunjung dan bukan jam berkunjung terhadap konsentrasi jamur di udara (p=0,400 Mann-Whitney U). Suhu, kelembaban dan jumlah orang di dalam ruangan memiliki hubungan dengan konsentrasi jamur dengan nilai koefisien korelasi Spearman sebesar 0,179; 0,346; 0,287. Kelembaban ruangan memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap konsentrasi jamur, diikuti jumlah orang dan suhu. Sehingga untuk menjaga paparan jamur di udara pada ruang rawat inap adalah disarankan dengan menjaga kelembaban pada 45-60% dan memperhatikan kepadatan orang di dalam ruangan.

---

ABSTRACTAir quality in the patient room need to be considered as susceptibility to disease and avoid cross-contamination. One indicator of indoor air pollutants is fungi. Using a EMS E6 and MEA as a media culture fungi, air samples were taken from Gedung A RSCM then incubated for three days. In this study, the concentrations of fungi were analyzed based on time of visit and also based on the number of beds in the room. The results showed that the room with the capacity of 5-6 beds per room is more contaminated by fungi compared to the capacity of 1-4 beds per room (p=0.000 Kolmogorov-Smirnov) with level of significant (α) 0,05. There is no diference between time of visit with not the time to visit with the concentration of fungi in the air (p=0.400 Mann-Whitney U). Temperature, humidity and number of people in the room have a relationship with the concentration of fungi with the Spearman correlation coefficient of 0.179; 0.346; and 0.287. Humidity of the room has a higher influence to the concentration of fungi, followed by the number of people and temperature. Maintaining the moisture between 45-60% and considering the density of people in the room are some efforts to reduce level of fungi in the air.;Air quality in the patient room need to be considered as susceptibility to disease and avoid cross-contamination. One indicator of indoor air pollutants is fungi. Using a EMS E6 and MEA as a media culture fungi, air samples were taken from Gedung A RSCM then incubated for three days. In this study, the concentrations of fungi were analyzed based on time of visit and also based on the number of beds in the room. The results showed that the room with the capacity of 5-6 beds per room is more contaminated by fungi compared to the capacity of 1-4 beds per room (p=0.000 Kolmogorov-Smirnov) with level of significant (α) 0,05. There is no diference between time of visit with not the time to visit with the concentration of fungi in the air (p=0.400 Mann-Whitney U). Temperature, humidity and number of people in the room have a relationship with the concentration of fungi with the Spearman correlation coefficient of 0.179; 0.346; and 0.287. Humidity of the room has a higher influence to the concentration of fungi, followed by the number of people and temperature. Maintaining the moisture between 45-60% and considering the density of people in the room are some efforts to reduce level of fungi in the air."