Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Pemerintah Provinsi DKI Jakarta telah menerapkan pembatasan kendaraan dengan melakukan peraturan ganjil-genap sejak tahun 2016 sebagai salah satu upaya untuk mengurangi kemacetan dan polusi udara. Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi dampak dari peraturan ganjil-genap terhadap kualitas udara di DKI Jakarta. Dengan mengeksploitasi data harian dari tahun 2013-2021 serta menggunakan pendekatan difference-in-difference, studi ini menemukan bahwa peraturan ganjil-genap berpengaruh signifikan terhadap peningkatan kualitas udara ditandai dengan penurunan tingkat ISPU sebesar 15.3% berserta polutan lain diantaranya SO2 sebesar 34.8%, CO sebesar 27.1%, O3 sebesar 20.2%, dan NO2 sebesar 50.7%. Hanya polutan PM10 yang menujukkan hasil tidak berpengaruh signifikan. ......The Provincial Government of DKI Jakarta has implemented vehicle restrictions by implementing an odd-even policy since 2016 as one of the efforts to reduce traffic congestion and air pollution. The objective of this research is to estimate the impact of the odd-even policy on air quality in DKI Jakarta. By utilizing daily data from 2013 to 2021 and employing a difference-in-difference approach, this study found that the odd-even policy has a significant effect on improving air quality, as indicated by a decrease in the Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) by 15.3%, along with other pollutants such as SO2 by 34.8%, CO by 27.1%, O3 by 20.2%, and NO2 by 50.7%. Only PM10 showed results that were not significantly affected.

Abstrak :
Polusi udara menjadi salah satu masalah tersebar yang memberikan dampak buruk bagi kesehatan terutama pada pernafasan terutama di wilayah kot-kota besar seperti Provinsi DKI Jakarta. Salah satu penyakit yang ditimbulkan oleh polusi udara adalah penyakit ISPA. Polusi udara sendiri disumbangkan sebagian besar oleh polusi kendaraan. Pertumbuhan kendaraan di Jakarta yang semakin bertambah membuat kualitas udara di Provinsi DKI Jakarta semakin memburuk dan dapat menimbulkan penyakit pernafasan terutama ISPA. Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan model spasial kualitas udara dan distribusi penyakit ISPA di Provinsi DKI Jakarta serta hubungan antara polusi udara dengan penyakit ISPA di DKI Jakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persamaan interpolasi, overlay, dan korelasi. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan analisis deskriptif dengan menggunakan pendekatan keruangan dan analisis kuantitatif dengan menggunakan metode korelasi. Hasil penelitian ini yaitu menunjukan pola yang tersebar hampir di seluruh wilayah provinsi DKI Jakarta pada penyakit ISPA maupun polusi udara. Pola pada polutan (CO, PM10,NOx)) memiliki pola yang sama yaitu pola dengan konsentrasi sangat tinggi berada pada titik Kecamatan Duren Sawit dan Kecamatan Cilandak.Pada distribusi penderita penyakit ISPA kecamatan yang memiliki konsentrasi sangat tinggi yaitu ada pada kecamatan Kalideres, dan Kecamatan Cilincing . Kualitas udaradi DKI Jakarta berdasarkan ISPU untuk PM 10 masih dibawah ambang batas udara, pada CO diatas ambang batas udara, dan pada NO2 masih berada dibawah ambang batas udara.Terdapat hubungan antara ISPA dengan polutan (CO, PM10, NOx) dan kerapatan bangunan sedangkan untuk kepadatan penduduk dan kemacetan tidak terdapat hubungan. ......Air Pollution is one of the biggest problems on health, especially on respiration in big cities such as Jakarta. One of the diseases caused by air pollution is ARI (Acute Respiratory Infections). Air pollution itself was contributed mainly by vehicles. The increasing number of vehicles makes Jakarta's air quality worse and causes respiratory diseases, especially ARI. This study aimed to create a spatial model of air quality, ARI distribution, and the relation between air pollution and ARI disease in Jakarta. The method used in this research is the equation of interpolation and correlation. The analysis used in this study is a qualitative analysis using the spatial approach and a quantitative analysis using the correlation method. The pattern on pollutants (CO, PM10, NOx) has the same pattern, and there is a pattern with very high concentrations at the point of Duren Sawit District and Cilandak District. In the distribution of patients with ARI, the sub-districts with very high concentrations are in the Kalideres sub-district and the Cilincing sub-district. Air quality in DKI Jakarta based on ISPU for PM 10 is still below the air threshold, for CO, it is above the air threshold, and for NO2, it is still below the air threshold. There is a relationship between ARI and pollutants (CO, PM10, NOx) and building density. Population density and traffic jams are not related.

Abstrak :
Data Indeks Standar Pencemaran Udara di Jakarta tahun 2019 menunjukkan seberapa jauh kualitas udara yang dihasilkan tiap pengamatan harian. Variabel Indeks Standar Pencemaran Udara berdasarkan KEP-45/MENLH/10/1997 adalah partikulat berukuran 10 µm (PM10), Sulfur Dioksida (SO2), Karbon Monoksida (CO), Oksidan dalam bentuk Ozon (O3), dan Nitrogen Dioksida (NO2). Unit observasi berdasarkan SPKU yang terdiri dari SPKU DKI1 Bundaran HI, SPKU DKI2 Kelapa Gading, SPKU DKI3 Jaga Karsa, SPKU DKI4 Lubang Buaya, dan SPKU DKI5 Kebon Jeruk. Adanya missing value pada data ISPU, maka dilakukan imputasi nol dan mean untuk mengganti missing value. Observasi harian ISPU tiap SPKU memiliki tiga tipe data, kemudian dikelompokkan menggunakan K-Means Clustering. Tiga tipe data tiap SPKU tersebut, meliputi data tanpa imputasi, data dengan imputasi nol, dan data dengan imputasi mean, kemudian diperoleh 5 cluster tiap masing-masing tipe data. Pada akhirnya, metode imputasi mean dapat diimplementasikan sebagai metode imputasi missing values pada data ISPU dengan proporsi missing values 3,83%, 4,10%, 10,68 %, 11,78 %, dan 15,06 %, sedangkan penerapan imputasi nol kurang cocok pada data ISPU, karena jaraknya terlalu jauh dari nilai ISPU terhitung serta dipengaruhi oleh missing value. Di sisi lain, hasil penelitian juga menunjukan bahwa metode K-Means Clustering ini optimal dalam pengelompokkan data berdasarkan Between SS/Total SS berkisar antara 67,5 %-85,2 %. ......Air Pollution Standard Index data in Jakarta in 2019 shows how far each daily observation produces the air quality. Air Pollution Standard Index Variables based on KEP-45/MENLH/10/1997 are particulates measuring 10 m (PM10), Sulfur Dioxide (SO2), Carbon Monoxide (CO), Oxidants in the form of Ozone (O3), and Nitrogen Dioxide (NO2). The observation unit based on the SPKU consists of SPKU DKI1 Bundaran HI, SPKU DKI2 Kelapa Gading, SPKU DKI3 Jaga Karsa, SPKU DKI4 Lubang Buaya, and SPKU DKI5 Kebon Jeruk. If there is a missing value in ISPU data, zero and mean imputation is carried out to replace the missing value. ISPU daily observations of each SPKU have three data types, then grouped using K-Means Clustering. The three data types for each SPKU, including data without imputation, data with zero imputation, and data with mean imputation, then obtained 5 clusters for each data type. In the end, the mean imputation method can be implemented as a method for imputing missing values on ISPU data with the proportion of missing values being 3.83%, 4.10%, 10.68%, 11.78%, and 15.06%, while the implementation of imputation is zero does not match the ISPU data, because the distance is too far from the calculated ISPU value and is influenced by the missing value. On the other hand, the results also show that the K-Means Clustering method is optimal in grouping data based on Between SS/Total SS ranging from 67.5%-85.2%.

Abstrak :
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.