1
Seminar Hasil Tugas Akhir
Kurniasari Aisyiah 1310 100 045
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu
(PM10) pada Pencemaran Udara di Kota
Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal
Weighted Regression
Dosen Pembimbing Dr. Sutikno, S.Si., M.Si
Dosen Co-Pembimbing Dr. I Nyoman Latra, M.S
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
3
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
4
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Jenis Polutan
Sulfur Dioksida (SO2) Karbon Monoksida (CO) Nitrogen Dioksida (NO2) Oksidan (O3) Partikel < 10 ฮผm (PM10) Partikel < 2,5 ฮผm (PM2,5) TSP Timah Hitam (Pb) Debu Jatuh
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
5
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
6
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
7
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
8
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Penelitian Sebelumnya...
Dian Putri (2013) Estimasi Konsentrasi Nitrogen Dioksida (NO2) dan Karbon
Mokosida (CO) dengan Metode Interpolasi Cokigring.
Achmad Choiruddin (2013) Estimasi Kadar BOD Kali Surabaya menggunakan metode
Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR)
Huang, Wu, Barry (2010) Model variasi harga rumah di Calgary, Canada menggunakan
metode Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
9
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Bagaimana deskripsi kondisi pencemaran udara di Kota Surabaya berdasarkan konsentrasi partikel debu (PM10) ?
Bagaimana pemodelan konsentrasi partikel debu (PM10) di Kota Surabaya dengan metode Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR)?
Mendeskripsikan kondisi pencemaran udara di Kota Surabaya berdasarkan konsentrasi partikel debu (PM10)
Menyusun model konsentrasi partikel debu (PM10) di Kota Surabaya dengan metode Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
10
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Memberikan informasi kepada pemerintah Kota Surabaya mengenai faktor yang mempengaruhi pencemaran udara di Kota Surabaya berdasarkan adanya heterogenitas spasial dan temporal pada konsentrasi partikel debu (PM10).
Menambah pengetahuan dan mengembangkan wawasan mengenai metode Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR) yang diaplikasikan pada bidang lingkungan. Sehingga hasil penelitian ini dapat menjadi rujukan penelitian selanjutnya.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
11
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Data kualitas udara ambien yang digunakan yakni partikel debu (PM10), kelembaban, suhu, kecepatan angin pada tiga lokasi yakni Taman Prestasi, Gayungan, dan Gebang Putih yang diperoleh dari Badan Lingkungan Hidup (BLH) Kota Surabaya tahun 2010 yang dimodelkan dengan metode STWR.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Regresi Linier Analisis regresi linier merupakan suatu metode untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor secara linier (Draper dan Smith, 1998).
Persamaan umum model regresi linier : ๐ = ๐ฟ๐ท + ๐
๐ =
๐1๐2โฎ๐๐
; ๐ฟ =
1 ๐111 ๐21
๐12 โฏ ๐1๐๐22 โฏ ๐2๐
โฎ โฎ1 ๐๐1
โฎ โฑ โฎ๐๐2 โฏ ๐๐๐
;๐ท =
๐ฝ0๐ฝ1โฎ๐ฝ๐
; ๐ =
๐1๐2โฎ๐๐
๐ = ๐๐ข๐๐๐โ ๐๐๐ก๐๐ = ๐๐ข๐๐๐โ ๐๐๐๐๐๐๐ก๐๐
Estimator parameter ๐ท: ๐ท = (๐ฟ๐ป๐ฟ)โ๐ ๐ฟ๐ป๐
12
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Pengujian Hipotesis
โข Pengujian Serentak ๐ฏ๐ โถ ๐ท๐ = ๐ท๐ = โฏ = ๐ท๐ = ๐ ๐ฏ๐ โถ minimal ada satu ๐ท๐ โ ๐ ; ๐ = ๐, ๐, โฆ , ๐ Statistik Uji :
๐ญ =๐ด๐บ๐น
๐ด๐บ๐ฌ=
๐ ๐โ๐ ๐๐
๐=๐ /(๐)
๐๐โ๐ ๐๐๐
๐=๐ /(๐โ ๐+๐
Tolak ๐ฏ๐ apabila ๐ญ > ๐ญ๐ถ;๐;(๐โ๐โ๐) atau ๐ท โ ๐๐๐๐๐ < ๐ถ. Artinya, terdapat minimal satu parameter ๐ท yang signifikan terhadap respon.
13
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
โข Pengujian Parsial ๐ฏ๐ โถ ๐ท๐ = 0 ๐ฏ๐ โถ ๐ท๐ โ 0 ; ๐ = ๐, ๐, โฆ , ๐
Statistik Uji : ๐ =๐ท ๐
๐บ๐ฌ(๐ท ๐)
Tolak ๐ฏ๐ apabila ๐ > ๐๐ถ
๐;(๐โ๐โ๐) atau
๐ท โ ๐๐๐๐๐ < ๐ถ. Artinya, ๐ท๐ signifikan terhadap respon.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Pengujian Asumsi Residual
โข Uji Glejser
๐ฏ๐ โถ ๐๐๐ = ๐๐
๐ = โฏ = ๐๐๐ = ๐๐
(residual bersifat identik) ๐ฏ๐ โถ minimal ada satu ๐๐
๐ โ ๐2; ๐ = ๐, ๐,โฆ , ๐ (residual tidak bersifat identik)
Statistik Uji : ๐ญ = ๐ด๐บ๐น
๐ด๐บ๐ฌ=
๐ ๐ โ ๐ ๐๐
๐=๐ /(๐)
๐๐ โ ๐ ๐๐๐
๐=๐ /(๐โ๐โ๐).
Daerah kritis : Tolak ๐ฏ๐apabila ๐ญ > ๐ญ๐ถ;๐;(๐โ๐โ๐) atau ๐ท โ ๐๐๐๐๐ < ๐ถ
14
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
โข Uji Kolmogorov-Smirnov
๐ฏ๐ โถ ๐ญ๐ ๐ = ๐ญ๐(๐) (residual berdistribusi normal) ๐ฏ๐ โถ ๐ญ๐ ๐ โ ๐ญ๐(๐) (residual tidak berdistribusi normal) Statistik Uji : ๐ซ = ๐๐๐ ๐ญ๐ ๐ โ ๐ญ๐(๐) Daerah kritis : Tolak ๐ฏ๐ apabila ๐ซ > ๐ซ๐ถ;๐ atau
๐ท โ ๐๐๐๐๐ < ๐ถ.
โข Uji Durbin-Watson ๐ฏ๐ โถ ๐ = ๐ (residual bersifat independen)
๐ฏ๐ โถ ๐ โ ๐ (residual tidak bersifat independen)
Statistik Uji : ๐ = (๐๐โ๐๐โ๐)
๐๐๐=๐
๐๐๐๐
๐=๐
Daerah kritis : Tolak ๐ฏ๐ apabila ๐ > ๐ ๐ณ;๐ถ atau
๐ > ๐๐ ๐ผ;๐ถ.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Pengujian Heterogenitas
15
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
โข Uji Breusch-Pagan
๐ฏ๐ โถ ๐๐๐ = ๐๐
๐ = โฏ = ๐๐๐ = ๐๐ (homoskedasitisitas)
๐ฏ๐ โถ minimal ada satu ๐๐๐ โ ๐ ; ๐ = ๐, ๐, โฆ , ๐ (heteroskedasitisitas)
Statistik uji : ๐ต๐ = 1
2๐โฒ๐(๐โฒ๐)โ1๐โฒ๐ ; nilai vektor ๐adalah ๐๐ =
๐๐2
๐2โ 1.
Daerah kritis : Tolak ๐ป0 apabila ๐ต๐ > ๐2๐ผ;(๐+1)
Pengujian Multikolinearitas โข Uji Variance Inflation Factor (VIF)
๐ฝ๐ฐ๐ญ๐ =๐
๐โ๐น๐๐
dengan ๐น๐๐ adalah koefisien determinasi antara variabel prediktor ๐ฟ๐ dan variabel prediktor yang lain. Apabila nilai
๐ฝ๐ฐ๐ญ lebih besar dari 10, maka dinyatakan adanya multikolinearitas.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Spatial-Temporal Weighted Regression Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR) merupakan metode pengembangan dari Geographically Weighted Regression yang mengakomodasi adanya heterogenitas secara spatial (lokasi) dan secara temporal (waktu) (Huang, dkk, 2010).
Persamaan umum untuk model STWR adalah sebagai berikut.
๐๐ = ๐ท๐ ๐๐, ๐๐, ๐๐ + ๐ท๐ ๐๐, ๐๐, ๐๐๐
๐=๐๐ฟ๐๐ + ๐บ๐
Estimasi nilai parameter.
๐ท( ๐๐, ๐๐, ๐๐) = (๐ฟ๐ป๐พ(๐๐, ๐๐, ๐๐)๐ฟ)
โ๐ ๐ฟ๐ป๐พ(๐๐, ๐๐, ๐๐)๐
๐พ ๐๐, ๐๐, ๐๐ = ๐ ๐๐๐ (๐ถ๐๐, ๐ถ๐๐, โฆ , ๐ถ๐๐)
๐ถ๐๐ (๐ โค ๐ โค ๐) = fungsi jarak ruang dan waktu dari (๐, ๐, ๐) sesuai dengan titik
pengamatan ๐
Fungsi jarak berdasarkan fungsi kernel gaussian : ๐ผ๐๐ = ๐๐ฅ๐ โ(๐๐๐๐๐)
2
โ๐๐2
16
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Sistem koordinat spasial-temporal dalam 3 dimensi digambarkan dengan ellipsodial karena memiliki perbedaan skala. Fungsi jarak eucledian spasial-temporal adalah sebagai berikut.
(๐๐๐)2 = ๐(๐๐)2 + ๐(๐๐)2
(๐๐๐๐๐)2 = ๐ ๐ข๐ โ ๐ข๐
2+ ๐ฃ๐ โ ๐ฃ๐
2+ ๐ ๐ก๐ โ ๐ก๐
2
dengan ๐ dan ๐ menyatakan faktor skala penyeimbang. Dimisalkan ๐ merupakan parameter rasio ๐/๐, maka
(๐๐๐๐๐)2
๐= ๐ข๐ โ ๐ข๐
2+ ๐ฃ๐ โ ๐ฃ๐
2+ ๐ ๐ก๐ โ ๐ก๐
2
Dengan bandwith spasial-temporal yang diperoleh dari,
โ2๐๐ = โ2๐ ร ๐
maka
๐ผ๐๐ = ๐๐ฅ๐ โ๐ ๐ข๐โ๐ข๐
2+ ๐ฃ๐โ๐ฃ๐
2+๐ ๐ก๐โ๐ก๐
2
โ2๐๐
17
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Kriteria Kebaikan Model Kriteria ๐ 2 merupakan metode menemukan himpunan variabel prediktor terbaik dalam memprediksi variabel respon melalui model regresi. Model terbaik ditunjukkan dengan nilai ๐ 2 yang paling tinggi .
๐ 2 = 1 โSSE
SST
Sementara Mean Square Error (๐๐๐ธ ) digunakan untuk mengevaluasi tingkat kesalahan berdasarkan nilai residual. Maka untuk menentukan model terbaik ditunjukkan dengan nilai MSE yang paling kecil.
๐ฆ๐ โ ๐ฆ ๐
2๐๐=1
๐ โ (๐ + 1)=
๐๐๐ธ
๐๐๐๐๐๐๐ก ๐๐๐๐๐
18
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Pencemaran Udara
19
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Pencemaran Udara Polusi atau pecemaran udara adalah masuknya atau dimasukkannya zat, energi, dan/atau komponen lain ke dalam udara ambien oleh kegiatan manusia, sehingga mutu udara ambien turun sampai ke tingkat tertentu yang menyebabkan udara ambien tidak dapat memenuhi fungsinya (Peraturan Pemerintah RI 1999)
Udara Ambien Udara bebas dipermukaan bumi pada lapisan troposfir yang berada di dalam wilayah yurisdiksi Republik Indonesia yang dibutuhkan dan mempengaruhi kesehatan manusia, makhluk hidup dan unsur lingkungan hidup lainnya (Peraturan Pemerintah RI 1999)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
20
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Zusana, dkk (2008) Faktor yang mempengaruhi konsentrasi partikel debu (PM10) adalah suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan arah angin
Chaloulakou, dkk (2002) Perbedaan musim memberikan pengaruh pada konsentrasi partikel debu (PM10)
Aldrian (2001) Musim Hujan Desember, Januari, dan Februari Peralihan Musim Hujan - Kemarau Maret, April, Mei, dan Juni Musim Kemarau Juli, Agustus, dan September Peralihan Musim Kemarau - Hujan Oktober dan November
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
21
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Kategori Variabel Satuan
Respon (dependen)
Y Partikel Debu (PM10)
ฮผg/m3
Prediktor (independen)
X1 Kelembaban persen
X2 Suhu Derajat celcius
X3 Kecepatan Angin m/s
Kualitas udara ambien di Kota Surabaya pada tahun
2010 yang diperoleh dari Badan Lingkungan Hidup (BLH) Kota Surabaya.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
22
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
23
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
Metode Analisis
Melakukan pemodelan Spatial-Temporal Weighted Regression (STWR)
Menghitung jarak euclidean pada koordinat ๐๐, ๐๐, ๐๐
Mendapatkan estimasi parameter ๐ optimum secara iteratif dengan nilai
awal ๐๐ = 0,005 dan hst = hs atau bandwith spasial, dengan
membandingkan nilai ๐น๐
Mendapatkan estimasi
parameter ๐ dan ๐
Menentukan bandwith spasial-
temporal (hst )
Menghitung matriks pembobot model
STWR dengan fungsi kernel gaussian
Estimasi parameter
STWR
Melakukan uji heterogenitas spasial dan heterogenitas temporal
Melakukan pemodelan regresi linier berganda
Estimasi parameter.
Pengujian serentak parameter regresi.
Pengujian parsial parameter regresi.
Pengujian asumsi identik, independen, dan berdistribusi normal (IIDN) dan uji multikolinearitas.
Mengidentifikasi pola hubungan konsentrasi partikel debu (PM10) dengan variabel prediktor menggunakan analisi korelasi dan diagram pencar.
Mendeskripsikan tiap variabel untuk mengetahui karakteristik kondisi pencemaran udara
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
24
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
Variabel Rataan Standar
Deviasi Minimum Maksimum
PM (mg/m3) 34.90 16.21 6.45 58.39
HUM (%) 79.51 3.58 73.69 83.68
TEMP (หC) 28.13 0.48 27.22 28.68
FF (m/s) 2.50 1.27 0.819 5.30
Musim Rataan Standar
Deviasi Minimum Maksimum
Hujan
(Bulan 12, 1, 2) 46.10 4.31 42.01 50.60
Hujan-Kemarau
(Bulan 3, 4, 5, 6) 46.91 9.98 40.33 58.39
Kemarau
(Bulan 7, 8, 9) 22.73 14.49 7.34 36.11
Kemarau-Hujan
(Bulan 10, 11) 23.90 17.5 6.50 41.50
Lokasi Rataan Standar
Deviasi Minimum Maksimum
SUF 1 Taman
Prestasi 39.98 2.67 36.11 42.01
SUF 4 Gayungan 26.60 23.00 6.50 50.60
SUF 5 Gebang
Putih 38.12 16.90 23.65 58.39
Deskripsi Partikel Debu
(PM10)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
25
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
85.082.580.077.575.0
60
50
40
30
20
10
0
HUM
PM
28.828.628.428.228.027.827.627.427.2
60
50
40
30
20
10
0
TEMP
PM
54321
60
50
40
30
20
10
0
FF
PM
Suhu Kecepatan Angin Kelembaban
Kelembaban
(HUM) Suhu
(TEMP) Kecepatan Angin
(FF)
Nilai Korelasi 0.769 -0.467 0.247
P-value 0.003 0.167 0.438
HUM TEMP FF
VIF 1.829 1.970 1.116
Pola Hubungan Partikel Debu (PM10)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
26
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
Sumber Variasi
Jumlah Kuadrat (SS)
Derajat Bebas (DF)
Rata-rata Kuadrat (MS)
F P-value
Regresi 1934.7 3 644.9 5.41 0.025
Error 954.2 8 119.3
Total 2888.9 11
Prediktor Estimasi
Parameter T Hitung P-value
Constant -551.80 -1.58 0.152
HUM 4.19 3.37 0.010
TEMP 8.76 0.90 0.392
FF 2.82 1.27 0.239
๐ = โ๐๐๐. ๐๐ + ๐. ๐๐๐๐ + ๐. ๐๐๐๐ + ๐. ๐๐๐๐
Artinya, setiap peningkatan 1 satuan pada kelembaban, suhu, dan kecepatan angin dapat meningkatkan konsentrasi partikel debu sebesar 4.19, 8.76, dan 2.82.
๐น๐ : 67%
Uji Glejser
P-value : 0.602
- identik-
Uji Durbin-Watson
d : 1.567 *dL < 0.82
- independen-
Uji Kolmogorov-Smirnov
P-value : > 0.15
- berdistribusi normal -
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
27
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
Uji Breusch-Pagan P-value : 0.6225
- tidak heterogenitas spasial-
4321
60
50
40
30
20
10
0
Musim
PM
541
60
50
40
30
20
10
0
SUF
PM
Musim Lokasi
Pengujian Heterogenitas
Partikel Debu (PM10)
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
28
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
0.7
50
.80
0.8
50
.90
0.9
51
.00
tau
R.s
qu
are
0.0 0.4 0.8 1.2
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90
0.95
1.00
miu
R.s
quar
e
0.0 0.4 0.8
0.70
0.75
0.80
0.85
0.90
0.95
1.00
lamda
R.s
quar
e
ฯ0 = 0.025 ; hs = 0.481
ฯoptimum = 1.2 dengan nilai R2
sebesar 0.99941
ฮป = 0.46 dan ฮผ = 0.54 dengan nilai R2
sebesar 0. 90869
Bandwidth spasial-temporal (hst) = 0.32623 Pemodelan STWR
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
29
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
Model STWR lokasi SUF 1 Taman Prestasi pada Musim Hujan
๐ฆ 11 = 473.684 โ 1.995๐ฅ111 โ 9.379๐ฅ112 โ 1.284๐ฅ113
Artinya, setiap penurunan 1 satuan pada kelembaban, suhu, dan kecepatan angin dapat meningkatkan konsentrasi partikel debu sebesar 1.995, 9.379, dan 1.284.
๐น๐ = 96,415 % ; MSE = 8.631 LEBIH
AKURAT
Uji Glejser
P-value : 0.128
- identik-
Uji Durbin-Watson
d : 2.133 *dL < 0.82
- independen-
Uji Kolmogorov-Smirnov
P-value : > 0.15
- berdistribusi normal -
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
30
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
โข Kondisi udara ambien Kota Surabaya tahun 2010 dinyatakan baik berdasarkan partikel debu (PM10) dengan rata-rata konsentrasi adalah 34.9 mg/m3.
โข Rata-rata konsentrasi partikel debu cenderung tinggi dan nilai standar deviasi yang cenderung rendah terjadi pada musim hujan dan peralihan hujan-kemarau.
โข Nilai rataan cenderung lebih rendah dan nilai standar deviasi yang cenderung tinggi pada musim kemarau dan peralihan kemarau-hujan.
โข SUF 1 dan SUF 5 memiliki nilai rataan yang cenderung tinggi karena merupakan wilayah pusat kota, pemukiman, perkantoran, dan kampus.
โข Metode STWR memberikan hasil yang lebih akurat dalam memprediksi konsentrasi partikel debu (PM10) di Kota Surabaya dengan R2 sebesar 0.96415 dan MSE sebesar 8.631.
โข Efek heterogen secara temporal memberikan pengaruh yang lebih besar pada pemodelan konsentrasi partikel debu (PM10) di Kota Surabaya.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
31
Kesimpulan Saran Analisis Pembahasan
Melakukan kajian mengenai validitas data yang diperoleh dari pengukuran pada jenis data lingkungan.
Melakukan kajian mengenai statistik uji heterogenitas spasial dan temporal secara serempak.
Melakukan kajian mengenai perbedaan penggunaan fungsi pembobot agar dapat memberikan hasil yang optimum pada pemodelan STWR.
Menggunakan data minimal dua tahun agar dapat melakukan validasi model STWR.
Seminar Hasil Tugas Akhir | Kurniasari Aisyiah | 1310100045 | 2014
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu (PM10) pada Pencemaran Udara di Kota Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal Weighted Regression
Daftar Pustaka Badan Lingkungan Hidup. (2011). Laporan Status Lingkungan Hidup Provinsi Jawa Timur. Badan Lingkungan Hidup Provinsi Jawa
Timur.
Chaloulakou, A., Kassomenos, P., Spyrellis, N., Demokritou, P., dan Koutrakis P. (2002). Measurement of PM10 and PM2.5 particle concentration in Athens, Greece. Atmospheric Environment, 37, 649-660.
Chamidha. (2004). Policy For Air Pollution Control Strategy By Using The Air Pollutant Dispersion Model (PM10) In Surabaya. Dinas Lingkungan Hidup Kota Surabaya, Surabaya.
Choiruddin, A. (2013). Pemodelan Indikator Pencemar Biological Oxygen Demand di Kali Surabaya Menggunakan Pendekatan Spatial-Temporal Weighted Regression. Skipsi Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Draper, N.R, dan Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis, Second Edition. Canada : John Wiley & Sons, Inc.
Huang, B., Wu, B., dan Barry, M. (2010). Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house price. International Journal of Geographical Information Science, 24, 383-401.
Kusminingrum, N., dan Gunawan, G. (2008). Polusi Udara Akibat Aktivitas Kendaraan Bermotor di Jalan Perkotaan Pulau Jawa dan Bali. Pusat Penelitian dan Pembangunan Jalan dan Jembatan.
Putri, D. S. (2013). Estimasi Konsentrasi Nitrogen Dioksida (NO2) dan Karbon Monoksida (CO) di Udara Surabaya Menggunakan Interpolasi Cokriging. Skipsi Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
World Bank. (1994). Indonesia Environtmen and Development, Washington DC, hal 67-93.
Zuzana, H., Jaroslav, M., Miroslav, K., dan Vitezslav, V. (2008). Identification of factor affecting air pollution by dust aerosol PM10 in Brno City, Czech Republic. Atmospheric Environment, 42, 8661-8673.
32
Tinjauan Pustaka Metodologi Penelitian Pendahuluan
33
โIf you can dream it, you can do it.โ -Walt Disney-
Seminar Hasil Tugas Akhir
Kurniasari Aisyiah 1310 100 045
Pemodelan Konsentrasi Partikel Debu
(PM10) pada Pencemaran Udara di Kota
Surabaya dengan Metode Spatial-Temporal
Weighted Regression
Dosen Pembimbing Dr. Sutikno, S.Si., M.Si
Dosen Co-Pembimbing Dr. I Nyoman Latra, M.S