HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian
4.6 Perhitungan Proporsi RTH dan Unsur Ruang Lain
4.7.2. Faktor Unsur Ruang Terhadap KSO2
Selain analisa faktor meteorologi terhadap konsentrasi sulfur dioksida, pada penelitian ini juga melihat bagaimana pengaruh proporsi unsur ruang utamanya RTH pada konsentrasi kumulatif sulfur dioksida selama 24 jam atau bisa disebut juga dengan KSO2. Persentase luasan unsur ruang yang telah didapat dari hasil delineasi lahan pada model box selanjutnya diuji korelasi dan regresi untuk melihat pengaruhnya pada KSO2. Dalam penelitian ini, unsur ruang utama yang digunakan sebagai pembanding dengan KSO2 adalah proporsi ruang terbuka hijau (RTH). Dalam penelitian yang dilakukan oleh Syamdermawan (2012), mengatakan bahwa hasil korelasi antara luasan ruang terbuka hijau dengan kadar
polutan yang diteliti yaitu CO memiliki nilai negatif, hal tersebut menandakan bahwa hubungan korelasi antara luasan RTH dengan kadar CO berkebalikan. Maksud dari nilai berkebalikan adalah apabila terjadi peningkatan jumlah vegetasi, maka tingkat konsentrasi CO akan menurun. Hasil dari uji korelasi juga menunjukkan bahwa persentase luas RTH berkorelasi negatif atau akan berbanding terbalik dengan nilai KSO2 yang terjadi selama 24 jam, begitu juga dengan persentase bangunan dan badan air. Apabila ketiga unsur ruang tersebut semakin rendah atau menurun, maka konsentrasi kumlatif sulfur dioksida selam 24 jam cenderung akan meningkat.
Hanya terdapat satu unsur ruang saja yang berkorelasi positif atau berbanding lurus dengan konsentrasi kumulatif sulfur dioksida 24 jam (KSO2) yaitu unsur ruang jalan setapak atau lahan kosong, apabila persentase luasan jalan atau lahan kosng meningkat, maka akan diikuti pula dengan peningkatan nilai kumulatif konsentrasi kumulatif sulfur dioksida 24 jam (KSO2). Berikut ditampilkan hasil uji korelasi seluruh unsur ruang terhadap KSO2
berturut-turut pada Tabel 4.12 hingga 4.14
Tabel 4. 12 Hasil Uji Korelasi Pengaruh % RTH terhadap KSO2
KSO2 % RTH
KSO2 1
% RTH -0,04702 1
Hasil uji korelasi pengaruh %RTH terhadap KSO2 diatas menunjukkan nilai -0,04702 atau berkorelasi negatif. Hal tersebut menandakan adanya hubungan yang berkebalikan antara %RTH dan KSO2. Sehingga apabila %RTH semakin tinggi atau meningkat, maka akan mengakibatkan nilai reduksi atau konsentrasi kumulatif sulfur dioksida udara ambien semakin rendah atau menurun.
Tabel 4. 13 Hasil Uji Korelasi Pengaruh % J/L terhadap KSO2
KSO2 % JALAN/LAHAN KOSONG KSO2 1 % JALAN/LAHAN KOSONG 0,108791 1
110
Hasil uji korelasi pengaruh %jalan/lahan kosong terhadap KSO2 diatas menunjukkan nilai 0,108791 atau berkorelasi positif atau berbanding lurus. Sehingga apabila % jalan/lahan kosong semakin tinggi atau meningkat, maka akan mengakibatkan nilai reduksi atau KSO2 juga semakin tinggi atau meningkat.
Tabel 4. 14 Hasil Uji Korelasi Pengaruh % Bg terhadap KSO2
KSO2 %
BANGUNAN
KSO2 1
% BANGUNAN -0,04592 1
Hasil uji korelasi pengaruh %bangunan terhadap KSO2 diatas menunjukkan nilai -0,04592 atau berkorelasi negatif. Hal tersebut menandakan adanya hubungan berkebalikan antara %bangunan dan KSO2. Sehingga apabila %bangunan semakin tinggi atau meningkat, maka akan mengakibatkan nilai reduksi atau KSO2
semakin rendah atau menurun.
Tabel 4. 15 Hasil Uji Korelasi Pengaruh % Ba terhadap KSO2
KSO2 % BADAN AIR KSO2 1 % BADAN AIR -0,10502 1
Hasil uji korelasi pengaruh %badan air terhadap KSO2 diatas menunjukkan nilai -0,10502 atau berkorelasi negatif. Hal tersebut menandakan adanya hubungan yang berkebalikan antara %RTH dan KSO2. Sehingga apabila %badan air semakin tinggi atau meningkat, maka akan mengakibatkan nilai reduksi atau KSO2
semakin rendah atau menurun.
Sedangkan untuk uji regresi, baik faktor meteorologi maupun faktor unsur ruang digunakan sebagai pembanding untuk dilihat seberapa signifikan pengaruhnya terhadap KSO2. Dari 70 data gabungan, uji regresi ini hanya menggunakan 49 data gabungan dari masing-masing faktor, yaitu faktor meteorologi yang meliputi kecepatan angin, suhu dan kelembaban udara, serta faktor unsur ruang yang meliputi unsur RTH, jalan dan/atau lahan kosong, bangunan dan juga badan air. 49 data ini berfungsi sebagai data
(data in sample). Sedangkan 21 data gabungan sisanya digunakan sebagai data testing atau data uji kalibrasi persamaan yang telah dibuat (data out sample).
Uji regresi ini dilakukan sama seperti pada tahap untuk melihat pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi SO2, dimana tingkat pengaruh atau signifikansi suatu faktor diketahui dengan melihat taraf nyata (P value) yang pada hasil uji regresi tiap variabel atau faktor. Pada penelitian ini menggunakan taraf nyata sebesar 0,05 atau 5%, sehingga apabila variabel atau faktor yang diuji regresinya memiliki p value sama atau lebih kecil dari 5%, dapat dinyatakan faktor tersebut berpengaruh signifikan terhadap KSO2. Hasil uji regresi ditampilkan pada Tabel 4.16 berikut
Tabel 4. 16 Hasil Regresi Seluruh Faktor Terhadap KSO2
Hasil yang didapat dari uji regresi diatas terlihat bahwa dari ketiga faktor meteorologi yang diuji regresinya dengan KSO2, hanya faktor kelembaban yang memiliki pengaruh signifikan terhadap KSO2, hal tersebut dibuktikan dengan taraf nyata atau P-value faktor kelembaban sebesar 0,014 atau lebih kecil dari 0,05 (5%). Sedangkan, seluruh unsur ruang terlihat berpengaruh signifikan terhadap KSO2 namun tingkat signifikansi seluruh unsur ruang tersebut tidak terlalu tampak, dimana seluruh faktor ruang menghasilkan P-value hampir sama dengan 0,05 atau 5%, dengan
112
jalan/lahan kosong serta bangunan yang memiliki tingkat siginfikansi sedikit lebih kecil dari 0,05 yaitu masing-masing sebesar 0,046 dan 0,048. Hal itu menandakan hampir seluruh unsur ruang dapat dikatakan berpengaruh signifikan terhadap KSO2. masing-masing taraf nyata atau P-value tiap unsur ruang dicantumkan pada tabel 4.17 sebagai berikut.
Tabel 4. 17 Tingkat Signifikansi Unsur Ruang pada KSO2 KSO2 dengan P-Value Keterangan Kecepatan Angin 0,0641 Tidak Signifikan
Suhu Udara 0,270 Tidak Signifikan Kelembaban Udara 0,014 Signifikan
RTH 0,050 Signifikan
Jalan/Lahan Kosong 0,046 Signifikan Bangunan 0,048 Signifikan Badan Air 0,052 Tidak Signifikan
Dari hasil analisis regresi tersebut, mengahasilkan satu persamaan linear berganda yang terdiri dari variabel atau faktor-faktor yang digunakan dalam analisis regresi. Persamaan atau model tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan reduksi SO2
selama 24 jam atau untuk menurunkan nilai KSO2. Persamaan yang dibentuk dari hasil uji regresi tersebut adalah sebagai berikut: Y = 3,12v + 3,82T + 0,17H + 1737,38r + 1758,77j+ 1731,64b +
1783,48ba – 1628,53 ... (21) Dimana:
Y = nilai reduksi SO2 (KSO2) r = % luas RTH (%)
v = kecepatan angin (m/s) j = % luas jalan/lahan kosong (%) T = suhu udara (oC) b = % luas bangunan (%) H = kelembaban udara (%) ba = % luas badan air (%) 4.8 Kalibrasi Persamaan Hasil Regresi
Setelah persamaan hasil regresi berganda tersebut didapat, selanjutnya dilakukan tahap kalibrasi terhadap persamaan atau model tersebut. Tahap kalibrasi persamaan digunakan sebagai tahap uji keakuratan persamaan atau model yang ada, sehingga nantinya persamaan atau model tersebut dapat diaplikasikan pada kondisi tertentu. Proses kalibrasi ini menggunakan 21 data udara hasil rekam kualitas udara terbaru yang didapat dari SPKU
Wonorejo, dimana data tersebut terdiri dari faktor meteorologi meliputi data keceptan angin, suhu udara, dan kelembaban, serta data persentase unsur ruang hasil delineasi area peneleitian yang terdiri dari RTH, jalan/lahan kosong, bangunan dan juga badan air. Data-data tersebut mewakili 3 hasil citra lokasi penelitian terbaru dari Google Earth atau tangkapan citra tahun 2016. Data udara terbaru tersebut berperan sebagai data uji (in sample) dan juga sebagai Y aktual, dimana Y aktual tersebut akan dibandingkan dengan Y uji dari penerapan persamaan atau model yang didapat dari hasil uji regresi sebelumnya.
Dari hasil kalibrasi persamaan dengan menggunakan 21 data tersebut, mendapatkan hasil nilai awal korelasi R2 sebesar 0,2095 atau 21%, hasil korelasi R2 tersebut masih jauh dibawah nilai korelasi R2 untuk persamaan akurat, dimana menurut Arifin (2005), persamaan dikatakan akurat apabila R2 bernilai lebih besar dari 0,6 (R2 > 0,6). Data untuk uji kalibrasi selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2 dan berikut ini hasil uji persaman ditampilkan pada Gambar 4.85 serta Tabel 4.18 dibawah ini
114
Tabel 4. 18 Daftar Data Uji Persamaan
Hasil korelasi R2 tersebut tentunya masih jauh dari R2 suatu persamaan ideal, kondisi ini dapat terjadi karena dalam hasil uji persamaan yang dilakukan memiliki banyak data oulier atau data rancu yang memiliki ketimpangan hasil antara Y aktual dan Y uji. Dengan diterapkannya persamaan atau model tersebut kedalam data uji, seharusnya hasil Y uji tidak jauh berbeda dengan Y aktual. Namun, setelah dilihat terdapat data Y uji yang jauh berbeda dengan Y aktual sehingga mengakibatkan korelasi Rsquare (R2) dari persamaan yang digunakan tidak akurat atau belum bisa lebih dari 0,6 (60%). Kondisi ini sangat mungkin terjadi karena adanya kesalahan pencatatan data kualitas udara atau konsentrasi sulfur dioksida oleh SPKU Wonorejo sehingga data KSO2 atau data Y aktual terdapat banyak ketimpangan dengan Y uji.
Solusi yang dapat dilakukan untuk meningkatkan hasil korelasi R2 persamaan tersebut yaitu dengan mengeliminasi atau
9 Agustus 2016 1,35 1,845 10 Agustus 2016 5,29 10,605 11 Agustus 2016 -4,94 31,665 12 Agustus 2016 3,48 26,775 13 Agustus 2016 -3,27 3,495 14 Agustus 2016 -3,99 4,425 15 Agustus 2016 -7,34 9,09 05 September 2016 -0,34 2,985 06 September 2016 1,41 1,875 07 September 2016 0,35 7,245 08 September 2016 -9,54 29,835 09 September 2016 -8,87 28,455 10 September 2016 2,84 22,35 11 September 2016 5,81 121,8 15 Nopember 2016 16,28 -75,96 16 Nopember 2016 -0,77 28,575 17 Nopember 2016 10,19 11,025 18 Nopember 2016 9,27 4,185 19 Nopember 2016 -4,88 10,14 20 Nopember 2016 -0,88 30,525 21 Nopember 2016 -6,2 -0,93 2 08 September 2016 3 18 Nopember 2016 Y aktual Y uji
No Tanggal Citra Tanggal Data
membuang data Y uji dan Y aktual yang nilainya sangat berbeda jauh atau letak titik plotting grafik sangat jauh dari garis linear. Pada data uji yang digunakan yang total berjumlah 21 data tersebut, diambil 5 data yang memiliki hasil uji persamaan yang terbaik atau letaknya dekat dengan garis linear. Data tersebut ditunjukkan dalam Tabel 4.19 berikut
Tabel 4. 19 Data Terpilih untuk Uji Kalibrasi Persamaan
Y uji Y aktual 5,29 10,605 -9,54 29,835 -8,87 28,455 10,19 11,025 9,27 4,185
Kelima data di atas merupakan data Y uji dan Y aktual yang memiliki letak paling dekat dengan garis linear saat diplotkan dalam grafik. Setelah proses eliminasi data dan pemilihan data terbaik dilakukan, hasil korelasi Rsquare (R2) meningkat drastis menjadi 0,935 (>0,6). Hasil uji persaman untuk meningkatkan korelasi Rsquare (R2) ditampilkan pada Gambar 4.86 dibawah ini
116
Hasil korelasi R2 sebesar 0,935 atau 93,5% bermakna bahwa persamaan tersebut menerangkan variasi faktor meteorologi dan unsur ruang yang disebutkan di atas memberikan pengaruh linear sebesar 93,5% dalam keadaan tertentu terhadap KSO2, sedangkan 6,5% sisanya diterangkan oleh variasi faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan misal faktor curah hujan, musim, jenis tumbuhan dan lain-lain, sehingga dapat dikatakan bahwa persamaan yang digunakan tersebut akurat. Keakuratan dari persamaan tersebut terihat apabila diimplikasikan dengan syarat sebagai berikut:
a. Nilai KSO2 pada rentang 4 – 30 μg/m3
b. Kecepatan angin pada rentang 0,68 – 1,56 m/s c. Suhu udara pada rentang 27 – 29,5 oC
d. Kelembaban udara pada rentang 0,11 – 16% e. % lahan RTH pada rentang 68 – 80%
f. % lahan jalan/lahan kosong pada rentang 16 – 22% g. % lahan bangunan pada rentang 5 – 11%
h. % lahan badan air pada rentang 0 – 7%
Dengan keakuratan sebesar 93,5%, maka persamaan atau model tersebut dapat dijadikan dasar simulasi berapa persen lahan RTH dan unsur ruang lain yang diperlukan untuk mendapatkan nilai konsentrasi sulfur dioksida minimum atau nilai reduksi SO2
(KSO2) yang optimal dengan keadaan meteorologi yang ada. Persamaan tersebut dapat juga digunakan untuk evaluasi ketercukupan ruang terbuka hijau (RTH) yang ada di Kota Surabaya, hal itu tentunya bisa menjadi bahan pertimbangan untuk usaha perbaikan kualitas udara di Kota Surabaya.
BAB 5 PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan di atas, maka kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pola konsentrasi SO2 yang terekam oleh SPKU Wonorejo, umumnya memiliki pola yang bervariatif setiap tanggal pengamatan, namun terdapat satu ciri utama pada hampir seluruh pola konsentrasi, dimana pola konsentrasi SO2
cenderung mengalami kenaikan atau mengarah pada fase puncak pada pagi hari sekitar pukul 7 hingga 9 pagi atau pada jam sibuk kantor karena arus kendaraan sedang tinggi pada jam tersebut. Sedangkan pola laju kumulatif SO2 24 jam (KSO2) yang terjadi, cenderung lebih dominan pola laju kumulatif yang bertanda positif (52 pola) atau dapat berarti RTH tidak terlalu banyak mampu melakukan proses reduksi sulfur dioksida dan non RTH cenderung mengemisikan SO2
2. Hasil korelasi seluruh faktor meteorologi pada konsentrasi sulfur dioksida memiliki korelasi negatif atau berbanding terbalik dengan konsentrasi SO2, serta hubungan seluruh faktor meteorologi tersebut dengan konsentrasi SO2
adalah signifikan. Sedangkan hasil korelasi seluruh unsur ruang terlihat hanya unsur jalan/lahan kosong saja yang berkorelasi positif atau berbanding lurus dengan KSO2. 3. Hasil uji regresi seluruh faktor baik itu faktor meteorologi
maupun faktor unsur ruang menunjukkan bahwa hanya faktor kelembaban udara yang terlihat paling berpengaruh signifikan terhadap KSO2, dengan taraf nyata atau P-value sebesar 0,014 atau berada dibawah 0,05. Hasil regresi juga menghasilkan persamaan yang dapat diimplikasikan untuk reduksi SO2 udara ambien dengan melibatkan faktor meteorologi serta unsur ruang sebagai berikut:
Y = 3,12v + 3,82T + 0,17H + 1737,38r + 1758,77j+ 1731,64b + 1783,48r – 1628,53
Persaman tersebut akan menghasilkan hasil akurat apabila diimplikasikan pada kondisi tertentu.
118 5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan berkaitan dengan penelitian ini, antara lain:
1. Pada penelitian selanjutnya, sebaiknya dicari penyebab mengapa laju kumulatif SO2 (KSO2) pada daerah yang mewakili permukiman dan RTH di Surabaya atau SPKU Wonorejo cenderung lebih banyak terjadi peristiwa emisi SO2 dibandingkan dengan reduksi SO2
2. Pada penelitian selanjutnya, perlu ditambahkan faktor lain untuk dilihat pengaruhnya terhadap KSO2 seperti faktor curah hujan, musim serta jenis tumbuhan apa yang ada di dalam ruang terbuka hijau itu sendiri.
3. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui apakah persamaan yang terbentuk dari hasil regresi faktor meteorologi & unsur ruang terhadap KSO2 dapat diterapkan pada kawasan permukiman dan RTH pada lain daerah lain di luar Kota Surabaya.