PENERAPAN METODE ORDINARY KRIGING PADA PENDUGAAN KADAR NO 2 DI UDARA

dokumen-dokumen yang mirip
PENERAPAN METODE ORDINARY KRIGING PADA PENDUGAAN KADAR NO 2 DI UDARA (Studi Kasus: Pencemaran Udara di Kota Semarang)

METODE ROBUST KRIGING UNTUK MENGESTIMASI DATA SPASIAL BERPENCILAN

SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE. Oleh : DEWI SETYA KUSUMAWARDANI

BAB I PENDAHULUAN. memiliki sebuah hubungan, misalnya ilmu alam yang berkaitan erat dengan

METODE ROBUST KRIGING UNTUK MENGESTIMASI DATA SPASIAL BERPENCILAN (Studi Kasus: Pencemaran Udara Gas NO 2 di Kota Semarang)

SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE

BAB III PEMBAHASAN. Metode kriging digunakan oleh G. Matheron pada tahun 1960-an, untuk

INTERPOLASI ORDINARY KRIGING DALAM ESTIMASI CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG

GEOSTATISTIK MINERAL MATTER BATUBARA PADA TAMBANG AIR LAYA

ORDINARY KRIGING DALAM ESTIMASI CURAH HUJAN DI KOTA SEMARANG

ANALISIS DATA GEOSTATISTIK MENGGUNAKAN METODE ORDINARY KRIGING

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013, Halaman 1-10 Online di:

DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

SKRIPSI. Disusun oleh: NOVIAN TRIANGGARA

KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK KOTA SEMARANG TAHUN 2011 MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION

PENGELOMPOKAN KUALITAS UDARA AMBIEN MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER

PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

Seminar Hasil Tugas Akhir (Rabu, 16 Juli 2014)

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PEMODELAN DINAMIS PRODUKSI PADI DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE KOYCK DAN ALMON

SKRIPSI. Disusun Oleh : RAHMA NURFIANI PRADITA

ESTIMASI KURVA YIELD OBLIGASI PEMERINTAH KODE FR (FIXED RATE) MENGGUNAKAN CUBIC B-SPLINE

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PREDIKSI INFLASI BEBERAPA KOTA DI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

SKRIPSI. Disusun Oleh : CANDRA SILVIA

RANCANGAN D-OPTIMAL UNTUK REGRESI POLINOMIAL DERAJAT 3 DENGAN HETEROSKEDASTISITAS

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB

PEMODELAN VEKTOR AUTOREGRESIF X TERHADAP VARIABEL MAKROEKONOMI DI INDONESIA

PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

PERHITUNGAN DAN ANALISIS PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN HARGA KONSTAN

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI

PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED RIDGE REGRESSION

SKRIPSI JURUSAN STATISTIKA PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN 4 KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR)

PENENTUAN MODEL RETURN HARGA SAHAM DENGAN MULTI LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILENT BACKPROPAGATION SKRIPSI

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH

SKRIPSI APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING. Disusun oleh: DANI AL MAHKYA

Estimasi Produksi Minyak dan Gas Bumi di Kalimantan Utara Menggunakan Metode Cokriging

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN MODEL SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR)

PEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)

PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE

SKRIPSI. Disusun Oleh : MUHAMMAD HARIS NIM : J2E

SKRIPSI. Disusun Oleh: MARTA WIDYASTUTI

PROYEKSI DATA PRODUK DOMESTIK BRUTO (PDB) DAN FOREIGN DIRECT INVESTMENT (FDI) MENGGUNAKAN VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR)

MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK

PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN BREBES

ANALISIS SPASIAL DENGAN SEMIVARIOGRAM MODEL BOLA (Studi Kasus : Nilai Ujian Nasional Sekolah Menengah Kejuruan di Bandar Lampung) TESIS TRI WIBAWANTO

BAB I PENDAHULUAN. Energi Nasional (KEN) melalui PP No.5 Tahun 2006 yang memiliki tujuan utama

Kajian Pemilihan Model Semivariogram Terbaik Pada Data Spatial (Studi Kasus : Data Ketebalan Batubara Pada Lapangan Eksplorasi X)

PERAMALAN BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK JAWA TENGAH DAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DENGAN

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BURUK BALITA DI JAWA TENGAH DENGAN METODE SPATIAL DURBIN MODEL SKRIPSI

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

REGRESI ROBUST MM-ESTIMATOR UNTUK PENANGANAN PENCILAN PADA REGRESI LINIER BERGANDA

PEMODELAN MARKOV SWITCHING AUTOREGRESSIVE

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

SKRIPSI. Disusun Oleh: MAS AD DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016

PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN

ANALISIS GRAFIK PENGENDALI NONPARAMETRIK DENGAN ESTIMASI FUNGSI DENSITAS KERNEL PADA KASUS WAKTU PELOROTAN BATIK TULIS SKRIPSI

Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Udayana

OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI SKRIPSI

( : WETTY ANGGUN WERTI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

METODE ORDINARY KRIGING PADA GEOSTATISTIKA

PERBANDINGAN TINGKAT EFISIENSI ANTARA METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT

SKRIPSI. Disusun oleh : OKA AFRANDA

PERBANDINGAN ANALISIS FAKTOR KLASIK DAN KELOMPOK BAHAN MAKANAN DI JAWA TENGAH

GEOSTATISTIKA. Peranan Geostatistik dalam Kegiatan Eksplorasi Sumber Daya Alam

PEMODELAN LAJU INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL

ANALISIS LAMA KAMBUH PASIEN HIPERTENSI DENGAN SENSOR TIPE III MENGGUNAKAN REGRESI COX KEGAGALAN PROPORSIONAL

PEMODELAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) SEASONAL PADA DATA JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA EMPAT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH

METODE REGRESI DATA PANEL UNTUK PERAMALAN KONSUMSI ENERGI DI INDONESIA

PENENTUAN VALUE AT RISK

PEMODELAN UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE

SKRIPSI. Disusun Oleh: Ana Kartikawati NIM. J2E009024

KETEPATAN KLASIFIKASI PEMILIHAN METODE KONTRASEPSI REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

VERIFIKASI MODEL ARIMA MUSIMAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MOVING RANGE

ANALISIS INTERVENSI FUNGSI STEP

SKRIPSI. Oleh: RENGGANIS PURWAKINANTI

PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA)

PEMODELAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA FAKTOR-FAKTOR RESIKO ANGKA KESAKITAN DIARE

PROBABILISTIC NEURAL NETWORK BERBASIS GUI MATLAB UNTUK KLASIFIKASI DATA REKAM MEDIS

E-Jurnal Matematika Vol. 4 (1), Januari 2015, pp ISSN:

SKRIPSI. Disusun Oleh : DINI PUSPITA JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENERIMAAN PESERTA DIDIK SMA NEGERI 2 SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL

SKRIPSI. Disusun oleh: Alin Citra Suardi

SKRIPSI. Oleh : LAILI ISNA NUR KHIQMAH NIM :

DISKRIMINAN LINIER UNTUK KLASIFIKASI PERUSAHAAN MANIPULATOR DAN NON-MANIPULATOR. (Studi Kasus Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013)

PEMODELAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN METODE PEMILIHAN MODEL FORWARD SELECTION

PENGAMBILAN SAMPEL BERDASARKAN PERINGKAT PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PENENTUAN MODEL SISTEM ANTREAN KENDARAAN DI GERBANG TOL BANYUMANIK SEMARANG

Transkripsi:

PENERAPAN METODE ORDINARY KRIGING PADA PENDUGAAN KADAR NO 2 DI UDARA (Studi Kasus : Pencemaran Udara di Kota Semarang) SKRIPSI Disusun Oleh : GERA ROZALIA 24010211130050 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2015

HALAMAN PENGESAHAN I Judul Skripsi : Penerapan Metode Ordinary Kriging pada Pendugaan Kadar NO 2 di Udara. Nama : Gera Rozalia NIM : 24010211130050 Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir pada tanggal 21 Oktober 2015 dan dinyatakan lulus pada tanggal...2015. Semarang, Oktober 2015 Mengetahui, Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip Panitia Penguji Ujian Tugas Akhir Ketua, Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si NIP. 195709141986032001 Di Asih I Maruddani, S.Si, M.Si NIP. 197307111997022001 ii

HALAMAN PENGESAHAN I Judul Skripsi : Penerapan Metode Ordinary Kriging pada Pendugaan Kadar NO 2 di Udara. Nama : Gera Rozalia NIM : 24010211130050 Telah diujikan pada sidang Tugas Akhir pada tanggal 21 Oktober 2015 dan dinyatakan lulus pada tanggal...2015. Semarang, Oktober 2015 Pembimbing I Pembimbing II Hasbi Yasin, S.Si, M.Si NIP. 198212172006041003 Dra. Hj. Dwi Ispriyanti, M.Si NIP. 195709141986032001 iii

KATA PENGANTAR Puji Syukur penulis ucapkan atas kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan Tugas Akhir dengan judul Penerapan Metode Ordinary Kriging pada Pendugaan Kadar NO 2 di Udara. Penulis menyadari bahwa dalam penulisan Tugas Akhir ini tidak lepas dari bimbingan dan dukungan yang diberikan beberapa pihak. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada : 1. Ibu Dra. Dwi Ispriyanti, M.Si sebagai Ketua Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro dan juga selaku dosen pembimbing II. 2. Bapak Hasbi Yasin, S.Si., M.Si selaku dosen pembimbing I. 3. Bapak dan Ibu dosen Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro 4. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah membantu penulis dalam penulisan Tugas Akhir ini. Penulis menyadari bahwa penulisan Tugas Akhir ini masih jauh dari sempurna. Sehingga penulis mengharapkan kritik dan saran demi kesempurnaan penulisan selanjutnya. Semarang, Oktober 2015 Penulis iv

ABSTRAK Pencemaran udara harus segera dilakukan penanggulangan. Nitrogen Dioksida (NO 2 ) merupakan salah satu faktor penting dalam pencemaran udara. Untuk mengetahui tingkat konsentrasi dari polutan tersebut Badan Lingkungan Hidup (BLH) kota Semarang telah melakukan pengukuran di beberapa titik. Namun karena terhalang dana yang cukup besar, tidak banyak titik yang dilakukan pengukuran. Pada penelitian ini akan digunakan metode Ordinary Kriging untuk melakukan estimasi di sejumlah titik di Kota Semarang. Dalam metode ini akan membandingkan nilai semivariogram eksperimental dengan beberapa model semivariogram teoritis ( spherical, eksponensial, dan gaussian) untuk mendapatkan model terbaik yang nantinya akan digunakan di dalam pendugaan. Dalam penelitian ini, dilakukan pendugaan konsentrasi NO 2 di udara di sejumlah kelurahan di Kota Semarang. Berdasarkan hasil analisis didapatkan model terbaik adalah model spherical dengan menghasilkan pendugaan kandungan Nitrogen Dioksida tertinggi di Kelurahan Gebangsari dan kandungan Nitrogen Dioksida terendah di Kelurahan Patemon. Kata Kunci : Ordinary Kriging, Semivariogram, NO 2 v

ABSTRACT Air pollution must be addressed. Nitrogen Dioxide is one of the important factors in air pollution. To determine concentration level of the pollutant Badan Lingkungan Hidup Kota Semarang already take measurements at several points. However, because of blocked considerable cost, is not much point to do measurements. In this study, will be used Ordinary Kriging method to estimate at some points in Semarang. In this methode will compare the value of the eksperimental semivariogram with some theoretical semivariogram models (spherical, eksponensial, and gaussian) to get the best model that will be used in the estimation. In this study, estimate the concentration of Nitrogen Dioxide in the air in a number of village in Semarang. Based on analysis we found the best model is spherical model with Nitrogen Dioxide produces estimates is the highest in Sub Gebangsari and Nitrogen Dioxide lowest in Sub Patemon. Keywords : Ordinary Kriging, Semivariogram, Nitrogen Dioxide. vi

DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN I... HALAMAN PENGESAHAN II... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... ABSTRACT... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii iv v vi vii ix x BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 3 1.3 Tujuan Penelitian...... 4 1.4 Batasan Masalah...... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Spasial... 5 2.1.1 Data Geostatisika... 6 2.1.2 Data Area (Lattice Data)... 6 2.1.3 Pola Titik (Point Pattern)... 7 2.2 Kriging... 7 vii

2.3 Pendeteksian Pencilan Spasial... 9 2.4. Variogram dan Semivariogram... 10 2.4.1 Variogram dan Semivariogram Eksperimental... 11 2.4.2 Semivariogram Teoritis... 12 2.5 Pendugaan Parameter Ordinary Kriging... 14 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Sumber Data... 18 3.2 Variabel Penelitian... 18 3.3 Metodologi Penelitian...... 18 3.4 Flowchart...... 19 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Karakteristik Polutan NO 2... 21 4.2 Pendetekstian Pencilan...... 22 4.3 Analisis Semivariogram Eksperimental...... 27 4.4 Menentukan Model Semivariogram Teoritis... 30 4.5 Pendugaan Titik Tidak Tersampel Menggunakan Metode Ordinary Kriging... 33 BAB V KESIMPULAN...... 40 DAFTAR PUSTAKA... 41 LAMPIRAN... 42 viii

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 1. Struktur Data...18 Tabel 2. Data Kandungan NO 2 di Udara...21 Tabel 3. Nilai Minimum, Maksimum, Rata-rata, Varian dari NO 2...22 Tabel 4. Jarak Pos 1 terhadap 28 Pos Lainnya...23 Tabel 5. Pendeteksian Pencilan Menggunakan Spatial Statistics Z Test...27 Tabel 6. Data Kandungan NO 2 Tanpa Pencilan...26 Tabel 7. Pembagian Kelas...27 Tabel 8. Perhitungan Nilai Semivariogram Untuk Kelas 1...28 Tabel 9. Perhitungan Nilai Semivariogram Untuk Kelas 2...29 Tabel 10. Hasil Perhitungan Semivariogram...30 Tabel 11. Perhitungan Semivariogram Teoritis...31 Tabel 12. Perbandingan Eksperimental dengan Model Spherical...32 Tabel 13. Perbandingan Eksperimental dengan Model Eksponensial...32 Tabel 14. Perbandingan Eksperimental dengan Model Gaussian...32 Tabel 15. Pendugaan Kandungan NO 2 di Titik P...37 Tabel 16. Prediksi Konsentrasi NO 2 per Kelurahan...38 ix

DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1. Matriks Jarak...43 Lampiran 2. Jarak Antar Pos Beserta Mean Tetangganya...44 Lampiran 3. Matriks Jarak Untuk 26 Data...48 Lampiran 4. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 1...49 Lampiran 5. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 2...50 Lampiran 6. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 3...52 Lampiran 7. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 4...54 Lampiran 8. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 5...55 Lampiran 9. Perhitungan Semivariogram Eksperimental Kelas 6...56 Lampiran 10. Bobot Untuk 177 Kelurahan...57 Lampiran 11. Hasil Pendugaan Menggunakan Metode Ordinary Kriging...75 x

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Wiharja (2002) u dara adalah suatu kesatuan ruangan, di mana makhluk hidup berada di dalamnya. Udara dikatakan normal dan dapat mendukung kehidupan manusia, apabila kadarnya tidak melebihi Baku Mutu Udara Ambien (BMUA) dalam peraturan Pemerintah tentang Pengendalian Pencemaran Udara yang tertuang dalam PP nomor 41 tahun 1999. Dalam hal ini ada beberapa polutan yang dijadikan sebagai tolak ukur untuk menentukan udara tersebut tercemar atau tidak, yaitu Nitrogen Dioksida (NO 2 ), Sulfur Dioksida (SO 2 ), Karbon Monoksida (CO), Hidrogen Sulfida (H 2 S), Amonia (NH 3 ), Oksidan (O 3 ), Total Suspended Particulates (TSP). Jika salah satu dari beberapa polutan di suatu daerah memiliki kadar yang melebihi Baku Mutu Udara Ambien (BMUA) maka udara di daerah tersebut dikatakan tercemar. Pencemaran udara harus segera dilakukan penanggulangan. Untuk menanggulanginya perlu didukung data mengenai informasi tingkat pencemaran udara di suatu lokasi. Menurut Noll dan Miller (1977) konsentrasi kualitas udara dekat sumbernya akan tinggi dan mulai menurun seiring bertambahnya jarak. Hal ini mengindikasikan bahwa adanya pengaruh spasial dalam pendugaan tingkat pencemaran udara. Menurut Hadiwidodo dan Huboyo (2006), gas Nitrogen Dioksida (NO 2 ) sangat berbahaya bagi kesehatan manusia karena dapat menyebabkan gangguan pernapasan seperti penurunan kapasitas difusi paru-paru, dan juga 1

2 dapat merusak tanaman. Selain itu juga mengurangi jarak pandang di udara. Nitrogen Dioksida ( NO 2 ) merupakan faktor yang berperan penting dalam pencemaran udara. Untuk mengetahui tingkat konsentrasi dari polutan tersebut, Badan Lingkungan Hidup telah melakukan pengukuran di beberapa titik. Namun karena terhalang dana yang cukup besar untuk melakukan pengukuran di banyak titik, maka tidak banyak titik yang dapat dilakukan pengukuran. Oleh karena itu dilakukan suatu metode interpolasi untuk dapat memprediksi tingkat konsentrasi Nitrogen Dioksida ( NO 2 ) di beberapa titik yang tidak dilakukan pengukuran. Seiring dengan berkembangnya ilmu pengetahuan, telah dikembangkan suatu penelitian untuk mengestimasi konsentrasi gas Nitrogen Dioksida (NO 2 ) yang berbasis interpolasi atau dikenal dengan istilah interpolasi geostatistik karena memerhatikan efek spasial. Geostatistika muncul pada awal 1980-an sebagai perpaduan ilmu pertambangan, geologi, matematika, dan statistika. Geostatistika awalnya dikembangkan dalam industri mineral untuk menaksir cadangan-cadangan mineral yang ada di bumi. Menurut Isaaks dan Srivastava (1989), geostatistika mampu memodelkan baik kecenderungan spasial (spatial trends) maupun korelasi spasial (spatial correlation). G. Matheron menamakan proses prediksi ini sebagai Kriging (Olea, R.A., 1999). Istilah Kriging ini sendiri diambil dari nama seorang insinyur pertambangan yang berasal dari Afrika Selatan, yaitu D.G. Krige. Kriging juga dapat diartikan sebagai metode untuk menangani variabel teregionalisasi. Variabel teregionalisasi adalah variabel yang mempunyai nilai yang berbeda

3 dengan berubahnya lokasi atau tempat. Berbagai metode Kriging dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan yang berhubungan dengan geostatistika. Apabila data spasial memenuhi asumsi stasioneritas dengan ratarata ( ) belum diketahui dan tidak mengandung pencilan, maka digunakan metode Ordinary Kriging (Cressie, 1993). Apabila data spasial yang akan diestimasi mengandung trend, maka metode yang harus digunakan adalah metode Universal Kriging (Fridayani, 2012). Untuk melakukan estimasi pada data spasial, digunakan suatu perangkat untuk menggambarkan, memodelkan, dan menghitung korelasi spasial antara variabel random ( ) dan ( + h), yang disebut dengan semivariogram. Besarnya nilai semivariogram adalah setengah dari nilai variogram (Cressie, 1993). Penelitian ini akan dilakukan pada data pencemaran udara di wilayah Semarang. Karena data yang digunakan untuk Tugas Akhir ini tidak mengandung trend, tidak mengandung pencilan dan rata-rata ( ) tidak diketahui, maka metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Ordinary Kriging. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan uraian pada latar belakang maka perumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana model terbaik yang didapat dengan menggunakan semivariogram teoritis?

4 2. Bagaimana nilai estimasi konsentrasi NO 2 di seluruh kelurahan di Semarang menggunakan metode Ordinary Kriging? 1.3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah : 1. Mendapatkan model terbaik dari beberapa model semivariogram teoritis. 2. Mendapatkan nilai estimasi konsentrasi NO 2 di seluruh kelurahan di Semarang menggunakan metode Ordinary Kriging. 1.4 Batasan Masalah Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data konsentrasi gas polutan udara yang diperoleh dari Badan Lingkungan Hidup (BLH) Kota Semarang tahun 2014 yang diolah menggunakan metode Ordinary Kriging.