Tren dan Prediksi Konsentrasi Kolom Total Polutan NO2 dan CO: Acuan Menghadapi Tantangan Perubahan Iklim Kota Surakarta

29 August 2024

•

By: Safira Ardelia Oktaviani

Open Project

Prediksi NO2 dan CO Berdasarkan RTH (MPC 2024)

cover

Tahukah kalian,

Kota Surakarta merupakan kota dengan kepadatan penduduk tertinggi di Jawa Tengah loh! Padatnya penduduk di Kota Surakarta ini, menjadikan kota tersebut juga mengalami fluktuasi jumlah kendaraan bermotor setiap tahunnya. Coba bayangkan, jika jumlah kendaraan bermotor bertambah, tentunya akan menyebabkan gas emisi juga bertambah! Hal tersebut dapat menyebabkan perubahan iklim dan berdampak pada kerusakan lingkungan di masa mendatang.

Jika konsentrasi gas emisi terus bertambah, bagaimana ya kira - kira iklim di masa depan? Ayo kita kulik bersama mengenai perubahan konsentrasi gas emisi NO2 dan CO seiring perubahan luasan Ruang Terbuka Hijau di Kota Surakarta!

I. Latar Belakang

Perubahan iklim yang menandakan kerusakan lingkungan kini tengah menjadi isu global (Malihah, 2022). Salah satu penyebab perubahan iklim adalah adanya urbanisasi. Urbanisasi meningkatkan kepadatan penduduk, dimana menurut United Nations Department of Economic and Social Affairs (2018), laju pertumbuhan penduduk perkotaan di Asia mencapai 54% total penduduk perkotaan dunia dan diprediksi akan mengalami peningkatan hingga 68% dari total seluruh penduduk dunia pada tahun 2050. Kota Surakarta sebagai salah satu tujuan wisata populer dan tujuan pendidikan di Jawa Tengah menjadi wilayah dengan kepadatan penduduk tertinggi, mencapai 11.302 penduduk/km2 pada tahun 2023 (BPS, 2024). Dengan demikian, jumlah penduduk di seluruh Kota Surakarta juga bertambah.

Peningkatan jumlah penduduk memicu tingginya perubahan penggunaan lahan dan mobilisasi. Hal ini ditandai dengan jumlah kendaraan bermotor di Kota Surakarta mengalami fluktuasi setiap tahunnya berdasarkan data sejak 2020 yang dirilis oleh BPS. Berdasarkan kondisi tersebut, permasalahan yang rentan terjadi adalah terkait pencemaran udara (Anwar & Rindarjono, 2023). Salah satu penyebab pencemaran udara adalah emisi hasil pembakaran bahan bakar kendaraan bermotor. Indeks yang sering digunakan dalam menganalisis pencemaran udara yaitu dengan pengamatan gas NO2 dan CO. Kedua gas ini berpotensi menyebabkan masalah kesehatan pernapasan manusia. Pada penelitian kali ini, akan dilakukan analisis mengenai perubahan konsentrasi kolom total NO2 dan CO seiring perubahan luasan ruang terbuka hijau tahun 2021 dan 2023 serta prediksinya di masa depan dengan mengintegrasikan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis.

II. Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan konsentrasi kolom total gas emisi NO2 dan CO seiring dengan perubahan luasan ruang terbuka hijau di Kota Surakarta pada tahun 2021 dan 2023. Hasil tersebut kemudian dilakukan Cellular Automata dan regresi untuk memprediksi nilai NO2 dan CO di tahun 2025 dan 2027. Melalui hasil yang didapatkan, diharapkan dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam upaya mitigasi dampak NO2 dan CO di Kota Surakarta.

III. Data dan Metodologi

Data penelitian yang digunakan dalam publikasi ini terdapat 4 buah data. Citra Sentinel-2A dipilih karena memiliki resolusi spasial yang baik dan cocok digunakan untuk mendapatkan data RTH. Sementara Citra Sentinel-5P dirancang khusus untuk memantau kualitas udara dan menyediakan data mengenai berbagai gas atmosfer.

tabel

flowchart

IV. Hasil dan Pembahasan

Pada penelitian ini, dihasilkan data tren dan prediksi RTH serta konsentrasi kolom total polutan NO2 dan CO di Kota Surakarta pada tahun 2027. Berikut merupakan pembahasan dari hasil pengolahan data.

  1. 1.
    Ruang Terbuka Hijau (RTH)

Menurut Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 05/PRT/M/2008 Tentang Penyediaan dan Pemanfaatan Ruang Terbuka Hijau di Kawasan Perkotaan, Ruang Terbuka Hijau (RTH), adalah area memanjang/jalur dan atau mengelompok, yang penggunaannya lebih bersifat terbuka, tempat tumbuh tanaman, baik yang tumbuh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam." Pada penelitian ini, RTH didapatkan dari hasil pengolahan NDVI dengan mengklasifikasikan kembali nilai Indeks Vegetasi.

Proses NDVI menghasilkan raster yang berisi indeks vegetasi suatu piksel. Indeks vegetasi tersebut berada pada rentang -1 sampai dengan 1. Pada penelitian ini, digunakan ambang batas, dimana indeks vegetasi dari -1 sampai 0,54 merupakan non RTH, sedangkan 0,55 - 1,00 merupakan RTH. Hasilnya diperoleh bahwa pada tahun 2021, RTH di Kota Surakarta memiliki luas 8.31 km2, sedangkan untuk non-RTH seluas 38.48 km2. Sementara itu, pada 2023, nilai RTH turun menjadi 4.71 km2 dan non RTH mengalami peningkatan menjadi 42.07 km2.

rth 2021 RTH2023

Untuk mendapatkan prediksi RTH tahun 2025 dan 2027, digunakan Plugin Cellular Automata (CA). Plugin CA ini merupakan pendekatan model prediksi tutupan lahan dengan mempertimbangkan tutupan lahan pada waktu sebelumnya. Menurut Wolfram (1984), Cellular Automata merupakan salah satu metode yang terbaik pada saat ini untuk melakukan simulasi dalam perubahan penggunaan lahan berdasarkan trend dan target. Berikut merupakan hasil prediksi luasan RTH pada 2025 dan 2027. Hasil menunjukkan bahwa prediksi tahun 2025, luasan RTH di Kota Surakarta mengalami penurunan luas menjadi 4.35 km2 dan mengalami kenaikan luas pada area non-RTH 42.44 km2. Sementara pada tahun 2027, prediksi menunjukkan bahwa luasan RTH menjadi 3.25 km2 dan non-RTH menjadi 43.53 km2. Hal ini menunjukkan bahwa prediksi luas RTH untuk tahun 2025 dan 2027 mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya untuk non-RTH mengalami kenaikan perluasan area.

RTH 2025 RTH 2027

2. Tren dan prediksi konsentrasi kolom total NO2

Kolom total NO2 diperoleh dari pengolahan data Sentinel-5P. Berdasarkan hasil pengolahan data, berikut ini merupakan konsentrasi kolom total (mol/m2) NO2 pada tahun 2021 dan 2023.

no2 2021 no2 2023 no2 2025 no2 2027

3. Tren dan prediksi konsentrasi kolom total CO

Kolom total CO diperoleh dari pengolahan data Sentinel-5P. Berdasarkan hasil pengolahan data, berikut ini merupakan konsentrasi kolom total (mol/m2) NO2 pada tahun 2021 dan 2023.

co 2021 co 2023 co 2025 co 2027

4. Analisis

Hasil dari pengolahan didapatkan bahwa konsentrasi kolom total NO2 pada tahun 2021 dan 2023 mengalami peningkatan. Namun, hasil yang diperoleh melalui prediksi tahun 2025 terlihat memiliki pola yang acak. Pada tahun tersebut nilai rata-rata konsentrasi kolom total NO2 sebesar 6.865x10-5 mol/m². Prediksi tahun 2027 menunjukkan rata rata konsentrasi kolom total tertinggi yaitu sebesar 6.874x10-5 mol/m². Meskipun demikian, secara keseluruhan nilai rerata konsentrasi kolom total NO2 mengalami fluktuasi naik turun serta pola yang terlihat acak pada visualisasinya.

Hasil dari pengolahan didapatkan bahwa rata-rata konsentrasi kolom total CO pada tahun 2021 sebesar 0.0299056 mol/m², kemudian meningkat pada tahun 2023 menjadi 0.0329819 mol/m². Setelah itu, nilai diprediksi untuk tahun 2025 mengalami penurunan menjadi 0.0299120 mol/m² dan kemudian diprediksi meningkat pada tahun 2027 menjadi 0.0329998 mol/m². Berdasarkan pola ini ini, memiliki arti bahwa konsentrasi kolom total CO mengalami fluktuasi atau terjadi perubahan naik-turun dalam kurun waktu 2021 s.d. 2027. Dengan demikian, nilai konsentrasi kolom total CO tidak memiliki nilai yang tetap atau stabil, melainkan mengalami peningkatan pada satu waktu dan penurunan pada waktu lain.

Meskipun mengalami fluktuasi, secara umum tren tersebut menunjukkan bahwa konsentrasi kolom total CO dan NO2 mengalami peningkatan apabila dibandingkan dari awal periode (2021) dan akhir periode (2027). Fluktuasi ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Beberapa di antaranya yaitu akibat perubahan iklim, peningkatan aktivitas industri, maupun perubahan regulasi lingkungan yang berkaitan dengan ruang terbuka hijau (vegetasi). Adanya area ruang terbuka hijau berupa vegetasi memiliki berperan penting pada kesehatan dan bisa bermanfaat sebagai penyaring udara alami. Vegetasi membantu menurunkan polusi udara, termasuk partikel dan gas berbahaya lainnya yang secara tidak langsung mempengaruhi konsentrasi kolom total CO dan NO2. Penurunan nilai luasan RTH di Kota Surakarta dari tahun 2021 hingga 2027 selaras dengan naiknya nilai kadar CO dan NO2 di area tersebut meskipun nilainya sangat kecil.

V. Kesimpulan dan Limitasi

Berdasarkan data yang diberikan, dapat disimpulkan bahwa konsentrasi kolom total NO2 dan CO di Kota Surakarta mengalami fluktuasi dari tahun 2021 hingga 2027 secara tidak stabil. Meskipun terdapat fluktuasi, tren menunjukkan peningkatan kadar NO2 dan CO apabila dibandingkan antara awal periode (2021) dengan akhir periode (2027). Peningkatan kadar NO2 dan CO ini kemungkinan dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya perubahan RTH. Pola penurunan luasan area RTH di Kota Surakarta menunjukkan bahwa RTH mempengaruhi nilai emisi di kota tersebut, di mana dari tahun 2021 hingga 2027 nilai luasan area RTH mengalami penurunan. Oleh karena itu, dengan tren penurunan luasan area RTH tersebut mengindikasikan bahwa RTH memiliki pengaruh terhadap perubahan nilai emisi NO2 dan CO di Kota Surakarta meskipun nilainya sangat kecil.

Keterbatasan penelitian ini adalah tidak adanya data asli pengukuran lapangan yang menjadi acuan sehingga tingkat ketelitiannya belum bisa diuji. Dengan adanya penelitian ini, alangkah lebih baik untuk dikaji lebih lanjut sehingga dapat dilakukan uji korelasi untuk menentukan nilai faktor pengaruh yang lebih representatif.

Daftar Pustaka

Anwar, M. Z., Rindarjono, M. G., and Ahmad. (2023). The Impact of Transportation Growth on the Increase SO2 And NO2 Gases in Surakarta City during 2013-2020. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1190, No. 1). IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/1190/1/012028.

Ayodyapala, N. & Apriliana. (2023). WebGIS Ruang Terbuka Hijau pada Sub Wilayah Kota Kordon di Kota Bandung. Prosiding FTSP Series, 251-256.

BPS. (2024). Kota Surakarta dalam Angka 2024.

Malihah, L. (2022). Tantangan dalam Upaya Mengatasi Dampak Perubahan Iklim dan Mendukung Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan: Sebuah Tinjauan. Jurnal Kebijakan Pembangunan, 17(2), 219–23272

United Nations Department of Economic and Social Affairs. (2018). Website diakses pada 19 Juli 2024.

Data Publications

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Transportation

04 Sep 2026

•

Meutia Amirotun Nuha

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Penelitian ini mengevaluasi keterjangkauan pelayanan angkutan kota di Kota Malang dan menyusun alternatif rerouting berbasis location analytics. Keterjangkauan dianalisis menggunakan buffer 400 meter terhadap jaringan trayek eksisting, kemudian distribusi penduduk pada kawasan permukiman digunakan untuk mengidentifikasi population service gap. Kawasan yang belum terlayani dikelompokkan menjadi 27 cluster dan lima cluster dengan service gap terbesar dipilih sebagai Priority Service Area. Analisis selanjutnya mempertimbangkan jaringan jalan, pusat aktivitas, keterhubungan terhadap trayek eksisting, dan akses transportasi regional untuk menyusun koridor kandidat. Hasil menunjukkan bahwa pelayanan angkot eksisting menjangkau sekitar 616.575 jiwa atau 69,33% penduduk Kota Malang, sementara 272.784 jiwa belum terlayani. Skenario rerouting pada lima kawasan prioritas mampu menambah jangkauan terhadap sekitar 145.101 penduduk sehingga coverage meningkat menjadi 85,64%. Selain itu, 53 dari 56 POI prioritas berada dalam jangkauan pelayanan setelah skenario diterapkan. Temuan menunjukkan bahwa penanganan service gap secara terarah dapat meningkatkan keterjangkauan tanpa harus memperluas jaringan ke seluruh kawasan residual. Hasil penelitian merupakan screening spasial awal yang masih memerlukan validasi teknis dan operasional sebelum implementasi.

26 min read

•

645 view

12 Data

1 Projects

LOCATION ANALYTICS UNTUK PEMILIHAN LOKASI OPTIMAL GERAI RITEL BAHAN BANGUNAN DAN PERALATAN RUMAH TANGGA DI KOTA TANGERANG SELATAN

Retail

04 Sep 2026

•

Aditya Jaelawijaya

LOCATION ANALYTICS UNTUK PEMILIHAN LOKASI OPTIMAL GERAI RITEL BAHAN BANGUNAN DAN PERALATAN RUMAH TANGGA DI KOTA TANGERANG SELATAN

Pertumbuhan sektor properti dan permukiman di Kota Tangerang Selatan mendorong peningkatan permintaan terhadap produk perbaikan rumah (home improvement) dan bahan bangunan. Namun, penentuan lokasi gerai ritel modern kerap dihadapkan pada ketidakpastian spasial dan risiko kegagalan investasi akibat keterbatasan analisis konvensional yang tidak mempertimbangkan interaksi keruangan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi optimal bagi ekspansi gerai ritel bahan bangunan dan peralatan rumah tangga di Kota Tangerang Selatan dengan memanfaatkan pendekatan Location Analytics berbasis Multi-Criteria Spatial Scoring pada platform GEO MAPID. Metode yang digunakan mengintegrasikan variabel jaringan jalan primer (arteri/kolektor utama), sebaran permukiman dan ruko komersial, kluster sebaran toko kompetitor eksisting, serta pemodelan Point of Interest (POI) dan data demografi melalui fitur SINI GEO MAPID ke dalam agregasi grid heksagon berstandar H3. Hasil analisis menunjukkan bahwa zona kesesuaian sangat tinggi (high suitability) terkonsentrasi secara linier di sepanjang koridor jalan arteri utama, khususnya pada kluster Paku Jaya – Serpong Utara, koridor Pondok Aren – Bintaro, dan simpul Ciputat – Pamulang. Area-area tersebut memiliki nilai aksesibilitas prima, visibilitas tinggi, serta kepadatan demografi konsumen hunian yang masif. Pendekatan spatial scoring heksagon pada GEO MAPID terbukti efektif memetakan potensi pasar mikro secara presisi, meminimalkan risiko kanibalisasi gerai, dan memberikan rekomendasi lokasi ekspansi bisnis ritel yang berbasis data spasial komprehensif.

17 min read

•

505 view

1 Projects

Analisis Potensi Resapan Air dan Identifikasi Peluang Lokasi Sumur Resapan di Kabupaten Sleman

Environment

04 Sep 2026

•

Anggita Tantri Utami

Analisis Potensi Resapan Air dan Identifikasi Peluang Lokasi Sumur Resapan di Kabupaten Sleman

Analisis potensi resapan air di Kabupaten Sleman berdasarkan jenis tanah, curah hujan, penggunaan lahan, dan kemiringan lereng untuk mendukung pengelolaan air hujan dan pengembangan sumur resapan melalui pendekatan site selection berbasis POI.

24 min read

•

591 view

1 Projects

Analisis Spasial Kesesuaian dan Ketersediaan Lahan untuk Ekspansi Perumahan di Kawasan Sleman Barat, Timur, dan Tengah

City Planning

04 Sep 2026

•

Chanaya Berlin

Analisis Spasial Kesesuaian dan Ketersediaan Lahan untuk Ekspansi Perumahan di Kawasan Sleman Barat, Timur, dan Tengah

Perkembangan kawasan perkotaan di Kabupaten Sleman meningkatkan kebutuhan lahan untuk pembangunan perumahan. Namun, tidak seluruh wilayah memiliki karakteristik yang sesuai dan dapat dikembangkan karena dipengaruhi oleh kondisi fisik, aksesibilitas, serta faktor pembatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis kesesuaian dan ketersediaan lahan untuk pembangunan perumahan di Kawasan Sleman Barat, Sleman Tengah, dan Sleman Timur. Analisis dilakukan menggunakan pendekatan Spatial Multi-Criteria Analysis melalui Euclidean Distance, Fuzzy Membership, dan Weighted Sum. Faktor yang digunakan meliputi kemiringan lereng, aksesibilitas terhadap jalan utama, rumah sakit, puskesmas, pasar, dan sekolah. Setiap faktor distandardisasi ke dalam rentang 0–1 menggunakan Fuzzy Membership dan dikombinasikan berdasarkan bobot melalui Weighted Linear Combination. Hasil kesesuaian kemudian dikombinasikan dengan constraint berdasarkan penggunaan lahan, ketentuan tata ruang, dan batasan fisik untuk mengidentifikasi lahan yang berpotensi tersedia untuk pembangunan perumahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kesesuaian lahan bervariasi antarwilayah. Kawasan Sleman Tengah memiliki luasan lahan dengan tingkat kesesuaian sangat sesuai paling besar, sedangkan kategori cukup sesuai hingga tidak sesuai lebih banyak ditemukan di Kawasan Sleman Timur. Setelah penerapan constraint, luas lahan tersedia lebih kecil dibandingkan lahan yang sesuai. Potensi lahan tersedia terbesar terdapat di Kawasan Sleman Tengah sebesar 5.975,34 ha, diikuti Sleman Barat sebesar 2.041,48 ha dan Sleman Timur sebesar 1.409,45 ha.

17 min read

•

504 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at