Bab III Metodologi Penelitian
Menentukan Tujuan Penelitian
Studi Pustaka
Pemilihan Lokasi : Tegalega
Constraints : Ekonomi, waktu, teknis, personal
Menentukan parameter yang diukur: • Konsentrasi massa rata-rata fine & coarse particles • Elemen Logam,Ion dan Black Carbon • Meteorologi
Menentukan durasi sampling : 24 jam
Metode Sampling yang digunakan : Dichotomous Sampler dan MiniVol
Pengambilan Sampel di Lapangan
Analisa Laboratorium : • Gravimetri • Reflektometer • Ekstraksi • AAS dan IC Unsur Penanda dari profil sumber USEPA, AIT dan literaturliteratur lain
Identifikasi Sumber Pencemar Kontribusinya dengan Model PMF
Data Meteorologi (Wind Rose)
Kesimpulan & Saran
Gambar III.1 Diagram Alir Penelitian
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-1
III.1 Umum Suatu
penelitian
dilakukan
dengan
tujuan
untuk
menemukan,
mengembangkan dan menguji kebenaran dari suatu pengetahuan, yang dilakukan dengan menggunakan metode ilmiah tertentu. Agar hasil yang diperoleh semakin akurat, penelitian ini harus dilandasi oleh teori-teori yang telah ada serta data yang lengkap. Data yang diperlukan dalam melakukan analisis kontribusi sumber ini antara lain : konsentrasi PM2.5 dan PM10 beserta komposisinya dan data sekunder seperti aktivitas antropogenik.
III.2 Penentuan Lokasi Sampling Lokasi yang diambil harus memiliki kelayakan sebagai titik sampling yaitu dapat mewakili fungsi/tata guna kawasan yang ditinjau, bebas dari gangguan lokal, tersedia suplai listrik yang kontinyu dan memadai dan ketinggian mencukupi. Penempatan alat sampling ditentukan berdasarkan ketentuan seperti : bebas dari gangguan bangunan sekitar, sirkulasi udara antar inlet alat sampling terbebas satu sama lain, dan kemudahan akses pengoperasian alat. Untuk studi ini, dipilih kawasan aktivitas campuran (mixed area) yang dianggap memiliki banyak sumber emisi yang berasal dari berbagai aktivitas antropogenik dan alami. Kawasan yang dipilih terletak di Kolam Renang Tirtalega Jl. Moh.Toha 70, wilayah Tegalega, Kecamatan Regol, sebelah selatan Kotamadya Bandung. Pengambilan sampel dilakukan di atas atap gedung Dinas Pertamanan dan Pemakaman. Lokasi pengambilan sampel ini setinggi 4 m dari permukaan tanah. Peralatan sampling diletakkan diatas sebuah meja setinggi 1,5 m. Gedung ini berjarak sekitar 100 m dari stasiun monitoring kualitas udara ambien milik BPLH Kota Bandung.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-2
Terminal Abdul Muis berjarak sekitar 1 km ke sebelah utara dari lokasi sampling ini dan Terminal Bis Leuwi Panjang berjarak sekitar 2,5 km ke sebelah barat. Sedangkan di sekitar lokasi sampling ini terdapat banyak aktivitas perdagangan, lokasi Tempat Pembuangan Sementara (TPS) serta pemukiman yang cukup padat. Pada jarak sekitar 1,5 - 5 km dari lokasi sampling terdapat beberapa industri, diantaranya industri tekstil, industri logam, dan industri kulit. Oleh sebab itu kawasan ini dapat dikatakan mewakili daerah pencampuran aktivitas manusia, yaitu daerah perdagangan, pemukiman, transportasi, dan industri.
Gambar III.2 Peta Lokasi Sampling[19]
III.3 Penentuan Ukuran dan Durasi Sampling Partikulat yang diambil pada penelitian ini adalah PM2,5 dan PM10 agar diperoleh ukuran partikulat yang halus dan kasar. Durasi sampling mengacu pada standar pengukuran kualitas udara ambien, yaitu 24 jam. Pengukuran dihentikan pada saat kondisi tidak memungkinkan, yaitu pada saat hujan dan pengukuran dilanjutkan kembali sekitar 2 jam kemudian setelah hujan reda. Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-3
Bila hujan cukup lama dengan intensitas yang tinggi maka pengukuran ini dilanjutkan sekitar 8 jam kemudian setelah hujan reda. Hal ini dilakukan dengan asumsi bahwa kondisi udara ambien relatif bersih atau bebas dari pencemar setelah hujan reda (rainout & washout) (Seinfeld, 1986). Penelitian ini dilakukan dalam dua musim, yaitu musim hujan dan musim kemarau tahun 2005 – 2007. Sampel musim hujan diambil pada periode bulan September 2005 – Maret 2006 sementara sampel musim kemarau diambil pada periode bulan Maret 2005 – Juli 2007.
III.4 Sampling
III.4.1 Alat Sampling Penelitian ini menggunakan dua macam alat yang keduanya digunakan untuk mengumpulkan sampel partikulat di lokasi-lokasi sampling. Penggunaan dua macam alat ini dimaksudkan untuk memudahkan peneliti dalam menganalisis kandungan logam, Black Carbon dan kation-anion yang terdapat di partikulat. Alat-alat sampling tersebut terlebih dahulu dikalibrasi flowrate-nya dengan menggunakan alat kalibrator yaitu Gilibrator 2.
Tabel III.1 Alat Sampling yang Digunakan Parameter dan Alat
Produk
Total Flow Rate
Kation - Anion PM2,5
Minivol
Airmetrics
PM10
Minivol
Airmetrics
5 l/mnt
Elemen Logam dan Karbon Elemental PM2,5
Dichotomous S-244
Sierra Andersen
PM2,5-10
Dichotomous S-244
Sierra Andersen
16,7 l/mnt
Alat Dichotomous Sampler digunakan karena alat ini merupakan alat yang disarankan untuk digunakan dalam pengumpulan sampel partikulat fraksi halus dan kasar oleh USEPA. Pada penelitian ini, alat Dichotomous Sampler Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-4
digunakan untuk mengumpulkan sampel yang dipersiapkan untuk analisis Black Carbon dan unsur logam. Untuk analisis anion-kation, pada penelitian ini digunakan alat MiniVol yang diproduksi oleh Airmetrics. MiniVol ini digunakan karena beberapa keunggulannya antara lain, ekuivalen dengan metode pengukuran yang dipersyaratkan oleh USEPA Federal Reference (Hill, Patel dan Turner, 1999) serta ringan dan murah.
Gambar III.3 Airmetrics MiniVol Sampler
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-5
Gambar III.4 Sierra Andersen Dichotomous Sampler
III.4.2 Filter Filter yang digunakan untuk analisis logam adalah filter membrane selulosa diameter 37 mm ukuran pori 0,8 µm. Sementara untuk analisis kation-anion, filter yang digunakan dalam pengukuran konsentrasi PM2,5 dan PM10 adalah filter quartz 47 mm dengan efisiensi 99% untuk partikel dengan diameter 0,3 µm. Untuk tiap-tiap instrumen yang digunakan, disediakan juga filter blangko yang berfungsi sebagai kontrol. Ketika filter dimasukan ke dalam alat, blangko disimpan di dalam petri disk yang tertutup, hal ini untuk mengetahui sampai sejauh mana kondisi cuaca di sekitar daerah sampling mempengaruhi filter.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-6
III.4.3 Prosedur Sampling Filter ditimbang terlebih dahulu dengan menggunakan Neraca Mettler. Namun sebelum ditimbang, filter harus bebas dari kandungan air, kotoran dan debu serta telah dikondisikan dalam desikator setidaknya selama 24 jam pada temperatur rata-rata 20 – 23 oC dan kelembaban rata-rata 30 – 40% (USEPA Filter Conditioning and Weighing Facilities and Procedures for PM2.5 Reference and Class I Equivalent Methods, 1998). Filter ditimbang beberapa kali sampai perbedaan untuk tiap-tiap pengukuran pada sampel yang sama hanya 0.010 mg. Filter harus segera digunakan dalam 30 hari setelah ditimbang. Alat sampling diprogram selama 24 jam. Untuk MiniVol, batere yang akan digunakan harus di-charge terlebih dahulu selama 18 jam. Selama sampling, setiap kondisi baik meteorologi maupun alat sampling harus dicatat secara berkala.
III.5 Analisis Sampel Filter hasil sampling dibawa ke laboratorium dan distabilkan sehingga bisa ditimbang secara gravimetrik. Kemudian masing-masing dilakukan perlakuan ekstraksi untuk analisis logam dengan AAS dan untuk analisis kation-anion dengan kromatografi ion. Setelah mendapat perlakuan awal sesuai dengan prosedur pra-analisis masing-masing, semua sampel dianalisis dengan metode, alat dan tempat seperti dalam tabel dibawah ini. Model PMF yang digunakan pada penelitian ini membutuhkan input berupa nilai konsentrasi tiap-tiap spesi serta nilai uncertainty-nya. Oleh karenanya, pada penelitian ini tidak hanya dihitung nilai kosentrasi tiap-tiap spesi kimia saja, namun juga nilai uncertainty tiap-tiap spesinya. Detil metodologi perhitungan untuk analisis gravimetri serta kandungan spesi kimia dan nilai uncertainty yang terukur pada penelitian ini dapat dilihat di lampiran.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-7
Tabel III.2 Metode Analisis Sampel Metode
Parameter
Alat
Tempat
Gravimetrik
Berat
Neraca Mettler
Dept.TL-ITB
Ekstraksi logam
-
Microwave Digestion
Batan, Serpong
Ekstraksi ion
-
Ultrasonic Bath
Dept. TL-ITB
Analisis atom
Elemen logam
AAS FID/GF
P3GL Bandung
Kromatografi
Spesies ion
IC
Thermal Optical
Karbon
Reflectometer
Lapan,Bandung dan BMG,Jakarta Batan, Bandung
Keterangan AAS : Atomic Absorption Spectrophotometer FID/GF : Flame Ionization Detector/Graphite Furnace IC : Ion Chromatography
III.6 Pengelolaan Data Pengelolaan data terdiri atas pengelolaan data primer dan sekunder. Data primer merupakan data yang diperoleh dari hasil pengukuran lapangan dan hasil analisis laboratorium. Sementara data sekunder merupakan data yang diperoleh dari hasil penelitian pihak lain. Pengelolaan Data Primer pada penelitian ini adalah dengan melakukan analisis kontribusi sumber dengan model PMF. Pengelolaan data sekunder meliputi pengelolaan data profil sumber dan data unsur-unsur penanda (fingerprint elements) yang diperoleh dari hasil penelitian sebelumnya ataupun dari literatur-literatur tertentu serta data meteorologis historis dari BMG atau dari stasiun monitoring Lapangan Udara Husein Sastranegara Bandung.
III.6.1 Pengolahan Data Sebelum data hasil sampling dijadikan input dalam model, seluruh nilai konsentrasi dan uncertainty harus dikelola terlebih dahulu sesuai rekomendasi Polissar et al.(1998) agar diperoleh pembobotan data yang optimal untuk
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-8
model reseptor. Nilai konsentrasi yang berada dibawah batas deteksi alat diganti menjadi setengah nilai limit deteksi alat, dan nilai uncertainty-nya menjadi 5/6 dari limit deteksi tersebut. Nilai yang hilang diganti dengan ratarata geometrik dari seluruh data yang tersedia untuk unsur tersebut, dan uncertainty-nya sebesar 4 kali nilai rata-rata geometrik tersebut. Metode Polissar ini diterapkan agar pembobotan dan penyesuaian (weighing & scaling) data yang akan digunakan dalam model reseptor tepat. Konsentrasi unsur yang terukur biasanya memiliki nilai uncertainty kurang dari 50% sementara untuk data yang tidak terdeteksi memiliki nilai uncertainty 100% 250% dan data yang hilang memiliki nilai uncertainty 400%.
III.6.2 Positive Matrix Factorization (PMF) Model PMF ini membutuhkan input data berupa matrix data konsentrasi tiaptiap spesi dan matrix nilai uncertainty-nya dalam file terpisah. Persiapan matrix data dan uncertainty dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan software Microsoft Excel. Contoh matrix data konsentrasi dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Langkah selanjutnya adalah mengubah extensi kedua file tersebut ke dalam format text (txt). File input yang sudah dalam bentuk *.txt dipindahkan kedalam folder yang sama dimana terdapat model PMF pada harddisk komputer yang kita gunakan.. Setelah data input model tersedia dalam folder yang sama, Model sudah dapat dijalankan. Namun sebelumnya terdapat beberapa parameter pada model yang harus disesuaikan pada file initialization (*.INI). Parameter yang harus disesuaikan adalah parameter ROWS dan COLUMNS yang menunjukkan jumlah baris dan kolom pada data yang akan kita analisis, parameter FACTOR yang menunjukkan berapa perkiraan jumlah faktor yang kita inginkan dan parameter FPEAK yang berfungsi untuk mengontrol rotasi model.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-9
Gambar III.5 Contoh Matrix Data Konsentrasi
Gambar III.6 Setting Model PMF
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-10
Metodologi yang digunakan untuk setting model PMF ini mengacu pada panduan yang telah ditetapkan oleh Hopke dalam A Guide to Positive Matrix Factorization yang secara lengkap dapat dilihat di lampiran. Jumlah faktor ditentukan dengan membandingkan resultan nilai Q dari beberapa kali eksekusi model dengan jumlah faktor yang berbeda. Nilai Q merupakan fungsi FPEAK yang digunakan untuk menentukan rotasi optimal pada model PMF. Pada penelitian ini, digunakan nilai FPEAK antara -0.4 hingga +0.8. Setelah seluruh parameter setting model dipilih, model dapat dijalankan dalam sistem operasi DOS. Model ini akan mengiterasi jumlah faktor dan nilai FPEAK yang dilakukan berulang-ulang hingga diperoleh nilai kontribusi sumber (Matrix G) dan profil sumber (Matrix F) yang realistis. Output yang diperoleh berupa file F-Factor dan file G-Factor akan muncul di folder yang sama dengan folder dimana kita menyimpan model PMF. File tersebut kemudian dipindahkan kedalam format Microsoft Excel seperti terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar III.7 Output Model PMF Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-11
Setelah kedua file tersebut dipindahkan ke Microsoft Excel, diperlukan sedikit perhitungan sebelum nilai profil sumber dan kontribusinya dapat diperoleh. Dapat dilihat pada gambar III.7 diatas, data G-factor dan F-factor merupakan nilai yang diperoleh langsung dari model. Nilai tiap-tiap data pada tiap-tiap kolom data G-factor kemudian dikalikan dengan nilai baris pertama F-factor pada kolom yang sama, sehingga diperoleh matrix seperti terlihat pada kolom berwarna coklat pada gambar diatas.Jumlah total nilai pada kolom G-factor menunjukkan besarnya kontribusi dari sumber emisi faktor tersebut, sementara jumlah total nilai pada barisnya menunjukkan besarnya massa yang terkalkulasi oleh model PMF untuk tiap-tiap sampel. Total nilai pada kolom tersebut dapat diplotkan ke dalam grafik berbentuk pie-chart sehingga dapat terlihat persentase kontribusi dari tiap-tiap sumber yang teridentifikasi. Data massa yang terkalkulasi oleh model PMF ini digunakan untuk memvalidasi model, dengan cara membandingkan nilainya terhadap data konsentrasi massa yang terukur ketika sampling. Untuk data F-factor, juga dilakukan perhitungan yang sama dengan file Gfactor. Data-data F-factor baris kedua hingga baris terakhir masing-masing dikalikan dengan data baris pertama F-factor untuk kolom yang sama, sehingga menghasilkan data F-factor seperti yang terlihat pada kolom berwarna coklat. Baris-baris pada data F-factor setelah kalkulasi ini menunjukkan besarnya nilai kontribusi tiap-tiap sepsi kimia yang kita ukur terhadap kolom-kolom faktor sumber emisi. Oleh karenanya, untuk mempermudah analisis, tepat disebelah kiri kolom pertama data F-factor, kita masukkan spesi-spesi kimia apa saja yang kita ukur pada penelitian ini. Data F-factor tersebut kemudian dapat kita plotkan kedalam grafik tipe kolom, sehingga analisis dan identifikasi sumber emisinya dapat lebih mudah dilakukan seperti terlihat pada bab hasil dan pembahasan.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-12
III.6.3 Data Meteorologi Pengelolaan data meteorologi pada penelitian ini dilakukan dengan membuat wind rose terhadap data kecepatan dan arah angin yang dikumpulkan selama sampling dan data yang diperoleh dari stasiun monitoring terdekat. Pembuatan wind rose ini menggunakan bantuan software WRPLOT View Version 3.5 buatan Lakes Environmental Software. Software ini dapat diperoleh secara gratis dengan mengunduh langsung dari website www.LakesEnvironmental.com.
Yandhinur Dwi Mauliadi NIM – 253 05 019
III-13