Pendugaan PM2.5 Menggunakan Metode Geographically Temporally Weighted Regression di DKI Jakarta - Ilil Firrizqi Nur Ilahi; Ervan Ferdiansyah; Fendy Arifianto (Jurnal Ilmu Lingkungan, 2024)
Pencemaran udara telah menjadi suatu permasalahan lingkungan serius yang sering dihadapi oleh kota-kota besar termasuk DKI Jakarta. Salah satu partikel pencemar udara yang diyakini berbahaya dan memiliki dampak serius pada gangguan pernapasan manusia karena ukurannya yang sangat kecil adalah PM2.5. Beberapa penelitian telah mengambil kesimpulan bahwa parameter meteorologi memiliki peran penting dalam penyebaran, peningkatan dan pengurangan konsentrasi PM2.5. Namun, konsentrasi PM2.5 akan berbeda bergantung pada topografi dan kondisi suatu wilayah. Sehingga, dalam melakukan pendugaannya dibutuhkan metode yang dapat memperhitungkan keragaman data secara spasial temporal dan menghasilkan nilai dugaan yang bersifat lokal yaitu metode Geographically Temporally Weighted Regression. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui korelasi atau pengaruh parameter meteorologi terhadap PM2.5 serta melakukan pendugaan nilai konsentrasi PM2.5 menggunakan metode GTWR di wilayah DKI Jakarta. Hasil menunjukkan bahwa parameter meteorologi berkorelasi atau memiliki pengaruh terhadap konsentrasi PM2.5 khususnya parameter suhu dan kelembaban. Pada perbandingan model terbaik menunjukkan bahwa metode GTWR merupakan metode pendugaan yang menghasilkan hasil yang lebih baik dari metode regresi linear berganda dengan nilai R2 sebesar 0,4156, RSS sebesar 844301,3 dan AIC sebesar 0,3410. Nilai R2 yang kecil dapat diakibatkan oleh faktor-faktor kompleks yang tidak dapat dipertimbangkan sepenuhnya, seperti aktivitas industri, transportasi, dan perubahan kebijakan lingkungan.