ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Pemodelan Sebaran SO 2 Menggunakan Software AERMOD di Sekitar Titik Nol Yogyakarta Modeling of SO 2 Distribution Around Point Zero of Yogyakarta Using AERMOD Software Indri Anida Putri1.
Nur Iswanto 1*).
Lina Wahyuni1.
Silviani2 1 P rodi Magister Teknik Lingkungan.
Fakultas P ascasarjana.
Institut Teknologi Yogyakarta.
Yogyakarta.
Indonesia 2 P rodi Magister Ilmu Lingkungan.
Fakultas P ascasarjana.
Institut Teknologi Yogyakarta.
Yogyakarta.
Indonesia *) Corresponding Article history:
Received: 22 January 2025 Revised: 24 January 2026 Accepted: 24 January 2026 Available online: 24 January 2026 Kata kunci:
SO2
Titik Nol Yogyakarta
AERMOD
Author: nur_iswanto@ya hoo.
ABSTRAK
Kawasan Titik Nol adalah kawasan yang sangat penting dan strategis bagi KotaYogyakarta.
Kawasan tersebut menjadi sentra perekonomian, destinasi wisata, cagar budaya, serta kawasan pendidikan.
Tingginya intensitas kegiatan termasuk besarnya kunjungan wisatawan juga membawa dampak negatif bagi lingkungan Kawasan Titik Nol, dan salah satunya adalah pencemaran udara.
Penelitian dilaksanakan untuk mengetahui tingkat pencemaran udara, khususnya konsentrasi SO2 dan memprediksi sebaran konsentrasi SO2 di daerah ini mengunakan software AERMOD.
AERMOD merupakan model dispersi spasial kualitas udara.
Sampel udara diambil menggunakan midged impinger.
Pengaruh kecepatan angin, kelembaban, suhu terhadap konsentrasi SO2 dianalisis dan kemudian dimodelkan.
Hasil penelitian kualitas udara melebihi ambang batas baku mutu yang ditentukan oleh Pemerintah.
Hasil SO2 pada hari pertama di titik-titik sampel adalah 879,9 AAg/m3 .
itik A), 903,9 AAg/m3 .
itik B dan C) dan pada pengambilan sampel hari kedua sebesar 849,6 AAg/m3 .
itik A), 755,9 AAg/m3 .
itik B), 778,8 AAg/m3 .
itik C), 774,5 AAg/m3 .
itik D).
Prediksi Sebaran SO2 di Yogyakarta menggunakan software AERMOD dan hasil dari windrose sejauh 100 m sampai dengan 600 m ke arah timur dari sumber polutan.
ABSTRACT
Keywords:
SO2
Point Zero Yogyakarta
AERMOD
The Zero Point Area is a very important and strategic area for the City of Yogyakarta.
This area is an economic center, tourist destination, cultural heritage and educational complex as well.
The high intensity of various activities, including the large number of tourists to visit, also has a negative impact on the Zero Point Area environment, and one of them is air pollution.
The research was carried out to determine the level of air pollution, especially SO2 concentrations and to predict the distribution of SO2 concentrations in this area using AERMOD AERMOD is a spatial dispersion model of air quality.
Air samples were taken using an impinger.
The influence of wind speed.
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 humidity, temperature on SO2 concentration was analyzed and then modeled using AERMOD.
The two days of air quality measurements showed that the concentrations were exceeded the quality standard threshold stipulated by the Government.
SO2 concentrations measured at three different point samplings on the first day were 879.
AAg/m3.
oint A), 903.
9 AAg/m3.
oint B and C), and on the second day sampling on four points were 849.
5 AAg/m3 .
oint A), 755.
9 AAg/m3 .
oint B), 778.
8 AAg/m3.
oint C), 774.
4 AAg/m3.
oint D).
The prediction of SO2 emission in Zero Point of Yogyakarta City by using AERMOD software and windrose showed that the gas pollutant dispersed between 100 m to 600 m to the east from the pollutant source.
PENDAHULUAN
Titik Nol Yogy akarta Titik Nol Yogyakarta adalah persimpangan empat yang ramai oleh kendaraan karena berada di pusat Kota Yogyakarta dan berada di Kecamatan Gondomanan yang terdiri dari 2 kelurahaan, yakni Kelurahan Prawirodirjan dan Ngupasan serta memiliki luas kurang lebih 115 Ha.
Di kawasan ini berdiri banyak bangunan penting dan bersejarah, seperti Keraton Yogyakarta.
Istana Negara.
Kantor Pos.
Gedung Bank Indonesia.
Benteng Vredeburg.
Taman Pintar.
Kawasan ini juga merupakan ujung selatan dari sebuah jalan yang sangat penting bagi pariwisata dan perekonomian Kota Yogyakarta, yakni Jalan Malioboro , serta Pasar Beringharjo yang menjadi pusat penjualan berbagai model pakaian batik yang terkenal (Marlena et al.
, 2.
Berbagai kegiatan yang berpusat di Kawasan Titik Nol selain menimbulkan dampak positif, juga berimplikasi pada lingkunga khususnya kualitas udara di kawasan tersebut, sebagai akibat dari beban lalu lintas yang cukup tinggi.
Pencemaran Udara Pencemaran udara merupakan masalah lingkungan yang sangat serius, karena selain menurunkan kualitas udara juga dapat menyebabkan penipisan ozon, meningkatnya emisi gas rumah kaca, terjadinya hujan asam serta terjadinya perubahan iklim secara global (Tangga et al.
, 2.
Salah satu sumber pencemaran udara terbesar adalah sektor Meningkatnya jumlah kendaraan bermotor telah meningkatkan konsumsi bahan bakar minyak, sekaligus meningkatkan jumlah emisi polutan di udara.
Pertambahan jumlah kendaraan yang tidak diimbangi dengan peningkatan kapasitas jalan, terutama di kota-kota besar menyebabkan kemacetan dan berdampak pada peningkatan penggunaan bahan bakar minyak dimana salah satu polutan yang paling berbahaya adalah gas sulfur dioksida (SO.
Sulfur Dioksida (SO.
Gas SO2 adalah gas yang sangat mudah terlarut dalam air, memiliki bau yang tajam namun tidak berwarna.
Pencemar sekunder yang terbentuk dari SO2 adalah partikel sulfat yang Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 dapat berpindah dan terdeposisi jauh dari sumbernya.
SO2 dan gas oksida sulfur lainnya terbentuk dalam proses pembakaran bahan bakar fosil yang mengandung sulfur.
Sulfur dikandung oleh hampir semua bahan bakar seperti minyak mentah dan batubara.
Selain SO2, polutan gas sulfur lainnya adalah SO3 .
ulfur trioksid.
, dan keduanya disebut SOx.
Gas SO3 tidak mudah terbakar di udara dan merupakan senyawa yang tidak reaktif (Putri, 2.
SOx mememiliki sifat antara lain bau yang tajam, bersifat korosif, beracun karena selalu mengikat oksigen untuk mencapai kestabilan fase gas.
Konsentrasi gas SO2 di udara akan mulai terdeteksi oleh indera manusia manakala konsentrasinya berkisar antara 0,3Ae1 ppm.
SO2 di udara akan diabsorp dan akan bereaksi dengan butiran air .
membentuk senyawa sulfat.
Dampak Pencemaran SO 2 Dampak yang ditimbulkan oleh senyawa SO2 di udara adalah iritasi saluran pernapasan dan gejala batuk, sesak napas, dan meningkatkan penyakit asma (Muziansyah et al.
, 2.
Hal ini dikarenakan gas SO2 yang berubah menjadi senyawa asam akan menyerang selaput lendir pada hidung, tenggorokan, dan saluran pernafasan lain hingga ke paru paru.
Selain sistem pernafasan, gas SO2 juga dapat menyerang mata manusia menyebabkan iritasi pada bagian tubuh yang terkena (Putri, 2.
Kadar SO2 sebesar 5 ppm atau lebih akan menimbulkan iritasi pada tenggorokan.
SO2 sangat berbahya bagi orang tua dan penderita yang mengalami penyakit kronis pada sistem pernafasan, dan merupakan iritan pada kulit dan selaput lendir.
Pada konsentrasi 6Ae12 ppm SO2 mudah diserap oleh selaput lendir saluran pernafasan bagian atas.
Pada kondisi dingin dan pada konsentrasi yang lebih besar dapat meningkatkan produksi lendir di saluran pernafasan bagian atas, dan apabila kadarnya bertambah besar maka akan terjadi reaksi peradangan yang hebat pada selaput lendir disertai dengan paralisis silia dan apabila berulang kali terkena paparan maka adanya iritasi yang berulang ulang dapat menyebabkan terjadi hyperplasia dan metaplasia pada sel sel epitel dan dapat menyebabkan terjadinya kanker (Putri, 2.
Kadar SO2 yang tinggi di udara telah diketahui dapat mengakibatkan kerusakan pada bangunan.
Kadar SO2 yang rendah pun dapat menyebabkan terjadinya korosi terutama pada logam dan pelapukan pada material bangunan.
Kandungan SO2 bereaksi dengan uap air membentuk H 2SO4 atau dikenal sebagai hujan asam yang dapat menimbulkan kerusakan baik material, benda, maupun tanaman (Suyono, 2.
Baku Mutu Udara Ambien Lampiran VII Peraturan Pemerintah Republik Indonesia 2021 tentang Penyelenggaraan Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup, yakni tentang batas maksimum bahan pencemar yang diperbolehkan ada di udara, dijelaskan tentang 13 parameter yang diatur sebagai baku mutu udara ambien yang berlaku secara nasional, kecuali jika Gubernur menetapkan baku mutu udara ambien yang lebih ketat dalam baku mutu udara ambien daerah, termasuk SO2.
Tabulasi baku mutu udara ambien khususnya SO2 seperti di dalam Lampiran VII PP 22 tahun 2021 adalah tercantum di dalam Tabel 1.
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Tabel 1.
Baku Mutu SO2 Di Dalam Udara Ambien dan Pengukurannya Waktu Pengukuran 1 jam Baku Mutu
150 AAg/m 3
Sistem Pengukuran Aktif kontinyu
Aktif manual
24 jam 75 AAg/m 3
Aktif kontinyu
1 tahun 45 AAg/m 3
Aktif kontinyu
Sumber: Lampiran VII PP nomor 22 tahun 2021
AERMOD
AERMOD adalah perangkat lunak .
yang dikembangkan oleh US Environmental Protection Agency (US-EPA) berdasarkan model dispersi Plume Gaussian Steady State untuk memprediksi dispersi polusi udara atau sebaran konsentrasi polutan di udara dalam jarak pendek, yakni kurang dari 50 km dari sumber pencemaran, baik untuk daerah perkotaan maupun daerah pedesaan (Yazdi et al.
, 2.
AERMOD merupakan pemodelan yang menggabungkan dispersi udara, data meteorologi, dan morfologi yang berbasiskan struktur turbulensi planetary boundary layer dan profil elevasi muka tanah.
Data meteorologi yang harus dimasukkan ke dalam software AERMOD adalah surface profile dan upper air data.
Kedua data tersebut dapat diperoleh sebagai hasil keluaran Weather Research Forecasting (WRF) model, baik sebagai data primer maupun data sekunder yang harus diturunkan dari data primer (Shaikh et al.
, 2.
Algoritma di dalam perangkat lunak ini memungkinkan untuk pemodelan meteorologi, ekstrasi, dan pemrosesan data dari WRF hingga menjadi input untuk AERMOD secara Keunggulan dari model ini adalah mudah, sederhana, dan efisien dalam memprediksi sebaran polutan.
Perangkat lunak AERMOD terdiri dari 3 .
bagian, yakni AERMET.
AERMAP, dan AERMOD Gaussian Plume Model dengan modul Planetary Boundary Layer (PBL).
AERMET merupakan perangkat lunak untuk mengolah data meteorologi.
AERMAP merupakan perangkat lunak untuk mengolah data morfologi, sedangkan AERMOD untuk memodelkan pola sebaran emisi.
Salah satunya kelebihan AERMOD adalah dapat memprediksi Ground Level Concentration (GLC) yang disebabkan oleh PBL sehingga dapat digunakan untuk memprediksi beban pencemaran udara dan penurunan kualitas udara ( Natsir et al.
, 2.
Program AERMAP di dalam AERMOD akan memproses data elevasi tanah dalam format Digital Elevation Model (DEM).
Model Gaussian Plume dapat digunakan untuk menghitung konsentrasi polutan di dalam udara.
Model Gaussian Plume ini dapat diaplikasikan untuk sumber titik .
oint sourc.
seperti cerobong boiler maupun sumber bergerak .
ine sourc.
seperti knalpot kendaraan motor, dimana dalam aplikasi untuk line source, model Gaussian Plume mengasumsikan bahwa line source adalah sebuah deret dari sejumlah point source dimana jumlah konsentrasi pada titik-titik di sepanjang jalan dapat dihitung sebagai jumlah dari deret konsentrasi polutan di sepanjang jalan (Gusrianti & Tarigan, 2.
Model Gaussian yang diaplikasikan di dalam AERMOD dianggap model yang paling mudah dan tepat dalam menggambarkan pola tiga dimensi dari sebuah emisi secara matematis (Aslim, 2.
Standar deviasi Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 persebaran emisi ke arah horizontal dan prediksi diwakili oleh parameter Ey dan Ez (Fawwaz, 2.
Penjabaran persamaan dasar Gaussian di dalam Persamaan .
sebagai sebagai berikut (Aviantara & Suciati 2.
,y,z,H) = .
Keterangan:
C = konsentrasi polutan pada suatu titik .
,y,.
(AAgm -.
Q = laju emisi .
/deti.
yua y,z = koefisien disperse Gauss arah horizontal .
dan vertical .
, merupakan jarak terhadap x .
u = kecepatan angin rata-rata pada lokasi, arah z .
/deti.
y = simpangan menurut sumbu y .
arak penerima/ resepto.
= beda ketinggian antara sumber emisi terhadap titik yang terpapar atau tinggi penerima/reseptor .
H = ketinggian efektif sumber pencemar .
Faktor Emisi Faktor emisi adalah koefisien yang menunjukkan besaran emisi per unit kegiatan.
Faktor emisi merupakan nilai rata-rata suatu parameter pencemar udara yang dikeluarkan sumber spesifik (Handriyono & Kusuma, 2.
Faktor emisi dapat dipengaruhi oleh jenis kendaraan dan teknologi kendaraan, faktor ini biasanya dinyatakan sebagai berat polutan dibagi dengan satuan berat, volume, jarak, atau lamanya aktivitas yang dapat mengeluarkan Tabel 2 merupakan tabulasi faktor emisi SO2 dari berbagai alat transportasi di kota metropolitan dan kota-kota besar sesuai dengan Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup nomor 12 Tahun 2010 tentang Pelaksanaan Pengendalian Pencemaran Udara di Daerah.
Tabel 2.
Kategori Kendaraan dan Faktor Emisi SO2 Kategori Faktor Emisi SO2 Kendaraan .
/k.
Sepeda Motor
0,008
Mobil .
0,026 Mobil .
0,44 Bis
0,93
Truk
0,82
Roda tiga 0,013 Beban emisi merupakan jumlah pencemar yang keluar dari sumber pencemaran, baik sumber titik .
oint sourc.
, garis .
ine sourc.
, maupun area .
rea sourc.
Penelitian ini menghitungan beban emisi gas SO2 dari kegiatan transportasi .
ine sourc.
di kawasan di sekitar Titik Nol Yogyakarta sepanjang 1 km, sehingga perhitungan beban dan laju emisi menggunakan Persamaan .
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Q = EF Jumlah Kendaraan .
m = Q/t .
Keterangan:
Q = Beban Emisi .
g/tahu.
m = Laju Emisi .
EF = Faktor Emisi .
/k.
t = Waktu .
BAHAN DAN METODE Waktu dan Lokasi Pengambilan sampel jumlah kendaraan dilakukan dengan menggunakan kamera yang dilaksanakan selama 2 .
hari di hari kerja, dimulai dari pukul 10.
00Ae14.
00 WIB pada tanggal 8 dan 9 September yang merupakan periodedengan kepadatan lalu lintas harian yang tinggi, dan sesuai dengan lampiran VII Peraturan Pemerintah Indonesia nomor 22 Tahun 2021.
Lokasi pengambilan sampel adalah titik-titik yang mewakili kawasan sekitar Titik Nol Yogyakarta dengan radius 500 m sehingga jarak terjauh dari 2 .
titik yaitu titik A dan titik C adalah 1.
000 m atau 1 km.
Titik sampel A di depan Masjid At- Tahkim Jln.
KH.
Ahmad Dahlan nomor 73.
titik sampel B berada di Jln.
Panembahan Senopati yang berada di sebelah selatan Benteng Vredeburg berjarak kurang lebih 700 m dari titik A ke arah timur, dan titik sampel C berada di sisi barat Jembatan Sayidan.
Jln.
Sultan Agung.
Titik Sampel D adalah titik kontrol berada di selatan PKU Muhammadiyah.
Jln.
Nyai Ahmad Dahlan no.
Pemilihan lokasi penelitian pada titik A.
B, dan C dilakukan secara sengaja .
dengan pertimbangan bahwa jalan-jalan tersebut merupakan poros jalan utama yang melintasi Titik Nol Yogyakarta sehingga merupakan jalur lalu lintas yang cukup padat dan jarak titik terjauh adalah 1 km untuk mewakili perhitungan beban emisi seperti di dalam Persamaan .
dan Persamaan .
Pemilihan lokasi ini juga ditetapkan berdasarkan survei pendahuluan untuk menentukan jam-jam paling sibuk/padat dalam sehari.
Lokasi penelitian dan lokasi pengambilan sampel dapat dilihat pada Gambar 1.
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Gambar 1.
Lokasi Titik Sampel Udara di Sekitar Titik Nol Yogyakarta Alat Dan Bahan Peralatan dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah anemometer, midget impinger, pompa hisap, kuvet, flow meter, pipet ukur 5 ml, pipet gondok, karet hisap, labu takar 25 dan 50 ml, spectrofotometer, laptop untuk mengolah data, kamera untuk merekam kendaraan yang melintas dalam 4 jam pengamatan, dan perangkat lunak AERMOD, dan WRPLOT View untuk membuat mawar angin .
ind ros.
yang dibuat oleh Lakes Environmental.
Metode Pengambilan Sampel Agustini dan Sudarno .
serta Pratomo .
menjelaskan langkah-langkah pengambilan SO2 di lapangan dan analisis kandungan di dalam udara SO2 dihitung dengan Persamaan .
Keterangan:
K = kadar SO2 di udara(AAg/m.
X = Kadar SO2 di dalam impinger (AAg/m.
VImpinger = volume impinger .
L).
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 VUdara = Volume udara (L).
Pengambilan Sampel SO2 Ambil penyerap SO2 sebanyak 10 mL dimasukkan ke dalam tabung impinger.
Tabung impinger dipasang pada peralatan pengukuran kualitas udara sesuai dengan nomor yang tertera.
Hubungkan slang penghubung pipa dengan tabung impingernya, pastikan tidak ada Masukkan rangkaian itu ke dalam kotak pompa penghisap dan hubungkan selang Selang yang ada corongnya dikeluarkan, corong menghadap ke bawah.
Kotak ditutup dan dihidupkan pompa penghisapnya.
Biarkan selama 60 menit.
Setelah sesuai waktu ambil tabung impinger untuk segera dianalisa di Pengukuran Konsentrasi SO 2 Larutan dari tabung midged impinger, dituang ke dalam labu takar 25 mL.
Tabung midged impinger di isi 4 ml aquadest, dimasukkan ke labu takar juga.
Tambahkan 1 mL asam sulfonat 0,6%, biarkan selama 10 menit.
Tambahkan 0,2 mL formaldehyde 0,2%.
Tambahkan 5 mL larutan sediaan pararosanilin.
Tambahkan aquades hingga tanda batas, diamkan 30 menit.
Ukur warna yang terjadi dengan spectrofotometer pada 575 nm sebagai Y.
Pengukuran Beban Lalu Lintas Beban lalu lintas atau yang bisa disebut juga dengan frekuensi kendaraan yang melintas di titik pengamatan adalah jumlah dan jenis kendaraan yang melintasi lokasi peneliltian dan direkam dengan menggunakan kamera selama 4 jam periode pengamatan setiap harinya pada jam-jam sibuk 10:00-14:00 wib, yang berlangsung selama 2 hari.
Kemudian dari hasil rekaman dihitung dan dipilah jumlah serta jenis kendaraan yang melintas di 4 titik pengamatan sebagai beban lalu lintas.
Berdasarkan Faktor Emisi dari masing-masing kendaraan yang diambil dari Peraturan Menteri LH nomor 12 tahun 2010, maka kemudian akan dapat dihitung beban emisi maksimum di ruas jalan tersebut dengan panjang total 1 Dari empat titik pengamatan ini ditentukan beban emisi kendaraan bermotor yang paling tinggi .
untuk merepresentasikan beban emisi yang terjadi di daerah Pemodelan Dengan AERMOD Pemodelan sebaran konsentrasi SO 2 di Kawasan Titik Nol Yogyakarta meliputi penentuan konsentrasi polutan di beberapa titik dan pembuatan peta sebaran polutan.
Perhitungan konsentrasi di beberapa titik penerima didasarkan oleh tingkat emisi yang dih asilkan oleh Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 setiap kendaraan yang melintas, selanjutnya nilai konsentrasi pada titik penerima yang sama Menurut Rahmadhani et al.
tahapan pemodelan sebaran polutan udara dengan perangkat lunak AERMOD meliputi:
Perhitungan beban emisi yang berasal dari emisi.
Mengevaluasi pengaruh meteorologi terhadap proses penyebaran senyawa pencemar di atmosfer.
Proses sebaran dipengaruhi oleh keadaan awan, arah dan kecepatan angin, serta suhu lingkungan.
Penentuan stabilitas ditentukan berdasarkan tabel kriteria stability class menurut Pasquill-Gifford yang didasarkan pada kecepatan angin dan radiasi sinar matahari atau tutupan awan.
Hasil pengukuran konsentrasi SO 2, kelembaban udara, tekanan udara, arah angin, dan kecepatan angin yang telah didapatkan kemudian dimodelkan menggunakan perangkat lunak AERMOD.
Pengolahan data mengunakan AERMOD berdasarkan data hasil perhitungan konsentrasi dan peta wilayah.
Hasil prediksi yang didapatkan dari pemodelan AERMOD kemudian dianalisis.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada saat pengamatan titik A kondisi lalu lintas mengalami kemacetan yang disebabkan oleh pekerjaan pembangunan drainase menggunakan alat berat serta adanya revitalisasi trotoar di sepanjang Jalan KH.
Ahmad Dahlan.
Keadaan cuaca langit mendung, panas, dan Suasana ramai lancar terlihat pada titik B dengan cuaca cerah berawan.
Pada Titik C cuaca saat penelitian cukup cerah.
Titik D lokasi adalah pemukiman penduduk, sehingga terpantau lalu lintas sepi dan jalanan mayoritas dilalui kendaraan roda dua.
Jenis Dan Jumlah Kendaraan Bermotor Yang Melintas Pada Tabel 3 disajikan data jumlah kendaraan bermotor yang melintasi keempat lokasi pengambilan sample.
Data unit tidak bermotor seperti pengendara sepeda, pejalan kaki, becak sepeda/kayuh, dan andong tidak diperhitungkan di dalam penelitian ini.
Tabel 3.
Jenis dan Jumlah Kendaraan Bermotor Yang Melintas selama Pengamatan 4 jam Hari Pertama .
Hari Kedua .
Titik A Titik B Titik C Titik A Titik B Titik C Titik D Mobil .
Mobil .
Sepeda Motor Bis Truk Roda Tiga Total Rerata* 3107,5 2760,5 4214,5 Keterangan: * = adalah rerata dari dua hari pengukuran, masing-masing 4 jam pada masing-masing titik pengamatan Jenis Kendaraan Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Data di dalam Tabel 3 menunjukkan bahwa jumlah kendaraan bermotor yang melintasi Titik C yaitu Jalan Sultan Agung di Barat Jembatan Sayidan di hari pertama dan kedua adalah sebanyak 3946 dan 4483.
Ini adalah jumlah atau frekuensi yang paling tinggi jika dibandingkan dengan titik-titik pengamatan lainnya.
Pada Titik A di Jalan KH.
Ahmad Dahlan sebanyak 4108 dan 2107, dan di titik B di Jalan Panembahan Senopati mencapai 2848 dan 2673, sedangan di titik D atau di Jalan Nyai Ahmad Dahlan tercatat sebanyak 443 unit kendaraan yang melintas selama periode pengamatan.
Dari jenis kendaraan bermotor, sepeda motor paling mendominasi jumlah unit di setiap titik-titik pengamatan dengan nilai rata-rata sebesar 78,8%.
Dominasi sepeda motor terjadi di titik D yaitu sebesar 91,9% dan paling ren dah di titik B di hari pertama sebesar 73,8%.
Seperti diketahui, titik D merupakan jalan kecil yang tidak bisa dilewati kendaraan besar/berat yang merupakan jalan perkampungan biasa sehingga lalu lintas di jalan itu lebih banyak dilakukan dengan menggunakan sepeda motor.
Laju Emisi Hasil perhitungan laju emisi dalam setahun menggunakan Persamaan 3 dengan memanfaatkan hasil perhitungan beban emisi di dalam Persamaan 2.
Perhitungan laju emisi setiap jenis kendaraan di masing-masing titik pengamatan selama setahun disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4.
Laju Emisi dalam Setahun pada Masing-Masing Titik Pengamatan Laju Emisi SO2 Setahun .
Titik A Titik B Titik C Titik D Mobil .
Mobil .
Sepeda Motor Bis Truk Bentor (Roda Tig.
Total Jenis Kendaraan Besarnya laju emisi tidak selalu berbanding lurus dengan banyaknya kendaraan yang melewati lokasi di sekitar Titik Nol Yogyakarta.
Dari Tabel 3 diketahui jika frekuensi kendaraan bermotor paling tinggi terjadi di titik pengamatan C, yaitu rata-rata sebesar 4214,5 unit kendaraan bermotor selama 4 jam pengamatan.
Angka ini 35,6% lebih tin ggi daripada frekuensi kendaraan bermotor di titik pengamatan A yaitu 3107,5 unit kendaraan bermotor selama 4 jam.
Perhitungan laju emisi tidak hanya ditentukan oleh frekuensi kendaraan bermotor tetapi juga jenis kendaraan bermotor karena jenis kendaraan bermotor ini memiliki faktor emisi sendiri-sendiri seperti yang telah disajikan di dalam Tabel 2.
Titik A yang berada di Jalan KH.
Ahmad Dahlan memiliki frekuensi moda transportasi dengan bahan bakar solar seperti truk dan bis.
Solar memiliki faktor emisi S O2 yang jauh lebih besar dari pada bensin, jadi walaupun lebih banyak kendaraan berbahan Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 bakar bensin di titik ini, laju emisinya lebih besar kontribusinya dari moda transportasi berbahan bakar solar.
Titik A posisinya berada di persimpangan terminal transit Trans Jogyakarta, terminal Ngabean, sehingga frekuensi bis cukup tinggi di daerah ini.
Titik ini juga posisinya relatif di luar pusat kota dan dekat dengan pasar dan pinggiran kota mengarah ke Kabupaten Kulon Progo sehingga diduga kontribusi truk -truk pembawa barang juga bisa ditemukan.
Beban Emisi Perhitungan beban emisi pada hari ke-1 dan hari ke-2 di titik A.
B, dan C, serta D diawali dengan pengukuran jumlah kendaraan yang melintas di titik-titik di atas selama 4 jam sampling period (Tabel .
Di setiap titik pengamatan dihitung laju emisinya seperti yang telah disajikan di dalam Tabel 4.
Pada tabel ini dapat dilihat bahwa beban emisi SO2 maksimum di dalam daerah penelitian sebesar 253,36 kg/tahun sedangkan di daerah kontrol yang sangat minimal dilewati kendaraan bermotor beban emisi SO 2 Ae nya sebesar 16,50 kg/tahun atau sekitar 15 kali lebih rendah dari beban emisi maksimum.
Dari berbagai jenis kendaraan, di dalam penelitian ini, ternyata mobil dengan bahan bakar solar merupakan kontributor beban emisi tertinggi, yaitu sebesar 80,20 kg/tahun atau sebesar 31,7% dari total beban emisi SO 2 selama setahun itu walaupun dari frekuensinya tidak paling tinggi namun pada peringkat ketiga setelah sepeda motor dan mobil dengan bahan bakar bensin.
Jika dilihat dari jenis bahan bakarnya, maka kontribusi kendaraan bermotor dengan bahan bakar solar dan bahan bakar bensin masing-masing sebesar 69,0% dan 31,0%.
Pada penelitian ini kontribusi kendaraan bermotor berbahan bakar solar lebih kecil daripada penelitian yang dilakukan oleh Ita & Titik .
yaitu masing-masing sebesar 85% dan 15%.
Kecilnya kontributor kendaraan bermotor berbahan bakar solar di dalam penelitian ini karena Titik Nol Kota Yogyakarta merupakan pusat Kota Yogyakarta dimana pusat pariwisata dan budaya berkumpul di tempat ini.
Oleh sebab itu, kegiatan bisnis seperti pergudangan dan perdagangan besar yang biasanya menggunakan moda transportas i berbahan bakar solar tidak memasuki daerah ini.
Mereka cenderung menghindari daerah ini karena lokasi kegiatan mereka kebanyakan berada di pinggiran Kota Yogyakarta dan menghindari kemacetan yang dapat dipastikan selalu terjadi di daerah ini.
Hasil Pengukuran Konsentrasi SO 2 Pengukuran konsentrasi SO 2 dilakukan di 4 .
titik sampling selama 1 jam dalam 2 hari pengamatan menggunakan impringer dan hasilnya digunakan untuk perhitungan konsentrasi SO2 dengan menggunakan Persamaan .
Hasil pengukuran dan perhitungannya disajikan di dalam Gambar 2 dengan mengombinasikan dengan Baku Mutu Ambien yang ditentukan oleh Pemerintah.
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Gambar 2.
Hasil Pengukuran dan Baku Mutu SO 2 Gambar 2 menunjukkan bahwa tingkat pencemar SO2 pada 4 titik yang berbeda berada di atas ambang baku mutu berdasarkan Peraturan Pemerintah nomor 22 Tahun 2021, dimana konsentrasi maksimum gas SO 2 di udara ambien sebesar 150 g/m3 untuk waktu pengukuran 1 jam.
Gambar 2 menunjukkan bahwa konsentrasi SO2 tertinggi pada hari pertama penelitian yaitu pada titik B dan C yakni sama sebesar 903,9 AAg/m3, sedangkan kadar SO2 terendah terdapat pada titik B yakni 779,9 AAg/m3.
Jalan KH.
Ahmad Dahlan .
itik A) dan Jalan Sultan Agung .
itik C) di sebelah barat Jembatan Sayidan merupakan salah satu ruas jalan yang berfungsi sebagai jalan arteri sekunder.
Pada saat pengukuran volume lalu lintas, kendaraan yang lewat tidak hanya kendaraan yang berukuran kecil, namun juga terdapat bus dan alat angkutan berat bermesin diesel dan berbahan bakar solar yang melintas di titik A dan C.
Gas SO2 yang dihasilkan dari kendaraan bermesin diesel sangat rendah jika dibandingkan dengan berbahan bakar bensin yaitu masing-masing sebesar 0,3% dan 99,7%.
Hasil pengukuran kadar gas SO2 tertinggi pada hari kedua adalah 849,6 AAg/m3 pada titik A, dan 778,8 AAg/m3 pada pengukuran di titik C.
Pada titik D kadar gas SO 2 yang terukur adalah 774,4 AAg/m3, dimana lokasi ini aktivitas kendaraan bermotor cukup sepi dan berada di lokasi pemukiman penduduk sehingga pencemaran udara oleh SO 2 juga relatif kecil.
Pengukuran sampel udara yang diperoleh di titik B 755,9 AAg/m 3, dimana lokasi tersebut adalah tempat parkir bus pariwisata.
Namun pada saat pengambilan sampel dilakukan, tidak ada bus pariwisata yang parkir.
Arah Dan Kecepatan Angin Kecepatan dan arah angin sangat berperan dalam penyebaran polutan di udara.
Mawar angin .
yang ditampilkan pada Gambar 3 menunjukkan bahwa arah angin dominan di Kawasan Titik Nol Yogyakata adalah dari utara menuju selatan dan dari barat laut menuju tenggara, dengan kecepatan rata-rata 0,0-5,83 m/s selama masa pengamatan di Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Gambar 3.
Mawar Angin (Windros.
pada Titik Nol Yogyakarta Hal ini dikarenakan Kota Yogyakarta adalah daerah dataran rendah di antara Samudera Hindia di sebelah selatan dan gunung Merapi di sebelah utara, sehingga arah angin dominan berasal dari utara menuju selatan, serta dari arah barat laut ke tenggara.
Angin yang berhembus dengan cepat akan menyebabkan jarak persebaran polutan menjadi semakin jauh.
Di sisi lain, semakin kecil sudut datang angin terhadap jalan maka kecepatan angin semakin besar dan mengakibatkan pergerakan udara yang akan mengakibatkan penurunan konsentrasi SO2 (Rehimi, 2.
Hasil yang sama juga diperoleh dari penelitian Venkatram et .
yang menyimpulkan bahwa pengaruh sudut datang angin cukup dominan terhadap konsentrasi karena terjadinya dispersi polutan sesuai dengan kemiringan sudut datang angin.
Hal ini terjadi karena pada kecepatan angin yang besar akan mempercepat terjadinya penurunan konsentrasi SO2 akibat adanya pergerakan udara maka terjadi suatu proses penyebaran gas SO2 yang mengakibatkan penurunan konsentrasi SO 2.
Hasil Pemodelan Dengan AERMOD Gambar 4 dan Gambar 5 menampilkan hasil pemodelan sebaran polutan SO 2 di Kawasan Titik Nol Yogyakarta dari hasil pengamatan di lapangan selama 2 hari dengan menggunakan AERMOD.
Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 Gambar 4.
Hasil Pemodelan Hari Pertama Gambar 5.
Hasil Pemodelan Hari Kedua Berdasarkan kedua gambar tersebut dapat dilihat bahwa sebaran nilai maksimum konsentrasi SO2 berbeda-beda setiap harinya, dimana pada Gambar 4 nilai maksimum konsentrasi SO2 selama 1 jam, sebesar 200 - 205 g/m3 terlihat sangat kecil di Titik Nol Kota Yogyakarta.
Sedangkan pada Gambar 5 yang merupakan hasil pengukuran di hari kedua sebaran konsentrasi SO2 tampak hingga >205 g/m3 berada di sekitar Titik Nol Kota Yogyakarta dan Titik B.
Kedua gambar menunjukkan bahwa arah sebaran polutan SO2 ternyata tidak sesuai dengan arah dominan windrose yakni dari arah utara, dimana semestinya emisi dari Kawasan Titik Nol akan menyebar menuju sisi sebelah selatan dan konsentrasi tertinggi polutan berada di sisi selatan Kawasan Titik Nol.
Hal ini terjadi dimungkinkan karena sepanjang jalan dimana ambien diukur terdapat bangunan/gedung-gedung yang tingginya lebih dari 3 meter sehingga membatasi pergerakan emisi.
Karena pembatasan oleh gedunggedung ini maka emisi AuterpaksaAy menyebar mengikuti AulorongAy ruang terbuka berupa Meskipun konsentrasi maksimum tiap hari berbeda-beda, namun letak konsentrasi maksimum tiap jam selalu sama yakni terletak pada koordinat 7A48Ao0Ay5 S dan 110A21Ao53Ay E.
Penjelasan yang mungkin dari kondisi ini adalah daerah yang terletak di sebelah utara dari Indri Anida Putri et al.
/ Environmental Insight Journal.
Vol.
No.
January 2026
ENVIRONMENTAL INSIGHT JOURNAL
e-ISSN : 3090-6105 DOI: https://doi.
org/10.
37412/eij.
Volume 2.
Number 1.
Page 30 - 46.
January 2026 titik pengamatan, yakni Kawasan Malioboro dan jalan Bayangkara adalah daerah dengan arus lalu lintas yang sangat padat, dan polutan yang berasal dari kawasan tersebu t menyebar ke arah selatan hingga mencapai sisi selatan dari Kawasan Titik Nol.
Kedua sebaran pada Gambar 4 dan 5 juga menunjukkan fluktuasi dari konsentrasi SO 2 selama 1 jam dengan pola yang tidak jauh berbeda.
Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa emisi yang keluar dari knalpot langsung terdispersi sehingga mengalami penurunan konsentrasi SO2 kemudian terus meningkat hingga mencapai konsentrasi maksimum 200205 g/m3.
Konsentrasi SO2 kembali mengalami penurunan dengan perlahan hingga konsentrasi relatif statis yakni sebesar 80 g/m3 berada pada jarak 342,2 m Ae 362,4 m, setelah itu konsentrasi SO2 terus mengalami penurunan rata-rata sebesar 0,1 g/m3, sehingga pada 000 m dari titik pengamatan konsentrasi SO2 menjadi 60 g/m3.
Gambar 5 juga memiliki pola yang tidak berbeda dari pola sebelumnya.
Konsentrasi SO2 semakin menurun akibat emisi yang terus mengalami dispersi.
Konsentrasi maksimum selama 1 jam sebesar 261 g/m3 kemudian menurun secara perlahan dan relatif statis sebesar 200 g/m3 di jarak 350,8 m Ae 360,8 m.
Setelah itu konsentrasi SO 2 terus mengalami penurunan rata-rata sebesar 50 g/m3, sehingga pada jarak 1.
000 m konsentrasi SO 2 menjadi sebesar 20 g/m3.
Pemodelan selama 24 jam juga menunjukkan bahwa konsentrasi maksimum sebesar 4,68 g/m3 tidak melampaui baku mutu udara ambien yang telah ditetapkan sebesar 75 g/Nm3 .
(PP RI nomor 22 tahun 2.
Adapun nilai maksimum yang ditunjukkan Gambar 4 dan 5 selama 2 hari berturut-turut sebesar 500 g/m3, 300 g/m3, dan 100 g/m3.
SIMPULAN
Tingkat pencemaran SO2 di ambien sekitar Titik Nol Yogyakarta melebihi ambang batas baku mutu yang telah ditentukan oleh Pemerintah .
Perhitungan jumlah kendaraan bermotor atau frekuensi yang paling tinggi pada satu titik pengamatan tidak selalu menghasilkan laju emisi tahunan yang paling tinggi juga karena penentuan laju emisi tidak hanya ditentukan oleh frekuensi jumlah kendaraan tetapi juga faktor emisi dari masing-masing jenis kendaraan bermotor.
Berdasarkan pemodelan menggunakan software AERMOD dan windrose, polutan SO2 diprediksi menyebar sejauh 100 m sampai dengan 600 m ke arah t imu r dari sumber emisi karena mengikuti jalur jalan yang ada karena ada penghalang di sisi utara dan selatan berupa bangunan/gedung.
DAFTAR PUSTAKA