Upload
thea-itu-siapa
View
32
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Tugas Statistika lanjutan- jurusan Teknik Lingkungan,
Citation preview
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 1
Abstrak— Berbagai kesepakatan internasional telah
dilahirkan untuk mendorong berbagai kebijakan-kebijakan
pemerintah untuk mencapai target penurunan pemanasan
global. Sebagimana laporan yang disampaikan oleh IPCC
(Intergovernmental Panel on Climate Change) pada tahun 2007,
bahwa dampak pencemaran udara pemanasan global (global
warming) mengakibatkan suhu rata-rata global pada permukaan
Bumi telah meningkat selama seratus tahun terakhir, yang
merupakan akibat dari meningkatnya konsentrasi gas-gas
rumah kaca. Istilah Gas Rumah Kaca mengemuka seiring
dengan isu pemanasan global dan perubahan iklim yang
dampaknya telah dirasakan di berbagai wilayah di Indonesia.
Berdasarkan IPCC, emisi GRK yang dihasilkan dari limbah cair
domestik adalah emisi gas Metan (CH4) dan gas Nitrogen
(N2O), serta keduanya dapat diperkirakan jumlahnya.
Kata Kunci—gas metan, gas nitrogen, Gas Rumah Kaca (GRK),
IPCC, limbah cair domestik
I. PENDAHULUAN
Pembangunan merupakan aktivitas manusia dalam
pemanfaatan sumber daya alam untuk mencapai kesejahteraan.
Modernisasi dalam segala aspek kehidupan merupakan dampak
positif yang dapat dirasakan dari pembangunan itu sendiri. Di
lain sisi, pembangunan juga menciptakan persoalan-persoalan
baru yang justru dapat menurunkan kualitas hidup manusia,
yaitu ketika aktivitas manusia dalam pembangunan telah
mengabaikan keberpihakan pada lingkungan. Kesadaran
masyarakat terhadap kualitas lingkungan yang semakin
menurun mendorong sejumlah upaya-upaya pembangunan
yang lebih mengedepankan kelestarian dan pengendalian
lingkungan hidup dari dampak negatif pembangunan.
Mitigation Actions perlu segera dilakukan sebagai upaya
pengendalian lingkungan hidup yang perlu dikolaborasikan
antara state-civil society-market (pemerintah, masyarakat dan
swasta). Berbagai kesepakatan internasional telah dilahirkan
untuk mendorong berbagai kebijakan-kebijakan pemerintah
untuk mencapai target penurunan pemanasan global.
Sebagimana laporan yang disampaikan oleh IPCC
(Intergovernmental Panel on Climate Change) pada tahun
2007, bahwa dampak pencemaran udara pemanasan global
(global warming) mengakibatkan suhu rata-rata global pada
permukaan Bumi telah meningkat selama seratus tahun
terakhir, yang merupakan akibat dari meningkatnya konsentrasi
gas-gas rumah kaca. Gas Rumah Kaca yang selanjutnya disebut
GRK adalah gas yang terkandung dalam atmosfir baik alami
maupun antropogenik, yang menyerap dan memancarkan
kembali radiasi inframerah. Sedangkan emisi GRK adalah
lepasnya GRK ke atmosfir pada suatu area tertentu dalam
jangka waktu tertentu.
Komitmen pemerintah daerah Provinsi Jawa Timur
ditunjukkan dengan pengesahan Peraturan Gubernur Jawa
Timur Nomor 67 tahun 2012 tentang Rencana Aksi Daerah
Penurunan Emisi Gas Rumah Kaca Provinsi Jawa Timur.
Dimana menjelaskan berbagai rencana aksi dan target dari
pemerintah daerah Provinsi Jawa Timur dalam berkontribusi
terhadap kebijakan Nasional tentang penurunan emisi GRK.
Target penurunan emisi GRK Pemerintah Daerah Provinsi Jawa
Timur, antara lain: pertama, untuk target sektor pertanian
adalah penurunan emisi (1,07 %) : 1.272.256 ton CO2 eq.
Kedua, target sektor kehutanan adalah penurunan emisi
(20,88%): 24. 777.266 ton CO2 eq. Ketiga, target sektor energi
adalah penurunan emisi (5,22%): 6.190.738,9 ton CO2 eq.
Keempat, target sektor transportasi adalah penurunan emisi
(5,22%) : 6.190.738,9 ton CO2 eq. Kelima, target sektor
industri adalah penurunan emisi (0,06%): 20.005,06 ton
CO2eq. Keenam, target sektor limbah adalah penurunan emisi
(1,50%): 1.776.149 ton CO2eq.
Selama ini gas rumah kaca yang banyak dikenal masyarakat
adalah karena asap pembakaran industri, emisi transportasi,
serta gas metan yang dihasilkan dari timbunan sampah. Selain
yang disebutkan sebelumnya limbah cair domestik maupun
industri juga merupakan salah satu penyumbang gas rumah
kaca yang berasal dari pelepasan gas dari proses biologis
mikroorganisme. Sehingga perlu dilakukan perhitungan emisi
gas buang yang dihasilkan dari limbah cair domestik dengan
menggunakan perhitungan berdasarkan IPCC.
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Gas Rumah Kaca (GRK)
Adapun beberapa definisi gas rumah kaca, yaitu:
1. Berdasarkan Peraturan Presiden republic Indonesia Nomor
71 Tahun 2011 Tentang Penyelenggaraan Inventarisasi Gas
Rumah Kaca Nasional, Gas rumah kaca yang selanjutnya
disebut GRK adalah gas yang terkandung dalam atmosfer,
baik alami maupun antropogenik, yang menyerap dan
memancarkan kembali radiasi inframerah.
2. Berdasarkan pedoman umum dalam penyelenggaraan
inventarisasi gas rumah kaca nasional, Terminologi Gas
Rumah Kaca diartikan sebagai gas yang terkandung dalam
Emisi Gas Rumah Kaca (GRK) Sektor Limbah
Cair Domestik di Jawa Timur
Praditya Sigit Ardisty Sitogasa, ST1., Dosen Mata Kuliah Statistika Lanjutan Dr. Irhamah2.
Jurusan Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail: [email protected], [email protected]
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 2
atmosfer, baik alami maupun dari kegiatan manusia
(antropogenik), yang menyerap danmemancarkan kembali
radiasi inframerah.
1. Jenis Gas Rumah Kaca (GRK)
Jenis/tipe GRK yang keberadaanya di atmosfer berpotensi
menyebabkan perubahan iklim global adalah CO2, CH4, N2O,
HFCs, PFCs, SF6, dan tambahan gas-gas yaitu NF3, SF5, CF3,
C4F9OC2H5, CHF2OCF2OC2F4OCHF2, CHF2OCF2OCHF2, dan
senyawa-senyawa halocarbon yang tidak termasuk Protokol
Montreal, yaitu CF3I, CH2Br2, CHCl3, CH3Cl, CH2Cl2. Dari
semua jenis gas tersebut, GRK utama ialah CO2, CH4, dan N2O.
Dari ketiga jenis gas ini, yang paling banyak kandungannya di
atmosfer ialah CO2 sedangkan yang lainnya sangat sedikit
sekali (Anonim, 2012).
Berikut adalah 6 Gas Rumah Kaca:
a. CO2 (karbondioksida) yang berasal dari respirasi makhluk
hidup, pembakaran bahan bakar fosil (minyak bumi,
batubara, dan gas alami)
b. CH4 (methana) berasal dari persawahan, pelapukan kayu,
timbunan sampah, proses industri, dan eksplorasi bahan
bakar fosil
c. N2O (nitrous oksida) yang berasal dari
kegiatan pertanian/pemupukan, transportasi dan proses
industri
d. HFCs (hidrofluorokarbon) berasal dari sistem pendingin,
aerosol, foam, pelarut, dan pemadam kebakaran
e. PFCs (perfluorokarbon) berasal dari proses industri
f. SF6 (sulfur heksafluorida) berasal dari proses industri
2. Sumber Gas Rumah Kaca (GRK)
Kegiatan manusia (anthropogenic) telah meningkatkan
konsentrasi GRK yang sebelumnya secara alami telah ada.
Bahkan kegiatan manusia telah menimbulkan jenis-jenis gas
baru di dalam lapisan atas atmosfer. Chloro fluoro carbon
(CFC) dan beberapa jenis gas refrigeran lainnya, merupakan
unsur-unsur baru atmosferik yang dikeluarkan oleh aktivitas
manusia. Golongan ini bahkan mempunyai potensi pemanasan
bumi yang sangat besar, dibandingkan pemanasan karbon
dioksida (Anonim, 2012).
Pada Limbah Cair domestik proses degradasi biokimia
limbah cair yang dapat menghasilkan emisi gas rumah kaca,
yaitu CH4 (metana). Proses penguraian anaerobik limbah cair
domestik yang dapat menhasilkan CH4 (metana). CH4 juga
berasal dari air limbah perkotaan yang tidak diolah (dibuang ke
laut, sungai, danau dan saluran-saluran air kotor mengalir dan
tidak) dan limbah cair yang diolah (anaerobik, digester,
septictank, dan laterine).Selain itu, proses biologi limbah cair
perkotaan juga menghasilkan N2O (dinitrogen oksida).
Untuk lebih jelasnya mengenai potensi gas rumah kaca yang
dihasilkan oleh limbah cair domestik dapat dilihat pada Tabel
1. Pada tabel 1 tersebut dibedakan untuk limbah cair yang
dikumpulkan dan tidak dikumpulkan. Selain itu, yang
dikumpulkan-pun dibedakan kembali menjadi dikumpulkan
dengan diolah dan dikumpulkan dengan tanpa diolah.
3. Gas Metan (CH4)
Selama ini dapat diketahui bahwa produksi metana sebagian
besar berasal dari limbah domestic seperti kotoran sapi, sludge,
dan pembuangan domestik. Ginting (2007) dalam Kartika,
(2011) menambahkan Gas metana terbentuk akibat penguraian
zat-zat organik dalam kondisi anaerob pada air limbah. Gas ini
dihasilkan lumpur yang membusuk pada dasar kolam, tidak
berdebu, tidak berwarna dan mudah terbakar.
Menurut Whitman et al (1992) dalam Boone (2000), metana
adalah produk penting yang terbentuk dari hasil degradasi
bahan organik oleh bakteri di lingkungan seperti tanah
tergenang, lahan basah, muara, sedimen air tawar dan laut, serta
saluran pencernaan binatang.
Tabel 1. Potensi CH4 dan N2O dari Sistem Pengolahan
Limbah Cair dan Lumpur
Sumber: Dewi, 2013
3. Gas Nitrogen (NOx)
Dinitrogen oksida (N2O) adalah gas rumah kaca utama yang
berkontribusi menyebabkan pemanasan global kira-kira 6 %.
Konsentrasi ini di atmosfer meningkat 0,25 % per tahun (IPCC
2001). Aktivitas mikrobiologi dalam tanah merupakan sumber
utama N2O di atmosfer. Dalam kondisi kaya oksigen (aerobik)
N2O terbentuk melalui proses nitrifikasi sedangkan dalam
kondisi tanpa oksigen (anaerobik) N2O terbentuk melalui
proses denitrifikasi.
Dari berbagai sumber emisi tersebut, kegiatan
antropogenik merupakan penyumbang emisi N2O terbesar
yaitu 1/3 bagian dari total emisi N2O. Emisi N2O dapat
dihilangkan dari atmosfer melalui proses fotokimia di lapisan
stratosfer. Secara keseluruhan, rata-rata kelimpahan N2O
selama tahun 2006 sebanyak 320,1 ppb, meningkat 0,8 ppb dari
tahun sebelumnya. Jadi bila dibandingkan dengan sebelum era
industrialisasi, emisi N2O di atmosfer pada tahun 2006
mengalami peningkatan sebesar 19 % (World Meteorologycal
Organization 2007 dalam Sihombing, 2012).
B. Analisis Statistik
Penyajian data dari hasil penelitian dapat ditampilkan secara
statistik untuk memudahkan dalam penyampaian data. Dalm
Potensi Emisi CH4 dan N2O
Sistem aerobik yang buruk dapat menghasilkan CH4
Tidak menghasilkan CH4 atau N2O
Sistem aerobik yang buruk dapat menghasilkan CH4
Dapat menghasilkan CH4
Tidak menghasilkan N2O
Septic tanks Sering kali pemisahan padatan mengurangi produksi CH4
Aliran Sungai Lihat di atas
Kekurangan oksigen pada sungai dan danau menyebabkan
dekomposisi secara anaerobik yang dapat menghasilkan CH4
Tidak menghasilkan CH4 atau N2O
Kelebihan limbah pada saluran pembuangan terbuka merupakan
sumber CH4
Kemungkinan menghasilkan CH4 dalam jumlah tertentu dari
kantung anaerobik
Pabrik dengan pemisahan nutrisi (nitrifikasi dan denitrifikasi) dapat
menghasilkan N2O dalam jumlah yang sedikit
Kemungkinan lumpur merupakan sumber CH4 jika CH4 yang
dihasilkan tidak direkoveri dan dibakar (flared )
Kolam dangkal Secara Aerobik
Ae
rob
ik
Danau di Pinggir Laut Secara
Anaerobik
Saluran pembuangan (tertutup
dan di bawah tanah)
Pabrik Pengolahan Limbah Cair
Terpusat Secara Aerobik
Saluran pembuangan (terbuka)
Kemungkinan lumpur merupakan sumber CH4 jika CH4 yang
dihasilkan tidak direkoveri dan dibakar (flared)An
ae
rob
ikReaktor Anaerobik
Dapat menghasilkan CH4 saat suhu dan waktu penyimpanan
tertentuLubang/Kakus Terbuka
Pe
rla
ku
anD
iku
mp
ulk
an
Ta
np
a P
erl
ak
ua
n
Tipe Pengolahan dan Pembuangan
Tid
ak
Dik
um
pu
lka
n
Pengolahan Lumpur Secara
Anerobik Pada Pabrik Pengolahan
Limbar Cair Terpusat Secara
Aerobik
Aliran Sungai
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 3
analisis statitik terdapat dua (2) analisis guna menunjang
penyajian maupun pengolahan data tersebut, yaitu sebagai
berikut:
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif lebih berkenaan dengan pengumpulan dan
peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut.
Data-data statistik, yang bisa diperoleh hasil sensus, survei,
jajak pendapat atau pengamatan lainnya umumnya masih
bersifat acak, “mentah” dan tidak terorganisir dengan baik (raw
data). Data-data tersebut harus diringkas dengan baik dan
teratur, baik dalam bentuk tabel atau presentasi grafis yang
berguna sebagai dasar dalam proses pengambilan keputusan
(statistik inferensi) (Setiabudi, 2006).
Penyajian tabel dan grafis yang digunakan dalam statistik
deskriptif dapat berupa (Setiabudi, 2006):
1. Distribusi frekuensi
2. Presentasi grafis seperti histogram, Pie chart dan
sebagainya.
Selain tabel dan grafik, untuk mengetahui deskripsi data
diperlukan ukuran yang lebih eksak, yang biasa disebut
summary statistics (ringkasan statistik). Dua ukuran penting
yang sering dipakai dalam pengambilan keputusan adalah
(Setiabudi, 2006):
1. Mencari central tendency (kecenderungan memusat),
seperti Mean, Median, dan Modus
2. mencari ukuran dispersion, seperti Standar Deviasi
dan Varians
2. Statistik Inferensia
Inferensi statistik adalah pengambilan kesimpulan tentang
parameter populasi berdasarkan analisa pada sampel. Beberapa
hal yang perlu diketahui berhubungan dengan inferensi statistik
yaitu estimasi titik, estimasi interval dan uji hipotesis. Estimasi
titik adalah menduga nilai tunggal parameter populasi. Estimasi
Interval adalah menduga nilai parameter populasi dalam bentuk
interval. Uji hipotesis adalah suatu proses untuk menentukan
apakah dugaan tentang nilai parameter/karakteristik populasi
didukung kuat oleh data sampel atau tidak.
Hipotesis dalam inferensi statistik di bedakan menjadi
hipotesis nol (Ho), yaituhipotesis yang akan diuji oleh suatu
prosedur statistik, biasanya berupa suatu pernyataan tidak
adanya perbedaan atau tidak adanya hubungan, dan hipotesis
alternativ (H1), yaitu hipotesis yang merupakan lawan dari Ho
biasanya berupa pernyataan tentang adanya perbedaan atau
adanya hubungan, yang selanjutnya digunakan untuk
menunjukan bahwa pernyataan mendapat dukungan kuat dari
data.
III. METODE PENELITIAN
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah
pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Penelitian ini
menggunakan lingkungan sebagai sumber data. Data yang
digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang
didapatkan dari hasil survey instansional (BPS Jatim), yaitu :
1. Menggunakan data jumlah penduduk Jawa Timur untuk
memperkirakan jumlah emisi CH4.
2. Mengumpulkan data konsumsi protein di desa dan kota
untuk memperkirakan emisi N2O.
Selanjutnya data yang didapat dihitung menggunakan
persamaan yang ada pada IPCC (Intergovernmental Panel on
Climate Change) untuk mengetahui nilai emisi CH4 dan N2O.
Berdasarkan hasil perhitungan emisinya selanjutnya dilakukan
analisis statistik dengan aplikasi MINITAB versi MINITAB®
Release 14.12.0, meliputi data:
1. Analisis Statistik Deskriptif
2. Melakukan analisis dengan regresi untuk mengetahui
pengaruh jumlah penduduk terhadap emisi CH4.
3. Melakukan analisis regresi untuk pengaruh konsumsi
protein dengan emisi N2O dan melakukan uji 2T
untuk membandingan emisi yang dihasilkan di kota
dan di desa.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada masing-masing perhitungan emisi GRK (CH4 dan
N2O), keduanya menggunakan data jumlah penduduk, tetapi
pada perhitungan emisi N2O membutuhkan data tambahan
berupa konsumsi protein penduduk Jawa Timur. Perhitungan
emisi gas rumah kaca limbah cair, atau dinyatakan dalam
inventarisasi gas rumah kaca (GRK) untuk sektor limbah cair
domestik mencakup Gas Methan (CH4) dan Gas Nitrogen
(N2O/Dinitrogen Oksida). Limbah cair dapat menjadi sumber
CH4 ketika mengalami proses digester anaerobic pada saat
diolah atau dibuang. Juga dapat menjadi sumber N2O dan CO2.
Berdasarkan IPCC 2006 Guidelines, CO2 yang diemisikan dari
pengolahan limbah secara biologi dikategorikan sebagai
biogenic origin yang tidak termasuk dalam lingkup
inventarisasi GRK dari kegiatan pengolahan limbah karena
dianggap sumber emisi GRK natural (non antropogenik).
Nilai Emisi CH4 atau N2O yang ada pada penelitian ini
merupakan hasil perhitungan berdasarkan Pedoman
Penyelenggaraan Inventarisasi Gas Rumah Kaca Nasional
Buku II, Volume 4, Mengenai Metodologi Penghitungan
Tingkat Emisi Gas Rumah Kaca Pengelolaan Limbah. Pada
penulisan paper ini tidak membahas lebih lanjut mengenai
perhitungan emisi CH4 ataupun N2O, karena pada penelitian
ini lebih fokus kepada pengujian statistik dari pengaruh
parameter yang digunakan pada perhitungan emisi tersebut,
serta perbandingan emisi N2O di kota dan desa.
1. Emisi Gas Metan (CH4)
Penentuan emisi gas metan yang dihasilkan dihitung dengan
persamaan yang ada pada IPCC untuk sektor limbah cair
domestik dengan menggunakan data jumlah penduduk.
Perhitungan tersebut terdiri dari penentuan total material
organik yang dapat didegradasi, faktor emisi metan dari
masing-masing pengolahan, dan berdasarkan hasil kedua
perhitungan sebelumnya digunakan untuk ditentukan emisi gas
metan (netto).
Data jumlah penduduk Jawa Timur dan perkiraan nilai emisi
CH4 dapat dilihat pada Tabel 2. Berdasarkan data pada Tabel 2
dilakukan analisis satstistika deskriptif dengan menggunkan
minitab dengan hasil berikut: Variable Mean Minimum Maximum Skewness
Penduduk 37477208 37094836 37794003 -0,38
Emisi CH4 83,968 83,110 84,680 -0,38
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 4
Berdasarkan analisis deskriptif tersebut menampilkan nilai
rata-rata, nilai maksimum dan minimum dari data jumlah
penduduk dan emisi CH4-nya. Melihat nilai minimum maupun
maksimumnya terlihat bahwa nilai min dan maksimumnya
berada pada tahun yang sama. Selain itu juga ditampilkan
skewness dari data, yaitu -0,38 yang berarti bahwa
kecenderungan data adalah memiliki kemencengan dari
distribusi data adalah ke kiri ata left-skewed distribution.
Dari data yang ada pada tabel 2 tersebut selanjutnya
dilakukan uji normalitas untuk mengetahui data tersebut
berdistribusi normal atau tidak. Dari uji normalitas tersebut
didapat Hipotesis:
Ho : Data mengikuti distribusi normal
H1 : Data tidak berdistribusi normal
Hasil pengujian kenormalan distribusi dapat dilihat pada
Gambar 1.
Tabel 2. Jumlah Peduduk dan Perkiraan Emisi CH4 yang
dihasilkan di Jawa Timur
Tahun Penduduk
(Jiwa)*
Emisi CH4
(Gg CH4/yr)
2007 37794003 84,68
2008 37094836 83,11
2009 37286246 83,54
2010 37523332 84,07
2011 37687622 84,44
Sumber: Anonim (BPS-Jatim)
Berdasarkan hasil uji normalitas (Anderson-Darling) yang
ditampilkan pada Gambar 1, memiliki nilai P-Value 0,776.
Nilai P-value tersebut > dari α =0,05, sehingga berdasarkan
nilai tersebut dinyatakan gagal tolak Ho karena Pvalue > α.
Maka kesimpulannya adalah data emisi CH4 tersebut
berdistribusi normal.
Gambar 1. Grafik uji normalitas emisi CH4
Setelah diuji distribusi normal data tersebut, selanjutnya
dilakukan uji statistik dengan metode regresi untuk mengetahui
pengaruh dari jumlah penduduk dengan emisi CH4 yang
dihasilkan, yang kemudian didapatkan persamaan regresinya.
Hipotesis yang digunakan adalah:
Pengujian Hipotesis
Ho : β1= β2=0
H1 : β1≠ β2 ≠ 0
Berikut adalah hasil running regresi dengan minitab: The regression equation is
emisi CH4 = - 0,152 + 0,000002 penduduk - 0,000425 tahun
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -0,15248 0,06476 -2,35 0,143
penduduk 0,00000224 0,00000000 1293,49 0,000
tahun -0,0004254 0,0003150 -1,35 0,309
Berdasarkan hasil running diketahui bahwa nilai p-value
penduduk adalah 0,000 dan tahun adalah 0,309. Sehingga dapat
diambil kesimpulan bahwa:
1. jumlah penduduk signifikan mempengaruhi nilai CH4
karena p-value = 0,000 < α =0,05 (Tolak Ho)
2. Tahun tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap
emisi CH4 karena p-value = 0,309 > α =0,05 (Gagal Tolak
Ho/Terima Ho)
Karena tahun tidak mempengaruhi emisi CH4, maka
dilakukan running data kembali tanpa mengikutkan parmeter
tahun untuk mendapatkan persamaan regresinya. Berikut
adalah hasil running ulang dengan Emisi CH4 sebagai respon
dan jumlah penduduk sebagai prediktor:
The regression equation is
emisi CH4 = - 0,146 + 0,000002 penduduk
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -0,14587 0,07291 -2,00 0,139
penduduk 0,00000224 0,00000000 1153,76 0,000
Melalui hasil running dengan jumlah penduduk sebagai
predictor dan emisi CH4 sebagai respon didapatkan persamaan
regresi yang dapat digunakan untuk memprediksi kenaikan
emisi CH4 dari data jumlah penduduk. Sehingga kesimpulan
yang dapat ditarik adalah dengan kenaikan satu-satuan
penduduk maka akan meningkatkan emisi CH4 sebesar
0,000002. Persamaan regresi tersebut dapat digunakan karena
nilai p-value penduduk = 0,000 < α =0,05
2. Emisi Gas Nitogen (N2O)
Sama dengan perhitungan emisi CH4, perhitungan emisi
N2O juga menggunakan persamaan pada IPCC. Tetapi untuk
emisi N2O membutuhkan data tambahan berupa konsumsi
protein. Konsumsi protein tersebut berhubungan dengan
protein yang dipecah bakteri pada limbah cair hasil buangan
masyarakat, sehingga dapat diperkirakan gas N2O yang dilepas
pada saat proses pemecahan protein yang selanjutnya
digunakan dalam memperkirakan jumlah emisi N2O.
Pada Tabel 3, merupakan rata-rata konsumsi protein dan rata-
rata emisi N2O yang dihasilkan. Sebelum meghitung statistik
inferens-nya berikut adalah hasil perhitungan statistik
deskrptifnya:
Variable Mean Minimum Median Maximum Skewness
rata-rata 1,2838 1,2400 1,2890 1,3330 0,26
Emisi N2O
Rata-rata 19,820 19,250 19,790 20,400 0,07
Protein
Penduduk 37477208 37094836 37523332 37794003 -0,38
emisi CH4
Pe
rce
nt
85,585,084,584,083,583,082,5
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0,776
83,97
StDev 0,6441
N 5
AD 0,194
P-Value
Probability Plot of emisi CH4Normal
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 5
Tabel 3. Rata-rata konsumsi protein pertahun dan emisi N2O
yang dihasilkan di Jawa Timur
Tahun
Rata-rata Konsumsi
Protein pertahun
(kg/kapita/tahun)*
Rata-rata Emisi N2O
(Gg N2O-N/yr)
2007 20,4 1,333
2008 20,19 1,294
2009 19,25 1,24
2010 19,47 1,263
2011 19,79 1,289
Sumber: Anonim (BPS-Jatim)
Data pada tebel tersebut yang kemudian diregresi untuk
mendapat persamaan regresinya. Regresi dilakukan dengan
menggunakan emisi N2O sebagai variable respon dan konsumsi
protein dan jumlah penduduk sebagai variable prediktor.
Sebelum dilakukan perhitugan regresi, perlu dilakukan
pengujian normalitas ditribusi datanya. Hasil uji normalitasnya
dapat dilihat pada gambar 2. Dari uji normalitas tersebut
didapat Hipotesis:
Ho : Data mengikuti distribusi normal
H1 : Data tidak berdistribusi normal
Berdasarkan hasil uji normalitas (Anderson-Darling) yang
ditampilkan pada Gambar 1, memiliki nilai P-Value 0,812.
Nilai P-value tersebut > dari α =0,05, sehingga berdasarkan
nilai tersebut dinyatakan gagal tolak Ho karena Pvalue > α.
Maka kesimpulannya adalah data emisi CH4 tersebut
berdistribusi normal.
Gambar 2. Grafik uji normalitas emisi N2O
Setelah diuji distribusi normal data tersebut, selanjutnya
dilakukan uji statistik dengan metode regresi untuk mengetahui
pengaruh dari konsumsi protein masyarakat, jumlah penduduk
dengan emisi N2O yang dihasilkan, yang kemudian didapatkan
persamaan regresinya. Berikut adalah Hipotesis yang
digunakan:
Pengujian Hipotesis
Ho : β1= β2= β3=0
H1 : β1≠ β2 ≠ β3 ≠ 0
Berikut adalah hasil running regresi dengan minitab:
The regression equation is
rata-rata = - 1,35 + 0,0644 rata-rata protein + 0,000000
penduduk - 0,000179 tahun
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -1,34934 0,02172 -62,12 0,010
rata-rata protein 0,0644451 0,0004909 131,28 0,005
penduduk 0,00000004 0,00000000 56,95 0,011
tahun -0,0001791 0,0001459 -1,23 0,435
Berdasarkan hasil running diketahui bahwa nilai p-value
rata-rata protein adalah 0,005, penduduk adalah 0,011 dan
tahun adalah 0,435. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Rata-rata protein yang dikonsumsi dan jumlah penduduk
signifikan mempengaruhi nilai N2O karena p-value < α =
0,05 (tolak Ho)
2. Tahun tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap
emisi N2O karena .p-value > α =0,05 (Gagal tolak
Ho/terima Ho)
Karena tahun tidak mempengaruhi emisi N2O, maka
dilakukan running data kembali tanpa mengikutkan parmeter
tahun untuk mendapatkan persamaan regresinya. Berikut
adalah hasil running ulang dengan Emisi N2O sebagai respon
dan konsumsi protein serta jumlah penduduk sebagai prediktor: The regression equation is
Emisi N2O rata-rata = - 1,35 + 0,00000004 penduduk + 0,0649
rata-rata konsumsi protein
Predictor Coef SE Coef T P
Constant -1,34872 0,02431 -55,49 0,000
penduduk 0,00000004 0,00000000 54,08 0,000
rata-rata protein 0,0648611 0,0003973 163,24 0,000
S = 0,000370895 R-Sq = 100,0% R-Sq(adj) = 100,0%
Melalui hasil running dengan jumlah penduduk sebagai
predictor dan emisi N2O sebagai respon didapatkan persamaan
regresi yang dapat digunakan untuk memprediksi kenaikan
emisi N2O dari data jumlah penduduk dan konsumsi protein.
Sehingga kesimpulan yang dapat ditarik adalah dengan
kenaikan satu-satuan penduduk maka akan meningkatkan emisi
N2O sebesar 0,00000004. Sedangkan satu-satuan peningkatan
konsumsi protein akan meningkatkan rata-rata Emisi N2O
sebesar 0,0649. Persamaan regresi tersebut dapat digunakan
karena nilai p-value penduduk dan konsumsi protein = 0,000 <
α =0,05 yang dapat diartikan bahwa penambahannya signifikan
mempengaruhi nilai rata-rata emisi N2O.
Selain mengetahui pengaruh jumlah penduduk dan konsumsi
protein terhadap rata-rat emisi N2O, pada penelitian ini juga
membandingkan nilai emisi N2O yang dihasilkan di kota dan
desa yang ada di Jawa Timur. Data perandingan nilai emisi
wilayah kota dan desa dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar
3. Perbandingan emisi tersebut dianalisis dengan uji statistik Uji
2T, karena variable yang diuji sama tetapi lokasiny berbeda.
Berikut adalah Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini:
Ho : µA ≤ µB
Emisi N2O di kota ≤ Emisi N2O di desa
H1 : µA > µB
Emisi N2O di kota > Emisi N2O di desa
rata-rata
Pe
rce
nt
1,381,361,341,321,301,281,261,241,221,20
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Mean
0,812
1,284
StDev 0,03501
N 5
AD 0,184
P-Value
Probability Plot of rata-rataNormal
Paper Statistika Lanjutan-Teknik Lingkungan 6
Tabel 4. Perbandingan Emisi N2O untuk perkotaan dan
Perdesaan di jawa Timur
Tahun Emisi N2O (Kota)
(Gg N2O-N/yr)
Emisi N2O (Desa)
(Gg N2O-N/yr)
2007 1,316 1,350
2008 1,304 1,285
2009 1,274 1,207
2010 1,282 1,244
2011 1,314 1,265
Gambar 3. Grafik Emisi N2O untuk Kota dan Desa
Perhitungan dengan menggunkan MINITAB dilakukan
dengan opsi greater than karena menyesuaikan dengan
hipotesis yang gunakan. Dari hasil running trsebu didapatkan
nilai brikut: T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 1,10
P-Value = 0,151 DF = 8
Berdasarkan nilai p-value tersebut diketahui bahwa Terima Ho,
karena p-value = 0,151 > α =0,05, sehingga nilai emisi N2O di
kota tidak lebih besar dari desa. Tetapi jika data tersebut diatas
dilengkapi dengan data kepemilikian MCK dan kepemilikan
MCK dengan atau tanpa tanki septik, maka akan lebih jelas
memperlihatkan lokasi mana saja yang menyumbang N2O
tinggi dan rendah karena tidak terkelolanya limbah cair
domestik.
V. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang didapatkan dari analisis data Gas
Rumah Kaca (GRK) dari sektor limbah cair domestik untuk gas
CH4 adalah adanya pengaruh signifikan dari jumlah penduduk.
Sehingga, dengan adanya peningkatan jumlah penduduk maka
emisi CH4 yang dihasilkan pun juga akan meningkat.
Sedangkan untuk emisi N2O terdapat pengaruh signifikan dari
jumlah penduduk dan adanya konsumsi protein. Oleh karena
itu, jika ada peningkatan jumlah penduduk disertai peningkatan
konsumsi protein, makanya emisi N2O pun juga akan ikut
meningkat. Selain itu, untuk emisi N2O juga dilakukan
pengujian untuk membandingkan nilai emisi yang di kota dan
di desa (berhubungan dengan data konsumsi protein) diketahui
bahwa emisi N2O di kota tidak lebih besar dari N2O di desa.
Selain itu, guna melengkapi data emisi yang dihasilkan oleh
masyarakat melalui sektor libah cair domestik, juga perlu
dilengkapi data memiliki atau tidak memiliki MCK, sertas
MCK dengan atau tanpa tangki septik. Dengan data tersebut
akan dapat dihitung emisi N2O dan CH4 yang lepas ke
Atmosfer.
Pada hasil analisis yang dilakukan untuk kedua emisi
menunjukkan bahwa jumlah penduduk memberi pengaruh
signifikan terhadap nilai emisi yang dihasilkan. Hal tersebut
karena limbah cair domestik tersbut merupakan hasil buangan
dari kegiatan domestik masyarakat. Oleh karena itu, diharapkan
guna mengelola emisi yang dihasilkan dari limbah cair tersebut
perlu dikelola dengan membuat penampungan maupun
pengolahan secara komunal. Sehingga limbah cair domestik
tersebut tidak langsung dibuang ke badan air.
DAFTAR PUSTAKA
[ 1.] Anonim. Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur.
[ 2.] Anonim, 2011. Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 71 Tahun
2011 Tentang Penyelenggaraan Inventarisasi Gas Rumah Kaca Nasional.
Jakarta. 2.
[ 3.] Anonim, 2012. Pedoman Penyelenggaraan Inventarisasi Gas Rumah Kaca.
Buku I Pedoman Umum. Kementrian Lingkungan Hidup. Jakarta. 5-8.
[ 4.] Anonim, 2013. Provinsi Jawa Timur Dalam Angka 2012. Badan Pusat
Statistik Provinsi Jawa Timur.
[ 5.] Dewi, Retno Gumilang., 2013. Identifikasi Kebutuhan Data Untuk
Inventarisasi Emisi Gas Rumah Kaca (GRK) Sektor Limbah Berdasarkan Pedoman IPCC 2006). Presentasi dasar-dasarinventarisasi Emisi Gas
Rumah Kaca (GRK). Institut Teknologi Bandung.
[ 6.] Kartika, Ika., 2011. Kajian Potensi Penurunan Emisi Gas Rumah Kaca
pada Rumah Potong Hewan (Studi Kasus RPH PT Elders Indonesia,
Bogor. Institut Pertanian Bogor (IPB). 4.
[ 7.] Setiabudi, W., 2006. Modul 2: Statistik Deskriptif.
wsetiabudi.files.wordpress.com/2010/08/modul2.doc. diakses pada 25
Desember 2013
[ 8.] Sihombing, Siti Rida Anugrah Br. 2012. Potensi Penurunan Emisi Gas
Rumah Kaca pada Industri Gula (Studi Kasus PT PG Rajawali II Unit PG
Subang. Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor. 6
Year
Em
isi N
2O
(G
g N
2O
-N/
tah
un
)
2010200920082007
1,36
1,34
1,32
1,30
1,28
1,26
1,24
1,22
1,20
Variable
kota
desa