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: theardisty@yahoo.com1, irhamahn@yahoo.com2

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