Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Adina Astasia
Badan Pusat Statistik Kabupaten OKU Timur
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Interpolasi Konsentrasi Polutan Timbal di DKI Jakarta Menggunakan Kriging Bayesian Adina Astasia; Pardomuan Sihombing
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04101

Abstract

Jakarta merupakan salah satu kota paling tercemar di Asia Tenggara. Pertumbuhan polusi di Jakarta pun cukup tinggi seiring dengan pertumbuhan volume kendaraan bermotor. Salah satu zat pencemar yang berbahaya sebagai hasil pembakaran tidak sempurna mesin kendaraan adalah Timbal (Pb). Timbal berbahaya bagi kesehatan terutama pada anak-anak dan ibu hamil. Mengingat pentingnya pengukuran kualitas udara, termasuk Timbal (Pb) maka BPLHD (Badan Pengelola Lingkungan Hidup Daerah) Provinsi DKI Jakarta melakukan pemeriksaan kualitas udara secara berkala agar dapat menjamin kualitas udara di Jakarta. Namun, mahalnya biaya pemantauan kualitas udara ini menyebabkan kualitas udara hanya diukur pada beberapa titik lokasi pengamatan. Oleh karena itu, makalah ini bertujuan untuk melakukan interpolasi kualitas udara pada titik-titik yang tidak tersampel menggunakan teknik interpolasi spasial atau kriging. Kriging dilakukan dengan metode Bayesian untuk mempertimbangkan ketidakpastian parameter dalam variogram. Hasil penelitian menunjukkan Jakarta bagian barat berpotensi memiliki polutan timbal yang tinggi dibandingkan wilayah pusat dan timur. Selain itu, dilakukan perbandingan antara metode kriging konvensional dan bayesian, dengan hasil kriging bayesian memiliki varians yang lebih kecil dibandingkan kriging konvensional.
Co-Authors Pardomuan Robinson Sihombing