Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Diesel Particulate Matter DPM adalah zat yang dianggap menjadi salah satu faktor risiko dari perkembangan penyakit degeneratif seperti kanker IARC, 2012, kardiovaskular, dan penurunan fungsi paru melalui mekanisme stress oksidatif. Stress oksidatif dianggap sebagai mekanisme perantara dari pajanan partikulat menuju dampak kesehatan. Penelitian ini dilakukan untuk melihat hubungan konsentrasi biomarker stress oksidatif yaitu malondialdehyde MDA dan penurunan fungsi paru dengan pajanan DPM 2.5 pada kelompok terpajan penguji mekanis di UP PKB dan kelompok pembanding. Pengukuran DPM 2.5 dilakukan menggunakan sioutas cascade impactordan filter berjenis quartz. Analisis MDA dilakukan dengan metode Wills 1996 melalui sampel urin responden, sedangkan penurunan fungsi paru dideteksi melalui tes spirometri. Hasil menunjukkan pajanan DPM 2.5 secara signifikan berhubungan dengan peningkatan konsentrasi MDA dan penurunan fungsi paru-paru, dengan derajat keeratan sedang hingga kuat r= 0,438; r=-0,629.

---

Diesel Particulate Matter DPM 2.5 m is considered to be one of the risk factors for degenerative diseases such as cancer IARC, 2012 , cardiovascular, and declined lung function through oxidative stress mechanism. Oxidative stress is considered as an intermediary mechanism from particulate exposure to health effects.

This study was conducted to see the correlation of oxidative stress biomarker which is malondialdehyde MDA and decline of lung function with DPM 2.5 exposure in exposed group and non exposed group. Sampling DPM 2.5 was performed using sioutas cascade impactor and quartz type filter.

MDA analysis was done by Wills 1996 method through respondent 39s urine sample, whereas pulmonary function decline was detected through spirometry test. The results show that DPM 2.5 exposure was significantly associated with elevated MDA concentrations and declined lung function, with moderate to stronger degree r 0.438 r 0.629."

"Penelitian ini bertujuan melihat hubungan konsentrasi PM2,5 udara ambien terhadap gangguan fungsi paru pada pedagang tetap di Terminal Kampung Rambutan Kota Jakarta. Hasil penelitian menunjukkan PM2,5 ambien mencapai 89 μg/m3. Didapatkan proporsi gangguan paru sebesar 79% (tipe retrikstif 73% dan campuran resktriktif dan obstruktif 6%) dari 68 responden. Tidak ada hubungan signifikan antara konsentrasi PM2,5 dengan gangguan fungsi paru pada pedagang di Terminal Kampung Rambutan (p value= 0,215, CI: 0,555-13,700). Ditemukan adanya hubungan yang signifikan antara status merokok (p=0,015) dan waktu kerja (p value = 0,047) dengan gangguan fungsi paru. Tidak terdapat satupun faktor lain seperti riwayat penyakit, durasi kerja, umur dengan kejadian gangguan fungsi paru pada pedagang di Terminal Kampung Rambutan. Selanjutnya diperlukan adanya perbaikan lingkungan terminal, perubahan perilaku merokok dan kerjasama multisektor terkait pencegahan penyakit.

---

This study aims to determine the relationship between ambient air PM2.5 concentrations to impaired lung function among sellers at Kampung Rambutan Bus Station, Jakarta City. The results showed ambient PM2.5 reached 89 μg / m3. The proportion of impaired lung function was 79% of 68 respondents (restrictive type 73% and restrictive and obstructive mixture 6%). There was no significant relationship between PM2.5 concentration and impaired lung function in Kampung Rambutan Bus Station seller (p value = 0.215, CI: 0.555-13,700). It was found there is significant relationship between smoking status (p = 0.015) and work time (p value = 0.047) with impaired lung function. There were no other factors such as disease history, duration of work, and age with the occurrence of impaired lung function among sellers at Kampung Rambutan Bus Station. Furthermore, it is necessary to improve the terminal environment, change smoking behavior and multisector cooperation related to disease prevention."

"Particulate Matter2.5 merupakan polutan yang menjadi perhatian karena sifatnya yang unik. Dengan ukuran kurang dari 25 mikron, polutan ini dapat masuk hingga alveoli. Terdiri dari berbagai bahan dan mampu ditempeli oleh polutan kimia toksik, toksisitas PM2.5 belum dapat ditentukan secara pasti, sumber PM2.5 yang penting yaitu jalan raya. Sekolah yang dekat dengan jalan raya dapat menjadi tempat terpajannya siswa dengan PM2.5. Siswa merupakan kelompok rentan yang menghirup lebih banyak konsentrasi polutan dibandingkan dengan orang dewasa, diperlukan suatu analisis risiko kesehatan pajanan PM2.5 pada siswa sekolah. Asupan harian PM2.5 siswa berada pada rentang 7.30×10-5-14.4×10-4 mg/kg/hari, perhitungan risiko non karsinogenik bernilai dari 0.02-0.36 rentang ini berada dibawah nilai 1 sehingga dapat dikatakan aman

---

Particulate Matter2.5 is becoming international concern due to its unique nature. With a size less than 25 microns, these pollutants can penetrate deep to the alveoli. Consisting of a variety of materials and capable of plastering by toxic chemical pollutants, the toxicity of PM2.5 can not yet be determined with certainty. One of the important sources of PM2.5 is the road traffic. Populations close to the source of exposure will have potential hazards, one place with a densely populated such as school. Schools close to the highway may be the site of exposure to students with PM2.5. Students are a vulnerable group that inhale more concentrations of pollutants than adults, a risk analysis of PM2 exposure to school students is required. The daily intake of PM2.5 students is in the range of 7.30 × 10-5-14.4 × 10-4 mg / kg / day, the calculation of non carcinogenic risk is 0.02-0.36, this range is below the value of 1 so it can be that the hazards are not considered a threat to public health."

"ABSTRAKPajanan particulate matter 2.5 kepada manusia dapat menyebabkan terjadinya inflamasi akut dan kronik hingga menimbulkan terjadinya perubahan sel yang abnormal. Inflamasi terjadi akibat adanya respon tubuh terhadap dengan melepaskan Tumor Necrosis Factor ? Alpha sebagai protein stimulus inflamasi di dalam tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan dengan kadar di Pusat Pengujian Kendaraan Bermotor (PKB) Ujung Menteng dan Pulogadung, penelitian ini juga menganalisis status merokok, kategori obesitas, dan umur pada pekerja, dengan menggunakan Uji ? T independen (T ? test). Sampel penelitian sejumlah 42 pekerja di PKB Ujung Menteng dan Pulogadung sebagai kelompok terpajan dan 27 pekerja Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia (FKM UI) sebagai kelompok kontrol. Analisis nilai kadar dalam darah dilakukan di laboratorium dengan teknik quantitative sandwich enzyme immune assay / ELISA dengan Human / TNFSF1A HS (R&D Systems). Jenis penelitian ini menggunakan metode analitik kuantitatif dengan membandingkan nilai kadar pada variabel kelompok terpajan dengan kelompok kontrol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pajanan berhubungan dengan nilai kadar dalam darah karakteristik pekerja yang merokok dan obesitas tidak berhubungan nilai kadar dalam darah Selain itu, hubungan umur dengan nilai kadar berhubungan sangat lemah Pajanan pada pekerja secara kronis menimbulkan inflamasi kronik dengan menghasilkan dalam darah melalui proses oxidative stress di dalam tubuh hingga menimbulkan gangguan pada sistem pernapasan dan sistem kardiovaskuler di dalam tubuh.

---

ABSTRAKThe exposure of particulate matter 2.5 (PM25) to human can provoke the occurrence of acute and chronic inflammatory that can potentially lead to abnormal cell change. Inflammation occurs due to body response to PM25 by discharging Tumor Necrosis Factor ? Alpha ) as protein inflammatory stimulus inside the body. This research aims to analyze the correlation between PM2.5 exposure concentration with level at Pengujian Kendaraan Bermotor (PKB) center Ujung Menteng and Pulogadung, also to analyze smoking status, obese category, and age of workers, by using independent T ? Test. Research samples of 42 workers at PKB Ujung Menteng and Pulogadung as exposed group and 27 workers of Faculty of Public Health Universitas Indonesia (FKM UI) as control group. Analysis of level in the blood is conducted at laboratory with quantitative sandwich enzyme immune assay / ELISA technique with Human / TNFSF1A HS (R&D Systems). This research is performed with quantitative analytical method by comparing level score on exposed group variable and control group variable. The research result showed that exposure correlated with level score in the blood characteristics on workers who smoke and obese are not correlated with level score in the blood. Other than that, the correlation between workers? age and level score is proven weak exposure on workers chronically inflicts chronic inflammatory by producing in the blood through oxidative stress process in the body causing disruption of respiratory and cardiovascular system in the body."

"Polusi udara menjadi salah satu penyebab tingginya angka kejadian penyakit kardiovaskular di dunia. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan menganalisis pajanan personal debu PM2,5 dan kadar Apolipoprotein-B Apo-B sebagai biomarker aterosklerosis dalam darah pekerja di Pusat Pengujian Kendaraan Bermotor Cilincing tahun 2017. Status merokok, obesitas, penggunaan APD, dan riwayat penyakit juga di analisis dalam penelitian ini dengan menggunakan T-Test independen. Sampel penelitian berjumlah 35 orang pekerja PKB Cilincing sebagai kelompok terpajan dan 24 orang pekerja FKM UI sebagai kelompok kontrol. Pajanan personal diukur menggunakan Leland Legacy Pump dan Sioutas Cascade Impactor, sedangkan analisis Apo-B menggunakan metode Polyethyleneglycol PEG enhanced immunoturbidimetric assay. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata konsentrasi pajanan pada pekerja adalah 232,233 g/m3, sedangkan rata-rata kadar Apo-B pada kelompok terpajan adalah 107,30 mg/dL dan kelompok kontrol adalah 91,17 mg/dL.Kata Kunci: Apolipoprotein-B Apo-B , aterosklerosis, Particulate matter 2.5 PM2,5.

---

Air pollution becomes one cause of cardiovascular disease in the world. This study aim for measuring personal exposure of particulate matter 2,5 PM2,5 , and Apolipoprotein B level in diesel exhaust emission inspector blood in PKB Cilincing, 2017. In addition this study analyze smoking status, obesity, FPE using, and history of disease using independent T Test. Study samples of 35 worker of PKB Cilincing as exposed group and 24 worker of FKM UI as control group. Personal exposure measure using Leland Legacy Pump and Sioutas Cascade Impactor, while analysis of Apo B using Polyethyleneglycol PEG enhanced immunoturbidimetric assay method. Result of study shows mean concentration of personal exposure to worker is 232,233 g m3, while mean Apo B level to exposed group is 107.30 mg dL and control group is 91.17 mg dL. Keywords Apolipoprotein B Apo B , atherosclerosis, Particulate matter 2.5 PM2,5."

"Diesel Engine Exhaust adalah campuran kompleks dari substansi pada fase akhir gas dan partikulat pada saat pembakaran bahan bakar diesel. Fase partikulat DEE disebut dengan Diesel Exhaust Particles (DEP) dimana pada fase ini, terdapat beberapa elemen seperti Elemental Carbon (EC) dan komponen organik lainnya. Saat ini, EC digunakan sebagai parameter turunan bagi penilaian pajanan terhadap Diesel Particulate Matter (DPM) karena keakuratan pengukuran pada konsentrasi partikulat yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah parameter EC dapat digunakan sebagai penanda DPM dengan menggunakan fraksi partikulat yang lebih kecil yaitu PM 0.25 dengan menggunakan desain penelitian observasional dengan pendekatan penelitian kuantitatif. Penelitian ini mengambil 46 sampel filter yang diambil di UP PKB Cilincing, Ujung Menteng dan Kelompok Kontrol pada bulan April-Mei 2018. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa kelompok pengukuran dengan hasil analisis EC terhadap PM 0.25 bekorelasi positif dan linear signifikan adalah kelompok uji UP PKB Cilincing, Kelompok Terpajan (Cilincing-Ujung Menteng), dan seluruh kelompok uji (Cilincing, Ujung Menteng, dan Kelompok Kontrol) (Sig<0.05) dengan derajat keeratan sedang berkisar antara r=0,437 hingga r=0,526 serta koefisien determinasi berkisar antara R2=0,191 hingga R2=0,277 (p<0.05) yang berarti parameter konsentrasi PM 0.25 memiliki hubungan yang linear dan signifikan terhadap parameter EC. Korelasi paling erat ditunjukkan di UP PKB Cilincing (r=0,526, p=<0.025) sedangkan hasil uji analisis menyimpulkan bahwa tidak terdapat korelasi positif antara variabel EC terhadap PM 0.25 di UP PKB Ujung Menteng (Sig>0.05, r=0,250; R2=0,063).

---

Diesel Engine Exhaust is a complex mixture of substances at the end of gaseous and particulate phases during diesel fuel combustion. The particulate phase of DEE is called Diesel Exhaust Particles (DEP) in which this phase consists of a number of elements such as Elemental Carbon (EC) and other organic components. As of today, EC is used as the surrogate for Diesel Particulate Matter measurements due to its accuracy at low level particulate concentrations. This study aimed to find out whether the parameters of EC can be used as a marker for the presence of DPM using lower sized particle fractions of PM 0.25 with descriptive observational study design and a quantitative approach. This study selected 4 of sample filter measured from April-May 2018 at Cilincing and Ujung Menteng’s Motor Vehicle Testing Facility and a Control Group. The result of this study indicates that the analysis of EC concentrations relative to PM 0.25 have positive and linear correlations in Cilincing, Exposed Group (Cilincing-Ujung Menteng), and All Groups (Cilincing, Ujung Menteng, and Control Group) (Sig<0.05) with the degree of correlation ranging between r=0,437 to r=0,526 and coefficient of determination ranging between R2=0,191 to R2=0,277 (p<0.05) meaning that PM 0.25 concentrations have statistically significant correlation to EC concentrations. The highest degree of correlation resulted from Cilincing Testing Facility (r=0,526. P=<0.025) while there is no positive correlations between EC and PM 0.25 variables at Ujung Menteng Testing Facility (Sig>0.05, r=0,250; R2=0,063).

"

"

Polusi udara merupakan permasalahan krusial di Jakarta yang dapat berdampak pada berbagai sektor. Karena itu, penelitian ini mengembangkan model spasial-temporal kualitas udara di Jakarta menggunakan machine learning sebagai upaya manajemen kualitas udara yang efektif. Penelitian ini menggunakan PM2.5 sebagai variabel dependen dan kondisi meteorologi sebagai prediktor. Data PM2.5 diekstrak dari laman Jakarta Rendah Emisi sedangkan data meteorologi diekstrak dari laman Open Weather Map menggunakan API. Data yang terkumpul akan dirata-ratakan berdasarkan 4 interval waktu (00:00–05:00, 06:00–11:00, 12:00–17:00, dan 18:00–23:00) dan dua musim (kemarau dan hujan). Kemudian, data akan diinterpolasi dengan menggunakan Kriging interpolation. Hasil interpolasi akan digunakan sebagai input untuk model machine learning dengan menggunakan algoritma Random Forest (RF) dan XGBoost. Secara umum, algoritma RF memberikan performa yang lebih baik dilihat dari rendahnya nilai RMSE, MAE, dan MAPE yang dihasilkan. Selanjutnya, output machine learning digunakan untuk memetakan konsentrasi PM2.5 di Jakarta. Pemetaan tersebut menunjukan konsentrasi PM2.5 pada musim kemarau cenderung lebih tinggi daripada musim hujan yang disebabkan oleh proses washing out. Pada musim kemarau, konsentrasi PM2.5 pada malam hingga pagi bernilai lebih tinggi daripada siang hari yang disebabkan oleh rendahnya tinggi lapisan pencampuran udara yang membatasi pergerakan polutan udara. Sedangkan pada musim hujan, konsentrasi PM2.5 yang tinggi dipengaruhi oleh curah hujan yang rendah dan kelembapan yang tinggi. Selain itu, Kota Administrasi Jakarta Utara memiliki konsentrasi yang relatif lebih rendah dibandingkan kota administrasi lainnya akibat angin laut yang memicu dispersi polusi udara.

---

Air pollution is a crucial issue in Jakarta that can have impacts on various sectors. Therefore, this research develops a spatial-temporal model of air quality in Jakarta using machine learning as an effort for effective air quality management. This study uses PM2.5 as the dependent variable and meteorological conditions as predictors. PM2.5 data is extracted from the Jakarta Rendah Emisi website, while meteorological data is extracted from the Open Weather Map using an API. The collected data will be averaged based on four time intervals (00:00–05:00 a.m.; 6:00–11:00 a.m; 12:00–5:00 p.m; 6:00pm–11:00pm) and two seasons (dry and rainy). Then, the data will be interpolated using Kriging interpolation. The interpolation results will be used as input for the machine learning model using the Random Forest (RF) and XGBoost algorithms. The RF algorithm provides better performance with low values of RMSE, MAE, and MAPE. Furthermore, the output of the machine learning model is used to map the PM2.5 concentrations in Jakarta. The mapping shows that PM2.5 concentrations during the dry season tend to be higher than during the rainy season, due to the washing out process. During the dry season, PM2.5 concentrations are higher at night, due to low mixing layer height that restricts pollutants movement. During the rainy season, high PM2.5 concentrations are influenced by low rainfall and high humidity. In addition, the North Jakarta area has a relatively lower concentration compared to other area due to wind induced by the coastline which trigger the spread of air pollution.

"