Jurnal Teknik Lingkungan Volume 19 Nomor 1, April 2013 (Hal 75-81)

## PENELITIAN METODE ESTIMASI UNTUK INVENTARISASI
EMISI SHORT LIVED CLIMATE FORCERS (SLCFs) PADA SEKTOR TRANSPORTASI DARAT
(STUDI KASUS : KOTA SURABAYA)
DEVELOPMENT OF ESTIMATION METHOD FOR LAND TRANSPORTATION BASED SHORT LIVED CLIMATE

## FORCERS (SLCFs) EMISSION INVENTORY
(CASE STUDY: CITY OF SURABAYA)
*1 Nugroho Haryoputro, 2 Asep Sofyan, 3 Haryo Satriyo Tomo Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, Jl Ganesha 10 Bandung 40132 e-mail : 1 nugroho.haryoputro@gmail.com, 2 asepsofyan@yahoo.com, 3 haryotomo@gmail.com
Abstrak: Inventarisasi  emisi  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  usaha  pengelolaan  kualitas  udara. Sayangnya,  usaha  inventarisasi  emisi  yang  kontinu  di  negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia seringkali  mengalami  stagnasi  akibat  ketidaktersediaan  data  yang  sesuai  dengan  metode-metode  yang sudah  ada.  Inventarisasi  yang  akhirnya  berjalan  pun  tak  jarang  berakhir  dengan  hasil  yang  memiliki ketidakpastian  yang  tinggi.  Metode  yang  saat  ini  ada  untuk  inventarisasi  emisi  antara  lain  adalah pendekatan  dengan  traffic  counting,  dengan  perhitungan  VKT  (vehicle  kilometers  travelled)  serta perkiraan  dengan  data  jumlah  kendaraan  yang  terdaftar.  Metode  yang  diperkenalkan  dalam  penelitian ini  menggabungkan  perhitungan  data  jumlah  kendaraan  yang  terdaftar  dengan data panjang jalan yang telah dipetakan dalam grid, disertai dengan validasi dengan data ATTN dan pemetaan proporsional beban emisi tiap jenis kendaraan dengan proporsi panjang jalan di suatu grid terhadap panjang jalan total. Hasil yang diperoleh berupa data inventarisasi emisi yang telah dipetakan secara spasial.
Kata kunci: emisi, grid, inventarisasi emisi, pemetaan spasial, ATTN
Abstract: Emission inventory is an  important part of air quality management. Unfortunately, a  continued effort  on  emission  inventory  in  developing  countries  such  as  Indonesia  often  reached  standstills  and created gaps because of data unavailability. More often are when the emission inventory is executed with results having high amounts of uncertainties because of  the low-tier approach. The methods usually used are  VKT  calculations  (vehicle  kilometers  travelled),  traffic  counting,  and  calculation  from  the  registered number of vehicles. The methods introduced in this research combines the calculation from the number of registered  vehicles  with  a  mapped  grid  of  road  lengths,  validated  with  OD  matrix  datas  and  a proportionate mapping of emission load with a ratio of road length in each grid. The result is an emission inventory data that are mapped spatially.
Key words : emission, emission inventory method, grid, SLCFs, transportation

## PENDAHULUAN
Perubahan  kondisi  atmosfer  akibat  pencemaran  udara  yang  saat  ini  kita  kenal  sebagai " Global Warming" telah mendapat perhatian sebagai masalah yang membutuhkan usaha mitigasi masyarakat global berupa pencegahan dan penanganan yang efektif dan kontinu. Sebagai negara berkembang,  kontinuitas  proses  pengelolaan  lingkungan  di  Indonesia  perlu  perhatian  lebih mengingat    negara-negara    di    Asia    mengalami    dampak    yang    paling    besar    dari    fenomena
lingkungan    hidup    karena    adanya    negara-negara    yang    mengalami    gabungan    permasalahan populasi  yang  tinggi,  aktivitas  industri  yang  pesat  serta  terus  meningkatnya  jumlah  kendaraan bermotor  [ Hopke  dkk, 2008],  namun  tidak  didukung  dengan  rencana  pengelolaan  lingkungan yang  baik.  Padahal,  proses  penanganan  tingkat  emisi  gas  rumah  kaca  seperti Chloro  Fluoro Carbon  (CFC) memerlukan  kontinuitas  yang  tinggi  karena  waktu  tinggalnya  di  atmosfer  yang panjang. Karena itu, perhatian diarahkan pada golongan SLCFs atau Short Lived Climate Forcers yang  secara  harfiah  berarti  "penekan  iklim  berhidup  pendek".  Senyawa  yang  termasuk  dalam golongan  tersebut  adalah  BC  ( Black  Carbon )  dan  TO  ( Tropospheric  Ozone ). SLCFs walaupun memiliki  waktu  tinggal  di  atmosfer  yang  pendek  namun  memiliki  dampak  yang  signifikan terhadap  perubahan  iklim,  sehingga  dengan  melakukan  mitigasi  pada SLCFs diharapkan  dapat memberikan hasil yang segera terhadap kondisi iklim jangka pendek [ WMO/UNEP 2011]. Pendekatan pada SLCFs dianggap cocok, terutama bagi negara-negara berkembang Asia seperti  Indonesia.  Berdasarkan  Zhang et  al.  (2009)  dalam  USAID,  (2010)  Indonesia  merupakan penyumbang  ketiga  terbesar  di  Asia,  dengan  6%  dari  emisi BC Asia  berasal  dari  Indonesia. Sumber  utama BC antara  lain  adalah  mesin  diesel  untuk  industri  maupun  transportasi  [ USAID 2010].  Selain  itu,  tingkat  pencemaran TO di  Indonesia  juga  cukup  tinggi,  yang  diperkirakan diakibatkan oleh emisi kendaraan bermotor dan industri, terutama di daerah perkotaan. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Suhadi  et  al.  (2005)  di  Jakarta  pada  tahun  1996-1999  dan  2001-2002 menunjukkan kadar ozon (O3) tertinggi dalam pengukuran per jamnya mencapai 964 ppb.
Salah  satu  masalah  kontinuitas  proses  penanganan  permasalahan  lingkungan,  dalam  hal ini pencemaran udara, di Indonesia saat ini adalah ketidakseragaman ketersediaan data, terutama di  daerah-daerah  Indonesia  yang  belum  semaju  kota  besar  di  Indonesia  seperti  Jakarta.  Oleh karena  itu,  sering  terjadi  ketidakmampuan  berjalannya  proses  pengelolaan  lingkungan  akibat ketidaktersediaan  data  untuk  metode-metode  pengukuran  yang  umum  dilakukan,  atau  walaupun proses  telah  berjalan,  akurasi  hasil  dianggap  kurang.  Padahal,  inventarisasi  emisi  yang  akurat merupakan dasar dari manajemen kualitas udara  [ Kanabkaew  dkk, 2010 ]. Oleh karena itu, perlu dilakukan   penelitian   yang   ekstensif   mengenai   metode   pengawasan   kondisi   lingkungan, khususnya  manajemen  kualitas  udara,  sehingga  dapat  diperoleh  proses  pengelolaan  lingkungan yang  kontinu  dan  akurat  melalui  ekstensivitas  ketesediaan  metode  pengukuran  untuk  berbagai macam kondisi ketersediaan data.
Metode  yang  digunakan  saat  ini  untuk  melakukan  inventarisasi  emisi  dari  sektor transportasi  adalah  dengan  menghitung  "Vehicle  Kilometres  Traveled"  (VKT),  yaitu  jarak  yang telah  ditempuh  suatu  kendaraan  dan  mengalikannya  dengan  faktor  emisi  yang  akan  diukur. Kekurangan  dari  metode  ini  antara  lain  adalah  masih  kurangnya  ketelitian  akibat  banyaknya jumlah asumsi yang digunakan. Namun, metode ini adalah metode yang telah lama digunakan di Indonesia  sebagai  metode  inventarisasi  emisi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan alternatif baru sebagai metode inventarisasi emisi dari sektor transportasi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  contoh  kasus  tingkat  emisi SLCFs di  Kota  Surabaya  dari sumber  transportasi  darat.  Sektor  transportasi  darat  dipilih  karena  permasalahannya  yang  dekat dengan kehidupan sehari-hari sehingga hasil yang diperoleh nantinya dapat lebih mudah diterima oleh  masyarakat  sehingga  transparansi  penelitian  akan  lebih  mudah  tersampaikan.  Selain  itu, permasalahan  kepadatan  transportasi  darat  merupakan  salah  satu  masalah  utama  yang  dihadapi oleh Indonesia. Proses penelitian meliputi studi literatur, pengumpulan data sekunder, penentuan metode  penelitian  serta  pengolahan  data  berupa  proses  inventarisasi  emisi  dari  data  yang diperoleh. Studi literatur   awal   bertujuan   untuk   mengumpulkan   metode-metode   penelitian yang    mungkin  dilakukan  untuk  melakukan  inventarisasi  emisi,  sehingga  dapat  diperoleh
bayangan  mengenai  data-data  apa  saja  yang  diperlukan.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui lembaga-lembaga yang terkait di Kota Surabaya yaitu Dinas Perhubungan, Badan Pusat Statistik dan Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup Daerah. Dari data yang diperoleh, ditentukan metode yang akan digunakan, atau dapat ditentukan metode baru yang dianggap cocok dengan data-data yang tersedia.
Dalam   penelitian   ini,   digunakan   metode  baru   yang   mengumpakan   ruang  lingkup penelitian  sebagai  sebuah  reaktor.  Dengan  menggunakan  data  ATTN  (Asal  Tujuan  Transportai Nasional)  penumpang  Propinsi  Jawa  Timur,  data  jumlah  kendaraan  bermotor  Kota  Surabaya serta peta dan data panjang jalan Kota Surabaya, daerah Kota Surabaya dan sekitarnya dipetakan dengan grid berukuran 1 km x 1 km dan kemudian dipetakan jalan-jalan utama yang terdapat di dalamnya. Gridding atau  pembuatan grid dilakukan  karena  mengingat  pencemaran  udara bukanlah  sesuatu  yang  seragam  secara  spasial,  pemetaan  secara  spasial  dapat  mempermudah proses analisis dan aplikasi dari hasil yang diperoleh [ Streets dkk, 2003].   Panjang jalan per grid diukur dan kemudian dipetakan. Data ATTN penumpang kemudian diambil yang keluar dari dan menuju  Kota  Surabaya,  lalu  diambil  jumlah  yang  paling  besar  sebagai  asumsi worst  case scenario .  Kemudian,  jumlah  yang  paling  besar  ditambahkan  dengan  selisih  positif  (TS)  dari jumlah penumpang masuk dan keluar sebagai bangkitan kendaraan yang diasumsikan tinggal dan beraktivitas  di  dalam  Kota  Surabaya,  sehingga  diperoleh  proporsi  jumlah  penumpang  yang diasumsikan  berkontribusi  dengan  kendaraan  mereka  terhadap  tingkat  emisi  Kota  Surabaya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Persamaan (1) dan (2) . TS = TM – TK (1) TP = T+TS (2)
Keterangan:
TS : Selisih jumlah masuk dan keluar
TM : Jumlah total penumpang masuk ke Kota Surabaya
TK : Jumlah total penumpang keluar dari Kota Surabaya
TP : Jumlah proporsi penumpang yang digunakan dalam perhitungan
T :  Jumlah  total  penumpang  masuk/keluar  Kota  Surabaya  (diambil  mana  yang  paling besar, jika sama maka diambil salah satunya), T= 0 jika TM - TK = 0
Jumlah  proporsi  penumpang  yang  diperoleh,  kemudian  dibagi-bagi  berdasarkan  data jumlah  kendaraan  di  Kota  Surabaya,  dengan  asumsi  bahwa  kendaraan  yang  keluar  masuk  Kota Surabaya  merupakan  kendaraan  yang  terdaftar  dengan  STNK  Kota  Surabaya  juga,  mengingat kegiatan  sehari-hari  sebagian  besar  warga  Kota  Surabaya  meliputi  perjalanan  menuju  daerah- daerah sekitar Kota Surabaya seperti Kabupaten Sidoarjo dan Gresik. Adapun digunakan asumsi jumlah  penumpang  rata-rata  per  jenis  kendaraan  berdasarkan  asumsi  kapasitas  maksimal  umum tiap  jenis  kendaraan  dikurangi  1,  kecuali  kendaraan-kendaraan  seperti  truk,  bus  dan  sepeda motor. Adapun asumsi jumlah penumpang tiap jenis kendaraan dapat dilihat pada Tabel 1 .
Proporsi  penumpang  kemudian  dibandingkan  dengan  jumlah  total  penumpang  seluruh jenis kendaraan  yang diperoleh dengan menjumlahkan total penumpang tiap jenis kendaraan dari Persamaan  (3) ,  dan  selisih  dari  jumlah  total  penumpang  yang  diperoleh  dihilangkan  dengan melakukan  pendekatan  dengan  cara  menambahkan  atau  mengurangi  jumlah  kendaraan  yang paling  besar  signifikansinya  terhada  perubahan  jumlah  penumpang,  misalkan  dalam  hal  ini menambah   atau   mengurangi   jumlah   bus,   kemudian   setelah   mendekati   diakhiri   dengan mengurangi jumlah kendaraan yang signifikansinya terhadap perubahan jumlah penumpang paling kecil,  dalam  hal ini  sepeda motor atau truk.  Dalam  penelitian ini, yang diubah jumlahnya adalah
truk,  berdasarkan  tingginya  aktivitas  keluar  masuk  barang  dengan  truk  karena  adanya  pelabuhan utama di Kota Surabaya.
Tabel 1 Asumsi jumlah penumpang tiap jenis kendaraan Jenis Kendaraan Asumsi Jumlah Penumpang Sedan 3 Jeep 4 Station Wagon 6 Bus 4 0 Truk 2 Sepeda Motor 2 Pa = JKa * APa (3) Keterangan: P : Jumlah penumpang jenis kendaraan a JKa  : Jumlah kendaraan jenis a AP : Asumsi jumlah penumpang jenis kendaraan a
Kemudian, dicari perkiraan distribusi jumlah tiap jenis kendaraan di tiap grid dengan Persamaan (4) sebagai berikut.

## 𝐾𝐺𝑎1 = ( 𝑃𝐽𝐺1 𝑃𝐽𝑇 ) 𝑥 𝐽𝐾𝑎          (4)

## Keterangan:
KGa1 : Jumlah kendaraan a di grid 1 (kendaraan/tahun) PJG1  : Panjang jalan di grid 1 PJT  : Panjang jalan total
Jumlah kendaraan di tiap grid kemudian dikalikan dengan faktor emisi tiap jenis kendaraan untuk masing-masing parameter yang ingin diukur, sehingga diperoleh beban emisi tiap senyawa oleh tiap jenis kendaraan di tiap grid untuk tiap kilometer panjang jalan. Perhitungan dilakukan dengan Persamaan (5) . Adapun faktor emisi dapat dilihat pada Tabel 2 .
𝐵𝐸𝑛𝑎1 = 𝐾𝐺1 𝑥 𝐹𝐸𝑛𝑎 (5)

## Keterangan:
BEa1  : Beban emisi senyawa n oleh kendaraan a di grid 1 per km jalan (gr/km/tahun) FEna  : Faktor emisi senyawa n untu kendaraan a (gr/km/kendaraan)
Tabel 2 . Faktor emisi BC dan senyawa precursor O 3 (TO) untuk tiap jenis kendaraan Jenis Kendaraan CO a NO x a NMVOC a CH 4 b BC c Sedan (Gasoline PC) 57 6,9 4,9 1,7 0,43 Jeep (Diesel PC) 7 8,4 1,8 0,13 3,6 ST Wagon (Gasoline LDV) 317 13,3 18 1,24 0,43 Bus (Diesel LDV) 8 15,5 2,4 0,08 3,6 Truk (Diesel HDV) 11 26,4 4 0,25 3,6 Sepeda Motor 117 8 173 6,13 - Keterangan:
a Kannari et al., 2006
b EMEP/CORINAIR, 2006 c Bond et al., (2004), diambil kadar tertinggi sebagai worst scenario
Kemudian beban emisi tiap grid dikalikan dengan panjang jalan di tiap grid, sehingga dapat diperoleh beban emisi di tiap grid yang telah terdistribusi sesuai dengan panjang jalan yang ada di tiap grid. Perhitungan dapat dilihat pada Persamaan (6).

## 𝐸𝑛𝑎1 = 𝐵𝐸𝑛𝑎1 𝑥 𝑃𝐽𝐺1
1.000.000 (6)
Keterangan:
Ena1  : Beban emisi parameter n oleh kendaraan a di grid 1 (dalam ton/tahun)
Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah data beban emisi dari sector transportasi darat yang telah terdistribusi sederhana secra spasial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data ATTN, diperoleh jumlah total penumpang masuk ™ sebesar 28.040.496 orang, dan total penumpang yang keluar (TS) dari Kota Surabaya sebanyak 22.031.653. Terlihat bahwa jumlah penumpang masuk lebih banyak dari penumpang keluar, sehingga:
T =TM =28.040.496, dengan TS = 28.040.496 – 22.031.653 = 6.008.843       (7)
Dari Persamaan  (7 ),  diperoleh  nilai  T  dan  TS,  sehingga  pada Persamaan  (8) dapat  diperoleh proporsi penumpang (TP):
TP = 28.040.496 + 6.008.843 = 34.049.339                          (8)
Diketahui  bahwa  jumlah  proporsi  penumpang  yang  digunakan  sebesar  34.049.339.  Setalh  itu, jumlah  total  penumpang  yang  diperoleh  dari  data  kendaraan  yang  terdafta  di  Kota  Surabaya dihitung. Sebagai contoh, di Persamaan (9), jumlah perkiraan penumpang dari jumlah kendaraan sedan yang terdaftar dihitung.
P sedan = JK sedan x AP sedan = 193.953 x 3 = 581.859        (9)
Dapat  diperoleh  asumsi  bahwa  jumlah  penumpang  yang  ada  dalam  mobil  sedan  sebnayak 581.859 orang. Total penumpang yang diperoleh dari keseluruhan jenis kendaraan yang terdaftar adalah  sebesar  27.558.711.  Jelas  terlihat  bahwa  ada  selisih  yang  signifikan  antara  kedua  total penumpang  yang  diperoleh,  sehingga  jumlah  kendaraan  di  data  registrasi  kendaraan  harus
disesuaikan  terlebih  dahulu  hingga  menyamai  total  yang  diperoleh  dari  data  ATTN.  Hal  ini dilakukan  karena  diasumsikan  data  registrasi  kendaraan  hanya  berdasar  pendaftaran  STNK, sedangkan  data  ATTN  adalah  data  yang  diperoleh  melalui  survey  lapangan,  sehingga  memiliki keaslian  yang  lebih  baik.  Hasil  dari  penyesuaian  jumlah  kendaraan  tiap  jenisnya  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah kendaraan tiap jenis pada kondisi awal dan dengan jumlah yang telah
disesuaikan Jenis Kendaraan Jumlah Awal Jumlah Disesuaikan Sedan 193.953 193.953 Jeep 149.885 149.885 ST wagon 586.192 586.196 Bus 49.578 211.843 Truk 342.767 342.769 Motor 10.095.753 10.095.753
Setelah itu, kita ambil sebuah grid dan ambil nilai panjang jalan  yang ada di dalamnya, sehingga kita dapat memperkirakan jumlah kendaraan yang ada di dalamnya dengan Persamaan (10). Grid yang  akan  dijadikan  contoh  adalah grid (6,2)  yang  memiliki  0,276  km  jalan  di dalamnya.
𝐾𝐺𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛(6,2) = 𝑃𝐽𝐺(6,2) 𝑃𝐽𝑇 𝑥 𝐽𝐾𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛 = 0,276 155,997 𝑥 193.953 ≈ 344 (10)
Jumlah perkiraan sedan di grid (6,2) adalah sebesar 344 sedan, dibulatkan. Setelah itu, kita ambil faktor  emisi  dari  jenis  kendaraan  yang  telah  kita  petakan  untuk  parameter  yang  kita  inginkan, untuk kemudian dikalkulasikan, seperti terlihat pada Persamaan (11). Sebagai cotnoh, dilakukan perhitungan senyawa CO, prekursor dari TO, oleh jenis kendaraan sedan.
𝐵𝐸 𝐶𝑂𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛 = 𝐾𝐺(6,2)𝑥 𝐹𝐸 𝐶𝑂𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛 = 344 𝑥 57  ≈ 19,608 (11)
Jumlah yang diperoleh kemudian dikalikan dengan panjang jalan dalam grid, dalam hal ini grid (6,2),  sehingga  dapat  diperoleh  beban  emisi  di grid tersebut,  seperti  terlihat  pada Persamaan (12).
𝐸 𝐶𝑂𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛(6,2) = 𝐵𝐸 𝐶𝑂𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛(6,2)𝑥 𝑃𝐽𝐺(6,2) 1.000.000 ≈ 0,7 𝑡𝑜𝑛/𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 (12)
Hasil yang diperoleh menunjukkan distribusi yang terpusat di sekitar pusat Kota Surabaya, mengingat jalan yang dipetakan hanyalah jalan-jalan utama. Walaupun begitu, ketelitian penelitian ini relatif tinggi karena diasumsikan signifikansi emisi pada jalan-jalan yang tidak dipetakan (jalan kecil, jalan komplek, dsb) relatif kecil. Selain itu, secara distribusi sumber hasil  penelitian  sudah cukup  mewakili  sebagian  besar  dari  kegiatan  transportasi  utama  di  Kota  Surabaya  karena menggunakan jalan-jalan arteri utama dan jalan tol nasional.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  yang dihasilkan  cukup  teliti  dan memberikan  hasil  yang  baik.  Dengan  ketersediaan  data  ATTN,  dapat  diperoleh  model  reaktor keluar-masuk  kendaraan  dan  dengan  itu  dapat  diperoleh  hasil  pengukuran  emisi  dengan menggunakan  faktor  emisi  dari  tiap  kendaraan  dan  parameter.  Data  peta  dan  panjang  jalan
memberikan  distribusi  beban  emisi  sehingga  dapat  diperoleh  hasil  inventarisasi  yang  lebih terpresentasikan  secara  spasial  sehingga  mempermudah  pemaparan.  Dengan  metode  dan  hasil yang  diperoleh,  diharapkan  dapat  meningkatkan  standar  ketelitan  dan  kontinuitas  usaha pengelolaan lingkungan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
EEA  (2006), EMEP/CORINAIR  emission  inventory  guidebook  2006 ,  European  Environment  Agency, 2008.http://reports.eea.europa.eu/EMEPCORINAIR4/en/page002.html.  Bond,  T.C.,  D.G.  Streets, K.F. Yarber, S.M. Nelson, J.-H. Woo, & Z. Klimont, 2004. A technology-based  global  inventory  of  black  and  organic  carbon  emissions  from  combustion ,  J.  of Geophysical Research, 109, D14203, doi:10.1029/2003JD003697, 2004.
Hopke, P. K., D.D Cohen, B.A. Begum, S.K. Biswas, Bangfa Ni, G.G. Pandit, M. Santoso, Y.-S.
Chung, P. Davy, A. Markwitz, S.Waheed, N. Siddique, F.L. Santos, P.C.B. Pabroa, M.C.S. Seneviratne, W. Wimolwattanapun,  S.  Bunprabob,  T.B.  Vuong,  P.D.  Hien,  &A.  Markowicz,  2008. Urban  air quality in the Asian region . Science of the Total Environment 404 (2008) : 103-112
Kanabkaew,  Thongchai  &  Nguyen  Thi  Kim  Oanh.  2010. Developmet  of  Spatial  and  Temporal  Emission Inventory  for  Crop  Residue  Field  Burning .  Springer  Science+Business  Media  B.V  2010,  Environ Model Assess (2011) 16:453-464, DOI 10.1007/s10666-010-9244-0.
Menteri Negara Lingkungan Hidup, 2010. Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor
12  Tahun  2010  Tentang  Pelaksanaan  Pengendalian  Pencemaran  Udara  di  Daerah .  Streets,  D.G.,  T.C. Bond, G.R. Carmichael, S.D. Fernandes, Q. Fu, D. He, Z. Klimont, S.M.
Nelson,  N.Y.  Tsai,  M.Q.  Wang,  J.-H.  Woo,  &  K.F.  Yarber,  2003. An  inventory  of gaseous  and  primary aerosol emissions in Asia in the year 2000 , J. of Geophysical Research, 108, D21, 8809, doi:10.1029/2002JD003093, 2003.
Suhadi,  D.R.,  M.  Awang,  M.N.  Hassan,  R.A.,  &  Azizi  Hj.  Muda.,  2005. Review  of Photochemical Smog Pollution in Jakarta Metropolitan, Indonesia . American Journal of Environmental Sciences. 2 : 110 – 118
UNEP-WMO.  2011. Integrated  Assessment  of  Black  Carbon  and  Tropospheric  Ozone.  Summary  for Decision Makers , United Nations Environment Program
USAID.      2010. Black      Carbon      Emissions      in      Asia      :      Sources,      Impacts,      and      Abatement