## Pengaruh Hari Bebas Kendaraan Bermotor terhadap Emisi Polutan di Jalan Alternatif (Studi Kasus: Jalan RE Martadinata, Kota Bogor)
The Effect of Car Free Day (CFD) on Pollutant Emissions at Alternative Roads (Case Study: RE Martadinata Street, Bogor City)
Rachmawati Aida * , Fithriya Yulisiasih Rohmawati, dan Ana Turyanti
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 12 November 2018 Received in revised from 9 April 2019 Accepted 28 April 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.1.8-19

## Keywords:
Air quality Fixed-box model Pollutant concentration Vehicle emission
Weekend non-CFD A B S T R A C T
Car Free Day (CFD) is a social campaign aimed to reduce the dependence of people on vehicle uses, which occurs once per week in Bogor. The idea intends to decrease the  vehicle  emissions.  However,  CFD  is  often  to  cause  a  new  problem  like  the congestions, which are found on the nearby alternative roads, as happened in RE Martadinata Street, Bogor City. This study aims to compare the emission load and the  concentrations  of  pollutants  in  ambient  air  during  CFD  (06.00-09.00  am)  and non-CFD days in alternative road. We measured the following pollutants: CO, HC, NO x, PM 10 and  SO 2 .  This  research  first  applied  Fixed-Box  Model  to  estimate concentration of pollutants, then we used the  Finite Length Line Source  (FLLS) to estimate dispersion of pollutants. The results showed that there was no substantial difference in pollutant emissions between CFD and non-CFD days. But if we separate between weekdays  and  weekend,  our analysis  revealed that emissions  during the weekend are bigger than that of weekdays. This was consistent with an increase of number of vehicles during the weekends by 17.2%. Based on our analysis, motorcycle contributes  to  an  increased  of  CO,  HC,  PM 10 pollutants,  whereas  SO 2 and  NO x pollutants were generated by cars. Our findings suggest that a short time of CFD does not contribute a lot to reduce the emissions.

## PENDAHULUAN
Bogor  sebagai  salah  satu  kota  tujuan  wisata sering mengalami kemacetan akibat jumlah kendaraan bermotor  yang  tinggi.  Berdasarkan  data  Jasa  Marga periode  Januari  2017  hingga  April  2018,  rata-rata volume  kendaraan  yang  melalui  tol  menuju  Bogor berjumlah  lebih  dari  0.9  juta  unit  per  bulan.  Jumlah kendaraan motor yang tinggi mampu mengakibatkan peningkatan polutan udara (Ferrero et al., 2016; Lang et al.,  2014;  May  et  al.,  2014;  Re ş ito ğ lu  et  al.,  2015), sehingga  menurunkan  kualitas  udara.  Di  sisi  lain, pemerintah  kota  Bogor  mempunyai  kebijakan  untuk menanggulangi  dampak  buruk  kendaraan  bermotor terhadap kualitas udara. Salah satu upaya yang dilaku- kan  adalah  dengan  memberlakukan  kebijakan  Hari Bebas Kendaraan Bermotor (HBKB). HBKB atau Car Free Day merupakan  sebuah  kegiatan  kampanye  yang
* Corresponding author: rachmawatiaidaa@gmail.com
bertujuan mengurangi pencemaran udara di kota-kota besar  (Masiol  et  al.,  2014;  Nagy  et  al.,  2014; Nieuwenhuijsen dan Khreis, 2016).
Kegiatan  HBKB  di  Indonesia  bertujuan  meng- edukasi  masyarakat  untuk  menggunakan  angkutan umum massal yang ramah lingkungan (Gusnita, 2010). Hal  tersebut  diharapkan  dapat  mendukung  dan meningkatkan  kualitas  udara.  Penelitian  mengenai program  HBKB  di  Indonesia  telah  dilaksanakan  di beberapa kota, antara lain Kota Denpasar, Bali (Arwini et  al.,  2015),  Kota  Bandung,  Jawa  Barat  (Farda  dan Balijepalli,  2018),  dan  Kota  Jakarta  (Gusnita,  2010). Namun, penelitian tersebut belum dilaksanakan di Kota Bogor.  Program  HBKB  di  Kota  Bogor  dilaksanakan setiap  hari  Minggu  pukul  06.00-09.00  WIB  di  Jalan Sudirman.  HBKB  di  Kota  Bogor  semula  bertempat  di Jalan  Jalak  Harupat  yang  diresmikan  sejak  Desember 2009.  Namun,  pada  April  2016  dipindahkan  ke  Jalan
Sudirman  yaitu  mulai  dari  depan  Jalan  Sarwojajar hingga persimpangan Air Mancur sepanjang 1 303 m. Keputusan  tersebut  diambil  setelah  diberlakukannya sistem  satu  arah  (SSA)  di  seputar  Kebun  Raya  Bogor (KRB) serta mengikuti kota lainnya yang mengadakan HBKB  di  jalur-jalur  protokol  (DISKOMINFOSTANDI, 2016).
Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa pemberlakukan  HBKB  mengurangi  emisi  polutan  di jalan  utama  tempat  HBKB  berlangsung  namun  di  sisi lain  meningkatkan  emisi  polutan  di  jalan  alternatif. Menurut Gusnita (2010), HBKB tahun 2007 sampai 2009 di  Jakarta  mengakibatkan  penurunan  konsentrasi polutan (CO, NO, PM 10 ) sebesar 30-80% dibandingkan hari kerja. Penelitian oleh Sasmita (2015) menemukan bahwa HBKB di Kota Pekanbaru mengalami penurunan emisi Karbon dioksida sebesar 237 kg selama kegiatan HBKB. Di sisi lain, menurut Damara et al. (2017) terjadi peningkatan konsentrasi CO di jalan alternatif arus saat terjadi  HBKB  di  kota  Semarang.  Hal  tersebut,  dapat berpotensi  juga  terjadi  di  kota  Bogor,  dimana  HBKB berlangsung  di  Jalan  Sudirman,  sedangkan  jalan alternatif berada di Jalan RE Martadinata. Oleh karena itu,  penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk  menduga pengaruh  HBKB  terhadap  emisi  polutan  di  jalan alternatif  (yaitu  Jalan  RE  Martadinata),  sehingga pengaruh  pemberlakukan  kebijakan  HBKB  dapat diketahui secara komprehensif.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Data yang digunakan meliputi data jumlah dan jenis  kendaraan,  data  panjang  jalan,  data  kondisi atmosfer, dan data faktor emisi. Data jenis dan jumlah kendaraan  didapatkan  dengan  cara  melakukan penghitungan langsung menggunakan counter di Jalan RE Martadinata pada tanggal 25-26 Februari 2018; 4-5
dan 30-31 Maret 2018; 1, 3-6 April 2018 serta 19-20 Mei 2018  pada  jam  06.00-09.00  WIB.  Rute  Jalan  RE Martadinata  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Data tersebut  mewakili  hari  libur  non-HBKB,  hari  kerja (Senin-Jumat),  serta  ketika  HBKB  berlangsung.  Data panjang jalan diduga dari Google Maps menggunakan fungsi measure distance .
Data  kondisi  atmosfer  meliputi  data  stabilitas atmosfer,  data mixing  height ,  data  kecepatan  angin, data  arah  angin  dari Real-time  Environmental  Appli- cations  and  Display  System  National  Oceanic  and Atmospheric Administration (READY NOAA) (Rolph et al.,  2017): https://ready.arl.noaa.gov/READYamet.php . Data  kondisi  atmosfer  tersebut  menggunakan  data sekunder  dikarenakan  tidak  memerlukan  biaya  serta memberikan solusi terhadap ketiadaan alat ukur yang memadai. Data faktor emisi mengacu pada ketentuan Kementerian Lingkungan Hidup (KLH) yakni Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 12/2010 (KLH, 2013).

## Pendugaan Beban Emisi Kendaraan Bermotor
Peningkatan jumlah kendaraan bermotor dapat meningkatkan  polutan  yang  diemisikan  ke  atmosfer. Perhitungan  beban  emisi  kendaraan  menggunakan data faktor emisi yang bersumber dari  KLH (Tabel 1). Faktor  emisi  menunjukkan  besarnya  emisi  per  satuan unit  kegiatan  yang  dilakukan,  dapat  berupa  volume yang diproduksi atau volume yang dikonsumsi. Faktor emisi  akan  berbeda  untuk  setiap  jenis  kendaraan. Rumus yang digunakan untuk menghitung beban emisi disajikan pada Persamaan (1).
E p = Σ i=1 n L N i F pi (1)
dimana E p emisi  polutan  jenis-p  (g  jam -1 ), L panjang jalan  (km), N i jumlah  kendaraan  bermotor  tipe- i yang melintasi  ruas  jalan  (unit  jam -1 ), F pi faktor  emisi kendaraan tipe i (g jam -1 ).
Tabel 1 Faktor emisi kendaraan bermotor di Indonesia Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 12/2010.
Kategori Faktor Emisi Polutan CO (g km -1 ) HC (g km -1 ) NOx (g km -1 ) PM10 (g km -1 ) SO 2 (g km -1 ) Sepeda motor 14.0 5.9 0.29 0.24 0.008 Mobil penumpang (bensin) 40.0 4.0 2.0 0.01 0.026 Mobil penumpang (solar) 2.8 0.2 3.5 0.53 0.440 Mobil penumpang 32.4 3.2 2.3 0.12 0.110 Bus 11.0 1.3 11.9 1.40 0.930 Truk 8.4 1.8 17.7 1.40 0.820 Angkutan kota (minibus) 43.1 5.08 2.1 0.006 0.029
Pendugaan  Konsentrasi  Polutan  menggunakan Fixed-Box Model
Data hasil perhitungan beban emisi selanjutnya dijadikan  acuan  untuk  menghitung  besarnya
konsentrasi  polutan  menggunakan Fixed-Box  Model . Fixed-Box  Model dipilih  dalam  penelitian  ini dikarenakan  relatif  lebih  sederhana  dan  telah digunakan  berbagai  penelitian  pencemaran  udara  di
berbagai negara (Chen dan He, 2014; De Nevers, 2010; He dan Qiu, 2016; Mareddy, 2017; Yang dan He, 2016). Model  tersebut  mengasumsikan  area  dalam  bentuk kotak  untuk  menduga  konsentrasi  polutan  dari beberapa sumber pencemar dalam skala kecil. Asumsi yang  digunakan  dalam  model  adalah  laju  polutan konstan,  kondisi  emisi,  kecepatan  angin  dan karakteristik udara selalu tetap serta pelepasan polutan tercampur sempurna dan seketika. Rumus perhitungan konsentrasi  menggunakan  metode fixed-box  model disajikan pada Persamaan (2).
C = b + (qp) ū xH (2)
dimana C besar konsentrasi polutan di dalam kotak (µg m -3 ), b konsentrasi polutan yang masuk (µg m -3 ), q laju emisi per satuan luas (g s -1 m -2 ), p panjang jalan (m), ū x kecepatan  angin  searah  sumbu-x  (m  s -1 ),  H mixing height (m).
Penelitian  ini  mengasumsikan  nilai  b  =  0,  hal tersebut dapat terjadi jika udara yang masuk ke dalam kotak merupakan udara bersih. Data mixing height dari READY NOAA, dengan luas jalan kajian sebesar 8 000 m 2 . Laju emisi polutan per satuan luas ( q ) didapatkan dari Persamaan (3).
q = Ep A (3)
dimana, q laju emisi per satuan luas (g s -1 m -2 ), Ep emisi polutan jenis-p (g jam -1 ), A luas jalan kajian (m 2 ).
Arah  angin  dominan  di  Jalan  RE  Martadinata selama  pengamatan  adalah  angin  Barat-Barat  Laut (292.5 o ) berdasarkan data arah angin dari READY NOAA. Kecepatan  angin  dalam  pendugaan  konsentrasi polutan  menggunakan Fixed-Box  Model diasumsikan searah sumbu-x (Gambar 1). Oleh karena itu, kecepatan angin dihitung dengan Persamaan (4).
ū x = v cos( β ) (4)
dimana, ū x kecepatan angin searah sumbu-x (m s -1 ), v kecepatan  angin  (m  s -1 ), β sudut  antara  arah  angin dominan dengan sumbu-x ( β = 67.5 o ).

## Pendugaan Dispersi Polutan menggunakan FLLS
Dispersi  polutan  dalam  penelitian  ini  diduga dengan FLLS ( Finite Length Line Source ). Metode FLLS digunakan untuk menentukan konsentrasi polutan dan penyebarannya dengan membagi daerah sumber emisi menjadi segmen-segmen terkecilnya. FLLS merupakan modifikasi  dari infinite  length  line  source yang digunakan  dalam  perhitungan line  source  gaussian. Paramitadevi  (2014)  menggunakan  model line  source gaussian dengan berasumsi bahwa sebuah line source adalah  sebuah  deret point  source yang  saling tergantung dan masing-masing menghasilkan kepulan polutan.
Gambar 1 Lokasi pengamatan kondisi kepadatan lalu lintas di Jalan RE Martadinata Bogor (garis warna merah).
Tabel 2  Konstanta untuk menghitung koefisien dispersi.
Kestabilan a b* x < 1 km x > 1 km c d f c d f A 213 0.894 440.8 1.941 9.27 459.7 2.094 -9.6 B 156 0.894 106.6 1.149 3.3 108.2 1.098 2.0 C 104 0.894 61.0 0.911 0.0 61.0 0.911 0.0 D 58 0.894 33.2 0.725 -1.7 44.5 0.516 -13.0 E 50.5 0.894 22.8 0.678 -1.3 55.4 0.305 -34.0 F 34 0.894 14.35 0.740 -0.35 62.6 0.180 -48.6
*b = 0.894 untuk semua kelas atmosfer dan semua jarak x
Hal  tersebut  berarti  konsentrasi  suatu  titik  di jalan  dihitung  sebagai  jumlah  konsentrasi  dari  deret titik-titik sumber pada jalan tersebut. Persamaan yang digunakan dalam FLLS disajikan pada Persamaan (5-7) (Cooper dan Alley, 2010).
C ( x,z ) = K (2 π ) 1 2 ⁄ (G2 - G1) (5) K = Q ū𝑦 σ z { exp [ - (z-H)2 2 σ z 2 ] + exp [ - (z+H)2 2 σ z 2 ]} (6) G2 - G1 = ∫ 1 (2 π ) 1 2 ⁄ exp ( - B2 2 ) dB B2 B1 (7)
dimana, Q laju emisi sumber polutan (g m s -1 ), π 3.14, ū y kecepatan  angin  searah  sumbu-y  (m  s -1 ), σ z parameter  dispersi  konsentrasi  pada  posisi  z  (m),  z posisi arah z pada koordinat kartesius (pada penelitian ini  z  =  0),  H  Ketinggian  efektif  sumber  emisi  (pada penelitian  ini  H  =  0),  B  Rasio  panjang  ruas  jalan terhadap parameter dispersi ( σ y ), B2 = y2 σ y ; B1 = y1 σ y .
Segmen  jalan  sepanjang  titik  AC  (Gambar  1) yang digunakan dalam penelitian ini memiliki panjang jalan 350 m dengan AB = 210 m dan BC = 140 m,  serta kemiringan  jalan  terhadap  arah  Utara  sebesar  45 o . Pemilihan  segmen  jalan  AC  disebabkan  oleh terdapatnya  rel Commuter  Line yang  terletak bersebelahan  dengan  titik  A.  Penutupan  jalan  ketika kereta  lewat  akan  menyebabkan  tertahannya kendaraan  bermotor  di  sepanjang  segmen  jalan  AC, sehingga  emisi  polutan  akan  terkumpul  di  segmen jalan tersebut.
Lokasi reseptor yang dianalisis kualitas udaranya ditentukan  dari  hasil  analisis windrose menggunakan data arah dan kecepatan angin dari READY NOAA. Nilai x adalah jarak tegak lurus ( downwind ) sesuai arah angin dari titik sumber emisi. Nilai y1 dan y2 merupakan jarak reseptor  sejajar  ( crosswind )  dengan  ruas  jalan (Paramitadevi,  2014).  Penelitian  ini  mengasumsikan arah  angin  dominan  di  Jalan  RE  Martadinata  selama pengamatan  adalah  angin  Barat-Barat  Laut  (292.5 o ), berdasarkan data arah angin dari READY NOAA.
Dalam  model  FLLS,  arah  angin  dihitung  agar tegak  lurus  terhadap  masing-masing  ruas  jalan.
Perhitungan  kecepatan  angin  untuk  model  FLLS menggunakan rumus pada Persamaan (8). Sedangkan nilai  sigma  ( σ y dan σ z )  ditentukan  dari  Tabel  2  dan dihitung menggunakan Persamaan (9-10) (Cooper dan Alley,  2010).  Konstanta  yang  digunakan  dalam persamaan di atas tersedia dalam Tabel 2.
ū y = v cos(90- β ) (8)
σ y = ax b (9) σ z = cx d +f (10)
dimana ū y kecepatan  angin  searah  sumbu-y  (m  s -1 ),  v kecepatan  angin  (m  s -1 ), β sudut  antara  arah  angin dominan dengan sumbu-x ( β = 67.5 o ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Jumlah Kendaraan
Total  kendaraan  yang  melalui  ruas  Jalan  RE Martadinata pada pukul 06.00–09.00 WIB paling tinggi terjadi  ketika  berlangsungnya  kegiatan  HBKB  dengan rata-rata  8  124  unit  kendaraan,  sedangkan  rata-rata jumlah kendaraan di hari kerja dan hari libur non-HBKB masing-masing yaitu 7 916 dan 5 743 unit (Gambar 2a). Hal  tersebut  berarti  terjadi  peningkatan  jumlah kendaraan  di  Jalan  RE  Martadinata  ketika  HBKB berlangsung  yaitu  sebesar  1.3%  dan  17.2%  jika dibandingkan  dengan  hari  kerja  dan  hari  libur  non- HBKB.
Jenis  kendaraan  yang  melintasi  ruas  Jalan  RE Martadinata  didominasi  oleh  sepeda  motor  dengan rata-rata sebesar 6 280 unit saat hari kerja, 4 522 unit ketika hari libur non-HBKB, dan 6 562 unit ketika HBKB berlangsung  (Gambar  2b).  Peningkatan  jumlah kendaraan dengan jenis angkutan umum ketika HBKB disebabkan  oleh  adanya  perubahan  jalur  angkutan umum  selama  berlangsungnya  HBKB.  Peningkatan jumlah kendaraan di Jalan RE Martadinata ketika HBKB berlangsung menyebabkan kemacetan pada ruas jalan tersebut. Kemacetan diperparah dengan digunakannya bahu jalan sebagai tempat parkir yang menyebabkan badan jalan menjadi lebih sempit.
Gambar 2 Grafik perbandingan: (a) jumlah kendaraan, dan (b) rata-rata jumlah kendaraan berdasarkan jenis kendaraan.
Keadaan  jalan  mengalami  kemacetan,  maka pembakaran  bahan  bakar  menjadi  tidak  efisien  serta akan mengakibatkan pengumpulan emisi polutan pada satu tempat (Purwanto, 2015). Sebaliknya, pembakaran bahan  bakar  pada  kendaraan  bermotor  akan  lebih efisien  jika  kendaraan  bermotor  tersebut  melaju dengan kecepatan konstan.

## Beban Emisi Kendaraan
Hasil  perhitungan  beban  emisi  menunjukkan jumlah  polutan  yang  paling  tinggi  dilepaskan  ke  at- mosfer  yaitu  CO  sebesar  144  716  g  jam -1 ,  106  911  g jam -1 , 150 756 g jam -1 pada hari kerja, hari libur non- HBKB, dan ketika HBKB karena nilai faktor emisi untuk CO lebih tinggi dari polutan lainnya (Gambar 3). Emisi untuk masing-masing polutan dibahas sebagai berikut.

## Karbon Monoksida (CO)
Karbon monoksida (CO) merupakan gas beracun yang  tidak  berbau  dan  tidak  berasa,  dihasilkan  dari pembakaran tidak sempurna gas alam dan material lain yang  mengandung  karbon  (Saputra  dan  Dharmawan, 2013). KLH (2013) mengemukakan lebih dari 75% emisi CO  dihasilkan  dari  sisa  pembuangan  kendaraan bermotor.  Pada  kondisi  macet,  mesin  kendaraan beroperasi pada beban yang tinggi dan putaran rendah. Akibatnya  saat  macet  emisi  polutan  dari  kendaraan bermotor akan mengalami peningkatan (Adiang et al., 2017;  Bhautmage  dan  Gokhale,  2016).  Karbon
monoksida mengubah hemoglobin menjadi karboksi- hemoglobin sehingga kemampuan darah mengangkut oksigen  menjadi  berkurang  dan  menimbulkan gangguan kesehatan (Levy, 2015).
Emisi CO tertinggi di Jalan RE Martadinata terjadi pada  saat  HBKB  dengan  rata-rata  sebesar  150  756  g jam -1 ,  sedangkan  hari  kerja  dan  hari  libur  non-HBKB memiliki beban emisi sebesar 144 716 g jam -1 dan 85 267  g  jam -1 .  Dengan  kata  lain,  terjadi  peningkatan sebesar 27.7% jika dibandingkan dengan hari libur non- HBKB dan meningkat sebesar 2.0% jika dibandingkan dengan  hari  kerja.  Hasil  penelitian  juga  menunjukkan polutan  CO  di  Jalan  RE  Martadinata  saat  HBKB,  hari kerja  dan  hari  libur  non-HBKB  sebagian  besar diemisikan oleh sepeda motor yaitu sebesar 59%-61% dengan rata-rata 81 032 g jam -1 . Hal tersebut disebab- kan banyak sepeda motor yang melintasi jalan tersebut, sedangkan untuk bus dan truk memiliki tingkat emisi CO yang sangat kecil.

## Hidrokarbon (HC)
Hidrokarbon  (HC)  merupakan  gas  penyebab terjadinya  kabut  campuran  asap  ( smog ),  serta  dapat menyebabkan  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan Akut  (ISPA),  iritasi  mata,  dan  bronkhitis.  Senyawa  HC yang  terdapat  pada  gas  buang  kendaraan menunjukkan bahwa terdapat bahan bakar bensin yang tidak  tebakar  dan  langsung  terbuang  bersama  sisa pembakaran (Purwanto, 2015).
Gambar 3 Perbandingan jumlah polutan CO, HC, NOx, PM 10 , dan SO 2 .
Rata-rata beban emisi HC  yang dihasilkan oleh kendaraan bermotor di Jalan RE Martadinata saat HBKB, hari  kerja,  dan  hari  libur  non-HBKB  masing-masing sebesar 45 207 g jam -1 , 42 995 g jam -1 , dan 31 389 g jam -1 . Emisi HC ketika HBKB jika dibandingkan dengan hari  kerja  mengalami  peningkatan  sebesar  2.5%,  dan 18.0%  jika  dibandingkan  dengan  hari  kerja  dan  hari libur non-HBKB. Emisi HC tertinggi disumbangkan oleh sepeda motor dengan rata-rata sebesar 34 149 g jam -1 atau 86% dari total emisi polutan HC, sedangkan untuk kendaraan jenis lainnya hanya menyumbang 14%-15% emisi  HC.  Emisi  HC  dari  sepeda  motor  yang  tinggi disebabkan oleh banyak sepeda motor yang melintasi Jalan RE Martadinata.
Nitrogen Oksida (NO x ) Nitrogen  oksida  (NO x )  adalah  kelompok  gas yang  terdapat  di  atmosfer  terdiri  atas  NO  dan  NO 2 . Walaupun  terdapat  bentuk  lain  dari  nitrogen  oksida, tetapi kedua gas tersebut yang paling banyak ditemui sebagai  polutan  udara.  Ciri  dari  gas  NO  yaitu  tidak berwarna  dan  tidak  berbau,  sedangkan  NO 2 memiliki warna  cokelat  kemerahan  dan  berbau  tajam.  Udara yang  tercemar  gas  NO x tidak  hanya  berbahaya  bagi manusia  dan  hewan,  tetapi  juga  bagi  tanaman  dan lingkungan (Boningari dan Smirniotis, 2016; Jonson et al., 2017).
Emisi  NO x di  Jalan  RE  Martadinata  lebih  tinggi ketika hari kerja dengan rerata sebesar 5 738 g jam -1 , sedangkan emisi NO x untuk HBKB dan hari libur non- HBKB masing-masing yaitu 5 538 g jam -1 dan 4 526 g jam -1 .  Persentase  kenaikan  emisi  NOx  selama  HBKB sebesar 0.1% jika dibandingkan dengan hari libur non- HBKB, sedangkan jumlah emisi NOx ketika HBKB dan hari kerja tidak berbeda jauh.
Jenis kendaraan yang paling banyak mengemisikan  NOx  di  Jalan  RE  Martadinata  selama pengukuran yaitu mobil penumpang. Walaupun jumlah
sepeda  motor  yang  melintasi  Jalan  RE  Martadinata lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kendaraan  lain, namun nilai faktor emisi sepeda motor untuk polutan NOx  tergolong  kecil  yaitu  sebesar  0.29.  Hal  tersebut menyebabkan emisi NOx oleh mobil penumpang lebih tinggi dari sepeda motor. Kendaraan bermotor dengan jenis bus memiliki peran yang sangat kecil dalam emisi polutan NOx karena jumlah bus yang melintasi Jalan RE Martadinata sangat sedikit.
Particulate Matter-10 (PM 10 ) Particulate  matter -10  (PM 10 )  merupakan  parti- kulat  yang  berukuran  kurang  dari  10  µm.  Partikulat terdiri dari unsur karbon yang dihasilkan oleh adanya residu  dalam  bahan  bakar.  Residu  tersebut  tidak  ikut terbakar  dalam  ruang  bakar,  tetapi  terbuang  melalui pipa  gas  buang  (Purwanto,  2015).  Pencemaran  udara berbentuk partikel (debu, aerosol, timah hitam) dapat menyebabkan masalah kesehatan (umumnya penyakit saluran  pernapasan)  yang  berbeda  tingkatan  dan jenisnya,  bergantung  pada  macam,  ukuran,  dan komposisi  kimiawi  polutan.  Beberapa  dampak  yang ditimbulkan  oleh  PM 10 yaitu  berkurangnya  jarak pandang,  timbulnya  kerusakan  lingkungan  akibat pengendapan partikel yang mengandung asam, serta kerusakan bangunan atau monumen yang mengganggu keindahan (KLH, 2013).
Rata-rata  emisi  PM 10 paling  tinggi  ketika  HBKB yaitu sebesar 338 g jam -1 , sedangkan hari kerja 336 g jam -1 dan  hari  libur  non-HBKB  sebesar  244  g  jam -1 . Emisi  PM 10 mengalami  peningkatan  ketika  HBKB  jika dibandingkan  dengan  hari  kerja  dan  hari  libur  non- HBKB masing-masing sebesar 0.3% dan 16.0%. Selama pengukuran berlangsung, lebih dari 90% emisi PM 10 di Jalan  RE  Martadinata  dihasilkan  oleh  sepeda  motor. Dominasi sepeda motor terhadap emisi polutan PM 10 disebabkan oleh tingginya jumlah sepeda motor yang
melintasi  Jalan  RE  Martadinata  jika  dibandingkan dengan kendaraan bermotor lainnya.
Sulfur dioksida (SO 2 ) Sulfur  dioksida  (SO 2 )  merupakan  salah  satu bentuk  dari  gas-gas  oksida  sulfur,  gas  ini  mudah terlarut dalam air, dan tidak berwarna. Gas SO 2 dapat menyebabkan  iritasi  pada  saluran  pernapasan  seperti selaput  lendir  hidung,  tenggorokan,  dan  paru-paru yang menimbulkan kesulitan bernapas terutama pada kelompok orang yang sensitif seperti penderita asma, anak-anak, dan orang lanjut usia.
Berbeda  dengan  polutan  lainnya,  emisi  SO 2 di Jalan RE Martadinata paling tinggi dihasilkan ketika hari kerja  dengan  rata-rata  sebesar  209.7  g  jam-1, sedangkan  untuk  HBKB  dan  hari  libur  non-HBKB masing-masing  sebesar  169.2  g  jam-1,  dan  157.3  g jam-1.  Dengan  kata  lain,  emisi  SO 2 ketika  HBKB mengalami
penurunan
sebesar
10.7% jika dibandingkan  dengan  hari  kerja  serta  mengalami peningkatan 3.7% jika dibandingkan dengan hari libur non-HBKB.
Emisi  SO 2 paling  tinggi  diemisikan  oleh  mobil penumpang yaitu sebesar 48%, 65%, dan 52% masing- masing ketika HBKB, hari kerja, dan hari libur non-HBKB. Nilai  faktor  emisi  SO 2 mobil  penumpang  lebih  tinggi jika dibandingkan dengan sepeda motor (Tabel 1). Nilai faktor emisi SO 2 paling tinggi dimiliki oleh kendaraan bermotor  dengan  jenis  bus  namun  karena  jumlahnya yang  sangat  sedikit,  maka  pengaruhnya  juga  sangat kecil.  Hal  tersebut  menyebabkan  emisi  SO 2 lebih didominasi  oleh  kendaraan  bermotor  dengan  jenis mobil  penumpang,  walaupun  jumlah  sepeda  motor yang melintasi Jalan RE Martadinata jauh lebih tinggi dari mobil penumpang.

## Pendugaan Konsentrasi Polutan  berdasarkan Hasil
Fixed-Box Model
Dalam pendugaan konsentrasi polutan menggunakan fixed-box model , kondisi atmosfer yang mempengaruhi antara lain kecepatan angin dan mixing height. Kecepatan  (dan  arah)  angin  mempengaruhi dispersi  polutan.  Sementara  untuk mixing  height , penyebaran polutan secara vertikal sangat dipengaruhi oleh mixing height, apabila mixing height tinggi maka pencampuran  polutan  dengan  parsel  udara  akan semakin besar (Tang et al., 2016; Wagner dan Schäfer, 2017).  Hal  tersebut  dapat  membantu  menurunkan konsentrasi polutan. Mixing layer atau lapisan perbatas ( atmospheric  boundary  layer )  merupakan  lapisan atmosfer  yang  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi permukaan,  lapisan  ini  juga  menjadi  tempat bertukarnya  momentum,  panas  ataupun  massa  yang disebabkan  oleh  interaksi  antara  permukaan  dengan
lapisan  udara  diatasnya.  Ketinggian  dari  lapisan perbatas atmosfer dipengaruhi oleh stratifikasi termal. Dalam  kondisi  stabilitas  atmosfer  yang  stabil  atau netral,  ketinggian  lapisan  perbatas  dianggap  tidak bergantung  terhadap  waktu  dan  dapat  diduga  dari fungsi faktor meteorologi. Saat kondisi atmosfer tidak stabil, ketinggian lapisan perbatas bervariasi terhadap waktu  karena  adanya  gaya  dorong  yang  berasal  dari fluks termal permukaan (Soulhac et al., 2017).
Hasil pendugaan konsentrasi polutan di Jalan RE Martadinata  menggunakan Fixed-Box  Model menun- jukkan emisi CO, HC, NO x , PM 10 , SO 2 masih di bawah nilai baku mutu udara ambien baik hari kerja, hari libur non-HBKB,  ataupun  saat  HBKB  (Tabel  3).  Walaupun terjadi  peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor  dan emisi  polutan  ketika  HBKB,  tetapi  jumlah  konsentrasi polutan  yang  diemisikan  ketika  HBKB  masih  jauh  di bawah nilai baku mutu. Baku mutu udara ambien yang digunakan sebagai perbandingan konsentrasi polutan merupakan baku mutu dengan periode pengukuran 1 jam. Sebagai contoh konsentrasi CO tertinggi sebesar 300  µg/m 3 pada  saat  HBKB  (4  Maret  2018)  masih  di bawah  baku  mutu  udara  ambien  untuk  CO  yakni sebesar 30 000 µg/m 3 , konsentrasi HC tertinggi sebesar 122  µg/m 3 pada  saat  HBKB  (4  Maret  2018)  masih  di bawah  baku  mutu  udara  ambien  untuk  HC  yakni sebesar 160 µg/m 3 , konsentrasi NO x tertinggi sebesar 15  µg/m 3 pada  saat  HBKB  (4  Maret  2018)  masih  di bawah  baku  mutu  udara  ambien  untuk  NO x yakni sebesar 400 µg/m 3 , konsentrasi PM 10 tertinggi sebesar 4.6  µg/m 3 pada  saat  HBKB  (4  Maret  2018)  masih  di bawah  baku  mutu  udara  ambien  untuk  PM 10 yakni sebesar 150 µg/m 3 , konsentrasi SO 2 tertinggi sebesar 0.46  µg/m 3 pada  saat  HBKB  (4  Maret  2018)  masih  di bawah  baku  mutu  udara  ambien  untuk  SO 2 yakni sebesar  900  µg/m 3 (Tabel  3).  Penelitian  ini mengasumsikan  tidak  ada  konsentrasi  polutan  yang masuk  ke  ruas  Jalan  RE  Martadinata  selama  peng- ukuran  (b  =  0).  Asumsi  tersebut  menyebabkan  nilai konsentrasi  polutan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian ini  merupakan  konsentrasi  polutan  minimum  yang terbentuk  di  lokasi  kajian.  Dengan  kata  lain,  nilai konsentrasi polutan yang sebenarnya lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  hasil  pendugaan  dalam penelitian ini.

## Analisis Dispersi Polutan menggunakan FLLS
Salah
satu faktor meteorologis yang berpengaruh  terhadap  dispersi  atau  penyebaran polutan adalah stabilitas atmosfer. Dalam penelitian ini, penulis  menggunakan  Stabilitas  Pasquill  untuk menentukan  stabilitas  atmosfer.  Stabilitas  Pasquill digolongkan  ke  dalam  tujuh  kategori  yaitu  A  (sangat tidak stabil), B (cukup tidak stabil), C (agak tidak stabil),
Tabel 3  Perbandingan hasil perhitungan konsentrasi polutan dengan baku  mutu udara ambien (PPRI No. 41 Tahun 1999).
Tanggal Polutan CO HC NO x PM 10 SO 2 Baku Mutu a 30 000 160 400 150 900 25-Feb-18 HBKB 112 33 4 1.2 0.12 4-Mar-18 HBKB 399 122 15 4.6 0.46 1-Apr-18 HBKB 67 20 3 0.8 0.08 26-Feb-18 Senin 109 30 5 1.2 0.18 5-Mar-18 Senin 126 38 5 1.4 0.17 3-Apr-18 Selasa 67 20 3 0.8 0.1 4-Apr-18 Rabu 75 21 3 0.8 0.12 5-Apr-18 Kamis 159 49 6 1.9 0.22 6-Apr-18 Jumat 129 41 5 1.6 0.17 30-Mar-18 Libur non- weekend 33 9 1 0.4 0.05 31-Mar-18 Weekend non-HBKB 49 15 2 0.6 0.07 19-Mei-18 Weekend non-HBKB 155 48 7 2 0.26 20-Mei-18 Minggu non-HBKB 99 27 4 1 0.14
D (netral), E (agak stabil), F (cukup stabil), dan G (sangat stabil). Pada  kondisi  atmosfer  berada  dalam  keadaan tidak  stabil,  kandungan  massa  udara  akan  diangkat naik  yang  dipercepat  oleh  perbedaan  tekanan  antara lapisan  udara  di  bawah  dengan  lapisan  yang  lebih tinggi (Syaifullah, 2013). Hal tersebut akan membantu dispersi  polutan  yang  dapat  menurunkan  konsentrasi polutan di suatu tempat. Stabilitas atmosfer di Jalan RE Martadinata ketika dilakukan pengukuran berdasarkan Stabilitas Pasquill didominasi oleh kondisi netral hingga stabil yang dapat menghambat dispersi polutan (Tabel 4).  Namun,  karena  konsentrasi  seluruh  polutan  yang diemisikan  di  Jalan  RE  Martadinata  saat  pengukuran masih jauh di bawah baku mutu, maka kualitas udara masih baik untuk kesehatan. Penyebaran polutan juga dipengaruhi oleh arah dan kecepatan angin.
Pergerakan  aliran  polutan  dapat  diperkirakan berdasarkan pergerakan angin (Ai dan Mak, 2014; Heist et  al.,  2013),  dan  keberadaan  vegetasi  (Abhijith  dan Gokhale, 2015; Amorim et al., 2013; Janhäll, 2015). Arah angin  akan  menentukan  arah  pergerakan  polutan, sedangkan  kecepatan  angin  dapat  mempengaruhi besarnya  konsentrasi  polutan  pencemar  udara. Berdasarkan  data  dari  READY  NOAA  arah  angin dominan di Jalan RE Martadinata selama pengukuran yaitu  Barat-Barat  Laut  atau  292.5 o dengan  kecepatan angin  berkisar  antara  0.05  ms -1 hingga  0.32  ms -1 . Artinya lokasi yang berpotensi untuk terpapar polutan yang  dihasilkan  dari  kendaraan  bermotor  di  Jalan  RE Martadinata adalah daerah di sebelah Barat-Barat Laut dari ruas jalan tersebut.
Tabel 4 Kondisi atmosfer di Jalan RE Martadinata berdasarkan Stabilitas Pasquill.
Kategori Tanggal Mixing height (m) Kecepatan angin (m s -1 ) Arah angin Stabilitas Pasquill Hari kerja 26-Feb-18 500 0.18 315 D 5-Mar-18 571 0.16 315 D 3-Apr-18 656 0.22 292.5 D-C 4-Apr-18 764 0.15 292.5 D 5-Apr-18 804 0.08 45 D 6-Apr-18 918 0.07 45 E-D Hari libur non- HBKB 30-Mar-18 643 0.29 270 C 31-Mar-18 494 0.31 270 C 19-Mei-18 897 0.06 22.5 D 20-Mei-18 868 0.07 67.5 D HBKB 25-Feb-18 644 0.15 292.5 D 4-Mar-18 438 0.05 337.5 E-D 1-Apr-18 444 0.32 292.5 C
Pada jarak 60 m dari ruas Jalan RE Martadinata searah  angin  dominan,  terdapat  SDN  Perwira  yang menjadi  tempat  berkumpulnya  anak-anak  untuk bersekolah.  Pencemaran  udara  dikatakan  berbahaya apabila  terdapat  reseptor  yang  potensial  terdampak, dan  anak-anak  adalah  salah  satu  yang  rentan mengalami  gangguan  kesehatan  akibat  terpapar polutan.  Oleh  karena  itu,  daerah  tersebut  dijadikan sebagai lokasi reseptor.
Hasil pendugaan konsentrasi polutan menggunakan FLLS menunjukkan tingkat pencemaran udara  di  lokasi  reseptor  masih  berada  di  bawah  nilai baku  mutu  udara  ambien  nasional  dengan  rata-rata konsentrasi polutan tertinggi terjadi saat HBKB (Tabel 5). Dari  Tabel 5, terlihat rata-rata konsentrasi polutan CO  di  lokasi  reseptor  pada  saat  hari  kerja,  hari  libur non-HBKB dan HBKB masing-masing sebesar 95 µg/m - 3 , 97 µg/m -3 , dan 115 µg/m -3 masih di bawah baku mutu udara ambien untuk CO yakni sebesar 30 000 µg/m 3 . Rata-rata  konsentrasi  polutan  HC  di  lokasi  reseptor pada  saat  hari  kerja,  hari  libur  non-HBKB  dan  HBKB masing-masing sebesar 28 µg/m -3 , 28 µg/m -3 , dan 35 µg/m -3 masih di bawah baku mutu udara ambien untuk HC yakni sebesar 160 µg/m 3 . Rata-rata  konsentrasi  polutan  NO x di  lokasi reseptor pada saat hari kerja, hari libur non-HBKB dan HBKB masing-masing sebesar 4 µg/m -3 , 4 µg/m -3 , dan 4  µg/m -3 masih  di  bawah  baku  mutu  udara  ambien untuk  NO x yakni  sebesar  400  µg/m 3 .  Rata-rata konsentrasi polutan PM 10 di lokasi reseptor pada saat hari kerja, hari libur non-HBKB dan HBKB sebesar 1.11 µg/m -3 ,  1.08  µg/m -3 ,  dan  1.3  µg/m -3 .  Angka  tersebut
masih di bawah baku mutu udara ambien untuk PM 10 yakni sebesar 150 µg/m 3 . Rata-rata konsentrasi polutan SO 2 di  lokasi  reseptor  pada  saat  hari  kerja,  hari  libur non-HBKB  dan  HBKB  masing-masing  sebesar  0.14 µg/m -3 , 0.14 µg/m -3 , dan 0.13 µg/m -3 masih di bawah baku mutu udara ambien untuk SO 2 yakni sebesar 900 µg/m 3 . Secara  umum  konsentrasi  polutan  di  lokasi reseptor  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan konsentrasi  polutan  di  ruas  Jalan  RE  Martadinata. Sebagai contoh, tanggal 4 maret 2018 konsentrasi CO di jalan RE Martadinata sebesar 399 µg/m 3 sedangkan konsentrasi CO di lokasi reseptor sebesar 191 µg/m 3 , konsentrasi  HC  di  jalan  RE  Martadinata  sebesar  122 µg/m 3 sedangkan  konsentrasi  HC  di  lokasi  reseptor sebesar  58  µg/m 3 ,  konsentrasi  NO x di  jalan  RE Martadinata sebesar 15 µg/m 3 sedangkan konsentrasi NO x di  lokasi  reseptor  sebesar  6  µg/m 3 ,  konsentrasi PM 10 di  jalan  RE  Martadinata  sebesar  4.6  µg/m 3 sedangkan konsentrasi PM 10 di lokasi reseptor sebesar 2.2  µg/m 3 ,  konsentrasi  SO 2 di  jalan  RE  Martadinata sebesar 0.46 µg/m 3 sedangkan konsentrasi SO 2 di lokasi reseptor  sebesar  0.22  µg/m 3 .  Hal  ini  dimungkinkan karena terjadi pencampuran konsentrasi polutan dalam perjalanan  menuju  reseptor  sehingga  konsentrasi polutan di lokasi reseptor menjadi berkurang.

## KESIMPULAN
Pelaksanaan HBKB di Kota Bogor menyebabkan berpindahnya  volume  kendaraan  dari  Jalan  Sudirman ke Jalan RE Martadinata, sehingga meningkatkan jum-
Tabel 5 Konsentrasi polutan di lokasi reseptor pukul 06.00 - 09.00 WIB.
Kategori Tanggal Konsentrasi polutan (µg m -3 ) CO HC NOx PM10 SO 2
Hari kerja
26-Feb-18 102 28 4 1.1 0.17 5-Mar-18 46 14 2 0.5 0.06 3-Apr-18 43 13 1 0.5 0.06 4-Apr-18 116 32 4 1.3 0.19 5-Apr-18 147 45 5 1.8 0.2 6-Apr-18 114 37 4 1.4 0.15 Rata-rata 95 28 4 1.11 0.14 Hari libur non-HBKB 30-Mar-18 20 6 1 0.2 0.03 31-Mar-18 24 7 1 0.3 0.03 19-Mei-18 145 45 6 1.8 0.24 20-Mei-18 199 54 7 2 0.28 Rata-rata 97 28 4 1.08 0.14 HBKB 25-Feb-18 125 37 4 1.4 0.13 4-Mar-18 191 58 6 2.2 0.22 1-Apr-18 30 9 1 0.3 0.04 Rata-rata 115 35 4 1.3 0.13
lah  kendaraan  yang  melintasi  Jalan  RE  Martadinata. Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  peningkatan kendaraan bermotor selama berlangsungnya HBKB di Jalan RE Martadinata yaitu sebesar 1.3% dan 17.2% jika dibandingkan  dengan  hari  kerja  dan  hari  libur  non- HBKB.  Peningkatan  jumlah  kendaraan  bermotor berbanding  lurus  dengan  tingginya  emisi  polutan, terdapat peningkatan jumlah beban emisi polutan CO, HC,  PM 10 ,  SO 2 ,  NO x masing-masing  sebesar  27.7%, 18.0%, 16.0%, 3.6% dan 0.1% jika dibandingkan dengan hari libur non-HBKB. Jumlah beban emisi polutan ketika HBKB tidak terlalu berbeda jauh dengan hari kerja.
Hasil pendugaan konsentrasi polutan di Jalan RE Martadinata menggunakan
Fixed-Box Model
menunjukkan  emisi  CO,  HC,  NO x ,  PM 10 ,  SO 2 masih  di bawah  nilai  baku  mutu  udara  ambien  baik  hari  kerja, hari  libur  non-HBKB,  ataupun  saat  HBKB.  Nilai pendugaan konsentrasi tersebut merupakan konsentrasi polutan minimum yang diemisikan di lokasi kajian.  Konsentrasi  polutan  berdasarkan  perhitungan dispersi  polutan  dengan  FLLS  juga  menunjukkan jumlah  konsentrasi  polutan  di  lokasi  reseptor  masih berada di bawah baku mutu udara.

## DAFTAR PUSTAKA
Abhijith, K., Gokhale, S., 2015. Passive control potentials of trees and on-street parked cars in reduction of  air  pollution  exposure  in  urban  street canyons. Environmental pollution 204, 99–108.
Adiang,  C.M.,  Monkam,  D.,  Lenouo,  A.,  Njeugna,  E., Gokhale,  S.,  2017.  Evaluating  impacts  of  two- wheeler emissions on roadside air quality in the vicinity of a busy traffic intersection in Douala, Cameroon.  Air  Quality,  Atmosphere  &  Health 10,  521–532.  https://doi.org/10.1007/s11869- 016-0445-9
Ai, Z.T., Mak, C.M., 2014. A study of interunit dispersion around  multistory  buildings  with  single-sided ventilation  under  different  wind  directions. Atmospheric Environment 88, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.01.04
9
Amorim,  J.H.,  Rodrigues,  V.,  Tavares,  R.,  Valente,  J., Borrego,  C.,  2013.  CFD  modelling  of  the aerodynamic  effect  of  trees  on  urban  air pollution  dispersion.  Science  of  The  Total Environment 461–462, 541–551. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.05.03 1
Arwini,  N.P.D.,  Negara,  I.N.W.,  Suthanaya,  I.P.A.,  2015.
ANALISIS  DAMPAK  PELAKSANAAN  CAR  FREE DAY  DI  KOTA  DENPASAR  Studi  kasus:  Jalan Raya  Puputan  Niti  Mandala  Renon.  Jurnal Spektran 3. https://doi.org/10.24843/SPEKTRAN.2015.v03.i 01.p07 Bhautmage,  U.,  Gokhale,  S.,  2016.  Effects  of  moving- vehicle wakes on pollutant dispersion inside a highway road tunnel. Environmental Pollution 218, 783–793.
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2016.08.002
Boningari, T., Smirniotis, P.G., 2016. Impact of nitrogen oxides on the environment and human health: Mn-based  materials  for  the  NOx  abatement. Current  Opinion  in  Chemical  Engineering  13, 133–141.
Chen, S.-M., He, L.-Y., 2014. Welfare loss of China’s air pollution:  How  to  make  personal  vehicle transportation policy. China Economic Review 31, 106–118.
Cooper, C.D., Alley, F.C., 2010. Air pollution control: A design approach. Waveland Press.
Damara,  D.,  Wardhana,  I.,  Sutrisno,  E.,  2017.  Analisis dampak kualitas udara karbon monoksida (CO) di  sekitar  Jl.  Pemuda  akibat  kegiatan  car  free day  menggunakan  program  CALINE4  dan Surfer  (studi  kasus:  Kota  Semarang).  Jurnal Teknik Lingkungan 6, 1–14.
De Nevers, N., 2010. Air pollution control engineering. Waveland press.
DISKOMINFOSTANDI, 2016. Analisis Strategi Smart City Kota Bogor.
Farda,  M.,  Balijepalli,  C.,  2018.  Exploring  the effectiveness of demand management policy in reducing traffic congestion and environmental pollution:  Car-free  day  and  odd-even  plate measures for Bandung city in Indonesia. Case Studies  on  Transport  Policy  6,  577–590. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2018.07.008
Ferrero, E., Alessandrini, S., Balanzino, A., 2016. Impact of the electric vehicles on the air pollution from a  highway.  Applied  Energy  169,  450–459. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.01.09 8
Gusnita, D., 2010. Green transport: transportasi ramah lingkungan dan kontribusinya dalam mengurangi polusi udara. Berita Dirgantara 11, 66–77.
He,  L.-Y.,  Qiu,  L.-Y.,  2016.  Transport  demand,  harmful emissions, environment and health co-benefits in  China.  Energy  Policy  97,  267–275. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.07.037
Heist, D., Isakov, V., Perry, S., Snyder, M., Venkatram, A.,
Hood,  C.,  Stocker,  J.,  Carruthers,  D., Arunachalam, S., Owen, R.C., 2013. Estimating
near-road pollutant dispersion: A model inter- comparison.  Transportation  Research  Part  D: Transport  and  Environment  25,  93–105. https://doi.org/10.1016/j.trd.2013.09.003 Janhäll,  S.,  2015.  Review  on  urban  vegetation  and particle  air  pollution  –  Deposition  and dispersion.  Atmospheric  Environment  105, 130–137. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.01.05 2
Jonson, J.E., Borken-Kleefeld, J., Simpson, D., Nyíri, A., Posch,  M.,  Heyes,  C.,  2017.  Impact  of  excess NOx emissions from diesel cars on air quality, public  health  and  eutrophication  in  Europe. Environmental  Research  Letters  12,  094017. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa8850 KLH,  2013.  Pedoman  Teknis  Penyusunan  Inventarisasi Emisi.
Lang, J., Cheng, S., Zhou, Y., Zhang, Y., Wang, G., 2014.
Air pollutant emissions from on-road vehicles in  China,  1999–2011.  Science  of  The  Total Environment 496, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.07.02 1 Levy,  R.J.,  2015.  Carbon  monoxide  pollution  and neurodevelopment:  A  public  health  concern. Neurotoxicology  and  Teratology  49,  31–40. https://doi.org/10.1016/j.ntt.2015.03.001
Mareddy, A.R., 2017. 5 - Impacts on air environment, in:
Mareddy,  A.R.  (Ed.),  Environmental  Impact Assessment. Butterworth-Heinemann, pp. 171– 216. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 811139-0.00005-0
Masiol, M., Agostinelli, C., Formenton, G., Tarabotti, E.,
Pavoni, B., 2014. Thirteen years of air pollution hourly  monitoring  in  a  large  city:  Potential sources,  trends,  cycles  and  effects  of  car-free days.  Science  of  The  Total  Environment  494– 495,
84–96.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.06.12 2
May,  A.A.,  Nguyen,  N.T.,  Presto,  A.A.,  Gordon,  T.D., Lipsky, E.M., Karve, M., Gutierrez, A., Robertson, W.H., Zhang, M., Brandow, C., Chang, O., Chen, S., Cicero-Fernandez, P., Dinkins, L., Fuentes, M., Huang,  S.-M.,  Ling,  R.,  Long,  J.,  Maddox,  C., Massetti,  J.,  McCauley,  E.,  Miguel,  A.,  Na,  K., Ong, R., Pang, Y., Rieger, P., Sax, T., Truong, T., Vo,  T.,  Chattopadhyay,  S.,  Maldonado,  H., Maricq,  M.M.,  Robinson,  A.L.,  2014.  Gas-  and particle-phase primary emissions from in-use, on-road  gasoline  and  diesel  vehicles.
Atmospheric  Environment  88,  247–260.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.01.04 6
Nagy,  G.,  Merényi,  A.,  Domokos,  E.,  Rédey,  Á., Yuzhakova, T., 2014. Monitoring of air pollution spread  on  the  car-free  day  in  the  city  of Veszprém.  Journal  homepage:  www.  IJEE. IEEFoundation. org 5, 679–684.
Nieuwenhuijsen,  M.J.,  Khreis,  H.,  2016.  Car  free  cities: Pathway to healthy urban living. Environment International 94, 251–262. https://doi.org/10.1016/j.envint.2016.05.032
Paramitadevi,  Y.,  2014.  Simulasi  dan  validasi  model dispersi  karbon  monoksida  (CO)  di  sekitar pintu  tol  Baranangsiang  Bogor.  Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia.
Purwanto,  C.P.,  2015.  Inventarisasi  emisi  sumber bergerak  di  jalan  (on  road)  Kota  Denpasar. ECOTHROPIC: Jurnal Ilmu Lingkungan (Journal of Environtmental Science) 9, 1–9.
Re ş ito ğ lu, İ .A., Altini ş ik, K., Keskin, A., 2015. The pollutant emissions  from  diesel-engine  vehicles  and exhaust aftertreatment  systems. Clean Technologies and Environmental Policy 17, 15– 27.  https://doi.org/10.1007/s10098-014-0793- 9
Rolph,  G.,  Stein,  A.,  Stunder,  B.,  2017.  Real-time
Environmental  Applications  and  Display sYstem:  READY.  Environmental  Modelling  & Software 95, 210–228. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.025 Saputra,  A.A.,  Dharmawan,  A.,  2013.  Rancang  Bangun Quadcopter untuk Pemantauan Kadar Karbon Monoksida di Udara. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentations System) 3, 11–12.
Sasmita, A., 2015. Pengaruh kegiatan car free day (CFD) di  Kota  Pekanbaru  untuk  pengurangan  emisi karbon  dari  kegiatan  transportasi.  Jurnal Purifikasi 15, 75–79.
Soulhac, L., Nguyen, C.V., Volta, P., Salizzoni, P., 2017.
The  model  SIRANE  for  atmospheric  urban pollutant  dispersion.  PART  III:  Validation against NO2 yearly concentration
measurements in a large urban agglomeration. Atmospheric  Environment  167,  377–388. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.08.03 4
Syaifullah,  M.D.,  2013.  Kondisi  curah  hujan  pada kejadian  banjir  Jakarta  dan  analisis  kondisi udara  atas  wilayah  Jakarta  bulan  Januari- Februari  2013.  Jurnal  Sains  &  Teknologi Modifikasi Cuaca 14, 19–27.
Tang, G., Zhang, J., Zhu, X., Song, T., Münkel, C., Hu, B.,
Schäfer,  K., Liu, Z., Zhang,  J., Wang, L., Xin, J.,
Suppan, P., Wang, Y., 2016. Mixing layer height and  its  implications  for  air  pollution  over Beijing,  China.  Atmos.  Chem.  Phys.  16,  2459– 2475.  https://doi.org/10.5194/acp-16-2459-
2016
Wagner, P., Schäfer, K., 2017. Influence of mixing layer height  on  air  pollutant  concentrations  in  an urban street canyon. Urban Climate 22, 64–79. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2015.11.001
Yang, S., He, L.-Y., 2016. Fuel demand, road transport pollution  emissions  and  residents’  health losses in the transitional China. Transportation Research Part D: Transport and Environment 42, 45–59. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.10.019