## INFOMATEK
Volume 23 Nomor 1 Juni 2021

## TINGKAT PENCEMARAN UDARA CO AKIBAT LALU LINTAS DENGAN MODEL PREDIKSI UDARA SKALA MIKRO DI JALAN SUDIRMAN JAKARTA
Fyra Catleya, Yonik Meilawati Yustiani*, Astri Widiastuti Hasbiah
Program Studi Teknik Lingkungan – Fakultas Teknik

## Universitas Pasundan
Abstrak :  Lalu  lintas  kendaraan  merupakan  salah  satu  sumber  pencemaran  udara  pada  suatu  kota.  Jakarta sebagai  ibukota  Indonesia  berpotensi  memiliki  kualitas  udara  yang  buruk  akibat  kegiatan lalu  lintas  ini.  Karbon monoksida  (CO)  terbentuk  pada  pembakaran  mesin  kendaraan  berbahan  bakar  minyak  yang  dapat mempengaruhi kesehatan manusia. Jalan Sudirman adalah lokasi di Kota Jakarta dengan tingkat kepadatan lalu lintas  yang  tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  tingkat  pencemaran  udara dengan  parameter  CO hasil  pemodelan  prediksi  pada  lokasi  Jalan  Sudirman  Jakarta  tersebut.  Model  yang  digunakan  adalah  model prediksi  skala  mikro.  Sampling  dilakukan  untuk  mengukur  konsentrasi  CO  pada  3  kondisi  kepadatan  yaitu  hari kerja  penuh,  setengah  hari  kerja  dan  hari  libur.  Tiap  hari  sampling,  pengukuran  dilaksanakan  3  kali  untuk mewakili kondisi jam puncak di pagi hari, siang dan sore hari. Hasil penelitian dan perhitungan memperlihatkan bahwa prediksi konsentrasi CO yang dihasilkan oleh kendaraan dengan pemodelan berada diantara 5364  ppm hingga  12469  ppm.  Konsentrasi  CO  paling  tinggi  terprediksi  pada  hari  Senin  sore,  sedangkan  paling  rendah terhitung pada hari Sabtu pagi. Secara umum, hasil prediksi menunjukkan bahwa konsentrasi CO di ruas Jalan Sudirman Jakarta masih memenuhi baku mutu.
Kata kunci: karbon monoksida, pencemaran udara, pencemar sumber garis

## I. PENDAHULUAN 1
Udara  merupakan  media  yang  terhubung langsung  ke  tubuh  manusia  melalui  sistem pernapasan.  Udara  yang  seharusnya  masuk ke  tubuh  manusia  dan  makhluk  hidup  lainnya seharusnya  dalam  keaadan  yang  baik,  yaitu udara yang  tidak  mengandung  polutan (Hasbiah dkk., 2016 [1]). Namun polutan terus
*) yonik@unpas.ac.id
Pertama diterima: 3 Mei 2021 Direvisi: 19 Mei 2021 Disetujui untuk publikasi: 20 Mei 2021
dihasilkan karena aktivitas alami atau aktivitas manusia.
Sumber-sumber  pencemaran  udara  dapat dibagi  dalam  dua  kelompok  besar,  sumber alamiah  dan  akibat  perbuatan  manusia. Sumber  yang  diakibatkan  dari  proses  atau kegiatan  alam  dapat  berasal  dari  kebakaran hutan,  kegiatan  gunung  berapi,  dan  lain-lain. Sumber  pencemaran  yang  diakibatkan  oleh manusia  berasal  dari  sisa  pembakaran  bahan bakar minyak limbah industri sisa pembakaran dari  gas  alam,  batu  bara,  dan  minyak,  dan
pembakaran  sisa  pertanian,  hutan,  dan sampah. Pencemaran udara yang dialami oleh perkotaan  mayoritas  berasal  dari  kegiatan manusia karena
tingginya
mobilitas
masyarakat perkotaan.
Mobilitas memiliki arti pergerakan atau perpindahan  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain. Dalam  implementasinya  membutuhkan  alat yang  dapat  mendukung.  Bidang  yang  selalu dikaitkan adalah transportasi. Proses perpindahan memerlukan sarana dan prasarana transportasi, sarana yang dimaksud adalah  kendaraan  sedangkan  prasarana  yaitu jalan dan pendukungnya (Fahmi dan Mawardi, W. H., 2007 [2]).
Kota  Jakarta  yang  berperan  sebagai  Ibu  Kota Indonesia  memiliki  jumlah  kendaraan  tertinggi di  Indonesia.  Berdasarkan  BPS  DKI  Jakarta, jumlah  kendaraan  di  DKI  Jakarta  pada  tahun 2019  mencapai  22.858.744  unit  atau  14,8% dari keseluruhan jumlah kendaraan di Indonesia  yang  berjumlah  154.376.369  unit (BPS  DKI  Jakarta,  2019  [3]).  Kendaraan bermotor    yang  terus  berkembang  secara kuantitas dan kualitas tidak hanya memberikan  manfaat,  namun  juga  dampak buruknya  yaitu  polusi.  Berdasarkan  berbagai informasi,  kendaraan  bermotor  menghasilkan gas-gas pencemar diantaranya karbon monoksida  (CO),  nitrogen  oksida  (NO x ), hidrokarbon (HC), Sulfur dioksida (SO 2 ), timah hitam  (Pb),  dan  karbon  dioksida  (CO 2 ),  dari
beberapa  jenis  gas-gas  tersebut,  CO  memiliki presentase  paling  besar,  yaitu  sebanyak  70- 80% (Maryanto, 2009 [4]).
Salah  satu  langkah  penting  yang  dilakukan dalam proses studi lingkungan adalah melakukan  prediksi  dampak  pada  suatu komponen  lingkungan,  model  kualitas  udara dipergunakan  untuk  mengevaluasi  dampak dari sumber emisi lalu lintas terhadap kualitas lingkungan. Model menunjukkan bahwa besarnya  konsentrasi  polutan  dipengaruhi oleh  banyaknya  emisi  yang  dikeluarkan sumber.  Sedangkan  pada  kasus  jalan  raya emisi  yang  dikeluarkan  oleh  kendaraan bermotor  dipengaruhi  oleh  karakteristik  lalu lintas (Hoesodo, 2004 [5]).
Dalam penelitian ini studi lingkungan dilakukan  dengan  memprediksi  konsentrasi CO  di  udara  yang  dilepaskan  oleh  kendaraan dengan pemodelan di Jalan Jendral Sudirman
Jakarta Pusat dengan beberapa pertimbangan, yaitu merupakan area
perkantoran, terdapat beberapa tempat umum seperti diantaranya pusat perbelanjaan, sekolah,  hotel,  dan  restaura.  Pada  jalan tersebut  memiliki  2  arus  berbeda  sehingga menjadi  akses  ke  berbagai  tujuan  yang menjadikan  volume  kendaraan  tinggi.  Selain itu  pada  jalan  tersebut  jenis  kendaraan bervariasi  sehingga  dapat  merepresentasikan jumlah  polutan  yang  dikeluarkan  oleh  jenis kendaraan  yang  berbeda-beda.  Pada  Jalan
Jendral Sudirman Jakarta belum ada penelitian
yang menunjukkan tingkat konsentrasi CO, maka dilakukan penelitian ini.

## II. METODOLOGI

## 2.1 Lokasi
Lokasi  penelitian  yaitu  di  Jalan  Sudirman Jakarta  Selatan.  Penentuan  titik  pengamatan diawali  dengan  melihat  kondisi  lalu  lintas melalui  situs  www.tomtom.com,  yaitu  laman yang navigasi perjalanan yang juga memperlihatkan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas. Tahap selanjutnya adalah mendatangi beberapa  lokasi  yang  telah  ditentukan  dari situs  tersebut  untuk  menganalisis  kelebihan dan  kekurangan  lokasi  tersebut  apabila dijadikan lokasi penelitian.
Penentuan  lebih  detil  tempat  pengamatan dilakukan  dengan  pertimbangan sebagai berikut:
1.  Jalan tersebut tidak berbelok-belok, sehingga kecepatan kendaraan konstan;
2.  Jalan  memiliki  2  arah  yang  menjadi  akses ke  berbagai  tujuan  yang  menjadikan volume kendaraan besar. Meskipun 2 arah, jalan  tersebut  hanya  memiliki  2  jalur,
sehingga
pengamatan lebih terfokuskanJalan tersebut merupakan
daerah  sibuk  karena  memiliki  banyak gedung    perkantoran,  pusat  perbelanjaan, rumah sakit, sarana olahraga, dan universitas.
Pengamatan dilakukan dari jembatan penyeberangan yang berada di depan Indofood tower .  Berdasarkan  suvey  lokasi, area  ini  memiliki  volume  kendaraan  yang besar  serta  kecepatan  yang  rendah.  Panjang jalan  sebagai  objek  penelitian  diambil  35m (garis biru pada Gambar 1).
Gambar 1. Lokasi Penelitian (https://rb.gy/8ae6ba, diakses September 2020)

## 2.2 Pengumpulan data
Dalam  Penelitian  ini  terdapat  dua  jenis  data yang  dibutuhkan,  yaitu  dara  primer  dan  data sekunder.
 Data  primer  meliputi  pengumpulan  data volume  lalu  lintas,  kecepatan  kendaraa, kelembapan udara,
suhu udara, kecepatan  angin,  dan  radiasi  sinar matahari.
 Data  Sekunder  meliputi  gambaran  umum Jl. Jenderal Sudirman, data BPS Provinsi
DKI  Jakarta,  studi  literatur  serta  artikel-
artikel  ilmiah  terkait  pencemaran  udara dan model-model pencemaran udara.

## 2.3 Pelaksanaan Sampling
Metode  pengukuran  volume  lalu  lintas  yang akan dilakukan ini sebelumnya pernah dilakukan  Sengkey  dkk.  pada  tahun  2011  di ruas  jalan  Sam  Ratulangi  Manado,  yaitu pengukuran  dilakukan  pada  hari  Senin sebagai representatif hari kerja, Sabtu sebagai representatif hari setengah kerja dan setengah libur,  dan  Minggu  sebagai  representatif  hari libur.  Penelitian  dilakukan  dari  pukul  06.00 sampai  pukul  18.00,  dimana  waktu  penelitian dibagi  menjadi  3  kategori,  yaitu  jam  puncak pagi, jam puncak siang, dan jam puncak sore. Jam  puncak  menunjukkan  jam  pada  saat kendaraan  memiliki  jumlah  kendaraan  yang paling banyak. Jam puncak
akan
menunjukkan  konsentrasi  CO  tertinggi  pada hari  penelitian.  Jam  puncak  pagi  dipilih  dari pukul  06.00-10.00,  jam  puncak  siang  dipilih dari pukul 10.01-14.00, jam puncak sore dipilih dari pukul 14.01-18.00.
Pengukuran  jumlah  kendaraan  dilakukan manual  dengan  menggunakan  alat  hitung manual.  Dikarenakan  adanya  dua  jalur dengan  arah  berbeda  yang  memiliki  karakter lalu  lintas  berbeda,  maka  pengukuran  volume lalu  lintas  dilakukan  per  jalur,  dan  dibutuhkan masing-masing 1 orang dalam proses pengukuran.  Untuk  melengkapi  pengamatan, pengamat  membawa    3  alat  hitung  manual
(masing-masing  untuk  menghitung  kendaraan roda  empat,  kendaraan  roda  di  atas  empat, dan  sepeda  motor),  serta  formulir  untuk mencatat  jumlah  kendaraan  masing-masing jenis  setiap  1  jam  pengukuran  kecepatan kendaraan  dan  pengukuran  parameter  udara ambien.
Pengambilan  data  kecepatan  yang  dilakukan hanya  pada  jam  puncak  yang  telah  diperoleh di tahap pertama, dengan menghitung kecepatan  masing-masing  jenis  kendaraan setiap  10  menit  dalam  satu  jam,  sehinga didapat  6  sampel  untuk  masing-masing  jenis kendaraan  (diasumsikan  kondisi  lalu  lintas berubah  tiap  10  menit,  sehingga  didapat kecepatan  rata-rata  yang  menggambarkan kondisi lalu lintas dalam jam pucak tersebut).
Pengamatan  dilakukan  pada  jam  puncak dengan  mengukur  kecepatan  kendaraan, mengukur suhu, kelembapan
udara,
kecepatan angin, konsentrasi CO dan mencatat stabilitas atmosfer.
Metode  yang  digunakan  untuk  menghitung kecepatan kendaraan adalah dengan mengukur waktu yang dibutuhkan oleh sampel untuk menempuh jarak 35 m (objek penelitian), kemudian kecepatan akan dihitung dengan persamaan (1).
V= (1)
Dimana s adalah jarak (meter), t adalah waktu (detik),  dan  V  adalah  kecepatan  (m/dtk).
Kemudian pengukuran kelembapan udara dan suhu  menggunakan  higrometer  yang  juga memiliki  fitur  pengukur  suhu,  pengukuran kecepatan angin dengan anemometer.
Stabilitas  atmosfer  ditentukan  berdasarkan kecepatan angin yang didapat lalu disesuaikan  dengan  radiasi  matahari    pada jam  puncak  dengan  keterangan  sebagai berikut (Permatasari A.A.I, 2014 [6]; Tjasyono, B. H. K., 2009 [7]):
1. “ Strong ”  merupakan  kondisi  saat  langit cerah tidak berawan.
2. “ Moderate ” merupakan kondisi saat awan sedikit menutup langit.
3. “ Slight ” merupakan kondisi saat sebagian besar langit tertutup awan atau mendung.
Kemudian  data  angin  dan  radiasi  matahari disesuaikan dengan klasifikasi stabilitas atmosfer  yang  dibuat  oleh  Pasquil,  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Stabilitas Atmosfer (Pasquil 1961 dalam
Chapman 2017 [8]) Kecepatan Angin (m/dtk)
Radiasi Matahari Kondisi Malam Hari
Kuat  Moderat  Ringan Thin Overcast atau 4/8 awan rendah </= 4/8 berawan <2 A A-B B - - 2-3 A-B B C E F 3-4 B B-C C D E 4-6 C C-D D D D >6 C D D D D

## 2.4 Pengolahan Data dan Analisis
Pada penelitian ini, model yang dipakai adalah model dispersi Gaussian yang telah
dimodifikasi  untuk  mencari  konsentrasi  CO dari kendaraan atau sumber bergerak.
Modifikasi  rumus  yang  sesuai  untuk  sumber pencemar  garis  yang  berada  di  permukaan tanah  dapat  dilihat  pada  persamaan  (2) berikut
(2)
Untuk  menghitung  konsentrasi  CO  (C)  dari persamaan  tersebut,  perlu  mencari  nilai  laju emisi  (Q),  koefisien  dispersi  arah  sumbu  Z (σ z) , koefisien dispersi arah sumbu Y (σ y ), dan kecepatan angin (μ).
Untuk  mencari  nilai  Q  yang  tertulis  pada persamaan (3), dibutuhkan nilai n atau jumlah kendaraan  dan  nilai  q  atau  laju  emisi.  Jumlah kendaraan  per  satuan  waktu  (  n)  diambil  dari jumlah  kendaraan  pada  jam  puncak,  untuk ketiga kategori jenis kendaraan akan dinormalisasikan  dengan  faktor  pengali  emisi CO  pada  Tabel  3.  Kemudian  laju  emisi  (q) dihitung dengan menggunakan persamaan (4) (Departemen Pekerjaan Umum, 1999 [9]).
Q= n (3) q = (4)
Dimana Q adalah Kekuatan Emisi (gr/dtk atau gr/dtk.m),  n  adalah  jumlah  kendaraan  per detik.
Tabel 3.
Faktor Pengali untuk Menormalisasi Volume
Kendaraan menjadi Satuan Mobil Penumpang per Satuan Waktu [9] Jenis Kendaraan Faktor Pengali Emisi CO Metropolitan Kota Besar Kota Sedang Lain- lain Sepeda Motor 0,6 0,6 0,60 0,60 Kendaraan Penumpang 1 0,76 0,80 0,76 Kendaraan Berat 1,97 1,93 1,95 1,93 Penghitungan dispersi ( σ z dan σ y ) mengunakan persamaan (5) dan (6) [9]. σ z = cx d + f
(5)
σ y = ax 0,8 (6)
Nilai  konstanta  a,  c,  d,  dan  f  ditentukan berdasarkan  stabilitas  atmosfer  dikaitkan dengan  jarak  reseptor  (x f ).  Nilai  konstanta tersebut dirumuskan oleh D.O Martin berdasarkan  beberapa  rangkaian  percobaan, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai konstanta a, c, d, dan f untuk menghitung σ y dan σ z sebagai fungsi dari jarak (Martin 1976 dalam Cooper dan Alley, 1994 [10])
Kelas Stabilitas X<1 km X>1km a C d F c d f A 213 440,8 1,941 9,27 459,7 2,094 -9,6 B 156 100,6 1,149 3,3 108,2 1,098 2 C 104 61 0,911 0 61 0,911 0 D 68 33,2 0,725 -1,7 44,5 0,516 -13 E 50,5 22,8 0,678 1,3 55,4 0,305 -34 F 34 14,35 0,74 -0,35 62,6 0,18 -48,6
Setelah  konsentrasi  CO  didapatkan  dari persamaan  (2),  konsentrasi  CO  dibandingkan dengan  baku  mutu  udara  ambien  nasional berdasarkan  PP  No.  41  Tahun  1999.  Selain itu, konsentrasi yang didapatkan dari
pemodelan dibandingkan lagi dengan konsentrasi  CO  yang  diukur  oleh  CO  meter, untuk  mengetahui  presentase  konsentrasi  CO di  udara  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan  di lokasi penelitian.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Volume Lalu Lintas
Volume  lalu  lintas  pada  hari  Senin  yang mewakili hari kerja dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.

## Grafik Jumlah Kendaraan Total Pada Hari Senin
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  diketahui  jam puncak  pagi  terjadi  pada  pukul  08.01-09.00 dengan  jumlah  kendaraan  9199,  jam  puncak siang  terjadi  pada  pukul  11.01-12.00  dengan jumlah kendaraan 8426, dan jam puncak sore terjadi pada pukul 16.01-17.00 dengan jumlah
kendaraan  8930.  Kepadatan  yang  terjadi  di hari  Senin  diakibatkan  tingginya  aktivitas masyarakat  yang  terjadi  pada  hari  kerja, terlihat pada jam puncak pagi dan jam puncak siang  dengan  volume  lalu  lintas  yang  tinggi karena pada jam tersebut terjadi aktivitas pergi dan pulang kerja.

## Gambar 3.
Grafik Jumlah Kendaraan Total Pada Hari Sabtu
Volume kendaraan dihari Sabtu yang mewakili hari  saat  kegiatan  setengah  hari  kerja  dapat dilihat  pada  Gambar  3.  Gambar  di  atas menunjukkan  jam  puncak  pagi  terjadi  pada pukul  08.01-09.00  dengan  jumlah  kendaraan 4507,  jam  puncak  siang  terjadi  pada  pukul 11.01-12.00  dengan  jumlah  kendaraan  5200, dan jam puncak sore terjadi pada pukul 16.01- 17.00  dengan  jumlah  kendaraan  4974. Volume  kendaraan  pada  hari  Sabtu  lebih sedikit  dibandingkan  voulme  lalu  lintas  pada hari  Senin,  karena  tidak  banyak  orang  yang bekerja  pada  hari  sabtu  sehingga  sedikitnya aktivitas lalu lintas.

## Gambar 4.
Grafik Jumlah Kendaraan Total Pada Hari Minggu
Gambar  4  di  atas  menunjukkan  volume  lalu lintas  pada  hari  Minggu  yang  mewakili  hari libur.  Dari  pengamatan,  didapat  jam  puncak pagi  pada  pukul  09.01-10.00  dengan  jumlah kendaraan  4395,  jam  puncak  siang  pada pukul  13.01-14.00  dengan  jumlah  kendaraan 5496, dan jam puncak sore pada pukul 14.01- 15.00 dengan jumlah kendaraan 6494.
Kecilnya  volume  lalu  lintas  pada  hari  Minggu pagi dikarenakan adanya Car Free Day (CFD) dilaksanakan  di  Jl.  Jenderal  Sudirman  setiap hari  Minggu  pukul  06.00-10.00.  Dikarenakan adanya  pandemi  Covid  19,  maka  CFD  hanya memakai  setengah  jalan  di  tiap  jalurnya, sebagian lain dipakai untuk jalur kendaraan.
Langkah  selanjutnya  adalah  menormalisasi jumlah  kendaraan  yang  dihitung  dengan mengalikan  jumlah  kendaraan/dtk  dengan
faktor  pengali  emisi  CO  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  3    untuk  menjadi  satuan  mobil penumpang  per  satuan  waktu  (smp/dtk).  Dari hasil  perkalian  tersebut,  didapat  hasil  yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.

## Hasil Perhitungan Normalisasi Kendaraan Penumpang
Waktu Hasil Normalisasi Kendaraan (smp/dtk) (Arah Utara) Hasil Normalisasi Kendaraan (smp/dtk) (Arah Selatan) Roda 2 Roda 4 Roda >4 Roda 2 Roda 4 Roda >4 Senin pagi 0,566  0,851  0,057  0,262  0,284  0,021 siang 0,440  0,662  0,044  0,265  0,471  0,021 sore 0,491  0,837  0,044  0,228 0,99 0,047 Sabtu pagi 0,193  0,209  0,040  0,238  0,296  0,030 siang 0,105  0,337  0,044  0,241  0,494  0,028 sore 0,095  0,328  0,046  0,215  0,510  0,027 Minggu pagi 0,228  0,224  0,030  0,222  0,214  0,032 siang 0,208  0,467  0,037  0,163  0,405  0,033
sore 0,300  0,485  0,034  0,174  0,497  0,030

## 3.2 Laju Emisi
Data kecepatan dibutuhkan untuk menghitung laju emisi. Cara mendapatkan data kecepatan adalah dengan mengukur waktu yang dibutuhkan kendaraan dalam menempuh 35 m panjang  jalan.  Data  kecepatan  yang  diukur dilapangan  memiliki  satuan  m/dtk,  kemudian diubah ke km/jam. Hasil konversi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6.
Kecepatan Kendaraan (V) Waktu Kecepatan (km/jam) (Arah Utara) Kecepatan (km/jam) (Arah Selatan) Roda 2 Roda 4 Roda >4 Roda 2 Roda 4 Roda >4 Senin pagi 97,17 97,93 77,38 92,53 39,21  60,43 siang 88,11 76,52 61,76 82,62 86,62  63,00 sore 45,96 29,02 34,95 66,78 80,77  64,07 Sabtu pagi 105,88  119,06  93,91  102,16  72,28  86,80 siang 84,28 80,17 76,44 72,28 69,04  57,14 sore 90,65 84,94 69,61 79,75 71,25  55,26 Minggu pagi 81,64 81,91 70,06 95,33 97,93  70,65 siang 79,75 96,43 64,78 77,38 84,38  61,87 sore 64,89 77,54 54,39 79,08 97,55  60,11 Setelah  mengubah  satuan  kecepatan,  lalu dilanjutkan  dengan  menghitung  laju  emisi  (q) menggunakan
persamaan
(3) .Hasil perhitungan  laju  emisi  tersebut  dapat  dilihat pada  Tabel  7.  Dari  hasil  perkalian  tersebut dapat diketahui bahwa laju emisi tertinggi rata- rata  terdapat  di  hari  Senin  sore  di  jalur  arah utara.  Jika  dilihat  dari  kecepatan,  kecepatan kendaraan  di  hari  Senin  sore  di  jalur  arah utara  memiliki  kecepatan  yang  lebih  rendah untuk  tiap  jenis  kendaraannya  dibanding dengan waktu lain.
Model Prediksi Udara Skala Mikro di Jalan Sudirman Jakarta
Tabel 7. Laju Emisi (qCO)
Waktu
qCO (gr/km) (Arah Utara) qCO (gr/km) (Arah
Selatan)
Roda 2 Roda 4 Roda >4 Roda 2 Roda 4 Roda >4 Senin pagi 16,58  16,47  20,19  17,30  36,35  25,01 siang 18,05  20,39  24,54  19,08  18,30  24,12 sore 31,69  47,15  40,15  22,94  19,46  23,77 Sabtu pagi 15,40  13,91  17,08  15,88  21,42  18,28 siang 18,75  19,58  20,41  21,42  22,29  26,25 sore 17,61  18,63  22,13  19,67  21,69  27,02 Minggu pagi 19,28  19,22  22,00  16,86  16,47  21,84 siang 19,67  16,69  23,55  20,19  18,74  24,50
sore 23,51  20,16  27,39  19,82  16,53  25,12

## 3.3 Kekuatan Emisi
Kekuatan emisi (Q) dihitung dengan mengalikan  jumlah  kendaraan  yang  telah dinormalisasi menjadi satuan mobil penumpang  per  satuan  waktu  dengan  laju emisi (q). Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8.
Berdasarkan  hasil  perkalian  tersebut  nilai kekuatan emisi terbesar terdapat  di  hari senin sore  arah  utara,  dan  kekuatan  emisi  terkecil pada  hari  Sabtu  pagi  arah  utara.  Hal  ini sebanding  dengan  laju  emisi  yang  telah dihitung sebelumnya.
Tabel 8. Kekuatan Emisi (Q) Waktu Q (gr/dtk) (Arah Utara) Q (gr/dtk) (Arah Selatan) Roda 2 Roda 4 Roda >4 Q total Roda 2 Roda 4 Roda >4 Q total Senin pagi 9,38  14,02  1,15 24,55 4,53 10,32 0,53 15,38 siang 7,94  13,50  1,08 22,52 5,06 8,62 0,51 14,18 sore 15,56  39,46  1,77 56,79 5,23 19,27 1,12 25,61 Sabtu pagi 2,97  2,91 0,68 6,56 3,78 6,34 0,55 10,67 siang 1,97  6,60 0,90 9,47 5,16 11,01 0,74 16,91 sore 1,67  6,11 1,02 8,80 4,23 11,06 0,73 16,02 Minggu pagi 4,40  4,31 0,66 9,36 3,74 3,52 0,70 7,97 siang 4,09  7,79 0,87 12,76 3,29 7,59 0,81 11,69 sore 7,05  9,78 0,93 17,76 3,45 8,22 0,75 12,42

## 3.4 Dispersi
Dalam  menentukan  Kelas  Stabilitas  Atmosfer, diperlukan data radiasi matahari dan kecepatan angin pada saat pengamatan. Data kecepatan
angin diperoleh dengan pengukuran menggunakan anemometer.
Data  kecepatan  angin  digunakan  untuk menentukan  kelas  stabilitas  atmosfer  yang dicocokkan  dengan  kondisi  radiasi  matahari pada  saat  pengamatan.  Data  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Stabilitas Atmosfer Waktu Radiasi Matahari Kecepatan Angin (m/dtk) Kelas Stabilitas Atmosfer Senin pagi strong 1,8 A siang moderate 1,8 A-B sore strong 1,6 A Selasa pagi moderate 1,1 A-B siang moderate 2,1 B sore moderate 2 B Rabu pagi slight 1,2 B siang slight 1,8 B sore moderate 1,4 A-B Tabel 10. Standar Deviasi Sebaran pada Arah z dan y Kelas Stabilitas x<1 km σ x σ y a C d F A 213  440,8  1,941  9,27  27,188  24,009 B 156  100,6  1,149 3,3 19,912  17,580 A-B 23,550  20,797

## 3.5 Prediksi Konsentrasi Polutan
Perhitungan  prediksi  konsentrasi  CO  dengan persamaan dispersi Gaussian dapat dilakukan karena  telah  didapatkan  data-data  yang dibutuhkan,  yaitu  data  kecepatan  angin,  data standar  deviasi  sebaran  arah  z  dan  y,  dan data  kekuatan  emisi.  Hasil  perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11.
Hasil Perhitungan Konsentrasi CO dengan Persamaan Gaussian Waktu Utara Selatan C Total (μg/m3) Senin pagi 6658 4169 5700 siang 7571 5099 6576 sore 14788 4090 12469 Sabtu pagi 3826 6299 5364 siang 4103 7323 6166 sore 3797 7288 6091 Minggu pagi 7108 4320 5826 siang 6448 5914 6181 sore 8244 8062 8152
Konsentrasi  CO  dari  hasil  pemodelan  dengan menggunakan  persamaan  dispersi  Gaussian diatas  masih  dipisah  dalam  2  kategori,  yaitu konsentrasi  CO  dari  kendaraan  menuju  utara dan  konsentrasi  CO  dari  kendaraan  menuju arah selatan. Proses perhitungan ini dipisahkan  berdasarkan  jalur,  karena  karakter lalu  lintas  yang  berbeda  tiap  jalur,  dari  segi kecepatan  kendaraan  maupun  volume  lalu lintas.  Untuk  mendapatkan  nilai  pencampuran konsentrasi  CO  dari  kedua  jalur,  maka digunakanlah Persamaan (7) berikut.
C = (7)
Dimana:C  adalah  konsentrasi  CO  ( μg/m 3 ),  Q adalah  kekuatan  emisi  (gr/dtk),  dan  i  adalah waktu pengamatan.
Dari data prediksi konsentrasi CO, konsentrasi tertinggi didapat pada hari Senin sore sebesar 12469 μg/m 3 .  Hal  tersebut  dikarenakan besarnya  volume  lalu  lintas  dan  kecepatan kendaraan  yang  relatif  rendah.  Apabila dibandingkan  dengan  kendaraan  pada  hari Senin pagi, jumlah kendaraan pada hari Senin sore lebih sedikit, namun kecepatan kendaraan  pada  Senin  pagi  lebih  tinggi.  Oleh karena  itu,  kecepatan  sangat  mempengaruhi besarnya  konsentrasi  CO  yang  dikeluarkan oleh  kendaraan.  Hari  kerja  memberikan kepadatan  lalu  lintas  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  hari  libur,  dan  kondisi sore  hari  memperlihatkan  kondisi  kepadatan yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pagi hari  karena  rentang  waktu  yang  pendek  bagi pekerja untuk pulang dari tempat kerja menuju ke rumah (Wahyuni dkk., 2019 [11])
Hari  Sabtu  pagi  merupakan  kondisi  lalu  lintas dengan  nilai  konsentrasi  CO  paling  rendah, meskipun  volume  kendaraan  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  hari  Minggu  pagi. Kondisi  ini  disebabkan  oleh  rendahnya kecepatan  kendaraan  di  hari  Minggu  pagi akibat  adanya  CFD  dan  tingginya  kecepatan kendaraan  pada  hari  Sabtu  pagi,  hal  ini  juga menunjukkan bahwa kecepatan sangat berpengaruh  terhadap  konsentrasi  CO  yang dikeluarkan.  CFD  mereduksi  emisi  sebesar 60,4% (Indria dan Ali, 2015 [12]).
Selain  memprediksi  konsentrasi  CO  dengan persamaan  dispersi  Gaussian,  dilakukan  juga pengukuran  udara  ambien  menggunakan  CO meter.  Hasil  pengukuran  dengan  CO  meter dapat dilihat pada Tabel 12 Beserta presentase selisihnya, cara menghitung presentase selisihnya adalah dengan
menggunakan Persamaan (8).
E (8)
Dimana  E  adalah  selisih  hitung  data  hasil pengukuran  dan  data  hasil  pemodelan,  a adalah data hasil pengukuran lapangan, dan b adalah data hasil perhitungan dengan pemodelan (Fu ’adah dkk., 2018 [13]).
Tabel 12.

## Perbandingan Konsentrasi Hasil Pemodelan dengan
Pengukuran Udara Ambien Waktu Konsentrasi hasil model (ppm) Konsentrasi hasil pengukuran (ppm) Selisih ppm (%) Senin pagi 4.99 4.00 0.99 24.75 siang 5.75 5.00 0.75 15.00 sore 10.91 9.00 1.91 21.22 Sabtu pagi 4.69 4.00 0.69 17.25 siang 5.40 5.00 0.40 8.00 sore 5.33 5.00 0.33 6.60 Minggu pagi 5.10 5.00 0.10 2.00 siang 5.42 5.00 0.42 8.40 sore 7.15 7.00 0.15 2.14
Presentase  selisih  antara  pengukuran  udara ambien menggunakan CO meter dengan hasil pemodelan cukup tinggi, yaitu antara 2%-25%, dimana  keseluruhan  data  hasil  perhitungan memiliki nilai yang lebih tinggi. Pada kondisi ini banyak hal yang mempengaruhi, yaitu:
1. Alat  CO  meter  tidak  memiliki  detail desimal, sehingga tidak dapat menunjukkan angka desimalnya.
2. Data  kecepatan  kendaraan  yang  kurang menunjukkan kondisi lalu lintas.
3. Perbedaan  data  kecepatan  angin  yang diperoleh  untuk  perhitungan  dengan kecepatan  angin  yang  saat  dilakukan pengukuran udara ambien.
4. Stabilitas atmosfer yang ditentukan
kurang tepat, karena berpengaruh terhadap penentuan nilai σ y dan σ z .
Secara keseluruhan, konsentrasi karbon monoksida yang terukur dan terhitung di Jalan Sudirman  Jakarta  pada  saat  penelitian  ini masih memenuhi baku mutu. Hal ini diperlihatkan dari nilai karbon monoksida yang masih  di  bawah  konsentrasi  maksimum  yang ditetapkan  dalam  baku  mutu  sebesar  30000 ppm.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil
penelitian, dapat disimpulkan beberapa hal, diantaranya:
1. Prediksi  konsentrasi  CO  yang  dihasilkan oleh kendaraan dengan pemodelan berada  diantara  5364  ppm  hingga  12469 ppm.
2. Konsentrasi  CO  paling  besar  terdapat pada  hari  Senin  Sore,  dan  paling  kecil pada hari sabtu pagi
3. Besarnya volume lalu lintas mempengaruhi nilai konsentrasi CO yang dihasilkan, namun kecepatan juga berperan  besar.  Dapat  dilihat  bahwa volume  kendaraan  pada  hari  Senin  pagi merupakan  volume  lalu  lintas  terbesar, namun  konsentrasi  CO  pada  hari  Senin sore  lebih  besar  karena  kecepatan kendaraan yang relatif lebih pelan.
4. Konsentrasi  CO  yang  dihasilkan  oleh kendaraan  di  Jl.  Jenderal  Sudirman  tidak melampaui  baku  mutu  udara  ambien, yaitu 30000 ppm.
5. Presentase  selisih  konsentrasi  CO  dari hasil  pemodelan  dengan  pengukuran udara ambien berkisar 2% hingga 25%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hasbiah,  A.W.,  Mulyatna,  L.,  Musaddad,
F.  2016.  Studi  Identifikasi  Pencemaran
Udara Oleh Timbal (Pb) Pada  Area  Parkir (Studi Kasus Kampus Universitas
Pasundan  Bandung). Jurnal  Infomatek ,
Vol. 18(1), pp. 49-56.
Model Prediksi Udara Skala Mikro di Jalan Sudirman Jakarta
[2]  Fahmi,  M.  I.,  Mawardi,  W.  H,    2007.
Analisis Tingkat Kebutuhan Bis Sekolah di Kota  Semarang  (studi  kasus:  SMU Ksatrian  /  SMP  1  Ksatrian,  SMPN  3 Semarang,  SMPN  32  Semarang,  SD Santo Yusuf, dan SMA Sedes Sapientiae / SMP  Maria  Mediatrix)  http://eprints.undip. ac.id/34218/, diakses 7 Februari 2020
[3]  BPS DKI  Jakarta, 2019, Jumlah
Kendaraan  Bermotor  Menurut  Provinsi dan Jenis .
[4]  Maryanto,  D.,  2009  Penurunan  Kadar
Emisi Gas Buang Karbon Monoksida (CO) dengan  Penambahan  Arang  Aktif  pada Kendaraan Bermotor di Yogyakarta,
Jurnal  KES  MAS ,  Vol.  3,  No.  3,  162-232,
Yogyakarta
[5]  Hoesodo, D., 2004, Permodelan
Pencemaran  Udara  Akibat  Lalu  Lintas  di Jalan  Arteri  (Studi  Kasus  Ruas  Jalan Soekarno-Hatta  di  KotaBandung), Tesis ,
Univeritas Diponegoro, Semarang
[6]  Permatasari A.A.I. 2014. Analisis Pemetaan Kualitas Udara Ambien
Menggunakan  Perangkat  Lunak  ARCGIS
10  dan  Model  Dispersi  Gauss  (Studi
Kasus  Kawasan  Bukin  Semarang  Baru Kecamatan Mijen, Kota Semarang), Tesis ,
Semarang.  http://eprints.undip.ac.id/43667 /3/BAB_II.pdf diakses 2 Oktober 2020
[7]  Tjasyono,  B.  H.  K.,  2009,    Meteorologi
Indonesia  Volume  I,  BMKG,  Jakarta. https://staklimjogja.files.wordpress.com/20 17/02/meteo-indonesia-i.pdf diakses:  2
Oktober 2020
[8]  Chapman,  H.  L.,  2017,  Performance  Test of  the  Pasquill  Stability  Classification Scheme, thesis ,  Milwaukee:  University  of
Winsconsin Milwaukee.
[9]  Departemen Pekerjaan Umum, 1999, Tata Cara  Prediksi  Polusi  Udara  Skala  Mikro Akibat Lalu Lintas , Mediatama
Saptakarya, Jakarta
[10] Cooper, D dan Alley, F. 1994. Air Pollution
Control.  A  Design  Approach.  Secound Edition. Waveland press Inc. USA.
[11] Wahyuni,  S.,  Yustiani,  Y.M.,  Juliandahri, A.  2019.  Analisis  Tingkat  Kebisingan  Lalu Lintas  di  Jalan  Cihampelas  dan  Jalan
Sukajadi  Kota  Bandung. Journal  of Community Based Environmental
Engineering  and  Management .  Vol.  2(1),
pp. 9-12.
[12] Indria,  Ali,  M.  2015.  Pengaruh  Program Car Free Day  terhadap Penurunan Beban Pencemar  CO  dan  NO2. Envirotek  Jurnal
Ilmiah  Teknik  Lingkungan .  Vol.  7(2),  pp.
68-74.
[13] Fu ’adah,  L.N.,  Ariyanto,  A.D.P.,  Samsuri,
H.H.,  Nugraheni,  I.R.  2018.  Kajian  Indeks Stabilitas  Atmosfer  terhadap  Kejadian
Hujan  Lebat  di  Wilayah  Bogor.    Prosiding Seminar  Nasional  Fisika  dan  Aplikasinya.
https://jurnal.uns.ac.id/prosidingsnfa/article /view/28538, diakses Mei 2021.