## Estimasi Penurunan Emisi Pencemar Udara Pengaruh dari Pengoperasian Bus Rapid Transit di Kota Bandung
Dina Indri Restiana 1* , Didin Agustian Permadi 2
1,2 Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia
* Koresponden email : dina.indrir@gmail.com Diterima: 25 Januari 2023 Disetujui: 4 Februari 2023

## Abstract
The increase in the volume of motorized vehicles is in line with the development of the number of residents in a city where emissions from this sector have an impact on public health and the surrounding environment, the Bandung City government's effort in overcoming this is by implementing the Bus Rapid Transit (BRT) program. This  study  aims  as  a  pre-feasibility  study  by  estimating  the  number of  emissions  from  mobile sources and the impact of reducing emissions on BRT operations using the TEEMP model application. The estimated emission load is obtained from a calculation method based on the average vehicle trip length per year  (VKT)  where  the  total  emission  load  produced  in  the  city  of  Bandung  in  2020  is  CO  of  200.085 ton/year, NOx of 29.175 tons/year, SOx of 680 tons/year, and PM of 7.657 tons/year. The operation of the TEEMP model is carried out in several scenarios that vary against the percentage of shifting and the division of the type of fuel used by BRT. The greater the percentage of shifting from private vehicles to BRT users, the greater the value of emission reductions that occur.
Keywords : motor vehicle, BRT, emission load, emission reduction, TEEMP

## Abstrak
Peningkatan  volume  kendaraan  bermotor  sejalan  dengan  perkembangan  jumlah  penduduk  di  suatu  kota dimana emisi dari sektor ini berdampak terhadap kesehatan masyarakat dan lingkungan sekitar.  Pemerintah Kota  Bandung  dalam  mengatasi  hal  ini  mengupayakan  menjalankan  program Bus  Rapid Transit (BRT). Penelitian ini bertujuan sebagai studi kelayakan dengan memperkirakan besaran emisi dari sumber bergerak serta  dampak  penurunan  emisi  terhadap  operasional  BRT  menggunakan  aplikasi  model Transport Emissions  Evaluation  Models  for  Projects (TEEMP).  Estimasi  beban  emisi  diperoleh  dari  metode perhitungan berbasis panjang perjalanan rerata kendaraan per tahun (VKT) dimana total beban emisi yang dihasilkan  di  Kota  Bandung  tahun  2020  yaitu  parameter  CO  sebesar  200.085  ton/tahun,  NOx  sebesar 29.175  ton/tahun,  SOx  sebesar  680  ton/tahun,  dan  PM  sebesar  7.657  ton/tahun.  Pengoperasian  model TEEMP dilakukan dalam beberapa skenario yang bervariasi terhadap persentase shifting dan pembagian jenis bahan bakar yang digunakan BRT. Semakin besar persentase shifting dari kendaraan pribadi menjadi pengguna BRT maka semakin besar pula nilai penurunan emisi yang terjadi. Kata Kunci: kendaraan bermotor, BRT, beban emisi, reduksi emisi, TEEMP

## 1. Pendahuluan
Kota  Bandung  merupakan  ibu  kota  dari  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  jumlah  penduduk  sebanyak 2.452.943 jiwa pada tahun 2021. Perkembangan jumlah penduduk mengakibatkan peningkatan kebutuhan akan sarana publik salah satunya sarana transportasi. Tingginya kebutuhan dapat mempengaruhi daya beli masyarakat sehingga mendorong masyarakat untuk menggunakan kendaraan pribadi [1]. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Kota Bandung, jumlah kendaraan di Kota Bandung meningkat setiap tahunnya dimana tahun 2021 sebanyak 1.558.759 unit dengan rincian yaitu sepeda motor 71%; mobil penumpang 24%; truk 4,26%; bus 0,36%; angkot 0,35%; dan taksi 0,03% [2].
Emisi  dari  kendaraan  bermotor  mengandung  pencemar  nitrogen,  uap  air,  karbon  dioksida,  dan senyawa  lainnya  seperti  karbon  monoksida  (CO),  senyawa  hindrokarbon, oksida  nitrogen  (NOx),  sulfur (SOx),  partikulat  matter  (PM  2,5  dan  PM  10),  dan  termasuk  timbal  (PB)  [3].  Dampak  emisi  kendaraan bermotor  terhadap  kesehatan  yaitu  dapat  memicu  gangguan  pernapasan  (asma,  ISPA,  dan  kanker  paru- paru),  mengakibatkan  pengaruh  racun  sistemik  yang  merupakan  efek  dari  hidrokarbon  monoksida  juga timbal, berkurangnya kadar oksigen di dalam tubuh dan menyebabkan bayi lahir prematur efek dari karbon monoksida  [4].  Dampak  terhadap  lingkungan  yaitu  pemanasan  global,  perubahan  iklim,  peningkatan
temperatur dan level permukaan air laut, hujan asam, klorosis, dan timbulnya kabut yang dapat mengurangi jarak pandang [5].
Dalam mengurangi jumlah volume kendaraan dan emisi kendaraan bermotor, Deutsche Gesellschaft für  Internationale  Zusammenarbeit (GIZ)  bersama  Kementerian  Perhubungan  Republik  Indonesia menjalankan program Bus Rapid Transit (BRT) di Kota Bandung. Keunggulan yang ditawarkan dari BRT adalah jangkauan pelayanannya yang luas yaitu melayani dengan total 12 rute dan 29 koridor serta kapasitas angkut yang lebih besar.
Biaya  yang  dikeluarkanpun  lebih  murah  yaitu  Rp.5.000  -  Rp.6.000 untuk  tiap trip nya,  dan  lebih ramah  lingkungan  karena  menggunakan  mesin  dengan  teknologi  Euro  IV-  Euro  V  sehingga  emisi  yang dihasilkan oleh BRT lebih sedikit. Proyek ini diharapkan beroperasi pada tahun 2023 sehingga diperlukan studi kelayakan untuk memperkirakan total emisi dan mengestimasi besar pengurangan emisi di sepanjang jalan yang dilewati oleh BRT nanti [6].
Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi penurunan emisi pencemar udara dari sektor transportasi pengaruh  dari  pengoperasian  BRT  pada  jalan-jalan  yang  dilalui  oleh  BRT  di  Kota  Bandung.  Manfaat penelitian menjadi data dasar untuk mengelola jumlah volume kendaraan dan emisi kendaraan bermotor di Kota  Bandung  sehingga  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  bagi  pemerintah  dalam  menyusun  kebijakan terkait pengelolaan kualitas udara Kota Bandung.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Estimasi Beban Emisi
Metode penelitian dimulai identifikasi dan inventarisasi emisi pada sumber pencemar udara dengan mengestimasi jumlah spesifik beban emisi yang dihasilkan dari sektor transportasi di Kota Bandung. Jenis pencemar  yang  diinventarisir  umumnya  pencemar  udara  kriteria,  berbahaya  primer  dan  gas  rumah  kaca yaitu  karbon  monoksida  (CO),  nitrogen  oksida  (NOx),  sulfur  dioksida  (SO 2 ), particulate  matter , hidrokarbon (HC), dan karbon dioksida (CO 2 ), sedangkan untuk jenis kendaraan yang diinventarisir yaitu mobil penumpang, sepeda motor, bus, truk, angkot dan taksi [7].
Berdasarkan  IPCC Guidelines  for  National  Greenhouse  Gas  Inventories ,  dalam  memilih  metoda perhitungan beban emisi menurut tingkat ketelitiannya terdapat ketentuan data yang harus dipenuhi untuk tiap  tingkat  ketelitian.  Semakin  tinggi  tingkat  ketelitian  maka  semakin  kompleks  juga perhitungan  yang digunakan dan data yang dibutuhkan. Pada penelitian ini terdapat data untuk menentukan volume lalu lintas yang  melewati  ruas  jalan  beserta  panjang  jalannya  ( vehicle  kilometer  treveled )  sehingga  digunakan perhitungan emisi dengan tingkat ketelitian 2 atau tier 2 [8].
Perhitungan beban emisi dibagi menjadi emisi total sumber bergerak, emisi sumber garis, dan emisi sumber  area.  Total  emisi  sumber  bergerak  dihitung  berdasarkan  jumlah  kendaraan  yang  teregristrasi  di wilayah studi dan jarak tempuh rerata per hari yang dapat dilihat pada persamaan berikut :
Total emisi = VKTb,c x Nb,c x FE
Dimana :
VKTb,c = Jarak tempuh rerata per hari yang didapat dari persamaan regresi antara pembacaan odometer dan usia rata-rata kendaraan kategori b yang menggunakan bahan bakar c (km/kendaraan.hari) Nb,c = Jumlah kendaraan bermotor yang teregistrasi kategori b berbahan bakar c FE = Faktor emisi komposit (g/km)
Data  VKTb,c  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  hasil  dari  penelitian  terdahulu  yaitu oleh [9] dan [10] yang dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Jarak tempuh rerata harian dari persamaan regresi antara pembacaan odometer dan usia rata-rata kendaraan dan jumlah kendaraan bermotor teregistrasi pada tahun 2020
Jenis Kendaraan VKT (km/kendaraan.hari) Jumlah Kendaraan Registrasi 2020 (unit) 3) Passenger Car 1) 37 370.623 Motorcycle 1) 25 1.128.080 Bus 1) 117 5.857 Truk 2) 40,7 67.228 Angkot 1) 91 3.881 Taksi 1) 70 1.623 Sumber: [9],[10],[11]
Untuk jaringan jalan utama, emisi diperlakukan sebagai sumber garis yang dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut :

## Dimana :
VKTj,line = VKT kategori kendaraan j pada ruas jalan i yang dihitung sebagai sumber garis (km/hari) Qji = jumlah kendaraan kategori j pada ruas jalan i dari hasil traffic counting (kendaraan/hari) Ii = panjang ruas jalan i (km) Ec,j,i = emisi pencemar c untuk kendaraan kategori j pada ruas jalan i FE = faktor emisi komposit (g/km) C = efisiensi peralatan pengendali emisi (%), nilainya nol jika tidak terpasang peralatan pengendali
Data  jaringan  jalan  dan  volume  lalu  lintas  jalan  kecil  tidak  tersedia  maka  emisinya  diperlakukan sebagai sumber area dimana perhitungan emisi dilakukan dengan mengurangi emisi total sumber bergerak dengan emisi sumber garis dengan persamaan berikut :
Emisi sumber area = Total emisi sumber bergerak – emisi sumber garis
Nilai  faktor  emisi  yang  digunakan  mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  mengenai  emisi  yang dihasilkan  dari  armada  angkutan  penumpang  di  Kota  Bandung.  Faktor  emisi  tersebut  merupakan  hasil komposit  rata-rata  tertimbang  faktor  emisi  yang  dihasilkan  pada  5  hari  kerja  dan  2  hari  akhir  pekan  di kondisi operasional yang dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Faktor emisi komposit dari armada angkutan penumpang Kota Bandung
Polutan Faktor Emisi Komposit (g/km) Passenger Car 1) Motorcycle 1) Bus 1) Truk 2) Angkot 1) Taksi 1) CO 22,4 6,39 5,33 16,693 25,1 22,9 NO x 1,79 0,17 23,9 12,211 1,92 1,09 SO x 0,054 0,01 0,65 0,135 0,059 0,03 PM 0,04 0,03 4,67 5,982 0,04 0,01 CO 2 434 69,4 1789 1330,794 406 288 N 2 O 0,01 0 0,09 0,015 0,01 0,01 CH 4 0,43 0,41 0 0,375 0,58 0,54 Sumber: [9],[10],[11]
Perhitungan beban emisi dilakukan di tahun 2020 yang akan dijadikan sebagai data baseline dimana pada  tahun  ini proyek  BRT belum dioperasikan.  Data  baseline  ini  nantinya  diproyeksikan sampai  tahun 2033 dengan melakukan perbandingan terhadap proyeksi jumlah kendaraan di Kota Bandung.

## 2.2. Estimasi Penurunan Emisi Oleh BRT
Aplikasi Transport  Emissions  Evaluation  Models  for  Projects (TEEMP)  merupakan spreadsheet berbasis excel yang dapat digunakan langsung untuk menghitung dampak penurunan emisi oleh BRT agar dapat  mengetahui  efektifitas  penurunannya  jika  dibandingkan  terhadap  emisi  total  transportasi  di  Kota Bandung.  Namun  aplikasi  ini  terbatas  untuk  menghitung  polutan  PM,  NOx,  dan  CO 2 ,  alur  pekerjaan TEEMP dapat dilihat pada Gambar 1.
Aplikasi TEEMP ini dapat dioperasikan dengan memasukkan data input pada Gambar 1 . yang akan menghasilkan output berupa besar dampak yang ditimbulkan jika proyek ini dapat dilaksanakan yaitu pada tahun 2023 dan ingin  melihat bagaimana dampaknya selama 10 tahun masa pengoperasian BRT sampai tahun 2033.
Perhitungan  emisi  pada  aplikasi  ini  tergantung  dari  jenis  polutannya,  untuk polutan  PM  dan  NOx karena  faktor  emisi  berbasis  kilometer  jalan  kendaraan  maka  emisi  dihitung  terhadap Vehicle  Kilometer Traveled (VKT)  atau  panjang  perjalanan  rerata  kendaraan  per  tahun.  Sedangkan  untuk  parameter  CO 2 karena faktor emisinya berbasis liter bahan bakar maka emisi dihitung terhadap fuel consumtion sebagai berikut :

## Emisi PM; NOx = VKT x Faktor emisi
* Dimana  nilai  VKT  ini  dipengaruhi  oleh  jumlah  trips,  average  trip  length,  dan  average  occupancy.  (trips:  % modeshift x BRT ridership per day x ridership bonus factor)
Emisi CO 2 = Fuel consumption x Faktor emisi
Gambar 1. Alur kerja TEEMP Sumber : TEEMP Guide (2011)
Gambar 2. Variasi skema penelitian
Sumber: Perencanaan TA (2022) Tabel 3 . Variasi target shifting TEEMP Shifting 2020 2023 2033 Minimum 1) Passenger Car 0% 14% 14% Motorcycle 0% 6% 6% Taxi 5% 5% Cycle 4% 4% Walk 6% 6% 3-wheeler Bus 34% 34% Mini bus 0% 31% 31% Optimum 2) Passenger Car 0% 30% 30% Motorcycle 0% 21% 21% Taxi 5% 5% Cycle 6% 6% Walk 7% 7%
Output Input Target Shifting Minimum 100% Diesel
100% Elektrik 100% CNG 50% Diesel 50% Elektrik 50% Diesel 50% CNG 50% Elektrik 50% CNG Variasi fuel type BRT 100% Diesel 100% Elektrik 100% CNG 50% Diesel 50% Elektrik 50% Diesel 50% CNG 50% Elektrik 50% CNG
Optimum
Variasi fuel type BRT
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Shifting 2020 2023 2033 3-wheeler Bus 16% 16% Mini bus 0% 15% 15% Sumber : [12],[13]
Pada  penelitian  ini dibagi  menjadi beberapa  variasi  skema  agar  memudahkan  dalam  menganalisa, skema  ini  bervariasi  terhadap  target shifting atau  pergantian  moda  transportasi  ke  BRT  dan  terhadap pembagian jenis bahan bakar yang digunakan BRT. Variasi skema penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 . Target shifting minimum yaitu dimana presentase perubahan shifting dari kendaraan ke BRT itu kecil dan tidak signifikan, sebaliknya target shifting optimum yaitu presentase shifting besar dan signifikan. Selanjutnya tiap target shifting dilakukan variasi terhadap jenis bahan bakar BRT, dimana variasinya yaitu  100%  BRT  menggunakan  jenis  bahan  bakar  diesel,  100%  CNG,  100%  elektrik,  dan  50% menggunakan  dua  jenis  bahan  bakar  dengan  pembagiannya  50%  diesel  50%  elektrik,  50%  diesel  50% CNG, dan 50% cNG 50% elektrik. Presentase target shifting dapat dilihat pada Tabel 3 .

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Estimasi Beban Emisi
Perhitungan  emisi  yang  digunakan  yaitu  persamaan  tingkat  ketelitian  atau  tier  2  dimana  untuk menghitung total emisi sumber bergerak yaitu dengan mengalikan faktor emisi pada Tabel 2 dengan vehicle kilometer traveled (VKT) dan jumlah kendaraan registrasi pada Tabel 1. Berikut contoh perhitungan untuk total emisi sumber bergerak dari jenis passenger car polutan CO:
Total emisi = VKT x N x FE = 37 km/kendaraan.hari x 370.623 kendaraan x 22,4 g/km = 112.118 ton/tahun
Perhitungan emisi sumber garis dilakukan dengan cara mengalikan jumlah kendaraan per hari yang melewati jalan utama ( hasil traffic counting ) dengan panjang jalan utama dan faktor emisi, salah satu contoh untuk ruas jalan Rajawali Barat dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah kendaraan dan panjang Jalan Rajawali Barat Jalan Jenis Jumlah (unit/hari) Panjang Jalan (km)
Rajawali Barat
Passenger car 4.213 1,02 Motorcycle 22.223 Bus 205 Truk 667 Angkot 1.858 Taksi 778 Sumber : Dinas Pehubungan Kota Bandung (2020)
Berikut contoh perhitungan untuk emisi sumber garis dari jenis passenger car polutan CO :
Emisi sumber garis = Q x l x FE = 4.213 unit/hari x 1,02 km x 22,4 g/km = 35,13 ton/tahun
Perhitungan  emisi  sumber  area  dilakukan  dengan  cara  mengurangi  hasil  perhitungan  total  emisi sumber bergerak dengan emisi sumber garis.
Perhitungan  dilakukan  untuk  keseluruhan  jenis  kendaraan  dan  jenis  polutan  yang  kemudian direkapitulasi untuk melihat kontribusi tiap jenis kendaraan terhadap total emisi sumber bergerak dan emisi sumber garis yang dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Grafik kontribusi kendaraan terhadap total emisi sumber bergerak (kiri) dan emisi sumber garis (kanan)
Sumber : Hasil analisa (2022)
Mobil  penumpang,  sepeda  motor,  truk,  angkot,  dan  taksi  mengemisikan  paling  banyak  pada parameter CO yaitu sebesar 112.118 ton/tahun, 65.777 ton/tahun, 16.671 ton/tahun, 3.236 ton/tahun, dan 950 ton/tahun sedangkan pada bus paling besar mengemisikan NOx yaitu sebesar 5.978 ton/tahun untuk total emisi sumber bergerak. Pada emisi sumber garis paling banyak juga mengemisikan CO sebesar 4.573 ton/tahun, 2.888 ton/tahun, 129 ton/tahun, 513 ton/tahun dan 141 ton/tahun sedangkan bus mengemisikan NOx sebesar 145 ton/tahun.
Perbedaan jumlah beban emisi yang diemisikan dipengaruhi oleh faktor emisi yang berbeda untuk tiap  jenis  kendaraan.  Faktor  emisi  dipengaruhi  oleh  jenis  bahan  bakar  yang  digunakan,  untuk  jenis kendaraan dengan ukuran besar seperti bus itu menggunakan jenis mesin dan bahan bakar diesel dimana nilai faktor emisi NOx dengan jenis bahan bakar ini lebih tinggi dibandingkan dengan jenis bahan bakar lainnya [14].
Perhitungan  emisi  total  transportasi  ini  akan  digunakan  sebagai  pembanding  terhadap  nilai penurunan emisi oleh BRT untuk mengetahui efektifitasnya, maka dari itu perlu diproyeksikan untuk tahun 2023-2033 dengan cara melakukan perbandingan terhadap proyeksi jumlah kendaraan di Kota Bandung. Proyeksi jumlah kendaraan 10 tahun mendatang dapat dihitung menggunakan persamaan regresi linier dari data  jumlah  kendaraan  bermotor  10  tahun  sebelumnya  sehingga  didapatkan persamaan  regresi  liniernya yaitu Y = 40.684 x + 1.166.587. Hasil proyeksi dari jumlah kendaraan dapat dilihat di Tabel 5 .
Tabel 5 . Proyeksi jumlah kendaraan tahun 2021-2033 n Tahun Jumlah n Tahun Jumlah 1 2010 1.195.754 12 2021 1.654.795 2 2011 1.211.682 13 2022 1.695.479 3 2012 1.302.547 14 2023 1.736.163 4 2013 1.340.029 15 2024 1.776.847 5 2014 1.380.910 16 2025 1.817.531 6 2015 1.431.644 17 2026 1.858.215 7 2016 1.467.721 18 2027 1.898.899 8 2017 1.491.670 19 2028 1.939.583 9 2018 1.541.574 20 2029 1.980.267 10 2019 1.576.773 21 2030 2.020.951 11 2020 1.577.292 22 2031 2.061.635 23 2032 2.102.319 24 2033 2.143.003 Sumber : Hasil analisa (2022) Catatan : Kolom yang berwarna kuning merupakan tahun yang dijadikan baseline
Besar total emisi transportasi tahun 2021-2033 dihitung dari perbandingan antara data tahun baseline (2020) dengan tahun proyeksi sebagai berikut :
CO NOx SOx PM Taksi 949,61 45,2 1,24 0,41 Angkot 3235,58 247,5 7,61 5,16 Truk 16671,39 12195,19 134,83 5974,26 Bus 1333,16 5977,94 162,58 1168,08 Motorcycle 65776,93 1749,93 102,94 308,81 PC 112117,9 8959,42 270,28 200,21 0 50000 100000 150000 200000 250000 Be b an e m is i (t o n /t ah u n ) CO NOx SOx
PM Taksi 141,3 7,22 0,2 0,07 Angkot 512,96 39,24 1,21 0,82 Truk 128,62 94,09 1,04 46,09 Bus 32,27 144,68 3,93 28,27 Motorcycle 2888 76,83 4,52 13,56 PC 4572,96 365,43 11,02 8,17 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 Be b an e m is i (t o n /t ah u n )
Total emisi  A tahun x = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑥 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 2020 x total emisi A tahun 2020
Hasil proyeksi total emisi kendaraan tahun 2021-2033 dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Proyeksi total emisi transportasi tahun 2021-2033
Tahun Jumlah Kendaraan (unit) PM (ton/tahun) NOx (ton/tahun) CO 2 (ton/tahun) 2020 1.577.292 7.657 29.175 4.727.490 2021 1.654.795 8.033 30.609 4.959.783 2022 1.695.479 8.231 31.361 5.081.722 2023 1.736.163 8.428 32.114 5.203.661 2024 1.776.847 8.626 32.866 5.325.600 2025 1.817.531 8.823 33.619 5.447.539 2026 1.858.215 9.021 34.371 5.569.478 2027 1.898.899 9.218 35.124 5.691.417 2028 1.939.583 9.416 35.876 5.813.356 2029 1.980.267 9.613 36.629 5.935.294 2030 2.020.951 9.811 37.382 6.057.233 2031 2.061.635 10.008 38.134 6.179.172 2032 2.102.319 10.206 38.887 6.301.111 2033 2.143.003 10.403 39.639 6.423.050 Sumber : Hasil analisa (2022)
Catatan : Kolom yang berwarna kuning merupakan tahun yang dijadikan baseline

## 3.1. Estimasi Penurunan Emisi Oleh BRT
Estimasi  bagaimana  pengaruh  pengoperasian  BRT  terhadap  total  emisi  sumber  bergerak  di  Kota Bandung  dapat  menggunakan  aplikasi  TEEMP,  setelah  melengkapi  data  pada Gambar  1 dan memasukkannya ke dalam aplikasi maka seluruh data akan terhitung dan hasil dari aplikasi akan muncul untuk setiap scenario yang direncanakan pada Gambar 2. Hasil yang ditampilkan berupa nilai penurunan emisi polutan PM, NOx, dan CO 2 pada scenario ketika BRT dioperasikan yaitu pada tahun 2023-2033 yang ditampilkan  dalam  tabel  serta  grafik.  Berikut  salah  satu  contoh  grafik Gambar  4 untuk  skenario  target shifting minimum dan optimum dengan BRT seluruhnya menggunakan bahan bakar diesel (100%) pada polutan PM:
Gambar 4. Nilai pengurangan emisi PM shifting optimum (kiri) dan minimum (kanan)

## Sumber : Hasil analisa (2022)
Pada Gambar  4 menunjukkan  bahwa  bus  berperan  dalam  mengemisikan  PM  pada shifting minimum, hal ini dikarenakan faktor emisi PM untuk bus itu lebih besar dibandingkan kendaraan lainnya dan  persentase shifting untuk  bus  pada  skenario  ini  besar  yaitu  34%  ( Tabel  3 )  yang  mana  % shifting mempengaruhi nilai VKT. Emisi paling besar pada tahun 2033 oleh bus adalah 8,54 ton dengan rata-rata per tahun (2023-2033) yaitu 5,53 ton, sedangkan BRT menghasilkan 3,25 ton dengan rata-rata 2,11 ton. Pada shifting optimum,  motor  berperan  besar  mengemisikan  PM,  hal  ini  dikarenakan  VKT  motor  lebih
- 5 10 15 20 25 2021 2025 2030 Cars
2-wheeler
Taxi
Bus Mini-bus BRT PM Emissions (tons) - 2 4 6 8 10 12 14 16 2021 2025 2030 Cars
2-wheeler Taxi Bus Mini-bus
BRT
PM Emissions (tons) Dampak pengurangan BRT
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
besar dibanding kendaraan lainnya dimana nilai ini dipengaruhi oleh persentase shifting motor yang besar pada skenario ini yaitu 21% ( Tabel 3 ).
Dampak pengurangan BRT merupakan hasil pengurangan dari jumlah emisi yang dihasilkan seluruh jenis  kendaraan  dengan  emisi  yang  dihasilkan  oleh  BRT,  kemudian  hasil  pengurangan  tiap  polutannya dibandingkan dengan total emisi transportasi pada Tabel 6 untuk melihat efektifitas penurunan emisi oleh BRT di tahun 2023-2033. Perbandingan emisi baseline CO 2 terhadap reduksi emisi terdapat di Gambar 5 .
Gambar 5. Emisi baseline CO 2 2020-2033 dan reduksi emisi CO 2 (kiloton) Sumber : Hasil analisa (2022)
Catatan : Gunakan sumbu Y primer untuk pengurangan CO 2 skenario minimum dan optimum, lalu sumbu sekunder untuk emisi CO 2 baseline
Variasi bahan bakar BRT yang menghasilkan pengurangan emisi paling tinggi yaitu skenario BRT dengan bahan bakar 100% CNG, 100% elektrik, dan 50% CNG 50% elektrik sebesar 207,77 kiloton CO 2 dengan pengurangan emisi tahunan rata-rata 18,89 Kt CO 2 untuk skenario minimum, dan sebesar 297,46 Kt CO 2 dengan pengurangan emisi tahunan rata-rata 27,04 Kt CO 2 untuk skenario optimum. Pengurangan terjadi sebesar 8,62 Kt CO 2 di tahun 2023 dan meningkat menjadi 29,16 Kt tahun 2033 dengan skenario minimum variasi BRT CNG 100%, elektrik 100%, dan CNG elektrik 50%.
Penurunan  emisi  yang  lebih  tinggi  di  skenario  optimum  yaitu  12,33  Kt  CO 2 tahun  2023  dan meningkat menjadi 41,75 Kt tahun 2033. Jika dibandingkan dengan total emisi transportasi (bar kuning) maka penurunannya tidak signifikan, pada tahun 2033 total emisi yang dihasilkan yaitu 6.500 Kt sedangkan pengurangan emisi oleh BRT yaitu 41,75 Kt sehingga untuk menurunkan emisi dari transportasi di Kota Bandung tidak cukup dengan upaya BRT, perlu adanya upaya lain untuk menurunkan emisi.
Pada Gambar 6, BRT dengan bahan bakar 100% elektrik menghasilkan pengurangan kumulatif yang besar yaitu sebesar 2.170,47 ton dengan pengurangan emisi tahunan rata-rata 197,32 ton untuk skenario minimum dan sebesar 2.643,51 ton dengan pengurangan emisi tahunan rata-rata 240,32 ton untuk skenario optimum. Pengurangan terjadi sebesar 90 ton di tahun 2023 dan meningkat menjadi 305 ton tahun 2033 dengan skenario minimum variasi BRT berbahan bakar elektrik 100%.
Penurunan  emisi  lebih  tinggi  di  skenario  optimum  dengan  pengurangan  110  ton  tahun  2023  dan meningkat menjadi 371 ton tahun 2033. Peningkatan reduksi emisi ini memberikan pesan, semakin banyak shifting pengendara BRT terutama pada kendaraan pribadi maka semakin besar pula penurunan emisinya. Jika dibandingkan dengan total emisi transportasi (bar kuning) maka penurunannya tidak signifikan, pada tahun 2033 total emisi yang dihasilkan yaitu 39 Kt sedangkan pengurangan emisi oleh BRT yaitu 371 ton sehingga untuk menurunkan emisi pencemar tidak cukup dengan upaya BRT.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 0,00 500,00 1000,00 1500,00 2000,00 2500,00 3000,00 3500,00 4000,00 4500,00 5000,00 5500,00 6000,00 6500,00 CO 2 re d u ct io n (K il o to n s CO 2 ) Bas el in e em is si o n (K il o to n s CO 2 ) CO2
diesel 100% (o) CNG 100% (o) electric 100% (o) diesel CNG 50% (o) diesel electric 50% (o) CNG electric 50% (o) diesel 100% (p) CNG 100% (p) electric 100% (p) diesel CNG 50% (p) diesel electric 50% (p)
CNG electric 50% (p)
Gambar 6. Emisi baseline NOx 2020-2033 dan reduksi emisi NOx (ton)
Sumber : Hasil analisa (2022)
Catatan : Gunakan sumbu Y primer untuk emisi NOx baseline lalu sumbu sekunder pengurangan NOx skenario minimum dan optimum
Gambar 7. Emisi baseline PM 2020-2033 dan reduksi emisi PM (ton)

## Sumber : Hasil Analisa (2022)
Catatan : Gunakan sumbu Y primer untuk emisi PM baseline lalu sumbu sekunder pengurangan PM skenario minimum dan optimum
Pada Gambar  7, BRT  dengan  bahan  bakar  100%  elektrik  menghasilkan  pengurangan  emisi kumulatif yang tinggi yaitu sebesar 106,17 ton dengan pengurangan emisi tahunan rata-rata 9,65 ton untuk skenario minimum, dan sebesar 146,30 ton dengan  pengurangan emisi tahunan rata-rata 13,30 ton untuk skenario optimum. Terjadi pengurangan sebesar 4 ton di tahun 2023 dan meningkat menjadi 15 ton tahun 2033 dengan skenario minimum variasi BRT berbahan bakar elektrik 100%, sedangkan penurunan emisi pada skenario optimum tahun 2023 dan 2033 yaitu sebesar 6 ton dan 21 ton.
Variasi jenis bahan bakar elektrik 100% merupakan variasi dengan nilai pengurangan paling besar, hal ini dikarenakan nilai faktor emisi BRT berbahan bakar elektrik lebih kecil dibandingkan bahan bakar lainnya sehingga semakin kecil faktor emisinya maka semakin kecil pula emisi yang dihasilkan. Kendaraan listrik  lebih unggul dalam mengurangi polusi udara dan emisi GRK dibandingkan dengan kendaraan yang menggunakan pembakaran internal dimana kendaraan ini menghasilkan emisi yang jauh lebih sedikit [15].
0 50 100 150 200 250 300 350 400 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 N O x re d u ct io n ( to n /y r) Bas el in e em is si o n ( k il o to n /y r) NOx diesel 100% (o) CNG 100% (o)
electric 100% (o) diesel CNG 50% (o) diesel electric 50% (o) CNG electric 50% (o) diesel 100% (p) CNG 100% (p) electric 100% (p)
diesel CNG 50% (p) diesel electric 50% (p) CNG electric 50% (p) 0 4 8 12 16 20 24 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 PM re d u ct io n (t o n /y r) Bas el in e em is si o n ( k il o to n /y r) PM base line ton diesel 100% (o) CNG 100% (o)
electric 100% (o) diesel CNG 50% (o) diesel electric 50% (o) CNG electric 50% (o) diesel 100% (p) CNG 100% (p) electric 100% (p) diesel CNG 50% (p) diesel electric 50% (p)
CNG electric 50% (p)
Emisi  yang dihasilkan  dalam  satu  siklus  berkendara  bus  listrik adalah  sebesar  22,13  kg CO 2 dan 19,78  kg CO 2 sedangkan  pada  bus  konvensional sebesar 26,94 kg CO 2 [16].
Tabel 7 . Perbandingan emisi transportasi sebelum dan sesudah BRT beroperasi
Emisi 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 CO 2 (kilo ton) Baseline 5203 5325 5447 5569 5691 5813 5935 6057 6179 6301 6423 Pengurangan BRT 12,33 15,28 18,22 21,16 24,1 27,04 29,98 32,92 35,87 38,81 41,75 Rata-rata %pengurangan 0,46 % PM (ton) Baseline 8430 8630 8820 9020 9220 9420 9610 9810 10010  10210  10400 Pengurangan BRT 6 8 9 10 12 13 15 16 18 19 21 Rata-rata % pengurangan 0,14 % NOx (ton) Baseline 32110  32870  33458  34182  34906  35640  36364  37087  37811  38545  39269 Pengurangan BRT 110 136 162 188 214 240 266 293 319 345 371 Rata-rata % pengurangan 0,66 %

## Sumber : Hasil Analisa (2022)
Perbandingan nilai emisi transportasi sebelum dan setelah adanya BRT dapat dilihat pada Tabel 7. dimana nilai pengurangan BRT nya merupakan nilai pengurangan yang paling besar yaitu pada skenario shifting optimum dengan variasi BRT 100% elektrik.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Beban total emisi sumber bergerak seluruh jenis kendaraan di Kota Bandung pada tahun 2020 untuk parameter CO sebesar 200.085 ton/tahun, parameter NOx sebesar 29.175 ton/tahun, SOx 680 ton/tahun, PM  7.657  ton/tahun,  dan  CO 2 sebesar  4.727.490  ton/tahun  dimana  dari  seluruh  jenis  kendaraan  yang diamati  yaitu passenger  car,  motorcycle ,  truk,  angkot  serta  taksi  mengemisikan  paling  banyak  polutan karbon monoksida (CO) sedangkan bus mengemisikan paling banyak NOx. TEEMP dapat digunakan untuk membuat  berbagai  macam  skenario  untuk  memperkirakan  besar  pengurangan  emisi  transportasi  Kota Bandung jika BRT dioperasikan.
Pada  penelitian  ini,  skenario  yang  memiliki  nilai  pengurangan  emisi  kumulatif  paling  besar  yaitu pada shifting optimum  dengan  persentase shifting kendaraan  pribadi  yang  besar  dan  variasi  BRT  100% elektrik dimana nilai pengurangan ini dipengaruhi oleh nilai faktor emisi juga vehicle kilometer traveled. Namun, pengurangan emisi oleh BRT terhadap total emisi transportasi di Kota Bandung tidak  signifikan dimana  emisi  PM  rata-rata  turun  sebesar  0,14%,  untuk  NOx  sebesar  0,66%,  dan  CO 2 sebesar  0,46% sehingga untuk menurunkan total emisi diperlukan upaya lain.
Saran untuk pemerintah yaitu melakukan pemantauan terhadap jumlah kendaraan bermotor dan jenis bahan  bakar  yang  digunakan,  upaya  yang  dilakukan  selain  dengan  pengoperasian  BRT  yaitu  dengan menegaskan kebijakan batas emisi kendaraan dan menyamaratakan penggunaan mesin kendaraan dengan teknologi minimal Euro IV.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  yaitu  melakukan  survey  melalui  kuesioner  mengenai  seberapa banyak pengguna kendaraan pribadi di Kota Bandung akan beralih ke BRT yang mana digunakan sebagai dasar  % shifting ,  kemudian  melakukan  simulasi  dispersi  emisi  serta  evaluasi  co-benefit  jika  BRT beroperasi.

## 5. Daftar Pustaka
[1] E. F. James, "Perilaku Konsumen," Jakarta: Binarupa Aksara, 2004.
[2] B. P. Statistik, "Kota Bandung Dalam Angka," Bandung : BPS Kota Bandung, 2020
[3] M. A. Zaky, "Analisis Beban Pencemar Udara SO 2 , NO 2 dan HC Dengan Pendekatan Line Source Modeling (Studi Kasus Di Jalan Magelang Yogyakarta," Widyariset , vol. 15, pp. 499-508, 2012.
[4] S.  S.  Linna,  "Tingkat  Pencemaran  Udara  CO  Akibat  Lalu  Lintas  Dengan  Model  Prediksi  Polusi Udara Skala Mikro," Media Engineering , vol. 01, pp. 119-126, 2011
[5] T.  B.  Turkington,  "The  Impact  of  Global  Warming  on  Sea  Surface  Temperature  Based  ElNino Southern Oscillation Monitoring Indices," International Journal of Climatology RMetS, 2018.
[6] ITDP,  "Konsep  Desain  dan  Rencana  Implementasi  Bus  Rapid  Transit  di  Kota  Medan,"  Jakarta: Institute for Transportation & Development Policy (ITDP) Indonesia, 2018.
[7] KLHK RI, "Pedoman Teknis Penyusunan Inventarisasi Emisi Pencemar Udara Perkotaan," Jakarta, 2013.
[8] IPCC, "IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories", Japan: IGES, 2006.
[9] N. T. K. Oanh, "Assesment of Urban Passenger Fleet Emissions to Quantify Climate and Air Quality Co-Benefits  Resulting  from  Potential  Interventions." Carbon  Management  Journal, vol.  09,  pp. 367-381, 2018.
[10] D. B. Yoga, "Inventarisasi Emisi Pencemar Kriteria dan Gas Rumah Kaca dari Sektor Transportasi On-Road di Kota Bandung menggunakan Model International Vehicle Emissions (IVE)," Bandung: Institut Teknologi Nasional, 2019.
[11] D. Perhubungan, "Data Traffic Volume dan Jumlah Kendaraan Teregristrasi Kota Bandung," 2020.
[12] E.  John,  "Initiating  Bus  Rapid  Transit  in  Jakarta,  Indonesia,"  Transportation  Research  Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1903, pp. 20–26, 2005.
[13] TEEMP Guide, "Manual for Calculating Greenhouse Gas Benefits of Global Environment Facility Transportation Projects," New York: Institute for Transportation and Development Policy, 2011.
[14] S.  Astri,  "Analisis  Tingkat  Risiko  Paparan  NOx  terhadap  Pekerja  di  Gardu  Tol  Akibat  Volume Kendaraan di Pintu Tol Jagorawi Bogor," JSIL, vol. 04, pp. 49-57, 2019.
[15] C.  Sudjoko,  "Strategi  Pemanfaatan  Kendaraan  Listrik  Berkelanjutan  Sebagai  Solusi  Untuk Mengurangi Emisi Karbon," Jurnal Paradigma , vol. 2, pp. 54-68, 2021.
[16] A. Rismana, "Analisis Energi dan Emisi CO 2 Rencana Bus Listrik di YogyakartaStudi Kasus Trans Jogja," Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi, vol. 11, 2019.