## ESTIMASI NILAI PENURUNAN KESEHATAN AKIBAT POLUSI GAS NO
X DI UDARA DKI JAKARTA
Sri Listyarini (listyarini@mail.ut.ac.id) Universitas Terbuka
Rudy C Tarumingkeng Akhmad Fauzi Parulian Hutagaol Pascasarjana Institut Pertanian Bogor

## ABSTRACT
The aim of this research is to estimate the value of health degradation caused by nitrogen oxide (NO x ) gas as one of the air pollutions in Jakarta Province. The economic growth in urban area may affect lifestyle which will increase the energy demand. Fossil fuel as the main energy emitting some gases to the ambient, one of them is NO x gas.  In this research analysis of factors that influenced NO x ambient concentration is based on the socials, economics, and meteorological data from Indonesia Statistics Center (BPS) and Bureau of Meteorology and Geophysics (BMG). The prediction of the cost that has to be paid by the persons who are exposured by NO x gas and will get respiratory symptomps is done by developing the dynamic simulation model. The result of this research is by 2025 the Jakarta residences that will have respiratory symptomps caused by the NOx air pollution should pay about 1 trillion (10 12 ) rupiahs. To reduce this pollutant it is recommended to develop public policies based on the economic and environmental concern.
Key words:    air pollution, ambient concentration, command and control, dynamic simulation, fossil fuel, nitrogen oxide (NO x ) gas
Peningkatan jumlah penduduk dan keinginan manusia untuk memperbaiki kualitas hidup selalu diikuti dengan penambahan kebutuhan energi (Stern, 2004). Kebutuhan energi sebagian besar dipenuhi dengan menggunakan Bahan Bakar Fosil (BBF). Sayangnya selain bermanfaat sebagai penghasil energi, BBF berdampak negatif karena menimbulkan krisis ekosistem berupa pencemaran lingkungan udara yang berskala global. Salah satu bentuk pencemaran tersebut adalah terjadinya emisi gas nitrogen oksida (NO x ) yang merupakan hasil ikutan dari pembakaran BBF. Gas NO x di atmosfir dapat berupa gas NO, NO 2 , NO 3 , N 2 O, N 2 O 3 , dan N 2 O 4 , serta N 2 O 5 (Sawir, 1997). Data pada Tabel 1 juga memperlihatkan bahwa gas NO x diemisikan dalam jumlah yang cukup besar dari berbagai tipe bahan bakar dan kendaraan.
Dari penjabaran tersebut dapat dikatakan bahwa selain diakibatkan oleh peningkatan jumlah penduduk yang diikuti peningkatan kebutuhan energi, polusi gas NO x juga meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah kendaraan.
Emisi polutan akan mempengaruhi konsentrasi udara ambien, yang akan menyebabkan degradasi lingkungan berupa adanya penduduk yang terpapar, lalu sakit. Jenis penyakit yang ditimbulkan oleh polusi gas NO x adalah penyakit pernafasan. Dalam penelitian ini dilakukan estimasi nilai kerugian karena menurunnya kesehatan penduduk akibat adanya polusi gas NO x , melalui
pengembangan model simulasi sistem dinamik. Simulasi adalah proses menirukan perilaku suatu gejala dengan tujuan untuk memahami gejala tersebut (Muhammadi et al. , 2001). Simulasi dikembangkan dengan cara membuat analisis dan peramalan perilaku gejala dimasa yang akan datang.
Tabel 1.   Faktor Emisi dari Sejumlah Tipe Bahan Bakar
Tipe kendaraan/ bahan bakar Faktor emisi (gram/liter) Catatan (km/l) NOx CH 4 NMVOC CO N 2 O CO 2 Bensin:  Kendaraan penumpang
 Kendaraan niaga kecil
 Kendaraan niaga besar  Sepeda motor 21.35 24.91 32.03 7.12 0.71 0.71 0.71 3.56 53.38 49.82 28.47 85.41 462.63 295.37 281.14 427.05 0.04 0.04 0.04 0.04 2597.86 2597.86 2597.86 2597.86 Ass 8.9 Ass 7.4 Ass 4.4 Ass 19.6 Diesel:  Kendaraan penumpang
 Kendaraan niaga kecil
 Kendaraan niaga besar  Lokomotif 11.86 15.81 39.53 71.15 0.08 0.04 0.24 0.24 2.77 3.95 7.91 5.14 11.86 15.81 35.57 24.11 0.16 0.16 0.12 0.08 2924.90 2924.90 2924.90 2964.43 Ass 13.7 Ass. 9.2 Ass. 3.3

## LPG:
 Kend penumpang (Eropa)
 Kend penumpang (US)  Kendaraan niaga besar 34.62 14.62 13.85 0.77 1.15 1.15 23.08 24.62 19.62 100.00 55.77 58.46 0.00 0.00 0.00 2500.00 2426.92 2426.92 Ass. 8.9 LNG*)  Kendaraan penumpang  Kendaraan niaga besar (bensin)  Kendaraan niaga besar (solar) 13.52 12.46 45.55 22.42 21.71 19.93 3.20 3.20 3.91 25.62 25.98 15.66 0.00 0.00 0.00 1996.44 1996.44 1996.44 Km/m3 Ass. 6.5 Ass. 2.2 Ass. 2.0 3 Methanol/ethanol**)  Kend penumpang (M85)  Kendaraan niaga besar (M100) 5.07 8.00 0.27 0.27 6.67 2.93 31.73 8.00 0.00 0.00 1858.67 1834.67
Catatan:  *) liter ekuivalen terhadap bensin, **) methanol dan ethanol memiliki sifat yang sama
Sumber: Isnaeni et al . (2001)

## METODOLOGI
Dalam penelitian ini dilakukan penilaian dampak polusi gas NO x di udara terhadap kesehatan penduduk DKI Jakarta. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari survey yang dilakukan Badan Pusat Statistik (BPS) dan Ditlantas Polri serta pengamatan Badan Meteorologi dan Geofisika (BMG) selama 12 tahun. Data sekunder (Lampiran 1), merupakan data tahun 1993 sampai dengan tahun 2004, namun demikian data tahun 1998 tidak disertakan dalam analisis, karena merupakan data pencilan akibat terjadinya krisis nasional pada saat itu. Metode yang digunakan adalah pengembangan model simulasi sistem dinamik untuk menganalisis apakah konsumsi BBF yang dibutuhkan oleh penduduk di DKI Jakarta dan data kondisi sosial, ekonomi, serta meteorologi yang digunakan akan mempengaruhi jumlah emisi polutan gas NO x . Selain menggunakan data sekunder, pengembangan model simulasi sistem dinamik juga didasarkan atas faktor-faktor konversi, serta data berbagai hasil penelitian terdahulu baik dari dalam maupun luar negeri, yang akan disebutkan sumbernya setiap kali digunakan. Tahap-tahap dalam pengembangan model simulasi sistem dinamik adalah:
1. menganalisis data sekunder yang diperoleh,
2. menelaah berbagai penelitian yang hasilnya digunakan dalam pengembangan model,
3. meng- input -kan seluruh persamaan dan variabel yang diperoleh pada tahap 1 dan 2 ke diagram stock-flow .
Data dari BPS DKI (2005a) menyatakan bahwa kepadatan penduduk DKI Jakarta mencapai 11.300 orang/km 2 , sehingga menjadikan propinsi ini sebagai wilayah terpadat penduduknya di Indonesia. Sedangkan ditinjau dari jumlah kendaraan, di DKI Jakarta telah terjadi pengembangan perumahan pada daerah yang jauh dari kegiatan usaha, perkantoran, dan industri yang menyebabkan peningkatan kebutuhan kendaraan sebagai alat transportasi. Meningkatnya jumlah kendaraan menyebabkan kemacetan, karena pembangunan kawasan perumahan pada umumnya tidak disertai dengan pembangunan jalan raya serta pengembangan sistem transportasi. Kemacetan tersebut akan meningkatkan pencemaran udara, termasuk yang berupa gas NO x , sebab berbagai tipe kendaraan dengan bahan bakarnya mengemisikan sejumlah polutan ke udara ambien. Selain dipengaruhi oleh jumlah penduduk, penggunaan BBF, dan kendaraan, ternyata konsentrasi gas NO x di udara juga bergantung pada berbagai hal. Menurut Soedomo (2001) konsentrasi gas nitrogen oksida (NO x ) di udara ambien dapat diwakili oleh konsentrasi gas NO 2 . Karena nitrogen dioksida (NO 2 ) merupakan bagian yang paling dominan dari gas NO x , sehingga oksida-oksida nitrogen biasanya diukur sebagai gas NO 2 . Analisis terhadap data sekunder yang diperoleh bertujuan untuk menentukan variabel apa saja yang mempengaruhi konsentrasi ambien gas NO 2 . Hasil analisis menyatakan variabel-variabel yang dianggap mempengaruhi konsentrasi ambien NO 2 adalah:
1. Jumlah penduduk DKI Jakarta, dinyatakan dengan variabel penduduk dalam satuan juta jiwa.
2. Besarnya pendapatan penduduk per tahun, dinyatakan dengan variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dalam satuan triliun Rupiah.
3. Jumlah kendaraan di DKI Jakarta, dinyatakan dengan variabel kendaraan atau mobil dalam satuan juta.
4. Volume penjualan Bahan Bakar Minyak (BBM) yang dinyatakan dengan variabel BBM dalam satuan milyar liter.
5. Produksi listrik yang dinyatakan dengan variabel listrik dalam satuan milyar KWh.
6. Jumlah curah hujan yang dinyatakan dengan variabel hujan dalam satuan ribu mm.
7. Temperatur udara rata-rata yang dinyatakan dengan variabel suhu dalam satuan derajad Celcius.
Ke tujuh variabel yang diduga akan mempengaruhi konsentrasi ambien gas NO 2 di udara diidentifikasi secara statistik menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Secara prinsip metode OLS bertujuan untuk menentukan estimator least square a, b dan c, sehingga persamaan regresi Y t = a  +  b X t +  c Z t + t dengan Y t merupakan parameter yang diprediksi mempunyai jarak terpendek pada garis regresi dan t adalah random error. Dengan demikian Y t merupakan pilihan terbaik bagi variabel yang dimaksud (Shazam, 2004). Dengan asumsi bahwa pengaruh variabel- variabel tersebut merupakan fungsi linier terhadap konsentrasi ambien gas NO 2 , maka hubungannya dapat dinyatakan dengan persamaan regresi. Persamaan regresi yang dihasilkan dianalisis kecocokannya terhadap perilaku data. Terdapat lima hal penting dari metode OLS yang secara khusus diperhatikan pada penelitian ini (Levin & Fox, 1996 dan Sarwoko, 2005):
1. Nilai standard deviasi (S): merupakan ukuran kesesuaian model regresi dengan perilaku data, makin kecil nilai S makin tepat estimasi model regresi yang dihasilkan dengan perilaku data sampel.
2. Nilai koefisien determinasi, yang dinyatakan sebagai (R-sq) atau 2 i R atau [R-sq(adj)]: merupakan ukuran sejauh mana kecocokan antara data dengan garis estimasi regresi. Makin tinggi nilai R- sq makin cocok antara model regresi dengan prediksi data populasi, dan nilai R-sq maksimum adalah 100%.
3. Nilai Variance Inflation Factor (VIF): merupakan nilai hasil pengukuran multikolinearitas, untuk mendeteksi sejauh mana sebuah variabel independen dapat diterangkan oleh semua variabel independen lainnya yang terdapat di dalam persamaan regresi. Persamaan matematis yang digunakan untuk menghitung VIF untuk koefisien b i adalah:
  2 1 1 i i R b VIF   ..................  (1)
di mana, 2 i R adalah koefisien determinasi. Pada umumnya multikolinearitas dikatakan berat apabila nilai VIF dari suatu variabel melebihi 10.
4. Uji statistik Durbin-Watson (DW): merupakan uji yang digunakan untuk menentukan otokorelasi urutan pertama pada error term dari sebuah persamaan regresi. Persamaan matematik yang digunakan pada pengamatan ke t adalah:
       t t t t t u u u DW 2 1 2 2 1 / ....................  (2)
di mana u t adalah nilai-nilai residu OLS. Arti nilai statistik DW:
 DW = 0, jika terdapat otokorelasi ekstrim positif,
 DW = 2, jika tidak terdapat otokorelasi, dan nilai DW di sekitar 2 merupakan nilai ideal,
 DW = 4, jika terdapat otokorelasi ekstrim negatif.
5. Uji Cochrane-Orcutt: merupakan metode untuk menghilangkan otokorelasi urutan pertama pada sebuah estimasi persamaan regresi, dengan cara melakukan pengulangan atau iterasi untuk mendapatkan estimasi persamaan regresi yang tidak mengandung otokorelasi.
Hasil identifikasi variabel yang dilakukan secara statistik dengan menggunakan data sekunder menyatakan bahwa hanya 5 dari 7 variabel yang mempengaruhi konsentrasi ambien gas NO 2 di udara, dan dapat dinyatakan dengan persamaan:
Konsentrasi Ambien NO 2 = -0.17019 + 0.019162 penduduk + 0.033731 pdrb_n + 0.46410 mobil_n + 0.038314 listrik_n + 0.81404 hujan_n
Dimana variabel pdrb_n, mobil_n, listrik_n, dan hujan_n merupakan variabel hasil transformasi dari:
1. Variabel PDRB ditrasformasi menjadi variabel PDRB_n dengan fungsi kuadrat:
    2 5 * 10 * 7 * 0097 . 0 2947 . 0 _ PDRB PDRB n PDRB     
2. Variabel Kendaraan ditrasformasi menjadi variabel Mobil_n dengan fungsi kubik:
      3 2 * 0026 . 0 * 0381 . 0 * 1715 . 0 2090 . 0 _ Kendaraan Kendaraan Kendaraan n
Mobil     
3. Variabel Listrik ditrasformasi menjadi variabel Listrik_n dengan fungsi kuadrat:
    2 * 0004 . 0 * 0173 . 0 1308 . 0 _ Listrik
Listrik n Listrik    
4. Variabel Hujan ditrasformasi menjadi variabel Hujan_n dengan fungsi kubik:
      3 2 * 1086 . 0 * 5127 . 0 * 7462 . 0 2969 . 0 _ Hujan Hujan Hujan n Hujan

   
Tahap berikutnya dalam pengembangan model adalah menelaah penelitian-penelitian sejenis yang telah dilakukan sebelumnya. Menurut penelitian Olsthoorn et al (1999) ada hal yang rumit dalam emisi gas NO x, karena di atmosfir sebagian dari gas NO 2 akan dikonversi menjadi partikel ammonium nitrat (yang disebut secondary PM 10 ), dengan persamaan matematik:
    89 / 100 * * 55 , 1877 / 377 , 0
63 , 0 2 NO nitrat
Amonium 
.................  (3)
dimana:
[Amonium nitrat] = konsentrasi amonium nitrat (μg.m -3 )
[NO 2 ] = konsentrasi NO 2 (μg.m -3 ) 1877,55 = faktor konversi konsentrasi NO 2 dari ppm ke µg/m 3
Menurut Howell (1995) sekitar 90% emisi gas NO x dihasilkan secara antropogenik, hanya 11% emisi gas NO x dihasilkan secara alamiah. Karena dalam penelitian ini yang akan ditinjau hanya emisi gas NO 2 yang berasal dari kegiatan antropogenik, maka dalam penghitungan konsentrasi ambien gas NO 2 dikurangi 11%. Tidak selamanya konsentrasi ambien gas NO 2 akan terakumulasi di udara, melainkan akan berkurang dengan waktu. Pengurangan konsentrasi ambien terhadap waktu dinyatakan dengan waktu paruh ( half-life ), yaitu waktu yang dibutuhkan suatu zat untuk mengurangi konsentrasi sampai setengah dari konsentrasi awalnya (Brady, 1990). Itulah sebabnya pada model simulasi sistem dinamis yang dikembangkan dalam penelitian ini terdapat 2 nilai konsentrasi ambien gas NO 2 . Konsentrasi ambien yang kedua merupakan variabel konsentrasi polutan yang telah memperhitungkan adanya waktu paruh. Waktu paruh untuk gas NO 2 di udara ambien menurut The National Environment Protection Council (NEPC) (2006) adalah 50 hari.
Setelah memahami berbagai hal yang mempengaruhi jumlah konsentrasi gas NO 2 di udara, berikut dijabarkan hasil-hasil penelitian mengenai dampak negatif yang ditimbulkan oleh polutan ini, terutama yang berkaitan dengan kesehatan masyarakat. Tidak semua penduduk DKI akan terpengaruh oleh pencemaran ini. Untuk mengetahui jumlah populasi yang terpapar polusi gas NO 2 digunakan asumsi bahwa persentasi penduduk Jakarta yang akan mengalami gangguan kesehatan karena polusi udara adalah 12,6% (Ostro, 1994). Dalam model ini angka tersebut dinyatakan sebagai variabel proporsi penduduk terpapar.
Hasil penelitian Ostro (1994) dan Syahril et al. (2002) juga menyatakan bahwa terjadi kasus kesehatan akibat polusi gas NO 2 di udara ambien Jakarta, berupa gangguan pernafasan ( RSD =
Respiratory Symptomps Disease ). Penyakit gangguan pernafasan ini disebabkan adanya gas NO 2 yang terhirup oleh manusia dan merusak sistem pernafasan. Bahkan pada beberapa kasus, paru- paru akan mengalami pembengkakan akibat tingginya konsentrasi gas NO 2 yang masuk dalam sistem pernafasan. Hubungan antara konsentrasi gas NO 2 terhadap jumlah penderita RSD dapat dinyatakan dengan persamaan matematik berikut:
        55 , 1877 / * Pr * * 02 , 6 2 2 2 t P t A st NO st NO t NO t NRSD        
………….  (4)
dimana:
NRSD(t)   :  jumlah penderita RSD pada tahun ke-t NO 2 (t)      :   konsentrasi gas NO 2 (ppm) pada tahun ke-t NO 2 st       :  Baku Mutu Ambien (BMA) konsentrasi NO 2 per tahun PrA(t)       :  persentase orang dewasa pada tahun ke-t. PrA(2000) = 73,1% (BPS, 2005a). P(t)       :  jumlah populasi pada tahun ke-t 1877,55    :  faktor konversi konsentrasi NO 2 dari ppm ke µg/m 3
Dari persamaan (4) terlihat bahwa polusi gas NO 2 baru berpengaruh terhadap kesehatan jika konsentrasinya di udara ambien telah melebihi baku mutu. Menurut Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor 41 tahun 1999, yang dimaksud dengan Baku Mutu Udara Ambien (BMA) adalah ukuran batas atau kadar zat, energi, dan/atau komponen yang ada atau yang seharusnya ada dan/atau unsur pencemar yang ditenggang  keberadaannya dalam udara ambien. BMA gas NO 2 untuk propinsi DKI Jakarta telah diatur pada Keputusan Gubernur DKI nomor 551 tahun 2001, yaitu sebesar 0,03 ppm.
Untuk mengestimasi nilai kesehatan akibat pencemaran gas NO 2 digunakan data statistik kesehatan yang dipublikasikan BPS. Data BPS (2005b) menyatakan bahwa rata-rata biaya rawat jalan di fasilitas kesehatan DKI Jakarta adalah Rp 36.506,17 dan biaya rawat inap Rp 49.831,60 per hari. Dalam pengembangan model ini biaya rawat jalan dibulatkan menjadi Rp 37.000,- dan biaya rawat inap Rp 50.000,-. Data BPS (2006) menyatakan bahwa rata-rata lamanya orang sakit dalam 1 tahun adalah 20 hari. Dengan asumsi bahwa penyakit yang berhubungan pernafasan pada umumnya belum membutuhkan perawatan pada 5 hari pertama dan membutuhkan 10 kali rawat jalan serta 5 hari rawat inap, maka biaya untuk mengobati tiap orang yang menderita penyakit pernafasan akibat terpapar polusi gas NO 2 diasumsikan sebesar Rp 620.000,- dalam setahun. Tahap terakhir dalam pengembangan model simulasi sistem dinamik adalah memasukkan seluruh persamaan dan variabel hasil analisis ke dalam model. Terdapat berbagai perangkat lunak untuk mengembangkan model simulasi sistem dinamik, seperti: Vensim, Powersim, Dynamo Professional,  Ithink, Stella, Mystrategy, dan Pro-Model. Dalam penelitian ini pengembangan model dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Vensim.
Pada pengembangan model simulasi sistem dinamik persamaan dan variabel di- input -kan dalam diagram stok flow . Stock dan Flow dapat dianalogikan dengan bak air dan keran air. Stock atau level dapat digambarkan sebagai bak air atau suatu tempat penampungan. Sedangkan flow atau r ate dilukiskan sebagai keran air atau aliran keluar/masuk dari dan ke stock . Cara pengosongan/pengisian stock digambarkkan dengan link- nya terhadap berbagai variabel atau
konstanta. Berbagai notasi yang terdapat dalam diagram stock flow yang dibangun dengan perangkat lunak Vensim adalah:
1. Stock
:
stock
2. Flow
: flow
atau flows 3. Hubungan ( link ) :
flow
4. Variabel : merupakan variabel atau konstanta yang digunakan
Setiap stock dan variabel serta satuan yang digunakan dalam pengembangan model simulasi sistem dinamik di- input -kan berdasarkan persamaan-persamaan yang telah dijelaskan sebelumnya. Pengembangan model dengan diagram stock flow dalam penelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi atau prediksi antara jumlah konsentrasi ambien gas NO 2 di udara terhadap waktu (tahun) maupun variabel-variabel lainnya. Bentuk pengembangan diagram stock flow dapat dilihat pada gambar berikut.
Konsentrasi Ambien NOx DNOx Alfa NOx Beta-penduduk Beta-pdrb PDRB-n B0-pdrb B1-pdrb B2-pdrb Beta-mobil Mobil-n B0-mobil B1-mobil B2-mobil B3-mobil Listrik-n Beta-listrik B0-listrik B1-listrik B2-listrik Hujan-n Beta-hujan Hujan B0-hujan B1-hujan B2-hujan B3-hujan Decay NOx secondary nitrat Konst awal NOx Penduduk growth penduduk Pertumb pendkk penduduk awal Listrik growth listrik laju listrik listrik awal Mobil growth
kendaraan laju kendaraan kendaraan awal PDRB growth PDRB laju pdrb pdrb awal proporsi penduduk terpapar BMA NO2 sakit Konsentrasi Ambien NOx Kedua Waktu Paruh Penduduk Terpapar biaya kesehatan proporsi dewasa satuan biaya berobat Gambar 1. Diagram Stock-Flow Simulasi Sistem Dinamik Pencemaran Gas NO 2
Output dari persamaan, variabel, konstanta dan satuan yang digunakan pada diagram stock flow tertera pada Lampiran 2. Berdasarkan diagram stock flow yang dikembangkan simulasi dapat dilakukan. Pada penelitian ini simulasi dilakukan mulai tahun 1993 (data awal, INITIAL TIME ) sampai dengan tahun 2025 ( FINAL TIME ).
HASIL DAN PEMBAHASAN Data hasil simulasi dari model yang dikembangkan terdapat pada Lampiran 3. Selain dalam bentuk data, hasil simulasi juga dapat ditampilkan dalam bentuk grafik. Temuan yang sangat penting dari penelitian adalah, jika emisi gas NO 2 di DKI Jakarta berlangsung seperti sekarang, maka mulai tahun 2012 akan terdapat orang yang sakit pernafasan akibat polusi udara gas ini. Simulasi peningkatan jumlah orang sakit pernafasan terhadap waktu menghasilkan grafik berikut.
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 19 93 19 96 19 99 20 02 20 05 20 08 20 11 20 14 20 17 20 20 20 23 Tahun J u m la h O ra n g S a k it

## Gambar 2. Dampak Polusi Gas NO 2 Terhadap Jumlah Orang Sakit
Dalam studi ini jumlah orang yang sakit akibat polusi gas NO x di udara diperkirakan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, tentunya hasil studi akan lebih memuaskan jika didasarkan atas data jumlah orang yang sakit. Idealnya berbagai penyakit yang muncul di masyarakat secara teratur didata di setiap puskesmas, rumah sakit, maupun klinik kesehatan lainnya lalu dilaporkan ke Dinas Kesehatan Propinsi DKI Jakarta.
Meskipun dengan adanya data penderita simptom pernafasan tidak dapat langsung disimpulkan bahwa penyakit ini disebabkan oleh polusi udara, namun data tersebut akan memiliki makna yang sangat besar apabila diolah dan hasilnya dimanfaatkan untuk meningkatkan penanganan berbagai penyakit yang diderita masyarakat. Sayangnya sampai saat ini dalam struktur organisasi Dinas Kesehatan Propinsi DKI Jakarta belum ada bagian yang secara spesifik menangani pengolahan data, pengawasan serta penanggulangan dampak kesehatan, apalagi yang disebabkan oleh menurunnya kualitas udara. Kondisi ini tentunya akan memperlemah upaya penanggulangan dampak kesehatan akibat pencemaran udara.
Hasil simulasi yang berupa biaya kesehatan menyatakan bahwa biaya yang harus dikeluarkan untuk mengobati penduduk yang sakit akibat polusi gas NO 2 juga akan terus meningkat. Bahkan pada tahun 2025 jumlahnya dapat mencapai hampir 1 Triliun Rupiah. Secara grafis hasil simulasinya adalah:
0 200 400 600 800 1000 1200 19 93 19 96 19 99 20 02 20 05 20 08 20 11 20 14 20 17 20 20 20 23 Tahun B ia y a k e s e h a ta n ( M il y a r)
Gambar 3. Dampak Polusi Gas NO 2 Terhadap Biaya Pengobatan Orang Sakit
Dari hasil simulasi terlihat bahwa polusi gas NO 2 di DKI Jakarta tidak dapat diabaikan, karena dalam jangka yang tidak terlalu panjang akan berakibat buruk terhadap kesehatan penduduk. Meskipun biaya pengobatan yang diasumsikan pada model ini merupakan biaya yang termurah ( under estimate ), namun menghasilkan biaya kesehatan yang cukup tinggi. Karena itu sumber emisi gas NO 2 di DKI Jakarta perlu dikendalikan agar konsentrasinya di udara ambien tidak melebihi baku mutu. Untuk mereduksi konsentrasi gas NO 2 di udara ambien perlu diketahui terlebih dahulu faktor apa saja yang mempengaruhi besarnya konsentrasi polutan ini. Simulasi yang dilakukan pada penelitian ini menyatakan bahwa konsentrasi gas NO 2 di udara ambien dipengaruhi oleh jumlah penduduk, PDRB (Produk Domestik Regional Bruto), jumlah kendaraan, produksi listrik, dan curah hujan. Hasil simulasi sesuai dengan pernyataan Stern (2004) bahwa keinginan manusia untuk memperbaiki kualitas hidup, yang dalam penelitian ini dinyatakan dengan variabel PDRB dan jumlah kendaraan, selalu diikuti dengan penambahan kebutuhan energi, yang dinyatakan dengan variabel produksi listrik.
Sedangkan hubungan antara kualitas hidup atau tingkat kesejahteraan terhadap adanya pencemaran yang dihasilkan pada penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Bartz & Kelly (2004); Stern (2004); Susandi (2004); serta Hung & Shaw (2005); yang mempelajari hubungan antara kesejahteraan dengan degradasi lingkungan dan menyimpulkan bahwa tingkat kesejahteraan mempengaruhi degradasi lingkungan dengan mengikuti fungsi kuadratik. Fungsi tersebut memperlihatkan bahwa di awal masa pembangunan untuk meningkatkan kualitas hidup pencemaran akan meningkat seiring dengan meningkatnya kesejahteraan, namun setelah mencapai
titik tertentu degradasi lingkungan akibat adanya pencemaran akan menurun meskipun kesejahteraan meningkat.
Dari lima variabel yang mempengaruhi besarnya konsentrasi ambien gas NO 2 di udara hanya curah hujan yang merupakan faktor iklim, ke-empat variabel lainnya merupakan faktor sosial demografis yang seharusnya dapat dikelola melalui kebijakan publik. Sebenarnya pemerintah telah memiliki berbagai kebijakan untuk mengelola konsentrasi ambien gas NO 2 di udara. Saat ini telah ada perangkat hukum yang mengatur BME (Baku Mutu Emisi) gas NO 2 , baik yang berlaku di tingkat pusat (PP 41/1999) maupun tingkat propinsi (KepGub DKI Jakarta 670/2000 dan 1041/2000), sayangnya kebijakan tersebut belum berfungsi secara efektif. Hal ini terlihat dari data maupun prediksi konsentrasi ambien gas NO 2 di udara yang diperoleh dalam penelitian ini. Meskipun data konsentrasi rata-rata tahunan gas NO 2 yang melewati dan mendekati batas ambang konsentrasi ambien (0.03 ppm, KepGub DKI Jakarta 551/2001), hanya terjadi pada tahun 1996 sampai dengan 2000. Tetapi hasil pengamatan yang dilakukan secara harian atau bulanan menunjukkan bahwa konsentrasi ambien gas NO 2 di Jakarta telah melebihi batas ambang. Terlebih lagi data hasil prediksi dalam studi ini yang menyatakan bahwa konsentrasi ambien gas NO 2 akan terus meningkat.
Mengingat bahaya terhadap kesehatan yang ditimbulkan akibat pencemaran gas NO 2 serta besarnya biaya yang harus dibayarkan, maka perlu dikembangkan kebijakan yang lebih mengikat terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan konsentrasi gas pencemar ini. Kebijakan lingkungan udara di Indonesia, yang tertuang dalam UU 23/1997 dan PP 41/1999, menggunakan pendekatan atur dan awasi (command and control ). Kebijakan tersebut ternyata belum efektif untuk mendorong reduksi emisi dari pencemar udara, termasuk gas NO 2 , karena sering berbenturan dengan kepentingan ekonomi. Sehingga pendekatan command and control perlu dikombinasi dengan pendekatan ekonomi agar kepentingan ekonomi dan lingkungan bisa sejalan dan dapat mendorong perubahan perilaku masyarakat yang pada akhirnya diharapkan akan mengurangi emisi polutan.
Salah satu pendekatan ekonomi yang dapat digunakan untuk mereduksi pencemaran yang berupa gas NO 2 adalah dengan mengurangi penggunaan BBF. Kebutuhan energi di Indonesia sebagian besar dipenuhi melalui pembakaran BBF, yang dibuktikan dengan pengolahan data dari Pengkajian Energi Universitas Indonesia (2004), yaitu mulai tahun 1992 sampai dengan 2003 penggunaan BBF sebagai sumber energi di Indonesia selalu di atas 72 persen (Gambar 4).
Ketergantungan pada BBF sebagai sumber energi merupakan salah satu faktor yang menyebabkan pencemaran udara, hal ini disebabkan adanya subsidi terhadap bahan bakar minyak sehingga menghambat pengembangan energi yang lebih ramah lingkungan. Setelah dikeluarkannya Peraturan Presidan Nomor 5 Tahun 2006 tentang Kebijakan Energi Nasional pengembangan bahan bakar alternatif mulai digalakkan, terutama pengembangan bahan bakar nabati. Sebenarnya selain bahan bakar nabati, Indonesia juga memiliki berbagai sumber energi yang ramah lingkungan seperti panas bumi, energi angin, tenaga surya, dan tenaga air. Untuk mengurangi ketergantungan terhadap BBF sudah saatnya digiatkan penggunaan sumber-sumber energi tersebut agar pencemaran udara tidak semakin meningkat.
- 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Tahun S um be r E ne rgi ( pe rs e n) LPG Listrik BBF Gas
Sumber: Diolah dari Pengkajian Energi Universitas Indonesia (2004)
Gambar 4. Sumber Energi di Indonesia
Sedangkan pendekatan lingkungan untuk mengatasi pencemaran udara oleh gas NO 2 antara lain dapat dilakukan dengan pembenahan sistem transportasi. Karena peningkatan jumlah kendaraan menyebabkan peningkatan emisi gas NO 2 ke udara. Untuk mengendalikan hal itu pemerintah perlu mendorong pengintegrasian pengembangan sistem transportasi, terutama pengembangan sistem transportasi publik. Selain itu sistem transportasi juga perlu dijadikan sebagai salah satu persyaratan dalam pembangunan kawasan perumahan. Penggunaan kendaraan secara bersama ( car pooling ) merupakan salah satu alternatif dalam mengendalikan kemacetan. Pemerintah juga perlu mendorong industri untuk menyediakan angkutan bagi karyawannya, sehingga beban lalulintas menjadi semakin berkurang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pertama yang diperoleh dari penelitian ini berupa faktor-faktor demografi, ekonomi, dan sosial yang mempengaruhi konsentrasi ambien gas NO 2 di udara, yaitu: jumlah penduduk, pendapatan masyarakat yang dinyatakan dengan PDRB jumlah kendaraan bermotor yang setara dengan penggunaan BBF sebagai bahan bakarnya, serta produksi listrik. Di samping itu konsentrasi ambien gas NO 2 di udara juga dipengaruhi oleh faktor iklim yang berupa curah hujan. Hasil simulasi yang dilakukan pada penelitian ini menyimpulkan bahwa di DKI Jakarta sumber pencemaran udara yang berupa gas-gas oksida nitrogen (NO x ) terutama berasal dari kendaraan bermotor. Mulai tahun 2012 diprediksi akan ada sejumlah 1933 penduduk DKI Jakarta yang mengalami sakit simptom pernafasan akibat polusi udara ini, dan jumlahnya akan terus meningkat. Biaya yang harus dikeluarkan setiap tahun terkait dengan permasalahan kesehatan yang berasal dari pencemaran udara tersebut diperkirakan mencapai hampir 1 Triliun Rupiah pada tahun 2025, apabila tidak ada tindakan-tindakan pengendalian yang dilakukan. Prediksi jumlah biaya yang cukup besar ini tentunya dapat dijadikan dasar pertimbangan bagi pemberlakuan kebijakan mengenai pengendalian pencemaran udara.
Selain dari kebijakan dengan pendekatan command and control yang telah ada, kebijakan mengenai pengendalian pencemaran udara perlu dikombinasi dengan pendekatan ekonomi dan lingkungan. Pendekatan ekonomi dapat dilakukan melalui diversifikasi penggunaan sumber energi
atau pengurangan penggunaan BBF. Sedangkan kebijakan yang didasarkan pada pendekatan lingkungan perlu dikembangkan untuk membenahi sektor transportasi.
Sebenarnya masih ada kemungkinan bertambahnya faktor-faktor sosial dan ekomoni yang mempengaruhi besarnya konsentrasi pencemar gas NO 2 di udara, seperti jumlah industri, jumlah pekerja, tingkat pendidikan masyarakat, dan lain-lain. Namun karena terbatasnya data yang dapat diperoleh pada penelitian ini, maka analisis yang lebih mendalam terhadap faktor-faktor tersebut belum dapat dilaksanakan. Untuk itu perlu dilakukan penelitian lanjutan guna menganalisis pengaruh faktor sosial dan ekonomi lainnya, terutama kaitan antara tingkat pendidikan masyarakat terhadap pencemaran. Karena diyakini bahwa pendidikan merupakan faktor yang sangat berperan dalam mengendalikan pencemaran.

## REFERENSI
Bartz S, & Kelly, D.L. (2004). Economic Growth and the Environment: Theory and Facts . Diambil 21 Juni 2005 dari http://www.hec.ca/cref/sem/documents/040325.pdf . Badan Pusat Statistik. (2005a). Statistik kesehatan 2004 . Jakarta: Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik. (2005b). Proyeksi Penduduk Indonesia 2000-2025 . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2006). Beberapa indikator penting sosial-ekonomi Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik Propinsi DKI Jakarta. (2005). Jakarta dalam angka 2004 . Jakarta: Badan Pusat Statistik Propinsi DKI Jakarta.
Brady, J.E. (1990). General chemistry - priciples & structure . New York: John Wiley & Sons. Howells, G. (1995). Acid rain and acid waters 2 nd ed . New York: Ellis Horwood Limited.
Hung, M.F. & Shaw, D. (2005). Economic growth and the environmental Kuznets curve in Taiwan: A simultaneity model analysis. Diambil 21 Juni 2005 dari http://www.sinica.edu.tw/econ/dshaw/ download/ekc.pdf .
Isnaeni, M., Al-Rasyid, H., & Santoso, I. (2001). Pengembangan metodologi pemodelan untuk mengestimasi dampak lingkungan dan dampak ekonomi bagi sistem transportasi kota yang berkelanjutan. Prosiding Simposium ke-4 FSTPT, Udayana Bali, 8 November 2001. Keputusan Gubernur DKI No 1041 tahun 2000 tentang Baku Mutu Udara Emisi Kendaraan Bermotor di Propinsi DKI Jakarta. Diambil 7 Juni 2006 dari http://bplhd.jakarta.go.id/uupp/ KEPGUB_NO_1041_TH_2000.pdf . Keputusan Gubernur DKI No 670 tahun 2000 tentang Penetapan Baku Mutu Emisi Sumber Tidak Bergerak di Propinsi DKI Jakarta. Diambil 7 Juni 2006 dari http://bplhd.jakarta.go.id/uupp/ KEPGUB_NO_670_TH_2000.pdf.
Keputusan Gubernur DKI No 551 tahun 2001 tentang Penetapan Baku Mutu Udara Ambien dan Baku Tingkat Kebisingan di Propinsi DKI Jakarta. Diambil 7 Juni 2006 dari http://bplhd.jakarta.go.id/uupp/KEPGUB_NO_551_TH_2001.pdf. Levin, J., & Fox, J.A. (1996). Elementary statistics in social research 7 th ed. New York: Addison- Wesley Educational Publishers Inc.
The National Environment Protection Council. (2006). National environment protection (National pollutant inventory) measure. Diambil 28 Februari 2007 dari http://www.ephc.gov.au/pdf/npi/npi_final_tap_report_06_06.pdf. Muhammadi, Aminullah, E., & Soesilo, B. (2001). Analisis sistem dinamis: Lingkungan hidup, sosial, ekonomi, manajemen. Jakarta: UMJ Press.
Olsthoorn, X., Amann, M., Bartonova, A., Clench-Aas, J., Cofala, J., Dorland, K., Guerreiro, C., Henriksen, J.F., Jansen, H., & Larssen, S . (1999). Cost benefit analysis of European air quality target for sulphur dioxide, nitrogen dioxide and dine and suspended particulate matter in cities. Environmental and Resource Economics, 14, 333-351. Ostro, B. (1994). Estimating the health effects of air pollutans: A method with an application to Jakarta . Diambil 18 Januari 2006 dari http://wdsbeta.worldbank.org/external/default/ WDSContentServer/IW3P/IB/1994/05/01/000009265_3970716141007/Rendered/PDF/multi0 page.pdf . Pengkajian Energi Universitas Indonesia. (2004). Indonesia energy outlook and statistics 2004. Depok: PE-UI.
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor 41 tahun 1999 tentang Pengendalian Pencemaran Udara. Diambil 16 Maret 2004 dari http://www.indonesia.go.id/produk_uu/isi/produk_99/ PP'99/PP41'99.html .
Peraturan Presidan Nomor 5 Tahun 2006 Tentang Kebijakan Energi Nasional. Diambil 10 Agustus 2007 dari http://www.batan.go.id/ref_utama/perpres_5_2006.pdf . Sarwoko, M. (2005). Dasar-dasar ekonometrika. Yogyakarta: Andi Offset. Sawir, I. (1997). Acid deposition: Measures for limiting its effects on freshwater ecosystem and its case in Indonesia. Jurnal Studi Indonesia , 7 (1), 78-97.
Shazam. (2004). Ordinary least squares regression. Diambil 1 Februari 2005 dari http://shazam.econ.ubc.ca/intro/ols2.htm . Soedomo, M. (2001). Pencemaran udara (Kumpulan karya ilmiah) . Bandung: ITB. Stern, D.I. (2004). The rise and fall of the environmental Kuznets curve. World Developmet, 32 (8), 1419-1439. Susandi, A. (2004). The impact of international greenhouse gas emissions reduction on Indonesia . Hamburg: Reports on Earth System Science.
Syahril, S., Resosudarmo, B.P., & Tomo, H.S. (2002). Study on air quality in Jakarta, Indonesia: Future trends, health impacts, economic value and policy options. ADB. Undang-undang No 23 Tahun 1997 tentang Pengelolaan Lingkungan Hidup. Diambil 10 Agustus 2007 dari http://www.menlh.go.id/i/art/pdf_1038299105.pdf .

## LAMPIRAN

## Lampiran 1. Data Sekunder Yang Digunakan Dalam Penelitian
Tahun  Ambien NO 2 Penduduk PDRB Kendaraan BBM Listrik Hujan Suhu 1993 0.007 8378030 51106459 2063490 7.819 12.11656 1954.40 27.85 1994 0.025 8318806 55505268 2684750 5.845 13.57010 1574.90 27.75 1995 0.022 8260000 60648690 3021138 6.828 15.31554 1784.80 27.86 1996 0.052 8270000 66164802 3397748 7.154 17.02780 2448.00 27.88 1997 0.041 8290000 69479434 3842761 19.391 19.23364 924.50 28.03 1998 0.035 8300000 57380517 3876562 10.248 17.87021 1913.63 28.17 1999 0.037 8310000 57215223 3909495 10.219 18.77322 1629.90 27.56 2000 0.029 8377000 59694419 4159442 6.284 20.76317 1656.60 27.85 2001 0.022 8396000 61865971 4519819 6.931 22.39403 1598.50 27.87 2002 0.014 8379000 64259075 5318814 13.093 24.02913 2061.40 28.34 2003 0.021 8604000 66744749 6021712 18.281 25.48948 1751.30 28.40 2004 0.024 8725000 70842665 7132611 19.538 26.25798 1830.90 28.52
Keterangan: Ambien NO 2 :   Konsentrasi rata-rata gas NO 2 di udara (ppm), sumber data: BMG
Penduduk :   Jumlah penduduk (Juta Jiwa), sumber data: BPS Propinsi DKI Jakarta PDRB :   Produk Domestik Regional Bruto DKI Jakarta (Triliun Rupiah), sumber data: Buku Jakarta Dalam Angka, BPS Kendaraan :   Jumlah kendaraan di DKI Jakarta, tidak termasuk TNI, Polri dan Corps Diplomatik (Juta Buah), sumber data: Ditlantas Polri BBM :   Penjualan BBM  (Milyar Liter), sumber data: Buku Jakarta Dalam Angka, BPS Listrik :   Produksi listrik (Milyar kWh), sumber data: Buku Jakarta Dalam Angka, BPS Hujan :  Jumlah curah hujan (Ribu mm), sumber data: BMG Suhu :  Temperatur rata-rata ( o C), sumber data: BMG
Lampiran 2. Output Dari Diagram Stock Flow Dalam Urutan Alfabetis
(01) Alfa NOx = -0.17019
Units: Dmnl/Year
(02)
"B0-hujan" = -0.2969 Units: Dmnl (03) "B0-listrik" = -0.1308 Units: Dmnl
(04) "B0-mobil" = -0.209 Units: Dmnl (05) "B0-pdrb" = -0.2947 Units: Dmnl (06) "B1-hujan" = 0.7462 Units: Dmnl (07) "B1-listrik" = 0.0173 Units: Dmnl (08) "B1-mobil" = 0.1715 Units: Dmnl (09) "B1-pdrb" = 0.0097 Units: Dmnl
(10) "B2-hujan" = -0.5127
Units: Dmnl (11) "B2-listrik" = -0.0004 Units: Dmnl
(12) "B2-mobil" = -0.0381 Units: Dmnl
(13) "B2-pdrb" = -7e-005 Units: Dmnl
(14) "B3-hujan" = 0.1086 Units: Dmnl
(15) "B3-mobil" = 0.0026 Units: Dmnl
(16) "Beta-hujan" = 0.81404 Units: Dmnl/Year
(17) "Beta-listrik" = 0.038314
Units: Dmnl/Year (18)
"Beta-mobil" = 0.4641
Units: Dmnl/Year (19)
"Beta-pdrb" = 0.033731
Units: Dmnl/Year (20) "Beta-penduduk" = 0.019162
Units: Dmnl/Year (21) biaya kesehatan = sakit * satuan biaya berobat
Units: Rupiah/Year
(22) BMA NO2 = 0.03 Units: ppm (23) Decay NOx = ((secondary nitrat * (Konsentrasi Ambien NOx)^0.63) * 100/89) + (0.11*Konsentrasi Ambien Nox )
Units: Dmnl
(24) DNOx = (Alfa Nox + ("Beta-penduduk" * Penduduk) + ("Beta-pdrb" *
"PDRB-n") + ("Beta-mobil" * "Mobil-n") + ("Beta-listrik" * "Listrik-n")+("Beta-hujan"*"Hujan-n")) Units: Dmnl/Year (25) FINAL TIME  = 2025 Units: Year The final time for the simulation.
(26) growth kendaraan = Mobil * laju kendaraan Units: Dmnl/Year
(27) growth listrik = Listrik*laju listrik
Units: Dmnl/Year
(28) growth PDRB = PDRB*laju pdrb Units: Dmnl/Year (29) growth penduduk = Penduduk * Pertumb pendkk
Units: Dmnl/Year
(30) Hujan =   1.954
Units: Dmnl (31) "Hujan-n" = "B0-hujan" + ("B1-hujan" * Hujan) + ("B2-hujan" * Hujan *
Hujan) + ("B3-hujan" * Hujan * Hujan * Hujan) Units: Dmnl
(32) INITIAL TIME  = 1993 Units: Year The initial time for the simulation.
(33) kendaraan awal = 2.06349 Units: Dmnl (34) Konsentrasi Ambien Nox = INTEG (DNOx-Decay NOx, Konst awal NOx) Units: Dmnl (35) Konsentrasi Ambien NOx Kedua = Konsentrasi Ambien NOx * ((0.5)^Waktu Paruh)
Units: Dmnl
(36) Konst awal NOx = 0.007 Units: Dmnl (37) laju kendaraan = 0.134 Units: Dmnl/Year (38) laju listrik = 0.081
Units: Dmnl/Year
(39) laju pdrb = 0.036 Units: Dmnl/Year (40) Listrik = INTEG (growth listrik, listrik awal)
Units: Dmnl
(41) listrik awal = 12.1166 Units: Dmnl (42) "Listrik-n" = "B0-listrik"+("B1-listrik"*Listrik)+("B2-listrik"*Listrik*Listrik) Units: Dmnl (43) Mobil = INTEG (growth kendaraan, kendaraan awal) Units: Dmnl (44) "Mobil-n" = "B0-mobil" + ("B1-mobil" * Mobil) + ("B2-mobil" * Mobil * Mobil) + ("B3-mobil" * Mobil * Mobil * Mobil) Units: Dmnl (45)
PDRB = INTEG (growth PDRB, pdrb awal)
Units: Dmnl
(46) pdrb awal = 51.106
Units: Dmnl
(47) "PDRB-n" = "B0-pdrb"+("B1-pdrb"*PDRB)+("B2-pdrb"*PDRB*PDRB) Units: Dmnl (48) Penduduk = INTEG (growth penduduk, penduduk awal) Units: Dmnl (49) penduduk awal =   8.378 Units: Dmnl (50) Penduduk Terpapar = Penduduk*proporsi penduduk terpapar  * 10^6
Units: orang
(51) Pertumb pendkk = 0.004 Units: Dmnl/Year (52) proporsi dewasa = 0.731 Units: Dmnl (53) proporsi penduduk terpapar = 0.126
Units: orang
(54) sakit = IF THEN ELSE(Konsentrasi Ambien NOx Kedua < BMA NO2, 0, 6.02 * ((Konsentrasi Ambien NOx Kedua - BMA NO2) / BMA NO2) * proporsi dewasa * Penduduk Terpapar / 1877.55) Units: orang (55)
satuan biaya berobat = 620000
Units: Rupiah/orang/Year (56) SAVEPER  = TIME STEP
Units: Year [0,?] The frequency with which output is stored.
(57) secondary nitrat = 0.377/1877.55
Units: Dmnl (58) TIME STEP  = 1 Units: Year [0,?]
The time step for the simulation.
(59)
Waktu Paruh = 365/50
Units: Dmnl

## Lampiran 3. Data Hasil Simulasi Sistem Dinamik
Tahun Penduduk PDRB Mobil Listrik Konsentrasi Ambien NOx Kedua Sakit Biaya kesehatan 1993 8.378000 51.105999 2.063490 12.116600 0.000044 0 0 1994 8.411512 52.945816 2.339998 13.098044 0.000075 0 0 1995 8.445158 54.851864 2.653557 14.158986 0.000142 0 0 1996 8.478939 56.826530 3.009134 15.305864 0.000237 0 0 1997 8.512855 58.872284 3.412358 16.545639 0.000346 0 0 1998 8.546906 60.991688 3.869614 17.885836 0.000459 0 0 1999 8.581093 63.187389 4.388143 19.334589 0.000561 0 0 2000 8.615417 65.462135 4.976154 20.900690 0.000643 0 0 2001 8.649879 67.818771 5.642959 22.593645 0.000696 0 0 2002 8.684479 70.260246 6.399115 24.423731 0.000723 0 0 2003 8.719216 72.789612 7.256597 26.402054 0.000740 0 0 2004 8.754093 75.410034 8.228981 28.540621 0.000797 0 0 2005 8.789109 78.124794 9.331664 30.852411 0.000992 0 0 2006 8.824265 80.937286 10.582108 33.351456 0.001505 0 0 2007 8.859563 83.851028 12.000110 36.052925 0.002648 0 0 2008 8.895001 86.869667 13.608125 38.973213 0.004943 0 0 2009 8.930581 89.996979 15.431614 42.130043 0.009235 0 0 2010 8.966304 93.236870 17.499451 45.542576 0.016867 0 0 2011 9.002169 96.593399 19.844378 49.231525 0.029945 0 0 2012 9.038177 100.070763 22.503525 53.219280 0.051729 1933 1198627456 2013 9.074330 103.673309 25.518997 57.530041 0.087224 5112 3169243904 2014 9.110628 107.405548 28.938543 62.189972 0.144048 10228 6341635584 2015 9.147071 111.272148 32.816307 67.227356 0.233733 18345 11373806592 2016 9.183660 115.277946 37.213692 72.672775 0.373633 31066 19260798976 2017 9.220394 119.427956 42.200325 78.559273 0.589766 50808 31500656640 2018 9.257276 123.727364 47.855167 84.922577 0.920981 81194 50340233216 2019 9.294305 128.181549 54.267761 91.801308 1.425110 127643 79138676736 2020 9.331482 132.796082 61.539642 99.237213 2.188012 198233 122904518656 2021 9.368808 137.576736 69.785957 107.275429 3.336862 304980 189087858688 2022 9.406283 142.529495 79.137276 115.964737 5.059656 465723 288748437504 2023 9.443909 147.660553 89.741669 125.357880 7.633826 706896 438275571712 2024 9.481685 152.976334  101.767052 135.511871 11.468170 1067613 661919891456 2025 9.519611 158.483475  115.403839 146.488327 17.164284 1605672 995516481536