## JURNAL PENDIDIKAN LINGKUNGAN DAN
PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Journal of Environmental Education and Sustainable

## Development
Volume 24 - Nomor 01, 2023
Available at http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/plpb ISSN : 1411-1829 (print), 2580-9199 (online)

## Pengaruh Kebijakan Pencemaran Udara Transportasi terhadap Nilai Indeks Kualitas Udara di DKI Jakarta
Bernadet 1 *, Sri Listyarini 2 , Lina Warlina 3 1 Ilmu Lingkungan, Pascasarjana Universitas Terbuka, Jl. Jenderal Ahmad Yani No.43, RT.5/RW.4, Utan Kayu Sel., Kec. Matraman, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13230
2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Terbuka, Jalan Cabe Raya, Pondok Cabe, Pamulang, Tangerang Selatan 15437, Banten
3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Terbuka, Jalan Cabe Raya, Pondok Cabe, Pamulang, Tangerang Selatan 15437, Banten *Coressponding author email: bernadet.josopandojo@gmail.com
Artikel info ABSTRAK Received   : 16 November 2022 Revised     : 4 Januari 2023 Accepted   : 6 Maret 2023 Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (TPB)  adalah  program  PBB  dengan beberapa  tujuan  berkaitan  dengan  masalah  polusi  udara.  DKI  Jakarta merupakan provinsi dengan kepadatan penduduk yang tinggi dan sebagian besar nilai Indeks Kualitas Udara (IKU) pada tahun 2011-2021 berada pada posisi  terendah  di  Indonesia.  Sektor  transportasi  menyumbang  75%  dari total emisi di Jakarta. Kesenjangan antara ekspektasi kebijakan pencemaran udara  dengan  kenyataan  nilai  IKU  menjadi  isu  yang  diangkat  dalam penelitian ini. Metode penelitian yang digunakan adalah pemodelan. Data yang dikumpulkan merupakan data sekunder time series tahun 2011-2021 dari berbagai dokumen publikasi pemerintah. Pemodelan dilakukan dengan perangkat  lunak  Powersim10  dan  divalidasi  dengan  metode  means  of absolute error (MEA). Model berhasil dibangun dengan eror sebesar 7,96% dan disimulasikan hingga tahun 2045. Dibentuk tiga skenario yaitu pesimis, moderat, dan optimis untuk peningkatan kualitas udara. Skenario pesimis diusulkan sebagai skenario untuk diimplementasikan.
Kata kunci :
Indeks Kualitas Udara (IKU), NO 2 ,  SO 2 ,  Kebijakan  Sektor Transportasi, Pemodelan Powersim10
Keywords: Air  Quality  Index  (AQI), NO 2 ,  SO 2 ,  Transportation Sector Policy, Powersim10 Modelling

## ABSTRACK
Sustainable Development Goals (SDGs) is a United Nations' program that has several goals which are related to air pollution issues. DKI Jakarta is the province with the largest population density and has the value of the Air  Quality  Index  (AQI)  in  2011-2021  mostly  in  the  lowest  position  in Indonesia. The transportation sector accounts for 75% of total emissions in Jakarta. The gap between expectations of air pollution policies and the reality of the AQI values is the issue concerned. The research method is modeling. The data collected are secondary time series data for 2011-2021 from  various  government  publication  documents.  Modeling  is  done  by Powersim10  software  and  validated  by  means  of  absolute  error  (MEA). The  model  was  successfully  built  with  an  error  of  7.96%  and  simulated until  2045.  Three  scenarios  were  formed:  pessimistic,  moderate,  and optimistic  for  air  quality  improvement,  and  the  pessimistic  scenario  is proposed as the one to implement.
10.21009/plpb.v%vi%i.30798
How    to    Cite :  Bernadet,  Listyarini,S.  &  Warlina,  L.  (2023). Pengaruh  Kebijakan  Pencemaran  Udara Transportasi  terhadap  Nilai  Indeks  Kualitas  Udara  di  DKI  Jakarta. Jurnal  Pendidikan  Lingkungan  dan Pembangunan , 24 (01), 1-13.doi: 10.21009/plpb.v%vi%.30798

## PENDAHULUAN
Sustainable  Development  Goals (SDGs)  atau  tujuan  pembangunan  berkelanjutan dimulai  dari  tahun  2015  hingga  tahun  2030  oleh  Persekutuan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  yang mencangkup  17  tujuan  dengan  3  pilar  pembangunan  yaitu  sosial,  ekonomi  dan  lingkungan ( United  Nation ,  2015).  Dalam  tujuan-tujuannya,  permasalahan  pencemaran  udara  juga merupakan permasalahan yang harus diatasi seperti tujuan 3, 11, 12, 13 dan 15.
Tujuan  3  mengenai  kesehatan  berkaitan  dengan  masalah  pencemaran  udara  karena dampak  pencemaran  udara  terbukti  berpengaruh  terhadap  kesehatan  seperti  penyakit pernapasan paru-paru obstruktif kronik (Rosyida, 2016) bahkan kematian akibat polusi. Tujuan 11 mengenai kota dan komunitas berkelanjutan berkaitan dengan masalah pencemaran udara karena kualitas udara merupakan salah satu indikatornya. Tujuan 12 mengenai pola konsumsi dan produksi bertanggung jawab untuk memastikan limbah gas sebagai pencemar udara diolah terlebih  dahulu.  Tujuan  13  mengenai  perubahan  iklim  tentu  berkaitan  dengan  masalah pencemaran  udara  karena  kehadiran  gas-gas  rumah  kaca.  Tujuan  15  mengenai  ekosistem daratan berkaitan dengan kelangsungan ekosistem di darat dengan bantuan peningkatan kualitas udara  (Bappenas,  2017).  Pencemaran  udara  sifatnya  lintas  batasan  dan  tidak  dapat  dibatasi, sehingga  dapat  mempengaruhi  berbagai  daerah.  Selain  itu  pencemaran  udara  tidak  dapat disekat, sehingga sulit untuk dihindari dampaknya oleh masyarakat (Putra, 2015).
DKI Jakarta merupakan  provinsi  dan ibukota negara  Indonesia  yang merupakan kota metropolitan  dengan  jumlah  penduduk  sebesar  10.609.700  orang  (BPS,  2022)  di  mana merupakan pusat berbagai kegiatan dan tingginya tingkat kepadatan penduduk dibandingkan provinsi  lainnya.  Oleh  karena  itu,  permasalahan  pencemaran  udara  di  DKI  Jakarta  dapat dikatakan paling besar dan menantang bagi pemerintah. Hal ini dapat didukung dengan data IKLH  (Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup)  yang  diterbitkan  oleh  KLHK  (Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan).  Nilai  IKU  (Indeks  Kualitas  Udara)  di  DKI  Jakarta  dari tahun 2011-2021 sebagian besar berada pada posisi terbawah dibandingkan provinsi lain dan sebagian besar berada pada predikat waspada dan sangat kurang baik (KLHK, 2015; KLHK, 2017a; KLHK, 2020a). Tidak ada satu pun data IKU yang menunjukkan predikat yang baik. Dalam dokumen IKLH, dituliskan bahwa nilai IKU dihitung berdasarkan parameter SO 2 dan NO 2 sehingga kedua parameter tersebut merupakan parameter penting yang digunakan dalam penelitian.    Namun,  pada  kenyataannya  nilai  IKU  di  DKI  Jakarta  masih  berada  di  bawah standar.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu  yang relevan dengan penelitian ini. Penelitian pertama  adalah  penelitian  yang  memfokuskan  pada  salah  satu  kebijakan  pencemaran  udara terkait sektor transportasi, yaitu Hari Bebas Kendaraan Bermotor (HBKB). Dilakukan kajian evaluasi  kebijakan  HBKB  di  Jakarta  Pusat  untuk  mengetahui  efektivitasnya  pada  parameter PM 10 dan  CO  (Nugroho  dkk, 2020).  Kedua,  penelitian  yang  menyimulasikan  skema  ganjil- genap  dan  melihat  efektivitasnya  terhadap  pencemaran  udara  (Putri  dkk,  2021).  Ketiga, penelitian  khusus  untuk  uji  emisi  di  Kota  Dumai  untuk  mengetahui  penerapannya  (Akbar, 2018). Penelitian di Shandong, Cina melakukan perbandingan perbedaan sebelum dan sesudah penerapan  kebijakan  terhadap  kualitas  udara  (Jiang  dkk,  2020).  Penelitian  di  Chengdu- Chongqing  menganalisis  keefektifan  kebijakan  terkait  pencemaran  udara  pada  6  parameter kualitas  udara  (Gao  dkk,  2021).  Terdapat  juga  penelitian  yang  membuat  berbagai  skenario
untuk perbaikan kualitas udara di APEC blue , Cina (Tong dkk, 2020). Penelitian studi literatur juga pernah dilakukan untuk mengkaji berbagai kebijakan terkait pencemaran udara di seluruh dunia  dan  kebijakan  apakah  yang  paling  efektif  (Jafari  dkk,  2021).  Banyak  penelitian  yang relevan  dengan  penelitian  ini.  Akan  tetapi,  penelitian  ini  memiliki  kebaruan  dilihat  dari lokasinya, tahun penelitiannya, kombinasi kebijakan yang dibahas, parameter yang digunakan, kekhususan  pada  sektor  transportasi,  metodenya,  serta  kaitannya  terhadap  IKU.  Kombinasi berbagai komponen tersebut membentuk kebaruan ilmiah pada penelitian ini.
Dengan begitu, permasalahan utama dalam penelitian ini adalah terdapatnya gap antara harapan kebijakan pencemaran udara untuk memperbaiki kualitas udara dengan kenyataan yang merupakan hasil perhitungan nilai  IKU  yang masih  belum masuk predikat  yang  cukup baik. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memodelkan  hubungan  antara  kebijakan- kebijakan  yang  bersangkutan  dengan  nilai  IKU  serta  mengevaluasi  kebijakan-kebijakan tersebut untuk mengetahui keefektifan kebijakan yang sedang berjalan. Kemudian, penelitian ini  berusaha  mencari  solusi  atas  permasalahan  tersebut  dengan  mengupayakan  beberapa alternatif arahan perbaikan kebijakan agar menjadi lebih efektif untuk memperbaiki nilai IKU di DKI Jakarta.

## METODOLOGI

## Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  pemodelan  yang  merupakan  campuran pendekatan campuran kuantitatif dan kualitatif. Penelitian memodelkan datum time series untuk mendapatkan  perilaku  dari  gejala  yang  ada  Pemodelan  dilakukan  dengan  perangkat  lunak Powersim10.

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dari  12  September  hingga  27  Desember  2022  namun menggunakan data time series 2011-2021. Lokasi penelitian adalah pencemaran di seluruh DKI Jakarta  dari  beberapa  titik  sampel.  Penelitian  ini  memfokuskan  pada  wilayah  DKI  Jakarta keseluruhan  yang  terdiri  dari  Jakarta  Utara,  Jakarta  Selatan,  Jakarta  Pusat,  Jakarta  Timur, Jakarta Barat, dan Kepulauan Seribu.

## Populasi dan Sampel
Sampling kualitas udara  dilakukan di  24 titik sampling  yang tersebar di  DKI Jakarta dengan passive  sampler dan  alat  SPKU  (Sistem  Pemantauan  Kualitas  Udara)  milik  DLH Jakarta. 24 titik sampling tersebar di 6 lokasi utama di DKI Jakarta, yaitu Jakarta Utara, Jakarta Selatan, Jakarta Pusat, Jakarta Timur, Jakarta Barat dan Kepulauan Seribu.

## Prosedur penelitian
Penelitian  dimulai  dari  pengumpulan  data.  Setelah  itu,  data  dibuat  menjadi  model pencemaran udara sektor transportasi terhadap nilai IKU di DKI Jakarta. Kemudian, dilakukan simulasi model untuk 24 tahun ke depan. Jika hasil simulasi masih dapat  dinyatakan kurang baik,  maka  dilakukan  intervensi  model  agar  mendapatkan  hasil  yang  diharapkan.  Penelitian menggunakan  pendekatan  kuantitatif  beberapa  data  yang  diolah  adalah  data  numerik  dan berusaha untuk mendapatkan hasil data juga secara numerik untuk memprediksi perkiraan di masa  mendatang.  Adanya  campuran  kualitatif  dari  segi setting penelitian  yang  alami  dan terdapat penjelasan deskripsi mengenai fenomena yang diteliti.

## Data dan Teknik Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data time series dari tahun 2011 hingga 2021 berupa data SO 2 , NO 2 , jumlah kendaraan, jumlah penduduk, meteorologi, nilai  IKU dan data pendukung lainnya.  Sumber  informasi  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yang dikumpulkan  dari  berbagai  dokumen  publikasi  pemerintah  yang  terdiri  dari  KLHK (Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan),  DLH  (Dinas  Lingkungan  Hidup)  DKI Jakarta, BPS (Badan Pusat Statistik), serta berbagai peraturan terkait sektor transportasi.

## Teknik Analisis Data
Data  dianalisis  dengan  langkah  pembuatan  model,  yaitu  dari  masalah,  pembuatan konsep, pembuatan CLD ( Causal Loop Diagram ), pembuatan model membentuk SFD ( Stock & Flow Diagram), pengujian dan simulasi, serta validasi (Soesilo, 2020). Validasi dilakukan dengan  MEA  ( means  of  absolute  error) .  Gambar  1  adalah  CLD  penelitian  ini.  Kemudian, dilakukan simulasi 24 tahun ke depan dan pembentukan skenario BAU, pesimis, moderat dan optimis.

## Gambar 1. CLD Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pembuatan Model
Model dibuat secara bertahap dari model sederhana jumlah penduduk di Jakarta dengan mengolah  data  jumlah  penduduk,  jumlah  kelahiran  dan  jumlah  kematian.  Dari  ketiga  data tersebut,  maka  dapat  dihitung  persentase  angka  kelahiran  dan  kematian  setiap  tahun pemodelannya  (2011-2021)  dari  BPS.  Hasil  rerata  angka  kematian  dan  kelahiran  setiap tahunnya dijadikan angka kematian dan kelahiran untuk model. Hasil simulasi dan data aktual dibandingkan dan dihitung nilai MEA sebesar 1,42% yang masih di bawah batas toleransi 30%, sehingga hasil simulasi dikatakan valid.
Kedua,  model  diperluas  dengan  menambahkan  komponen  jumlah  kendaraan  dan mengintegrasikan model jumlah kendaraan dengan model jumlah penduduk. Jumlah kendaraan dibagi menjadi 4 jenis, yaitu sepeda motor, mobil, truk dan bus. Angka pertumbuhan kendaraan setiap  jenis  dihitung  dan  diratakan  untuk  mendapatkan  rerata  angka  pertumbuhan.  Model jumlah kendaraan dihubungkan dengan jumlah penduduk dengan menghitung hubungan antara peningkatan  jumlah  penduduk  terhadap  jumlah  masing-masing  kendaraan.  Model
Kelahiran Kematian Penduduk + - Jumlah Kendaraan + + NO2 Nilai IKU - Kebijakan Ganjil Genap Kecepatan Angin SO2 + - + + Kebijakan Uji Emisi - - - - - - - + Kebijakan HBKB

## Pengaruh Kebijakan Pencemaran Udara Transportasi terhadap Nilai
disimulasikan  dan  didapatkan  nilai  MEA  sebesar  4,78%,  4,73%,  2,77%,  dan  0,42%  secara berurutan untuk sepeda motor, mobil, truk dan bus. Atinya, model dapat dikatakan valid.
Ketiga, konsentrasi emisi tahunan dari kendaraan dihitung. Tahapan ini cukup kompleks karena  melihat  dari  banyaknya  emisi  yang  dihasilkan  dari  jumlah  kendaraan  yang  ada  serta mempertimbangkan  dampak  dari  berbagai  kebijakan  terkait  pencemaran  sektor  transportasi serta  pengaruh  meteorologi  terhadap  total  emisi  tahunan  pencemaran  udara  tersebut.  Emisi kendaraan dibagi menjadi 2 parameter, yaitu SO 2 dan NO 2 karena merupakan parameter yang digunakan untuk menghitung IKU. Berdasarkan jumlah kendaraannya, dilakukan perhitungan koefisien masing-masing jenis kendaraan terhadap emisi SO 2 dan NO 2 . Koefisien ini dihitung dengan  data  dari  hasil  penelitian-penelitian  terdahulu  untuk  mengetahui  perbandingan banyaknya emisi sepeda motor, mobil, truk dan bus.
Besaran emisi yang dihasilkan oleh setiap jenis kendaraan mengacu pada data penelitian terdahulu persentase sektor transportasi terhadap keseluruhan emisi SO 2 dan NO 2 yaitu, emisi SO 2 kendaraan di Jakarta menyumbang 21,73% emisi keseluruhan SO 2 di Jakarta, dan emisi NO 2 kendaraan di Jakarta menyumbang sebesar 92,27% dari emisi keseluruhan NO 2 di Jakarta (Darmanto & Sofyan, 2012). Kemudian, diintegrasikan dengan data penelitian terdahulu emisi sektor transportasi untuk mendapatkan koefisien emisi setiap jenis kendaraan terhadap emisi SO 2 dan NO 2 tahunan (Hodijah dkk, 2014). Perbandingan jumlah kendaraan dengan konsentrasi emisinya  dibandingkan  dengan  keadaan  di  Jakarta.  Berdasarkan  perhitungannya,  didapatkan besaran konsentrasi  emisi  SO 2 dan NO 2 setiap  unit jenis kendaraan setiap tahunnya. Tabel  1 merupakan besaran konsentrasi tersebut.
Tabel 1. Emisi SO 2 dan NO 2 untuk setiap unit jenis kendaraan
Jenis Kendaraan SO 2 (µg/m 3 ) NO 2 (µg/m 3 ) Sepeda Motor 2,58733E-08 6,53851E-07 Mobil 7,42898E-08 4,28071E-06 Bus 3,00827E-06 2,67957E-05 Truk 2,65432E-06 4,00321E-05
Berdasarkan Tabel 1, dapat dihitung besaran emisi SO 2 dan NO 2 setiap jenis kendaraan untuk  setiap  tahunnya.  Data  emisi  berdasarkan  jumlah  kendaraan  dibandingkan  dengan  data aktual emisi SO 2 dan NO 2 setiap tahunnya. Perbedaan antara kedua data tersebut disebabkan oleh  faktor-faktor  dan  kebijakan-kebijakan  terkait.  Faktor  yang  dianggap  signifikan  untuk pemodelan ini adalah faktor kecepatan angin dan 3 jenis kebijakan, yaitu HBKB, ganjil-genap dan uji emisi.  Selain itu, untuk  tahun 2020-2021, faktor keberadaan pandemi Covid-19 juga menjadi faktor yang signifikan mempengaruhi kualitas udara (Bappenas, 2020). Sesuai dengan waktu  munculnya  masing-masing  kebijakan  dan  besaran  kecepatan  angin  setiap  waktunya, dihitung besaran dampak masing-masing faktor terhadap emisi SO 2 dan NO 2 . Dengan begitu, maka  dapat  dihitung  secara trial dan eror besaran  dampak  masing-masing  faktor  terhadap emisi SO 2 dan NO 2 kendaraan. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil perhitungan efektivitas setiap faktor
Faktor SO 2 NO 2 KA (Kecepatan Angin) -0,69 0,00067

## 6 Jurnal Pendidikan Lingkungan dan Pembangunan Berkelanjutan - 24(01), 2023
HBKB -0,12 0,11 Uji Emisi -0,12 0,16 HBKB 2 0,54 0,24 Uji emisi 2 + Ganjil genap 0,06 0,07 Ganjil genap 2 0,4 0,03 Covid-19 0,7 0,34
Pada Tabel 2, didapatkan tingkat efektivitas masing-masing faktor dalam menurunkan emisi  SO 2 dan NO 2 . Nilai  negatif  artinya faktor  meningkatkan beban  emisi, sedangkan nilai positif menurunkan beban emisi. Faktor kecepatan angin terhadap menurunnya konsentrasi SO 2 berbanding terbalik, sehingga dalam persamaannya adalah 1/(KA x koefisien KA). KA adalah besaran  kecepatan  anginnya.  Hasil  perhitungannya  pada  Tabel  1  adalah  negatif,  sehingga kecepatan  angin  justru  meningkatkan  emisi  SO 2 .  KA  yang  semakin  besar  akan  berdampak semakin kecil untuk penambahan emisi SO 2. Sementara, faktor KA terhadap penurunan emisi NO 2 berbanding  lurus,  sehingga  dalam  persamaannya  hanya  mengalikan  KA  dengan koefisiennya. Dengan begitu KA yang semakin besar akan menurunkan emisi NO 2 .
Kemudian, untuk kebijakan HBKB yang mulai pada Tahun 2012, dapat dilihat bahwa kebijakan  berdampak  baik  untuk  penurunan  emisi  NO 2 sebesar  0,11  dari  emisi  berdasarkan jumlah kendaraan. Sedangkan, kebijakan HBKB terhadap emisi SO 2 justru berdampak negatif dan  meningkatkan  emisi  SO 2 sebesar  0,12  dari  emisi  berdasarkan  jumlah  kendaraan. Berdasarkan  penelitian  keefektivitasan  HBKB  di  Jakarta  Pusat,  efektivitas  diukur  dan dinyatakan tidak memberikan dampak yang besar pada perubahan kualitas udara, bahkan dapat meningkatkan emisi pada lokasi alternatif. Parameter pada penelitian itu adalah CO dan PM 10 dan  terbukti  dapat  mengurangi  emisinya  pada  persentase  yang  telah  diteliti  (Nugroho  dkk, 2020). Jika dibandingkan dengan penelitian terdahulu, maka emisi SO 2 merupakan emisi yang justru meningkat dengan adanya HBKB yang dapat disebabkan oleh jalur alternatif yang justru meningkatkan emisi SO 2 . Sedangkan, emisi NO 2 merupakan emisi yang dapat menurun dengan bantuan kebijakan HBKB ini.
Kebijakan  yang  muncul  di  tahun  selanjutnya  adalah  uji  emisi.  Sama  halnya  dengan kebijakan HBKB, kebijakan ini berdampak baik pada penurunan emisi NO 2 , tetapi justru terjadi peningkatan SO 2 . Penurunan emisi NO 2 sebesar 0,16 dari emisi berdasarkan jumlah kendaraan dan  peningkatan  emisi  SO 2 sebesar  0,12  dari  emisi  berdasarkan  jumlah  kendaraan.  Pada penelitian  pengkajian  uji  emisi  yang  sudah  dijalankan  di  kota  lainnya,  uji  emisi  tidak  dapat berjalan  lancar  karena  adanya  hambatan  dalam  implementasinya  (Akbar,  2018).  Namun,  uji emisi yang dilakukan di Jakarta terbukti memiliki dampak penurunan emisi untuk NO 2 , tetapi peningkatan untuk SO 2 . Artinya, faktor penghambat yang terjadi di kota lainnya dapat diatasi di  DKI Jakarta. Emisi  NO 2. lebih mendapatkan dampak karena  emisi  NO 2 adalah emisi  yang lebih  merepresentasikan  sektor  transportasi.  Berdasarkan  dokumen  IKLH,  dikatakan  bahwa emisi  NO 2 merupakan  representasi  emisi  sektor  transportasi  dan  SO 2 lebih  terhadap  industri (KLHK, 2015).
Pada  tahun  2016,  dilakukan  perluasan  lokasi  untuk  kebijakan  HBKB,  perluasan  ini menambahkan  efektivitas  untuk  penurunan  kedua  jenis  emisi  baik  SO 2 dan  NO 2 .  Perluasan HBKB memberikan dampak baik pada penurunan emisi SO 2 . HBKB yang sebelumnya justru meningkatkan SO 2 , dalam revisi dan perluasan kebijakannya memiliki dampak sebaliknya yang
mampu  menurunkan  emisi  SO 2 sebesar  0,54  dari  emisi  berdasarkan  jumlah  kendaraan. Sementara, perluasan HBKB menambahkan keefektivitasan kebijakan ini untuk menurunkan emisi NO 2 sebesar 0,24 dari emisi berdasarkan jumlah kendaraan.
Pada  tahun  2018,  terdapat  2  kebijakan  sekaligus  yang  dimulai,  yaitu  penambahan kebijakan  mengenai  uji  emisi  dan  ganjil  genap.  Campuran  kedua  kebijakan  ini  memberi dampak yang baik untuk menurunkan kedua emisi. Terhadap SO 2 sebesar 0,06 dan terhadap NO 2 sebesar 0,07 dari emisi berdasarkan jumlah kendaraan. Pada tahun berikutnya, ganjil genap dilakukan perluasan dan juga memberi dampak baik bagi kualitas udara dengan menurunkan emisi SO 2 sebesar 0,4 dan emisi NO 2 sebesar 0,03 dari emisi berdasarkan jumlah kendaraan. Pada  penelitian  Putri et  al. (2021),  dihitung  efisiensi  ganjil  genap  di  Kota  Bekasi, kebijakan ini memang mampu menurunkan emisi kendaraan mobil, tetapi justru meningkatkan jumlah  sepeda  motor.  Kebijakan  ini  memberikan  perubahan,  namun  tidak  terlalu  signifikan. Pada lokasi penelitian ini di DKI Jakarta, ganjil genap ternyata memberikan dampak terhadap penurunan  emisi  untuk  SO 2 maupun  NO 2 .  Besaran  efektivitasnya  memang  tidak  sebesar kebijakan lain, tetapi tetap memberikan dampak yang positif. Saat dilakukan perluasan lokasi ganjil genap, tingkat keefektivitasannya pun meningkat cukup besar untuk SO 2 dan tidak terlalu besar  untuk  NO 2. Adanya  perbedaan  efektivitas  di  kota  yang  berbeda  disebabkan  oleh perbedaan implementasi setiap daerahnya (Jiang et al. , 2020).
Setelah  itu,  pada  tahun  2020,  pandemi  Covid-19  mulai  masuk  ke  Indonesia,  sehingga menyebabkan dihentikannya program HBKB selama 2 tahun (2020-2021). Namun, tahun 2022 kebijakan HBKB mulai dijalankan kembali. Sehingga pada 2 tahun ini kebijakan HBKB tidak berperan  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  emisi  tahunan  SO 2 dan  NO 2. Pada  2  tahun  ini, efektivitas  HBKB  dianggap  0,  tetapi  adanya  pandemi  memiliki  peran  tersendiri  dalam menurunkan emisi SO 2 dan NO 2 (Bappenas, 2020). Keberadaan pandemi memiliki efektivitas sebesar  0,7  dan  0,34  dari  emisi  berdasarkan  jumlah  kendaraan  untuk  SO 2 dan  NO 2 secara berurutan.
Dengan  demikian,  data  hasil  perhitungan  ini  dapat  dimasukkan  ke  dalam  model  dan dihitung nilai MEA sebesar 10,51% untuk emisi SO 2 dan 6,54% untuk emisi NO 2. Dari emisi sektor  kendaraan,  dihitung  emisi  keseluruhannya  dan  dihitung  nilai  IKU  sesuai  rumus  pada IKLH. Perhitungan ini dimasukkan ke dalam model dan disimulasikan. Perhitungan IKU adalah simulasi akhir dalam pembuatan model. Nilai MEA perhitungan IKU adalah 7,96%, sehingga model secara penuh dianggap valid. Gambar 2 merupakan SFD lengkap model penelitian ini.

## Gambar 2. SFD model penelitian

## Pembuatan Skenario
Setelah  model  valid,  model  diproyeksikan  24  tahun  ke  depan  hingga  tahun  2045 untuk melihat keadaan kualitas udara pada tahun 2030. Tahun 2030 merupakan tahun terakhir program  SDGs.  Tahun  2030  juga  dapat  menjadi  dasar  dalam  merencanakan  rencana pembangunan jangka panjang (RPJP) selanjutnya di Indonesia yang berdurasi 20 tahun. Dari proyeksi model ini diharapkan dapat diupayakan kualitas udara di Jakarta memenuhi standar kualitas yang ada. Tabel 3 merupakan hasil proyeksi hingga tahun 2045 jika tidak dilakukan intervensi apa pun atau skenario BAU ( business as usual.
Tabel 3. Hasil Simulasi IKU Tahun 2022-2045
Tahun Simulasi IKU Tahun Simulasi IKU 2.022 67,22 2.034 59,52 2.023 68,76 2.035 57,86 2.024 69,89 2.036 56,11 2.025 69,86 2.037 54,27 2.026 69,35 2.038 52,33 2.027 68,56 2.039 50,30 2.028 67,59 2.040 48,17 2.029 66,50 2.041 45,94 2.030 65,29 2.042 43,60 2.031 63,98 2.043 41,15 2.032 62,58 2.044 38,58 2.033 61,09 2.045 35,88
Dapat dilihat pada Tabel 3 tersebut, bahwa nilai IKU menunjukkan perbaikan hingga
Penduduk Kelahiran Kematian Angka Kelahiran Angka Kematian Sepeda Motor Penambahan SM Mobil Penambahan Mobil Angka Penambahan Penduduk Angka Penambahan SM Angka Penambahan M Truk Penambahan Truk Angka Penambahan Tr Bus Penambahan Bus Angka Penambahan Bus Perhitungan IKU Indeks NO2 Indeks SO2 Ganjil Genap ke NO2 Uji Emisi ke NO2 Emisi SO2 Kendaraan Kecepatan Angin Perubahan KA Angka Perubahan KA Emisi NO2 Kendaraan HBKB ke NO2 HBKB ke SO2 Ganjil Genap ke SO2 Uji Emisi ke SO2 Covid ke NO2 Covid ke SO2 NO2 Keseluruhan SO2 Keseluruhan KA ke NO2KA ke SO2

## Pengaruh Kebijakan Pencemaran Udara Transportasi terhadap Nilai
tahun 2026 sebesar 69,35 (kategori kurang baik), tetapi  setelah itu nilai IKU mulai menurun hingga mencapai IKU 35,88 yang merupakan kategori waspada. Artinya, jika tidak dilakukan intervensi apa pun, maka nilai IKU hanya dapat meningkat hingga kategori yang kurang baik dan  akhirnya  terus  menurun  hingga  kategori  terburuk.  Nilai  IKU  diprediksi  tidak  pernah mencapai kategori cukup baik (71<IKU≤81), baik (91<IKU≤91), dan sangat baik (IKU>91). Kategori  terbaik  yang  bisa  didapatkan  hanya  kategori  kurang  baik  (61<IKU≤71)  dari  tahun 2022 hingga tahun 2033. Selanjutnya, kualitas menurun menjadi kategori sangat kurang baik (51<IKU≤61) pada tahun 2034-2038. Akhirnya, dari tahun 2039 hingga akhir tahun simulasi (2045), IKU masuk dalam kategori terburuk, yaitu waspada (IKU≤51).
Meskipun adanya berbagai faktor yang dapat menurunkan emisi SO 2 dan NO 2 , akan tetapi nilai IKU akan terus menurun. Hal ini disebabkan oleh jumlah kendaraan yang terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk, sehingga kebijakan yang ada sejauh ini diterapkan tidak lagi mampu untuk menekan emisi kendaraan yang dihasilkan. Akibatnya, nilai IKU akan terus menurun  jika  simulasi  dilanjutkan.  Dengan  begitu,  dibutuhkan  adanya  skenario  untuk mengintervensi  agar  keadaan  yang  disimulasikan  tersebut  dapat  dihindari.  Untuk  mendapat hasil yang diinginkan kebijakan harus diperkuat atau ditambahkan kebijakan baru yang sesuai dan  mengikuti  pertumbuhan  yang  ada  (Purwadi  dkk,  2020).  Dikaji  dari  berbagai  penelitian terkait,  cara  yang  dianggap  paling  efektif  adalah  mengubah  kendaraan  menjadi  kendaraan dengan bahan bakar ramah lingkungan atau kendaraan listrik (Jafari dkk, 2021).
Permasalahan jumlah penduduk dapat diatasi dengan menggencarkan lagi program KB di DKI Jakarta dan dikuatkan penegakkan hukumnya. Program KB sebenarnya bukanlah hal baru  dan  sudah  dimulai  tahun  1957,  tetapi  karena  tidak  adanya  hukum  yang  menyatakan kewajiban untuk penerapannya serta kurangnya sosialisasi terhadap masyarakat, maka program ini belum banyak diterapkan. Dilihat dari aspek luasan dan kepadatan penduduk pun, jumlah penduduk di DKI Jakarta juga harus dikontrol agar tidak melonjak terlalu besar. Dilihat dari kota-kota  yang berusaha menerapkan program KB, efektivitas dalam program KB sejauh ini tidak  dapat  menekan  sepenuhnya.  Berdasarkan  penelitian  di  Kota  Makassar  program  KB mampu menurunkan angka kelahiran sebesar 0,97% setelah beberapa tahun penerapan (Fitri, 2018).
Selain  jumlah  penduduk,  jumlah  kendaraan  pribadi  harus  ditekan  jumlahnya  dan  lebih difokuskan pada transportasi publik. Berdasarkan penggunaan transportasi umum, sebenarnya jumlahnya  sudah  cukup  memadai  untuk  penduduknya,  tetapi  banyak  orang  lebih  memilih menggunakan kendaraan pribadi, sehingga kendaraan umum masih tidak dapat berjalan sesuai kapasitas  penuhnya.  Selain  itu,  pada  tahun  2022.  dinyatakan  bahwa  akan  dioperasikan  bus listrik di Jakarta (Syahputra, 2022). Dengan begitu, transportasi publik dapat bertambah, tetapi emisinya tidak bertambah. Pada PP RI No. 79 Tahun 2014 dibahas mengenai kebijakan energi nasional  dan  Perpres  RI  No.  55  Tahun  2019  membahas  untuk  program  kendaraan  bermotor listrik.  Jika,  peraturan  ini  dapat  dijalankan  lebih  luas  dan  menyeluruh,  maka  penambahan jumlah  kendaraan  tidak  akan  memperburuk  kualitas  udara  karena  setiap  kendaraan  baru diharapkan merupakan kendaraan bermotor listrik.
Berdasarkan  pembahasan  dari  berbagai  penelitian  terdahulu  dan  peraturan  yang  ada, maka skenario yang dianggap paling tepat dan efektif untuk dibangun adalah penekanan jumlah penduduk  serta  perubahan  tipe  kendaraan  menjadi  kendaraan  bermotor  listrik.  Program  KB
efektivitasnya mengikuti penelitian terdahulu yang diharapkan menekan angka kelahiran agar turun  sebesar  0,97%.  Angka  tersebut  didapatkan  terus  menurun  selama  5  tahun  hingga mencapai angka tersebut. Oleh karena itu, dilakukan penurunan sebesar 0,2% angka kelahiran setiap  tahunnya  hingga  mencapai  1%  penurunan  dan  stagnan  jika  sudah  mencapai  angka tersebut.
Sementara itu, untuk permasalahan kendaraan dibuat 3 skenario yaitu, pesimis, moderat dan optimis untuk menggantikan kendaraan-kendaraan yang ada dengan kendaraan listrik serta mengupayakan  setiap  kendaraan  baru  merupakan  kendaraan  listrik.  Skenario  pesimis  adalah menggantikan kendaraan lama maupun baru menjadi kendaraan listrik  dengan besaran 0,5% per  tahun.  Skenario  moderat  adalah  menggantikan  kendaraan  lama  maupun  baru  menjadi kendaraan  listrik  dengan  besaran  1%  per  tahun.  Skenario  optimis  adalah  menggantikan kendaraan lama maupun baru menjadi kendaraan listrik dengan besaran 2,5% per tahun. Model disimulasikan  kembali  dengan  intervensi  3  skenario.  Ketiga  skenario  tersebut  dibandingkan satu sama lain dan dengan skenario BAU. Skenario dibandingkan untuk melihat apakah sudah cukup  baik  untuk  mencapai  target  yang  diinginkan  serta  skenario  mana  yang  paling  mudah untuk diterapkan. Gambar 3 berikut merupakan perbandingan hasil simulasi 4 skenario.

## Gambar 3. Perbandingan hasil simulasi BAU, pesimis, moderat dan optimis
Pada  Gambar  3,  dapat  dibandingkan  hasil  simulasi  IKU  saat  skenario  BAU,  pesimis, moderat  dan  optimis.  Dari  tahun  2011-2021,  semua  skenario  tentu  sama  karena  merupakan tahun time series pemodelan. Mulai tahun 2022, grafik mulai menunjukkan perbedaan. Pada skenario  BAU,  seperti  yang  sudah  dibahas  sebelumnya  menunjukkan  nilai  IKU  yang  naik hingga  69,35  dan  kemudian  terus  menurun  hingga  IKU  35,88  yang  merupakan  kategori terburuk. Grafik BAU  yang berwarna merah terus menurun hingga tahun 2045. Oleh karena itu, dibuat 3 skenario untuk mengintervensi keadaan BAU.
Skenario pesimis meningkatkan nilai IKU terus menerus dari kategori kurang baik, mulai tahun  2026  sudah  masuk  kategori  cukup  baik  hingga  tahun  simulasi  terakhir  mencapai  IKU sebesar 74,19 yang merupakan kategori cukup baik. Skenario moderat meningkatkan nilai IKU terus menerus dari kategori kurang baik, mulai tahun 2026 sudah masuk kategori cukup baik
2.011 2.012 2.013 2.014 2.015 2.016 2.017 2.018 2.019 2.020 2.021 2.022 2.023 2.024 2.025 2.026 2.027 2.028 2.029 2.030 2.031 2.032 2.033 2.034 2.035 2.036 2.037 2.038 2.039 2.040 2.041 2.042 2.043 2.044 40 50 60 70 80 Perhitungan IKU Perhitungan IKU S1 Perhitungan IKU S2 Perhitungan IKU S3 Tahun Ni la i IKU
Non-commercial use only!

## Pengaruh Kebijakan Pencemaran Udara Transportasi terhadap Nilai
hingga tahun simulasi terakhir mencapai IKU sebesar 78,03 yang merupakan kategori cukup baik. Skenario optimis meningkatkan nilai IKU terus menerus dari kategori kurang baik, mulai tahun 2026 sudah masuk kategori cukup baik hingga tahun 2036. Selanjutnya, dari tahun 2037 hingga tahun 2045 masuk  dalam kategori baik  dengan nilai  IKU pada tahun 2045 mencapai 86,03. Ketiga skenario dapat dilihat pada Gambar  3, menunjukkan peningkatan IKU dengan kategori  cukup  baik  dan  ke  atas.  Namun,  dapat  dilihat  bahwa  skenario  optimis  memberikan hasil terbaik, diikuti dengan skenario moderat dan pesimis.
Ketiga skenario tersebut semuanya mencapai kategori cukup baik pada tahun 2030 yang merupakan tahun akhir target SDGs dan untuk seterusnya sudah mencapai kategori cukup baik atau bahkan baik. Artinya, ketiga skenario sudah dapat mencapai target minimal untuk kualitas udara yang cukup baik. Dengan begitu, pelaksanaan skenario yang pesimis saja sudah mampu meningkatkan kualitas udara di DKI Jakarta mencapai kategori cukup baik, sehingga skenario pesimis  dapat  dipilih  dan  diterapkan.  Akan  tetapi,  jika  ternyata  pemerintahan  DKI  Jakarta memiliki sumber daya dan fasilitas yang mampu menjalankan skenario moderat, optimis atau bahkan lebih dari itu, maka kualitas udara di DKI Jakarta akan semakin baik lagi.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  model  yang  dibangun  telah  valid  dengan  eror 7,96%.  Hubungan    antara  kebijakan-kebijakan  sektor  transportasi  terhadap  nilai  IKU  dapat dilihat  dengan  hasil  perhitungan  dampaknya  terhadap  emisi  SO 2 dan  NO 2 yang  merupakan parameter untuk menghitung IKU. Setiap faktor memberikan nilai efektivitas masing-masing serta  ada  yang  berdampak  positif  dan  ada  yang  justru  berdampak  negatif.  Kemudian,  dari  4 skenario yang ada, menimbang dari hasil simulasi dan kemudahan penerapan, maka skenario pesimis adalah skenario yang paling tepat untuk diterapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar, S. R. 2018. Kebijakan Uji Emisi Gas Buang Kendaraan Bermotor di Kota Dumai : Studi Kasus Uji Emisi Kendaraan Bermotor Roda Dua dan Roda Empat Tahun 2015-2016.
JOM Fisip, 5(1), 1-15.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2017. Pedoman Penyusunan Rencana Aksi Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/ Sustainable Development Goals (SDGs ). Jakarta: Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/ Bappenas.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  2020. Pengaruh  covid-19  terhadap  tujuan pembangunan  berkelanjutan .  Sustainability  Talk:  Menjaga  Momentum  Pencapaian SDGs Pasca Corona.
Badan  Pusat  Statistik.  2022. Provinsi  DKI  Jakarta  Dalam  Angka. Jakarta:  Badan  Pusat Statistik.

## 12 Jurnal Pendidikan Lingkungan dan Pembangunan Berkelanjutan - 24(01), 2023
Darmanto, N.S., & Sofyan, A. 2012. Analisis distribusi Pencemar Udara NO 2 , SO 2, CO dan O 2 di Jakarta dengan WRF-CHEM. Jurnal Teknik Lingkungan, 18(1), 54-64.
Fitri.  2018. Efektivitas  Program  Keluarga  Berencana  dalam  Menekan  Laju  Pertumbuhan Penduduk  di  Kota  Makassar. Skripsi. Jurusan  Ilmu  Ekonomi  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Gao, H., Yang, W., Wang, J. & Zheng, X. 2021. Analysis of The Effectiveness of Air Pollution Control Policies Based on Historical Evaluation and Deep Learning Forecast: A Case Study of Chengdu-Chongqing Region in China. Sustainability 13(206), 1-27 .
Hodijah,  N.,  Amin,  B.,  &  Mubarak.  2014.  Estimasi  Beban  Pencemar  dari  Emisi  Kendaraan Bermotor di Ruas Jalan Kota Pekanbaru. Dinamika Lingkungan Indonesia, 1(2), 71-79.
Jafari,  A.  J.,  Charkhloo,  E.,  &  Pasalari,  H.  2021.  Urban  Air  Pollution  Control  Policies  and Strategies: A Systematic Review. J Environ Health Sci Engineer 19, 1911– 1940 .
Jiang, B., Li, Y. & Yang, W. 2020. Evaluation and Treatment Analysis of Air Quality Including Particulate  Pollutants:  A  Case  Study  of  Shandong  Province,  China. International Journal of Environmental Research and Public Health. 17(9476), 1-24 .
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  2015. Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup 2014 . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  2017. Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup 2015 . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  2020. Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup 2019 . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Nugroho, S.T., Simartama, J., Wibisosno,  G.I.  & Arifa’ i,  A.M. 2020.  Kajian Evaluasi Hari Bebas Kendaraan Bermotor di Jakarta Pusat. Jurnal Teknik Trasnportasi, 1(2), 121-128.
Purwadi,  A.,  Suhandi,  S.,  &  Enggarsasi,  U.  2020.  Urban  Air  Pollution  Control  Caused  by Exhaust Gas Emissions in Developing Country Cities in Public Policy Law Perspective.
International Journal of Energy Economics and Policy, 10(1), 31– 36.
Putra,  A.K.  2015.  Transboundary  Haze  Pollution  Dalam  Perspektif  Hukum  Lingkungan Internasional. Jurnal Ilmu Hukum, 6 (1), 92-109.
Putri, A. A., Tama, Y. P., & Suryandari, M. 2021. Simulasi Dampak Rencana Penerapan Skema Ganjil Genap di Kota Bekasi. Jurnal Teknologi Transportasi dan Logistik, 2(2), 145- 156.
Soesilo, T. E. B. 2020. Pemodelan Lingkungan . Tangerang Selatan: Universitas Terbuka.
Syahputra, E.(2022. Top! 100 Bus Listrik Trans Jakarta Bakal Beroperasi di 2022. Diambil  17 Oktober 2022, dari situs World Wide Web:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20220628160913-4-351103/top-100-bus-listrik- trans-jakarta-bakal-beroperasi-di-2022
Taha,  H.A.  (1992). Operation  Research-An  Introduction. New  York:  Macmillan  Publishing Company.
Tong, P.,  Zhang, Q.,  Lin, H., Jian, X.,  & Wang,  X. 2020. Simulation  of  The  Impact  of The Emergency  Control  Measures  on  The  Reduction  of  Air  Pollutants:  A  Case  Study  of APEC Blue. Environ Monit Assess, 192(116), 1-11.
United  Nation.  2015.  Diambil  29  Maret  2022,  dari  situs  World  Wide  Web: https://sdgs.un.org/goals

## PROFIL PENULIS
Penulis lahir di Jakarta, 5 Oktober 1998. Penulis. Pada tahun 2016, penulis diterima di Departemen Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik Sipil, Perencanaan, dan Kebumian (FTSPK) Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  melalui  jalur  SBMPTN.  Penulis  lulus  dari  ITS  pada tahun 2020 dan mendapatkan gelar Sarjana Teknik (S.T.). Pada tahun 2021 penulis diterima di program  magister  Studi  Lingkungan,  Fakultas  Sains  dan  Teknologi,  Universitas  Terbuka. Selama masa perkuliahan penulis telah memiliki beberapa pengalaman kerja dari kerja paraktik dan sambilan.