Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis  Polusi  CO  Menggunakan  Metode  MARNI  Model  (Studi  Kasus  Jl  Ir.  H. Juanda Bandung)

## Maulina Indah Harvianti, Ervina Ahyudanari
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Email: ervina@ce.its.ac.id
Info Artikel

## Abstract
Diajukan                   20 Juli 2022
Diperbaiki                 29 Juli 2022 Disetujui                   29 Juli 2022 Keywords: transportation, vehicle pollution, MARNI Model, emissions quantity The  need  to  reduce  emission  levels  in  the  transportation  sector  is  a  target  set  out  in  the agreement of world leaders and stated in the Paris Agreement. Jl. Ir. H. Juanda, Bandung, Indonesia became the road chosen as the study location due to the number of activity centers along the road and in the area. Jl. Ir. H. Juanda is also uphill road. The purpose of this study was to obtain an estimate of the value of emissions produced by vehicles on Jl. Ir. H. Juanda. The method used is MARNI Model. In the MARNI Model methode, heterogeneous traffic flow analysis is carried out using the variables of volume, speed, and vehicle density which is then modeled on the driving cycle pattern. The results of the analysis then obtained a prediction of moving vehicle emissions for each peak time. The total emissions quantity at the morning peak is 1.07 kg, for the midday peak time is 1.24 kg, and afternoon peak is 1.22 kg.
Kata kunci: transportasi, polusi kendaraan, MARNI Model, kuantitas emisi CO

## Abstrak
Kebutuhan  dalam  menurunkan  emisi  di  sektor  transportasi  merupakan  target  yang ditetapkan dalam kesepakatan pemimpin dunia dan dituangkan dalam Paris Agreement. Jl. Ir. H. Juanda, Bandung, Indonesia menjadi jalan yang dipilih sebagai lokasi studi terkait banyaknya pusat-pusat kegiatan di sepanjang jalan dan di area tersebut. Jl. Ir. H. Juanda juga merupakan jalan yang menanjak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan perkiraan  emisi  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan  pada  Jl.  Ir.  H.  Juanda.    Metode  yang digunakan adalah MARNI Model. Pada metode MARNI Model dilakukan analisis arus lalu lintas  heterogen  menggunakan  variable  volume,  kecepatan,  dan  kepadatan  kendaraan yang kemudian dilakukan pemodelan pola siklus mengemudi. Hasil dari analisis tersebut kemudian  didapatkan  emisi  kendaraan  bergerak  untuk  masing-masing  waktu  puncak. Didapatkan total kuantitas emisi CO pada waktu puncak pagi sebesar 1,07 kg, untuk waktu puncak siang sebesar 1,24 kg, dan waktu puncak sore sebesar 1,22 kg.

## 1. Pendahuluan
Transportasi  sudah  menjadi  kebutuhan  sehari-hari  bagi masyarakat  umum.  Pergerakan  masyarakat  sangat  dipe- ngaruhi oleh tipe kebutuhan dan lokasi pusat kegiatan. Sema- kin  jauh  masyarakat  bergerak  menuju  suatu  tempat  maka perlu menggunakan moda transportasi. Pertambahan perge- rakan mengakibatkan peluang kemacetan di daerah tersebut. Kecenderungan urbanisasi juga  menjadi sebab  peningkatan jumlah  mobilitas  penduduk.  Selain  akibat  dari  laju  urba- nisasi, pergerakan masyarakat yang semakin beragam, perge- rakan  pelajar  dan  mahasiswa,  dan  banyaknya  wisatawan yang  menuju  ke  daerah  pusat  kota  tentunya  akan  menye- babkan peluang terjadinya kemacetan [1].
Secara geografis, Kota Bandung terletak diantara 107°36’ Bujur Timur dan 6°55’ Lintang Selatan dengan letak keting- gian berada di ±768 m di atas permukaan laut. Kota Bandung dikelilingi oleh pegunungan sehingga bentuk morfologi Kota Bandung seperti sebuah cekungan/mangkok. Dengan adanya kontur  yang  beragam  di  Kota  Bandung  akan  terjadinya
perubahan kecepatan di setiap konturnya. Ketika berkendara dengan  menggunakan  kecepatan  yang  berubah-ubah  akan menyebabkan konsumsi bahan  bakar  yang tinggi  pada saat kondisi  menanjak  dan  menurun  [2],  [3].  Pola  mengemudi kendaraan merupakan karakteristik kendaraan yang menga- lami  situasi idle ,  percepatan,  perlambatan,  dan  kendaraan melaju dengan kecepatan yang bervariasi. Dengan perbedaan pola mengemudi untuk setiap jenis kendaraan sehingga emisi yang dihasilkan akan berbeda-beda [4], [5].
Kendaraan secara langsung menyumbangkan sekitar 14% emisi gas rumah kaca (GRG) [6].  Dampak dari pencemaran udara  berhubungan  dengan  COPD  ( Chronic  Obstructive Pulmonary  Disease ),  batuk,  sesak  nafas,  asma,  penyakit pernafasan,  insufisiensi  paru,  penyakit  kardiovaskular,  dan moratilas  kardiovaskular  [7].  Transportasi  merupakan sumber utama dari polusi udara di pusat kegiatan sehingga polutan  yang  dikeluarkan  oleh  transportasi  yaitu  karbon monoksida  (CO),  karbon  dioksida  (CO 2 ),  nitrogen  oksida (NO x ), hidrokarbon (HC), sulfur dioksida (SO 2 ), dan timah
hitam  (Pb).  Polutan  yang  paling  banyak  dihasilkan  oleh kendaraan  bermotor  yaitu  karbon  monoksida  (CO)  [8]. Berdasarkan  hasil report U.S.  EPA  [9], di  perkotaan  seba- nyak 95% CO berasal  dari gas buang kendaraan bermotor. Karbon  oksida  (CO)  adalah  zat  yang  tidak  berasa,  tidak berbau,  dan  gas  tidak  berwarna.  Karbon  Monoksida  meru- pakan  pembakaran  tidak  sempurna  sehingga  dapat  menye- babkan efek samping jika terhirup secara berlebihan [10].
Dalam  penelitian yang  dilakukan oleh  Safana dkk. [11] menunjukkan bahwa emisi kendaraan dapat dipengaruhi oleh kondisi geometrik jalan di Indonesia. Data geometrik dida- patkan  menggunakan  metode remote  sensing dari  data Digital Elevation Model (DEM). Analisis tersebut dilakukan untuk  mengevaluasi  kesesuaian  geometrik  jalan  terhadap beberapa peraturan.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dong  dkk. [12]  menunjukkan  bahwa  pola  arus  lalu  lintas  sangat berdampak  pada  emisi  karbon  kendaraan.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu konsumsi bahan bakar dan  volume  lalu  lintas  untuk  mengeksplorasi  hubungan antara  pola  arus  lalu  lintas  dan  emisi  karbon  kendaraan kemudian  hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  emisi  karbon truk  dan  mobil  penumpang  dengan  VCR  0.4  hingga  0.5 didapatkan relatif kecil  [12].
Dari  beberapa  rangkaian  penelitian  yang  ada,  Kota Bandung, khususnya jalan Ir. H Juanda menjadi lokasi yang sangat  sesuai  terkait  geometri,  volume  kendaraan,  dan  ba- nyaknya pusat  kegiatan di  sepanjang jalan tersebut. Berda- sarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  berdasarkan perhitungan emisi dengan menyesuaikan kondisi geometrik jalan [11] dan perhitungan emisi berdasarkan pola arus dan VCR  pada  kondisi  lapangan [12]  kemudian  dipilih  metode yang  akan  digunakan  penelitian  ini  yaitu  menggunakan MARNI  Model.  Dengan  menggunakan  metode  MARNI Model dapat memprediksi besarnya emisi yang dikeluarkan berdasarkan pola siklus berkendara dan waktu tempuh ken- daraan.  Selain  itu,  tujuan  penelitian  ini  untuk  memban- dingkan nilai emisi yang didapatkan di lapangan dengan hasil perhitungan menggunakan MARNI Model. Waktu penelitian ini dilakukan pada saat jam puncak pagi, siang, dan sore.

## 2. Metode

## Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di Jl. Ir. H. Juanda Bandung yang terbagi  dalam  tujuh  segmen  jalan  yang  dapat  dilihat  pada Tabel  1 dan Gambar  2 .  Dalam  penelitian  ini  hal  yang dilakukan pertama kali yaitu pengumpulan data primer dan data sekunder. Data primer yang diambil dalam penelitian ini yaitu  data  CO  yang  diambil  menggunakan  CO  meter  pada
Gambar 1 dengan lokasi tinjau pada segmen 7 yang dapat dilihat  pada Gambar 2 .  Segmen  7  merupakan  lokasi  yang terpadat  yang  ditinjau  melalui  aplikasi  google  maps. Kemudian  dilakukan perhitungan waktu tempuh kendaraan yang  melaui  Jl.  Ir.  H.  Juanda  setiap  jam  puncak.  Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Dinas Perhubungan Kota Bandung yaitu berupa data volume kendaraan  pada  jam  puncak,  dan  nilai  waktu  tempuh  yang diperoleh menggunakan google maps .
Tabel 1. Segmen Jalan Ir. H. Juanda
No Arah Utara – Selatan Ruas Jalan Jarak (m) 1 Pasar Simpang – Dayang Sumbi 240 2 Dayang Sumbi – Putaran Balik 1 280 3 Putaran Balik 1 – Putaran Balik 2 178 4 Putaran Balik 2 – Teuku Umar 102 5 Teuku Umar – Ganesa 250 6 Ganesa – Hasanudin 120 7 Hasanudin – Cikapayang 420
Gambar 1. Alat Pengukur CO (COmeter)
Gambar 2. Lokasi Penelitian Jl. Ir. H. Juanda

## Analisis Data
Tahap  analisis  awal  yang  dilakukan  yaitu  menentukan lokasi terpadat yang ditinjau pada aplikasi google maps pada Jl. Ir. H. Juanda. Kemudian didapatkan lokasi terpadat pada
ruas  jalan  tersebut  yaitu  pada  segmen  7  yang  dapat  dilihat pada Gambar 2 . Setelah mengetahui lalu lintas terpadat yaitu pada  segmen  7,  kemudian  dilakukan  perhitungan  waktu tempuh  kendaraan  yang  melalui  lokasi  pengamatan.  Perhi- tungan  waktu  tempuh  kendaraan  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  distribusi  frekuensi  kecepatan  kendaraan  yang melalui lokasi pengamatan tersebut. Pada analisis ini didapat- kan  data  berupa  volume,  kecepatan,  dan  kepadatan  ken- daraan. Kemudian ketiga data tersebut dimasukkan ke dalam model hubungan antara variabel karakteristik arus lalu lintas (model  V-S-D)  dengan  menggunakan  model Greenshield, Greenberg, dan Underwood untuk  mengetahui  korelasi antara variabel.
Kemudian  mencari  pola  siklus  kendaraan  berdasarkan pemodelan  V-S-D.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya [4], pola siklus terdiri dari kendaraan meluncur, mempercepat,  memperlambat,  dan  dalam  keadaan  diam. Sehingga  dapat  dilakukan  estimasi  parameter  dan  validasi model pola siklus mengemudi pada Tabel 2 .
Model  perkiraan  emisi  yang  dilakukan  pada  MARNI Model  merupakan  hasil  dari  perkalian  antara  jumlah kendaraan  (N),  faktor  emisi  kendaraan  (EF),  parameter distribusi fraksi kecepatan rata-rata (DC), dan waktu tempuh perjalanan (TT) [4] sebagaimana dapat dicari menggunakan formula pada Persamaan 1.
EV , = FE , × DC , × TT , (1)
Dimana: V = Kecepatan kendaraan (km/jam) DC = Fraksi kecepatan rata-rata TT = Waktu tempuh (jam)
Berdasarkan  Persamaan  1,  perlu  dilakukan  perhitungan faktor  emisi  yang  terdapat  pada  penelitian  sebelumnya. Distribusi  fraksi  kecepatan  rata-rata  kendaraan  merupakan variabel  dari  siklus  mengemudi  kendaraan  (DC)  yang dirumuskan seperti pada Persamaan 2.
DC = β + β V + β V + β V + β V + β V + β V (2) Dimana:
β 0 = Konstanta model β 1-6
= Indeks parameter model DC

## Uji Korelasi Data
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  uji  korelasi  data  untuk menentukan  keakuratan  antara  hasil  perhitungan  dengan pengambilan  data  di  lapangan.  Uji  korelasi  ini  dilakukan dengan  menggunakan  formula  Koefisien  Korelasi  pada Persamaan  3  dan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  pada Persamaan 4 [13]–[15].
𝑅 = (3)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ( ) (4) Dimana: x = Emisi Aktual (gram/m 3 ) y = Emisi Perhitungan MARNI Model (gram/m 3 )
n = Jumlah Data Tabel 2. Frekuensi Pola Distribusi Kendaraan (%) Kecepatan Rata-Rata Frekuensi (%) Pagi Siang Sore 0 0.00 0.00 0.00 5 0.00 0.00 0.00 10 0.00 0.00 0.00 15 0.02 0.00 0.00 20 0.18 0.10 0.13 25 0.38 0.48 0.53 30 0.15 0.38 0.30 35 0.17 0.03 0.03 40 0.08 0.00 0.00 45 0.02 0.00 0.00

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Analisis Data Primer
Data  primer  berupa  data  CO  berdasarkan  jam  puncak pagi,  siang,  dan  sore  yang  didapatkan  menggunakan  alat COmeter. Penentuan lokasi alat pendeteksi emisi dilakukan dengan mencari arah angin untuk mengetahui arah gerak dari emisi  tersebut.  Kemudian  data  gas  CO  didapatkan  dalam satuan ppm atau disebut parts per million seperti pada Tabel 3 .
Tabel 3. Data CO Lapangan Hari Total CO Lapangan Total CO Puncak Pagi Puncak Siang Puncak Sore ppm Ppm ppm ppm Senin 806 404 425 1635 Rabu 387 426 462 1275 Jum’at 666 314 496 1476

## Pembuatan Model
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  volume  kendaraan dan waktu tempuh yang diambil pada jam puncak pagi, siang, dan sore selama 3 hari pengamatan. Hasil dari volume ken- daraan dan waktu  tersebut kemudian  didapatkan kepadatan yang  terjadi  pada  lokasi  pengamatan.  Setelah  data-data tersebut sudah dikumpulkan kemudian dilakukan pemodelan V-S-D untuk menentukan hubungan lalu lintas heterogen.
Maulina Indah Harvianti dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (377-384) 380
Model  V-S-D  yang  dilakukan  yaitu  menghubungkan antara  kecepatan  dengan  kepadatan  (V-S),  volume  dengan kepadatan (V-D), dan volume dengan kecepatan (V-S). Dari 3 hubungan tersebut kemudian dilakukan regresi untuk me- ngetahui  variabel  tersebut  saling  berkorelasi.  Untuk  model greenshield regresi  yang  digunakan  yaitu  regresi  linear, untuk  model greenberg dilakukan  menggunakan  regresi logaritma,  dan  model underwood menggunakan  regresi eksponensial.  Persamaan  dari  ketiga  model  didapatkan dengan menggunakan lalu lintas kondisi eksisting yang akan disajikan  pada Gambar  3 untuk  hubungan  kecepatan  dan volume, Gambar 4 untuk hubungan kepadatan dan kecepa- tan, dan Gambar 5 untuk hubungan volume dan kepadatan.
Gambar 3. Grafik Hubungan Kecepatan dan Volume Kenda- raan
Dari  hasil  ketiga  variabel  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  ketiga  variabel  saling  berkorelasi  dikarenakan  koe- fisien  determinasi  lebih  besar  dari  0,6  untuk  ketiga model. Sehingga karakteristik lalu lintas pada kondisi eksisting yaitu lalu lintas heterogen.
Berdasarkan dari ketiga model tersebut  kemudian dida- patkan pola siklus mengemudi yang terdapat pada Tabel 2 .
Hasil dari pola siklus mengemudi kemudian digunakan untuk mengetahui  distribusi  kecepatan  rata-rata  kendaraan  yang melewati lokasi penelitian.

## Prediksi Kuantitas Emisi Menggunakan MARNI Model
Untuk  memprediksi  emisi  kendaraan  menggunakan MARNI Model [4], dibutuhkan data-data hasil analisis yang sudah  didapatkan  sebelumnya  seperti  analisis  distribusi kecepatan rata-rata (DC), jumlah kendaraan (N), faktor emisi (EF), dan waktu tempuh perjalanan (TT). Faktor emisi yang digunakan  yaitu  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  yang  akan  disajikan pada Tabel  4 untuk  gas  CO, Tabel  5 untuk  gas  CO 2 ,  dan Tabel  6 untuk  emisi  NO x .  Sebelum  melakukan  prediksi kuantitas  emisi  CO  perunit  kendaraan,  perlu  dilakukan
perhitungan waktu tempuh yang ditinjau sesuai dengan lokasi antar segmen yang akan disajikan pada Tabel 7 .
Tabel 4. Parameter Model Faktor gas CO
No. Tipe Kendaraan Parameter Model Emisi CO Fuel Exhaust β 3 β 2 β 1 β 0 1. M. P. Fuel Injection Euro 3  0.00  0.040  1.577  -10.301 2. M. P. Fuel Injection Euro 4  0.00  0.014  0.568  -3.713
Gambar 4. Grafik Hubungan Kecepatan dan Kepadatan Ken- daraan
Gambar 5. Grafik Hubungan Volume dan Kepadatan Kenda- raan
Tabel 5. Parameter Model Faktor Emisi CO 2
No. Tipe Kendaraan Parameter Model Emisi CO 2 Fuel Exhaust β 3 β 2 β 1 β 0 1. M. P. Fuel Injection Euro 3 -0.03  3.02  54.73  1072.3 2. M. P. Fuel Injection Euro 4 -0.04  3.16  57.09  1118.5
Tabel 6. Parameter Model Faktor Emisi NO x
No. Tipe Kendaraan Parameter Model Emisi NO x Fuel Exhaust β 3 β 2 β 1 β 0 1. M. P. Fuel Injection Euro 3 0.0 -0.003 0.114 1.598 2. M. P. Fuel Injection Euro 4 0.0 -0.003 0.090 1.263 Tabel 7. Waktu Tempuh (TT) Setiap Segmen Arah Utara- Selatan No. Waktu Tempuh (Jam) Pagi Siang Sore 1 0.0167  0.0167  0.0167
2 0.0167  0.0167  0.0167
3 0.0167  0.0167  0.0167
4 0.0167  0.0167  0.0167
5 0.0167  0.0167  0.0167
6 0.0167  0.0167  0.0167
7 0.0333  0.0500  0.0467
Waktu  tempuh  tertinggi  yang  didapatkan  pada  arah Utara-Selatan  didapatkan  pada  segmen  7  yaitu  pada  jam puncak  siang.  Hasil  dari  waktu  tempuh  tertinggi kemudian digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  kuantitas  gas  emisi yang akan dikeluarkan perunit kendaraan pada Tabel 9 . Hasil emisi CO yang didapatkan pada jam puncak siang didapatkan sebesar 1.755 gram per unit kendaraan.
Untuk mengetahui kuantitas emisi CO di sepanjang lokasi penelitian, perlu dilakukan perkalian volume kendaraan yang melalui  lokasi  penelitian  yang  terdapat  pada Tabel  10 . Berdasarkan  data  volume  kendaraan  eksisting,  didapatkan hari  puncak  yang  terjadi  yaitu  pada  hari  Senin.  Sehingga perhitungan  perkiraan  emisi  menggunakan  data  volume kendaraan  pada  hari  puncak  dan  jam  puncak  yang  akan disajikan pada Tabel 10.
Berdasarkan  perhitungan  kuantitas  emisi  CO  dengan volume kendaraan sebesar 2358 didapatkan total  emisi CO yang dihasilkan dalam waktu tempuh 0.05 jam yaitu sebesar 2554.567  ton.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  kuantitas yang  dikeluarkan  oleh  kendaraan  selama  jam  puncak  pagi, siang, dan sore yang akan disajikan pada Gambar 5 hingga Gambar 7 .

## Uji Korelasi Data Lapangan dengan Menggunakan MARNI Model
Setelah melakukan prediksi tingkat emisi, kemudian akan dilakukan  uji  korelasi  antara  data  lapangan  dengan perhitungan  MARNI  Model.  Uji  korelasi  ini  dilakukan dengan  menggunakan  formula  dari  Persamaan  3  untuk mendapatkan nilai R yang akan disajikan pada Tabel 12 dan
menggunakan root  mean  square  error (RMSE)  pada Persamaan  4  untuk  mengetahui  besarnya  tingkat  kesalahan hasil prediksi yang akan disajikan pada Tabel 13 .
Hasil  uji  korelasi  untuk  data  emisi  CO  lapangan  dan perhitungan MARNI Model didapatkan nilai R yaitu sebesar 0.9886 sehingga tingkat korelasi antara data aktual lapangan dan perhitungan sangat kuat dikarenakan nilai R mendekati 1.
Gambar 6. Total Kuantitas Emisi CO Jl. Ir. H. Juanda
Berdasarkan hasil Root Mean Square Error , didapatkan hasil  sebesar  1.874.  Hasil  yang  didapatkan  >  0.08 menandakan  bahwa  ada  ketidaksesuaian  MARNI  Model dengan hasil data pengukuran pada Jl. Ir. H. Juanda.
Gambar 7. Total Kuantitas Emisi CO 2 Jl. Ir. H. Juanda
Gambar 8. Total Kuantitas Emisi NO x Jl. Ir. H. Juanda
0.0000 0.0010 0.0020 0.0030 1 2 3 4 5 6 7 E m is i C O U ta ra -S el at an ( to n) Segmen Jalan Total Kuantitas Emisi CO Pagi Siang Sore 0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 1 2 3 4 5 6 7 E m is i C O 2 U ta ra -S el at an (t on ) Segmen Jalan Total Kuantitas Emisi CO2 Pagi Siang Sore 0.000 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 1 2 3 4 5 6 7 E m is i N O x U ta ra -S el at an ( to n) Segmen Jalan Total Kuantitas Emisi NOx Pagi Siang Sore
Maulina Indah Harvianti dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (377-384) 382
Tabel 8. Kuantitas CO Perunit Kendaraan Pada Jam Puncak Siang Segmen 7 No. Kecepatan Kendaraan (DC) Waktu Tempuh (TT) Faktor Emisi (FE) Kuantitas CO Perunit Kendaraan (km/jam) (%) (jam) (g/jam) (g) [1] [2] [3] [4] = [3] x 0.05 [5] [6] = [4] x [5] 1 0 0 0.000 -3.713 0.000 2 5 0 0.000 -0.523 0.000 3 10 0 0.000 3.367 0.000 4 15 0 0.000 7.957 0.000 5 20 10 0.005 13.247 0.066 6 25 48 0.024 19.237 0.465 7 30 38 0.019 25.927 0.497 8 35 3 0.002 33.317 0.056 9 40 0 0.000 41.407 0.000 10 45 0 0.000 50.197 0.000 Total 100 0.050 1.084
Tabel 9. Volume Kendaraan Pada Jam Puncak Arah Utara-Selatan Waktu Total Kendaraan Senin Rabu Jum’at Puncak Pagi 1360 1361 1349 Puncak Siang 1153 1033 1019 Puncak Sore 1252 988 1255 Total 3765 3382 3623
Tabel 10. Kuantitas Total Emisi CO Pada Jam Puncak Siang Segmen 7 No. Kecepatan Kendaraan (DC) Kuantitas CO Perunit Kendaraan Total Kuantitas Emisi CO (km/jam) (g) (g) [1] [2] [3] [4] = [3] x 1153 1 0 0.000 0.000 2 5 0.000 0.000 3 10 0.000 0.000 4 15 0.000 0.000 5 20 0.066 76.386 6 25 0.465 536.139 7 30 0.497 573.089 8 35 0.056 64.038 9 40 0.000 0.000 10 45 0.000 0.000 Total 1.084 1249.652
Tabel 11. Rekapitulasi Perhitungan Total Kuantitas Emisi pada Jam Puncak No. Segmen Jalan Total Kuantitas Emisi CO (Kg) Arah Utara-Selatan Arah Selatan-Utara Pagi Siang Sore Pagi Siang Sore 1 0.536 0.417 0.436 0.536 0.750 0.872 2 0.536 0.417 0.436 0.536 0.417 0.436 3 0.536 0.417 0.436 0.536 0.417 0.436 4 0.536 0.417 0.436 0.536 0.417 0.436 5 0.536 0.417 0.436 0.536 0.417 0.436 6 0.536 0.417 0.436 0.536 0.417 0.436 7 1.073 1.250 1.221 0.536 0.417 0.785 Total 4.292 3.749 3.839 3.755 3.666 3.839
Tabel 13. Hasil Perhitungan Root Mean Square Error (RMSE) No. Emisi Aktual Emisi MARNI Model (x-y) (gram/m 3 ) (gram/m 3 ) [x] [y] 1 17.474 12.150 5.324 2 10.421 10.301 0.120 3 10.789 11.178 -0.389 4 10.123 10.123 0.000 5 10.807 10.807 0.000 6 11.439 11.439 0.000 7 15.018 16.546 -1.528 8 8.842 9.099 -0.257 9 12.035 11.212 0.823 RMSE = 1.874

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian menggunakan MARNI Mo- del didapatkan total kuantitas emisi CO berdasarkan waktu tempuh kendaraan pada masing-masing waktu puncak. Pada waktu  waktu  puncak  pagi  didapatkan  total  kuantitas  emisi sebesar  0.0011  ton,  untuk  waktu  puncak  siang  didapatkan sebesar 0.0012 ton, dan untuk waktu puncak sore didapatkan sebesar  0.0012  ton.  Kemudian  dilakukan  kalibrasi  perhi- tungan menggunakan MARNI Model dengan data lapangan. Dari hasil kalibrasi tersebut didapatkan hasil RMSE sebesar 1.874. Hasil dari nilai RMSE didapatkan > 0.08. Nilai RMSE tersebut  dimungkinkan  berbeda  karena  beberapa  factor, diataranya  adalah  lokasi  pembuatan  MARNI  Model  yang memiliki karakteristik yang berbeda dengan kondisi daerah studi.

## Daftar Pustaka
[1] O.  Z.  Tamin, Perencanaan  dan  Pemodelan Transportasi . 2000.
[2] J. Xu, Y. Dong, and M. Yan, “A model for estimating passenger-car  carbon  emissions  that  accounts  for uphill,  downhill  and  flat  roads,” Sustainability (Switzerland) ,  vol.  12,  no.  5,  2020,  doi: 10.3390/su12052028.
[3] K. Boriboonsomsin and M. Barth, “Impacts of road grade  on  fuel  consumption  and  carbon  dioxide emissions evidenced by use of advanced navigation systems,” Transportation  Research  Record ,  no. 2139, pp. 21–30, 2009, doi: 10.3141/2139-03.
[4] S.  H.  Aly, Emisi  Transportasi:  Kuantitas  Emisi Berdasarkan Marni Model . 2015.
[5] A.  Gebisa,  G.  Gebresenbet,  R.  Gopal,  and  R.  B. Nallamothu, “Driving Cycles for Estimating Vehicle Emission Levels and Energy Consumption,” Future Transportation ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  615–638,  Nov. 2021, doi: 10.3390/futuretransp1030033.
[6] R. K. Pachauri, Leo. Mayer, and Intergovernmental Panel  on  Climate  Change, Climate  change  2014: synthesis report . 2014.
[7] I.  Manisalidis,  E.  Stavropoulou,  A.  Stavropoulos, and  E.  Bezirtzoglou,  “Environmental  and  Health Impacts  of  Air  Pollution:  A  Review,” Frontiers  in Public Health , vol. 8. Frontiers Media S.A., Feb. 20, 2020. doi: 10.3389/fpubh.2020.00014.
[8] F.  Jansen,  S.  L.  Sengkey,  and  Steenie  Wallah, “Tingkat Pencemaran Udara CO Akibat Lalu Lintas Dengan Model Prediksi Polusi Udara Skala Mikro,” Jurnal Ilmiah MEDIA ENGINEERING , vol. 1, no. 2, pp. 119–126, 2011.
[9] United  States  Environmental  Protection  Agency (EPA),  “Report  on  the  Environment,”  2018. [Online].  Available:  https://www.epa.gov/sites/- production/files/2018-07/documents/nei2014v2_tsd-
_05jul2018.pdf
Tabel 12. Hasil Perhitungan Koefisien Korelasi (R)
No. Emisi Aktual Emisi MARNI Model xy x 2 y 2 (gram/m 3 ) (gram/m 3 ) [x] [y] 1 17.474 12.150 212.299 305.329 147.615 2 10.421 10.301 107.345 108.598 106.106 3 10.789 11.178 120.608 116.413 124.955 4 10.123 10.123 102.471 102.471 102.471 5 10.807 10.807 116.792 116.792 116.792 6 11.439 11.439 130.842 130.842 130.842 7 15.018 16.546 248.477 225.527 273.763 8 8.842 9.099 80.458 78.183 82.799 9 12.035 11.212 134.935 144.843 125.7053 Total 106.947 102.854 12540.228 1328.998 1211.048 R = 0.9886
Maulina Indah Harvianti dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 3, Agustus 2022 (377-384) 384
[10] Topacoglu H, Katsakoglou S, and Ipekci A, “Effect of exhaust emissions on carbon monoxide levels in employees  working  at  indoor  car  wash  facilities,” 2014. [Online]. Available: http://emedicine.med-
[11] N.  G.  Safana,  Y.  Astor,  and  F.  Yulistiani, “Correlation  Model  of  Horizontal  Geometric  and Road Grade on CO 2 and PM 2.5 Vehicle Emission in Bandung City”  vol. 198, no. Issat, pp. 239–245, 2020, doi: 10.2991/aer.k.201221.041.
[12] Y. Dong, J. Xu, X. Liu, C. Gao, H. Ru, and Z. Duan, “Carbon  Emissions  and  Expressway  Traffic  Flow Patterns in China,” no. X, 2019.
[13] M. W. Browne and R. Cudeck, “Alternative Ways of Assessing  Model  Fit,” Sociological  Methods  &
Research ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  230–258,  1992,  doi: 10.1177/0049124192021002005.
[14] I.  Suprayogi,  Trimaijon,  and  Mahyudin,  “Model Prediksi  Liku  Kalibrasi  Menggunakan  Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan (JST) (Studi Kasus: Sub DAS
Siak Hulu),” 2014. [Online]. Available: http://ce.unri.ac.id
[15] H.  Budiman,  “Analisis  dan  Perbandingan  Akurasi Model  Prediksi  Rentet  Waktu  Support  Vector Machines dengan Support Vector Machines Particle Swarm Optimization untuk Arus Lalu Lintas Jangka Pendek,” 2016.