pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000 eISSN: 2746 -1033
Volume 4, Issue 1, March 2023, pages 23-28

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Estimasi Emisi Kendaraan  Ringan pada Ruas Jalan Perintis Kemerdekaan Kota Makassar
S.N.J. Patunrangi a* , A.I.N.K. Kadir a dan M. Sutrisno a
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Jl. Soekarno-Hatta Km 9, Palu 94118, Indonesia
* Corresponding author’s e -mail: iin.nindy@untad.ac.id
Received: 28 December 2022 ; revised: 15 January 2023 ; accepted: 31 January 2023 Abstract: Population  growth  is  increasingly demanding  economic  growth  accompanied by  the  need  for  transportation  as  facilities  of movement person and goods. The increase of transport it is not balanced with the right policies will cause various problems appertain the increasing number of motorized vehicles that has an impact on the environment, namely increasing air pollution. Exhaust emissions from motorized  vehicles  originating  from  fossil  fuels  make  impact  the  environment.  Various  studies  on  transportation  models  have  been developed by many researchers, various transportation models can also estimate emissions from motorized vehicles included MOVES and IVEM. The aim of this study is to analyze whether there are differences between the results of the emission estimation model in the MOVES and IVEM programs. The method used is using a driving cycle, where the vehicle is tracking on the highway using GPS second per second. Tracking is carried out on the Perintis Kemerdekaan road with a starting point of KM 7.75 to the  end point of KM 13.12 as well as for the opposite direction. Tracking done at peak hours of 7-10 am, 11-14 noon, and 11-14 afternoon. The results showed that the concentration of Nox emissions was higher in the MOVES model data analysis than the IVEM model, as the CO emission concentration in the morning and evening was higher in the MOVES model and the CO emission concentration during the day was higher in the IVEM model. Statistically with the t test, the result is 0.13 where the result of the CO concentration for the MOVES and IVEM models are the same and for the t test the NOx concentration is 0.008 that the results of the analysis of the IVEM and MOVES models for NOx  are not the same.
Keywords: light vehicle, emission, MOVES, IVEM, driving cycle
Abstrak: Pertumbuhan penduduk semakin menuntut pertumbuhan ekonomi di mana diiringi dengan kebutuhan akan transportasi sebagai sarana  pergerakan  orang  dan  barang.  Pertumbuhan  transportasi  apabila  tidak  diimbangi  dengan  kebijakan  yang  tepat  maka  akan menimbulkan berbagai persoalan diantaranya semakin bertambahnya kendaraan bermotor yang memberi dampak pada lingkungan yaitu polusi  udara  yang  semakin  meningkat.  Emisi  gas  buang  pada  kendaraan  bermotor  yang  bersumber  dari  bahan  bakar  fosil  memberi dampak pada lingkungan. Berbagai penelitian mengenai model transportasi telah dikembangkan oleh banyak peneliti, beberapa model transportasi juga dapat mengestimasi emisi yang berasal dari kendaraan bermotor diantaranya MOVES dan IVEM. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis apakah terdapat perbedaan antara hasil model estimasi emisi pada program MOVES dan IVEM. Metode yang digunakan dengan menggunakan driving cycle, dimana kendaraan melakukan tracking di jalan raya dengan menggunakan GPS detik per detik. Tracking dilakukan pada ruas jalan Perintis Kemerdekaan dengan titik awal KM 7,75 hingga titik akhir KM 13,12 begitupun untuk arah sebaliknya. Tracking dilakukan pada jam puncak 7-10 pagi, 11- 14 siang, dan 11-14 sore hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi emisi Nox lebih besar pada analisis data model MOVES dibandingkan model IVEM, sedangkan untuk konsentrasi emisi CO pada  pagi dan sore hari  lebih  tinggi  pada  model  MOVES  dan  konsentrasi  emisi  CO pada siang hari lebih  tinggi pada  model  IVEM. Secara statistik dengan uji t didapatkan hasil 0,13 yang mana hasil konsentrasi CO untuk model MOVES dan IVEM adalah sama dan untuk hasil uji t konsentrasi NOx sebesar 0,008 sehingga hasil analisis model IVEM dan MOVES untuk NO x tidak sama .
Kata kunci: kendaraan ringan, emisi, MOVES, IVEM, driving cycle

## 1. Pendahuluan
Transportasi  adalah  salah  satu  sumber  utama  polusi atmosfer  di  kota-kota  seluruh  dunia.  Peningkatan kendaraan  yang  luar  biasa  pesat  menghasilkan  masalah lalu  lintas  yang  serius  yang  terdiri  dari  kendaraan  sering berhenti  dan  pola  mengemudi  yang  berbeda  (percepatan dan  perlambatan  kendaraan).  Kendaraan  berperan  penting atas  hasil  dari  hampir  semua  emisi  Karbon  Monoksida (CO),  sekitar  75%  dari  emisi  Hidrokarbon  (HC)  dan senyawa  organik  volatil  (VOC),  dan  sekitar  65%  dari emisi Nitrogen Oksida (NOx) [1].
Kota  Makassar  merupakan  kota  terbesar  keempat  di Indonesia  dan  terbesar  di  Kawasan  Timur  Indonesia memiliki  luas  areal  175,79  km2  dengan  penduduk
1.429.242,  sehingga  kota  ini  sudah  menjadi  kota metropolitan.  Sebagai  pusat  pelayanan  di  KTI,  Kota Makassar  berperan  sebagai  pusat  perdagangan  dan  jasa, pusat  kegiatan  industri,  pusat  kegiatan  pemerintahan, simpul  jasa  angkutan  barang  dan  penumpang  baik  darat, laut maupun udara [2].
Emisi  transportasi  adalah  pancaran  atau  pelepasan  gas buang  yang  berasal  dari  sektor  transportasi.  Gas  buang yang dimaksud merupakan gas buang yang diemisikan ke udara  ambien  berupa  gas  dari  berbagai  jenis  polutan  dan partikel [3].
Emisi  dari  kendaraan  dipengaruhi  oleh  pola  siklus mengemudi  yang  terutama  tergantung  pada  kondisi  lalu lintas.  Siklus  Mengemudi  telah  dikembangkan  untuk memberikan  profil  kecepatan-waktu  yang  mewakili
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(1), March 2023
mengemudi  perkotaan.  Siklus  mengemudi  digunakan untuk menganalisis kondisi mengemudi pada dinamometer untuk  evaluasi  konsumsi  bahan  bakar,  emisi  gas  buang, dan koefisien emisi [1].
Hasil  penelitian  menetapkan  enam  jenis  kendaraan sebagai  wakil  dari  68,10%  mayoritas  kendaraan  yang melintas di kota Makssar. Untuk besaran emisi CO dan HC terbesar diruas jalan Jend. Sudirman pada kendaraan uji 3 yakni 1,810 gram/h dan 0,858 gram/h [4] .
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penulis  tertarik melakukan  penelitian  mengenai  “Estimasi  Emisi Kendaraan Ringan Pada Ruas Jalan Perintis Kemerdekaan Kota Makassar” .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  apakah terdapat perbedaan antara hasil model estimasi emisi pada model MOVES dan IVEM.
2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  berlokasi  di  Jl.  Perintis  Kemerdekaan yang  masalah  satu  jalan  nasional  di  kota  Makassar.  Jalan Perintis  Kemerdekaan  memiliki  panjang  12,5  km  dengan dua lajur dan enam jalur di mana tiap lajurnya dipisahkan dengan median.

## 2.2. Data
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  GPS dan  kendaraan  ringan.  GPS  digunakan  untuk  melakukan tracking  kecepatan  kendaraan  selama  perjalanan.  GPS yang digunakan adalah GPS garmin dan kendaraan ringan yang  digunakan  adalah  Avanza,  kendaraan  mobil penumpang  yang  di  produksi  oleh  TOYOTA,  yang  mana adalah  kendaraan  yang  paling  banyak  digunakan  oleh orang- orang dalam kota.
Pertimbangan  memilih  kendaraan ringan  adalah  siklus mengemudi  menunjukkan  bahwa  kendaraan  ringan memiliki kecepatan kendaraan rata-rata sekitar 30 km/jam. Secara  keseluruhan,  fenomena  ini  dapat  dikategorikan sebagai  aliran  yang  stabil  pada  kecepatan  rata-rata  yang rendah [5] .

## 2.3. Metode dan Tahapan Penelitian
Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan driving  cycle ,  dimana  kendaraan  melakukan tracking di jalan  raya  dengan  menggunakan  GPS  detik  per  detik. Tracking dilakukan pada ruas jalan Perintis Kemerdekaan dengan  titik  awal  KM  7,75  hingga  titik  akhir  KM  13,12 begitupun untuk arah sebaliknya. Tracking dilakukan pada jam puncak 7-10 pagi, 11- 14 siang, dan 11-14 sore hari.
Langkah-langkah  dan  prosedurnya  pengambilan  data dan  proses  analisis  dari  bangunan  sederhana  dan  metode perbaikan adalah sebagai berikut :
1) Tahap Persiapan
Survei  pendahuluan  dilakukan  untuk  menentukan  tipe kendaraan ringan yang digunakan dengan memperhatikan  kendaraan  yang  paling  banyak  terdata pada saat survei.
2) Tahap Pengambilan Data lapangan
Data  lapangan  yang  diambil  adalah:  kecepatan  detik per  detik  kendaraan  saat  melakukan tracking di  ruas jalan  Perintis  Kemerdekaan,  volume  lalu  lintas kendaraan.
3) Tahap Analisis dan Pembahasan Analisis  dilakukan  terhadap  data  primer  dan  data sekunder  hasil  asesmen  lapangan.  Berikutnya  data lapangan  diolah  menggunakan  program  MOVES  dan IVEM.  Pembahasan  dilakukan  setelah  dilakukan analisis dan kajian yang relevan.
4) Tahap Kesimpulan dan Saran Kesimpulan merupakan rangkuman dan ringkasan hasil pembahasan.

## 2.4. Pengolahan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  diolah  untuk mendapatkan  gambaran  estimasi  emisi  CO  dan  NOx menggunakan dua model emisi yaitu MOVES dan IVEM.
MOVES  menggabungkan  konsumsi  energi,  informasi geografis,  jenis  polutan,  waktu  dalam  setahun, karakteristik pengoperasian kendaraan dan jenis jalan raya bersama-sama  untuk  membangun  platform  untuk  analisis yang  lebih  komprehensif  dari  sebelumnya.  Selain  itu, memungkinkan  pembaruan  basis  data  sehingga  pengguna fleksibilitas  untuk  menangkap  perubahan  karakteristik kendaraan yang bergerak dan untuk mengontrol parameter lokal [6] .
MOVES  sebagai  model  emisi  sumber  mobile  seluler generasi baru. Model ini dibangun di atas Vehicle Specific Power (VSP),  dan  yang  membuatnya  cocok  untuk diterapkan  di  mana  saja  di  dunia  selama  pengguna memiliki  distribusi  mode  operasi  terkait  VSP.  MOVES dan  database  akses-terbuka  untuk  menggantikan  tingkat emisi  dasar  dengan  tingkat  emisi  yang  dimodifikasi berdasarkan  siklus  mengemudi  lokal,  standar  emisi  dan bahan bakar [7] .
𝑉𝑆𝑃 = (𝐴∗𝑢∗𝐵𝑢 2 )+(𝐶𝑢 3 )+(𝑀∗𝑢∗𝑛) 𝑀 (1)
Keterangan: u  :  kecepatan kendaraan seketika (m/s) a  :  percepatan  sesaat  dari  kendaraan  termasuk  dampak dari grade (a = a + sin (a * tan (G / 100)) di mana G adalah grade jalan dalam persen (m/s 2 ) A  :  konstanta berdasarkan ukuran kendaraan (kW ⋅ s/m) B  :  konstanta  berdasarkan  area  depan  kendaraan  (kW ⋅ s 2 /m)
C  :  konstanta  berdasarkan  ketinggian  kendaraan  (kW ⋅ s 3 /m)
M  :  massa  kendaraan  atau  massa  sumber,  dan  faktor massa tetap (1000 kg) [6]
International Vehicle Emission (IVE)  Model International  Vehicle  Emission  Model (IVEM)  secara khusus  dirancang  untuk  memiliki  fleksibilitas  yang dibutuhkan  oleh  negara-negara  berkembang  dalam  upaya mereka untuk mengatasi emisi gas buang dari kendaraan di udara [8] .
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(1), March 2023
Model  IVEM  digunakan  untuk  mengetahui  besaran emisi  dengan  menginpit  dan  mengolah  data  berdasarkan pada hasil pengujian karakteristik kendaraan dan juga hasil perhitungan  VSP  kendaraan  pada  tiap  segmen  di  setiap lokasi uji [8] .
Jimenez  merumuskan Vehicle  Spesific  Power (VSP) kendaraan sebagai berikut [9] : 𝑉𝑆𝑃 =   𝑣〈1.1𝑎 + 9.81[𝑎𝑡𝑎𝑛{𝑠𝑖𝑛(𝑔𝑟𝑎𝑑𝑒)}] + 0.132〉 + 0.000302𝑣 3 (2) Keterangan: v =   Kecepatan kendaraan (m/s) a =   Akselerasi kendaraan (m/s²) h =   Altitude jalan (m) atan =   Archtan 9,81 =   Koefisien grafitasi 0,132 =   Koefisien rolling resistance 0,000302  =   Koefisien tarik
Selain  VSP,  nilai  Bin  juga  menjadi  pertimbangan penentuan  perkiraan  nilai  emisi  kendaraan  yang  telah dihitung  VSP.  Nilai  bin  yang  dihasilkan  kemudian dimasukkan dalam aplikasi IVEM untuk dianalisis.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  perilaku pengemudi di jalan Perintis Kemerdekaan pada pagi, siang dan sore hari  diperoleh  pada Gambar 1. Dari grafik  dapat dilihat  tracking  kendaraan  roda  empat  dapat  menempuh kecepatan  max  tidak  melampaui  50  km/jam  pada  jam puncak  pagi  hari,  dan  mendekati  60  km/jam  pada  jam puncak  siang  hari,  serta  tidak  lebih  dari  70  km/jam  pada jam puncak sore hari.
Untuk waktu perjalanan pada jam puncak pagi hari tidak melebihi 500 detik, dan untuk jam puncak siang dan sore hari  tidak  melebihi  400  detik.  Hal  ini  dikarenkan  jumlah kendaraan yang melintasi jalan Perintis kemerdekaan lebih banyak  pada  waktu  puncak  pagi  hari  pukul  7-9  sebesar 2048  kend/jam  yang  menyebabkan  dapat  menempuh perjalanan  lebih  lama  dan  kecepatan  yang  lebih  lambat dari jam puncak siang dan sore.
Gambar 1. Grafik kecepatan pada tiap waktu
Presentasi  frekuensi  kejadian  pada  tiap-tiap  kondisi kendaraan di jalan dapat dilihat pada Tabel 1 . Dapat dilihat
pada Tabel  1 bahwa  kondisi  diam  pada  pagi  hari  lebih besar  daripada  kondisi  siang  dan  pagi  hari,  hal  ini  juga yang  menyebabkan  kecepatan  rata  rata  kendaraan  pada pagi hari lebih lambat dibandingkan siang dan sore hari.
Untuk  percepatan  dan  perlambatan  lebih  tinggi frekuensinya  pada  sore  hari  dibandingkan  pada  pagi  dan siang hari. Untuk frekuensi kejadian meluncur lebih tinggi di  waktu  pagi  hari  dibandingkan  siang  dan  sore hari.  Hal ini  disebabkan  juga  kendaraan  yang  melintas  pada  pagi hari lebih banyak daripada siang dan sore hari.
Tabel 1. Frekuensi kejadian tiap kondisi
Kondisi Kendaraan Frekuensi Kejadian (%) Pagi Siang Sore Diam 2,45 1.29 1,78 Percepatan 29,39 32,65 34,77 Perlambatan 27,14 32,90 34,77 Meluncur 41,02 33,16 28,68 Jumlah 100,00 100,00 100,00
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  di  Kota Padang,  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  kecepatan kendaraan,  maka  emisi  CO  nya  pun  akan  semakin meningkat [10] .  Menurut Hobbs  (1995) ,  kecepatan merupakan indikator dari kualitas gerakan lalu lintas yang digambarkan  sebagai  suatu  jarak  yang  dapat  ditempuh dalam  waktu  tertentu  dan  biasanya  dinyatakan  dalam km/jam,  kecepatan  ini  menggambarkan  nilai  gerak  dari kendaraan [11] .
Jika  kendaraan  bermotor  diperlambat  atau  dalam keadaan idling gas  CO  akan  meningkat,  sedangkan  gas NOx  akan  meningkat  pada  saat  kendaraan  bermotor dipercepat [12] . Akselerasi dan nilai menunjukkan respons yang  lebih  rendah  terhadap  efek  utama  dan  indeks sensitivitas.  Laju  emisi  MOVES  versus  kurva  kecepatan untuk  kendaraan  ringan  menunjukkan  bahwa  emisi tertinggi terjadi pada kisaran kecepatan yang lebih rendah. Tidak  ada  perbedaan  signifikan  pada  tingkat  emisi  di antara kelas peraturan kendaraan berat  yang diidentifikasi [13] .
Hasil  simulasi  model  dengan  aplikasi  MOVES  dan IVEM  untuk  emisi  CO  dan  NOx  dapat  dilihat  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Hasil emisi CO dan NOx pada model MOVES dan IVEM
Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat bahwa konsentrasi emisi  CO  lebih  tinggi  dibandingkan  konsentrasi  emisi NOx.  Untuk  pagi  siang  dan  sore  hari  konsentrasi  NOx pada  pengolahan  data  model  MOVES  lebih  tinggi dibandingkan  pada  pengolahan  data  model  IVEM.  Untuk model  MOVES  konsentrasi  NOx  pada  pagi  hari  sebesar
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(1), March 2023
157,82 mg/km sedangkan pada model IVEM sebesar 31,09 mg/km.  Pada  siang  hari  konsetrasi  NOx  pada  model MOVES  sebesar  140,40  mg/km  sedangkan  pada  IVEM sebesar  33,37  mg/km.  Untuk  sore  hari  konsentrasi  NOx pada  MOVES  sebesar  273,15  dan  pada  IVEM  sebesar 13,02 mg/km.
Dapat  dilihat  bahwa  konsentrasi  NOx  pada  model MOVES selalu lebih tinggi pada pagi, siang dan sore hari dibandingkan  dengan  model  IVEM.    Hal  ini  dapat disebabkan  karena  dipengaruhi  data  input  yang  berbeda antara MOVES dan IVEM.
Untuk  Konsetrasi  CO  pada  pagi  hari  hasil  yang didapatkan  menggunakan  model  MOVES  adalah  2273,46 mg/km  sedangkan  untuk  model  IVEM  sebesar  1925,93. Untuk  siang  hari  konsentrasi  CO  pada  pengolahan  data model  IVEM  lebih  tinggi  dibandingkan  pada  model MOVES,  yaitu  sebesar  2403,78  mg/km  dan  untuk  model IVEM  sebesar  1935,70  dimana  berbanding  terbalik  pada waktu pagi dan sore hari. Perbedaan ini yang masih perlu diteliti lebih lanjut. Untuk sore hari konsentrasi CO cukup terlihat  berbeda  signifikan  dimana  untuk  model  MOVES sebesar  3768,70  dan  IVEM  sebesar  784,16  mg/km.  Jarak tempuh  biasanya  dikaitkan  dengan  umur  mesin,  sebab pada  umumnya  umur  mesin  yang  sudah  cukup  lama memiliki  angka  jarak  tempuh  yang  tinggi.  Hal  tersebut akan  berdampak  pada  besarnya  emisi  CO,  HC,  NOx  dan CO2 yang dihasilkan [14] .
Model  MOVES  memasukkan  data  input  jumlah kendaraan  pada  ruas  jalan  sedangkan  model  IVEM  tidak memasukkan  jumlah  kendaraan  pada  data  input  dan  pada sore  hari  jumlah  kendaraan  yang  melewati  ruas  jalan Perintis sebesar 2852 kendaraan, lebih tinggi dibandingkan jumlah  kendaraan  pada  pagi  sebesar  2048  kendaraan. Perbedaan jumlah kendaraan yang melewati jalan Perintis Kemerdekaan  mempengaruhi  konsentrasi  emisi  CO  dan NOx pada pagi, siang dan sore hari. Hal ini sesuai dengan penelitian  sebelumnya  dimana  peningkatan  jumlah kendaraan  sebanding  dengan  peningkatan  jumlah  emisi yang dihasilkan [15-17] .
Hasil pengujian emisi CO dan NO 2 untuk model IVEM dan  MOVES  dibandingkan  secara  statistik  dengan menggunakan uji t didapatkan hasil untuk CO adalah 0,13 atau  lebih  besar  daripada  0,05  sehingga  secara  statistik emisi  CO yang didapatkan dari  analisis model IVEM dan MOVES  adalah  sama.  Untuk  NOx didapatkan  hasil analisis  uji  t  sebesar  0,008  atau  lebih  kecil  daripada  0,05 sehingga  secara  statistik  hasil  analisis  model  IVEM  dan MOVES untuk NO x tidak sama [18-19] .
Dari hasil uji statistik menunjukkan bahwa pada model MOVES  dan  IVEM  hasil  estimasi  emisi  CO  meskipun pada  sore  hari  menunjukkan  hasil  yang  cukup  berbeda tetapi  secara  statistic  kedua  model  ini  memberikan  nilai estimasi  yang  sama,  sedangkan  untuk  NOx  hasil  analisis model  MOVES  dan  IVEM  menunjukkan  nila  yang berbeda secara statistik, alasan akurat mengapa konsentrasi Nox  berbeda  secara  statistik  pada  kedua  model  ini  tentu perlu penelitian lebih lanjut.

## 4. Kesimpulan
1). Konsentrasi  emisi  CO  lebih  tinggi  dibandingkan konsentrasi  emisi  NOx  pada  ruas  jalan  Perintis Kemerdekaan.
2). Konsentrasi  emisi  NOx  untuk  model  MOVES memberikan  nilai  yang  selalu  lebih  tinggi  pada  pagi, siang dan sore hari dibandingkan menggunakan model IVEM.
3). Konsentrasi  emisi  CO  pada  pagi  dan  sore  hari  lebih tinggi  pada  model  MOVES  dan  konsentrasi  emisi  CO pada siang hari lebih tinggi pada model IVEM.
4). Secara statistik dengan uji t didapatkan hasil 0,13 yang mana  hasil  konsentrasi  CO  untuk  model  MOVES  dan IVEM  adalah  sama  dan  untuk  hasil  uji  t  konsentrasi NOx  sebesar  0,008  sehingga  hasil  analisis  model IVEM dan MOVES untuk NO x tidak sama.
5. Daftar Pustaka
[1] F.E.  Zannikos, “ Vehicle  Emissions  and  Driving Cycles:  Comparison  of  the  Athens  Driving  Cycle (ADC)  with  ECE-15  and  European  Driving Cycle (EDC) ” Global NEST Journal , vol. 8, no. 3, p. 282, 2018.
[2] I.A.  Wardani,  Djamaluddin,  and  H.  Bakri, “ Analisis Fundamental  Sampling  Error  Terhadap  Quality Assurance  dan  Quality  Control,  Kab.  Luwutimur, Sulawesi  Selatan ”, Jurnal  Geomine ,  vol.  5  no.  3 , p. 124, 2017.
[3] S.A. Aly, Emisi Transportasi , Jakarta: Penerbat Plus, 2015.
[4] M.  Dahlan, Model  Faktor  Emisi  Kendaraan  Ringan Pada  Jaringan  Jalan  di  Kota  Makassar ,  Makassar: Jurursan Teknik Sipil UNHAS, 2016.
[5] R. Hasrul, The Driving Cycle of Light Vehicles on An Urban Road , Makassar: ISID, 2013.
[6] C.  Gu, Emission  Estimation  of  Heavy  Duty  Diesel Vehicles  by  Developing  Texas  Specific  Drive  Cycle with Moves , Texas: Texas A&M University, 2013.
[7] H.  Perug u,  “Emission Modelling  of  Light-Duty Vehicles  in  India  using  the  Revamped  VSP-Based MOVES  Model:  The  Case  Study  of  Hyderabad”, Transportation  Research  Part  D:  Transport  and Environment , vol . 68, p. 150, 2019.
[8] N.  Davis, IVE  Model  Users  Manual  Version  2.0 ,
California: ISSRC, 2008.
[9] J.L. Jiménez-Palacios, Understanding and
Quantifying  Motor  Vehicle  Emissions  with  Vehicle Specific  Power  and TILDAS Remote  Sensing ,
Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology, 1998.
[10] V.S.  Bachtiar, Kajian  Hubungan  Antara  Variasi Kecepatan  Kendaraan  Dengan  Emisi  Yang Dikeluarkan pada Kendaraan Bermotor Roda Empat . Padang: Universitas Andalas, 2014.
[11] F.D.  Hobbs, Perencanaan  dan  Teknik  Lalu  Lintas .
Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 1995.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(1), March 2023
[12] Dirjen  Guru  dan Tenaga  Kependidikan, Memelihara dan  Memperbaik  Sistem  Kontrol  Emisi, Jakarta: Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2018.
[13] Z.  Yao,  H.  Wei,  H.  Perugu,  H.  Liu,  and  Z.  Li, “ Sensitivity  Analysis  of  Project  Level  MOVES Running  Emission  Rates  for  Light  and  Heavy  Duty Vehicles”, Journal  of  Traffic  and  Transportation Engineering , vol. 1, no. 2, p. 81, 2014.
[14] R.  Wanudyajati, Analisis  Pengaruh  Jarak  Tempuh, Periode  Servis  dan  Umur  Mesin  Terhadap Konsentrasi CO,HC, NO x , dan CO 2 Pada Kendaraan Niaga ,  Semarang:  Departemen  Teknik  Lingkungan Universitas Diponegoro, 2013.
[15] Ismiyati,  D.  Marlita,  and  D. Saidah,  “Pencemaran Udara  Akibat  Emisi  Gas  Buang  Kendaraan Bermotor”, Jurnal  Manajemen  Transportasi  & Logistik, vol. 1, no. 3, p. 241, 2014.
[16] N. Nurdjanah,  “ Emisi  Co2  Akibat  Kendaraan Bermotor  di  Kota  Denpasar ”, Jurnal  Penelitian Transportasi Darat , vol. 17, no. 1, p. 1, 2015.
[17] D.  Maryanto,  S.A.  Mulasari,  and  D.  Suryani, “ Penurunan  Kadar  Emisi  Gas  Buang  Karbon Monoksida  (Co)  Dengan  Penambahan  Arang  Aktif Pada Kendaraan Bermotor di Yogyakarta ”, vol. 3, no.
3, p. 198, 2009.
[18] D.  Muziansyah,  R.  Sulistyorini,  and  S.  Sebayang, “Model  Emisi  Gas  Buangan  Kendaraan  Bermotor Akibat Aktivitas Transportasi”, JRSDD , vol. 3, no. 1, p. 57 , 2015.
[19] A.  Mokhtar ,  “ Catalityc  Converter  Jenis  Katalis  Plat Tembaga berbentuk Sarang Lebah untuk Mengurangi Emisi Kendaraan Bermotor”, Jurnal Gamma , vol. 10, no. 1, p. 165,  2014.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 4(1), March 2023
This page is intentionally left blank