ISSN [e]: 2579-4264 | DOI: https://doi.org/10.26760/jrh.V5i3.218-227                      November 2021
Analisis Dispersi Karbonmonoksida (CO) dari Transportasi di Jalan HR. Soebrantas Pekanbaru dengan Model Gaussian Line Source
M. Iwan Fermi 1 , Aryo Sasmita* 2 ,  Hafidawati 2 , Shinta Elystia 2 dan M. Hardi Alfarobi 2
1 Jurusan Teknik Kimia, Universitas Riau, Indonesia
2 Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Riau, Indonesia *Email: aryosasmita@lecturer.unri.ac.id
Received 1 Oktober 2021 | Revised 1 November 2021 | Accepted 15 November 2021

## ABSTRAK
Jalan  HR.  Soebrantas  diklasifikasikan  sebagai  jalan  arteri  yang  difungsikan  untuk  aktifitas  pelayanan jasa dan distribusi masyarakat didalam kota. Aktifitas kendaran dijalan ini akan mempengaruhi besarnya emisi  gas  pencemar  udara  yang  dihasilkan  dari  kendaraan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengestimasi  emisi  karbon  monoksida  (CO)  dan  memetakan  pola  dispersinya  dari  kendaraan  yang melintasi Jalan HR. Soebrantas. Metode yang digunakan yaitu mengukur konsentrasi CO, kecepatan dan arah angin, ketinggian knalpot, menghitung jumlah kendaraan (traffic counting) yang melintasi jalan HR. Soebrantas dan dimodelkan dengan Gaussian Line Source. Hasil penelitian ini menunjukkan konsentrasi CO  dari  jumlah  kendaraan  yang  diprediksi  dengan  model  Gaussian  tertinggi  pada  hari  Senin  pukul 16.00-17.00 WIB dengan nilai 5,27x10 -8 ppm di titik I dan terendah pada hari Minggu pukul 10.00-11.00 WIB  dengan  nilai  5,21x10 -13 ppm  di  titik  III.  Berdasarkan  pemetaan  model  Gaussian,  konsentrasi  CO tertinggi ditandai dengan area berwarna merah dengan jumlah kendaraan mencapai 10.911 unit/jam.
Kata kunci : Kota Pekanbaru, Emisi Transportasi, Dispersi CO

## ABSTRACT
HR. Soebrantas street is classified as a arterial road that used to service and public distribution activities in the city. Traffic activity at this street will affect the amount of gas pollutant emissions generated from the vehicles. The purpose of this study is to estimate the carbon monoxide (CO) emissions emitted from vehicles  and  mapping  its  distribution  pattern  of  from  the  traffic  counting  of  vehicle  at  HR.  Soebrantas Street. The method used is measuring the concentration of CO, speed and wind directions, exhaust height, traffic counting at HR. Soebrantas Street and modelled by Gaussian Line Source. The results of this study show that the CO concentrations from traffic counting predicted by the Gaussian model is the highest on Monday at 04.00-05.00 P.M with value of 5,27x10 -8 ppm at point I and the lowest is on Sunday at 10.00- 11.00 A.M with value of 5,21x10 -13 ppm at the point III. Based on mapping from the Gaussian model, the highest CO concentrations is marked with red area with vehicle increasing until 10.911 units/hour.
Keywords : Pekanbaru City, Transportation emission, CO dispersion

## 1. PENDAHULUAN
Kota  Pekanbaru  merupakan  ibukota  Provinsi  Riau  dengan  tingkat  pertumbuhan,  migrasi  dan urbanisasi yang cukup tinggi [1]. Berdasarkan data BPS jumlah penduduk Kota Pekanbaru pada tahun 2020  adalah  1.149.359  jiwa  dengan  pertumbuhan  penduduk  pertahun  mencapai  2,86%  [2]. Pertumbuhan  penduduk  tersebut  mengakibatkan  kebutuhan  masyarakat  terus  meningkat.  Seiring dengan  peningkatan  kebutuhan  masyarakat,  maka  kegiatan  transportasi  pun  ikut  mengalami peningkatan  sehingga  jumlah  kendaraan  bermotor  meningkat  setiap  tahunnya.  Menurut  Nevers kendaraan bermotor merupakan sumber dari pencemaran udara yang menghasilkan emisi CO 50-60% selain HC, NOx dan CO 2 [3]. Menurut Wardhana karbon monoksida (CO) adalah suatu gas yang tak berwarna, tidak berbau dan juga tidak berasa [4]. Senyawa CO mempunyai potensi bersifat racun yang berbahaya terhadap manusia, karena mampu membentuk ikatan yang kuat dengan pigmen darah yaitu hemoglobin  [5].  Kadar  dari  pencemar  CO  yang  terakumulasi  dan  melebihi  baku  mutu  akan mengganggu  kualitas  lingkungan  dan  kesehatan  manusia  dan  berdampak  akut  terhadap  kesehatan manusia terutama terhadap orang lanjut usia dan anak-anak [7].
Salah  satu  jalan  di  Kota  Pekanbaru  yang  aktivitas  transportasinya  tinggi  adalah  adalah  Jalan  HR. Subrantas.  Jalan  HR.  Soebrantas  diklasifikasikan  sebagai  jalan  arteri  sehingga  banyak  dilalui kendaraan. Menurut penelitian Putra jalan HR. Soebrantas berada pada trayek 5 terminal BPRS-Kulim Bus  Transmetro  Pekanbaru  [7].  Pada  Penelitian  Firdaus  disebutkan  bahwa  penggunaan  mobil  di Kecamatan  Tampan  diruas  jalan  HR.  Soebrantas  tergolong  tinggi  yakni  mencapai  5.065/jam  unit mobil pada koridor timur-barat dan 5.945 unit/jam pada koridor barat-timur pada jam-jam sibuk yaitu pada  jam  06:00-08:00,  11:00-13:00  dan  16:00-18:00  [8].  Berdasarkan  pengamatan  dilapangan, penggunaan  lahan  disepanjang  jalan  HR.  Soebrantas  berupa  kawasan  pendidikan,  perkantoran  dan pertokoan yang dilewati kendaraan ringan, kendaraan berat dan sepeda motor. Di jalan HR. Subrantas terdapat  2  kampus  universitas  negeri  dan  beberapa  kampus  universitas  swasta.  Berdasarkan  kondisi tersebut,  Jalan  HR.  Soebrantas  dapat  menyebabkan  penurunan  kualitas  udara  dengan  meningkatnya emisi gas karbon monoksida (CO) dari aktifitas kendaraan sehingga perlu dilakukan prediksi kualitas udara akibat emisi kendaraan bermotor disepanjang Jalan HR. Soebrantas. Menurut Kumar dkk, [9], perkiraan  kualitas  udara  dapat  dilakukan  menggunakan  model  dispersi  udara. Prediksi  emisi  yang dapat  dilakukan  salah  satunya  adalah  menggunakan  model  gaussian.  Model  ini  merupakan  model sampling untuk  mengukur  kualitas  udara  ambien  berdasarkan  jarak  dengan  jalan  raya  dan  faktor kecepatan angin yang mempengaruhi pencemaran polutan [10].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengitung  emisi  karbon  monoksida  (CO)  dan  memetakan  prediksi konsentrasi karbon monoksida (CO) dari jumlah kendaraan yang melintasi Jalan HR. Soebrantas.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian berada di Jalan HR. Soebrantas Kota Pekanbaru.  Penentuan lokasi ditentukan dari tingkat  keramaian  kendaraan  yang  menjadi  sumber  pencemar  CO  yang  ada  di  sepanjang  ruas  Jalan HR. Soebrantas.  Lokasi traffic counting berada di 3 titik lokasi sampling yaitu titik I berada di depan Café Warunk Upnormal , titik II berada di depan Giant Panam , titik III berada di depan Rumah Makan Pak  Nurdin.  Lokasi  ini  dipilih  karena  berdasarkan  pengamatan  yang  mewakili  tingkat  kecepatan kendaraan. Titik 1 berada di kecepatan < 20 km/jam, titik 2 mewakili kecepatan 20 – 40 km/jam, dan titik 3 mewakili kecepatan > 40 km/jam. Penelitian ini dilakukan hari senin yang mewakili weekday dan  hari  minggu  mewakili weekend pada    minggu  yang  tidak  ada  libur  nasional,  dari  pukul  06.00 hingga 18.00 WIB, dan dilakukan pengulangan 1 kali untuk memastikan hasil yang diperolah sesuai dengan kondisi lapangan. Latar belakang kegiatan disepanjang jalan HR. Soebrantas adalah pertokoan, perkantoran dan pendidikan.
Analisis Dispersi Karbonmonoksida (CO) dari Transportasi di Jalan HR. Soebrantas Pekanbaru dengan Model Gaussian Line Source

## 2.2 Peralatan Penelitian
Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah perangkat keras (hardware) berupa laptop, serta perangkat  lunak (software) berupa  aplikasi Surfer  16 , AutoCAD 2020,  dan ArcGIS 10.3.  Alat  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: CO analyzer, camera, counter, dan GPS

## 2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  primer  dilakukan  dengan  survei lapangan  untuk  pengumpulan  sampel (sampling) yang meliputi konsentrasi karbon monoksida (CO), kecepatan dan arah angin, ketinggian knalpot dan menghitung jumlah kendaraan ( traffic counting ) yang melintasi jalan HR. Soebrantas.
Pengumpulan  data  sekunder  diperoleh  dari  instansi,  beberapa  literatur  dan  data  pendukung  yang meliputi peta ruas Jalan HR. Soebrantas yang diambil dari Google Earth , data faktor emisi tiap bahan bakar  dari  Peraturan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No.  12  tahun  2010,  dan  satuan  mobil  penumpang (SMP) didapat dari Dirjen Binamarga [11]. Peta ruas Jalan HR. Soebrantas berguna sebagai input data pada  aplikasi surfer. Sedangkan  Faktor  Emisi  (FE)  dan  Satuan  Mobil  Penumpang  (SMP)  berguna untuk mencari nilai beban pencemar dari kendaraan.

## 2.4. Analisis dan Pengolahan Data
Proses analisis dan pengolahan data dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Data  jumlah  kendaraan  sepeda  motor,  kendaraan  ringan,  dan  kendaraan  berat  berdasarkan  [11] dari kegiatan lalu lintas hasil traffic counting akan dikonversi kedalam satuan mobil penumpang (SMP)  agar  mempermudah  proses  perhitungan  VKT.  Proses  konversi  dilakukan  dengan mengalikan  jumlah  kendaraan  dari traffic  counting per  jam  dengan  faktor  satuan  mobil penumpang. Rumus perhitungan dapat dilihat pada persamaan 1
Jumlah SMP = (Jumlah kendaraan) x faktor SMP  ............................................ (persamaan 1) Keterangan:
Jumlah kendaraan = Jumlah dari sepeda motor, kendaraan ringan, dan kendaraan berat.
2. Tahap  berikutnya  yakni  menghitung  beban  emisi  (Q)  CO  dari  tiap  titik sampling dengan  cara mengalikan  nilai  VKT  dengan  faktor  emisi  bahan  bakar.  Rumus  perhitungan  VKT  tertera  pada pada persamaan 2 [12] dan untuk perhitungan beban emisi CO tertera pada persamaan 3 [13].
VKT = (Jumlah kendaraan/waktu) . L ............................................................... (persamaan 2)
Q = VKT . FE x 10 -6 ........................................................................................... (persamaan 3)
Keterangan:
Q =  Beban pencemar gas CO (g/s)
VKT =  Panjang perjalanan (Km/waktu)
FE =  Faktor emisi gas CO yang diemisikan (g/Km)
L =  Panjang ruas jalan (Km)
3. Mencari nilai koefisien dispersi (σ z ) dengan melihat kecepatan angin dan kondisi cuaca dari tiap lokasi per jamnya, kemudian ditentukan kategori kestabilan atmosfernya sehingga didapat nilai c, d dan f tiap variasi jarak (x) untuk diolah menggunakan persamaan 4 [14].
σ z = cx d + f ......................................................................................................... (persamaan 4) Keterangan : σ z =  koefisien dispersi vertikal (m)
x =  jarak pengukuran dari titik emisi (m) ( 0 m, 5 m, dan 10 m)
c, d, f = nilai tetapan koefisien dispersi vertikal
4. Menentukan  nilai  konsentrasi  CO  diudara  ambien  dengan  menggunakan  model gaussian  line source yang tertera pada persamaan 5 [15].
........................................................................................ (persamaan 5)
Keterangan:
C = Konsentrasi pencemar ( m 3 ) Q = Laju emisi (g/s)
= Koefisien dispersi Gauss H = Ketinggian efektifitas sumber emisi (m) U = Kecepatan angin (m/s)
Konsentrasi  yang  telah  didapat  di  setiap  titik  ini  kemudian  diolah  pada  aplikasi surfer  16 utuk dijadikan peta pola sebaran CO diudara ambien dari kegiatan transportasi di jalan HR. Soebrantas.

## 2.5. Pemetaan Pola Dispersi CO
Pemetaan pola dispersi emisi CO pada penelitian ini memakai bantuan suatu program yaitu Surfer 16 dan dibantu dengan aplikasi tambahan seperti AutoCAD 2020 dan ArcGIS 10.3 . Data yang diinputkan pada Surfer  16 adalah  nilai  konsentrasi  (C)  hasil  pemodelan gaussian  line  source ,  nilai  X  dan  Y berdasarkan Grid dari AutoCAD 2020, dan citra serta koordinat hasil olahan aplikasi ArcGIS 10.3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Traffic counting di Jalan HR. Soebrantas
Survei  pendahuluan  dilakukan  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukannya  penelitian,  hal  ini  dilakukan untuk  mengamati  jumlah  kendaraan  pada  setiap  harinya  untuk  menentukan  hari weekdays dan weekend efektif.  Jenis  kendaraan  yang  dilihat  pada  penelitian  ini  adalah  sepeda  motor,  kendaraan ringan,  dan  kendaraan  berat.  Kendaraan  yang  diamati  dibedakan  berdasarkan  bahan  bakar  yang digunakan. Jumlah kendaraan pada lalu lintas cenderung heterogen, maka untuk mempermudah proses perhitungan, jumlah kendaraan dikonversikan kedalam Satuan Mobil Penumpang (SMP).

## Gambar 2 Jumlah Kendaraan Dalam Satuan SMP
Berdasarkan gambar 2, pada hari Senin pukul 15.00-16.00 WIB di ketiga titik ramai oleh kendaraan dengan jumlah kendaraan di titik I sebanyak 6633 unit SMP, titik II sebanyak 4001 unit SMP, dan titik III sebanyak 3294 unit SMP, hal ini disebabkan pada jam ini merupakan jam pulang sekolah dan juga mendekati  jam  pulang  kantor  sehingga  kendaraan  pribadi  terutama  sepeda  motor  jumlahnya meningkat  hingga  9,88%  pada  jam  tersebut.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  Ari  Sasmoko  Adi  di Samarindayang mengatakan bahwa kendaraan yang melalui ruas jalan di samarinda di dominasi oleh jenis sepeda motor [16].
Pada  hari  Minggu  yang  tertinggi  yakni  pada  pukul  17.00-18.00  WIB  di  ketiga  titik  dengan  jumlah kendaraan di titik I sebanyak 4592 unit SMP, titik II sebanyak 2890 unit SMP, dan titik III sebanyak
Analisis Dispersi Karbonmonoksida (CO) dari Transportasi di Jalan HR. Soebrantas Pekanbaru dengan Model Gaussian Line Source
2368 unit SMP yang juga didominasi oleh sepeda motor dengan peningkatan hingga 11,82% pada jam tersebut. Titik I pada hari Senin dan Minggu memiliki jumlah kendaraan yang tinggi disebabkan jalur ini  dekat  dengan  simpang  jalan  SM.  Amin  yang  banyak  dilalui  kendaraan  untuk  aktivitas  kantor, pertokoan  dan  sekolah.  Menurut  Priyambodo  peningkatan  jumlah  kendaraan  di  pengaruhi  factor ekonomi  masyarakat  kota  tersebut  yang  erat  hubungannya  peningkatan  PDRB  (Produk  Domestik Regional Bruto) [17].

## Perhitungan Emisi RoadSide
Pada perhitungan beban emisi ini digunakan rumus sesuai Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 12 tahun 2010 dan nilai VKT berdasarkan [12] persamaan (2) didapat hasil pada ketiga titik sampling berikut
Gambar 3 Hasil Perhitungan Emisi Lalu Lintas pada Ketiga Titik Sampling (gr/detik)
Berdasarkan gambar 3, pada hari Senin pukul 15.00-16.00 WIB dititik I memiliki nilai emisi sebesar 3,32 x10 -4 gr/detik yang berarti lebih tinggi dibandingkan dengan titik II yang memiliki nilai sebesar 2 x10 -4 gr/detik  dan  titik  III  sebesar  1,16  x10 -4 gr/detik.  Hal  ini  berbanding  lurus  dengan  jumlah kendaraan pada jam tersebut yakni pada hari Senin pukul 15.00-16.00 WIB dititik I memiliki jumlah kendaraan  sebanyak  6633  unit  SMP,  titik  II  yang  memiliki  jumlah  kendaraan  sebanyak  4001  unit SMP,  dan  titik  III  sebanyak  3294  unit  SMP  yang  didominasi  oleh  sepeda  motor  sebesar  68,82%, kendaraan ringan 28,25% dan kendaraan berat 2,93%. Hal ini sesuai dengan pernyataan Wahyuni yang mengatakan  bahwa  peningkatan  jumlah  kendaraan  akan  berpengaruh  pada  peningkatan  beban pencemar  CO,  semakin  tinggi  jumlah  kendaraan  maka  akan  semakin  tinggi  pula  beban  emisi  yang dihasilkan [18].

## Konsentrasi CO dengan Model Gaussian Line Source
Perhitungan  konsentrasi  CO  menggunakan  model Gaussian  Line  Source menggunakan  data-data seperti data kecepatan angin, laju emisi, ketinggian efektifitas sumber emisi dan koefisien dispersi.
a. Laju emisi (Q) dihitung dengan hasil seperti pada gambar 2 dan.
b. Kecepatan angin dilapangan (u) telah diukur memiliki u sebesar 0,4 m/s.
c. Koefisien  dispersi  ( )  dicari  dengan  persamaan  1  berdasarkan  stabilitas  atmosfer  dan  nilai tetapan a, c, d , f sehingga didapat hasil 5,34723.
d. Ketinggian  efektifitas  sumber  emisi  (H)  adalah  rerata  ketinggian  knalpot  kendaran  yang didapat dengan pengukuran langsung dan didapat nilai 0,5 m. Pengukuran ini dilakukan pada kendaraan ringan  (mobil  penumpang)  saja  dikarenakan  jumlah  kendaraan  sebelumnya  telah  dikonversi kedalam  satuan mobil penumpang (SMP).
e. Konsentrasi CO yang terdapat pada udara ambien dihitung menggunakan persamaan 5
Dengan cara menghitung yang sama maka didapat hasil konsentrasi CO berdasarkan model Gaussian Line Source seperti pada Gambar 4, 5, dan 6
Gambar 4. Hasil Perhitungan Konsentrasi CO dengan Gaussian Line Source pada jarak 0 m
Gambar 5. Hasil Perhitungan Konsentrasi CO dengan Gaussian Line Source pada jarak 5 m
Berdasarkan gambar 4, 5, dan 6, konsentrasi CO dari jumlah kendaraan yang dihitung dengan model Gaussian  Line  Source tertinggi  yakni  terdapat  pada  hari  Senin  pukul  16.00-17.00  WIB  pada  titik  I yakni dijarak 0 m sebesar 5,27 x10 -8 ppm, dijarak 5 m sebesar 1,97 x10 -10 ppm, dijarak 10 m sebesar 1,05  x10 -10 ppm.  Sedangkan  untuk  konsentrasi  CO  dengan  model Gaussian  Line  Source terendah yakni  pada  hari  Minggu  pukul  10.00-11.00  WIB  pada  titik  III  yakni  dijarak  0  m  sebesar  2,15  x10 -9 ppm, dijarak 5 m sebesar 1,99 x10 -12 ppm, dijarak 10 m sebesar 5,21 x10 -13 ppm. Hasil penelitian ini juga  sejalan  dengan  penelitian  Widiatmono,  dkk  yang  mengatakan  semakin  jauh  jarak  titik pengamatan dari sumber, maka semakin kecil konsentrasi polutan yang didapat [19].
Analisis Dispersi Karbonmonoksida (CO) dari Transportasi di Jalan HR. Soebrantas Pekanbaru dengan Model Gaussian Line Source
Gambar 6. Hasil Perhitungan Konsentrasi CO dengan Gaussian Line Source pada jarak 10 m

## Pemetaan Dispersi CO
Data  perhitungan  dari  model Gaussian  Line  Source ini  di plot kedalam  bentuk  peta  yang  memuat informasi pola sebaran (dispersi) gas CO.
Gambar 7. Peta Dispersi CO pada lokasi studi pada jam puncak (hari senin jam 16.00-17.00)
Berdasarkan  peta  pola  sebaran  di  Gambar  7,  mayoritas  area  yang  memiliki  konsentrasi  polutan  CO tertinggi (ditandai dengan area berwarna merah) berada pada area Jalan HR. Soebrantas yang berada diantara  simpang  Jalan  SM.  Amin  dan  simpang  Jalan  Delima.  Hal  ini  dikarenakan  kendaraan  yang melintasi area tersebut cukup ramai yakni mencapai angka 4.102 hingga 10.911 unit kendaraan tiap jamnya.
Gambar 9. Peta Dispersi CO pada lokasi studi pada jam sepi (hari Minggu jam 10.00-11.00)
Berdasarkan peta pada gambar 8, hasil perhitungan konsentrasi CO tersebut dapat dilihat perbedaan konsentrasi  CO  dari  Model Gaussian  Line  Source pada  setiap  jarak  uji,  yang  menunjukkan  adanya pengaruh jarak terhadap konsentrasi CO, hal ini dapat disebabkan oleh faktor meteorologi (kecepatan angin  dan  suhu),  seperti  yang  diungkapkan  Damara  bahwa  semakin  rendah  kecepatan  angin  maka semakin tinggi konsentrasi CO, dan semakin rendah suhu udara maka konsentrasi CO dapat meningkat [20].  Jika  kecepatan  angin  dan  suhu  di  area  tersebut  berada  di  nilai  yang  rendah,  maka  akan menyebabkan stabilnya atmosfer sehingga proses dilusi atau proses pencampuran antara suatu zat dan zat lainnya di udara sangat kecil, maka dari itu tingkat konsentrasi polutan akan bernilai tinggi di area tersebut.

## Upaya Pengendalian Dampak Pencemaran Udara dari Kegiatan Transportasi
Upaya  pengendalian  yang  dilakukan  berfungsi  untuk  menekan  dampak  dari  pencemaran  CO  yang diemisikan  dari  kendaraan  bermotor,  upaya-upaya  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara  sebagai berikut:
1. Menekan jumlah jumlah kendaraan yang melintas dalam kota. Salah  satu  cara  yang  efektif  untuk  menekan  jumlah  kendaraan  dapat  dilakukan  dengan  metode ganjil  genap.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  berdasarkan  penelitian  Rakhman  di  Kota  Bekasi  dengan hasil yakni menurunnya jumlah volume lalu lintas dengan diberlakukannya ganjil genap sebesar 43,09%  dan  meningkatnya  kecepatan  kendaraan  sebesar  7,62%.  Dengan  menurunnya  volume ataupun jumlah kendaraan yang melintas maka akan mengurangi beban emisi yang dihasilkan dari kegiatan lalu lintas tersebut [21].
2. Memperluas ruang jalan atau memperlebar jalur pemilikan jalan. Memperluas  jalur  jalan  akan  berpengaruh  pada  keadaan  lalu  lintas,  seperti  pada  penelitian Puspasari  di  Kota  Palangkaraya,  pelebaran  ruas  jalan  sebesar  0,5  m,  1  m  dan  1,5  m  dapat memberikan  pengaruh  positif  yaitu  meningkatnya  kapasitas  ruas  jalan  sebesar  2,86%  hingga 40,41%,  sehingga  akan  mengurangi  kepadatan  kendaraan  pada  jalur  tersebut.  Berkurangnya kepadatan maka akan mengurangi beban emisi yang dikeluarkan karena berdasarkan hasil analisis semakin padat ataupun semakin tinggi debit (Q) jumlah kendaraan maka akan semakin tinggi pula beban emisi yang dikeluarkan.
3. Meningkatkan persentase ruang terbuka hijau (RTH). Berdasarkan Undang-Undang 26 tahun 2007 tentang Penataan Ruang, PP. RI. No. 15 tahun 2010 tentang  Penyelenggaraan  Penataan  Ruang,  dan  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  Nomor  5 Tahun  2008  tentang  Pedoman  Penyediaan  dan  Pemanfaatan  Ruang  Terbuka  Hijau  di  Kawasan Perkotaan, pada daerah kota diperlukan 30% RTH dengan 20% RTH publik dan 10% RTH privat agar  kondisi  kota  terlindungi  dari  pencemaran  udara  dari  gas  buang.  Berdasarkan  hasil  survei, ketersediaan  lahan  pada  median  Jalan  HR.  Soebrantas  yang  dapat  digunakan  sebagai  jalur  hijau adalah sebesar 0,896 ha (8964,65 m 2 ), lahan ini diharapkan mampu mereduksi gas polutan apabila
Analisis Dispersi Karbonmonoksida (CO) dari Transportasi di Jalan HR. Soebrantas Pekanbaru dengan Model Gaussian Line Source
dilakukan  dengan  penghijauan  karena  menurut  Suhardjo  semakin  tinggi  persentase  tajuk  hijau maka akan semakin menurun tingkat pencemaran [22].

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Konsentrasi  CO  dari  jumlah  kendaraan  yang  diprediksi  dengan  model Gaussian  Line  Source tertinggi adalah pada hari Senin pukul 16.00-17.00 WIB dengan nilai sebesar 5,27 x10 -8 ppm di titik I dan terendah yakni pada hari Minggu pukul 10.00-11.00 WIB dengan nilai   5,21x10 -13 ppm di titik III.
2. Berdasarkan  hasil  pengukuran  konsentrasi  CO  di  Jalan  HR.  Soebrantas,  konsentrasi  tertinggi berada pada hari Senin jam 07.00-08.00 WIB pada titik I dengan konsentrasi sebesar 10 ppm disisi kanan jalan dan 35 ppm pada sisi kiri jalan pada jarak 0 m, konsentrasi ini telah melebihi baku mutu  dari  PP.  No.  41  tahun  1999  dengan  nilai  sebesar  30.000  µg/Nm 3 (2,62  x10 -26 ppm). Konsentrasi  terendah  berada  pada  hari  Minggu  pukul  06.00-07.00  WIB  pada  titik  III  dengan konsentrasi sangat rendah berada pada rentang ukur alat sebesar 0-5 ppm pada sisi kiri dan kanan Jalan HR. Soebrantas.
3. Berdasarkan pemetaan dari model Gaussian dengan aplikasi Surfer 16 , konsentrasi tertinggi CO mencapai 5,27 x10 -8 ppm ditandai dengan area berwarna merah yang mayoritas berada pada area Jalan  HR.  Soebrantas  yang  berada  diantara  simpang  Jalan  SM.Amin  dan  simpang  Jalan  Delima dikarenakan  ramainya  kendaraan  mencapai  angka  4.102  hingga  10.911  unit  kendaraan  tiap jamnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  Universitas  Riau  yang telah mendanai penelitian ini dengan No kontrak 589/UN.19.5.1.3./PT.01.03/2021.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hodijah, N.B., Amin dan Mubarak. (2014). Estimasi Beban Pencemar dari Emisi Kendaraan Bermotor di Ruas Jalan Kota Pekanbaru. Jurnal Dinamika Lingkungan Indonesia, 1 (2),  71- 79.
[2] Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Pekanbaru. 2021. Pekanbaru dalam Angka 2020.
[3] Nevers, N.D. (1995). Air Pollution Control Engineering International Edition . McGraw-Hill: Singapore
[4] Wardhana,  W.A.  (2004). Dampak  Pencemaran  Lingkungan  Edisi  Revisi .  Andi  Offset: Yogyakarta
[5] Hasairin, A dan Rosliana Siregar. (2018). Deteksi  Kandungan Gas Karbon Monoksida (CO) Hubungan Dengan Kepadatan Lalu-Lintas Di Medan Sunggal,  Kota Medan, Jurnal Biosains, 4(1), 62-68. https://doi.org/10.24114/jbio.v4i1.9841
[6] Sovacool, BK., Brown, MA. (2010). Twelve Metropolitan   Carbon Footprint A Preliminary Comparative  Global  Assessment. Journal  of  Environmental  Pollution. 38,  4856-4869. doi:10.1016/j.enpol. 2009.10.001.
[7] Putra, B. H. R dan Rahmat T. (2017). Analisis Kinarja Jalan Perkotaan Studi Kasus Ruas Jalan HR. Soebrantas KM 3 Pekanbaru. Jurnal RAB Construction Research, 2(1), 180-188.
[8] Firdaus,  Febby,  A.,  Ramadhani,  A.  (2018).  Karakteristik,  Tipologi,  Urban  Sprawl  . Jurnal Saintis, 18(2), 89-108. https://doi.org/10.25299/saintis.2018.vol18(2).3191
[9] Kumar, P., Morawska, L., Martani, C., Biskos, G., Neophytou M., Sabatino, S. D., Bell. M., Norford, L., & Britter, R. (2015). The Rise of Low-cost Sensing for Managing Air Pollution in Cities. Environment International , 75, 199-205.
[10] Maulana,  A.  Z.  (2012).  Analisis  Beban  Pencemar  Udara  SO2,  NO2  Dan  HC  Dengan Pendekatan Line Source Modeling (Studi Kasus Di Jalan Magelang Yogyakarta). Widyariset.
Peneliti Balitbangda Provinsi Kalimantan Selatan Vol. 15 No.3,  Desember 2012: 499–508.
[11] Direktorat Jenderal Bina Marga. (1997). Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) . Jakarta : Bina Karya.
[12] Agustri, G. F dan Arie Dipareza Syafei. (2016). Kajian Penurunan Emisi CO 2 , CO, Dan PM 10 Pada  Program  Car  Free  Day  Di  Jalan  Utama  Kota  Surabaya. Prosiding  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah IX (ATPW). Surabaya
[13] Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 12 tahun 2010 Tentang Pelaksanaan Pengendalian Pencemaran Udara di Daerah
[14] A.  Venkatram  and  T.  W.  Horst,  “Approximating  dispersion  from  a  finite  line  source,” Atmospheric Environment , 40(13), 2401–2408. doi: 10.1016/j.atmosenv.2005.12.014.
[15] D.  P.  Chock,  “A  simple  line-source  model  for  dispersion  near  roadways,” Atmospheric Environment (1967) , 12(4), 823–829. doi: 10.1016/0004-6981(78)90019-7.
[16] Ari Sasmoko Adi, 2019. Pengaruh Volume Sepeda Motor Terhadap Kemacetan Lalu Lintas pada Ruas Jalan Pangeran Antasari Samarinda. Jurnal Kurva S , 6(2), 15-28.
[17] Priyambodo. 2018. Analisis Korelasi Jumlah Kendaraan dan Pengaruhnya Terhadap PDRB di Provinsi Jawa Timur. Warta Penelitian Perhubungan 30, 59-65
[18] Wahyuni, E., Darundiati, Y.H., Setiani, O. Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan Gas Karbon Monoksida  pada  Pedagang  Kaki  Lima  (Studi  Kasus  Jalan  Setiabudi  Semarang), Jurnal Kesehatan Masyarakat , 6(6), 87 - 93.
[19] Bambang  Rahadi  Widiatmono,  Evi  Kurniati,  Annaz  Tasya  Imaya.  2019.  Analisis  Sebaran Polutan SO2, NOx dan PM10 dari Sumber Bergerak pada Jalan Arteri Kota Malang. Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 6(3) : 40-51.
https://doi.org/10.21776/ub.jsal.2019.006.03.5
[20] Damara, D. Y., Irawan Wisnu Wardhana., Endro Sutrisno. (2017). Analisis Dampak Kualitas Udara  Karbon  Monoksida  (CO)  Disekitar  Jl.  Pemuda  Akibat  Kegiatan  Car  Free  Day Menggunakan Program Caline4 dan Surfer. Jurnal Teknik Lingkungan , 6(1), 1-14.
[21] Rakhman,  M.  F.,  Sri  Nuryati.,  dan  Anita  Setyowati  S.Gunarti.  (2020).  Sistem  Ganjil  Genap Pada  Pintu  Tol  Tambun  Terhadap  Kemacetan  Lalu  Lintas  di  Tol  Jakarta-Cikampek. Fropil Vol 8 No.1. https://doi.org/10.33019/fropil.v8i1.1704
[22] Puspasari, N. (2016). Pengaruh Pelebaran Ruas Jalan terhadap Perubahan Kapasitas Jalan dan Lingkungan. Media Ilmiah Teknik Lingkungan, 1(2), 25-34.