THE INFLUENCE OF FACTOR EMISSION CHARACTERISTICS IN TRANSPORT-INDUCED NITROGEN OXIDES (NO x )

## EMISSION LOAD ESTIMATION
(CASE STUDY: KAREES AREA, BANDUNG )
PENGARUH KARAKTERISTIK FAKTOR EMISI TERHADAP ESTIMASI BEBAN EMISI OKSIDA NITROGEN (NO x ) DARI  SEKTOR TRANSPORTASI (STUDI KASUS: WILAYAH KAREES, BANDUNG)
Srikandi Novianti 1 dan Driejana 2
Environmental Engineering Study Program Faculty of Civil and Environmental Engineering ITB, Jl Ganesha 10 Bandung 40132
1 srikandi.n@gmail.com  and 2 driejana@yahoo.com
Abstract  :  Emission  inventory  can  be  used  as  a  tool  to  make  policy  decision  including  air  pollution problem. Transportation sector has become the greatest pollutant source in urban area. The objective of this  research  is  to  compare  emission  load  estimation  using  various  emission  factor  databases  with different  characteristics.  This  research  focused  only  on  Nitrogen  oxides  (NOx)  pollutant.  The  choice  of pollutant is based on the reasons that it is the primary pollutant emitted from vehicle exhaust, the impacts on human health and the environment are well documented. First, transportation survey  was conducted to get vehicles activity data such as volume with 7 vehicles classification and vehicles average speed. The survey  was  conducted  at  weekday  and  weekend  condition.  Then,  Indonesia,  England,  and  India  factor emission  database  was  chosen  for  determining  emission  load.  Based  on  the  transportation  survey conducted and emission load calculation, it was known that the busiest road was Jalan Jakarta and was known  to  produce  the  highest  emission  load.  It  was  known  that  emission  factor  value  has  a  great influence  to  emission  load.  England  emission  factor  database  deemed  to  be  probably  the  best  emission factor because  emission  factor database  which  is more detail and is inacompliance with needs and  site conditions, of course, will give a better emission load value.

## Keywords: emission, inventory, NOx, transportation
Abstrak : Inventori emisi merupakan salah satu alat  yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam permasalahan pencemaran udara. Sektor transportasi telah menjadi sumber pencemar terbesar di perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan estimasi beban emisi menggunakan berbagai database faktor emisi dengan karakteristik yang berbeda . Penelitian dibatasi hanya pencemar oksida  nitrogen  (NOx)  karena  merupakan  polutan  primer  dan  merupakan  salah  satu  polutan  yang memiliki dampak buruk bagi kesehatan dan lingkungan. Pertama-tama, dilakukan survey transportasi di daerah  yang  diteliti  untuk  mendapatkan  data  aktivitas  kendaraan  berupa  volume  dengan  pembagian  7 jenis  kendaraan  dan  kecepatan  rata-rata  kendaraan.  Survey  transportasi  dilakukan  pada  kondisi weekday  dan  weekend.  Kemudian  dipilih  database  faktor  emisi  negara  Indonesia,  Inggris,  dan  India untuk  menghitung beban emisi yang dihasilkan. Berdasarkan hasil survey  transportasi dan perhitungan beban yang telah dilakukan diketahui bahwa ruas jalan dengan lalu lintas terpadat adalah jalan Jakarta dan  diketahui    menghasilkan  beban  emisi  tertinggi.  Diketahui  bahwa  faktor  emisi  sangat  berpengaruh pada nilai beban emisi . Database faktor emisi Inggris dianggap sebagai faktor emisi yang kemungkinan paling  baik  untuk  diaplikasikan  karena faktor  emisi  yang  lebih  detail  sesuai  dengan  kebutuhan  dan kondisi di lapangan tentu saja memberikan nilai beban emisi yang lebih baik.
Kata Kunci : emisi,inventori, NOx, transportasi

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  transportasi  memegang  peran  yang  penting  dalam  perekonomian  setiap negara. Banyak sekali tantangan yang harus dihadapi untuk mencapai transportasi yang berkelanjutan seperti  konsumsi  energi  dan pencemaran lingkungan. Sektor transportasi mengkonsumsi  21%  energi  primer  dan  bertanggung  jawab  atas  20%  emisi  gas  rumah kaca  seluruh  dunia  (IEA,  2006  dalam  Westerdahl  et  al,  2009).  Beberapa  tahun belakangan  ini,  studi  di  Amerika  Serikat,  Eopa,  dan  Asia  melaporkan  bahwa  paparan polutan  udara  yang  berasal  dari  transportasi  terhadap  manusia  berhubungan  dengan cakupan  efek  kesehatan  yang  merugikan  kesehatan  respiratori  (Brauer  et  al.,  2002; Garshick  et  al.,  2003;  Oosterlee  et  al.,1996;  Peters  et  al.,  1999a,b;  Heinrich  and Wichmann,  2004  dalam  Westerdahl  et  al,2009);  efek  merugikan  pada  perkembangan paru-paru  anak-anak  (Gauderman  et  al.,  2007  dalam  Westerdahl  et  al,  2009); peningkatan risiko kematian akibat stroke dan kardiopulmonari yang dekat dengan lalu lintas (Hoek et al., 2002; Maheswaran and Elliott, 2003 dalam Westerdahl et al, 2009); serangan  myocardial  infarction  dalam  1  jam  setelah  paparan  dari  transportasi  akibat aktivitas  yang  berulang(Peters  et  al.,2004  dalam  Westerdahl  et  al,  2009);dan  efek kesehatan perinatal (Wilhelm and Ritz, 2003, 2005; Ritz and Yu, 1999; Ritz et al., 2000 dalam Westerdahl et al, 2009).
Inventarisasi  emisi  adalah  basis  data  mengenai  sumber-sumber  pengemisi pencemar udara yang komprehensif yang dilengkapi dengan nilai beban pencemar untuk tiap-tiap  parameter  yang  diinventarisasi  yang  terdapat  pada  suatu  lokasi  geografis  dan pada periode waktu tertentu. Inventarisasi emisi umumnya meliputi beberapa pencemar criteria  seperti  TSP,  PM10,  hidrokarbon  total,  NO x ,  SO 2 dan  CO.  Pada  saat  ini, inventarisasi  emisi  belum  disadari  sepenuhnya    sebagai  aspek  yang  penting  dalam pengelolaan  kualitas  udara  di  Indonesia.  Inventarisasi  emisi  membutuhkan pembaharuan data yang teratur minimal 2 tahun sekali.
Ada  berbagai  macam  polutan  yang  dihasilkan  dari  transportasi,  sebagai penelitian  awal,  studi  ini  hanya  akan  fokus  pada  satu  bagian  polutan  yaitu  NOx. Pemilihan jenis polutan ini berdasarkan alasan bahwa NOx adalah polutan primer yang diemisikan  dari  pembuangan  kendaraan,  dampak  pada  kesehatan  manusia  dan lingkungan  juga  telah  terdokumentasikan  (e.g  NEGTAP,2001),  dan  juga  diketahui sebagai  polutan  yang  konsentrasinya  seringkali  melebihi  standar  kualitas  udara  di daerah perkotaan (Driejana et al.,2006)
Selanjutnya,  resiko  kesehatan  yang  berhubungan  dengan  polutan  udara  dari aspek  transportasi  ini  akan  meningkat  tajam  di  masa  mendatang. Tujuan  dari  studi  ini adalah  untuk  membandingkan  estimasi  beban  emisi  menggunakan  berbagai  database faktor emisi dengan karakteristik yang berbeda.

## 2. METODOLOGI
Area Studi
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  Karees  Bandung,  mencakup  daerah  dengan jalan raya  yang padat  lalu lintas  diantaranya adalah Jalan Kiaracondong, Jalan Layang Kiaracondong, Jalan Ahmad Yani, Jalan Gatot Subroto, Jalan Laswi, Jalan Jakarta, dan Jalan  Sukabumi  seperti  terlihat  dalam  Gambar  1.  Jalan  Kiaracondong  dibagi  menjadi
jalan  Kiaracondong  dan  jalan  layang  Kiaracondong.    Karakteristik  daaerah  studi  ini merupakan campuran penggunaan lahan antara pemukiman dan komersial.

## Gambar 1. Wilayah studi
Pengumpulan data primer
Survey  lapangan  (survey  transportasi)  dilakukan  untuk  mendapatkan  data mengenai  volume  lalu  lintas  dan  kecepatan  rata-rata  di  ruas  jalan  mayor,  minor,  dan kolektor  pada  daerah  yang  diteliti.Data  aktivitas  kendaraan  yang  dibutuhkan  untuk perhitungan beban emisi kendaraan ini, diantaranya adalah:
a. Data volume kendaraan di tiap ruas jalan
b. Data kecepatan rata-rata kendaraan di tiap ruas jalan
Metode  survey  transportasi  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  primer  ini diantaranya adalah survey manual . Untuk survey volume kendaraan dilakukan dengan cara  menghitung  setiap  kendaraan  yang  melintasi  titik  pengamatan  di  suatu  ruas  jalan sesuai  dengan  klasifikasi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dalam  formulir  survey. Klasifikasi  kendaraan  yang  dihitung  adalah  motor,  mobil  pribadi-minibus,  mobil angkot, pick-up, bis besar, bis sedang, truk kecil (light duty), dan truk gandeng (heavy duty).  Sedangkan  untuk  survey  kecepatan  dilakukan  dengan  menggunakan  kendaraan dengan menghitung jarak yang ditempuh dan waktu yang dibutuhkan untuk menempuh jarak  tersebut,  didalamnya  telah  diperhitungkan  juga  hambatan-hambatan.  Survei kecepatan  ini  dilakukan  bersamaan  dengan  survei  volume  kendaraan.  Berikut  adalah lokasi survey transportasi yang telah dilakukan:
Gambar 2. Lokasi survey Waktu Pengambilan Data Primer
Survey  transportasi  dilakukan  pada  hari  Sabtu  tanggal  27  Juni  2009 dan Minggu tanggal 28 Juni 2009 untuk menggambarkan kondisi weekend, serta hari Selasa tanggal 30  Juni  2009  untuk  menggambarkan  kondisi  weekday.  Survey  volume  kendaraan dilakukan  selama  12  jam  mulai  pukul  06.00  sampai  dengan  pukul  18.00.  Sedangkan untuk survey kecepatan dilakukan pada saat peak hour yaitu:
1. pagi, pukul 06.00 – 08.00
2. siang, pukul 11.00 – 14.00
3. sore, pukul 16.00 – 18.00
Pengumpulan Data Sekunder
Data  sekunder  merupakan  data  hasil  penelitian  atau  survey  yang  pernah dilakukan  sebelumnya  meliputi  data  kuota  bahan  bakar  (premium  dan  solar)  di  SPBU Kota  Bandung,  data  produksi  kendaraan  setiap  tahun  dari  GAIKINDO,  data  panjang jalan, dan data faktor emisi NOx kendaraan bermotor (Suhadi, 2008 ; UK-NAEI, 2007 ; Mittal  and  Sharma,  2005).  Pengumpulan  data  sekunder  dilakukan  dari  instansi  terkait seperti Badan Pusat Statistik dan dari studi literatur.
Perhitungan Beban Emisi
Beban emisi untuk suatu polutan j dari kendaraan pada suatu segmen jalan dapat dihitung dengan:
1 1 1 . . . . n n n j ij i ij i ij i i i E E l P V C lV P C 
        ..........................................(1)
dimana l  adalah panjang  dari segmen jalan (data mengenai panjang jalan  dapat diukur dari  peta  jalan  dalam  GIS).  V  adalah  volume  total  kendaraan  yang  melewati  suatu segmen  jalan,  sedangkan  Pi  adalah  fraksi  probabilitas  distribusi  dari  kendaraan  tipe  i. Dalam  penelitian  ini  junlah  kendaraan  tiap  kategori  telah  didapatkan,  sehingga  nilai probabilitas ini tidak dibutuhkan.
Jadi, secara sederhana perhitungan beban emisi :
Beban emisi (ton/tahun) =  jumlah  kendaraan  (kendaraan/hari)  x  panjang  jalan  yang dilewati  (km)  x  faktor  emisi  (g/km/kendaraan)  x  10 -6
(ton/g) x 365 (hari/tahun)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa  hal  yang  perlu  dibahas  untuk  mendapatkan  beban  emisi  yang dihasilkan  kendaraan  bermotor  di  daerah  yang  diteliti  diantaranya  adalah  hasil  survey traffic  counting  dan  kecepatan  rata-rata  kendaraan,  pemilihan  faktor  emisi  yang dipengaruhi oleh kecepatan kendaraan, dan perhitungan beban emisi.

## Hasil Survey Kendaraan
Setelah  dilakukan  survey  kendaraan  pada  tanggal  27,  28  dan  30  Juni  2009 didapatkan  data  volume  kendaraan  dengan  7  klasifikasi  kendaraan  pada  18  titik pengukuran di area yang diteliti. Dari hasil survey diketahui bahwa jalan yang terpadat adalah Jalan Jakarta dengan kondisi terpadat yaitu mencapai 76.566 kendaraan pada saat weekday (Selasa). Jalan Jakarta merupakan jalan  kolektor penghubung  yang menerima input  kendaraan  dari  Jalan  Terusan  Jakarta  dan  Jalan  Kiaracondong  ke  pusat  kota. Sedangkan ruas jalan dengan jumlah kendaraan terendah adalah Jalan Sukabumi karena ruas  jalan  ini  termasuk  jalan  kolektor  yang  menghubungkan  2  jalan  arteri  yaitu  Jalan Jakarta dan Jalan Laswi. Pada Gambar 3, 4 dan 5, dapat dilihat bahwa jenis kendaraan yang  paling  banyak  ditemui  di  lapangan  adalah  sepeda  motor  dan  kendaraan penumpang.  Fluktuasi  kendaraan  untuk  daerah  Karees,  Bandung  ini  ternyata  sangat tinggi pada saat weekday dan weekend hari Sabtu.
Gambar 3. Distribusi Jumlah Kendaraan Hari 1 (Sabtu)
Gambar 4. Distribusi Jumlah Kendaraan Hari 2 (Minggu)
Survey  kecepatan  dilakukan  pada  saat  waktu  puncak  pagi,  siang,  sore  untuk mendapatkan kecepatan rata-rata harian di suatu ruas jalan dan di tiap lajur (2 arah). Di jalan-jalan  yang  seringkali  terjadi  kemacetan,  kecepatan  kendaraan  sangat  rendah seperti  yang  ditemui  di  ruas  jalan  Kiaracondong  bawah  (tanpa  melewati  jalan  layang) seperti terlihat pada Gambar 6 dan Gambar 7. Kemacetan sebagian besar disebabkan oleh  aktivitas  masyarakat  di  sekitar  seperti  adanya  pasar,  jalur  perlintasan  kereta  api, dan  penyempitan  badan  jalan  akibat  pedagang  kaki  lima  dan  perparkiran.  Survey kecepatan  dilakukan  untuk  kecepatan  mobil  dan  motor.  Pembagian  ini  dilakukan didasari oleh alasan bahwa kecepatan motor ketika berkendara di jalan raya lebih tinggi dibandingkan  mobil  atau  jenis  kendaraan  lain  karena  mobilitasnya  yang  relatif  lebih tinggi.
Gambar 5. Distribusi Jumlah Kendaraan Hari 3 (Selasa)
Gambar 6. Fluktuasi kecepatan rata-rata mobil
Gambar 7. Fluktuasi kecepatan rata-rata motor Dari  survey  kecepatan  ini  dapat  diketahui  aktivitas  kendaraan  bermotor  di wilayah  Bandung,  terutama  di  daerah  yang  diteliti  yaitu  wilayah  Karees,  Bandung. Aktivitas kendaraan di wilayah Karees, Bandung ini sangat tinggi saat weekday hal ini berhubungan  dengan  aktivitas  masyarakat  di  wilayah  tersebut  seperti  aktivitas  kantor, sekolah,  komersial,  dan  sebagainya.  Sedangkan  saat  weekend  pun  tinggi  hanya  untuk weekend  hari  Sabtu  karena  banyaknya  warga  Bandung  dan  wisatawan  dari  luar  kota terutama  Jakarta  berdatangan  ke  kota  Bandung  untuk  menghabiskan  waktu  libur  di Bandung. Weekend Minggu aktivitas kendaraan cukup rendah. Hal ini disebabkan oleh sebagian  warga  lebih  senang  menghabiskan  waktunya  beristirahat  di  rumah  dan  lebih banyak ditemukan kendaraan dengan plat luar kota pada hari tersebut.

## Pemilihan Faktor Emisi
Faktor  emisi  dalam  persamaan  (1)  di  atas  adalah  jumlah  polutan  j  yang diemisikan  dari  kendaraaan  jenis  i  per  unit  jarak  (g/km).  Dalam  penelitian  ini,  faktor
emisi yang digunakan dalam menentukan beban emisi polutan NOx adalah faktor emisi Indonesia dari Kementrian Lingkungan Hidup seperti yang dapat dilihat pada Tabel  1, faktor  emisi  India  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2,  dan  faktor  emisi  Inggris  (UKs National Atmospheric Emissions Inventory (NAEI), 2007).
Tabel 1. Data Faktor Emisi Indonesia Kategori CO HC NO x PM 10 CO 2 SO 2 (g/km) (g/km) (g/km) (g/km) (g/kg BBM) (g/km) Sepeda motor 14 5,9 0,29 0,24 3180 0,008 Mobil penumpang (bensin) 40 4 2 0,01 3180 0,026 Mobil penumpang (solar) 2,8 0,2 3,5 0,53 3172 0,44 Mobil penumpang 32,4 3,2 2,3 0,12 3178 0,11 Bis 11 1,3 11,9 1,4 3172 0,93 Truk 8,4 1,8 17,7 1,4 3172 0,82 Angkot 43,1 5,08 2,1 0,006 3180 0,029
Sumber : Suhadi, 2008
Data faktor emisi Indonesia sangat sederhana dan hanya memberikan nilai faktor emisi  berdasarkan  jenis  kendaraan  tanpa  dipengaruhi  oleh  kecepatan  kendaraan.  Jenis kendaraan  dibagi  menjadi  6  jenis  dengan  membedakan  jenis  bahan  bakar  hanya  untuk mobil penumpang.
Tabel 2. Data Faktor Emisi NO India dari 4 Tipe/ Jenis Kendaraan
pada Kecepatan 0 - 60 km/jam Kecepatan (km/jam) NO (g/km) 2W4S 3W4S 4WG Bus-truk 0 0 0 0 0 10 2.04 1.5 5.2 504.3 20 1.4 1.1 4.95 351.9 30 1.2 2.5 4.67 301.1 40 0.8 2.5 1.05 275.7 50 0.55 0.95 0.66 226.9 60 0.9 0.5 0.47 194.4
Sumber : Mittal dan Sharma, 2005
Untuk faktor emisi India, diperoleh besaran nilai faktor emisi (g/km) parameter pencemar NO yang didasarkan pada kecepatan kendaraan (0 – 60 km/jam) dan tipe/jenis kendaraan terbagi menjadi 4 jenis, yaitu:
a. 2  wheeler  4  strokes  (2W4S):  kendaraan  roda  dua  (4  tak),  yakni  semua  jenis sepeda motor yang berbahan bakar bensin.
b. 3 wheeler 4 strokes (3W4S): kendaraan  roda tiga (4 tak),  yakni bajaj dan bemo yang berbahan bakar bensin.
c. 4  wheeler  4  strokes  (4WG):  kendaraan  roda  empat  (4  tak),  yakni  mobil penumpang, pick-up, dan minibus yang berbahan bakar bensin.
d. Bus dan truk: kendaraan berat berbahan bakar diesel, yakni bus kecil dan besar, truk kecil, sedang, besar, art truk, dan trailer.
Berdasarkan nilai besaran faktor emisi pada Tabel 2, dibuat grafik emisi tiap tipe/jenis kendaraan  dengan  kecepatan  sebagai  sumbu  x  dan  emisi  yang  dikeluarkan  sebagai sumbu y untuk memperoleh estimasi nilai besaran faktor emisi  parameter pencemar NO yang tidak tertera dalam tabel.
Database  faktor  emisi  Inggris  tersedia  dalam  bentuk  spreadsheet  Excel  dengan memasukkan  parameter  kecepatan  kendaraan  untuk  mendapatkan  nilai  faktor  emisi. Kendaraan  dalam  database  faktor  emisi  Inggris  ini    dibagi  menjadi  7  kategori,  yaitu mobil  bensin,  mobil  diesel,  kendaraan  ringan  bensin,  kendaraan  ringan  diesel, kendaraan  berat,  bis,  dan  motor.  Setiap  kategori  tersebut  dibagi  lagi  berdasarkan teknologi mesinnya dengan standar emisi pra-EURO, EURO I, EURO II, EURO III dan EURO  IV.  Di  Indonesia  sendiri,  pemberlakuan  peraturan  kendaraan  dengan  mesin berstandar  emisi  EURO  II  baru  dilaksanakan  awal  tahun  2005  melalui  Keputusan Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor  141  Tahun  2003,  sehingga  dapat disimpulkan kendaraan di Indonesia secara umum saat ini terdiri dari mobil pra-EURO sampai  dengan  EURO  II.  Proporsi  kendaraan  dengan  spesifikasi  EURO  di  Indonesia adalah  jumlah  kendaraan  yang  diproduksi  setelah  tahun  2003  (asumsi  sudah  temasuk EURO II) dibagi dengan jumlah populasi kendaraan.  Semakin tinggi EURO-nya maka semakin ramah lingkungan, sehingga mesin  kendaraan dengan spesifikasi  EURO  yang lebih tinggi akan memiliki faktor emisi yang lebih rendah.

## Perhitungan Beban Emisi
Beban emisi saat berkendara adalah beban emisi yang dihasilkan dari kendaraan bermotor  pada  kondisi  bergerak  dan  mesin  menyala.  Dalam  perhitungan  beban  emisi saat  berkendara,  dibutuhkan  data-data  aktivitas  kendaraan  yang  selanjutnya  akan dikalikan  dengan  faktor  emisi  terpilih.  Perhitungan  beban  emisi  dalam  penelitian  ini menggunakan metode perhitungan dengan pendekatan jarak tempuh kendaraan (VKT). VKT  sebagai  salah  satu  data  aktivitas  adalah  panjang  perjalanan  tahunan  setiap  jenis kendaraan  bermotor  di  suatu  daerah,  yang  biasanya  diaplikasikan  untuk  skala  makro, seperti  kota,  kabupaten,  atau  provinsi.  Untuk  perhitungan  beban  emisi  skala  mikro seperti  pada  lingkup  studi  penelitian  ini,  panjang  ruas  jalan  yang  dilewati  oleh kendaraan dianggap sebagai jarak tempuh kendaraan. Data panjang jalan dari tiap ruas jalan yang diteliti dapat dilihat pada Tabel 3.
Data  aktivitas  yang  lain  adalah  data  volume  kendaraan  yang  telah  didapatkan sebelumnya dari  survey  kendaraan  yang dilakukan  saat kondisi  weekday dan weekend. Pemilihan  waktu  survey  didasarkan  pada  perbedaan  karakteristik  lalu-lintas  yang bervariasi di Kota Bandung terutama pada saat weekend atau hari libur dimana volume kendaraan meningkat tajam akibat banyaknya wisatawan datang dari luar kota terutama dari Jakarta dengan menggunakan kendaraan pribadi.  Kondisi  weekend dibagi  menjadi weekend hari Sabtu dan weekend hari Minggu karena ternyata karakteristiknya berbeda, terlihat  pada  hasil  survey  kendaraan  bahwa  volume  kendaraan  pada  hari  Sabtu cenderung lebih tinggi daripada hari Minggu meski keduanya adalah kondisi libur.
Tabel 3. Data Panjang Jalan
Pengklasifikasian kendaraan saat perhitungan beban emisi mengikuti klasifikasi yang ada dalam data faktor emisi yang digunakan. Seperti pada faktor emisi Indonesia, pengklasifikasian kendaraan dibagi menjadi 6 jenis kendaraan. Dalam faktor emisi ini, terutama  untuk  mobil  penumpang  dilakukan  pembagian  lagi  berdasarkan  bahan bakarnya yaitu bensin dan solar. Untuk mendapatkan estimasi jumlah  kendaraan bensin dan solar, jumlah kendaraan mobil penumpang dikalikan dengan rasio penjualan bahan bakar bensin dan solar di Kota Bandung.
Nilai  faktor  emisi  Inggris  dipengaruhi  bukan  saja  oleh  kecepatan  kendaraan tetapi  juga  jenis  kendaraan  bahkan  teknologi  mesin  kendaraan.  Seperti  yang  telah dijelaskan  sebelumnya  dalam  pemilihan  faktor  emisi,  faktor  emisi  Inggris mengklasifikasikan tiap jenis kendaraan ke dalam teknologi mesin dengan standar emisi EURO,  seperti  pra-EURO,  EURO  I,  EURO  II  sampai  dengan  EURO  IV.  Karena  di Indonesia  hanya berlaku sampai EURO  II maka  faktor emisi  yang dipilih  untuk  mobil adalah faktor emisi untuk EURO II, EURO I, dan untuk pra-EURO dipilih faktor emisi dari spesifikasi mesin tertua pre-ECE, sedangkan untuk bus dan truk dipilih faktor emisi untuk EURO II, EURO I, dan untuk pra-EURO dipilih faktor emisi dari spesifikasi pre- 1988  models.  Sehingga  dari  pemilihan  faktor  emisi  ini  diketahui  bahwa  perhitungan faktor emisi Inggris lebih detail lagi dibandingkan faktor emisi Indonesia dan India.
Setelah  semua  data  aktivitas  tersedia  dan  faktor  emisi  telah  ditentukan,  dapat dilakukan  perhitungan  beban  emisi  NOx  dalam  ton/tahun.  Hasil  perhitungan  beban emisi  total  per  tahun  untuk  tiap  ruas  jalan  digambarkan  dalam  Gambar  8.  Dari Gambar  8, dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara perhitungan  beban  emisi  dengan  menggunakan  faktor  emisi  Indonesia,  faktor  emisi India  dan  faktor  emisi  Inggris.  Beban  emisi  hasil  perhitungan  dengan  faktor  emisi Indonesia  untuk  tiap  ruas  jalan  memiliki  kisaran  6,74  –  51,79  ton/tahun,  sedangkan beban emisi hasil perhitungan dengan faktor emisi India berkisar antara 22,35 – 351,26 ton/tahun  dan  faktor  emisi  Inggris  berkisar  antara  3,16  –  30.27  ton/tahun.  Nilai  beban emisi  dengan  menggunakan  faktor  emisi  India  6  –  7  kali  lebih  tinggi  dibandingkan dengan beban emisi yang menggunakan faktor emisi Indonesia dan 10 kali lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan faktor emisi Inggris .
Dilihat  dari  hal  ini,  faktor  emisi  sangat  berpengaruh  pada  nilai  beban  emisi. Faktor emisi yang lebih sederhana seperti faktor emisi Indonesia akan memberikan hasil beban emisi yang kurang akurat dan kurang representatif. Sedangkan, faktor emisi yang lebih  detail  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kondisi  di  lapangan  tentu  saja  memberikan nilai  beban  emisi  yang  lebih  baik.  Faktor  emisi  India  nilainya  berubah  terhadap kecepatan kendaraan. Semakin rendah kecepatan kendaraan maka emisi yang dihasilkan semakin  tinggi.  Selain  itu,  pada  faktor  emisi  India  jenis  kendaraan  juga  memberikan
Ruas Panjang (km) A. Yani 0.5 Laswi 1.1 Gatsu 1.8 Kircon Bawah 2 Kircon Atas 2 Jakarta 1 Sukabumi 0.65
pengaruh  cukup  besar  pada  nilai  faktor  emisi  karena  kendaraan  berat  memiliki  faktor emisi yang jauh lebih besar daripada kendaraan lain. Jadi, meskipun jumlah kendaraan berat lebih rendah dibandingkan jumlah kendaraan lain, tetapi tetap memiliki kontribusi yang cukup signifikan terhadap beban emisi total jika penggunaan faktor emisi India.
Faktor  emisi  India  didasarkan  pada  riset  yang  dilakukan  beberapa  peneliti dengan  menggunakan  suatu  alat  yang  ditempatkan  dalam  knalpot  kendaraan  untuk memperoleh  nilai  besaran  faktor  emisi  (g/km)  parameter  pencemar  NO  (Mittal  dan Sharma,  2005).  Nilai  faktor  emisi  ini  secara  jelas  menggambarkan  jumlah  emisi  yang dihasilkan  dari  kendaraan  bermotor  di  India  yang  ternyata  sangat  tinggi  untuk kendaraan  berat seperti  truk atau  bus.  Nilai faktor  emisi  India  untuk  kendaraan  roda  4 berbahan bakar bensin berkisar antara 0,5 g/km – 5,2 g/km, sedangkan untuk kendaraan beratnya  mencapai  195  –  505  g/km.  Padahal,  faktor  emisi  Indonesia  saja  untuk  jenis kendaraan  truk  nilainya  hanya  17,7  g/km  dan  nilai  tersebut  konstan  untuk  semua kecepatan.
Gambar 8. Total Beban Emisi NOx tiap Ruas Jalan
Beban  emisi  yang  diperhitungkan  dengan  menggunakan  faktor  emisi  Inggris nilainya paling rendah diantara ketiga faktor emisi yang digunakan. Hal ini karena nilai faktor emisi Inggris meski telah memperhitungkan kecepatan kendaraan dan spesifikasi mesin dengan standar emisi EURO nilainya masih lebih kecil dibandingkan nilai faktor emisi  Indonesia  dan  India.  Selain  itu,  kendaraan  pabrikan  Eropa  tentu  saja  sangat berbeda  dengan  kendaraan  pabrikan  Asia  terutama  dalam  hal  umur  kendaraan  dan perawatan kendaraan. Umur kendaraan di Indonesia bisa mencapai 15 tahun, sedangkan di  negara  Eropa  seperti  Inggris  kendaraan  hanya  boleh  sampai  5  tahun.  Sehingga diketahui  bahwa  kondisi  kendaraan  Inggris  dan  Indonesia  tentu  saja  sangat  berbeda untuk  dibandingkan  faktor  emisinya.  Nilai  faktor  emisi  Inggris  untuk  kecepatan  yang
rendah sekitar 15 km/jam dan spesifikasi EURO II misalnya, hanya berkisar antara 0,2 g/km untuk mobil bensin dan 22,63 g/km untuk kendaraan berat berbahan bakar diesel. Sebenarnya,  Indonesia  mengaplikasikan  standar  emisi  EURO  ini  dalam  regulasinya tetapi tidak tergambarkan dalam faktor emisi yang telah dikembangkan oleh KLH.
Bila membandingkan kendaraan bermotor di India dan di Indonesia, sebenarnya teknologi  kendaraan  bermotor  di  India  tidak  jauh  berbeda  dengan  kendaraan  bermotor di  Indonesia  yaitu  sebagian  besar  kendaraannya  adalah  pabrikan  Jepang  atau  China, bahkan pabrikan India sendiri. Mempertimbangkan hal ini, seharusnya nilai beban emisi dengan menggunakan  faktor  emisi  India dan  Indonesia seharusnya tidak  jauh berbeda. Dari  perbedaan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  kesederhanaan  dari  data  faktor  emisi Indonesia ini yang mengakibatkan beban emisi Indonesia kemungkinan menjadi kurang representatif  untuk  dijadikan  dasar  penentuan  kebijakan  lingkungan  mengenai pencemaran  udara  dari  sektor  transportasi  dalam  skala  mikro,  tetapi  akan  cukup representatif untuk diaplikasikan dalam memahami trend peningkatan beban emisi dari sektor transportasi.
Beban  emisi  pada  ruas-ruas  jalan di  Karees,  Bandung  cukup tinggi terutama di jalan-jalan  kolektor  besar  seperti  Jalan  Kiaracondong,  Jalan  Jakarta,  dan  Jalan  Gatot Subroto. Terlihat dari kepadatan kendaraan yang sangat tinggi di ruas-ruas jalan tersebut serta  kecepatan  kendaraan  rata-rata  yang  cukup  rendah  akibat  seringkali  terjadi kemacetan di ruas jalan ini terutama saat peak hour pagi hari dan sore hari. Tingginya beban emisi juga diakibatkan oleh tingginya jumlah kendaraan motor, dan truk di ruas jalan tersebut. Kendaraan motor meskipun faktor emisinya rendah, tetapi karena jumlah kendaraan motor sangat tinggi maka menghasilkan beban emisi yang cukup signifikan. Di Jalan Jakarta, jumlah kendaraan motor rata-rata saat dilakukan survey adalah sebesar 1500  motor/15  menit  atau  setiap  menit  100  motor  melewati  Jalan  Jakarta.  Kendaraan truk  juga  meski  jumlahnya  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan  kendaraan  lain,  tetapi karena  nilai  faktor  emisinya  besar, terutama  bila  digunakan perhitungan  dengan  faktor emisi India, maka kontribusi beban emisinya pun cukup tinggi.
Adanya  jalan  layang  Kiaracondong  ternyata  terbukti  mengurangi  emisi kendaraan  bermotor  karena akses jumlah  kendaraan  yang sangat tinggi melewati  Jalan Kiaracondong ini menjadi dapat terfasilitasi dan mengurangi waktu tempuh kendaraan. Hal  ini  mengakibatkan  kecepatan  rata-rata  kendaraan  di  Jalan  Kiaracondong  menjadi lebih  tinggi,  mencapai  30  km/jam  untuk  mobil  dan  42,5  km/jam  untuk  motor,  dan berefek pada faktor emisi yang lebih rendah (untuk faktor emisi yang memperhitungkan kecepatan  kendaraan).  Dapat  diprediksi  bila  tidak  ada  Jalan  Layang  Kiaracondong, dengan  volume  kendaraan  yang  sangat  tinggi  akan  mengakibatkan  kemacetan  dan kecepatan kendaraan akan sangat rendah bahkan mendekati kondisi idling dimana faktor emisinya akan maksimum. Tentu saja, hal ini akan mengakibatkan beban emisi menjadi lebih tinggi lagi.
Jalan Sukabumi memiliki nilai beban emisi paling rendah. Beban emisi tertinggi di  jalan  ini  dicapai  pada  saat  weekday.  Hal  ini  diketahui  akibat  dari  mobilisasi kendaraan  melewati  ruas  jalan  ini  menjadi  lebih  tinggi  karena  beberapa  instansi  yang berada  di  Jalan  Sukabumi  ini  beraktivitas  kembali.  Jalan  Sukabumi  ini  juga  termasuk Jalan  kolektor  yang  tidak  terpengaruh  oleh  peak  hour,  artinya  jumlah  kendaraan  yang melewati ruas jalan ini konstan.

## 4. KESIMPULAN
Beban  emisi  pada  ruas-ruas  jalan di  Karees,  Bandung  cukup tinggi  terutama di jalan-jalan  kolektor  utama  seperti  Jalan  Kiaracondong,  Jalan  Jakarta,  dan  Jalan  Gatot Subroto.  Jalan  Jakarta  adalah  ruas  jalan  dengan  jumlah  kendaraan  terpadat  dan  beban emisi tertinggi di daerah Karees, Bandung. Nilai beban emisi tertinggi juga dicapai pada saat  weekend  hari  Sabtu  dan  saat  weekday.  Hal  ini  juga  menggambarkan  aktivitas transportasi masyarakat di daerah Karees, Bandung yang selalu padat.
Perbandingan nilai beban emisi dengan menggunakan tiga database faktor emisi yaitu  faktor  emisi  Indonesia  untuk  tiap  ruas  jalan  memiliki  kisaran  6,74  –  51,79 ton/tahun, sedangkan beban emisi hasil perhitungan dengan faktor emisi India berkisar antara  22,35  –  351,26  ton/tahun  dan  faktor  emisi  Inggris  berkisar  antara  3,16  –  30.27 ton/tahun.  Nilai  beban  emisi  dengan  menggunakan  faktor  emisi  India  6  –  7  kali  lebih tinggi dibandingkan dengan beban emisi yang menggunakan faktor emisi Indonesia dan 10 kali lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan faktor emisi Inggris .
Untuk  mendapatkan  inventori  emisi  yang  baik  dibutuhkan  data  aktivitas  yang mendetil  dan  faktor  emisi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kondisi  di  lokasi  yang akan  diteliti.  Tidak  dapat  diketahui  faktor  emisi  mana  yang  paling  benar  karena  nilai faktor emisi sebenarnya sangat dipengaruhi oleh banyak faktor, tetapi diketahui bahwa database faktor  emisi  Inggris dapat  dianggap sebagai  database  yang paling baik dalam perhitungan  faktor  emisinya.  Faktor  emisi  Indonesia  terlalu  sederhana  untuk  dapat digunakan sebagai acuan karena kurang dapat menggambarkan kondisi kendaraan yang ada  di  Indonesia  saat  ini  dan  kurang  menggambarkan  aktivitas  kendaraan  yang sangat bervariasi  seperti  fluktuasi  kecepatan,  dan  jenis  teknologi  kendaraan  yang  tidak  sama setiap waktunya.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  2008.  Bandung  Dalam  Angka  2007/2008.  BPS  Provinsi  Jawa Barat : Bandung.
Driejana,  dan  Safrul  Amri.  2009.  INVENTARISASI  EMISI  -  Simulasi  Inventarisasi Emisi di Perkotaan. Kementrian Lingkungan Hidup: Jakarta.
Leopold,  Adolf.  2008.  Inventori  emisi  gas  rumah  kaca  (CO 2 dan  CH 4 )  dari  sektor transportasi  dengan  pendekatan  jarak  tempuh  kendaraan  dan  konsumsi  bahan bakar dalam upaya pengelolaan kualitas udara di wilayah kota dan kabupaten Bandung. Thesis S2, Prodi Teknik Lingkungan, ITB.
Lindley, S.J., Conlan, D.E., Raper, D.W., Watson, A.F.R. 1999. Estimation of spatially resolved road transport emission for air quality management application in the North  West  region  of  England,  the  Science of  the  Total  Environment,  235,  pp. 119 – 132
Mittal,  Moti  dan  Sharma.  2005.  Anthropogenic  Emissions  from  Energy  Activities  in India and Source Characterization Part II: Emission for Vehicular Transport in India. New Delhi: Central Pollution Control Board.
Ohara,T, and H. Akimoto, J. Kurokawa, N. Horii, K. Yamaji, X. Yan, and T. Hayasaka. 2007.  An  Asian  emission  inventory  of  anthropogenic  emission  sources  for  the period 1980–2020. Atmos. Chem. Phys. Discuss., 7, pp. 6843–6902 Suhadi,  Dollaris  R.  2008.  Penyusunan  Petunjuk  Teknis  Perkiraan  Beban Pencemaran  Udara  dari  Kendaraan  Bermotor  Di  Indonesia.  Kementrian Lingkungan Hidup.
Xia,  L  and  L.  M.  Leslie.  2004.  A  GIS  framework  for  Traffic  Emission  Information System. Meteorol Atmos Phys 87,pp. 153-160
Zhang,  Qingyu,  Yumei  Wei,  Weili  Tian,  Kemin  Yang.  2008.  GIS-based  emission inventories  of  urban  scale:  A  case  study  of  Hangzhou,  China.  Atmospheric Environment, 42, pp. 5150–5165 http://www.naei.org.uk/datachunk.php?f_datachunk_id=8 (diakses tanggal 3 Juli 2009)