Abstrak—  Banyak  dari  kegiatan  rumah  tangga  yang  bisa menghasilkan emisi CO 2 , ditambah lagi tidak aktifnya beberapa stasiun Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) menjadikan kurangnya  data  spasial  terkait  paparan  dan  serapan  emisi karbon  (CO 2 ).  Oleh  karena  itu  diperlukan  mempolakan  data spasial terkait produksi dan serapan emisi CO 2 yang ada.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  pola  spasial  dari produksi dan serapan emisi gas CO 2 di sektor perumahan yang terdapat  di  Kecamatan  Sukomanunggal.  Tahapan  dari penelitian ini terdiri dari (1) Mengidentifikasi variabel-variabel yang  mempengaruhi  produksi  dan  serapan  emisi  CO 2 pada suatu  unit  rumah  di  lahan  permukiman  di  Kecamatan Sukomanunggal dengan menggunakan metode CFA (Confirmatory  Factor  Analysis),  (2)  Mengestimasi  jumlah produksi  dan  serapan  emisi  CO 2 pada  sektor  perumahan  di Kecamatan Sukomanunggal dengan perhitungan Faktor Emisi, (3) Mempolakan secara spasial produksi dan serapan emisi CO 2 primer pada sektor perumahan di Kecamatan Sukomanunggal dengan metode Interpolasi. Penelitian ini terletak di Kecamatan Sukomanunggal, pemilihan Kecamatan Sukomanunggal sebagai  wilayah  studi  dikarenakannya  dominannya  lahan permukiman  di  Surabaya  Barat  yang  dimana  Kecamatan Sukomanunggal  merupakan  kecamatan  di  wilayah  Surabaya Barat.
Dari hasil penelitian ini, diperoleh bahwa produksi emisi CO2 banyak dihasilkan dari Rumah bertipe Mewah. Namun serapan terbesar juga dihasilkan di wilayah perumahan bertipe Mewah. Sehingga  produksi  Emisi  (CO 2 )  dengan  serapan  yang  kecil terjadi pada perumahan bertipe sederhana yang berkarakteristik  permukiman  padat.  Serapan  dari  Ruang Terbuka Hijau Privat masih memberi kontribusi kecil terhadap serapan Emisi CO 2 tersebut.
Kata  Kunci—Pola  Spasial,  Emisi,  CO 2 ,  Perumahan,  Produksi dan serapan.

## I. PENDAHULUAN
UALITAS udara merupakan salah satu indikator dalam menyatakan  kondisi  lingkungan  perkotaan.  Kualitas udara erat hubungannya dengan kehidupan manusia, meliputi pertumbuhan  penduduk,  kesejahteraan  penduduk,  dan perubahan  teknologi[1].  Ketidaktepatan  rencana  dan ketidaktertiban pemanfaatan ruang dapat berpengaruh kepada penurunan  kualitas  lingkungan  hidup,  sehingga  lingkungan menjadi berkembang secara ekonomi tetapi menurun secara ekologi.
Rumah  tangga  merupakan  salah  satu  penyumbang  emisi karbon  nasional.  Tingkat  emisi  karbon  rumah  tangga  dapat dipengaruhi  oleh  karakteristik  dan  jumlah  penggunaan  dari bahan  bakar  rumah  tangga.  Alhasil,  produksi  emisi  rumah tangga  dipengaruhi  karakteristik  kebiasaan  penggunaan
bahan bakar rumah tangga itu sendiri. Emisi yang dihasilkan merupakan  salah  satu  bentuk polusi  udara  dan  polusi  udara merupakan  risiko  kesehatan  lingkungan  yang  utama.  Pada tahun 2014, 9 dari 10 orang yang tinggal di kota menghirup udara  yang  tidak  sesuai  dengan  standar  keselamatan  yang ditetapkan oleh WHO. Sehingga ini sesuai dengan tujuan dari Sustainabel  Development  Goal  No.  11  yang  dimana tujuannya  adalah  membuat  kota  dan  pemukiman  manusia inklusif,  aman,  tangguh  dan  berkelanjutan.  Rencana  Aksi Nasional  Penurunan  Emisi  Gas  Rumah  Kaca    (RAN-GRK) diterbitkan sebagai Perpres No. 61/2011 menjabarkan target penurunan emisi GRK ke dalam 5 bidang/sektor utama, yaitu: (i) Kehutanan dan Lahan Gambut, (ii) Pertanian; (iii) Energi dan Transportasi; (iv) Industri, serta (v) Pengelolaan Limbah, sehingga pada penelitian ini, masuk kepada target di bidang nomor  (iii).  Presiden  Susilo  Bambang  Yudhoyono  dalam pidatonya di depan para pemimpin negara pada pertemuan G- 20  di  Pittsburgh,  Amerika  Serikat,  25  September  2009 menyatakan  bahwa  Indonesia  secara  sukarela  berkomitmen untuk menurunkan emisi Gas Rumah Kaca (GRK) sebesar 26 persen pada tahun 2020 dari tingkat Business as Usual (BAU) dengan  usaha  sendiri  dan  mencapai  41  persen  apabila mendapat dukungan internasional.
Menurut  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota  Surabaya, inventarisasi GRK (Gas Rumah Kaca) Kota Surabaya tahun 2016  pada  sektor  energi  menjadi  penyumbang  emisi  GRK (Gas  Rumah  Kaca)  terbesar  dari  total  emisi  GRK  (Gas Rumah  Kaca).  Adapun  kondisi  total  Emisi  CO 2 di  Kota Surabaya  yakni  sebesar  17.655,60  Gg/tahun,  yang  dimana pada  sektor  energi  yang  terdiri  dari  Pembakaran  Sumber Tidak  Bergerak  dan  Bergerak  adalah  sebesar  9.815,91 Gg/Tahun.
Surabaya  Barat  merupakan  distrik  dari  Kota  Surabaya yang memiliki 31% lahan permukiman, lalu Surabaya Selatan yang  terdiri  dari  25%,  Surabaya  Pusat  6%,  Surabaya  Utara 10%, dan Surabaya Timur 28%. Kecamatan Sukomanunggal merupakan  salah  satu  Kecamatan  yang  berada  di  Surabaya Barat, sehingga wilayah tersebut merupakan wilayah dengan permukiman yang banyak. Dengan banyaknya permukiman, lokasi  ini  cocok  dijadikan  wilayah  penelitian  karena  cocok untuk  menangkap  variasi  jenis  produksi  dan  serapan  emisi CO 2 primer pada sektor perumahan yang terdapat pada lokasi tersebut.
Adapun  terkait  data  mengenai  kadar  emisi  sendiri  masih kurang  di  Kota  Surabaya  ini,  menurut  Indeks  Standar Pencemaran Udara (ISPU) di Kota Surabaya hanya memiliki 3  stasiun  aktif  untuk  mendeteksi  tingkat  pencemaran  itu sendiri,  yakni  stasiun  yang berada  di  Kebonsari,  Wonorejo,

## Pola Spasial Produksi dan Serapan Emisi CO
2

## Primer pada Sektor Perumahan di Kecamatan Sukomanunggal
Baskara Adiena Hutomo dan Cahyono Susetyo Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Aristektur, Desain, dan Perencanaan,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
e-mail : csusetyo@gmail.com
K
dan Taman Prestasi Kantor Gubernur. Dan salah satu stasiun yang  tidak  aktif  adalah  stasiun  yang  berada  di  Kecamatan Sukomanunggal  dengan  keterangan  stasiun  yang  bernama SUF-3.  Kurangnya  data  spasial  terkait  produksi  emisi menjadi salah satu urgensitas yang perlu diatasi.
Analisis  spasial  gas  emisi  diperlukan  untuk  menangkap karakteristik  yang  bervariasi[2].  Dalam  inventarisasi  data spasial, akan mempermudah menghubungkan data yang ada dengan kondisi finansial suatu daerah, dan kondisi area yang terpengaruh[3].  “In  order  to  solve  the  problem  of  Green House Gas emission reduction the effective inventory tools in all sectors of human activity are needed. Residential sector is one  of  the  most  considerable  sector  for  Green  House  Gas emissions  reduction”[4].  Oleh  karena  itu  pendataan  pola spasial  produksi  dan  serapan  emisi  CO2  primer  ini  bisa menjadi salah satu jawabannya.

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tiga  tahap  utama  yang dilakukan  untuk  mencapai output yang  diinginkan.  (1) Mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  mempengaruhi produksi  dan  serapan  emisi  CO 2 pada  suatu  unit  rumah  di lahan  permukiman  di  Kecamatan  Sukomanunggal  dengan menggunakan metode CFA (Confirmatory Factor Analysis), (2)  Mengestimasi  jumlah  produksi  dan  serapan  emisi  CO 2 primer pada sektor perumahan di Kecamatan Sukomanunggal dengan  perhitungan  Faktor  Emisi,  (3)  Mempolakan  secara spasial  produksi  dan  serapan emisi  CO 2 primer  pada  sektor perumahan  di  Kecamatan  Sukomanunggal  dengan  metode Interpolasi. Dengan populasi jumlah KK (Kartu Keluarga) di seluruh  Kecamatan  Sukomanunggal  yang  dimasukkan kedalam  persamaan Slovin dengan  tingkat  toleransi error sebesar 10%, diperoleh sampel yang harus diambil minimal sebanyak 98 sampel.
A. Mengidentifikasi Variabel yang Mempengaruhi Produksi dan Serapan Emisi (CO 2 ) Primer pada Sektor

## Perumahan di Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Guna  menjawab  sasaran  pertama  dalam  penelitian  ini, digunakan alat analisis berupa confirmatory factor analysis. Alat analisis ini digunakan untuk mereduksi variabel-variabel kandidat  yang  tidak  digunakan  dalam  penelitian.  Variabel yang  digunakan  dalam  tahapan  analisis  ini  berasal  dari pengkajian teori. Pihak yang menjadi sampel dari alat analisis ini adalah masyarakat yang bertempat tinggal di rumah dan memiliki  bahan  bakar  memasak  dirumahnya  yang  dimana termasuk dalam kriteria dari purposive sampling yang telah ditentukan oleh peneliti.

## B. Mengestimasi Jumlah Produksi dan Serapan Emisi CO 2
Primer  pada  Sektor  Perumahan  di  Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Perhitungan  jumlah  produksi  emisi  CO 2 ,  rumus  yang digunakan adalah rumus dari IPCC, yang dimana rumusnya adalah sebagai berikut :
𝑃𝑒𝑦 = 𝐹𝐶𝑦 𝑥 𝐸𝐹 𝑥 𝑁𝐶𝑉 (1)
Keterangan : Pey = Total emisi CO2 (kg) FCy = Jumlah Pemakaian (kg)
EF = Faktor Emisi NCV = Net Calorific value
Rumus  diatas  merupakan  rumus  untuk  perhitungan produksi  Emisi  CO2  Primer  pada  konsumsi  bahan  bakar. dapun, hal lain yang dijadikan input dalam analisis ini adalah nilai  NCV  dan  Faktor  Emisi  dari  tiap  bahan  bakar  yang dimana dapat dilihat pada tabel 1.
Lalu  untuk  perhitungan  Emisi  CO2  yang  berasal  dari respirasi manusia, digunakan rumus ini :
Total emisi CO2 (kg/tahun)   =  n x EF (2)
Keterangan: n : jumlah penduduk (jiwa) EF : faktor emisi (asumsi per tahun)
Respirasi manusia faktor emisi diperoleh dari penghasilan karbon  dioksida  39,6  g  dalam  satu  jam  atau  setara  dengan 0,9504 kg dalam satu hari dan 0,347 ton/tahun[5]. Sehingga pada tahap ini, faktor emisi disamakan.
Lalu untuk menghitung daya serap Ruang Terbuka Hijau (RTH) di tiap unit rumah, acuan yang digunakan dapat dilihat pada tabel 2[6] dan tabel 3.
Kemampuan  tanaman  dalam  menyerap  gas  karbon dioksida  bermacam-macam[6].  Ketentuan  daya  serap
Tabel 1. Nilai Faktor Emisi dan Net Calorific Value (NCV) berdasarkan Jenis Produk Bahan Bakar No. Produk Faktor Emisi NCV 1 LPG 0,063 Kg/MJ 47,3 MJ.kg-1 2 Kayu Bakar 0,112 Kg/Mj 15,4 MJ.kg-1 3 Bensin 0,069 Kg/Mj 43,4 MJ.kg-1 4 Minyak Tanah 0,071 Kg/Mj 43 MJ.kg-1 5 Arang 0,112 Kg/Mj 29,5 MJ.kg-1 6 Solar 0,074 Kg/Mj 43 MJ.kg-1 7 Gas Alam 0,058 Kg/Tj 45,2 MJ.kg-1 Tabel 2.
Daya serap Ruang Terbuka Hijau (RTH) berdasarkan tipenya
No. Tipe Tutupan Lahan Daya  serap  gas CO2 (kg/ha/jam) Daya serap gas CO2 (ton/ha/tahun) 1 Pohon 129,92 569,07 2 Semak Belukar 12,56 55 3 Padang Rumput 2,74 12 4 Sawah 2,74 12 Tabel 3. Daya serap Pohon berdasarkan jenis pohonnya No.  Nama Pohon  Nama Latin Jumlah Serapan (kg/tahun.pohon) Sumber 1 Pohon Mangga Mangifera indica 443.94624 Hastuti, (2012) 2 Pohon Jambu Biji Syzigium malaccense 380.97696 Hastuti, (2012) 3 Pohon Rambutan Nephelium lappaceum 0.546816 Purwaningsih, 2007 4 Pohon Belimbing Averrhoa bilimbi 54.08352 Roshinta, 2016 5 Palem Arecaceae 52.52 Suryaningsih, 2015 6 Kamboja Plumeria acuminate 220 Suryaningsih, 2015 7 Pohon Kelengkeng Dimocarpus L 24.7776 Sa'iedah, 2018 8 Pohon Tabebuya Tabebuia rosea 206.7648 Roshinta, 2016 9 Jambu Eugenia aquea 24.09408 Sa'iedah, 2018
berdasarkan  jenis  tanaman  ini  bisa  digunakan  dalam menentukan  banyaknya  serapan  yang  bisa  dilakukan  oleh RTH Privat dan RTH Publik. Pada RTH Privat prosedur yang dilakukan  adalah  dengan  mengambil  sampel  dari  tiap  grid mengenai luas dan jenis taman privatnya, yang dimana akan diasumsikan sama pada persil rumah lain dalam grid tersebut. Namun untuk RTH Publik, data yang diambil langsung dari Grid  yang  dimana  sudah  ada  ketentuan  berapa  hektar  RTH Publik  dalam  satu  grid,  sehingga  tinggal  dikonversi menggunakan ketentuan Tabel 2 saja.
C. Mempolakan  secara  Spasial  Produksi  dan  Serapan Emisi  CO 2 Primer  pada  Sektor  Perumahan  di

## Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Untuk  mempolakan  hasil  dari  analisis  perhitungan  emisi CO2 Primer pada Sektor Perumahan, analisis yang digunakan adalah  dengan  menggunakan  media  GIS  (Geographic Information  System).  GIS  merupakan  sebuah  sistem  yang berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyimpan  dan memanipulasi  informasi  geografis.  Sistem  ini  dirancang untuk mendata fenomena-fenomena geografs yang seringkali output  akhirnya  adalah  sebua  pemetaan[7].  Adapun  pada penelitian ini, yang dapat dilakukan untuk mencapai sasaran ketiga ada beberap tahap, berikut adalah tapannya :

## 1) Membagi wilayah penelitian kedalam grid
Pada  tahap  ini,  pemetaan  produksi  dan  serapan  Emisi CO 2 Primer pada sektor Perumahan menggunakan pemetaan berbasis grid. Pemetaan emisi merupakan inventarisasi data yang harus disajikan dalam perpetaan grid[8]. Hasil studi dari KEMENLH  ada  dua  kondisi  wilayah  yang  menjadi  acuan dalam tahapan inventarisasi emisi CO 2 .
a. Wilayah dengan luas lebih dari 300 km2 menggunakan grid berukuran 1 x 1 km
b. Wilayah dengan luas kurang dari 300 km2 menggunakan grid dengan ukuran 0,5 x 0,5 km
Pada  penelitian  ini,  grid  yang  digunakan  adalah  grid berukuran 0,5 km x 0,5 km, yang dimana dapat dilihat pada Gambar  1.  Didalam  grid  menurut  KEMENLH,  akan diasumsikan ukuran grid yang lebih kecil yang mewakili luas rumah rata rata responden yang dimana akan menjadi penentu nilai  grid  yang  lebih  besar.  Tahap  ini  menggunakan  tools Create  Fishnet  dalam  media  GIS-nya.  Dalam  tools  Create Fishnet  adalah  untuk  membagi  wilayah  kedalam  Grid  yang sesuai dengan kebutuhan, sehingga pada penelitian ini ukuran grid yang digunakan adalah 500 meter x 500 meter.
2) Memetakan  berdasarkan  hasil  perhitungan  produksi Emisi CO 2 dan juga serapan dari RTH.
Pada tahap ini, nilai dari tiap grid diisi sesuai dengan hasil perhitungan  rata-rata  emisi  CO 2 di  Sektor  Perumahan.  dari satu grid memiliki jumlah total estimasi produksi dan serapan Emisi  CO 2 dari  seluruh  persil  bangunan  permukiman  yang terdapat  didalam  grid.  Sampel  yang  diambil  dari  tiap  grid merupakan  asumsi  bagi  seluruh  persil  rumah  yang  ada didalam  grid  sesuai  dengan  tipe  rumahnya,  sehingga diperoleh data satu grid yang diambil dari data seluruh unit rumah  didalam grid tersebut.  Untuk  ilustrasi  asumsi,  bisa dilihat pada Gambar 2.
Untuk nilai daya serap tersendiri tergantung kepada jenis dan  luas  dari  RTH  Privat  tersebut,  dan  diasumsikan  juga
keseluruh persil dalam satu grid . Sehingga nilai produksi dan serapan  emisi  CO 2 dari  tiap  grid  dijumlahkan  dari  seluruh persil  yang  ada  didalam  grid,  lalu  titik  tengah  dari  grid dijadikan  titik  (point)  untuk  proses  berikutnya.  Titik  yang berisi  nilai  ini  nantinya  akan  dianalisa  dengan tools Interpolation .  Yang  dimana  fungsi  tools  ini  adalah mendapatkan  data  di  beberapa  titik  yang  tidak  ada berdasarkan beberapa data yang telah diketahui di beberapa titik.
Adapun ilustrasi dari konsep dasar Interpolasi dapat dilihat pada Gambar 3. Adapun dengan banyaknya jenis interpolasi yang digunakan, ada 3 jenis interpolasi yang dijadikan acuan, yakni IDW (Inverse Distance Weighting), Kriging, dan RBF (Radial  Basis  Function) .  Nantinya  dari  ketiga  metode Interpolasi  tersebut,  akan  dibandingkan  kedekatan  nilai
Gambar 1. Peta Kecamatan Sukomanunggal dalam bentuk Grid dengan menggunakan software ArcMap 10.4
Gambar 2. Ilustrasi Sampling
Gambar 3. Ilustrasi Konsep Interpolation dalam software ArcMap 10.4
minimum  –  maksimum  dari  Analisa  interopolasi  dengan perhitungan IPCC, dan melihat R Mean Square terkecil.
3) Analisa Raster Calculator sebagai jumlah nilai dari tiap grid
Pada  tahap  ini,  nilai  dari  masing  masing  grid  di  tiap variabel  digabungkan  dengan  menggunakan  tools  Raster Calculator.  Pada  prinsipnya,  raster  calculator  adalah  untuk menjumlahkan  tiap  sel  data  raster  yang  memiliki  nilai. Dengan  persamaan  yang  sudah  ditentukan,  tools  ini  akan menganalisa sesuai dengan persamaan yang dimaksud. Pada tools  ini,  persamaan  yang  digunakan  adalah  persamaan penjumlahan  normal  yakni “Peta  Produksi  Emisi  CO2  - Peta Serapan Emisi CO2 dari RTH Privat – Peta Serapan Emisi CO2 dari RTH Publik” . Tampilan dari tools ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Gambaran Umum
Kecamatan  Sukomanunggal  terdiri  6  kelurahan,  yaitu Kelurahan  Putat  Gede,  Simomulyo,  Simomulyo  Baru, Sonokwijenan, Sukomanunggal dan Kelurahan Tanjungsari. Kecamatan  Sukomanunggal  memiliki  penggunaan  lahan yang  terkonsentrasi  di  lahan  permukiman.  Kecamatan Sukomanunggal  merupakan  salah  satu  kecamatan  di Surabaya  Barat  yang  dimana  merupakan  wilayah  Surabaya dengan  lahan  permukiman  terbanyak  sebesar  31%,  disusul dengan  Surabaya  Timur  :  28%,  Surabaya  Selatan  :  25%, Surabaya Utara : 10%, dan Surabaya Pusat : 6%.
B. Mengidentifikasi Variabel yang Mempengaruhi Produksi dan Serapan Emisi (CO 2 ) Primer pada Sektor Perumahan di Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Guna menentukan variabel yang mempengaruhi produksi dan  serapan  emisi  CO2  pada  unit  rumah,  maka  digunakan teknik  analisa  faktor  yaitu  confirmatory  factor  analysis (CFA). Teknik analisa tersebut akan mengkonfirmasi faktor – faktor penelitian kepada responden. Tahapan melaksanakan analisis ini adalah:
• Pengelompokan variabel menjadi beberapa faktor, sesuai telaah kajian pustaka/teori
• Lakukan pengumpulan data. Data yang digunakan dapat berupa data primer maupun sekunder.
• Uji validitas dan reliabilitas
• Lakukan analisis faktor untuk setiap kelompok variabel
(indikator) secara terpisah
• Lakukan reduksi tiap variabel yang memiliki MSA < 0.5 (terkecil)
Pada  analisa  ini,  seluruh  variabel  bisa  dianalisis  lebih lanjut dikarenakan telah memenuhi syarat. Hasil dari analisis ini dapat dilihat pada Tabel 4. Pada tahap ini dilihat bahwa, nilai  KMO  berjumlah 0,801  dan  0,5 yang  berarti  adanya korelasi  antar  variabel  pada  indikator  ini,  ini  dapat  dilihat apabila nilai KMO ≥ 0,5 . Adapun untuk nilai MSA, apabila <0,5 maka akan tereduksi dari masing masing variabel. Dari hasil  ini,  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  variabel  pada  tiap indikator  Produksi  dan  Serapan  Emisi  CO 2 terkonfirmasi, sehingga dari preferensi masyarakat variabel ini berpengaruh terhadap Produksi dan Serapan Emisi CO 2 per rumah.

## C. Mengestimasi Jumlah Produksi dan Serapan Emisi CO 2 Primer  pada  Sektor  Perumahan  di  Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Pada  tahap  ini,  diperoleh  hasil  dari  tiap sampel yang diasumsikan kepada persil lain dalam satu grid yang dimana tiap grid memiliki data Produksi Emisi CO 2 , Serapan Emisi CO 2 dari  RTH  Privat,  dan  Serapan  Emisi  CO 2 dari  RTH Publik. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.  Dari hasil tersebut  dapat  dilihat  bahwa  tiap  jenis  Produksi  maupun Serapan Emisi CO 2 memiliki nilai minimum dan maksimum masing  masing  yang  nantinya  akan  dibandingkan  dengan
Gambar 5. Gambaran Umum Wilayah Kecamatan Sukomanunggal
Tabel 4.
Hasil Analisa Identifikasi Variabel menggunakan metode Confirmatory Factor Analysis (CFA) No. Variabel Nilai MSA Nilai KMO Konfirmasi 1 Tipe Rumah 0,703
0,801
0,5 Terkonfirmasi 2 Penggunaan LPG 0,645 Terkonfirmasi 3 Penggunaan Arang 0,874 Terkonfirmasi 4 Penggunaan Gas Alam 0,867 Terkonfirmasi 5 Penggunaan Kayu_Bakar 0,801 Terkonfirmasi 6 Penggunaan Minyak Tanah 0,791 Terkonfirmasi 7 Penggunaan Bensin Untuk Kendaraan 0,664 Terkonfirmasi 8 Penggunaan Solar Untuk Kendaraan 0,864 Terkonfirmasi 9 Penggunaan Bensin Untuk Genset Pribadi 0,854 Terkonfirmasi 10 11 Jumlah Penghuni Tiap Rumah Luas RTH Privat 0,590 0,500 Terkonfirmasi Terkonfirmasi 12 Jenis RTH Privat 0,511 Terkonfirmasi
Gambar 4. Tampilan tools Raster Calculator dalam software ArcMap 10.4
analisa  dari  Interpolasi.  Adapun  pada  Produksi  Emisi  CO 2 , memiliki  nilai  minimum  sebesar  13,62  ton  emisi  per  tahun dan  nilai  maksimum  sebesar  5381,51  ton  emisi  per  tahun. Untuk  Serapan  Emisi  CO 2 dari  RTH  Privat  memiliki  nilai minimum  0,019  ton  serapan  emisi  per  tahun  dan  nilai maksimum  621,97  ton  serapan  emisi  per  tahun.  Dan  yang terakhir  pada  serapan  RTH  Publik  memiliki  nilai  minimum 1,44 ton serapan emisi per tahun dan nilai maksimum sebesar 1040,39 ton serapan emisi per tahun.
D. Mempolakan  secara  Spasial  Produksi  dan  Serapan Emisi  CO 2 Primer  pada  Sektor  Perumahan  di Kecamatan Sukomanunggal, Surabaya
Dengan  adanya  data  per  grid.  Maka  dilakukan  analisa Interpolasi guna mengetahui radius dari kadar emisi dari hasil output tahap  sebelumnya.  Hasil  dari  ketiga  jenis  interpolasi dari  ketiga  indikator,  nantinya  akan  dibandingkan  dengan perhitungan  manual  IPCC  dan  dilihat  angka Root  Mean Square paling kecil.  Berikut adalah hasil analisa interpolasi
dari ketiga indikator :

## 4) Produksi Emisi CO 2
Berdasarkan  hasil  analisis,  kemiripan  antara  nilai Minimum  –  Maksimum  ada  pada  metode  analisis  IDW, namun  tingkat R  Mean  Square yang  paling  kecil  adalah metode analisis Kriging. Sehingga yang memiliki kemiripan dari Nilai Minimum – Maksimum dan R Mean Square , adalah analisis interpolasi dengan metode RBF. Ini dapat dilihat di Tabel 6.
Dari  hasil  analisa  interpolasi  RBF,  dapat  dilihat  bahwa produksi  emisi  terbesar  terdapat  pada  Grid  19 dan  Grid 20. Dengan  karakteristik  dari  RTH  privat  yang  terdapat  pada daerah ini masuk pada range yang mampu menyerap 0,00925 – 206,94 ton per tahun, dari RTH Publik pada range mampu menyerap  41,62  –  379,35  ton  per  tahun.  Namun  produksi emisi pada grid tersebut adalah 3619,65 – 5419,26. Sehingga terdapat  perbedaan  yang  signifikan.  Pada  grid  ini  memiliki karakteristik yakni sebagai permukiman padat yang dimana memiliki jumlah unit rumah sebanyak 770 unit pada Grid 19 dan 792 unit pada Grid 20 yang dimana masih minim RTH Publik  dan  RTH  Privat.  Selain  itu  pada  wilayah  ini  hampir semua jenis bahan bakar rumah tangga digunakan, dan juga banyaknya  kepemilikan  kendaraan  yang  lebih  dari  1. Sehingga penumpukan produksi emisi CO 2 terletak pada Grid ini. Untuk hasil analisisnya dapat dilihat pada Gambar 6.
1) Serapan Emisi CO 2 dari RTH Privat Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  minimum  –  maksimum yang  mendekati  dengan  nilai  kemiripan  perhitungan  IPCC adalah IDW. Lalu untuk analisis dengan nilai R Mean Square
Tabel 5.
Hasil Estimasi Jumlah Produksi dan Serapan Emisi CO 2 berdasarkan Grid Peta
Grid Produksi Emisi CO 2 (ton per tahun) Serapan RTH Privat (ton per tahun) Serapan RTH Publik (ton per tahun) 0 910.109746 8.962998 124.551409 1 139.704357 140.95556 2 443.595122 1.339334 51.693845 3 1201.455343 105.659205 279.318577 4 2327.903442 205.280799 405.816669 5 1.444637 6 27.611301 2.346944 88.949476 7 1905.156061 0.806481 275.885746 8 1265.488015 110.121879 328.709051 9 552.904283 87.757304 199.232167 10 840.750948 135.893609 588.683947 11 364.45716 56.820809 835.893767 12 976.217979 439.101609 13 2418.855518 55.644593 311.712263 14 1095.547086 192.987164 15 572.671188 64.790838 16 1032.00372 452.168122 17 294.620334 36.507096 941.602282 18 1706.67889 326.740869 19 3966.517209 51.476863 296.841215 20 5381.514424 287.30353 21 1528.404176 148.576913 22 166.208964 26.094921 25.709715 23 734.588965 155.565876 314.245524 24 1293.03688 312.069903 25 3419.754496 316.765238 26 1546.37586 397.120487 27 2647.488273 295.071886 266.390557 28 3449.854854 63.928259 293.155326 29 194.041552 28.114074 41.730414 30 2730.061703 55.412966 348.248671 31 447.142362 718.32123 32 325.482999 24.860989 946.090513 33 2498.913289 196.224238 257.126352 34 2562.870899 50.165925 191.017583 35 36 382.144867 0.259226 483.945976 37 516.274061 1.935732 505.310058 38 1066.931968 658.251264 39 3549.872377 583.187995 255.210264 40 2212.402143 621.965777 237.935943 41 274.685224 6.867307 42 13.624354 0.019202 297.632773 43 384.450402 0.40084 1040.385689 44 354.230058 223.499923 45 253.444486 16.426011 138.407964 46 608.963473 17.75785 58.794661
Tabel 6.
Tabel Nilai Maksimum – Minimum dan R Mean Square Produksi Emisi CO 2 berdasarkan sumber perolehan nilai
Jenis Interpolasi Nilai IDW (ton/ tahun) Kriging (ton/ tahun) Radial Basis Function (ton/ tahun) Perhitungan IPCC Minimum 17,76 240,31 20,41 1,362,435 Maksimum 5379,83 3240,87 5419,26 5,381,514 R Mean Square 1064,85 1003,83 1004,99 -
Gambar 6. Hasil Analisa Interpolasi RBF pada Produksi Emisi CO 2 dengan menggunakan software ArcMap 10.4
terkecil  adalah  analisis  RBF.  Lalu  kriging  memiliki  kedua nilai yang tidak optimal dalam kemiripan Nilai Minimum  – Maksimum  dan  nilai R  Mean  Square -nya.  Sehingga  pada tahap ini, peta yang dipilih tetaplah dengan metode RBF. Ini dapat dilihat pada Tabel 7.
Pada hasil analisa, serapan terbesar terdapat pada Grid 39 dan  Grid  40.  Pada  grid  tersebut  berkarakteristik  sebagai perumahan  dengan  tipe  menengah  yang  memiliki  beberapa pekarangan  pada  rumah  rumahnya  yang  dimana  memiliki daya  serap  455,82  –  716,19  ton  emisi  per  tahun,  namun produksi emisi pada wilayah Grid tersebut adalah 1820,03 – 3619,65  ton  emisi  per  tahun. Jumlah  unit  rumah  menengah pada Grid 39 adalah sebanyak 748 dan 643 unit pada Grid 40. Sehingga  kontribusi  RTH  Privat  terhadap  serapan  emisi masih terbilang kecil dibandingkan dengan jumlah produksi
emisi  pada  wilayah  tersebut. Untuk  hasil  analisa  RBF  pada data serapan RTH Privat dapat dilihat pada Gambar 7.
2) Serapan Emisi CO 2 dari RTH Publik Berdasarkan hasil analisis, dapat dilihat  bahwa kemiripan antara nilai Minimum – Maksimum ada pada metode analisis IDW, namun tingkat R Mean Square yang paling kecil adalah metode analisis Kriging. Sehingga yang memiliki kemiripan dari Nilai Minimum – Maksimum dan R Mean Square , adalah analisis  interpolasi  dengan  metode  RBF.  Ini  dapat  dilihat pada Tabel 8.
Serapan terbesar terdapat pada lahan RTH Publik sebesar 35  hektar  yang  dimana  mampu  menyerap  emisi  sebesar 1777,496  ton per  tahun.  Yang  dimana pada daerah  tersebut memiliki produksi emisi CO2 sebesar 659,08 ton per tahun. Ini terletak pada Grid 11 dan Grid 17. Karakteristik pada grid ini  adalah  perumahan  dengan  dominan  rumah  menengah dengan RTH publik yang mencukupi untuk menyerap emisi di  sekitarnya.  Adapun  jumlah  unit  rumah  menengah  pada Grid 17 adalah sebanyak 50 unit rumah menengah dan pada Grid  11  ada  sebanyak  79  unit  rumah  menengah.  Berikut adalah  data  serapan  RTH  Publik  yang  dianalisa  dengan interpolasi RBF yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Dari hasil tersebut, maka ketiga peta akan diinput kedalam tools raster calculator untuk mendapatkan analisa kebutuhan ruang  hijaunya.  Adapun  hasil  yang  ditemukan  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Dari  peta  yang  ada,  dapat  dilihat  bahwa  produksi  emisi CO2  terbesar  terdapat  di  grid  19  dan  grid  20.  Lalu  untuk daerah  yang  memiliki  surplus  Ruang  Terbuka  Hijau  adalah pada grid 17, grid 11, grid 31, grid 32, grid 56, grid 37, grid 42,  dan  grid  43.  Yang  dimana  daerah  daerah  tersebut memiliki Ruang Terbuka Hijau yang melebihi permukiman. Adapun emisi terbesar yang dihasilkan tanpa mempertimbangkan  RTH  yakni  memiliki  skala  3592  ton
Gambar 8. Hasil Analisa Interpolasi RBF pada Serapan Emisi CO 2 dari RTH Publik dengan menggunakan software ArcMap 10.4
Gambar  7.  Hasil  Analisa  Interpolasi  RBF  pada  Serapan  Emisi  CO 2 dari RTH Privat dengan menggunakan software ArcMap 10.4
Tabel 7.
Tabel Nilai Maksimum – Minimum dan R Mean Square Serapan Emisi CO 2 dari RTH Privat berdasarkan sumber perolehan nilai
Jenis Interpolasi Nilai IDW (ton/tahun) Kriging (ton/tahun) Radial Basis Function (ton/ tahun) Perhitung- an IPCC Minimum 0,00925 0,23 64,92 0.019202 Maksimum 620,8 455,49 716,19 621.9658 R Mean Square 126,94 127,56 114,73 - Sumber : Penulis, 2019 Tabel 8
Tabel Nilai Maksimum – Minimum dan R Mean Square Serapan Emisi CO 2 dari RTH Publik berdasarkan sumber perolehan nilai
Jenis Interpolasi Nilai IDW (ton/tahun) Kriging (ton/tahun) Radial Basis Function (ton/ tahun) Perhitung- an IPCC Minimum 0,00925 0,23 64,92 0.019202 Maksimum 620,8 455,49 716,19 621.9658 R Mean Square 126,94 127,56 114,73 - Sumber : Penulis, 2019
hingga 5379 ton per tahun. Pada hasil analisis ini daerah yang memiliki produksi emisi CO2 terbanyak adalah daerah yang memiliki  kepadatan  bangunan  rumah  yang  sangat  padat. Meskipun  daerah  tersebut  dominan  dengan  rumah  bertipe sederhana,  justru  emisi  yang  dihasilkan  adalah  yang  paling banyak. Ini dikarenakan jumlah Ruang Terbuka Hijau Publik yang  minim  di  daerah  tersebut,  yang  dimana  adalah berjumlah  11,08  hektar,  dengan  komposisi  RTH  Publik tersebut  yang  masuk  kedalam  kategori  yang  mampu menyerap  64,92  –  195,45  ton  per  tahun.  Sehingga  masih diperlukan  pengurangan  emisi  sebesar  300  -  448  hektar rerumputan atau 6,3 – 9,5 hektar pepohonan.
Namun  berbanding  terbalik  pada  perumahan  yang dominan dengan rumah bertipe mewah. Pada perumahan ini terdapat pada grid No 11 dan 17. Pada grid ini, RTH Publik memiliki kontribusi paling besar dalam serapan emisi CO2. Pada perumahan ini terdapat RTH Publik sebesar 35 hektar. Dan  juga  dengan komposisis  tersebut,  RTH  Publik  tersebut mampu  menyerap  emisi  sebesar  1777,496  ton  per  tahun. Yang dimana pada daerah tersebut memiliki produksi emisi CO2 sebesar 659,08 ton per tahun. Sehingga terjadi surplus RTH.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Dari penilitian ini, terdapat empat kesimpulan yang dapat diperoleh dari, yakni adalah :
• Pada hasil analisis sasaran pertama, dapat diketahui bahwa  variabel  Tipe  Rumah,  Respirasi  Manusia, Konsumsi  LPG,  Konsumsi  Gas  Alam,  Konsumsi Kayu  Bakar,  Konsumsi  Arang,  Konsumsi  Bensin untuk  Kendaraan  Pribadi,  Konsumsi  Solar, Konsumsi Minyak Tanah, Konsumsi Bensin untuk Genset,  RTH  Privat,  dan  RTH  Publik  memiliki pengaruh  terhadap  Produksi  dan  Serapan  Emisi CO 2 Primer  pada  Sektor  Permukiman  di Kecamatan Sukomanunggal
• Pada Pola Spasial yang dihasilkan dari data output sasaran  tiga,  diketahui  bahwa  total  produksi tertinggi  adalah  daerah  permukiman  dengan
dominan  tipe  rumah  sederhana  yang  memiliki tingkat RTH yang minim. Ini terletak pada Grid 19 dan Grid 20. Dengan karakteristik dari RTH privat yang  terdapat  pada  daerah  ini  masuk  pada range yang mampu menyerap 0,00925  – 206,94 ton per tahun,  dari  RTH  Publik  pada range mampu menyerap  41,62  –  379,35  ton  per  tahun.  Namun produksi emisi pada grid tersebut adalah 3619,65 – 5419,26.
• Pola Serapan RTH Privat dimana Maksimal RTH Privat menyerap sebesar 455,82 – 716,19 ton emisi per  tahun.  Sehingga  bisa  dilihat  kontribusi  RTH Privat  dalam  penyerapan  tergolong  kecil.  Ini terletak  pada  Grid  39  dan  Grid  40.  Grid  ini memiliki karakteristik sebagai perumahan menengah  dengan  rumah  rumah  yang  memiliki taman di halamannya.
• Serapan  terbesar  terdapat pada  lahan  RTH  Publik sebesar  35  hektar yang  dimana  mampu  menyerap emisi sebesar 1777,496 ton per tahun. Yang dimana pada daerah tersebut memiliki produksi emisi CO 2 sebesar 659,08 ton per tahun. Ini terletak pada Grid 11  dan  Grid  17.  Grid  ini  memiliki  karakteristik sebagai  perumahan  bertipe  menengah  yang memiliki  banyak  taman  publik  sehingga  mampu menyerap  produksi  emisi  yang  dihasilkan  dari rumah rumah yang terdapat pada sekitarnya.

## B. Saran
Berdasarkan hasil temuan dari penelitian ini, maka peneliti dapat memberi rekomendasi sebagai berikut:
1. Diperlukan  penelitian  lanjutan  untuk  membahas tentang produksi emisi CO 2 dari landuse lainnya.
2. Hasil  penelitian  ini  bisa  digunakan  sebagai input dalam  penentuan  lokasi  penambahan  RTH  baru. Adapun  dengan  penelitian  ini,  bisa  menjadi pertimbangan dalam realisasi kebijakan roof garden dan  realisasi  syarat  minimal  RTH  Privat  di  tiap rumah sesuai dengan PERMEN PU No. 05/PRT/M/2008 guna mengurangi kadar Emisi CO 2 yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1] R.  A.  Buchholz  and  others, Principles  of  environmental management: The greening of business. , no. Ed. 2. Prentice-Hall Inc., 1998.
[2] J.  R.  VandeWeghe  and  C.  Kennedy,  “A  spatial  analysis  of residential  greenhouse  gas  emissions  in  the  Toronto  census metropolitan area,” J. Ind. Ecol. , vol. 11, no. 2, pp. 133–144, 2007.
[3] M. Lesiv, R. Bun, N. Shpak, O. Danylo, and P. Topylko, “Spatial analysis  of  GHG  emissions  in  eastern  polish  regions:  energy production and residential sector,” ECONTECHMOD An Int. Q. J. Econ. Technol. Model. Process. , vol. 1, pp. 17–23, 2012.
[4] O. Danylo and B. Lyubinsky, “Spatial modeling of greenhouse gas emissions from burning biomass in the residential sector in Volyn region,” 2013.
[5] A. T. Sutanhaji, F. Anugroho, and P. G. Ramadhina, “Pemetaan Distribusi  Emisi  Gas  Karbon  Dioksida  (CO2)  dengan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  pada  Kota  Blitar,” J.  Sumber  Daya Alam dan Lingkung. , vol. 5, no. 1, 2018.
[6] R.  S.  Tinambunan,  “Analisis  kebutuhan  ruang  terbuka  hijau  di Kota Pekanbaru,” Pascasarjana. Bogor Inst. Pertan. Bogor , 2006.
[7]
M. J. Bunch, T. V. Kumaran, and R. Joseph, “Using Geographic Information Systems (GIS) for spatial planning and environmental
Gambar 9. Hasil Analisa Raster Calculator pada ketiga indikator peta RBF dengan menggunakan software ArcMap 10.4
management  in  India:  critical  considerations,” Int.  J.  Appl.  Sci. Technol. , vol. 2, no. 2, 2012.
[8] K.  L.  Hidup,  “Pedoman  teknis  penyusunan  inventarisasi  emisi pencemar  udara  di  perkotaan,” Jakarta  Asdep  Pengendali. Pencemaran  Udar.  Sumber  Berger.  Deputi  Bid.  Pengendali. Pencemaran Lingkung. Kementeri. Lingkung. Hidup Pencemaran Udar. di Daerah. Jakarta , 2013.