Prediksi Gas Karbon Monoksida (CO) dari Sumber Kendaraan Bermotor dengan Metode Gaussian Line Source Berbasis Sistem Informasi Geografis
Hierarchical prediction carbon monoxide (CO) gases from vehicles sources with Gaussian Line Source Method based on Geographic Information System
Taufik 1 , Moch. Assidieq 1 , Rosdiana 1 , Sumarlin 1 , Aryani Adami 1 , Tia Dwi Irawandani 2 , Ilham 3 , Dwiprayogo Wibowo 1 * 1 Program Studi Teknik Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Kendari, Jl. KH. Ahmad Dahlan No. 10, Kendari, Sulawesi Tenggara 93137, Indonesia
2 Departemen Teknik Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Brawijaya, Jl. Veteran, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Malang, Jawa Timur 65145, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Jl. HEA Mokodompit Kampus Baru UHO, Kendari, Sulawesi Tenggara 93132, Indonesia
*Email korespondensi : dwiprayogo@umkendari.ac.id

## ABSTRAK
Prediksi persebaran gas CO dari sumber transportasi di salah satu jalan arteri primer Kota Kendari menjadi  fokus  uji  coba  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  konsentrasi  polusi  udara menggunakan metode gaussian model line source (GMLS). Metode ini merupakan cara unik untuk menganalisis  persebaran  gas  CO  yang  dikombinasikan  dengan  metode geographic  information system (GIS)  kemudian  dibandingkan  terhadap  hasil  konsentrasi  yang  diperoleh  dengan  baku mutu Peraturan Pemerintah Indonesia No. 22 Tahun 2021 dan visualisasi menggunakan aplikasi GIS. Fokus kajian penelitian dilakukan di Jalan M.T. Hariyono Kota Kendari-Sulawesi Tenggara dengan  menghitung  volume  kendaraan,  analisis  konsentrasi  gas  CO,  dan  pemodelan menggunakan GIS. Berdasarkan hasil pengamatan volume lalu lintas di Jalan arteri primer M.T. Hariyono Kota Kendari menunjukkan bahwa jumlah kendaraan bermotor yang melintas di pagi hari sebanyak 3103 unit/jam (07.00-08.00 WITA), siang hari sebanyak 2,227 (12.00-13.00 WITA), dan sore  hari  sebanyak  2996  (16.00-17.00  WITA).  Jumlah  kendaraan  tersebut  menyumbangkan  laju emisi gas CO pada pagi hari sebesar 18,157.06 µg.(m.s) -1 , siang hari sebesar  13,982.83 µg.(m.s) -1 , dan sore hari sebesar 18,493.33 µg.(m.s) -1 . Berdasarkan perhitungan dengan finite length line source (FLLS) turunan dari metode GMLS, persebaran konsentrasi gas CO paling tinggi terletak pada tepi jalan ( roadside ) sebesar 5,838.84 µg.(Nm 3 ) -1 kondisi pagi hari, 4,496.5 µg.(Nm 3 ) -1 pada siang hari, dan 5,946.96 µg.(Nm 3 ) -1 pada sore hari dengan kondisi kecepatan angin rata-rata 2.1 m.s -1 dan arah angin dari  barat  laut  (315°)  ke  tenggara  (135°).  Analisis  spasial  dengan  pemodelan  SIG  menunjukkan wilayah sebaran dampak dari pencemaran gas CO menuju daerah sekitar ruas jalan raya.
Kata kunci: kendari, pencemaran, transportasi, udara

## ABSTRACT
The uniqueness of CO gas analysis from transportation sources on the primary arterial road in Kendari City has become the focus in this study to calculate pollutant concentration using the Gaussian model line source (GMLS) method. This method has combined with the geographic information system (GIS) method then compared the concentration results with the quality standard of Indonesian Government Regulation No. 22 of 2021 and visualization using GIS application. The subject in this study was examined on M.T. Hariyono Street, Kendari City-Southeast Sulawesi Province, Indonesia by calculating vehicle volume, CO gas concentration analysis, and modelling using GIS application. Based on these results, we obtain the traffic of vehicles volume on M.T. Hariyono Street showed that in the morning was 3103 units/hour (07.00- 08.00 AM), in the afternoon as many as 2227 units/hour (12.00-13.00 PM), and in the afternoon of 2996 units/hour (16.00-17.00 PM). The number of these vehicles have contributed to the emission rate in the morning of 18,157.06 µg.(m.s) -1 , in the noon of 13,982.83 µg.(m.s) -1 , and in the afternoon of 18,493.33
µg.(m.s) -1 . Based on calculations using the finite length line source (FLLS) derived from the GMLS method, the  highest  concentration  of  CO  gas  is  located  on  the  roadside  of  5,838.84  µg.(Nm 3 ) -1 in the  morning, 4,496.5 µg.(Nm 3 ) -1 in the midday, and 5,946.96 µg.(Nm 3 ) -1 in the afternoon; with an average wind velocity of 2.1 m.s -1 and a wind direction from the northwest (315°) to the southeast (135°). Spatial analysis with GIS produces a distribution area of the impact of CO gas pollution towards the area around the highway.
Keywords:  kendari, pollution, transportation, air

## PENDAHULUAN
Alam  memberikan  layanan  kepada  umat manusia berupa sekumpulan bahan
material  yang  sangat  bermanfaat  dan diperlukan untuk mendukung kehidupannya di muka bumi ini (Mindiharto et al ., 2020; Najib, 2018). Bahan material  ini  dikategorikan  dalam  bentuk “langsung” seperti produk untuk bangunan (kayu),  makanan,  obat  –  obatan,  bahan pakaian, dan sebagainya (Fauzi, 2021; Purba et  al .,  2020).  Secara  harfiah,  komponen utama  lingkungan  dibagi  atas  dua  yang dikenal  sebagai  komponen  abiotik  terdiri atas  benda  mati  meliputi  lapisan  hidrosfer (lautan, danau, sungai – sungai, dan saluran –  saluran  air  bawah  tanah),  litosfer  (tanah, fosil)  dan  atmosfer  (udara)  dan  komponen biotik  dikenal  dengan  komponen  makhluk hidup meliputi organisme-organisme hidup (virus,  bakteri,  jamur,  tumbuhan,  hewan dan manusia) (Anam et al ., 2021; Rema & Rai Putra, 2018). Kedua
komponen ini
saling ketergantungan  sehingga  manusia  dapat memanfaatkan  dan  memanipulasi  sumber fisik  alam  menjadi  energi  dan  mengurangi dampak  kebencanaan.  Tentu  kehidupan umat  manusia  terus  melakukan  aktivitas untuk  melangsungkan  hidup  dan  saling berinteraksi terhadap lingkungannya (Hasanah,  2021).  Namun  sampai  saat  ini banyak  kasus  bahwa  tingginya  aktivitas manusia  memberikan  dampak  negatif terhadap  penurunan  kualitas  lingkungan seperti  menimbulkan  pencemaran  udara, air, dan tanah (Hema et al ., 2021; Neshart et al ., 2021; Wibowo et al ., 2020).
Pencemaran  udara  merupakan  kondisi masuk  atau  dimasukkannya  suatu  bahan berbahaya atau beracun di udara yang dapat mempengaruhi kelangsungan hidup manusia  (Putri,  2018).  Udara  yang  kita jumpai  terdiri  atas  gas-gas  yang  saling berinteraksi seperti NOx, COx, O 2 , SOx, dsb (Wirosoedarmo  et  al.,  2020).  yang
partikelnya  bergerak  secara  acak  berada dilapisan  atmosfer  bumi  dan  membentuk zona  kehidupan  pada  permukaan  bumi (Darianto,
2019). Ketika
komposisi kandungan  gas  di  udara  berubah  akibat aktivitas  manusia  maka  dapat  berdampak buruk  bagi  makhluk  hidup  lainnya terutama  bagi  manusia  akan  mengalami ganggunan kesehatan dan dapat mengalami kematian  akibat  gas  pencemar  (Rosyidah, 2018).
Penyebab  utama  dalam  perubahan komponen  udara  seperti  peningkatan penduduk  dari  luar  kota/desa  ke  kota (urbanisasi). Berkaitan dengan hal tersebut, kualitas  udara  menjadi  parameter  suatu kesehatan lingkungan baik di desa maupun diperkotaan,
tingginya aktivitas transportasi juga memperlihatkan penurunan  kualitas  udara  (Fatoni,  2021; Subagiyo et  al .,  2021).  Meningkatnya kendaraan  bermotor  di  jalan  raya  dapat mengakibatkan  tingginya  zat  pencemar udara  akibat  gas  buang  (Nurmaningsih, 2018).
Terkhusus  di  Kota  Kendari  –  Provinsi Sulawesi  Tenggara,  Indonesia  pada  tahun 2020 jumlah penduduk sebesar 345107 jiwa Pertambahan  penduduk  tersebut  diikuti pertambahan jumlah kendaraan  bermotor. Perhitungan  kategori  kendaraan  bermotor di tahun 2020 tercatat bahwa wilayah Kota Kendari terdata sepeda motor mendominasi sebesar  462,809  unit,  diikuti  dengan  mobil penumpang  sebesar  87,979  unit,  truk  2101 unit,  dan  bus  47  unit  (BPS  Kota  Kendari, 2020). Jumlah ini terus mengalami kenaikan setiap  tahunnya,  dimana  pertumbuhan kendaraan bermotor di Indonesia dari tahun 2017  sampai  2019  tercatat  2.7-3.5% peningkatan  kendaraan  bermotor  tiap tahunnya
(BPS Indonesia,
2019). Pertumbuhan penduduk di kota secara jelas mengalami peningkatan mobilitas manusia di  jalan  raya.  Saat  ini  penggunaan kendaraan  bermotor  di  Indonesia  semakin meningkat  karena  meningkatnya  taraf
hidup masyarakat yang bergantung terhadap kendaraan bermotor karena dinilai cepat,  mudah,  dan  nyaman  (Hamsona  & Susilowati,  2019;  Nirmala  &  Surveyandini, 2019).
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  kami mencoba mengamati dan menduga persebaran terpusat dalam suatu jalan arteri primer  Kota  Kendari  yaitu  di  Jalan  M.T. Haryono yang diketahui merupakan daerah pusat perkotaan,
pertokoan, dan perkantoran
yang mengindikasikan kebolehjadian  tingginya  tingkat  pencemar udara  terutama  gas  CO  yang  berasal  dari gas  buang  kendaraan  bermotor.  Tahapan awal  untuk  menduga  dan  memperkirakan pencemaran  udara  perlu  menginisiasi  pola sebaran  pergerakan  udara  polutan.  Disisi lain  juga  penting  melihat  sumber  polutan yang  jelas  sehingga  menjadi  bahan  acuan data  agar  pengendalian  pencemaran  udara dapat dikendalikan dan dikurangi.
Berbagai  metode  pemodelan  untuk mengetahui  penyebaran  polutan  udara dapat menggunakan eulerian model, lagrangian model, dan gaussian model. Namun, metode yang mudah dan banyak diaplikasikan  menggunakan  FLLS  yang merupakan  jenis  dari gaussian  model  (GM) karena  dianggap  paling  mudah  dan memiliki akurasi analisis yang baik (Aslim, 2019). Berdasarkan
latar
belakang, penelitian ini menguraikan terkait peningkatan  mobilitas  kendaraan  terhadap kualitas
udara di Kota Kendari menggunakan metode GMLS yang diilustrasikan  dalam  bentuk  garis  dan memperoleh pola konsentrasi gas CO yang dipetakan menggunakan aplikasi GIS.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi  Pengamatan  Jumlah  dan  Jenis Kendaraan
Lokasi pengamatan  dalam penelitian ini di Jalan M.T. Haryono Kecamatan Kadia, Kota Kendari  –  Sulawesi  Tenggara  dengan panjang  jalan  yang  dianalisis  sejauh  200 meter  (Gambar  1).  Jalan  ini  dipilih  sebagai wilayah  pengamatan  karena  merupakan jalan  arteri  primer  yang  menjadikan  titik pusat  daerah  perkotaan,  pertokoan,  dan perkantoran  (padat  aktivitas  kendaraan bermotor) sehingga kebolehjadian tingginya
tingkat  pencemar  udara  terutama  gas  CO yang  berasal  dari  gas  buang  kendaraan bermotor.

## Lokasi Perhitungan Konsentrasi Gas CO di Lapangan
Dasar  pentingnya  pertimbangan  lokasi perhitungan gas CO yaitu mendeteksi arah angin  suatu  titik  lokasi.  Penentuan  arah angin di titik lokasi penelitian berbasis data sekunder  yang  dirujuk  dari  data  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika (BMKG)  merujuk  dari  arah  utara  ke  arah selatan.  Data  sekunder  BMKG  melaporkan bahwa pergerakan angin merujuk dari utara ke  selatan,  maka  perhitungan  konsentrasi gas  CO  dilakukan  di  tepi  jalan  ( roadside ) bagian selatan.

## Penentuan Volume Lalu Lintas
Pengamatan lalu lintas dilakukan pada hari senin  dalam  kondisi  jam  sibuk  ( peak  hour ), Pukul  07.00-08.00  WITA  untuk  mewakili waktu  pagi,  dan  pukul  12.00-13.00  WITA untuk  siang  hari,  dan  pikul  15.00-16.00 WITA untuk waktu sore. Teknik pengamatan dilakukan dengan cara menghitung  jumlah  kendaraan  ( traffic counting )  yang  melintas  pada  suatu  ruas jalan  secara  manual  menggunakan manual counter yang  dilakukan  oleh  5  orang surveyor. Masing-masing surveyor ditugaskan  untuk  menghitung  masing- masing jenis kendaraan.

## Menghitung Konsentrasi Gas CO
Berbasis  pemodelan  GMLS,  perhitungan  ini terdiri dari beberapa tahapan sebagai berikut:

## 1. Perhitungan laju emisi
Laju  emisi  dihitung  menggunakan Persamaan  1  dan  faktor  emisi  kendaraan mengacu  pada  faktor  emisi  nasional  pada Tabel 1.
𝑄 = ( ∑ 𝐸𝐹 𝑖 𝑥 𝑉 𝑛 𝑖=1 𝑡 ) ......................................(1)
Keterangan :
Q = Laju emisi sumber polutan (gram.m/detik)
EFi  = Faktor emisi setiap kendaraan (gram/km)
V = Volume kendaraan (Kendaraan/jam)
t = lama waktu pengamatan (detik)
i = jenis kendaraan
Gambar 1. Lokasi jalan M.T. Haryono Kota Kendari, Sulawesi Tenggara
Tabel 1. Nilai konstanta a, b, c, d dan f
Stabilitas A b* x ˂ 1 km x ˃ 1 km c D f c d f A 213 440.8  1.941  9.27  459.7  2.094  -9.6 B 156 106.6  1.149 3.3 108.2  1.098 2.0 C 104 61.0  0.911 0 61 0.911 0 D 58 33.2  0.725  -1.7 44.5  0.516  -13.0 E 50,5 22.8  0.678  -1.3 55.4  0.305  -34.0 F 34 14.35  0.740  -0.35  62.5  0.180  -48.6 b*  = 0.894 untuk semua kelas stabilitas dan nilai x
(Sumber: Cooper & Alley, 2010)

## 2. Arah angin dominan
Penentuan data arah dan kecepatan angin dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi WRPLOT View untuk  mensimulasikan arah  dan  kecepatan  angin  dalam  bentuk diagram mawar angin ( windrose ) sehingga dapat  dimodelkan  fluktuasi  arah  dan kecepatan  angin  di  lokasi  penelitian.
Perbedaan  cabang  dan  warna  pada diagram mensimulasikan arah datangnya angin.
3. Kecepatan angin efektif
Analisis  arah  dan  kecepatan  angin  efektif (ū) dapat dilakukan dengan menggunakan
aplikasi  WRPLOT View .  Arah  angin dihitung  tegak  lurus  terhadap  masing- masing ruas jalan. Kecepatan angin efektif dihitung  menggunakan  Persamaan  2. Kecepatan angin yang diperoleh merupakan  kecepatan  angin  yang  telah tegak lurus terhadap ruas jalan.
ū = 𝑣 𝑎𝑛𝑔𝑖𝑛. 𝑠𝑖𝑛|𝜃 − 𝛼| ................................(2)
Keterangan : ū
= Kecepatan angin pada posisi x (m/detik) v angin  = kecepatan angin di lokasi sampling 𝜃 – 𝛼 = sudut angin relatif terhadap jalan
4. Analisis Spasial Berbasis Sistem Informasi Geografis
Koordinat  titik  sampling  dan  hasil konsentrasi  dipetakan  kedalam  aplikasi SIG  dan  ditumpang-tindihkan  ( overlay ) dengan  peta  lokasi  pengamatan  untuk melihat  pola  persebaran  gas  CO  dari kendaraan bermotor yang melintas di Jalan M.T.  Haryono.  Analisis  ini  dapat memprediksikan  daerah  yang  terkena dampak  pencemaran  gas  CO  dari kendaraan  yang  melintas.  Analisis  spasial dalam penelitian ini menggunakan software Quantum GIS Versi-3.4.8-1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Volume Lalu Lintas
Keperolehan  data  volume  lalu  lintas  pada hari  senin  yang  merupakan  hari  awal aktivitas  manusia  di  jam  sibuk  sepanjang jalan arteri primer Kota Kendari sepanjang ± 200 meter. Dianalisis dengan waktu analisis yaitu  pagi  hari  (07.00-08.00  WITA) memperoleh total kendaraan bermotor yang melintas sebanyak 3,103 unit/jam, di siang hari  (12.00-13.00  WITA)  sebanyak  2,227 unit/jam,  dan  sore  hari  (16.00-17.00) sebanyak 2,996 unit/jam. Volume lalu lintas Jalan M.T Haryono saat pengamatan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1.  Volume  lalu  lintas  jalan  M.T Haryono
Berdasarkan  Gambar  1  menunjukkan bahwa  sepeda  motor  yang  mendominasi melintas di area Jalan M.T. Haryono diikuti dengan  mobil  berbahan  bakar  bensin.  Hal ini mengindikasikan bahwa di Kota Kendari cenderung  masyarakat  memiliki  alat
transportasi  sepeda  motor  setengahnya memiliki  kendaraan  mobil  berbahan  bakar bensin.  Tingkat  kepadatan  mobilitas masyarakat  melalui  Jalan  M.T.  Haryono  di waktu  pagi  dan  sore  hari  disebabkan adanya  aktivitas  warga  pergi  dan  pulang kerja.  Sedangkan  di  siang  hari  aktivitas transportasi menjadi setengahnya dimungkinkan warga yang bekerja sebagian ada  yang  keluar  untuk  istirahat  jam  kerja atau adanya aktivitas warga di sekitar untuk menuju  dan  kembali  dari  pusat  kota (Subekti et al ., 2021).

## Penentuan Laju Emisi Gas CO
Laju  emisi  gas  buang  kendaraan  bermotor berupa  gas  CO  dapat  ditentukan  dengan mengalikan  jumlah  dan  jenis  kendaraan yang melintas dengan faktor emisi nasional didalam  Pedoman  Teknis  Penyusunan Inventarisasi Emisi Penemar Udara Perkotaan (Kementerian Lingkungan
Hidup, 2013). Selanjutnya dikalikan dengan 1 jam waktu pengamatan. Dimana ambang batas  CO  di  Indonesia  ditetapkan  dalam durasi  1  jam  dengan  nilai  30  mg.(m 3 ) -1 . Perhitungan  laju  emisi  CO  dari  sumber transportasi  di  Jalan  M.T  Haryono  dapat dilihat  berdasarkan  Tabel  2  yang  diplot dalam Persamaan 1. Perhitungan laju emisi untuk  waktu  pengukuran  siang  dan  sore dilakukan dengan cara yang sama sehingga diperoleh  data  penentuan  laju  emisi  gas buang CO kendaraan sesuai dengan Tabel 2.
𝑄 = ( ∑ 𝐸𝐹 𝑖 𝑥 𝑉 𝑛 𝑖=1 𝑡 )
𝑄 = {(2152×14)+(872×40)+(57×2.8)+(5×11)+(17×8.4)} 3600 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
𝑄 = 65,365.4 3600 = 18.15706 𝑔/𝑘𝑚. 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
𝑄 = 18.15706 𝑔/𝐾𝑚. 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 × 1000

## 𝑄 = 18157.06 𝜇𝑔/𝐾𝑚. 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
Tabel 2 memperlihatkan emisi gas CO di pagi hari sebesar  18,157.06  µg.(m.s) -1 ,  siang  hari  adalah 13,982.8 µg.(m.s) -1 , dan sore hari adalah 18,493.3 µg.(m.s) -1 .  Jumlah  tersebut  merupakan  total seluruh  emisi  yang  disumbangkan  dari kendaraan yang melintas di Jalan M.T. Haryono.
Tabel 2. Data volume lalu lintas dan faktor emisi Jenis Kendaraan Jumlah Kendaraan (Unit/Jam)  Faktor Emisi CO (g/Km) (KLH, 2013) Pagi Siang Sore Sepeda motor 2,152 1,365 1,950 14 Mobil penumpang (bensin) 872 770 975 40 Mobil penumpang (Solar) 57 62 60 2.8 Bus 5 1 6 11 Truk 17 29 5 8.4 Total 3,103 2,227 2,996 - Q (µg.(m.s) -1 ) 18,157.06  13,982.83  18,493.33 - Kondisi Atmosfer Faktor  atmosfer  juga  mempengaruhi distribusi polusi udara. Studi ini memperhitungkan  pergerakan  angin  dan stabilitas  atmosfer  (Sutanhaji  et  al.,  2018). Pergerakan angin ditentukan dari arah dan kecepatan  angin,  sedangkan  stabilitas atmosfer  ditentukan  oleh  kecepatan  angin dan  intensitas  radiasi  matahari  (Marhaeni, 2018).  Beberapa  data  referensi  digunakan seperti  arah  angin,  intensitas  radiasi matahari, dan kecepatan angin kami peroleh dari BMKG Kota Kendari.
Pergerakan  angin  seperti  arah  dan kecepatan  angin  yang  melalui  Jalan  M.T. Haryono  digambarkan  dalam  diagram windrose . Berdasarkan data tersebut merujuk  tahun  2020  dan  kecepatan  angin rata-rata harian  dari stasiun BMKG wilayah Kendari.  Diagram windrose ditunjukkan pada  Gambar  2  yang  menunjukkan  bahwa arah angin yang berlaku adalah dari  barat laut  (315 ⁰ )  hingga  tenggara  (135 ⁰ )  dengan kecepatan angin rata-rata 2.1 m.s -1 .
Gambar  2.  Arah  dan  kecepatan  angin dominan yang diolah menggunakan software WRPLOT View
Tidak semua arah angin tegak lurus di Jalan M.T.  Haryono,  hanya  dari  barat  laut  yang vertikal,  dan  dari  barat  membentuk  sudut (360 ⁰ ) terhadap jalan. Kecepatan angin rata- rata  adalah  2.1  m.s -1 dan  tergolong kecepatan  sedang  (Gambar  2).  Kecepatan angin mempengaruhi pergerakan gas CO di atmosfer (Bachtiar et al ., 2018). Ketika angin bertiup  kencang,  jarak  penyebaran  polusi akan  semakin  jauh.  Kecepatan  angin  yang digunakan  dalam  perhitungan  adalah  1 m/detik pada saat pengambilan sampel.
Analisa  Pemodelan Finite  Length  Line Source (FLLS) Data  beban  emisi  dan  kondisi  atmosfer selanjutnya digunakan sebagai input untuk pemodelan FLLS yang merupakan jenis dari GMLS  dan  diolah  dengan  menggunakan software Ms. Excel. Berdasarkan pengamatan di  lapangan,  ruas  jalan  yang  diamati berbentuk  seperti  pada  Gambar  3,  dengan data sebagai berikut:
Gambar  3.  Geometri  jalan  M.T.  Haryono  – Kota Kendari
Merujuk  pada  perhitungan  sebelumnya, laju  emisi  dari  sumber  Q=  18,157.1 µg/m.detik, kecepatan angin u = 1 m/detik, jarak dari sumber emisi x = 200 m = 0.2 km, dan  ketinggian  pengukuran  H  =  2  meter.
Nilai H adalah nilai ketinggian yang diukur sesuai  Peraturan  Menteri  Lingkungan Hidup  Nomor  no.  12  Tahun  2010  tentang Pelaksanaan  Pengendalian  Pencemaran Udara  di  Daerah  dimana  ketinggian sampling  dari  permukaan  tanah  untuk partikel  dan  gas  minimal  2  meter (Kementerian Lingkungan Hidup, 2010). Kestabilan atmosfer berada pada kelas B,  maka  berdasarkan  Tabel  1  dapat ditentukan  nilai  konstanta  a,  b,  c,  d,  dan  f sebagai berikut: a = 156 ; b = 0.894 ; c =106.6 ;  d  =  1.149  ;  dan  f  =  2.3.  Perhitungan kecepatan  angin  efektif  menggunakan Persamaan 2, dengan demikian,  ū efektif = 1  m/detik    ×  sin  150.9 ⁰ =  0.10  m/detik. Sementara itu, untuk menghitung parameter  dispersi  konstanta  penyebaran pada  posisi  horizontal  (σy)  dan  parameter dispersi  konstanta  penyebaran  pada  posisi penyebaran vertikal (σz), diperoleh:
𝜎𝑦 = 𝑎 × 𝑥 𝑏 = 156 × (0.2) 0.894 = 37 𝐾𝑚
𝜎𝑧 = 𝑐 × 𝑥 𝑑 + 𝑓 = 106.6 × (0.2) 1.149 + 2.3 = 20.1 𝐾𝑚
Rasio  panjang  ruas  jalan  terhadap parameter  dispersi  σy  dan  σz  disimbolkan dengan  B1  dan  B2  dihitung  dengan  cara berikut:
𝐵 1 = 𝑦 1 𝜎𝑦 = −100 37 𝐾𝑚 = −2.70
𝐵 2 = 𝑦 2 𝜎𝑦 = 100 37 𝐾𝑚 = 2.70
Nilai  -100  dan  +100  merupakan  jarak  dari titik pengambilan sampel terhadap ruas ke kiri  berjarak  100  meter  dan  ke  kanan  100 meter. Bila dicocokan dalam tabel distribusi Gaussian nilai  G1 adalah 0.00 dan nilai  G2 adalah  0.99.  Selanjutnya,  perhitungan  nilai K dengan melihat nilai z = 0 dan H = 2 meter, diperoleh:
𝐾 = 18,157.1 0.10 × 20.1 {exp [− (0−2) 2 2×20.1 2 ] + exp [− (0−2) 2 2×20.1 2 ] }
𝐾 = 9,033.38 (0.004 + 0.004) = 72.267
Selanjutnya  konsentrasi  gas CO  pada  jarak 200 meter dihitung dengan cara:
𝐶 = 72.267 √2𝜇 (0.99 − 0.00) = 28.5 µg/Nmᵌ Konsentrasi yang dihitung adalah konsentrasi  pada roadside (±  7  meter  dari pertengahan  badan  jalan)  sampai  jarak  800 meter. Hasil konsentrasi untuk jarak 7 meter sampai  800  meter  dari  sumber  emisi  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar  4.  Distribusi  konsentrasi  gas  CO dalam jarak jalan
Berdasarkan  Gambar  4,  semakin  jauh  dari sumber pencemar, semakin rendah konsentrasi  pencemar  yang  ditimbulkan sebab  terjadi  pergerakan  udara  dan hempasan  angin  kendaraan  ke  area  tepi jalan  (trotoar)  dari  tengah  jalan  menuju  ke tepi jalan (Istirokhatun et al ., 2016). Sehingga dapat  diasumsikan  bahwa  jarak  lebar  dan panjang  jalan  mempengaruhi  persebaran polusi  udara  (Istirokhatun et  al .,  2016). Gambar  4  memperlihatkan  konsentrasi tertinggi pada pagi hari adalah pada jarak 7 meter  dari  sumber  emisi  yaitu  sebanyak 5,839.84  µg.(Nm 3 ) -1 .  Sedangkan  di  waktu siang  dengan  jarak  yang  sama  konsentrasi CO adalah sebanyak 4,496.5 µg.(Nm 3 ) -1 dan di  waktu  sore  konsentrasi  CO  adalah sebanyak 5,947 µg.(Nm 3 ) - 1 . Pada
pengukuran  pagi,  siang  dan  sore  kondisi cuaca cerah dan kecepatan angin adalah 1.0 m.detik -1 .  Perbedaan  konsentrasi  setiap pengukuran  dipengaruhi  oleh  jumlah kendaraan  unit/jam  yang  melintas  diruas Jalan  M.T.  Haryono  terutama  pada  jam sibuk  waktu  sore  hari  aktivitas  kendaraan mobil  penumpang  berbahan  bakar  solar meningkat  dengan  menyumbang  faktor emisi  yang  paling  besar  diantara  jenis kendaraan  lainnya  mengakibatkan  laju
emisi  pada  waktu  sore  hari  lebih  besar dibandingkan dengan waktu pagi hari.

## Konsentrasi gas CO hasil pemodelan
Perbandingan  model  konsentrasi  gas  CO dan  standar  kualitas  udara    nasional dibandingkan
dengan Peraturan
Pemerintah  Indonesia  No.  22  Tahun  2021 tentang  Pengendalian  Pencemaran  Udara (Peraturan  Pemerintah  RI,  2021)  dengan batasan  10,000  µg.(Nm 3 ) - 1 menunjukkan data tersebut udara ambien di sekitar Jalan M.T.  Haryono  Kota  Kendari  masih  berada dibawah baku mutu udara ambien nasional.
Gambar  5.  Hasil  perhitungan  gas CO hasil pemodelan SIG
Analisis  Spasial  menggunakan  Aplikasi

## SIG
Analisis spasial menggunakan aplikasi GIS dilakukan dengan  memasukkan koordinat sampling  dan  hasil  analisis  dalam software komputasi.  Konsentrasi  maksimum  berada di  daerah  dekat  jalan,  dan  semakin  jauh sumber  konsentrasinya,  semakin  rendah. Berdasarkan  Gambar  6  memperlihatkan bahwa kondisi
warna hitam memperlihatkan konsentrasi gas CO kisaran antara 3.1-28.5 µg.(Nm 3 ) - 1 yang mengindikasikan  bahwa  daerah  berwarna hitam  merupakan  daerah  yang  memiliki konsentrasi  rendah  terhadap  pencemaran udara. Sedangkan warna kuning-keputihan mencirikan bahwa polusi udara mengalami peningkatan  dimana  lokasi  tersebut  secara nyata  memiliki  tingkat  mobilitas  kegiatan kendaraan bermotor  sangat tinggi.  Ini juga terjadi ketika kondisi pagi, siang, dan sore. Data  ini  memperlihatkan  perubahan
pencemaran  udara  gas  CO  yang  selalu berubah  tergantung  pada  waktu,  tingkat mobilitas  kendaraan  bermotor,  dan  arah angin (Aminah, 2018; Manik, 2018).
5,838.84 5,946.9 6 4,496.5 28.5 29.1 3.1 3.1 1.6 1.2
A B C
Gambar 6. Hasil analisis spasial menggunakan aplikasi SIG ; (A) Pagi, (B) Siang, dan (C) Sore Keterangan: : Konsentrasi rendah (3.1-29.1 µg.Nm 3 )
: Konsentrasi sedang (398.42-796.82 µg/Nm 3 )
: Konsentrasi menengah (1,195.21-1,591.61 µg/Nm 3 )
: Konsentrasi tinggi (>5,946.96 µg/Nm 3 )

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  para  penulis sampaikan  kepada  Program  Studi  Teknik Lingkungan,  Fakultas  Teknik,  Universitas
Muhammadiyah Kendari
dalam mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aminah, S. (2018). Transportasi Publik dan Aksesbilitas  Masyarakat  Perkotaan. Jurnal Teknik Sipil , 9 (1), 1142–1155. Anam,  M.  S.,  Yulianti,  W.,  Safitri,  S.  N.,
Qolifah,  S.  N.,  &  Rosia,  R.  (2021). Konservasi Sumber Daya Alam dalam Perspektif  Islam. Al-Madaris  Jurnal Pendidikan  Dan  Studi  Keislaman , 2 (1), 26–37.
Aslim, M. A. F. I. (2019). Pemodelan Sebaran Polutan  Udara  Akibat  Aktivitas  Pltd Tello  Kota  Makassar  Menggunakan Model Dispersi Gauss. Jurnal Sains Dan Pendidikan Fisika , 15 (1), 36–44.
Bachtiar,  V.  S.,  Afrianita,  R.,  &  Rahma,  D.
(2018).  Pengaruh  Arah  Angin  pada Kepadatan Lalu Lintas terhadap Beban Emisi  Kendaraan  Bermotor  dan Konsentrasi  Gas  SO2  di  Kawasan Roadside  Kota  Padang. Prosiding Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi , 259–268. BPS  Indonesia.  (2019). Jumlah  Kendaraan Bermotor 2019 .
https://www.bps.go.id/indicator/17 /57/1/jumlah-kendaraan- bermotor.html BPS Kota Kendari. (2020). Kota Kendari dalam Angka 2021 . 74710.2102 , 1–388. Cooper,  C.  D.,  &  Alley,  F.  C.  (2010). Air pollution  control:  A  design  approach . Waveland press.
Darianto,  D.  (2019).  Analisa  Pengaruh Waktu  Dan  Turbulensi  Asap  Pada Mesin  Pengering  Ikan  Lele. Journal  of Mechanical  Engineering  Manufactures Materials and Energy , 3 (2), 130–142.
Fatoni,  A.  (2021).  Pengaruh  Perkembangan Keuangan Syariah, Investasi Langsung dan Perdagangan Internasional Terhadap Kualitas Udara Di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 7 (3), 1486–1493. Fauzi, A. (2021). Valuasi ekonomi dan penilaian
kerusakan  sumber  daya  alam  dan lingkungan . PT Penerbit IPB Press.
Hamsona,  D.  A.,  &  Susilowati,  I.  F.  (2019).
Perlindungan Hukum Terhadap Keselamatan  Penumpang  Kendaraan Sepeda Motor Yang Digunakan Untuk
Kepentingan  Masyarakat. NOVUM: JURNAL HUKUM , 6 (2), 1–8.
Hasanah,  A.  (2021).  Implementasi  Model Pembelajaran  Interaksi  Sosial  Untuk Meningkatkan Karakter Peserta Didik. Jurnal Pendidikan , 9 (1), 22–32. Hema,  H.,  Assiddieq,  M.,  Ndibale,  W., Ilham,  I.,  &  Wibowo,  D.  (2021).
Analisis Kualitas Air dengan
Parameter  TSS,  BOD,  Deterjen  dan Fosfat  (PO4)  pada  Sungai  Wanggu Kota  Kendari. ENVIROTEK:  Jurnal Ilmiah Teknik Lingkungan , 13 (2), 34–40. Istirokhatun, T., Agustini, I. T., & Sudarno,
S. (2016). Investigasi Pengaruh Kondisi Lalu  Lintas  dan  Aspek  Meteorologi Terhadap  Konsentrasi  Pencemar  SO2 di  Kota  Semarang. Jurnal  Presipitasi: Media  Komunikasi  Dan  Pengembangan Teknik Lingkungan , 13 (1), 21–27. Kementerian  Lingkungan  Hidup.  (2010). Peraturan  Menteri  Negara  Lingkungan Hidup  Nomor  12  Tahun  2010  Tentang Pelaksanaan  Pengendalian  Pencemaran Udara . Kementerian  Lingkungan  Hidup.  (2013). Pedoman teknis penyusunan inventarisasi emisi pencemar udara di perkotaan . Manik, K. E. S. (2018). Pengelolaan lingkungan hidup . Kencana.
Marhaeni,  A.  D.  R.  (2018). Pengaruh  Faktor Meteorologi Terhadap Fluktuasi
Konsentrasi PM10 dan O3 di DKI Jakarta . Mindiharto, S., Asturik, F. E. F., & Inayah, Z. (2020).  Penyuluhan  kepada  Pengurus dan Anggota Karang Taruna RW. XIV Desa  Ngringo,  Jaten,  Karanganyar tentang  Manfaat  Tumbuhan  Obat untuk Menjaga Kesehatan.
DedikasiMU  (Journal  of  Community Service) , 2 (3), 517–525. Najib,  A.  (2018). Ekstraksi  senyawa  bahan alam . Deepublish.
Neshart,  N.,  Rosdiana,  R.,  Wibowo,  D.,  & Sukri, A. S. (2021). Perencanaan Desain Instalasi  Pengolahan  Air  Limbah dengan  Metode  Biofilter  Anaerob–
Aerob. Jurnal TELUK: Teknik
Lingkungan UM Kendari , 1 (1), 14–19. Nirmala,  N.,  &  Surveyandini,  M.  (2019). Faktor  Penentu  Pemilihan  Jasa Transportasi  Online pada Masyarakat Banyumas. Sustainable  Competitive Advantage (SCA) , 9 (1), 339–347.
Nurmaningsih,  D.  R.  (2018).  Analisis kualitas  udara  ambien  akibat  lalu lintas kendaraan bermotor
Di Kawasan  Coyudan,  Surakarta. Jurnal Teknik Lingkungan , 3 (2), 46–53. Peraturan  Pemerintah  RI.  (2021). Peraturan
Pemerintah  Republik  Indonesia  No.  22 Tahun  2021  Tentang  Penyelenggaraan Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup . 1–483.
Purba,  B.,  Nainggolan,  L.  E.,  Siregar,  R.  T., Chaerul,  M.,  Simarmata,  M.  M.  T., Bachtiar,  E.,  Rahmadana,  M.  F., Marzuki,  I.,  &  Meganingratna,  A. (2020). Ekonomi  Sumber  Daya  Alam: Sebuah  Konsep,  Fakta  dan  Gagasan . Yayasan Kita Menulis. Putri,  E.  R.  (2018).  Model  Matematika Penanggulangan  Pencemaran  Udara. UNP Journal of Mathematics , 3 (2), 40–45. Rema, I. N., & Rai Putra, I. B. (2018). Sumber Daya Alam sebagai Media Literasi Di Bali. Forum Arkeologi , 31 (1), 1–14. Rosyidah,  M.  (2018).  Polusi  Udara  dan Kesehatan Pernafasan. Integrasi: Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 1 (2), 1–5. Subagiyo, H., Randa, W., Wahyuni, R. T., & Akbar, M. (2021). Peningkatan Akurasi Pengukuran Kadar Gas CO pada Node Sensor  Sistem  Monitoring  Kualitas Udara  Menggunakan  Kompensasi Kesalahan. Jurnal  Elektro  Dan  Mesin Terapan , 7 (2), 81–88. Subekti, Z. M., Mukiman, K., Fadhil, A. F. A., & Asyrofi, M. (2021). Penerapan Limit Akses Browsing Internet pada saat Jam Kerja  di  PT  XYZ. Jurnal  Teknologi Terpadu , 7 (1), 31–38. Sutanhaji,  A.  T.,  Anugroho,  F.,  & Ramadhina,  P.  G.  (2018).  Pemetaan Distribusi Emisi Gas Karbon Dioksida (CO2)  dengan  Sistem  Informasi Geografis (SIG) pada Kota Blitar. Jurnal Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , 5 (1), 34–42.
Wibowo, D., Basri, B., Adami, A., Sumarlin, S.,  Rosdiana,  R.,  Wa,  N.,  Ilham,  I., Ndibale,  W.,  &  Ilham,  I.  (2020). Analisis  Logam  Nikel  (Ni)  dalam  Air Laut  dan  Persebarannya  di  Perairan Teluk  Kendari,  Sulawesi  Tenggara. Indonesian Journal of Chemical Research ,
8 (2), 144–150. https://doi.org/10.30598//ijcr.2020.8
-dwi Wirosoedarmo, R., Suharto, B., & Proborini, D. E. (2020). Analisis Pengaruh Jumlah Kendaraan  Bermotor  dan  Kecepatan Angin Terhadap Karbon Monoksida di Terminal  Arjosari. Jurnal  Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , 7 (2), 57–64.