PERBANDINGAN ESTIMASI BEBAN EMISI CO DAN CO2 DENGAN PENDEKATAN KONSUMSI BAHAN BAKAR DAN KECEPATAN KENDARAAN

(STUDI KASUS : BUNDERAN CIBIRU-LEMBANG)

THE COMPARISON OF CO AND CO2 EMISSION LOAD ESTIMATION WITH FUEL CONSUMPTION AND VEHICLES SPEED APPROACHING

(CASE STUDY : BUNDERAN CIBIRU-LEMBANG)

Zahra Eldewisa1 dan Driejana2

Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung

Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 1zahraeldewisa@ymail.com dan 2driejana@yahoo.com

Abstrak : Sektor transportasi memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap sumber energi. Hampir sebagian besar produk kendaraan bermotor yang digunakan dalam sektor transportasi menggunakan bahan bakar minyak (BBM). Penggunaan BBM sebagai sumber energi tidak akan terlepas dari emisi senyawa-senyawa seperti CO dan CO2 yang berperan dalam fenomena rumah kaca sehingga berdampak pada pemanasan global. Kota Bandung (tahun 2006) dengan rasio jumlah angkutan umum dan kendaraan pribadi roda empat sebesar 24 : 1, ditambah dengan rasio kendaraan roda dua dengan kendaraan roda empat hasil survey sebesar 1.3 : 1, turut menyumbangkan kedua senyawa tersebut ke atmosfer. Penelitian ditekankan pada emisi yang dihasilkan dari kendaraan umum dan non pribadi karena umumnya memiliki pola berkendara dengan frekuensi jalan-berhenti yang besar dan berdampak pada tingginya konsumsi bahan bakar serta gas buang yang terbentuk.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan estimasi beban emisi CO dan CO2 yang dihitung dengan pendekatan konsumsi bahan bakar dan kecepatan kendaraan. Penelitian berlokasi di jalan utama antara Bunderan Cibiru (batas timur Kota Bandung) dengan Lembang (batas utara Kota Bandung) melalui pusat Kota Bandung. Studi terdahulu menyatakan bahwa lokasi tersebut memiliki volume kendaraan terpadat (sekitar 2000 unit mobil/jam). Sehingga memiliki potensi cukup besar terhadap emisi CO dan CO2 ke atmosfer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa estimasi beban emisi CO dengan pendekatan konsumsi bahan bakar bernilai sebesar 2.562.877 ton/tahun, lebih kecil bila dibandingkan dengan pendekatan kecepatan kendaraan yaitu 3.438.734 ton/tahun. Sementara, beban emisi CO2 untuk pendekatan konsumsi BBM bernilai 87.570.756 ton/tahun, lebih besar bila dibandingkan dengan beban emisi CO2 menggunakan pendekatan kecepatan kendaraan senilai 57.041.925 ton/tahun. Estimasi beban emisi yang lebih mendekati kondisi di lapangan adalah estimasi dengan pendekatan konsumsi bahan bakar. Hal ini disebabkan estimasi dengan pendekatan kecepatan kendaraan merupakan pendekatan yang sederhana karena dengan kecepatan rerata yang sama, terdapat perbedaan jumlah percepatan dan perlambatan sehingga konsumsi BBM rata-ratanya pun akan menjadi sangat berbeda. Kata Kunci : Sektor transportasi, kendaraan bermotor, estimasi beban emisi CO dan CO2

Abstract : Transportation sector has a high dependence on energy sources. Most motor vehicle products that are used in the transportation sector use fuel oil. Fuel oil utilization as a source of energy can’t be separated from the compound, such as CO and CO2 as an emission that contribute to the greenhouse effect resulting global warming in bigger scale. Bandung City (in year 2006) with the ratio of public transport and private vehicles in 24:1, participated in releasing both compound into the atmosphere. The research is more focused on the emission generated from the four-wheeled vehicles because of it generally have a driving cycle with a big frequency of stop and go, that have a big impact on high fuel consumption and waste gas that are formed. The purpose of this research is to compare the emissions of CO and CO2 load estimation that are calculated with the approach to fuel consumption and vehicle speed. Research is located on the main road between Cileunyi (Bandung eastern city border) with Lembang (Bandung northern city border), through the center of the Bandung city. Former studies state

that the location has the highest volume of vehicles (about 2000 car units / hour). So it has the huge potential for CO emission to the atmosphere. Result of the research shows that emission load estimation by fuel consumption aaproaching valued at 2,562,877 tons / year, much smaller when compared with the vehicle approaches the speed of 3,438,734 tons / year. Meanwhile, the burden of CO2 emissions for the fuel consumption approach is worth 87,570,756 tons / year, greater than the burden of CO2 emissions using the approach speed of vehicles valued at 57,041,925 tons / year. Estimating the burden of emissions closer to the conditions in the field is estimated to approach fuel consumption. This is due to the approach to estimate vehicle speed is a simple approach for the same average speed, there is a difference in the acceleration and deceleration so that fuel consumption average is also going to be very different.

Key words : Transportation sector, four-wheller vehicles, CO dan CO2 emission load estimation

PENDAHULUAN Sektor transportasi memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap sumber energi. Hampir sebagian besar produk kendaraan bermotor yang digunakan dalam sektor transportasi menggunakan bahan bakar minyak (BBM) sebagai sumber energi. Penggunaan BBM sebagai sumber energi tidak akan terlepas dari senyawa-senyawa seperti CO dan CO2 sebagai gas buang yang berkontribusi dalam fenomena rumah kaca. Studi terdahulu menunjukkan bahwa peningkatan konsumsi energi dan emisi CO2 yang paling signifikan terjadi di perkotaan karena didalamnya terjadi perpindahan populasi yang sangat cepat untuk mendapatkan kehidupan yang lebih baik dan kemakmuran (Fong, W., et.al, 2008). Di Eropa, pencemaran udara dari transportasi jalan merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang paling signifikan (Bailey, P.D., 1995). Begitupun yang terjadi di Kota Bandung, dengan peningkatan perekonomian yang pesat, ditandai dengan meningkatnya jumlah pendatang di Kota ini, turut berkontribusi terhadap pencemaran udara, khususnya emisi CO dan CO2 dengan penggunaan kendaraan bermotor sebagai moda transportasi. Meningkatnya jumlah pendatang akan meningkatkan penggunaan kendaraan bermotor yang akan menurunkan kecepatan rata-rata kendaraan di jalan raya. Penurunan kecepatan rata-rata kendaraan akan menurunkan kualitas emisi gas buang kendaraan. Variabilitas dalam emisi menunjukkan bahwa rata-rata tingkat emisi cenderung meningkat dengan kecepatan rata-rata dengan pengecualian tingkat emisi CO yang menurun (Zhai, H., et.al). Sejumlah faktor dapat mempengaruhi tingkat emisi gas buang antara lain beban mesin (kecepatan, percepatan, perubahan gigi, kelas jalan, dan penggunaan AC, kondisi ambien (suhu dan kelembaban), dan komposisi bahan bakar. Peningkatan arus lalu lintas terutama akan mempengaruhi kecepatan dan percepatan sepanjang segmen jalan tertentu, tetapi dapat juga mempengaruhi pilihan rute (yaitu, volume lalu lintas pada segmen jalan tertentu) (Dowling, R.G., 2005). Kecepatan rata-rata kendaraan yang berkaitan dengan pola berkendara akan sangat mempengaruhi jumlah pelepasan senyawa tersebut ke atmosfer. Pola berkendara merupakan salah satu faktor transportasi penting yang akan secara langsung mempengaruhi jumlah dan intensitas pencemar udara yang dilepaskan oleh kendaraan bermotor ke atmosfer. Pola berkendara sangat mempengaruhi jumlah pelepasan senyawa-senyawa pencemar dan memiliki hubungan yang signifikan dengan konsumsi bahan bakar pada kendaraan (Hooker, J.N., 1988). Pola berkendara dengan besarnya frekuensi jalan-berhenti yang umumnya terjadi di persimpangan, membutuhkan bahan bakar semakin besar bila dibandingkan dengan pola berkendara yang berjalan dengan kecepatan konstan untuk semua jenis motor, baik berbahan bakar bensin maupun diesel (Soedomo, 2001), sehingga, jumlah pencemar terutama

gas-gas rumah kaca (CO dan CO2) yang dihasilkan pun semakin besar. Pada umumnya, jumlah emisi gas buang akan mengalami penurunan jika kecepatan bertambah dan pada titik tertentu akan mengalami peningkatan kembali. Perilaku emisi gas buang terhadap kecepatan kendaraan mirip dengan perilaku konsumsi bahan bakar yang pada kecepatan tertentu akan menemui titik optimum. Pada tahun 2006, didapat rasio perbandingan alat transportasi umum dengan kendaraan pribadi (roda empat) di Kota Bandung sebesar 24 : 1 (Bandung Dalam Angka 2007/2008). Penelitian lebih ditekankan pada emisi yang dihasilkan dari kendaraan beroda empat baik yang berbahan bakar premium maupun solar. Kemudian, kendaraan beroda empat dibedakan menjadi kendaraan umum seperti angkutan kota dan kendaraan pribadi. Perkembangan signifikan dari volume kendaraan yang tidak diiringi dengan peningkatan prasarana transportasi akan berdampak langsung pada peningkatan emisi gas rumah kaca, menyebabkan ketidakseimbangan antara radiasi yang datang dan radiasi yang dipantulkan kembali di atmosfer bumi. Hal ini disebabkan, gas-gas rumah kaca tersebut menyerap radiasi infra merah yang dipantulkan oleh permukaan bumi. Sehingga peningkatan emisi gas-gas rumah kaca akan mengakibatkan terjadinya kecenderungan peningkatan suhu dari permukaan bumi dan atmosfer bagian bawah atau disebut juga pemanasan global. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan estimasi beban emisi CO dan CO2 yang dihitung dengan pendekatan konsumsi bahan bakar dan kecepatan kendaraan. METODOLOGI

Area Studi Pengumpulan data berlokasi di jalan utama antara Bunderan Cibiru (batas timur Kota Bandung) dengan Lembang (batas utara Kota Bandung) melalui pusat Kota Bandung seperti yang terlihat pada Gambar 1. Penentuan lokasi tersebut didasarkan pada studi terdahulu yang mneyatakan bahwa lokasi tersebut memiliki volume kendaraan terpadat sekitar 2000 unit mobil/jam (Prayudyanto, et.al, 2009). Pengumpulan data dilakukan pada persimpangan besar yang dilalui karena kualitas udara perkotaan umumnya buruk pada persimpangan lalu lintas yang disebabkan oleh variasi kecepatan kendaraan pada saat mendekati dan meninggalkan persimpangan (Pandian, S., et.al., 2008). Jumlah persimpangan total yang dilalui dengan rute Batas Kota Cibiru dengan Batas Kota Lembang begitu pun sebaliknya adalah 25 persimpangan, Pengumpulan Data Primer Jenis kendaraan yang digunakan pada saat survey adalah Suzuki Futura (alat transportasi umum) 1500 cc produksi tahun 2005 berbahan bakar premium, Toyota Kijang 1800 cc produksi tahun 2004 berbahan bakar premium dan Isuzu Panther Standard 2300 cc produksi tahun 1995 berbahan bakar solar. Data primer yang dibutuhkan untuk mengestimasi beban emisi adalah data konsumsi bahan bakar, jarak dari satu simpul simpang ke simpul simpang lainnya, elevasi jalan, jumlah kendaraan eksisting, dan waktu tempuh untuk masing-masing simpul. Data konsumsi bahan bakar diperoleh dengan menggunakan alat Ono Sokki FP-2140H (Gambar 2) dan dipasangkan dengan Ono Sokki LC-5100 (Gambar 3) sebagai alat pembaca yang secara otomatis akan mengeluarkan data konsumsi bahan bakar ke dalam kertas rol sesuai dengan selang waktu yang diinginkan. Selang waktu yang dipilih adalah per 10 detik. Alat Ono Sokki FP-2140H dipasang pada mesin kendaraan untuk mengetahui aliran bahan bakar yang digunakan. Data waktu tempuh kendaraan diperoleh dengan menggunakan alat sensor yang dihubungkan dengan kabel odometer

(Gambar 4). Kemudian data tersebut disimpan dalam sebuah alat Grant”1000 Series” Squirell Logger (Gambar 5). Penentuan lokasi simpang satu dengan simpang lainnya dilakukan secara manual oleh surveyor pada saat melewati simpang tersebut. Selain itu data jumlah kendaraan eksisting survey untuk masing-masing persimpangan dilakukan secara manual oleh surveyor. Kendaraan yang dihitung hanya kendaraan beroda empat. Pengecualian terjadi pada survey hari senin yang hanya melakukan pengumpulan data koordinat dalam selang jarak 10 m pada masing-masing rute dengan menggunakan alat GPS (Geomatical Posotioning Station).

Gambar 1. Lokasi Pengumpulan Data Primer

Gambar 2. Ono Sokki FP-2140H Gambar 3. Ono Sokki LC-5100

Gambar 4. Kabel odometer Gambar 5. Grant”1000 Series”SQ Logger

Waktu Pengumpulan Data Primer Pengumpulan data dilakukan selama empat hari pada hari Senin, Selasa, Kamis dan Sabtu dan dengan kondisi cuaca cerah pada bulan Juli 2008. Untuk masing-masing rute dilakukan pengumpulan data selama tiga kali dalam sehari, yaitu survey pertama antara pukul 06.00-

10.00BBWI, survey kedua antara pukul 10.00-14.00 BBWI, dan survey ketiga antara pukul 14.00-18.00 BBWI. Pengecualian untuk hari Senin, pengumpulan data hanya dilakukan antara pukul 14.00-18.00 BBWI karena hanya dilakukan pengambilan data koordinat untuk masing-masing simpang yang dilalui untuk menentukan jarak. Pengumpulan Data Sekunder Data sekunder yang dibutuhkan untuk mengolah data antara lain data faktor emisi dengan pendekatan konsumsi bahan bakar dan kecepatan kendaraan, data fuel economy untuk masing-masing tipe dan bahan bakar kendaraan, data penjualan bahan bakar Kota Bandung, data kecepatan rerata kendaraan bermotor, serta data jumlah kendaraan total di Kota Bandung. Faktor emisi yang digunakan dalam perhitungan beban emisi dalam penelitian ini adalah faktor emisi India untuk pendekatan konsumsi bahan bakar dan NAEI untuk pendekatan kecepatan kendaraan. Data fuel economy diperoleh dari penelitian sebelumnya (Sihombing, 2008). Data penjualan bahan bakar dan jumlah kendaraan total di Kota Bandung diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kota Bandung. Sementara data kecepatan kendaraan roda dua diperoleh dari penelitian Srikandi tahun 2009. Pengolahan dan Analisa Data Dalam mengestimasi beban emisi terdapat empat persamaan, yaitu dengan pendekatan kecepatan kendaraan, total konsumsi bahan bakar, total perjalanan penumpang, dan pengukuran ambient. Namun persamaan yang akan digunakan dalam estimasi beban emisi pada penelitian ini hanya pada dua pendekatan yaitu pendekatan kecepatan kendaraan dan total konsumsi bahan bakar. Penggunaan dua pendekatan tersebut disebabkan oleh level ketidaktentuan dari kedua pendekatan tersebut rendah sehingga hasil akhir mendekati akurat dibandingkan dengan dua pendekatan lainnya. Persamaan yang digunakan untuk menghitung beban emisi CO dan CO2 (Guttikunda, 2008) adalah sebagai berikut : Pendekatan kecepatan kendaraan

Emisi (ton/tahun) = Jumlah Kendaraan x Jarak tempuh (km/tahun) x faktor emisi (gm/km) x 10-6 (ton/gm)

Pendekatan konsumsi bahan bakar Emisi (ton/tahun) = konsumsi bahan bakar (lt/tahun) x fuel economy (km/lt) x faktor emisi

(gm/km) x 10-6 (ton/gm) Pada persamaan dengan pendekatan kecepatan kendaraan, variable kecepatan digunakan dalam perhitungan nilai factor emisi. Tahapan pertama yang dilakukan dalam perhitungan beban emisi dengan menggunakan pendekatan konsumsi bahan bakar seperti yang tertera pada Gambar 6 adalah mengambil data konsumsi bahan bakar dengan menggunakan alat Ono Sokki FP-2140H dan data waktu tempuh untuk setiap simpang yang dilalui dengan menggunakan alat sensor yang dihubungkan dengan kabel odometer pada tiga jenis kendaraan yang telah dijabarkan sebelumnya pada pagi, siang dan sore hari. Sementara itu, hitung rasio jumlah kendaraan umum dengan jumlah kendaraan pribadi di Kota Bandung untuk mengestimasi jumlah kendaraan umum dan pribadi yang melintas pada saat survey yang hanya diketahui jumlahnya. Kemudian, dari masing-masing kendaraan uji, tentukan beban emisi dengan menggunakan persamaan pendekatan konsumsi bahan bakar pada tiap waktu survey (pagi, siang, sore) dan rata-ratakan nilai beban emisi dari masing-masing

waktu survey. Beban emisi total dari keseluruhan rute dan jenis kendaraan diperoleh dengan mengalikannya dengan jumlah rerata kendaraan yang melalui area tersebut.

Gambar 6. Bagan Alir Perhitungan Pendekatan Konsumsi Bahan Bakar

Tahapan yang dilakukan dalam mengestimasi beban emisi CO dan CO2 dengan pendekatan kecepatan kendaraan seperti yang terlihat pada Gambar 7 pertama-tama adalah mengumpulkan data waktu tempuh per simpang yang dilalui pada waktu pagi, siang dan sore hari dan jarak dari simpul simpang satu ke simpul simpang berikutnya. Kemudian, rata-ratakan waktu tempuh untuk masing-masing tipe dan bahan bakar kendaraan. Rasio jumlah kendaraan umum dengan jumlah kendaraan pribadi yang diperoleh berdasarkan perbandingan dari data BPS di Kota Bandung digunakan untuk mengestimasi jumlah kendaraan umum dan pribadi yang melintas pada saat survey. Beban emisi untuk masing-masing kendaraan uji diperoleh dengan menggunakan persamaan perhitungan beban emisi dengan pendekatan kecepatan kendaraan. Beban emisi total untuk keseluruhan rute dan kendaraan diperoleh dengan mengalikan beban emisi masing-masing kendaraan dengan jumlah kendaraan yang melintas.

Gambar 7. Bagan Alir Perhitungan Pendekatan Kecepatan Kendaraan

Data-data yang diperoleh selama penelitian, variasi waktu, konsumsi bahan bakar, kecepatan kendaraan, perbedaan beban emisi diolah menggunakan software Microsoft Excell dan dinyatakan dalam bentuk tabel dan grafik untuk mempermudah dalam analisis dan pembahasan data. HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil Survey Transportasi

Panjang Jalan Panjang jalan diperlukan dalam perhitungan kecepatan kendaraan. Berdasarkan hasil survey, diketahui bahwa jarak antara Cibiru-Lembang maupun Lembang-Cibiru adalah 23862 m. Jarak terjauh dari persimpangan yang diamati seperti yang terlihat pada Gambar 8 berada antara persimpangan Riung Bandung dengan Samsat yaitu sebesar 4912 m dan jarak terpendek dari persimpangan yang diamati berada antara persimpangan Sulanjana dengan Trunojoyo dan persimpangan Babakan Siliwangi dengan Ciumbeluit yaitu sebesar 133 m.

Gambar 8. Panjang Jalan

Elevasi Jalan

Elevasi jalan akan mempengaruhi kecepatan kendaraan serta konsumsi BBM. Hasil survey menunjukkan bahwa elevasi jalan antara Cibiru-Lembang sebesar 372.3 m dengan elevasi terbesar terdapat antara persimpangan Terminal Ledeng dengan Lembang yaitu sebesar +92 m (kondisi jalan menanjak). Gambar 9 berikut menunjukkan elevasi dari tiap persimpangan yang diamati.

Gambar 9. Elevasi Jalan

Volume Kendaraan

Volume kendaraan yang terdapat di jalan, akan mempengaruhi beban emisi yang dihasilkan. Survey lapangan menunjukkan bahwa kawasan Cibiru-Lembang memiliki volume kendaraan rerata per jam sebesar 4174 unit kendaraan/jam sedangkan kawasan Lembang-Cibiru memiliki volume kendaraan rerata per jam sebesar 6103 unit kendaraan/jam. Pada kawasan Cibiru-Lembang (Gambar 10), volume kendaraan terpadat terdapat antara persimpangan Samsat dengan Gatot Subroto sebesar sementara pada kawasan Lembang-Cibiru (Gambar 11), volume kendaraan terpadat terdapat antara persimpangan Samsat dengan Riung Bandung. Hal ini dapat disebabkan, kedua persimpangan terletak pada pusat kota kedua Kota Bandung (setelah alun-alun) yang merupakan kawasan perkantoran, sekolah, dsb, aktivitas masyarakat cenderung terpusat di kawasan tersebut menyebabkan arus lalu lintas menjadi besar sehingga volume kendaraan menjadi tinggi.

010002000300040005000

4912

133Nila

i (m

)

Persimpangan

Panjang Jalan

-200

20406080

10092

Nila

i (m

)

Persimpangan

Elevasi Jalan

Gambar 10. Volume Kendaraan Cibiru-Lembang

Gambar 11. Volume Kendaraan Lembang-Cibiru

Konsumsi BBM dan Waktu Kendaraan yang paling efisien dalam konsumsi bahan bakar adalah kendaraan umum (angkot). Disusul dengan kendaraan probadi berbahan bakar premium lalu solar. Hal ini sudah sesuai dengan pustaka yang menyatakan bahwa kapasitas mesin kendaraan mempengaruhi konsumsi bahan bakar, semakin besar kapasitas mesin, semakin besar pula bahan bakar yang dibutuhkan oleh kendaraan tersebut.

Tabel 1. Konsumsi BBM dan Waktu

Parameter The Type of Vehicles

Angkot Kijang Panther Konsumsi BBM (ml) 3177.22 3805 3858

Waktu (dt) 4497.333 4534 4234 Rasio Konsumsi BBM (ml)

/Waktu (dt) 0.706468 0.839215 0.911195

1095

0200400600800

10001200

Nila

i (un

it k

enda

raan

)

Persimpangan

Volume kendaraan

1600

0500

100015002000

Nila

i (un

it k

enda

raan

)

Persimpangan

Volume Kendaraan

Beban Emisi Pendekatan Konsumsi Bahan Bakar

Berdasarkan hasil perhitungan beban emisi dengan pendekatan konsumsi bahan bakar diketahui bahwa pada rute Lembang-Cibiru, baik CO maupun CO2 yang dihasilkan lebih besar bila dibandingkan dengan rute sebaliknya. Hal ini disebabkan, pada rute Lembang-Cibiru, beban mesin kendaraan lebih besar yang diakibatkan oleh elevasi jalan sehingga konsumsi bahan bakar pun menjadi besar.

Tabel 2. Beban Emisi Pendekatan Konsumsi Bahan Bakar

Pendekatan Kecepatan Kendaraan

Pada pendekatan kecepatan kendaraan, beban emisi CO maupun CO2 terbesar terdapat pada rute Lembang-Cibiru. Berdasarkan hasil survey, kecepatan kendaraan rerata pada lokasi tersebut lebih rendah dibandingkan dengan persimpangan lainnya pada rute tersebut yang disebabkan elevasi menuju Lembang yang semakin besar. Dari persamaan faktor emisi yang ada, dengan kecepatan rendah, emisi CO dan CO2 yang terbentuk menjadi lebih besar.

Tabel 3. Beban Emisi Pendekatan Kecepatan Kendaraan

Perbandingan Beban Emisi

Beban emisi CO dengan pendekatan konsumsi BBM bernilai 2.562.877 ton/tahun, lebih kecil dibandingkan dengan pendekatan kecepatan kendaraan yaitu 3.438.734 ton/tahun. Namun, beban emisi CO2 untuk pendekatan konsumsi BBM bernilai 87.570.756 ton/tahun, lebih besar bila dibandingkan dengan beban emisi CO2 menggunakan pendekatan kecepatan kendaraan senilai 57.041.925 ton/tahun. Perbedaan hasil tersebut disebabkan, pada kecepatan kendaraan, perhitungan beban emisi hanya bergantung pada kecepatan kendaraan dan jarak tempuh. Berdasarkan hasil survey dan perhitungan, diketahui bahwa nilai faktor emisi untuk kedua polutan menurun seiring dengan meningkatnya kecepatan. Menurut Zhai, H., et.al, diketahui bahwa emisi CO menurun seiring dengan meningkatnya kecepatan. Pada perhitungan beban emisi dengan pendekatan konsumsi bahan bakar, turut dipertimbangkan idling time yang disebabkan persimpangan. Berdasarkan hasil survey diketahui bahwa konsumsi bahan bakar pada saat idle lebih besar bila dibandingkan dengan konsumsi bahan bakar pada saat kendaraan running. Sehingga emisi yang dihasilkan pada saat itu akan lebih besar. Perhitungan beban emisi dengan konsumsi bahan bakar mengklasifikasikan emisi per jenis kendaraan. Hal ini

Cibiru-Lembang Lembang-CibiruCO 1101678 1461200 2562877

CO2 39842194 47728563 87570756

Polutan Total (ton/tahun)Rute

Cibiru-Lembang Lembang-CibiruCO 1400493 2038241 3438734

CO2 23055115 33986810 57041925

PolutanRute

Total (ton/tahun)

disebabkan berbeda jenis kendaraan, akan berbeda pula fuel efficiency dan konsumsi bahan bakar yang dibutuhkan.

Gambar 12. Beban Emisi CO

Gambar 13. Beban Emisi CO2

Jumlah konsumsi bahan bakar tergantung pada banyak faktor termasuk frekuensi dan rata-rata percepatan dan perlambatan, cara berkendara pengemudi, banyaknya beban mesin kendaraan, pemeliharaan kendaraan, pemompaan dan penggunaan air conditioning. Selain itu, perhitungan dengan pendekatan konsumsi bahan bakar juga mempertimbangkan fuel economy per jenis kendaraan yang berbeda-beda menurut jenis dan bahan bakar yang digunakan serta waktu berhenti yang terjadi selama di perjalanan. Hal ini membuat estimasi beban emisi dengan pendekatan bahan bakar lebih mendekati kondisi yang sesungguhnya di perjalanan. Selain itu, estimasi beban emisi dengan pendekatan kecepatan kendaraan merupakan pendekatan yang sederhana, hanya mempertimbangkan faktor lalu lintas tanpa mempertimbangkan kondisi mesin kendaraan dan. Ini disebabkan bahwa dengan kecepatan rerata yang sama, terdapat perbedaan jumlah percepatan dan perlambatan sehingga konsumsi rata-ratanya pun akan menjadi sangat berbeda.

0

1000000

2000000

3000000

4000000

BBM Kecepatan Kendaraan

2562877

3438734N

ilai (

ton/

tahu

n)

Pendekatan

Emisi CO

0100000002000000030000000400000005000000060000000700000008000000090000000

BBM Kecepatan Kendaraan

87570756

57041925

Nila

i (to

n/ta

hun)

Pendekatan

Emisi CO2

KESIMPULAN Beban emisi CO dengan pendekatan konsumsi BBM bernilai 2.562.877 ton/tahun, lebih kecil dibandingkan dengan pendekatan kecepatan kendaraan yaitu 3.438.734 ton/tahun. Namun, beban emisi CO2 untuk pendekatan konsumsi BBM bernilai 87.570.756 ton/tahun, lebih besar bila dibandingkan dengan beban emisi CO2 menggunakan pendekatan kecepatan kendaraan senilai 57.041.925 ton/tahun. Pendekatan yang lebih mendekati keadaan yang sesungguhnya di perjalanan adalah dengan menggunakan pendekatan konsumsi bahan bakar. Pada kecepatan rerata yang sama, terdapat perbedaan jumlah percepatan dan perlambatan sehingga konsumsi rata-rata bahan bakarnya pun akan menjadi sangat berbeda.

DAFTAR PUSTAKA Bailey, P.D., 1995, Modelling Future Vehicle Exhaust Emission in Europe, Water, Air, and Soil

Pollution, Vol.85, pp 1879-1884 BPS Kota Bandung. 2008. Bandung Dalam Angka 2007/2008. Dowling, R.G., National Cooperative Highway Research Program, Predicting Air Quality

Effects of Traffic-Flow Improvements : Final Report and User’s Guide, NCHRP Report No.535

Fong, W.K., Hiroshi M., Yu-Fat L., 2008, Application of System Dynamics Model as Decision Making Tool in Urban Planning Process Towards Stabilizing Carbon Dioxide Emissions From Cities, Building and Environment, Vol.44, pp 1528-1537

Guttikunda, Sarath, 2008, Four Simple Equation for Vehicular Emissions Inventory, SIM-Air Working Paper Series : 02-2000

Hooker, J.N., 1988, Optimal Driving for Single Vehicle Fuel Economy, Transportation Research Part A, Vol.22A, No.3, pp 183-201

Pandian, S., Sharad G., Aloke K.G., 2009, Evaluating Effects of Traffic and Vehicle Characteristics on Vehicular Emissions Near Traffic Intersections, Transportation Research Part D, Vol.14, pp 180-196

Prayudyanto, M.N, et.al, 2009, Optimization of Fuel Consumption At Congested Network In Metro City In Indonesia, Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol.7

Sihombing, Adolf. 2008. Inventori Emisi CO2 dan CH4 Dengan Pendekatan VKT dan Konsumsi Bahan Bakar. ITB

Soedomo, Moestikahadi. 2001. Kumpulan Karya Ilmiah Mengenai Pencemaran Udara. Penerbit ITB : Bandung.

USEPA. 1975. Supplement No.5 For Compilation of Air Pollutant Emission Factor, Second Edition. North Caroline.

Zhai, H., H. Christopher F., Nagui M. R., Speed- and Facility-Specific Emissions Estimates for Transit Buses based on Measured Speed Profiles.