345
KAJIAN AWAL FAKTOR EKSTERNALITAS EMISI GAS BUANG PADA PERLUASAN SISTEM GANJIL GENAP DI
JAKARTA
Jafar Waliyudin
Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Indonesia
Indonesia jwaiyudin@gmail.com
Ellen Sophie Wulan Tangkudung
Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Indonesia
Indonesia ellen.sophie@ui.ac.id
Abstract
Even-odd system is a policy of limiting vehicles with odd or even license plates in accordance with the applicable time and road sections. Even odd system is an implementation to solve problems due to transportation such as traffic jams and air pollution. In the process of operating this system can reduce externalities due to vehicle pollution on Jakarta's roads. The purpose of this study is to analyze the effectiveness of even odd systems based on externalities. Vehicle speed and volume analysis is done by survey counting using CCTV video on the road section. The average speed of the vehicle before the expansion of the even odd system on the Gunung Sahari Road section was 25.42 km / hr and on the Pramuka Road segment was 36.18 km / hr.
The average speed of the vehicle after the expansion of the odd-even system with the assumption of an increase with the figures from the DKI Jakarta Transportation Department to 10.83 km / hour for the Gunung Sahari Road section and 15.42 km / hour for the Pramuka Road section. The total vehicles before the even-number system expansion was 6613 vehicles for the Gunung Sahari Road section and 12,663 vehicles for the Pramuka Road section. The total vehicles after the expansion of the odd even system is assumed to have decreased with the figure from the DKI Jakarta Transportation Department to 5066 vehicles for the Gunung Sahari Road section and 9702 vehicles for the Pramuka Road section. The odd even system has reduced external costs by 37% on the Gunung Sahari road section and 34% on the Pramuka Road section. This result is based on the type of vehicle and fuel used. Even odd systems can effectively reduce external costs due to CO2 and also reduce congestion by reducing vehicle and increasing vehicle speed.
Keywords: efectiveness, even-odd system, traffic jam, air pollution, speed, vehicle, CO2, eksternalities, eksternal cost
Abstrak
Pembatasan kendaraan berdasarkan nomor kendaraan bermotor pada waktu tertentu di ruas-ruas jalan yang berlaku dikenal dengan sistem ganjil-genap. Merupakan implementasi untuk menyelesaikan masalah akibat pergerakan kendaraan seperti kemacetan lalu lintas dan polusi udara. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk analisa awal terhadap efektivitas dari sistem ganjil genap berdasarkan aspek eksternalitas yaitu emisi gas buang CO2. Analisa kecepatan dan volume kendaraan dilakukan dengan survei menggunakan video cctv pada ruas jalan tertentu. Kecepatan rata-rata kendaraan sebelum perluasan sistem ganjil genap pada ruas Jalan Gunung Sahari adalah 25,42 km/jam dan pada ruas Jalan Pramuka adalah 10,83 km/jam. Kecepatan rata-rata kendaraan setelah perluasan sistem ganjil genap dengan asumsi mengalami kenaikan dengan angka dari Dinas Perhubungan DKI Jakarta menjadi 36,18 km/jam untuk ruas Jalan Gunung Sahari dan 15,42 km/jam untuk ruas Jalan Pramuka. Jumlah volume kendaraan sebelum perluasan sistem ganjil genap adalah 6613 kendaraan untuk ruas Jalan Gunung Sahari dan 12.663 kendaraan untuk ruas Jalan Pramuka. Volume kendaraan setelah perluasan sistem ganjil genap dengan asumsi mengalami penurunan dengan angka dari Dinas Perhubungan DKI Jakarta menjadi 5066 kendaraan untuk ruas Jalan Gunung Sahari dan 9702 kendaraan untuk ruas Jalan Pramuka. Sistem ganjil genap telah menurunkan biaya ekstenal sebanyak 37% pada ruas Jalan gunung Sahari dan 34% untuk ruas Jalan Pramuka. Hasil ini berdasarkan pada jenis kendaraan dan bahan bakar yang
346
digunakan. Sistem ganjil genap dapat dengan efektif mengurangi biaya eksternal akibat CO2 dan juga mengurangi kemacetan dengan mengurangi volume kendaraan dan menambah kecepatan kendaraan.
Kata Kunci: efektivitas, sistem ganjil-genap, lalu lintas, polusi udara, kecepatan, kendaraan, karbon dioksida, eksternalitas, biaya eksternal
PENDAHULUAN
Jakarta merupakan salah satu kota dengan tingkat kemacetan yang tinggi. Berdasarkan data kemacetan versi TomTom Traffict Index 2019 Jakarta memiliki tingkat kemacetan 53%
dengan posisi kesepuluh kota termacet di dunia (TomTom, 2019). Dalam data versi Asian Development Bank lewat laporan Update of The Asian Development Outlook edisi September 2019, Jakarta berada di posisi 17 dari 24 kota sampel dengan populasi lebih dari lima juta penduduk. Kemacetan di Jakarta lebih tinggi dari kota Singapura, Karachi, Surabaya, Hongkong, Ahmedabad, Lahore, dan Taipei. (Asian Development Bank, 2019)
Kemacetan yang terjadi di Jakarta menimbulkan banyak dampak negatif, terutama pada polusi udara. Semakin rendah kecepatan kendaraan (kondisi semakin macet), semakin tinggi emisi gas yang dihasilkan (Nicolas Coulombel, 2018). Menurut data data yang dilampirkan oleh (Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta, 2019), sumber utama polusi udara di Jakarta berasal dari sektor transportasi sebesar 75%, Pembangkit listrik dan pemanas 9%, sektor domestik 8%, dan pembakaran industri 8%.
Sementara itu kondisi polusi udara di Jakarta berada pada kondisi yang kurang baik. Data Air Visual menggambarkan bahwa Air Quality Index (AQI) di Jakarta menjadi salah satu yang terburuk di dunia. AQI di Jakarta pada bulan juli 2019 berada di angka 195, hal tersebut menunjukkan kualitas udara di ibu kota tidak sehat (IQAir, 2019).
Berdasarkan hal tersebut Gubernur DKI Jakarta mengeluarkan Instruksi Gubernur Nomor 66 Tahun 2019 tentang Pengendalian Kualitas Udara. Dalam Instruksi Gubernur terdapat poin yang menekankan bahwa pengendalian kualitas udara perlu dilakukan dengan perluasan kebijakan sistem ganjil genap.
Sistem ganjil genap adalah kebijakan pembatasan kendaraan bermotor dengan plat ganjil atau genap sesuai dengan waktu dan ruas jalan yang berlaku. Kebijakan ini merupakan sistem yang diterapkan pada ruas jalan yang padat untuk mengurangi volume kendaraan pada ruas tersebut.
Selain untuk mengurangi waktu tempuh kendaraan, peraturan ini juga dibuat untuk mengurangi tingkat polusi yang ada di Jakarta. Oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi terhadap ruas jalan yang diberlakukan perluasan sistem ganjil genap, salah satunya dengan melakukan kajian awal atas eksternalitas yang terjadi akibat emisi kendaraan.
347
TINJAUAN TEORITIS
Transportation Demand Management (TDM) adalah setiap tindakan atau serangkaian tindakan yang ditujukan untuk mempengaruhi perilaku perjalanan orang sedemikian rupa sehingga kemacetan berkurang (Meyer, 1999). Banyak bukti menunjukkan bahwa TDM dapat diterapkan di berbagai situasi dengan variabel sama dan memiliki hasil cukup baik secara keseluruhan (Ferguson, 2007).
Sistem ganjil genap adalah salah satu contoh implementasi dari Transportation Demand Management yang diterapkan untuk mencapai tujuan dari penyelesaian masalah akibat transportasi seperti kemacetan lalu lintas dan polusi udara. Sistem ini sudah diterapkan di negara lain seperti India di New Delhi pada tahun 2016 (Mohan, 2017).
Dalam data versi Asian Development Bank lewat laporan Update of The Asian Development Outlook edisi September 2019, Jakarta merupakan kota termacet di posisi 17 dari 24 kota sampel dengan populasi lebih dari lima juta penduduk. Kemacetan di Jakarta lebih tinggi dari kota Singapura, Karachi, Surabaya, Hongkong, Ahmedabad, Lahore, dan Taipei. (Asian Development Bank, 2019).
Kemacetan yang terjadi di Jakarta menimbulkan banyak dampak negatif, terutama pada polusi udara. Semakin rendah kecepatan kendaraan (kondisi semakin macet), semakin tinggi emisi gas yang dihasilkan (Nicolas (Nicolas Coulombel, 2018). Sementara itu kondisi polusi udara di Jakarta berada pada kondisi yang kurang baik. Data Air Visual menggambarkan bahwa Air Quality Index (AQI) di Jakarta menjadi salah satu yang terburuk di dunia. AQI di Jakarta pada bulan juli 2019 berada di angka 195, hal tersebut menunjukkan kualitas udara di ibu kota tidak sehat (IQAir, 2019).
Eksternalitas secara umum didefinisikan sebagai biaya atau manfaat yang tidak dipertimbangkan oleh individu atau kelompok ketika membuat keputusan rasional.
(DeSerpa, 1988). Sebagian negara maju telah menjadikan eksternalitas sebagai objek yang dikaji secara serius, banyaknya literatur yang membahas hal ini membuat eksternalitas dianggap penting untuk dikaji (Rothengatter, 1994). Ekstenalitas dianggap penting bagi negara dengan jumlah penduduk yang padat, karena negara dengan penduduk yang padat cenderung memiliki kebutuhan transportasi yang lebih tinggi. Secara bersamaan, dampak negatif dari transportasi terus meningkat dan menjadi penyumbang terbesar emisi CO2 dan polusi udara terbesar diantara sector lainnya.
Dalam artikel mengenai Carbon Management, (Ian Williams, 2012) menjelaskan bahwa perhitungan emisi karbon dapat dihitung dengan tiga metode, tiap metode memiliki urutan berdasarkan tingkat kekhususan dan keakuratannya.
Konsumsi bahan bakar adalah tingkatan konsumsi bahan bakar mesin yang dinyatakan dalam satuan mil per galon atau liter per kilometer. (Olja Cokorilo, 2019) dalam artikelnya menjelaskan metode yang dilakukan untuk mendapatkan nilai Konsumsi bahan bakar.
Metode ini mengacu pada model Highway Development and Management (HDM). Nilai Konsumsi bahan bakar yang didapat merupakan hasil dari pengaruh faktor-faktor yang ada di ruas jalan seperti kecepatan kendaraan, jenis kendaraan, dan kondisi jalan.
348
Faktor Emisi merupakan faktor yang menentukan besarnya emisi berdasarkan jenis bahan bakar yang digunakan. Faktor emisi untuk CO2 yang digunakan di Indonesia dalam satuan kg CO2 per liter.
Menurut (Peter Bickel, 2005) biaya eksternal merupakan biaya yang timbul Ketika kegiatan sosial atau ekonomi suatu kelompok berdampak kepada kelompok lain dan dampak tersebut tidak sepenuhnya diperhitungkan atau dikompensasikan oleh kelompok pertama.
Tabel 1. Faktor Konsumsi Bahan Bakar berdasarkan Jenis Kendaraan
Jenis Bahan Bakar Faktor Emisi (kg CO2/ Liter)
Bahan Bakar Diesel 2,2 Bahan Bakar Bensin 2,6
Sumber : Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, 2014
Biaya eksternal merupakan hasil kali dari besar eksternalitas dengan biaya satuan. Pajak karbon adalah alat yang sederhana dan hemat biaya Standar terendah pada penentuan pajak karbon merupakan €30 per ton CO2. Akan tetapi, terdapat tiga negara yang menetapkan pajak karbon untuk emisi jalan dibawah nilai tersebut, yaitu Rusia, Brazil, dan Indonesia.
(OECD, 2019)
METODE PENELITIAN
Penelitian di mulai dari proses mengidentifikasi masalah yang dilanjutkan dengan meformulasikan masalah tersebut ke dalam pertanyaan penelitian. Selanjutnya, dilakukan studi literatur untuk mempelajari bagaimana menjawab permasalahan yang sudah diformulasikan menjadi pertanyaan penelitian. Setelah itu, dilakukan identifikasi variabel penelitian yang terdiri dari dua jenis, yaitu variabel independen (variabel bebas) dan variabel dependen (variabel terikat). Setiap variabel dijabarkan kembali menjadi indikator yang berbentuk lebih operasional, yaitu sebagai data. Data untuk variabel bebas terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer terdiri dari jarak ruas jalan; volume kendaraan; jenis bahan bakar; dan kecepatan kendaraan. Di sisi lain, data sekunder terdiri faktor konsumsi bahan bakar; faktor emisi; dan umur kendaraan.
Data primer untuk periode setelah sistem ganjil genap didapatkan menggunakan metode survei dengan rekaman video kamera CCTV pada ruas jalan lewat rekaman yang dimiliki oleh Dinas Perhubungan (Dishub), sementara pengumpulan data sekunder diperoleh dari Dishub dan literatur. Data primer untuk periode sebelum sistem ganjil genap juga didapat menggunakan metode survei dengan rekaman video cctv pada ruas jalan lewat rekaman yang dimiliki oleh Dishub, hanya saja kecepatan kendaraan dikalikan persentase perubahan kecepatan yang didapat dari Dishub, sementara pengumpulan data sekunder didapat dari Dishub dan studi pustaka.
Setelah data primer terkumpul, dilakukan pengolahan data untuk mendapatkan besarnya data aktivitas untuk setiap item. Hal ini dibantu dengan menggunakan aplikasi Google Maps untuk mendapatkan jarak yang ditempuh. Untuk mendapatkan penggunaan bahan bakar,
349
perhitungan dilakukan dengan menggunakan metode HDM. Penggunaan bahan bakar dihitung berdasarkan jenis kendaraan yang lewat, kecepatan kendaraan, umur kendaraan, dan faktor bahan bakar yang digunakan. Tahap selanjutnya adalah menentukan faktor emisi untuk tiap kendaraan. Faktor emisi ditentukan berdasarkan jenis bahan bakar yang digunakan, sesuai dengan tabel yang dipublikasikan oleh (Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, 2014). Tahap terakhir adalah tahap pengolahan data untuk mendapatkan nilai eksternalitas. Nilai eksternalitas sendiri merupakan perkalian antara data aktivitas, penggunaan bahan bakar, dan faktor emisi. Nilai eksternalitas dikalikan dengan jumlah kendaraan yang lewat untuk mengetahui total emisi yang ada pada ruas jalan akibat kendaraan. Nilai eksternalitas yang didapat dikalikan dengan nilai karbon yang didapat dari (OECD, 2019) untuk mendapatkan biaya eksternal akibat emisi CO2.
Dari kedua biaya eksternal, dilakukan analisis data dengan menghitung nilai persentase pengurangan biaya eksternal untuk melihat apakah nilai eksternalitas pada kedua periode mempunyai nilai rata-rata yang sama atau tidak sama secara signifikan. Selain itu, kedua nilai data eksternalitas dibandingkan secara rasio untuk melihat tingkat efektivitas perluasan sistem ganjil genap dalam mengurangi eksternalitas.
Teknik pengumpulan data dibedakan berdasarkan jenis data. Untuk data primer, teknik pengumpulan data berupa observasi dan studi dokumen. Untuk data sekunder, teknik pengumpulan data berupa studi pustaka yang dilakukan melalui kajian terhadap literatur, jurnal, dan buku.
Data primer diambil pada tanggal 9 September 2019 di ruas jalan Gunung Sahari dan jalan Pramuka yang diberlakukan sistem ganjil genap setelah perluasan.
Teknik sampling yang digunakan merupakan sampling kuota sampai mencapai jumlah ukuran sampling yang telah ditentukan. Sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri - ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan.
Kendaraan yang melewati ruas jalan yang telah ditentukan lebih dari 100 kendaraan. Oleh karena itu, penentuan ukuran sampling dapat menggunakan rumus slovin untuk mewakili jumlah populasi yang tersedia
HASIL PENELITIAN
Dari video CCTV ruas jalan didapat kecepatan kendaraan dengan hasil rata-rata pada ruas jalan Gunung Sahari adalah 25,42 km/jam sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 36,18 km/jam setelah perluasan sistem ganjil genap. Sedangkan pada ruas jalan Pramuka nilai rata- rata kecepatannya adalah 10,83 km/jam sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 15,42 km/jam setelah perluasan sistem ganjil genap.
Setelah dihitung dengan rumus perhitungan Konsumsi bahan bakar berdasarkan kecepatan kendaraan, didapat Nilai rata-rata Konsumsi bahan bakar pada ruas jalan Gunung Sahari adalah 0,12 liter/km sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 0,10 Liter/Km setelah
350
perluasan sistem ganjil genap. Sedangkan pada ruas jalan Pramuka nilai rata-rata Konsumsi bahan bakar adalah 0,18 Liter/Km sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 0,16 Liter/Km setelah perluasan sistem ganjil genap.
Nilai VKT yang digunakan merupakan Panjang ruas jalan yang didapat dari aplikasi google maps. Panjang ruas Jalan Gunung Sahari yang didapat dari google maps adalah 4,7 km dan Panjang ruas Jalan Pramuka adalah 2,4 km.
Dengan mengalikan nilai VKT dengan Konsumsi bahan bakar dan faktor emisi, didapat nilai CO2/item pada ruas jalan Gunung Sahari adalah 1,33 Kg sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 1,11 Kg setelah perluasan sistem ganjil genap. Sedangkan pada ruas jalan Pramuka nilai rata-rata CO2/item adalah 1,04 Kg sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 0,91 Kg setelah perluasan sistem ganjil genap.
Nilai CO2/item yang didapat dikalikan dengan pajak karbon yang ditetapkan oleh (OECD, 2019). Nilai rata-rata kecepatan biaya ekstenal/item pada ruas jalan Gunung Sahari adalah Rp157,21 sebelum perluasan sistem ganjil genap dan Rp130,94 setelah perluasan sistem ganjil genap. Sedangkan pada ruas jalan Pramuka nilai rata-rata biaya ekstenal/item adalah Rp123,18 sebelum perluasan sistem ganjil genap dan Rp107,57 setelah perluasan sistem ganjil genap.
Untuk menghitung total biaya ekstenal, perlu mengalikan nilai biaya eksternal dengan jumlah kendaraan. Dari video CCTV ruas jalan didapat jumlah kendaraan dari masing- masing jenis kendaraan. Berikut jumlah sampel kendaraan pada Jalan Gunung Sahari dan Jalan Pramuka setelah perluasan sistem ganjil genap.
Tabel 2. Volume Kendaraan Jalan Gunung Sahari Setelah Perluasan Sistem Ganjil Genap Jenis Kendaraan Jumlah Kendaraan
Mobil 4609
Taxi 267
Truk Kecil 159
Truk Besar 5
Bus 26
Tabel 3. Volume Kendaraan Jalan Pramuka Setelah Perluasan Sistem Ganjil Genap Jenis Kendaraan Jumlah Kendaraan
Mobil 8652
Taxi 774
Truk Kecil 190
Truk Besar 18
Bus 68
Dengan asumsi bahwa jumlah kendaraan menurun akibat perluasan sistem ganjil genap dengan angka penurunan dari Dinas Perhubungan (DISHUB) DKI Jakarta, berikut volume kendaraan pada Jalan Gunung Sahari dan Jalan Pramuka sebelum Sistem Ganjil Genap.
351
Tabel 4. Volume Kendaraan Jalan Gunung Sahari sebelum Perluasan Sistem Ganjil Genap Jenis Kendaraan Jumlah Kendaraan
Mobil 6016
Taxi 348
Truk Kecil 208 Truk Besar 7
Bus 34
Tabel 5. Volume Kendaraan Jalan Pramuka Sebelum Perluasan Sistem Ganjil Genap Jenis Kendaraan Jumlah Kendaraan
Mobil 11293
Taxi 1010
Truk Kecil 248 Truk Besar 23
Bus 89
Jumlah biaya eksternal yang didapat merupakan perkalian dari biaya eksternal/item dengan jumlah kendaraan sesuai jenis kendaraannya. Berikut adalah hasil perhitungan hasil biaya eksternal yang dihasilkan dari jam 06.00-10.00 WIB.
Biaya Eksternal setelah perluasan sistem ganjil genap menurun sebesar 37% untuk ruas Jalan Gunung Sahari dan 34% pada ruas Jalan Pramuka. Penurunan ini diakibatkan oleh kenaikan nilai kecepatan kendaraan dan penurunan volume kendaraan pada ruas jalan.
Tabel 6. Jumlah Biaya Eksternal selama Periode Penelitian di Jalan Gunung Sahari
Periode Biaya Eksternal
Sebelum Perluasan
Sistem Ganjil Genap Rp928.247,11 Sebelum Perluasan
Sistem Ganjil Genap Rp584.464,85
Tabel 7. Jumlah Biaya Eksternal selama Periode Penelitian di Jalan Pramuka
Periode Biaya Eksternal
Sebelum Perluasan
Sistem Ganjil Genap Rp 1.522.057,35 Sebelum Perluasan
Sistem Ganjil Genap Rp 1.007.538,01
KESIMPULAN
1. Biaya Eksternal yang dihasilkan pada periode sebelum perluasan sistem ganjil genap pukul 06.00-10.00 adalah Rp928.247,11 untuk Jalan Gunung Sahari dan Rp 1.522.057,35 untuk Jalan Pramuka.
352
2. Biaya Eksternal yang dihasilkan pada periode setelah perluasan sistem ganjil genap pukul 06.00-10.00 adalah Rp584.464,85 untuk Jalan Gunung Sahari dan Rp 1.007.538,0 untuk Jalan Pramuka.
3. Biaya Eksternal setelah perluasan sistem ganjil genap menurun sebesar 37% untuk ruas Jalan Gunung Sahari dan 34% pada ruas Jalan Pramuka. Penurunan ini diakibatkan oleh kenaikan nilai kecepatan kendaraan dan penurunan volume kendaraan pada ruas jalan.
4. Kecepatan kendaraan rata-rata pada Jalan Gunung Sahari lebih tinggi dari Jalan Pramuka. Nilai rata-rata kecepatan kendaraan pada ruas jalan Gunung Sahari adalah 25,42 km/jam sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 36,18 km/jam setelah perluasan sistem ganjil genap. Sedangkan pada ruas jalan Pramuka nilai rata-rata kecepatannya adalah 10,83 km/jam sebelum perluasan sistem ganjil genap dan 15,42 km/jam setelah perluasan sistem ganjil genap.
REFERENSI
Asian Development Bank. (2019). Fostering Growth and Inclusion in Asia's City.
doi:http://dx.doi.org/10.22617/FLS190445-3
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. (2014). Definition of "fuel consumption".
Retrieved from ranradgrk.bappenas.go.id:
http://ranradgrk.bappenas.go.id/rangrk/admincms/downloads/publications/Pedoman_
teknis_perhitungan_baseline_emisi_GRK_sektor_berbasis_energi.pdf
DeSerpa, A. C. (1988). Microeconomic theory issues andapplications. Boston: Allyn and Bacon Inc.
Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta. (2019). Kualitas Udara DKI Jakarta. Jakarta.
Ferguson, E. (2007). Transportation Demand Management Planning, Development, and Implementation. Journal of the American Planning Association.
doi:https://doi.org/10.1080/01944369008975448
Ian Williams, S. K. (2012). A beginner’s guide to carbon footprinting. Carbon Management, 61-62.
IQAir. (2019). Air Quality Index Jakarta. Retrieved from www.iqair.com:
https://www.iqair.com/id/indonesia/jakarta
Meyer, M. D. (1999). Demand management as an element of transportation policy: using carrots and sticks to in¯uence travel behavior. Transportation Research.
doi:https://doi.org/10.1016/S0965-8564(99)00008-7
Mohan, D. (2017). Evaluation of Odd–Even Day Traffic Restriction Experiments in Delhi, India. Journal of Transportation Research. doi:https://doi.org/10.3141/2627-02 Nicolas Coulombel, L. D. (2018). The environmental social cost of urban road freight:
Evidence from the Paris region. Transportation Research Part D: Transport and Environment.
353
OECD. (2019). Taxing Energy Use. doi:https://doi.org/10.1787/058ca239-en
Olja Cokorilo, I. I. (2019, July 14). Prediction of Exhaust Emission Costs in Air and.
sustainability.
Peter Bickel, R. F. (2005). ExternE Externalities of Energy Methodology 2005 Update.
Luxemburg: European Communities.
Rothengatter, W. (1994). Do External Benefits Compensate for External Cost of Transport?
Transportation Research Part A: Policy and Practice, 321-328.
TomTom. (2019). jakarta-traffict. Retrieved from tomtom.com:
https://www.tomtom.com/en_gb/traffic-index/jakarta-traffic/
