Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Ancaman perubahan iklim semakin nyata dengan meningkatnya emisi gas rumah kaca termasuk emisi karbon. Peningkatan itu disebabkan aktivitas manusia yang dapat dilihat dari pola penggunaan tanah. Provinsi DKI Jakarta sebagai wilayah perkotaan dengan penduduk yang besar memiliki intensitas aktivitas manusia yang tinggi. Tingginya aktivitas manusia tersebut menjadi alasan DKI Jakarta perlu untuk memenuhi target pengurangan emisi pada sektor energi sebagai bagian dari Paris Agreement. Tujuan penelitian ini adalah membuat dan menganalisis model spasial emisi karbon sektor energi berdasarkan reflektansi permukaan pada penggunaan tanah yang terekam Sentinel 2 melalui pendekatan multi-indeks. Penelitian dilakukan di wilayah daratan Provinsi DKI Jakarta dengan menggunakan data geospasial resmi yang tersedia dan penginderaan jauh untuk ekstraksi informasi terkait penggunaan tanah serta inventarisasi emisi gas rumah kaca dari konsumsi energi tahun 2020 sebagai referensi. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan machine learning classifier yang tersedia pada Google Earth Engine untuk klasifikasi terbimbing Sentinel 2 dan ditentukan kesesuaian nilai emisinya atas dasar berbagai faktor. Perhitungan gas rumah kaca terdiri dari emisi bangunan dan emisi transportasi yang melibatkan konsumsi energi stasioner maupun bergerak dan faktor emisi. Analisis regresi linier berganda digunakan sebagai model akhir yang mengaitkan emisi karbon dari konsumsi energi dengan karakter berbagai kanal dan indeks pada penggunaan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tutupan awan citra, parameter algoritma, dan dataset berpengaruh pada identifikasi penggunaan tanah dan algoritma terbaik adalah Random Forest dengan akurasi umum 0,62. Reflektansi permukaan red edge 1 dan 2 serta SWIR 1 dan 2 baik untuk klasifikasi. Penggunaan tanah yang paling banyak menghasilkan emisi pada model adalah industri dengan koefisien 0,078. Nilai R kuadrat dari model mencapai 0,65 mengindikasikan pengaruh prediksi variabel sebesar 65%. Membagikan pengaruh setiap kelas penggunaan tanah sebagai variabel moderator dan reflektansi Sentinel 2 terhadap emisi karbon dalam bentuk model yang berbeda dapat digunakan untuk melakukan estimasi emisi karbon

---

The threat of climate change is becoming more evident with the increase in greenhouse gas emissions, including carbon emissions. The increase was due to human activities which can be seen from the pattern of land use. DKI Jakarta Province as an urban area with a large population has a high intensity of human activity. The high level of human activity is the reason DKI Jakarta needs to meet the emission reduction target in the energy sector as part of the Paris Agreement. The purpose of this study was to create and analyze a spatial model of energy sector carbon emissions based on surface reflectance on land use recorded by Sentinel 2 through a multi-index approach. The study was conducted in the mainland area of ​​DKI Jakarta Province using available official geospatial data and remote sensing for the extraction of information related to land use as well as greenhouse gas emissions inventory data from energy consumption in 2020 as a reference. Data processing is carried out using machine learning classifiers available on Google Earth Engine for supervised classification on Sentinel 2 and the suitability of the emission values is determined ​​based on various factors. The greenhouse gas calculation consists of building emissions and transportation emissions involving stationary and mobile energy consumption and emission factors. Multiple linear regression analysis was used as the final model that relates carbon emissions from energy consumption with the character of various bands and indices on land use. The results showed that the image cloud cover, algorithm parameters, and datasets affect the identification of land use and the best algorithm is Random Forest with an overall accuracy of 0.62. The surface reflectance of red edge 1 and 2 as well as SWIR 1 and 2 is good for classification. The land use that produces the most emissions in the model is industry with a coefficient of 0.078. The R squared value of the model reaches 0.65 indicating the predictive effect of the variable is 65%. Sorting the effect of each land use class as moderator variable and Sentinel 2 reflectance on carbon emissions in different models can be used to estimate carbon emissions."

"

Sebagai salah satu negara yang berpartisipasi pada Paris Agreement tahun 2016, Indonesia harus melakukan mitigasi terhadap emisi gas rumah kaca pada awal tahun 2020. Indonesia sendiri telah berkomitmen untuk mengurangi emisi gas rumah kaca sebesar 26% dari keadaan normal. Mencoba untuk mendukung komitmen tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mencari emisi minimal pada konstruksi pondasi dangkal yang memenuhi persyaratan ULS dan SLS menggunakan fitur solver pada program Microsoft Excel. Pencarian tersebut dilakukan dengan analisis gate-to-gate dengan batas awal dimulainya penggalian dan batas akhir penimbunan tanah terhadap pondasi dangkal. Nilai emisi yang dipakai pada penelitian ini menggunakan konversi kalori pada pekerja selama proses pengerjaan menjadi CO₂ pada proses metabolism karbohidrat. Analisis yang dilakukan pada penelitian ini melingkupi analisis sensitivitas parameter tanah, pengaruh desain pondasi terhadap emisi, analisis hotspot, dan pengembangan model volume penggalian dengan emisi yang dihasilkan. Analisis sensitivitas parameter tanah dilakukan dengan menggunakan COV dengan kenaikan dan penurunan sebesar 10%  untuk semua parameter dari baseline. Analisis sensitivitas kedua dilakukan peningkatan dan penurunan 50% untuk poissons ratio dan modulus Young serta peningkatan dan penurunan 10% untuk sudut geser dan berat jenis. Observasi pengaruh desain pondasi dangkal terhadap emisi dilakukan dengan variasi terhadap beban, penurunan izin, dan faktor keamanan. Analisis hotspot dilakukan untuk mengetahui letak kontribusi emisi terbesar sehingga dapat dilakukan mitigasi. Pengembangan model pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan estimasi emisi dengan melihat besar volume penggalian. Akan tetapi, model yang dihasilkan memiliki deviasi sebesar 17% pada volume penggalian 6-7 m³.

 

---

As one of the countries participating in the 2016 Paris Agreement, Indonesia must mitigate greenhouse gas emissions in early 2020. Indonesia itself has committed to reduce greenhouse gas emissions by 26% from normal conditions. Trying to support this commitment, this study aims to find minimal emissions in shallow foundation construction that meets the ULS and SLS requirements using the solver feature in the Microsoft Excel program. This research is carried out by using gate-to-gate analysis, started with excavation work and ended with compacted backfill. The emission value used in this study uses the conversion of calories to CO₂ in carbohydrate metabolism. This study covers the analysis of soil parameter sensitivity, the effect of foundation design on emissions, hotspot analysis, and the development of excavation volume interaction with emissions model. Sensitivity analysis of soil parameters was carried out using COV with an increase and decrease of 10% for all parameters from the baseline. The second sensitivity analysis carried out with an increase and decrease of 50% for Poissons ratio and Youngs modulus as well as an increase and decrease of 10% for soil angles and specific gravity. Observation of the effect of shallow foundation design on emissions is done by variations in load, allowed settlement, and safety factors. Hotspot analysis is carried out to find out where the biggest emission contributions are so that mitigation can be done. The development of the model in this study aims to facilitate the estimation of emissions by looking at the volume of excavation. However, the resulting model has a deviation of 17% in the excavation volume of 6-7 m³.

 

"

"[ABSTRAKPersoalan kerusakan lingkungan semakin meningkat dengan terjadinya penurunan luas lahan hutan ke non hutan. Cadangan luas hutan yang semakin terbatas menimbulkan permasalahan dari sisi suplai dan berimplikasi pada peningkatan emisi Gas Rumah Kaca (GRK). Sebagai gambaran, pada tahun 2005 sebesar 62,8% emisi GRK Indonesia dihasilkan dari perubahan penggunaan lahan dan kehutanan (Kementerian Lingkungan Hidup, 2010). Emisi karbon dari perubahan lahan hutan memiliki keterkaitan erat dengan perekonomian (PDB) suatu wilayah. Salah satu model yang sering digunakan untuk menganalisis hubungan indikator kerusakan lingkungan dan indikator ekonomi di suatu wilayah adalah Environmental Kuznets Curve (EKC). Secara umum di 7 (tujuh) wilayah terjadi penurunan emisi karbon dari perubahan penutup lahan pada periode 1997-2013. Wilayah Sumatera adalah wilayah dengan emisi karbon/tahun tertinggi yaitu 148,08 juta ton CO2, selanjutnya wilayah Kalimantan 130,51 juta ton CO2, wilayah Papua sebesar 66,34 juta ton CO2, dan wilayah Sulawesi sebesar 62,97 juta ton CO2. Sedangkan 3 (tiga) wilayah lainnya yaitu wilayah Maluku sebesar 16,21 juta ton CO2, wilayah Jawa sebesar 9,13 juta ton CO2, dan wilayah Bali dan Nusa Tenggara sebesar 5,44 juta ton CO2. Hasil estimasi data panel, hubungan emisi karbon per kapita dari perubahan penutup lahan dan PDRB per kapita di Sumatera, Bali dan Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua digambarkan dengan bentuk kurva U yang berarti bahwa emisi karbon per kapita akan terus meningkat seiring dengan peningkatan pendapatan per kapita, sedangkan wilayah Jawa dan Maluku digambarkan dengan bentuk kurva U terbalik sesuai dengan hipotesis EKC yang berarti bahwa setelah mencapai titik balik emisi karbon per kapita akan terus menurun seiring dengan peningkatan pendapatan per kapita.

---

ABSTRACTThe issues of environmental damage increases with changing of forest land to non-forest. Reserve forest area is more limited caused supply side problems and the implications of this is increased of Green House Gas (GHG emissions). As an illustration, in 2005, 62,8% Indonesia's GHG emissions resulting from land-use change and forestry (Ministry of Environment, 2010). Carbon emissions from changes in forest land are closely related to the economy of a region (GDP). One model that is commonly used to analyze the relationship between indicators of environmental damage and economic in a region is the Environmental Kuznets Curve (EKC). Generally in 7 (seven) region, carbon emissions from changes in land cover in the period 1997-2013 is decreased. Sumatra region is the region with carbon emissions/year is 148,08 million tonnes of CO2, Kalimantan 130,51 million tonnes of CO2, Papua is 66,34 million tonnes of CO2, and Sulawesi region is 62,97 million tonnes of CO2. While the 3 (three) other areas, namely the Moluccas with a value of 16,21 million tons CO2, Java is 9,13 million tonnes of CO2, and Bali and Nusa Tenggara region is 5,44 million tons of CO2. Relationship between emissions of carbon per capita from land cover change and GDP per capita in Sumatra, Bali and Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, and Papua described by U curve shape which means that the carbon emissions per capita will continue to increase along with the increase in income per capita, while Java and Maluku depicted the shape of an inverted U curve according to the EKC hypothesis, which means that after reaching a turning point in carbon emissions per capita will continue to decrease with the increase of income per capita., The issues of environmental damage increases with changing of forest land to non-forest. Reserve forest area is more limited caused supply side problems and the implications of this is increased of Green House Gas (GHG emissions). As an illustration, in 2005, 62,8% Indonesia's GHG emissions resulting from land-use change and forestry (Ministry of Environment, 2010). Carbon emissions from changes in forest land are closely related to the economy of a region (GDP). One model that is commonly used to analyze the relationship between indicators of environmental damage and economic in a region is the Environmental Kuznets Curve (EKC). Generally in 7 (seven) region, carbon emissions from changes in land cover in the period 1997-2013 is decreased. Sumatra region is the region with carbon emissions/year is 148,08 million tonnes of CO2, Kalimantan 130,51 million tonnes of CO2, Papua is 66,34 million tonnes of CO2, and Sulawesi region is 62,97 million tonnes of CO2. While the 3 (three) other areas, namely the Moluccas with a value of 16,21 million tons CO2, Java is 9,13 million tonnes of CO2, and Bali and Nusa Tenggara region is 5,44 million tons of CO2. Relationship between emissions of carbon per capita from land cover change and GDP per capita in Sumatra, Bali and Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, and Papua described by U curve shape which means that the carbon emissions per capita will continue to increase along with the increase in income per capita, while Java and Maluku depicted the shape of an inverted U curve according to the EKC hypothesis, which means that after reaching a turning point in carbon emissions per capita will continue to decrease with the increase of income per capita.]"

"ABSTRAKKabupaten Karawang dilewati oleh Jalan Nasional Rute 1 atau yang dikenaldengan nama Jalur Pantai Utara (Pantura). Jalan nasional ini menghubungkan kotabesar seperti DKI Jakarta dan kota-kota besar di Jawa Barat yaitu, Cirebon danBandung dengan Kabupaten Karawang. Hal ini menjadikan jalan nasional diKabupaten Karawang memiliki volume lalu lintas yang tinggi. Dinamika aruskendaraan pada jalan nasional berbanding lurus dengan jumlah karbon yangterdapat pada jalan tersebut. Untuk itu penelitian stok karbon penting untukmengetahui sejauh mana kontribusi jalur hijau jalan yang berada di sepanjang jalannasional ini dalam menyerap gas rumah kaca khususnya CO2. Metode indeksvegetasi digunakan sebagai metode yang efisien untuk mengestimasi nilai stokkarbon. Indeks vegetasi yang memiliki nilai korelasi paling tinggi dengan sampeldi lapangan adalah EVI, sehingga EVI merupakan indeks vegetasi yang cocokuntuk digunakan pada penelitian ini. Hasilnya estimasi nilai stok karbon jalur hijaujalan nasional Kabupaten Karawang sebesar 9.046 ton/ha dan daya serap karbonnyamencapai 33.170 ton/ha. Sementara total rata-rata emisi karbon yang dihasilkanoleh kendaraan yang melewati jalan nasional tersebut mencapai nilai 65.868 ton perharinya. Sebagian besar segmen jalan nasional di Kabupaten Karawang mampumenyerap dengan baik emisi karbon yang dihasilkan oleh kendaraan yang melewatijalan tersebut.

---

ABSTRACTKarawang regency passed by the National Road or Route 1, known as theNorth Shore Line (coast). This national road connects major cities such as Jakartaand major cities in West Java, namely, Cirebon and Bandung with the Karawangregency. This makes the national road in the Karawang regency has a high trafficvolume. The dynamics of the flow of vehicles on national roads is directlyproportional to the amount of carbon contained in the road. For the study of carbonstocks is important to know the extent of the contribution of the green belt road thatis along the national road is to absorb greenhouse gases, especially CO2. Vegetationindex method is used as an efficient method to estimate the carbon stock.Vegetation index that has the highest correlation with the value of the samples inthe field is EVI, so the vegetation index EVI is suitable for use in this study. Theresult is the estimated value of stock-carbon green belt national road Karawangregency of 9.046 tonnes / ha and absorption of carbon reaching 33.170 tonnes / ha.While the average total carbon emissions produced by vehicles passing through thenational road reaches the value of 65.868 tons per day. Most of the national roadsegments in the Karawang regency are able to absorb the carbon emissionsproduced by vehicles passing through the road."

"Konsumsi rumah tangga memberikan kontribusi sebesar 72% terhadap emisi GRK global sehingga diperlukan upaya pengendalian, salah satunya melalui studi jejak karbon rumah tangga. Penelitian yang dilakukan di Kecamatan Kelapa Gading ini bertujuan untuk menghitung rata-rata jejak karbon rumah tangga di Kecamatan Kelapa Gading, mengidentifikasi aktivitas dan faktor yang mempengaruhi jejak karbon rumah tangga tersebut, serta memberikan rekomendasi pengendalian jejak karbon rumah tangga. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan kalkulator Carbon Footprint Ltd. yang memperhitungkan aktivitas konsumsi energi, transportasi, serta konsumsi barang dan jasa. Pengumpulan data dilakukan secara random-purposive sampling menggunakan kuesioner dimana data kemudian dianalisis secara statistik deskriptif dan regresi linear berganda. Penelitian dilakukan selama masa pandemi COVID-9 dengan pemberlakuan kebijakan PPKM tingkat 3. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh rata-rata jejak karbon rumah tangga di Kecamatan Kelapa Gading sebesar 1,77 MT CO2e per rumah tangga per bulan dengan dominasi oleh sektor energi (0,71 MT CO2e per rumah tangga per bulan) diikuti oleh sektor konsumsi barang dan jasa (0,66 MT CO2e per rumah tangga per bulan) serta transportasi (0,4 MT CO2e per rumah tangga per bulan). Jejak karbon rumah tangga tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain penghasilan keluarga (r = 0,54 ; Sig = 3,45 x 10-9), ukuran keluarga (r = 0,31 ; Sig = 0,02), dan pola makan (r = 0,37 ; Sig = 0,01). Penghasilan keluarga menunjukkan korelasi yang sedang (r = 0,54) terhadap jejak karbon rumah tangga sementara ukuran keluarga (r = 0,31) dan pola makan (r = 0,37) menunjukkan korelasi yang rendah terhadap jejak karbon rumah tangga. Beberapa rekomendasi pengendalian jejak karbon rumah tangga yang ditawarkan antara lain pembuatan kebijakan konsumsi energi, optimasi penggunaan sumber energi terbarukan, konsumsi ekoefisien, serta perubahan gaya hidup rumah tangga yang intensif karbon.

---

Household consumption contributes 72% to global GHG emissions. Thus, control efforts are needed, one of which is through a household carbon footprint study. This research, which was conducted in Kelapa Gading District, aims to calculate the average household carbon footprint in Kelapa Gading District, identify activities and factors that affect the household's carbon footprint, and provide recommendations for controlling the household carbon footprint. Calculations were made using a calculator from Carbon Footprint Ltd. which takes into account the energy consumption, transportation, and consumption of goods and services activities. Data was collected using a random-purposively using questionnaire where the data were then analyzed using descriptive statistics and multiple linear regression. The study was conducted during the COVID-9 pandemic with the implementation of the PPKM level 3 policy. Based on the results of the study, the average household carbon footprint in Kelapa Gading District was 1.77 MT CO2e per household per month with the dominance of the energy sector (0 ,71 MT CO2e per household per month) followed by the consumption of goods and services sector (0.66 MT CO2e per household per month) and transportation (0.4 MT CO2e per household per month). The household's carbon footprint was influenced by several factors, including household income (r = 0.54 ; Sig = 3.45 x 10-9), household size (r = 0.31 ; Sig = 0.02), and diet (r = 0.37 ; Sig = 0.01). Household income showed a moderate correlation (r = 0,54) to the household carbon footprint while household size (r = 0,31) and diet (r = 0,37) showed a low correlation to the household carbon footprint. Several recommendations for controlling household carbon footprints were offered, including making energy consumption policies, optimizing the use of renewable energy sources, eco-efficient consumption, and changing carbon-intensive household lifestyles."

"The negative externalities of carbon emissions have becomeglobal problems requiring public-private collaboration forsuccessful intervention. Based on the Copenhagen ClimateChange Conference, to reduce carbon emissions by 26% fromBAU (business as usual), one of policies that might beimplemented is the carbon tax. By pragmatically analyzing theexperiences of countries that have successfully implemented acarbon tax, it is expected that an ideal formulation andmechanism of carbon tax for Indonesia can be developed. Thelimitation of such studies are the behavioral effect of thereadiness of Indonesian society to implement carbon tax and acomprehensive calculation on the proposed carbon tax rates.The results of study showed that the carbon tax could beimplemented in Indonesia. The ideal formulation of carbon taxbeing used as a reference in determining policies to address thenegative externalities of carbon emissions and global warming.Eksternalitas negatif emisi karbon merupakan permasalahanglobal yang penanganannya memerlukan kehadiranintervensi pemerintah. Sesuai dengan komitmen pemerintahdalam Konferensi Perubahan Iklim Kopenhagen untukmenurunkan emisi karbon sebesar 26% dari BAU (business asusual), maka salah satu kebijakan yang dapat digunakanadalah carbon tax. Menggunakan metode practical approachpada negara-negara yang telah berhasil menerapkan carbontax diharapkan terdapat rumusan carbon tax yang ideal sertamekanisme dapat diterapkannya carbon tax di Indonesia.Keterbatasan area penelitian yang perlu diteliti lebihmendalam adalah mengenai behavioral effect kesiapanmasyarakat Indonesia atas penerapan carbon tax, sertaperhitungan yang komprehensif atas usulan tarif pajak. Hasildari penelitian menunjukkan bahwa carbon tax dapatditerapkan di Indonesia. Rumusan ideal carbon tax dapatdigunakan sebagai referensi dalam penentuan kebijakanuntuk mengatasi eksternalitas negatif emisi karbon sertaglobal warming."

"Kebakaran merupakan salah satu penghasil gas karbon monoksida (CO) terbesar di udara. Menurut National Bureau of Standard USA, penyebab korban jiwa terbesar pada kebakaran adalah menghirup asap hasil kebakaran (smoke inhalation) sebesar 74%, tersengat panas sebesar 18%, dan penyebab lain sebesar 8%. Penelitian ini dilakukan untuk mengurangi kadar CO dan menjernihkan asap kebakaran menggunakan zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2. Hasil uji XRF menunjukkan rasio Si/Al meningkat dari 5,02 menjadi 13,29 setelah aktivasi, sedangkan hasil uji BET menunjukkan luas permukaan meningkat dari 33,85 m2/g menjadi 37,75 m2/g untuk zeolit alam Lampung 400 mesh, 40,06 m2/g untuk zeolit alam Lampung 400 nm, dan 44,41 m2/g untuk zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2. Zeolit alam Lampung termodifikasi TiO2 ukuran 400 nm dengan massa 3 gram memiliki kapasitas adsorpsi CO paling tinggi (3,67 %) dan rasio t10 penjernihan asap paling baik yaitu 0,45, 0,45, dan 0,48.

---

Fire is one of the biggest producer carbon monoxide (CO) gas in the air. According to the National Bureau of Standard USA, the largest cause of fatalities in fire is smoke inhalation 74 %, heat stock of 18 %, and other cause 8 %. The research was done to reduce CO levels and smoke clearing fire using Lampung natural zeolite modified TiO2. XRF test results showed the ratio of Si/Al increases from 5,02 to 13,29 after activation, while test results showed the BET surface area increased from 33,85 m2/g to 37,75 m2/g for Lampung natural zeolite 400 mesh, 40,06 m2/g for Lampung natural zeolite 400 nm, and 44,41 m2/g for Lampung natural zeolite modified TiO2. Lampung natural zeolite modified TiO2 400 nm size with a mass 3 grams having the highest CO adsorption capacity (3,67 %) and the best ratio t10 smoke purification that has a value of 0.45, 0.45, dan 0.48. "

"Kota Bandung merupakan kota metropolitan besar di Provinsi Jawa Barat, dengan jumlah penduduk lebih dari 2,5 juta jiwa pada tahun 2019 berdasarkan BPS Kota Bandung. Jumlah penduduk yang sangat banyak berdampak pada emisi karbon yang banyak juga. Selain itu, kebutuhan lahan di daerah ini terus meningkat, namun tidak diimbangi dengan ketersediaan lahan, akibatnya penutup vegetasi akan terganggu. Penutup vegetasi yang terganggu akan berdampak pada kemampuan penyerapan karbon dan di sisi lain, emisi penduduk juga tidak terserap. Padahal jumlah penduduk di Kota bandung terus meningkat dan berdasarkan U.S Environmental Protection Agency, manusia mengeluarkan CO2 dalam sehari mencapai 2,3 pon atau sebanyak 1 kg. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis biomassa, daya serap, dan kemampuan menyerap karbon dioksida pada Ruang Terbuka Hijau. Beberapa indeks vegetasi termasuk NDVI, ARVI, dan SAVI yang berasal dari Sentinel-2B multispekral dilakukan integrasi dengan nilai biomassa berbasis allometrik untuk menghasilkan model estimasi biomassa. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa vegetasi RTH di Kota Bandung dapat menyerap CO2 hasil respirasi penduduk sebesar 95,9%, namun tidak mampu menyerap CO2 secara keseluruhan di udara. Distribusi kelas RTH yang memiliki biomassa, daya serap, dan besaran kemampuan menyerap emisi paling tinggi didominasi pada lereng agak curam hingga sangat curam yaitu terdapat Manglayang Park yang keberadaanya pada RTH Pelestarian Alam, sedangkan pada kelas paling rendah didominasi pada lereng sangat landai hingga landai yang banyak ditumbuhan vegetasi di pinggir jalan yaitu RTH Sempadan Jalan.

---

Bandung is a major metropolitan city in West Java Province, with a population of more than 2.5 million people in 2019 based on BPS Bandung. The huge population has an impact on carbon emissions as well. In addition, land needs in this area continue to increase, but not offset by land availability, as a result vegetation cover will be disturbed. Disturbed vegetation cover will have an impact on carbon sequestration capabilities and on the other hand, population emissions are also not absorbed. Whereas the population in bandung city continues to increase and based on the U.S. Environmental Protection Agency, humans emit CO2 in a day reaches 2.3 pounds or as much as 1 kg. The purpose of this study was to analyze biomass, absorption, and the ability to absorb carbon dioxide in Green Open Space. Several vegetation indices including NDVI, ARVI, and SAVI derived from Sentinel-2B multispecral are integrated with allometric based biomass values to produce biomass estimation models. The results of this study stated that UGS vegetation in Bandung can absorb CO2 resulting from population respiration by 95.9%, but is not able to absorb CO2 as a whole in the air. Distribution of UGS class that has biomass, absorption, and the amount of ability to absorb the highest emissions is dominated on slopes rather steep to very steep, namely Manglayang Park which is located in the UGS Nature Preservation, while in the lowest class is dominated on the slopes are very sloping to ramps that are growing vegetation on the roadside, namely UGS Border Road."

"Permukiman sebagai suatu wilayah dimana didalamnya terdapat berbagai aktivitas manusia yang mengkonsumsi energi, baik energi listrik maupun energi yang berasal dari bahan bakar fosil, merupakan salah satu sumber penghasil gas rumah kaca. Jakarta sebagai kota metropolitan di Indonesia memiliki jumlah penduduk 9.604.329 jiwa. Tingginya jumlah penduduk dengan beragam aktivitas penduduk Kota Jakarta tentunya akan berpengaruh terhadap emisi CO2 yang dihasilkan. Pada penelitian ini akan dilakukan perhitungan terhadap emisi jejak karbon yang dihasilkan dari aktivitas permukiman. Wilayah studi yang diambil adalah wilayah Jakarta dalam skala kecamatan yaitu Kecamatan Pademangan yang terletak di Kotamadya Jakarta Utara. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu tipe rumah, daya listrik, dan jumlah penghasilan kepala keluarga. Emisi CO2 dapat dinyatakan sebagai jejak karbon. Dimana dalam penelitian ini terdapat dua jenis jejak karbon yang diteliti, yaitu jejak karbon primer yang berasal dari penggunaan bahan bakar fosil di rumah tangga, dan jejak karbon sekunder yang berasal dari konsumsi energi listrik rumah tangga. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa nilai total emisi karbon yang dihasilkan oleh Kecamatan Pademangan yaitu sebesar 11.336,16 ton CO2 /bulan dengan kelurahan terbesar penyumbang emisi karbon yaitu Kelurahan Pademangan Barat yang terdiri dari emisi karbon primer sebesar 221,76 ton CO2 /bulan dan emisi karbon sekunder sebesar 3910,12 ton CO2 /bulan. Peringkat kedua adalah Kelurahan Ancol yang menghasilkan emisi karbon primer sebanyak 224,63 ton CO2 /bulan dan emisi karbon sekunder sebesar 3846,06 ton CO2 /bulan. Di peringkat terakhir yaitu Kelurahan Pademangan Timur yang menghasilkan emisi karbon primer dan emisi karbon sekunder masing-masing sebesar 104,45 ton CO2 /bulan dan 3029,02 ton CO2 /bulan. Berdasarkan hasil analisis dan uji statistik, faktor-faktor yang mempengaruhi nilai emisi CO2 yang dihasilkan dari suatu rumah tangga yaitu tipe rumah, daya listrik, dan jumlah penghasilan.

---

Settlements as an area in which there are many human activities that consume energy, either electrical energy or energy derived from fossil fuels, is a source of greenhouse gases. Jakarta as a metropolitan city in Indonesia has a population of 9,604,329 people. The high number of residents with various activities, will certainly affect the generation of the carbondioxide emissions. This research will measure the carbon footprint generated from settlement activities. The study area of this research is took place in Pademangan North Jakarta. Variables used in this research are the type of housing, the electricity power installed, and salaries of the households. Carbondioxide emission can be expressed as a carbon footprint. In this study, there are two types of carbon footprint that is observed, they are the primary carbon footprint from fossil fuel consumption in households, and the secondary carbon footprint which comes from electricity consumption of households.

Based on this research, it was found out that the total carbon emissions generated by Pademangan is 11336.16 tonnes CO2/month. The largest contributor to carbon emissions is West Pademangan with primary carbon emissions of 221.76 tons CO2/month and secondary carbon emissions of 3910.12 tons CO2/month. Ranked second is Ancol that produce the primary carbon emissions as much as 224.63 tons CO2/month and the secondary carbon emissions of 3846.06 tonnes CO2/month. Ranked last is East Pademangan which produces primary carbon emissions and secondary carbon emissions each are 104.45 CO2/month and 3029.02 CO2/month. Based on the analysis and statistical tests, factors that affect the value of carbondioxide emissions resulting from a household are the type of the house, the electricity power installed, and the amount of the households income."

"Perubahan iklim merupakan salah satu masalah yang dihadapi Indonesia, terbukti bahwa emisi karbon terus meningkat, mencapai dua kali lipat jumlahnya dari tahun 2000. Kekhawatiran internasional dari meningkatnya emisi karbon menghasilkan perjanjian internasional berupa Paris Agreement, yang mengikat setiap negara dengan Nationally Determined Contribution (NDC), suatu target penurunan emisi karbon yang harus dicapai. NDC milik Indonesia mewajibkan penurunan jumlah emisi karbon sebesar 29% pada tahun 2030. Sebagai salah satu upaya penurunan emisi karbon, maka direkomendasi kebijakan yang memberdayakan instrumen pasar berupa carbon pricing. Salah satu instrumennya adalah pajak karbon yang dapat diimplementasikan dapat bentuk cukai, yaitu cukai karbon. Implementasi cukai karbon dapat dilakukan dengan melakukan ekstensifikasi Barang Kena Cukai. Maka, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis apakah cukai karbon dapat memenuhi karakteristik legal cukai yang perlu dipenuhi, bagaiamana upaya pemerintah untuk mewujudkan cukai karbon, serta potensi peningkatan penerimaan negara dari cukai karbon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cukai karbon dapat memenuhi karakteristik legal cukai. Sampai saat ini, upaya pemerintah masih pada tahap awal dan belum fokus pada cukai karbon. Cukai karbon diperhitungkan berpotensi meningkatkan penerimaan negara sebesar 37-176 triliun Rupiah.

---

Climate change is one of the problems that Indonesia faces, proven that carbon emission keeps increasing, reaching twice its amount since 2000. The international concern from the increasing of carbon emission resulted an international agreement that is Paris Agreement, which ties each country with Nationally Determined Contribution (NDC). Indonesia’s NDC obligate a decrease of carbon emission amount to 29% by 2030. Therefore, as means to decrease carbon emission, there’s a policy recommendation by utilizing market instruments in a form of carbon pricing. One of the instruments is a carbon tax that could be implemented in form of excise, which is carbon excise. The implementation could be done through an extensification of excise goods. Therefore, the purpose of this research is to analyze whether carbon excise could fulfill the legal characteristic of excise, how is the government’s effort to actualize carbon excise, and also carbon excise’s potential to raise government revenues. The result of this research shows that carbon excise could fulfill the legal characteristic of excise. Government’s effort is still on the early stage and there’s no focus yet towards carbon excise. It is calculated that carbon excise has the potential to raise government revenues up to 37-176 billion Rupiah."