• Tidak ada hasil yang ditemukan

Dampak Perubahan Penggunaan Lahan Terhad (1)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Dampak Perubahan Penggunaan Lahan Terhad (1)"

Copied!
13
0
0

Teks penuh

(1)

Dampak Perubahan Penggunaan Lahan

Terhadap Respons Debit dan Bahaya Banjir

(Studi Kasus di DAS Gesing, Purworejo berdasarkan Citra Landsat TM dan Aster VNIR)

Arif Pratistoa) dan Projo Danoedorob)

a)Departemen Kehutanan Republik Indonesia

b)PUSPICS Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada

Ringkasan

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh perubahan penutup lahan terhadap debit puncak di DAS Gesing, Purworejo, dan dampaknya terhadap bencana banjir di dae-rah hilir dari DAS tersebut. Dalam penelitian ini, citra landsat TM tahun perekaman 1992 dan citra Aster VNIR tahun perekaman 2003 digunakan sebagai dasar ekstraksi informasi penutup lahan. Sementara itu, data penutup lahan yang diperoleh dari citra juga digunakan sebagai salah satu masukan pemodelan koefisien aliran permukaan (C) untuk masing-masing tahun, di samping data masukan lain berupa kemiringan lereng, infiltrasi tanah dan simpanan permukaan. Hasil pemodelan koefisien aliran permukaan pada masing-masing tahun kemu-dian dijadikan masukan untuk pemodelan debit (Q) dengan menggunakan metode rasional, di samping data luas area (A) dan intensitas hujan (I) yang juga disajikan secara spasial. Metode rasional sederhana ini diimplementasikan dengan pendekatan sel (piksel) menggu-nakan perangkat lunak PCRaster, di mana komputasi terebut menggumenggu-nakan ukuran piksel sebagai A parsial sehingga dihasilkan peta distribusi spasial debit pada setiap piksel, dan menjaid debit puncak di bagian outlet DAS. Hasil pemodelan debit pada dua tahun yang berbeda ini kemudian dibandingkan dengan perubahan penutup lahan, baik dalam perubah-an jenis (hasil klasifikasi multispektral) maupun kualitas (perubahperubah-an indeks vegetasi), serta dibandingkan pula dengan tinggi banjir di lapangan yang merupakan model interpolasi spa-sial jejak banjir dan wawancara dengan masyarakat lokal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan penutup lahan di DAS Gesing bagian hulu telah terjadi secara signifikan, dan hal ini berpengaruh besar terhadap peningkatan koefisien aliran permukaan serta debit puncak. Banjir tahun 1992 dan 2003 merupakan dampak langsung dari perubahan tersebut. Penelitian ini juga mencoba membahas beberapa kelemahan dari model yang digunakan.

Kata kunci : data penginderaan jauh, penutup lahan, DAS, banjir, debit puncak

1

Pengantar

Banyak wilayah di Jawa saat ini telah mengalami peningkatan jumlah dan kepadatan penduduk. Di wilayah perdesaan, jumlah penduduk yang meningkat pesat juga kebanyakan menggantungk-an hidupnya pada aktivitas pertmenggantungk-animenggantungk-an. Peningkatmenggantungk-an ini secara lmenggantungk-angsung menyebabkmenggantungk-an bebera-pa masalah lingkungan, di mana kebutuhan akan lahan pertanian dan juga permukiman bebera-pada umumnya dikompensasi dengan penyusutan lahan hutan dan vegetasi alami/semi-alami lainnya. Dengan demikian, terjadilah proses perubahan penutup dan penggunaan lahan sekaligus.

Perubahan semacam ini membawa efek negatif pada proses-proses hidrologi di suatu daerah aliran sungai (DAS). Perubahan penutup vegetasi di DAS dapat dihipotesiskan mengakibatkan dampak negatif terhadap debit aliran sungai dan pada akhirnya juga menimbulkan bencana banjir. Secara lebih rinci dapat dikatakan bahwa perubahan penutup vegetasi berpengaruh terhadap karakteristik limpasan permukaan (run off). Peningkatan volume limpasan permukaan secara cepat pada periode waktu yang pendek menyebabkan peningkatan debit puncak dan banjir yang parah di daerah hilir.

(2)

ini berangkat dari suatu hipotesis bahwa peritiwa banjir di daerah ini terutama disebabkan oleh adanya perubahan penutup dan penggunaan lahan di daerah hulu dari DAS Gesing. Hingga saat penelitian ini dilakukan, belum ada penelitian mengenai pengaruh perubahan penutup lah-an di daerah hulu Sub-DAS Geisng terhadap benclah-ana blah-anjir di daerah hilir. Analisis mengenai fenomena ini diperlukan untuk memahami pengaruh perubahan penutup lahan terhadap debit sungai dan bencana banjir di DAS Gesing.

Gambar 1: Daerah penelitian

2

Penelitian mengenai banjir dalam perspektif penginderaan

ja-uh dan Sistem Informasi Geografis (SIG)

Ulasan mengenai penelitian terdahulu secara ringkas dikelompokkan ke dalam (a) bahaya banjir, (b) pemodelan debit puncak, (c) interpretasi dan pemetaan perubahan penutup lahan, dan (d) pengolahan citra penginderaan jauh.

Bencana alam merupakan suatu aspek interaksi manusia dengan alam, yang muncul dari suatu proses biasa, di mana manusia mencoba untuk mencari manfaat dari alam serta mencoba untuk membatasi hal-hal yang dipandang membahayakan (Kates, 1970). Salah satu bencana alam ialah banjir yang menimbulkan genangan air di wilayah yang rendah di sekitar sungai. Banjir merupakan fenomena yang seringkali terkait dengan pemanfaatan lahan yang keliru. Curah huj-an yhuj-ang berlebih dhuj-an tidak dapat diramalkhuj-an bisa mengakibatkhuj-an genhuj-anghuj-an dhuj-an bahkhuj-an nbhuj-anjir di wilayah bertopografi rendah. Penentuan luas genangan banjir dan kerusakan yang ditim-bulkan sangat diperlukan agar dapat dilakukan langkah-langkah perlindungan dan minimalisasi risiko.

Pengukuran tinggi genangan banjir yang terjadi di masa lampau dapat dilakukan dengan pe-metaan partisipatif (participatory mapping). Pepe-metaan partisipatif dan juga SIG partisipatif merupakan upaya melibatkan pengalaman langsung masyarakat lokal atau ingatan kolektif ma-syarakat mengenai banjir, genangan dan sebagainya. Proses semacam ini merupakan masukan esensial dalam penilaian ilmiah untuk tingkat keparahan bencana banjir (McCall, 2007).

(3)

me-nilai bahaya tersebut. Pemberdayaan masyarakat lokal sangat perlu karena mereka biasanya tahu banyak mengenai riwayat banjir di daerah sekitar tempat tinggal mereka. Di samping itu, pemberdayaan masyarakat lokal dalam konteks bahaya banjir juga sangat berguna bagi mere-ka sendiri, khususnya dalam mengenali wilayah-wilayah rawan banjir, sehingga meremere-ka dapat meningkatkan kewaspadaan.

Debit sungai merupakan volume air yang dialirkan melalui suatu penampang pada satuan waktu tertentu. Estimasi debit dengan menggunakan metode rasional merupakan suatu pendekatan yang biasa dilakukan, dan hal ini biasa diterapkan pada suatu DAS atau sub-DAS. Metode ini sederhana dan mudah diterapkan. Perlu pula untuk dicatat bahwa persyaratan data untuk metode rasional pada umumnya sama dengan yang diperlukan untuk mengembangkan hidro-graf limpasan permukaan dengan menggunakan teori hidrohidro-graf satuan (ITC, 2002; Water Ware Consultant, 2007; ODOT 2005).

Penentuan debit puncak menjurut metode rasional memerlukan data tentang koefisien aliran permukaan, dan koefisien aliran permukaan memerlukan informasi tentang kualitas penutupan vegetasi. Penentuan penutup lahan vegetasi dna penutup lahan lain dapat dilakukan secara efektif dan akurat dengan bantuan data penginderaan jauh. Citra penginderaan jauh seperti Landsat TM/ETM+ dan Aster dapat digunakan untuk memetakan jenis-jenis penutup lahan. Penginderaan jauh juga mampu menyajikan variais spasial penutup lahan yang lain, termasuk misalnya bangunan dan permukaan kedap air lainnya. Proses klasifikasi dan pemetaan penutup lahan dapat dilakukan secara visual, digital, atau kombinasi keduanya (Mather, 2004).

Sebelum citra digital diekstrak informasinya mengacu ke kriteria atau sistem klasifikasi tertentu, tahap pra-pemrosesan harus dijalani, baik untuk koreksi geometrik maupun radiometrik. Ko-reksi geometrik menempatkan kembali piksel-piksel obyek ke posisi yang benar, sesuai dengan acuan di lapangan atau peta dasar; karena selama proses perekaman tetalh terjadi kesalahan penempatan posisi piksel yang disebabkan oleh banyak faktor, misalnya kelengkungan dan rotasi bumi, variasi relief, sudut pandang sensor dan gerakan pesawat. Hasil koreksi geometrik adalah citra yang terproyeksikan secara ortogonal atau mengacu ke proyeksi standar lain, siap untuk dipadukan dengan peta-peta tematik dalam suatu pemodelan aplikasi.

Koreksi radiometrik sangat diperlukan apabila citra akan dianalisis respons spektral aslinya, dengan menghilangkan pengaruh-pengaruh gangguan, seperti misalnya inkonsistensi detektor, kondisi atmosfer, dan pengaruh topografi. Koreksi atau kalibrasi radiometrik juga diperlukan apabila terdapat data yang bersifat multitemporal yang perlu dianalisis bersama-sama untuk memantau ada-tidak perubahan yang terekam pada piksel-piksel citra tersebut (Parodi and Prakash, 2004).

3

Metode penelitian

Penelitian ini menggunakan kombinasi antara analisis multitemporal berbasis citra satelit dan pemodelan debit puncak. Analisis multitemporal digunakan untuk memperoleh infromasi ten-tang kondisi penutup lahan pada tahun 1992 dan 2003, serta laju perubahan yang terjadi; sementara pemodelan debit puncak dilakukan dengna menggunakan metode rasional, yang me-manfaatkan informasi koefisien aliran yang diturunkan dari informasi penutup lahan berbasis citra. Rumus untuk debit puncak menurut metode rasional adalah sebagai berikut:

Q= 0.278C.I.A (1)

(4)

antara aliran permukaan terhadap curah hujan I = Intensitas hujan (mm/jam) A = Luas DAS (km2) 0.278 = Koefisien

Metode rasional ini dicoba untuk diimplementasikan dengan menggunakan model accufraction-flux dalam perangkat lunak PCRAster, di mana semua masukan dipresentasikan pada basis sel (piksel). Nilai area A dalam model ini sama dengan nilai area sel atau ukuran piksel, sementara masukan data C dan I merupakan hasil interpolasi spasial.

Untuk penelitian ini, digunakan citra Landsat TM perekaman 1992 dan Aster VNIR perekaman 2003 sebagai dasar ekstraksi kondisi penutup lahan. Peta-peta pendukung berupa peta RBI skala 1:25.000, peta geologi dan peta tanah. Perangkat pendukung lain adalah komputer dan perangkat lunak PCRaster dan ILWIS, double ring infiltrometer, serta differential GPS.

3.1 Koefisien aliran permukaan (C)

Nilai koefisien aliran permukaan C dalam penelitian ini merupakan fungsi dari beberapa vari-abel penutup lahan dan hidrologi, meliputi penutup lahan, kemiringan lereng, inflitrasi tanah, dan simpanan air permukaan. Metode kalkulasi yang digunakan mengikuti Cook (SCDT, 2003). Supaya dapat memperoleh koefisien aliran permukaan yang representatif, nilai total koefisien aliran permukaan ditentukan dengan mempertimbangkan bobot faktor menurut berbgaai penu-tup lahan dan pengelompokan karakteristik tanah dan hidrologi (ITC, ILWIS Application 11. Determination of Peak Runoff).

Klasifikasi penutup lahan menurut perannya terhadap limpasan permukaan diklasifikasikan dan diberi skor seperti tercantum pada Tabel 1.

Tabel 1: Klasifikasi dan skor penutup lahan untuk limpasan permukaan

Klasifikasi Skor

- Lahan terbuka

- Tanaman pertanian, terutama tanaman pertanian pada dataran aluvial

- Penutup lahan yang tidak efektif, gundul atau sangat jarang 0.14

- Campuran bangunan dan vegetasi, termasuk permukiman dan pekarangan yang tidak rapat - Semak

- Penutup lahan alami yang tidak begitu rapat, hingga 20% tutupan horisontal 0.10

- Tanaman perkebunan, terutama yang ditanami dengan cengkeh

- Tutupan cuklup rapat hingga 50% berupa campuran rerumputan dan pepohonan 0.07

- Hutan

- Vegetasi campuran, khususnya tanaman buah-buahan seperti hutan rakyat

- Tutupan vegetasi sangat bagus, sekitar 90% area tertutup vegetasi pepohonan atau yang setara 0.05

Modifikasi dari SCDT (2003)

Kemiringan lereng diklasifikasi seperti tersaji pada Tabel 2. Pada tabel ini kemiringan lereng dibagi menjadi empat klas dengan deskripsi kategorisasiyang juga memasukkan aspek relief. Modifikasi dari SCDT (2003)

Untuk infiltrasi tanah digunakan klasifikasi menurut Rickard dan Cossnes (1965, dalam ILRI, 1974). Ada lima kategori yang penilaian skornya terhadap limpasan permukaan mengikuti kriteria dari SCDT (2003) dengan modifikasi.

(5)

Tabel 2: Klasifikasi dan skor kemiringan lereng untuk limpasan permukaan

Klas kemiringan Skor

Relatif datar, dengan rerata kemiringan lereng<5% 0.1

Bergelombang, dengan rerata kemiringan lereng 5 - 10% 0.15

Berbukit, dengan rerata kemiringan lereng 10 - 30% 0.25

Berbukit curam bergunung, medan berat, dengan rerata kemiringan lereng>30% 0.3

Modifikasi dari SCDT (2003)

dilakukan penambahan titik-titik ketinggian secara acak dengan menggunakan GPS diferensial, agar hasil interpolasi spasial bisa disetarakan dengan peta berskala lebih besar (1:10.000). Hasil interpolasi spasial adalah model elevasi digital (DEM) yang kemudian diturunkan menjadi peta lereng.

Tabel 3: Klasifikasi dan skor infiltrasi tanah untuk limpasan permukaan

Klas Infiltrasi (mm/jam) Skor

Modifikasi dari Rickard and Cossens (1965, dalam ILRI, 1974) dan SCDT (2003)

Pengukuran infiltrasi dilakukan dengan menggunakan double ring infiltrometer. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode stratified random sampling, di mana faktor satuan pemetaan tanah, lereng dan penutup lahan dijadikan strata.

Simpanan permukaan tidak dapat ditentukan secara langsung, dan diddekati dengan variabel pengganti (surrrogate). Variabel pengganti ini adalah kerapatan aliran (Dd), yang merupakan hasil bagi antara panjang sungai total L dengan luas DAS. Rumus kerapatan aliran tersaji pada rumus 1 menurut Gregory and Walling (1973), Seyhan (1977) dan Linsley (1959).

Dd= L

A (2)

Di mana: Dd = Drainage density (km/km2) L = Total length of all the stream (km) A = Drainage area (km2)

Intensitas hujan ditentukan dengan menggunakan rumus dari Mononobe berikut:

I = P

di mana: I = intensitas hujan (mm/jam) P = curah hujan harian (mm) t = durasi hujan (jam) Metode rasional ini mengasumsikan bahwa durai hujan adalah sama sepanjang waktu konsen-trasi. Waktu konsentrasi tc ditentukan dengan menggunakan rumus Kirpich (1940) berikut

tc = 0.0078L0.77S−0.385 (4)

(6)

Tabel 4: Klasifikasi kerapatan aliran dan simpanan permukaan untuk klakulasi limpasan per-mukaan

Kerapatan aliran Klasifikasi simpanan permukaan menurut Linsley Skor

(km/km2)

5 Pengatusan ekstrem, tidak ada genangan, lereng curam 0.1

2 - 5 Sistem dan pola aliran cukup bagus, air mengalir dengan lancar 0.08

1 - 2 Normal, aliran sungai ada , terdapat genangan, namun

≤2% dari total wilayah 0.06

<1 Drainase buruk, selalu tergenang 0.04

Modifikasi dari Linsley (1959) dan Meijerink (1970), dalam Gunawan (1991) dan SCDT (2003)

4

Penutup lahan di DAS Gesing dan perubahan yang terjadi

Berdasarkan analisis citra Landsat TM (1992) dan Aster VNIR (2003) secara digital, diperoleh peta penutup lahan tahun 1992 dan 2003. Analisis dikembangkan dengan mengkombinasikan beberapa metode, yaitu klasiifkasin multispektral dan indeks vegetasi dalam bentuk normalised difference vegetation index (NDVI). Untuk perbandingan NDVI dua tanggal, kedua citra terlebih dahulu dikalibrasi secara radiometrik untuk menghindari bias karena beda kepekaan sensor. Hasil pemetaan kondisi penutup lahan pada tahun 1992, 2003 dan perubahan yang terjadi tersaji pada Gambar 2 dan 3. Peta penutup lahan hasil klasifikasi citra Landsat TM memberikan nilai akurasi 90.57%; sementara hasil klasifikasi citra Aster memberikan nlai akurasi 92.45%. Perbedaan akurasi yang diperoleh perlu dicermati karena hal ini juga bisa disebabkan oleh selisih waktu antara perekaman dengan uji lapangan. Meskipun telah dicoba kontrol dengan cermat, uji lapangan (yang dilakukan tahun 2007) untuk kondisi penutup lahan 1992 lebih berisiko membawa bias dibandingkan uji lapangan tahun 2003 yanhg selisih waktunya lebih pendek. Dari Gambar 1, dapat dianalisis bahwa area yang tidak berubah selama kurun waktu 1992-2003 adalah seluas 3059.95 ha atau 61.69%, dan terutama terletak di daerah hilir dari DAS. Perubahan penutup lahan terbesar terjadi di bagian atas DAS, dalam bentuk hutan menjadi perkebunan. Ada sekitar 555.51 ha atau 11.2% dari total wilayah yan g mengalami perubahan seperti ini. Konversi penggunaan lahan ini terutama terjadi di area hutan rakyat, di mana tanaman yang sebelumnya dominan adalag buah-buhaan seperti durian, manggis, dan duku yang kemudian berubah menjadi cengkeh karena masyarakat setempat memandang bahwa cengkeh lebih menguntungkan secara ekonomis. Perubahan total di daerah penelitian yang bersifat negatif, yaitu kualitas penutup lahan mengalamai penurunan adaalh sebesar 1305.83 ha.

5

Debit puncak dan bahaya banjir

Seperti diuraikan apada metode, estimasi debit puncak dilakukan dengan menggunakan rumus rasional, yang menggunakan masukan variabel berupa koefisien aliran permukaan, intensitas hujan dan luas DAS. Untuk menentukan koefisien aliran permukaan, variabel penutup lahan, kemiringan lereng, infiltrasi tanah dan simpanan permukaan dijadikan variabel masukan. Me-lalui cara ini maka diperoleh dua model distribusi spasial dari koefisien aliran permukaan, yaitu koefisien aliran permukaan tahun 1992 dan tahun 2003.

(7)

Gambar 2: Penutup lahan di DAS Gesing 1992 (a), 2003 (b) dan perubahannya (c)

5 km/km2. Pada bagian atas relatif kecil, yaitu sekitar 1.85 km/km2, sementara pada bagian tengah berkisar antara 2.07 to 4.06 km/km2.

Hasil perhitungan setiap tahun observasi untuk kofisien aliran permukaan tersaji di Gambar 4. Perubahan koefisien aliran permukaan ini bisa berakibat pada terjadinya perubahan debit puncak atau banjir di daerah hilir, termasuk di dusun Piji Kebon.

(8)

Gambar 3: Citra Indeks Vegetasi berdasarkan transformasi NDVI tahun 1992 (a) dan 2003 (b)

Pemodelan debit secara spasial dilakukan dengan bantuan perangkat lunak PCRaster. Berbeda halnya dengan estimasi debit puncak berbasis peta-peta poligon yang biasa dilakukan, di mana perhitungan debit puncak hanya mempertimbangkan debut tertinggi di outluet DAS, model spasial dengan PCRaster ini mempertimbangkan masukan data yang bersifat kontinyu atau kuasi-kontinyu. Sebagai basis perhitungan adalah piksel, baik untuk masukan nilai kefisie aliran C, intensitas hujan I maupun daerah pengaliran A-nya. Dengan PCRaster, nilai A diwakili oleh ukuran sel atau piksel. Karena citra Landsat TM dan Aster VNIR yang digunakan sebagai dasar ekstraksi informasi penutup lahan juga mempunyai resolusi spasial yang berbeda (Landsat TM 30 m dan Aster VNIR 15 m), maka dipilih ukuran piksel 30 m sebagai basis pemodelan.

Model yang digunakan memanfaatkan operasi accufractionflux dalam PCRaster. Dengan accu-fractionflux dapat dimodelkan adanya akumulasi material pada suatu jaringan drainase lokal, di mana jumlah materi yang diangkut (dalam hal ini air) tergantung pada nilai fraksi kemampu-an kemampu-angkut pada tiap sel. Materi ykemampu-ang berupa air hujkemampu-an ditrkemampu-ansportasikkemampu-an dalam bentuk alirkemampu-an permukaan, sementara jairngan drainase diturunkan dari DEM dengan mempertimbangkan ke-miringan lereng terbesar. Hasilnya tersaji pada Gambar 6, baik untuk model debit puncak 1992 maupun 2003.

(9)

Gambar 4: Koefisien aliran permukaan tahun 1992 (a) dan 2003 (b)

dan tidak bersifat seragam untuk seluruh daerah penelitian, maka untuk melihat pengaruh perubahan penutup lahan perlu dilakukan observasi secara lebih detil per bagian Sub-DAS. Pembagian ini tersaji pada Gambar 7 dan Tabel 5.

Gambar 5 dan Tabel 5 menunjukkan adanya peningkatan debit secara signifikan pada sub-DAS F, G, A dan B (subDAS F 57.98%, G 53.27%, A 45.66% dan B 41.98%). Apabila hal ini dikaitkan dengan fenomena penyusutan penutup lahan vegetasi, maka telihat bahwa penyusutan penutup lahan tersebut membawa dampak signifikan terhadap peningkatan debit.

Dua kejadian banjir di Dusun Pijik Kebon, yaitu tahun 1992 dan 2003 dicoba untuk dianalisis dan dikaitkan dengan pemodelan debit puncak dan penyusutan penutup lahan vegetasi. Karena kedua peristiwa banjir itu terjadi di masa lampau, maka diperlukan wawancara dengan penduduk setempat mengenai tinggi banjirnya. Jejak fisik berupa bekas genangan pada tembok yang belum dihapus, pagar dan juga sisa-sisa kenampakan lain digunakan sebagai kontrol, di samping hasil wawancara dengan penduduk. Hasil wawancara diubah menjaid data ukuran tinggi banjir, kemudian diinterpolasi secara spasial dengan menggunakan metode Gaussian Kriging. Hasilnya terlihat pada Gambar 7 a dan b. Durasi banjir kurang lebih adalah dua jam. Penduduk yang diwawancara juga mengakui bahwa dibandingkan kondisi banjir tahun 1992, tinggi banjir tahun 2003 juga meningkat.

(10)

Gambar 5: Intensitas hujan tahun 1992 (a) dan 2003 (b)

air hujan juga berkurang. Sedimentasi terjadi sebagai akibat dari proses erosi di daerah hulu. Hanya saja diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menegkaji hal ini.

6

Kesimpulan

Penutup lahan di SubDAS Gesing telah mengalami perubahan yang cukup signifikan dalam kurun waktu 1992-2003. Perubahan paling banyak terjadi ialah dalam bentuk hutan menjadi penggunaan lahan yang penutup vegetasinya kurang efektif (misalnya tanaman cengkeh dan permukiman) sebanyak 531.84 ha. Hal ini meliputi 11,2 % dari keseluruhan perubahan penutup lahan yang terjadi. Citra penginderaan jauh Landsat TM dan Aster VNIR dapat secara akurat digunakan untuk pemantauan perubahan ini.

Perubahan penutup lahan yang terjadi telah menyebabkan peningkatan debit puncak di waktu hujan, sebagai akibat langsung dari meningkatnya koefisien aliran permukaan. Peningkatan debit puncak adalah sebesar 32.74% dari tahun 1992 ke 2003. Akibat peningkatan debit puncak ini maka peristiwa banjir di daerah hilir, yang terpantau di Dusun Piji Kebon juga menujukkan peningkatan tinggi genangan, dari sekitar 0- 0,7 m di tahun 1992 menjadi 0 1.0 m di tahun 2003.

(11)

Gambar 6: Debit puncak pada tahun 1992 (a) dan 2003 (b) berdasarkan pemodelan dengan PCRaster

Gambar 7: Pembagian area dalam Sub DAS Gesing

(12)

Tabel 5. Besarnya debit per subDAS di Das Gesing pada 1992 - 2003

Gambar 8: Hasil interpolasi ketinggian banjir tahun 1992 (a) dan 2003 (b) menurut hasil wawan-cara dan pengukuran bekas-bekas banjir di lapangan yang diinterpolasi sewawan-cara spasial dengan metode Gaussian Kriging.

tahun 2007. Hal ini terpaksa dilakukan karena ketiadaan data. Seharusnya, perubahan penutup lahan secara langsung juga bepengaruh terhadap nilai infiltrasi. Ketiga, data tinggi banjir lebih banyak diperoleh dari hasil wawancara, dan hal ini juga disebabkan oeh terbatasnya informasi mengenai tinggi banjir di lapangan, selain dari jejak banjir di dinding dan pagar.

DAFTAR PUSTAKA

ITC, 2002. ILWIS Application: Determination of Peak Discharge. http://www.itc.nl/ilwis/applications/application11.asp 18 June 2007

OSU, 2007. Watershed Stewardship Education Program Training Guide, Oregon State Univer-sity and Sea Grant. http://seagrant.orst.edu/wsep.

FAO 2007. FAO Corporate Document Repository: Field Measurement of Soil Erosion and Runoff, Chapter 4: Streamflow. http://www.fao.org/docrep/T0848E/t0848e-09.htm 16 June 2007.

Gregory, K.J. and Walling, D.E. 1973. Drainage basin form and process: A Geomorphological Approach. Edward Arnold, London

Gunawan, 1991. Penerapan Teknik Penginderaan Jauh untuk Menduga Debit Puncak, Studi Kasus di DAS Bengawan Solo Hulu Jawa Tengah. Desertasi. IPB. Bogor.

ILRI. 1974. Drainage Principles and Applications. Wageningen. The Netherlands.

(13)

York: Joh Wiley and Sons

Kates, R.W. (1970) Natural Hazard in Human Ecological Perspective; Hypothesis and Models. Natural Hazard Research, Working Paper No. 14.

Mc Call. M.K. 2007. Participatory Mapping and Participatory GIS (PGIS) for DRR, Commu-nity Risk and Hazard Assessment. ITC, Enschede, Netherlands

Parodi, G.N and Prakash.A. 2004. Principle of Remote Sensing, Chapter 8. Radiometric Cor-rection. ITC, Enschede. The Netherlands.

PCRaster version 2 Manual, Utrech Universiteit. The Netherlands.

SCDT,2003. Storm Water Quality Handbook. Caltrans, State of California Department of Transportation.

Seyhan, E. 1977. The Watershed as an hydrologic Unit. Geografisch Instituut. Utrecht. The Nederlands.

Gambar

Gambar 1: Daerah penelitian
Tabel 3: Klasifikasi dan skor infiltrasi tanah untuk limpasan permukaan
Gambar 2: Penutup lahan di DAS Gesing 1992 (a), 2003 (b) dan perubahannya (c)
Gambar 3: Citra Indeks Vegetasi berdasarkan transformasi NDVI tahun 1992 (a) dan 2003 (b)
+5

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian ini bertujuan untuk (1) identifikasi varietas beras japonica dan indica premium yang mempunyai palatabilitas tinggi; (2) menguji marka STS terpaut palatabilitas

demikian dapat diketahui bahwa besar pengaruh kejenuhan, beban dan konflik kerja terhadap motivasi kerja perawat RSUD DR. Pratomo Bagan Siapiapi Kabupaten

Hasil uji hipotesisa pertama menyatakan terdapat hubungan secara signifikan antara stress kerja dengan kinerja guru menunjukkan bahwa stres kerja pada dapat

Sedangkan hasil pengukuran kelelahan berdasarkan pemberian larutan gula garam dengan kebanyakan pekerja berada dalam tingkat kategori kelelahan ringan sebanyak 76 % dan

Anggraini (2006) membuktikan bahwa kepemilikan manajemen berpengaruh terhadap pengungkapan informasi sosial, Adnantara (2013), Sujoko dan Soebiantoro (2007) dan Agustine (2014)

Ini kerana IBS lebih banyak menggunakan jentera dan mesin serta penggunaan komponen modular dalam mengurangkan penggunaan tenaga buruh dan mempercepatkan proses

Spatial dan Temporal Migrasi Ikan Tuna di perairan Kabupaten Kepulauan Selayar, Laut Flores dalam Model Kinerja Oseanografi Perikanan yang dinyatakan dalam Probabilitas (%)

Dalam penelitian ini metode deskriptif ini digunakan untuk melihat, mendeskripsikan dan menganalisis data tentang penggunaan bahasa Betawi dan gaya bahsa repetisi