STUDI PENENTUAN DAYA TAMPUNG BEBAN
PENCEMARAN HILIR SUNGAI MUSI RUAS PULOKERTO – PT.
BADJA BARU KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI QUAL2KW
Handayani Lestari1, Riyanto Haribowo2, Emma Yuliani2
1)Mahasiswa Sarjana Teknik Pengairan Universitas Brawijaya
2)Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Teknik Pengairan Universitas Brawijaya-Malang, Jawa Timur, Indonesia
Jalan MT. Haryono 167 Malang 65145, Indonesia e-mail: handayanilestari20@gmail.com
ABSTRAK
Objek pada penelitian ini adalah Sungai Musi, yang terletak di Kota Palembang, Sumatera Selatan, merupakan salah satu sungai terpanjang dan terbesar di Indonesia. Kondisi kualitas air di sungai ini harus diperhatikan karena tingginya permintaan tidak seimbang dengan kualitas air yang baik. Jadi, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai kapasitas beban pencemaran, yang berguna untuk pertimbangan pemerintah terhadap kebijakan peningkatan kualitas air. QUAL2KW digunakan sebagai aplikasi untuk menghitung kapasitas pencemaran yang masuk ke masing-masing segmen sungai. Ada 3 skenario dalam penelitian ini, simulasi 1 adalah model yang dikalibrasi, simulasi 2 adalah maksimum kondisi beban polutan, dan simulasi 3 adalah minimum kondisi beban polutan. Nilai kapasitas beban polutan diperoleh dari selisih antara simulasi 2 dan simulasi 3. Hasilnya menunjukkan bahwa kapasitas beban pencemaran di Sungai Musi (khususnya segmen Pulokerto - PT Baja Baru) pada tahun 2016 berurutan 12.948 kgDO/hari, 25.205 kgBOD5/hari, 3.207 kgNH3-N/hari, 642 kgPO4/ hari.
Kata Kunci: Kualitas Air, QUAL2Kw, Daya Tampung Beban Pencemaran, Sungai Musi.
ABSTRACT
The Object of this research is a river named Musi, located in Palembang City, South of Sumatera, which is one of the longest and the biggest river in Indonesia. The condition of water quality in this river must be concerned because the high demand is not balanced with a good water quality. So, the aim of this study is to determine the value of the pollution load capacity, which is useful for consideration to government on water quality improvement policy. QUAL2Kw is used as an application to calculate the pollution capacity which entered to each river segment. There are 3 scenarios in this study, simulation 1 is calibrated model, simulation 2 is maximum of pollutant load condition, and simulation 3 is minimum of pollutant load condition. The value of pollutant load capacity is obtained from the difference between simulation 2 and simulation 3. The results show that the pollution load capacity on Musi River (particularly segment Pulokerto – PT. Baja Baru) in 2016 sequentially 12.948 kgDO/day, 25.205 kgBOD5/day, 3.207 kgNH3-N/day, 642 kg PO4/day.
Keywords : Water Quality, QUAL2Kw, The Pollution Load Capacity, Musi River.
PENDAHULUAN
Sungai Musi merupakan salah satu sungai utama di Sumatera Selatan dan banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat Palembang.
Sepanjang sungai dengan panjang 750 km dan lebar 300 meter berdiri sejumlah
industri seperti PT. Hevea MK II, PT.
Badja Baru dan masih banyak lagi.
Seiring berjalannya waktu, jumlah penduduk di Kota Palembang telah meningkat, sekitar 1,5 juta orang, berarti kebutuhan air bersih sekitar 1,9 juta/l/
orang / hari. Faktanya, 70% air di Sungai
Musi terkontaminasi limbah rumah tangga, dan 30% lainnya terkontaminasi oleh limbah industri (Menteri Lingkungan Hidup, 2016). Perubahan penggunaan lahan di sekitar perbatasan sungai Musi yang mempengaruhi kondisi kualitas air sungai itu sendiri. Keadaan ini menimbulkan kekhawatiran tentang penurunan kualitas air, mengingat penggunaan dan pemanfaatan sungai ini begitu tinggi. Oleh karena itu, perhitungan kapasitas beban pencemaran diperlukan untuk untuk pertimbangan pengelolaan perbaikan kualitas air pada kebijakan pemerintah berikutnya.
Langkah pertama untuk menentukan nilai kapasitas beban pencemaran adalah mengumpulkan data kualitas air, data hidrolika, dan efluen yang menuju ke sungai. Selanjutnya adalah memasukkan data ke lembar kerja QUAL2Kw. Hasil dari langkah ini adalah model dalam bentuk grafis. Kemudian model harus dikalibrasi dengan trial and error nilai
koefisien (Brown, 1987). Berdasarkan permasalahan di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai kapasitas beban pencemaran.
METODOLOGI
Metode penentuan kapasitas beban pencemaran dalam penelitian ini adalah metode komputasi dengan menggunakan program QUAL2KW. Data sekunder dikumpulkan meliputi peta, data kualitas air sungai, kondisi hidrolik sungai, sumber titik kualitas air, populasi Kota Palembang dan kondisi meteorologi. Data kualitas air, peta, kondisi sungai hidrolik, sumber kualitas air diperoleh dari Dinas Sanitasi dan Lingkungan. Sedangkan data populasi Kota Palembang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Langkah selanjutnya adalah menentukan segmen.
Setelah segmen tersebut tercapai, data yang telah diperoleh kemudian dimasukkan ke dalam program QUAL2Kw untuk formasi model.
Gambar 1. Lokasi Wilayah Studi Sumber: Google Earth (2016)
Data – Data Penelitian
1. Data peta wilayah Sungai Musi Ruas Palembang yang didapat dari BAPEDA Kota Palembang.
2. Data parameter kualitas air meliputi DO, BOD5, COD, NH3-N. dan PO4
pada empat titik lokasi studi yaitu Pulokerto, PT. Hevea MK II, Jembatan Musi II, dan PT. Badja Baru.
3. Data klimatologi seperti kecepatan angina, suhu, dan tutupan awan dari BMKG Kota Palembang.
4. Data hidrolik seperti debit sungai, kedalaman sungai, dan kecepatan aliran sungai.
Langkah – Langkah Studi
Adapun langkah-langkah studi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Data yang telah terkumpul akan
dianalisis sesuai dengan input data pada worksheet QUAL2Kw yakni berupa data klimatologi, data profil sungai, data debit dan kualitas air sungai, serta data debit dan kualitas air limbah.
2. Kemudian Pembangunan model yang meliputi, entry data kualitas air 5 tahun, kemudian penentuan koefisien model.
3. Simulasi di aplikasi QUAL2Kw dan perhitungan daya tampung beban pencemaran dengan menggunakan 4 skenario (Data Eksisting, Beban Kosong, Beban Penuh, Debit maksimum dan minimum).
Analisa Penyaringan Data Outlier Apabila dalam serangkaian data terdapat pencilan atau outliers, dengan sendirinya akan menurunkan nilai koefisien regresi atau korelasinya.
Metode yang digunakan untuk menyaring data adalah metode Boxplot. Analisa ini
dilakukan untuk membuang data outlier atau yang merupakan data trend, mengikuti persamaan berikut ini:
Mild Outlier
lower inner fence: Q1– 1,5(IQR) (1) upper inner fence: Q3+ 1,5(IQR) (2) Extreme outlier
lower outer fence: Q1– 3(IQR) (3) upper outer fence: Q3+ 3(IQR) (4) IQR = Q3 – Q1 (5) Dengan:
Q1= kuartil0atas Q3 = kuartil0bawah IQR = Selisih Q1 dan Q3
Beban Pencemaran
Beban pencemaran sungai adalah jumlah suatu unsur pencemar yang terkandung dalam air sungai. Beban pencemaran sungai dapat disebabkan oleh adanya aktivitas industri, pemukiman, dan pertanian. Beban pencemaran sungai dapat dihitung dengan menggunakan rumus (Mitsch & Goesselink, 1993):
BPS = (Cs)j x Qs x f (6) Keterangan:
BPS = Beban Pencemaran Sungai (kg/hari)
(Cs)j = kadar terukur sebenarnya unsur pencemar j (mg/lt)
Qs = debit air sungai (m3/hari) F = faktor konversi
1 kg
1.000.000 mg x 1000 l
1 m3 x 86.400 detik
= 86,4
Daya Tampung Beban Pencemaran Daya tampung beban pencemaran atau sering disebut dengan beban harian maksimum total (total maximum daily loads) merupakan kemampuan air pada suatu sumber air, untuk menerima masukan beban pencemaran tanpa mengakibatkan air tersebut menjadi cemar. Perhitungan daya tampung beban
pencemaran diperlukan untuk mengendalika zat pencemar yang berasal dari berbagai sumber pencemar yang masuk ke dalam sumber air dengan mempertimbangkan kondisi intrinsik sumber air dan baku mutu air yang ditetapkan (Metcalf & Eddy, 2003).
Adapun untuk menghitung nilai daya tampung beban pencemaran adalah sebagai berikut :
DTBP = Beban Penuh – Beban minimum (kg/hari) (7) Keterangan :
DTBP = Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari)
QUAL2Kw
Model QUAL2Kw merupakan pengembangan dari model QUAL2E dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic for Application (VBA) yang dapat dijalankan dengan program Microsoft Excel. Dalam penelitian digunakan model QUAL2Kw versi 5.1. Model ini mampu mensimulasi parameter kualitas air antara lain temperatur, conductivity, Inorganic Solida, Dissolved Oxygen, CBODslow, CBODfast, Organic Nitrogen, NH4- Nitrogen, NO3-Nitrogen, Organic Phosporus, Inorganic Phosporus (SRP), Phytoplankton, Detritus (POM), (Total Coliform) Pathogen, Generic Constituent (COD), Alkalinity, pH (Rusnugroho, A, 2012).
Data yang diperlukan untuk pemodelan QUAL2Kw adalah :
1. Data Kualitas air di headwater dan downstream boundary
2. Elevasi sungai dan posisi geografis 3. Panjang sungai, kecepatan aliran,
kedalaman, lebar sungai.
4. Temperatur udara, titik embun, kecepatan angin, tutupan awan, tutupan benda lain per reach.
5. Cahaya dan panas
6. Point Source : lokasi, debit, kualitas air
7. Diffuse Source
8. Data hidrolis, temperatur, kualitas (rata-rata, min, max) beberapa titik di sepanjang sungai.
Data di atas di-inputkan ke dalam program excel di komputer. Setelah program dijalankan (RUN), akan diperoleh output yang merupakan hasil perhitungan berupa tampilan numerik dan generik.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini akan menganalisis Sungai Musi dengan panjang kurang lebih 7,1 km dari hulu (titik Pulokerto) menuju hilir (titik PT. Badja Baru).
Dalam hal ini, sungai dibagi menjadi beberapa segmen. Dengan panjang 7,1 km maka sungai dibagi menjadi 3 segmen. Segmentasi pada sungai ini dilakukan untuk keperluan pemodelan dan mempermudah dalam penentuan titik pengambilan data sungai. Pembagian ini sudah didasarkan pada masukan dari anak sungai yang ada disepanjang lokasi, tempat untuk pengambilan sampel, belokan, perubahan dimensi sungai serta masukan dari sumber pencemar.
Tabel 1. Pembagian Segmen Sungai Musi
Segmen Kilometer (dari hilir)
Elevasi Hulu
(m) Hilir
(m) Pulokerto – PT.
Hevea MK II 7,1 – 5,05 4,88 3,96 PT. Hevea MK II –
Jembatan Musi II 5,05 – 2,05 3,96 2,75 Jembatan Musi II –
PT. Badja Baru 2,05 – 0 2,75 2,15
Sumber: Hasil Pengamatan
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa lokasi studi dibagi menjadi tiga reach (segmen). Pembagian segmen ini didasarkan pada titik pengambilan sample kualitas air yang dilakukan Dinas LingkungaHidup dan Kebersihan Kota Palembang.
Kalibrasi Model
Setelah reach dibuat, maka dilakukan entry data ke dalam komputer yang meliputi identitas sungai, debit, dan kualitas hulu identitas reach, sumber pencemaran point source dan non point source akan ikut serta menentukan kualitas air sungai Musi.
Dalam penelitian ini sebelum melakukan beberapa simulasi kualitas air, maka model perlu dikalibrasi. Kalibrasi
model dilakukan dengan tujuan data model mendekati data input yang telah dimasukkan kedalam program. Hal ini dikarenakan adanya perbedan waktu dan variasi data. Kalibrasi model dibagi menjadi 2 yaitu, kalibrasi data hidrolik dan kalibrasi data kualitas air.
Trial and error dilakukan dengan uji coba pada model kalibrasi yang bertujuan membandingkan data prediksi model dengan hasil pengamatan. Dengan kata lain, model kalibrasi mendekati data kualitas air hasil dari pengamatan. Pada kalibrasi data hidrolik Trial and error yang dilakukan pada manning formula dalam worksheet reach, sedangkan kalibrasi data kualitas air pada worksheet reach rates.
Gambar 2. Perbandingan antara debit model dan debit data
Gambar 3. Perbandingan antara kecepatan model dan kecepatan data
Gambar 4. Perbandingan antara kedalaman model dan kedalaman data
Kalibrasi hidraulik dilakukan dengan memasukkan data-data hidraulik yakni
debit, kecepatan, dan kedalaman sungai yang didapat dari Dinas Lingkungan
0.00 1000.00 2000.00 3000.00 4000.00 5000.00 6000.00
0 2
4 6
flow (m^3/s)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
Q, m3/s
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00
0 2
4 6
velocity (m/s)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
U, mps
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00
0 1 2 3 4 5 6 7
depth (m)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
H, m
Hidup Kota Palembang kedalam Worksheet QUAL2Kw.
Berdasarkan hasil kalibrasi pada Gambar 2 sampai Gambar 4 dapat dilihat bahwa nilai antara data dan model sudah satu tren. Walaupun memang tidak sama persis nilainya, namun masih dapat ditolerir. Pada Gambar 3 tren data dan
tren model sedikit berbeda hasilnya. Hasil trial and error yang dilakukan pada sheet reach dengan mengganti angka pada kolom manning sesuai dengan nilai koefisien yang sudah ditetapkan juga tetap menunjukkan angka yang sama tidak jauh berbeda.
Gambar 5. Perbandingan Model dan data parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 6. Perbandingan Model dan data parameter CBOD fast (BOD5)
Gambar 7. Perbandingan Model dan data parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 8. Perbandingan Model dan data parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 9. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 1
Dalam simulasi 1 ini bertujuan untuk mengkalibrasi data kualitas air yang akan digunakan untuk simulasi lainnya. Hasil simulasi ini diperoleh beberapa parameter seperti DO, BOD5, NH3-N, dan Fosfat, dengan berbagai
keadaan, beberapa melebihi standar kualitas, sedangkan tidak. Dalam melakukan simulasi 1 dilakukan trial and error, untuk kalibrasi data kualitas air pada tingkat pencapaian worksheet.
Berdasarkan hasil simulasi 1, dapat diketahui bahwa kecenderungan model
DO yang berjalan pada QUAL2KW sama dengan trend data yang ada DO. Nilai DO yang semakin turun cenderung menurun.
Tapi, nilai BOD5 semakin ke hilir cenderung meningkat. Kondisi ini
berbeda dengan nilai DO sebelumnya.
Dan dapat dilihat bahwa trend model NH3-N dan trend Fosphate hasil running QUAL2Kw sama dengan tren data yang ada.
Gambar 10. . Perbandingan Model dan data parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 11. Perbandingan Model dan data
parameter Carboneous Biologycal Oxygen Demand (CBOD)
Gambar 12. Perbandingan Model dan data parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 13. Perbandingan Model dan data parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 14. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 2
Simulasi 2 adalah kondisi dimana trial and error pada sumber titik sampai dengan nilai kualitas air hilir sesuai dengan batas baku mutu air kelas II.
Standar mutu yang digunakan adalah Peraturan Pemerintah No. 82. 2001.
Profil kualitas air sungai dapat dilihat pada Gambar 10 sampai Gambar 14.
Profil kualitas ini sengaja dibuat untuk memenuhi standar kualitas. Asumsi yang dibuat adalah jumlah beban pencemaran.
Hasil simulasi ini dapat digunakan untuk menghitung kapasitas beban pencemaran, yaitu jumlah muatan yang mungkin dibuang ke sungai tanpa menyebabkan air sungai tercemar (tidak melebihi standar mutu). Hasil simulasi 2 adalah nilai DO
yang tinggi. Artinya masih banyak kandungan oksigen di perairan sungai Musi titik Pulokerto sampai ke PT. Badja Baru Nilai DO cenderung turun dari titik 2 ke titik 4, dari titik 2 mulai pembuangan limbah dari 2 industri utama karet remah. Dimana nilai BOD5 masih diatas standar kualitas. Nilai BOD5 juga lebih tinggi ke arah hilir, kondisi ini berbeda dengan kondisi DO sebelumnya yang justru mengalami penurunan. Pada simulasi 2, beban buangan limbah terisi penuh, sehingga nilai nilai BOD5 cukup signifikan dibandingkan dengan simulasi 1. Maka nilai NH3-N juga di bawah dari nilai standar mutu. NH3-N atau biasa
disebut ammonia nitrogen adalah parameter yang bisa menjadi indikator toksisitas amonia yang dapat membahayakan kehidupan akuatik.
Artinya hasil perikanan yang dihasilkan di Pulokerto rentan - PT. Badja Baru masih aman dari penyakit akuatik karena masih di bawah nilai standar. Dan alasan mengapa nilai PO4 di atas dari kualitas standar mungkin karena masih ada pengaruh dari pemupukan daerah pertanian. Nilai fosfat tertinggi masih ada pada titik pertama, yaitu titik Pulokerto dimana kawasan ini memang didominasi oleh perkebunan dan pertanian.
Gambar 15. Perbandingan Model dan data parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 16. Perbandingan Model dan data
parameter Carboneous Biologycal Oxygen Demand (CBOD)
Gambar 17. Perbandingan Model dan data parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 18. Perbandingan Model dan data parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 19. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 3
Simulasi 3 dilakukan dengan menghilangkan beban polutan (point source), dan data headwater sesuai standar kualitas kelas II. Demikian pula kualitas sumber non-sumber dinilai baik, sama dengan standar mutu air limbah.
Dalam kondisi tanpa masukan beban pencemaran ini, dapat diketahui besarnya beban beban pencemaran sungai minimum dengan beban kontaminasi maksimal sesuai standar mutu. Hasil simulasi 3 dapat dilihat pada Gambar 15 sampai Gambar 19. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pemindahan sumber pencemaran di sepanjang sungai, kualitas air memenuhi standar kualitas di semua segmen. Berdasarkan hasil simulasi 3, nilai DO di atas standar. Nilai DO cenderung tidak meningkat secara signifikan atau menurun secara signifikan. Pada simulasi 3 adalah pada
kondisi beban habis limbah yang dianggap tidak masuk ke badan sungai.
Maka nilai DO jadi cenderung konstan.
Sedangkan pada grafik BOD5, NH3-N, dan PO4, nilainya di bawah dari standar.
Kondisi BOD5 berbeda bila dibandingkan dengan kondisi BOD5 pada simulasi 2 yang secara keseluruhan berada di atas standar. Hal ini disebabkan oleh pengaruh debit buangan yang masuk ke dalam badan sungai, sehingga kondisi BOD5
pada simulasi 3 lebih baik daripada kondisi pada simulasi 2. pada grafik NH3- N, nilainya juga di bawah dari standar.
Memang bila dibandingkan dengan simulasi 2, masih sama di bawah standar kualitas karena dalam kondisi yang ada bahkan nilai nitrogen amonia tidak terlalu tinggi. Namun, menurut beratnya, nilai amoniak nitrogen dalam simulasi 3 tetap lebih rendah dari pada simulasi 2.
Gambar 20. WQ Output Parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 21. WQ Output parameter Carboneous Biologycal Oxygen Demand (CBOD)
Gambar 22. WQ Output parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 23. WQ Output parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 24. WQ Output parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 4
Pada simulasi 4, akan mencoba untuk mempengaruhi debit kualitas air pada titik Pulokerto ke PT. Badja Baru. Data debit maksimum dan minimum yang akan digunakan adalah data debit maksimum yang tersedia di seluruh
lokasi studi (Pulokerto-PT Badja Baru).
Data debit maksimum dan minimum di masukan pada lembar kerja headwater secara bergantian untuk mengetahui efek yang terjadi.
Gambar 25. Hasil Perhitungan Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari) Sumber : Hasil Perhitungan
Perhitungan Daya Tampung Beban Pencemaran
Dari data simulasi kualitas air, data digunakan untuk menghitung kapasitas beban pencemaran di Sungai Musi dari
1.500 2001.500 4001.500 6001.500 8001.500 10001.500 12001.500 14001.500
1 2 3
Load Capacity - BOD5
Load Capacity - NH3-N
Load Capacity - PO4
Load Capacity - COD
Daya TampungBeban Pencemaran (kg/hari)
Segmen (Reach)
segmen Pulokerto ke PT. Badja Baru Perhitungan kapasitas beban pencemaran akan menggunakan data yang dihasilkan pada lembar kerja Source Summary yang merupakan hasil perhitungan beban pencemaran debit dan kualitas air masing-masing segmen. Perhitungan kapasitas beban pencemaran menggunakan simulasi 2 dan 3, berdasarkan hasil dari kedua simulasi tersebut akan diperoleh perhitungan kapasitas pencemaran beban dengan selisih hasil simulasi 2 (beban pencemaran penuh) dan simulasi 3 (beban tanpa polusi) . Potensi sumber beban pencemaran di segmen ini berasal dari limbah industri dan limbah rumah tangga (rumah tangga). Besarnya kapasitas beban pencemaran yang telah diperoleh dalam hasil penelitian ini sewaktu-waktu dapat berubah namun perubahannya tidak begitu signifikan.
Perbedaannya bisa disebabkan oleh meningkatnya jumlah limbah yang masuk, jumlah segmen, dan perbedaan musiman.
KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang dilakukan sesuai dengan rumusan masalah pada kajian ini, maka dapat disimpulkan bahwa besar Daya tampung Beban Pencemaran yang masuk ke sungai musi sudah melampaui daya tampung beban pencemaran yang ada, oleh karena itu diperlukan penanganan yang khusus untuk kedepannya. Besar daya tampung terbesar Sungai Musi Palembang untuk Parameter BOD5 sebesar 12421,71 kg/hari (Reach 2), untuk Parameter COD sebesar 6542,38 kg/hari (Reach 2), untuk Parameter NH3-N sebesar 1552,71 kg/hari (Reach 2), untuk Parameter PO4
sebesar 310,54 kg/hari (Reach 2).
DAFTAR PUSTAKA
Brown, L.C., Barnwell, T.O., 1987. The Enhanced Stream Water Quality Models QUAL2E and QUAL2E- UNCAS (EPA/600/3-87-007). U.S.
Environmental Protection Agency, Athens, GA, pp 189.
Dinas Lingkungan Hidup. 2016.
Parameter Kualitas Air. Palembang:
Dinas Kebersihan Kota dan Lingkungan Hidup Kota Palembang.
Hoesein, A. 1984. Kualitas Air dan Sistem Irigasi; Fakultas Teknik.
Universitas Brawijaya. Malang.
Menteri Lingkungan Hidup. 2010.
Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 01 Tahun 2010 tentang Tata Laksana Pengendalian Pencemaran Air. Jakarta:
Kementrian Lingkungan Hidup.
Metcalf & Eddy. 2003. Wastewater Engineering :Treatment Disposal Reuse. McGraw-Hill,Inc. New York.
Mitsch & Gosselink. 1993. Wet Land, In Water Quality Prevention, Identification and Management of Diffuse Pollution. Van Nostrand Reinhold, New York.
Pemerintah Kota Palembang. 2016.
Kondisi Hidrologi Sungai Musi.
Palembang : Pemerintah Kota Palembang Provinsi Sumatera Selatan.
Ray K. Linsey, Franzini , Joshep B.
1991. Water Resources Engineering ; Erlangga. Jakarta. (in bahasa indonesia)
Rusnugroho, A. 2012. Aplikasi QUAL2Kw Sebagai Alat bantu Perhitungan Daya Tampung Beban Pencemaran Kali Madiun Segmen Kota Madiun. Surabaya:ITS Eco Campus.
