Prof. Dr. lr. Hasanuddin, M.5.

Iurnal Agrista

Volume 16 Nomor l APril 2OL2

Dalam rangka meningkatkan

mutu hasil penelitian,

keterampilan

menulis laporan dan menYebarkan

hasil-hasil

penelitian bidang

perta-nian,

diperlukan

sebuah

Jurnal

llmiah.

Jurnal Agrista meruPakan

salah

satu wadah bagi Peneliti untuk

menyebarluaskan

hasil-hasil

peneli-tian di bidang

pertanian.

Jurnal Agrista memuat laPoran

hasil penelitian

atau makalah

sun-tingan dengan topik pertanian

dari

staf pengajar/peneliti

di Fakultas

Pertanian Universitas

Syiah Kuala

Banda

Aceh dan peneliti

lainnya

yang

berasal

dari Perguruan

Tinggi Negeri

dan Swasta

serta

Balai

Penelitian.

Jurnal Agrista meruPakan

jurnal

empat bulanan Yang terbit setiap

bulan

April,

Agustus,

dan Desember.

Penanggungjawab

Dr. lr. Agussabti, M.Si.

Ketua

Editor

Prof. Dr. lr. Hasanuddin, M.5.

Dewan

Editor

Prof. Dr. lr. Abubakar Karim, M.S' Dr. lr. Ashabul Anhar, M.Sc.

Dr. lr. Hairul Basri, M.Sc. Dr. Siti Hafsah, S.P., M.Si. Dr. lr. Sugianto, M.Sc.

Dr. lr. ZuYasna, M.Sc.

Alamat Redaksi

Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala Darussalam Banda Aceh 23111

Telepon/Fax. : 0813602825521O65L7410514

www.jurnal-agrista.fp. unsyiah.ac.id E-mail: hasa nweed @Yahoo.co.id

Keterangan

* Slasion P€mantau !'€bit

I ouuetsuuons

@ aasion xtimaroogl Q unasisamPet - Batss sub oAs

Sungal Kelerengan l= Landai/datar ffi seoans f]] Curamlsangat cutam or=i'ffi

Gambar 1. Sub DAS Krueng Jreu, Kabupaten Aceh Besar' Provinsi Aceh prasarana air lainnya' Disamping itu

perubahan tata guna lahan juga

menye-Labkan berkurangnya daerah resapan air

sehingga kandungan air tanah menjadi

berkurang yang pada akhirnya

mening-katkan potensi banjir dan longsor' Berbagai hasil penelitian yang dilakukan di berbagai

belahan dunia tentang dampak perubahan

tata guna lahan (Potter 1991, Costa et o/' 2003, Heuvelmans et al' 2OO5, lroume et a!. 2OO5, Pizzaro et ol' 2006, dan Dow

2OO7l menunjukkan bahwa perubahan tata guna lahan berdampak sangat besar ter-hadap aliran Permukaan dan bawah

permukaan yang pada akhirnya berdampak

ierhadap ketersediaan sumber daya air

dalam jangka panjang'

Penelitian-pene-litian tersebut juga menunjukkan bahwa

dampak yang ditimbulkan akibat adanya

perubahan tata guna lahan sangat bervariasi dari suatu lokasi ke lokasi

lainnya. Kenyataan tersebut

mengisya-ratkan pentingnya pengetahuan dan

30

pemahaman tentang karakteristik wilayah

atau daerah dan responnya terhadap

perubahan tata guna lahan' Tidak

terke-cuali di Aceh. Hal tersebut merupakan informasiyang sangat penting dalam upaya

perencanaan pengembangan wilayah dan

antisipasi terhadap dampak-dampak yang mungkin dapat ditimbulkannya, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang'

Guna memahami hal tersebut, Pen-dekatan hidrologi terutama siklus hidrologi merupakan salah satu metode yang sering

digunakan. Pemahaman tentang siklus

hiirologi dapat dilakukan dalam skala Daerah Aliran Sungai (DAS) dimana pada skala ini proses hidrologi berlangsung

secara sempurna. Pemodelan hidrologi

suatu DAS merupakan salah satu cara yang paling efektif guna mempelajari dan

memahami proses-proses yang terjadi

dalam DAS dan juga memPrediksikan respon DAS terhadap perubahan-peru-bahan yang terjadi dalam DAS itu sendiri'

Soil ond Woter Assessment lool (SWAT)

merupakan _{salah satu model hidrologi}

yang sering digunakan untuk mempelajari

dampak perubahan _{fisjk DAS. Hal tersebut} dimungkinkan karena SWAT mampu

secara langsung mereprentasikan karak_

teristik DAS ke dalam parameter model

sehingga _{sangat tepat digunakan untuk}

memprediksikan dampak perubahan tata

guna lahan (Legesse et al. 2003).

Penelitian ini benujuan untuk:

memprediksikan _{besarnya limpasan}

per-mukaan dan sedimen yang dihasilkan oleh Sub DAS Krueng Jreu Aceh Besar

menggunakan model SWAI serta

memprediksikan dampak perubahan _curah

hujan dan tata guna lahan terhadap

limpasan permukaan _{dan sedimen yang}

dihasilkan.

METODE PENELITIAN

Sub DAS Krueng Jreu (SDKJ) merupakan bahagian DAS Krueng Aceh yang secara geografis _{terletak antara 5"12'Zg.S" sampai} 5"23'57.5" lintang utara dan 95"2L'4g,' sampai 95"30'45.2" bujur timur. Luas SDKJ k u r a n g lebih 17,836.5 Ha yang meliputi w i l a y a h administrasi K e c a m a t a n I n d r a p u r i d a n Kecamatan _{K o t a Cot Glee, Kabupaten} Aceh Besar. _{Topografi SDKI sebagian besar} d i d o m i n a s i o l e h p e r b u k i t a n d e n g a n t i n g k a t k e l e r e n g a n yang curam sampai sangat c u r a m ( G a m b a r 1). Secara garis besar w i l a y a h p e n e l i t i a n didominasi oleh hutan, l a h a n p e r t a n i a n _{d a n ju g a s e m a k b e l u k a r .}

D a l a m wilayah SDKJ terdapat sebuah b e n d u n g y a i t u bendung Krueng Jreu yang d i d i r i k a n dengan fungsi utama untuk m e n c u k u p i kebutuhan air irigasi daerah p e r s a w a h a n dengan luas kurang lebih 2 3 3 . 5 2 km2. SDKJ _{j u g a memiliki dua buah} s t a s i o n p e m a n t a u _{d e b i t s u n g a i} s e b a g a i m a n a terlihat pada Gambar t. S t a s i o n _{p e r t a m a terletak di sungai utama} y a i t u Sungai K r u e n g J r e u sedangkan s t a s i o n l a i n n y a berada pada anak sungai Krueng M e u l e s o n g . S t a s i o n _{p e r t a m a tidak aktif lagi} s e d a n g k a n stasiun kedua merupakan Jurnal Agrista Vol. 1G No. 1, 2012

stasiun baru yang mulai beroperasi sejak tahun 2006 dan dikelola oleb Balai Pengelolaan DAS (BPDAS) Krueng Aceh.

SWAT merupakan model hidrologi berskala DAS yang dikembangkan pertama sekali oleh Departemen pertanian Amerika Serikat dengan tujuan untuk mempre-d i k s i k a n mempre-dampak manajemen lahan terhadap hidrologi, sedimentasi dan bahan kimia terlarut pada suatu DAS yang luas d a n belum memiliki sistem pengamatan dan pencatatan data (Arnold et al., 199g). Dalam proses pemodelan, SWAT membagi DAS atau Sub DAS menjadi bagian-bagian DAS yang lebih kecil yang terhubungkan s a t u s a m a lain oleh jaringan s u n g a i . B a g i a n : bagian terkecil dari DAS tersebut kemudian dinamakan dengan hydrotogical response unifs (HRU) _{yang merupakan satu kesatuan} t e r k e c i l dimana semua proses hidrologi d i s i m u l a s i k a n . Simulasi proses-proses h i d r o l o g i dibagi menjadi dua komponen u t a m a y a i t u k o m p o n e n d a r a t a n ( p e r g e r a k a n air, nutrisi, pestisida dan s e d i m e n ke sungai) dan komponen sungai ( p e r g e r a k a n _{a i r di saluran ke sungai untuk} k e m u d i a n menuju outlet DAS) (Fohrer et al. 2005, Govender & Everson 2005).

S W A T m e n g g u n a k a n _{m e t o d e Neraca A i r} s e b a g a i p e n d e k a t a n _{u t a m a dalam memo_} d e l k a n suatu DAS, persamaan tersebut a d a l a h ( N e i t s c h _{e t a l . 2002):}

SW1=SW1ey+ _{)tr(n61-q,,-f n,-wn,-OC,,,) ..( f )} D i m a n a f adalah waktu, SWlsy d a n S W 6 1 a d a l a h k a n d u n g a n _{a i r t a n a h a w a l d a n p a d a} waktu f, R(t) adalah total presipitasi, es61 a d a l a h li m p a s a n p e r m u k a a n , _{E ( t ) a d a l a h} e v a p o t r a n s p i r a s i , _{W 6 y a d a l a h p e r k o l a s i d a n} Q g 6 l a d a l a h a l i r a n y a n g kembali k e sungai.

D a l a m p e n e l i t i a n ini prediksi besarnya l i m p a s a n permukaan untuk setiap HRU menggunakan metode SCS Curve Number ( C N ) yang merupakan fungsi dari k a r a k t e r i s t i k _{t a n a h dan penggunaan l a h a n .}

o _ _a (R-o.zs)2

R + o . s s , R ) 0 . 2 s . . . ( 2 ) Q = 0 . 0 , R < 0 . 2 s . . . ( 3 ) Q a d a l a h li m p a s a n p e r m u k a a n _{h a r i a n , R} a d a l a h curah hujan, dan s adalah para_

meter retensi yang bervariasi dan tergantung pada karakteristik tanah, tata

guna dan manajemen lahan, kelerengan

dan perubahan kandungan lengas tanah.

Parameter s dihubungkan dengan dengan

CN melalui persamaan berikut.

s = 2s4(# - 1) ...(4)

Perhitungan besarnya erosi permukaan

untuk setiap HRU dilakukan model SWAT

dengan menggunakan persama an Modified lJniversol Soil loss Equotion (MUSLE). (Williams, L975 in Setegn et al.,2otOl

sed = 11.8 x (Qsu.r _{X epeak} X

areahruxKUSLExCUSLEx PUSLEx LSUSL

ExCFRG0.56...(s) Dimana sed adalah hasil sedimen pada satuan waktu, Qsury adalah besarnya

fimpasan _{permukaan, epeak adalah laju}

p u n c a k l i m p a s a n p e r m u k a a n , a r € a 1 r u

adalah luasan HRU, Ky5lE,adalah faktor

erodibilitas tanah, Cusrc adalah faktor tata

guna dan manajemen lahan, Puste adalah

faktor pengelolaan lahan, LSusrc adalah

faktor topografi dan CFRG adalah faktor coorse _frogment.

Model SWAT membutuhkan data dasar

yang terdiri dari topografi, tata guna lahan,

karakteristik tanah dan variabel cuaca

untuk memodelkan besarnya debit yang

dihasilkan oleh suatu DAS. Dalam

peneliti-an ini data topografi merupakpeneliti-an data efevasi (digital elevasi model, DEM) yang didownload dari CGIAR-CSI website (http://srtm.csi.cgiar.org). Tutupan atau tata guna lahan SDKJ diperoleh dari Balai Pengelolaan DAS Krueng Aceh Yang merupakan data tutupan lahan tahun 2009 hasil klasifikasi dan interprestasi dari citra Landsat.

Data iklim berupa curah hujan, suhu

udara minimum dan maksimum,

kelembaban relatif dan kecepatan angin

harian diperoleh dari Badan Meteorologi

dan Geofisika Indrapuri, sedangkan data

radiasi matahari dicari dengan

menggunakan berikut ini: persamaan Hargreaves

R, = K*s'',/t,r"*'

- Ef''R" """ """""'(6)

D i m a n a R , a d a l a h r a d i a s i t e r e s t e r i a l , T . " * a d a l a h s u h u u d a r a m a k s i m u m , T , n ; n s u h u u d a r a m i n i m u m , d a n k s , k o e f i s i e n koreksi. K a r a k t e r i s t i k ta n a h m e r u p a k a n h a s i l a n a l i s a l a b o r a t o r i u m t e r h a d a p b e b e r a p a s a m p e l ta n a h y a n g d i a m b i l p a d a b e b e r a p a l o k a s i d a l a m w i l a y a h S D K J ( G a m b a r 1 ) y a n g d i t a b u l a s i k a n p a d a Tabel 1.

Salah satu kelebihan model SWAT yang menjadikannya sebagai salah satu model hidrologi yang paling sering diaplikasikan adalah adanya kemudahan bagi pengguna

Tabel 1. Sifat fisik dan kimia tanah bagian atas pada lokasi sampel

Kode Fraksi (%) Tekstur Berat C Organik DHL Perme- Kadar air

J e n i s m m h o s a b i l i t a s t a n a h

pasir debu liat grf cm3 /cm cm/jam tersedia Lokasi Erodi-bilitas 1 2 3 4 5 6 8 9 10 1 1 t2 1 3 L q 15 5,86 5,88 7,28 L,62 8,82 5,86 3 3 5 6 1 1 L e m p u n g B e r d e b u 44 44 L2 Lempung 59 32 9 Lempung Berpasir 26 32 42 Liat 59 23 18 Lempung Berpasir 27 63 10 Lempung Berdebu 8 3 6 1 1 P a s i r B e r l e m P u n g 68 23 9 Lempung Berpasir 78 11 11 Lempung Berpasir 64 24 72 Lempung Berpasir 42 28 28 Lempung Berliat 13 35 52 Liat 10 67 23 Lempung Berdebu 34 22 44 Liat 1,33 0,63 0,04 L4,66 7,22 t,73 0,15 L,32 0,95 0,20 L,32 0,88 0,32 L,23 1,51 0,05 1,35 L,04 0,72 1,25 1,68 0,24 1,39 0,75 0,24 1,37 L,67 O,r4 1,25 t,25 0,18 L,24 1,62 0,08 1,22 1,33 0,10 t,L4 2,35 O,L2 L,r7 2,16 0,15 o,t2 0,L2 0,10 0,10 0 , 1 3 0 , 1 3 0,77 0,\7 o , t 2 0 , 7 2 o,t2 0,72 o , L z 0 , t 2 0 , 1 2 0 , 1 2 0,16 0,16 0,08 0,08 o,L4 0,14 0,16 0,16 o,t2 0,19 0,50 0,16 o,I7 0,17 6,12 6,94 5,04 1,98 1,88 5,94 1,68 1,92 32

L7 52 31 Lempung Liat Berdebu t,L7 2,L2 0,20

untuk menerapkan berbagai skenario-s k e n a r i o y a n g berkaitan d e n g a n p e r u b a h a n sifat fisik DAS ataupun input terhadap DAS. Pada prinsipnya, setelah model dikalibrasi, maka parameter-parameter _{yang dianggap} berubah dapat dimodifikasi sementara parameter yang lainnya tetap.

D a l a m p e n e l i t i a n ini dikaji dampak p e r u b a h a n curah hujan dan tata guna l a h a n dalam SDKJ terhadap aliran p e r m u k a a n _{d a n erosi. Dampak perubahan} c u r a h h u j a n dianalisa d e n g a n menerapkan b e b e r a p a s k e n a r i o p e r u b a h a n _{c u r a h hujan,} yaitu peningkatan 5, 10, 15 dan 2Oyo curah h u j a n terhadap curah hujan aktual, s e m e n t a r a p e r u b a h a n tata guna lahan y a n g disimulasikan _{a d a l a h konversi lahan} t e r b u k a menjadi areal perkebunan s e b e s a r 5, 10, 15 dan 2O%. Areal perkebunan yang d i p i l i h a d a l a h p e r k e b u n a n k e l a p a s a w i t .

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengembangan Model SWAT untuk Sub DAS Krueng Jreu

S W A T membagi SDKJ menjadi 33 Sub S u b D A S berdasarkan 3OO Ha luas m i n i m u m untuk pembentukan s u n g a i . S u b S u b D a s tersebut memiliki luas yang b e r v a r i a s i _{m u l a i dari 24 Ha sampai dengan} 1 , 7 6 8 . 7 _{H a . T o t a l luas DAS yang didelineasi} o l e h _{m o d e l adalah 22,726.03 Ha.} B e r d a s a r k a n _{k o m b i n a s i data jenis tanah,} t a t a g u n a lahan dan topografi yang dibagi menjadi tiga kelas kemiringan yaitu O-tO%; 1 0 - 2 5 % dan >Zsyo, serta kombinasi 1 O , 2 O , 2 O % o _{m i n i m u m area untuk masing_} m a s i n g data tersebut agar dapat d i p e r t a h a n k a n dalam suatu unit, SWAT k e m u d i a n m e m b a g i 3 3 S u b Sub DAS m e n j a d i 2 3 4 unit respon hidrologis ( H R U ) . Analisa _{Sensitivitas, Kalibrasi dan} K e h a n d a l a n M o d e l

P r o s e s kalibrasi model SWAT untuk S D K J dilakukan secara manual dan o t o m a t i s dengan cara membandingkan r a t a - r a t a bulanan debit sungai hasil p e n c a t a t a n di SpAS dengan debit hasil Jurnal Agrista Vol. 1G No. 1, 2012

s i m u l a s i . Data observasi berupa debit bulanan selama tiga tahun yaitu LggZ, 1 9 9 5 dan 1996 diperoleh d a r i B a l a i W i l a y a h Sungai Sumatera l, sedangkan untuk sedimen tidak ada data observasi yang d a p a t digunakan dalam proses kalibrasi. Proses erosi dan sedimentasi sangat

tergantung pada besarnya aliran

permukaan yang terjadi, sehingga

keterpatan prediksi aliran permukaan akan sangat menentukan ketepatan prediksi b e s a r n y a _{e r o s i o l e h model. Untuk} menda-p a t k a n debit simulasi y a n g mendekati h a s i l o b s e r v a s i nilai parameter model yang b e r h u b u n g a n d e n g a n a l i r a n d i m o d i f i k a s i .

T e r d a p a t 4 mo{el parameter yang p a l i n g sering dimodifikasi untuk menda-p a t k a n suatu menda-prediksi aliran yang akurat, yaitu parameter SCS-Curve Number (CN2), k a p a s i t a s _{a i r y a n g t e r s e d i a d a l a m t a n a h} (SOL_AWC), _{faktor kompensasi penguapan} a i r tanah (ESCO) _{d a n f a k t o r alpha aliran} d a s a r ( A L P H A _ B F ) . _{N a m u n mengingat} s e t i a p DAS memiliki karakteristik yang b e r b e d a - b e d a , maka dilakukan analisa sensitifitas (sensitivity anatysisl untuk m e n e n t u k a n p e r i n g k a t p e r u b a h a n p a r a m e t e r yang paling sensitif terhadap a l i r a n .

M o d e l SWAT mengintegrasikan p r o s e s a n a l i s a s e n s i t i v i t a s , k a l i b r a s i o t o m a t i s dan k e m u d a h a n m e m o d i f i k a s i p a r a m e t e r _{u n t u k} p r o s e s kalibrasi s e c a r a manual. penelitian i n i menggunakan data debit observasi b u l a n a n _{t a h u n 1 9 9 2 s e b a g a i i n p u t d a l a m} p r o s e s analisa sensitivitas. Hasil analisa t e r s e b u t kemudian m e n j a d i p a t o k a n d a l a m m e n e n t u k a n parameter yang akan d i m o d i f i k a s i _{d a l a m p r o s e s kalibrasi. H a s i l} a n a l i s a terhadap parameter-parameter m o d e l y a n g berhubungan dengan aliran m e n g h a s i l k a n 1 0 ( s e p u l u h ) p a r a m e t e r y a n g p a l i n g s e n s i t i f s e b a g a i m a n a d i s a j i k a n d a l a m T a b e l 2. Parameter-parameter _{y a n g terpilih} t e r d i r i dari parameter yang berhubungan d e n g a n aliran permukaan (CN2, SOL_AWC d a n ESCO), aliran bawah permukaan

(ALPHA_BF, _{GW_DELAY, GW_REVAP, dan}

G W Q M N ) dan karakteristik _{S u b D A S s e c a r a}

Tabel 2. Daftar 10 model parameter yang paling sensitif beserta deskripsi, nilai awal, kisaran p e r u b a h a n d a n n i l a i a k h i r y a n g p a l i n g o p t i m a l A k h i r Rang-king N i l a i Parameter Deskripsi Awal Kisaran 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

ch K2 Konduktifitas hidrolik sungai Koefisien kekasaran Manning SCS curve number

Surface runoff lag time

Sol_Awc Kapasitas air yang tersedia dalam tanah Esco Faktor _Penguapan air tanah

A l p h a _ B f N i l a i a l p h a a l i r a n d a s a r Sol_K Konduktifitas hidrolik jenuh

Gw-Delay Masa jeda air dalam tanah kembali ke sungai

0,035 0,02-0,05 0,04 default +/- lo -3 4 t-24 7.9 defauft +/- O,04 -0,01 0 , 9 5 0 - 1 0 , 9 5 0 , 0 4 8 0 - 0 . 3 0 , 0 1 default -/+ 50% default 3 1 + / - t O + 9 0 - 1 5 0 L22,7 ch_N2 Cn2 Surlag

Gw Revap Koefisien penguapan air tanah O,O2 */- 0,036 +o,ffi

k e s e l u r u h a n ( C H - K 2 , C H - N 2 d a n S U R L A G ) . N i l a i - n i l a i a w a l u n t u k s e t i a p p a r a m e t e r t e r s e b u t k e m u d i a n d i u b a h d a l a m k i s a r a n y a n g telah ditetapkan sedemikian hingga d i p e r o l e h n i l a i a k h i r t e r b a i k b e r d a s a r k a n e v a l u a s i t e r h a d a p k i n e r j a m o d e l . K e h a n d a l a n / k i n e r j a m o d e l d i e v a l u a s i d e n g a n m e n g g u n a k a n 3 ( t i g a ) p a r a m e t e r s t a t i s t i k y a n g l a z i m d i g u n a k a n y a i t u k o e f i s i e n d e t e r m i n a s i ( R 2 ) , k o e f i s i e n N a s h -Sutcliffe (Erus) and persentase bias (Pr65). P a r a m e t e r E r . r s m e n u n j u k k a n s e b e r a p a b a g u s m o d e l d a p a t m e n j e l a s k a n v a r i a s i -v a r i a s i y a n g a d a d a l a m d a t a o b s e r -v a s i d i b a n d i n g k a n d e n g a n n i l a i h a s i l s i m u l a s i . J i k a E x 5 b e r n i l a i n e g a t i v e a t a u m e n d e k a t i n o l , m a k a m o d e l m e m i l i k i k e h a n d a l a n y a n g s a n g a t r e n d a h . P a r a m e t e r - p a r a m e t e r m o d e l d i m o d i f i k a s i s e c a r a m a n u a l s e h i n g g a E x 5 m e n c a p a i 3 0 % b a r u k e m u d i a n k a l i b r a s i o t o m a t i s d i l a k s a n a k a n . H a l t e r s e b u t d i l a k u k a n u n t u k m e m p e r s i n g k a t p r o s e s k a l i b r a s i s e c a r a o t o m a t i s . P r o s e s s i m u l a s i d i l a k s a n a k a n d e n g a n m e n s i m u l a s i k a n 5 t a h u n m u l a i t 9 9 2 s a m p a i 1 9 9 6 , d i m a n a h a n y a h a s i l s i m u l a s i 2 t a h u n t e r a k h i r ( 1 9 9 5 d a n 1 . 9 9 6 ) y a n g d i g u n a k a n u n t u k k a l i b r a s i . M o d e l t e r b a i k d e n g a n n i l a i a k h i r u n t u k s e t i a p p a r a m e t e r p i l i h a n tersaji pada Tabel 2 dengan p a r a m e t e r k i n e r j a m o d e l a d a l a h E r , r s = 0.71; R z = O J 7 d a n P s n s = 6 . 3 0 . B e r d a s a r k a n n i l a i - n i l a i p a r a m e t e r kinerja, model SWAT m e m i l i k i k e h a n d a l a n y a n g c u k u p b a i k

34

u n t u k m e m p r e d i k s i k a n d e b i t s u n g a i S D K I , h a l i n i d i d a s a r k a n p a d a n i l a i - n i l a i determination (R2) dan Ex5 yang berturut-t u r u berturut-t l e b i h b e s a r d a r i 0 , 7 d a n 0 , 5 s u d a h d a p a t d i t e r i m a s e b a g a i s e b u a h m o d e l u n t u k s k a l a s e b u a h D A S ( S r i n i v a s a n e t o / . 1 9 9 8 , S a n t h i e t o l . 2 0 0 1 ) . P e r b a n d i n g a n d e b i t h a s i l p r e d i k s i m o d e l S W A T d e n g a n d e b i t a k t u a l y a n g te r c a t a t p a d a S P A S t e r s a j i p a d a G a m b a r 2 . M o d e l d e n g a n b a i k m a m p u m e m p r e d i k s i k e r a g a m a n a l i r a n b u l a n p e r b u l a n d a l a m p e r i o d e 1 9 9 5 - 1 9 9 6 , b a i k b u l a n d e n g a n a l i r a n y a n g t i n g g i d a n j u g a bulan dengan aliran yang rendah.

D i t i n j a u d a r i k e m a m p u a n m o d e l S W A T m e m p r e d i k s i k a n a k u m u l a s i d e b i t s e l a m a p e r i o d e k a l i b r a s i ( J a n u a r i 1 9 9 5 -D e s e m b e 1 1 9 9 6 ) , t e r l i h a t b a h w a m o d e l S W A T m a m p u d e n g a n s a n g a t b a i k d i m a n a n i l a i o b s e r v a s i d a n s i m u l a s i y a n g diperoleh b e r a d a d i s e k i t a r g a r i s linear 1:1 (Gambar 3 ) d e n g a n n i l a i - n i l a i k i n e r j a m o d e l y a n g m e n d e k a t i n i l a i s e m p u r n a , y a i t u Erus = 0.99; R 2 = 0,99 dan Pgla5 = 5.72.

Parameter Hidrologi dan Erosi Sub DAS krueng Jreu S D K J m e m i l i k i r a t a - r a t a c u r a h h u j a n t a h u n a n s e b e s a r 1 , 5 4 8 . 5 m m / t a h u n s e l a m a k u r u n w a k t u 1 9 9 3 - 2 0 0 0 d i m a n a c u r a h h u j a n b u l a n a n r a t a - r a t a t e r t i n g g i t e r j a d i p a d a b u l a n - b u l a n O k t o b e r s a m p a i d e n g a n J a n u a r i d a n b u l a n N o v e m b e r m e r u p a k a n b u l a n d i m a n a c u r a h h u j a n

t 4 t 2 ^ 1 0 E 8 . . o o₍₎ 4 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 * e i * * . ' * + d o 6 . *

A f i : n ' s e E i S d

h n \ o Or O\ O\ * { * s x s A Bulan \ o \ o \ o \ o \ o \ o \ o € € O \ O \ O \ O \ O \ O \ O \ 6 O \ h > . i * d o 6 " * * 0

a s E l € 3 d 2 4

Gambar 2. Perbandingan debit observasi dengan simulasi

o {) o 140 t20 100 80 60 40 20 0 R ' = 0 . 9 9 9 50 Data simulasi G a m b a r 3 . P e r b a n d i n g a n a k u m u l a s i d e b i t o b s e r v a s i d e n g a n s i m u l a s i m a k s i m a l . K i s a r a n r a t a - r a t a curah hujan b u l a n a n t e r s e b u t a d a l a h antara 77.9 -1 9 -1 . 3 m m . P a d a p e r i o d e Oktober-Januari d a p a t d i k a t a k a n sebagai periode basah d i m a n a p a d a p e r i o d e te r s e b u t curah hujan y a n g terjadi relatif lebih banyak, s e m e n t a r a i t u p e r i o d e Mei-September merupakan p e r i o d e kering yang disebabkan oleh r e n d a h n y a curah hujan dan tingginya p o t e n s i a l e v a p o r t r a n s p i r a s i . A g u s t u s m e r u p a k a n b u l a n terkering sementara N o v e m b e r a d a l a h b u l a n t e r b a s a h d a l a m s a t u t a h u n . H a s i l simulasi SWAT dengan m e n g g u n a k a n p a r a m e t e r model terbaik s e l a m a k u r u n w a k t u p e n g a m a t a n d a r i 1 9 9 3 s a m p a i d e n g a n 2000 menunjukkan rata-r a t a t a h u n a n alirata-ran perata-rmukaan adalah 3 3 7 , 6 m m sedangkan a l i r a n la t e r a l m e m i l i k i rata-rata tahunan sebesar 294.7 mm.

Jurnal Agrista Vol. 16 No. 1, 2012

Dalam kurun waktu 1993-2000 SWAT memprediksikan juga laju evapotrans-pirasi tahunan sebesar 534.9mm dengan evapotranspirasi tertinggi terjadi pada b u l a n A p r i l d a n te r e n d a h p a d a b u l a n J u l i . Besarnya laju erosi yang diprediksikan oleh model SWAT dalam periode 1993-2000 adaf ah sebesar L52,7 ton ha-l, dengan laju tertinggi terjadi pada bulan Januari (41,5ton ha-t). Limpasan permukaan terendah terjadi pada bulan Agustus (9,25

mm) yang disebabkan minimnya curah

hujan sedangkan laju erositerendah terjadi pada bulan April (1, 3 ton ha-l). Besarnya laju sedimentasi berbanding lurus dengan besarnya aliran permukaan yang terjadi.

Distribusi komponen aliran permukaan,

aliran lateral dan evapotranspirasi untuk setiap bulannya disajikan pada Gambar 4.

- -Observasi A I S i m r r l a s i

f\

\,\

I\1r

.^

\/

\-.a- ^l

t \tt\

-/\-.4'

i

v _{Y Z} - - ' - y v r \ - / 3 5

70 60 50 40 30 20 10 0

Jul Agt Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun

Bulan

r-rAliranPermukaan -Erosi

Gambar 4. Rata-rata aliran permukaan dan laju erosi di Sub DAS Krueng Jreu periode 1993-2000

45 4 0 e

3 s {

3 0 8

2 5 e 2 0 8

l s !

10 .F

5 r l 0 E E tr € cl I c € a J ru Fr E (l G .L rr] E \ E E c ! G ! € o ti 60 5 0 40 30 20 l 0 0

Dampak Perubahan Curah Hujan dan Tata

Guna Lahan TerhadaP Erosi

Proses perubahan curah hujan dan tata

guna lahan dilakukan dengan

memanfa-atkan fasilitas yang terdapat dalam model

SWAT. Perubahan curah hujan dilakukan

dengan memodifikasi data cuaca (weotherl yang terdapat dalam data sub DAS

(subbosinJ. Perubahan yang dilakukan

adalah dengan meningkatkan besarnya

curah hujan bulanan dengan tetap

mempertahankan jumlah hari hujan untuk

setiap bulannya. Perubahan tata guna

lahan dilakukan dengan mengubah lahan

terbuka yang ada dalamDAS menjadi arel

perkebunan sawit, yang dapat dilakukan

degan menggunakan londuse split yang

terdapat pada tahapan land use ond soil

36

Laju Erosi

Aliran Permukaan

-t7<*

t o 1 5

Perubahan Curah Hujan (%o)

Gambar 5. Dampak perubahan curah hujan terhadap limpasan permukaan dan laju erosi di Sub DAS Krueng Jreu

defenition. Setelah perubahan dilakukan

model kemudian mensimulasikan kembali

aliran permukaan dan laju erosi dengan

mem pertaha nkan parameter-pa rameter model terbaik lainnYa Yang telah dikalibrasi.

Skenario Perubahan Curah Huian

Presipitasi dalam bentuk curah hujan

merupakan input utama dalam suatu siklus hidrologi DAS sehingga adanya perubahan dalam karakteristik curah hujan akan

mempengaruhi debit dan laju erosi dalam

suatu DAS. Hasil simulasi untuk perubahan curah hujan, berupa peningkatan 5, 10, 15 dan 20% curah hujan menghasilkan

peningkatan persentase baik terhadap

aliran permukaan maupun terhadap laju

s

F]

s

J4 o !q 0.5 0.0 -0.5 - 1 . 0 - I . 5 -2.0 -2.5 -3.0 -3.5 -62.8 -63.3 - 6 3 . 8 -64.3 -64.8

Konversi Lahan Terbuka meqiadi perkebunan _(%)

ttT:;:n|,;:fotn

konversilahan terbuka terhadap rimpasan permukaan _{dan raju erosidisub DAS}

e r o s i , s e b a g a i m a n a _{t e r s a j i pada Gambar 5.} Peningkatan 5, 15 dan ZON curih hujan m e n g h a s i l k a n _{p e n i n g k a t a n}

s e k i t a _{r 13, 34} d a n 4g% aliran permukaan dan l4u erosi. S i m u l a s i peningkatan 1,0% .ur"h- hulrn m e n u n j u k k a n sedikit perbedaan _{a n t a r a} a l i r a n permukaan dan laju erosi dimana terjadi peningkatan laju eiosi yang sedikit lebih tinggi (23%) jika dibanding;riOlngrn p e n i n g k a t a n laju aliran - p " r - r t . . n . P e n i n g k a t a n 7% curah hujan - _{a k a n} m e n i n g k a t k a n _{2 , 4 % o l i m p a s a n permukaan} y a n g pada akhirnya akan menghasilkan peningkatan _{laju erosi sebesar 2S;/r.}

Skenario perubahan Tata Guna Lahan T i n g g i n y a lahan terbuka di lokasi p e n e l i t i a n _{m e r u p a k a n}

l a t a r belakang _{, n a r t} m e n s i m u l a s i k a n

tahan.

_su.urr-

_{g.ri:T::li:,, T::roff:;}

a l i r a n permukaan dan laju

" r o l i - r n u n r n _ j u k k a n kecenderunnrn _{, r r . , o}

" " - - - : ; - ^

mana

disajikan

_{rj,:lrTj#l' ;:r;ff;}

terjadinya penurunan _{pada aliran p"rrr_} kaan _{dan juga laju erosi. perub.han}

5, 10, 15 dan 20% lahan terbuka _{menjadi t-enrn}

kelapa sawit berturut_turut _menurunkan

0.9, 1.7, 2.5 dan 3,4%o aliran _O"rrut.un serta_menekan _{laju erosi sebes}

ar 63; 6t3,5; 64; 64,5%. Secara keseluruhan t""""^, setiap persen _luas

perkebunan

_{,.*i XLj,l}

til:fr',T:,#

runkan O,2yo aliran permukaan _{dan 6.6%} l a j u e r o s i d i S D K J .

Jurnal AgristarVol. _{16 No. L, 2012}

Berdasarkan _{skenario_skenario} di atas, terlihat bahwasannya besarnya laju erosi s a n g a t dipengaruhi _{o l e h curah hujan dan} b e s a r n y a aliran permukaan yang'ierladi. C u r a h hujan berperan dalam iengnan_ curkan agregrat_agregat _{tanah untuk} k e m u d i a n dibawa oleh aliran _{O " r r n r t . . n} m e n u j u sungai.

SIMPULAN DAN SARAN

S W A T model telah diaplikasikan _{u n t u k} m e n s i m u l a s i k a n _{d a m p a k perubahan}

c u r a h h u j a n dan tata guna lahan di Sub DAS Krueng jreu (SDKJ) _{Kabupaten a."f, g"rm}

l:rn..q.o

aliran

permukaan

arn fri,

"rori.

M o d e l mampu memprediksikan _{b e s a r n y a} d e b i t . s u n g a i

d e n g a n baik berdas.*r" ,i, k l n g r j a modet yang menghasitkan _{n i t a i _} n i l a i koefisien determinasi sebes _{a r O,7L,} koefisien Nash_Sutcliffe _{(e"r) seOesa}

,"0,r, d a n bias sebesar _{6 , 3 0 % .}

S W A T memprediksikan dalam kurun waktu 8 tahun (L993_2000) _{SOft ,J,-,"0} t a h u n n y a menghasilkan _{a l i r a n O.rrrL.un} s e b e s a r 2l7mm, aliran laterrf ' E i f , i r . , e v a p o t r a n s p i r a s i 653,gmm _{d a n l a j u} sedimentasi sebesar 2O7,6 ton ha 1. Bu;n J a n u a r i merupa _{k a n bulan deng.n lirpjr-.n}

iiil:H",

a

j ud

::o

s'ii:"

_{" fr; L,}

j: [::T

b u l a n April.

. , S i m u l a l i d a m p a k perubahan curah n u l a n terhadap limpasan permukaan _{d a n}

laju erosi menunjukkan bahwa akan terjadi

peningkatan limpasan permukaan 2,4yo

dan peningkatan laju erosi 2,3yo pada

setiap peningkatan t% curah hujan. Konversi lahan terbuka menjadi areal perkebunan sawit akan menurunkan limpasan permukaan dan juga laju erosi, dimana untuk setiap 1% luas lahan terbuka

yang dikonversikan akan menurunkan O,ZYo

fimpasan permukaan dan 6,6%io laju erosi.

DAFTAR PUSTAKA

Arnold, J.G., R. Srinivasan, R.S. Muttiah & J.R. Williams. 1998. Large area

hydrologic modeling and assessment

part 1: model development. J. of the

American Water Resources Association

3a(1):73-89.

Costa, M.H., A.Botta & J.A. Cardile. 2003. Effect of large-scale change in land cover on the discharge of Tocantins River, Southeastern Amzonia. J.

Hydrol.283:206-217 .

Dow, C.L. 2007. Assessing regional land-use/cover influences on New Jersey

Pinelands streamflow through

hydrograph analysis. Hydrol. Process.

2L:L85-197.

Fohrer, N., S. Haverkamp & H.G. Frede. 2005. Assessment of the effects of land

use patterns on hydrologic landscape

functions: development of sustainable

land use concepts for low mountain

range areas. Hydrological Processes 19: 659-672.

Govender, M. & C.S. Everson. 2005.

Modelling streamflow from two small

South African experimental catchments using the SWAT model. Hydrological Processes 19: 683-692.

Heuvelmans, G., J.F. Garcia-Qujano, B.

Muys, J. Feyen & P. Coppin. 2005. Modelling the water balance with SWAT as part of the land use impact evaluation in a life cycle study of COz

emission reduction scenarios.

Hyd rologica I Processes L9: 7 29-7 48. lroume, A., A. Hubber, & K. Schulz. 2005.

Summer flows in experimental

cacthments with different forest covers, Chile. J. Hydrol. 300:300-313.

Legesse, D., C. Vallet-Coulomb & F. Gasse. 2003. Hydrological response of a

catchment to climate and land use

change in Tropical Africa: case study South Central Ethiopia. Journal of

Hydrology 275:67-85.

Neitsch, S.1., J.G. Arnold, J.R. Kiniry, J.R. Williams & K.W. King. 2002. Soil and

Water Assessment Tools Theoretical

Documentation: Version 2000 ed. College Station. Texas Water Resources lnstitute.

Pizzaro, R., S. Araya, C. Jordan, C. Farias, J.P. Flores & P.B. Bro. 2006. The effects of changes in vegetative cover on river flow in the Parapel river basin of central Chile. J. Hydrol. 327:249-257.

Potter, K.W. 1991. Hydrological impacts of changing land management practices in

a moderate-sized agricultural

catchment. Water Resour. Res. 27(5):845-855.

S a n t h i , C . , J . G . A r n o l d , J . R . W i l l i a n , W . A . Dugas, R. Srinivasan, & L.M. Hauck, 2001. Validation of SWAT model on a large river basin with point and nonpoint sources, J. Am. Water. Resour. Assoc., 37, 1168-7169.

Setegn, S.G., B. Dargahi, R. Srinivasan, & A.M. Melesse. 2010. Modeling of sediment yield from Anjeni-gauged watershed, Ethiopia using SWAT model.

J. Am. Water. Resour. Assoc., 46(3),

514-526.

Srinivasan, R., T.S. Ramanarayanan, J.G. Arnold, & S.T. Bednarz, 1998. Large area

hydrologic modeling and assessment.

Part ll: Model application. J. Am. Water. Resour. Assoc., 34(1), 9L-IO2.