METODOLOGI PENELITIAN

Kerangka Pikir Penelitian

DAS merupakan wilayah yang dibatasi punggung bukit (pemisahan topografi) dimana menampung air hujan, sedimen dan unsur hara yang jatuh dan mengalirkan kelebihannya melalui sungai kecil ke sungai utama (singgle outlet). Berdasarkan pengertian tersebut, DAS memiliki fungsi dasar, yaitu : mengumpulkan curah hujan, menyimpan air hujan yang terkumpul dalam sistem-sistem simpanan air DAS dan mengalirkan air sebagai limpasan. Fungsi-fungsi tersebut berinteraksi dalam suatu sistem DAS yang merupakan sistem simpanan massa air, serta hubungan masukan hujan dan keluaran limpasan DAS.

Sistem DAS dicirikan oleh kondisi biofisik lahan yang mengandung variabilitas tinggi dalam menerima, menampung dan meluluskan air dan sebagai filter terhadap masukan curah hujan yang juga mengandung variabilitas ruang dan waktu yang sangat tinggi dan tidak dapat diperkirakan untuk beberapa waktu kedepan. Curah hujan menggambarkan kondisi lingkungan atmosfer saat hujan berlangsung, sedangkan limpasan sungai menggambarkan kondisi biofisik lingkungan DAS.

Penggunaan analisis sistem hidrologi tidak mungkin dilakukan untuk melacak keberadaan setiap bagian curah hujan yang menjadi limpasan sungai dalam proses transformasi hidrologi dalam DAS. Analisis yang dapat dilakukan dengan mengandaikan proses transformasi yang terjadi mengikuti suatu aturan yang dapat menggambarkan kondisi biofisik DAS dalam proses transformasi tersebut dalam sebuah model. Model tersebut sering disebut sebagai model erosi dan hidrologi.

Model merupakan integrasi dari semua proses hidrologi yang dapat mensimulasikan transformasi hujan sebagai masukan (input) menjadi limpasan (output) yang dapat digunakan untuk analisis, perencanaan, perancangan, perkiraan jangka panjang dan peramalan.

dengan pemahaman mendalam tentang struktur model, kemampuan operasional, kekuatan dan kelemahannya, kepekaan dan keterbatasannya. Sehingga dapat diketahui tingkat akurasi dari model yang digunakan, untuk memilih model yang paling sesuai dengan keadaan DAS.

Manfaat penggunaan model dalam perencanaan pengelolaan DAS dapat mengidentifikasi, menganalisa dan meramalkan tingkat permasalahan DAS. Selain itu penggunaan model dapat mengevaluasi hasil perancangan dalam waktu jangka panjang terhadap manipulasi kondisi lingkungan biofisik DAS, khususnya penggunaan lahan, terhadap output limpasan permukaan yang dihasilkan dari input curah hujan yang terjadi dengan mempertahankan kualitas ekosistem lingkungan DAS. Sehingga diharapkan dengan penggunaan model hidrologi dapat dikembangkan skenario tindakan pengelolaan secara sistematis untuk menentukan kondisi perencanaan pengelolaan DAS terbaik.

Pada model SWAT, simulasi hidrologi suatu DAS dipisahkan ke dalam dua bagian utama, yaitu fase lahan dan fase air. Fase lahan dari pada siklus hidrologi yang mengendalikan jumlah air, sedimen, unsur hara dan pestisida yang masuk ke dalam saluran utama pada setiap sub-basin. Keluran yang dihasilkan model pada fase ini meliputi output pada sub-DAS (dinamakan sub-basin oleh model) dan satuan unit lahan (dinamakan HRUs (Hidrologic Response Units) yaitu luas sub-DAS, jumlah hujan yang jatuh, evapotranpirasi aktual-potensial, jumlah aliran permukaan, jumlah groundwater, hasil air, kandungan air tanah, jumlah air perkolasi, jumlah hara N- P yang hilang dan kandungan sedimen. Sedangkan fase air merupakan fase penelusuran siklus hidrologi yang dapat didefinisikan sebagai gerakan air, sedimen, unsur hara dan pestisida melalui jaringan saluran DAS ke tempat keluar (outlet). Keluran yang dihasilkan model pada fase ini meliputi luas area sub-DAS, jumlah debit yang masuk dan keluar, evapotranspirasi, sedimen yang masuk dan keluar dari sungai, konsentrasi sedimen dan jumlah hara N – P yang masuk saluran.

Berdasarkan keluaran yang dihasilkan model, diharapkan penggunaan model SWAT dapat mengidentifikasi, menilai, mengevaluasi tingkat permasalahan suatu DAS dan sabagai alat untuk memilih tindakan pengelolaan dalam mengendalikan

permasalahan tersebut. Sehingga diharapkan dengan penggunaan model SWAT dapat menentukan perencanaan pengelolaan DAS terbaik.

Bagan alir penelitian dapat dilihat pada Gambar 4.

Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilaksanakan di DAS Cisadane dari bulan Maret 2009 sampai Mei 2009. DAS Cisadane terletak di Propinsi Jawa Barat (Gambar 3.). Secara geografis DAS Cisadane terletak pada 106o20’50”-106o28’20” BT dan 6º0’59”-6º47’02” LS. DAS Cisadane meliputi 202 Desa dalam 18 kecamatan di wilayah Kabupaten Bogor, 33 kelurahan dalam 3 kecamatan di Kota Bogor, 80 desa dalam 9 kecamatan di wilayah Kabupaten Tangerang dan 43 kelurahan dalam 10 kecamatan di wilayah Kota Tangerang (BP DAS Citarum – Ciliwung, 2002).

Gambar 3. Lokasi penelitian

# · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · # · BOGOR DEPOK CIAWI LEGOK BEKASI PARUNG RUMPIN JAKARTA CISARUA SERPONG JONGGOL CIPUTAT BABELAN CIBINONG CIKARANG SAWANGAN CIBITUNG KARAWANG TANGERANG TELUKNAGA CIMANGGIS CIBARUSAH CILEUNGSI CIGOMBONG LEUWILIANG PONDOKGEDE PURW RANGKASBITUNG JAWA BARAT BATAS DAS SUNGAI KOTA KABUPATEN # · KETERANGAN : U SKALA 1 : 500.000 9000 0 9000 Meters 107 107 -6 -6

Gambar 4. Bagan alir penelitian

DATA IKLIM PETA DEM PETA

LAND USE

DATA

PENGGUNAAN LAHAN DATA TANAH

PETA TANAH DATA STRUKTUR MODEL KELUARAN MODEL PENELUSURAN PERMASALAHAN DAS MODEL SWAT SKENARIO PENGELOLAAN DAS KALIBRASI (ENS, DVidan R 2 ) PENGELOLAAN DAS TERBAIK Ya Tidak

Bahan dan Alat Penelitian

Bahan yang diperlukan dalam penelitian ini, yaitu data primer dan sekunder (kondisi karakteristik lahan, penggunaan lahan, iklim dan hidrologi DAS), peta rupa bumi, peta DEM (Digital Elevasion Model), peta penggunaan lahan (land use) dan peta jenis tanah. Sedangkan alat yang digunakana adalah komputer dengan software Arcview 3.3, software MapWindow45RC2, software MWSWAT 1.4, software SWAT 2.1.5 editor, GPS dan alat tulis menulis.

Rancangan Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian survei dan perencanaan pengelolaan DAS dengan melakukan skenario pada model hidrologi SWAT. Tahapan kegiatan penelitian dibedakan menjadi dua, yaitu tahapan kegiatan survei dan tahapan kegiatan penggunaan model hidrologi SWAT. Tahapan masing-masing kegitan dapat dibedakan sebagai berikut :

Tahapan Kegiatan Survei

Pada tahapan kegiatan survei terdiri dari beberapa tahapan kegiatan, sebagai berikut :

1. Persiapan

Persiapan merupakan rangkaian awal suatu kegiatan penelitian. Hal-hal yang perlu dipersiapkan :

a. Peta-peta dasar

Peta-peta dasar yang diperlukan adalah :

1) Peta rupa bumi Indonesia yang berasal dari Bakosurtanal skala 1 : 50.000.

2) Peta DEM yang berasal dari SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) dari US Geoological Survey untuk SRTM Z_58_14.tiff dengan resolusi spasial 90 x 90 m.

3) Peta land use berdasarkan klasifikasi citra Landsat TM (Thematic Mapper) path 122 row 064 dan row 065 tahun 2005 skala 1 : 250.000 dari BP DAS Citarum – Ciliwung.

Citarum – Ciliwung.

b. Jenis data primer dan sekunder yang diperlukan

Jenis data primer dan sekunder yang diperlukan merupakan data biofisik lahan yang disesuaikan dengan masukan data (input) yang diperlukan model SWAT.

2. Inventarisai

Pada kegiatan ini dilakukan survei di lapangan untuk mengumpulkan data primer yang diperlukan dan sekaligus melakukan kegiatan ground check di lapangan.

3. Pengelompokan data hasil inventarisasi

Data-data hasil inventarisasi disusun berdasarkan masukan model pada model SWAT.

Data-data yang diperlukan sebagai input model SWAT berupa : 1. Data iklim

Data iklim yang dibutuhkan berupa data harian yang berbentuk time series yang meliputi data curah hujan (mm), temperatur maksimum dan minimum (oC), radiasi matahari (MJ/m2/hari) serta kecepatan angin (m/dt). Stasiun lokasi pengumpulan data diketahui letak koordinat dan elevasinya. Penyiapan data iklim harus disesuikan dengan metode prediksi evapotransvirasi potensial yang digunakan pada model. Model SWAT sendiri menyediakan tiga model prediksi, yaitu metode Penman – Monteith, metode Priestley-Taylor dan Metode Hargreaves.

Pada penelitian ini data curah hujan berasal dari 12 stasiun penakar curah hujan (tahun 2004 – 2006). Data penakar curah hujan diperoleh dari Balai Pengelolaan Sumberdaya air Cisadane, Balai besar Ciliwung-Cisadane dan Balai Pengelolaan DAS Ciliwung-Ciliwung-Cisadane. Data temperatur berasal dari 2 stasiun klimatologi (tahun 2004 – 2006). Sedangkan data iklim yang digunakan untuk membangun generator cuaca berasal 4 stasiun klimatologi yaitu 1 stasiun selama 5 tahun dari tahun 2003 – 2007 dan 3 stasiun selama 5 tahun dari tahun 1995 – 1999. Sebaran stasiun penakar curah

hujan dan stasiun klimatologi pada lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.

2. Karakteristik tanah

Karakteristik tanah yang diamati meliputi sifat fisika dan kimia tanah. Sifat fisika tanah yaitu kedalaman efektif (mm) dan infiltrasi tanah, sedangkan sifat-sifat fisika dan kimia untuk masing-masing horizon meliputi ketebalan horizon (mm), tekstur tanah, bulk density (g/cm3), kapasitas menahan air (mm H2O/mm tanah), Saturated hydraulic conductivity (mm/jam), kandungan

fraksi batuan (%), nilai erodibilitas tanah dan kandungan bahan organik tanah (%).

3. Penggunaan lahan

Pada penggunaan lahan pengamatan yang dilakukan meliputi faktor pengelolaan tanaman dan pengelolaan tanah yang ada di wilayah penelitian.

4. Karakteristik sungai

Karakteristik sungai yang diamati adalah karekteristik saluran sungai yang ada di wilayah penelitian. Pengamatan karakteristik ini untuk menentukan nilai kekasaran Manning untuk saluran (Tabel 1), konduktivitas hidrolik efektif tanah pada saluran (Tabel 2), faktor erodibilitas saluran dan faktor penutupan saluran.

Gambar 5. Sebaran stasiun iklim pada lokasi penelitian $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z $ Z & V V& & V & V # S # S Muara Pacet Cimanggu Barangsiang Darmaga Gadog Tangkil Kuripan Sawangan Pasirjaya Cihideung Pasir baru PLTA Kracak Bogor Empang Ranca bangur

Pasir Muncang Panjang

Pasir Muncang DAS $ Z _{Stasiun Hujan} & V _{Stasiun Iklim} # S _{Stasiun Suhu} Sungai Keterangan : Sumber: - DEM SRTM Z_58_14 - Ground check U Skala 1 : 425.000 20000 0 20000 Meters 107 107 -6 -6

Tabel 1. Karakteristik saluran terbuka untuk menentukan nilai kekasaran Manning berdasarkan Chow (1959)

Nilai kekasaran Manning No Karakteristik saluran

Rata-rata Range 1 Sudah dikeruk atau digali

a. Terpelihara, lurus dan seragam

b. Terpelihara, berkelok dan tidak seragam

c. Tidak terpelihara dan banyak tanaman liar

0,025 0,035 0,075 0,016 – 0,033 0,023 – 0,05 0,04 – 0,14 2 Alami

a. Sedikit tanaman dan berbatu b. Banyak pohon dan berbatu

0,05 0,1

0,025 – 0,065 0,05 – 0,15 Sumber : Neitsch et al., 2005

Lokasi pengamatan karakteristik sungai dapat dilihat pada Gambar 6. Terdapat 39 titik lokasi pengamatan karakteristik sungai yang tersebar pada lokasi penelitian.

Tahapan Kegiatan Penggunaan model SWAT

Berikut akan diuraikan tahapan penggunaan model SWAT.

1. Penyiapan data

Untuk menjalankan model diperlukan data berupa data spasial (peta-peta) dan data-data atribut. Peta-peta yang diperlukan oleh model berupa peta DEM, peta landuse dan peta jenis tanah. Peta-peta tersebut dalam bentuk data raster. Sedangkan data-data yang diperlukan berupa data hasil prediksi maupun data primer hasil survei di lapangan dan data sekunder hasil studi pustaka, terdiri dari data iklim, data penggunaan lahan, data karakteristik tanah dan data karakteristik sungai.

Gambar 6. Titik lokasi pengamatan karakteristik sungai # S#S # S#S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S#S # S # S#S # S # S # S # S#S # S#S # S # S#S # S#S # S # S # S # S # S # S Ciakan_iki C is_a d_a n e Citempua n Cianten C is a d a n e h u lu Cik ere tek cis in_d a_n g b_a ra_n g Cim und_e Cia nte n P1 P3 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17P18 P19 P20 _P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 P36 P2 P4 107 107 -6 -6 Keterangan : # S _{Titik pengamatan} Sungai Batas DAS Sumber Peta : DEM SRTM Z_58_14 N Skala : 1 : 475.000 10000 0 10000 20000 Meters

Tabel 2. Konduktivitas hidrolik efektif tanah pada saluran terbuka berdasarkan Lane (1983)

No Group material dasar Karakteristik Material Dasar Konduktivitas Hidrolik (mm/jam) 1 Kecepatan kehilangan sangat cepat

Tidak ada kerikil dan pasir dengan ukuran besar

127 2 Kecepatan kehilangan

cepat

Sedikit mengandung krikil dan pasir

51 - 127 3 Kecepatan kehilangan

sedang

Campuran krikil dan pasir dengan kandungan liat-debu rendah

25 -76

4 Kecepatan kehilangan rendah

Campuran krikil dan pasir dengan kandungan liat-debu sedang

6 -25

5 Kecepatan kehilangan sangat rendah

Campuran krikil dan pasir dengan kandungan liat-debu tinggi

0,025 – 2,5

Sumber : Neitsch et al., 2005

1) Penyiapan peta input model

Penyipan peta input model terdiri dari peta DEM, peta landuse dan peta tanah. Peta DEM diperoleh dari citra SRTM yang diolah menggunakan bantuan Map Window dan peta landuse diperoleh melalui interpretasi citra Landsat TM tahun 2005. Sedangkan peta tanah yang digunakan merupakan pata tanah skala tinjau.

Penyiapan peta DEM meliputi kegiatan yang dapat digambarkan pada diagaram berikut :

Gambar 7. Digram alir penyiapan peta DEM wilayah penelitian

2) Penyiapan data input model

Data-data input model yang merupakan data atribut disiapkan dengan meng-entry data ke dalam file-file data input (SWAT input file) yang tersusun dalam format database SWAT yang sudah terintegrasi di dalam MapWindow. File-file data input beserta fungsi masing-masing dan level file dapat dilihat pada Tabel 3.

Citra SRTM

Clip Grid

(menentukan wilayah penelitian)

Ekspor ke ASCII grid (Nilai X dan Y = 90 meter)

Konversi proyeksi ke UTM (Datum WGS 84 zone 48 S)

Peta DEM wilayah penelitian

Tabel 3. file-file data input dan fungsinya dalam SWAT

No Nama file Level Fungsi

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 FIG CIO BSN PCP TMP CROP TILL PEST FERT URBAN SUB WGN PND WUS RTE WWQ SWQ HRU SOL CHM GW MGT RES LWQ DAS DAS DAS DAS DAS DAS DAS DAS DAS DAS Sub DAS Sub DAS Sub DAS Sub DAS Sub DAS Sub DAS Sub DAS Unit lahan Unit lahan Unit lahan Unit lahan Unit lahan Reservoir Reservoir

Mendifinisikan DAS dan parameter-parameternya

Menggambarkan jaringan DAS dan mengontrol file input waktu simulasi Mengontrol proses fisik pada model Data curah hujan harian

Data temperatur maksimum dan minimum

Database penggunaan lahan dan Pertumbuhan tanaman

Database pengolahan tanah Database pestisida

Database pupuk

Database daerah pemukiman Mengontrol file input sub DAS Statistik generator iklim

Data input untuk danau Data input penggunaan air Data input saluran utama Data input kualitas air

Data input kualitas air mengalir Mengontrol file ditingkat HRU (unit lahan)

Data input karakteristik tanah Data input karakteristik kimia Data input air bawah tanah Data input pengelolaan lahan Data input reservoir

Data kualitas air reservoir Sumber : dirangkum dari Neitsch et al., 2005

File-file data input pada level DAS harus dilengkapi sebelum menjalankan model, sedangkan file-file pada level sub DAS, unit lahan dan reservoir terbentuk setelah prosedur analisis SWAT dijalankan. Pada penelitian ini tidak semua file input digunakan, khususnya input data yang berhubungan dengan kualitas air.

Sedangkan sub file dan jumlah input data untuk masing-masing file-file data input dapat dilihat pada Tabel 4.

No Nama file Sub file Jumlah input data 1 BSN a. Water balance, surface runoff,

reaches

b. Nutriens and water quality c. Basin – wide management

35 37 20 2 WWQ Water quality 19 3 PCP 5 4 TMP 6

5 SOL a. soil component b. soil layer

7 13 6 CROP a. crop type

b. hydrological 38 5 7 TILL 4 8 PEST 8 9 FERT 10

10 URBAN a. urban type b. hydrological 11 6 11 WGN a. weather b. monly parameter 4 14 2 SUB a. parameter b. elevation band c. weather adjustment 15 3 4 13 HRU a. parameter b. pothole parameter 18 5 14 RTE 22 15 GW 13 16 WUS 4 17 CHM a. soil chemical b. soil pesticide 4 3 18 SWQ a. Nutrien b. pesticide 17 10 19 MGT a. general b. operation 18 tabel 20 PND 24 21 RES a. data b. water quality 21 25 Sumber : dirangkum dari Neitsch et al., 2005

Prosedur input untuk file-file pada level DAS sebagai berikut :

1. File-file PCP dan TMT disusun dalam format microsoft Acces.. File-file ini disusun menggunakan format yang telah ditentukan oleh model SWAT di mana setiap file terdiri dari 2 bentuk yaitu :

a. File berisi lokasi stasiun

Pada file ini terdiri dari judul, id, name, XPR (latitude), YPR (longitude), dan elevation

b. File berisi besarnya data masing-masing stasiun

Pada file ini terdiri dari judul, tanggal dan besarnya data (PCP dan TMT). Sedangkan data hujan, temperatur maksimum-minimum, radiasi matahari dan kecepatan angin untuk membangun file WGN (generator iklim), diatur dalam generator iklim yang diseting dalam input data SWAT (Gambar 8). Data yang diperlukan untuk generator iklim adalah :

1) Rata-Rata temperatur udara maksimum harian setiap bulan (oC) 2) Rata-Rata temperatur udara minimum harian setiap bulan (oC) 3) Standar deviasi temperatur udara maksimum harian setiap bulan (oC) 4) Standar deviasi temperatur udara maksimum harian setiap bulan (oC) 5) Rata-rata curah hujan bulanan (mm)

6) Standar deviasi curah hujan bulanan (mm) 7) Koefisien skewnes curah hujan bulanan

8) Probabilitas hari basah mengikuti hari kering tiap bulan 9) Probabilitas hari kering mengikuti hari basah tiap bulan 10) Rata-rata jumlah hari hujan tiap bulan

11) Rata-rata curah hujan yang jatuh lebih dari 30 menit tiap bulan 12) Rata-rata radiasi sinar matahari harian tiap bulan (MJ/m2/hari) 13) Rata-rata temperatur titik embun harian tiap bulan (oC)

14) Rata-rata kecepatan angin bulanan tiap bulan (m/dtk)

Gambar 9. menunjukkan windows yang terbuka pada saat menjalankan MWSWAT pada Map Window untuk membuat projek baru.

Gambar 9. Windows pada saat membuat projek baru pada SWAT

3. File BSN diatur pada saat akan menjalankan model. File ini merupakan struktur model dan memerlukan prediksi. Input file BSN terdapat beberapa masukan yaitu : water balance, surface runoff and reaches (Gambar 10).

a. Water balance, terdiri dari beberapa variabel yaitu :

1) Snofall temperature (SFTMP), rata-rata temperatur udara yang menyebabkan hujan menjadi salju. Nilai berkisar antara -5 – 5 oC. Nilai yang digunakan adalah 1.

2) Snow melt base temperature (SMTMP), nilai temperatur udara salju tidak meleleh, berkisar antara -5 – 5 oC. Nilai yang digunakan adalah 0,5

3) Melt factor for snow on Juni 21 (SMFMX), nilai salju meleleh pada tanggal 21 Juni berada pada nilai 1,7 – 6,5 mm H2O/day- oC. Nilai

yang digunakan adalah 4,5.

4) Melt factor for snow on Desember 21 (SMFMX), nilai salju meleleh pada tanggal 21 Desember berada pada nilai 1,4 – 6,9 mm H2 O/day-o

C. Nilai yang digunakan adalah 4,5.

5) Snow pack temperature lag factor (TIMP), faktor penentu nilai temperatur salju meleleh. Berkisar antara 0,01 – 1. Nilai yang digunakan adalah 1.

6) SNOCOVMX, minimum kandungan air yang bisa menjadi 100 % salju. Nilai berkisar antara 0,0 – 1. Nilai yang digunakan 1.

7) SNO50COV merupakan nilai prosentasi dari volume 50% salju yang terjadi. Nilai berkisar antara 0,01 – 0,99. Nilai yang digunakan 0,5. 8) Soil evaporation componsation factor (ESCO). Koofesien yang

mempengaruhi evaporasi yang dipengaruhi oleh kapiler tanah, lapisan crusting dan kembang kerut tanah. Nilai berkisar antara 0,01 – 1. Nilai yang digunakan 0,95.

9) EVLAI, indeks area daun yang tidak mempengaruhi evaporasi. Nilai berkisar antara 0 – 10. Nilai yang digunakan 0,95.

10) EPCO, faktor kompensasi yang diambil tanaman untuk transpirasi. Nilai berkisar antara 0,01 – 1. Nilai yang digunakan 1.

11) FFCB, kandungan air tanah sebagai fraksi dari kandungan air kapasitas lapang. Nilai FFCB antara 0,0 – 1,0, nilai yang digunakan 0,0

12) DEPIMP_BSN, kedalaman lapisan kedap air pada masing-masing sub DAS dalam mm. Nilai yang digunakan adalah 0.

1) IEVENT, pilihan metode rainfall – runoff – routing. Terdiri dari pilihan daily rainfall/curve number runoff/daily routing, daily rainfall/green & Ampt infiltration/daily routing, sub-hourly rainfall/green & Ampt infiltration/daily routing, sub-hourly rainfall/green & Ampt infiltration/hourly routing. Metode yang digunakan adalah daily rainfall/curve number runoff/daily routing. 2) ICRK, kode berlaku untuk tanah-tanah ordo vertisol. Terdiri dari

pilihan not active dan active. Pilihan yang digunakan not active

3) Koefisien surface runoff lag (SURLAG), berlaku untuk DAS yang mempunyai time konsentrasi lebih dari satu hari. Nilai ini sebagai kontrol dari total air yang akan diharapkan masuk ke saluran. Nilai yang digunakan 12.

4) ADJ_PKR merupakan faktor penduga kecepatan untuk sedimen di sub DAS, nilai yang digunakan 1,0.

5) PRF (Peak rate adjustment factor), merupakan faktor penduga kecepatan. Nilai bervariasi antara 0.0 – 2.0, nilai yang digunakan 1,0 6) Koefisien transport sedimen (CSP), nilai bervariasi antara 0.001 –

0.010. Nilai yang digunakan 0.001.

7) Nilai eksponen transport sedimen (sp exp), pada kondisi normal bervariasi antara 1.0 – 2.0. Nilai yang digunakan 1.5.

c. Reaches, variabel-variabel yang diseting adalah

1) IRTE, metode routing channel yang digunakan terdapat dua pilihan yaitu metode variable storage dan metode muskingum. Untuk penelitian ini digunakan metode variable storage.

2) Transmission losses dari saluran utama yang masuk ke dalam aqifer (TRNSRCH). Nilai variabel ini berkisar antara 0 – 1. Nilai yang digunakan 0.

3) EVRCH, faktor penilaian evaporasi saluran. Nilai berkisar antara 0 – 1, nilai yang digunakan 1.

4. File SOL disiapkan pada database soil (Gambar 11). Pada database soil terdapat 7 masukan untuk jenis tanah dan 12 masukan untuk setiap horison

pada setiap jenis tanah. Pada penelitian ini hanya digunakan 5 masukan untuk jenis tanah dan 10 masukan untuk setiap horison.

Gambar 11. Input Database untuk tanah

Lima masukan untuk setiap jenis tanah meliputi : a. SNAM, nama tanah

b. NLAYERS, jumlah horison

c. HYDGRP, group hidrologi tanah (berdasarkan penamaan kriteria dari SCS (Soil Conservation Service))

d. SOL_ZMX, kedalaman maksimum perakaran tanaman pada profil tanah (mm).

e. TEXTURE, tekstur tanah pada semua lapisan pada profil tanah. Data ini tidak diproses pada model.

Sedangkan 10 masukan untuk masing-masing horison pada profil tanah adalah sebagai berikut :

1. SOL_Z, ketebalan setiap horison pada profil tanah dari permukaan tanah (mm).

2. SOL_BD, bulk density (Mg/m3 atau g/cm3).

3. SOL_AWC, kapasitas menahan air pada setiap lapisan (mm H2O/mm tanah). Pada penelitian ini menggunakan pendekatan tektur tanah (Tabel 5).

penelitian ini menggunakan pendekatan tektur tanah (Tabel 6).

Tabel 5. Pendekatan nilai kapasitas menahan air (mm H2O/mm tanah) berdasarkan tektur tanah

Nilai

Tekstur Simbol

Range Rata-rata

Pasir S 0.06-0.08 0.07

P asir ber l e mp ung LS 0.09-0.11 0.10

L empung berpasir SL 0.12-0.14 0.13

Lempung berdebu SiL 0.20-0.22 0.21

Lempung liat berpasir SCL 0.16-0.18 0.17

Lempung L 0.17-0.19 0.18

L empung berliat CL 0.15-0.19 0.17

Lempung liat berdebu SiCL 0.18-0.20 0.19

L iat ber p asir SC 0.16-0.21 0.19

Liat berdebu SiC 0.11-0. 13 0.12

Liat C 0.09-0.11 0.10

Sumber : Guides For Editing Soil Properties, 2005.(Ley et al., 1994) dalam Bulut (2005)

5. SOL_CBN, kandungan bahan organik tanah (% berat tanah). 6. CLAY, kandungan liat tanah (% berat tanah).

7. SILT, kandungan debu tanah (% berat tanah). 8. SAND, kandungan pasir tanah (% berat tanah).

9. ROCK, kandungan fraksi batuan (% berat tanah). 10. K_USLE, nilai erodibilitas tanah menurut USLE (m3- ton cm)

Hasil survei lapangan dan analisis sifat fisika – kimia terhadap tanah-tanah yang terdapat pada DAS Cisadane dapat dilihat pada Lampiran 2.

Tabel 6. Pendekatan nilai satured hidrolic conductivity (mm/jam) berdasarkan tektur tanah Nilai Tekstur Simbol Range Rata-rata Pasir S 152.40-508.10 330.25

P asir ber l e mp ung LS 152.40-508.10 330.25 L empung berpasir SL 50.80-152.40 101.60 Lempung berdebu SiL 15.20-50.80 33.00 Lempung liat berpasir SCL 5.10-15.20 10.15

Lempung L 15.20-50.80 33.00

L empung berliat CL 5.10-15.20 10.15 Lempung liat berdebu SiCL 5.10-15.20 10.15

L iat ber p asir SC 1.50-5.10 3.3

Liat berdebu SiC 1.50-5.10 3.3

Liat C 1.50-5.10 3.3

Sumber : Guides For Editing Soil Properties, 2005.(Ley et al., 1994) dalam Bulut (2005)

5. Karakteristik penggunaan lahan yang ada di wilayah penelitian dilakukan pendekatan dengan input file yang diperlukan dalam model dengan menggunakan database yang telah disediakan SWAT yang terdapat dalam file CROP dan URBAN dengan melakukan koreksi terhadap nilai leaf areal index (LAI), kekasaran mannings (n), curva number menurut SCS (cn) dan nilai pengelolaan tanaman menurut USLE (C) disesuaikan dengan kondisi yang ada di wilayah penelitian. Pendekatan yang dilakukan dapat dilihat pada Lampiran 3. dengan melakukan modifikasi terhadap beberapa parameter input yaitu leaf areal index (LAI), kekasaran mannings (n), curva number menurut SCS (cn) dan nilai pengelolaan tanaman menurut USLE (C). Perubahan beberapa paramater disesuikan dengan hasil survei lapangan.

Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap keberadaan danau dan reservoir berdasarkan skenario rencana pengelolaan DAS yang akan dilakukan, sehingga perlu memperhatikan file input pada PND dan RES.

a. PND_FR, bagian dari sub DAS yang mengalir ke danau. Nilai berkisar antara 0 – 1.

b. PND_PSA, luas dari danau (ha).

c. PND_PVAL, volume air dari danau ketika volume terendah (104m3H2O)

d. PND_ESA, luas dari danau ketika jumlah air maksimum (ha)

e. PND_EVAL, volume air dari danau ketika volume tertinggi (104m3H2O)

f. PND_VOL, volume air semula dari danau (104m3H2O)

g. PND_SED, konsentrasi sedimen semula dari danau (mg/l)

h. PND_NSED, konsentrasi sedimen keseimbangan dari danau (mg/l) i. PND_K, konduktivitas hidrolik pada dasar danau (mm/jam). 2. Parameter yang diperlukan dalam input pada RES terdiri dari :

a. MORES, bulan reservoir mulai beroperasi b. IYRES, tahun reservoir mulai beroperasi

c. RES_ESA, luas area dari reservoir ketika volume air maksimum (ha) d. RES_EVAL, volume air dari reservoir ketika volume tertinggi (104 m3

H2O)

e. RES_PSA, luas area dari reservoir katika volume air terendah (ha)

f. RES_PVAL, volume air dari reservoir ketika volume terendah (104 m3 H2O).

g. RES_SED, konsentrasi sedimen semula dari reservoir (mg/l)

h. RES_NSED, konsentrasi sedimen keseimbangan dari reservoir (mg/l) i. RES_D50, rata-rata partikel sedimen di reservoir (μm). Jika tidak diisi

model akan menyeteng nilai 10.

j. PND_K, konduktivitas hidrolik pada dasar reservoir (mm/jam).

Peta sebaran situ pada DAS Cisadane dan lokasi resorvoir dapat dilihat pada Gambar 12.

Gambar 12. Peta lokasi situ dan reservoir pada DAS Cisadane

2. Skenario Perencanaan Pengelolaan DAS

Pada penelitian akan dilakukan beberapa skenario perencanaan pengelolaan DAS yang akan disimulasikan pada model SWAT. Skenario yang dilakukan didasarkan pada perencanaan yang telah dilakukan oleh beberapa instansi yang terkait dengan pengelolaan DAS. Skenario yang akan dilakukan pada penelitian ini berupa : # · Ciakan_iki C is_a d_a n_e Citempuan Cianten C is a d a n e h u lu Cik ere_tek cis_in d_a n_g b_a ra_n g Cim und_e Cia nte n Bendung empang 107 107 -6 -6 Keterangan : # · _{Bendung Empang} Sungai Batas DAS Sumber Peta : - DEM SRTM Z_58_14 - SUMBERDAYA AIR CILIWUNG-CISADANE Situ N Skala : 1 : 475.000 10000 0 10000 20000 Meters

Citarum – ciliwung tahun 2002.

2. Rencana tata ruang DAS Cisadane oleh Bappeda Bogor dan Tangerang periode tahun 2005 - 2025.

3. Rencana DAS Cisadane dalam mengatasi banjir oleh Balai Besar Ciliwung-Cisadane.

4. Gabungan rencana dari ke tiga instansi dengan melakukan evalusi berdasarkan analisis identifikasi dan evaluasi lokasi yang berpotensi menyebabkan permasalahan.

Metode pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan dalam kegiatan ini meliputi data primer dan sekunder baik yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Metode pengumpulan data disesuaikan dengan jenis data, yaitu :

1. Data primer

Data primer metode pengumpulannya secara langsung di lapangan dari sumber data melalui teknik survei lapangan. Survei ini dilakukan dengan cara ground check langsung keadaan lapangan untuk melihat kondisi biofisik DAS. 2. Data sekunder

Data sekunder metode pengumpulannya melalui studi pustaka berupa laporan-laporan yang berasal dari instansi-instansi (Balai Pengelolaan DAS Ciliwung-Cisadane, Balai Pengelolaan Sumberdaya Air Ciliwung- Ciliwung-Cisadane, Balai Besar Ciliwung-Cisadane dan Agroklimatologi).

Analisis Data

Analisis data pada penelitian ini lebih ditujukan kepada penggunaan model SWAT yaitu pada file-file output (SWAT output file). Analisis yang dilakukan berupa :

1. Kalibrasi dan pengujian model SWAT.

2. Identifikasi dan evaluasi sub-DAS dan unit lahan yang berpotensi menyebabkan permasalahan

3. Evaluasi terhadap rencana pengelolaan DAS serta penentuan perencanaan pengelolaan DAS terbaik.

Output SWAT terangkum dalam file-file yang terdiri dari file HRU, SUB dan RCH. Beberapa informasi output pada file HRU yang diperlukan dalam penelitian adalah luas area (AREA km2), jumlah curah hujan (PRECIP mm), aliran permukaan (SURQ mm) dan hasil sedimen (SYLD ton/ha). Sedangkan beberapa informasi output pada file SUB yang diperlukan dalam penelitian adalah luas area (AREA km2), jumlah curah hujan (PRECP mm), aliran permukaan (SURQ mm), dan hasil sedimen (SYLD ton/ha). Beberapa informasi pada output RCH yang diperlukan dalam penelitian yaitu jumlah debit yang keluar (FLOW_OUT m3/dt) dan konsentrasi sedimen (SEDCONC mg/l).

1. Kalibrasi dan pengujian model SWAT

Kalibrasi dan pengujian model bertujuan agar output model yang digunakan hasilnya mendekati dengan output dari DAS prototip yang diuji. Luaran yang dikalibrasi adalah hasil debit, dengan cara membandingkan antara hasil prediksi (penggunaan model (FLOW_OUT)) dengan hasil observasi (pengukuran Stasiun Pengamat Arus Sungai (SPAS) di lapangan) dengan menggunakan kriteria statistik. Data hasil observasi berasal dari SPAS Dinas Pengelolaan Sumberdaya Air Wilayah Ciliwung-Cisadane yaitu SPAS Legok Muncang dan SPAS Batu Baulah untuk pengamatan tahun 2005 (Gambar 13). Metode statistik yang digunakan adalah persentase perbedaan dari nilai observasi (DVi) dan koefisien Nash-Sutcliffe (ENS).

ENS = koefisien Nash-Sutcliffe

= Nilai simulasi model = Nilai observasi

= Rata-rata nilai observasi = Jumlah data

Gambar 13. Titik lokasi SPAS data observasi % [ % [ Ciakan_iki C is_a d_a n e Citempua n Cianten C is a d a n e h u lu Cik ere tek cis_in d_a n_g b_a ra_n g Cim und_e C ian ten Batu Beulah Legok Muncang 107 107 -6 -6 Keterangan : % [ Titik pengamatan Sungai Batas DAS Sumber Peta : - DEM SRTM Z_58_14 - SUMBERDAYA AIR CILIWUNG-CISADANE N Skala : 1 : 475.000 10000 0 10000 20000 Meters

Santi et al. (2001) menunjukkan hasil simulasi dikriteriakan baik jika rata-rata debit hasil simulasi berada pada kisaran -15 % sampai + 15 % dari rata-rata debit hasil observasi, nilai ENS≥ 0,5 dan R2≥ 0,6.

Van Liew and Garbrecht (2003) menunjukkan hasil simulasi dikriteriakan sebagai berikut :

a. Baik jika nilai ENS≥ 0,75

b. Memuaskan jika nilai 0.75>ENS>0.36

c. Kurang memuaskan jika nilai ENS< 0.36

Pada penelitian ini untuk melakukan kalibrasi dan pengujian model data curah hujan dan temperatur yang digunakan adalah data tahun 2005.

2. Identifikasi dan evaluasi sub-DAS dan unit lahan yang berpotensi menyebabkan permasalahan

Identifikasi dan evaluasi sub-DAS dan unit lahan yang berpotensi menyebabkan permasalahan dengan membandingkan keluaran model SWAT di setiap outlet sub DAS baik pada fase lahan (HRU dan SUB) maupun fase air (RCH) dengan modifikasi kriteria dan indikator kinerja DAS berdasarkan SK Menhut nomer 52/Kpts-II/2001 pada kriteria penggunaan lahan dan tata air. Identifikasi dan evaluasi lokasi yang berpotensi menyebabkan permasalahan DAS dilakukan pada sub DAS kemudian dilanjutkan pada unit lahan pada sub DAS tersebut.

Identifikasi dan evaluasi lokasi yang berpotensi menyebabkan permasalahan DAS baik pada sub DAS maupun unit lahan ditentukan dari perbandingan keluaran model SWAT dan modifikasi kriteria dan indikator kinerja DAS dengan memberikan skor pada setiap indikator pada masing-masing-masing kriteria (Tabel 7). Semakin tinggi skor yang diperoleh pada setiap sub DAS dan unit lahan, dapat diidentifikasi bahwa sub DAS dan unit lahan berpotensi menyebabkan permasalahn pada DAS. Alur pikir identifikasi dan evaluasi sub DAS dan unit lahan yang berpotensi menyebabkan masalah pada DAS dapat dilihat pada Gambar 14.

Gambar 14. Alur pikir identifikasi dan evaluasi sub-DAS dan unit lahan yang berpotensi menyebabkan masalah pada DAS

Pada setia sub DAS

Output File Sub :

- Luas area

- Jumlah curah hujan - Aliran permukaan

Sub DAS kurang berpotensi penyebab masalah Kriteria kinerja DAS Output File RCH : - Jumlah debit - Konsentrasi sedimen

Indikator Tata air :

- KRS - Q jenis - Koefisien aliran - TDS skor SK Menhut

rendah tinggi _{Sub DAS}

berpotensi penyebab masalah

Output File HRU :

- Luas area

- Jumlah curah hujan - Aliran permukaan - Hasil sedimen

Indikator Penggunaan lahan dan Tata air : - Koefisien aliran - Indeks erosi

Unit lahan kurang berpotensi penyebab masalah

rendah tinggi _{Unit lahan}

berpotensi penyebab masalah Hasil perhitungan : - KRS - Q jenis - Koefisien aliran - TDS Hasil Perhitungan : - Koefisien aliran - Indeks erosi Identifikasi sub DAS Identifikasi Unit lahan skor SK Menhut

3. Evaluasi terhadap rencana pengelolaan DAS serta menentukan perencanaan pengelolaan DAS terbaik

Pada model SWAT akan dilakukan beberapa skenario rencana pengelolaan DAS yang telah dilakukan oleh beberapa instansi yang berhubungan dengan pengelolaan DAS. Penilaian dan evaluasi beberapa rencana pengelolaan DAS berdasarkan hasil skoring perbandingan keluaran model SWAT pada outlet DAS pada fase lahan (SUB) dan fase air (RCH) dengan modifikasi SK Menhut nomer 52/Kpts-II/2001 tentang kriteria dan indikator kinerja DAS pada kriteria tata air (Tabel 7). Semakin tinggi hasil skor dari masing-masing rencana pengelolaan DAS dari intansi menunjukkan perencanaan kurang sempurna dan akan diadakan evaluasi perencanaan berdasarkan hasil kegiatan identifikasi dan evaluasi lokasi yang berpotensi menyebabkan permasalahan, kemudian melakukan perencanaan menurut instansi-instansi yang berhubungan dengan pengeloaan DAS sesuai dengan kondisi biofisik yang sama.

Penentuan perencanaan pengelolaan DAS ditentukan dari hasil skoring terendah perbandingan keluaran model SWAT pada outlet DAS pada fase lahan (SUB) maupun fase air (RCH) dengan modifikasi SK Menhut nomer 52/Kpts-II/2001 tentang kriteria dan indikator kinerja DAS pada kriteria tata air (Tabel 7).

Data curah hujan dan temperatur yang digunakan untuk melakukan identifikasi - evaluasi sub-DAS dan unit lahan serta evaluasi terhadap perencanaan pengelolaan DAS dan penentuan perencanaan pengelolaan DAS terbaik adalah data tahun 2006.

Alur pikir kegiatan evaluasi perencanaan pengeloaan DAS, serta penentuan perencanaan pengelolaan pada DAS terbaik dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :

Gambar 15. Alur pikir evaluasi perencanaan pengeloaan DAS, serta penentuan perencanaan pengelolaan pada DAS

Output Model

Pada outlet DAS

Output File Sub :

- Luas area

- Jumlah curah hujan - Aliran permukaan Kriteria kinerja DAS Output File RCH : - Jumlah debit - Konsentrasi sedimen

Indikator Tata air :

- KRS - Q jenis - Koefisien aliran - TDS tinggi rendah Perencanaan Pengelolaan DAS terbaik Evaluasi

perencanaan

Skenario model SWAT

Modifikasi perencanaan Penilaian perencanaan Hasil perhitungan : - KRS - Q jenis - Koefisien aliran - TDS skor SK Menhut

Tabel 7. Kriteria dan indikator analisis

Kriteria Indikator Deskripsi Verivikasi Metode

Perhitungan Keterangan Skor

Tata air Koefisien regim sungai (KRS)

Perbandingan antara debit aliran sungai maksimum (Qmak) dan debil aliran sungai minimum (Qmak)

- Debit aliran sungai maksimum - Debit aliran sungai

minimum

Rasio perbandingan antara Qmak dan Qmin tahunan - Baik (KRS<50) - Sedang (50<KRS<120) - Buruk (KRS>120) - 1 - 2 - 3 Debit jenis Perbandingan antara debit aliran

sungai maksimum (Qmak) dan luas sub-DAS. Untuk menunjukkan potensi banjir (m3/s/100 km2)

- Debit aliran sungai maksimum - Luas sub-DAS

(100km2)

Rasio perbandingan antara Qmak tahunan dan A - Baik (Qmak/A<58) - Sedang (58< Qmak/A <150) - Buruk (Qmak/A >150) - 1 - 2 - 3 Koefisien aliran permukaan (c)

Perbandingan antara jumlah hujan yang menjadi aliran permukaan dan terhadap total hujan yang jatuh pada wilayah DAS. Untuk menunjukkan potensi banjir - Jumlah CH persatuan wilayah DAS - Jumlah aliran permukaan persatuan wilayah Rasio perbandingan antara jumlah aliran permukaan dan jumlah CH yang jatuh pada wialyah DAS - Baik (c<0,5) - Sedang (0,5<c<0,75) - Buruk (c>0,75) - 1 - 2 - 3 Total dissolve suspensi (TDS)

Konsentrasi sedimen yang terlarut (mg/l) - Baik (TDS<250) - Sedang (250<TSD<400) - Buruk (TSD>400) - 1 - 2 - 3 Penggunaan lahan

Indeks erosi (IE) Perbandingan antara erosi aktual tahunan dengan erosi yang diperbolehkan (T)

- Jumlah erosi aktual persatuan wilayah tahunan (ton/ha/tahun) - Erosi yang diperbolehkan menurut metode Rasio perbandingan antara erosi aktual tahunan dengan erosi yang diperolehkan - Baik (IE ≤ 0,80) - Sedang (0,80 ≤ IE≤1) - Buruk (IE>1) - 1 - 2 - 3

Kriteria Indikator Deskripsi Verivikasi Metode

Perhitungan Keterangan Skor

Hammer (ton/ha/tahun) (Lampiran 1)