BAB III. METODE PENELITIAN
C. Bahan dan alat penelitian
Alat yang digunakanpada penelitian ini adalah :
1. Sepaket komputer yang yang dilengkapi dengan program ms.excel dan ms.word untuk mmengolah data
2. Sebuah printer yabg digunakan untuk kebutuhan percetakan Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah :
1. Jenis tanah yang terdapat di lokasi penelitian
2. Peta tata guna lahan 2008 dan 2018 di lokasi penelitiian 3. Peta panjang dan kemiringan lereng pada lokasai penelitian
D. Metode Analisis Data
1). Klasifikasi penggunaan lahan
Klasifikasi penggunaan lahan yaitu mengidentifikasi objek yang nampak pada citra. Klasifikasi citra resolusi tinggi dilakukan dengan digitasi secara manual. Jumlah kelas penggunaan lahan yang diklasifikasi yaitu delapan kelas yaitu permukiman, sawah, tegalan/ladang, perkebunan/kebun, tanah
43
kosong/gundul, semak belukar, hutan rimba, sungai besar. Untuk mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan sepuluh tahun terakhir maka citra yang di digitasi adalah citra tahun 2008 dan tahun 2018
2). Menghitung laju erosi menggunakan metode USLE Persamaan yang digunakan, yaitu :
Ea = R × K × LS × CP
a) Fakktor erosifitas hujan (R)
Milai R dihitung dengan menggunakan persamaan 3 berikut ini : El30 = 6,12 (Rain)1,21 x (Days)-0,47 x (Max)0,53
b) Faktor erodibilitas tanah (K)
Dihitung berdasarkan persamaan 1 dengan mengacu pada peta jenis tanah DAS Jenelata dan tabel 1, 2, dan 3
c) Faktor panjang dan kemiringan lereng (LS)
Nilai LS diperoleh berdasarkan peta lereng DAS Jenelata, selain itu Faktor panjang dan kemiringan lereng dapat dihitung berdasrkan persamaan berikut :
LS =(
) (0,00138S 2 + 0,00965S + 0,0138) d) Faktor vegetasi dan konservasi tanah (CP)
Nilai CP diperoleh berdasarkan jenis penggunaan dan penegelolaas DAS Jenelata yaitu data penggunaan lahan tahun 2018-2018. Pada peta penggunaan lahan DAS Jenelata menunjukkan nilai faktor CP untuk berbagai aspek pegelolaan lahan di DAS Jenelata Kabupaten Gowa
44
mengacu pada nilai faktor CP yang terdapat pada buku hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (Asdak, 2010)
3). Analisis angkutan sedimen dengan metode SDR
Untuk analisa jumlah angkutan sedimen yang terjadi di DAS Jenelata, menggunakan persamaan 8 dan 9 dengan metode SDR (Sediment delivery ratio) pada persamaan Boyce(1975)
E. Variabel yang diteliti
Pada penelitian ini terdapat dua variable yang diteliti yaitu variable independen (variable yang mempengaruhi) dan variable dependen (variable yang dipengaruhi. Berikut ini variable yang diteliti :
1. Variable independen (variable bebas) dalam penelitian ini adalah Luas DAS, penggunaan atau tata guna lahan, curah hujan, panjang dan kemiringan, dan jenis tanah.
2. Variable dependen (variable terikat) dalam penelitian ini adalah hasil erosi lahan dan angkutan sedimen.
45 F. Bagan alur penelitian
Gambar 3. Bagan alur pengerjaan tugas akhir Studi literatur
mulai
Survey pendahuluan
Pengumpulan data
1. Data tata guna lahan 2. Data curah hujan 3. Data kemiringan lereng 4. Data jenis tanah
1. Menentukan nilai R,K,LS,CP 2. Menghitung nilai erosi dengan
metode USLE
3. Jumlah sedimen dengan metode SDR
Pembahasan hasil
Selesai
Kesimpulan dan saran
46 BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Hasil
1. Perubahan tata guna lahan di Sub DAS Jenelata 2008 - 2018
Hasil perubahan tata guna lahan di Sub DAS Jenelata pada tahun 2008 dan 2018 dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 16. Perubahan tata guna lahan di Sub DAS Jenelata pada tahun 2008 - 2018
Sumber : hasil analisis
Hasil perubahan tata guna lahan pada tahun 2008 dan 2018 dapat di lihat pada grafik di bawah ini :
Luas (ha) luas (%) Luas (ha) Luas (%) (ha) (%)
1 Permukiman 153.24 0.67 329.43 1.44 176.18 0.77
2 Sawah 3374.11 14.73 3770.37 16.46 396.25 1.73
3 Tanah Kosong/Gundul 106.65 0.47 84.71 0.37 -21.94 0.1 4 Tegalan/Ladang 2236.62 9.76 2273.90 9.93 37.28 0.17 5 Semak Belukar 8560.50 37.37 8559.26 37.36 -1.24 0.01 6 Perkebunan/Kebun 428.78 1.87 880.22 3.84 451.45 1.97
7 Hutan 7979.01 34.83 6941.03 30.3 -1038 4.53
8 Sungai Besar 71.30 0.31 71.30 0.31 0 0
9 Total 22910.22 100 22910.22 100
No Penggunaan Lahan 2008 2018 Perubahan
47
Gambar 4. Grafik Penutupan Lahan 2008 dan 2018
Pada grafik di atas dapat dilihat perubahan tata guna lahan yang dimana terjadinya peningkatan penggunaan lahan pada pemukiman sebesar 177 ha dalam 10 tahun terakhir, sawah meningkat penggunaan lahannya untuk kebutuhan bahan pokok pangan masyarakat sebesar 396,25 ha, selanjutnya penyusutan terhadap tanah kosong /terbuka sebesar 21,94 ha, pengalihan fungsi seperti tanaman sayur-sayuran, buah-buahan dan sebagainya,kemudian terjadinya peningkatan terhadap tegalan/ ladang sebesar 37,27 ha, dan menyusutnya semak belukar seluas 1,24 ha, meningkatnya penggunaan lahan perkebunan sebesar 451,44 ha, dan menyusutnya hutan rimba seluas 1037,98 ha yang berkurang karena adanya alih fungsi hutan menjadi lahan perkebunan dan lahan pemukiman
bagi warga masyarakat.
10000 20003000 40005000 60007000 80009000
Luas (Ha)
Perubahan Tutupan Lahan 2008-2018
2008 2018
48
2. Menentukan nilai faktor – faktor Erosi pada persamaan USLE
Untuk memperkirakan besarnya erosi pada Sub DAS Jenelata dengan menggunakan persamaan USLE, terlebih dahulu ditentukan variabel–variabel pembentuk erosi yang diperoleh dari beberapa sumber. Setelah menganalisis parameter–parameter erosi maka dapat di peroleh nilai–nilai faktor erosivitas hujan (R), faktor erodibilitas tanah (K), faktor panjang dan kemiringan lereng (LS), dan faktor pengelolaan tanaman dan konservasi tanah (CP), maka besarnya erosi (Ea) dapat diketahui dengan menggunakan parameter–parameter erosi.
a) Menentukan nilai faktor erosivitas hujan (R)
Faktor erosivitas hujan (R) didefinisikan sebagai jumlah satuan indeks erosi hujan dalam 11 tahun dalam suatu kawasan, tinggi nilai erosivitas hujan akan menentukan nilai erosi pada kawasan yang ditinjau. Erosivitas hujan dihitung berdasarkan besarnya curah hujan bulanan yang terjadi pada kawasan yang ditinjau. Pada perhitungan nilai R, data curah hujan di peroleh dari 3 stasiun yaitu Tetebatu, Senre, dan Kampili dengan periode tahun 2008 - 2018, seperti yang terdapat pada lampiran hal dengan menggunakan persamaan 3 maka diperoleh nilai R seperti yang ditunjukkan pada table berikut ini,
49 a. Stasiun senre
Table 17. Nilai R pada stasiun Senre Tahun RAIN
cm
DAYS cm
MAXP
cm R EI30 2008 349.3 15.16 15.4 8679.19
2009 273.2 8.5 15 8344.39
2010 385.2 16.4 10.2 7568.56
2011 286.5 8 7.5 6298.00
2012 234.6 8.1 9.8 5665.13
2013 635.3 9.5 17 23494.36
2014 258 10 9.6 5693.97
2015 292.2 13.3 8.1 5290.68
2016 331 14.4 9.5 6449.21
2017 405.2 17.8 14.8 9431.33
2018 298 11 15.8 8440.86
sumber: hasil analisis b. Stasiun Tete batu
table 18. Nilai R pada stasiun tete batu Tahun RAIN
cm
DAYS cm
MAXP
cm R EI30
2008 201.7 7.8 11.1 5130.77
2009 280.1 7.1 8.2 6795.64
2010 396.6 10.7 8.2 8536.29
2011 253.6 6.6 13.6 8153.84
2012 171.7 6.4 10.9 4589.39
2013 145.6 53.6 8.2 1190.67
2014 182.6 7.6 7.2 3660.76
2015 245 7.6 15.8 7924.07
2016 162.1 7.5 6.3 2971.40
2017 191.2 8.6 15 5388.47
2018 211.7 6.8 14.6 6709.68
sumber: hasil analisis
50 c. Stasiun Kampili
Table 19. Nilai R pada stasiun Kampili Tahun RAIN
cm
DAYS
cm MAX cm R EI30
2008 306 15.8 9.1 5487.79
2009 298.2 5.7 15.7 11467.57
2010 447.2 12 9.7 10224.27
2011 235.2 6.6 7.6 5468.10
2012 237.2 5 12.5 8193.82
2013 399.6 12.5 11.8 9711.09
2014 409.6 7.1 8.3 10832.46
2015 228.2 4.5 11.6 7897.07
2016 264.6 5.7 13 8978.71
2017 281.2 6 13.3 9549.27
2018 238.5 7.8 16.1 7653.25
sumber: hasil analisis d. rata-rata erosivitas hujan (R)
Nilai erosivitas hujan atau R yang diperoleh pada 3 stasiun, kekmudian di rata-ratakan dan diperoleh hasil pada tabel 13.
Table 20. Nilai R rata–rata 3 stasiun
Tahun
Stasiun R Rata-
rata Senre Tete
Batu Kampili
2008 8679.19 5130.77 5487.79 6432.58 2009 8344.39 6795.64 11467.57 8869.20 2010 7568.56 8536.29 10224.27 8776.37 2011 6298.00 8153.84 5468.10 6639.98 2012 5665.13 4589.39 8193.82 6149.45 2013 23494.36 1190.67 9711.09 11465.37 2014 5693.97 3660.76 10832.46 6729.06 2015 5290.68 7924.07 7897.07 7037.27 2016 6449.21 2971.40 8978.71 6133.10 2017 9431.33 5388.47 9549.27 8123.02 2018 8440.86 6709.68 7653.25 7601.26 sumber: hasil analisis
51
Tabel di atas menunjukkan nilai R rata-rata dari 3 stasiun sebesar 6432.58 pada tahun 2008 dan sebesar 7601.26 pada tahun 2018
b) Menentukan nilai Erodibilitas tanah ( K )
Nilai K dihitung berdasarkan data jenis tanah Sub DAS Jenelata. Yang di peroleh, dan mengacu pada tabel 2, 3, dan 4 dan persamaan 2 maka diperoleh hasil untuk nilai K seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Table 21. Penilaian faktor erodibilitas tanah ( K ) Sumber : hasil analisis
Keterangan :
C : carbon, N : Nitrogen, K : Erodibilitas tanah
c) Menentukan nilai panjang dan kemiringan lereng (LS)
Berdasarkan peta kemiringan lereng kabupaten Gowa yang di tunjukkan pada gambar 6, daerah penelitian memiliki tingkat kemiringan yang variatif, di daerah utara DAS Jenelata memiliki tingkat kemiringan 0–8%. Dengan klasifikasi
C N C/N
cm/jam
1 Pemukiman 35 27 38 3 0.97 1 0.35
2 Sawah 25 25 50 4 1.1 5 0.46
3 Tegalan 20 20 30 2 0.95 2 0.27
4 Perkebunan 30 40 30 3 1.45 2 0.50
5 Tanah kosong 25 35 40 2 0.98 2 0.42
6 Semak belukar 26 42 38 3 1.48 2 0.52
7 Hutan rimba 26 48 32 3 1.9 1 0.56
8 Sungai 35 24 40 2 0.98 2 0.31
permeabilitas K Kandungan
bahan organik pasir debu liat
% %
tekstur (pipet)
No Tipe lahan kelas tekstur
tata guna lahan
52
topografi yang datar, di daerah selatan memiliki tingkat kemiringan 8–15%
dengan klasifikasi landau. Dan di bagian barat memiliki tingkat kemiringan 25–
40% dengan klasifikasi topografi yang berbukit atau agak curam bahkan ada yang mencapai tingkat kemiringan >40% dengan kondisi topografi curam. Berikut table penilaian faktor LS DAS Jenelata.
Table 22. Tabel nilai LS
Kelas lereng Kemiringan lereng (%) Luas (ha) Nilai LS
I 0 – 8 1412,25 0,4
II 8 – 15 5715,49 1,4
III 15 – 24 8641,66 3,1
IV 25 – 40 5571,60 6,8
V >40 1183,10 9,5
22524,09 Sumber : Hasil analsis
Berdasarkan gambar 6 dan tabel 16, diperoleh nilai LS untuk tiap tipe penggunaan lahan seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut ini :
Tabel 23. Nilai LS untuk tiap lahan
N0 Jenis lahan Luas (Ha) Nilai 2008 2018 LS
1 Pemukiman 153.242 329.425 1.4 2 Sawah 3374.114 3770.368 1.4
3 Tegalan 106.654 84.71 3.1
4 Perkebunan 2236.624 2273.901 1.4 5 Tanah kosong 8560.495 8559.255 0.4 6 Semak belukar 428.779 880.224 6.8 7 Hutan rimba 7979.007 6941.032 9.5
8 Sungai 71.302 71.302 0
9 Total (Ha) 22910.22 22910.22 sumber : hasil analisa
53
d) Menentukan nilai pengelolaan tanaman dan Usaha pencegahan erosi ( CP ) Nilai faktor CP ditentukan berdasarkan jenis penggunaan lahan dan pengelolaan lahan Sub DAS Jenelata. Data yang digunakan untuk menentukan nilai CP yaitu peta penggunaan lahan tahun 2008–2018 di DAS Jenelata. Pada gambar peta penggunaan lahan DAS Jenelata menunjukkan nilai faktor CP untuk berbagai aspek pegelolaan lahan di Sub DAS Jenelata Kabupaten Gowa mengacu pada nilai faktor CP yang terdapat pada buku hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (Asdak, 2010)
Table 24. faktor CP untuk berbagai aspek pengelolaan lahan di Sub DAS Jenelata
No Tutupan Lahan Luas (ha) Nilai CP
1 Hutan 9270,98 0,01
2 Ladang / Tegal 6177,12 0,1
3 Lapangan 4,11 1
4 Pemukiman 121,38 1
5 Pertanian, lahan kering camour 1861,10 0,5
6 Sawah tadah hujan 1061,02 0,1
7 Semak belukar 4035,46 0,3
Sumber : hasil analisis
B. Analisis Hasil
1. Hasil perhitungan erosi (Ea)
Setelah nilai pada faktor-faktor persamaan USLE yaitu nilai faktor R,K,LS, dan CP diperoleh, maka nilai erosi untuk tiap tipe penggunaan lahan
54
dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan 1, seperti ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 25. Hasil atau jumlah erosi lahan (Ea) pada tahun 2008 dan 2018 sumber : Hasil analisis
2008 2018 2008 2018 2008 2018
1 pemukiman 153.24 329.43 6432.58 7601.26 0.35 1.40 1.00 3151.96 3724.62 2 sawah 3374.11 3770.37 6432.58 7601.26 0.46 1.40 0.10 414.26 489.52 3 tanah kosong 106.65 84.71 6432.58 7601.26 0.27 3.10 0.10 538.41 636.23 4 tegalan 2236.62 2273.90 6432.58 7601.26 0.50 1.40 0.50 2251.40 2660.44 5 semak belukar 8560.50 8559.26 6432.58 7601.26 0.42 0.40 1.00 1080.67 1277.01 6 perkebunan 428.78 880.22 6432.58 7601.26 0.52 6.80 0.30 6823.68 8063.42 7 hutan rimba 7979.01 6941.03 6432.58 7601.26 0.56 9.50 0.001 34.22 40.44 8 sungai 71.30 71.30 6432.58 7601.26 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
R CP Ea ton/ha/thn
No lahan luas (Ha)
K LS
55
Berdasarkan tabel di atas, jumlah erosi tahun 2008 dan 2018 secara keseluruhan pada tiap tipe penggunaan lahan menunjukkan angka yang berbeda,
hal ini menunjukkan bahwa perubahan tata guna lahan dan beberapa faktor lain seperti curah hujan dan beberapa faktor USLE lainnya yang sangat berdampak pada tingkat erosi sebuah lahan. Jumlah erosi pada keseluruhan tipe tata guna lahan mengalami peningkatan dari tahun 2008 ke tahun 2008. Angka erosi tertinggi terdapat pada lahan Semak belukar yaitu sebesar 1277,01 ton/ha/thn pada tahun 2018 dan berjumlah 1087,67 ton/ha/thn pada tahun 2008 kemudian lahan Perkebunan sebesar 1080,67 ton/ha/thn pada tahun 2008 dan meningkat berjumlah 1277,01 ton/ha/thn pada tahun 2018, dan pada area Pemukiman jumlah erosi juga mengalami peningkatan yaitu sebesar 3151,96 ton/ha/thn pada 2008 dan berjumlah 3724,62 ton/ha/thn pada tahun 2018. Berikut grafik erosi (Ea) untuk tiap tipe tata guna lahan DAS Jenelata tahun 2008 dan 2018
Gambar 7. Grafik jumlah erosi untuk masing-masing tipe lahan DAS Jenelata tahun 2008 dan 2018
0.00 2000.00 4000.00 6000.00 8000.00 10000.00
erosi (ton/ha/thn)
2008 2018
56 2. Analisis angkutan sedimen
Untuk menghitung jumlah angkutan sedimen yang terjadi di Sub DAS Jenelata, digunakan persamaan 8 (Boyce 1975), dengan menghitung nilai SDR sebagai berikut :
SDR = 0,41 . A-0.3
Ket : SDR = Sediment delivery ratio A = luas area DAS Jenelata yaitu
= 22910,22 ha
Maka di peroleh nilai SDR sebagai berikut : SDR = 0,41 x ( 22910,22)-0,3
SDR = 0,02017
Setelah nilai SDR diperoleh, maka jumlah angkutan sedimen dihitung berdasarkan jumlah erosi (persamaan 9) berikut
Sy = SDR x Ea
Ket : Sy = Angkutan Sedimen (ton/ha/thm) SDR = Sediment Delivery ratio
Ea = Erosi lahan (ton/ha/thn)
Berikut jumlah angkutan sedimen untuk tiap tipe penggunaan lahan di Sub DAS Jenelata yang diperoleh berdasarkan hasil analisis, yang dijelaskan pada tabel berikut ini :
57
Tabel 26. Jumlah angkutan sedimen (Sy) di Sub DAS Jenelata tahun 2008 dan 2018
sumber : hasil analisis
Seperti halnya pada nilai erosi, jumlah angkutan sedimen dari tahun 2008 ke tahun 2018 juga mengalami peningkatan untuk tiap tipe penggunaan lahan, dimana jumlah sedimen tertinggih berasal dari lahan perkebunan yg berjmlah 136,47 t/ha/thn dan pada tahun 2018 dan berjumlah 161,27 t/ha/thn,, kemudian hasil angkutan sedimen terkecil berasal dari hutan rimba sebesar 34,22 t/ha/thn pada tahun 2008 dan berjumlah 40,44 t/ha/thn pada tahun 2018. Berikut grafik hasil angkutan sedimen di Sub DAS Jenelata tahun 2008 dan tahun 2018
2008 2018 2008 2018 2008 2018
1 pemukiman 153.24 329.43 3151.96 3724.62 0.02 63.04 74.49 2 sawah 3374.11 3770.37 414.26 489.52 0.02 8.2852 9.79 3 tanah kosong 106.65 84.71 538.41 636.23 0.02 10.77 12.72 4 tegalan 2236.62 2273.90 2251.40 2660.44 0.02 45.03 53.21 5 semak belukar 8560.50 8559.26 1080.67 1277.01 0.02 21.61 25.54 6 perkebunan 428.78 880.22 6823.68 8063.42 0.02 136.47 161.27 7 hutan rimba 7979.01 6941.03 34.22 40.44 0.02 0.68 0.81
8 sungai 71.30 71.30 0.00 0.00 0.02 0.0 0.00
No Sy (ton/ha/thn)
lahan luas (Ha) Ea (ton/ha/Thn)
SDR
58
Gambar 8. Grafik jumlah angkutan sedimen untuk masing-masing tipe lahan DAS Jenelata pada tahun 2008 dan 2018
C. Pembahasan
1. Pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap erosi dan angkutan sedimen Berdasarkan hasil atau jumlah erosi dan sedmentasi yang telah diperoleh sebelumnya, terdapat jumlah atau angka erosi dan sedimentasi yang berasal dari perubahan tata guna lahan tahun 2008 dan 2018. Hal ini yang kemudian menjadi inti dari pada penelitian ini, berdasarkan hasil yang telah diperoleh, berikut pengaruh dampak perubahan tata guna lahan terhadap erosi dan angkutan sedimen di Sub DAS Jenelata yang di gambarkan pada grafik di bawah ini :
a) Pengaruh atau dampak perubahan tata guna lahan terhadap erosi
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00
sedimen (ton/ha/thn)
2008 2018
59
Tabel 27. Pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap erosi
sumber : hasil analisis
Berdasarkan tabel di atas, ditunjukkan bahwa perubahan tata guna lahan untuk masing-masing tipe lahan di Sub DAS Jenelata mengalami peningkatan dari tahun 2008 ke tahun 2018 kecuali pada sungai. Berdasarkan perubahan tata guna lahan yang terjadi, mengakibatkan jumlah erosi pada Sub DAS Jenelata juga mengalami perubahan. Perubahan luas lahan sangat berkaitan atau sangat berdampak terhadap nilai erosi, kecuali pada lahan persawahan.,hal ini membuktikan bahwa terasering pada sawah mampu menjaga dan meningkatkan kestabilan lereng sehingga dapat memperkecil resiko pengikisan oleh air. Berikut grafik hubungan antara tata guna lahan terhadap erosi di Sub DAS Jenelata.
Luas (ha) luas (%) Luas (ha) Luas (%) (ha) (%) 2008 2018 1 Permukiman 153.24 0.67 329.43 1.44 176.18 0.77 3151.96 3724.62 2 Sawah 3374.11 14.73 3770.37 16.46 396.25 1.73 414.26 489.52 3 tanah kosong 106.65 0.47 84.71 0.37 -21.94 -0.1 538.41 636.23 4 tegalan 2236.62 9.76 2273.90 9.93 37.28 0.17 2251.40 2660.44 5 semak belukar 8560.50 37.37 8559.26 37.36 -1.24 -0.01 1080.67 1277.01 6 perkebunan 428.78 1.87 880.22 3.84 451.45 1.97 6823.68 8063.42 7 hutan rimba 7979.01 34.83 6941.03 30.3 -1038 -4.53 34.22 40.44
8 Sungai 71.30 0.31 71.30 0.31 0 0 0.00 0.00
2018 Perubahan Ea (ton/ha/Tahun) Penggunaan Lahan 2008
No
60
.Gambar 9. Grafik pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap tingkat erosi.
2. Pangaruh Perubahan tata guna lahan terhadap angkutan sedimen
Perubahan tata guna lahan juga mempengaruhi angkutan sedimen yang terjadi yang dihitung berdasarkan jumlah erosi dan luas DAS berdasarkan metode SDR, sehingga diperoleh jumlah angkutan sedimen di Sub DAS Jenelata seperti yang dijabarkan pada tabel berikut :
Tabel 28. Tabel pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap angkutan sedimen
Berdasarkan tabel 22 seperti halnya dengan jumlah erosi, hasil angkutan sedimen yang terjadi akibat perubahan tata guna lahan juga menunjukkan
2008 2018 2008 2018 2008 2018
1 pemukiman 153.24 329.43 3151.96 3724.62 0.02 63.04 74.49 2 sawah 3374.11 3770.37 414.26 489.52 0.02 8.2852 9.79 3 tanah kosong 106.65 84.71 538.41 636.23 0.02 10.77 12.72 4 tegalan 2236.62 2273.90 2251.40 2660.44 0.02 45.03 53.21 5 semak belukar 8560.50 8559.26 1080.67 1277.01 0.02 21.61 25.54 6 perkebunan 428.78 880.22 6823.68 8063.42 0.02 136.47 161.27 7 hutan rimba 7979.01 6941.03 34.22 40.44 0.02 0.68 0.81
8 sungai 71.30 71.30 0.00 0.00 0.02 0.0 0.00
No Sy (ton/ha/thn)
lahan luas (Ha) Ea (ton/ha/Thn)
SDR (%)
61
peningkatan dari tahun 2008 ke tahun 2018, hasil angkutan sedimen terbesar terdapat pada lahan semak belukar yang di akibatkan karena perubahan lahan terbesar juga terjadi pada tipe lahan tersebut. Berikut grafik hunungan antara perubahan tata guna lahan dan angkutan sedimen
Gambar 10. Grafiik pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap angkutan sedimen
Berdasarkan hasil analisa tersebut, perubahan lahan yg terjadi dari tahun 2008 ke tahun 2018, selain mempengaruhi jumlah erosi juga mempengaruhi angka angkutan sedimen yang terjadi, sehingga grafik yang di hasilkan sesuai dengan grafik hasil erosi. Hal ini membuktikan bahwa terasering pada sawah mampu menjaga dan meningkatkan kestabilan lereng sehingga dapat memperkecil resiko pengikisan oleh air.
0 5 10 15 20 25 30
-4.53 -0.1 -0.01 0 0.17 0.77 1.73 1.97
A. sedimen (ton/ha/thn)
perubahan tata gunalahan (%)
60 BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan dengan persamaan USLE dan SDR di peroleh laju erosi di sub DAS Jenelata kab. Gowa pada tahun 2008 sebesar 14294.6 ton/ha/thn dan sebesar 16891,68 ton/ha/thn. Sedangkan hasil angkutan sedimen oada tahuun 2008 menunjukkan hasil 285,89 ton/ha/thn dan sejumlah 337,83 ton/ha/thn. Hasil analisis menunjukkan bahwa hasil untuk laju erosi dan angkutan sedimen dari tahun 2008 ke tahun 2018 mangalami peningkatan hal ini diakibatkan oleh perubahan tata guna lahan yang diakibatkan oleh kebutuhan masyarakat yang semakin meningkat.
B. SARAN
Berdasarkan laju erosi dan angkutan sedimen yang terjad pada lokasi penelitian, maka perlu diadakan beberapa tidakan untuk menangani permasalahan tersebut karena tanpa penangan yang serius maka tidak mustahil angka-angka tersebut akan meningkat seiring dengan kebutuhan penduduk yang semkin meningkat, dengan demikian perlu adanya peran pemerintah serta literatur kepada masayarat tentang beberapa tindakan misalnya : tindakan konservasi lahan, tidak merusak ekosistem hutan, melakukan reboisasi, pembuatan terasering untuk masayarakat yang akan melakukan aktifitas pertanian.
61
DAFTAR PUSTAKA
Analisiscurahhujan.http://digilib.unila.ac.id/5331/13/BAB II .pdf(diunduh tanggal 4 juli 2020, 19.20)
Analisishidrologi.https://www.scribd.com/doc/180116048/1719-Chapter- III(diunduh tanggal 4 juli 2020, 19.22)
Aprillya Nugraheni,Sobriyah,Susilowati.2013.Perbandingan Hasil Prediksi Laju Erosi Dengan Metode Usle, Musle, Rusle Di Das Keduang (jurnal).
Universitas Sebelas Maret. Surakarta
AsdakChay,2010.Hidrologi dan pengelolaan Daerah Aliran Sungai Penerbit Gadjah Mada University Press.Yogyakarta.
Arsyad, S. 2000. Konservasi tanah dan air. Pembrit. IPB/IPB Pros. Cetakan ketiga. Dargama, Bogor.
AfriTriwanda,SilfaYulanNifen.2018.Kajian Laju Erosi Dipengaruhi Tutupan Vegetasi Menggunakan Citra Landsat-8 Pada DAS Batang Kuranji Bagian hilir (jurnal). Institut Teknologi Padang
CD Soemarto, Ir,,B.I.E,.Dipl,HE.,”Hidrologi Teknik”,Erlangga,Jakarta,1995 Direktorat Jendral Reboisasi dan Rehabilitasi Lahan. 1998. Pedoman Penyusunan
Rencana Teknik Lapangan Rehabilitasi Lahan dan Konservasi Tanah Daerah Aliran Sungai. Departemen Kehutanan RI. Jakarta.
PREDIKSI EROSI LAHAN DENGAN METODE USLE. Subekti Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
Landasanteori.http://repository.umy.ac.id/bitstream/handle/123456789/8499/Meto deMusleBAB III.pdf
Sri Harto,1993,AnalisisHidrologi, PT.GramediaPustakaUtama,Jakarta.
Triatmodjo,Bambang.2009. HidrologiTerapan.Yogyakarta :Betta Offset
61 LAMPIRAN
1. Data curah hujan stasiun Kampili 2008-2018
Tanggal Tanggal Tanggal
Jan Feb
Mar Apr
Mei Juni
TAHUN : 2008 Juli Ket
Agu Sept
Okt Nov Des Pencatatan
1 710 8 - 111
2 69 5 11
3 75
4 150 88
5 55 80 11 5
6 10
7 170 190 120 50
8 400 9
9 270 24 17 5 53
10 48 3 52 75
11 310 30 11 10 25
12 215 21 34 2 14 50
13 33
14 70 47 42 11 75
15 50
Jumlah 1100 1528 249 172 242 66 0 25 13 24 180 325
16 160 27 33 5 12 53
17 30
18 17 11 20 59 50
19 10 11
20 27 10 5 50
21 50 25 41 63 54 50
22 47
23 12
24 28
25 80 3 15 3 5 5
26 70 10
27 25 13
28 20 15 25
29 55 59 43
30 7 6 50
31 25
Jumlah 290 294 89 0 75 63 8 22 31 93 172 357
Jumlah perbulan 1390 1822 338 172 317 129 8 47 44 117 196 682
Jumlah hari hujan 7 17 9 7 6 8 2 5 5 7 6 15
Jumlah maxsimal 710 400 80 42 120 48 5 14 13 63 75 75
Rata rata 198.6 107 37.556 25 53 16 4 9 9 17 59 45
Jan Feb
Mar Apr
Mei
Juni Ket
Juli Agu
Sept
Okt Nov Des
62
Tanggal Tanggal
Jan Feb
Mar
Apr Mei
TAHUN : 2009 Agu Sept
Des Ket Juni
Juli
Okt Nov Pencatatan
1 25 100 10
2 50 93 11
3 83 50
4 56 76
5 63 52
6 50 45
7 50 100 85
8 63 76 12 12
9 53 10 86
10 40
11 60
12 100 78 52
13 150 10 100 10 10
14 56 26
15 58 85
Jumlah 705 473 10 563 10 12 12 0 0 0 10 351
16 70
17 130
18 180 189
19 15 5 22
20 20 15 50
21
22 10 28
23 30
24
25 17 40 29
26 40 20
27 125 10 5 25
28 19 5
29 75 15 5 28
30 56
31 130 25
Jumlah 802 115 60 0 5 5 5 0 0 28 70 343
Jumlah perbulan 1507 588 70 563 15 17 17 0 0 28 80 694
Jumlah hari hujan 20 11 5 11 2 2 2 0 0 1 4 11
Jumlah maxsimal 180 100 20 100 10 12 12 0 0 28 40 189
Rata rata 75.35 53.4545 14 51 8 9 9 0 0 28 20 63
Jan Feb
Mar
Apr Mei
Agu Sept
Des Ket Juni
Juli
Okt Nov
63
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2010 Jan
Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu Pencatatan
1 25 20 35
2 15 20 15 70
3 31 25
4 32 45 35
5 25 25 35 25 40 65
6 117 20 85
7 89 25
8 59 10 25 35 50
9 85 25 15 20 45 45 25 45 40
10 75 36 20 15 85
11 85 55 45 25 25 25 75
12 50 24 22 30 50 15
13 31 35
14 20 50
15 75 35 25 35 20
Jumlah 711 81 40 70 192 135 187 55 225 60 295 475
16 22 50 15 22 50 15 25
17 48 23 20 15 20 25 45
18 113 115 18
19 85 35 25 30
20 58 30 35
21 56 35 35 35 70 22
22 35 17 50 20 50
23 50 20 20 25 35
24 70 25 35 15 30 35
25 26 58 50 24 25 25
26 25 75 10 20 25 15 18
27 23 35 50 20 30 25 50
28 47 75 55
29 35 20
30 55 25 25 30 35 15
31 45 25
Jumlah 336 309 346 235 143 112 220 50 201 430 180 278
Jumlah perbulan 1047 390 386 305 335 247 407 105 426 490 475 753
Jumlah hari hujan 18 9 9 8 10 9 13 4 16 12 15 20
Jumlah maxsimal 117 115 75 75 58 45 50 30 50 70 70 85
Rata rata 58 43 43 38 34 27 31 26 27 41 32 38
Jan Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu
64
Tanggal Tanggal
Jan
TAHUN : 2011 Agu
Sept Okt Mar
Apr Mei Juni
Juli
Nov Des Ket Feb
Pencatatan
1 17 66
2 25
3 21 30
4 50
5 15
6 35 30
7 45 40 35 25 10
8 63 25 20
9 50 30 30
10 10 25
11 80 90 15
12 28 25
13 45
14 65 25 45
15 60 15 30 10
Jumlah 474 75 40 261 55 25 0 255 45 0
16 50 20 20 60
17 20 25 50 15
18 28 35 16
19 35 25 20 60
20 15 20 55
21 18
22 39
23 27 25
24 35 50
25 25
26 35 15 91 15 30
27 25 30 25 50
28 70 40 45
29 50 30 44
30 65 25 35 20
31 65
Jumlah 128 150 365 88 80 35 165 162 420
Jumlah perbulan 602 225 405 349 135 60 0 0 0 165 417 465
Jumlah hari hujan 14 6 11 12 5 3 0 0 0 3 12 14
Jumlah maxsimal 80 70 65 66 30 25 0 0 0 91 90 60
Rata rata 43 38 37 29 27 20 0 0 0 41 35 33
Jan
Agu Sept
Okt Mar
Apr Mei Juni
Juli
Nov Des Ket Feb
65
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2012 Nov
Agu Sept
Okt Jan
Feb Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli Pencatatan
1 25 30
2 30 100 35
3 35 19
4 40 66 27
5 70
6 25
7 20 69
8 41 33
9 30
10 20 64
11 30 35 74
12 100 25
13 58 49 20 46
14 70
15 109
Jumlah 200 329 328 0 110 120 0 0 0 0 81 227
16
17 40
18 30
19 90 39 19 29
20 150 31
21 64 90 65 25
22 38
23 36
24 25 25
25 30 119
26 64 120
27 34
28 20 14 30
29 83 37
30 42 35
31 28
Jumlah 339 0 180 293 83 31 0 0 0 33 275 218
Jumlah perbulan 539 329 508 293 193 151 0 0 0 33 356 445
Jumlah hari hujan 11 5 6 7 7 3 0 0 0 2 6 12
Jumlah maxsimal 150 100 109 65 38 74 0 0 0 19 120 70
Rata rata 28.571 65 84.667 41.857 27.571 50.333 0 0 0 17 59 37
Nov Agu
Sept Okt Jan
Feb Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli
66
STATION MASALA
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2013 Jan
Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu Pencatatan
1 142 26 30
2 119 47
3 103 51 35
4 90
5 100 80
6 30 20 41 80
7 39 59 50
8 30 72
9 43 33
10
11 67 40 40
12 42 28
13 30 40 77
14 39 23 75 100
15 40
Jumlah 745 73 156 61 172 149 181 50 0 0 177 197
16 27 100 50 35
17 27 60 94 21 39
18 28 35 80
19 50 75 47 48 47 65
20 100 65 80 27
21 80 33 59
22 40 57 59 72
23 75 40 90
24 41 80 4 50 100
25 27 50 50
26 33 31
27 84 8
28 39 29 39 73 100
29 40 5 40 69
30
31 21 16
Jumlah 280 377 47 207 338 317 312 80 0 33 235 608
Jumlah perbulan 1025 450 203 268 510 466 493 130 0 33 412 805
Jumlah hari hujan 17 9 4 7 8 9 10 2 0 4 7 13
Jumlah maxsimal 142 100 75 57 100 84 80 80 0 16 100 100
Rata rata 60 50 51 38 64 52 49 65 0 8 59 62
Jan Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu
67
Tanggal Tanggal
Jan
TAHUN : 2014 Agu
Sept Okt Mar
Apr Mei Juni
Juli
Nov
Des Ket Feb
Pencatatan
1 100
2 8 91 61 50
3 43 57 30
4 74 50 51 93 52 90
5 2 99 81
6 79
7 60 45 41
8 58 100 35 93
9 64 39
10 40 73 71
11 91 46
12 93 40
13 99 40
14 65 75 89
15 25 90 90
Jumlah 379 215 761 621 210 52 0 0 0 0 435
16 69 32
17 30 80 41
18 40 34
19 51 39 74 31
20 34 39 47 90 47
21 35 58 92 50
22 3 30 35
23 1 70
24 2
25 75 100
26 27 49 97 73
27 51 94 90
28 57 45 81 52
29 70 28 30
30 70
31
Jumlah 297 128 529 620 373 155 0 0 0 0 141
Jumlah perbulan 676 343 1290 1241 583 207 0 0 0 0 0 576
Jumlah hari hujan 18 6 19 18 11 4 0 0 0 0 0 9
Jumlah maxsimal 75 90 100 100 90 70 0 0 0 0 0 93
Rata rata 38 57 68 69 53 52 0 0 0 0 0 64
Jan
Agu Sept
Okt Mar
Apr Mei Juni
Juli
Nov
Des Ket Feb
68
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2015 Nov
Agu Sept
Okt Jan
Feb Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli Pencatatan
1 72 34
2 52 36
3 82 60 31
4 133 30 10
5 51 58
6 40 60
7 100 35 25
8 77 47 57
9 17 55 21
10 40
11
12 62
13 11
14 10
15 17 60 58
Jumlah 691 192 137 117 118 61 0 125
16 68 30 20
17 34 119
18 15 140
19 20
21 65 18 6
22 69 110 60 27
23 35 25 42
24 127
25 25 59
26 62
27
28 82
29 52
30 8
31
Jumlah 490 220 0 142 0 0 31 415
Jumlah perbulan 1181 412 137 259 118 61 0 0 0 0 31 540
Jumlah hari hujan 21 8 3 4 2 2 0 0 0 0 2 12
Jumlah maxsimal 133 110 55 82 60 31 0 0 0 0 25 140
Rata rata 56 52 46 65 59 31 0 0 0 0 16 45
Nov Agu
Sept Okt Jan
Feb Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli
69
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2016 Jan
Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu Pencatatan
1 54 22
2 132 40
3 6
4 7 41
5 20 13
6
7 27 41
8 71 60 23 20
9 61 63 7
10 37 40 26 4
11 155
12 22
13 31 45
14 36 32 41
15 51 32 73 57
Jumlah 37 132 132 229 107 232 55 0 63 52 227 124 0
16 45
17 17
18 5
19 7
20 26
21 30 113
22 125 115 93 16
23 120 53
24 44 28 42 29 17 72
25 25 25 100 52
26 35 59 18 155
27 33 60 22 16
28 40 26 14
29 29
30 20
31
Jumlah 272 171 136 46 42 59 0 0 272 456 188 84
Jumlah perbulan 309 303 268 275 149 291 55 0 335 508 415 208
Jumlah hari hujan 6 6 6 5 4 8 2 0 4 10 12 6
Jumlah maxsimal 125 132 71 155 42 60 32 0 155 120 93 57
Rata rata 52 51 45 55 37 36 28 0 84 51 35 35
Jan Feb
Sept
Okt Nov Des Ket
Mar
Apr Mei Juni
Juli Agu
70
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2017 Feb
Mar
Apr Mei Juni
Juli Jan
Agu Sept
Okt Nov Des Ket
Pencatatan
1 80 20 43
2 77
3 30 38
4
5 160 60 60
6 90
7 30
8 120 35
9 90
10 108
11 20 60 10 60
12 80 90 19 11
13 17
14 120 15 8 8 22
15 15 18 17
Jumlah 330 290 210 55 75 90 36 8 28 8 304 197
16 60
17 100 60 8 56
18 40
19 54
20 130 60 35
21 7 22 86
22 25 24 82
23 120 16 32
24 40 8 6
25 40 40 16 17
26 5
27
28 80 36 55 15
29 80 24 30 49
30 5 36 11
31 120 13
Jumlah 590 100 180 96 54 40 54 5 7 16 211 390
Jumlah perbulan 920 390 390 151 129 130 90 13 35 24 515 587
Jumlah hari hujan 9 5 5 5 5 3 5 2 3 2 14 14
Jumlah maxsimal 160 120 120 60 60 60 30 8 18 16 77 108
Rata rata 102 78 78 30 26 43 18 7 12 12 37 42
Feb Mar
Apr Mei Juni
Juli Jan
Agu Sept
Okt Nov Des Ket
71
Tanggal Tanggal
TAHUN : 2018 Okt Nov
Jan Feb
Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli Agu
Sept Pencatatan
1 5 1 56 1 1 8
2 60 17 9 1 14 62 7
3 3 14 17 6 34 16
4 35 30 21 18 4 20
5 5 3 6 2 2 11
6 37 3 10 41 14
7 2 59 24 11 30 2
8 12 46 39 1 37 8
9 6 28 39 25 5
10 18 21 8 3 70
11 40 41 10 10 46
12 20 6 10 8 3 12 2 19
13 11 13 18 10 5 5
14 1 72 26 13 5 3
15 29 55 6 7 42 19
Jumlah 247 443 246 58 100 45 99 3 12 2 158 242
16 39 109 2 13 12
17 20 36 26 8 3 20 4
18 20 12 5 4 2 1 20
19 21 24 41 1 94 15
20 47 26 6 41 28 16 12
21 57 11 4 6 5 14 16
22 18 79 90 30 4 17 9 23 85
23 52 4 1 13 13
24 5 48 4 3 11 11 1
25 9 18 90 9 30 10 1
26 9 5 4 6 2 41 19 2
27 37 11 13 14 43
28 30 28 13 4 2 25 40
29 4 2 1 38
30 6 38 5 1 15 7
31 10 3 3 6
Jumlah 293 353 366 124 80 217 61 45 34 128 315
Jumlah perbulan 540 796 612 182 180 262 160 48 12 36 286 557
Jumlah hari hujan 26 23 24 15 21 18 8 5 1 3 16 30
Jumlah maxsimal 60 109 90 41 42 94 62 41 12 25 41 85
Rata rata 21 35 26 12 9 15 20 10 12 12 18 19
Okt Nov Jan
Feb Mar
Apr Mei
Des Ket Juni
Juli Agu
Sept
72 2. Stasiun curah hujan Tete Batu
Tanggal Tanggal
Pencatatan Ju Ket Pencatatan Tanggal
li Agu Sept
Okt Nov Des Jan
Feb Mar
Apr Mei Juni
TAHUN : 2008
1 12 1 32 83 10
2 35 1 59 33
3 81 200 7 10
4 29 34 5
5 44 85 76 1
6 18 15
7 26
8 36 4 3 8
9 30 3 6
10 18 71
11 52 38 9
12 63 8 35 36
13 40 18 5 71
14 43 4 41
15 3 36 16
Jumlah 305 578 188 138 89 6 6 15 25 244
16 30 66 32
17 31 27 2 2 18
18 28 3 18 2 70
19 13 19
20 6
21 36 7
22 24
23 52 36 20
24 38 9 3
25 7 2
26 25 41 35
27 2 20 23
28 2 8 19
29 13 2 17
30 2 2 40
31 32 29 26
Jumlah 103 300 67 7 2 8 59 126 267
Jumlah per bulan 408 878 255 145 91 6 8 6 74 151 511 2533
Jumlah hari hujan 15 22 12 5 4 2 1 1 4 12 16
Jumlah maxsimal 81 200 76 38 83 3 8 6 41 36 71
Rata rata 27 40 21 29 23 3 8 6 19 13 32
73
Tanggal
Pencatatan Tanggal
TAHUN : 2009 Des Ket Agu Sept
Okt Nov Feb
Mar
Apr Mei Juni
Juli Jan
1 60 91 22
2 92 71 40 40
3 30 57 18
4 34 15 43 10
5 30 50
6 78
7 10 14 20 20 24
8 64 20 48
9 43 16
10 75 17 38
11 80
12 28 16 10
13 31 88 28
14 84 16 60
15 13 15 66 46 50
Jumlah 718 388 162 169 28 86 20 20 230
16 32 10
17 99 42 12
18 78 66 13 20
19 24 10 71
20 78 40 53
21 42 33
22 52 26
23 72
24 51 13
25 10 59
26 27 23 12 12
27 26 31 24 46
28 32 20
29 93 26 90 11
30 15
31 46
Jumlah 570 396 53 82 35 102 302
Jumlah perbulan 1288 784 162 222 110 121 20 122 532 3361
Jumlah hari hujan 26 16 8 5 4 5 1 3 17
Jumlah maxsimal 99 91 40 66 32 46 20 90 71
Rata rata 50 49 20 44 28 24 20 41 31
74
Tanggal
Pencatatan Se Tanggal
pt Okt Nov
Des Ket Mar
Apr Mei
Juni Juli
Agu Jan
Feb
2010 TAHUN :
1 26 32 15 10 36
2 21 12 86
3 82 20 92 22 12 32
4 38 17
5 33 31 16 46 50
6 11 12 78 41 78
7 20 60 24 10
8 16 50 88 11 48
9 47 82 57 14 87 15 12
10 57 68 17 80 16
11 49 18 33 82 21 21 27
12 90 43 32 31
13 95 20
14 43 41 72
15 10 19 47
Jumlah 444 298 212 194 237 101 32 179 253 182 117 373
16 24 29 26
17 45 44 13 30 18 28
18 86 18 51 10 29
19 31 19 18
20 44 98 30 19 11
21 39 26 32
22 24 18 22 18 17
23 74 24
24 36
25 42 17 90 11 33
26 74 56 46
27 27 11 26 39 53
28 12 17 11 13 16 11 85
29 86 23 47 67
30 21 32 20 36
31 53 12
Jumlah 486 151 84 223 176 40 120 11 127 153 130 437 Jumlah perbulan 930 449 296 417 413 141 152 190 380 335 247 810 4760
Jumlah hari hujan 20 10 10 13 12 6 4 4 11 10 10 19
Jumlah maxsimal 95 98 82 57 92 50 90 82 88 78 56 86
Rata rata 47 45 30 32 34 24 38 48 35 34 25 43