## ANALISIS RESPON HIDROLOGI DAN KUALITAS AIR DAS CISANGKUY

## Hydrological Response and Water Quality Analysis of Cisangkuy Watershed
Mawar Kusumawardani 1) *, Yayat Hidayat 2) dan Kukuh Murtilaksono 2)
1) Program Studi Ilmu Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS), Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
Cisangkuy  watershed  has  an  important  role  as  an  environmental  buffer  and  water  supplier  for  Bandung  city  and Bandung district. Quantity and quality of river water need to be maintained in order to fulfill water needs. This study aimed to analyze  the performance of  SWAT model  to predict hydrological  response and water quality of  Cisangkuy watershed and to analyze  hydrological  and  water  quality  responses  of  land  use  management  scenarios  implied.  The method  used  is  modeling with  SWAT  hydrological  model.  The  results  showed  that  the  model  could  be  used  to  predict  the  hydrological  response  of Cisangkuy  watershed  with  NSE  calibration  value  of  0.38  (satisfactory)  and  NSE  validation  value of  0.43  (satisfactory).  The establishment  of  protected  forest  area,  Technical  Design  of  Land  and  Forest  Rehabilitation  (RTk-RHL)  and  coffee-based agroforestry scenarios showed a decrease of surface flow, rise in lateral flow and baseflow.  Hydrological response of RTRW scenario  indicated  an  increase  in  the  surface  flow  and  a  decrease  in  lateral  flow  and  baseflow. The  highest  decrease  of  N- organic, NO 3 , NH 4 , and NO 2 content is showed by the implication of RTRW scenario.
Keywords: Land use management, SWAT Model, water quality

## ABSTRAK
DAS  Cisangkuy  memiliki  peran  penting  sebagai  penyangga  lingkungan  dan  pemasok  air  untuk  Kota  Bandung  dan Kabupaten  Bandung.  Kuantitas  dan  kualitas  air  sungai  perlu  dipertahankan  untuk  memenuhi  kebutuhan  air.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis kinerja model SWAT untuk memprediksi respon hidrologi dan kualitas air DAS Cisangkuy dan untuk  menganalisis respon hidrologi dan kualitas air dari skenario pengelolaan penggunaan lahan yang tersirat.  Metode yang digunakan  adalah  permodelan  dengan  model  hidrologi  SWAT.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  dapat digunakan  untuk  memprediksi  respon  hidrologi  DAS  Cisangkuy  dengan  nilai  kalibrasi  NSE  sebesar  0.38  (memuaskan)  dan nilai  validasi  NSE  sebesar  0.43  (memuaskan).  Pembentukan  kawasan  hutan  lindung,  Desain  Teknis  Rehabilitasi  Lahan  dan Hutan  (RTk-RHL)  dan  skenario  agroforestri  berbasis  kopi  menunjukkan  penurunan  aliran  permukaan,  peningkatan  aliran lateral dan aliran dasar. Respons hidrologi skenario RTRW menunjukkan peningkatan aliran permukaan dan penurunan aliran lateral dan aliran basa. Penurunan tertinggi konten N-organik, NO 3 , NH 4 , dan NO 2 ditunjukkan oleh implikasi skenario RTRW.
Kata kunci: Pengelolaan penggunaan lahan, Model SWAT, kualitas air

## PENDAHULUAN
Daerah aliran sungai (DAS) Cisangkuy merupakan  salah  satu  sub-das  Citarum  Hulu.  Wilayah  ini memiliki fungsi penyangga pemenuhan kebutuhan air baku Kota  dan  Kabupaten  Bandung.  Kuantitas  dan  kualitas  air sungai perlu dijaga agar kebutuhan air dapat dipenuhi.
Kondisi hidrologis DAS Cisangkuy telah mengalami penurunan yang ditandai dengan fluktuasi debit sungai  yang  tinggi.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  adanya kejadian banjir pada musim hujan dan kejadian kekeringan pada musim kemarau. Debit tinggi Sungai Cisangkuy pada musim  hujan  menjadi  bagian  dari  kejadian  banjir  yang rutin  terjadi  setiap  tahun  di  kawasan  hulu  DAS  Citarum. Kawasan  yang  terdampak  diantaranya  Kecamatan  Bojong Soang,  Kecamatan  Baleendah  dan  Kecamatan  Dayeuh Kolot,  Kabupaten  Bandung.  Pada  tahun  2013,  tinggi genangan  banjir  mencapai  ketinggian  dua  meter  dan menyebabkan kawasan pemukiman di Kecamatan Baleendah terisolir (BPBD Kabupaten Bandung, 2013).
Penurunan  kondisi  hidrologis  kawasan  ini  juga ditunjukkan  dengan  adanya  kenaikan  erosi  rata-rata sebesar  sebesar  45.24  ton  ha -1 tahun -1 pada  1997  menjadi 303  ton  ha -1 tahun -1 pada  2010. Indeks  bahaya  erosi  DAS Cisangkuy  juga  mengalami  peningkatan  dari  angka  1.84 (sedang)  pada  1997  menjadi  14.03  (sangat  tinggi)  pada 2010.  Aliran  permukaan  dan  erosi  pada  DAS  Cisangkuy tersebut  mempengaruhi  kuantitas  dan  kualitas  air  Sungai Cisangkuy.
Salah satu penyebab penurunan kondisi hidrologis DAS  Cisangkuy  yakni  adanya  perubahan  penggunaan lahan.  Luas  hutan  di  DAS  Cisangkuy  pada  1997  seluas 14,977 ha (44.02% dari luas DAS Cisangkuy). Pada 2010, luas  hutan  berkurang  menjadi  5,128  ha  (15.07% dari  luas DAS  Cisangkuy).  Luas  lahan  sawah  juga  mengalami penurunan  yakni  dari  7,182  ha  (21.11  %  dari  luas  DAS Cisangkuy)  menjadi  4,961  ha  (14.58%  dari  luas  DAS Cisangkuy). Penggunaan lahan yang mengalami peningkatan  luas  yakni  kebun  campuran,  pemukiman, ladang  (tegalan),  dan  perkebunan.  Perkebunan  menjadi penggunaan  lahan  yang  mengalami  peningkatan  tertinggi
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6281315910287; Email. mawar.kusumawardani@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.20.2.49-56
yakni dari angka 2,936 ha (8.63 % dibandingkan luas DAS Cisangkuy)  menjadi  11,108  ha  (15.07  %  dibanding  luas DAS  Cisangkuy)  (Suriadikusumah  dan  Herdiansyah, 2014).
Sebagai penyangga kebutuhan air bersih Kota dan Kabupaten  Bandung,  kualitas  air  Sungai  Cisangkuy  perlu diperhatikan.  Kegiatan  pertanian  dan  peternakan  di wilayah  DAS  Cisangkuy  akan  mempengaruhi  kualitas  air Sungai  Cisangkuy.  Widyastuti et  al. (2013)  menunjukkan kegiatan  usaha  peternakan  sapi  di  kawasan  usahatani terpadu di Bangka Botanical Garden Pangkalpinang tanpa pengelolaan  limbah  yang  benar  berpotensi  mencemari tanah dan air di sekitarnya.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pemerintah telah mengupayakan berbagai program, seperti kegiatan  rehabilitasi  hutan  dan  lahan  dan  pengaturan  tata ruang  melalui  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW). Selain  upaya  tersebut,  perlu  disusun  upaya  lain  agar kuantitas dan kualitas air terjaga. Upaya lain tersebut dapat berupa penerapan kawasan hutan dan agroforestri.
Pendugaan  hasil  penerapan  program  dapat dilakukan  menggunakan  model  hidrologi.  Salah  satu model  hidrologi  yang  umum  digunakan  adalah  model SWAT.  Model  hidrologi  SWAT  ( Soil  and  Water Assessment Tools ) dapat digunakan untuk menduga respon hidrologi berupa debit, sedimen sungai  dan hara. (Neitsch et  al., 2005).  Irsyad  (2011),  Junaidi  dan  Tarigan  (2011, 2012),  Latifah  (2013),  dan  Karim  (2014),  menggunakan model  SWAT  untuk  mengananalisis  debit  dan  sedimen. Salah  satu  penelitian  kuantitas  dan  kualitas  air  yang menggunakan model SWAT yakni Pisinaras et al . (2009).
Tujuan  penelitian  ini  yaitu:  (1)  menganalisis kinerja  model  SWAT  untuk  DAS  Cisangkuy,  dan  (2) menganalisis  respon  hidrologi  dan  kualitas  air  DAS Cisangkuy  terhadap  penerapan  skenario  pengelolaan penggunaan lahan.

## BAHAN DAN METODE

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  DAS  Cisangkuy  dari Desember  2016  hingga  Juni  2017.  Wilayah  Sub-DAS Cisangkuy  meliputi  sembilan  kecamatan,  yakni  Dayeuh Kolot,  Pameungpeuk,  Banjaran,  Pangalengan,  Kertasari, Pacet,  Arjasari,  Ciwidey  dan  Ciparay.  Secara  astronomis, DAS Cisangkuy terletak di  antara 107 ̊  28’ 55”  - 107 ̊  39’ 84”  BT  dan  6 ̊  59’  24”  -  7 ̊  13’  51”  LS.  Adapun  outlet pengamatan  debit  yang  diamati  yakni  SPAS  Cisangkuy  - Kamasan.

## Bahan dan Alat
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa seperangkat  komputer  dengan  perangkat  lunak  ArcGIS 10.1,  ArcSWAT  2012, Microsoft  Office 2010,  alat  tulis, kamera  dijital,  dan  GPS.  Bahan  –  bahan  yang  digunakan terdiri dari data curah hujan dan debit sungai harian (2004- 2014),  data  iklim  (suhu  udara  minimum,  suhu  udara maksimum,  kecepatan  angin  dan  radiasi  matahari)  harian (2004-2014),  peta  penggunaan  lahan  (2011-2012),    peta jenis  tanah,  data  DEM,  data  RTk-RHL  DAS  Cisangkuy, data point  source ,  data  kualitas  air  sungai  (2011-2014),
peta  peruntukkan  kawasan  hutan,  dan  RTRW  Kab. Bandung.

## Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berupa  data  digital,  peta  dan data sekunder lainnya dilakukan melalui beberapa instansi. Permintaan formal kepada BPDAS-HL Citarum-Ciliwung, Badan Informasi Geospasial (BIG), Pusair Kemenpu Jawa Barat,  BBWS  Citarum,  BMKG  Jawa  Barat,  Puslittanak, Bappeda Kabupaten Bandung, Dirjen Planologi Kehutanan KLHK, KPBS, dan BPLH Kab. Bandung.

## Menjalankan Model SWAT
Delineasi  sub-das.  Langkah  pertama  untuk  pada proses  simulasi  model  SWAT  adalah  delineasi  sub-DAS. Data  yang  digunakan  yakni  data  DEM  sub-DAS Cisangkuy. Data DEM sub-DAS Cisangkuy dibangun dari peta kontur. Outlet yang digunakan sebagai patokan yakni outlet pos duga air Kamasan.
Analisis Hydrological  Response  Units (HRU). Data yang digunakan pada pendefinisian HRU terdiri  dari data penggunaan lahan, jenis tanah dan kemiringan lereng. Penggunaan  lahan  yang  digunakan  merupakan  data penggunaan  lahan  tahun  2011.  Pendefinisian  HRU dilakukan  menggunakan  metode treshold  by  percentage sebesar 0%.
Data yang digunakan untuk Weather Generalization .  yakni  data  series  temperatur,  curah  hujan, evaporasi,  radiasi  matahari  dan  kecepatan  angin  harian periode  2004-2014.  Pada  tahap Setup dan Run SWAT dilakukan  penentuan  periode  simulasi  yakni  tahun  2005- 2014,  dengan  NYSKIP  ( warming  up  model )  selama  5 tahun.

## Kalibrasi dan Validasi
Kalibrasi  merupakan  proses  penyesuaian  nilai parameter-parameter  model  hingga  hasil  model  sesuai dengan  nilai  observasi  lapang  (Garcia et  al .,  2008). Validasi  merupakan  proses  uji  konsistensi  model  untuk periode data selanjutnya. Proses validasi dilakukan dengan menjalankan  model  menggunakan  data  periode  yang berbeda  dari  data  yang  digunakan  ketika  kalibrasi  tanpa mengubah  nilai  parameter  yang  sudah  dikalibrasi.  Secara kuantitaif,  akurasi  dan  konsistensi  model  diamati menggunakan  nilai  koefisien  Nash-Sutcliffe  (NSE). Rumus penghitungan nilai NSE yakni:
𝑁𝑆𝐸 = 1 − [ ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 − 𝑌 𝑖 𝑠𝑖𝑚 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 − 𝑌 𝑚𝑒𝑎𝑛 ) 2 𝑛 𝑖=1 ]
dengan; NSE merupakan nilai
Nash-Sutcliffe coefficient  of  efficiency, 𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 merupakan  data  hasil pengamatan lapang, 𝑌 𝑖 𝑠𝑖𝑚 merupakan data hasil model dan 𝑌 𝑚𝑒𝑎𝑛 merupakan rata-rata data hasil pengamatan lapang.
Kalibrasi  debit  dilakukan  secara  harian  ( daily ). Data yang digunakan pada kalibrasi yaitu data debit tahun 2011.  Adapun  data  yang  digunakan  untuk  validasi merupakan  data  tahun  2012.  Klasifikasi  nilai  NSE ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Model  yang  telah  divalidasi
dengan  NSE  yang  memuaskan  dapat  digunakan  untuk simulasi  sesuai  skenario  yang  diinginkan.  Kalibrasi  dan validasi  kualitas  air  tidak  dilakukan  karena  keterbatasan data.

## Tabel 1. Klasifikasi nilai NSE
Nilai NSE Klasfikasi 0.75 – 1 Sangat memuaskan 0.36 – 0.75 Memuaskan 0 – 0.36 Kurang memuaskan Sumber: Nash et al. (1970) dalam Surahman (2016)

## Simulasi
Skenario yang disimulasikan yakni:
1. Pemulihan kawasan hutan Kabupaten Bandung sesuai peta peruntukan kawasan hutan Kementrian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  sesuai  SK  195 Tahun  2003  Tentang  Penunjukan  Kawasan  Hutan  di Wilayah  Provinsi  Jawa  Barat.  Penerapan  skenario dilakukan  melalui  penyesuaian  klasifikasi  kawasan hutan  dengan  penggunaan  lahan  pada  SWAT. Penyesuaian ini menghasilkan perubahan penggunaan lahan.
2. Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  Kabupaten Bandung  sesuai  Perda  Kab.  Bandung  No.  27  tahun 2016  Tentang  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah
Kabupaten  Bandung  2016-2036.  Penerapan  skenario dilakukan  melalui  penyesuaian  pola  ruang  dengan penggunaan  lahan  pada  SWAT.  Padanan  pola  ruang RTRW  Kabupaten  Bandung  ditunjukkan  pada  Tabel
2.
3. Penerapan RTk-RHL DAS Cisangkuy. Kegiatan RTk- RHL  DAS  Cisangkuy  yang  disimulasikan  yakni: agroforestry dan  teras  gulud.  Penerapan  skenario dilakukan  melalui  modifikasi  penggunaan  lahan  dan penyesuaian  CN.  Nilai  parameter  CN2  pada  areal yang  dikenai  teknik  konservasi  teras  gulud  dikurangi 10.  Pada  areal  Agroforestri,  nilai  CN2  dimodifikasi
menjadi  40.  Nilai  CN2  pada  areal  yang  dikenai Agroforestri dan teras gulud diubah menjadi 30. 4. Agroforestri  berbasis  kopi  pada  lahan  pertanian dengan kontur 15-40 %. Penerapan skenario dilakukan melalui  penyesuaian  nilai  CN  menjadi  35  pada  areal pertanian  (tegalan,  kebun  campuran,  perkebunan  dan hutan tanaman) dengan kemiringan 15-40%.

## Analisis Data
Output yang  dianalisis  merupakan  hasil  simulasi skenario  berupa  debit  (FLOW_OUT),  ORGN_OUTkg, NO3_OUTkg,  NH4_OUTkg,  dan  NO2_OUTkg.  Analisis kualitas  air  dilakukan  melalui  pengamatan  perubahan kandungan  nutrien  sesuadah  simulasi  dengan  data lapangan (sebelum simulasi).
Respon  hidrologi  yang  diamati  yakni  koefisien aliran  tahunan  (KAT).  Rumus  perhitungan  nilai  KAT yaitu:
KAT =   Total DRO / Total Curah Hujan dengan,  DRO  ( direct  runoff )  merupakan  penjumlahan antara  aliran  permukaan  ( surface  runoff )  dengan  aliran lateral  ( lateral  flow ).  Klasifikasi  nilai  KAT  ditunjukkan pada Tabel 3.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Parameterisasi Model SWAT

## Jenis Tanah
Satuan  lahan  yang  terdapat  pada  DAS  Cisangkuy terdiri dari 13 satuan lahan (Tabel 4). Satuan lahan dengan luas terbesar yaitu Typic Melanudands, Eutric Hapludands (SCS22)  seluas  3,645.2  ha  (17.76%).  Tanah  Typic Hapludalfs,  Typic  Eutropepts  dengan  luas  440.2  ha (2.15%) menjadi jenis tanah terkecil.
Tabel 2. Padanan pola ruang RTRW dengan penggunaan lahan input model
No. Pola Ruang Padanan Penggunaan Lahan Kode 1 Cagar Alam Hutan Primer FRSE 2 Hutan Lindung Hutan Primer FRSE 3 Hutan Produksi Hutan Tanaman CS02 4 Jalan Kolektor Transportation UTRN 5 Jalur Kereta Api Transportation UTRN 6 Kawasan Perdagangan/Jasa Commercial UCOM 7 Kawasan Permukiman Urban - Medium Density URMD 8 Kawasan Pertanian Lahan Basah Sawah CS13 9 Kawasan Pertanian Lahan Kering Tegalan CS08 10 Kawasan Peruntukan Industri Industrial UIDU 11 Kawasan Peruntukan Peternakan Peternakan PAST 12 Kawasan Tanaman Tahunan Perkebunan CS12 13 Situ/Waduk/Danau Badan Air WATR 14 Sungai Badan Air WATR 15 Taman Hutan Raya Hutan Sekunder CS01 16 Taman Wisata Alam Hutan Sekunder CS01

## Tabel 3. Klasifikasi nilai KAT
Nilai KAT Klasifikasi KAT ≤ 0.2 Sangat Rendah (SR) 0.2 < KAT ≤ 0.3 Rendah (R) 0.3 < KAT ≤ 0.4 Sedang (S) 0.4 < KAT ≤ 0.5 Tinggi (T) KAT > 0.5
Sangat Tinggi (ST)

## Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan DAS Cisangkuy terdiri dari 10 tipe  penggunaan  lahan  (Tabel  5).  Tegalan  menjadi penggunaan  lahan  dominan  dengan  luas  5,647.1  ha (27.52%).  Penggunaan  lahan  terkecil  yaitu  tanah  terbuka dengan luas sebesar 28.4 ha (0.14%).

## Kemiringan Lereng
Kemiringan  lereng  pada  DAS  Cisangkuy  dibagi menjadi  5  kelas  kemiringan  lereng  (Tabel  6).  Kisaran pembagian  kelas  kemiringan  lereng  pertama  secara
berturut – turut adalah; 0-8 %, 8-15 %, 15-25 %, 25-40 %, dan > 40 %.

## Point Source input
Jumlah point  source yang  dimasukkan  sebanyak 23  titik  (Tabel  7)  sedangkan  jumlah  titik  yang  muncul setelah  input  data  sebanyak  8  titik  (Gambar  1).  Titik-titik tersebut  merupakan  titik  baru  yang  dibuat  oleh  model. Titik-titik sumber pencemar ditarik berdasarkan titik pusat terdekat ke garis sungai.
Tabel 4. Satuan lahan pada DAS Cisangkuy
No Satuan lahan Kode SWAT Luas (ha) Persentase Luas 1 Typic Tropaquepts, Vertic Tropaquepts, Vertic Eutropepts SCS01 490.5 2.39 2 Typic Eutropepts, Typic Tropaquepts SCS02 712.8 3.47 3 Typic Humitropepts, Aquic Eutropepts, Typic Eutropepts SCS06 3,461.9 16.87 4 Thaptic Hapludands, Eutric Hapludands SCS11 1,467.0 7.15 5 Typic Hapludolls, Andic Hapludolls, Oxic Dystropept SCS15 2,119.4 10.33 6 Typic Hapludolls, Typic Eutropept SCS16 1,648.9 8.04 7 Typic Hapludalfs, Typic Eutropepts SCS17 440.2 2.15 8 Typic Humitropepts, Typic Eutropepts SCS18 839.6 4.09 9 Eutric Hapludands, Typic Kandiudalfs SCS20 1,383.3 6.74 10 Eutric Hapludands SCS25 1,701.3 8.29 11 Typic Melanudands, Eutric Hapludands SCS22 3 645.2 17.76 12 Typic Hapludands, Eutric Hapludands SCS23 719.8 3.51 13 Oxic Humitropepts, Typic Eutropepts SCS24 1,533.4 7.47 14 Badan Air WATR 356.2 1.74 Total 20,519.4 100.00

## Tabel 5. Penggunaan lahan DAS Cisangkuy Tahun 2014
No Penggunaan Lahan Kode SWAT Luas (ha) Persentase Luas 1 Hutan Sekunder CS01 3,024.8 14.74 2 Hutan Tanaman CS02 2,311.0 11.26 3 Kebun Campuran CS03 472.3 2.30 4 Belukar CS07 28.4 0.14 5 Tegalan CS08 5,647.1 27.52 6 Perkebunan CS12 3,305.9 16.11 7 Sawah CS13 3,493.7 17.03 8 Hutan Primer FRSE 590.1 2.88 9 Pemukiman URMD 1,344.7 6.55 10 Badan Air WATER 301.5 1.47 Total 20,519.4 100.00
Tabel 6. Kemiringan lereng DAS Cisangkuy ( hasil HRU Analysis ) No Kemiringan Lereng (%) Kelas Lereng Luas (Ha) Persentase Luas 1 0-8 Datar 3,939.1 19.20 2 8-15 Landai 4,443.5 21.65 3 15-25 Agak Curam 4,615.7 22.49 4 25-40 Curam 3,852.8 18.78 5 >40 Sangat Curam 3,668.4 17.88 Total 20,519.4 100.00 Tabel 7. Point source pada DAS Cisangkuy No Xpr Ypr Lat Long_ Type 1 785041.105700 9206290.390400 107.580810 -7.173310 D 2 786761.976300 9204463.978200 107.596480 -7.189730 D 3 786108.366300 9203649.712300 107.590610 -7.197120 D 4 786281.782700 9203589.402100 107.592180 -7.197650 D 5 787292.823800 9204741.614100 107.601270 -7.187190 D 6 787299.448300 9204718.829200 107.601330 -7.187390 D 7 787301.246600 9204711.134100 107.601340 -7.187460 D 8 787303.623900 9204697.287900 107.601370 -7.187590 D 9 788060.251700 9204565.718800 107.608220 -7.188740 D 10 788218.997400 9204516.244900 107.609660 -7.189180 D 11 788205.319700 9204486.505400 107.609540 -7.189450 D 12 787972.476500 9203870.580600 107.607460 -7.195030 D 13 783700.058000 9205624.743400 107.568710 -7.179390 D 14 783475.704400 9205690.859400 107.566680 -7.178810 D
No Xpr Ypr Lat Long_ Type 15 784762.316900 9207597.132900 107.578230 -7.161510 D 16 782354.510400 9204695.055700 107.556590 -7.187860 D 17 781510.792600 9204675.786600 107.548950 -7.188080 D 18 780162.796100 9203843.516800 107.536800 -7.195670 D 19 780088.561700 9203908.785800 107.536120 -7.195080 D 20 780131.964100 9203819.404900 107.536520 -7.195890 D 21 780641.641600 9203007.241000 107.541170 -7.203200 D 22 780618.504400 9202986.775300 107.540960 -7.203390 D 23 780571.882500 9202662.748300 107.540560 -7.206320 D
Gambar 1. Peta point source pada DAS Cisangkuy

## Kalibrasi dan Validasi Model SWAT
Pada  penelitian  ini,  kalibrasi  model  SWAT dilakukan secara trial and error . Parameter yang dianggap sensitif  untuk  DAS  Cisangkuy  yakni:  CH_K2,  CH_N2, CH_K1,  CH_N1,  ESCO,  EPCO,  ALPHA_BANK, SHALLST, DEEPST, GWQMIN, GW_DELAY,
ALPHA_BF,  REVAPMN,  CN2  dan  OV_N  (Tabel  8). Nilai NSE kalibrasi yang dihasilkan termasuk memuaskan dengan  nilai  NSE  sebesar  0.38.  Hidrograf  debit  model dengan  debit  observasi  setelah  kalibrasi  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Data yang digunakan untuk validasi model adalah data  tahun  2012.  Nilai  NSE  validasi  model  sebesar termasuk  memuaskan  dengan  nilai  NSE  0.43.  Nilai  NSE kalibrasi dan validasi harian sulit untuk mencapai nilai 0.5 karena korelasi data curah hujan dan debit observasi sangat kecil.  Hidrograf  debit  model  dengan  debit  observasi setelah validasi ditunjukkan pada Gambar 3.

## Analisis Respon Hidrologi
Penerapan skenario-skenario menghasilkan respon  hidrologi  yang  beragam  (Tabel  9).  Penerapan skenario 1 (penerapan kawasan hutan) berhasil menurunkan aliran permukaan karena adanya peningkatan daerah  resapan.  Respon  hidrologi  skenario  kedua menunjukkan  kenaikan  aliran  langsung  dan  penurunan aliran  lateral,  aliran  dasar,  dan water  yield .  Hal  ini berkaitan dengan peningkatan areal urban pada penggunaan lahan skenario ke dua. Pada penggunaan lahan tanpa  skenario  areal  urban  seluas  1,344.7  ha  sedangkan pada  skenario  kedua,  luas  areal  urban  (pemukiman,
industrial, jalan, serta areal jasa dan perdagangan) menjadi 2,550.4  ha.  Peningkatan  areal  urban  ini  sesuai  dengan rencana pengembangan wilayah Bandung sebagai Kawasan Metropolitan Bandung Raya.
Skenario  ke-empat  menghasilkan  penurunan aliran  permukaan  tertinggi  dari  skenario  lainnya. Penurunan aliran permukaan terhadap hasil eksisting hasil Skenario  4  lebih  besar  daripada  penurunan  aliran permukaan hasil Skenario 1. Hal ini disebabkan Skenario 4 berhasil mengurangi aliran permukaan dari areal pertanian pada  kemiringan  lahan  15-40  %.  Hal  ini  juga  sejalan dengan  hasil  penelitian  Verbist et  al. (2004)  tentang perubahan  penggunaan  lahan  dan  dampaknya  terhadap fungsi  DAS  pada  lansekap  agroforestri  berbasis  kopi  di Sumatera.  Hasil  penelitian  Verbist et  al. (2004) menunjukkan perubahan penggunaan lahan hutan menjadi areal agroforestri berbasis kopi dengan tetap mempertahankan  areal  hutan  pada  lokasi-lokasi  yang penting dapat memberikan fungsi DAS yang baik.
Nilai  dan  klasifikasi  Koefisien  Aliran  Tahunan (KAT) pada berbagai skenario ditunjukkan pada Tabel  10. Nilai  KAT  Skenario  1,  2,  dan  3  sama  dengan  nilai  KAT penggunaan  lahan  eksiting  (tanpa  skenario).  Selisih  nilai KAT  Skenario  4  dengan  nilai  KAT  penggunaan  lahan eksisting  hanya  sebesar  0.01.  Skenario  4  menghasilkan penurunan Direct  Run  Off (DRO)  terbesar  sebesar  16.17 mm  (2.37%).  Klasifikasi  KAT  pada  semua  skenario  sama yakni  Sedang.  Penurunan  aliran  permukaan  yang  relatif besar  hasil  Skenario  1  dan  4.  Meskipun  demikian, penurunan  aliran  permukaan  tersebut  diikuti  dengan peningkatan aliran lateral sehingga nilai KAT relatif sama.

## Tabel 8. Nilai parameter-parameter pada kalibrasi
Parameter Keterangan Nilai Awal Nilai Akhir Nilai Kisaran CH_K1 Konduktifitas hidrolik efektif pada saluran cabang 0 25 0-300 CH_K2 Konduktifitas  hidrolik  efektif  pada  saluran  utama (mm/jam) 0 50 -0.01-500 CH_N1 Koefisien kekasaran manning pada saluran cabang 0.014 0.1 0.01-30 CH_N2 Koefisien kekasaran Manning untuk saluran utama 0.014 0.25 -0.01-0.3 ESCO Faktor kompensasi evaporasi tanah 0.95 0.4 0-1 EPCO Faktor  kompensasi  pengambilan  air  oleh  tanaman ( uptake ). 1.00 0.8 0-1 ALPHA_BANK (hari) Faktor  alpa  (α)  aliran  bawah  tanah  ( baseflow )  untuk simpanan bawah tanah ( bank storage ). 0.2 0.8 0-1 SHALLST (mm) Kedalaman permukaan air pada akuifer dangkal (mm) 1,000 3,000 0-5,000 DEEPST (mm) Kedalaman permukaan air pada akuifer dalam (mm) 2,000 5,000 0-10,000 GWQMIN (mm) Batas  kedalaman  air  pada  akuifer  dangkal  yang dibutuhkan agar terjadi aliran balik ( return flow ) 1,000 1,500 0-5,000 GW_DELAY (hari) Waktu penundaan air dari profil tanah untuk menjadi air bawah tanah ( groundwater ) 31 15 0-500 ALPHA_BF (hari) Jumlah  hari  untuk  aliran  bawah  tanah  ( baseflow ) untuk  mengalami  resesi  (penurunan)  dalam  satu siklus log. 0.048 0.95 0-1 OV_N* Koefisien Manning untuk aliran permukaan 0.3 0.012-0.47 0.01-30 REVAPMN (mm) Batas  kedalaman  air  pada  akuifer  dangkal  untuk mengalami’revap’  (pergerakan  menuju  zona  tidak jenuh) 750 600 0-1,000 CN2* Bilangan kurva pada kondisi kelembaban II 25-92 19-88 0-100
Gambar 2. Hidrograf debit model dengan debit observasi setelah kalibrasi
Gambar 3. Hidrograf debit model dengan debit observasi setelah validasi

## Kualitas Air
Hasil  wawancara  dengan  petani  dan  kelompok tani  menunjukkan  pengelolaan  pertanian  yang  masih konvensional.  Sebagian  besar  petani  tidak  mencatat penggunaan  pupuk  dan  pestisida.  Pemberian  pupuk dilakukan  sesuai  dengan  pengalaman  dan  ketersediaan modal.  Pemberian  pestisida  dilakukan  sesuai  dengan kebutuhan  di  lapang  (kejadian  penyerangan  hama,  gulma atau  parasit  lainnya)  dan  ketersediaan  modal.  Selain  itu, sistem  penanaman  komoditas  sebagian  besar  tidak
memiliki  jadwal  tanam  yang  teratur  setiap  tahunnya  dan pengaturan  lokasi  tanam  juga  tidak  dapat  diidentifikasi secara tepat. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam aplikasi pemupukan dan pemberian pestisida pada simulasi SWAT untuk kualitas air DAS Cisangkuy. Input data point source dimasukkan  setelah  proses Weather  Generalization .  Data jumlah ternak dan bobot cemaran pada setiap point sources ditunjukkan pada Tabel 11.
Kandungan  organik  N, NO 3 , NH 4 , dan NO 2 hasil model pada titik outlet ditunjukkan pada Tabel 12.
0 20 40 60 80 100 120 Ja n F eb M ar A pr M ay Jun Ju l A ug S ep O ct N ov D ec D eb it (m3 /d tk ) Debit Observasi FLOW_OUTcms 0 20 40 60 80 100 120 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Debit observasi FLOW_OUTcms

## Tabel 9. Respon hidrologi pada berbagai skenario
Respon Hidrologi Skenario Tanpa Skenario Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 SURQ (mm) 115.41 97.52 155.87 108.70 82.52 ∆ SURQ mm - -17.89 40.46 -6.71 -32.89 % - -15.50 35.06 -5.81 -28.50 LATQ (mm) 566.62 586.98 523.24 572.33 583.34 ∆ LATQ mm - 20.36 -43.38 5.71 16.72 % - 3.59 -7.66 1.01 2.95 GWQ (mm) 369.09 367.55 285.74 369.51 383.28 ∆ GWQ mm - -1.54 -83.35 0.42 14.19 % - -0.42 -22.58 0.11 3.84 WYLD (mm) 1,048.55 1,053.40 954.43 1,049.79 1,054.88 ∆ WYLD mm - 4.85 -94.12 1.24 6.33 % - 0.46 -8.98 0.12 0.60 Keterangan:
SURQ: Aliran permukaan, LATQ: Aliran Lateral, GWQ: Aliran dasar, WYLD: Water Yield; ∆: selisih dengan respon hidrologi tanpa scenario
Tabel 10. Nilai dan klasifikasi KAT pada berbagai skenario
Skenario Curah Hujan (mm) Direct Run Off (DRO) (mm) KAT Klasifikasi* Tanpa Skenario 1762.93 682.03 0.39 Sedang Skenario 1 1762.93 684.5 0.39 Sedang Skenario 2 1762.93 679.11 0.39 Sedang Skenario 3 1762.93 686.25 0.39 Sedang Skenario 4 1762.93 665.86 0.38 Sedang
*Sumber: P.61/Menhut-II/2014 (Kemenhut RI, 2014)
Tabel 11. Jumlah ternak dan bobot cemaran organik N pada setiap point sources
No. Point ID Lokasi Flow (m 3 ) Jumlah Organik N (kg) 1 10 Sukamenak 0.01 13.743 2 11 Pangalengan 0.01 5.535 3 12 Pulosari 0.01 4.465 4 13 Pulosari 0.01 4.465 5 14 Warnasari 0.01 12.73 6 15 Cipanas 0.01 16.86 7 16 Warnasari 0.01 12.73 8 18 Cipanas 0.01 16.86
Tabel 12. Kandungan organik N, NO 3 , NH 4 , dan NO 2 pada titik outlet pada berbagai skenario
Skenario Kandungan Zat (kg) Organik N NO 3 NH 4 NO 2 Eksisting 164,675.44 170,719.42 22,048.32 292.82 Skenario 1 162,609.07 136,052.55 22,951.04 300.46 Selisih terhadap Eksisting -2,066.37 -34,666.87 902.72 7.6375 Persentase perubahan -1.25 -21.05 0.55 0.01 Skenario 2 94,830.25 99,797.88 18,764.55 351.27 Selisih terhadap Eksisting -69,845.19 -70,921.54 -3,283.78 58.45 Persentase perubahan -42.41 -43.07 -1.99 0.04 Skenario 3 186,629.46 184,138.15 25,315.27 299.62 Selisih terhadap Eksisting 21,954.02 13,418.73 3,266.95 6.78 Persentase perubahan 13.33 8.15 1.98 0.004 Skenario 4 163,993.16 170,719.06 21,732.68 283.64 Selisih terhadap Eksisting -682.27 -0.37 -315.64 -9.19 Persentase perubahan -0.41 -0.0002 -0.19 -0.006
Penurunan  kandungan  organik  N,  NO 3 ,  dan  NH 4 terhadap  hasil  penggunaan  lahan  eksisting  yang  terbesar dihasilkan  dari  Skenario  2.  Hal  ini  berkaitan  dengan penurunan  luas  areal  pertanian  pada  skenario  tersebut. Luas  areal  pertanian  yang  menurun,  meski  dengan  input cemaran point  source yang  sama  akan  menghasilkan kandungan  cemaran  yang  lebih  sedikit.  Penurunan  luas areal  pertanian  menyebabkan  input  cemaran non-point source berkurang.

## SIMPULAN
Model  SWAT  mampu  memprediksi  debit  dan volume  aliran  permukaan,  aliran  lateral  dan  aliran  dasar DAS  Cisangkuy  dengan  akurasi  yang  cukup  baik.  Nilai NSE kalibrasi sebesar 0.38 (memuaskan) dan NSE validasi sebesar  0.43  (memuaskan).  Skenario  penerapan  kawasan hutan, RTk-RHL dan agroforestri berbasis kopi memberikan respon hidrologi yang cukup baik. Penurunan aliran permukaan masing-masing skenario secara berurutan  yaitu  15.50%,  5.81%,  dan  28.50%.  Penerapan RTRW  Kabupaten  Bandung  tahun  2016  -  2036 menghasilkan kenaikan aliran permukaan sebesar 35.06%.
Penerapan  pola  ruang  Kabupaten  Bandung  menurunkan kandungan  organik  N,  NO 3 ,  dan  NH 4 dalam  aliran  sungai masing-masing sebesar 42.41%, 43.07%, dan 1.99%.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPBD] Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kabupaten Bandung. 2013. Rekapitulasi Kejadian Bencana  Banjir  Tahun  2013  di  Kab.  Bandung . BPBD Kab. Bandung, Bandung.
Garcia,  A.,  A.  Sainz,  A.  Revilla,  C.  Alvarez,  J.A.  Juanes and  A.  Puente.  2008.  Surface  water  resources assessment in scarcely gauged basins in the north of Spain, J. Hidrol., 356:312-326
Irsyad,  F.  2014.  Analisis  Debit  Sungai  Cidanau  dengan Aplikasi SWAT [Tesis]. IPB. Bogor.
Junaidi, E. dan S.D. Tarigan. 2011. Pengaruh hutan dalam pengaturan tata air dan proses sedimentasi daerah aliran  sungai  (DAS):  Studi  kasus  di  DAS CIsadane. J.  Penelitian  Hutan  dan  Konservasi Alam, 8:155-176.
Junaidi,  E.  dan  S.D.  Tarigan.  2012.  Penggunaan  model hidrologi  SWAT  ( Soil  and  Water  Assessment Tool) dalam  pengelolaan  DAS  Cisadane. J. Penelitian  Hutan  dan  Konservasi  Alam, 9:221- 237
Karim, S. 2014. Stratedi Penanggulangan Sedimen di Sub- DAS  Citanduy  Hulu Provinsi  Jawa  Barat  dengan Menggunakan Model SWAT [Tesis]. IPB. Bogor.
Latifah,  I.  2013.  Analisis  Ketersediaan  Air,  Sedimentasi,
dan  Karbon  organik  dengan  Model  SWAT  di Hulu  DAS  Jeneberang,  Sulawesi  Selatan  [Tesis]. IPB. Bogor.
Neitsch,  S.L.,  J.G.  Arnold,  J.R.  Kiniry  and  J.R.  Williams.
2005. Soil and Water Assessment Tool
Theoretical  Documentation  Version 2005 .  Texas
Water Resources Institute, Texas. [PermenHut] Peraturan Menteri Kehutanan. 2014. Peraturan Menteri Kehutanan Republik Indonesia Nomor: P.61/Menhut-II/2014 Tentang Monitoring  dan  Evaluasi  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai. Sekretariat Kementerian Kehutanan, Jakarta.
Pisinaras, V., C. Petalas, G.D. Gikas, A. Gemitzi and V.A. Tsihrintzis. 2009.  Hydrological  and water quality modeling  in  a medium-sized basin  using  the Soil and  Water  Assessment  Tool  (SWAT). J. Desalination, 250(2010):274-286. doi:10.1016/j.desal.2009.09.044
Surahman,  S.  2016.  Perubahan  penggunaan  lahan  dan dampaknya  terhadap  karakteristik  hidrologi  sub DAS  Tanralilli  Provinsi  Sulawesi  Selatan menggunakan model SWAT [Tesis]. IPB. Bogor
Suriadikusumah,  A.  dan  G.  Herdiansyah.  2014.  Dampak beberapa  penggunaan  lahan  terhadap  erosi  dan tingkat  bahaya  erosi  di  Sub-DAS  Cisangkuy. J.
Agrin., 18:1-20.
Verbist,  B.,  A.E.  Putra  dan  S.  Budidarsono.  2004. Penyebab alih guna lahan dan akibatnya terhadap fungsi  daerah aliran sungai  (DAS) pada lansekap agroforestri  berbasis  kopi  di  Sumatera. Agrivita , 26(1):29-38.
Widyastuti,  F.R.,  Purwanto  dan  Hadiyanto.  2013.  Upaya pengelolaan  lingkungan  usaha  peternakan  sapi  di kawasan  usahatani  terpadu  Bangka Botanical Garden Pangkalpinang. Prosiding Seminar
Nasional  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan 2013. ISBN 978-602-17001-1-2