doi: 10.14710/teknik.v44i3.56875               Copyright © 2023, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Implementasi Multi-Method Modeling untuk Mendukung Keterpaduan Perencanaan Pembangunan di Sub DAS Srep, Kabupaten Kudus
Ignatius Sriyana * 1 , Wied Wiwoho Winaktoe 2
1 Departemen Teknik Sipil, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
2 Land and Water Management, UNESCO-IHE, Delft, The Netherlands

## Abstrak
Tata kelola pembangunan yang lemah terindikasi menjadi penyebab ancaman bencana kelangkaan air di Indonesia pada tahun 2045. Tata kelola tersebut khususnya terkait keterpaduan pengelolaan Daerah Aliran Sungai ( DAS).  Penelusuran terhadap praktik mutakhir komunitas Internasional menunjukkan bahwa multi- method modeling menjadi rekomendasi untuk diaplikasikan. Tujuan riset ini adalah menerapkan multi-method modeling  yang  didukung  oleh  eksaminasi  hubungan  kausal  terhadap  parameter  pembentuk  sub  kriteria klasifikasi DAS dan merestrukturisasi hasil-hasil tersebut melalui DPSIR. Adapun lokasi kajian berada di Sub DAS Srep, Jawa Tengah dan dataset merupakan data-data yang diperoleh melalui dokumen kajian sub DAS Srep, Indeks Desa Membangun, dan survey pada periode 2015-2020.  Hasil riset menunjukkan bahwa (1) sub terdapat sub kriteria yang menjadi prasyarat atau penentu keberhasilan sub kriteria klasifikasi DAS lainnya; (2)  informasi  hubungan  eksogenik  yang  diformulasi  secara  saintifik  dapat  membantu  sektor-sektor mengetahui  posisinya  dan  hubungannya  terhadap  sektor  lainnya  agar  dapat  bersinergi  secara  subtantif maupun  ketepatan  dalam  jadwal  pelaksanaan.  Hal  ini  dapat  memperjelas  akar  masalah,  meningkatkan keterpaduan  perencanaan  dan  mereduksi  kelemahan  kordinasi  dan  tumpang-tindih  kegiatan;  (3)  analisis secara isolatif tidak sensitif terhadap dampak yang ditimbulkan pada parameter atau sub kriteria lain dalam DAS.
Kata kunci : DAS; Model Multi-Metode; Dinamika Sistem; DPSIR; Srep

## Abstract
[Title:  Implementation  of  Multi-Method  Modeling  to  Support  Integrated  Development  Planning  in  the Srep Sub-Watershed, Kudus Regency] Under developed govenance is indicated to be the cause of the water scarcity  disasters  in  Indonesia  in  2045.  This  governance  is  particularly  related  to  the  integration  of watershed management. An investigation into the latest practices of the international community shows that multi-method modeling is promising proposed solution. The aim of this research is to apply multi-method modeling which is supported by examining causal relationships on the parameters forming sub-criteria for watershed  classification  and restructuring  these  results  through  DPSIR.  The  study  location  is  in  the  sub- watershed of Srep, Central Java and the dataset is data obtained through the sub-watershed of Srep’ report, the Developing Village Index, and surveys in the 2015-2020 period. The research results show that: (1) there are sub-criteria that are prerequisites or determinants of the success of other watershed classification sub- criteria,  (2)  information  on  exogenic  relationships  that  is  formulated  scientifically  can  help  sectors  know their  position  and  relationship  with  other  sectors  so  that  they  can  synergize  substantively  and  implement their program on schedule. This can clarify the root cause of the problem, increase planning integration and reduce  weaknesses both in coordination and overlapped activities, increase planning integration and reduce weaknesses in coordination and overlapped activities; (3) the practice of isolated analysisis not sensitive to the impact on other sub-criteria or parameters in the watershed; hence it needs to be improved.
Keywords: Watershed; Multi-Method; System
Dynamics; DPSIR; Srep ------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: sriyana@live.undip.ac.id

## TEKNIK, 42 (2), 2021, 269
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
1. Pendahuluan
Perpres  RI  No.  59/2017,  pasal  2,  ayat  2 menyebutkan bahwa Tujuan
Pembangunan Berkelanjutan  (TPB)  atau Sustainable  Development Goals  (SDGs) bertujuan,  antara  lain,  menjaga  kualitas lingkungan hidup serta pembangunan  yang inklusif; dan terlaksananya  tata  kelola  yang  mampu  menjaga peningkatan  kualitas  kehidupan  dari  satu  generasi  ke generasi berikutnya. Pada sisi lain, Indonesia pada tahun 2045 diprediksi akan mengalami bencana kelangkaan air sebesar  9,69  %.  Kelangkaan  air  tersebut  akibat  rencana penurunan  luas  lahan  hutan,  yakni  rencana  perluasan lahan  pertanian  dan  perhutanan  sosial  dari  50  %  pada tahun 2000,  menjadi 38 % pada tahun 2045 (Bappenas, 2020).
Bencana  tersebut,  selain  diakibatkan  oleh  faktor alam  dan  antropogenik  juga  diakibatkan      pelaksanaan tata kelola proses pembangunan yang lemah.  Tata kelola yang lemah tersebut akibat tidak membangun kemitraan untuk  mencapai  tujuan    padahal  lokasi  pelaksanaan pembangunan wilayahnya sama, yakni di Daerah Aliran Sungai (DAS) atau watershed.
DAS adalah unit pengelolaan ideal, yang mewakili pendekatan multidisiplin untuk pengelolaan sumber daya, diarahkan  untuk  mendukung  sumber  daya  alam  seperti tanah, air, dan mitigasi bencana alam untuk pembangunan
berkelanjutan  (Sriyana,  2018).  Pengelolaan  DAS  di Indonesia dilakukan  melalui  Rencana Pengelolaan DAS (RPDAS)  sebagaimana  PP  No.  37/2012  tentang Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (PDAS) ( PP 37/2012 , 2012;  Setiawan  et  al.,  2015).  Pedoman  Penyusunan RPDAS  Terpadu  (RPDAST)    muncul  sebagai  upaya perencanaan
yang
komprehensif untuk mengakomodasikan  berbagai  pemangku  kepentingan suatu  DAS.  Komprehensivitas  tersebut  tercermin kriteria/sub  kriteria  DAS  yang  difungsikan  sebagai:  (1) perhitungan  klasifikasi  DAS  sebagaimana  Tabel  1 (Kementerian  Kehutanan,  2014);  dan  (2)  evaluasi  daya dukung  DAS  sebagaimana  Tabel  2  (Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  2014).  Kedua  tabel tersebut  memiliki  kriteria/sub  kriteria  DAS  yang  sama dan  berfungsi  sebagai  perangkat  keterpaduan  antar sektor.
Penyelenggaraan pengelolaan DAS hingga saat ini mengalami  kritik  terkait:  (1)  perencanaan  yang  belum terpadu  dan  tumpang  tindih  kegiatan  (Sudaryanti  et  al., 2021); (2) inefektivitas pendekatan partisipatif (Paimin et al., 2012); (3) insufisiensi untuk menganalisis keterkaitan faktor penyebab  masalah DAS  (Latifah, 2012);  dan (4) secara  umum  RPDAST  belum  efektif  (Pambudi,  2019). Mempertimbangkan bahwa (1) tabel kriteria/sub kriteria DAS  merupakan  satu-satunya  perangkat  legal  yang
Tabel 1. Kriteria/sub kriteria klasifikasi DAS
No. Kriteria/Sub Kriteria Lahan Bobot Nilai Kelas Kualifikasi  Skor Hasil Perhitungan (3 x 7) 1 2 3 4 5 6 7 8 1.  Lahan a. Persentase Lahan kritis 40 b. Persentase Penutupan 20 8% 5-10% Rendah 0,75 15 Vegetasi 10 50 % 40-60% Sedang 1,00 10 c. Indeks erosi (IE) 10 0,8 0,5-1,0 Rendah 0,75 7,5 2.  Tata Air 20 a. Koefisien rejim aliran 5 11 10-15 Sedang 1,00 5 b. Koefisien aliran 5 0,25 0,2-0,3 Rendah 0.75 3,75 c. Muatan sedimen 4 17 (mm/th) 15-20 Tinggi 1,25 5 d. Banjir 2 1 kali 1x/5th Rendah 0,50 1 e. Indeks penggunaan air 4 1 0,75-1 Tinggi 1,00 4 3.  Sosial ekonomi dan kelembagaan 20 Sedang a. Tekanan penduduk terhadap lahan 10 1,25 ha/kk 1-2ha/kk Rendah 1,00 10 b. Tingkat kesejahteraan penduduk 7 7% 5-10% Tinggi 0,75 5,25 c. Keberadaan dan penegakan norma 3 Tdk ada norma prokonserv. 4 Rendah Tinggi 1,25 3,75 4.  Asset/nilai investasi bangunan air 10 a. Keberadaan kota 5 Kota kecil kt .kecil Rendah 0,75 3,75 b. Nilai investasi bangunan air 5 Rp. 57,8 M Rp 45-60 m Sedang 1,25 6,25 5.  Kebijakan pembangunan wilayah 10 a. Kawasan lindung 5 60% 45-70% 0,75 3,75 b. Kawasan budi daya 5 40 % 30-45% 1 5,00 Jumlah Nilai Tertimbang 89
diorientasikan  untuk  mengakomodasi  komprehensivitas dan  keterpaduan  dan  (2)  hasil  tabel  kriteria/sub  kriteria DAS  mempengaruhi  seluruh  rangkaian  materi  pokok RPDAST sebagaimana Gambar 1 (Kementerian Kehutanan,  2009)  maka  suatu  tinjauan  terhadap  tabel tersebut  merupakan  langkah  penting  untuk  menemukan solusi.
Persoalan  yang  dialami  pengelolaan  DAS  di Indonesia  pada  prinsipnya  terjadi  pula  pada  komunitas internasional  sehingga  upaya  penyelesaian  di  tingkat tersebut  dapat  menjadi  inspirasi  lokal.    Secara  global, pengelolaan  DAS  ( watershed  management )  telah berkembang dari (1) pengelolaan sumber daya air ( water resource  management )  dan  siklus  hidrologi  menuju  (2) pendekatan  integratif  terhadap  pengelolaan  elemen biologi, fisik, sosial dalam lansekap suatu DAS (Wang et al.,  2016)  (Ffolliott  et  al.,  2002).  Pada  lokus  pertama, komunitas internasional memformulasi Integrated Water Resources  Management ( IWRM )  sebagai  pendekatan holistik  untuk  mengintegrasikan  sosial , ekonomi  dan proses-proses lingkungan (Nikolic & Simonovic, 2015). Metode pengintegrasian dilakukan melalui model system dynamics ( SD ), spatial  system  dynamics ( SSD ), Geographic Information System ( GIS) , cellular automata ( CA ), agent-based model ( ABM ), and a combined Driver- Pressure-State-Impact-Response  (DPSIR),  Analytical
Network Process ( ANP ) dan SD (Siwailam et al., 2019). Pada  lokus  kedua,  model  analisis  yang  dikembangkan meliputi system dynamic modeling , watershed simulation modelling, watershed decision-making systems, stakeholder  analysis  modeling (Davenport  &  Seekamp, 2013;  Mutekanga  et  al.,  2013;  Qi  &  Altinakar,  2013; Wang et al., 2016) dan DPSIR (Mosaffaie et al., 2021).

## 2.  Metode Penelitian
Tampak  bahwa  di  tingkat  praktik  internasional, berbagai  parameter  DAS  yang  awalnya  dikalkulasi terpisah  mulai  diintegrasikan  melalui  beragam  model (Ghbn,  2016),  khususnya system  dynamics  (SD). SD mampu  untuk  menyajikan  sistem  secara  komprehensif secara kuantitatif, mengakomodasi partisipasi pihak yang terlibat  (Harms  et  al.,  2023),  mengidentifikasi  umpan- balik ( feedback ) yang mempengaruhi perilaku sistem, dan menghasilkan  kebijakan  pengendalian  yang  lebih  baik (Tangirala  et  al.,  2003).    Namun  demikian,  SD  kurang sensitif terhadap (1) perubahan parameter ruang ( spatial ) sehingga perlu dikombinasi dengan GIS; dan (2) interaksi di  tingkat  individu,  khususnya  terkait  sosial-ekonomi, sehingga  perlu  didukung ABM (Nikolic  &  Simonovic, 2015). Utilisisasi minimal tiga model tersebut membentuk multi-method modeling (Nikolic & Simonovic,  2015).  Penelitian  ini  menerapkan multi-

## Tabel 2. Kriteria/sub kriteria monev daya dukung DAS
Kriteria/Sub Kriteria Bobot Nilai % % Terendah Tertinggi A. Kondisi Lahan 40 20 60 1. Persentase lahan kritis 20 10 30 2. Persentase penutupan vegetasi 10 5 15 3. Indeks erosi 10 5 15 B. Kondisi Tata Air 20 10 30 1. Koefisien regim aliran (KRA) 5 2,5 7,5 2. Koefisien aliran tahunan (KAT) 5 2,5 7,5 3. Muatan Sedimen 4 2 6 4. Banjir 2 1 3 5. Indeks Penggunaan Air 4 2 6 C. Kondisi Sosial Ekonomi 20 10 30 1. Tekanan Penduduk 10 5 15 2. Tingkat Kesejateraan penduduk 7 3,5 10,5 3. Keberadaan dan penegakan peraturan 3 1,5 4,5 D. Investasi Bangunan 10 5 15 1. Klasifikasi kota 5 2,5 7,5 2. Klasifikasi nilai bangunan air 5 2,5 7,5 E. Pemanfaatan Ruang Wilayah 10 5 15 1. Kawasan Lindung 5 2,5 7,5 2. Kawasan Budidaya 5 2,5 7,5 50 150
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
method  modeling sebagai  upaya  mengatasi  persoalan keterpaduan dan derivasinya dalam RPDAST. 2.1. Lokasi
Lokasi    kajian  Sub  DAS  Srep,  yang  terletak terletak  di  Kabupaten  Kudus,  Provinsi    Jawa  Tengah. Adapun titik koordinat hulu yaitu X=485310, Y=9268349  dan  koordinat  hilir  yaitu  X=476046, Y=9246595.
2.2. Langkah riset berbasis multi-method modeling
Sub  DAS  Srep  berada  pada  tahap  penyusun kebijakan,  program,  kegiatan  sehingga  pada  tahap  ini sebagai  langkah  awal  menggunakan  Tabel  kriteria/sub kriteria klasifikasi DAS (Kementerian Kehutanan, 2014). Selanjutnya, langkah-langkah lainnya mencakup menetapkan  sumber-sumber  data.    Basis  data  inisial diperoleh  melalui  dokumen  Kajian  Karakteristik  DAS Serang Tahun 2021 (BPDASHL Serang Jratun, 2021) dan hasil  survey  lapangan.  Langkah  berikutnya  adalah menetapkan sumber-sumber data untuk ekstrapolasi. Hal ini dilakukan mengingat bahwa RPDAST berlaku jangka Panjang untuk 15 tahun (Kementerian Kehutanan, 2009) dan ditinjau 1 kali per 5 tahun kecuali terjadi bencana ( PP 37/2012 ,  2012).  Oleh  karena  itu  diperlukan  informasi mengenai  tren  sub-kriteria  DAS,  yang  dapat  diperoleh melalui  dokumen  Kajian  Karakteristik  DAS  Serang Tahun  2021  (BPDASHL  Serang  Jratun,  2021)  dan dokumen Indeks Desa Membangun (IDM) 2015-2020.
Langkah  selanjutnya  adalah  menetapkan  model- model  yang  diutilisasi  dalam multi-method modeling ,
Gambar 1. Proses Penyusunan RPDAST
Gambar 2. Delineasi Sub DAS Srep
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
yakni SD, GIS, ABM (Tabel 3). Secara umum, GIS dan ABM berperan  sebagai  perangkat  analisis  yang  hasilnya menjadi input ke dalam SD . Langkah ini diikuti dengan mengidentifikasi causal loop diagram . Hal ini dilakukan melalui: (1) eksaminasi terhadap rumus-rumus pembentuk  sub  kriteria  klasifikasi  DAS  dan  (2) kategorisasi sub kriteria/parameter pembentuk rumus ke dalam  format DPSIR  ( Tabel  3).  DPSIR  pada  awalnya berupa  kerangka-kerja Pressure-State-Response ( PSR ) (O.E.C.D., 1993) dan   the Driver-State-Response ( DSR ) (UN Division for Sustainable Development, 2001), yang kemudian  menjadi DPSIR dan  diadopsi  oleh  European Environmental  Agency  (EEA)  in  1995 (Gabrielson & Bosch,  2003). DPSIR digunakan  untuk  menunjukkan hubungan cause-effect antara  lingkungan  dan  sistem antropogenik.    Pengertian  mengenai DPSIR dapat diilustrasikan  sebagai  berikut:  d rivers (faktor  pemicu) dapat  berupa  pembangunan  sosial,  ekonomi  atau lingkungan. Kondisi ini memunculkan pressures (faktor penekan)  terhadap  lingkungan  tertentu.    Pressures tersebut  menyebabkan  perubahan  status  lingkungan ( state ).    Selanjutnya,  hal  tersebut  menimbulkan impact (dampak)  yang  dapat  mengarah  pula  kepada Response (tanggapan)  tertentu. Response tersebut  dapat  pula
menjadi umpan balik terhadap drivers,  pressures,  states, impacts (Smeets & Weterings, 1999).
Langkah berikutnya adalah memformulasi system dynamics ( SD ) model tahap sebelumnya. Adapun langkah terakhir  adalah  melakukan  simulasi  menggunakan  data inisial dan tren untuk memproduksi Tabel  Jadwal Kritis DAS  per  Kriteria/Sub  Kriteria  selama  15  tahun mendatang.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Berdasar  tahap  eksaminasi  parameter-parameter dalam  rumus-rumus  pembentuk  sub  kriteria  DAS  dan reposisi  sub  kriteria  berdasar  DPSIR  maka  dapat diidentifikasi  2 hidden  parameter yang  perlu  disajikan secara  eksplisit,  yakni  (1)  parameter  jumlah  penduduk yang  membentuk  sub  kriteria  Indeks  Penggunaan  Air (IPA,  B.5);  dan  (2)  parameter  luas  permukiman,  yang belum  tercantum  dalam  rumus-rumus  perhitungan  sub kriteria  klasifikasi  DAS.  Selain  itu,  perlu  diformulasi hierarki  state  agar causal-loop dapat  menjadi  jelas sehingga  terbentuklah State 1 dan State 2 berdasar rumus penyusun  sub  kriterianya  (Tabel  3).  Hasil-hasil  potensi causal loop dapat disajikan sebagai berikut. Pada kriteria kondisi  lahan,  dapat  diidentifiksi causal  loop sebagai

## Tabel 3. Restrukturisasi Sub Kriteria DAS
A Kondisi Lahan D P S 1 S 2 I R Multi-method 1 Persentase lahan kritis (PLK) ● G, SD 2 Persentase penutupan vegetasi (PPV) ● G, SD 3 Indeks erosi ● G, SD B Kondisi Tata Air D P S 1 S 2 I R Multi-method 1 Koefisien Regim Aliran (KRA) ● G, SD 2 Koefisien aliran tahunan (KAT) ● G, SD 3 Muatan sedimen ● G, SD 4 Banjir ● G, SD 5 Indeks Penggunaan Air (IPA) ● G, SD 6 Pertumbuhan penduduk* ● SD C. Kondisi Sosial Ekonomi D P S 1 S 2 I R Multi-method 1 Tekanan Penduduk ● ABM, SD 2 Tingkat Kesejahteraan penduduk ● ABM, SD 3 Keberadaan dan penegakan peraturan ● ABM D. Investasi Bangunan D P S 1 S 2 I R 1 Klasifikasi kota ● ● G, SD 2 Klasifikasi nilai bangunan air ● E. Pemanfaatan Ruang Wilayah D P S 1 S 2 I R Multi-method 1 Kawasan Lindung ● G, SD 2 Kawasan Budidaya ● G, SD 3 Luas Permukiman* ● G, SD Legenda
: : garis keterkaitan atau kontribusi eksogenik SD : System dynamics G : Geographic Information System (GIS) ABM  : Agent-based Model * : hidden parameter yang dimunculkan untuk konstruksi causal-loop dalam SD
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
berikut:  (1) parameter luas permukiman mempengaruhi parameter  luas  penutup  vegetasi  (LPV)  yang  berada dalam  sub  kriteria  persentase  penutupan  vegetasi  (PPV, A.2),  (2)  luas  penutup  vegetasi  dalam  PPV  (A.2), mempengaruhi  parameter  Lahan  Kritis  yang  berada dalam Kriteria  Persentase Lahan Kritis (PLK, A.1), (iii) Parameter  Luas  Lahan  Kritis  (LLK)  mempengaruhi parameter Erosi  Aktual dalam  kriteria Indeks Erosi (IE, A.3),  (iv)  Parameter  Erosi  Aktual  yang  berada  dalam kriteria  IE,    mempengaruhi  parameter Gross  Erosion dalam kriteria Muatan Sedimen (B.3).
Pada Kriteria Kondisi Tata Air, dapat diidentifiksi causal loop sebagai berikut:  (1) Parameter Luas Liputan Vegetasi  (LLV) mempengaruhi parameter Q Max yang berada pada sub kriteria Koefisien Regim Aliran (KRA, B.1),  (2)  Sub  kriteria  KRA  (B.1)  mempengaruhi  sub kriteria  banjir  (B.4),  (3)  parameter  Q    rata-rata,  yang berada  dalam  sub  kriteria  KRA  (B.1),    mempengaruhi parameter  Q  tahunan,  yang  berada  dalam  sub  kriteria Koefisien  Aliran Tahunan (KAT, B.2), (4) parameter Q rata-rata,  yang  berada  dalam  sub  kriteria  KRA,  (B.1), mempengaruhi sub Kriteria Muatan Sedimen (B.3).
Pada  kriteria  kondisi  sosial  ekonomi,  dapat diidentifiksi causal  loop sebagai  berikut:  (1)  Parameter Luas Permukiman mempengaruhi parameter Luas Lahan Pertanian (LLP) yang berada  dalam Indeks Ketersediaan Lahan (IKL, C.1), (2) Parameter Jumlah KK Petani yang
berada  dalam  IKL  (C.1)  mempengaruhi  parameter  KK Miskin yang berada dalam kriteria Tingkat Kesejahteraan Penduduk (TKP, C.2).
Pada  kriteria  Pemanfaatan  Ruang  Wilayah  dapat diidentifikasi causal loop sebagai berikut: (1) Tata Guna Parameter  Jumlah  Penduduk,  dalam  sub  kriteria  Indeks Penggunaan  Air  (IPA,  B.5),  mempengaruhi  sub  kriteria Luas Permukiman (E.3)., (2) Parameter Luas Permukiman  (E.3)  mempengaruhi  parameter    Luas Liputan  Vegetasi    (LLV)  yang  berada  pada  sub  kriteria Kawasan  Lindung  (E.1),  (3)  Sub  kriteria  Luas Permukiman  (E.3)  mempengaruhi  parameter  Luas Kawasan  Budidaya  dalam  DAS  yang  berada  dalam  sub kriteria Kawasan Budidaya (E.2).
Selanjutnya  hasil-hasil  pada  Tabel  3  diformulasi ke  dalam system  dynamics (Gambar  3)  sebagai  model untuk mesimulasikan kondisi DAS 15 tahun mendatang. Hal ini dilakukan melalui (1) penetapan nilai inisial yang diperoleh  melalui  Kajian  Karakteristik  DAS  Serang Tahun  2021  (BPDASHL  Serang  Jratun,  2021)  dan penambahan efek dari tren per parameter, yang diperoleh melalui tahap ekstrapolasi data historis sub kriteria DAS dan IDM.
Hasil  simulasi  tersebut  disajikan  sebagai  Tabel Jadwal  Kritis  DAS  per  Kriteria/Sub  Kriteria  (Tabel  4) yang menunjukkan kondisi DAS sejak tahun ke-1 (2020) hingga  15  tahun  mendatang  jika  intervensi  kebijakan,
Gambar 3. Kriteria/sub Kriteria Sub DAS Srep dalam format system dynamics ( SD )
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
program,  kegiatan  berada  dalam  intensitas  yang  sama atau  tanpa  perubahan  yang  signifikan.  Sejumlah  hasil
penting  yang  ditemukan  (Tabel  4)  diantaranya  adalah bahwa  luas  permukiman  selama  15  tahun  ke  depan
Tabel 4. Jadwal Kritis DAS per Kriteria/Sub Kriteria selama 15 tahun
Kriteria/Sub Kriteria DPSIR Tahun ke A Kondisi Lahan D P S 1 S 2 I R 1 2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 1 PLK ● 2 PPV ●
3 Indeks erosi ● B Kondisi Tata Air D P S 1 S 2 I R 1 2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 1 KRA ● 2 KAT ●
3 Muatan sedimen ● 4 Banjir ● 5 IPA ● 6 Pertumbuhan penduduk* ● k  k  k k k k k k k k k C. Kondisi Sosial Ekonomi D P S 1 S 2 I R 1 2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 1 Tekanan Penduduk ● 2 Tingkat Kesejahteraan penduduk ● 3 Keberadaan dan penegakan peraturan ● D. Investasi Bangunan D P  S 1 S 2 I R 1 2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 1 Klasifikasi kota ● ● 2 Klasifikasi nilai bangunan air ● E. Pemanfaatan Ruang Wilayah D P S 1 S 2 I R 1 2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12 13 14 15 16 17 1 Kawasan Lindung ● 2 Kawasan Budidaya ● 3 Luas Permukiman* ●
k  k  k k k k k k k k k Legenda : Periode jangka menengah (5 Tahun) : Sedang : Belum memiliki kategorisasi kelas yang diatur dalam Pedoman RPDAS : Sangat buruk : Baik : Efektivitas program intervensi belum terformulasi : Buruk : Sangat baik *
: Hidden parameter yang dimunculkan untuk konstruksi causal-loop dalam SD k : Kritis secara eksogenik : garis keterkaitan atau kontribusi eksogenik
doi: 10.14710/teknik.v42i2.39629               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
diperkirakan masih < 40% (Direktorat Jenderal Penataan Ruang  Departemen  Pekerjaan  Umum,  2007)  sehingga kondisi  ini  masih  dapat  ditoleransi.  Namun  demikian, dampak hubungan kausal luas permukiman terhadap IKL, yang  membentuk  sub  kriteria  Tekanan  Penduduk  (C.1), mengakibatkan  IKL  mengalami  kritis  sejak  tahun  ke  7. Oleh  karena  itu  Luas  Permukiman  perlu  dikendalikan sebelum  mencapai  tahun  ke  7.  Hubungan  kausal  antara IKL  (C.1)  yang  mempengaruhi  TKP  (C.2)  memiliki waktu  kritis  yang  berbeda  sejak  tahun  ke  1  dan  7 sehingga simultan sejak tahun 1.

## 4. Kesimpulan
Penerapan multi-method modeling terhadap kriteria/sub  kriteria  klasifikasi  DAS  menemukan  bahwa kebutuhan system  dynamics terhadap causal  loop menyebabkan  eksaminasi  terhadap  hubungan  antar parameter  dalam  rumus  pembentuk  sub  kriteria  dan penerapan DPSIR. Langkah ini menyebabkan sub kriteria Klasifikasi  DAS  mengalami  restrukturisasi  yang menunjukkan  bahwa  sub  kriteria  –  sub  kriteria  tersebut saling  mempengaruhi  secara  eksogenik.  Hal  ini  berarti bahwa terdapat sub kriteria yang menjadi prasyarat atau penentu keberhasilan sub kriteria lainnya. Selain itu, tabel Jadwal  kritis  DAS  per  Kriteria/Sub  Kriteria  selama  15 tahun  menunjukkan  posisi  sub  kriteria  dalam  konteks causal loop atau eksogenik yang menjadi dasar kordinasi antar sektor-sektor dalam mencapai keterpaduan tujuan- tujuan  kolektif  di  level  DAS.  Informasi  hubungan eksogenik yang dapat membantu sektor-sektor mengetahui posisinya dan  hubungannya terhadap sektor lainnya  agar  dapat  bersinergi  secara  subtantif  maupun ketepatan  dalam  jadwal  pelaksanaan.  Hal  ini  dapat memperjelas  akar  masalah,  meningkatkan  keterpaduan perencanaan  dan  mereduksi  kelemahan  kordinasi  dan tumpang-tindih  kegiatan.  Implementasi  multi-method modeling melalui system dynamics memunculkan hidden parameter ,  yakni  luas  permukiman  yang  memiliki pengaruh eksogenik yang cukup ekstensif.  Hal lain yang ditemukan  adalah  bahwa  analisis  secara  isolatif  tidak sensitif  dampak  yang  ditimbulkan  pada  parameter  atau sub  kriteria  lain  dalam  DAS.  Oleh  karena  itu penyempurnaan  terhadap  tata  cara  pemanfaatan  Tabel Kriteria/Sub  Kriteria  Klasifikasi  DAS  seyogianya mengadopsi multi-method  modeling dan    termasuk  pula DPSIR .

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  BBWS  Pemali  Juana, Pemerintah Provinsi Jawa Tengah, Pemerintah Kabupaten Kudus, seluruh kecamatan yang tercakup dalam DAS Gelis Srep  sampai  ke  Pemerintah  Desa  yang  telah  berkenan untuk membantu dalam informasi dan data penelitian ini, dan  PT.  Djarum  Foundation,  yang  telah  mendanai pelaksanaan  penelitian  secara  keseluruhan,  dan  kepada
semua  pihak  yang  telah  membantu  untuk  penyelesaian penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Bappenas. (2020). Peraturan Presiden Nomor 18 Tahun 2020  tentang  Rencana  Pembangunan  Jangka
Menengah Nasional Tahun 2020-2024 . https://jdih.bappenas.go.id/peraturan/detailperat uran/1037
BPDASHL  Serang  Jratun.  (2021). Laporan  Akhir Penyusunan  Karekteristik  DAS  Wilayah  DAS Serang  BPDASHL  Pemali  Jratun (Kajian Karakteristik  DAS  Serang  Tahun  2021).  Balai Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Dan  Hutan Lindung Serang Jratun.
Davenport,  M.  A.,  &  Seekamp,  E.  (2013).  A  multilevel community  capacity  model  for  sustainable watershed  management. Soc  Nat  Resour  Int  J , 26 (9), 1101–1111.
Direktorat  Jenderal  Penataan  Ruang  Departemen Pekerjaan  Umum.  (2007). Peraturan  Menteri Pekerjaan  Umum  Nomor:  41/PRT/M/2007 tentang  Pedoman  Kriteria  Teknis  Kawasan Budidaya .  Direktorat  Jenderal  Penataan  Ruang
Departemen Pekerjaan Umum.
https://pu.go.id/pustaka/biblio/peraturan- menteri-pekerjaan-umum-nomor-41prtm2007- tentang-pedoman-kriteria-teknis-kawasan- budidaya/4LKG3
Ffolliott, P. F., Baker, M. B., Edminster, C. B., Dillon, M. C.,  &  Kora,  K.  L.  (Eds.).  (2002). Land stewardship  through  watershed  management, perspective for 21st Century . Kluwer Academic/Plenum Publishers.
Gabrielson,  P.,  &  Bosch,  P.  (2003).  Environmental indicators:  Typology  and  use  in  reporting.  In Internal  Working  Paper (pp.  1–20).  European Environmental Agency.
Ghbn,  N.  (2016). Dynamic  Modeling  for  Municipal Climate  Change  Adaptive  Measures  and Integrated  Watershed  Management .  World Environmental and Water Resources Congress. Harms,  J.  Z.,  Malard-Adam,  J.  J.,  Adamowski,  J.  F., Sharma, A., & Nkwasa, A. (2023). Dynamically coupling system dynamics and SWAT+ models using Tinamït: Application of modular tools for coupled  human–water  system  models. Hydrol. Earth Syst. Sci , 27 , 1683-1693,. Kementerian  Kehutanan.  (2009). Peraturan  Menteri Kehutanan  Nomor  P.39/menhut-ii/2009  Tahun 2009  Tentang  Pedoman  Penyusunan  Rencana Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  Terpadu . Kementerian
Kehutanan.
https://peraturan.go.id/id/permenhut-no-p-39- menhut-ii-2009-tahun-2009 Kementerian  Kehutanan.  (2014). Peraturan  Menteri Kehutanan  Nomor  P.60/menhut-ii/2014  Tahun 2014  Tentang  Kriteria  Penetapan  Klasifikasi Daerah Aliran Sungai . Kementerian Kehutanan. https://peraturan.go.id/id/permenhut-no-p-60- menhut-ii-2014-tahun-2014
Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. (2014).
Peraturan Menteri Kehutanan Nomor
P.61/Menhut-II/2014  tentang  Monitoring  dan Evaluasi  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai . Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. https://jdih.menlhk.go.id/new2/home/portfolio
Details/61/2014/5
Latifah,  S.  (2012).  Analisis  Akar  Masalah  Dalam Perencanaan  Pengelolaan  Das Terpadu  Palung. Jurnal Wana Tropika , 2 (1).
Mosaffaie, J., Jam, A. S., Tabatabaei, M. R., & Kousari, M.  R.  (2021).  Trend  assessment  of  the watershed  health  based  on  DPSIR  framework. Land Use Policy , 100 .
Mutekanga,  F.  P.,  Kessler,  A.,  Leber,  K.,  &  Visser,  S.
(2013).  The  use  of  stakeholder  analysis  in integrated watershed management. Mt Res Dev , 33 (2), 122–131.
Nikolic, V. V., & Simonovic, S. P. (2015). Multi-method Modeling Framework for Support of Integrated Water  Resources  Management. Environmental
Processes , 2 (3),
461–483.
https://doi.org/10.1007/s40710-015-0082-6 O.E.C.D.  (1993).  OECD  core  set  of  indicators  for environmental  performance  reviews. OECD Environmental Directorate Monographs , 83 . Paimin,  P.,  B.,  I.,  Purwanto,  I.,  &  R,  D.  (2012). Sistem Perencanaan  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai .  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Konservasi dan Rehabilitasi.
Pambudi,  A.  S.  (2019).  Watershed  Management  in Indonesia: A Regulation. Institution, and Policy Review. The Indonesian Journal of Development Planning , III (2).
Peraturan  Pemerintah  (PP)  Nomor  37  Tahun  2012 tentang  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai . (2012). https://peraturan.bpk.go.id/Details/5249 Qi,  H.,  &  Altinakar,  M.  (2013).  Integrated  watershed management  with  multi-objective  land-use optimizations  under  uncertainty. J  Irrig  Drain Eng , 139 (3), 239–243. Setiawan, B., Idris, M. H., & Markum, S. (2015). Teori dan  Praktik  Pengelolaan  DAS  Terpadu .  Fauna &  Flora  International-Indonesia  Programme (FFI-IP) dan RA Visindo.
Siwailam,  M.,  Abdelsalam,  H.,  &  Saleh,  M.  (2019). Integrated  DPSIR-ANP-SD  framework  for Sustainability  Assessment  of  Water  Resources System  in  Egypt. International  Journal  of Academic  Management  Science  Research (IJAMSR , 3 (ue 3), 1–12.
Smeets,  E.,  &  Weterings,  R.  (1999).  Environmental indicators:  Typology  and  overview. Technical Report , 25 , 1–20.
Sriyana,  I.  (2018).  Evaluation  of  watershed  carrying capacity  for  watershed  management  (a  case study  on  Bodri  watershed,  Central  Java, Indonesia. MATEC  Web  of  Conferences , 195 , 05003,.
Sudaryanti,  S.,  Soemarno,  M.,  &  Bagyo  Yanuwiadi,  B. (2021).  Perencanaan  Pengelolaan  Terpadu Daerah  Aliran  Sungai:  Landasan  Berfikir
Ekosistem Akuatik Berkelanjutan .The
Indonesian Green. Technology Journal , 10 (2). Tangirala, A. K., K., A., Teegavarapu, R., & Ormsbee, L. (2003).  Modeling  adaptive  water  quality management  strategies  using  system  dynamics simulation. Environ Inform Arch , 1 , 245–253. UN  Division  for  Sustainable  Development.  (2001).
Indicators of sustainable development: Framework and Methodologies . Department of Economic  and  Social  Affairs  United  Nation. https://www.un.org/esa/sustdev/csd/csd9_indi_ bp3.pdf
Wang,  G.,  Mang,  S.,  &  Cai,  H.  (2016).  Integrated watershed management: Evolution, development and emerging trends. J. For. Res , 27 , 967–994.