## STATUS KUALITAS AIR DAN UPAYA KONSERVASI SUMBERDAYA LAHAN DI DAS CITARUM HULU, KABUPATEN BANDUNG
Water Quality Status and Land Use Conservation Effort in the Upper Citarum Watershed, Bandung Regency
Muhammad Widyar Rahman a, , Muhammad Yanuar Jarwadi Purwanto b dan Suprihatin c a Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
b Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
c Departemen Teknik Indutsri Pertanian, Fakultas Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
Abstract. Relationships  between water  quality  and  catchment  characteristics  are  examined  for  rivers  in  the  Upper  sub  Water- sheds of Citarum using a GIS-based approach. The study aimed to analyze the relationship of type of land cover and water quali- ty parameters in response to surface runoff. The multiple linear regression model was evaluated to demonstrate the relationship between  the  both  variables.  Stepwise  multiple  linear  regressions  demonstrated  that  agriculture  and  settlement  land  cover  type was  able  to  describe  the  overall water  quality  status.  Physico-chemicals  of  water quality  parameters  could be  sufficiently  pre- dicted using one land use/land cover type. Stepwise regression results showed that paddy field were significantly related to  pH, DO, BOD and COD.Forestrelated significantly to TDS and temperature in dry periods. Water quality parameters over the period of the rainy seasons including agricultural related significantly to temperature, BOD, COD, TP and H 2 S. Nitrite and TDS had relationship with settlement and paddy field had relationship with pH and TSS. Moreover, only forest had relationship with DO in wet periods. The overall statistically relationships were significant in p < 0.05. This research provides perspective relation- ship between water quality and land cover types which is an important factor for the water  resources conservation in the man- agement plans.
Keywords: water quality, land cover, surface runoff, stepwise linear regressions, water resources conservation
(Diterima: 19-03-2014; Disetujui: 17-06-2014)

## 1. Pendahuluan
Pemulihan kualitas air sebagai bagian dari pengen- dalian  sumberdaya  air  dilakukan  untuk  menjamin kualitas  air  agar  sesuai  dengan  baku  mutu  pe- runtukannya.  Pengendalian  bahan  pencemar  yang  be- rasal  dari  berbagai  sumber  pencemar  yang  masuk  ke dalam  sumber  air  dilakukan  dengan  mempertim- bangkan  kondisi  intrinsik  sumber  air  dan  baku  mutu air  yang  ditetapkan.  Pencemaran  sungai  dapat  terjadi langsung  dari outfalls saluran  pembuangan  atau limbah industri sebagai point source dan limpasan dari pertanian  atau  perkotaan  sebagai non-point  source . Dampak  polutan  pada  kualitas  air  sungai  tergantung pada  jenis  polutan,  beban  maksimum  hariandan karakteristik sungai (Karamouz et al. 2003).
Pencemaran non-point source merupakan tantangan besar  karenasumber  yangtersebardan  bervariasi  ter- hadap  musimdan  cuaca,  serta  sumber  ini  sering diabaikan oleh manusia (Zhang & Wang 2012). Faktor pertumbuhan  ekonomi  dan  peningkatan  produksi sumber  pangan  menjadi  dasar  manusia  mengabaikan kualitas  lingkungan.  Dilema  perubahan  proporsi  luas dan  jenis  penggunaan  lahan  di  suatu  daerah  aliran sungai  akan  mempengaruhi  kualitas  air.  Beberapa fungsi  lanskap  memiliki  manfaat  yang  benar-benar
penting bagi manusia terutama terkait dengan keterse- diaan  sumber  daya  alam  dan  jasa  ekosistem,  seperti sumber  pangan,  tempat  tinggal,  dan  sumberdaya  air. Beberapa fungsi tersebut dapat sinergis, dan beberapa fungsi  tersebut  juga  dapat  merugikan  atau  bahkan menjadi  sumber  konflik.  Beberapa  fungsi  yangsecara spasial dan temporal terpisah dapat menjadi efektif di lokasi  yang sama pada  waktu yang sama. (Bolliger et al. 2011).
Penelitian  ini  membangun  target  indikator  melalui analisis  keterkaitan  perilaku  penggunaan  lahan  dan kualitas air  menggunakan hubungan statistik. Analisis sistem  hidrologi  dilakukan  dengan  menggambarkan kondisi  biofisik  DAS  dalam  proses  transformasi  hi- drologi.  Pemilihan  jenis  model  diperlukan  untuk menentukan model yang paling sesuai dengan keadaan DAS  sehingga  dapat  membantu  mengajukan  suatu strategi  pengelolaan  daerah  aliran  sungai  yang  berke- lanjutan serta dampak potensial yang ditimbulkan dari perilaku  penggunaan  lahan  terhadap  penurunan  kuali- tas lingkungan.

## 2. Metodologi

## 2.1. Lokasi Penelitian
Wilayah  DAS  Citarum  hulu  berada  pada  koordinat 107 o 38’16.8’’-107 o 56’42’’  BT  dan  6 o 57’14.4’’- 7 o 13’19.2’’ LS. Wilayah DAS Citarum Hulu meliputi 3 skala wilayah sub DAS, yaitu Citarum hulu, Citarik dan Cikeruh (Gambar 1) . Aliran sungai  yang  menjadi kajian  dalam  penelitian  ini  adalah  sungai  Citarum hingga  ruas  Sapan  dan  anak  sungainya  yaitu  Cirasea, Cisangkan,  Cikaro,  Cikawao  dan  Cipadaulun.  Sungai Citarik  dan  anak  sungainya  yaitu  sungai  Cikijing  dan sungai  Cimande  serta  sungai  Cikeruh  dan  anak sungainya yaitu sungai Cisaranten. DAS Citarum hulu secara umum memiliki ketinggian yang bervariasi dari dataran menuju perbukitan (650 – 1800 mdpl) dengan curah hujan yang berkisar 1000-3500 mm/tahun.

## Gambar 1. Lokasi penelitian
Topografi  sebagian  besar  wilayah  tengah  hingga hilirnya berupa dataran dengan kelas kemiringan lahan < 8%. Proporsi kelas kemiringan lahan < 8% tertinggi berada  di  wilayah  sub  DAS  Citarum  hulu  sebesar 16.5%  dari  total  wilayah  studi.  Wilayah  hulu  hingga bagian  tengah  berada  pada  kelas  kemiringan  lereng yang  bervariasi  >  8%.  Dominasi  kelas  kemiringan lereng wilayah hulu hingga tengah berada pada sekitar 15-25%.
Wilayah studi di DAS Citarum hulu meliputi 10 ke- las penggunaan lahan. Pola penggunaan lahan di wila- yah  ini  terdiri  atas  hutan  (hutan  lahan  primer,  hutan lahan  sekunder  dan  Hutan  Tanaman  Industri),  per- tanian  (pertanian  lahan  kering,  pertanian  lahan  kering bercampur semak), permukiman, sawah, se- mak/belukar,  perkebunan  dan  tanah  terbuka.  Fungsi sungai  di  wilayah  ini  mendukung  beragam  aktivitas seperti irigasi, kebutuhan air domestik, perikanan, dan rekreasi.  Peran  vital  tersebut  memerlukan  upaya  kon- tinuitas perbaikan dengan mengintegrasikan konserva- si  sumberdaya  air  dalam  perencanaannya  dan  me- nyelidiki  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kualitas aliran  sungai  agar  air  dapat  memadai  baik  dari  aspek kualitas, kuantitas maupun kontinuitasnya.

## 2.2. Data yang Digunakan
Bahan  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  yaitu data  pemantauan  kualitas  air  tahun  2008-2011  yang bersumber dari BLHD Provinsi Jawa Barat dan BLHD Kabupaten  Bandung,  peta  rupa  bumi,  peta  DEM ( Digital Elevation Model) resolusi 30 meter yang ber- sumber  dari  SRTM,  peta  penggunaan  lahan  ( landuse ) tahun  2000,  2009  dan  2011  yang  bersumber  dari BAPLAN.

## 2.3. Metode Analisis Data

## a. Penentuan Status Kualitas Air
Penentuan  status  kualitas  air  dengan  metode  STO- RET atau indeks pencemaran air berdasarkan KepMen LH  No.  115/2003  tentang  Pedoman  Penentuan  Status Mutu  Air.  Penentuan  status  mutu  air  dengan menggunakan  metoda  STORET  dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Lakukan  pengumpulan  data  kualitas  air  dan debit  air  secara  periodik  sehingga  membentuk data dari waktu ke waktu ( time series data ).
2. Bandingkan data hasil pengukuran dari masing- masing parameter air
3. Jika  hasil  pengukuran  memenuhi  nilai  baku mutu air (hasil pengukuran < baku mutu) maka diberi skor 0.
4. Jika  hasil  pengukuran  tidak  memenuhi  nilai baku mutu air (hasil pengukuran > baku mutu), maka diberi skor sesuai dengan.
5. Jumlah negatif dari seluruh parameter dihitung dan ditentukan status mutunya dari jumlah skor yang didapat dengan menggunakan sistem nilai.
Sistem  nilai  yang  digunakan  berdasarkan  US-EPA ( Environmental  Protection  Agency )  dan  mengklasifi- kasikan mutu air tersebut dalam empat kelas, yaitu:
1) Kelas A : baik sekali, skor =  0 →  memenuhi baku mutu
2) Kelas B : baik, skor = -1 s/d -10 → cemar rin- gan
3) Kelas C : sedang, skor =  -11 s/d  -30 → cemar sedang
4) Kelas D : buruk, skor ≥ -31→ cemar berat
b. Delineasi Sub DAS
Wilayah DAS Citarum hulu ditentukan menggunakan  data  DEM  resolusi  30m  dengan perangkat  lunak Global  Mapper  v13.00 .  Perangkat lunak  ini  memberikan  informasi  hidrologis  berupa visualisasi jaringan sungai, DAS dan Daerah Tangka- pan  Air  (DTA).  Hasil  visualisasi  tersebut  disesuaikan dengan  peta  jaringan  pemantauan  kualitas  air  dari BLHD  Kabupaten  Bandung.Hasil  delineasi  sub  DAS diperoleh  15  sub  subDAS  dan  jaringan  sungainya. Stasiun  pemantauan  yang  ditentukan  hanya  berada  di bagian  hilir  sub  subDAS  sebagai  outlet  sungainya. Data model sub subDAS tersebut kemudian dilakukan proses overlay terhadap peta penggunaan lahan. Hasil- nya diperoleh 15 sub subDAS dengan  masing-masing terdiri  atas  variasi  luas  jenis  penggunaan  lahan  dan
titik pantauan kualitas air pada setiap outlet sungainya. Prosedur  ini  menggunakan  perangkat  lunak ArcGIS 10.0.

## c. Analisis Keterkaitan Penggunaan Lahan Terhadap Kualitas Air
Karakteristik  spasial  penggunaan  lahan  pada penelitian  ini  menggunakan  peta  penggunaan  lahan tahun  2000  dan  2011.  Analisis  statistik  keterkaitan penggunaan  lahan  terhadap  kualitas  air  menggunakan peta penggunaan lahan tahun 2009 dan 2011. Klasifi- kasi  satuan  jenis  penggunaan  lahan  berdasarkan  ko- defikasi  BAPLAN  yang  terdiri  atas  10  kelas  lahan. Klasifikasi  satua  jenis  penggunaan  lahan  tersebut
meliputi  Hutan  Lahan  Primer  (HLP),  Hutan  Lahan Sekunder (HLS), Hutan Tanaman Industri (HTI), Per- tanian  Lahan  Kering  (PLK),  Pertanian  Lahan  Kering bercampur  Semak  (PLKS),  Permukiman,  Sawah, Perkebunan,  Semak/Belukar,  dan  Tanah  Terbuka. Klasifikasi  satuan  jenis  penggunaan  lahan  tersebut dikelompokkan menjadi hutan, permukiman, pertanian dan  sawah  untuk  penyederhanaan  variabel  dalam membangun  model  statistik.  Analisis  statistik  ket- erkaitan  penggunaan  lahan  terhadap  kualitas  air  dil- akukan berdasarkan tahapan pada Gambar 2.
Gambar 1. Skema analisis statistik keterkaitan kualitas air terhadap jenis penggunaan lahan
Ya Tidak Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Data kualitas air Peta penggunaan lahan
Parameter kualitas air dan nilai STORET
Proporsi luas jenis  penggunaan lahan setiap sub subDAS Delineasi sub subDAS Uji: - Linearitas - Normalitas Transfor- masi data Estimasi regresi linear Model keterkaitan kualitas air-penggunaan lahan Validasi Menentukan model: Menilai goodness of fit , seleksi variabel, cek multikolinearitas Estimasi regresi nonlinear absolute residual vs variabel x Skor Fits residual Bobot varians Evaluasi model Evaluasi model
d. D ia gnostik
Analisis regresi berganda bergantung pada beberapa asumsi  yaitu linearitas, normalitas dan  multikolineari- tas hubungan antara variabel bebas dan terikat. Asum- si  linearitas  jika  residual  (nilai  aktual  dikurangi  nilai prediksi)  terdistribusi  diatas  dan  dibawah  nol  ketika diplotkan  terhadap  nilai  prediksi.  Asumsi  multikolin- earitas terpenuhi jika diindikasikan dengan nilai VIF < 10  (Helsel  &  Hirsch  2002).  Asumsi  normalitas  ter- penuhi  jika  nilai p  value >  0.05.  Transformasi  data dilakukan terhadap parameter kualitas air dengan per- timbangan  simplifikasi  hubungan,  stabilisasi  varians dan memenuhi asumsi distribusi normal.
e. Data Pengembangan Model
Metode regresi berganda digunakan untuk menganalisis keterkaitan 13 parameter kualitas air dan nilai  STORET  terhadap  proporsi  luas  jenis  perilaku penggunaan  lahan.  Parameter  kualitas  air  yang  diten- tukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pH,  TDS,  TSS,  tem- peratur,  DO,  BOD,  COD,  total  fosfat,  NO 2 - ,  NO 3 - , fenol,  H 2 S  dan  total  coliform.Data  pemantauan  kuali- tas  air  wilayah  sub  DAS  Citarum  hulu,  Citarik  dan Cikeruh  tahun  2009  digunakan  untuk  pengembangan model.  Data  pemantauan  pada  bulan  Oktober-Maret digunakan  sebagai  data  pengembangan  model  musim basah,  sedangkan  data  pemantauan  yang  masuk  pada bulan  April-September  digunakan  sebagai  data pengembangan  model  musim  kering.  Wilayah  sub DAS Citarum hulu dibagi menjadi 8 sub subDAS yai- tu Citarum-Wangisagara, Citarum-Majalaya, Citarum- Sapan,  Cirasea,  Cisangkan,  Cikaro,  Cikawao  dan  Ci- padaulun. Wilayah sub DAS  Citarik dibagi  menjadi 4 sub subDAS yaitu Citarik hulu, Citarik hilir, Cimande, dan  Cikijing.  Wilayah  sub  DAS  Cikeruh  dibagi  men- jadi  3  sub  subDAS  yaitu  Cikeruh  hulu,  Cikeruh  hilir dan Cisaranten.

## f. Model Regresi Berganda
Analisis statistik untuk membangun model keterkai- tan penggunaan lahan terhadap kualitas air menggunakan  metode stepwise  regression .  Prosedur stepwise merupakan metode pemilihan model di mana algoritma  komputer  menentukan  model  mana  yang lebih  disukai.  Prosedur  ini  menggunakan  urutan parsial  F  atau  uji  t  untuk  mengevaluasi  signifikansi variabel. Setiap tahap model dievaluasi agar tidak ter- jadi  redundansi.  Salah  satu  metode  yang  dilakukan dengan  memberikan nilai pembobotan terhadap setiap model.  Berthouex  &  Brown  (2002)  menjelaskan  bah- wa  regresi  terboboti  ( weighted  regression )  digunakan
untuk menyesuaikan model regresi ketika varians dari respon  y  tidak  konstan.  Jika  pembobotan  berdasarkan varians  tersebut  tidak  terpenuhi  maka  nilai  bobot menggunakan  skor  jumlah  sampel.  Ketika  hubungan linear  menunjukkan  tingkat  perubahan  konstan  dan memungkinkan  tidak  mewakili  hubungan  yang  nyata secara  memadai  maka  model  linear  paling  sederhana yang  melibatkan  satu  variabel  bebas  menggunakan model polinomial orde kedua (kuadratik) (Rawlings et al. 1998). Kriteria model akhir yang dipilih atas dasar signifikansi  uji  F  pada p-value <  0.05.  Signifikansi koefisien model dan residual yang terdistribusi normal dianggap  sebagai  kriteria  tambahan  dalam  memilih model  akhir  (Amiri  &  Nakane  2009).  Analisis  model regresi  berganda  ini  selengkapnya  dapat  dilihat  pada Gambar  2  dan  tahapan  analisis  secara  keseluruhan menggunakan perangkat lunak MINITAB 16.

## g. Data Validasi Model
Data pemantauan kualitas air tahun 2011 di wilayah Citarum-Wangisagara digunakan sebagai titik validasi model.  Validasi  model  menggunakan  nilai  rata-rata diantara 13 parameter kualitas air yang terpilih sebagai model.  Validasi  model  ditentukan  berdasarkan  nilai persentase bias antara nilai aktual dan model.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Karakteristik Kualitas Air
a. Sub-DAS Citarik
Sungai-sungai  yang  dipantau  di  wilayah  sub  DAS Citarik apabila dibandingkan  dengan baku  mutu  kelas II berada pada status tercemar berat mulai dari wilayah hulu  hingga  hilir  sungai.  Nilai  status  mutu  tersebut memiliki  kecenderungan  menurun  hingga  tahun  2011 (Gambar  3).  Parameter-parameter  kualitas  air  secara keseluruhan berkontribusi terhadap menurunnya status mutu air. Beberapa parameter yang berkontribusi besar di  wilayah  hulu  Citarik  diantaranya  TSS,  BOD,  COD dan total coliform. Kontribusi penurunan kualitas juga bersumber dari anak sungai Citarik yaitu Cimande dan Cikijing  yang  sangat  berperan  terhadap  peningkatan konsentrasi  parameter  tersebut  di  wilayah  tengah sungai  Citarik.  Hasil  pemantauan  13  parameter  kuali- tas  air  di  stasiun  pantau  bagian  hilir  Cimande  dan Cikijing  menunjukkan  secara  keseluruhan  parameter- parameter  terkait  berada  diatas  baku  mutu  yang ditetapkan.  Hal  ini  menjadi  salahsatu  penyebab meningkatnya  konsentrasi  parameter-parameter  kuali- tas air di wilayah hilir Citarik.
Gambar 3. Status kualitas air sungai Citarik dan anak-anak sungainya
b. Sub DAS Cikeruh
Parameter-paramter kualitas air di wilayah sub DAS Cikeruh apabila dibandingkan dengan baku mutu kelas II  berada  pada  status  tercemar  berat.  Parameter- parameter  kualitas  air  di  wilayah  ini  secara  kese- luruhan  berkontribusi  terhadap  menurunnya  status mutu  air.  Nilai  status  mutu  tersebut  relatif  stabil  pada kisaran  nilai  status  mutu  65-90  hingga  tahun  2011 (Gambar  4).  Beberapa  parameter  yang  berkontribusi besar  di  wilayah  Cikeruh  ini  diantaranya  TSS,  BOD, COD  dan  total  coliform.  Kontribusi  penurunan  kuali- tas  juga  bersumber  dari  anak  sungai  Cikeruh  yaitu Cisaranten yang sangat berperan terhadap peningkatan konsentrasi  parameter  tersebut  di  wilayah  tengah sungai Cikeruh. Hasil pemantauan 13 parameter kuali- tas  air  di  stasiun  pantau  bagian  hilir  Cikeruh  menun- jukkan secara keseluruhan parameter-parameter terkait berada diatas baku mutu yang ditetapkan. Hal ini men- jadi  salahsatu  penyebab  meningkatnya  konsentrasi
parameter-parameter  kualitas  air  di  wilayah  hilir Cikeruh.

## c. Sub DAS Citarum Hulu
Sungai Citarik dan Cikeruh bermuara di sungai Ci- tarum sebagai sungai utama. Kedua sungai ini bermu- ara  pada  wilayah  yang  sangat  berdekatan  sehingga titik pantau di wilayah Sapan ini sangat berguna untuk mengetahui  kontribusi  kualitas  air  kedua  sungai  ini terhadap  sungai  Citarum.  Status  mutu  sungai  Citarum di  wilayah  Sapan  berada  pada  status  cemar  berat. Kontribusi  anak  sungai  di  sub  DAS  Citarum  hulu yang   ditentukan   pada  penelitian  ini adalah Cirasea, Cikaro,  Cikawao  dan  Cipadaulun.  Status  mutu  anak- anak  sungai  Citarum  di  sub  DAS  Citarum  hulu  ini sebagaimana  tercantum  pada  Gambar  5  menunjukkan berada pada kondisi cemar berat. Dalam rentang wak- tu 4 tahun, terlihat tidak menunjukkan kecenderungan kearah yang lebih baik.
Gambar 4. Status kualitas air sungai Cikeruh dan anak sungainya
-52 -46 -55 -71 -70 -71 -71 -89 -78 -81 -73 -95 -72 -77 -58 -87 -31 -31 -31 -31 -100 -80 -60 -40 -20 0 2008 2009 2010 2011 S k o r Waktu (tahun) STORET citarik hulu STORET cimande STORET cikijing STORET citarik hilir KMA-cemar berat -48 -57 -43 -77 -68 -89 -65 -79 -66 -75 -71 -70 -31 -31 -31 -31 -100 -80 -60 -40 -20 0 2008 2009 2010 2011 S k o r waktu (tahun) STORET cikeruh hulu STORET cisaranten STORET cikeruh hilir
KMA-cemar berat

## Gambar .5 Status kualitas air anak-anak sungai Citarum di sub DAS Citarum hulu
Kontribusi sungai Citarik di bagian hilir, nilai status mutunya  berada  pada  kisaran  50-90.  Sedangkan, sungai  Cikeruh  di  bagian  hilir,  nilai  status  mutunya berada  pada  kisaran  65-80.  Hal  ini  memberikan  nilai status  mutu  sungai  Citarum  di  wilayah  Sapan  sejak tahun  2008  berada  pada  kisaran  60-90  (Gambar  6). Pada stasiun pemantauan Wangisagara yang berada di wilayah hulu sungai Citarum, status mutu air memiliki
kecenderungan  menurun  sejak  tahun  2008.  Parameter yang berkontribusi terhadap status mutu air di wilayah Wangisagara yaitu total coliform. Perbedaan nilai sta- tus  mutu  antara  wilayah  bagian  hulu  dan  bagian  hilir ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  status  mutu  be- rada di wilayah Majalaya.
Gambar 6. Status kualitas air anak-anak sungai Citarum di sub DAS Citarum hulu

## 3.2. Keterkaitan Kualitas Air terhadap Perilaku Penggunaan Lahan
Regresi  linear  berganda  digunakan  untuk  menen- tukan  arah  dan  signifikansi  yang  mewakili  hubungan variabel  kualitas  air  dan  perilaku  penggunaan  lahan yang  spesifik.  Parameter-parameter  kualitas  air  ini sebagai  indikator  target  dari  dampak  perilaku penggunaan  lahan  dan  perubahannya  yang  spesifik terhadap parameter tertentu.  Setiap parameter kualitas air  sebelumnya  harus  memenuhi  beberapa  asumsi  re- gresi linear diantaranya distribusi normal, uji normali- tas  memberikan nilai p value > 0.05, dan uji multiko- linearitas  dengan  nilai  VIF  <  10.  Model  keterkaitan kualitas air terhadap jenis penggunaan lahan dibangun berdasarkan musim basah dan musim kering.
Peterson et al. (2010) menjelaskan bahwa kekuatan keterkaitan  antara  jenis  lanskap  dan  kondisi  aliran berubah  sepanjang  tahun  karena  adanya  perbedaan musim  dalam  aktifitas  hidrologis  dan  indikator  kate- gori.  Pada  musim  basah,  jaringan  sungai  menyebar secara  longitudinal  dan  lateral  (Junk et  al. 1989)  se- hingga  mengakibatkan  dampak  pembilasan  pada  jalur aliran  sebagai  media  transportasi  material  baik  fisika maupun  kimia  ke  aliran  sungai  (Olivie-Lauquet et  al. 2001).  Perilaku  penggunaan  lahan  secara  spesifik memberikan  kontribusi  baik  jenis  dan  konsentrasi pencemar nonpoint-source .  Implikasi  parameter- parameter  pencemar  terhadap  kualitas  air  tergantung pada besarnya pencemar yang dihasilkan. Hasil regresi berganda  parameter  kualitas  air  terhadap  persentase perilaku  penggunaan  lahan  secara  keseluruhan  dapat
-68 -88 -78 -67 -83 -100 -78 -82 -35 -48 -34 -23 -51 -38 -30 -36 -36 -38 -29 -46 -31 -31 -31 -31 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 2008 2009 2010 2011 S k o r waktu (tahun) cirasea cipadaulun cisangkan cikaro cikawao KMA-cemar berat -100 -80 -60 -40 -20 0 2008 2009 2010 2011 sk o r (n eg a ti f) waktu (tahun) STORET citarum-sapan KMA cemar berat
STORET citarum-wangisagara
dijelaskan  oleh  variabel  hutan,  sawah,  pertanian  dan permukiman.
Keterkaitan  kualitas  air  terhadap  proporsi  jenis penggunaan lahan secara statistik pada periode musim basah  memberikan  indikator  kategori  yang  bervariasi (Tabel 1). Jenis penggunaan lahan permukiman mem- berikan hubungan positif terhadap STORET, TDS dan NO 2 .  Hubungan  linear  positif  STORET  terhadap  per- mukiman  dipengaruhi  oleh  parameter-parameter  yang melebihi  baku  mutu  dengan  indikasi  rendahnya  pa- rameter  DO.  Hubungan  TDS  terhadap  proporsi  jenis penggunaan  lahan  permukiman  menunjukkan  bahwa proporsi  permukiman  yang  semakin  besar  berpotensi meningkatkan nilai TDS secara logaritmik. Sementara itu,  pada  periode  musim  kering  hutan  memberikan hubungan  negatif  terhadap  TDS.  Hubungan  TDS  ter- hadap hutan ini mengindikasikan peningkatan proporsi hutan  akan  menurunkan  nilai  TDS  secara  logaritmik. Hubungan  NO 2 terhadap  proporsi  jenis  penggunaan lahan permukiman menunjukkan peningkatan proporsi permukiman  berpotensi  meningkatkan  nilai  NO 2 secara  kuadratik.  Proporsi  jenis  penggunaan  lahan
permukiman  terkait  dengan  input  antropogenik  ter- hadap tingginya aliran limpasan selama musim basah. Proporsi  luas  permukiman  identik  dengan  domestik dan  industri.  Sumber  pencemar  yang  berasal  dari  do- mestik  dan  industri  menjadi  fokus  perhatian  di  DAS Citarum  hulu  karena  dianggap  sebagai  sumber  pence- mar  utama  sungai.  Kecenderungan  nilai  parameter- parameter  terkait  selama  rentang  waktu  5  tahun  tera- khir  belum  menunjukkan  peningkatan  kualitas  dan sebagai salahsatu kontributor tingginya nilai STORET.
Jenis penggunaan lahan pertanian memberikan hub- ungan negatif terhadap beberapa parameter kualitas air antara lain nilai STORET, temperatur, BOD, COD, TP dan H 2 S. Hubungan negatif pertanian terhadap param- eter kualitas air pada musim basah menunjukkan bah- wa jenis penggunaan lahan pertanian memiliki kapasi- tas  infiltrasi  yang  tinggi  dan  adanya  faktor  vegetatif. Hal  ini  dapat  memberikan  indikasi  positif  terhadap konservasi  dimana  proporsi  pertanian  dapat  menjadi penyeimbang  terhadap  jenis  penggunaan  lahan  yang lain.
Tabel 1. Model regresi linear berganda keterkaitan kualitas air terhadap proporsi jenis penggunaan lahan (%)
Proporsi  jenis  penggunaan  lahan  sawah  mengindi- kasikan  hubungan  positif  terhadap  parameter  pH  dan TSS  pada  musim  basah.  Namun,  pada  musim  kering proporsi jenis penggunaan lahan sawah mengindikasi- kan hubungan positif terhadap parameter pH. Parame- ter padatan tersuspensi ini diasosiasikan dengan proses erosivitas  yang  dipengaruhi  oleh  curah  hujan, kemiringan  lereng,  jenis  tanah  dan  pola  penggunaan lahan.  Pola  aktifitas  jenis  penggunaan  lahan  sawah memulai  pengolahan  sawah  menjelang  musim  hujan. Lokasi  dan  topografi  jenis  penggunaan  lahan  sawah
mempengaruhi kedua parameter tersebut. Karakteristik sawah  sebagian  besar  berada  pada  topografi  yang relatif  datar  bahkan  dekat  dengan  sungai.  Aliran  saat musim  basah  memobilisasi  material  baik  organik maupun  partikel  tersuspensi  lebih  cepat  dibandingkan dengan pada saat musim kering.
Pada  periode  musim  kering,  proporsi  luas  jenis penggunaan  lahan  sawah  menjadi  faktor  paling  pent- ing  dalam  model  regresi  linear  yang  dibangun  ter- hadap beberapa parameter kualitas air. Proporsi sawah dapat  menentukan  peningkatan  parameter  pH  sungai,
Kualitas air Satuan Persamaan regresi p value STORET - Skor storet = - 79.4 - 0.603 pertanian + 0.834 pemukiman) 0.000 Musim Basah pH - pH = 6.93 + 0.0263 sawah 0.000 TDS mg/L lnTDS = 4.33 + 0.110 pemukiman 0.000 TSS mg/L TSS = 42.31 - 0.6373 sawah + 0.01560 sawah 2 0.019 Temperatur o C temp = 31.4 - 0.104 pertanian 0.000 DO mg/L DO = 1.77 + 0.0370 pertanian 0.003 BOD mg/L lnBOD = 4.29 - 0.0655 pertanian 0.000 COD mg/L lnCOD = 5.61 - 0.0609 pertanian 0.000 NO 2 mg/L NO 2 = (0.127078 + 0.0088814 pemukiman) 2 0.000 TP mg/L TP = 0.520 - 0.00713 pertanian 0.001 H 2 S mg/L H 2 S = 0.143 - 0.00194 pertanian 0.002 Musim Kering pH - pH = 6.86 + 0.0234 sawah 0.005 TDS mg/L lnTDS = 6.49 - 0.0490 hutan 0.000 Temperatur o C temp = 29.1 - 0.139 hutan 0.002 DO mg/L DO = 4.04 - 0.0346 sawah 0.022 BOD mg/L BOD = 16.62 - 1.611 sawah + 0.04176 sawah 2 0.000 COD mg/L COD = 37.19 - 3.529 sawah + 0.09704 sawah 2 0.000
kontrol oksigen terlarut dan jarak proporsi luas sawah terhadap  sungai  juga  menentukan  karakteristik  BOD dan  COD.  Parameter  BOD  dan  COD  diasosiasikan dengan dekomposisi material organik yang terkandung dalam  badan  air.  Pada  periode  musim  kering,  debit limpasan  yang  minimum  menyebabkan lamanya  wak- tu  tinggal  material  organik.  Sementara  itu,  ketika  pa- rameter  BOD  dan  COD  tinggi  maka  kandungan  oksi- gen terlarut di badan air akan turun. Kandungan oksi- gen  terlarut  yang  rendah  berpotensi  dapat  meningkat- kan temperatur badan air.
Parameter  temperatur  mengindikasikan  hubungan negatif  terhadap  pertanian  pada  periode  musim  basah dan  hutan  pada  periode  musim  kering.  Temperatur yang  tinggi  pada  titik-titik  pantauan  menunjukkan tingginya  tingkat  aktivitas  metabolik  di  daerah tersebut  yang  mengakibatkan  rendahnya  tingkat oksigen  terlarut.  Temperatur  tinggi  yang  tak  terduga selama  musim  kering  bisa  disebabkan  kedalaman  air. Hal  ini  dapat  diamati  bahwa  kondisi  sungai  yang kering  pada  saat  musim  kering  menyebabkan  sinar matahari  dapat  menembus  air  karena  kedalaman  yang lebih rendah sehingga temperatur  air dapat meningkat (Anhwange et al . 2012).
Hasil ini sejalan dengan studi lain yang menemukan bahwa  kualitas  air  DAS  bagian  hulu  ditentukan  oleh proporsi  dan  luas  jenis  penggunaan  lahan  (Amiri  & Nakane  2008)  dominasi  hutan  dan  pertanian  (Firdaus & Nakagoshi 2013), pertanian (Zhang et al. 2012) teru- tama  di  daerah  tropis  (Uriarte et  al. 2011).  Hasil  ini memberikan  dukungan  bukti  untuk  studi  sebelumnya sehingga  dapat  digunakan  sebagai  referensi  studi terkait dalam mengestimasi respon kualitas airterhadap perubahan penggunaan lahan (Zhang & Wang 2012).
Meskipun mode lregresi linear berganda merupakan pendekatan  yang  efektif  untuk  mengidentifikasi pengaruh  signifikan  dari  input  perilaku  penggunaan lahan terhadap kualitas air dan menjelaskan hubungan antara  intensitas  perilaku  penggunaan  lahan  dan kualitas  air  sungai.  Namun,  variabel-variabel  tersebut tidak  secara  kuantitatif  memperkirakan  kontribusi intensitas  setiap  jenis  perilaku  penggunaan  lahan  ter- hadap  kualitas  air.  Hal  ini  disebabkan  variabel- variabel  tersebu  thanya  didasarkan  pada  adanya signifikansi  statistik  dalam  analisis  data,  daripada setiap  hubungan  mekanistik  antara  sumberdan  peneri- ma (Zhang et al. 2012).
Beberapa  parameter  kualitas  air  tidak  terpilih  se- bagai  model  baik  parameter  pada  musim  basah  mau- pun  musim  kering.  Hal  ini  disebabkan  parameter- parameter  tersebut  tidak  memenuhi  asumsi  dan  mem- berikan hasil model yang tidak signifikan. Keterkaitan antara kualitas air dan perilaku penggunaan lahan yang terpilih  secara  keseluruhan  signifikan  pada  (p<0.05). Nilai-nilai  terprediksi  merupakan  kedekatan  dengan nilai pantauan sebenarnya. Nilai tersebut menunjukkan bahwa  dengan  sedikit  kalibrasi  dan  validasi,  model regresi  dapat  diterapkan  pada  wilayah  DAS  lainnya
dengan  skala  geografis  yang  berbeda  dengan  variabel lanskap yang berbeda. Zhang & Wang (2012) menam- bahkan bahwa dalam penelitian terkait juga menunjukkan bahwa dalam rangka mencapai pembangunan  berkelanjutan,  pengelolaan  lahan  harus mempertimbangkan  potensi  dampak  penggunaan lahan  terhadap  perubahan  kualitas  air  dalam  skala DAS.  Hasilnya  dapat  memberikan  wawasan  tentang hubungan  antara  jenis  penggunaan  lahan  dan  kualitas air sungai.

## 3.3. Validasi Model
Validasi keterkaitan perubahan perilaku penggunaan  lahan  terhadap  kualitas  air  menggunakan data  proporsi  luas  perilaku  penggunaan  lahan  dan kualitas  air  setiap  stasiun  tahun  2011di  DAS  Citarum hulu.  Validasi  dilakukan  berdasarkan  selisih  antara nilai  aktual  dan  nilai  model.  Parameter-parameter terkait  memberikan  hasil overestimate dan underesti- mate dengan nilai error (∆) yang bervariasi. Nilai val- idasi  sebagaimana  tercantum  dalam  Tabel  2 menun- jukkan validasiparameter-parameter dengan persentase <  40%  dapat  dikatakan  memiliki  nilai  validasi  yang baik.  Nilai  selisih  negatif  parameter  menunjukkan model prediktif underestimate , sedangkan nilai selisih positif  parameter  menunjukkan  model  prediktif over- estimate terhadap nilai aktual validasi.
Moriasi et  al. (2007)  melaporkan  evaluasi  kinerja model menggunakan persen bias parameter kualitas air dalam  rentang  nilai  hingga  ±70%  untuk  predikat memuaskan.  Rating  kinerja  harus  mempertimbangkan kualitas  ketersediaan  data  yang  digunakan  untuk membangun  model.  Kualitas  data  semakin  baik  maka rating kinerja modelpun harus lebih ketat yang diindi- kasikan  dengan  batasan  rentang  persentase  lebih  ren- dah. Hal ini disebabkan kualitas data yang kurang baik akan memberikan ketidakpastian yang tinggi.
Kekuatan  prediktif  model  yang  memadai  dapat dinilai  salah  satunya  dengan  nilai  ∆  dari  model. Kriteria  ∆  dari  model  merupakan  ukuran  kedekatan variabel  respon  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel prediktor. Hal ini berarti bahwa model tersebut relevan jika  digunakan  untuk  memprediksi  variabel  ling- kungan  pada  lokasi  tertentu.  Strayer et  al. (2003) menambahkan kriteria terkait dengan keakuratan mod- el.  Beberapa  faktor  dapat  mempengaruhi  ketidakaku- ratan  model  diantaranya  komposisi  atribut  jenis penggunaan  lahan  yang  tidak  homogen  dan  asumsi pengaruh  langsung  variabel  penggunaan  lahan  ter- hadap  variabel  respon.  Asumsi  pengaruh  langsung tersebut  setidaknya  ada  dua  masalah  yang  akan dihadapi, yaitu adanya lagtime perubahan penggunaan lahan  terhadap  respon  ekosistem  dan  efek  dari  peru- bahan  penggunaan  lahan  tersebut  terhadap  respon ekosistem yang terjadi selama beberapa dekade.
Tabel 2. Validasi model parameter keterkaitan kualitas air terhadap proporsi jenis penggunaan lahan (%)
Parameter Wangisagara Ciliwung hulu
Aktual Model ∆ % Aktual Model ∆ % STORET -40 -51.38 -11.38 28.45 -30 -54.98 -24.98 83.27 Musim Basah pH 6.96 7.09 0.13 1.87 8.82 6.93 -1.89 21.43 TDS 148 88.73 -59.27 40.05 54.6 176.37 121.77 223.02 TSS 32 38.95 6.95 21.72 8 42.31 34.31 428.88 Temperatur 23.7 26.36 2.66 11.22 22 26.09 4.09 18.59 DO 8.8 3.56 -5.24 59.55 6.98 3.66 -3.32 47.56 BOD 3.04 3.06 0.02 0.66 31 2.57 -28.43 91.71 COD 12.8 14.31 1.51 11.80 tda 12.17 - - NO 2 0.004 0.0195 0.0155 387.50 0.006 0.038 0.032 533.33 TP 0.07 0.175 0.105 150.00 0.31 0.156 -0.154 49.68 H 2 S 0.05 0.049 -0.001 2.00 <0.005 0.044 0.039 780.00 Musim Kering pH 7.35 7.01 -0.34 4.63 6.91 6.86 -0.05 0.72 TDS 190.75 137.07 -53.68 28.14 44.15 102.11 57.96 131.28 Temperatur 22 24.65 2.65 12.05 24 23.81 -0.19 0.79 DO 6.43 3.83 -2.6 40.44 4.63 4.04 -0.59 12.74 BOD 2.47 8.23 5.76 233.20 25.5 16.61 -8.89 34.86 COD 15.52 19.02 3.5 22.55 tda 37.19 - -

## 3.4. Implementasi Manajemen Adaptif
Pola  konservasi  setiap  jenis  penggunaan  lahan  ber- potensi  menjadi  dilema  karena  masing-masing  mem- iliki nilai manfaat yang berbeda. Hubungan antar jenis penggunaan  lahan  secara  spasial  memerlukan  pen- dekatan  keberlanjutan  agar  fungsinya  menjadi  efektif terhadap  peningkatan  kualitas  lingkungan.  Model kualitas  air  terhadap  jenis  penggunaan  lahan  dapat menjadi  input  dalam  implementasi  pengelolaan  yang adaptif.  Peningkatan  satu  satuan  proporsi  luas  per- tanian  maka  pada  musim  basah  temperatur  sungai, BOD, COD, TP dan H 2 S akan menurun sebesar 0.1 o C, 1.07  mg/L,  1.06  mg/L,  0.00713  mg/L,  0.00194 mg/L.Sementara  itu,  pada  musim  basah  peningkatan satu  satuan  proporsi  luas  pertanianakan  menaikkan DO  sungai  sebesar  0.04  mg/L.  Status  mutu  air  secara keseluruhan  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan satu satuan proporsi luas pertanian akan berkontribusi menurunkan  nilai  STORET  sebesar  0.6.  Potensi  pro- porsi  pertanian  sebesar  41%  dari  luasDAS  Citarum hulu  seharusnya  mampu  menjadi  penyeimbang  ter- hadap  degradasi  kualitas  air.  Pola  aktivitas  pertanian yang tidak berwawasan lingkungan menjadi penyebab tidak  efektifnya  peran  pertanian  dalam  menjaga  kese- imbangan kualitas air.
Praktek konservasi terhadap jenis penggunaan lahan pertanian  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  po- tensi  proporsi  luas  pertanian  yang  besar  tersebut  se- bagai  jalur  penyangga.  Jalur  filter  vegetasi  sebagai jalur penyangga  merupakan sistem perlakuan vegetasi dalam  menurunkan  dampak  pencemar  melalui  debit limpasan  yang  berasal  dari  aktifitas  jenis  penggunaan lahan tertentu. Lovell et al. (2006) menjelaskan bahwa manfaat  yang  dapat  diperoleh  dari  pengelolaan  jalur
penyangga  diantaranya  mampu  mengurangi  laju  sedi- mentasi, menahan laju input aliran kimia melalui lim- pasan, meningkatkan keanekaragaman flora dan fauna serta  mengatur  temperatur  sungai.Sistem  jalur  pen- yangga dibutuhkan untuk perencanaan jangka panjang sehingga  efektifitas  pemantauan  menjadi  sangat  pent- ing  untuk  menelusur  dan  mengevaluasi  implementasi sistem jalur penyangga tersebut. Integrasi pengelolaan jalur  penyangga  ke  dalam  rencana  pembangunan pemerintah daerah dapat dilakukan dalam rangka pen- capaian  target  kebijakan  lingkungan  di  wilayah  ini diantaranya  penurunan  lahan  kritis  sebesar  36.81%, penurunan  kandungan  pencemar  limbah  ke  sungai sekaligus  juga  dapat  memberikan  nilai  tambah  pada sektor pertanian.
Pengelolaan  kualitas  air  dalam  rangka  konservasi lahan  dan  air  tersebut  perlu  mempertimbangkan lag time baik  pada  aktifitas  pengelolaan  lahan  maupun perubahan  konversi  lahan.  Faktor  HTI  dalam  rentang 10  tahun  terakhir  terindikasi  mengkonversi  sebagian wilayah HLS sebesar 11.48% dari total luas HLS pada tahun 2000 dan perubahan HTI menjadi PLKS sebesar 13.78%  dari  total  HTI  pada  tahun  2000.  Luas  jenis penggunaan  lahan  HTI  secara  proporsi  relatif  seim- bang  dalam  rentang  10  tahun  terakhir.Disamping  itu, pola  konversi  lahan  pertanian  juga  berasal  dari  jenis penggunaan  lahan  semak/belukar  dan  tanah  terbuka sehingga  keseimbangan  proporsi  HTI  seharusnya mengarah  pada  pertanian.  Hal  ini  dilakukan  dalam rangka  mempertahankan  proporsi  HLS  ataupun  HLP di  wilayah  hulu.  Helmers et  al. (2008)  menjelaskan bahwa lag time ini tergantung pada  waktu  yang dibu- tuhkan  vegetasi  untuk  dapat  terbentuk.  Masa  transisi dimungkinkan  adanya  pertumbuhan  rumput  yang banyak dalam satu musim. Namun, untuk memastikan
kinerja jangka panjang dari sistem dengan membentuk vegetasi dan mempertahankan vegetatif tersebut.
Pengelolaan  lahan  sawah  dapat  berkontribusi  ter- hadap input bahan kimia ke badan air.Setiap kenaikan satu  satuan  proporsi  luas  sawah  akan  meningkatkan pH  sebesar  0.03  pada  musim  basah  dan  0.02  pada musim  kering.  Namun,  kenaikan  satu  satuan  proporsi luas  sawah  akan  menurunkan  TSS  sebesar  0.62  mg/L pada  musim  basah  dan  DO,  BOD  serta  COD  sebesar 0.035 mg/L, 1.57 mg/L, 3.43 mg/L pada musim kering. Peningkatan  proporsi  luas  jenis  penggunaan  lahan sawah  dapat  berperan  penting  sebagai  umpan  balik terhadap  beberapa  indikator  target  parameter  kualitas air.  Watung et  al. (2004)  menjelaskan  bahwa  jenis penggunaan lahan sawah memiliki kemampuan dalam mempreservasi  air.  Kemampuan  preservasi  tersebut dapat  menahan  laju  aliran  yang  mengandung  bahan kimia  dengan  waktu  tinggal  lebih  lama.  Oleh  karena itu, pengelolaan kualitas air terhadap lahan sawah per- lu  mengintegrasikan  sistem  irigasi  yang  ramah  ling- kungan  dengan  memanfaatkan  karakteristik  alami  la- han.  Praktek  konservasi  dalam  rangka  pengelolaan kualitas  air  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  sis- tem irigasi rotasional dengan  penjadwalan  yang tepat, sistem aliran yang efisien, pemanfaatandan penggunaan  kembali tailwater dan  aliran  limpasan (USDA 2012).
Hasil  validasi  yang  dilakukan  pada  tingkat  luasdan wilayah berbeda menunjukkan bahwabeberapa param- eter  kualitas  air  memberikan  hasil  kurang  baik disebabkan  pola  ruang  yang  berbeda  dimana  proporsi permukiman  hingga  7.66%  dari  luas  sub  DASnya. Pola  permukiman  yang  mengikuti  alur  sungai  dapat memberikan  indikasi  tingginya  parameter  BOD.  Hal ini  berpotensi  menyebabkan  bias  dalam  penentuan indikator  target  pengelolaan.  Disamping  itu,  faktor curah  hujan,  jenis  tanah,kemiringan  lereng  dan  pola pengelolaan  lahan  yang  berbedajuga  berpotensi  mem- berikan hasil berbeda dalam penentuan indikator target tersebut.Variasi  proporsi  luas  jenis  penggunaan  lahan terhadap  respon  kualitas  air  dapat  memberikan  suatu input dalam perencanaan pengelolaan kualitas air.Penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  baik  pada tingkat sub sub DAS maupun sub DAS di bagian hulu, proporsi  lahan  hutan  perlu  dipertahankan  minimal 30%,  lahan  pertanian  minimal  40%  dan  lahan  per- mukiman  hanya  sekitar  1%.  Wilayah  sub  subDAS hulu  berpotensi  memiliki  kelas  kemiringan  >  8%  se- hingga untuk penentuan proporsi sawah akan bervaria- si  dengan  perkebunan,  tanah  terbuka  dan  se- mak/belukar.

## 4. Kesimpulan
Studi  menunjukkan  bahwa  status  mutu  air  di  DAS Citarum hulu dari tahun ke tahun relatif tidak ada pen- ingkatan kualitas air. Hasil regresi berganda parameter kualitas  air  terhadap  perilaku  penggunaan  lahan mengindikasikan  bahwa  adanya  hubungan  jenis  per- ilaku penggunaan lahan pertanian dan sawah terhadap kualitas  air.  Hal  ini  dapat  digunakan  untuk  mempred-
iksi  kualitas  air  di  suatu  daerah  aliran  sungai  sebagai alat  pengelolaan  dan  evaluasi  dalam  perencanaan pengelolaan  sumberdaya  air.Dalam  implementasi pengelolaannya,  hasil  studi  mengindikasikan  bahwa aplikasi  model  terhadap  perencanaan  penggunaan  la- han  harus  mempertimbangkan  asumsi  yang  dapat mempengaruhi faktor prediktif model seperti pengaruh langsung lag  time dari  perubahan  penggunaan  lahan yang spesifik  untuk  wilayah tertentu. Hal ini disebab- kan  setiap  perubahan  satu  satuan  proporsi  luas  jenis penggunaan lahan akan merubah kualitas aliran sungai. Implementasi  pengelolaanberdasarkan indikator kate- gori kualitas air dapat dilakukan dengan memaksimal- kan  faktor  non  struktural.  Proporsi  luas  setiap  jenis penggunaan  lahan  harus  dioptimalkan  dalam  konteks fungsi  dan  tujuannya  melalui  pendekatan  manajemen adaptif.  Pendekatan  tersebut  memberikan  cara  pan- dang  multifungsi  lahan  berdasarkan  karakteristik  ala- minya. Peran tersebut dapat memberikan dampak ket- erkaitan yang harmonis dalam menjaga keseimbangan lingkungan. Hal ini tentu saja dapat memberikan keun- tungan  bagi  konservasi  sumberdaya  air.  Dampaknya tidak  hanya  terhadap  kontrol  transportasi  material yang berpotensi  menjadi sumber pencemar dari setiap jenis  penggunaan  lahan,  tapi  juga  sekaligus  dapat memberikan  nilai  tambah  pada  setiap  sektor  baik  dit- ingkat lokal maupun regional.

## Daftar Pustaka
[1] Amiri,  B.  J.,  Nakane  K.,  2009.  Modeling  the  linkage  between river water quality and landscape metrics in the chugoku district of Japan. Springer, Water Resour. Manage., 23, pp. 931–956.
[2] Anhwange,  B.  A.,  Agbaji  E.  B.,  Gimba  E.  C.,  2012.  Impact assessment of human activities and seasonal variation  on River Benue,  within  Makurdi  Metropolis.  International  Journal  of Science and Technology 2(5), pp. 248-254.
[3] Berthouex,  P.  M.,  Brown  L.  C.,  2002.  Statistics  for  Environ- mental Engineers. 2 nd Ed. Lewis Publishers, Boca Raton.
[4] Bolliger,  J.,  Battig  M.,  Gallati  J.,  Klay  A.,  Stauffacher  M., Kienast  F.,  2011.  Landscape  multifunctionality:  a  powerful concept to identify effects of environmental change. Reg. Envi- ron. Change 11, pp. 203–206. Springer.
[5] Helsel, D. R., Hirsch R. M., 2002. Statistical Methods in Water Resources. US Geological Survey, USA.
[6] Junk, W. J., Bayley P. B., Sparks R. E., 1989. The flood pulse concept in river flood-plain systems. Di dalam: Dodge DP, edi- tor.  Proceedings  of  the  International  Large  River  Symposium. Can. Spec. Publ. Fish. Aquat. Sci., pp. 110-127.
[7] Karamouz,  M.,  Szidarovszky  F.,  Zahraie  B.,  2003.  Water  Re- sources Systems Analysis. Lewis Publishers, Florida.
[8] Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No.  115  tahun  2003 tentang Pedoman Penentuan Status Mutu Air.
[9] Lovell,  S.  T.,  Sullivan  W.  C.,  2006.  Environmental  benefits  of conservation  buffers  in  the  United  States:  Evidence,  promise, and open questions. Agriculture, Ecosystems and Environment. 112, pp. 249–260. Elsevier.
[10] Moriasi, D. N., Arnold J. G., Van Liew M. W., Bingner R. L., Harmel  R.  D.,  Veith  T.  L.,  2007.  Model  evaluation  guidelines for  systematic  quantification  of  accuracy  in  watershed  simula- tions. Transactions of the ASABE 50(3), pp. 885−900. Society of Agricultural and Biological Engineers, Michigan.
[11] Olivie-lauquet,  G.,  Gruau  G.,  Dia  A.,  Riou  C.,  Jaffrezic  A., Henin  O., 2001. Release  of  trace  elements  in  wetlands:  role  of seasonal variability. Wat. Res . 35(4), pp. 943-952. Elsevier.
[12] Peraturan  Presiden  No.  33  Tahun  2011  tentang  Kebijakan  Na- sional Pengelolaan Sumberdaya Air.
[13] Peterson, E. E., Sheldon F., Darnell R., Bunn S. E., Harch B. D., 2010. A comparison of spatially explicit lanscape representation methods  and  their  relationship  to  stream  condition.  Freshwater Biology, pp. 1-21. Blackwell Publishing Ltd.
[14] Rawlings,  J.  O.,  Pentula  S.  G.,  Dickey  D.  A.,  1998.  Applied Regression  Analysis:  A  Research  Tool.  2 nd Ed.  Spinger-Verlag New York, Inc., New York.
[15] Strayer,  D.  L.,  Beighley  R.  E.,  Thompson  L.  C.,  Brooks  S., Nilsson C., Pinay G., Naiman R. J., 2003. Effects of land cover on stream ecosystems: roles of empirical models and scaling is- sues. Ecosystems 6, pp. 407–423. Spinger-Verlag.
[16] [USDA]  United  States  Departement  of  Agriculture,  2012.  Na- tional  Best  Management  Practices  for  Water  Quality  Manage- ment  on  National  Forest  System  Lands.  Volume  1:  National Core  Technical  Guide.  Forest  Services  United  States  Departe- mentof Agriculture, Washington DC.
[17] Watung,  R.  L.,  Tala’ohu  S.  H.,  Agus  F.,  2004.  Fungsi  lahan sawah  dalam  preservasi  air.  Di  dalam:  U.  Kurnia,  F.  Agus,  D. Setyorini, dan A. Setiyanto, editor. Prosiding Seminar Nasional Multifungsi dan Konversi Lahan Pertanian, pp. 149-157. Bogor, 2 Oktober dan Jakarta, 25 Oktober 2002. Badan Penelitian dan Pengembangan  Pertanian.  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Tanah dan Agroklimat. Departemen Pertanian, Jakarta.
[18] Zhang,  W.,  Li  H.,  Sun  D.,  Zhou  L.,  2012.  A  statistical  assess- ment of the impact of agricultural land use intensity on regional surface  water  quality  at  multiple  scales .  Int.  J.  Environ.  Res. Public Health. 9, pp. 4170-4186.
[19] Zhang,  Y.,  Wang  Y.,  2012.  Assessment  of  the  impact  of  land- use  types  on  the  change  of  water  quality  in  Wenyu  River  Wa- tershed,  Beijing,  China.  Stephen  Young  (Ed.). International Perspectives on Global Environmental Change .