## Pengaruh Curah Hujan Rata-rata Tahunan terhadap Indeks Erosi dan Umur Waduk pada DAS Citarum Hulu

## Bakhtiar
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100 Pondok Cina, Depok, Jawa Barat 16424 E-mail: bakhtiar_usb@yahoo.co.id
Joetata Hadihardaja
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Tembalang, Semarang 50275
Iwan K. Hadihardaja
Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan (FTSL) Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung 40132 E-mail: hardaja@si.itb.ac.id

## Abstract
The  aim  of  this  study  is  to  find  out  the  effect  of  annual  rainfall  on  the  erosion  index  and  the  life  of  a reservoir. The erosion index is defined as the total soil loss divided by the tolerable soil loss. The life of a reservoir  is  affected  by  the  amount  of  sediment  flowing  into  the  reservoir  and  sediment  trap,  which  is  a function of the effective capacity of the reservoir and the inflowing water. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) version  2005 model  was  incorporated  into  this  study  to  simulate  hydrological  processes  taking place in the catchment. ArcSWAT (ArcGIS Interface for SWAT 2005) program was used as a preprocessing tool  to  write  in  input  files  to  be  executed  by  SWAT.SWAT  model  involves  a  great  number  of  parameters. Hence, its reliability depends so much on the data availability and some parameter adjustments. From the calibration and validation results on annual data, the model is considerably of good performance. This was proven from the coefficient of correlation (r), coefficient of determination (R 2 ), model efficiency (ME), and index  of  agreement  (IA)  which  are  close  to  1  except  for  the  sediment  inflow.  The  difference  between  the observed  and  simulated  sediment  inflow  resulted  because  the  SWAT  model  accounts  for  the  annual variation  in  precipitation  and  mean  inflow  discharge  which  is  not  manifested  in  the  observed  data.  The modeling  results  revealed  that  the  average  inflowing  sediment  into  the  reservoir  is  5,102,000  ton/year resulting in 46.18 year effective life of the  reservoir which  corresponds to the critical degree  of 1.15. The graph plotting the values of the sediment inflow and the critical degree of the reservoir life reveals a linear relationship.
Keywords : SWAT, HRU, Water yield, Surface flow, Base flow, Sediment inflow

## Abstrak
Kajian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh curah hujan rata-rata tahunan terhadap indeks erosi dan umur  waduk.  Indeks  erosi  didefinisikan  sebagai  total  kehilangan  tanah  dibagi  dengan  kehilangan  tanah yang  dapat  ditoleransi.  Umur  waduk  dipengaruhi  oleh  jumlah  sedimen  yang  masuk  ke  waduk  (inflow sedimen)  dan  sediment  trap,  yang  merupakan  fungsi  dari  kapasitas  efektif  waduk  dan  air  yang  masuk  ke waduk  (debit  inflow).  Model  Soil  and  Water  Assessment  Tool  (SWAT)  versi  2005  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  mensimulasikan  proses-proses  hidrologi  yang  terjadi  di  daerah  tangkapan  waduk. Program  ArcSWAT  (ArcGIS  Interface  for  SWAT  2005)  digunakan  sebagai  alat  bantu  pemrosesan  awal untuk  menuliskan  file-file  input  yang  akan  dieksekusi  oleh  SWAT.  Model  SWAT  melibatkan  parameter- parameter yang sangat banyak, sehingga tingkat keandalannya sangat bergantung pada kelengkapan data dan  penyesuaian  terhadap  beberapa  parameter.  Dari  hasil  kalibrasi  dan  validasi  terhadap  data  bulanan,
kinerja model  dinilai cukup baik. Hal ini dibuktikan dari nilai koefisien korelasi (r), koefisien determinasi (R 2 ),  efisiensi  model  (ME),  serta  indeks  kecocokan  (IA)  yang  mendekati  1  kecuali  untuk  inflow  sedimen. Perbedaan  antara  inflow  sedimen  hasil  observasi  dan  simulasi  terjadi  karena  model  SWAT memperhitungkan  variasi  curah  hujan  dan  debit  inflow  rata-rata  tahunan  yang  tidak  terlihat  pada  data observasi. Dari hasil simulasi diperoleh inflow sedimen rata-rata yang masuk ke waduk sebesar 5,102,000 ton/tahun yang menyebabkan umur efektif waduk menjadi  46.18 tahun dan tingkat kekritisan  umur  waduk sebesar  1.15.  Grafik  yang    menghubungkan  nilai-nilai  inflow  sedimen  dan  tingkat  kekritisan  umur  waduk menunjukkan suatu hubungan yang bersifat linear.
Kata-kata Kunci: SWAT, HRU, Water yield, Surface flow, Base flow, Inflow sedimen

## Pendahuluan
Laju  sedimentasi  di  Daerah  Tangkapan  Waduk Saguling  dalam  dasawarsa  terakhir  dilaporkan meningkat  hampir  dua  kali  lipat.  Hal  tersebut diduga  disebabkan  oleh  kerusakan  ekosistem  di sepanjang daerah tangkapan terutama berkurangnya  luas  hutan  di  bagian  hulu.  Kajian ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  pengaruh curah  hujan  rata-rata  tahunan  terhadap  indeks erosi dan umur waduk.
Daerah  Tangkapan  Waduk  Saguling  mencakup mata air Sungai Citarum hingga Saguling dengan luas sekitar 1744,98 km 2 sebagai bagian dari DAS Citarum yang merupakan salah satu DAS terbesar di Jawa Barat. Curah hujan bulanan rata-rata yang diukur  pada  tahun  2008  sekitar  172  mm  dengan nilai total curah hujan tahunan sebesar 2.070 mm. Kondisi  topografi  didominasi  oleh  pegunungan sepanjang  batas  DAS  dan  dataran  yang  luas  di tengah DAS.

## Metode Penelitian
Erosi  adalah  terangkatnya  lapisan  tanah  atau sedimen  karena  tegangan  yang  yang  ditimbulkan oleh gerakan angin atau air pada permukaan tanah atau  saluran.  Pada  lingkungan  DAS,  laju  erosi dikendalikan  oleh  kecepatan  aliran  air  dan  sifat sedimen  (terutama  ukuran  butirnya).  Tegangan yang  bekerja  pada  permukaan  tanah  atau  saluran sebanding  dengan  kecepatan  aliran.  Resistensi tanah  atau  sedimen  untuk  bergerak  sebanding dengan  ukuran  butirnya.  Gaya  pembangkit eksternal  yang  menimbulkan  erosi  adalah  curah hujan  dan  aliran  air  pada  lereng  DAS.  Curah hujan  yang  tinggi  dan  lereng  DAS  yang  miring merupakan  faktor  utama  yang  membangkitkan erosi.  Pertahanan  DAS  terhadap  erosi  tergantung utamanya pada tutupan lahan. Penguatan pertahanan  terhadap  erosi  dapat  pula  dilakukan dengan upaya-upaya kerekayasaan.

## Laju Erosi Aktual
Dalam penelitian ini perilaku erosi dan sedimentasi  dimodelkan  dengan  menggunakan alat  bantu  ArcSWAT  ( Arc  GIS  Interface  for
SWAT  Model ).  Model  SWAT  ( Soil  and  Water Assessment  Tool )  adalah  suatu  suatu  model  DAS semi tersebar ( semi distributed ) dengan antarmuka  ArcGIS  yang  menggambar  kan  sub DAS  dan  jaringan  sungai  dari  Model  Elevasi Digital  (DEM)  serta  menghitung  keseimbangan air  harian  dari  data  meteorologi,  tanah  dan  tata guna lahan.
Pemodelan  erosi  dalam  SWAT  didasarkan  pada persamaan  MUSLE  ( Modified  Universal  Soil Loss Equation ) sebagai berikut:
  CFRG LS P C K area Q Q sed USLE USLE USLE USLE hru peak surf          56 , 0 8 , 11 (1) dimana: sed = sediment yield (ton)
Q surf =  limpasan permukaan (mm/ha)
Q peak =  debit puncak limpasan (m 3 /s) area hru =  luas HRU (satuan respons hidrologi) (ha)
K USLE =  faktor erodibilitas tanah USLE (0,013 ton m 2 jam/[m 3 ton cm]) C USLE =  faktor tutupan dan pengelolaan USLE P USLE =  faktor praktik pendukung USLE LS USLE =  faktor topografi USLE CFRG =  faktor fragmen kasar

## Batas Toleransi Erosi
Secara  sederhana  batas  toleransi  erosi  ( tolerable soil  loss,  T ),  dapat  dinyatakan  sebagai  suatu  laju erosi yang tidak boleh melebihi laju pembentukan tanah.  Sedikitnya  ada  empat  faktor  utama  yang mempengaruhi batas  toleransi  erosi tanpa kehilangan  produktivitas  tanah  secara  permanen. Keempat faktor tersebut adalah  kedalaman tanah, tipe  bahan  induk,  produktivitas  relatif  dari  tanah lapisan  atas  ( top  soil )  dan  tanah  lapisan  bawah ( sub  soil ),  serta  jumlah  erosi  terdahulu.  Makin dalam  tanah  dan  makin  tebal  bahan  yang  tembus oleh  akar  tumbuhan,  makin  cepat  erosi  yang terjadi  tanpa  kehilangan  kapasitas  produksi  yang tidak dapat diperbaiki.
Nilai  T  pada  masing-masing  HRU  dapat ditentukan  dengan  cara  merujuk  pada  penetapan nilai  T  untuk  tanah-tanah  di  Indonesia  yang disajikan pada Tabel 1 berikut ini:
Pengaruh Curah Hujan Rata-rata Tahunan terhadap Indeks Erosi dan Umur Waduk pada DAS Citarum Hulu
Tabel 1. Pedoman Penetapan Nilai Batas Tolerasi Erosi untuk Tanah-tanah di Indonesia
No. Sifat Tanah dan Substratum Batas Toleransi Erosi ( T ) (ton/ha/tahun) 1.  Tanah sangat dangkal (< 25 cm) di atas batuan. 0,0 2.  Tanah sangat dangkal (< 25 cm) di atas bahan telah melapuk (tidak terkonsolidasi). 4,8 3.  Tanah dangkal (25 – 50 cm) di atas bahan telah melapuk. 9,6
4.  Tanah dengan kedalaman
sedang (50 – 90 cm) di atas bahan telah melapuk. 14,4
5.  Tanah yang dalam (> 90
cm) dengan lapisan bawah yang kedap air di atas substrata yang telah melapuk. 16,8 6.  Tanah yang dalam (> 90 cm) dengan lapisan bawah berpermeabilitas lambat, di atas substrata telah melapuk. 19,2
7.  Tanah yang dalam (> 90
cm) dengan lapisan bawah berpermeabilitas sedang, di atas substrata telah melapuk. 24,0 8.  Tanah yang dalam (> 90 cm) dengan lapisan bawah yang permeabel, di atas substrata telah melapuk.
30,0
Sumber: Arsyad (1989)

## Indeks Erosi
Indeks  erosi  ( IE )  dari  suatu  DAS  diperoleh dengan  cara  membagi  besaran  laju  erosi  aktual ( E )  pada  DAS  tersebut  dengan  batas  toleransi erosi  ( T ).  Setelah  laju  erosi  aktual  ( E )  dan  batas toleransi  erosi  ( T )  diketahui  maka  dapat ditentukan indeks erosi ( IE ) dengan rumus:

## T E
IE  ......................................................... (2)
dimana:
IE = indeks erosi,
E = laju erosi aktual (ton/ha/tahun),
T = batas toleransi erosi (ton/ha/tahun)
Nilai indeks erosi yang telah diketahui selanjutnya  klasifikasikan  berdasarkan  kriteria standar  evaluasi  kinerja  DAS  sebagaimana Tabel 2 berikut ini:

## Tabel 2. Kriteria Penilaian Indeks Erosi (IE) DAS
No. Indeks Erosi ( IE ) Kategori 1. IE ≤ 1,0 Rendah 2. 1,0 < IE ≤ 4,0 Sedang 3. 4,0 < IE ≤ 10,0 Tinggi 4. IE > 10,0 Sangat Tinggi
Sumber: Hammer (1981)

## Umur Efektif Waduk
Umur efektif dari  suatu  waduk diprediksi dengan metode sediment  trap .  Gunner  Brune  (Bureau  of Reclamation, 2006) mengemukakan bahwa sediment  trap tergantung  pada  perbandingan antara kapasitas tampungan waduk ( C ) dan inflow tahunan  ( I w )  dari  waduk  yang  bersangkutan. Sediment  trap waduk  akan  berkurang  sejalan dengan  umurnya,  karena  kapasitas  waduk  akan berkurang  oleh  akumulasi  sedimen.  Untuk menentukan sediment trap digunakan persamaan:
Iw C TE / log 25 , 0 96 . 0  ................................. (3) dimana: TE = sediment trap (%) C = kapasitas efektif waduk (m 3 ) I w
= inflow rata-rata tahunan (m 3 )
Selanjutnya  volume dead  storage waduk  pada tahun ke- t dapat ditentukan dengan persamaan:
       n sed out n t dt t TE sed DEAD 1  ....................... (4)
dimana: DEAD t=n =   Volume  tampungan  mati  setelah n tahun (m 3 )
TE(t)
= sediment  trap sebagai  fungsi  dari waktu
sed out =   inflow  sedimen,  jumlah  sedimen yang  keluar  dari  daerah  tangkapan dan  masuk  ke  waduk,  merupakan salah satu output dari model SWAT (ton/tahun)
 sed =  berat  jenis  sedimen  yang  masuk  ke waduk (ton/m 3 )
Dengan  mensubstitusikan  Persamaan  2  ke  dalam Persamaan 3, diperoleh:
             n I t C sed out n t dt sed DEAD w 1 log 25 , 0 96 , 0  ..... (5)
dimana:
C(t) =  kapasitas  efektif  waduk  sebagai  fungsi dari waktu (m 3 )
Mengingat   1    t o DEAD C t C , maka:
             n I DEAD C sed out n t dt sed DEAD w t o 1 log 25 , 0 1 96 , 0 
...  (6)
dimana:
Co
=   kapasitas total waduk (m3)
DEADt-1  =  volume  dead  storage  pada  tahun sebelumnya (m3).
Persamaan  di  atas  akan  sulit  jika  diselesaikan secara  analitis.  Sebagai  alternatif  kita  dapat menuliskannya dalam bentuk diskrit:
         
     n t I DEAD C sed out n t t sed DEAD w t o 0 log 25 , 0 1 96 , 0  .. (7)
atau:
               n t I DEAD C sed out n t w t o t sed DEAD 0 log 25 , 0 1
96 , 0  ... (8)
dimana:
 t = langkah waktu (tahun)
Persamaan  7  di  atas  dapat  diselesaikan  secara numerik:
 Untuk mendesain volume dead storage, maka nilai DEAD t=n dapat  ditentukan  secara eksplisit  dengan  menetapkan  nilai n sama dengan umur rencana waduk ( U r ),
 Sedangkan  untuk  mendapatkan  umur  efektif waduk  ( U e ),  maka  nilai  n  dapat  ditentukan secara  implisit  dengan  menetapkan  nilai DEAD t=n sama  dengan  volume  total dead storage.

## Tingkat Kekritisan Umur Waduk
Dalam  penelitian  ini,  tingkat  kekritisan  waduk ditinjau  dari  aspek  fungsionalitasnya,  dimana suatu  waduk  dinyatakan  kritis  bila  umur  efektif waduk  sama  dengan  umur  rencananya.  Umur efektif  waduk  adalah  waktu  penuhnya dead storage sejak  waduk  dioperasikan,  yang  nilainya dapat  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  umur rencana.  Umur  efektif  waduk  diperoleh  secara implisit  dengan  menggunakan  Persamaan  7 sebagaimana  dijelaskan  di  atas.  Secara  umum, tingkat kekritisan umur waduk dapat didefinisikan sebagai:
e r U U c  .........................................................   (9)
dimana: c =   faktor tingkat kekritisan umur waduk, U e =   umur  efektif  waduk  berdasarkan  hasil simulasi  yang  diperoleh  secara  implisit dari Persamaan 7,
U r =   umur rencana waduk.
Kondisi kritis terlampaui jika U e = U r atau:
1   r r
U U c ..................................................   (10)
Jadi waduk berada dalam kondisi kritis jika nilai c ≥  1.  Secara  skematik,  tingkat  kekritisan  waduk diilustrasikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Konsep tingkat kekritisan umur waduk secara skematik

## Penyusunan Model Dengan Arcswat
Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  memainkan peran yang penting dalam pemodelan sumberdaya alam dan merupakan alat bantu yang efektif yang membantu dalam kajian pemodelan hidrologi/kualitas  air  sera  analisis  terhadap berbagai skenario pengelolaan. Antarmuka SWAT dan SIG membantu dalam mengintegrasikan  informasi  spasial  mengenai topografi,  tanah,  dan  tata  guna  lahan  dengan pemodelan hidrologi. Antarmuka ini memungkinkan suatu DAS yang besar didelineasi ke dalam ratusan sub DAS atau grid cell sehingga membantu  mempertahankan  sifat  parameter model  yang  tersebar  di  seluruh  luasan  DAS  dan karakteristiknya  yang  homogen  dalam  suatu  sub DAS.  Antarmuka  ArcGIS  untuk  SWAT  2005 digunakan  untuk  pemrosesan  awal  dan  simulasi hidrologi dalam penelitian ini.
ArcSWAT  merupakan  lingkungan  pemodelan tunggal  dan  khas  yang  akrab  dengan  pengguna berdasarkan  beberapa  alat  bantu  antarmuka dengan pengguna ( user interface tool ). ArcSWAT versi  terbaru  adalah  ArcSWAT  2.3  yang  dirilis oleh  Blackland  Research  Center  –  Temple,  TX dalam bulan Mei 2009 untuk SWAT2005.
Data  input  untuk  penyusunan  model  berasal  dari berbagai sumber (Tabel 3).
Pengaruh Curah Hujan Rata-rata Tahunan terhadap Indeks Erosi dan Umur Waduk pada DAS Citarum Hulu
Tabel 3. Sumber Data Input Jenis Data Skala Sumber Keterangan Model Elevasi Digital Resolusi 90 m Proyeksi: UTM/WGS84 zone 48 S Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) Elevasi, panjang dan kemiringan lahan dan saluran Jaringan Sungai ( Hydrography ) 1:250.000 Proyeksi: UTM/WGS84 zone 48 S Dinas PSDA Provinsi Jawa Barat Geologi 1:250.000 Proyeksi: UTM/WGS84 zone 48 S Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat Parameter fisik tanah (bulk density, tekstur, materi organik, konduktivitas hidraulik, dll.) Tata Guna Lahan/ Tutupan Lahan 1:250.000 Proyeksi: UTM/WGS84 zone 48 S Dinas Tata Ruang dan Permukiman Provinsi Jawa Barat Klasifikasi tata guna lahan Curah Hujan 8 stasiun 1987-2004 PT. Indonesia Power UBP Saguling Debit Sungai dan Sedimen 1 stasiun 1987-2004 PT. Indonesia Power UBP Saguling
Gambar 2. Model Elevasi Digital

## DAS Citarum Hulu
Data  klimatologi  diperoleh  dari  8  stasiun klimatologi  yang  tersebar  pada  DAS  Citarum Hulu. Lokasi dari masing-masing stasiun ditunjukkan pada Tabel 4 dan Gambar 3.

## Tabel 4. Lokasi Stasiun Klimatologi pada DAS Citarum Hulu
No. Stasiun Xpr Ypr Lat Long  Elevasi 1  Bandung 788962,199 9235110,381  -6,913  107,615 946 2  Ujungberung 797444,988 9234628,404  -6,917  107,692 680 3  Cicalengka 810651,148 9226627,592  -6,988  107,811 673 4  Ciparay 798601,732 9220747,477  -7,042  107,703 689 5  Paseh 803999,871 9213517,827  -7,107  107,752 878 6  Cililin 772285,807 9230387,010  -6,956  107,464 686 7  Cisondari 779804,643 9213421,432  -7,109  107,533 1150 8  Chinchona 785973,944 9206673,759  -7,170  107,589 1458
Curah  hujan  harian  dari  tahun  1987  sampai dengan tahun 2008 diperoleh dari delapan stasiun klimatologi  yang  berada  di  DAS  Citarum  Hulu. Data  hujan  harian  yang  diperoleh  selanjutnya diproses dengan menggunakan program pcpSTAT
untuk  mendapatkan  parameter  statistik  yang diperlukan sebagai input model SWAT.

## Gambar 3. Lokasi stasiun klimatologi
Setelah  semua  data  input  disiapkan  dan ditambahkan  ke  dalam  basis  data  SWAT,  proyek SWAT  yang  baru  dibuat  dengan  Antarmuka ( Interface )  ArcGIS.  Langkah-langkah  utama  dari prosedur  SWAT  meliputi  mendelineasi  sub-DAS dan  HRU  serta  menulis  semua  file  input (Gambar 4).
Langkah pertama yang diperlukan untuk membangun suatu model SWAT adalah mendefinisikan  parameter  yang  terkait  dengan elevasi  seperti:  elevasi  di  atas  permukaan  laut, aspek kemiringan, jaringan aliran sungai, jarak ke sungai  terdekat,  serta  membagi  DAS  ke  dalam sub-sub  DAS.  Data  DEM  dengan  resolusi  90  m dari Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) digunakan dalam tahapan ini.
Mendelineasi jaringan sungai Luas minimum sub-DAs Mensetup model (periode waktu, langkah output)
Memodifikasi basis data/ file input
Mendefinisikan tata guna lahan dan jenis tanah, dikaitkan dengan basis data Mengisi kekosongan DEM
Mendelineasi sub-DAS Menjalankan model Mendefinisikan outlet Menulis file input
Mendefinisikan HRU ganda ( multiple ) Luas ambang minimum Mendefinisikan stasiun klimatologi
Gambar 4. Langkah-langkah untuk menyusun model SWAT dengan ArcGIS

## Gambar 5. Hasil delineasi DAS dengan ArcSWAT

## Pemisahan Baseflow
Untuk  mengetahui  fraksi  komponen  debit  dalam total  aliran  hasil  observasi,  digunakan  teknik penyaringan  digital  ( digital  filter  technique ). Metode ini asalnya  digunakan dalam analisis  dan pemrosesan sinyal. Persamaannya adalah:
  ) 1 ( ) ( 2 ) 1 ( ) 1 ( ) (         t Q t Q t Q t Q tot tot surf surf  
........ (11)
dimana:
Q surf =   limpasan permukaan yang disaring (respons cepat) Q tot =   aliran sungai total
β =   parameter filter (ditetapkan hingga 0,925) t =   langkah waktu ( time step )
Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  hasil penyaringan  baseflow  secara  digital  memiliki kesamaan  dengan  teknik  pemisahan  baseflow secara  manual  (Arnold  &  Allen,  1999).  Program filter  memberikan  tiga  lengkung  baseflow  untuk zone  iklim  yang  berbeda.  Lengkung  yang  kedua sangat  cocok  untuk  daerah  yang  basah.  Dalam
penelitian  ini  digunakan  baseflow  filter  program untuk  memisahkan  baseflow  dari  aliran  sungai (Gambar 6 ).

## Gambar 6. Pemisahan baseflow dari aliran sungai

## Kalibrasi Model
Kalibrasi  dilakukan  terhadap  data  hasil  observasi pada  outlet  DAS  (pos  duga  air  Nanjung)  selama 11  tahun,  yaitu  dari  tahun  1987  sampai  dengan tahun 1997. Selanjutnya kinerja model dievaluasi berdasarkan  parameter-parameter  statistik  seperti koefisien  korelasi  ( r ),  koefisien  determinasi  ( R 2 ), efisiensi  model ( ME ), dan indeks  kecocokan ( IA ) (Spiegel, 1961).

## Hasil dan Pembahasan

## Water Yield
Berdasarkan perbandingan antara total water yield tahunan  hasil  simulasi  dan  observasi  diperoleh nilai  koefisien  korelasi  ( r )  sebesar  0,938, koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 0,876, efisiensi model ( ME )  sebesar  0,874  dan indeks  kecocokan ( IA ) sebesar 0,968 (Gam,bar 7 dan Gambar 8).
1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 K e te ba la n A ir (m m ) Tahun Kalibrasi Water Yield Tahunan Observasi Simulasi Gambar 7. Hasil kalibrasi water yield
Gambar 8. Hubungan antara Water Yiel d Hasil Simulasi dan Observasi

## Surface Flow
Berdasarkan  perbandingan  antara surface  flow tahunan  hasil  simulasi  dan  observasi  diperoleh nilai  koefisien  korelasi  ( r )  sebesar  0,930, koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 0,861, efisiensi model ( ME ) sebesar  0,856  dan indeks  kecocokan ( IA ) sebesar 0,962 sebagai ditunjukkan Gambar 9 dan Gambar 10.
500 600 700 800 900 1,000 1,100 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Ke te ba la n A ir (m m ) Tahun Kalibrasi Surface Flow Tahunan Observasi Simulasi Gambar 9. Hasil kalibrasi surface flow
Gambar 10. Hubungan antara surface flow hasil simulasi dan observasi

## Base Flow
Berdasarkan  perbandingan  antara base-flow tahunan  hasil  simulasi  dan  observasi  diperoleh nilai  koefisien  korelasi  ( r )  sebesar  0,893, koefisien determinasi ( R 2 ) sebesar 0,773, efisiensi model ( ME )  sebesar  0,727  dan indeks  kecocokan ( IA ) sebesar 0,937.
500 600 700 800 900 1000 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 K e te ba la n A ir (m m ) Tahun Kalibrasi Base Flow Tahunan Observasi Simulasi Gambar 11. Hasil kalibrasi base flow
Gambar 12. Hubungan antara base flow hasil simulasi dan observasi
Debit Inflow
Berdasarkan  perbandingan  antara  debit inflow rata-rata  tahunan  hasil  simulasi  dan  observasi diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  ( r )  sebesar 0,941,  koefisien  determinasi  ( R 2 )  sebesar  0,883, efisiensi  model  ( ME )  sebesar  0,878  dan  indeks kecocokan  ( IA )  is  0,969  (Gambar  13  dan Gambar 14).
50 60 70 80 90 100 110 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 D e bi t (m 3 / s) Tahun Kalibrasi Debit Inflow Rata-Rata Tahunan Observasi Simulasi
Gambar 13. Hasil Kalibrasi Debit Inflow
Gambar 14. Hubungan antara debit inflow hasil simulasi dan observasi
Sedimen Inflow
Berdasarkan  perbandingan  antara  sedimen inflow rata-rata  tahunan  hasil  simulasi  dan  observasi diperoleh  nilai  koefisien  korelasi  ( r )  sebesar  - 0,018,  koefisien  determinasi  ( R 2 )  sebesar  -0,530, efisiensi  model  (ME)  sebesar  -0,581  dan  indeks kecocokan  (IA)  sebesar  0,350.  Nilai  negatif terjadi  karena inflow sedimen  tahunan  hasil observasi  relatif  konstan  meskipun  curah  hujan dan  debit  rata-rata  tahunan  bervariasi,  sedangkan inflow sedimen  tahunan  hasil  simulasi  bervariasi sesuai  dengan  curah  hujan  dan  debit  rata-rata tahunan (Gambar 15 dan Gambar 16).
2 3 4 5 6 7 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 Inf low S e di m e n (j ut a t on / ta hu n ) Tahun Kalibrasi Inflow SedimenTahunan Observasi Simulasi Gambar 15. Hasil kalibrasi sedimen inflow
y = 0.952x R² = -0.53 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 O bs e rv a si (j ut a t on/ ta hun ) Simulasi (juta ton/tahun) Kalibrasi Inflow Sedimen Tahunan Gambar 16. Hubungan antara sedimen inflow hasil simulasi dan observasi
Hubungan  antara  debit inflow rata-rata  tahunan dan inflow sedimen diplot pada Gambar 17. Deviasi  antara  garis  interpolasi  terhadap  data observasi  dan  simulasi  terjadi  karena  model SWAT memperhitungkan variasi curah hujan dan debit inflow rata-rata  tahunan  yang  tidak  terlihat pada data observasi. Inflow sedimen tahunan hasil observasi  relatif  konstan  meskipun  curah  hujan dan  debit inflow rata-rata  tahunan  bervariasi setiap tahun.
Sed out = -4731.Q + 5*10 6 R² = 0.002 (Obs.) Sed out = 63099Q - 39826 R² = 0.931 (Sim.) 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 50 60 70 80 90 100 110 Inf low S e di m e n Ta huna n , Se dout (j ut a ton /t ahun ) Debit Rata-rata  Tahunan,  Q (m 3 /s) Sediment Rating Curve Hasil Kalibrasi Linear (Observasi) Linear (Simulasi)

## Gambar 17. Hubungan antara debit rata-rata tahunan dan sedimen inflow
Tabel 5 berikut merangkum nilai rata-rata tahunan dari water  yield,  surface  flow,  baseflow,  debit inflow  dan  inflow  sedimen beserta  parameter- parameter statistiknya.
Tabel 5. Rekapitulasi nilai rata-rata tahunan hasil simulasi
No. Parameter Satuan Nilai Rata 2 Tahunan r R 2 ME IA Observasi Simulasi 1. Water Yield mm 1,503 1,513 0.938 0.876 0.874 0.968 2. Surface Flow mm 777 767 0.930 0.861 0.856 0.962 3. Baseflow mm 710 731 0.893 0.773 0.727 0.937 4. Debit Inflow m 3 /s 85.14 86.09 0.941 0.883 0.878 0.969 5. Inflow Sedimen ton 4,773,374 4,875,182 -0.018 -0.530 -0.581 0.350
Pengaruh Curah Hujan Rata-rata Tahunan terhadap Indeks Erosi dan Umur Waduk pada DAS Citarum Hulu

## Tabel 6. Rekapitulasi hasil validasi model dengan data bulanan
No. Parameter Satuan Nilai Rata 2 Tahunan r R 2 ME IA Observasi Simulasi 1. Water Yield mm 1,628 1,626 0.987 0.974 0.974 0.993 2. Surface Flow mm 841 851 0.967 0.920 0.914 0.980 3. Baseflow mm 789 779 0.958 0.913 0.909 0.974 4. Debit Inflow m 3 /s 89.61 89.74 0.988 0.975 0.976 0.994 5. Inflow Sedimen ton 5,668,783 5,328,818 0.742 -70.500 -70.565 0.272
Dari hasil kalibrasi terhadap data  tahunan terlihat bahwa kinerja model ( model performance ) cukup baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  koefisien korelasi  ( r ),  koefisien  determinasi  ( R 2 ),  efisiensi model  ( ME ),  dan  indeks  kecocokan  ( IA )  yang mendekati 1 kecuali untuk sedimen inflow dengan alasan yang telah disebutkan sebelumnya.

## Validasi Model
Validasi  dilakukan  terhadap  model  yang  telah dikalibrasi  dengan  menggunakan  data  pada  11 tahun  berikutnya,  yaitu  dari  tahun  1998  sampai dengan tahun 2008 (Tabel 6).
Dari  hasil  validasi  terhadap  data  tahunan  terlihat bahwa kinerja model ( model performance ) cukup baik  (Tabel  6).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai koefisien  korelasi  ( r ),  koefisien  determinasi  ( R 2 ), efisiensi  model ( ME ), dan indeks  kecocokan ( IA ) yang  mendekati  1  kecuali  untuk inflow sedimen dengan  alasan  yang  sama  dengan  kasus  kalibrasi inflow sedimen.

## Indeks Erosi DAS
Indeks  erosi  rata-rata  pada  DAS  Citarum  Hulu termasuk tinggi, yaitu sebesar 7,86.
Gambar 18. Sediment Yield Tahunan (ton/ha)

## Tabel 7. Indeks Erosi DAS Citarum Hulu
Tahun Sediment Yield Indeks Erosi Kategori (t/ha) 1987 213.64 7.12 Tinggi 1988 202.33 6.74 Tinggi 1989 257.27 8.58 Tinggi 1990 240.17 8.01 Tinggi 1991 202.14 6.74 Tinggi 1992 269.28 8.98 Tinggi 1993 214.64 7.15 Tinggi 1994 247.35 8.25 Tinggi 1995 177.75 5.93 Tinggi 1996 221.22 7.37 Tinggi 1997 170.66 5.69 Tinggi 1998 321.84 10.73 Sangat Tinggi 1999 233.51 7.78 Tinggi 2000 201.44 6.71 Tinggi 2001 213.71 7.12 Tinggi 2002 257.19 8.57 Tinggi 2003 256.51 8.55 Tinggi 2004 165.9 5.53 Tinggi 2005 197.45 6.58 Tinggi 2006 210.23 7.01 Tinggi 2007 367.03 12.23 Sangat Tinggi 2008 347.57 11.59 Sangat Tinggi Rata 2 235.86 7.86 Tinggi
Gambar 19. Indeks Erosi Rata-Rata DAS Citarum Hulu

## Umur Efektif Waduk
Umur efektif waduk dicapai apabila volume dead storage telah penuh oleh sedimen yang menyebabkan pintu pengambilan tertutup sedimen. Berdasarkan simulasi dengan ArcSWAT,  diperoleh  besarnya  sedimen  inflow Waduk  Saguling  pada  tahun  1987  adalah 4,444,000 ton/tahun. Sehingga apabila berat jenis sedimen  diasumsikan  sebesar  1.33  ton/m 3 ,  maka volume sedimen yang masuk ke waduk adalah:
tahun m tahun ton tahun ton Q s / 052 , 342 , 3 / 330 . 1 / 000 , 444 , 4 3  
Dari  hasil  simulasi  dengan  ArcSWAT,  diperoleh debit inflow rata-rata  yang masuk ke waduk pada tahun 1987 sebesar 77.38 m 3 /s.
Sehingga volume inflow rata-rata tahunan:
I w = 77,38 x 60 x 60 x 24 x 365
=2,440,255,680 m 3 /tahun
Berdasarkan  perhitungan  untuk  kondisi  eksisting pada  tahun  1987,  umur  waduk  adalah  50.15 tahun.
Dengan  cara  yang  sama,  kita  dapat  menentukan umur efektif waduk untuk berbagai kondisi inflow air dan inflow sedimen sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.

## Tabel 8. Umur Efektif Waduk (Ue)
Inflow Air ( I w ) Inflow Sedimen
( sed out ) Umur Efektif Waduk ( U e ) m 3 /tahun ton/tahun tahun 1,841,387,040 3,112,000 71.69 1,750,878,720 3,257,000 68.51 2,020,196,160 3,319,000 67.19 2,140,663,680 3,808,000 58.55 2,440,255,680 4,444,000 50.02 2,521,618,560 4,482,000 49.71 2,476,206,720 4,642,000 48.00 2,626,633,440 4,703,000 47.36 2,630,733,120 5,148,000 43.27 2,745,208,800 5,287,000 42.13 2,798,189,280 5,298,000 42.03 2,618,434,080 5,329,000 41.80 2,903,519,520 5,409,000 41.17 3,181,982,400 5,510,000 40.40 2,998,442,880 5,611,000 39.68 2,845,493,280 5,706,000 39.03 3,364,891,200 6,487,000 34.31 3,819,009,600 6,701,000 33.19 3,573,028,800 7,052,000 31.55 3,872,620,800 7,850,000 28.34

## Tingkat Kekritisan Umur Waduk
Tingkat  kekritisan umur waduk  diperoleh  dengan membandingkan  umur  efektif  waduk  dengan
umur rencananya. Dalam kasus ini, umur rencana waduk adalah 50 tahun. Umur efektif waduk yang diperoleh dalam perhitungan sebelumnya selanjutnya  digunakan  untuk  menentukan  tingkat kekritisan waduk sebagaimana terlihat pada Tabel 9 berikut ini.

## Tabel 9. Tingkat Kekritisan Umur Waduk (c)
Umur Efektif
Waduk ( U e ) Tingkat Kekritisan Umur Waduk ( c ) Kategori tahun 71.69 0.697 Tidak Kritis 68.51 0.730 Tidak Kritis 67.19 0.744 Tidak Kritis 58.55 0.854 Tidak Kritis 50.02 1.000 Kritis 49.71 1.006 Sangat Kritis 49.37 1.013 Sangat Kritis 48.69 1.027 Sangat Kritis 48.00 1.042 Sangat Kritis 47.36 1.056 Sangat Kritis 43.27 1.156 Sangat Kritis 42.13 1.187 Sangat Kritis 42.03 1.190 Sangat Kritis 41.80 1.196 Sangat Kritis 41.17 1.214 Sangat Kritis 40.40 1.238 Sangat Kritis 39.68 1.260 Sangat Kritis 39.03 1.281 Sangat Kritis 34.31 1.457 Sangat Kritis 33.19 1.506 Sangat Kritis 31.55 1.585 Sangat Kritis 28.34 1.764 Sangat Kritis
Apabila  kita  hubungkan  antara  nilai  indeks  erosi dengan  umur  efektif  waduk,  maka  kita  akan mendapatkan  suatu  hubungan  seperti  pada Gambar 20.
Ue = 354.4(IE) -1.01 R² = 0.769 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 5 7 9 11 13 U m ur E fe kt if W adu k, U e (t ahu n) Indeks Erosi,  IE

## Gambar 20. Hubungan antara Indeks Erosi (IE) dan Umur Efektif Waduk (Ue)
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  20  dapat  dapat dirumuskan hubungan antara indeks erosi dengan tingkat kekritisan umur waduk sebagai berikut:
01 . 1 ) ( 4 . 354   IE U e ................................... (12) dimana:
U e =   umur efektif waduk (tahun) IE =   indeks erosi
Pengaruh Curah Hujan Rata-rata Tahunan terhadap Indeks Erosi dan Umur Waduk pada DAS Citarum Hulu

## Hubungan  Antara  Indeks  Erosi  dan  Tingkat Kekritisan Umur Waduk
Jika  kita  hubungkan  antara  nilai  indeks  erosi dengan  tingkat  kekritisan  umur  waduk,  kita  akan memperoleh  suatu  hubungan  yang  berbentuk logaritmik seperti pada Gambar 21 berikut ini.
c = 1.175ln(IE) - 1.252 R² = 0.823 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 5 7 9 11 13 Ti ng ka t Ke kr it is an U m ur W adu k, c Indeks Erosi,  IE

## Gambar 21. Hubungan antara Indeks Erosi (IE) dan Tingkat Kekritisan Umur Waduk (c)
Dari  persamaan  garis  regresi  pada  Gambar  21  di atas, kita dapat menentukan hubungan antara nilai indeks  erosi  dengan  tingkat  kekritisan  umur waduk dengan persamaan berikut:
252 . 1 ) ln( 175 . 1   IE c ........................... (13)
dimana: c =   tingkat kekritisan umur waduk
IE =   indeks erosi
Grafik pada Gambar 20 dan Gambar 21 dapat kita gabungkan  sehingga  kita  dapat  menentukan tingkat  kekritisan  umur  waduk  dan  umur  efektif waduk  dari  indeks  erosi  secara  simultan  (lihat Gambar 22).
c = 1.175ln(IE) - 1.252 R² = 0.823 Ue = 354.4(IE) -1.01 R² = 0.769 20 30 40 50 60 70 80 0.60 0.80 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00 5 6 7 8 9 10 11 12 13 U m ur W aduk , U e (t ahun ) Ti ng ka t Ke kr it is an U m ur W aduk , c Indeks Erosi,  IE
Log. (Tingkat  Kekritisan Umur Waduk, c) Power (Umur Efektif Waduk, Ue)
Gambar 22. Hubungan antara Indeks Erosi (IE), Tingkat Kekritisan Umur Waduk (c) dan Umur

## Efektif Waduk (Ue)
Lebih  lanjut,  jika  kita  hubungkan  curah  hujan rata-rata  tahunan  dengan  nilai  indeks  erosi,  kita akan  mendapatkan  hubungan  yang  bersifat logaritmik seperti pada Gambar 23.
R = 1379ln(IE) - 1240 R² = 0.794 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 2,200 2,400 5 6 7 8 9 10 11 12 13 C ur ah H uj an R at a- R at a Ta hu na n, R (m m )
Indeks Erosi,  IE
Gambar 23. Hubungan antara Curah Hujan Rata-rata Tahunan (R) dengan Indeks Erosi (IE)
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  23,  diperoleh hubungan antara indeks erosi dengan curah hujan rata-rata tahunan sebagai berikut:
1240 ) ln( 1379   IE R ............................. (14)
atau:
        1379 1240
R e IE .............................................. (15)
dimana:
IE = indeks erosi
R = curah hujan rata-rata tahunan (mm)
Dengan mensubstitusikan Persamaan 13 ke dalam Persamaan  11,  akan  diperoleh  hubungan  antara curah  hujan  rata-rata  tahunan  dengan  tingkat kekritisan umur waduk sebagai berikut:
252 . 1 ln 175 . 1 1379 1240                  R e c
...................... (16)
atau:
252 . 1 1379
1240 175 . 1
          R
c ........................ (17) dimana:
c = tingkat kekritisan umur waduk
R = curah hujan rata-rata tahunan (mm)
Demikian  pula jika kita  mensubstitusikan Persamaan  13  ke  dalam  Persamaan  10,  akan diperoleh  hubungan  antara  curah  hujan  rata-rata tahunan  dengan  umur  efektif  waduk  sebagai berikut:
01 . 1 1379
1240 4 . 354
            R e e U ....................... (18)
dimana:
U e = umur efektif waduk (tahun)
R = curah hujan rata-rata tahunan (mm)
Persamaan 13, 14 dan 15 selanjutnya dapat dibuat suatu  nomogram  yang  menghubungkan  nilai curah hujan rata-rata tahunan dengan indeks erosi,
tingkat  kekritisan  umur  waduk  dan  umur  efektif waduk seperti pada Gambar 24.
Sebagai  contoh,  untuk  curah  hujan  rata-rata tahunan  1,459  mm  per  tahun,  kita  mendapatkan nilai indeks erosi sebesar 7,05 yang berkorespondensi  dengan  tingkat  kekritisan  umur waduk  sebesar  1,0  dan  umur  efektif  waduk sebesar  50  tahun  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar 24.
Prosedur  yang  sama  dapat  kita  terapkan  untuk DAS  Citarum  Hulu  yang  memiliki  curah  hujan tahunan sebesar  1,573  mm per tahun. Dari  grafik diperoleh  nilai  indeks  erosi  sebesar  7,86,  yang sesuai  dengan  nilai  indeks  erosi  rata-rata  DAS
Citarum Hulu pada Tabel 7, dan berkorespondensi  dengan  tingkat  kekritisan  umur waduk  sebesar  1,17  dan  umur  efektif  waduk sebesar  44,61  tahun  sebagaimana  dapat  dilihat pada Gambar 24.
Gambar 24. Nomogram untuk menentukan tingkat kekritisan waduk dan umur efektif waduk dari curah hujan tahunan
Gambar 25. Penggunaan nomogram untuk menentukan tingkat kekritisan waduk dan umur efektif waduk dari curah hujan tahunan pada DAS Citarum Hulu

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  kajian  di  atas,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  kalibrasi  selama  tahun  1987- 1997  dan  validasi  selama  tahun  1998-2008 terhadap data hasil observasi, dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  model  dinilai cukup  baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai rata-rata  error  yang  relatif  kecil  serta  nilai koefisien korelasi ( r ) dan koefisien determinasi  ( R 2 )  yang  sama-sama  mendekati angka 1.
2. Dari hasil simulasi diperoleh debit inflow rata- rata  sebesar  86,09  m 3 /s  atau  2.732.752.080
m 3 /tahun.
3. Dari  hasil  simulasi  diperoleh sediment  yield rata-rata sebesar 235.86 ton/ha/tahun.
4. Dari  hasil  simulasi  diperoleh inflow sedimen rata-rata  sebesar  5,102,000  ton/tahun  dan umur  efektif  rata-rata  sebesar  46.18  tahun serta  tingkat  kekritisan  umur  waduk  sebesar 1.1.
5. Dari  grafik  hubungan  antara  inflow  sedimen dengan  tingkat  kekritisan  umur  waduk terdapat hubungan yang bersifat linear.
6. Pengaruh  curah  hujan  rata-rata  tahunan terhadap indeks erosi dan umur waduk bersifat eksponensial.

## Saran
1. Mengingat  sangat  banyaknya  parameter  yang digunakan  dalam  pemodelan,  disarankan  agar dilakukan  penelitian  yang  lebih  mendalam terhadap parameter-parameter
tersebut sehingga  diperoleh  nilai  yang  tepat  agar diperoleh hasil yang memuaskan.
2. Pemodelan dengan model SWAT di Indonesia masih  tergolong  baru  dan  langka,  sehingga penerapan  model  SWAT  dalam  penelitian  di masa depan sangat dinantikan.
3. Untuk  memperpanjang  umur  manfaat  waduk, perlu dilakukan berbagai upaya untuk mengurangi  akumulasi  sedimen  di  waduk, misalnya  dengan  mengalirkan  sedimen  keluar waduk sebelum terjadi pengendapan, membangun sarana pengendali sedimen ataupun dengan melakukan rehabilitasi daerah tangkapan.
4. Perlu  dilakukan  analisis  pola  operasi  dengan mempertimbangkan  jumlah  sedimen  yang masuk  dan  akan  mengendap,  sehingga diperoleh  pola  pelepasan  air  ( water release ) untuk  pembilasan  dan  penggelontoran  yang optimal dengan tetap memperhitungkan pemenuhan  kebutuhan  di  hilir  waduk  dan produksi energi.

## Daftar Pustaka
Arnold, J.G. dan P. M. Alllen, 1999. Validation of Automated Methods for Estimating Baseflow and
Groundwater Recharge from Streamflow Records, Journal  of  the  American  Water Resources Association 35 (2) : 411-424.
Arsyad,  S.,  1989. Konservasi  Tanah  dan  Air . Penerbit IPB. Bogor.
Bureau  of  Reclamation,  2006. Erosion  and Sedimentation Manual . Denver, Colorado: Sedimentation and River Hydraulics Group.
Neitsch,  S.L.,  J.G.  Arnold,  J.R.  Kiniry,  R.
Srinivasan,  dan  J.R.  Williams,  2005. Soil  and Water Assessment Tool: Theoretical Documentation Version 2005 , Blackland
Research Center, Texas.
Neitsch,  S.L.,  J.G.  Arnold,  J.R.  Kiniry,  R. Srinivasan,  dan  J.R.  Williams,  2004. Soil  and Water  Assessment  Tool:  Input/  Output  File
Documentation Version 2005 , Blackland
Research Center, Texas.
Spiegel,  M.  R.,  1961. Theory  and  Problems  of Statistics . McGraw-Hill International Book Company, New York.
UBP  Saguling,  2008. Laporan  Pemantauan Sedimentasi  Waduk  PLTA  Saguling .  Divisi Geoteknik, PT Indonesia Power.
Winchell,  M., R. Srinivasan,  dan  M. Di  Luzio, J. Arnold,  2009. ArcSWAT  2.3  Interface  for SWAT2005:  User’s  Guide ,  Blackland  Research Center, Texas.