## MODIFIKASI METODE PERHITUNGAN FAKTOR TOPOGRAFI MENGGUNAKAN DIGITAL ELEVATION MODEL (DEM) DALAM MENDUGA EROSI
(Calculation Methods of Topographic Factors Modification Using Data Digital Elevation Model
(DEM)  To Predict Erosion)
H ENGKI S IMANJUNTAK 1) , H ENDRAYANTO 2) DAN N INING P USPANINGSIH 3)
1) Staf BPDAS Baturusa Cerucuk, Pangkalpinang
2,3) Dosen Departemen Manajemen Hutan, IPB

## Email: hengki152@gmail.com
Diterima 19 November 2017 / Disetujui 17 Januari 2018

## ABSTRACT
Erosion  is a crucial information for sustainable management of land resources within a particular watershed. The information of erosion is needed for land resource management planning, and is generally counted by USLE (Universal Soil Loss Equation). One of the parameters in USLE is topographic factor (LS). The determinations of LS in erosion estimation model are vary, both in terms of LS factor equation, as well as in terms of the length of the slope (λ) and slope (s) measurements. There are at least 3 methods used to calculate slope factors in spatial operation, i.e (1) Input of the LS Value from Table (INT), (2) Flow accumulation, and (3) Cell Size. The study was designed to obtain a method of calculation that gives the smallest topographic factor and in order to obtain a LS factors that similar to the slope information. Research location in Kampa Sub watershed, The LS determination in Kampa Sub watershed basically are with (INT) and without calculating λ and s. INT method is determination without calculating λ and s, LS value is generate from the contour map and DEM SRTM by giving LS value from table reference of LS value. The Flow Accumulation and Cell Size are determination of LS Value by calculating λ and s. The Flow Accumulation method modifies the determination of λ and s using the middle value of s, λ per land use, and λ and s per cell. Cell Size method determines λ using the amount of cell size. The results showed that the “cell size” and "INT" methods were the best method for topographic factor (LS) calculation, because LS value of “cell size” and "INT" methods are smaller than the flow  accumulation  method  and  the  LS  value  similar  to  the  slope  information.  LS  value  from  that  methods  generated  weighted  value  in  average  of 0,55−0,58.
Keywords: cell size, flow accumulation, flow direction, the length of the slope, USLE

## ABSTRAK
Informasi laju erosi di suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) diperlukan untuk pengelolaan sumberdaya lahan secara lestari. Informasi laju erosi untuk keperluan perencanaan dalam pengelolaan sumberdaya lahan umumya diduga menggunakan USLE ( Universal Soil Loss Equation ). Salah satu parameter dalam USLE, adalah faktor topografi ( LS ). Penentuan faktor LS dalam model pendugaan erosi beragam, baik dalam hal persamaan, maupun dalam  hal  penentuan  pajang  lereng  ( λ ),  dan  kelerengan  ( s ).  Penentuan  faktor  LS  menggunakan  sistem  informasi  geografis  yang  sering  digunakan paling sedikit ada 3 metode, yaitu (1) Input Nilai Tabel (INT), (2) Akumulasi aliran ( Flow Accumulation ), dan (3) Ukuran sel ( Cell Size ). Penelitian ini  dirancang  untuk  mendapatkan  metode  perhitungan  yang  memberikan  faktor  LS  terkecil  dan  distribusi  LS  yang  sesuai  dengan  informasi kelerengan. Lokasi penelitian dilakukan pada Sub DAS Kampa, faktor LS yang dikaji pada Sub DAS Kampa dilakukan tanpa dan dengan perhitungan λ dan s . Metode INT merupakan penentuan faktor LS tanpa perhitungan λ dan s , melainkan memberikan atribut nilai LS berdasarkan referensi tabel nilai LS pada kelas lereng yang dihasilkan dari peta kontur dan citra DEM SRTM. Metode Flow Accumulation dan Cell Size menghitung faktor LS menggunakan λ dan s . Flow Accumulation memodifikasi penentuan λ dan s menggunakan nilai tengah s , λ per penutupan lahan, dan λ dan s per sel. Sedangkan Metode Cell Size menentukan besaran λ dari ukuran sel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Metode “ Cell Size ” dan "INT" merupakan metode terbaik dalam perhitungan faktor topografi (LS) karena memiliki nilai lebih kecil dari Metode flow accumulation dan nilai LS yang dihasilkan sesuai dengan informasi kelerengan. Nilai LS menggunakan kedua metode tersebut berkisar 0,55 – 0,58.
Kata kunci: akumulasi aliran, arah aliran, panjang lereng, ukuran sel, USLE

## PENDAHULUAN
Informasi  laju  erosi  di  suatu  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  diperlukan  untuk  pengelolaan  sumberdaya  lahan secara  lestari.  Informasi  laju  erosi  untuk  keperluan perencanaan  dalam  pengelolaan  sumberdaya  lahan umumya  diduga  menggunakan  persamaan  umum pendugaan  laju  erosi  dengan  Metode  USLE  ( Universal Soil  Loss  Equation ),  RUSLE  ( Revised Universal  Soil Loss  Equation ,)  dan  MUSLE  ( Modified Universal  Soil
Loss Equation ) (Wischmeier dan Smith 1978; Findiana et al .  2013;  Harsoyo  2010;  Kinnell  2005).  Salah  satu parameter dalam USLE, RUSLE maupun MUSLE adalah faktor topografi ( LS ).
Penentuan  faktor LS dalam  model  pendugaan  erosi beragam, baik dalam hal model faktor LS nya (Rodríguez dan  Suárez  2010),  maupun  dalam  hal  pengukuran panjang  lereng  ( λ ),  dan  kelerengan  ( s ),  terutama pengukuran λ dan s menggunakan  perangkat  lunak
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  (Desmet  dan  Govers 1996; Panagos et al . 2015). Faktor LS dalam Model Soil Water  Assessment  Tool (SWAT)  tergantung  dari informasi  kelerengan  ( s )  yang  diturunkan  dari  data Digital  Elevation  Model (DEM)  (Neitsch et  al. 2009). Panjang  lereng  ( λ )  dalam  Model Agricultural  Non  Point Source (AGNPS)  diukur  secara  manual,  yang  kemudian disesuaikan  agar  panjang  lereng  tidak  melebihi  nilai maksimum  parameter  panjang  lereng  model  AGNPS (Londongsalu  2008;  Simarmata et  al. 2016).  Sedangkan faktor  LS  dalam  Model Areal  Nonpoint  Source Watershed
Environment Response Simulation
(ANSWERS)  menggunakan  informasi  kelerengan  (SL) yang  diturunkan  dari  DEM  (Arini  dan  Prasetyo  2007; Hidayat 2009).
Penelitian-penelitian pendugaan erosi baik menggunakan  model  USLE/RUSLE,  maupun  MUSLE dengan  data  DEM  (raster),  penentuan λ untuk mendapatkan  faktor LS biasanya  menggunakan  operasi spasial  arah  aliran  ( flow  direction) dan  aliran  akumulasi (flow  accumulation) (Esther  2009;  Ganasri  dan  Ramesh 2015).  Namun  beberapa  penelitian  pendugaan  erosi menggunakan data polygon (vektor), dalam mendapatkan faktor LS juga  dilakukan  menggunakan  polygon  (peta) kelas kelerengan. Dimana tiap kelas lereng memiliki satu nilai LS (Sutapa  2010;  Utomo  dan  Aprilia  2014; Kumendong et al . 2015).
Prahasta  (2002)  menyatakan  bahwa  salah  satu kelebihan gambaran permukaan bumi dalam bentuk citra raster  yang  didapat  dari  radar  atau  satelit  pengindraan jauh  selalu  lebih  aktual  dari  pada  bentuk  vektornya. Lebih  lanjut  DeMers  (2005)  menyatakan  bahwa penyajian  informasi  elevasi  dalam  model  data  vektor tidak  terdefinisi  dengan  baik,  karena  telah  berubah menjadi  informasi  permukaan  yang  menyiratkan  daerah dengan  data  elevasi  yang  sama.  Penyajian  elevasi  yang sama diperoleh dengan jalan klasifikasi dan penyederhanaan.  Klasifikasi  dan  penyederhanaan  inilah yang  dilakukan  secara  subyektif  ( personal  error) sehingga kadang-kadang ditemui adanya penyederhanaan yang  berlebihan  ( over  simplification ),  sedemikian  rupa sehingga variasi informasi kebumian yang sesungguhnya menjadi berkurang, bahkan hilang.
Selanjutnya pendekatan flow accumulation (Anghel dan Todicã 2008; Bosco et al. 2009; Ganasri dan Ramesh 2015;  Markov  dan  Nedkov  2016;  Tombuş et  al. 2012) menggunakan  data Digital  Elevation  Model (DEM) dalam  perhitungan  nilai LS belum  pernah  dibandingkan dengan pendekatan ukuran sel ( cell size ) (Nontananandh dan  Changnoi  2012;  Sulistyo  2011).  Kedua  pendekatan menggunakan  penentuan  panjang  lereng  (λ)  yang berbeda.  Bila  pendekatan flow  accumulation ,  λ ditentukan dari flow accumulation dikali ukuran sel ( cell size ),  sedangkan  pendekatan cell  size ,  λ  ditentukan  dari ukuran sel itu sendiri.
Adanya  perbedaan  cara  mendapatkan  faktor LS antara  menggunakan  data  vektor  dan  raster,  serta perbedaan  penentuan λ perlu  dikaji  untuk  memberikan gambaran  terhadap  hasil  faktor LS yang  diperoleh melalui  berbagai  pendekatan  tersebut.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  metode  perhitungan  LS yang memadai ditinjau dari nilai dan pola sebaran LS di suatu DAS.

## METODE PENELITIAN
Panjang  lereng  (λ)  dan  kelerengan  ( s )  dalam persamaan  penentuan  faktor  topografi  ( LS )  (Wischmeier dan  Smith  1978)  bersifat  linear  positif  yang  berarti semakin  besar  λ  dan s maka LS akan  semakin  besar. Penentuan LS umumnya  berdasarkan  unit  kelas  lereng, sehingga setiap kelas lereng yang sama memiliki nilai LS yang sama. Nilai LS dihitung dengan persamaan tertentu berdasarkan  λ  dan s kelas  lereng  dan  nilai LS nya  telah dipublikasikan  (Hardjowigeno  dan  Widiatmaka  2007; Kironoto 2003 dalam Sutapa 2010). Dalam penelitian ini pendekatan  tersebut  diistilahkan  sebagai  “Input  Tabel”. Penentuan faktor LS per kelas lereng berdasarkan nilai λ dan s kelas lereng tersebut berimplikasi pada bias nilai λ di  setiap  penggunaan  lahan  yang  ada  di  dalam  kelas tersebut.  Perkalian  unit  LS  dengan  unit  penggunaan lahan cenderung mengakibatkan over estimation nilai LS untuk  setiap  penggunaan  lahan.  Penentuan LS di  setiap unit penggunaan lahan dalam hal ini dinilai lebih realistik dibandingkan  dengan  penentuan LS berdasarkan  kelas kemiringan lereng (Gambar 1).
Sumber: Dokumentasi Pribadi Gambar 1.  Ilustrasi panjang lereng
Panjang  lereng  (λ)  gabungan  antara  kebun  dan pertanian  lahan  kering  campur  semak  (PLKCS)  sebesar 300 m (Gambar 1), akan dilakukan pemisahan ( cluster ) λ per penutupan lahan menjadi λ kebun sebesar 100 m dan λ  PLKCS  sebesar  200  m.  Sehingga  nilai  λ  mewakili penutupan lahan di atasnya.
Penentuan LS menggunakan persamaan Wischmeier dan Smith (1978) memerlukan informasi λ dan s . Dalam
hal  penentuan λ terdapat  dua  pendekatan  umum,  yaitu pendekatan
arah-akumulasi ( flow direction- accumulation )  dan  ukuran  sel.  Pendekatan  arah- akumulasi  aliran  menghasilkan  distibusi  nilai λ sel  yang semakin  besar  untuk  sel  yang  lebih  hilir,  padahal  arah ukuran  sel  konstan  sesuai  dengan  resolusi  data  DEM yang  digunakan.  Kerangka  pikir  penelitian  secara diagramatik disajikan dalam Gambar 2.
Gambar 2.  Kerangka pikir penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Sub  DAS  Kampa  yang memiliki  luas  ±  1.031  Ha  dengan  jumlah  sel  sebanyak 11.457  sel.  Sub  DAS  Kampa  merupakan  bagian  dari DAS Kampa dengan luasan mencapai ± 44.465 Ha. DAS Kampa  termasuk  kedalam  kategori  DAS kecil. Berdasarkan  DEM  SRTM  Sub  DAS  Kampa  memiliki ketinggian 14−63 m dari permukaan air laut, didominasi oleh kelas lereng < 8% (86%) (Tabel 1 dan Gambar 3a), sedangkan berdasarkan data vektor peta kontur BIG skala 1:50.000  yang  telah  diolah,  area  penelitian  didominasi
kelas  lereng  <  8%  (91%)  (Tabel  2  dan  Gambar  3b). Klasifikasi  kelerengan  Tabel  1  sama  seperti  Tabel  3, namun  karena  kelerengan  tertinggi  hanya  mencapai  27 %, maka klasifikasi terakhir menjadi 25-27%.
Berdasarkan  klasifikasi  citra  SPOT  Sub  DAS Kampa  memiliki  2  tipe  penutupan  lahan  (Gambar  3c), yakni  PLKCS  seluas  536,4  Ha  (5.960  sel)  dan  kebun seluas  494,73  Ha  (5.497  sel).  Nilai  CP  untuk  kedua penggunaan lahan tersebut masing-masing adalah 0,1 dan 0,5.
Tabel 1.  Kelas lereng menggunakan DEM Kelas lereng (%) Jumlah Sel Luas (Ha) 0-8 9.949 895,41 8-15 1.316 118,44 15-25 189 17,01 25-27 3 0,27 Jumlah (Total) 11.457 1.031,13 Sumber: pengolahan data DEM SRTM Tabel 2.  Kelas lereng menggunakan Peta Kontur Kelas Lereng (%) Jumlah Sel Luas (Ha) 0 - 8 % 10.459 941,31 8 - 15 % 998 89,82 Jumlah ( Total ) 11.457 1.031
Sumber: pengolahan data kontur
Gambar 3.  Kelas kemiringan lereng dan penutupan lahan
Penelitian  ini  menggunakan  Aplikasi  Arc  GIS  10.1 dan toolset yang  ada  dalam Arctoolbox (ESRI  2010; Raharjo dan Ikhsan 2015). Bahan yang digunakan adalah DEM SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) hanya menggunakan resolusi 30 x 30 m karena ketersediaanya, citra  SPOT  6  Pankromatik  tanggal  perekaman  29  April 2015  dan  peta  Sub  DAS  Kampa.  Peta  kontur  skala 1:50.000  yang  diperoleh  dari  website  Badan  Informasi
Geospasial (BIG)
yakni
Ina-Geoportal (http://tanahair.indonesia.go.id).
Faktor LS ditentukan dengan menggunakan 2 (dua) pendekatan utama, yaitu 1) pendekatan input tabel (INT) tanpa menghitung faktor LS menggunakan λ dan s tetapi dengan  memberikan  atribut  kelas  lereng  berdasarkan referensi (Tabel 3) pendekatan faktor LS dihitung (CAL)
menggunakan  persamaan  (1)  (Wischmeier  dan  Smith 1978) sebagai berikut:
Keterangan: LS : faktor topografi λ : panjang lereng (m) m : eksponen s (0,4 untuk s : 3,5%−4,5%)
22.13 : konstanta λ s : kelerengan (%) 0,065; 0,045; 0,0065 : konstanta s Metode penentuan LS baik menggunakan pendekatan INT maupun CAL dengan metode penentuan λ dan s yang  berbeda  secara  ringkas  disajikan  dalam Tabel 4.

## Tabel 3.  Nilai LS
Kelas Lereng Keterangan Nilai LS 0−8 % Datar 0,40 8−15 % Landai 1,40 15−25 % Agak curam 3,10 25−40 % Curam 6,80 >40 % Sangat curam 9,50
Sumber: Sutapa (2010); Utomo dan Aprilia (2014); Kumendong et al. (2015)

## Tabel 4.  Perbandingan metode penentuan LS
Nama Pendekatan Penentuan λ Penentuan s Penjelasan Metode 1 INT Tidak dihitung Tidak dihitung LS  menjadi  atribut  kelas  lereng –vektor Metode 2 INT Tidak dihitung Tidak dihitung LS menjadi atribut kelas lereng- raster Metode 3 (CAL) λ =FA x CS Nilai tengah kelas lereng L  menjadi  informasi  per  sel berdasarkan  FA  Sub  DAS,  LS menjadi atribut sel Metode 4 (CAL) λ =FA x CS s = informasi sel L  menjadi  informasi  per  sel berdasarkan  FA  Sub  DAS,  LS menjadi atribut sel Metode 5 (CAL) λ =FA x CS s = informasi sel L  menjadi  informasi  per  sel berdasarkan FA penutupan lahan,  LS menjadi atribut sel Metode 6 (CAL) λ = CS s = informasi sel λ = 30 m, LS menjadi atribut sel Metode 7 (CAL) λ = CS*FD s = informasi sel Arah  U,  S,  T,  dan  B  maka  λ  =
30 m dan arah TL, TG, BD, BL maka  λ  =  42,43  m.  LS  menjadi atribut sel
Keterangan: INT: Input Nilai Tabel; FA: Flow Accumulation ; FD: Flow Direction ; CS: Cell Size; U: Utara; S: Selatan; T: Timur; B: Barat; TL: Timur Laut; TG: Tenggara; BD: Barat Daya; BL: Barat Laut
Penjelasan  lebih  rinci  dari  Metode  1  –  7  diuraikan sebagai berikut:
1. Metode 1
Metode  1  merupakan  metode  yang  umum digunakan  yaitu,  DAS  diklasifikasikan  menjadi  5  kelas lereng  yang  dibuat  dari  peta  kontur  1:50.000  (vektor), nilai  LS  setiap  kelas  lereng  menggunakan  nilai  LS  yang bersumber dari tabel nilai LS seperti pada Tabel 3.
2. Metode 2
Metode  ini  serupa  dengan  Metode  1,  namun klasifikasi  kelas  lerengnya  menggunakan  data  raster (DEM SRTM). Nilai LS setiap sel menggunakan nilai LS yang sesuai dengan Tabel 3.
3. Metode 3
Metode  3  merupakan  modifikasi  dari  Metode  2. Faktor LS dihitung menggunakan persamaan (1). Nilai λ dan s ditentukan  di  setiap  kelas  lereng.    Nilai λ ditentukan  dari flow  accumulation di  Sub  DAS  Kampa (Anghel  dan  Todicã  2008;  Bosco et  al. 2009;  Ganasri dan Ramesh 2015; Markov dan Nedkov 2016; Tombuş et al. 2012),  menggunakan  persamaan  di  bawah  ini,  dan nilai s merupakan nilai tengah kelas lereng.
persamaan… (2) Keterangan: λ : panjang lereng (m) Flow accumulation : akumulasi aliran Cell size : ukuran sel 4. Metode 4
Metode 4 menggunakan nilai λ dan s per sel. Nilai λ dihitung dengan cara yang sama dengan Metode 3, tetapi s diperoleh  dari  DEM  yang  diturunkan  menjadi  s lope
(%).  Metode  ini  merupakan  metode  yang  umum digunakan  dalam  pendugaan  erosi  dengan  Sistem Informasi Geografis (SIG).
5. Metode 5 Metode  5  merupakan  modifikasi  dari  Metode  4 , yaitu  λ  ditentukan  di  setiap  unit  penutupan  lahan, menggunakan extract  by  mask .  Nilai  λ  di  setiap  jenis penutupan  lahan  ditentukan  menggunakan  persamaan (2). Nilai s menggunakan nilai slope (%) per sel.
6. Metode 6 Metode 6 menggunakan ukuran sel ( cell size ) dalam menentukan nilai λ (Nontananandh dan Changnoi 2012) dalam hal ini = 30 m.
7. Metode 7
Metode  7  serupa  dengan  Metode  6  namun  dengan mempertimbangkan arah aliran ( flow direction ) sebagaimana  dilakukan  oleh  Sulistyo  (2011).  Dalam  hal ini,  nilai  λ  dalam  sel  dengan flow  direction arah  barat, timur,  utara  dan  selatan  =  ukuran  sisi  sel  =  30  m, sedangkan sel dengan flow direction arah tenggara, barat daya,  barat  laut,  dan  timur  laut.  Nilai  λ  memiliki  nilai  = panjang diagonal sel = 42,43 m.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Sebaran Nilai Faktor Lereng (LS)
Nilai  LS  hasil  perhitungan  Metode  1-7  berkisar antara 0 – 55,10. Nilai LS yang dihasilkan oleh 7 metode tersebut sebagian besar (91,21 %) bernilai ≤ 1,4. Metode 1  yang  menggunakan  kelas  kelerengan  berupa  vektor menghasilkan  nilai LS DAS  rataan  tertimbang  yang paling kecil, diikuti Metode 6, 2, 7, 5, 4, dan 3 (Tabel 5) .
Tabel 5.  Sebaran nilai LS (jumlah sel bernilai LS tertentu) yang dihasilkan 7 metode penentuan LS
Nilai LS Met ** 1 Met 2 Met 3 Met 4 Met 5 Met 6 Met 7 ≤ 0,4 10.459 9.949 6.095 6.219 6.309 6.017 5.646 > 0,4−1,4 998 1.316 3.139 3.590 3.623 4.745 5.045 > 1,4−3,1 0 189 1.507 1.232 1.213 605 663 > 3,1−6,8 0 3 493 343 275 89 101 > 6,8 – 9,5 0 0 78 44 23 1 2 >9,5-12 0 0 80 14 9 0 0 >12 0 0 65 15 5 0 0 Jumlah 11.457 11.457 11.457 11.457 11.457 11.457 11.457 LS * 0,49 0,56 0,94 0,70 0,63 0,55 0,58 Keterangan: LS * : Rataan tertimbang Nilai LS ; ** Met: Metode

## 2. Metode 1 dan Metode 2
Metode  1  dan  2  keduanya  menggunakan  kelas lereng  dan  LS-Tabel  yang  sama,  tetapi  menghasilkan nilai  LS  Sub  DAS  rataan  tertimbang  yang  berbeda.  Hal ini  sangat  logis  karena  sumber  informasi  kelas  lereng yang  digunakan  berbeda.  Kelas  lereng  (vektor)  dibuat manual  secara  subyektif  dari  peta  kontur  1:50.000 dengan  interval  25  m.  Metode  1  memiliki  kelas  lereng dengan  dominansi  (91%)  berada  pada  kelas  <8  % sebanyak 10.459 sel, sedangkan Metode 2 memiliki kelas lereng  dengan  dominansi  (86%)  kelas  lereng  <  8% sebanyak  9.949  sel.  Sehingga  Metode  1  dengan  jumlah sel  LS  bernilai  kecil  (0,4)  lebih  banyak  dari  jumlah  sel LS  bernilai  kecil  pada  Metode  2,  membuat  rataan tertimbang nilai LS Metode 1 lebih kecil.
Informasi  ketinggian  yang  tidak  tersedia  di  antara garis kontur menyebabkan hilangnya ( over simplification )  informasi  variasi  ketinggian  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  kelas  lereng  yang  lebih variatif.  Sehingga  penyerderhanaan  ( simplification ) tersebut  menghasilkan  kelas  lereng  yang  lebih  rendah. Hal tersebut senada dengan DeMers (2005) dan Prahasta (2002)  yang  menyatakan  bahwa  model  data  vektor mempunyai  hasil  tingkat  ketidakpastian  ( uncertainty ) yang tinggi serta data menjadi homogen. Klasifikasi dan penyederhanaan  yang  dilakukan  secara  subyektif menyebabkan over  simplification ,  sedemikian  rupa sehingga variasi informasi kebumian yang sesungguhnya menjadi berkurang bahkan hilang.
Penentuan  LS  dengan  “Input  Tabel”  memadai digunakan selama sumber proses pembuatan kelas lereng menggunakan  sumber  yang  dapat  dipercaya.  Sumber yang dapat dipercaya dibutuhkan untuk mengetahui skala atau  tingkat  ketelitian  data  yang  akan  dimanfaatkan. Karena  bila  salah  satu  variabel  erosi  dengan  skala  besar digunakan  secara  bersamaan  dengan  variabel  erosi dengan skala kecil akan menghasilkan peta erosi dengan skala  kecil.  Penentuan  LS  menggunakan  Input  Tabel
dalam  pendugaan  erosi,  menjadi  baik  bila  variabel penduga  erosi  lainnya  menggunakan  skala  yang  sama ( equivalent ), karena syarat peta yang baik harus memiliki sifat: (1) conform yakni peta yang digambar harus sesuai dengan  bentuk  asli  dan  kenampakan  yang  ada  di lapangan,  (2) equidistance yakni  jarak  di  peta  harus sesuai dengan jarak sebenarnya dan (3) equivalent yakni daerah atau bidang  yang digambar di peta luasnya harus sesuai dengan yang sebenarnya (Murtianto 2008).

## 3. Metode 2 dengan Metode 3-7
Metode  2  dan  metode  lainnya  (selain  Metode  1) menggunakan  sumber  data  yang  sama,  tetapi  berbeda dalam  menentukan  nilai LS .  Nilai  LS  Sub  DAS  rataan tertimbang  yang  dihasilkan  Metode  2  hampir  sama dengan  nilai  LS  Sub  DAS  rataan  tertimbang  Metode  6. Nilai LS (Metode 2) kelas lereng < 8% adalah 0,4 (Tabel 3)  yang  berarti  seluruh  sel  yang  nilai s nya  <  8%  akan bernilai 0,4, sedangkan dengan  menggunakan Metode 6, dimana LS dihitung dengan persamaan (2) menghasilkan nilai LS ≤ 0,4 hanya untuk sel bernilai s ≤ 4% (4% sama dengan  nilai  tengah  kelas  lereng  <  8%),  demikian  juga untuk kelas lereng 8−15%, nilai 1,4 (Tabel 3) mendekati nilai LS menggunakan persamaan (2) dengan s mendekati nilai  tengah  kelas  lereng  (10,4%).  Persamaan  (2) (Metode  6)  menghasilkan  nilai  LS  rataan  tertimbang lebih  kecil  karena  jumlah  sel  bernilai s pada  metode  6 yang  nilainya  lebih  kecil  dari s nilai  tengah  kelas (Metode 2) lebih banyak dibandingkan dengan jumlah sel bernilai s > s nilai tengah kelas (Tabel 6). Hardjowigeno dan  Widiatmaka  (2007)  menyatakan  bahwa  dengan sulitnya  mendapatkan  atau  menghitung  panjang  lereng, maka  pengaruh  panjang  lereng  dapat  diabaikan  dan  data yang  berpengaruh  hanya  kemiringan  lereng.  Nilai LS pada  Tabel  3  pada  dasarnya  hanya  mempertimbangkan nilai s ,  sehingga  Tabel  3  sering  dijadikan  acuan  sebagai nilai LS.
Tabel 6.  Perbandingan nilai LS Metode 2 dan Metode 6
Nilai LS Metode 2 Metode 6 Σ Sel Σ Sel x Nilai LS Σ Sel Σ Sel x Nilai LS < 0,4 9.949 3.979,6 6.017 1.379,32 >0,4-1,4 1.316 1.842,4 4.745 3.340,89 >1,4-3,1 189 585,9 605 1.190,15 >3,1-6,8 3 20,4 89 359,79 >6,8 0 0 1 7,12 Jumlah 11.457 6.428 11.457 6.277,27 Rataan 0,56 0,55 Sumber: pengolahan data DEM SRTM
Metode  7  yang  merupakan  modifikasi  Metode  6 dimana λ dalam Metode 6 semua sel bernilai sama, yaitu sama dengan ukuran sisi sel, sedangkan dalam Metode 7 nilai  λ  setiap  sel  dapat  bervariasi  yaitu  sama  dan  lebih besar  dari  λ  sel  Metode  6.  Dengan  demikian  nilai  LS rataan  tertimbang  yang  dihasilkan  Metode  7  ≥  LS Metode 6.
Metode  3,  4  dan  5  dalam  menentukan  λ menggunakan nilai akumulasi aliran-arah aliran setiap sel dikali ukuran sel (persamaan 2). Dengan metode tersebut nilai λ yang sama atau lebih kecil dari λ Metode 6 hanya sel-sel yang berada di tempat-tempat tertinggi (punggung bukit), sedangkan sel-sel di bagian bawahnya akan lebih besar, dan semakin besar dengan semakin ke bagian hilir. Awalnya  Metode  3  dan  Metode  5  dimodifikasi  guna memperkecil  nilai  LS.  Namun  pada  akhirnya  modifikasi Metode  3  justru  dapat  memperbesar  nilai  LS,  karena penggunaan  nilai  tengah  s.  Sedangkan  modifikasi Metode  5  yakni  perhitungan  arah  akumulasi  aliran  di setiap  unit  penggunaan  lahan  mereduksi  pengaruh akumulasi  aliran,  namun  tetap  menghasilkan  hal  yang sama, yaitu sel-sel di lembah, saluran drainase (termasuk sungai) memliki λ yang lebih besar dibandingkan dengan sel-sel  di  bagian  selain  lembah,  saluran  drainase.  Selain berimplikasi  pada  nilai  LS  yang  lebih  besar,  metode akumulasi  aliran  ini  kurang  sesuai  digunakan  untuk prediksi  erosi  lembar  ( sheet  erosion )  yang  digunakan dalam  model  USLE.  Karena  model  USLE  paling  akurat digunakan  pada  tanah  bertekstur  sedang,  panjang kemiringan kurang dari 400 kaki, kelerengan 3 sampai 18 persen, dan sistem manajemen dan tanam yang konsisten (Wischmeier  dan  Smith  1978).  Dengan  besarnya  nilai  λ menggunakan  Metode flow accumulation akan membuat nilai  λ  menjadi over  estimate sehingga  penentuan  LS menggunakan  metode flow  accumulation (Metode  3, Metode 4, Metode 5) tidak disarankan.
Nilai  LS  Metode  6  dan  7  menghasilkan  nilai  LS yang  terdistribusi.  Distribusi  nilai  LS  mengikuti  pola sebaran ruang kecuraman lereng. Artinya secara rasional memang  sudah  mewakili  daerah  yang  seharusnya memiliki  nilai  LS  yang  sesuai.  Namun  hal  tersebut menjadi  tidak  terlalu  berarti  dalam  pendugaan  erosi  bila variabel  erosi  lainnya  masih  menggunakan  data  vektor atau belum terdistribusi. Karena Metode 6 dan 7 menjadi
lebih  akurat  bila  faktor  penduga  lainnya  diperoleh  dari dari data sel (terdisribusi) yang memiliki resolusi spasial yang setara.
Sebaran  ruang  nilai  LS  di  Sub  DAS  Kampa  yang dihasilkan  7  metode  yang  digunakan  disajikan  dalam Gambar  4.  Gambar  4  menunjukkan  dengan  jelas  2  pola sebaran ruang nilai LS, yaitu pola sebaran ruang LS yang memperhitungkan variasi  s,  Metode 2, 6 dan 7 (Gambar 4b,  f-g)  dan  pola  ruang  LS  yang  memperhitungkan variasi  l,  Metode  3,  4,  dan  5  (Gambar  4c-e).  Sebaran ruang  nilai  LS  menggunakan  pendekatan  variasi  s  lebih menggambarkan  kondisi  sebenarnya,  mengikuti  pola sebaran  ruang  kecuraman  lereng.  Sedangkan  sebaran ruang nilai LS menggunakan variasi l ( flow accumulation )  pola  sebarannya  tidak  mengikuti  pola sebaran  kecuraman  lereng,  tetapi  lebih  mengikuti  pola sebaran ruang jaringan drainase.

## SIMPULAN
1. Metode  input  tabel  (INT)  menghasilkan  indeks  LS Sub  DAS  terkecil,  Metode  “ cell  size ”  menghasilkan Indeks LS Sub DAS terkecil kedua, dan Metode flow accumulation menghasilkan Indeks LS terbesar.
2. Pola sebaran faktor LS sama-sama mengikuti sebaran kemiringan lereng, sedangkan Metode Flow Accumulation tidak,  tetapi  megikuti  pola  jaringan drainase.
3. Metode Flow  Accumulation kurang  sesuai  untuk menduga  erosi  mengggunakan  persamaan  USLE karena  pola  sebaran  dan  nilai  LSnya  yang  paling tinggi  dibandingkan  Metode  INT  dan  “ cell  size ”, sehingga  pendekatan  ini  tidak  disarankan  dalam penetuan faktor LS.
4. Metode “INT” dalam penentuan faktor LS merupakan metode  paling  sedehana  dan  menghasilkan  nilai  LS terkecil,  paling  sesuai  untuk  menduga  erosi menggunakan data vektor.
5. Metode  “ cell  size ”  merupakan  metode  paling  sesuai untuk  menduga  erosi  menggunakan  data  raster,  yaitu apabila indeks erosivitas, erodibilitas, dan penggunaan  lahan  menggunakan  raster  dengan ketelitian yang sama dengan indeks LS.
Gambar 4.  Sebaran nilai LS

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Badan Penyuluhan  dan  Pengembangan  Sumber  Daya  Manusia (BP2SDM)  Cq.  Pusat  Diklat  SDM  dan  Direktorat Jenderal  Bina  Pengendalian  DAS  dan  Hutan  Lindung (BPDASHL)  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan atas kesempatan tugas belajar.

## DAFTAR PUSTAKA
Anghel  T,  Todică  S.  2008.  Quantitative  assessment  of soil  erosion  using  GIS  empirical  methods.  A comparative  study  between  the  Motru  mining  area and  the  Sucevita  catchment. Annals  of  Oradea University. Geography series . 18:95-102.
Arini DID, Prasetyo LB. 2007. Aplikasi sistem informasi geografis (SIG) dan penginderaan jauh untuk Model Hidrologi Answers dalam  memperdeksi  erosi  dan sedimentasi  (studi  kasus:  DTA  Cipopokol  Sub  Das Cisadane Hulu Kabupaten Bogor). Media
Konservasi . 12(1):67-76.
Arsyad,  S.  (2010). Konservasi  Tanah  dan  Air .  Bogor (ID): IPB Pr.
Bosco  C,  Rusco  E,  Montanarella  L,  Panagos  P.  2009. Soil erosion in the Alpine area: risk assessment and climate change. Studi Trentini di scienze naturali . 85:117-123.
DeMers  MN.  2005. Fundamental  of  Geographic Information  System-Third  Edition .  Massachusetts (US): John Wiley & Sons, Inc.
Desmet  PJJ,  Govers  G.  1996.  A  GIS  procedure  for automatically  calculating  the  USLE  LS  factor  on topographically  complex  landscape  units. Journal of soil and water conservation . 51(5): 427-433.
[ESRI]  Environmental  Systems  Research  Institute. (2010). Arcgis  10.1  help .  California.  (US): Environmental Systems Research Institute.
Esther  MW.  2009. Using  GIS  techniques  to  determine RUSLE’s  ‘R’and  ‘LS’Factors  for  kapingazi  river catchment [thesis].  Juja  (KE):  University  of Agriculture and Technology of Jomo Kenyatta.
Findiana  MDD,  Suharto  B,  Wirosoedarmo  R.  2013.
Analisa tingkat bahaya erosi pada DAS Bondoyudo Lumajang  dengan  menggunakan  Metode  Musle.
Jurnal Keteknikan Pertanian Tropis dan
Biosistem . 1(2).
Ganasri BP, Ramesh H. 2015. Assessment of soil erosion by  rusle  model  using  remote  sensing  and  gis  -  a case  study  of  nethravathi  basin. Geoscience Frontier . 30:1−9.
Hardjowigeno S, Widiatmaka. 2007. Evaluasi Kesesuaian  Lahan  dan  Perencanaan  Tataguna Lahan. Yogjakarta  (ID):  Gadjah  Mada  University Pr.
Harsoyo  B.  2010.  Review  modeling  hidrologi  DAS  di Indonesia. Jurnal  Sains  &  Teknologi  Modifikasi Cuaca . 11(1):41-47.
Hidayat  Y.  2009.  Modifikasi  faktor  tanaman  dalam Model Answers untuk  memprediksi  erosi  di  daerah tropika  basah  (studi  kasus  DAS  Nopu  Hulu, Sulawesi  Tengah  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Kinnell PIA. 2005. Why the  universal soil  loss equation and  the  revised  version  of  it  do  not  predict  event erosion  well. Hydrological  Processes . 19(3):  851- 854.
Kumendong NR, Walangitan HD, Tasirin JS, Thomas A. 2015.  Analisa  tingkat  bahaya  erosi  dalam  rangka perencanaan  rehabilitasi  dan  konservasi  tanah  areal Model  Mikro  Das  (MDM)  Marawas  Swp  Das Tondano. C ocos. 6:13.
Londongsalu  DT.  2008.  Analisis  pendugaan  erosi, sedimentasi,  dan  aliran  permukaan  menggunakan model  AGNPS  berbasis  sistem  informasi  geografis di  Sub  DAS  Jeneberang  propinsi  Sulawesi  Selatan [skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Markov  B,  Nedkov  S.  2016.  Mapping  of  erosion regulation  ecosystem  services.  In 6th  international conference  on  cartography  and  gis. [Internet].  [13- 17 Juni 2013 dan Albena]. Albena (BG): Bulgarian Cartographic Association. hlm 97-108
Murtianto  H.  2008. Modul  Belajar  Geografi . Bandung (ID): Universitas Pendidikan Indonesia.
Neitsch  SL,  Arnold  JG,  Kiniry  JR,  Williams  JR.  2009. Soil  and  Water  Assessment  Tool  Theoretical Documentation  Version  2009 .  Texas  (US):  Texas Water Resources Institute.
Nontananandh S, Changnoi B. 2012. Internet GIS, based on  USLE  modeling,  for  assessment  of  soil  erosion in Songkhram Watershed, Northeastern of Thailand. Kasetsart J . 46:272-282.
Panagos  P,  Borrelli  P,  Meusburger  K.  (2015).  A  new European  slope  length  and  steepness  factor  (LS- Factor) for modeling soil erosion by water. Geosciences . 5(2):117-126.
Prahasta E.2002. Konsep-Konsep Dasar Sistem Informasi Geografis . Bandung (ID): Informatika.
Raharjo B, Ikhsan M. 2015. Belajar ArcGIS Dekstop 10. Banjarbaru (ID): Geosiana Pr.
Rodríguez JLG, Suárez MCG. 2010. Historical review of topographical  factor, LS ,  of    water  erosion  models. Aqua-LAC. 2:56-61.
Simarmata  DCV,  Subiyanto,  S.  Prasetyo  Y.  2016. analisis potensi erosi  menggunakan  Model AGNPS (agricultural  non-point  source  pollution  model) (Studi  Kasus:  Hutan  Yona,  Yanbaru). Jurnal Geodesi Undip . 5(3):17-27.
Sulistyo  B.  2011.  Pengaruh  erosivitas  hujan  yang diperoleh  dari  rumus  yang  berbeda  terhadap pemodelan erosi berbasis raster (studi kasus di  Das
Merawu, Banjarnegara, Jawa tengah). Agritech . 31(3):250−259.
Sutapa  IW.  2010.  Analisis  potensi  erosi  pada  daerah aliran  sungai  (DAS)  di  Sulawesi  Tengah. Smartek . 8(3):169−181.
Tombuş  FE,  Yűksel  M,  Şahın  M,  Ozulu  İM,  Coşar  M.
2012.  Technical  aspects  of  spatial  information  II. Assessment  of  soil  erosion  based  on  the  metheod usle;  çorum  province  example  [Internet].  [2012 May  6-10.  Rome,  Italy].  Rome.  (IT):  FIG.  hlm  1- 11;  [diunduh  2017  Mar  5].  Tersedia  pada:
https://www.fig.net/resources/proceedings/fig_proc eedings/fig2012/papers/ts05e/TS05E_tombus_yuks el_et_al_5848.pdf
Utomo  KD,  Aprilia  A.  2014. Perencanaan  konservasi Sub  DAS  Cimuntur  Kabupaten  Ciamis. Jurnal Karya Teknik Sipil . 3(1):105–118. Wischmeier  WH,  Smith  DD.  1978. Predicting  Rainfall Erosion Losses-A Guied to Conservation Planning . Washington DC (US): USDA.