## PEMETAAN EROSI DI WILAYAH KABUPATEN SITUBONDO

## (Erosion Mapping at Situbondo Regency)
Muhammad Kholilur Rohman 1 , Indarto Indarto 1 , dan Marga Mandala 2
1 Program Studi Teknik Pertanian - FTP- Universitas Jember
2 Program Studi Agroteknologi Faperta Universitas Jember Jl. Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121 Indonesia E-mail: indarto.ftp@unej.ac.id
Diterima: 13 Agustus 2019; Direvisi:26 Februari 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan :18 Maret 2020

## ABSTRAK
Sebagian  besar  lahan di  wilayah  Kabupaten  Situbondo, merupakan lahan sub-optimal kering. Prediksi erosi secara menyeluruh dan mencakup wilayah yang cukup luas diperlukan sebagai dasar perencanaan dan tindakan  konservasi  sumber  daya  lahan  dan  air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan mengklasifikasikan  Tingkat  Bahaya  Erosi  (TBE)  di  wilayah  Kabupaten  Situbondo.  Model  USLE  dan  GIS digunakan sebagai tool utama dalam penelitian ini. Input data penelitian adalah peta digital, yang terdiri dari layer data hujan, jenis tanah, peruntukan lahan, dan data ASTER GDEM2. Adapun tahapan dalam penelitian meliputi (1) inventarisasi dan pengolahan data, (2) interpretasi faktor erosi (R, K, LS, CP), dan (3) menghitung dan  mengklasifikasikan  TBE.  Faktor  erosivitas  (R)  dihitung  dari  interpretasi  data  hujan  tahunan.  Faktor erodibilitas  tanah  (K)  ditentukan  dari  analisis  peta  jenis  tanah.  Faktor  panjang  dan  kemiringan  lereng  (LS) dihitung  berdasarkan  data  ASTER  GDEM 2 .  Faktor  pengelolaan  tanaman  dan  tindakan  konservasi  (CP) ditentukan dari peta tata guna lahan. Peta tata guna lahan dihasilkan dari Peta Rupa Bumi Indonesia digital. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  rata-rata  laju  erosi  di  wilayah  Kabupaten  Situbondo  sebesar  73,37 ton/ha/tahun.  Sekitar  65,60%  dari  luas  wilayah  Situbondo  berada  pada  kelas  TBE  sangat  ringan  (0-15 ton/ha/tahun), 9,74% berada pada kelas ringan (15-60 ton/ha/tahun), 11,50% berada pada kelas sedang (60- 180 ton/ha/tahun), dan 8,45% dari luas keseluruhan berada pada kelas berat (180-480 ton/ha/tahun). Hanya, sekitar 4,70% dari luas wlayah tergolong pada kelas sangat berat (>480 ton/ha/tahun).Upaya konservasi perlu direncanakan secara paralel dengan aktivitas peningkatan produktivitas lahan sub-optimal kering di wilayah Kabupaten Situbondo.
Kata kunci : prediksi, erosi, USLE, Situbondo

## ABSTRACT
Majority  of  land  in  Situbondo  classified  as  sub-optimal  dry  land.  The  effort  for  conservation  activities should be conducted to maintain land productivity. This research aims to analyse and to classify erosion in the whole areas of the Situbondo. USLE and GIS used as a tool for the calculation. The main input are daily rainfall data, soil type layer, land use map, and DEM from the aster GDEM2. Research procedures consist of (1) data preparation, (2) calculation of erosion factors (R, K, LS, CP,) and (3) classification of erosion. The erosivity factor  (R)  calculated  from  the  analysis  of  annual  rainfall  data.  The  erodibility  factor  (K)  is  obtained  using analysis of soil type map. The length and slope factor (LS) calculated from the DEM and Soil layer data. The crop  cover  and  conservation  activities  factor  (CP)  interpreted  from  RBI  maps.  The  results  show  that  the average erosion rate calculated in the study area is 73,37 ton/ha/year. About 65,60% of the area characterised by  very-low  erosion  (0-15  ton/ha/year)  and  9,74%  by  low-erosion  (15-60  ton/ha/year).  Furthermore,  about 11,50% in moderate erosion (60-180 ton/ha/year) and 8,45% in severe erosion (180-480 ton/ha/year). Only 4,7%  of the areas are subject to very severe erosion  rate (>  480 ton/ha/year). It is noted  that conservation activities should be scheduled in parallel to the effort of improving land productivities in the areas of dry sub- optimal land resources.

## Keywords: prediction, erosion, USLE, Situbondo

## PENDAHULUAN
Total  luas  lahan  terdegradasi  terparah  atau lahan sangat kritis di Indonesia seluas 48,2 juta ha atau 25,1% dari seluruh wilayah Indonesia (Sitorus &  Pravitasari,  2017).  Sementara  itu  luasan  lahan kritis  di  Jawa  Timur  diperkirakan  masih  lebih  dari 600 ribu ha yang tersebar di berbagai daerah yang dialiri  sungai  di  Jawa  Timur.  Erosi  yang  terjadi diakibatkan oleh curah hujan yang tinggi, alih fungsi
lahan, dan hilangnya kesuburan tanah. Erosi adalah fenomena  geologis  alami  yang  dihasilkan  dari pengangkatan  lapisan  tanah  oleh  faktor  alam seperti  angin  dan  air  ke  tempat  lain.  Namun demikian,  beberapa  aktivitas  manusia  secara signifikan dapat meningkatkan resiko bahaya erosi (Parveen  &  Kumar,  2012).  Hal  ini  merupakan masalah  utama  pada  bidang  pertanian  dan lingkungan secara global.
Luas lahan kritis di Kabupaten Situbondo pada tahun 2009 mencapai 21.000 hektar yang tersebar di  17  kecamatan  (Sunartomo,  2011).  Lahan pertanian di wilayah Kabupaten Situbondo didominasi  lahan  sub-optimal  kering  dengan  total luas 21.963 ha (70% luas lahan pertanian di wilayah Kabupaten  Situbondo  (BPS  Situbondo,  2017). Lahan  tersebut  merupakan  lahan  kering  dengan topografi datar sampai bergelombang.
Perkiraan  laju  erosi  diperlukan  sebagai  dasar perencanaan  konservasi  sumber  daya  lahan  dan air.  Metode  pertama  dan  yang  paling  banyak digunakan  untuk  perhitungan  erosi  adalah  model Universal  Soil  Loss  Equation (USLE)  yang  dibuat oleh Wischmeier & Smith (1978). Prediksi laju erosi menggunakan  USLE  dapat  dilakukan  dengan mengintegrasikan perhitungan di atas platform SIG (Sistem Informasi Geografis). SIG dapat digunakan untuk  memprediksi  erosi  pada  skala  wilayah  yang lebih besar. SIG memfasilitasi perhitungan berbasis raster ,  pengeditan  data,  dan  menyajikan  hasil berupa peta tematik pada perhitungan USLE.
Tinjauan teoritis dan pustaka tentang penerapan  USLE  dan  prediksi  Erosi  juga  telah banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti.  Misalnya, Smith  (1999)  membandingkan  model Soil  Loss Estimation  Model  for  Southern  Africa (SLEMSA), Universal  Soil  Loss  Equation (USLE), Revised Universal  Soil  Loss Equation (RUSLE),  dan Water Erosion  Prediction  Projec t  (WEPP)  di  Wilayah Afrika Selatan. Kemudian  Godone & Stanchi (2011) merangkumkan  hasil-hasil  penelitian  tentang  teori dan penerapan berbagai model prediksi erosi pada berbagai kasus (soil protection, land management, engineering,  soil  conservation,  fire  degradation) , pada variabel lingkungan yang berbeda (arid, semi arid  ecosystem) ,  dan  studi  dari  wilayah  yang berbeda  (Yunani,  Spanyol,  Portugis,  Brazil,  dan Meksiko).  Buku  ini  menjelaskan  aspek  yang  luas tentang dampak erosi, pemodelan, dan antisipasinya  untuk  berbagai  kasus  di  lingkungan yang berbeda.
Review  selanjutnya  tentang  perkembangan pemodelan  dan  prediksi  erosi  di  Amerika  Serikat ditulis oleh Laflen & Flanagan (2013). Chandramohan  et  al  (2015)  menerapkan  dan membandingkan  tiga  model  (USLE,  MUSLE,  dan WEPP)  untuk  memprediksi  erosi  pada  DAS  kecil ( the  Pamba  River  basin  of  Kerala )  di  India. Selanjutnya, Alewell et al . (2019) mereview hampir 2000  judul  publikasi  yang  membahas  dan menggunakan algoritma USLE dan turunannya.
USLE paling banyak digunakan selama hampir 80  tahun  di  109  negara  (Alewell  et  al.,  2019). Beberapa  negara  menggunakan  USLE  dan  GIS pada skala DAS (Daerah Aliran Sungai). Contohnya pada  kasus  DAS  Kulhan  di  India  (Devatha et  al ., 2015), DAS Oued El Makhazine di Maroko (Belasri & Lakhouili, 2016), DAS Geleda di Etiopia (Gashaw et al ., 2016), dan DAS A Sap di Vietnam (Pham et al ., 2018). Penerapan USLE pada skala  DAS juga banyak  dilakukan  di  Indonesia,  misalnya  di  DAS
Wae  Heru  dan  Wae  Tonahitu  di  Ambon  (Saiya, Dibyosaputro, & Santosa, 2016).
Pada  kasus  yang  lain,  USLE  juga  digunakan untuk memprediksi laju erosi dalam skala yang luas, pada  level  nasional  atau  regional.  Misalnya  Rao, Xiao,  Ouyang,  &  Yu  (2015)  menggunakan  USLE sebagai tool untuk  menganalis  laju  erosi (Soil erosion rate/SER) secara nasional dan menggambarkan  sebaran  spasialnya.  Penelitian Rao et al (2015) menghasil-kan laju erosi rerata di wilayah  Cina  sebesar  9,39  ton/ha/tahun.  Prediksi erosi  pada  skala  nasional  juga  dilakukan  di Hungaria  (Pásztor,  Waltner,  Centeri,  Belenyesi,  & Takacs, 2016) dan Republik Ceko (Novotný  et al., 2016). Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan  laju  erosi  yang  terjadi  dan mengklasifikasikan  TBE  di  wilayah  Kabupaten Situbondo. Hasil prediksi digunakan untuk perencanaan konservasi dalam rangka peningkatan  produktivitas  lahan  sub-optimal  yang ada di wilayah Kabupaten Situbondo.

## METODE

## Studi Area
Lokasi  penelitian  mencakup  semua  wilayah Kabupaten  Situbodo  ( Gambar  1 ).  Kabupaten Situbondo terletak di ujung timur Pulau Jawa bagian utara. Antara 7 o 35’ - 7 o 44’ LS dan 113 o 30’ - 114 o 42’ BT.  Luas  total  wilayah  Situbondo  sekitar  1.638,50 Km 2 . Bentuk wilayah memanjang dari timur ke barat mengikuti  pantai  utara  sepanjang  ±150  km.  Di selatan sebagian besar berupa wilayah pegunungan  (Lereng  Gunung  Ijen  dan  Argopuro). Rerata  jarak  dari  utara  ke  selatan  ±11  km. Kabupaten Situbondo berbatasan dengan selat Madura di sebelah utara, berbatasan dengan selat  Bali  di  sebelah  timur,  berbatasan  dengan kabupaten Bondowoso dan kabupaten Banyuwangi di  sebelah  selatan,  serta  berbatasan  dengan kabupaten Probolinggo di sebelah barat.
Gambar 1 . Lokasi penelitian.

## Inventarisasi Data
Input utama dalam penelitian meliputi (1) data hujan tahunan yang diperoleh dari 32 stasiun hujan dengan panjang periode rekaman dari tahun 2004 sampai  2013  (10  tahun),  (2)  peta  jenis  tanah,  (3)
peta penggunaan lahan yang diinterpretasikan dari Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI), dan (4) data Aster G-DEM  dengan  ketelitian  spasial  30m  x  30m. Peralatan  yang  digunakan  untuk  analisis  yaitu  (1) Personal  Computer  (PC),  (2)  perangkat  lunak Microsoft Excel, dan (3) perangkat lunak GIS. GIS digunakan  untuk  analisis  USLE  dan  pembuatan layout .  Secara  umum,  prosedur  penelitian  terdiri dari inventarisasi, pengolahan, dan perhitungan laju erosi.

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  di  Laboraturium Teknik  Pengendalian  dan  Konservasi  Lingkungan (Lab. TPKL) PS Teknik Pertanian, FTP, Universitas Jember.  Data  hujan  tahunan  digunakan  untuk menghitung  nilai  faktor  erosivitas  curah  hujan  (R) mengikuti Persamaan  1 (Teh,  2011).  Data  hujan tahunan  diperoleh  dari  kumulatif  hujan  harian selama  1  tahun.  Nilai  yang  digunakan  dalam perhitungan  adalah  nilai  rerata  hujan  tahunan selama 10 tahun.
𝑅 = 2,5𝑃 2 100(0,073𝑃+0,73) ..........................................(1)
di mana:
R = Erosivitas hujan (MJ.mm/tahun); P = Rata-rata hujan dalam satu tahun (mm/tahun).
Setelah  dihitung  faktor  R  pada  setiap  stasiun hujan,  selanjutnya  dilakukan  interpolasi  untuk membuat  peta  R  wilayah  menggunakan  metode interpolasi Inverse  Distance  Weighting (IDW). Prosedur interpolasi mengikuti metode yang sudah dilakukan  (Indarto,  2013a,  2013b).  Hasil  akhir proses ini adalah layer faktor R dalam bentuk raster , dimana setiap wilayah diwakili oleh piksel R dengan nilai  tertentu.  Ukuran  piksel layer R  dibuat  sama dengan ukuran piksel DEM yang digunakan (dalam hal ini per piksel berukuran 30m x 30m).
Selanjutnya, peta jenis tanah digunakan untuk interpretasi  nilai  erodibilitas  tanah  (K).  Faktor  K untuk  setiap  jenis  tanah  ditentukan  berdasarkan Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Nilai K berdasarkan jenis tanah. No. Jenis Tanah Nilai K 1 Alluvial 0,29 2 Andosol 0,28 3 Brown Forest 0,28 4 Glei 0,29 5 Granusol 0,16 6 Latosol 0,26 7 Litosol 0,13 8 Mediteran 0,16 9 Organosol 0,29 10 Podsol merah 0,2 11 Regosol 0,31
Sumber. (Direktorat  Kehutanan  dan  Konservasi  SDA, 2012) .
Nilai faktor K kemudian dimasukan pada atribut tabel untuk layer jenis tanah. Selanjutnya, peta jenis tanah dikonversi menjadi raster menggunakan tool
“ polygon  to  raster ”.  Hasil  akhir  proses  ini  adalah layer faktor  K  dalam  format raster dengan  ukuran per piksel (30m x 30m).
Data DEM didapatkan dari data Aster GDEM2. Data DEM digunakan untuk menghitung faktor LS. Data DEM selanjutnya diproses untuk menjadi layer kemiringan  lereng  ( slope ),  arah  aliran  ( flow direction ), dan akumulasi aliran ( flow accumulation ). Selanjutnya  faktor  LS  dihitung  dengan raster calculator mengikuti Persamaan  2 (Belasri  & Lakhouili, 2016) .
𝐿𝑆 = ( 𝐹𝑎𝑐𝑐×𝐶𝑒𝑙𝑙𝑠𝑖𝑧𝑒 22.13 ) 0.4 × ( 𝑆𝑖𝑛(𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒) 0,0896 ) 1,3 …….....................(2)
di mana :
Facc      = akumulasi aliran; Cellsize  = ketelitian piksel (30 m); Slope     = kemiringan lahan ( o ).
Hasil akhir proses ini adalah peta LS dalam format raster yang menggambarkan nilai LS per piksel. Peta penggunaan lahan diunduh dari peta RBI digital  dalam  bentuk  vektor  (Badan  Informasi Geospatial,  2020).  Selanjutnya,  peta  vektor tersebut  dikonversi  ke raster .  Ukuran  piksel (30m  x  30m)  dan  digunakan  untuk  menentukan faktor  CP.  Nilai  faktor  CP  ditentukan  per  piksel, sesuai  kondisi  tiap  piksel.  Penentuan  nilai  CP  per piksel mengacu pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Prakiraan  faktor  CP  pada  berbagai  jenis penggunaan lahan.
No. Penggunaan Lahan Nilai CP 1 Kebun 0,3 2 Tanah Kosong/Padang Rumput 0,02 3 Ladang 0,28 4 Hutan 0,001 5 Sawah Irigasi 0,02 6 Semak Belukar 0,1 7 Sungai 0,001 8 Pemukiman 1 9 Sawah Tadah Hujan 0,05 10 Empang 0,001 11 Rawa/Hutan Rawa 0,01 12 Danau/Bendungan 0,001 13 Pasir 1 14 Penggaraman 1 15 Pabrik/Gedung 1 16 Bandar Udara/ Pelabuahan 1 Sumber: (Direktorat  Kehutanan  dan  Konservasi  SDA,
2012) .
Nilai  faktor  CP  dimasukkan  sebagai  atribut tabel  pada layer penggunaan  lahan.  Selanjutnya, layer peta  penggunaan  lahan  dikonversi  menjadi raster menggunakan tool “ polygon  to  raster ”  yang terdapat  pada software GIS.  Luaran  proses  ini adalah layer CP berformat raster dengan ketelitian piksel  30m  x  30m.  Tiap  piksel  memiliki  nilai  CP tertentu.

## Perhitungan USLE
Semua layer yang  telah  dihasilkan  (R,  K,  LS, dan CP), selanjutnya digunakan untuk menghitung besarnya  laju  erosi.  Perhitungan  laju  erosi
dilakukan  menggunakan    USLE  (Wischmeier  & Smith, 1978) ( Persamaan 3 ), sebagai berikut.
𝐴 = 𝑅 × 𝐾 × 𝐿𝑆 × 𝐶𝑃 …………………..…………..(3)
di mana : A = jumlah tanah yang tererosi (ton/ha/tahun);
R
= faktor erosivitas hujan;
K = faktor erodibilitas tanah;
LS = faktor panjang dan kemiringan lereng;
CP = faktor konservasi dan vegetasi.
Selanjutnya  nilai  erosi  per  piksel  diklasifikasikan sesuai  dengan  kriteria  tingkat  bahaya  erosi  (TBE) pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Klasifikasi tingkat bahaya erosi (TBE).
Kelas Tingkat Erosi (ton/ha/tahun) Klasifikasi I 0-15 Sangat ringan II 15-60 Ringan III 60-180 Sedang IV 180-480 Berat V >480 Sangat berat
Sumber. (Direktorat  Kehutanan  dan  Konservasi  SDA, 2012) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Erosivitas Hujan (R)
Erosivitas hujan rata-rata di wilayah ini sekitar 376,05  mm/tahun. Gambar  2 menampilkan  nilai faktor R. Curah hujan yang tinggi akan menyebabkan  nilai  erosivitas  juga  tinggi.  Menurut Farhan & Nawaiseh (2015) nilai erosivitas hujan (R) sangat dipengaruhi oleh volume, intensitas, durasi, pola  hujan,  dan  jumlah  limpasan  yang  dihasilkan. Nilai  R  juga  dipengaruhi  oleh  kemiringan  lereng. Daerah dengan kemiringan lereng rendah memiliki erosivitas rendah.
Gambar 2. Peta erosivitas hujan.

## Erodibilitas Tanah (K)
Erodibilitas tanah (K) menunjukkan kerentanan tanah  terhadap  erosi  dan  laju  aliran  permukaan (Jazouli, Barakat, Ghafiri, Moutaki, & Ettaqy, 2017). Nilai  erodibilitas  tanah  (K)  diinterpretasi  dari  peta jenis tanah.  Sebaran jenis  tanah dan nilai faktor K pada daerah penelitian dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Sebaran jenis tanah dan nilai K.
No Jenis Tanah Luas (%) Nilai K 1 Aluvial 20,98 0,29 2 Andosol 22,50 0,28 3 Glei 1,95 0,29 4 Grumosol 5,16 0,16 5 Latosol 8,06 0,26 6 Litosol 2,00 0,13 7 Mediteran 1,22 0,16 8 NCB Soil 3,78 0,20 9 Regosol 34,36 0,31
Tabel  4 menunjukkan  jenis  tanah  yang  ada pada daerah penelitian didominasi oleh jenis tanah regosol dengan nilai faktor K = 0,31 dan luas sekitar 34,36%  dari  luas  total  ( Gambar  3 ).  Erodibilitas tanah (K) mempengaruhi ketahanan tanah terhadap erosi,  semakin  tinggi  nilai  K,  maka  tingkat ketahanan  tanah  terhadap  erosi  semakin  rendah (Arsyad,  1989).  Tanah  regosol  merupakan  jenis tanah  yang  masih  berkembang,  terbentuk  pada timbunan bahan induk yang baru diendapkan, yang terangkut  dari  tempat  lain  dan  tertimbun  pada tempat tersebut.
Gambar 3. Peta erodibilitas tanah.
Tanah  regosol  dengan  tekstur  kasar  atau kandungan  pasir tinggi akan mempunyai porositas yang  baik  karena  didominasi  oleh  pori  makro, namun  mempunyai  tingkat  kesuburan  rendah  di mana  unsur  hara  mudah  tercuci.  Menurut  Gunadi, &  Sudyastuti  (2005)  tanah  regosol  miskin  akan bahan organik (±0,95%), dengan demikian kemampuan menyimpan air dan unsur hara sangat rendah.  Sebaliknya,  keberadaan  bahan  organik yang cukup dapat membantu mengimbagi beberapa kelemahan pada sifat fisik tanah. Dengan demikian, tanah regosol juga merupakan lahan sub- optimal  karena  produktivitasnya  yang  masih rendah,  bahkan  termasuk  lahan  marginal,  akan tetapi  masih  dapat  dikelola  dan  digunakan  untuk usaha  pertanian.  Penggunaan  regosol  sebagai lahan pertanian dapat dilakukan, jika terlebih dahulu diperbaiki  sifat  fisika,  kimia,  dan  biologinya.  Sifat fisika  yang  menjadi  penghambat  adalah  drainase dan  porositas  serta  belum  membentuk  agregat sehingga peka terhadap erosi (Munir, 1996). Hal ini menyebabkan  tingkat  produktivitas  tanah  regosol
Pemetaan Erosi di Wilayah Kabupaten Situbondo.............................................................................................................. (Rohman, et al)
rendah  sehingga  diperlukan  perbaikan  secara fisika, kimia, dan biologi.

## Panjang dan Kemiringan Lereng (LS)
Nilai  LS  ( Tabel  5) dihitung  dari slope (kelerengan atau kemiringan lereng) dan akumulasi aliran.  Slope  dan  akumulasi  aliran  diperoleh  dari data Digital  Elevation  Model (DEM). Tabel  5 dan Gambar 4 menunjukkan bahwa wilayah Situbondo didominasi  oleh  nilai  kelas  LS  dari  0  sampai  3 (seluas  106.672,86  ha  atau  64,02%).  Wilayah Situbondo  memiliki  potensi  erosi  yang  tergolong rendah pada sebagi an besar wilayah (≥87%).
Tabel 5. Klasifikasi LS. No Klasifikasi LS Luas (Ha) Luas (%) 1 0 - 3 106.672,86 64,02 2 3 - 8 23.045,40 13,83 3 8 - 15 17.286,48 10,37 4 15 - 30 13.107,69 7,87 5 > 30 6.508,98 3,91 Total 166.621,41 100,00
Gambar 4. Peta panjang dan kemiringan lereng.
Menurut Belasri & Lakhouili (2016) salah satu penyebab utama terjadinya erosi adalah topografi, terutama  ketika  kemiringan  lereng  melebihi  sudut kritis. Semakin panjang lereng dan semakin curam kemiringan  lereng  akan  semakin  besar  erosi  yang terjadi  (Ganasri  &  Ramesh,  2016).  Maka  upaya konservasi perlu diperhatikan pada wilayah seluas ± 12% dimana nilai LS >= 15%.

## Pengelolaan Tanaman dan Tindakan Konservasi (CP)
Nilai  faktor  CP  ditentukan  berdasarkan penggunaan  lahan  dan  tindakan  konservasi  pada setiap jenis penggunaan lahan. Tabel 6 menampilkan  jenis  penggunaan  lahan  dan  nilai faktor  referensi  yang  ada.  Pada Tabel  6 menunjukkan bahwa wilayah Situbondo didominasi oleh  jenis  penggunaan  lahan  semak  belukar  dan ladang  sebesar  24,90%  dan  24,75%  dari  luas keseluruhan. Semak belukar dan ladang tergolong lahan yang memiliki nilai CP yang tinggi. Nilai faktor CP  yang  tinggi  mengindikasikan  bahwa  pada daerah  tersebut  memiliki  sedikit  vegetasi  penutup
lahan dan kurangnya kegiatan konservasi. Menurut Morgan, (2005), vegetasi bertindak sebagai lapisan pelindung  tanah  karena  komponen-komponen  di atas  tanah,  seperti  daun  dan  batang  yang  dapat mengurangi sebagian energi butiran air hujan yang jatuh.  Oleh  karena  itu  jika  suatu  wilayah  memiliki sedikit  vegetasi  penutup  lahan  dan  kurangnya kegiatan  konservasi  maka  potensi  terjadinya  erosi pada wilayah tersebut besar. Gambar 5 menampilkan peta penggunaan lahan.
Tabel 6. Penggunaan lahan dan nilai faktor C P.
No Pengunaan Lahan Luas (%) Nilai CP 1 Permukiman 5,14 1,000 2 Kebun 6,00 0,300 3 Ladang 24,75 0,280 4 Sawah 15,22 0,020 5 Sawah Tadah Hujan 3,70 0,050 6 Agritanam Campur 0,05 0,500 7 Danau 0,04 0,001 8 Empang 0,79 0,001 9 Penggaraman 0,04 1,000 10 Padang Rumput 2,91 0,020 11 Mangrove 0,32 0,010 12 Hutan Rimba 15,53 0,001 13 Semak Belukar 24,90 0,100 14 Pasir 0,28 1,000 15 Rawa 0,03 0,010 16 Sungai 0,29 0,001 17 Terumbu Karang 0,00 0,000 Total 100,00
Gambar 5. Peta penggunaan lahan.

## Tingkat Bahaya Erosi (TBE)
Faktor  erosi  yang  telah  dihasilkan  yaitu  R,  K, LS,  dan  CP  selanjutnya  dijumlahkan  untuk menghitung laju erosi (ton/ha/tahun). Peta laju erosi (TBE)  yang  terbentuk  kemudian  diklasifikasikan menjadi lima kelas erosi tanah, yaitu sangat ringan (0-15), ringan (15-60), sedang (60-180), berat (180- 480), dan sangat berat (>480 ton/ha/tahun). Tabel 7 dan Gambar  6 menampilkan  hasil  perhitungan nilai laju erosi di wilayah Kabupaten Situbondo.
Tabel 7. Tingkat bahaya erosi .
No Tingkat Bahaya Erosi (ton/ha/tahun) Luas (ha) Luas (%) Kondisi 1 0 -15 108.668,61 65,60 Sangat Ringan 2 15  - 60 16.141,05 9,74 Ringan 3 60 - 180 19.055,70 11,50 Sedang 4 180 - 480 13.998,24 8,45 Berat 5 > 480 7.782,75 4,70 Sangat Berat Total 165.646,35 100 Gambar 6 . Peta Tingkat Bahaya Erosi (TBE).
Tabel 7 menunjukkan bahwa wilayah Kabupaten  Situbondo  didominasi  oleh  kelas  TBE antara  0-15  ton/ha/tahun  dengan  luas  sekitar 108.668,61 ha atau 65,60% dari luas keseluruhan. Tindakan  konservasi  perlu  dilakukan  di  wilayah Kabupaten  Situbondo  untuk  mengurangi  tingkat bahaya erosi dan mencegah terjadinya erosi.

## KESIMPULAN
Penerapan  model  USLE  dan  GIS  dilakukan untuk menghitung tingkat bahaya erosi (TBE) atau laju erosi. TBE didominasi oleh kelas sangat ringan (65,60% dari luas total), 8,45% pada kelas (berat), dan  4,70%  pada  kondisi  sangat  berat.  Meskipun wilayah  keseluruhan  didominasi  oleh  kondisi  TBE sangat ringan, kegiatan konservasi perlu ditingkatkan  untuk  mencegah  dan  menurunkan erosi  terutama  pada  luasan  dengan  tingkat  TBE berat  dan  sangat  berat  di  wilayah  Kabupaten Situbondo.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Hibah  Keris  LSO (Kelompok  Riset  -  Lahan  Sub-optimal)  LP2M Universitas  Jember  tahun  anggaran  2018.  Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak  yang  telah  membantu  selesainya  peneitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Alewell,  C.,  Borrelli,  P.,  Meusburger,  K.,  &  Panagos,  P.
(2019). Using the USLE: Chances, challenges and
limitations  of  soil  erosion  modelling. International Soil and Water Conservation Research . https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2019. 05.004
Arsyad,  S.  (1989). Konservasi  Tanah  dan  Air (2nd  ed.). Bogor, Indonesia: IPB Press.
Badan Informasi Geospatial. (2020). Indonesia Geospatial  Portal.  Retrieved  April  5,  2020,  from https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web
Belasri,  A.,  &  Lakhouili,  A.  (2016).  Estimation  of  Soil Erosion  Risk  Using  the  Universal  Soil  Loss Equation ( USLE ) and Geo-Information
Technology  in  Oued  El. Journal  of  Geographic Information System , 8 (February), 98 –107. https://doi.org/10.4236/jgis.2016.81010 BPS  Situbondo.  (2017). Situbondo  dalam  Angka  tahun 2017 . Retrieved from https://situbondokab.bps.go.id/publication/2017/08/ 12/b541bc6f69c1aea85fcfffb4/kabupaten-
situbondo-dalam-angka-2017.html
Chandramohan,  T.,  Venkatesh,  B.,  &  Balchand,  A.  N.
(2015). Evaluation of Three Soil Erosion Models for Small  Watersheds. Aquatic  Procedia , 4 ,  1227 –
1234.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015. 02.156 Devatha, C. P., Deshpande, V., & Renukaprasad, M. S.
(2015). Estimation of Soil loss Using USLE Model for Kulhan Watershed, Chattisgarh- A Case Study. Aquatic Procedia , 4 , 1429 –1436. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.185
Direktorat  Kehutanan  dan  Konservasi  SDA.  (2012) Analisa perubahan penggunaan lahan di ekosistem das  dalam  menunjang  ketahanan  air  dan ketahanan  pangan  (Studi  Kasus  DAS  Brantas). Retrieved
from file:///D:/00_Mendeley(01)_Jurnal/00_RefJurnal/20 _Bappenas_2012.pdf
Farhan, Y., & Nawaiseh, S. (2015). Spatial assessment of soil erosion risk using RUSLE and GIS techniques Spatial  assessment  of  soil  erosion  risk  using RUSLE  and  GIS  techniques. Environmental  Earth Sciences , (March 2016).
https://doi.org/10.1007/s12665-015-4430-7
Ganasri, B. P., & Ramesh, H. (2016). Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS  -  A  case  study  of  Nethravathi  Basin. Geoscience
Frontiers , 7 (6), 953 –961. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2015.10.007
Gashaw,  T.,  Tulu,  T.,  &  Argaw,  M.  (2018).  Erosion  risk assessment  for  prioritization  of  conservation measures  in  Geleda  watershed,  Blue  Nile  basin, Ethiopia. Environmental Systems Research .
Retrieved from file:///D:/00_Mendeley(01)_Jurnal/Folder_USLE/01
_Rusle_priorization.docx
Godone,  D.,  &  Stanchi,  S.  (2011). Soil  Erosion  Studies . (D. Godone,
Ed.).
InTech. https://doi.org/10.5772/1820
Gunadi,  S.  &  Sudyastuti,  T.  (2005).  (2005).  Dinamika Ketersediaan  Bahan  Organik  dari  Residu  Pupuk Pupuk  Hijau  Daun  dan  Kompos  Dalam  Kaitannya Dengan  Fisik  Tanah  Pasiran  di  Lahan  Pantai. Jurnal Tanah Dan Lingkungan, 6 , 70 –74.
Indarto,  I.  (2013a).  Analisis  Geostatistik.  Graha  Ilmu, Yogyakarta.
Indarto,  I.  (2013b).  Variabilitas  Spasial  Hujan  Harian  di Jawa  Timur. Jurnal  Teknik  Sipil , 20 (2),  107 –120. Retrieved from http://journals.itb.ac.id/index.php/jts Jazouli,  A.  El,  Barakat,  A.,  Ghafiri,  A.,  Moutaki,  S.  El,  &
Pemetaan Erosi di Wilayah Kabupaten Situbondo.............................................................................................................. (Rohman, et al)
Ettaqy, A. (2017). Soil erosion modeled with USLE , GIS , and remote sensing : a case study of Ikkour watershed in Middle Atlas ( Morocco ). Geoscience Letters . https://doi.org/10.1186/s40562-017-0091-6 Laflen, J. M., & Flanagan, D. C. (2013). The development of  U.  S.  soil  erosion  prediction  and  modeling.
International Soil and Water Conservation Research , 1 (2), 1 –11.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S2095-
6339(15)30034-4 Morgan, R. P. C. (2005). Soil Erosion and Conservation (third edition) . Retrieved from
file:///D:/00_Mendeley(01)_Jurnal/00_RefJurnal/24 _Morgan_2005_Soil ErosionAndConservation.pdf Munir, M. (1996). (1996). Tanah-tanah Utama Indonesia. Jakarta, Indonesia: Dunia Pustaka Jaya.
Novotný, I., Žížala, D., Kapička, J., Beitlerová, H., Mistr, M., Kristenová, H., & Papaj, V. (2016). Adjusting the CPmaxfactor  in  the  Universal  Soil  Loss  Equation (USLE): areas in need of soil erosion protection in the  Czech  Republic. Journal  of  Maps , 12 ,  58 –62. https://doi.org/10.1080/17445647.2016.1157834
Parveen, R., & Kumar, U. (2012). Integrated Approach of
Universal  Soil  Loss  Equation  (USLE)  and Geographical  Information  System  (GIS)  for  Soil Loss Risk Assessment in Upper South Koel Basin, Jharkhand. Journal  of  Geographcal  System , 4 , 588 –596. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4236/jgis.2012.4 6061.
Pásztor,  L.,  Waltner,  I.,  Centeri,  C.,  Belenyesi,  M.,  & Takacs,  K.  (2016).  Soil  Erosion  of  Hungary Assessed by Spatially Explicit Modelling. Journal of Maps. , 12 , 407 –414.
https://doi.org/https://doi.org/10.1080/17445647.20 16.1233913.
Pham,  T.  G.,  Degener,  J.,  &  Kappas,  M.  (2018). Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical  Information  System  (GIS)  for  soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam.
International Soil and Water Conservation Research , 6 (2), 99 –110.
https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.01.001
Rao, E., Xiao, Y., Ouyang, Z., & Yu, X. (2015). National assessment of soil erosion and its spatial patterns in  China. Ecosystem  Health  and  Sustainability , 1 (4),  art13 –art13.  https://doi.org/10.1890/EHS14- 0011.1
Saiya,  H.  G.,  Dibyosaputro,  S.,  &  Santosa,  S.  H.  B. (2016).  USLE  Estimation  for  Potential  Erosion  at Wae Heu Watershed and Wae Tonahitu Watershed,  Ambon  Island,  Indonesia. Indonesian Journal of Geography , 48 (2), 191 –205.
https://doi.org/https://doi.org/10.22146/ijg.17619 Sitorus,  S.  R.  P.,  &  Pravitasari,  A.  E.  (2017).  Land Degradation  and  Landslide  in  Indonesia  Main Function  of  Land. Sumatra  Journal  of  Disaster, Geography and Geography Education , 1 (2), 61 –71. Retrieved from
file:///D:/00_Mendeley(01)_Jurnal/00_RefJurnal/Sit orusNAndrea_2012.pdf
Smith,  H.  J.  (1999).  Application  of  Empirical  Soil  Loss Models in southern Africa: a review. South African Journal  of  Plant  and  Soil , 16 (3),  158 –163. https://doi.org/10.1080/02571862.1999.10635003
Sunartomo, A. F. (2011). Inventarisasi dan sebaran lahan kritis  di  kabupaten  situbondo, 5 (1),  12 –22.
Retrieved from file:///D:/10_Skripsi_2/00_Manual/00_JurnalAgrivit a/06_Jurnal_MGI_KabSitubondo/01_RefJurnal_MI G_KabSitubondo/22_SunartomoSItubondo_2011. pdf
Teh,  S.  H.  (2011). Soil  erosion  modeling  using  RUSLE and  GIS  on  Cameron  Highlands,  Mlaysia  for hydropower  development . RES  |  The  School  for Renewable  Energy  Science .  Retrieved  from https://www.engr.colostate.edu/~pierre/ce_old/Proj ects/linkfiles/Thesis Soo Huey Teh.pdf
Wischmeier,  W.  H.,  &  Smith,  D.  D.  (1978). Predicting rainfall  erosion  losses:  A  guide  to  conservation planning. U.S. Department of Agriculture Handbook No. 537 (Agricultur.) .

## Halaman ini sengaja kami kosongkan