Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Pengaruh Tata Guna Lahan Terhadap Hidrograf Aliran di Sub-Sub DAS Keyang- Slahung-Tempuran Menggunakan Model SWAT
M. Khuzaimy Rurroziq Basthoni 1,* , Mahendra Andiek Maulana 1 , A.A.Ngr. Satria Damarnegara 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: khuzaimybasthoni@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                   30 Agustus 2022
Diperbaiki                13 Januari 2023 Disetujui                   18 Januari 2023 Keywords: SWAT, SUFI-2, rainfall-runoff, calibration, validation.
Area development leads to land use changes that may cause surface runoff increases. These alterations  are  responsible  for  flood  and  inundation  in  certain  areas.  Soil  and  Water Assessment  Tool  (SWAT)  can  be used  to  perform a  rainfall-runoff  model.  Hence,  the  flow change can be estimated comprehensively. To ensure the reliability of the model, calibration and validation are required. The calibration and validation stages were conducted using SUFI- 2  (Sequential  Uncertainty  Fitting  Version  2)  method  to  determine  the  most  influential  or sensitive parameter. Meanwhile, the reliability test was assessed using the 𝑹 𝟐 , NSE, and PBIAS methods.  The  reliability  test  for  the  calibration  and  validation  provides  a  good  result.  In advance, this research shows that the increase in forest area may decrease the peak flow during flood occurrence.
Kata kunci: SWAT, SUFI-2 , hujan-aliran, kalibrasi, validasi
Abstrak Berkembangnya  suatu  kawasan  menyebabkan  terjadinya  perubahan  tata  guna  lahan sehingga mengakibatkan peningkatan limpasan permukaan. Perubahan ini bertanggung jawab atas terjadinya banjir dan genangan di daerah tertentu. Soil and Water Assessment Tool  (SWAT) dapat  digunakan  untuk  memodelkan  hujan-aliran.  Oleh  karena  itu, perubahan aliran dapat diperkirakan secara komprehensif. Untuk memastikan keandalan model, diperlukan kalibrasi dan validasi. Tahapan kalibrasi dan validasi dilakukan dengan menggunakan metode SUFI-2 ( Sequential Uncertainty Fitting Version 2) untuk mengetahui parameter  yang  paling  berpengaruh  atau  sensitif,  sedangkan  uji  keandalan  dinilai menggunakan 𝑹 𝟐 , NSE ,  dan PBIAS .  Nilai  uji  keandalan  tahap  kalibrasi  dan  validasi memberikan  hasil  kategori  yang  baik.  Selanjutnya,  penelitian  ini  menunjukan  dengan meningkatkan  luasan  kawasan  hutan  mampu  menurunkan  debit  puncak  saat  terjadi banjir.

## 1. Pendahuluan
Perubahan  tata  guna  lahan  terjadi  diakibatkan  salah satunya adalah berkembangnya suatu kawasan tersebut. Tata guna  lahan  sangat  berperan  penting  dalam  penyeimbangan ekosistem dan ketersediaan air termasuk juga Daerah Aliran Sungai  (DAS)  [1].  Masing-masing  tata  guna  lahan  mem- punyai karakteristik limpasan permukaan yang berbeda da- lam  mengendalikan  air  hujan  yang  turun.  Suatu  kawasan hutan mampu  menahan dan menyimpan sebagian air hujan untuk tidak melimpas langsung ke outlet sehingga air tidak mudah untuk meluap yang mengakibatkan banjir di musim penghujan  ataupun  air  tidak  mudah  hilang  yang  menye- babkan kekeringan di saat musim kemarau.
Sub-sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Keyang-Slahung- Tempuran  (KST)  merupakan  kawasan  sub-sub  DAS  yang terletak  di  Kabupaten  Ponorogo.  Berkembangnya  kawasan sub–sub DAS KST ini menyebabkan perubahan luasan tata guna  lahan  dari  tahun  ke  tahun  sehingga  diperlukan  pene- litian  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruhnya
terhadap debit aliran yang di akibatkan oleh perubahan tata guna  lahan.  Pemodelan  hujan  aliran  merupakan  salah  satu cara  pendekatan  yang  paling  mudah  untuk  mendapatkan debit aliran.  Sebagian  besar pemodelan hujan  aliran meng- gunakan  berbagai  program  bantu  perangkat  lunak  salah satunya  seperti SWAT . SWAT  (Soil  and  Water  Assessment Tool) merupakan salah satu program bantu pemodelan hujan aliran  berbasis semi-distributed serta  merupakan  model hidrologi  skala  DAS  berbasis  fisik,  deterministik,  dan kontinyu,  yang  dikembangkan oleh  USDA  Agricultural Research  Service [2].  Dalam  menganalisis  pemodelan hidrologi maka peneliti harus memilih model hidrologi dan menunjukan  validitas  kinerjanya  untuk  penilaian  yang  di inginkan  [3].  Pemodelan-pemodelan  yang  membahas  peru- bahan  tata  guna  lahan di  suatu  DAS  dengan  menggunakan program  bantu ArcSWAT telah  banyak  dilakukan  seperti DAS  Tanggul  Jember,  Indonesia  [4];  DAS  Pagsanjan- Lumban,  Filipina  [5];  DAS  Kaptagat,  Kenya  [6],  DAS Cisadane, Indonesia [7] dan Sub-DAS Metro, Indonesia [8].
Oleh  karena  itu,  untuk  mengetahui  seberapa  pengaruh  pe- rubahan tata guna lahan terhadap debit aliran harian di sub- sub DAS KST maka penelitian ini melakukan analisis penga- ruh tata guna lahan terhadap hidrograf aliran di sub-sub DAS Keyang-Slahung-Tempuran menggunakan model SWAT .
2. Metode
Lokasi penelitian  berada di sub-sub DAS  Keyang, sub- sub DAS Slahung, dan sub-sub DAS Tempuran. Ketiga sub- sub DAS ini  termasuk kedalam DAS Bengawan  Solo, Sub DAS Kali Madiun Hulu. Secara letak geografis, ketiga sub- sub DAS ini berada pada rentang 7º 48’ 14,1”–8º 05’ 04,3” LS  dan  111º  10’  12,6”  –111º  45’  11,3”  BT  sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Peta Sub-sub DAS Keyang-Slahung-Tempu- ran [9]
Dua jenis data yang diperlukan dalam penelitian ini, yaitu data  meteorologi  dan  data  non-meteorologi.  Data  meteo- rologi meliputi data curah hujan, data iklim, dan data debit. Data  spasial  meliputi  data  DEMNAS,  data  peta  tata  guna lahan,  dan  peta  jenis  tanah.  Kedua  jenis  data  ini  termasuk kedalam bentuk data sekunder, yaitu data yang tidak diambil secara langsung dilapangan oleh peneliti ataupun data yang diperoleh dari sumber lain.
Data  non–meteorologi  yang  meliputi  peta  DEMNAS dapat di unduh pada laman website www.big.go.id , dan data peta  jenis  tanah  di  unduh  pada  laman  website FAO yaitu www.fao.org/home/en/ , serta  data  peta  tata  guna  lahan  di dapatkan pada instansi instansi terkait. Sedangkan data non spasial  seperti  data  curah  hujan  di  dapatkan  pada  instansi terkait  dan  data  iklim  dapat  diunduh  pada  laman https://swat.tamu.edu/.
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  maka  tahapan selanjutnya  adalah  pengolahan  data  sebelum  dimasukan
kedalam pemodelan ( Pre-processing ). Tahapan ini meliputi pengolahan data hidrologi dan pengolahan data spasial.
Tahapan Pre-processing sudah dilakukan, tahapan selan- jutnya adalah masuk ke dalam tahap pemodelan/pemrosesan. Data  yang  telah  di  olah  pada  tahapan  pre-processing  lalu dimasukan kedalam program bantu ArcSWAT untuk diolah menjadi debit-aliran. Tahapan-tahapan  dalam program bantu Arc-SWAT yaitu deliniasi DAS, pembentukan HRU (Hydro- logic  Response  Unit, memasukan  data  non  spasial,  dan dilakukan simulasi model. Keluaran dari simulasi model ini adalah  debit  simulasi,  sehingga  perlu  dilakukan  tahapan kalibrasi dan validasi untuk meminimalkan perbedaan antara debit di lapangan dengan debit simulasi di pemodelan.
2.1 Pengolahan Data Meteorologi Pengolahan data meteorologi pada penelitian ini adalah data  hidrologi.  Data  hidrologi  yang  terkumpul  dilakukan untuk menjamin keakuratan pemodelan yang akan dilakukan. Pengolahan data hidrologi yang di lakukan meliputi analisis curah  hujan  hilang,  uji  konsistensi  curah  hujan,  dan  per- hitungan hujan rerata wilayah.

## 2.2 Pengolahan Data Non-meteorologi
Pengolahan data spasial dilakukan dengan menggunakan program  bantu Arc-GIS dan SWAT (Soil  and  Water  Asses- sment Tool) . SWAT merupakan  model berbasis fisik (semi- distributed model) yang mampu memodelkan secara harian dengan  periode  yang  panjang.  Data  yang  diperlukan  untuk memodelkan  menggunakan SWAT adalah  data  meteorologi dan data non-meteorologi. Tahapan-tahapan yang dilakukan adalah  penggambaran  batas  DAS/deliniasi  DAS  dan  pem- bentukan HRU (Hydrolic Responses Unit).
Penggambaran  DAS  dilakukan  dengan  mengolah  data peta DEM (Digital  Elevation  Model) menjadi  data  raster. Pada  proses  ini  data  peta DEM  (Digital  Elevation  Model) diproyeksikan  ke  dalam  koordinat  sesuai  dengan  lokasi penelitian  yaitu  UTM  Indonesia  49S  Datum  WGS  1984. Penentuan lokasi outlet yang akan diamati di tentukan pada tahapan  ini  dan  juga  pembentukan basin dan  banyaknya jumlah s ub-basin.
Pembentukan HRU  (Hydrolic  Responses  Unit) meru- pakan  tahapan  dengan  menggabungkan  beberapa  atribut spasial lainya seperti data peta tata guna laha, data peta jenis tanah, dan data peta kemiringan lereng.
2.3 Pemodelan Hujan Aliran Menggunakan ArcSWAT Tahapan ini menggabungkan data meteorologi dan data non-meteorologi untuk menghasilkan debit simulasi harian. Tahapan-tahapan  pemodelan  hujan  aliran  menggunakan
ArcSWAT yaitu  pembentukan stream  generation, pemben- tukan HRU (Hydrolic Responses Unit), simulasi hujan aliran, keluaran TXTINOUT File.
2.4 Kalibrasi dan Validasi Model Menggunakan SWATCUP
Tahapan kalibrasi dan validasi dilakukan menggunakan program bantu SWAT-CUP dengan metode SUFI-2 (Sequen- tiall  Uncertainty  Fitting  Version  2) .  Kalibrasi  adalah  suatu prosedur  yang  dilakukan  untuk  memperkecil  perbedaan antara  keadaan  lapangan  dengan  keadaan  simulasi. Sedangkan  validasi  adalah  suatu  prosedur  dengan  mem- perkecil  perbedaan  keadaan  di  lapangan  dengan  keadaan simulasi  di  dalam  rentang  waktu  berbeda  namun  dengan keadaan  yang  sama  di  tahap  kalibrasi  tanpa  merubah parameter-parameter yang ada pada proses kalibrasi.
Parameter-parameter yang akan digunakan pada tahap kalibrasi  dan  validasi  ditentukan  berdasarkan  tingkat sensitifitas  parameter  tersebut  terhadap  debit  keluaran simulasi.  Untuk  menentukan  bagaimana  tahapan  kalibrasi dan validasi dapat digunakan untuk memodelkan hujan aliran adalah  dengan  menguji  keandalan  model.  Uji  keandalan model  dilakukan  dengan  menggunakan 𝑅 (Koefisien Determinasi), NSE  ( N ash-Sutchliffe Efficiency) , dan PBIAS ( Percentage  of  Bias) .  Masing-masing  uji  keandalan  ini memiliki rentang nilai masing-masing yang dapat dijadikan analisis  apakah  suatu  model  dapat  digunakan  pada karakteristik  yang  sama  dengan  kondisi  dilapangan. Persamaan  masing-masing  uji  keandalan  dapat  dilihat sebagai berikut ini pada persamaan 1-3.
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑ (
) ∑ ( ) (1)
dengan :
NSE = n ash-sutchliffe efficiency 𝑄 = rebit hasil simulasi (𝑚 /𝑠) 𝑄 = rebit aktual terukur (𝑚 /𝑠) 𝑄 = rata-rata debit aktual terukur (𝑚 /𝑠) 𝑅 = ∑ ,
. , ∑ , . ,
(2)
dengan :
𝑅 = koefisien determinasi 𝑄 = rata-rata debit aktual terukur (𝑚 /𝑠) 𝑄 = rata-rata debit hasil simulasi (𝑚 /𝑠)
𝑄 , = debit aktual terukur (𝑚 /𝑠) 𝑄 ,
= debit hasil simulasi (𝑚 /𝑠) PBIAS = ∑ ( )   ( ) ∑ (3)
dengan :
PBIAS  = p ercentage of bias
𝑄𝑖 = debit aktual terukur (𝑚 /𝑠)
𝑄𝑖 = debit hasil simulasi (𝑚 /𝑠)
Adapun rentang kriteria nilai NSE, 𝑅 , dan PBIAS [10- 12] dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Kriteria Uji Keandalan [10-12] NSE 𝑅 PBIAS Kategori 0,75 < NSE ≤ 1,00 0,75 < 𝑅 ≤ 1,00 PBIAS ≤ ±10  Sangat Baik 0,60 < NSE ≤ 0,75 0,60 < 𝑅 ≤ 0,75 10± ≥ PBIAS ≤ ±15 Baik 0,36 < NSE ≤ 0,60 0,50 < 𝑅 ≤ 0,60 15± ≥ PBIAS ≤ ±25 Memuaskan 0,00 < NSE ≤ 0,36 0,25 < 𝑅 ≤ 0,50 25± ≥ PBIAS ≤ ±50 Buruk NSE ≤ 0,00 𝑅 ≤ 0,25  50± ≤PBIAS Tidak Memenuhi
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pembentukan Stream Generation Delineation Pembentukan stream generation delineation merupakan salah  satu  tahapan  dalam  pengolahan  data non- meteorological .  Tahapan  ini  menghasilkan  batasan  ukuran sub-sub DAS (Daerah Aliran Sungai), panjang sungai utama, panjang anak sungai, dan jumlah sub-basin yang  terbentuk dari peta DEM (Digital Elevation Model). Pada tahapan ini juga  dilakukan  penentuan  titik  outlet  aliran  yang  akan ditinjau yaitu pada SPAS Sungai Sekayu dengan koordinat 070 37’20.69” LU - 1110 28’47.02” BT. Hasil dari proses ini dapat terlihat pada Gambar 2 .
M. Khuzaimy Rurroziq Basthoni dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (13-22) 16
Gambar 2. Peta Stream Delineation [9]
3.2 Pembentukan HRU
Pada  tahapan  ini  atribut-atribut  yang  ada  di  lakukan pengolahan  bersama  dan  menjadi  satu  atribut.  Beberapa atribut yang digunakan adalah data peta DEM, data peta tata guna  lahan,  dan  data  peta  jenis  tanah,  secara  berurutan gambar atribut dapat dilihat pada Gambar 3 sampai dengan Gambar 5 .
Berdasarkan contoh peta tata guna lahan pada Gambar 4 terdapat  delapan  klasifikasi  tata  guna  lahan  yaitu  semak belukar  (RNGB)  seluas  2500,1  ha  (2,6%),  tanah  terbuka (OAK)  seluas  346,5  ha  (0,5%),  pertanian  lahan  kering (AGRL) seluas 19692,8 ha (20,5%), hutan tanaman (FRSE) seluas 27717,8 ha (28,8%), pertanian lahan kering campuran (AGRR)  seluas  16910,2  ha  (17,7%),  hutan  lahan  kering sekunder  (FRST)  seluas  703,1  ha  (0,7%),  permukiman (URBN)  seluas  11764,1  ha  (12,2%),  dan  sawah  (RICE) seluas 16350,5 ha (16,9%), luasan masing – masing jenis tata guna lahan setiap tahunya dapat dilihat lebih jelas pada Tabel 4 .
Sedangkan  untuk  jenis  tanah  berdasarkan  peta  jenis tanah  pada Gambar  5 sub-sub  DAS  Keyang  –  Slahung- Tempuran diklasifikan menjadi lima jenis tanah antara lain Tm23-2c-4573  ( Mollic  Andosol )  seluas  4701,04  ha (4,93391 %), Lv5-3b-4538 ( Vertic Luvisols ) seluas 4,93391 ha  (18,0651  %),  To25-2b-4576  ( Orhric  Andosols )  seluas 18,0651  ha  (14,6245  %),  I-Lc-3b-4510    ( Lithosols )  seluas 35145,8 ha (36,8867 %), Je62-2-3a-4518 ( Eutric Fluvisols ) seluas 24286,7 ha (25,4897 %). Hasil dari pembentukan HRU adalah lanjutan dari pembentukan stream generation dimana data  informasi  yang  terkandung  semakin  lengkap sebagaimana terlihat pada Gambar 6 . Selama  tahapan  pembentukan HRU  (Hydrolic
Responses Unit) , sub-basin telah diklasifikasikan berdasarkan  luas  dan  elevasi  maksimum  dan  elevasi
minimum.  Terdapat  33  sub-basin  dengan  luasan  yang bervariasi dengan luasan total 952,802 Km . Tinggi elevasi minimum 82 m dan elevasi maksimum 2412 m.
Gambar 3. Peta DEM [9]
Gambar 4. Peta Tata Guna Lahan
Gambar 5. Peta Jenis Tanah [9]
Gambar 6. Peta HRU
3.3 Simulasi Hujan Aliran Setelah dilakukan pembentukan stream generation dan HRU ,  tahapan  selanjutnya  adalah  dengan  memasukan  data meteorologi yaitu data hujan dan data iklim. Data hujan yang disiapkan  dalm  bentuk  format  .txt  sedangkan  data  iklim berbentuk  format  database  .mdb.  Dalam  proses  melakukan simulasi  ditentukan  hasil  keluaran  simulasi  hujan  aliran secara  harian.  Proses  pemodelan  hujan  aliran  dilakukan dengan beberapa simulasi. Simulasi pertama adalah dengan menggunakan  periode  curah  hujan  tahun  2015  –  2018  dan data  peta  tata  guna  lahan  tahun  2015  ( Gambar  7 )  untuk digunakan  dalam  proses  kalibrasi.  Simulasi  kedua  adalah menggunakan periode curah hujan tahun 2011-2014 dan data tata  guna  lahan  tahun  2009  ( Gambar  10 )  untuk  digunkan pada  tahapan  validasi.  Sedangkan  simulasi  ketiga  adalah dengan menggunaka periode curah hujan 2011 – 2018 dan data  tata  guna  lahan  skenario  ( Gambar  13 ).  Setelah dilakukan  beberapa  pengaturan  parameter  maka  proses simulasi dilakukan.
3.4 TXTINOUT File Hasil  dari  simulasi  pemodelan  adalah TextinOut  File, yang berisikan data debit hujan aliran. Bentuk keluaran file ini nantinya diperlukan untuk dilakukan ke tahap selanjutnya yaitu  tahapan kalibrasi dan validasi menggunakan program bantu SWATCUP .  Hal  ini  diperlukan  karena  hasil  dari pemodelan  ArcSWAT  masih  sangat  dimungkinkan  terjadi ketidakcocokan  hasil  pemodelan SWAT dengan  data  di lapangan.
3.5 Pembahasan
Hasil  pemodelan  hujan  aliran  dilakukan  sebanyak  tiga kali  simulasi  yang  menghasilkan  keluaran  debit  secara
harian.  Simulasi  yang  pertama  merupakan  simulasi  yang digunakan  untuk  tahapan  kalibrasi.  Pada  tahapan  kalibrasi periode curah hujan yang digunakan sepanjang tahun 2015- 2018 dengan menggunakan data peta tata guna lahan tahun 2015  seperti  terlihat  pada Gambar  7 .  Nilai  uji  keandalan sebelum dilakukan uji kalibrasi yaitu 𝑅 = 0,52, NSE = 0,49, dan  PBIAS  =  -5,8  sebagaimana  hidrograf  aliran  sebelum terkalibrasi dapat dilihat pada Gambar 8 . Kategori nilai uji keandalan  tersebut  termasuk  dalam  kategori  mamuaskan terutama  pada  nilai  uji  keandalan 𝑅 dan  NSE  yang mengindikasikan  bahwa  pemodelan  berjalan  dengan  baik, namun masih perlu dilakukan peningkatan nilai uji keandalan untuk memperkecil perbedaan antara hasil simulasi dengan data  di  lapangan.  Nilai  PBIAS  yang  bernilai  negatif menunjukan  model  yang  dihasilkan  termasuk  kedalam kategori under-estimated /  rata-rata  hasil  debit  simulasi masih  lebih  rendah  dari  debit  di  lapangan  terutama  pada aliran rendah, sehingga masih perlu dilakukan kalibrasi.
Hasil  model  terkalibrasi  menghasilkan  nilai  uji keandalan 𝑅 =  0,58, NSE =  0,57,  dan PBIAS =  0,3 sebagaimana hidrograf aliran terkalibrasi dapat dilihat pada Gambar  9 .  Perubahan  nilai  uji  keandalan PBIAS yang awalnya  bernilai  negatif  dan  berubah  menjadi  positif menunjukan  bahwa  sebagian  besar  debit  pemodelan  lebih tinggi dari debit di lapangan terutama pada aliran rendah serta nilai PBIAS mengalami kenaikan dari -5,8 menjadi  0,3 yang mengindikasikan  bahwa  hasil  simulasi  setelah  dilakukan kalibrasi  lebih  mendekati  dengan  data  di  lapangan.  Semua nilai  uji  keandalan  setelah  dilakukan  kalibrasi  mengalami peningkatan dari sebelumnya dan termasuk kedalam kategori memuaskan.
Gambar 7. Peta Tata Guna Lahan Tahun 2015
M. Khuzaimy Rurroziq Basthoni dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (13-22) 18
Gambar 8. Hidrograf 2015-2018 Sebelum Kalibrasi
Gambar 9. Hidrograf 2015-2018 Terkalibrasi
Simulasi  kedua  adalah  proses  pemodelan  yang digunakan untuk me-validasi parameter-parameter yang telah digunakan pada tahapan  kalibrasi. Proses ini menggunakan rentang tahun 2011 – 2014 untuk periode curah hujan serta menggunakan peta tata guna lahan tahun 2009 seperti terlihat pada Gambar 10 .  Jenis dan nilai parameter yang digunakan proses kalibrasi dan validasi dapat dilihat pada Tabel 2 . Nilai parameter ini didapatkan dari proses iterasi sebanyak 500 kali iterasi  dengan  menggunakan  program  bantu SwatCUP sehingga  didapatkan  nilai  parameter  serta  jenis  parameter yang  paling  berpengaruh  (sensitif)  terhadap  pemodelan  di sub-sub DAS Keyang-Slahung-Tempuran.
Tingkatan sentivitas dari  kelima jenis parameter yang digunakan yaitu berdasarkan hasil uji P-Factor dan T-Stat . Jenis  parameter  dari  yang  paling  sensitif  sampai  kurang sensitif  secara  berurutan  yaitu CN2,  SOL_AWC, GW_DELAY, CH_N2, dan REVAPMN . Nilai masing-masing uji  sensitivitas  dapat  dilihat  pada Tabel  3 ,  setelah
memasukan jenis dan nilai parameter pada tahapan validasi yang  sama  dengan  tahapan  kalibrasi  didapatkan  nilai  uji keandalan 𝑅 =  0,67,  NSE  =  0,66,  dan  PBIAS  =  5,3 sebagaimana  hidrograf  ter-validasi  dapat  dilihat  pada Gambar  11 .  Nilai  uji  keandalan  pada  tahapan  validasi  ini termasuk dalam kategori memuaskan.
Simulasi  ketiga  adalah  uji  keandalan  dengan menggunakan  tata  guna  lahan  skenario.  Pemodelan  ini dilakukan  dengan  menggunakan  periode  curah  hujan  dari tahun 2011 – 2018 dengan menggunakan peta tata guna lahan skenario.  Besaran  perubahan  tata  guna  lahan  dapat  dilihat pada Tabel 4 . Pada tahapan ini didapatkan nilai uji keandalan 𝑅 =  0,58,  NSE  =  0,57,  dan  PBIAS  =  6,6  sebagaimana hidrograf  tata  guna  lahan  skenario  dapat  dilihat  pada Gambar 12 .
Pada  tahapan  ini  juga  dapat  terlihat  bahwa  dengan merubah besar luasan tata guna lahan mampu merubah debit keluaran pemodelan.
Gambar 10. Peta Tata Guna Lahan Tahun 2009
Tabel 2. Nilai dan Jenis Parameter Kalibrasi No Parameter Range Fitted Value 1 CN2.mgt_R 25 - 98 -0,17 2 GW_DELAY.gw_V 0 - 500 1,5 3 SOL_AWC.sol_V 0 - 1 0,721 4 CH_N2.rte_R -0,01 - 0,3 0,078 5 REVAMPM.gw_V 0 - 500 410,5 Tabel 3. Nilai Uji Sensitivitas Parameter Parameter Name t-Stat P-Value 1:R__CN2.mgt -38,59 0,00 4:R__SOL_AWC(..).sol 3,19 0,00 2:V__GW_DELAY.gw -1,49 0,14 5:R__CH_N2.rte 1,26 0,21 3:R__REVAPMN.gw -0,61 0,55
Gambar 11. Hidrograf 2011-2014 Tervalidasi
Tabel 4. Luasan Tata Guna Lahan
Klasifikasi Tata Guna Lahan Tahun 2009 Tahun 2015 Skenario % Ha % Ha % Ha Semak Belukar/RNGB 2,6 2500,1 2,7 2500,1 2,6 2500,1 Tanah Terbuka/OAK 0,4 428,3 0,5 346,5 0,0 0,0 Pertanian Lahan Kering/AGRL 20,5 19692,8 20,5 19692,8 19,3 18469,0 Hutan Tanaman/FRSE 29,0 27635,9 28,8 27717,8 29,9 28563,3 Pertanian Lahan Kering Campuran/AGRR 17,7 16910,2 17,6 16910,2 20,2 19387,4 Hutan Lahan kering Sekunder/FRST 0,7 703,1 0,7 703,1 1,2 1119,2 Pemukiman/URBN 12,2 11764,1 12,2 11764,1 8,9 8614,7 Sawah/RICE 17,0 16350,5 16,9 16350,5 17,9 17331,4 Jumlah 100,0 95985,0  100,0 95985,0  100,0 95985,0
Besaran  perubahan  dapat  terlihat  pada  puncak  debit banjir yang terjadi pada tanggal 7 Januari 2013 debit puncak banjir  yang  dihasilkan  pemodelan  menggunakan  tata  guna lahan eksisting sebesar 349,6 𝑚 /𝑠 . Sedangkan debit puncak
banjir yang dimodelkan dengan menggunakan peta tata guna lahan skenario menghasilkan debit sebesar 353,5 𝑚 /𝑠 . Hal ini  menunjukan  bahwa  perubahan  tata  guna  lahan berpengaruh terhadap debit keluaran pemodelan.
M. Khuzaimy Rurroziq Basthoni dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (13-22) 20
Gambar 12. Hidrograf Tata Guna Lahan Skenario
Gambar 13. Peta Tata Guna Lahan Tahun Skenario

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Parameter ArcSWAT yang  sangat berpengaruh di dalam pemodelan hujan aliran Sub-sub DAS Keyang-Slahung- Tempuran adalah jenis parameter CN2 dengan nilai T-stat sebesar  -38,59  dan  P-Value  0.  Setelah  parameter CN2 , urutan  jenis  parameter  dari  yang  paling  sensitif  hingga kurang sensitif  adalah GW_DELAY, SOL_AWC, CH_N2, dan REVAPMN.
2. Hasil  uji  keandalan  dalam  memodelkan  hujan  aliran harian menggunakan ArcSWAT termasuk dalam kategori memuaskan untuk tahapan kalibrasi dan validasi. Nilai uji keandalan 𝑅 = 0,57, NSE = 0,52, dan PBIAS = 0,3 pada tahap kalibrasi. Sedangkan pada tahap validasi memiliki nilai keandalan 𝑅 = 0,67, NSE = 0,66, dan PBIAS = 5,3.
3. Dengan  merubah  persentase  luasan  tata  guna  lahan eksisting  terutama  dengan  memperbesar  luasan  hutan sebesar  1,5%  mampu  menurunkan  puncak  debit  yang terjadi  pada  rentang  tahun  2011  -  2018.  Puncak  debit tertinggi pada awalnya adalah 353,5 𝑚 /𝑠 menjadi 349,6 𝑚 /𝑠 yang terjadi pada tanggal 7 Januari 2013.

## Daftar Pustaka
[1] J. K. Thakur, K. Khanal, and P. Kabita, “Land cover changes  for  enhancing  water  availability  in watersheds of Tanahun and Kaski, Nepal,” Journal of Water and Climate Change, 10(2), 431-448 . 2019.
[2] J. G. Arnold, R. Srinivasan, R. S. Muttiah, dan J. R. Williams,  “Large-area  hydrologic  modeling  and assessment: Part I. Model development,” J. American Water Resour. Assoc. 34(1): 73-89 . 1998.
[3] Tasdighi, Ali, Mazdak Arabi, and Daren Harmel, “A
probabilistic  appraisal  of  rainfall-runoff  modeling approaches  within  SWAT  in  mixed  land  use watersheds,” Journal of hydrology : 476-489. 2018.
[4] D.  Ainunisa, G. Halik,  W. Y. Widiarti,  “Pemodelan Perubahan  Tataguna  Lahan  Terhadap  Debit  Banjir DAS Tanggul,  Jember Menggunakan Model SWAT (Soil  and  Water  Assessment  Tool),” Rekayasa Sipil 14.2 : 154-161. 2020.
[5] M. G. A. S. Arceo, R. V. O. Cruz, C. L. Tiburan Jr, J. B.  Balatibat,  and  N.  R.  Alibuyog,  “ Modeling  the hydrologic  responses  to  land  cover  and  climate changes  of  selected  watersheds  in  the  Philippines using soil and water assessment tool (SWAT) model,” DLSU Bus. Econ. Rev, 28, 84-101 . 2018.
[6] J.  K.  Kibii,  E.  C.  Kipkorir,  and  J.  R.  Kosgei, “ Application  of  Soil  and  Water  Assessment  Tool (SWAT)  to  evaluate  the  impact  of  land  use  and climate  variability  on  the  Kaptagat  catchment  river discharge,” Sustainability, 13(4), 1802 . 2021.
[7] E.  Junaidi  and  S.  D.  Tarigan,  “Application  SWAT Hydrology Model in Cisadane Watershed
Management,” J. Penelit. Hutan dan Konserv. Alam, vol. 9, no. 3, pp. 221–237, 2012.
[8] A. C. Cindy Harifa, M. Sholichin, and T. B. Prayogo, “Analisa  Pengaruh  Perubahan  Penutupan  Lahan Terhadap  Debit  Sungai  Sub  Das  Metro  Dengan Menggunakan Program Arcswat,” J. Teknik Pengair., vol. 008, no. 01, pp. 1–14, 2017.
[9] M.  K.  R.  Basthoni,  “Basthoni,  M.  K.  R.  (2020). Analisis Perubahan Tata Guna Lahan Terhadap Debit Banjir  Sub-Sub  DAS  Keyang-Slahung-Tempuran (KST),” TERAS JURNAL, 10(2), 189-202. 2020.
[10]  D. N. Moriasi, J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L. Binger, R. D. Harmel, T. L. Veith, “Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed  simulations,” Transactions  of  the  ASABE 50(1):885-900 . 2007.
[11]  M.  W.  Van  Liew,  J.  G.  Arnold,  J.  D.  Garbrecht, “Hydrologic  simulation  on  agricultural  watershed  : Choosing between two models,” Transactions of the ASAE 46(6):1539-1551 . 2003.
[12]  G. P. Fernandez, G. M. Chescheir, R. W. Skaggs, D. M. Amatya, “Development and testing of watershed- scale models for poorly drained soils,” Transactions of the ASAE 48(2):639-652. 2005.
M. Khuzaimy Rurroziq Basthoni dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 1, Februari 2023 (13-22) 22
Halaman ini sengaja dikosongkan