## Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia
23 (2), 2024, 162 – 169 DOI : 10.14710/ jkli.23.2.162-169
Available at https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jkli
Penilaian  Kesehatan  Sungai  Menggunakan  Metode  Biotik  dan Fisik di Sungai Boyong, Sleman, Yogyakarta
Eka Sulistiyowati 1* , Dien F. Awaliyah 2 , Shofwatul Uyun 3
1 Program Studi Biologi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia
2 Prodi Teknik Arsitektur, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia
3 Magister Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia * Corresponding author: eka.sulistiyowati@uin-suka.ac.id
Info Artikel:Diterima 5 Januari 2024 ; Direvisi 22 Februari 2024 ; Disetujui 29 Februari 2024 Tersedia online : 2 Mei 2024 ; Diterbitkan secara teratur : Juni 2024
Cara sitasi: Sulistiyowati E, Awaliyah DF, Uyun S. Penilaian Kesehatan Sungai Menggunakan Metode Biotik dan  Fisik  di  Sungai  Boyong,  Sleman, Yogyakarta.  Jurnal  Kesehatan  Lingkungan  Indonesia  [Online].  2024 Jun;23(2):162-169. https://doi.org/10.14710/jkli.23.2.162-169.

## ABSTRAK
Latar  belakang: Penilaian  kesehatan  sungai  merupakan  upaya  penting  dalam  membantu  memonitor keseimbangan  ekosistem  sungai.    Penelitian  dilakukan  untuk  mendapatkan  penilaian  kualitas  Sungai  Boyong sebagai  hulu  dari  Sungai  Code  yang  memasok  air  ke  wilayah  perkotaan  Yogyakarta  dengan  menggunakan kombinasi metode biotik dan fisik untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif.
Metode: Penilaian kesehatan sungai dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif dengan dua metode yakni metode biotik  yang  terdiri  atas  metode  biotilik  dan  metode  RHA,  serta  metode  pengamatan  fisik.  Metode  biotilik merupakan  metode  pengukuran  kuantitif  terhadap  komunitas  makroinvertebrata  akuatik.  Analisis  data  biotik dengan  menghitung  biotik  indeks  menggunakan  panduan  biotilik  oleh  Ecoton.  Sampel  yang  diambil  berupa makroinvertebrata akuatik dengan menggunakan jaring. Sampel tumbuhan diambil pada transek yang berada pada verge, bank, dan in-stream. Analisis data riparian vegetation menggunakan indeks Riparian Health Assessment. Sedangkan metode pengamatan fisik menggunakan analisis dari panduan biotilik oleh Ecoton.
Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode biotilik diketahui bahwa stasiun 1, 2, dan  3  berada  pada  kondisi  sedang,  meskipun  nilai  indeks  biotilik  stasiun  2  lebih  rendah  daripada  yang  lain. Penggunaan metode RHA menunjukkan bahwa kondisi ekosistem riparian di stasiun  1 dan 3 lebih baik daripada stasiun  2.  Sedangkan  dengan  metode  pengamatan  fisik  diketahui  bahwa  kondisi  stasiun  1  dan  3  berada  pada kategori sehat, dan stasiun 2 masuk dalam kategori kurang sehat.
Simpulan: Penelitian menyimpulkan bahwa kondisi ekosistem Sungai Boyong yang paling baik di Stasiun 2 dan yang kurang baik pada stasiun 1 dan 3.
Kata kunci: Asesmen Fisik; Biotilik; Kesehatan Riparian; Sungai Boyong

## ABSTRACT
Title: River Health Assessment using Biotic and Physical Methods in Boyong River, Sleman, Yogyakarta Background:  River  health  assessment  is  important  to  monitor  the  balance of  river  ecosystem..  The  study  was conducted to assess  the quality of Boyong River as the upstream of the Code River which supplies water to the urban area of Yogyakarta using a combination of biotic and physical methods for a comprehensive result. Method: River health assessment was carried out by two methods,  first was the biotic methods which consisted the biotilik method and the RHA method, and  second was the physical observation method . The biotilik method is  a  quantitative  measurement  method  of  aquatic  macroinvertebrate  communities.  Analysis  of  biotic  data  by calculating biotic index using biotilik guidance by Ecoton. The samples taken were aquatic macroinvertebrates
using nets. Plant samples were taken on transects located on verge, bank, and in-stream. Analysis of riparian vegetation data using the Riparian Health Assessment index. While the physical observation method uses analysis by Ecoton.
Result: The results showed that using the biotilik method it was known that stations 1, 2, and 3 were in moderate condition, although the biotilic index value of station 2 was lower than the others. The use of the RHA method shows that the riparian ecosystem conditions at stations 1 and 3 are better than at station 2. Meanwhile, with the physical observation method, it is known that the condition of stations 1 and 3 is in the healthy category, and station 2 is included in the unhealthy category.
Conclusion:  It was concluded that the ecosystem condition of Boyong River was best at Station 2 and not good at Stations 1 and 3.
Keywords: Biotilik; Boyong River; Physical Assesment; Riparian Health

## PENDAHULUAN
Pencemaran  air  merupakan  persoalan  nyata yang  mengancam  kesehatan  masyarakat 1,2 akibat kegiatan antropogenik seperti proses industri, pertanian,  dan  limbah  rumah  tangga 3 .  Industri menghasilkan  berbagai  limbah  yang  mengandung bahan  berbahaya  seperti  logam  berat 4 .  Aktivitas pertanian  dan  rumah  tangga  menghasilkan  limbah organik yang mengandung N dan P dan menyebabkan penurunan  kualitas  air  sungai 5,6 .  Selain  itu, pengelolaan limbah yang tidak tepat juga menyebabkan  pencemaran  dan  kontaminasi  air 7 . Dalam  jangka  panjang,  penurunan  kualitas  sungai mengganggu  kesehatan  ekosistem  sungai  secara keseluruhan 8 .
Secara statistik, indeks kualitas air di Indonesia terus  mengalami  peningkatan  dalam  8  tahun  terakhir (2015-2022), yakni dari 52,00 tahun di 2015 menjadi 53,88  di  tahun  2022 9 .    Perbaikan  statistik  ini kontradiksi  dengan  penelitian-penelitian  terdahulu yang  menunjukkan  bahwa  kesehatan  sungai  di Indonesia mengalami penurunan oleh berbagai macam jenis  polutan.  Sungai  di  Aceh,  misalnya,  diduga mengandung logam berat 10 dan Sungai Brantas di Jawa Timur mengalami potensi pencemaran oleh mikroplastik 11 .  Sedangkan,  beberapa  sungai,  seperti Sungai Cikeruh di Jawa Barat mengalami pencemaran oleh bahan organoklorin dan organofosfat yang berasal dari pestisida 12 . Langkah awal untuk mengendalikan pencemaran  sungai  adalah  dengan  melakukan pemantauan  kesehatan  sungai  yang  dilakukan  oleh otoritas  terkait  secara  terstruktur.  Parameter  fisika, kimia,  dan  biologi  yang  digunakan  untuk  memantau kualitas air secara nasional  berdasar pada PP Nomor 82  tahun  2001.  Peraturan  tersebut  secara  eksplisit menghendaki  pemantauan kualitas air dengan menggunakan  indeks  pencemaran  dan  Storet 13,14 . Metode-metode  tersebut  memerlukan  banyak  seri pengukuran parameter fisika, kimia, dan biologi yang sulit direplikasi oleh masyarakat 14,15 .
Berbagai penelitian melaporkan upaya pemantauan kesehatan sungai dengan berbagai macam metode  yang  lebih  mudah.  Salah  satu  metode  yang banyak  digunakan  adalah  menggunakan  organisme biologi atau dikenal sebagai biotic index 16 . Metode ini telah  banyak  dikembangkan  dan  bersifat  khusus, misalnya dengan menggunakan indikator makroinvertebrata  seperti    SingScore  di  Singapura 17 , Biotilik 18–20 , the Australian River Assessment System (AUSRIVAS) 21 .  Selain  itu,  ada  pula  pengukuran kesehatan  sungai  dengan  indikator  vegetasi  dan tumbuhan,  misalnya  Riparian  Vegetation  Index (RVI) 22 ,  River  Health  Index  (RHI) 23 ,  dan  Riparian Habitat Assessment (RHA) 24,25 .
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sungai  Boyong, Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Sungai ini berhulu di Merapi  dan  terhubung  dengan  Sungai  Code  di  Kota Yogyakarta,  dan  berperan  sebagai  sumber  air  serta pengendali  banjir 26,27 .  Dengan  demikian,  kebaruan penelitian  ini  terletak  pada  penggunaan  dua  indikator biotik  dan  satu  indikator  fisik  untuk  melakukan asesmen  kesehatan  Sungai  Boyong  di  Kabupaten Sleman. Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk melakukan  identifikasi  kesehatan  sungai  secara  lebih komprehensif  menggunakan  data  biotik  berupa makroinvertebrata,  vegetasi  riparian,  dan  visualisasi kesehatan ekosistem secara fisik.

## MATERI DAN METODE
Lokasi  penelitian  dilakukan di  Sungai  Boyong di  Kabupaten  Sleman,  Provinsi  DIY.  Sungai  ini dicirikan dengan aliran yang deras pada musim hujan 27 dan  banyaknya  infrastruktur  pengendali  banjir 26 , karena sungai ini rawan terkena banjir lahar dingin dari Gunung Merapi. Penilaian kesehatan sungai dilakukan pada  3  stasiun  di  Sungai  Boyong  dengan  masing- masing stasiun dilakukan pengambilan data pada 3 titik dan pada 2 kali waktu pengambilan data yang berbeda. Tabel  1  merupakan  penjelasan  mengenai  stasiun pengambilan  data  dan  deskripsi  visual  dari  stasiun pengamatan.

## Tabel 1. Stasiun pengamatan di Sungai Boyong dan deskripsi lokasinya
Stasiun Koordinat Deskripsi lokasi Stasiun 1 -7.658459, 110.396437  Substrat terdiri atas pasir dan batu, tebing sungai stabil, tidak tampak adanya longsoran, vegetasi tepi sungai masih baik, tidak ada aktivitas perindustrian dan pemukiman Stasiun 2 -7.708730, 110.390626  Substrat terdiri atas pasir dan batu, tebing sungai stabil, landau, vegetasi tepi sungai baik, tidak ada pemukiman Stasiun 3 -7.715646, 110.388057  Substrat  terdiri  atas  pasir  dan  batu,  didominasi  oleh  batuan  kecil. Terdapat dam dan beton di tepi sungai, vegetasi tepi sungai baik, tidak ada pemukiman
Gambar 1. Daerah Aliran Sungai Boyong diakhiri dengan Bendung Gemawang 26
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan asesmen kesehatan sungai dengan metode berikut: 1. Metode Biotilik
Metode  biotilik  dikembangkan  oleh  Ecoton dengan  menggunakan  asumnsi  utama  bahwa  sungai yang  sehat  memiliki  komunitas  makroinvertebrata yang beragam 28 . Pengambilan sampel makroivertebrata dilakukan di setiap titik pada stasiun penelitian  secara  berkala  dalam  dua  bulan.  Sampel makroinvertabrata diambil dengan jaring dan  dipisah- pisahkan  menurut  familinya  dengan  bantuan  pinset. Identifikasi  makroinvertebrata  dengan  menggunakan panduan dari Rini 28 . Kategori kualitas sungai dengan menggunakan biotilik dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 2. Kategori kualitas Sungai berdasarkan indeks biotilik
Biotilik Index Kategori kualitas sungai 3.1 - 4.0 Sangat  bersih,  pencemaran  sangat ringan 2.6 - 3.0 Bersih, pencemaran ringan 2.1 - 2.5 Agak bersih, pencemaran sedang 1.6 - 2.0 Kotor, pencemaran agak berat 1 - 1.5 Sangat kotor, pencemaran berat
2. Metode RHA
Metode  RHA  yang  digunakan  pada  penelitian ini menggunakan pedoman dari Department of Water (South  Australia) 25 .  Metode  ini  dimulai  dengan
mengidentifikasi vegetasi riparian yang hidup di aliran sungai  ( in  stream ),  tepi  sungai  ( verge ),  dan  di sempadan  ( bank ).  Kemudian  vegetasi  tersebut dikelompokkan  berdasarkan  asal  spesies  tersebut, yakni berupa native , non-native , atau invasive . Setelah spesies  vegetasi  riparian  diidentitikasi,  selanjutnya digunakan  instrumen  penilaian  RHA  yang  mengukur aspek vegetasi tepi sungai, vegetasi sempadan sungai, vegetasi  dalam  aliran  sungai,  kondisi  tepi  dan sempadan sungai, serta keragaman habitat pada bagian pool (bagian sungai yang menggenang), rapid (bagian dengan  aliran  kuat),dan riffle (bagian  dengan  aliran lebih  lambat).  Penilaian  didasarkan  pada  skor pengukuran RHA, yakni skor 18-20, artinya habitat sangat baik dengan kondisi riparian yang alami ( pristine ),
skor 13-17 artinya habitat baik dengan kondisi sedikit perubahan dari kondisi alamiahnya,
skor  8-12,  artinya  cukup  dengan  kondisi  adanya perubahan  signifikan  dari  kondisi  alamiahnya namun masih memiliki habitat yang cukup stabil, skor  5-7,  artinya  terjadi  perubah  kondisi  yang signifikan  dari  kondisi  alamiahnya,  terjadi penurunan nilai habitat, dan mengalami erosi serta persoalan sedimentasi.
3. Metode Pengamatan Fisik Metode pengamatan fisik menggunakan panduan dari Rini 28 , dengan menilai komposisi substrat di  tepi  sungai,  rendaman  sedimentasi  di  tepi  sungai, fluktuasi  debit,  pengerukan,  stabilitas  tebing,  lebar vegetasi, dan aktivitas manusia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penilaian Kesehatan Sungai dengan Biotilik
Penilaian kesehatan sungai dengan biotilik pada tiga  stasiun  di  Sungai  Boyong,  Kabupaten  Sleman menunjukkan hasil yang seragam di ketiga stasiun yang dikaji,  yakni  kondisi  agak  bersih  dengan  tingkat pencemaran  sedang  (tabel  2).  Kondisi  ini  cukup mengkhawatirkan  sebab  artinya  bagian  hulu  sungai telah  mengalami  pencemaran.    Salah  satu  penyebab buruknya  kesehatan  perairan  yang  baik  di  Sungai Boyong karena sungai ini terus menerus mendapatkan sedimen  dari  lahar  dingin  Merapi 29 .  Lahar  dingin Merapi    menyediakan  sedimen  yang  mengancam makrofauna dan makroinvertebrata serta mengandung resiko bencana  bagi ekosistem sungai dan sekitarnya 30 .
Tabel 3. Hasil pengukuran parameter biotilik pada tiga stasiun pengamatan Stasiun Family Jenis/Spesies EPT %EPT Indeks biotilik Intepretasi September Stasiun 1 15 3 14.4 2.4 Agak bersih pencemaran  sedang Stasiun 2 13 4 15.9 2.3 Sda Stasiun 3 11 4 9.8 2.4 Sda Oktober Stasiun 1 14 5 19.11 2.48 Sda Stasiun 2 12 4 30 2.4 Sda Stasiun 3 10 4 9.64 2.47 Sda
Hasil  juga  menunjukkan  ditemukannya  jenis EPT  (Ephemeroptera,  Plecoptera,  dan  Trichoptera) yang  sensitif  terhadap  pencemaran,  sehingga  spesies ini  tidak  akan  ditemukan  apabila  kondisi  perairan buruk.  Penelitian  ini  melaporkan  jenis  EPT  yang ditemukan  berkisar  antara  tiga  sampai  lima  jenis, diantaranya  anggota  dari  famili  Leptophlebidae, Hydropsychidae,  Baetidae,  dan  Nemouridae.  Jumlah ini  dianggap  sedikit  jika  dibandingkan  pada  kondisi perairan  yang  masih  alamiah  ( pristine ).  Sebagai contoh,  pengukuran  EPT  di  Sungai  Gunung  Jerai, Malaysia  menemukan  lebih  dari  10  jenis  EPT 31 . Sedangkan  di  Indonesia,  contoh  pengukuran  EPT  di Sungai  Banjaran,  Purwokerto  hanya  mendapatkan antara 4 dan 5 spesies 32 . Lokasi hulu Sungai Boyong merupakan  daerah  pertanian  yang  menggunakan berbagai macam pestisida dan pupuk anorganik. Bahan kimia tersebut merupakan penyebah non - point source pollution yang dapat mengganggu komunitas serangga 33 .  Bahkan,  diketahui  bahwa  pestisida merupakan stressor utama  komunitas  serangga, termasuk EPT 34 .
Periode  pengambilan  sampel  yang  berbeda menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan terhadap indeks biotilik pada setiap stasiun penelitian  (gambar  2).  Belum  diketahui  secara  pasti apakah  perbedaan  indeks  biotilik  ini  terkait  dengan debit  air  yang  berfluktuasi  atau  dengan  input pencemaran  pada  bulan  yang  berbeda.  Secara  teoritis diketahui bahwa curah hujan merupakan faktor utama yang  menentukan  distribusi  makroinvertebrata  di lingkungan  perairan,    namun  dalam  konteks  Sungai Boyong hal ini tidak dapat diverifikasi 35 .  Penyebabnya adalah karena pada Bulan September dan Oktober tidak terdapat  hujan  yang  masuk  ke  hulu  Sungai  Boyong, sehingga fluktuasi indeks biotilik dapat dikatakan tidak berhubungan  langsung  dengan  curah  hujan  pada periode tersebut. 8
Gambar 2. Nilai indeks biotilik pada tiga stasiun penelitian pengamatan pada Bulan September dan Oktober

## Penilaian Kesehatan Sungai dengan RHA
Penilaian  kesehatan  sungai  dengan  metode RHA  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  melakukan inventarisasi  terhadap  jenis-jenis  tumbuhan  riparian yang berada di bagian sempadan ( river bank ), tepi dan tebing sungai ( verge ), serta aliran air ( in-stream ) (tabel 4).  Tabel  4  menunjukan  hasil  inventarisasi  vegetasi riparian di zona in-stream , bank , dan verge dari sebuah sungai.  Stasiun 1 di dominasi oleh tumbuhan invasive yakni    Pontederia  dan  tumbuhan native tidak  ada. Sementara  itu  bagian  sempadan  didominasi  oleh tumbuhan invasive ,  sehingga kualitas  sedang.  Stasiun 2  didominasi  tumbuhan non-native dan invasive , sehingga  kualitas  sedang  dan  menuju  tidak  bagus. Sedangkan  stasiun  3  ditemukan  campuran  tumbuhan native , non-native ,  dan invasive ,  sehingga  kualitas sedang.
Intepretasi  hasil  pengamatan  vegetasi  riparian menunjukkan  bahwa  pada  stasiun  1  dan  3terjadi perubahan  sedang  sedangkan  pada  stasiun  2  terjadi banyak perubahan dari ekosistem asli (tabel 5).
Tabel 4.   Jenis tumbuhan riparian dan intepretasinya pada stasiun pengamatan di Sungai Boyong
Spesies Family Tipe vegetasi (stasiun) Spesies Family Tipe vegetasi (stasiun) Di river bank: Di river verge: Mikania micrantha Asteraceae invasive (1,3) Acalypha indica Euphorbiaceae native (1) Sphagneticola trilobata Asteraceae invasive (1,2,3) Manihot esculenta Euphorbiaceae non-native (1) Digitaria ciliaris Poaceae invasive (1,3) Annona squamosa Annonaceae non-native (1) Scoparia dulcis Plantaginaceae native (1,3) Anacardium occidentale Anacardiaceae non-native (1) Pogonatherum paniceum Poaceae native (2) Carica papaya Caricaceae non-native (1) Ludwigia peruviana Onagraceae non -native (2) Asystasia gangetica L. Acanthaceae native (1) Peperomia pellucida L. Piperaceae non-native, invasive (2) Ficus hispida Moraceae native (1)
2,43 2,31 2,38 2,48 2,40 2,47 2,20 2,25 2,30 2,35 2,40 2,45 2,50 Stasiun 1 Stasiun 2 Stasiun 3
September Oktober
Spesies Family Tipe vegetasi (stasiun) Spesies Family Tipe vegetasi (stasiun) Macaranga tanarius Euphorbiaceae native (2) Ipomoea batatas Convolvulaceae native (1) Phyllanthus reticulatus Phyllanthaceae native (2) pogonatherum paniceum Poaceae native (1) Ageratum conyzoides Asteraceae non-native, invasive (2) Pseudelephantopus spicatus Asteraceae native (1) Erigeron sumatrensis Asteraceae native, invasive (2) Eleutheranthera ruderalis Asteraceae native (1) Cyanthillium cinereum Asteraceae non-native, invasive (2) Musa Linn Musaceae native (2) Setaria italica Poaceae native (2) Pariana parviscipa Poaceae native (2) Ficus septica Moraceae native (2) Strobilanthes crispa Acanthaceae native (2) Colocasia esculenta (2) Araceae non-native (2) Digitaria sangunialis Poaceae non-native, invasive (2) Solanum torvum Solanaceae native (3) Ficus septica Brum Moraceae native (2,3) Zingiber aromaticum Zingineraceae native (3) Scoparia dulcis Lamiaceae non-native (2) Mimosa diplootricha Fabaceae non-native (3) Chromolaena odorata Asteraceae native (3) Leucaena leucocephala Fabaceae non-native (2,3) Combretum indicum Combretaceae native (3) Megathyrus maximus Poaceae invasive (3) Desmodium tortuosum Fabaceae native (3) Sida rhombifolia L. Malvaceae invasive (3) Mikania micrantha Kunth. Asteraceae invasive (3) Flueggea virosa Phyllanthaceae non-native (3) Mimosa pudica Fabaceae native (3) Digitaria sanguilis L. Poaceae invasive (3) Stachytarpheta jamaicensis L. Verbenaceae invasive (3) Artocarpus heterophyllus L. Moraceae non-native (3) Manihot esculenta Euphorbiaceae non-native (3) Celosia argentea Amaranthaceae non-native (3) Melia azedarach Meliaceae native (3) Spermacoce remota Rubiaceae native (3) Breynia vitis-idaea Phyllanthaceae non-native (3) Magnifera indica L. Anacardiaceae non-native (3) Pteris vittata Pteridoceae non-native (3) Tridax procumbens Asteraceae native, invasive (3) Muntingia calabura Muntingiaceae non-native (3) Musa L. Musaceae non-native (3) Euphorbia heterophylla Euphorbiaceae non-native (3) Phyllanthus reticulatus Phyllanthaceae native (3) Progonaterum crinitum Poaceae non-native (3) Physallis angulata L. Solanaceae invasive (3) Sorghum halpense Poaceae non-native (3) Di river stream: Pontederia crassipes Pontederiaceae invasive (1) Di River stream (lanjutan): Eclipta prostrata L. Asteraceae non-native (3) Ludwigia octovalvis Onagraceae invasive (3) Heteranthera reniformis Pontederiaceae invasive (1,2,3) Cyperus rotundus L. Cyperaceae invasive (3)
Tabel  5.  Intepretasi  hasil  penilaian  kesehatan  sungai dengan menggunakan rumbuhan riparian Atribut Stasiun: 1 2 3 Skor RHA 13 11 14
Intepretasi Stasiun 1: Terjadi perubahan sedang dari kondisi ekosisem  riparian  yang  asli,  tapi  ekosistem berfungsi dengan baik Stasiun  2:  Terjadi  banyak  perubahan  dari ekosistem asli, namun habitat masih stabil Stasiun 3: Terjadi perubahan sedang dari kondisi ekosistem  riparian  yang  asli,  tapi  ekosistem berfungsi dengan baik
Pengukuran  kesehatan  sungai  dengan  metode RHA ini jarang dilakukan di Indonesia, sehingga data mengenai  vegetasi  riparian  dan  kondisi  ekosistem riparian masih belum banyak dipublikasikan. Kebanyakan  penelitian  yang  ada  dilakukan  dengan
melakukan  studi  mengenai  struktur  dan  komposisi vegetasi  tersebut  di  daerah  riparian.  Beberapa  contoh penelitian  diantaranya  di  Sungai  Batang  Arau, Sumatera 36 dan  Sungai  Siwaluh,  Karanganyar 37 . Sementara  itu,  metode  RHA  secara  spesifik  belum digunakan di Indonesia, sehingga tidak bisa digunakan sebagai pembanding dalam penelitian ini.

## Penilaian Kesehatan Sungai dengan Visualisasi Fisik
Pengukuran  kesehatan  fisik  habitat  dengan metode  Rini  (2011)  mendapatkan  hasil  bahwa  di Stasiun 1 dan 3, kondisi habitat dalam keadaan sehat, sedangkan  stasiun  2,  kondisi  habitat  kurang  sehat. Kesimpulan  ini  hampir  sama  dengan  pengukuran dengan  metode  RHA  dimana  dari  ketiga  stasiun, stasiun  2  adalah  yang  memiliki  kualitas  kurang  baik jika dibandingkan dengan dua stasiun lainnya.
Gambar 3. Nilai pengukuran kesehatan fisik habitat di Sungai Boyong
Pada penelitian terdahulu, penggunaan metode penilaian fisik seringkali dilakukan bersamaan dengan metode biotilik, seperti Trisnaini et al. 20 dan Niam et al. 38 . Penilaian kesehatan sungai dengan pengamatan fisik menggunakan metode Rini (2011) menitikberatkan  pada  pengamatan  sedimen,  substrat dasar  sungai,  erosi,  debit,  dan  sempadan.  Sehingga apabila  metode  ini  dikombinasikan  dengan  metode biotilik  dan  RHA  maka  akan  didapatkan  sebuah pemahaman komprehensif mengenai kesehatan ekosistem  sungai  yang  ditinjau  dari  aspek  hewan, tumbuhan,  dan  kondisi  fisik.  Penggunaan  metode biologi  untuk  penilaian  kesehatan  sungai  belum dilakukan secara luas. Payung hukum dari penggunaan metode ini belum dimiliki oleh Indonesia, meskipun di negara lain sudah ada, seperti penggunaan SIGNAL di berbagai  negara  di  Asia,  Eropa,  dan  Oceania 39 . Penelitian  sebelumnya  oleh  Sulistiyowati  et  al. 40 mencoba mengenalkan penggunaan  biotilik di Sungai Gajahwong,  Yogyakarta,  tapi  belum  dilakukan  di Sungai Boyong.
Meskipun  RHA  dan  Biotilik  belum  banyak digunakan, masing-masing metode memiliki kelebihan dan  kekurangan.  RHA  bergantung  kepada  komunitas vegetasi yang hidup pada ekosistem riparian, sehingga metode ini tidak dapat digunakan untuk menilai daerah riparian yang sudah tidak ada vegetasinya.  Selain itu, hubungan  antara  perubahan hidrologis dan komposisi vegetasi  ( native dan non  native )  belum  banyak diketahui,  sehingga  metode  RHA  perlu  diperbaiki 41 . Sementara  itu,  metode  biotilik  memiliki  banyak kelebihan,  diantaranya  murah  dan  mudah  untuk dilakukan 28,38 . Bahkan metode ini juga diperkenalkan secara  luas  untuk  kalangan  pelajar  SMP  dan  SMA 42 . Namun,  metode  ini  juga  mengandung  kekurangan, yakni  identifikasi  hewan-hewan  dengan  terminologi biologi yang sulit dipahami bagi masyarakat awam.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  analisis kesehatan sungai dapat dilakukan dengan mengkombinasikan metode biotilik, metode RHA, dan metode  pengamatan  fisik.  Kesimpulan  pertama, dengan  menggunakan  metode  biotilik,  kesehatan sungai  berada  pada  kategori  sedang.  Kedua,  dengan metode  RHA,  kesehatan  sungai  pada  stasiun  1  dan  3 berada pada kategori  sedang, dan  lebih  baik  daripada stasiun  2  yang  berada  pada  kondisi  kurang  baik. Ketiga,  dengan  metode  pengamatan  fisik  diketahui bahwa stasiun 1 dan 3 berada pada kondisi sehat, dan staisun  2  berada  pada  kondisi  kurang  sehat. Penggunaan  tiga    metode  tersebut  menyimpulkan bahwa  kondisi  ekosistem  sungai  Boyong  yang  paling baik di Stasiun 2 dan yang kurang baik pada stasiun 1 dan 3.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Lin L, Yang H, Xu X. Effects of Water Pollution on  Human  Health  and  Disease  Heterogeneity:  A
Review.  Front  Environ  Sci.  2022;10(880246):1- 13. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.880246
2.  Hasan MdK, Shahriar A, Jim KU. Water Pollution in  Bangladesh  and  Its  Impact  on  Public  Health. Heliyon. 2019;5(8):1-23. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02145
3.  Afroz R, Rahman A. Health Impact of River Water Pollution  in  Malaysia.  Int  J  Adv  Appl  Sci.  Mei 2017;4(5):78–85.
https://doi.org/10.21833/ijaas.2017.05.014
4.  Chen B, Wang M, Duan M, Ma X, Hong J, Xie F, et al. In Search of Key: Protecting Human Health and the Ecosystem from Water Pollution in China. Journal  of  Cleaner  Production.  2019;228(1):101– 111. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.228. 5.  Xia Y, Zhang M, Tsang DCW, Geng N, Lu D, Zhu L, et al. Recent Advances in Control Technologies for Non-point Source Pollution with Nitrogen and Phosphorous  from  Agricultural  Runoff:  Current Practices  and  Future  Prospects.  Appl  Biol  Chem. 2020;63(1):1-8. https://doi.org/10.1186/s13765- 020-0493-6
6.  Parris K. Impact of Agriculture on Water Pollution in  OECD  Countries:  Recent  Trends  and  Future Prospects.  Int  J  of  Wat  Res  Dev.  2011;27(1):33– 52.
https://doi.org/10.1080/07900627.2010.531898
7.  Wear SL, Acuña V, McDonald R, Font C. Sewage Pollution, Declining Ecosystem Health, and Cross- sector  Collaboration.  Biol  Conserv.  Maret 2021;255(1):1-9.
https://doi.org/10.1016/j.biocon.2021.109010
8.  Zhao  YW,  Zhou  LQ,  Dong  BQ,  Dai  C.  Health Assessment  for  Urban  Rivers  Based  on  the Pressure, State and Response Framework—A Case Study  of  the  Shiwuli  River.  Ecol  Indic. 2019;99(1):324–331. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.12.023
9.  Widi  S.  Indeks  Kualitas  Air  RI  Naik  pada  2022, Tertinggi  dalam  8  Tahun  [Internet].  Jakarta, Indonesia: DataIndonesia; 2023 Jan. Available at: https://dataindonesia.id/energi-sda/detail/indeks- kualitas-air-ri-naik-pada-2022-tertinggi-dalam-8- tahun.
10.  Nasir M, Muchlisin Z, Saiful S, Suhendrayatna S, Munira M, Iqhrammullah M. Heavy Metals in the Water,  Sediment,  and  Fish  Harvested  from  the Krueng  Sabee  River  Aceh  Province,  Indonesia.  J Ecol Eng.
2021;22(9):224–231.
https://doi.org/10.12911/22998993/141643
11.  Buwono NR, Risjani Y, Soegianto A. Distribution of  Microplastic  in  Relation  to  Water  Quality Parameters  in  the  Brantas  River,  East  Java, Indonesia. Environ Technol Innov.
2021;24(101915):1-10. https://doi.org/10.1016/j.eti.2021.101915
12.  Oginawati K, Kahfa AN, Susetyo SH. The Effects of the Use of Organochlorine and Organophosphate  Pesticides  in  Agriculture  and Households  on  Water  and  Sediment  Pollution  in
the  Cikeruh  River,  Indonesia.  Int  J  River  Basin Manag. 2023;21(4):651–657. https://doi.org/10.1080/15715124.2022.2079654
13.  Salsabila  NF,  Raharjo  M,  Joko  T.  Indeks Pencemaran  Air  Sungai  dan  Persebaran  Penyakit yang Ditularkan Air (Waterborne Diseases): Suatu Kajian Sistematis. EOHSJ. 2023;4(1):2-24. https://doi.org/10.24853/eohjs.4.1.24-34
14.  Saraswati  SP,  Kironoto  BA.  Kajian  Bentuk  dan Sensitivitas Rumus Indeks Pi, Storet, CCME untuk Penentuan Status Mutu Perairan Sungai Tropis di Indonesia. J People Environ. 2014;21(2):129-142.
15.  Aristawidya M, Hasan Z, Iskandar I, Yustiawati Y, Herawati H. Status Pencemaran Situ Gunung Putri di  Kabupaten  Bogor  Berdasarkan  Metode STORET  dan  Indeks  Pencemaran.  Limnotek :
Perairan  Darat  Tropis  di  Indonesia  [Internet].  15 Juni  2020  [dikutip  7  Desember  2023];27(1). Availabe
at: https://limnotek.limnologi.lipi.go.id/index.php/lim notek/article/view/311. https://doi.org/10.14203/limnotek.v27i1.311
16.  Zulhusni  Zakaria  M,  Mohamed  M.  Comparative Analysis  of  Biotic  Indices  in  Water  Quality Assessment:  Case  Study  at  Sg.  Bantang,  Johor. IOP Conf Ser: Earth Environ  Sci. 2019;269(1):1- 12. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/269/1/012047
17.  Blakely TJ, Eikaas HS, Harding JS. The Singscore: A  Macroinvertebrate  Biotic  Index  for  Assessing the  Health  of  Singapore’s  Streams  and  Canals. RBZ. 2014;1(62):540–548.
18.  Sueb S, Shofiyah A, Al-Muhdhar MHI, Yanuwiadi B. Quality of Brantas River Based on the Existence of Macrozoobentos Through Biotilik Methods. In: International  Conference  on  Life  Sciences  and Technology  (Icolist  2020)  [Internet].  Malang, Indonesia:  Universitas  Negeri  Malang;  2021 [dikutip  7  Desember  2023].  hlm.  030121. Available
at:
https://pubs.aip.org/aip/acp/article/637037
19.  Nugrahaningrum  A.  Macroinvertebrate  Diversity Role in Water Quality Assessment of Winongo and Gajah  Wong  Rivers,  Yogyakarta,  Indonesia. Bonorowo Wetlands. 2017;7(1):31–37. https://doi.org/10.13057/bonorowo/w070107.
20.  Trisnaini I, Kumala Sari TN, Utama F. Identifikasi Habitat  Fisik  Sungai  dan  Keberagaman  Biotilik Sebagai  Indikator  Pencemaran  Air  Sungai  Musi Kota Palembang. JKLI. 2018;17(1):1-8. https://doi.org/10.14710/jkli.17.1.1-8
21.  Sudaryanti S, Trihadiningrum Y, Hart BT, Davies PE,  Humphrey  C,  Norris  R,  et  al.  Assessment  of the  Biological  Health  of  the  Brantas  River,  East Java,  Indonesia  Using  the  Australian  River Assessment  System  (AUSRIVAS)  Methodology. Aquat Ecol.
2001;35(2):135–146.
https://doi.org/10.1023/A:1011458520966
22.  Kemper  N.  Riparian  Vegetation  Index.  South Africa:Water  Research  Commission  Report. 2001;850(3):1-33.
23.  Singh PK, Saxena S. Towards Developing A River Health  Index.  Ecol  Indic.  2018;85(1):999–1011. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.11.059
24.  Castro‐López  D,  Guerra‐Cobián  V,  Prat  N.  The Role  of  Riparian  Vegetation  in  the  Evaluation  of Ecosystem  health:  The  Case  of  Semiarid Conditions  in  Northern  Mexico.  River  Res  Apl. 2019;35(1):48–59.
https://doi.org/10.1002/rra.3383
25.  Department for Environment and Water. Riparian Habitat Assessment [Internet]. The Government of South Australia; 2012. Available at: https://cdn.environment.sa.gov.au/greenadelaide/i mages/Riparian-habitat-assessment.pdf
26.  Hidayat M, Legono D, Wignyosukarto B, Jayadi R, Rahardjo  AP,  Hairani  A,  et  al.  Flow  Behavior  of Boyong  River  as  Revealed  by  Long-term  Hydro- monitoring System. IOP Conf Ser: Earth Environ Sci. 2021;930(1):1-10. https://doi.org/10.1088/1755-1315/930/1/012023
27.  Wahyuni S, Rahardjo AP, Sujono J. Early Warning System for Flash Floods Based on Radar X-band Data  in  Boyong  River  and  Krasak  River  Area, Merapi Mountain. AIP Conf Proceeding. 2023;2846(1):1-9.
https://doi.org/10.1063/5.0154313
28.  Rini  D. Ayo  Cintai  Sungai:  Panduan  Penilaian Kesehatan  Sungai  Melalui  Pemeriksaan  Habitat Sungai dan Biotilik. Ecoton. Gresik . Gresik, Jawa Timur: Ecoton, 2011.
29.  Kurniawan VO, Hadmoko DS. Pemodelan Aliran Lahar  Gunung  Api  Merapi  untuk  Perhitungan Risiko  Kerugian  Pada  Penggunaan  Lahan Terdampak  di  Bantaran  Sungai  Boyong,  Pakem, Sleman,  DI  Yogyakarta.  J  Geogr  Trop  Environ. 2020;3(2):22-44.
https://doi.org/10.7454/jglitrop.v3i2.64
30.  Priyono KD, Rosari TO. Analisis Risiko Bencana Erupsi Gunungapi Merapi terhadap Rencana Tata Ruang  Kabupaten  Sleman  Daerah  Istimewa Yogyakarta. JJPG.
2023;11(1):1–10.
https://doi.org/10.23887/jjpg.v11i1.52229
31.  School  of  Biological  Sciences,  Universiti  Sains Malaysia, 11800 USM Pulau Pinang, Malaysia, Ab Hamid  S,  Md  Rawi  CS,  et  al.  Application  of Aquatic  Insects  (Ephemeroptera,  Plecoptera  and Trichoptera)  in  Water  Quality  Assessment  of Malaysian  Headwater. TLSR 2017;  28(2):  143– 162. https://doi.org/10.21315/tlsr2017.28.2.11
32.  Wibowo  DN,  Setijanto  S,  Santoso  S.  Short Communication: Benthic Macroinvertebrate Diversity as Biomonitoring of Organic Pollutions of  River  Ecosystems  in  Central  Java,  Indonesia. Biodiversitas. 2017;18(2):671–676. https://doi.org/10.13057/biodiv/d180233
33.  Zhen X, Liu L, Wang X, Zhong G, Tang J. Fates and  Ecological  Effects  of  Current-use  Pesticides
(CUPs)  in  A  Typical  River-Estuarine  System  of Laizhou  Bay,  North  China.  Environmental Pollution. 2019;252(1):573–579.
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.05.141.
34.  Liess  M,  Liebmann  L,  Vormeier  P,  Weisner  O, Altenburger R, Borchardt D, et al. Pesticides Are the  Dominant  Stressors  for  Vulnerable  Insects  in Lowland
Streams. Water Res. 2021;201(117262):1-12. https://doi.org/10.1016/j.watres.2021.117262.
35.  Bae  MJ,  Park  YS.  Evaluation  of  Precipitation Impacts on Benthic
Macroinvertebrate
Communities  at  Three  Different  Stream  Types. Ecol
Indic. 2019;102:446–56.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.02.060.
36.  Selfia Y. Analysis of Composition and Structure of Riparian  Vegetation  In  The  Batang  Arau  River Flow Region, Padang City, West Sumatera. Jurnal Serambi Biologi 2021;6(1): 47–64.
37.  Pramadaningtyas  PS,  Chandrasari  N,  Izdihar  RS, Iqbal  WM,  Cahyaningsih  AP,  Setyawan  AD. Analysis  of  Riparian  Vegetation  in  the  Siwaluh River,  Karanganyar  District,  Central  Java, Indonesia. Int J Bonorowo Wetlands. 2023;13(2):45-56. https://doi.org/10.13057/bonorowo/w130201
38.  Ni’am  AC,  Sari  AN,  Nabilah  KB,  Terrukeni  GJ, Syah  CB.  Biomonitoring  Kualitas  Air  Sungai
Kalibokor Sebrang Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya  Menggunakan  Metode  Biotilik.  MITL. 2022;7(2):48-55. https://doi.org/10.33084/mitl.v7i2.3700
39.  Feio  MJ,  Hughes  RM,  Callisto  M,  Nichols  SJ, Odume  ON,  Quintella  BR,  et  al.  The  Biological Assessment  and  Rehabilitation  of  the  World’s Rivers: An Overview. Water. 2021;13(3):367-371. doi:
10.3390/w13030371. https://doi.org/10.3390/w13030371
40.  Sulistiyowati  E,  Uyun  S.  The  Evaluation  of  a Website for Participatory Water Quality
Monitoring  of  Rivers  in  Indonesia:  Dalam Yogyakarta, Indonesia; 2022 [dikutip 31 Oktober 2022]. Tersedia pada: https://www.atlantis- press.com/article/125966906.
https://doi.org/10.2991/aer.k.211222.018
41.  Latsiou A, Kouvarda T, Stefanidis K, Papaioannou G, Gritzalis K, Dimitriou E. Pressures and Status of  the  Riparian  Vegetation  in  Greek  Rivers: Overview and Preliminary Assessment. Hydrology. 2021;8(1):37-55. https://doi.org/10.3390/hydrology8010055.
42.  Ardiansah  D,  Adi  AS.  Peran  LSM  ECOTON Dalam  Upaya  Memperjuangkan  Hak  Atas Lingkungan  Hidup  Masyarakat  Daerah  Aliran Sungai  Brantas.  KMKN.  2021;10(3):633–649. https://doi.org/10.26740/kmkn.v10n3.p633-649
©2024. This open-access article is distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.