journal homepage: http://jurnal.polbangtanmanokwari.ac.id
Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Respon Hidrologi di Sub Daerah Aliran Sungai Cimeta Menggunakan Model Soil and Water Assessment Tool (SWAT)
Eka Kusuma Putra 1 *, Kharistya Amaru 2 , Dwi Rustam Kendarto 3 1,2,3 Fakultas Teknologi Industri Pertanian, Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Padjadjaran, Jawa Barat, Indonesia
Perubahan penggunaan lahan berupa tutupan lahan yang tidak terencana  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  suatu  Daerah Aliran  Sungai,  yang  diindikasikan  dengan  adanya  kondisi hidrologi  yang  menurun.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  perubahan  tutupan  lahan  terhadap respon hidrologi berupa nilai aliran permukaan, aliran lateral, air tanah dan debit aliran menggunakan Model Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Kondisi tutupan lahan menggunakan citra satelit landsat pada tahun 2000, 2015 dan 2022. Klasifikasi tutupan lahan menghasilkan 8 kelas tutupan lahan  menggunakan Google  Earth  Engine dengan  tingkat akurasi Kappa Index tahun 2000, 2015, 2022 adalah 78.18%, 86.88%,  88.82%.  Hasil  tersebut  memenuhi  nilai  kriteria kepuasan Kappa Index untuk digunakan dalam proses simulasi model SWAT. Terjadi peningkatan tutupan lahan Pemukiman, Lahan  Terbuka  dan  Hutan  pada  tahun  2000-2022,  yaitu sebesar 182.47 ha, 831.06 ha, dan 2469.85 ha.  Simulasi Model SWAT  dilakukan  pada  tahun  2015-2022,  serta  dilakukan kalibrasi  dengan  uji  statistik  koefisien  determinasi  (R 2 )  dan Nash  Sutchliffe  Efficiency (NSE)  dengan  nilai  0.66  dan  0.58 yang menunjukan hasil memuaskan. Respon hidrologi di Sub Daerah  Aliran  Sungai  Cimeta  ditunjukan  dengan  terjadinya peningkatan  nilai  aliran  permukaan  dan  penurunan  aliran  air tanah sebesar 686.44 dan 241.08 mm/tahun pada tahun 2000, 714.45  dan  227.9  mm/tahun  pada  tahun  2015,  731.66  dan 222.54 mm/tahun pada tahun 2022. Debit aliran di Sub Daerah Aliran  Sungai  Cimeta  termasuk  dalam  kategori  sedang  yang artinya  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  Cimeta  menunjukan  pola aliran  yang  relatif  konsisten  dengan  perubahan  yang  tidak terlalu berfluktiasi antara musim hujan dan musim kemarau.

## ABSTRAK ARTIKEL INFO
Sejarah artikel Diterima 30/10/2023
Diterima dalam bentuk revisi 18/12/2023 Diterima dan disetujui 12/02/2024 Tersedia online 04/06/2024 Terbit 21/06/2024 Kata kunci Daerah aliran sungai Hidrologi Model SWAT Perubahan tutupan lahan
Respon hidrologi
© 2024 Politeknik Pembangunan Pertanian Manokwari
Jurnal Triton, Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92 e ISSN : 2745-3650, p ISSN : 2085-3823 DOI: https://doi.org/10.47687/jt.v15i1.715

## ABSTRACT
Land  use  change  in  the  form  of  unplanned  land cover can cause damage to a watershed, which is indicated by the presence of declining hydrological conditions. This study  was  conducted  to  determine  the  effect  of  land cover change on hydrological responses in the form of surface  flow,  lateral  flow,  groundwater  and  flow discharge  values  using  the  Soil  and  Water  Assessment Tool  (SWAT)  model.  Land  cover  conditions  using Landsat satellite images in 2000, 2015 and 2022. Land cover  classification  resulted  in  8  land  cover  classes using Google Earth Engine with Kappa Index accuracy levels in 2000, 2015, 2022 of 78.18%, 86.88%, 88.82%. These results meet the Kappa Index satisfaction criteria value to be used in the SWAT model simulation process. There was an increase in land cover of Settlement, Open Land  and  Forest  in  2000-2022,  which  amounted  to
182.47  ha,  831.06  ha,  and  2469.85  ha.    The  SWAT Model  simulation  was  carried  out  in  2015-2022,  and calibration was carried out  with  statistical  tests  of  the coefficient  of  determination  (R2)  and  Nash  Sutchliffe Efficiency  (NSE)  with  values  of  0.66  and  0.58  which showed satisfactory results. The hydrological response in  Cimeta  Subwatershed  is  shown  by  the  increase  of surface  flow  and  decrease  of  groundwater  flow  by 686.44 and 241.08 mm/year in 2000, 714.45 and 227.9 mm/year in 2015, 731.66 and 222.54 mm/year in 2022. The  flow  discharge  in  the  Cimeta  Sub-watershed  is included in the medium category, which means that the Cimeta  Sub-watershed  shows  a  relatively  consistent flow  pattern  with  changes  that  are  not  too  fluctuating between the rainy season and the dry season.

## PENDAHULUAN
Daerah Aliran Sungai (DAS) adalah daratan yang  dibatasi  oleh  punggung  –  punggung  bukit atau gunung yang dapat menyimpan, menampung dan mengalirkan air yang berasal dari air hujan ke danau  atau  laut  melalui  sungai  utama (Asdak,
2010) .  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Cimeta termasuk  ke  dalam  DAS  Citarum  bagian  tengah yang  terletak  di  wilayah  Kabupaten  Bandung Barat, Jawa Barat. Sub DAS Cimeta memiliki luas sekitar  168.74  km 2 (Wicaksono,  2019) dengan wilayah  administratif  yang  mencakup  beberapa kecamatan  di  Kabupaten  Bandung  Barat,  di antaranya  Kecamatan  Cimahi  Selatan,  Cipatat, Padalarang  dan  Ngamprah  dengan  curah  hujan rata-rata  tahunan  <1500–3500  mm/tahun.  Sub DAS  Cimeta  memiliki  karakteristik  topografi pegunungan dan perbukitan (Legowo et al ., 2006) .
Sub Cimeta merupakan salah satu wilayah penting di Kabupaten Bandung Barat yang memiliki peran strategis dalam menjaga keseimbangan lingkungan dan  kehidupan  masyarakat  di  sekitarnya.  Sungai Cimeta yang terdapat di DAS Cimeta dimanfaatkan menjadi  sumber  air  bersih  dan  industri  kota Padalarang  dan  Ngamprah,  air  irigasi  untuk
beberapa  Daerah  Irigasi  seluas  825  ha (PUPR, 2014) ,  dan  sebagai  penyuplai  air  bagi  Waduk Cirata yang bermanfaat untuk memenuhi kebutuhan  air  baku bagi  masyarakat,  pemasok  air irigasi dan sebagai pencegah banjir serta penyedia energi listrik (Wicaksono, 2019) .
Namun, Sub DAS Cimeta masih menghadapi  beberapa  masalah  yang perlu diatasi. Sebagai Sub DAS pemasok air bagi Waduk Cirata, menurut studi yang telah dilakukan oleh pihak PT PJB BPWC  Sungai Cimeta menghasilkan sedimentasi terbesar yang masuk ke Waduk Cirata yang  dipengaruhi  oleh  tingginya  laju  erosi  yang disebabkan  oleh  perubahan  tata  guna  lahan  di daerah  hulu.  Sedimentasi  yang  dihasilkan  Sub DAS Cimeta adalah sebesar 934.714,322 ton/tahun (Aditya et al ., 2017) . Berdasarkan analisis tutupan lahan,  Sub  DAS  Cimeta  didominasi  oleh  kelas penggunaan  lahan  ladang  dan  kebun  masing- masing sebesar 3.721,84 ha (26,6%) dan 3.229,30 ha  (23,08%)  dari  total  luas  Sub  DAS  Cimeta. Sedangkan  luas  hutan  di  Sub  DAS  Cimeta  hanya (9,07%) atau 1.269,99 ha dari total luas sub DAS Cimeta (Nurrohman  &  Adlina,  2018) .  Luasan hutan  yang  minimal  ini  berpotensi  meningkatkan
aliran  permukaan  dan  menyumbang  angka sedimentasi yang tinggi bagi Waduk Cirata. Selain itu, pada tahun 2018 didapatkan hasil analisis debit banjir  Sungai  Cimeta  adalah  sebesar  85.42  m 3 /s. Besarnya debit banjir dipengaruhi oleh perubahan tata guna lahan dari hutan campuran menjadi area pertanian  lahan  kering  campuran (Nurrochman et al ., 2018) . Tingkat pencemaran air yang dilakukan pada  penelitian Cahyaningsih  &  Harsoyo  (2010) menunjukan Sub DAS Cimeta termasuk ke dalam tercemar  berat  dengan  sumber  pencemar  berasal dari  daerah  pemukiman dan  industri.  Hal  tersebut menyebabkan keberlangsungan hidup manusia dan ekosistem yang ada di sekitar DAS Cimeta menjadi terancam dan potensi  airnya kurang dimanfaatkan secara efektif dan efisien.
Perubahan penggunaan lahan berupa tutupan lahan  yang  tidak  terencana  dapat  menyebabkan kerusakan  pada  suatu  DAS,  yang  diindikasikan dengan  adanya  kondisi  hidrologi  yang  menurun. Penggunaan lahan dan sistem hidrologi merupakan suatu sistem yang saling terkait dimana penggunaan  lahan  mengontrol  proses  terkait evaporasi,  aliran  permukaan,  infiltrasi  dan pengisian  air  permukaan (Sunandar et  al .,  2016) . Perubahan  tutupan  lahan  dapat  mempengaruhi aliran air di daerah hilir, seperti saat musim hujan akan  terjadi  fluktuasi  debit  air  sungai  yang  dapat menimbulkan  banjir  sedangkan  saat  musim kemarau  jumlah  ketersediaan  air  akan  semakin sedikit bahkan mengalami kekeringan (Surahman, 2017) .
Analisis kondisi Sub DAS Cimeta menggunakan  model  hidrologi Soil  and  Water Assessment Tool (SWAT) yang terhubung dengan SIG. SWAT  dipilih karena keunggulannya mampu memprediksi  dampak  jangka  panjang  dari pengelolaan lahan terhadap air, sedimen dan kimia
pertanian  dalam  berbagai  ukuran  DAS  yang kompleks  dengan  berbagai  skenario  tanah, penggunaan lahan dan pengelolaan yang beragam dengan  interval  waktu  harian (Junaidi,  2015) . Penelitian  menggunakan  model  hidrologi  SWAT telah  banyak  digunakan  dalam  melakukan perencanaan  dan  pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai.  Menurut Widiatmoko et  al .  (2020) , penggunaan  model  hidrologi  SWAT  merupakan alternatif  dalam  menentukan  kondisi  perencanaan pengelolaan DAS terbaik.
Sebagai  wilayah  yang  penting  dalam pengelolaan sumber daya air di Sub DAS Cimeta, kondisi  perubahan  tutupan  lahan  dan  hidrologi  di wilayah  Sub  DAS  Cimeta  perlu  diketahui  agar pemanfaatan  fungsi  Sub  DAS  Cimeta  sebagai penyuplai  air  irigasi,  penyedia  air  bersih masyarakat  sekitar  serta pemasok air bagi Waduk Cirata  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal. Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  tentang pengaruh  perubahan  tutupan  lahan  dengan menggunakan  model  SWAT  diharapkan  dapat mengetahui  pengaruh  perubahan  tutupan  lahan terhadap respon hidrologi agar dapat memberikan informasi untuk pengelolaan DAS yang diperlukan guna  mempertahankan  fungsi  dari  Sub  DAS Cimeta di masa mendatang.

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Mei hingga Agustus 2023 yang bertempat di Sub DAS Cimeta  Kabupaten  Bandung  Barat  dengan  luasan 169.15  km 2. Bahan  yang  digunakan  yaitu:  1)  Peta penggunaan  lahan  dari  interpretasi  Citra  Landsat tahun 2000,2015,2022; 2) Data klimatologi periode tahun  2015-2022  dari  stasiun  Bandung;  3)  Data curah  hujan  harian  periode  tahun  2015-2022  dari Stasiun  Cimeta,  Stasiun  Pangheotan  dan  Stasiun Cipatat;  dan  4)  Data  debit  harian  dari  PT.PJB
Cirata  periode  tahun  2018-2022.  Alat  yang digunakan adalah S oftware ArcGIS 10.3, ArcSWAT versi tahun 2012, Google Earth Pro dan Google Earth Engine .
Analisis  klasifikasi  tutupan  lahan  pada penelitian ini menggunakan Google Earth Engine.
Klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  klasifikasi terbimbing ( Supervised Classification ). Hasil yang didapatkan  akan  dilakukan  uji  akurasi  Kappa Index.  Proses  yang  dihasilkan  dalam  klasifikasi penutupan  lahan  di  Sub  DAS  Cimeta  terbagi  ke dalam  8  kelas  penutupan  lahan  yaitu  Badan  Air, Hutan, Kebun/Perkebunan, Semak Belukar Pemukiman,  Sawah,  Pertanian,  serta  Lahan Terbuka.
Analisis  respon  hidrologi  menggunakan model  SWAT  memiliki  tahapan  pertama  dengan mengumpulkan  data  sekunder  untuk  pembuatan database pada  input  model  SWAT.  Dilanjutkan dengan  analisis  hasil  simulasi  model  SWAT. Analisis  model  SWAT  berupa:  1)  Melakukan deliniasi  DAS;  2)  Analisis Hydrology  Response Unit (HRU); 3) Input data iklim; 4) Running model SWAT; 5) Kalibrasi model SWAT; dan 6) Analisis respon hidrologi.
Metode  statistik  yang  digunakan  dalam melakukan  kalibrasi  pada  penelitian  ini  adalah
koefisien  determinasi  (R 2 )  dan Nash  Sutcliffe Efficiency (NSE). Koefisien determinasi digunakan untuk meninjau keakuratan pola hasil output model dengan  hasil  observasi  aktual.  Rumus  yang digunakan untuk perhitungan R 2 yaitu:
𝑅 2 = (𝑥−𝑥̅)−(𝑥−𝑦) 2 (𝑥− 𝑥̅) 2 (1)
Dimana  x  merupakan  data  observasi, 𝑥 ̅ merupakan data obeservasi rata-rata, Y merupakan data  hasil  simulasi  atau  data  perhitungan  model. Hasil perhitungan R 2 yang mendekati satu, artinya menunjukkan adanya pengaruh variabel bebas (X) yang besar terhadap variabel terikat (Y). Jika nilai R 2 lebih  dari  0,5  maka  model  tersebut  dianggap layak  untuk  digunakan.  Rumus  yang  digunakan untuk  persamaan  model Nash  Sutcliffe  Efficiency (NSE) yaitu:
NSE = 1 – [ ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 −𝑌 𝑖 𝑠𝑖𝑚 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 −y̅ 𝑖 𝑜𝑏𝑠 ) 2 𝑛 𝑖=1 ]   (2)
Dimana Y obsi merupakan data observasi ke- i,  Y simi merupakan  data  simulasi  ke-  i,  dan y ̅ 𝑜𝑏𝑠 merupakan  data  simulasi  rata-rata,  n merupakan jumlah observasi.

## Tabel 1. Kriteria Kesesuaian Nilai NSE
NSE Kriteria 0.75<NSE<1.0 Sangat Baik 0.65<NSE<0.7.5 Baik 0.50<NSE<0.65 Memuaskan NSE ≤ 0.50 Kurang Memuaskan
Sumber: Moriasi et al . (2007)
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Perubahan Tutupan Lahan
Tutupan  lahan  menjadi  indikasi  penting terhadap  respon  hidrologi  yang  terjadi  pada suatu  DAS.  Klasifikasi  tutupan  lahan  dalam penelitian  ini  dibagi  menjadi  8  kelas  yang disesuaikan untuk input SWAT, yaitu badan air, semak  belukar,  hutan,  kebun,  pertanian, pemukiman, sawah dan lahan terbuka. Menurut
Sampurno & Thoriq (2016) jumlah piksel pada setiap  kelasnya  yang  harus  diambil  adalah sebanyak  jumlah  band  yang  digunakan ditambah  satu  (N+1).  Hasil  Klasifikasi menggunakan Google  Earth  Engine dengan sampel  yang  digunakan  sebanyak  50  sampel untuk setiap kelas tutupan lahannya. Dalam uji akurasi  menggunakan Google  Earth  Engine terdapat  nilai Overall  Accuracy atau  akurasi keseluruhan dan nilai Koefisien Kappa.
Tabel 2. Hasil Uji Akurasi Tahun 2000
H as il I n te rp re ta si
Kelas
Hasil Simulasi 1 2 3 4 5 6 7 8 Jumla h User Acc (%) Pertanian 11 0 1 2 0 0 0 1 15 73.33 Badan Air 0 2 0 0 0 0 0 0 2 100.00 Pemukiman 1 0 12 4 0 0 0 1 18 66.67 Perkebunan 3 0 2 130 0 2 0 7 144 90.28 Semak 0 0 0 5 9 0 0 0 14 64.29 Lahan Terbuka 0 0 0 2 0 7 1 1 11 63.64 Sawah 0 0 1 9 0 0 16 0 26 61.54 Hutan 0 0 0 4 0 0 0 81 85 95.29 Jumlah 15 2 16 156 9 9 17 91 315 Producer Acc% 73.3 3 100.0 0 75.0 0 83.3 3 100.0 0 77.7 8 94.1 2 89.0 1 Overall Accuracy 85.08% dan Kappa Index 78.18%
Uji akurasi dengan menggunakan algoritma Random Forest pada tahun 2000 yang ditunjukkan  pada  Tabel  2  yang  menggunakan
citra  landsat  7  memiliki  nilai  akurasi keseluruhan  sebesar  85.08%  dengan  koefisien Kappa-nya sebesar 78.18%.
Tabel 3. Hasil Uji Akurasi Tahun 2015

## H as il I n te rp re ta si
Kelas
Hasil Simulasi 1
2 3 4 5 6 7 8 Jumlah User Acc (%) Pertanian 53 0 1 8 1 2 2 5 72 73.61 Badan Air 2 9 0 0 0 0 4 0 15 60.00 Pemukiman 1 0 16 1 0 1 0 0 19 84.21 Perkebunan 1 0 0 101 2 0 1 0 105 96.19 Semak 0 0 0 2 10 0 0 0 12 83.33 Lahan Terbuka 0 0 2 0 0 11 0 1 14 78.57
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92 Putra et al. al. Sawah 1 0 0 1 0 0 23 0 25 92.00 Hutan 1 0 1 1 2 0 1 210 216 97.22 Jumlah 59 9 20 114 15 14 31 216 478 Producer Acc% 89.8 3 100.0 0 80.0 0 88.6 0 66.6 7 78.5 7 74.1 9 97.2 2 Overall Accuracy 90.59% dan Kappa Index 86.88%
Tabel 3 menunjukkan tahun 2015 dengan menggunakan  citra  landsat  8  didapatkan  nilai
akurasi  keseluruhan  sebesar  90.59%  dengan Koefisien Kappa-nya sebesar 86.88%.
Tabel 4. Hasil Uji Akurasi Tahun 2022
H as il I n te rp re ta si
Kelas
Hasil Simulasi 1 2
3 4 5 6 7 8 Jumla h User Acc (%) Pertanian 25 0 0 1 3 0 3 1 33 75.76 Badan Air 0 13 0 0 0 0 2 0 15 86.67 Pemukiman 0 0 18 0 0 1 0 0 19 94.74 Perkebunan 1 0 0 59 2 0 0 3 65 90.77 Semak 0 0 0 1 10 0 0 2 13 76.92 Lahan Terbuka 2 0 0 0 0 32 1 0 35 91.43 Sawah 3 0 0 2 0 0 29 1 35 82.86 Hutan 2 0 0 3 0 0 1 249 255 97.65 Jumlah 33 13 18 66 15 33 36 256 470 Producer Acc% 75.7 6 100.0 0 100.0 0 89.3 9 66.6 7 96.9 7 80.5 6 97.2 7 Overall Accuracy 92.55% dan Kappa Index 88.82%
Tabel 4 menunjukkan tahun 2022 dengan menggunakan  citra  landsat  8  didapatkan  nilai akurasi  keseluruhan  sebesar  92.55%  dengan nilai  Koefisien  Kappa-nya  sebesar  88.82%. Hasil  akurasi  citra  landsat  8  lebih  besar dibandingkan dengan citra landsat 7. Berdasarkan  Tabel  2,  nilai  Koefisien  Kappa pada  tahun  2015  dan  2022  termasuk  kedalam kriteria Almost Perfect Agreement dengan nilai (81% < KI < 100%) sehingga layak digunakan untuk melakukan analisis selanjutnya (Moriasi et al ., 2007) .
Tutupan  lahan  di  Sub  DAS  Cimeta mengalami  perubahan  tiap  tahunnya.  Tutupan lahan  hutan  mengalami  peningkatan  pada  tiap
tahunnya, hal ini menandakan kondisi hidrologi Sub DAS Cimeta tidak terlalu buruk dari tahun ke  tahun.  Peningkatan  hutan  terjadi  karena adanya program Rehabilitasi Hutan dan Lahan (RHL)  yang  dilakukan  oleh  BPDASHL Citarum  Ciliwung  sejak  tahun  2017.  Luasan hutan  pada  tahun  2000  menjadi  luasan  yang paling  sedikit  dibandingkan  dengan  tahun lainnya, hal ini terjadi karena tingkat kebakaran hutan  yang  tinggi  serta  adanya  deforestasi besar-besaran  pada  tahun  1996  hingga  tahun 2000 (Kementrian  Lingkungan  Hudup  dan
Hutan,  2019) .  Lahan  terbuka  yang  meningkat dikarenakan  semakin  banyaknya  bangunan industri yang memproduksi tambang di daerah
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
Padalarang hingga Cipatat. Tutupan Lahan pada tahun 2000 didominasi oleh perkebunan dengan luasan  sebesar  5669.62  ha  atau  33.85%  dari total  luasan  Sub  DAS  Cimeta.  Tutupan  lahan tahun  2015  didominasi  oleh  pertanian  dengan luasan  sebesar  5317.36  ha  atau  31.72%  dari
luasan  Sub  DAS  Cimeta.  Tutupan  lahan  tahun 2022  didominasi  oleh  hutan  dengan  luasan sebesar 4682.17 ha atau 27.92% dari luasan Sub DAS Cimeta. Berikut luasan tiap tutupan lahan dan  peta  hasil  klasifikasi  ditunjukkan  pada Tabel 5 dan Gambar 1,2 dan 3.
Tabel 5. Luasan Tutupan Lahan Sub DAS Cimeta
Tutupan Lahan Tahun 2000 2015 2022 Luas (ha) % Luas (ha) % Luas (ha) % Badan Air 47.51 0.28 49.39 0.29 20.33 0.12 Hutan 2212.32 13.21 3039.22 18.13 4682.17 27.92 Lahan Terbuka 360.61 2.15 611.50 3.65 1191.58 7.11 Pemukiman 608.61 3.63 670.07 4.00 791.08 4.72 Perkebunan 5669.62 33.85 3355.70 20.01 3292.60 19.64 Pertanian 4008.38 23.93 5317.36 31.72 3912.68 23.34 Sawah 2049.19 12.24 1351.35 8.06 1716.74 10.24 Semak 1791.61 10.70 2371.40 14.14 1159.99 6.92
Gambar 1. Peta tutupan lahan tahun 2000
Gambar 2. Peta tutupan lahan tahun 2015
Perubahan  yang  terjadi  pada  setiap periode  tidak  selalu  linear,  tetapi  berfluktuatif karena  perubahan  jenis  tutupan  lahan  hampir
setiap  tahun  terjadi  baik  bertambah  maupun berkurang  pada  setiap  luasannya.  Perubahan tutupan lahan ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Perubahan Luasan Tutupan Lahan Sub DAS Cimeta
Tutupan Lahan Luas (ha) 2000-2022 % Badan Air -27.17 -40.06 Hutan 2469.85 35.82 Lahan Terbuka 831.06 53.54 Pemukiman 182.47 13.04 Perkebunan -2377.01 -26.52 Pertanian -95.69 -1.21 Sawah -332.45 -8.83 Semak -631.62 -21.40 Ket: (-) menunjukkan penurunan
Distribusi  perubahan  tutupan  lahan secara  spasial  dilakukan  dengan  cara  tabulasi silang  ( Crosstable )  pada  periode  tahun  2000- 2015  dan  tahun  2015-2022  karena  perubahan tutupan lahan di Sub DAS Cimeta saling terkait
antara  peningkatan  luas  suatu  jenis  tutupan lahan  dengan  penurunan  luas  suatu  jenis tutupan  lahan  lainnya.  Berikut  distribusi perubahan tutupan lahan ditunjukkan pada tabel 7 dan 8.
Tabel 7. Distribusi Perubahan Tutupan Lahan Tahun 2000-2015
Tahun 2015
T ah u n 2 0 0 0 Tutupan lahan 1 2
3 4 5 6 7 8 Total WATR 8.7 5.3 0.2 2.4 6.9 4.5 9.9 7.9 45.8 FRSE 15.2  1419.3 21.7 22.7 155.7 262.8 128.2 129.8 2155.4 BARR 0.4 11.7 134.5  15.2 24.3 131.8 23.1 10.9 351.9 URHD 0.2 23.5 44.1 189.7  46.4 254.5 16.6 22.3 597.4 FRST 11.5  392.9 207.4  172.5  1672.2 1544.9 371.4 1133.8 5506.6 AGRC 1.0 724.1 85.1 127.4  651.2 1893.4 121.7 329.5 3933.4 RICE 5.5 209.6 55.3 87.5 299.9 618.0 449.1 213.2 1938.1 RNGB 3.4 176.0 47.4 27.7 384.1 500.2 187.1 412.5 1738.5 Total 46.0  2962.4 595.6  645.2  3240.8 5210.1 1307.1 2259.9 16267.0
Perubahan tutupan lahan tertinggi di sub DAS Cimeta selama 15 tahun yaitu, perubahan dari  tutupan  lahan  perkebunan  menjadi  lahan pertanian  sebesar  1544.9  ha.  Perubahan  ini
dapat  disebabkan  karena  tingkat  kebutuhan ekonomi masyarakat Sub DAS Cimeta sebagian besar berasal dari hasil pertanian.
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92

## Tabel 8. Distribusi Perubahan Tutupan Lahan Tahun 2015-2022

## Tahun 2022
T ah u n 2 0 1 5 Tutupan lahan 1 2
3 4 5 6 7 8 Total WATR 7.9 12.4 2.8 3.4 7.7 10.5 2.8 47.6 FRSE 4.1 1663.3 81.0 26.3 195.4 674.9 229.4 107.9 2982.4 BARR 0.4 30.0 227.6 73.5 30.2 151.3 68.0 19.2 600.2 URHD 1.8 30.6 98.0 262.0 50.4 127.0 75.5 8.3 653.7 FRST 2.0 688.7 149.0 77.4 1304.9 526.7 208.4 339.2 3296.3 AGRC 1.4 928.1 543.7 303.5 754.5 1940.0 391.2 379.3 5241.7 RICE 1.8 409.1 38.9 21.9 124.7 164.8 496.1 77.2 1334.5 RNGB 0.8 807.6 42.1 23.0 759.0 238.5 205.7 225.0 2302.6 Total 20.3  4569.6 1183.2 788.5 3222.6 3830.9 1685.0 1158.9 16459.0
Perubahan  tutupan  lahan  tertinggi  pada periode tahun 2015-2022 selama 8 tahun yaitu, perubahan dari tutupan lahan pertanian menjadi hutan sebesar 928.1 ha. Hal ini ditandai dengan adanya program pemerintah berupa Ecoforestry dan Eduforestry sebagai  upaya  pemanfaatan hasil hutan untuk kesejahteraan masyarakat.

## Simulasi SWAT
Simulasi  SWAT  menggunakan  inputan data  curah  hujan  harian  dari  tahun 2015-2022, data  iklim  dari  stasium  BMKG  Geofisika Bandung,  dikarenakan  alat  pengukur  iklim  di daerah Sub DAS Cimeta sudah tidak beroperasi. Data curah hujan dan iklim (kelembaban, lama
penyinaran, temperatur minimum dan maksimum, kecepatan angin) digunakan untuk inputan  simulasi  model  SWAT.  Simulasi pertama  didapatkan  nilai  R 2 dan  NSE  yang kurang  baik  yaitu  0.39  dan  0.17.  Maka diperlukan  proses  kalibrasi  manual  dengan merubah  9  parameter  sensitif  terhadap  debit secara trial  and  error .  Proses  kalibrasi dilakukan  dengan  memperbarui  parameternya dan menjalankan ulang simulasi SWAT hingga nilai  R 2 dan  NSE  memiliki  kriteria  baik. Parameter  sensitif  yang  didapatkan  terdapat pada tabel berikut.
Tabel 9. Perubahan Nilai Parameter Sensitif
Parameter yang diubah Sebelum Fitted Value Sesudah CN ALL 80.81 1.02 82.39 SOL_AWC ALL 0.16 1.875 0.3 GW_DELAY ALL 31 100 100 CH_K2 ALL 0 5 5 GWQMN ALL 1000 100 100 ALPHA_BF ALL 0.048 0.952 1 GWREVAP ALL 0.02 0.09 0.09 ESCO ALL 0.95 -0.15 0.8 CH_N2 ALL 0.014 0.286 0.3
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
Putra et al. al. Kalibrasi dilakukan dengan
membandingkan  data  debit  observasi  dengan data  debit  simulasi  dari  tahun  2018-2022. Didapatkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) dan Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) masing-masing sebesar 0.66 dan 0.58, hasil pengujian statistik tersebut  menunjukkan  bahwa  kinerja  model
SWAT  telah  memenuhi  kriteria  memuaskan (0.50 <NSE <0.65) yang dapat diterapkan untuk memprediksi  hidrologi  di  Sub  DAS  Cimeta (Moriasi et  al. ,  2007) .  Hidrograf  debit  dan grafik sebaran dapat dilihat pada gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Hidrograf curah hujan terhadap debit observasi dan debit simulasi
Gambar 5. Grafik sebaran debit simulasi dan debit observasi
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
Putra et al. al. Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Respon Hidrologi
Respon  Hidrologi  didapatkan  dari  hasil simulasi model SWAT dengan mengasumsikan kondisi  iklim  yang  menjadi  masukan  model adalah tetap dengan kondisi tutupan lahan yang
berbeda.  Penggunaan  tutupan  lahan  yang digunakan  di  Sub  DAS  Cimeta  menggunakan data tutupan lahan pada tahun 2000, 2015, dan 2022. Berikut nilai respon hidrologi ditunjukkan pada Tabel 10 dan Gambar 6.
Tabel 10. Respon Hidrologi Sub DAS Cimeta
Gambar 6. Grafik respon hidrologi Sub DAS Cimeta
Pengaruh  perubahan  tutupan  lahan menjadikan aliran dasar (baseflow) mengalami penurunan setiap periodenya karena peningkatan  tutupan  lahan  terbuka  sebesar 831.06  ha,  pemukiman  182.47  ha,  serta penurunan lahan bervegetasi berupa perkebunan sebesar 2377.01 ha yang menyebabkan  kondisi  tanah  tidak  mampu menyerap lebih banyak air ke dalam tanah. Air yang tidak terserap diiringi dengan curah hujan
yang  besar  seperti  saat  musim  hujan  akan menyebabkan debit air menjadi semakin tinggi dan di musim kemarau, pengisian air tanah akan semakin berkurang.
Nilai  aliran  permukaan  di  Sub  DAS Cimeta  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai aliran  dasar  ( baseflow )  karena  peningkatan lahan  terbuka  dan  pemukiman.  Tahun  2022 memiliki  nilai  aliran  yang  lebih  besar dibandingkan  tahun  lainnya  yaitu  sebesar
Parameter Hidrologi Tahun 2000 2015 2022 Hujan (mm) 1976.5 Limpasan Permukaan (mm) 686.44 714.45 731.66 Aliran Lateral (mm) 323.24 317.9 321.44 Air Tanah (mm) 241.08 227.9 222.54 Hasil Air (mm) 1250.76 1260.25 1275.72
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 SURQ LATQ GWQ WYLD mm/ tah u n Parameter Hidrologi 2000 2015 2022
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
731.66  mm  karena  tutupan  lahan  terbuka  dan pemukiman  mengalami  peningkatan.  Tahun 2015  memiliki  nilai  aliran  permukaan  sebesar 714.45  mm.  Pada  tahun  2000  memiliki  nilai aliran  yang  paling  kecil  yaitu  sebesar  686.44 mm  karena  tutupan  lahan  terbuka  dan pemukiman yang minim.
Fluktuasi  debit  dapat  dilihat  dari  nilai
Koefisien Rezim Aliran (KRA) yang membandingkan  nilai  debit  maksimum  dan debit  minimum.  Nilai  Koefisien  Rezim  Aliran di  Sub  DAS  Cimeta  didapat  berdasarkan simulasi debit ( flowout ) pada model SWAT.
Tabel 11. Perubahan Debit Aliran Sub DAS Cimeta
Tahun Qmax (m³/s) Qmin (m³/s) KRA (Qmax/Qmin) Kategori 2000 68.16 1.22 55.96 Sedang 2015 68.59 1.16 59.28 Sedang 2022 70.09 1.12 61.74 Sedang
Nilai  Koefisien  Rezim  Aliran  (KRA)  di Sub  DAS  Cimeta  pada  semua  peiode  analisis menunjukkan kinerja DAS Cimeta termasuk ke dalam  kategori  sedang.  Tahun  2000  memiliki nilai  KRA  55.96,  terjadi  peningkatan  di  tahun 2015  menjadi  59.28  dan  terjadi  peningkatan kembali pada tahun 2022 menjadi 61.74.
Berdasarkan  dari  Peraturan  Menteri Kehutanan No. P.61/Menhut-II/2014
(Kementrian  Kehutanan,  2014) kriteria  KRA dibagi  menjadi  beberapa  kelas,  yaitu  sangat rendah  (≤20),  rendah  (20<KRA≤50),  sedang (50<KRA≤80),  tinggi  80<KRA≤110,  sangat tinggi  (>110).  Sub  DAS  Cimeta  memiliki kinerja DAS dalam kategori sedang (50<KRA≤80)  pada  setiap  tahun  yang dianalisis.  Berdasarkan  nilai  KRA  yang didapatkan  dapat  dinyatakan  bahwa  kondisi sungai di Sub DAS Cimeta menunjukkan pola aliran yang relatif konsisten dengan perubahan yang  tidak  terlalu  berfluktiasi  antara  musim hujan  dan  musim  kemarau.  Selain  itu,  sungai Cimeta  mencerminkan  risiko  banjir  dan
kekeringan yang moderat di wilayah Sub DAS Cimeta.  Kategori  sedang  menunjukan  bahwa Sub DAS Cimeta lebih dipengaruhi oleh faktor- faktor alamiah seperti curah hujan dan kondosi morfologi daripada oleh aktivitas manusia yang signifikan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  model SWAT mampu memprediksi dampak perubahan  tutupan  lahan  terhadap  respon hidrologi  dengan  nilai  memuakan  (NSE  0.58 dan  R 2 0.66).  Tutupan  lahan  tahun  2000-2015 mengalami  perubahan,  yaitu peningkatan  pada tutupan  lahan  pertanian  dan  penurunan  luasan yang  signifikan  adalah  pada  tutupan  lahan perkebunan.  Pada  tahun  2015-2022  terjadi peningkatan  luasan  tutupan  lahan  hutan  dan penurunan luasan pada tutupan lahan pertanian. Perubahan  tutupan  lahan  dapat  mempengaruhi respon  hidrologi  di  Sub  DAS  Cimeta  yang ditunjukan dengan peningkatan aliran permukaan  pada  setiap  tahun  penelitian,  yaitu
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
tahun 2000, 2015, dan 2022 sebesar 686.44 mm, 714.45  mm,  dan  731.66  mm.  Serta  terjadi penurunan air tanah pada setiap tahunnya yang diakibatkan  daerah  resapan  air  yang  semakin berkurang akibat dari peningkatan pemukiman. Nilai  KRA  pada  semua  peiode  analisis menunjukan kinerja Sub DAS Cimeta termasuk kedalam  kategori  sedang,  artinya  Sub  DAS Cimeta  menunjukan  pola  aliran  yang  relatif konsisten dengan perubahan yang tidak terlalu berfluktiasi  antara  musim  hujan  dan  musim kemarau.
Saran pada penelitian kali ini adalah Sub DAS Cimeta sebagai daerah tangkapan Waduk Cirata diperlukan input data yang lebih rinci dan lengkap terutama data iklim yang sesuai dengan daerah  penelitian  dan  data  tanah  yang  sesuai dengan  kebutuhan  input  SWAT  agar  hasil simulasi diharapakan lebih baik.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI
Dalam  artikel  ini,  Eka  Kusuma  Putra berperan  sebagai  kontributor  utama  dan kontributor korespondensi, sementara Kharistya  Amaru  dan  Dwi  Rustam  Kendarto sebagai kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya,  T.,  Soekarno,  I.  &  Wasito,  S.  (2017). Analisis Efektifitas Kegiatan Pengerukan untuk Pengendalian Sedimentasi Waduk Cirata. Institut Teknologi Bandung.
Asdak,  C.  (2010) Hidrologi  dan  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai .  Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Cahyaningsih,  A.,  &  Harsoyo,  B.  (2010). Distribusi spasial tingkat pencemaran air di  DAS  Citarum. Jurnal  Sains  & Teknologi Modifikasi Cuaca , 11 (2), 1-9.
Junaidi, E. (2015). Pemanfaatan Soil And Water Assessment  Tool  (Swat)  Sebagai  Alat
Pengambil Keputusan Dalam Pengelolaan  Das  (Studi  Kasus  Di  Das Cisadane). Jurnal Teknik Hidraulik , 6 (2), 147-162.
Kementrian  Kehutanan.  (2014). Monitoring dan  Evaluasi  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai .
Kementrian  Lingkungan  Hudup  dan  Hutan. (2019). Deforestasi  Dinilai  Isu  Sensitif Terkait Politik Dan Ekonomi .
Legowo, S., Hadihardaja, I. K., & Rabuanawati, S.  (2006).  Pengoperasian  dan  Umur Guna  Waduk  (Studi  Kasus:  Waduk Cimeta  Padalarang). Jurnal  Teknik  Sipil ITB , 13 (4), 183-200.
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines  for  systematic  quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE , 50 (3), 885-900.
Nurrochman,  E.,  Joy,  B.,  &  Asdak, C.  (2018). Kajian sistem hidrologi akibat perubahan tataguna  lahan  di  kawasan  Bandung Utara  (studi  kasus  Kabupaten  Bandung Barat). Envirosan , 1 (1), 26-28.
Nurrohman, A. & Adlina, A. (2018) ‘Pemetaan Kondisi  Tutupan  Lahan  Di  Sub  Daerah Aliran Sungai (Das) Sebagai Tolok Ukur Perencanaan  Tata  Ruang  Wilayah  Studi Kasus:  Sub  DAS  Citarum  yang  ada  di Kawasan  Bandung  Utara’, Seminar Nasional Geomatika , 3, p. 269. PUPR.  (2014). Pola  Pengembangan  Sumber Daya  Air  Wilayah  Sungai  Citarum . Jakarta.
Sampurno,  R.  M.,  &  Thoriq,  A.  (2016). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational  Land  Imager  (OLI)  Di Kabupaten Sumedang. Jurnal
Teknotan , 61-70.
Sunandar,  A.  D.  (2016).  Dampak  Perubahan Penggunaan  Lahan  Terhadap  Respon Hidrologis  di  DAS  Asahan. Jurnal Penelitian  Hutan  Tanaman , 13 (1),  49-
60.
Surahman,  S.  (2017).  Perubahan  penggunaan lahan dan dampaknya terhadap
Jurnal Triton Vol. 15 No. 1 (Juni, 2024) : 78-92
Putra et al. al.
karakteristik  hidrologi  sub  das  tanralili provinsi  sulawesi  selatan  menggunakan model SWAT. Jurnal Agrotan , 3 (2), 50- 67.
Wicaksono, A.S. (2019). Perencanaan Bangunan Pengendali Sedimen di Sungai
Cimeta Sebagai Upaya Mempertahankan
Usia  Guna  Waduk  Cirata .  Bandung:
Institut Teknologi Bandung.
Widiatmoko, N., Tarigan, S. D., & Wahjunie, E. D.  (2020).  Analisis  respons  hidrologi untuk mendukung perencanaan pengelolaan  Sub-DAS  Opak  Hulu,
Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Jurnal Ilmu  Pertanian  Indonesia ,  25(4),  503- 514.