## Technical Paper

## Analisis Debit Sungai dengan Menggunakan Model SWAT pada DAS Cipasauran, Banten

## Discharge Analysis using SWAT Model at Cipasauran Watershed, Banten
Maulana Ibrahim Rau, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Nora Pandjaitan, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Email: noraherdiana12@gmail.com.
Asep Sapei, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor. Email: asep_sapei@yahoo.com

## Abstract
Total  water  demand  at  non  industrial  and  industrial  region  in  Cilegon  is  increasing.  With  its  water production capacity of 2,000 l/s, PT Krakatau Tirta Industri (KTI) cannot fulfill the amount number of demand from the industrial and domestic sectors at Cilegon. To cover the shortage of water supply of ±600 l/s, PT KTI requires taking water from Cipasauran Watershed. The objective of this study was to analyze river discharge of Cipasauran Watershed using SWAT model. Input data such as soil characteristics, climate data, landuse, and hydrology data at the area of the watershed were gathered and put at the data input file. In SWAT simulation, 4 processes were done, i.e. watershed delineation, hydrological response unit (HRU) forming, data process and SWAT simulation, and visualization process. The result showed that the daily and monthly calibration process crossed 84% and 83% with the 95PPU area, with daily and monthly p-factor value of 0.84 and 0.83. Thus, calibrated model result was valid, though R 2 and NS value were not satisfied. Using the validated SWAT model, the daily discharge in Cipasauran Watershed was about 0 - 3.309 m 3 /s, whereas the monthly discharge was 0.648 - 3.266 m 3 /s. This showed that daily and monthly PT KTI’s water demand of 0.6 m 3 /s were fulfilled about 98.22% and 100%. Within the future time, the SWAT model could be potentially used as an assessment for predictive scenarios. However, to gain optimum results, well-observed and precise data is highly required, especially for such calibrations and validations.
Keywords: Cipasauran watershed, discharge analysis, NS value, parameter calibration, SWAT model

## Abstrak
Kebutuhan air untuk wilayah industri dan non industri di Cilegon terus meningkat. Dengan kapasitas produksi air sebesar 2000 l/s, PT Krakatau Tirta Industri (KTI) tidak dapat memenuhi semua kebutuhan air dari berbagai sektor di Cilegon. Untuk memenuhi kekurangan pasokan air sebesar 600 l/s maka PT KTI harus mengambil tambahan air dari DAS Cipasauran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis debit sungai di DAS Cipasauran dengan menggunakan model SWAT. Data mengenai kondisi DAS yang telah disiapkan yaitu berupa data karakteristik tanah, data iklim, data tata guna lahan dan data hidrologi kemudian dimasukkan ke data input file . Proses simulasi model SWAT dilakukan melalui 4 tahapan yaitu deliniasi DAS, pembentukan hydrological response unit (HRU), pengolahan data dan simulasi model serta visualisasi hasil. Hasil analisis menunjukkan bahwa proses kalibrasi harian dan bulanan masing-masing berpotongan 84% dan 83% dengan 95PPU areal, dengan nilai p- factor sebesar 0.84 untuk harian dan 0.83 untuk bulanan. Dengan demikian hasil kalibrasi model dapat dikatakan valid, meskipun diperoleh nilai R2 dan NS yang tidak memuaskan. Berdasarkan model SWAT yang telah divalidasi diperoleh besarnya debit harian DAS Cipasauran sebesar 0 - 3.309 m 3 /s, sedangkan debit bulanan sebesar 0.648 - 3.266 m 3 /s. Berdasarkan hasil tersebut maka kebutuhan air harian dan bulanan PT KTI sebesar 0.6 m 3 /s dapat terpenuhi masing-masing sebesar 98.22% dan 100%. Pada masa yang akan datang, model ini dapat terus digunakan untuk melakukan prediksi jenis skenario tertentu. Akan tetapi, untuk memperoleh hasil yang optimal, metode ini membutuhkan data yang valid dan tepat, terutama untuk data yang digunakan dalam proses kalibrasi dan validasi.
Kata kunci: analisis debit, DAS Cipasauran, kalibrasi parameter, model SWAT, nilai NS
Diterima: 17 April 2015; Disetujui: 04 Agustus 2015
Vol. 3 No. 2, p 113-120
P-ISSN 2407-0475 E-ISSN 2338-8439

## Pendahuluan
Daerah  aliran  sungai  (DAS)  sebagai  suatu wilayah tangkapan air memberikan pengaruh yang besar  terhadap  ketersediaan  air  suatu  daerah, sehingga dalam pengelolaannya dibutuhkan perencanaan yang sebaik mungkin. Ketersediaan air merupakan air yang dibutuhkan dalam proses produksi  maupun  air  untuk  kebutuhan  sehari- hari  yang  pada  umumnya  berasal  dari  air  hujan, air  danau,  air  tanah,  dan  air  sungai.  Manajemen DAS merupakan pendekatan yang bertujuan untuk mengoptimalkan  manfaat  dari  tanah,  air,  dan vegetasi  dalam  meringankan  kekeringan,  banjir, pencegahan  erosi  tanah,  meningkatkan  produksi pertanian,  serta  meningkatkan  ketersediaan  air secara berkelanjutan (Rao 2000).
Cilegon merupakan kota yang terletak di wilayah  Barat  Pulau  Jawa,  di  mana  kawasan industri  mencakup  20%  dari  seluruh  wilayah  kota dan kontribusi dari sektor industri mencapai ±64% terhadap pembangunan ekonomi. Pertumbuhan jumlah  penduduk  yang  mencapai  2.64%/tahun mengakibatkan kebutuhan air baku juga meningkat. PT KTI merupakan salah satu perusahaan di Kawasan Cilegon yang menyediakan air bersih dengan  kapasitas  terpasang  sebesar  2,000  l/s. Akan  tetapi  tidak  lama  lagi,  berbagai  industri  dan pabrik  baru  akan  dibangun,  seperti Pohang Iron Steel Corporation (POSCO),  PT  Cerestar,  PT Indoferro dan industri lainnya di Kawasan Krakatau Industrial  Estate  Cilegon  (KIEC),  yang  tentunya akan membutuhkan pasokan air bersih tambahan. Kapasitas produksi air baku PT KTI sebesar 2,000 l/s  belum  mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan air  bersih  seluruh  sektor  di  Cilegon,  sehingga  air baku tambahan sebesar ±600 l/s diperlukan.
DAS  Cipasauran  merupakan  salah  satu  DAS yang berada di Provinsi Banten yang terletak pada 06° 13’ 51” - 06° 17’ 33” LS dan 105° 49’ 50” - 105° 56’ 40” BT. Luas DAS Cipasauran mencapai 44 km² sedangkan panjang Sungai Cipasauran mencapai 15.5 km. Sebagai DAS yang akan digunakan untuk penyediaan air baku, diperlukan informasi mengenai hubungan antara debit sungai dengan ketersediaan air baku. Informasi mengenai ketersediaan air baku merupakan informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengembangan  sumber  daya  air.  Analisis  debit sungai dapat dilakukan dengan berbagai metoda dan salah satunya adalah dengan melakukan pemodelan.
Saat ini berbagai negara termasuk Indonesia mengalami kendala dalam melakukan perancangan model. Kendala yang dihadapi antara lain berupa kurangnya dana dan tenaga yang berpengalaman, kurangnya  pelatihan,  dan  ketergantungan  pada ahli  yang  berasal  dari  luar  negeri  (Chang,  2004). Model debit aliran dapat dilakukan dengan berbagai cara dan salah satu cara yang cukup teliti dan cermat adalah dengan menggunakan geographic
information system (GIS). Terdapat berbagai macam perangkat lunak GIS yang dapat digunakan untuk memperhitungkan dan mengkaji kondisi hidrologi serta perubahan tata guna lahan suatu wilayah. Salah satu software tersebut adalah Soil and Water Assessment Tools (SWAT) (Neitsch et al. 2004).
MWSWAT merupakan perangkat lunak dari  sistem  SWAT  yang  terintegrasi  di  dalam MapWindows  GIS,  dan  merupakan  perangkat lunak yang bersifat terbuka ( open source ) sehingga telah dikembangkan dan digunakan secara luas di berbagai negara. Dengan menggunakan data yang relevan dan representatif, SWAT dapat digunakan untuk melakukan analisis debit sungai suatu wilayah DAS. Untuk penggunaan model SWAT di Indonesia, terlebih dahulu perlu dilakukan kalibrasi dan validasi sesuai dengan ketersediaan data, agar hasil yang diperoleh dapat sesuai dengan kondisi sebenarnya di lapangan. Proses ini dibutuhkan karena setiap DAS  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda. Relevansi model dengan keadaan yang sebenarnya dievaluasi  dengan  memperhitungkan  standar deviasi  dan  efisiensi  model.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  debit  sungai  di  DAS Cipasauran dengan menggunakan model SWAT.

## Bahan dan Metode
Penelitian  dilakukan  di  PT  KTI  dan  DAS Cipasauran.Kawasan  DAS  Cipasauran  secara geografis  terletak  pada  06°  13’  51”  -  06°  17’  33” LS  dan  105°  49’  50”  -  105°  56’  40”  BT.  Secara administratif  terletak  di  Provinsi  Banten  dengan luas 44 km 2 . Bahan yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah peta tanah tinjau dengan skala 1:250,000, peta DEM ( Digital Elevation Model ) dengan resolusi 30  meter,  dan  citra  landsat  TM.  Data  penunjang lainnya adalah debit sungai, data aliran sungai, data curah  hujan,  serta  data  fisik  tanah  dan  bilangan kurva.
Alat  yang  diperlukan  diantaranya  adalah perangkat komputer dengan Software yang terinstal, diantaranya adalah Microsoft Office 2010, MapWindows 4.6.6 dengan plug-in MWSWAT 1.7, ArcView 3.2, ERDAS Imagine 9.1, SWAT Plot and Graph , dan SWAT-CUP.
Metode Pelaksanaan Analisis  debit  aliran  sungai  DAS  Cipasauran dilakukan  dengan  menggunakan  model  SWAT. Data input berupa  karakteristik  tanah,  iklim,  tata guna lahan, dan curah hujan yang telah disiapkan pada proses pengumpulan data dimasukkan ke dalam data  input  file . Tahapan kegiatan analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1.  Delineasi daerah observasi Pada  tahap  pertama,  dilakukan  delineasi daerah  aliran  sungai  berdasarkan  data  DEM
wilayah  DAS  yang  akan  diteliti.  Data  DEM yang digunakan pada penelitian ini adalah data  ASTER  Global  DEM  V2  dengan  resolusi 30  meter,  menggunakan  perangkat  lunak MapWindows. Daerah observasi akan dideliniasi berdasarkan batas topografi alami DAS. Metode yang digunakan dalam proses delineasi adalah metode threshold ,  di  mana  besar  kecil  nilai threshold yang digunakan akan menentukan jumlah jaringan sungai yang terbentuk.
2.  Pembentukan  HRU  ( Hydrological Response Unit ) Setelah proses
delineasi, dilakukan pembentukan  HRU.  Pada  tahap  ini  dilakukan overlay antara hasil data DEM, data penggunaan lahan, serta data tanah. Pembuatan HRU terdiri dari interval slope , peta raster landuse dan peta raster tanah format sistem koordinat proyeksi UTM, dan threshold dari presentase total luasan landuse 10%, jenis tanah sebesar 5%, dan slope sebesar 5% (Arsyad 2006).
3.  Penggabungan HRU dengan Data Iklim Proses  penggabungan  HRU  dan  data  iklim dilakukan setelah satuan analisis terbentuk. Pada tahap ini ditentukan periode simulasi terlebih dahulu untuk kemudian dilakukan pemasukan data iklim. Pemasukan data iklim dilakukan untuk mendapatkan keluaran berupa debit harian hasil simulasi.

## 4.  Simulasi
Simulasi SWAT membutuhkan data iklim berupa curah hujan dan suhu pada stasiun yang mewakili daerah  DAS,  serta  data weather generator berupa  radiasi  matahari,  kecepatan  angin, suhu, curah hujan, dan titik embun. Persamaan yang digunakan di dalam simulasi SWAT untuk melakukan prediksi aliran permukaan adalah metode SCS Curve Number .
5.  Kalibrasi Dalam input model  SWAT,  terdapat  500 parameter yang digunakan dalam simulasi. Tetapi parameter tersebut tidak seluruhnya dapat digunakan karena adanya keterbatasan waktu dan data. Pemilihan parameter yang dominan dilakukan hingga didapatkan hasil yang mendekati kondisi sebenarnya. Pemilihan parameter ini berdasarkan uji coba secara konvensional dengan menguji setiap parameter pada tiap iterasinya. Parameter yang dominan terlihat saat terjadi perubahan hasil debit secara signifikan.
6.  Parameterisasi Input Simulasi Parameterisasi yang dilakukan dalam simulasi menggunakan SWAT-CUP. Nilai parameter dalam bentuk range dimasukkan pada proses kalibrasi.
Nilai parameter tersebut akan disimulasikan oleh  SWAT-CUP  dengan  melakukan  simulasi pada tiap nilai parameter yang terdapat pada nilai absolut dalam SWAT-CUP. Kemudian hasil tersebut  dibandingkan  dengan  data  observasi, serta dilihat pula besar nilai perpotongan antara hasil simulasi dengan data di lapangan. Model  dianggap  valid  jika  data  hasil  observasi berpotongan  dengan  luasan  grafik  95PPU sebesar 80% ( p-factor > 0.8) (Abbaspour 2008).
7.  Simulasi dengan SWAT Terkalibrasi Setelah model SWAT terkalibrasi sesuai dengan data aktual DAS, dilakukan analisis kesesuaian antara ketersediaan air terhadap kebutuhan air  PT  KTI.  Analisis  yang  dilakukan  adalah dengan melakukan perbandingan antara debit hasil  prediksi  model  SWAT  terkalibrasi  dengan kebutuhan  air  PT  KTI  dari  DAS  Cipasauran. Pada tahap akhir ini, dapat diperoleh persentase kebutuhan air yang diterima PT KTI terhadap DAS  Cipasauran.  Model  ini  nantinya  dapat terus digunakan untuk melakukan prediksi jenis skenario tertentu.

## Hasil dan Pembahasan
Kondisi DAS Cipasauran Pada penelitian ini, lokasi perencanaan Bendung Cipasauran  digunakan  sebagai  outlet  (Gambar 1),  yang  berlokasi  pada  6°13'41.57"  LS  dan  105° 50'  25.20"  BT.  Penempatan  outlet  pada  lokasi perencanaan  bendung  menghasilkan  luasan  DAS yang lebih sempit karena lokasi tersebut berada ±1.4 km dari wilayah hilir di laut, yaitu sebesar 38.87 km 2 . Penempatan outlet pada lokasi perencanaan Bendung Cipasauran dilakukan karena debit sungai yang dianalisis diharuskan berada pada lokasi pengambilan air, sehingga data debit sungai dapat dibandingkan dengan informasi ketersediaan air baku.

## Penggunaan lahan
Pada  penelitian  ini  digunakan  citra  Landsat  7 ETM+ pada 13 Juni 2010 dan 14 April 2010 sebagai informasi penggunaan lahan. Sebelum data citra dapat  digunakan,  dilakukan  proses  pengolahan terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  ERDAS Imagine 9.1. Data tutupan lahan dibagi menjadi 7 jenis (Tabel 1), diantaranya adalah badan air, hutan sekunder, pemukiman, perkebunan, sawah irigasi, semak belukar, dan tegalan. Berdasarkan Tabel 1, DAS  Cipasauran  didominasi  oleh  semak  belukar dengan luas 10.14 km 2 atau 26.08% dari total luas DAS. Analisis SWAT Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  SWAT menggunakan MWSWAT 1.7. Pada simulasi SWAT ini, dilakukan 4 proses, diantaranya adalah proses
Gambar 1. Peta DAS Cipasauran dengan outlet Bendung Cipasauran.
Gambar 2. Peta hasil delineasi DAS Cipasauran.
delineasi  DAS,  pembentukan  HRU,  pengolahan data SWAT, dan proses simulasi.

## 1.  Proses Delineasi DAS
Pada  penelitian  ini,  outlet  yang  digunakan berlokasi pada titik perencanaan Bendung Cipasauran,  di  mana  outlet  berada  di  daerah yang  lebih  hulu.  Lokasi  perencanaan  Bendung Cipasauran  terletak  pada  6°13'41.57"  LS  dan 105° 50' 25.20" BT atau ±1.4 km dari wilayah hilir di laut. Penempatan outlet pada lokasi tersebut dilakukan karena debit sungai yang dianalisis diharuskan berada pada lokasi pengambilan air, sehingga data debit sungai dapat dibandingkan dengan informasi ketersediaan air baku.
Berdasarkan  hal  tersebut,  dengan  ketelitian sebesar  0.5  km 2 ,  dihasilkan  DAS  dengan  total luas  38.87  km 2 (Gambar  2).  Total  luas  DAS yang diperoleh lebih kecil dibandingkan total keseluruhan DAS yaitu 44 km 2 . Hal ini diperoleh karena  semakin  hulu  titik  outlet  suatu  DAS, daerah  tangkapan  air  DAS  akan  semakin menyempit. Penyempitan tangkapan air ini tentunya linier dengan besar luasan DAS yang diperoleh.

## 2.  Pembentukan HRU
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembentukan  HRU. Dari  hasil  yang  diperoleh,  DAS  Cipasauran membentuk sebanyak 1616 HRU (Gambar 3), di mana titik Bendung Cipasauran berada daerah hilir.  Sehingga,  setiap  area  HRU  dari  1,616 unit tersebut memberikan informasi mengenai penggunaan  lahan,  tanah,  kemiringan  lahan, luas area, dan persentase luas HRU pada tiap sub DASnya.

## 3.  Pengolahan Data dan Simulasi SWAT
Data  curah  hujan  pada  DAS  Cipasauran diperoleh dari 2 pos hujan, yaitu wilayah Anyer dan Padarincang. Data curah hujan yang digunakan pada masing-masing pos, serta data suhu yang diperoleh dari Stasiun Iklim Serang adalah  tahun  2007  hingga  2010.  Berdasarkan data  curah  hujan  yang  diperoleh,  dalam  4
Tabel 1. Sebaran tutupan lahan pada DAS Cipasauran.
No.  Jenis Penggunaan Lahan Luas km 2 % 1 Badan Air 0.81 2.08 2 Hutan Sekunder 9.02  23.20 3 Pemukiman 1.77 4.56 4 Perkebunan 6.19  15.94 5 Sawah Irigasi 2.54 6.54 6 Semak Belukar 10.14  26.08 7 Tegalan 8.40  21.60 Total 38.87  100.00
tahun  tersebut,  curah  hujan  maksimum  terjadi pada  bulan  Desember  2009  dengan  intensitas mencapai 177 mm/hari (Pos Padarincang) dan 141 mm/hari (Pos Anyer).
Data weather generator yang digunakan pada proses simulasi diperoleh dari Stasiun Iklim Serang  pada  tahun  1996  hingga  2009.  Data weather generator memberikan informasi mengenai temperatur maksimum dan minimum rata-rata  bulanan,  nilai  standar  deviasi  untuk temperatur maksimum dan minimum, nilai curah hujan rata-rata, nilai standar deviasi curah hujan, nilai kemencengan curah hujan, nilai probabilitas hari kering terhadap hari hujan dan hari hujan terhadap  hari  hujan,  jumlah  hari  hujan,  nilai
curah  hujan  maksimum,  radiasi  matahari,  titik beku, dan kecepatan angin. Weather generator diperoleh dari data iklim yang diolah oleh Irsyad (2011).

## 4.  Proses Visualisasi
Berdasarkan  hasil  visualisasi  yang  diperoleh, debit simulasi harian maksimum yang terjadi adalah  sebesar  64.71  m 3 /s,  dengan  debit minimum  sebesar  0.02  m 3 /s,  serta  debit  rata- rata sebesar 3.11 m 3 /s. Sementara berdasarkan nilai  debit  bulanan,  debit  maksimum  yang diperoleh  sebesar  7.31  m 3 /s,  debit  minimum sebesar 0.83m 3 /s, serta debit rata-rata sebesar 3.11 m 3 /s.
Gambar 4. Grafik hasil kalibrasi debit harian DAS Cipasauran.
Gambar 5. Grafik hasil kalibrasi debit bulanan DAS Cipasauran.
Data  debit  observasi  diperoleh  dari  pos pengukuran  di  Desa  Dahu,  Kecamatan Cinangka, Kabupaten Serang pada tahun 2007 hingga  2010.  Berdasarkan  hubungan  debit simulasi  dan  observasi,  didapatkan  bahwa sebaran  debit  observasi  memiliki  nilai  yang lebih rendah dibandingkan debit simulasi. Hasil simulasi yang diperoleh juga kurang mendekati kondisi sebenarnya di lapangan, sehingga perlu diketahui nilai validitas model. Untuk mengetahui nilai validitas awal dari model, digunakan SWAT plot and graph . Berdasarkan perbandingan data simulasi dan observasi,  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  dan efisiensi  Nash-Sutcliffe  (NS)  yang  diperoleh untuk  debit  harian  adalah  0.0004  dan  -0.204, sedangkan  nilai  R2  dan  NS  untuk  debit bulanan adalah 0.045 dan -0.909. Nilai validitas tersebut tidak sesuai dengan range nilai yang seharusnya. Dalam kriterianya, menurut Van et al (2003) simulasi dianggap baik jika nilai NS > 0.75, memuaskan jika 0.36 < NS < 0.75, serta kurang baik jika NS < 0.36, sedangkan menurut Santi et al (2001) hasil simulasi dianggap baik jika  NS  ≥  0.5  dan  R2  ≥  0.6.  Oleh  karena  itu, diperlukan  proses  kalibrasi  agar  nilai  validitas yang diperoleh dapat diterima.

## Kalibrasi dan Validasi
Kalibrasi  dan  validasi  model  SWAT  yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan SWAT-CUP  dengan  metode  SUFI2  ( Sequential Uncecrtainty Fitting ).  Kalibrasi  dan  validasi dilakukan dengan membandingkan debit harian dan bulanan DAS Cipasauran pada lokasi perencanaan Bendung Cipasauran dengan debit harian dan bulanan hasil pengukuran di Pos Pengukuran Kampung Dahu pada tahun 2007-2010.
Pada penelitian ini kalibrasi dan validasi dilakukan sebanyak 8 kali iterasi dengan 750 simulasi pada tiap iterasinya. Parameter bulanan dan harian menggunakan range nilai  yang  sama,  tetapi  nilai masukan yang dihasilkan berbeda karena metode parameterisasi yang dilakukan menggunakan metode  SUFI2  ( Sequential Uncertainty Fitting ). Nilai masukan tersebut memberikan hasil validitas p-factor sebesar  0.84, r-factor sebesar  2.43,  R2 sebesar  0.07,  dan  NS  sebesar  0.03  untuk  debit harian. Untuk debit bulanan dipeoleh nilai validitas p-factor sebesar  0.83, r-factor sebesar  2.04,  R2 sebesar  0.28,  dan  NS  sebesar  0.25.  Grafik  hasil kalibrasi untuk debit harian dan bulanan disajikan pada Gambar 4 dan 5.
Berdasarkan nilai validitas kalibrasi dan validasi didapatkan bahwa p-factor yang diperoleh lebih dari  0.8  (Tabel  2),  sehingga  model  hasil  kalibrasi dapat dikatakan valid. Tetapi nilai R2 dan NS tidak mencapai nilai yang seharusnya, sehingga kalibrasi masih  kurang  baik.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena R 2 merupakan  index  validitas  yang  mengukur
kebaikan suai atau goodness of fit dari persamaan regresi,  sehingga  persentase  variasi  total  data dalam  variabel  terikat  (data  debit  observasi  DAS Cipasauran)  yang  dijelaskan  oleh  variabel  bebas (data  debit  simulasi  DAS  Cipasauran)  diharuskan memiliki  karakteristik  atau  fluktuasi  sebaran  yang sama.
Namun pada penelitian ini sebaran yang terjadi antara  data  debit  simulasi  dan  observasi  pada periode tertentu terlihat tidak seragam. Kurangnya nilai R 2 disebabkan karena data debit observasi dan hasil simulasi yang kurang sesuai. Ketidaksesuaian data dapat diakibatkan karena tidak tersedianya data debit pada lokasi tinjau penelitian, yaitu lokasi perencanaan Bendung Cipasauran. Hal ini terlihat dari  sebaran  debit  observasi  yang  lebih  kecil dibandingkan debit simulasi. Sebaran debit yang lebih rendah dari debit simulasi ini mengakibatkan debit  observasi  yang  diperoleh  tidak  memiliki karakteristik  fluktuasi  yang  sama.  Selain  nilai  R 2 yang  rendah,  hal  tersebut  berimplikasi  pula  pada nilai efisiensi Nash-Sutcliffe (NS), sehingga nilai NS yang diperoleh pun kurang baik.
Analisis Debit Sungai
Berdasarkan model SWAT terkalibrasi, diperoleh nilai untuk debit harian dan debit bulanan. Berdasarkan  data  debit  harian,  DAS  Cipasauran menghasilkan debit maksimum sebesar 3.309 m 3 /s, debit  minimum  0  m 3 /s,  serta  debit  rata-rata  1.79 m 3 /s. Debit air baku yang dibutuhkan oleh PT KTI adalah  600  lt/dt  atau  0.6m 3 /s,  yang  dialirkan  dari DAS  Cipasauran  untuk  ditampung  pada  Waduk Krenceng, dan nantinya akan diolah oleh PT KTI. Berdasarkan  debit  simulasi  harian  terkalibrasi, maka kebutuhan air baku harian PT KTI dapat terpenuhi sebesar 98.22 %.
Selain data debit harian, dilakukan pula analisis debit bulanan. Berdasarkan data debit bulanan terkalibrasi,  diperoleh  debit  maksimum  sebesar 3.266 m 3 /s, debit minimum 0.648 m 3 /s, serta debit rata-rata 1.9 m 3 /s. Berdasarkan perbandingan data debit  bulanan  dan  kebutuhan  air,  terlihat  bahwa kebutuhan air baku bulanan dapat terpenuhi dengan baik. Perbandingan antara ketersediaan air di DAS  Cipasauran  dan  kebutuhan  air  PT  KTI mengindikasikan bahwa kekurangan air baku sebesar  600  lt/dt  dapat  terpenuhi,  Hal  ini memberikan informasi bahwa berbagai industri baru
Tabel 2. Nilai statistik hasil penelitian.
Variabel Simulasi Kalibrasi dan validasi Harian Bulanan Harian Bulanan p-factor - - 0.84 0.83 r-factor - - 2.43 2.04 R2 0.0004 0.045 0.07 0.28 NS -0.204 -0.909 0.03 0.25
di kawasan industri Cilegon seperti PT Cerestar, PT Indoferro dan industri lainnya di Kawasan Krakatau Industrial Estate Cilegon (KIEC), serta Pohang Iron Steel Corporation (POSCO) akan dapat beroperasi dengan baik.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh,  model SWAT  memperlihatkan  bahwa  sistem  ini  dapat digunakan dalam pemantauan ketersediaan air. Menggunakan  metode  ini  dapat  memberikan keuntungan yang besar pada pada masa yang akan  datang.  Ke  depannya,  model  ini  dapat terus digunakan untuk melakukan prediksi jenis skenario  tertentu,  dengan  berbagai  jenis  alternatif pemasukan  data,  seperti  data  iklim  (termasuk curah  hujan),  tata  guna  lahan,  pergerakan  air, kualitas air, siklus nutrien, dan lain-lain. Akan tetapi, untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal,  metode  ini membutuhkan data yang baik dan presisi dalam pengaplikasiannya,  terutama  untuk  data  yang digunakan dalam pemasukan kalibrasi dan validasi.

## Simpulan

## Simpulan
1.  Dengan menggunakan model SWAT yang telah divalidasi,  yang  diperoleh  dari  hasil  proses delineasi DAS seluas 38.87 km 2 , pembentukan HRU  sebanyak  1,616  unit,  serta  pengolahan data curah hujan dan iklim ( weather generator ), diperoleh  nilai  debit  harian  di  DAS  Cipasauran berkisar  dari  0  -  3.309  m 3 /s,  sedangkan  nilai debit  bulanan  DAS  Cipasauran  berkisar  dari 0.648 - 3.266 m 3 /s.
2.  Debit bulanan dan debit harian DAS Cipasauran masing-masing  dapat  memenuhi  kekurangan kebutuhan  air  PT  KTI  sebesar  98.22%  dan 100%.

## Daftar Pustaka
Abbaspour,  K.C.  2008. SWAT-CUP2:  SWAT Calibration and Uncertainty Programs . Duebendorf:  Department  of  Systems  Analysis, Integrated  Assessment  and  Modelling  (SIAM), Eawag,  Swiss  Federal  Institute  of  Aquatic Science and Technology.
Arsyad, S. 2006. Konservasi Tanah dan Air. Bogor: IPB Press. Chang,  K.T.  2004. Introduction to Geographic Information Systems . 2nd Edition .  Iowa: McGraw-Hill.
Neitsch,  S.L,  J.G.  Arnold,  J.R.  Kiniry,  R. Srinivasan,  and  J.R.  William,  2004.  Soil  and Water  Assessment  Tools  Input/Output  File Documentation  Version  2005.  [e-book]  Texas: Agricultural  Reasearch  Service  US  http://swat. tamu.edu/media/1292/swat2005theory.pdf Irsyad,  F.  2011.  Analisis  Debit  Sungai  Cidanau Dengan  Aplikasi  SWAT  [Tesis].  Bogor:  Institut Pertanian Bogor, Sekolah Pascasarjana.
Rao,  H.  2000.  Watershed  development  in  India: recent  experience  and  emerging  issues. Economic  and  potential  weekly,  November  4, 2000. Pp. 3943-3947.