Zeindha  Hamidi,  Budi  Kamulyan  (2022).  Studi  Hubungan  Antara  Penggunaan  Lahan  dan  Kualitas  Air Sungai di Kabupaten Sleman. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia. 7 (9). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 9, September 2022

## STUDI HUBUNGAN ANTARA PENGGUNAAN LAHAN  DAN KUALITAS  AIR SUNGAI DI KABUPATEN SLEMAN

## Zeindha Hamidi, Budi Kamulyan
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Email: zeindhahamidi2019@mail.ugm.ac.id, budi.kamulyan@ugm.ac.id

## Abstrak
Pencemaran  air  sungai  merupakan  salah  satu  permasalahanlingkungan  di Kabupaten  Sleman.  Salah  satu  faktor  yang  berhubungan  dengan  pencemaran  air sungai adalah penggunaan lahan. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur tingkat hubungan  antara  penggunaan  lahan  dan  kualitas  air  sungai  padai  skala  DAS  dan sempadan sungai. Ada tujuh parameter kualits air yang digunakan, yaitu TSS, DO, BOD,  COD,  TP, fecal  coliform , total  coliform ,  dan  indeks  pencemaran.  Data kualiats air sungai diambil dari data yang tersedia dalam laporan pemerintah. Data penggunaan  lahan  didapat  dari MODIS  Land  Cover  Type  Product yang diklasifikasikan  menjadi  empat:  lahan  pertanian,  hutan,  padang  rumput,  dan perkotaan.  Analisis  korelasi Spearman  Rank digunakan  untk  menemukan hubungan  antara  penggunaan  lahan  dan  kualitas  air  sungai.  Ada  60  titik  sampek dalam  penelitian  ini.  Dari  penelitian  ini  ditemykan  bahwa  penggunaan  lahan pertanian dan perkotaan memiliki hubungan dengan penurunan kualitas air sungai. Sebaliknya, penggunaan lahan padang rumpur dan hutan memiliki hubungan yang positif  dengan  kualitas  air  yang  baik.  Dari  penelitian  ini,  untuk  menjaga  atau meningkatkan  kualitas  air  sungai,  pengembangan  area  hijau  yang  sekaligus berfungsi  sebagai  ruang  terbuka  publik  sangat  diperlukan  utamanya  di  daerah perkotaan.
Kata Kunci: guna lahan, air sungai, korelasi

## Abstract
River pollution is a major environmental problem in Sleman Regency. One factor that  is  associated  with  river  pollution  is  land  use.  This  research  is  conducted  to measure  the  degree  of  correlation  between  land  use  and  river  water  quality  in basin and river buffer scale. There are seven water quality parameters used in this study:  TSS,  DO,  BOD,  COD,  TP,  fecal  coliform,  total  coliform,  and  pollution index.  The  data  of  river  water  quality  was  taken  from  the  government’s  report. This  research  utilized  land  use  data  obtained  from  the  MODIS  Land  Cover  Type Product  which  was  then  classified  into  four  types:  croplands,  forests,  savannas, and  urban.  The  Spearman  Rank  Correlation  test  was  utilized  to  find  the association  between  land  use  and  river  water  quality.  There  are  60  sampling points  analyzed  in  this  research.  This  research  found  that  croplands  and  urban land use have association with the decline of river water quality. In contrast, this study  discovered  that  forests  and  savannas  land  use  have  correlation  with  river water  quality  conservation.  Based  on  the  results  of  this  research,  in  order  to
improve  river  water  quality,  the  development  of  green  public  spaces  in  urban areas is highly required.

## Keywords: land use, river water, correlation

## Pendahuluan
Pencematan  air  sungai  adalah  salah  satu  permasalah  lingkungan  di  Kabupaten Sleman. Sebagaimana yang dapat dilihat pada Tabel 1., konsentrasi beberapa parameter kualitas  air  pada  beberapa  titik  sampel  di  sungai  telah  melewati  standar  baku (Pemerintah  Kabupaten  Sleman,  2018).  Kondisi  ini  tentunya  mengkhawatirkan  karena sungai merupakan sumber air bersih utama untuk irigasi, kegiatan industri dan konsumsi manusia (Rosero-Montalvo et al, 2020).
Dari Tabel 1. terlihat bahwa nilai konsentrasi BOD dan COD di salah satu titik pengukuran  hampir  mencapai  190%  dan  42%  melebihi  batas  aman.  Selain  itu,  nilai konsentrasi  tertinggi fecal  coliform dan total  coliform masing-masing  adalah  28,000% dan 9,700%, melebihi standar.
Salah  satu  faktor  yang  memiliki  hubungan  dengan  pencemaran  sungai  adalah penggunaan  lahan.  Penggunaan  lahan  dapat  menurunkan  kualitas  air  sungai  baik melalui sumber titik ( point source ) maupun sumber polusi non titik ( non-point source ) (Zhou et al., 2016). Aliran air yang membawa limbah dari berbagai penggunaan lahan membawa  tingkat  pencemaran  yang  berbeda-beda  ke  badan  air.  Hal  ini  mengancam kualitas  air.  Selain  itu,  penggunaan  lahan  yang  lebih  intensif  akibat  adanya pertumbuhan  penduduk  dapat  mempercepat  penurunan  kualitas  air  (Seeboonruang, 2012).  Namun,  hubungan  antara  penggunaan  lahan  dan  kualitas  air  sungai  sangat kompleks  (Seeboonruang,  2012),  terjadi  pada  skala  spasial  yang  berbeda  (Zhou  et  al., 2012), dan tidak seragam di semua lokasi (Park et al., 2014; Zhang et al. al., 2020).

## Tabel 1. Nilai konsentrasi parameter kualitas air sungai di Kabupaten Sleman dibandingkan dengan standar baku mutu
Parameter Konsentrasi * Standar * Satuan Total Suspended Solid (TSS) 426 50 mg/l Dissolved Oxygen (DO) 3.9 *** 6 *** Biological Oxygen Demand (BOD) 9.8 2 Chemical Oxygen Demand (COD) 18.9 10 Fecal Coliform 210,000 100 total/100 ml Total Coliform 2,400,000 1,000 total/100 ml
* nilai konsentrasi tertinggi berdasarkan hasil pengukuran oleh Pemerintah Kabupaten Sleman, kecuali untuk DO
** standar baku mutu kualitas air minum berdasarkan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air *** nilai terendah
Sumber: Pemerintah Kabupaten Sleman, 2018
Beberapa penelitian telah menyelidiki kualitas air sungai dalam skala  sempadan sungai  ( river  buffer )  (Zhou  et  al.,  2012;  Li  et  al.,  2018;  Zhang  et  al.,  2020).  Analisis pada  skala  sempadan  sungai  dilakukan  karena  sempadan  sungai  merupakan  praktik
pengelolaan  lingkungan  yang  penting  untuk  menjaga  kualitas  air  (Lee  et  al.,  2020). Kawasan  sempadan  sungai  berperan  sebagai  penyaring  semua  air  dari  seluruh  bagian Daerah Aliran Sungai (DAS) yang mengalir ke arah sungai (Gu et al., 2019).

## Gambar 1. Ilustrasi kawasan sempadan sungai
Sumber: dimodifikasi dari https://content.ces.ncsu.edu/agricultural-riparian- buffers
Di  Indonesia,  salah  satu  pendekatan  untuk  menjaga  kualitas  air  sungai  adalah sempadan sungai. Pendekatan ini telah tertuang dalam kebijakan pembangunan. Dalam Peraturan  Pemerintah  Nomor  38  Tahun  2011  tentang  Sungai,  sempadan  sungai didefinisikan  sebagai  kawasan  di  kanan  dan  kiri  sungai  yang  berfungsi  sebagai  batas lindung sungai. Kawasan ini bertujuan untuk melindungi sungai dari kontaminasi yang berasal  dari  pembangunan  atau  aktivitas  manusia.  Selain  itu,  Peraturan  Menteri Pekerjaan  Umum  Republik  Indonesia  Nomor  28/PRT/M/2005  mengatur  penetapan kawsan sempadan sungai di Indonesia mulai dari lebar tiga meter sampai dengan  yang terlebar adalah 100 meter, tergantung pada lokasi dan karakteristik sungai.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  hubungan  antara  penggunaan lahan  dengan  kualitas  air  sungai  pada  skala  DAS  dan  sempada  sungai  di  Kabupaten Sleman. Dari pengukuran tersebut nantinya bisa dilakukan identifikasi jenis penggunaan lahan yang memiliki hubungan paling tinggi dengan parameter kualitas air.
Mengingat  pentingnya  air  sungai  sebagai  salah  satu  sumber  air  bersih  bagi masyarakat,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  yang  mengidentifikasi  faktor-faktor yang berhubungan  dengan  kualitas  air  sungai.  Beberapa  penelitian  telah  menyelidiki hubungan  antara  penggunaan  lahan  dan  kualitas  air  sungai,  sehingga  penelitian  ini dilakukan  untuk  memberikan  referensi  lain  untuk  lebih  memahami  hubungan  antara penggunaan lahan dan kualitas air sungai. Hubungan penggunaan lahan dengan kualitas air  sungai  dalam  penelitian  ini  dianalisis  dalam  dua  skala  yaitu  skala  DAS  dan sempadan  sungai.  Penggunaan  dua  skala  kawasan  yang  berbeda  dalam  penelitian  ini penting  untuk  mengetahui  pengaruh  luasan  area  yang  membawa  kontaminan  atau  zat lain  ke  badan  air.  Selain  itu,  hal  ini  juga  penting  untuk  perumusan  kebijakan  dalam melindungi lingkungan dan kesehatan masyarakat (Liu et al., 2007).

## Metode Penelitian
Semua  titik  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  berada  di  Kabupaten Sleman. Sleman merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang merupakan bagian dari Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Kabupaten ini terletak di bagian paling utara Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  berbatasan  langsung  dengan  Provinsi  Jawa Tengah. Kondisi geografis Kabupaten Sleman merupakan daerah pegunungan di bagian utara dan dataran perkotaan serta persawahan pertanian di bagian selatan.
Luas  wilayah  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  luasan  DAS  untuk  semua titik  pengambilan  sampel.  Ada  60  titik  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  yang tersebar di 11 sungai di Kabupaten Sleman. Dari titik-titik pengambilan sampel tersebut, area  DAS  dibuat  menggunakan Soil  and  Water  Assessment  Tool (SWAT) ( https://swat.tamu.edu/software/plus/ ).  Luas  seluruh  wilayah  DAS  meliputi  beberapa kabupaten/kota  yaitu  Kabupaten  Sleman,  Kabupaten  Kulon  Progo,  Kabupaten Magelang, Kota Magelang, Kabupaten Temanggung, Kabupaten Klaten, dan Kabupaten Boyolali.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Selain  itu,  penelitian  ini merupakan  penelitian  korelasional  karena  bertujuan  untuk  menilai  tingkat  hubungan antara dua variabel, yaitu penggunaan lahan dan kualitas air sungai.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Tidak ada pengamatan atau pengukuran langsung kualitas air sungai di lapangan. Dua sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan dari pemerintah dan data lain yang dapat diperoleh di internet dari sumber yang terpercaya.
Beberapa data diperlukan untuk mengukur tingkat hubungan antara penggunaan lahan  dan  kualitas  air  sungai  pada  skala  DAS  dan  sempadan  sungai.  Data  yang dibutuhkan  adalah  data  parameter  kualitas  air  sungai,  peta  DAS,  peta  kawasan sempadan sungai, dan peta tata guna lahan pada skala DAS dan sempadan sungai.
Data  parameter  kualitas  air  sungai  diambil  dari  data  hasil  pengukuran  kualitas air  sungai  yang  dilakukan  oleh  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Sleman. Pengukuran  parameter  kualitas  air  sungai  pada  setiap  titik  sampel  dilakukan  sebanyak dua  kali.  Pengambilan  pertama  pada  periode  antara  Januari-Februari  untuk  mewakili kualitas air pada musim hujan, dan yang kedua diambil pada bulan Juli untuk mewakili musim kemarau.
Untuk  mendapatkan  luasan  DAS  perlu  dilakukan  pembuatan  peta  DAS.  Peta DAS  dibuat  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  SWAT.  Alat  ini  telah  diterapkan dalam beberapa penelitian. Sebagai contoh, Li et al. (2014) menggunakan SWAT untuk menyelidiki  seberapa  banyak  pemuatan  nitrogen  dan  tingkat  pengisian  ulang  air  tanah dipengaruhi  oleh  penggunaan  lahan  dan  keadaan  biofisik;  Milewski  dkk.  (2019) menggunakan SWAT untuk menilai dampak kondisi iklim dan perubahan antropogenik pada  pasokan  air  tanah;  dan  Ba  et  al.  (2020)  menggunakan  SWAT  untuk memperkirakan dampak perubahan iklim dan kegiatan pertanian terhadap kualitas air.
Area  sempadan  sungai  pada  setiap  titik  sampling  dalam  penelitian  ini  dibuat menggunakan buffer  toolbox pada  perangkat  lunak  QGIS.  Ada  empat  skala  sempadan yang digunakan: 1000meter (panjang aliran) x 100 meter (sempadan di kanan dan kiri garis sungai); 1000 m x 500 m; 1000 m x 1000 m; dan 1000 m x 2000 m.
Langkah selanjutnya adalah pembuatan peta penggunaan lahan pada skala DAS dan  sempadan  sungai.  Data  penggunaan  lahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari MODIS  Land  Cover  Type  Product (MCD12Q1)  (Friedl  &  Sulla- Menashe,  2019).  Data  tersebut  memetakan  tutupan  lahan  skala  global  pada  resolusi spasial 500 meter dengan periode waktu tahunan. Data peta ini telah  digunakan dalam beberapa penelitian (Guo et al., 2019; Hoghooghi et al., 2021). Peta penggunaan lahan ini  kemudian  direklasifikasi  menjadi  empat  kelas:  hutan,  padang  rumput,  lahan pertanian,  dan  perkotaan.  Reklasifikasi  ini  bertujuan  untuk  menyederhanakan  kelas penggunaan lahan berdasarkan kesamaan karakteristik penggunaan lahan.
Gambar 4. Peta DAS dalam penelitian ini
Sumber: Penulis, 2021 Gambar 5. Peta penggunaan lahan dalam penelitian ini Sumber: Penulis, 2021
Setelah  pembuatan  peta  penggunaan  lahan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah penghitungan  proporsi  luasan  setiap  jenis  penggunaan  lahan  pada  setiap  skala  peta. Selanjutnya  data  tersebut  beserta  data  nilai  parameter  kualitas  air  pada  setiap  titik pengambilan  sampel  dianalisis  dengan  uji  korelasi Spearman-rank .  Koefisien  korelasi yang  dihasilkan  dari  pengujian  ini  menunjukkan  kekuatan,  arah,  dan  signifikansi hubungan  antara  penggunaan  lahan  dengan  kualitas  air  sungai.  Sebagai  gambaran, proses analisis dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar 6. di bawah ini.
Gambar 6. Kerangka analisis penelitian Sumber: Penulis, 2022

## Hasil Dan Pembahasan
Tabel  2.  menyajikan  statistik  deskriptif  dari  semua  parameter  kualitas  air  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  pada  60  titik  pengambilan  sampel  di  musim  kemarau dan  hujan.  Dari  nilai  rata-rata  dapat  diketahui  bahwa  dari  tujuh  parameter  hanya  TP yang  memiliki  konsentrasi  di  bawah  batas  aman  (0,2  mg/l).  Sedangkan  parameter kualitas air lainnya sudah melebihi baku mutu. nilai rata-rata konsentrasi fecal coliform dan total  coliform bahkan  jauh  lebih  tinggi  dari  batas  aman. Fecal  coliform 250  kali lebih  tinggi  dari  standar;  sedangkan total  coliform adalah  97  kali  lebih  tinggi  dari standar.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sungai-sungai  di  wilayah  Kabupaten  Sleman  ini sangat tercemar oleh fecal dan total coliform .
Tabel 2. Statistik Deskriptif Parameter Kualitas Air Sungai
TSS (mg/l) DO (mg/l) BOD (mg/l) COD (mg/l) TP (mg/l) Fecal Coliform (total/100 ml) Total Coliform (total/100 ml) Rata-rata 26.18 7.24 5.8 14.22 0.06 27,775 97,983.33 Median 18.00 7.00 4.9 14 0.05 15,000 39,000.00 Standar deviasi  41.54 2.14 2.01 2.29 0.05 33,095.35 262,289.56 Nilai minimum 5 3.9 3.7 10.3 0.00 2,000 7,000 Nilai maksimum 426 25.0 9.8 18.9 0.3 210,000 2,400,000 Jangkauan 421 21.1 6.1 8.6 0.3 208,000 2,393,000

## Sumber: Penulis, 2020
Tabel  3.  menunjukkan  hasil  uji  normalitas  data  parameter  kualitas  air  pada penelitian  ini.  Uji  normalitas  yang  digunakan  adalah  uji  Kolmogorov-Smirnov  dan Shapiro-Wilk.  Kedua  pengujian  ini  menunjukkan  nilai  signifikansi  semua  parameter kualitas  air  kurang  dari  0,05  (<0,05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  tidak berdistribusi normal. Oleh karena itu, pada tahap analisis selanjutnya digunakan analisis statistik non parametrik.

## Tabel 3. Hasil Tes Normalitas Data Parameter Kualitas Air Sungai
Kolmogorov- Smirnov a Shapiro-Wilk Statisti c df Sig. Statisti c df  Sig. TSS 0.306  120  0.000  0.332  120  0.000 DO 0.288  120  0.000  0.511  120  0.000 BOD 0.265  120  0.000  0.831  120  0.000 COD 0.086  120  0.030  0.955  120  0.001 TP 0.154  120  0.000  0.774  120  0.000 Fecal coliform 0.282  120  0.000  0.683  120  0.000 Total coliform 0.374  120  0.000  0.300  120  0.000
a. Lilliefors Significance Correction
Sumber: Penulis, 2020
Hasil  analisis  statistik  korelasi  antara  lahan  pertanian  dan  kualitas  air  sungai dapat dilihat pada Tabel 4. di bawah ini. Lahan pertanian berkorelasi positif dengan TSS dan TP di kedua musim di semua skala area. Di kedua musim, korelasi positif tertinggi antara  lahan  pertanian  dan  TP  ditemukan  pada  skala  DAS  kumulatif.  Hasil  ini menunjukkan bahwa pengaruh penggunaan pupuk di bidang pertanian terhadap kualitas air sungai lebih terakumulasi dalam skala DAS kumulatif. Pada skala sempadan sungai, lahan pertanian berkorelasi positif dengan DO, BOD, dan COD pada musim kemarau; tetapi korelasi negatif pada musim hujan; meskipun korelasinya tidak signifikan. Lahan pertanian berkorelasi negatif dengan fecal coliform dan indeks pencemaran pada kedua musim  pada  skala  sempaadan  sungai.  Pada  skala  sempadan  sungai,  lahan  pertanian berkorelasi positif dengan total coliform pada musim kemarau, tetapi berkorelasi negatif pada  musim  hujan.  Korelasi  yang  signifikan,  positif,  dan  kuat  teridentifikasi  antara lahan  pertanian  dan total  coliform pada  musim  kemarau.  Korelasi  yang  kuat  ini menunjukkan bahwa kotoran hewan di lahan pertanian lebih banyak mencemari sungai di musim kemarau.
Hasil  analisis  korelasi  antara  penggunaan  lahan  hutan  dan  kualitas  air  sungai memunculkan beberapa poin. Secara keseluruhan, hutan memiliki pengaruh positif pada semua  parameter  kualitas  air  di  kedua  musim  di  semua  skala.  Dengan  TP, fecal coliform , total  coliform ,  dan  indeks  pencemaran;  hutan  memiliki  korelasi  negatif  di kedua musim dan di semua skala. Korelasi signifikan, negatif, dan kuat antara hutan dan total  coliform ditemukan  pada  musim  kemarau  pada  skala  DAS  tunggal,  sempadan sungai 1000 x 500 dan 1000 x 2000. Indeks pencemaran berkorelasi signifikan, negatif, dan  kuat  dengan  hutan  pada  skala  DAS  tunggal  di  kedua  musim.  Temuan  ini menunjukkan  peran  hutan  untuk menjaga  kualitas  sungai  di  semua  skala  dan  di  kedua musim.
Tabel 4. Hasil Analisis Hubungan Antara Guna Lahan Pertanian Dan Kualitas Air Sungai
D A S t u n g g al D A S k u m u la ti f 1 0 0 0 x 1 0 0 1 0 0 0 x 5 0 0 1 0 0 0 x 1 0 0 0 1 0 0 0 x 2 0 0 0 Mu si n K em ar au TSS 0.019 0.106 0.007 0.051 0.049 0.056 DO -0.012 -0.061 0.166 0.218 0.209 0.206 BOD 0.052 -0.004 0.113 0.186 0.154 0.170 COD -0.015 -0.015 0.130 0.195 0.171 0.173 TP .271* .295* 0.061 0.060 0.039 0.043 FCOL 0.107 .406** -0.053 -0.032 -0.040 -0.041 TCOL .322* .554** 0.059 0.077 0.045 0.027 PI 0.165 .458** -0.166 -0.175 -0.108 -0.094
Mu si m H u ja n TSS 0.046 0.021 0.149 0.209 0.244 0.245 DO -0.002 0.035 -0.130 -0.183 -0.203 -0.199 BOD -0.091 -0.132 -0.014 -0.027 -0.048 -0.068 COD 0.013 0.121 -0.051 0.019 -0.001 -0.012 TP 0.06 0.246 0.019 0.052 0.071 0.092 FCOL 0.025 .461** -0.172 -0.145 -0.151 -0.192 TCOL .267* 0.201 -0.112 -0.097 -0.081 -0.062 PI 0.073 .458** -.272* -.304* -.269* -0.252
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Penulis, 2020
Tabel 5. Hasil Analisis Hubungan Antara Guna Lahan Hutan Dan
Kualitas Air Sungai
D A S t u n g g al
D A S k u m u la ti f 1 0 0 0 x 1 0 0
1 0 0 0 x 5 0 0
1 0 0 0 x 1 0 0 0 1 0 0 0 x 2 0 0 0
Mu si m K em ar au TSS -0.244 -0.216 -.262* -.327* -.262* -.327* DO 0.229 .274* 0.090 -0.027 0.090 -0.027 BOD 0.011 0.033 -0.151 -0.172 -0.151 -0.172 COD 0.046 0.127 -0.113 -0.164 -0.113 -0.164 TP -.347** -0.16 -.290* -.380** -.290* -.380** FCOL -.456** -.320* -.437**  -.483**  -.437**  -.483** TCOL -.627**  -.452**  -.482**  -.527**  -.482**  -.527** PI -.502**  -.372** -0.067 -0.161 -0.067 -0.161 Mu si m H u ja n TSS 0.227 0.243 0.109 0.008 0.005 0.066 DO -0.106 -0.151 -.266* -0.129 -0.132 -0.144 BOD 0.124 0.081 -0.028 -0.008 -0.005 0.165 COD -0.204 -0.078 -0.154 -0.149 -0.148 -.271*
D A S t u n g g al D A S k u m u la ti f 1 0 0 0 x 1 0 0 1 0 0 0 x 5 0 0 1 0 0 0 x 1 0 0 0 1 0 0 0 x 2 0 0 0 TP -0.169 -0.189 -0.119 -0.217 -0.211 -.372** FCOL -.480**  -.388**  -.333**  -.383**  -.387**  -.484** TCOL -.335** -0.135 -0.236 -.308* -.316* -.396** PI -.508**  -.350** -0.111 -0.185 -0.193 -.326*
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Penulis, 2020
Tabel 6. Hasil Analisis Hubungan Antara Guna Lahan Padang Rumput
Dan Kualitas Air Sungai
D A S t u n g g al D A S k u m u la ti f 1 0 0 0 x 1 0 0 1 0 0 0 x 5 0 0 1 0 0 0 x 1 0 0 0 1 0 0 0 x 2 0 0 0 Mu si m K em ar au TSS -.269* -0.113 -0.236 -.279* -.277* -0.208 DO 0.074 -0.051 0.106 0.079 0.147 0.089 BOD -0.006 0.060 -0.026 -0.002 0.055 0.044 COD -0.001 0.033 -0.032 -0.002 0.045 0.067 TP -.303* -0.087 -0.163 -0.144 -0.220 -.309* FCOL -.372**  -.377** -.328* -.355**  -.340**  -.345** TCOL -.578**  -.444**  -.429**  -.408**  -.434**  -.512** PI -.418**  -.382** -0.005 -0.021 -0.038 -0.049
Mu si m H u ja n TSS -0.115 -0.179 0.078 -0.095 -0.104 -0.137 DO 0.099 0.156 0.001 0.007 0.003 0.002 BOD 0.207 .290* 0.022 -0.008 0.081 0.166 COD -0.094 -0.138 -0.093 -0.034 -0.082 -0.108 TP -0.21 -0.222 -0.104 -0.182 -0.159 -.271* FCOL -0.216 -.358** -0.174 -0.182 -0.201 -0.135 TCOL -.302* -0.133 -0.225 -.286* -.255* -0.247 PI -.263* -.356** 0.034 -0.083 -0.066 -0.030
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Penulis, 2020
Tabel 7. Hasil Analisis Hubungan Antara Guna Lahan Perkotaan Dan
Kualitas Air Sungai D A S t u n g g a l D A S k u m u l a t i f 1 0 0 0 x 1 0 0 1 0 0 0 x 5 0 0 1 0 0 0 x 1 0 0 0 1 0 0 0 x 2 0 0 0 Mu si m K em ar au TSS 0.247 .276* 0.150 0.139 0.150 0.166 DO -0.222 -0.194 -.265* -.289* -.289* -.261* BOD -0.161 -0.104 -0.058 -0.118 -0.104 -0.081 COD -0.143 -0.124 -0.091 -0.145 -0.134 -0.097 TP .334** 0.238 0.160 0.174 0.231 .282*
FCOL .468** .429** .390** .422** .397** .432** TCOL .485** .457** .342** .358** .387** .463** PI .475** .450** 0.231 0.236 0.171 0.203
Mu si m H u ja n TSS -0.238 -0.089 -.276* -.357**  -.358**  -.336** DO .273* .265* .283* .351** .350** .370** BOD -0.101 -0.039 -0.002 -0.026 -0.016 -0.027 COD 0.228 0.191 0.198 0.167 0.173 0.218 TP 0.175 0.195 0.105 0.069 0.036 0.097 FCOL .549** .562** .429** .414** .413** .502** TCOL .312* .320* .417** .387** .380** .362** PI .570** .572** .337** .362** .329* .370**
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Sumber: Penulis, 2020
Berdasarkan  hasil  analisis  statistik  korelasi  antara  penggunaan  lahan  padang rumput dan kualitas air sungai, ada beberapa hal yang perlu menjadi perhatian. Hampir sama  dengan  hutan,  padang  rumput  juga  berpengaruh  positif  terhadap  parameter kualitas air. Dengan TP, fecal coliform , total coliform , dan indeks pencemaran; padang rumput  memiliki  korelasi  negatif  di  kedua  musim  dan  di  semua  skala.  Dengan  TP, padang  rumput  menunjukkan  korelasi  negatif  tertinggi  pada  skala  sempadan  sungai 1000  x  2000  m  di  kedua  musim.  Dengan fecal coliform ,  padang  rumput menunjukkan korelasi negatif tertinggi pada DAS kumulatif di kedua musim. Padang rumput memiliki korelasi  yang  signifikan,  negatif,  dan  kuat  dengan total  coliform pada  skala  DAS tunggal  di  musim  kemarau.  Korelasi  negatif  tertinggi  antara  padang  rumput  dan total coliform ditemukan pada skala DAS individu.
Hasil analisis korelasi antara kualitas air sungai dan penggunaan lahan perkotaan pada Tabel 7. menunjukkan beberapa poin. Ditemukan korelasi positif antara perkotaan dan TSS di musim kemarau tetapi korelasi di antara keduanya menjadi negatif di musim hujan.  Perkotaan  berkorelasi  positif  dengan  TP, fecal  coliform , total  coliform ,  dan indeks  pencemaran  pada  semua  skala  pada  kedua musim.  Perkotaan  memiliki  korelasi negatif  dengan  BOD  di  kedua  musim,  tetapi  tidak  signifikan  secara  statistik.  Dengan COD, perkotaan berkorelasi negatif pada musim kemarau tetapi berkorelasi positif pada musim hujan, meskipun korelasinya tidak signifikan. Perkotaan memiliki korelasi yang signifikan, positif, dan kuat dengan fecal coliform dan total coliform pada musim hujan pada  skala  DAS.  Korelasi  yang  signifikan,  positif,  dan  kuat  juga  teridentifikasi  antara fecal  coliform dan  perkotaan  pada  musim  hujan  pada  skala  sempadan  sungai  1000  x 2000 m.
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  hubungan  antara  penggunaan  lahan  dan kualitas air sungai bervariasi antar musim. Variasi ini dapat terjadi karena kondisi iklim dapat  sangat  mempengaruhi  aliran  sungai  dan  selanjutnya  mempengaruhi  kualitas  air sungai (Zhou et al., 2012). Misalnya, pada musim hujan, penurunan kualitas air sungai terutama  disebabkan  oleh  semakin  banyaknya  limpasan  permukaan  yang menghanyutkan  pupuk,  kotoran  hewan,  dan  limbah  rumah  tangga  dari  lahan  pertanian
atau  pemukiman  ke  sungai  (Zhang  et  al.,  2020).  Sedangkan  pada  musim  kemarau, keberadaan  dan  pertumbuhan  tanaman  air  pada  musim  kemarau  dapat  membantu mengurangi  kontaminan  yang  mengalir  ke  sungai  (F.  Zhang  et  al.,  2018).  Selain  itu, kualitas  air  sungai  pada  musim  yang  berbeda  juga  ditentukan  oleh  karakteristik  fisik DAS, jenis penggunaan lahan tertentu dan aktivitas manusia (Zhang et al., 2020).
Dalam penelitian ini, ada beberapa temuan yang tidak terduga mengenai korelasi antara penggunaan lahan dan kualitas air sungai. Pertama, penggunaan lahan perkotaan berkorelasi negatif dengan BOD di kedua musim dan dengan COD di musim kemarau. Kedua, Hutan berkorelasi positif dengan BOD pada skala  DAS di kedua musim. Salah satu  dugaan  tentang temuan  ini  adalah  adanya  pencemaran  sumber  titik  ( point  source ) yang  berasal  dari  air  limbah  domestik  atau  industri  yang  mengalir  ke  sungai.  Dugaan lainnya adalah buruknya kinerja instalasi pengolahan air limbah (IPAL) di dekat lokasi titik pengambilan sampel.
Temuan  tak  terduga  ketiga  adalah  korelasi  negatif  antara  lahan  pertanian  dan fecal coliform di kedua musim dan total coliform di musim hujan pada skala sempadan sungai. Salah satu dugaan atas temuan ini adalah sebaran ternak yang menjadi salah satu sumber coliform di lingkungan.
Ketiga  temuan  yang  tidak  terduga  tersebut  juga  dapat  disebabkan  oleh  bentuk dan  ukuran  DAS  dalam  penelitian  ini.  Bentuk  beberapa  DAS  pada  penelitian menyempit  dan  panjang  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis.  Selain  itu,  temuan- temuan  tersebut  juga  terkait  dengan  pengaruh  penggunaan  lahan  tertentu  terhadap kualitas air yang sangat tergantung pada ukuran sungai dan jarak penggunaan lahan ke sungai  (Tran  et  al.,  2010).  Selain  itu,  setiap  lingkungan memiliki  karakteristik  migrasi polutan spesifik yang berbeda satu sama lain (Gu et al., 2019).
Hipotesis  1  dalam  penelitian  ini  menyebutkan  bahwa  lahan  pertanian berpengaruh  negatif  terhadap  kualitas  air  sungai.  Hipotesis  ini  benar  berdasarkan temuan yang ditemukan. Dalam penelitian ini lahan pertanian berkorelasi positif dengan TSS  dan  TP  pada  kedua  musim  pada  semua  skala.  Korelasi  positif  antara  lahan pertanian  dan  TSS  salah  satunya  berasal dari  erosi  tanah  (Michaud,  1991).  Sedangkan korelasi  positif  antara  lahan  pertanian  dan  TP  disebabkan  oleh  penggunaan  pupuk membuat penggunaan lahan pertanian menurunkan kualitas air sungai (Lee et al., 2009; Kändler  et  al.,  2017).  Selain  itu,  lahan  pertanian  juga  berkorelasi  positif  dengan fecal coliform , total coliform , dan indeks pencemaran di kedua musim tetapi hanya pada skala DAS.  Namun  demikian,  tingkat  dampak  negatif  lahan  pertanian  terhadap  kualitas  air sangat terkait dengan pengelolaan lahan pertanian dan kondisi geografis suatu kawasan (Gu et al., 2014).
Hipotesis  2  dalam  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  hutan  dan  padang  rumput berpengaruh  positif  terhadap  kualitas  air  sungai.  Hipotesis  ini  juga  benar  berdasarkan hasil  penelitian  ini.  Hutan  dan  padang  rumput  berkorelasi  negatif  dengan  TP, fecal coliform , total coliform , dan indeks pencemaran di kedua musim di semua skala, dengan pengecualian  hanya  padang  rumput  yang  berkorelasi  positif  dengan  TSS  pada  skala sempadan  sungai  1000x100m.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  vegetasi  di  hutan  dan
padang rumput memiliki fungsi mendasar untuk mengurangi dan mengatur kontaminan yang  terbawa  oleh  limpasan  air  hujan  (S.  Li  et  al.,  2008).  Namun,  korelasi  positif ditemukan  antara  hutan  dan  TSS  di  musim  hujan  di  semua  skala.  Kesimpulan  ini, seperti dalam kasus korelasi antara lahan pertanian dan TSS, bisa disebabkan oleh erosi tanah.
Hipotesis  3  dalam  penelitian  ini  menyebutkan  bahwa  perkotaan  berpengaruh negatif terhadap kualitas air sungai. Menurut hasil yang didapatkan dalam penelitian ini, hipotesis  ini  benar.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  perkotaan  memiliki  korelasi positif  antara  TP, fecal  coliform , total  coliform ,  dan  indeks  pencemaran  pada  kedua musim pada semua skala. Perkotaan juga berkorelasi positif dengan TSS di semua skala di musim kemarau dan berkorelasi positif dengan COD di semua skala di musim hujan. Efek  negatif  penggunaan  lahan  perkotaan  terhadap  kualitas  air  sungai  dapat  dikaitkan dengan kuantitas permukaan perkerasan di wilayah perkotaan yang dapat meningkatkan polutan  dan  limbah  yang  masuk  ke  sungai  dan  menyebabkan  penurunan  kualitas  air (Ding et al., 2016).

## Kesimpulan
Ada  dua  kesimpulan  utama  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini.  Pertama, penggunaan  lahan  pertanian  dan  perkotaan  berkorelasi  positif  dengan  penurunan kualitas  air  sungai.  Kedua,  penggunaan  lahan  hutan  dan  padang  rumput  memiliki hubungan positif dengan upaya konservasi kualitas air sungai.
Rekomendasi  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dan  pengembangan  kebijakan  juga dapat dirumuskan dari hasil penelitian ini. Penelitian lebih lanjut perlu untuk dilakukan dengan  mempertimbangkan  titik  sumber  pencemaran,  kinerja  instalasi  pengolahan  air limbah (IPAL), persebaran ternak, jarak antara penggunaan lahan dengan sungai; perlu untuk  dilakukan  guna  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  utuh  tentang  hubungan antara  kualitas  air  sungai  dengan  penggunaan  lahan.  Kebijakan  pembangunan  berupa perluasan  kawasan  bervegetasi  berupa  ruang  terbuka  hijau,  khususnya  di  perkotaan, sangat perlu untuk diterapkan dalam upaya menjaga atau bahkan meningkatkan kualitas air sungai.

## BIBLIOGRAFI
Ba, W., Du, P., Liu, T., Bao, A., Chen, X., Liu, J., & Qin, C. (2020). Impacts of climate change  and  agricultural  activities  on  water  quality  in  the  Lower  Kaidu  River Basin, China. Journal of Geographical Sciences, 30(1), 164–176.
https://doi.org/10.1007/s11442-020-1721-z
Friedl,  M.,  &  Sulle-Menashe,  D.  (2019). MCD12Q1  MODIS/Terra+Aqua  Land  Cover Type  Yearly  L3  Global  500m  SIN  Grid  V006  [Data  set].  NASA  EOSDIS  Land Processes DAAC. Published. https://doi.org/10.5067/MODIS/MCD12Q1.006
Ding, J., Jiang, Y., Liu, Q., Hou, Z., Liao, J., Fu, L., & Peng, Q. (2016). Influences of the land use pattern on water quality in low-order streams of the Dongjiang River basin, China: A multi-scale analysis. Science of The Total Environment, 551–552, 205–216. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.01.162
Gu,  Q.,  Deng,  J.,  Wang,  K.,  Lin,  Y.,  Li,  J.,  Gan,  M.,  Ma,  L.,  &  Hong,  Y.  (2014). Identification  and  Assessment  of  Potential  Water  Quality  Impact  Factors  for Drinking-Water Reservoirs. International Journal of Environmental Research and Public Health, 11(6), 6069–6084. https://doi.org/10.3390/ijerph110606069
Gu, Q., Hu, H., Ma, L., Sheng, L., Yang, S., Zhang, X., Zhang, M., Zheng, K., & Chen, L.  (2019).  Characterizing  the  spatial  variations  of  the  relationship  between  land use  and  surface  water  quality  using  self-organizing  map  approach.  Ecological Indicators, 102, 633–643. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.03.017
Guo, D., Lintern, A., Webb, J. A., Ryu, D., Liu, S., Bende‐Michl, U., Leahy, P., Wilson, P.,  &  Western,  A.  W.  (2019).  Key  Factors  Affecting  Temporal  Variability  in Stream  Water  Quality.  Water  Resources  Research,  55(1),  112–129. https://doi.org/10.1029/2018wr023370
Hoghooghi, N., Bosch, D. D., & Bledsoe, B. P. (2021). Assessing hydrologic and water quality effects of land use conversion to Brassica carinata as a winter biofuel crop in the southeastern coastal plain of Georgia, USA using the SWAT model. GCB Bioenergy, 13(3), 473–492. https://doi.org/10.1111/gcbb.12792
Kändler,  M.,  Blechinger,  K.,  Seidler,  C.,  Pavlů,  V.,  ŠAnda,  M.,  Dostál,  T.,  Krása,  J., Vitvar, T., & ŠTich, M. (2017). Impact of land use on water quality in the upper Nisa  catchment  in  the  Czech  Republic  and  in  Germany.  Science  of  The  Total Environment, 586, 1316–1325. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.10.221
Lee, S., McCarty, G. W., Moglen, G. E., Li, X., & Wallace, C. W. (2020). Assessing the effectiveness of riparian buffers for reducing organic nitrogen loads in the Coastal Plain  of  the  Chesapeake  Bay  watershed  using  a  watershed  model.  Journal  of Hydrology, 585, 124779. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124779
Lee, S. W., Hwang, S. J., Lee, S. B., Hwang, H. S., & Sung, H. C. (2009). Landscape ecological  approach  to  the  relationships  of  land  use  patterns  in  watersheds  to water  quality  characteristics.  Landscape  and  Urban  Planning,  92(2),  80–89. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2009.02.008
Li, K., Chi, G., Wang, L., Xie, Y., Wang, X., & Fan, Z. (2018). Identifying the critical riparian  buffer zone  with  the  strongest  linkage  between landscape characteristics and surface water quality. Ecological Indicators, 93, 741–752.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.05.030
Li, Q., Qi, J., Xing, Z., Li, S., Jiang, Y., Danielescu, S., Zhu, H., Wei, X., & Meng, F. R.
(2014). An approach for assessing impact of land use and biophysical conditions across  landscape  on  recharge  rate  and  nitrogen  loading  of  groundwater.
Agriculture, Ecosystems & Environment, 196, 114–124.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2014.06.028
Li, S., Gu, S., Liu, W., Han, H., & Zhang, Q. (2008). Water quality in relation to land use and land cover in the upper Han River Basin, China. CATENA, 75(2), 216– 222. https://doi.org/10.1016/j.catena.2008.06.005
Michaud, J. P. (1991). A Citizens’ Guide to Understanding and Monitoring Lakes and - Streams  (M.  B.  McAuliffe,  Ed.).  Washington  State  Department  of  Ecology. https://water-research.net/Waterlibrary/Lake/washingtonlakemonitoring.pdf
Milewski,  A.,  Seyoum,  W.  M.,  Elkadiri,  R.,  &  Durham,  M.  (2019).  Multi-Scale Hydrologic  Sensitivity  to  Climatic  and  Anthropogenic  Changes  in  Northern Morocco. Geosciences, 10(1), 13. https://doi.org/10.3390/geosciences10010013
Rosero-Montalvo, P. D., López-Batista, V. F., Riascos, J. A., & Peluffo-Ordóñez, D. H. (2020).  Intelligent  WSN  System  for  Water  Quality  Analysis  Using  Machine Learning  Algorithms:  A  Case  Study  (Tahuando  River  from  Ecuador).  Remote Sensing, 12(12), 1988. https://doi.org/10.3390/rs12121988
Seeboonruang, U. (2012). A statistical assessment of the impact of land uses on surface water  quality  indexes.  Journal  of  Environmental  Management,  101,  134–142. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2011.10.019
The  Government  of  Sleman  Regency.  (2018,  April).  Dokumen  Informasi  Kinerja Pengelolaan  Lingkungan  Hidup  Daerah  Kabupaten  Sleman  Tahun  2017. Pemerintah Kabupaten Sleman.
Tran, C. P., Bode, R. W., Smith, A. J., & Kleppel, G. S. (2010). Land-use proximity as a basis  for  assessing  stream  water  quality  in  New  York  State  (USA).  Ecological Indicators, 10(3), 727–733. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2009.12.002
Zhang, F., Wang, J., & Wang, X. (2018). Recognizing the Relationship between Spatial Patterns in Water Quality and Land-Use/Cover Types: A Case Study of the Jinghe Oasis in Xinjiang, China. Water, 10(5), 646. https://doi.org/10.3390/w10050646
Zhang,  J.,  Li,  S.,  &  Jiang,  C.  (2020).  Effects  of  land  use  on  water  quality  in  a  River
Basin  (Daning)  of  the  Three  Gorges  Reservoir  Area,  China:  Watershed  versus riparian zone. Ecological Indicators, 113, 106226. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106226
Zhou, T., Wu, J., & Peng, S. (2012). Assessing the effects of landscape pattern on river water quality at multiple scales: A case study of the Dongjiang River watershed, China. Ecological Indicators, 23, 166–175.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.03.01

## Copyright holder:
Zeindha Hamidi, Budi Kamulyan (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: