## © 2018 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI [JSIG]
Volume I Nomor 2, November 2018                                                                                 ISSN 2614-1671

## KLASIFIKASI TINGKAT KEKERINGAN PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) LIMBOTO

## Classification Of Drought Level In Limboto Watershed
Sri Rahayu Ayuba 1 , Munajat Nurshaputra 2 , Tisen 3
1,3 Program studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo, Indonesia
2 Universitas Hasanuddin, Indonesia Email korespondensi: srirahayu@umgo.ac.id
DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v1i2.174
Abstract -  Changes  in  land  use  are  the  socio-economic  forces  that  most  encourage  changes  and ecosystem degradation. Disruption of the hydrological cycle has caused "3 T" classic problems of water "too much (which causes flooding)," too little (which causes drought) and "too dirty (which causes water pollution). Based on data from BNPB in 1979-2009 there were 8 drought events in Gorontalo Province. This research was carried out in the Limboto Watershed with an area of 86412.6 ha. The method used is the  SWAT  Method  (Soil  and  Water  Assessment  Tool)  using  ArcSwat  software  that  integrates  GIS.  This research is included in non-experimental research that is by using direct observation in the field. Input of SWAT data  include slope, land  cover type, climate, and soil type. The analysis used in  determining the vulnerability  of  the  watershed  to  drought  is  to  use  the  Soil  Moisture  Deficit  Index  (SMDI)  through  the Soil Water (SW) parameter. In this study the use of SWAT model output through ArcSwat, has been able to describe the condition of water supply in the Limboto watershed, which as a whole has been included in  the  "Vulnerable"  category.  By  comparing  the  area  that  experienced  drought  before  and  after simulation  /  running  land  use  directives,  it  can  be  concluded  that  the  difference  in  the  area  of  the watershed  that  experiences  drought  with  the  "Vulnerable"  classification  is  obtained  37,513.1  ha  or  a decrease of 43.4% from watershed area.
Keywords: Drought, Direction for Land Use, Limboto River Basin, Landing Simulation
Abstrak –  Perubahan  penggunaan  lahan  merupakan  kekuatan  sosial  ekonomi  yang  paling  mendorong perubahan  dan  degradasi  ekosistem.  Terganggunya  siklus  hidrologi  telah  menimbulkan  “3  T”  masalah klasik  air  “too  much  (yang  menimbulkan  banjir),  “too  little  (yang  menimbulkan  kekeringan)  dan  “too dirty (yang menimbulkan pencemaran air). Berdasarkan data BNPB tahun 1979-2009 terdapat 8 kejadian kekeringan di Provinsi Gorontalo. Penelitian ini dilaksanakan pada Daerah Aliran Sungai (DAS) Limboto dengan  luas  DAS  86412,6  ha.  Metode  yang  digunakan  adalah  Metode  SWAT  (Soil  and  Water Assessment Tool) dengan menggunakan software ArcSwat yang terintegrasi SIG. Penelitian ini termasuk dalam  penellitian  non-eksperimen  yakni dengan  menggunakan pengamatan  langsung di  lapangan.  Input data SWAT antara lain lereng, jenis tutupan lahan, iklim, dan jenis tanah. Analisis yang digunakan dalam menentukan  kerentanan  DAS  terhadap  kekeringan  adalah  dengan  menggunakan  Soil  Moisture  Deficit Index (SMDI) melalui parameter Soil Water (SW). Pada penelitian ini penggunaan output model SWAT melalui  ArcSwat,  telah  mampu  menggambarkan  kondisi  pasokan  air  pada  DAS  Limboto,  yang  secara keseluruhan telah termasuk dalam kategori “Rentan”. Dengan membandingkan luas area yang mengalami kekeringan  pada  sebelum  dan  setelah  dilakukan  simulasi/running  arahan  penggunaan  lahan  maka  dapat disimpulkan  bahwa  selisih  luas  area  DAS  yang  mengalami  kekeringan  dengan  klasifikasi  “Rentan” diperoleh 37.513,1 ha atau secara persentasi mengalami penurunan sebesar 43,4 % dari luas DAS.
Kata Kunci : Kekeringan, Arahan Penggunaan Lahan, Daerah Aliran Sungai Limboto, Simulasi Arahan

## PENDAHULUAN
(UN-WWAP,  2015)  menyatakan  bahwa,  air  merupakan  inti  dari  pembangunan berkelanjutan.  Perubahan  penggunaan  lahan  bisa  dibilang  kekuatan  sosioekonomi  yang  paling meluas  mendorong  perubahan  dan  degradasi  ekosistem  (Wu,  2008).  Lebih  lanjut  (Wu,  2008) menyatakan  bahwa  Deforestasi,  pembangunan  perkotaan,  pertanian,  dan  kegiatan  manusia lainnya  telah  mengubah  bentuklahan  Bumi  secara  substansial.  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) menggambarkan  bahwa  „sungai‟  atau  „air‟  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  dalam pengelolaan  DAS  (Ruijter  &  Agus,  2004).  Berdasarkan  keputusan  (Menteri  Kehutanan Republik  Indonesia,  2009),  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Limboto  Bone  Bolango,  ditetapkan sebagai  DAS  dalam  kondisi  kritis  dan  memerlukan  prioritas  penanganan.  (Kodoatie,  2010) menyatakan bahwa, terganggunya siklus hidrologi telah menimbulkan “3 T” masalah klasik air “too  much  (yang  menimbulkan  banjir),  “too  little  (yang  menimbulkan  kekeringan)  dan  “too dirty (yang menimbulkan pencemaran air). Berdasarkan data BNPB tahun 1979-2009 terdapat 8 kejadian  kekeringan  di  Provinsi  Gorontalo.  Kepala  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD)  Kabupaten  Gorontalo  menyatakan  bahwa  kekeringan  sebelumnya  terjadi  hanya  di  11 kecamatan,  namun  pada  bulan  Oktober  tahun  2015  menjadi  19  kecamatan.  Fenomena pemanfaatan  lahan  untuk  kegiatan  pertanian  ini  telah  menjadi  kegiatan  utama  yang  dilakukan oleh masyarakat sejak dicanangkannya program agropolitan di Provinsi Gorontalo.
Dalam  DAS  diperlukan  perencanaan  yang  matang  guna  mencegah  segala  kemungkinan terburuk, salah satunya adalah dengan pembuatan model perencanaan penggunaan lahan dalam rangka  pengendalian  kekeringan.  Model  SWAT  mampu  mensimulasikan  parameter-parameter hidrologi  dalam  jangka  panjang  dengan  mempertimbangkan  karakteristik  fisik  suatu  DAS. Dengan  demikian  diharapkan  DAS  Limboto  akan  mampu  mengendalikan  berbagai  masalah yang ada terutama masalah kekeringan.

## METODE DAN DATA
Penelitian  ini  menggunakan  metode  SWAT  melalui  penggunaan  aplikasi  ArcSwat.  Saat ini  model  SWAT  telah  berkembang  dengan  pesat  dengan  aplikasi  yang  sangat  beragam  mulai dari  simulasi  hidrologi  yang  sangat  sederhana,  simulasi  dampak  perubahan  tata  guna  lahan, simulasi  dampak  perubahan  iklim  bahkan  sampai  dengan  simulasi  untuk  memprediksikan produktifitas  suatu  lahan  pertanian  (Ferijal,  2013).  Tahapan  dalam  penelitian  ini,  diuraikan sebagai berikut:
A. Teknik Pengumpulan Data
1) Penentuan  batas  penelitian  atau  delineasi  batas  DAS  yang  digunakan  dalam  penelitian ini, terdiri dari beberapa tahapan, antara lain:
a) Membuat data Digital Elevation Model (DEM)
b) Mendelinasi DAS
2) Tutupan  lahan:  Data  ini  diperoleh  dari  citra  landsat  8  OLI  tahun  2016.  Setelah interpretasi,  dilakukan  survey  lapangan  (ground  check)  yakni  pendetaialan  tutupan lahan ke penggunaan lahan. Pada tahap ini masing-masing jenis tutupan lahan (10 titik survey  setiap  jenis  tutupan  lahan)  yang  akan  dilakukan  pengecekan  lapangan  dipilih berdasarkan asas keterwakilan dan keterjangkauan lokasi survey.
3) Kelerengan:  yakni  data  yang  diperoleh  dari  citra  ASTER  GDEM  dengan  tingkat resolusi 30 Meter.
4) Jenis Tanah: yakni data yang diperoleh dari peta RePPPort
5) Pembentukan HRU ( Hydrological Respone Unit ): data ini diperoleh dari hasil overlay 3 jenis data diatas.
6) Data iklim: yakni data yang diperoleh dari Global Weather.
7) Kalibrasi  Output  Model  SWAT:  proses  ini  akan  menyeleraskan  hasil  output  model SWAT  dengan  hasil  perhitungan  lapangan.  Adapun  persamaan  yang  digunakan  Nilai NSE  (Nash  Sutcliffe  Coefficient  of  Efficiency).  Dimana      untuk  model  data  debit ditentukan melalui persamaan Nash and Sutcliffe.
B. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  dalam  penelitian  ini  dikelompokkan  dalam  2  tahap  analisis,  pertama analisis model SWAT menggunakan software ArcSwat dan kedua analisis output model SWAT dalam menentukan kerentanan DAS terhadap kekeringan dengan memanfaatkan ArcGis. Indeks kekeringan merupakan suatu perangkat utama untuk mendeteksi, memantau, dan mengevaluasi
kejadian  kekeringan  (Sandi  Cahyono,  Imam  Suprayogi,  2016).  Analisis  yang  digunakan dalam  menentukan  kerentanan  DAS  terhadap  kekeringan  adalah  dengan  menggunakan  Soil Moisture  Deficit  Index  (SMDI).  Dengan  menggunakan  data  output  hasil  model  SWAT  yakni Soil  Water/SW  (Kadar  Air  Tanah).  Nilai  SW  kemudian  diolah  dalam  ArcGis  untuk mendapatkan  nilai  SMDI  yang  kemudian  akan  diklasifikasikan  dalam  klasifikasi  SMDI. Adapun formula yang digunakan adalah:
Jika, SW ≤ MSW
Maka, 100 min x SW MSW MSW SW SD    (1) Dan jika, SW > MSW
Maka, 100 max x MSW SW MSW SW SD   
(2)
Dimana:
SD : Defisit kadar air dalam tanah (%) SW : Total kadar air dalam tanah pada tahun analisis MSW : Nilai median dari total kadar air dalam tanah pada periode tahun analisis
Max SW : Nilai maksimum dari total kadar air dalam tanah pada periode tahun analisis Min SW : Nilai minimum dari total kadar air dalam tanah pada periode tahun analisis
Nilai  defisit  kadar  air  dalam  tanah  (SD)  tersebut  kemudian  dikalkulasikan  dalam  nilai indeks yakni Soil Moisture Deficit Index (SMDI), menggunakan rumus:
50 5 , 0 1 SD SMDI SMDI i i   
Adapun klasifikasi indeks tersebut kemudian dikategorikan seperti pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 . Pembobotan Klasifikasi Indeks SMDI
No Nilai Indeks Kategori Tingkat Kerentanan  Bobot 1 ≥4,00 Sangat Basah Tidak Rentan 1 2 3,00 sd 3,99 Basah Tidak Rentan 1 3 2,00 sd 2,99 Agak Basah Tidak Rentan 1 4 0,50 sd 1,99 Sedikit Basah Tidak Rentan 1 5 0,49 sd -0,49 Normal Tidak Rentan 1 6 -0,50 sd -1,99 Sedikit Kering Sedikit Rentan 2 7 -2,00 sd -2,99 Agak Kering Agak Rentan 3 8 -3,00 sd -3,99 Kering Rentan 3 9 ≤-4,00 Sangat Kering Sangat Rentan 3

## Sumber: (Narasimhan & Srinivasan, 2005) dalam modifikasi
C. Perumusan Arahan Penggunaan Lahan
Pedoman yang digunakan peneliti dalam mengarahkan penggunaan lahan adalah UU No 37  tentang  Konservasi  Tanah  dan  Air  yang  selaras  dengan  Peraturan  Pemerintah  Republik Indonesia  Nomor  37  Tahun  2012  tentang  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  serta  pola  ruang kabupaten  terkait.  Arahan  yang  akan  dibuat  kemudian  akan  menghasilkan  asumsi mempertahankan perencanaan daerah atau merevisinya.
D. Simulasi Arahan Penggunaan Lahan
Penetuan  subDAS/  DAS  kecil  yang  akan  diarahkan  adalah  berdasarkan  tingkat
(3)
kerentanan  yang  diperoleh,  yakni  dengan  perolehan  bobot  3,  namun  arahan  penggunaan lahan  dilakukan  pada  seluruh  DAS  Limboto.  Proses  ini  kembali  dilakukan  dengan  menginput data  penggunaan  lahan  yang  kemudian  dirunning/simulasi  kembali.  Hasil  running  kedua  ini kemudian dihitung kembali (persamaan 1-3 dan tabel 1) untuk memperoleh tingkat kerentanan DAS terhadap kekeringan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  Metode  SWAT  melalui  ArcSwat  dilakukan  untuk  memperoleh  tingkat kerentanan  DAS  Limboto  terhadap  kekeringan.  Berbagai  output  dalam  metode  ini  kemudian diolah  dengan  berbagai  klasifikasi  terkait  kekeringan  pada  masing-masing  sub  DAS/  DAS Kecil.  Proses  running  pada  tahap  analisis  SWAT  dilakukan  dengan  menggunakan  software ArcSwat  memanfaatkan  menu  SWAT  Simulation.  Tahap  analisis  ini  dapat  dilakukan  apabila tahap  Watershed  Deliniation,  HRU  analysis  dan  Write  Input  Tabels  telah  selesai  dengan  baik. Data  yang  disimulasi  adalah  10  Tahun  yakni  dari  1  Januari  Tahun  2004  hingga  31  Desember 2013 yang mengikuti format data iklim.
Output  dari  proses  running  kemudian  dianalisis  berdasarkan  parameter  yang menunjukkan  tingkat  kerentanan  DAS  terhadap  kekeringan.  Adapun  tahap  analisis  dalam penelitian ini diuraikan dalam 2 bagian yakni:
A. Analisis Model Soil and Water Asessment Tools (SWAT) Menggunakan Software ArcSwat.
Penggunaan  Metode  SWAT  melalui  ArcSwat  diuraikan  dalam  beberapa  tahapan  input data berdasarkan klasifikasi SWAT. Input data dalam metode SWAT diuraikan sebagai berikut:
1. Delineasi Batas Daerah Aliran Sungai Limboto
Pada  tahap  pertama,  dilakukan  delineasi  daerah  aliran  sungai  berdasarkan  data  Digital Elevation Model (DEM) wilayah DAS yang diteliti. Data DEM yang digunakan pada penelitian ini adalah data ASTER Global DEM dengan resolusi 30 meter. Data kelerengan merupakan data awal yang digunakan dalam tahapan delinease batas DAS. Sehingga parameter yang digunakan adalah  parameter  DAS  dan  sub  DAS  yang  dihitung  oleh  SWAT.  Proses  delineasi  batas  DAS dilakukan berdasarkan outlet utama dari ketiga DAS dan outlet masing-masing DAS.
2. Tutupan Lahan DAS Limboto
Data  tutupan  lahan  diperoleh  dari  BPKH  Tahun  2013  yang  kemudian  di-update  dengan menginterpretasi  data  citra  satelit  Landsat  Tahun  2015.  Penggunaan  data  dengan  format  rester menjadi  salah  satu  syarat  dalam  meng-input  data  tutupan  lahan  hasil  interpretasi.    Data  ini kemudian diklasifikasikan dalam input model SWAT, yang diuraikan dalam Tabel 1.
Tabel 2 . Klasifikasi Tutupan Lahan DAS Limboto
Tutupan Lahan Luas (Ha) Luas (%) FRST (Hutan Lahan Kering Primer dan Sekunder) 8.550,6 9,895 ORCD (Perkebunan) 280,5 0,325 URBN (Permukiman) 2.614,5 3,026 AGRL (Pertanian Lahan Kering dan Campur Semak) 51.309,8 59,37 RICE (Sawah) 8.903,8 10.30 RNGB (Semak Belukar) 11.793,6 13.64 OAK (Tanah Terbuka) 27.1 0.031 WATR (Tubuh Air) 1.407,1 1.628 WETL (Semak Belukar Rawa) 1.479,7 1.712 Sumber: Hasil Penelitian
3. Jenis Tanah
Berdasarkan  peta  Land  System  yang  diperoleh  dari  RePPPort,  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Limboto mempunyai jenis tanah seperti yang diuraikan dalam Tabel 3 berikut:
Tabel 3 . Jenis Tanah DAS Limboto Soil_Great ID Soil Luas (%) Luas (ha) Dystropepts;Humitropepts;Tropohumults Soil 06 10,50 9069,6 Dystropepts; Tropudalfs; Haplorthox Soil 09 2,93 2534,2 Dystropepts; Tropudalfs; Tropudults Soil 10 4,98 4303,7 Dystropepts; Tropudults; Paleudults Soil 13 0,24 203,6 Dystropepts; Tropudults; Troperthents Soil 14 36,23 31305,4 Dystropepts; Tropudults; Tropudalfs Soil 15 4,69 4049,7 Eutropepts Soil 18 4,31 3728,6 Eutropepts; Tropudalfs Soil 21 3,72 3212,6 Rendolls; Eutropepts Soil 32 9,07 7839,3 Tropaquepts; Fluvaquents Soil 36 14,11 12196,8 Tropaquepts; Tropofluvents Soil 39 0,77 669 Tropaquepts;Tropofluvents; Fluvaquents Soil 40 1,88 1625,7 Tropudalfs; Tropudults; Dystropepts Soil 48 1,12 966 Tropudults; Tropudalfs; Eutropepts Soil 59 2,09 1807,9 Water WATR 3,36 2900,4
Sumber: Peta RePPPort dan Hasil Penelitian
4. Pembentukan Hydrological Response Unit (HRU)
HRU  merupakan  unit  terkecil  dalam  skala  analisis  yang  dilakukan  pada  pemodelan SWAT.  Setiap  lokasi  HRU  mempunyai  tingkat  respon  yang  berbeda  terhadap  kondisi hidrologinya, misalnya kondisi runoff, erosi, penyimpanan air tanah, aliran bawah tanah, neraca air  dan  lain  sebagainya  (Nursaputra,  2015). Unit  respon  hidrologi  adalah  bagian  dari  subbasin yang memiliki atribut penggunaan / pengelolaan / tanah yang unik (Arnold et al., 2011).
Setelah  proses  delineasi,  dilakukan  pembentukan  HRU  (Hydrological  Response  Unit) dilakukan  pada  masing-masing  DAS.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  analisis  sub  DAS yang  digunakan  dalam  proses  running.  HRU  adalah  tahap  overlay  dari  beberapa  data,  antara lain  data  DEM,  data  penggunaan  lahan,  dan  data  tanah.  Hasil  pembentukan  HRU  mempunyai informasi mengenai penggunaan lahan, tanah, kemiringan lahan,  luas area, dan presentasi  luas HRU pada sub DAS. DAS Limboto dalam penelitian ini, memperoleh 1701 HRU, 49 sub DAS dengan  total  luas  area  86412  ha.  Peta  hasil  pembentukan  HRU  DAS  Limboto  disajikan  pada Gambar 1.
5. Data Iklim dan Proses Running
Pada penelitian ini, pemasukan data iklim dilakukan untuk mendapatkan keluaran berupa data bulanan hasil simulasi. Data iklim dalam Simulasi SWAT terdiri dari data 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. Setelah Penginputan data iklim, dilanjutkan dengan proses running yakni dengan memanfaatkan menu SWAT Simulation.
6. Kalibrasi dan Validasi
Pada tahap ini, penggunaan data debit hasil pengukuran lapangan yang diperoleh dari Balai Besar Sungai Sulawesi II dikalibrasi dengan data debit output model SWAT. Nilai NSE (Nash Sutcliffe  Coefficient  of  Efficiency)  untuk  model  data  debit  ditentukan  melalui  persamaan berikut ini (Nash and Sutcliffe, 1970):
∑ ( ) ∑ ( )
Efisiensi  model  NSE  dikelompokkan  menjadi  3  kelas  yaitu  “baik”  jika  NSE  ≥  0,75, memuaskan  jika  0,75  >  NSE  ≥  0,36,  dan  kurang  memuaskan  jika  NSE  <  0,36  (Moriasi  et  al dalam  Nursahputra,  2015).  Dengan  kata  lain  nilai  NSE  yang  diperoleh  termasuk  kelas  “baik” atau  terdapat  kemiripan  antara  pola  debit  yang  dihasilkan  model  dengan  pola  debit  hasil observasi.
Gambar 1 . Peta HRUs DAS Limboto

## B. Analisis Output ArcSWAT
Penentuan  kerentanan  DAS  terhadap  kekeringan  diperoleh  melalui  pengolahan  output model  SWAT  dengan  penggunaan  parameter  Soil  Water  (SW)  dalam  beberapa  persamaan melaui pemanfaatan software ArcGis. Tahap ini secara berurutan menggunakan Persamaan 3  – Persamaan  5,  sehingga  diperoleh  nilai/bobot  masing-masing  sub  DAS.  Berdasarkan  Tabel  4, nilai/bobot  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  telah  menunjukkan  tingkat  kerentanan  DAS dalam 2 kategori klasifikasi, yakni “Rentan” dan “Tidak Rentan”.
Tabel 4 . Klasifikasi Kekeringan di Sub DAS Limboto
Sub DAS Klasifikasi Kekeringan Bobot 1 Rentan 2 2 Rentan 2 3 Rentan 2 4 Rentan 2 5 Rentan 2 6 Rentan 2 7 Rentan 2 8 Rentan 2 9 Rentan 2 10 Rentan 2 11 Rentan 2 12 Rentan 2 Sub DAS Klasifikasi Kekeringan Bobot 13 Rentan 2
14 Rentan 2 15 Rentan 2 16 Rentan 2 17 Rentan 2 18 Rentan 2 19 Rentan 2 20 Rentan 2 21 Rentan 2 22 Rentan 2 23 Rentan 2 24 Rentan 2 25 Rentan 2 26 Rentan 2 27 Rentan 2 28 Rentan 2 29 Rentan 2 30 Rentan 2 31 Rentan 2 32 Rentan 2 33 Rentan 2 34 Rentan 2 35 Rentan 2 36 Rentan 2 37 Rentan 2 38 Rentan 2 39 Rentan 2 40 Rentan 2 41 Rentan 2 42 Rentan 2 43 Rentan 2 44 Rentan 2 45 Rentan 2 Sub DAS Klasifikasi Kekeringan Bobot 46 Rentan 2 47 Rentan 2 48 Rentan 2 49 Rentan 2 Sumber: Hasil Penelitian
Gambar 2 . Peta Tingkat Kerentanan Kekeringan DAS Limboto
Tabel 5 . Rekapitulasi Klasifikasi Kekeringan DAS Limboto
Nama DAS Klasifikasi Luas Area (Ha) Luas Area (%) Tersebar pada jumlah Sub DAS Limboto Rentan 86412,6 100 49 Tidak Rentan - - - Total 86334,2 100 49
Sumber: Hasil Penelitian
Salah  satu  indikator  suatu  DAS  telah  mengalami  penurunan  kualitas  dan  fungsi  DAS adalah  defisit  pasokan  air  yang  mulai  terjadi.  Analisis  yang  digunakan  dalam  menentukan kerentanan DAS terhadap kekeringan adalah dengan menggunakan Soil Moisture Deficit Index (SMDI) melalui  parameter Soil  Water  (SW ).  Pada  penelitian  ini  penggunaan  output  model SWAT  melalui  ArcSwat,  telah  mampu  menggambarkan  kondisi  pasokan  air  pada  DAS Limboto.
Menurut  (Narasimhan  &  Srinivasan,  2005),  terdapat  9  klasifikasi  indeks  SMDI. Klasifikasi  ini  kemudian  dikelompokkan  kembali  dalam  3  kelas  yakni  “Tidak  Rentan”, “Rentan”, dan “Sangat Rentan”. Dalam DAS Limboto, tidak terdapat ketagori “Sangat Rentan”. Artinya  rata-rata  nilai  SD (Soil Deficit) hanya berkisar  antara ≤  -1,99 sampai   ≥ 4. Pada  DAS Limboto seluruh sub DAS masuk dalam kategori “Rentan”. Hal ini menunjukkan bahwa DAS Limboto  telah  mengalami  defisit  air  secara  menyuluruh  pada  seluruh  area  sub  DAS  yang  ada. Dari hasil Model SWAT, nilai SMDI DAS Limboto pada Bulan Maret, Mei, dan Agustus dalam 10  Tahun  adalah  ≥-2.  Nilai  ini  dalam  klasifikasi  Narasimhan  &  Srinivasan  termasuk  kategori “Rentan”.
Krisis  air  bisa  terjadi  secara  temporal  yakni  krisis  air  pada  bulan-bulan  tertentu  dalam satu tahun. Terutama akibat terjadinya pergeseran iklim serta kemampuan masing-masing DAS dalam  menyimpan  dan  melepas  air  (Arsyad,  2010).    Guna  mencegah  kerusakan  lingkungan yang  tidak  hanya  menurunkan  kualitasnya  tapi  juga  menurunkan  kualitas  hidup  masyarakat setempat, dibutuhkan penanganan efektif dan efisien khususnya pada DAS Limboto yang dalam penelitian  ini  mempunyai  tingkat  kerentanan  terhadap  kekeringan  kategori  “rentan”  yang tersebar dalam 49 sub DAS.

## KESIMPULAN
Penggunaan lahan eksisiting pada DAS Limboto telah mengindikasikan klasifikasi rentan kekeringan  terhadap  DAS  Limboto,  yang  tersebar  dalam  keseluruhan  Sub  DAS/  DAS  Kecil. Guna  mencegah  kerusakan  lingkungan  yang  tidak  hanya  menurunkan  kualitasnya  tapi  juga menurunkan  kualitas  hidup  masyarakat  setempat,  dibutuhkan  penanganan  efektif  dan  efisien khususnya  pada  DAS  Limboto  yang  dalam  penelitian  ini  mempunyai  tingkat  kerentanan terhadap kekeringan kategori “rentan” yang tersebar dalam 49 sub DAS.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnold, J. J., Kiniry, J., Srinivasan, R., Williams, J. R. R., Haney, E. B. B., & Neitsch, S. L. L., 2011.  Soil  and  water  assessment  tool:  Input/output  file  documentation  version  2009. Texas A~ M University …, 662.
Arsyad, S., 2010. Konservasi Tanah dan Air (II). Bogor: IPB. Cahyono,  S,  Suprayogi,  M.  F.  I.,  2016.  Analisis  Indeks  Kekeringan  Menggunakan  Metode Thornthwaite Mather Pada Das Siak, (September 2015), 1–15.
Ferijal,  T.,  2013.  Aplikasi  Model  SWAT  Untuk  Mensimulasikan  Debit  Sub  DAS  Krueng Meulesong  Menggunakan  Data  Klimatologi  Aktual  dan  Data  Klimatologi  Hasil Perkiraan. Rona Teknik Pertanian, 6(1).
Kodoatie, R. J. dan R. S., 2010. Tata Ruang Air. Yogyakarta: ANDI.
Menteri Kehutanan Republik Indonesia, 2009. Tentang Penetapan Daerah Aliran Sungai (DAS) Prioritas  dalam  Rangka  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  (RPJM)  tahun  2010- 2014. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Narasimhan, B., & Srinivasan, R., 2005. Development and evaluation of Soil Moisture Deficit Index  (SMDI)  and  Evapotranspiration  Deficit  Index  (ETDI)  for  agricultural  drought monitoring.
Agricultural and Forest Meteorology,
133(1–4), 69–88.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2005.07.012
Nursaputra, M.. 2015. Modul Pelatihan SWAT Menggunakan Arcswat. Makassar. Ruijter,  J.,  &  Agus,  D.  F.,  2004.  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Participatory Integrated  Development  in  Rainfed  Areas  Komponen-komponen  dalam  pengelolaan DAS. Retrieved from http://www.worldagroforestry.org/sea/Publications/files/leaflet/LE0024-04.pdf.
UN-WWAP,  2015.  The  United  Nations  World  Water  Development  Report  2015:  Water  for  a Sustainable World. https://doi.org/978-92-3-100071-3
Wu, J., 2008. The magazine of food, farm, and resource issues Land Use Changes: Economic, Social, and Environmental Impacts. CHOICES 4th Quarter, 23(4).
Wuryanta,  A.,  2015.  Arahan  Fungsi  Pemanfaatan  Lahan  Berbasis  Daerah  Aliran  Sungai Sebagai Upaya Pelestarian Lingkungan ( Studi Kasus di Sub DAS Samin ds ). Prosiding Seminar Nasional Innovation in Environmental Management.