## Prediksi Debit Bulanan Jangka Panjang untuk DAS Cimanuk

## Long-term Monthly Discharge Prediction for Cimanuk Watershed

## Marliana Tri Widyastuti dan Muh Taufik
*
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 2 August 2019 Received in revised from 25 November 2019 Accepted 27 December 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.2.96-104

## Keywords:
Hydrological modeling Parameterization Sensitivity analysis
Streamflow SWAT
A B S T R A C T
Although streamflow data is important for water resource planning, it ’ s long-term availability for Indonesian rivers is limited. One factor could be identified for example lack  of  observation.  Here,  we  presented  observation-based  modeling  to  predict long-term  discharge  data  for  Cimanuk  watershed  in  Indonesia.  The  watershed  is categorized as one of the critical watersheds, meanwhile it supports to more than one  million  people.  A  well-known  hydrological  model  called  Soil  and  Water Assessment Tools (SWAT) was used to predict monthly discharge. The model was fed with  monthly  climate  data,  topography,  land  use  and  soil  characteristics.  We calibrated the model with the observed data from 1974 to 1994 (20 years). Our results showed that the model was a good performance in estimating monthly discharge as indicated  by  three  statistical  metrics  used.  Based  on  statistical  evaluation,  the calibration resulted a low percent bias (3.20%), strong correlation (0.73), and high Kling-Gupta Efficiency (0.78). Further, we did a sensitivity analysis for the model, and we found that hydrological response unit was the most influential parameters for the Cimanuk watershed. A long-term discharge data indicated a monsoonal pattern for this watershed. PENDAHULUAN Daerah aliran sungai (DAS)
Cimanuk, berdasarkan  Keputusan  Menteri  Kehutanan  No. 328/Menhut-II/2009, menjadi salah satu dari 108 DAS kritis  di  Indonesia.  Kondisi  DAS  yang  rusak  ini, disebabkan  oleh  masalah  sosial-ekonomi  yang mencakup  penegakan  hukum  penebangan  liar  yang lemah,  koordinasi  antar stakeholder pengelola  DAS yang  kurang  terintegrasi,  dan  sikap  masyarakat  yang kurang peduli terhadap lingkungan (BBWS CC, 2010). Kondisi umum Sungai Cimanuk, sebagaimana kondisi sungai  besar  di  Pulau  Jawa,  mengalami  kekurangan pasokan  air  pada  musim  kemarau,  tetapi  mengalami kelebihan  pasokan  air  pada  musim  penghujan. Perbedaan  pasokan  air  yang  besar  sangat  menarik untuk  dikaji,  agar  diperoleh  informasi  yang  jelas  dan menyeluruh  untuk  mitigasi  dan  adapatasi  kejadian bencana hidrometeorologi (kekeringan/banjir) tersebut. Kajian ini membutuhkan informasi perilaku hidrologis sungai  (debit  sungai)  dalam  jangka  panjang.  Namun
* Corresponding author: mtaufik@apps.ipb.ac.id
informasi jangka panjang tersebut di Indonesia masih terbatas.
Penelitian  mengenai  debit  sungai  jangka panjang  sangat  penting,  misal  dalam  upaya mengurangi  dampak  banjir,  prediksi  kekeringan, efektifitas  waduk,  dan  penggunaan  air  yang  efisien. Prediksi  debit  jangka  panjang  yang  akurat  dapat digunakan  sebagai  landasan  dalam  manajemen sumber daya air yang terintegrasi dan efisien (Seo et al., 2015).  Metode  untuk  prediksi  debit  jangka  panjang dengan  hasil  akurat  dan  mendekati  nilai  observasi, menjadi salah satu topik penting dalam ruang lingkup hidrologi. Dalam hal ini, prediksi jangka panjang yang dimaksud  adalah  prediksi  dalam  skala  bulanan, musiman,  atau  tahunan  dengan  periode  data  lebih panjang  dari  data  pengukuran  debit  yang  dilakukan pada  DAS  tersebut.  Di  lingkup  global,  prediksi  debit jangka  panjang  telah  dilakukan  menggunakan berbagai  jenis  model  (Liu  et  al.,  2017;  Singh,  2016), termasuk  model  Soil  and  Water  Asessment  Tool (SWAT)  (Liang  et  al.,  2017;  Noh  et  al.,  2016).  Untuk wilayah  Indonesia,  prediksi  debit  jangka  panjang
pernah dilakukan oleh Widyastuti et al. (2018) dengan studi kasus Sungai Bengawan Solo dan menggunakan model SWAT.
Diantara  berbagai  model  hidrologi,  SWAT merupakan sebuah model semi distribusi, dikembang- kan  untuk  menganalisis  kuantitas  air  yang  dihasilkan oleh daerah tangkapan air yang kompleks (Neitsch et al., 2011). Selama ini, penggunaan model SWAT untuk studi kasus Sungai Cimanuk lebih terfokus dan terbatas pada  aspek  kemampuan  model  dalam  memprediksi perilaku  debit  sungai  akibat  perubahan  kondisi lingkungan pada jangka waktu tertentu. Ridwansyah et al. (2018) melakukan simulasi debit Sungai Cimanuk di Bendungan  Jatigede  terkait  perubahan  kondisi hidrologis  akibat  upaya  pengolahan  lahan.  Hasil kalibrasi model menunjukkan nilai akurasi yang cukup tinggi.  Munggaran  et  al.  (2017)  mengidentifikasi pengaruh upaya konservasi tanah dan air terhadap nilai debit  Sungai  Cimanuk  di  outlet  Leuwidaun,  kinerja model cukup memuaskan.
Penelitian ini mencoba untuk melakukan prediksi debit  jangka  panjang  (1901-2016)  pada  aliran  Sungai Cimanuk menggunakan model SWAT. Uji kemampuan model dan prediksi debit sungai dilakukan dalam skala bulanan  dan  memanfaatkan  data  yang  bersifat open source sebagai  input  model.  Debit  hasil  prediksi kemudian  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola perilaku aliran Sungai Cimanuk.

## METODE PENELITIAN

## Wilayah Kajian
Sungai Cimanuk memiliki luas daerah tangkapan air mencapai 350 ribu ha, dengan panjang aliran sungai sekitar  180  km.  Aliran  sungai  berasal  dari  Gunung Papandayan  pada  ketinggian  sekitar  2500  mdpl  dan bermuara  di  Laut  Jawa  sebelah  utara  Kabupaten Indramayu (Gambar 1). Penduduk memanfaatkan aliran sungai  ini  terutama  untuk  sumberdaya  air  kebutuhan sehari-hari,  irigasi  pertanian,  dan  kegiatan  perikanan. DAS  Cimanuk  terbagi  menjadi  tiga  wilayah,  meliputi Cimanuk  Hulu  di  Kabupaten  Garut-Sumedang, Cimanuk Tengah di Kabupaten Sumedang-Majalengka, dan  Cimanuk  Hilir  di  Indramayu.  Pada  penelitian  ini, kami  berfokus  pada  wilayah  hulu  DAS,  yaitu  pos pemantauan debit Bojongloa (Gambar 1). Luas daerah tangkapan air yang tercakup hampir 18.5 ribu ha.

## Deskripsi Model
Model SWAT merupakan  model semi-distribusi yang  mampu  menganalisis  kondisi  neraca  air  dalam periode  waktu yang lama  pada daerah tangkapan  air (DTA)  dengan  kondisi  tanah,  penggunaan  lahan  dan manajemen  lahan  yang  bervariasi  (Heuvelmans  et  al., 2005;  Uniyal  et  al.,  2015).  Komponen  utama  input model ini meliputi data: iklim (curah hujan, suhu udara maksimum, suhu udara minimum), topografi, tata guna lahan dan sebaran tanah.
Gambar 1. Lokasi  pos  pengamatan  debit  Bojongloa  pada  aliran  Sungai  Cimanuk.  Kotak  merah  menunjukkan  wilayah  daerah tangkapan air yang tercakup oleh pos Bojongloa.
Dalam  SWAT,  DTA  akan  dibagi  menjadi beberapa  subbasin  yang  kemudian  akan  diuraikan lebih  detail  menjadi hydrologic  respon  unit (HRU). Dalam setiap HRU, model SWAT akan mensimulasikan perhitungan  neraca  air.  Rumus  neraca  air  yang digunakan  dalam  model  SWAT  ditunjukkan  pada Persamaan (1).
𝑆𝑊 (𝑡) = 𝑆𝑊 (𝑡−1) +  ∑ (𝑅𝑖 − 𝑄𝑖 − 𝐸𝑇𝑖 − 𝑃𝑖 − 𝑄𝑅𝑖) 𝑡 𝑖=1 (1)
dimana SW (t) adalah  kandungan air tanah (mm) pada waktu t ,  SW (t-1) adalah  kandungan  air  tanah  tersedia untuk  tanaman  (mm)  yang  merupakan  selisih kandungan air tanah awal dengan titik layu permanen, t  adalah  skala  waktu  (dalam  penelitian  ini:  bulan),  R i adalah  hujan  (mm),  Q i adalah  limpasan  permukaan (mm),  ET i adalah  evapotranspirasi  (mm),  P i adalah perkolasi (mm) dan QR i adalah aliran balik (mm) (Anand et al., 2018).
Komponen  limpasan  permukaan  (Q)  diestimasi menggunakan  pendekatan Soil  Conservation  Service- Curve  Number (SCS-CN).  Nilai  CN  yang  didefinisikan pada  setiap  tutupan  lahan  sebagai  input  model, berpengaruh  langsung  terhadap  nilai  limpasan  yang dihasilkan.  Sedangkan  untuk  fase  pemodelan  aliran, model ini menggunakan pendekatan Muskingum . Nilai koefisien manning yang didefinisikan dalam parameter sungai,  berpengaruh  pada  nilai  laju  aliran  air  (debit aliran).

## Data Input Model SWAT
Data hidrometeorologi yang digunakan meliputi data titik curah hujan, suhu maksimum, suhu minimum, dan  evapotranspirasi  potensial  dalam  skala  bulanan. Data  tersebut  diperoleh  dari  data  Climate  Research Unit (CRU) 1 dengan resolusi spasial 0.5 o untuk periode 1901-2016 (Harris et al., 2014). Sedangkan data spasial yang  digunakan  untuk  membangun  model  SWAT, meliputi  data digital  elevation  model (DEM),  data tutupan  lahan,  dan  data  sebaran  jenis  tanah,  kami peroleh  dari  sumber  data  bersifat open - source .  Data DEM yang digunakan adalah Data ASTER-GDEM (The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer-Global  Digital  Elevation  Model) 2 resolusi 30m dengan akuisisi data tanggal 7 Oktober 2011. Peta tutupan lahan tahun 2011 diperoleh dari Kementerian Lingkungan Hidup 3 .
Peta  sebaran  tanah  yang  digunakan  adalah Digital  Soil  Map  of  the  World (DSMW)  yang
1 http://data.ceda.ac.uk//badc/cru/data/cru_ts/cru_ts_4.01/da ta/
2 https://earthexplorer.usgs.gov/
dikembangkan Food  and  Agricultural  Organization (FAO) 4 .  Data  jaringan  sungai  Cimanuk  diperoleh  dari Badan Informasi Geospasial (BIG) 5 , sebagai peta dasar saat pendefinisian aliran sungai dalam model SWAT.

## Tahap Evaluasi Model
Akurasi  model  SWAT  untuk  memprediksi  debit aliran  sungai  dinilai  berdasarkan  hasil  perbandingan grafik  debit  hasil  estimasi  terhadap  debit  observasi periode 1974-1994. Data debit observasi kami peroleh dari Pusat Penelitian dan Pengembangan Sumber Daya Air (Pusair). Periode 1974-1987 untuk proses kalibrasi, sedangkan  1988-1994  untuk  validasi.  Proses  kalibrasi dilakukan  secara  automatis  dan  manual.  Kalibrasi otomatis  menggunakan  SWAT-Calibration  and Uncertainty  Programs  (CUP)  dengan  pendekatan Sequential  Uncertainty  Fitting  version 2  (SUFI-2) (Abbaspour,  2015).  Parameter  model  SWAT  yang dikalibrasi  sebanyak  9  dari  36  parameter  submodel siklus  hidrologi  (Arnold  et  al.,  2012),  yang  dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi parameter SWAT yang dikalibrasi dengan data observasi 1974-1987. Parameter Deskripsi CN2 SCS runoff curve number SOL_AWC Available water content of soil CH_N1 Manning coefficient of branches CH_K2 Channel effective hydraulic conductivity (mm/h) GWQMN Threshold  water  depth  in  the  shallow aquifer for return flow to occur (mm) ESCO Soil evaporation compensation factor OV_N Manning's "n" value for overland flow GW_REVAP Groundwater revaporation coefficient CH_N2 Manning  coefficient  of  the  main channel
Secara  kuantitatif,  akurasi  model  SWAT  dinilai berdasarkan beberapa indikator statistik goodness-of- fit pada  Software  R  package  hydrogof  (Zambrano- Bigiarini,  2017).  Indikator  statistik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi Percent bias  (PBIAS), Kling-Gupta  Efficiency (KGE),  dan Coefficient  of Determination (R 2 ).  Pada  penelitian  ini,  indikator  KGE menggantikan indikator Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dalam kombinasi umum, yaitu NSE, PBIAS, dan R 2 (e.g. (Worqlul et  al., 2018) untuk menguji performa model hidrologi.
3 http://webgis.menlhk.go.id:8080/kemenhut/index.php/id/fit ur/unduhan
4 http://www.fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id= 14116 5 https://portal.ina-sdi.or.id/downloadaoi/

## Percent BIAS (PBIAS)
Nilai  PBIAS  digunakan  untuk  mengukur  rerata kecenderungan  dari  data  hasil  simulasi  apakah  lebih besar atau lebih kecil dari  data observasi. Nilai PBIAS optimal  jika  mendekati  angka  0.  Nilai  positif menunjukkan bahwa hasil simulasi model adalah over- estimate ,  sedangkan  nilai  menunjukkan  hasil  simulasi model underestimate (Moriasi  et  al.  2007).  Rumus untuk  menghitung  nilai  PBIAS  disajikan  pada Persamaan (2).
𝑃𝐵𝐼𝐴𝑆 = [ ∑ (𝑄𝑖 𝑜𝑏𝑠−𝑄 𝑖 𝑠𝑖𝑚 𝑛 𝑖=1 ) ×(100) ∑ 𝑄𝑖 𝑜𝑏𝑠 𝑛 𝑖=1 ] (2)
dimana  Q obs adalah  nilai  debit  observasi  (mm/bulan) dan Q sim adalah nilai debit simulasi (mm/bulan).

## Kling-Gupta Efficiency (KGE)
KGE  merupakan  indikator  statistik  yang dikembangkan  oleh  Gupta  et  al.  (2009)  untuk mendukung  diagnosis  dekomposisi  NSE,  yang menggunakan analisis relatif berbagai komponen yang berbeda  (korelasi,  bias  dan  variabilitas)  dalam pemodelan  hidrologi.  Metode  ini  kemudian dikembangkan untuk memastikan bahwa bias dan rasio variabilitas  tidak  memiliki  hubungan  korelasi  silang. Rumus  untuk  menghitung  nilai  KGE  disajikan  pada Persamaan (3-4).

## 𝐾𝐺𝐸 = 1 − 𝐸𝐷
(3)
𝐸𝐷 = √(𝑟 − 1) 2 + (𝛼 − 1) 2 + (𝛽 − 1) 2 (4)
dimana 𝛼 = 𝜎𝑠𝑖𝑚 𝜎𝑜𝑏𝑠 dan 𝛽 = 𝜇𝑠𝑖𝑚 𝜇𝑜𝑏𝑠 .  Nilai α adalah perhitungan  variabilitas 99nderest  pada  data  simulasi dan  observasi, β adalah  bias  yaitu  rasio  mean  data simulasi  dengan  mean  data  observasi,  dan  ED (Euclidian Distance) adalah jarak sebaran hasil dari titik ideal.  Rentang  nilai  KGE  antara  - ∞ sampai  dengan  1. Nilai mendekati 1 menunjukkan performa model akurat.
Coefficient of Determination (R 2 ) dan korelasi (r) Nilai  R 2 menggambarkan  besar  proporsi  dari variansi  data  observasi  yang  mampu  dijelaskan  oleh model.  Rentang  nilai  R 2 antara  0  sampai  dengan  1 dengan  nilai  yang  makin  tinggi  mengindikasikan variansi error yang makin rendah. Nilai R 2 lebih dari 0.50 menjadi  kriteria  umum  suatu  model  dapat  diterima (Santhi et al. 2001). Meskipun metode statistik R 2 sering digunakan  dalam  evaluasi  model,  metode  ini  terlalu sensitif  terhadap  nilai  ekstrem  (outliers)  dan  kurang sensitif terhadap perbandingan perbedaan antara data model  dengan  data  observasi  (Legates  and  McCabe 1999). Rumus untuk menghitung nilai R 2 disajikan pada Persamaan (5).
𝑅 2 = 1 −   ( ∑ (𝑄𝑖 𝑜𝑏𝑠− 𝑄 𝑖 𝑠𝑖𝑚) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑄𝑖 𝑜𝑏𝑠− 𝑄̅ 𝑖 𝑠𝑖𝑚) 2 𝑛 𝑖=1 ) (5)
dimana  nilai 𝑄̅ 𝑠𝑖𝑚 adalah  nilai  rata – rata  debit  simulasi (mm/bulan). Nilai korelasi (r) merupakan akar kuadrat dari R 2 , dengan rentang nilai -1 sampai 1. Angka positif menunjukkan  hubungan  yang  searah,  angka  negatif hubungan  terbalik,  dan  mendekati  angka  nol menunjukkan hubungan yang semakin lemah.
Setelah  kalibrasi  parameter  telah  menghasilkan nilai  indikator  statistik  yang  bagus,  kami  melakukan identifikasi  sensitivitas  tiap  parameter.  Uji  sensitivitas dilakukan secara manual, yaitu dengan mengubah nilai salah  satu  parameter  sebesar  ±30%,  kemudian dilakukan secara bergantian untuk parameter yang lain. Tingkat  sensitivitas  dianalisis  berdasarkan  pada perubahan nilai indikator statistik yang terjadi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Variabilitas iklim DAS Cimanuk
Berdasarkan  data  iklim  CRU,  pola  curah  hujan bulanan  DAS  Cimanuk  termasuk  pada  kategori monsunal,  yaitu  memiliki  satu  kali  puncak  hujan  dan satu  kali  periode  kering  dalam  setahun  (Gambar  2a). Periode  kering  terjadi  pada  bulan  Juni-September dengan  puncak  bulan  kering  adalah  Agustus, sedangkan periode basah pada bulan Desember-Maret dengan puncak bulan basah pada Januari. Nilai curah hujan  pada  tiap  bulan  sangat  bervariasi.  Pada  bulan tertentu  terdapat  data  diluar  boxplot  yang menandakan  nilai  pencilan  ( outlier ).  Pencilan menunjukkan  bahwa  selama  tahun  1901-2016,  DAS Cimanuk  mengalami  kekeringan  ekstrem  pada  tahun tertentu,  seperti  El  Niño  kuat  disertai  fenomena  IOD positif  pada  tahun  1997.  Untuk  skala  tahunan,  curah hujan rata-rata DAS Cimanuk berkisar 2903 mm/tahun. Curah hujan tahunan paling rendah terjadi pada tahun 1963 (1875 mm/tahun), dan paling tinggi pada tahun 2010 (3908 mm/tahun).
Selain  parameter  curah  hujan,  kami  juga menganalisis variasi bulanan dari data ETp pada DAS Cimanuk  (Gambar  2b).  Nilai  ETp  rata-rata  bulanan bervariasi dari 80-140 mm/bulan dengan nilai rata-rata sebesar  105  mm/bulan.  Dalam  satu  tahun,  nilai  ETp bulanan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  September, sedangkan  nilai  terendah  terjadi  pada  bulan  Juni. Selama  musim  kemarau  (Juni-Juli-Agustus),  ETp cenderung  meningkat  lebih  besar  jika  dibandingkan dengan  saat  musim  penghujan  (Desember-Januari- Februari). Untuk parameter suhu udara, nilai maksimum sekitar 30.6 o C, sedangkan nilai minimum sekitar 18.2 o C selama periode 1901-2016.
Gambar 2. Kondisi iklim DAS Cimanuk berdasarkan variasi bulanan parameter: (a) curah hujan, dan (b) evapotranspirasi, kedua parameter dalam skala mm/bulan. Analisis dilakukan selama periode 1901-2016. (Sumber data: CRU)

## Evaluasi model SWAT
Hasil kalibrasi dan validasi model dalam bentuk grafik  perbandingan  deret  waktu  dari  debit  simulasi dan observasi disajikan pada Gambar 3. Secara visual, model  SWAT  mampu  memodelkan  debit  sesuai dengan  variasi  curah  hujan  bulanan  di  DAS  Cimanuk (Gambar  2a).  Pada  setiap  periode  satu  tahun,  model SWAT  mensimulasikan  debit  dengan  pola  puncak- lembah-puncak. Hal ini menunjukkan bahwa data CRU sebagai  input  data  iklim  SWAT,  mampu  merepresen- tasikan kondisi iklim di wilayah DAS Cimanuk. Temuan ini  searah  dengan  hasil  penelitian  Fadil  et  al.  (2011) yang  memodelkan  kondisi  hidrologis  DAS  Bouregreg (Morocco) menggunakan data CRU.
Selain itu, model SWAT mampu mensimulasikan debit  rendah/periode  kering  lebih  baik  dibandingkan dengan  debit  tinggi/periode  basah.  Hampir  seluruh periode  debit  rendah  hasil  simulasi  sesuai  dengan observasi.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  parameter model  SWAT  yang  berkaitan  dengan  karakteristik groundwater (dalam  penelitian  ini:  GWQMN  dan GW_REVAP), berhasil mencapai nilai optimal untuk DAS
Cimanuk.  Sedangkan  untuk  debit  puncak/periode basah,  nilai  debit  simulasi  memiliki  pola  yang  sama dengan observasi, namun beberapa nilai debit simulasi lebih  besar  dari  observasi  ( overestimate )  dan  ada beberapa lebih rendah dari observasi ( underestimate ). Untuk  menegaskan  kemampuan  model  dalam mensimulasikan  debit  puncak/priode  basah,  kami menggunakan  nilai  indikator  statistik  sebagai  acuan proses kalibrasi.
Hasil kuantifikasi indikator statistik menunjukkan bahwa  akurasi  model  SWAT  mengalami  penurunan pada  proses  validasi  dibandingkan  dengan  proses kalibrasi  (Tabel  2).  Selisih  antara  nilai  rerata  debit observasi  dengan  simulasi  pada  validasi  (2.36  m 3 /s) lebih  besar  dibandingkan  saat  proses  kalibrasi  (0.29 m 3 /s).  Simulasi  debit  menghasilkan  kisaran  nilai  yang sama  pada  periode  kalibrasi  dan  validasi  (~12  m 3 /s), sedangkan debit observasi mengalami penurunan (dari ~12  menjadi  ~10  m 3 /s).  Selisih  nilai  tersebut mengakibatkan perbedaan pada nilai PBIAS, r dan KGE di masing-masing periode.
Tabel 2. Kuantifikasi nilai akurasi model SWAT berdasarkan indikator statistik goodness-of-fit. Indikator statistik Kalibrasi (1974-1987) Validasi (1988-1997) Observasi Simulasi Observasi simulasi Rerata debit bulanan (m 3 /s) 12.30 12.09 10.21 12.57 PBIAS -1.00 23.00 R 2 0.54 0.66 r 0.73 0.81 KGE 0.73 0.56
Pada  periode  kalibrasi,  nilai  PBIAS,  r,  dan  KGE termasuk  dalam  kategori  sangat  baik  (Moriasi  et  al., 2007;  Pechlivanidis  and  Arheimer,  2015;  Santhi  et  al., 2001). Pada periode validasi, nilai PBIAS menjauhi nilai 0,  sehingga  masuk  dalam  kategori  memuaskan  dan nilai KGE juga mengalami penurunan sehingga masuk dalam  kriteria  sedang.  Sedangkan  untuk  nilai  r mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan. Berdasarkan  hasil  tersebut,  model  SWAT  yang terkalibrasi  dinilai  mampu  digunakan  untuk mensimulasikan  debit  bulanan  jangka  panjang. Beberapa perubahan nilai indikator statisik ini diduga dipengaruhi  oleh  kejadian  iklim  ekstrem  kekeringan selama periode validasi, yaitu pada tahun 1997 (Fanin and van der Werf, 2017). Pada akhir  tahun 1997 nilai debit  simulasi  berkisar  19  m 3 /s,  sedangkan  nilai observasi ~2 m 3 /s (lihat Gambar 3).

## Nilai Parameter dan Analisis Sensitivitas
Proses  kalibrasi  menghasilkan  nilai  parameter model yang optimal untuk DAS Cimanuk (Tabel 3). Nilai optimal  parameter  CN2  menunjukkan  bahwa  selama
periode  kalibrasi  (1974-1987)  DAS  Cimanuk  memiliki dominasi  jenis  lahan  yang  mampu  menahan  curah hujan  dengan  baik,  misal  pada  kawasan  hutan. Parameter SOL_AWC menunjukkan bahwa ketersedia- an kandungan air tanah di DAS Cimanuk berkisar antara 11.8-21.4  %vol  terhadap  volume  tanah.  Untuk parameter  koefisien  manning  (kekasaran)  permukaan saluran  sungai,  kami  mengkalibrasi  untuk  tiga  jenis yang berbeda, meliputi kekasaran saluran anak sungai (CH_N1),  kekasaran  permukaan  tanah  (OV_N),  dan kekasaran saluran sungai utama (CH_N2). Berdasarkan dokumentasi model SWAT, nilai parameter CH_N1 dan CH_N2  (0.12  dan  0.11)  menunjukkan  bahwa  anak sungai  dan  sungai  merupakan  saluran  sungai  alami yang  sekitar  alirannya  penuh  semak  dan  pepohonan besar.  Sedangkan  parameter  OV_N  bernilai  0.1-0.15 menunjukkan bahwa kekasaran permukaan tanah DAS Cimanuk mendekati kekasaran lahan di padang rumput (Arnold  et  al.,  2012).  Parameter  CH_K2  (konduktivitas hidrolik  sungai)  bernilai  100  mm/jam  berarti  bahwa karakteristik dasar saluran sungai utama berupa kerikil dan berpasir.
Gambar 3. Grafik perbandingan deret waktu debit hasil simulasi (merah) dengan debit observasi (biru) pada periode kalibrasi dan validasi. (Sumber data: model SWAT dan Pusair)
Parameter  GWQMN  bernilai  5000  mm menunjukkan bahwa aliran air tanah ( interflow maupun baseflow )  hanya  terjadi  jika  tinggi  muka  air  tanah maksimum  5m.  Parameter  ESCO  bernilai  0.1  menun- jukkan  bahwa  ekstraksi  air  tanah  pada  lapisan  yang lebih  dalam  mudah  terjadi  jika  tingkat  evaporasi permukaan meningkat. Parameter GW_REVAP bernilai 0.2  menunjukkan  bahwa  pergerakan  air  dari  lapisan akuifer  dangkal  menuju  ke  lapisan  perakaran  agak terbatas. Dalam penelitian ini, analisis sensitivitas juga dilakukan  untuk  mengidentifikasi  parameter  model yang paling berpengaruh terhadap nilai debit (Tabel 3). Parameter CN2 menjadi parameter yang paling sensitif terhadap nilai debit aliran Sungai Cimanuk. Parameter ini  berpengaruh  langsung  pada  perhitungan  debit, dimana  dalam  model  SWAT,  komponen  limpasan dihitung menggunakan metode SCS-CN. Dari sembilan parameter yang digunakan, terdapat empat parameter (ESCO,  OV_N,  GW_REVAP,  dan  CH_N2)  yang  dinilai paling kurang sensitif. Perubahan sebesar +30% hingga -30%  belum  mampu  mengubah  nilai/pola  debit simulasi.

## Debit Bulanan Jangka Panjang
Model  SWAT  yang  telah  dikalibrasi  kemudian digunakan  untuk  memprediksi  nilai  debit  bulanan Sungai  Cimanuk  periode  1901-2016.  Data  debit bulanan jangka panjang mengindikasikan bahwa DAS Cimanuk memiliki pola monsunal (Gambar 4a), sesuai dengan  pola  curah  hujan  (Gambar  2a).  Periode  debit rendah terjadi pada musim kemarau (Juni-September), dan  kemudian  meningkat  hingga  mencapai  debit tinggi  pada  akhir  tahun  dan  awal  tahun  setelahnya. Temuan ini searah dengan hasil penelitian Aidi (2019) yang  menyatakan  hubungan  kuat  (r  =  0.807)  antara debit  sungai  dengan  curah  hujan  bulanan.  Debit bulanan ekstrem tinggi selama tahun 1901-2016 terjadi pada bulan Maret tahun 1931 dan 1994 (38.2 dan 39.3 m 3 /s) (lihat juga pada Gambar 4b). Pencilan data debit
di bagian atas boxplot menunjukkan bahwa beberapa kali kejadian debit ekstrem puncak akibat fenomena La Nina yang meningkatkan debit pada musim kemarau, seperti pada tahun 1955-56, dan 1988-89 berdasarkan data  Oceanic  Niño  Index  (ONI)  yang  bernilai  negatif ( https://origin.cpc.ncep.noaa.gov › ONI_v5 ). Berdasarkan  data  deret  waktu  debit  bulanan (Gambar 4b), secara visual data tidak menunjukkan tren perubahan  selama  tahun  1901-2016.  Hal  ini  sama dengan  hasil  penelitian  Julian  et  al.  (2018)  yang melakukan analisis tren debit menggunakan uji Man- Kendall  pada  beberapa  sungai  besar  di  Jawa  Barat, termasuk  Cimanuk.  Variasi  nilai  koefisien  limpasan mengalami peningkatan mulai tahun 1970an (Gambar 4c).  Hal  ini  berbeda  dengan  peubah  hidrologi  lain, seperti  kadar  air  tanah  yang  menunjukkan  tren penurunan di wilayah humid Palembang (Taufik, 2010). Rentang nilai koefisien limpasan sebelum tahun 1970an berkisar  0.6-0.8,  kemudian  berubah  secara  signifikan menjadi 0.3-0.9. Peningkatan variasi koefisien limpasan dapat disebabkan oleh perubahan tutupan lahan dan variabilitas curah hujan (Herawati et al., 2018).

## Keterbatasan Hasil Simulasi Debit
Model  SWAT  menggunakan  data  input  spasial, meliputi data DEM, data tutupan lahan, dan data jenis tanah,  sebagai  data  yang  bersifat  stasioner  (tetap). Untuk  berbagai  panjang  periode  simulasi  debit,  data spasial yang digunakan, terutama data tutupan lahan, diasumsikan  tidak  mengalami  perubahan.  Pada penelitian  ini,  kami  menggunakan  asumsi  bahwa tutupan  lahan  pada  tahun  1901-2016  adalah  sama dengan tutupan lahan pada tahun 2011. Untuk prediksi debit secara historis, data tutupan lahan kurang relevan dengan kondisi tutupan lahan pada masa lampau, yang mana  tahun  2011  telah  terjadi  perubahan  lahan  di kawasan  DAS  Cimanuk  sejak  tahun  1994  (Devianti, 2016).
Tabel 3. Hasil parameterisasi model SWAT untuk pemodelan debit bulanan Sungai Cimanuk dan urutan sensitivitas tiap parameter.
Parameter Deskripsi Nilai Terkalibrasi Urutan Sesitivitas CN2 SCS runoff curve number 52.5-69 1 SOL_AWC Available water content of soil 0.118-0.214 2 CH_N1 Manning coefficient of branches 0.12 3 CH_K2 Channel effective hydraulic conductivity (mm/h) 100 4 GWQMN Threshold  water  depth  in  the  shallow  aquifer  for  return flow  to  occur (mm) 5000 5 ESCO Soil evaporation compensation factor 0.1 6 OV_N Manning's "n" value for overland flow 0.1-0.15 6 GW_REVAP Groundwater revaporation coefficient 0.2 6 CH_N2 Manning coefficient of the main channel 0.11 6
Gambar 4. Hasil simulasi jangka panjang (1901-2016) untuk Sungai Cimanuk oleh pemodelan SWAT: (a) variasi nilai debit rata- rata bulanan, (b) deret waktu nilai debit bulanan, dan (c) perubahan nilai koefisien limpasan. Garis biru menunjukkan tren data deret waktu.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  model  SWAT  dengan  input data CRU digunakan untuk memprediksi debit bulanan jangka  panjang  periode  1901-2016.  Berdasarkan analisis time series dari data hidrometeorologi CRU di DAS  Cimanuk,  parameter  suhu  udara  memiliki  tren positif, sedangkan evapotranspirasi potensial memiliki tren  yang  negatif.  Evaluasi  model  terlebih  dahulu dilakukan  pada  periode  1974-1997,  untuk  menilai akurasi nilai debit simulasi terhadap observasi. Kalibrasi otomatis  dengan  algoritma  SUFI-2  dikombinasikan dengan  kalibrasi  manual  dilakukan  dalam  proses kalibrasi model SWAT. Berdasarkan hasil kalibrasi dan validasi,  model  SWAT  mampu  mensimulasikan  debit bulanan dengan performa yang baik. Model yang telah dikalibrasi, kemudian digunakan untuk prediksi jangka panjang. Berdasarkan hasil simulasi, debit aliran Sungai Cimanuk dalam skala bulanan memiliki pola monsunal. Sedangkan  analisis  deret  waktu  debit  bulanan  dan koefisien  limpasan  menunjukkan  tren  normal  selama periode 1901-2016.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbaspour,  K.C.,  2015.  SWAT-CUP:  SWAT  Calibration and Uncertainty Programs - A User Manual. Aidi, M.N., 2019. The Influence of Precipitation, Stream
Discharge, and Psysiographic Factors on Flood Vulnerability  at  Cimanuk  River-West  Java, Indonesia. Journal of Sustainability Science and Management 14, 125 – 136.
Anand, J., Gosain, A.K., Khosa, R., Srinivasan, R., 2018. Regional  scale  hydrologic  modeling  for
prediction of water balance, analysis of trends in streamflow and variations in streamflow: The case study of the Ganga River basin. Journal of Hydrology:  Regional  Studies  16,  32 – 53.
https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2018.02.007 Arnold,  J.G.,  Kiniry,  J.R.,  Srinivasan,  R.,  Williams,  J.R., Haney,  E.B.,  Neitsch,  S.L.,  2012.  Soil  &  Water Assessment Tool: Input/Output Documentation. Version 2012. Devianti, 2016. Pola Perubahan Penggunaan Lahan Sub
Sub  Daerah  Aliran  SUngai  (DAS)  Cikujang. Journal Rona Teknik Pertanian 9, 147 – 156. Fadil, A., Rhinane, H., Kaoukaya, A., Kharchaf, Y., Bachir, O.A.,  2011.  Hydrologic  Modeling  of  the Bouregreg  Watershed  (Morocco)  Using  GIS and  SWAT  Model.  Journal  of  Geographic Information System 03, 279 – 289. https://doi.org/10.4236/jgis.2011.34024
Fanin,  T.,  van  der  Werf,  G.R.,  2017.  Precipitation – fire linkages in Indonesia (1997 – 2015). Biogeosciences 14, 3995 – 4008. https://doi.org/10.5194/bg-14-3995-2017
Harris,  I.,  Jones,  P.D.,  Osborn,  T.J.,  Lister,  D.H.,  2014. Updated  high-resolution  grids  of  monthly climatic observations - the CRU TS3.10 Dataset:
Updated  High-Resolution  Grids  of  Monthly Climatic Observations. International Journal of Climatology 34, 623 – 642.
https://doi.org/10.1002/joc.3711
Herawati,  H.,  Suripin,  S.,  Suharyanto,  S.,  Hetwisari,  T., 2018. Analysis of River Flow Regime Changes Related  to  Water  Availability  on  the  Kapuas River,  Indonesia.  Irrigation  and  Drainage  67,
66 – 71. https://doi.org/10.1002/ird.2103
Heuvelmans, G., Garcia-Qujano, J.F., Muys, B., Feyen, J., Coppin, P., 2005. Modelling the water balance with  SWAT  as  part  of  the  land  use  impact evaluation in a life cycle study of CO2 emission reduction scenarios. Hydrological Processes 19, 729 – 748. https://doi.org/10.1002/hyp.5620
Julian,  M.,  Nishio,  F.,  Poerbandono,  Ward,  P.J.,  2018.
Simulation  of  River  Discharges  in  Major Watersheds  of  Northwestern  Java  from  1901 To 2006. INA-Rxiv. https://doi.org/10.14716/ijtech.v2i1.44 Liang, Z., Tang, T., Li, B., Liu, T., Wang, J., Hu, Y., 2017.
Long-term streamflow forecasting using SWAT through the integration of the random forest precipitation  generator:  case  study  of Danjiangkou Reservoir. Hydrology Research 49, 1513 – 1527. https://doi.org/10.2166/nh.2017.085
Liu, Y., Sang, Y.-F., Li, X., Hu, J., Liang, K., 2017. Long-
Term  Streamflow  Forecasting  Based  on Relevance  Vector  Machine  Model.  Water  9. https://doi.org/10.3390/w9010009 Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M.W., Binger, 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, 885 – 900. https://doi.org/10.13031/2013.23153
Munggaran, G., Hidayat, Y., Tarigan, S.D., Baskoro, D.P.T.,
2017.  Analisis  Respon  Hidrologi  dan  Simulasi Teknik  Konservasi  Tanah  Dan  Air  Sub  DAS Cimanuk  Hulu.  Jurnal  Ilmu  Tanah  dan Lingkungan 25 – 31.
Neitsch, S.L., Arnold, J.G., Kiniry, J.R., Williams, J.R., 2011. Soil  and  water  assessment  tool  theoretical documentation  version  2009.  Texas  Water Resources Institute.
Noh, H., Lee, J., Kang, N., Lee, D., Kim, H.S., Kim, S., 2016. Long-Term  Simulation  of  Daily  Streamflow
Using Radar Rainfall and the SWAT Model: A Case  Study  of  the  Gamcheon  Basin  of  the Nakdong River, Korea. Advances in Meteorology 2016, 12. https://doi.org/10.1155/2016/2485251 Pechlivanidis,  I.G.,  Arheimer,  B.,  2015.  Large-scale hydrological modelling by using modified PUB recommendations:  the  India-HYPE  case. Hydrology  and  Earth  System  Sciences  19, 4559 – 4579.  https://doi.org/10.5194/hess-19- 4559-2015
Ridwansyah, I., Fakhrudin, M., Wibowo, H., Yulianti, M., 2018.  Application  of  the  Soil  and  Water Assessment Tool (SWAT) to predict the impact of  best  management  practices  in  Jatigede Catchment Area. IOP Conference Series: Earth and  Environmental  Science  118,  012030. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/118/1/012030
Santhi,  C.,  Arnold,  J.G.,  Williams,  J.R.,  Dugas,  W.A., Srinivasan, R., Hauck, L.M., 2001. Validation of The  Swat  Model  on  A  Large  River  Basin  with Point  and  Nonpoint  Sources.  Journal  of  the American  Water  Resources  Association  37, 1169 – 1188. https://doi.org/10.1111/j.1752- 1688.2001.tb03630.x Seo, Y., Kim,  S., Kisi, O., Singh, V.P., 2015. Daily  water level forecasting using wavelet decomposition and artificial intelligence techniques. Journal of Hydrology 520, 224 – 243.
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.11.050
Singh,  S.K.,  2016.  Long-term  Streamflow  Forecasting Based  on  Ensemble  Streamflow  Prediction Technique:  A  Case  Study  in  New  Zealand. Water Resources Management 30, 2295 – 2309.
https://doi.org/10.1007/s11269-016-1289-7
Taufik,  M.,  2010.  Analysis  of  Drought  Index  in  Fire- Prone Region Of South Sumatra. Agromet 24,
9 – 17.
Uniyal,  B.,  Jha,  M.K.,  Verma,  A.K.,  2015.  Assessing Climate  Change  Impact  on  Water  Balance Components  of  a  River  Basin  Using  SWAT Model.  Water  Resources  Management  29, 4767 – 4785.  https://doi.org/10.1007/s11269- 015-1089-5
Widyastuti,  M.T.,  Taufik,  M.,  Santikayasa,  I.P.,  2018. Prediksi  Debit  Jangka  Panjang  untuk  Sungai Bengawan  Solo.  Jurnal  Geografi:  Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian 15, 71 – 82.
Worqlul, A.W., Ayana, E.K., Maathuis, B.H.P., MacAlister, C., Philpot, W.D., Osorio Leyton, J.M., Steenhuis, T.S., 2018. Performance of bias corrected MPEG rainfall estimate for rainfall-runoff simulation in the upper Blue Nile Basin, Ethiopia. Journal of Hydrology 556, 1182 – 1191. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.01.058
Zambrano-Bigiarini, M., 2017. hydroGOF: Goodness-of- fit functions for comparison of simulated and observed  hydrological  time  seriesR  package version 0.3-10.