DOI: 10.29303/jrpb.v8i1.157 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## KOMPARASI TIGA MODEL INFILTRASI PADA LAHAN PERTANIAN DAN AGROFORESTRI DI DAS MERAWU – BANJARNEGARA
Comparison of Three Infiltration Models in Farming Land and Agroforestry of Merawu Watershed – Banjarnegara
Ngadisih 1,3*) , Hatma Suryatmojo 2,3 , M. Chrisna Satriagasa 2 , Maya Annisa 1 , Cahyo Kumolo 1
1 Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada, Jl. Flora No. 1, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia
2 Laboratorium Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Fakultas Kehutanan, Universitas Gadjah Mada, Jl. Agro, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia
3 Pusat Studi Bencana (PSBA), Universitas Gadjah Mada, Jl. Mahoni C-16, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia
Email *) : ngadisih@ugm.ac.id
Diterima: Desember 2019 Disetujui: Februari 2020

## ABSTRACT
Merawu is the most risky watershed to water erosion and landslides. As a volcanic mountain, the soil is fertile and thick. When the soil laid on steep land  associated  with heavy rainfall and less cover crop, then it has a high hazard to erosion  and landslides. Both erosion  and landslides  are  closely  related  to  infiltration.  This  study  aimed  to  compare  the  selected infiltration model i.e., Horton, Philip, and Kostiakov in predicting infiltration rate in farming land and agroforestry. Soil samples and infiltration measurements were conducted in farming land and agroforestry demplot in area ± 0.1 ha. A purposive random sampling was adopted to  define  sampling  and  measurement  points.  The  points  represented  upland,  middle,  and lowland  with  three  replications,  so  there  were  18  points.  Infiltration  measurement  used Double  Ring  Infiltrometer.  Three  statistic  values  (MAE,  Bias,  RMSE)  were  applied  to evaluate  the  infiltration  models.  Based  on  the  analysis  of  topsoil,  the  farming  land  and agroforestry  were  characterized  as  Sandy  Loam  and  grain  structure.  The  particle  density 1.74 – 1.92 g.cm -3 , bulk density 0.48-0.60 g.cm -3 , porosity 69 – 72%, and organic content 3.6 – 7.5%. Infiltration rate of farming land by Horton, Phillip, dan Kostiakov models were 340 mm.hour -1 , 385 mm.hour-1,390 mm.hour -1 , respectively. Whereas, agroforestry 254 mm.hour - 1 ,  337  mm.hour -1 ,  dan  435  mm.hour -1 ,  respectively.  Based  on  MAE  and  RMSE,  the  Horton model  was  the  best  fit  than  other  for  farming  land  and  agroforestry.  The  best  model infiltration was useful for predicting surface runoff, erosion and landslide.
Keywords: agroforestry, farming land, infiltration rate, model, soil

## ABSTRAK
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Merawu  di  Banjarnegara  terancam  kelestarian  lingkungannya karena erosi dan longsor. Tanah di DAS ini merupakan tanah vulkanik yang tebal dan subur. Ancaman erosi dan longsor muncul karena tanah berada pada lahan miring, intensitas hujan tinggi, dan penutupan lahan yang rendah.  Erosi dan longsor sangat berkaitan dengan proses masuknya  air  ke  dalam  tanah  (infiltrasi).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membandingkan tiga  model  infiltrasi  (Horton,  Philip,  Kostiakov)  dalam  memprediksi  kecepatan  proses masuknya  air  ke  dalam  tanah  pada  dua  penggunaan  lahan  yang  berbeda  di  DAS  Merawu. Sampel tanah dan pengukuran laju infiltrasi dilakukan pada demplot: i) lahan pertanian dan ii)  agrofotesri  dengan  masing-masing  luas  0,1  Ha.  Titik  pengambilan  sampel  tanah  dan pengukuran  infiltrasi  ditetapkan  berdasarkan  metode purposive  sampling yang  mewakili lereng bagian atas, tengah dan bawah, masing-masing sejumlah 3 titik, sehingga total ada 18 titik  sampel.  Pengukuran  laju  infiltrasi  dilakukan  dengan  menggunakan  alat Double  Ring Infiltrometer .  Evaluasi  model  menggunakan  parameter  statistik  MAE,  Bias,  dan  RMSE. Penelitian ini menunjukkan bahwa tanah pada demplot pertanian dan agroforestri adalah jenis Latosol dengan kelas tekstur Sandy Loam , struktur granuler, berat  jenis 1,74 – 1,92 g.cm -3 , berat  volume  0,48  –  0,60  g.cm -3 ,  porositas  69  –  72%,  dan  kandungan  bahan  organik  3,6- 7,5%.  Laju  infiltrasi  pada  lahan  pertanian  dengan  model  Horton,  Phillip,  dan  Kostiakov secara berturut-turut, yaitu 340 mm.jam -1 , 385 mm.jam -1 dan 390 mm.jam -1 . Sedangkan pada agroforestri,  dengan  urutan  yang  sama:  254  mm.jam -1 ,  337  mm.jam -1 ,  dan  435  mm.jam -1 . Berdasarkan  nilai  MAE  dan  RMSE,  model  infiltrasi  Horton  lebih  baik  dalam  memprediksi laju infiltrasi pada lahan pertanian dan agroforestri.
Kata kunci: agroforestri, lahan pertanian, laju infiltrasi, model, tanah

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Proses  masuknya  air  hujan  atau  air irigasi  ke  dalam  tanah  dikenal  sebagai infiltrasi  (Jury  dan  Horton,  2004),  sebagai salah  satu  komponen  siklus  air  di  bumi (Sihag,  dkk.,  2017).  Awal  perjalanan  air dalam  sistem  litosfer,  dalam  suatu  rentang tertentu terhenti dan tersimpan dalam tubuh tanah  sehingga  dapat  diambil  oleh perakaran  tanaman  dan  organisme  tanah (Haghnazari,  dkk.,  2015).  Selain  diambil akar  dan  organisme  tanah,  air  bergerak perlahan-lahan  secara  vertikal  ( deep percolation )  dan  horisontal  ( seepage ) menjadi  komponen  air  tanah  yang terkumpul  pada  zona  air  tanah  ( ground water, perch water ) ataupun keluar sebagai mata air ( spring ). Air dalam tanah ini yang menjamin  ketersediaan  air  bagi  makhluk hidup sepanjang musim.
Beberapa  literatur  mendeskripsikan peran infiltrasi dalam konservasi tanah dan
air  seperti  Bisset  dan  Oleary  (1996); Hangen  dkk.,  (2002);  Sun,  dkk.,  (2018). Ketika  jumlah  air  yang  berinfiltrasi meningkat,  maka  limpasan  permukaan ( surface  runoff )  akan  berkurang  yang selanjutnya  dapat  menimimalkan  erosi  dan potensi  banjir,  dan  sebaliknya.  Namun, ketika air tanah berada pada topografi yang miring, kelebihan infiltrasi akan menambah beban  lereng  sehingga  meningkatkan potensi  longsor.  Oleh  karena  itu,  infiltrasi menjadi  salah  satu  parameter  yang digunakan  dalam  prediksi  erosi  dan longsor. Studi infiltrasi umumnya melibatkan  faktor-faktor  mempengaruhi seperti  penggunaan  lahan  (Návar  dan Synnott,  2000;  Shukla,  dkk.,  2003;  Neris, dkk., 2012), jenis tanah (Levin, dkk., 1991; Adekalu,  dkk.,  2006),  kadar  air  tanah (Anderson, dkk., 2008).
Infiltrasi  ditirukan  sistemnya  oleh beberapa  ahli  dalam  suatu  model.  Sihag, dkk.,  (2017),  mengklasifikasikan  tiga model  infiltrasi. Pertama,  model  fisik  yang
bertolak  dari  hukum  konservasi  massa hukun  Darcy.  Model  ini  antara  lain  Green dan  Ampt  (1911),  Richards  (1931),  dan Philips  (1957)  dalam  Jury  dan  Horton (2004).  Kedua,  model  semi-empiris, hipotesis  sederhana  tentang  hubungan  laju dan  kumulasi  infiltrasi  (Holtan,  1961; Singh  dan  Yu,  1990  dalam  Sihag,  dkk., 2017).  Ketiga,  model  empiris  yang didasarkan  pada  data  lapangan  dan eksperimen laboratorium (Kostiakov, 1932; Horton,  1941  dalam  Jury  dan  Horton, 2014).  Komparasi  model  infiltrasi  telah banyak  didiskusikan  Hopmans  (1995), Mishra,  dkk.,  (2003),  Chahinian,  dkk. (2005), Haghighi, dkk., (2010). Sihag, dkk., (2017)  menjelaskan  bahwa  model  dapat digunakan  pada  suatu  kondisi  tertentu seperti  jenis tanah, penutupan  lahan, posisi geografi dengan tingkat akurasi model yang berbeda-beda.  Tuner  (2006)  dalam  Sihag, dkk.,  (2017),  menegaskan  bahwa  hingga saat  ini  belum  bisa  dipastikan  model infiltrasi manakah yang terbaik.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan  model  fisik (Philip, 1957) dan  empiris  infiltrasi  (Horton,  1941  dan Kostiakov,  1932)  pada  demplot  lahan pertanian dan agroforestri di DAS Merawu Banjarnegara Jawa Tengah. Hasil penelitian  ini  digunakan  sebagai  dasar dalam  penilaian  laju  infiltrasi  tanah  untuk prediksi  bahaya erosi dan  longsor, langkah awal dan penting dalam mitigasi bencana.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  untuk pengambilan  sampel  tanah  antara  lain  bor tanah, rubber  hammer,  ring  soil  sample (AMS,  Jerman), double  ring  infiltrometer , timbangan  analitik  (OHAUS,  China),  dan oven (MEMMERT, Jerman).
Bahan  utama  penelitian  adalah  lahan pertanian dan agroforestri di DAS Merawu. Sampel  tanah  terusik  ( disturbed  soil sample ) dan tidak terusik ( undisturbed soil
sample )  lapisan  atas  tanah  0  –  30  cm  ( top soil )  digunakan  untuk  uji  sifat  tanah. Pengujian  tanah  mencakup  sifat  fisik (tekstur,  struktur,  berat  jenis,  berat  volum, porositas)  dan  sifat  kimia  (kandungan bahan organik) dilaksanakan di Laboratorium  Teknik  Sumberdaya  Lahan dan  Air  Fakultas  Teknologi  Pertanian UGM.  Bahan  yang  digunakan  dalam  uji sifat  tanah  antara  lain  Hidrogen  Peroksida (H 2 O 2 );  Asam  Klorida  (HCL)  0,2  N; Natrium  Hidroksida  (NaOH)  1  N;  dan Aquadest (Lambe, 1969).

## Metode
Pengambilan Sampel Tanah Sampel  tanah  terusik  ( disturbed )  dan tak  terusik  ( undisturbed )  dari  lapisan  atas ( top  soil ,  kedalaman  0-30  cm)  diambil  di demplot lahan pertanian dan agroforestri di Dusun Tamansari Desa Leksana Kecamatan Karangkobar Kabupaten Banjarnegara  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  1a.  Karena  lokasinya  yang  berada pada  daerah  berlereng,  maka  sampling tanah
dilaksanakan dengan
mempertimbangkan  lereng  bagian  atas, tengah,  dan  bawah  (Gambar  1b).  Hal  ini didasarkan  pada  fenomena  bahwa  proses pembentukan tanah dan sifatnya dipengaruhi  posisinya  pada  suatu  lereng. Sampel pada masing-masing lereng berjumlah  3,  yang  diambil  secara  acak  di setiap lereng.
Sampel  tanah  selanjutnya  dibawa  ke laboratorium  untuk  uji  sifat  fisik  (tekstur, struktur, berat jenis, dan berat volume) dan sifat kimia (kandungan bahan organik). Uji sifat fisik tanah dilaksanakan di Laboratorium  Teknik  Sumberdaya  Lahan dan  Air  Fakultas  Teknologi  Pertanian UGM.  Sedangkan  uji  bahan  organik dilaksanakan  di  Laboratorium  Tanah Fakultas  Geografi  UGM.  Tekstur  tanah diuji  dengan  metode  Hydrometer,  berat jenis  dengan  metode  Pycnometer,  berat volume  dengan  metode Undisturbed  Soil Sample . Porositas dihitung dengan pendekatan  empiris  hubungan  berat  jenis dan  berat  volume.  Struktur  tanah  dilihat
dengan  menggunakan  mikroskop  (Lambe, 1969).
Gambar 1. Lokasi pengambilan sampel tanah:
a) dalam DAS Merawu, b) sketsa titik
pengambilan sampel
Pengukuran Infiltrasi Pengukuran  laju  infiltrasi  dilakukan di sekitar lokasi pengambilan sampel tanah. Pengukuran infiltrasi mengacu pada metode double  ring  infiltrometer (Johnson,  1991). Ring bagian dalam  memiliki diameter 16,5 cm  dan  tinggi  25  cm,  sedangkan  ring  luar berdiameter  27,5  cm  dan  tinggi  15  cm. Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi infiltrasi  adalah  kadar  air  dalam  tanah (Haghighi,  dkk.,  2010),  maka  pengukuran dilaksanakan  minimal  7  hari  setelah  hari hujan atau irigasi.
Analisis Data Model  fisik  infiltrasi  Philip  (1957) dan  dua  model  empiris  infiltrasi  Horton (1941)  dan  Kostiakov  (1932)  digunakan untuk  mengkuantifikasi  kecepatan  proses masuknya  air  ke  dalam  tanah  di  demplot pertanian dan agroforestri. Jury dan Horton (2004)  memformulasikan  model  infiltrasi Philip (1957) tersaji pada Persamaan 1 dan
model  infiltrasi  Horton  (1941)  tersaji  pada
Persamaan 2. Hillel (1980) mempresentasikan model Kostiakov (1932) dengan  Persamaan  3.  Sihag,  dkk.,  (2017), membandingkan performance model infiltrasi  dengan  menggunakan  parameter statistik Maximum  Absolut  Error (MAE) yang  tersaji  pada  Persamaan  4,  Bias (Persamaan  5)  dan Root  Mean  Square Error (RMSE) yang tersaji pada Persamaan 6.
𝑖 = 𝑆𝑡 − 1 2 ................................................. (1)
Laju  infiltrasi,  i  dalam  satuan  mm.menit -1 sebagai  fungsi  konstanta sorptivity (S), serta waktu (t).
𝑖 = 𝑖 𝑓 + (𝑖 0 − 𝑖 𝑓 )𝑒 −𝛽𝑡 ............................ (2)
Laju  infiltrasi,  i  dalam  satuan  mm.menit -1 sebagai  fungsi  i 0 yakni  laju  infiltrasi  pada saat  t  =  0,  laju  infiltrasi  konstan  (i f ), konstanta  sebagai  cerminan  parameter tanah (  ), serta waktu (t).
𝑖 = 𝛽𝑡 −𝑛 ................................................ (3)
Laju  infiltrasi,  i  dalam  satuan  mm.menit -1 sebagai  fungsi  konstanta  (B)  dan  (n)  serta waktu (t).
𝑀𝐴𝐸 = 𝑚𝑎𝑥(|𝑥 − 𝑦|) ........................... (4)
MAE  digunakan  untuk  menilai  keandalan estimasi  numerik,  dimana  x  adalah  data pengamatan  (aktual)  dan  y  adalah  data prediksi.
Bias suatu model infiltrasi didefinisikan  sebagai  rerata  perbedaan antara nilai aktual dan prediksi. Sihag, dkk.,
(2017), menjelaskan bahwa ketika nilai bias sama  dengan  nol  maka  dikatakan  sebagai tidak  bias.  Persamaan  bias  tersaji  pada Persamaan 5.
𝐵𝑖𝑎𝑠 = ∑ (𝑥−𝑦) 𝑛 𝑖
𝑛 ....................................... (5)
Dimana x adalah nilai aktual, y adalah nilai prediksi  dan  n  adalah  jumlah  data.  Simbol
(a)
(b)

## yang sama ini digunakan untuk menghitung
RMSE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 (∑ (𝑥 − 𝑦) 2 𝑛 𝑖=1 ) ................. (6)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakeristik Tanah pada Lahan Pertanian dan Agroforestri Demplot lahan pertanian dan agroforestri  berada  di  dusun  Tamansari desa  Leksana  kecamatan  Karangkobar kabupaten  Banjarnegara.  Secara  geografis, demplot berada pada koordinat  -7,2551041 LS  dan  109,7377099  BB  dan  ketinggian 1.025  m  dpl.  Berdasarkan  rekaman  data hujan dari stasiun penakar hujan Karangkobar,  dusun  Tamansari  berada pada  zona  hujan  2.500  –  3.000  mm/tahun. Temperatur  udara  antara  20ºC  –  26ºC, terdingin  yaitu  3ºC  –  18ºC  yang  terjadi pada  musim  kemarau  bersamaan  dengan fenomena  embun  upas  di  Dataran  Tinggi Dieng.  Kelembaban  udara  berkisar  antara 80%  –  85%.  BPDAS  SOP  (2015) melaporkan  bahwa  jenis  tanah  di  dusun
Tamansari
adalah
Latosol. USDA ( Universal State Department of Agriculture )  menjelaskan  bahwa  tanah Latosol  merupakan  salah  satu  jenis  tanah zona iklim hutan hujan tropis dengan rerata hujan  tahunan  3.000  mm.  Jenis  tanah  ini memiliki  kedalaman  >  150  cm  (kategori solum dalam), tekstur lempung, permeabilitas cukup baik, dan agregat tanah stabil  (Supriyo,  dkk.,  2009).  Bentuk  lahan daerah  penelitian  adalah  lereng  tengah gunung  berapi  yang  terbentuk  karena
proses vulkanik (Sartohadi, 2004). Hasil uji sifat tanah tersaji pada Tabel 1.
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  kelas tekstur tanah kedua jenis penggunaan lahan adalah Sandy  Loam dengan  fraksi  tanah didominasi  oleh  pasir  ( sand ).  Kandungan debu  atau  silt  antara  30%  hingga  31%. Fraksi  lempung  hanya  <  10%.  Namun, apabila dilihat dari profil tanah (Gambar 2) lapisan lempung terakumulasi pada kedalaman 50 – 100 cm. Keberadaan fraksi lempung  pada  lapisan  dalam  inilah  yang menjadi  bidang  gelincir  pada  proses longsor  ( landslide ).  Hal  ini  sesuai  dengan pernyataan Hardiyatmo (2006). Longsor di daerah  Banjarnegara  disebabkan  salah satunya  oleh  sifat  tanah clay ,  selain  faktor curah  hujan,  lereng,  sesar,  geologi,  dan kedalaman regolith (Susanti, dkk., 2017).
Gambar 2. Profil tanah di lokasi penelitian
Tabel 1. Uji sifat tanah lapisan atas ( top soil ) di demplot pertanian dan agroforestri
No. Sifat tanah Satuan Pertanian intensif Agroforestri 1 Kelas tekstur tanah Sandy Loam Sandy Loam Clay % 4 8 Silt % 30 31 Sand % 65 62 2 Struktur tanah Granular Granular 3 Berat jenis (rs) (g.cm -3 ) 1,82 1,73 4 Berat volum (rb) (g.cm -3 ) 0,55 0,56 5 Porositas % 67,00 68,00 6 Kandungan organik % 7,51 3,60
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  tekstur tanah lapisan atas yang berupa Sandy Loam dan  sruktur  granular  sehingga  kemampuan meloloskan  airnya  tinggi.  Pada  lapisan dalam  terdapat  lapisan  lempung  sehingga air  infiltrasi  akan  menambah  beban  lereng dan  melemahkan  kuat  geser  tanah.  Oleh karena  itu,  frekuensi  kejadian  longsor  di Banjarnegara relatif tinggi.
Berat jenis tanah berkisar antara 1,73 g.cm -3 –  1,82  g.cm -3 .  Berat  volum  tanah menunjukkan nilai yang rendah, 0,55 g.cm - 3 –  0,56  g.cm -3 dan  porositas  relatif  tinggi (67%  –  68%).  Pairunan-Yulius,  dkk., (1987),  berpendapat  bahwa  berat  volume
tanah  mineral  khususnya  tekstur Sandy Loam sekitar  1,55  g.cm -3 .  Berat  volume tanah  dan  porositas  merupakan  sifat dinamis  tanah,  faktor  yang  mempengaruhi adalah pengolahan tanah, kandungan bahan organik,  dan  pemupukan  (Lipiec,  dkk., 2006).  Umumnya,  kandungan  bahan organik tanah pertanian sebesar 5% (Hillel, 1980).
Dari  Tabel  1,  terlihat  bahwa kandungan  bahan  organik  tanah  relatif tinggi,  khususnya  pada  lahan  pertanian intensif  (7,51%).  Nilai  berat  volume  tanah penelitian  yang  rendah  disebabkan  oleh tingginya  kandungan  bahan  organik  tanah
Gambar 3 . Laju infiltrasi rerata pada lahan agroforestri dan pertanian dengan menggunakan model Philip, Horton, dan Kostiakov
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Agroforestry Intensif m m /jam Horton Kostiakov Philips
Tabel  2. Laju  infiltrasi  awal  dan  akhir,  serta  kadar  lengas  tanah  pada  setiap  lokasi  pengukuran infiltrasi
Sampel
Laju infiltrasi (mm/jam) Kadar lengas (%massa) Waktu untuk konstan (menit) Awal Akhir A1 540 180 20 14 A2 840 300 30 16 A3 660 480 35 9 A4 300 120 18 14 A5 360 60 10 17 A6 660 300 29 7 Rerata - - 24 13 P1 540 300 32 26 P2 660 420 37 10 P3 540 300 31 17 P4 900 180 23 12 P5 720 420 35 4 P6 480 300 35 4 Rerata - - 32 12
dari pupuk kandang yang digunakan petani untuk  meningkatkan  produksi  tanaman. Pupuk  kandang  (Agbede,  dkk.,  2008; Haynes  dan  Naidu,  1998)  dan  pengolahan
tanah  intensif  (Lipiec,  dkk.,  2006)  dapat menurunkan  nilai  berat  volum  tanah  dan meningkatkan porositas tanah.
Gambar 4. Perbandingan laju infiltrasi aktual dengan prediksi dengan beberapa model
infiltrasi lahan pertanian 0 100 200 300 400 500 600 0 5 10 15 20 25 30 35 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P1 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 2 4 6 8 10 12 14 16 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P2 0 100 200 300 400 500 600 0 5 10 15 20 25 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P3 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P4 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P5 0 100 200 300 400 500 600 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 La ju Inf iltr as i (m m /j am ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur P6

## Pemodelan Laju Infiltrasi
Kondisi  laju  infiltrasi  awal  dan  akhir serta  kadar  lengas  tanah  pada  setiap  lokasi pengukuran  infiltrasi  tersaji  pada  Tabel  2. Rerata  laju  infiltrasi  pada  demplot pertanian  intensif  dan  agroforestri  tersaji pada Gambar 4. Rerata laju  infiltrasi  lahan pertanian  372  mm.jam -1 dan  agroforestri 342  mm.jam -1 .  Betancur-Vargas,  dkk.
(2017)  menegaskan  bahwa  laju  infiltrasi berada pada rentang 152,4 – 508 mm.jam -1 termasuk  kelas  cepat.  Karena  tingginya porositas  tanah  baik  di  lahan  pertanian maupun  agroforestri,  maka  air  akan  cepat masuk  ke  dalam  tanah.  Dari  Gambar  3
dapat  dilihat  bahwa  nilai  laju  infiltrasi model Kostiakov (1932) paling tinggi, baik pada  lahan  pertanian  maupun  agroforestri. Sedangkan model Horton (1941)
menghasilkan  nilai  laju  infiltrasi  terendah. Perbedaan  ketiga  model  ini  terkait  dengan parameter  model  yang  digunakan.  Model Horton  memiliki  3  parameter,  sedangkan yang  lainnya  hanya  2  parameter.  Hasil pemodelan  infiltrasi tersaji pada Gambar 4 dan  Gambar  5  dengan  nilai  parameter model tersaji pada Tabel 3.
Tanah  agroforestri  memiliki  kadar lengas  antara  10%  –  35%  basis  massa dengan  rerata  29%,  sedangkan  tanah
Gambar 5. Perbandingan laju infiltrasi aktual dengan prediksi dengan beberapa model infiltrasi lahan pertanian
0 100 200 300 400 500 600 0 5 10 15 20 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A1 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 0 5 10 15 20 25 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A2 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 2 4 6 8 10 12 14 16 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A3 0 50 100 150 200 250 300 350 0 5 10 15 20 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A4 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 5 10 15 20 25 30 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A5 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 2 4 6 8 10 12 14 16 La ju Inf iltr as i ( m m /jam ) Waktu (menit) Kostiakov Philip Horton F Ukur A6
pertanian  23%  –  37%  basis  massa  dengan rerata 32%. Petani menerapkan irigasi serta penyemprotan
pestisida untuk meningkatkan produktivitas tanaman. Aktivitas  ini  berdampak  pada  peningkatan kadar  lengas  dalam  tanah.  Johnson  (1991) menjelaskan  bahwa  kadar  lengas  tanah akan  mempengaruhi  kecepatan  masuknya air  ke  dalam  tanah.  Tanah  yang  banyak mengandung air (kadar  lengas tinggi) akan menurunkan laju infiltrasi, karena pori-pori tanah telah terisi  massa air. Hal  ini terlihat
dari waktu yang diperlukan untuk mencapai laju  infiltrasi  konstan.  Tanah  agroforestri mencapai  laju  infiltrasi  konstan  pada rentang  7  –  17  menit  dengan  rerata  13 menit,  sedangkan  tanah  pertanian  4  –  26 menit  dengan  rerata  12  menit.  Sihag,  dkk. (2017)  berpendapat  bahwa  semakin  tinggi kadar  lengas tanah  maka  infiltrasi semakin cepat  konstan.  Kecenderungan  ini  juga terjadi  pada  infiltrasi  tanah  pertanian  dan agroforestri,  meski  perbedaan  rerata  waktu

## Tabel 3. Parameter model infiltrasi
Sampel Horton Philip Kostiakov i 0 i f b S K n b A1 0,9 0,30 -1,44 1,28 0,18 0,776 0,847 A2 1,4 0,50 -3,29 2,38 0,23 0,746 1,479 A3 1,1 0,80 -1,15 1,13 0,69 0,928 1,191 A4 0,5 0,20 -0,92 0,57 0,14 0,810 0,439 A5 0,6 0,10 -1,21 0,99 0,008 0,637 0,567 A6 1,1 0,50 -1,92 1,72 0,27 0,794 1,145 P1 0,9 0,50 -1,15 1,17 0,31 0,826 0,904 P2 1,1 0,70 -1,28 1,20 0,59 0,905 1,136 P3 0,9 0,50 -1,15 1,07 0,32 0,826 0,883 P4 1,5 0,30 -2,42 2,63 -0.05 0,633 1,377 P5 1,2 0,70 -1,28 1,69 0,35 0,800 1,226 P6 0,8 0,50 -0,96 0,96 0,31 0,844 0,801
Tabel 4. Nilai MAE, Bias, dan RMSE dari model infiltrasi Philip, Horton, dan Kostiakov
Sampel Horton Philip Kostiakov MAE Bias  RMSE MAE Bias RMSE MAE Bias RMSE A1 0,10 0,04 0,07 0,14 0,01 0,08 0,12 0,01 0,07 A2 0,10 0,03 0,06 0,14 -0,00001 0,06 0,13 -0,01 0,06 A3 0,10 0,03 0,05 0,11 -0,01 0,07 0,15 -0,05 0,10 A4 0,10 0,03 0,06 0,14 0,01 0,06 0,15 0,01 0,07 A5 0,10 0,03 0,05 0,13 -0,001 0,06 0,14 -0,0002 0,07 A6 0,10 0,01 0,04 0,10 -0,01 0,05 0,12 -0,01 0,07 Rerata 0,10 0,03 0,06 0,13 0,01 0,06 0,14 -0,01 0,07 P1 0,10 0,01 0,07 0,14 0,01 0,08 0,14 0,01 0,08 P2 0,10 0,02 0,05 0,11 -0,02 0,07 0,13 -0,04 0,09 P3 0,10 -0,01 0,05 0,11 0,005 0,06 0,11 0,02 0,06 P4 0,10 0,04 0,07 0,11 0,01 0,04 0,12 0,02 0,05 P5 0,09 0,01 0,04 0,07 -0,00003 0,04 0,15 0,03 0,06 P6 0,06 0,01 0,02 0,11 -0,00001 0,05 0,13 0,02 0,07 Rerata 0,09 0,02 0,05 0,11 0,0008 0,06 0,13 0,01 0,07
infiltrasi  konstan  kurang  bermakna  (1 menit).
Selain kadar lengas, kondisi permukaan  tanah  (Johnson,  1991)  juga mempengaruhi infiltrasi. Di lokasi penelitian,  bahwa  frekuensi  pengolahan tanah  pertanian  lebih  tinggi  daripada agroforestri.
Pengolahan tanah ini dimaksudkan untuk mendapatkan komposisi  ideal  fase  padar,  cair,  dan  gas dalam tanah dalam mendukung pertumbuhan tanaman. Evaluasi model
infiltrasi menggunakan  MAE,  Bias,  dan  RMSE seperti  tersaji  pada  Tabel  4.  Nilai  MAE pemodelan  laju  infiltrasi  agroforestri dengan  model  Horton,  Philip,  dan Kostiakov  berturut-turut  0,10;  0,13;  dan 0,14.  Pada  lahan  pertanian  diperoleh  nilai
0,09;  0,11;  dan  0,13.  Chai  dan  Draxler (2014)
menjelaskan bahwa MAE merupakan  salah  satu  parameter  statistik yang  cukup  handal  dalam  evaluasi  suatu model. Dalam hal ini, model dikatakan baik apabila  MAE  adalah  nol.  Pada  penelitian ini, Nilai MAE model Horton paling rendah MAEnya  untuk  prediksi  laju  infilitrasi tanah  agroforestri  dan  pertanian.  RMSE memiliki fungi yang sama untuk mengevaluasi suatu model, banyak digunakan  untuk  evaluasi  model  di  bidang meteorologi  dan  klimatologi  (Chai  dan Draxler, 2014). Nilai RMSE nol mencirikan bahwa model sangat bagus.
Tabel  4  menunjukkkan  bahwa  rerata RMSE  model  Horton  dan  Philip  adalah sama (0,06) dan Kostiakov 0,07 pada kasus tanah  agrofoetsri.  RMSE  model  Horton, Philip, dan Kostiakov pada tanah pertanian berturut-turut:  0,05;  0,06;  dan  0,07.  Dari parameter  RMSE,  bahwa  model  Horton paling baik dibandingkan model lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Tanah  di  demplot  menunjukkan tekstur Sandy  Loam ,  dengan  berat  volum yang  rendah  (<  1  g.cm -3 )  dan  porositas yang tinggi (69-72%). Hal ini
menyebabkan  laju  infiltrasinya  sangat tinggi  (>  250  mm.jam -1 ).  Hasil  evaluasi model  infiltrasi  menunjukkan  bahwa  MAE dan  RMSE  model  Horton  paling  rendah sehingga  model  ini  paling  tepat  untuk prediksi  laju  infiltrasi  baik  pada  lahan pertanian  maupun  agroforestri  di  tanah vulkanik dataran tinggi Dieng.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Direktorat Riset dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat, Kementerian  Riset  dan  Pendidikan  Tinggi atas  pendanaan  yang  diberikan  kepada kami  melalui  skema  Penelitian  Unggulan Perguruan Tinggi tahun anggaran 2017.

## DAFTAR REFERENSI
Adekalu, K.O., Okunade, D.A., Osunbitan, J.A. (2006).
Compaction and mulching  effects  on  soil  loss  and runoff from two southwestern Nigeria agricultural  soils. Geoderma, 137, 226–230.
doi:10.1016/j.geoderma.2006.08.012.
Anderson,  S.H.,  Udawatta,  R.P.,  Seobi  T.,
Garrett,  H.E.  (2008).  Soil  water content and infiltration in agroforestry  buffer  strips. Agroforest Syst ., 75, 5–16. doi: 10.1007/s10457- 008-9128-3.
Agbede,  T.M.,  Ojeniyi,  S.O.,  Adeyemo, A.J. (2008). Effect of Poultry Manure on  Soil  Physicals  and  Chemical Properties,  Growth  and  Grain  Yield of  Sorghum  in  Southwest,  Nigeria.
American-Eurasian
Journal of
Sustainable Agriculture , 2(1): 72-77.
Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai Serayu  Opak  Progo  (BPDAS  SOP). (2015). Laporan  Aplikasi  Program Hidrologi  Soil  Water  Aessessment Tool  (SWAT)  di  Wilayah  Sub  DAS
Merawu-DAS Serayu . BPDAS Serayu Opak Progo. Yogyakarta.
Betancur-Vargas,  T.,  Martínez-Uribe,  C., García-Aristizábal,  E.F.,  &  Escobar-
Martínez,  J.F.  (2017).  Identification and characterization of regional water flows  contributing  to the  recharge  of an unconfined
aquifer.
Rev.fac.ing.univ.  Antioquia no.85.
doi:10.17533/udea.redin.n85a07.
Bissett,  M.J.,  &  O’Leary,  G.J.  (1996). Effects  of  Conservation  Tillage  and Rotation on Water Infiltration in Two Soils  in  South-Eastern  Australia.
Australian  Journal  of  Soil  Research , 34(2), 299-308. doi: 10.1071/SR9960299.
Chai,  T.,  &  Draxler,  R.R.  (2014).  Root mean  square  error  (RMSE)  or  mean absolute  error  (MAE)  -  Arguments against  avoiding  RMSE  in  the literature. Geosci.  Model  Dev. ,  7, 1247–1250. doi:10.5194/gmd-7- 1247-2014.
Sun,  D.,  Yang,  H.,  Guan,  D.,  Yang,  M., Wu,  J.,  Yuan,  F.,  Jin,  C.,  Wang,  A., Zhang, Y. (2018). The effects of land use  change  on  soil  infiltration capacity  in  China:  A  meta-analysis.
Science  of  the  Total  Environment ,
626, 1394–1401.
doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.01.104.
Haghnazari, F., Shahgholi, H., & Feizi, M. (2015).    Factors  affecting  the infiltration  of  agricultural  soils: review. International  Journal  of Agronomy and Agricultural Research (IJAAR) , 6 (5), 21-35.
Green,  W.H.,  &  Ampt,  G.  (1911).  Studies on soil physics, 1. The flow of air and water through soils. Journal Agriculture Science , 4, 1–24.
Haghighi,  F.,  Gorji,  M.,  Shorafa,  M., Sarmadian,  F.,  &  Mohammadi,  M.H. (2010). Evaluation of
some infiltration  models  and  hydraulic
parameters. Span.J.Agric.Res .,  8(1), 210–217.  doi:10.5424/sjar/2010081- 1160.
Hangen, E., Buczko, E., Bens, O., Brunetto, J.,  &  Hüttl,  R.F.  (2002).  Infiltration pattern into  two soils under conventional and conservation tillage: influence of the spatial distribution of plant  root  structures  and  soil  animal activity. Soil  and  Tillage  Research , 63, 181-186.
Hardiyatmo,  H.C.  (2006). Penanganan Tanah  Longsor  &  Erosi .  Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
Haynes,  R.J.,  &  Naidu,  R.  (1998). Influence  of  Lime,  Fertilizer  and Manure  Application  on  Soil  Organic Matter  Content  and  Soil  Physical Conditions:  a  review. Nutrient Cycling in  Agroecosystems , 51, 123– 137.
Hillel,  D.  (1980). Fundamental  if  Soil Physics . Academic Press. New York.
Holtan,  H.N.  (1961). Concept  for Infiltration  Estimates  in  Watershed Engineering, ARS41-51 . U.S.
Department  of  Agricultural  Service, Washington, DC.
Hopmans,  J.  (1995).  Evaluation  of  various infiltration models. Sci.Agric ., 140, 5–
8.
Horton, R.E. (1941). An approach toward a physical  interpretation  of  infiltration- capacity. Soil  Sci.Soc.Am.J .  5(C),
399–417.
Johnson,  A.I.  (1991). A  Field  Method  for Measurement  of  Infiltration.  2 nd Printing .  United  Stated  Government Printing Office. Washington.
Jury,  A.,  &  Horton,  R.,  (2004). Soil Physics .  Hoboken,  New  Jersey:  John Wiley & Sons, Inc.
Kostiakov,  A.N.  (1932).  On  the  dynamics of the coefficient of water-percolation in  soils  and  on  the  necessity  for studying  i1t  from a dynamic point of view  for  purposes  of  amelioration . Trans , 6 , 17–21.
Lambe,  T.W.  (1969). Soil  Testing  for Engineers . New York:  John Wiley  & Sons, Inc.
Lipiec, J., Kus´,  J., Słowin´ska-Jurkiewicz, A.,  &  Nosalewicz,  A.  (2006).  Soil porosity  and  water  infiltration  as influenced by tillage methods. Soil & Tillage  Research , 89 ,  210–220. doi:10.1016/j.still.2005.07.012.
Levin,  J.,  Ben-Hur,  M.,  Gal,  M.,  &  Levy, G.J.  (1991).  Rain  energy  and  soil amendments  effects  on  infiltration and  erosion  of  three  different  soil types. Australian  Journal  of  Soil
Research , 29 (3), 455–465. doi:10.1071/SR9910455.
Mishra,  S.K.,  Tyagi,  J.V.,  &  Singh,  V.P.
(2003).  Comparison  of  infiltration models. Hydrol.  Processes , 17 (13), 2629–2652. doi:10.1002/hyp.1257.
Chahinian, N., Moussa, R., Andrieux, P., &
Voltz,  M.  (2005).  Comparison  of infiltration  models  to  simulate  flood events  at  the  field  scale. Journal  of Hydrology, 306 , 191–214.
Návar,  J.,  &  Synnott,  T.J.  (2000).  Soil infiltration  and  land  use  in  Linares, NL, Mexico. Terra , 18 (3), 255–262.
Neris, J., Jiménez, C., Fuentes, J., Morillas, G., & Tejedor, M. (2012). Vegetation and land-use effects on soil properties and  water  infiltration  of  Andisols  in Tenerife  (Canary  Islands,  Spain).
Catena , 98 , 55–62. doi:10.1016/j.catena.2012.06.006.
Pairunan-Yulius, A.K, Nenere, J.L., Arifin, S.S.R.,  Samosir,  R.T,  Lalopua,  J.R., Ibrahim,  B.,  &  Asmadi,  H.  (1987).
Dasar-dasar  Ilmu  Tanah.  Badan Kerjasama Perguruan Tinggi Indonesia Bagian Timur . Makasar. Philips,  J.R.  (1957).  The  theory  of infiltration:  the  infiltration  equation and its solution. Soil Sci ., 83 (5), 345– 357.
Richards,
L.A. (1931). Capillary
conduction  of  liquids  through  porous mediums. J.  Appl.  Phys , 1 (5),  318–
333.
Singh, V.P., & Yu, F.X. (1990). Derivation of  infiltration  equation  using  systems approach. J.  Irrig.  Drain.  Eng .,
116 (6),
837–858. doi:10.1061/(ASCE)0733-
9437(1990)116:6(837).
Sihag,  P.,  Tiwari,  N.K.,  &  Ranjan,  S.
(2017). Estimation and inter- comparison  of  infiltration  models. Water Science, 31 , 34–43.
doi:10.1016/j.wsj.2017.03.001.
Sartohadi,  J.  (2004).  Geomorfologi  tanah DAS  Serayu  Jawa  Tengah. Majalah Geografi Indonesia , 18 (2), 135–150.
Susanti,  P.D.,  Miardini,  A.,  &  Harjadi,  B. (2017).  Analisis  kerentanan  tanah longsor  sebagai  dasar  mitigasi  di Kabupaten Banjarnegara. Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai , 1 (1), 49-59.
Supriyo,  H.,  Koranto,  C.A.D.,  &  Bale,  A. (2009). Buku  Ajar  Klasifikasi  Tanah . Yogyakarta:  Lab.  Ilmu  Tanah  Hutan Fakultas Kehutanan UGM.
Shukla,  M.K.,  Lal,  R.,  Owens,  L.B.,  & Unkefer,  P.  (2003).  Land  use  and management impacts on structure and infiltration  characteristics  of  soils  in the  North  Appalachian  Region  of Ohio. Soil  Science , 168 (3),  167-177.
doi:10.1097/01.ss.0000058889.60072. aa.
Turner,  E.R.  (2006). Comparison  of
Infiltration  Equation  and  Their  Field Validation  with  Rainfall  Simulation Doctoral Dessertation.