Fadhlan,  Khairi.,  A.  Perwira  Mulia  Tarigan,  dan  Zaid  Perdana  Nasution  (2021)  Penentuan  Prioritas Pengelolaan  Derah  Aliran  Sungai  Deli  Menggunakan  Indeks  Potensi  Erosi, Syntax  Literate 6(5).
http:// dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i5.2702
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 5, Mei 2021

## PENENTUAN  PRIORITAS  PENGELOLAAN  DAERAH  ALIRAN  SUNGAI DELI MENGGUNAKAN INDEKS POTENSI EROSI

## Khairi Fadhlan, A. Perwira Mulia Tarigan, dan Zaid Perdana Nasution
Universitas Sumatera Utara (USU) Medan, Indonesia Email: khairifadhlan.kf@gmail.com, a.perwira@usu.ac.id, dan mas_zaid@yahoo.com

## Abstract
Due  to  resource  constraint,  it  is  often  impractical  to  implement  the  watershed management  for  mitigating  soil  erosion  problem  in  the  whole,  large  catchment area.  Hence  watershed  prioritization  is  a  sensible  approach  in  which  different micro  watersheds  of  a watershed are ranked according to  the order of  priority to be treated with suitable soil conservation measures. The purpose of this study is to determine the priority or the rank of the micro watersheds of Deli River using the erosion potential index (EPI) method, indicative of erosional capacity. The EPI in this study is assessed using 5 layers of spatial information in a GIS format, i.e. land cover, soil condition, land slope, drainage density, and rainfall. All these layers are integrated and then combined linearly using weights determined with AHP method. The results show that the total area under high to very high priority are around 36 micro  watersheds  out  of  53  watersheds,  emphasizing  the  necessity  for  watershed management.

## Keywords: AHP; Erosion; GIS; Priorities; Watershed

## Abstrak
Karena  keterbatasan  sumber  daya,  pengimplementasian  pengelolaan  DAS  sering dinilai tidak praktis untuk mengatasi masalah erosi tanah pada daerah tangkapan air yang luas. Maka dari itu, penentuan prioritas DAS menjadi pendekatan yang masuk akal  dengan  membuat  urutan  mikro  DAS  sesuai  prioritas  perawatan  yang menggunakan perhitungan konservasi tanah yang sesuai. Tujuan dari penelitian ini adalah  menentukan  prioritas  mikro  DAS  pada  sungai  Deli  menggunakan  metode indeks  potensial  erosi  (EPI)  yang  menunjukkan  kapasitas  erosi.  EPI  dalam penelitian ini diukur menggunakan lima aspek informasi spasial dalam format GIS, yakni tutupan lahan, kondisi tanah, kemiringan lahan, kerapatan sungai, dan curah hujan.  Semua  aspek  tersebut  terintegrasi  dan  dikombinasikan  secara  linier menggunakan  bobot  yang  ditentukan  dengan  metode  AHP.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  jumlah  keseluruhan  yang  berada  pada  prioritas  tinggi  hingga sangat  tinggi  adalah  sebanyak  36  mikro  DAS  dari  53  DAS.  Hal  ini  menekankan kebutuhan pengelolaan DAS.
Kata Kunci : AHP; DAS; erosi; GIS; prioritas

## Pendahuluan
Penilaian  resiko  erosi  tanah  pada  DAS  (daerah  aliran  sungai)  membutuhkan pemetaan  dan  banyak  faktor  yang  di  analisis (Vrieling,  2006) .  Erosi  tanah  yang disebabkan oleh air dianggap sebagai hilangnya permukaan tanah yang disebabkan oleh hujan dan limpasan. Erosi tanah yang disebabkan oleh air saat ini adalah masalah yang sangat  penting  di  seluruh  dunia,  setelah  masalah  perubahan  iklim (Fallah,  Kavian,  & Omidvar,  2016) ; (Terranova,  Antronico,  Coscarelli,  &  Iaquinta,  2009) .  Jumlah  erosi diukur dengan jumlah kehilangan tanah dalam setahun. Data menunjukkan bahwa rata- rata  erosi  pada  DAS  Deli  yaitu  sebesar  138,808  tn/ha/thn  atau  6.565.344,948  tn/thn (Isma,  Irwansyah,  &  Neneng,  2017) .  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  pengelolaan, pemulihan, dan konservasi pada DAS Deli. Kegiatan pengelolaan DAS saat ini menjadi masalah karena terbatasnya biaya dan sumber daya sehingga perlu dilakukan prioritisasi DAS  dalam  ukuran  mikro  DAS.  Pengalaman  di  lapangan  ukuran  mikro  DAS  adalah lebih kurang 1000 ha (Purwanto, Beny, H., dan Agung, 2016) . Prioritisasi DAS adalah suatu  proses  perangkingan  DAS  sesuai  dengan  urutan  yang  paling  penting  untuk dilakukan  penanganan  baik  pengelolaan  maupun  pemulihan  kondisi  DAS. (Nanda, A.M., Aadil, H.M., Zahoor, U.H., Pervez, A. dan Tasawoor, 2015) ; (Pandey, Chowdary, & Mal, 2007) .
Kegiatan pemulihan DAS yang paling utama adalah dengan melestarikan tanah dan  air (Welde,  2016) sehingga  pendekatan  yang  paling  baik  dalam  memilih  DAS prioritas  untuk  di  pulihkan  adalah  dengan  pendekatan  penilaian  kehilangan  tanah  ( soil loss ).  Metode  yang  banyak  digunakan  untuk  memprioritaskan  daerah  aliran  sungai dengan penilaian kehilangan tanah adalah metode Universal Soil Loss Equation (USLE) (Wischmeier & Smith, 1978) ; (Tetzlaff & Wendland, 2012) , metode USLE adalah suatu model erosi yang dirancang untuk memprediksi rata–rata erosi jangka panjang dari erosi lembar atau alur dibawah keadaan tertentu.
Pada  penelitian  ini  Indeks  Potensi  Erosi  berbasis  AHP (Analytic  Hierarchy Process ) dan GIS ( Geographical Information System ) digunakan untuk memprioritisasikan  daerah  aliran  sungai  dalam  ukuran  mikro  DAS.  AHP  adalah merupakan suatu  model keputusan yang dapat  membantu  dalam menguraikan masalah dalam  menentukan  keputusan  menjadi  suatu  hirarki  (keputusan).  Hirarki  merupakan suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level, dimana level pertama adalah tujuan, diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya hingga level terakhir alternatif (Saaty T L, 1980) . GIS adalah sebuah sistem atau  teknologi  berbasis  komputer  yang  dibuat  untuk  tujuan  mengumpulkan, menyimpan,  mengolah  dan  menganalisa,  serta  menyajikan  data  atau  informasi  dari suatu  obyek  atau  fenomena  yang  berkaitan  dengan  letak  atau  keberadaannya  di permukaan bumi (Ekadinata, Dewi, Hadi, Nugroho, & Johana, 2008) . AHP merupakan metode  yang  sangat  baik  digunakan  dalam  penelitian  tentang  pengambilan  keputusan seperti  penggunaan  dalam  pengelolaan  sumber  daya  air  yang  dilakukan  oleh (Tarigan, Rahmad,  Sembiring,  &  Iskandar,  2018) dan  penentuan  prioritas  penanganan  jalan (Tarigan,  A.  P.  M.,  Surbakti,  M.  S.,  Sembiring,  2017) ,  dan  GIS  membantu  dalam
pengolahan  data-data  spasial  sehingga  penelitian  dapat  dilakukan  dengan  lebih  baik seperti yang diterapkan pada penelitian tentang mitigasi banjir (Tarigan et al., 2018) dan penelitian tentang prediksi banjir (Siregar, Tarigan, Irsan, & Irwandi, 2019) .
Indeks  Potensi  Erosi  adalah  nilai  tanpa  satuan  yang  membantu  dalam pengindeksan  zona  potensi  erosi  pada  daerah  aliran  sungai,  nilai  indeks  yang  lebih tinggi  menunjukkan  prioritas  yang  lebih  tinggi.  Indeks  potensi  erosi  dihitung menggunakan  parameter  seperti  data  tutupan  lahan,  data  tanah,  kemiringan  lahan, kerapatan  sungai,  dan  data  curah  hujan  yang  diintegrasikan  dalam  penggunaan  GIS dengan menetapkan bobot  untuk  masing-masing parameter menggunakan teknik AHP. Indeks  potensi  erosi  pada  penelitian  ini  berdasarkan  dari  metode Sediment  Yield  index (SYI) (Bali & Karale, 1977) ; (Naqvi, Athick, Ganaie, & Siddiqui, 2015) . Metode indeks potensi erosi ini memiliki kelebihan karena mudah digunakan dan data yang diperlukan mudah didapatkan.
Uraian  di  atas  menunjukkan  pentingnya  dilakukan  penelitian  tentang  prioritas pengelolaan  DAS  karena  luasnya  daerah  aliran  sungai  yang  harus  di  lakukan pengelolaan  dan  konservasi.  Perbedaan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti terdahulu yang telah di sebutkan di atas adalah pada penelitian ini kriteria untuk menentukan prioritas pengelolaan daerah aliran sungai terdiri dari 5 (lima) kriteria yaitu tutupan  lahan,  jenis  tanah,  kemiringan  lahan,  kerapatan  sungai  dan  curah  hujan.  Data- data  yang  digunakan  sebagai  kriteria  merupakan  data  yang  didapat  dari  lokasi penelitian.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  urutan  prioritas pengelolaan  daerah  aliran  sungai  Deli  sebagai  dasar  untuk  dilakukan  pengelolaan  dan konservasi daerah aliran sungai.

## Metode Penelitian
Penentuan  prioritas  pengelolaan  DAS  Deli  pada  penelitian  ini  dalam  ukuran mikro  DAS.  Langkah  awal  adalah  membuat  batas  DAS  Deli  dalam  ukuran  mikro menggunakan  data  Digital  Elevation  Model  (DEM)  dengan  bantuan  perangkat  lunak QGIS.  Selanjutnya  menghitung  indeks  potensi  erosi  (IPE)  pada  setiap  mikro  DAS dengan  menetapkan  bobot  untuk  setiap  kriteria  utama  dengan  metode  AHP  dan menentukan  bobot  untuk  setiap  subkriteria  dengan  perangkingan  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 1. Bobot kriteria dan bobot subkriteria dikalikan untuk mendapatkan nilai IPE.

## Gambar 1 Langkah menghitung Indeks Potensi Erosi
Bobot  kriteria  utama  yang  dihitung  dengan  metode  AHP  adalah  dengan membuat  peringkat  pada  skala  AHP  Saaty  1-9  untuk  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan.  Langkah  dalam  perhitungan  dengan  metode  AHP  adalah  setiap  kriteria tersebut  diberi  peringkat  dengan  dibandingkan  satu  sama  lain  dalam  matriks perbandingan  berpasangan.  Penentuan  peringkat  dari  matriks  berpasangan  dilakukan dengan  metode  penilaian  para  ahli atau  dengan  metode  yang  disepakati  oleh  para  ahli serta  berdasarkan  jurnal-jurnal  ilmiah  yang  terkait  dengan  penelitian  ini.  Hasil  dari bobot  yang  didapat  kemudian  dihitung  nilai  sintesis  matriks  untuk  mendapatkan konsistensi  dari hasil yang didapat  yaitu  dengan  persyaratan nilai  CR < 0,1. Data-data yang digunakan pada penelitian ini yaitu peta tanah (S), peta  tutupan lahan  (LC) yang didapat  dari  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  dan  Hutan  Lindung  Wampu  Sei Ular,  peta  kemiringan  lahan  (SL)  yang  dibuat  dengan  perangkat  lunak  QGIS menggunakan data DEM NAS, peta kerapatan sungai (DD) dari hasil perhitungan, dan peta  curah  hujan  (R)  dari  Badan  Meteorologi  Klimatologi  Geofisika  (BMKG).  Bobot untuk  setiap  subkriteria  ditentukan  dengan  perangkingan.  Nilai  rangking  untuk  setiap kelas  subkriteria  tersebut  adalah  berdasarkan  review  dari  beberapa  jurnal  dan  diskusi dengan para ahli.
Rumus  matematis  untuk  menghitung  Indeks  Potensi  Erosi  (IPE)  pada  setiap mikro DAS adalah yang dimodifikasi dari (Chowdary et al., 2013) sebagai berikut:
LC SL CH DD S W LC SL CH DD S Subkriteria Subkriteria Subkriteria Subkriteria Subkriteria WF W × WF INDEKS POTENSI EROSI PRIORITAS MIKRO DAS RANK AHP
Di mana, N adalah number of erosive unit (EU) pada masing-masing mikro DAS (EU) adalah poligon yang terbentuk akibat dari peta masing-masing kriteria memotong kriteria yang lain) , A i adalah luas dari setiap EU, IIPE adalah Indeks Potensi erosi , dan Aw adalah luas mikro DAS yang dihitung menggunakan rumus:
Selanjutnya indeks potensi erosi (IPE) pada setiap erosive units yang terbentuk dihitung menggunakan rumus:
Di mana, S adalah tanah, SL adalah kemiringan lahan, LC adalah tutupan lahan, DD adalah kerapatan sungai, R adalah curah hujan, W adalah bobot dari kriteria utama yang dihitung menggunakan AHP, dan wf adalah bobot dari sub kriteria yang dihitung menggunakan metode perangkingan.
Bobot  kriteria  utama  dikalikan  dengan  bobot  subkriteria  untuk  mendapatkan nilai  Indeks  Potensi  Erosi  (IPE),  kemudian  nilainya  diurutkan  mulai  dari  yang  paling besar sampai dengan sangat kecil. Nilai yang paling besar menjadi prioritas utama untuk dilakukan pengelolaan dan konservasi. Nilai IPE tersebut juga dikelompokkan menjadi 4 kelas prioritas yaitu sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. pengelompokkan kelas berdasarkan pada metode natural breaks pada perangkat lunak QGIS.
Lokasi  penelitian  adalah  DAS  Deli  yang  berada  di  kabupaten  Deli  Serdang, Kabupaten  Karo,  dan  kota  Medan,  Provinsi  Sumatera  Utara,  Indonesia.  Adapun  batas DAS  Deli  adalah  Sebelah  Utara:  Daerah  Aliran  Sungai  Belawan,  Sebelah  Selatan: Daerah  Aliran  Sungai  Wampu,  Sebelah  Barat:  Daerah  Aliran  Sungai  Belawan,  dan Sebelah Timur: Daerah Aliran Sungai Percut.

## Hasil dan Pembahasan
Batas DAS Deli yang dibuat dalam ukuran mikro DAS menggunakan perangkat lunak  QGIS  menghasilkan  53  mikro  DAS.  Setiap  mikro  DAS  diberi  nama  mulai  dari MW1  sampai  dengan  MW53  berurutan  dari  hilir  DAS  Deli  sampai  daerah  hulu  DAS Deli. Luas  mikro DAS yang paling besar adalah  pada mikro DAS MW28 dengan luas 1.895  ha,  sedangkan  mikro  DAS  dengan  luas  paling  kecil  adalah  mikro  DAS  MW1 dengan  luas  314  ha.  Peta  batas  DAS  Deli  dalam  ukuran  mikro  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2 Batas DAS Deli
Setiap mikro DAS yang terdiri dari 53 mikro DAS dihitung nilai indeks potensi erosi,  nilai  indeks  potensi  erosi  yang  paling  besar  menjadi  prioritas  utama  dalam pengelolaan dan konservasi DAS secara terpadu. Prioritas ini juga diklasifikasi menjadi kategori sangat tinggi, tinggi,sedang, dan rendah. Selanjutnya untuk mendapatkan nilai indeks  potensi  erosi  pada  setiap  mikro  DAS  adalah  menghitung  bobot  kriteria  dengan menggunakan metode AHP.
1. Bobot Kriteria
Matriks  perbandingan  dan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria  yang  dihitung menggunakan metode AHP dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai perbandingan kriteria di modifikasi dari dan hasil diskusi dengan para ahli.

## Tabel 1 Matriks perbandingan dan bobot kriteria
KRITERIA Tutupan Lahan Tanah Lereng DD C. Hujan Bobot Tutupan Lahan 1.00 6.00 4.00 3.00 5.00 0.46 Tanah 0.17 1.00 0.33 0.20 2.00 0.07 Lereng 0.25 3.00 1.00 0.33 3.00 0.14 DD 0.33 5.00 3.00 1.00 4.00 0.26 C. Hujan 0.20 0.50 0.33 0.25 1.00 0.06

## 2. Bobot Subkriteria
Setiap  kriteria  memiliki  subkriteria,  subkriteria  tutupan  lahan  adalah  hutan mangrove sekunder (Hms), hutan lahan kering (Hs), hutan lahan kering primer (Hp), Perkebunan (Pk), Belukar Rawa (Br), Belukar (B), pertanian lahan kering (Pt), tanah
terbuka  (T),  Tambak  (Tm),  sawah  (Sw),  pemukiman  (Pm),  bandara  (lanud),  badan air  (A).  Subkriteria  tersebut  dikategorikan  menjadi  lima  kelas  vegetasi  yaitu  sangat buruk, buruk, sedang, baik, dan sangat baik, dan  diklasifikasi untuk dapat diberikan rangking  dan  mendapatkan  bobot  pada  setiap  daerah  aliran  sungai.  Rangking  untuk subkriteria tutupan lahan dapat dilihat pada Tabel 2. Klasifikasi tutupan lahan dibuat dalam bentuk peta yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Tabel 2
Rangking dan bobot subkriteria Kriteria Subkriteria Kelas Rangking Bobot TUTUPAN LAHAN Hutan Mangrove Sekunder Sangat Rendah 1 0.022 Hutan Lahan Kering Sekunder Sangat Rendah 1 0.022 Hutan Lahan Kering Primer Sangat Rendah 1 0.022 Perkebunan Rendah 2 0.044 Belukar Rawa Sedang 3 0.067 Belukar Sedang 3 0.067 Pertanian Lahan Kering Tinggi 4 0.089 Tanah Terbuka Sangat Tinggi 5 0.111 Tambak Sangat Tinggi 5 0.111 Sawah Sangat Tinggi 5 0.111 Permukiman Sangat Tinggi 5 0.111 Bandara/Pelabuhan Sangat Tinggi 5 0.111 Badan Air Sangat Tinggi 5 0.111
Selanjutnya  adalah  kriteria  tanah,  kelas  kriteria  tanah  adalah  nilai  erodibilitas tanah  K.  Erodibilitas  tanah  adalah  kondisi  mudah  atau  tidaknya  tanah  tersebut tererosi  (Kurniawati,  2010;  Asdak,  2004).  Data  erodibilitas  pada  wilayah  studi berdasarkan  hasil  analisa  Jenis  (ordo)  tanah.  Pada  daerah  penelitian  terdapat  2 golongan  orde  tanah  yang  dibagi  menjadi  5  suborde  dan  10  great  group  tanah. Klasifikasi  dari  erodibilitas  tanah  pada  lokasi  penelitian  dan  pemberian  rangking untuk mendapatkan nilai bobot dapat dilihat pada Tabel 3, dan kelas tersebut dibuat dalam  bentuk  peta  tematik  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  QGIS  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Tabel 3 Bobot subkriteria tanah
Kriteria Subkriteria Kelas Rangking Bobot Tanah Erodibilitas (K): 0 - 0,05 Sangat Rendah 1 0.067 Erodibilitas (K):  0,05 - 0,1 Rendah 2 0.133 Erodibilitas (K): 0,1 - 0,15 Sedang 3 0.200 Erodibilitas (K): 0,15 - 0,2 Tinggi 4 0.267 Erodibilitas (K): >0,2 Sangat Tinggi 5 0.333

## Gambar 4 Peta erodibilitas tanah
Subkriteria dari kemiringan lahan diklasifikasi menjadi lima kelas berdasarkan persentase  kemiringan  lahan  pada  daerah  penelitian.  Wilayah  dengan  kemiringan lahan  yang  tinggi  diberikan  rangking  yang  lebih  besar.  Rangking  dan  bobot
kemiringan lahan dapat  dilihat  pada Tabel  4.   Peta kemiringan lahan dibuat  dengan perangkat  lunak  QGIS  menggunakan  data  DEM  NAS.  Kemiringan  lahan  0  –  8  % diklasifikasi  menjadi  kelas  sangat  rendah,  8  -15  %  kelas  rendah,  15  –  25  %  kelas sedang,  25  –  45  %  kelas  tinggi,  >45%  kelas  sangat  tinggi.  Peta  kemiringan  lahan tersebut juga dibuat dalam bentuk peta tematik yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 4

## Bobot subkriteria kemiringan lahan
Kriteria Subkriteria Kelas Rangking Bobot Kemiringan lereng 0 - 8% Sangat Rendah 1 0.067 8 - 15% Rendah 2 0.133 15 - 25% Sedang 3 0.200 25 - 45% Tinggi 4 0.267 > 45% Sangat Tinggi 5 0.333

## Gambar 5 Peta kemiringan lahan
Data  curah  hujan  yang  digunakan  adalah  curah  hujan  tahunan  rata-rata  dari tahun  2006-2015,  data  ini  didapat  dari  dari  Badan  Meteorologi  Klimatologi Geofisika (BMKG ) dalam bentuk peta tematik. Curah hujan diklasifikasi menjadi 3
kelas yaitu curah hujan 500 – 1000 mm kelas rendah, curah hujan 1500 – 2500 kelas sedang, dan curah hujan  K000 – 2500 kelas tinggi.  klasifikasi tinggi juga diberikan bobot  yang  lebih  tinggi  berdasarkan  pada  pengaruh  curah  hujan  terhadap  potensi erosi. Klasifikasi subkriteria curah hujan dapat dilihat pada Tabel 5. Peta curah hujan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Tabel 5 Bobot subkriteria curah hujan
Kriteria Subkriteria Kelas Rangking Bobot Curah Hujan 500-1000 mm Rendah 2 0.222 1500-2000 mm Sedang 3 0.333 2000-2500 mm Tinggi 4 0.444

## Gambar 6 Peta curah hujan
Kelas  kriteria  kerapatan  sungai  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Nilai  kerapatan sungai  yang  tinggi,  potensi  erosi  semakin  besar.  Kerapatan  sungai  adalah perbandingan  antara  panjang  sungai  dengan  luas  daerah  alirannya.  Klasifikasi kerapatan sungai dapat dilihat dalam bentuk peta pada Gambar 7.
Tabel 6

## Bobot subkriteria kerapatan sungai
Kriteria Subkriteria Kelas Rangking  Bobot Kerapatan  Sungai (km/km 2 ) 0 - 0,25 Sangat Rendah 1 0.267 0,25 - 0,5 Rendah 2 0.333 0,5 - 0,75 Sedang 3 0.222 0,75 – 1 Tinggi 4 0.333 > 1 Sangat Tinggi 5 0.444

## Gambar 7 Peta kerapatan sungai

## 3. Prioritas Pengelolaan Mikro DAS
Bobot kriteria utama dan bobot subkriteria dikalikan untuk mendapatkan nilai Prioritas  pengelolaan  mikro  DAS.  Urutan  prioritas  dilakukan  dengan  memberikan rangking pada setiap mikro DAS berdasarkan pada nilai indeks potensi erosi. Urutan nilai  indeks  potensi  tersebut  kemudian  diklasifikasi  menjadi  4  kelas  prioritas  yaitu rendah,  sedang,  tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Klasifikasi  empat  kelas  prioritas  mikro DAS  yaitu  prioritas  rendah  dengan  nilai  indeks  potensi  erosi  (0,098  –  0,119),
prioritas sedang (0,119 – 0,144), prioritas tinggi (0,144 – 0,169), dan prioritas sangat tinggi (0,169 – 0,201). Klasifikasi prioritas tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7

## Peta prioritas mikro DAS
NO. Klasifikasi Jumlah mikro das Luas (ha) Persentase (%) 1 Rendah 5 3,271 8 2 Sedang 12 10,418 24 3 Tinggi 27 23,370 54 4 Sangat Tinggi 9 5,914 14 Total 53 42,973 100
Setiap  kelas  prioritas  diberi  notasi  warna  sehingga  dapat  ditampilkan  dalam bentuk peta tematik seperti pada Gambar 8. Kelas rendah diberi warna kuning, kelas sedang warna hijau, kelas tinggi warna jingga dan kelas sangat tinggi warna merah.

## Gambar 8 Peta prioritas mikro DAS
Pada  Gambar  8  menunjukkan  mikro  DAS  yang  membutuhkan  penanganan pengelolaan  dan  konservasi  DAS  berdasarkan  empat  kelas  prioritas.  Terdapat  5
Mikro DAS yang masuk dalam prioritas rendah dengan total luas 3.271 ha, prioritas sedang  12  mikro  DAS  dengan  luas  total  10.418  ha,  prioritas  tinggi  27  mikro  DAS dengan  luas  total  23.370  ha,  dan  prioritas  sangat  tinggi  9  mikro  DAS  dengan  luas total 5.914 ha. Pada Tabel 5. dapat dilihat persentase luas wilayah untuk klasifikasi prioritas  rendah  adalah  8  persen  dari  luas  DAS  Deli,  kelas  sedang  24  persen,  kelas tinggi 54 persen, dan kelas sangat tinggi 14 persen.

## Kesimpulan
Pada penelitian ini indeks potensi erosi digunakan untuk mendapatkan prioritas pengelolaan  DAS  Deli  dalam  ukuran  mikro  yang  berada  di  kabupaten  Deli  Serdang, kabupaten  Karo,  dan  kota  Medan  provinsi  Sumatera  Utara.  Batas  DAS  dalam  ukuran mikro yang dibuat dengan perangkat lunak QGIS menghasilkan 53 mikro DAS. Setiap mikro  DAS  dihitung  nilai  indeks  potensi  erosi  untuk  mendapatkan  urutan  prioritas pengelolaan  dan  konservasi.  Indeks  potensi  erosi  merupakan  suatu  nilai  tanpa  satuan yang  membantu  dalam  pengindeksan  zona  potensi  erosi  pada  daerah  aliran  sungai berdasarkan  pada Geographical  Information  System (GIS)  dan  metode  AHP.  Indeks potensi erosi memiliki kelebihan karena menggunakan data yang mudah didapatkan dan proses  perhitungan  yang  sederhana.  Data  yang  digunakan  adalah  data  yang berhubungan  dengan  daerah  aliran  sungai  seperti  tutupan  lahan,  tanah,  kemiringan lahan, kerapatan sungai, dan curah hujan. Hasil perhitungan adalah 27 mikro DAS dari 53 mikro DAS masuk dalam kelas prioritas tinggi dengan luas 23.370 ha atau 54 %, dan prioritas  sangat  tinggi    9  mikro  DAS  dengan  luas  total  5.914  ha  atau  14  %  dari  luas DAS Deli secara keseluruhan. Data hasil perhitungan ini menunjukkan bahwa 68% dari total  luas  DAS  Deli  perlu  segera  dilakukan  pengelolaan  dan  konservasi  karena  berada pada kategori prioritas tinggi dan sangat tinggi.

## BIBLIOGRAFI
Bali, Y. P., & Karale, R. L. (1977). A sediment yield index as a criterion for choosing priority basins. IAHS-AISH Publication , 122 , 180–188. Google Scholar
Chowdary, V. M., Chakraborthy, D., Jeyaram, A., Murthy, Y. V. N. Krishna, Sharma, J. R.,  &  Dadhwal,  V.  K.  (2013).  Multi-criteria  decision  making  approach  for watershed prioritization using analytic hierarchy process technique and GIS. Water Resources Management , 27 (10), 3555–3571. Google Scholar
Ekadinata, Andree, Dewi, Sonya, Hadi, D., Nugroho, D., & Johana, Feri. (2008). Sistem informasi  geografis  untuk  pengelolaan  bentang  lahan  berbasis  sumber  daya  alam.
Bogor, Yudhistira . Google Scholar
Fallah,  Moghadaseh,  Kavian,  Ataollah,  &  Omidvar,  Ebrahim.  (2016).  Watershed prioritization  in  order  to  implement  soil  and  water  conservation  practices. Environmental Earth Sciences , 75 (18), 1–17. Google Scholar
Isma, Faiz, Irwansyah, Irwansyah, & Neneng, Ipak. (2017). Analisa Potensi Erosi Pada Das  Deli  Sumatera  Utara  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG). JURUTERA-Jurnal Umum Teknik Terapan , 4 (01), 25–36. Google Scholar
Nanda,  A.M.,  Aadil,  H.M.,  Zahoor,  U.H.,  Pervez,  A.  dan  Tasawoor,  A.  ..  (2015). Watershed Prioritization Using Sediment Yield Index Model for Vishav Watershed of Jammu and Kashmir State (India). J. Himalayan Ecol. Sustian. Dev. Vol. 10 .
Naqvi, Hasan Raja, Athick, A. S. Mohammed Abdul, Ganaie, Hilal Ahmad, & Siddiqui, Masood  Ahsan. (2015).  Soil erosion planning using  sediment  yield index method in  the  Nun  Nadi  watershed,  India. International  Soil  and  Water  Conservation Research , 3 (2), 86–96. Google Scholar
Pandey,  Ashish,  Chowdary,  V.  M.,  &  Mal,  B.  C.  (2007).  Identification  of  critical erosion  prone  areas  in  the  small  agricultural  watershed  using  USLE,  GIS  and remote sensing. Water Resources Management , 21 (4), 729–746. Google Scholar
Purwanto,  Beny,  H.,  dan  Agung,  B.  ..  (2016). Belajar  Dari  Pengalaman  Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (Das) Mikro. Surakarta: UNS Press .
Saaty  T  L.  (1980). The  analytic  hierarchy  process.  Mc  Graw  Hill,  New  York  237 . Google Scholar
Siregar, P. Zandiba, Tarigan, A. Perwira Mulia, Irsan, Muhammad, & Irwandi, Hendri. (2019).  GIS-Based  Flood  Mitigation  of  Deli  River. IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering , 505 (1),  12125.  IOP  Publishing. Google Scholar
Tarigan,  A.  P.  M.,  Surbakti,  M.  S.,  Sembiring,  S.  I.  (2017). Studi  penentuan  prioritas peningkatan  ruas  jalan  (studi  kasus:  ruas  jalan  Provinsi  di  Kabupaten  Samosir). Jurnal  Program  Pasca  Sarjana,  Departemen  Teknik  Sipil,  Universitas  Sumatera Utara, Medan .
Tarigan, A. P. M., Rahmad, D., Sembiring, R. A., & Iskandar, R. (2018). An application of  the  AHP  in  water  resources  management:  a  case  study  on  urban  drainage rehabilitation  in  Medan  City. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 309 (1), 12096. IOP Publishing. Google Scholar
Terranova,  O.,  Antronico,  L.,  Coscarelli,  R.,  &  Iaquinta,  P.  (2009).  Soil  erosion  risk scenarios in the Mediterranean environment using RUSLE and GIS: an application model  for  Calabria  (southern  Italy). Geomorphology , 112 (3–4),  228–245. Google Scholar
Tetzlaff, Björn, & Wendland, Frank. (2012). Modelling sediment input to surface waters for German states  with  MEPhos: methodology, sensitivity  and  uncertainty. Water Resources Management , 26 (1), 165–184. Google Scholar
Vrieling,  Anton.  (2006).  Satellite  remote  sensing  for  water  erosion  assessment:  A review. Catena , 65 (1), 2–18. Google Scholar
Welde,  Kidane.  (2016).  Identification  and  prioritization  of  subwatersheds  for  land  and water management in Tekeze dam watershed, Northern Ethiopia. International Soil and Water Conservation Research , 4 (1), 30–38. Google Scholar
Wischmeier,  Walter  H.,  &  Smith,  Dwight  David.  (1978). Predicting  rainfall  erosion losses: a guide to conservation planning . Department of Agriculture, Science and Education Administration. Google Scholar

## Copyright holder:
Khairi Fadhlan, A Perwira Mulia Tarigan, dan Zaid Perdana Nasution (2021)
First publication right:

## Journal Syntax Literate
This article is licensed under: