## Pengaruh  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Terhadap Limpasan  Menggunakan  Multidata  Iklim  Satelit  di  Sub DAS Samin

## Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Masuk: 22 12 2020 / Diterima: 17 01 2021 / Dipublikasi: 30 06 2021
Abstract  The  Samin  Subwatershed  is  part  of  the  Bengawan  Solo  river  basin,  which  is  included  in  15 critical  national  priority  river  basins.  Many  hydrological  studies  have  shown  changes  in  the  hydrological response  due  to  land-use  changes  in  the  Samin  Subwatershed.  One  approach  in  assessing  the watershed's  criticality  level  and  hydrological  response  is  to  assess  the  runoff  conditions  using  SWAT hydrological  modeling.  On  the  other  hand, many  existing  hydrological  modeling  studies  are  still  limited  to using observational climate data, while the use of multi-satellite climate data using the SWAT hydrological model  has  shown  the  potential  for  a  good  catchment  hydrological  assessment.  Three  primary  research objectives  of  the  Samin  Subwatershed  between  2004  and  2013  are:  analyzing  the  distribution  and changes  in  land  use,  analyze  the  accuracy  of  runoff  simulation  results  using  satellite  climate  data  grids, and analyze the effect of land-use change on runoff. The research method used is descriptive-analytic with SWAT modeling, field observation, and Pearson correlation method analysis. The results showed that land use  in  the  Samin  Subwatershed  between  2004  and  2013  has  a  diverse  and  heterogeneous  distribution pattern. Interpretation results show a trend of changes in sizeable dense vegetation to medium-sized low vegetation  triggered  by  intensive  land  utilization  activities.  Based  on  the  five  types  of  satellite  rainfall dataset, the  TRMM  data  has shown  the  best  accuracy, caused  by  the  suitability  of the  data specification with  the  typology  of  the  Samin  Subwatershed  as  the  tropical  catchment  area.  The  insignificant  effect  of land-use changes on runoff in the Samin Subwatershed, based on technically modeling, is caused by the uncertainty  of  the  model  analysis  results.  Theoretically,  hydrological  is  caused  by  differences  in treatment/management systems for each type of model land-use in the same land unit.
Keywords:   Samin  Subwatershed;  SWAT  Hydrological  Model;  Multi  Satellite  Climate  Data;  Landuse Change; Runoff
Abstrak Sub  DAS  Samin  sebagai  bagian  dari  DAS  Bengawan  Solo,  termasuk  dalam  15  DAS  kritis prioritas  nasional.  Banyak  kajian  hidrologi  yang  telah  menunjukkan  adanya  perubahan  respon  hidrologi akibat perubahan penggunaan lahan. Salah satu pendekatan dalam menilai tingkat kekritisan dan respon hidrologi  DAS  adalah  dengan  mengkaji  kondisi  limpasan  dengan  pemodelan  hidrologi SWAT .  Namun  di sisi  lain,  dari  banyak  kajian  pemodelan  hidrologi  yang  ada,  masih  terbatas  pada  penggunaan  data  iklim observasi;  sedangkan  pemanfaatan  multidata  iklim  satelit  dengan  model  hidrologi SWAT ,  telah menunjukkan  potensi  akurasi  kajian  hidrologi  DAS  yang  baik.  Tiga  dasar  tujuan  penelitian  di  Sub  DAS Samin  antara  tahun  2004  dan  2013  yaitu  menganalisis  persebaran  dan  perubahan  penggunaan  lahan, menganalisis  akurasi  hasil  simulasi  limpasan  menggunakan  data grid iklim  satelit  dan  menganalisis pengaruh  perubahan  penggunaan  lahan  terhadap  limpasan.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah deskriptif analitik dengan pemodelan SWAT , identifikasi kondisi lapangan, serta analisis korelasi Pearson . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tipe  penggunaan  lahan  di  Sub  DAS  Samin  antara  tahun  2004  dan 2013, memiliki  persebaran  yang  beragam  dan  bersifat  heterogen,  dengan  hasil  interpretasi menunjukkan tren  perubahan  vegetasi  rapat  berukuran  besar  ke  vegetasi  rendah  berukuran  sedang,  yang  dipicu  oleh adanya  pemanfaatan  lahan  intensif.  Dari  lima  jenis dataset curah  hujan  satelit,  data TRMM memiliki akurasi terbaik, karena kecocokan spesifikasi data dengan tipologi Sub DAS Samin sebagai kawasan DAS beriklim  tropis.  Tidak  signifikannya  pengaruh  perubahan  penggunaan  lahan  terhadap  limpasan  di  Sub DAS  Samin,  secara  teknis  pemodelan  disebabkan  oleh  adanya  ketidakpastian  hasil  analisis  model  dan secara  teoritis  hidrologi  disebabkan  oleh  perbedaan  tata  perlakuan/sistem  manajemen  pada  masing- masing tipe penggunaan lahan dalam satuan lahan yang sama.
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 22, No.1, Juni 2021 (31 - 50) DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v22i1.30589
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi Universitas Gadjah Mada, Indonesia
endiramadhani@rocketmail.com
Kata kunci: Sub  DAS  Samin;  Model  Hidrologi SWAT ;  Multidata  Iklim  Satelit;  Perubahan  Penggunaan Lahan; Limpasan
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2021 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1.  Pendahuluan
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) sebagai  kawasan  ekosistem,  tersusun dalam  suatu  sistem  hidrologi  yang bagiannya mempunyai hubungan saling ketergantungan yang sangat kuat secara  hidrologis  (Ditjen  PEPDAS, 2017). Secara sederhana, proses hidrologi  dalam  suatu  DAS  dapat digambarkan dengan adanya hubungan antara  unsur  masukan  berupa  hujan, proses,  dan  keluaran  berupa  aliran (Hadi,  2017).  DAS  sebagai  kawasan ekosistem  dengan  berbagai  fungsinya, memiliki  peran  yang  esensial  dalam menunjang  kehidupan  di  dalamnya, sehingga  kondisinya  secara  hidrologis dan  ekologis  harus  selalu  seimbang. Laporan BNPB tahun 2016 menyatakan bahwa  dari  450  DAS  yang  ada  di Indonesia, 118 DAS diantaranya berada  dalam  kondisi  kritis.  DAS Bengawan  Solo  merupakan  salah  satu dari  15  DAS  kritis  prioritas  dalam RPJMN  tahun  2015-2019  (Bappenas, 2014; Ditjen PEPDAS, 2017). Sub DAS Samin  sebagai  bagian  dari  Wilayah Satuan  Kerja  DAS  Bengawan  Solo, memiliki  luas  wilayah  220,36  km 2 merupakan bagian dari DAS Bengawan Solo,  Provinsi  Jawa  Tengah,  yang secara geografis terletak di lereng barat
Gunung  Lawu  pada  garis  koordinat 07°36'36" - 07°41'47" LS dan 110°50'41"  -  111°11'16"  BT.    Secara administratif Sub DAS Samin berada di dua wilayah kabupaten, yaitu Karanganyar  dan  Sukoharjo.  Tipologi kawasan  Sub  DAS  Samin  dengan ketinggian  89-3.114  mdpl,  merupakan kawasan  pegunungan  beriklim  tropis dengan  pengaruh  angin  monsun  Asia dan Australia, serta  tergolong tipe  iklim C (kriteria agak basah) dalam klasifikasi Schmidt-Ferguson . Adapun puncak curah  hujan  bulanan  tertinggi  pada
Bulan Januari dan terendah pada Bulan Agustus.
Dari  banyak  kajian  hidrologi  yang telah  dilakukan  menunjukkan  adanya kekritisan dan perubahan respon hidrologi  di  Sub  DAS  Samin  akibat perubahan  penggunaan  lahan. Hasil kajian  Retnowati  (2012),  menyatakan bahwa  pada  bagian  unit  terkecil  Sub DAS  Samin,  yaitu  Sub  DAS  Ngunut  I dan  Sub  DAS  Tapan  mengalami ketidakstabilan  aliran,  yang  dibuktikan pada  peningkatan  nilai  variasi  debit tahunan
Budiarti,
dkk. (2018) menunjukkan bahwa tingkat kerawanan banjir  di  Sub  DAS  Samin  mencapai 83,05%  dari  total  luas  DAS,  yang terdapat  pada  bagian  tengah  dan  hilir. Kemudian  Marhaento,  dkk.  (2017) dengan  model SWAT di  Sub  DAS Samin,  menyatakan  bahwa  terjadinya deforestasi  dan  ekspansi  kawasan permukiman  meningkatkan  rerata  debit tahunan  selama  24  tahun  (1990-2013)
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
yang  disebabkan  oleh  meningkatnya kawasan impervious ,  yang  berujung pada menurunnya kemampuan infiltrasi tanah terhadap air hujan.
Secara  hidrologis,  salah  satu indikator  untuk  mengestimasi  tingkat kekritisan  dan  respon  hidrologi  suatu DAS,  dapat  dinilai  dari  kemampuan DAS  dalam  merespon  air  hujan  yang dapat  direpresentasikan  dari  besaran limpasan ( runoff ) (Sancayaningsih dkk., 2017).  Besarnya  kondisi  limpasan tergantung  pada  kondisi  fisik  suatu lahan,  meliputi  jenis  vegetasi  yang menutup lahan, serta bagaimana perlakuan manusia dalam memanajemen lahan tersebut
(Sudarmadji  dkk.,  2016).  Berdasarkan RTRW  Provinsi  Jateng  tahun  2009- 2029,  Sub  DAS  Samin  merupakan salah  satu  kawasan  strategis  sektor agropolitan  (Pemprov  Jateng,  2018). Hal  tersebut  secara  langsung,  maupun tidak langsung berimplikasi pada terjadinya perubahan penggunaan lahan,  yang  kemudian  mempengaruhi perubahan  kondisi  limpasan  di  Sub
DAS Samin dan secara lanjut berkaitan dengan  terjadinya  bencana  banjir  dan erosi.  Mendasari  permasalahan  yang tersebut, maka esensi dari dilakukannya  studi  kajian  DAS  dengan pendekatan  spasial  ekologis  menjadi sangat penting dilakukan (Sancayaningsih,  dkk.  2017).  Salah satu  pendekatan  yang  dapat  dilakukan dalam mengkaji kondisi limpasan
adalah  dengan  pemodelan  hidrologi
SWAT . Soil  and  Water  Assessment Tool ( SWAT ) merupakan aplikasi model hidrologi  terdistribusi  berbasis  fisik, yang  neraca  air  menjadi  faktor  dasar utama, yang digunakan dalam
memahami  dan  menganalisis  apapun fenomena  hidrologi  yang  terjadi  dalam suatu  kawasan  DAS    (Neitsch  dkk., 2011).  Konsep  persamaan  neraca  air dalam analisis pemodelan SWAT ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑆𝑊 𝑡 =   𝑆𝑊 0 +   ∑ (𝑅 𝑑𝑎𝑦 − 𝑄 𝑠𝑢𝑟𝑓 − 𝐸 𝑎 − 𝑊 𝑠𝑒𝑒𝑝 − 𝑄 𝑔𝑤 ) 𝑡 𝑖=1 ( 1 )
Dimana: SW t kandungan  air  tanah  akhir (mm), SW 0 kandungan air tanah awal pada hari ke-i (mm), R day jumlah curah hujan hari ke-i  (mm), Q surf jumlah  limpasan  pada  hari ke-i (mm), E a jumlah evapotranspirasi pada hari  ke-i  (mm), W seep jumlah  air  masuk  ke zona vadose pada  profil  tanah  hari  ke-i (mm), Q gw jumlah air yang kembali hari ke-i (mm).
Model SWAT memiliki  reputasi yang  baik  dalam  penggunaannya  dan telah  berhasil  diterapkan  pada  banyak kawasan  pertanian  dalam  suatu  DAS dengan  kondisi  iklim  yang  berbeda (Ang  dan  Oeurng,  2018).  Selain  itu, model SWAT dapat diaplikasikan dalam  menilai  respon  hidrologi  suatu daerah  tangkapan  dengan  pendekatan neraca  air  yang  didasari  oleh  skenario perubahan  penggunaan  lahan  (Fohrer dkk.,  2001;  Welde  dan  Gebremariam, 2017).  Akan  tetapi,  dari  kajian  model SWAT yang  ada  di  Indonesia  saat  ini cenderung terbatas, hanya pada kawasan  DAS  dengan  data  observasi yang  memadai  dari  aspek  resolusi spasial dan temporal; sedangkan banyak kawasan DAS lain yang langka akan  data,  sehingga  mempersulit dilakukannya  kajian  hidrologi  kawasan DAS,  Namun  di  sisi  lain,  ketersediaan data  iklim  satelit  saat  ini  sangat beragam  dan  mudah  diakses.  Selain dapat mengatasi
permasalahan kelangkaan data, data iklim satelit juga
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
berpotensi  menjadi  alternatif  praktis dalam  meningkatkan  akurasi  hasil analisis  pemodelan  kondisi  hidrologi suatu  DAS.  Namun  di  sisi  lain,  data iklim  satelit  memiliki  kelemahan  pada akurasinya dalam
mengestimasi ketebalan  hujan  aktual  di  lapangan,
serta  dengan  adanya  efek  bias  yang umumnya  terdapat  pada  data  iklim satelit,  menyebabkan  hasil  analisis cenderung bersifat overanalysis , sehingga  setiap  variasi  data  yang tersedia  perlu  diuji  kemampuannya. Atas  dasar  rumusan  permasalahan yang  telah  dibahas,  maka  dapat ditentukan  tujuan  penelitian  sebagai berikut. Pertama, menganalisis persebaran dan perubahan penggunaan  lahan  di  Sub  DAS  Samin antara  tahun  2004  dan  2013.  Kedua, menganalisis  akurasi  hasil  simulasi limpasan di Sub DAS Samin menggunakan  data grid iklim  satelit
antara tahun 2004 dan 2013. Terakhir, menganalisis pengaruh perubahan penggunaan  lahan  terhadap  limpasan di Sub DAS Samin.

## 2.  Metode
Metode  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  adalah  deskriptif  analitik
(statistik,  tabulasi)  dengan  pemodelan hidrologi SWAT , kajian kondisi lapangan, serta analisis korelasi Pearson atau Product  Moment untuk menganalisis pengaruh perubahan
penggunaan  lahan  terhadap  limpasan di Sub DAS Samin. Secara garis besar, desain  penelitian  dan  pengembangan instrumen  penelitian  ini  terbagi  dalam tiga  tahapan,  yaitu pre  processing , processing ,  dan post  processing ,  yang secara  sistematis  dapat  diilustrasikan pada Gambar 1.

## Persiapan  Basis  Data  Analisis Model SWAT
Lingkup proses dalam mempersiapkan  basis  data  terdiri  dari beberapa kegiatan, yaitu akuisisi, pengolahan data (ekstraksi dan
konversi), serta penyusunan peta penggunaan  lahan  tentatif.  Himpunan multidata  iklim  satelit  yang  dirincikan pada  Tabel  1,  digunakan  dalam simulasi  model SWAT .  Adapun  5  jenis data curah hujan yang berbeda diterapkan  guna mendapatkan simulasi limpasan terbaik, yang kemudian dievaluasi hubungannya terhadap perubahan penggunaan lahan. Tabel 1. Spesifikasi Data Meteorologis Berbasis Satelit Penelitian Himpunan Data Curah Hujan Resolusi Sumber Data Spasial Temporal TRMM TMPA 3B42 0,25  Harian Huffman dkk., 2007, NASA GPM-IMERG Final Run 0,1  Harian Huffman dkk., 2019, NASA CHIRPS 0,05  Harian Funk dkk., 2015, USGS , CHG CP-CMORPH 0,05  Harian Joyce dkk., 2004, NOAA CHRS Portal 0,25  Harian Ashouri dkk., 2015, University of California Temperatur Maksimum dan Minimum SA-OBS 0,25  Harian Van den Besselaar dkk., 2017, BMKG, KNMI Kelembapan Relatif, Radiasi Matahari, dan Kecepatan Angin Era-Interim 0,125  3 Jam Dee dkk., 2011, ECMWF
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Masing-masing dataset pada Tabel  1  dilakukan  ekstraksi  dan konversi menggunakan aplikasi phyton ,
NetCDF  Operators ( NCO ),  dan Open GRADS ,  untuk  menyusun  basis  data model SWAT yang  berformat text file ( .txt ).  Selain  itu,  digunakan  data Digital Elevation  Model Nasional  ( DEMNAS ) versi 1.0 resolusi 8,25 meter (BIG) dan peta  tanah Harmonized  World  Soil Database ( HWSD )  skala  1:5.000.000 (Nachtergaele  dkk.,  2012;  FAO;  IIASA; ISHC; ISSCAS; IRC).
Penyusunan  peta  penggunaan lahan  tentatif  tahun  2004  dan  2013, dibangun dari peta RBI skala 1:25.000, yang  kemudian  ditingkatkan  detail objek penggunaan lahan secara interpretasi visual/manual
menggunakan Google  Historical  Image dan  hasil  perekaman  360  dengan asumsi  adanya  kesamaan  karakteristik objek penggunaan lahan, yang didasari unsur  interpretasi  dalam  satuan  lahan yang memiliki homogenitas.

## Penyesuaian  Parameter  Analisis Model SWAT
SWAT sebagai model semi terdistribusi fisik  membutuhkan  pengaturan,  serta penyesuaian  parameter  analisis,  agar seakurat mungkin memberikan gambaran representatif dari karakteristik DAS dari segi
hidrometeorologis  dan  tipologi  fisiknya. Pada  analsis  satuan HRU ditentukan
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
penyesuaian beberapa parameter, diantaranya  klasifikasi  lereng  menurut Ditjen BPDASPS Nomor: P.3/V- SET/2013 tentang Pedoman Karakteristik DAS. Klasifikasi penggunaan lahan dari peta penggunaan  lahan  tentatif  disesuaikan pada  klasifikasi  model SWAT oleh
Marhaento (2018), yaitu: Hutan Hijau/ Forest  Evergreen ( FRSE ),  Kebun Campuran/ Forest Mixed ( FRST ), Pertanian Lahan Kering/ Agricultural Land-Row  Crops ( AGRR ),  Pertanian Padi Sawah/ Rice ( RICE ), Permukiman/ Residential-Medium Density ( URMD ), Padang Rumput/ Pasture ( PAST ),  dan  Tubuh Air/ Water Body ( WATR ).
Pendekatan  tipe  distribusi HRU
secara multiple dengan penentuan nilai ambang batas ( threshold ) 10%
penggunaan  lahan,  10%  tanah,  dan 10%  lereng,  diterapkan  atas  dasar pertimbangan  fokus  analisis  penelitian, yaitu limpasan dan kemampuan sumber  daya  komputasi  yang  dimiliki.
Metode elevation  band yang  bertujuan untuk mempertimbangkan efek orografis  dan  meningkatkan  akurasi output model  (Arnold  dkk.,  2012;  Tuo dkk., 2016) diterapkan dalam pemodelan  dengan  jarak  interval  100
meter dari 5 elevation band .
Pada  dasarnya  model SWAT dikembangkan untuk kawasan pertanian DAS beriklim sedang, sehingga  kriteria  penggunaan  lahan untuk kawasan tropis perlu disesuaikan
(Kilonzo, 2014). Atas dasar hal tersebut, dilakukan penyesuaian kriteria parameter  penggunaan  lahan  pada basis  data  tanaman  model SWAT oleh Marhaento (2018) pada Tabel 2.
Menurut  Neitsch  et  al.  (2011) nilai CN untuk  kondisi AMC  II dalam model SWAT ,  hanya  sesuai  untuk kondisi  lereng  5%;  sedangkan  daerah penelitian  merupakan  kawasan  DAS pegunungan  tropis  dengan  kriteria lereng yang beragam, sehingga
penerapan  nilai CN menjadi  tidak relevan.  Oleh  karena  itu,  diterapkan penyesuaian CN pada  kondisi  lereng yang  berbeda  atau  lebih  dari  5%,  oleh Williams (1995) pada persamaan 2.
𝐶𝑁 2𝑆 = (𝐶𝑁 3 −𝐶𝑁 2 ) 3 .  [(1 − 2 . 𝑒𝑥𝑝(−13,86 . 𝑠𝑙𝑝))] +   𝐶𝑁 2 (2)
Dimana: CN 2S adalah  bilangan  kurva kondisi  kelembapan  II  yang  disesuaikan untuk  lereng, CN 3 adalah  bilangan  kurva kondisi kelembapan III untuk standar lereng 5%, CN 2 adalah  bilangan  kurva  kondisi kelembapan II untuk standar lereng 5%, slp adalah pecahan rerata kelerengan dari Sub DAS.
Tabel 2. Kriteria Tipe Penggunaan Lahan Spesifik untuk Basis Data Tanaman dan
Manajemen Model SWAT Variabel (Satuan) Klasifikasi Tipe Penggunaan Lahan Hutan Semak Belukar Pertanian Standar Penyesuaian Standar Penyesuaian Standar Penyesuaian LAI_INIT (-) 0 5 0 3 0 3 BIO_INIT(kg/ha) 0 1.000* 0 0 0 0 PHU_LT (-) 0 3.500* 0 3.500* 0 3.500* GSI (mm/dtk) 2 7 5 5 7 7 CANMX (mm) 0 5 0 2 0 2
Keterangan : * = Nilai maksimum yang diizinkan SWAT ; (-) tidak terdefinisi Sumber: Marhaento (2018)
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Simulasi model SWAT penelitian  ini  diterapkan  periode warm up 3  tahun  (2001-2003)  sebelum periode analisis yang dilakukan selama 10  tahun,  yaitu  antara  tahun  2004  dan 2013  dalam  interval  waktu  bulanan. Selain  itu,  metode  analisis  dinamika perubahan penggunaan lahan terhadap limpasan menerapkan pendekatan hasil kajian  Nguyen  (2020)  dengan  kode program R Studio .
Analisis  Sensitivitas  Parameter, Kalibrasi, dan Validasi
Program SWAT Calibration and Uncertainty  Procedures ( SWAT-CUP ) dan  metode Sequential  Uncertainty Fitting  Version-2 ( SUFI-2 )  digunakan dalam  analisis  sentivitas  parameter, kalibrasi, dan  validasi. Penentuan parameter  secara  sentivitas  global ( global  sensitivity )  diterapkan  dalam menentukan  16  parameter  terpilih (CN2, ALPHA_BF, GW_DELAY, GWQMN,  RCHRG_DP,  REVAPMN, GW_REVAP, ESCO, EPCO, CANMAX, OV_N, SOL_AWC, SOL_K, ALPHA_BNK,  CH_K2,  CH_N2),  yang dianggap berperan dalam proses hidrologi di Sub DAS
Samin.
Pendekatan kalibrasi dan validasi
menurut  Klemes  (1986),  yaitu  secara dua  waktu  terpisah  ( differential  split- sample  test )  dengan  pembagian  70% kalibrasi  di  periode  awal  dan  30% validasi  di  periode  akhir  diterapkan dalam  periode  simulasi  model.  Data Tinggi  Muka  Air  (TMA)  bulanan  Sub DAS  Samin  oleh  Direktorat  Jenderal Sumberdaya  Air,  Balai  Besar  Wilayah Sungai  Bengawan  Solo,  Kementerian PU,  digunakan  dalam  kalibrasi  dan validasi  simulasi  model  Sub  DAS Samin.
Moriasi dkk. (2007) menyatakan bahwa  kombinasi  penilaian  akurasi pemodelan  dengan  teknik  grafis  dan multistatistik  harus  digunakan  dan direkomendasikan.    Atas  dasar  hal tersebut,  penilaian  grafik  distribusi probabilitas ketidakpastian prediksi
95%  ( 95PPU ),  yang  disertai  dua indikator  statistik,  yaitu  faktor  P  dan faktor R diterapkan. Menurut Abbaspour (2015) dari rentang distribusi  grafik  mencakup  sebagian besar data observasi; sedangkan faktor
P dinilai dari nilai yang mencapai angka 1  dan  faktor  R  berada  pada  angka  0. Selain itu, tiga metode penilaian akurasi model  diterapkan  dalam  penelitian  ini, yaitu Coefficient  of  Determination (R 2 ),
Nash-Sutcliffe  Efficiency (N SE ),  dan Percent  Bias ( PBIAS )  yang  tingkatan performanya,  secara  periode  analisis bulanan dinilai oleh Moriasi dkk. (2007) pada Tabel 3.

## Evaluasi  Pengaruh  Perubahan
Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Penilaian kondisi limpasan perlu dilakukan untuk mengestimasi kaitannya pada perubahan penggunaan lahan  yang  terjadi.  Adapun  Peraturan Menhut  Republik  Indonesia  Nomor:
P.61/Menhut-II/2014 tentang Monitoring dan Evaluasi Pengelolaan DAS, digunakan  dalam  evaluasi  kondisi limpasan, yang direpresentasikan dalam  Koefisien  Aliran  Tahunan  (KAT) yang  konsep  teoritisnya  berdasarkan persamaan 3.

## 𝐾𝐴𝑇 = 𝑄 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑃 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛𝑎𝑛
( 3 )
Dimana: Q adalah tebal limpasan (mm) dan P adalah tebal hujan (mm)
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi

## Tabel 3. Tingkatan Performa Umum Menurut Statistik yang Direkomendasikan untuk
Periode Analsis Bulanan Tingkatan Performa R 2 N SE PBIAS debit aliran (%) Sangat Baik 0,70 < R 2 ≤ 1,00 0,75 < N SE ≤ 1,00 PBIAS < + 10 Baik 0,60 < R 2 ≤ 0,70 0,65 < N SE ≤ 0,75 + 10 ≤ PBIAS < + 15 Memuaskan 0,50 < R 2 ≤ 0,60 0,50 < N SE ≤ 0,65 + 15 ≤ PBIAS < + 25 Kurang Memuaskan R 2 ≤ 0,50 N SE ≤ 0,50 PBIAS≥ + 25
Sumber: Moriasi dkk. (2007), dengan modifikasi
Setelah didapatkan nilai Koefisien Aliran Tahunan (KAT), dilakukan  pengklasifikasian  menurut Peraturan  Menhut  tentang  Standar Monitoring  dan  Evaluasi  Pengelolaan DAS  untuk  menaksir  kondisi  limpasan di  Sub  DAS  Samin,  yang  ditampilkan pada Tabel 4. Tabel 4. Kriteria, Nilai, dan Klasifikasi Koefisien Aliran Tahunan (KAT) Kriteria Nilai Klasifikasi Koefisien Aliran Tahunan (KAT) KAT < 0,2 Sangat Rendah 0,2 < KAT < 0,3 Rendah 0,3 < KAT < 0,4 Sedang 0,4 < KAT< 0,5 Tinggi KAT > 0,5 Sangat Tinggi
Sumber: Peraturan Menhut tentang Monev Pengelolaan DAS, Nomor: P.61/Menhut-II/2014
Estimasi  pengaruh  perubahan penggunaan  lahan  terhadap  limpasan didasarkan oleh variabel luasan perubahan  penggunaan  lahan  yang dominan  menurut  luasannya  antara tahun  2004  dan  2013,  atas  dasar sangat tidak merata atau heterogennya persebaran  satuan  penggunaan  lahan di Sub DAS Samin, sehingga mengakibatkan tidak normalnya distribusi data yang akan diuji. Metode  korelasi Pearson atau Product Moment dengan aplikasi SPSS Statistic 26 , digunakan dalam mengevaluasi  pengaruh  dari  hubungan antara kedua variabel, yaitu perubahan penggunaan lahan dominan dan
kondisi  limpasan  menurut  Koefisien Aliran  Tahunan  (KAT)  di  Sub  DAS Samin. 3.  Hasil dan Pembahasan Persebaran dan Perubahan Penggunaan  Lahan  Sub  DAS

## Samin
Secara  statistik  dan  spasial, kondisi  persebaran  dan  perubahan penggunaan  lahan  di  Sub  DAS  Samin dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  5  dan Gambar 2. Distribusi penggunaan lahan Sub  DAS  Samin  pada  Tabel  5, menunjukkan  kecenderungan  dominasi tipe  penggunaan  lahan  yang  tergolong dalam lahan yang dimanfaatkan secara intensif,  berupa  dominasi  kawasan pertanian padi sawah, kebun campuran,  permukiman,  dan  pertanian lahan  kering.  Sedangkan  di  sisi  lain, kawasan  hutan  hijau,  padang  rumput, dan tubuh air menjadi tipe penggunaan lahan  minor  di  Sub  DAS  Samin  antara tahun  2004  dan  2013.  Secara  spasial pada  Gambar  2,  persebaran  tipe penggunaan  lahan  di  Sub  DAS  Samin
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
antara tahun 2004 dan 2013, menunjukkan kecenderungan persebaran  yang  heterogen  dengan pola  yang  khas  pada  tiap  penggunaan lahan. Hutan  hijau  yang  secara  aktual
lapangan  terdiri  dari  vegetasi  pohon pinus, cenderung tersebar pada kawasan  dengan  elevasi  tinggi  pada hulu  DAS.  Kebun  campuran      sebagai kawasan hutan yang terdiri dari vegetasi pepohonan yang dimanfaatkan, keberadaannya cenderung bersinggungan dengan kawasan  hutan  hijau  atau  di  sekitar area permukiman. Pertanian padi sawah, yang merupakan lahan pertanian  dengan  sistem  irigasi  yang intensif, cenderung berada pada kawasan  dengan  kondisi  lereng  datar
pada  bagian  tengah,  hingga  hilir  DAS. Kemudian  permukiman  yang  umumnya merupakan tipe permukiman pedesaan, tersebar  pada  seluruh  kawasan  DAS dan  cenderung  terpusat  pada  sistem jaringan jalan.
Perubahan  penggunaan  lahan di  Sub  DAS  Samin  antara  tahun  2004 dan 2013 pada Tabel 5 dan Gambar 2,
menunjukkan kecenderungan
penambahan  luasan  pada  kawasan bervegetasi  rendah  dengan  kerapatan jarang,  seperti  pertanian  lahan  kering, pertanian  padi  sawah,  permukiman, dan  padang  rumput.  Lain  daripada  itu, tren kecenderungan pengurangan luasan  terjadi  pada  kawasan  dengan kriteria  vegetasi  besar  dan  kerapatan tinggi, seperti  kawasan hutan hijau dan kebun campuran.
Tabel 5. Persebaran dan Perubahan Penggunaan Lahan di Sub DAS Samin Tahun 2004 dan 2013
Klasifikasi Penggunaan Lahan (Kode Model SWAT ) Luas Tahun 2004 Luas Tahun 2013 Luas Perubahan Penggunaan Lahan 2004 dan 2013 km 2 % km 2 % km 2 % Hutan Hijau ( FRSE ) 20,53 9,32 12,81 5,81 - 7,72 24,36 Kebun Campuran ( FRST ) 64,61 29,32 56,49 25,64 - 8,12 25,62 Pertanian Lahan Kering ( AGRR ) 38,69 17,57 40,45 18,36 1,76 5,55 Pertanian Padi Sawah ( RICE ) 55,81 25,33 63,51 28,82 7,70 24,30 Padang Rumput ( PAST ) 0,42 0,19 0,49 0,22 0,07 0,22 Permukiman ( URMD ) 39,91 18,11 46,23 20,98 6,32 19,94 Tubuh Air ( WATR ) 0,38 0,17 0,38 0,17 0,00 0,00 Total 220,36 100 220,36 100 31,69 100 Sumber: Analisis Spasial
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Gambar 2. (a) Persebaran Penggunaan Lahan Tahun 2004; (b) Persebaran Penggunaan Lahan Tahun 2013; (c) Perubahan Penggunaan Lahan antara Tahun
2004 dan 2013 Evaluasi Akurasi Simulasi Limpasan Model SWAT
1) Sensitivitas Parameter Hasil  analisis  sensitivitas  parameter dari  16  parameter  yang  mewakili perilaku  hidrologi  di  Sub  DAS  Samin, dengan  penerapan  5  data  curah  hujan satelit  yang  berbeda  dapat  ditunjukkan pada  Tabel  6.  Hasil  menunjukkan bahwa tiap dataset curah hujan memiliki identifikasi yang  berbeda dalam  menilai  parameter  yang  paling berpengaruh pada limpasan.
Data TRMM mengidentifikasi faktor  penggunaan  lahan,  tanah,  dan lereng pada kondisi kelembapan anteseden  II  (CN2),  data GPM  Final
Run menilai  faktor  proses  airtanah pada kondisi aliran dasar (ALPHA_BF), data CMORPH dan CHRS  Portal menilai  faktor  konduktivitas  hidrolik pada  jaringan  sungai  utama  (CH_K2), serta  data CHIRPS yang menilai  faktor tanah pada kondisi konduktivitas hidrolik jenuh tanah (SOL_K). Perbedaan identifikasi dari setiap dataset curah  hujan  satelit  yang memiliki  spesifikasi  berbeda,  pada dasarnya sangat mempengaruhi prediksi parameter sebagai representasi  dari  proses  hidrologi  yang berlangsung  dalam  sistem  kawasan DAS, termasuk limpasan.
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Tabel 6. Hasil Analisis Sensitivitas Parameter Model SWAT di Sub DAS Samin Urutan Sensitivitas TRMM GPM Final Run CMORPH CHRS Portal CHIRPS 1 CN2 ALPHA_BF CH_K2 CH_K2 SOL_K 2 GW_DELAY RCHRG_DP CN2 CN2 CH_N2 3 GWQMN ESCO GW_DELAY GW_REVAP ALPHA_BNK 4 OV_N CN2 SOL_AWC GW_DELAY GWQMN 5 GW_REVAP CANMX OV_N GWQMN CANMX 6 EPCO SOL_K GWQMN OV_N ESCO 7 CH_K2 EPCO RCHRG_DP EPCO CH_K2 8 REVAPMN GW_REVAP REVAPMN ESCO EPCO 9 CANMX CH_N2 ALPHA_BNK RCHRG_DP ALPHA_BF 10 ESCO GW_DELAY CH_N2 CH_N2 REVAPMN 11 ALPHA_BNK OV_N SOL_K ALPHA_BNK RCHRG_DP 12 ALPHA_BF GWQMN CANMX REVAPMN OV_N 13 SOL_K CH_K2 ALPHA_BF ALPHA_BF GW_REVAP 14 RCHG_PD REVAPMN GW_REVAP SOL_AWC CN2 15 SOL_AWC SOL_AWC ESCO SOL_K GW_DELAY 16 CH_N2 ALPHA_BNK EPCO CANMX SOL_AWC Sumber: Hasil Analisis SWAT-CUP 2) Kalibrasi dan Validasi
Secara  teoritis,  banyak  faktor  yang dapat  mempengaruhi  akurasi  simulasi model SWAT , diantaranya faktor resolusi spasial dan temporal data yang digunakan  (Tan  dkk.,  2017;  Yin  dkk., 2016; Yang dkk., 2016), faktor efek bias pada  data  curah  hujan  (Bitew  dkk., 2012), ketersediaan data debit aliran di setiap outlet DAS yang dikaji (Marhaento,  2018;  Yang  dkk.,  2016), serta  faktor  algoritma  dari  data  satelit yang digunakan dalam pemodelan (Tan dkk.,  2017;  Bitew  dan  Gebremichael, 2011).  Pada  penelitian  ini  proses kalibrasi  dilakukan  sebanyak  5  kali iterasi dengan 500 simulasi per iterasinya  dan  validasi  1  kali  iterasi dengan  500  simulasi.  Hasil  kalibrasi dan validasi di Sub DAS Samin secara statistik dan hidrograf dapat ditampilkan pada Gambar 3 dan Tabel 7.
Hasil kalibrasi dan validasi pada Gambar  3  dan  Tabel  7,  menunjukkan bahwa  seluruh dataset iklim  satelit mampu mensimulasikan proses hidrologi  di  Sub  DAS  Samin,  namun dengan tingkatan akurasi yang
berbeda.  Perbedaan  akurasi  model pada dasarnya dipicu oleh ketidakpastian  pada input data  curah hujan yang digunakan (Tuo dkk., 2016; Sirisena  dkk.,  2018).  Selain  itu,  dari pola  hidrograf  menunjukkan  bahwa seluruh dataset lemah dalam mesimulasikan  kejadian  debit  puncak, yang  menurut  Tuo  dkk.  (2016)  dan Pereira  dkk.  (2016)  disebabkan  oleh lemahnya kapasitas data dalam merepresentasikan  variabilitas  spasial dan temporal dari kejadian hujan.
Hasil akurasi model SWAT pada Tabel  7,  menunjukkan  bahwa  data TRMM sebagai data curah hujan satelit dengan  akurasi  simulasi  terbaik  dari keempat dataset lainnya,  yaitu  akurasi kalibrasi R 2 0,52, N SE 0,52, PBIAS -1,2, dan  validasi  R 2 0,68,  N SE 0,67,  PBIAS
1,6.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa faktor  resolusi  spasial  data  tidak signifikan dalam mempengaruhi akurasi simulasi  model,  yang  mana  data dengan  resolusi  lebih  tinggi,  yaitu CHIRPS (0,05  )  dan GPM  Final  Run
(0,1  ), menghasilkan akurasi yang lebih rendah daripada data TRMM (0,25  ).
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Tabel 7. Nilai Statistik Kalibrasi dan Validasi Model SWAT di Sub DAS Samin Data Statistik Kalibrasi Statistik Validasi p val r fac R 2 N SE PBIAS  p val r val R 2 N SE PBIAS TRMM 3B42 0,8 1,29 0,52 0,52 -1,2 0,81 1,25 0,68 0,67 1,6 GPM Final Run 0,5 0,59 0,48 0,48 1,3 0,42 0,54 0,61 0,59 10,5 CMORPH 0,68 1,08 0,4 0,39 2,4 0,78 1,05 0,62 0,62 2 CHRS Portal 0,77 1,43 0,43 0,43 3,8 0,75 1,48 0,69 0,69 -3,8 CHIRPS 0,47 0,92 0,5 0,4 16,6 0,39 0,58 0,5 0,44 16,3 Sumber: Hasil Analisis SWAT-CUP

## Gambar 3. Hidrograf Kalibrasi dan Validasi Lima Data Curah Hujan Satelit di Sub DAS
Samin
Dari  sekian  faktor  yang  tidak signifikan  pengaruhnya  pada  akurasi simulasi  model SWAT ,  menunjukkan bahwa  faktor  spesifikasi  data  memiliki implikasi
yang erat terhadap
keakuratan simulasi model yang dikerjakan. Adapun data TRMM
merupakan  data  curah  hujan  yang digunakan untuk memantau dan mempelajari curah hujan pada kawasan
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
tropis  dan  sub  tropis  (Huffman  dkk., 2019);  sedangkan  tipologi  Sub  DAS
Samin merupakan kawasan DAS pegunungan beriklim tropis. Hal tersebut  sejalan  dengan  kajian  Bitew dan Gebremichael (2011) yang menyatakan  bahwa  kegunaan  data curah  hujan  satelit  ditentukan  oleh kesesuaiannya  dalam  penggunaannya di  wilayah  tertentu.  Atas  dasar  hal tersebut,  pemahaman  dari  spesifikasi data  terhadap  kesesuaiannya  pada kondisi  kawasan  DAS  yang  dikaj, menjadi  hal  yang  penting  dan  krusial untuk  menentukan  penggunaan  data yang  tepat  dan  mendapatkan  akurasi pemodelan yang terbaik.
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Analisis pengaruh perubahan
penggunaan  lahan  terhadap  limpasan di  Sub  DAS  Samin,  dinilai  dari hubungan  antara  dua  variabel,  yaitu perubahan  penggunaan  lahan  yang didasarkan  oleh  perubahannya  yang paling  dominan  dari  segi  luasan  dan kondisi  limpasan  berdasarkan  nilai
Koefisien  Aliran  Tahunan  (KAT),  yang ditentukan  nilainya  oleh  Peraturan Menhut  tentang  Monev  Pengelolaan
DAS Nomor: P.61/Menhut-II/2014. Hasil analisis statistik antara perubahan penggunaan lahan dominan dan kondisi  limpasan  berdasarkan  KAT  di Sub DAS Samin antara tahun 2004 dan
2013  ditampilkan  pada  Tabel  8,  serta sebaran limpasan rerata tahunan
menurut  KAT  pada  tiap  unit  Sub-sub DAS  di  Sub  DAS  Samin  ditampilkan
pada Gambar 4.
Berdasarkan Tabel 8 dan Gambar  4,  dapat  dipahami  bahwa kondisi  hidrologi  Sub  DAS  Samin, tergolong rentan mengalami perubahan respon hidrologi. Hal tersebut ditunjukkan  dari  21  unit  Sub-sub  DAS, 13 diantaranya termasuk dalam klasifikasi  KAT  rendah  dan  8  termasuk dalam  klasifikasi  KAT  sedang,  dengan 6  unit  diantaranya  (3,  11, 17,  5,  6, dan 13),  berada  pada  nilai  yang  mendekati klasifikasi  KAT  tinggi,  yang  secara aktual  volume  rerata  limpasan  tahunan berada  pada  interval  934,10 - 1.049,51 m 3 /tahun.

## Tabel 8. Distribusi Perubahan Penggunaan Lahan Dominan menurut Luasan dan Koefisien Aliran Tahunan di Sub DAS Samin
Unit Sub-sub DAS Luas Sub- sub DAS (km 2 ) Perubahan Tipe Penggunaan Lahan Dominan Luas Perubahan (km 2 ) Rerata Limpasan Aktual (m 3 /tahun) Koefisien Aliran Tahunan 1 1,68 Kebun Campuran → Permukiman 0,03 761,24 0,25 2 0,10 Pertanian Padi Sawah → Pertanian Lahan Kering 0,01 769,22 0,25 3 3,40 Pertanian Lahan Kering → Permukiman 0,1 1.049,51 0,39 4 3,03 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 0,06 730,51 0,24 5 8,46 Kebun  Campuran  →  Pertanian Lahan Kering 0,23 944,83 0,35 6 4,11 Pertanian Padi Sawah → Permukiman 0,1 948,37 0,35 7 21,26 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 1,07 638,19 0,21
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
8 11,93 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 0,63 647,09 0,21 9 1,75 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah Kebun Campuran → Permukiman Pertanian Padi Sawah → Permukiman 0,02 902,56 0,33 10 0,04 Kebun  Campuran  →  Kebun Campuran 0 764,88 0,28 11 13,42 Kebun  Campuran  →  Pertanian Lahan Kering 0,22 1.016,52 0,38 12 8,82 Pertanian Lahan Kering → Pertanian Padi Sawah 0,73 790,10 0,26 13 14,62 Kebun Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 0,31 934,10 0,35 14 9,91 Hutan Hijau → Kebun Campuran 1,27 670,15 0,24 15 20,96 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 1,41 840,18 0,30 16 21,40 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 0,78 847,31 0,28 17 19,59 Kebun Campuran  →  Pertanian Lahan Kering 0,42 982,02 0,36 18 9,47 Hutan Hijau → Kebun Campuran 0,49 744,72 0,27 19 29,08 Kebun  Campuran  →  Pertanian Padi Sawah 1,58 648,70 0,21 20 11,99 Hutan Hijau → Kebun Campuran 2,69 670,36 0,24 21 5,32 Hutan Hijau → Kebun Campuran 0,59 718,86 0,26 Sumber: Hasil Analisis Spasial
Gambar 4. Kondisi Spasial Koefisien Aliran Tahunan (KAT) menurut Unit Sub-sub DAS Samin antara Tahun 2004 dan 2013
Apabila mengaitkan pada kondisi  spasialnya,  dapat  dipahami bahwa  Sub-sub  DAS  yang  rentan, cenderung  didominasi  oleh  konversi penggunaan  lahan  pertanian  lahan
kering,  permukiman,  dan  padi  sawah. Hal tersebut juga didukung oleh temuan kondisi  aktual  lapangan  yang  dapat ditampilkan pada Gambar 5.
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Gambar 5. Kawasan Tipe Penggunaan Lahan yang Berpotensi Terhadap Kerentanan limpasan di Sub DAS Samin (a) lahan pertanian kering tanpa manajemen; (b) permukiman padat; (c) pertanian padi sawah tanpa jaringan drainase memadai)
(Sumber: Google Streeview , 2015) Mengacu pada Gambar 5, menunjukkan bahwa pemanfaatan lahan yang mengubah struktur permukaan tanah dan tanpa menerapkan sistem drainase yang baik, secara hidrologis mempengaruhi kemampuan permukaan dalam menginfiltrasi, menampung,
serta
mengalirkan  air  hujan  yang  dapat mempengaruhi  besaran  limpasan  yang terbentuk.  Selanjutnya  sebagai  analisis lanjutan,  hubungan  antara  perubahan penggunaan  lahan  terhadap  limpasan diuji  secara  statistik  korelasi Pearson yang  hasilnya  ditampilkan  pada  Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Analisis Korelasi Antara Luasan Perubahan Penggunaan Lahan Dominan dan Koefisien Aliran Tahunan (KAT) di Sub DAS Samin
Perubahan PL Dominan Sub DAS Samin Limpasan (SURQ,mm) Perubahan PL Dominan Sub DAS Samin Pearson Correlation 1 -.456 * Sig. (2-tailed) 0.038 N 21 21 Limpasan (SURQ, mm) Pearson Correlation -.456 * 1 Sig. (2-tailed) 0.038 N 21 21
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). Sumber: Hasil Analisis Korelasi SPSS
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Berdasarkan Tabel 9,
menunjukkan  bahwa  hubungan  antara perubahan penggunaan lahan terhadap limpasan  di  Sub  DAS  Samin  antara tahun 2004 dan 2013, memiliki korelasi negatif  atau  tidak  memiliki  pengaruh yang  signifikan  antara  kedua  variabel. Hal  tersebut  secara  teknis  pemodelan menunjukkan  adanya  ketidakpastian
( uncertainty ) dari hasil analisis model. Adapun munculnya ketidakpastian yang mempengaruhi akurasi hasil pemodelan, pada
dasarnya  dapat  dipicu  oleh  kurangnya akurasi  prediksi  model  dari  faktor variabel  data  sebagai input dalam pemodelan,  kondisi  daerah  penelitian yang  sulit  diprediksi,  hingga  pada lemahnya  metode  dan  pendekatan yang  digunakan  dalam  model  hidrologi yang digunakan (Abbaspour dkk., 2015; Ang dan Oeurng, 2018; Tuo dkk., 2016; Sirisena  dkk.,  2018;  Tejaswini  dan Stahian,  2018;  Kilonzo,  2014;  Green dan  Stephenson,  1986;  Atkinson  dkk., 2003).
Lain daripada itu, secara teoritis hidrologi  hal  tersebut  menjadi  antitesis terhadap  temuan  dari  penelitian  pada umumnya, yang
diantaranya menyatakan  bahwa  lahan  dengan kriteria  vegetasi  rendah,  seperti  lahan pertanian  irigasi,  lahan  kering,  serta permukiman,  yang  membentuk  lapisan tanah  kedap  air,  dapat  meningkatkan limpasan  dan  menjadi  faktor  yang signifikan  dalam  memperburuk  kondisi DAS di masa depan (Zhang dkk., 2019; Pokhrel, 2018; Kim dkk., 2016).
Namun di sisi lain, tidak signifikannya  pengaruh  dari  kedua variabel,  dipengaruhi  oleh  karakteristik tipe  penggunaan  lahan  di  Sub  DAS Samin  yang  sangat  beragam.  Adapun beberapa temuan lapangan yang menunjukkan perbedaan tipe perlakuan/manajemen pada tipe penggunaan  lahan dalam satuan  lahan yang  sama  dapat  ditunjukkan  pada
Gambar 6.
Gambar 6. (a) Permukiman padat dengan kecenderungan permukaan kedap air; (b) Permukiman tradisional dengan vegetasi pohon di area pekarangan; (c) Lahan pertanian dengan teknik mulsa plastik; (d) Lahan pertanian tanpa manajemen lahan)
(Sumber: Google Streeview , 2015)
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Pada  Gambar  6,  menunjukkan adanya  perbedaan  manajemen  pada tiap  penggunaan  lahan,  diantaranya adalah  Gambar  6  (a)  yang  merupakan tipe permukiman padat dengan kecenderungan  permukaan  kedap  air dan Gambar 6 (b) permukiman
tradisional pada dengan vegetasi pohon yang tumbuh di area pekarangan. Selain itu, terdapat
perbedaan  pada  lahan  pertanian  lahan kering  dengan  penerapan  teknik  mulsa pada Gambar  6  (c)  dan  tanpa manajemen lahan pada Gambar 6 (d).
Atas dasar hal tersebut, menunjukkan bahwa tidak signifikannya pengaruh perubahan penggunaan
lahan  terhadap  limpasan  di  Sub  DAS
Samin  antara  tahun  2004  dan  2013,
dipahami sebagai implikasi dari adanya perbedaan  karakteristik  penggunaan lahan pada baik atau tidaknya penerapan  sistem  manajemen,  yang pada dasarnya mempengaruhi
kemampuan  respon  hidrologi  kawasan,
khususnya pada proses hujan-limpasan
( rainfall-runoff ) yang terjadi di Sub DAS Samin.

## 4.  Penutup
Hasil  penelitian  ini  menemukan bahwa  persebaran  dan  perubahan  tipe penggunaan  lahan  di  Sub  DAS  Samin tahun  2004  dan  2013,  menunjukkan adanya pola yang tegas dengan variasi jenis tanaman yang beragam, sehingga persebarannya bersifat heterogen.
Selain  itu,  adanya  tren  perubahan vegetasi  rapat  berukuran  besar  ke vegetasi  rendah  berukuran  sedang, disebabkan adanya pemanfaatan lahan yang  intensif  di  Sub  DAS  Samin.  Data TRMM merupakan dataset dengan akurasi  simulasi  terbaik  (Kalibrasi  R 2
0,52,  N SE 0,52,  PBIAS  -1,2,  dan Validasi R 2 0,68, N SE 0,67, PBIAS 1,6) , dari  4  jenis dataset lainnya,  yaitu GPM Final  Run , CMORPH , CHRS  Portal ,
dan CHIRPS , karena kecocokan
spesifikasi  data TRMM dengan  kondisi Sub DAS Samin sebagai DAS kawasan pegunungan  beriklim  tropis.  Tidak signifikannya pengaruh perubahan penggunaan  lahan  terhadap  limpasan di  Sub  DAS  Samin,  dapat  dipahami secara  teknis  pemodelan  akibat  dari adanya  ketidakpastian  analisis  model, serta secara teoritis hidrologi merupakan implikasi dari adanya perbedaan tata perlakuan/sistem manajemen  pada  masing-masing  tipe penggunaan  lahan  dalam  satuan  yang sama. Memahami  spesifikasi  data  dan
kesesuaiannya
terhadap kondisi
kawasan  DAS  yang  dikaji,  menjadi faktor  penting  dan  krusial  dalam pemodelan SWAT ,  sehingga  pemilihan jenis  data  curah  hujan  dapat  dilakukan dengan baik dan tepat, guna mendapatkan  hasil  analisis  pemodelan dengan  akurasi  yang  lebih  baik. Kemudian  dengan  adanya  pengaruh yang  lebih  kuat  dari  baik  tidaknya sistem manajemen lahan yang diterapkan  pada tipe penggunaan lahan, daripada perubahan tipe penggunaan lahan yang terjadi terhadap  kondisi  limpasan  di  Sub  DAS Samin, menunjukkan bahwa
pentingnya  pemanfaatan  lahan  yang disesuaikan dengan kemampuan lahan. Oleh karena itu, kesadaran masyarakat dan  kontrol  dari  pemerintah  daerah menjadi  faktor  kunci  dalam  mencapai terbentuknya  kesesuaian  lahan  yang efektif.
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi

## Daftar Pustaka
Abbaspour,  K.  C.,  Rouholahnejad,  E., Vaghefi,  S.,  Srinivasan,  R.,  Yang,  H., dan  Kløve,  B.  (2015).  A  continental- scale  hydrology  and  water  quality model  for  Europe:  Calibration  and uncertainty  of  a  high-resolution  large- scale SWAT model. Journal of
Hydrology , 524: 733-752.
Ang, R., dan Oeurng, C. (2018). Simulating streamflow  in  an  ungauged  catchment of  Tonlesap  Lake  Basin  in  Cambodia using Soil and Water Assessment Tool ( SWAT ) model. Water Science , 32 (1): 89-101.
Arnold,  J.  G.,  Kiniry,  J.  R.,  Srinivasan,  R., Williams,  J.  R.,  Haney,  E.  B.,  dan Neitsch,  S.  L.  (2012). Soil  and  Water Assessment  Tool (SWAT)  User’s Manual,  Version  2012 :  Texas:  Texas Water Resources Institutes.
Ashouri,  H.,  Hsu,  K.  L.,  Sorooshian,  S., Braithwaite, D. K., Knapp, K. R., Cecil, L.  D.,  Prat,  O.  P.  (2015).  PERSIANN- CDR:  Daily  precipitation  climate  data record  from  multisatellite  observations for  hydrological  and  climate  studies. Bulletin of the American Meteorological Society , 96 (1): 69 –83.
Atkinson, S. E., Sivapalan, M., Viney, N. R., dan  Woods,  R.  A.  (2003).  Predicting space –time variability of hourly streamflow  and  the  role  of  climate seasonality:  Mahurangi  Catchment,
New Zealand. Hydrological Processes , 17(11):  2171-2193.
Bappenas.  (2014).  Peraturan  Presiden Republik  Indonesia  Tentang  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional  2015-2019,  Nomor  2  Tahun 2015. Jakarta: Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional. Bitew, M. M., dan Gebremichael, M. (2011). Assessment of satellite rainfall products  for  streamflow  simulation  in medium  watersheds  of  the  Ethiopian highlands. Hydrology and Earth System Sciences , 15 (4): 1147 –1155. Bitew, M. M., Gebremichael, M.,
Ghebremichael,  L. T.,  dan  Bayissa,  Y. A. (2012). Evaluation of high-resolution satellite rainfall products through streamflow simulation in a hydrological modeling  of  a  small  mountainous
watershed  in  Ethiopia. Journal  of Hydrometeorology , 13 (1): 338-350.
BNPB.  (2016,  September  23).  Banjir- Longsor  Meningkat,  Potret  Buruknya Pengelolaan  DAS.  Diakses  pada  20 Desember 2019, dari https://bnpb.go.id/berita/banjir-longsor- meningkat-potret-buruknya-
pengelolaan-das Budiarti,  W.,  Gravitiani,  E.,  dan  Mujiyo,  M. (2018).  Analisis  Aspek  Biofisik  Dalam Penilaian  Kerawanan  Banjir  Di  Sub Das  Samin  Provinsi  Jawa  Tengah.
Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam Dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural Resources and Environmental Management) , 8 (1): 96-108. Dee, D. P., Uppala, S. M., Simmons,  A. J., Berrisford,  P.,  Poli,  P.,  Kobayashi,  S.,
Vitart,  F.  (2011).  The  ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance  of  the  data  assimilation system. Quarterly Journal of the Royal
Meteorological  Society ,  137  (656): 553-597. Ditjen BPDASPS. (2013). Peraturan Direktur  Jenderal  Bina  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai  dan  Perhutanan Sosial  Tentang  Pedoman  Identifikasi Karakteristik  Daerah  Aliran  Sungai, Nomor:  P.  3/V-SET/2013.  Jakarta: Kementerian Kehutanan Republik Indonesia. Ditjen  PEPDAS.  (2017).  Laporan  Kinerja Direktorat  Perencanaan  dan  Evaluasi Pengendalian DAS Tahun 2017. Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia. Fohrer,  N.,  Haverkamp,  S.,  Eckhardt,  K., dan  Frede,  H.-G.  (2001).  Hydrologic Response  to land  use  changes  on  the catchment scale. Physics and
Chemistry  of  the  Earth,  Part  B: Hydrology,  Oceans  and  Atmosphere , 26 (7): 577-582.
Funk,  C.,  Peterson,  P.,  Landsfeld,  M., Pedreros,  D.,  Verdin,  J.,  Shukla,  S., Michaelsen,  J.  (2015).  The  climate hazards  infrared  precipitation  with stations  -  A  new  environmental  record for  monitoring  extremes. Scientific Data , 2: 1 –21. Green, I. R. A., dan Stephenson, D. (1986). Criteria  for  comparison  of  single event
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
models. Hydrological Sciences Journal , 31 (3): 395-411. Hadi, M. P. (2017). Pemahaman Karakteristik  Hujan  Sebagai  Dasar Pemilihan Model Hidrologi (Studi
Kasus  di  Das  Bengawan  Solo  Hulu).
Forum Geografi , 20 (1): 13-26.
Huffman,  G.  J.,  Adler,  R.  F.,  Bolvin,  D.  T.,
Gu,  G.,  Nelkin,  E.  J.,  Bowman,  K.  P., Wolff,  D.  B.  (2007).  The  TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear,
combined-sensor precipitation estimates  at  fine  scales. Journal  of Hydrometeorology , 8 (1): 38-55. Huffman, G. J., Stocker, E. F., Bolvin, D. T.,
Nelkin,  E.  J.,  dan  Jackson,  T.  (2019).
GPM  IMERG  Early  Precipitation  L3
Half  Hourly  0.1  degree  x  0.1  degree V06  [Dataset].  Greenbelt:  Goddard
Earth  Sciences  Data  and  Information Services Center (GES DISC).
Joyce, R. J., Janowiak, J. E., Arkin, P. A., & Xie,  P.  (2004).  CMORPH:  A  method that  produces  global  precipitation estimates from passive microwave and infrared  data  at  high  spatial  and temporal resolution. Journal of Hydrometeorology , 5 (3): 487-503. KlemeŠ,  V.  (1986).  Operational  testing  of hydrological simulation
models.
Hydrological  Sciences  Journal ,  31  (1): 13-24.
Kilonzo,  F.  N.  (2014).  Assessing  the Impacts  of  Environmental  Changes  on the  Water  Resources  of  the  Upper Mara,  Lake  Victoria  Basin.  (Disertasi). Delft: UNESCO-IHE Institute for Water Education.
Kim, H. W., Li, M. H., Kim, J. H., dan Jaber,
F.  (2016).  Examining  the  impact  of suburbanization  on  surface  runoff using  the SWAT . International  Journal of  Environmental  Research ,  10  (3): 379-390.
Marhaento,  H.,  Booij,  M.  J.,  Rientjes,  T.  H. M.,  dan  Hoekstra,  A.  Y.  (2017). Attribution  of  changes  in  the  water balance of a tropical catchment to land use  change  using  the SWAT model.
Hydrological Processes , 31 (11): 2029- 2040.
Marhaento, H. (2018). Effects of changes in land  use  and  climate  on  water availability  of  a  tropical  catchment.
(Disertasi).  Enschede:  University  of Twente. Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia. (2014).  Peraturan  Menteri  Kehutanan Republik Indonesia Tentang Monitoring  dan  Evaluasi  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai,  Nomor:  P. 61/Menhut-II/2014. Jakarta: Kementerian Kehutanan Republik Indonesia. Moriasi, D. N, Arnold, J. G, Van Liew, M. W, Bingner,  R.  L,  Harmel,  R.  D.,  dan Veith,  T.  L.  (2007).  Model  Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed  Simulations. Transactions of the ASABE , 50 (3): 885-900.
Nachtergaele,  F.,  Velthuizen,  H.  van, Verelst,  L.,  Wiberg,  D.,  Batjes,  N., Dijkshoorn,  K.,  &  Shi,  X.  (2012).
Harmonized  World  Soil  Database (version 1.2) . Rome: Food and Agriculture  Organization  of  the  United Nations  and  International  Institute  for Applied Systems Analysis.
Nguyen,  V.  T.  (2020,  Mei  19).  A  Simple Tool  for  Creating  TxtInOut  files  for Simulating  Land  Use  Change  with SWAT. Diakses dari https://github.com/tamnva/SWAT_LUC /releases Neitsch, S. L., Arnold, J. G., Kiniry, J. R., & Williams,  J.  R.  (2011). Soil  and  Water Assessment Tool Theoretical Documentation  Version  2009 :  Texas: Texas Water Resources Institute.
Pemprov  Jateng.  2018.  KLHS  RPJMD
Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2018- 2023.  Semarang:  Pemerintah  Provinsi Jawa Tengah.
Pereira, D. R., Martinez, M. A., Silva, D. D., &  Pruski,  F.  F.  (2016).  Hydrological simulation in  a  basin  of  typical  tropical climate  and  soil  using  the SWAT Model Part II: Simulation of hydrological  variables  and  soil  use scenarios. Journal of Hydrology: Regional Studies , 5: 149-163.
Pokhrel,  B.  K.  (2018).  Impact  of  land  use change on flow and sediment yields in the  Khokana  outlet  of  the  Bagmati River, Kathmandu, Nepal. Hydrology , 5
(2): 22.
Retnowati,  S.  (2012).  Dampak  Alih  Fungsi Lahan  Terhadap  Kondisi  Tata  Air  di
Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Limpasan Menggunakan Multidata Iklim Satelit di Sub DAS Samin /Endi Ramadhani, Slamet Suprayogi, Mohammad Pramono Hadi
Sub-Sub  DAS  Ngunut  I  dan  Sub-Sub DAS Tapan. (Tesis). Surakarta:
Universitas Sebelas Maret: Surakarta. Sancayaningsih,  R.  P.,  Suprayogi,  S., Purnomo, Trijoko, Semiarti, E.,
Fatchurohman, H., Hartantyo, R. H., &
Kusumadewi,  A.  (2017). Pengelolaan Ekosistem DAS di Kabupaten Gianyar .
Yogyakarta:  Gadjah  Mada  University Press.
Sirisena,  T.  A.  J.  G.,  Maskey,  S.,
Ranasinghe,  R.,  dan  Babel,  M.  S. (2018). Effects of different precipitation inputs  on  streamflow  simulation  in  the Irrawaddy  River  Basin,  Myanmar. Journal of Hydrology: Regional Studies , 19: 265-278.
Sudarmadji,  Hadi,  M.  P.,  Widyastuti,  M.
2016. Pengelolaan  Sumberdaya  Air Terpadu .Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.
Tan, M. L., Gassman, P. W., dan Cracknell, A.  P.  (2017).  Assessment  of  three long-term  gridded  climate  products  for hydro-climatic  simulations  in  tropical river basins. Water (Switzerland) , 9 (3): 229.
Tejaswini,  V.,  dan  Sathian,  K.  K.  (2018).
Calibration  and  Validation  of SWAT Model  for  Kunthipuzha   Basin  Using SUFI-2 Algorithm. International Journal of  Current  Microbiology  and  Applied Sciences , 7 (1): 2162-2172. Tuo,  Y.,  Duan,  Z.,  Disse,  M.,  dan  Chiogna, G.  (2016).  Evaluation  of  precipitation input  for SWAT modeling  in  Alpine catchment:  A  case  study  in  the  Adige river  basin  (Italy). Science  of  the Total Environment , 573: 66-82. Van den Besselaar, E., Schrier, G., Cornes, R., Suwondo, A., dan Tank, A. (2017). SA-OBS:  A  Daily  Gridded  Surface Temperature and Precipitation Dataset for Southeast Asia. Journal of Climate , 30: 5151-5165. Welde,  K.,  dan  Gebremariam,  B.  (2017). Effect of land use land cover dynamics on
hydrological response of
watershed: Case study of Tekeze Dam watershed, northern Ethiopia. International Soil and Water Conservation Research , 5 (1): 1-16. Williams,  J.R.  (1995).  The  EPIC  Model. Chapter  25.  In  V.  P.  Singh  (Ed.). Computer Models of Watershed
Hydrology ,  (pp.  909-1000).  Highlands Ranch: Water Resources Publications. Yang,  X.,  Liu,  Q.,  He,  Y.,  Luo,  X.,  dan Zhang,  X.  (2016).  Comparison  of  daily and  sub-daily SWAT models  for  daily streamflow  simulation  in  the  Upper Huai  River  Basin  of  China. Stochastic Environmental  Research  and  Risk Assessment , 30 (3): 959-972.
Yin,  Z.,  Feng,  Q.,  Zou,  S.,  dan  Yang,  L. (2016).  Assessing  variation  in  water balance  components  in  mountainous Inland River Basin experiencing climate change. Water (Switzerland) , 8 (10).
Zhang,  D.,  Lin,  Q.,  Chen,  X.,  &  Chai,  T. (2019). Improved curve number estimation  in  SWAT  by  reflecting  the effect  of  rainfall  intensity  on  runoff generation. Water  (Switzerland) ,  11 (1).