## APLIKASI MODEL MAPDAS UNTUK SIMULASI KARAKTERISTIK HIDROLOGI DAS MIKRO YANG DIDOMINASI PERKEBUNAN SAWIT

## Application of MAPDAS Model for Micro-Watersheds Hydrological Characteristics Simulation Dominated by Oil Palm Plantation
Faqihna Pidin 1) *, Suria Darma Tarigan 2) dan Budi Kartiwa 3)
1) Program Studi Ilmu Pengelolaan DAS Sekolah Pascasarjana IPB University, Kampus IPB Darmaga 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
3) Balai Penelitian Agroklimatologi dan Hidrologi, Balitbang Pertanian Kementerian Pertanian, Jl. Tentara Pelajar Cimanggu Bogor 16111

## ABSTRACT
Land  use  change  in  the  plantation  expansion  can  potentially  cause  soil  degradation  leading  to  drought  in  the  dry season  and  flooding  in  the  wet  season.  Hydrological  model  is  important  to  simulate  impact  of  land  use  change  in  the plantation  on  the  discharge  fluctuation.  This  study  used  MAPDAS  Model  for  simulation  purpose.  MAPDAS  Model  uses  4 (four)  main  simulation  input  parameters,  which  are  runoff  coefficient  (Kr),  lag  time,  hydrographic  network  flow  rate,  and slope  flow  rate.  The  objective  of  the  study  are  1)  to  examine the  accuracy  of  the  model  in  3  effective-rainfall  determination method; 2) to study the hydrology characteristics of micro-watershed dominated by oil palm plantation using MAPDAS Model with 3 effective rainfall determination scenarios. The result showed that the use of MAPDAS  Model  with rainfall input based on  Kr,  infiltration  index  (  ),  and  SCS-CN  method  gave  value  of  runoff  coefficient  ranged  from  12  to  70%.  The  MAPDAS Model  is  able  to  simulate  hydrological  characteristics  with  good  result,  shown  by  the  CE  value  which  is  more  than  0.7. catagorized as high to very high accuracy .
Keywords : Effective rainfall determination, MAPDAS Model, runoff coefficient (Kr)

## ABSTRAK
Perubahan  penggunaan  lahan  dalam  ekspansi  perkebunan  berpotensi  menyebabkan  degradasi  tanah,  yang  dapat menyebabkan  kekeringan  di  musim  kemarau  dan  banjir  di  musim  hujan.  Model  hidrologi  sangat  penting  untuk mensimulasikan  fluktuasi  debit  dari  dampak  perubahan  penggunaan  lahan  diperkebunan.  Penelitian  ini  menggunakan  Model MAPDAS  untuk  tujuan  simulasinya.  Model  MAPDAS  menggunakan  4  (empat)  parameter  input  utama  simulasi,  meliputi: koefisien  aliran  permukaan  (Kr),  waktu  jeda,  kecepatan  aliran  jaringan  hidrografi,  dan  kecepatan  aliran  lereng. Tujuan  dari penelitian adalah untuk, 1)  Menguji  akurasi  hasil  hidrograf  aliran  permukaan  pada  Model  MAPDAS  pada  metode  penentuan hujan  efektif;  dan  2)  melakukan  kajian  karakteristik  hidrologi  DAS  mikro  khususnya  aliran  permukaan  dengan  lahan  yang didominasi  tanaman  kelapa  sawit  menggunakan  Model  MAPDAS  pada  3  skenario  penentuan  hujan  efektif. Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  Model  MAPDAS  dengan  input  curah  hujan  berdasarkan  metode  koefisien  runoff  (Kr), indeks  infiltrasi (  ) dan  SCS-CN  didapat  nilai  Kr  berkisar  antara  12%-70%.  Model  MAPDAS  mampu  mensimulasikan karakteristik  hidrologi  dengan  baik.  Dilihat  dari  nilai  hasil  uji  CE  lebih  besar  dari  0.7,  yang  menyatakan  bahwa  model  ini memiliki akurasi yang tinggi sampai sangat tinggi.
Kata kunci: Penentuan hujan efektif, model MAPDAS, koefisien aliran permukaan (Kr)

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  penting  yang  mendukung pembangunan pertanian adalah kebutuhan lahan. Kebutuhan  lahan  pertanian  dapat  berimplikasi  pada perubahan  tata  guna  lahan.  Dampak  dari  perubahan  tata guna  lahan  adalah  degradasi  lahan  dan  lingkungan. Degradasi  lahan  dapat  mengakibatkan  peningkatan  aliran permukaan dan erosi di suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) (Banuwa et al ., 2008; Junaidi dan Tarigan, 2011; Tarigan, 2016).  Perkebunan  kelapa  sawit  sering  dianggap  menjadi penyebab  keringnya  sumber  air  dan  peningkatan  emisi karbon.  Luas  lahan  yang  dialokasikan  untuk  perkebunan kelapa  sawit  di  daerah  tropis  akan  bertambah  secara signifikan  pada  masa  mendatang  (Sayer et  al .,  2012;
Carrasco et  al .,  2014;  Afriyanti  et  al.,  2016,  Ditjenbun, 2017).  Berdasarkan  kajian  yang  dilakukan  di  dua kabupaten  di  Provinsi  Jambi,  ekspansi  perkebunan  kelapa sawit umumnya tidak dilakukan pada hutan primer namun pada  hutan  yang  sudah  terdegradasi  bekas  konsesi  Hak Pengusahaan Hutan (HPH) (Tarigan et al ., 2015).
Penyebab permasalahan kekeringan pada perubahan tata  guna  lahan  pada  pengembangan  perkebunan  salah satunya  adalah  meningkatnya  aliran  permukaan.  Pola aliran  permukaan  mempresentasikan  kondisi  fisik  DAS. Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  perlu  dilakukan penelitian  kajian  karakteristik  hidrologi  mikro  DAS  yang didominasi  tanaman  kelapa  sawit  dengan  menggunakan model hidrologi.
DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.21.1.30-36
Menurut  Jain et al. (1997) analisis  model  hidrologi untuk menganalisa banjir, erosi, sedimen merupakan suatu usaha  untuk  mensimulasikan  sistem  hidrologi  secara matematis  dari  curah  hujan  hingga  limpasan  permukaan ( stream  flow )  yang  tergambarkan  dalam  kurva  hidrograf aliran dan biasanya dianalisis melalui permodelan prediksi debit.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  simulasi aliran  permukaan  adalah  MAPDAS  (Model  Aliran Permukaan  Daerah  Aliran  Sungai)  yang  dikembangkan oleh Balai Penelitian Agroklimat dan Hidrologi.
Model  MAPDAS  adalah  model  simulasi  aliran permukaan  skala  DAS  dengan  interval  sesaat  mendekati real  time (interval  waktu  jam  atau  menit).  Model  ini menggunakan  4  (empat)  parameter  input  utama  simulasi, meliputi:  koefisien  aliran  permukaan  (Kr),  waktu  jeda, kecepatan  aliran  jaringan  hidrografi,  dan  kecepatan  aliran lereng  (Kartiwa  2004).  Keunggulan  model  MAPDAS terletak  pada  keluasan  cakupan  aplikasinya  serta kesederhanaan  perhitungannya.  Kesederhanaan  model ditunjukkan oleh parameter model yang hanya berjumlah 4 dan  dapat  dikuantifikasi  secara  mudah  pada  peta  jaringan sungai. Model ini dapat diaplikasikan untuk simulasi aliran permukaan  pada  DAS  besar  (>10  000  km 2 )  ataupun  DAS mikro  (>  10  km 2 )  dengan  kualitas  simulasinya  memadai hingga 90% tingkat kemiripan dan mampu mensimulasikan  aliran  permukaan  dalam  beberapa skenario perubahan tutupan lahan. Model aliran permukaan  untuk  memprediksi  resiko  banjir  dan kekeringan  yang  efektif  adalah  kombinasi  model MAPDAS dan Sistem Informasi Geografi (SIG) (Mizwar, 2012) .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  (1) Menguji akurasi  hasil  hidrograf  aliran  permukaan  pada  Model MAPDAS  pada  3  skenario  penentuan  hujan  efektif;  dan (2)  melakukan  kajian  karakteristik  hidrologi  DAS  mikro khususnya aliran permukaan dengan lahan yang didominasi  tanaman  kelapa  sawit  menggunakan  Model MAPDAS pada 3 skenario penentuan hujan efektif .

## BAHAN DAN METODE

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  mulai  bulan  Januari  2017  – April 2018 di DAS mikro di daerah PTPN VI yang terletak 1 o 41’ 20” LS – 1 o 42’ 30” LS dan 103 o 23’ 00” BT  – 103 o 24’ 10” BT (Gambar 1) yang didominasi penggunaan lahan kebun kelapa sawit dengan luas 111 ha. Daerah penelitian terletak di Kecamatan Bajubang, Kabupaten Batangahari, Provinsi Jambi .

## Alat dan Bahan
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: Digital  Elevation  Model (DEM)  15  meter,  peta tutupan lahan tahun 2015 yang bersumber dari  interpretasi citra  Google  Earth  dan  pengecekkan  langsung  di  lapang, dan  peta  tanah  dari  Balai  Besar  Sumber  Daya  Lahan Pertanian  (BBSDLP)  diterbitkan  tahun  2018.  Alat  yang digunakan  berupa  seperangkat  komputer  sistem  operasi Windows yang dilengkapi dengan perangkat lunak ArcGIS 10.1,  Autocad  2015,  Microsoft  Office 2013,  dan  beberapa peralatan penunjang  lainnya  seperti  hobo  meter, alat tulis, kamera digital, dan Global Positioning System (GPS) .

## Prosedur Penelitian
Penelitian ini menggunakan Model MAPDAS  yang terdiri  dari  dua  sub  model  yaitu  sub  permodelan  fungsi produksi  dan  sub  permodelan  fungsi  transfer.  Model MAPDAS mengintegrasikan antara Model H2U ( Hydrogramme Unitaire Universel ) yang
merepresentasikan  sub  model  fungsi  transfer  dengan  sub model  fungsi  produksi  dengan  menggunakan  model  Kr, indeks infiltrasi dan SCS-CN.

## Sub Permodelan Fungsi Produksi
Sub permodelan fungsi produksi adalah proses yang diperlukan  untuk  mentransformasi  curah  hujan  menjadi curah  hujan  neto  (hujan  efektif).  Hujan  neto  adalah  hujan yang  tidak  dapat  ditahan  oleh  permukaan  ataupun diinfiltrasikan ke dalam tanah. Hidrograf hujan neto adalah penting dalam studi transformasi hujan debit (Chow et al ., 1988).  Penentuan  hujan  neto  pada  penelitian  ini menggunakan tiga skenario antara lain:

## 1. Penentuan  hujan  neto  berdasarkan  Koefisien Aliran Permukaan
Koefisien  aliran  permukaan  (Kr)  adalah  rasio  antara volume  aliran  permukaan  dengan  volume  presipitasi. Dengan demikian, hujan neto dapat dihitung menggunakan persamaan berikut :
Kr Pb Ru M m m . 1    (1)
Ru  :  aliran  permukaan  total  dari  pengamatan  berdasarkan analisis  pemisahan  hidrograf  (mm),  Pb m :  intensitas  hujan bruto  untuk  interval  m  (mm),  Kr  :  koefisien  aliran permukaan
2. Penentuan  hujan  neto  berdasarkan  Indeks infiltrasi (  )
Indeks  infiltrasi  merepresentasikan  besaran kapasitas  infiltrasi  rata-rata  yang  menentukan  intensitas hujan  pada  interval  tertentu  untuk  terinfiltrasi  atau mengalir sebagai aliran permukaan.
) ( 1 t Pb Ru M m m      (2)
Ru  :  aliran  permukaan  total  dari  pengamatan  berdasarkan analisis pemisahan  hidrograf (mm), Pb m : intensitas hujan bruto untuk interval m (mm).
3. Penentuan  hujan  neto  berdasarkan  metode  SCS- CN
Dinas  Konservasi  tanah  Amerika  atau US  Soil Conservation  Service (US-SCS)  megembangkan  suatu metode  dalam  memprediksi  aliran  permukaan  dengan menggunakan karakteristik tanah, vegetasi dan penggunaan  lahan.  Singh et  al. (2008)  menyatakan  SCS- CN  merupakan  metode  yang  dikembangkan  pada  bidang hidrologi,  pertanian  dan  teknik  lingkungan.  SCS  telah mengembangkan  satu  metode  untuk  menghitung  hujan neto  dengan  mengenalkan  prosedur  sederhana  disebut teknik bilangan kurva ( curve number ) .

## Gambar 1. Lokasi penelitian
Menurut  metode  ini,  aliran  permukaan  (atau  hujan neto) dihitung menurut persamaan :
S P S P S I P I P Q
a a 8 , 0 ) 2 , 0 ( ) ( ) ( 2 2        -         10 1000 4 , 25 CN S (3)
Q : debit aliran permukaan atau hujan neto (mm), P : curah hujan  (mm),  Ia  :  kehilangan  inisial  (mm),  S  :  retensi potensial maksimum (mm), CN : Curve Number

## Sub Permodelan Fungsi Transfer
Sub permodelan  fungsi transfer adalah proses yang diperlukan untuk mentrasformasi curah hujan neto menjadi hidrograf  debit.  Permodelan  fungsi  transfer  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  H2U  yang telah  dimodifikasi  (Kartiwa,  2004).  Selanjutnya  dengan menetapkan  kecepatan  aliran  pada  lereng, pdf  waktu tempuh butir hujan pada lereng dapat dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut:
o v l t V o v v e l V t . . ) (    (4)
 v (t)  :  pdf  lereng  sebagai  fungsi  waktu  t, v V :  kecepatan aliran  rata-rata  pada  lereng  , l o :  panjang  rata-rata  jalur hidraulik pada lereng, t : interval waktu
Adapun untuk  menghitung pdf waktu tempuh  butir hujan pada jaringan sungai, digunakan  persamaan sebagai berikut:
L t V n n n RH RH RH e t n L V n t . 2 . . 1 2 2 . . 2 1 . . 2 . ) (            
     (5)
 RH (t)  :  pdf  jaringan  sungai  sebagai  fungsi  waktu  t,  n  : order  maksimum  DAS,  V RH :  kecepatan  aliran  rata-rata
pada  jaringai  sungai,  L  :  panjang  rata-rata  jalur  hidraulik pada jaringan sungai, Г: fungsi gamma, t : interval waktu
Untuk mendapatkan pdf DAS, dihitung berdasarkan  hasil  konvolusi  antara  pdf  lereng  dengan  pdf jaringan sungai :
) ( ) ( ) ( t t t RH v DAS      (6)
 DAS (t)  : pdf DAS sebagai fungsi waktu t,  v (t) : pdf lereng sungai sebagai fungsi waktu t,  RH (t): pdf jaringan sungai sebagai fungsi waktu t.
Untuk  menghitung  debit  aliran  permukaan, digunakan rumus sebagai berikut :
) ( ) ( [ ) ( t t PN S t Q    ] (7)
Q(t):  debit  aliran  permukaan  pada  waktu  t,  S:  luas  DAS, PN(t): intensitas hujan lebih pada waktu t, ρ(t): pdf waktu tempuh butir hujan pada waktu t dihitung dari pdf panjang alur hidraulik  berdasarkan penetapan kecepatan aliran,  : simbol konvolusi

## Kalibrasi Model
Proses  kalibrasi  dilakukan  untuk  mencari  parameter model  yang sesuai agar hasil simulasi  mendekati dengan hasil yang  sebenarnya  di  lapangan.  Kalibrasi  dilakukan  secara manual  yakni pemilihan nilai parameter dilakukan secara trial and  error sampai  menemukan  nilai  parameter  yang  cocok, sehingga diperoleh nilai CE yang bagus .
Debit  hasil  simulasi  model  akan  dibandingkan dengan  debit  hasil  pengukuran  menggunakan  uji  statistik Coefficient  of  Efficiency (Ce)  dari  Nash  dan  Stucliffe (1970) yaitu:
Ce =1- ∑ (𝑄𝑝𝑖−𝑄𝑠𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑄𝑝𝑖−𝑄𝑝 ̅̅̅̅ )2 (8)
Dimana 𝑄𝑝 ̅̅̅̅ adalah  debit  rata-rata  pengukuran,  Qs  adalah debit simulasi model dan Qp adalah debit pengukuran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Parameter Hidrologi pada Model MAPDAS
Alur  hidrolik  adalah  jalur  aliran  air  yang mengarahkan  perjalanan  butir  dari  titik  jatuhnya  menuju outlet .  Alur  hidrolik  pada  lereng  disimbolkan  lo  adalah panjang  jalur  aliran  air  dari  titik  pusat  grid,  tegak  lurus garis  kontur  hingga  menuju  jaringan  hidrografik  (sungai). Adapun alur hidrolik pada jaringan hidrografik (disimbolkan  L)  adalah  panjang  jalur  aliran  air  dari  titik pertemuan  garis  lo  dengan  sungai  hingga  menuju outlet. Kecepatan aliran pada  jaringan hidrografik (V rh ) dan pada lereng (V v ) ditetapkan berdasarkan beberapa analisis peta. Data  hasil  parameter-parameter  hidrologi  ini  dapat  dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.

## Tabel 1. Nilai parameter Model MAPDAS dari studi literatur
Parameter Hidrologi Model Simbol Satuan Nilai Kecepatan aliran pada jaringan sungai V rh m/s 0.4 Kecepatan aliran pada lereng V v m/s 0.02

## Simulasi Debit Dengan Input Curah Hujan Neto Berdasarkan Metode Koefisien Aliran Permukaan (Kr) Pada Model MAPDAS
Hasil running model  MAPDAS  dengan  metode Kr untuk melihat hubungan dari pemisahan aliran permukaan dan aliran dasar pada suatu kejadian hujan disajikan dalam Tabel  3.  Pemilihan  kejadian  hujan  untuk  simulasi  ini berdasarkan  hujan  tunggal  yang  menghasilkan  hidrograf aliran dengan puncak tunggal dan tinggi hujan harian yang melebihi  dari  20  mm  serta  melihat  5  hari  sebelum  hari kejadian hujannya. Selain itu, model MAPDAS digunakan untuk  mengetahui  adanya  perbedaan  nilai  Kr  akibat perbedaan  kelembaban  tanah  yang  disebabkan  karena adanya hujan sebelum hari kejadian hujan yang dipilih.
Berdasarkan  Tabel  3,  terlihat  bahwa  nilai  Kr  pada hasil  simulasi  berkisar  antara  (12%  -  70%)  yang  artinya sebagian  (12%  -  70%)  hujan  yang  turun  di  kawasan  DAS akan  menjadi  aliran  permukaan  sehingga  air  hujan  yang terinfiltrasi  ke  dalam  tanah  juga  hanya  sebagian  (30%  - 88%).  Seperti  pada  tanggal  24  Desember  2017  nilai  Kr yang  dihasilkan  sebesar  70%.  Hal  ini  dapat  disebabkan oleh  total  curah  hujan  pada  saat  kejadian  sangat  tinggi yaitu  sebesar  68  mm.  Metode  ini  sangat  dipengaruhi  oleh karakteristik  curah  hujan,  sedangkan  faktor  laju  infiltrasi dan  penggunaan  lahannya  dianggap  konstan.  Menurut Arsyad  (2010)  faktor  yang  mempengaruhi  koefisien limpasan  adalah  laju  infiltrasi  tanah,  penutupan  lahan  dan karakteristik  curah  hujan.  Kejadian  ini  sama  dengan tanggal  16  Oktober  2017  yang  menghasilkan  nilai  Kr
sebesar  53%  yang  disebabkan  karena  curah  hujan  pada saat kejadian yang tinggi yaitu sebesar 39 mm.
Adapun  kejadian  hujan  tanggal  25  Desember  2017 curah  hujan  pada  saat  kejadian  nilainya  kecil  (sebesar  20 mm)  tetapi  nilai  Kr  besar  (sebesar  51%).  Hal  ini disebabkan  pada  satu  hari  sebelum  tanggal  kejadian  (25 Desember  2017)  terjadinya  hujan  yang  besar  (sebesar  79 mm)  sehingga  kondisi  tanah  masih  basah  (kelembaban tanahnya  masih  tinggi).  Jika  terjadi  hujan  maka  air  hujan yang turun akan sedikit yang terinfiltrasi dan lebih banyak yang menjadi aliran permukaan. Pada tanggal 5 Desember 2017  curah  hujan  tinggi  pada  saat  kejadian  sebesar  39.5 mm tetapi nilai Kr rendah sebesar 22%. Penyebab nilai Kr rendah  karena  pada  5  hari  sebelumnya  tidak  terjadinya hujan sehingga air hujan yang jatuh pada saat itu sebagian besar  akan  terinfiltrasi  dan  terintersepsi  pada  tanaman sawit.  Tutupan  lahan  sawit  dewasa  sangat  rapat  sehingga tajuk-tajuk tanaman akan menahan sebagian air hujan yang jatuh. Berdasarkan penelitian dari Tarigan et al. (2016) dan Tarigan et  al .  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  dari  30 kejadian  hujan,  nilai  intersepsi  yang  terjadi  pada  sawit dewasa berkisar antara 20%-34%.
Pada  Tabel  3  terdapat  Nilai  Koefisien  Efisiensi (CE)  yang  berguna  untuk  mengevaluasi  hasil  simulasi dengan  melihat  uji  perbandingan  antara  debit  hasil simulasi  dengan  debit  observasi.  Nilai  CE  yang  didapat berkisar  antara  0.7-0.93.  Menurut  kriteria  Garcia et  al . (2008)  jika  nilai  CE  >  0.7,  akurasi  dari  modelnya tergolong baik sampai dengan sangat baik.
Simulasi Debit Dengan Input Curah Hujan Neto Berdasarkan Metode Indeks Infiltrasi (  ) Pada Model MAPDAS
Berdasarkan  hasil  simulasi  dengan  menggunakan metode  infiltrasi  indeks  dapat  dilihat  hubungan  antara debit simulasi dan debit pengukuran yang dipengaruhi oleh nilai  .  Metode  indeks  infiltrasi  ini  mengasumsikan  nilai infiltrasi  yang  tidak  bervariasi  terhadap  waktu  (konstan), sehingga  aliran  permukaan  yang  dihasilkan  dari  curah hujan akan dipengaruhi oleh pengisian cadangan  air tanah terlebih dahulu.
Hasil running model  dengan  metode  indeks infiltrasi  (Tabel  4)  terlihat  bahwa  untuk  nilai  pada  6 kejadian  hujan  ini  berkisar  antara  0.25–0.71  mm/menit. Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  selama  kejadian  hujan,  air hujan  yang  turun  akan  memenuhi  cadangan  air  tanah terlebih  dahulu  dengan  kisaran  0.25–0.71  mm/menit  dan setelah  itu  baru menjadi aliran permukaan. Nilai  CE  yang didapat dari hasil running model antara 0.47-0.94.
Tabel 2. Nilai parameter model MAPDAS dari analisis peta
Parameter Hidrologi Model Simbol Satuan Nilai Panjang alur hidrogaf rata-rata pada jaringan sungai L m 927.2 Panjang alur hidrogaf maksimum pada jaringan sungai L maks m 1867.1 Panjang alur hidrogaf rata-rata pada lereng lo m 116 Panjang alur hidrogaf maksimum pada lereng lo maks m 335.4 Orde sungai maksimum n 3 Luas DAS S ha 111
Tabel 3 Hasil running MAPDAS dengan Metode Kr Tanggal Hujan sebelum kejadian CH pada saat kejadian Kr CE 29/09/2017 H-2 (0.5 mm) 32 mm 30% 0.93 13/10/2017 H-2 (10.5 mm) 24.5 mm 42% 0.84 16/10/2017 H-3 (31.5 mm) 39 mm 53% 0.9 28/10/2017 H-1 (7 mm) 29 mm 12% 0.91 05/12/2017 H-5 (0 mm) 39.5 mm 22% 0.7 24/12/2017 H-2 (11.5 mm) 68.5 mm 70% 0.93 25/12/2017 H-1 (79 mm) 20 mm 51% 0.81
Ket: CH = curah hujan, CE = coefisien of efisiensi, Kr = koefisien aliran permukaan
Tabel 4. Hasil running MAPDAS dengan metode infiltrasi indeks (  )
Tanggal Hujan sebelum kejadian Total CH 5 hari sebelum CH pada saat kejadian  (mm/mnt) CE 29/09/2017 H-2 (0.5 mm) 0.5 mm 32 mm 0.35 0.8 16/10/2017 H-3 (31.5 mm) 42 mm 39 mm 0.35 0.94 28/10/2017 H-1 (7 mm) 7 mm 29 mm 0.7 0.92 05/12/2017 H-5 (0 mm) 0 mm 39.5 mm 0.71 0.71 24/12/2017 H-2 (11.5 mm) 14 mm 68.5 mm 0.25 0.93 25/12/2017 H-1 (79 mm) 93 mm 20 mm 0.35 0.47
Ket: CH = curah hujan, CE = coefisien of efisiensi,  = indeks infiltrasi
Simulasi Debit Dengan Input Curah Hujan Neto Berdasarkan Metode SCS-CN Pada Model MAPDAS
Berdasarkan hasil simulasi dengan model menggunakan metode SCS-CN akan menujukkan hubungan  antara  terjadinya runoff dengan  pengaruh  nilai CN  atau  Bilangan  Kurva  (BK)  yang  diberikan  terhadap suatu  penggunaan  lahan  yang  terdapat  di  dalam  DAS Mikro ini. Pemberian nilai CN dapat  ditentukan di tempat dengan    menggunakan  salah  satu  dari  tiga  cara  ini,  yaitu (1)  sifat  fisik  tanah,  (2)  peta  tanah  detail,  dan  (3)  laju infiltrasi  minimum  tanah  (Arsyad,  2010).  SCS  telah membuat sistem klasifikasi tanah menjadi empat kelompok hidrologi  tanah  berdasarkan  pada  tabel Hydrologic  Soil Group (HSG)  dari  USDA  (NRCS,  2009).  SCS  juga membedakan  tiga  kondisi  kandungan  air  sebelumnya  atau dikenal  dengan Antecedant  Moisture  Condition (AMC), yaitu  kondisi  I,  II,  dan  Kondisi  III  (Schwab et  al., 1981). Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh  data  curah  hujan  5  hari sebelumnya. Berdasarkan nilai AMC kemudian ditentukan nilai  CN  pada  masing-masing  tutupan  lahan  dan  tekstur tanahnya berdasarkan tabel CN .
Nilai  CN  pada  penggunaan  lahan  sawit  untuk kondisi AMC II (CN 2 ) berdasarkan kriteria CN Schwab et al. (1981)  adalah  masuk  pada  kategori  penggunaan  lahan pertanian,  jenis  penutupan  tanaman  berjajar,  cara pengelolaan  kontur,  dan  kondisi  hidrologi  buruk.  Hasil perhitungan dan penetapan nilai CN yang telah dikonversi dari kondisi CN 2 ke CN 1 , dan CN 3 dengan mengggunakan rumus menurut Neitsch et al. (2011) pada Tabel 5.
Penelitian ini menggunakan ketiga kondisi tersebut. Namun  kategori  KHT  pada  penelitian  ini  hanya  kondisi KHT  A  dan  B.  Hal  ini  disebabkan  karena  tekstur  pada DAS  mikro  ini  adalah  lom  klei  berpasir  dengan  laju infiltrasinya  minumum  rata-rata  lebih  tinggi  pada gawangan  mati  (GM)  dibandingkan  dengan  gawangan
hidup.  Pada  gawangan  mati  masuk  kategori  KHT  A dengan  rata-rata  infiltrasi  minimumnya  sebesar  0.98 cm/menit  sedangkan  pada  gawangan  hidup  (GH)    masuk kategori  KHT  B  dengan  rata-rata  infiltrasi  minimumnya sebesar 0.075 cm/menit. Tabel 6 menampilkan hasil Model MAPDAS  setelah running dengan  menggunakan  metode SCS-CN ini.
Tabel 5.  Kelompok  hidrologi  tanah  dan curve  number pada penggunaan lahan sawit di DAS mikro PTPN VI.
Kondisi AMC Kondisi Hidrologi Tanah (KHT) A B C D CN 1 51.17 61.72 68.43 74.57 CN 2 70.00 79.00 84.00 88.00 CN 3 85.63 90.97 93.53 95.39
Berdasarkan  Tabel  6  ini  dapat  dilihat  bahwa  nilai CN  pada  gawangan  mati  itu  berkisar  antara  51.17–85.63, sedangkan  untuk  gawangan  hidup  berkisar  antara  61.72– 90.97. Hal  ini  menunjukkan bahwa gawangan  hidup  lebih besar  menghasilkan  aliran  permukaan  daripada  gawangan mati pada saat terjadinya hujan. Nilai uji CE yang didapat dari  hasil running model  antara  0.74-0.94.  Nilai  uji  CE pada metode ini dari semua kejadian bernilai di atas > 0.7. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki  akurasi yang baik sampai sangat baik (Garcia et al ., 2008).

## Perbandingan Kualitas Simulasi Hidrograf Aliran Permukaan Pada Model MAPDAS Berdasarkan  3 Skenario Penentuan Curah Hujan Neto
Melihat  keakuratan  hidrograf  aliran  permukaan pada  Model  MAPDAS  antara  metodenya  pada  setiap kejadian  hujan  dengan  melihat  hasil  uji  statistik  CE  pada setiap metode. Hasil perbandingan uji CE ini dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil running model MAPDAS dengan metode SCS_CN
Tanggal Total CH 5 hari sebelum Kondisi AMC KHT GM KHT GH Nilai CN GM Nilai CN GH CE 29/09/2017 0.5 mm AMC I A B 51.17 61.72 0.81 16/10/2017 42 mm AMC III A B 85.63 90.97 0.91 28/10/2017 7 mm AMC I A B 51.17 61.72 0.90 05/12/2017 0 mm AMC I A B 51.17 61.72 0.82 24/12/2017 14 mm AMC II A B 70.00 79.00 0.79 25/12/2017 93 mm AMC III A B 85.63 90.97 0.74
Ket: GM = gawangan mati, GH = gawangan hidup, CE = coefisien of efisiensi
Tabel 7.  Uji statistik CE hidrograf aliran permukaan pada Model MAPDAS  berdasarkan    3  skenario  penentuan  curah hujan neto Tanggal Kejadian Nilai CE Berdasarkan Penentuan Curah Hujan Neto Kr  SCS-CN 29/09/2017 0.93 0.8 0.81 16/10/2017 0.9 0.94 0.91 28/10/2017 0.91 0.92 0.9 05/12/2017 0.7 0.71 0.82 24/12/2017 0.93 0.93 0.79 25/12/2017 0.81 0.47 0.74
Ket:  CE  =  coefisien  of  efisiensi,  Kr  =  koefisien  aliran  permukaan,  = indeks infiltrasi
Hasil  uji  CE  menunjukkan  bahwa  pada  kejadian hujan  yang  sama.  Simulasi  model  pada  3  skenario penentuan  hujan  neto  yang  terbaik  adalah  skenario penentuan  curah  hujan  neto  berdasarkan  metode  Kr.  Hal ini  menyatakan  bahwa  penentuan  curah  hujan  neto berdasarkan  metode  Kr  dapat  menggambarkan  hidrograf aliran seperti keadaan yang sebenarnya.

## SIMPULAN
Model  MAPDAS  dengan  input  yang  sederhana mampu  mensimulasikan  karakteristik  hidrologi  dengan baik  ditunjukkan  oleh  nilai  uji  CE  lebih  besar  dari  0.7. Hasil kajian karakteristik hidrologi DAS mikro menggunakan  Model  MAPDAS  menunjukkan  bahwa  12- 70%  hujan  yang  turun  di  kawasan  DAS  akan  menjadi aliran  permukaan  sehingga  proporsi  air  hujan  yang terinfiltrasi  ke  dalam  tanah  sebesar  30-88%.  Variasi  nilai koefisien  aliran  permukaan  (Kr)  dipengaruhi  juga  dengan total  curah  hujan  pada  saat  kejadian  dan  curah  hujan sebelum kejadian .

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyanti, D., Kroeze, C. and Saad, A., 2016.  Indonesia palm oil production without deforestation and peat conversion by 2050, Sci. Total. Environ ., 557-558 (2016) 562–570,
Arsyad, S. 2010. Konservasi Tanah dan Air . Institut Pertanian Bogor Press. Bogor
Banuwa,  I.S.,  N.  Sinukaban,  S.D.  Tarigan  dan  D. Darusman.  2008.  Evaluasi  kemampuan  lahan DAS  Sekampung  Hulu. Jurnal  Tanah  tropika , 13(2): 145-153
Carrasco,  L.R.,  C.  Larossa,  E.J.  Milner-Gulland  and  D.P. Edwards.  2014.  A  double-edged  sword  for tropical  forests. Science 346,  38  DOI:  10.1126 /science.1256685.
Chow,  V.T.,  D.R.  Maidment  and  L.W.  Mays.  1988. Applied  Hydrology. McGraw-Hill.  International Edition. 572 p .
Ditjenbun, 2017, Indonesian plantation statistics: Oil palm (Kelapa Sawit) 2016-2018, Ministry for Agriculture Republic of Indonesia, Jakarta.
Gracia,  A.,  A.  Sainz,  J.A.  Revilla  and  C.  Alvarez . 2008.
Surface  water  resource  assessment  in  scarcely
gauged  basins  in  the  north  of  spain. J.  Hdrol 356:312-326.
Jain,  S.K.,  H.  Chowdhary,  S.M.  Seth  and  R.K.  Nema. 1997. Flood estimation using a GIUH based on a conceptual  rainfall-runoff  model  and  GIS. ITC Journal, 1997-1: 20-25.
Junaidi, E. dan S.D. Tarigan. 2011. Pengaruh hutan dalam pengaturan tata air dan proses sedimentasi Daerah Aliran  Sungai  (DAS):  Studi  Kasus  di  DAS Cisadane. Jurnal Penelitian Hutan dan
Konservasi Alam , 8(2): 155-176
Kartiwa,  B.  2004.  Modelisation  du  Fonctionnement Hydrologique  des  Bassins  Versants.  [Disertasi]. (FR): Universite D’Angers.
Mizwar,  Z.  2012.  Aplikasi  Model  Hidrologi  Dalam Penentuan  Sistem  Panen  Hujan  Dan  Aliran Permukaan  Daerah  Tangkapan  Air  Singkarak. [Disertasi]. Institut Pertanian Bogor. Bogor
Nash, J.E. and J.V. Sutcliffe. 1970. River ﬂow forecasting through conceptual models Part 1A: discussion of principles. J. Hydrol. 10: 282–290.
Neitsch,  S.L.,  J.G.  Arnold,  J.R.  Kiniry,  R.  Srinivasan,  J.R. Williams  and  E.B.  Haney.  2011. Soil  and  Water Assessment Tool: Input/Output File Documentation, Version  2009 .  Temple,  Texas  (US):  Texas  Water Resources Institute-Texas A&M University.
[NRCS]  Natural  Resources  Conservation  Service.  2009. Hydrologic  Soil  Groups dalam Hydrology National  Engineering  Handbook  Part  630 . USDA. Amerika Serikat.
Sayer,  J.,  J.  Ghazoul,  P.  Nelson  and  A.K.  Boedhihartono. 2012.  Oil  palm  expansion  transforms  tropical landscapes and livelihoods. Global Food Security 1: 114-119.
Schwab,  G.O.,  R.K.  Frevert,  T.W.  Edmister  and  K.K. Barnes.  1981. Soil  and  Water  Conservetion Engineering .  Thrid  Edition.  The  Ferguson Foundation  Agriculutral  Engineering  Series. United States of America
Singh,  P.K.,  P.K.  Bhunya,  S.K.  Mishra  and  U.C. Chaube. 2008.  A  sediment  graph  model  based  on SCS_CN. J. Hydrol ., 349 (1): 244-255.
Tarigan,  S.D.,  K.  Wiegand,  Sunarti  and  B.  Slamet.  2018. Minimum  forest  cover  required  for  sustainable water flow regulation of a watershed: a case study in  Jambi  Province,  Indonesia. Hydrology  and Eaerth system Sciences 22: 581-594.
Tarigan, S.D., 2016. Modeling effectiveness of management  practices  for  flood  mitigation  using GIS spatial analysis functions in Upper Cilliwung watershed IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, Vol. 31(1): 012030
Tarigan,  S.D.,  Sunarti  and  S.  Widyaliza.  2015. Expansion of  oil  palm  plantations  and  forest  cover  changes in  Bungo  and  Merangin  Distric,  Jambi  Province,
Aplikasi Model MAPDAS untuk Simulasi Karakteristik Hidrologi DAS Mikro (Pidin, F., S.D. Tarigan dan B. Kartiwa)
Indonesia. Elsevier  Procedia  Environmental
Sciences 5(6):199-205.
Tarigan,  S.D.,  K.  Wiegand,  C.  Dislich,  B.  Slamet,  J. Heinonen and K. Meyer. 2016. Mitigation options
for  improving  the  ecosystem  function  of  water flow  regulation  in  a  watershed. Sustainability  of Water Quality and Ecology, 8: 4-13.