## Penentuan Indeks Ekstrem Hidrologi menggunakan Hasil Simulasi Model HBV (Studi Kasus : DAS Ciliwung Hulu)
Determination of Extreme Hydrological Index using HBV Model Simulation Results (Case Study: Upper Ciliwung Watershed)

## Isnayulia Lestari dan Bambang Dwi Dasanto
*
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 23 October 2018 Received in revised from 16 April 2019 Accepted 28 April 2019
doi: 10.29244/j.agromet.33.1.20-29

## Keywords:
Automatic calibration Climate change impact Discharged simulation General circulation model
Parameter optimization A B S T R A C T
The study of climate change on hydrological response is a crucial as climate change impact  will  drive  the  change  in  hydrological  regimes  of  river.  Upper  Ciliwung watershed  is  one  of  the  critical  rivers  in  Java  Island,  which  has  been  affected  by climate  change.  This  study  aims  to:  (i)  simulate  the  discharge  flow  using  the Hydrologiska  Byrans  Vattenbalansavdelning  (HBV)  model;  (ii)  simulate  future  flow using three general circulation models (GCM) namely Commonwealth Scientific and Industrial  Research  Organisation (CSIRO)  Mk.3.6.0,  Model  for  Interdisciplinary Research  on  Climate  version  5  (MIROC5),  and  Geophysical  Fluid  Dynamics Laboratory-Coupled Model generation 3 (GFDL-CM3); (iii) determine the changes of extreme  hydrological  index  during  historical  period  (2001-2015)  and  projected period  (2031-2045).  The  historical  year  simulation  and  projections  are  used  to determine eight hydrologic extreme indices for high flow and low flow. We calibrated the HBV model for two years (2001-2002) and validated it for two years (2003-2004). Our model performed well in discharge simulation as shown by the NSE values (0.66 for calibration and validation). Then we calculated the indices for each period used (historical and projected). To show the changes in hydrological regimes, we compare the indices between two periods. Changes in the index of the two periods tend to decrease in value on the index parameters that characterize the minimum extreme events.  Hence,  that  it  is  possible  in  the  projected  period  there  will  be  extreme hydrological events in the form of drought .

## PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  sering  dikaitkan  dengan pemanasan  global  (AghaKouchak  et  al.,  2014;  James dan  Washington,  2013)  yang  disebabkan  oleh peningkatan  gas  rumah  kaca  dan  berdampak  pada kondisi  lingkungan  dan  atmosfer  bumi.  Dampak perubahan  iklim  dapat  merugikan  bagi  manusia (Mitchell  et  al.,  2016),  sehingga  perubahan  iklim menjadi  kajian  yang  penting  untuk  diteliti  saat  ini. Kajian  perubahan  iklim  terhadap  respon  hidrologi suatu daerah aliran sungai (DAS) berkaitan erat dengan kuantitas debit aliran sungai (Arnell dan Gosling, 2013; Hoang  et  al.,  2016).  Peningkatan  frekuensi  kejadian banjir (Winsemius et al., 2015) dan kekeringan (Taufik et  al.,  2017),  terutama  di  Indonesia,  merupakan  salah
* Corresponding author: bambangdwi@apps.ipb.ac.id
satu  dampak  perubahan  iklim  terhadap  lingkungan. Menurut data informasi bencana Indonesia (DIBI) yang disusun oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB,  2018),  kejadian  bencana  hidrometeorologi (banjir dan kekeringan) di Indonesia pada tahun 2007- 2017 sebesar 88% dari jumlah total kejadian bencana. Jumlah  tersebut  selalu  mengalami  peningkatan  pada setiap tahun.
Secara ilmiah, perubahan iklim ditandai dengan peningkatan  suhu  yang  dapat  mempengaruhi intensitas  siklus  hidrologi,  debit  aliran  dan  hujan. Proyeksi suhu yang meningkat secara konsisten secara bersamaan  akan  meningkatkan  evapotranspirasi potensial  dan  mengarah  pada  pengurangan  debit aliran  sungai  (Ferijal  et  al.,  2016;  Taye  et  al.,  2015). Perubahan  frekuensi  kejadian  hujan  akibat  pengaruh
perubahan  iklim  telah  terjadi  di  beberapa  wilayah Indonesia.  Hasil  proyeksi  iklim  pada  tahun  2050 menunjukkan  peningkatan  curah  hujan  di  sebagian besar  Jawa,  Nusa  Tenggara  dan  Papua,  hingga penurunan  curah  hujan  di  Sumatera  dan  Kalimantan (Ministry  of  Environment,  2010).  Peningkatan  curah hujan menjadi penyebab peningkatan intensitas debit aliran (Hoang et al., 2016; Supatmanto dan Yusuf, 2015; Suripin dan Kurniani, 2016). Selain perubahan suhu dan curah  hujan,  perubahan  lahan  dan  hutan  ternyata mempengaruhi  karakteristik  hidrologi.  Hal  tersebut ditandai  dengan  perubahan  nilai  koefisien  aliran  dan debit aliran sungai (Febryanto dan Farda, 2016; Harifa et al., 2017; Mubarok et al., 2015).
Karakteristik  hidrologi  yang  berubah  sering dikaitkan dengan kejadian ekstrem hidrologi. Ekstrem hidrologi berkaitan dengan perubahan nilai maksimum dan minimum dari debit aliran sungai akibat gangguan pada  siklus  hidrologi.  Peningkatan  curah  hujan  pada bulan  basah  (musim  hujan)  meningkatkan  potensi kejadian banjir pada hilir sungai, sedangkan penurunan curah hujan yang ekstrem dapat meningkatkan potensi kekeringan  di  DAS.  Identifikasi  secara  kuantitatif  dari kejadian ekstrem hidrologi dapat dianalisis menggunakan  data  debit  yang  dijadikan  sebagai indeks.  Proyeksi  indeks  ekstrem  hidrologi  dapat dihitung  dengan  data  debit  proyeksi  yang disimulasikan dengan model hidrologi. Beberapa studi menyimulasikan debit aliran sungai menggunakan data general  circulation  model (GCM)  di  berbagai  wilayah dunia (Hagemann et al., 2013; Meresa dan Gatachew, 2015; van Vliet et al., 2013).
Studi mengenai indeks ekstrem hidrologi belum banyak  dilakukan  di  Indonesia.  Padahal,  Indonesia memiliki  108  DAS  dalam  kategori  kritis  (berdasarkan Keputusan  Menteri  Kehutanan  No.  328/Menhut- II/2009) yang berpotensi tinggi mengalami banjir pada musim  hujan  dan  kekeringan  pada  musim  kemarau. DAS  Ciliwung  merupakan  salah  satu  DAS  kritis  yang mana  aliran  sungai  Ciliwung  bermuara  di  Provinsi Jakarta  dan  sering  mengakibatkan  banjir.  Beberapa studi  telah  mengidentifikasi  dampak  dari  skenario perubahan  iklim  terhadap  kondisi  hidrologi  DAS Ciliwung,  meliputi  perubahan  intensitas  banjir,  nilai debit puncak, kualitas dan  kuantitas air  (Kumar et al., 2017;  Mishra  et  al.,  2018;  Rafiei  Emam  et  al.,  2016), namun  belum  ada  penelitian  yang  spesifik mengidentifikasi  pengaruh  skenario  perubahan  iklim terhadap  nilai  indeks  hidrologi  ekstrim.  Berdasarkan uraian  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  perubahan  nilai  indeks  ekstrem
hidrologi  di  DAS  Ciliwung  bagian  Hulu  berdasarkan skenario perubahan iklim.

## METODE PENELITIAN

## Data Penelitian
Sebagai input data pada model HBV, data yang digunakan  berupa  data  parameter  iklim  harian (meliputi  data  curah  hujan,  suhu  maksimum,  suhu minimum,  kecepatan  angin,  dan  kelembaban  relatif) dari stasiun Meteorologi Citeko tahun 2001-2015, data curah hujan harian di tiga pos pengukuran curah hujan Gadog, Cilember, Gunung Mas tahun 2001-2015, data debit harian hasil pengukuran di Bendung Katulampa tahun  2001-2004.  Wilayah  subDAS  Ciliwung  bagian Hulu dibatasi oleh Bendung Katulampa yang disajikan pada  Gambar  1.  Untuk  memproyeksikan  debit  harian pada tahun 2050, data iklim yang digunakan  sebagai input model HBV, berupa data curah hujan dan suhu harian hasil proyeksi yang telah dikoreksi oleh program penelitian Climate  Change,  Agricultural  and  Food Scurity (CCAFS) menggunakan metode bias correction (Navarro-Racines  dan  Tarapues,  2015).  Terdapat  tiga model  GCM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, meliputi Commonwealth  Scientific  and  Industrial Research  Organisation (CSIRO)  Mk.3.6.0 , Model  for Interdisciplinary  Research  on  Climate  version  5 (MIROC5) , dan Geophysical Fluid Dynamics Laboratory- Coupled Model generation 3 (GFDL-CM3) . Ketiga data tersebut  diperoleh  dari  website http://ccafs- climate.org/ , dan informasi lain mengenai data proyeksi iklim disajikan pada Tabel 1.
Perhitungan  Curah  Hujan  Wilayah  dan  Evapo- transpirasi Potensial Bulanan
Curah  hujan  wilayah  dan  evapotranspirasi potensial bulanan digunakan sebagai input data dalam model  HBV.  Curah  hujan  wilayah  dihitung  menggu- nakan metode polygon Thiessen . Data yang digunakan adalah  data  curah  hujan  di  pos  pengukuran  Gadog, Cilember, Gunung Mas, dan Citeko. Secara matematis, perhitungan  curah  hujan  wilayah  disajikan  pada Persamaan (1).
𝑃𝑤 = ∑ 𝑃𝑖.𝐴𝑖 𝐴 (1)
dimana Pw curah  hujan  wilayah  (mm), P i curah  hujan pada  stasiun  ke- i , A i luas  poligon  yang  terwakili  oleh stasiun i (m 2 ), A luas  wilayah  total  (m 2 ).  Sedangkan untuk  nilai  evapotranspirasi  potensial  dihitung menggunakan  metode Thornthwaite (Thornthwaite, 1948).
Tabel 1  Model GCM yang digunakan dalam penelitian.
No Nama GCM Institusi Resolusi (lon x lat) 1 CSIRO Mk 3.6.0 CSIRO-QCCCE ( Commonwealth Scientific and  Industrial  Research  Organization  in collaboration  with  the  Queensland Climate Change Centre of Excellence) 1.87° x1.87° 2 GFDL cm3 GFDL-NOAA ( Geophysical Fluid Dynamic Laboratory,  National  Ocenaic  and Atmospheric Administration) 1.875°x1.875° 3 MIROC5 MIROC ( Model forInterdisciplinary Research on Climate), Japan Agency for- Marine Earth Science and Technology 1.95°x1.95°
Gambar 1 Wilayah kajian penelitian di DAS Ciliwung, Jawa Barat.
Kalibrasi dan Validasi Model HBV
Model Hydrologiska  Byrans  Vattenbalansavdel- ning (HBV) merupakan model distribusi rainfall-runoff yang  bersifat  semi  konseptual  dari  suatu  daerah tangkapan  air  untuk  mensimulasikan  debit  aliran sungai  (Seibert,  1996).  Model  HBV  terbagi  kedalam empat submodel meliputi snow routine , soil moisture routine , response function , dan routing routine . Untuk kawasan  tropis,  submodel snow  routine tidak mempengaruhi debit aliran yang dihasilkan oleh model. Input  neraca  air  pada  model  hanya  berasal  dari  nilai curah hujan. Submodel soil moisture routine berperan untuk menghitung evaporasi aktual, kelembaban tanah dan groundwater  recharge berdasarkan  input  data evaporasi  potensial.  Perhitungan  nilai runoff dan groundwater  level menggunakan  input  nilai groundwater recharge dan evaporasi potensial diolah pada submodel response routine dan routing routine . Kalibrasi  model  HBV  dilakukan  pada  10  para- meter  yang  terbagi  dalam  tiga  submodel,  yaitu soil moisture  routine , response  function ,  dan routing
routine (Tabel  2).  Kalibrasi  dilakukan  secara  otomatis menggunakan tools simulasi Monte  Carlo yang tersedia  pada  model.  Pada  tiap  iterasi,  nilai  tiap parameter  diambil  secara  acak  dalam  rentang  nilai minimum dan maksimum yang telah ditentukan. Pada penelitian  ini,  kalibrasi  model  menggunakan  data periode  2001-2002,  sedangkan  validasi  model menggunakan data periode 2003-2004.
Indikator statistik yang digunakan sebagai  nilai kemampuan  model  HBV  adalah Nash-Sutcliffe efficiency (NSE).  Model  HBV  dapat  digunakan  untuk mensimulasikan prediksi debit jika nilai NSE mendekati angka 1 atau minimal 0.60 (Moriasi et al., 2007). Secara matematis perhitungan nilai NSE diperoleh menggunakan Persamaan (2).
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠−𝑄𝑠𝑖𝑚)2 ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠−𝑄𝑜𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅̅̅)2 (2)
dimana  Qobs  adalah  nilai  debit  observasi,  dan  Qsim nilai  debit  hasil  simulasi.  Kedua  parameter  harus memiliki satuan yang sama yaitu mm/hari atau m 3 /s.
Tabel 2 Tabulasi rentang nilai parameter untuk simulasi otomatis Monte Carlo di DAS Ciliwung Hulu.
Submodel Parameter Definisi Min Maks Soil Moisture Routine FC Penyimpanan maksimum kelembaban tanah 50 500 LP Nilai kelembaban tanah di atas yang AET mencapai PET 0.3 1 BETA Parameter  yang  menentukan  kontribusi  relatif terhadap limpasan dari hujan atau lelehan salju 0.1 6 Response Routine PERC Paramaeter ambang batas 0 10 UZL Parameter ambang batas 0 100 K0 Koefisien penyimpanan (atau resesi) 0 0 0.5 K1 Koefisien penyimpanan (atau resesi) 1 0 0.3 K2 Koefisien penyimpanan (atau resesi) 2 0 0.1 Routing Routine MAXBAS Panjang fungsi pembobotan segitiga 1 5 Other Cet Faktor koreksi evaporasi potensial 0 0.3
Perhitungan nilai Indeks Ekstrim Hidrologi Simulasi  model  dilakukan  pada  dua  periode, yaitu  tahun  2001-2015  (proyeksi  masa  lampau),  dan tahun  2031-2045  (proyeksi  masa  depan).  Debit  yang dihasilkan  oleh  model  digunakan  untuk  menghitung nilai indeks ekstrem hidrologi pada tiap periode. Indeks ekstrem hidrologi, antara lain: MIN7, MIN, MAX, CMIN, CMAX,  NHF,  Q10  dan  Q90  yang  diuraikan  sebagai berikut.
1. MIN7 rata-rata nilai debit minimum 7-harian.
2. MIN rata-rata debit minimum tahunan.
3. MAX rata-rata debit maksimum tahunan.
4. CMIN koefisien  variasi  dari  minimum  debit tahunan.
5. CMAX koefisien  variasi  dari  maksimum  debit tahunan.
6. NHF ( number of high flow ) debit yang melebihi nilai Q yang dientukan berdasarkan debit  rata- rata ( α ) dan standar deviasi dari debit harian ( σ ). NHF ditentukan saat nilai debit lebih besar dari Q = α + 3* σ . 7. Q10 presentil  debit  aliran  yang  sama  atau melebihi  peluang  10%  terjadinya  debit. Penentuan  nilai  ini  berdasarkan  kurva flow duration curve.
8. Q90 merupakan presentil debit aliran yang sama atau  melebihi  peluang  90%  terjadinya  debit.
Penentuan  nilai  ini  berdasarkan  kurva flow duration curve.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi SubDAS Ciliwung Hulu
SubDAS  Ciliwung  Hulu  berada  di  wilayah administrasi  Kabupaten  Bogor  yang  merupakan wilayah pegunungan dengan elevasi antara  297-2982 mdpl (Gambar 1). Secara astronomis, subDAS Ciliwung bagian  hulu  terletak  pada  6°37’30”-6°46’10”  LS  dan 106°49’36”-107°0’15”  BT.  Topografi  wilayah  subDAS Ciliwung  Hulu  didominasi  (sekitar  52%  dari  total wilayah) oleh lereng gunung dan perbukitan, dengan kemiringan  lahan  lebih  dari  15%.  Bentuk  topografi tersebut mengakibatkan aliran sungai Ciliwung bagian hulu berarus deras dengan penampang sungai berbatu. Berdasarkan  analisis  pola  curah  hujan  (Gambar  2), subDAS  Ciliwung  Hulu  memiliki  dua  puncak  bulan basah dalam satu tahun (Januari dan Desember), yaitu pola curah hujan monsunal (Aldrian dan Susanto, 2003).
Gambar 2 Variabilitas curah hujan dan suhu rata-rata bulanan di subDAS Ciliwung Hulu tahun 2001-2015.
19.5 20 20.5 21 21.5 22 0 100 200 300 400 500 600 J F M A M J J A S O N D Su hu ( °C) Cura h H uj an ( m m ) Curah Hujan Suhu
Curah hujan bulanan pada periode kering (Juni- September)  relatif  tinggi  (lebih  dari  100  mm/bulan) disebabkan  kondisi  geografis  wilayah  yang  berada  di kaki  gunung  sehingga  sering  terjadi  hujan  orografis. Menurut Narulita et al. (2010), DAS Ciliwung memiliki tipe  hujan  dengan  intensitas  rendah  berdurasi  lama pada  periode  basah,  dan  intensitas  tinggi  berdurasi singkat  pada  periode  kemarau.  Kondisi  rerata  suhu bulanan yang berkisar 20-22 o C dan kondisi topografi yang  menyajikan  pemandangan  indah,  menjadikan kawasan  subDAS  Ciliwung  Hulu  sebagai  salah  satu lokasi  wisata  di  Bogor.  Hal  tersebut  berdampak  pada peningkatan  laju  konversi  lahan  (Indriastuti,  2016; Ruspendi  et  al.,  2016),  sehingga  terjadi  penurunan fungsi  hidrologis  kawasan  hulu  (Dewi,  2015;  Rafiei Emam et al., 2016).

## Evaluasi Model HBV
Evaluasi  secara  visual  dilakukan  dengan membandingkan grafik debit harian hasil observasi dan hasil simulasi model (Gambar 3). Grafik debit simulasi pada periode kalibrasi  maupun validasi  memiliki pola
yang  sama  dengan  debit  hasil  observasi.  Kesamaan pola  tersebut  menunjukkan  bahwa  data  iklim  yang digunakan  sebagai  input  model  sudah  mampu merepresentasikan  kondisi  iklim  di  subDAS  Ciliwung Hulu.  Pada  periode  kalibrasi,  grafik  debit  simulasi bagian  aliran  rendah  ( baseflow )  cenderung  lebih rendah dari pada debit observasi, namun hal tersebut tidak  terjadi  pada  periode  validasi.  Simulasi  aliran rendah  yang  kurang  sesuai  dengan  hasil  observasi menunjukkan  bahwa  terdapat  parameter  model  yang perlu dikalibrasi lebih lanjut. Namun, dalam penelitian kali ini, kami tidak melakukan kalibrasi tambahan, selain hasil  kalibrasi  otomatis Monte  Carlo .  Pada  proses kalibrasi,  dihasilkan  perubahan  nilai  pada  parameter model  yang  disajikan  pada  Tabel  3.  Nilai  parameter yang  baru  digunakan  untuk  simulasi  model  pada periode  validasi.  Berdasarkan  indikator  statistik,  nilai NSE  pada  periode  kalibrasi  menghasilkan  nilai  yang hampir sama (0.66) dengan periode validasi (0.65). Nilai NSE  periode  validasi  yang  lebih  rendah  dari  periode kalibrasi  disebabkan  oleh  data  kosong  yang  terdapat pada debit observasi tahun 2004.
Tabel 3 Nilai optimum parameter setelah kalibrasi. Parameter Nilai setelah kalibrasi PERC 3.40 UZL 13.30 K0 0.03 K1 0.07 K2 0.01 MAXBAS 1.00 FC 466.65 LP 0.44 BETA 0.18 Cet 0.17
Gambar 3 Grafik perbandingan debit hasil simulasi dengan debit observasi pada periode kalibrasi (2001-2002, jingga) dan periode validasi (2003-2004, hijau).
0 5 10 15 20 25 30 01/Jan/01 01/Jan/02 01/Jan/03 01/Jan/04
01/Jan/05
D eb it ( m m /d ay )
Qobs Qsim kalibrasi Qsim validasi

## Proyeksi Perubahan Iklim
Curah hujan dan suhu diprediksi menggunakan data GCM. GCM ( General Circulation Model ) merupa- kan model numerik yang menggambarkan proses fisik di  atmosfer,  laut,  kriosfer  dan  permukaan  tanah berdasarkan  prinsip-prinsip  fisika,  kimia  dan  biologi. GCM  juga  dapat  mensimulaiskan  respon  sistem  iklim global  terhadap  peningkatan  konsentrasi  gas  rumah kaca (IPCC 2013). GCM memiliki resolusi spasial yang terbatas sehingga akan memberikan kesalahan penilai- an (bias) dalam pemanfaatannya secara langsung. Perlu dilakukan downscaling sehingga memberikan hasil pe- nilaian  yang  sesuai  dengan  wilayah  yang  diteliti. Downscaling merupakan  teknik  regionalisasi  yang dimaksudkan untuk menyediakan iklim dengan resolusi yang tinggi. Metode koreksi bias merupakan salah satu metode downscaling yang mengoreksi keluaran GCM yang diproyeksikan menggunakan perbedaan rata-rata dan variabilitas antara GCM dan data observasi dalam periode tertentu dengan variabilitas data diasumsikan sama antara keduanya (Hawkins et al 2013).
Hasil  proyeksi  suhu  dari  ketiga  model  GCM memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan suhu basline .  Suhu baseline atau  historis  ada  pada rentang  20-21°C,  sedangkan  suhu  proyeksi  ada  pada rentang  21-23°C.  Nilai  suhu  cenderung  konstan sepanjang  tahun  karena  DAS  Ciliwung  berada  di wilayah tropis yang mana terjadi penyinaran matahari sepanjang  tahun,  sehingga  nilai  suhu  konstan.  Hal tersebut  berbeda  dengan  curah  hujan.  Berdasarkan bentuk  grafik  pada  Gambar  4,  curah  hujan  di  DAS Ciliwung  mengikuti  pola  moonsunal  dimana  pola tersebut  dicirikan  dengan  adanya  satu  lembah  yang menandakan  musim  kemarau  dan  satu  gunung  yang menandakan  musim  penghujan.  Musim  penghujan terjadi pada bulan basah (Desember-Januari-Februari), sedangkan musim kemarau  terjadi pada bulan kering (Juni-Juli-Agustus).  Dari  pola  dan  persebaran  data tersebut,  maka  ditentukan  model  GCM  yang  bagus untuk digunakan.
Gambar 4 Grafik perbandingan data iklim bulanan hasil proyeksi (tahun 2031-2045) dengan data observasi (tahun 1980-2001), untuk parameter: (a) suhu, dan (b) curah hujan.
Dari ketiga model hanya  model  GCM MIROC5 dan  GFDL  cm3  yang  digunakan.  Model  GCM  CSIRO Mk.3.6.0  tidak  digunakan  karena  polanya  yang  jauh berbeda dari curah hujan historis dan sebaran nilainya berbeda  dengan  data  historis.  Dalam  hal  ini  model CSIRO  Mk.3.6.0    dianggap  tidak  mewakili  kondisi klimatologis di DAS Ciliwung Hulu.

## Perubahan Indeks Ekstrem Hidrologi
Nilai  yang  menunjukkan  sifat  atau  karakteristik suatu  wilayah  bisa  ditunjukkan  dalam  nilai  indeks. Indeks  ekstrem  hidrologi  merupakan  nilai  yang mencirikan  bahwa  suatu  wilayah  terjadi  ekstrem hidrologi  atau  tidak  menggunakan  analisis  statistik sederhana  dari  data  debit.  Indeks  ini  dapat  melihat peluang  terjadinya  bencana  hidrologi  ekstrem  (banjir atau kekeringan). Ada beberapa indeks yang digunakan, yaitu  MIN7,  MIN,  MAX,  CMIN,  CMAX,  NHF,  Q10  dan Q90. Masing-masing indeks memiliki arti yang berbeda. Namun  secara  keseluruhan  indeks  tersebut  saling berhubungan.
Penelitian  ini  mencoba  menghitung  indeks  di wilayah  hulu  sungai  Ciliwung.  Wilayah  hulu  dipilih karena  stasiun  hidrologi  pertama  yang  ada,  yaitu Bendung  Katulampa  merupakan  titik  pengamatan pertama yang digunakan sebagai dasar peringatan dini ( Early  Warnig  System )  banjir  di  Jakarta.  Dengan dihitungnya nilai indeks di wilayah hulu, nilai tersebut dapat dijadikan acuan untuk kejadian bencana ekstrem hidrologi  di  Jakarta.  Indeks  yang  dihitung  didasarkan pada  data  debit.  Data  debit  observasi  yang  tidak lengkap  menjadi  kendala  dalam  perhitungan  indeks. Perhitungan  indeks  perlu  data  yang  lengkap  dan panjang.  Sehingga,  simulasi  model  HBV  dengan keluaran  debit  menjadi  solusi  dari  kendala  tersebut. Selain itu, simulasi model HBV juga dapat menentukan seberapa  besar  debit  proyeksi  dengan input simulasi menggunakan data proyeksi iklim.
Perhitungan nilai indeks secara statistik disajikan pada Tabel 4. Indeks tersebut dihitung dalam rentang waktu  15  tahun  supaya  memudahkan  dalam  melihat perbedaan  nilai  indeks  antara  tahun  historis  (2001-
2015)  dan  tahun  proyeksi  (2031-2045).  Sehingga persentase  kenaikan  atau  penurun  masing-masing indeks  terlihat.  Persentase  tersebut  disajikan  dalam Gambar 6. Nilai indeks dapat dihitung secara tahunan. Indeks  tahunan  dapat  digunakan  untuk  menentukan ambang  batas  kejadian  ekstrem  hidrologi  dengan beberapa  syarat,  misal  seberapa  persen  nilai  dari masing-masing  indeks  berubah.  Penentuan  syarat tersebut juga harus disesuaikan dengan kondisi wilayah yang dikaji.
Indeks  antara  periode  historis  dan  periode proyeksi  dari  kedua  model  cenderung  menunjukkan penurunan  nilai  indeks.  Penurunan  nilai  indeks  MIN7 pada model GCM MIROC5 terjadi penurunan sebesar 44%.  Sedangkan  pada  model  GCM  GFDL  cm3  hanya sebesar 4%. Indeks MIN dan MAX pada kedua model mengalami penurunan nilai, kecuali pada indeks MIN model  GCM  GFDL  cm3  mengalami  kenaikan  indeks MIN sebesar 41%. Jika nilai MIN dan MAX mengalami penurunan  dan  kenaikan  yang  hampir  sama,  maka peluang  persebaran  debit  di  masa  depan  cenderung menyebar pada debit rata-rata.
Persentase persebaran nilai debit maksimum dan minimum dapat dilihat melalui indeks CMIN dan CMAX. Model GCM MIROC5, presentase debit minimum akan lebih  banyak  terjadi  dibanding  debit  maksimumnya. Sedangkan  pada  model  GCM  GFDL  cm3,  persentase debit  maksimumnya  mengalami  penurunan  lebih banyak  dibandingkan  debit  minimumnya.  NHF  atau jumlah  debit  tinggi  pada  setiap  model  mengalami penurunan jumlahnya. Begitupun pada indeks Q10 dan Q90, pada kedua model mengalami penurunan indeks kecuali indeks Q10 pada model GFDL cm3 mengalami peningkatan  sebesar  42%.  Indeks-indeks  tersebut mengalami penurunan nilai yang beragam.
Berdasarkan persentase kenaikan atau penurunan  nilai  indeks  dan  hubungan  antar  indeks, kedua  model  tersebut  menunjukkan  karakteristik ekstrem  hidrologi  pada  periode  proyeksi  adalah ekstrem  minimum.  Ekstrem  minimum  berarti  debit selama  periode  15  tahun  kedepan  cenderung  terjadi penurunan nilai debit.
Tabel 4  Indeks ekstrem hidrologi.
Indeks 2001-2015 2031-2045 GFDL MIROC MIN7 2.77 1.56 2.67 MIN 1.16 0.41 1.64 MAX 16.74 12.41 8.15 CMIN 26.08 48.07 24.04 CMAX 53.05 56.14 20.23 NHF 107 102 92 Q10 1.20 0.47 1.70 Q90 6.70 4.42 5.02
Gambar 5 Selisih indeks ekstrem hidrologi antara periode 2001-2015 dengan 2031-2045.
Penurunan nilai tersebut memungkinkan terjadi selama  periode  2031-2045  akan  ada  tahun  yang mengalami bencana hidrologi kekeringan. Dari kedua model  tersebut,  proyeksi  menggunakan  model  GCM GFDL  cm3  memiliki  peluang  ekstrem  minimum  lebih besar dibandingkan model GCM MIROC5. Hal tersebut dapat  dilihat  dari  indeks  yang  mengarah  pada  debit minimum lebih banyak terjadi peningkatan pada tahun kedepan.  Bencana  hidrologi  di  Ciliwung  Hulu  selama periode  historis  memang  belum  terjadi,  hanya karakteristik  hidrologi  sudah  mulai  menunjukkan perubahan. Perubahan nilai debit di DAS wilayah hulu lebih  berdampak  pada  DAS  bagian  hilir.  Penentuan proyeksi kejadian ekstrem  hidrologi hanya digunakan perhitungan indeks dari perhitungan simulasi dengan input dua  model  GCM.  Data input yang  sedikit digunakan  bisa  membingungkan  jika  terjadi  selisih yang berkebalikan antara dua model GCM. Akan lebih baik jika digunakan banyak model GCM. Proyeksi dari banyak  model  akan  memudahkan  dalam  penentuan kejadian  ekstrem karena dapat  melihat pola dan nilai indeks secara umum.
Bencana  hidrologi  di  Ciliwung  Hulu  selama periode  historis  memang  belum  terjadi,  hanya karakteristik  hidrologi  sudah  mulai  menunjukkan perubahan.  Perubahan  karakteristik  hidrologi  DAS wilayah hulu lebih berdampak pada DAS bagian hilir. Bagian  hilir  sungai  Ciliwung  sering  terkena  bencana hidrologi  berupa  banjir.  Namun  tidak  menutup kemungkinan  pada  tahun  mendatang  akan  terjadi bencana  hidrologi  kekeringan  di  wilayah  Hulu.  Banjir tahunan  di  wilayah  hilir  tidak  hanya  disebabkan  oleh debit yang tinggi. Ada faktor lain yang mempengaruhi seperti tutupan lahan, irigasi dan lain sebagainya.
Studi  ini  perlu  pengembangan  lanjutan.  Dari penggunaan model hidrologi HBV, software HBV-Light
sangat mudah diaplikasikan. Namun, perlu pengembangan kembali dengan melibatkan parameter dan  faktor  lain  dari  model  sehingga  model  lebih kompleks  dan  lebih  menggambarkan  kondisi permukaan serta keluarannya. Selain itu, penggunaan model GCM perlu diperbanyak kembali supaya dapat dipilih  model  yang  bagus  dan  sesuai  pada  wilayah kajian.  Skenario  iklim  perlu  dicoba  skenario  dengan tingkat radiative forcing tinggi dan rendah.

## KESIMPULAN
Proyeksi kejadian ekstrem hidrologi dapat dilihat dengan  menghitung  indeks  ekstrem  hidrologi menggunakan data debit dari simulasi model hidrologi HBV dengan input data observasi dan GCM. Model HBV dapat digunakan untuk simulasi debit di DAS Ciliwung Hulu menggunakan data curah hujan observasi periode 2001-2015 dan proyeksi periode 2031-2045 dari model GCM, yaitu MIROC5 dan GFDL cm3. Model GCM CSIRO Mk.3.6.0  tidak  diikutkan  karena  hasil  proyeksi  curah hujan memiliki pola dan sebaran yang berbeda dengan periode sebelumnya. Indeks ekstrem digunakan untuk mengindikasi kejadian ekstrem hidrologi minimum dan maksimum. Nilai indeks pada kedua model cenderung mengalami penurunan pada indeks yang menunjukkan ekstrem hidrologi minimum atau kekeringan.

## DAFTAR PUSTAKA
AghaKouchak, A., Cheng, L., Mazdiyasni, O., Farahmand, A., 2014. Global warming and changes in risk of concurrent climate extremes: Insights from the 2014 California drought. Geophysical Research Letters 41, 8847–8852.
-44 -65 -26 22 3 -5 -61 -34 -4 41 -51 -2 -33 -14 42 -25 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 MIN7 MIN MAX CMIN
CMAX NHF Q10 Q90 Pe ru ba ha n da la m % MIROC5 GFDL cm3
Aldrian, E., Susanto, R.D., 2003. Identification of three dominant rainfall regions within Indonesia and their  relationship  to  sea  surface  temperature. Int. J. Climatol. 23, 1435–1452.
https://doi.org/10.1002/joc.950
Arnell, N.W., Gosling, S.N., 2013. The impacts of climate change  on  river  flow  regimes  at  the  global scale.  Journal  of  Hydrology  486,  351–364. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.02.010 BNPB,  2018.  Data  Informasi  Bencana  Indonesia- Bencana  Alam  di  Indonesia  tahun  1815  s/d 2018 [WWW Document]. URL
http://bnpb.cloud/dibi/
Dewi, I.K., 2015. Evaluation of land use change in the upstream  of  ciliwung  watershed  to  ensure sustainability of water resources. Asian Journal of Water, Environment and Pollution 12, 11–19.
Febryanto,  D.A.,  Farda,  N.M.,  2016.  Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Debit Puncak  Sub-das  Opak  Hulu  Tahun  2009  Dan 2014  Menggunakan  Citra  Landsat  5  Dan Landsat 8. Jurnal Bumi Indonesia 5.
Ferijal,  T.,  Mustafril,  M.,  Jayanti,  D.S.,  2016.  Dampak perubahan    iklim  terhadap  debit  andalan sungai  Krueng  Aceh.  Rona  Teknik  Pertanian:
Jurnal  Ilmiah  dan  Penerapan  Keteknikan Pertanian 9, 50–61. https://doi.org/10.17969/rtp.v9i1.4407 Hagemann, S., Chen, C., Clark, D.B., Folwell, S., Gosling,
S.N.,  Haddeland,  I.,  Hanasaki,  N.,  Heinke,  J., Ludwig,  F.,  Voss,  F.,  2013.  Climate  change impact on available water resources obtained using  multiple  global  climate  and  hydrology models. Earth System Dynamics 4, 129–144.
Harifa, A.C., Sholichin, M., Prayogo, T.B., 2017. Analisa pengaruh  perubahan  penutupan  lahan terhadap debit sungai Sub DAS Metro dengan menggunakan  program  ARCSWAT.  Jurnal Teknik Pengairan 8, 1–14.
Hoang, L.P., Lauri, H., Kummu, M., Koponen, J., van Vliet, M., Supit, I., Leemans, R., Kabat, P., Ludwig, F., 2016.  Mekong  River  flow  and  hydrological extremes  under  climate  change.  Hydrology and Earth System Sciences 20, 3027–3041.
Indriastuti,  D.,  2016.  Analysis  of  Runoff  due  to  The Change  in  Land  Use  at  The  Watershed  of Upstream Ciliwung. Presented at the Journal of the Civil Engineering Forum, pp. 19–26.
James,  R.,  Washington,  R.,  2013.  Changes  in  African temperature and precipitation associated with degrees  of  global  warming.  Climatic  Change 117, 859–872. https://doi.org/10.1007/s10584- 012-0581-7
Kumar,  P.,  Masago,  Y.,  Mishra,  K.B.,  Jalilov,  S.,  Rafiei Emam,  A.,  Kefi,  M.,  Fukushi,  K.,  2017.  Current Assessment  and  Future  Outlook  for  Water Resources Considering Climate Change and a Population  Burst:  A  Case  Study  of  Ciliwung River,  Jakarta  City,  Indonesia.  Water  9. https://doi.org/10.3390/w9060410
Meresa,  H.K.,  Gatachew,  M.T.,  2015.  Modeling  of Hydrological Extremes Under Climate Change
Scenarios in The Upper Blue Nile River Basin, Ethiopia.  Journal  of  Civil  &  Environmental Engineering 6, 252. https://doi.org/10.4172/2165-784X.1000252
Ministry  of  Environment,  2010.  Indonesian  second national  communication  under  the  United Nations  Framework  Convention  on  Climate Change (UNFCCC). Jakarta.
Mishra,  B.K.,  Rafiei  Emam,  A.,  Masago,  Y.,  Kumar,  P., Regmi,  R.K.,  Fukushi,  K.,  2018.  Assessment  of future  flood  inundations  under  climate  and land use change scenarios in the Ciliwung River Basin,  Jakarta.  Journal  of  Flood  Risk Management 11, S1105–S1115. https://doi.org/10.1111/jfr3.12311
Mitchell, D., Heaviside, C., Vardoulakis, S., Huntingford,
C.,  Masato,  G.,  Guillod,  B.P.,  Frumhoff,  P., Bowery,  A.,  Wallom,  D.,  Allen,  M.,  2016. Attributing  human  mortality  during  extreme heat waves to anthropogenic climate change. Environmental Research Letters 11, 074006.
Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M.W., Bingner, R.L.,
Harmel,  R.D.,  Veith,  T.L.,  2007.  Model Evaluation Guidelines for Systematic
Quantification  of  Accuracy  in  Watershed Simulations.  Transactions  of  the  ASABE  50, 885–900. https://doi.org/10.13031/2013.23153 Mubarok,  Z.,  Murtilaksono,  K.,  Wahjunie,  D.,  2015. Kajian  respons  perubahan  penggunaan  lahan terhadap  karakteristik  hidrologi  DAS  Way Betung, Lampung. Jurnal Penelitian Kehutanan Wallacea 4, 1–10.
Narulita,  I.,  Maria,  R.,  Djuwansah,  M.R.,  2010. KARAKTERISTIK  CURAH  HUJAN  DI  WILAYAH PENGALIRAN  SUNGAI  (WPS)  CILIWUNG- CISADANE.  Riset  Geologi  dan  Pertambangan
20, 95–110. http://dx.doi.org/10.14203/risetgeotam2010.v 20.37
Navarro-Racines,  C.E.,  Tarapues,  J.,  2015.  Bias- correction  in  the  CCAFS-Climate  Portal:  A description of methodologies.
Rafiei  Emam,  A.,  Mishra,  K.B.,  Kumar,  P.,  Masago,  Y.,
Fukushi,  K.,  2016.  Impact  Assessment  of Climate  and  Land-Use  Changes  on  Flooding
Behavior in the Upper Ciliwung River, Jakarta, Indonesia. Water 8. https://doi.org/10.3390/w8120559 Ruspendi,  D.,  Hadi,  S.,  Rusdiana,  O.,  2016.  Kajian perubahan  penutupan  lahan  pada  DAS Ciliwung  Hulu  dengan  pendekatan  spasial dinamik. Jurnal Lanskap Indonesia 5, 1–5.
Seibert,  J.,  1996.  HBV  light.  User’s  manual,  Uppsala University,  Institute  of  Earth  Science, Department of Hydrology, Uppsala.
Supatmanto,  B.D.,  Yusuf,  S.M.,  2015.  Studi  hidrologi berdasarkan  climate  changes  menggunakan model  swat  di  daerah  tangkapan  air  Waduk Jatiluhur. Jurnal Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca 16, 55–60.
Suripin,  S.,  Kurniani,  D.,  2016.  Pengaruh  Perubahan Iklim terhadap Hidrograf Banjir di Kanal Banjir Timur  Kota  Semarang.  Media  Komunikasi Teknik Sipil 22, 119–128.
Taufik,  M.,  Torfs,  P.J.J.F.,  Uijlenhoet,  R.,  Jones,  P.D., Murdiyarso,  D.,  Van  Lanen,  H.A.J.,  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by
hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature Climate Change 7, 428.
Taye, M.T., Willems, P., Block, P., 2015. Implications of climate change on hydrological extremes in the Blue Nile basin: A review. Journal of Hydrology: Regional Studies 4, 280–293. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2015.07.001 Thornthwaite,  C.W.,  1948.  An  approach  toward  a rational classification of climate. LWW. van Vliet, M.T.H., Franssen, W.H.P., Yearsley, J.R., Ludwig, F.,  Haddeland,  I.,  Lettenmaier,  D.P.,  Kabat,  P., 2013.  Global  river  discharge  and  water temperature  under  climate  change.  Global Environmental Change 23, 450–464. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2012.11.0 02
Winsemius,  H.C.,  Aerts,  J.C.J.H.,  van  Beek,  L.P.H., Bierkens,  M.F.P.,  Bouwman,  A.,  Jongman,  B., Kwadijk,  J.C.J.,  Ligtvoet,  W.,  Lucas,  P.L., van Vuuren,  D.P.,  Ward,  P.J.,  2015.  Global drivers of future river flood risk. Nature Climate Change 6, 381.