## Nilai  Erosi  dengan  Metode  Rusle  dari  Pemanfaatan Citra Sentinel-2 di Wilayah Sungai Pasee Peusangan
Erosion Value Using the RUSLE Method from Utilization of Sentinel-2 Image in The Pasee Peusangan of Regional River Area
Firman Hadi 1 , Tito Eka Syafjanuar 1 , Nasrul Arrahman 1,2,3 , Ichwana Ramli 1,2,4,5,*) 1 Magister Pengelolaan Lingkungan , Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Indonesia.
2 Pusat Penelitian Lingkungan dan Hidup, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Indonesia 3 Program Studi Teknik Kimia, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Indonesia 4 Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Indonesia 5 Pusat Riset Biochar dan Hutan Tropis Lestari, heUniversitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Indonesia Email*): ichwana.ramli@usk.ac.id
Received: 20 May 2023 Revised: 10 August 2023 Accepted: 10 September 2023 Published: 27 September 2023 DOI: 10.29303/jrpb.v11i2.523 ISSN 2301-8119
e-ISSN 2443-1354
Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/
Abstract: Erosion of watercourses is a natural process related to the environment which has an adverse impact on the environment, through the organic, physical and  chemical  properties  of  the  soil.  This  causes  a  decrease  in  soil  productivity, pollutes rivers and fills water reservoirs. Erosion estimates were calculated using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) with GIS to achieve the research objective.  Calculations  with  the  RUSLE  method  are  carried  out  with  the assumption that soil erosion occurs by 5 main factors, namely rain erosion (R), soil physical properties (K), land use status (C), erosion control area (P) and topography (LS). The RUSLE equation can also be used to calculate sediment. This study uses remote  sensing  imagery  from  Sentinel-2  MSI.  In  this  research,  to  improve  the geolocation accuracy of geometric correction and atmospheric correction using the Sentinel Application Platform, namely SNAP (Sentinel Application Platform). The results showed that most of the Pasee-Peusangan area was indicated as an area with low erosion, most of this area was in the north. While for the location to the south,  there  are  different  values  indicating  erosion,  where  the  value  is  getting higher. Area Indications of moderate and high erosion in the Pasee-Peusangan is to  the  south,  where  this  area  has  a  mountainous  topography  with  alluvial  soil types, so the potential for erosion in this area is high. The highest erosion areas are scattered which are dominated in the several areas of the Peusangan highlands. Meanwhile  for  the  Pasee,  the  highest  erosion  occurred  in  the  transition  and downstream (coastal) areas. Land management needs to be considered to be able to determine the causes of these differences.
Keywords: erosion; river area; RUSLE; Sentinel-2 image
Abstrak: Erosi  dari  aliran  air  merupakan  proses  alam  yang  berkaitan  dengan lingkungan  yang  berdampak  tidak  baik  terhadap  lingkungan,  melalui  sifat organik, fisik, dan kimia tanah. Ini menyebabkan penurunan produktivitas tanah, mencemari  sungai  dan  mengisi  reservoir  (waduk)  air.  Estimasi  erosi  dihitung dengan  Revised  Universal  Soil  Loss  Equation  (RUSLE)  dengan  GIS  untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Perhitungan  dengan  metode  RUSLE  dilakukan dengan asumsi erosi tanah terjadi oleh 5 faktor utama, yaitu Erosivitas hujan (R), sifat fisik tanah (K), status penggunaan lahan (C), kawasan pengendali erosi (P) dan topografi (LS). Persamaan RUSLE juga dapat digunakan untuk menghitung sediment. Penelitian ini menggunakan citra penginderaan jauh dari sentinel-2 MSI.
Dalam  penelitian  ini,  untuk  meningkatkan  akurasi  geolokasi  koreksi  geometric dan  koreksi  atsmosfir  menggunakan  Platform  Aplikasi  Sentinel  yaitu  SNAP ( Sentinel Application Platform ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar dari wilayah Sungai (WS) Pasee-Peusangan terindikasi sebagai area dengan erosi rendah, sebagian besar area ini berada kawasan di Utara. Sementara untuk lokasi ke arah selatan, terjadi perbedaan nilai indikasi erosi, dimana nilai nya semakin tinggi.  Wilayah  Indikasi  erosi  sedang  dan  tinggi  pada  wilayah  Sungai  Pasee- Peusangan  berada  di  arah  selatan,  dimana  pada  wilayah  ini  dengan  tofografi
gugusan  pegunungan  dengan  jenis  tanah  alluvial.  Potensi  terjadinya  erosi  di kawasan ini menjadi tinggi. Wilayah tinggi erosi tersebar yang didominasi pada beberapa wilayah dataran tinggi Peusangan. Sementara itu untuk Wilayah Pase, erosi yang tertinggi terjadi pada wilayah transisi dan hilir (pesisir). Pengelolaan lahan perlu diperhatikan untuk dapat menentukan penyebab perbedaan tersebut.
Kata kunci: citra Sentinel-2; erosi; RUSLE; sedimentasi

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Pengikisan tanah dari erosi mempengaruhi sumber daya alam, produksi pertanian, kualitas  ekosistem,  kerugian  ekonomi  (Zerihun  et  al.,  2018)  dan  menyebabkan  tingginya sedimentasi  (Chuenchum  et  al.,  2020).  Erosi  dari  aliran  air  merupakan  proses  alam  yang berkaitan dengan lingkungan yang berdampak tidak baik terhadap lingkungan, melalui sifat organik, fisik, dan kimia tanah. Ini menyebabkan penurunan produktivitas tanah, mencemari sungai  dan  mengisi  reservoir  (waduk)  air (Khosrokhani  &  Pradhan,  2014 ) .  Kualitas penggunaan lahan diperburuk oleh erosi tanah, dan umumnya ditemukan di daerah aliran sungai pertanian. Lahan kritis salah satu kondisi yang memepercepat terjadinya erosi dan sedimentasi (Ramli et al., 2023). Secara global, laju erosi tanah 10 – 40 kali lebih tinggi daripada laju  pembentukan  tanah  yang  mengancam  ketahanan  pangan  dan  kualitas  lingkungan (Aslam et al., 2021).
Sedimentasi di daerah hilir mengurangi daya tampung air sungai dan penahan air, yang meningkatkan kemungkinan banjir (Singh  &  Panda,  2017) .  Sedimen juga merupakan polutan  karena  adsorpsi  bahan  kimia  pertanian  yang  dapat  meningkatkan  kandungan nitrogen dan fosfor dalam air yang mengakibatkan eutrofikasi. Penilaian bahaya erosi tanah diperlukan untuk mendeteksi daerah yang rentan terhadap erosi hebat dan untuk memulai kampanye  pengelolaan  lahan  yang  tepat.  Evaluasi  semacam  ini  dalam  kualitas hidrogeomorfologi,  geolingkungan  dan  situasi  data  yang  tidak  memadai  yang  berkaitan dengan  pendekatan  daerah  tangkapan  atau  berorientasi  cekungan  dilengkapi  untuk menunjukkan prediktabilitas yang bagus (Aslam et al., 2021)
Model Universal Soil Loss Equation (USLE) telah diterapkan secara luas, namun model tersebut memiliki keterbatasan dalam hal kemampuannya untuk memprediksi dengan tepat distribusi erosi tanah secara spasial dan penerapan dan efek. Analisis dapat dilakukan dengan lebih tepat melalui Geographic Information System (GIS) dan Remote Sensing (RS) (Aslam et al., 2021).  Estimasi  kehilangan  tanah  (erosi)  dihitung  dengan  Revised  Universal  Soil  Loss Equation (RUSLE) dengan GIS. RUSLE adalah model empiris yang paling intensif digunakan untuk  estimasi  kehilangan  tanah  (Zerihun  et  al.,  2018),  mampu  mengidentifikasi kemungkinan  erosi  pada  tanah  dengan  metode  sel  pixel  sehingga  diterima  luas  dalam memperkirakan distribusi kehilangan tanah pada skala spasial berbeda  (Olorunfemi et al., 2020).RUSLE  merupakan  salah  satu  model  ekstensif  karena  perbedaan  karakteristik  DAS yang besar yang dapat diuji dengan tool geografis tertentu (Kayet et al., 2018) Estimasi  sedimentasi  juga  dapat  dilakukan  persamaan  RUSLE  Wulandari  dan Cahyono.,  2020)  dan  persamaan  ini  telah  banyak  digunakan  dalam  memperkirakan  erosi tanah dan sedimentasi (Chuenchum et al., 2020). Berdasarkan penelitian Chuenchum et al., (2020), perhitungan nilai erosi dapat dilakukan dengan menggunakan Geographic Information System (GIS).  Integrasi  teknik Geographic  Information  System (GIS)  dengan  RUSLE  akan menjadikan  penelitian  lebih  efisien  dilakukan  untuk  menghitung  erosi  (Olorunfemi  et  al., 2020) dan sedimentasi (Chuenchum et al., 2020). Karena itu, menggabungkan model RUSLE dengan GIS akan menjadi akurat untuk menjawab masalah yang akan diteliti pada penelitian
ini  (Zerihun  et  al.,  2018).  Integrasi  teknik Geographic  Information  System (GIS)  dan Remote Sensing (RS) dengan RUSLE telah berkontribusi pada penurunan faktor/variabel utama yang digunakan dalam menghitung kehilangan tanah. Selain itu, penilaian dinamis spatiotemporal dan pemodelan erosi tanah di area yang luas telah ditingkatkan dengan biaya yang relatif rendah  dan  dengan  akurasi  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  metode  tradisional (Olorunfemi et al., 2020)
DAS  Krueng  Peusangan  yang  merupakan  salah  satu  DAS  terbesar  di  Provinsi  Aceh telah  mengalami  berbagai  permasalahan  yang  menyebabkan  menurunnya  kondisi  DAS. Salah  satu  permasalahan  pada  DAS  Krueng  Peusangan  adalah  erosi  dan  sedimentasi. Berdasarkan  hasil  penelitian (Rishki  Ananda  &  Iqbal,  2021) , Tingkat  Bahaya  Erosi  (TBE) didapatkan bahwa lebih dari 50% kondisi DAS Krueng Peusangan dalam kondisi TBE yang berat dan sangat berat. Oleh karena itu maka perlu dilakukan kajian mengenai nilai erosi di DAS Krueng Peusangan dengan metode RUSLE dan memanfaatkan Citra Sentinel-2.

## Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai erosi dan sedimentasi yang terjadi  di  wilayah  sungai  Pasee  Peusangan  menggunakan  metode  perhitungan  RUSLE dengan memanfaatkan Citra Sentinel-2 melalui aplikasi GIS.

## METODE PENELITIAN
Lokasi dan data Penelitian
Penelitian dilakukan di Wilayah Sungai Pasee-Peusangan, luasnya sekitar 452,33 km 2 terletak  diantara  5°09′12″–4°49′25″  Lintang  Utara  dan  96°51′27″–97°14′55″  Bujur  Timur Provinsi Aceh. Nama WS Pasee-Peusangan di Provinsi Aceh ini berdasarkan Kepres. No. 12 Tahun  2012,  merupakan  wilayah  sungai  lintas  Kabupaten  yang  menjadi  WS  Kewenangan Daerah. Peta wilayah penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Isu penting yang dihadapi pada wilayah  WS  Pasee-Peusangan  ini  diantara  adalah  degradasi  lahan  akibat  alih  fungsi  dan pengembangan wilayah kelola pengembangan ekonomi (perkebunan) dan terus menurunnya luasan hutan alam sehingga mempengaruhi kondisi lingkungan di sekitarnya, seperti tata air, sedimentasi dan banjir yang terjadi di bahagian WS Pasee-Peusangan, terutama di kabupaten Aceh Utara.
Gambar 1. Peta Wilayah Sungai (WS) Pasee-Peusangan sebagai wilayah Penelitian

## Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan adalah data curah hujan untuk menentukan erosivitas hujan,  peta  erodibilitas  tanah,  peta  panjang  lereng  dan  faktor  kecuraman  lereng  dan  peta penggunaan lahan, citra sentinel. Peta DEM didapat dari Peta DEM Nasional yang di generate dari Citra Sentinel-2. Peta peggunaan lahan berasal dari Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan yang diklasifikasikan kedalam beberapa kelas penggunaan lahan dan manajemen lahan (tindakan konservasi).

## Metode
Citra sentinel pada areal studi
diunduh dari https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home dengan  resolusi  10  m.  Koreksi  atmosfer  data citra  satelit  untuk  mempertajam  variable  dilakukan  menggunakan  modul  Sen2Cor  (versi 2.5.5) dalam Sentinel-2 Toolbox yang terintegrasi dalam Platform Aplikasi Sentinel (SNAP) untuk menghilangkan awan cirrus.
Perhitungan dengan metode RUSLE dilakukan dengan asumsi erosi tanah terjadi oleh 5 faktor utama, yaitu Erosivitas hujan (R), sifat fisik tanah (K), status penggunaan lahan (C), kawasan pengendali erosi (P) dan topografi (LS). Persamaan RUSLE juga dapat digunakan untuk  menghitung  sediment  (Chuenchum  et  al.,  2020).  Model  persamaan  RUSLE  dapat dihitung dengan rumus:
A = R x K x LS x C x P………………………..………………………………………………………( 1) Dimana:
R = Erosivitas hujan K = erodibilitas tanah
LS = Topografi
C = Penggunaan lahan P = Tindakan konservasi
Faktor R dihitung berdasrkan persamaan Lenvain (1975):
𝑅 =   ∑ 𝑅𝑚 12 𝑚=1 ……………………………………………………………………………………….(2) R adalah erosivitas hujan dan Rm adalah curah hujan bulanan.
Tipe tanah untuk menentukan nilai K dirujuk berdasarkan tipe taksonomi tanah yang dikembangkan oleh USDA ( United State Departement of Agriculture ).  Nilai K dapat dihitung dengan persamaan Wischmeier dan Smith (1978):
100 𝐾 = 1,292 [ 2,1 𝑀 1,14 (10 −4 )(12 − 𝑎) + 3,25(𝑏 − 2) + 2,5(𝑐 − 3)] ………………….…….(3)
M adalah nilai tekstur tanah, a adalah nilai bahan organic, b adalah nilai struktur tanah dan c adalah nilai permeabilitas tanah.
Untuk Faktor LS yaitu gabungan dari faktor panjang lereng dan kecuraman lereng yang berasal dari data DEM dengan resolusi 90 m. Faktor LS dihitung dari Persamaan Moore and Burch (1986):
𝐿𝑆 =   (𝐹𝑙𝑜𝑤 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑐𝑒𝑙𝑙 𝑠𝑖𝑧𝑒 22.13 ) 0.4 𝑥  ( 𝑠𝑖𝑛𝑠𝑖𝑛 (𝑠𝑙𝑜𝑝𝑒)
0.0896 ) 1.3 …………………………………… (4)
Flow  accumulation  adalah  jumlah  berbasis  raster  dari  akumulasi  aliran  untuk  sel tertentu  dan  sin  (kemiringan)  adalah  sudut  kemiringan  dalam  derajat  yang  akan
menghasilkan model persebaran erosi dan sedimentasi di wilayah sungai Pasee-Peusangan sesuai dengan rentang yang akan dicantumkan pada legenda.
Faktor  C  diperkirakan  degan  menggunakan  Indeks  perbedaan  vegetasi  yang dinormalisasi (NDVI) berdasarkan metode yang dikembangkan oleh (Durigon et al., 2014)
𝐶 = (−𝑁𝐷𝑉𝐼+1) 2 ………………………………………………...………………………………………(5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan citra penginderaan jauh dari sentinel-2 MSI. Semua data Sentinel-2  tersedia  secara  gratis  dari  Copernicus  Open  Access  Hub,  melalui  link https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home Proses pengunduhan data citra dilakukan pada 9  Oktober  2022.  Citra  dipilih  atas  pengambilan  terbaru  berdasarkan  filterisasi cloud  cover (kandungan awan) dibawah  15%,  hal  ini  bertujuan  mempermudah  proses  pegolahan  data citra pada tahapan selanjutnya. Pemilihan citra dengan tingkat keawanan minimal dilakukan untuk menghindari sebaran dan serapan partikel yang mempengarugi kemurnian objek dan nilai  piksel  pada  citra.  Penggunaan  citra  dalam  aplikasi  GIS  dapat  mempermudah  dalam mengevalusi laju erosi dan arahan pengelolaan DAS yang berkelanjutan (Fachruddin et al., 2021).
Level produk citra satelit Sentinel-2 tersebut masih berupa data mentah dengan level- 1C  sehingga  masih  membutuhkan  koreksi  geometric  untuk  berada  level-2A  MSI.  Koreksi geometric  merupakan  penempatan  nilai-nilai  piksel  sedemikian  rupa,  sehingga  hasilnya dapat dilihat obyek di permukaan bumi yang terekam sensor satelit. Dalam penelitian ini, untuk  meningkatkan  akurasi  geolokasi  koreksi  geometric  dan  koreksi  atsmosfir menggunakan  Platform  Aplikasi  Sentinel  yaitu  SNAP  ( Sentinel  Application  Platform )  yang dikembangkan  oleh  ESA  ( European  Space  Agency ). Screenshot gambar  citra  pada  tahapan koreksi citra pada aplikasi SNAP terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Citra satelit pada saat tahapan proses koreksi di aplikasi SNAP
Tahapan  pengerjaan  selanjutnya  adalah  memotong  area  study  dengan  data  data Shapefile (shp) Wilayah Sungai Pasee-Peusangan dengan aplikasi GIS. Tujuan pemotongan ini agar pengolahan data kajian di areal study sesuai dengan yang sudah ditentukan sebelumnya. Gambar area study setelah dioverlay dengan layer citra Sentinel-2 dengan komposit warna sejati ( natural colour ) dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra Sentinel-2 MSI 13 Juni 2022 pada komposit warna sejati ( true colour ) di wilayah kajian WS Pasee-Peusangan.
Perhitungan dengan RUSLE dilakukan dengan mengasumsikan terjadinya erosi tanah tergantung pada 5 faktor utama. Faktor-faktor ini terdiri dari kekuatan abrasive curah hujan, sifat fisik tanah, status penggunaan lahan, pengendalian erosi studi dan yang paling penting topografi (Gürtekin & Gökçe, 2021).

## Erosivitas Hujan
Erosivitas  adalah  parameter  terpenting  dalam  basis  RUSLE  pendugaan  erosi  tanah suatu daerah. Erosivitas curah hujan tergantung pada jumlah intensitas dan distribusi curah hujan. Faktor erosivitas curah hujan (R) adalah fungsi jatuhnya rintik hujan dan intensitas curah hujan, dan merupakan hasil kali energi kinetik dari rintik hujan dan intensitas hujan maksimum (Kebede et al., 2021).
Erosivitas curah hujan di wilayah penelitian berdasarkan hasil interpolasi data curah hujan  yang  tersedia  di www.arcgis.com .  Diketahui  kisaran  nilai  R  berkisar  antara  1400 mm/tahun  sampai  dengan  2600  mm/tahun.,  tabel  nilai  R  ditunjukkan  pada  Tabel  1. Sementara  itu,  visualisasi  Erosivitas  hujan  (R)  di  WS  Pasee-Peusangan  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Tabel 1 . Data Curah Hujan untuk nilai R di WS Pasee-Peusangan No Curah_Hujan (R) (mm/H) Persentase (%) 1 1400 – 1600 0,002 2 1600 – 1800 11,183 3 1800 – 2000 22,338 4 2000 – 2200 48,396 5 2200 – 2400 15,538 6 2400 – 2600 2,003
Sumber: Hasil interpolasi dari curah hujan di www.arcgis.com
Gambar 4 . Visualisasi Erosivitas hujan (R) di WS Pasee-Peusangan
Wilayah sungai Pase-Peusangan adalah daerah yang beriklim tropis dengan tipe iklim B  yaitu  tipe  iklim  Basah.  Suhu  rata-rata  di  WS  Pasee-Peusangan  antara  16-31°  Celcius  di wilayah penggunungan dan 24-35° Celcius di wilayah dataran rendah. Variasi jumlah curah hujan di WS Pasee-Peusangan ini dipengaruhi oleh karakter iklim dan suhu ini.

## Erodibilitas Tanah
Faktor  erodibilitas  tanah  (K) dihitung menggunakan  hubungan  yang  diusulkan oleh Wischmeier  et  al.  (1971)  berdasarkan  tekstur  tanah,  tanah  struktur  dan  kandungan  bahan organik tanah. Demikian juga nilai dari faktor K dipengaruhi oleh kapasitas infiltrasi tanah wilayah studi (Olorunfemi et al., 2020). Tanah dengan nilai K yang lebih tinggi menunjukkan kerentanan yang lebih tinggi terhadap erosi tanah nilai K yang lebih rendah menunjukkan kerentanan  yang  lebih  rendah  terhadap  erosi  tanah (Kumar  &  Kushwaha,  2017) .  Sebaran visualisasi dari factor erodibilitas tanah berdasarkan jenis tanah di WS Pase-Peusangan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Visualisasi Faktor erodibilitas tanah (K) berdasarkan jenis tanah di WS Pasee-

## Peusangan
Limpasan rendah hingga sedang dihasilkan sebagai akibat dari rendahnya kerentanan sedang terhadap detasemen partikel pembusukan. Nilai K ditentukan oleh jenis tanah dengan menggunakan rumus Wischmeier dan Smith (1978) seperti pada Persamaan 3. Lebih lengkap ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 .  Jenis tanah dan Nilai K pada WS Pasee-Peusangan
Jenis Tanah, Nilai K No  DUDAL_SUPR JenisTanah USDA  Nilai_K 1 Aluvial Inceptisol 0,315 2 Aluvial; Aluvial; Podsolik coklat Inceptisol 0,193 3 Aluvial; Podsolik coklat Inceptisol 0,315 4 Aluvial; Regosol; Regosol Inceptisol 0,193 5 Andosol; Organosol Andisol 0,278 6 Andosol; Podsolik coklat; Andosol Andisol 0,271 7 Andosol; Podsolik merah kuning Andisol 0,271 8 Grumosol; Podsolik Entisol - Inceptisol  0,187 9 Grumosol; Podsolik coklat Entisol - Inceptisol  0,187 10 Grumosol; Podsolik coklat; Rock outcrops Entisol - Inceptisol  0,176 11 Grumosol; Renzina; Podsolik; Litosol; Rock outcrops Entisol - Inceptisol  0,176 12 Latosol; Podsolik; Aluvial Ultisol 0,186 13 Mediteran Inceptisol 0,323 14 Mediteran; Aluvial Inceptisol 0,323 15 Mediteran; Aluvial; Litosol Inceptisol 0,273 16 Mediteran; Aluvial; Podsolik merah kuning  Inceptisol 0,188 17 Mediteran; Podsolik coklat; Aluvial Inceptisol 0,273 18 Podsolik coklat; Aluvial; Grumosol Ultisol 0,158 19 Podsolik merah kuning Ultisol 0,166 20 Podsolik; Aluvial; Aluvial Ultisol 0,107 21 Podsolik; Latosol Ultisol 0,158
Komponen jenis tanah yang terdapat di WS Pasee-Peusangan yaitu terdiri atas Tanah Andisol, Endisol, Inceptisol dan Ultisol. Jenis tanah penyusun berpengaruh pada perkolasi air.  Tingkat  perkolasi  air  ke  dalam  tanah  dan  stabilitas  tanah  keduanya  dipengaruhi  oleh tekstur tanah. Pori-pori tanah yang besar dan kandungan pasir yang lebih tinggi di dalam tanah akan memudahkan infiltrasi dan perkolasi air. Sehingga hal ini akan mempengaruhi tingkat erodibilitas tanah di WS Pasee-Peusangan.

## Panjang lereng dan kecuraman (Faktor LS)
Faktor  topografi  (LS)  meliputi  panjang  lereng  (L)  dan  kecuraman  lereng  (S),  yang keduanya  parameter  penting  yang  mempengaruhi  erosi  tanah.  Kedua  GIS  dan  teknik penginderaan  jauh  diterapkan  untuk  mengakses  faktor  LS  dalam  persamaan  RUSLE menggunakan  model  elevasi  digital  (DEM)(Chuenchum  et  al.,  2020).  Faktor  topografi mencerminkan kerentanan erosi topografi zona studi. Ini mencerminkan pengaruh panjang lereng dan kecuraman lereng pada proses erosi. Akumulasi aliran dan persentase kemiringan (Olorunfemi et al., 2020).
Hasil analisis menunjukkan bahwa LS faktor RUSLE, ditampilkan melalui visualisasi pada Gambar 6.
Gambar 6 . Panjang lereng dan faktor kecuraman (LS) di WS Pasee-Peusangan
Analisis  holistic  dari  semua  faktor  kehilangan  tanah  menunjukkan  bahwa  faktor  LS pada wilayah penelitian di WS Pasee-Peusangan memiliki dampak yang cukup besar pada estimasi  kehilangan  tanah,  terutama  pada  wilayah  kearah  selatan  di  pedalaman,  di  mana terdapat pegunungan tinggi dan lereng curam sehingga menjadi daerah ini sangat potensial terhadap  terjadinya  kehilangan  tanah.  Nilai  LS  dan  klasifikasi  wilayah  lereng  pada  lokasi penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Kawasan lereng dengan total nilai LS dan klasifikasi
No Kelerengan (%) Nilai_LS Klasifikasi Persen (%) 1 0-8 0,4 Datar 43,45 2 8-15 1,4 Landai 17,61 3 15-25 3,1 Agak Curam 16,51 4 25-40 6,8 Curam 13,35 5 >40 9,5 Sangat Curam 9,08

## Penggunaan Lahan (Faktor C)
Untuk aplikasi dari Model RUSLE, digunakan LULC dan nilai faktor C yang sesuai, faktor  C  peta  raster  yang  dihasilkan  (Olorunfemi  et  al.,  2020).  Faktor  C,  yang  merupakan ekspresi pengaruh vegetasi terhadap erosi tanah, diperoleh dengan peta penggunaan lahan yang tersedia (Gürtekin  &  Gökçe,  2021) . Faktor peggunaan lahan adalah faktor manajemen rencana yang paling penting dan mungkin model RUSLE yang krusial, faktor penggunaan lahan adalah kondisi yang paling mudah dikelola untuk erosi mitigasi (Fagbohun et al., 2016). Faktor pengunaan lahan mewakili rasio kehilangan tanah pada tutupan vegetasi di WS Pasee- Peusangan. Dalam penelitian ini, tutupan lahan dan penggunaan lahan merupakan variabel yang menunjukkan potensi dampak terhadap erosi tanah di wilayah ini. Peta penggunaan lahan  di  WS  Pasee-Peusangan  ditampilkan  pada  gambar  7.  Nilai  C  di  daerah  penelitian bervariasi dari 0 sampai 1, (tabel 4.).
Gambar 7 . Peta penggunaan lahan (Faktor C) di WS Pasee-Peusangan
Tabel 4 . Nilai C untuk Pengunaan Lahan di WS Pasee-Peusangan No Keterangan Nilai_C 1 Hutan Lahan Kering Primer 0 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 0 3 Hutan Mangrove Sekunder 0 4 Hutan Tanaman 0,005 5 Perkebunan 0,02 6 Permukiman 0,3 7 Pertanian Lahan Kering 0,19 8 Savana 0 9 Sawah 0,01 10 Semak/Belukar 0,3 11 Tambak 0 12 Tanah Terbuka 1 13 Danau 0

## Faktor Praktek Konservasi (P)
Faktor praktik konservasi (nilai-P) mencerminkan efek praktik yang akan mengurangi jumlah dan laju limpasan air dan dengan demikian mengurangi jumlah erosi. Karena, ada keterbatasan data permanen faktor manajemen nilai P yang digunakan pada penelitian ini sesuai  Wischmeir dan Smith (1978). Nilai P berkisar dari 0 sampai 1, dimana nilai 0 mewakili kondisi buatan sangat tahan erosi yang baik dan nilai 1 kondisi kondisi tidak buatan terhadap resistensi erosi.
Nilai  P  dihitung  dengan  mendelineasi  lahan  menjadi  dua  penggunaan  lahan  utama, lahan pertanian dan lahan lainnya. Lahan pertanian dibagi menjadi enam kelas berdasarkan persen  kemiringan  untuk  menetapkan  nilai-P  yang  berbeda,  hasilnya  perhitungan  ini ditunjukkan pada Tabel 5 . Dalam penelitian ini, di WS Pasee-Peusangan Nilai faktor praktek konservasi DAS berkisar antara 0,1 sampai 1. Semakin tinggi nilai dari praktek konservasi semakin tinggi kerentanan tanah untuk erosi dan semakin rendah nilai praktik konservasi, semakin rendah kerentanan tanah terhadap erosi.
Tabel 5 . Nilai P untuk Penggunaan Lahan
No Keterangan Nilai_P 1 Danau 0 2 Hutan Lahan Kering Primer 0 3 Hutan Lahan Kering Sekunder 0 4 Hutan Mangrove Sekunder 0 5 Hutan Tanaman 1 6 Perkebunan 0,6 7 Permukiman 0,15 8 Pertanian Lahan Kering 0 9 Savana 0 10 Sawah 0,15 11 Semak/Belukar 1 12 Tambak 0 13 Tanah Terbuka 1

## Interaksi antara faktor penyebab kehilangan tanah
Berbagai  faktor  yang  digunakan  dalam  model  RUSLE  memberikan  kontribusi  yang sangat besar kehilangan tanah di daerah penelitian. Mereka berpotensi menjadi faktor yang mendasari  itu  dapat  memicu  kehilangan  tanah.  Penggunaan  lahan  atau  penutupan  lahan memiliki  pengaruh  dominan  terhadap  kontribusi  curah  hujan  terhadap  erosi  tanah, mengungkapkan hubungan yang kuat antara faktor C dan faktor R. Curah hujan yang tinggi merupakan salah satu penyebab utama terjadinya tanah erosi dan banjir. Tutupan vegetasi lahan hutan memainkan peran kunci dalam mencegah terlepasnya lapisan tanah atas yang kaya dari dampak langsung dari air hujan. Tetesan hujan kekuatan dari dampak langsung dari  Tetesan  air  hujan  pada  partikel  permukaan  tanah  di  bawah  gaya  gravitasi  tertentu menyebabkan  pelepasan  agregat  makro  dan  dispersi  selanjutnya  menjadi  mikroagregat sehingga mempengaruhi erodibilitas tanah. Curah hujan dan karakteristik tanah mengontrol detasemen  makroagregat,  aksi  geser  aliran  darat,  dengan  atau  tanpa  sistem  parit  dan karakteristiknya membawa dan mengangkut partikel dan agregat tanah. Ini menunjukkan bahwa faktor K sangat berkorelasi dengan faktor R.
Demikian juga, faktor C yang merupakan fungsi dari penggunaan lahan atau tutupan lahan  berdampak  pada  faktor  K  tanah.  Operasi  pertanian,  seperti  membersihkan  vegetasi alami  dan  mengolah  (membajak  dan  menyiksa)  lahan  pertanian,  merusak  tanah  menjadi partikel yang lebih halus, meningkatkan kerentanan partikel tanah terhadap detasemen dan transportasi oleh curah hujan dan limpasan. Faktor LS juga berkorelasi dengan ketiga faktor lainnya (faktor C, R dan K). Penanaman tanah di lereng curam dan curam, dan kegagalan untuk  menerapkan  strategi  pengelolaan  tanah,  meningkatkan  kerentanan  partikel  tanah terhadap  detasemen  dan  berkontribusi  terhadap  hilangnya  tanah  (Devatha  et  al.,  2015). Lereng juga memiliki dampak yang kuat pada kontribusi curah hujan terhadap erosi tanah. Kemiringan mempengaruhi kecepatan aliran air serta arah dan volume limpasan permukaan, sehingga semakin curam lereng lebih rentan terhadap limpasan permukaan (Olorunfemi et al., 2020).
Dinamika  dan  perubahan  konversi  tutupan  vegetasi  juga  merupakan  faktor  yang mempengaruhi erosi di berbagai daerah. Faktor  dapat melindungi lapisan top soil tanah dari penyebab erosi. Pengelolaan konservasi tanah dan air (P) dapat mengurangi kerentanan erosi tanah  dan  kehilangan  unsur  hara  tanah  seperti  penggunaan  pupuk  hijau,  penggunaan tanaman  penutup,  retensi  sisa  tanaman,  megurangi  pengolahan  tanah  yang  berelebihan ( Arunyawat & Shrestha, 2018 ). Konversi lahan juga sangat berpengaruh pada emisi karbon dan iklim di suatu DAS (Achmad et al, 2023) dan nilai jasa ekosistem (Achmad et al., 2020).Hal
ini diperlukan untuk menjadi pertimbangan wilayah yang perlu dikonservasi untuk menjaga lingkungan berkelanjutan.

## Perkiraan Pelepasan Tanah
Risiko  erosi  tanah  berbeda  secara  spasial  di  wilayah  studi  karena  topografinya yang terjal,  geomorfologi,  bentuk  lahan,  jenis  tanah,  tutupan  lahan,  dan  penggunaan  lahan. Berdasarkan  analisis  di  DAS  Debit  terdapat  tingkat  erosi  tanah  yang  tinggi  yang dikategorikan ke dalam enam kelas. Kelas ini dikenali karena adanya intensitas yang berbeda di dalam faktor erosi tanah. Visualisasi hasil perhitungan RUSLE terhadap erosi di WS Pasee- Peusangan ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8 . Peta Erosi Tanah Perhitungan RUSLE di WS Pasee-Peusangan
Pada  peta,  area  yang  berwarna  hijau  merupakan  area  dengan  indikasi  erosi  tanah rendah,  terlihat  sebagian  besar  dari wilayah  WS  Pasee-Peusangan  terindikasi  sebagai  area dengan erosi rendah, sebagin besar area ini berada kawasan di Utara. Sementara menanjak ke arah selatan, terjadi perbedaan nilai indikasi erosi, dimana nilai nya semakin tinggi, warna kuning menandakan identifikasi area dengan indikasi erosi sedang. Sedangkan warna merah menandakan area dengan indikasi erosi tinggi. Wilayah indikasi erosi sedang dan tinggi pada wilayah WS Pasee-Peusangan berada di arah selatan, dimana pada wilayah ini mememunyai topografi gugusan pegunungan dengan jenis tanah alluvial. Sehingga potensi terjadi erosi di kawasan ini menjadi tinggi. Total Suspended sedimentasi di Krueng Pasee berkisar 12.73-122 mm/lt akibat erosi yang terjadi (Ramli et al., 2021).
Nilai  erosi  paling  tinggi  di  WS  Peusangan  adalah  pada  rentang  12240-28512 ton/ha/tahun  dan  nilai  terendah  adalah  0  -  690.  Wilayah  tinggi  erosi  didominasi  pada dataran tinggi pada wilayah tersebut, sementara wilayah dataran rendah yang berkederatan dengan  wilayah  pesisir,  teridentifikasi  sebagai  area  dengan  indikator  erosi  rendah.  Tabel kategori nilai erosi dari hasil perhitungan RUSLE dapat ditampilkan pada Tabel 6. Penataan ruang  untuk  penyelamatan  wilayah  yang  berkonservasi  tinggi  untuk  kontrol  erosi  dan sedimentasi sangat diperlukan (Syafjanuar et al., 2021).
Tabel 6. Perhitungan RUSLE nilai Kehilangan Tanah di WS Pasee-Peusangan
No Soil Loss  (ton/ha/thn) Kategori Persentas (%) 1 0 -  6,90 Sangat Rendah 14,2 2 6,90 -  34,20 Rendah 73,3 3 34,20 -  72,00 Sedang 1,5 4 72,00 -  122,40 Tinggi 7,6 5 122,40 – 285,12 Sangat Tinggi 3,4
Jenis tanah, karakteristik curah hujan, karakteristik aliran sungai dan pola drainase semuanya berpengaruh besar terhadap luasan dan tingkat keparahan erosi tanah dan banjir. Namun,  aktivitas  antropogenik,  khususnya  penggundulan  hutan,  memiliki  dampak  yang signifikan tingkat kehilangan tanah yang diperparah secara global. Meski hujan deras adalah yang  utama  penyebab  banjir,  penyumbatan  aliran  air,  masalah  yang  terkait  dengan pertumbuhan ekonomi dan penggundulan hutan, memperparah bencana banjir (Danumah et al., 2016). Laju deforestasi yang tinggi mengurangi jumlah air yang meresap kedalam tanah (Ramli  et  al.,  2021)  dan  dengan  demikian  meningkatkan  limpasan.  Karena  urbanisasi  dan pengendalian banjir yang tidak memadai infrastruktur juga menghasilkan tingkat limpasan permukaan yang lebih tinggi, meningkatkan kerentanan cekungan terhadap banjir. Dengan demikian, pemahaman yang lebih baik tentang ancaman hidrologi dan geomorfologi seperti banjir,  kehilangan  tanah  dan  gerakan  massa  membutuhkan  studi  holistic  atribut  fisik cekungan ( Bassey Eze & Efiong, 2010 ) dan aktivitas thropogenik wilayah tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Nilai  erosi  paling  tinggi  di  WS  Peusangan  adalah  pada  rentang  122,40-  285,12 ton/ha/tahun  yang  berada  pada  daerah  selatan  dan  nilai  terendah  adalah  0  -  6,90 ton/ha/tahun  dan  berada  sebagian  besarnya  di  wilayah  utara.  Berdasarkan  perhitungan metode RUSLE, di WS Pasee-Peusangan 73,3% merupakan daerah dengan erosi yang rendah. Faktor LS merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap erosi di WS Pasee-Peusangan. Jenis tanah, karakteristik curah hujan, karakteristik aliran sungai dan pola drainase semuanya berpengaruh  besar  terhadap  luasan  dan  tingkat  erosi  tanah  dan  sedimentasi.  Namun, aktivitas antropogenik, khususnya penggundulan hutan memiliki dampak yang signifikan tingkat kehilangan tanah secara global.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada BKMKG Indrapuri dan Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai dan Hutan Lindung yang telah mendukung data penelitian.

## PENDANAAN
Penelitian ini didukung oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat dari dana PNBP Universitas Syiah Lingkungan dengan No
Kontrak: 428/UN11.2.1/PT.01.03/PNBP/2023.

## CONFLICT OF INTEREST
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan  dengan  pihak  mana  pun. Penelitian  ini  tidak ada  konflik  kepentingan antar  penulis  dan  pemberi  data.  Penyandang dana (Universitas Syiah Kuala) sangat mendukung dalam desain penelitian dari hibah Tesis Magister;  pengumpulan  data,  analisis  atau  interpretasi  data.  Untuk  publikasi  dari  hibah penelitian ini sesuai dengan perjanjian akan dipublikasi pada jurnal sinta 2.

## DAFTAR REFERENSI
Achmad, A., Ramli, I., & Irwansyah, M. (2020). The impacts of land use and cover changes on ecosystem  services  value  in  urban  highland  areas. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 447 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/447/1/012047
Achmad, A., Ramli, I., & Nizamuddin. (2023). Impact of land use and land cover changes on carbon  stock  in  Aceh  Besar  District,  Aceh,  Indonesia. Journal  of  Water  and  Land Development , 57(IV -VI), 159-166. https://doi.org/10.24425/jwld.2023.145346
Arunyawat, S., & Shrestha, R. P. (2018). Simulating future land use and ecosystem services in Northern Thailand. Journal of Land Use Science , 13 (1 – 2), 146 – 165. https://doi.org/10.1080/1747423X.2018.1496157
Aslam, B., Maqsoom, A., Salah Alaloul, W., Ali Musarat, M., Jabbar, T., & Zafar, A. (2021). Soil erosion susceptibility mapping using a GIS-based multi-criteria decision approach: Case of  district  Chitral,  Pakistan. Ain  Shams  Engineering  Journal , 12 (2),  1637 – 1649. https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.09.015
Bassey  Eze,  E.,  &  Efiong,  J.  (2010).  Morphometric  Parameters  of  the  Calabar  River  Basin: Implication  for  Hydrologic  Processes. Journal  of  Geography  and  Geology , 2 (1). https://doi.org/10.5539/jgg.v2n1p18
Chuenchum, P., Xu, M., & Tang, W. (2020). Predicted trends of soil erosion and sediment yield from  future  land  use  and  climate  change  scenarios  in  the  Lancang – Mekong  River  by using the modified RUSLE model. International Soil and Water Conservation Research , 8 (3), 213 – 227. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.06.006
Danumah, J. H., Odai, S. N., Saley, B. M., Szarzynski, J., Thiel, M., Kwaku, A., Kouame, F. K., & Akpa, L. Y. (2016). Flood risk assessment and mapping in Abidjan district using multi- criteria  analysis  (AHP)  model  and  geoinformation  techniques,  (cote  d’ivo ire). Geoenvironmental Disasters , 3 (1). https://doi.org/10.1186/s40677-016-0044-y
Devatha, C. P., Deshpande, V., & Renukaprasad, M. S. (2015). Estimation of Soil loss Using USLE Model for Kulhan Watershed, Chattisgarh- A Case Study. Aquatic Procedia , 4 , 1429 – 1436. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.185
Durigon, V. L., Carvalho, D. F., Antunes, M. A. H., Oliveira, P. T. S., & Fernandes, M. M. (2014). NDVI  time  series  for  monitoring  RUSLE  cover  management  factor  in  a  tropical watershed.
International Journal of Remote Sensing , 35 (2), 441 – 453. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.871081
Fachruddin, F., Sirait, S., Alimuddin, A., & Ramli, I. (2021). Kajian Tingkat Bahaya Erosi dan Kekritisan  Pada  DAS  Krueng  Raya,  Provinsi  Aceh  Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis. Jurnal  Keteknikan  Pertanian  Tropis  Dan  Biosistem , 9 (2),  154 – 164. https://doi.org/10.21776/ub.jkptb.2021.009.02.06
Fagbohun,  B.  J.,  Anifowose,  A.  Y.  B.,  Odeyemi,  C.,  Aladejana,  O.  O., &  Aladeboyeje,  A.  I. (2016). GIS-based estimation of soil erosion rates and identification of critical areas in Anambra  sub-basin,  Nigeria. Modeling  Earth  Systems  and  Environment , 2 (3). https://doi.org/10.1007/s40808-016-0218-3
Gürtekin, E., & Gökçe, O. (2021). Estimation of erosion risk of Harebakayiş sub -watershed, Elazig,  Turkey,  using  GIS  based  RUSLE  model. Environmental  Challenges , 5 . https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100315
Kayet, N., Pathak, K., Chakrabarty, A., & Sahoo, S. (2018). Evaluation of soil loss estimation using the RUSLE model and SCS-CN method in hillslope mining areas. International Soil and Water Conservation Research , 6 (1), 31 – 42. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2017.11.002
Kebede, Y. S., Endalamaw, N. T., Sinshaw, B. G., & Atinkut, H. B. (2021). Modeling soil erosion using  RUSLE  and  GIS  at  watershed  level  in  the  upper  beles,  Ethiopia. Environmental Challenges , 2 . https://doi.org/10.1016/j.envc.2020.100009
Khosrokhani, M., & Pradhan, B. (2014). Spatio-temporal assessment of soil erosion at Kuala Lumpur metropolitan city using remote sensing data and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk , 5 (3), 252 – 270. https://doi.org/10.1080/19475705.2013.794164.
Kumar, S., & Kushwaha, S. P. S. (2013). Modelling soil erosion risk based on RUSLE-3D using GIS in a Shivalik sub-watershed. Journal Earth System Sciences , 2, 389-398.
Olorunfemi, I. E., Komolafe, A. A., Fasinmirin, J. T., Olufayo, A. A., & Akande, S. O. (2020). A GIS-based assessment of the potential soil erosion and flood hazard zones in Ekiti State, Southwestern  Nigeria  using  integrated  RUSLE  and  HAND  models. Catena , 194 . https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104725
Ramli, I., Achmad, A., Anhar, A., & Izzaty, A. (2021). Landscape patterns changes and relation to water infiltration of Krueng Peusangan Watershed in Aceh. In IOP Conference Series: Earth  and  Environmental  Science (Vol.  916,  Issue  1).  IOP  Publishing  Ltd. https://doi.org/10.1088/1755-1315/916/1/012017
Ramli, I., Nabila, F., Satriyo, P., & Jayanti, D. S. (2023). Model pengelolaan lahan kritis pada daerah  aliran  sungai  krueng  peusangan  menggunakan  sistem  dinamik. Jurnal  Ilmiah Rekayasa Pertanian Dan Biosistem , 11 (1), 44 – 55. https://doi.org/10.29303/jrpb.v11i1.469
Rishki  Ananda,  K.,  &  Iqbal,  D.  (2021).  Analisis  pengelolaan  das  peusangan  berkelanjutan, Provinsi Aceh. Agrienvi, 15(2) , 66 – 76. https://doi.org/10.36873/aev.2021.15.2.66
Singh,  G.,  &  Panda,  R.  K.  (2017).  Grid-cell  based  assessment  of  soil  erosion  potential  for identification of critical erosion prone areas using USLE, GIS and remote sensing: A case study in the Kapgari watershed, India. International Soil and Water Conservation Research ,
5 (3), 202 – 211. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2017.05.006
Syafjanuar,  T.  E.,  Siregar,  K.,  &  Ramli,  I.  (2021).  High  conservation  value  approach  in controlling water catchment area as a provider of environmental services. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science , 644 (1).  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/644/1/012038
Wulandari, A., Kun Cahyono, B., & Korespondensi, P. (2020).  Volume Sedimentasi Waduk Sermo  Menggunakan  Metode  RUSLE,  E.,  dan  Angkutan  Sedimen. JGISE , 3 (1),  39 – 48. https://doi.org/10.22146/jgise
Zerihun,  M.,  Mohammedyasin,  M.  S.,  Sewnet,  D.,  Adem,  A.  A.,  &  Lakew,  M.  (2018). Assessment  of  soil  erosion  using  RUSLE,  GIS  and  remote  sensing  in  NW  Ethiopia. Geoderma Regional , 12 , 83 – 90. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2018.01.002