## Prediksi Ketersediaan Air Akibat Perubahan Tataguna Lahan dan Iklim pada DAS Majalaya

## Dicky Muhamad Fadli
Jurnal Konstruksi Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
dicky.fadli08@itg.ac.id
Abstrak – Perubahan tataguna lahan dan perubahan iklim mengakibatkan perubahan limpasan yang berujung pada perubahan ketersediaan air. Perubahan iklim mengakibatkan meningkatnya temperatur, merubah pola hujan, meningkatkan debit puncak dan meningkatkan permukaan air laut. Selain perubahan iklim, yang mempengaruhi limpasan permukaan ialah karakteristik dari Daerah Aliran  Sungai.  Perubahan  fungsi  lahan  dari  daerah  terbuka  menjadi  daerah  terbangun mengakibatkan berubahnya pola limpasan. Sehingga simulasi prediksi mengenai perubahan iklim dan  perubahan  tataguna  lahan  perlu  dilakukan  untuk  melihat  debit  ketersedian.  Skenario perubahan iklim menggunakan CMIP 5 ( Coupled Model Intercomparison Project 5 ) sedangkan perubahan lahan digunakan RTRW Jawa Barat 2029 yang diasumsikan sebagai tataguna lahan dengan  outlet  berada  di  Majalaya.  Metode  Statistical  Downscaling  digunakan  untuk mengestimasi  nilai  suatu  variabel  iklim  dari  model  CMIP  5.  Pada  studi  ini,  CMIP  dikoreksi menggunakan data observasi. Sedangkan distribusi hujan menggunakan distribusi gamma dengan nilai acak. Data tersebut menjadi input dalam model SWAT ( Soil and Water Assessment Tool ) yang  digunakan  untuk  prediksi  limpasan.  Hasil  SWAT  digunakan  untuk  analisis  debit ketersediaan  dengan  skenario  bulan  kering,  normal,  basah  terhadap  perubahan  iklim  dan perubahan tataguna lahan. Penggunaan data CMIP 5 sebagai input SWAT untuk prediksi debit di DAS Majalaya menunjukan hasil yang baik dengan nilai NSE 0,64. Skenario perubahan iklim berpengaruh  terhadap  ketersediaan  air,  ini  ditunjukan  dengan  peningkatan  nilai  seperti  curah hujan dan temperatur yang mengakibatkan turunnya Q95 antara 3-46% terhadap debit baseline. Sementara perubahan tataguna lahan yang terjadi menyebabkan turunnya curve number sebesar 2,43%. Ini berdampak pada kenaikan Q95 sebesar 4-7% dari skenario perubahan iklim. Adapun skenario berdasarkan bulan kering, normal dan basah menghasilkan hasil yang beragam. Pada bulan kering terjadi penurunan ketersediaan air disemua skenario iklim sebesar 0,06-0,08 m 3 /dtk. Pada bulan normal terjadi penurunan ketersediaan air disemua skenario iklim sebesar 0,13-0,16 m 3 /dtk dan pada bulan basah terjadi penurunan ketersediaan air disemua skenario iklim sebesar 1,3-1,7 m 3 /dtk.
Kata Kunci – CMIP; Debit Ketersediaan; Distribusi Gamma; Iklim; Tataguna Lahan; Statistical Downscaling; SWAT.

## I. PENDAHULUAN
Secara alamiah sebagian air hujan yang jatuh ke permukaan tanah akan meresap ke dalam tanah dan selebihnya akan mengalir  menjadi  limpasan  permukaan  (Gafuri dkk.,  2016).  Limpasan terjadi karena intensitas hujan yang melebihi kapasitas infiltrasi suatu tanah. Proses mengalirnya air diakibatkan oleh gaya gravitasi yang pada akhirnya akan bermuara di lautan. Besarnya jumlah limpasan tergantung pada abstraksi hidrologi dan jumlah presipitasi. Proses abstraksi yang dimaksud antara lain ialah evaporasi, evapotranspirasi dan infiltrasi,
abstraksi  hidrologi  dipengaruhi  oleh  iklim  dan  karakteristik  daerah  tangkapan  hujan  sedangkan  presipitasi dipengaruhi  oleh  iklim.  Berdasarkan  Wuebbles  2013,  Debit  sungai  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor pendorong  seperti  perubahan  tata  guna  lahan,  pengambilan  air  dan  variasi  iklim  [2].  Selain  itu  m enurut Sudarto,  terjadinya  alih  fungsi  lahan  pada  kawasan  resapan  air  akan  menyebabkan  berkurangnya aliran dasar ( base flow )  dan pengisian air tanah  (infiltrasi), dan sebaliknya hal  tersebut  juga  akan meningkatkan  volume  limpasan  air  permukaan  ( surface  runoff )  yang  menyebabkan  terjadinya ketidakseimbangan  tata  air  [3].  Pendorong  utama  perubahan  tataguna  lahan  adalah  pembangunan sosial-ekonomi, perluasan populasi, dan tekanan terhadap lahan untuk pertanian (Guzha dkk., 2018), Peningkatan  populasi  yang  cepat  menghasilkan  penambahan  pembangunan  penduduk  dan infrastruktur  yang  dibutuhkan.  Perkembangan  ini  akhirnya  akan  menghasilkan  peningkatan permukaan  kedap  air  sehingga  kecepatan  aliran  di  permukaan  meningkat.  Peningkatan  kecepatan aliran selanjutnya dapat menyebabkan perubahan puncak limpasan[5]. Hal ini mendorong terjadinya perubahan fungsi lahan dari ruang terbuka menjadi daerah terbangun. Perubahan tata guna lahan di kota-kota besar  tidak  dapat  dihindari  seiring  dengan  pengembangan  wilayah.  Perubahan  fungsi  tutupan  lahan berpengaruh terhadap pola limpasan. Adapun perubahan lahan terlihat seperti berikut.

## Gambar 1: Perubahan Tataguna Lahan pada DAS Majalaya

## Sumber : KLHK
Berdasarkan  data  dari  Kementrian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK),  SubDas  Citarum  Hulu mengalami perubahan paling besar diantara subdas lainnya. Perubahan yang terjadi ialah hutan, pertanian dan tanah terbuka menjadi pemukiman. Di kawasan DAS Citarum Hulu proses penebangan hutan dan perubahan hutan menjadi pertanian menjadi salah satu  penyebab terjadinya erosi. Alih fungsi lahan yang tidak sesuai dengan peruntukannya dan pengelolaan DAS yang tidak sesuai kaidah konservasi menimbulkan dampak yang sangat besar [6]
Pada  saat  ini  prediksi  iklim  dapat  dilakukan,  dalam  laporan  IPCC  yang  ke-5  telah  memperkenalkan serangkaian skenario emisi baru yang disebut Representative Concentration Pathways (RCPs), berdasarkan serangkaian  skenario anthropogenic  forcing yang  digunakan  untuk  model  iklim  baru.  [7]  skenario  RCP mewakili dampak emisi, analisis mitigasi dan mereka mewakili luas berbagai kemungkinan skenario iklim masa depan”. RCP menyediakan kombinasi, adaptasi dan mitigasi konsentrasi gas rumah kaca, proyeksi iklim masa depan.
Oleh karena itu, penelitian terkait prediksi limpasan akibat perubahan iklim menggunakan skenario RCP dan perubahan  lahan  perlu  dilakukan  guna  mengetahui  limpasan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang. Didalam SubDAS Citarum Hulu terdapat beberapa pos duga air, salah satunya ialah pos duga air Majalaya yang menjadi lokasi penelitian ini. Serta penggunaan RTRW 2029 sebagai tataguna lahan dimasa yang akan datang.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  mempermudah  melihat  proses  input  dan  output  dari  penelitian  ini,  maka  di  digunakan  bagan  alir. Dimulai  dengan  studi  literatur  hingga  analisis  limpasan  yang  dikalibrasi  dan  Analisis  prediksi  limpasan tehadap RTRW 2029. Untuk memperjelas dapat dilihat pada began alir sebagai berikut.

## Gambar 2: Bagan alir penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah curah hujan stasiun, curah hujan prediksi, klimatologi BMKG, klimatologi pred- iksi (CIMP), topografi. Data curah hujan observasi menggunakan 3 stasiun hujan. Sedangkan data curah hujan prediksi menggunakan RCP 26, 45-85 dan 85 hingga tahun 2050. Data topografi menggunakan data DEMNAS dengan resolusi 0.27-arcsecond, serta menggunakan datum vertikal EGM2008. Data ini didapat dari Badan Informasi Geospasial (BIG).
Gambar 3: Pos Hujan Gambar 4: Topografi DAS Majalaya Gambar 5: Tataguna Lahan DAS Majalaya Gambar 6: Prediksi Curah Hujan CIMP5

## B. Prediksi Curah Hujan
Dengan  digunakannya  data  RCP  maka  perlu  adanya  koreksi  hujan  dengan  menggunakan  metoda probability  density  function (PDF).  Koreksi  bias  terhadap  estimasi  satelit  diterapkan  dengan menggunakan pendekatan pencocokan PDF, dengan analisis bias sebagai fungsi dari intensitas hujan, musim  dan  garis  lintang  [8].  Selanjutnya  melakukan  sistem  klasifikasi  Oldeman  berguna  dalam klasifikasi  tanaman  pertanian  di  Indonesia  dengan  menggunakan  unsur  curah  hujan.  Kriterianya didasarkan pada perhitungan bulan basah dan musim kemarau [9]

## C. Pemodelan SWAT
Soil Water Assessment Tool (SWAT) adalah model hidrologi skala SubDAS berbasis fisik, deterministik, dan kontinyu,  yang  dikembangkan  oleh USDA  Agricultural  Research  Service [10]  Arcswat  ini  dapat mensimulasikan run-off, sedimentasi, polutan dan air tanah.
• Deliniasi DAS
Dilakukan  untuk  penentuan  batas  daerah  aliran  sungai  berdasarkan  punggung  kontur.  Data  yang dibutuhkan merupakan data elevasi atau topografi.
• HRU (Hidrologic Response Unit)
Dilakukan  identifikasi  unsur  karakteristik  sebuah  SubDAS.  Setiap  HRU  memiliki  informasi  jenis tutupan lahan, jenis tanah dan kemiringan lereng.
• Weather Generator (Wgen_user)
Dilakukan  input  data  hujan,  temperature,  kelembaban,  radiasi  matahari  dan  kecepatan  angin.  Data berupa file wgn yang berisikan nama stasiun, koordinat, elevasi dan parameter inputan.
• Pemodelan Limpasan Pada tahapan ini melakukan setting waktu simulasi dan interval output yang diinginkan. Output yang dihasilkan dari pemodelan ini ialah pengelompokan perhitungan berdassarkan reach, subbasin, hru, dan sediment.
• Kalibrasi Evaluasi  model  dengan  membandingkan  dengan  data  observasi.  Proses  ini  dilakukan  untuk
mengetahui seberapa besar eror dari model. Metode yang digunakan ialah Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE). NSE adalah statistik dinormalisasi yang menentukan besarnya relatif varians residual (noise) dibandingkan dengan varians data [11]

## D. Skenario Ketersediaan Air
Skenario prediksi ketersediaan air dilakukan pada bulan kering, normal dan basah dengan beberapa skenario yaitu:
• Perubahan iklim dengan menggunakan RCP 26, 45-85 dan 85
• Perubahan iklim dan perubahan tataguna lahan RTRW 2029
• Perubahan iklim dan skenario terburuk dari tataguna lahan

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pemodelan SWAT
Setelah di analisis, Perlunya penyesuaian yang terhadap klasifikasi tutupan lahan, jenis tanah dan kemiringan. DAS  Majalaya menghasilkan  45  HRU  pada  tahun  2016,  dengan tutupan lahan  dominan  berupa  agrikultur dengan 69.5%, jenis tanah Andosol 52.34% dan kemiringan 25-40% sebesar 24.90%. pada saat ada perubahan tataguna lahan menggunakan RTRW Prov. Jawa Barat didapat 50 HRU dan didominasi oleh agrikultur 49% serta hutan 45%. Berikut merupakan klasifikasi tutupan lahan, jenis tanah dan kemiringan.

## Tabel 1: Klasifikasi Tataguna Lahan
Klasifikasi Swat Keterangan Hutan FRSE Forest Evergreen Agrikultur AGRL Agriculture Pemukiman URMD Urban Medium Density Badan Air WATR Water Tabel 2: Klasifikasi Kemiringan Lahan Klasifikasi Keterangan Datar < 8 % Landai 8 - 15 % Agak Curam 16 - 25 % Curam 26 - 40 % Sangat Curam > 40 % Tabel 3: Klasifikasi Jenis Tanah Klasifikasi  Hydrogroup Swat Andosol B Kearsarge Latosol B Deerfield Podsol C Colonel
Gambar 7: HRU DAS Majalaya 2003
Kalibrasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara model simulasi dengan hasil observasi. Pada penelitian ini kalibrasi menggunakan SWAT-CUP sebagai alat bantu. Metoda sensitifitas dari parameter SWAT dilakukan menggunakan Sequaential  Uncertainty  Fitting  Executed (SUFI2).  Parameter  paling  sensitif  untuk  proses kalibrasi  dilihat  dari  nilai  tertinggi  dari  “t-stat”  index  dan  nilai  terendah  dari  “p-value”. T-stat  merupakan
perbandingan  koef  parameter  dan  kesalahan  standar.  Sedangkan  p-value  merupakan  penolakan  hipotesis bahwa  nilai  parameter  memberikan  peningkatan  yang  signifikan  terhadap  variable  [12].  Setelah  dilakukan analisis P-Value dan T-Stat, didapat 5 parameter yang paling sensitif terhadap debit limpasan yaitu Surlag, Alpha_bf,  Gw_revap,  Sol_awc  dan  CN2.  Kalibrasi  dilakukan  setiap  tahun  dari  2003-2017  hingga mendapatkan parameter terbaik yang akan digunakan untuk prediksi limpasan. Didapatkan hasil yang baik dengan nilai NSE 0,64.
Gambar 8: Flow Duration Curve DAS Majalaya

## B. Prediksi Ketersediaan Air
Prediksi  ketersediaan air menggunakan beberapa skenario, yaitu :
a. Akibat perubahan iklim dengan menggunakan RCP 26, 45-85 dan 85 pada periode 2018-2033 dan 2034- 2049.
b. Akibat perubahan iklim dengan menggunakan RCP 26, 45-85 dan 85 serta perubahan lahan RTRW 2029 pada periode 2018-2033 dan 2034-2049.
Analisis skenario akibat perubahan iklim dengan menggunakan RCP 26, 45-85 dan 85 pada periode 2018- 2033 dan 2034-2049.
Tabel 4: Debit ketersediaan akibat perubahan iklim
Prob  Baseline 2018-2033 2034-2049 RCP26  RCP45-85  RCP85  RCP26  RCP45-85  RCP85 1% 65.92 79.82 80.57 86.29 83.02 87.29 88.38 5% 38.03 41.61 42.44 42.84 40.52 40.82 43.40 15% 21.30 19.29 20.22 20.55 20.29 20.77 21.06 25% 14.51 12.34 12.91 13.34 12.79 13.07 13.02 35% 10.65 9.21 9.52 9.58 9.40 9.66 9.60 45% 8.23 7.24 7.36 7.40 7.40 7.53 7.48 55% 6.24 5.28 5.28 5.33 5.42 5.26 5.32 65% 4.50 3.44 3.27 3.30 3.45 3.23 3.25 75% 2.63 1.95 1.77 1.72 1.95 1.67 1.69 85% 0.92 0.82 0.66 0.62 0.79 0.56 0.55 95% 0.26 0.25 0.18 0.17 0.21 0.14 0.14
Gambar 9: Debit Ketersediaan Akibat Perubahan Iklim
Dari  analisis  yang  telah  dilakukan  didapat  kesimpulan  bahwa  perbandingan  perubahan  limpasan  akibat perubahan iklim berdasarkan data baseline pada Q95:
• RCP 26, turun 3% periode 2018-2033, turun 17% pada periode 2034-2049
• RCP 45-85, turun 28% periode 2018-2033, turun 43% pada periode 2034-2049
• RCP 85, turun 35% periode 2018-2033, turun 46% pada periode 2034-2049

## Tabel 5: Debit ketersediaan akibat perubahan iklim dan lahan
Prob  Baseline 2018-2033 2034-2049 RCP26  RCP45-85  RCP85  RCP26  RCP45-85  RCP85 1% 65.92 78.88 79.40 85.62 82.63 86.60 87.94 5% 38.03 41.58 42.53 42.76 40.42 40.98 42.94 15% 21.30 19.40 20.15 20.60 20.27 20.86 21.01 25% 14.51 12.28 12.89 13.27 12.77 13.07 12.91 35% 10.65 9.09 9.40 9.45 9.28 9.53 9.49 45% 8.23 7.15 7.25 7.30 7.31 7.42 7.36 55% 6.24 5.16 5.17 5.21 5.28 5.12 5.18 65% 4.50 3.34 3.18 3.19 3.33 3.11 3.13 75% 2.63 2.05 1.84 1.82 2.04 1.77 1.78 85% 0.92 0.89 0.73 0.67 0.87 0.61 0.58 95% 0.26 0.26 0.20 0.18 0.23 0.15 0.15
Gambar 10: Debit ketersediaan akibat perubahan iklim dan tataguna lahan
Vol. 21; No. 1; 2023; Hal 128-136
Perbandingan perubahan Limpasan sebelum dan setelah adanya perubahan iklim pada Q95:
• RCP 26, meningkat 7% periode 2018-2033, meningkat 8% pada periode 2034-2049
• RCP 45-85, meningkat 8% periode 2018-2033, meningkat 8% pada periode 2034-2049
• RCP 85, meningkat 6% periode 2018-2033, meningkat 6% pada periode 2034-2049
Berdekatannya nilai antara skenario perubahan iklim  dan skenario perubahan iklim serta lahan disebabkan oleh perubahan lahan yang tidak terlalu besar.  Akan tetapi berubahnya lahan pertanian menjadi lahan hutan dan pemukiman berdampak pada penurunan debit ketersediaan. Dengan menggunakan  data tataguna lahan 2016, CN yang dihasilkan sebesar 62.84. Sedangkan  CN akibat tataguna lahan yang mengacu pada RTRW Jawa Barat 2029 menghasilkan 61.24 sehingga adanya perubahan sebesar 2,43 %. Pada debit rendah, dampak perubahan lahan tidak begitu terlihat. Akan tetapi pada debit tinggi, perubahan akan semakin terlihat.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil analisis yang telah dilakukan didapatkan kesimpulan  skenario perubahan iklim berpengaruh ter- hadap ketersediaan air pada DAS Majalaya.
1. Adanya peningkatan iklim seperti curah hujan dan temperature mempengaruhi debit rendah (Q95) debit tinggi (Q5). Turunnya Q95 berkisar antara 3-46% terhadap debit observasi.
2. Besarnya penurunan tergantung pada skenario iklim yang digunakan. Perubahan lahan yang terjadi antara tahun 2016 dengan RTRW Jawa Barat menyebabkan turunnya curve number sebesar 2,43%.
3. Perubahan  yang  terjadi  berdampak  pada  debit  ketersediaan.  Adanya  kenaikan  Q95  sebesar  4-7%  dari skenario perubahan iklim.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Gafuri, I. Ridwan, dan N. Nurlina, “Analisis Limpasan Permukaan (Runoff) Pada Sub-Sub Das Riam Kiwa Menggunakan Metode Cook,” Jurnal Fisika FLUX , vol. 13, no. 1, 2016.
[2] P. Roudier, A. Ducharne, dan L. Feyen, “Climate change impacts on runoff in West Africa: A review,” Hydrology  and  Earth  System  Sciences ,  vol.  18,  no. 7.  Copernicus  GmbH,  hlm.  2789–2801,  31  Juli 2014. doi: 10.5194/hess-18-2789-2014.
[3] I.  K.  B.  Ramadhan  dan  C.  Susetyo,  “Prediksi  Debit Limpasan Air  Permukaan pada  Daerah  Rawan Banjir di Kabupaten Jombang Berdasarkan Pemodelan Penggunaan Lahan,” Jurnal Teknik ITS , vol. 9, no. 2, 2021, doi: 10.12962/j23373539.v9i2.54046.
[4] A. C. Guzha, M. C. Rufino, S. Okoth, S. Jacobs, dan R. L. B. Nóbrega, “Impacts of land use and land cover  change  on  surface  runoff,  discharge  and  low  flows:  Evidence  from  East Africa,” Journal  of Hydrology:  Regional  Studies ,  vol.  15.  Elsevier  B.V.,  hlm.  49–67,  1  Februari  2018.  doi: 10.1016/j.ejrh.2017.11.005.
[5] E. Nurrochman, “Kajian Sistem Hidrologi Akibat Perubahan Tataguna Lahan di Kawasan Bandung Utara,” Envirosan , vol. 1, no. 1, hlm. 25–30, 2018.
[6] F.  Nustyani,  U. Andawayanti,  dan  D.  Harisuseno,  “Analisis  Erosi  Dan  Kekritisan  Lahan  Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (Sig)  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  Citarum  Hulu,” Jurnal  Mahasiswa Jurusan  Teknik  Pengairan ,  vol.  3,  no.  2,  hlm.  9,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: http://pengairan.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jmtp/article/view/557
[7] D. P. van Vuuren dkk. , “The representative concentration pathways: An overview,” Clim Change , vol. 109, no. 1, hlm. 5–31, Nov 2011, doi: 10.1007/s10584-011-0148-z.
[8] A. Serrat-Capdevila, M. Merino, J. B. Valdes, dan M. Durcik, “Evaluation of the performance of three satellite  precipitation  products  over  Africa,” Remote  Sens  (Basel) ,  vol.  8,  no.  10,  Okt  2016,  doi: 10.3390/rs8100836.
[9] A. Fadholi dan D. Supriatin, “SISTEM POLA TANAM DI WILAYAH PRIANGAN BERDASAKAN KLASIFIKASI  IKLIM  OLDEMAN,” Jurnal  Geografi  Gea ,  vol.  12,  no.  2,  Mar  2016,  doi:
10.17509/gea.v12i2.1788.
[10]  S. L. Neitsch, J. G. Arnold, J. R. Kiniry, dan J. R. Williams, “Soil & Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2009,” Texas Water Resources Institute , 2011, doi:
10.1016/j.scitotenv.2015.11.063.
[11]  R. H. McCuen, Z. Knight, dan A. G. Cutter, “Evaluation of the Nash–Sutcliffe Efficiency Index,” J Hydrol Eng , vol. 11, no. 6, 2006, doi: 10.1061/(asce)1084-0699(2006)11:6(597).
[12]  K. Abbaspour,  “SWAT-Calibration  and  uncertainty  programs (CUP),” Neprashtechnology.Ca , 2015, doi: 10.1007/s00402-009-1032-4.