## Proyeksi Perubahan Penggunaan Lahan dan Dampaknya Terhadap Respon Hidrologi DAS Ciliwung Hulu
Sarif Robo 1 , Hidayat Pawitan 2 , Suria Darma Tarigan 3 , Bambang Dwi Dasanto 4
1 Program Studi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia
2,4 Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas MIPA, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia
3 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia sarif_20@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Penggunaan  lahan  di  DAS  Ciliwung  Hulu  setiap  tahunnya  mengalami  konversi,  sehingga  berdampak  pada  aliran permukaan  dan  debit  puncak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memproyeksikan  perubahan  penggunaan  lahan  dan dampaknya terhadap respon hidrologi DAS Ciliwung Hulu. Tools yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tools analisis perubahan penggunaan lahan dan proyeksi yaitu model CLUE-S dan untuk respon hidrologi menggunakan tools HEC-GeoHMS yang dipadukan dengan tools GIS. Proyeksi perubahan penggunaan lahan pada tahun 2030 dengan nilai Kappa  akurasi  0,93.  Nilai  NSE  untuk  kalibrasi  dan  validasi  model  HEC-HMS  berkisar  antara  0,700  –  0,621.  Hasil simulasi respon hidrologi dari hasil proyeksi penggunaan lahan tahun 2030 terhadap dengan debit puncak 111,3 m 3 /det dan volume limpasan 6,00 x 10 6 m 3 .
Kata kunci: penggunaan lahan, proyeksi, CLUE-S, HEC-GeoHMS, skenario

## Abstract
Land use in the Ciliwung Hulu watershed is subject to conversion every year, which has an impact on peak surface flow  and  discharge.  This  study  aims  to  project  changes  in  land  use  and  its  impact  on  the  Ciliwung  Hulu  watershed hydrological  response.  The  tools  used  in  this  study  consist  of  tools  for  analyzing  land  use  change  and  projections, namely  the  CLUE-S  model  and  for  hydrological  responses  using  HEC-GeoHMS  tools  combined  with  GIS  tools. Projected changes in land use in 2030 with a kappa accuracy value of 0.93. NSE value for calibration and validation of the HEC-HMS model ranges from 0.700 to 0.621. The simulation results of the hydrological response from the results of projected land use in 2030 with a peak discharge of 111.3 m 3 / sec and runoff volume of 6.00 x 10 6 m 3 .
Keywords: land use, projection, CLUE-S, HEC-GeoHMS, scenario

## I. P ENDAHULUAN
Daerah Aliran Sungai (DAS) adalah daerah yang dibatasi  oleh  punggung-punggung  bukit  atau gunung  yang  berfungsi  menampung  air  hujan  yang jatuh pada daerah tersebut yang akan disimpan dan dialirkan  melalui  sungai-sungai  kecil  ke  sungai utama secara alami [1]. DAS Ciliwung berdasarkan Surat  Keputusan  Bersama  Menteri  Dalam  Negeri, Menteri  Kehutanan  dan  Menteri  Pekerjaan  Umum No: 19 tahun 1984 – No: 059/Kpts-11/1984 tanggal 4  April  1984  tentang  penanganan  konservasi  tanah
dalam rangka pengamanan DAS prioritas, termasuk ke dalam 20 DAS super prioritas di Indonesia yang artinya  DAS  Ciliwung  keadaannya  sudah  cukup kritis  sejak  tahun  1980-an  [2].  Peningkatan  jumlah penduduk  yang  sangat  cepat  disertai  dengan peningkatan pendapatan per kapita masyarakat telah mengakibatkan kebutuhan lahan semakin meningkat.  Hasil  analisis  perubahan  penggunaan lahan  yang  dilakukan  oleh  Badan  Planologi Kementerian  Kehutanan  dan  Lingkungan  Hidup, 2014,  terlihat  bahwa  tutupan  lahan  DAS  Ciliwung pada  tahun  1996  memiliki  kawasan  hutan  seluas
5671,7  ha  (36,77%),  pertanian  lahan  kering  seluas 8696,3  ha  (56,7%),  pemukiman  seluas  383,3  ha (2,49%),  dan  semak  belukar  serta  lahan  terbuka seluas  128,7  ha  (0,83%).  Pada  tahun  2013 menunjukkan penurunan luas hutan sebanyak 496,6 ha,  pertanian  lahan  kering  1892,9  ha,  dan  semak belukar  dan  tanah  terbuka  sebesar  66,6  ha.  Luas pemukiman  dari  tahun  1996  sampai  dengan  2013 telah bertambah 1465 ha dari luasan 383,3 ha pada tahun 1996. Perubahan-perubahan ini mengakibatkan  kondisi  hidrologi  DAS  Ciliwung makin  terdegradasi.  Peningkatan  debit  di outlet Katulampa  meningkat  sebesar  68%  dan  volume sebesar 59% dari kondisi tahun 1981-1999 [3].
Studi  perubahan  penggunaan  lahan  banyak dilakukan untuk melihat dampaknya terhadap aspek hidrologi.  Untuk  melihat  dampak  tersebut  maka dibangun model persamaan empiris untuk mengestimasi debit puncak. Model tersebut dibatasi oleh  ukuran  DAS  dan  kondisi  iklim  serta  hidrologi dimana  model  tersebut  dikembangkan.  Model hidrologi  saat  ini  telah  dikembangkan  berbasis spasial  dan  melibatkan  lebih  banyak  parameter, sehingga  akurasi  dalam  pemodelan  semakin  akurat dan  terpercaya  hasilnya,  dengan  syarat,  metode yang  digunakan  harus  sesuai  dengan  standar  yang ditentukan.
Proyeksi  penggunaan  lahan  telah  banyak disimulasikan  diberbagai  wilayah urban namun belum  banyak  yang  menghubungkan  dengan prediksi  besarnya  aliran  permukaan  akibat  dari perubahan  penggunaan  lahan  yang  terjadi.  Untuk dapat melihat hal tersebut maka dalam penelitian ini disimulasikan  antara  penggunaan  lahan  hasil proyeksi  dengan  aliran  permukaan  sehingga optimalisasi  dalam  perencanaan  DAS  dapat dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah memproyeksikan  penggunaan  lahan  ke  tahun  2030 serta  menganalisis  respon  hidrologi  DAS  Ciliwung Hulu.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Daerah Aliran Sungai
DAS adalah  suatu  wilayah  daratan  yang merupakan  satu  kesatuan  dengan  sungai  dan  anak- anak  sungainya  yang  dibatasi  oleh  pemisah topografi berupa punggung bukit atau gunung, yang berfungsi  menampung  air  yang  berasal  dari  curah hujan,  menyimpan  dan  mengalirkannya  ke  danau atau laut secara alami  [4][5]. DAS adalah kawasan yang  dibatasi  oleh  pemisah  topografi  yang menampung,  menyimpan,  dan  mengalirkan  air hujan  yang  jatuh  di  atasnya  beserta  sedimen  dan bahan  larut  lainnya  kedalam  sungai  yang  akhirnya bermuara ke danau atau ke laut.

## B. DAS Ciliwung
Salah  satu  DAS  terbesar  yang  berada  di  bawah pengelolaan BPDAS Citarum-Ciliwung dan mengalir  melewati  wilayah  DKI  Jakarta  adalah DAS  Ciliwung.  Menurut  toposekuens-nya  DAS Ciliwung  dibagi  ke  dalam  tiga  bagian,  yaitu  hulu, tengah,  dan  hilir.  Masing-masing  dengan  stasiun pengamatan  arus  sungai  di  Bendung  Katulampa Bogor,  Ratujaya  Depok,  dan  Pintu  Air  Manggarai Jakarta  Selatan.  Berdasarkan  batas  administrasi, wilayah  DAS  Ciliwung  melingkupi  Kabupaten Bogor, Kota Bogor, Kota Depok, Kota Bekasi, dan Provinsi  DKI  Jakarta.  Total  luas  DAS  Ciliwung adalah  370,8  km 2 dengan  panjang  sungai  utamanya 124,1  km  dari  hulu  sampai  ke  hilir.  Secara keseluruhan,  total  panjang  aliran  di  DAS  Ciliwung adalah 1076,1 km dengan  kerapatan jaringan aliran permukaannya adalah 2,9 km/km 2 [6].

## C. Penggunaan Lahan
Penggunaan  lahan  adalah  bentuk  perwujudan usaha  manusia  dalam  menggunakan  sumberdaya alam/lahan,  yang  di  dalamnya  terdapat  komponen usaha,  sedangkan  penutupan  lahan  adalah  bentuk perwujudan fisik dari penggunaan yang direncanakan  ataupun  tidak  [7].  Penggunaan  lahan berkaitan  dengan  kegiatan  manusia  pada  bidang lahan  tertentu.  Penggunaan  lahan  ( land  use )  juga diartikan  sebagai  setiap  bentuk  intervensi  (campur tangan)  manusia  terhadap  lahan  dalam  rangka memenuhi  kebutuhan  hidupnya  baik  materiil maupun spirituil [8][9].

## D. Model CLUE-S
Conversion  of  Land  Use  and  its  Effec t  atau (CLUE)  merupakan  pendekatan  empiris  yang dilakukan dengan studi kasus antara lain di Atlantic Zone (Costa Rica), China, Ekuador, Honduras, dan Pulau  Jawa  [10].  Model  ini  merupakan  model terpadu,  secara  spasial  nyata,  dinamis  dan berdasarkan  pada  sosial  ekonomi  dan  lingkungan. Pemodelan  dengan  CLUE  terdiri  atas  dua  tahap, yaitu: (1) analisis pola perubahan penggunaan lahan yang  berasal  dari  penggunaan  lahan  lampau  dan saat  ini,  sehingga  dapat  diketahui  variabel  penentu ( driving  factors )  yang  paling  mempengaruhi  baik dari  aspek  biofisik,  sosial  ekonomi  maupun kebijakan;  (2)  menggunakan  hasil  analisis  tersebut untuk  menetapkan  skenario  yang  memungkinkan untuk dilakukan.

## E. Model HEC-GeoHMS
HEC-GeoHMS ( Hydrologic Engineering Center-Geospatial Hydrologic Modeling Extension ) merupakan  seperangkat tool yang  digunakan  pada ArcGIS dan dirancang khusus untuk mengolah data
geospasial  dan  membuat  file  input,  melakukan manajemen  data  dan Graphical  User  Interface (GUI)  untuk  model  HEC-HMS  melalui  analisis informasi terrain, deliniasi  sub-basin  dan  sungai, serta  mempersiapkan file hidrologi  untuk  HEC- HMS.  HEC-GeoHMS  mampu  menerjemahkan informasi  spasial  (SIG)  menjadi file untuk  model HEC-HMS,  yaitu  memformat  dan  mengolah  data serta transformasi koordinat [11].

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan  Januari hingga  Mei  2018  pada  Wilayah  DAS  Ciliwung Hulu.  Secara  geografis  terletak  pada  106  40’00”  - 107  10’ 00” BT dan 6  30’ 00” - 6  10’ 00” LS dan termasuk  dalam  wilayah  administratif  Kabupaten Bogor dan Kota Bogor.

## B. Alat dan Bahan
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini antara  lain:  Peta  Topografi  skala  1:25.000,  Peta Tanah  skala  1:100.000,  Peta  Penggunaan  lahan  3 series  1996  dan  2013  yang  bersumber  dari  Badan Planologi Kementerian Kehutanan (BAPLAN) [12], data  curah  hujan  dan  debit  tahun  1996-2013,  serta data potensi desa tahun 2014. Alat yang digunakan berupa  seperangkat  komputer  sistem  operasi Windows yang  dilengkapi  dengan  perangkat  lunak ArcGIS 10.1, SPSS 17, Geo-HEC HMS 10.1, HEC- HMS  4.0,  Microsoft  Office  2007.  Adapun  uraian
data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 1.

## C. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  lima  tahapan yaitu: (1) Analisis perubahan penggunaan lahan; (2) Analisis  faktor  yang  mempengaruhi  perubahan penggunaan lahan; (3) Proyeksi perubahan penggunaan  lahan;  (4)  Pemodelan  hujan-debit dengan  model  HEC-HMS;  dan  (5)  Analisis  respon hidrologi  terhadap  perubahan  penggunaan  lahan. Adapun  diagram  alur  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 1, Gambar 2, dan Gambar 3.
Tabel 1. Data yang digunakan pada penelitian
Jenis Data Unit Data Sumber Peta penggunaan lahan tahun/ha Dirjen Planologi dan Tata Lingkungan Kementerian Kehutanan Digital Elevation Model (DEM) 12,5 meter https://vertex.daac.asf.al aska.edu/?/ Curah hujan harian Stasiun Cuaca BMKG Debit harian BPDAS Ciliwung - Cisadane Peta jenis tanah hektar Puslittanak Cimanggu Bogor Layer jaringan jalan meter Peta Rupa Bumi Indonesia Layer jaringan sungai meter BPDAS Citarum - Ciliwung Data kependudukan dan Sosek jumlah jiwa/km Badan Pusat Statistik
Gambar 1. Diagram alur analisis respon hidrologi

## Gambar  2. Diagram alur analisis perubahan penggunaan lahan
Gambar 3. Diagram alur analisis proyeksi perubahan penggunaan lahan tahun 2030

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Penggunaan Lahan Eksisting
Tutupan  lahan  ( land  cover) merupakan  keadaan biofisik  dari  permukaan  bumi  dan  lapisan  di bawahnya. Land  cover adalah  atribut  dari permukaan  dan  bawah  permukaan  lahan  yang mengandung  biota,  tanah,  topografi,  air  tanah  dan permukaan,  serta  struktur  manusia,  sedangkan penggunaan  lahan  ( landuse) adalah  tujuan  manusia dalam mengeksploitasi land cover [13]. Penggunaan lahan yang terjadi pada tahun 1996 dan tahun 2013 dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Peta  penggunaan  lahan DAS  Ciliwung  Hulu  pada  tahun  1996  dan  tahun 2013 berturut-turut dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Tabel 2. Penggunaan lahan tahun 1996 dan 2013
Penggunaan Lahan Tahun 1996 2013 Ha % Ha % Hutan Primer 461 3,1 461 3,1 Hutan Sekunder 1558 10,3 1558 10,3 Hutan Tanaman 3597 23,8 5678 37,6 Lahan Terbuka 20 0,1 20 0,1 Pemukiman 1299 8,6 2229 14,7 Perkebunan 1014 6,7 1007 6,7 Pertanian Lahan Kering 5867 38,8 3211 21,2 Sawah 447 3,0 330 2,2 Semak Belukar 854 5,6 623 4,1 Total 15117  100,0  15117  100,0
Gambar 4. Peta penggunaan lahan DAS Ciliwung Hulu tahun 1996
Gambar 5. Peta penggunaan lahan DAS Ciliwung Hulu tahun 2013

## B. Pola Perubahan Penggunaan Lahan
Arah  perubahan  penggunaan  lahan  didapat  dari lahan  yang  berubah  dari  periode  tahun  1996-2013. Penggunaan lahan yang dianalisis adalah penggunaan  lahan  yang  sama  pada  periode  tahun 1996-2013.  Pada  setiap  jenis  penggunaan  lahan terjadi  perubahan  dengan  arah  masing-masing  dan berakhir  pada  jenis  penggunaan  lahan  yang  relatif stabil  dan  tidak  lagi  berubah.  Dominasi  pola perubahan  penggunaan  lahan  DAS  Ciliwung  Hulu dibagi  menjadi  lima  pola  perubahan  penggunaan lahan,  yaitu  (1)  pertanian  lahan  kering  berubah menjadi  pemukiman;  (2)  pertanian  lahan  kering berubah menjadi hutan tanaman; (3) sawah berubah menjadi  pemukiman;  (4)  semak  belukar  berubah menjadi  pemukiman;  dan  (5)  semak  belukar berubah  menjadi  hutan  tanaman.  Dominasi  pola perubahan  penggunaan  lahan  ini  lebih  banyak terjadi  pada  penggunaan  lahan  pertanian  lahan kering  yang  pada  akhirnya  menjadi  pemukiman [14].  Pola perubahan  penggunaan  lahan  akan  stabil ketika akan mencapai penggunaan lahan pemukiman/lahan  terbangun  karena  penggunaan lahan  pemukiman  akan  sulit  kembali  menjadi penggunaan lahan lainnya. Pola dominan perubahan penggunaan  lahan  di  DAS  Ciliwung  Hulu  tertera pada Tabel 3.

## C. Model  Spasial  Perubahan  Penggunaan  Lahan dengan CLUE-S
Model  spasial  CLUE-S  dibangun  dengan menggabungkan  4  variabel  sebagai  syarat  dalam melakukan  analisis  perubahan  penggunaan  lahan yaitu  kebutuhan  penggunaan  lahan  ( demand ),  nilai peluang penggunaan lahan untuk berubah ( elastisitas ), karakteristik lokasi ( location characteristic ),  dan  kebijakan  spasial  ( spatial policy ) [15]. Simulasi model yang dilakukan dengan menggunakan  CLUE-S  di  DAS  Ciliwung  Hulu menggunakan  ukuran  raster  (30  x  30)  m.  Hasil transformasi  vektor  ke  raster  diperoleh  dengan jumlah  raster  yang  terdiri  dari  617  baris,  dan  513
kolom. Luas untuk tiap sel adalah 900 m 2 atau 0.09 ha.  Simulasi  dengan  menggunakan  CLUE-S memerlukan data kebutuhan penggunaan lahan atau perubahan  penggunaan  lahan  per  tahun.  Data kebutuhan  penggunaan  lahan  berdasarkan  laju perubahan  penggunaan  lahan  disimpan  dalam sebuah  file  dengan  nama demand.in.0 yang digunakan saat simulasi. Data kebutuhan penggunaan  lahan  tahun  t 0 dan  tahun  t 1 didapatkan dari  luas  masing-masing  jenis  penggunaan  lahan pada  masing-masing  tahun.  Pengaturan  konversi jenis penggunaan lahan dibagi atas dua jenis, yaitu: elastisitas  konversi  ( conversion  elasticity )  dan matriks konversi ( conversion matrix ). Nilai elastisitas  disesuaikan  dengan  kondisi  wilayah penelitian DAS Ciliwung Hulu.

## D. Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
Analisis  dilakukan  terhadap  faktor  pendorong ( driving  factors )  yang  memberi  pengaruh  terhadap perubahan atau peluang munculnya jenis penggunaan  lahan  tertentu.  Hubungan  faktor pendorong  dengan  peluang  munculnya  penggunaan lahan menggambarkan kesesuaian lokasi penggunaan  lahan.  Hasil  analisis  regresi  logistik biner terhadap faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan terlihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Pola dominan perubahan penggunaan lahan No Pola Perubahan Penggunaan Lahan Luas Perubahan (ha) 1 Pertanian lahan kering  Pemukiman 754 2 Pertanian lahan kering  Hutan tanaman 1901 3 Sawah  Pemukiman 117 4 Semak belukar  Pemukiman 54 5 Semak belukar  Hutan tanaman 177 Tabel 4. Hasil regresi logistik biner (β) Faktor Pendorong Penggunaan Lahan HP HS HT LTR PMK KBN PLK SWH BLK KP -13,92 -2,65 -15,56 0,42 -17,44 JJL 0,46 0,76 -0,09 0,56 -2,88 -1,13 -0,64 JJS 0,29 -0,16 0,78 4,29 -0,63 -0,32 0,34 KL 0,56 1,09 -0,14 -1,08 -0,09 -0,50 TNH JPC 1,02 0,58 0,79 -0,26 0,71 -0,71 0,34 CH 8,57 0,18 0,25 0,81 -0,24 -2,26 -2,19 EL 2,38 0,81 0,47 -2,39 -2,07 Konstanta -76,92 -10,34 -5,42 -13,14 -1,11 -22,00 -14,45 6,99 -19,69 ROC 0,994 0,955 0,814 0,932 0,838 0,995 0,998 0,959 0,913 Keterangan:
KP (Kepadatan penduduk), JJL (Jarak dari jalan), JJS (Jarak dari sungai), JPC
(Jarak dari pusat kecamatan), TNH (Tanah Assosiasi Typic Hapludans- Typic Troposaments, Assosiasi Typic Humitropepts-Typic Dystropepts, Kompleks Typic Hapludults, Konsosiasi Typic Distropepts, Konsosiasi Typic Eutropepts, Konsosiasi Typic Hapludults, Konsosiasi Typic Humitropepts), CH (Curah hujan), EL (Elevasi)
Faktor-faktor pendorong dikelompokkan menurut  faktor  sosial  ekonomi,  biofisik  dan aksesibilitas  wilayah.  Faktor  sosial  ekonomi meliputi  kepadatan  penduduk.  Faktor  pendorong biofisik  meliputi,  curah  hujan,  kemiringan  lereng, elevasi,  arah  lereng  dan  jenis  tanah.  Faktor aksesibiltas  wilayah  meliputi,  jarak  dari  kota kecamatan,  jarak  dari  jalan  utama,  dan  jarak  dari sungai. Hasil  dari  analisis  regresi  logistik  diuji ketepatannya  dengan  menggunakan  metode  ROC ( relative  operating  characteristic ).  Nilai  ketepatan ini  biasanya  berada  ROC  diantara  0,5  sampai  1,0. Nilai  1,0  mengindikasikan  hasil  perhitungan  tepat sempurna,  sedangkan  nilai  0,5  mengindikasikan bahwa  hasil  tersebut  karena  pengaruh  acak  saja [16].  Rata-rata  nilai  ROC  yang  dihasilkan  berkisar antara  0,814-0,998.  Hal  ini  menandakan  bahwa hasil  uji  regresi  logistik  memiliki  nilai  ketepatan yang tinggi.

## E. Hasil Simulasi Prediksi Penggunaan Lahan Tahun 2030
Simulasi  perubahan  penggunaan  lahan  proyeksi tahun  2030  dilakukan  dengan  skenario  laju  alami atau tanpa pembatasan. Luas perubahan penggunaan lahan  hasil  prediksi  tahun  2030  disajikan  pada Tabel  5.  Hasil  prediksi  terhadap  penggunaan  lahan tahun  2030  terlihat  hasilnya.  Hutan  primer  tetap yaitu  461  ha,  hutan  sekunder  akan  berkurang menjadi  810  ha,  hutan  tanaman  akan  mengalami pertambahan  menjadi  8296  ha,  lahan  terbuka berkurang  menjadi  20  ha,  pemukiman  akan mengalami peningkatan menjadi 3641 ha, perkebunan  akan  mengalami  penurunan  luas menjadi  972  ha,  pertanian  lahan  kering  akan mengalami  penurunan  luas  menjadi  457  ha,  sawah akan  berkurang  menjadi  58  ha,  dan  semak  belukar
akan  berkurang  menjadi  402  ha  dari  total  luasan DAS.

## F. Membangun model basin
Membangun model  basin  merupakan  langkah penting dalam  melakukan  analisis  dalam  sistem hidrologi  dengan  HEC-HMS.  Besar  nilai threshold yang  digunakan  akan  menentukan  pembentukan jaringan  sungai  utama  dan  anak  sungai.  Jaringan sungai  yang  terbentuk  akan  menentukan  jumlah subbasin yang  terbentuk  dalam  DAS  [17].  Hasil delineasi  model  subbasin  DAS  Ciliwung  Hulu disajikan  dalam  Gambar  6  dan  Gambar  7.  Jumlah Subbasin yang  terbentuk  dapat  berpengaruh terhadap output model [18]. Dalam skala penelitian ini threshold yang digunakan adalah 200 km2/ atau 20000  ha.  Subbasin  yang  terbentuk  yaitu  Subbasin W130  (Ciseuseupan),  Subbasin  W140  (Ciesek), Subbasin W170 (Cibalok), Subbasin W190 (Ciliwung  Hulu),  Subbasin  W200  (Cisarua), Subbasin  W210  (Cisukabirus),  Subbasin  W240 (Cisuren). Titik outlet observasi  debit  terletak  pada Subbasin W130.
Tabel 5. Luas penggunaan lahan tahun hasil proyeksi
tahun 2030 Penggunaan Lahan Luas (ha) Hutan Primer 461 Hutan Sekunder 810 Hutan Tanaman 8296 Lahan Terbuka 20 Pemukiman 3641 Perkebunan 972 Pertanian Lahan Kering 457 Sawah 58 Semak Belukar 402 Jumlah 15117

## Gambar 7. Hasil delineasi model subbasin DAS Ciliwung Hulu

## G. Kalibrasi dan Validasi Model HEC-HMS
Kalibrasi  model  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil model yang mendekati kondisi dilapangan atau hasil  observasi  dengan  menyesuaikan  parameter parameter  didalam  model.  Metode  yang  digunakan untuk  kalibrasi  yaitu  metode  kombinasi trial  and error untuk  menentukan  detail  kombinasi  yang optimal.  Hidrograf  hasil  perbandingan  simulasi debit  kalibrasi  dan  validasi  model  HEC-HMS disajikan  dalam  Gambar  8.  Hal  ini  disebabkan karena  proses  penggunaannya  cukup  sederhana,
cepat  dan  membutuhkan  sedikit  pengalaman  bagi pemodel  [19].  Nilai  optimum  tersebut  kemudian dimasukan  ke  dalam  nilai  masukan  parameter simulasi  untuk  selanjutnya  dilakukan  simulasi kembali  hingga  didapatkan  statistik  model  yang baik  dengan  melihat  nilai  NSE  ( Nash-Sutcliffe Efficiency ), hasil kalibrasi model yang berupa debit puncak dan volume limpasan sudah cukup baik bila NSE tinggi. Uji statistik untuk kalibrasi dan validasi model HEC-HMS disajikan pada Tabel 6.
Gambar 8. Hidrograf perbandingan data debit hasil simulasi model dan debit pengamatan hasil kalibrasi (atas) dan hasil validasi (bawah)
0.00 50.00 100.00 150.00 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 01Jan1996 01Feb1996 01Mar1996 01Apr1996 01May1996 01Jun1996 01Jul1996 01Aug1996 01Sep1996 01Oct1996 01Nov1996 01Dec1996 HUJAN DEBIT OBSERVASI DEBIT MODEL 0.00
20.00
40.00
60.00 80.00 100.00 120.00 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 140.00 01Jan2013 01Feb2013 01Mar2013 01Apr2013 01May2013 01Jun2013 01Jul2013 01Aug2013 01Sep2013 01Oct2013 01Nov2013 01Dec2013 HUJAN DEBIT SIMULASI MODEL DEBIT OBSERVASI
Gambar 9. Hidrograf perbandingan simulasi hasil proyeksi dan eksisiting

## Tabel 6. Statistik uji validasi dan kalibrasi model HEC-HMS
Tahun Validasi NSE Debit puncak m 3 /det Volume 10 6 m 3 Waktu Debit Puncak 1996 Observasi - 108,5 4,79 27 Jan 1996 Simulasi 0,700 105,4 3,73 26 Jan 1996 2013 Observasi - 6,69 6,69 20 Jan 2013 Simulasi 0,621 5,80 5,80 19 Jan 2013 Tabel 7. Hasil penerapan skenario simulasi respon hidrologi Simulasi Debit puncak m 3 /det Volume 10 6 m 3 Waktu Terjadi Puncak Kondisi Aktual 111.3 5.80 19Jan2013 Hasil Proyeksi 119.8 6.00 18Jan2030
Penentuan nilai kalibrasi yang sesuai untuk DAS Ciliwung  Hulu  dapat  dilakukan  dengan  melihat parameter-parameter  yang  sensitif  terhadap  debit aliran di DAS Ciliwung Hulu. Parameter-parameter tersebut  dapat  meliputi curve  number , initial baseflow,  recession  constan, dan ratio  to  peak. Setelah dilakukan kalibrasi maka model HEC-HMS menunjukkan  nilai  NSE  sebesar    0,700,  MAE sebesar  6,3  (m 3 /det)  RMSE  8,7  (m 3 /det)  debit puncak    105,4  (m 3 /det)  dan  volume  sebesar  3,73 x10 6 m 3 ,  debit  puncak  atau  debit  tertinggi  terjadi pada  tanggal  26  januari  1996  pukul  00:00.  Hasil kalibrasi menunjukkan bahwa terjadi perlambatan 1 hari  dalam  kenaikan  debit  puncak,  serta  penurunan debit  puncak  yang  tinggi  menjadi  lebih  rendah. Validasi model dilakukan untuk melihat konsistensi model  simulasi  jika  data  masukan  dalam  hal  ini curah  hujan  berubah  dengan  nilai  masing-masing parameter  model  hasil  kalibrasi  tidak  berubah. Validasi model bertujuan untuk menguji konsistensi hasil  suatu  proses  sesuai  dengan  spesifikasi  yang ditetapkan.  Pada  umumnya,  validasi  dilakukan dengan  menggunakan  data  setelah  periode  data yang telah digunakan untuk kalibrasi [20].
Nilai  kalibrasi  dan  validasi  model  HEC-HMS menunjukkan  NSE  sebesar  0,700,  untuk  kalibrasi
sedangkan  untuk  validasi  menunjukkan  nilai  NSE sebesar 0,621. NSE dari hasil kalibrasi dan validasi menunjukkan  bahwa  model  HEC-HMS  memiliki tingkat  akurasinya  tinggi.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  HEC-HMS  sangat  baik  untuk mensimulasi respon hidrologi DAS Ciliwung Hulu. Nilai  NSE  merupakan  tingkat  akurasi  model, dimana  nilai  NSE  <  0,5  adalah  tingkat  akurasi rendah,  0,5  <  NSE  <  0,7  adalah  tingkat  akurasi tinggi  dan  NSE  >  0,88  adalah  akurasi  yang  sangat tinggi [21].

## H. Simulasi Perubahan  Penggunaan  Lahan Terhadap Respon Hidrologi Tahun 2030
Simulasi  respon  hidrologi  pada  tahun  2030 dengan  menggunakan  data  hujan  dan  debit  pada tahun  2013,  terlihat  bahwa  debit  puncak  sebesar 119,8  m 3 /det  dan  waktu  debit  puncak  terjadi  lebih cepat  dibandingkan  dengan  kondisi  aktual  pada tahun 2013. Hal ini terjadi karena peningkatan luas pemukiman  dan  konversi  lahan  sehingga  infiltrasi semakin kecil dan aliran permukaan semakin besar. Hasil penelitian [22] menunjukkan bahwa peningkatan luas hutan mampu mengurangi volume runoff sebesar 18% di DAS Hei River.  Faktor fisik yang  berpengaruh  terhadap  hidrograf  meliputi  luas dan  bentuk  DAS,  kerapatan  jaringan  sungai, kemiringan  lereng,  faktor  tanah  dan  penggunaan lahan  [20].  Hasil  penerapan  simulasi  model proyeksi  terhadap  respon  hidrologi  disajikan  pada Gambar 9 dan Tabel 7.
0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 01Jan2013 01Feb2013 01Mar2013 01Apr2013 01May2013 01Jun2013 01Jul2013 01Aug2013 01Sep2013 01Oct2013 01Nov2013 01Dec2013 HUJAN
PROYEKSI EKSISITING

## V. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah diproyeksikan perubahan  penggunaan  lahan  dan  dampaknya terhadap  respon  hidrologi  di  DAS  Ciliwung  Hulu. Perubahan  penggunaan  lahan  periode  tahun  1996- 2013  terdiri  dari  lahan  pertanian  kering  menjadi pemukiman,  pertanian  lahan  kering  menjadi  hutan tanaman,  sawah  menjadi  pemukiman,  semak belukar  menjadi  pemukiman,  dan  semak  belukar menjadi  hutan  tanaman,  dengan  luas  perubahan yang paling dominan adalah pertanian lahan kering. Hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2030 terlihat bahwa  pemukiman  tumbuh  pesat,  sedangkan  yang mampu bertahan hanyalah hutan primer karena ada kebijakan pembatasan.  Model hidrologi HEC-HMS diaplikasikan untuk respon hidrologi DAS Ciliwung Hulu sangat baik ditunjukkan dengan nilai kalibrasi dan  validasi  untuk  NSE  sebesar  0,700  dan  0,621. Dari  hasil  penerapan  simulasi  penggunaan  lahan tahun 2030 untuk respon hidrologi diperoleh bahwa debit  puncak  meningkat  dari  kondisi  aktual  pada tahun 2013.

## R EFERENSI
[1] C.  Asdak, Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai , Indonesia: UGM Press, 1995
[2] [SKB] Surat Keputusan Bersama. Menteri
Pekerjaan  Umum,  Menteri  Kehutanan,  Menteri Dalam  Negeri.  Nomor  19/1984,  KH.  059/KPTS- II/1984  dan  PU.124/KPTS/1984  Tahun  1984 Tentang  Penanganan  Konservasi  Tanah  Dalam Rangka  Pengamanan  Daerah Aliran Sungai Prioritas, Jakarta, 1984
[3] H.  Pawitan,  “Present  situation  of  water  resources and  water  related  disasters  and  the  role  of  agro- environmental  education  in  Indonesia”, Tsukuba Asian Seminar on Agricultural Education ,
November 6-12, 2002 [4] S.  Manan,  “Peranan  Hidrologi  Hutan  dan Pengelolaan DAS,” Prosiding Lokakarya Pengelolaan DAS Terpadu , Departemen Kehutanan UGM, 3-5 Oktober 1985
[5] N.  Sinukaban,  S.  D.  Tarigan,  W.  Putrakusuma,  D. P.  T.  Baskoro,  E.  D.  Wahyuni,  “Analysis  of Watershed  Functionsediment  transport  Across various  type  of  filter  strip,” Final  report  in association with ICRAF and UNILA. Laboratory of Soil Physics and Conservation , Department of Soil Science. Bogor Agricultural University, 2000
[6] [BPDAS-HL]  Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai.  2014.  RTk-RHL  DAS  Tahun  2015-2029 Wilayah Balai Pengelolaan DAS Citarum-Ciliwung
[7] E. Rustiadi, S. Saefulhakim, D. Panuju, Perencanaan dan Pengembangan Wilayah , Jakarta:
Yayasan Obor, 2009
[8] T.  M.  Lillesand,  R.  W.  Kiefer, Penginderaan  Jauh dan  Interpretasi  Citra. Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press, 1997
[9] S.  Arsyad, Konservasi  Tanah  dan  Air .  Bogor:  IPB Press, 2006
[10] A.  Veldkamp,  E.  F.  Lambin,  “Editorial:  predicting land-use  change  agriculture,” Ecosystems  and Environment. 85. 1–6, 2001
[11] (2010),  M.  J.  Fleming,  J.  H.  Doan,  HEC-GeoHMS Geospatial  Hydrologic  Modeling  Extension  User's Manual  [Online].  Available:  http://  www.  hec. usace. army. mil/ software/ hec-geohms
/documentation/  HEC  -  GeoHMS_Users_Manual_
5.0.pdf
[12] Kementerian Kehutanan Republik Indonesia, Direktorat  Jendral  Planologi,  Tutupan  Lahan  Pulau Jawa-Bali. Jakarta (ID): Kemenhut RI, 2013
[13] E. F. Lambin, J. G. Helmut, L. Erika, “Dynamics of Land-use  and  land-cover  change  in  tropical regions,” Annu.  Rev.  Environ.  Resour ,  28:  205–41,
2003
[14] A. Rafiuddin, “Model Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Untuk Mempertahankan Swasembada  Pangan  Domestik  di  Kabupaten Karawang,”  Tesis  Magister,  Institut  Pertanian Bogor, 2016
[15] P.  H.  Verburg, The  CLUE  Modelling  Framework Course Material . Amsterdam: Institute for Environmental  Studies,  University  Amsterdam,
2010 [16] J.  P.  Lesschen,  P.  H.  Verburg,    “Land-Use  and Land-Cover Change (LUCC) Project,”
International  Human  Dimensions  Programme  on Global Environmental Change (IHDP)
[17] D.  Sulaeman,  “Simulasi  Teknik  Konservasi  Tanah dan  Air  Metode  Vegetatif  dan  Sipil  Teknis Menggunakan  Model  SWAT,”  Tesis  Magister, Institut Pertanian Bogor, 2016
[18] T.  W.  Fitzhugh,  D.  S.  Mackay,  “Impact  of  input parameter  spatial  aggregation  on  an  agricultural nonpoint  source  pollution  model,” Journal  of Hydrology , vol. 23, pp. 35-53, 2000
[19] Indarto, Hidrologi  Dasar  Teori  dan  Contoh Aplikasi  Model  Hidrologi .  Edisi  1  cetakan  2. Jakarta: Bumi Aksara, 2010
[20] Indarto, Hidrologi  Metode  Analisis  dan  Tool  untuk Interpretasi Hidograf Aliran Sungai , Jakarta: Bumi Aksara, 2016
[21] A. García, A. Sainz, J. A. Revilla, C. Álvarez, J. A. Juanes,  A.  Puente,  “Surface  water  resources assessment in scarcely gauged basins in the north of Spain,” Journal  of  Hydrology ,  vol.  356  (3-4),  pp. 312-326, 2008
[22] H. He, J. Zhou, W. Zhang, “Modelling the impacts of enviromental changes on hidrological regimes in the Hei River Watershed, China,” Glob and Planet Chan , vol. 61, pp. 175-193, 2008