## MODEL SEDIMENTASI PADA SUNGAI CITARUM DAN ANAK SUNGAI TARUM BARAT DAN TARUM TIMUR

## SEDIMENTATION MODEL IN THE CITARUM RIVER AND WEST TARUM RIVER BRANCH AND EAST TARUM RIVER BRANCH
1* Manggala Anindyaguna, 2 Suharyanto, dan 3 Teddy Tedjakusuma
1,2,3 Program Studi Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10 Bandung 40132
*1 manggala.anindyaguna@gmail.com, 2 ssuhar02nl@gmail.com, 3 t_tedjakusuma@yahoo.com
Abstrak Tata  guna  lahan  DAS  Citarum  Hulu  untuk  tahun  1994  dan  2001,  terjadi  perubahan  ekstrem  di bagian  selatan  Jawa  Barat  (sekitar  hulu  sungai  Citarum)  berupa  konversi  hutan  menjadi  tanah  terbuka (semak,  belukar  atau  lahan  kering).  Konversi  hutan  menjadi  lahan  terbuka  dengan  luas  yang  memiliki dampak spasial yang berarti berada pada wilayah tersebut menyebabkan peningkatan laju ekspor sedimen tahunan yang melebihi 100 ton/km2. Penumpukan sedimen ini menyebabkan debit sungai akan menurun dan penumpukan sedimen yang semakin tinggi ini sangat berpotensi dalam mengurangi kapasitas tamping sungai  terhadap  air  hujan  yang  berintensitas  besar,  terutama  pada  saat  musim  hujan.  Dari  masalah sedimentasi  ini, dibutuhkan  model  untuk menduga  dan  menerangkan  gejala pada  sistem  DAS  di daerah ini.  Penelitian  ini  memanfaatkan  model  hidrologi  SWAT  ( Soil  and  Water  Assessment  Tool ).  SWAT merupakan  model  terdistribusi  yang  terhubung  dengan  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  dan mengintegrasikan  dengan  DSS  ( Decision  Support  System ).  Lokasi  penelitian  berada  di  kawasan  utara Tangkuban  Perahu,  melewati  Purwakarta,  sampai  ke  Bd.  Curug  yang  terletak  di  sebelah  utara  Waduk Jatiluhur. Terletak di Sungai Cikao, Purwakarta, Jawa Barat di sekitar 6 ° 32'27 "S dan 107 ° 26'46" E. Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan  studi  ini  adalah  pengumpulan  data,  delineasi DAS,  pendefinisian tata  guna lahan dan  jenis  tanah,  pengeditan  basis  data  model,  pendefinisian  stasiun cuaca, parameterisasi  dan  pengeditan input, menjalankan  model,  membaca dan  memplot hasil,  kalibrasi hasil  dan  parameter,  analisis  data.  Data  yang  digunakan  adalah  peta  dasar  DAS  Citarum,  peta  Sungai Citarum,  data  curah  hujan  pada  stasiun  cuaca  terdekat.  Skenario  1  (model  perkebunan)  dan  skenario  2 (model  hutan)  yang  digunakan  menunjukkan  perbedaan  nilai  TSS  pada  kedua  skenario  tersebut  jauh berbeda dimana hasil rata-rata TSS pada model ini adalah 75 mg/l untuk model hutan, dan 181 mg/l untuk model  perkebunan  dan  178  mg/l  untuk  model  tahun  2016.  Kemudian  skenario  berikutnya  dengan penambahan hutan  di  sekitar daerah  kritis  dan  sungai,  menunjukkan terjadi  peningkatan kualitas  sungai jika daerah kritis dibatasi oleh hutan di sekitar sungai.
Kata kunci: DAS, tata guna lahan, sedimentasi, Citarum, Model, SWAT.
Abstract : .. There is a change in land use extreme Citarum Hulu for 1994 and 2001, in the southern part of West Java (around Citarum river upstream) in the form of conversion of forest into open land (bush, shrub or dry land). Conversion of forest to open with an area that has significant spatial impact are in the region led to an increase in the rate of annual exports exceeding sediment 100ton / km2. This causes the buildup  of  sediment  will  decrease  streamflow  and  sediment  that  is  potentially  higher  in  reducing  the capacity  of  the  river  tamping  rainwater  great  intensity,  especially  during  the  rainy  season.  From  this sedimentation problem, it takes the model to predict and describe the symptoms to the DAS system in this area.  This  study  utilized  a  hydrological  model  SWAT  (Soil  and  Water  Assessment  Tool).  SWAT  is  a distributed model that is connected with GIS (Geographic Information System) and integrates with DSS (Decision Support System). The research located in Cikao River, around northern region of Tangkuban
Perahu, passing Purwakarta, to Bd. Curug in the north of Jatiluhur Reservoir, Purwakarta, West Java in 6  °  32'27  "S  and  107  °  26'46"  E.  Research  stages  used  in  the  implementation  of  this  study  are  data collection,  watershed  delineation,  land  use  definition  and  soil  type,  editing  model  databases,  station definitions  weather,  parameterization  and  input  editing,  running  models,  reading  and  plotting  results, calibrating  results  and  parameters,  data  analysis.  The  data  used  are  baseline  maps  of  Citarum watershed, Citarum River maps, rainfall data at nearby weather stations. Scenario 1 (plantation model) and scenario 2 (forest model) used show different TSS values in both scenarios is much different where the mean TSS yield in this model is 75 mg / l for the forest model, and 181 mg / l for the model plantations and  178  mg  /  l  for  2016  model.  Then  the  next  scenario  with  the  addition  of  forests  around  the  critical areas and rivers, indicates an increase in river quality if the critical area is limited by forests around the river
Key words: Watershed , Landuse, sedimentation, Citarum, Model, SWAT

## PENDAHULUAN
DAS  merupakan  sebuah  kawasan  yang  dibatasi  oleh  pemisah  topografis,  yang  menampung, menyimpan dan mengalirkan curah hujan yang jauh di atasnya, ke sungai utama yang bermuara ke danau atau lautan (Webster, 1976). Pemisah topografi ialah punggung bukit. Di bawah tanah juga  terdapat  pemisah  bawah  tanah  berupa  batuan.  Sebuah  DAS  merupakan  kumpulan  dari banyak  sub  DAS  yang  lebih  kecil.  Ukuran  dan  bentuk  DAS  dengan  sendirinya  berbeda  antara satu  dengan  lainnya.  Sungai  merupakan  bagian  dari  DAS  dan  menjadi  bagian  penting  dari kehidupan  makhluk  hidup.  Sungai  merupakan  sarana  yang  sangat  penting  dalam  proses pengangkutan  sedimen.  Sungai  berfungsi  untuk  mengalirkan  sedimen-sedimen  dari  hasil  erosi yang  nantinya  akan  diteruskan  ke  laut.  Sedimentasi  adalah  proses  pengendapan  material  yang terangkut  oleh  aliran  dari  bagian  hulu.  Proses  sedimentasi  meliputi  proses  erosi,  transportasi (angkutan), pengendapan (deposition) dan pemadatan (compaction) dari sedimentasi itu sendiri. Sungai-sungai  membawa  sedimen  dalam  setiap  alirannya.  Sedimen  dapat  berada  di  berbagai lokasi  dalam  aliran,  tergantung  pada  keseimbangan  antara  kecepatan  ke  atas  pada  partikel  dan kecepatan  pengendapan  partikel.  Sedimen  dapat  berada  di  berbagai  lokasi  dalam  aliran, tergantung  pada  keseimbangan  antara  kecepatan  ke  atas  pada  partikel  (gaya  tarik  dan  gaya angkat) dan kecepatan pengendapan partikel (Asdak, 2004)..
Pada tata guna lahan DAS Citarum Hulu untuk tahun 1994 dan 2001, terjadi perubahan ekstrem di bagian selatan Jawa Barat (sekitar hulu sungai Citarum) berupa konversi hutan menjadi tanah terbuka (semak, belukar atau lahan kering). Konversi hutan  menjadi lahan terbuka dengan luas yang  memiliki  dampak  spasial  yang  berarti  berada  pada  wilayah  tersebut  menyebabkan peningkatan  laju  ekspor  sedimen  tahunan  yang  melebihi  100ton/km 2 (Poerbandono,  2006). Peningkatan dari nilai sedimen  ini akan sangat mempengaruhi debit suatu sungai. Penumpukan sedimen  ini  menyebabkan  debit sungai akan  menurun  dan penumpukan sedimen  yang semakin tinggi ini sangat berpotensi dalam mengurangi kapasitas tamping sungai terhadap air hujan yang berintensitas  besar,  terutama  pada  saat  musim  hujan.  Sedimentasi  dari  sungai  inibergantung pada  besarnya  erosi  total  di  DAS  dan  juga  pada transport  partikel  tanah  yang  tererosi  tersebut keluar  dri  daerah  tangkapan  air  pada  DAS,  dan  juga  disebabkan  oleh  variasi  karakteristik  fisik DAS  tersebut.  Sedimentasi  ini  kemudian  memicu  terjadinya  banjir  pada  bagian  hilir  sungai, terutama  pada  musim  hujan  dimana  intensitas  hujan  sangat  besar  atau  bahkan  karena  sungai sudah  tidak  mampu  menampung  air  lagi,  walaupun  intensitas  hujan  tidak  terlalu  besar  tetap dapat  menyebabkan  banjir  pada  daerah  sekitar  ungai  tersebut.  Untuk  itu  dibutuhkan penanggulangan  sedimentasi  sungai  pada  daerah  tersebut  dengan  berfokus  pada  pengaturan pencegahan  erosi/longsor  pada  saat  pembangunan  infrastruktur,  pada  pencegah  erosi  di  lahan pertanian, kehutanan dan pertambangan, serta pencegahan masuknya sampah dari pemukiman. Model  simulasi  merupakan  teknik  numerik  dari  percobaan  hipotetik  dari  suatu  gejala  atau sistem  dinamis  dan  dinyatakan  secara  kuantitatif.  Model  digunakan  sebagai  usaha  untuk memahami  suatu  sistem  yang  rumit  merupakan  teknik  pengkajian  yang  lebih  sederhana dibandingkan jika melalui keadaan sebenarnya. Model ini dapat digunakan untuk menduga dan
menerangkan  gejala-  gejala  dalam  suatu  sistem  secara  tepat  (Nasution  dan  Barizi  1980). Terdapat  banyak  sekali  model  yang  mengkaji  tentang  air,  tetapi  dibutuhkan  model  yang  tepat untuk  dapat  membantu  menentukan  skenario  mana  yang  tepat  dalam  penanganan  tersebut dengan ketersediaan data yang ada.
Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  penanganan  yang  terkait  masalah  sedimentasi misalnya saja MIKE, hanya saja pada MIKE modelnya terlalu detail dan membutuhkan banyak lebih  banyak  data  dibandingkan  dengan  SWAT  sehingga  jika  digunakan  dengan  keterbatasan data  yang  ada,  hasilnya  tidak  akan  terlalu  baik.  GLUE  dan  SUFI-2  sangat  fleksibel  dengan memungkinkan  untuk  menggunakan  parameter  yang  ada  secara  bebas,  tetapi  hasil  mereka cukup sulit untuk dijustifikasi karena langkahnya terlalu bebas dan tidak memiliki hasil statistik yang  cukup  baik  dan  juga  sangat  dipengaruhi  dari  pemilihan  parameter  tersebut.  Jika parameternya tidak baik, maka hasil yang didapat juga tidak akan baik.
Penelitian ini memanfaatkan model hidrologi SWAT (Soil and Water Assessment Tool). SWAT merupakan  model  terdistribusi  yang  terhubung  dengan  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  dan mengintegrasikan  dengan  DSS  (Decision  Support  System).  Model  SWAT  dioperasikan  pada interval  waktu  harian  dan  dirancang  untuk  memprediksi  dampak  jangka  panjang  dari  praktek pengelolaan lahan terhadap sumberdaya air dan sedimen pada DAS besar dan komplek dengan berbagai  skenario  tanah,  penggunaan  lahan  dan  pengelolaan  berbeda  (Pawitan,  2004).  SWAT memungkinkan  sejumlah  proses  fisik  yang  berbeda  untuk  disimulasikan  pada  suatu  DAS. Penggunaan model SWAT dapat mengidentifikasi, menilai, mengevaluasi tingkat permasalahan suatu  DAS  dan  sebagai  alat  untuk  memilih  tindakan  pengelolaan  dalam  mengendalikan permasalahan  tersebut.  Walaupun  nanti  hasil  terdapat  error  yang  cukup  besar  pada  hasil pengamatan pada daerah drainase kecil, model SWAT cukup handal di skala yang cukup besar (Vigiak, 2015).Adapun yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Terdapat  perubahan  bentuk  lahan  yang  terjadi  di  DAS  pada  daerah  sungai Citarum dengan peningkatan daerah pertanian dan perkebunan.
2. Peningkatan sedimentasi pada DAS Citarum menurunkan kualitas air di daerah tersebut
Untuk itu, dengan penelitian ini diharapkan mampu menelaah proses erosi dan sedimentasi yang terjadi  di  sungai  Citarum  sehingga  didapatkan  daerah  kritis  mana  saja  yang  harus  menjadi perhatian utama.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  berusaha  untuk  mengevaluasi  penggunaan  lahan  di  sekitar  DAS  Citarum, bagaimana  penggunaan  lahan  tersebut  juga  turut  mempengaruhi  kualitas  air  yang  ada  di  DAS tersebut  juga  bagaimana  langkah  yang  masih  cukup  baik  untuk  mengurangi  dampak  dari penggunaan lahan tersebut. Tahapan yang dilakukan, dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Skema metoda penelitian

## Lokasi Penelitian
Lokasi Penelitian berada di kawasan utara Tangkuban Perahu, melewati Purwakarta, sampai ke Bd.  Curug  yang  terletak  di  sebelah  utara  Waduk  Jatiluhur.  Terletak  di  Sungai  Cikao, Purwakarta, Jawa Barat. Dengan koordinat di sekitar 6 ° 32'27 "S and 107 ° 26'46" E .
Gambar 1. DAS Citarum (BPLHD Jabar, 2015)

## Model SWAT
SWAT adalah  model berskala DAS yang  dikembangkan oleh Dr. Jeff  Arnold pada awal tahun 90-an  untuk  Agricultural  Research  Service  (ARS)  dari  USDA.  Model  tersebut  dikembangkan untuk memprediksi dampak dari manajemen lahan terhadap air, sedimentasi serta jumlah bahan
kimia  yang  berasal  dari  pertanian  dan  untuk  area  DAS  yang  kompleks  dengan  variasi  jenis tanahnya, penggunaan lahan dan kondisi manajemen pengelolaan.
Proses  yang  dimodelkan  SWAT  yang  terjadi  di  dalam  DAS  didasarkan  kepada  neraca  air. Persamaan neraca air yang berlaku pada model SWAT sebagai berikut:
(Persamaan 1) Dimana : SWt =  Soil water content (mm H2O), SWo = Soil water content awal pada hari i (mm H2O), t = waktu (hari), R day = Jumlah pengendapan pada hari i (mm H2O), Qsurf = Jumlah surface runoff pada hari i (mm H2O), Ea = Jumlah evapotranspiration pada hari i (mm H2O), wseep =  Jumlah  air  yang  masuk  ke  dalam  zona  vadose  di  soil  profile  pada  hari i (mm H2O) Qgw = jumlah return flow pada hari i (mm H2O).
Untuk routing air,  SWAT  menggunakan  persamaan  Manning  untuk  menentukan  tingkat  dan kecepatan aliran. Air disalurkan melalui saluran menggunakan metode variable storage routing atau  metode routing Muskingum River .  Persamaan  2  dan  persamaan  3  merupakan  persamaan Manning  untuk  aliran  seragam  dalam  saluran  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  dan kecepatan aliran di suatu segmen untuk langkah waktu tertentu :
(Persamaan 2)
(Persamaan 3) Dimana : q ch = kecepatan alir pada saluran (m3/s), A ch = Area cross section aliran pada saluran (m2), R ch = Radius hydraulic pada kedalaman aliran (m),
slp ch = adalah slope sepanjang saluran (m/m), n
= koefisien Manning saluran
v c
= kecepatan aliran (m/s)
Model  SWAT  menggunakan  metode  SCS curve number (CN)    untuk  menduga  aliran permukaan  ( surface run off ).  QSWAT  mensimulasikan  volume  aliran  permukaan  dan puncaknya  pada  setiap  HRU.  Pada  metoda  SCS curve number aliran  permukaan  ( Qsurf ) dihitung dengan :
(Persamaan 4)
Dimana  : R day = banyaknya hujan (mm/hari);
S
= parameter retensi (mm)
Parameter retensi ( S ) dihitung berdasarkan nilai CN dengan persamaan :
(Persamaan 5)
SCS curve number adalah fungsi dari permeabilitas tanah, penggunaan lahan dan kondisi bagian air tanah.
Data  yang  digunakan  adalah  Peta  Dasar  DAS  Citarum,  Peta Sungai  Citarum  dan  Tarum  Barat serta Tarum Timur, data Curah hujan pada stasiun cuaca terdekat, Data Debit aliran sungai pada beberapa titik di sungai.
Data peta DEM sangat dibutuhkan untuk melakukan running model ini karena pada peta DEM, didapat  elevasi  pada  lokasi  tersebut  dan  elevasi  merupakan  sebagai  salah  satu  variabel  yang sangat penting terkait dengan parameter meteorologi (Noor, 2014).
DEM  yang  didapat  kemudian  diolah  menjadi  peta  dasar  yang  kemudian  menjadi  bahan pertimbangan  model  tersebut  untuk  kemudian  ditambahkan  dengan  data  sungai.  Kemudian diolah sehingga menghasilkan beberapa sub DAS, yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pembagian DAS Cikao menjadi Sub DAS
Setelah diolah menjadi Sub Das, data tersebut ditambahkan dengan data penggunaan lahan dan data  tanah.  Kemudian  dari  data  kemiringan  lahan,  penggunaan  lahan  dan  data  tanah,  akan dibentuk Hydrological  Response  Unit (HRU)  yang  merupakan  unit  analisis  terkecil  yang digunakan  model  SWAT  sebagai  dasar  perhitungan  dalam  memprediksi  output  dan  simulasi model.  Setiap  HRU  akan  memiliki  informasi  sub  DAS,  nomor  HRU,  jenis  penutupan  lahan, jenis tanah, dan luas HRU. HRU didapatkan dari overlay peta tanah, peta penggunaan lahan dan peta kemiringan  lahan. Kemiringan lahan ini dibagi  menjadi 3 kelas yaitu 0  – 5%, >15 – 30%, dan > 30%.
Proses  penggabungan  HRU  dan  data  iklim  dilakukan  setelah  satuan  analisis  terbentuk.  Pada tahap ini ditentukan periode simulasi terlebih dahulu untuk kemudian dilakukan pemasukan data iklim. Pada analisis hidrologi ini, disediakan data sebagai input dalam model SWAT adalah data iklim, data tanah, data penggunaan lahan, data hidrologi.
Gambar 3. Skema SWAT
Gambar 3 menunjukkan Proses menjalankan model SWAT beserta input dan sumber data yang digunakan.

## Pengambilan sampel
Terdapat  7  titik  sampling  atau  pengambilan  contoh  untuk  setiap  stasiun  dilakukan  secara horizontal.  Penentuan  titik  sampling  secara  horizontal  didasarkan  pada  karakteristik  setiap lokasi terutama berdasarkan percabangan sungai dan juga penggunaan lahan.
Gambar 4. Titik pengambilan sampel
Dari hasil pengambilan sampel tersebut didapat.
Tabel 1. Hasil pengambilan sampel air No. Sampel TDS TSS pH Temperatur mg/L mg/L °C 1 322 89.1 8.21 28 2 288 91.2 7.82 23 3 282 80.7 8.19 21 4 413 112 8.4 32 5 222 51.3 8.75 32.5 6 323 61 8.74 32.2 7 473 55 8.45 29.9
Kalibrasi
Dari  hasil  pengamatan  lapangan  didapatkan  bahwa  air  pada  sungai  tersebut  sudah memenuhi  syarat  untuk  penggunaan  air  pada  kelas  3  dan  kelas  4,  yaitu  untuk  daerah pembudidayaan ikan air tawar, peternakan, air untuk mengairi pertanaman, dan atau peruntukan lain  yang  mempersyaratkan  air  yang  sama  dengan  kegunaan  tersebut.  Tetapi  penggunaan  air tersebut  sebagai  air  untuk  kelas  1  yaitu  penggunaan  untuk  air  bakti  air  minum,  dan  atau peruntukan lain yang  mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut dan dan kelas  2,    untuk  prasarana/sarana  rekreasi  air,  pembudidayaan  ikan  air  tawar,  peternakan  ,air untuk  mengairi  pertanaman,  dan  atau  peruntukkan  lain  yang  mempersyaratkan  mutu  air  yang sama  dengan  kegunaan  tersebut    masih  tidak  memenuhi  syarat.  Pembagian  ini  mengacu  pada Peraturan Pemerintah No.82 Tahun 2001.

## Skenario
Berdasarkan hasil perhitungan pendahuluan, akan dilakukan simulasi dengan beberapa alternatif skenario, antara lain:
1. Skenario ekstrim dimana 100% penggunaan lahan berupa daerah Perkebunan.
2. Skenario ekstrim dimana 100% penggunaan lahan berupa daerah hutan.
3. Skenario dimana daerah kritis dibatasi oleh hutan selebar 15 meter.
Pada Skenario 3 ini, lahan di sekitar sungai diubah menjadi hutan selebar 15m. Daerah tersebut digunakan sebagai pelindung untuk mengurangi laju sedimen di daerah tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perubahan Tata Guna Lahan
Terdapat  perubahan  tata  guna  lahan  yang  cukup  besar  dari  tahun  2003  ke  tahun  2016. Perubahan tersebut dapat terlihat pada grafik di bawah ini.
Dari hasil pengumpulan data terlihat bahwa perubahan lahan hutan  menurun dari 32% di tahun 2003 menjadi 14% di tahun 2009 dan menurun lagi menjadi 11.8% di tahun 2016. Peningkatan daerah  pemukiman  dari  8.3%  di  tahun  2003  menjadi  11.2%  di  tahun  2009  dan  meningkat menjadi 12.3% di tahun 2016. Perkebunan  meningkat dari 27% di tahun 2003  menjadi 34% di tahun 2009 dan meningkat lagi menjadi 35.3% di tahun 2016. sedangkan sawah meningkat dari 32% di tahun 2003 menjadi 40% pada tahun 2009 kemudian konstan di tahun 2016.
Gambar 5. Perbandingan penggunaan lahan pada tahun 2003, 2009 dan 2016
(BAPPEDA, 2017)

## Hasil Model SWAT
Hasil dari pengolahan peta DEM dan sungai di overlay dengan peta penggunaan lahan dan peta tanah  membetuk  HRU  yang  kemudian  digabungkan  dengan  data  dari  stasiun  cuaca  akan menghasilkan output berupa TSS seperti pada  Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Perbandingan debit pada tahun 2003, 2009 dan 2016
Hasil  TSS  pada  daerah  ini  terlihat  pada  Gambar  7  dimana  bahwa  hasil  TSS  dengan  data  iklim yang  sama  menunjukkan  penurunan  dari  tahun  2003  ke  tahun  2009,  kemudian  meningkat  lagi pada  tahun  2016.  Kemudian  dibuat  skenario  dengan  kondisi  ekstrim  dimana  pada  skenario  1, dibuat kondisi dimana 100% daerah ini menjadi daerah perkebunan. Dan pada skenario 2 dibuat kondisi dimana 100% daerah ini menjadi daerah hutan. Perbandingan skenario ini dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil TSS pada model skenario hutan dan perkebunan
Dari  hasil  model  untuk  kedua  skenario  diatas  terlihat  bahwa  hasil  TSS  pada  model  ini menunjukkan  perbedaan  yang  sangat  mencolok  dimana  model  perkebunan  menjadi    jauh  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  model  hutan.  Hasil  rata-rata  TSS  pada  model  ini  adalah  75  mg/l untuk  model  hutan,  dan  181  mg/l  untuk  model  perkebunan.  Sementara  rata-rata  untuk  tahun 2016 adalah 178 mg/l.
Kemudian pada skenario berikutnya yaitu dengan penambahan hutan di sekitar daerah kritis dan sungai, didapatkan hasil.
Gambar 9. Hasil TSS pada model skenario penambahan daerah hutan di sekitar sungai untuk tahun 2016
Terlihat penurunan  nilai TSS di daerah ini setelah  ditambahkan hutan  di daerah sekitar sungai. Hal ini menunjukkan terjadi peningkatan kualitas sungai jika daerah kritis dibatasi oleh hutan di sekitar  sungai.  Tetapi  tidak  semua  daerah  ditutupi  oleh  hutan.  Pada  scenario  ini,  daerah  yang dilindungi hutan hanya sungai dari daerah perkebunan dan pertanian

## KESIMPULAN
Simulasi  model  QSWAT  dilakukan  terhadap  penggunaan  lahan  tahun  2003,  2009  dan 2016  dengan  menggunakan  data  input  curah  hujan  dan  iklim  tahun  pada  tahun  tersebut.  Hasil yang  diperoleh  adalah  terbentuknya  75  HRU  pada  7  sub-DAS.  Simulasi  penggunaan  lahan tahun 2003, 2009 dan 2016 menghasilkan laju sedimentasi berbeda, terjadi penurunan TSS pada tahun 2003 ke tahun 2009, kemudian  meningkat lagi pada tahun 2016. Pada skenario 1 (model perkebunan)  dan  skenario  2  (model  hutan)  yang  digunakan  menunjukkan  perbedaan  nilai  TSS pada kedua skenario tersebut jauh berbeda dimana hasil rata-rata TSS pada model ini adalah 75 mg/l  untuk  model  hutan,  dan  181  mg/l  untuk  model  perkebunan,  sementara  pada  tahun  2016 menunjukkan nilai TSS sekitar 178 mg/l. Hal ini menunjukkan keadaan daerah di DAS tersebut sudah  mulai  sangat  berbahaya  dan  membutuhkan  perhatian  khusus  untuk  penanganannya. Untuk  itu  dibuat  skenario  berikutnya  dengan  penambahan  hutan  di  sekitar  daerah  kritis  dan sungai  yang  menunjukkan  terjadi  peningkatan  kualitas  sungai  jika  daerah  kritis  dibatasi  oleh hutan di sekitar sungai.

## DAFTAR PUSTAKA
Asdak, C., (2004): Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai . Cetakan Ketiga (revisi). Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Chang,  H.,  (2008)  : Spatial  analysis  of  water  quality  trends  in  the  Han  River  basin,  South Korea , Department of Geography, Portland State University, Portland, USA. Giridhar,  M.V.S.S,  Anirudh,  R.  Rao,G.S.,  dan  Sowmiya,  P.,(2015):  DEM  Processing  for Watershed  Delineation  using  QSWAT, International  Journal  of  Scientific  & Engineering Research, 6 , 1670-1674 Hickin, E.J., (1995): River Geomorphology , the University of California, California, USA. Jumartin, F., (2011): Pemakaian Data Satelit TRMM Dalam Melihat Potensi Mikrohidro Pada Suatu Wilayah , Institut Teknologi Bandung, Bandung. Junaidi,  E.,  (2010): Penggunaan  Model  Hidrologi  Swat  (Soil  And  Water  Assessment  Tool) Dalam  Pengelolaan  DAS  Cisadane ,  Departemen  Ilmu  Tanah  dan  Sumberdaya  Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Kironoto,  B.A.,  (2008):  Konsentrasi  Sedimen  Suspensi  Rata-Rata  Kedalaman  Berdasarkan Pengukuran 1, 2, Dan 3 Titik Pada Aliran Seragam Saluran Terbuka, Dinamika Teknik Sipil, 8 , 59 - 71.
Noor, H., Vafakhah, M., Taheriyoun, M., dan Mogadhashi, M., (2014): Hydrology modelling in Taleghan  mountainous  watershed  using  SWAT, Journal  of  Water  and  Land Development , 20 , 11-18. Soemarto, C.D, (1987): Hidrologi Teknik , Penerbit Erlangga, Jakarta. Thomann,  R.V.  dan  Mueller,  J.A.,  (1987): Principles  of  Surface Water  Quality  Modelling  and Control , Manhattan College, USA.
Vigiak, O., Malago, A., Bouraoui, F., Vanmaercke, M., dan Poesen, J., (2015): Adapting SWAT hillslope  erosion  model  to  predict  sediment  concentrations  and  yields  in  large  Basins, Science of the Total Environment, Elsevier , 538 , 855-875. Vink, A.P.A., (1975). Land Use in Advancing Agriculture . Springer-Verlag, New York.
Wangpimool,  W.  dan  Pongput,  K.,  (2013)  :  Hydrological  Evaluation  with  SWAT  Model  and Numerical Weather Prediction for Flash Flood Warning System in Thailand, Journal of Earth Science and Engineering , 6 , 349-357.