ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Analisis Sebaran BOD dan TSS pada Sungai Kapuas di Sekitar PTPN XIII Rimba Belian Kabupaten Sanggau
Allisha Larasati 1 *, Winardi 1 , dan Rizki Purnaini 1
1 Jurusan Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl Prof Dr H Hadari Nawawi Pontianak 78124 E-mail Korespondensi *allisha2406@gmail.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i2.24586 Submitted February 1 st 2024, Accepted May 4 th 2024, Published August 15 th 2024

## Abstrak
Area  penelitian  ini,  yaitu  Sungai  Kapuas,  berperan  sebagai  tempat  pembuangan  limbah  dari  kegiatan  rumah  tangga, mencakup mandi, mencuci, dan sanitasi (MCK), serta limbah dari sektor industri dan perkebunan. PTPN XIII Rimba Belian, terletak di Dusun Rimba Belian, Desa Semerangkai, Kecamatan Kapuas, Kabupaten Sanggau, beroperasi dalam produksi minyak sawit (CPO), menyebabkan terbentuknya limbah yang mengandung senyawa organik seperti BOD dan TSS. Limbah dari  IPAL  pabrik  PTPN  yang  masuk  ke  sungai  dapat  menyebabkan  sungai  menjadi  tidak  layak  digunakan  dan  dapat menimbulkan  penyakit,  serta  dapat  menyebabkan  penurunan  daya  tampung  sungai.  Sehingga,  diperlukan  pemodelan untuk  menganalisis  penyebaran  BOD  dan  TSS  serta  menghitung  kapasitas  daya  tampung  terhadap  pencemaran menggunakan model WASP 7.5. Tujuan pemodelan ini yaitu untuk meramalkan kapasitas daya tampung sungai terhadap pencemaran dan dampak perubahan kualitas air sungai yang diakibatkan oleh perkebunan kelapa sawit di sekitar Sungai Kapuas pada lokasi penelitian. Pemodelan dilakukan dengan cara pembagian segmen pada sungai lokasi penelitian yang terdiri dari 6 segmen. Hasil dari penelitian ini menunjukkan jika pabrik PTPN XIII memiliki peran yang cukup besar dalam menyumbangkan parameter BOD dan TSS. Daya tampung beban pencemar untuk parameter BOD pada lokasi penelitian menunjukkan nilai positif pada seluruh segmen, kecuali segmen 4 yang bernilai negatif. Sedangkan daya tampung beban pencemar untuk parameter TSS menunjukkan nilai positif pada seluruh segmennya.
Kata Kunci : beban pencemar, Sungai Kapuas, limbah organic, daya tampung

## Abstrac t
The research area, namely the Kapuas River, serves as a disposal site for waste from household activities, including bathing, washing, and sanitation (MCK), as well as waste from the industrial and plantation sectors. PTPN XIII Rimba Belian, located in Rimba Belian Hamlet, Semerangkai Village, Kapuas Subdistrict, Sanggau Regency, operates in palm oil (CPO) production, resulting  in  the  formation  of waste  containing  organic  compounds  such  as  BOD  and  TSS.  Waste  from  the  PTPN  factory's wastewater treatment plant (IPAL) that enters the river can render the river unsuitable for use, leading to diseases, and may cause a decrease in the river's assimilative capacity. Therefore, modeling is needed to analyze the spread of BOD and TSS and calculate the assimilative capacity for pollution using the WASP 7.5 model. The objective of this modeling is to predict the river's assimilative capacity for pollution and the impact of changes in water quality caused by oil palm plantations around the Kapuas River in the research location. The modeling is conducted by segmenting the river into 6 segments. The results of this  study  indicate  that  the  PTPN  XIII  factory  plays  a  significant  role  in  contributing  to  BOD  and  TSS  parameters.  The assimilative capacity for BOD in the research location shows positive values in all segments except for segment 4, which has a negative value. Meanwhile, the assimilative capacity for TSS pollution load shows positive values in all segments.
Key words : pollution load, Kapuas River, orhanic waste, capacity

## PENDAHULUAN
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan zona yang ditentukan secara topografi di mana air hujan mengalir dan terkumpul. Air dalam DAS mengikuti siklus hidrologi alami, mulai dari permukaan laut menuju atmosfer, turun ke permukaan tanah, dan akhirnya kembali ke laut. DAS mencakup wilayah di mana air hujan mengalir dan terkumpul, yang kemudian dapat dimanfaatkan oleh manusia atau organisme hidup setelah sementara waktu tertahan di sungai, danau, dan dalam tanah (Bokings, 2020).
Sungai Kapuas, yang terletak di provinsi Kalimantan Barat, adalah sungai terpanjang di Indonesia, membentang  sepanjang  1.143  kilometer.  Penduduk  Kabupaten  Sanggau  menggunakan  Sungai  Kapuas sebagai tempat pembuangan limbah cair dari kegiatan rumah tangga, seperti mandi, mencuci, dan sanitasi, serta  limbah  dari  sektor  industri  dan  perkebunan.  Pemanfaatan  air  limbah  oleh  masyarakat  ini  dapat berdampak negatif terhadap kualitas air sungai (Mahyudin et al., 2015).

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa , 2024; 17( 2) 186-197
PTPN XIII adalah satu-satunya Badan Usaha Milik Negara (BUMN) di Kalimantan yang bergerak di sektor perkebunan. PTPN XIII Rimba Belian terletak di Dusun Rimba Belian, Desa Semerangkai, Kecamatan Kapuas,  Kabupaten  Sanggau,  dan  memproduksi  minyak  kelapa  sawit  mentah  (CPO)  dengan  kapasitas produksi 30-60 ton per jam. Limbah dari kelapa sawit memiliki kandungan senyawa organik yang signifikan. Limbah cair pabrik kelapa sawit  menyertakan BOD sebesar 9242,60 mg/L dan TSS sebesar 10250 mg/L (Viena et al., 2023). Langkah-langkah dalam mengekstrak, memisahkan, dan menyuling minyak kelapa sawit merupakan kontributor terbesar terhadap tingginya kandungan organik dalam limbah cair kelapa sawit. Kandungan  BOD  yang  tinggi  mengurangi  kadar  oksigen  terlarut  (DO)  dalam  limbah,  menyebabkan peningkatan senyawa organik yang dihasilkan dan meningkatkan nilai zat padat tersuspensi (TSS). Limbah cair  yang  dihasilkan  oleh  pabrik  kelapa  sawit  selama  proses  pengolahan  minyak  kelapa  sawit  mentah mengalir ke sungai, menyebabkan pencemaran di dalamnya, yang sekaligus berfungsi sebagai sumber air harian bagi masyarakat setempat. Konsekuensinya, kualitas air sungai menjadi tidak layak untuk dikonsumsi atau digunakan untuk keperluan mandi, meningkatkan potensi risiko penyakit.
Daya dukung perairan adalah kemampuan perairan dalam mengolah limbah organik yang masuk ke dalamnya. Semakin baik atau cepat perairan itu mengolah limbah, maka semakin besar daya dukungnya. Daya tampung perairan adalah kemampuan perairan dalam menampung limbah organik yang masuk ke dalamnya  (Rahadi et al., 2013). Pencemaran perairan terjadi ketika jumlah limbah organik yang masuk melebihi  kapasitas  daya  tampung  perairan.  Daya  dukung  dan  kapasitas  daya  tampung  perairan dipengaruhi oleh sejumlah faktor fisik, kimia, dan biologi, seperti suhu, pH, kandungan oksigen terlarut, dan  kandungan  nutrien.  Daya  dukung  dapat  dihitung  dengan  mengurangkan  kapasitas  daya  tampung beban  pencemaran  dari  jumlah  pencemaran  yang  sebenarnya  (Irsanda  et  al.,  2014).  Daya  dukung  bisa memiliki  nilai  nol  atau  negatif,  sementara  daya  tampung  selalu  memiliki  nilai  positif.  Pemodelan  dapat digunakan untuk melakukan perkiraan terkait daya dukung dan kapasitas daya tampung perairan. Dengan memodelkan  aliran  air  dan  kualitas  air  di  suatu  perairan,  dapat  diketahui  kemampuan  perairan  dalam mengolah limbah organik dan menampung limbah organik yang masuk ke dalamnya.
Purnaini  et  al.,  (2019)  juga  menyelidiki  penyebaran  kontaminan  di  sungai  menggunakan  WASP, dengan fokus pada bagian bawah Sungai Kapuas Kecil. Studi tersebut, berjudul "Modeling Distribusi BOD di Sungai Kapuas Kecil Bagian Bawah Menggunakan WASP," bertujuan untuk mengukur perubahan kualitas air yang disebabkan oleh masukan dari berbagai sumber pencemar yang memengaruhi tingkat BOD di Sungai Kapuas Kecil. Penggunaan model WASP dimaksudkan untuk memantau kualitas air dan mengurangi pencemaran  air.  Data  menunjukkan  dampak  besar  dari  pembuangan  domestik  perkotaan  dan  non- domestik terhadap kualitas air sungai. Konsentrasi BOD ditemukan lebih tinggi selama musim kemarau dibandingkan  musim  hujan,  tanpa  memperhitungkan  kondisi  pasang  surut.  Menurut  model  distribusi spasial,  akumulasi  beban  pencemaran  BOD  dimulai  sekitar  5  km  di  hilir  batas  hulu,  dengan  lonjakan konsentrasi tinggi di segmen 27, yang bersumber dari Sungai Landak dan Parit Pekong. Konsentrasi BOD kemudian  fluktuatif  sebelum  meningkat  kembali  dalam  jarak  5  km  dari  area  hulu,  kemudian  secara bertahap menurun ke hilir. Penelitian ini menggunakan model dinamis WASP untuk mengevaluasi berbagai elemen kualitas air di berbagai jenis badan air, termasuk kolam, sungai, danau, waduk, muara, dan perairan pesisir. Prinsip konversi massa menjadi dasar analisis dalam penelitian ini (Saily et al., 2019). Model WASP menggunakan prinsip konversi massa dalam dimensi geografis dan temporal untuk mengevaluasi setiap komponen kualitas air berdasarkan input spasial dan temporal sepanjang pergerakan. Sehingga, apabila terjadi  penurunan  atau  peningkatan  dalam  aliran  limbah,  model  ini  mampu  mensimulasikan  atau memproyeksikan perubahan kualitas air. Pendekatan simulasi semacam ini dapat berguna dalam menilai kemampuan suatu badan air untuk menanggung beban pencemaran sesuai dengan standar kualitas air yang telah ditentukan (Hindriani et al., 2013).
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  diperlukan  pemodelan  untuk  menganalisis  penyebaran  BOD  dan TSS,  serta  menghitung  kapasitas  daya  tampung  terhadap  pencemaran  dengan  menggunakan  model WASP. Tujuannya adalah untuk  memproyeksikan pola penyebaran dan kapasitas daya tampung sungai terhadap pencemaran, serta perkiraan perubahan kualitas air sungai yang disebabkan oleh perkebunan kelapa sawit dan upaya pengendalian pencemaran di sekitar PTPN XIII Rimba Belian di Sungai Kapuas. Lokasi penelitian dipilih karena memiliki berbagai sumber pencemar, termasuk kebun sawit, pabrik sawit, pemukiman,  dan  perkebunan  campuran.  Limbah  cair  dari  pabrik  kelapa  sawit,  contohnya,  memiliki
kandungan BOD sebesar 9242,60 mg/L dan TSS sebesar 10250 mg/L  (Viena et  al.,  2023). Angka-angka tersebut  memiliki  konsekuensi  yang  signifikan  karena  melampaui  batas  standar  kualitas  limbah  yang ditetapkan dalam Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 5 Tahun 2014 tentang Standar Kualitas Air Limbah.  Peraturan  ini  menetapkan  batas  maksimum  untuk  kandungan  BOD  hingga  100  mg/L  dan  TSS hingga 250 mg/L (Kementerian Lingkungan Hidup Republik Indonesia, 2014).

## METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian  ini  dilakukan  di  sepanjang  Sungai  Kapuas,  khususnya  di  sekitar  PTPN  XIII Rimba  Belian,  yang  terletak  di  Dusun  Rimba  Belian,  Desa  Semerangkai,  Kecamatan  Kapuas,  Kabupaten Sanggau, Kalimantan Barat. Panjang area penelitian ini sekitar ± 5,66 km. Penentuan lokasi pengambilan sampel  dilakukan  dengan  membagi  area  menjadi  enam  segmen  untuk  mengestimasi  potensi  beban pencemaran. Pembagian ini didasarkan pada sumber pencemar, seperti pemukiman, saluran limbah dari pabrik PTPN XIII, dan perkebunan kelapa sawit PTPN XIII Rimba Belian. Pengambilan sampel uji kualitas air dilakukan di lima titik yang telah ditentukan.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Perangkat lunak WASP 7.5 merupakan alat yang membantu dalam meramalkan dampak fenomena alam  atau  pencemaran  buatan  terhadap  kualitas  air,  menyajikan  kesimpulan  untuk  mengatasi  isu pencemaran air. Informasi yang dibutuhkan untuk menggunakan model WASP melibatkan data hidrolika segmen sungai, laju aliran, beban pencemar, dan konsentrasi parameter pencemar yang akan dianalisis di batas hulu dan batas hilir. Data hidrolika segmen yang diperlukan untuk pemrosesan mencakup panjang, kedalaman, lebar, velocity multiplier, velocity exponent, depth multiplier, dan depth exponent. Parameter kualitas air yang disimulasikan dalam pemodelan terbatas pada parameter BOD dan TSS. Input data WASP dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data dan Sumber Data Input WASP
Toolbar Data Sumber Data Data Set Description             : Sungai Kapuas Sekitar PTPN XIII Deafult Comments               : Parameter BOD Model Type             : Eutrophication
Hydrodynamics       : Net Flows
Solution Technique  : EULER
Bed Volume             : Static Time Step                 : 0,90 Max Time Step         : 1,000 Min Time Step          : 0,0001 Travel Time              : 3 hari
Toolbar Data Sumber Data Print Interval 0,25 Deafult Segment Panjang Segmen (meter) Google Earth Lebar Segmen (meter) Google Earth Kedalaman (meter) Pengukuran langsung Volume (m 3 ) Perhitungan Excel Velocity Multiplier Studi Literatur Velocity Exponent Studi Literatur Depth Multiplier Studi Literatur Depth Exponent Studi Literatur System CBOD1 : Simulated Constants BOD (1) Decay Rate Constant @20°C (per day) Trial and Error Loads Beban Pencemar BOD per segmen (kg/hari) Perhitungan Beban Pencemar Flows Debit (m 3 /s) Pengukuran Langsung Bounderies Data Konsentrasi BOD Hulu dan Hilir Hasil Sampling
Pada fase pemodelan, proses kalibrasi model menjadi kritis untuk mengoptimalkan tingkat akurasi. Langkah-langkah  kalibrasi  melibatkan  perbandingan  antara  prediksi  model  dan  nilai  aktual,  dengan memilih dan mengisi konstanta data dari menu toolbar sesuai dengan rentang nilai yang telah ditentukan untuk setiap parameter. Metode trial and error diterapkan dalam proses ini. Tujuan dari kalibrasi model adalah  guna  memastikan  hasil  yang  lebih  sesuai  dengan  keadaan  pemantauan  di  sungai  yang  sedang dianalisis.
Uji statistik dapat diterapkan untuk memeriksa kesesuaian output model dengan nilai sebenarnya. Root Mean Square Error (RMSE) digunakan sebagai kriteria untuk menilai validitas model setelah diperoleh. RMSE  berfungsi  sebagai  metode  evaluasi  prediksi  dalam  pemodelan,  dan  nilai  RMSE  yang  rendah menunjukkan  bahwa  perubahan  nilai  model  mendekati  perubahan  nilai  pengukuran.  Nilai  RMSE  dapat diperoleh melalui rumus berikut (Gus Nengsih et al., 2023):
RMSE = √ ∑(𝑦 ′ −𝑦) 2
𝑛 …………………………………………….(1)
Dimana  : y'  : nilai data aktual y  : nilai data prediksi n   : jumlah data
Pemodelan simulasi kualitas air yang diterapkan dalam penelitian ini diarahkan untuk meramalkan kondisi  kualitas  air  di  Sungai  Kapuas  di  sekitar  PTPN  XIII  Rimba  Belian  dengan  mempertimbangkan beberapa skenario. Penelitian ini mencakup empat skenario yang telah direncanakan, yang melibatkan hal- hal berikut:
1. Skenario  pertama  digunakan  sebagai  dasar  untuk  memodelkan  dan  mengkalibrasi  sesuai  dengan kondisi eksisting kualitas air sungai. Data yang dimasukkan mencakup informasi tentang kualitas air, data hidrometri, dan hasil perhitungan beban pencemar. Skenario 1 ini juga berfungsi sebagai model kalibrasi.
2. Skenario kedua  melibatkan pemodelan  yang  mengasumsikan bahwa effluent  IPAL PTPN XIII Rimba Belian memenuhi standar kualitas air limbah untuk industri minyak sawit,  sebagaimana yang diatur dalam Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 5 Tahun 2014 tentang Baku Mutu Air Limbah. Tujuan dari skenario ini adalah untuk mengevaluasi dampak dari pembuangan air limbah industri terhadap kualitas air sungai.
3. Skenario ketiga melibatkan pemodelan yang mengasumsikan bahwa tidak ada outfall dari pabrik PTPN XIII Rimba Belian di lokasi penelitian yang membuang limbah ke sungai. Tujuan dari skenario ini adalah untuk menilai sejauh mana dampak kegiatan industri terhadap kualitas sungai.
4. Skenario keempat melibatkan pemodelan dengan peningkatan beban pencemar sebesar 50% pada semua segmen. Tujuan skenario ini yaitu untuk mendapatkan kapasitas daya tampung sungai terhadap beban pencemaran di lokasi penelitian.

## HASIL PEMBAHASAN Kalibrasi dan Validasi Model
Kalibrasi  adalah  langkah  yang  diambil  untuk  menyesuaikan  nilai  konstanta  parameter  dengan maksud mencapai hasil yang sesuai dengan kondisi kualitas air (Kurniawan et al., 2017). Kalibrasi model untuk parameter BOD dilakukan dengan cara mengubah konstanta BOD Decay Rate Scale Factor dan juga Loads. Penetapan konstanta BOD Decay Rate Scale Factor dan juga Loads ini dilakukan dengan cara trial and  error.  Kalibrasi  model  untuk  parameter  TSS  dilakukan  dengan  cara  mengubah  Loads.  Beberapa pelaksanaan model ini melibatkan trial and error. Hasil kalibrasi model untuk kapasitas beban pencemar BOD dan TSS di Sungai Kapuas di sekitar PTPN XIII Rimba Belian ditampilkan pada gambar berikut.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Hasil Kalibrasi Model Daya Tampung Beban Pencemar Parameter BOD; (b) Hasil Kalibrasi Model Daya Tampung Beban Pencemar Parameter BOD TSS
Hasil  kalibrasi  parameter  model  BOD  dan  TSS  pada  setiap  segmen  mendekati  kondisi  eksisting parameter  BOD  dan  TSS.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  kesesuaian  antara  hasil  pengukuran lapangan  dan  perhitungan  model,  memungkinkan  penggunaan  model  untuk  mengevaluasi  skenario simulasi  berikutnya.  Dalam  konteks  pemodelan,  pemanfaatan  jarak  digunakan  untuk  menggambarkan perpindahan  aliran  dari  hulu  ke  hilir,  memberikan  pemahaman  terhadap  perubahan  konsentrasi  beban pencemar yang terjadi pada wilayah penelitian pada jarak tertentu. Hasil kalibrasi yang diperoleh kemudian diuji secara statistik dengan Root Mean Square Error (RMSE) guna menilai seberapa akurat nilai kalibrasi yang diprediksi oleh WASP dalam mencocokkan kondisi aktual di lapangan dengan tingkat kesalahan yang minimal. Hasil uji statistik RMSE dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Perhitungan RMSE  menghasilkan nilai error sebesar 0,0940 untuk parameter BOD dan sebesar 0,0876 untuk parameter TSS. Berdasarkan nilai tersebut  maka  dapat  disimpulkan  tingkatan  akurasi  hasil  prediksi  sudah  sesuai  karena  nilai  error  yang dihasilkan kecil Tabel 2. Perhitungan RMSE Parameter BOD
Parameter BOD Aktual (y’) Prediksi (y) Selisih (y’ -y) (y’ -y) 2 1,5 1,62 -0,12 0,0144 1,54 1,43 0,11 0,0121 1,61 1,61 0,00 0,0000 6,44 6,44 0,00 0,0000 1,51 1,40 0,11 0,0121 1,58 1,46 0,12 0,0144 Jumlah 0,0530 RMSE 0,0940
0 1 2 3 4 5 6 7 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Trial & Error 0 10 20 30 40 50 60 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Trial & Error

## Tabel 3. Perhitungan RMSE Parameter TSS

## Parameter TSS
Aktual (y’) Prediksi (y) Selisih (y’ -y) (y’ -y) 2 8 7,85 0,15 0,0225 7.33 7,31 0,02 0,0004 6 5,90 0,10 0,0100 6 6,03 -0,03 0,0009 8 7,99 0,01 0,0001 8 7,89 0,11 0,0121 Jumlah 0,0460 RMSE 0,0876

## Simulasi Pemodelan Parameter BOD
Berdasarkan hasil simulasi skenario pertama, yaitu skenario dengan data eksisting dapat dilihat jika nilai BOD pada segmen 4 melebihi baku mutu air bersih dengan nilai BOD eksisting sebesar 6,44 mg/L. Hal ini dikarenakan pada segmen 4 tersebut terdapat outfall IPAL PTPN XIII Rimba Belian, sehingga kadar BOD pada sungai melebihi baku mutu air bersih peruntukkan kelas II. Data eksisting BOD untuk effluent IPAL PTPN  XIII  Rimba  Belian  adalah  sebesar  55  mg/L  yang  dimana  nilai  ini  masih  memenuhi  baku  mutu  air limbah industri minyak sawit berdasarkan Permen LH No. 5 tahun 2014, yaitu dengan nilai baku mutu BOD sebesar 100  mg/L. Melalui hal tersebut, maka perlu  dilakukan pengkajian ulang pada  pengolahan IPAL PTPN XIII Rimba Belian karena dengan kondisi effluent yang masih memenuhi baku mutu air limbah masih dapat mencemari sungai.
Gambar 3. (a) Skenario dengan Keadaan Eksisting; (b) Skenario Effluent IPAL PTPN Sesuai Baku Mutu Air Limbah Pabrik Sawit
Berdasarkan hasil simulasi skenario kedua, yaitu skenario dengan keadaan effluent IPAL PTPN XIII Rimba Belian dalam kondisi memenuhi baku  mutu  air limbah untuk industri minyak  sawit seperti yang tertera pada Permen LH No. 5 tahun 2014 tentang Baku Mutu Air Limbah, yaitu dengan nilai 100 mg/L untuk  nilai  BOD.  Pada  grafik  yang  terdapat  pada  Gambar  5.  terlihat  jika  nilai  BOD  pada  segmen  4 mengalami kenaikan bahkan melebihi dari data lapangan dengan nilai hasil simulasi 7,31 mg/L dan nilai data lapangan sebesar 6,44 mg/L. Hal ini dikarenakan nilai BOD data eksisting effluent pada IPAL PTPN XIII Rimba Belian masih berada di bawah baku mutu air limbah dengan nilai BOD eksisting 55 mg/L, sehingga saat dilakukan simulasi pada skenario ini terjadi penambahan pada nilai BOD. Melalui grafik tersebut maka perlu dilakukan pengurangan beban pencemar untuk segmen 4 agar konsentrasi BOD dapat memenuhi standar baku mutu.
0 1 2 3 4 5 6 7 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 1 0 1 2 3 4 5 6 7 0,21 1,28 3,4
4,39 5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 2
Gambar 4. (a) Skenario Keadaan Sungai Tanpa Adanya Outfall PTPN; (b) Skenario Penambahan Beban Pencemar 50%
Hasil  simulasi  skenario  ketiga,  yang  merupakan  kondisi  sungai  tanpa  outfall  dari  IPAL  PTPN  XIII Rimba Belian, menunjukkan bahwa nilai BOD pada semua segmen memenuhi standar baku mutu air kelas II. Hal ini menunjukkan bahwa outfall dari IPAL PTPN XIII Rimba Belian memiliki dampak yang signifikan dalam meningkatkan kadar BOD di sungai. Oleh karena itu, ketika dilakukan skenario tanpa outfall PTPN XIII dan hanya dengan kegiatan domestik sebagai sumber pencemarnya, hasil simulasi menunjukkan nilai BOD  yang  rendah,  yaitu  1,54  mg/L.  Nilai  ini  berada  di  bawah  baku  mutu  peruntukkan  air  kelas  II, menunjukkan  potensi  perbaikan  kualitas  air  sungai  jika  kegiatan  industri  dihilangkan.  Sedangkan  hasil simulasi skenario keempat, yang melibatkan peningkatan beban pencemar sebesar 50%, terlihat bahwa nilai BOD pada semua segmen masih memenuhi standar kualitas air bersih untuk kelas II, kecuali pada segmen 4 yang memiliki nilai BOD sebesar 9,66 mg/L. Oleh karena itu, diperlukan tindakan penurunan beban pencemar pada segmen 4 agar konsentrasi BOD dapat memenuhi standar kualitas yang ditetapkan.

## Simulasi Pemodelan Parameter TSS
Berdasarkan hasil simulasi skenario pertama dengan melibatkan data eksisting, terlihat bahwa nilai TSS masih berada di bawah standar kualitas air bersih untuk air kelas II, yang memiliki batasan TSS sebesar 50 mg/L. Simulasi menunjukkan kisaran nilai TSS antara 5,90 hingga 7,99 mg/L. Kandungan TSS tersebut dapat mempengaruhi masuknya cahaya matahari ke dalam badan air permukaan, yang selanjutnya dapat menghambat fotosintesis fitoplankton (Purba et al., 2018).
Gambar 5. (a) Skenario dengan Keadaan Eksisting; (b) Skenario Effluent IPAL PTPN Sesuai Baku Mutu Air Limbah Pabrik Sawit
0 1 2 3 4 5 6 7 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu
Skenario 4
0 10 20 30 40 50 60 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 1 0 10 20 30 40 50 60 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 2
Hasil simulasi skenario kedua, di mana effluent IPAL PTPN XIII Rimba Belian mematuhi baku mutu air  limbah  untuk  industri  minyak  sawit  sesuai  dengan  Permen  LH  No.  5  tahun  2014,  menunjukkan konsentrasi TSS sebesar 250 mg/L. Dari grafik pada Gambar 9, dapat diamati penurunan nilai TSS dari data lapangan, yaitu 6 mg/L, menjadi 3,89 mg/L dalam hasil simulasi. Penurunan ini disebabkan oleh kondisi effluent  IPAL  PTPN  XIII  Rimba  Belian  yang  pada  kenyataannya  melebihi  baku  mutu,  dengan  nilai  data eksisting sebesar 408 mg/L. Dengan demikian, saat dilakukan simulasi dengan kondisi effluent IPAL yang mematuhi baku mutu air limbah industri minyak sawit, terjadi penurunan konsentrasi TSS.
Dari hasil simulasi skenario ketiga, yang menggambarkan situasi sungai tanpa adanya outfall dari IPAL PTPN XIII Rimba Belian, terlihat bahwa konsentrasi TSS pada semua segmen mematuhi standar kualitas air kelas II, yang menetapkan batas maksimal TSS sebesar 50 mg/L (Pemerintah Republik Indonesia, 2021). Selain itu, melalui grafik hasil simulasi pada Gambar 10. juga menunjukkan kadar TSS yang lebih dari kondisi eksisting pada segmen 4 dengan nilai TSS hasil simulasi sebesar 3,5 mg/L dan data eksisting sebesar 6 mg/L. Hal ini dikarenakan data eksisting TSS untuk effluent IPAL PTPN XIII Rimba Belian memiliki nilai yang besar dan melewati baku mutu air limbah industri minyak sawit seperti yang tertera pada Permen LH No. 5 tahun 2014 dengan nilai baku mutu TSS sebesar 250 mg/L sedangkan untuk nilai data eksisting TSS pada effluent IPAL PTPN XIII Rimba Belian adalah sebesar 408 mg/L. Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan jika  kegiatan  industri  PTPN  XIII  Rimba  Belian  berperan  besar  dalam  menyumbangkan  kadar  TSS  pada Sungai Kapuas yang terdapat disekitarnya, karena saat dilakukan simulasi skenario dengan anggapan tidak ada outfall PTPN XIII dan hanya ada kegiatan domestik sebagai sumber pencemarnya diperoleh hasil TSS yang menurun dari data lapangan, walaupun pada data eksisting kadar TSS pada semua segmen masih berada jauh di bawah baku mutu air bersih peruntukkan air kelas II. Akan tetapi, dengan adanya simulasi skenario dengan keadaan sungai tanpa adanya outfall dari IPAL PTPN XIII Rimba Belian menunjukkan jika kualitas air sungai pada lokasi penelitian dapat menjadi lebih baik lagi dari kondisi yang ada.
Gambar 6. (a) Skenario Keadaan Sungai Tanpa Adanya Outfall PTPN; (b) Skenario Penambahan Beban Pencemar 50%
Dari hasil simulasi skenario keempat, yang melibatkan peningkatan beban pencemar sebesar 50%, dapat diamati bahwa terjadi peningkatan kadar TSS di semua segmen. Meskipun demikian, nilai tersebut masih berada jauh di bawah standar kualitas air bersih untuk air kelas II. Oleh karena itu, sungai masih mampu menampung beban pencemar TSS. Faktornya adalah kemampuan sungai dalam menanggulangi masukan  beban  pencemaran  tanpa  melebihi  kapasitasnya  dalam  menjalankan  proses  pemurnian  alami atau  self-purification.  Hal  ini  diperkuat  oleh  waktu  kontak  yang  mencukupi  dan  jarak  yang  memadai. Sehingga,  sungai masih  memiliki kapasitas untuk  menampung pencemaran (Novita et al., 2023). Untuk mencegah  kapasitas  daya  tampung  Sungai  Kapuas  di  lokasi  penelitian  melebihi  beban  pencemar, diperlukan  pengurangan.  Strategi  pengolahan  limbah  cair  dapat  membantu  mengurangi  tingkat pencemaran  (Hendrawan  et  al.,  2015;  Hidayah  et  al.,  2023).  Oleh  karena  itu,  kapasitas  sungai  untuk menampung pencemaran akan bertambah.
0 10 20 30 40 50 60 0,21 1,28 3,4 4,39
5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 3 0 10 20 30 40 50 60 0,21 1,28 3,4
4,39 5,69 6,87 Jarak (Km) Data Lapangan Baku Mutu Skenario 4
Perhitungan  daya  tampung  beban  pencemar  (DTBP)  diperlukan  sebagai  bagian  dari  strategi pengelolaan  pencemaran  untuk  berbagai  sumber  pencemar  yang  memasuki  sumber  air,  dengan mempertimbangkan karakteristik alami sumber air dan standar mutu air yang ditetapkan (Kurniawan et al., 2017).  Berdasarkan  hasil  simulasi  skenario  yang  dilakukan,  Sungai  Kapuas  pada  lokasi  penelitian  dapat menampung beban pencemar hingga 50% penambahan beban pencemaran. Rekapitulasi beban pencemar pada lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Rekapitulasi Beban Pencemar dalam (kg/hari)
Skenario Segmen 1 2 3 4 5 6 Skenario 1 BOD 3873,15 2909,74 3989,84 13975,54 3193,77 4453,72 Skenario 2 BOD 3873,15 2909,74 3989,84 15862,98 3193,77 4453,72 Skenario 3 BOD 3873,15 2909,74 3989,84 3337,44 3193,77 4453,72 Skenario 4 BOD 5809,73 4364,61 5984,76 20963,31 4790,66 6680,58 Baku Mutu BOD 7257.06 6178.71 7540.79 6591.45 6953.53 9282.49 Skenario 1 TSS 9320,53 7426,03 7285,40 6505,86 9063,43 11925,43 Skenario 2 TSS 9320,53 7426,03 7285,40 4190,47 9063,43 11925,43 Skenario 3 TSS 9320,53 7426,03 7285,40 3773,40 9063,43 11925,43 Skenario 4 TSS 13980,80 11139,04 10928,11 9758,79 13595,15 17888,14 Baku Mutu TSS 59398.19 50835.72 61688.54 53881.85 56738.56 75664.77
Daya tampung beban pencemar pada penelitian ini menggunakan nilai beban pencemar dari baku mutu air bersih kelas II. Kemudian dilakukan perhitungan untuk mencari selisih antara skenario pertama, yaitu  skenario  dengan  kondisi  eksisting  dan  baku  mutu  untuk  mencari  tahu  selisih  bernilai  positif  atau negatif. Berdasarkan Keputusan Menteri LHK No. 317/Menlhk/Setjen/KUM.1/7/2018 Tentang Penetapan Daya Tampung Beban  Pencemaran Air Dan Alokasi Beban  Pencemaran Air Sungai Kapuas, nilai negatif menunjukkan  jika  beban  eksisting  lebih  kecil  dari  DTBP,  sehingga  tidak  diperlukan  penurunan  beban. Sedangkan untuk nilai positif menunjukkan jika beban eksisting telah melampaui DTBP, sehingga perlu penurunan beban pencemaran. Rekapitulasi DTBP Sungai Kapuas pada lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rekapitulasi Daya Tampung Beban Pencemar
Segmen Beban Pencemar Eksisting (kg/hari) Daya Tampung Beban Pencemar (kg/hari) Selisih Antara Eksisting dan DTBP (kg/hari) BOD 1 3873,15 7257.06 -3383,91 2 2909,74 6178.71 -3268,97 3 3989,84 7540.79 -3550,95 4 13975,54 6591.45 7384,09 5 3193,77 6953.53 -3759,76 6 4453,72 9282.49 -4828,77 TSS 1 9320.53 59398.19 -50077,66 2 7426.03 50835.72 -43409,69 3 7285.40 61688.54 -54403,14 4 6505.86 53881.85 -47375,99 5 9063.43 56738.56 -47675,13 6 11925.43 75664.77 -63739,34
Menurut tabel tersebut, parameter BOD menunjukkan nilai negatif pada sebagian besar segmen, dengan hanya segmen 4 yang menunjukkan nilai positif. Hal ini mengindikasikan bahwa segmen 4 telah melampaui  kapasitasnya  dan  tergolong  sebagai  tercemar,  tidak  mampu  menampung  lebih  banyak kontaminan dalam aliran sungai. Untuk memenuhi kapasitas sungai, beban pencemar BOD pada segmen 4 perlu dikurangi. Di sisi lain, nilai negatif untuk parameter TSS tercatat pada semua segmen, menunjukkan bahwa  sungai  di  lokasi  tersebut  masih  menerima  beban  pencemar  TSS  dan  belum  mencapai  kapasitas
maksimalnya. Alokasi beban pencemar kemudian digunakan untuk menentukan jumlah beban pencemar yang harus dikurangi berdasarkan jenis sumber polusi (sektoral). Tabel 6 menjelaskan bagaimana alokasi beban pencemar dilakukan.
Tabel 6. Alokasi Beban Pencemaran
Segmen Beban Pencemar Berdasarkan Sektor (kg/hari) Domestik Industri Perkebunan BOD 1 -879,82 -101,52 -2402,57 2 -849,93 -98,07 -2320,97 3 -923,25 -106,53 -2521,17 4 1919,86 221,53 5242,70 5 -977,54 -112,79 -2669,43 6 -1255,48 -144,86 -3428,43 Total -2966,16 -342,24 -8099,87 TSS 1 -25539,61 -21032,61 -3505,44 2 -22138,94 -18232,07 -3038,68 3 -27745,60 -22849,32 -3808,22 4 -24161,75 -19897,92 -3316,32 5 -24314,32 -20023,55 -3337,26 6 -32507,06 -26770,52 -4461,76 Total -156407,28 -128805,99 -21467,68
Tabel 6 menunjukkan nilai alokasi beban pencemar pada sektor domestik, industri dan perkebunan. Alokasi beban pencemaran untuk parameter BOD terbesar terdapat pada sektor industri dengan alokasi beban  pencemar  sebesar  -342,24  kg/hari  dan  yang  terkecil  terdapat  pada  sektor  perkebunan  dengan alokasi beban pencemaran sebesar -8099,87 kg/hari. Besarnya nilai alokasi beban pencemar pada sektor industri menunjukkan jika sektor industri memiliki peran yang cukup besar dalam menyumbangkan beban pencemaran  BOD  pada  sungai  di  lokasi  penelitian  dikarenakan  memiliki  nilai  yang  mendekati  positif. Sedangkan  alokasi  beban  pencemaran  untuk  parameter  TSS  terbesar  tedapat  pada  sektor  perkebunan dengan  alokasi  beban  pencemar  sebesar  -21467,68  kg/hari  dan  yang  terkecil  terdapat  pada  sektor domestik  dengan  alokasi  beban  pencemaran  sebesar  -156407,28  kg/hari.  Besarnya  nilai  alokasi  beban pencemar pada sektor perkebunan menunjukkan jika sektor perkebunan memiliki peran yang cukup besar dalam menyumbangkan beban pencemaran TSS pada sungai di lokasi penelitian dikarenakan memiliki nilai yang  mendekati  positif.  Berdasarkan  Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  Dan  Kehutanan  No. 317/Menlhk/Setjen/KUM.1/7/2018 Tentang Penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran Air Dan Alokasi Beban Pencemaran Air Sungai Kapuas, nilai negatif menunjukkan jika beban eksisting lebih kecil dari DTBP, sehingga  tidak  diperlukan  penurunan  beban.  Sedangkan  untuk  nilai  positif  menunjukkan  jika  beban eksisting telah melampaui DTBP, sehingga perlu penurunan beban pencemaran. Kapasitas berlebih pada sungai dapat menghambat proses self-purifikasi yang didukung oleh kapasitas lingkungan. Pemulihan akan terjadi  ketika  beban  pencemar  yang  masuk  ke  sungai  kurang  dari  kapasitas  lingkungan;  namun,  jika melebihi kapasitas lingkungan, proses pemulihan dapat memakan waktu lama atau bahkan tidak terjadi (Komarudin et al., 2015).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengumpulan  data  dan  identifikasi  sumber  pencemar  di  sekitar  Sungai  Kapuas  dalam wilayah penelitian, dapat disarikan bahwa pencemar berasal dari tiga sumber utama, yakni kegiatan rumah tangga, aktivitas perkebunan, dan operasional pabrik PTPN XIII Rimba Belian. Hasil simulasi semua skenario menunjukkan jika pabrik PTPN XIII memiliki peran yang cukup besar dalam menyumbangkan parameter BOD dan TSS. Hasil simulasi untuk parameter BOD menunjukkan penurunan yang signifikan saat dilakukan simulasi skenario dengan keadaan sungai tanpa adanya outfall dari IPAL PTPN XIII Rimba Belian, begitupula dengan  parameter  TSS  dengan  selisih  antara  data  lapangan  dan  hasil  simulasi  untuk  parameter  BOD sebesar 4,9 mg/L dan TSS sebesar 2,5 mg/L.
Daya tampung beban pencemaran pada lokasi penelitian untuk parameter BOD menunjukkan nilai negatif pada seluruh segmen kecuali pada segmen 4 yang bernilai positif menunjukkan jika sungai sudah tercemar  dan  tidak  sanggup  menerima  pencemaran  yang  masuk/dimasukkan  kedalam  aliran  sungai tersebut. Sedangkan untuk parameter TSS menunjukkan nilai negatif yang artinya sungai pada lokasi masih dapat menerima beban pencemar TSS dan belum melewati daya tampung.
Rekomendasi  untuk  penelitian  mendatang  melibatkan  kebutuhan  untuk  mengukur  parameter amonia dan fosfat, memungkinkan pemodelan di seluruh titik. Selain itu, diperlukan penelitian lebih lanjut untuk  memahami  dampak  setiap  konstanta  parameter  yang  digunakan  dalam  simulasi  pemodelan. Disarankan juga untuk meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pelestarian kualitas lingkungan dan sumber daya air melalui program sosialisasi dan pembinaan intensif.

## DAFTAR PUSTAKA
Bokings, S. F. (2020). Analisis Neraca Aliran Sungai. Jurnal Peradaban Sains, Rekayasa Dan Teknologi , 4 (1), 28 – 37.
Gus  Nengsih,  K.,  Purnaini,  R.,  &  Saziati,  O.  (2023).  Pendekatan  Model  WASP  (Water  Quality  Analysis Simulation  Program)  pada  Pencemaran  Logam  Berat  Cd  di  Sungai  Kapuas  Kecil. Jurnal  Teknologi Lingkungan Lahan Basah , 11 (1), 084. https://doi.org/10.26418/jtllb.v11i1.59397
Hendrawan, D., Fachrul, M. F., Silalahi, M. D.,  & Abduh, H. H. (2015). Pollutant Load Capacity in Pemda Cibinong Lake, Bogor, Indonesia. International Journal of Engineering Research and Technology (IJERT) ,
4 (10), 493 – 496. www.ijert.org
Hidayah,  Z.,  Maula,  M.,  &  Wardhani,  M.  K.  (2023).  Pemodelan  arus  dan  muatan  padatan  tersuspensi  di perairan estuari muara Bengawan Solo Ujung Pangkah Gresik. Buletin Oseanografi Marina , 12 (1), 87- 97.
Hindriani,  H.,  Sapei,  A.,  Suprihatin,  &  Machfud.  (2013).  Identifikasi  Daya  Tampung  Beban  Pencemaran Sungai Ciujung dengan Model WASP dan Strategi Pengendaliannya. Jurnal Bumi Lestari , 13 , 275 – 287. Irsanda, P. G. R., Karnaningroem, N., & Bambang, D. (2014). Analisis Daya Tampung Beban Pencemaran Kali Pelayaran  Kabupaten  Sidoarjo  Dengan  Metode  QUAL2KW. Teknik  POMITS , 3 (1),  47 – 52. http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/5681/1687
Kementerian Lingkungan Hidup Republik Indonesia. (2014). Peraturan Menteri Lingkungan Hidup Republik Indonesia. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951 – 952. , 13 (April), 15 – 38.
Komarudin, M., Hariyadi, S., & Kurniawan, B. (2015). Analysis Pollution Load Capacity Pesanggrahan River (Segment  Depok  City)  using  Numeric  and  Spatial  Model. Journal  of  Natural  Resources  and Environmental Management , 5 (2), 121 – 132. https://doi.org/10.19081/jpsl.5.2.121
Kurniawan, B., Hendratmo, A., Safrudin, Fitry, W., Juniartha, J., Wahyudiyanto, & Krismawan, A. (2017). Buku Kajian  Daya  Tampung  Dan  Alokasi  Beban  Pencemaran  Sungai  Citarum. Kementerian  Lingkungan Hidup Dan Kehutanan , 91.
Mahyudin, Soemarno, & Prayogo, T. B. (2015). Analisis kualitas air dan strategi pengendalian pencemaran air  sungai  metro  di  kota  kepanjen  kabupaten  malang. Indonesian  Journal  of  Environment  and Sustainable Development , 6 (2), 105 – 114.
Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  No.  317/Menlhk/Setjen/KUM.1/7/2018  tentang Penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran Air dan Alokasi Beban Pencemaran Air Sungai Kapuas, (2018).
Novita,  E.,  Bisri,  M.  I.  M.,  &  Pradana,  H.  A.  (2023).  Analisis  daya  tampung  beban  pencemaran  sungai bedadung Jember
menggunakan software wasp. Jurnal
Teknosains , 13 (1), 75.
https://doi.org/10.22146/teknosains.81383
Pemerintah Republik Indonesia. (2021). Lampiran VI tentang Baku Mutu Air Nasional - PP Nomor 22 Tahun 2021 Tentang Penyelenggaraan Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup. Sekretariat Negara Republik Indonesia , 1 (078487A), 483. http://www.jdih.setjen.kemendagri.go.id/
Purba, R. H., Mubarak, & Galib, M. (2018). Sebaran Total Suspended Solid (Tss) Di Kawasan Muara Sungai Kampar Kabupaten Pelalawan Provinsi Riau Distribution Off Total Suspended Solid (Tss) In The Estuary Of Kampar River District Of Pelalawan Riau Province. Jurnal Perikanan Dan Kelautan , 23 (1), 21 – 30.
Purnaini, R., Sudarmadji, S., & Purwono, S. (2019). Pemodelan Sebaran BOD di Sungai Kapuas Kecil Bagian Hilir Menggunakan WASP. Jurnal Teknosains , 8 (2), 148 – 157.
Rahadi, B., Suharto, B., & Yuke Monica, F. (2013). Identifikasi Daya Tampung Beban Pencemar dan Kualitas Air  Sungai  Lesti  Sebelum  Pembangunan  Hotel  Identifications  Capacity  Pollutant  Loads  and  Water Quality of Lesti River before the Construction of Hotel. Jurnal Sumberdaya Alam Dan Lingkungan , 5 (4), 1 – 10.
Saily, R., Fauzi, M., & Suprayogi, I. (2019). Wasp Model Approach on River Pollution Control With Cod Test Parameters. Indonesian Journal of Construction Engineering and Sustainable Development (Cesd) , 2 (1), 13 – 21.
Viena, V., Bahagia, Nurlaini, & Juanda, R. (2023). Efektivitas Penurunan COD , BOD dan TSS Limbah Industri Sawit  Menggunakan  Koagulan  Kimia  dan  Ekstrak  Alami  Pati  Pelepah  Sawit. Jurnal  Serambi Engineering , 8 (1), 4931 – 4939.