Penilaian Kerentanan Air Permukaan Terhadap Pencemaran ........................................................................................(Norrohman, et al)

## PENILAIAN KERENTANAN AIR PERMUKAAN TERHADAP PENCEMARAN MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN TEKNIK GIS
( Assessment of Water Surface Vulnerability to Pollution Using Remote Sensing Data and GIS Techniques )
Andy Wibawa Nurrohman 1 , Margaretha Widyastuti 2 , dan Slamet Suprayogi 2
1 Program Studi MPPDAS, Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
2 Departemen Geografi Lingkungan, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta 55281, Indonesia
E-mail: andywibawan@gmail.com
Diterima:10 Juni 2020; Direvisi:19 September 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 27 September 2021

## ABSTRAK
Air permukaan menjadi salah satu sumber daya alam yang paling rentan mengalami pencemaran akibat adanya  tekanan  dari  faktor  alami  dan  aktivitas  antropogenik  yang  kompleks.  Hal  tersebut  menimbulkan kekhawatiran  kelangkaan  air  tawar  di  masa  depan.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  kualitas  air  secara  kontinu diperlukan  untuk  melestarikan  sumber  daya  air  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kerentanan  air  permukaan  terhadap  pencemaran  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Cimanuk  menggunakan metode overlay dalam  Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan parameter penggunaan  lahan, kemiringan lereng,  dan  rata-rata  curah  hujan  tahunan.  Peta  penggunaan  lahan  didapatkan  dari  citra  Sentinel-2B, kemiringan  lereng  dari Shuttle  Radar  Topography  Mission (SRTM)  dan  data  curah  hujan  rata-rata  tahunan berasal dari hasil pemantauan BMKG. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah penelitian memiliki tingkat kerentanan  air  permukaan  terhadap  pencemaran  rendah  (3,72%),  sedang  (59,24%),  dan  tinggi  (37,04%). Hasil ini memberikan gambaran bahwa sebagian besar wilayah di DAS Cimanuk memiliki tingkat kerentanan sedang  dan  tinggi  dengan  faktor  yang  paling  berpengaruh  adalah  adanya  perubahan  penggunaan  lahan. Informasi ini dapat digunakan sebagai dasar penentuan titik pemantauan kualitas air di DAS Cimanuk yang efisien.
Kata kunci : DAS Cimanuk, Kerapuhan Lingkungan, Sentinel-2

## ABSTRACT
Surface water is a natural resource that is currently most vulnerable to pollution due to the pressure of natural factors and complex anthropogenic activity. This fact raises concern that freshwater will be scarce in the  future.  Therefore,  continuous  evaluation  of  water  quality  is  needed  to  conserve  water  resources.  This research  aims  to analyze  water  surface  vulnerability  towards  the  pollution  on  the  Cimanuk  watershed.  The research method uses the overlay method on Geographic Information System (GIS) with land use, slope and average annual rainfall parameters. Land use map obtained from Sentinel-2B satellite images, slope map from Shuttle  Radar  Topography  Mission  (SRTM)  and  average  annual  rainfall  from  BMKG  monitoring  data.  The results  showed  that  the  research  area  has  a  level  of  vulnerability  to  water  surface  towards  low  pollution (3,72%),  moderate  (59,24%),  and  high  (37,04%).  These  results  illustrate  that  most  areas  in  the  Cimanuk watershed have a moderate and high level of vulnerability, with the most influential factor to land use change. This  information  can  be  used  as  a  basis  to  efficiently  determine  monitoring  points  of  water  quality  in  the Cimanuk watershed.
Keywords : Cimanuk Watershed, Environmental Fragility, Sentinel-2

## PENDAHULUAN
Pencemaran air permukaan merupakan salah satu  permasalahan  lingkungan  perairan  di  negara maju  dan  berkembang.  Permasalahan  tersebut disebabkan  oleh  praktik  pengelolaan  lahan  yang tidak  sesuai,  sehingga  memindahkan  nutrisi  ke badan  air  (Ngoye  &  Machiwa,  2004;  Pacheco  & Sanches  Fernandes,  2016).  Kegiatan  pertanian yang  intensif  dan  dampak  urbanisasi  yang  cepat berkontribusi besar terhadap pencemaran.
Persentase  tutupan  lahan  pertanian  secara signifikan  berkorelasi  positif  dengan  pencemaran air karena proses pemupukan yang terbawa melalui limpasan  permukaan  (Tu,  2011).  Urbanisasi dikaitkan  dengan  perubahan  penggunaan  lahan melalui  pembangunan  infrastruktur.  Ketika  suatu kota  berkembang,  hal  ini  akan  meningkatkan limpasan polutan Non Point Source (NPS) (Wilson & Weng, 2010). Selain itu, faktor alami seperti curah hujan  dan  kondisi  topografi  menjadi  faktor pendorong yang menyebabkan penurunan kualitas
air  permukaan.  Adanya  tekanan  dari  faktor  alami dan antropogenik tersebut mengakibatkan kerentanan air permukaan.
Air  permukaan  merupakan  semua  air  yang terdapat di permukaan tanah yang tidak mengalami infiltrasi  seperti  sungai,  rawa,  dan  danau  serta banyak  dimanfaatkan  untuk  irigasi,  air  minum  dan industri.  Penilaian  kerentanan  air  permukaan terhadap  pencemaran  penting  untuk  pengelolaan sumber daya air yang berkelanjutan. Ada beberapa penelitian terkait dengan kerentanan air permukaan yang telah dilakukan di berbagai negara, seperti di Sub-DAS  Gajahwong  (Widyastuti  &  Suprayogi, 2006),  Provinsi  Jiang  Su  China  (Diamantino, Henriques, Oliveira, Paulo, & Ferreira, 2007)(Diamantino et  al .  2007),  Yordania  (Al- adamat,  2017),  dan  Sungai  Andalién  di  Chili (Arriagada  et  al.,  2019).  Penelitian  terkait  dengan kerentanan air permukaan belum banyak dilakukan dibandingkan  dengan  air  tanah.  Akan  tetapi, penelitian tersebut memiliki tujuan untuk memperkirakan kerentanan air permukaan terhadap  pencemaran  dengan  metode  yang  mirip dengan  indeks  kerentanan  air  tanah  (Al-adamat, 2017;  Diamantino  et  al.,  2007).  Ada  beberapa parameter utama yang digunakan dalam penelitian ini yaitu, penggunaan lahan, kemiringan lereng, dan rata-rata  curah  hujan  tahunan.  Penelitian  yang sudah  dilakukan  menggunakan  indeks  untuk memperkirakan kerentanan air permukaan terhadap pencemaran dengan data parameter yang didapatkan  dengan  metode  Penginderaan  Jauh (PJ)  dan  diproses  dengan  menggunakan  teknik Sistem Informasi Geografis (SIG). Teknik ini dapat menggabungkan  beberapa  parameter  menjadi
informasi  baru  yang  dapat  diandalkan,  cepat  dan efektif  dalam  penilaian  kerentanan  air  permukaan (Choudhary, Singh, & Kupriyanov, 2018).
Cimanuk merupakan salah satu DAS prioritas yang  terletak  di  Jawa  Barat.  Wilayah  hilir  DAS Cimanuk  yang  terletak  di  Kabupaten  Indramayu memiliki proporsi lahan permukiman dan pertanian sawah yang cukup banyak. Bagian tengah dari DAS Cimanuk terdapat Waduk Jatigede yang digunakan untuk  irigasi  pertanian,  perikanan,  pasokan  air bersih  dan  PLTA,  sedangkan  di  bagian  hulunya terdapat  industri  pengolahan  kulit.  Wilayah  hulu telah  mengalami  alih  fungsi  hutan  menjadi  lahan pertanian. Curah hujan yang tinggi dan banyaknya lahan  kritis  akan  mendorong  terhadap  kerentanan air permukaan.
Penelitian  tentang  kerentanan  air  permukaan terhadap  pencemaran  belum  pernah  dilakukan  di DAS  Cimanuk.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  kerentanan  air permukaan  terhadap  pencemaran  yang  dapat digunakan  untuk  penentuan  titik  pemantauan kualitas air yang efektif dan efisien.

## METODE
Penelitian ini dilakukan di DAS Cimanuk, Jawa Barat.  Berdasarkan  letak  geografis  DAS  Cimanuk terletak diantara 07 o 041’ 00” – 06 o 023’ 00” LS dan 107 o 079’  00”  –  108 o 030’  05”  BT  dengan  luas sekitar  3.753,9  km 2 ( Gambar  1 ).  Sungai  Cimanuk berhulu  di  kaki  Gunung  Papandayan,  mengalir  ke arah utara sepanjang 180 km dan bermuara di Laut Jawa.
Penilaian Kerentanan Air Permukaan Terhadap Pencemaran ........................................................................................(Norrohman, et al)
Kegiatan pertanian yang intensif telah mendorong pencemaran di wilayah ini dari aktivitas pemupukan,  sedangkan  limbah  domestik  dan industri  mencemari  wilayah  hulu  dan  hilir  DAS Cimanuk.  Hampir  sebagian  besar  lahan  kritis tersebar  di  bagian  hulu  dan  tengah  yang menyebabkan  erosi  lahan  sehingga  kemungkinan besar  akan  mempengaruhi  penurunan  kualitas  air permukaan.  Dampak  tersebut  diperparah  dengan kondisi geomorfologi di wilayah hulu DAS Cimanuk yang pada umumnya tersusun dari batuan vulkanik dan  jenis  tanah  dengan  material  lanau  sehingga rentan  terhadap  erosi  (Sulaksana,  Sukiyah, Sjafrudin, & Haryanto, 2013). Jika tutupan lahan di wilayah  ini  hilang,  maka  akan  terjadi  peningkatan intensitas  erosi  lahan.  Wilayah  DAS  Cimanuk dipengaruhi oleh dua musim, yaitu musim kemarau dan hujan. Secara umum, musim hujan terjadi pada bulan November- April, sedangkan musim kemarau bulan Juli-September. Pengetahuan tentang intensitas  dan  frekuensi  hujan  itu  penting  karena akan mempengaruhi jumlah runoff yang mengalir ke sungai yang akan berkontribusi terhadap penurunan kualitas air.

## Data dan Metode Penelitian

## Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan didapatkan dari  citra satelit resolusi menengah Sentinel 2B yang diperoleh dari European  Space  Agency (ESA),  diakses  secara gratis
dari https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home dengan akuisisi data 1 Juli 2018. Citra Sentinel 2B memiliki resolusi  menengah  untuk  pemetaan  penggunaan lahan  dengan resolusi spasial  10  meter  pada citra multispektral. Sentinel 2B diluncurkan pada tanggal 7  Maret  2017  dan  memiliki  13  band  yaitu,  empat band  pada  resolusi  10  meter,  enam  band  pada resolusi  20  meter  dan  tiga  band  pada  resolusi spasial 60 meter.
Beberapa  tahapan  analisis  dilakukan  untuk mendapatkan  data  penggunaan  lahan  seperti, pemotongan citra, koreksi radiometrik, pengenalan objek  penutup  lahan  dan  klasifikasi  terbimbing ( Supervised Classification ) yang dilakukan dengan bantuan software ArcGIS 10.4.1 dan QGIS. Proses pemotongan citra satelit merupakan salah satu cara untuk  memperkecil  ukuran  file.  Koreksi  atmosfer dilakukan dengan metode Dark Object Subtraction (DOS) dengan bantuan software QGIS. Metode ini terbukti  menghasilkan  nilai RMS  Error terkecil dibandingkan dengan metode Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6s) dan Modified  Dense  Dark  Vegetation  (MDDV)  serta menghasilkan skala pada rentang 0,0-1,0 (Schroeder,  Cohen,  Song,  Canty,  &  Yang,  2006). Tahapan selanjutnya adalah proses penggabungan citra  dilakukan  dengan  cara  mozaik  di  ArcGIS. Kemudian, untuk mempermudah dalam mengidentifikasi  penggunaan  lahan  pada  wilayah DAS Cimanuk menggunakan perpaduan band 11, 8
dan  2  untuk  pertanian  dengan Dynamic  Range Adjustment (DRA) ( https://www.arcgis.com ). Analisis  penggunaan  lahan  menggunakan klasifikasi  terbimbing  dengan  metode maximum likelihood. Acuan yang digunakan dalam klasifikasi yaitu  SNI  No.  7645:2010.  Tahapan  selanjutnya adalah Ground Truth menggunakan data dasar citra SPOT  6  dan Google  Earth dengan  sampel sebanyak  504  berdasarkan  hasil stratified  random sampling .  Hasil  validasi ground  truth kemudian dihitung  tingkat overall  accuracy dan Kappa accuracy dengan metode matriks kesalahan ( error matrix ).
Matriks kesalahan digunakan untuk membandingkan hubungan antara hasil interpretasi dan  cek  lapangan.  Analisis Kappa (K)  merupakan teknik  multivariasi  diskrit  yang  digunakan  untuk menentukan  akurasi  (Jensen,  2015).  Koefisien Kappa  dengan  nilai  1  memiliki  arti  akurasi mendekati sempurna. Sesuai dengan hasil statistik Kappa menurut (Landis, Arbor, & Koch, 1977) yang dapat  dilihat  pada Tabel  1. Analisis Kappa menghasilkan statistik Khat yang merupakan suatu ukuran  akurasi  (Congalton,  1991).  Statistik Khat dihitung dengan persamaan:
𝐾 = 𝑁 ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝑟 𝑖=1 −∑ (𝑥 𝑖+ ∗𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1 𝑁 2 −∑ (𝑥 𝑖+ ∗𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1
…………(1)
Keterangan: r = jumlah baris dalam matriks; Xii = jumlah pengamatan dalam baris I dan kolom I; Xi+, X+i = total batas untuk baris I maupun kolom I; N = jumlah total pengamatan. Tabel 1. Kriteria penilaian statistik kappa. No. Statistik Kappa Derajat Persetujuan 1 <0,00 Sangat Kurang 2 0,00 - 0,20 Kurang 3 0,21 - 0,40 Cukup 4 0,41 – 0,60 Sedang 5 0,61 – 0,80 Sangat Diterima 6 0,81 – 1,00 Mendekati Sempurna
Sumber: Landis et al., 1977
Hasil  dari  analisis  Kappa  akan  menentukan keakuratan  interpretasi.  Sementara  itu,  peta penggunaan  lahan  yang  sudah  dibuat  akan digunakan untuk analisis kerentanan air permukaan terhadap pencemaran di DAS Cimanuk.

## Kemiringan Lereng
Data  kemiringan  lereng  dibutuhkan  untuk membuat peta kerentanan air permukaan terhadap pencemaran  di  DAS  Cimanuk.  Kemiringan  lereng diekstrak  dari  citra Shuttle  Radar  Topography Mission (SRTM) dengan  resolusi  spasial  30  meter yang dapat diunduh secara gratis dari
https://earthexplorer.usgs.gov/ .  SRTM  30  meter diunduh  dalam  format  grid  dan  tersedia  dalam koordinat geografis di World Geodetic System 1984 (WGS84).  Proses  ekstraksi  kemiringan  lereng menggunakan software ArcGIS 10.4.1 dengan alat “ Slope ”.  Output  yang  dihasilkan  dapat  berbentuk persentase atau derajat.

## Rata-Rata Curah Hujan Tahunan
Data  curah  hujan  tahunan  diperoleh  dari Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG).  Metode  Interpolasi Inverse  Distance Weighting (IDW)  digunakan  untuk  memperkirakan distribusi  curah  hujan  dengan  data  stasiun  hujan sebanyak  29  yang  terdapat  di  sekitar  wilayah penelitian.  Metode  IDW  menghasilkan  nilai  yang lebih baik dibandingkan metode Spline dan Kriging untuk menginterpolasi data curah hujan (Yang, Xie, Liu, Ji, & Wang, 2015). Oleh sebab itu, metode IDW digunakan dalam penelitian ini untuk menginterpolasi rata-rata curah hujan tahunan.

## Indeks Kerentanan Air Permukaan
Konsep awal kerentanan air permukaan yang digunakan pada penelitian ini diadopsi dari (Eimers, Weaver,  Terziotti,  &  Midgette,  2000)  dengan parameter  yang  digunakan:  zona  vertikal  tanah; tutupan  lahan;  penggunaan  lahan;  kemiringan lereng  dan  rata-rata  curah  hujan  tahunan. Sedangkan pada penelitian ini hanya menggunakan tiga parameter yaitu penggunaan lahan, kemiringan lereng  dan  rata-rata  curah  hujan  tahunan menggunakan  metode Point  Count  System  Model (PCSM)  dengan  cara  pembobotan  dan  penilaian pada  masing-masing  parameter  yang  berbeda dengan  penelitian  sebelumnya.  Parameter  yang digunakan  diberi  bobot  dengan  nilai  1-3  dan  skor dari 1-10 (Lihat Tabel 2 dan Tabel 3 ). Kemiringan lereng  yang  semakin  terjal  dapat  menyebabkan tingkat  kerentanan  tinggi  karena  potensi  hujan untuk  menjadi runoff semakin  besar,  sehingga pencemar  berpeluang  akan  mudah  memasuki  air permukaan.  Rata-rata  hujan  tahunan  yang  tinggi juga akan menentukan besarnya kontaminan yang terlarut  melalui runoff sehingga  lebih  mudah mencemari  air  permukaan.  Skor  yang  tinggi menggambarkan  parameter  tersebut  memiliki pengaruh  yang  lebih  kuat  terhadap  kerentanan  air permukaan  dan  berlaku  sebaliknya.  Semua  data yang  digunakan  untuk  menilai  kerentanan  air permukaan diproses  dan dianalisis dengan menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  dengan metode overlay .  Formula  sederhana  disajikan sebagai berikut.
𝑉𝐼 = 𝑅 𝑤 𝑅 𝑟 + 𝑇 𝑤 𝑇 𝑟 + 𝐿 𝑤 𝐿 𝑟 … … … … … … (2)
Keterangan:
VI = Indeks Kerentanan R w = Bobot Rata-Rata Curah Hujan
R r = Skor Rata-Rata Curah Hujan T w = Bobot Kemiringan Lereng T r = Skor Kemiringan Lereng L w = Bobot Penggunaan Lahan L r = Skor Penggunaan Lahan Tabel 2. Pembobotan parameter kerentanan air permukaan. Parameter Bobot Penggunaan Lahan 3 Rata-Rata Curah Hujan 2 Kemiringan Lereng 1 Sumber: Modifikasi dari (Eimers et al., 2000) Tabel 3. Kategori  faktor  dan  skor  parameter kerentanan air permukaan. No. Penggunaan Lahan Skor 1. Lahan Terbangun 8 2. Sawah 7 3. Perkebunan 6 4. Perkebunan Campuran 5 5. Hutan 4 6. Tambak 1 7. Badan Air 1 No. Rata-Rata Curah Hujan (mm/tahun) Skor 1. >3000 10 2. 2500-3000 9 3. 2000-2500 7 4. <2000 5 No. Kemiringan Lereng (%) Skor 1. >70 10 2. 30-70 8 3. 15-30 6 4. 7-15 4 5. <7 2
Sumber: Modifikasi dari (Eimers et al., 2000)
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan overlay antara  parameter  penggunaan  lahan, kemiringan  lereng  dan  rata-rata  curah  hujan tahunan  dihasilkan  peta  distribusi  kerentanan  air permukaan di DAS Cimanuk dengan rentang indeks kerentanan disajikan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Klasifikasi  kerentanan  air  permukaan  di DAS Cimanuk. No. Indeks Kerentanan Keterangan 1. 0-18 Kerentanan Rendah 2. 18-36 Kerentanan Sedang 3. 36-54 Kerentanan Tinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penggunaan Lahan
Penggunaan lahan yang didapatkan dari hasil interpretasi  citra  satelit  Sentinel  2B  menggunakan metode  klasifikasi maximum  likelihood memiliki ketelitian  keseluruhan  mencapai  85%  ( Overall Accuracy )  dan  nilai  koefisien  kappa sebesar  0,81. Hasil  dari  statistik Kappa ini  telah  menunjukkan hasil  mendekati  sempurna  berdasarkan  ketentuan dari  (Landis  et  al.,  1977).  Penggunaan  data  hasil dari interpretasi penginderaan jauh untuk penggunaan tertentu membutuhkan akurasi
Penilaian Kerentanan Air Permukaan Terhadap Pencemaran ........................................................................................(Norrohman, et al)
minimal 85% (Anderson, Hardy, Roach, & Witmer, 1967).  Artinya,  hasil  interpretasi  dari  citra  Sentinel 2B untuk penelitian ini memenuhi kriteria.
Berdasarkan  hasil  interpretasi,  penggunaan lahan  di  DAS  Cimanuk  mempunyai  7  jenis penggunaan  lahan  dengan  persentase  yang berbeda-beda dengan skala 1: 250.000 diantaranya badan  air,  tambak,  perkebunan  campuran,  hutan, lahan  terbangun,  sawah,  dan  perkebunan  (Lihat Tabel 5 ).
Tabel 5.
Persentase  jenis  penggunaan  lahan  di DAS Cimanuk. Jenis Penggunaan Lahan Luas (Km 2 ) % Tambak 103,13 2,75 Sawah 652,85 17,39 Perkebunan 853,18 22,73 Badan Air 49,91 1,33 Lahan Terbangun 337,30 8,99 Perkebunan Campuran 1343,35 35,79 Hutan 414,14 11,03 Total 3.753,9 100
Penggunaan  lahan  merupakan  parameter penting untuk menentukan kerentanan air permukaan  terhadap  pencemaran.  Hutan  dengan vegetasi  yang  lebat  dapat  melindungi  tanah  dari erosi, meskipun kemiringan dan curah hujan tinggi. Wilayah hutan dengan vegetasi lebat akan menjadi pelindung  yang  memperlambat  limpasan  air  hujan (Richardson  &  Amankwatia,  2019),  sebaliknya dengan lahan yang hanya memiliki tutupan vegetasi rendah  tidak  mampu  melindungi  tanah  dari  erosi. Banyaknya  lapisan  kedap  air  pada  wilayah permukiman (lahan terbangun)
akan
memungkinkan air hujan mengalir langsung menuju badan  air,  sehingga  mempengaruhi  kualitas  air permukaan.
Setiap penggunaan lahan akan menghasilkan polutan  NPS yang  berbeda-beda  dan  akan masuk ke  dalam  badan  air  bersama  dengan runoff . Persentase  perkebunan  campuran,  perkebunan, sawah,  hutan  dan  permukiman  yang  besar  akan mempengaruhi  tingkat  kerentanan  air  permukaan terhadap  pencemaran.  Lahan  pertanian  akan menghasilkan  limbah  dari  aktivitas  pemupukan, sedangkan permukiman akan menghasilkan limbah domestik.

## Kemiringan Lereng
Kemiringan  lereng  di  wilayah  penelitian diekstrak  dari  data  DEM  SRTM  ( Shuttle  Radar Topography  Mission )  dengan  resolusi  spasial  30 meter.  Berdasarkan  hasil  analisis,  DAS  Cimanuk mempunyai  lima  kelas  kemiringan  lereng  yang diklasifikasikan  menurut  van  Zuidam  (Lihat Tabel 6 ).  Kemiringan  di  wilayah  ini  didominasi  oleh keadaan lereng yang berkarakter agak landai (<7%) dengan  persentase  luas  53,62%  dari  total  luas DAS.  Wilayah  dengan  kemiringan  lereng  agak landai didominasi oleh penggunaan lahan permukiman  (lahan  terbangun)  dan  pertanian
sawah  mencakup  Kabupaten  Garut,  Sumedang, Majalengka dan Indramayu.
Pada  umumnya,  kemiringan  lereng  akan mempengaruhi  kecepatan  dan  arah  limpasan  air hujan  menjadi runoff yang  akan  mempengaruhi tingkat  kerentanan  di  DAS  Cimanuk  terhadap pencemaran.  Hal  ini  akan  berpengaruh  terhadap polutan  yang  terbawa  dari  penggunaan  lahan menuju  ke  badan  air.  Faktor  topografi  seperti kemiringan  lereng  dan  ketinggian  menjadi  faktor penjelas  potensial  yang  akan  menjadi  jalur pengangkutan  polutan  masuk  ke  badan  air  (Hou, Liang, Zhang, & Hinkelmann, 2015; Pratt & Chang, 2012;  Shibata,  Sugihara,  Mvondo-Ze,  Araki,  & Funakawa, 2018; Sun, Guo, Liu, & Wang, 2014; Xu et al., 2019).
Kemiringan yang lebih curam akan mempercepat  limpasan  permukaan  dibandingkan dengan kemiringan agak landai, sehingga persentase  kemiringan  yang  lebih  besar  akan berkontribusi  terhadap  kerentanan  air  permukaan terhadap pencemaran di DAS Cimanuk.
Tabel 6. Luasan  tiap  kelas  kemiringan  lereng  di DAS Cimanuk. Kelas Lereng (%) Keterangan Luas (Km 2 ) % <7 Agak Landai 2012,89 53,62 7-15 Landai 794,63 21,17 15-30 Agak Curam 611,28 16,28 30-70 Curam 311,26 8,29 >70 Terjal 23,86 0,64 Total 3753,9 100

## Rata-Rata Curah Hujan Tahunan
Kondisi  curah  hujan  di  DAS  Cimanuk  dapat ditunjukkan  dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan yang diambil dari beberapa stasiun hujan di wilayah penelitian. Data curah hujan rata-rata tahunan akan digunakan  sebagai  salah  satu  parameter  untuk menentukan  tingkat  kerentanan  air  permukaan terhadap  pencemaran  di  DAS  Cimanuk.  DAS Cimanuk  hanya  memiliki  beberapa  stasiun  hujan yang masih berfungsi. Oleh sebab itu, data tersebut belum  bisa  digunakan  untuk  membuat  peta distribusi  curah  hujan  di  DAS  Cimanuk.  Stasiun hujan terdekat yang berada di sekitar wilayah DAS Cimanuk digunakan untuk membuat peta distribusi curah hujan rata-rata tahunan menggunakan salah satu  metode  interpolasi  yang  tersedia  di  ArcGIS yaitu IDW dengan menggunakan data 29 stasiun.
Semua
metode interpolasi memiliki keunggulan
masing-masing
tergantung
karakteristik  wilayah.  Akan  tetapi,  metode  IDW hasilnya  lebih  baik  daripada  metode Spline dan Kriging (Yang et al., 2015). Oleh sebab itu, metode IDW  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menginterpolasi  rata-rata  curah  hujan  tahunan dengan  data  dari  tahun  2011-2017.  Ketersediaan dan  kelengkapan  data  hanya  tersedia  dalam rentang waktu tujuh tahun, sehingga data tersebut digunakan  untuk  menginterpolasi  rata-rata  curah hujan tahunan di DAS Cimanuk.
Berdasarkan  hasil  interpolasi  menggunakan metode  IDW,  rata-rata  curah  hujan  tahunan  yang berada di wilayah penelitian hampir sebagian besar berkisar antara 2000-2500 mm/tahun yang tersebar di  wilayah  DAS  Cimanuk  bagian  hulu  dan  tengah, sedangkan  untuk  wilayah  hilirnya  memiliki  curah hujan  kurang  dari  2000  mm/tahun.  Curah  hujan dengan kisaran 2500-3000 mm/tahun juga ditemukan  di  beberapa  wilayah  di  bagian  tengah dan hulu DAS Cimanuk. Hal ini tentu akan menjadi faktor yang mempengaruhi laju limpasan permukaan sehingga mengakibatkan potensi kerentanan yang tinggi untuk wilayah tersebut.
DAS  Cimanuk  memiliki  curah  hujan  yang tinggi. Curah hujan rata-rata tahunan yang tinggi ini akan  semakin  berpeluang  untuk  mengangkut polutan  dari  penggunaan  lahan  yang  terdapat  di DAS  Cimanuk  dalam  bentuk  air  limpasan  yang kemudian  akan  memasuki  badan  air.  Air  limpasan tersebut  dapat  mengangkut  bahan  organik, anorganik,  nutrisi  dan  sedimen  halus  masuk  ke dalam badan air (Wu, Peng, Qiao, & Ma, 2018). Hal ini akan menyebabkan penurunan terhadap kualitas air permukaan.
Perbedaan musim seperti kemarau dan hujan juga akan mempengaruhi kerentanan air permukaan  terhadap  pencemaran.  Curah  hujan yang  tinggi  pada  saat  musim  hujan  akan mengangkut lebih banyak polutan masuk ke badan air dibandingkan dengan musim kemarau.
Kerentanan
Air
Permukaan Terhadap Pencemaran
Kerentanan air permukaan terhadap pencemaran di DAS Cimanuk didapatkan dari hasil analisis overlay beberapa  parameter  seperti, penggunaan lahan, kemiringan lereng dan rata-rata curah  hujan  tahunan.  Hasil  yang  didapatkan diklasifikasikan berdasarkan nilai indeks kerentanan  yaitu,  kerentanan  rendah  (0-18), kerentanan  sedang  (18-36)  dan  kerentanan  tinggi (36-54).
Berdasarkan  hasil  analisis,  DAS  Cimanuk memiliki  tingkat  kerentanan  yang  bervariasi.  Area dengan  kerentanan  sedang  mendominasi  di wilayah penelitian sebesar 2223,83 Km 2 (59,24%), kerentanan  tinggi  1390,27  Km 2 (37,04%),  dan kerentanan  rendah  139,76  Km 2 (3,72%).  Hasil tersebut  telah  menunjukkan  bahwa  air  permukaan yang  ada  di  DAS  Cimanuk  berpotensi  rentan terhadap  pencemaran.  Kerentanan  ini  diakibatkan oleh  penggunaan  lahan  dan  curah  hujan  yang tinggi.  Hal  ini  diasumsikan  bahwa  penggunaan lahan  permukiman  dan  pertanian  berkontribusi terhadap pencemaran.
Informasi  kerentanan  air  pemukaan  terhadap pencemaran di DAS Cimanuk merupakan kebaharuan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian sebelumnya  belum  ada  yang  pernah  mengakaji tentang  kerentanan  air  permukaan  terhadap pencemaran. Oleh karena itu, informasi dasar yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan untuk  dasar  pemantauan  kualitas  air  di  lapangan yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Distribusi  spasial kerentanan  air  permukaan  terhadap  pencemaran disajikan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Peta kerentanan air permukaan terhadap pencemaran di DAS Cimanuk.
Penilaian Kerentanan Air Permukaan Terhadap Pencemaran ........................................................................................(Norrohman, et al)

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  tiga  parameter  digunakan untuk  memperkirakan  kerentanan  air  permukaan terhadap  pencemaran  di  DAS  Cimanuk,  Jawa Barat.  Kerentanan  air  permukaan  adalah  potensi tercemarnya lingkungan perairan yang berasal dari faktor alami dan antropogenik. Parameter- parameter  yang  digunakan  meliputi  penggunaan lahan, kemiringan lereng dan rata-rata curah hujan tahunan.  Hasil  penelitian  menghasilkan  tiga kategori  kerentanan  yaitu,  rendah  (0-18),  sedang (18-36)  dan  tinggi  (36-54).  Daerah  yang  memiliki kerentanan  tinggi  memiliki  luas  1390,27  Km 2 (37,04%), kerentanan sedang seluas 2223,83 Km 2 (59,24%)  dan  kerentanan  rendah  139,76  Km 2 (3,72%).  Lebih  dari  50%  DAS  Cimanuk  termasuk dalam  kategori  kerentanan  sedang.  Berdasarkan analisis,  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap tingkat  kerentanan  air  permukaan  terhadap pencemaran  di  DAS  Cimanuk  adalah  lahan pertanian  dan  permukiman  serta  kondisi  rata-rata curah  hujan  tahunan  yang  cukup  tinggi  berkisar 2000-2500  mm/tahun.  Hasil  penelitian  ini  dapat menjadi dasar penentuan titik pemantauan kualitas air di lapangan.
Penelitian  ini  hanya  terbatas  menggunakan tiga parameter. Disarakan untuk penelitian selanjutnya dapat menambahkan parameter bencana  alam seperti banjir dan  longsor. Penambahan  parameter  tersebut  akan  lebih memperjelas kerentanan tersebut ketika terjadinya bencana alam. Selain itu, ada beberapa parameter yang dapat mempengaruhi kerentanan air permukaan terhadap pencemaran, seperti sebaran populasi penduduk dan jenis tanah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Para penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada  BBWS  Cimanuk-Cisanggarung  yang  telah membantu dalam menyediakan data sekunder.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-adamat,  R.  (2017).  Modelling  Surface  Water Susceptibility  to  Pollution  Using  GIS. Journal  of Geographic  Information  System , 9 (3),  293 –308. https://doi.org/10.4236/jgis.2017.93018
Anderson, J., Hardy, E., Roach, J., & Witmer, R. (1967). A Land Use and Land Cover Classification System for  Use  with  Remote  Sensor  Data. Geological Survey Professional Paper 964 , 28.
Arriagada, L., Rojas, O., Luis, J., Munizaga, J., Rojas, C., Farias,  L.,  &  Vega,  C.  (2019).  A  new  method  to evaluate  the  vulnerability  of  watersheds  facing several  stressors :  A case  study  in mediterranean Chile. Science  of  the  Total  Environment , 651 , 1517 –1533. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.09.237 Choudhary, K., Singh, M., & Kupriyanov, A. (2018). The Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and  Space Sciences  Spatial  modelling  for  natural  and environmental vulnerability through remote sensing and  GIS  in  Astrakhan  ,  Russia. The  Egyptian
Journal  of  Remote  Sensing  and  Space  Sciences , 21 (2), 139 –147.
https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.05.003
Congalton,  R.  G.  (1991).  A  Review  of  Assessing  the Accuracy  of  Classifications  of  Remotely  Sensed Data. Remote Sensing Of Environment , 46 (October 1990), 35 –46.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0034- 4257(91)90048-B
Diamantino, C., Henriques, M. J., Oliveira, M. M., Paulo, J., & Ferreira, L. (2007). Methodologies for pollution risk  assessment  of  water  resources  systems.  In Water  in  Celtic  Countries:  Quantity,  Quality  and Climate  Variability  (Proceedings  of  the  Fourth InterCeltic Colloquium on Hydrology and
Management of  Water  Resources) (pp.  298 –306). Retrieved
from http://www.aprh.pt/celtico/PAPERS/28.PDF Eimers, J. L., Weaver, J. C., Terziotti, S., & Midgette, R. W.  (2000). Methods  of  Rating  Unsaturated  Zone and  Watershed  Characteristics  of  Public  Water Supplies in North Carolina . Raleigh, North Carolina: USGS.
European Space Agency. (2018). Sentinel scientific hub.
Retrieved Oktober, 10, 2018, from https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home.
Hou, J., Liang, Q., Zhang, H., & Hinkelmann, R. (2015). An  efficient  unstructured  MUSCL  scheme  for solving the 2D shallow water equations.
Environmental  Modelling  and  Software , 66 ,  131 – 152. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.12.007 Jensen,  J.  .  (2015). Introductory  Digital  Image Processing:  A  Remote  Sensing  Perspective.  4nd Edition . E.Lake Ave: Pearson Education, Inc. Landis, J. R., Arbor, A., & Koch, G. G. (1977). A One- Way Components of Variance Data Modelfor Categorical. Biometrics , 33 (4), 671 –679. https://doi.org/https://doi.org/10.2307/2529465 Ngoye, E., & Machiwa, J. F. (2004). The influence of land- use patterns in the Ruvu river watershed on water quality in the river system. Physics and Chemistry
of the Earth , 29 , 1161 –1166. https://doi.org/10.1016/j.pce.2004.09.002
Pacheco,  F.  A.  L.,  &  Sanches  Fernandes,  L.  F.  (2016). Environmental land use conflicts in catchments: A major  cause  of  amplified  nitrate  in  river  water. Science  of  the Total  Environment , 548 – 549 ,  173 –
188. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.12.155
Pratt,  B.,  &  Chang,  H.  (2012).  Effects  of  land  cover  , topography , and built structure on seasonal water quality  at  multiple  spatial  scales. Journal  of
Hazardous Materials , 209 – 210 , 48 –58. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.12.068 Richardson,  C.  P.,  &  Amankwatia,  K.  (2019).  Assessing Watershed  Vulnerability  in  Bernalillo  County,  New Mexico Using GIS-Based Fuzzy Inference, 11 (02), 99 –121.
https://doi.org/10.4236/jwarp.2019.112007
Sentinel-2  Imagery:  Agriculture  with  DRA.  Retrieved
Oktober, 10, 2018 from
https://sentinel.arcgis.com/arcgis/rest/services/Sent inel2/ImageServer
Schroeder, T. A., Cohen, W. B., Song, C., Canty, M. J., & Yang,  Z.  (2006).  Radiometric  correction  of  multi- temporal Landsat data for characterization of early successional  forest  patterns  in  western  Oregon. Remote  Sensing  of  Environment , 103 ,  16 –26. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.03.008
Shibata, M., Sugihara, S., Mvondo-Ze, A. D., Araki, S., & Funakawa,  S.  (2018).  Effect  of  original  vegetation on  nutrient  loss  patterns  from  Oxisol  cropland  in forests  and  adjacent  savannas  of  Cameroon.
Agriculture, Ecosystems and Environment , 257 (December 2017), 132 –143.
https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.01.031
Sulaksana, N., Sukiyah, E., Sjafrudin, A., & Haryanto, E.
T. (2013). Karakteristik Geomorfologi Das Cimanuk Bagian Hulu Dan Implikasinya Terhadap Intensitas Erosi  Serta  Pendangkalan  Waduk  Jatigede. Bionatura-Jurnal Ilmu-Ilmu Hayati Dan Fisik , 15 (2), 100 –106.
Sun, Y., Guo, Q., Liu, J., & Wang, R. (2014). Scale effects on  spatially  varying  relationships  between  urban landscape patterns and water quality.
Environmental  Management , 54 (2),  272 –287. https://doi.org/10.1007/s00267-014-0287-x
Tu, J. (2011). Spatially varying relationships between land use  and  water  quality  across  an  urbanization gradient  explored  by  geographically  weighted regression. Applied  Geography , 31 (1),  376 –392.
https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.08.001
USGS.  Elavation  Dataset  in  Grid  Format.  Retrieved Oktober, 10, 2018 from https://earthexplorer.usgs.gov/
Widyastuti,  M.,  &  Suprayogi,  S.  (2006).  Contamination Vulnerability  Analysis  of  Watershed  For  Water Quality Monitoring (Study in Gajahwong Watershed Yogyakarta Province). Forum Geografi , 20 (1), 47 –
54. https://doi.org/https://doi.org/10.23917/forgeo.v20i
1.1803
Wilson, C., & Weng, Q. (2010). Assessing surface water quality  and  its  relation  with  urban  land  cover changes  in  the  Lake  Calumet  Area,  Greater Chicago. Environmental  Management , 45 (5), 1096 –1111. https://doi.org/10.1007/s00267-010- 9482-6
Wu, L., Peng, M., Qiao, S., & Ma, X. yi. (2018). Effects of rainfall  intensity  and  slope  gradient  on  runoff  and sediment  yield  characteristics  of  bare  loess  soil. Environmental  Science  and  Pollution  Research , 25 (4),  3480 –3487.  https://doi.org/10.1007/s11356- 017-0713-8
Xu,  G.,  Li,  P.,  Lu,  K.,  Tantai,  Z.,  Zhang,  J.,  Ren,  Z.,  & Wang, X. (2019). Seasonal changes in water quality and its main in fl uencing factors in the Dan River basin. Catena , 173 (April 2018), 131 –140. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.10.014
Yang,  X.,  Xie,  X.,  Liu,  D.  L.,  Ji,  F.,  &  Wang,  L.  (2015). Spatial Interpolation of Daily Rainfall Data for Local Climate  Impact  Assessment  over  Greater  Sydney Region. Advances  in  Meteorology , 2015 ,  1 –12. https://doi.org/10.1155/2015/563629
Xu,  G.,  Li,  P.,  Lu,  K.,  Tantai,  Z.,  Zhang,  J.,  Ren,  Z.,  & Wang,  X.  (2019).  Seasonal  Changes  in  Water Quality and Its Main Influencing Factors in The Dan River Basin. Catena , 173, 131 –140.
Yang,  X.,  Xie,  X.,  Liu,  D.  L.,  Ji,  F.,  &  Wang,  L.  (2015). Spatial Interpolation of Daily Rainfall Data for Local Climate  Impact  Assessment  Over  Greater  Sydney Region. Advances in Meteorology , 2015, 1 –12.