doi: mkts.v26i2.26563

## Studi Penentuan Nilai Curve Number DAS Pataruman berdasarkan Satuan Peta Tanah Indonesia
* Anri Noor Annisa Ramadan, Dicky Nurmayadi, Anwar Sadili, Rega Rizaldy Solihin, Zefri Sumardi
Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan Tasikmalaya, Kota Tasikmalaya
*) anrinoor@unper.ac.id
Received: 16 November 2020 Revised: 9 November 2020 Accepted: 5 Desember 2020

## Abstract
The  rainfall-runoff  model  is  commonly  used  in  flood  discharge  computation.  One  of  the  most  frequently employed methods to estimate the flood discharge in the ungauged basin is NRCS-CN. This study is aimed to determine the CN value with/without soil drainage capacity from the soil information in SPT Indonesia. The location  used  is  Pataruman  watershed  by  calibrating  the  simulation  discharge  results  with  the  observed discharge. Soil conditions in the Pataruman watershed show that the soil texture has a fine texture (HSG D), a  slightly  fine  texture  (HSG  C),  and  a  slightly  coarse  texture  (HSG  A).  The  average  composite  CN  in  the Pataruman watershed without soil drainage capacity was 85.58 while soil drainage capacity was 81.01. The results of the analysis show that with/without taking into account the soil drainage capacity in the Pataruman watershed  there  is  no  significant  difference  in  discharge  with  a  relation  coefficient  of  0.734  (without  soil drainage  capacity)  and  0.732  (with  soil  drainage  capacity).  CN  calculations  with/without  soil  drainage capacity are recommended for small watersheds.
Keywords: SPT Indonesia, Pataruman watershed, curve number, HEC-HMS

## Abstrak
Model curah hujan-limpasan umumnya digunakan dalam perhitungan debit banjir. Salah satu  metode yang paling sering digunakan untuk memperkirakan debit banjir di DAS adalah NRCS-CN. Penelitian ini ditujukan untuk menentukan nilai CN dengan/tanpa kapasitas drainase tanah dari informasi  tanah di SPT Indonesia. Lokasi  yang  digunakan  adalah  DAS  Pataruman  dengan  mengkalibrasi  hasil  debit  simulasi  dengan  debit pengamatan. Kondisi tanah di DAS Pataruman menunjukan bahwa tekstur tanah memiliki tekstur halus (HSG D),  tekstur  agak  halus  (HSG  C),  dan  tekstur  agak  kasar  (HSG  A).  Nilai  CN  komposit  rata-rata  di  DAS Pataruman tanpa kapasitas drainase tanah adalah 85,58 sedangkan dengan kapasitas drainase tanah adalah 81,01.  Hasil  dari  analisis  menunjukan  bahwa  dengan/tanpa  memperhitungkan  kapasitas  drainase  tanah  di DAS  Pataruman  tidak  menunjukan  perbedaan  debit  yang  signifikan  dengan  koefisien  relasi  0,734  (tanpa kapasitas  drainase  tanah)  dan  0,732  (dengan  kapasitas  drainase  tanah).  Perhitungan  CN  dengan/tanpa kapasitas drainase tanah direkomendasikan untuk DAS kecil.
Kata Kunci: SPT Indoneisa, DAS Pataruman, curve number, HEC-HMS

## Pendahuluan
Banjir  di  Indonesia  merupakan  kejadian  bencana yang  paling  sering  terjadi.  Kesalahan  penentuan debit banjir rencana dapat mengakibatkan kesalahan  perencanaan  struktur  bangunan  air. Kesalahan perencanaan struktur bangunan air dapat mengancam  nyawa  manusia.  Untuk  mencegah kejadian  tersebut  maka  perlu  adanya  upaya  untuk menentukan  debit  banjir  rencana  dalam  sebuah
perencanaan.  Penentuan  debit  banjir  rencana  pada daerah  yang  tidak  memiliki  pos  duga  air memerlukan pendekatan dengan cara mentransformasi  hujan  menjadi  limpasan.  Salah satu  metode  yang  paling  sering  digunakan  adalah Natural  Resoures  Conservation  Service  Curve Number (CN)  (dulu, Soil  Conservation  Service ) (Ramadan,  2018).  Metode  ini  mudah  dikaitkan dengan  fisik  daerah  aliran  sungai  (DAS),  dan memiliki kelebihan: (1) prosedur dalam metode ini
lazim digunakan selama bertahun-tahun di seluruh dunia,  (2)  sangat  efisien,  (3)  data  input  yang dibutuhkan  umumnya  tersedia,  (4)  model  ini menghubungkan  limpasan  dengan  jenis  tanah, tataguna  lahan,  dan  praktik  pengendaliaannya (Mishra et al ., 2013).
Penentuan CN memerlukan ketersediaan peta HSG yang pada kenyataannya harus dibuat melalui peta lain yang mengandung parameter yang dibutuhkan oleh  HSG  (Adidarma,  2013).  Adidarma  (2013) telah melakukan penelitian penentuan HSG dengan peta  hidrogeologi,  namun  peta  tersebut  memiliki proses  pedotransfer  yang  panjang  dan  pendekatan parameter HSG secara umum dan kualitatif. Selain itu  Ramadan  (2018)  telah  melakukan  penelitian penentuan HSG dengan peta HWSD, peta tersebut merupakan  peta  global  yang  kedalaman  informasi jenis  tanahnya  kurang  mendalam  serta  memiliki kekurangan  karena  penerjemahan  pedotransfer informasi  tanah  menjadi  tekstur  tanah  dilakukan secara  umum  (Ramadan et  al .,  2018).  Untuk  itu perlu  adanya  peta  dengan  informasi  yang  lebih detail dan sesuai dengan kondisi tanah di Indonesia. Dalam  penelitian  ini  digunakan  peta  dari  Balai Besar  Sumber  Daya  Lahan  Pertanian  (BBSDLP), yaitu Satuan Peta Tanah (SPT) Indonesia. Informasi tanah  yang  digunakan  pada  nomor  SPT  sesuai dengan Soil Taxonomy  (Staff, 2010) dikumpulkan dan  diklasifikasikan  sesuai  padanan  macam  tanah Klasifikasi Tanah Nasional (Subardja et al ., 2016).
CN  merupakan  parameter  model  hidrologi  yang dikembangkan oleh Soil Conservation Service yang menggambarkan kondisi fisik DAS yang memiliki nilai  1-100 (USDA-SCS,  1972;  Abu-hashim et  al , 2015).  Nilai  CN  dibagi  menjadi  baris  HSG  dan kolom tataguna lahan. Dalam penelitian sebelumnya  (Ramadan et  al .,  2018)  terdapat perbedaan  justifikasi  dari  penentuan  nilai  CN dimana  penentuan  HSG  hanya  dilihat  dari  tekstur tanah.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  penentuan nilai  CN  dari  tekstur  tanah-tataguna  lahan  dan tekstur  tanah-tataguna  lahan-kapasitas  drainase tanah dari SPT Indonesia dan dilakukan perbandingan  terhadap  kedua  metode  tersebut. Dengan memperhitungkan kapasitas drainase tanah apakah  hasil  kalibrasi  menjadi  lebih  baik.  Lokasi penentuan  CN  adalah  DAS  Pataruman  dengan mengkalibrasi antara hasil simulasi dan debit harian di Bendung Pataruman.

## Metode
CN  dianalisis  dengan  menggunakan  perangkat lunak  Quantum  GIS  (Q-GIS).  Peta  yang  dibuat dalam  Q-GIS  menggunakan  beberapa  layer,  yaitu subDAS  Pataruman,  tataguna  lahan,  dan  SPT Indonesia. Penentuan nilai CN dibagi menjadi dua
metode, yaitu subDAS Pataruman – tataguna lahan – tekstur tanah, dan subDAS Pataruman – vegetasi –  permeabilitas  -  kapasitas  drainase.  Klasifikasi tekstur tanah poin 1 menggunakan pedotransfer dari tekstur  tanah  pada  Tabel  1  (Tarigan et  al .,  2015) menjadi  seri  tanah  selanjutnya  seri  tanah diklasifikan menjadi HSG sesuai Tabel 2 (Shadeed &  Almasri,  2010).  Penentuan  CN  pada  poin  1 disesuaikan  dengan  HSG  pada  Tabel  3.  Pada metode  ini  tidak  memperhitungkan  kapasitas drainase tanah.

## Tabel 1. Klasifikasi tekstur tanah
Tekstur Jenis tanah Kasar pasir, pasir berlempung Agak kasar lempung berpasir Sedang lempung, debu, lempung berdebu, lempung berpasir sangat halus Agak halus lempung berliat, lempung liat berdebu, lempung liat berpasir Halus
liat, liat berdebu, liat berpasir
Sangat halus liat (tipe mineral 2:1)
Sumber: Tarigan, 2011

## Tabel 2. Hydrologic soil group
HSG Jenis tanah
A pasir, pasir berlempung, lempung berpasir B lempung, debu, lempung berdebu, lempung berpasir sangat halus
C lempung berliat, lempung liat berdebu, lempung liat berpasir
D liat, liat berdebu, liat berpasir, liat Sumber: Shaheed & Almasri, 2010

## Tabel 3. Nilai CN
No. Tataguna lahan Hydrologic soil group A B C D 1  Air tawar 100  100  100  100 2  Hutan 57 73 82 86 3  Kebun 57 73 82 86 4  Padang rumput 72 82 87 89 5  Pemukiman 61 75 83 87 6  Rawa 100  100  100  100 7  Sawah 62 71 78 81 8  Sawah tadah hujan 72 81 88 91 9  Semak 48 67 77 83 10  Tanah ladang 66 77 85 89 Sumber: Ramadan, 2018
Klasifikasi  vegetasi,  permeabilitas, kapasitas drainase  pada  dengan  kapasitas  drainase  tanah dilakukan  dengan  pedotransfer  dari  informasi tekstur  tanah,  dan  kapasitas  drainase  dari  SPT Indonesia dan vegetasi dari tataguna lahan dengan hubungan empiris (Savvidou et al , 2016):
𝐶𝑁 = 10 + 9 × 𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑚 + 6 × 𝑖 𝑣𝑒𝑔 + 3 × 𝑖 𝑠𝑙𝑜𝑝𝑒 (1)
Persamaan  (1)  telah  diekstrasi  dan  divalidasi  dari kejadian banjir di Yunani dan Siprus (Efstratiadis et al ., 2014). Nilai i perm , i veg , dan i slope dari Tabel 4.
Tabel 4. Pengkodean fisik untuk estimasi CN untuk AMC II dan abstraksi awal 20%
Kelas permea- bilitas i perm Kelas vegetasi i veg Kelas kapasitas drainase i slope Sangat tinggi 1 Padat 1  Dapat diabaikan  1 Tinggi 2  Sedang  2 Rendah 2 Sedang 3  Rendah  3 Sedang 3 Rendah 4 Jarang  4 Tinggi 4 Sangat rendah 5  Kosong  5 Sangat tinggi 5
Sumber: Savvidou et al., 2016
Nilai  CN  berkisar  antara  1  dan  100  fungsi  dari limpasan  yang  dihasilkan  dari  jenis  tanah, penggunaan  lahan,  kondisi  hidrologi,  dan  kondisi kelengasan tanah sebelumnya  (Abu-hashim, et al. , 2015). Bentuk persamaannya adalah:
P e = (P-Ia)2 P-Ia+S
(2)
dimana  P e merupakan  kelebihan  hujan  kumulatif pada  waktu  t  (mm),  P  merupakan  tinggi  hujan kumulatif  pada  waktu  t  (mm),  I a merupakan abstraksi  awal  (kehilangan  awal)  (mm),  dan  S adalah  potensi  retensi  maksimum  air  oleh  tanah, yang sebagian besar adalah karena infiltrasi (mm).
Persamaan empiris dari I a dan S dihubungkan secara linier oleh, λ, nilai standar λ menurut NRCS adalah 0,2.
𝐼 𝑎 = 𝜆𝑆 (3)
Hujan  lebih  selama  interval  Δt  dihitung  sebagai selisih  antara  hujan  lebih  akumulatif  di  akhir  dan awal  periode.  Retensi  maksimum,  S,  dan karakteristik  DAS  dihubungkan  dengan  parameter antara, yaitu nilai CN pada Tabel 2.
𝑆 = 25400−254𝐶𝑁
𝐶𝑁
(4)
Untuk DAS dengan sub-DAS yang memiliki jenis tanah  dan  tutupan  lahan  yang  berbeda,  maka  nilai komposit CN ditentukan berdasarkan:
𝐶𝑁 𝑐 = 𝐶𝑁1𝐴1+𝐶𝑁2𝐴2+⋯+𝐶𝑁𝑖𝐴𝑖…+𝐶𝑁𝑛𝐴𝑛 ∑ 𝐴𝑖 𝑛 𝑖=1 (5)
dimana  CN i adalah  nilai  CN  pada  sub-DAS  i,  A i merupakan luas pada sub-DAS i (m 2 ), dan n adalah jumlah sub-DAS.

## Analisis banjir
Data curah hujan yang digunakan berupa data curah hujan  titik  dari  Pos  Curah  Hujan  (PCH).  untuk mendapatkan curah hujn rata-rata wilayah menggunakan Metode Poligon Thiessen  (Djafar et al ., 2015; Rapar et al ., 2014; Prastica et al ., 2017).
Masing-masing PCH mempunyai daerah pengaruh yang  dibentuk  dengan  garis  tegak  lurus  terhadap garis  penghubung  antara  dua  PCH  sehingga  dapat dihitung luas daerah tiap PCH (Gambar 1).

## Gambar 1. Poligon Thiessen DAS Pataruman
Dalam penelusuran banjir, digunakan metode HSS SCS.  HSS  SCS  merupakan  hidrograf  tidak berdimensi dengan satu puncak banjir (Adib et al ., 2010).  Hubungan  antara  puncak  hidrograf  satuan dan waktu puncak adalah sebagai berikut:
𝑈 𝑝 = 𝐶 𝐴 𝑇𝑝 (6)
dan
𝑇 𝑝 = ∆𝑡 2 + 𝑡 𝑙𝑎𝑔 (7)
Untuk  DAS  tanpa  PCH,  maka lag  time hidrograf satuan  berhubungan  dengan  waktu  konsentrasi  tc, yaitu:
𝑡 𝑙𝑎𝑔 = 0,6𝑡 𝑐 (8)
dimana:
𝑡 𝑐 = 𝑡 𝑠ℎ𝑒𝑒𝑡 + 𝑡 𝑠ℎ𝑎𝑙𝑙𝑜𝑤 + 𝑡 𝑐ℎ𝑎𝑛𝑛𝑒𝑙 (9)
t sheet adalah  waktu  pengaliran  di  atas  permukaan tanah  (jam),  t shallow adalah  waktu  pengaliran  pada selokan  (jam),  dan  t channel adalah  waktu  pengaliran dalam saluran (jam). Waktu pengaliran adalah:
𝑇 𝑡 = 𝐿 3600𝑉 (10)
dimana Tt adalah waktu pengaliran (jam), L adalah panjang  aliran  (m),  V  adalah  kecepatan  rata-rata (m/s), dan 3600 adalah faktor konversi dari detik ke jam.

## Gambar 2. Debit pengamatan Bendung Pataruman
Waktu pengaliran di atas  permukaan tanah kurang dari 300 kaki, menggunakan persamaan berikut:
𝑇 𝑡 = 0,007(𝑛𝐿)0,8 (𝑃2)0,5𝑠0,4
(11)
dimana  n  adalah  koefisien  kekasaran Manning ,  L adalah panjang aliran (ft), P2 adalah hujan 2-tahun, 24-jam (in), dan S adalah kemiringan garis hidraulik (kemiringan  lahan).  Untuk  estimasi  kecepatan dilakukan dengan persamaan Manning :
𝑉 = 𝐶𝑅2/3𝑆1/2
𝑛
(12)
dimana V adalah kecepatan rata-rata (m/s), R adalah radius hidraulik (m), S adalah kemiringan energi, n adalah koefisien kekasaran Manning .

## Kalibrasi model
Kalibrasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil debit simulasi dengan debit pengamatan di Bendung Pataruman  pada  bulan  Januari  –  Februari  tahun 2018 sesuai dengan Gambar 2. Validasi nilai debit menggunakan perbandingan koefisien relasi.

## Analisis perangkat lunak HEC-HMS
DAS Pataruman dibagi menjadi 29 sub-DAS sesuai Gambar  3.  Analisis  debit  banjir  dilakukan  dengan perangkat lunak HEC-HMS. Pemodelan dilakukan dengan  titik  keluaran  di  Bendung  Pataruman. Kehilangan air yang digunakan adalah SCS Curve Number , serta transformasi hidrograf menggunakan HSS  SCS.  Dalam  simulasi  ini  dicari  debit  banjir dari CN tanpa kapasitas drainase tanah dan dengan kapasitas  drainase  tanah.  Debit  banjir  dikalibrasi dengan debit banjir pengamatan harian di Bendung Pataruman.

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis curah hujan wilayah
Luas  DAS  Pataruman  adalah  1404.1  km 2 .  DAS Pataruman  dibagi  menjadi  29  sub-DAS  sesuai
dengan  Gambar  4.  Dengan  luas  sub-DAS  paling besar yaitu sub-DAS 6 dengan luas 722,8 km 2 .

## Gambar 3. Model HEC-HMS DAS Pataruman

## Gambar 4. Sub-DAS Pataruman
DAS  Pataruman  memiliki  12  PCH  terdekat. Dimana  12  PCH  tersebut  akan  digunakan  untuk menentukan  curah  hujan  wilayah  rata-rata  dengan menggunakan  metode  poligon  Thiessen.  Setelah dibentuk  poligon  Thiessen,  ditentukan  luas pengaruh  setiap  PCH  di  DAS  Pataruman  sesuai dengan Tabel 6. Untuk sub-DAS lain memiliki luas yang lebih kecil dan posisinya berada paling dekat dengan PCH Pataruman.

## Analisis SPT Indonesia
SPT  Indonesia  memiliki  tekstur  tanah  yang bermacam-macam.  Informasi  yang  diperoleh  dari Gambar 5 sesuai dengan contoh dari Tabel L-1. Dari
0 100 200 300 400 500 600 700 800 1 -J an -1 8 3 -J an -1 8 5 -J an -1 8 7 -J an -1 8 9 -J an -1 8 1 1 -J an -1 8
1 3 -Ja n -1 8
1 5 -Ja n -1 8
1 7 -Ja n -1 8
1 9 -Ja n -1 8
2 1 -Ja n -1 8 2 3 -Ja n -1 8
2 5 -Ja n -1 8
2 7 -Ja n -1 8
2 9 -Ja n -1 8
3 1 -Ja n -1 8 2 -F eb -1 8 4 -F eb -1 8 6 -F eb -1 8 8 -F eb -1 8 1 0 -F eb -1 8 1 2 -F eb -1 8 1 4 -F eb -1 8 1 6 -F eb -1 8 1 8 -Fe b -1 8 2 0 -F eb -1 8 2 2 -F eb -1 8 2 4 -F eb -1 8 2 6 -F eb -1 8 2 8 -F eb -1 8 Deb it ( m 3 /s )
Waktu (tgl-bln-thn)
tabel tersebut setiap Nomor SPT memiliki informasi mengenai  tekstur  tanah,  kapasitas  drainase,  bahan organik  tanah  dan  sebagainya  yang  berhubungan dengan kondisi tanah eksisting .

## Gambar 5. SPT Indonesia DAS Pataruman
Informasi  tanah  dari  Tabel  L-1  yang  digunakan untuk  menentukan  kelas  permeabilitas  tanah  dan kapasitas  drainase  tanah  dalam  wilayah  DAS Pataruman adalah drainase tanah dan tekstur tanah. Untuk  kapasitas  drainase  sesuai  SPT  Indonesia dapat dilihat di Tabel 8.

## Tabel 5. Contoh informasi SPT Indonesia

## SPT Satuan tanah peta SPT
1 Andosol Distrik, dalam, drainase baik, tekstur halus, agak masam, KTK dan KB rendah ( Typic Hapludands )
2 Andosol Distrik, dalam, drainase baik, tekstur halus, agak masam, KTK dan KB sedang ( Typic Hapludands )
3 Andosol Litik, dangkal, drainase baik, tekstur agak kasar, agak masam, KTK dan KB sedang ( Lithic Hapludands )
4 Andosol Litik, dangkal, drainase baik, tekstur halus, agak masam, KTK dan KB sedang ( Lithic Hapludands )
5 Gleisol Distrik, dalam, drainase terhambat, tekstur halus, agak masam, KTK dan KB rendah ( Fluvaquentic
Endoaquepts )
Tabel 6. Kelas permeabilitas dari SPT Indonesia
Tekstur tanah Kelas permeabilitas i perm Tekstur kasar sangat tinggi 1 Tekstur agak kasar Tinggi 2 Sedang Sedang 3 Tekstur agak halus Rendah 4 Tekstur halus sangat rendah 5
Tekstur sangat halus sangat rendah
5

## Analisis tataguna lahan
Tataguna lahan digunakan sebagai informasi untuk vegetasi  untuk  perhitungan  CN  dengan  kapasitas drainase  sesuai  dengan  Tabel  9.  Tataguna  lahan yang  digunakan  diperoleh  dari  Peta  Rupa  Bumi Indonesia  (RBI)  dengan  15  jenis  tataguna  lahan pada  Gambar  7.  Dari  Gambar  tersebut  dapat diketahui  bahwa  jenis  tataguna  lahan  yang  paling banyak adalah perkebunan/kebun dengan
presentase  36,33%  dari  keseluruhan  luas  DAS Pataruman.  Untuk  lahan  kedap  air  seperti pemukiman  dan  gedung  menempati  posisi  kedua dengan presentase 15,97% sesuai dengan Tabel 10.
Tabel 7. Kelas Kapasitas Drainase Tanah
Kelas kapasitas drainase i slop Drainase sangat terhambat 1 Drainase terhambat 1 Drainase agak terhambat 2 Drainase agak baik 3 Drainase baik 4 Drainase agak cepat 4 Drainase cepat 5 Tabel 8. Kelas vegetasi DAS Pataruman Tataguna lahan Kelas vegetasi  i veg Hutan rimba padat 1 Vegetasi non budidaya lainnya padat 1 Perkebunan/kebun sedang 2 Tegalan/lading sedang 2 Semak belukar sedang 2 Rawa sedang 2 Padang rumput rendah 3 Sawah jarang 4 Sawah tadah hujan jarang 4 Danau/situ kosong 5 Sungai kosong 5 Empang kosong 5 Permukiman dan tempat kegiatan kosong 5 Gedung/bangunan kosong 5 Tanah kosong/gundul kosong 5
Tabel 9. Presentase Tataguna Lahan DAS Pataruman No. Tataguna lahan Presentase 1  Hutan rimba 10,14% 2  Perkebunan/kebun 36,33% 3  Tegalan/lading 5,21% 4  Rawa 0,00% 5  Sawah 9,80% 6  Sawah tadah hujan 13,15% 7  Padang rumput 0,13% 8  Semak belukar 8,47% 9  Danau/situ 0,13% 10  Sungai 0,54% 11 Permukiman dan tempat kegiatan 15,96% 12  Gedung/bangunan 0,01% 13  Tanah kosong/gundul 0,12% 14  Vegetasi non budidaya lainnya 0,00% 15  Empang 0,02%

## Gambar 7. Sebaran tataguna lahan DAS Pataruman.

## Analisis CN
Analisis  CN  dilakukan  dengan  dua  metode,  yaitu (1)  tanpa  memperhatikan  kapasitas  drainase  tanah dan  (2)  dengan  memperhatikan  kapasitas  drainase tanah. Dari kedua metode ini akan dianalisis apakah terdapat perbedaan yang signifikan. Dengan metode tanpa  kapasitas  drainase  tanah  didapatkan  hasil seperti Tabel 11. Setiap sub-DAS memiliki nilai CN dengan rentang 72,21 hingga 90,51. ata-rata CN di DAS  Pataruman  dengan  metode  tanpa  kapasitas drainase tanah adalah 85,58.
RPedotransfer CN yang dihitung dengan kapasitas drainase tanah dapat dilihat di Tabel 12. Setiap sub- DAS  memiliki  nilai  CN  dengan  rentang  67,78 hingga  87,71.  Rata-rata  CN  di  DAS  Pataruman dengan kapasitas drainase tanah adalah 81,01.
Hasil  analisis  dapat  dilihat  bahwa  angka  CN  rata- rata  berada  di  angka  81,01  dan  85,58.  Angka tersebut  menunjukkan  bahwa  kondisi  tanah  DAS Pataruman berada di HSG C dan D. Sesuai Tabel 3
angka  CN  mendekati  nilai  dengan  tataguna  lahan hutan, kebun, pemukiman, dan sawah.

## Tabel 10. CN Komposit DAS Pataruman tanpa kapasitas drainase tanah
No DAS CN komposit S Ia 1 1 80,13 62,98  12,60 2 2 83,64 49,68 9,94 3 3 87,27 37,06 7,41 4 4 86,67 39,05 7,81 5 5 86,49 39,66 7,93 6 6 85,47 43,18 8,64 7 7 87,15 37,45 7,49 8 8 84,81 45,51 9,10 9 9 86,82 38,55 7,71 10 10 86,07 41,11 8,22 11 12 88,78 32,11 6,42 12 13 87,36 36,76 7,35 13 14 72,79 94,97  18,99 14 15 80,74 60,60  12,12 15 16 87,66 35,77 7,15 16 17 90,28 27,35 5,47 17 18 90,51 26,62 5,32 18 19 90,25 27,45 5,49 19 20 89,70 29,18 5,84 20 21 87,70 35,63 7,13 21 22 86,61 39,27 7,85 22 23 87,23 37,20 7,44 23 26 87,57 36,05 7,21 24 27 86,95 38,11 7,62 25 31 87,78 35,37 7,07 26 32 86,46 39,76 7,95 27 33 80,98 59,64  11,93 28 34 72,21 97,76  19,55 29 36 85,82 41,98 8,40 Rata-rata 85,58
Gambar 8. Perbandingan CN tanpa dan dengan kapasitas drainase tanah 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 12 14 16 18 20 22 26 31 33 36 NRCS -CN subDAS CN dengan kapasitas drainase CN tanpa kapasitas drainase
Tabel 11. Nilai CN komposit DAS Pataruman dengan kapasitas drainase tanah
No. DAS CN komposit S Ia 1 1 70,07 108,49  21,70 2 2 85,30 43,76 8,75 3 3 82,85 52,59 10,52 4 4 83,51 50,17 10,03 5 5 82,99 52,05 10,41 6 6 83,76 49,26 9,85 7 7 82,00 55,75 11,15 8 8 85,26 43,93 8,79 9 9 87,71 35,60 7,12 10 10 86,69 39,01 7,80 11 12 81,07 59,33 11,87 12 13 74,56 86,65 17,33 13 14 70,00 108,88  21,78 14 15 79,86 64,06 12,81 15 16 87,18 37,36 7,47 16 17 85,69 42,41 8,48 17 18 80,93 59,85 11,97 18 19 82,45 54,05 10,81 19 20 80,47 61,64 12,33 20 21 80,68 60,82 12,16 21 22 83,36 50,72 10,14 22 23 77,45 73,95 14,79 23 26 85,89 41,73 8,35 24 27 81,54 57,50 11,50 25 31 83,45 50,37 10,07 26 32 78,37 70,11 14,02 27 33 79,44 65,75 13,15 28 34 67,78 120,72  24,14 29 36 79,11 67,07 13,41 Rata-rata 81,01
Selain  itu  nilai  CN  rata-rata  juga  sesuai  dengan presentase  tataguna  lahan  empat  terbesar  pada Tabel  10.  Perbandingan  CN  tanpa  kapasitas drainase tanah dan dengan kapasitas drainase tanah dalam  Gambar  8.  Gambar  tersebut  menunjukan bahwa  nilai  CN  tanpa  kapasitas  drainase  tanah memiliki  nilai  CN  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan kapasitas drainase tanah. Hal ini dikarenakan penentuan CN tidak memperhitungkan kapasitas drainase tanah.

## Analisis debit banjir
Kalibrasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil simulasi  dan  debit  pengamatan  pada  tahun  2018 sesuai  Gambar  9.  Hasil  kalibrasi  didapatkan  nilai koefisien  korelasi  pada  metode  tanpa  kapasitas drainase  adalah  0,7323  sedangkan  hasil  dengan kapasitas  drainse  adalah  0,7320.  Dengan  nilai koefisien relasi menunjukan bahwa perhitungan CN tanpa  kapasitas  drainase  tanah  maupun  dengan
kapasitas  drainase  tanah  tidak  menunjukan  hasil yang  signifikan  karena  luas  DAS  yang  besar  dan debit  pengamatan  yang  diperoleh  adalah  debit harian.  Selain  itu  angka  tersebut  juga  belum menunjukkan hasil terbaik.

## Gambar 9. Hasil debit pengamatan dengan debit simulasi

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan, kesimpulan  dari  hasil  kajian  Penentuan  Curve Number dari Satuan Peta Tanah Indonesia di DAS Pataruman  adalah  analisis  CN,  berdasarkan  hasil analisis  peta  tataguna  lahan  dan  SPT  Indonesia, nilai  CN  dipengaruhi  oleh  justifikasi  terhadap perhitungan vegetasi, tekstur tanah, dan dengan/tanpa kapasitas drainase tanah.
Analisis  debit  banjir,  berdasarkan  hasil  analisis kalibrasi  debit  simulasi  dan  debit  pengamatan didapatkan  bahwa  perhitungan  CN  dengan/tanpa kapasitas  drainase  tanah  tidak  terlihat  signifikan bila dilakukan pada DAS ukuran besar.
Berdasarkan  hasil  kajian  yang  telah  dilakukan, maka  saran  yang  dapat  kami  berikan  untuk  bahan pertimbangan  bagi  praktisi  atau  pihak  yang  akan melakukan  kajian  lebih  dalam  selanjutnya,  yaitu untuk  DAS  Pataruman  dilakukan  penyesuaian terhadap  metode  analisis  transformasi  dari  hujan menjadi  hidrograf  dalam  analisis  debit  banjir  agar puncak banjir dapat tercapai.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih penyusun sampaikan pada Ketua dan pemangku jabatan di LP2M Universitas Perjuangan Tasikmalaya dan selaku fasilitator dalam pelaksanaan  penelitian  ini.  Penulis  utama  juga mengucapkan  terima  kasih  pada  DRPM  DIKTI selaku  donatur  dalam  penelitian  ini.  Artikel  ini adalah  bagian  dari  penelitian  utama  Penentuan Kelompok  Tanah  Hidrologi  dengan  Satuan  Peta
0 200 400 600 800 1-Jan-18 1-Feb-18 Deb it ( m 3 /s ) Waktu (tgl-bln-thn)
Debit Pengamatan
Debit Simulasi tanpa kapasitas drainase Debit Simulasi dengan kapasitas drainase
Tanah Indonesia di Daerah Aliran Sungai Citanduy yang dipresentasikan dalam konferensi internasional ICComSET 2019 pada 15-16 Oktober 2019 di Tangerang, Indonesia.

## Daftar Pustaka
Abu-hashim, M., Mohamed, E., & Belal, A. E. A. (2015).  Identification  of  potential  soil  water retention  using  hydric  numerical  model  at  arid regions by land-use changes. International Soil and Water Conservation Research , 3 (4), 305–315.
Adib, A., Salarijazi, M., dan Najafpour, K. (2010). Evaluation  of  synthetic  outlet  runoff  assessment models. Journal  of  Applied  Sciences  and Environmental Management , 14 (3), 13-18.
Adidarma, W. K. (2013). Teknik perhitungan banjir desain  untuk  bendungan  dengan  data  terbatas khususnya  di  Indonesia. Jurnal  Teknik  Hidraulik ,
4 (2), 105-116.
Djafar,  H.,  Limantara,  L.  M.,  &  Asmaranto,  R. (2015). Berdasarkan Evaluasi Perbandingan Antara Analisa  Hidrograf  Banjir  Dan  Banjir  Historis. Jurnal Teknik Pengairan , 5(2), 172–181.
Efstratiadis, A., Koussis, A. D., Koutsoyiannis, D., &  Mamassis,  N.  (2014).  Flood  design  recipes  vs. reality:  can  predictions  for  ungauged  basins  be trusted?. Natural  Hazards  and  Earth  System Sciences , 14 (6), 1417-1428.
Rapar, S. M. E., Mananoma, T., Wuisan, E. M., & Binilang,  A.  (2014).  Analisis  debit  banjir  Sungai Tondano  menggunakan  metode  HSS  Gama  I  dan HSS Limantara. Jurnal Sipil Statik , 2 (1). 13–21.
Mishra, S. K., Gajbhiye, S., & Pandey, A. (2013). Estimation  of  design  runoff  curve  numbers  for Narmada  Watersheds  (India). Journal  of  Applied Water Engineering and Research , 1(1), 69–79.
Prastica,  R.  M.,  Maitri,  C.,  Nugroho,  P.,  & Hermawan,  A.  (2017).  Analisis  banjir  dan perencanaan  desain  transportasi  sungai  di  Kota
Bojonegoro. Media Komunikasi Teknik Sipil , 23 (2), 91-101.
Ramadan, A. N. A. (2018). Studi penentuan natural resources  conservation  service  curve  number  di Daerah  Aliran  Sungai  Brantas  Hulu, Master's Thesis ,  Program  Magister  Teknik  Sipil-Program Pascasarjana Unpar.
Ramadan, A. N. A., Adidarma, W. K., Riyanto, B. A., & Windianita, K. (2018). Penentuan hydrologic soil group untuk perhitungan debit banjir Di Daerah Aliran  Sungai  Brantas  Hulu. Jurnal  Sumber  Daya Air , 13 (2), 69-82.
Savvidou,  E.,  Efstratiadis,  A.,  Koussis,  A.  D., Koukouvinos, A., & Skarlatos, D. (2016). A curve number  approach  to  formulate  hydrological response  units  within  distributed  hydrological modelling. Hydrology  and  Earth  System  Sciences Discussions , 1-34.
Shadeed, S., & Almasri, M. (2010). Application of GIS-based  SCS-CN  method  in  West  Bank catchments, Palestine. Water Science and Engineering , 3 (1), 1–13.
Staff, S. S. (2014). Keys to Soil Taxonomy, 2010. Change, 327–328.
Subardja,  D.,  Ritung,  S.,  Anda,  M.,  Sukarman,  E. S.,  &  Subandiono,  R.  E.  (2014). Petunjuk  teknis klasifikasi  tanah  nasional .  Bogor:  Balai  Besar Penelitian  dan  Pengembangan  Sumberdaya  Lahan Pertanian,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Pertanian .
Tarigan,  B.,  Sinarta,  E.,  Guchi,  H.,  &  Marbun,  P. (2015). Evaluasi status bahan organik dan sifat fisik tanah (bulk density, tekstur, suhu tanah) pada lahan tanaman  kopi  (coffea  sp.)  di  beberapa  kecamatan kabupaten Dairi. Jurnal Agroekoteknologi Universitas Sumatera Utara , 3 (1), 246-255.
USDA-SCS.  (1972). Part  630  hydrology  national engineering  handbook  chapter  10  estimation  of direct  runoff  from  storm  rainfall .  National Engineering Handbook.
Tabel L-1. Luas pengaruh PCH pada DAS Pataruman
NO DAS PCH Pa ta ru m a n PCH R a n ca h PCH G u n u n g Pu tr i
PCH Pa n a w a n g a n PCH Pa n ja lu PCH K a wa li PCH Cia m is
PCH Cih o n je PCH Cik a sa sa h
PCH Cig a leuh
PCH Pa g er a g eu n g PCH K a d ip a te n
LUA S (k m 2 ) L u a s sub DA S /L u a s t o ta l DTA 1 1 1,00 - - - - - - - - - - - 2,19 0,0016 2 2 1,00 - - - - - - - - - - - 1,49 0,0011 3 3 0,01 0,18 0,05 - - 0,13 - - - - - - 81,99 0,0584 4 4 - - - - 0,07 0,23 0,48 - - - - - 156,92 0,1118 5 5 0,07 0,79 0,09 - - - - - - - - - 90 0,0641 6 6 0,00 - - - 0,11 0,00 0,05 0,19 0,03 0,15 0,16 0,09 722,76 0,5147 7 7 0,02 - - - - - - - - - - - 9,11 0,0065 8 8 1,00 - - - - - - - - - - - 1,88 0,0013 9 9 1,00 - - - - - - - - - - - 2,97 0,0021 10 10 1,00 - - - - - - - - - - - 1,2 0,0009 11 13 0,44 - - - - - - - - - - - 0,7 0,0005 12 14 1,00 - - - - - - - - - - - 0,79 0,0006 13 15 1,00 - - - - - - - - - - - 1,41 0,0010 14 16 1,00 - - - - - - - - - - - 11,97 0,0085 15 17 1,00 - - - - - - - - - - - 0,38 0,0003 16 18 - - - - - - - - - - - - 0,19 0,0001 17 19 0,03 - - - - - - - - - - - 0,44 0,0003 18 20 1,00 - - - - - - - - - - - 0,4 0,0003 19 21 1,00 - - - - - - - - - - - 0,31 0,0002 20 22 1,00 - - - - - - - - - - - 0,63 0,0004 21 23 1,00 - - - - - - - - - - - 1,72 0,0012 22 24 1,00 - - - - - - - - - - - 1,09 0,0008 23 27 - - - - - - - - - - - - 1,57 0,0011 24 28 1,00 - - - - - - - - - - - 17,69 0,0126 25 32 - - - - - - - - - - - - 0,63 0,0004 26 33 1,00 - - - - - - - - - - - 0,61 0,0004 27 34 0,99 - - - - - - - - - - - 3,11 0,0022 28 35 1,00 - - - - - - - - - - - 9,68 0,0069 29 36 - - 0,09 0,18 0,27 0,33 - - - - - - 280,27 0,1996