## PENGGUNAAN CITRA LANDSAT 8 DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK ESTIMASI DEBIT PUNCAK DI DAERAH ALIRAN SUNGAI UNDA PROVINSI BALI
I Putu Sriartha
Jurusan Pendidikan Geografi, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: psriartha@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  di  Daerah  Aliran  Sungai  Unda  Provinsi  Bali  dengan  tujuan:  (1) mengkaji  kemampuan  teknik  penginderaan  jauh  dalam  ekstraksi  data  karakteristik lingkungan fisik DAS untuk estimasi debit puncak; (2) memperkirakan besarnya perubahan debit  puncak  dengan  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis.  Data  yang  dikumpulkan melibatkan  teknik  penginderaan  jauh  untuk  ekstraksi  parameter-parameter  fisik  untuk menentukan  tingkat  pengaruh  masing-masing  parameter  dalam  perhitungan  debit  puncak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Citra Landsat 8 Onboard Operational Land Imagery komposit  563  memperoleh  akurasi  sebesar  85,7%  dari  interpretasi  penutup  lahan  dan didukung  data  SRTM  dapat  digunakan  untuk  penentuan  koefisien  limpasan  permukaan yang  disusun  dari overlay peta  kemiringan  lereng,  peta  penutup  lahan,  infiltrasi  tanah  dan timbunan air permukaan; (2) perhitungan debit puncak rerata dengan menggunakan metode rasional  memberikan  hasil  sebesar  16,07  m 3 /detik,  sedangkan  perhitungan  debit  puncak dari hasil pengukuran lapangan menggunakan metode manning memberikan hasil sebesar 20,01  m 3 /detik.  Mengacu  pada  hasil  tersebut  maka  ketelitian  yang  diperoleh  sebesar 80,31%.
Kata kunci : Citra Landsat 8 OLI, Sistem Informasi Geografis, dan  Debit Puncak

## Abstract
This  research  was  conducted  in  Unda  Watershed  with  the  aim  of:  (1)  assess  the  ability  of remote  sensing  techniques  in  data  extraction  watershed  characteristics  of  the  physical environment  for  the  estimated  peak  discharge;  (2)  estimating  peak  discharge  changes  in Unda  Watershed  based  on  rational  methods  using  Geographic  Information  System.  The spatial data analysis involving remote sensing techniques for extracting physical parameters watershe.  The  results  showed  that  (1)  Landsat  8  Onboard  Operational  Land Imagerycomposite 563 obtained  an  accuracy  of 85.7% of the land cover interpretation and backed the SRTM data can be used to determine the surface runoff coefficient composed of a  slope  maps,  land  cover  maps,  soil  of  infiltration  and  surface  water  piles;  (2)  The calculation of the average peak discharge using the rational method provides result of 16.07 m3/sec,  while  the  peak  discharge  calculation  of  the  results  of  field  measurements  using methods  manning  provide  results  of  20.01  m3/sec.  Refers  to  these  results  the  accuracy obtained amounted to 80.31%.
Keywords : Landsat 8 Imagery, Geographic Information System, and peak discharge

## PENDAHULUAN
Daerah Aliran Sungai (DAS)
merupakan  suatu  wilayah  daratan  yang menjadi  kesatuan  antara  sungai  dan  anak- anak sungainya yang dibatasi oleh  pemisah  topografis  yang  berfungsi menampung air dari curah hujan, menyimpan  dan  mengalirkannya  ke  danau atau  ke  laut  secara  alami  (Kepmen Pengelolaan DAS Terpadu, 2012). Perubahan penggunaan lahan dapat menimbulkan dampak terhadap peningkatan  debit  puncak  aliran  sebagai akibat  tingginya  aliran  permukaan  ( run- off) .Debit  puncak  merupakan  suatu  kondisi yang  menunjukkan  titik  nilai  debit  tertinggi (maksimum)  pada  bagian  hilir  DAS  atau Sub-DAS sebagai akibat dari meningkatnya aliran  permukaan.  Informasi  perubahan debit puncak diperlukan untuk perencanaan pengendalian  banjir  dan    pembuatan bangunan  sipil  teknis  untuk  pengendalian erosi.Metode  empiris  yang  mendasarkan pada faktor-faktor fisiografi DAS dikembangkan untuk memudahkan estimasi debit  puncak  dengan  memperhitungkan faktor  koefisien  aliran  permukaan  (C), intensitas  hujan  (I)  dan  luas  daerah  aliran sungai (DAS) (Sudaryatno, 2002).
Peningkatan  jumlah  dan  kecepatan aliran  permukaan,  selain  akibat  hujan ekstrim  juga  oleh  perubahan  penggunaan lahan seperti lahan terbuka dan pemadatan tanah.  Keterbukaan  lahan  menyebabkan jumlah dan intensitas hujan yang sampai di permukaan  tanah  meningkat,  sedangkan pemadatan tanah menyebabkan berkurangnya  kapasitas  infiltrasi  tanah sehingga  jumlah  dan  aliran  permukaan meningkat (Halengkara, 2011). Debit
puncak terjadi ketika seluruh aliran permukaan  yang  berada  di  daerah  aliran sungai  (DAS)  mencapai  titik outlet (bagian
hilir  suatu  DAS  atau  Sub-DAS  sebagai tempat berkumpulnya seluruh aliran permukaan  yang  mengalir  dari  bagian  hulu DAS).  Faktor  utama  yang  mempengaruhi besarnya  debit  puncak  yaitu  karakteristik hujan dan karakteristik DAS (Asdak , 2002). Ketersediaan  data  terkait  parameter fisik  DAS  masih  sangat  terbatas  sehingga perlu  alternatif  untuk  memperoleh  data tersebut.  Teknologi  penginderaan  jauh merupakan  teknik  yang  banyak  digunakan untuk  menyediakan  data  dan  informasi geografis  secara  cepat  dan  akurat.  Data tentang  faktor-faktor  fisiografi  DAS  dapat diekstraksi  dengan menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Lillesand,  et  al.(2004) menyatakan bahwa teknologi penginderaan jauh  belum  dimanfaatkan  secara  optimal terutama  dalam  kajian  hidrologi  (DAS), padahal  penginderaan  jauh  mempunyai keunggulan  untuk  ekstraksi  parameter- parameter  lahan  dengan  mudah,  cepat, mencakup  daerah  yang  luas,  serta  mampu menyajikan data hidrologi secara keruangan ( spatial variability ).
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, perlu  dilakukan  pemantauan  debit  puncak secara  cepat  dengan  memanfaatkan  Citra Landsat  8  OLI  perekaman  April  2014  yang diintegrasikan  dengan  sistem  informasi geografis.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini adalah mengkaji kemampuan teknik penginderaan  jauh  dalam  ekstraksi  data karakteristik  lingkungan  fisik  DAS  untuk estimasi  debit  puncak,  dan  memperkirakan besarnya  perubahan  debit  puncak  pada DAS  Unda  berdasarkan  metode  rasional dengan  menggunakan  sistem  informasi geografis.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan Juni  2014  di  DAS  Unda  yang  mencakup
sebagian  wilayah  Kabupaten  Karangasem dan  Kabupaten  Klungkung  Provinsi  Bali, yang terletak pada 8 º 34’ 02” LS - 8 º 17’ 03” LS  dan  115 º 23’  05”  BT  -  115 º 31’  01”  BT dengan luas 215,6 km 2 .
Data  yang  diperlukan  untuk  analisis debit  puncak  DAS  Unda  meliputi  Peta Kemiringan Lereng dari Citra Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Peta Penutup Lahan  dari  Citra  Landsat  8  OLI  ( Onboard Operational  Land  Imagery) serta  data pengukuran  lapangan  tentang  infiltrasi tanah, timbunan air permukaan dan intensitas  hujan  harian  puncak.  Integrasi penginderaan  jauh  dan  SIG  dilakukan melalui s oftware ENVI 4.5 (digunakan untuk klasifikasi  multispektral)  dan  Arc  GIS  10.1 dengan extension  spatial  analyst (untuk mengolah  data)  sehingga  menghasilkan informasi spasial yang baru.
Perhitungan koefisien limpasan permukaan  (nilai  C)  bertujuan  untuk menentukan  tingkat  pengaruh  keseluruhan parameter fisik DAS terhadap estimasi debit puncak.  Semakin  tinggi  harkat  setiap parameter  fisik  DAS  serta  luas  satuan medan maka koefisien limpasan permukaan yang ditimbulkan akan semakin tinggi  pula  sehingga  berpengaruh  pada debit  puncak  yang  semakin  meningkat. Koefisien limpasan permukaan dapat dihitung  berdasarkan    karakteristik  fisik DAS  (relief/kemiringan  lereng,  tutupan lahan,  infiltrasi  tanah  dantimbunan  air permukaan)  (Wibowo,  2008).  Mengacu pada  pendapat  Wibowo  tersebut,  maka
paramater  lingkungan  fisik  DAS  yang digunakan untuk menentukan nilai C adalah kemiringan lereng, kerapatan aliran, infiltrasi  tanah,  dan  vegetasi  penutup. Kemiringan  lereng  dimodelkan  melalui digital elevation model (DEM). Timbunan air permukaan didekati melalui variasi kerapatan  aliran.  Infiltrasi  tanah  dideteksi dari bentuklahan, tutupan lahan, dan tekstur tanah.  Vegetasi  penutup    diperoleh  melalui klasifikasi multispektral citra.
Nilai  C  merupakan  hasil overlay dari keempat  parameter,  sedangakn  untuk memperoleh  nilai  C  total  perlu  melakukan perkalian  antara  harkat  total  hasil overlay dengan  faktor  pembobot  setiap  satuan medan.Pada  dasarnya  penyusunan  model ini  adalah  simulasi  nilai  koefisien  limpasan permukaan  secara  spasial  dengan  metode Cook. Overlay dilakukan  dengan  teknik penjumlahan harkat masing-masing parameter.  Berikut  ini  merupakan formulasi untuk menentukan nilai dari C total.

## C total = ∑ skor pada tiap satuan medan (harkat total) x faktor
pembobot............................(1)
Formula  tersebut  memiliki  ketentuan:  (1) skor  pada  tiap  satuan  medan  dihitung dengan penjumlahan harkat dari parameter- parameter:  kerapatan  aliran,  kemiringan lereng,  vegetasi  penutup  dan  infiltrasi tanah.  (2)  Faktor  pembobot  adalah  luas satuan  medan  dibagi  dengan  luas  DAS keseluruhan.
Tabel 1. Klasifikasi Koefisien Limpasan Permukaan Klasifikasi Harkat Total Kelas I (Rendah) 0-25 Kelas II (Normal) 25-50 Kelas III (Tinggi) 50-75 Kelas IV (Ekstrim) >75
Sumber: Chow (1964) dalam Sudaryatno (2000)
Peta  kemirirngan  lereng  ditentukan berdasarkan  data  SRTM  yang  diinterpolasi menggunakan
tool slope untuk mengidentifikasi gradient kemiringan lereng. Klasifikasi kemiringan lereng didasarkan pada kriteria Cook (Sudaryatno,
2000). Penutup lahan
ditentukan berdasarkan  klasifikasi  berbasis  piksel menggunakan  saluran  multispektral  pada Citra  Landsat  8  komposit  563  ( false  color ) dengan pertimbangan bahwa saluran tersebut mampu membedakan objek daratan  yang  lebih  baik  berdasarkan  nilai spektral  yang  dipantulkan  (Mather,  1987). Klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan kriteria  Meijerink  (1970,  dalam  Sudaryatno, 2000).
Analisis  timbunan  air  permukaan dilakukan  dengan  mengetahui  kerapatan alirannya  berdasarkan  pada  kerapatan aliran  (Dd)  dari  Linsley  (1959)  disesuaikan dengan metode Cook (rumus 2).
𝐃𝐝 = 𝐋 𝐀 .......................................(2)
Keterangan : Dd = kepadatan aliran (km/km 2 )
L  = jumlah panjang alur sungai (km) A = luas DAS (km 2 ).
Klasifikasi  kerapatan  aliran  terhadap timbunan  air  permukakan  didasarkan  pada penyesuaian  kriteria  Cook  dan  kriteria Lindsley (Sudaryatno, 2000).
Perhitungan  intensitas  hujan  harian puncak  ini  dilakukan  untuk  menghitung debit  puncak  dengan  teknik  penginderaan jauh  menggunakan  formula  Monobone dalam  Sosrodarsono(1983)  yang  dikutip dari Yulius (2014), yaitu:
𝐈  =   ( 𝐏 𝟐𝟒 ) ( 𝟐𝟒 𝐭 ) 𝟐 𝟑 ⁄ ………………(3)
Keterangan : I  = intensitas hujan (mm/jam)
P =hujanharian (mm)
t  = periode hujan yang besarnya = waktu konsentrasi Tc (jam)
Metode untuk pengukuran debit puncak  menggunakan  metode  rasional yang  mempertimbangkan  adanya  hujan yang  merata  di  seluruh  DAS  dan  durasi hujan sama dengan waktu konsentrasi (Tc), dirumuskan sebagai berikut:
Qp = 0,278 Cp . I . A.....................(4)
Keterangan : Qp   =  debit puncak (m 3 /detik) Cp     =keofisien limpasan permukaan (%) sasat kejadian hujan I        = intensitas curah hujan (mm/jam) lamanya sama dengan waktu konsentrasi (T c ) A        =  luas DAS (km 2 )
0,278 = koefisien untuk penyesuaian dalam metrik Sebagai pembanding hasil pengukuran metode rasional, maka dilakukan  pengukuran  dengan  metode Manning, seperti pada rumus (5).
Qmaks= V.A..............................(5) = 1/n.R 2/3 .S 1/2 .A
Dimana R = A/P V = Q/A Tc = L/(60V)
Keterangan: Q = Debit aliran (m 3 /s) V = Kecepatanaliran (m/s) R = Jari-jarihidraulik (A/P) (m) A = Luaspenampangbasah (m 2 )
P = Kelilingpenampangbasah (m) S =Kemiringandasarsaluran (m/m) n = koefisien manning = n0 + n1 + n2 +..n5 L = panjangpengaliran (m) Tc = waktukonsentrasi(menit)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menjelaskan karakteristik lingkungan  fisik  DAS  dan  memudahkan proses  perhitungan  debit  puncak,  maka
daerah penelitian dibagi menjadi 5 sub-DAS utama  berdasarkan  batas  fisik  berupa  igir yang  nampak  dari  hasil  interpretasi  citra satelit, serta dengan melihat shapefile aliran sungai  yang  kemudian  dideliniasi  untuk mengelompokkan menjadi sub-DAS.
Pembagian  sub-DAS  dapat  dilihat  pada Peta  Batas  sub-DAS  Unda  (Gambar  1), sementara luasnya pada Tabel 2. Tabel 2. Luas Masing-Masing sub-DAS Sub-DAS Luas (Km 2 )  Persentase (%) Sub-DAS 1 67 31,08 Sub-DAS 2 44,3 20,54 Sub-DAS 3 23 10,67 Sub-DAS 4 39 18,09 Sub-DAS 5 42,3 19,62 Total 215,6 100 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014
Gambar 1. Peta Batas sub-DAS Unda
Hasil  analisis  kemiringan  lereng menunjukkan  bahwa  kemiringan  lereng DAS  Unda  cukup  bervariasi  seperti  terlihat pada  Gambar  2.  Kelas  lereng  III  (agak curam) kemiringan
lereng 10-30%
mendominasi  DAS  Unda  dengan  luasan
mencapai 117,82 km 2 atau sebesar 54,79% dari  luas  DAS,  sedangakan  kelas  lereng  I (datar) kemiringan 0-5% merupakan luasan terkecil  yaitu  hanya  13,18  atau  sebesar 6,13%.
Gambar 2.  Peta Kemiringan Lereng DAS Unda Dengan demikian, secara keseluruhan DAS
Unda memiliki karakteristik  agak  curam  yaitu  kelas  lereng III  dengan  kemiringan  10-30%  sehingga berpengaruh  pada  semakin  meningkatnya koefisien limpasan permukaan.
Penutup  lahan merupakan  salah  satu faktor yang berpengaruh terhadap terjadinya  aliran  permukaan.  Perubahan penutup lahan menyebabkan adanya perubahan  kondisi  debit  banjir  DAS. Penutup lahan diklasifikan menjadi
beberapa  objek,  diantaranya  adalah  awan, bayangan  awan,  hutan  kerapatan  tinggi, hutan kerapatan rendah, jalan, permukiman,  sawah,  tubuh  air  (sungai), lahan  terbuka  dan  tak  terklasifikasi (daerah volkan).
Berdasarkan  hasil  interpretasi  Citra Landsat 8 diperoleh akurasi sebesar 85,7% sehingga  dapat  dijadikan  sumber  data untuk  analisis  selanjutnya.  Variasi  spasial penutup lahan DAS Unda dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Peta Penutup Lahan DAS Unda
Berdasarkan Gambar 3 dapat dikemukakan  bahwa  penutup  lahan  DAS Unda  didominasi  dengan  hutan  kerapatan tinggi  dan  hutan  kerapatan  rendah.Hal tersebut sesuai dengan karakteristik kemiringan  lereng  DAS  yang  terkategori agak  curam  sehingga  daerah  tersebut menjadi kawasan konservasi hutan. Karakteristik  untuk  masing-masing  sub- DAS,  yaitu  pada  sub-DAS  1  didominasi oleh  hutan  kerapatan  tinggi  dengan  luas mencapai  33,5  km 2 . Penutup  lahan  sub- DAS  2  didominasi  oleh  hutan  kerapatan rendah  dengan  luas  mencapai  20,4  km 2 . Sub-DAS  3  memiliki  penutup  lahan  hutan kerapatan  rendah  yaitu  12,7  km 2 ,  dan paling  sediit  dijumpai  adalah  permukiman hanya 0,2 km 2 , sedangkan pada sub-DAS 4 memliki  penutup  lahan  paling  kecil  adalah lahan terbuka dengan luas 0,4 km 2 , namun hutan kerapatan rendah masih
mendominasi  pada  sub-DAS  ini,  yaitu dengan luas mencapai 27,7 km 2 . Tidak jauh berbeda  dengan  sub-DAS  sebelumnya, penutup  lahan  pada  sub-DAS  5  didominasi oleh  hutan  kerapatan  rendah  yaitu  20,1 km 2 ,  namun  keberadaan  hutan  kerapatan tinggi  sudah  hampir  tidak  dijumpai  yaitu hanya  0,1  km 2 .  Justru  keberadaan  sawah yang  semakin  meningkat  luasannya  yaitu 15,8  km 2 ,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa dengan  kemiringan  lereng  datar  hingga landai dimanfaatkan oleh masyarakat untuk mengembangkan usaha pertanian khususnya sawah sekaligus sebagai tempat bermukim.
Infiltrasi yang dimaksud dalam penelitian  ini  adalah  infiltrasi  vertikal,  yaitu proses  masuknya  air  ke  dalam  tanah melalui  permukaan  tanah.  Faktor  infiltrasi tanah  di  dekati  dengan  menggunakan  data dan  informasi  jenis  tanah  yang  ada  pada
DAS  Unda,  dengan  dasar  pemahaman bahwa setiap jenis tanah memiliki karakteristik tersendiri
terhadap kemampuan  infiltrasi  airnya.  Berdasarkan
jenis  tanah  dan  teksturnya  maka  dapat ditentukan  tingkat  infiltrasi  pada  masing- masing  Sub-DAS  berdasarkan  klasifikasi dari metode Cook.
Gambar 4. Peta Jenis Tanah DAS Unda
Hasil  penelitian  tentang  jenis  tanah yang  terdapat  di  DAS  Unda  secara  visual dapat  dilihat  pada  Peta  Jenis  Tanah  DAS Unda  (Gambar  4).Berdasarkan  Gambar  4 dapat  dikemukakan  bahwa  jenis  tanah regosol  kelabu dengan  tekstur pasir bergeluh  terdapat  diseluruh  bagian  DAS Unda  dengan  luas  mencapai  111,113  Km 2 atau mencakup 45,8% luasan DAS.
Jenis tanah regosol berhumus dengan tekstur pasir bergeluh dapat ditemui pada  sub  DAS  I  dan  II,  mencakup  luasan 66,113  Km 2 atau 27,50% dari seluruh DAS Unda.  Sementara  jenis  tanah  latosol  coklat kemerahan  dan  litosol  dengan  tekstur lempungan  dan  tingkat  infiltrasi  lambat, mencakup  sub  DAS  II,  IV  dan  V  seluas 61,82  Km 2 atau  25,52%  dari  luasan  DAS
Unda.  Sementara  jenis  tanah  lainnya adalah  regosol  coklat  kekuningan  dan regosol  coklat  kelabu  dengan  luasan  tidak lebih dari 3 Km 2 .
Informasi  mengenai  kerapatan  aliran diperlukan  untuk  mengetahui  timbunan  air permukaan.  Klasifikasi  kerapatan  aliran (Dd)  digunakan  untuk  melakukan  analisis tumbunan air permukaan.Berdasarkan hasil pengolahan data, dapat dikemukakan bahwa  Sub-DAS  1  diperoleh  perhitungan luas  area  sebesar  67  km 2 ,  panjang  sungai 251.4  km,  dan  didapatkan  kerapatan  aliran sebesar  3.8  km/  km 2 .  Sub-DAS  2  memiliki luas  area  sebesar  44  km 2 ,  panjang  sungai 163.2  km,  kerapatan  alirannya  adalah  3.7 km/km 2 .  Sub-DAS  3  luas  areanya  sebesar 23  km 2 dan  panjang  alur  sungainya  adalah
87.8  km,  kerapatan  alirannya  adalah  3.9 km/km 2 .  Sub-DAS  4  memiliki  luas  area sebesar  39  km 2 ,  dan  panjang  aliran sungainya  adalah  124.9  km,  kerapatan
alirannya  adalah  3.2  km/km 2 .  Kerapatan aliran  setiap    sub-DAS  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 3. Kerapatan Aliran Masing-Masing Sub-DAS
Sub-DAS 1 Sub-DAS 2  Sub-DAS 3 Sub-DAS 4 Sub-DAS 5 3,7527 3,7097 3,8145 3,2017 3,4180 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014

## Koefisien Limpasan Permukaan
Paramater  yang  digunakan  dalam lingkungan  fisik  DAS  untuk  menentukan nilai C adalah kemiringan lereng, kerapatan aliran, infiltrasi tanah, dan vegetasi penutup.  Nilai  C  total  merupakan  hasil overlay dari  keempat  parameter  yang dikalikan  dengan  faktor  pembobot.  Untuk lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada  formulasi berikut ini.

## C total = ∑ skor pada tiap satuan medan x faktor pembobot
Formula  yang  digunakan  tersebut  memiliki ketentuan sebagai berikut:
1.  Skor pada tiap satuan medan dihitung dengan  penjumlahan  harkat  dari parameter-parameter: kerapatan aliran,  kemiringan  lereng,  vegetasi penutup dan infiltrasi tanah. 2.  Faktor  pembobot  adalah  luas  satuan medan  dibagi  dengan  luas  DAS keseluruhan.
Tabel 4. Hasil Perhitungan C Total Pada Salah Satu Satuan Lahan
Parameter Nama kelas/nilai Skor Luas Sub- DAS (km 2 ) Luas Satuan medan (km 2 ) Penutup vegetasi Hutan kerapatan tinggi 5 43.4967 0.0009 Jenis tanah Latosol coklat kemerahan dan litosol 15 43.4967 0.0009 Kerapatan aliran 3.42 15 43.4967 0.0009 Kemiringan lereng >30 40 43.4967 0.0009 Skor total 75 Faktor Pembobot 48828.8889 C 0.000 01551 843
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014

## Tabel 5. Hasil analisis curah hujan maksimum rata-rata setiap sub-DAS
sub-DAS h1-h2 L(meter) R 24 tc menit I(mm/jam) sub-DAS 1 1475  14000 39.47048 0.11030 59.49491 sub-DAS 2 2550  20500 34.25389 0.09706 56.22637 sub-DAS 3 2138  13500 35.55634 0.08059 66.06776 sub-DAS 4 2137  12800 30.81158 0.07738 58.82371 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2014
Dari  hasil  perbandingan  curah  hujan harian daerah di DAS Unda yang dibagi per sub-DAS  diperoleh  bahwa  curah  hujan harian paling tinggi terdapat  pada sub-DAS 1  sebesar  39.47048  (mm/hari)  dengan waktu konsentrasi selama 0.11030 sehingga  menghasilkan  intensitas  curah hujan  sebesar  59.49491  (mm/jam)  dan paling  rendah  berada  pada  sub-DAS  4
sebesar  30.81158  (mm/hari)  dengan  waktu konsentrasi  selama  0.07738  sehingga menghasilkan intensitas curah hujan sebesar 58.82371 (mm/jam)

## Debit Puncak DAS Unda
Perhitungan debit puncak pada DAS Unda  dengan  metode  rasional  disajikan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Perhitungan Debit Puncak dengan Metode Rasional
Nama Sub-DAS C I A Koefisien Qp Sub-DAS 1 0.58519 0.6071 66.87 0.278 6.60505041 Sub-DAS 2 0.63331 0.3059 43.57 0.278 2.34679486 Sub-DAS 3 0.66655 0.4576 22.60 0.278 1.91729125 Sub-DAS 4 0.61452 0.4131 39.09 0.278 2.75985879 Sub-DAS 5 0.70647 0.2902 43.49 0.278 2.4792266
Sumber: Hasil Perhitungan, 2014
Hasil  perhitungan  debit  puncak  di Sub-DAS  1  didapatkan  nilai  Qp  sebesar 6.60505041  m 3 /detik.  Besarnya  nilai  Qp  di sub-DAS 1 dipengaruhi oleh luas area yang besar  sehingga  daya  tampung  air  hujan akan besar pula. Penutup lahan didominasi hutan kerapatan rendah hingga tinggi (58,2 km 2 )sehingga  nilai  koefisien  limpasan  lebih kecil.  Pada  Sub-DAS  2  penutup  lahan bervegetasi tegakan mulai berkurang, terdapat  lahan  pertanian  (sawah)  sehingga saat  terjadi  hujan  laju  air  hujan  (limpasan permukaan)  menjadi  lebih  besar.  Selain  itu intensitas  hujan  termasuk  kecil  sehingga didapatkan  nilai  Qp  sebesar  2.34679486 m 3 /detik.
Sub-DAS  3  mempunyai  luas  area terkecil  di  DAS  Unda.  Penutup  lahan bervegetasi tegakan (hutan kerapatan tinggi dan hutan kerapatan rendah) mulai berkurang,  terdapat  sawah  dan  lahan terbuka.  Air  hujan  yang  jatuh  menjadi run- off karena  beberapa  faktor  di  atas. Banyaknya  limpasan  permukaan  yang terjadi  maka  nilai  Qp  sebesar  1.91729125 m 3 /detik, nilai ini lebih kecil dari 2 Sub-DAS sebelumnya.  Namun,  nilai  intensitas  hujan sedikit  lebih  besar  dariSub-DAS  2  dengan selisih sebesar 0.151745215 mm/hari.
Nilai  Qp  Sub-DAS  4  terkecil  kedua setelah  nilai  Qp  Sub-DAS  1,  Sub-DAS  4 penutup  lahan  hutan  kerapatan  tinggi sedikit  berkurang  namun  hutan  kerapatan rendah  lebih  banyak  (28,7  km 2 ),  selain  itu terdapat  permukiman  dan  sawah  (4,8  km 2 ) sehingga  limpasan  permukaan  saat  terjadi hujan  tidak  terlalu  besar  karena  terdapat vegetasi,  maka  dari  hasil  perhitungan didapatkan  nilai  Qp  sebesar  2.75985879 m 3 /detik.Pada  Sub-DAS  5  nilai  koefisien limpasan permukaan merupakan nilai terbesar,  karena  penutup  lahan  hutan kerapatan rendah hingga tinggi lebih sedikit (9,2  km 2 ),  penutup  lahan  permukiman  dan sawah  meningkat  (17,3  km 2 ),  saat  hujan terjadi  air  permukaan  yang  mengalir cenderung  lebih  besar.  Hal  ini  selanjutnya akan  menyebabkan  nilai  Qp  sebesar 2.4792266 m 3 /detik.
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi metode  rasional,  maka  dilakukan  juga pengukuran  debit  puncak  di  lapangan dengan  metode  Manning.  Pengukuran dilaksanakan  pada  4  (empat)  titik  lokasi yang merupakan outlet masing-masing sub- DAS. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Perbandingan  nilai  hasil  perhitungan debit  puncak  dengan  metode  rasional  dan metode manning dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 7.Perhitungan Debit Puncak Dengan Metode Manning Sub DAS Nilai Kekasaran Manning (n) Slope (m/m) Luas Penampa ng (m 2 ) Jari  Hidr aulik (A/ P) Kecepatan (V) (m/dtk) Debit Puncak (Qp)  (m 3 / dtk) Sub DAS 1 0,043 0,077 1,7400 0,371 3,325 5,785 Sub DAS 2 0,033 0,086 1,5500 0,299 3,969 6,153 Sub DAS 3 0,03 0,069 1,5000 0,396 1,709 3,772 Sub DAS 4 0,025 0,0874 1,3600 0,661 3,199 4,515
Sumber: Hasil Perhitungan, 2014

## Sumber: Hasil Perhitungan, 2014
Berdasarkan Tabel
8 dapat dikemukakan  bahwa  pada  Sub-DAS  I dengan  luas  66,8  km 2 hasil  perhitungan dengan metode rasional menghasilkan nilai debit  puncak  sebesar  6,605  m 3 /detik, sedangkan  hasil  pengukuran  di  lapangan diperoleh  estimasi  debit  puncak  sebesar 5,785 m 3 /detik.  Artinya akurasi perhitungan dengan  menggunakan  metode  rasional menghasilkan  nilai  yang melebihi  nilai  hasil pengukuran  lapangan  sebesar    14%.  Sub- DAS II dengan luas 43,5 km 2 hasil perhitungan dengan metode rasional menghasilkan  nilai  debit  puncak  sebesar 2,346 m 3 /detik, sedangkan hasil pengukuran  di  lapangan  diperoleh  estimasi debit  puncak sebesar  6,153  m 3 /detik.  Pada sub-DAS  II  ini  tingkat  akurasi  hasil perhitungan  debit  puncak  metode  rasional hanya 38,1%.
Pada  Sub-DAS  III  dengan  luas 22,6km 2 hasil  perhitungan  dengan  metode rasional  menghasilkan  nilai  debit  puncak sebesar  1,917  m 3 /detik,  sedangkan  hasil pengukuran  di  lapangan  diperoleh  estimasi debit  puncak  sebesar  3,772  m 3 /detik sehingga akurasi metode rasional
dibandingkan  dengan  hasil  pengukuran  di lapangan sebesar50,6%. Sub-DAS IV dengan  luas  39km 2 hasil  perhitungan
metode  rasional  menghasilkan  nilai  debit puncak  sebesar  2,759 m 3 /detik,  sedangkan hasil  pengukuran  di  lapangan  diperoleh estimasi  debit  puncak  sebesar  4,515 m 3 /detik, maka akurasi perhitungan metode rasional sebesar 60,9%
Mengacu pada pembahasan sebelumnya
mengenai penentuan
karakteristik  fisik  DAS  diperoleh  ketelitian khususnya interpretasi penutup lahan dengan akurasi 85,7%. Selain itu,  didukung data  dari  SRTM  dan  hasil  pengukuran lapangan untuk analisis karakteristik lingkungan fisik DAS mempengaruhi tingkat akurasi estimasi debit puncak. Berdasarkan hasil  analisis  perbandingan  nilai  debit puncak  dan  akurasi  perhitungannya  yang sudah diuraikan di atas, dapat dikemukakan bahwa  perhitungan  debit  puncak  rerata dengan  menggunakan  metode  rasional memberikan  hasil  sebesar  16,07  m 3 /detik, sedangakan  perhitungan  debit  puncak  dari hasil  pengukuran  lapangan  menggunakan metode manning memberikan hasil sebesar 20,01  m 3 /detik.  Mengacu  pada  hasil tersebut  maka  ketelitian  yang  diperoleh adalah sebesar 80,31%.
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Gunawan (1991) berlokasi di DAS  Bengawan  Solo  Hulu,  yaitu  menduga

## Tabel 8. Perbandingan Nilai Debit Puncak & Akurasi Perhitungan
Nama Sub- DAS Qp Metode Rasi onal (m 3 /dtk) Qp Metode Manning(m 3 /dtk) Akurasi Hasil Estimasi (%) Keterang an Sub-DAS 1 6,605 5,785 114,17% Over 14% Sub-DAS 2 2,346 6,153 38,1% Sub-DAS 3 1,917 3,772 50,6% Sub-DAS 4 2,759 4,515 60,9% Sub-DAS 5 2,479 Rata-Rata Persentase Akurasi 80,31%
debit puncak dengan pendekatan karakteristik  DAS  menggunakan  foto  udara pankromatik  hitam  putih  skala  1:10.000 tahun 1983 dan skala 1:50.000 tahun 1981 serta foto udara inframerah berwarna skala 1:30.000  tahun  1981.  Hasil  ketelitian  yang diperoleh  adalah  sebesar  80%.  Kemudian Sudaryatno  (2002)  melakukan  penelitian sejenis  namun  menggunakan  data  Landsat TM  dengan membandingkan  estimasi  debit puncak menggunakan metode rasional dan hasil  analisis  hidrograf  diperoleh  ketelitian sebesar 95, 05%.  Berdasarkan hal tersebut dapat  dikemukakan  bahwa  pemanfaatan data  yang  tepat  serta  pemilihan  metode yang baik akan menentukan tingkat ketelitian  estimasi  debit  puncak.  Walaupun demikian,  metode  dan  data  penginderaan jauh  tetap  harus  disesuaikan  dengan karakteristik daerah penelitian.

## PENUTUP
Berdasarkan
hasil dan
pembahasan, dapat kesimpulan,  bahwa (1) citra  Landsat  8  OLI  komposit  563  ( false Color )  memperoleh  akurasi  sebesar  85,7% dari interpretasi penutup lahan, dan didukung  data  SRTM  secara  efektif  dapat dimanfaatkan untuk ekstraksi data parameter  karakteristik  fisik  DAS  yang diperlukan  untuk  estimasi  debit  puncak.  (2) perhitungan  debit  puncak  rerata  dengan menggunakan metode rasional memberikan hasil  sebesar  16,07  m 3 /detik,  sedangkan perhitungan debit puncak dari hasil pengukuran lapangan menggunakan metode manning memberikan hasil sebesar 20,01  m 3 /detik.  Mengacu  pada  hasil tersebut  maka  ketelitian  yang  diperoleh adalah sebesar 80,31%.
Saran  yang  dapat  disampaikan adalah  :  (1)  Citra  satelit  penginderaan  jauh yang digunakan hendaknya memiliki
kualitas yang baik dan disesuaikan  dengan karakteristik  daerah  penelitian  karena  akan mempengaruhi  hasil  ekstraksi  parameter yang  diperlukan.  (2)  Diperlukan  data  curah hujan yang detail yaitu data intensitas curah hujan harian agar dapat melakukan analisis dengan baik dan tepat sehingga berpengaruh  pada  hasil  estimasi  debit puncak yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Asdak, Chay. 2002. Hidrologi dan Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai . Yogyakarta:  Gadjah  Mada  University Press.
Gunawan  T.  1991.  Penerapan  Teknik
Penginderaan  Jauh  Untuk  Menduga Debit Puncak Menggunakan Karakteristik  Lingkungan  Fisik  DAS (Studi Kasus Di Daerah Aliran Sungai Bangawan  Solo  Hulu,  Jawa  Tengah).
Disertasi . Bogor : IPB.
Halengkara,  Listumbinang.  2011. Analisis
Kerusakan  Lahan  Untuk  Pengelolaan DAS Melalui Integrasi Teknik
Penginderaan  Jauh  Dan  SIG  (Kasus di  DAS  Blukar,  Kab.  Kendal  Provinsi Jawa  Tengah).  Tesis .  Yogyakarta: Fakultas Geografi UGM.
Kementerian Kehutanan RI, Ditjen Pengelolaan  DAS  dan  Perhutanan Sosial,  BPDAS  Serayu  Opak  Progo. 2013. Pengertian Seputar DAS . Tersedia dalam
http://bpdasserayuopakprogo.dephut. go.id/
Liliesand,  T.M.,  W.  Kiefer.,  Chipman,  J.W. 2004. Remote  Sensing  And  Image Interpretation  (Fifth  Edition) .  New York: John Wiley & Sons, Inc.
Mather,  P.M.  1987. Computer  Processing Of  Remote  Sensed  Data .  London: Jhon Willey & Sons.
Sudaryatno. 2000. Penerapan Teknik Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi  Geografis  Untuk  Estimasi
Debit Puncak Di Daerah Aliran Sungai Garang,  Semarang,  Jawa  Tengah. Tesis .  Yogyakarta  :  Pasca  Sarjana UGM.
_____.  2002. Estimasi  Debit  Puncak  di Daerah Aliran Sungai Garang Semarang dengan menggunakan Teknologi Inderaja dan Sistem Informasi Geografis . Yogyakarta:
Fakultas Geografi UGM.
Wibowo, Hendro. 2008. Transformasi NDVI Untuk  Estimasi  Nilai  Koefisien  Aliran (Kasus  Aplikasi  Citra  Landsat  ETM+ di DAS Citarum Hulu) . Tesis . Yogyakarta: Fakultas Geografi UGM. Yulius,  Elma.  2014. Analisa  Curah  Hujan dalam Membuat Kurva Intensity Duration  Frequency  (IDF)  pada  Das Bekasi. Bekasi: Universitas Islam 45.