## BEST MANAGEMENT PRACTICE UNTUK MENURUNKAN DEBIT ALIRAN DAN HASIL SEDIMEN DAS CIUJUNG MENGGUNAKAN MODEL SWAT

## Best Management Practice to Reduce Flow Discharge and Sediment Yield in
Ciujung Watershed Using SWAT Model
Dede Sulaeman 1)* , Yayat Hidayat 2) , Latief Mahir Rachman 2) , dan Suria Darma Tarigan 2)
1) Alumni Program Studi Ilmu Tanah, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680

## ABSTRACT
Ciujung Watershed is the biggest and considered as one of major watershed in Banten Province related to floods that take  place  almost  each  year  in  the  area.  The  study  aimed  to  review  the  SWAT  (Soil  and  Water  Assessment  Tool)  Model performance  in  predicting  flow  discharge  and  sediment  yield  to  determine  the  best  management  practice  to  reduce  those parameters  in  Ciujung  Watershed.  There  were  some  steps  in  running  SWAT  model,  including:  (1)  delineate  watershed;  (2) create Hydrology Respon Unit (HRU); (3) HRU definition; (4) climate data input; (5) write SWAT input files; (6) run SWAT model;  (7)  calibration  and  validation;  and  (8)  hydrological  parameters  simulation.  The  study  showed  that  the  model  had  a good performance in predicting flow discharge with R 2 and NSE values in calibration process of 0.83 and 0.65 respectively. Meanwhile the model resulted not satisfied performance in predicting sediment yield with R 2 value of 0.55 and NSE value of - 193.62.  Validation  process  in  predicting  flow  discharge  produced  R 2 and  NSE  values  of  0.78  and  0.63  respectively.  Land management  practices  used  in  this  study  are  reforestation,  land  degradation  rehabilitation,  soil  and  water  conservation practice with vegetative and mechanical method, and all land management practice implementation. The last scenario is the best  management  practice  that  can  be  implemented  in  Ciujung  watershed  to  maintain  watershed  condition.  The  scenario produced  the  best  river  regime  coefficient  by  65  (moderate),  reduced  direct  runoff  and  sediment  yield  by  46%  and  95% respectively, and increased lateral and return flow by 32% and 80% respectively.
Keywords: Best management practice, flow discharge, hydrological parameters, sediment yield, SWAT model

## ABSTRAK
Banjir yang terjadi hampir setiap tahun di Daerah Aliran Sungai (DAS) Ciujung menyebabkan DAS ini menjadi sorotan berbagai  pihak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  kinerja  model  SWAT  untuk  memprediksi  debit  aliran  dan  hasil sedimen  DAS  Ciujung,  serta  mensimulasikan  parameter  hidrologi  untuk  menurunkan  debit  aliran  dan  hasil  sedimen  DAS Ciujung. Dalam menjalankan model SWAT terdapat beberapa tahapan kegiatan yang dilakukan yaitu: (1) deliniasi batas DAS Ciujung,  (2)  pembentukan  HRU,  (3)  pendefinisian  HRU,  (4)  input  data  iklim,  (5)  membangun  input  data,  (6)  menjalankan model  SWAT,  (7)  kalibrasi  dan  validasi  model,  dan  (8)  simulasi  parameter  hidrologi.  Model  SWAT  cukup  baik  untuk mensimulasikan  debit  aliran  DAS  Ciujung.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  kalibrasi  model  SWAT  untuk  memprediksi  debit aliran  yang  menunjukkan  nilai  R 2 dan  NSE  masing-masing  sebesar  0.83  dan  0.65  (baik)  serta  hasil  validasi  model  masing- masing  0.78  dan  0.63  (memuaskan).  Hasil  sebaliknya  diperlihatkan  dalam  memprediksi  hasil  sedimen  DAS  Ciujung  dengan nilai  R 2 dan  NSE  yang  dihasilkan  masing-masing  sebesar  0.55  dan  -193.62  (tidak  memuaskan).  Skenario  pengelolaan  lahan yang  diterapkan  diantaranya  adalah  fungsi  kawasan  hutan,  rehabilitasi  lahan  kritis,  teknik  KTA  metode  vegetatif  dan  sipil teknis,  serta skenario gabungan. Berdasarkan kemampuannya dalam  menurunkan aliran  permukaan,  hasil  sedimen, dan  hasil air ( water yield ) serta meningkatkan aliran dasar dan aliran lateral, penerapan tindakan pengelolaan lahan gabungan merupakan pengelolaan lahan yang harus dilakukan.
Kata kunci: Skenario pengelolaan lahan, debit aliran sungai, parameter hidrologi, hasil sedimen, model SWAT

## PENDAHULUAN
Banjir  yang  terjadi  di  bagian  tengah  dan  hilir  serta erosi  yang  terjadi  di  bagian  hulu  suatu  Daerah  Aliran Sungai (DAS) merupakan salah satu indikasi bahwa fungsi
hidrologis  DAS  dalam  keadaan  terganggu  sehingga  DAS tersebut  tidak  dapat  mendukung  sistem  tata  air  yang optimal. Banjir di DAS Ciujung kerap kali terjadi, bahkan sudah  mulai  menjadi  fenomena  yang  rutin  terjadi  setiap tahunnya.  Menurut  Sukardi et  al .  (2013)  banjir  di  daerah ini telah terjadi sebanyak tujuh kali sejak tahun 1996.
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6285311180585; Email. sul_dede@yahoo.co.id
Deforestasi  yang  terjadi  di  bagian  hulu  dan sepanjang  aliran  sungai,  erosi  hebat  yang  terjadi  selama musim  penghujan,  pendangkalan  sungai  terkait  dengan sedimentasi,  serta  daerah  permukiman  yang  padat  di bantaran  sungai  merupakan  penyebab  terjadinya  banjir  di DAS  Ciujung.  Laju  sedimentasi  di  DAS  Ciujung  sebesar 2.5  mm  per  tahun  yang  dikategorikan  buruk  dimana  laju sedimentasi  melebihi  2  mm  per  tahun.  Menurut  Balai Besar  Wilayah  Sungai  Cidanau-Ciujung-Cidurian  (BBWS C3)  yang  melakukan  pemeriksaan  pada  awal  tahun  2013 sedimentasi  di  Bendung  Pamarayan  cukup  parah  yakni 10% dari kapasitas bendung. Koefisien regim sungai yang membandingkan  debit  maksimum  dan  minimum  DAS Ciujung  sebesar  189  atau  jauh  di  atas  80.  Indikator- indikator  tersebut  mengindikasikan  bahwa  DAS  Ciujung berada pada kondisi kritis (Sukardi et al ., 2013).
Sebagaimana  terdapat  pada  Rencana  Teknik Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan  (RTk-RHL)  DAS  Ciujung, terdapat  8.3%  lahan  kritis  dan  56.5%  potensial  kritis. Lahan  kritis  tersebut  sebagian  besar  disebabkan  oleh konversi  lahan  menjadi  permukiman,  industri,  dan perkebunan  (terutama  singkong  dan  kelapa  sawit),  serta tindakan pengelolaan lahan yang kurang baik.
Keutuhan  dan  kemantapan  fungsi  DAS  Ciujung sangat  berpengaruh  terhadap  beberapa  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Banten  seperti  Kabupaten  Lebak,  Kabupaten Serang  dan  Kabupaten/Kota  Tangerang  khususnya berkaitan  dengan  sering  terjadinya  banjir  di  wilayah  DAS Ciujung. Selain itu DAS Ciujung berfungsi sebagai daerah tangkapan  air  yang  akan  diarahkan  untuk  mensuplai  air bagi  Bendungan  Karian.  Tidak  mengherankan  jika  Balai Pengelolaan  DAS  Ciliwung  Cisadane  dan  Balai  Besar Wilayah  Sungai  Cidanau-Ciujung-Cidurian  (BBWS  C3) menjadikan  DAS  Ciujung  sebagai  prioritas  utama  dalam pengelolaan daerah aliran sungai di Provinsi Banten.
Fenomena  memburuknya  kondisi  hidrologi  DAS Ciujung  perlu  dipahami  guna  menentukan  tindakan  yang perlu  dilakukan  di  masa  yang  akan  datang.  Model merupakan  alat  yang  dapat  membantu  memahami fenomena tersebut. Salah satu model yang dapat digunakan adalah Soil and  Water Assessment Tool (SWAT). Dengan menggunakan  model  ini,  diharapkan  dapat  diketahui pengelolaan  lahan  terbaik  yang  dapat  menurunkan  debit aliran dan hasil sedimen DAS Ciujung.
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengkaji kinerja model  SWAT  untuk  memprediksi  debit  aliran  dan  hasil sedimen DAS Ciujung; dan (2) mensimulasikan parameter hidrologi untuk menurunkan debit aliran dan hasil sedimen DAS Ciujung.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  dilaksanakan  mulai  bulan  Februari sampai  Desember  2014  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Ciujung  yang  terletak  di  5 o 57’14”LS  –  6 o 4’20”  LS  dan 106 o 01’00”BT – 106 o 29’03” BT dengan luas ± 190,635.6 ha.  Wilayah  DAS  Ciujung  dibatasi  oleh  laut  Jawa  di bagian  utara;  DAS  Rawa,  Cidano  dan  Teluk  Lada  di bagian  barat;  DAS  Cidurian  di  bagian  timur;  serta  DAS Cibaliung-Cibareno di bagian selatan.
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  di antaranya  data  sekunder  berupa  debit  aliran  sungai  dan data  iklim  (curah  hujan,  suhu  udara  maksimum  dan
minimum, kecepatan angin, kelembaban udara dan radiasi matahari) tahun 2008-2012. Berbagai jenis peta digunakan dalam  penelitian  ini  diantaranya  peta  penggunaan  lahan tahun  2011  dan  2012  skala  1:250,000,  peta  jenis  tanah skala  1:250,000,  serta  peta  DEM  ( Digital  Elevation Model ) resolusi 30 x 30 m.
Peralatan  yang  digunakan  adalah:  (1)  seperangkat komputer  dengan  perangkat  lunak  ArcGIS  10.1  dan ArcSWAT  2012  (versi  10.1.14)  sebagai interface , pcpSTAT, SWAT Plot, SWAT BFlow, serta SWAT CUP;
(2) Global  Positioning  System (GPS);  (3) ring  sampler ;
(4) double  ring  infiltrometer dan  alat-alat  lainnya  yang diperlukan  untuk  pengambilan  sampel  fisik  tanah  dan analisis di laboratorium.

## Prosedur Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  dalam  tiga  tahapan.  Tahap pertama  yaitu  pengumpulan  data  sekunder.  Tahap  kedua adalah pengambilan dan analisis contoh tanah untuk input data  tanah  pada  model  SWAT.  Tahap  terakhir  adalah menjalankan  model  SWAT  yang  terbagi  ke  dalam beberapa  tahapan  tersendiri  yaitu:  (1)  Deliniasi  DAS;  (2) Analisis  Hydrology  Respones  Unit (HRU);  (3)  Input  data iklim;  (4)  Membangun  data  iklim;  (5) Run  model ;  (6) Kalibrasi  dan  validasi;  serta  (7)  Simulasi  parameter hidrologi.
Metode  statistik  yang  digunakan  dalam  melakukan kalibrasi  adalah  koefisien  determinasi  (R 2 )  dan Nash- Sutcliffe  Efficiency (NSE).  Nilai  R 2 dapat  dikalkulasikan menggunakan rumus:
dimana O adalah  data  observasi, O adalah  data  observasi rata-rata,  dan  P  adalah  data  simulasi.  Pada  dasarnya  nilai R 2 ≥  0.5  dianggap  dapat  diterima  (Moriasi et  al .,  2007).
Adapun  persamaan  dari  model  efisiensi Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) adalah sebagai berikut:

## NSE = 1-
dimana Y i obs merupakan  data  observasi  ke-i, Y i sim merupakan  data  simulasi  ke-i, Y obs merupakan  data observasi  rata-rata,  dan  n  merupakan  jumlah  observasi (Tabel 1).

## Tabel 1. Tingkat performa model NSE
Tingkat Performa NSE Sangat baik 0.75 ≤ NSE ≤ 1.00 Baik 0.65 ≤ NSE ≤ 0.75 Memuaskan 0.50 ≤ NSE ≤ 0.65 Tidak memuaskan NSE ≤ 0.50
Sumber: Moriasi et al . (2007)

## Rancangan Skenario Pengelolaan Lahan

## Fungsi Kawasan Hutan
Skenario  1  diterapkan  berdasarkan  fungsi  kawasan hutan di DAS Ciujung. Simulasi parameter hidrologi yang diterapkan  di  antaranya  adalah  CN2  ( curve  number ), SOL_K  (permeabilitas  tanah),  SOL_C  (bahan  organik tanah),  dan  SOL_BD  (bobot  isi  tanah).  Nilai-nilai parameter  yang  diterapkan  tersebut  mengacu  pada  hasil penelitian Prasetya et al . (2012).

## Rehabilitasi Lahan Kritis
Pengelolaan lahan yang diterapkan pada skenario 2 diantaranya  melakukan  reboisasi  pada  lahan  kritis  di seluruh penggunaan lahan kecuali permukiman. Agroforestry diterapkan  pada  lahan  agak  kritis  dengan penggunaan lahan eksisting berupa pertanian lahan kering, pertanian  lahan  kering  campur  semak,  perkebunan,  dan semak  belukar.  Simulasi  parameter  hidrologi  yang diterapkan  pada  skenario  2  ini  diantaranya  adalah  CN2, SOL_K,  SOL_C,  SOL_BD,  dan  SOL_AWC  (kadar  air tersedia).  Nilai  parameter  yang  digunakan  mengacu  pada hasil penelitian Prasetya et al . (2012).
Penerapan  Teknik  Konservasi  Tanah  dan  Air  Metode Vegetatif
Penerapan  teknik  KTA  metode  vegetatif  yang diterapkan diantaranya strip cropping pada areal pertanian lahan  kering  dan  pertanian  lahan  kering  campur  semak dengan  kemiringan  0-25%,  sedangkan  pada  kemiringan 25-40%  diterapkan agroforestry .  Seluruh  penggunaan lahan  dengan  kemiringan  >40%  dilakukan  reboisasi. Parameter  hidrologi  yang  disimulasikan  pada  skenario  3 ini diantaranya adalah CN2, SOL_K, SOL_BD, SOL_AWC, STRIP_CN (bilangan kurva aliran permukaan untuk strip  cropping ),  STRIP_P  (faktor  P  USLE  untuk strip cropping ), STRIP_C (faktor C USLE), dan STRIP_N (nilai  koefisien  kekasaran Manning ).  Nilai-nilai  tersebut mengacu  pada  Williams et  al .  (1990) dalam Wang et  al . (2011);  Wischmeier  dan  Smith  (1978) dalam Arabi et  al . (2007);  Kuok et  al .  (2013),  dan  Engman  (1983) dalam Arnold et al . (2012).

## Penerapan  Teknik  Konservasi  Tanah  dan  Air  Metode Sipil Teknis
Teknik  KTA  metode  sipil  teknis  diterapkan sebagai  skenario  4. Teknik  KTA  sipil  teknis  berbasis  alur yang  diterapkan  adalah  bendungan  karian  yang  terdapat dalam  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  Provinsi Banten.  Kegiatan  sipil  teknis  berbasis  lahan  yang digunakan diantaranya penanaman sesuai kontur ( contouring )  pada  penggunaan  lahan  pertanian  lahan kering,  pertanian  lahan  kering  campur  dan  perkebunan pada  kemiringan  lereng  0-8  dan  8-15%,  serta  penerapan Lubang Resapan Biopori (LRB) pada lahan permukiman.
Parameter hidrologi yang disimulasikan diantaranya adalah  RES_VOL  (volume  bendungan),  RES_EVOL ( emergency spillway ) dan RES_PVOL ( principal spillway ) untuk  simulasi  bendungan.  Nilai  tersebut  ditetapkan berdasarkan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  Balai Pengelolaan  Sumberdaya  Air  (BPSDA)  Ciujung-Cidanau.
Parameter CONT_P (nilai P USLE untuk contouring ) dan CONT_CN  (bilangan  kurva  untuk contouring )  untuk simulasi  penanaman  sesuai  kontur  serta  CN2,  SOL_BD, dan  SOL_K  untuk  simulasi  Lubang  Resapan  Biopori (LRB).  Nilai-nilai  parameter  tersebut  mengacu  pada Wischmeier  and  Smith  (1978) dalam Arabi et  al .  (2007); USDA ‐ NRCS  (2004)  dan  Williams et  al .  (1990) dalam Wang et al . (2011); dan Maharany et al . (2011) (Tabel 2).
Tabel 2.  Skenario  pengelolaan  lahan  dan  simulasi  parameter hidrologi yang diterapkan
Skenario Simulasi Parameter Hidrologi Lokasi Simulasi (Sub DAS) Luas ha % 1 CN2, SOL_K, SOL_C, dan SOL_BD 4,7,9, 10,11, 13-18,21, dan 20 17,333 12 2 CN2, SOL_K, SOL_C, SOL_BD, dan SOL_AWC 1,2,5,6,7,10- 21 42,946 30 3 CN2, SOL_K, SOL_BD, SOL_AWC, STRIP_CN, STRIP_P, STRIP_C, dan STRIP_N 1,2,4-7,9-21 40,202 28 4 RES_VOL, RES_EVOL, RES_PVOL, CONT_P, CONT_CN, CN2, SOL_BD, dan SOL_K 1,2,4-7,9-21 47,954 34 5 Semua 1,2,4-7,9-21 66,390 47
Perubahan  nilai-nilai  parameter  ini  mengikuti teknik  pengelolaan  lahan  yang  diterapkan  pada  masing- masing skenario.

## Penerapan Semua Skenario
Pengelolaan lahan yang diterapkan pada skenario 5 meliputi  penerapan  fungsi  kawasan  hutan,  rehabilitasi lahan kritis, teknik KTA metode vegetatif, dan teknik KTA metode mekanik yang diterapkan secara bersamaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kalibrasi Model
Kalibrasi  bertujuan  untuk  menyesuaikan  parameter model  agar  sesuai  dengan  kondisi  lapang,  sehingga mengurangi  ketidakpastian  prediksi.  Telah  banyak  studi yang  menjelaskan  mengenai  parameter  yang  digunakan dalam  proses  kalibrasi  pada  model  SWAT.  Walaupun demikian,  parameter  yang  digunakan  sangat  bervariasi tergantung  dari  pendekatan  yang  digunakan  dan  lokasi penelitian (Feyereisen et al ., 2007).
Parameter  yang  digunakan  dalam  proses  kalibrasi yaitu  bilangan  kurva  aliran  permukaan  (CN),  kedalaman permukaan  air  awal  pada aquifer dangkal  (SHALLST), koefisien  lag  aliran  permukaan  (SURLAG),  batas kedalaman  air  pada aquifer dangkal  yang  dibutuhkan untuk  kembali  terjadinya  aliran  (GWQMN),  faktor kompensasi  evaporasi  tanah  (ESCO),  fraksi  perkolasi akuifer dalam (RCHRG_DP), faktor alpha baseflow untuk " bank  storage "  (ALPHA_BNK),  koefisien  " revap "  air bawah  tanah  (GW_REVAP),  faktor  kompensasi uptake
tanaman  (EPCO),  koefisien  kekasaran Manning untuk saluran  utama  (CH_N(2)),  konduktifitas  hidrolik  efektif pada  saluran  utama  (CH_K(2)),  faktor alpha  baseflow (ALPHA_BF),  nilai  koefisien Manning (OV_N),  waktu delay  air  bawah  tanah  (GW_DELAY),  dan  batas kedalaman  air  pada aquifer dangkal  untuk  " revap "  atau perkolasi  ke aquifer dalam  (REVAPMN).  Pemilihan parameter  tersebut  mengacu  pada  Arnold et  al .  (2012). Nilai  pertama  yang  digunakan  dalam    proses  kalibrasi ditetapkan  berdasarkan  pengamatan  lapang  dan  data sekunder.  Selanjutnya  dilakukan  dengan  memilih  nilai- nilai untuk input parameter model dengan membandingkan data  prediksi  model  ( output )  dan  data  observasi  secara manual  dan  otomatis  menggunakan  SWAT-CUP.  Nilai awal  dan  nilai  hasil  proses  kalibrasi  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3.   Parameter yang digunakan dalam proses kalibrasi debit aliran
No Parameter Satuan Nilai Min Nilai Max Nilai yang digunakan 1 CN2 % 35 92 35-94** 2 SHALLST mm 1000 5000 4000 3 SURLAG hari 1 4 2 4 GWQMN mm 1000 4000 3500 5 ESCO - 0.6 0.98 0.85 6 RCHRG_DP - 0.05 0.25 0.1 7 ALPHA_BNK - 0.2 0.9 0.55 8 GW_REVAP - 0.02 0.2 0.02-0.1** 9 EPCO - 0.5 0.8 0.56 10  CH_N(2) - 0.02 0.1 0.04-0.1* 11  CH_K(2) mm jam -1 0.001 0.025 0.004-0.025* 12  ALPHA_BF - 0.1 1 0.52 13  OV_N - 0.01 0.48 0.011-0.41** 14  GW_DELAY hari 15 80 65 15  REVAPMN mm 350 1000 500
Ket: *   nilai berbeda berdasarkan sub DAS ** nilai berbeda berdasarkan penggunaan lahan
Data  observasi  yang  digunakan  untuk  kalibrasi adalah  data  harian  pada  bulan  Januari-September  2011 dari outlet Jembatan  II  Rangkas.  Gan et  al .  (1997) dalam Arnold et  al .  (2012)  menyarankan  untuk  melibatkan  data dari periode basah dan periode kering pada proses kalibrasi maupun validasi.
Gambar 1.  Hidrograf  aliran  hasil  kalibrasi  model  (Januari- September 2011)
Hasil output model  menunjukkan  nilai  R 2 dan NSE  masing-masing  sebesar  0.83  dan  0.65  (baik)  setelah digunakan  parameter-parameter  hasil  kalibrasi.  Nilai
R 2 ≥0.6 dan NSE≥0.5 merupakan nilai yang dapat diterima (Santhi et al ., 2001). Hasil ini menunjukkan bahwa model SWAT  cukup  baik  untuk  mensimulasikan  debit  aliran sungai di DAS Ciujung (Gambar 1 dan 2).
Gambar 2.  Debit  aliran  harian  simulasi  dan  observasi  setelah proses kalibrasi

## Validasi Model
Validasi model bertujuan untuk menguji konsistensi model.  Validasi  dilakukan  dengan  menjalankan  model menggunakan  parameter  yang  telah  ditentukan  selama proses  kalibrasi  serta  membandingkan  data  prediksi  dan data  observasi  yang  tidak  digunakan  dalam  proses kalibrasi.
Gambar  3.  Hidrograf  aliran  hasil  validasi  model  (Januari- September 2012)
Gambar 4.  Debit  aliran  harian  simulasi  dan  observasi  setelah proses validasi 0 50 100 150 200 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Cu rah H u jan (m m ) D eb it ( m 3 s -1 ) y = 1.093x - 21.057 R² = 0.8318 0 100 200 300 400 500 600 0 100 200 300 400 500 D eb it S im u las i (m 3 s -1 ) Debit Observasi (m 3 s -1 ) y = 0.7373x + 24.491 R² = 0.78 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 D eb it O b ser v as i (m 3 s -1 ) Debit Simulasi (m 3 s -1 ) 0 50 100 150 200 250 300 0 200 400 600 800 1000 1200 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Cu rah H u jan (m m ) D eb it ( m 3 s -1 ) Debit Observasi (m 3 s -1 )                 Debit Simulasi (m 3 s -1 )
Debit Observasi (m 3 s -1 )                 Debit Simulasi (m 3 s -1 )
Data  observasi  yang  digunakan  untuk  validasi adalah data harian pada bulan Januari-September 2012 dari outlet Jembatan  II  Rangkas.  Nilai  R 2 dan  NSE  yang dihasilkan  pada  proses  validasi  masing-masing  sebesar 0.78 dan 0.63 (baik) (Gambar 3 dan 4).

## Hasil Sedimen
Hasil  sedimen  observasi  didapatkan  dengan  cara membuat rating  curve sedimen  menggunakan  data  harian pada  bulan  Februari-Desember  2013.  Data  hasil  sedimen tersebut  dibandingkan  dengan  data  debit  aliran  untuk mendapatkan  persamaan  yang  digunakan  untuk  membuat rating  curve hasil  sedimen  observasi.  Persamaan  yang didapat  adalah  y  =  1.5702  x  1.768  dengan  nilai  koefisien determinasi sebesar 0.85. Hasil sedimen harian didapatkan dengan  cara  mengganti  nilai  x  dengan  nilai  debit  aliran sungai harian.
Hubungan  antara  hasil  sedimen  observasi  dan simulasi  menunjukkan  nilai  R 2 dan  NSE  masing-masing sebesar  0.76  dan  -193.62.  Nilai  tersebut  menunjukkan bahwa hasil sedimen simulasi tidak dapat menggambarkan hasil sedimen observasi DAS Ciujung dengan baik. Hal ini dikarenakan  kurangnya  data  observasi.  Model  SWAT tidak  dapat  menggambarkan  proses  secara  akurat  karena kurangnya  data  pemantauan  yang  diperlukan  untuk mengkarakterisasi  parameter  input  (Gassman et  al .,  2007) (Gambar 5 dan 6).
Gambar 5.   Hidrograf  debit  sedimen  observasi  dan  simulasi (Januari-September 2011)
Gambar 6.  Debit  sedimen  harian  observasi  dan  simulasi (Januari-September 2011)

## Rekomendasi Pengelolaan Lahan
Pengelolaan  lahan  yang  kurang  baik  dan  tidak sesuai  dengan  kaidah  konservasi  tanah  dan  air  seringkali menjadi  penyebab  tingginya  aliran  permukaan  yang dihasilkan  pada  suatu  lahan.  Ketebalan  aliran  permukaan yang  dihasilkan  pada  setiap  sub  DAS  menjadi  bahan pertimbangan diterapkannya skenario pengelolaan lahan di DAS  Ciujung.  Hasil output model  menunjukkan  bahwa pada  tahun  2011  sub  DAS  14,  19,  20,  dan  21  memiliki aliran  permukaan  yang  paling  tinggi  jika  dibandingkan dengan  sub  DAS  yang  lainnya  dengan  ketebalan  >1000 mm.  Sub  DAS  3,  8,  22,  23,  24,  25,  dan  26  memiliki ketebalan  aliran  permukaan  yang  paling  rendah  (<500 mm).  Sub  DAS  lainnya  memiliki  ketebalan  aliran permukaan antara 500-1000 mm.
Skenario  pengelolaan  lahan  hanya  diterapkan  pada sub  DAS-sub  DAS  yang  memiliki  ketebalan  aliran permukaan 500-1000 dan >1000 mm. Beberapa parameter yang diperhitungkan dalam menentukan pengelolaan lahan yang harus dilakukan untuk mempertahankan kondisi DAS Ciujung  diantaranya  adalah  debit  aliran  sungai,  aliran permukaan,  aliran  lateral,  aliran  dasar,  hasil  air,  dan  hasil sedimen (Gambar 7).
Gambar 7. Aliran permukaan pada setiap sub DAS

## Debit Aliran Sungai
Membaiknya  fungsi  hidrologi  tanah setelah dilakukan  tindakan  penanggulangan  diperlihatkan  dengan menurunnya  debit  maksimum  (Qmax)  dan  meningkatnya debit mínimum (Qmin). Semakin besar nisbah Qmax/Qmin  menandakan  kondisi  DAS  semakin  buruk, sebaliknya  semakin  kecil  nilainya  maka  kondisi  DAS semakin  baik.  Kondisi  paling  baik  dihasilkan  skenario  5 dengan nilai Qmax/Qmin sebesar 65 (sedang). Skenario 1, 2, dan 3, masing-masing menghasilkan nisbah sebesar 148, 109, dan 157 dengan kondisi jelek serta skenario 4 sebesar 91 (sedang) (Tabel 4).
0 25 50 75 100 125 150 0 25 50 75 100 125 150 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Cu rah H u jan (m m ) D eb it S ed im en ( to n h ar i -1 ) Debit Sedimen Observasi (x1000) Debit Sedimen Simulasi (x10000) y = 1.3421x - 0.6942 R² = 0.76 0 20 40 60 80 100 120 140 0 10 20 30 40 50 60 70 Has il S ed im en S im u las i (t on h ar i -1 )x 10000
Hasil Sedimen Observasi (ton hari -1 )x1000

## Tabel 4. Kondisi DAS Ciujung pada tahun 2011
Debit (m 3 s -1 ) Tanpa Skenario Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Skenario 5 Q max 511.9 493.1 480.0 512.4 457.0 431.3 Q min 2.6 3.3 4.4 3.3 5.0 6.7 Q max /Q min 198 148 109 157 91 65 Kategori J J J J S S
Keterangan : B: Baik; S : Sedang; J : Jelek; berdasarkan Direktorat Jenderal Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial (Ditjen RLPS)
Aliran  Permukaan,  Aliran  Lateral,  Aliran  Dasar,  dan Hasil Air
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  skenario- skenario  yang  diterapkan  dapat  menurunkan  aliran permukaan  (SURQ)  dan  hasil  air  (WYLD),  serta meningkatkan  aliran  lateral  (LATQ)  dan  aliran  dasar (GWQ) (Tabel 5).
Dalam  hal  meningkatkan  aliran  lateral  dan  aliran dasar,  skenario  5  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik daripada  skenario  lainnya.  Aliran  lateral  dan  aliran  dasar meningkat sebesar 32 dan 80% setelah diterapkan skenario 5. Meningkatnya aliran lateral dan aliran dasar merupakan kriteria  penting  yang  dapat  diperhitungkan  dalam menentukan pengelolaan lahan terbaik yang akan diterap-
Tabel 5. Karakteristik hidrologi DAS Ciujung pada berbagai skenario yang diterapkan pada tahun 2011
Skenario CH SURQ ∆ SURQ LATQ ∆ LATQ GWQ ∆ GWQ WYLD ∆ WYLD mm mm mm % mm mm % mm mm % mm mm % Tanpa Skenario 1,873 575 - - 236 - - 211 - - 1049 - - Skenario 1 1,873 487 -87 -15 276 39 19 218 7 3 997 -52 -5 Skenario 2 1,873 400 -175 -30 286 50 23 279 68 32 984 -65 -6 Skenario 3 1,873 515 -60 -10 262 26 12 204 7 3 996 -53 -5 Skenario 4 1,873 393 182 -32 288 52 22 240 29 1 925 -124 -12 Skenario 5 1,873 308 -267 -46 304 68 32 379 168 80 886 -163 -16
Keterangan: ∆: perbandingan nilai hasil skenario yang diterapkan dengan tanpa skenario

## Hasil Sedimen
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  skenario  5 merupakan  skenario  yang  paling  baik  dalam  menurunkan aliran  permukaan  yaitu  sebesar  46%  jika  dibandingkan dengan tanpa skenario. Hal ini diikuti dengan menurunnya hasil sedimen sebesar 95% (Tabel 6).
Tabel 6.   Penurunan  hasil  sedimen  setelah  diterapkan  skenario pengelolaan lahan
Skenario Hasil sedimen (ton hari -1 ) Penurunan hasil sedimen ton hari -1 % Tanpa skenario 47,966 - - Skenario 1 32,686 15,280 32 Skenario 2 11,422 36,544 76 Skenario 3 33,915 14,051 29 Skenario 4 8,154 39,812 83 Skenario 5 2,510 45,456 95
Berdasarkan  kemampuannya  dalam  menurunkan debit  maksimum  dan  meningkatkan  debit  minimum, skenario  5  merupakan  pengelolaan  lahan  terbaik  yang dapat  diterapkan  di  DAS  Ciujung.  Hal  ini  diperlihatkan dengan  nisbah  Qmax/Qmin  yang  paling  kecil.  Kecilnya nisbah debit maksimum dan debit minimum menggambarkan  keberlangsungan  aliran  sungai  dapat dijaga  sepanjang  tahun.  Skenario  5  juga  memiliki kemampuan  yang  paling  baik  dalam  menurunkan  aliran permukaan  (46%  dari  aliran  permukaan  tanpa  skenario). Hasil  ini  lebih  baik  dari  skenario  4  (32%),  skenario  2 (30%)  serta  skenario  1  dan  3  yang  hanya  dapat menurunkan aliran permukaan sebesar 15 dan 10%.
kan. Hal ini dikarenakan aliran inilah yang akan menyuplai aliran sungai pada saat musim kemarau tiba.
Skenario  5  merupakan  skenario  terbaik  dengan penurunan hasil sedimen mencapai 95%. Sedimentasi pada badan  air  merupakan  masalah  serius  yang  dimiliki  DAS Ciujung.  Semakin  banyaknya  sedimen  yang  memenuhi badan air maka kapasitas menampung air dapat berkurang karena terjadi pendangkalan. Hal ini merupakan salah satu pemicu terjadinya banjir.
Berdasarkan  kemampuannya  dalam  menurunkan aliran permukaan, hasil sedimen, dan hasil air ( water yield ) serta meningkatkan aliran dasar dan aliran lateral, skenario 5  merupakan  pengelolaan  lahan  terbaik  yang  dapat diterapkan di DAS Ciujung.

## SIMPULAN
Model SWAT cukup baik dalam memprediksi debit aliran  sungai,  dan  sebaliknya  untuk  hasil  sedimen. Penerapan  fungsi  kawasan  hutan,  rehabilitasi  lahan  kritis, teknik  KTA  metode  vegetatif  dan  sipil  teknis  dengan menerapkan seluruh simulasi parameter hidrologi merupakan pengelolaan lahan yang harus dilakukan untuk memperbaiki kondisi DAS Ciujung.

## DAFTAR PUSTAKA
Arabi,  M.,  J.R.  Frankenberger,  B.A.  Engel,  and  J.G.
Arnold.  2007.  Representation  of  agricultural conservation  practices  with  SWAT. J.  Hydrol. Process ., 22: 3042-3055.
Arnold,  J.G.,  D.N.  Moriasi,  P.W.  Gassman,  K.C.
Abbaspour,  M.J.  White,  R.  Srinivasan,  C.  Santhi, R.D.  Harmel,  A.V.  Griensven,  M.W.V.  Liew,  N.
Kannan,  and  M.K.  Jha.  2012.  SWAT:  model  use, calibration,  and  validation. J.  American  Society  of Agricultural  and  Biological  Engineers, 55:  1491- 1508.
Feyereisen,  G.W.,  T.C.  Strickland,  D.D.  Bosch,  and  D.G.
Sullivan.  2007.  Evaluation  of  SWAT  manual calibration  and  input  parameter  sensitivity  in  the little  river  watershed. J.  American  Society  of Agricultural and Biological Engineers , 50: 843−855.
Gassman, P.W., M.R. Reyes, C.H. Green, and J.G. Arnold. 2007. The soil and water assessment tool: historical development,  applications,  and  future  research directions. J. American Society of Agricultural and Biological Engineers , 50: 1211-1250.
Kuok, K., D.Y.S. Mah, and P.C. Chiu. 2013. Evaluation of
C and P factors in Universal Soil Loss Equation on trapping  sediment:  case  study  of  Santubong  River.
J. Water Resource and Protection , 5: 1149-1154.
Maharany,  R.,  A.  Rauf,  and  T.  Sabrina.  2011.  Perbaikan sifat  tanah  kebun  Kakao  pada  berbagai  kemiringan lahan  dengan  menggunakan  teknik  biopori  dan mulsa  vertikal. J.  Ilmu  Pertanian  KULTIVAR ,  5: 75-82.
Moriasi,  D.N.,  J.G.  Arnold,  M.W.V.  Liew,  R.L.  Bingner, R.D.  Harmel,  and  T.L.  Veith.  2007.  Model evaluation  guidelines  for  systematic  quantification of  accuracy  in  watershed  simulations. J.  American Society  of  Agricultural  and  Biological  Engineers , 50: 885−900.
Prasetya, B., S. Prijono, dan Y. Widjiawati. 2012. Vegetasi pohon  hutan  memperbaiki  kualitas  tanah  andisol- Ngabab. J. Indonesian Green Technology , 1: 1-6.
Santhi,  C.,  J.G.  Arnold,  J.R.  Williams,  W.A.  Dugas,  R. Srinivasan,  and  L.M.  Hauck.  2001.  Validation  of the  SWAT  model on a large  river basin  with point an  nonpoint  sources. Journal  of  The  American Water Resources Association , 37: 1169-1188.
Sukardi,  S.,  B.  Warsito,  H.  Kisworo,  and  Sukiyoto.  2013.
River  Management  in  Indonesia.  Directorate General  of  Water  Resources .  Yayasan  Air  Adhi Eka,  and  Japan  International  Cooperation  Agency, Jakarta.
Wang,  X.,  N.  Kannan,  C.  Santhi,  S.R.  Potter,  J.R. Williams, and J.G. Arnold. 2011. Integrating APEX output  for  cultivated  cropland  with  SWAT simulation  for  regional  modeling. J.  American Society  of  Agricultural  and  Biological  Engineers , 54: 1281-1298.