## ANALISIS CURAH HUJAN DAN DEBIT MODEL SWAT DENGAN METODE MOVING AVERAGE DI  DAS CILIWUNG HULU
Analysis of Rainfall and Discharge with SWAT Model Using the Moving Average Method in Ciliwung Hulu Watershed
Defri Satiya Zuma a , Kukuh Murtilaksono b , Yuli Suharnoto c
a Program Studi Ilmu Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Sekolah PascasarjanaInstitut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680  foresternoxy@gmail.com b Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.
c Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.
Abstract. Watershed can be  regarded as a hydrological system that has a function in transforming rainwater  as an input into outputs such as flow and sediment. The transformation of inputs into outputs has specific forms and properties. The transformation involves many processes, including processes occurred on the surface of the land, river basins, in soil and aquifer. This study aimed to apply the SWAT model  in  Ciliwung Hulu Watershed, asses the effect of average rainfall  on 3 days, 5 days, 7 days and 10  days  of  the  hydrological  characteristics  in  Ciliwung  Hulu  Watershed.  The  correlation  coefficient  (r)  between  rainfall  and discharge was positive, it indicated that there was an unidirectional relationship between rainfall and discharge in the upstream, midstream  and  downstream  of  the  watershed.  The  upper  limit  ratio  of  discharge  had  a  downward  trend  from  upstream  to downstream,  while the lower limit  ratio of   discharge had  an  upward trend from  upstream  to  downstream.  It  showed  that the discharge  peak  in  Ciliwung    Hulu  Watershed  from  upstream  to  downstream  had  a  downward  trend  while  the  baseflow  from upstream to downstream had an upward trend. It showed that the upstream of Ciliwung Hulu Watershed had the highest ratio of discharge peak  and baseflow so it needs the soil and water conservations and technical civil measures . The discussion concluded that the SWAT model could be well applied in Ciliwung Hulu Watershed, the most affecting average rainfall on the hydrological characteristics was the average rainfall of 10 days. On average  rainfall of 10 days, all components had contributed maximally for river discharge.
Keywords: Rainfall, Discharge, Moving Average, SWAT model
(Diterima: 26-09-2016; Disetujui: 04-04-2017)

## 1. Pendahuluan
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan suatu dae- rah yang dibatasi oleh topografi secara alami dimana air hujan yang jatuh di atasnya akan  mengalir keluar me- lalui suatu outlet yang sama. DAS dapat dipandang se- bagai  sebuah  sistem  hidrologi,  dalam  artian  berfungsi mengalihragamkan  masukan  ( input )  yang  berupa  air hujan menjadi keluaran ( output ) seperti aliran dan sed- imen.  Proses  pengalih  ragaman  masukan  menjadi keluaran  memiliki  bentuk dan sifat tertentu. Peristiwa ini melibatkan banyak proses, meliputi proses yang ter- jadi pada permukaan  lahan, alur sungai,  lapisan tanah dan aquifer. Aliran  yang tercatat pada outlet DAS bi- asanya  disajikan  dalam  bentuk  hidrograf.  Hidrograf adalah grafik yang menunjukan fenomena aliran (tinggi muka air dan debit) yang dihubungkan dengan waktu.
Curah hujan merupakan salah satu unsur iklim yang penting  di  Indonesia  karena  keragamannnya  sangat tinggi baik menurut waktu maupun menurut tempat. In- teraksi antara faktor pengendali iklim di Indonesia sep- erti  posisi  silang  antara  2  benua  dan  2  samudera  dan faktor  yang  mempengaruhi  iklim  di  Indonesia  seperti
posisi di ekuator, membuat Indonesia memiliki banyak- nya pola curah hujan dan ketidakpastian yang tinggi da- lam  prediksi  (BPPP,  2013).  Curah  hujan  merupakan faktor  utama  pengendali  siklus  hidrologi  suatu  DAS (Asdak, 2007). Pola dan sebaran curah hujan merupa- kan  hal  penting  dalam  manajemen  sumber  daya  air suatu wilayah (Mukid dan Wilandari, 2012). Selain itu informasi  mengenai  pola  sebaran  curah  hujan  sangat membantu  dalam  kegiatan  pertanian  (Riajaya,  2006; Sudiharto, 2004).
Dalam  penelitian  ini  curah  hujan  dan  debit  yang digunakan adalah curah hujan dan debit model SWAT dari empat stasiun hujan yaitu stasiun Katulampa, sta- siun Gadog, stasiun Gunung mas dan stasiun Citeko.
Soil  and  Water  Assessment  Tool (SWAT)  adalah model hidrologi yang dikembangkan untuk mempred- iksi pengaruh pengelolaan lahan terhadap hasil air, sed- imen,  muatan  pestisida,  dan  kimia  hasil  pertanian. Model SWAT dikembangkan oleh United State Depar- tement of Agricultural-Agricultural Research Services (USDA-ARS).  Model  SWAT  adalah  model  hidrologi yang  banyak  digunakan  untuk  mengevaluasi  dampak perubahan  iklim,  penggunaan  lahan,  dan  pengelolaan
lahan  terhadap  karakteristik  hidrologi  (Arnold et  al ., 2010)
Tujuan penelitian ini adalah (1) Menjalankan model SWAT  di  DAS  Ciliwung  Hulu.  (2)  Mengkaji  curah hujan  rata-rata  berapa  harian  yang  berpengaruh terhadap karakteristik hidrologi di DAS Ciliwung Hulu dengan menggunakan metode Moving Average .

## 2. Metodologi

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  DAS  Ciliwung  Hulu seluas 15 082 ha dan secara geografis terletak pada 106º 49º 40” – 107º 00’ 15” BT dan 6 º 38’ 15“ – 6º 46’ 05” LS.  Secara  administratif  DAS  Ciliwung  Hulu  men- cakup 30 desa di Kabupaten Bogor yaitu 2 desa (Keca- matan  Sukaraja),  7  desa  (Kecamatan  Ciawi),  10  desa (Kecamatan Cisarua), 11 desa (Kecamatan Megamendung) dan 1 desa di Kecamatan Kota Bogor Timur. Penelitian dilakukan mulai bulan Oktober 2015 sampai dengan  bulan  Maret  2016.  Peta  daerah penelitian disajikan pada Gambar 1.

## 2.2. Alat dan bahan
Peralatan  yang digunakan dalam penelitian  ini ada- lah (1). Seperangkat komputer dengan perangkat lunak
ArcGIS  10.1,  ArcSWAT  2012  dan  Microsoft  Office 2010 (2) GPS.
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa data  spasial  meliputi  (1).  Peta tutupan  lahan  (2). Peta Jenis  Tanah  dan  (3) Digital  Elevation  Model (DEM) dari citra SRTM (30 x 30). Data di atas digunakan un- tuk membentuk jaringan sungai, titik outlet, batas DAS dan HRU. Selain itu dilakukan pengumpulan data iklim dan data debit aktual di SPAS. Data iklim berupa data curah hujan harian, suhu harian, kecepatan angin, radi- asi  matahari  dari  setiap  stasiun  pengamatan  yang  ter- dapat  di sekitar DAS Ciliwung hulu  tahun periode ta- hun 2004-2013.

## 2.3. Pengumpulan Data
Data yang digunakan  mencakup data Digital Eleva- tion Model (DEM) dengan resolusi 30 m x 30 m yang bersumber  dari  SRTM  ( Shuttle  Radar  Thopography Mission ), peta tutupan lahan tahun 2014 dengan skala 1:250.000,  peta  jenis  tanah  dalam  bentuk shapefile dengan skala 1: 50.000. Data lainnya adalah data iklim di DAS Ciliwung Hulu. Data iklim meliputi data curah hujan, suhu udara, kelembaban udara, radiasi matahari, dan kecepatan angin dari tahun 2010 sampai 2015. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari Balai  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  dan  Hutan Lindung (BPDASHL) Citarum Ciliwung. Diagram alir tahapan penelitian disajikan pada Gambar 2.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Gambar 2. Diagram alir tahapan penelitian
2.4. Metode Analisis Data
a. Input Data SWAT
 Delineasi DAS ( Watersheed Deliniator ) dengan data input berupa data DEM.
 Analisis HRU ( Hydrology Respont Unit Analysis ) dengan  data input peta  penggunaan  lahan,  peta topografi, dan peta serta data sifat fisik tanah.
 Basis  data  iklim  ( Weather  Generator  Data ) dengan  membuat  data  generator  iklim (weather generator data) hasil perhitungan data curah hu- jan, suhu, radiasi  matahari, kelembaban, dan ke- cepatan angin.
b. Menjalankan Model SWAT
 Delineasi  DAS  ( Watersheed  Deliniator )  dengan tahapan  kegiatan: input data  DEM  ( add  DEM
grid ),  penentuan  jaringan  sungai  ( stream  defini- tion ),  penentuan  outlet  ( outlet  and  inlet  defini- tion ),  seleksi  dan  penentuan  outlet  DAS  ( water- shed outlet  selection  and  definition ),  dan  perhi- tungan  parameter  sub  DAS  ( calculate  subbasin parameter ).
 Analisis HRU ( Hydrology Respont Unit Analysis ) dengan  mendefinisikan  data  masukan  melalui overlay peta  penggunaan  lahan,  peta  tanah,  dan kelas lereng ( Landuse/Soil/Slope definition ).
 Basis data iklim ( Weather Generator Data ) model SWAT  dioperasikan  melalui  sub  menu weather data definition . Pada tahap ini dilakukan masukan data iklim ( Weather Generator Data ), curah  hu- jan,  temperatur,  kelembaban,  radiasi  matahari, dan kecepatan angin.
 Membangun  data  masukan  model  SWAT  ber- dasarkan  masukan  pada  tahap  1  hingga  3  ter- bentuk secara otomatis dengan memilih sub menu Write All .  Simulasi  SWAT  ( SWAT  Simulation) dilakukan dengan  memilih  waktu  yang  akan  disimulasikan pada  mode Run  SWAT .  Penyimpan  data output hasil  simulasi  dilakukan  dengan  memilih Read SWAT Output .
c. Perhitungan Prediksi Debit Aliran pada Model SWAT
SWAT  menggunakan    metode  SCS-CN  ( Soil Conservation Service-Curve Number) dalam menduga limpasan permukaan (Q surf ). Metode ini dikembangkan untuk menghitung runoff tutupan lahan dan jenis tanah yang  bervariasi.  Persamaan  SCS-CN  disajikan  pada persamaan (2) dan (3) (Neitsch et al., 2004).
𝑄𝑠𝑢𝑟𝑓 = (𝑅 𝑑𝑎𝑦−0,2𝑆)² (Rday+0,8S) ............................................ (2)
𝑠 = 25,4 ( 1000 𝐶𝑁 − 10) ............................................. (3)
Keterangan:
R day : curah hujan per hari (mm)
Q surf : limpasan permukaan (mm)
S
: parameter retensi (mm)
CN : SCS Curve Number
Limpasan  permukaan  maksimum  dihitung  dengan memodifikasi  metode  rasional  dengan  persamaan  (4) (Neitsch et al., 2004).
𝑞 𝑝𝑒𝑎𝑘 = 𝐶.𝑖.  𝐴𝑟𝑒𝑎 3.6 .................................................... (4)
Keterangan: q peak : laju limpasan permukaan maksimum (m 3 /s) Area : luas wilayah DAS (km 2 ) C : koefisien limpasan permukaan I : intensitas curah hujan (mm/jam)
Waktu konsentrasi ( t conc ) adalah jumlah waktu aliran (t ov )  dan  waktu  aliran  di  sungai  (t ch )  (Neitsch et  al., 2004).
𝑡 𝑐ℎ = 𝐿 𝑠𝑙𝑝.  𝑛0,6 0,6
18.𝑠𝑙𝑝 0,8 dan 𝑡 𝑐ℎ = 𝑜,62.𝐿.𝑛 0,75 𝐴𝑟𝑒𝑎 0,125 .𝑠𝑙𝑝 𝑐ℎ 𝑜,375 ............... (5)
Keterangan: t ov : waktu konsentrasi umtuk aliran di lahan (jam) t ch : waktu konsentrasi untuk aliran di sungai (jam) L slp : panjang lereng DAS (m)
L       : rata- rata panjang aliran sungai di DAS (km) Slp    : rata-rata lereng di lahan (m m -1 ) Slp ch : rata rata lereng di sungai (m m -1 )
N      : koefisien kekasaran Manning
Model SWAT menghitung perkolasi disetiap lapisan tanah.  Perkolasi  terjadi  jika  kandungan  air  tanah (SWly)  pada  lapisan  tersebut  melebihi  kapasitas
lapangnya  (Fcly).  Kelebihan  air  pada  lapisan  tanah dihitung dengan persamaan (6)
𝑆𝑊 𝑖𝑦,𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑠 = 𝑆𝑊𝑙𝑦 − 𝐹𝐶𝑙𝑦  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆𝑊𝑙𝑦  > 𝐹𝐶𝑙𝑦 ................. (6) 𝑆𝑊 𝑖𝑦,𝑒𝑥𝑐𝑒𝑠𝑠 = 0      𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆𝑊𝑙𝑦 < 𝐹𝐶𝑙𝑦
Keterangan : Sw ly : kandungan air tanah (mm) Fc ly : kapasitas lapang (mm)
Aliran  bawah  tanah  atau base  flow (Q gw )  dihitung pada persamaaan (7)
𝑄𝑔𝑤 = 8000.𝐾𝑠𝑎𝑡 𝐿 2 𝑔𝑤 𝑥 ℎ 𝑤𝑡𝑏𝑙 ...................................... (7)
Keterangan : K sat :  konduktivitas  hidrolika  jenuh (saturated hydraulic conductivity) (mm/hari) L 2 gw :    jarak sub DAS dari sistem air tanah ke saluran utama (m)
h wtbl :   tinggi muka air tanah (m).

## d. Kalibrasi dan Validasi
Proses kalibrasi  merupakan penyesuaian kombinasi nilai  parameter-parameter  yang  berpengaruh  terhadap kondisi hidrologi DAS, sehingga diperoleh hasil model yang mendekati hasil pengukuran. Kalibrasi model dil- akukan secara manual dengan memasukan nilai setiap parameter secara coba-coba.
Metode statistik  yang digunakan untuk tujuan kali- brasi model adalah efisiensi model Nash-Sutcliffe (NS) yang direkomendasiikan oleh The American Society of Civil Engineers.  Adapun  persamaannya  yaitu  se- bagai berikut (persamaan (8)):
𝑁𝑆𝐸 = ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 −𝑌 𝑖 𝑠𝑖𝑚 )² 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑖 𝑜𝑏𝑠 −𝑌 𝑖 𝑚𝑒𝑎𝑛 )² 𝑛 𝑖=1 .................................... (8)
Keterangan: Y i obs = data observasi/ pengukuran Y i sim = data simulasi Y mean = rata-rata data observasi/pengukuran
Efisiensi model Nash-Sutcliffe terdiri atas 3 kelas yaitu:
1. Baik, jika NS ≥ 0.75
2. Memuaskan, jika 0,75 > NS > 0.36
3. Kurang memuaskan, jika NS < 0.36 (Nash 1970).
e. Analisa Karakteristik Hujan dan Debit Harian Rata-Rata 3 Harian, 5 Harian, 7 Harian, dan 10

## Harian dengan Metode Moving Average
Analisis karakteristik hujan dan debit harian rata-rata 3,  5,  7,  dan  10    harian  dengan  cara  membandingkan debit hasil kalibrasi model SWAT tanpa bioretensi dan curah hujan rata-rata 3, 5, 7, dan 10 harian  pada bagian hulu, tengah dan hilir. Perhitungan debit dan curah hu- jan rata-rata sebagai berikut:
 Curah hujan rata-rata 3 harian (R 3 )
R 3 = (R (n-1) + R n +R (n+1) ) / 3 dimana R: curah hujan harian   n: hari ke-n
 Debit rata-rata 3 harian (Q 3 ) Q 3 = (Q (n-1) +Q n +Q (n+1) )/ 3 dimana Q: debit harian  n: hari ke-n
 Curah hujan rata-rata 5 harian (R 5 ) R 5 = (R (n-1) + R (n-2) + R n +R (n+1) +R (n+2) ) / 5 dimana R: curah hujan harian   n : hari ke-n
 Debit rata-rata 5 harian (Q 5 ) Q 5 = (Q (n-1) + Q (n-2) +Q n +Q (n+1) +Q (n+2) ) /5 dimana Q: debit harian   n : hari ke-n  Curah hujan rata-rata 7 harian (R 7 ) R 7 =  (R (n-1) +  R (n-2) +  R (n-3 +  R n +R (n+1) +R (n+2) +R (n+3) ) / 7
dimana R: curah hujan harian   n: hari ke-n
 Debit rata-rata 7 harian (Q 7 ) Q 7 =  (Q (n-1) +  Q (n-2) +  Q (n-3) +R n +Q (n+1) +Q (n+2) +Q (n+3) ) / 7 dimana Q: debit harian   n: hari ke-n
 Curah hujan rata-rata 10 harian (R 10 ) R 10 =  (R (n-1) +  R (n-2) +  R (n-3) +R (n-4) +R (n-5) +R (n+1) +R (n+2) +R (n+3) +R (n+4) +R (n+5) ) /10 dimana R: curah hujan harian   n: hari ke-n
 Debit rata-rata 10 harian (Q 10 ) Q 10 =(Q (n-1) +  Q (n-2) +  Q (n-3) +Q (n-4) +Q (n-5) +Q (n+1) +Q (n+2) +Q (n+3) +Q (n+4) +Q (n+5) ) /10 dimana Q: debit harian   n: hari ke-n
f. Analisis  Perbandingan  Curah  Hujan  dan  Debit SWAT dengan Metode Moving Average
Setelah diperoleh data debit dan curah  hujan harian dengan metode Moving Average , selanjutnya dilakukan analisis statistik untuk mengetahui hubungan antara cu- rah  hujan  dan  debit.  Analisis  curah  hujan  dan  debit dengan  metode Moving  Average digunakan  untuk mengetahui  curah  hujan  berapa  harian  yang  ber- pengaruh  di  hulu,  tengah  dan  hilir  di  DAS  Ciliwung Hulu.  Hubungan  antara  curah  hujan  dan  debit  yang dapat diketahui dari besarnya nilai r (korelasi) dari mas- ing-masing analisis karakteristik curah hujan. Semakin besar nilai r (korelasi) maka semakin erat hubungan an- tara curah hujan dan debit.
g. Analisis Ratio Debit rata-rata (harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian) model SWAT
Analisis  debit  ratio  model  SWAT  menggunakan metode statistik yaitu ditentukan dahulu nilai dari batas bawah (5%), nilai tengah (median) dan batas atas (95%). Setelah diperoleh nilai tersebut selanjutnya dicari ratio antara batas atas (95%) dan nilai tengah (median), batas bawah (5%) dan nilai tengah (median). Dari hasil perhi- tungan tersebut diperoleh ratio debit puncak dan  ratio debit bawah. Perhitungan ini dilakukan pada debit rata- rata (harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian) di daerah hulu tengah dan hilir, kemudian disusun trend grafik dari hulu ke hilir.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Deliniasi Sub DAS
Deliniasi  DAS  pada  model ArcSWAT dilakukan secara  otomatis.  Data  input Digital  Elevation  Model skala 30 x 30 meter yang berisi informasi topografi sub DAS  Ciliwung  hulu  diolah  dalam ArcSWAT menggunakan Watershed  Deliniator .  Hasil  deliniasi model ArcSWAT dengan DEM- base 345  ha terbentuk 21  sub  DAS.  Luas  sub  DAS  yang  terbentuk  antara 37,57 ha sampai 2.246,20 ha. Titik outlet berada pada sub DAS  nomor 1 yang terletak di bagian hilir (Katu- lampa). Peta pembagian sub DAS tersaji pada Gambar 2.

## 3.2. Kalibrasi dan Validasi
Kalibrasi dilakukan untuk mengetahui hubungan an- tara total air sungai hasil model SWAT dengan total air sungai  hasil  pengukuran.  Data  total  air  sungai  yang digunakan  untuk  proses  kalibrasi  adalah  data  tahun 2013 di SPAS Katulampa. Proses validasi menggunakan  tahun  2014.  Kalibrasi  dilakukan  secara manual  dengan  memasukan  nilai  setiap  parameter secara manual ( trial and error ).
Proses kalibrasi dilakukan dengan merubah parame- ter  yang  berpengaruh  terhadap  perubahan  total  air sungai  hasil  model  SWAT.  Beberapa  parameter  yang dirubah  dalam  proses  kalibrasi  adalah  CH_K2  (kon- duktivitas hidrolik sungai), CH_N2 (koefisien Manning untuk saluran utama), ALPHA_BNK (faktor alpha ali- ran  dasar  untuk bank  storage ),  GW_DELAY  (masa jeda air di dalam tanah untuk kembali ke sungai), AL- PHA_BF  (faktor  alpha  aliran  dasar),  GWQMIN (ketinggian  minimum  aliran  dasar),  SHALLST (kedalaman  awal  air  di aquifer dangkal),  DEEPST (kedalaman  awal  air  di aquifer dalam),  REVAPMN (kedalaman ambang batas air di aquifer dangkal untuk terjadinya  revap),  EPCO  (faktor uptake tanaman), ESCO (faktor evaporasi tanah). Parameter sensitif yang digunakan tersaji pada Tabel 1.
Parameter CN2, ESCO dan EPCO berpengaruh ter- hadap jumlah aliran permukaan. Parameter CN2 dapat memprediksi  jumlah  aliran  permukaan  atau  infiltrasi akibat  curah  hujan.  Parameter  ESCO  menentukan jumlah  air  dalam  tanah  yang  akan  mempengaruhi bilangan  kurva  aliran  permukaan  dan  proses  infiltrasi yang  terjadi.  Parameter  EPCO  berpengaruh  terhadap aliran  permukaan  karena  kemampuan  akar  tanaman yang dapat menyerap air dan mempunyai pengaruh ter- hadap transpirasi sehingga dengan demikian  memiliki dampak  terhadap  kelembaban  tanah.  Parameter  AL- PHA_BANK, GW_DELAY, GW_REVAP, GWQMN, dan  RCHRG_DP  berpengaruh  terhadap  aliran  air bawah  tanah.  Parameter  CH_N2,  CH_K2,  AL- PHA_BANK,  dan  SURLAG  berpengaruh  terhadap bentuk hidrograf.
Parameter  ALPHA_BF  merupakan  indeks  respons lahan terhadap aliran bawah tanah sehingga terisi kem- bali. Nilai 0.1-0.3 menunjukkan lahan dengan respons
yang  lambat  terhadap  perubahan  aliran,  nilai  0.9-1 menunjukan lahan dengan respon cepat terhadap peru- bahan aliran bawah tanah. Nilai parameter ALPHA_BF yang dimasukan pada proses kalibrasi sebesar 0.9 yang menunjukkan  lahan  DAS  Ciliwung  hulu  mempunyai respons  cepat  terhadap  perubahan  aliran  air  bawah tanah. Nilai tersebut diperoleh melalui perhitungan ber- dasarkan  data  total  air  sungai  hasil  pengukuran  se- hingga menghasilkan total air sungai model yang men- dekati total air sungai hasil pengukuran.
Parameter  GW_DELAY  merupakan  parameter waktu antara air mengalir dari profil tanah menuju zona jenuh. Nilai parameter GW_DELAY pada proses kali- brasi sebesar 30. Parameter GWQMN merupakan am- bang  batas  kedalaman  air  di  akuifer  dangkal  untuk memungkinkan terjadinya aliran air. Aliran air bawah tanah ke sungai dapat terjadi apabila kedalaman air di akuifer  dangkal  sama  atau  lebih  besar  dari  nilai GWQMN.  Metode trial  and  error dilakukan  untuk memperoleh nilai parameter GWQMN yang menghasilkan  total  air  sungai  model  yang  mendekati total  air  sungai  hasil  pengukuran.  Nilai  yang  di  pilih pada proses kalibrasi sebesar 5500.
Parameter ESCO merupakan koefisien kebutuhan air yang  diambil  dari  lapisan  tanah  paling  bawah  untuk memenuhi kebutuhan evaporasi tanah sebagai efek dari adanya kapilaritas dan rekahan. Nilai parameter ESCO pada proses kalibrasi sebesar 0,85 melalui proses trial and error.
Parameter EPCO merupakan parameter yang mem- perhitungkan  jumlah air  setiap  hari  merupakan  fungsi dari  jumlah  air  yang  dibutuhkan  tanaman  untuk  tran- spirasi dan jumlah air yang tersedia di dalam tanah. Jika lapisan  teratas  tanah  tidak  mempunyai  kandungan  air yang cukup untuk memenuhi potensial penggunaan air maka lapisan tanah di bawahnya dapat mengganti peran lapisan  teratas  tanah.  Nilai  parameter  EPCO  sebesar 0,15  melalui trial  and  error .  Metode  Hargreaves digunakan  untuk  perhitungan  Evapotranspirasi  poten- sial. Hal ini dikarenakan dengan menggunakan metode Hargreaves  lebih  mempresentasikan  nilai  evapotran- spirasi  di  DAS  Ciliwung  hulu  yaitu  berkisar  ±  1000 mm/ tahun.
Parameter  CH_N2  merupakan  nilai  koefisien  man- ning’s  saluran  utama.  Nilai  pada  tabel  Manning’s  di- masukan sebagai nilai parameter CH_N2 melalui trial and error dengan  menyesuaikan dengan kondisi  salu- ran  utama  di  lapang.  Saluran  sungai  DAS  Ciliwung hulu  yang  masih  alami  didominasi  oleh  saluran  yang masih  banyak  pohon  dan  berbatu.  Berdasarkan  nilai pada  tabel  Manning’s,  maka  diperoleh  nilai  sebesar 0.05.
Nilai  Parameter  CH_K2  merupakan  nilai  efektif konduktivitas hidrolik pada saluran alluvium. Nilai Pa- rameter  CH_K2  pada  proses  kalibrasi  sebesar  128. Nilai  tersebut  menggambarkan  bahwa  kecepatan  ke- hilangan  air  pada  saluran  sangat  tinggi.  Hal  tersebut disebabkan  oleh  karakteritik  material  dasar  saluran yang merupakan kerikil dan pasir kasar.
Gambar 3. Peta batas sub-DAS Ciliwung Hulu
Tabel 1. Data parameter sensitif model SWAT
No Parameter
Selang Nilai Terpilih Min Max 1 CH_K2 -0,01 500 128 2 CH_N2 -0,01 0,3 0,05 3 ALPHA_BNK 0 1 0,13
4 GW_DELAY 0 500 30
5 ALPHA_BF 0 1 0,9
6 GWQMIN 0 7.500 5.500 7 SHALLST 0 7.500 5.000 8 DEEPST 0 10.000 7.500 9 REVAPMN 0 1.000 0,02 10 ESCO 0 1 0,85 11 EPCO 0 1 0,2
Hasil pengujian model debit awal sebelum kalibrasi dibandingkan dengan debit hasil observasi di lapangan selama satu tahun (2013) secara manual diperoleh nilai r 2 sebesar 0,76 dan NS sebesar 0,77. Sedangkan untuk proses validasi selama satu tahun (2014) diperoleh nilai r 2 sebesar  0,86  dan  NS  sebesar  0,85.  Untuk  grafik model hasil validasi dan kalibrasi disajikan pada Gam- bar 4 dan Gambar 5 .
Tabel 2. Analisis curah hujan dan debit model SWAT di DAS Cili- wung hulu dengan metode Moving Average dari tahun 2010 sampai dengan 2015
Hulu
Rata-rata curah hujan r Harian 0,62 3 Harian 0,73 5 Harian 0,77 7 Harian 0,80 10 Harian
0,82 Tengah Rata-rata curah hujan r Harian 0,34
3 Harian 0,45 5 Harian 0,50 7 Harian 0,54
10 Harian
0,58 Hilir Rata-rata curah hujan r Harian 0,20 3 Harian 0,34 5 Harian 0,40 7 Harian 0,44 10 Harian 0,48
Gambar 4. Debit model hasil kalibrasi tahun 2013
3.3. Analisis Debit Ratio rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian) model SWAT
Berdasarkan analisis data ratio batas atas dan bawah debit rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian di hulu tengah dan hilir tahun 2010-2015 di- peroleh data yang disajikan pada Tabel 3 dan Gambar 6 Batas  atas  ratio  debit  rata-rata  menunjukkan  nilai debit puncak, sedangkan batas bawah ratio debit rata- rata menunjukkan nilai aliran dasar (baseflow ).
Tabel 3. Ratio debit rata-rata DAS Ciliwung hulu tahun 2010-2015
Ratio Debit Rata-rata Hulu Tengah Hilir Harian atas 4,498 3,754 3,336 bawah 0,104 0,110 0,129 3 harian atas 3,659 3,245 2,876 bawah 0,098 0,109 0,122 5 harian atas 3,437 3,071 2,690 bawah 0,097 0,110 0,124 7 harian atas 3,268 2,915 2,636 bawah 0,096 0,111 0,124 10 harian atas 3,020 2,811 2,517 bawah 0,094 0,109 0,124
Berdasarkan data pada Tabel 3 dan Gambar 6 dapat diketahui  bahwa  ratio  batas  atas  debit  cenderung menurun dari hulu ke hilir, sedangkan ratio batas bawah debit cenderungan meningkat dari hulu ke hilir. Hal ini menunjukkan bahwa di DAS Ciliwung Hulu debit pun- cak dari hulu ke hilir cenderung menurun dan aliran da- sar ( baseflow ) dari hulu ke hilir cenderung meningkat. Hal ini disebabkan ketika air mengalir dari hulu ke hilir, terdapat bagian yang hilang karena evaporasi dan me- nyebar melalui badan saluran. Kehilangan lainnya yang potensial yaitu pergerakan air dari saluran ke area per- tanian atau penggunaan oleh manusia. Aliran dapat di- gantikan oleh hujan yang jatuh langsung ke dalam salu- ran dan tambahan air dari debit sungai. Sehingga debit puncak cenderung semakin menurun dari hulu ke hilir dan  aliran  dasar  ( baseflow )  cenderung  semakin meningkat  dari  hulu  ke  hilir. Berdasarkan  data  pada Tabel 3 di DAS Ciliwung Hulu di daerah hulu memiliki ratio  debit  puncak  dan  aliran  dasar  paling  tinggi  se- hingga lebih diperlukan tindakan konservasi tanah dan air maupun sipil teknis . Aliran  dasar  ( baseflow )  merupakan  air  tanah  yang berkontribusi untuk debit sungai pada musim kemarau (Arnold et al ., 2012). Aliran dasar ( baseflow ) dari hulu ke hilir cenderung meningkat, menunjukkan bahwa ca- dangan air pada musim kemarau dari hulu ke hilir mem- iliki kecenderungan meningkat.
Batas  atas  ratio  debit  rata-rata  menunjukkan  nilai dari  debit  puncak,  sedangkan  batas  bawah  ratio  debit rata-rata menunjukkan nilai dari aliran dasar (baseflow ).
Data tersebut menunjukkan bahwa ratio batas atas debit memiliki trend  menurun dari  hulu ke  hilir,  sedangkan ratio batas bawah debit memiliki trend meningkat dari hulu ke hilir. Hal ini menunjukkan bahwa di DAS Cili- wung  hulu  debit  puncak  dari  hulu  ke  hilir  memiliki
trend semakin menurun dan aliran dasar ( baseflow ) dari hulu ke hilir memiliki trend semakin meningkat. Hal ini terkait dengan curah hujan yang jatuh di DAS Ciliwung Hulu dari hulu ke hilir semakin rendah sehingga debit puncak dari hulu ke hilir semakin menurun baik di ratio debit rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10  harian.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  di  DAS  Cili- wung Hulu di daerah hulu memiliki ratio debit puncak dan aliran dasar paling tinggi sehingga perlu dilakukan tindakan konservasi tanah dan air maupun sipil teknis.
Aliran dasar ( baseflow ) dari hulu ke hilir memiliki trend meningkat, disebabkan oleh akumulasi dari aliran dasar yang mengalir dari hulu ke hilir. Ratio batas atas debit rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian, dan 10  harian  memiliki  trend  menurun  dari  hulu  ke  hilir. Ratio batas debit rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian,  dan  10  harian  memiliki trend meningkat  dari hulu  ke  hilir.  Pada  debit  harian  memiliki  nilai  ratio debit rata-rata batas atas dan batas bawah paling tinggi bila dibandingkan dengan nilai debit rata-rata 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian. Hal ini terkait range data debit harian lebih lebar bila dibandingkan dengan debit  3  harian,  5  harian,  7  harian  dan  10  harian.  Se- makin lebar range data maka nilai ratio batas atas dan batas bawah akan semakin besar
Gambar 6. Ratio debit rata-rata harian, 3 harian, 5 harian, 7 harian dan 10 harian DAS Ciliwung Hulu tahun 2010-
2015. 0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 2.7 3.0 3.3 3.6 3.9 4.2 4.5 4.8 H U L U T E N G A H H I L I R Batas atas harian Batas Bawah Harian Batas Atas 3 Harian Batas Bawah 3 Harian Batas Atas 5 Harian Batas Bawah 5 Harian Batas Atas 7 Harian Batas Bawah 7 Harian
Batas Atas 10 Harian
Batas Bawah 10 Harian

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa
1. Model  SWAT  dapat  diaplikasikan  dengan  baik  di DAS Ciliwung hulu
2. Curah  hujan  rata-rata  yang  paling  bepengaruh  ter- hadap  karakteristik  hidrologi  adalah  curah  hujan rata-rata  10  harian.  Pada  curah  hujan  rata-rata  10 harian  semua  komponen  aliran  telah  berkontribusi maksimal untuk debit sungai

## Daftar Pustaka
[1] Arnold,  J.  G.,  Kiniry,  J.  R.,  Srinivasan,  R.,  Williams,  J.  R., Haney, E. B., Neitsch, S. L., 2012. Input/Output Documentation
Version 2012. Texas (US), Texas Water Resources Institute.
[2] Arnold, J. G., Gassman, P. W., White, M. J., 2010. New devel- opments in the  SWAT ecohydrology  model. In Proc. 21st Wa- tershed Technology Conf.: Improving Water Quality and Envi- ronment. ASABE Publication No. 701P0210cd. St Joseph (US), ASABE.
[3] Asdak,  C.,  2007.  Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai. Yogyakarta (ID), UGM Pr.
[4] [BPPP]  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian,  2013. Adaptasi  Terhadap  Variabilitas  dan  Perubahan  Iklim  Melalui
Sistem Informasi Kalender Tanam Terpadu. [terhubung berkala]. http://www.deptan.go.id [22 Agustus 2016].
[5] Mukid, M. A., Wilandari, Y., 2012. Identifikasi Pola Distribusi Curah  Hujan  Maksimum  dan  Pendugaan  Parameternya Menggunakan  Metode  Bayesian  Markov  Chain  Monte  Carlo.
Media Statistika 5 (2), pp. 63-74.
[6] Nash,  J.  E.,  J.  V.  Sutcliffe,  1970.  River  Flow  Forecasting
Through  Conceptual  Models  Part  I  Discussion  of  Principles. Journal of Hydrology 10 (3), pp. 282-190.
[7] R iajaya, P.D. 2006. Sebaran Curah Hujan Sebagai Dasar Peneta- pan  Waktu  Tanam  Kapas  pada  Lahan  Sawah  Sesudah  Padi  di
Lamongan Jawa Timur. J
Perspektif 5 (1), pp. 26-35.
[8] Sudiharto. 2004. Kelayakan Penerapan Metode Oldeman untuk Klasifikasi Tipe Hujan di Perkebunan Karet.  J Penelitian  Karet 22 (2), pp. 23-35.