Simulasi Skenario Penutupan Lahan Untuk Melihat Kondisi Hidrologi  Di  Das Lisu,

## Kabupaten Barru
Samsul 1* , Usman Arsyad 2 , Anwar Umar 2 1 Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin, Makassar email: samsul.labaco@yahoo.co.id.
ABSTRACT : The disruption of hydrological cycle will reduce watershed's ability to store water, so that discharge in dry season decreases and discharge in rainy season increases. These problems are caused by changes in land cover from forested land to non-forested. This study aims to develop a  scenario  for  land  cover  planning  that  should  be  applied  in  the  Lisu  Watershed,  Barru  Regency. This  study  is  mapping  based  on  non-experimental  research.  The  data  obtained  were  analyzed spatially by overlay method. The Soil Water Assessment Tool (SWAT) model is used in preparation of  land  cover  planning  scenarios  to  predict  hydrological  conditions.  The  results  showed  that scenario  2,  namely  land  cover  planning  based  on  the  district  space  map  pattern  is  the  best scenario.  Addition  of  forest  area  to  61.60%  resulting  in  the  lowest  yield  of  3461.54  mm/year  and 1519.53  mm/year.  While  the  infiltration  value  produced  is  the  highest  infiltration  value,  which  is 2299.20 mm/year.
Keywords: Land Cover, Hydrological Conditions, Lisu Watershed DOI : http://dx.doi.org/10.24259/jhm.v11i1.5358

## 1.  PENDAHULUAN
Pertambahan  jumlah  penduduk  dan  peningkatan  kebutuhan  terhadap  sumberdaya  lahan menyebabkan  terjadinya  tekanan  terhadap  lahan.  Kondisi  ini  menyebabkan  penurunan  kapasitas infiltrasi  serta  peningkatan  aliran  permukaan.  Semakin  tinggi  kepadatan  tanah  pada  suatu  lahan maka  limpasan  yang  terjadi  juga  semakin  besar.  Lahan  hutan  yang  telah  mengalami  perubahan memiliki permukaan yang kedap air dan menyebabkan air hujan yang jatuh tidak dapat meresap ke dalam  tanah.  Hujan  akan  langsung  menjadi  aliran  permukaan  dan  meningkatkan  potensi  banjir serta genangan di kawasan tersebut (Sucipto, 2007).
Besarnya  aliran  permukaan  dapat  menyebabkan  tingginya  sedimentasi  sehingga  Daerah Aliran Sungai (DAS) pada wilayah tersebut menjadi kritis. Pada tahun 1984 tercatat 22 DAS kritis, meningkat  menjadi  59  pada  tahun  1998  (Kurnia  dkk,  2010).  Kementerian  Kehutanan  telah menetapkan  108  DAS  prioritas  (Menteri  Kehutanan  No.328,  2009)  yang  harus  segera  ditangani melalui perencanaan, pengelolaan, monitoring, dan evaluasi DAS secara terpadu. Besarnya luasan lahan kritis dapat mengganggu siklus hidrologi yang menyebabkan  menurunnya kemampuan DAS dalam menyimpan air, sehingga debit pada musim kemarau berkurang dan meningkatnya frekuensi serta debit sungai di musim hujan.
Data  BPDAS  Jeneberang  Walanae  (2014)  menginformasikan  bahwa  lahan  kritis  di  DAS Lisu  pada  tahun  2013  terdapat  lahan  kondisi  agak  kritis  dengan  luas  18.854,82  ha  (48,67%  dari luas  DAS  Lisu).  Perubahan  penggunaan  lahan  menjadi  tidak  berhutan/bervegetasi  dapat meningkatkan  kondisi  tersebut  menjadi  kritis.  Untuk  meningkatkan  kemampuan  DAS  sebagai pengatur tata air  maka diperlukan upaya perbaikan kondisi hutan.
Pemodelan  hidrologi  suatu  DAS  merupakan  salah  satu  cara  paling  efektif  guna mempelajari dan memahami proses-proses yang terjadi dalam DAS serta memprediksikan respon DAS  terhadap  perubahan-perubahan  yang  terjadi  dalam  DAS  itu  sendiri  (Ferijal,  2012).  Dengan adanya  pemodelan  hidrologi  akan  diperoleh  rekomendasi  perencanaan  penutupan  lahan  yang sebaiknya diterapkan untuk menghindari bertambahnya luasan lahan kritis. Penelitian ini bertujuan untuk melihat skenario penutupan lahan yang terbaik untuk rekomendasi perencanaan penutupan lahan dalam memperbaiki kondisi hidrologi di DAS Lisu.

## 2.  METODE PENELITIAN

## 2.1  Tempat dan Waktu
Penelitian  ini  dilaksanakan  selama  enam  bulan,  dimulai  dari  bulan  Mei  sampai  bulan Oktober  2018  di  Daerah  Aliran  Sungai  Lisu  Kabupaten  Barru  dan  Laboratorium  Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Fakultas Kehutanan, Universitas Hasanuddin.

## 2.2  Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seperangkat  komputer,  perangkat  lunak pengolah  data  spasial  (ArcGis),  perangkat  lunak  pengolah  data  hidrologi  (ArcSWAT),  Global Position  System  (GPS),  kamera  digital  dan  alat  tulis.  Bahan  yang  digunakan  adalah  data  Digital Elevation  Model  (DEM),  citra  landsat  8  path  114  Row  63,  data  curah  hujan  dan  iklim,  peta  jenis tanah, dan peta pola ruang.

## 2.3  Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode  analisis  spasial  dan  observasi  lapangan. Data penutupan lahan diperoleh dari interpretasi citra berdasarkan pola dan karakteristik yaitu rona, warna dan tekstur citra  dengan menggunakan  perangkat lunak Arc.GIS, sedangkan data hidrologi diperoleh  dari  analisis  spasial  dengan  bantuan  perangkat  lunak  Arc.SWAT.  Observasi  lapangan dilakukan  untuk  mengambil  data  penutupan  lahan  dengan  menyesuaikan  klasifikasi  penutupan lahan di lapangan dengan hasil interpretasi citra satelit. Jumlah titik pengamatan sebanyak 180 titik yang  tersebar  di  wilayah  DAS  Lisu.  Titik  pengamatan  dipilih  secara purposive berdasarkan aksesibilitas dan keterwakilan dari 10 jenis penutupan lahan.

## 3. Analisis Data
3.1    Input Data SWAT (Soil Water Assesment Tool)

## 3.1.1  Data Penutupan Lahan
Data  penutupan  lahan  DAS  Lisu  diperoleh  dengan  cara  menginterpretasi  Citra  Landsat  8 Path  114  Row  63  tahun  2017.  Citra  dapat  diunduh  di  website http://earthexplorer.usgs.gov yang disediakan  oleh United  States  Geological  Survey .  Metode  deliniasi  visual  digunakan  untuk menetapkan  penutupan  lahan  berdasarkan  pola  dan  karakteristik  yaitu  rona,  warna  dan  tekstur
pada  citra  tersebut.  Penetapan  penutupan  lahan  berdasarkan  klasifikasi  penamaan  penutupan lahan untuk model SWAT.
Pengecekan  lapangan  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melakukan  koreksi  terhadap  hasil klasifikasi penutupan lahan. Untuk menguji keakuratan interpretasi citra maka dilakukan uji akurasi citra.  Akurasi  interpretasi  citra  diperoleh  dari  hasil  perhitungan overall  accuracy dengan  bantuan tabel confusion  matrix .  Pada  tabel confusion  matrix ,  data  hasil  interpretasi  citra  dan  data  hasil pengecekan  lapangan  disusun  dalam  sebuah  tabel  perbandingan  persentase.  Persamaan overall accuracy sebagai berikut (Susanto, 1994 dalam Nur, 2015):
OA =   x 100%
Dimana:
X = Jumlah diagonal matrix
N = Jumlah sampel matrix
Nilai  ambang  akurasi  citra  adalah  85%,  nilai  tersebut  digunakan  sebagai  nilai  minimum untuk  diterimanya  suatu  pemetaan  penutup  atau  penggunaan  lahan  berbasis  citra  penginderaan jauh (Fitriyanto, 2013). Atribut nama penutupan lahan tahun 2017 kemudian diubah sesuai dengan klasifikasi penamaan penutupan lahan model SWAT.

## 3.1.2 Data Jenis Tanah
Data  jenis  tanah  diperoleh  dari  data  sistem  lahan  ( landsystem ) Regional  Physical  Project for  Transmigration (RePPProt)  Badan  Koordinasi  Survey  dan  Pemetaan  Nasional  Tahun  1987. Data tanah yang diperlukan dalam model SWAT adalah jenis tanah serta parameter fisik dan kimia tanah. Untuk memperoleh input parameter tanah dilakukan analisis dengan mengekstrak informasi tanah lokasi penelitian dari peta RePPProt dan data Soil USDA.

## 3.1.3 Data Kelerengan
Data kelerengan diperoleh dari analisis SWAT dengan menggunakan DEM Modifikasi yang telah  dibuat  sebelumnya.  Kemudian  mengisi  tabel  kelas  kelerengan  dengan  5  kelas,  yaitu;  0-8% (Datar), 8-15% (Landai), 15-25% (Agak Curam), 25-40% (Curam) dan >40% (Sangat Curam).

## 3.1.4 Data Iklim
Data  iklim  diperoleh  dari  website http://globalweather.tamu.edu/ .  Data  iklim  yang dibutuhkan berupa data curah hujan (mm), temperatur ( o C), radiasi matahari (MJ/m 2 ), kelembaban udara  (fraksi),  dan  kecepatan  angin  (m/s).  Data-data  yang  digunakan  merupakan  data  harian selama sepuluh tahun yaitu tahun 2004 – 2013. Data iklim di atur sesuai model ArcSWAT dengan menggunakan  format  file  text  (.txt).  Setelah  data  iklim  disiapkan,  maka  proses  input  data  iklim  di ArcSWAT dapat dilakukan menggunakan menu Write Input Tables .

## 3.1.5 Simulasi Model SWAT
Simulasi  model  SWAT  dilakukan  setelah  pembentukan  HRU  dan  input  data  iklim  selesai. Proses  simulasi  dijalankan  berdasarkan  periode  harian,  dengan  hasil  output  simulasi  sepuluh
Diserahkan : 2018-11-11 ; Diterima: 2019-07-31 ISSN : 1907-5316 ISSN ONLINE: 2613-9979
tahun. Simulasi SWAT dapat dijalankan pada menu SWAT Simulation setelah tahapan Wathersed Delination , HRU Analysis , dan Write Input Tables telah selesai dengan baik.
Proses  simulasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Run  SWAT yang  ada  pada  menu SWAT  Simulation .  Tahapan  selanjutnya  adalah  menampilkan  hasil  output  dari  simulasi.  Proses tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  sub  menu Read  SWAT  Output .  Hasil  ouput  simulasi kemudian disimpan untuk keperluan analisis berikutnya.

## 3.1.6 Kalibrasi dan Validasi
Kalibrasi  dan  validasi  bertujuan  agar  output dari  model  yang  digunakan  mendekati  output observasi. Pengujian model  menggunakan fungsi objektif yaitu koefisien determinasi (R 2 ). Nilai R 2 yang  mendekati  nilai  1  menunjukkan  hubungan  yang  erat  antara  hasil  model  dengan  hasil observasi. Syarat R 2 yang dapat diterima adalah 0,6 (Nash, 1970). Nilai R 2 untuk data debit dapat ditentukan melalui persamaan sebagai berikut:
R 2 = Dimana: = debit observasi (m 3 /s) = debit model (m 3 /s)
= debit observasi rata-rata (m 3 /s)
= debit model rata-rata (m 3 /s)
Debit observasi harian diperoleh dari Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai Jeneberang Walanae  dengan  rentang  waktu  dari  tahun  2007  -  2013.  Debit  observasi  berasal  dari  SPAS Limbureng yang berada di DAS Lisu tepatnya di Kecamatan Tanete Riaja, Kabupaten Barru.

## 3.1.7 Data Hidrologi
Pada tahap ini output simulasi model SWAT didefinisikan berdasarkan data hidrologi yang dibutuhkan.  Data  hidrologi  seperti  perkolasi,  evapotranspirasi,  hasil  air,  aliran  permukaan,  aliran lateral,  aliran  dasar,  dan  hasil  sedimen  dapat  dilihat  langsung  pada  tabel  output  simulasi, sedangkan  nilai infiltrasi  secara langsung  tidak  muncul  dalam  output  simulasi.  Nilai  infiltrasi dapat diperoleh  dengan  perhitungan  variabel-variabel  output.  Perhitungan  variabel  untuk  memperoleh nilai  infiltrasi  dilakukan  dengan  pendekatan  metode  siklus  hidrologi.  Menurut  Triatmodjo  (2016), infiltrasi adalah aliran ke  dalam  tanah  melalui  permukaan  tanah.  Pada  output  SWAT terdapat dua variabel
yang  melalui  permukaan  tanah  yaitu  aliran  lateral  dan  perkolasi,  sehingga  nilai  infiltrasi  dapat diperoleh dari perhitungan berikut:
Infiltrasi = LATQ + PERCO LATE
Dimana : LATQ = Sumbangan Aliran Lateral ke sungai (mm/tahun)
PERCO LATE  = Air yang melewati dasar profil tanah (mm/tahun)

## 3.1.8 Skenario Perencanaan Penutupan Lahan
Skenario  perencanaan  penutupan  lahan  digunakan  untuk  mendapatkan  rekomendasi perencanaan  pengelolaan  lahan  yang  terbaik  dalam  aspek  hidrologi.  Penyusunan  skenario  ini didasarkan  pada  kondisi  aktual  dan  diharapkan  dapat  diaplikasikan  di  lapangan.  Pada  tahap  ini disusun  skenario  dengan  merubah  beberapa  penutupan  lahan  menjadi  penutupan  lahan  hutan serta  penyesuaian  dengan  Peta  Pola  Ruang  Kabupaten.  Hal  ini  dilakukan  dengan  pertimbangan memperbaiki penutupan lahan hutan yang telah mengalami konversi lahan. Skenario yang disusun pada lokasi penelitian, yaitu:
a.  Skenario 1, menggambarkan penutupan lahan tahun 2017
b.  Skenario  2,  menggambarkan  penutupan  lahan  yang  disesuaikan  dengan  pola  ruang Kabupaten Barru.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Penutupan Lahan
4.1.1.1  Penutupan Lahan Tahun 2017
Hasil  penutupan  lahan  tahun  2017  sebagai  input  dalam  model  SWAT  maka  kelas penutupan lahan tahun 2017 ditransformasikan sesuai dengan penamaan penutupan lahan model SWAT.  Hasil  penamaan  dan luas  masing-masing  kelas  penutupan lahan  dapat  dilihat  pada  Tabel 1.
Tabel 1. Penamaan Penutupan Lahan dalam SWAT
No.
Penutupan Lahan Kode SWAT Luas (ha) Persentase (%) 1 Hutan Lahan Kering FRST 8.534,53 23,19 2 Hutan Tanaman FRSE 103,67 0,28 3 Padang Rumput PAST 525,68 1,43 4 Pemukiman URBN 455,86 1,24 5 Pertanian Lahan Kering AGRL 14.480,88 39,35 6 Sawah RICE 5.589,44 15,19 7 Semak Belukar RNGB 6.667,56 18,12 8 Tambak WATR 150,14 0,41 9 Tanah Terbuka OAK 164,94 0,45 10 Tubuh Air WATR 123,78 0,34 Total 36.796,50 100,00
Total titik sampel pada kelas penutupan lahan tahun 2017 berjumlah 180 titik (N). Titik yang sesuai penutupan lahan di lapangan sebanyak 161 titik (X), sedangkan 19 titik lainnya tidak sesuai. Dari  data  tersebut  nilai  uji  akurasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  perhitungan overall accuracy sebagai berikut:
Overall accuracy (OA)   = ( ) x 100%
= ( ) x 100%
= 89,44%
Overall  accuracy menunjukkan  tingkat  kepercayaan  hasil  interpretasi  citra  landsat  secara keseluruhan. Hasil perhitungan overall accuracy adalah 89,44%, sehingga dapat dikatakan bahwa hasil  interpretasi  penutupan  lahan  dari  data  citra  landsat  tahun  2017  dapat  diterima.  Hal  tersebut sejalan dengan pendapat Fitriyanto (2013).

## 4.1.1.2  Penutupan Lahan sesuai Rencana Pola Ruang
Rencana  pola  ruang  merupakan  bagian  dari  pengembangan  suatu  wilayah  yang diharapkan  mampu  memberikan  rencana  terbaik  untuk  meningkatkan  produktifitas  suatu  wilayah. Penerapan rencana  pola  ruang  dengan  pendekatan  penutupan lahan  kemudian  diterjemahkan  ke dalam  klasifikasi  penutupan  lahan  model  SWAT.  Klasifikasi  penutupan  lahan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Klasifikasi Penutupan Lahan berdasarkan Pola Ruang
No. Pola Ruang Penutupan Lahan Luas (ha) Persentase (%) 1 Hortikultura Pertanian Lahan Kering 2721.86 7.4 2 Hutan Lindung Hutan Lahan Kering 12664.06 34.4 3 Hutan Produksi Biasa Hutan Tanaman 8119.10 22.1 4 Hutan Rakyat Hutan Tanaman 1896.76 5.15 5 Perkebunan Perkebunan 3641.33 9.9 6 Permukiman Permukiman 997.44 2.71 7 Pertambangan Pertambangan 789.39 2.15 8 Pertanian Lahan Basah Sawah 4846.02 13.2 9 Pertanian Lahan Kering Pertanian Lahan Kering 385.81 1.05 10 Peternakan Besar Padang Rumput 627.13 1.7 11 Tambak Tambak 107.61 0.29 Total 36796.50 100,00
Peruntukan  pola  ruang  hanya  terbagi  2  yaitu  peruntukan  ruang  untuk  fungsi  lindung  dan peruntukan  ruang  untuk  fungsi  budidaya.  Berdasarkan  hasil  terjemahan  pola  ruang  ke  klasifikasi penutupan  lahan  DAS  Lisu,  wilayah  bervegetasi  hutan  sebesar  61,65%  dari  luas  DAS  Lisu. Persentase  tersebut  terdiri  atas  hutan  lahan  kering  (pola  ruang  hutan  lindung)  dengan  luas 12.664,06  ha  (34,4%)  dan  hutan  tanaman  (pola  ruang  hutan  produksi  biasa  dan  hutan  rakyat)
dengan luas 10.015,86 ha (27,25%). Luasan tersebut sesuai dengan standar minimum yang telah ditetapkan dalam Undang-Undang Nomor 41 tahun 1999 bahwa minimal luas hutan dalam Daerah Aliran  Sungai  (DAS)  sebesar  30%.  Penamaan  penutupan  lahan  dalam  SWAT  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3. Kode SWAT Penutupan Lahan dari Pola Ruang
No. Penutupan Lahan Kode SWAT Luas (ha) Persentase (%) 1  Hutan Lahan Kering FRST 12664.06 34.40 2  Hutan Tanaman FRSE 10015.86 27.25 3  Padang Rumput PAST 627.13 1.70 4  Perkebunan ORCD 3641.33 9.90 5  Permukiman URBN 997.44 2.71 6  Pertambangan OAK 789.39 2.15 7  Pertanian Lahan Kering AGRL 3107.67 8.45 8  Sawah RICE 4846.02 13.20 9  Tambak WATR 107.61 0.29 Total 36796.50 100.00

## 4.2 Kalibrasi Debit SWAT
Kalibrasi merupakan penyesuaian parameter model dalam hal ini data debit dalam kisaran yang  direkomendasikan  sehingga  output  model  yang  diamati  memiliki  kaitan  yang  erat.  Kalibrasi yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  kalibrasi  manual  dengan  model  koefisien determinasi.  Kalibrasi  dilakukan  dengan  membandingkan  debit  model  dengan  debit  aktual  yang memiliki rantang waktu tahun 2007 – 2013 yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Hasil Kalibrasi
Dari  hasil  perbandingan  debit  aktual  dan  debit  model  diperoleh  nilai  koefisien  determinasi (R 2 )  0,8093.  Nilai  R 2 terletak  antara  0 –  1  dan  kecocokan  model  dikatakan  lebih  baik  jika  R 2 semakin  mendekati  1.  Sehingga  hasil  data  debit  model  dapat  diterima  untuk  digunakan  pada analisis selanjutnya.

## 4.3 Skenario Penutupan Lahan
Simulasi skenario penutupan lahan dilakukan untuk mendapatkan penutupan lahan terbaik sebagai  bahan  rekomendasi  penggunaan  lahan  DAS  Lisu.  Rekomendasi  nantinya  diharapkan dapat  mengurangi  lahan  kritis  dengan  memperkecil  aliran  permukaan  serta  memperbaiki  kondisi daerah  resapan  air  dengan  meningkatkan  infiltrasi.  Penyusunan  skenario  penutupan  lahan berdasarkan  penutupan  lahan  tahun  2017  dan  penutupan  lahan  dari  pola  ruang.  Hasil  simulasi SWAT menunjukkan kondisi hidrologi pada masing-masing skenario dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil SWAT Masing-masing Skenario
Komponen Hidrologi Skenario 1 % 2 % Curah Hujan (mm/tahun) 4.863.65 100.00 4.863.65 100.00 Perkolasi (mm/tahun) 1.320.46 27.15 1.336.54 27.48 Evapotranspirasi (mm/tahun) 995.96 20.48 985.62 20.27 Hasil Air (mm/tahun) 3.477.30 71.50 3.461.54 71.17 Aliran Permukaan (mm/tahun) 1.527.56 31.41 1.519.53 31.24 Aliran Lateral (mm/tahun) 958.50 19.71 962.66 19.79 Aliran Dasar (mm/tahun) 946.64 19.46 951.63 19.57 Hasil Sedimen (ton/ha/tahun) 148.66 3.06 91.07 1.87 Infiltrasi (mm/tahun) 2.278.96 46.86 2.299.20 47.27
Simulasi  skenario  penutupan  lahan  menggunakan  nilai  curah  hujan  dan  data  iklim  yang sama,  hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  pengaruh  perbedaan  curah  hujan  dan  iklim  terhadap hasil  simulasi.  Ketiga  skenario  memperlihatkan  adanya  perbedaan  kondisi  hidrologi  yang disebabkan oleh proporsi penutupan lahan pada masing-masing skenario. Menurut Arsyad, Usman (2010) penutupan lahan berupa hutan dapat menahan dan mematahkan daya rusak setiap tetes air hujan,  mulai  dari  lapisan  tajuk  sampai  lapisan  serasah/permukaan  tanah  sehingga  peluang terbentuknya limpasan permukaan semakin diperkecil.
Skenario 1 menggunakan penutupan lahan tahun 2017 dengan persentase hutan sebesar 23,51%  (hutan  lahan  kering  23,23%  dan  hutan  tanaman  0,28%)  dari  luas  DAS.  Skenario  2 menggunakan  penutupan  lahan  yang  disesuaikan  dengan  pola  ruang,  persentase  hutan  sebesar 61,60% (hutan lahan kering 34,40% dan hutan tanaman 27,20%).
Pada  skenario  1  diperoleh  hasil  air  sebesar  3477,30  mm/tahun,  hasil  air  tersebut merupakan nilai tertinggi dibandingkan skenario lainnya. Hal ini disebabkan oleh kondisi hutan yang lebih sedikit dibanding skenario  2, sehingga aliran permukaan lebih besar, aliran lateral dan aliran dasar  lebih  kecil.  Tingginya  aliran  permukaan  disebabkan  karena  kemampuan  DAS  dalam menyerap air saat kejadian hujan mengalami penurunan, sehingga banyak air yang menjadi aliran permukaan.  Menurut  Tanika,  dkk  (2017)  jika  air  yang  diserap  oleh  tanah  sedikit  akan mengakibatkan  aliran  bawah  permukaan  dan  aliran  dasar  semakin  kecil,  sedangkan  aliran  dasar sangat penting karena merupakan penyedia air di sungai saat musim kering.
Hasil  air  terendah  dihasilkan  pada  skenario  2  yaitu  3461,54  mm/tahun,  hal  ini  sejalan dengan  rendahnya  aliran  permukaan  sehingga  air  hujan  lebih  banyak  yang  menyerap  ke  tanah melalui  proses  infiltrasi.  Peningkatan  tutupan  lahan  hutan  menyebabkan  peningkatan  kapasitas infiltrasi  tanah  sehingga  terjadi  penurunan  aliran  permukaan.  Penurunan  aliran  permukaan  dari skenario  1  sebesar  1527,56  mm/tahun  menjadi  1519,44  mm/tahun  pada  skenario  2.  Sedangkan infiltrasi  mengalami  kenaikan  yang  pada  awalnya  2278,96  mm/tahun  pada  skenario  1  menjadi 2299,20  mm/tahun  pada  skenario  2.  Menurut  Triatmodjo  (2016),  banyaknya  tanaman  yang menutupi  permukaan  tanah,  seperti  rumput  atau  hutan  dapat  menaikkan  kapasitas  infiltrasi. Dengan adanya tanaman penutup, air hujan tidak dapat memampatkan tanah dan akan terbentuk lapisan  humus  yang  dapat  menjadi  sarang/tempat  hidup  serangga.  Apabila  terjadi  hujan  lapisan humus akan mengembang dan lobang-lobang (sarang) yang dibuat serangga akan menjadi sangat permeabel.
Hasil simulasi ketiga skenario penutupan lahan menunjukkan skenario 2 merupakan pilihan terbaik  untuk  direkomendasikan  di  DAS  Lisu  dibanding  skenario  lainnya.  Hal  ini  disebabkan  oleh penambahan luas hutan dengan mengikuti  peta pola ruang kabupaten dapat memperbaiki kondisi hidrologi  di  DAS  Lisu.  Penambahan  luas  hutan  tersebut  menyebabkan  infiltrasi  meningkat,  aliran permukaan menurun dan diharapkan ketersediaan air pada musim kemarau akan meningkat.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Skenario  2 merupakan  perencanaan  penutupan lahan  yang  dipilih  sebagai  skenario  terbaik  dilihat  dari  aspek hidrologi.  Penambahan  luas  hutan  berdasarkan  peta  pola  ruang  kabupaten  menjadi  61,60% menyebabkan infiltrasi meningkat menjadi 2299,20 mm/tahun, aliran permukaan menurun menjadi 1519,53 mm/tahun dan diharapkan ketersediaan air pada musim kemarau akan meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad,  S.  2010. Konservasi  Tanah  dan  Air .  Edisi  Kedua  Cetakan  Kedua.  IPB  Press.  Bogor. Halaman 313, 318-319, 324-329, 332-345.
Arsyad, U. 2010. Analisis Erosi pada Berbagai Tipe Penggunaan Lahan dan Kemiringan Lereng di Daerah Aliran Sungai Jeneberang Hulu . Disertasi. Program Pascasarjana Universitas Hasanuddin. Makassar. Halaman 99-125.
BPDAS  Jeneberang  Walanae.  2014. Kajian  Hasil  Inventarisasi  Lahan  Kritis  dan  Penetapan Klasifikasi  DAS  di  Wilayah  BPDAS  Jeneberang  Walanae .  PPT  Bahan  Paparan  Workshop Peraturan Perundang-Undangan Bidang Pengelolaan DAS. Makassar.
Ferijal, T. (2012).  Prediksi  Hasil  Limpasan  Permukaan  dan  Laju  Erosi  Dari  Sub  DAS  Krueng  Jreu Menggunakan Model SWAT. Jurnal Agrivita, 16 (1), 29-38.
Fitriyanto,  A.M.,  Heri,  T.,  Purwadi,  S.  2013.  Evaluasi  Penggunaan  Lahan  terhadap  Rencana  Tata Ruang  Wilayah  Kota  Semarang. Jurnal  Geo  Image  (Spatial-Ecological-Regional) .  Universitas Negeri Semarang. Halaman 44.
Kurnia,  U.,  Nono,  S.,  Iwa,  S.  2010. Perkembangan  Lahan  Kritis .  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian. Kementerian Pertanian. Jakarta. Halaman 144, 150.
Maryanto,  A.,  Murtilaksono,  K.,  Rachman,  L.M.  2014.  Perencanaan  Penggunaan  Lahan  dan Pengaruhnya terhadap Sumberdaya Air di DAS Way Besai Lampung. Jurnal Kehutanan Wallacea . Volume 3 Nomor 2. Jawa Barat. Halaman 85-95.
Menteri  Kehutanan.  2009. Penetapan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Prioritas  Dalam  Rangka Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  (RPJM)  Tahun  2010-2014 .  Keputusan  Menteri Kehutanan Republik Indonesia. No: SK. 328/Menhut-II/2009. Halaman 5-8.
Nash,  J.E.  and  Sutcliffe,  J.V.  1970.  River  Flow  Forecasting  Through  Conceptual  Models  1.  A Discussion of Principles. Journal of Hidrology . 10 (3). Halaman 282-290.
Nur,  R.A.  2015.  Arahan  Penggunaan  Lahan  Mitigasi  Dampak  Perubahan  Iklim  di  Daerah  Aliran Sungai  Pamukkulu.  Tesis.  Program  Studi  Ilmu  Kehutanan.  Universitas  Hasanuddin.  Makassar. Halaman 38.
Sucipto,  2007.  Analisis  Erosi  yang  Terjadi  di  Lahan  karena  Pengaruh  Kepadatan  Tanah.  Teknik Sipil Universitas Negeri Semarang. Wahana Teknik Sipil Vol.12 No.1 . Halaman 51-60.
Tanika,  L.,  Lusiana,  B.  2017.  Dampak  Perubahan  Tutupan  Lahan  terhadap  Kondisi  Hidrologi  di DAS  Buol,  Kab.  Buol,  Sulawesi  Tengah:  Simulasi  dengan  Model  Genriver. Working  Paper  261. World Agroforestry Centre (ICRAF) . Bogor. Halaman 1-20.
Triatmodjo, B. 2016. Hidrologi Terapan . Cetakan Ke-6. Beta Offset Yogyakarta. Halaman 91.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 1999. Tentang Kehutanan .