## Analisis Dampak Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Hasil Air DAS Cicatih
Haki Yusdinar 1 , Suria Darma Tarigan 2 , Kukuh Murtilaksono 3
1 Program Studi Teknik Sipil, Politeknik Sukabumi Jl. Babakan Sirna No. 25, Sukabumi 43132, Indonesia
2,3 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia hakiyusdinar@polteksmi.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan dan hasil air beserta karakteristik hidrologi berdasarkan  pada  koefisien  aliran  tahunan  (KAT)  dan  koefisien  regim  aliran  (KRA)  pada  DAS  Cicatih  yang  terjadi pada  tahun  2006  sampai  2016.  Penggunaan  model  hidrologi  HEC-HMS  digunakan  untuk  simulasi  hasil  air  dan  debit puncak  terhadap  penggunaan  lahan  berdasarkan  pada  skenario  yang  telah  disusun.  Pengaruh  skenario  perubahan penggunaan  lahan  ini  dianalisis  untuk  melihat  penggunaan  lahan  terbaik  terhadap  hasil  air,  debit  puncak,  serta  KAT- KRA  DAS  Cicatih.  Penggunaan  lahan  tahun  2006  diperoleh  berdasarkan  peta  citra  Landsat  5  ETM + melalui  metode supervised ( maximum likelihood ) dengan tingkat akurasi Kappa secara keseluruhan sangat baik. Peta penggunan lahan tahun  2016  diperoleh  dengan  citra  Landsat  8  OLI  TIRS  dengan  peta  rujukan  RBI  dan  Google  Earth  Pro serta groundcheck pada  lokasi-lokasi  tertentu.  Berdasarkan  tumpang  susun  kedua  peta  penggunaan  lahan  tersebut, penggunaan model HEC-HMS untuk hasil air dan debit puncak diperoleh pada tingkat akurasi Z > 20% dengan RMSE sebesar  13,4  m 3 /dt,  serta  nilai  NSE  0,649  sebagai  kalibrasi  model  pada  penggunaan  lahan  tahun  2006.  Konsistensi model  diujikan  terhadap  penggunaan  lahan  tahun  2016  dengan  nilai  Z  >  20%,  RMSE  14,1  m 3 /dt,  serta  NSE  0,579. Berdasarkan  skenario  yang  disusun,  diperoleh  penurunan  hasil  air  pada  penggunaan  lahan  skenario  ke-4,  yaitu penerapan Rencana Tata Ruang Dan Wilayah Kabupaten Sukabumi (RTRW) periode 2032 sebesar 9,03%, debit puncak 22,61%, serta KRA dan KAT berturut-turut berkategori sangat rendah dan rendah.
Kata kunci: penggunaan lahan, hasil air, karakteristik hidrologi, DAS Cicatih, HEC-HMS

## Abstract
This study aims to analyze the changes in land use and water yield along with hydrological characteristics based on the annual flow coefficient (KAT) and flow coefficient (KRA) in the Cicatih watershed that occurred from 2006 to 2016. The  use  of  the  HEC-HMS  hydrological  model  was  used  for  simulation  results  water  and  peak  discharge  on  land  use based on the scenario that has been prepared. The effect of this land use change scenario was analyzed to see the best land use for water yield, peak discharge, and KAT-KRA DAS Cicatih. Land use in 2006 was obtained based on Landsat 5 ETM + imagery maps through the supervised (maximum likelihood) method with an overall accuracy of Kappa having a  very  good  level  of  accuracy.  The  2016  land  use  map  was  obtained  with  Landsat  8  OLI  TIRS  images  with  RBI reference maps and Google Earth Pro as well as groundchecks in certain locations. Based on the overlay, the use of the HEC-HMS model for water yield and peak discharge was obtained at an accuracy rate of Z > 20% with RMSE of 13.4 m 3 /s and NSE 0.649 as a calibration model for land use in 2006. The consistency of the model was tested on land use in 2016  with  a  value  of  Z  >  20%,  RMSE  14.1  m 3 /dt,  and  NSE  0.579.  Based  on  the  scenario  prepared,  the  decrease  in water  yield  in  land  use  in  the  fourth  scenario,  that  is  the  application  of  the Sukabumi  Regency  Spatial  Planning  and Region (RTRW) for the period of 2032 which is 9.03%, peak discharge 22.61%, and KRA and KAT are categorized as very low and low.
Keywords: land use, water yield, hydrological characteristics, Cicatih watershed, HEC-HMS

## I. P ENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  adalah  kawasan yang  dibatasi  oleh  pemisah  topografi  yang
menampung,  menyimpan,  dan  mengalirkan  air hujan  yang  jatuh  di  atasnya  beserta  sedimen  dan bahan  larut  lainnya  kedalam  sungai  yang  akhirnya bermuara  ke  danau  atau  ke  laut  [1].  DAS  sebagai
suatu sistem biofisik lahan memiliki fungsi produksi, fungsi  ekologi,  fungsi  habitat,  fungsi  estetika,  dan sebagainya.  Fungsi  produksi  DAS  tidak  hanya berupa  produk  hasil  budidaya  lahan,  akan  tetapi juga berupa air, suatu sumber daya mengalir dengan berbagai manfaatnya bagi manusia dan lingkungannya. DAS memiliki keterkaitan hidrologi dimulai dari wilayah hulu hingga sampai ke wilayah pesisir  laut  yang  masih  terpengaruh  oleh  aktivitas hidrologi  daratan.  Ukuran  besar  dan  kecilnya wilayah DAS sangat berpengaruh langsung terhadap  total  volume  aliran  yang  keluar  padanya [2].
Air  merupakan  sumberdaya  vital  dan  satu- satunya unsur kebutuhan dasar yang sangat penting untuk  menunjang  berbagai  keperluan  manusia, dalam berbagai sektor kehidupan, dengan demikian maka  diperlukan  kesinambungan  keberadaan  air dalam  kualitas  dan  jumlah  yang  memadai  agar pemanfaatannya  dapat  berkelanjutan.  Perubahan pola  penggunaan  lahan  untuk  kegiatan  lain  tentu memberikan  manfaat  sosial  dan  ekonomi.  Namun, kondisi tersebut juga seringkali berdampak sebaliknya terhadap lingkungan. Salah satu dampak utama  yang  berpengaruh  langsung  terhadap lingkungan  adalah  degradasi  sumber  daya  air  dan kualitas air [3].
Penggunaan  lahan  ( land  use )  diartikan  sebagai setiap  bentuk intervensi (campur  tangan)  manusia terhadap  lahan  dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan hidupnya baik materiil maupun spiritual, sedangkan perubahan  tutupan  lahan  lebih  kepada  adanya perubahan vegetasi [4]. Pengertian tentang penggunaan  lahan  dan  penutupan  lahan  penting untuk berbagai kegiatan perencanaan dan
pengelolaan  yang  berhubungan  dengan  permukaan bumi  [5]. Terjadinya  perubahan  tataguna  lahan dalam  skala  besar  dan  bersifat  permanen  dapat mempengaruhi  besar  kecilnya  hasil air  yakni  aliran total  yang  keluar  dari  suatu  DAS  dan  merupakan gabungan  antara  aliran  lambat  dan  aliran  cepat [6]. Guna mengetahui perubahan penggunan lahan pada suatu  wilayah,  beberapa  metode  dapat  dilakukan yakni  melalui  pengamatan  langsung  kondisi  di lapang sebagai plot contoh, maupun melalui overlay pada beberapa peta seri.
Siklus  hidrologi  adalah  sirkulasi  air  yang  tidak pernah  berhenti  dan  di    dalamnya  terjadi  berbagai proses secara kontinyu [5]. Presipitasi dalam bentuk air hujan yang sampai di bumi sebagian diintersepsi oleh  vegetasi,  masuk  ke  dalam  tanah  melalui permukaan  ( infiltration ),  mengalir  sebagai  aliran bawah  permukaan  ( subsurface  flow ),  dan  aliran permukaan  ( surface  runoff )  menjadi  debit.  Proses hidrologi tersebut dikenal dengan istilah transformasi  hujan  aliran  yang  merupakan  faktor penting  dalam  menentukan  besarnya  debit  aliran pada sebuah outlet . Selama perjalanannya, limpasan permukaan  disimpan  diatas  permukaan  tanah sebagai cadangan depresi ( Qs ). Air yang hilang dari presipitasi ( P ) akibat terinfiltrasi dapat memberikan kontribusi  terhadap  debit  saluran  melalui  limpasan bawah permukaan ( Qss ) dan atau debit air tanah ( Q g ) (Gambar  1)  [7].    Berdasarkan  teori-teori  ini,  maka dapat  dipahami  bahwa  hasil  air  ( water  yield ) merupakan  representasi  dari  limpasan  langsung ( direct  runoff )  suatu  DAS  yang  merupakan  respon DAS oleh adanya masukan berupa curah hujan [6].
Gambar 1. Tipe-tipe aliran limpasan [7]
Presipitasi (P) Kelebihan Presipitasi Limpasan Permukaan Langsung - (Q ds ) Limpasan Permukaan - (Q s )
Kehilangan
Infiltrasi Kehilangan Lainnya Limpasan Bawah Permukaan - (Q ss ) Perkolasi
Debit Air Tanah - (Q g )
Debit Air Sungai - Q Limpasan Total
DAS  Cicatih  dengan  luas  ±54  ribu  hektar memiliki  curah  hujan  tahunan  sebesar  2.970  mm dan  geologinya  yang  spesifik  telah  menghasilkan banyak  sumber  mata  air  dengan  kapasitas  yang cukup besar, seperti pada mata air Cibuntu (695 ls -1 ) dan Cipanas (1000 ls -1 hingga 2584 ls -1 ). Penutupan lahan  didominasi  oleh  perkebunan  (45%),  hutan (21%),  dan  sebagian  besar  sisanya  berupa  lahan pertanian. Debit terukur pada Stasiun Ubrug selama 1999-2005  terendah  tercatat  sebesar  5,25  m 3 s -1 (24/08/2002) dan terbesar 209,05 m 3 s -1 (8/02/2001)
[8].  Namun  dermikian,  tren  debit  maksimum  lima tahunan  dan  sepuluh  tahunan  menunjukkan  bahwa terjadi kecenderungan peningkatan debit maksimum pada  tahun  1990-2008,  sehingga  di  wilayah  DAS Cicatih  mempunyai  potensi  banjir  yang  cenderung meningkat  [9].  Berbagai  dampak  perubahan  alam yang  terjadi  di  DAS  Cicatih  merupakan  salah  satu indikator  telah  terjadinya  degradasi  sumberdaya alam.  Hasil  penelitian  [9]  mengemukakan  bahwa pada  DAS  Cicatih  telah  terjadi  kecenderungan peningkatan  debit  maksimum  pada  tahun  1990- 2008,  sehingga  di  wilayah  tersebut  mempunyai potensi  banjir  yang  cenderung  meningkat.  Guna mengetahui dan mendiskripsikan penyebab degradasi sumberdaya alam ini diperlukan pendekatan-pendekatan yang bersifat komprehensif, baik dari faktor biofisik, sosial ekonomi dan budaya masyarakat.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis perubahan  penggunaan  lahan  dan  perubahan  hasil air  yang  terjadi  di  wilayah  DAS  Cicatih  kurun waktu  2006  sampai  2016,  serta  menganalisis berbagai  pengaruh  skenario  perubahan  penggunaan lahan  terhadap  hasil  air  di  DAS  Cicatih.  Kajian tentang hubungan perubahan lahan terhadap kondisi hidrologi  ini  merupakan  salah  satu  upaya  untuk mendapatkan arah rehabilitasi DAS yang terencana, tepat, dan dapat dipertimbangkan hasilnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  sub  DAS Cimandiri yaitu DAS Cicatih dengan luas 54 214 ha, terletak  antara  106 o 39’8’’-  106 o 57’30’’  BT  dan 6 o 42’54’’-7 0 00’43’’  LS.  Secara administrasi  berada di wilayah Kabupaten dan sebagian Kota Sukabumi Provinsi  Jawa  Barat.  Alat  yang  digunakan  adalah komputer  sistem  operasi Windows  yang  dilengkapi dengan perangkat lunak sistem informasi geografis, HEC-GeoHMS,  HEC-HMS  4.1,  Microsoft  Office 2007  dengan  beberapa  peralatan penunjang  lainnya seperti  alat  tulis,  kamera  digital,  dan Global Positioning  System (GPS) . Bahan  penelitian  yang dipergunakan pada penelitian ini meliputi: (1) Peta, terdiri dari peta tanah  skala  1:50.000,  peta  RTRW
Tabel 1. Data yang digunakan pada penelitian
Jenis Data Unit Data Sumber Citra Landsat ETM + 5 2006 30 meter Portal Earth Explorer http://earthexplorer. usgs.gov/ Citra Landsat 8 OLI TIRS 2016 30 meter Digital Elevation Model (DEM) 30 meter Curah Hujan Jam/Harian BPSDA Kab. Sukabumi Debit Jam/Harian PUS AIR Bandung Peta jenis tanah Hektar Puslittanak Cimanggu Bogor Peta kawasan hutan negara Hektar Dirjen Palnologi KLHK Peta RTRW Hektar BAPPEDA Kab. Sukabumi Peta jaringan sungai Meter Derivasi Data DEM
Kabupaten  Sukabumi  periode  tahun  2012  sampai 2032,  dan  peta  citra  Landsat  untuk  tahun  tinjau 2006-2016;  (2)  data  curah  hujan  beserta  data  debit tahun    2006-2016.  Jenis  data  dan  teknik pengumpulan data disajikan seperti pada Tabel 1.

## A. Tahapan Penelitian
Prosedur penelitian ini terdiri dari empat tahapan yaitu:  (1)  analisis  citra  digital;  (2)  analisis perubahan  penggunaan  lahan;  (3)  analisis  indikator kondisi  DAS; serta  (4) pemodelan  hidrologi  untuk prediksi hasil air dengan HEC- GeoHMS dan HEC- HMS.
B. Analisis Citra Digital Interpretasi visual pada citra dilakukan berdasarkan 7 unsur interpretasi yaitu: rona, tekstur, pola,  ukuran,  bentuk,  bayangan,  dan  situs. Interpretasi citra dilakukan melalui teknik klasifikasi  terbimbing  dengan  metode Maximum Likelihood  Classification (MLC). Training  area pada  masing-masing  jenis  penggunaan  lahan ditetapkan  berdasarkan  SNI-7465  Tahun  2010 tentang Klasifikasi Penutupan Lahan.
Ketepatan  terhadap  hasil  interpretasi  citra dilakukan  melalui:  uji  akurasi  dan  validasi.  Uji akurasi  dilakukan  dengan  melakukan groundcheck pada  hasil  interpretasi  pada  penggunaan  lahan aktual  di  lapangan  yaitu  penggunaan  lahan  tahun 2016. Metode statistik yang digunakan berdasarkan pada  parameter  ( Index  of  Agreement  Kappa ) besaran nilai Kappa (K) yaitu: Kappa accuracy dan nilai overall  accuracy masing-masing  dengan persamaan (1) dan (2).
∑ ∑ ( ) ∑ ( ) (1) ⌈ (       )   ( )⌉  ⌈( ) ( )⌉ (2)
Tabel 2.  Matriks transisi perubahan penggunaan lahan Tahun T 0 – T 1 Penggunaan Lahan Tahun T 1 Total Luas T 0 H Kc Pm Pt Tg Tt T a hu n T 0 H H T 0 Kc Kc T 0 Pm Pm T 0 Pt Pt T 0 Tg Tg T 0 Tt Tt T 0 Total Luas T 1 H T 1 Kc T 1 Pm T 1 Pt T 1 Tg T 1 Tt T 1 Luas Total
Keterangan:  Kelas  penggunaan  lahan:  H=  Hutan,  Pm=  Pemukiman,  Pt=  Pertanian  lahan  kering,  Kc=  Kebun  campuran,  Tg=  Tegalan,  Tt= Tanah terbuka,             = tidak berubah,              = berubah
dimana merupakan  jumlah  titik  interpretasi pada penggunaan lahan ke- i , merupakan jumlah titik  referensi  pada  penggunaan  lahan  ke- i , Xii merupakan  jumlah  titik  referensi  pada  penggunaan lahan  ke- i yang  sesuai  dengan  titik  interpretasi penggunaan lahan, dan i adalah baris atau kolom, r adalah  jumlah  tipe  penggunaan  lahan,  N  adalah jumlah  titik  sampel  validasi,  K adalah  nilai  Kappa, yaitu:  kategori  sangat  baik,  baik,  memuaskan,  dan kurang memuaskan [10].

## C. Analisis Perubahan Penggunaan Lahan
Analisis  perubahan  pengunaan  lahan  dan simulasi  dinamika  penggunaan  lahan,  diperlukan data  yang  meliputi  distribusi  penggunaan  lahan pada  beberapa  waktu.  Perbandingan  antara  kedua data  penggunaan  lahan  akan  mengamati  perubahan pada  setiap pixel/grid [11].  Selanjutnya,  atribut kelas  dan  luas  masing-masing  penggunaan  lahan diperbandingkan  menggunakan  matriks  transisi seperti format pada Tabel 2.

## D. Analisis  Indikator  Kondisi  DAS  Berdasarkan Kriteria Hidrologi
Debit  hasil  pengamatan  pada outlet stasiun Kebon  Randu  digunakan  sebagai  data  analisis karakteristik  DAS  Cicatih  yang  dinyatakan  sebagai koefisien  regim  sungai  (KRS)  dan  koefisien  aliran permukaan  (C).  Berdasarkan  Direktorat  Jenderal Rehabilitasi  Lahan  dan  Perhutanan  Sosial  (RLPS), istilah  lain  dari  koefisien  regim  sungai  adalah Koefisien Regim Aliran (KRA) dan koefisien aliran permukaan adalah Koefisien Aliran Tahunan (KAT) [12].
KRA merupakan nisbah antara debit maksimum ( Q max )  dan  debit  minimum  ( Q min )  tahunan. Klasifikasi  nilai  KRA  ini  tercantum  dalam Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia No: P. 61/Menhut-II/2014 seperti pada Tabel 3 [13].
Tabel 3. Klasifikasi nilai Koefisien Regim Aliran
(KRA) Nilai KRA Kategori KRA ≤ 20 Sangat Rendah (SR) 20 < KRA ≤ 50 Rendah (R) 50 < KRA ≤ 80 Sedang (S) 80 < KRA ≤ 110 Tinggi (T) KRA > 110 Sangat Tinggi (ST) Sumber: Dirjen RLPS  (2014)
KRA  sering  disebut  juga  sebagai  parameter Q max /Q min .  Nilai  KRA  yang  tinggi  menunjukkan kisaran nilai Q max dan Q min sangat besar, atau dapat dikatakan bahwa kisaran nilai limpasan pada musim penghujan (air banjir) yang terjadi besar, sedangkan pada  musim  kemarau  aliran  air  yang  terjadi  sangat kecil  atau  menunjukkan  kekeringan  seperti  yang ditunjukan  pada  foto  dokumentasi  DAS  Cicatih bagian  Hulu  (Gambar  2)  yang  diambil  pada  saat grouncheck .  Gambar  2(a)  foto  lokasi  pada  bulan April  2016  saat  tidak  terjadi  hujan.  Gambar  2(b) foto  lokasi  bulan  Desember  2017  setelah  terjadi hujan  deras  dan  terjadi  longsoran  pada  dinding saluran irigasi bagian hilir.
(a)
(b)
Gambar 2. Lokasi DAS Cicatih bagian hulu
Secara  tidak  langsung,  kondisi  ini  menunjukkan bahwa  daya  resap  lahan  di  DAS/Sub  DAS  kurang mampu  menahan  dan  menyimpan  air  hujan  yang jatuh  dimana  air  limpasan  langsung  masuk  ke sungai  dan  terbuang  ke  laut  sehingga  ketersediaan air  saat  musim  kemarau  sedikit.  Dalam  bentuk persamaannya KRA dapat ditulis seperti (3) berikut:
(      ) (      ) (3)
dimana direct  runoff (DRO ) merupakan  nilai  total aliran  tahunan  dikurangi  dengan  nilai  aliran  dasar ( base  flow ).  Selain  itu,  DRO  atau  aliran  langsung juga merupakan penjumlahan antara aliran permukaan  ( surface  runoff )  dengan  aliran  lateral ( lateral flow ).
Pada  perhitungan  aliran  dasar  ( baseflow ) digunakan  debit  rerata  bulanan  terendah  dalam setahun  berdasarkan  data  debit  observasi  pada bulan-bulan kering yaitu dimana tidak terjadi hujan (P  =  0)  atau  jumlah  curah  hujan  kurang  dari  60 mm/bulan.  Selanjutnya  tebal  aliran  tahunan,  Q (mm), dihitung dengan cara seperti (4) berikut:

## ( )                      (   )
(4)
dimana  ini  dilakukan  sebagai  perubahan  dari  debit observasi  menjadi  tebal  aliran.  Selanjutnya  untuk mendapatkan  DRO  yaitu  berdasarkan  tebal  aliran tahunan,  Q  dikurangi  aliran  dasar  BF  (mm)  atau dalam bentuk persamaannya dapat ditulis seperti (5) berikut:
DRO = (5)
KAT  merupakan  bilangan  yang  menunjukkan perbandingan  (nisbah)  antara  besarnya  limpasan permukaan (DRO, mm) terhadap besar curah hujan penyebabnya (mm). Nilai KAT  berkisar antara 0-1 (0  <  KAT  <1)  untuk  mengetahui  persentase  curah hujan yang menjadi aliran ( runoff ) pada suatu DAS. Adapaun  klasifikasi  besaran  nilai  KAT  dibagi menjadi  5  kelas  seperti  disajikan  pada  Tabel  4 berikut.
Tabel 4. Klasifikasi nilai Koefisien Aliran Tahunan (KAT) Nilai KAT Kategori KAT ≤ 0,2 Sangat Rendah (SR) 0,2 < KAT ≤ 0,3 Rendah (R) 0,3 < KAT ≤ 0,4 Sedang (S) 0,4 < KAT ≤ 0,5 Tinggi (T) KAT > 0,5 Sangat Tinggi (ST)
Sumber: Dirjen RLPS  (2014)

## E. Pemodelan Hidrologi untuk Prediksi Hasil Air dengan HEC-HMS
Pada  penelitian  ini,  analisis  karakteristik hidrologi DAS Cicatih selain dilakukan perhitungan berdasarkan  debit  dan  curah  hujan  observasi  juga dilakukan  terhadap  debit  dan  curah  hujan berdasarkan  hasil  model.  Tahapan  pemodelan  hasil air  dilakukan  menggunakan  model  hidrologi  HEC- HMS  ( Hydrologic  Engineering  Center - Hydrologic Modeling System ) versi 4.1. HEC-HMS merupakan model  dalam  bidang  hidrologi  yang  dikembangkan oleh Army  Corps  of  Engineers [14].  HEC-HMS dalam  penelitian  ini  adalah  HEC-HMS  versi  4.1. HEC-HMS  menyediakan  paket  pemodelan  atau metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan hidrograf  aliran  suatu  DAS  [15].  Masukan  utama pada  pemodelan  HEC-HMS  adalah  sebagai  berikut [16]:
1. Jaringan sungai DAS beserta ukurannya 2. Metode loss, adapun  metode  yang  dapat digunakan  meliputi: initial-constant,  deficit- constant, exponential green-ampt, smith parlange, pengukuran  kelembaban  tanah  ( soil moisture ), dan kurva SCS ( SCS curve-number ) 3. Metode transform, yaitu metode yang mengubah kelebihan  curah  hujan  menjadi  limpasan. Metode  yang  digunakan  antara  lain: SCS,  Clark atau Snyder  unit  hydrographs,  Kinematic  wave, Mod  Clark dan  penggunaan  unit  hydrograph spesifik ( user specified unit hydrograph ) 4. Metode routing .  Metode  yang  digunakan  antara lain: Muskingum, Kinematic wave, Lag, Modified  plus,  Muskingum  Cunge, dan Straddle stagger.
5. Data  meteorologi  yaitu  data  curah  hujan  dan rentang waktu pelaksanaan simulasi.
Keluaran  dari  model  ini  berupa  hidrograf  dan data  debit  hasil  simulasi  ( flow  volume ).  Model  ini dapat  digunakan  untuk  menghitung  volume runoff , direct run-off , baseflow dan channel flo w  USACE- HEC [17]. Model ini menampilkan interface secara grafis  sehingga  lebih  mudah  digunakan  dalam deretminasi  penentuan  banjir.  HEC-HMS  telah banyak digunakan dalam berbagai masalah hidrologi  terkait  dengan  pasokan  air  pada  DAS yang berukuran besar, mempelajari proses hidrologi pada  banjir  perkotaan  dan  proses  limpasan  alami pada DAS [18].
HEC-GeoHMS ( Hydrologic
Engineering Center-Geospatial Hydrologic Modeling Extension ) merupakan  seperangkat tools yang  terdapat  pada Sistem Informasi Geografis (SIG). Pengolahan data geospasial  dan  membuat file  input ,  melakukan manajemen data dan graphical user interface (GUI) pada  model  HEC-HMS.  HEC-GeoHMS  mampu menerjemahkan  informasi  spasial  menjadi  file
untuk  model  HEC-HMS,  yaitu  memformat  dan mengolah  data  serta  transformasi  koordinat.  Hasil akhir dari pengolahan data SIG pada Hec-GeoHMS adalah  database  spasial  hidrologi  yang  terdiri  dari data  DEM  ( Digital  Elevation  Model ),  jenis  tanah, penggunaan  lahan,  curah hujan,  dan  atribut lainnya sebagai  awal  dalam  pemodelan  hidrologi  pada HEC-HMS [14].
Penentuan hujan-debit untuk mengestimasi debit dilakukan sebagai berikut:
1) Penyusunan Model Basin: Proses penyusunan  model  basin  dibagi  menjadi  beberapa proses  utama,  yaitu:  (a)  deliniasi  batas  DAS  dan komponen DAS; (b) penyusunan parameter metode loss ; (c)  penyusunan  parameter  metode transform ; (d)  penyusunan  parameter  metode  aliran  dasar ( baseflow );  dan  (d)  penyusunan  parameter  metode penelusuran aliran ( routing ) .
2) Penyusunan  Model  Meteorologi: Model meteorologi  terkait  dengan  metode  presipitasi, metode weight gage digunakan dengan menetapkan stasiun klimatologi pada masing-masing sub basin.
3) Kalibrasi  dan  Validasi  Model: Kalibrasi model  bertujuan  untuk  memperoleh  nilai  optimum pada  parameter  hujan-aliran  dengan  menggunakan model  HEC-HMS  sehingga  keluaran  yang  berupa hidrograf hasil hitungan model mendekati hidrograf terukur. Proses kalibrasi diperlukan untuk mengetahui  nilai  masing-masing  parameter  yang digunakan  sebagai  dasar  melakukan  simulasi. Proses  selanjutnya  adalah  membandingkan  data hasil simulasi dan data observasi pada periode yang berbeda  dari  proses  kalibrasi  yakni  validasi  yang bertujuan untuk menguji konsistensi hasil dari suatu model pada periode yang lain.
Nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  proses validasi  sama  dengan  nilai  parameter  pada  proses kalibrasi.  Metode  statistik  yang  digunakan  pada proses  kalibrasi  maupun  validasi  model  dilakukan berdasarkan pada persamaan (6), (7), dan (8). Pada HEC-HMS  terdapat  beberapa  metode  perhitungan indeks  kesesuaian  salah  satunya  yakni sum  of absolute errors USACE-HEC [17], yang berdasarkan  pada  hasil  pengoptimalan  parameter- parameter  masukan  model  yang  dilakukan  secara coba-coba ( optimization trials ) sehingga membentuk  hidrograf  model  dan  disandingkan dengan  hidrograf    terukur  yang  dinyatakan  sebagai objective function .
Indeks  kesesuaian  menggambarkan  tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari  residual  kuadrat  dari  model  yang  diprediksi dibandingkan  dengan  data  sebenarnya  yang dinyatakan  dalam objective  function [19] . Hasil objective function ini selanjutnya dapat dilihat pada tampilan objective function summary yang  terdapat
pada  layar  HEC-HMS  pada toolbar  result setelah kita melakukan trial pada masing-masing parameter. Tujuan  dari  penggunaan objective  function ini adalah untuk menentukan besaran parameter dengan cara  meminimalkan  nilai objective  function hasil iterasi model, sehingga mendekati hidrograf terukur, yang dihitung berdasarkan persamaan (6) berikut:
∑ [  ( )     ( )] (6)
dimana  Z  adalah objective  function, NQ  adalah jumlah  ordinat  hidrograf  hasil  simulasi  model, ( ) adalah  debit  terukur,  dan ( ) adalah  debit hasil  simulasi  model.  Untuk  hasil  yang  baik  nilai objection  fungtion diharapkan  tidak  lebih  dari  20% (Z <  20%).
Proses iterasi pada model HEC-HMS ( optimization  trials) tidak  terlepas  dari  tingkat kesalahan , untuk mengetahui seberapa besar selisih pada  tiap  iterasi telah  diperhitungkan  terhadap besaran  nilai  kesalahan  berdasarkan  pada  metode RMSE  ( Root  Mean  Square  Errors ).    RMSE  ini merupakan  pasilitas  standar  yang  secara  otomatis disajikan pada setiap tampilan hasil setelah compute ( running  model ).  Metode  ini  terdapat  pada  layar Optimization  Manager yang  dilakukan pada  saat menentukan tipe objective  function yang  dipilih yakni Peak weighted RMS Error , yang diformulasikan dengan persamaan berikut:
√ ∑ ( ) (7)
dimana, merupakan  debit  hasil  pengamatan dilapangan  (m 3 /dt)  dan adalah  debit  hasil pemodelan (m 3 /dt).
Metode  kalibrasi  dan  validasi  juga  dilakukan berdasarkan  pada  besaran  nilai  koefisien  efisiensi uji  Nash  dan  Sutcliffe  ( Nash–Sutcliffe  Efficiency - NSE).  Koefisien  efisiensi  menekankan  rasio  antara besarnya  volume  aliran  permukaan  berdasarkan hasil  pengukuran  langsung  /observasi  ( ) dan volume  aliran  permukaan  hasil  simulasi  model ( ) [20].  Secara  matematis,  koefisien  efisiensi dihitung berdasarkan pada persamaan (8) berikut:
[ ∑ ( ) ∑ ( ̅ ) ] (8) (7)
dimana merupakan  data  observasi  ke- i , merupakan data simulasi ke- i , ̅ merupakan data observasi  rata-rata,  dan n merupakan  jumlah observasi.    Moriasi et  al mengelompokkan  nilai efisiensi  model  NSE  menjadi  4  kategori  yaitu:
kategori  sangat  baik  (0,75  <  NSE  <    1,00),  baik (0,65  <  NSE  <    0,75),  memuaskan  (0,50  <  NSE  < 0,65), dan kurang memuaskan (NSE < 0,50) [10].

## F. Skenario Perubahan Penggunaan Lahan terhadap Hasil Air
Simulasi  penggunaan  lahan  pada  skenario dilakukan  untuk  melihat  kondisi  terbaik  terhadap hasil  air  pada  respons  hidrologi  yang  dianalisis sebelumnya  yaitu  untuk  koefisien  regim  aliran  dan koefisien aliran tahunan  (2016). Selanjutnya, dibuat skenario sebagai berikut:
1. Penerapan  penggunaan  lahan  saat  ini  (2016) berdasarkan model.
2. Perubahan penggunaan lahan dengan peningkatan luas hutan yang disesuaikan dengan peta  kawasan  hutan  negara  (minimal  30%  dari luas DAS).
3. Merubah  penggunaan  lahan  lain  yang  menjadi kawasan  lindung  dengan  mengacu  pada  kriteria evaluasi  kawasan  lindung  (Keppres  No.  32 Tahun  1990  tentang  pengelolaan  kawasan lindung)  dengan  persyaratan  kawasan  lindung sebagai berikut:
- Memiliki kemiringan lebih dari 45%
- Memilki ketinggian >2000 mdpl
- Berjarak  100  m  dari  kiri  kanan  sempadan sungai
- Berjarak 200 m dari mata air
4. Perubahan  pada  Penggunaan  Lahan  Perkebunan menjadi Perkebunan Kelapa Sawit.
5. Menyesuaikan  perubahan  penggunaan  lahan dengan RTRW Kabupaten Sukabumi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Keadaan Umum Wilayah Penelitian
Peta  sebaran  kelas  ketinggian  DAS  Cicatih ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  deliniasi pada  outlet  DAS  pada  Kebon  Randu  maka diperoleh  luas  area  46.006,4  hektar,    dicirikan dengan  bentuk  sungai  yang  memanjang  dan menyempit,  berarus  deras,  serta  merupakan  daerah pegunungan dengan elevasi antara 350 mdpl sampai 2.300 mdpl seperti ditunjukkan Tabel 5.

## B. Iklim dan Curah Hujan
Terdapat 3 kriteria dalam menentukan klasifikasi iklim  berdasarkan  Schmidt-Ferguson yaitu:  1)  tipe bulan basah, curah hujan bulanan > 100 mm; 2) tipe bulan lembab, curah hujan bulanan 60-100 mm; dan 3) tipe bulan kering, curah hujan bulanan < 60 mm. Klasifikasi  ini  didasarkan  pada  tingkat  kebasahan suatu  wilayah  dari  Schmidt-Ferguson.  Klasifikasi iklim  DAS  Cicatih  menurut  Schmidt-Ferguson termasuk Kriteria Tipe A (sangat basah).

## Gambar 3. Peta sebaran kelas ketinggian DAS
Cicatih
Tabel 5. Kelas ketinggian DAS Cicatih No. Elevasi (mdpl) Luas Ha % 1 1900-2300 650,23 1,4 2 1500-1900 888,14 1,9 3 1250-1500 1624,22 3,5 4 1100-1250 1751,20 3,8 5 874-1100 4705,42 10,2 6 660-874 6786,20 14,8 7 521-660 13666,32 29,7 8 350-521 15527,43 33,8 9 >2300 407,20 0,9 Total 46.006,36 100
DAS  Cicatih  berdasarkan  klasifikasi  iklim menurut Koppen termasuk kedalam iklim Af,  yaitu iklim yang hujan tropis lembab tanpa bulan kering. Klasifikasi  iklim  menurut  Oldeman,  wilayah  ini termasuk  ke  dalam  Zona  A  yaitu  dimana  bulan basah  (bulan  dengan  curah  hujan  >  200  mm)  lebih dari 9 kali berturut-turut.
Presipitasi  atau  curah  hujan  yang  jatuh  ke  bumi merupakan  penggerak  dari  model  hidrologi  untuk dapat  menghasilkan  luaran  ( output ).  Data  hujan yang digunakan didapat dari beberapa stasiun curah hujan  yang  tersebar  di  wilayah  DAS  Cicatih  dan tiga  diantaranya  digunakan  pada  penelitian  ini, yaitu:  Sekarwangi,  Ciutara  dan  Sinagar  dengan jumlah  data  harian  untuk  tahun  tinjau  2006  dan 2016  yang dianggap cukup mewakili. Hasil analisis menggunakan  sistim  informasi  geografis  dengan metode Polygon  Thiessen tampak  pada  Gambar  4, diperoleh  luasan  terbobot  pada  masing-masing stasiun curah hujan seperti pada Tabel 6.
DAS Cicatih memiliki curah hujan tahunan yang bervariasi  selama  10  tahun  pada  periode  2006 hingga  2016  dimana  curah  hujan  tertinggi  terjadi pada  tahun  2010  yakni  sebesar  4.153,00  mm  dan terendah sebesar 1.597,46 mm pada tahun 2006.
Gambar 4. Peta wilayah hujan Polygon Theissen DAS Cicatih
Tabel 6. Luasan pengaruh Polygon Thiessen DAS Cicatih No. Nama Stasiun Penakar Curah Hujan Luas (Ha) Persentase (%) 1 Sekarwangi 6.288,05 13,60 2 Sinagar 16.474,45 35,80 3 Ciutara 23.243,85 50,60 Total 46.006,36 100,00
(a)

## (b)
Gambar 5. Curah hujan rerata bulanan (a) dan rerata tahunan (b) DAS Cicatih dari tahun
Gambar 6. Peta sebaran kelas kemiringan lereng
DAS Cicatih Tabel 7. Kemiringan lereng DAS Cicatih No. Lereng (%) Luas (Ha)  Persentase 1 0-8 7.649,10 16,63 2 8-15 11.882,56 25,83 3 16-25 12.082,30 26,26 4 26-45 9.413,00 20,46 5 >45 4.979,40 10,82 Total 46.006,36 100
Sebagaimana  Gambar  5,  curah  hujan  rata-rata tahunan  diperoleh  sebesar  2.529,95  mm. Curah hujan  rata-rata    bulanan  periode  2006-2016 memperlihatkan  paling  tinggi  terjadi  pada  bulan Desember  sebesar  392,58  mm  dan  paling  rendah terjadi pada bulan Agustus sebesar 82,81 mm.

## C. Kemiringan Lereng
Kelas kemiringan lereng DAS Cicatih dilakukan berdasarkan  Peraturan  Direktur  Jenderal  Bina Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  dan  Perhutanan Sosial  Nomor  P.4/V-Set/2013  tentang  petunjuk teknis  penyusunan  data  spasial  lahan  kritis  yang terbagi ke dalam 5 kategori yaitu 0-8%, 9-15%, 16- 25%,  26-40%  dan  >40%  (Gambar  6).  Kelas kemiringan  lereng  DAS  Cicatih  didominasi  oleh kelas  agak  curam  (16-25%)  dengan  luas  12.082,30 hektar  atau  26,26%  dari  total  luas  DAS  Cicatih seperti ditunjukkan Tabel 7.

## D. Jenis Tanah
Peta  jenis  tanah  DAS  Cicatih  diperoleh  dari PUSLITANAK  yaitu  peta  jenis  tanah  tahun  1992 dengan  skala  1:50.000.  Terdapat  6  jenis  tanah seperti  yang  tampak  pada  Gambar  7  yang didominasi  oleh  Tanah  Asosiasi  Dystropepts; Eutropepts;  Tropudalfs,  21.507,54  Ha  (46,75%) yang bertekstur halus, dengan drainase baik, disusul oleh  Tanah  Asosiasi  Dystrandepts;  Humitropepts; Hydrandepts,  10.032,64  (21,81%)  dengan  tekstur sedang  dan  kasar,  drainase  baik  dan  cepat,  serta Dystropepts;  Tropudults;  Troporthents  sebesar 9.624,54 ha (20,92%) (Tabel 8).
Tabel 8. Luasan jenis tanah DAS Cicatih
Jenis Tanah Luas (Hektar) Persentase (%) Dystrandepts; Humitropepts; Hydrandepts 10.032,64 21,81 Dystrandepts; Tropudults; Eutropepts 2.635,94 5,73 Dystropepts; Dystrandepts; Tropudults; 1.056,44 2,30 Dystropepts; Eutropepts; Tropudalfs; 21.507,54 46,75 Dystropepts; Tropudults; Humitropepts 1.149,24 2,50 Dystropepts; Tropudults; Troporthents 9.624,54 20,92 Total 46.006,36 100,00
Gambar 7. Peta sebaran jenis tanah DAS Cicatih

## E. Perubahan Penggunaan Lahan
Perubahan  penggunaan  lahan  Sub  DAS  Cicatih diperoleh  dengan  membandingkan  dua  peta penggunaan  lahan  tahun  2006  (Gambar  8)  dan tahun  2016  (Gambar  9).    Hasil  perubahan penggunaan  lahan  dan  matriks  transisi  lahan sebagaimana disajikan pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Gambar 8.2 Peta penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2006

## Gambar 9. Peta penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2016
Klasifikasi  citra  penutupan  lahan  tahun  2016 menghasilkan  nilai overall  accuracy sebesar  95%
dan nilai Kappa accuracy sebesar 93%.
Berdasarkan  nilai  ini,  maka  hasil  klasifikasi  citra yang dilakukan sudah tergolong akurat.
Berdasarkan  pada  hasil  analisis  pada  Tabel  9, perubahan  penggunaan  lahan  terbesar  terjadi  pada penggunaan  lahan  pemukiman.  Luas  pemukiman pada  tahun  2016  meningkat  1,45%  atau  679,10  ha dari luas pemukiman pada tahun 2006. Penggunaan lahan  hutan  menurun  sebesar  0,45%  atau  seluas 206,02  ha.  Penurunan  penggunaan  lahan  terbesar terjadi pada penggunaan lahan semak belukar, yakni sebesar  0,55%  atau  seluas  254,70  ha.  Pengurangan areal  semak  belukar  yang  terjadi  di  wilayah  DAS Cicatih terjadi akibat pembangunan pabrik, pencetakan sawah, serta pada perkebunan. Berdasarkan matriks konversi pada Tabel 10, dapat dilihat beberapa kemungkinan antara lain perkembangan  yang  pesat  pada  wilayah  tersebut yang  menyebabkan  meningkatnya  luas  penutupan lahan  pada  pada  kriteria  pemukiman  diantaranya pembangunan  pabrik-pabrik  kawasan  berikat  dan industri skala besar. Penambahan selanjutnya terjadi pada  perkebunan  dengan  luas  sebesar  152,61  ha atau  sekitar  0,33%,  penambahan  luas  perkebunan ini  terjadi  dari  perambahan  luas  hutan,  perubahan selanjutnya  terjadi  juga  pada  tegalan  seluas  254,70 ha atau setara dengan 0,55% dari luas DAS Cicatih hingga  menjadi  13,33%.  Perubahan  terjadi  juga pada  pengurangan  sawah  seluas  133,61  ha  yang setara dengan 0,29%. Penggunaan lahan pada  DAS Cicatih  cenderung  berubah  pada  kondisi  semakin terbukanya  lahan  atau  semakin  berkurangnya daerah  resapan  air  hujan.  Sesuai  [6],  bahwa perubahan pada penutupan lahan akan mempengaruhi keseluruhan sistem ekologi termasuk hidrologi pada wilayah DAS. Dalam skala besar,  dampaknya  akan  terlihat  pada  fluktuasi  air sungai  yang  meningkat  di  musim  penghujan  dan akan sangat rendah pada musim kemarau.
Tabel 9. Luas perubahan penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2006 dan tahun 2016 Kelas Penggunaan Lahan Tahun 2006 Tahun 2016 Perubahan Ha % Ha % Ha % Badan Air 210,1 0,46 210,01 0,46 0 0,00 Hutan 11.633,1 25,29 11.426,9 24,84 -206,2 -0,45 Lahan Terbuka 328,2 0,71 333,1 0,72 4,9 0,01 Pemukiman 4.049,6 8,80 4.728,7 10,28 679,1 1,48 Perkebunan 13.688,0 29,75 13.840,6 30,08 152,61 0,33 Sawah 5.506,8 11,97 5.373,2 11,68 -133,61 -0,29 Semak Belukar 4.219,1 9,17 3.977,0 8,64 -242,1 -0,53 Tegalan 6.371,5 13,85 6.116,8 13,30 -254,7 -0,55 Total 46.006,40 100,00 46.006,40 100,00 100,00
Tabel 10. Matriks transisi perubahan penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2006 dan tahun 2016
Tahun 2016 Tahun 2006 Total 1 2 3 4 5 6 7 8 Badan Air (1) 209,87 - - 0,2 - - - - 210,1 Hutan (2) - 11.426,9 - - - - - - 11.426,9 Lahan Terbuka (3) - 9,7 321,9 - 1,5 - - - 333,1 Pemukiman (4) 0,2 17,8 6,3 4.049,4 292,4 147,3 15,5 199,8 4.728,7 Perkebunan (5) - 158,9 - 13.394,13 1,51 275,1 11 13.840,6 Sawah (6) - - - - - 5.357,99 15,2 - 5.373,2 Semak Belukar (7) - 19,8 - - - - 3.913,3 43,9 3.977,0 Tegalan (8) - - - - - - - 6.116,8 6.116,8 Total 210,1 11.633,1 328,2 4.049,6 13.688,0 5.506,8 4.219,1 6.371,5 46.006,4
Untuk  mengetahui  indikasi  terganggu  atau tidaknya suatu DAS, selanjutnya dilakukan  analisis terhadap  kriteria  hidrologi  (KRA  dan  KRS) berdasarkan  pada  debit  dan  curah  hujan  DAS Cicatih periode tahun 2006 hingga 2016 (10 tahun).

## F. Karakteristik Hidrologi
Berdasarkan  rerata  data  curah  hujan  dan  debit tahunan yang tercatat pada tahun 2006 hingga 2016, diperoleh  besaran  nilai  KAT  dan  KRA  pada  DAS Cicatih  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  11.  Hal mana  ini  menunjukan  bahwa  pada  DAS  Cicatih telah terjadi  perubahan  karakteristik  hidrologi  yang diperlihatkan  dengan perubahan besaran nilai yang terjadi  pada  koefisien  aliran  tahunan juga  koefisien regim alirannya.
Besaran nilai KRA dan KAT pada DAS Cicatih secara umum menunjukan pola peningkatan selama rentang  waktu  2006  sampai  2016  (Gambar  10). Curah hujan yang bervariasi dari tahun 2006 hingga 2016 diduga menjadi pemicu tinggi rendahnya debit sungai  yang  berada  pada  DAS  Cicatih  selain tutupan  lahan,  jaringan  sungai,  tipe  tanah  ataupun topografi.
Gambar 10. KAT dan KRA DAS Cicatih tahun 2006 hingga 2016 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 D R O (m m )/ To tal cur ah hujan (m m ) Tahun pengamatan KAT 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Qm ak s/ Qm in) Tahun pengamatan KRA
Tabel 11. Nilai KAT dan KRA DAS Cicatih Tahun BK Q CH Q BF DRO KAT Kls Q maks Q min KRA Kls Base Flow Rata-rata (m3/dt) (m3/dt) (mm) (mm) (mm) (mm) (m3/dt) (m3/dt) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) 2006 Sept 8.49 27.59 2,527 1,865 574 1,291 0.50 T 124.77 7.00 17.82 SR 2007 Sept 8.06 22.31 2,148 1,508 545 963 0.45 T 194.50 7.00 27.79 R 2008 Juli 11.44 27.50 2,661 1,859 773 1,086 0.41 T 113.04 8.20 13.79 SR 2009 Agust 14.34 23.87 2,283 1,614 969 644 0.28 R 235.74 8.00 29.47 R 2010 April 24.96 44.11 4,153 2,982 1,688 1,295 0.31 S 125.03 6.00 20.84 R 2011 Agust 12.20 25.17 2,281 1,701 825 877 0.38 S 339.15 10.00 33.92 R 2012 Agust 8.93 29.49 2,441 1,994 604 1,390 0.57 ST 164.82 7.00 23.55 R 2013 Sept 14.52 32.78 2,802 2,216 982 1,235 0.44 T 199.11 9.55 20.85 R 2014 Sept 14.23 35.11 2,838 2,374 962 1,411 0.50 T 199.11 10.00 19.91 SR 2015 Juli 18.59 35.11 2,571 2,374 1,257 1,117 0.43 T 152.22 5.56 27.37 R 2016 Juli 10.45 26.78 1,597 1,811 707 1,104 0.69 ST 163.85 6.00 27.31 R Keterangan: (1)  Tahun tinjau (6)  Perubahan dari kolom-4 (m3/det)  menjadi tebal aliran (mm) (11)  Debit maksimum pada tahun tinjau (2)  Bulan Kering (curah hujan kurang dari 60 mm/bln; Schmidt– Ferguson) (7)  Perubahan dari kolom-3 (m3/det) menjadi tebal aliran (mm) (12)  Debit minimum pada tahun tinjau (3)  Debit base flow (8)  Kolom (6) - kolom (7) (13)  Kolom (11) / kolom (12) (4)  Debit rata-rata tahunan (9)  Kolom (5) / kolom (8) (14)  Klasifikasi karakteristik DAS berdasarkan KRA (5)  Jumlah curah hujan tahunan (10)  Klasifikasi karakteristik DAS berdasarkan KAT
Klasifikasi nilai KAT dengan katagori tinggi (T) hingga  sangat  tinggi  (ST)  rata-rata  memiliki  DRO yang  besar    dibanding  dengan  KAT  yang  memiliki katagori  sedang  (S)  hingga  rendah  (R),  terkecuali tahun  2010  yang  dipicu  oleh  besarnya  curah  hujan pada tahun tersebut yakni sebesar 4.153 mm/tahun. Tingginya  nilai  DRO  menunjukan  bahwa  curah hujan  sebagian  besar  menjadi  limpasan  sebesar  Q (mm)  dibandingkan  dengan  aliran  yang  terserap tanah  dan  terperkolasikan  menjadi  sumber  aliran bawah tanah sebagai baseflow pada kolom (7) Tabel 13. Dugaan awal tidak adanya tahanan aliran berupa vegetasi  ataupun  tutupan  lahan  dengan  kata  lain telah  terjadi  perubahan  penggunaan  lahan,  yang mengakibatkan  tanah  padat  sehingga  bersifat impervious .  Sesuai  [6],  pengaruh  vegetasi  dan  cara bercocok  tanam  dapat  memperlambat  jalannya limpasan dan memperbesar jumlah air yang tertahan diatas  permukaan  tanah  ( surface  detention ),  dan dengan  demikian  dapat  menurunkan  laju  aliran permukaan.
KRA  yang  menggambarkan  rasio  antara  Qmaks dan  Qmin  pada  DAS  Cicatih  berdasarkan  pada Tabel 11 dan Gambar 9 masih berada pada besaran nilai koefisien yang tidak lebih besar dari 50 (KRA <  50)  dengan  katagori  sangat  rendah  (SR)  hingga menjadi rendah (R). Namun demikian besaran nilai tersebut secara perlahan telah menunjukan kenaikan dari  nilai  terendah  13,79  (SR)  pada  tahun  2014 hingga 27,31 (R) pada tahun 2016.
Perbedaan yang tampak seperti kontradiksi pada kedua karakteristik hidrologi DAS Cicatih ini (KAT dan  KRA)  mengingat  analisis  yang  dilakukan berdasarkan pada faktor iklim yaitu curah hujan dan debit  observasi.  Pengaruh  lain  yang  berhubungan dengan karakteristik DAS seperti bentuk dan ukuran DAS (morfometri), topograpi, geologi, dan tataguna lahan  (jenis  dan  kerapatan  vegetasi)  merupakan faktor-faktor yang dapat membedakan besaran nilai dari  karakteristik  hidrologi  tersebut  dilapangan. Indarto  [2],  menyatakan  bahwa  ukuran  besar  dan kecilnya wilayah DAS sangat berpengaruh langsung terhadap total volume aliran yang keluar padanya.
Dalam  hal  morfometri  misalnya,  DAS  Cicatih memiliki  bentuk  DAS  yang  melebar,  dimana  ini sangat  mempercepat  laju  konsentrasi  aliran  menuju outlet mengingat  jarak  tempuh  aliran  lebih  pendek dibanding  dengan  bentuk  DAS  yang    memanjang dan menyempit . Kemiringan lereng, kelas kemiringan  lereng  DAS  Cicatih  sebesar  26,26% wilayahnya  berada  pada  kelas  agak  curam  (16%- 25%)  yakni  sebesar  12.082,30  hektar  dan  hanya 16,63% yang berada pada kemiringan 0 sampai 8%. Asdak  [6]  menyebutkan  bahwa  kemiringan  lereng suatu DAS serta bentuk DAS sangat mempengaruhi perilaku hidrograf dalam hal timing .
Kondisi  wilayah  DAS  Cicatih  dengan  bentuk serta  kemiringan  wilayahnya  telah  memberikan andil  terhadap  perbedaan  yang  terjadi  pada karakteristik hidrologi DAS yang berpengaruh pada besarnya  debit  sungai  disaat  musim  penghujan  dan minimum disaat kemarau. Hal ini menunjukan pula bahwa  perubahan  pola  penggunaan  lahan  menjadi kriteria  pemukiman  akan  memberikan  dampak berupa  pengurangan  kapasitas  resapan,  sehingga aliran permukaan meningkat.
Selanjutnya,  untuk  mengetahui  hasil  air  dan debit  puncak  dilakukan  simulasi  pada  model  HEC- HMS berdasarkan data curah hujan dan debit sungai Cicatih tahun  2016,  yang  dititikberatkan  pada  hasil air ( water yield ), yang mana hasil air ini merupakan bagian  dari  indikator  respons  DAS  oleh  adanya suatu masukan berupa hujan Asdak [6].

## G. Model Basin HEC-GeoHMS DAS Cicatih
Tahapan  awal  Model  HEC-GeoHMS  adalah proses deliniasi DAS. Pada proses ini menghasilkan sebagai  berikut:  1) subbasin (Sub  DAS);  2) river (jaringan  sungai).  Pembentukan Subbasin Model HEC-GeoHMS memberikan  pilihan  pada  ambang batas  ( threshold  limit  of  flow  accumulation ).  Besar nilai threshold yang  digunakan  akan  menentukan pembentukan  jaringan  sungai  utama  dan  anak sungai.  Jaringan  sungai  yang  terbentuk  akan menentukan jumlah subbasin yang terbentuk dalam DAS [21].
Jumlah Subbasin yang terbentuk dapat berpengaruh  terhadap output model  [22],  dengan menggunakan  ketentuan  batas  minimum threshold pada  skala  250  Km 2 atau  25.000  ha,  dan penambahan  satu  titik outlet sehingga  terbentuk jaringan  sungai  dengan  8 watershed (W)  sebagai subbasin.  Titik outlet observasi  debit  terletak  pada Subbasin  W200.  Hasil  deliniasi  disajikan  pada Tabel  12  yang  digunakan  pada  model  HEC-HMS (inset peta) yang terdapat pada Gambar 11.

## Tabel 12. Hasil deliniasi model HEC-GeoHMS
Subbasin Name Luas Ha % 1 W140 9.503,40 20,70 2 W150 4.638,40 10,10 3 W160 4.752,10 10,30 4 W180 5.568,30 12,10 5 W200 2.105,40 4,60 6 W210 2.498,20 5,40 7 W220 11.162,10 24,30 8 W230 5.778,40 12,60 Jumlah 46.006,40 100,00
Tabel 13. Parameter input model yang digunakan dalam model HEC-GeoHMS No Parameter Keterangan Min Maks Nilai digunakan Unit 1 Curve Number Bilangan kurva aliran permukaan 35 99 35-86 - 2 Transform (Lag Time) Waktu tenggang 0 30 80-225 Jam 3 Recession constant Konstanta resesi 0 1 0,30-0,85 - 4 Ratio to peak Perbandingan terhadap aliran permukaan 0 1 0,30-0,55 - 5 Routing (Lag time) Waktu tenggang 0,01 30 30-65 Jam
Gambar 11. Peta layout hasil deliniasi DAS Cicatih
Tabel 14. Faktor impervious area berdasarkan tipe penggunaan lahan
Penggunaan Lahan Persen Impervious (Pct_Imp) Badan Air 100 Hutan 0 Perkebunan Sawit 5 Pemukiman 35 Sawah 5 Semak Belukar 5 Lahan Terbuka 5 Tegalan 5 Tabel 15. Klasifikasi Kelompok Hidrologi Tanah (KHT) Kelompok tanah Laju infiltrasi minimum (mm/jam) Sifat fisik tanah A 8-12 Pasir  dalam, loess dalam, debu yang beragregat B 4-8 Loess dangkal,  lempung berpasir C 1-4 Lempung  berliat,  lempung berpasir  dangkal,  tanah berkadar  bahan  organik rendah,  dan  tanah-tanah berkadar liat tinggi.
Sumber: Arsyad (2010)
H. Parameter Input Model HEC-GeoHMS
Parameter input Model HEC-GeoHMS
dilakukan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  dari parameter DAS Cicatih. Penyesuaian nilai parameter  dilakukan  untuk  menghasilkan  keluaran yang mendekati  nilai  adaptif  di  lapangan. Parameter-parameter  yang  sensitif  terhadap  debit aliran  di  DAS  Cicatih  disajikan  berturut-turut  pada Tabel  13,  Tabel  14  dan  Tabel  15.  Pada  pemodelan HEC-HMS ini hasil air merupakan salah satu luaran model.  Informasi  keluaran  pada  model  HEC-HMS terdapat  pada  tabel global  summary untuk  setiap kali simulasi hasil pada model.
Nilai Curve Number (CN) menunjukkan potensi air  larian  atau  aliran  permukaan  pada  curah  hujan tertentu.  Nilai  CN  bervarisasi  dari  0  (nol)  sampai 100 (seratus). Nilai ini ditentukan berdasarkan sifat- sifat  tanah,  keadaan  hidrologi,  perlakuan  budidaya tanaman,  penggunaan  lahan  dan  kandungan  air tanah  lima  hari  sebelumnya.  Nilai  CN  untuk berbagai  tutupan  lahan  disajikan  berdasarkan  pada konversi  dari  CN  II).  Adapun  untuk  konversi  nilai CN  dapat  dilakukan  berdasarkan  pada  persamaan (9) dan (10) sebagai berikut:
(       ) (       ) (9)
(       ) (10)
Faktor impervious area (kekedapan terhadap air) merupakan  parameter  yang  berpengaruh  terhadap volume  limpasan  suatu  DAS  (Tabel  14).  Faktor ini berdasarkan  tipe  penggunaan  lahan  untuk  model hidrologi HEC-GeoHMS.  Faktor yang berpengaruh lainnya  adalah  jenis  tanah.  Berdasarkan  peta  tanah semi  detail, terdapat tiga  kelompok  hidrologi tanah di wilayah DAS Cicatih, yaitu kelompok A, B, dan C (Tabel 15).

## I. Kalibrasi dan Validasi Model HEC-HMS
Metode  kalibrasi  yang  digunakan  yaitu  metode kombinasi  manual  dan  secara  otomatis  dilakukan untuk  menentukan  kisaran  ( range )  nilai  suatu parameter.  Hal  ini  disebabkan  karena  proses penggunaannya  cukup  sederhana,  cepat  dan membutuhkan sedikit pengalaman bagi pemodel [2].
Penentuan nilai kalibrasi yang sesuai untuk DAS Cicatih  dapat  dilakukan  dengan  melihat  parameter yang  sensitif  terhadap  debit  aliran  di  DAS  Cicatih. Validasi model dilakukan untuk menguji konsistensi hasil dari model yang sudah terkalibrasi. Pada umumnya, validasi dilakukan dengan menggunakan  data  setelah  periode  data  yang  telah digunakan untuk kalibrasi [2].
Nilai  kalibrasi  model  HEC-HMS  berdasarkan pada  persamaan  (5),  (6),  dan  (7)  pada  penggunaan lahan tahun 2006 menunjukkan nilai untuk objective function ,  Z  <  20%  yakni  perbedaan  nilai  hasil volume model dengan volume terukur  sebesar 9,72% dan debit puncak keluaran model dengan pengukuran  diperoleh  perbedaannya  sebesar  1,7%, RMSE  sebesar  13,4  dan  NSE  sebesar  0,649.  Hasil validasi  model  HEC-HMS  menunjukkan  bahwa
perbedaan nilai hasil volume model dengan volume terukur  sebesar 19,69% dan debit puncak keluaran model  dengan  pengukuran  diperoleh  perbedaannya sebesar  0,7%  (Z  <  20%),  nilai  RMSE  sebesar  14,1 dan  NSE  sebesar  0,579.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  HEC-HMS  sangat  baik  untuk mensimulasikan  aliran  permukaan  di  DAS  Cicatih. Garcia et al , [20] menyatakan nilai NSE merupakan tingkat  akurasi  model,  dimana  nilai  NSE  <  0,5 adalah  tingkat  akurasi  rendah,  0,5  <  NSE  <  0,7 adalah tingkat akurasi tinggi dan NSE > 0,7 adalah akurasi  yang  sangat  tinggi.  Hasil  kalibrasi  dan validasi  untuk  masing-masig  nilai  untuk  Z,  RMSE, dan NSE disajikan pada Tabel 16, serta grafik hasil hidrograf  model  dan  hidrograf  oservasi  disajikan pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Tabel 26. Hasil kalibrasi dan validasi menggunakan Model HEC-HMS
Tuplah Tahun Z (%) RMSE (m 3 /dt) NSE Debit (m 3 /dt) Volume Debit puncak Model Observasi 2006 (kalibrasi) 9,72 1,7 13,4 0,649 127,0 124,8 2016 (validasi) 19,69 0,7 14,1 0,579 161,9 163,8
Gambar 12. Kalibrasi model pada penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2006
Gambar 13. Validasi model pada penggunaan lahan DAS Cicatih tahun 2016
Tabel 37. Hasil air, debit puncak, serta KRA dan KAT kondisi DAS Cicatih tahun 2016
Hydrologic Element Drainage Area (Km 2 ) Peak Discharge (m 3 /dt) Water Yield (1000 m 3 ) Nilai rerata KRA KAT W230 57,78 21,7 83.949,30 57 0,56 W220 24,98 9,7 37.391,40 W210 21,05 8,3 32.547,00 W200 111,62 41,9 160.352,60 W180 55,68 21,5 82.377,80 W160 47,52 17,7 68.260,00 W150 46,38 17,6 67.552,30 W140 95,03 35,6 135.232,00 Outlet 460,06 161,9 667.345,40
Tabel 18. Rekapitulasi penerapan skenario terhadap hasil air dan dan indikator hidrologi
No. Skenario Peak Flow Water  Yield Nilai (m 3 /dt) (%) (1000 m 3 ) (%) KRA KAT 1 Eksisting 161,90 - 667.345,40 - 57,00 0,56 2 Skenario 1 147,80 8,71 609.769,10 8,63 54,00 0,45 3 Skenario 2 146,10 9,76 669.868,40 -0,38 50,00 0,36 4 Skenario 3 162,70 -0,49 730.638,60 -9,48 56,00 0,52 5 Skenario 4 125,30 22,61 607.089,10 9,03 47,00 0,27
Gambar 14. Grafik debit puncak pada kodisi eksisting dan skenario
Gambar 15. Grafik hasil air pada kodisi eksisting dan skenario
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  16,  hal  ini menunjukkan  bahwa  model  telah  memiliki  tingkat akurasi  dan  konsistensi  yang  lebih  baik  sehingga dapat  digunakan  untuk  mensimulasikan  hasil  air pada skenario yang telah direncanakan.
J. Skenario Perubahan Penggunaan Lahan
Terhadap Hasil Air, Debit Puncak, serta KRA dan KAT pada DAS Cicatih
Simulasi  hasil  air  dilakukan  terhadap  beberapa skenario,  yang  diperkirakan  dapat  memberikan perubahan  kontribusi  terhadap  hasil  air  yang  lebih baik  serta  pada  besaran  KAT  dan  KRA  tertentu
sebagai  indikator  respons  DAS  Cicatih  pada  curah hujan tertentu (Gambar 16). Penekanan output pada model HEC-HMS ini pada kontribusi hasil air pada masing-masing skenario. Penggunaan lahan eksisting  (2016)  yang  diperoleh  berdasarkan  hasil sebelumnya  (Tabel  9)  dan  Gambar  9,  diperoleh hasil  air  berdasarkan  pada  penggunaan  lahan  ini yang  disajikan  pada  Tabel  17.  Selanjutnya, berdasarkan  skenario  yang  telah  disusun  dengan metode  yang  sama  diperoleh  hasil  untuk  masing- masing  skenario  seperti  yang  disajikan  pada  Tabel 18, Gambar 14, dan Gambar 15.

## Gambar 16. Korelasi curah hujan terhadap skenario
Penerapan  skenario  ke  empat  yakni  penggunaan lahan  berdasarkan  RTRW  Kabupaten  Sukabumi periode 2012-2032, DAS Cicatih mampu menurunkan debit puncak dan hasil air ( water yield), sehingga  dapat  dinyatakan bahwa fungsi  hidrologis DAS  membaik.  Semakin  kecil  volume  aliran  yang dihasilkan  dan  semakin  besar  volume  simpanan artinya  kondisi  DAS  akan  membaik  [4].  Hal  ini dikarenakan  ketersediaan  aliran  pada  musim kemarau  dan  debit  maksimum  yang  dihasilkan dapat  terkendali  sehingga  kemungkinan  terjadinya hasil air akan tersedia sepanjang tahun.
Dilihat  dari  besaran  nilai  karakteristik  hidrologi (Tabel  18) dapat diketahui bahwa pada skenario ke empat merupakan yang terbaik dalam menghasilkan hasil  air  ( water  yield )  beserta  penurunan  terhadap besaran  nilai  karakteristik  KRA-KAT.  Perubahan nilai  tersebut  tidak  terlepas  dari  parameter  yang telah dimasukan yang diduga sebagai faktor pemicu bukan saja hujan dan debit melainkan juga termasuk didalamnya karakteristik DAS dalam bentuk Persen Impervious (Pct Imp), Initial Abstraction (Ia) , Basin CN, serta nilai dari Time of Consentration (Tc) pada masing-masing  skenario. Penurunan  hasil  air sebesar  8,98%  dan  debit  puncak  sebesar  22,61% dari kondisi eksisting serta KRA sebesar 47,00 dan KAT  sebesar  0,27  lebih  rendah  dari  hasil  skenario lainnya.  Hal  ini  memperlihatkan  bahwa  pada penelitian  dengan  melakukan  skenario  perubahan penggunaan lahan sangat berdampak pada karakteristik hidrologi DAS Cicatih.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  analisis  dampak perubahan  penggunaan  lahan  pada  DAS  Cicatih secara  umum  telah  menghasilkan  perubahan terhadap karakteristik hidrologi. Perubahan penggunaan  lahan  pada  rentang  waktu  2006-2016
menunjukan pergeseran pola perubahan penggunaan lahan  dari  jenis  penggunaan  hutan  ke  pertanian, perkebunan,  dan  berlanjut  pada  permukiman  yang berakibat  pada  hilangnya  daya  resap  tanah. Perubahan  terjadi  pada  penggunaan  lahan  hutan, sawah,  semak  belukar  dan  tegalan  yang  berubah menjadi  kawasan  pemukiman,  lahan  terbuka  dan perkebunan.  Penurunan  terbesar  terjadi  pada tutupan  lahan  tegalan  sebesar  0,55%,  sementara peningkatan  terbesar  terjadi  pada  tutupan  lahan pemukiman  yakni  sebesar  1,48%.  Perubahan penggunaan lahan yang lebih kepada pengembangan  pusat  bisnis,  industri,  dan  kawasan berikat  (kriteria  pemukiman)  telah  memberikan dampak  negatif  terhadap  respon  hidrologi.  Hal  ini dapat  dilihat  pada  penggunaan  lahan  tahun  2016 dimana  terjadi  kecenderungan  peningkatan  pada volume hasil air dan debit puncak dari tahun-tahun sebelumnya.  Selain  itu,  hasil  analisis  karakteristik hidrologi  berdasarkan  pada  indikator  besaran  nilai KRA  yang  lebih  besar  dari  50  dan  KAT  lebih  dari 0,5 menunjukan bahwa kondisi umum DAS Cicatih sudah  mulai  terganggu.  Dampak  dari  laju  konversi lahan  ini  telah  menyebabkan  aliran  air  hujan  yang jatuh  tidak  terserap  oleh  tanah  dan  langsung mengalir  diatas  permukaan  tanah  sehingga  aliran permukaan menjadi besar dan tak terkendali.
Simulasi perubahan penggunaan lahan berdasarkan model HEC-HMS di DAS Cicatih telah mempengaruhi karakteristik hidrologi DAS. Terutama  pada  penerapan  skenario  ke-4  yakni Rencana  Tata  Ruang  dan  Wilayah  (RTRW) Kabupaten  Sukabumi  periode  2012-2032  yang merupakan  respon  hidrologi  terbaik  berdasarkan pada hasil air dan debit puncak  yang paling rendah dibandingkan  dengan  skenario  lainnya.  Kedua indikator  hidrologi  juga  menunjukan  klasifikasi pada range yang lebih baik (0,3 < KAT ≤ 0,4) dan (20  <  KRA  ≤  50).  Hal  ini  terjadi  mengingat  luas
kawasan  hutan  pada  skenario  ke-4  lebih  besar dibandingkan  pada  skenario  lainnya  yakni  sebesar 31,9%  yang  diterapkan  sebagai  kawasan  hutan konservasi  dan  sebagai  kawasan  hutan  produksi tetap.

## R EFERENSI
[1] N.  Sinukaban,  S.  D.  Tarigan,  W.  Putrakusuma,  D. P.  T.  Baskoro,  and  E.  D.  Wahyuni,  “Analysis  of Watershed  Function  sediment  transport  Across various  type  of  filter  strip,”  Final  report  in association  with  ICRAF  and  UNILA,  Bogor Agricultural University, 2000.
[2] Indarto, Hidrologi  Dasar  dan  Contoh  Aplikasi Model Hidrologi . Jakarta: Bumi Aksara, 2010.
[3] USEPA, Our  Built  and  Natural  Environments:  A Technical Review of the Interactions between Land Use .  Transportation  And  Environmental  Qualit, 2001.
[4] S.  Arsyad, Konservasi  Tanah  dan  Air ,  Bogor:  IPB Press, 2010.
[5] V.  T.  Chow,  D.  R.  Maidment,  and  L.  W.  Mays, Applied  Hydrology ,  New  York:  McGraw-Hill  Inc, 1988.
[6] C.  Asdak, Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai . Yogyakarta: UGM Press, 2010.
[7] E. Seyhan, Dasar-dasar Hidrologi (Fundamental of Hydrology) ,  Yogyakarta:  Gadjah  Mada  University Press, 1977.
[8] J. Ferliande, “Pengeloloaan DAS Cicatih Kabupaten  Sukabumi,”  Departemen  Geografi. Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam. Universitas Indonesia, 2009.
[9] P. Redjekiningrum, “Pengembangan Model Alokasi Air  Untuk  Mendukung Optimal  Water  Sharing Kasus DAS Cicatih-Cimandiri, Kabupaten Sukabumi,  Jawa  Barat,”  Disertasi  Doktor,  Institut Pertanian Bogor, 2011.
[10] D. N. Moriasi, J. G. Arnold, M. W. V. Liew, R. L. Bingner, R. D. Harmel, and T. L. Veith TL, “Model evaluation  guidelines  for  systematic  quantification of  accuracy  in  watershed  simulations,” J  American Society  of  Agricultural  and  Biological  Engineers , vol. 50, no. 3, pp. 885-900, 2007.
[11] R.  S.  Lunetta  and  C.  D.  Elvidge, Remote  sensing change  detection ,  London:  Taylor  and  Francis, 1999.
[12] Peraturan  Direktur  Jenderal  Rehabilitasi  Lahan dan  Perhutanan  Sosial  Nomor:  P.  61  /Menhut-
II/2014 tentang Pedoman Monitoring dan Evaluasi Daerah Aliran Sungai , Direktorat Jenderal Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial, 2014.
[13] Surat  Keputusan  Menteri  Kehutanan  No:  SK. 328/Menhut-II/2009  tentang  Penetapan  Daerah Aliran  Sungai  (DAS)  Prioritas  Dalam  Rangka Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  (RPJM) Tahun 2010-2014 , Departemen Kehutanan, 2009.
[14] (2010)  HEC-GeoHMS Geospatial  Hydrologic Modeling  Extension  User's  Manual .  [Online]. Available:  http://www.hec.usace.army.mil/software /hec-hms/downloads.aspx.
[15] M.  Ali,  S.  J.  Khan,  I.  Aslam,  and  Z.  Khan, “Simulation  of  the  impacts  of  landuse  change  on surface  runoff  of  Lai  Nullah  Basin  in  Islamabad, Pakistan,” Landscape  and  Urban  Planning ,  vol. 102, pp. 271-279, 2011.
[16] Y.  Yuan  and  K.  Qaiser,  “Floodplain  Modeling  in the  Kansas  River  Basin  Using  Hydrologic Engineering  Center  (HEC),” Models  Impacts  of Urbanization and Wetlands for Mitigation , EPA/600/R-11/116. www.epa.gov, 2011.
[17] Hydrologic  Modeling  System,  HEC-HMS (User’s Manual) . US Army Corps of Engineers-Hydrologic Engineering Center. 2013.
[18] M.  Paudel,  “An  Examination  of  Distributed Hydrologic  Modeling  Methods  as  Compared  with Traditional Lumped Parameter Approaches,” Disertasi  Doktor,  Brigham  Young  University, Amerika Serikat, 2010.
[19] S.  Kusdaryanto,  “Kajian  Pengaruh  Situ  terhadap Respons  Hidrologi  pada  DAS  Pesanggrahan Menggunakan  Model  HEC-HMS,”  Tesis  Magister, Institut Pertanian Bogor, 2011.
[20] A. García, A. Sainz, J. A. Revilla, C. Álvarez, J. A. Juanes,  and  A.  Puente,  “Surface  water  resources assessment in scarcely gauged basins in the north of Spain,” Journal of Hydrology , vol. 356, no. 3-4, pp. 312-326, 2008.
[21] D.  Sulaeman,  “Simulasi  Teknik  Konservasi  Tanah Dan  Air  Metode  Vegetatif  Dan  Sipil  Teknis Menggunakan  Model  Swat,”  Tesis  Magister, Program  Pascasarjana  Institut  Pertanian  Bogor, 2016.
[22] T.  W.  Fitzhugh  and  D.  S.  Mackay,  “Impacts  of input  parameter  spatial  aggregation  on  an agricultural  nonpoint  source  pollution  model,” Journal of Hydrology , vol. 236, pp. 35–53, 2000.