## PENGGUNAAN LAHAN OPTIMAL DALAM TRANSFORMASI HUJAN LIMPASAN DI DAS WAE RUHU
(Optimal Land Use for Rainfall-Runoff Transformation in Wae Ruhu Watershed)
A LY L ATURU A 1) , H ENDRAYANTO 2) DAN N INING P USPANINGSIH 3)
1) Balai Pengelolaan DAS dan Hutan Lindung Waehapu Batu Merah
2,3) Dosen Departemen Manajemen Hutan, IPB

## Email: alylaturua13@gmail.com
Diterima 14 Maret 2018 / Disetujui 31 April 2018

## ABSTRACT
Flooding hit the island of Ambon in 2012 and 2013. Many analyzes has been developed to estimate the cause of the flooding. The study aims to predict optimal land management for reducing run-off. The method is simulation of CN value based on spatial analysis on watershed characteristics. The rainfall can’t be managed by watershed. The level of run-off can be determined by CN value that depends on the type of land cover. The result shows  that  the  land  cover  has  changed  about  90  ha,  with  the  higher  rainfall  intensity  is  2.118  in  2013.  The  result  of  simulation  indicated  that  to change of shrub and bare land, mix dryland forest, and secondary dryland forest with agroforestry. Agroforestry can decrease run-off amount 0,86%. The  change  of  land  cover  and  high  rainfall  are  the  main  factors  that  caused  the  flooding  in  2012  and  2013.  It  is  necessary  to  add  a  rainfall observation station so that the observation of surface flow can be done well.
Keywords: curve number, land cover change, watershed

## ABSTRAK
Banjir  melanda  pulau  Ambon  pada  tahun  2012  dan  tahun  2013.  Berbagai  analisis  telah  di  kembangkan  untuk  memperkirakan  penyebab kejadian banjir tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi pengelolaan lahan optimal untuk mengurangi aliran permukaan. Metode simulasi nilai  CN  didasarkan  oleh  analisis  spasial  pada  karakteristik  daerah  aliran  sungai.  Curah  hujan  tidak  bisa  dikendalikan  oleh  daerah  aliran  sungai. tingkat aliran permukaan bisa di tentukan oleh nilai CN yang  tergantung dari jenis tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukan bahwa tutupan lahan telah berubah 90 ha dengan intensitas curah hujan yang lebih tinggi yaitu 2.118 mm pada tahun 2013.  Hasil simulasi menunjukan bahwa perubahan penggunaan lahan belukar, tanah kosong, hutan lahan kering campuran dan hutan lahan kering sekunder dirubah menjadi Agroforestry. Agroforestry bisa  menurunkan  aliran  permukaan  (Q)  sebesar  0,86%.  Perubahan  tutupan  lahan  dan  tingginya  curah  hujan  merupakan  faktor  utama  yang menyebabkan banjir di tahun 2012 dan  tahun 2013. Perlunya penambahan stasiun pengamatan curah hujan agar pengamatan aliran permukaan bisa di lakukan dengan baik.
Kata kunci: bilangan kurva, daerah aliran sungai, perubahan penggunaan lahan

## PENDAHULUAN
Fungsi  hidrologis  DAS  dipengaruhi  karakteristik fisik-klimatik  DAS,  dan  penggunaan  lahannya  (Arsyad 2010). Penggunaan lahan tanpa memperhatikan kemampuan  lahan  dan  tidak  menerapkan  kaidah konservasi  tanah  dan  air  menyebabkan  terganggunya fungsi  hidrologis  DAS  (Indrihastuti et  al. 2016). Terganggunya  fungsi  hidrologis  DAS  dicirikan  di antaranya  oleh  kejadian  banjir  dan  kekurangan  air  di DAS tersebut (Arsyad  2010).
Besarnya  pengurangan  energi  hujan  pada  waktu sampai  di  permukaan  tanah  di  pengaruhi  oleh  kerapatan tajuk  dan  tinggi  tajuk  dari  permukaan  tanah.  Semakin rendah tajuk dan semakin rapat tajuk maka akan semakin kecil  energi  hujan  yang  sampai  di  permukaan  tanah. Tumbuhan  yang  merambat  di  permukaan  tanah  dengan rapat  juga  dapat  memperlambat  aliran  permukaan    dan mencegah pengumpulan air secara cepat (Arsyad 2010).
Pengaruh  berbagai  jenis  tanaman  terhadap  erosi sangat berbeda satu sama lain. Berbagai jenis rerumputan mempunyai perakaran yang sangat baik dalam mencegah erosi.  Kegiatan-kegiatan  biologi  yang  di  lakukan  oleh bakteri,  jamur  /  cendawan  dan  cacing  tanah  juga  dapat memperbaiki  porositas  dan  kemantapan  agregat  tanah. Tanah  yang  terbuka  tidak  ada  tumbuhan  penutup  akan mudah  terkena  erosi  seperti  nampak  pada  lumpur  yang terbawa  oleh  sungai  dari  daerah-daerah  berbukit  tanpa tumbuhan. Lumpur tersebut akan menyebabkan pendangkalan  pada  hilir  sungai  yang  mengakibatkan berkurangnya  daya  tampung  sungai  hal  ini  bisa  terjadi banjir di saat curah hujan yang tinggi (Arsyad 2010).
Banjir melanda pulau Ambon pada tahun 2012 dan tahun  2013  di  DAS  Wae  Ruhu  Kejadian  banjir  tahun 2013  mengakibatkan  kerusakan  fisik  meliputi  dari  28 rumah  yang  hanyut,  20  rumah  di  antaranya  berada  di Desa  Batu  Gajah.  Sementara  masing-masing  4  rumah hanyut  berada  di  Desa  Batu  Meja  dan  Desa  Air  Besar.
Ada  68  Kepala  Keluarga  terdiri  atas  150  orang ditampung  di  Zindam  Korem  151,  176  Kepala  Keluarga terdiri  atas  450  orang  ditampung  di  kantor  PLN  Batu Gajah.  Sementara  2  gereja  di  Desa  Batu  Meja menampung  10  Kepala  Keluarga  terdiri  atas  54  orang, SMP 3 di Hative Kecil menampung 133 Kepala Keluarga atau 532 orang, kemudian SD 1 dan SD 2 Tanah Tinggi serta  SMP  6  Ambon  menampung  160  Kepala  Keluarga atau 507 orang dan korban meninggal mencapai 12 orang serta  fasilitas  umum  mengalami  kerusakan  seperti  talud, saluran  irigasi,  jalan  dan  sebagainya  (BNPB  2013). Kejadian banjir tersebut diduga akibat penggunaan lahan yang  belum  optimal  dalam  mengendalikan  banjir  selain akibat  kejadian  hujan  yang  ekstrim.  Analisis  kejadian banjir  hubungannya  dengan  penggunaan  lahan  telah banyak dilakukan dengan menggunakan model hidrologi yang berbeda (Arsyad 2010).
Salah  satunya  menggunakan  model  SCS-CN  ( Soil Conservation  Service  Curve  Number )  yang  dikembang- kan USDA pada tahun 1972 (Lyon et al. 2004). SCS-CN merupakan  sebuah  metode  yang  dikembangkan  untuk mensimulasikan  kejadian  aliran  permukaan  pada  curah hujan, tanah dan penggunaan lahan tertentu. Kemampuan sebidang tanah dengan pernggunaan lahan tertentu dalam menahan air hujan menjadi aliran permukaan dinyatakan dalam  sebuah  Bilangan  Kurva  (CN)  (Boughton  1989). Nilai  curva  (CN)  merupakan  abstraksi  nilai  kapasitas simpanan  minimum  dan  bentuk  kurva  yang  mewakili kemampuan  simpanan  berdasarkan  jenis  tutupan  lahan (Ponce  dan  Hawkins  1996).  Metode  ini  menjadi pendekatan penelitian ini agar tersedia strategi pengelolaan DAS yang sesuai.
Beberapa  penelitian  terkait  pengelolaan  DAS  agar terjadi  keseimbangan  pasokan  air  di  DAS  telah dikembangkan.  Mack  (1995)  mengembangkan  model komputer  untuk  mengukur  debit  dan  infiltrasi  dalam sebuah  DAS  dengan  mempertimbangkan  input  data curah hujan harian. Metode SCS-CN yang dikembangkan USDA  merupakan  salah  satu  produk  penelitian  untuk mempermudah  penyusunan  rencana  aksi.  Namun demikian,  Kayastha et  al .  (1999)  mengatakan  bahwa metode  SCS-CN  masih  memiliki  keterbatasan  dalam menduga  aliran  dalam  tanah  sehingga  asumsi  yang dikembangkan adalah banjir terjadi hanya karena adanya run-off dan  aliran  lain  dinyatakan  tidak  ada.    Mereka melihat bahwa terdapat hubungan yang tidak linier antara nilai dengan kelembaban tanah. Untuk itu,  Ferng (2009) mengatakan  bahwa  penggunaan  SCS-CN  merupakan sebuah  tantangan  terutama  dalam  menentukan  nilai  CN yang sesuai untuk mengontrol debit.
Nilai  CN  menyatakan  pengaruh  terhadap  tanah, keadaan  hidrologi  dan  kandungan  air  sebelumnya. Faktor-faktor  ini  dapat  dinilai  dari  survai  tanah, penelitian  setempat  dan  peta  penggunaan  tanah.  Dalam klasifikasi  kompleks  penutup  tanah  SCS-CN  terdiri  atas tiga  faktor  yaitu  penggunaan  tanah,  perlakuan  atau tindakan  yang  di  berikan  dan  kondisi  hidrologi  (Arsyad 2010).  Tutupan  lahan  sangat  berkaitan  dengan  budaya kerja,  mata  pencaharian  serta  kearifan  lokal  yang  ada. dengan demikian bahwa penelitian ini akan menggunakan  model  SCS-CN  dalam  menyusun  rencana pemanfaatan  lahan  sehingga  banjir  yang  pernah  terjadi dapat  diduga  dan  dikendalikan  di  waktu  yang  akan datang.
Tujuan  penelitian  adalah  memprediksi  penggunaan lahan  optimal  di  DAS  Wae  Ruhu    yang  dapat mengurangi  aliran  permukaan  dan  meningkatkan simpanan air tanah.

## METODE PENELITIAN
Respon  hidrologi  suatu  DAS  terhadap  hujan  untuk ditransformasikan  menjadi  debit  dipengaruhi  oleh karakteristik  fisik-klimatik  DAS  dan  penggunaan lahannya. Pendekatan dalam menduga transformasi hujan menjadi  debit  adalah  pendekatan  yang  disebut  sebagai model Soil  Conservation  Service - run  off  curve  number (SCS-CN), yaitu model transformasi hujan-debit menggunakan  indeks  bilangan  kurva  aliran  permukaan ( run-off  curve  number ,  CN).  Bilangan  kurva  (CN) menyatakan kemampuan penggunaan lahan pada kondisi hidrologis  tanah  tertentu  dalam  mentransformasikan hujan  menjadi  air  hujan  yang  ditahan  tanah  dan  yang menjadi aliran permukaan.
Optimasi tutupan lahan diperlukan guna mengalihragamkan  hujan-limpasan  (aliran  permukaan) melalui  peningkatan  resapan  air.  Resapan  air  sangat bergantung  kelerengan  lahan.  Semakin  miring  lereng maka  laju run-off akan  semakin  tinggi  dan  sebaliknya. Untuk  itu,  dalam  optimasi  pemanfaatan  lahan  perlu dimasukkan  kelerengan  sebagai  salah  satu  pembatas. Secara  diagramatik  alur  pikir  penelitian  disajikan  dalam Gambar 1.
Penelitian lapangan dilakukan dari bulan Mei 2017 sampai dengan  Oktober 2017. Penelitian dilaksanakan di DAS Wae Ruhu, Pulau Ambon yang mengalami kejadian banjir  pada  tahun  2013.  DAS  Wae  Ruhu  secara administratif  terletak  di  Kecamatan  Sirimau,  Kota Ambon, Provinsi Maluku (Gambar 2).
Gambar 1.  Kerangka Pikir Penelitian
Gambar 2.  lokasi penelitian
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah peta  DAS  Wae  Ruhu  dari  BPDASHL  Wae  Hapu  Batu Merah skala 1:50.000, Peta Penutupan Lahan dari BPKH Wilayah IX skala 1:250 000, Peta Tanah skala 1:250.000, Peta  Kelas  Lereng  skala  1:250.000,  data  curah  hujan  5 tahun  terakhir  (tahun  2012–2016).  Alat  yang  digunakan
dalam  penelitian  ini  adalah  GPS  ( Global  Positioning System )  garmin  CSX  76, Software Arc  Gis  10.1, Microsoft Excel .
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan pekerjaan.  Adapun  prosedur  kerja  pada  penelitian  ini sebagai berikut:
Peta DAS Peta tanah Peta penutupan lahan
Penentuan nilai CN Curah hujan (P) Retensi air (S) S = Aliran permukaan (Q) Q = Optimasi nilai CN
Arahan penggunaan lahan optimal
a. Penentuan Curve Number (CN)
Penentuan CN dilakukan dengan cara teknik spasial intersect dan query dari  hasil overlay data  penutupan
lahan  dan  kelompok  hidrologi  tanah.  Bilangan  kurva (CN)  yang  digunakan  sebagai  referensi  adalah  CN sebagaimana disajikan dalam Tabel 1 (Arsyad 2010).
Tabel 1.  Nilai CN di DAS Wae Ruhu Penggunaan lahan Kelompok hidrologi  tanah CN Belukar (BK) B 66 C 77 Hutan lahan kering primer (HLKP) B 55 C 70 Hutan lahan kering sekunder (HLKS) B 60 C 73 Pemukiman (PMK) B 72 C 81 Pertanian lahan kering campuran (PLKC) B 61 C 74 Tanah kosong (TK) B 69 C 79
Sumber       : Arsyad (2010) Keterangan  : Kelompok  B : bahan lepas ( loess ) dangkal, lempung berpasir; Kelompok C  : lempung berliat, lempung berpasir dangkal, tanah berkadar bahan organik rendah, dan tanah-tanah berkadar liat tinggi.
b. Pendugaan aliran permukaan (Q)
Pendugaan  aliran  permukaan  di  DAS  Wae  Ruhu menggunakan model hubungan hujan-limpasan menggunakan CN sebagimana disajikan dalam persamaan (1) dan (2) (Mc Cuen  1982).
S  = 25400  – 254 (1)
CN
Q  = ( P – 0,2 S ) 2
(2) P + 0,8 S Keterangan: S :  retensi air potensial maksimum (mm/thn) CN :  c urve number (Bilang Kurva) Q :  jumlah aliran permukaan (mm/thn) P :  curah hujan (mm/thn) S :  retensi air potensial maksimum (mm/thn) 0,2 dan 0,8  :  konstanta
25.400; 254  :  konstanta
c. Simulasi penutupan lahan optimal
Simulasi  penutapan  lahan  optimal  dilakukan  melalui simulasi  CN.  Penutupan  lahan  optimal  dicirikan  dengan Q  skenario  <  Q  penggunaan  lahan  pada  saat  terjadinya banjir  dengan  input  hujan  tertinggi  pada  periode  2012– 2016.    Skenario  penutupan  lahan  memperhatikan  kelas kemiringan lereng sebagai prioritasi perubahan penutupan  lahan.  Penutupan  lahan  referensi  digunakan penutupan  lahan  tahun  2016.  Secara  diagramatik perumusan  skenario  penggunaan  lahan  dsajikan  dalam Gambar 3.
Nilai Q hasil simulasi dibandingkan dengan nilai Q awal.  Skenario  penutupan  lahan  yang  dibuat  disajikan dalam Tabel 2. Skenario-1 adalah merubah seluruh tanah kosong  (TK)  dan  belukar  (BK)  di  tanah-tanah  KHT  B dan C di kemiringan lereng < 25% menjadi Agroforestry (AF),  penambahan  biopori  di  pemukiman  (PMK)  yang berlereng < 25% dan sumur resapan di pemukiman yang berlereng  >  25%  mampu  merubah  nilai  CN  dari  72 menjadi  68  (di  KHT  B)  dan  81  menjadi  79  (di  KHT  C) yang berarti dengan curah hujan 2.118,5 mm mengurangi aliran  permukaan  ±  22  mm  di  KHT  B  dan  9  mm  di KHT  C.  Setara  dengan  jumlah  bio-pori  ukuran  diameter =10  cm  dan  kedalaman  1  m  sejumlah  9-22  biopori  per 100 m 2 lahan pemukiman. Skenario-2 adalah melanjutkan  skenario  1  ditambahkan  pengelolaan  di pertanian  lahan  kering  campuran  (PLKC)  dan  hutan lahan  kering  sekunder  (HLKS)  pada  kelas  kemiringan lereng  <25%  dirubah  menjadi Agroforesty (AF). Penutupan lahan BK, TK, PLKC, HLKS dirubah  karena mempunyai  nilai  CN  yang  tinggi  hal  ini  menyebabkan terjadi  aliran  permukaan  (Q)  yang  besar  dan  retensi  air (S) yang kecil di saat musim hujan.
Pertimbangan  penentuan  skenario  ini  karena  pada lahan  dengan  kelas  kemiringan  lereng  agak  curam  >  25 %  terdapat  hambatan  dan  butuh  biaya  yang  besar  dalam melakukan  konservasi  tanah  serta  pemilihan  tanaman yang sangat terbatas (Banuwa et al. 2008). Pertimbangan hasil  penelitian  Saribun  (2007)  yang  menyatakan  kelas kemiringan lereng >30% memiliki kemampuan simpanan air tanah yang berbeda dengan kelas di bawahnya.

## Gambar 3.  Alur Simulasi Penutupan Lahan Optimal
Tabel 2.  Strategi pengelolaan lahan
Skenario Unit lahan Kondisi awal Kondisi perubahan Seluruh kemiringan <25% >25% Tuplah CN Luas (ha) Tuplah CN Luas (ha) Tuplah CN Luas (ha) 1 BK-B BK 66 291,2 AF 60 242,1 BK 66 49,0 BK-C BK 77 45,2 AF 73 45,2 BK 77 0,0 HLKP-B HLKP 55 121,9 HLKP 55 98,2 HLKP 55 23,5 HLKP-C HLKP 70 130,6 HLKP 70 94,1 HLKP 70 36,4 HLKS-B HLKS 60 220,8 HLKS 60 202,5 HLKS 60 18,2 HLKS-C HLKS 73 6,2 HLKS 73 6,1 HLKS 73 0,0 PMK-B PMK 72 256,4 BP 68 249,0 SR 68 7,3 PMK-C PMK 81 219,9 BP 79 218,9 SR 79 0,9 PLKC-B PLKC 61 396,9 PLKC 61 341,2 PLKC 61 55,6 PLKC-C PLKC 74 72,5 PLKC 74 69,4 PLKC 74 3,0 TK-B TK 69 7,8 AF 60 7,8 AF 60 0,0 TK-C TK 79 1,6 AF 73 1,5 AF 73 0,0 2 BK-B BK 66 291,2 AF 60 242,1 BK 66 49,0 BK-C BK 77 45,2 AF 73 45,2 BK 77 0,0 HLKP-B HLKP 55 121,9 HLKP 55 98,2 HLKP 55 23,5 HLKP-C HLKP 70 130,6 HLKP 70 94,1 HLKP 70 36,4 HLKS-B HLKS 60 220,8 AF 55 202,5 HLKS 60 18,2 HLKS-C HLKS 73 6,2 AF 70 6,1 HLKS 73 0,0 PMK-B PMK 72 256,4 BP 68 249,0 SR 68 7,3 PMK-C PMK 81 219,9 BP 79 218,9 SR 79 0,9
Peta DAS Peta penggunaan lahan 2016
Peta tanah
Peta satuan lahan – CN awal Kelas kemiringan lereng Simulasi nilai CN Perbandingan  nilai Q awal dengan Q hasil simulasi Pengelolaan lahan optimal Q awal > Q hasil simulasi T i d a k Y a
Skenario Unit lahan Kondisi awal Kondisi perubahan Seluruh kemiringan <25% >25% Tuplah CN Luas (ha) Tuplah CN Luas (ha) Tuplah CN Luas (ha) PLKC-B PLKC 61 396,9 AF 60 341,2 PLKC 61 55,6 PLKC-C PLKC 74 72,5 AF 73 69,4 PLKC 74 3,0 TK-B TK 69 7,8 AF 60 7,8 AF 60 0,0 TK-C TK 79 1,6 AF 73 1,57 AF 73 0,0 Total (ha) 1.771 1.577 194 Sumber :  KHT=Kelompok hidrologi tanah Arsyad (2010)
Keterangan  :  BK=Belukar,  HLKP=Hutan  lahan  kering  primer,  HLKS=Hutan  lahan  kering  sekunder,  PMK=Pemukiman, PLKC=Pertanian lahan kering campuran, TK=Tanah kosong, AF=Agroforesty, BP=Biopori, SR=Sumur Resapan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Kondisi Umum DAS Wae Ruhu
a. Penggunaan/tutupan lahan
Daerah  Aliran  Sungai  Wae  Ruhu  memiliki  luas  ± 1.771 ha. DAS Wae Ruhu termasuk dalam kategori DAS sangat  kecil (Kemenhut 2010). Penutupan  lahan di DAS Wae  Ruhu  pada  tahun  2016  didominasi  permukiman (PMK)  dan  pertanian  lahan  kering  campuran  (PLKC). Luas  pemukiman  mengalami  peningkatan  seluas  57  ha
dari tahun 2012, demikian juga belukar (BK)  meningkat seluas  33  ha.    Sedangkan  hutan  lahan  kering  sekunder (HLKS)  dan  pertanian  lahan  kering  campuran  (PLKC) berkurang luasannya, masing-masing seluas 33 ha dan 55 ha.  Perubahan  penggunaan  lahan  tahun  2012–2016 disajikan  dalam  Tabel  3  dan  sebaran  ruangnya  disajikan dalam  Gambar  4  dan  Gambar  5.  Selama  periode  tahun 2012–2014  tidak  terjadi  perubahan  penutupan  lahan. Perubahan  terjadi  pada  tahun  2015 dan  penutupan  lahan tahun 2016 sama dengan penutupan lahan tahun 2015.
Tabel 3.  Perubahan penutupan lahan tahun 2012–2016
2012 (ha) 2016 (ha) BK HLKP HLKS PMK PLKC TK Total BK 304 0 0 2 0 0 306 HLKP 0 252 0 0 0 0 252 HLKS 33 0 227 0 0 0 260 PMK 0 0 0 419 0 0 419 PLKC 0 0 0 55 469 0 524 TK 0 0 0 0 0 9 9 Total Ha 337 252 227 476 469 9 1.771 % 19 14 13 27 26 1 100
Sumber
:  hasil analisis peta tutupan  lahan 2012 dan  2016 (BPKH wilayah IX Ambon)
Keterangan  :  BK=belukar,  HLKP=hutan  lahan  kering  Primer,  HLKS=  hutan  lahan  kering  sekunder,  PMK=permukiman,
PLKC=pertanian lahan kering campuran, TK=tanah kosong.
Perubahan penutupan lahan dari HLKS menjadi BK akibat  adanya  aktivitas  masyarakat  berupa  perladangan berpindah.  ladang  tersebut  ditinggal  ketika  hasil  panen menurun.  Hal  ini  menyebabkan  tutupan  lahan  berubah menjadi  BK.  Meningkatnya  PMK  dan  menurunnya PLKC  akibat  PLKC  digunakan  sebagai  PMK.  Hal  ini diduga karena adanya pertambahan penduduk. Pertambahan  penduduk  di  Kecamatan  Sirimau  tahun 2012  sebanyak  160.858  jiwa  dan  pada  tahun  2016 sebanyak  192.046  jiwa  atau  meningkat  19,38%
(DISDUKCAPIL 2017). Yudarwati (2016) menyebutkan bahwa peningkatan jumlah penduduk dapat menyebabkan perubahan penutupan lahan untuk pemukiman.
Pertumbuhan permukiman di daerah hilir sedangkan perubahan  tutupan  lahan  terjadi  di  bagian  tengah  DAS. Hal ini terjadi karena pembukaan hutan oleh masyarakat untuk  menanam  cengkih  dan  tanaman  perkebunan lainnya yang terjadi dan kemudian tidak terawat. Kondisi ini mengurangi luas hutan lahan kering primer.
(a)                                                                                (b) Gambar 4.  Peta penutupan lahan tahun 2012  (a) dan Peta penutupan lahan tahun 2016 (b)

## 2. Jenis Tanah
Jenis  tanah  yang  terdapat  di  daerah  penelitian adalah  Aluvial,  Brunizem,  Gleisoll,  Kambisol,  Litosol, Podsolik,  Regosol  dan  Rensinal.  Jenis  tanah  Kambisol merupakan  tanah  yang  paling  dominan  di  daerah penelitian  dengan  luas  1.114    ha  atau  62,91  %  dari  luas daerah  penelitian  (Tabel  4).  Tanah  Kambisol,  Cleisoll dan Litosol termasuk Kelompok Hidrologi Tanah (KHT) B  yang  menunjukkan  kapasitas  laju  infiltrasi  4–8
mm/jam  dengan  tekstur  tanah  permukaan  lempung berpasir,  bahan  lepas  ( loess )  dangkal,  lempung  berpasir dan    Jenis  tanah  lainnya  termasuk  KHT  C  yang menunjukkan  kapasitas  laju  infiltrasi  1–4  mm/jam dengan  tekstur    tanah  permukaan  lempung  berliat, lempung berpasir dangkal, tanah berkadar bahan organik rendah  dan    tanah-tanah  berkadar  liat  tinggi  (Arsyad 2010).
Tabel 4.  Jenis tanah dan kelompok hidrologi tanah pada DAS Wae Ruhu
Jenis Tanah KHT Luas (Ha) % Kambisol (K) B 1.114 62,9 Brunizem (B) C 196 11,0 Podsolik (P) C 174 9,8 Litosol (L) B 166 9,4 Aluvial (A) C 84 4,7 Rensinal (R) C 22 1,2 Gleisoll (G) B 15 0,8 Jumlah 1.771 100
Sumber : Peta Tanah  BPKH wilayah IX Ambon. KHT=Kelompok hidrologi tanah Arsyad (2010)
KHT  dikembangkan  oleh  SCS  telah  mengelom- pokkan  tanah  berdasarkan  tekstur  dan  pengaruhnya terhadap  air  (Arsyad  2010).  Kelompok  A  dicirikan  oleh tipe  tanah  berkomposisi  pasir  dan  debu.  Sementara kelompok  B  bercirikan loess dangkal  dan  lempung berpasir.  Kelompok  C  bercirikan  lempung  berliat, lempung berpasir sangkal, tanah berkadar organik rendah dan  tanah-tanah  berkadar  liat  tinggi.  Kelompok  D dicirikan  oleh  tanah-tanah  yang  mengembang  secara nyata bila basah, liat berat, plastis dan tanah-tanah saline tertentu. Berdasarkan klasifikasi tersebut, pada DAS Wae Ruhu  tergolong  dalam  2  kelompok  yakni  kelompok  B
dan  C.  Adapun  proporsi  KHT  berdasarkan  jenis  tutupan lahan dapat disajikan pada Tabel 5.
Tabel    5  menunjukkan  bahwa  luas  tutupan  lahan PLKC  paling  besar  pada  KHT  B    yaitu  sebesar  22,4%. Sementara  pada  KHT  C,  PMK  yaitu  sebesar  12,4%  dari luas  DAS.  Permukiman,  belukar,  pertanian  lahan  kering campur  dan  tanah  kosong  terdapat  pada  kedua  KHT  ini. Namun,  secara  umum  KHT  B  mempunyai  luasan  lebih besar yaitu sebesar 73,1 %. Hal ini  menunjukkan bahwa kondisi  tanah  di  DAS  Wae  Ruhu  adalah  bahan  lepas ( loess ) dangkal, lempung berpasir. Pada kondisi ini maka dapat  diprediksi  bahwa  aliran  permukaan  akan  rendah
dan untuk meminimalkan aliran pemukaan harus disertai dengan  tindakan  konservasi  yang  sesuai  dengan  tipe penggunaan  lahan.  Sebagai  contoh  hasil  penelitian (Wiwoho  2008)  menjelaskan  bahwa  penggunaan  lahan
mempengaruhi  laju  infiltrasi,  penggunaan  lahan  kebun memiliki  klasifikasi  tingkat  infiltrasi  secara  kualitatif lebih baik dibandingkan dengan tegalan.
Gambar 5.  Sebaran jenis tanah di DAS Wae Ruhu
Tabel 5.  Proporsi KHT terhadap jenis tutupan lahan
Tutupan Lahan Luas KHT (Ha) Jumlah B (%) C (%) BK 291,1 16,4 45.2 2.5 336.3 HLKP 121,8 6,8 130.9 7.3 252.4 HLKS 220,7 12,4 6.1 0.3 226.9 PLKC 396,9 22,4 72.4 4.0 469.3 PMK 256,4 14,4 219.9 12.4 475.9 TK 7,8 0,4 1.5 0.0 9.3 Jumlah 1.294,97 73,1 475,96 26,8 1.771
Keterangan:  BK=belukar,  HLKP=hutan  lahan  kering  primer,  HLKS=hutan  lahan  kering  sekunder,  PMK=permukiman, PLKC=pertanian  lahan  kering  campuran,  TK=tanah  kosong,  AF=agroforesty,  BP=biopori,  SR=sumur  resapan, kelompok    B  :  bahan  lepas  ( loess )  dangkal,  lempung  berpasir,  Kelompok  C  :  lempung  berliat,  lempung  berpasir dangkal, tanah berkadar bahan organik rendah, dan   tanah-tanah berkadar liat tinggi.

## 3. Curah Hujan
Data curah hujan selama 5 Tahun (2012–2016) dari stasiun pengukur hujan yang terletak di DAS Wae Ruhu disajikan  dalam  Tabel  6.  Curah  hujan  tahunan  beragam
dari  1.325  mm/th  (2016)  sampai  2.118  mm/th  (2013), dengan  rata-rata  curah  hujan  tahunan  sebesar  1.701 mm/thn.  Curah  hujan  bulanan  rata-rata  sebesar    141,8 mm/bln, dengan kisaran dari 22–708,5 mm/bln.
Tabel 6.  Data curah hujan tahun 2012–2016
Bulan Jumlah curah hujan (mm/th) 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 49,5 71 130,5 91,5 87,5 Februari 205 226 190 179 172 Maret 188,5 117 96,5 96,5 51,5 April 54 42.5 37,65 34 26,5 Mei 74,5 78 73 73 73 Juni 686,5 708,5 699,1 676,5 459 Juli 225,5 192,5 201 171 171 Agustus 154,5 276,5 104,5 104,5 104,5 September 56 175 66 6,0 60 Oktober 42 46 22 22 26 November 36,5 122,5 37,5 32,5 42,5 Desember 52 62 56 41 52 Jumlah CH 1.824 2.118 1.713 1.527 1.325
Sumber : Stasiun pengamat arus sungai (SPAS) di Ambon.

## 4. Perubahan Penggunaan Lahan dan Debit Dugaan
Selama  periode  Tahun  2012–2014  tidak  terjadi perubahan  luas penutupan lahan sehingga nilai  CN pada DAS  tetap.  Perubahan  luas  terjadi  pada  tahun  2015  dan luas  penutupan  lahan  tahun  2016  sama  dengan  luas penutupan  lahan  tahun  2015  sehingga  nilai  CN  pada DAS  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  berdampak  pada retensi air hujan (S) yang masuk ke dalam tanah menurun sementara  aliran  permukaan  (Q)  terus  meningkat. Fenomena  ini  disebabkan  oleh  terjadi  perubahan  luas pada  penggunaan  lahan  tertentu  seperti  luas  lahan  hutan lahan  kering  sekunder  yang  berkurang  dari  253,4  ha  di tahun  2012  dan  tahun  2013  menjadi  220,8  ha  di  tahun 2016. Perubahan juga terjadi pada pertanian lahan kering campuran  berkurang  dari  433,8  ha  di  tahun  2012  dan tahun 2013  menjadi 396,9 ha di tahun 2016. Perubahan tersebut  diakibatkan  oleh  adanya  aktivitas  perladangan berpindah. Ladangan tersebut akan ditinggal ketika hasil panen  sudah  menurun.  Hal  ini  menyebabkan  tutupan lahan berubah menjadi belukar (BK) yang menyebabkan berkurangnya tutupan vegetasi (Putuhena 2013).
Dengan  demikian  bahwa  kejadian  banjir  di  tahun 2013 tidak semata karena faktor curah hujan yang tinggi semata melainkan nilai CN lahan yang tinggi sehingga Q DAS  tinggi  dan  mengakibatkan  banjir.  Bahwa  nilai  CN
menunjukkan  kemampuan  tanah  untuk  menyerap  air hujan  yang  sangat  bergantung  pada  penggunaan  tanah, perlakuan  dan  kondisi  hidrologisnya  Arsyad  (2010). Perubahan nilai CN mempengaruhi pada perubahan nilai retensi air (S). Nilai aliran permukaan (Q) meningkat bila nilai curah hujan (P) mengalami peningkatan, begitu pula pada  saat  nilai  curah  hujan  (P)  mengalami  penurunan maka  nilai  aliran  permukaan  (Q)  akan  menjadi  turun (Daru et al . 2016; Ferijal 2012; Sunandar 2014; Tikno et al. 2016).
Kejadian  banjir  tahun  2013  dimana  curah  hujan mencapai 2.118,5 mm/tahun. Daya tampung sungai yang rendah  mengakibatkan sungai  meluap dan banyak lokasi terendam  banjir.  Nilai  Q  DAS  hasil  perhitungan  dengan curah hujan 2.118,5 dan sebaran nilai CN seperti Tabel 7 sebesar  1.968,8 mm/thn. Nilai Q DAS Wae Ruhu tahun 2012-2016  dengan  kejadian  dan  sebaran  nilai  CN  pada masing-masing tahun tersebut disajikan pada Tabel 7.
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  selama  periode  tahun 2012–2016  kejadian  banjir  terjadi  pada  tahun  2013 dengan  Q  DAS  sebesar  1.968,8  mm/th,  sedangkan  Q DAS tahun-tahun lainnya < Q DAS 2013. Namun apabila pada  tahun  2016  terjadi  hujan  sama  dengan  hujan  2013 (2.118,5  mm/th)  nilai  Q  DASnya  >  Q  DAS  2013, sehingga berpotensi banjir.

## Tabel 7.  Luas setiap penggunaan lahan dan Nilai Q DAS Tahun 2012–2016
Unit Lahan KHT CN Luas setiap penggunaan lahan (ha) 2012 2013 2014 2015 2016 BK B 66 259,7 259,7 259,7 291,2 291,1 BK C 77 46,3 46,3 46,3 45,2 45,2 HLKP B 55 121,9 121,9 121,9 121,9 121,9 HLKP C 70 130,6 130,6 130,6 130,6 130,6 HLKS B 60 253,4 253,4 253,4 220,8 220,8 HLKS C 73 6,2 6,2 6,2 6,2 6,2 PMK B 72 218,3 218,3 218,3 256,4 256,4 PMK C 81 201,0 201,0 201,0 219,9 219,9 PLKC B 61 433,8 433,8 433,8 396,9 396,9 PLKC C 74 90,3 90,3 90,3 72,5 72,5 TK B 69 7,8 7,8 7,8 7,8 7,8 TK C 79 1,6 1,6 1,6 1,6 1,6 Jumlah Luas (ha) 1.771 1.771 1.771 1.771 1.771 CN rata-rata tertimbang CN 66,6 66,6 66,6 67,1 67,1 S (mm/thn) 131,9 131,9 131,9 129,5 129,5 P  (mm/thn) 1.825,5 2.118,5 1.714,7 1.528,5 1.325,5 Q  (mm/thn) 1.677,1 1.968,8 1.5669 1.384,3 1.182,9 Sumber
:  KHT=Kelompok Hidrologi Tanah Arsyad (2010)
Keterangan  :  BK=belukar;  HLKP=hutan  lahan  kering  primer;  HLKS=hutan  lahan  kering  sekunder;  PMK=permukiman; PLKC=pertanian  lahan  kering  campuran;  TK=tanah  kosong;  AF=agroforesty;  BP=biopori;  SR=sumur  resapan; kelompok    B  :  bahan  lepas  ( loess )  dangkal,  lempung  berpasir;  Kelompok  C  :  lempung  berliat,  lempung  berpasir dangkal,  tanah  berkadar  bahan  organik  rendah,  dan  tanah-tanah  berkadar  liat  tinggi;  CN=  c urve  number (Bilang Kurva); S=retensi air potensial maksimum (mm); P= curah hujan (mm); Q= jumlah aliran permukaan (mm).
5. Kelas Kemiringan Lahan ( Slope )
Slope menentukan pola penggunaan lahan (Banuwa et al . 2008). Ciri topografi di DAS Wae Ruhu tergolong datar  sampai  agak  curam  mencapai  1.577  ha.  Hal  ini memungkinkan simpanan air tanah tinggi bila pengelolaan  lahan  sesuai.  Untuk  itu,  perancangan pengelolaan DAS harus mempertimbangkan slope . Tabel  8  menunjukkan  bahwa  DAS  Wae  Ruhu tergolong  datar  sampai  agak  curam  (90%).  Berdasarkan kelompok hidrologi tanah (KHT) sebagian besar tutupan lahan  tergolong  dalam  KHT  B.  Hal  ini  berarti  bahwa pengelolaan lahan harus memperhatikan teknik
konservasi  tanah  sehingga  nilai  Q  dapat  diminimalkan. Sebagai  contoh  (Arsyad  2010)  menyatakan  bahwa  pada lahan  kelas  II  apabila  akan  digunakan  untuk  usaha pertanian,  diperlukan  tindakan  konservasi  tanah  untuk mencegah erosi, seperti guludan, penanaman dalam strip, penggunaan  mulsa,  atau  pergiliran  tanaman  atau kombinasi  dari  tindakan-tindakan  tersebut.  Selanjutnya lahan kelas III-l2 mempunyai hambatan yang berat yang mengurangi  pilihan  penggunaan  atau  memerlukan tindakan.  Namun  untuk  tujuan  konservasi  tanah  dan  air, pengelolaan lahan tetap dilaksanakan.
Tabel 8.  Luas penutupan lahan berdasarkan kelompok hidrologi tanah dan kelas kemiringan lereng
Unit Lahan KHT Kelas kemiringan lereng (%) 0 – 8% 8 – 15% 15 – 25% >25% Total Total (B+C) (ha) BK B 72,4 76,3 93,3 49,0 291,1 336,3 16,4 C 22,4 21,3 1,4 0 45,2 2,5 HLKP B 19,8 47,5 30,9 23,6 121,8 252,4 6,8 C 14,2 27,3 52,5 36,4 130,5 7,3 HLKS B 25,8 87,5 89,2 18,2 220,7 226,9 12,4 C 0,0 1,7 4,3 0 6,1 0,3 PMK B 122,2 80,2 46,6 7,2 256,2 475,9 14,4 C 157,6 45,9 15,3 0,7 219,6 12,4 PLKC B 132,5 115,6 93,0 55,6 396,9 469,3 22,4 C 25,7 18,0 25,6 3,0 72,4 4,0 TK B 3,4 4,3 0 0 7,8 9,3 0,4 C 1,1 0,4 0 0 1,5 0,9 Jumlah 598 527 452 194 1 771 1.771 100 Sumber
:  KHT=Kelompok Hidrologi Tanah Arsyad (2010)
Keterangan  :  BK=belukar;  HLKP=hutan  lahan  kering  primer;  HLKS=hutan  lahan  kering  sekunder;  PMK=permukiman; PLKC=pertanian  lahan  kering  campuran;  TK=tanah  kosong;  AF=agroforesty;  BP=biopori;  SR=sumur  resapan; kelompok  B  :  bahan  lepas  ( loess )  dangkal,  lempung  berpasir;  Kelompok  C  :  lempung  berliat,  lempung  berpasir dangkal, tanah berkadar bahan organik rendah dan  tanah-tanah berkadar liat tinggi.

## 6. Penggunaan Lahan Optimal
Simulasi  penggunaan  lahan  dimaksud  untuk mendapatkan sebaran  nilai  CN  di  DAS yang menghasilkan    DAS  Wae  Ruhu  <  Q  DAS  2016  dengan input  hujan  2013  (2.118,5  mm/th).    Berdasarkan distribusi  nilai  CN  (penggunaan  lahan)  pada  tahun  2016 dan  skenario  penggggunaan  lahan  1  dan  2  seperti  yang disajikan pada Tabel 2, dihasilkan Q DAS dan S (retensi air)  sebagaimana  disajikan  dalam  Tabel  9.  Perubahan penutupan lahan dari belukar di kelas kemiringan lereng <  25%  menjadi  Agroforestry  (AF)  dan  tanah  kosong menjadi  AF  (Skenario-1)  telah  mampu  menurunkan aliran permukaan (Q) lebih kecil dari Q pada penutupan lahan  tahun  2016  maupun  tahun  2012  dan  2013  dengan input  curah  hujan  yang  sama  (2.118  mm/thn). Penambahan perbaikan drainase di Pemukiman menggunakan  sumur  resapan  maupun  biopori  (skenario- 1)  lebih  menurunkan  Q  DAS  dan  Skenario-2  adalah melanjutkan  skenario  1  ditambahkan  pengelolaan  di pertanian lahan  kering campuran dan hutan lahan kering sekunder  pada  kelas  kemiringan  lereng  <25%  dirubah menjadi Agroforesty (AF).
Pada  kondisi  sebelum  simulasi  pengolahan  lahan, perhitugan  nilai  CN  menghasilkan  retensi  air  hujan  (S) sebesar  131,9  mm/tahun  dan  jumlah  aliran  permukaan (Q)  sebesar  1.968,8  mm/tahun.  Berdasarkan  Tabel  9 penggunaan  lahan  skenario-1  maupun  skenario-2 menurunkan  nilai  Q  dan  <  Q  tahun  2013  dan  2016. Skenario-1  adalah  merubah  seluruh  tanah  kosong  (TK) dan  belukar  (BK)  di  tanah-tanah  KHT  B  dan  C  di
kemiringan  lereng  <  25%  menjadi  agroforestry  (AF), pembuatan  bio-pori  serta  sumur  resapan  di  pemukiman (PMK)  sudah  mampu  menurunkan  Q  sampai  batas  Q  < Q banjir  2013 .  Apabila  hutan  lahan  kering  sekunder  (HLKS) diubah  menjadi  HLKP  (skenario-2)  maka  pengurangan aliran  permukaan  semakin  bertambah,  sehingga  Q skenario- 2 <Q skenario-1 < Q 2013.
Biopori  di  pemukiman  yang  berlereng  <  25%  dan sumur  resapan  di  pemukiman  yang  berlereng  >  25% mampu  merubah  nilai  CN  dari  72  menjadi  68  (di  KHT B)  dan  81  menjadi  79  (di  KHT  C)  yang  berarti  dengan curah hujan 2.118,5 mm mengurangi aliran permukaan ± 22  mm  di  KHT  B  dan  9  mm  di  KHT  C.  Setara  dengan jumlah bio-pori ukuran diameter =10 cm dan kedalaman 1 m sejumlah 9-22 biopori/100 m 2 lahan pemukiman. Agroforestry  yang  dibangun  adalah  formasi tanaman yang bernilai CN 60 di KHT B dan 70 di KHT C. Nilai CN tersebut sama dengan nilai CN hutam lahan kering  sekunder,  sehingga  AF  yang  dibangun  di  belukar paling  tidak  memiliki  penutuan  tajuk  tanaman  >  60% dengan  tajuk  berstruktur  vertikal,  dengan  tetap  menjaga tanaman penutup lahan. Salah satu bentuk agroforestry di hulu  DAS  Kota  Ambon  terdiri  dari  perpaduan  antara tanaman  Kenari  ( Canarium  commune L.)  dan  Pala ( Myristica  fragrans Houtt).    Pada  strata  teratas  kenari dan strata kedua adalah pala. Lebih lanjut pola perpaduan tanaman  agroforestry  yang  ada,  juga  menambahkan tanaman  cengkeh  ( Syzygium  aromaticum L.),  melinjo ( Gnetum  gnemon L.)  dan  jenis  tanaman  lainnya  yang bernilai ekonomis (Latuihamallo dan  Putuhena 2016).
Tabel 9. Parameter hidrologi (P, Q dan S) DAS pada saat penutupan lahan tahun 2016 dan skenario penggunaan lahan 1 dan 2 di DAS Wae Ruhu
Parameter Tuplah 2013 Tuplah 2016 Tuplah Skenario-1 Tuplah Skenario-2 P (mm/thn) 2.118,5 2.118,5 2.118,5 2.118,5 Q (mm/thn) 1.968,8 1.971,3 1.959,3 1.953,0 S (mm/thn) 131,9 129.5 139.4 145.4
Keterangan  : S=retensi air potensial maksimum, P= curah hujan, Q= jumlah aliran permukaan.

## SIMPULAN
Di  DAS  Wae  Ruhu  terjadi  perubahan  penutupan lahan  dalam  periode  2012-2016,  yaitu  hutan  lahan kering  sekunder  menjadi  belukar  (33  ha),  belukar menjadi  pemukiman  (2  ha),  pertanian  lahan  kering campuran  menjadi  pemukiman  (55  ha).  Perubahan lahan  tersebut  apabila  terjadi  hujan  ≥  hujan  2013 berpotensi  banjir  melebihi  banjir  2013.  Penutupan lahan  yang  merubah  penutupan  lahan  2016  berupa belukar di lahan dengan  kemiringan < 25% dan tanah kosong    menjadi  agroforestry  (AF)  dan  membangun biopori  atau  sumur  resapan  di  pemukinan  merupakan penutupan lahan optimal yang dapat menurunkan aliran pemukaan  (Q)  menjadi  lebih  rendah  dibandingkan  Q banjir  2013.  Apabila  hutan  lahan  kering  sekunder dibangun  menyerupai hutan lahan  kering primer aliran permukaan akan semakin kecil, sehingga potensi banjir semakin berkurang.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad  S.  2010. Konservasi  Tanah  dan  Air .  Bogor (ID): IPB Pr.
Banuwa  I,  Sinukaban  N,  Tarigan  D,  Darusman  D. 2008. Evaluasi kemampuan lahan DAS Sekampung  Hulu. Jurnal  Tanah  Trop .  13(1): 145–153.
[BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana. 2013.  Pelajaran  Berharga  dari  Ambon  Manise. Gema BNPB . 3(2): 4-11.
Boughton  WC.  1989.  A  Review  of  the  USDA  SCS curve number method. Aust. J. Soil Res . 27: 511– 523.doi:10.1061/9780784410042.ch02.
Daru T, Andawayanti U, Limantara LM. 2016. Analisis Perubahan  bilangan  kurva  aliran  permukaan ( runoff  curve  number )  terhadap  debit  banjir  pada
DAS Brantas Hulu. Jurnal Teknik Pengairan . 7(1): 150–159.
[DISDUKCAPIL]  Dinas  Kependudukan  dan  Catatan Sipil  Kota Ambon  2017.  Distribusi  dan pertumbuhan  penduduk  Kota  Ambon  menurut kecamatan  tahun  2012-2016.  Ambon  (ID): DISDUKCAPIL.
Ferng  JJ.  2009.  Applying  input-output  analysis  to scenario  analysis  of  ecological footprints.
Ecological
Economics . 69(2): 345–354. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2009.08.006
Ferijal T. 2012. Prediksi hasil limpasan permukaan dan laju erosi dari Sub DAS Krueng Jreu menggunakan Model SWAT. Jurnal
Agrista . 16(1): 29–38.
Indrihastuti  D,  Murtilaksono  K,  Tjahjono  B.  2016.
Analisis lahan kritis dan arahan rehabilitasi lahan dalam pengembangan wilayah Kabupaten Kendal Jawa Tengah. Tataloka . 18(3): 141–156. [KEMENHUT] Kementerian Kehutanan. 2010. Pedoman  Identifikasi  Karakteristik  DAS . Jakarta (ID): Direktorat Jenderal BPDASPS.
Kayastha RB, Ohata T, Ageta Y. 1999. Application of A  Mass-balance  Model  to  A  Himalayan  Glacier. Journal  of  Glaciology. 45(151):  559–567. https://doi.org/10.1002/hyp.
Latuihamallo J, Putuhena JD. 2016. Analisis nilai guna hutan sebagai penyedian air bersih dan implementasi  PES  ( Payment  for  Ecosystem Service )  bagi  pemilik  dusun  di  Hutan  Lindung Gunung  Sirimau  Kota  Ambon. Jurnal  Hutan Pulau – Pulau Kecil . 1(1): 44–52.
Lyon  SW,  Walter  TM,  Gerard-Marchant  P,  Steenhuis TS. 2004. Using a topographic index to distribute variable  source  area  runoff  predicted  with  the SCS curve-number equation. Hydrological processes. 18(15): 2757–2771.doi:10. 1002/hyp.1494.
Mack  MJ.  1995.  HER–hydrologic  evaluation  of runoff.the soil conservation service curve number technique  as  an  interactive  computer  model. Computers  &  Geosciences .  21(8):  929–935. https://doi.org/10.1016/0098-3004(95)00029-8 Mc  Cuen    RH.  1982. A  Guide  to  Hydrologic  Analysis Using  SCS  Methods. Prentice-Hall,  New  Jersey (US): Inc. Englewood Cliffs.
Ponce VM, Hawkins RH. 1996. Runoff curve number: Has  it  reached  maturity. Journal  of  Hydrologic Engineering . 1(1): 11–19.
Putuhena JD. 2013. Model dinamik pengelolaan daerah aliran sungai (watershed) dalam upaya penyediaan air yang berkelanjutan di Semenanjung  Leitimor  Pulau  Ambon [disertasi]. Bogor (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Saribun  DS.  2007.  Pengaruh  jenis  penggunaan  lahan dan  kelas  kemiringan  lereng  terhadap  bobot  isi, porositas total, dan kadar air tanah pada  Sub-Das Cikapundung  Hulu  [skripsi].  Bandung  (ID): Fakultas Pertanian Universitas Pajajaran Bandung
Sunandar  AD.  2014.  Penentuan  luas  hutan  optimal ditinjau  dari  respon  hidrologis  di  DAS  Asahan [disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Tikno S, Hariyanto T, Anwar N, Karsidi A, Aldrian E.
2016.  Aplikasi  metode Curve  Number untuk mempresentasikan  hubungan  curah  hujan  dan aliran  permukaan  di  DAS  Ciliwung  Hulu–Jawa Barat. Jurnal  Teknologi  Lingkungan .  13(1):  25– 36.
Wiwoho BS. 2008. Analisis potensi daerah resapan air hujan  di  Sub  DAS  Metro  Malang  Jawa  Timur. MIPA . 1(6): 91–96.
Yudarwati  R.  2016.  Perubahan  penggunaan  lahan  dan arahan pengendaliannya di Kabupaten Bogor dan Cianjur  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.