43 debit sebesar 6,44 untuk setiap tahunnnya. Sedangkan debit pada musim hujan
menjadi sangat tinggi, hal ini terlihat dari semakin tingginya nilai debit maksimum atau dapat dikatakan terjadi pergerakan naik sebesar 1,017 untuk
setiap tahunnnya.
Menurut Morgan 1986 dalam Pratiwi 2004 menyatakan efektifitas tanaman penutup dalam mengurangi erosi dan aliran permukaan dipengaruhi oleh
tumbuhan dan bentuk tajuk kanopi, kerapatan tanaman dan kerapatan sistem perakaran. Semakin tinggi tempat jatuh butiran hujan main tinggi pula energi
kinetiknya. Semantara itu, kerapatan tanaman berfungsi mempengaruhi bersarnya luasan lahan yang dapat ditutupi oleh tumbuhan. Semakin rapat tanaman
vegetasi yang ada di permukaan lahan semakin kecil kemungkinan terjadinya erosi. Sedangkan kerapatan sistem perakaran tanaman vegetasi menentukan
efektifitas tanaman dalam membantu pemantapan agregat yang berarti pula meningkatkan besar kecilnya laju dan kapasitas infiltrasi, sehingga dapat
mengurangi energi perusak aliran permukaan dan dapat megurangi aliran permukaan. Oleh karena itu peran hutan sangat besar dalam memperkecil aliran
permukaan sehingga debit maksimum akan dapat diperkecil sehingga disisi lain tampungan air tanah akan lebih banyak sehingga akan debit minimum akan dapat
diperbesar untuk dapat menjaga ketersedian air tetap terjamin sepanjang tahun.
4.5.2. Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan dan Perubahan Iklim
Simulasi SWAT untuk melihat pengaruh perubahan iklim digunakan data model regcm3 skenario A1B dari tahun 1991-2090 sebagai input data iklim dan
penggunaan lahan 2010, hal ini disebabkan karena simulasi yang dijalankan hanya untuk menduga bagaimana perubahan besaran debit yang dihasilkan akibat
perubahan iklim, sedangkan pengaruh perubahan penggunaan lahan diabaikan. Hal ini disebabkan data model yang digunakan tidak bisa menangkap kondisi
ekstrim seperti data observasi, sehingga perbedaan debit hasil simulasi akibat perubahan penggunaan lahan tidak begitu signifikan.
Tabel 19. Deskripsi statistik distribusi debit m
3
dtk disebabkan perubahan penggunaan lahan dan perubahan iklim
Penggunaan lahan
Periode Iklim
1991-2010 2011-2030
2031-2050 2051-2070
2071-2090 2000 2010 2025
2000 2010 2025 2000 2010 2025 2000 2010
2025 2000 2010
2025
Minimum 0,69 0,68 0,72
0,58 0,57 0,61 1,11 1,16 1,15 0,66 0,65
0,66 0,33 0,32
0,34 Q1
34,57 34,2 34,2 30,64 30,25 30,3 33,59 33,31 33,33 36,59 36,22 36,28 28,82 28,49 28,6
Mean 91,19 91,32 91,39 90,31 90,43 90,49 91,87 92,00 92,06 96,02 96,15 96,24 89,51 89,61 89,67
Median 71,86 71,11 70,85 72,05 71,36 71,16 74,21 73,53 73,38 77,76 77,05 76,92 73,71 73,02 72,81
Q3 110,8 110,4 109,6 112,55 112,2 111,5 111,15 110,2 109,5 118,4 117,6 117,05 110,65 109,9 109,25
Maksimum 707,6 718,1 725,6 663,8 674,7 681,5 608,7 618,1 623,8 635,3 645,4 651,2 627,6 636,8 643,7
44 Perubahan iklim mempengaruhi besar dan intensitas banjir yang dihasilkan
dalam simulasi SWAT, dimana pada debit yang dihasilkan mengikuti kondisi iklim dari model regcm3 skenario A1B pada gambar 20. Jika dilihat debit pada
kondisi ekstrim, maka dapat terlihat batas nilai debit maksimum mengelami penurunan dibandingkan dengan kondisi sekarang. Sedangkan batas nilai
minimum, Q1, rata-rata dan median mengalami penurunan pada periode tahun 2011-2030 dan kembali naik pada periode 2031-2050, dimana kondisi paling
rendah terjadi pada periode tahun 2071-2090.
Chen dan kawan-kawan 2008 melakukan analisis simulasi perubahan iklim terhadap debit di sungai Bosten, dimana debit meningkat sebesar 7-25
hanya dengan meningkatnya suhu 1-3
o
C. Sedangkan kenaikan curah hujan tahunan 5-25 akan meningkatkan debit sebesar 1,4-11 dari kondisi
sebenarnya. Pengaruh suhu dan curah hujan terhadap debit bervariasi berdasarkan musim, dimana pengaruh terbesar terjadi pada musim kemarau. Sebagaimana
hasil yang didapat, debit meningkat sebesar 11-62 pada saat suhu dimusim kemarau meningkat 1-3
o
C, sedangkan pada musim hujan hanya mencapai 3-10 dengan kenaikan suhu yang sama pada saat musim hujan. Peningkatan juga
berbeda saat musim kemarau dan musim hujan untuk pengingkatan curah hujan sebesar 5-25, debit meningkat sebesar 2,7-21 saat musim kemarau dan 0,2-
0,8 saat musim hujan.
Perbedaan debit hasil simulasi SWAT diakibatkan perubahan iklim dan penggunaan lahan dapat dilihat dari perbedaan parameter-parameter distribusi
datanya Tabel 20.
Tabel 20. Parameter-parameter sebaran Gamma 3 parameter distribusi debit hasil simulasi
Skenario Parameter sebaran Gamma
Periode Iklim Penggunaan lahan
Bentuk Skala
Lokasi
1991-2010 2000
1.029 87.98
0.679 2010
1.018 89.00
0.669 2025
1.013 89.54
0.711
2011-2030 2000
0.966 92.88
0.575 2010
0.959 93.63
0.559 2025
0.954 94.23
0.603
2031-2050 2000
1.074 84.50
1.090 2010
1.057 85.93
1.138 2025
1.055 86.22
1.126
2051-2070 2000
1.023 93.23
0.644 2010
1.017 93.94
0.631 2025
1.014 94.30
0.648
2071-2090 2000
0.909 98.09
0.329 2010
0.902 99.03
0.319 2025
0.895 99.82
0.336
45 Analisis secara statistik menggunakan distribusi gamma 3 parameter untuk
melihat perbedaan distribusi debit hasil simulasi untuk masing-masing skenario. Parameter skala tertinggi adalah pada penggunaan lahan tahun 2025 untuk periode
tahun 2071-2090 99,82, hal ini disebabkan pada kondisi tersebut sebaran hutan di DAS Citarum Hulu yang sudah banyak berubah menjadi penggunaan lahan
lainnya. Sehingga debit hasil simulasi banyak pada nilai-nilai ekstrim tinggi yang menyebabkan peluang banjir semakin tinggi dan ekstrim rendah yang
menyebabkan peluang kekeringan juga tinggi.
Berdasarkan parameter bentuk skala dapat dilihat keberagaman antara masing-masing skenario dengan menggunakan perhitungan Rancangan Acak
Kelompok RAK dengan selang kepercayaan 95, sehingga dihasilkan tabel sidik ragam untuk parameter bentuk dan skala.
Hasil perhitungan RAK untuk parameter bentuk, didapat nilai p_value lebih kecil dari n
ilai α = 0.05 atau dapat dinyatakan bahwa pengaruh periode iklim dan penggunaan lahan berbeda nyata antara masing-masing skenario terhadap
debit yang dihasilkan Tabel 21.
Tabel 21. Sidik ragam pengaruh perubahan iklim dan penggunaan lahan terhadap parameter bentuk
Kategori JK
Db KT
Fhitung p-value
F tabel Periode Iklim
0.04649 4
0.01162 1766.781
8.17E-12 3.84
Penggunaan Lahan 0.00051
2 0.00026
39.277 7.30E-05
4.46
Error 0.00001
8 0.0000066
Total 0.04706
14
Hasil perhitungan RAK untuk parameter skala juga menyatakan bahwa pengaruh perubahan iklim dan penggunaan lahan juga berbeda nyata antara
masing-masing skenario terhadap debit yang dihasilkan Tabel 22, hal ini dilihat dari nilai p_value yang lebih kecil d
ari nilai α = 0.05.
Tabel 22. Sidik ragam pengaruh perubahan iklim dan penggunaan lahan terhadap parameter skala
Kategori JK
Db KT
Fhitung p-value
F tabel Periode Iklim
318.0295 4 79.5074
2383.91 2.47E-12
3.84 Penggunaan Lahan
5.692253 2
2.8461 85.34
4.02E-06 4.46
Error 0.266813
8 0.0333
Total 323.9886
14
Uji beda nyata juga dilakukan untuk masing-masing periode iklim terhadap parameter bentuk dari debit hasil simulasi, pengujian dilakukan dengan
metode uji Duncan. Sehingga dari hasil pengujian tersebut dapat dilihat pengaruh masing-masing periode iklim terhadap parameter bentuk hasil simulasi berbeda
nyata dan dalam proses perhitungan pengaruh penggunaa lahan dihilangkan atau
46
No Perlakuan Rataan a
b c
d e
Notasi 5 2071-2090
0.902 0.902 a
2 2011-2030 0.960
0.960 b
4 2051-2070 1.018
1.018 c
1 1991-2010 1.020
1.020 d
3 2031-2050 1.062
1.062 e
No Perlakuan Rataan a
b c
d e
Notasi 3 2031-2050
85.550 85.550 a
1 1991-2010 88.840
88.840 b
2 2011-2030 93.580
93.580 c
4 2051-2070 93.823
93.823 d
5 2071-2090 98.980
98.980 e
dijadikan sebagai kondisi ulangan perlakuan. Hasil uji Duncan untuk parameter bentuk dan skala dapat dilihat pada tabel 23 dan 24.
Pada perhitungan uji Duncan dihitung rata-rata dari masing parameter bentuk dan skala untuk setiap perlakukan periode iklim, kemudian dihitung
perbedaan dari masing-masing nilai rata-rata tersebut setelah diurutkan terlebih dahulu. Melihat nilai rata-rata dari masing-masing periode yang sama dan yang
berbeda dengan cara membandingan nilai rata-rata tersebut dengan nilai rentang t
studen
nyata terkecil R
p
dengan menggunakan persamaan:
dimana: R
p
= nilai rentang t
studen
nyata terkecil r
α
= nilai selang kepercayaan yang digunakan f = derajat bebas p = banyaknya perlakukan
b = banyaknya ulangan Pengaruh perubahan iklim terhadap parameter bentuk dari hasil uji Duncan
yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pengaruh perlakuan periode iklim berbeda nyata untuk masing-masing parameter bentuk dari debit hasil simulasi
tabel 23.
Tabel 23. Hasil Uji Duncan pengaruh perubahan iklim terhadap parameter bentuk
catatan: = perbandingan dengan peringkat berikutnya = pemberian notasi baru pindah kolom berikutnya
Pengaruh perubahan iklim terhadap parameter bentuk dari hasil uji Duncan yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pengaruh perlakuan periode iklim
berbeda nyata untuk masing-masing parameter skala dari debit hasil simulasi tabel 24.
Tabel 24. Hasil Uji Duncan pengaruh perubahan iklim terhadap parameter bentuk
catatan: = perbandingan dengan peringkat berikutnya = pemberian notasi baru pindah kolom berikutnya
47
4.6. Perubahan Peluang Distribusi Debit Yang Menyebabkan Banjir
