78 tersebut, maka hasil kalibrasi yang dibahas dalam kajian ini adalah hasil kalibrasi
terhadap parameter BOD, senyawa AOX dan Logam Cr seperti yang disajikan pada Gambar 5.22
Kalibrasi terhadap debit dilakukan terlebih dahulu sebelum kalibrasi parameter lain. Proses kalibrasi ini secara umum dilakukan dengan mengestimasi
parameter debit hasil perhitungan model dengan kondisi eksisting pada tempat tempat tertentu.
Kalibrasi debit lebih ke arah water balance yang memperhitungkan penambahan danatau pengurangan dengan menambahkan debit incremental atau
debit aliran yang masuk secara random dari samping-samping sungai baik air permukaan atau ground water seepage BLK 2004. Hasil kalibrasi debit Gambar
5.22a memperlihatkan hasil yang cukup baik dengan tingkat kehandalan di atas 90 R
2
= 0.9991; p 0.01, artinya model terkalibrasi bermakna tinggi. Pada saat melakukan kalibrasi parameter BOD, hal yang harus diperhatikan
adalah koefisien decay BOD, reaerasi, settling BOD dan kebutuhan oksigen dasar sungai, yang mana penghitungan parameter kinetik model dimulai dari hasil
besaran laboratorium untuk masing-masing ruas sungainya. Kalibrasi yang dilakukan terhadap parameter BOD Gambar 5.22b menunjukkan hasil yang
baik, mencapai tingkat kehandalan lebih dari 90 R
2
= 0.9565; p 0.01 yang artinya model untuk parameter ini terkalibrasi bermakna tinggi. Begitupun
kalibrasi yang dilakukan pada parameter untuk senyawa AOX dan logam Cr
10 20
30 40
50 60
70 80
5 10
15 20
25 30
B OD
m g
L
Jarak km b
Model Pengukuran
Q : 14.55 m
3
dtk
R
2
: 0.9565 5
10
15 20
25
10 20
30 40
D eb
it m
3
d tk
Jarak km a
Model Pengukuran
R
2
: 0.9991
10 20
30 40
50 60
70
10 20
30
C r
m g
L
Jarak km d
Pengukuran Model
R
2
: 0.991 Q : 14.55 m
3
dtk
20 40
60 80
100 120
140
5 10
15 20
25 30
A O
X m
g L
Jarak km c
Model Pengukuran
Q : 14.55 m
3
dtk
R
2
: 0.9283
Gambar 5.22 Grafik Kalibrasi a Debit, b BOD, c senyawa AOX dan d
logam Cr
79 menunjukkan hasil yang baik, R
2
= 0.9283; p 0.01 untuk AOX dan R
2
= 0.991; p 0.01 Untuk Cr Gambar 5.22c dan 5.22d.
Hasil kalibrasi secara keseluruhan terhadap debit, parameter BOD, AOX dan Cr menunjukkan bahwa terdapat kesesuain trend yang cukup baik antara data
hasil perhitungan model dan hasil pengukuran di lapangan dari hulu ke hilir, sehingga model dapat digunakan untuk melakukan pengembangan berbagai
skenario simulasi selanjutnya.
d. Simulasi Daya Tampung Beban Pencemaran BOD
Salah satu aplikasi model kualitas air adalah untuk menghitung daya tampung beban pencemaran DTBP. Model kualitas air Streeter
– Phelps hanya dapat digunakan untuk meramal pengaruh sumber polusi yang berasal dari sumber
polusi tunggal. Namun pada kenyataannya dilapangan terdapat banyak sumber polusi yang bersifat terpusat maupun tersebar di sungai, sehingga metode Streeter
– Phelps sulit diaplikasikan. Diperlukan suatu model kualitas air yang komprehensif untuk dapat mendekati besarnya daya tampung beban pencemaran
pada suatu sungai. Model kualitas air WASP dipilih untuk menghitung besarnya DTBP karena lebih fleksibel dan data yang tersedia pada aspek hidrologi dan
hidrolika DAS Ciujung .
1 Simulasi Kualitas Air Sungai Berdasarkan Parameter BOD pada
berbagai Debit
Konsentrasi BOD eksisting disimulasikan pada berbagai debit andalan dan dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai kelas I sampai IV seperti
yang ditetapkan PP nomor 82 tahun 2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air Gambar 5.23.
Gambar 5.23 Nilai BOD hasil simulasi pada berbagai debit andalan Hasil simulasi pada Gambar 5.23 memperlihatkan bahwa semakin besar
debit sungai, maka nilai BOD semakin menurun. Nilai rata-rata BOD di Sungai Ciujung pada debit andalan minimum 1.9 m
3
detik adalah 24.14
10 20
30 40
50 60
70
80
90
BO D
m g
L
Lokasi
Agst, Q 1.9 m3det Sep, Q 2.0 m3det
Juli, Q 2.4 m3det Juni, Q 4 m3det
Des, Q 8.5 m3det Okt, Q 11.2 m3det
Apr Mei, Q 12.2 m3det Nov, Q 18.9 m3det
Mar, Q 26.4 m3det Jan, Q 29.4 m3det
Feb, Q 29.9 m3det BML I
BML II BML III
BML IV
80 mgL dan pada debit andalan maksimum 29.9 m
3
detik adalah 8.23 mgL. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan debit di sungai sangat berpengaruh
terhadap penurunan nilai BOD, yang mana penurunan nilai BOD pada musim hujan mencapai 193.2 dari musim kemarau.
2 Simulasi DTBP BOD pada Debit Minimum
Sungai Ciujung mengalami debit andalan minimum pada bulan Agustus sebesar 1.9 m
3
detik. Debit andalan tersebut dihitung dari debit harian perbulan selama 15 tahun pada probabilitas 80. Debit ini selanjutnya
disebut sebagai debit minimum dan digunakan dalam simulasi untuk mendapatkan nilai BOD sepanjang Sungai Ciujung pada kondisi debit
minimum Gambar 5.24.
Hasil simulasi pada debit minimum nampak bahwa nilai BOD yang memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II adalah sepanjang 4.25 km di
bagian hulu Cijeruk 1 dan Cijeruk 2. Nilai BOD dari hasil simulasi ini selanjutnya digunakan untuk menetapkan beban pencemaran dan daya
tampung beban pencemaran, hasilnya tercantum dalam Tabel 5.10.
Gambar 5.24 Nilai BOD pada debit minimum, BML : baku mutu lingkungan
BP BOD Sungai Ciujung pada debit minimumnya berkisar antara 220 kghari
– 13,184 kghari, sedangkan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I, II, III
dan IV berturut-turut adalah 328 kghari, 492 kghari, 949 kghari dan 1,970 kghari. Jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I dan II,
lokasi Sungai Ciujung yang memiliki DTBP adalah sepanjang 4.25 km Cijeruk 2 dan Cijeruk 1 dengan DTBP rata-rata di lokasi tersebut 80 kghari untuk sungai
kelas I dan 244 kghari untuk sungai kelas II. Lokasi yang memenuhi kelas III terdapat di lokasi Nagara sampai Kamaruton 2 kecuali kragilan 1 sepanjang 11.75
km dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 2,376 kghari. Sementara jika dibandingkan dengan BP sungai kelas IV, lokasi yang memiliki DTBP sepanjang
10 20
30 40
50 60
70
80
90
BOD m
g L
Lokasi
[BOD] BML I
BML II BML III
BML IV
Q : 1.9 m
3
dtk