Pengembangan Modul Padi Sawah untuk Analisis Hasil Air (Water Yield) menggunakan SWAT

Transkripsi

1 Lampiran 6 Artikel no.1 Prosiding Seminar Nasional PERTETA 2015 Pengembangan Modul Padi Sawah untuk Analisis Hasil Air (Water Yield) menggunakan SWAT Asep Sapei 1*, Yuli Suharnoto 1, Sutoyo 1 dan Eri Stiyanto 2 1 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan-Fakultas Teknologi Pertanian-Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor Program Magister Teknik Sipil dan Lingkungan-Fakultas Teknologi Pertanian-Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, Bogor *Penulis Korespondensi, asep_sapei@yahoo.com ABSTRAK SWAT (Soil and Water Assessment Tools) adalah model yang dikembangkan di Amerika yang digunakan untuk menganalisis pengaruh manajemen lahan terhadap hasil air (water yield), sedimentasi dan kualitas air di suatu Daerah Aliran Sungai (DAS). SWAT telah digunakan dan diterapkan pada berbagai belahan dunia. Namun untuk penggunaan di Asia, khususnya di Indonesia, dimana pengelolaan air untuk tanaman padi berbeda dengan di Amerika, modul yang ada pada SWAT sekarang ini perlu disesuaikan dengan kondisi pengairan padi sawah (paddy field). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul tanaman padi yang sesuai dengan pengelolaan sawah di Indonesia. Modul tanaman padi sawah dikembangkan dengan membuat modifikasi modul pot hole pada source code program SWAT. Pengujian modul dilakukan pada Sub DAS Cisadane Hulu. Keywords: SWAT, DAS, sawah, hasil air (water yield) 52

2 PENDAHULUAN SWAT (Soil and Water Assessment Tools) merupakan model yang dikembangkan di Amerika yang digunakan untuk menganalisis pengaruh manajemen lahan terhadap debit, sedimentasi dan kualitas air di suatu Daerah Aliran Sungai (DAS). SWAT juga telah banyak digunakan di Asia untuk mengkaji dampak penggunaan lahan, termasuk persawahan, terhadap debit dan sedimentasi. Namun perhitungan mengenai neraca air (water balance) yang ada di SWAT untuk tanaman padi masih disamakan dengan tanaman lainnya, yaitu menggunakan metode SCS (Soil Conservation Service). Hal ini belum menggambarkan kondisi sesungguhnya, dimana penggunaan air untuk padi sawah di Indonesia berbeda dengan padi di Amerika. Kang et al. (2006) telah mengembangkan algoritma yang memperhitungkan perkolasi pada genangan air di sawah. Xie and Cui (2011) telah mengembangkan algoritma untuk padi sawah terkait kedalaman penggenangan. Watanabe et al. (2013) telah membahas penggunaan dua pendekatan untuk memasukkan pengaruh padi sawah pada SWAT, yaitu dengan menggunakan curve number (CN) untuk melihat response limpasan terhadap hujan dan menggunakan penggenangan. Sakaguchi et al. (2014) mengembangkan modul padi sawah dari modul pothole yang tersedia di SWAT yang diperuntukan bagi padi sawah di Jepang. DAS Cisadane merupakan salah satu DAS yang melewati beberapa wilayah administrasi, yaitu Kabupaten Bogor, Kotamadya Bogor, Kota Administrasi Depok, Kabupaten Tangerang Selatan dan Kota Tangerang. Kondisi DAS Cisadane saat ini sangat mengkhawatirkan antara lain karena fluktuasi debit yang tinggi antara musim penghujan dengan musim kemarau, dan tingkat sedimentasi yang tinggi. Kondisi tersebut diakibatkan oleh pertumbuhan populasi yang diiringi pertumbuhan kawasan ekonomi dan industri. Proporsi lahan sawah di DAS Cisadane cukup luas, sebagai contoh luas sawah di Sub-DAS Cisadane Hulu (outlet Batu Beulah) mencapai 18,086 Ha (21.21 % dari luas total Sub-DAS Cisadane Hulu). Analisis alternatif perencanaan pengelolaan DAS Cisadane menggunakan SWAT telah dilakukan oleh Junaidi (2009). Penelitian ini bertujuan mengembangkan modul padi sawah untuk memprediksi hasil air (water yield) menggunakan program Soil and Water Assesment Tools (SWAT) yang sesuai dengan kondisi sawah di Indonesia dengan mengambil kasus Sub-DAS Cisadane Hulu. 53

3 METODOLOGI Lokasi penelitian adalah Sub-DAS Cisadane Hulu dengan outlet di Batu Beulah. Luas sawah pada sub-das ini sebesar Ha (21.21 % dari luas total Sub-DAS Cisadane Hulu), seperti pada Gambar 1. Analisis pemodelan dan simulasinya akan dilaksanakan di Laboratorium Komputasi, Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Penelitian dilakukan mulai bulan Maret sampai bulan November Gambar 1. Sub-DAS Cisadane Hulu Bahan dan peralatan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: data iklim, data curah hujan, data debit air, peta tata guna lahan, peta rupa bumi, peta tanah, Digital elevation model (DEM) dan komputer. Perangkat lunak yang digunakan adalah Map Window 4.8.8, MWSWAT 2012 rev 627 dan SWAT CUP 2012 ver Modul padi sawah dikembangkan dari modul pothole untuk sawah (Gambar 2) dengan tata letak plot-to-plot yang merupakan tata letak umum sawah-sawah di Indonesia (Gambar 3). Gambar 2. Perbedaan pothole dan sawah (Sakaguchi et al., 2014) 54

4 Gambar 3. Tata letak sawah plot-to-plot Tahapan penelitian adalah seperti pada Gambar 4. Pengumpulan Data: Iklim, hujan, debit, tata guna lahan, tanah, DEM Modul pothole Modifikasi modul pothole menjadi modul sawah Simulasi SWAT: - Tanpa sawah - sawah berupa pothole Integrasi modul ke SWAT Simulasi SWAT terintegrasi modul sawah Hasil air/debit Hasil air/debit Gambar 4. Tahapan penelitian Makalah ini baru menyajikan proses sampai simulasi SWAT tanpa sawah dan dengan sawah berupa pothole. 55

5 HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Sub-DAS Cisadane Hulu DAS Cisadane merupakan salah satu DAS yang di prioritaskan berdasarkan SK.328/Menhut II/2009 tentang penetapan daerah aliran sungai prioritas dalam rangka RPJM dari total 108 seluruh Indonesia dan 30 DAS yang ada di Pulau Jawa. Kondisi iklim pada sub DAS Cisadane secara umum dapat dilihat pada Tabel 1 data iklim dihitung berdasarkan tahun ima Stasiun Dramaga, PS Jaya, Cihideung, Kracak dan Empang dari ( ). Table 1 Iklim Sub-DAS Cisadane Hulu Bulan CH (mm) Suhu ( C) RH (%) Radiasi (MJ/m²) Kec. Angin (m/s) Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Sumber : BMKG Dramaga (Badan Metereologi Klimatologi dan Geofisika) Karakteristik tanah di Sub DAS Cisadane hulu telah diklasifikasikan penelitian sebelumnya oleh Wina (2010) kedalam 11 jenis tanah disajikan pada Tabel 2. Pada umumnya jenis tanah di bagian Sub-DAS Cisadane hulu bertekstur lempung, lempung liat berpasir, lempung berliat, dan liat berdebu.selain itu di wilayah ini kedalaman solum tanah cukup dalam uji lapang yang dilakukan hanya sampai 1,75 m. Sebaran jenis tanah dapat dilihat pada Gambar 5. Table 2 Karakterik tanah Sub DAS Cisadane Hulu Jenis Tanah Luas (ha) Persentasi dari DAS (%) Kompleks Latosol Merah Kekuningan latosol coklat p Kompleks Latosol Merah kekuningan latosol coklat k Andosol coklat kekuningan Kompleks regosol kelabu & litosol Asosiasi Latosol coklat&regosol kelabu Asosiasi Aluvial coklat

6 Podsolik merah Latosol coklat Kompleks rensina litosol dan brown forest soil Asosiasi andosol coklat & regosol coklat Asosiasi latosol coklat kemerahan & latosol coklat Gambar 5 Jenis Tanah Sub - DAS Cisadane Hulu Sumber : PULITTANAK Jenis tutupan lahan dikelompokkan menjadi 11 seperti yang disajikan pada Gambar 6. sedangkan kelerengan lahan dikifikasikan menjadi 5 yaitu 0 3; 3 8; 8 15; 15 25; 25 45; dan > 45 seperti pada Gambar 7 berikut. Gambar 6 Tutupan Lahan Sub - DAS Cisadane Hulu Sumber : BP DAS Ciliwung Cisadane 57

7 Gambar 7 Kelerengan Lahan Sub - DAS Cisadane Hulu Sumber : BP DAS Ciliwung Cisadane Hasil Simulasi SWAT Hasil simulasi awal SWAT terhadap modul padi upland/lahan kering yang dilakukan untuk tahun dari data harian diperoleh nilai evaluasi model R 2 dan efisiensi Nash-Sutcliffe (NSE) sebesar dan dengan debit rata rata m 3 /s, sedangkan untuk pothole NSE sebesar dan R dengan debit m 3 /s. Untuk hasil simulasi periode bulanan sebelum kalibrasi untuk padi upland/lahan kering nilai NSE sebesar dan R , sedangkan pothole didapat nilai NSE dan R Dengan demikian perubahan modul padi mempengaruhi hasil dari simulasi SWAT, tetapi hasil nilai evaluasi masih sangat jauh dari yang diharapkan. Gambar 8 menunjukan hidrograf simulasi dan observasi sebelum dilakukan kalibrasi untuk bulanan dan Gambar 9 untuk data harian berikut. Gambar 8 Debit hasil simulasi bulanan sebelum kalibrasi 58

8 Gambar 9 Debit hasil simulasi harian sebelum kalibrasi Kalibrasi dan Validasi Nilai sebaran debit simulasi jika dibandingkan dengan observasi memiliki nilai evaluasi model yang sangat kurang untuk output sebuah model. Dengan memanfaatkan SWAT CUP sebagai software penkung untuk mengkalibrasi dan validasi dari hasil simulasi untuk mendapatkan nilai evaluasi model yang sesuai harapan dan bernilai baik menurut standar yang berlaku. Nilai kalibrasi periode harian untuk pada lahan kering di dapat nilai efisiensi Nash-Sutcliffe (NSE) 0.42 dan R dengan P-faktor dan R-faktor 0.76 dan 1.75 serta trend debit 0.01 m 3 /s m 3 /s setelah melakukan iterasi sebayak 4 kali seperti yang disajikan pada Gambar 10. Sedangkan untuk pothole memiliki nilai yang lebih baik dan iterasi yang lebih cepat yaitu nilai NSE 0.45 dan R dengan P- faktor 0.80 dan R-faktor 1.73 memiliki trend debit 0.01 m 3 /s m 3 /s dengan melakukan iterasi sebanyak 4 kali, disajikan pada Gambar 11. Untuk nilai kalibrasi periode bulanan pada lahan kering di dapat nilai efisiensi Nash- Sutcliffe (NSE) 0.52 dan R dengan P-faktor dan R-faktor 0.83 dan 1.60 trend debit mulai dari m 3 /s m 3 /s setelah melakukan iterasi 5 kali seperti yang disajikan pada Gambar 12. Sedangkan untuk pothole NSE 0.63 dan R dengan P-faktor 0.78 dan R-faktor 1.24 memiliki trend debit m 3 /s m 3 /s dengan melakukan iterasi 5 kali, disajikan pada Gambar 13. Setelah dilakukan proses kalibrasi didapatkan nilai yang cukup memuaskan untuk sebuah hasil model. Kemudian untuk menguji nilai setiap parameter yang telah tetapkan maka dilakukan validasi untuk tahun Untuk data periode harian padi lahan kering didapat nilai NSE dan R dengan P-faktor dan R-faktor 0.79 dan 1.75 trend debit mulai dari 23.1 m 3 /s m 3 /s seperti yang disajikan pada Gambar 14. Sedangkan untuk pothole NSE dan R dengan P-faktor 0.80 dan R- faktor 1.20 memiliki trend debit 23.1 m 3 /s m 3 /s, disajikan pada Gambar 15. Validasi periode bulanan lahan padi kering didapat nilai NSE dan R dengan P-faktor dan R-faktor 0.80 dan 1.24 trend debit mulai dari m 3 /s m 3 /s, 59

9 untuk pothole NSE dan R dengan P-faktor 0.82 dan R-faktor 1.60 memiliki trend debit m 3 /s m 3 /s tersaji pada Gambar 16 dan 17. Gambar 10 Fluktuasi debit hasil kalibrasi periode harian padi lahan kering/upland Gambar 11 Fluktuasi debit hasil kalibrasi periode harian padi pothole 60

10 Gambar 12 Fluktuasi debit hasil kalibrasi periode bulanan padi lahan kering/upland Gambar 13 Fluktuasi debit hasil kalibrasi periode bulanan padi padi pothole Gambar 14 Fluktuasi debit hasil validasi periode harian padi lahan kering/upland Gambar 15 Fluktuasi debit hasil validasi periode harian padi pothole 61

11 Gambar 16 Fluktuasi debit hasil validasi periode bulanan padi lahan kering/upland Gambar 17 Fluktuasi debit hasil validasi periode bulanan padi padi pothole Berdasarkan hasil evaluasi kalibrasi dan validasi modul pothole lebih unggul dibandingkdengan modul upland hal ini dikarenakan formulasi yang terjadi dimasing masing dul telah berbeda. Parameter digunakanlam proses optimasi model disajikan pada Tabel 3 berikut. Table 3 Parameter Kalibrasi dan Validasi N o Parameter Definisi Fit Min Max 1 V CN2.mgt SCS curve number V ALPHA_BF.gw 3 V GW_DELAY.gw 4 V GWQMN.gw 5 V GW_REVAP.gw 6 V ESCO.hru 7 V CH_K2.rte Faktor alfa untuk aliran permukaan (hari) Perlambatan aliran bawah tanah (hari) Kedalaman ambang air pada akuifer dangkal yang dibutuhkan agar terjadi arus balik (mm) Koefisien "revap" air bawah tanah Faktor pergantian evaporasi tanah Konduktivitas hidrolik efektif pada saluran utama (mm/hari)

12 8 9 V ALPHA_BNK.rt e R SOL_AWC(..).so l 10 R SOL_K(..).sol 11 R SOL_BD(..).sol 12 V OV_N.hru 13 R SURLAG.bsn 14 V REVAPMN.gw 15 V GWHT.gw 16 V SHALLST.gw 17 V DEEPST.gw 18 V GW_SPYLD.gw 19 R SOL_ZMX.sol 20 R SOL_CRK.sol 21 V SLSUBBSN.hru Aliran resesi konstan atau resesi proporsional pada tepi sungai Kapasitas air pada lapisan tanah (mm) Konduktivitas hidrolik saat jenuh (mm/hari) moist bulk density (Mg/m³ atau g/cm³) Nilai manning "n" untuk aliran overland Koefisien lag aliran limpasan permukaan Kedalaman ambang air pada akuifer dangkal agar perkolasi mencapai akuifer dalam (mm) Jumlah air awal pada groundwater Jumlah air awal pada aquifer dangkal Jumlah air awal pada aquifer dalam Kapasitas lapang akuifer dangkal (m³/m³) Kedalaman ruting maksimum pada tanah (mm) Potensial volume retakan pada profil tanah Panjang kemiringan ratarata (m) V HRU_SLP.hru Kemiringan rata-rata (m/m) R LAT_TTIME.hru 24 R SLSOIL.hru 25 V EPCO.hru Waktu pegaliran aliran lateral (hari) Panjang kemiringan aliran bawah permukaan lateral (m) Faktor pergantian terusan tanaman

13 UCAPAN TERIMA KASIH Penulis mengucapkan terima kasih kepada DIKTI yang telah memberikan dana penelitian melalui Program Penelitian Unggulan sesuai mandat Divisi (PUD) kontrak no. 689/IT3.11/PL/2015.o DAFTAR PUSTAKA Junaidi, E Kajian Berbagai Alternatif Perencanaan Pengelolaan DAS Cisadane Menggunanakan Model SWAT [tesis]. Bogor(ID): InstitutPertanian Bogor. Kang MS, Park SW, Lee JJ, Yoo KH, Applying SWAT for TMDL Programs to A Small Watershed Containing Rice Paddy Fields. J. Agric. Water Manage. 79 (1), Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, Williams JR, King KW, Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2000: TR-191. Texas Water Resources Institute, College Station, TX. Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, Srinivasan R, Williams JR Soil and Water Assessment Tool, Theorical Documentation Version Grassland Soil and Water Research Laboratory, Agricultural Research Service, Blackland Research Center- Texas Agricultural Experiment Station. USA Sakaguchi A, Eguchi S, Kato T, Kasuya M, Ono K, Miyata A, Tase N Development and Evaluation of A Paddy Module for Improving Hydrological Simulasion in SWAT. J. Agric. Water Manage. 137, Xie X, Cui Y Development and Test of SWAT for Modeling Hydro-logical Processes in Irrigation Districts with Paddy Rice. J. Hydrol. 396,