STUDI PENENTUAN DAYA TAMPUNG BEBAN
PENCEMARAN HILIR SUNGAI MUSI RUAS PULOKERTO – PT.
BADJA BARU KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN
APLIKASI QUAL2KW
Handayani Lestari1, Riyanto Haribowo2, Emma Yuliani2 1)Mahasiswa Sarjana Teknik Pengairan Universitas Brawijaya
2)Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
Teknik Pengairan Universitas Brawijaya-Malang, Jawa Timur, Indonesia
Jalan MT. Haryono 167 Malang 65145, Indonesia
e-mail: [email protected]
ABSTRAK
Objek pada penelitian ini adalah Sungai Musi, yang terletak di Kota Palembang, Sumatera Selatan,
merupakan salah satu sungai terpanjang dan terbesar di Indonesia. Kondisi kualitas air di sungai ini harus
diperhatikan karena tingginya permintaan tidak seimbang dengan kualitas air yang baik. Jadi, tujuan dari
penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai kapasitas beban pencemaran, yang berguna untuk pertimbangan
pemerintah terhadap kebijakan peningkatan kualitas air. QUAL2KW digunakan sebagai aplikasi untuk
menghitung kapasitas pencemaran yang masuk ke masing-masing segmen sungai. Ada 3 skenario dalam
penelitian ini, simulasi 1 adalah model yang dikalibrasi, simulasi 2 adalah maksimum kondisi beban polutan,
dan simulasi 3 adalah minimum kondisi beban polutan. Nilai kapasitas beban polutan diperoleh dari selisih
antara simulasi 2 dan simulasi 3. Hasilnya menunjukkan bahwa kapasitas beban pencemaran di Sungai Musi
(khususnya segmen Pulokerto - PT Baja Baru) pada tahun 2016 berurutan 12.948 kgDO/hari, 25.205
kgBOD5/hari, 3.207 kgNH3-N/hari, 642 kgPO4/ hari.
Kata Kunci: Kualitas Air, QUAL2Kw, Daya Tampung Beban Pencemaran, Sungai Musi.
ABSTRACT
The Object of this research is a river named Musi, located in Palembang City, South of Sumatera,
which is one of the longest and the biggest river in Indonesia. The condition of water quality in this river
must be concerned because the high demand is not balanced with a good water quality. So, the aim of this
study is to determine the value of the pollution load capacity, which is useful for consideration to government
on water quality improvement policy. QUAL2Kw is used as an application to calculate the pollution capacity
which entered to each river segment. There are 3 scenarios in this study, simulation 1 is calibrated model,
simulation 2 is maximum of pollutant load condition, and simulation 3 is minimum of pollutant load
condition. The value of pollutant load capacity is obtained from the difference between simulation 2 and
simulation 3. The results show that the pollution load capacity on Musi River (particularly segment Pulokerto
– PT. Baja Baru) in 2016 sequentially 12.948 kgDO/day, 25.205 kgBOD5/day, 3.207 kgNH3-N/day, 642 kg
PO4/day.
Keywords : Water Quality, QUAL2Kw, The Pollution Load Capacity, Musi River.
PENDAHULUAN
Sungai Musi merupakan salah satu
sungai utama di Sumatera Selatan dan
banyak digunakan untuk memenuhi
kebutuhan masyarakat Palembang.
Sepanjang sungai dengan panjang 750
km dan lebar 300 meter berdiri sejumlah
industri seperti PT. Hevea MK II, PT.
Badja Baru dan masih banyak lagi.
Seiring berjalannya waktu, jumlah
penduduk di Kota Palembang telah
meningkat, sekitar 1,5 juta orang, berarti
kebutuhan air bersih sekitar 1,9 juta/l/
orang / hari. Faktanya, 70% air di Sungai
Musi terkontaminasi limbah rumah
tangga, dan 30% lainnya terkontaminasi
oleh limbah industri (Menteri
Lingkungan Hidup, 2016). Perubahan
penggunaan lahan di sekitar perbatasan
sungai Musi yang mempengaruhi kondisi
kualitas air sungai itu sendiri. Keadaan
ini menimbulkan kekhawatiran tentang
penurunan kualitas air, mengingat
penggunaan dan pemanfaatan sungai ini
begitu tinggi. Oleh karena itu,
perhitungan kapasitas beban pencemaran
diperlukan untuk untuk pertimbangan
pengelolaan perbaikan kualitas air pada
kebijakan pemerintah berikutnya.
Langkah pertama untuk menentukan nilai
kapasitas beban pencemaran adalah
mengumpulkan data kualitas air, data
hidrolika, dan efluen yang menuju ke
sungai. Selanjutnya adalah memasukkan
data ke lembar kerja QUAL2Kw. Hasil
dari langkah ini adalah model dalam
bentuk grafis. Kemudian model harus
dikalibrasi dengan trial and error nilai
koefisien (Brown, 1987). Berdasarkan
permasalahan di atas, tujuan dari
penelitian ini adalah untuk mengetahui
nilai kapasitas beban pencemaran.
METODOLOGI
Metode penentuan kapasitas beban
pencemaran dalam penelitian ini adalah
metode komputasi dengan menggunakan
program QUAL2KW. Data sekunder
dikumpulkan meliputi peta, data kualitas
air sungai, kondisi hidrolik sungai,
sumber titik kualitas air, populasi Kota
Palembang dan kondisi meteorologi. Data
kualitas air, peta, kondisi sungai hidrolik,
sumber kualitas air diperoleh dari Dinas
Sanitasi dan Lingkungan. Sedangkan data
populasi Kota Palembang diperoleh dari
Badan Pusat Statistik. Langkah
selanjutnya adalah menentukan segmen.
Setelah segmen tersebut tercapai, data
yang telah diperoleh kemudian
dimasukkan ke dalam program
QUAL2Kw untuk formasi model.
Gambar 1. Lokasi Wilayah Studi
Sumber: Google Earth (2016)
Data – Data Penelitian
1. Data peta wilayah Sungai Musi Ruas
Palembang yang didapat dari
BAPEDA Kota Palembang.
2. Data parameter kualitas air meliputi
DO, BOD5, COD, NH3-N. dan PO4
pada empat titik lokasi studi yaitu
Pulokerto, PT. Hevea MK II,
Jembatan Musi II, dan PT. Badja
Baru.
3. Data klimatologi seperti kecepatan
angina, suhu, dan tutupan awan dari
BMKG Kota Palembang.
4. Data hidrolik seperti debit sungai,
kedalaman sungai, dan kecepatan
aliran sungai.
Langkah – Langkah Studi
Adapun langkah-langkah studi dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Data yang telah terkumpul akan
dianalisis sesuai dengan input data
pada worksheet QUAL2Kw yakni
berupa data klimatologi, data profil
sungai, data debit dan kualitas air
sungai, serta data debit dan kualitas
air limbah.
2. Kemudian Pembangunan model yang
meliputi, entry data kualitas air 5
tahun, kemudian penentuan koefisien
model.
3. Simulasi di aplikasi QUAL2Kw dan
perhitungan daya tampung beban
pencemaran dengan menggunakan 4
skenario (Data Eksisting, Beban
Kosong, Beban Penuh, Debit
maksimum dan minimum).
Analisa Penyaringan Data Outlier
Apabila dalam serangkaian data
terdapat pencilan atau outliers, dengan
sendirinya akan menurunkan nilai
koefisien regresi atau korelasinya.
Metode yang digunakan untuk menyaring
data adalah metode Boxplot. Analisa ini
dilakukan untuk membuang data outlier
atau yang merupakan data trend,
mengikuti persamaan berikut ini:
Mild Outlier
lower inner fence: Q1– 1,5(IQR) (1)
upper inner fence: Q3+ 1,5(IQR) (2)
Extreme outlier
lower outer fence: Q1– 3(IQR) (3)
upper outer fence: Q3+ 3(IQR) (4)
IQR = Q3 – Q1 (5)
Dengan:
Q1= kuartil0atas
Q3 = kuartil0bawah
IQR = Selisih Q1 dan Q3
Beban Pencemaran
Beban pencemaran sungai adalah
jumlah suatu unsur pencemar yang
terkandung dalam air sungai. Beban
pencemaran sungai dapat disebabkan oleh
adanya aktivitas industri, pemukiman,
dan pertanian. Beban pencemaran sungai
dapat dihitung dengan menggunakan
rumus (Mitsch & Goesselink, 1993):
BPS = (Cs)j x Qs x f (6)
Keterangan:
BPS = Beban Pencemaran Sungai
(kg/hari)
(Cs)j = kadar terukur sebenarnya unsur
pencemar j (mg/lt)
Qs = debit air sungai (m3/hari)
F = faktor konversi
1 kg
1.000.000 mg x
1000 l
1 m3 x 86.400 detik
= 86,4
Daya Tampung Beban Pencemaran
Daya tampung beban pencemaran
atau sering disebut dengan beban harian
maksimum total (total maximum daily
loads) merupakan kemampuan air pada
suatu sumber air, untuk menerima
masukan beban pencemaran tanpa
mengakibatkan air tersebut menjadi
cemar. Perhitungan daya tampung beban
pencemaran diperlukan untuk
mengendalika zat pencemar yang berasal
dari berbagai sumber pencemar yang
masuk ke dalam sumber air dengan
mempertimbangkan kondisi intrinsik
sumber air dan baku mutu air yang
ditetapkan (Metcalf & Eddy, 2003).
Adapun untuk menghitung nilai daya
tampung beban pencemaran adalah
sebagai berikut :
DTBP = Beban Penuh – Beban
minimum (kg/hari) (7)
Keterangan :
DTBP = Daya Tampung Beban
Pencemaran (kg/hari)
QUAL2Kw
Model QUAL2Kw merupakan
pengembangan dari model QUAL2E
dengan menggunakan bahasa
pemrograman Visual Basic for
Application (VBA) yang dapat dijalankan
dengan program Microsoft Excel. Dalam
penelitian digunakan model QUAL2Kw
versi 5.1. Model ini mampu mensimulasi
parameter kualitas air antara lain
temperatur, conductivity, Inorganic
Solida, Dissolved Oxygen, CBODslow,
CBODfast, Organic Nitrogen, NH4-
Nitrogen, NO3-Nitrogen, Organic
Phosporus, Inorganic Phosporus (SRP),
Phytoplankton, Detritus (POM), (Total
Coliform) Pathogen, Generic Constituent
(COD), Alkalinity, pH (Rusnugroho, A,
2012).
Data yang diperlukan untuk
pemodelan QUAL2Kw adalah :
1. Data Kualitas air di headwater dan
downstream boundary
2. Elevasi sungai dan posisi geografis
3. Panjang sungai, kecepatan aliran,
kedalaman, lebar sungai.
4. Temperatur udara, titik embun,
kecepatan angin, tutupan awan,
tutupan benda lain per reach.
5. Cahaya dan panas
6. Point Source : lokasi, debit, kualitas
air
7. Diffuse Source
8. Data hidrolis, temperatur, kualitas
(rata-rata, min, max) beberapa titik di
sepanjang sungai.
Data di atas di-inputkan ke dalam
program excel di komputer. Setelah
program dijalankan (RUN), akan
diperoleh output yang merupakan hasil
perhitungan berupa tampilan numerik dan
generik.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini akan menganalisis
Sungai Musi dengan panjang kurang
lebih 7,1 km dari hulu (titik Pulokerto)
menuju hilir (titik PT. Badja Baru).
Dalam hal ini, sungai dibagi menjadi
beberapa segmen. Dengan panjang 7,1
km maka sungai dibagi menjadi 3
segmen. Segmentasi pada sungai ini
dilakukan untuk keperluan pemodelan
dan mempermudah dalam penentuan titik
pengambilan data sungai. Pembagian ini
sudah didasarkan pada masukan dari anak
sungai yang ada disepanjang lokasi,
tempat untuk pengambilan sampel,
belokan, perubahan dimensi sungai serta
masukan dari sumber pencemar.
Tabel 1. Pembagian Segmen Sungai Musi
Segmen Kilometer
(dari hilir)
Elevasi
Hulu
(m)
Hilir
(m)
Pulokerto – PT.
Hevea MK II 7,1 – 5,05 4,88 3,96
PT. Hevea MK II –
Jembatan Musi II 5,05 – 2,05 3,96 2,75
Jembatan Musi II –
PT. Badja Baru 2,05 – 0 2,75 2,15
Sumber: Hasil Pengamatan
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa
lokasi studi dibagi menjadi tiga reach
(segmen). Pembagian segmen ini
didasarkan pada titik pengambilan sample
kualitas air yang dilakukan Dinas
LingkungaHidup dan Kebersihan Kota
Palembang.
Kalibrasi Model
Setelah reach dibuat, maka
dilakukan entry data ke dalam komputer
yang meliputi identitas sungai, debit, dan
kualitas hulu identitas reach, sumber
pencemaran point source dan non point
source akan ikut serta menentukan
kualitas air sungai Musi.
Dalam penelitian ini sebelum
melakukan beberapa simulasi kualitas air,
maka model perlu dikalibrasi. Kalibrasi
model dilakukan dengan tujuan data
model mendekati data input yang telah
dimasukkan kedalam program. Hal ini
dikarenakan adanya perbedan waktu dan
variasi data. Kalibrasi model dibagi
menjadi 2 yaitu, kalibrasi data hidrolik
dan kalibrasi data kualitas air.
Trial and error dilakukan dengan uji
coba pada model kalibrasi yang bertujuan
membandingkan data prediksi model
dengan hasil pengamatan. Dengan kata
lain, model kalibrasi mendekati data
kualitas air hasil dari pengamatan. Pada
kalibrasi data hidrolik Trial and error
yang dilakukan pada manning formula
dalam worksheet reach, sedangkan
kalibrasi data kualitas air pada worksheet
reach rates.
Gambar 2. Perbandingan antara debit model dan
debit data
Gambar 3. Perbandingan antara kecepatan model dan
kecepatan data
Gambar 4. Perbandingan antara kedalaman model
dan kedalaman data
Kalibrasi hidraulik dilakukan dengan
memasukkan data-data hidraulik yakni
debit, kecepatan, dan kedalaman sungai
yang didapat dari Dinas Lingkungan
0.00
1000.00
2000.00
3000.00
4000.00
5000.00
6000.00
0246
flow
(m
^3
/s)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
Q, m3/s
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
2.50
3.00
3.50
4.00
0246
velo
cit
y (
m/s
)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
U, mps
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
8.00
9.00
01234567
dep
th (
m)
distance upstream (km)
Sungai Musi (10/5/2016)
H, m
Hidup Kota Palembang kedalam
Worksheet QUAL2Kw.
Berdasarkan hasil kalibrasi pada
Gambar 2 sampai Gambar 4 dapat dilihat
bahwa nilai antara data dan model sudah
satu tren. Walaupun memang tidak sama
persis nilainya, namun masih dapat
ditolerir. Pada Gambar 3 tren data dan
tren model sedikit berbeda hasilnya. Hasil
trial and error yang dilakukan pada sheet
reach dengan mengganti angka pada
kolom manning sesuai dengan nilai
koefisien yang sudah ditetapkan juga
tetap menunjukkan angka yang sama
tidak jauh berbeda.
Gambar 5. Perbandingan Model dan data
parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 6. Perbandingan Model dan data parameter
CBOD fast (BOD5)
Gambar 7. Perbandingan Model dan data
parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 8. Perbandingan Model dan data parameter
Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 9. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 1
Dalam simulasi 1 ini bertujuan
untuk mengkalibrasi data kualitas air
yang akan digunakan untuk simulasi
lainnya. Hasil simulasi ini diperoleh
beberapa parameter seperti DO, BOD5,
NH3-N, dan Fosfat, dengan berbagai
keadaan, beberapa melebihi standar
kualitas, sedangkan tidak. Dalam
melakukan simulasi 1 dilakukan trial and
error, untuk kalibrasi data kualitas air
pada tingkat pencapaian worksheet.
Berdasarkan hasil simulasi 1, dapat
diketahui bahwa kecenderungan model
DO yang berjalan pada QUAL2KW sama
dengan trend data yang ada DO. Nilai DO
yang semakin turun cenderung menurun.
Tapi, nilai BOD5 semakin ke hilir
cenderung meningkat. Kondisi ini
berbeda dengan nilai DO sebelumnya.
Dan dapat dilihat bahwa trend model
NH3-N dan trend Fosphate hasil running
QUAL2Kw sama dengan tren data yang
ada.
Gambar 10. . Perbandingan Model dan data
parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 11. Perbandingan Model dan data
parameter Carboneous Biologycal Oxygen Demand
(CBOD)
Gambar 12. Perbandingan Model dan data
parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 13. Perbandingan Model dan data
parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 14. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 2
Simulasi 2 adalah kondisi dimana
trial and error pada sumber titik sampai
dengan nilai kualitas air hilir sesuai
dengan batas baku mutu air kelas II.
Standar mutu yang digunakan adalah
Peraturan Pemerintah No. 82. 2001.
Profil kualitas air sungai dapat dilihat
pada Gambar 10 sampai Gambar 14.
Profil kualitas ini sengaja dibuat untuk
memenuhi standar kualitas. Asumsi yang
dibuat adalah jumlah beban pencemaran.
Hasil simulasi ini dapat digunakan untuk
menghitung kapasitas beban pencemaran,
yaitu jumlah muatan yang mungkin
dibuang ke sungai tanpa menyebabkan air
sungai tercemar (tidak melebihi standar
mutu). Hasil simulasi 2 adalah nilai DO
yang tinggi. Artinya masih banyak
kandungan oksigen di perairan sungai
Musi titik Pulokerto sampai ke PT. Badja
Baru Nilai DO cenderung turun dari titik
2 ke titik 4, dari titik 2 mulai
pembuangan limbah dari 2 industri utama
karet remah. Dimana nilai BOD5 masih
diatas standar kualitas. Nilai BOD5 juga
lebih tinggi ke arah hilir, kondisi ini
berbeda dengan kondisi DO sebelumnya
yang justru mengalami penurunan. Pada
simulasi 2, beban buangan limbah terisi
penuh, sehingga nilai nilai BOD5 cukup
signifikan dibandingkan dengan simulasi
1. Maka nilai NH3-N juga di bawah dari
nilai standar mutu. NH3-N atau biasa
disebut ammonia nitrogen adalah
parameter yang bisa menjadi indikator
toksisitas amonia yang dapat
membahayakan kehidupan akuatik.
Artinya hasil perikanan yang dihasilkan
di Pulokerto rentan - PT. Badja Baru
masih aman dari penyakit akuatik karena
masih di bawah nilai standar. Dan alasan
mengapa nilai PO4 di atas dari kualitas
standar mungkin karena masih ada
pengaruh dari pemupukan daerah
pertanian. Nilai fosfat tertinggi masih ada
pada titik pertama, yaitu titik Pulokerto
dimana kawasan ini memang didominasi
oleh perkebunan dan pertanian.
Gambar 15. Perbandingan Model dan data
parameter Dissolved Oxygen (DO)
Gambar 16. Perbandingan Model dan data
parameter Carboneous Biologycal Oxygen Demand
(CBOD)
Gambar 17. Perbandingan Model dan data
parameter Chemical Oxygen Demand (COD)
Gambar 18. Perbandingan Model dan data
parameter Ammonia Nitrogen (NH3-N)
Gambar 19. Perbandingan Model dan data parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 3
Simulasi 3 dilakukan dengan
menghilangkan beban polutan (point
source), dan data headwater sesuai
standar kualitas kelas II. Demikian pula
kualitas sumber non-sumber dinilai baik,
sama dengan standar mutu air limbah.
Dalam kondisi tanpa masukan beban
pencemaran ini, dapat diketahui besarnya
beban beban pencemaran sungai
minimum dengan beban kontaminasi
maksimal sesuai standar mutu. Hasil
simulasi 3 dapat dilihat pada Gambar 15
sampai Gambar 19. Hasil simulasi
menunjukkan bahwa pemindahan sumber
pencemaran di sepanjang sungai, kualitas
air memenuhi standar kualitas di semua
segmen. Berdasarkan hasil simulasi 3,
nilai DO di atas standar. Nilai DO
cenderung tidak meningkat secara
signifikan atau menurun secara
signifikan. Pada simulasi 3 adalah pada
kondisi beban habis limbah yang
dianggap tidak masuk ke badan sungai.
Maka nilai DO jadi cenderung konstan.
Sedangkan pada grafik BOD5, NH3-N,
dan PO4, nilainya di bawah dari standar.
Kondisi BOD5 berbeda bila dibandingkan
dengan kondisi BOD5 pada simulasi 2
yang secara keseluruhan berada di atas
standar. Hal ini disebabkan oleh pengaruh
debit buangan yang masuk ke dalam
badan sungai, sehingga kondisi BOD5
pada simulasi 3 lebih baik daripada
kondisi pada simulasi 2. pada grafik NH3-
N, nilainya juga di bawah dari standar.
Memang bila dibandingkan dengan
simulasi 2, masih sama di bawah standar
kualitas karena dalam kondisi yang ada
bahkan nilai nitrogen amonia tidak terlalu
tinggi. Namun, menurut beratnya, nilai
amoniak nitrogen dalam simulasi 3 tetap
lebih rendah dari pada simulasi 2.
Gambar 20. WQ Output Parameter Dissolved
Oxygen (DO)
Gambar 21. WQ Output parameter Carboneous
Biologycal Oxygen Demand (CBOD)
Gambar 22. WQ Output parameter Chemical
Oxygen Demand (COD)
Gambar 23. WQ Output parameter Ammonia
Nitrogen (NH3-N)
Gambar 24. WQ Output parameter Phospat (PO4)
SIMULASI 4
Pada simulasi 4, akan mencoba untuk
mempengaruhi debit kualitas air pada
titik Pulokerto ke PT. Badja Baru. Data
debit maksimum dan minimum yang
akan digunakan adalah data debit
maksimum yang tersedia di seluruh
lokasi studi (Pulokerto-PT Badja Baru).
Data debit maksimum dan minimum di
masukan pada lembar kerja headwater
secara bergantian untuk mengetahui efek
yang terjadi.
Gambar 25. Hasil Perhitungan Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari)
Sumber : Hasil Perhitungan
Perhitungan Daya Tampung Beban
Pencemaran
Dari data simulasi kualitas air, data
digunakan untuk menghitung kapasitas
beban pencemaran di Sungai Musi dari
1.500
2001.500
4001.500
6001.500
8001.500
10001.500
12001.500
14001.500
1 2 3
Load Capacity -
BOD5
Load Capacity -
NH3-N
Load Capacity -
PO4
Load Capacity -
COD
Day
a T
amp
un
gB
eban
Pen
cem
aran
(kg/h
ari)
Segmen (Reach)
segmen Pulokerto ke PT. Badja Baru
Perhitungan kapasitas beban pencemaran
akan menggunakan data yang dihasilkan
pada lembar kerja Source Summary yang
merupakan hasil perhitungan beban
pencemaran debit dan kualitas air
masing-masing segmen. Perhitungan
kapasitas beban pencemaran
menggunakan simulasi 2 dan 3,
berdasarkan hasil dari kedua simulasi
tersebut akan diperoleh perhitungan
kapasitas pencemaran beban dengan
selisih hasil simulasi 2 (beban
pencemaran penuh) dan simulasi 3
(beban tanpa polusi) . Potensi sumber
beban pencemaran di segmen ini berasal
dari limbah industri dan limbah rumah
tangga (rumah tangga). Besarnya
kapasitas beban pencemaran yang telah
diperoleh dalam hasil penelitian ini
sewaktu-waktu dapat berubah namun
perubahannya tidak begitu signifikan.
Perbedaannya bisa disebabkan oleh
meningkatnya jumlah limbah yang
masuk, jumlah segmen, dan perbedaan
musiman.
KESIMPULAN
Berdasarkan analisa yang dilakukan
sesuai dengan rumusan masalah pada
kajian ini, maka dapat disimpulkan
bahwa besar Daya tampung Beban
Pencemaran yang masuk ke sungai musi
sudah melampaui daya tampung beban
pencemaran yang ada, oleh karena itu
diperlukan penanganan yang khusus
untuk kedepannya. Besar daya tampung
terbesar Sungai Musi Palembang untuk
Parameter BOD5 sebesar 12421,71
kg/hari (Reach 2), untuk Parameter COD
sebesar 6542,38 kg/hari (Reach 2), untuk
Parameter NH3-N sebesar 1552,71
kg/hari (Reach 2), untuk Parameter PO4
sebesar 310,54 kg/hari (Reach 2).
DAFTAR PUSTAKA
Brown, L.C., Barnwell, T.O., 1987. The
Enhanced Stream Water Quality
Models QUAL2E and QUAL2E-
UNCAS (EPA/600/3-87-007). U.S.
Environmental Protection Agency,
Athens, GA, pp 189.
Dinas Lingkungan Hidup. 2016.
Parameter Kualitas Air. Palembang:
Dinas Kebersihan Kota dan
Lingkungan Hidup Kota
Palembang.
Hoesein, A. 1984. Kualitas Air dan
Sistem Irigasi; Fakultas Teknik.
Universitas Brawijaya. Malang.
Menteri Lingkungan Hidup. 2010.
Peraturan Menteri Lingkungan
Hidup No. 01 Tahun 2010 tentang
Tata Laksana Pengendalian
Pencemaran Air. Jakarta:
Kementrian Lingkungan Hidup.
Metcalf & Eddy. 2003. Wastewater
Engineering :Treatment Disposal
Reuse. McGraw-Hill,Inc. New
York.
Mitsch & Gosselink. 1993. Wet Land, In
Water Quality Prevention,
Identification and Management of
Diffuse Pollution. Van Nostrand
Reinhold, New York.
Pemerintah Kota Palembang. 2016.
Kondisi Hidrologi Sungai Musi.
Palembang : Pemerintah Kota
Palembang Provinsi Sumatera
Selatan.
Ray K. Linsey, Franzini , Joshep B.
1991. Water Resources
Engineering ; Erlangga. Jakarta. (in
bahasa indonesia)
Rusnugroho, A. 2012. Aplikasi
QUAL2Kw Sebagai Alat bantu
Perhitungan Daya Tampung Beban
Pencemaran Kali Madiun Segmen
Kota Madiun. Surabaya:ITS Eco
Campus.