LEMBAR SAMPUL

LAPORAN HASIL PENELITIAN

“VERIFIKASI DAN APLIKASI INDEKS KUALITAS AIR

DALAM PENILAIAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG”

PENELITIAN INTEGRATIF

FORMULASI INDEKS KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP

RPPI 11

Ir. Dewi Ratnaningsih

Retno Puji Lestari, S.Si.,MSc

Ridwan Fauzi, S.Hut., MSE.

Dra Arum Prajanti, MEM.

Ir. Anwar Hadi, MEM.

PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN

KUALITAS DAN LABORATORIUM LINGKUNGAN

BADAN PENELITIAN PENGEMBANGAN DAN INOVASI

KEMENTERIAN LINGKUNGAN HIDUP DAN KEHUTANAN

TANGERANG SELATAN, DESEMBER 2017

ii

LEMBAR PENGESAHAN

LAPORAN HASIL PENELITIAN

TAHUN 2017

PENYUSUNAN INDEKS KUALITAS AIR SUNGAI

FORMULASI INDEKS KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP

RPPI 11

Sumber dana : DIPA Tahun 2017

Biaya : Rp.85.874.000,-

Menyetujui

Koordinator,

Ir. Dewi Ratnaningsih

NIP.19680918 199303 2001

Penyusun

Pelaksana Utama,

Ir. Dewi Ratnaningsih

NIP. 19680918 199303 2001

Mengesahkan

Kapala Pusat,

Dr. Wahyu Marjaka M.Eng.

NIP. 19660315 199303 1001

iii

LEMBAR PERNYATAAN OUTPUT PENELITIAN

“VERIFIKASI DAN APLIKASI INDEKS KUALITAS AIR DALAM

PENILAIAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG”

JENIS OUTPUT : LHP dan draf publikasi dalam jurnal

URAIAN OUTPUT : Diperoleh laporan hasil penelitian yang berisi hasil

verifikasi rumusan IKA dan aplikasi Indeks

Kualitas Air sungai di DAS Ciliwung.

Demikian, pernyataan output penelitian ini saya buat dengan sebenar-

benarnya dan apabila dikemudian hari terdapat kekeliruan dan

ketidakcocokan pernyataan ini, sepenuhnya menjadi tanggungjawab Ketua

Pelaksana.

Tangerang Selatan, Desember 2017

Ketua Pelaksana

Ir Dewi Ratnaningsih

NIP 19680918 199302 2001

iv

DAFTAR ISI

LEMBAR SAMPUL ....................................................................................... i

LEMBAR PENGESAHAN ........................................................................... ii

LEMBAR PERNYATAAN OUTPUT PENELITIAN ................................. iii

DAFTAR ISI ................................................................................................. iv

DAFTAR TABEL ......................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ................................................................................... vii

ABSTRAK .................................................................................................. viii

BAB I. PENDAHULUAN ............................................................................. 1

A. Latar Belakang .............................................................................................. 1

B. Rumusan Masalah ......................................................................................... 2

C. Tujuan dan Sasaran ....................................................................................... 3

D. Luaran ............................................................................................................. 3

E. Dampak Kegiatan .......................................................................................... 3

F. Ruang Lingkup ............................................................................................... 4

G. Hasil yang telah dicapai ............................................................................... 4

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA ................................................................... 5

A. Kerangka Teoritis ......................................................................................... 5

B. Indeks Kualitas Air di Beberapa Negara................................................... 9

1. Horton Index ............................................................................................ 9

2. National Sanitation Foundation’s (NSF-WQI) ................................ 10

3. Nemerow dan Sumitomo’s Pollution Index ....................................... 12

4. British Columbia water Quality Index (BCWQI) ............................. 12

5. Aquatic Toxicity Index (ATI) .............................................................. 13

6. Dinius Water Quality Index ................................................................. 13

7. O’Connor’s Index ................................................................................. 14

8. First-Ever WQI Vietnam...................................................................... 14

9. Canadian Council of Ministers of the Environment WQI ............... 15

10. Oregon Water Quality Index (OWQI) ............................................... 15

11. Contamination Index (CI) .................................................................... 16

12. Smith’s Index ......................................................................................... 16

C. DAS Ciliwung ............................................................................................ 17

III. METODE PENELITIAN ....................................................................... 20

A. Lokasi Penelitian ......................................................................................... 20

B. Bahan dan Alat ............................................................................................ 22

C. Prosedur Penelitian .................................................................................... 22

D. Analisis Data ................................................................................................ 25

v

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................. 26

A. Verifikasi IKA ...................................................................................... 26

B. Kualitas Air Sungai Ciliwung Berdasarkan Parameter Kualitas Air .... 31

1. Parameter Disolved Oxigen (DO) ....................................................... 31

2. Parameter BOD ..................................................................................... 32

3. Parameter COD ..................................................................................... 33

4. Parameter TSS ....................................................................................... 34

5. Parameter NO2 ....................................................................................... 35

6. Parameter NO3 ...................................................................................... 35

7. Parameter NH3 ....................................................................................... 36

8. Parameter T-P ........................................................................................ 37

9. Parameter Fenol .................................................................................... 38

10. Parameter MBAS .................................................................................. 38

11. Parameter Minyak dan Lemak ........................................................... 39

12. Parameter Fecal Coliform .................................................................... 40

13. Parameter Total Coliform ................................................................... 40

C. Kualitas Air Sungai Ciliwung Berdasarkan Nilai IKA ......................... 41

V. KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................... 43

A. Kesimpulan .................................................................................................. 43

B. Saran ............................................................................................................. 43

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................. 44

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 1. Bobot Parameter yang Masuk dalam NSF WQI ............................ 10

Tabel 2. Deskriptor kata dan warna yang diusulkan oleh Brown dkk ......... 11

Tabel 3. Titik Sampling Air Sungai di DAS Ciliwung 2017 ....................... 21

Tabel 4. Persamaan Kurva Sub-indeks Parameter kualitas Air .................. 27

Tabel 5. Bobot Akhir Parameter Indek Kualitas Air.................................... 28

Tabel 6. Hasil IKA dan verifikasi lapangan di 8 lokasi Sungai Ciliwung. . 29

Tabel 7. Klasifikasi Baru Kriteria IKA ........................................................ 30

Tabel 8. Hasil aplikasi IKA menggunakan nilai KMA PP 82/2001. ......... 30

Tabel 9. IKA Air Sungai di DAS Ciliwung Tahun 2017 ............................. 42

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1. Segmentasi dan Titik Sampling DAS Ciliwung ........................ 21

Gambar 2. Alur Prosedur Verifikasi IKA ................................................. 23

Gambar 3. Hasil Kurva Sub Indeks Parameter Indeks Kualitas Air ........... 26

Gambar 4. Tren DO dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................... 32

Gambar 5. Tren BOD dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................ 33

Gambar 6. Tren COD dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ............... 33

Gambar 7. Tren TSS dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................. 34

Gambar 8. Tren NO2 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................. 35

Gambar 9. Tren NO3 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................ 36

Gambar 10. Tren NH3 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ............... 36

Gambar 11. Tren T-P dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ................. 37

Gambar 12. Tren Fenol dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 .............. 38

Gambar 13.Tren MBAS dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017 ............ 39

Gambar 14.Tren Minyak & Lemak Hulu-Hilir Sungai Ciliwung 2017 ..... 39

Gambar 15. Tren Fecal Coliform Hulu-Hilir Sungai Ciliwung 2017 ......... 40

Gambar 16. Tren Total Coliform Hulu - Hilir Sungai Ciliwung 2017........ 41

viii

ABSTRAK

Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) telah digunakan sebagai indikator

kinerja dalam RPJMN 2015-2019. IKLH mempunyai konsep bahwa hasil indeks

yang tinggi menunjukkan kualitas lingkungan yang baik. Indeks Pencemar (IP) air

merupakan salah satu indikator yang digunakan sebagai komponen IKLH. IP

mempunyai konsep yang bertolak belakang dengan IKLH, nilai indeks tinggi

menunjukkan kualitas yang menurun, sehingga perlu normalisasi penggunaan IP

sebagai indikator IKLH. Perlu dikembangkan Indeks Kualitas Air (IKA) yang

mempunyai konsep setara dengan IKLH. Tujuan penelitian ini adalah untuk

melakukan verifikasi dan aplikasi terhadap rumusan IKA yang telah disusun

tahun 2016 sehingga dapat diperoleh hasil yang representatif. Verifikasi dilakukan

terhadap data penyusun komponen IKA. IKA diaplikasikan di Sungai Ciliwung

dan hasilnya dilakukan konfirmasi lapangan melalui penilaian langsung oleh

panelis air. Hasil IKA di Sungai Ciliwung dan hasil konfirmasi lapangan

menunjukkan nilai yang tidak berbeda nyata, sehingga rumusan IKA yang telah

dikembangkan sesuai digunakan untuk penilaian Sungai Ciliwung. IKA Sungai

Ciliwung menunjukkan bahwa hulu di Bogor berada pada kisaran skor 91.0 - 72.7

dengan kriteria sangat baik ke cukup baik sedangkan di hilir Jakarta pada kisaran

skor 73.4 - 36.9 dengan kriteria cukup baik sampai ke marginal atau buruk.

Bakteri fecal coliform dan total coliform menjadi pencemar dominan di hulu -

hilir Sungai Ciliwung. Di hilir, parameter DO, BOD, COD, NO2, T-P, fenol,

minyak lemak, MBAS juga berpengaruh terhadap penurunan kualitas air. Rumusan

IKA yang telah diperoleh bermanfaat sebagai instrumen penilaian kualitas air

dalam perencanaan dan evaluasi program pengendalian pencemaran air serta

dapat digunakan sebagai indikator IKLH.

Kata Kunci: Indikator, indeks, parameter, verifikasi, Sungai Ciliwung

1

BAB I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Air mempunyai peranan yang penting untuk kehidupan di muka bumi.

Ketersediaan air baik dalam hal kuantitas dan kualitas merupakan hal yang

harus dipenuhi untuk menjamin keberlangsungan hidup manusia dan

mahkluk hidup yang lainnya. Di sisi lain manusia juga memegang peranan

yang dominan dalam menjaga ketersediaan air secara kualitas dan kuantitas.

Berbagai aktifitas manusia yang tidak berpihak kepada lingkungan telah

mengakibatkan terjadinya kerusakan dan pencemaran lingkungan termasuk

terjadinya pencemaran di perairan [1], [2].

Sungai Ciliwung merupakan salah satu perairan yang telah mendapatkan

dampak dari berbagai aktifitas manusia mulai dari hulu sampai ke hilir

sungai. Letak Sungai Ciliwung sebagai sungai lintas batas provinsi yang

melewati Ibu Kota Jakarta menyebabkan Sungai Ciliwung menpunyai peran

yang strategis yang selalu mendapat perhatian baik oleh pemerintah pusat,

daerah yang dilalui maupun masyarakat sekitar [3]. Sungai Ciliwung ini

dianggap yang paling parah mengalami perusakan dan pencemaran limbah

domestik dibandingkan sungai lain yang mengalir di Jakarta [4]. Kerusakan

DAS Ciliwung di wilayah hulu menyebabkan Sungai Ciliwung menerima

beban air larian yang cukup besar pada musim hujan yang tidak tertampung

di badan air Sungai Ciliwung [5]. Hal tersebut menyebabkan banjir di

wilayah hilir di Ibu Kota Jakarta. Di musim kemarau debit Sungai Ciliwung

akan menurun secara dratis karena tidak ada simpanan air yang tertahan

pada waktu musim hujan yang dapat mengisi badan air sungai. Kualitas air

Sungai Ciliwung juga menjadi masalah dengan masuknya berbagai

pencemaran baik dari limbah domestik yang langsung dibuang ke sungai,

sampah rumah tangga, sampah padat, limbah pertanian, limbah peternakan

maupun limbah industri [5].

Peran Sungai Ciliwung yang strategis sebagai salah satu sungai besar lintas

provinsi yang berada di Pulau Jawa ini menyebabkan adanya kebutuhan

2

untuk menjaga agar kualitas air tidak semakin memburuk dari tahun ke

tahun. Tindak lanjut untuk menjaga kualitas air Sungai Ciliwung perlu

dilakukan upaya pengendalian pencemaran air, paling tidak pengendalian

pencemaran untuk parameter pencemar yang masih umum. Upaya

pengendalian pencemaran yang tepat dapat dibantu dengan adanya

instrumen sederhana dalam bentuk indeks kualitas air untuk mengetahui

kondisi kualitas air yang terjadi [6], [7].

Indeks Kualitas Air (IKA) memberikan nilai tunggal terhadap kualitas air

yang diperoleh dari integrasi beberapa parameter penyusunnya. Tujuan dari

IKA adalah untuk menyederhanakan data kualitas air yang kompleks dalam

satu informasi yang mudah dipahami dan berguna untuk publik dan

pengambil kebijakan. Berdasarkan batasan terhadap parameter

penyusunnya, maka IKA tidak bisa digunakan untuk menilai secara detil

kondisi kualitas air di suatu perairan. IKA hanya digunakan untuk

memberikan indikasi awal secara cepat tentang kondisi kualitas air

sehingga dapat digunakan sebagai alat ukur pengurangan laju pencemaran

air dan dimanfaatkan untuk mengukur keberhasilan program-program

pengelolaan dan pengendalian pencemaran air.

Indeks kualitas air telah tersusun pada tahun 2016 dengan pendekatan

metode NSF WQI yang telah dilakukan penyesuaian dalam penyusunan

kurva indeks dan pembobotan. Indeks yang telah tersusun tersebut perlu

untuk diverifikasi agar dapat diperoleh hasil yang representatif.

B. Rumusan Masalah

Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) yang telah digunakan sebagai

indikator kinerja dalam RPJMN 2015-2019 menggunakan rumusan Indeks

Pencemar (IP) air sebagai salah satu komponen indikator untuk perhitungan

dalam IKLH. Nilai yang dihasilkan dari perhitungan IP mempunyai konsep

yang bertolak belakang dengan nilai yang dihasilkan dari perhitungan

IKLH. Hasil IKLH yang tinggi menyatakan kondisi kualitas lingkungan

yang semakin bagus, sedangkan hasil IP yang tinggi menyatakan kondisi

3

kualitas yang semakin buruk. IP tidak bisa langsung digunakan sebagai

indikator IKLH namun perlu dilakukan tahapan normalisasi terlebih dahulu.

Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dikembangkan indikator air yang

menyatakan kualitas semakin baik dengan meningkatnya nilai yang

dihasilkan yaitu dengan menggunakan Indeks Kualitas air (IKA). IKA telah

tersusun pada tahun 2016. IKA ini disusun dengan acuan metode NSF-WQI

dan pendekatan metode Delphi dalam pengambilan keputusan penentuan

komponen IKA. Kurva sub-indeks dan bobot parameter komponen IKA

perlu diverifikasi agar dihasilkan rumusan IKA yang representatif.

C. Tujuan dan Sasaran

Tujuan kajian tahun 2017 adalah untuk melakukan verifikasi dan aplikasi

rumusan IKA di air sungai DAS Ciliwung. Sedangkan sasaran adalah

tersedianya kurva sub-indeks, bobot parameter dan rumusan IKA yang

telah terverifikasi serta tersedianya data kualitas air sungai di DAS

Ciliwung berdasarkan parameter kualitas air dan berdasarkan IKA Sungai

Ciliwung.

D. Luaran

Luaran yang dihasilkan diperoleh LHP tentang verifikasi dan aplikasi IKA

sungai di DAS Ciliwung.

E. Dampak Kegiatan

Hasil rumusan IKA yang diperoleh dapat dimanfaatkan oleh pemerintah

pusat, propinsi, kabupaten/kota dalam penilaian kualitas air sungai di

masing masing wilayah yang dikaitkan dengan keberhasilan upaya program

pengelolaan dan pengendalian pencemaran air sungai serta sebagai salah

satu indikator Indeks Kualitas Lingkungan Hidup dalam penyampaian status

lingkungan.

4

F. Ruang Lingkup

Ruang lingkup kegiatan adalah melakukan verifikasi dan aplikasi IKA

dengan lokasi sungai yang berada di DAS Ciliwung di wilayah

kabupaten/kota Bogor dan DKI Jakarta.

G. Hasil yang telah dicapai

Hasil kajian pada tahun 2016 telah diperoleh kurva sub-indeks dan

pembobotan yang belum terverifikasi sebagai komponen rumusan IKA.

5

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Kerangka Teoritis

Kualitas air dari berbagai area spesifik atau sumber spesifik dapat dinilai

dengan menggunakan parameter fisik kimia dan biologi [1]. Penilaian

kualitas air sebagai komponen penting dalam mendiagnosis keseluruhan

kesehatan ekosistem perairan [8]. Statemen WHO (2012) menyatakan

bahwa nilai parameter kualitas air dapat berbahaya terhadap kesehatan

manusia jika keberadaan di lingkungan melebihi standar yang telah

ditentukan. Kualitas air merupakan kondisi keberadaan air dengan

kandungan minimum parameter tertentu yang masih dapat digunakan

untuk peruntukan tertentu [9]. Kualitas air dapat dideskripsikan dengan

membuat daftar konsentrasi parameter-parameter yang terkandung dalam

sampel air yang diketahui dari hasil pemantauan yang telah dilakukan [10].

Deretan daftar konsentrasi berbagai parameter yang terkandung dalam

sampel air tidak akan menimbulkan makna yang berarti bagi masyarakat

awan atau pengambil kebijakan non teknis. Deretan konsentrasi parameter

tersebut hanya dimengerti oleh pihak di bidang teknis kualitas air atau ahli

kualitas air. Penggunaan variabel kualitas air secara individu untuk

menggambarkan kualitas air tidak mudah dipahami oleh masyarakat umum

[11], [12].

Indeks kualitas air merupakan salah satu cara yang paling efektif untuk

menggambarkan kualitas air. IKA menggunakan data kualitas air yang

dapat membantu dalam modifikasi kebijakan yang diformulasikan oleh

berbagai badan pemantauan lingkungan [1]. Indeks ini mempunyai

kemampuan untuk mengurangi data yang banyak dalam bentuk nilai tunggal

yang mengekspresikan keseluruhan kualitas air pada lokasi dan waktu

tertentu berdasarkan beberapa parameter kualitas air [13]. Indeks ini

digunakan untuk menyederhanakan data kualitas air yang kompleks dalam

satu informasi yang mudah dipahami dan logis serta merupakan alat

matematika dalam penyederhanaan data dengan tetap dapat

merepresentasikan level kualitas air [14]. IKA dapat meningkatkan

6

pemahaman tentang isu kualitas air terhadap pembuat kebijakan dan

masyarakat umum sebagai pengguna sumber air [15]. Kalkulasi IKA

membutuhkan tahap normalisasi dimana setiap parameter ditransformasikan

ke dalam skala 0 – 100 dengan nilai 100 sebagai representasi kualitas yang

tinggi [14].

Indeks ini digunakan untuk menyederhanakan data kualitas air yang

komplek dalam satu informasi yang mudah dipahami dan berguna untuk

pengambil kebijakan dalam analisis lingkungan dan dalam peningkatan

pemahaman terhadap isu kualitas air [15], [16].

Berdasarkan batasan terhadap parameter penyusunnya tersebut maka IKA

tidak digunakan untuk menilai secara detil kondisi kualitas air di suatu

perairan atau kurang sesuai untuk menjawab pertanyaan tentang kualitas air

secara spesifik [13]. IKA ini digunakan sebagai upaya untuk menjawab

pertanyan non teknis tentang kualitas air secara umum. IKA tidak

mempunyai unit dan mempunyai kisaran skor dari 0-100 dengan skor yang

tinggi menunjukkan kualitas air yang lebih baik [13]. IKA dapat

memberikan indikasi kesehatan badan air di berbagai titik dan dapat

digunakan untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu [17]. IKA juga

digunakan sebagai sarana untuk mengevaluasi efektifitas program-program

pengendalian pencemaran air, membantu perumusan kebijakan, membantu

dalam mendisain program kualitas air, mempermudah komunikasi dengan

publik sehubungan dengan kondisi kualitas air [7].

Pendekatan indeks air dapat diformulasikan dengan dua cara yaitu indeks

kualitas air yang menyatakan nilai indeks berkurang dengan meningkatnya

tingkat pencemaran (peningkatan skala indeks) dan indeks pencemar air

yang menyatakan nilai indeks bertambah dengan peningkatan pencemaran

air (penurunan skala indeks).

Pendekatan penyusunan IKA pada umumnya berdasarkan empat tahapan

yang meliputi pemilihan parameter, penentuan kurva untuk parameter,

penilaian terhadap bobot tiap parameter dan agregasi sub-indeks secara

matematik untuk mendapatkan skor indeks final. Pemilihan parameter

7

dilakukan melalui penilaian pakar yang profesional (expert judgement) [10].

Seleksi parameter direkomendasikan berasal dari lima kelas yaitu level

oksigen, eutrofikasi, aspek kesehatan, karakteristik fisik, dan bahan terlarut

yang dipertimbangkan berpengaruh memberikan dampak terhadap kualitas

air [18]. Penentuan fungsi kualitas (kurva) untuk masing masing parameter

yang dipertimbangkan sebagai sub-indeks: Sub-indeks digunakan untuk

transformasi unit yang berbeda (ppm, persentasi, saturasi, jumlah/volume

dsb) ke dalam bentuk nilai skala non dimensional. Agregrasi sub-indeks

dengan bentuk matematika umumnya sering menggunakan rata-rata

aritmetika atau geometrik.

Tahapan penyusunan indeks tersebut dapat ditambah atau dikurangai sesuai

dengan tujuan penyusunan indeks [10]. Tahapan pemilihan parameter,

transformasi unit parameter dan agregasi sub-indeks merupakan proses yang

selalu ada dalam penyusunan indeks. Beberapa indeks tidak menggunakan

tahapan pembobotan parameter. IKA dikembangkan secara berbeda untuk

tujuan yang berbeda.

Dalam proses penentuan parameter untuk IKA didasari pada pemilihan

sedikit parameter yang dianggap dapat mewakili. Pemilihan parameter ini

dapat bersifat subyektif, karena pakar yang berbeda akan memberikan

persepsi yang berbeda dalam pemilihan parameter. Perhatian yang besar,

pengalaman dan konsensus pengumpulan keahlian pakar dibutuhkan untuk

menjamin parameter yang lebih representatif untuk IKA.

Transformasi unit parameter dibutuhkan karena masing masing parameter

mempunyai unit yang berbeda yang diubah dalam nilai yang sama. Sub-

indeks diperlukan untuk mengubah parameter yang berbeda, satuan yang

berbeda dan kisaran konsentrasi yang berbeda dapat ditransformasikan

dalam skala tunggal. Sub-indeks secara umum dapat diklasifikasikan

menjadi empat tipe yaitu fungsi linear, fungsi non linear, fungsi

segmentasi linear dan fungsi segmentasi non linear. Sub-indeks yang

paling sederhana adalah fungsi linear namun mempunyai fleksibilitas yang

terbatas.

8

Fungsi segmentasi linear lebih fleksibel dibandingkan dengan fungsi linear.

Sub-indeks fungsi non linear terjadi jika hubungan nilai parameter dengan

nilai sub indeks tidak linear namun mengarah ke bentuk lengkungan ketika

diplot pada lembar grafik. Sub-indeks segmentasi non linear terdiri dari

garis segmen yang serupa dengan fungsi segmentasi linear, namun minimal

ada satu segmen yang tidak linear. Biasanya masing-masing segmen

merepresentasikan persamaan yang berbeda yang menggambarkan kisaran

tertentu dari konsentrasi parameter. Sub-indeks segmentasi non linear lebih

fleksibel dibandingkan dengan fungsi linear segementasi. Tipikal tipe sub-

indeks adalah sebagai berikut: linear, non linear, segmentasi linear,

exponensial, step dan parabola terbalik [10].

Pembobotan parameter diperlukan dalam penyusunan IKA jika parameter

tersebut tidak mempunyai bobot yang sama. Pembobotan dapat dilakukan

dengan pengumpulan opini pakar. Untuk menghindari subyektivitas

pengumpulan opini pakar dapat dilakukan dengan menggunakan metode

delphi. Metode ini membutuhkan waktu yang lama. Agregasi sub-indeks

untuk mendapatkan indeks akhir dapat dilakukan dengan beberapa metode.

Terdapat tiga metode dasar agregasi yaitu penjumlahan (sub-indeks

dikombinasi melalui penjumlahan misal rata rata aritmetik), perkalian (sub-

indeks dikombinasi melalui operasi produk misal rata rata geometrik) dan

logikal (sub indeks dikombinasi melalui operasi logikal seperti minimum

atau maksimum). Kombinasi tiga metode juga dilakukan di beberapa

indeks [10].

Secara umum IKA dikategorikan menjadi empat group utama. IKA umum:

indeks ini mengabaikan konsumsi air dalam proses evaluasi dan digunakan

untuk kualitas air secara umum seperti Indeks dari NSF-WQI. Kedua

indeks spesifik: indeks ini didasarkan pada klasifikasi air berdasarkan

penggunaan dan aplikasinya (air minum, industri, preservasi ekosistem dan

lain-lain). Indeks yang terkenal dalam kelompok ini adalah Indeks Oregon

dan British. Ketiga: indeks disain dan perencanaan, dimana kategori indeks

ini digunakan sebagai instrumen dalam pembuatan keputusan pendanaan

9

dan perencanaan dalam proyek pengelolaan kualitas air. Keempat adalah

indeks statistikal: indeks ini menggunakan metode statistika dalam

penyusunannya dan tidak mempertimbangkan opini personal [10].

Pendekatan statistik digunakan untuk evaluasi data. Validasi dari sudut

pandang statistik dalam kaitannya terhadap asumsi tertentu terhadap

pengamatan kualitas air merupakan bagian penting lain dalam pendekatan

statistik. Ketiga indeks pertama juga dinamakan pendekatan opini expert

(EO). Pendekatan EO bersifat subyektif karena adanya perbedaan dalam

pembobotan terhadap parameter yang diberikan oleh berbagai panel expert

[10].

B. Indeks Kualitas Air di Beberapa Negara

1. Horton Index

Indeks kualitas air pertama kali dikembangkan oleh Horton [18] di

Amerika Serikat. Horton menjadi pihak yang pertama kali

mengusulkan adanya penggunaan status mutu untuk mengevaluasi serta

memberikan informasi kepada publik mengenai ketercemaran suatu

sumber air. Horton berpendapat bahwa klasifikasi tercemar atau

tidaknya merupakan sesuatu yang relatif dan dapat berbeda antara satu

kelompok dengan kelompok lain sebagai akibat tidak adanya

kesepakatan/kesamaan standar dalam menetapkan kriteria

ketercemaran. Karena itu, Horton menyimpulkan dibutuhkannya suatu

sistem untuk menilai kualitas air secara komparatif. Horton

menggunakan sepuluh parameter umum kualitas air yang telah

diaplikasikan di Eropa, Afrika dan negara Asia [1]. Kriteria yang

dikeluarkan oleh Horton dalam penyusunan indeks meliputi jumlah

variabel yang ditangani oleh indeks harus dibatasi, variabel harus

signifikan secara umum dan hanya variabel dengan data yang reliabel

yang dapat disediakan dan dapat diperoleh. Prinsip penggunaan indeks

Horton adalah pemberian bobot tertentu pada parameter-parameter

terpilih. Masing-masing parameter memiliki indeks penilaian tertentu

sesuai dengan nilai kuantitatif dari masing-masing parameter. Secara

10

keseluruhan, Horton menyarankan penggunaan sepuluh kategori

polutan dalam indeksnya. Meskipun demikian, dalam penggunaan

indeks Horton dimungkinkan untuk menggunakan sebagian dari

parameter-parameter tersebut.

2. National Sanitation Foundation’s (NSF-WQI)

Brown [19] mengusulkan suatu indeks kualitas air dengan struktur

menyerupai indeks Horton. Prosedur percobaan ini didukung oleh

National Sanitation Foundation (NSF). Indeks ini disusun dengan

upaya yang lebih rumit dengan upaya yang lebih besar dan rumit dalam

pemilihan parameter, pengembangan skala umum dan penilaian bobot

yang dielaborasikan dengan metode Delphi [20].

Tabel 1. Bobot Parameter yang Masuk dalam NSF WQI

Variabel Bobot Akhir

Oksigen terlarut 0.17

Fecal Coliforms 0.15

pH 0.12

BOD5 0.10

Nitrat 0.10

Fosfat 0.10

Temperatur 0.10

Turbiditas 0.08

Total padatan 0.08

Total 1.00

NSF-WQI ini termasuk dalam kategori indeks yang digunakan untuk

kualitas air secara umum, lebih komprehensif dan telah dibahas pada

berbagai makalah [20]. Indeks ini tidak memasukkan penggunaan atau

fungsi air tertentu seperti suplai air minum, pertanian, industri dan

sebagainya. NSF-WQI menghasilkan sembilan parameter terpilih

dengan pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai indeks yang

dihasilkan dari metode NSF-WQI dihitung dengan rumus

n

i

ii IwNSFWQI1

dimana (w=bobot, I = sub-indeks).

Nilai I dari masing-masing parameter dapat diperoleh dari kurva yang

diperoleh melalui prosedur penyusunan NSF-WQI. Nilai indeks hasil

11

perhitungan kemudian dijabarkan dengan tingkatan deskripsi

pencemaran tertentu. Brown [19] dalam NSF-WQI menggunakan

skala dari nilai 0 sampai 100 untuk memberikan peringkat terhadap

kualitas air. Brown [19] dalam NSF-WQI menentukan lima peringkat

WQI dalam lima rentang skor dengan deskriptor kata pada Tabel 2.

Tabel 2. Deskriptor kata dan warna yang diusulkan oleh Brown dkk

Deskriptor

kata Rentang Angka Warna

Sangat buruk 0-25 Merah

Buruk 26-50 Jingga

Sedang 50-70 Kuning

Baik 71-90 Hijau

Sangat baik 90-100 Biru

Kualitas air yang berada pada peringkat sangat baik dan baik harus

dapat mendukung diversitas yang tinggi pada kehidupan akuatik. Air

tersebut juga cocok untuk segala rekreasi termasuk kontak langsung

dengan air. Kulitas air yang berada pada peringkat sedang umumnya

mempunyai diversitas kehidupan akuatik yang lebih sedikit dan lebih

sering terjadi peningkatkan pertumbuhan alga. Kualitas air yang berada

pada peringkat kondisi buruk hanya dapat mendukung diversitas

kehidupan akuatik yang sangat rendah dan dimungkinkan terjadi

pencemaran dan peringkat sangat buruk hanya dapat mendukung

diversitas kehidupan akuatik yang sangat terbatas atau tertentu dan

menerima beban pencemaran yang tinggi [21].

Indeks NSF-WQI merupakan indeks yang paling banyak digunakan

dibandingkan indeks lain dan juga dijadikan acuan dalam prosedur

penyusunan indeks kualitas air di berbagai negara. Berdasarkan survei

nasional di Amerika Serikat tahun 1977 yang dilakukan oleh agensi

pengontrolan air menunjukkan bahwa dua belas dari enam puluh negara

bagian menggunakan indeks kualitas air. Dari dua belas negara bagian

tersebut, tujuh negara bagian menggunakan NSF-WQI. Selain

12

digunakan di Amerika Serikat, prosedur penyusunan indeks NSF-WQI

juga sering digunakan sebagai acuan untuk menyusun IKA di berbagai

negara. IKA digunakan secara luas di berbagai negara untuk

memecahkan masalah dalam pengelolaan data dan evaluasi

keberhasilan dan kegagalan dalam strategi pengelolaan untuk

meningkatkan kualitas air [22].

3. Nemerow dan Sumitomo’s Pollution Index

Indeks yang diajukan oleh Nemerow dan Sumitomo (1970) atas nama

United State Environmental Protection Agency (US-EPA) terdiri dari

indeks dengan 3 tipe penggunaan yaitu untuk penggunaan kontak

langsung manusia (human contact) seperti penggunaan air untuk

produksi minuman, dan kolam renang), kontak tak langsung (indirect

contact) seperti pemancingan, air untuk proses makanan dan pertanian

dan kontak jarak jauh (remote contact) seperti navigasi, pendingin

dalam industri, dan lain-lain. Sub-indeks dalam sistem yang dibuat

oleh Nemerow dan Sumitomo menggunakan fungsi linier kecuali untuk

parameter pH.

4. British Columbia water Quality Index (BCWQI)

British Colombia Water Quality Index (BCWQI) dikembangkan oleh

Canadian Ministry of Environment tahun 1995 untuk mengevaluasi

kualitas air. Indeks ini mirip dengan Canadian Council of MOE WQI

(CCMEWQI) dimana parameter kualitas air diukur dan pelanggaran

ditentukan dengan membandingkan dengan batas yang telah ditentukan

(baku mutu). Kondisi ini memungkinkan untuk membuat klasifikasi

berdasarkan semua parameter yang diukur. Kalkulasi indeks final

menggunakan rumus:

13

Nilai 1.453 dipilih untuk memberi jaminan terhadap jumlah skala

indeks dari 0 sampai 100. Penting dicatat bahwa pengulangan sampling

dan penambahan titik sampling menambah akurasi BCWQI.

Kelemahan indeks ini adalah adalah indeks ini tidak memberikan

indikasi tren kualitas air.

5. Aquatic Toxicity Index (ATI)

ATI dikembangkan oleh Wepener et al. (1999) untuk menilai kesehatan

ekosistem aquatik. Dengan tersedianya database toksisitas ikan maka

efek toksik dari kualitas air yang berbeda terhadap ikan telah digunakan

sebagai indikator kesehatan dalam ekosistem akuatik. Parameter fisik

kualitas air yang digunakan adalah pH, DO, turbiditas sedangkan untuk

parameter kimia digunakan amonium, total garam terlarut, flourida,

potasium dan ortofosfat serta logam berbahaya yang potensial seperti

seng total, mangan, kromium, tembaga, timbal, dan nikel.

6. Dinius Water Quality Index

Dinius indeks dikembangkan pada 1987 [23] merupakan pelopor

penggunaan indeks untuk perencanaan dan pengambilan keputusan dan

dilakukan untuk merancang sistem akuntansi sosial dasar yang akan

mengukur biaya dan dampak dari upaya pengendalian pencemaran.

Parameter yang digunakan sebanyak 11 yaitu parameter DO, BOD,

total coliform, fecal coliform, konduktifitas, klorida, kesadahan,

alkalinitas, pH, temperatur dan warna. Dinius indeks sama seperti

indeks Horton dan NSF-WQI yang menetapkan penurunan skala

dengan nilai yang menunjukkan kualitas air yang sempurna

koresponden dengan 100%. Sub-indeks Dinius ditetapkan berdasarkan

review literatur. Indeks dikalkulasikan berdasarkan jumlah bobot sub-

indeks. Rumusan indeks 11

1

21/1i

ii IwWQI dengan jumlah bobot 21

sebagai pembagi dalam persamaan indeks [23].

14

7. O’Connor’s Index

O‟Connor indeks melakukan percobaan untuk menguji seberapa jauh

hasil yang diperoleh dari NSF WQI terhadap penggunaan spesifik.

Untuk itu, O‟Connor menyusun dua buah indeks untuk dua

penggunaan spesifik, yaitu bidang perikanan/kehidupan alam liar dan

air baku air minum. Pembobotan dilakukan dengan metode yang sama

dengan Brown dkk yaitu menggunakan metode delphi dan hasil yang

diperoleh berbeda (Tabel 3) [10].

Tabel 3. Perbandingan bobot variabel NSF WQI dan O'Connor's

Variabel NSF WQI

O'Connor's Indices

Perikanan dan

Kehidupan Liar

Suplai Air

Publik

Oksigen terlarut 0.17 0.206 0.056

Fecal Coliforms 0.15 0.171

pH 0.12 0.142 0.079

BOD 5 0.10

Nitrat 0.10 0.074 0.07

Fosfat 0.10 0.064

Temperatur 0.10 0.169

Turbiditas 0.08 0.088 0.058

Total padatan 0.08

Padatan terlarut 0.074 0.084

Fenol 0.099 0.104

Amonia 0.084

Fluorida 0.079

Kesadahan 0.077

Klorida 0.060

Alkalinitas 0.058

Warna 0.054

Sulfat 0.050

Total 1.00 1.000 1.000

8. First-Ever WQI Vietnam

A First-Ever WQI Vietrnam diajukan oleh Hanh et al (2011) dengan

tujuan untuk memantau dan mengelola kualitas air permukaan di

Vietnam. Indeks terdiri dari dua puluh tujuh parameter kualitas air

mancakup kisaran yang luas dari variabel kimia fisik, minyak dan

lemak, coliform dan pestisida. Nilai sub-indeks juga diperoleh melalui

kurva sub-indeks dengan skor 1 untuk kondisi terburuk dan skor 100

untuk kondisi terbaik [10].

15

9. Canadian Council of Ministers of the Environment WQI

Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) telah

mengembangkan IKA untuk menyederhanakan pelaporan data kualitas

air yang kompleks. CCME adalah alat komunikasi berbasis ilmu yang

menguji data kualitas air multi-variabel terhadap tolok ukur kualitas air

tertentu yang ditentukan oleh pengguna [24]. Pada WQI secara

metematik menggabungkan tiga ukuran varians (ruang lingkup,

frekuensi dan besaran) untuk menghasilkan unit tunggal yang mewakili

kualitas air di suatu lokasi terhadap standar yang dipilih (perlindungan

kehidupan akuatik). Hasil akhir berupa skor tunggal dengan nilai 0-

100. Jika skor dengan nilai 100 maka mengindikasikan bahwa semua

parameter berada atau di bawah standar sepanjang dilakukan. Untuk

penyederhanaan, CCME mengembangkan kalkulator yang merupakan

spreadsheet terprogram dengan persamaan matematis yang membantu

pengguna untuk mengevaluasi kondisi (atau kesehatan) atau badan air.

Canadian Water Quality Guidelines telah mengaplikasikan

CCME_WQI kalkulator untuk menilai perubahan temporan dan spasial

kualitas air. Formulasi CWQI menggunakan tiga faktor yaitu :

10. Oregon Water Quality Index (OWQI)

Menurut Tirkey [20] OWQI dikembangkan oleh Oregon Department of

Environmental Quality (ODEQ) pada akhir tahun 1970 dan telah

disempurnakan beberapa kali. OWQI yang asli dihentikan pada tahun

1983 karena dibutuhkan sumber daya yang sangat besar untuk

menghitung dan melaporkan hasilnya. Dengan kemajuan teknologi

komputer, perangkat dari tampilan data dan visualisasinya, serta

pemahaman yang lebih baik tentang kualitas air, OWQI diperbarui pada

tahun 1995. Pembaruan dilakukan dengan memperbaiki sub-indeks asli,

menambahkan suhu dan sub-indeks total fosfor serta memperbaiki

perhitungan agregasi. OWQI menciptakan skor untuk mengevaluasi

16

kualitas saluran air di Oregon secara umum dan mengaplikasikan

metode ini pada wilayah lain dengan mengkombinasikan 8 parameter

kualitas air menjadi nilai tunggal. Parameter yang digunakan meliputi

DO, BOD, pH, amonia, NO3, T-P, total solid, dan fecal coliform.

Mengungkapkan kualitas air dengan mengintegrasikan pengukuran

delapan parameter kualitas air. OWQI menyediakan informasi kualitas

saluran air di Oregon yang digunakan untuk rekreasi umum dan

aplikasinya untuk wilayah atau jenis badan air lainnya harus didekati

dengan hati-hati. Ilmu kualitas air telah meningkat secara nyata sejak

diperkenalkannya OWQI pada tahun 1970. OWQI yang asli telah

dimodelkan setelah NSF WQI dimana metode Delphi digunakan untuk

mengembangkan IKA untuk rekreasi. Teknik ini dapat dicirikan sebagai

metode untuk menyusun informasi yang berasal dari sekelompok ahli,

sehingga konsensus dapat dikembangkan dengan pengetahuan terbaik

yang ada untuk mengatasi masalah yang kompleks. Rumus matematika

untuk WQI ini adalah:

N= jumlah sub-indeks

SI =sub-indeks masing masing parameter

Klasifikasi skor OWQI:

90-100 sangat baik

85-89 baik

80-84 sedang

60-79 buruk

0-59 sangat buruk

11. Contamination Index (CI)

Menurut Tirkey [20] CI mewakili jumlah faktor individual dari

komponen yang melebihi nilai yang diijinkan, seperti yang ditetapkan

oleh EPA. metode ini memungkinkan untuk menilai dan memetakan

tingkat kontaminasi air tanah. Dibutuhkan elemen dan spesies

penyumbang yang melampaui batasan yang diizinkan untuk kesehatan

manusia, sesuai dengan pedoman lembaga perlindungan lingkungan.

12. Smith’s Index

Smith mengembangkan indeks untuk empat kelas penggunaan air.

Index ini merupakan gabungan dari dua indeks umum yang berdasarkan

pendapat ahli demikian juga dengan standar kualitas air. Pemilihan

17

parameter untuk masing masing kelas air, penyusunan sub indeks dan

penentuan bobot dilakukan dengan metode delphi. Indeks final

diperoleh : I min = Σ min (Isub1, Isub2, ...... Isubn). I min sama dengan

nilai sub indeks terendah [20].

C. DAS Ciliwung

Diperkirakan 13% atau 62 DAS dari 470 DAS di Indonesia berada dalam

kondisi kritis, meskipun upaya konservasi tanah dan air dalam pengelolaan

DAS telah diimplementasikan. DAS Ciliwung merupakan salah satu DAS

kritis tersebut [25]. Secara administrasi DAS Ciliwung melewati Kabupaten

Bogor, Kota Bogor, Kota Depok dan DKI Jakarta. DAS Ciliwung

membentang dari kaki Gunung Pangrango hingga Teluk Jakarta meliputi

areal seluas 347 km2, dengan panjang sungai utamanya 117 km. Topografi

Sungai Ciliwung di bagian hulu merupakan perbukitan atau pegunungan

sedangkan di daerah hilir berupa dataran.

Sungai Ciliwung wilayah hulu merupakan kawasan konservasi dan

pendayagunaan sumber daya alam seperti penghijauan, kawasan resapan air,

parit, revitalisasi situ dan penyediaan air baku pedesaan. Bagian hulu DAS

Ciliwung sebagian besar didominasi oleh lahan pertanian. Ciliwung bagian

hulu juga merupakan kawasan penyangga bagian hilir, namun kawasan

Ciliwung Bagian Hulu juga berkembang sebagai kawasan wisata,

perdagangan dan jasa. Selain itu di sebagian bantaran Sungai Ciliwung

bagian hulu telah dipadati oleh perumahan penduduk. Konversi lahan atau

alih fungsi lahan dari hutan menjadi ladang atau perkebunan di wilayah hulu

mengakibatkan terjadinya air limpasan (run off) relatif tinggi dan fluktuasi

debit menjadi tinggi. Tingginya fluktuasi debit antara musim penghujan

dengan musim kemarau menyebabkan DAS Ciliwung tergolong kedalam

DAS kritis atau tidak sehat, dengan nilai rasio debit maksimum dengan

minimum > 30 m3/detik [9].

Berdasarkan bentuk topografinya, wilayah DAS Ciliwung bagian hulu

bervariasi antara bentuk datar, landai, agak curam, curam sampai dengan

sangat curam. Wilayah dengan kelerengan di atas 15 % dan 40 % (40,12 %)

18

menyebarluas dan mendominasi wilayah DAS Ciliwung bagian hulu

sehingga mempunyai potensi erosi yang sangat besar. Berdasarkan keadaan

geomorfologinya, DAS Ciliwung bagian hulu didominasi oleh dataran

vulkanik tua dengan bentuk wilayah bergunung seluas 3767,76 Ha dan

sebagian kecil merupakan alluvial sungai seluas 255,33 Ha. Secara umum

sebagian besar wilayah Kabupaten Bogor dan Kota bogor berada pada

geomorfologi satuan daerah pedataran kipas alluvial. Satuan ini terutama

Di bentuk oleh lempung tufcan, pasis dan kerikil. Aliran sungainya berpola

sejajar dengan lembah sungai utama. Sedangkan wilayah Kota Depok

berada pada satuan pedataran alluvium sungai. Daerah ini merupakan ujung

dan bagian tengah dari kipas alluvial Bogor yang terbentuk dari produk

gunung api dengan relief permukaan sedang dan halus. Pola pengaliran

sungai menunjukkan pola “meander”. Satuan ini terbentang dari barat ke

timur dan terletak pada elevasi kurang dari 100 m di atas permukaan laut

dan relatif datar, namun kemiringan lereng pada lembah sungai lebih terjal.

Sungai-sungai yang mengalir “berpola dendrik” dengan lembah sungai

berbentuk huruf “U”. Batuan penyusunnya terdiri dari endapan sedimen

berupa Tufa Greksi, lempung lanauan dan batu pasir tufcan [9].

Di bagian tengah, terjadi kecenderungan alih fungsi lahan dari perkebunan

menjadi permukiman atau kegiatan lainnya seperti industri. Bagian tengah

juga merupakan kawasan andalan penyangga DKI Jakarta dan kawasan

tertentu Jabodetabek (konservasi dan pendayagunaan SDA). Potensi limbah

domestik sangat tinggi mengingat kecenderungan kepadatan penduduk

semakin tinggi.

Hilir DAS Ciliwung yang masuk wilayah Jakarta mayoritas sudah

didominasi oleh pemukiman padat, kecuali untuk segmen batas Kelapa Dua.

Di segmen ini masih terlihat pertanian, kebun dengan perumahan yang tidak

terlalu padat. Bagian hilir merupakan kawasan andalan DKI Jakarta untuk

pengendalian daya rusak, normalisasi sungai dan muara, pembuatan waduk

pengendali banjir dan pembuatan kanal banjir. Selain itu Sungai Ciliwung

kerap menjadi indikator dalam status banjir di wilayah DKI Jakarta [9],

[26].

19

Penggunaan lahan di DAS Ciliwung yang bervariasi. Sepanjang Sungai

Ciliwung digunakan untuk berbagai tipe penggunaan lahan seperti

pertanian, perkebunan, kebun campuran, sawah teknis, sawah tadah hujan,

tegalan, perkantoran, industri, jalan raya dan pemukiman. Mulai dari daerah

puncak Bogor sampai daerah Ciawi telah berubah fungsi menjadi tempat

rekreasi yang banyak dibangun hotel, vila, bungalow dan berbagai sarana

rekreasi lainnya sehingga tutupan lahan hijau menjadi sangat berkurang.

Sungai sebagai ekosistem yang sangat penting bagi manusia. Sungai mampu

menyediakan air bagi manusia baik untuk berbagai kegiatan seperti

pertanian, industri maupun domestik [27]. Sehingga Sungai Ciliwung

merupakan suatu ekosistem sungai yang tidak terlepas dari aktifitas

antropogenik. Kondisi ini mengakibatkan Sungai Ciliwung mengalami

tekanan peningkatan beban pencemaran yang tinggi. Hal ini bisa

ditunjukkan dengan terjadinya penurunan luas tutupan di daerah hulu serta

masukan berbagai limbah, baik limbah domestik maupun limbah industri.

Sungai Ciliwung melintasi berbagai macam bentuk kegiatan manusia mulai

dari pertanian, perkebunan, pemukiman padat penduduk, pariwisata,

perikanan, perhubungan hingga berbagai macam industri yang berpengaruh

terhadap kondisi perairan sungai Ciliwung. Pendangkalan, penyempitan

dan fenomina sosial warga sekitar bantaran sungai juga menjadi

permasalahan di Sungai Ciliwung [9].

20

III. METODE PENELITIAN

A. Lokasi Penelitian

Lokasi penelitian untuk pengambilan data primer dilakukan pada sungai

yang berada di DAS Ciliwung di wilayah hulu dan hilir yang terletak di

Kabupaten/Kota Bogor dan DKI Jakarta. Lokasi hulu dipilih pada Sungai

Cisampai yang merupakan salah satu sumber air Ciliwung yang terletak di

lerang Gunung Pangrango berbatasan dengan perkebunan teh Gunung Mas,

Tugu Puncak Bogor. Lokasi selanjutnya di ambil di Sungai Ciliwung

secara berurutan melalui kabupaten/kota Bogor menuju ke arah hilir di

wilayah DKI Jakarta. Sungai di bagian hulu diasumsikan sebagai badan air

yang belum menerima beban pencemaran yang terlalu tinggi dibandingkan

dengan wilayah hilir di DKI Jakarta.

Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan pertimbangan bahwa Sungai

Ciliwung merupakan sungai lintas batas provinsi yang berlokasi di ibukota

negara dan juga sebagai salah satu sungai yang menjadi target program

prioritas nasional untuk pengelolaan dan pengendalian pencemaran

khususnya untuk prioritas lingkungan sehat. Selain itu Sungai Ciliwung

merupakan salah satu sungai besar di Pulau Jawa yang menerima beban

pencemaran yang tinggi di bagian hilir sehingga terjadi penurunan kualitas

air dan di hulu terjadi tata guna lahan yang tidak sesuai sehingga debit air

menjadi sangat fluktuatif antara musim penghujan dan kemarau.

Pengambilan data kualitas air sungai dilakukan di sebelas titik sampling

yang terdiri dari satu anak sungai sumber air Sungai Ciliwung di hulu, lima

titik sampling Sungai Ciliwung di wilayah Kabupaten / Kota Bogor serta

empat titik sampling Sungai Ciliwung diwilayah DKI Jakarta dan satu anak

Sungai Ciliwung di Condet (Sungai Condet). Sungai Condet dilipih sebagai

sungai yang diasumsikan mengalami beban pencemaran yang paling tinggi.

Informasi titik sampling tercantum dalam tabel 3

21

Gambar 1. Segmentasi dan Titik Sampling DAS Ciliwung

(sumber: KLH-Profil Sungai Ciliwung).

Berdasarkan master plan pengelolaan sungai yang dibuat oleh Kementerian

Lingkungan Hidup, DAS Ciliwung dari hulu ke hilir dibagi atas lima

segmen berdasarkan wilayah administrasi yaitu: Segmen I Sungai Ciliwung

hulu dibagian atas Kabupaten Bogor; segmen II di Kota Bogor; segmen III

Kabupaten Bogor bagian bawah; segmen IV Kota Depok dan segmen V

Sungai Ciliwung di DKI Jakarta. Titik sampling hanya diambil pada segmen

I, II dan V yaitu di wilayah Kabupatan dan Kota Bogor serta wilayah DKI

Jakarta (Gambar 1).

Tabel 3. Titik Sampling Air Sungai di DAS Ciliwung 2017

NO TITIK

SAMPLING KOORDINAT KETERANGAN

1

Sungai Cisampai,

Ds Tugu, Puncak

Kabupaten Bogor

S : 06° 42'47.34"

T : 106°58' 16.79"

Elevasi : 1202m

Anak sungai Ciliwung, salah satu sumber air S. Ciliwung ,

terletak di diujung atas perumahan gunung Mas Blok

C,PTPN VIII Gunung Mas, di lereng Gunung Pangrango.

2

S.Ciliwung, Mjd

Nurul Iman, Tugu

Cisarua, Bogor

S : 06° 41'37.03"

T : 106° 58'6.02"

Elevasi:1032

Sepadan sungai langsung berbatasan dengan pemukiman padat penduduk. Sampah domestik dibuang langsung ke

pinggiran sungai. Sungai digunakan untiuk MCK.

3

S.Ciliwung Jemb

Leuwimalang.

Cisarua. Bogor

S : 06° 39'15.09"

T : 106° 54'35.47"

Elevasi:652 m

Sepadan sungai sebagai lahan pertanian , tanah kosong ,

sebagian ditempati penduduk, vila atau daerah rekreasi . Limbah cair domestik dibuang langsung ke sungai.

4 S Ciliwung . Jemb Gadog. Mega-

mendung Bogor

S : 06° 39'11.14" T : 106° 52'9.15"

Elevasi: 461 m

Sebelum jembatan Gadog mayoritas sepadan sungai masih ditumpubi pepohonan serta areal pertanian,

sebagian kecil rumah penduduk, Aliran air deras

22

NO TITIK

SAMPLING KOORDINAT KETERANGAN

5

Sungai Ciliwung

Jembatan Sempur Kota Bogor

S : 06° 35' 31.16"

T :106° 47'59 .39" Elevasi: 243 m

Sungai Ciliwung melewati perumahan penduduk. Sepadan sungai padat dengan perumahan penduduk sampai

memasuki ke kebun Raya Bogor

6

Sungai Ciliwung

Kedung halang,

Kota Bogor

S : 06° 33'3.63"

T : 106° 48'14.68"

Elevasi:170m

Sebagian besar juga ditempai rumah penduduk hanya

sebagian kecils ebagai lahan pertanian atau lahan kosong.

A;iran air masih deras

7

S. Ciliwung

Srengseng Sawah,

(batasDepok-Jkt)

S : 06° 21'7.45"

T : 106° 50'7.14"

Elevasi:54m

Sebagian bantaaran sungai masih ditumbuhi pepohonan,

selain ada perumahan. Merupakan daerah yang dijadikan

ekoriparian.

8 Sungai Condet, Anak Sungai

Ciliwung, Jakarta

S : 06° 15'48.09" T : 106° 51'52.75"

Elevasi : 24 m

Padat pemukiman banyak limbah rumah tangga yang masuk ke sungai Codet.

9 Sungai Ciliwung di pintu air

Manggarai, JKT

S : 06° 12'27.45" T : 106° 50'56.84"

Elevasi :11 m

Padat pemukiman. Merupakan pintu air sebelum Sungai Ciliwung terpecah dua kerah PIK dan gunung sahari

10

Sungai Ciliwung

di Masjid Istiqlal, DKI Jakarta

S : 06° 10'18.29"

T : 106° 49'53.01" Elevasi :6 m

Lokasi padat

11

Sungai Ciliwung

di Mangga dua ,Gunung sahari,

Jakarta

S : 06° 8'1.70"

T : 106° 49'53.01"

Elevasi : 3 m

Padat pemukiman, 1,89 km dari muara sungai.

B. Bahan dan Alat

Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah bahan untuk mendapatkan

data primer parameter kualitas air seperti H2SO4, KH2PO4, MnSO4.H2O,

Na2S2O3.5H2O, asam glutamat, dsb dan bahan habis pakai seperti filter

selullosa acetat 0.45 um, petri film, filter 934 AH 9D 55 mm untuk

keperluan pengujian parameter kualitas air di laboratorium atau di lapangan,

sedangkan peralatan yang digunakan merupakan peralatan untuk

pengambilan sampel air, peralatan pengujian parameter lapangan dan

analisis di laboratorium serta peralatan untuk pengolah data.

C. Prosedur Penelitian

Dalam penelitian ini dilakukan verifikasi rumusan IKA yang telah diperoleh

pada tahun 2016. Verifikasi dilakukan terhadap data penyusun kurva sub-

indeks dan pembobotan yang digunakan dalam komponen rumusan IKA.

Rumusan IKA yang diperoleh pada tahun 2016 dan rumusan IKA yang

telah diverifikasi komponen penyusunnya dilakukan uji coba perhitungan

dengan menggunakan data kualitas air Sungai Ciliwung. Hasil perhitungan

IKA dilakukan konfirmasi dengan hasil penilaian langsung di lapangan

dengan metode expert judgement yang dilakukan oleh penelis di bidang air.

23

Panelis memberi nilai kualitas air sesuai dengan kepakarannya dengan

melihat secara langsung kualitas air pada lokasi sungai yang disampling dan

dengan mempertimbangkan kondisi sekeliling yang dapat berpengaruh

terhadap kualitas air termasuk sumber pencemar yang berpotensi

berpengaruh terhadap kualitas air di lokasi tersebut. Hasil penilaian secara

langsung di lapangan dengan skor 0-100 akan dibandingkan dengan hasil

IKA yang diperoleh dari hasil pengukuran kualitas air di laboratorium

dengan waktu pengambilan sampel yang bersamaan dengan penilaian

lapangan.

Metode pengambilan sampel air dilakukan secara grab. Metode

pengambilan sampel dan analisis laboratorium mengacu pada SNI.

Klasifikasi kriteria air untuk penamaan hasil IKA dilakukan dengan melalui

pertimbangan Kelas Air sesuai Kriteria Mutu Air (KMA) dalam PP 82/2001

dan melalui pertimbangan pakar air. Nilai konsentrasi parameter kualitas

air dalam KMA kelas I, II, II dan IV diaplikasikan pada rumusan IKA

sebagai pertimbangan untuk menentukan batasan klasifikasi kriteria hasil

IKA. Alur kerja aplikasi dan verifikasi IKA dapat dilihat pada Gambar 2

.

Gambar 2. Alur Prosedur Verifikasi IKA

KLASIFIKASI KRITERIA IKA

24

Tahapan pelaksanaan :

1. Persiapan penelitian

Tahap persiapan meliputi studi literatur yaitu berupa pengumpulan

informasi yang berkaitan dengan kajian, penyusunan proposal,

koordinasi /pengumpulan data sekunder.

2. Pelaksanaan penelitian

Verifikasi hasil rumusan IKA tahun 2016

Komponen penyusun rumusan IKA yang diperoleh tahun 2016 berupa

hasil pembobotan 10 parameter dan kurva sub indeks dilakukan

verifikasi terhadap data penyusunnya. Verifikasi dilakukan terhadap

data penyusunan pembobotan dan data penyusunan kurva sub-indeks

dengan menggunakan metode iterasi atau metode grubb yang

dikonfirmasi dengan justifikasi teknis yaitu mengacu pada pada

justifikasi korelasi hasil untuk karakteristik yang berbeda dari suatu

sampel [28].

Pengambilan data primer kualitas air

Pengambilan sampel untuk data kualitas air Sungai Ciliwung diambil di

lokasi Bogor dan Jakarta. Parameter lapangan diukur secara langsung

dan parameter laboratorium dianalisis di laboratorium P3KLL.

Pengambilan sampel diasumsikan pada lokasi yang mewakili kondisi

pencemaran ringan, pencemaran sedang dan pencemaran berat.

Aplikasi hasil rumusan IKA

Rumusan IKA terverifikasi diaplikasikan terhadap data kualitas air

sungai yang diperoleh. Hasil IKA yang diperoleh dilakukan verifikasi

lapangan melalui penilaian panelis air dan dilakukan uji t-test

Penyusunan klasifikasi kualitas air.

Klasifikasi kualitas air dalam menentukan kriteria air dilakukan dengan

pertimbangan nilai Kriteria Mutu Air (KMA) kelas I, II, II, dan IV

dalam PP 82/2001 dan berdasarkan pertimbangan pakar. Nilai

parameter dalam KMA masing masing kelas diaplikasikan dalam

rumusan IKA sebagai penentu keberadaan skor IKA.

.

25

D. Analisis Data

Data primer kualitas air Sungai Ciliwung yang diperoleh akan dilakukan

analisi data non parametrik secara deskriptif untuk memperoleh informasi

kualitas air. Data kualitas air dianalisis terhadap pemenuhan standar yang

ditetapkan berdasarkan kriteria mutu air kelas I dan II PP 82/2001 tentang

Pengelolaan kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Analisis data

juga dilakukan untuk mengetahui tren kualitas air dari hulu ke hilir.

Verifikasi dilakukan dengan melalui uji Grubb atau iterasi dan dilakukan

konfirmasi melalui justifikasi teknis. Data kualitas air yang diperoleh

dianalis untuk mendapatkan nilai IKA.

26

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Verifikasi IKA

Hasil dari penelitian ini diperoleh persamaan matematika untuk perhitungan

IKA yang telah terverifikasi dengan menggunakan sepuluh parameter

kualitas air. Rumusan IKA tersebut dapat digunakan dalam penilaian

kualitas air sungai. Verifikasi dilakukan terhadap data yang digunakan

untuk penyusunan kurva sub-indeks dan pembobotan masing masing

parameter kualitas air yang berasal dari 96 panelis sebagai komponen IKA.

Kurva sub indeks yang telah diverifikasi dapat dilihat pada gambar 3.

Gambar 3. Hasil Kurva Sub Indeks Parameter Indeks Kualitas Air

27

Kurva sub-indeks tersebut menyatakan hubungan konsentrasi masing

masing parameter kualitas air dengan nilai sub-indeks yang mempunyai

rentang nilai 0-100. Hasil kurva sub-indeks untuk masing masing parameter

mayoritas mempunyai tipe segmentasi non linear. Kurva sub-indeks yang

terbentuk digunakan sebagai acuan untuk mendapatkan nilai sub-indeks

kualitas air dengan cara ekstrapolasi konsentrasi parameter kualitas air yang

telah diperoleh dari hasil pengujian laboratorium. Selain ekstrapolasi, cara

lain untuk mendapatkan nilai sub-indek kualitas air adalah dengan

menggunakan persamaan matematika berdasarkan kurva yang terbentuk

(Tabel 4). Bila konsentrasi parameter kualitas air telah diperoleh dari hasil

pengujian di laboratorium, maka dengan menggunakan persamaan

matematika terkait akan diperoleh sub-indek kualitas air.

Tabel 4. Persamaan Kurva Sub-indeks Parameter kualitas Air

Parameter Persamaan kurva subindeks Peruntukan DO y = -1.3949x4 + 10.848x3 – 23.437x2+23.484x-2E-10

y= 0.3534x5-11.105x4+136.66x3-825.34x2+2463.9x-2859 DO <4 DO < 8.5

Fecal coliform

y= 0.0107x2-1.3469x+100 y= 3E-06x2-0.0269x+74.829

y= -0.0056x+56.477

y= -0.0024x+40.467 y= -0.0002x+18.974

y= -0.0001x=14.04

y= -1E-06x+3.3727

FC<100 FC<1000

FC<5000

FC<10000 FC<50000

FC<100000

FC<1000000

COD y= 0.0204x2-1.4479x+99.614

y= 0.0692x2-6.0926x+173.01

y= -0.0055x2+0.2907x+40.428 y= -0.467x+61.471

y= -0.0266x+6.4226

COD<20

COD<50

COD<100 COD<125

COD<125

pH y= 0.1035x4-0.4796x3+1.5586x2+2.2036x-2.5054

y= -0.3809x5+14.769x4-225.01x3+1673.7x2-6045x+8520.9 y= 7.6265x2-181.88x+1087.8

pH<5

pH<10 pH<12

BOD y= 0.4458x3-3.4443x2-1.3145x+99.149

y= 0.0287x3-0.9446x2+5.9997x+52.218 y= 0.0073x3-0.606x2+14.795x-88.323

BOD<5

BOD<20 BOD<40

NH3 y= 18703x6-36932x5+27566x4-9960.8x3+1744.5x2-187.12x+100

y= 644.68x3-1507.1x2+1092.2x-228.14

NH3<0.7

NH3<1

TP y= -0.1347x5+2.483x4-16.702x3+50.051x2-73.42x+100 y= -3.58x3+72.356x2-486.46x+1098.4

TP<5 TP<8

TSS y= 0.0001x2-0.2667x+96.159

y= -0.0399x+74.971

y= -0.1673x+94.086 y= -0.0004x2-0.3239x+110.1

y= 9E-5x2-0.2127x+103.2

y= -0.2694x+140.03 y= -0.1921x+105.23

TSS<100

TSS<150

TSS<200 TSS<300

TSS<400

TSS<450 TSS<500

NO3 y= -0.0046x3+0.2002x2-4.0745x+97.77

y= 1E-6x4+2E-5x3-0.0168x2+0.3103x+36.034 y= 0.0039x2-0.8417x+47.227

NO3<30

NO3<70 NO3<100

TDS y= -6E-6x2-0.0136x+96.357

y= -4E-6x2-0.0183x+98.991

y= -8E-6x2+0.0252x+17.624

TDS<1000

TDS<2000

TDS<3500

28

Selain kurva sub-indeks, verifikasi juga dilakukan untuk data pembobotan

parameter. Hasil verifikasi terhadap pembobotan sepuluh parameter

penyusun IKA diperoleh urutan dari bobot tertinggi ke terendah yaitu

parameter oksigen terlarut (Dissolved Oxygen, DO), fecal coliform,

kebutuhan oksigen kimiawi (Chemical Oxygen Demand, COD), pH,

kebutuhan oksigen biologis (Biological Oksigen Demand, BOD), amonia

(NH3), Fosfor total (T-P), padatan tersuspensi total (Total suspended

solid, TSS), nitrat (NO3) dan padatan terlarut total (Total Dissolved Solid,

TDS) (Tabel 5).

Parameter DO mempunyai bobot tertinggi dibandingkan dengan parameter

lainnya dengan nilai 0.14 kemudian diikuti parameter fecal coliform dengan

nilai 0.13. Terpilihnya DO sebagai parameter dengan pembobotan tertinggi

yang diikuti dengan parameter fecal coliform sama dengan yang dihasilkan

oleh NSF-WQI, namun bobot DO dan fecal coliform yang dihasilkan oleh

NSF-WQI mempunyai nilai lebih tinggi dibandingkan hasil panelis

Indonesia dengan selisih 0,03 yaitu sebesar sebesar 0.17 untuk DO dan 0.16

untuk fecal coliform.

Peranan bobot akhir masing masing parameter ini digunakan untuk faktor

pengali nilai sub-indeks masing masing parameter untuk mendapatkan nilai

sub-total IKA yang digunakan untuk mendapatkan nilai IKA.

Tabel 5. Bobot Akhir Parameter Indek Kualitas Air

PARAMETER BOBOT AHKIR

DO 0.14

Fecal Coliform 0.13

COD 0.12

pH 0.12

BOD 0.11

NH3-N 0.09

T-P 0.09

TSS 0.07

NO3-N 0.07

TDS 0.05

TOTAL 1

Rumusan IKA yang telah diperoleh dilakukan uji coba perhitungan dengan

menggunakan data kualitas air yang diambil dari Sungai Ciliwung paling

29

hulu yang diasumsikan mempunyai kondisi paling bagus, dan Sungai

Ciliwung di bagian hilir wilayah Jakarta. Sungai Condet yang merupakan

anak Sungai Ciliwung di wilayah hilir DKI Jakarta diasumsikan mempunyai

kualitas air yang paling buruk. Perhitungan ini digunakan untuk verifikasi

kembali terhadap rumusan yang telah tersusun. Nilai IKA hasil aplikasi

menggunakan data kualitas air Sungai Ciliwung tidak jauh berbeda dengan

hasil verifikasi lapang melalui penilaian panelis air (Tabel 6). Pengambilan

sampel air untuk aplikasi IKA dan verifikasi lapang oleh panelis air

dilakukan pada hari yang bersamaan.

Tabel 6. Hasil IKA dan verifikasi lapangan di 8 lokasi Sungai Ciliwung.

No Titik sampling

Nilai IKA dari

Data Hasil

Analisis

Laboratorim

(belum

terverifikasi)

Nilai IKA dari

Data Hasil

Analisis

Laboratorim

(terverifikasi )

Nilai

IKA dari

verifikasi

lapangan

(expert

jugment)

Foto lokasi

1 S.Cisampai (Sumber

air Ciliwung) 92.0 90.9 90.3

2 S. Ciliwung, Masjid

Nurul Iman 76.4 70.0 64.5

3 S. Ciliwung

Jemb.Leuwimalang 82.5 75.9 70.3

4 S. Ciliwung. Jemb

Gadog 85.3 80.8 71.3

5 S. Ciliwung. Jemb

Sempur 80.2 72.9 64.5

6 S. Ciliwung Pintu

Air Manggarai 66.4 59.1 51.0

7 S. Ciliwung, Gunung

Sahari 57.7 50.3 49.3

8 S.Condet,

AnakSungaiCiliwung 42.5 35.5 37.3

Uji t-test menunjukkan bahwa hasil aplikasi rumusan IKA terverifikasi

dengan hasil verifikasi lapangan tidak berbeda nyata (p<0.01). Kondisi ini

30

dapat dikatakan bahwa rumusan IKA yang dikembangkan ini sesuai

digunakan untuk penilaian kualitas air Sungai Ciliwung.

Klasifikasi nilai IKA berdasarkan NSF-WQI terdiri dari lima kriteria yaitu

sangat baik, baik, sedang, buruk dan sangat buruk. Berdasarkan

pertimbangan nilai kriteria mutu air yang terdapat dalam kelas air PP

82/2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran

Air dan pertimbangan pakar air maka IKA yang baru dikembangkan

ditetapkan menggunakan 6 kasifikasi kriteria baru yaitu sangat baik, baik,

cukup baik, sedang, marginal dan buruk (Tabel 7).

Tabel 7. Klasifikasi Baru Kriteria IKA

SKOR KRITERIA KETERANGAN

100 ≥ I ≥ 90 SANGAT BAIK

90 > I ≥ 80 BAIK KELAS I

80 > I ≥ 70 CUKUP BAIK KELAS II

70 > I ≥ 50 SEDANG KELAS III

50 > I ≥ 35 MARGINAL KELAS IV

35 > I ≥ 0 BURUK

Rumusan IKA yang telah dikembangkan diuji coba dengan menggunakan

konsentrasi parameter kualitas air untuk kelas I, II, II dan IV yang ada

dalam PP 82/2001. Kualitas air pada KMA kelas I masuk dalam kriteria

baik, kelas II pada kriteria cukup baik, kelas III pada kriteria sedang dan

kelas IV pada kriteria marginal. Apabila menggunakan kriteria NSF-WQI

maka klasifikasi kualitas air pada KMA kelas I dan II berada pada kriteria

baik, kelas III pada kriteria sedang dan kelas IV pada kriteria buruk.

Tabel 8. Hasil aplikasi IKA menggunakan nilai KMA PP 82/2001.

KMA PP 82/2001 Hasil IKA Berdasarkan Nilai

KMA KRITERIA

Kelas I 81.68 BAIK

Kelas II 71.76 CUKUP BAIK

Kelas III 55.94 SEDANG

Kelas IV 38.32 MARGINAL

31

Berdasarkan hasil tersebut maka kondisi kualitas air Sungai Ciliwung selain

dapat diinformasikan secara detil dengan menyampaikan masing masing

parameter kualitas air yang diukur, juga dapat disampaikan secara

sederhana menggunakan nilai IKA.

B. Kualitas Air Sungai Ciliwung Berdasarkan Parameter Kualitas Air

Berdasarkan hasil pengukuran kualitas air yang dilakukan di DAS Ciliwung

bagian hulu dan hilir, maka diketahui bahwa DAS Ciliwung di hilir

mengalami pencemaran. Hal tersebut ditunjukkan dengan keberadaan

beberapa parameter kualitas air yang telah melebihi KMA yang ditetapkan

yaitu KMA kelas II PP 82/2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan

Pengendalian Pencemaran Air. Dari lima belas parameter kualitas air yang

dipantau dari hulu dan hilir hanya tiga parameter yaitu TDS, pH dan NO3

yang masih memenuhi kriteria mutu air kelas II PP 82/2001. Di wilayah

hilir parameter yang telah melampaui KMA diantaranya DO, BOD, COD,

NO2, MBAS, Minyak Lemak, fecal coliform dan total coliform.

Parameter yang dominan mencemari sungai baik di bagian hilir maupun di

hulu adalah bakteri fecal coliform dan total coliform.

1. Parameter Disolved Oxigen (DO)

Parameter oksigen terlarut (DO) menyatakan keberadaan jumlah

oksigen terlarut di perairan yang sangat dibutuhkan untuk kehidupan

biota air. Semakin banyak DO menunjukkan kualitas air yang semakin

baik. Penurunan DO secara drastis dapat menyebabkan kematian

mendadak pada ikan yang hidup di perairan tersebut.

Berdasarkan parameter DO, kualitas air di DAS Ciliwung mengalami

penurunan yang sangat drastis di bagian hilir wilayah DKI Jakarta.

Konsentrasi DO di DAS Ciliwung wilayah hulu berada pada

rentang 6.2 -8.2 mg/L, sedangkan di wilayah hilir antara <0.1 – 7.0

mg/L. Di hilir, hanya lokasi Srengseng Sawah perbatasan Depok dan

DKI Jakarta yang masih mempunyai nilai DO bagus. Ketersediaan DO

32

terburuk diperoleh di Sungai Condet yaitu anak Sungai Ciliwung di

lokasi padat penduduk. Sungai ini menampung beban pencemaran dari

limbah domestik yang cukup tinggi. DO di Sungai Condet mempunyai

nilai di bawah 2 atau cenderung nol terutama pada periode pengukuran

bulan Agustus 2017 (Gambar 4).

Gambar 4. Tren DO dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

2. Parameter BOD

Parameter BOD memberikan gambaran jumlah oksigen terlarut yang

digunakan mikroorganisme untuk mengoksidasi keberadaan bahan

organik di perairan. Semakin banyak pencemaran organik di perairan

maka bakteri akan menghabiskan oksigen terlarut dalam perairan

selama proses penguraian berlangsung. Hal tersebut mengakibatkan

kematian biota air. Sumber alami bahan organik dapat berasal dari

pembusukan tumbuhan, daun jatuh atau hewan mati. Bahan organik

juga berasal dari buangan limbah domestik dan industri.

Sebagian besar nilai BOD di DAS Ciliwung sudah melebihi KMA

kelas I dan II PP 82/2001 sebesar 2 dan 3 mg/L. Hanya di lokasi

Jembatan Leuwimalang terdeteksi BOD sebesar 1.6 mg/L, masih

memenuhi KMA. Wilayah hulu Bogor terdeteksi BOD dengan kisaran

nilai 1.6 – 15 mg/L sedangkan di bagian hilir Jakarta terdeteksi dengan

kisaran 7.2 – 94 mg/L. Konsentrasi BOD tertinggi diperoleh di anak

Sungai Ciliwung di Condet dengan nilai 94 mg/L (gambar 2).

33

Gambar 5. Tren BOD dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

3. Parameter COD

Parameter COD memberikan gambaran jumlah oksigen yang

dibutuhkan untuk mengoksidasi bahan organik yang ada di perairan

secara kimiawi. COD merupakan ukuran pencemaran air yang

disebabkan oleh zat organik yang menyebabkan berkurangnya oksigen

terlarut dalam air. Konsentrasi COD di bagian hulu wilayah Bogor

terdeteksi pada kisaran 3.4 – 19 mg/L sedangkan di bagian hilir wilayah

DKI Jakarta pada kisaran 20 – 88 mg/L. Konsentrasi COD tertinggi

terdeteksi di anak Sungai Ciliwung di Condet. Keberadaan nilai COD

yang tinggi di wilayah hilir tersebut membuktikan bahwa pencemaran

bahan organik di bagian hilir relatif tinggi.

Gambar 6. Tren COD dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

Keberadaan nilai DO yang rendah dan nilai BOD dan COD yang tinggi

di bagian hilir Sungai Ciliwung yang berada di wilayah Jakarta

menjadikan salah satu indikasi bahwa pencemaran limbah organik

masih tinggi di wilayah tersebut. Meskipun secara visual kondisi

sepanjang Sungai Ciliwung sudah dibersihkan, namun secara kualitas

34

masih belum sesuai dengan kriteria mutu air yang ditetapkan. Hal

tersebut tidak bisa dipungkiri mengingat daerah hilir merupakan daerah

padat penduduk dengan pembuangan limbah domestik belum dilakukan

pengolahan secara optimal.

4. Parameter TSS

Total Suspended Solids (TSS) adalah padatan tersuspensi dalam air

yang merupakan partikel dengan ukuran lebih dari 2 mikro yang

melayang di perairan dan terdiri dari berbagai macam bahan seperti

lumpur, pembusukan tanaman dan hewan, limbah industri, dan limbah

yang dapat terjebak oleh filter. TSS yang tinggi di perairan bisa

menjadi indikasi terjadinya proses sedimentasi atau pendangkalan

perairan [29].

Gambar 7. Tren TSS dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

Hasil pengukuran TSS, pada periode pengambilan sampel bulan

Agustus di air sungai di hulu dan hilir DAS Ciliwung berada pada

kisarang <2.5 -17 mg/L masih memenuhi KMA kelas I dan II PP

82/2001 sebesar 50 mg/L. Namun pada periode pengukuran bulan

Oktober TSS di hilir Sungai di wilayah Jakarta mengalami peningkatan

yang sangat drastis mencapai nilai 394 mg/L di Pintu Air Manggarai.

TSS yang terdeteksi pada bulan Oktober di wilayah Bogor berada pada

kisaran <2.5 – 24 masih memenuhi KMA sedangkan di wilayah

Jakarta pada kisaran 57-394 mg/L sudah melebihi KMA. TSS tinggi

dalam badan air berpotensi terhadap keberadaan bakteri, unsur hara,

35

pestisida maupun logam berat karena senyawa tersebut cenderung

menempel pada partikel yang terbawa dari air daratan.

5. Parameter NO2

Konsentrasi Nitrit (NO2) di perairan alami biasanya ditemukan dalam

jumlah yang sangat sedikit, lebih sedikit daripada nitrat, karena bersifat

tidak stabil dengan keberadaan oksigen. Nitrit akan segera dioksidasi

menjadi nitrat. Nitrit merupakan bentuk peralihan antara amonia dan

nitrat (nitrifikasi) dan antara nitrat dengan gas nitrogen (denitrifikasi).

Gambar 8. Tren NO2 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

NO2 di perairan Ciliwung terdeteksi berfluktuasi pada kisaran nilai

<0.007-0.37 mg/L dengan konsentrasi yang tinggi pada lokasi sungai

dengan penduduk padat. Konsentrasi NO2 yang masih memenuhi

KMA kelas II PP 82/2001 hanya terdeteksi di hulu Sungai Ciliwung

khususnya di sungai Cisampai, Jembatan Leuwimalang dan di

Jembatan Gadog. Nitrit di Sungai Condet terdeteksi dengan konsentrasi

rendah karena telah terjadi proses denitrifikasi sehingga konsentrasi

NH3 menjadi sangat tinggi.

6. Parameter NO3

Nitrat (NO3) diperairan dihasilkan dari proses oksidasi sempurna

senyawa nitrogen di perairan. NO3 yang tinggi di perairan disebabkan

oleh pencemaran dari air larian pertanian, limbah domestik, industri dan

buangan kotoran hewan. Kadar NO3 yang tinggi menyebabkan

eutrofikasi perairan dan mendorong terjadinya ledakan populasi alga.

36

NO3 di Ciliwung terdeteksi antara 0.20–2.66 mg/L masih memenuhi

KMA Kelas I dan II PP 82/2001 sebesar 10 mg/L (Gambar 9).

Gambar 9. Tren NO3 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

7. Parameter NH3

Amonia (NH3) dan nitrat (NO3) adalah bentuk paling umum dari

nitrogen dalam sistem perairan. NH3 dapat dikonversi menjadi NO2

dan NO3 oleh bakteri, dan kemudian digunakan oleh tanaman. NH3 di

perairan dapat terserap kedalam bahan tersuspensi dan koloid sehingga

mengendap di dasar perairan, namun dapat menghilang melalui proses

volatilisasi. NH3 bebas yang tidak terionisasi bersifat toksik terhadap

organisme aquatik. Sumber NH3 dapat diekskresikan oleh hewan dan

dihasilkan selama dekomposisi protein hewan, tanaman atau dari

limbah cair.

Gambar 10. Tren NH3 dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

NH3 terdeteksi di DAS Ciliwung pada kisaran nilai <0.05 – 11 mg/L.

Di wilayah hulu, NH3 masih memenuhi KMA kelas I PP 82/2001

sebesar 0.5 mg/L, namun di bagian hilir sudah melebihi KMA. NH3

tertinggi terdeteksi di Sungai Condet. Hal ini dimungkinkan karena

37

keberadaan Sungai Condet merupakan daerah padat dengan aktifitas

penduduk sehingga limbah domestik sangat dominan sebagai sumber

pencemar utama yang menyebabkan konsentrasi DO minim dan terjadi

proses pembusukan sehingga NO2 dan NO3 berubah menjadi NH3. NH3

bisa menjadi racun terhadap ikan, menyebabkan reproduksi rendah dan

pertumbuhan terhambat, atau kematian.

8. Parameter T-P

Fosfor total (T-P) menggambarkan jumlah fosfor total baik yang

berupa partikulat maupun terlarut, anorganik dan organik. Fosfor

merupakan nutrisi esensial untuk kehidupan organisme dan berada

dalam perairan baik dalam bentuk terlarut dan partikel. Fosfor tidak

bersifat toksik terhadap manusia, hewan dan ikan, namun keberadaan

fosfor yang tinggi disertai dengan nitrogen akan menyebabkan

eutrofikasi dan menstimulir terjadinya ledakan pertumbuhan di air. T-P

terdeteksi di semua titik pantau air sungai di DAS Ciliwung di semua

periode pemantauan dengan kisaran nilai 0.004 – 0.13 mg/L di wilayah

hulu dan antara 0.069 – 2.6 mg/L di wilayah hilir. Konsentrasi T-P

yang telah melebihi KMA kelas II sebesar 0.002 mg/L hanya ditemukan

di tiga lokasi di bagian hilir yaitu di Manggarai, Istiqlal dan di Condet.

Konsentrasi tertinggi terdeteksi di Condet (Gambar11).

Gambar 11. Tren T-P dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

38

9. Parameter Fenol

Fenol digunakan untuk disinfektan, kedokteran, industri pupuk,

penghilang cat, tekstil. Pencemaran fenol bisa berasal dari limbah

industri, pengilangan minyak, disinfektan, antiseptik, pembersih alat

rumah tangga, penghilang cat atau pernis, Fenol juga ditemukan secara

alami pada limbah ternak dan pembusukan bahan organik [30].

Gambar 12. Tren Fenol dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

Fenol pada bulan Agustus hanya terdeteksi di 3 lokasi yaitu di Jembatan

Gadog (11 ug/L), Kedunghalang (10 ug/L) dan di Condet (56 ug/L)

dengan nilai telah melebihi KMA I dan II sebesar 1 ug/L. Pada bulan

Oktober Fenol yang tinggi terdeteksi di hilir dengan nilai 43-81 ug/L

(Gambar 12).

10. Parameter MBAS

MBAS (Methylene Blue Active Substances) merupakan detergen yang

mengandung permukaan aktif bahan sintetis atau organik yang disebut

surfaktan. MBAS mempunyai sifat menurunkan ketegangan

permukaan air sehingga memungkinkan kotoran atau lemak yang terikat

pada berbagai bahan dapat tercuci. Pencemaran detergen dapat berasal

dari industri sabun atau limbah domestik dari penggunaan sabun.

Detergen dapat membentuk lapisan film di permukaan air sehingga

mengurangi perpindahan oksigen di permukaan air.

MBAS yang terdeteksi di air sungai DAS Ciliwung berada pada

kisaran konsentrasi <60 – 1340 ug/L. Pencemaran MBAS tertinggi

39

ditemukan di Sungai Condet kemudian Sungai Ciliwung di lokasi

Masjid Nurul Iman dengan nilai secara berurutan 1340 dan 1258 ug/L.

MBAS di hilir mayoritas melebihi KMA I dan II sebesar 200 ug/L.

Gambar 13.Tren MBAS dari Hulu ke Hilir Sungai Ciliwung 2017

11. Parameter Minyak dan Lemak

Minyak dan lemak merupakan salah satu parameter penting di air

karena pencemaran minyak dan lemak menyebabkan terjadinya lapisan

di permukaan air yang menyebabkan gangguan pada proses biologi.

Minyak dan lemak umumnya berasal dari sumber antropogenik.

Gambar 14.Tren Minyak & Lemak Hulu-Hilir Sungai Ciliwung 2017

Minyak dan lemak yang terdeteksi di Sungai Ciliwung berada pada

kisaran 2500 - 10300 ug/L. Konsentrasi yang tinggi dan telah melebihi

KMA umumnya ditemukan di wilayah hilir Sungai Ciliwung. Minyak

lemak tertinggi terdeteksi di Sungai Condet dengan nilai 10300 ug/L

telah jauh melebihi KMA PP 82/2001 sebesar 1000 ug/L. Minyak dan

lemak di hulu umumnya masih berada pada konsentrasi di bawah limit

40

deteksi <2000 ug/L, kecuali untuk lokasi Jembatan Leuwimalang

(Gambar 14).

12. Parameter Fecal Coliform

Fecal coliform merupakan bakteri kontaminan umum di air. Fecal

coliform berasal dari pencernakan hewan berdarah panas termasuk

manusia yang dieksresikan melalui feces. Keberadaan bakteri fecal

coliform di perairan mengindikasikan kemungkinan keberadaan bakteri

patogen ikutan yang dapat menyebabkan penyakit. Fecal coliform yang

tinggi berhubungan dengan semakin menurunnya kualitas air.

Gambar 15. Tren Fecal Coliform Hulu-Hilir Sungai Ciliwung 2017.

Hasil pengukuran fecal coliform menunjukkan bahwa hanya Sungai

Cisampai di bagian hulu yang masih memenuhi KMA I pada bulan

Agustus dan memenuhi KMA kelas II pada bulan Oktober dengan

jumlah secara berurutan 2 /100 mL dan 130/100 mL. Lokasi lainnya

telah tercemar oleh bakteri fecal coliform dengan kisaran nilai antara

4500 – 210000000 /100 mL telah jauh melebihi KMA kelas II sebesar

1000/mL. Jumlah fecal coliform tertinggi ditemukan di Sungai Condet.

Keberadaan fecal coliform yang tinggi di lokasi lainnya juga terjadi

pada lokasi dengan populasi padat penduduk.

13. Parameter Total Coliform

Seperti halnya parameter fecal coliform, keberadaan total coliform juga

sudah menjadi pencemar di Sungai Ciliwung. Hanya Sungai Cisampai

yang masih ditemukan total coliform dengan jumlah masih di bawah

41

KMA kelas I dan II PP 82/2001. Total coliform di Sungai Cisampai

ditemukan dengan nilai 220/1009 mL pada bulan Agustus dan 130/100

mL pada bulan Oktober. Selain Sungai Cisampai, total coliform

ditemukan pada kisaran nilai 27000 – 5400000000 /100mL telah jauh

melebihi KMA kelas I (1000 /100mL) dan kelas II (5000 /100 mL).

Total coliform tertinggi ditemukan di Sungai Condet (gambar16 ).

Gambar 16. Tren Total Coliform Hulu - Hilir Sungai Ciliwung 2017

Keberadaan fecal coliform dan total coliform yang tinggi di perairan

memberikan indikasi bahwa pengelolaan limbah sebagai sumber

pencemar fecal coliform dan total coliform belum dilakukan secara

optimal.

C. Kualitas Air Sungai Ciliwung Berdasarkan Nilai IKA

Berdasarkan hasil verifikasi kurva sub-indeks dan pembobotan parameter

serta penentuan kisaran klasifikasi nilai IKA tersebut maka dilakukan

penilaian kualitas air dengan menggunakan IKA. IKA dihitung dengan

memasukkan konsentrasi 10 parameter kulitas air yang diukur dalam

persaman matematika dan dikalikan dengan faktor pembobot untuk masing

masing parameter. Total IKA yang diperoleh diklasifikasikan berdasarkan

rentang sesuai dengan klasifikasi yang telah dikembangkan dan

dibandingkan dengan kriteria dari NSF-WQI (Tabel 9 ).

Secara umum IKA air sungai Di DAS Ciliwung mempunyai tren

memburuk ke arah hilir di wilayah DKI Jakarta. Untuk IKA di hulu

42

wilayah Bogor berada pada nilai 72.7 -91.0 dengan klasifikasi kriteria yang

baru dikembangkan berada pada kriteria cukup baik sampai sangat baik.

Jika dibandingkan dengan kriteria yang digunakan oleh NSF-WQI maka

skor tersebut berada pada kriteria baik sampai sangat baik. Untuk IKA di

hilir berada pada nilai 36.9 – 73.4 dengan kriteria cukup baik sampai

marginal atau buruk. IKA terburuk ditemukan di Anak sungai Ciliwung

yang berada di Condet (Tabel 9).

Tabel 9. IKA Air Sungai di DAS Ciliwung Tahun 2017

No Lokasi

Pengukuran 2 Agustus 2017 Pengukuran 4 Oktober 2017

Skor

IKA

Klasi-

Fikasi

Krite-Ria NSF

WQI

Klasifi-Kasi Baru Yang

Dikem-

Bangkan

Skor

IKA

Klasi-Fikasi

Krite-Ria

NSF WQI

Klasifi-Kasi Baru Yang

Dikem-

Bangkan

1 S.Cisampai (Anak S. Ciliwung hulu)

91.0 Sangat baik

Sangat baik 87.6 Baik Baik

2 S. Ciliwung di M

N N.Iman Puncak 76.6 Baik Cukup baik 79.5 Baik Cukup baik

3 S. Ciliwung jemb. Leuwimalang, Bgr

72.7 Baik Cukup baik 81.1 Baik Baik

4 S. Ciliwung di

Jemb. Gadog, Bgr 81.9 Baik Baik 80.2 Baik Baik

5 S. Ciliwung di Jbt. Sempur, Bogor

75.5 Baik Cukup baik 78.5 Baik Cukup baik

6 S. Ciliwung di

KedunghalangBgr 76.6 Baik Cukup baik 77.6 Baik Cukup baik

7 S. Ciliwung, Srengseng swh Jkt

73.4 Baik Cukup baik 69.1 Sedang Sedang

8 S. Ciliwung di

Manggarai, JKT 60.2 Sedang Sedang 52.9 Sedang Sedang

9 S Ciliwung di M. Istiqlal Jakarta

58.0 Sedang Sedang 44.5 Buruk Marginal

10 S. Ciliwung di

gunung sahari, Jkt 48.7 Buruk Marginal 44.7 Buruk Marginal

11 S. Condet, Anak S. Ciliwung, Jkt

36.9 Buruk Marginal 40.4 Buruk Marginal

Berdasarkan nilai IKA tersebut dapat diketahui lokasi mana yang perlu

dilakukan upaya pengelolaan kualitas air. Dari nilai IKA dapat kembali

diinformasikan sumber pencemar apa yang berpengaruh terhadap penurunan

kualitas air sehingga upaya pengendalian pencemaran perdasarkan nilai IKA

tersebut dapat lebih difokuskan dan keberhasilan dari upaya pengelolaan

pengendalian pencemaran dapat dievaluasi dengan menggunakan nilai IKA

tersebut.

43

V. KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Indeks kualitas air yang telah dikembangkan dapat digunakan untuk

memberikan penilaian terhadap kualitas air secara sederhana dan

mudah dipahami oleh masyarakat dan pengambil kebijakan.

IKA dapat digunakan untuk membandingkan kualitas air berdasarkan

lokasi, wilayah atau dari waktu ke waktu untuk melihat peningkatan

atau penurunan terhadap kualitas air di suatu lokasi tertentu.

Parameter DO mempunyai peranan yang penting dalam penentuan

penilaian kualitas air yang diikuti oleh parameter fecal coliform.

Rumusan IKA terverifikasi memberikan hasil yang tidak berbeda nyata

dengan hasil konfirmasi lapangan sehingga rumusan ini sesuai

digunakan dalam penilaian kualitas air Sungai Ciliwung.

Bakteri fecal coliform dan total coliform menjadi pencemar dominan

baik dari hulu maupun hilir Sungai Ciliwung.

Kualitas air Sungai Ciliwung bagian hilir telah mengalami penurunan

kualitas air secara drastis dibandingkan dengan wilayah hulu dengan

pencemar dominan antara lain fecal coliform, total coliform, BOD,

COD, DO, Minyak dan Lemak, MBAS.

Berdasarkan nilai IKA, Sungai Ciliwung menunjukkan penurunan nilai

IKA ke arah hilir. IKA dengan nilai tertinggi dengan kondisi sangat

baik hanya ditemukan di Sungai Cisampai, sedangkan kondisi marginal

atau buruk ditemukan di wilayah hilir DKI Jakarta.

B. Saran

Hasil IKA dapat diaplikasikan untuk penilaian kualitas air sungai.

Perlu dilakukan uji coba IKA terhadap sungai yang mempunyai kondisi

geografi yang relatif berbeda.

Rumusan IKA dapat digunakan secara langsung sebagai pengganti

rumusan Indek pencemar (IP) yang digunakan untuk indikator IKLH.

44

DAFTAR PUSTAKA

[1] S. Tyagi, B. Sharma, P. Singh, and R. Dobhal, “Water Quality

Assessment in Terms of Water Quality Index,” Am. J. Water Resour.,

vol. 1, no. 3, pp. 34–38, 2013.

[2] E. Tambe and S. Gotmare, “Pollution Monitoring Study of Water

Samples Collected from Vashi Creek by Determining,” pp. 6501–

6508, 2017.

[3] M. F. Fachrul, D. Hendrawan, and A. Sitawati, “Land Use and Water

Quality Relationships,” BASIN WATER Manag., pp. 575–582, 2007.

[4] S. Yudo, “Kondisi pencemaran logam berat di perairan sungai DKI

Jakarta,” J. Penelit., vol. 2, no. 1, pp. 1–15, 2006.

[5] A. Karyana, “Analisis Posisi dan Peran Lembaga serta

Pengembangan Kelembagaan Daerah Aliran Sungai (DAS)

Ciliwung,” IPB (Bogor Agricultural University), 2007.

[6] M. Galal Uddin, M. Moniruzzaman, and M. Khan, “Evaluation of

Groundwater Quality Using CCME Water Quality Index in the

Rooppur Nuclear Power Plant Area, Ishwardi, Pabna, Bangladesh,”

Am. J. Environ. Prot., vol. 5, no. 2, pp. 33–43, 2017.

[7] R. I. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, Indeks Kualitas

Lingkungan Hidup Indonesia, 2014. 2015.

[8] S. de Rosemond, D. C. Duro, and M. Dubé, “Comparative analysis of

regional water quality in Canada using the Water Quality Index,”

Environ. Monit. Assess., vol. 156, no. 1–4, pp. 223–240, 2009.

[9] J. Susana, A. Priyono, D. Ratnaningsih, and Y. Waluyo Utomo,

“Profil Sungai Ciliwung,” Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup,

2012.

[10] T. Abbasi and J. A. K. Tareen, Water quality indices. Elsevier, 2012.

[11] K. D. Bharti N, “Water quality indices used for surface water

vulnerability assessment,” Int. J. Environ. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 154–

173, 2011.

[12] I. Akoteyon, A. O. Omotayo, O. Soladoye, and H. O. Olaoye,

Determination of water quality index and suitability of Urban River

for municipal water supply in Lagos-Nigeria, vol. 54. 2011.

[13] F. Semiromi, A. Hassani, A. Torabian, A. Karbassi, and F. H. Lotfi,

African journal of biotechnology., vol. 10, no. 50. Academic

Journals, 2002.

45

[14] M. Mirzai., “Application of the Water Quality Index as Simple

Indicator of Watershed Pollution,” vol. 2, pp. 42–46, 2014.

[15] M. Nasirian, “A new water quality index for environmental

contamination contributed by mineral processing: A case study of

amang (tin tailing) processing activity,” Journal of Applied Sciences,

vol. 7, no. 20. pp. 2977–2987, 2007.

[16] J. D. González, L. F. Carvajal, and F. M. Toro, Water Quality Index

Based On Fuzzy Logic Applied To The Aburra River Basin In The

Jurisdiction Of The Metropolitan Area, vol. 79, no. 171. 2012.

[17] G. Srivastava and P. Kumar, “Water quality index with missing

parameters,” Int. J. Res. Eng. Technol., vol. 2, no. 4, pp. 609–614,

2013.

[18] R. K. Horton, “An Index Number System for Rating Water Quality,”

J. Water Pollut. Control Fed., vol. Vol. 37, no. No. 3, pp. 300–306,

1965.

[19] R. M. Brown, N. I. Mc Clelland, R. A. Deininger, and R. Tozer, “„A

Water Quality Index‟. Do we dare?,” Water Sew. Work., 1970.

[20] P. Tirkey, T. Bhattacharya, and S. Chakraborty, “Water Quality

Indices- Important Tools for Water Quality Assessment :,” Int. J.

Adv. Chem., vol. 1, no. 1, pp. 15–28, 2013.

[21] “Water Quality Index Protocol,” © 1996-2006 PathFinder Science.

.

[22] Vaheedunnisha and S. K. Shukla, “Water quality assessment of,” Int.

J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., vol. 2, no. 5, pp. 2013–2016, 2013.

[23] S. H. Dinius, “Design of an Index of Water Quality,” JAWRA J. Am.

Water Resour. Assoc., vol. 23, no. 5, pp. 833–843, 1987.

[24] K. Saffran, K. Cash, and K. Hallard, “CCME Water Quality Index

1.0 User‟s Manual,” Can. Water Qual. Guidel. Prot. Aquat. Life, pp.

1–5, 2001.

[25] S. Suwarno J , Kartodihardjo H , Pramudya B, Rachman, “Policy

Development of Sustainable Watershed Management of Upper

Ciliwung , Bogor Regency,” J. Anal. Kebijak. Kehutan., vol. 8, no. 2,

pp. 115–131, 2011.

[26] H. Soewandita and N. Sudiana, “Studi Dinamika Kualitas Air DAS

Ciliwung,” Jai, vol. 6, no. 1, pp. 24–33, 2010.

[27] R. Siahaan, A. Indrawan, D. Soedharma, and L. B. Prasetyo,

“Kualitas air sungai cisadane , Jawa Barat - Banten ( Water Quality

of Cisadane River , West Java - Banten ) Water Quality Of Cisadane

River , West Java-Banten,” no. 9, 2011.

46

[28] SNI ISO/IEC 17025, Persyaratan Umum Kompetensi Laboratorium

Pengujian dan Laboratorium Kalibrasi. 2008.

[29] Sheila Murphy, “BASIN: General Information on Total Suspended

Solids,” 2007. .

[30] Department of the Environment and Energy, “Phenol | National

Pollutant Inventory,” Department of the Environment and Energy,

Australian Government, 2014. .