KAJIAN PENINGKATAN KUALITAS AIR SUNGAI CIUJUNG BERDASARKAN PARAMETER SENYAWA AOX A DSORBABLE ORGANIC HALIDES

KAJIAN PENINGKATAN KUALITAS AIR SUNGAI CIUJUNG BERDASARKAN PARAMETER SENYAWA AOX (ADSORBABLE ORGANIC HALIDES) DENGAN MODEL WASP (WATER QUALITY ANALYSIS SIMULATION PROGRAM) DAN MODEL DINAMIS

HENY HINDRIANI

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi berjudul Kajian Peningkatan Kualitas Air Sungai Ciujung Berdasarkan Parameter Senyawa AOX (Adsorbable Organic Halides) dengan Model WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) dan Model Dinamis, adalah karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam daftar pustaka di bagian akhir disertasi ini.

Bogor, Desember 2013

Heny Hindriani NIM P062090041

RINGKASAN Heny Hindriani. 2013. Kajian Peningkatan Kualitas Air Sungai Ciujung Berdasarkan Parameter Senyawa AOX (Adsorbable Organic Halides) dengan Model WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) dan Model Dinamis. Dibimbing oleh ASEP SAPEI, SUPRIHATIN dan MACHFUD. Sungai Ciujung merupakan sungai terbesar di wilayah Provinsi Banten yang memiliki luas DAS 1,935 km2 dengan panjang 147 km. Bagian hulu Sungai Ciujung berada di Kabupaten Lebak dan bagian hilirnya berada di Kabupaten Serang. Sungai Ciujung bagi Kabupaten Serang memegang peranan penting untuk aktivitas domestik, pertanian dan industri. Saat ini Sungai Ciujung telah menjadi isu nasional sebagai sungai yang mengalami pencemaran, penurunan debit, pendangkalan sungai akibat adanya lahan kritis di hulu dan adanya aktivitas industri di hilir sehingga berdampak pada kesehatan dan sosial ekonomi masyarakat terutama yang berada di wilayah hilir sungai. Pemerintah pusat dan pemerintah daerah sampai saat ini belum menetapkan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung sehingga kualitas air sungai mengacu kepada sungai kelas II sesuai Peraturan Pemerintah Nomor 82/2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air. Namun parameter yang tercantum dalam peraturan tersebut belum memasukan parameter senyawa organik terklorinasi (AOX, adsorbable organic halides). Senyawa AOX merupakan polutan spesifik yang memiliki karakteristik beracun, hidrofobik, karsinogen, persisten, dan dapat terbioakumulasi pada tubuh ikan sehingga akan menimbulkan resiko bagi kesehatan manusia. Apabila tidak ada upaya pengendalian maka dikhawatirkan pencemaran akan terus berlangsung sehingga akan berpengaruh pada kelangsungan fungsi sungai. Tujuan utama penelitian ini adalah membangun model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung yang dilakukan dalam tiga tahap, yaitu (1) Menganalisis kondisi eksisting Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter senyawa AOX, (2) Menentukan prioritas strategi pengendalian beban pencemaran Sungai Ciujung dan (3) Merumuskan model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Penelitian dilaksanakan dengan cara survei lapangan, pemeriksaan contoh secara langsung di lapangan dan di laboratorium. Daya tampung beban pencemaran ditentukan dengan model water quality analisys system program (WASP). Prioritas strategi pengendalian beban pencemaran dianalisis dengan metode analytical hierarchy process (AHP). Model pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung dibangun melalui pendekatan sistem menggunakan program Powersim Studio 2005. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kondisi eksisting, parameter BOD, COD, senyawa AOX, nitrit, fenol, Cr, Cu dan Pb melampaui kriteria mutu air kelas II. Berdasarkan hasil analisis indeks pencemaran tanpa memasukkan parameter senyawa AOX yang mengacu pada KepMen 115/2003, Sungai Ciujung berada dalam status tercemar ringan hingga sedang (IP 0.32-7.10). Sedangkan dengan memasukan parameter senyawa AOX diketahui bahwa Sungai Ciujung berada dalam status tercemar ringan hingga berat (IP 1.80 – 14.04). Beban pencemaran yang masuk ke Sungai Ciujung berasal dari domestik, peternakan, pertanian dan industri. Meningkatnya beban pencemaran ke Sungai Ciujung berdampak pada penurunan daya tampung beban pencemaran. Berdasarkan hasil pemodelan WASP, menunjukkan bahwa Sungai Ciujung pada kondisi debit minimum (1.9 m3/detik), tidak memiliki daya tampung beban pencemaran untuk sungai kelas II berdasarkan parameter BOD (DTBP -3,470 kg/hari) dan senyawa AOX (DTBP -5 kg/hari).

Hasil analisis prioritas strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dengan AHP menunjukkan bahwa tiga prioritas alternatif yang perlu dilakukan untuk pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung adalah Pengetatan perijinan pembuangan limbah ke sungai (eigen value 0.309), pemantauan kualitas air limbah dan air sungai (eigen value 0.228), dan penetapan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran(eigen value 0.195). Skenario yang diterapkan untuk pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah, (1) skenario pesimis, yaitu dengan membiarkan dalam kondisi eksisting, (2) skenario moderat, yaitu dengan melakukan pemantauan kualitas air sungai dan air limbah industri secara rutin, menetapkan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran, serta menyusun dan mensosialisasikan peraturan tentang ijin pembuangan limbah, kuota air limbah industri yang boleh dibuang ke sungai dan penerapan pajak limbah, dan (3) skenario optimis, yaitu dengan melakukan pemantauan kualitas air sungai dan air limbah industri secara rutin, menetapkan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran, serta mengimplementasikan seluruh peraturan tentang ijin pembuangan limbah, kuota air limbah industri yang boleh dibuang ke sungai dan penerapan pajak limbah. Hasil simulasi sub model ekologi menunjukkan bahwa pada skenario pesimis berdampak terhadap peningkatan konsentrasi pencemar dan penurunan daya tampung beban pencemaran terutama pada musim kemarau. Penerapan skenario moderat pada akhir tahun simulasi dibandingkan dengan skenario pesimis, menunjukkan bahwa penurunan nilai BOD 46.18%, COD 27.60%, senyawa AOX 2.87% dan logam Cr 44.95%. Penerapan skenario optimis pada akhir tahun simulasi menunjukkan penurunan nilai BOD 69.79%, COD 41.70%, senyawa AOX 4.16% dan logam Cr 67.91%. Simulasi sub model sosial (sub model dampak senyawa AOX terhadap kesehatan) menunjukkan bahwa jika tidak ada upaya pengendalian pencemaran senyawa AOX (skenario pesimis) di Sungai Ciujung maka diprediksi senyawa tersebut dapat terbioakumulasi dalam ikan. Pada akhir tahun simulasi, senyawa tersebut yang diprediksi terdapat dalam tubuh ikan untuk senyawa 2,3,7,8-TCDD 0.6338 g/kg, 2,3,7,8-TCDF 0.5071 g/kg, PCP 0.0326 g/kg dan CH3Cl 5.373x10-4 g/kg. Sehingga senyawa AOX yang masuk ke dalam tubuh manusia yang mengkonsumsi ikan tersebut sebesar 0.0313 g/hari untuk 2,3,7,8-TCDD, 0.0250 g/hari untuk 2,3,7,8-TCDF, 0.0016 g/hari untuk PCP dan 2.65x10-5 g/hari untuk CH3Cl. Kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia tersebut telah melebihi nilai TDI (tolerable daily intake). Penerapan skenario moderat, menunjukkan terjadi penurunan kandungan senyawa AOX yang diprediksi terdapat dalam tubuh ikan untuk 2,3,7,8-TCDD 11.11% dan yang dapat masuk ke dalam tubuh manusia 11.14%, senyawa 2,3,7,8-TCDF dan PCP dalam ikan dan dalam tubuh manusia 11.12%, dan CH3Cl dalam ikan dan dalam tubuh manusia 11.11%. Penerapan skenario optimis menunjukkan terjadi penurunan kandungan senyawa AOX yang diprediksi terdapat dalam tubuh ikan untuk 2,3,7,8-TCDD 16.79% dan yang dapat masuk ke dalam tubuh manusia 16.80%, senyawa 2,3,7,8-TCDF dalam ikan 16.80% dan dalam tubuh manusia 16.80%, senyawa PCP dalam ikan 16.79% dan dalam tubuh manusia 16.79%, dan CH3Cl dalam ikan 16.79% dan dalam tubuh manusia 16.79%. Berdasarkan hasil simulasi model, diketahui bahwa penerapan skenario moderat dan optimis dapat meningkatkan kualitas air Sungai Ciujung dan menurunkan dampak senyawa AOX terhadap ikan dan manusia dengan mempertimbangkan aspek sosial, ekologi dan ekonomi. Namun penerapam skenario tersebut perlu didukung dengan beberapa kebijakan berupa (1) pengetatan ijin pembuangan limbah dan kuota limbah, (2) pemantauan kualitas air, (3) penetapan kelas air dan daya tampung beban pencemaran, dan (4) penerapan pajak limbah industri.

SUMMARY Heny Hindriani. 2013. Study of Ciujung River Water Quality Improvement Based on AOX Compounds (Adsorbable Organic Halides) with WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) and the Dynamic Model. Supervised by ASEP SAPEI, SUPRIHATIN and MACHFUD. Ciujung River was the largest river in Banten Province with watershed area 1,935 km2 and 147 km length. The upstream of Ciujung River was located in Lebak Regency and the downstream was in Serang Regency. The river plays important role for Serang Regency for domestic, agricultural and industrial activities. At present, Ciujung River has become a national issue as a river that was polluted, decreased in discharge, river siltation due to the critical land in the upstream and industrial activity in the downstream that influenced the society’s health and social economy, especially in the downstream region.The river class and total maximum dayli loads (TMDLs) has not been determined by the national and regional government, so that the water river quality of Ciujung River was defined based on the Government Regulation No. 82/2001 concerning the management of water quality and water pollution control. However, adsorbable organic halides (AOX) parameter was not included in the regulation. AOX compound was a specific pollutant that toxic, hydrophobic, carcinogenic, persistent, and could be bio accumulated in fish body so it would pose a risk to human health. If there was no effort in controlling the pollution, it could be sustained and influenced the river function. The main objective of this research was to develop a model in controlling pollution in Ciujung River with three steps, i.e. (1) analyzing AOX compound in exist condition of Ciujung River, (2) determining the priority of pollution load controlling strategy in Ciujung River, and (3) formulating a model of pollution control in Ciujung River. The research was done by field survey, sample analysis directly in field and laboratory, questionnaire distribution, and in-depth interview with the expert. Water quality was analyzed with pollution index method; TMDLs was determined with water quality analysis simulation program (WASP). Priority of pollution load controlling strategy was analyzed with analytical hierarchy process (AHP) method. Model of Ciujung River water pollution control was developed with system approach using Powersim Studio 2005. The result showed that in existing condition, most parameter in several locations did not meet the criteria of class II water quality standard. DO, pH and nitrate content met the standard in all location, whereas BOD, COD, nitrite, phenol and AOX compound did not meet the standard.Status of Ciujung river water quality according to pollution index value without AOX compound, was in status of light to moderate polluted (IP 0.32 – 7.10). Whereas by considering the AOX parameter, Ciujung River was in status of light to severe polluted (IP 1.80 – 14.04). Potential pollution load that went into Ciujung River was come from nonpoint source, i.e. domestic, livestock, and agricultural waste and point source, i.e industry. The increase of pollution load potential that went into Ciujung River caused decrease of TMDLs. WASP simulation result showed that in minimum reliable discharge (1.9 m3/second), Ciujung River did not have TMDLs for class II river based on BOD (-3,470 kg/day) and AOX compound (-5 kg/day). The analysis result of priority strategy in controlling pollution in Ciujung River using AHP showed that three alternatives priorities need to be done to control the pollution in Ciujung River were tightening of waste dispose license into the river (eigen value 0.309), maintain the quality of waste water and river water (eigen value 0.228), and determine the river class and pollution load capacity (eigen value 0.195).

Scenario applied for controlling the Ciujung River pollution were efforts to reduce pollutant load by (1) monitoring the water quality, (2) determining class and river TMDLs, and (3) applying policy to tightening disposal and industrial waste quota license and applying tax for industrial waste. According to those, three scenarios was made, (1) pessimist scenario, i.e. by permitting the exist condition, (2) moderate scenario, i.e. by monitoring water river quality and industrial waste water periodically, determining river class and pollution load capacity, and collating and disseminating rules about the license of waste disposal, industrial waste water that was permitted to be thrown into the river and waste tax application and (3) optimist scenario, i.e. by monitoring water river quality and industrial waste water periodically, determining river class and TMDLs, and implementing all rules above waste disposal license, industrial waste water quota that was permitted to be thrown into the river and application of waste tax. The result of ecology sub model simulation showed that pessimist scenario affected the increase of pollutant concentration and decrease of TMDLs. In pessimist scenario, BOD in the end of simulation year was 180.1 mg/L. AOX compound concentration was 0.1394 mg/L. Cr metal concentration was 1.1559 mg/L. The application of moderate scenario, decrease of BOD 46.18%, COD 27.6%, AOX compound concentration 2.87% and Cr concentration 44.95%. The application of optimist scenario compared to pessimist scenario, showed the decrease of BOD 69.79%, COD 41.7%, AOX compound concentration 4.16% and Cr concentration 67.91%. Social sub model simulation (AOX compound impact sub model to health) showed that when there was no effort to control the AOX compound pollution (pessimist scenario) in Ciujung River then the compound was predicted to be bio accumulated inside fish. In the end of simulation year (2020), the predicted concentration of the compounds contained in fish body for 2,3,7,8-TCDD was 0.6338 g/kg, 2,3,7,8-TCDF was 0.5071 g/kg, PCP was 0.0326 g/kg and CH3Cl was 5.373x10-4 g/kg. So, AOX compound predicted went into human body which consumed the fish in dry season was 0.0312 g/day for 2,3,7,8-TCDD, 0.0233 g/ day for 2,3,7,8-TCDF, 0.0016 g/ day for PCP and 2.65x10-5 g/ day for CH3Cl. The AOX content in human body has exceeded TDI value (tolerable daily intake). The application of moderate scenario, showed that a decrease of AOX compound content was predicted to contain in body fish for 2,3,7,8-TCDD was 11.11% and 11.14% could entering human body, 2,3,7,8-TCDF compound in fish was 11.12% and in human body 11.12%, PCP compound in fish was 11.12% and in human body 11.12%, and CH3Cl in fish was 11.11% and in human body was 11.11%. The application of optimist scenario, showed a decrease of AOX compound content was predicted to contain in body fish for 2,3,7,8-TCDD 16.79% and 16.80% could entering human body, 2,3,7,8-TCDF compound in fish 16.80% and in human body 16.80%, PCP compound in fish 16.79% and in human body 16.79%, and CH3Cl in fish 16.79% and in human body 16.79%. According to the result of model simulation, it was known that the application of moderate and optimist scenario could increase the quality of Ciujung River and decrease AOX compound effects to fish and human with considering social, ecology and economic aspects. However, the scenario application need to be supported with several policies such as (1) tightening the license of waste disposal and quota, (2) water quality monitoring, (3) determination of water class and pollution load capacity, and (4) application of industrial waste tax.

© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2013 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB. Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apapun tanpa izin IPB.

KAJIAN PENINGKATAN KUALITAS AIR SUNGAI CIUJUNG BERDASARKAN PARAMETER SENYAWA AOX (ADSORABLE ORGANIX HALIDES) DENGAN MODEL WASP (WATER QUALITY ANALYSIS SIMULATION PROGRAM) DAN MODEL DINAMIS

HENY HINDRIANI

Disertasi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor Pada Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan

SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

Penguji pada Ujian Tertutup

: Dr. Ir. Etty Riyani, MS Prof. Dr. Bambang Pramudya

Penguji pada Ujian Terbuka

: Prof. Dr. Ir. Nastiti Siswi Indrasti Prof. Dr. Drs. Adi Santoso, M.Si

Judul Disertasi

Nama NIM

: Kajian Peningkatan Kualitas Air Sungai Ciujung Berdasarkan Parameter Senyawa AOX (Adsorbable Organic Halides) dengan Model WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) dan Model Dinamis : Heny Hindriani : P062090041

Disetujui oleh Komisi Pembimbing

Prof. Dr. Ir. Asep Sapei, MS Ketua

Prof. Dr Ing. Ir. Suprihatin Anggota

Prof. Dr. Ir. Machfud, MS Anggota

Mengetahui,

Ketua Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan

Dekan Sekolah Pascasarjana

Prof. Dr. Ir. Cecep Kusmana, MS

Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc. Agr

Tanggal Ujian : 25 Oktober 2013

Tanggal Lulus :

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karuniaNya, sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini adalah Kajian Peningkatan Kualitas Air Sungai Ciujung Berdasarkan Parameter Senyawa AOX (Adsorbable Organic Halides) dengan Model WASP (Water Quality Analysis Simulation Program) dan Model Dinamis. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Prof. Dr. Ir. Asep Sapei, MS selaku ketua komisi pembimbing, serta Prof. Dr Ing. Ir. Suprihatin dan Prof. Dr. Ir. Machfud, MS selaku anggota komisi pembimbing yang telah memberikan arahan dan masukan yang sangat berharga pada penyusunan disertasi ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi (DIKTI) Kementerian Pendidikan Nasional yang telah memberikan beasiswa BPPS. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada Ketua Sekolah Tinggi Analis Kimia Cilegon dan Kepala Badan Lingkungan Hidup Kabupaten Serang yang telah memberikan izin mengikuti program S3 pada Sekolah Pascasarjana IPB. Penulis juga menyampaikan ungkapan terima kasih yang sangat mendalam kepada Ayahanda Ateng Nasihin dan Ibunda Ayi Hojanah yang tanpa lelah selalu berdoa untuk keberhasilan penulis. Juga kepada suami tersayang Aep Saepullah S.Si yang dengan penuh kesabaran, selalu memberikan semangat kepada penulis selama proses pendidikan. Teruntuk kedua putriku tercinta Ghania Putri Nazira Ramadhani dan Risya Shafa Salsabila yang selalu menjadi inspirasi dan motivasi. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Desember 2013 Heny Hindriani

xii

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Manfaat Penelitian Ruang Lingkup Penelitian Kebaruan (Novelty) TINJAUAN PUSTAKA Pencemaran Air Sungai Pencemaran Senyawa AOX Indeks Pencemaran, Beban Pencemaran dan Daya Tampung Beban Pencemaran Indeks Pencemaran Beban Pencemaran Daya Tampung Beban Pencemaran Pemodelan Kualitas Air Dampak Pencemaran pada Lingkungan, Kesehatan dan Sosial Dampak Senyawa AOX Analytical Hierarchy Process Pendekatan Sistem Pemodelan Validitas dan Sensitivitas Model Kerangka Pemikiran

xiii xiv xvi

1 2 4 4 4 5

5 7 8 8 9 9 10 14 15 17 19 20 21 22

METODOLOGI PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian Teknik Pengumpulan Data Rancangan Penelitian Kualitas Air Sungai Ciujung Status Mutu Air Sungai Beban Pencemaran Daya Tampung dan Beban Pencemaran Strategi Pengendalian Pencemaran Air Sungai Dampak Pencemaran Senyawa AOX terhadap Aquatik dan Manusia Desain Model Pengendalian Pencemaran Air

34 34

KONDISI UMUM WILAYAH PENELITIAN` Kondisi Geografis Topografi dan Morfologi

37 37

25 25 29 29 30 31 32 33

xiii Klimatologi Iklim Curah Hujan Debit Tata Guna Lahan Kondisi Sosial Ekonomi Kependudukan Pendidikan Kondisi Ekonomi

38 38 40 40 41 42 42 44 45

HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Eksisting Kualitas Air Sungai Ciujung Status Mutu Air Sungai Ciujung Beban Pencemaram Daya Tampung Beban Pencemaran Sungai Ciujung Persepsi dan Partisipasi Masyarakat dalam Pengendalian Strategi Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung Pemodelan Dinamis Analisis Kebutuhan Formulasi Permasalahan Identifikasi Sistem Model Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung Sub Model Sosial Sub Model Ekologi Sub Model Nilai Ekonomi Kondisi Eksisting Model Validasi Model Penerapan Skenario Model Perbandingan Penerapan Antar Skenario Implikasi Kebijakan Model

46 46 60 69 74 93 101 108 108 109 110 112 115 118 125 126 134 136 138 147

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran

149 150

DAFTAR PUSTAKA

152

LAMPIRAN

160

xiv

DAFTAR TABEL 2.1 Kriteria risiko 2.2 Nilai skala perbandingan dalam AHP 3.1 Lokasi pengambilan sampel 3.2 Tujuan penelitian, data, dan sumber data penelitian 3.3 Parameter kualitas air dan metode analisis serta alat yang digunakan 4.1 Keadaan iklim di Wilayah Kabupaten Serang 4.2 Curah hujan di Kabupaten Serang 4.3 Luas lahan tambak Kabupaten Serang 4.4 Jumlah penduduk menurut jenis kelamin per kecamatan 4.5 Komposisi penduduk berdasarkan profesi 4.6 Jumlah penduduk Kabupaten Serang tahun 2001-2009 5.1 Kondisi eksisting perairan Sungai Ciujung 5.2 Nilai indeks pencemaran sungai Ciujung tanpa parameter AOX 5.3 Nilai indeks pencemaran sungai Ciujung tanpa dan dengan parameter AOX 5.4 Beban pencemaran dari aktivitas domestik 5.5 Beban pencemaran dari aktivitas pertanian 5.6 Beban pencemaran dari aktivitas peternakan 5.7 Beban pencemaran dari aktivitas industri 5.8 Debit andalan Sungai Ciujung tahun 1997-2011 5.9 Data hidrolika Sungai Ciujung 5.10 Daya tampung beban pencemaran BOD pada debit minimum 5.11 DTBP BOD pada debit maksimum 5.12 DTBP AOX pada debit minimum 5.13 DTBP AOX pada debit maksimum 5.14 DTBP Cr pada debit minimum 5.17 DTBP logam Cr pada debit maksimum 5.18 Distribusi responden berdasarkan keluhan kesehatan kulit setelah menggunakan air Sungai Ciujung 5.19 Analisis kebutuhan pada sistem pengendalian air Sungai Ciujung 5.20 Emisi berbagai jenis ternak 5.21 Hasil simulasi pertumbuhan penduduk 5.22 Kandungan senyawa AOX dalam tubuh 5.23 Data validasi MPPSC 5.24 Penerapan skenario model 5.25 Perbandingan konsentrasi parameter pencemar antar skenario terhadap skenario pesimis 5.26 Perbandingan penurunan kandungan senyawa AOX dalam ikan antar skenario 5.27 Perbandingan penurunan kandungan senyawa AOX tubuh manusia antar skenario

16 19 28 29 30 38 40 42 43 43 44 48 61 65 70 71 72 73 74 76 81 83 86 88 91 92 100 109 121 126 129 136 138 142 144 147

xv

DAFTAR GAMBAR 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6

Jumlah AOX relative stabil dibandingkan Guaicol Bebas Tahapan penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran Sistem pemodelan kualitas air finit segmen Sistem koordinat persamaan neraca massa Skema segmentasi model Hubungan antara jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, sumber daya alam dan lingkungan 2.7 Kerangka pemikiran 3.1 Peta lokasi penelitian 3.2 Tahapan penelitian dan metode analisis data 3.3 Titik pengambilan sampel air sungai 3.4 Tahapan AHP 4.1 Peta Kabupaten Serang 4.2 Debit rata-rata bulanan Sungai Ciujung Tahun 1997-2011 4.3 Penggunaan lahan di Kabupaten Serang 4.4 Jumlah penduduk berdasarkan tingkat pendidikan 5.1 Nilai DO di Sungai Ciujung 5.2 Nilai BOD di Sungai Ciujung 5.3 Nilai COD di Sungai Ciujung 5.4 Konsentrasi nitrat di Sungai Ciujung 5.5 Konsentrasi nitrit di Sungai Ciujung 5.6 Konsentrasi fenol di Sungai Ciujung 5.7 Konsentrasi senyawa AOX di Sungai Ciujung 5.8 Konsentrasi kadmium di Sungai Ciujung 5.9 Konsentrasi krom di Sungai Ciujung 5.10 Konsentrasi tembaga di Sungai Ciujung 5.11 Konsentrasi Fe di Sungai Ciujung 5.12 Konsentrasi Pb di Sungai Ciujung 5.13 Sebaran indeks pencemaran di Sungai Ciujung 5.14 Status mutu Sungai Ciujung dibandingkan kriteria mutu air kelas I 5.15 Status mutu Sungai Ciujung dibandingkan kriteria mutu air kelas II 5.16 Nilai indeks pencemaran Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai 5.17 Status mutu Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas I 5.18 Status mutu Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas II 5.19 Peta sebaran beban pencemaran Sungai Ciujung 5.20 Debit andalan Sungai Ciujung tahun 1997-2011 5.21 Skema Sungai Ciujung dalam bentuk segmen 5.22 Grafik kalibrasi debit, BOD, senyawa AOX, dan logam Cr 5.23 Konsentrasi BOD hasil simulasi pada debit andalan 5.24 Konsentrasi BOD pada debit minimum 5.25 BP BOD Sungai Ciujung pada debit minimum 5.26 Konsentrasi BOD pada debit maksimum

8 10 11 12 13 14 24 26 27 28 33 39 40 41 44 47 50 52 53 54 55 56 57 58 59 59 60 62 63 64 66 67 68 74 75 77 78 79 80 82 82

xvi 5.27 BP BOD Sungai Ciujung pada debit maksimum 5.28 Konsentrasi BOD hasil simulasi pada debit andalan 5.29 Konsentrasi AOX pada debit minimum 5.30 BP senyawa AOX pada debit minimum 5.31 Konsentrasi senyawa AOX pada debit maksimum 5.32 BP senyawa AOX pada debit maksimum 5.33 Konsentrasi Cr hasil simulasi pada debit andalan 5.34 Konsentrasi logam Cr pada debit minimum 5.35 BP logam Cr pada debit minimum 5.36 Konsentrasi logam Cr pada debit maksimum 5.37 BP logam Cr pada debit maksimum 5.38 Karakteristik responden 5.39 Persepsi masyarakat terhadap pencemaran air Sungai Ciujung 5.40 Sikap masyarakat terhadap pencemaran air Sungai Ciujung 5.41 Tindakan masyarakat terhadap pencemaran air Sungai Ciujung 5.42 Struktur AHP dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung 5.43 Kontribusi level faktor terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung 5.44 Kontribusi level aktor terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung 5.45 Kontribusi level tujuan terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung 5.46 Agregat pembobotan dalam struktur AHP pengendalian pencemaran Sungai Ciujung 5.47 Prioritas alternatif strategi pengendalian pencemaran 5.48 Causa loop MPPSC 5.49 Diagram input-output sistem pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung 5.50 Stock flow diagram MPPSC 5.51 Diagram sub model sosial kependudukan 5.52 Stock flow diagram sub model sosial 5.53 Diagram sub model dampak pencemaran senyawa AOX di Sungai Ciujung 5.54 Stock flow diagram sub model sosial-dampak pencemaran Senyawa AOX 5.55 Sub model ekologi 5.56 Stock flow sub model ekologi-pemukiman 5.57 Stock flow sub model ekologi-peternakan 5.58 Stock flow sub model ekologi-industri 5.59 Stock flow sub model ekologi-pertanian 5.60 Stock flow sub model ekologi 5.61 Sub model ekonomi 5.62 Stock flow sub model ekonomi 5.63 Simulasi pertumbuhan penduduk 5.64 Simulasi kandungan PCP dalam tubuh manusia 5.65 Simulasi kandungan TCDD dalam tubuh manusia 5.66 Simulasi kandungan TCDF dalam tubuh manusia 5.67 Simulasi kandungan CHCl3 dalam tubuh manusia

83 85 85 87 87 89 89 90 91 92 93 94 96 97 99 102 103 103 104 104 108 110 111 114 115 116 117 117 119 119 120 121 122 124 125 125 126 127 127 128 128

xvii 5.68 Hasil simulasi beban pencemaran parameter BOD, COD, AOX dan Cr di Sungai Ciujung 5.69 Hasil simulasi kualitas air Sungai Ciujung berdasarkan BOD, COD, AOX dan Cr di Sungai Ciujung 5.70 Hasil simulasi daya tampung beban pencemaran air Sungai Ciujung berdasarkan parameter BOD, COD, AOX dan Cr 5.71 Simulasi biaya pengelolaan air limbah 5.72 Simulasi kualitas air limbah berdasarkan parameter BOD dan COD setelah pengolahan 5.73 Perbandingan nilai BOD aktual dan simulasi 5.74 Perbandingan nilai COD aktual dan simulasi 5.75 Perbandingan konsentrasi Cr aktual dan simulasi 5.76 Prediksi nilai BOD hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung 5.77 Prediksi nilai COD hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung 5.78 Prediksi nilai AOX hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung 5.79 Prediksi konsentrasi logam Cr hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung 5.80 Prediksi kandungan senyawa AOX dalam ikan hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020 5.81 Prediksi kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020

129 130 131 132 133 134 135 135 139 140 141 141 143 145

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Perhitungan indeks pencemaran Sungai Ciujung dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai kelas II Emisi dari aktivitas domestic peternakan dan pertanian Potensi beban pencemaraan dari pertanian Potensin beban pencemaraan dari Peternakan Nilai BOD pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP) Konsentrasi AOX pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP) Konsentrasi Cr pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP) Perhitungan daya tamping beban pencemaran BOD pada saat debit minimum (1.9 m3) (Hasil simulasi WASP) Perhitungan daya tamping beban pencemaran BOD pada saat debit maksimum (29.9 m3) (Hasil simulasi WASP) Prediksi risiko senyawa AOX terhadap ikan dan tubuh manusia Parameter pemodelan pengendalian pencemaran Sungai Ciujung

160 168 169 170 172 173 174 175 176 177 181

1

PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah pencemaran sungai yang terjadi saat ini semakin beragam dan menunjukkan gejala kerusakan lingkungan yang cukup serius serta sering menimbulkan konflik di masyarakat. Kelangkaan dan kesulitan mendapatkan air bersih dan layak pakai menjadi permasalahan yang sering muncul pada berbagai tempat setiap tahun (Suwari 2010). Pencemaran air sungai seringkali disebabkan oleh kelalaian industri dalam pengelolaan limbah ataupun terlepasnya bahan baku proses produksi dalam jumlah yang besar ke badan air seperti yang terjadi di Sungai Ngringo Provinsi Jawa Tengah, Sungai Rokan Hulu di Provinsi Riau, Sungai Citarik di Kabupaten Bandung, Sungai Banger di Kabupaten dan Kota Pekalongan, Kali Brantas di Kabupaten Kediri, dan Sungai Ajkwa di Provinsi Papua. Selain limbah industri, limbah rumah tangga dan pestisida dari kegiatan pertanian ikut berkontribusi dalam peningkatan pencemaran di beberapa sungai. Penurunan kualitas air sungai yang disebabkan oleh buangan limbah cair dari rumah tangga seperti yang terjadi di daerah DKI Jakarta yang dilintasi oleh 13 sungai besar dan beberapa sungai kecil, 83% di antaranya tergolong kategori buruk. Menurut data sensus BPS (2000), sekitar 246 ribu m3/hari air limbah rumah tangga telah mencemari sungai dan tanah di Pulau Jawa. Di lain pihak, pencemaran air sungai yang disebabkan oleh pestisida pada tahun 2000 secara nasional (tanpa Maluku dan Irian Jaya) diperkirakan mencapai 19.5 ribu ton, pestisida cair 11 ribu kilo liter, dan pupuk kimia sebesar 2.2 juta ton (KLH 2002). Pencemaran tersebut sangat berdampak pada faktor sosial, ekonomi dan lingkungan yang merugikan masyarakat sekitar (Sutisna 2003). Salah satu sungai yang saat ini menjadi isu nasional mengalami pencemaran adalah Sungai Ciujung yang merupakan sungai utama di Provinsi Banten. Sungai ini dilalui oleh buangan limbah dari berbagai industri. Industri yang membuang limbahnya ke Sungai Ciujung adalah industri kertas dan industri kimia untuk industri kertas, sedangkan industri yang membuang limbahnya melalui anak Sungai Ciujung (Sungai Cikambuy) adalah industri kimia, makanan, minuman, farmasi, pestisida dan tekstil yang berada di kawasan industri modern Cikande. Hasil pemantauan BPLH Kabupaten Serang (2010), air Sungai Ciujung di kawasan hilir pada bulan September sampai Desember tahun 2008 menunjukkan bahwa nilai rata-rata BOD adalah 3.8 ppm dan COD adalah 25.2 ppm, sedangkan pada bulan September sampai Desember tahun 2010 meningkat menjadi 43.8 ppm untuk BOD dan 118.3 ppm untuk COD. Nilai BOD dan COD tersebut melebihi kriteria mutu air kelas IV yang telah ditetapkan pemerintah sesuai dengan PP Nomor 82 tahun 2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air yakni sebesar 12 ppm untuk BOD dan 100 ppm untuk COD. Status mutu Sungai Ciujung saat ini tergolong tercemar sedang sampai berat dan telah terjadi penurunan daya tampung beban pencemaran organik dari hulu ke

2 hilir (Nurmala 2010). Dampak nyata adanya pencemaran di Sungai Ciujung bagi kehidupan rakyat yang tinggal di kawasan hilir sungai adalah penyakit kulit, dan kesulitan memperoleh air bersih. Selain itu, pencemaran Sungai Ciujung setelah adanya industri berdampak pada penurunan penghasilan tambak dari ± 2 ton/hektar menjadi kurang dari 1 ton/hektar, dan sektor pertanian dari ± 6-7 ton/hektar menjadi ± 4-5 ton/hektar (Ikhlas 2008). Upaya pengendalian perlu dilakukan untuk mengatasi masalah pencemaran di Sungai Ciujung supaya tidak terus berlangsung. Menurut Ginting (1992), usaha pengendalian dan pencegahan pencemaran lingkungan dapat dilakukan melalui berbagai cara seperti: (1) teknologi pencegahan dan penanggulangan, (2) pendekatan institusional, (3) pendekatan ekonomi, dan (4) pengelolaan lingkungan. Untuk mencegah penurunan kualitas lingkungan perlu upaya yang dapat mensinergikan kegiatan yang dilakukan oleh masing-masing sektor yang terkait di pusat dan daerah dengan mentaati ketentuan perundangan yang berlaku. Parameter yang umum ditetapkan untuk menentukan kualitas air sungai adalah parameter fisika, kimia dan mikrobiologi seperti yang tertuang dalam PP Nomor 82 Tahun 2001. Namun peraturan tersebut belum memasukkan parameter senyawa organik terklorinasi (AOX, Adsorbable Organic Halides). Senyawa AOX merupakan polutan spesifik yang merupakan kumpulan dari senyawa organik yang mengandung halida dan memiliki karakteristik beracun, hidrofobik, bioakumulatif, karsinogen, dan persisten (US EPA 1997). Pencemaran senyawa AOX ini berdampak terhadap kesehatan makhluk hidup dan lingkungan, dan secara luas akan menimbulkan kerugian sosial dan ekonomi (Warlina 2008). Namun sampai saat ini Pemerintah Indonesia belum menentukan baku mutu untuk senyawa ini baik dalam effluent limbah maupun dalam badan air. Padahal menurut Johnson (2007), AOX merupakan parameter penting yang menjadi fokus perhatian dalam dekade terakhir. Beberapa negara lain seperti Amerika Serikat, Brasil, Finlandia, Kanada, Prancis, Selandia Baru, dan Swedia sudah lama menyadari akan bahaya senyawa AOX dan sudah menerapkan baku mutunya (Hanafi 2003, Master et al 2006 dan Yasmidi 2008). Sehingga penelitian mengenai pengendalian pencemaran air sungai dengan memasukkan parameter senyawa AOX serta penelitian mengenai dampak senyawa tersebut terhadap ikan dan manusia dapat dijadikan dasar bagi pengambil keputusan untuk membuat suatu kebijakan. Penanganan permasalahan di Sungai Ciujung ini memerlukan koordinasi dengan melibatkan seluruh stakeholders dan strategi penanganannya harus dilakukan berdasarkan konsep perencanaan yang komprehensif dan holistik dengan membuat suatu model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung yang efektif.

Perumusan Masalah Bagian hilir Sungai Ciujung berada di Kabupaten Serang yang memegang peranan penting sebagai pensuplai air berbagai kegiatan industri perikanan, pertanian maupun domestik (KLH 2004). Sungai Ciujung, seperti halnya sungaisungai di Indonesia pada umumnya juga mengalami masalah yang hampir sama, yaitu masalah pencemaran, penurunan kualitas air sungai, penurunan debit air

3 terutama pada musim kemarau dan pendangkalan sungai. Apabila tidak ada usahausaha pencegahan dan pengendalian dikhawatirkan pencemaran dan sedimentasi akan terus berlangsung, yang selanjutnya akan berpengaruh pada kelangsungan fungsi sungai. Perubahan yang terjadi pada sumber daya alam tersebut akan berdampak terhadap pemenuhan kebutuhan hidup penduduk setempat. Penurunan kualitas air sungai juga dapat berdampak buruk terhadap kesehatan dan kesejahteraan masyarakat sekitar sungai pada khususnya dan masyarakat Kabupaten Serang pada umumnya. Pencemaran yang terjadi di Sungai Ciunjung sudah sangat mengkhawatirkan akibat masih terdapatnya lahan kritis di daerah hulu sungai yang berada di Kabupaten Lebak seluas + 11,114 ha dan adanya kegiatan industri di daerah hilir yaitu di Kabupaten Serang, sehingga Sungai Ciujung mengalami degradasi lingkungan yang cukup signifikan baik dilihat dari kuantitas maupun dari kualitasnya. Di mana secara kuantitas debit Sungai Ciujung mengalami penurunan yang sangat berarti dari kondisi normal sebesar + 50 m3/detik menjadi hanya + (2 – 3) m3/detik bahkan 0 m3/detik pada musim kemarau, sedangkan secara kualitas terjadi penurunan yang cukup besar, terutama sejalan dengan penurunan debit sungainya, sehingga Sungai Ciujung sudah tidak mampu mereduksi buangan limbah industri yang menyebabkan terjadi pencemaran dengan kondisi air sungai berwarna hitam dan bau yang cukup menyengat (BPLH 2010). Selain banyaknya kegiatan industri di kawasan hilir yang tidak taat aturan dan terdapatnya lahan kritis di kawasan hulu Sungai Ciujung, belum tertanganinya pencemaran di Sungai Ciujung ini adalah akibat pengelolaannya saat ini masih dilaksanakan secara parsial oleh dinas/instansi terkait masing-masing kabupaten. Padahal dalam penanganan pencemaran Sungai Ciujung ini harus dilakukan secara terpadu berdasarkan ketentuan UUD No. 32 Tahun 2004 tentang Pemerintahan Daerah dan PP No. 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air, di mana pengelolaan Sungai Ciujung merupakan kewenangan pusat, karena Sungai Ciujung merupakan sungai strategi nasional. Namun sampai saat ini baik pemerintah pusat maupun Provinsi Banten belum menetapkan daya tampung beban pencemaran dan kelas air Sungai Ciujung sebagai salah satu upaya pengendalian pencemaran. Pencemaran yang terjadi di Sungai Ciujung disebabkan oleh senyawa organik yang mudah terurai (Nurmala 2010) dan senyawa organik yang persisten. Salah satu senyawa yang bersifat persisten adalah senyawa AOX yang dapat menimbulkan dampak negatif pada lingkungan dan kesehatan masyarakat baik jangka pendek maupun pada jangka panjang (US EPA dalam Yasmidi 2008). Studi ataupun penelitian-penelitian mengenai pencemaran senyawa AOX khususnya di Indonesia masih belum banyak dilakukan, selain itu masyarakat dan pemerintah juga belum memberi perhatian khusus terhadap pencemaran senyawa ini yang ditunjukkan dengan belum adanya perangkat kebijakan dan aturan-aturan mengenai baku mutu pencemaran senyawa AOX sebagai penjabaran dari UndangUndang Nomor 19 tahun 2009 tentang pengesahan konvensi Stockholm tentang bahan pencemar organik yang persisten . Kualitas air sungai ditentukan oleh debit air sungai dan debit air limbah yang dibuang ke dalam badan air sungai, sehingga upaya pengendalian dapat dilakukan dengan menetapkan besaran limbah yang boleh dibuang ke badan air

4 sungai dengan menyesuaikan debit air sungai yang ada. Penelitian ini mengkaji peningkatan kualitas air dengan memasukkan parameter senyawa AOX dan dampak pencemaran senyawa AOX dalam satu bentuk model dinamik. Model dinamik ini akan memperlihatkan keterkaitan antara pencemaran yang terjadi dengan dampak yang ditimbulkan untuk masa sekarang ataupun simulasi masa yang akan datang beserta strategi pengendaliannya. Sehubungan dengan hal tersebut, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah : a. Bagaimana kondisi eksisting perairan Sungai Ciujung berdasarkan parameter fisika kimia secara umum dan senyawa AOX khususnya. b. Strategi apa yang menjadi prioritas dalam pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung. c. Bagaimana membangun model pengendalian beban pencemaran di Sungai Ciujung.

Tujuan Tujuan utama penelitian ini adalah mengkaji peningkatan kualitas air Sungai Ciujung dengan model kualitas air dan model dinamik. Secara spesifik penelitian ini bertujuan : a. Mengetahui kondisi eksisting perairan Sungai Ciujung berdasarkan parameter fisika kimia secara umum dan dengan memasukan parameter senyawa AOX b. Mengetahui strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung c. Mendapatkan rumusan model pengendalian beban pencemaran Sungai Ciujung dengan berbagai skenario.

Manfaat Penelitian Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat kepada berbagai pihak : a. Bagi pemerintah daerah, informasi ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam memformulasi kebijakan dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. b. Bagi masyarakat, sebagai informasi untuk memberi kesadaran dan pemahaman mengenai bahaya pencemaran sungai terhadap kesehatan sehingga dapat meningkatkan partisipasi dalam pemeliharaan Sungai Ciujung c. Bagi pelaku Usaha sebagai acuan untuk taat dan ikut berpartisipasi serta berkontribusi positif dalam menjaga air Sungai Ciujung secara berkelanjutan.

Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini meliputi bagian hilir Sungai Ciujung mulai dari Nagara sampai Muara yang mencakup beberapa aspek : a. Sumber polutan berasal dari : - Aktivitas domestik - Aktivitas peternakan

5

b. c.

d. e. f. g.

- Aktivitas pertanian - Aktivitas industri Data aktual konsentrasi parameter fisika kimia dan senyawa AOX. Karakteristik lingkungan sungai meliputi data: hidrologi, jumlah industri, jenis industri, jumlah penduduk, kesehatan masyarakat dan aktivitas masyarakat di sekitar Sungai Ciujung Indeks pencemaran, beban pencemaran, dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung Menentukan prioritas strategi pengendalian pencemaran Membuat model pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung dan dampak senyawa AOX terhadap ikan dan manusia Perumusan skenario dan strategi pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung

Novelty Keterbaruan penelitian yaitu model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter senyawa AOX dan dampak pencemaran senyawa tersebut terhadap ikan dan manusia melalui sistem dinamik.

TINJAUAN PUSTAKA Pencemaran Air Sungai Pencemaran air adalah masuknya atau dimasukkannya mahluk hidup, zat, energi atau komponen lain ke dalam air oleh kegiatan manusia, sehingga kualitas perairan turun sampai pada tingkat tertentu yang menyebabkan air tidak dapat berfungsi sesuai dengan peruntukannya (PP 2001). Dari rumusan tersebut dapat dikatakan bahwa pencemaran air adalah turunnya kualitas air karena masuknya komponen-komponen pencemar dari kegiatan manusia atau proses alami, sehingga air tersebut tidak memenuhi syarat atau bahkan mengganggu pemanfaatannya. Saeni (1989) menyatakan, bahwa pencemaran yang terjadi di perairan dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis, yaitu: (1) pencemaran kimiawi berupa bahanbahan organik, mineral, zat-zat beracun dan radioaktif, (2) pencemaran fisik berupa lumpur dan uap panas, dan (3) pencemaran biologis berupa berkembangbiaknya ganggang, tumbuh-tumbuhan pengganggu air, kontaminasi organisme mikro yang berbahaya atau dapat berupa gabungan ketiga pencemaran tersebut. Dewasa ini permasalahan ekologis yang menjadi perhatian utama adalah menurunnya kualitas perairan oleh masuknya bahan pencemar yang berasal dari berbagai kegiatan manusia seperti, sampah pemukiman, sedimentasi, industri, pemupukan dan pestisida. Bahan pencemar yang berasal dari pemukiman pada umumnya dalam bentuk limbah (organik dan anorganik) dan sampah. Bahan pencemar yang terdapat dalam air limbah dapat berupa bahan terapung, padatan tersuspensi atau padatan terlarut. Selain itu, air limbah juga

6 dapat mengandung mikroorganisme seperti virus, bakteri dan protozoa. Komposisi air limbah domestik sangat benvariasi tergantung pada tempat, sumber dan waktu. Limbah organik yang mencemari air sungai, berdasarkan asalnya dapat dibedakan menjadi limbah organik yang berasal limbah industri, domestik, pertanian, dan sisa pelet dari kegiatan budidaya ikan. Menurut Haryadi (2003), limbah organik yang masuk ke sungai umumnya berasal dari sisa makanan, ekskresi, deterjen, bahan pembersih, minyak dan lemak, bahan-bahan tersuspensi, sisa insektisida, pestisida dan bahan-bahan sintetik lainnya. Limbah organik merupakan sisa atau buangan dari berbagai aktivitas manusia seperti rumah tangga, industri, pemukiman, peternakan, pertanian dan perikanan yang berupa bahan organik, yang biasanya tersusun oleh karbon, hidrogen, oksigen, nitrogen, fosfor, sulfur dan mineral lainnya (Porpraset 1989). Limbah organik yang masuk ke dalam perairan dalam bentuk padatan akan langsung mengendap menuju dasar perairan, sedang bentuk lainnya berada di badan air, baik di bagian yang aerob maupun anaerob. Limbah organik jika tidak dimanfaatkan oleh fauna perairan lain, seperti ikan, kepiting, bentos dan lainnya, maka akan segera dimanfaatkan oleh mikroba, baik mikroba aerobik/anaerobik ataupun mikroba fakultatif (Garno 2004). Berdasarkan pada sumbernya, bahan pencemar dapat dibedakan atas pencemaran yang disebabkan oleh alam dan pencemaran oleh kegiatan manusia. Bahan pencemar di perairan dapat berasal dari sumber buangan yang dapat diklasifikasikan sebagai sumber titik (point source discharge) dan sumber menyebar (diffuse source). Sumber titik adalah sumber pencemaran terpusat seperti yang berasal dari air buangan industri maupun domestik dan saluran drainase. Sedangkan sumber menyebar polutan yang masuk ke perairan seperti run off atau limpasan dari permukaan tanah pemukiman atau pertanian. Kepadatan penduduk dapat mempengaruhi pencemaran lingkungan sungai. Hal ini dikaitkan dengan tingkat kesadaran penduduk dalam memelihara lingkungan yang sehat dan bersih. Limbah domestik yang dapat berupa buangan air rumah tangga, padatan berupa sampah yang dibuang ke sungai, air cucian maupun buangan tinja akan mempengaruhi tingkat kandungan BOD, COD serta bakteri E. Coli dalam sungai. Sedangkan limbah industri baik yang bersifat organik dan anorganik juga akan mempengaruhi kualitas air permukaan. Limbah domestik, industri, maupun pertanian akan memberikan pengaruh terhadap keberadaan komponen lingkungan sungai. Apabila pengaruh itu telah mengubah kondisi perairan sehingga tidak dapat digunakan kembali dengan baik, maka perairan tersebut dikatakan tercemar. Semakin padat penduduk suatu lingkungan semakin banyak limbah yang harus dikendalikan (Hendrawan 2005). Pencemaran air sungai juga dapat disebabkan oleh buangan bahan beracun, baik yang dapat diuraikan secara kimiawi oleh bakteri maupun yang sukar diuraikan serta hara anorganik, yang menyebabkan pertumbuhan alga secara berlebihan. Bahan-bahan beracun yang berasal dari limbah buangan industri mengandung senyawa-senyawa yang bersifat toksik seperti logam berat; Hg, Pb, dan Cd (Shivastava et al. 2003). Masuknya bahan pencemar tersebut ke badan perairan dapat menurunkan kualitas air serta mengubah kondisi ekologi perairan. Sutamihardja (1992) menyatakan bahwa bahan pencemaran yang menurunkan kualitas air dapat menyebabkan gangguan pada kesehatan (health hazard), sanitari (sanitary hazard) dan kerugian-kerugian secara ekonomi dan sosial.

7 Kegiatan dalam bidang pertanian, secara langsung maupun tidak langsung dapat menyebabkan kualitas air sungai menjadi menurun. Hal ini disebabkan residu dari penggunaan pupuk dan pestisida akan mengalir ke badan air sungai. Residu pestisida yang masuk ke perairan, proporsi utama adalah terserap pada partikel tersuspensi dan partikel yang diam atau terpisah ke dalam substrat organik. Residu tersebut umumnya mempunyai sifat afinitas yang kuat terhadap komponen lipid dan bahan organik yang hidup. Bahan aktif pestisida sukar dihilangkan setelah masuk ke badan perairan, karena memiliki tingkat kestabilan yang cukup tinggi. Bahan aktif tersebut tidak mudah larut dalam air, tetapi larut dalam lemak serta menempel pada partikel-partikel halus. Akibatnya residu pestisida akan terkumpul dan terakumulasi dalam perairan, sehingga perairan menjadi tercemar dan merusak ekosistem di dalamnya (Connel and Miller 1995).

Pencemaran Senyawa AOX Pencemaran perairan adalah suatu perubahan fisika, kimia dan biologi yang tidak dikehendaki pada ekosistem perairan yang akan menimbulkan kerugian pada sumber kehidupan, kondisi kehidupan dan proses industri (Odum dalam Nedi 2010). Badan air memiliki fungsi yang beragam, antara lain digunakan untuk kepentingan rumah tangga, industri dan pertanian. Fungsi yang kedua adalah sebagai sumber energi, tempat rekreasi dan lain-lain. Di pihak lain sungai juga digunakan untuk mengangkut limbah domestik, industri dan sebagainya. Kedua fungsi pertama mempunyai fungsi yang berlawanan dengan fungsi ke tiga, karena adanya air limbah yang dibuang ke badan air akan mengakibatkan menurunnya kualitas suatu perairan. Polutan yang masuk ke air sungai seringkali mengandung senyawa konservatif, salah satu di antaranya adalah polutan senyawa organik terklorinasi (AOX) yang berasal dari industri kertas dan pulp yang setiap tahunnya membuang jutaan gallon air buangannya sehingga menjadi salah satu penyebab dalam pencemaran lingkungan perairan. Senyawa AOX memberi dampak negatif terhadap lingkungan karena sulit terdegradasi oleh bakteri, bahkan beberapa senyawa diduga sebagai penyebab kanker, atau penyebab kerusakan hati, seperti chlorophenol, chloroguaiacol, chlorochatechols, 2,3,7,8-Tetrachlorodibenzo dioksida (dioksin). AOX merupakan polutan spesifik yang berasal dari effluent bleaching industri pulp, meskipun secara alami diketahui terdapat sekitar 191 strain jamur yang dapat memproduksi AOX jika dibiarkan pada media cair tertentu. Produksi AOX Secara alami terutama terjadi dari proses degradasi sampah hutan seperti ranting, dahan atau daun dan secara alami pula AOX dihasilkan . Secara alami ini dapat dinetralisir dengan proses fotokimia (Rosita 2003) Konsentrasi COD, padatan tersuspensi, warna dan senyawa AOX yang cukup tinggi pada air buangan bersifat toksik dan mutagenik, yang akan sangat berbahaya bagi kehidupan aquatik bila dibuang langsung ke perairan tanpa mengalami pengolahan terlebih dahulu (Roosmini et al 2007). Studi yang dilakukan oleh Holmbom dan dikutip oleh Carlberg dalam Yasmidi (2008), menunjukkan bahwa 80% AOX masih terbawa arus sepanjang 16 km aliran sungai, padahal sungai tersebut memberikan pengenceran, hidrodinamika, proses

8 biodegradasi atau fotokimia, tetapi AOX tetap stabil. Sedangkan bahan organik lain telah mengalami penurunan dengan tajam, seperti terlihat pada Gambar 2.1 perbedaan tersebut disebabkan oleh proses adsorbsi dan degradasi mikroorganisme terhadap guaiacol sedangkan AOX tahan terhadap mikroorganisme.

Gambar 2.1 Jumlah AOX dibandingkan guaiacol (Calberg dalam Yasmidi, 2007)

Indeks Pencemaran, Beban Pencemaran dan Daya Tampung Beban Pencemaran di Sungai Indeks Pencemaran Pendugaan pencemaran sungai dapat dilakukan dengan melihat pengaruh polutan terhadap kehidupan organisme perairan dan lingkungannya. Unit penduga adanya pencemar tersebut diklasifikasikan dalam parameter fisika, kimia dan biologi. Dalam menetapkan kualitas air, parameter-parameter tersebut sebaiknya tidak berdiri sendiri tapi dapat ditransformasikan dalam suatu nilai tunggal yang mewakili. Nilai tunggal ini disebut Indeks Kualitas Air. Tujuan perhitungan indeks adalah untuk menyederhanakan informasi sehingga dalam menyajikan kualitas suatu perairan cukup disajikan dalam suatu nilai tunggal, sehingga dapat dibandingkan antara kualitas suatu perairan dari waktu ke waktu. Suatu indeks yang berkaitan dengan senyawa pencemar yang bermakna untuk suatu peruntukan dinyatakan sebagai Indeks Pencemaran (Pollution Index) yang digunakan untuk menentukan tingkat pencemaran relatif terhadap parameter kualitas air yang diijinkan. Indeks ini memiliki konsep yang berlainan dengan Indeks Kualitas Air (Water Quality Index). Indeks Pencemaran (IP) ditentukan bagi suatu peruntukan, kemudian dapat dikembangkan guna beberapa peruntukan bagi seluruh bagian badan air atau sebagian dari suatu sungai. Pengelolaan kualitas air atas dasar Indeks Pencemaran (IP) ini dapat memberi masukan pada pengambil keputusan agar dapat menilai kualitas badan air bagi suatu peruntukan serta melakukan tindakan untuk memperbaiki kualitas jika terjadi penurunan kualitas akibat kehadiran senyawa pencemar. IP mencakup berbagai kelompok parameter kualitas yang independent dan bermakna. Metode ini dapat langsung menghubungkan tingkat ketercemaran dengan atau tidaknya sungai dipakai untuk

9 penggunaan tertentu dan dengan nilai parameter-parameter tertentu (Sumitomo dan Nemerow dalam Nurmala, 2010) Menurut KepMen LH No. 115 Tahun 2003, Jika Lij menyatakan konsentrasi parameter kualitas air yang dicantumkan dalam baku peruntukan air (j), dan Ci menyatakan konsentrasi parameter kualitas air (i) yang diperoleh dari hasil analisa cuplikan air pada suatu lokasi pengambilan cuplikan dari suatu alur sungai, maka Pij adalah Indeks Pencemaran bagi peruntukan (j) yang merupakan fungsi dari Ci/Lij. Beban Pencemaran Beban pencemaran adalah jumlah suatu unsur pencemar yang terkandung dalam air atau air limbah. Analisis beban pencemaran dari berbagai sumber pencemar baik dari effluent air limbah industri, limbah pemukiman dan limbah pertanian baik melalui outlet maupun aliran/anak sungai dilakukan melalui pendekatan Rapid Assesment (WHO 1993). Daya tampung beban pencemaran (Beban harian total maksimum: TMDL) adalah mekanisme perencanaan dan manajemen untuk mengembalikan kualitas air. Tujuan utama dari TMDL adalah mengembalikan fungsi manfaat yang menguntungkan dari suatu badan air yang terganggu. TMDL didasarkan pada hubungan antara sumber pencemar dan kondisi aliran kualitas air. TMDL menetapkan beban yang diijinkan untuk badan air dan dengan demikian menyediakan dasar untuk kontrol berbasis kualitas air (Milliam 1996). Menurut Wiwoho (2005), penurunan beban cemaran setiap sumber pencemar sepanjang sungai dapat dilakukan dengan: a. Sosialisasi terhadap penduduk sekitar wilayah Sub DAS dengan tujuan untuk pengurangan beban cemaran, antara lain dengan pembuatan resapan air limbah rumah tangga, penggunaan pestisida yang tidak berlebihan, pelarangan pembuangan sampah ke sungai dan penggunaan bahan-bahan yang lebih ramah lingkungan. b. Pengawasan yang ketat pada pembuangan limbah cair, pembuatan IPAL (Instalasi Pengolah Air Limbah) bagi perusahaan yang belum memiliki IPAL dan perbaikan IPAL. c. Beban cemaran pada TPA diperlukan IPAL untuk pengolahan lecheate yang akan masuk ke Sungai. d. Untuk menurunkan beban cemaran pada perumahan, perlu dibuatkan IPAL komunal. Daya Tampung Beban Pencemaran (DTBP) DTBP air adalah kemampuan air pada suatu sumber air untuk menerima masukan beban pencemaran tanpa mengakibatkan air tersebut menjadi cemar. Pencemaran air dapat terjadi karena adanya unsur/zat lain yang masuk ke dalam air, sehingga kualitas air menjadi turun (KLH 2003). Unsur tersebut dapat berasal dari unsur non konservatif (terdegradasi) dan konservatif (unsur yang tidak terdegradasi). DTBP merupakan mekanisme perencanaan dan manajemen yang bertujuan untuk mengembalikan kualitas air yang terganggu berdasarkan hubungan antara sumber pencemar dan kondisi kualitas air. Setelah DTBP dihitung selanjutnya dapat dialokasikan utuk masing-masing alokasi beban limbah dan alokasi

10 beban antara point source dan non point source. Dengan demikian, proses ini signifikan baik pada point source dan non point source. DTBPA ini dapat digunakan untuk pemberian ijin lokasi, pengolahan air dan sumber air, penetapan rencana tata ruang, pemberian ijin pembuangan air limbah, serta penetapan air sasaran dan program kerja pengendalian pencemaran air. Hal ini dapat menjadi dasar dalam penentuan strategi pengendalian pencemaran air (PP 2001). Penetapan daya tampung beban pencemaran dapat dilakukan dengan pemodelan kualitas air. Model kualitas air ini merupakan suatu penyederhanaan dan idealisasi dari suatu mekanisme badan air yang rumit berdasarkan fenomena biologi, kimia, klimatologi, hidrologi, hidrolika dan mekanisme proses transport air sebagai media pembawa dan pelarut yang terjadi secara simultan (Priono 2004, Yusuf 2012). DTBP air pada sumber air ditetapkan berdasarkan debit minimal pada tahun yang bersangkutan atau tahun sebelumnya (KLH 2003).

Pengkajian kelas air dan kriteria mutu air

Pemantauan kualitas air

Inventarisasi dan identifikasi sumber pencemar

Baku mutu air atau kriteria status tropik air

Penetapan status mutu air atau status tropik air

Data kualitas air

Data hidromorfologi sumber air

Penetapan daya tampung beban pencemaran

Gambar 2.2 Tahapan penetapan daya tampung beban pencemaran air

Pemodelan Kualitas Air Pendekatan model kualitas air terdiri dari berbagai macam, yang penggunaannya tergantung pada tujuan dan kondisi studi yang akan dilakukan. Jenis model kualitas air di antaranya : distrubuted model, lumped model, linear model, non linear models, stochasitic model, deterministic model, dinamyc model, steady state model, black box model, conceptual model. Distributed model merupakan model dengan variabel model berupa fungsi ruang dan waktu yang memperhitungkan distribusi parameter model dalam arah sumbu ortogonal x, y dan z, sedangkan lumped model hanya menggunakan data

11 tunggal. Linear model adalah model yang berbanding lurus sedangkan non linear model adalah model yang bersiat kuadratis, polynomial dan lain lain. Stochasitic model adalah model yang menggunakan probabilistik dari parameter sedangkan deterministic model menggunakan nilai rata-rata parameter. Dinamyc model adalah model yang outputnya terikat waktu sedangkan steady state bersifat independent terhadap waktu. Black box model adalah model yang dalam persamaannya tidak menggambarkan fenomena alam sedangkan conceptual model menggambarkan alam/fisik dalam persamaannya (Priono 2004). Pemodelan kualitas air dimulai dengan mencari model yang cocok untuk diaplikasikan pada suatu sumber air yang dihadapi. Model tersebut sebaiknya sederhana dengan input yang diperlukan tidak banyak, namun hasil yang diperoleh cukup akurat. Model kualitas air yang dikenal di antaranya QUAL2E, QUAL-2K, WASP dan MODQUAL yang semuanya menggunakan prinsip finite different. Penggunaan prinsip finite element pada model-model kualitas air hanya dilakukan pada air tanah sehubungan sistem boundary element yang rumit. Model kualitas air umumnya mensimulasi massa zat dalam suatu ruang dan waktu. Persamaan dalam model kualitas air yaitu unsur-unsur adveksi, dispersi dan reaksi kinetik. Pemodelan kualitas air di sungai pada umumnya adalah model Eularian karena kecepatan unsur adveksi lebih dominan daripada dispersinya. Sedangkan untuk waduk atau danau banyak menggunakan model Lagrangian karena unsur adveksi maupun dispersinya cukup dominan terutama untuk waduk dengan skala besar dan dalam (Yusuf 2012). Persamaan Eularian orde-1 seperti pada rumus (1) dan ilustrasi model kualitas air dengan finite segment seperti Gambar 2.3. di bawah ini.

Gambar 2. 3 Sistem pemodelan kualitas air finite segment Model numerik kualitas air dengan persamaan Eularian orde-1 adalah : (1) Dimana U : kecepatan aliran sungai (m/s), E : koefisien dispersi (m 2/hari) dan Rc : proses kinetik dari berbagai parameter kualitas air. Pemodelan kualitas air yang digunakan untuk penetapan DTBP dalam penelitian ini adalah WASP. WASP adalah model dinamis yang dapat digunakan untuk menganalisis berbagai masalah kualitas air pada beragam badan air seperti

12 pada kolam, sungai, danau, waduk, muara, dan perairan pesisir berdasarkan pada prinsip utama konservasi massa. Prinsip ini mensyaratkan bahwa massa dari masing-masing bagian kualitas air yang diteliti harus diperhitungkan dalam satu bagian (Ambrose 2005). Model WASP mengkaji setiap bagian kualitas air berdasarkan input spasial dan temporal dari titik awal hingga ke titik akhir perpindahan, berdasarkan prinsip konservasi massa dalam ruang dan waktu (Ambrose 2009). Model WASP ini telah diaplikasikan untuk berbagai kajian, seperti untuk mengevaluasi pengaruh BOD, nutrient, alga dan kebutuhan oksigen lainnya terhadap proses DO; mengevaluasi nitrogen terlarut di muara sungai Altamaha, dan untuk menentukan beban pencemaran merkuri di Sungai Canoochee, Georgia (USEPA 2004; USEPA 2008 dan Kaufman 2011). Florida Department of Environmental Protection (FDEP) juga telah menggunakan model WASP sebagai mekanisme untuk mengembangkan strategi reduksi beban emisi yang diperlukan yang diimplementasikan dalam Basin Management Action Plan (FDEP 2003). Dalam melakukan perhitungan keseimbangan massa dengan pemodelan WASP, input data yang dibutuhkan memiliki karakteristik penting, yaitu simulasi dan pengendalian output, segmentasi model, perpindahan secara adveksi dan dispersi, konsentrasi batas, sumber beban point dan non point, parameter kinetika, konstanta, dan fungsi waktu serta konsentrasi awal. Data input ini bersama-sama dengan persamaan umum neraca massa model WASP dan persamaan kinetika kimia spesifik, didefinisikan secara unik menjadi sekumpulan persamaan khusus kualitas air. Hal ini terintegrasi secara numerik dalam model WASP sebagai proses simulasi terhadap waktu. Persamaan keseimbangan massa untuk zat yang terlarut dalam badan air harus memperhitungkan semua materi yang masuk dan ke luar melalui pembebanan langsung dan menyebar; perpindahan secara adveksi dan dispersi, dan transformasi fisik, kimia, dan biologis. Penggunaan sistem koordinat seperti yang ditunjukkan dalam Persamaan umum keseimbangan massa, di mana koordinat x dan y berada di bidang horisontal, dan koordinat z adalah dalam bidang vertikal (Gambar 2.4).

Gambar 2.4 Sistem koordinat persamaan neraca massa Persamaan umum keseimbangan massa pada sekitar volume cairan yang terbatas ditunjukkan pada persamaan berikut. (

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(2)

13 Di mana: C = konsentrasi bagian kualitas air (mg/L atau g/m3), T = waktu (hari), UxUyUz = kecepatan adveksi longitudinal, lateral, dan vertikal (m/hari), S = laju beban langsung dan menyebar (g/m3-hari), SB = laju batas pembebanan (termasuk hulu, hilir, bentik, dan atmosfer) (g/m3-hari), SK = laju transformasi kinetik total, tanda positif adalah sumber, negatif adalah sink (g/m3-hari) Dengan memperluas volume kontrol dari fluida yang sangat kecil dan terbatas menjadi segmen yang lebih besar yang saling berhubungan dan dengan menentukan parameter transportasi, pembebanan, dan transformasi yang tepat, model WASP mengimplementasikan suatu bentuk finite difference seperti pada persamaan sebelumnya. Penurunan dari bentuk finite difference terhadap persamaan keseimbangan massa akan dilakukan untuk jangkauan satu-dimensi, dengan asumsi kondisi homogen pada bidang vertikal dan lateral, kemudian dilakukan integrasi atas koordinat y dan z untuk memperoleh Persamaan berikut: (

)

(

(

)

(3)

Di mana A = Luas penampang melintang (m2). Persamaan ini mewakili tiga klasifikasi utama proses kualitas air antara lain: (1) transportasi, (2) pembebanan, dan (3) transformasi. 2

y 3

x 1

4 z 2

1

3 4

Gambar 2.5 Skema segmentasi model Jaringan model adalah sekumpulan dari volume kontrol yang diperluas, atau kumpulan segmen, yang secara bersama-sama mewakili konfigurasi fisik dari badan air. Gambar 2.5 menggambarkan suatu jaringan yang dapat membagi badan air secara lateral dan vertikal serta longitudinal. Setelah dilakukan pengaturan jaringan, studi model akan diproses melalui empat langkah umum dalam beberapa cara yaitu: hidrodinamika, transport massa, transformasi kualitas air, dan toksikologi lingkungan. Model kualitas air dapat melakukan tiga tugas dasar yaitu (1) menggambarkan kondisi kualitas air saat ini, (2) mempersiapkan prediksi umum, dan (3) mempersiapkan prediksi yang spesifik (Ambrose 2009).

14

Dampak Pencemaran pada Lingkungan, Kesehatan dan Sosial Sejak tumbuhnya industri-industri hulu maupun hilir, permasalahan lingkungan menjadi isu penting yang berkembang di Indonesia. Industri pulp dan kertas yang setiap tahunnya membuang jutaan gallon air buangannya juga berperan dalam pencemaran lingkungan perairan. Konsentrasi COD, padatan tersuspensi, warna dan senyawa organik terklorinasi yang cukup tinggi pada air buangan bersifat toksik dan mutagenik yang akan sangat berbahaya bagi kehidupan aquatik bila dibuang langsung ke perairan tanpa mengalami pengolahan terlebih dahulu (Roosmini et al. 2007). Pencemaran berdampak pada sosial atau masyarakat, misalnya terhadap pendapatan (income). Gambar 2.6 menunjukkan hubungan antara kerusakan lingkungan akibat pencemaran dengan pendapatan digambarkan dengan kurva kuznet lingkungan yang dikenal dengan kurva inverted U. Kerusakan lingkungan akan meningkat dengan meningkatnya pendapatan perkapita, namun setelah mencapai titik tertentu kerusakan lingkungan akan menurun meskipun pendapatan naik. Pencapaian titik tertentu tersebut, yaitu ketika kebutuhan dasar meningkat. Hal ini menyebabkan kemauan untuk mengurangi pencemaran menjadi tinggi, sehingga kerusakan lingkungan mulai berkurang. Pencemaran lingkungan juga akan berkaitan dengan jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi dan sumber daya alam seperti yang digambarkan pada Gambar 2.6, di mana jumlah penduduk perlu didukung oleh penyediaan barang dan jasa yang lebih besar, di mana peningkatan barang dan jasa akan meningkatkan produksi. Jika peningkatan produksi tidak terkendali maka akan meningkatkan pencemaran, sehingga pencemaran merupakan fenomena yang selalu ada sebagai akibat dari kegiatan ekonomi (Suparmoko dalam Warlina 2008). Barang dan Jasa

Penduduk

Pertumbuhan Ekonomi

Pencemaran Lingkungan

Gambar 2.6

Menipisnya Sumber Daya Alam Hubungan antara jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, sumber daya alam dan lingkungan.

15

Menurut Warlina (2008), pendapatan akan mempengaruhi kualitas lingkungan secara langsung atupun tidak langsung. Makin tinggi pendapatan maka kebutuhan (demand) akan meningkat, sedangkan proses teknologi ataupun peraturan mengenai pencemaran dapat mengurangi pencemaran. Secara langsung, pencemaran dapat mengurangi produktivitas tenaga kerja (human capital) seperti berkurangnya produktivitas tenaga kerja akibat berkurangnya hari kerja karena masalah kesehatan, serta mengurangi produktivitas dari capital (man-made capital) itu sendiri, seperti adanya pencemaran yang mengakibatkan peralatan produksi menjadi mudah rusak sehingga mengurangi produksi.

Dampak Senyawa AOX Risiko adalah suatu konsep matematis yang mengacu pada kemungkinan terjadinya efek yang tidak diinginkan akibat pemaparan terhadap suatu polutan. Analisis risiko adalah suatu metode untuk menilai dan melakukan prediksi apa yang akan terjadi akibat adanya pemaparan (expossure) atau pencemaran (pollution) terhadap zat berbahaya di masa yang akan datang. Sedangkan menurut EPA, analisis risiko adalah karakterisasi dari bahaya-bahaya potensial yang mempunyai efek pada kesehatan manusia dan bahaya terhadap lingkungan (www.epa.gov/iris/: Integrated Risk Information System). Dipihak lain, Richardson dalam Herawati (2007), menyatakan bahwa analisis risiko adalah proses pengambilan keputusan untuk mengatasi masalah dengan keragaman kemungkinan yang ada dan ketidakmungkinan yang akan terjadi. Dalam analisa risiko pertama kali masalah harus didefinisikan dan risiko diperkirakan, kemudian risiko dievaluasi dan dipertimbangkan juga faktor-faktor yang mungkin bisa mempengaruhi sehingga bisa diputuskan tindakan mana yang bisa diambil. Proses perkiraan risiko, evaluasi risiko, pengambilan keputusan, dan penerapannya disebut analisis risiko. Hal awal yang dilakukan dalam expossure assesment adalah identifikasi ekosistem potensial yang terpapar, Identifikasi jalur penyebaran potensial, perkiraan konsentrasi dan perkiraan dosis intake. Perkiraan daya racun atau toxicity assesment adalah tahapan dalam analisis risiko. Pada tahap ini dijelaskan tentang tingkat toksisitas dari suatu zat kimia. Hasilnya berupa konstanta matematis yang akan dimasukkan ke dalam persamaan yang digunakan untuk menghitung besarnya risiko. Dalam membuat perhitungan konstanta matematis untuk menghitung risiko harus dipertimbangkan dan dianalisis adanya ketidakpastian akan angka-angka yang dihasilkan dan menjelaskan bagaimana ketidakpastian ini dapat mempengaruhi perhitungan risiko. Karakterisasi risiko atau risk characterization adalah tahapan terakhir dari analisis risiko. Risiko dapat diterima jika tingkat bahaya atau hazard indeksnya lebih kecil dari satu. Apabila sebuah pemaparan terdapat lebih dari satu macam zat kimia, dan indeksnya harus dijumlahkan untuk tiap-tiap senyawa kimia tersebut. Setelah diperhitungkan dan diketahui besarnya risiko pembuangan pencemar diharapkan dapat diambil keputusan yang terbaik (manajemen risiko) dalam rangka perlindungan lingkungan dan kesehatan masyarakat.

16 Karakterisasi risiko lingkungan dihitung dengan menggunakan metode hasil bagi (quotent) atau metode rasio. Metode ini dilakukan dengan membandingkan konsentrasi bahan berbahaya yang ditemukan di lingkungan dengan konsentrasi bahan berbahaya bagi target paparan (endpoint) untuk bahan berbahaya yang sama. (4) Di mana H : indeks / rasio kebahayaan (hazard index) Di mana kriteria kebahayaan (risiko) dari nilai H sebagaimana disebutkan dalam tabel berikut : Tabel 2.1 Kriteria risiko. H >1 =1 <1

Risiko Sangat berisiko Risiko potensial/menengah Risiko rendah

Menurut Yasmidi (2007), untuk memperkirakan ada tidaknya risiko toksisitas dalam ikan yang dikonsumsi manusia, harus dilihat terlebih dahulu beberapa hal penting sebagai berikut : - Faktor Biokonsentrasi (BCF) Faktor biokonsentrasi dalam tubuh organisme akuatik dapat dihitung dengan rumus : (5) Biokonsentrasi atau bioakumulasi dalam organisme merupakan sifat yang sangat penting dalam evaluasi berbahaya atau tidaknya suatu zat. Bioakumulasi menjadi berbahaya apabila rasio organik lingkungan 100 - 1000. Biokonsentrasi sendiri ialah kasus spesifik dari bioakumulasi, di mana zat terlarut secara selektif masuk ke jaringan organisme dan terkonsentrasi melalui rute bukan makanan (Soemirat 2003). - Konsentrasi Senyawa di dalam Air (mg/L) Konsentrasi senyawa dalam air menentukan konsentrasi senyawa yang dapat terakumulasi dalam tubuh organisme air seperti ikan, dan berhubungan erat dengan nilai BCF organisme - Konsentrasi Senyawa yang Dapat Masuk ke Dalam Tubuh Ikan (mg/Kg) Konsentrasi senyawa dalam tubuh ikan berbanding lurus dengan nilai BCF dan konsentrasi senyawa di dalam air. - Tolerable Daily Intake (TDI) pada Tubuh Manusia (µg/hari/kg berat badan)

17 TDI digunakan untuk mengetahui nilai atau jumlah harian suatu senyawa yang diperbolehkan masuk ke dalam tubuh. TDI berhubungan dengan berat badan rata-rata orang dewasa.

- Tingkat Konsumsi Ikan Perkapita Per Hari (kg/kapita/hari) Semakin tinggi konsumsi ikan, maka risiko terkena dampak akibat suatu senyawa yang terakumulasi dalam tubuh ikan, cenderung semakin meningkat.

Analytical Hierarchy Process Analytical Hierarchy Process (AHP) atau analisa jenjang keputusan (AJK) merupakan suatu pendekatan yang digunakan untuk membuat keputusan yang efektif melalui strukturisasi kriteria majemuk ke dalam sruktur hirarki, menilai kepentingan relatif setiap kriteria, membandingkan alternatif untuk tiap kriteria dan menentukan seluruh rangking dari alternatif-alternatif. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya dengan menggunakan metoda AHP (Marimin 2005). AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan, karena dapat digambarkan secara grafis, sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan. Beberapa keuntungan yang diperoleh bila memecahkan persoalan dan mengambil keputusan dengan menggunakan AHP (Marimin 2004) adalah : - Kesatuan AHP memberikan suatu model tunggal yang mudah dimengerti, luwes untuk aneka ragam persoalan yang tidak terstruktur. - Kompleksitas AHP memadukan rancangan deduktif dan rancangan berdasarkan sistem dalam memecahkan masalah kompleks. - Saling ketergantungan AHP dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tidak memaksakan pemikiran linear. - Penyusunan hirarki AHP mencerminkan kecenderungan alami pikiran untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat berlainan dan mengelompokkan unsur yang serupa dalam setiap tingkat. - Pengukuran AHP memberi suatu skala untuk mengukur berbagai hal dan terwujud suatu metode untuk menetapkan prioritas.

18 - Konsistensi AHP melacak konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang digunakan untuk menetapkan berbagai prioritas. - Sintesis AHP menuntun ke suatu taksiran menyeluruh tentang kebaikan setiap alternatif. - Tawar menawar AHP mempertimbangkan prioritas-prioritas relatif dari berbagai faktor sistem dan memungkinkan organisasi memilih alternatif terbaik berdasarkan tujuantujuan. - Penilaian dan Konsensus AHP tidak memaksakan konsensus tetapi mensintesiskan suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian yang berbeda. - Pengulangan Proses AHP memungkinkan organisasi memperhalus definisi mereka pada suatu persoalan dan memperbaiki pertimbangan dan pengertian mereka melalui pengulangan. Prinsip-prinsip yang harus dipahami dalam menyelesaikan persoalan dengan metoda AHP (Suwari 2010) : - Decomposition Penggunaan AHP dimulai dengan melakukan dekomposisi masalah kompleks dan kemudian menggolongkan pokok permasalahannya menjadi elemenelemen keputusan dalam satu hirarki tertentu. Jika ingin mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan juga dilakukan terhadap elemen-elemennya sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan tadi, proses analisis ini dinamakan hirarki (hierarchy). Ada dua jenis hirarki, yaitu hirarki lengkap dan tidak lengkap. Dalam hirarki lengkap, semua elemen pada suatu tingkat memiliki semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, jika tidak demikian, dinamakan hirarki tidak lengkap. - Comparative Judgment Pada tahap ini dilakukan penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkat di atasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP, karena akan berpengaruh terhadap prioritas elemenelemen. Hasil dari penilaian ini akan tampak lebih baik bila disajikan dalam bentuk matriks yang dinamakan matriks pairwise comparison. Dalam penilaian kepentingan relatif dua elemen berlaku aksioma reciprocal, artinya jika elemen i dinilai 3 kali lebih penting dibanding j, maka elemen j harus sama dengan 1/3 kali pentingnya dibanding elemen i. Di samping itu, perbandingan dua angka yang sama akan menghasilkan angka 1, artinya sama penting. Jika terdapat n elemen, maka akan diperoleh matriks pairwise comparison berukuran n x n.

19 - Synthesis of Priority Banyaknya penilaian yang diperlukan dalam menyusun matriks perbandingan berpasangan adalah n(n-1)/2 karena matriksnya reciprocal dan elemen elemen diagonal sama dengan 1. Selanjutnya adalah Synthesis of Priority, dimana dari setiap matriks pairwise comparison kemudian dicari eigen vectornya, untuk mendapatkan local priority. Karena matriks pairwise comparison terdapat pada tiap tingkat, maka untuk mendapatkan global priority harus dilakukan sintesa di antara local priority. Prosedur melakukan sintesa berbeda menurut bentuk hirarki. Pengurutan elemen-elemen pertanyaan yang biasa diajukan dalam penyusunan skala kepentingan, supaya diperoleh skala yang bermanfaat ketika membandingkan dua elemen, responden yang akan memberikan jawaban perlu pengertian menyeluruh tentang elemen-elemen yang dibandingkan dan relevansinya terhadap kriteria/tujuan yang ingin dicapai. Dalam penyusunan skala kepentingan, didasarkan pada Tabel 2.2. Tabel 2. 2 Nilai skala perbandingan dalam AHP Nilai Skala 1 3 5 7 9 2,4,6,8

Keterangan Kriteria/alternatif A sama pentingnya dengan B A sedikit lebih penting dari B A jelas lebih penting dari B A sangat lebih penting dari B A mutlak lebih penting dari B Apabila ragu-ragu dari dua nilai yang berdekatan

Dalam penilaian menurut kepentingan relatif melalui prosedur sintesa dinamakan priority setting. - Logical Consistency Consistency Ratio (CR) menyatakan tentang ukuran konsisten tidaknya suatu penilaian atau pembobotan perbandingan berpasangan. Pengujian diperlukan, karena pada keadaan sebenarnya akan terjadi beberapa penyimpangan dari hubungan, sehingga matriks tersebut tidak konsisten sempurna. Hal ini dapat terjadi karena ketidakkonsistenan dalam preferensi seseorang.

Pendekatan Sistem Pencemaran sungai akan mengakibatkan penurunan kualitas sumberdaya dan kerusakan ekosistem, oleh karena itu perlu dilakukan upaya pengendalian, secara holistik (menyeluruh) dan terintegrasi atau saling terkait antara aspek yang dikaji. System approach (pendekatan sistem) diartikan sebagai suatu metodologi penyelesaian masalah yang dimulai secara tentatif mendefinisikan atau merumuskan tujuan dan hasilnya adalah suatu sistem operasi yang secara efektif dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks. Oleh karena itu dalam pendekatan sistem selalu mencari keterpaduan antar bagian melalui pemahaman yang utuh. Pada pendekatan sistem menurut Eriyatno (2003), umumnya ditandai oleh dua hal yaitu: (1) mencari semua faktor yang ada dalam mendapatkan solusi yang baik untuk menyelesaikan masalah, dan (2) dibuat suatu model kuantitatif untuk

20 membantu keputusan secara rasional. Tiga pola dasar yang menjadi pegangan dalam penyelesaian permasalahan dengan pendekatan sistem, yaitu: - Sibernetik (goal oriented), artinya dalam penyelesaian permasalahan berorientasi pada tujuan. Tujuan ini diperoleh melalui need analysis (analisis kebutuhan) - Holistik, yaitu cara pandang yang utuh terhadap totalitas sistem atau menyelesaikan permasalahan secara utuh, menyeluruh dan terpadu. - Efektif, artinya lebih dipentingkan hasil guna yang operasional serta dapat dilaksanakan, bukan sekedar pendalaman teoritis. Dengan demikian, berbagai metodologi dikembangkan sebagai karakter dalam pendekatan sistem, sehingga beragam metode yang ada di berbagai disiplin ilmu lainnya dapat digunakan sebagai alat bantu oleh ahli sistem. Tahapan untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks dengan pendekatan sistem (Eriyatno 2003), yaitu: - Analisis kebutuhan, bertujuan untuk mengidentifikasi kebutuhan dari semua pelaku dalam sistem. - Formulasi permasalahan, yang merupakan kombinasi dari semua permasalahan yang ada dalam sistem. - Identifikasi sistem, bertujuan untuk menentukan variabel-variabel sistem dalam rangka memenuhi kebutuhan semua pelaku dalam sistem. - Pemodelan abstrak, pada tahap ini mencakup suatu proses interaktif antara analisis sistem dengan pembuat keputusan, yang menggunakan model untuk mengeksplorasi dampak dari berbagai alternatif dan variabel keputusan terhadap berbagai kriteria sistem. - Implementasi, tujuan utamanya adalah untuk memberikan wujud fisik dari sistem yang diinginkan. - Operasi, pada tahap ini akan dilakukan validasi sistem. Pada tahap ini terjadi modifikasi-modifikasi tambahan karena cepatnya perubahan lingkungan di mana sistem tersebut berfungsi. Sistem harus dipandang secara holistik (keseluruhan) dan akan bersifat sebagai goal seeking (pengejar sasaran), sehingga terjadi sebuah keseimbangan untuk pencapaian tujuan. Suatu sistem mempunyai input (masukan) yang akan berproses untuk menghasilkan output (keluaran). Pada suatu sistem terdapat umpan balik yang berfungsi sebagai pengatur komponen-komponen sistem yang saling berinteraksi untuk mencapai tujuan. Sistem yang lebih besar dapat terdiri atas beberapa sub-sistem (sistem kecil ) yang akan membentuk suatu hirarki.

Pemodelan Modeling (pemodelan) diartikan sebagai suatu gugus pembuatan model (Eriyatno 2003). Pramudya (1989) mendefinisikan model adalah suatu abstraksi dari keadaan sesungguhnya atau merupakan perwakilan sistem nyata untuk memudahkan pengkajian suatu sistem. Sejalan dengan pernyataan tersebut Muhammadi et al. (2001) menyatakan bahwa model adalah suatu bentuk vang dibuat untuk menirukan suatu gejala atau proses. Dalam pelaksanaan pendekatan sistem, pengembangan model merupakan hal yang sangat penting yang akan

21 menentukan keberhasilan dalam mempelajari sistem secara keseluruhan. Di samping itu, pengembangan model diperlukan guna menemukan peubah-peubah penting dan tepat serta hubungan antar peubah dalam sistem yang dikaji. Dalam membangun suatu model harus dimulai dari konsep yang paling sederhana dengan cara mendefinisikan permasalahan secara hati-hati serta menggunakan analisis sensitifitas untuk membantu menentukan rincian model. Selanjutnva untuk penyempurnaan dilakukan dengan menambahkan variabel secara gradual sehingga diperoleh model yang logis dan dapat merepresentasikan keadaan yang sebenarnva. Model yang dibangun haruslah merupakan gambaran yang sahih dari sistem yang nyata, realistik dan informatif. Model yang tidak sahih akan memberikan hasil simulasi yang sangat menyimpang dari kenyataan yang ada sehingga akan memberikan informasi yang tidak tepat. Model yang dianggap baik apabila model dapat menggambarkan semua hal yang penting dari dunia nyata dalam sistem tersebut. Lebih lanjut Pramudya (1989) menyatakan bahwa ada empat keuntungan penggunaan model dalam penelitian dengan menggunakan pendekatan sistem yaitu: (1) memungkinkan melakukan penelitian yang bersifat lintas sektoral, (2) dapat melakukan eksperimentasi; terhadap sistem tanpa mengganggu (memberikan perlakuan) tertentu terhadap sistem, (3) mampu menentukan tujuan aktivitas pengelolaan dan perbaikan terhadap sistem yang diteliti, dan (4) dapat dipakai untuk menduga (meramal) perilaku dan keadaan sistem pada masa yang akan datang. Ada empat tahapan dalam melakukan simulasi model (Muhammadi et al. 2001), yaitu: - Penyusunan konsep, pada tahap ini dilakukan identifikasi unsur-unsur yang berperan dalam menimbulkan gejala atau proses. Dari unsur-unsur dan keterkaitannya dapat disusun gagasan atau konsep mengenai gejala (proses) yang akan disimulasikan. - Pembuatan model, gagasan atau konsep yang dihasilkan pada tahap pertama selanjutnya dirumuskan sebagai model yang berbentuk uraian, gambar atau rumus. - Simulasi model, pada model kuantitatif simulasi dilakukan dengan memasukkan data ke dalam model, sedangkan pada model kualitatif, simulasi dilakukan dengan menelusuri dan melakukan analisis hubungan sebab akibat antar variabel dengan memasukkan data atau informasi yang dikumpulkan untuk memahami perilaku gejala atau proses model. - Validasi hasil simulasi, validasi bertujuan untuk mengetahui kesesuaian antara hasil simulasi dengan gejala atau proses yang ditirukan. Model dapat dinyatakan baik jika kesalahan atau simpangan hasil simulasi terhadap gejala atau proses yang terjadi di dunia nyata relatif kecil.

Validitas dan Sensitivitas Model Model yang baik adalah model yang dapat merepresentasikan keadaan yang sebenarnya. Untuk menguji kebenaran suatu model dengan kondisi obyektif dilakukan uji validasi (Muhammadi et al. 2001). Ada dua jenis validasi dalam model, yakni validasi struktur dan validasi kinerja. Validitas struktur meliputi dua

22 pengujian, yaitu validitas konstruksi dan validitas kestabilan. Validitas konstruksi melihat apakah konstruksi model yang dikembangkan sesuai dengan teori. Uji validitas konstruksi ini sifatnya abstrak, tetapi konstruksi model yang benar secara ilmiah berdasarkan teori yang ada akan terlihat dari konsistensi model yang dibangun (Muhammadi et al. 2001). Menurut Barlas (1996), validitas kestabilan merupakan fungsi dari waktu. Model yang stabil akan memberikan output yang memiliki pola yang hampir sama antara model agregat dengan model yang lebih kecil (disagregasi).Validitas kinerja atau output model bertujuan untuk memperoleh keyakinan sejauh mana kinerja model sesuai (compatible) dengan kinerja sistem nyata, sehingga memenuhi syarat sebagai model ilmiah yang taat fakta. Untuk mengetahui kekuatan (robustness) model dalam dimensi waktu dilakukan uji sensitivitas. Uji ini dilakukan untuk mengetahui respon model terhadap stimulus yang bertujuan untuk mengetahui alternatif tindakan, baik untuk menyelesaikan sensitivitas parameter, variabel dan hubungan antar variabel dalam model. Hasil uji sensitivitas dalam bentuk perubahan perilaku atau kinerja model, digunakan untuk menganalisis efek intervensi terhadap model. Uji sensitivitas model dapat dilakukan dengan dua macam (Muhammadi et al. 2001): (1) intervensi fungsional, yakni dengan memberikan fungsi-fungsi khusus terhadap model dengan menggunakan fasilitas, antara lain: step, random, pulse, ramp dan forecast, trend, if, sinus dan setengah sinus, dan (2) intervensi struktural, yakni dengan mempengaruhi hubungan antar unsur atau struktur model dengan cara mengubah struktur modelnya. Sensitivitas model mengungkapkan hasil-hasil intervensi terhadap unsur dan struktur sistem. Di samping itu, analisis sensitivitas model juga berfungsi dalam menemukan alternatif tindakan atau kebijakan, baik untuk mengakselerasi kemungkinan pencapaian hasil positif maupun untuk mengantisipasi kemungkinan dampak negatif.

Kerangka Pemikiran Undang-undang nomor 32 tahun 2009 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup yang merupakan penyempurnaan dari undangundang nomor 23 tahun 1997 tentang Pengelolaan Lingkungan Hidup yang dijabarkan dengan Peraturan Pemerintah nomor 82 tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air, Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup nomor 51 tahun 1995 tentang baku mutu limbah cair bagi kegiatan industri, dan Peraturan Daerah Kabupaten Serang nomor 08 tahun 2011 tentang perindungan dan pengelolaan lingkungan hidup serta UndangUndang republik Indonesia Nomor 19 tahun 2009 tentang pengesahan Stockholm Convention on Persistent Organik Pollutants (konvensi Stockholm tentang bahan pencemar organik yang persisten) merupakan konsep umum yang digunakan dalam pengendalian pencemaran air sungai, namun penerapan instrumen regulasi di lapangan menunjukkan belum berjalan secara optimal sebagaimana yang diharapkan, sehingga masih terjadi pencemaran dengan tingkat yang signifikan khususnya di Sungai Ciujung. Keberadaan industri seperti industri kertas dan kimia memberikan dampak positif berupa adanya peningkatan kesejahteraan masyarakat yang akan

23 meningkatkan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) setempat. Namun di sisi lain, keberadaan industri ini akan menyebabkan meningkatnya beban pencemaran yang berdampak pada penurunan daya tampung, penurunan kualitas air sungai yang pada akhirnya menyebabkan peningkatan pencemaran air sungai. Pencemaran air sungai akan berdampak pada lingkungan, sosial dan ekonomi. Dampak pencemaran pada lingkungan berupa adanya kerusakan ekosistem akuatik, dampak pada sosial berupa terganggunya kesehatan masyarakat yang akan berimplikasi pada sosial cost yang harus dibayarkan sebagai kompensasi adanya pencemaran, menurunnya penghasilan masyarakat, biaya pengolahan limbah dan reduksi beban pencemar. Secara tidak langsung, adanya pencemaran juga akan menyebabkan penurunan produktivitas kerja yang akhirnya akan menyebabkan berkurangnya pendapatan (Soeparmoko 1997). Perilaku sistem sungai yang rumit, berubah cepat dan mengandung ketidakpastian, menyebabkan pengendalian pencemaran Sungai Ciujung tidak mungkin dikaji atau dikendalikan oleh satu metoda spesifik saja, namun membutuhkan pendekatan sistem dan pemodelan (Suwari 2010). Sistem dan pemodelan dinamik diperlukan untuk mengatasi permasalahan sungai yang merupakan masalah ekologi yang kompleks sehingga menurut Jorgensen (1989, 1994), penggunaan model sangat cocok untuk memecahkan permasalahan lingkungan yang kompleks dan merupakan keharusan agar pengendalian pencemaran berlangsung secara berkelanjutan. Dalam upaya membangun keterpaduan pengendalian pencemaran air sungai Ciujung diperlukan beberapa strategi dengan memperhatikan faktor kekuatan, kelemahan, peluang dan tantangan yang dihadapi. Alur pikir pengelolaan sungai terpadu di masa mendatang perlu memperhatikan kekuatan setiap komponen sebagai kekuatan bersama dalam merancang pola-pola pendekatan yang lebih menguntungkan semua pihak yang terkait. Model pengendalian yang dibangun dilakukan dengan cara identifikasi secara mendalam tentang isu atau permasalahan yang terjadi di sungai serta membangun sistem dan kontrol untuk mencegah dan meminimasi dampak atau kerugian lingkungan. Model pengendalian yang dibangun didasarkan pada beban limbah dan berbagai kegiatan di sekitar sungai dan karakteristik dari sungai itu sendiri, yang juga diharapkan sebagai dasar dalam membuat formulasi kebijakan oleh pengelola dan para pengambil keputusan dalam pemanfaatan dan pengelolaan air sungai, pengendalian pencemaran Sungai Ciujung, serta dapat menciptakan ketaatan bagi pelaku usaha dalam hal ini pihak industri.

24

Industri Meningkat

Dampak positif

Peningkatan kesejahteraan masyarakat

Peningkatan PDRB

Dampak Negatif

Keuntungan industri

Peningkatan beban pencemaran, penurunan daya tampung dan kualitas (fisika, kimia, AOX) Baku mutu kualitas air sungai

Pencemaran air Sungai Ciujung

Dampak pada lingkungan

Kerusakan ekosistem akuatik

Dampak pada sosial

Risiko kesehatan

Dampak pada ekonomi

-

Penghasilan masyarakat menurun Biaya kesehatan Biaya pengolahan Biaya reduksi beban pencemar

Prioritas strategi dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung

Model Pengendalian pencemaran Sungai Ciujung

Kebijakan pengendalian Sungai Ciujung

Strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung

Gambar 2.7 Kerangka pemikiran

25

METODOLOGI PENELITIAN

Tempat dan Waktu Penelitian Sungai Ciujung merupakan sungai terbesar di wilayah Provinsi Banten yang memiliki luas DAS 1,934.64 km2 dengan panjang 147.2 km. Penelitian dilaksanakan di Sungai Ciujung yang berada di wilayah administrasi Kabupaten Serang (kawasan hilir) yang memegang peranan penting untuk aktivitas masyarakat, pertanian dan industri. Pemilihan Sungai Ciujung sebagai obyek penelitian didasarkan atas : a. Permasalahan pencemaran Sungai Ciujung telah menjadi isu nasional b. Pemerintah pusat dan daerah belum menetapkan daya tampung beban pencemaran dan kelas air Sungai Ciujung b. Sungai Ciujung dimanfaatkan sebagian besar masyarakat sekitar untuk keperluan rumah tangga, tambak dan petanian c. Aktivitas industri di bantaran Sungai Ciujung terus meningkat disertai peningkatan beban pencemaran akibat limbah industri yang dihasilkan d. Tanpa tindakan pengendalian pencemaran Sungai Ciujung akan berisiko bagi kesehatan masyarakat Lokasi penelitian di Sungai Ciujung menyelusuri daerah aliran sungai sepanjang 31.75 km dan bantaran sungai dengan jarak 500 m dari tepi sungai, dimulai dari Nagara (Hulu) sampai Muara (Hilir) dengan pertimbangan bahwa lokasi tersebut merupakan kawasan industri, pertanian, tambak dan pemukiman. Lokasi pengambilan sampel ditentukan dengan membagi aliran Sungai Ciujung menjadi 16 (enam belas) titik sampling seperti yang tercantum pada Gambar 3.1. Penelitian di lapangan dilaksanakan selama 10 bulan mulai dari bulan Mei 2011 hingga Maret 2012.

Teknik Pengumpulan Data Tahapan penelitian dimulai dengan melakukan analisis karakteristik Sungai Ciujung yang meliputi analisis sumber pencemar dan potensi beban pencemar, kondisi hidrologis dan morfologis Sungai Ciujung. Kondisi eksisting sungai yang dianalisis meliputi kualitas air sungai, status mutu sungai, beban pencemaran sungai, daya tampung beban pencemaran dan persepsi masyarakat. Untuk menetapkan prioritas strategi pengendalian pencemaran dilakukan berdasarkan hasil analisis survey pakar dengan metoda AHP. Model pengendalian beban pencemaran Sungai Ciujung dan dampak senyawa AOX terhadap ikan dan manusia secara keseluruhan disimulasikan dengan suatu sistem dinamis. Tahapan penelitian secara lengkap disajikan pada Gambar 3.2.

26

Muara Tengkurak 1

Tengkurak 2

Tirtayasa Laban

Pegandikan

Karang Jetak

Ragas Masigit 1

Ragas Masigit 2

Kamaruton 1 Kamaruton 2

Kragilan 1 Kragilan 2

Cijeruk 2

Cijeruk 1

Nagara

Legend Batas Kabupaten Batas Kecamatan Batas Desa Jalan Sungai Lokasi Sampling Pemukiman

PETA LOKASI SAMPLING HENY HINDRIANI P 062090041

PROGRAM STUDI PSL SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Gambar 3.1 Peta lokasi penelitian

27

Analisis Karakteristik Sungai Ciujung:  Potensi sumber pencemar  kondisi hidrologis & morfologis  baku mutu sungai (Survey, wawancara, studi Pustaka)

Analisis Kondisi Eksisting Sungai  Kualitas air sungai  Status pencemaran (IP)  Beban pencemaran (RA)  Daya tampung beban pencemaran (WASP)  Persepsi masyarakat (Deskriptif)

Analisis Prioritas Strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung (AHP)

Model Pengendalian Beban Pencemaran Sungai Ciujung (Sistem Dinamis)

Gambar 3.2 Tahapan penelitian dan metode analisis data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder untuk mendeskripsikan kondisi eksisting Sungai Ciujung. Pengumpulan data primer dilakukan melalui wawancara, kuesioner, dan pengukuran langsung di lapangan. Sedangkan wawancara pakar dan kuesioner dilakukan untuk memperoleh data tentang persepsi dan pasrtisipasi masyarakat terhadap pengendalian Sungai Ciujung serta untuk memperoleh prioritas strategi yang tepat dilakukan dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Data sekunder dari instansi terkait dan studi literatur digunakan dalam membangun model dinamis antara lain data jumlah penduduk, ternak, luas lahan pertanian, luas pemukiman, curah hujan, debit harian sungai, tingkat konsumsi ikan, BCF dan TDI senyawa AOX, dan biaya pengelolaan limbah lindustri. Titik pengambilan sampel air Sungai Ciujung dilakukan pada waktu musim hujan dan kemarau masing-masing berjumlah 16 (enam belas) titik sehingga seluruhnya berjumlah 32 sampel. Pengambilan sampel mengacu pada SNI 6989.57:2008. Ke-16 titik pengambilan sampel tersebut adalah pada titik ¼, ½, ¾ lebar sungai, serta pada 0.2 dan 0.8 kedalaman sungai, seperti terlihat pada Gambar 3.3.

28

Gambar 3.3. Titik pengambilan sampel air sungai. Lebar (L) dan kedalaman (d) Titik lokasi pengambilan sampel dan jarak pengambilan sampel tiap lokasi disajikan dalam Tabel 3.1. Tabel 3.1 Lokasi pengambilan sampel No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Jarak (km) 1.75 2.50 1.75 3.25 2.00 2.50 2.50 2.00 1.75 1.75 1.50 1.75 2.25 1.75 1.75 1.00

Lokasi Nagara (hulu) Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton1 Kamaruton 2 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara (hilir)

Titik Ordinat LS

BT

-6.17417 -6.14846 -6.1177 -6.13557 -6.11198 -6.11102 -6.10398 -6.08494 -6.06982 -6.05747 -6.051199 -6.043355 -6.032616 -6.02389 -6.02218 -6.00221

106.29444 106.30648 106.29914 106.29992 106.30126 106.29338 106.29256 106.30178 106.30789 106.31409 106.31695 106.32081 106.326551 106.331 106.33374 106.34174

Pemilihan responden disesuaikan dengan kondisi lingkungan di sekitarnya dan jumlah responden yang diambil mewakili dan memahami permasalahan yang diteliti. Penentuan responden dilakukan dengan menggunakan metode expert survey yang dibagi atas 2 cara : a. Responden selain pakar dipilih secara sengaja (purposive sampling) b. Responden dari kalangan pakar dipilih secara sengaja dengan kriteria memiliki kepakaran sesuai dengan bidang yang dikaji. Beberapa pertimbangan dalam menentukan pakar yang dijadikan responden adalah mempunyai pengalaman yang kompeten sesuai dengan bidang yang dikaji, memiliki reputasi, kedudukan/jabatan dalam kompetensinya dengan bidang yang dikaji, dan memiliki kredibilitas yang tinggi, bersedia dan atau berada pada lokasi yang dikaji. Data yang dikumpulkan pada penelitian ini terdiri atas data primer dan sekunder. Data primer berasal dari survey di lapangan, analisis laboratorium, survey pakar dan persepsi masyarakat, sedangkan data sekunder diperoleh melalui

29 instansi terkait dan studi pustaka. Tujuan, jenis dan sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.2. Tabel 3.2 Tujuan penelitian, data, dan sumber data penelitian Tujuan (1) Menganalisis kondisi eksisting Sungai Ciujung

             

(2) Menganalisis prioritas strategi pengendalian pencemaran air sungai (3) Menyusun model pengendalian pencemaran air sungai

   

Data Hidrologi sungai Topografi Hidromorfologi Curah Hujan Debit sungai Debit limbah industri Jumlah Penduduk Jumlah Industri Jumlah ternak Luas lahan pertanian Luas pemukiman Kualitas Air sungai dan limbah industri secara umum Konsentrasi senyawa AOX dalam air limbah dan air sungai Faktor emisi limbah pemukiman, pertanian dan ternak Kriteria & Alternatif Strategi pengendalian pencemaran air sungai Input data (1) – (3) BCF dan TDI senyawa AOX Tingkat konsumsi ikan

       

Sumber Data Observasi langsung BMKG BBWS C3 DPSDA BLH Dinas pertanian dan peternakan BPS Dinas kependudukan dan catan sipil

 Pakar

 Observasi langsung, pakar, instansi terkait, dan pustaka

Rancangan Penelitian Kualitas Air Sungai Ciujung Kualitas air sungai mencakup parameter senyawa AOX dan parameter fisika kimia lainnya yang menggambarkan kondisi kualitas air Sungai Ciujung kawasan hilir dari semua lokasi pengambilan contoh ditentukan secara langsung di lapangan (in situ), di Laboratorium BLH Kabupaten Serang, DPSDA Provinsi Banten, Laboratorium BBPK Bandung dan laboratorium Tekmira Bandung. Parameter kualitas air Sungai Ciujung yang dianalisis beserta metode, peralatan dan tempat analisis disajikan dalam Tabel 3.3.

30 Tabel 3.3 Parameter kualitas air dan metode analisis serta alat yang digunakan I. 1. 2. 3.

Parameter Fisika Suhu DHL TSS

II. Kimia 1. pH 2. DO 3. COD 4. BOD 5. NH3 6. N-Nitrat 7. N-Nitrit 8. Fosfat 9. Cu 10. Hg 11. Pb 12. Cd 13. Cr Total 14. AOX

Satuan

Metode Analisis

Peralatan

Tempat Analisis

o

C µ mho mg/L

Pemuaian Konduktometri Gravimetri

Thermometer Konduktometer Neraca analitik

In situ In situ Laboratorium

mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L

Potensiometri Titrasi Winkler Titrimetri Titrimetri Spektrofotometri Spektrofotometri Spektrofotometri Spektrofotometri Spektrometri Spektrometri Spektrometri Spektrometri Spektrometri mikrokolometri

pH meter DO meter Peralatan titrasi Peralatan titrasi Spektrofotometer Spektrofotometer Spektrofotometer Spektrofotometer ICP Mercury analyzer ICP ICP ICP AOX Analyzer

In situ In situ Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium

Status Mutu Air Sungai Data yang dibutuhkan untuk menentukan status mutu air sungai adalah data kualitas air sungai. Pengumpulan data dilakukan melalui analisis parameter pencemar (in situ dan laboratorium). Penentuan status mutu air Sungai Ciujung relatif terhadap parameter kualitas air yang diijinkan menggunakan metode Indeks Pencemaran (IP) dengan mengacu pada KepMen Lingkungan Hidup Nomor 115 Tahun 2003. Parameter kualitas air yang digunakan untuk menentukan IP adalah AOX, pH, DO, BOD, COD, N-NO3, N-NO2, N-NH3, P-PO4, Hg, Pb, Cr, dan Cu. Penentuan IP ditentukan dengan : a. Memilih parameter-parameter yang jika harga parameter rendah maka kualitas air akan membaik, b. Memilih konsentrasi parameter baku mutu yang tidak memiliki rentang c. Menghitung nilai Ci/Lij tiap parameter pada setiap lokasi sampling - Jika nilai konsentrasi parameter yang menurun menyatakan tingkat pencemaran meningkat, misal DO maka nilai teoritik akan ditentukan atau nilai maksimum Cim ( misal untuk DO, maka Cim merupakan nilai DO jenuh). Dalam kasus ini maka nilai Ci/Lij hasil pengukuran akan digantikan oleh nilai Ci/Lij hasil perhitungan, yaitu : (

(

)

)

(6)

- Jika nilai baku memiliki rentang, maka : Untuk Ci ≤ Lij rata – rata : (

)

–( (

)

) –(

)

(7)

31 Untuk Ci > Lij rata – rata : (

–(

)

(

)

) –(

(8)

)

- Jika dua nilai (Ci/Lij) berdekatan dengan nilai acuan 1.0, missal C 1/L1j = 0.9 dan C2/L2j = 1.1 atau perbedaan yang sangat besar, misal C 3/L3j = 5.0 dan C4/L4j = 10.0, maka tingkat kerusakan badan air sulit ditentukan. Cara untuk mengatasi kesulitan ini adalah : Penggunaan nilai (Ci/Lij) hasil pengukuran kalau nilai ini < 1.0 Penggunaan nilai (Ci/Lij)baru jika nilai (Ci/Lij)hasil pengukuran > 1.0 (Ci/Lij)baru = 1.0 + P.log (Ci/Lij)hasil pengukuran P adalah konstanta (biasanya digunakan 5) d. Menentukan nilai rata-rata (Ci/Lij)R dan nilai maksimum (Ci/Lij)M dari keseluruhan Ci/Lij. e. Menentukan harga Indeks Pencemaran (IP) menggunakan formula : (

√ dimana : IP Ci Lij (Ci/Lij)M (Ci/Lij)R

)

(

)

(9)

= Indeks pencemaran = Konsentrasi parameter kualitas air (i) = Baku mutu peruntukan air (j) = Nilai maksimum Ci/Lij = Nilai rata-rata Ci/Lij

Evaluasi terhadap nilai Indeks Pencemaran (IP) adalah : 0 ≤ IP ≤ 1.0 → memenuhi baku mutu (kondisi baik) 1.0 < IP ≤ 5.0 → tercemar ringan 5.0 < IP ≤ 10 → tercemar sedang IP > 10 → tercemar berat Beban Pencemaran Analisis potensi beban pencemaran dari berbagai sumber pencemar baik dari NPS (limbah domestik, limbah pertanian dan peternakan) maupun PS (air limbah industri) dilakukan melalui pendekatan Rapid Assesment (WHO 1993). Potensi beban pencemaran dari limbah domestik dihitung dengan mengalikan jumlah penduduk yang berada 500 m dari tepi kanan dan kiri Sungai Ciujung di setiap segmen dengan masing-masing faktor emisi untuk limbah domestik. Jumlah penduduk ditentukan dari hasil estimasi luas pemukiman dikalikan kepadatan penduduk setiap km2. Potensi beban pencemaran dari aktivitas peternakan sepanjang bantaran Sungai Ciujung diestimasi dengan mengalikan jumlah masing-masing ternak yang yang berada di wilayah bantaran dengan faktor emisi limbah yang berasal dari ternak. Potensi beban pencemaran yang berasal dari aktivitas pertanian dihitung dengan mengalikan luas lahan pertanian yang berada 500 m dari tepi kiri dan

32 kanan Sungai Ciujung di setiap lokasi dengan masing-masing faktor emisi untuk aktivitas pertanian. Faktor Emisi dari berbagai sumber pencemaran NPS dapat dilihat pada Lampiran 2. Potensi beban pencemaran yang berasal dari limbah industri dihitung dengan mengalikan nilai parameter dari masing-masing outlet industri dengan masing-masing debit dan kapasitas produksi hariannya. Beban pencemaran air sungai dihitung dengan persamaan: BP = Q x Ci x f Di mana : BP Q Ci F

= = = =

Beban pencemaran yang berasal dari sumber (kg/hari) Debit air limbah atau air sungai (m3/detik) Konsentrasi parameter ke-i (mg/liter) Faktor Konversi (86.4)

Total beban pencemaran dari menggunakan persamaan: ∑ TPB = Di mana: TBP BP n i

= = = =

(10)

suatu sumber

ditentukan

dengan (11)

Total beban pencemaran yang masuk ke perairan Beban pencemaran yang berasal dari sumber (ton/tahun) Jumlah sumber pencemar Beban limbah sungai ke – i

Daya Tampung Beban Pencemaran Tahapan yang dilakukan dalam menentukan daya tampung beban pencemaran (DTBP) Sungai Ciujung mengacu pada KepMen LH Nomor 110 Tahun 2003 tentang pedoman penetapan daya tampung beban pencemaran pada sumber air dan Peraturan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 01 Tahun 2010 tentang tata laksana pengendalian pencemaran air, adalah : a. Menetapkan prioritas sumber air yang akan ditentukan DTBP nya yang didasarkan pada hasil kajian status mutu air, status tropik air sungai yang memiliki status mutu air paling tercemar dan tingkat potensi sumber pencemar yang berpotensi menerima jumlah beban pencemar yang terbesar. b. Melakukan inventarisasi dan identifikasi kondisi hidrologi, morfologi dan faktor-faktor lain yang berpengaruh terhadap kondisi sumber air yang akan ditentukan DTBP-nya. c. Melakukan identifikasi baku mutu air sungai yang akan ditentukan DTBP-nya dengan menggunakan baku mutu kualitas air sungai berdasarkan lampiran Peraturan Pemerintah Nomor 82 tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air dan baku mutu kualitas air Negara Jerman untuk senyawa AOX . d. Melakukan inventarisasi dan identifikasi jenis limbah, jumlah beban dan karakteristik sumber pencemar dari point source (saluran irigasi, drainase, anak sungai, dan oulet limbah industri) dan dari non point source (domestik, ternak dan pertanian) e). Menetapkan DTBP dengan pemodelan kualitas air.

33 Penetapan daya tampung dilakukan dengan metoda pemodelan kualitas air menggunakan program WASP 7.3 ( US EPA 2008). Data yang diperlukan dalam pemodelan ini adalah peta topografi, debit sungai harian, data hidrolika, penampang melintang sungai, penampang memanjang sungai, lokasi sumber pencemar, debit limbah cair, kualitas limbah cair, kualitas air sungai, data penduduk, luas lahan pertanian dan data klimatologi. Setelah data diinputkan maka dilakukan kalibrasi model dengan metoda least square menggunakan analisis regresi, jika model terkalibrasi dengan baik maka model dapat digunakan untuk simulasi penetapan DTBP. Strategi Pengendalian Pencemaran Air Sungai Metode yang digunakan untuk menentukan strategi pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung adalah metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Tahapan yang dilakukan dalam penentuan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dengan metoda disajikan pada Gambar 3.4.

Ya

Tidak

Tidak

Ya

Gambar 3.4 Tahapan AHP Strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dirumuskan berdasarkan hasil Analitycal Hierarchy Process (AHP). Alternatif kegiatan, tujuan pengendalian, aktor (stakeholders) yang berperan, dan kriteria dalam rangka menentukan strategi pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung dilakukan dengan cara wawancara mendalam dengan pakar (expert judgement) dan pengisian kuesioner untuk menjaring berbagai informasi tentang alternatif, tujuan, stakeholders dan kriteria terkait strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung.

34 Dampak Pencemaran Senyawa AOX terhadap Akuatik dan manusia Evaluasi risiko AOX terhadap kehidupan akuatik dan manusia dilakukan sebagai berikut (Yasmidi 2008): a. Asumsi yang digunakan dalam evaluasi risiko ini adalah (1) aliran effluent dari aktivitas industri, aktivitas pertanian dan aktivitas domestik dianggap kontinyu dan stabil, (2) Tingkat pengenceran di Sungai Ciujung dianggap sama dengan kondisi pada saat pengukuran/penelitian, (3) ikan-ikan di Sungai Ciujung dianggap tidak berpindah dari daerah di mana ikan tersebut hidup, baik karena pergerakannya maupun karena pergerakan air pada saat surut dan pasang, sehingga dalam hal ini safety factor diabaikan (dianggap nol). b. Senyawa AOX yang diukur dianggap mengandung dan merupakan salah satu dari senyawa-senyawa 2,3,7,8-TCDD; 2,3,7,8-TCDF, pentaklorofenol dan kloroform c. Data yang diperlukan untuk menentukan dampak pencemaran senyawa AOX terhadap akuatik dan manusia adalah : - Faktor biokonsentrasi (BCF) - Konsentrasi senyawa AOX dalam sungai (Cw), mg/L - Konsentrasi senyawa yang dapat masuk ke tubuh ikan (Cf), mg/kg - Tolerable Daily Intake (TDI) pada manusia (µg/hari/kg berat badan) - Tingkat konsumsi ikan perkapita per hari (kg/kapita/hari). Persamaan yang digunakan dalam evaluasi risiko ini adalah: (12) Dimana Cf = Konsentrasi AOX dalam tubuh ikan (mg/kg) Cw = Konsentrasi AOX dalam air sungai (mg/L) Misalkan TDI untuk AOX pada manusia adalah X pg/kg berat badan. Dengan asumsi berat badan rata-rata orang dewasa 60 kg, maka : TDI = X pg/kg x 60 kg = 60 X pg/hari

(13)

Tingkat konsumsi ikan masyarakat Serang, misalkan Y kg/kapita/hari. Maka AOX yang diperkirakan dapat masuk ke dalam tubuh manusia akibat mengkonsumsi ikan dari sungai pada titik tertentu adalah : Y (kg/kapita/hari) x Cf (g/kg) = Z g/hari

(14)

Jika diperoleh Z > TDI, maka kandungan senyawa AOX pada ikan tidak dapat ditoleransi kesehatan manusia. Desain Model Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung Data yang diperlukan untuk mendesain model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah jumlah penduduk, jumlah ternak, luas lahan pertanian, dan luas pemukiman pada masing-masing segmen yang ada di bantaran sungai dengan jarak 500 m dari tepi kanan dan kiri sungai, faktor emisi dari masing-masing parameter kunci dari masing-masing sumber pencemar, kualitas air dari setiap lokasi, tingkat konsumsi ikan, nilai BCF dan TDI senyawa AOX. Pengumpulan

35 data debit harian selama 15 tahun terakhir menggunakan data sekunder. Desain model dilakukan untuk melihat perilaku sistem dalam membantu perencanaan strategi pengendalian pencemaran air sungai Ciujung. Model bersandar pada hasil pendekatan black box dan kondisi faktual hasil studi yang dikombinasikan dengan konsep teoritis dari berbagai kepustakaan. Perangkat lunak yang digunakan sebagai alat bantu pemodelan sistem adalah powersim. Pendekatan sistem merupakan suatu metodologi pemecahan masalah yang dimulai dengan mengidentifikasi serangkaian kebutuhan sehingga dapat menghasilkan suatu operasi dari sistem yang dianggap efektif. Pendekatan sistem ini dilakukan untuk menunjukkan kinerja intelektual berdasarkan perspektif, pedoman, model, metodologi dan sebagainya yang diformulasikan untuk perbaikan secara terorganisir dari tingkah laku dan perbuatan manusia. Oleh karena itu menurut Eriyatno (2007) pada pendekatan kesisteman dalam penyelesaian suatu permasalahan selalu ditandai dengan: (1) pengkajian terhadap semua faktor penting yang berpengaruh dalam rangka mendapatkan solusi untuk pencapaian tujuan, dan (2) adanya model-model untuk membantu pengambilan keputusan lintas disiplin, sehingga permasalahan yang kompleks dapat diselesaikan secara komprehensif. Metodologi sistem pada prinsipnya melalui enam tahap analisis, yaitu: (1) analisis kebutuhan, (2) formulasi masalah, (3) identifikasi sistem, (4) pemodelan sistem, (5) verifikasi dan validasi, dan (6) implementasi (Hartrisari 2007). a. Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan pada dasarnya merupakan tahap awal pengkajian dalam pendekatan sistem, dan sangat membutuhkan kelayakan sistem yang dibangun. Analisis kebutuhan juga merupakan kajian terhadap faktor-faktor yang berkaitan dengan sistem yang dianalisis (Pramudya 1989). Oleh karena itu, dalam penelitian ini analisis kebutuhan diarahkan pada pihak-pihak yang mempunyai kepentingan dan keterkaitan baik secara langsung maupun tidak langsung terhadap pengendalian pencemaran air di Sungai Ciujung. Dalam pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung, pihak yang mempunyai kepentingan dan terkait secara langsung adalah (1) masyarakat lokal, yaitu masyarakat yang tinggal di sekitar sungai yang memanfaatkan air sungai untuk berbagai kepentingan, (2) dinas instansi terkait, yaitu semua dinas instansi pemerintah daerah yang mempunyai hubungan keterkaitan dengan air sungai baik langsung mapun tidak, (3) akademisi (peneliti), yaitu orang yang melakukan penelitian pada air sungai, (4) Lembaga Swadaya Masyarakat (LSM), yaitu lembaga yang dibentuk masyarakat setempat yang mempunyai kepedulian terhadap kelestarian air sungai, dan (5) Pihak Industri, yaitu perusahaan yang melakukan kegiatan usaha di kawasan Sungai Ciujung (6) Petani di sekitar Sungai Ciujung (7) Pengusaha tambak ikan. Dalam analisis kebutuhan dilakukan inventarisasi kebutuhan setiap pelaku yang terlibat dalam sistem. Inventarisasi ini dilakukan dengan wawancara secara terbatas (Suwari 2010). b. Formulasi Permasalahan Sistem Permasalahan sistem pada dasarnya adalah terdapatnya gap antara kebutuhan pelaku dengan kondisi yang ada (riil). Pada kondisi nyata di lapangan, permasalahan sistem ditunjukkan oleh adanya isu yang berkembang sehubungan

36 dengan terjadinya pencemaran di sungai. Formulasi sistem di sini adalah merupakan aktivitas merumuskan permasalahan dalam pengendalian pencemaran di sungai Ciujung yang berkaitan dengan adanya perbedaan antara kebutuhan pelaku dengan kondisi yang ada. c. Identifikasi Sistem Identifikasi sistem merupakan, suatu rantai hubungan antara pernyataan dari kebutuhan dengan pernyataan khusus dari masalah yang harus dipecahkan untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan tersebut (Eriyatno 2003). Hal itu sering digambarkan dalam bentuk diagram lingkar sebab-akibat (causa loop diagram). Diagram tersebut merupakan pengungkapan interaksi antara komponen di dalam sistem yang saling berinteraksi dan mempengaruhi dalam kinerja sistem. d. Validasi Model Untuk melihat kesesuaian antara hasil model dan realita yang dikaji maka dilakukan validasi model. Validasi ini dilakukan dengan menguji kebenaran struktur model dan keluaran model untuk menunjukkan kesalahan minimal dibandingkan dengan data aktual. Validasi struktur dilakukan melalui studi pustaka sedangkan validasi kinerja dilakukan dengan membandingkan dengan data empirik (Hartisari 2007; Muhammadi et al. 2001). Keluaran model dengan data empirik diverifikasi menggunakan uji statistik AME (absolute means error), dengan persamaan: AME = Abs (Sr – Ar)/Ar Sr = Integrate (S)/(t(n) – t(0)) Ar = Integrate (A)/ (t(n) – t(0)) Di mana : A S Abs Integrate

= = = =

Nilai aktual Nilai simulasi Nilai absolut Sigma fungsi waktu

Batas penyimpangan yang dapat diterima adalah < 10%. e. Implementasi Skenario Model Implementasi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dilakukan dengan menggunakan beberapa skenario. Pemilihan skenario model dilakukan berdasarkan hasil Analitycal Hierarchy Process (AHP). Selanjutnya skenario kunci yang diperoleh digunakan untuk mendeskripsikan perubahan kemungkinan masa depan bagi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dan penurunan dampak senyawa AOX terhadap ikan dan manusia. Penentuan skenario kunci tersebut sepenuhnya merupakan pendapat dari pihak yang berkompeten sebagai pelaku dan pakar mengenai pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Pemilihan skenario kunci menggunakan metode kuesioner dan wawancara. f. Asumsi yang Digunakan Pembangunan model yang dirumuskan menggunakan beberapa batasan, untuk menyederhanakan dan memahami pengertian hubungan-hubungan antar

37 peubah dalam model yang akan membatasi keberhasilan model. Beberapa batasan yang dijadikan sebagai asumsi dalam model ini adalah : a. Laju pertambahan limbah dari industri yang masuk ke sungai mengikuti pola pertumbuhan industri yang berdomisili di lokasi tersebut (1.74%/tahun). b. Laju pertambahan limbah dari pemukiman yang masuk ke sungai mengikuti pola pertumbuhan penduduk yang berdomisili di lokasi tersebut (1.77%/tahun). c. Laju pertambahan limbah dari peternakan yang masuk ke sungai mengikuti pola pertumbuhan untuk masing-masing jenis ternak setiap tahun d. Laju pertambahan limbah dari pertanian yang masuk ke sungai mengikuti pola pertumbuhan lahan pertanian yang ada di lokasi tersebut. e. Nilai parameter hasil pengamatan air sungai yang merupakan pencerminan dari dinamika yang ada di sungai tersebut. f. Parameter limbah yang diacu adalah parameter BOD, COD, senyawa AOX dan Cr. g. Senyawa AOX yang diukur dianggap mengandung dan merupakan salah satu dari senyawa-senyawa 2,3,7,8-TCDD; 2,3,7,8-TCDF, pentaklorofenol dan kloroform h. Tidak ada perubahan kebijakan pengendalian pencemaran sungai selama periode simulasi.

KONDISI UMUM WILAYAH PENELITIAN Kondisi Geografis Kabupaten Serang merupakan bagian wilayah Provinsi Banten yang terletak berbatasan dengan Laut Jawa dan Kota Serang dengan luas 1,467.35 km². Kabupaten Serang secara geografis menempati posisi 5 o50’-6o21’ Lintang Selatan dan 105o7’-106o22’ Bujur Timur. Disebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Tangerang, di sebelah selatan Kabupaten Lebak dan Kabupaten Pandeglang, sedangkan di sebelah barat berbatasan dengan Kota Cilegon dan Selat Sunda. Letak geografisnya yang demikian merupakan keuntungan bagi Kabupaten Serang. Kabupaten Serang merupakan pintu gerbang atau transit perhubungan darat antar Pulau Jawa dan Pulau Sumatera, juga sebagai daerah alternatif dan penyangga Ibukota Negara, karena dari kota Jakarta berjarak sekitar 70 Km. Wilayah Kabupaten Serang sebagian besar adalah dataran rendah yang memiliki ketinggian kurang dari 500 meter dan beriklim tropis dengan curah hujan dan hari hujan banyak. Ukuran dalam sebulan rata-rata 39 mm dan rata-rata 14 hari hujan. Sekitar 74% dari luas wilayah keseluruhan Kabupaten Serang digunakan untuk lahan pertanian.

Topografi dan Morfologi Secara topografi, Kabupaten Serang merupakan wilayah dataran rendah dan pegunungan dengan ketinggian antara 0 sampai 1.778 m di atas permukaan laut. Fisiografi Kabupaten Serang dari arah utara ke selatan terdiri atas wilayah rawa

38 pasang surut, rawa musiman, dataran, perbukitan dan pegunungan. Bagian utara merupakan wilayah yang datar dan tersebar luas sampai ke pantai, kecuali sekitar Gunung Sawi, Gunung Terbang dan Gunung Batusipat. Di bagian selatan sampai ke barat, Kabupaten Serang berbukit dan bergunung antara lain sekitar Gunung Kencana, Gunung Karang dan Gunung Gede. Daerah yang bergelombang tersebar di antara kedua bentuk wilayah tersebut. Hampir seluruh daratan Kabupaten Serang merupakan daerah subur karena tanahnya sebagian besar tertutup oleh tanah endapan Alluvial dan batu vulkanis kuarter. Potensi tersebut ditambah dengan banyak terdapatnya sungai yang besar dan penting, yaitu Sungai Ciujung, Cidurian, Cibanten, Cipaseuran, Cipasang dan Anyar yang mendukung kesuburan daerah pertanian di Kabupaten Serang. Pola fisiografi Kabupaten Serang sebagian besar perbukitan rendah dengan ketinggian antara 0-100 meter di atas permukaan laut dan berbatasan langsung dengan garis pantai. Morfologi ini disusun oleh jenis tanah alluvial, glei, latosol, regosol dan padsolik. Pola aliran sungainya membentuk sub paralel hingga paralel, sedangkan penggunaan lahan umumnya telah dibudidayakan untuk perkebunan, persawahan dan permukiman penduduk.

Klimatologi Iklim Iklim di wilayah Kabupaten Serang (Tabel 4.1) termasuk tropis dengan musim hujan antara November – April dan musim kemarau antara Mei – Oktober. Suhu rata-rata di Kabupaten Serang adalah 27.1oC dan maksimum 32.2 oC. Suhu rata-rata bulanan Kabupaten Serang tidak mengalami fluktuasi yang besar. Bulan September dan Oktober tercatat sebagai bulan yang paling panas dalam satu tahun dengan suhu 33.7 - 34.0 oC Kelembaban udara menggambarkan kandungan uap air di udara. Nilai kelembaban di Kabupaten Serang berkisar 64% - 92% dengan rata –rata 81%. Sedangkan Tekanan udaranya berkisar antara 1,007 hPa – 1,011 hPa dengan ratarata 1,009.3 hPa. Tabel 4.1 Keadaan iklim di wilayah Kabupaten Serang Bulan

Min

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Rata-Rata

23.6 23.5 23.4 23.4 23.6 23.3 22.4 22.8 22.1 23.9 23.8 23.8 23.3

Sumber : BPS (2010)

Suhu Udara RataMaks rata 26.3 30.2 26.4 30.0 26.9 32.0 27.1 32.3 27.1 32.2 27.2 32.6 26.9 32.6 27.1 32.8 27.9 34.0 28.1 33.7 27.2 31.9 27.3 31.8 27.1 32.2

Kelembaban (%) Min RataMaks rata 72 85 93 74 86 93 68 84 94 68 84 94 67 84 95 62 82 94 55 77 93 57 78 92 53 74 89 57 76 89 68 83 90 69 82 92 64 81 92

Tekanan Udara (hPa) Min RataMaks rata 1,007.5 1,009.5 1,012.7 1,006.4 1,008.4 1,010.5 1,006.9 1,008.9 1,010.7 1,006.5 1,008.6 1,010.7 1,007.7 1,008.1 1,011.0 1,005.8 1,009.6 1,010.1 1,008.7 1,009.6 1,010.9 1,008.7 1,010.2 1,012.3 1,008.7 1,009.9 1,011.2 1,005.9 1,010.2 1,011.7 1,004.9 1,010.0 1,010.5 1,007.6 1,008.4 1,011.0 1,007.0 1,009.3 1,011.0

39

U

SKALA 1 : 225,000 0

125

25

5

7.5

10 km

Proyeksi : Transverse Mercator Datum : WGS 1984 Sistem Grid : Geographic dan UTM 48S

39

Gambar 4.1 Peta Kabupaten Serang

40 Curah Hujan Kondisi curah hujan harian di wilayah studi diperoleh dari beberapa titik stasiun pengamatan yang tersebar mulai dari hulu sungai sampai dengan hilir. Curah hujan harian rata-rata setiap bulan adalah 6 mm dengan curah hujan minimum 1 mm dan maksimum 24 mm. Adapun hasil pengamatan curah hujan di Kabupaten Serang dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 Curah hujan di Kabupaten Serang Curah Hujan (mm) Terendah Tertinggi Rata-rata Januari 1 53 14 Februari 1 49 12 Maret 1 30 7 April 1 21 7 Mei 1 40 8 Juni 1 14 2 Juli 0 3 1 Agustus 0 1 1 September 2 15 9 Oktober 1 12 2 November 1 39 13 Desember 1 10 2 Rata-Rata 1 24 6 Sumber : BPS (2011) Bulan

Hari Hujan 24 26 18 17 13 13 4 2 2 10 22 19 14

Debit Debit tertinggi rata – rata Sungai Ciujung di daerah Undar andir (wilayah penelitian ) sepanjang tahun 1997 sampai tahun 2011 terjadi pada bulan Februari sebesar 115.9 m3/detik dan debit terendah terjadi pada bulan Agustus sebesar 26.48 m3/detik. Gambar di bawah ini menunjukkan bahwa musim hujan terjadi pada bulan Desember sampai Maret, peralihan dari musim hujan ke musim kemarau terjadi pada bulan April dan Mei, musim kemarau terjadi pada bulan Juni sampai September, dan peralihan musim kemarau ke musim hujan terjadi pada bulan Oktober- November.

Debit rata-rata (m3/detik)

140 120 100 80

60 40 20 0 Debit

Jan 114

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

Jul

Agst

Sep

Okt

Nov

Des

115.9 99.192 60.807 69.23 43.857 34.961 26.479 36.787 48.224 74.503 113.82

Bulan

Gambar 4.2 Grafik debit rata-rata bulanan Sungai Ciujung Tahun 1997-2011 (stasiun Undar andir)

41 Tata Guna Lahan Penggunaan lahan di kabupaten Serang saat ini didominasi pertanian sebesar 71.05% dan luas wilayah untuk perikanan mencapai 3.24% dari luas keseluruhan Kabupaten Serang seperti yang disajikan pada Gambar 4.3 (BPS 2010). Pertanian

Pemukiman 13% Industri 5%

Industri

Pemukiman

Lainnya

Lainnya 7% Pertanian 75%

Gambar 4.3 Penggunaan lahan di Kabupaten Serang Budi daya tambak di Wilayah Kabupaten Serang terdapat di empat kecamatan dengan jumlah rumah tangga petambak (RTP) pada masing-masing kecamatan adalah 377 RTP dengan luas lahan 1,775 Ha untuk Kecamatan Pontang, 298 RTP dengan luas lahan 1,897 Ha untuk Kecamatanan Tirtayasa, 248 RTP dengan luas lahan 1,475.5 Ha untuk Kecamatan Tanara dan 34 RTP dengan luas lahan 98.5 Ha untuk Kramatwatu. Jenis ikan yang dibudidayakan oleh masyarakat Kabupaten Serang pada umumnya adalah Bandeng dengan total Luas Area tambak yang berada di Kabupaten Serang 5,246 Ha dengan 957 RTP.

42 Tabel 4.3 Luas lahan tambak Kabupaten Serang Kecamatan

Desa

Sukajaya Linduk Kubang Puji Pontang Pontang Wanayasa Domas Jumlah Susukan Alang-alang Tirtayasa Lontar Sujung Tengkurak Jumlah Tenjoayu Tanara Tanara Pedaleman Jumlah Kramatwatu Tonjong Jumlah Sumber : DKP (2011)

Jumlah RTP 125 33 20 8 75 116 377 68 48 50 30 102 298 168 30 50 248 34 957

Luas Lahan (Ha) 410 235 60 10 450 610 1,775 522 237 200 120 818 1,897 975.5 150 350 1,475.5 98.5 5,246

Jenis Ikan

bandeng

Kondisi Sosial Ekonomi Kependudukan Jumlah Penduduk Kabupaten Serang pada tahun 2009 mencapai 1,345,557 jiwa dengan penduduk laki-laki sebanyak 684,243 jiwa, lebih banyak dibandingkan penduduk perempuan sebesar 661,314 jiwa. Jumlah penduduk menurut jenis kelamin tiap kecamatan di Kabupaten Serang pada tahun 2009 diperlihatkan pada Tabel 4.4. Berdasarkan komposisi kelompok umur/struktur usia pada tahun 2009 proporsi terbanyak penduduk kabupaten Serang berturut turut adalah pada kelompok usia 20 - 39 tahun sebanyak 589,097 jiwa (41.58 %), kelompok usia <20 tahun sebanyak 462,384 jiwa (32.64%) dan kelompok usia 40 - 59 tahun sebanyak 283, 592 jiwa (20.02 %) sedangkan proporsi terkecil adalah kelompok usia ≥ 60 tahun sebanyak 81,697 jiwa (5.77 %). Komposisi penduduk berdasarkan profesi disajikan dalam Tabel 4.5. Penduduk yang belum bekerja di Kabupaten Serang menempati angka paling tinggi yakni 516,332 orang (36.08%), hal ini menunjukkan bahwa keberadaan industri di Kabupaten Serang belum mampu menyerap tenaga kerja masyarakat yang berada di sekitarnya, dan hal ini sering kali memicu terjadinya konflik antara pihak industri dan masyarakat. Penduduk yang berstatus pelajar sebanyak 254,981 orang (17.82%), sedangkan penduduk yang sudah bekerja berdasarkan profesi terbanyak adalah buruh 130,221 orang (9.1%) diikuti oleh swasta 81,100 orang (5.67%) , petani 7,6367 orang (5.34%), pedagang 16,247 orang (1.14%) dan nelayan 5,557 orang (0.39%). Sedangkan penduduk yang berstatus PNS, POLRI, dan TNI hanya 14,167 orang (0.99%).

43 Tabel 4.4 Jumlah penduduk menurut jenis kelamin per kecamatan No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

Kecamatan Cinangka Padarincang Ciomas Pabuaran Gunungsari Baros Petir Tunjung Teja Cikeusal Pamarayan Bandung Jawilan Kopo Cikande Kibin Kragilan Waringin Kurung

Mancak Anyar Bojonegara Puloampel Kramatwatu Ciruas Pontang Carenang Binong Tirtayasa Tanara JUMLAH Sumber : BPS (2010)

Laki-Laki 29,018 30,746 16,549 17,919 9,586 26,124 26,575 20,799 33,395 25,549 15,485 23,438 24,200 41,383 24,167 34,328 18,927 22,075 25,318 25,318 20,706 17,669 34,663 26,990 21,418 14,061 20,553 18,410 684,243

Perempuan 25,673 31,051 20,072 18,038 10,217 22,872 24,393 19,053 31,076 25,881 14,866 21,687 21,668 40,304 29,820 32,123 18,017 20,029 23,072 23,072 19,117 16,056 35,293 24,821 21,471 13,085 20,829 18,325 661,314

Jumlah 54,690 61,797 36,621 35,958 19,803 48,996 50,968 39,852 64,471 51,431 30,351 45,124 45,868 81,687 53,987 66,451 36,944 42,105 48,390 48,390 39,823 33,725 69,956 51,811 42,889 27,146 41,382 36,735 1,345,557

Tabel 4.5 Komposisi penduduk berdasarkan profesi No

Profesi

Jumlah (jiwa)

%

1 2 3 4 5 6 7

Belum bekerja Rumah Tangga Pembantu RT Pelajar/mahasiswa Pensiunan PNS, POLRI, TNI Petani dan peternak

516,332 328,263 1,658 254,981 3,114 14,167 76,367

36.08 22.94 0.12 17.82 0.22 0.99 5.34

8 9 10 11

Nelayan Swasta Buruh Dagang

5,557 81,100 130,221 16,247

0.39 5.67 9.10 1.14

12

Lainnya

3,120

0.22

1,431,127

100

Jumlah

Sumber : Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil (2010)

Berdasarkan data penduduk tahun 2001 - 2009, jumlah penduduk Kabupaten Serang tercantum pada Tabel 4.6.

44

Tabel 4.6 Jumlah penduduk Kabupaten Serang tahun 2001-2009 No

Tahun

1 2

2001 2002

3 4 5 6 7 8 9

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Laki-Laki

Perempuan

Jumlah

836,654 873,627

832,465 861,933

1,669,119 1,735,560

905,471 921,938 907,132 917,132 920,439 677,816 684,243

871,524 912,576 857,051 869,091 888,025 655,098 661,314

1,776,995 1,834,514 1,764,183 1,786,223 1,808,464 1,332,914 1,345,557

Pendidikan Tingkat perkembangan kota dan kecerdasan masyarakat dapat dilihat dari tingkat pendidikannnya. Komposisi penduduk Kabupaten Serang berdasarkan tingkat pendidikan pada tahun 2010 terbanyak adalah pada tingkat pendidikan SD sebanyak 775,579 orang (49.36 %) kemudian yang tidak bersekolah sebanyak 342,391 orang (21.79%) dan pendidikan SLTP sebanyak 249,469 orang (15.88%). Data komposisi (%) penduduk Kabupaten Serang tahun 2010 berdasarkan tingkat pendidikan selengkapnya disajikan pada Gambar 4.4. Diploma/Akademi 0.84%

SLTP 15.88%

SLTA 11.13%

S1 0.94%

S2 0.04%

S3 0.01%

Tidak Sekolah 21.79% Tidak Sekolah SD SLTP SLTA Diploma/Akademi S1 S2 S3

SD 49.36%

Sumber : Dinas kependudukan dan catatan sipil

Gambar 4.4 Jumlah penduduk berdasarkan tingkat pendidikan Kondisi Ekonomi Salah satu indikator untuk mengukur tingkat kemajuan perekonomian Kabupaten Serang adalah pendapatan domestik regional bruto (PDRB), pendapatan perkapita tingkat investasi, perkembangan sektor industri dan jasa serta perdagangan. Struktur ekonomi Kabupaten Serang terbesar ditopang oleh

45 sektor industri pengolahan dan pertanian. Pada tahun 2009, sektor industri pengolahan telah memberikan kontribusi sebesar 60.53% dan sektor pertanian sebesar 15.56%. Kontribusi sektor perdagangan, hotel dan restoran 7.68%, diikuti oleh sektor listrik gas dan air bersih 4.69%, sektor pengangkutan dan komunikasi 3.14%, sektor jasa-jasa 2.93% sektor bangunan 2.29% serta sektor keuangan, persewaan dan jasa perusahaan 2.56%. Sektor pertambangan dan penggalian memiliki kontribusi paling kecil sebesar 0.08%. Struktur perekonomian daerah Kabupaten Serang yang didominasi oleh sektor industri, pada satu sisi memberikan dampak positif terhadap tingginya laju pertumbuhan ekonomi daerah, namun di sisi lain dampak negatif yang ditimbulkan yaitu kerawanan sosial serta pencemaran lingkungan. Ditinjau dari perhitungan atas dasar harga berlaku PDRB Kabupaten Serang 7.15% yaitu dari 10,729.73 milyar rupiah pada tahun 2008 menjadi 11,497.21 milyar rupiah pada tahun 2009. Sedangkan menurut perhitungan atas harga konstan 2000, PDRB Kabupaten Serang meningkat dengan laju pertumbuhan PDRB sebesar 3.18%. Nilai PDRB Kabupaten Serang perkapita meningkat sebesar 6.15% , di mana pada tahun 2008 Rp. 8,049,827,- meningkat menjadi Rp 8,544,569,- pada tahun 2009.

46

HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Eksisting Kualitas Air Sungai Ciujung Evaluasi kualitas air Sungai Ciujung dilakukan dengan cara membandingkan hasil kualitas air dari contoh air sungai yang diambil dengan kriteria mutu air yang berlaku dengan mengacu pada PP No 82/2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Berdasarkan PP tersebut, Klasifikasi dan kriteria mutu air ditetapkan menjadi 4 (empat) kelas, (1) Kelas satu, air yang peruntukannya dapat digunakan untuk air baku air minum, dan atau peruntukan lain yang mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut, (2) Kelas dua, air yang peruntukannya dapat digunakan untuk prasarana/sarana rekreasi air, pembudidayaan ikan air tawar, peternakan, air untuk mengairi pertanaman, dan atau peruntukan lain yang mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut, (3) Kelas tiga, air yang peruntukannya dapat digunakan untuk pembudidayaan ikan air tawar, peternakan, air untuk mengairi pertanaman, dan atau peruntukan lain yang mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut, dan (4) Kelas empat, air yang peruntukannya dapat digunakan untuk mengairi pertanaman dan atau peruntukan lain yang mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut (Pemerintah RI 2001). Sehubungan Sungai Ciujung belum ditetapkan kelasnya, maka berdasarkan PP tersebut air sungai mengacu pada kriteria mutu air sungai kelas II Sehingga dalam penelitian ini untuk mengkaji kualitas Sungai Ciujung pada saat kondisi eksisting digunakan kriteria mutu air kelas II sebagai pembanding. Kualitas air Sungai Ciujung pada musim kemarau dan musim hujan dapat dilihat pada Tabel 5.1. a. Dissolve Oxygen (DO) Analisis oksigen terlarut (DO; Dissolved Oxygen) bertujuan untuk melihat sejauh mana badan air mampu menampung biota air seperti ikan dan mikroorganisme. Selain itu kemampuan air untuk membersihkan pencemaran juga ditentukan oleh banyaknya oksigen dalam air. Kehadiran DO di dalam badan air sungai, merupakan indikator kesehatan (sanitasi) badan air sungai, semakin tingggi kandungan DO menunjukkan sungai tersebut semakin sehat (Harsono 2010). Kemampuan air untuk membersihkan pencemaran secara alamiah banyak tergantung pada cukup tidaknya kadar oksigen terlarut. Oksigen terlarut berasal dari udara dan proses fotositensis tumbuh tumbuhan air. Kelarutan oksigen dalam air tergantung pada temperatur, tekanan, atmosfer dan kandungan mineral dalam air. Nilai DO pada saat debit tinggi (94.47 m3/detik) berkisar antara 3.75 mg/L - 5.76 mg/L dengan nilai DO rata-rata 5.0 mg/L. Nilai DO rata-rata tersebut masih memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan nilai DO minimum 4 mg/L.

47 Pada saat debit rendah (14.55 m3/detik), nilai DO berkisar antara 2.47 mg/L-7.25 mg/L dengan nilai DO rata-rata 3.9 mg/L. Nilai DO rata-rata pada saat debit Sungai Ciujung rendah tidak memenuhi kriteria mutu air kelas II. Hasil penelitian secara keseluruhan menunjukkan bahwa terjadi penurunan nilai DO dari wilayah hulu (Nagara) ke arah hilir. Hal ini dapat terjadi karena banyaknya limbah organik yang dapat mempengaruhi ekosistem perairan tersebut. Kadar oksigen terlarut semakin menurun seiring dengan semakin meningkatnya limbah organik di perairan tersebut. Hal ini disebabkan oksigen yang dibutuhkan oleh bakteri untuk menguraikan zat organik menjadi zat anorganik semakin banyak (Simanjuntak 2007). Turunnya oksigen terlarut di Sungai Ciujung seiring dengan bau busuk dan warna air sungai yang berwarna hitam semakin ke hilir. 8

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

7

DO (mg/L)

6 5 4 3 2 1 0

Lokasi

Gambar 5.1 Nilai DO di Sungai Ciujung Nilai DO paling rendah terjadi di lokasi Tirtayasa baik pada saat debit rendah maupun tinggi, hal ini terjadi karena wilayah ini merupakan wilayah hilir Sungai Ciujung yang telah dilewati zat pencemar baik dari aktivitas industri, pemukiman, pertanian dan peternakan. Menurut Astono (2007), adanya pembebanan terhadap sungai akan menyebabkan defisit DO semakin tinggi ke arah hilir sungai. Sementara nilai DO tertinggi terjadi di lokasi Nagara dan Muara. Lokasi Nagara merupakan wilayah hulu di mana belum terjadi aktivitas industri sehingga beban pencemaran masih rendah dibandingkan wilayah hilir, sementara Muara adalah lokasi hilir yang dipengaruhi oleh backwater.

Tabel 5.1 Kondisi eksisting perairan Sungai Ciujung Parameter No

Lokasi

DO (mg/L)

pH

BOD (mg/L)

COD (mg/L)

NO2 (mg/L)

NO3 (mg/L)

Fenol (mg/L)

AOX (mg/L)

3

Debit Sungai (m /detik) 14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

14.55

94.47

1

Nagara

5.34

5.76

7.34

7.75

3.9

1.1

13.9

18.9

0.037

0.065

2.13

2.20

0.002

0.001

0.010

2 3

Cijeruk 2

4.97

5.74

7.36

7.70

1.3

1.6

12.8

5.1

0.141

0.128

0.60

1.70

0.007

0.003

0.010

0.010 0.014

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1

4.60 4.23 3.86 3.58 3.30

5.71 5.69 5.66 5.42 5.19

7.38 7.39 7.41 7.38 7.35

7.91 7.91 7.61 7.61 7.61

2.2 2.8 14.9 3.6 2.4

2.6 3.3 2.2 2.1 2.5

17.6 4.8 64.0 46.4 89.6

62.6 92.2 162.0 79.4 192.0

0.139 1.696 0.017 0.022 0.025

0.124 0.129 0.126 0.111 0.119

0.70 3.30 1.30 0.60 1.10

4.80 4.10 3.80 1.70 1.70

0.007 0.008 0.010 0.007 0.008

0.001 0.001 0.001 0.001 0.004

0.010 0.010 0.010 0.022 0.136

0.010 0.010 0.010 0.010 0.010

Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban

3.03 2.92 2.80 2.69 2.58

4.95 4.71 4.47 4.23 3.99

7.33 7.30 7.27 7.35 7.43

7.61 7.61 7.49 7.29 7.39

35.8 49.2 23.8 12.0 11.9

4.7 3.8 3.2 3.9 4.0

33.6 52.8 128.0 144.0 256.0

262.0 221.0 146.0 311.0 229.0

0.018 0.011 0.005 0.01 0.013

0.121 0.094 0.089 0.097 0.093

0.80 1.00 0.80 0.90 0.90

1.70 2.00 2.10 1.50 1.80

0.121 0.007 0.008 0.006 0.003

0.005 0.005 0.003 0.004 0.007

0.140 0.076 0.055 0.039 0.042

0.010 0.010 0.030 0.010 0.010

Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1

2.47 4.06 5.66

3.75 4.38 5.01

7.52 7.60 7.68

7.64 7.74 7.85

89.4 89.6 59.7

5.2 4.7 4.5

219.2 396.8 334.4

71.9 66.3 25.3

0.007 0.015 0.011

0.104 0.101 0.098

0.80 1.10 0.90

3.00 2.00 1.50

0.009 0.008 0.017

0.003 0.008 0.005

0.077 0.481 0.103

0.010 0.010 0.010

16

Muara Kelas I

7.25 6

5.64

7.76 7.85 6–9

59.7

3.3

0.034 0.085 0.06

0.010 0.002 0.01

0.131

0.010

2

564.8 13.0 10

Kriteria Mutu Air

Kelas II

4

6–9

3

25

0.06

10

0.01

0.025

Kelas III

3

6–9

6

50

0.06

20

0.01

0.1

Kelas IV

0

5–9

12

100

0.06

20

0.01

0.2

4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1.60 1.60 10

0

48 8

48

49 Nilai DO paling rendah terjadi di lokasi Tirtayasa baik pada saat debit rendah maupun tinggi, hal ini terjadi karena wilayah ini merupakan wilayah hilir Sungai Ciujung yang telah dilewati zat pencemar baik dari aktivitas industri, pemukiman, pertanian dan peternakan. Menurut Astono (2007), adanya pembebanan terhadap sungai akan menyebabkan defisit DO semakin tinggi ke arah hilir sungai. Sementara nilai DO tertinggi terjadi di lokasi Nagara dan Muara. Lokasi Nagara merupakan wilayah hulu di mana belum terjadi aktivitas industri sehingga beban pencemaran masih rendah dibandingkan wilayah hilir, sementara Muara adalah lokasi hilir yang dipengaruhi oleh backwater. b. Kebutuhan Oksigen Biokimia (BOD) BOD adalah jumlah oksigen yang diperlukan oleh mikroorganisme aerobik untuk menguraikan hampir semua zat organik yang terlarut maupun yang tersuspensi di dalam air. Pengukuran BOD diperlukan untuk menentukan beban pencemaran akibat air buangan penduduk ataupun industri sehingga dapat mengindikasikan terjadinya suatu pencemaran organik di perairan. Semakin banyak bahan organik yang terdapat dalam perairan, maka makin besar jumlah oksigen yang dibutuhkan, sehingga harga BOD semakin besar yang mengindikasikan tingginya tingkat pencemaran. Hasil penelitian memperlihatkan, bahwa nilai BOD antar titik pengamatan dan pada debit sungai berbeda sangat beragam. Nilai BOD Sungai Ciujung pada enam belas titik pengamatan pada saat debit Sungai Ciujung 14.55 m 3/detik berkisar antara 1.3 mg/L dan 89.6 mg/L dengan rata-rata 28.9 mg/L. Nilai BOD tertinggi terdapat pada km 29 di segmen tengkurak 2 dan terendah terdapat pada km 4.25 di lokasi Cijeruk 2. Nilai BOD pada saat debit sungai 94.47 m 3/detik berkisar antara 1.6 mg/L dan 5.2 mg/L dengan nilai BOD rata-rata 3.3 mg/L. Sementara nilai BOD tertinggi terdapat pada Km 27.25 di lokasi Tirtayasa (5.2 mg/L) dan terendah terdapat pada km 1.75 di lokasi Nagara (1.6 mg/L). Pada saat debit sungai 14.55 m3/detik nampak bahwa nilai BOD di setiap lokasi hampir seluruhnya tidak memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan maksimum 3 mg/L, kecuali di lokasi Cijeruk 1, Cijeruk 2, Kragilan dan Kamaruton masih memenuhi. Begitupun pada saat debit 94.47 m3/detik, hanya beberapa lokasi yang memenuhi kriteria mutu air kelas II yakni di lokasi Nagara, Cijeruk 1, Cijeruk 2, Kragilan 1, Kamaruton 1 dan Kamaruton 2. Data pengukuran nilai BOD di perairan Sungai Ciujung disajikan pada Gambar 5.2. Adanya perbedaan nilai BOD di setiap lokasi karena kandungan limbah pada masing-masing lokasi berbeda, sehingga oksigen yang dibutuhkan oleh mikroorganisme untuk dapat mengurai limbah tersebut berbeda pula. Nilai BOD yang paling tinggi baik pada saat debit sungai kecil maupun besar terdapat pada daerah Tengkurak 2 dan Tirtayasa, hal ini diduga terjadi karena senyawa organik pencemar yang berasal dari limbah industri terakumulasi pada daerah tersebut, sehingga oksigen yang dibutuhkan untuk mengurainyapun semakin banyak.

50 100

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

BOD (mg/L)

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Lokasi

Gambar 5.2 Nilai BOD di Sungai Ciujung Sebagian besar nilai BOD dari beberapa lokasi sampling telah melebihi kriteria mutu air kelas II (3 mg/l) terutama di wilayah tengah sampai hilir Sungai Ciujung. Nilai BOD yang tinggi secara langsung mencerminkan tingginya kegiatan mikroorganisme di dalam air dan secara tidak langsung memberikan petunjuk tentang kandungan bahan-bahan organik yang tersuspensikan. Sumber penyebab tingginya nilai BOD akibat dari buangan limbah industri kertas dengan debit yang cukup besar 41,600 m3/detik dan berbagai industri lainnya baik yang langsung maupun tidak langsung membuang limbahnya ke Sungai Ciujung . Proses air di pabrik kertas dan karton mengandung banyak gula dan lignoselulosa, yang mendukung pertumbuhan beberapa bakteri, jamur dan ragi. Terjadinya mikroba ini dalam limbah menyebabkan beban kebutuhan oksigen yang berlebihan dan juga mengganggu keseimbangan ekologi perairan yang ditunjukkan dengan hilangnya banyak kehidupan aquatik (Kanu, Ijeoma dan Achi 2011). Pada bagian hulu Sungai Ciujung, beberapa nilai BOD hasil pengukuran tidak selalu meningkat dari setiap titik dan dari setiap musimnya, karena di setiap titik dan di setiap musimnya dapat terjadi pemasukan buangan organik ke sungai dengan konsentrasi dan debit tertentu yang dapat menyebabkan penurunan atau peningkatan BOD sungai. Hal tersebut diperkuat oleh Abowei & George dalam Suwari (2009) yang menyatakan bahwa nilai BOD secara umum tidak berbeda secara signifikan antar musim dan antara hulu – hilir. Selain disebabkan limbah industri, pertumbuhan penduduk juga berkontribusi terhadap peningkatan bahan organik di Sungai dalam jumlah yang melebihi kapasitas pemurnian alami mereka (daya asimilasi). Bahan pencemar organik sekunder yang didefinisikan sebagai surplus bahan organik, merupakan jumlah bahan organik undecomposed yang masuk ke dalam badan air dengan bahan pencemar primer dan dari bahan yang dihasilkan dari bioproductivity yang sangat meningkat dalam ekosistem tercemar itu sendiri. Limbah organik dengan mineral dalam badan air penerima dan unsur-unsur nutrien yang dihasilkan merangsang produksi tanaman, menyebabkan eutrofikasi. Dalam situasi ini, biomassa jauh meningkat dan melampaui batas asimilasi oleh herbivora. Bahan

51 pencemar organik sekunder jauh lebih besar daripada beban organik primer. Produksi berlebihan bahan organik mengarah pada terbentuknya "lumpur" dan proses mineralisasi sehingga mengkonsumsi semua oksigen terlarut dalam air, yang menyebabkan kematian ikan. Akibatnya, polutan organik yang disebut oksigen menuntut limbah. Suhu yang relatif tinggi di daerah Negara tropis mempercepat proses ini. Kualitas air sungai dapat dinilai dengan analisis nutrisi, kimia, dan biologi. Kriteria untuk sebuah sungai yang sehat adalah minimal mengandung 5 mg/L oksigen terlarut dan sekitar 3 mg/L BOD. c. Kebutuhan Oksigen Kimia (COD) Chemical Oxygen Demand (COD) atau kebutuhan oksigen kimia (KOK) adalah jumlah oksigen (mg O2) yang diperlukan untuk mengurai atau mengoksidasi seluruh bahan organik yang terkandung dalam 1 (satu) liter air. Hal ini karena bahan organik yang ada sengaja diurai secara kimia sehingga segala macam bahan organik, baik yang mudah terurai maupun yang kompleks dan sulit terurai akan teroksidasi. Dengan demikian, selisih nilai antara COD dan BOD memberikan gambaran besarnya bahan organik yang sulit terurai yang ada di perairan. COD menggambarkan jumlah total bahan organik yang ada (Kustiasih 2011). COD merupakan salah satu parameter indikator pencemar di dalam air yang disebabkan oleh limbah organik, baik yang berasal dari limbah rumah tangga dan industri (industrial waste). Rumah tangga dan industri adalah sumber utama limbah organik dan merupakan penyebab utama tinggi rendahnya nilai COD. Jika parameter ini melebihi batas yang diijinkan maka menjadi indikator adanya polutan organik dan anorganik dalam badan air (Misra 2010) Mutu air yang baik untuk standar kualitas air limbah adalah 40 mg/L (Allaert dan Sri 2000). Sedangkan nilai COD yang paling tinggi untuk kehidupan biota perairan adalah sekitar 10 m/L, dan untuk kebutuhan mandi dan renang lebih kecil dari 30 mg/L (Monoarfa 2002). Hasil penelitian memperlihatkan bahwa nilai COD perairan Sungai Ciujung pada enam belas titik pengamatan ketika debit kecil (14.55 m3/detik) berkisar antara 4.8 – 564.8 mg/L dengan nilai rata-rata keseluruhan 148.7 mg/L. Nilai COD pada saat debit sungai kecil di setiap titik lokasi sampling berbeda dan mengalami peningkatan. Peningkatan terlihat pada daerah Kragilan 1 (km 11.25) hingga daerah muara (hilir) seluruhnya melebihi ambang batas yang ditentukan untuk kelas II (25 mg/L). Tingginya nilai COD di lokasi tersebut akibat adanya aktivitas industri disamping aktivitas masyarakat setempat yang menyebabkan pencemaran limbah kimiawi cukup besar, sehingga kebutuhan oksigen untuk proses penguraian limbah secara kimiawi pun ikut meningkat seiring peningkatan pencemaran yang terjadi. Nilai COD paling tinggi terdapat pada bagian hilir meskipun sudah jauh dari lokasi outlet industri. Hal ini diduga akibat adanya senyawa organik pencemar terakumulasi di hilir. Terakumulasinya senyawa organik pencemar ini disebabkan kedalaman sungai yang tidak merata akibat adanya penambang pasir liar masyarakat setempat. Hasil pengukuran kedalaman Sungai di daerah Tirtayasa (km 27.25) adalah 3.11 m sedangkan di daerah Tengkurak 2 (km 29) dan Tengkurak 1 (km 30.75) berturut- turut adalah 6.5 m dan 7.6 m. Kemudian di

52 daerah muara (km 31.75) kembali dangkal dengan kedalaman 5.3 m. Hal ini menyebabkan air sungai yang membawa bahan pencemar kembali terdorong ke arah Muara tidak masuk ke laut. Keadaan ini terus berlangsung sehingga senyawa pencemar terakumulasi di lokasi hilir. Nilai COD air Sungai Ciujung pada enam belas titik pengamatan ketika debit besar (94.47 m3/detik) berkisar antara 12.6 mg/l sampai 311.0 mg/L dengan nilai COD rata-rata 129.4 mg/L. Nilai COD paling tinggi pada saat debit besar terdapat di lokasi Pegandikan (km 23.25) yang berada 8.25 km setelah outlet industri yang terakhir di Kamaruton 1. Nilai COD di seluruh lokasi tidak memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan maksimum 25 mg/L, kecuali pada lokasi Nagara di mana lokasi ini belum terdapat aktivitas industri. Data pengukuran nilai COD perairan Sungai Ciujung disajikan pada Gambar 5.3. Hasilnya menunjukkan bahwa semakin ke hilir nilai COD semakin tinggi terutama pada musim kemarau. Pada saat musim kemarau, debit sungai sangat rendah namun buangan limbah cair dari industri yang nilai COD nya tinggi tetap masuk ke badan air yang menyebabkan air sungai tidak mampu melakukan self purification sehingga terakumulasi. 600

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

COD (mg/L)

500 400 300 200 100 0

Lokasi

Gambar 5.3 Nilai COD di Sungai Ciujung d. Nitrat dan Nitrit Nitrat adalah salah satu bentuk senyawa nitrogen dan nutrien penting bagi pertumbuhan, reproduksi, dan kehidupan organisme. Senyawa nitrat dan nitrit bersumber dari limbah pertanian, peternakan, limbah domestik dan tempat penimbunan sampah (Suprihatin dan Suparno 2013). Senyawa ini juga dapat terbentuk sebagai produk akhir oksidasi biokimia amonia yang dihasilkan dari pemecahan protein. Kandungan nitrat dan nitrit dalam air sungai sangat bergantung pada transformasi secara mikrobial yang juga bergantung pada nilai DO. Kontaminasi nitrat pada air permukaan secara signifikan ditemukan pada daerah dengan tekanan penduduk tinggi dan daerah pengembangan pertanian (Adedokun et al. dalam Suwari 2008). Pada konsentrasi yang cukup tinggi, senyawa ini dapat menyebabkan penyakit blue baby (Suprihatin dan Suparno 2013).

53

12

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

NO3- (mg/L)

10 8 6 4 2

0

Lokasi

Gambar 5.4 Konsentrasi nitrat di Sungai Ciujung Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi nitrat rata-rata di perairan Sungai Ciujung di 16 titik pengamatan pada saat debit kecil (14.55 m 3/detik) adalah 1.158 mg/L, dengan konsentrasi nitrat tertinggi terjadi pada km 9.25 di Kragilan 2 (3.3 mg/L ). Sementara pada saat debit sungai besar (94.47 m3/detik), konsentrasi nitrat rata-rata adalah 2.325 mg/L, dengan konsentrasi tertinggi terjadi pada km 6 di Cijeruk 1 (4.8 mg/L). Hasil analisis nitrat dari ke enam belas titik pengamatan seluruhnya memenuhi kriteria mutu air kelas II baik pada saat debit sungai kecil maupun besar. Nilai rata-rata konsentrasi nitrat tertinggi saat debit kecil ditemukan di lokasi Cijeruk 1 sedangkan nilai terendah ditemukan di daerah Cijeruk 2 dan Kamaruton 2, hal ini terjadi karena adanya perbedaan aktivitas dan kondisi alam yang berbeda serta adanya lahan pertanian pada daerah tersebut. Profil penyebaran konsentrasi nitrat Sungai Ciujung di enam belas titik lokasi pada saat debit sungai kecil dan besar disajikan pada Gambar 5.4. Keberadaan nitrat tersebut diduga berasal dari penggunaan pupuk pada lahan pertanian dekat sungai. Dugaan tersebut didasarkan atas beberapa laporan tentang kontaminasi nitrat pada air sungai akibat limbah pertanian, buangan domestik, dan limbah peternakan. Fakta lain yang teramati adalah nilai rata-rata konsentrasi nitrat pada saat musim hujan lebih tinggi dibandingkan pada musim kemarau, hal tersebut dapat disimpulkan bahwa konsentrasi nitrat pada musim hujan lebih tinggi dari musim kemarau karena air hujan dapat membilas deposit nitrat yang terdapat pada permukaan tanah, namun konsentrasi nitrat juga dapat menurun drastis jika terjadi musim hujan berkepanjangan. Selain itu tingginya kadar nitrat pada musim hujan disebabkan meningkatnya nilai DO, sebaliknya penurunan konsentrasi nitrat pada musim kemarau kemungkinan diakibatkan oleh penyerapan fitoplankton.

54 1.800

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

1.600

NO2- (mg/L)

1.400 1.200 1.200 1.000 1.000 0.800 0.800 0.600 0.600

0.400 0.400 0.200 0.200 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.5 Konsentrasi Nitrit di Sungai Ciujung Hasil pengukuran konsentrasi nitrit (N-NO2) perairan Sungai Ciujung pada musim kemarau saat debit kecil rata-rata berkisar 0.005 – 1.696 mg/L, dengan nilai rata-rata keseluruhan 0.138 mg/L. Nilai rata-rata konsentrasi nitrit tertinggi ditemukan di lokasi Kragilan 2 dan nilai rata-rata konsentrasi nitrit terendah ditemukan di lokasi Karang Jetak. Konsentrasi nitrit perairan Sungai Ciujung pada saat debit besar rata-rata berkisar 0.065 – 0.129 mg/L, dengan nilai rata-rata keseluruhan 0.138 mg/L. Nilai rata-rata konsentrasi nitrit tertinggi di musim hujan ditemukan di lokasi Kragilan 2, hal ini diduga akibat adanya aktivitas penduduk yang berada di sekitar 500 m bantaran sungai. Jumlah penduduk di lokasi ini paling tinggi dibandingkan lokasi lainnya yaitu 1,513 jiwa sehingga hal ini menjadi salah satu penyebab konsentrasi nitrit di lokasi ini tinggi. Konsentrasi nitrit rata-rata terendah di musim hujan ditemukan di lokasi Nagara, hal ini terjadi karena adanya perbedaan aktivitas dan kondisi alam disamping tingginya jumlah penduduk yang ada di daerah tersebut. Nitrit di dalam air dapat berasal dari nitrifikasi bahan organik yang mengandung nitrogen seperti protein. Selain itu dapat juga dari proses reduksi nitrat pada kondisi anaerob. Fakta lain yang teramati adalah nilai rata-rata kadar nitrit pada saat musim hujan lebih tinggi dibandingkan pada musim kemarau, hal tersebut dapat terjadi karena perubahan dari ammonia menjadi nitrit yang akan dipercepat dengan adanya air, oksigen, dan organisme yang disebut nitrosomonas. Beberapa jenis limbah seperti limbah industri kertas adalah sumber utama dari pencemaran nitrit di dalam air. Nitrit bersifat tidak stabil di dalam air sehingga pada kondisi tertentu dapat berubah menjadi amonia atau dioksidasikan menjadi nitrat. Karena itu, nitrit disebut sebagai senyawa intermediate antara amonia dan nitrat. Nitrit dapat menjadi salah satu sumber nitrogen bagi tumbuhtumbuhan dan menjadi salah satu penyebab utama eutrofikasi. Eutrofikasi mempengaruhi estetika di danau, sungai dan menyebabkan bau dan masalah penampilan (Kanu et al. 2011).

55 e. Fenol Fenol berada di lingkungan karena proses alam maupun aktivitas manusia. Kehadiran fenol dalam ekosistem berhubungan dengan produksi dan degradasi berbagai pestisida dan limbah industri. Senyawa ini beracun, mutagenik dan karsinogen terhadap manusia dan organisme hidup lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi fenol di Sungai Ciujung saat debit kecil berkisar 0.002 – 0.121 mg/L, dengan rata-rata 0.015 mg/L. Konsentrasi fenol tertinggi ditemukan di lokasi Ragas Masigit 2 dan terendah saat debit sungai kecil terdapat di lokasi Nagara. Hal ini terjadi karena adanya perbedaan aktivitas warga pada daerah tersebut. Daerah Ragas Masigit 2 dilewati oleh seluruh outlet limbah industri, terdapat aktivitas pencucian karung yang dilakukan masyarakat setempat serta adanya lahan pertanian seluas 55.5 ha. Hal tersebut dapat berpengaruh terhadap konsentrasi fenol pada perairan Sungai Ciujung. Sedangkan pada daerah Nagara belum terdapat aktivitas industri, namun terdapat lahan pertanian seluas 16.3 ha. Konsentrasi fenol perairan Sungai Ciujung pada saat debit tinggi berkisar 0.001 – 0.008 mg/L, dengan nilai rata-rata 0.003 mg/l. Konsentrasi fenol tertinggi terdapat di lokasi Pegandikan dan terendah di lokasi Nagara. Hal ini diduga terjadi karena senyawa fenol terbawa ke lokasi Pegandikan dari lokasi sebelumnya pada saat debit sungai naik dan adanya perbedaan aktivitas serta kondisi alam yang berbeda. Hasil pengukuran konsentrasi fenol Sungai Ciujung di enam belas titik lokasi pada saat debit rendah dan tinggi disajikan pada Gambar 5.6. 0.140 0.140

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

Fenol (mg/L)

0.120 0.120 0.100 0.100 0.080 0.080 0.060 0.060 0.040 0.040 0.020 0.020 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.6 Konsentrasi fenol di Sungai Ciujung Senyawa fenol di lingkungan dapat berasal dari limbah rumah tangga maupun industri. Sumber fenol dapat berasal dari desinfektan dan antiseptik dan obat kumur yang dibebaskan ke lingkungan melalui limbah rumah tangga. Senyawa fenol juga merupakan zat yang penting dalam industri seperti industri farmasi, industri resin fenolat dan berbagai industri kimia lainnya yang menjadi sumber cemaran fenol di lingkungan.

56 f. Senyawa AOX Senyawa AOX pada umumnya berasal dari tempat pembuangan sampah dan limbah industri pulp dan kertas. Senyawa ini bersifat racun dan sulit terdegradasi secara biologis (Suprihatin dan Suparno 2013). Hasil analisis senyawa AOX dalam sampel air Sungai Ciujung disajikan pada Gambar 5.7 Kandungan senyawa AOX pada 16 titik lokasi berkisar antara 0 mg/L sampai 0.0481 mg/L dengan rata-rata pada saat debit sungai kecil adalah 0.0814 mg/L (81.4 µg/L) . Hasil ini lebih tinggi dibandingkan konsentrasi yang umumnya terkandung dalam air permukaan yang berkisar antara 10 - 30 µg/L (Mohammed 2007). Adanya buangan Senyawa AOX ke lingkungan dari sumber tertentu menunjukkan adanya ancaman yang signifikan terhadap manusia dan biota yang ada diperairan. Senyawa AOX merupakan organohalogen yang bersifat karsinogenik, mutagenik, dan persisten (Asplund dan Grimvall 1991).

0.600

Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

AOX (mg/L)

0.500 0.400 0.300 0.200 0.100 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.7 Konsentrasi senyawa AOX di Sungai Ciujung Negara Indonesia belum menetapkan baku mutu untuk parameter senyawa AOX baik untuk badan air maupun effluent limbah cair industri, sehingga baku mutu mengacu pada baku mutu untuk air permukaan kelas II Negara Jerman yang mempersyaratkan maksimum 0.025 mg/L (Frąckiewicz 2010). Gambar 5.7 di atas menunjukkan bahwa konsentrasi senyawa AOX pada musim kemarau, di lokasi hulu sampai km 13.75 (Kamaruton 2) memenuhi baku mutu, namun setelah lokasi tersebut (Kamaruton 1) sampai ke hilir tidak memenuhi baku mutu yang dipersyaratkan. Peningkatan konsentrasi senyawa AOX di lokasi ini disebabkan karena adanya buangan limbah cair dari 2 (dua) industri kertas yang berada di Kragilan 2 dengan debit 40,600 m3/hari dan di Kamaruton 2 dengan debit 40,000 m3/hari, dimana beban pencemaran yang berasal dari industri tersebut untuk parameter senyawa AOX berturut-turut sebesar 8.9 x 10-5 kg/hari dan 7.2 kg/hari. Hasil ini sejalan dengan pernyataan Erhardt dan Prüeß (2001), bahwa salah satu sumber utama senyawa AOX adalah industri pulp dan kertas, dan industri ini di Finlandia bertanggung jawab sekitar 50% dari emisi halogen organik total ke lingkungan.

57 Konsentrasi senyawa AOX yang paling tinggi terdapat di km 29 pada segmen Tengkurak 2 yang berada di dekat Muara. Tingginya konsentrasi senyawa ini, selain disebabkan limbah industri kertas, bisa juga disebabkan sumber alami seperti sejumlah tumbuhan laut, hewan atau bakteri dalam air ( Gribble dalam Mohammed 2007). g. Logam Berat Logam berat adalah logam yang mempunyai berat 5 gram atau lebih untuk setiap 5 cm3, atau dengan kata lain beratnya 5 kali lipat berat air. Logam berat pada umumnya bersifat racun terhadap makhluk hidup meskipun beberapa diantaranya diperlukan dalam jumlah kecil. Logam tersebut dapat terdistribusi ke bagian tubuh manusia dan sebagian akan terakumulasikan. Jika keadaan ini berlangsung terus menerus, dalam jangka waktu lama dapat mencapai jumlah yang membahayakan kesehatan manusia. Selain itu, akumulasi logam berat di perairan akan mengakibatkan bioakumulasi pada biota yang ada di dalamnya dan dapat mengakibatkan terjadinya perubahan pada struktur komunitas yang ada pada ekosistem perairan tersebut sehingga keseimbangn ekosistem terganggu (Riani 2012, Budiman et al. 2012). Hasil analisis terhadap logam kadmium (Cd) pada sampel air sungai Ciujung yang diambil dari 16 lokasi pada saat debit sungai berbeda disajikan dalam Gambar 5.8. Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

Cd (mg/L)

0.010 0.010 0.008 0.008

0.006 0. 006 0.004 0.004 0.002 0. 002 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.8 Konsentrasi kadmium di Sungai Ciujung Hasil analisis menunjukkan bahwa konsentrasi logam Cd pada saat debit sungai kecil berkisar antara 0 mg/L - 0.009 mg/L dengan rata-rata 0.0015 mg/L. Konsentrasi logam Cd tertinggi terdapat pada lokasi Nagara. Sedangkan pada saat debit tinggi, konsentrasi kadmium tidak terdeteksi hampir pada seluruh lokasi kecuali di lokasi Nagara yaitu 0.007 mg/L. Logam Cd pada konsentrasi yang sangat kecil dapat bersifat racun dan berbahaya untuk kehidupan. Namun dari hasil penelitian menunjukkan, bahwa konsentrasi logam kadmium di sepanjang lokasi pengambilan sampel baik pada saat debit tinggi maupun rendah masih

58 memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan maksimum 0.01 mg/L. Konsentrasi logam krom pada sampel air sungai Ciujung yang diambil dari 16 lokasi pada saat debit sungai berbeda disajikan dalam Gambar 5.9. Pada saat debit tinggi, konsentrasi logam krom berkisar antara 0.0117 mg/L - 1.2145 mg/L dengan rata-rata 0.4849 mg/L. Konsentrasi logam krom tertinggi terdapat pada lokasi Karang jetak (km 21.75) dan Laban (Km 25). Sementara pada saat debit sungai kecil, konsentrasi krom berkisar 0.0037 mg/L - 0.0156 mg/L dengan ratarata 0.0091 mg/L dan konsentrasi krom tertinggi terdapat pada lokasi Kamaruton 2. Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

1.400 1.400

Cr (mg/L)

1.200 1.200 1.000 1. 000 0.800 0.800 0.600 0. 600 0.400 0.400 0.200 0.200 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.9 Konsentrasi krom di Sungai Ciujung Pada saat debit sungai tinggi, konsentrasi logam krom di lokasi Nagara, Cijeruk 2 dan Pegandikan memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan logam krom maksimum 0.05 mg/L, sedangkan di lokasi lainnya tidak memenuhi. Tingginya logam Cr di perairan dapat menyebabkan alergi dermatitis. Pada saat debit kecil, konsentrasi logam krom diseluruh lokasi masih memenuhi baku mutu. Hal ini terjadi karena pada saat debit kecil, logam krom terendapkan di bagian bawah (sedimen) sehingga pada saat pengambilan sampel logam krom tidak terbawa. Konsentrasi Logam Cu di Sungai Ciujung pada saat debit tinggi lebih tinggi dibandingkan pada saat debit sungai kecil. Hasil analisis konsentrasi Cu dari 16 titik lokasi disajikan pada Gambar 5.10. Gambar 5.10 di atas menunjukkan bahwa konsentrasi logam Cu pada saat debit sungai tinggi berkisar 0.0119 mg/L - 1.3418 mg/L dengan rata-rata 0.9252 mg/L. konsentrasi Cu tertinggi pada saat debit tinggi terdapat pada lokasi Tengkurak 2 (1.3418 mg/L), Karang Jetak (1.268 mg/L) dan Kamaruton 1 (1.149 mg/L). Pada saat debit sungai kecil, konsentrasi Cu berkisar antara 0.0135 mg/L sampai 0.2768 mg/L dengan rata-rata 0.2344 mg/L. Konsentrasi logam Cu tertinggi pada saat debit kecil terdapat pada daerah Ragas Masigit 2.

59 Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

Cu (mg/L)

1.400 1.400 1.200 1.200 1.000 1. 000 0.800 0.800 0.600 0. 600 0.400 0.400 0.200 0.200

0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.10 Konsentrasi tembaga di Sungai Ciujung Konsentrasi logam Cu baik pada saat debit besar maupun kecil, hampir seluruhnya tidak memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II di seluruh lokasi. Logam Cu merupakan logam berat yang diperlukan dalam jumlah sedikit untuk proses fisiologis dalam tubuh makhluk hidup dan pembawa elektron pada proses fotosintesis. Logam ini diperlukan dalam jumlah kecil sebagai pigmen pernapasan untuk hewan avertebrata air yang pigmen pernapasannya hemosianin, namun dalam jumlah berlebih akan bersifat racun yang dapat mengganggu proses fisiologis yang terjadi dalam tubuhnya serta mengganggu proses reproduksi (Riani 2012). Logam Cu dalam konsentrasi yang tinggi pada jangka pendek akan berpengaruh pada pencernaan dan dalam jangka panjang mengakibatkan kerusakan hati atau ginjal (Suprihatin dan Suparno 2013). Kemarau

Hujan

25

Fe (mg/L)

20 15 10 5 0

Lokasi

Gambar 5.11 Konsentrasi Fe di Sungai Ciujung

60 Logam besi (Fe) yang terkandung dalam sampel air sungai Ciujung dari 16 lokasi sampling pada saat debit sungai tinggi umumnya lebih tinggi dibandingkan ketika debit sungai rendah. Gambar 5.11 di atas menunjukkan bahwa kandungan Fe pada 16 titik lokasi pada saat debit tinggi berkisar 0.2950 mg/L - 20.1000 mg/L dengan rata-rata 7.9022 mg/L. Kandungan Fe tertinggi terdapat pada lokasi Kragilan 2 (20.1 mg/L) dan Tengkurak 2 (19.23 mg/L). Sedangkan pada saat debit rendah berkisar 0.3585 mg/L - 2.4383 mg/L dengan rata-rata 0.8620 mg/L. Kandungan Fe tertinggi pada saat debit rendah terdapat pada lokasi Muara (2.4383 mg/L) dan Ragas Masigit 2 (1.829 mg/L). Logam Fe tidak dipersyaratkan untuk kriteria mutu air sungai kelas II, namun dipersyaratkan maksimum 0.3 mg/L untuk kriteria mutu air kelas I yang peruntukannya untuk air minum. Tingginya kandungan Fe dalam air akan menyebabkan rasa minuman menyimpang dan berwarna coklat. Kemarau

Hujan

KMA Kelas II

0.080 0.080 0.070 0.070

Pb (mg/L)

0.060 0.060 0.050 0.050 0.040 0.040

0.030 0.030 0.020 0.020 0.010 0.010 0.000 0.000

Lokasi

Gambar 5.12 Konsentrasi Pb di Sungai Ciujung Konsentrasi logam Pb pada saat debit sungai tinggi berkisar 0.0037 mg/L 0.0948 mg/L, dengan rata-rata 0.0415 mg/L. Pada saat debit tinggi, kandungan logam Pb di seluruh lokasi memenuhi kriteria mutu air kelas II yang mempersyaratkan maksimum 0.03 mg/L. Pada saat debit sungai kecil, Kandungan logam Pb pada sebagian besar lokasi tidak memenuhi kriteria mutu air kelas II. kandungan logam Pb berkisar 0.000 mg/L - 0.0141 mg/L dengan rata-rata 0.033 mg/L. Logam ini bersifat bioakumulaif, dapat merusak jaringan syaraf bahkan mengakibatkan kematian, keterlambatan perkembangan fisik dan mental pada anak-anak Status Mutu Air Sungai Ciujung Status mutu air merupakan tingkat kondisi mutu air yang menunjukkan kondisi cemar atau kondisi baik pada suatu sumber air dalam waktu tertentu dengan membandingkan dengan baku mutu air yang ditetapkan. Status mutu air ditetapkan untuk menyatakan (1) kondisi cemar, apabila mutu air tidak memenuhi baku mutu air dan (2) kondisi baik, apabila mutu air memenuhi baku mutu air (Pemerintah RI 2001).

61 Status mutu air Sungai Ciujung dalam penelitian ini ditentukan dengan menggunakan metode Indeks Pencemaran (IP) yang mengacu kepada Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 115 tahun 2003 tentang Pedoman Penentuan Status Mutu Air (KLH 2003). Indeks ini dinyatakan sebagai Indeks Pencemaran (Pollution Index) yang digunakan untuk menentukan tingkat pencemaran relatif terhadap parameter kualitas air yang diizinkan. Evaluasi terhadap nilai IP adalah (1) 0 ≤ PIj ≤ 1.0 maka memenuhi baku mutu (kondisi baik), (2) 1.0 < IP ≤ 5.0 maka cemar ringan, (3) 5.0 < PIj ≤ 10 maka cemar sedang, dan (4) IP > 10 maka cemar berat. a. Indeks Pencemaran Tanpa Parameter Senyawa AOX Indeks pencemaran tanpa memasukan parameter senyawa AOX diperoleh dengan membandingkan data kualitas air Sungai Ciujung pada beberapa lokasi sampling dengan baku mutu yang ditetapkan sesuai Peraturan Pemerintah Nomor 82 Tahun 2001 yang membagi kelas sungai menjadi 4 (empat) kelas. Tabel 5.2 di bawah ini menunjukkan bahwa indeks pencemaran rata-rata Sungai Ciujung dari 16 lokasi sampling berturut turut adalah 5.0424 untuk kriteria mutu air kelas I, 4.5181 untuk kelas II, 3.8168 untuk kelas III dan 1.9478 untuk kelas IV. Secara keseluruhan, Sungai Ciujung sudah tercemar mulai dari lokasi hulu (Nagara) sampai ke hilir (Muara) dengan status cemar ringan sampai sedang kecuali jika dibandingkan dengan kelas III dan IV untuk lokasi Nagara masih dalam kondisi baik (memenuhi baku mutu). Hasil yang lebih jelas disajikan dalam Gambar 5.13 di bawah ini. Tabel 5.2. Nilai indeks pencemaran Sungai Ciujung tanpa parameter AOX No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Lokasi Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak

Jarak (km)

Indeks Pencemaran (Pij) Kelas 1

Kelas II

Kelas III

Kelas IV

1.75 4.25 6.00

1.7862 * 4.6788 * 3.2678 *

3.2837 * 4.6647 * 3.2404 *

0.7561 # 4.6593 * 3.2307 *

0.7114 # 1.0645 * 0.3231 #

9.25 11.25

5.9799 **

5.9669 **

5.9582 **

0.5100 #

3.9733 *

3.3289 *

3.2538 *

1.0917 *

13.75 16.25

3.3044

*

3.2554 *

3.2229 *

1.4205 *

4.2000

*

3.3595 *

3.3347 *

1.3003 *

18.25 20.00

5.2762 **

4.6367 *

3.5738 *

2.4277 *

5.7211 **

5.0966 **

4.0346 *

2.9170 *

21.75 23.25

4.7745 *

4.0298 *

3.2672 *

1.8114 *

4.9615 *

3.5690 *

3.2637 *

1.3047 *

11 Pegandikan 5.8469 ** 4.4474 * 3.3843 * 12 Laban 25.00 6.7509 ** 6.1060 ** 5.0309 ** 27.25 13 Tirtayasa 14 Tengkurak 2 29.00 6.7754 ** 6.1303 ** 5.0565 ** 30.75 15 Tengkurak 1 6.2844 ** 5.4758 ** 4.4086 * 16 Muara 31.75 7.0976 ** 5.6987 ** 4.6331 * # : memenuhi baku mutu (kondisi baik), * : Cemar ringan, ** : Cemar sedang

2.1987 * 3.4615 * 3.9135 * 3.2473 * 3.4615 *

62

10

Indeks Pencemaran

Kelas 1

8

Kelas II Kelas III

6

Kelas IV

4 Kondisi Baik

2

Cemar Ringan

0

Cemar Sedang Cemar Berat

Lokasi

Gambar 5.13 Sebaran indeks pencemaran di Sungai Ciujung Gambar 5.13 menunjukkan bahwa sungai Ciujung tidak bisa digolongkan pada kelas 1 maupun II karena nilai indeks pencemarannya melebihi 5 (lima) sehingga masuk ke dalam status cemar ringan dan cemar sedang. Namun Jika mengacu pada kelas III dan IV maka hanya lokasi Nagara yang memenuhi, sedangkan lokasi Cijeruk I dan Kragilan 2 hanya memenuhi kelas IV yang peruntukannya dapat digunakan untuk mengairi pertanian dan atau peruntukan lain yang mempersyaratkan mutu air yang sama dengan kegunaan tersebut. Status pencemaran rata-rata sungai Ciujung jika mengacu pada kelas I maka termasuk status cemar sedang, sementara jika mengacu pada II, III dan IV termasuk dalam status cemar ringan. Jika mengacu pada kelas 1 maka indeks pencemaran tertinggi terjadi pada km 31.75 di lokasi Muara dengan Indeks Pencemaran 7.0976, sementara indeks pencemaran terendah 1.7862 adalah pada km 0 karena di lokasi tersebut belum ada aktivitas industri sehingga beban pencemaran hanya dari limbah domestik dan pertanian. Tingkat pencemaran ini kemudian meningkat di lokasi Cijeruk 2 meskipun masih dalam status tercemar ringan, hal ini disebabkan adanya beban pencemaran yang masuk dari anak Sungai Cikambuy, dimana beberapa industri yang berada di Kawasan Industri Modern membuang limbah cairnya ke sungai Cikambuy. Pada lokasi Cijeruk 1 pencemaran semakin meningkat karena adanya buangan limbah industri kertas dengan debit yang cukup besar. Tingginya pencemaran di lokasi ini karena adanya buangan limbah dari industri kertas yang cukup besar dengan debit berkisar kurang lebih 40,000 m3/hari. Semakin ke hilir tingkat pencemaran kembali menurun, namun pada lokasi Tirtayasa sampai Tengkurak 2 kembali meningkat padahal sudah cukup jauh dari aktivitas industri. Terjadinya peningkatan pencemaran di lokasi ini karena adanya perbedaan kedalaman sungai, dimana rata-rata kedalaman di lokasi Tirtayasa (4.01 m) lebih tinggi dari lokasi sebelumnya yang hanya 2 m sampai 3 m, begitupun untuk lokasi Muara hanya 2.86 m, hal ini terjadi akibat adanya aktivitas tambang pasir liar yang dilakukan oleh masyarakat sehingga senyawa pencemar banyak terakumulasi di lokasi ini. Selain itu meningkatnya pencemaran ke arah hilir karena adanya aktivitas pemukiman, peternakan dan pertanian.

63 Indeks pencemaran di Muara kembali menurun karena adanya pencampuran air laut yang masuk ke Muara terutama pada saat pasang. Hasil status mutu air sungai Ciujung pada setiap lokasi dapat dilihat pada Gambar 5.14 dan 5.15.

Gambar 5.14.

Status mutu Sungai Ciujung tanpa parameter senyawa AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas I

64

Gambar 5.15.

Status mutu Sungai Ciujung tanpa parameter senyawa AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas II

(b). Indeks Pencemaran Dengan Memasukkan Parameter AOX Parameter AOX merupakan senyawa yang berbahaya yang umumnya terdapat pada leacheate dan buangan limbah industri kertas (Noma et al. 2001). Sungai Ciujung dilalui oleh buangan limbah cair dari industri tersebut, sehingga

65 dalam penelitian ini dilakukan analisis indeks pencemaran dengan memasukan parameter AOX dengan mengacu pada baku mutu Negara Jerman seperti yang disajikan dalam Tabel 5.3. Tabel 5.3 Nilai indeks pencemaran Sungai Ciujung tanpa dan dengan parameter AOX No

Lokasi

Tanpa AOX

Pij Kls I Dengan AOX

1

Nagara

1.7862 *

2

Cijeruk 2

3

Cijeruk 1

4

Pij Kls II Tanpa Dengan AOX AOX

Pij Kls III Tanpa Dengan AOX AOX

Pij Kls IV Tanpa Dengan AOX AOX

1.8823

*

3.2837 *

1.8450

*

0.7561 #

1.8187 *

0.7114 #

4.6788 *

4.7057

*

4.6647

*

4.6869

*

4.6593 *

4.6802 *

1.0645 *

3.7700 *

3.2678 *

3.8095

*

3.2404

*

3.7791

*

3.2307 *

3.7687 *

0.3231 #

3.7135

Kragilan 2

5.9799 **

5.9858

**

5.9669 **

5.9700 **

5.9582 **

5.9608 **

0.5100 #

5.9085 **

5

Kragilan 1

3.9733 *

4.4027

*

3.3289

*

4.3454

*

3.2538 *

4.3016 *

1.0917 *

4.2202

*

6

Kamaruton 2

3.3044 *

9.1911 **

3.2554

*

3.8587

*

3.2229 *

3.8158 *

1.4205 *

3.7540

*

7

Kamaruton 1

4.2000 *

11.9923 ***

3.3595

*

4.0862

*

3.3347 *

3.9990 *

1.3003

3.9060

*

8

Ragas masigit 2

5.2762 **

12.1532 ***

4.6367

*

8.2890 **

3.5738 *

8.2202 **

2.4277 *

8.1426 **

Ragas masigit 1

5.7211 **

11.1400 ***

5.0966 **

5.2090 **

4.0346 *

4.0929 *

2.9170 *

3.7165

*

10

Karang jetak

4.7745 *

10.6600 ***

4.0298

*

4.2413

*

3.2672 *

4.1400 *

1.8114 *

4.0326

*

11

Pegandikan

4.9615 *

10.1071 ***

3.5690

*

3.7837

*

3.2637 *

3.6985 *

1.3047 *

3.5989

*

12

Laban

5.8469 **

10.2292 ***

4.4474

*

4.4781

*

2.1987 *

2.6018

*

11.2194 ***

3.4615 *

4.0941

* *

9

3.3843 *

3.3767 *

6.1060 **

6.1639 **

5.0309 **

5.0472 **

*

1.8025

*

*

13

Tirtayasa

6.7509 **

14

Tengkurak 2

6.7754 **

6.8944 **

6.1303 **

6.1324 **

5.0565 **

5.0573 **

3.9135 *

3.9771

15

Tengkurak 1

6.2844 **

14.0404 ***

5.4758 **

5.6858 **

4.4086 *

5.3690 **

3.2473 *

5.2153 **

16

Muara

7.0976 **

12.0883 ***

5.6987 **

5.8430 **

4.6331 *

4.7150 *

3.4615 *

4.3161

# : Kondisi baik,

* : Cemar ringan, ** : Cemar sedang,

*** : Cemar berat

Pada Tabel 5.3 di atas terlihat bahwa ada perubahan status mutu pencemaran mulai dari lokasi Kamaruton 2 ketika parameter AOX dimasukkan, dari status cemar ringan menjadi cemar sedang jika dibandingkan terhadap kriteria mutu air sungai kelas I. Jika dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai kelas II, perubahan status cemar ringan menjadi cemar sedang terjadi di lokasi Ragas masigit 2. Hasil yang lebih jelas disajikan pada Gambar 5.16 di bawah ini.

*

66

Indeks Pencemaran

Tanpa AOX Cemar Ringan

Dengan AOX Cemar Sedang

Kondisi Baik Cemar Berat

12 10 8 6 4 2 0

Indeks Pencemaran

Lokasi (a) Tanpa AOX Cemar Ringan

Dengan AOX Cemar Sedang

Kondisi Baik Cemar Berat

10 8

6 4 2 0

Indeks Pencemaran

Lokasi (b) Tanpa AOX

Dengan AOX

Kondisi Baik

Cemar Ringan

Cemar Sedang

Cemar Berat

10 8 6 4 2 0

Indeks Pencemaran

Lokasi (c) Tanpa AOX Cemar Ringan

Dengan AOX Cemar Sedang

Kondisi Baik Cemar Berat

12 10 8 6 4 2 0

Lokasi (d)

Gambar 5.16

Nilai indeks pencemaran sungai Ciujung dengan memasukan parameter AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai (a) kelas I, (b) kelas II, (c) kelas III, dan (d) kelas IV

67 Hasil status kualitas air Sungai Ciujung pada setiap lokasi dapat dilihat pada Gambar 5.17 dan 5.18.

Gambar 5.17.

Status mutu Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter senyawa AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas I

68

Gambar 5.18.

Status mutu Sungai Ciujung dengan memasukkan parameter senyawa AOX dibandingkan dengan kriteria mutu air kelas II

69 Beban Pencemaran a. Beban Pencemaran dari Non Point Source (1). Beban Pencemaran dari Pemukiman Beban Pencemaran dari pemukiman (limbah domestik) yang berasal dari aktivitas penduduk dihitung dengan mengalikan jumlah penduduk yang berada 500 m dari tepi kiri dan kanan Sungai Ciujung di setiap lokasi dengan masingmasing faktor emisi. Jumlah penduduk ditentukan dari hasil estimasi luas pemukiman dikalikan kepadatan penduduk setiap km2. Jumlah beban pencemaran untuk masing-masing parameter pencemar dari aktivitas pemukiman dalam kg/hari pada setiap lokasi dan persentase beban pencemarnya untuk seluruh parameter disajikan pada Tabel 5.4. Beban pencemaran sungai Ciujung yang disebabkan oleh aktivitas domestik tertinggi berturut-turut adalah COD 39.30% (569.86 kg/hari), BOD 28.58% (414.44 kg/hari) dan TSS 27.15% (393.72 kg/hari). (2). Beban Pencemaran dari Aktivitas Pertanian Beban pencemaran dari aktivitas pertanian sepanjang bantaran Sungai Ciujung diestimasi dengan mengalikan luas lahan pertanian sepanjang bantaran Sungai Ciujung dikalikan emisi masing-masing parameter untuk aktivitas pertanian setiap hari. Dari hasil perhitungan diperoleh beban pencemaran untuk parameter BOD, N, P, TSS dan pestisisda pada 16 segmen disajikan pada Tabel 5.5. Aktivitas pertanian pada lokasi penelitian terdapat pada daerah Nagara sampai Tengkurak 2 (14 Segmen). Beban pencemaran rata-rata dari aktivitas pertanian dari 14 segmen tersebut untuk parameter BOD, Nitrogen, Pospor, TSS dan pestisida berturut-turut adalah 216 kg/hari, 19 kg/hari, 10 kg/hari, 0.2 kg/hari dan 0.2 kg/hari. Beban pencemaran dari aktivitas pertanian tertinggi terdapat di daerah Kamaruton 2, Cijeruk 2 dan Kamaruton 1. Tingginya beban pencemaran pada lokasi tersebut karena luas lahan pertaniannya lebih luas yakni 102.71 ha untuk daerah Kamaruton 2, 95.33 Ha untuk Cijeruk 2 dan 93.14 ha untuk Kamaruton1. Secara keseluruhan beban pencemaran dari aktivitas pertanian pada semua lokasi untuk BOD 88.1% (3,031 kg/hari), Nitrogen 7.8% (269 kg/hari), posfor 3.9% (135 kg/hari), TSS 0.1% (2 kg/hari) dan pestisida 0.1% (2 kg/hari).

70

70

Tabel 5.4 Beban pencemaran dari aktivitas domestik Jumlah Lokasi

Fenol

S

Penduduk

Total P

PO4

Total N

OranikN

NO3

NO2

Detergen

Minyak/ Lemak

10.15 0.26 0.09

1.07 0.03 0.01

NH4

COD

BOD

TSS

6.88 0.18 0.06

310.09 8.03 2.86

225.52 5.84 2.08

214.24 5.55 1.98

(jiwa) 5,638 146 52

0.01 0.00 0.00

7.33 0.19 0.07

1.18 0.03 0.01

0.96 0.02 0.01

10.99 0.28 0.10

0.62 0.02 0.01

(kg/hari) 0.06 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00

Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas Masigit 2

1,513 515 143 308 616

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

1.97 0.67 0.19 0.40 0.80

0.32 0.11 0.03 0.06 0.13

0.26 0.09 0.02 0.05 0.10

2.95 1.00 0.28 0.60 1.20

0.17 0.06 0.02 0.03 0.07

0.02 0.01 0.00 0.00 0.01

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

2.72 0.93 0.26 0.55 1.11

0.29 0.10 0.03 0.06 0.12

1.85 0.63 0.17 0.38 0.75

83.22 28.33 7.87 16.94 33.88

60.52 20.60 5.72 12.32 24.64

57.49 19.57 5.43 11.70 23.41

Ragas Masigit 1 Karang Jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2

354 299 545 187 0 45

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Tengkurak 1

0

0.00

Muara

0

0.00

0.46 0.39 0.71 0.24 0.00 0.06 0.00 0.00

0.07 0.06 0.11 0.04 0.00 0.01 0.00 0.00

0.06 0.05 0.09 0.03 0.00 0.01 0.00 0.00

0.69 0.58 1.06 0.36 0.00 0.09 0.00 0.00

0.04 0.03 0.06 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

0.64 0.54 0.98 0.34 0.00 0.08 0.00 0.00

0.07 0.06 0.10 0.04 0.00 0.01 0.00 0.00

0.43 0.36 0.66 0.23 0.00 0.05 0.00 0.00

19.47 16.45 29.98 10.29 0.00 2.48 0.00 0.00

14.16 11.96 21.80 7.48 0.00 1.80 0.00 0.00

13.45 11.36 20.71 7.11 0.00 1.71 0.00 0.00

Jumlah (kg/hari)

0.01

13.47

2.18

1.76

20.20

1.14

0.10

0.02

18.65

1.96

12.64

569.86

414.44

393.72

Persentase (%)

0.00

0.93

0.15

0.12

1.39

0.08

0.01

0.00

1.29

0.14

0.87

39.30

28.58

27.15

Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1

71 Tabel 5.5 Beban pencemaran dari aktivitas pertanian (kg/hari) Lokasi

BOD

N

P (kg/hari)

TSS

Pestisida

Nagara Cijeruk 2

61.23 357.49

5.44 31.78

2.72 15.89

0.44 0.06

0.01 0.25

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas Masigit 2 Ragas Masigit 1 Karang Jetak

157.98 327.46 142.47 385.16 349.26 212.45 201.89 217.85

14.04 29.11 12.71 34.24 31.05 18.90 17.97 19.37

7.02 14.55 6.35 17.12 15.52 9.45 8.99 9.68

0.03 0.06 0.65 0.07 0.06 0.25 0.42 0.08

0.11 0.23 0.10 0.27 0.25 0.15 0.14 0.15

Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

97.07 189.21 274.08 56.98 0.00 0.00

8.63 16.82 24.36 5.06 0.00 0.00

4.31 8,41 12.18 2.53 0.00 0.00

0.02 0.03 0.05 0.01 0.00 0.00

0.07 0.13 0.19 0.04 0.00 0.00

3,030.59

269.47

134.74

2.22

2.12

88.12

7.84

3.92

0.06

0.06

Jumlah (kg/hari) Persentase (%)

(3). Beban Pencemaran dari Aktivitas Peternakan Beban pencemaran dari aktivitas peternakan sepanjang bantaran Sungai Ciujung diestimasi dengan mengalikan jumlah masing-masing ternak yang berada di wilayah bantaran dengan emisi masing-masing parameter untuk aktivitas peternakan setiap hari. Dari hasil perhitungan diperoleh beban pencemaran untuk parameter BOD, NO 3, NH4, Total N, dan Total P pada 16 segmen disajikan pada Tabel 5.6. Beban pencemaran rata-rata dari aktivitas peternakan untuk parameter BOD 27 kg/hari, COD 69 kg/hari, NO3 0.03 kg/hari, Total NH4 0.7 kg/hari, Total N 0.01 kg/hari dan Total P 0.2 kg/hari. Beban pencemaran dari aktivitas peternakan tertinggi terdapat di daerah Kragilan 2. Tingginya beban pencemaran pada lokasi tersebut karena jumlah ternaknya lebih banyak dibandingkan daerah lainnya. Secara keseluruhan jumlah beban pencemaran dari aktivitas peternakan pada semua lokasi untuk BOD 28.2% (384 kg/hari), COD 70.8% (965 kg/hari), NO3 0.03% (0.4 kg/hari), NH4 0.8% (10 kg/hari), N-Total 0.01% (0.2 kg/hari) dan PTotal 0.2% (2 kg/hari).

72 Tabel 5.6 Beban pencemaran dari aktivitas peternakan Lokasi

BOD

COD

NO3

NH4

N-Total

P-Total

(kg/hari)

Nagara (Hulu) Cijeruk 2

40.43 7.19

101.59 18.02

0.04 0.01

5.54 0.09

0.02 0.00

1.40 0.01

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas Masigit 2 Ragas Masigit 1 Karang Jetak

0.00 73.41 46.69 6.86 23.31 45.15 51.82 34.39

0.00 183.90 116.94 17.34 58.92 114.11 130.96 86.02

0.00 0.07 0.04 0.01 0.03 0.05 0.06 0.03

0.00 0.90 0.57 0.11 0.39 0.76 0.87 0.46

0.00 0.04 0.02 0.00 0.01 0.02 0.02 0.02

0.00 0.15 0.09 0.02 0.06 0.11 0.12 0.07

Pegandikan Laban Tirtayasa

46.54 7.10 0.00

116.43 18.09 0.00

0.05 0.01 0.00

0.60 0.12 0.00

0.02 0.00 0.00

0.09 0.01 0.00

Tengkurak 2 Tengkurak 1

1.11 0.00

2.83 0.00

0.00 0.00

0.01 0.00

0.00 0.00

0.00 0.00

Muara (Hilir) Jumlah (kg/hari)

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Persentase (%)

384.00

965.15

0.40

10.41

0.19

2.13

28.2

70.8

0.03

0.8

0.01

0.2

b. Beban Pencemaran dari Point Source Beban Pencemaran dari Point Source adalah beban pencemaran yang berasal dari aktivitas Industri. Menurut BLH (2011), ada 14 Industri yang berada di Kawasan Industri modern yang membuang limbah cairnya ke sungai Cikambuy yang merupakan anak sungai Ciujung, sedangkan yang langsung membuang limbah cair terolahnya ke sungai Ciujung ada 3 (tiga) industri, sehingga dalam penelitian ini, ada 4 sumber pencemaran dari aktivitas industri yakni pada lokasi Cijeruk 2, Kamaruton 1, Kragilan 1 dan Kragilan 2. Hasil analisis terhadap potensi beban pencemaran dari masing-masing lokasi disajikan dalam Tabel 5.7. Beban pencemaran BOD dari aktivitas industri pada lokasi Cijeruk 2, Kragilan 2, Kragilan 1 dan Kamaruton1 berturut-turut adalah 32.45 kg/hari, 531.81 kg/hari, 0.11 kg/hari dan 13,440 kg/hari. Beban pencemaran BOD tertinggi terdapat pada daerah Kamaruton 1. Beban pencemaran parameter senyawa AOX yang diduga berasal dari 2 (dua) industri kertas yang berada di Kragilan 2 dan Kamaruton 1 berturut-turut adalah 0.03 kg/hari dan 7.2 kg/hari.

73 Tabel 5.7 Beban pencemaran dari aktivitas industri BOD

COD

Lokasi Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas Masigit 2 Ragas Masigit 1 Karang Jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara Jumlah (kg/hari) Persentase (%) - : tidak ada industri

TSS (kg/hari) -

AOX

Cr

-

-

0.03 -

-

32.45

86.49

531.81 0.11 -

1,049.47 1.22 -

13,440.00 -

39,320.00 -

6,240.00 -

-

38.19 -

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

14,004.37

40,457.17

6,391.46

7.23

38.26

23.00

66.43

10.50

0.01

0.06

58.96 90.72 1.78 -

0.07

7.2

Secara umum, beban pencemaran dari aktivitas industri untuk parameter BOD, COD, TSS dan AOX paling tinggi terdapat pada lokasi Kamaruton 1. Tingginya pencemaran pada lokasi ini diakibatkan adanya buangan limbah cair dari 2 (dua) industri kertas yang cukup besar dengan debit total rata-rata 41,600 m3/hari dan beberapa industri lain yang membuang limbah cairnya baik langsung maupun tidak langsung ke Sungai Ciujung, sedangkan debit sungai kecil sehingga tingkat pengenceran sangat rendah. Adanya aktivitas tambang pasir yang dilakukan oleh masyarakat setempat juga ikut berperan dalam tingginya pencemaran karena menyebabkan profil dasar sungai yang tidak merata sehingga mengganggu aliran sungai ke arah hilir. Beban pencemaran BOD secara keseluruhan berasal dari aktivitas domestik 2.58% (462 kg/hari), peternakan 2.15% (384 kg/hari), pertanian 16.95% (3,031 kg/hari) dan industri 78.32% (14,004 kg/hari). Sementara beban pencemaran COD secara keseluruhan berasal dari aktivitas domestik 1.35% (566 kg/hari), peternakan 2.30% (965 kg/hari) dan industri 96.35% (40,457 kg/hari). Persentase beban pencemaran BOD dan COD dari berbagai sumber disajikan dalam Gambar 5.19.

74 BP BOD

BP COD

100

%

80 60 40 20 0 Domestik

Peternakan

Pertanian

Industri

Aktivitas

Gambar 5.19. Beban pencemaran BOD dari berbagai aktivitas Daya Tampung Beban Pencemaran (DTBP) Sungai Ciujung a. Kondisi Hidrolika dan Debit Air Sungai Ciujung Debit andalan merupakan debit yang diharapkan dengan probabilitas tertentu. Pengukuran debit di Sungai Ciujung telah dilakukan di beberapa tempat dan bersifat fluktuatif, pada musim kemarau alirannya relatif kecil dan pada musim hujan sering mendatangkan banjir bagi daerah sepanjang sungai. Untuk keperluan studi ini dilakukan penghitungan data debit andalan sungai dengan mengambil data dari stasiun PDA (Pos Duga Automatik) yang berada di D e s a Undar andir di Kabupaten Serang selama 15 tahun dengan probabilitas 70%, 80% dan 90%. Hasil perhitungan disajikan dalam Tabel 5.8 dan Gambar 5.20. Tabel 5.8 Debit andalan Sungai Ciujung tahun 1997-2011 Probabilitas

Bulan (m3/detik) Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

Jul

Ags

Sep

Okt

Nov

Des

70%

41.2

43.5

36.7

20.5

21.2

11.5

7.6

6.8

10

19.8

35.6

27.4

80%

29.4

29.9

26.4

12.2

12.2

4

2.4

1.9

2

11.2

18.9

8.5

90%

11.5

10.3

15

2.5

6.8

0.7

0.4

0.6

0.2

6.6

6.3

2.5

Debit andalan pada probabilitas 70% dan 80% terdapat pada Bulan Agustus berturut-turut 6.8 m3/detik dan 1.9 m3/detik, sedangkan untuk probablilitas 90% ada pada Bulan September, yaitu 0.2 m3/detik.

75 Prob 90%

Prob 80%

Prob 70%

45

Debit (m3/detik)

40 35 30 25 20 15 10 5 0

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

Jul

Ags

Sep

Okt

Nov

Des

Bulan

Gambar 5.20 Debit andalan Sungai Ciujung tahun 1997-2011 Aspek hidrolika sungai yang paling penting dalam model kualitas air adalah kecepatan air, kedalaman air dan waktu tempuh massa air dalam ruas sungai. Ketiga nilai tersebut secara langsung maupun tidak langsung digunakan pada model dalam perhitungan. Sungai Ciujung merupakan sungai yang berkelok dengan genangan, sehingga harga kekasaran dasar sungai (bilangan manning) berkisar antara 0.030 – 0.045 dan diasumsikan bagian hulu nilainya lebih kecil daripada bagian hilir.

76

76 Tabel 5.9 Data hidrolika Sungai Ciujung Segmen

Volume (L)

velocity multiplier

velocity exponent

depth multiplier (m)

depth exponent

segment type

bottom segment

Length (m)

Width (m)

minimum depth

Slope

Bottom Roughness

Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2

2.94 . 105 3.47 . 106 2.48 . 105 4.74 . 105

0.650 0.650 0.650 0.650

0.4300 0.4300 0.4300 0.4300

2.83 2.83 2.83 2.83

0.4500 0.4500 0.4500 0.4500

surface surface surface surface

none none none none

1,750 2,500 1,750 3,250

60.0 49.0 50.0 53.0

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0004 0.0004 0.0004 0.0003

0.0300 0.0300 0.0300 0.0300

Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1

2.55. 105 5.40 . 105 5.40 . 105 3.17 . 105 3.17 . 105

0.650 0.650 0.650 0.650 0.650

0.4300 0.4300 0.4300 0.4300 0.4300

none none none none none

1,750 2,500 2,500 2,000 2,000

53.0 83.0 83.0 71.2 72.0

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

3.07 . 105 2.42 .105 3.62 . 105 5.15 . 105 3.53 . 105 3.53 . 105

0.650 0.650 0.650 0.650 0.650 0.650

0.4300 0.4300 0.4300 0.4300 0.4300 0.4300

0.4500 0.4500 0.4500 0.4500 0.4500 0.4500

surface surface surface surface surface

Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1

2.83 2.60 2.60 2.83 2.83 2.83

0.4500 0.4500 0.4500 0.4500 0.4500

none none none none none none

1,750 1,500 1,750 2,250 1,750 1,750

73.0 78.7 62.0 57.2 70.5 71.0

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0350 0.0350 0.0350 0.0400 0.0400 0.0400

2.83 2.83 2.83 2.83 2.83

surface surface surface surface surface surface

0.0003 0.0002 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001

0.0400 0.0400 0.0400 0.0450 0.0530

Muara

2.09 . 105

0.650

0.4300

2.83

0.4500

surface

none

1,000

73.0

0.0000

0.0001

0.0550

77 b. Pembagian Segmen Sungai Ciujung Pemodelan bertujuan untuk memperoleh profil cemaran sungai dengan penyederhanaan kondisi sungai di lapangan ke dalam bentuk model (Priono 2004). Untuk penyederhanaan maka Sungai Ciujung dibagi menjadi 16 segmen seperti yang disajikan pada Gambar 5.21

3 Cijeruk 1

2 Cijeruk 2

1 Nagara

0

Sungai Cikambuy

6 Kamaruton 2

5 Kragilan 1

4 Kragilan 2

3

Intercipta Ciptapaeria

9 Ragas masigit 1

8 Ragas masigit 2

7 Kamaruton 1

6 IKPP

13 Trtayasa

12 Laban

11 Pegandikan

16 Muara

15 Tengkurak 1

10 Karangjetak

9

14 Tengkurak 2

13

Gambar 5.21 Skema Sungai Ciujung dalam bentuk segmen Dengan terbatasnya data yang berkaitan dengan hidrolika dan hidrologi Sungai Ciujung, pemodelan kualitas air dilakukan dalam keadaan steady. Dengan asumsi debit sungai konstan dan aliran limbah cair dalam keadaan konstan dalam aspek debit dan konsentrasi constituent. c. Kalibrasi Model Kualitas Air Sungai Ciujung dengan Metoda WASP Kalibrasi model adalah proses mencari nilai-nilai parameter kinetik untuk mencapai kecocokan yang terbaik (goodness of fit) antara hasil pemodelan dan hasil pengukuran kualitas air di badan sungai atau mempunyai kecenderungan yang sama dengan kondisi di lapangan (Yusuf 2004). Di dalam studi ini, proses kalibrasi sesuai dengan anggapan steady state menggunakan sistem satu saat dengan variasi tempat (spatial variation at one time). Kalibrasi dilakukan pada berbagai aspek, yaitu aspek hidrolika sungai dan aspek nilai konstanta biologi dan kimia model. Kalibrasi model yang dilakukan dalam penelitian ini adalah kalibrasi terhadap debit dan semua parameter kimia. Parameter BOD merupakan indikator yang umum digunakan untuk melihat adanya pencemaran di sungai khususnya pencemaran senyawa organik dan logam Cr mewakili untuk melihat adanya pencemaran logam berat. Berdasarkan hal

78 tersebut, maka hasil kalibrasi yang dibahas dalam kajian ini adalah hasil kalibrasi terhadap parameter BOD, senyawa AOX dan Logam Cr seperti yang disajikan pada Gambar 5.22 Model

Model

Pengukuran

Pengukuran

Q : 14.55 m3/dtk

20 BOD (mg/L)

Debit (m3/dtk)

25

15 R2 : 0.9991

10 5 0 0

10

20

30

80 70 60 50 40 30 20 10 0

40

R2 : 0.9565

0

5

Jarak (km) (a) Model

30

Model

Q : 14.55 m3/dtk

70

140 120 100 80 60 40 20 0

25

Pengukuran

Pengukuran

Q : 14.55 m3/dtk

R2 : 0.991

60

R2 : 0.9283

50 Cr (mg/L)

AOX (mg/L)

10 15 20 Jarak (km) (b)

40 30 20 10 0

0

5

Gambar 5.22

10 15 20 Jarak (km) (c)

25

30

0

10

20 Jarak (km) (d)

30

Grafik Kalibrasi (a) Debit, (b) BOD, (c) senyawa AOX dan (d) logam Cr

Kalibrasi terhadap debit dilakukan terlebih dahulu sebelum kalibrasi parameter lain. Proses kalibrasi ini secara umum dilakukan dengan mengestimasi parameter debit hasil perhitungan model dengan kondisi eksisting pada tempat tempat tertentu. Kalibrasi debit lebih ke arah water balance yang memperhitungkan penambahan dan/atau pengurangan dengan menambahkan debit incremental atau debit aliran yang masuk secara random dari samping-samping sungai baik air permukaan atau ground water seepage (BLK 2004). Hasil kalibrasi debit (Gambar 5.22a) memperlihatkan hasil yang cukup baik dengan tingkat kehandalan di atas 90% (R2= 0.9991; p < 0.01), artinya model terkalibrasi bermakna tinggi. Pada saat melakukan kalibrasi parameter BOD, hal yang harus diperhatikan adalah koefisien decay BOD, reaerasi, settling BOD dan kebutuhan oksigen dasar sungai, yang mana penghitungan parameter kinetik model dimulai dari hasil besaran laboratorium untuk masing-masing ruas sungainya. Kalibrasi yang dilakukan terhadap parameter BOD (Gambar 5.22b) menunjukkan hasil yang baik, mencapai tingkat kehandalan lebih dari 90% (R2= 0.9565; p < 0.01) yang artinya model untuk parameter ini terkalibrasi bermakna tinggi. Begitupun kalibrasi yang dilakukan pada parameter untuk senyawa AOX dan logam Cr

79 menunjukkan hasil yang baik, (R2= 0.9283; p < 0.01) untuk AOX dan (R2= 0.991; p < 0.01) Untuk Cr (Gambar 5.22c dan 5.22d). Hasil kalibrasi secara keseluruhan terhadap debit, parameter BOD, AOX dan Cr menunjukkan bahwa terdapat kesesuain trend yang cukup baik antara data hasil perhitungan model dan hasil pengukuran di lapangan dari hulu ke hilir, sehingga model dapat digunakan untuk melakukan pengembangan berbagai skenario simulasi selanjutnya. d. Simulasi Daya Tampung Beban Pencemaran BOD Salah satu aplikasi model kualitas air adalah untuk menghitung daya tampung beban pencemaran (DTBP). Model kualitas air Streeter – Phelps hanya dapat digunakan untuk meramal pengaruh sumber polusi yang berasal dari sumber polusi tunggal. Namun pada kenyataannya dilapangan terdapat banyak sumber polusi yang bersifat terpusat maupun tersebar di sungai, sehingga metode Streeter – Phelps sulit diaplikasikan. Diperlukan suatu model kualitas air yang komprehensif untuk dapat mendekati besarnya daya tampung beban pencemaran pada suatu sungai. Model kualitas air WASP dipilih untuk menghitung besarnya DTBP karena lebih fleksibel dan data yang tersedia pada aspek hidrologi dan hidrolika DAS Ciujung . (1) Simulasi Kualitas Air Sungai Berdasarkan Parameter BOD pada berbagai Debit Konsentrasi BOD eksisting disimulasikan pada berbagai debit andalan dan dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai kelas I sampai IV seperti yang ditetapkan PP nomor 82 tahun 2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran air (Gambar 5.23).

BOD (mg/L)

Agst, Q 1.9 m3/det Juni, Q 4 m3/det Apr & Mei, Q 12.2 m3/det Jan, Q 29.4 m3/det BML II

Sep, Q 2.0 m3/det Des, Q 8.5 m3/det Nov, Q 18.9 m3/det Feb, Q 29.9 m3/det BML III

Juli, Q 2.4 m3/det Okt, Q 11.2 m3/det Mar, Q 26.4 m3/det BML I BML IV

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

Lokasi

Gambar 5.23 Nilai BOD hasil simulasi pada berbagai debit andalan Hasil simulasi pada Gambar 5.23 memperlihatkan bahwa semakin besar debit sungai, maka nilai BOD semakin menurun. Nilai rata-rata BOD di Sungai Ciujung pada debit andalan minimum (1.9 m 3/detik) adalah 24.14

80 mg/L dan pada debit andalan maksimum (29.9 m 3/detik) adalah 8.23 mg/L. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan debit di sungai sangat berpengaruh terhadap penurunan nilai BOD, yang mana penurunan nilai BOD pada musim hujan mencapai 193.2% dari musim kemarau. (2) Simulasi DTBP BOD pada Debit Minimum Sungai Ciujung mengalami debit andalan minimum pada bulan Agustus sebesar 1.9 m3/detik. Debit andalan tersebut dihitung dari debit harian perbulan selama 15 tahun pada probabilitas 80%. Debit ini selanjutnya disebut sebagai debit minimum dan digunakan dalam simulasi untuk mendapatkan nilai BOD sepanjang Sungai Ciujung pada kondisi debit minimum (Gambar 5.24). Hasil simulasi pada debit minimum nampak bahwa nilai BOD yang memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II adalah sepanjang 4.25 km di bagian hulu (Cijeruk 1 dan Cijeruk 2). Nilai BOD dari hasil simulasi ini selanjutnya digunakan untuk menetapkan beban pencemaran dan daya tampung beban pencemaran, hasilnya tercantum dalam Tabel 5.10.

[BOD]

BML I

BML II

BML III

BML IV

90

Q : 1.9 m3/dtk 80 70

BOD (mg/L)

60 50 40 30 20 10 0

Lokasi

Gambar 5.24 Nilai BOD pada debit minimum, BML : baku mutu lingkungan BP BOD Sungai Ciujung pada debit minimumnya berkisar antara 220 kg/hari – 13,184 kg/hari, sedangkan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I, II, III dan IV berturut-turut adalah 328 kg/hari, 492 kg/hari, 949 kg/hari dan 1,970 kg/hari. Jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I dan II, lokasi Sungai Ciujung yang memiliki DTBP adalah sepanjang 4.25 km (Cijeruk 2 dan Cijeruk 1) dengan DTBP rata-rata di lokasi tersebut 80 kg/hari untuk sungai kelas I dan 244 kg/hari untuk sungai kelas II. Lokasi yang memenuhi kelas III terdapat di lokasi Nagara sampai Kamaruton 2 kecuali kragilan 1 sepanjang 11.75 km dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 2,376 kg/hari. Sementara jika dibandingkan dengan BP sungai kelas IV, lokasi yang memiliki DTBP sepanjang

81 13.75 km ( Nagara-Kamaruton 2) dengan DTBP rata-rata di lokasi tersebut 1,292 kg/hari. Jika dilihat berdasarkan DTBP rata-rata secara keseluruhan, Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP untuk parameter BOD baik sebagai sungai kelas I (-3,634 kg/hari), sungai kelas II (-3,470 kg/hari), sungai kelas III (-2,977 kg/hari) maupun sungai kelas IV (-1,992 kg/hari). Hal ini menunjukkan bahwa pada musim kemarau sungai mengalami debit kritis, sehingga sudah tidak mampu menerima beban pencemaran BOD baik dari point source maupun non point source. Hasil yang lebih jelas untuk melihat DTBP jika dibandingkan dengan semua kelas sungai pada debit minimum (1.9 m 3/detik) disajikan pada Tabel 5.10 dan Gambar 5.25. Tabel 5.10 Jarak (km)

Daya tampung beban pencemaran BOD pada debit minimum Lokasi

Beban Pencemaran (kg/hari)

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari) Kelas I

Kels II

Kelas III

Kelas IV

1.75

Nagara

607.84

-279.52

-115.36

377.12

1,362.08

4.25

Cijeruk 2

219.93

108.39

272.55

765.03

1,749.99

6.00

Cijeruk 1

276.43

51.89

216.05

708.53

1,693.49

9.25

Kragilan 2

545.57

-217.25

-53.09

439.39

1,424.35

11.25

Kragilan 1

1,520.29

-1,191.97

-1,027.81

-535.33

449.63

13.75

Kamaruton 2

899.43

-571.11

-406.95

85.53

1,070.49

16.25

Kamaruton 1

3,920.30

-3,591.98

-3,427.82

-2,935.34

-1,950.38

18.25

Ragas masigit 2

4,220.14

-3,891.82

-3,727.66

-3,235.18

-2,250.22

20.00

Ragas masigit 1

6,400.35

-6,072.03

-5,907.87

-5,415.39

-4,430.43

21.75

Karang jetak

5,065.19

-4,736.87

-4,572.71

-4,080.23

-3,095.27

23.25

Pegandikan

3,190.66

-2,862.34

-2,698.18

-2,205.70

-1,220.74

25.00

Laban

2,104.14

-1,775.82

-1,611.66

-1,119.18

-134.22

27.25

Tirtayasa

10,575.37

-10,247.05

-10,082.89

-9,590.41

-8,605.45

29.00

Tengkurak 2

13,184.15

-12,855.83

-12,691.67

-12,199.19

-11,214.23

30.75

Tengkurak 1

6,113.76

-5,785.44

-5,621.28

-5,128.80

-4,143.84

31.75

Muara

4,550.89

-4,222.57

-4,058.41

-3,565.93

-2,580.97

Beban Pencemaran yang diijinkan untuk sungai (kg/hari)

Kelas I

328.32

Kelas II

492.48

Kelas III

984.96

Kelas IV

1,969.92

82 BMBP Kls I

BMBP Kls II

Bp

BMBP Kls III

BMBP Kls IV

Q : 1.9 m3/dtk 14000 12000

BP BOD (kg/hari)

10000 8000 6000 4000

2000 0

Lokasi

Gambar 5.25 Beban pencemaran BOD Sungai Ciujung pada debit minimum, BMBP kls : baku mutu beban pencemaran kelas (3) Simulasi DTBP BOD pada Debit Maksimum Sungai Ciujung mengalami debit andalan maksimumnya pada bulan Februari sebesar 29.9 m3/detik. Debit maksimum tersebut dihitung dari debit harian perbulan selama 15 tahun pada probabilitas 80%. Debit ini digunakan untuk simulasi DTBP pada debit maksimum. Hasil simulasi pada debit maksimum (Gambar 5.26) nampak bahwa nilai BOD yang memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II sepanjang 12 km, memenuhi kriteria mutu air kelas III sepanjang 13.75 km dan yang memenuhi kriteria mutu air kelas IV sepanjang 25 km mulai dari hulu sampai Laban, sehingga yang tidak memenuhi kelas IV sepanjang 6.75 km dari Tirtayasa sampai Muara. Berdasarkan hasil simulasi ini, BP dan DTBP dihitung, dan hasilnya tercantum dalam Tabel 5.11. [BOD]

BML I

BML II

BML III

BML IV

20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

BOD (mg/L)

Q : 29.9 m3/dtk

Lokasi

Gambar 5.26 Nilai BOD pada debit maksimum,

83

BP

Bmbp I

Bmbp II

Bmbp III

Bmbp IV

60000 Q : 29.9 m3/dtk 50000

BP BOD (kg/hari)

40000 30000 20000 10000 0

Lokasi

Gambar 5.27 BP BOD Sungai Ciujung pada debit maksimum Tabel 5.11 DTBP BOD pada debit maksimum Jarak (km)

Lokasi

Beban Pencemaran (kg/hari)

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari) Kelas I

Kels II

Kelas III

Kelas IV

1.75

Nagara

9,943.35

-4,776.63

-2,193.27

5,556.81

21,056.97

4.25

Cijeruk 2

6,632.78

-1,466.06

1,117.30

8,867.38

24,367.54

6.00

Cijeruk 1

6,387.62

-1,220.90

1,362.46

9,112.54

24,612.70

9.25

Kragilan 2

6,386.07

-1,219.35

1,364.01

9,114.09

24,614.25

11.25

Kragilan 1

6,125.92

-959.20

1,624.16

9,374.24

24,874.40

13.75

Kamaruton 2

5,779.75

1,970.33

9,720.41

25,220.57

16.25

Kamaruton 1

19,380.37

-11,630.29

-3,880.21

11,619.95

18.25

Ragas masigit 2

19,753.66

-12,003.58

-4,253.50

11,246.66

20.00

Ragas masigit 1

20,381.16

-12,631.08

-4,881.00

10,619.16

21.75

Karang jetak

21,203.70

-13,453.62

-5,703.54

9,796.62

23.25

Pegandikan

22,037.87

-14,287.79

-6,537.71

8,962.45

25.00

Laban

24,626.91

-16,876.83

-9,126.75

6,373.41

27.25

Tirtayasa

33,584.71

-25,834.63

-18,084.55

-2,584.39

29.00

Tengkurak 2

42,271.00

-34,520.92

-26,770.84

-11,270.68

30.75

Tengkurak 1

46,580.05

-38,829.97

-31,079.89

-15,579.73

31.75

Muara

49,086.42

-613.03 14,213.65 14,586.94 15,214.44 16,036.98 16,871.15 19,460.19 28,417.99 37,104.28 41,413.33 43,919.70

-41,336.34

-33,586.26

-18,086.10

Kelas I Beban Pencemaran yang diijinkan untuk sungai (kg/hari)

5,166.72

Kelas II

7,750.08

Kelas III

15,500.16

Kelas IV

31,000.32

84 BP BOD Sungai Ciujung pada debit maksimumnya berkisar antara 6,386 kg/hari – 49,086 kg/hari, sedangkan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I, II, III dan IV berturut-turut adalah 5,167 kg/hari; 7,750 kg/hari; 15,500 kg/hari dan 31,000 kg/hari. Gambar 5.27, menunjukkan bahwa Sungai Ciujung sepanjang 12 km (Cijeruk 2 – Kamaruton 2) dapat memenuhi sungai kelas II dengan DTBP ratarata di lokasi tersebut 1,488 kg/hari, memenuhi sungai kelas III sepanjang 13.75 km (Nagara-Kamaruton 2) dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 8,624 kg/hari. Sementara jika dibandingkan dengan sungai kelas IV, maka yang dapat memenuhi adalah sepanjang 25 km (Nagar – Laban) dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 16,947 kg/hari. Sehingga lokasi yang tidak memiliki DTBP adalah Tirtayasa sampai Muara sepanjang 6.75 km. Peningkatan debit berdampak pada peningkatan kualitas Sungai Ciujung. Pada saat debit minimum (1.9 m 3/detik) dinaikan menjadi debit maksimum (29.9 m3/detik), lokasi sungai yang memenuhi sungai kelas II meningkat 182.35% dari 4.25 km menjadi 12 km, yang memenuhi sungai kelas III meningkat 17.02% dari 11.75 km menjadi 13.75 km dan yang memenuhi sungai kelas IV meningkat 81.82% dari 13.75 km menjadi 25 km. Jika dilihat berdasarkan DTBP rata-rata secara keseluruhan pada debit maksimum, Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP untuk parameter BOD sebagai sungai kelas I (-16,043 kg/hari), sungai kelas II (-13,510 kg/hari), dan sungai kelas III (-9,740 kg/hari). Namun sungai tersebut masih memiliki DTBP sebagai sungai kelas IV (9,740 kg/hari). e. Simulasi DTBP Senyawa AOX Konsentrasi senyawa AOX yang diperoleh dari hasil analisis sampel air Sungai Ciujung selanjutnya disimulasikan dengan program WASP7.3 pada debit andalan. Hasilnya dibandingkan dengan baku mutu senyawa AOX Negara Jerman yang mensyaratkan untuk sungai kelas 1 adalah 0 mg/L, sungai kelas II maksimum 0.025 mg/L, sungai kelas III maksimum 0.100 mg/L dan untuk sungai kelas IV maksimum 0.200 mg/L. (1) Simulasi Kualitas Air Sungai Berdasarkan Parameter Senyawa AOX pada Debit Andalan Alternatif lain untuk meningkatkan kualitas Sungai Ciujung berdasarkan parameter senyawa AOX, yaitu dengan melakukan simulasi dengan cara merubah debit sungai, sedangkan debit limbah dan konsentrasi senyawa AOX dari point source yang masuk ke Sungai Ciujung tetap. Debit yang diinputkan adalah debit andalan Sungai Ciujung harian pada probabilitas 80%.

85 Q 1.9 Q 11.2 BML I

Q2 Q 12.2 BML II

Q 2.4 Q 18.9 BML III

Q4 Q 26.4 BML IV

Q 8.5 Q 29.4 Q 29.9

0.3000

AOX (mg/L)

0.2500 0.2000 0.1500 0.1000 0.0500 0.0000

Lokasi

Gambar 5.28 Konsentrasi senyawa AOX hasil simulasi pada berbagai debit andalan Hasil simulasi pada Gambar 5.28 memperrlihatkan bahwa semakin besar debit sungai maka konsentrasi senyawa AOX semakin menurun. Konsentrasi ratarata senyawa AOX di Sungai Ciujung pada debit andalan minimum (1.9 m3/detik) adalah 0.0574 mg/L dan pada debit andalan maksimum (29.9 m 3/detik) adalah 0.0175 mg/L. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan debit di sungai sangat berpengaruh terhadap penurunan konsentrasi senyawa AOX, yang mana penurunan senyawa AOX pada musim hujan mencapai 69.6% dari musim kemarau. (2) Simulasi DTBP Senyawa AOX pada Debit Minimum (1.9 m3/detik) [AOX]

BML I

BML II

BML III

BML IV

0.3000

AOX (mg/L)

0.2500 0.2000 0.1500 0.1000 0.0500 0.0000

Lokasi

Gambar 5. 29 Konsentrasi senyawa AOX pada debit minimum

86 Hasil simulasi pada debit minimum, nampak bahwa konsentrasi senyawa AOX meningkat tajam di Kamaruton 1 pada km 16.25 sampai ke Muara (Gambar 5.29). Berdasarkan hasil simulasi tersebut, selanjutnya BP dihitung untuk menetapkan DTBP dan hasilnya disajikan dalam Tabel 5.12 BP senyawa AOX di Sungai Ciujung pada debit minimumnya berkisar antara 0.1 kg/hari – 40.7 kg/hari, sedangkan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I 0 kg/hari, sungai kelas II 4.1 kg/hari, sungai kelas III 16.4 kg/hari dan sungai kelas IV 32.8 kg/hari. Sehingga berdasarkan Tabel 5.12, dapat dilihat bahwa BP senyawa AOX di Sungai Ciujung tidak ada yang memenuhi untuk sungai kelas I, sedangkan yang memenuhi sungai kelas II, III dan IV berturut-turut adalah sepanjang 13.75 km, 27.25 km dan 30 km. Hasil yang lebih jelas untuk BP dan DTBP jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan pada debit 1.9 m3/detik disajikan pada Gambar 5.30. Gambar 5.30 menunjukkan bahwa BP senyawa AOX tidak ada yang memenuhi untuk sungai kelas I. Sementara yang memenuhi sungai kelas II adalah sepanjang 13.75 km (Nagara-Kamaruton 2) dengan DTBP rata-rata yang masih bisa diterima lokasi tersebut adalah 3.73 kg/hari, yang memenuhi air sungai kelas III sepanjang 28.25 km (Tirtayasa dan Muara) dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 10.29 kg/hari dan yang memenuhi kelas IV sepanjang 30 km (seluruh lokasi kecuali Tengkurak I) dengan DTBP rata-rata pada lokasi tersebut 25.49 kg/hari. Lokasi yang tidak memiliki DTBP adalah Tengkurak 1 sepanjang 1.75 km. Tabel 5.12 Jarak (km) 1.75 4.25 6.00

DTBP AOX pada debit minimum Lokasi

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari) Kelas I Kelas II Kelas III Kelas IV

0.30 0.11 0.11

-0.30 -0.11 -0.11

3.81 3.99 3.99

16.12 16.30 16.30

32.53 32.72 32.72

21.75 23.25

Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan

0.11 0.11 1.48 12.10 15.72 14.22 8.33 6.43

-0.11 -0.11 -1.48 -12.10 -15.72 -14.22 -8.33 -6.43

3.99 3.99 2.63 -8.00 -11.62 -10.11 -4.23 -2.33

16.30 16.30 14.94 4.31 0.69 2.20 8.08 9.98

32.72 32.72 31.36 20.73 17.11 18.61 24.50 26.40

25.00 27.25 29.00 30.75 31.75

Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

8.32 7.00 24.34 40.69 11.42

-8.32 -7.00 -24.34 -40.69 -11.42

-4.22 -2.90 -20.23 -36.58 -7.31

8.09 9.41 -7.92 -24.27 5.00

24.51 25.83 8.49 -7.86 21.41

9.25 11.25 13.75 16.25 18.25 20.00

Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1

Beban Pencemaran (kg/hari)

Beban Pencemaran yang diijinkan untuk (kg/hari)

Kelas I Kelas II

0.00 4.10

Kelas III Kelas IV

16.42 32.83

87

BP AOX

Bmbp I

Bmbp II

Bmbp III

Bmbp IV

BP AOX (kg/hari)

45.00 Q : 1.9 m3/dtk 40.00 35.00 30.00 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 0.00

Lokasi

Gambar 5.30. BP senyawa AOX pada debit minimum, bmbp : baku mutu beban pencemaran Jika dilihat berdasarkan DTBP rata-rata secara keseluruhan pada debit minimum, Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP untuk senyawa AOX sebagai sungai kelas I (-9.4 kg/hari) dan sungai kelas II (-5.3 kg/hari). Namun masih memiliki DTBP untuk sungai kelas III (7 kg/hari) dan sungai kelas IV (23.4 kg/hari). (3) Simulasi DTBP AOX pada Debit Maksimum (29.9 m3/detik) Konsentrasi senyawa AOX sepanjang sungai yang diperoleh dari hasil simulasi pada debit maksimum disajikan pada Gambar 5.31. BML I

BML II

BML III

BML IV

[AOX]

Q :0.25 29.9 m3/dtk

AOX (mg/L)

0.2 0.15 0.1 0.05

0

Lokasi

Gambar 5.31 Konsentrasi senyawa AOX pada debit maksimum

88 Hasil simulasi pada debit maksimum (29.9 m 3/detik) menunjukkan bahwa senyawa AOX tidak memenuhi kriteria mutu air kelas I di semua lokasi. Namun dapat memenuhi sungai kelas II sepanjang 25 km (Nagara-Laban) dan memenuhi sungai kelas III pada semua lokasi. Konsentrasi senyawa AOX hasil simulasi ini selanjutnya digunakan untuk menetapkan BP guna mengetahui DTBP AOX, dan hasilnya tercantum dalam Tabel 5.13. BP AOX Sungai Ciujung pada debit maksimumnya berkisar antara 3 kg/hari – 173 kg/hari dengan BP rata-rata 55 kg/hari, sedangkan BP yang diijinkan untuk sungai kelas I sampai IV berturut-turut adalah 0 kg/hari, 65 kg/hari, 258 kg/hari dan 517 kg/hari. Pada saat debit maksimum, Sungai Ciujung tidak memenuhi sungai kelas I sehingga tidak memiliki DTBP (-45 kg/hari). Namun Sungai Ciujung dapat memenuhi sungai kelas II sepanjang 25 km (Nagara-Laban) dengan DTBP rata-rata yang masih bisa diterima lokasi tersebut adalah 52 kg/hari, dan seluruh lokasi dapat memenuhi sungai kelas III dengan DTBP rata-rata 213 kg/hari. Hasil yang lebih jelas untuk perbedaan BP dan DTBP sepanjang sungai jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan disajikan pada Gambar 5.32. Tabel 5.13 DTBP AOX pada debit maksimum Jarak (km)

Segmen

Beban Pencemaran (kg/hari)

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari)

Kelas I

Kelas III

Kelas IV

57.09

250.84

509.18

-4.28

60.31

254.06

512.39

4.05

-4.05

60.54

254.29

512.63

3.60

-3.60

60.99

254.74

513.08

Kragilan 1

3.35

-3.35

61.23

254.98

513.32

Kamaruton 2

2.94

-2.94

61.65

255.40

513.73

Kamaruton 1

10.39

-10.39

54.20

247.95

506.29

Ragas masigit 2

11.33

-11.33

53.26

247.01

505.34

20.00

Ragas masigit 1

13.89

-13.89

50.70

244.45

502.78

21.75

Karang jetak

19.24

-19.24

45.34

239.09

497.43

23.25

Pegandikan

26.30

-26.30

38.29

232.04

490.38

25.00

Laban

47.71

-47.71

16.87

210.62

468.96

27.25

Tirtayasa

98.12

-98.12

-33.53

160.22

418.55

29.00

Tengkurak 2

134.89

-134.89

-70.30

123.45

381.78

30.75

Tengkurak 1

162.26

-162.26

-97.67

96.08

354.41

31.75

Muara

172.66 Kelas I Kelas II Kelas III Kelas IV

-172.66

-108.08

85.68

344.01

1.75

Nagara

7.49

-7.49

4.25

Cijeruk 2

4.28

6.00

Cijeruk 1

9.25

Kragilan 2

11.25 13.75 16.25 18.25

Beban Pencemaran yang diijinkan untuk (kg/hari)

Kelas II

0.00 65 258 517

Peningkatan debit berdampak pada peningkatan kualitas air Sungai Ciujung sehingga meningkatkan DTBP. Pada saat debit minimum (1.9 m 3/detik) dinaikan menjadi debit maksimum (29.9 m3/detik), lokasi sungai yang memenuhi sungai kelas II berdasarkan parameter AOX meningkat sebesar 81.82%, dari 13.75 km menjadi 25 km dengan peningkatan DTBP rata-rata sebesar 3.73 kg/hari menjadi 52 kg/hari. Peningkatan lokasi yang memenuhi sungai kelas III sebesar 12.39%

89 dari 28.25 km menjadi 31.75 km dengan peningkatan DTBP rata-rata 10 kg/hari menjadi 213 kg/hari. Sementara peningkatan DTBP rata-rata untuk memenuhi baku mutu sungai kelas IV adalah 446 kg/hari dari 26 kg/hari menjadi 472 kg/hari.

BP AOX

Bmbp I

Bmbp II

Bmbp III

Bmbp IV

Q : 29.9 m3/dtk 600.00

BP AOX (kg/hari)

500.00 400.00 300.00 200.00 100.00 0.00

Lokasi

Gambar 5.32. BP senyawa AOX pada debit maksimum f.

Simulasi DTBP Logam Cr

(1) Simulasi Kualitas Air Sungai Berdasarkan Parameter Logam Cr pada Berbagai Debit Konsentrasi logam Cr sepanjang sungai hasil simulasi disajikan pada Gambar 5.33. Q 1.9 Q 8.5 Q 26.4 BML II 1.5000

Q2 Q 11.2 Q 29.4 BML III

Q 2.4 Q 12.2 Q 29.9 BML IV

Q4 Q 18.9 BML I

Q 1.9 Q 8.5 Q 26.4 BML II

Q2 Q 11.2 Q 29.4 BML III

Q 2.4 Q 12.2 Q 29.9

Q4 Q 18.9 BML I

0.1000

[Cr] mg/L

[Cr] mg/L

0.0800 1.0000 0.5000 0.0000

Lokasi

0.0600 0.0400 0.0200 0.0000

Lokasi

Gambar 5.33 Konsentrasi Cr hasil simulasi Hasil simulasi pada Gambar 5.33 memperlihatkan bahwa semakin besar debit sungai maka konsentrasi logam Cr rata-rata pada setiap lokasi semakin meningkat. Konsentrasi rata-rata Cr di sungai Ciujung pada debit andalan minimum (1.9 m3/detik) adalah 0.0150 mg/L dan pada debit andalan

90 maksimum (29.9 m3/detik) adalah 0.0154 mg/L. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan debit di sungai berpengaruh terhadap peningkatan kandungan Cr, yang mana peningkatan Cr pada musim hujan mencapai 2.34% dari musim kemarau. (2) Simulasi DTBP Logam Cr pada Debit Minimum (1.9 m3/detik) Hasil simulasi pada debit minimum nampak bahwa konsentrasi Cr meningkat tajam di Kamaruton 1 (0.0841 mg/L) pada km 16.25 dan menurun kembali di Ragas masigit 2 sampai ke hilir (Gambar 5.34). Dari hasil simulasi ini, BP dihitung untuk menetapkan DTBP dan hasilnya disajikan dalam Tabel 5.14. [Cr]

BML I

BML II

BML III

[Cr] mg/L

Q : 1.9 m3/dtk 0.0900 0.0800 0.0700 0.0600 0.0500 0.0400 0.0300 0.0200 0.0100 0.0000

Lokasi

Gambar 5. 34 Konsentrasi logam Cr pada debit minimum BP logam Cr di Sungai Ciujung pada debit minimumnya berkisar antara 0.57 kg/hari – 13.80 kg/hari. BP yang diijinkan untuk kelas I, II dan III adalah 8 kg/hari, sedangkan untuk kelas IV 164 kg/hari. Sehingga berdasarkan Tabel 5.14, dapat dilihat bahwa BP Cr di sepanjang Sungai Ciujung (27.5 km) memenuhi kriteria mutu air kelas I-III kecuali lokasi Nagara dan Kamaruton dengan DTBP rata-rata di lokasi tersebut adalah 7 kg/hari. Jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan untuk sungai kelas IV, maka seluruh lokasi dapat memenuhi dengan DTBP rata-rata 162 kg/hari (Gambar 5.35). Secara keseluruhan, DTBP rata-rata di seluruh lokasi yang memenuhi sungai kelas I pada saat debit minimum adalah 6 kg/hari.

91 Tabel 5.14 Jarak (km) 1.75 4.25 6.00 9.25 11.25 13.75 16.25 18.25 20.00 21.75 23.25 25.00 27.25 29.00 30.75 31.75

DTBP Cr pada debit minimum Segmen

Beban Pencemaran (kg/hari)

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari) Kelas I Kelas II Kelas III Kelas IV

Nagara Cijeruk 2

8.33

-0.12

-0.12

-0.12

155.83

1.68

6.53

6.53

6.53

162.48

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1

0.57

7.64

7.64

7.64

163.59

0.86

7.35

7.35

7.35

163.30

1.14

7.07

7.07

7.07

163.02

2.03

6.18

6.18

6.18

162.13

13.80

-5.60

-5.60

-5.60

150.36

2.05

6.16

6.16

6.16

162.11

1.78

6.43

6.43

6.43

162.38

1.53

6.68

6.68

6.68

162.63

1.31

6.90

6.90

6.90

162.85

0.69

7.52

7.52

7.52

163.47

0.84

7.36

7.36

7.36

163.32

0.98

7.23

7.23

7.23

163.18

0.92

7.29

7.29

7.29

163.24

0.88

7.32

7.32

7.32

163.28

Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

Kelas I Beban Pencemaran yang diijinkan untuk (kg/hari)

Bmbp I

8.21

Kelas II Kelas III Kelas IV

Bmbp II

8.21 8.21 164.16

Bmbp III

Bmbp IV

BP Cr

BP Cr (kg/hari)

180.00 Q : 1.9 m3/dtk 160.00 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00

Lokasi

Gambar 5.35. BP Logam Cr pada debit minimum

92 (3) Simulasi DTBP Logam Cr pada Debit Maksimum (29.9 m3/detik) Konsentrasi logam Cr sepanjang sungai yang diperoleh dari hasil simulasi pada debit maksimum disajikan pada Gambar 5.36. [Cr] mg/L

BML I

BML II

BML III

Q : 29.9 m3/dtk

0.0600 [Cr] mg/L

0.0500 0.0400 0.0300 0.0200 0.0100 0.0000

Lokasi

Gambar 5.36 Konsentrasi Logam Cr pada debit maksimum Tabel 5.17 Jarak (km)

DTBP Logam Cr pada debit maksimum Segmen

1.75

Nagara

4.25 6.00 9.25 11.25

Beban Pencemaran (kg/hari)

Daya Tampung Beban Pencemaran (kg/hari)

Kelas I

Kelas II

Kelas III

Kelas IV

0.00

129.17

129.17

129.17

2583.36

Cijeruk 2

18.62

110.55

110.55

110.55

2564.74

Cijeruk 1

20.05

109.12

109.12

109.12

2563.31

Kragilan 2

23.07

106.10

106.10

106.10

2560.29

Kragilan 1

24.74

104.43

104.43

104.43

2558.62

13.75

Kamaruton 2

26.97

102.19

102.19

102.19

2556.39

16.25

Kamaruton 1

63.94

65.22

65.22

65.22

2519.42

18.25

Ragas masigit 2

62.25

66.92

66.92

66.92

2521.11

20.00

Ragas masigit 1

59.91

69.26

69.26

69.26

2523.45

21.75

Karang jetak

57.68

71.49

71.49

71.49

2525.68

23.25

Pegandikan

56.27

72.89

72.89

72.89

2527.09

25.00

Laban

54.82

74.35

74.35

74.35

2528.54

27.25

Tirtayasa

50.11

79.06

79.06

79.06

2533.25

29.00

Tengkurak 2

44.79

84.37

84.37

84.37

2538.57

30.75

Tengkurak 1

37.84

91.32

91.32

91.32

2545.52

31.75

Muara

33.42 Kelas I Kelas II Kelas III Kelas IV

95.75

95.75

95.75 129.17 129.17 129.17 2,583.36

2549.94

Beban Pencemaran yang diijinkan untuk (kg/hari)

93 Hasil simulasi pada debit maksimum (29.9 m 3/detik) menunjukkan bahwa Logam Cr di semua lokasi dapat memenuhi kriteria mutu air sungai kelas I dengan konsentrasi rata-rata 0.0154 mg/L. Konsentrasi Cr hasil simulasi ini selanjutnya digunakan untuk menetapkan BP guna mengetahui DTBP Cr, (Tabel 5.17). BP Cr Sungai Ciujung pada debit maksimumnya berkisar antara 0 kg/hari – 64 kg/hari dengan BP rata-rata 40 kg/hari, sedangkan BP yang diijinkan untuk kelas I sampai III adalah 129 kg/hari dan untuk kelas IV adalah 2,583 kg/hari. Pada saat debit maksimum, seluruh lokasi memenuhi kelas I dengan DTBP rata-rata 90 kg/hari. Jika dibandingkan dengan beban pencemaran yang dijinan untuk sungai kelas IV, maka DTBP rata-rata yang dimiliki adalah 2,544 kg/hari. Hasil yang lebih jelas untuk perbedaan BP dan DTBP sepanjang sungai jika dibandingkan dengan BP yang diijinkan disajikan pada Gambar 5.37. Bmbp I

Bmbp II

Bmbp III

BP Cr

m3/dtk

Q : 29.9 0,140 0,120

BP Cr (kg/hari)

0,100 0,080 0,060 0,040

0,020 0,000

Lokasi

Gambar 5.37 BP senyawa Cr pada debit maksimum Peningkatan debit berdampak pada peningkatan kualitas air Sungai Ciujung sehingga meningkatkan DTBP. Pada saat debit minimum (1.9 m3/detik) dinaikan menjadi debit maksimum (29.9 m3/detik), lokasi sungai yang memenuhi sungai kelas I meningkat sebesar 15.45%, dari 27.5 km menjadi 31.75 km dengan peningkatan DTBP rata-rata sebesar 6 kg/hari menjadi 90 kg/hari.

Persepsi dan Partisipasi Masyarakat dalam Pengendalian Pencemaran (1) Karakteristik Responden di Sekitar Sungai Ciujung Sebagian besar masyarakat di sepanjang Sungai Ciujung masih memanfaatkan air sungai sebagai sumber air bersih dalam kehidupan sehariharinya seperti mandi, mencuci pakaian maupun peralatan dapur bahkan membersihkan kendaraan dan memandikan ternaknya. Tingkat pendidikan masyarakatnya sebagian besar adalah pendidikan SLTP dan pendidikan dasar sebesar 38% dan 34%, sedangkan yang berpendidikan SLTA hanya 19% dan

94 yang tidak sekolah 8%. Sementara masyarakat yang berpendidikan tinggi hanya 1%.

Gambar 5.38 Karakteristik responden berdasarkan (a) jenis kelamin, (b) pendidikan, (c) pekerjaan, (d) pendapatan, (e) jarak rumah dari Sungai Ciujung dan (f) lama penggunaan air Sungai Ciujung Pada Gambar 5.38 nampak bahwa pekerjaan responden sebagian besar adalah pedagang/wiraswasta (42%) dan petani/nelayan (41%). Pendapatan ratarata responden per bulan di atas Rp 1,000,000 (55%) dan Rp 500,000 – Rp 1,000,000 (3.0%) sedangkan sisanya berpenghasilan kurang dari Rp 500,000. Jarak rumah responden terhadap Sungai Ciujung sebagian besar sekitar 100 meter dari Sungai Ciujung (58%) dan sekitar 50 meter dari Sungai Ciujung (24%). Responden yang menggunakan air Sungai Ciujung untuk kebutuhan seharihari sebagian besar sudah lebih dari 20 tahun (49%) dan 10 – 20 tahun (42%).

95 Sedangkan responden lainnya menggunakan air Sungai Ciujung 5-10 tahun (9%) dan kurang dari 5 tahun (1%). (2) Perilaku Masyarakat dalam Pengendalian Air Sungai Ciujung Perubahan perilaku masyarakat dalam pengendalian pencemaran sungai dapat dilakukan dengan memberikan informasi mengenai cara pengendalian pencemaran sungai yang melibatkan peran serta masyarakat. Pengetahuan itu akan menimbulkan kesadaran mereka dan akhirnya akan menyebabkan orang berperilaku sesuai dengan pengetahuan yang dimilikinya itu. Persepsi pada hakekatnya merupakan pandangan individu terhadap suatu objek atau stimulus. Persepsi yang benar terhadap lingkungannya sangat diperlukan karena persepsi merupakan dasar pembentukkan sikap dan perilaku yang akan menentukan tindakan individu selanjutnya. Menurut Sasanti (2003), Persepsi merupakan suatu proses pengenalan atau identifikasi sesuatu dengan menggunakan panca indera. Kesan yang diterima individu sangat bergantung pada seluruh pengalaman yang telah diperoleh melalui proses berpikir dan belajar, serta dipengaruhi oleh faktor yang berasal dari dalam diri individu. Menurut Hartley (2006), persepsi individu terhadap suatu objek sangat dipengaruhi oleh informasi, ketidakpastian atau ketidaklengkapan informasi dapat menyebabkan persepsi yang tidak benar. Lebih lanjut Hartley (2006) menyatakan bahwa informasi berkaitan dengan ilmu pengetahun dan teknologi, pengetahuan lokal, karakteristik daerah, tata nilai, kontek lokal dan informasi lain terkait faktor politik, sosial, ekonomi, dan lingkungan. Interpretasi individu terhadap kualitas, pemanfaatan dan kelayakan sungai untuk peruntukan dapat mempengaruhi persepsi dan sikapnya terhadap upaya pencegahan dan penanggulangan pencemaran air sungai. Berdasarkan hasil kuesioner dapat dilihat bahwa responden yang mengetahui pengertian air bersih sebesar 99.5% di mana pada umumnya mereka hanya menjawab tidak berwarna. Hal ini menunjukkan bahwa responden menganggap air yang tidak berwarna sudah termasuk air bersih. Hal ini tidak sesuai dengan Peraturan Menteri Kesehatan RI No 416/Menkes/PER/IX/1990 yang menyatakan air bersih adalah air yang jernih, tidak berwarna, tidak berbau, tidak berasa, dan tidak mengandung mineral/kuman-kuman yang membahayakan tubuh. Menurut Kusnoputranto (2000), air bersih merupakan air yang tidak menyebabkan penyakit bagi manusia. Oleh karena itu, air tersebut harus memenuhi persyaratan-persyaratan kesehatan, sekurang-kurangnya mendekati persyaratan air yang telah ditentukan. Dengan demikian air yang tidak berwarna belum tentu memenuhi persyaratan kesehatan. Masyarakat seluruhnya telah mengetahui (100%) mengenai pemanfaatan air sungai. Pengetahuan mengenai pencemaran dan sumber pencemaran Sungai Ciujung adalah 94.5% dan 99.5%. Responden yang menjawab tahu, sebagian besar menjawab bahwa sumber pencemaran adalah dari limbah pabrik kertas. Hal ini menunjukkan bahwa responden secara umum tidak mengetahui bahwa limbah yang bersifat non point source juga dapat menyebabkan pencemaran air bersih. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa 77.5% responden mengetahui waktu terjadinya pencemaran di Sungai Ciujung sehingga mereka sudah merasakan dan mengetahui dampak dari pencemarannya yang sudah berlangsung cukup lama (96%). Namun sebagian besar responden belum mengetahui cara

96 pengendalian pencemaran yang terjadi di Sungai Ciujung, responden yang mengetahui cara pengendalian sungai hanya 38%. Menurut Notoatmodjo (2003), perilaku seseorang akan lebih baik dan dapat bertahan lama apabila didasari oleh pengetahuan yang baik. Oleh karena itu, pengetahuan masyarakat mengenai cara pengendalian pencemaran air sungai khususnya Sungai Ciujung perlu ditingkatkan sehingga masyarakat memungkinkan untuk ikut berpartisipasi dan berperan serta dalam pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung. Dengan demikian pencemaran di Sungai Ciujung dapat diminimalisir. (3) Persepsi Masyarakat tentang Pengendalian Pencemaran Hasil pengumpulan data melalui kuesioner menunjukkan bahwa masyarakat sekitar bantaran Sungai Ciujung pada umumnya memiliki persepsi yang tinggi terhadap pemanfaatan Sungai Ciujung dan kelayakan air Sungai Ciujung, namun persepsi masyarakat terhadap masalah kualitas air Sungai Ciujung umumnya masih tergolong sedang dan perlu ditingkatkan. Hasil analisis persepsi ditunjukkan pada Gambar 5.39. Tahu

Tidak tahu

120.00 100.00 80.00

%

60.00 40.00 20.00 0.00

Pengetahuan

Gambar 5.39 Persepsi masyarakat terhadap pencemaran air Sungai Ciujung. Gambar di atas menunjukkan bahwa persepsi masyarakat sekitar Sungai Ciujung terhadap pencemaran sudah baik dan tinggi. Tingginya persepsi responden terhadap pencemaran sungai diharapkan dapat menjadi dasar yang mempengaruhi sikap dan perilaku masyarakat untuk tidak mencemari sungai dan ikut berpartisipasi melakukan upaya-upaya perbaikan kualitas air Sungai Ciujung dalam rangka pengendalian pencemaran, sehingga di masa yang akan datang kualitas air Sungai Ciujung akan memenuhi standar kualitas air untuk bahan baku air minum. Persepsi masyarakat yang benar terhadap upaya pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung merupakan faktor penting karena akan menentukan peran dan partisipasi masyarakat selanjutnya. Hasil analisis data kuesioner menunjukkan bahwa secara umum, masyarakat sekitar bantaran Sungai Ciujung memiliki persepsi yang tinggi terhadap pencegahan dan penanggulangan pencemaran air Sungai Ciujung , namun hal tersebut tidak sejalan dengan kondisi

97 Sungai Ciujung yang masih tetap tercemar. Hal ini diduga akibat kurangnya kesadaran industri dalam pengelolaan limbahnya dengan baik dan benar serta kurangnya peran serta masyarakat dalam pengendalian pencemaran sungai. Hasil penelitian JICA dan KLH tahun 2007 (KLH 2008) menunjukkan bahwa 15% orang yang tinggal dalam jarak 100 m dengan tempat penampungan sampah melakukan pembuangan sampah ke sungai, sementara sebanyak 70% orang yang tinggal dengan jarak antara 100 m hingga 200 m dengan TPS melakukan pembuangan sampah ke sungai. Menurut Harihanto (2001), ada tiga faktor yang menyebabkan perilaku individu tidak sesuai dengan sikap dan tindakannya, yaitu: motivasi, pandangan mengenai perilaku panutan, dan pandangan mengenai konsekuensi dari perilaku tertentu terhadap air sungai. (4) Sikap Berdasarkan hasil penelitian pada Gambar 5.40 dapat dilihat bahwa 92% responden menyatakan setuju air sungai Ciujung digunakan sebagai sumber air bersih. Namun air Sungai Ciujung telah mengalami pencemaran, sehingga perlu diolah terlebih dahulu sebelum dipergunakan untuk keperluan rumah tangga. Pengolahan (purifikasi) air ini dapat dibagi dalam dua golongan yaitu, purifikasi alami dan purifikasi buatan. setuju

Tidak setuju

120 100

%

80 60 40 20 0

Sikap

Gambar 5.40 Sikap masyarakat terhadap pencemaran Sungai Ciujung Dalam purifikasi buatan ini air mengalami tiga proses secara bertahap, yaitu proses koagulasi, filtrasi dan desinfeksi. Setelah mengalami ketiga proses tadi barulah air sungai dapat dipergunakan untuk kepentingan rumah tangga. Masyarakat sebanyak 97% tidak setuju sampah dibuang ke sungai namun 94.5% setuju jika air Sungai Ciujung dimanfaatkan untuk mandi dan 93% setuju digunakan untu mencuci piring dan pakaian. Sebaliknya, masyarakat tidak setuju jika air sungai Ciujung digunakan untuk BAB sebesar 83.5%, untuk memandikan ternak 78.5% dan untuk memandikan kendaraan 92%. Hal ini menunjukkan sikap responden masih buruk sehingga menganggap mandi dan mencuci di sungai adalah hal yang wajar sedangkan untuk mencuci kendaraan dan memandikan ternak tidak wajar. Seharusnya untuk keperluan hidup manusia sehari-hari

98 termasuk mandi, air harus memenuhi syarat-syarat yang ditentukan berdasarkan kepentingan kesehatan manusia. Dengan demikian ini menunjukkan sikap responden dalam hal pemeliharaan kebersihan sungai masih kurang. Hal ini tidak sesuai dengan sikap responden di mana seluruh responden menyatakan setuju bila kebersihan sungai harus dijaga dan sumber air bersih harus terhindar dari bahan pencemar. Sikap masyarakat dalam hal menjaga kebersihan sungai dan sungai terhindar dari pencemar cukup tinggi, di mana yang menyatakan setuju masingmasing 98.5% dan 100%. Namun responden yang setuju bahwa masyarakat ikut berpartisipasi dalam menjaga kebersihan hanya 70.5%. Hal ini memperlihatkan bahwa masyarakat yang setuju bahwa sungai Ciujung terhindar dari pencemar namun tidak setuju untuk terlibat berpartisipasi dalam hal menjaga kebersihan sebanyak 29.5%. Kurangnya keinginan masyarakat berpartisipasi dalam menjaga kebersihan sungai sebagai salah satu cara pengendalian pencemaran Sungai Ciujung menunjukkan sikap yang kurang baik. Sikap yang kurang baik akan mempengaruhi tindakan yang kurang baik pula. Menurut Ajzen dalam Azwar (2005), sikap terbentuk dari adanya informasi secara formal maupun informal yang diperoleh oleh setiap individu. Berarti sikap sejalan dengan pengetahuan, apabila pengetahuan seseorang baik maka sikap juga baik. Menurut Notoatmodjo (2003), bahwa sikap terdiri atas beberapa tingkatan yaitu menerima, merespon, menghargai dan bertanggung jawab. Berdasarkan hasil penelitian dapat dijelaskan bahwa sikap masyarakat yang kategori sedang dapat dikatakan masih pada tingkatan menghargai namun belum dapat bertanggung jawab sehingga memungkinkan masyarakat melakukan tindakan yang kurang baik. Sikap masyarakat yang baik belum tentu menghasilkan tindakan yang baik. Dalam penerapannya sikap terkadang tidak sejalan dengan tindakan, sehingga untuk mewujudkan sikap menjadi suatu tindakan nyata perlu ada faktor pendukung, di antaranya fasilitas ataupun dukungan dari pihak lain. (5) Tindakan Partisipasi (participation) adalah suatu tindakan mengambil bagian atau memberi sumbangan pada aktivitas atau peristiwa. Tindakan itu dapat dilakukan oleh perorangan atau oleh sejumlah orang yang terorganisasi ataupun tidak. Partisipasi masyarakat dalam pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung adalah keterlibatan masyarakat baik secara langsung maupun tidak langsung terhadap aktivitas pengendalian pencemaran. Menurut Benjathikul (1986), partisipasi masyarakat dipengaruhi oleh faktor sosial, ekonomi, politik, budaya, dan faktor sosio-psikologi. Hasil analisis data kuesioner partisipasi masyarakat dalam pengendalian pencemaran ditunjukkan pada Gambar 5.41. Berdasarkan hasil penelitian pada Gambar 5.41 dapat dilihat bahwa sebagian besar responden menggunakan air sungai sebagai air bersih (93%) dan untuk MCK (89.5%) . Hal ini menunjukkan tindakan responden masih kurang baik dalam hal perilaku hidup bersih dan sehat di mana masih menggunakan air sungai untuk kebersihan dirinya. Masyarakat terpaksa menggunakan air sungai untuk keperluan rumah tangga dan kebersihan dirinya karena tidak memiliki sumber air bersih selain air Sungai Ciujung. Dari hasil wawancara dengan

99 masyarakat sekitar Sungai Ciujung yang 90.5% di antaranya telah menggunakan sungai Ciujung lebih dari 10 tahun, seluruhnya menyatakan bahwa sebelum ada industri kertas, kondisi sungai bersih dan masih layak untuk memenuhi kebutuhan air bersihnya. Namun sejak ada dua industri kertas yang cukup besar dengan debit buangan 41,600 m3/hari ke Sungai Ciujung secara terus menerus dan telah berlangsung cukup lama membuat kualitas sungai menurun dan tercemar. Bantuan berupa air bersih yang diberikan pihak perusahaan tidak pernah mencukupi kebutuhan masyarakat sekitar, sehingga masyarakat tidak memiliki pilihan lain selain tetap memanfaatkan air sungai Ciujung meskipun sudah dalam kondisi tercemar. Ya

Tidak

120 100

%

80 60 40 20 0

Tindakan

Gambar 5.41 Tindakan masyarakat terhadap pengendalian pencemaran Sungai Ciujung Responden menyatakan tidak melakukan buang sampah ke sungai (99%) dan tidak memandikan ternak (80%) atau mencuci kendaraanya di Sungai Ciujung (92%). Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat memiliki kesadaran untuk memelihara kebersihan sungai. Masyarakat sekitar Sungai Ciujung 80% tidak memanfaatkan air Sungai Ciujung untuk perikanan, namun 54% masyarakat memanfaatkannya untuk pertanian dan peternakan. Hasil wawancara dengan masyarakat, sejak terjadi pencemaran di Sungai Ciujung, tidak ada perusahaan tambak yang beroperasi. Saat ini hanya beberapa rumah tangga petambak yang berasal dari masyarakat biasa saja yang masih bertahan menjalankan usahanya meskipun dengan hasil panen yang rendah baik secara kualitas maupun kuantitas. Masyarakat yang memanfaatkan air sungai untuk industri hanya 15% sedangkan yang ikut berpartisipasi dalam menjaga kebersihan sungai sebanyak 94.5%. Bentuk partisipasi yang umumnya mereka lakukan adalah dengan tidak membuang sampah ke sungai. Masyarakat yang memanfaatkan air sungai sebagai pendapatan sehari-hari sebanyak 37%. Menurut Notoatmodjo (2003), suatu sikap belum otomatis terwujud dalam suatu tindakan (overt behavioral). Untuk terwujudnya sikap agar menjadi suatu perbuatan nyata diperlukan faktor pendukung atau suatu kondisi yang

100 memungkinkan yaitu berupa fasilitas. Di samping itu ada faktor dukungan (support) dari pihak lain di dalam praktek atau tindakan. Dalam hal ini pengetahuan dan sikap responden tentang penggunaan air sungai Ciujung masih kurang. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa persepsi yang benar tentang pencegahan dan penanggulangan pencemaran air tidak selalu diikuti tindakan nyata dalam pengendalian Faktor pendukung seperti penghasilan keluarga, pendidikan responden merupakan faktor pendukung yang memungkinkan responden masih menggunakan air sungai Ciujung dalam keperluan sehari-hari. Hal tersebut sesuai hasil penelitian Pimon (2004) yang menyatakan bahwa selain adanya persepsi yang benar, partisipasi masyarakat juga dipengaruhi oleh faktor gender, pengetahuan, tingkat pendapatan, status sosial dan pesan persepsi (message perception), namun tidak berkaitan dengan usia, pekerjaan, dan lama tinggal dalam komunitas. Hal tersebut juga sesuai dengan hasil penelitian Mulyanto (2003), yang menyimpulkan bahwa tingkat partisipasi masyarakat terhadap pengendalian pencemaran berbeda-beda sesuai situasi setempat (sosial, ekonomi, kultural). Aspek ekonomi mempunyai pengaruh kecil terhadap partisipasi masyarakat, namun kondisi sosial dan budaya masyarakat berpengaruh signifikan terhadap partisipasi masyarakat dalam pengendalian pencemaran, terutama menyangkut penanggulangan limbah domestik. (6) Dampak Air Sungai Ciujung Terhadap Kesehatan Masyarakat Tabel 5.18 Distribusi responden berdasarkan keluhan kesehatan kulit setelah menggunakan air sungai Ciujung No

Keluhan Kesehatan Kulit

Frekuensi

Persentase (%)

1

Responden yg mengalami keluhan kesehatan kulit a. ada b. Tidak ada Jumlah Responden yang memiliki anggota keluarga yang mengalami keluhan kesehatan kulit

179 21 200

89.50 10.50 100.00

a. Ada b. Tidak ada

178 22

89.00 11.00

Jumlah Jumlah anggota keluarga responden yang mengalami keluhan kesehatan kulit

200

100.00

a. ≤ 4 orang

35

19.66

b. ≥ 4 orang

143

80.34

178

100.00

2

3

Jumlah

Berdasarkan hasil penelitian pada masyarakat sepanjang Sungai Ciujung diperoleh bahwa dari 200 responden yang menggunakan air sungai terdapat 179 responden yang mengalami keluhan kesehatan kulit (89.5%) dan yang tidak ada keluhan sebanyak 21 orang (10.5%). Responden yang memiliki anggota keluarga yang mengalami keluhan sakit kulit sebanyak 178 orang (89%) dan yang tidak sebanyak 22 orang (11%). Responden yang memiliki jumlah anggota keluarga ≤

101 4 orang yang mengalami keluhan kesehatan kulit, yaitu sebanyak 35 orang (19.66%) dan > 4 orang sebanyak 143 orang (80.34%). Keluhan kesehatan kulit yang dirasakan oleh responden dan anggota keluarga umumnya adalah gatal-gatal (90%), bintik-bintik merah (89.5%), nyeri (80.5%), panas/hangat (77.5%) dan kulit bersisik (90.5%), sedangkan yang mengalami diare sebanyak 84%.

Strategi Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung Strategi pengendalian pencemaran air merupakan upaya yang dilakukan dalam rangka pencegahan dan penanggulangan terjadinya pencemaran air serta pemulihan kualitas air sesuai kondisi alaminya sehingga kualitas air sungai terjaga sesuai dengan peruntukkannya. Strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dirumuskan berdasarkan hasil Analitycal Hierarchy Process (AHP). Alternatif kegiatan, tujuan pengendalian, aktor (stakeholders) yang berperan, dan kriteria dalam rangka menentukan strategi pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung dilakukan dengan cara melakukan wawancara mendalam dengan pakar (expert judgement) dan pengisian kuesioner untuk menjaring berbagai informasi tentang alternatif, tujuan, stakeholders dan kriteria terkait strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Analisis AHP dalam strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung ditetapkan menjadi 5 (lima) level. Level pertama adalah goal atau fokus kegiatan, yaitu pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Level kedua adalah kriteria, level ketiga adalah aktor atau pelaku yang berperan dalam pengendalian pencemaran, level keempat adalah tujuan pengendalian pencemaran dan level kelima adalah alternatif strategi pengendalian pencemaran. Skala prioritas disusun berdasarkan pada bobot (eigen value) yang dihasilkan pada matriks perbandingan, di mana bobot yang lebih tinggi diletakkan sebagai faktor utama, sedangkan semakin kecil bobot akan semakin rendah dalam prioritas penentuan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Wawancara dilakukan terhadap beberapa narasumber yang berasal dari Perguruan Tinggi, Badan Lingkungan Hidup (BLH) Kabupaten Serang, Dinas Pemukiman dan Sumber Daya Air Propinsi Banten, LSM Lingkungan dan Masyarakat Forum Komunikasi DAS Ciujung serta industri. Berdasarkan hasil wawancara, alternatif strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung yang berhasil diidentifkasi adalah: (1) Penerapan pajak limbah industri (A-1) (2) Pemantauan kualitas air limbah dan air sungai (A-2) (3) pengetatan perijinan dan kuota pembuangan limbah (A-3) (4) penetapan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran (DTBP) (A-4) (5) Relokasi industri (A-5) Kriteria yang digunakan untuk menentukan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah: (1) Efektivitas (K-1), (2) Efisiensi (K-2), Keberlanjutan (K-3), Kemudahan manajemen (K-4), Partisipasi masyarakat (K-5) dan Keadilan (K-6). Sedangkan penentuan stakeholder yang berperan dalam pengendalian pencemaran adalah: Pemerintah (S-1), Industri (S-2), Masyarakat

102 (S-3), LSM (S-4) dan Perguruan Tinggi (S-5). Adapun tujuan dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung antara lain: Mereduksi beban pencemaran (T-1), Meningkatkan kesejahteraan masyarakat (T-2), dan Menjaga kualitas air sungai (T-3). Seluruh hirarki yang terkait dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung tersebut dapat dilihat dalam gambar berikut. Level 1 Fokus

Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung

Level 2 Kriteria

Efektivitas

Level 3 Aktor

Pemerintah

Level 4 Tujuan

Level 5 Alternatif

Efisiensi

Keberlanjutan

Industri

Mereduksi Beban Pencemaran

Penerapan pajak limbah industri

Gambar 5.42

Pemantauan Kualitas Air

Kemudahan Manajemen

Masyarakat

Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat

Pengetatan Perijinan dan Kuota Limbah

Partisipasi Masyarakat

LSM

Keadilan

Perguruan Tinggi

Menjaga Kualitas Air Sungai

Penetapan Kelas Sungai dan DTBP

Relokasi Industri

Struktur proses hirarki analitik (AHP) dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung

Proses hirarki analitik ini digunakan dalam mengevaluasi semua hal yang terkait dengan proses penentuan prioritas alternatif strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Proses ini juga digunakan untuk melihat dinamika berbagai hal yang terkait dengan pencapaian fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Penentuan dinamika ini dilakukan menggunakan preferensi berbagai pakar yang memahami dinamika pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Preferensi dari masing-masing pakar diuji konsistensinya dan dianggap memadai jika rasio konsistensinya (consistency ratio) memiliki indeks konsistensi (consistency index, CI) kurang dari 0.1. Hasil AHP menunjukan penilaian gabungan seluruh elemen pada setiap level yang dilakukan para pakar terhadap struktur tersebut memiliki tingkat konsistensi yang baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai rasio konsistensi (CR) rata-rata 0.063, sehingga memenuhi batas CR maksimum yang diperbolehkan sebesar 0.1. Penilaian ini menghasilkan nilai pembobotan pada setiap elemen, sekaligus memberikan gambaran prioritas pada setiap elemen tersebut. Kontribusi tiap level hirarki dalam AHP pengendalian pencemaran Sungai Ciujung menjelaskan besarnya pengaruh dari setiap elemen dalam sebuah level hirarki terhadap setiap elemen lainnya dalam level hirarki yang berbeda.

103

Gambar 5.43 Kontribusi level kriteria terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Hasil analisis AHP (Gambar 5.43) menggunakan aplikasi program Criterium decision Plus (CDP), menunjukkan bahwa kriteria keberlanjutan (eigen value 0.298) menjadi kriteria yang paling prioritas dalam rangka menentukan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung, kemudian diikuti oleh kriteria efektivitas (eigen value 0.160), partisipasi masyarakat (eigen value 0.159), efisiensi (eigen value 0.158), keadilan (eigen value 0.115), dan terakhir kemudahan manajemen (eigen value 0.111). Urutan kriteria disusun berdasarkan pada bobot prioritas yang dihasilkan pada matriks perbandingan, di mana bobot yang lebih tinggi diletakkan sebagai kriteria utama, sedangkan semakin kecil bobot akan semakin rendah kriterianya dalam penentuan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Hasil analisis matriks perbandingan berpasangan untuk penentuan stakeholder yang paling berperan dalam pencapaian fokus dari level aktor adalah industri (eigen value 0.314), kemudian diikuti oleh pemerintah (eigen value 0.298), masyarakat (eigen value 0.238), perguruan tinggi (eigen value 0.076), dan LSM (eigen value 0.074) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.44 berikut.

Gambar 5.44

Kontribusi level aktor terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung.

104 Kontribusi elemen dalam level tujuan terhadap level fokus (Gambar 5.45) menunjukkan bahwa kontribusi terbesar yang berpengaruh terhadap penentuan setiap elemen pada pencapaian fokus dari level hirarki tujuan adalah mereduksi beban pencemaran (eigen value 0.496), kemudian diikuti dengan menjaga kualitas air sungai (eigen value 0.304), dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat (eigen value 0.201).

Gambar 5.45 Kontribusi level tujuan terhadap level fokus pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Selain bobot di setiap level, diperoleh juga agregat yang dapat menggambarkan bobot kepentingan tiap elemen dalam setiap level hirarki. Agregat bobot ini menunjukan skala kepentingan tiap elemen dalam tiap level hirarkinya secara sistemik terkait keseluruhan struktur AHP yang telah dibangun. Hasil pembobotan struktur AHP ini dapat dilihat pada Gambar 5.46. Fokus

Gambar 5.46

Kriteria

Aktor

Tujuan

Agregat pembobotan dalam struktur AHP pencemaran Sungai Ciujung

Alternatif

pengendalian

Hasil analisis AHP menggunakan aplikasi program Criterium Decision Plus (CDP), menunjukkan kriteria yang paling penting dalam menentukan strategi

105 pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah keberlanjutan (eigen value 0.298), efektivitas (eigen value 0.160) dan partisipasi masyarakat (eigen value 0.159). Hal ini menunjukkan bahwa segala upaya dan kegiatan yang dilakukan dalam pengendalian pencemaran harus mendukung kepada keberlanjutan sehingga fungsi sungai akan kembali sesuai peruntukannya tanpa mengabaikan ekositem yang ada. Menurut Arifin (2007), berkelanjutan secara ekonologi mengandung arti bahwa kegiatan pembangunan harus dapat mempertahankan integritas ekosistem, memelihara daya dukung lingkungan dan konservasi SDA termasuk keanekaragaman hayati (biodiversity) serta penggunaan teknologi ramah lingkungan. Pembangunan berkelanjutan mensyaratkan keserasian antara laju kegiatan pembangunan dengan daya dukung (carrying capacity) lingkungan alam untuk menjamin tersedianya aset SDA dan jasa-jasa lingkungan (environmental services) yang minimal sama untuk generasi mendatang (Bengen 2003). Pengendalian pencemaran merupakan upaya perlindungan terhadap lingkungan. Dalam melaksanakan perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup maka peran serta masyarakat sangat dibutuhkan untuk mewujudkan pembangunan yang berkelanjutan. Berdasarkan UU no 32/2009, masyarakat memiliki hak dan kesempatan yang sama dan seluas-luasnya untuk berperan aktif dalam perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup berupa pengawasan sosial, pemberian saran, pendapat, usul, keberatan, pengaduan; dan/atau serta penyampaian informasi dan/atau laporan. Masih adanya persepsi masyarakat yang menganggap sungai dan bantaran sungai sebagai tempat pembuangan limbah, baik limbah cair maupun limbah padat akan meningkatkan beban pencemaran ke Sungai Ciujung. Kondisi ini dapat terjadi karena kurang dilibatkannya masyarakat dalam upaya pengendalian pencemaran dan pengawasan pengelolaan Sungai Cujung. Pendekatan penyelesaian masalah pencemaran Sungai Ciujung yang hanya menggunakan pendekatan teknis dan penegakan hukum serta mengabaikan peran masyarakat yang seringkali aktif berinteraksi dengan sumber pencemar menjadi tidak efektif. Faktor partisipasi masyarakat merupakan faktor penting dalam mengembalikan kualitas air Sungai Ciujung (Suwari 2010). Untuk meningkatkan pemahaman masyarakat dapat dilakukan dengan sering dilakukannya sosialisasi dan penyuluhan masalah pencemaran lingkungan kepada masyarakat sehingga memiliki pemahaman dan kesadaran bahwa upaya pengendalian pencemaran lingkungan hidup merupakan langkah pelestarian lingkungan yang perlu dilaksanakan oleh semua pihak, dan partisipasi masyarakat ikut memberi peran dalam meningkatkan kualitas hidup yang lebih baik. Kegiatan ini bisa dilakukan sejalan dengan kegiatan lain yang sudah berjalan di masyarakat. Untuk meningkatkan partisipasi serta mendinamisasikan masyarakat dalam pengelolaan lingkungan hidup diperlukan komunikator yang mampu menyampaikan informasi dan dorongan motivasi tentang pengertian pentingnya menjaga kelestarian fungsi lingkungan hidup bagi kesejahteraan masyarakat secara berkelanjutan. Komunikator yang selama ini masih diperankan oleh pihak pemerintah harus mulai dialihkan kepada masyarakat setempat (lurah, ketua RT/RW, tokoh masyarakat/pemuda) yang dapat dijadikan sebagai local exspert. Selain itu, penyampaian pesan lingkungan kepada masyarakat akan lebih optimal jika disampaikan oleh kelompoknya dan pesan masalah lingkungan harus ditentukan berdasarkan kepada hal yang masih memerlukan perubahan sikap dan

106 prilaku. Sehingga komunikasi lingkungan hidup diharapkan dapat mengubah sikap dan prilaku negatif menjadi positif selain menambah tingkat pengetahuan (Mulyanto 2003). Peran masyarakat dilakukan untuk (1) meningkatkan kepedulian dalam perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup, (2) meningkatkan kemandirian, keberdayaan masyarakat, dan kemitraan, (3) menumbuhkembangkan kemampuan dan kepeloporan masyarakat, (4) menumbuhkembangkan ketanggap segeraan masyarakat untuk melakukan pengawasan sosial, dan (5) mengembangkan dan menjaga budaya dan kearifan lokal dalam rangka pelestarian fungsi lingkungan hidup. Aktor yang paling berperan dalam keberhasilan pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung adalah industri (eigen value 0.314) dan pemerintah (eigen value 0.298). Industri yang berada di Kabupaten Serang berjumlah 483 industri, di mana terdapat 14 industri yang membuang limbah cairnya melalui Sungai Cikambuy (anak Sungai Ciujung), dan yang membuang langsung limbahnya ke Sungai Ciujung ada 3 industri, yaitu 2 industri kertas dan 1 industri bahan kimia untuk kertas (BLH 2012). Industri-industri ini mengambil peran yang cukup berarti dalam menambah tumpukan persoalan terjadinya pencemaran di Sungai Ciujung terutama pada musim kemarau dan saat debit Sungai Ciujung kritis. Hal ini terjadi, akibat masih adanya beberapa industri yang menjalankan usahanya tanpa memiliki sarana instalasi pengolah limbah (IPAL), dan masih rendahnya tingkat kesadaran para pelaku usaha dalam mengelola limbah cairnya. Oleh karena itu untuk membantu meningkatkan daya dukung Sungai Ciujung sebagai Sungai kelas II, peran industri adalah yang paling utama. Kebijakan yang telah diambil oleh pemerintah daerah Kabupaten Serang dalam rangka pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah dengan mengeluarkan SK Bupati yang mewajibkan seluruh industri yang berada di Kawasan Industri Modern Cikande dan bantaran Sungai Ciujung untuk membuat lagoon sebagai tempat penampungan air limbah pada saat debit Sungai Ciujung kritis dan larangan membuang limbah cairnya ke Sungai Cikambuy dan Ciujung selama debit kritis tersebut. Industri yang sudah menunjukkan ketaatan terhadap kebijakan tersebut hanya terbatas kepada beberapa industri yang menghasilkan limbah cairnya dalam volume yang rendah. Sementara 2 (dua) industri kertas yang menghasilkan limbah cairnya dengan total lebih dari 40,600 m3/hari dan yang diduga sebagai perusahaan yang paling berkontribusi terjadinya peningkatan pencemaran di Sungai Ciujung belum menunjukkan komitmen untuk mentaati kebijakan tersebut sehingga pencemaran di Sungai Ciujung terus berlangsung dan akibatnya salah satu industri kertas telah mendapatkan sanksi berupa audit lingkungan wajib dari KLH. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesadaran industri masih rendah dalam pengelolaan limbahnya sehingga berdampak pada pencemaran Sungai Ciujung, sehingga pihak pemerintah sebagai legulator harus ketat dalam pengawasan dan lebih tegas dalam menegakan peraturan. Mereduksi beban pencemaran (eigen value 0.496) adalah menjadi tujuan paling utama yang ingin dicapai dalam rangka menentukan strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian terhadap sampel air Sungai Ciujung yang menunjukkan bahwa kualitasnya tidak dapat memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II, bahkan telah melampaui kelas IV.

107 Begitupun dengan hasil analisis terhadap kualitas effluent limbah cair sebagian besar menunjukkan tidak memenuhi baku mutu yang telah ditetapkan dalam KepMen LH Nomor 51/1995. Rendahnya kualitas air Sungai Ciujung diakibatkan tingginya beban pencemaran yang masuk ke sungai dari aktivitas industri (Point Source) di samping aktivitas pertanian, domestik dan peternakan (Non Point Source) sehingga harus ada upaya untuk mereduksi beban pencemaran tersebut. Beberapa upaya yang direkomendasikan untuk dilakukan oleh industri dalam rangka mengendalikan pencemaran di Sungai Ciujung adalah (1) memanfaatkan kembali air limbahnya sehingga dapat mengefisienkan penggunaan air sekaligus mengurangi masalah pencemaran, (2) membangun kolam penampungan limbah cair sebagai emergency wastewater pond/emergency plan untuk keadaan darurat dengan kapasitas minimal sesuai debit buangan limbah cair terolah aktual maksimum ke Sungai Ciujung dan masa tinggal disesuaikan ketika debit Sungai Ciujung 0 , (3) melengkapi SOP dengan rencana tindakan darurat terhadap kejadian pencemaran air serta melengkapi dengan prasarana keadaan darurat yang memadai untuk menyimpan air limbah yang dihasilkan, dan (4) Peningkatan kinerja IPAL untuk menurunkan beban limbah cair pada musim kemarau (debit sungai 0 – 10 m3/detik). Untuk mencapai kondisi tersebut diperlukan komitmen yang tinggi dari para pelaku usaha di samping perangkat manajemen, sumber daya manusia yang memadai dan dukungan pembiayaan perawatan IPAL (Wibowo 2012). Terdapatnya senyawa AOX dalam sampel effluent limbah cair industri kertas dan tingginya kandungan senyawa AOX dalam sampel air sungai, menuntut upaya peningkatan kinerja IPAL harus didasarkan kepada upaya penurunan kandungan senyawa ini di samping menurunkan nilai parameter BOD dan COD. Hal ini harus dilakukan karena menurut Savant (2006), sejumlah proses pengolahan limbah yang efektif mereduksi COD dan BOD menunjukkan tidak mampu secara efektif mengurangi AOX dari air limbah. Tetapi proses gabungan antara proses kimia dan biologi serta dengan kondisi anaerobik secara efisien dapat mereduksi AOX. Upaya penurunan konsentrasi senyawa AOX ini harus dilakukan karena senyawa ini berdampak negatif terhadap lingkungan akibat sulit terdegradasi oleh bakteri dan beberapa senyawa ini diduga sebagai penyebab kanker dan kerusakan hati. Selain itu, senyawa ini dikhawatirkan terbioakumulasi dalam ikan dan dapat menimbulkan risiko bagi kesehatan manusia jika mengkonsumsi ikan yang terkontaminasi dalam jumlah besar (UNEP 2008, US EPA 1997) Hasil analisis berdasarkan matriks perbandingan berpasangan antar elemen level lima (alternatif) dengan memperhatikan keterkaitannya dengan level empat (tujuan) diperoleh hasil penilaian (skor) tingkat kepentingan antar masing-masing alternatif dalam pengendalian pencemaran Sungai Ciujung berdasarkan prioritas masing-masing tujuan yang telah ditetapkan. Prioritas alternatif strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung berdasarkan level tujuan yang mempunyai bobot tertinggi adalah pengetatan perijinan dan kuota limbah (eigen value 0.309), diikuti dengan pemantauan kualitas air (eigen value 0.228), penetapan kelas air dan daya tampung beban pencemaran (eigen value 0.195), penerapan pajak limbah (eigen value 0.141) dan relokasi industri (eigen value 0.127) seperti ditunjukkan pada Gambar 5.47.

108 Penerapan pajak limbah

0.141

Pemantauan kualitas air

0.228

Pengetatan perijinan & kuota

0.309

Penetapan kelas air & DT

0.195

Relokasi industri

0.127

Gambar 5. 47 Prioritas alternatif strategi pengendalian pencemaran Alternatif upaya yang paling utama dapat dijadikan pertimbangan oleh pemerintah daerah Kabupaten Serang berdasarkan hasil analisis AHP untuk mereduksi beban pencemaran adalah dengan memperketat ijin pembuangan limbah cair dan memperketat kuota limbah yang boleh di buang ke sungai setelah memenuhi baku mutu limbah cair. Tujuan pengetatan perijinan pembuangan limbah adalah sebagai upaya pencegahan pencemaran dari sumber pencemar, upaya penanggulangan dan atau pemulihan mutu air pada sumber air serta untuk mewujudkan kelestarian fungsi air agar dapat dimanfaatkan secara berkelanjutan sesuai peruntukannya. Setiap industri yang mengajukan ijin pembuangan limbah cair ke Kabupaten melalui BLH harus diseleksi ketat dan memenuhi persyaratan sesuai PP No 82/2001 dan KepMen No 51/1995 dengan melaporkan desain IPAL, debit limbah, peta lokasi pembuangan dan area pembuangan limbah (Suwari 2010). Dalam ijin pembuangan limbah yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk industri, harus didasarkan kepada kondisi Sungai Ciujung, dimana pada saat kondisi debit Sungai Ciujung normal (50 m3/detik), industri boleh membuang limbah cairnya yang telah memenuhi baku mutu sesuai ijin, tetapi pada saat kondisi debit sungai kritis maka kualitas dan kuantitas limbah industri yang dibuang ke sungai harus menyesuaikan dengan kualitas air sungai saat itu.

Pemodelan Dinamis Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan merupakan tahap awal untuk mengidentifikasi kebutuhan-kebutuhan dari masing-masing pelaku/stakeholders. Bila pelaku merasa bahwa mekanisme sistem tidak dapat mengakomodasi kebutuhannya, maka pelaku sebagai komponen sistem tidak akan menjalankan fungsi secara optimal sehingga mengakibatkan kinerja sistem terganggu dan sebaliknya (Hartrisari 2007). Analisis kebutuhan selalu menyangkut interaksi antara respon yang timbul dari seseorang terhadap jalannya sistem (Marimin 2007). Analisis kebutuhan sistem pengendalian pencemaran Sungai Ciujung melibatkan beberapa stakeholder yang terlibat dalam sistem tersebut. Stakeholder yang terlibat dalam sistem pengendalian pencemaran Sungai Ciujung serta kebutuhan masing-masing stakeholders dapat dilihat pada Tabel 5.19.

109

Tabel 5.19 Analisis Kebutuhan pada sistem pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung No

1

Stakeholder

Pemerintah

2

Industri

3

Petani

4

Pengusaha Tambak

5

Masyarakat

6

LSM

-

Kebutuhan Peningkatan pendapatan daerah Kabupaten serang Retribusi tinggi Iklim investasi baik Lingkungan terjaga Kesadaran dan ketaatan terhadap pengelolaan lingkungan dari pelaku kegiatan usaha tinggi Kualitas air Sungai Ciujung baik Iklim usaha baik Biaya retribusi rendah Birokrasi mudah Keuntungan lebih tinggi Kualitas air Sungai Ciujung baik Hasil panen tinggi Kualitas hasil panen baik Pendapatan meningkat Kualitas air Sungai Ciujung baik Kualitas air Sungai Ciujung baik Kualitas Ikan baik Hasil Panen meningkat Pendapatan meningkat Kualitas air meningkat Kesehatan meningkat Kesempatan kerja lebih banyak Pendapatan meningkat Penerapan CSR Kualitas air sungai meningkat Sosial ekonomi masyarakat tidak terganggu

Formulasi Masalah Terjadinya konflik kepentingan antar stakeholders merupakan masalah yang membutuhkan solusi agar sistem dapat bekerja secara konstruktif dalam rangka mencapai tujuan. Berdasarkan analisis kebutuhan dan adanya perbedaan kepentingan antar pelaku dalam sistem pengendalian pencemaran Sungai Ciujung, permasalahan yang sering muncul dalam upaya pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung adalah: - Belum ada koordinasi antar sektor dan masih lemahnya penegakan hukum - Kurangnya partisipasi masyarakat dalam penyelenggaraan pelestarian sumber daya air sungai - Belum ada data parameter senyawa AOX - Belum ditetapkannya kelas dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung - Belum ada proyeksi resiko dampak pencemaran air Sungai Ciujung terhadap kesehatan - Belum tersedia strategi pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung - Mendesaknya kebutuhan masyarakat terhadap air bersih sering memicu konflik antar masyarakat dengan industri

110

Identifikasi Sistem Diagram lingkar sebab akibat adalah pengungkapan tentang kejadian hubungan sebab akibat (causal relationship) ke dalam bahasa gambar tertentu. Bahasa gambar tersebut dibuat dalam bentuk garis panah yang saling mengkait, sehingga membentuk sebuah diagram sebab akibat. Pangkal panah mengungkapkan sebab dan ujung panah mengungkapkan akibat. Hubungan digambarkan dengan tanda positif (+) atau negatif (-). Sungai Ciujung sebagai salah satu sumber daya air yang vital bagi wilayah Kabupaten Serang, memiliki interaksi sistem sosial, ekonomi, dan ekologi. Ketiga sistem dan interaksinya tersebut disimplifikasi menjadi Model Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung (MPPSC) yang mencakup sub-model sosial, sub-model ekologi, dan sub-model nilai ekonomi. Guna memahami sistem tersebut dilakukan simplifikasi awal melalui diagram lingkar sebab-akibat (causal loop), seperti disajikan pada Gambar 5.48. (+) (+)

Regulasi

Biaya pengelolaan

(+) pengendalian

(-)

(+) Jumlah Penduduk

(+)

(+)

Kesehatan dan Kesejahteraan Masyarakat

(+)

(-) (-) (-)

Limbah Pertanian

Limbah Industri

Limbah Ternak

Limbah Pemukiman

(+)

(+)

(+)

(+)

(+) (+)

Kualitas Air Sungai

Beban Pencemaran (-)

(+)

DTBP

Debit Air Sungai

(-) (+)

(+)

Gambar 5.48 Causal loop MPPSC. Causal loop pada gambar di atas menunjukkan bahwa limbah pemukiman, limbah pertanian, limbah ternak dan limbah dari industri mempengaruhi beban pencemaran di Sungai Ciujung. Peningkatan beban pencemaran limbah pemukiman sangat dipengaruhi oleh peningkatan volume limbah yang besarnya sangat dipengaruhi oleh jumlah penduduk yang beraktivitas dan tinggal di sekitar Sungai Ciujung. Sementara itu, beban pencemaran akibat limbah pertanian dipengaruhi oleh luas lahan pertanian di sepanjang Sungai Ciujung, dan untuk beban pencemaran limbah industri dipengaruhi oleh debit limbah dari setiap industri yang membuang limbahnya ke badan Sungai Ciujung baik langsung maupun tidak langsung. Secara keseluruhan total potensi beban pencemaran Sungai Ciujung akan sangat mempengaruhi kemampuan Sungai Ciujung

111 mereduksi beban pencemaran akibat pembuangan limbah pemukiman, industri, pertanian dan peternakan sehingga kualitas air sungai dan daya tampung beban pencemaran menurun. Menurunnya kualitas air sungai akan mengganggu kesehatan masyarakat, untuk mengatasi hal ini perlu adanya pengendalian beban pencemaran pada sumber pencemar Sungai Ciujung. Regulasi berupa biaya pengelolaan diterapkan guna perbaikan kualitas air sungai sehingga pencemaran Sungai Ciujung dapat dikendalikan. Oleh karena itu, dalam melakukan analisis sistem pengendalian pencemaran membutuhkan beberapa informasi yang dapat digolongkan menjadi beberapa variabel, yaitu variabel input, variabel output dan parameter yang membatasi susunan sistem. Di samping itu, hubungan antara input (masukan) dan output (keluaran) dalam suatu sistem digambarkan dalam sebuah diagram input output (masukan-keluaran) seperti disajikan pada Gambar 5.49.

Input Lingkungan UU RI No. 32 Tahun 2009 UU RI No. 19 Tahun 2009 PP No. 82 Tahun 2001 KepMen LH No 51/1995 Perda Kab Serang No 8 Tahun 2012

Input Tidak Terkontrol 1. Iklim 2. Debit Air 3. Limbah non point

Output Diinginkan 1. Kualiatas air sungai meningkat 2. Meningkatnya partisipasi masyarakat 3.

Model Pengendalian Pencemaran di Sungai Ciujung

Input Terkontrol 1. Jumlah industri 2. Potensi Beban Pencemaran

Parameter Kinerja : Baku Mutu Air

Output Tidak Diinginkan 1. Menurunnya investor 2. Terjadinya konflik 3. Kualitas air menurun 4. Penurunan kesehatan masyarakat

Feed back Manajemen pengendalian pencemaran sungai ciujung

Gambar 5.49 Diagram input-output sistem pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung

112 Variabel input model terdiri atas input lingkungan (input tidak langsung) serta input terkendali dan tak terkendali (input langsung). Input lingkungan merupakan elemen-elemen yang mempengaruhi sistem secara tidak langsung dalam pencapaian tujuan. Input ini berada di luar batasan sistem sehingga sering disebut sebagai input lingkungan (Mandra 2012). Input lingkungan pada model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung adalah kebijakan pemerintah yang akan mempengaruhi kinerja sistem walaupun tidak secara langsung. Kebijakan pemerintah yang dimaksud antara lain UU No. 32 Tahun 2009 tentang perlindungan pengelolaan lingkungan hidup, PP No. 82 Tahun 2001 tentang pengendalian pencemaran air dan pengelolaan kualitas air dan Perda No. 8 Tahun 2012 tentang perlindungan dan pengelolaan lingkungan hidup. Input terkendali dan input tak terkendali merupakan input langsung yang mempengaruhi kinerja sistem secara langsung. Input terkontrol (controlled input) adalah input yang secara langsung mempengaruhi kinerja sistem dan bersifat dapat dikendalikan, sedangkan input tak terkontrol (uncontrolled input) merupakan input yang diperlukan agar sistem dapat berfungsi dengan baik namun tidak dapat dikendalikan. Jumlah industri merupakan input terkendali karena pemerintah dapat membuat kebijakan untuk mengendalikan jumlah industri begitu pula dengan potensi beban pencemaran dari sumbernya. Iklim dan debit air sungai merupakan input yang tidak dapat dikendalikan, namun berpengaruh bagi pencapaian tujuan sistem. Menurunnya investor merupakan output yang tidak diinginkan karena akan menurunkan pendapatan masyarakat dan pemerintah daerah. Begitu pula dengan menurunnya kualitas air sungai yang akan berdampak pada menurunnya kesehatan masyarakat dan meningkatkan konflik adalah output yang tidak diinginkan. Sehingga memerlukan tindak lanjut melalui umpan balik manajemen pengendalian pencemaran Sungai Ciujung supaya menghasilkan output yang diinginkan, karena menurut Hartrisari (2007), pengendalian merupakan proses pengaturan terhadap pengoperasian sistem dalam menghasilkan output yang dikehendaki

Model Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung (MPPSC) Model pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung disusun oleh beberapa sub-sub model, yaitu sub-model sosial, sub-model ekologi, dan submodel ekonomi. Ketiga sub-model tersebut kemudian diintegrasikan menjadi satu model pengendalian pencemaran air Sungai Ciujung. Seluruh sub-model tersebut ditransformasi menjadi stock flow diagram (SFD) sebagai penjabaran causal loop. Prilaku sub-model dijabarkan dalam aliran energi dan informasi dalam SFD dengan pendekatan matematis. Penyusunan SFD dan pendekatan matematisnya dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Powersim Studio 2005E. SFD secara keseluruhan disajikan dalam Gambar 5.50.

113 MPPSC diwakili oleh lokasi Kamaruton 1. Lokasi ini diasumsikan dapat menggambarkan kondisi Sungai Ciujung karena terdapat aktivitas pemukiman, pertanian dan industri. Beban pencemaran yang masuk ke Sungai Ciujung diestimasi dari seluruh aktivitas yang berada di sepanjang bantaran sungai dengan jarak 500 m dari Sungai Ciujung sepanjang 31.75 km mulai dari lokasi Nagara sampai ke Muara. Secara umum, banyaknya penduduk dan ternak yang terdapat pada pemukiman penduduk akan memberikan beban limbah terhadap badan Sungai Ciujung. Sumber pencemar lainnya adalah dari aktivitas pertanian dan industri yang ada di sepanjang Sungai Ciujung. Berbagai beban pencemar yang dimodelkan dari berbagai aktivitas tersebut adalah parameter BOD, COD, Cr, dan senyawa AOX. Setiap beban pencemar tersebut akan masuk ke badan sungai dan menjadi pencemar yang tercampur dengan air sungai. Besarnya beban pencemar di badan sungai dan debit air sungai akan menentukan kualitas air sungai dan daya tampung beban pencemaran. Selain itu, khusus untuk senyawa AOX yang diprediksi bisa masuk ke dalam ikan dan tubuh manusia ditetapkan, dan hasilnya dibandingkan dengan TDI (Tolerable Daily Intake) yang bisa diterima dalam tubuh manusia. Prediksi besarnya kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia dapat menggambarkan dampak pencemar terhadap kesehatan penduduk yang berinteraksi dengan Sungai Ciujung. Pengendalian pencemaran yang terjadi di Sungai Ciujung perlu dilakukan dengan mengurangi beban pencemar yang berpotensi masuk ke badan air sungai. Pengendalian yang dilakukan di daerah industri dan pemukiman bisa dilakukan dengan membangun IPAL (instalasi pengolah air limbah) yang disesuaikan dengan kapasitas limbahnya. Besarnya limbah yang harus diolah dan biaya pembangunan IPAL bisa menunjukkan besarnya nilai ekonomi dalam pengendalian pencemaran.

114 Sub-Model Ekologi

Peternakan

BP BOD Bebek

FEmigrasi Pddk

Batas AME

LEmigrasi

Pemukiman

Industri

BP BOD Sapi

BP COD Industri _stock

F_Pert JmlSapiWil

Jumlah Bebek Wilayah_stock

BP BOD Peternakan Jumlah Sapi Wilayah_stock

LPert Pddk

COD Industri-NT

114

Sub-Model Sosial_Penduduk

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

COD-TLA Industri

BP BOD Kerbau BP COD Industri

Jumlah Penduduk_stock LMati Pddk

FLahir Pddk

Jumlah Penduduk

AME Penduduk

BP BOD Pemukiman _stock

FMati Pddk

FImigrasi Pddk

Jumlah Bebek

FPert Pemukiman

Sub-Model Sosial_Dampak Pencemaran Senyawa AOX

BCF TCDD

BP COD Bebek

L_BP COD Pemukiman

Tingkat Konsumsi

Kelebihan TCDF Manusia

BCF TCDF PCP Manusia

F_Pert BP COD pemukiman

BP COD Ayam

Kelebihan PCP Manusia

BCF PCP

BCF CHCl3

Sub-Model Ekonomi

CH3Cl Ikan

Harga Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

Debit limbah pemukiman _stock Debit limbah pemukiman_e

F_Luas Kebun

F_Pert JmlAyamWil

BP BOD Ayam Emisi BOD Ayam

F_Pert JmlKambingWil

Debit Ciujung

BP BOD Kebun

Faktor Musim Kemarau

Faktor Limbah Sawah

Debit Limbah Sawah

Batas AME

COD Sungai Aktual

Debit Limbah Pertanian

DT AOX Kelas 1

BP AOX total Sungai

BM AOX Kelas 2

Debit Ciujung

DT AOX Kelas 2

BM AOX Kelas 3

BP COD total sungai BMBP COD Kelas 2

BM BOD Kelas 3

Luas Sawah_stock

BM Cr Kelas 2

BMBP AOX Kelas 2

BMBP COD Kelas 1

BP BOD Peternakan

BP Cr Sungai BP Cr Industri Eksisting

DT Cr Kelas 2

Debit Limbah Pemukiman

DT BOD Kelas 4

Debit Ciujung BM Cr Kelas1

DT COD Kelas 1

BMBP BOD Kelas 3

Debit Ciujung

Faktor Musim Hujan

BMBP Cr Kelas 1

COD Sungai

Potensi BP COD Total

BOD Sungai

DT Cr Kelas 1

BP AOX Industri

Debit Limbah BP COD Industri Pertanian BM COD Kelas1

Kadar Cr Sungai Eksisting Cr Sungai

Debit Limbah Industri BM AOX Kelas 1

BP COD Peternakan

BM COD Kelas 2

Faktor Limbah kebun

AME Cr

Debit Limbah Pemukiman Debit Ciujung

BM BOD Kelas 2

DT BOD Kelas 3

Batas AME

Debit Limbah Industri

BOD Sungai Aktual AME BOD

BP BOD Total sungai

Cr Sungai Aktual

Debit Limbah Peternakan AME COD

Debit Limbah Peternakan

Cr-TRO Industri

BP BOD Kambing

BP COD Pemukiman

BP BOD Sungai eksisting DT BOD Kelas 1

DT BOD Kelas 2

BP Cr Industri

F_Pert BP Cr Industri

Debit Limbah Industri

BMBP BOD Kelas 2

Emisi COD Kambing

Manusia

BP BOD Total sungai

Cr-TLA Industri

L_Pert Cr Industri

BMBP AOX Kelas 1 Faktor Musim Peralihan

Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-LA

Cr Industri_NT

Emisi BOD Kambing

BM BOD Kelas 1

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

BP Cr Industri _stock

Luas Wilayah

L_Pert JmlKambingWil

BMBP BOD Kelas 1

BP BOD Kebun debit limbah Industri _stock

BP COD Kambing

Jumlah Kambing

Luas Kebun_stock

Debit Limbah kebun

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

L_debit limbah F_Pert debit limbah pemukiman pemukiman

BP COD Kerbau

AOX-TLA Industri Debit Limbah Industri

Emisi COD Kerbau

Emisi BOD Kebun

L_Pert Luas Kebun

Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

Jumlah Kerbau

F_Pert BP AOX Industri

Jumlah Kambing Wilayah_stock

Nilai BOD Sungai eksisting

Pertanian

Kelebihan CH3Cl Manusia

BP COD Kambing

Emisi BOD Kerbau

PCP Ikan

CH3Cl Manusia

TDI CH3Cl

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

L_BP AOX Industri

BP COD Ayam

Jumlah Ayam Wilayah_stock

AOX-TRO Industri

BP AOX Industri

L_Pert JmlAyamWil

Jumlah Penduduk

AOX Industri-NT BP AOX Industri_stock

BP COD Peternakan

Emisi COD Ayam

TDI PCP

BOD-TLA Industri

F_Pert BP BOD Industri

L_Pert JmlKerbau F_Pert JmlDomba F_Pert JmlKerbauWil

Emisi BOD Domba

Jumlah Ayam AOX Sungai

L_Pert JmlDomba

BP BOD Domba BP COD Pemukiman _stock

BP BOD Industri

L_BP BOD Industri

BP BOD Kerbau Luas Wilayah

BOD-TRO Industri

BP COD Kerbau

Emisi COD Domba

COD Pemukiman-NT

TCDF Ikan

TCDF Manusia

BOD Industri-NT

Luas_Pemukiman

BP COD Sapi

BP COD Domba

BP COD Domba

BOD Pemukiman-T

TCDD Manusia

TDI TCDF

Emisi COD Sapi

Jumlah Kerbau Wilayah_stock

Jumlah Domba

Kelebihan TCDD Manusia

BP BOD Industri_stock

BP COD Bebek

Luas_Pemukiman

COD Pemukiman-T

TDI TCDD

Emisi COD Bebek

Jumlah Domba Wilayah_stock

TCDD Ikan

BP BOD Kambing

BP BOD Ayam

BP BOD Sapi

Luas Wilayah Debit Limbah BP COD Pemukiman Pemukiman

Luas_Pemukiman Luas Pemukiman LPert Pemukiman Asal

Jumlah Penduduk_stock

Jumlah Sapi

Emisi BOD Sapi

COD-TRO Industri

Debit Limbah Industri

F_Pert BP COD Industri

BP COD Sapi BP BOD Pemukiman

BOD Pemukiman-NT

Kepadatan Penduduk

Luas Wilayah

BP BOD Bebek Emisi BOD Bebek

F_Pert BP BOD pemukiman

penduduk

F_Pert JmlBebekWil

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

L_BP COD Industri

BP BOD Domba

Copy of F_Pert JmlBebekWil

L_BP BOD Pemukiman LImigrasi

L_Pert JmlSapiWil

L_Pert JmlBebekWil

DT COD Kelas 2

BMBP Cr Kelas2

BMBP AOX Kelas 3 BMBP Cr Kelas 3

Debit Ciujung

DT AOX Kelas 3

BM COD Kelas 3

Debit Ciujung

BP AOX Sungai Eksisting

Debit Ciujung

BP Cr total Sungai DT Cr Kelas 3

L_debit limbah Industri F_Pert debit limbah Industri

BP BOD Industri

Debit limbah industri_e Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-RO

BMBP BOD Kelas 4

DT COD Kelas 3

L_Pert Luas Sawah F_Luas Sawah Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

BP BOD Sawah Emisi BOD Sawah

BMBP COD Kelas 3

BP BOD Pertanian

BM BOD Kelas 4 Potensi BP BOD Total

BP BOD Pemukiman

DT AOX Kelas 4 BP COD Sungai eksisting

BM COD Kelas 4 BMBP COD Kelas 4

Gambar 5.50 Stock-flow diagram MPPSC

DT COD Kelas 4

Kadar COD Sungai eksisting

BM AOX Kelas 4 BMBP AOX Kelas 4

Debit Limbah Industri

Kadar AOX Sungai Eksisting

BM Cr Kelas 3

BMBP Cr Kelas 4 AOX Industri-NT AOX Sungai

BM Cr Kelas 4

DT Cr Kelas 4

115 Sub-Model Sosial (1) Sub Model Kependudukan Sub model sosial kependudukan dalam MPPSC merupakan bagian pemodelan untuk mengetahui pengaruh variabel sosial, seperti jumlah penduduk, kelahiran, kematian, imigrasi, emigrasi, dan luas pemukiman. (+)

Kelahiran Kematian (+)

(-)

(+) (+) Imigrasi

(+) Jumlah penduduk

(+)

(+) Emigrasi

Kepadatan penduduk

(+) (+)

(-)

(-) Luas pemukiman

Gambar 5.51 Diagram sub model sosial kependudukan Berdasarkan diagram sub model sosial kependudukan (Gambar 5.51), pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dipengaruhi oleh jumlah penduduk. Jumlah penduduk akan mengalami pertambahan apabila terjadi peningkatan jumlah kelahiran dan imigrasi atau mengalami penurunan jika terjadi peningkatan tingkat kematian dan jumlah emigrasi. Dalam MPPSC, peningkatan jumlah penduduk berdampak pada peningkatan jumlah beban pencemaran pemukiman dan untuk mengimbanginya dapat dilakukan melalui pembuatan IPAL komunal untuk mengolah limbah domestik sebelum dibuang ke sungai. MPPSC sub model sosial yang telah dirumuskan dapat digunakan dengan beberapa asumsi yang akan membatasi keberlakuan model. Penduduk (auxilarry) adalah jumlah penduduk di wilayah bantaran sungai yang terdapat di lokasi Kamaruton 1 diestimasi dari perkalian antara luas pemukiman dan kepadatan penduduk di wilayah tersebut, dan penduduk akan menjadi initial untuk jumlah penduduk (level) yang merupakan jumlah penduduk prediksi. Laju pertumbuhan penduduk dan laju imigrasi merupakan laju masukan untuk jumlah penduduk, sedangkan laju emigrasi dan laju kematian merupakan keluaran. Stock flow diagram sub-model sosial kependudukan disajikan dalam Gambar 5.52.

116 Sub-Model Sosial_Penduduk Batas AME

FEmigrasi Pddk LEmigrasi LPert Pddk

Jumlah Penduduk LMati Pddk

FLahir Pddk AME Penduduk

FMati Pddk LImigrasi

FImigrasi Pddk

penduduk

Kepadatan Penduduk

FPert Pemukiman

Luas_Pemukiman Luas Pemukiman LPert Pemukiman Asal

Gambar 5.52 Stock-flow diagram sub-model sosial Hasil simulasi pertumbuhan penduduk pada bantaran Sungai Ciujung memperlihatkan kecenderungan pertumbuhan positif (positive growth) naik mengikuti kurva eksponensial pada tahun simulasi 2009 sampai 2020. Jumlah petumbuhan penduduk di sekitar Sungai Ciujung dihitung berdasarkan pertumbuhan penduduk di Kabupaten Serang. Pertumbuhan penduduk rata-rata di Kabupaten Serang adalah sebesar 1.77% per tahun atau sekitar 0.15% per bulan (BPS 2013). (2) Sub Model Dampak Pencemaran Senyawa AOX Terhadap Akuatik dan Manusia Sub model dampak pencemaran dalam MPPSC merupakan bagian pemodelan untuk mengetahui dampak penurunan kualitas air sungai terhadap akuatik (ikan) dan manusia. Dampak pencemaran yang ditentukan dalam model ini adalah dampak dari senyawa AOX yang berasal dari aktivitas industri terhadap ikan dan manusia. Hubungan sebab akibat antara variabel di dalam sub model dampak pencemaran disajikan dalam Gambar 5.53. Berdasarkan diagram sub model dampak pencemaran (Gambar 5.53), nampak bahwa meningkatnya kandungan senyawa AOX disebabkan oleh meningkatnya beban pencemaran dari limbah industri. Senyawa ini akan terbioakumulasi dalam ikan. Maka tingginya tingkat konsumsi masyarakat terhadap ikan diprediksi akan meningkatkan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia sehingga akan berdampak pada penurunan kesehatan.

117

Limbah Industri

(+)

(+) Beban Pencemaran industri (AOX)

Tingkat Kebutuhan

(+) (+)

Tingkat konsumsi

Jumlah penduduk Kadar AOX di Sungai

(+) (-)

(+) (+)

Gambar 5.53

Kandungan AOX dalam tubuh manusia

Diagram sub model dampak pencemaran senyawa AOX di Sungai Ciujung

Sub-Model Sosial_Dampak Pencemaran Senyawa AOX

TDI TCDD

(+)

Kandungan AOX_Ikan

Kelebihan AOXTCDD Manusia

BCF TCDD

Jumlah Penduduk

AOX-TCDD Ikan

AOX-TCDD Manusia AOX-TCDF Ikan

AOX-TCDF Manusia TDI TCDF

AOX Sungai Tingkat Konsumsi

Kelebihan AOXTCDF Manusia

BCF TCDF AOX-PCP Manusia

TDI PCP Kelebihan AOX-PCP Manusia

BCF PCP

AOX-PCP Ikan

AOX-CH3Cl Manusia

TDI CH3Cl Kelebihan AOXCH3Cl Manusia

BCF CHCl3

AOX-CH3Cl Ikan

Gambar 5.54 Stock flow diagram sub-model sosial-dampak pencemaran senyawa AOX dalam MPPSC MPPSC sub model sosial yang telah dirumuskan dapat digunakan dengan beberapa asumsi yang akan membatasi keberlakuan model khususnya sub model dampak pencemaran senyawa AOX. Senyawa AOX yang diprediksi akan berdampak pada kesehatan didasarkan pada senyawa yang umumnya ada dalam limbah industri kertas dan pulp, yaitu senyawa 2,3,7,8 –TCDD; 2,3,7,8-TCDF; PCP dan kloroform (Yasmidi, 2008). Prediksi kandungan senyawa AOX dalam tubuh ikan (g/kg) yang

118 terdapat di Sungai Ciujung dihitung dengan mengalikan konsentrasi senyawa AOX dalam air Sungai (mg/L) dengan nilai BCF (bioconcentration factor) masing-masing senyawa AOX nya. Kandungan Senyawa AOX yang dapat masuk ke dalam tubuh manusia (g/hari) ditentukan oleh besaran kandungan senyawa AOX yang terdapat dalam ikan dan tingkat konsumsi ikan penduduk Kabupaten Serang (0.0493 kg/hari/kapita). Berdasarkan sub model dampak pencemaran senyawa AOX tampak bahwa kandungan senyawa AOX dalam ikan (TCDD, TCDF, PCP dan CH3Cl) berfungsi sebagai auxiliary dan besarannya ditentukan oleh kandungan senyawa AOX yang terdapat di sungai sebagai laju masukan dengan nilai BCF sebagai konstanta. Kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia berfungsi sebagai auxiliary dan besarannya ditentukan oleh kandungan senyawa AOX dalam tubuh ikan sebagai laju masukan dan tingkat konsumsi ikan sebagai konstanta. Kandungan senyawa AOX dalam tubuh dibandingkan dengan nilai Total Daily Intake (TDI) masing-masing jenis senyawa AOX yang diperkenankan terdapat dalam tubuh. Jika kandungan senyawa AOX dalam tubuh melebihi nilai TDI, menunjukkan bahwa kandungan senyawa AOX yang terdapat di Sungai Ciujung akan membahayakan kesehatan masyarakat sekitar dan terganggunya kehidupan akuatik (ikan) di sungai. Berdasarkan diagram sub model dampak pencemaran (Gambar 5.54), nampak bahwa meningkatnya kandungan senyawa AOX disebabkan oleh meningkatnya beban pencemaran dari aktivitas industri. Senyawa ini akan terbioakumulasi dalam ikan. Maka tingginya tingkat konsumsi masyarakat terhadap ikan diprediksi akan meningkatkan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia sehingga akan berdampak pada penurunan kesehatan. Sub-model Ekologi Sub model ekologi dalam sistem pengendalian pencemaran Sungai Ciujung merupakan bagian pemodelan untuk mengetahui variabelvariabel lingkungan, seperti permasalahan beban pencemaran yang disebabkan oleh limbah pemukiman, peternakan, pertanian dan industri yang berdampak pada kualitas dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung. Pengaruh variabel-variabel lingkungan tersebut terhadap sistem kemudian disajikan dalam diagram sebab akibat, seperti yang disajikan pada Gambar 5.55. Berdasarkan diagram sub model ekologi (Gambar 5.55) diketahui bahwa beban pencemaran di Sungai Ciujung merupakan akumulasi dari beban pencemaran industri, pemukiman, peternakan dan pertanian. Peningkatan beban pencemaran limbah pemukiman sangat dipengaruhi oleh jumlah penduduk yang berada di bantaran sungai. Beban pencemaran pertanian dipengaruhi oleh luas lahan pertanian sepanjang sungai, sedangkan beban pencemaran peternakan dipengaruhi oleh jumlah ternak di bantaran sungai. Sementara beban pencemaran industri dipengaruhi oleh debit dan kualitas limbah industri yang dibuang ke sungai. Diagram stock flow masing-masing sumber pencemar dapat

119 dilihat pada Gambar 5.56 - 5.59. Daya tampung beban pencemaran

(+) Debit Limbah industri Beban Pencemaran industri

Kualitas limbah industri (-)

Emisi limbah domestik

Beban Pencemaran pertanian

(+)

Beban Pencemaran Sungai

(+) Jumlah Penduduk

(-)

(+)

Emisi limbah pertanian (+)

Jumlah Ternak

(+)

(-)

(+)

Beban Pencemaran Pemukiman

Luas lahan pertanian

(+)

(+) Kualitas air sungai Ciujung

(+) Debit Sungai

Beban Pencemaran peternakan

(+)

(+)

Emisi limbah ternak

Gambar 5.55 Sub model ekologi Pemukiman Emisi BOD Pemukiman

BP BOD Pemukiman

Debit Limbah Pemukiman

Nilai BOD-NT Pemukiman

Faktor Limbah

Jumlah Penduduk

BP COD Pemukiman

Nilai COD-NT Pemukiman

Emisi COD Pemukiman

Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman Nilai COD-T Pemukiman

Nilai COD-NT Pemukiman Nilai BOD-T Pemukiman Nilai BOD-NT Pemukiman

Gambar 5.56 Stock flow Sub model ekologi - pemukiman MPPSC Sub model ekologi - pemukiman yang telah dirumuskan dapat digunakan dengan beberapa asumsi yang akan membatasi keberlakuan model. Asumsi-asumsi tersebut adalah debit kebutuhan air 115 L/orang/hari dan yang dibuang 80% dari kebutuhan air, sedangkan yang sampai disungai diasumsikan 50% (faktor limbah). Untuk mendapatkan debit limbah dalam satuan L/detik dibagi dengan 24 jam , 60 menit dan 60 detik. Faktor konversi yang digunakan untuk mengestimasi beban pencemaran akibat limbah pemukiman (domestik) untuk BOD adalah 40 gram/orang/hari dan COD adalah 55

120 gram/orang/hari (Yusuf 2012). Beban pencemaran BOD dan COD diperoleh dari hasil perkalian antara emisi masing-masing dengan jumlah penduduk. Nilai BOD dan COD ditetapkan dengan membagi beban pencemaran masing-masing dengan debit limbah pemukiman. Untuk mendapatkan nilai BOD dan COD dalam satuan mg/L maka dikalikan dengan 1000.000 dibagi 86.400 (24 jam x 60 menit x 60 detik). Berdasarkan sub model ekologi-pemukiman, tampak bahwa besarnya beban pencemaran BOD dan COD yang berfungsi sebagai auxiliary merupakan hasil perkalian antara jumlah penduduk yang berfungsi sebagai level dengan emisi BOD dan COD masing-masing yang berfungsi sebagai konstanta. Sementara, nilai parameter BOD dan COD yang berfungsi sebagai auxiliary merupakan hasil bagi antara beban pencemarannya masing-masing dengan debit limbah pemukiman yang berfungsi sebagai auxiliary. Peternakan

BP BOD Bebek

BP BOD Sapi

F_Pert JmlSapiWil

Jumlah Bebek Wilayah_stock

BP BOD Peternakan Jumlah Sapi Wilayah_stock

BP BOD Kerbau

L_Pert JmlSapiWil

L_Pert JmlBebekWil

BP BOD Domba

F_Pert JmlBebekWil

Luas Wilayah

Jumlah Bebek BP BOD Bebek Emisi BOD Bebek

Jumlah Sapi

Emisi BOD Sapi

BP BOD Kambing

BP BOD Ayam

BP COD Sapi BP BOD Sapi

BP COD Bebek

Emisi COD Bebek

BP COD Bebek

Emisi COD Sapi

BP COD Sapi

Luas_Pemukiman

Jumlah Kerbau Wilayah_stock

Luas Wilayah Luas_Pemukiman Jumlah Domba Wilayah_stock

L_Pert JmlDomba

BP COD Peternakan L_Pert JmlKerbau F_Pert JmlDomba F_Pert JmlKerbauWil

BP COD Domba

Jumlah Domba

BP COD Kerbau BP COD Domba

BP COD Ayam

Emisi COD Domba

BP COD Kambing

BP BOD Kerbau Luas Wilayah

Jumlah Kerbau

Emisi BOD Kerbau

BP BOD Domba

BP COD Kambing

Emisi BOD Domba

Jumlah Ayam

Jumlah Ayam Wilayah_stock

BP COD Kerbau Jumlah Kambing Wilayah_stock

Emisi COD Ayam

Jumlah Kambing

L_Pert JmlAyamWil

BP COD Ayam

Luas Wilayah

Emisi COD Kerbau

F_Pert JmlAyamWil

BP BOD Ayam Emisi BOD Ayam

F_Pert JmlKambingWil

Emisi COD Kambing

L_Pert JmlKambingWil Emisi BOD Kambing

BP BOD Kambing

Gambar 5.57 Stock flow Sub model ekologi – peternakan Beban pencemaran BOD dan COD dari peternakan merupakan akumulasi dari beban pencemaran masing-masing jenis ternak. Dalam model, Asumsi yag digunakan dalam sub model ekologipeternakan adalah fraksi pertumbuhan masing-masing ternak setiap tahun, yaitu untuk bebek 20.93%, domba 0.54%, ayam 90%, sapi -19.54%, kerbau 41.43% dan kambing 0.46% (BPS 2012). Untuk mendapatkan data pertumbuhan ternak setiap bulan maka dibagi 12. Emisi BOD dan COD untuk masing-masing ternak tercantum dalam Tabel 5.20.

121 Tabel 5.20 Emisi berbagai jenis ternak Emisi (gram/ekor/hari) No Jenis Ternak BOD COD 1 Kerbau 206.71 529.19 2 Sapi 292.00 716.50 3 Domba 55.68 136.23 4 Kambing 34.10 92.91 5 Ayam 2.36 5.59 6 Bebek 0.88 2.22 Sumber : Yusuf, (2012)

Jumlah bebek, domba, ayam, sapi, kerbau dan kambing masingmasing berfungsi sebagai auxiliary dan merupakan hasil perkalian dari luas pemukiman dengan jumlah masing-masing ternak di wilayah dibagi luas wilayah sebagai konstanta. Beban pencemaran BOD dan COD dari masing-masing ternak berfungsi sebagai auxiliary, yang merupakan hasil perkalian dari jumlah masing-masing ternak sebagai laju masukan dengan emisi COD dan BOD dari masing-masing ternak sebagai konstanta. Beban pencemaran BOD dan COD peternakan berfungsi sebagai auxiliary dan merupakan hasil penjumlahan dari masing-masing beban pencemaran BOD dan COD dari masing-masing ternak sebagai laju masukan. Industri BP COD Industri _stock

COD Industri-NT

COD-TLA Industri

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriLA

BP COD Industri L_BP COD Industri Debit Limbah Industri

F_Pert BP COD Industri

BP BOD Industri_stock

COD-TRO Industri

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

BOD Industri-NT BOD-TRO Industri BP BOD Industri

L_BP BOD Industri

BOD-TLA Industri

F_Pert BP BOD Industri

AOX Industri-NT BP AOX Industri_stock

AOX-TRO Industri Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

BP AOX Industri L_BP AOX Industri AOX-TLA Industri

F_Pert BP AOX Industri

Debit Limbah Industri

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriLA

BP Cr Industri _stock

Cr Industri_NT L_Pert Cr Industri F_Pert BP Cr Industri

BP Cr Industri

Cr-TLA Industri

Cr-TRO Industri

Gambar 5.58 Stock flow Sub model ekologi – industri Fraksi pertumbuhan beban pencemaran BOD, COD, Cr dan AOX dari industri berdasarkan pertumbuhan industri di Kabupaten Serang

122 1.74% pertahun dan berfungsi sebagai konstanta. Untuk mendapatkan data pertumbuhan industri setiap bulan maka dibagi 12. Beban pencemaran COD, BOD, AOX dan Cr industri berfungsi sebagai auxiliary dan merupakan beban pencemaran masing-masing parameter yang terdapat dalam limbah seluruh industri yang dikaji, yang membuang limbah cairnya ke Sungai Ciujung sebagai laju masukan. Nilai BOD, nilai COD, kadar AOX dan kadar Cr non treatment (NT) berfungsi sebagai auxiliary dan merupakan hasil bagi dari beban pencemaran dibagi debit limbah industri. Limbah industri yang melalui proses pengolahan teknologi lumpur aktif (TLA) dan reverse osmosis (TRO), diasumsikan akan ada biaya pengelolaan (> 0) dan akan menurunkan nilai masing-masing paramater (BOD, COD, AOX, Cr) 40% untuk TLA dan 90% untuk TRO. Jika tidak ada pengolahan maka nilai masing-masing parameter tetap (IKPP 2012). Pertanian Emisi BOD Kebun Luas Kebun_stock

L_Pert Luas Kebun

BP BOD Kebun Faktor Musim Kemarau

F_Luas Kebun

Faktor Limbah Saw ah

Debit Limbah kebun

Faktor Limbah kebun

Debit Limbah Pertanian

Debit Limbah Saw ah BP BOD Pertanian

BP BOD Saw ah

Luas Saw ah_stock Emisi BOD Saw ah L_Pert Luas Saw ah F_Luas Saw ah

Gambar 5.59 stock flow Sub model ekologi – pertanian Luas lahan pertanian mengalami penurunan 0.143% pertahun. Debit limbah pertanian sebagai auxiliary merupakan hasil penjumlahan antara debit kebun dan sawah. Beban pencemaran BOD sawah dan kebun masing-masing sebagai auxiliary dan merupakan hasil perkalian antara masing-masing luas lahan sawah dan kebun dengan emisi BODnya masing-masing. Emisi BOD dari sawah dan kebun diasumsikan masing-masing 225 kg/musim dan 32.5 kg/musim. Beban pencemaran pertanian berfungsi sebagai auxiliary, diperoleh dari hasil penjumlahan antara beban pencemaran BOD kebun dan sawah. Beban pencemaran dari pemukiman, peternakan, industri dan pertanian di sekitar bantaran Sungai Ciujung akan mengalir masuk ke

123 sungai. Setiap beban pencemar tersebut akan masuk ke badan sungai dan menjadi pencemar yang tercampur dengan air sungai di masing-masing bagian (lokasi). Besarnya beban pencemar di badan sungai menjadi dasar penentuan kualitas air sungai dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung. Stock flow diagram sub-model ekologi secara lengkap disajikan dalam Gambar 5.60. Beban pencemaran total masing-masing parameter (BOD, COD, AOX dan Cr) di sungai, nilai dan daya tampung beban pencemarannya berfungsi sebagai auxiliary. Beban pencemaran total masing-masing parameter di sungai merupakan hasil penjumlahan antara potensi beban pencemaran total masing-masing parameter dari sumber pencemar dengan beban pencemaran eksisting yang sudah ada di sungai. Nilai masing-masing parameter di sungai merupakan hasil bagi antara beban pencemaran total di sungai di bagi dengan jumlah total debit. Daya tampung beban pencemaran diperoleh dari pengurangan antara baku mutu beban pencemaran masing-masing kelas dengan beban pencemaran total sungai. Secara keseluruhan total potensi beban pencemaran dari berbagai sumber pencemar akan mempengaruhi beban pencemaran sungai yang berdampak pada kualitas air sungai dan daya tampung beban pencemaran sungai. Peningkatan jumlah penduduk dan luas pemukiman, serta aktifitas peternakan, pertanian dan industri di bantaran sungai akan mendorong peningkatan limbah yang masuk ke badan air Sungai Ciujung.

124 Peternakan

BP BOD Bebek

Pemukiman

BP COD Industri _stock

BP BOD Peternakan Jumlah Sapi Wilayah_stock

Jumlah Penduduk_stock

COD Industri-NT

BP COD Industri

BP BOD Pemukiman _stock

Jumlah Bebek

Luas Wilayah Jumlah Sapi

Emisi BOD Sapi

BP BOD Bebek Emisi BOD Bebek

COD-TRO Industri

Debit Limbah Industri

F_Pert BP COD Industri

BP BOD Kambing

BP BOD Ayam

BP BOD Industri_stock

BOD Industri-NT

BP COD Sapi BP BOD Sapi

BP COD Bebek

BP BOD Pemukiman

Emisi COD Bebek

Luas Wilayah Debit Limbah BP COD Pemukiman Pemukiman

BP COD Kerbau

L_Pert JmlDomba

BP COD Peternakan

COD Pemukiman-T BP COD Pemukiman _stock

BP COD Kambing Jumlah Kerbau

Emisi BOD Kerbau

Jumlah Ayam Wilayah_stock

BP COD Kerbau

BP COD Ayam Jumlah Penduduk

Cr Industri_NT

Jumlah Kambing

F_Pert JmlAyamWil

BP BOD Ayam Emisi BOD Ayam

Nilai BOD Sungai eksisting

Pertanian

F_Pert JmlKambingWil

Debit Ciujung

F_Luas Kebun

BP BOD Kebun

Faktor Musim Kemarau

Faktor Limbah Sawah

Debit Limbah Sawah

COD Sungai Aktual BP COD Pemukiman

BP BOD Sungai eksisting DT BOD Kelas 1

DT BOD Kelas 2

Faktor Musim Peralihan

Debit Limbah Pertanian

Debit Limbah Pertanian

BP BOD Kebun

Debit Ciujung

DT AOX Kelas 2

BM AOX Kelas 3

BP COD total sungai BMBP COD Kelas 2

BM BOD Kelas 3

Luas Sawah_stock

BM Cr Kelas 2

DT Cr Kelas 2

Debit Limbah Pemukiman

DT BOD Kelas 4

BP Cr Sungai BP Cr Industri Eksisting

BMBP AOX Kelas 2

BMBP COD Kelas 1

BP BOD Peternakan

Debit Ciujung BM Cr Kelas1

BP AOX total Sungai

BM AOX Kelas 2

BM COD Kelas 2

Faktor Musim Hujan

BMBP Cr Kelas 1

DT COD Kelas 1

Debit Ciujung

Faktor Limbah kebun

DT Cr Kelas 1

COD Sungai

Potensi BP COD Total

BOD Sungai

Kadar Cr Sungai Eksisting Cr Sungai

BP AOX Industri

BP COD Industri

BM COD Kelas1

BMBP BOD Kelas 3

DT BOD Kelas 3

DT AOX Kelas 1

Debit Limbah Pemukiman Debit Ciujung

BM BOD Kelas 2

BP BOD Total sungai

AME Cr

Debit Limbah Industri BM AOX Kelas 1

BP COD Peternakan

BMBP AOX Kelas 1

Debit Limbah kebun

Batas AME

Debit Limbah Industri

BOD Sungai Aktual AME BOD

BMBP BOD Kelas 2

Cr-TRO Industri

Cr Sungai Aktual

Debit Limbah Peternakan AME COD

Debit Limbah Peternakan

BMBP BOD Kelas 1

BP Cr Industri

BP BOD Kambing

Batas AME

Debit Limbah Industri

Luas Kebun_stock

Emisi COD Kambing F_Pert BP Cr Industri

Emisi BOD Kambing BP BOD Total sungai

Cr-TLA Industri

L_Pert Cr Industri

Manusia

L_Pert JmlKambingWil

BM BOD Kelas 1

Emisi BOD Kebun

L_Pert Luas Kebun

BP Cr Industri _stock

Luas Wilayah

Jumlah Kambing Wilayah_stock L_Pert JmlAyamWil

F_Pert BP COD pemukiman

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

Debit Limbah Industri

Emisi COD Kerbau

Emisi COD Ayam L_BP COD Pemukiman

AOX-TLA Industri

F_Pert BP AOX Industri

BP COD Kambing

Emisi BOD Domba

Jumlah Ayam

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

L_BP AOX Industri

BP COD Ayam

BP BOD Domba

AOX-TRO Industri

BP AOX Industri

BP BOD Kerbau

Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

AOX Industri-NT BP AOX Industri_stock

L_Pert JmlKerbau F_Pert JmlDomba F_Pert JmlKerbauWil Emisi COD Domba

Luas Wilayah

BOD-TLA Industri

F_Pert BP BOD Industri

BP COD Domba

BP COD Domba

Jumlah Domba

BP BOD Industri

L_BP BOD Industri

Jumlah Kerbau Wilayah_stock

BOD Pemukiman-T COD Pemukiman-NT

Luas_Pemukiman

BP COD Sapi

Luas_Pemukiman Jumlah Domba Wilayah_stock

BOD-TRO Industri

BP COD Bebek

Emisi COD Sapi

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

L_BP COD Industri

BP BOD Domba

F_Pert JmlBebekWil Copy of F_Pert JmlBebekWil

L_BP BOD Pemukiman F_Pert BP BOD pemukiman

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

COD-TLA Industri

BP BOD Kerbau

L_Pert JmlSapiWil

L_Pert JmlBebekWil

Jumlah Penduduk

BOD Pemukiman-NT

Industri

BP BOD Sapi

F_Pert JmlSapiWil

Jumlah Bebek Wilayah_stock

124

Sub-Model Ekologi

DT COD Kelas 2

BMBP Cr Kelas2

BMBP AOX Kelas 3 BMBP Cr Kelas 3

Debit Ciujung

DT AOX Kelas 3

BM COD Kelas 3

Debit Ciujung

BP AOX Sungai Eksisting

Debit Ciujung

BP Cr total Sungai DT Cr Kelas 3

BP BOD Industri

BMBP BOD Kelas 4

DT COD Kelas 3

L_Pert Luas Sawah F_Luas Sawah

BP BOD Sawah Emisi BOD Sawah

BMBP COD Kelas 3

BP BOD Pertanian

BM BOD Kelas 4 Potensi BP BOD Total

BP BOD Pemukiman

DT AOX Kelas 4 BP COD Sungai eksisting

BM COD Kelas 4 BMBP COD Kelas 4

DT COD Kelas 4

Kadar COD Sungai eksisting

Gambar 5.60 Stock-flow sub model ekologi

BM AOX Kelas 4 BMBP AOX Kelas 4

Debit Limbah Industri

Kadar AOX Sungai Eksisting

BM Cr Kelas 3

BMBP Cr Kelas 4 AOX Industri-NT AOX Sungai

BM Cr Kelas 4

DT Cr Kelas 4

125 Sub-model Ekonomi Sub model ekonomi dalam MPPSC merupakan bagian pemodelan untuk mengetahui pengaruh varibel- variabel ekonomi berupa besarnya nilai biaya pengelolaan limbah melalui IPAL baik dari pemukiman maupun industri. Berdasarkan diagram causa loop sub model ekonomi, diketahui bahwa beban pencemaran dari limbah pemukiman dan industri yang masuk ke badan sungai akan menurunkan kualitas air sungai. Rendahnya kualitas air akan meningkatkan biaya pengelolaan limbah.

Biaya pengelolaan limbah Pemukiman Beban Pencemaran Pemukiman

Harga pengolahan limbah Pemukiman

(-)

(-)

Beban Pencemaran Industri

(+)

Kualitas air

(-)

Harga pengolahan limbah industri

(-)

Biaya pengelolaan limbah industri

(+)

Gambar 5.61 Sub model ekonomi Diagram Stock flow sub-model nilai ekonomi disajikan dalam Gambar 5.62. Sub-Model Ekonomi

Harga Pengelolaan Air Limbah Pemukiman Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

Debit limbah pemukiman _stock Debit limbah pemukiman_e

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriTLA

L_debit limbah F_Pert debit limbah pemukiman pemukiman

Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-LA

debit limbah Industri _stock

L_debit limbah Industri F_Pert debit limbah Industri

Debit limbah industri_e Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-RO

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

Gambar 5.62 Stock-flow sub-model ekonomi. MPPSC sub model ekonomi yang telah dirumuskan dapat digunakan dengan

126 beberapa asumsi yang akan membatasi keberlakuan model khususnya sub model ekonomi. Asumsi dibuat berdasarkan hasil wawancara dengan penanggung jawab IPAL salah satu industri kertas (2011), bahwa pengelolaan harga pengelolaan limbah pemukiman Rp 500,-/m3, limbah industri dengan TLA Rp 1,000,-/m3 dan limbah industri dengan TRO Rp 5,000,-/m3. Biaya pengelolaan berfungsi sebagai auxiliary, merupakan perkalian antara debit dengan harga pengelolaan limbah. Debit limbah pemukiman dan limbah industri dipengaruhi fraksi pertumbuhan debit limbahnya. Kondisi Eksisting Model (1) Simulasi Sub-Model Sosial Simulasi model sosial menggambarkan perkembangan populasi penduduk dan dampak pencemaran senyawa AOX terhadap kesehatan. Hasil simulasi sub-model sosial-penduduk disajikan pada Gambar 5.63

Jumlah Penduduk (jiwa)

400

300

200

100

0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Tahun

Gambar 5.63 Simulasi pertumbuhan penduduk Tabel 5.21 Hasil simulasi pertumbuhan penduduk Tahun 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Jumlah Penduduk (jiwa) 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319

Gambar 5.63 memperlihatkan bahwa prediksi peningkatan jumlah penduduk yang landai. Pada tahun 2009 jumlah penduduk di daerah tersebut 308 jiwa dan pada tahun 2011 meningkat menjadi 310 jiwa. Hasil simulasi, pada akhir tahun 2020 jumlah penduduk mencapai 319 orang. Pertumbuhan penduduk tidak begitu tinggi, peningkatan penduduk dari tahun 2011 sampai 2020 mencapai 2.9% (Tabel 5.21).

127 Pada model pengendalian pencemaran Sungai Ciujung, pertambahan penduduk berdampak terhadap peningkatan beban pencemaran pemukiman. Peningkatan kandungan senyawa AOX dalam tubuh dipengaruhi oleh tingkat konsumsi ikan dan besarnya kandungan senyawa AOX dalam ikan. Ikan yang sudah terkontaminasi senyawa AOX jika dikonsumsi manusia maka akan berdampak pada menurunnya kesehatan. Hasil simulasi kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia jika mengkonsumsi ikan yang sudah tercemar senyawa AOX disajikan dalam Gambar 5.64 – 5.67. 0,0017

0,0016

AOX-PCP Manusia 0,0015

PCP_Manusia (g/hari)

PCP_Manusia (g/hari)

0,0015

0,0010 AOX-PCP Manusia TDI PCP 0,0005

0,0000

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a) Gambar 5.64

(b)

(a) Simulasi kandungan senyawa PCP dalam tubuh manusia dan (b) Senyawa PCP dalam tubuh dibandingkan dengan nilai TDI PCP

0,033

0,031

0,030 AOX-TCDD Manusia 0,029

TCDD_Manusia (g/hari)

TCDD_Manusia (g/hari)

0,03 0,032

0,02

AOX-TCDD Manusia TDI TCDD

0,01

0,00

0,028

-0,01 2009 2010 2011 2012 2013

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

(a)

Gambar 5.65

2009 2010 2011 2012

2013 2014 2015 2016

2017 2018 2019 2020

Tahun

(b)

(a) Simulasi kandungan senyawa TCDD dalam tubuh manusia dan (b) Senyawa TCDD dalam tubuh dibandingkan dengan nilai TDI TCDD

128

0,03

0,025

0,024 AOX-TCDF Manusia

0,023

TCDF_Manusia (g/hari)

TCDF_Manusia (g/hari)

0,026

0,02

0,01

AOX-TCDF Manusia TDI TCDF

0,00

-0,01 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a) Gambar 5.66

(b)

(a) Simulasi kandungan senyawa TCDF dalam tubuh manusia dan (b) Senyawa TCDF dalam tubuh dibandingkan dengan nilai TDI TCDF

0,000027

0,000026

0,000025

AOX-CH3Cl Manusia

0,000024

CHCl3_Manusia (g/hari)

CHCl3_Manusia (g/hari)

0,000028

0,0006

AOX-CH3Cl Manusia TDI CH3Cl

0,0003

0,000023 0,0000 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a) Gambar 5.67

(b)

(a) Simulasi kandungan senyawa CHCl 3 dalam tubuh manusia dan (b) Senyawa CHCl3 dalam tubuh dibandingkan dengan nilai TDI CHCl3

Gambar di atas menunjukkan bahwa kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia tiap tahun semakin bertambah. Senyawa AOX yang diprediksi terdapat dalam tubuh manusia, seluruhnya telah melebihi nilai TDI yang diperkenankan ada dalam tubuh kecuali untuk senyawa CH3Cl masih berada di bawah nilai TDInya. Tabel 5.22 memperlihatkan bahwa kenaikan senyawa AOX dalam tubuh manusia dari tahun 2011 sampai akhir tahun simulasi (2020) untuk senyawa PCP 4.33%, senyawa 2,3,7,8-TCDD 4.59% ; senyawa 2,3,7,8- TCDF 4.51% dan senyawa CH3Cl 4.25%.

129 Tabel 5.22 Kandungan senyawa AOX dalam tubuh Kandungan Senyawa AOX dalam Tubuh (g/hari) PCP 2,3,7,8-TCDD 2,3,7,8-TCDF CH3Cl 0.001559 0.0303 0.0242 0.0000249 0.001572 0.0305 0.0244 0.0000259 0.001640 0.0319 0.0255 0.0000270 -4 -10 -10 2.1 x 10 1.5 x 10 1.5 x 10 5 x 10-4

Tahun 2009 2011 2020 TDI

(2) Simulasi Sub-Model Ekologi Simulasi model ekologi menggambarkan tingkat pencemaran Sungai Ciujung yang ditunjukkan oleh parameter kualitas air. Parameter yang digunakan dalam simulasi model ini adalah BOD, COD, AOX dan Cr. Hasil simulasi sub model ekologi berdasarkan beban pencemaran di sungai disajikan pada Gambar 5.68

Beban Pencemaran (kg/hari)

250.000

200.000

150.000 BP BOD Total sungai BP COD total sungai BP Cr total Sungai BP AOX total Sungai

100.000

50.000

0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Tahun

Gambar 5.68

Hasil simulasi beban pencemaran parameter BOD, COD, AOX dan Cr di Sungai Ciujung

Hasil simulasi sub model ekologi berdasarkan parameter BOD, COD, AOX dan Cr, menunjukkan bahwa terjadi peningkatan beban pencemaran di Sungai Ciujung untuk seluruh parameter. Peningkatan beban pencemaran di sungai disebabkan adanya peningkatan beban pencemaran dari potensi beban pencemaran yang berasal dari pemukiman, peternakan, pertanian dan industri. Pada tahun 2009, beban pencemaran di sungai untuk parameter BOD, COD, AOX dan Cr berturut-turut adalah 20,389.48 kg/hari, 252,252.19 kg/hari, 358.56 kg/hari dan 1,260.49 kg/hari. Peningkatan beban pencemaran terus berlangsung hingga akhir tahun simulasi (2020) yaitu 257,739.16 kg/hari untuk BOD, 23,580.66 kg/hari untuk COD, 360.09 kg/hari untuk AOX dan 1,268.62 kg/hari untuk Cr. Di dalam model, beban pencemaran akan berdampak pada penurunan kualitas air sungai dan DTBP pencemaran air sungai.

100

250

80

200

60 BOD Sungai BM BOD Kelas 1 BM BOD Kelas 2 BM BOD Kelas 3 BM BOD Kelas 4

40

COD (mg/L)

BOD (mg/L)

130

20

150 COD Sungai BM COD Kelas1 BM COD Kelas 2 BM COD Kelas 3 BM COD Kelas 4

100

50

0

0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a)

(b)

0,3

2,0

AOX Sungai BM AOX Kelas 1 BM AOX Kelas 2 BM AOX Kelas 3 BM AOX Kelas 4

0,1

Cr (mg/L)

AOX (mg/L)

1,5 0,2

Cr Sungai BM Cr Kelas1 BM Cr Kelas 2 BM Cr Kelas 3 BM Cr Kelas 4

1,0

0,5

0,0

0,0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(c) Gambar 5.69

(d)

Hasil simulasi kualitas air Sungai Ciujung berdasarkan parameter (a) BOD, (b) COD, (c) AOX dan (d) Cr

Hasil simulasi kualitas air Sungai Ciujung (Gambar 5.69) memperlihatkan bahwa nilai BOD dan COD tidak memenuhi kriteria mutu air kelas IV pada musim kemarau, sementara konsentrasi senyawa AOX dan logam Cr memenuhi. Pada tahun 2009, nilai BOD dan COD di musim hujan masing-masing 7.75 mg/L dan 95.97 mg/L, sedangkan di musim kemarau masing-masing nilai BOD dan COD adalah 70.07 mg/L dan 170.54 mg/L. Konsentrasi senyawa AOX dan logam Cr pada musim hujan masing-masing 0.1367 mg/L dan 0.1450 mg/L, sementara konsentrasi senyawa AOX dan logam Cr di musim kemarau masing-masing adalah 0.1450 mg/L dan 0.5696 mg/L. Kualitas air Sungai Ciujung mengalami penurunan setiap tahun seiring meningkatnya beban pencemaran, sehingga pada akhir tahun simulasi (2020) Nilai BOD dan COD di musim kemarau meningkat masing-masing 2.66% (71.90 mg/L) dan 5.66% (180.19 mg/L). Sementara peningkatan konsentrasi senyawa AOX dan logam Cr pada musim kemarau di akhir tahun simulasi masing-masing adalah 3.24% (0.1497 mg/L) dan 2.83% (0.5857 mg/L). Penurunan kualitas air Sungai Ciujung seiring dengan penurunan DTBP sebagai salah satu dampak peningkatan beban pencemaran dari sejumlah aktivitas pemukiman, peternakan, pertanian dan industri. Hasil simulasi DTBP di Sungai Ciujung disajikan pada Gambar 5.70

131

0

0 DT BOD Kelas 1 DT BOD Kelas 2 DT BOD Kelas 3 DT BOD Kelas 4 -10.000

DT COD (kg/hari)

DT BOD (kg/hari)

10.000

-20.000

-100.000 DT COD Kelas 1 DT COD Kelas 2 DT COD Kelas 3 DT COD Kelas 4 -200.000

-300.000 2009 2010

2011 2012

2013 2014

2015 2016

2017 2018

2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a)

(b) 2.000

1.000 0 DT AOX Kelas 1 DT AOX Kelas 2 DT AOX Kelas 3 DT AOX Kelas 4

-200

DT Cr (kg/hari)

DT AOX (kg/bulan)

200

DT Cr Kelas 1 DT Cr Kelas 2 DT Cr Kelas 3 DT Cr Kelas 4

0

-1.000 -400 -2.000 2009

2010

2011 2012

2013 2014

2015 2016

Tahun

(c)

2017

2018 2019

2020

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Tahun

(d)

Gambar 5.70 Simulasi DTBP untuk parameter (a) BOD, (b) COD, (c) AOX dan (d) Cr Gambar 5.70 di atas menunjukkan bahwa Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP terhadap parameter BOD, COD, AOX dan Cr jika dibandingkan dengan beban pencemaran yang diijinkan (BMBP) untuk sungai kelas III. Pada Tahun 2009, Sungai Ciujung memiliki DTBP jika dibandingkan dengan BMBP kelas IV pada musim hujan, yaitu 10,610.84 kg/hari untuk BOD, 6,083.81 kg/hari untuk COD, 158.11 kg/hari untuk AOX dan 1,322.87 kg/hari untuk Cr. Namun pada musim kemarau, terjadi penurunan DTBP sehingga Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP untuk parameter BOD (-12,754.19 kg/hari) dan COD (-19,257.48 kg/hari), sedangkan DTBP untuk parameter AOX dan Cr masing-masing yaitu 3.22 kg/hari dan 47.86 kg/hari. DTBP di Sungai Ciujung semakin menurun setiap tahun seiring dengan meningkatnya beban pencemaran. Sehingga pada akhir tahun simulasi (2020) penurunan DTBP Sungai Ciujung di musim hujan 33.49% (7,057.24 kg/hari) untuk BOD, 95.80% (255.31 kg/hari) untuk COD, 2.71% (153.83 kg/hari) untuk AOX dan 2.33% (1,292.04 kg/hari) untuk Cr. Pada musim kemarau Sungai Ciujung tidak memiliki DTBP untuk parameter BOD (-15,719.82 kg/hari) dan COD (-24,740.23 kg/hari), sedangkan penurunan DTBP untuk senyawa AOX 48.14% (1.67 kg/hari) dan Cr 17.15% (39.65 kg/hari).

132 (3) Sub-model Nilai Ekonomi Simulasi model ekonomi (Gambar 5.71) menggambarkan biaya pengelolaan limbah industri dan limbah pemukiman yang memiliki pengaruh terhadap MPPSC, yaitu dapat menurunkan nilai parameter pencemar dalam limbah yang pada akhirnya dapat menurunkan beban pencemaran dan meningkatkan kualitas air sungai. Pada Tahun 2009, biaya pengelolaan limbah pemukiman setiap bulan mencapai Rp 623,760 dan pada tahun 2011 meningkat menjadi Rp 665,460. Pada akhir tahun simulasi (2020) biaya pengelolaan limbah pemukiman menjadi Rp 890,413.

Biaya (Rp)

10.000.000.000

5.000.000.000 Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-TLA Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-RO

0

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

(a)

Biaya (Rp)

1.000.000

Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

500.000

0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

(b) Gambar 5.71 Simulasi biaya pengelolaan air limbah (a) industri (b) pemukiman Biaya pengelolaan limbah industri setiap bulan dengan menggunakan teknologi lumpur aktif (TLA) dan teknologi reverse osmosis (TRO) pada tahun 2009 masing-masing sebesar Rp 1,200,000,000 dan Rp 6,000,000,000. Pada tahun 2011 meningkat menjadi Rp 1,242,463,809 untuk TLA dan Rp 6,212,319,046 untuk TRO. Sehingga pada akhir tahun simulasi (2020), biaya pengelolaan dengan TLA mencapai 1,452,931,044 dan dengan menggunakan TRO mencapai Rp 7,264,655,220.

133 Adanya biaya pengelolaan maka kualitas limbah akan meningkat dengan menurunnya nilai parameter pencemar (Gambar 5.72). Pada tahun 2009, nilai BOD dan COD tanpa pengelolaan (BOD dan COD industri NT) masing-masing 336 mg/L dan 517.6 mg/L. Dengan adanya pengelolaan dengan TLA maka nilai BOD dan COD masing-masing menurun menjadi 201.6 mg/L dan 310.6 mg/L, sementara yang diolah dengan TRO adalah 33.60 mg/L untuk nilai BOD dan 51.76 mg/L untuk nilai COD. Nilai parameter pencemar akan terus meningkat setiap tahun. Pada tahun 2011 nilai BOD dan COD masing-masing menjadi 208.7 mg/L dan 321.5 mg/L untuk limbah yang dikelola dengan TLA, sementara yang dikelola dengan TRO 34.8 mg/L untuk BOD dan 53.6 mg/L untuk COD. Pada akhir tahun simulasi (2020), terjadi peningkatan nilai BOD dan COD untuk limbah industri yang dikelola TLA masing-masing 244.1 mg/L dan 376.0 mg/L. Sementara nilai BOD dan COD dari limbah industri yang dikelola dengan TRO masing-masing adalah 40.7 mg/L dan 62.7 mg/L . Nilai BOD dan COD limbah pemukiman yang melalui pengelolaan, pada tahun 2009 masing-masing 4.93 mg/L dan 6.78 mg/L. Pada akhir tahun simulasi (2020), terjadi peningkatan nilai BOD dan COD untuk limbah pemukiman yang dikelola masing-masing 7.0 mg/L dan 9.7 mg/L. 450

700

400

600

350

250 BOD Industri-NT BOD-TLA Industri BOD-TRO Industri

200 150

COD (mg/L)

BOD (mg/L)

500 300

400 COD Industri-NT COD-TLA Industri COD-TRO Industri

300 200

100 100

50 0

0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a) 20

30

25

10

BOD Pemukiman-NT BOD Pemukiman-T

COD (mg/L)

BOD (mg/L)

15 20

15

COD Pemukiman-NT COD Pemukiman-T

10

5 5

0

0 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(b) Gambar 5.72

Simulasi kualitas air limbah berdasarkan parameter BOD dan COD setelah melalui pengolahan (a) limbah industri dan (b) limbah pemukiman

134 Validasi Model Validitas atau keabsahan merupakan salah satu kriteria penilaian keobyektifan dari suatu pekerjaan ilmiah. Keobyektifan tersebut dalam pekerjaan pemodelan ditunjukkan dengan sejauh mana model dapat menirukan fakta (Muhammadi et al 2001). Sehingga validasi model ditujukan untuk melihat kesesuaian hasil model dibandingkan dengan realitas bila model dijalankan dengan data yang lain untuk mendapatkan hasil kesimpulan yang benar berdasarkan persyaratan-persyaratan yang telah ditetapkan (Hartrisari 2007). Validasi kinerja model adalah aspek pelengkap dalam metode berpikir sistem yang bertujuan untuk memperoleh keyakinan sejauh mana kinerja model sesuai (compatible) dengan kinerja sistem nyata sehingga memenuhi syarat sebagai model ilmiah yang taat fakta. Hal ini dilakukan dengan memvalidasi kinerja model dengan data empiris untuk melihat sejauh mana perilaku kinerja model sesuai dengan data empiris (Muhammadi et al. 2001). Validasi perilaku model yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan AME (absolute mean error), yakni penyimpangan antara nilai ratarata simulasi terhadap aktual. Batas penyimpangan yang dapat diterima adalah kurang dari 10%. Persamaan AME adalah membandingkan antara besar dan sifat S  A  Si  Ai kesalahan dengan persamaan : AME = x100% ; S A N N A S, A dan N berturut-turut adalah nilai simulasi, nilai aktual, dan interval waktu pengamatan. Menurut Handoko (2005), teknik untuk memeriksa konsistensi keluaran model terhadap data aktual dapat dilakukan dengan uji statistik dan perbandingan secara visual keluaran model dengan data aktual. Perbandingan visual pola keluaran simulasi dan pola data aktual terhadap parameter BOD, COD dan Cr disajikan pada Gambar 5.73

BOD (mg/L)

60

40 BOD Sungai BOD Sungai Aktual 20

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2009 2010

Tahun

Gambar 5.73 Perbandingan nilai BOD aktual dan simulasi.

135 250

COD (mg/L)

200

150 COD Sungai COD Sungai Aktual

100

50

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2009 2010 Tahun

Gambar 5.74 Perbandingan nilai COD aktual dan simulasi

0,6 0.6

Cr (mg/L)

0,5 0.5 0,4 0.4 0,3 0.3 Cr Sungai Cr Sungai Aktual

0,2 0.2 0,1 0.1 0,0 0.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2009 2010

Tahun

Gambar 5.75 Perbandingan nilai Cr aktual dan simulasi. Hasil uji validasi berdasarkan nilai BOD, COD dan konsentrasi Cr menunjukkan bahwa secara visual pola output simulasi sudah mengikuti pola data aktual, maka untuk memperoleh keyakinan dilakukan uji statistik. Hasil uji (Tabel 5.23) menunjukkan bahwa penyimpangan AME dari data aktual tahun 2009 dan 2010 untuk nilai BOD, COD dan Cr masing-masing 3%, 1% dan 2%. Batas penyimpangan variabel tersebut pada parameter AME menunjukkan bahwa model ini mampu mensimulasikan perubahan-perubahan yang terjadi secara aktual di lapangan setiap bulan.

136 Tabel 5.23 Data validasi MPPSC BOD (mg/L) Waktu

Model

Aktual

COD (mg/L) Model

Aktual

Cr (mg/L) Model

Aktual

Januari 2009 Februari 2009

20.4 7.8

19.1 6.9

111.0 96.1

109.7 94.6

0.498 0.481

0.487 0.458

Maret 2009 April 2009 Mei 2009 Juni 2009 Juli 2009 Agustus 2009 September 2009

7.8 8.5 15.3 15.3 38.6 58.4 70.0

6.6 7.9 14.5 13.9 35.6 61.7 74.3

96.0 96.8 104.9 104.9 132.8 156.6 170.5

93.8 103.6 106.9 103.7 135.0 156.4 166.2

0.481 0.482 0.491 0.491 0.524 0.553 0.570

0.49 0.473 0.484 0.502 0.601 0.598 0.626

Oktober 2009 November 2009 Desember 2009 Januari 2010 Februari 2010 Maret 2010 April 2010 Mei 2010

67.5 16.5 10.9 20.7 7.9 7.8 8.6 15.5

65.4 12.8 11.8 18.7 7.1 6.93 7.9 14.9

167.5 106.4 99.8 111.0 96.1 96.0 96.8 104.9

158.3 100.0 101.3 110.7 98.5 99.9 104.6 103.2

0.566 0.493 0.485 0.499 0.481 0.481 0.482 0.492

0.600 0.491 0.46 0.481 0.479 0.467 0.477 0.484

Juni 2010 Juli 2010 Agustus 2010 September 2010 Oktober 2010 November 2010

15.5 39.2 59.3 71.1 68.5 16.7

13.6 38.7 55.8 70.7 68.3 15.8

104.9 132.8 156.6 170.5 167.5 106.4

131.7 136.1 160.4 161.7 154.0 109.3

0.492 0.526 0.555 0.573 0.569 0.493

0.531 0.558 0.580 0.586 0.574 0.536

Desember 2010

11.0

10.4

99.8

101.3

0.485

0.521

rata-rata

28.3

27.5

120.3

120.9

0.510

0.523

AME

0.03

0.01

0.02

Penerapan Skenario Model Sebagai tindak lanjut hasil analisis kondisi eksisting dan pemodelan dinamik pengendalian pencemaran di Sungai Ciujung adalah penyusunan skenario atau intervensi model berupa alternatif rancangan kebijakan yang dapat dilaksanakan berdasarkan kondisi eksisting yang ada. Melalui intervensi, perilaku sistem yang diinginkan dapat diperoleh sedangkan perilaku sistem yang tidak diinginkan dapat dihindari (Avianto 2010). Penerapan skenario model melalui simulasi model untuk melihat kecenderungan perilaku sistem yang dianalisis. Model simulasi yang diperlukan adalah suatu model yang dapat memberikan pemahaman tentang sebab terjadinya persoalan manajemen (perilaku yang tidak dikehendaki), dan melalui pemahaman ini dapat dirancang suatu kebijakan untuk memperbaiki persoalan tersebut (policy directions) (DSF 2011). Skenario pengendalian didasarkan pada hasil analisis prioritas strategi reduksi beban pencemaran berdasarkan hasil penilaian pakar menggunakan

137 metode Analytical Hierarchy Process pada sub-bab sebelumnya. Simulasi model dilakukan dengan beberapa skenario dan dianalisis. Skenario yang diterapkan yaitu: 1) berdasarkan skenario dasar (kondisi eksisting) sebelumnya dengan asumsi tidak ada pengendalian yang dilakukan (perubahan teknologi) dan tidak ada perubahan kebijakan selama periode perencanaan. Skenario pertama merupakan skenario dasar dimana tidak dilakukan intervensi terhadap model sehingga kondisi model merupakan kondisi saat ini tanpa adanya upaya atau strategi untuk perbaikan sistem, 2) skenario 2 merupakan skenario moderat dengan merancang kebijakan untuk mengurangi beban pencemaran melalui penerapan perijinan pembuangan limbah yang lebih ketat serta penerapan pajak limbah berdasarkan hasil pemantauan kualitas air, penetapan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran. Kebijakan ini baru dalam tahap sosialisasi dan belum dapat berjalan sepenuhnya, 3) skenario 3 merupakan skenario optimis, dimana kebijakan untuk mengurangi beban pencemaran melalui penerapan perijinan pembuangan limbah yang lebih ketat serta penerapan pajak limbah berdasarkan hasil pemantauan kualitas air, penetapan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran sudah dapat diimplementasikan. Hasil wawancara dengan pihak penanggung jawab pengelolaan limbah IKPP pada tahun 2012, menyatakan bahwa kinerja IPAL yang ada dengan menggunakan teknologi lumpur aktif dapat menurunkan nilai BOD dan COD rata-rata 40 %. Sementara hasil penelitian Titiresmi (2007), menunjukkan bahwa penggunaan teknologi lumpur aktif dapat menurunkan nilai COD pada air limbah sampai 90%. Menurut Suwari (2011), bahwa dengan mengimplementasikan peraturan pengendalian pencemaran air Kali Surabaya dari 43.2% menjadi 62.1%, diprediksikan pada tahun 2030 dapat menurunkan beban pencemaran BOD sampai 48.58%. Berdasarkan hal tersebut, maka diasumsikan penerapan skenario moderat dapat mendorong reduksi potensi beban pencemaran sampai 50%, dan penerapan skenario optimis dapat mendorong reduksi beban pencemaran hingga 75%. Penerapan skenario model ditunjukkan pada Tabel 5.24.

138

Tabel 5.24 penerapan skenario model No 1.

Faktor Pesimis Pemantauan - pemantauan kualitas kualitas air air sungai sudah rutin dilakukan - pemantauan air limbah industri belum rutin dilakukan

Skenario Moderat Pemantauan kualitas air sungai dan air limbah sudah rutin dilakukan

2.

Daya tampung beban pencemaran

Daya tampung beban pencemaran belum ditetapkan

Daya tampung beban pencemaran sudah ditetapkan

3.

Kelas sungai

Kelas sungai belum ditetapkan

4.

Peraturan daerah yang memuat tentang ijin pembuangan limbah, baku mutu air limbah, dan kuota limbah

Peraturan daerah yang memuat ketentuan teknis pengelolaan air limbah, perijinan pembuangan limbah, kuota limbah, dan baku mutu air limbah belum ada

Peraturan daerah yang memuat ketentuan teknis pengelolaan air limbah, perijinan pembuangan limbah, kuota limbah, dan baku mutu air limbah sudah disusun dan disosialisasikan

5

Peraturan daerah tentang pajak air limbah

Peraturan mengenai pajak air limbah belum ada

Peraturan mengenai pajak air limbah sudah disusun dan disosialisasikan

Kelas sungai sudah ditetapkan

Optimis pemantauan kualitas air sungai dan air limbah sudah rutin dilakukan

Daya tampung beban pencemaran sudah ditetapkan secara berkala Kelas sungai sudah ditetapkan secara berkala Peraturan daerah yang memuat ketentuan teknis pengelolaan air limbah, perijinan pembuangan limbah, kuota limbah, dan baku mutu air limbah sudah diimplementasikan Peraturan daerah yang memuat ketentuan teknis pengelolaan air limbah, perijinan pembuangan limbah, kuota limbah, dan baku mutu air limbah sudah diimplementasikan

Perbandingan Penerapan antar Skenario (1) Kualitas Air Sungai Ciujung a. Nilai BOD Hasil simulasi model untuk nilai dan DTBP BOD pada tiap skenario, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nilai diantara ketiga skenario (pesimis, moderat dan optimis) yang diterapkan seperti terlihat pada Gambar 5.76. Kecenderungan peningkatan beban pencemaran BOD yang dimulai pada tahun 2011 hingga akhir tahun simulasi pada tahun 2020 terlihat pada ketiga skenario yang diterapkan.

139 100

BOD (mg/L)

80

BOD Sungai BOD Sungai_M BOD sungai_O BM BOD Kelas 1 BM BOD Kelas 2 BM BOD Kelas 3 BM BOD Kelas 4

60

40

20

0 2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Tahun

Gambar 5.76

Prediksi nilai BOD hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung

Gambar 5.76 menunjukkan bahwa tahun 2011 pada kondisi eksisting (skenario pesimis) menghasilkan nilai BOD yang lebih tinggi dibandingkan dengan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 72.2 mg/L dan 7.9 mg/L pada musim hujan. Nilai BOD semakin meningkat sehingga pada akhir tahun simulasi (2020) menjadi 86.4 mg/L pada musim kemarau dan 9.1 mg/L pada musim hujan. Sedangkan pada skenario moderat dan optimis pada akhir tahun simulasi di musim kemarau terjadi penurunan nilai BOD berturutturut sebesar 46.21% (46.5 mg/L) dan 69.8% (26.1 mg/L) . Sementara penurunan di musim hujan untuk masing-masing skenario moderat dan optimis masing-masing sebesar 32.04% (6.2 mg/L) dan 48.4% (4.7 mg/L) Nilai BOD yang dihasilkan pada skenario optimis lebih rendah jika dibandingkan pada skenario pesimis disebabkan oleh adanya penerapan ijin membuangan limbah yang lebih ketat dan adanya penerapan pajak limbah sehingga beban pencemar yang masuk ke sungai dapat direduksi. Namun skenario ini belum sesuai dengan harapan karena nilai BOD di Sungai Ciujung pada musim kemarau masih melebihi kriteria mutu air kelas IV yang mensyaratkan maksimum 12 mg/L meskipun pada musim hujan sudah dapat memenuhi kelas III yang mensyaratkan maksimum 6 mg/L. b. Nilai COD Hasil simulasi model pengendalian pencemaran yang menggambarkan nilai COD pada penerapan skenario model selama periode simulasi hingga tahun 2020 dapat dilihat pada Gambar 5.77.

140 250

COD (mg/L)

200

COD Sungai COD Sungai_M COD sungai_O BM COD Kelas1 BM COD Kelas 2 BM COD Kelas 3 BM COD Kelas 4

150

100

50

0 2009

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

2018 2019 2020

Tahun

Gambar 5.77

Prediksi nilai COD hasil simulasi skenario tahun 2009 hingga 2020 di Sungai Ciujung

Gambar 5.77 menunjukkan bahwa penerapan skenario moderat dan optimis menghasilkan nilai COD yang lebih rendah jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Pada akhir tahun simulasi di musim hujan, terjadi penurunan nilai COD sebesar 4.48% (93. 8 mg/L) untuk skenario moderat dan 6.82% (91.5 mg/L) untuk skenario optimis. Sementara pada musim kemarau penurunan nilai BOD yang dilakukan pada skenario moderat 27.60% (130.4 mg/L) dan pada skenario optimis 41.7% (105.0 mg/L). Hasil simulasi nilai COD memperlihatkan bahwa pada akhir tahun simulasi, nilai COD pada musim hujan memenuhi kriteria mutu air kelas IV yang mensyaratkan maksimum 100 mg/L untuk seluruh skenario, sementara pada musim kemarau tidak memenuhi. c. Konsentrasi Senyawa AOX Hasil simulasi model yang menggambarkan nilai konsentrasi senyawa AOX pada penerapan skenario model dapat dilihat pada Gambar 5.78. Gambar tersebut menunjukkan bahwa konsentrasi senyawa AOX yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis). Konsentrasi senyawa AOX akan terus meningkat, sehingga pada akhir tahun simulasi mencapai 0.1391 mg/L di musim hujan dan 0.1394 mg/L di musim kemarau. Penurunan konsentrasi senyawa AOX pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 2.88% (0.1351 mg/L) dan skenario optimis 4.39% (0.1330 mg/L). Sementara pada musim kemarau penurunan konsentrasi senyawa AOX untuk skenario moderat sebesar 2.87% (0.1354 mg/L) dan skenario optimis 4.16% (0.1336 mg/L). Konsentrasi senyawa AOX di Sungai Ciujung tersebut tidak memenuhi kriteria mutu air sungai kelas II yang mempersyaratkan maksimum 0.02 mg/L. Jika tidak ada upaya pengendalian, maka senyawa ini akan terbioakumulasi dalam ikan dan dan akan membahayakan kesehatan manusia jika mengkonsumsinya.

141

0,25

AOX (mg/L)

0,20

AOX Sungai AOX Sungai_M AOX Sungai_O BM AOX Kelas 1 BM AOX Kelas 2 BM AOX Kelas 3 BM AOX Kelas 4

0,15

0,10

0,05

0,00 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Gambar 5.78 Prediksi konsentrasi senyawa AOX hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020 di Sungai Ciujung. d. Konsentrasi logam krom (Cr) Hasil simulasi model yang menggambarkan nilai Cr pada penerapan skenario model dapat dilihat pada Gambar 5.79 berikut. 1,0

Cr (mg/L)

0,8

Cr Sungai Cr Sungai_M Cr Sungai_O BM Cr Kelas1 BM Cr Kelas 2 BM Cr Kelas 3 BM Cr Kelas 4

0,6

0,4

0,2

0,0 2009 2010 2011 2012 2013 2014

2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Gambar 5.79 Prediksi konsentrasi logam Cr hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020 di Sungai Ciujung. Gambar 5.79 menjelaskan bahwa konsentrasi Cr yang terjadi pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis). Konsentrasi logam Cr akan terus mengalami peningkatan sehingga pada tahun 2020 mencapai 1.1559 mg/L di musim hujan dan 1.1643 mg/L di musim kemarau.

142 Hasil simulasi skenario moderat pada akhir tahun simulasi, menunjukkan bahwa telah terjadi penurunan konsentrasi Cr 47.56% (0.6062 mg/L) di musim hujan dan 72.64% (0.3162 mg/L) di musim kemarau. Sementara pada penerapan skenario optimis, penurunan konsentrasi Cr sebesar 44.95% (0.6410 mg/L) di musim hujan dan 67.91% (0.3736 mg/L) di musim kemarau. Hasil perbandingan penerapan antar skenario seluruh parameter yang dinyatakan dalam persentase konsentrasi terhadap kondisi eksisting (skenario pesimis), disajikan pada Tabel 5.25. Tabel 5.25

Parameter

Perbandingan konsentrasi parameter pencemar antar skenario terhadap skenario pesimis pada akhir tahun simulasi Musim

Konsentrasi (mg/L) Pesimis

Optimis

9.1

6.2

4.7

Kemarau

86.4

46.5

26.1

46.18

69.79

Hujan

98.2

93.8

91.5

180.1

130.4

105.0

4.48 27.60

6.82 41.70

Hujan

0.1391

0.1351

0.133

2.88

4.39

Kemarau

0.1394

0.1354

0.1336

2.87

4.16

Hujan

1.1559

0.6062

0.3162

47.56

72.64

Kemarau 1.1643 Sumber: Hasil Analisis (2011)

0.6410

0.3736

44.95

67.91

BOD COD

Hujan

Moderat

Penurunan konsentrasi terhadap skenario pesimis (%) Moderat Optimis 31.87 48.35

Kemarau AOX Cr

Dari Tabel 5.25 terlihat bahwa pada kondisi eksisting (skenario pesimis) secara umum berdampak terhadap semakin memburuknya kondisi kualitas air di Sungai Ciujung jika dibandingkan terhadap kedua skenario lainnya, yaitu skenario moderat dan optimis. Pada musim hujan, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 31.87% nilai BOD, 4.48% nilai COD, 2.88% konsentrasi senyawa AOX dan 47.56% konsentrasi logam Cr jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 46. 81% nilai BOD, 27.60% nilai COD, 2.87% konsentrasi senyawa AOX dan 44.95% konsentrasi logam Cr. Penerapan skenario optimis di musim hujan dapat mereduksi 48.35% nilai BOD, 6.82% nilai COD, 4.39% konsentrasi senyawa AOX dan 72.64% konsentrasi logam Cr jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario optimis dapat mereduksi 69.79% nilai BOD, 41.70% nilai COD, 4.16% konsentrasi senyawa AOX dan 67.91% konsentrasi logam Cr. Secara keseluruhan parameter pencemar yang memiliki nilai konsentrasi terendah, yaitu pada penerapan skenario optimis sehingga dapat dikatakan bahwa penerapan skenario optimis dapat meningkatkan kualitas air di Sungai Ciujung.

143 (2) Dampak Pencemaran Senyawa AOX a. Dampak terhadap ikan Hasil simulasi model yang menggambarkan kandungan senyawa AOX dalam ikan pada penerapan skenario model dapat dilihat pada Gambar 5.80. 0,65

PCP Ikan PCP Ikan_M PCP Ikan_O

0,030

TCDD_Ikan (g/kg)

PCP_Ikan (g/kg)

0,033

0,60

TCDD Ikan TCDD Ikan_M TCDD Ikan_O 0,55

0,027

0,50 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a)

(b) 0,00060

0,50

TCDF Ikan TCDF Ikan_M TCDF Ikan_O 0,45

CHCl3_Ikan (g/kg)

TCDF_Ikan (g/kg)

0,55

0,00055

0,00050

CH3Cl Ikan CH3Cl Ikan_M CH3Cl Ikan_O

0,00045

0,40 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(c)

(d)

Gambar 5.80 Prediksi kandungan senyawa AOX dalam ikan hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020 (a) PCP, (b) 2,3,7,8-TCDD, (c) 2,3,7,8-TCDF, (b) CHCl3 Gambar 5.80 memperlihatkan bahwa kandungan senyawa PCP dalam ikan yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 0.02982 g/kg di musim hujan dan 0.03189 g/kg di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.37% (0.02993 g/kg) dan di musim kemarau 2.32% (0.03263 g/kg). Penurunan kandungan senyawa PCP dalam ikan pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.07% (0.02961 g/kg) dan skenario optimis 1.64% (0.02944 g/kg). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa PCP dalam ikan untuk skenario moderat sebesar 11.12% (0.02900 g/kg) dan skenario optimis 16.79% (0.02715 g/kg). Kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam ikan yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario

144 lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 0.5792 g/kg di musim hujan dan 0.6196 g/kg di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.38% (0.5814 g/kg) dan di musim kemarau 2.29% (0.6338 g/kg). Penurunan kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam ikan pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.07% (0.5752 g/kg) dan skenario optimis 1.62% (0.5720 g/kg). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam ikan untuk skenario moderat sebesar 11.11% (0.5634 g/kg) dan skenario optimis 16.79% (0.5274 g/kg). Kandungan senyawa 3,7,8-TCDF dalam ikan yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 0.4634 g/kg di musim hujan dan 0.4956 g/kg di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.37% (0.4651 g/kg) dan di musim kemarau 2.32% (0.5071 g/kg). Penurunan kandungan senyawa 3,7,8- TCDF dalam ikan pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.08% (0.4601 g/kg) dan skenario optimis 1.61% (0.4576 g/kg). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa 3,7,8- TCDF dalam ikan untuk skenario moderat sebesar 11.12% (0.4507 g/kg) dan skenario optimis 16.80% (0.4219 g/kg). Kandungan senyawa CHCl3 dalam ikan yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 4.91 x 10-4 g/kg di musim hujan dan 5.252 x10-4 g/kg di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.37% (4.928 x10-4 g/kg) dan di musim kemarau 2.30% (5.373 x10-4 g/kg). Penurunan kandungan senyawa CHCl3 dalam ikan pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.06% (4.876 x10-4 g/kg) dan skenario optimis 1.60% (4.849 x10-4 g/kg). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa CHCl3 dalam ikan untuk skenario moderat sebesar 11.11% (4.776x10-4 g/kg) dan skenario optimis 16.79% (4.471x10-4 g/kg). Tabel 5.26 Musim

Hujan

Perbandingan penurunan kandungan senyawa AOX dalam ikan antar skenario Parameter

Pesimis

Moderat

% Penurunan

Optimis

Moderat

Optimis

2,3,7,8-TCDD

0.5814

0.5752

0.572

1.07

1.62

2,3,7,8-TCDF

0.4651

0.4601

0.4576

1.08

1.61

PCP

0.0299

0.0296

0.0294

1.07

1.64

-4

-4

-4

1.06

1.60

CHCl3

Kemarau

Kandungan AOX dalam Ikan (g/kg)

4.928x10

4.876 x10

4.849 x10

2,3,7,8-TCDD

0.6338

0.5634

0.5274

11.11

16.79

2,3,7,8-TCDF

0.5071

0.4507

0.4219

11.12

16.80

PCP

0.0326

0.0290

0.0272

11.12

16.79

-4

-4

-4

11.11

16.79

CHCl3 5. 373 x10 Sumber: Hasil Analisis (2011)

4.776 x10

4.471 x10

Tabel 5.26 memperlihatkan bahwa pada kondisi eksisting (skenario pesimis) secara umum berdampak terhadap semakin besarnya kandungan senyawa

145 AOX dalam ikan jika dibandingkan terhadap kedua skenario lainnya, yaitu skenario moderat dan optimis. Pada musim hujan, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 1.07% kandungan PCP dan 2, 3,7,8-TCDD, 1.08% kandungan 2,3,7,8-TCDF dan 1.06% kandungan CH3Cl jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 11.12% kandungan PCP dan 3,7,8-TCDF serta menurunkan 11.11% kandungan 2,3,7,8-TCDD dan CH3Cl. Penerapan skenario optimis di musim hujan dapat mereduksi 1.64% kandungan PCP, 1.62% kandungan 2,3,7,8-TCDD, 1.61% kandungan 2,3,7,8TCDF dan 1.60% kandungan CH3Cl jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario optimis dapat mereduksi 16.79% kandungan PCP, 2,3,7,8-TCDD dan CH3Cl, serta menurunkan 16.80% kandungan 2,3,7,8-TCDF. Secara keseluruhan kandungan senyawa AOX dalam ikan yang paling rendah, yaitu pada penerapan skenario optimis sehingga dapat dikatakan bahwa penerapan skenario optimis dapat menurunkan kandungan senyawa AOX dalam ikan. b. Dampak terhadap manusia Hasil simulasi model yang menggambarkan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia pada penerapan skenario model dapat dilihat pada Gambar 5.81 berikut. 0,04

0,0010 PCP Manusia PCP Manusia_M PCP Manusia_O TDI PCP 0,0005

TCDD_Manusia (g/hari)

PCP_Manusia (g/hari)

0,0015

0,0000

0,03

0,02 TCDD Manusia TCDD Manusia_M TCDD Manusia_O TDI TCDD

0,01

0,00

-0,01 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(a)

(b)

0,04

0,03

0,02 TCDF Manusia TCDF Manusia_M TCDF Manusia_O TDI TCDF

0,01

0,00

CHCl3_Manusia (g/hari)

TCDF_Manusia (g/hari)

0,0006

0,0005

0,0004 CH3Cl Manusia CH3Cl Manusia_M CH3Cl Manusia_O TDI CH3Cl

0,0003

0,0002

0,0001

0,0000

-0,01 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Tahun

Tahun

(c)

(d)

Gambar 5.81 Prediksi kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia hasil simulasi skenario tahun 2011 hingga 2020 (a) PCP, (b) 3,7,8-TCDD, (c) 3,7,8-TCDF, (b) CHCl3

146 Gambar 5.81 memperlihatkan bahwa kandungan senyawa PCP dalam tubuh manusia yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 1.47x10-3 g/hari di musim hujan dan 1.55x10-3 g/hari di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0,37% (1.48 x10-3 g/hari) dan di musim kemarau 2.32% (1.61x10-3 g/hari). Penurunan kandungan senyawa PCP dalam tubuh manusia pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1,06% (1.46x10-3 g/hari) dan skenario optimis 1.61% (1.45x10-3 g/hari). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa PCP dalam tubuh manusia untuk skenario moderat sebesar 11.12% (1.43 x10-3 g/hari) dan skenario optimis 16.79% (1.34 x10-3 g/hari). Kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam tubuh manusia yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 0.0286 g/hari di musim hujan dan 0.0305 g/hari di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.35% (0.0287 g/hari) dan di musim kemarau 2.32% (0.0313 g/hari). Penurunan kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam tubuh manusia pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.05% (0.0284 g/hari) dan skenario optimis 1.61% (0.0282 g/hari). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDD dalam tubuh manusia untuk skenario moderat sebesar 11.14% (0.0278 g/hari dan skenario optimis 16.80% (0.0260 g/hari). Kandungan senyawa 2,3,7,8-TCDF dalam tubuh manusia yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 0.0229 g/hari di musim hujan dan 0.0244 g/hari di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.35% (0.0229 g/hari) dan di musim kemarau 2.29% (0.0250 g/hari). Penurunan kandungan senyawa 3,7,8- TCDF dalam tubuh manusia pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.09% (0.0227 g/hari) dan skenario optimis 1.61% (0.0226 g/hari). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa 3,7,8- TCDF dalam tubuh manusia untuk skenario moderat sebesar 11.12% (0.0222 g/hari) dan skenario optimis 16.80% (0.0208 g/hari). Kandungan senyawa CHCl3 dalam tubuh manusia yang dihasilkan pada kondisi eksisting (skenario pesimis), lebih tinggi dibandingkan kedua skenario lainnya (moderat dan optimis), yaitu sebesar 2.42 x10 -5 g/hari di musim hujan dan 2.59 x10-5 g/hari di musim kemarau pada tahun 2011. Pada tahun 2020 mengalami peningkatan di musim hujan 0.28% (2.43 x10-5 g/hari) dan di musim kemarau 2.30% (2.65x10-5 g/hari). Penurunan kandungan senyawa CHCl3 dalam tubuh manusia pada akhir tahun simulasi di musim hujan untuk skenario moderat 1.07% (2.40 x10-5g/hari) dan skenario optimis 1.61% (2.39 x10-5 g/hari). Sementara pada musim kemarau penurunan kandungan senyawa CHCl 3 dalam tubuh manusia untuk skenario moderat sebesar 11.11% (2.35 x10 -5 g/hari) dan skenario optimis 16.79% (2.20 x10-5 g/hari). Hasil perbandingan penerapan antar skenario seluruh parameter yang dinyatakan dalam persentase kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia terhadap kondisi eksisting (skenario pesimis), disajikan pada Tabel 5.27.

147 Tabel 5.27

Musim

Perbandingan penurunan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia antar skenario Parameter 2,3,7,8-TCDD

Hujan

2,3,7,8-TCDF

PCP CHCl3

Kandungan AOX dalam Manusia (g/kg) Pesimis Moderat Optimis 0.0287

0.0284

% Penurunan Moderat

Optimis

0.0282

1.05

1.61

0.0229

0.0227

0.0226

1.09

1.61

1.48 x10-3

1.46 x10-3

1.45 x10-3

1.06

1.61

-5

-5

-5

1.07

1.61

2.43 x10

2.40 x10

2.39 x10

2,3,7,8-TCDD

0.0313

0.0278

0.0260

11.14

16.80

2,3,7,8-TCDF

0.0250

0.0222

0.0208

11.12

16.80

1.61 x10

-3

-3

1.34 x10

-3

11.12

16.79

CHCl3 2.65 x10 Sumber: Hasil Analisis (2011)

-5

2.20 x10

-5

11.11

16.79

Kemarau

PCP

1.43 x10 2.35 x10

-5

Tabel 5.27 memperlihatkan bahwa pada kondisi eksisting (skenario pesimis) secara umum berdampak terhadap semakin besarnya kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia jika dibandingkan terhadap kedua skenario lainnya, yaitu skenario moderat dan optimis. Pada musim hujan, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 1.06% kandungan PCP, 1.05% kandungan 2,3,7,8-TCDD, 1.09% kandungan 2,3,7,8-TCDF dan 1.07% kandungan CH3Cl jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario moderat dapat mereduksi 11.12% kandungan PCP, 11.14% kandungan 2,3,7,8-TCDD, 11.12% kandungan 2,3,7,8-TCDF dan 11.11% kandungan CH3Cl. Penerapan skenario optimis di musim hujan dapat mereduksi seluruh kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia masing-masing sebesar 1.61% jika dibandingkan terhadap skenario pesimis. Sementara pada musim kemarau, penerapan skenario optimis dapat mereduksi 16.79% kandungan PCP dan CH3Cl serta dapat mereduksi 16.80% kandungan 2,3,7,8-TCDD dan 2,3,7,8-TCDF. Secara keseluruhan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia yang paling rendah yaitu pada penerapan skenario optimis, sehingga dapat dikatakan bahwa penerapan skenario optimis dapat menurunkan kandungan senyawa AOX dalam tubuh manusia. Implikasi Kebijakan Pada dasarnya kebijakan lingkungan bertujuan untuk mengubah perilaku manusia agar aktivitas yang dilakukan tidak menimbulkan kerusakan lingkungan atau dapat meminimalkan kerusakan lingkungan. Menurut Soleiman dalam Mandra (2012), kebijakan pengendalian pencemaran pada umumnya menggunakan instrumen yang berbasis pasar (market based) atau berupa perintah dan pengendalian (command and control / CAC). Kebijakan CAC melakukan perubahan perilaku masyarakat menggunakan sistem pengawasan yang ketat dan adanya sanksi hukum agar kebijakan dapat dipatuhi oleh masyarakat. Sedangkan kebijakan menggunakan instrumen ekonomi mengubah perilaku masyarakat menggunakan penerapan nilai ekonomi di mana masyarakat akan mengubah perilakunya sesuai dengan pertimbangan meningkatnya pengeluaran biaya akibat aktivitas yang dilakukan. Dengan

148 demikian apabila pengawasan pelaksanaan kebijakan tidak dapat atau sulit dilakukan atau tidak adanya sanksi hukum terhadap pelanggaran yang dilakukan maka suatu kebijakan CAC tidak dapat melakukan fungsinya sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Karena itu pada umumnya kedua kebijakan tersebut dilakukan bersamaan. (1) Skenario Pesimis Berdasarkan hasil simulasi model diketahui bahwa skenario pesimis secara umum berdampak terhadap semakin memburuknya kualitas air Sungai Ciujung. Hal ini terjadi karena masih lemahnya kegiatan pemantauan kualitas air dan belum ditetapkannya kelas sungai serta DTBP. Lemahnya sistem pemantauan terhadap kualitas limbah industri dan sumber air oleh BLHD Provinsi Banten dan BLH Serang serta instansi terkait lainnya menyebabkan ketaatan industri untuk membangun IPAL dan mengoperasikan IPAL nya secara optimal masih rendah. Menurut BLH (2012), kegiatan usaha yang dapat diawasi pada tahun 2012 adalah 298 kegiatan usaha dari 580 kegiatan usaha yang ada di Kabuapten Serang. Kegiatan usaha yang sudah memiliki IPAL sesuai ketentuan teknis dan telah mengoperasikannya secara optimal sebanyak 33 kegiatan usaha, padahal IPAL merupakan instrumen yang penting dalam mengurangi beban pencemar yang diakibatkan oleh kegiatan industri. Belum adanya status kelas sungai, tidak jelasnya beban sungai serta belum ditetapkannya DTBP menyebabkan penegakan hukum sulit dilaksanakan. Sehingga penetapan kelas air Sungai Ciujung menjadi hal yang mendesak dalam rangka penegakan hukum lingkungan dan pengendalian pencemaran Sungai Ciujung. (2) Skenario Moderat Tujuan dari penerapan skenario moderat, yaitu untuk mereduksi beban pencemaran yang masuk ke Sungai Ciujung sehingga kualitas air sungai meningkat. Skenario ini dapat diterapkan dengan meningkatkan pemantauan kualitas air limbah industri dan ditetapkannya kelas Sungai Ciujung serta DTBP nya. Peningkatan pemantauan terhadap limbah industri dapat dilakukan dengan sering mengadakan inspeksi mendadak tanpa pemberitahuan ke industri oleh lembaga pemerintah yang berwenang serta pemberian sanksi administratif berupa denda hingga penutupan bagi industri pencemar. Lembaga lingkungan hidup harus memiliki wewenang yang kuat dalam mengawasi dan memberi sanksi kepada industri yang mencemari Sungai Ciujung. Penetapan DTBP adalah penetapan kemampuan air Sungai Ciujung dalam menerima masukan beban pencemaran tanpa menyebabkan air tersebut tercemar. Besarnya beban pencemar yang dapat diterima oleh Sungai Ciujung untuk semua parameter kualitas air termasuk senyawa AOX dapat diketahui dari besarnya DTBP di setiap segmen sungai. Hasil penetapan DTBP Sungai Ciujung pada kondisi eksisting menunjukkan bahwa Sungai Ciujung sudah tidak memiliki daya tampung. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pemberian ijin lokasi, pengeloaan air dan sumber air, pemetaan rencana tata ruang, pemberian ijin pembuangan limbah dan penetapan mutu air sasaran dan program kerja pengendalian pencemaran air (Suwari 2010).

149 Adanya hasil penetapan kelas air dan DTBP dapat dijadikan dasar untuk merumuskan kebijakan penerapan ijin pembuangan limbah dan kuota limbah yang lebih ketat serta adanya penerapan pajak limbah. (3) Skenario Optimis Pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dengan sistem penerapan ijin pembuangan limbah dan kuota limbah yang lebih ketat serta penerapan pajak limbah dimaksudkan untuk membatasi beban pencemar yang masuk ke sungai. Pengetatan perijinan pembuangan limbah bertujuan sebagai upaya pencegahan pencemaran dari sumber pencemar, upaya penanggulangan dan atau pemulihan mutu air pada sumber-sumber air serta untuk mewujudkan kelestarian fungsi air. Setiap kegiatan usaha yang mengajukan ijin pembuangan limbah cair (IPLC) ke Kabupaten melalui BLH harus diseleksi secara ketat dengan melaporkan desain IPAL, debit limbah, peta lokasi pembuangan, area pembuangan, jenis industri dan kapasitas produksi. Ijin pembuangan limbah kegiatan usaha ke Sungai Ciujung yang diberikan oleh instansi berwenang, baik kualitas maupun kuantitas limbah yang boleh dibuang ke Sungai Ciujung harus didasarkan kepada peruntukan kelas Sungai Ciujung dan DTBP yang masih dimiliki Sungai Ciujung. Pemberlakuan pajak limbah pencemar adalah salah satu cara yang harus diterapkan untuk menekan tingkat pencemaran di Sungai Ciujung kepada setiap kegiatan usaha yang membuang limbahnya ke Sungai Ciujung dan anak sungainya. Setiap kegiatan usaha seperti industri, peternakan dan pertambangan yang membuang limbahnya ke Sungai Ciujung harus membayar pajak pembuangan limbah yang besarnya tergantung pada jumlah limbah, besarnya kandungan dan tingkat toksisitas zat pencemar dalam limbah yang dibuang. Hasil pajak pembuangan limbah industri dapat dijadikan biaya operasional BLH dalam mengelola lingkungan sungai. Implikasi dari penerapan skenario optimis, pemerintah perlu mendayagunakan secara maksimal instrumen pengawasan dan perijinan, mempersiapkan perangkat kebijakan berupa peraturan daerah yang mengatur baku mutu effluent dan besaran limbah yang boleh dibuang ke sungai, penetapan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran, serta penerapan pajak limbah bagi pencemar.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan (1) Pemerintah belum menetapkan kelas sungai dan daya tampung beban pencemaran Sungai Ciujung sehingga sesuai dengan PP 82/2001, kriteria mutu air sungai mengacu pada kelas II. PP tersebut juga belum memuat parameter senyawa AOX, sehingga senyawa AOX mengacu kepada baku mutu air sungai kelas II negara lain (Negara Jerman). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada kondisi eksisting, parameter BOD, COD, senyawa AOX, nitrit, fenol, Cr, Cu dan Pb tidak memenuhi kriteria mutu air kelas II.

150 Berdasarkan hasil analisis indeks pencemaran tanpa memasukkan parameter senyawa AOX yang mengacu pada KepMen 115/2003, Sungai Ciujung berada dalam status tercemar ringan hingga sedang (IP 0.32-7.10). Sedangkan dengan memasukan parameter senyawa AOX diketahui bahwa Sungai Ciujung berada dalam status tercemar ringan hingga berat (IP 1.80 – 14.04). Beban pencemaran yang masuk ke Sungai Ciujung berasal dari domestik, peternakan, pertanian dan industri. Berdasarkan hasil pemodelan WASP, menunjukkan bahwa Sungai Ciujung pada kondisi debit minimum di musim kemarau tidak memiliki daya tampung beban pencemaran untuk parameter BOD (DTBP -3,469.67 kg/hari) dan AOX (DTBP -5.32 kg/hari). (2) Hasil analisis AHP menunjukkan, bahwa kriteria keberlanjutan (eigen value 0.298) menjadi kriteria paling penting dalam strategi pengendalian pencemaran Sungai Ciujung dibandingkan dengan kriteria efektivitas, partisipasi masyarakat, efisiensi, keadilan dan kemudahan manajemen. Aktor yang paling berperan adalah industri (eigen value 0.314) dibandingkan dengan pemerintah, masyarakat, Perguruan Tinggi dan LSM. Tujuan yang paling utama ingin dicapai adalah mereduksi beban pencemaran (eigen value 0.496) dibandingkan dengan menjaga kualitas air sungai dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Alternatif yang menjadi prioritas dalam rangka menentukan strategi pengendalian pencemaran adalah dengan memperketat ijin pembuangan limbah dan memperketat kuota limbah yang boleh dibuang ke sungai (eigen value 0.309) dibandingkan dengan pemantauan kualitas air, penetapan kelas air dan daya tampung beban pencemaran, penerapan pajak limbah industri dan relokasi industri . (3) Berdasarkan hasil simulasi model, diketahui bahwa penerapan skenario moderat dan optimis dapat meningkatkan kualitas air Sungai Ciujung dan menurunkan dampak senyawa AOX terhadap ikan dan manusia dengan mempertimbangkan aspek sosial, ekologi dan ekonomi. Namun penerapam skenario tersebut perlu didukung dengan beberapa kebijakan berupa (1) pengetatan ijin pembuangan limbah dan kuota limbah, (2) pemantauan kualitas air, (3) penetapan kelas air dan daya tampung beban pencemaran, dan (4) penerapan pajak limbah industri

Saran Pencemaran di Sungai Ciujung terjadi secara menyeluruh dari hulu sampai hilir dan sistem pengendalian pencemaran air yang telah ada belum memadai, maka pemulihan pencemaran Sungai Ciujung harus dilakukan secara terpadu dengan melibatkan seluruh stakeholders yang melakukan segala aktivitas yang mempengaruhi kualitas dan kuantitas air Sungai Ciujung. Upaya-upaya yang disarankan antara lain: (1) Pemerintah pusat perlu segera menentukan kelas dan daya tampung beban pencemaran air Sungai Ciujung sehingga akan menjadi dasar pemerintah daerah dalam menentukan kebijakan dan melakukan program mutu air sasaran. Perbaikan status mutu air secara bertahap ke arah pemenuhan baku mutu sasaran dapat segera dilakukan.

151 (2) Tingginya kandungan senyawa AOX di Sungai Ciujung beresiko bagi kesehatan masyarakat, maka pemerintah perlu memasukkan parameter senyawa ini ke dalam baku mutu air limbah (terutama limbah industri kertas) maupun air permukaan. (3) Pada saat debit kritis di musim kemarau, Sungai Ciujung sudah tidak memiliki daya tampung beban pencemaran sehingga perlu penerapan kebijakan pemerintah daerah untuk menurunkan beban pencemaran yang masuk ke sungai dengan memperketat ijin pembuangan industri dan kuota limbah ke sungai. (4) Dibutuhkan penelitian lanjutan yang mengkaji jenis senyawa AOX yang terdapat di Sungai Ciujung sehingga akan diketahui dampaknya lebih spesifik.

152

DAFTAR PUSTAKA Abou-Arab. 1995. Distribution of Organochlorine Pesticides in The Egyptian Aquatic Ecosystem. Food Chemistry. (54): 141-146 Aditiawati. 2001. Biodegradasi Klorolignin oleh Pseudomonas Putida ATCC 45491 dan Phanerocaete Chrysosporium BKMF 1767 [Disertasi]. Bandung (ID). Institut Teknologi Bandung. Anonim. Pedoman Teknis Penyusunan Rencana Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Sungai Nasional [Internet].Tersedia pada : http://moha-semac.com/id/html/Pedoman%20Teknis_IN_ver01.pdf Allaerts G dan Sri SS. 2000. Metode Penelitian Air. Surabaya (ID) : Usaha Nasional. [APHA] American Public Health Association, [AWWA] American Water Works Association. 1995. Standart Methods for the Examination of Water and Waste. 17th Ed. Washington. Ambrose R B. 2005. The Water Quality Analysis Simulation Program WASP5 Part A : Model Documentation. US.EPA. Ambrose R B. 2009. WASP7 Stream Transport : Model Theory and User’s Guide. US EPA. Georgia. Arifin T. 2007. Indeks keberlanjutan ekologi teknologi-teknologi ekosistem terumbu karang di Selat Lembeh Kota Bitung. Jurnal Oseanologi dan Limnologi. (33): 307-323. Asplund G dan Grimvall A. 1991. Organohalogens in Nature. Environ. Sci.Technol. (25): 1346-1350. Astono W. 2007. Pengembangan Model DO-BOD dalam Pengelolaan Kualitas Air Sungai Ciliwung [Disertasi]. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor. Australianpaper. 2007. General Information: Dioxins And Chlorine In The Paper Making Process .[Internet]. (04 Desember 2007). Tersedia pada : www.australianpaper.forests.org.au/docs/ABOUTSITE. htm, Avianto TW. 2010. System Dynamic: Analisis Kebijakan Menggunakan Model System Dynamics. Bandung (ID): ITB. Barlas Y. 1996. Formal Aspetc of Model Validity and Validation Sistem Dinamic [Internet]. Sistem Dynamics Review. Vol. 12, [diunduh 22 Desembar 2011].Tersedia pada : http://www. Albany edu/cp/sds/sdcourses. Bengen DG. 2003. Menjaga keanekaragaman hayati pesisir dan laut melalui debt nature swapt. Warta Pesisir dan Lautan. (03) :10-15. Benjathikul T. 1986. Factors Effecting to Tribal’s Participation for Development. Thailand: Thammasat University. [BLH] Badan Lingkungan Hidup.2012. Status Lingkungan Kabupaten Serang Tahun 2011. Serang (ID):Badan Lingkungan Hidup Kabupaten Serang. [BLK] Balai Lingkungan Keairan. 2009. Pengelolaan Kualitas Air : Sampling dan Analisa Kualitas Lingkungan Keairan. Bandung (ID) : Pusat Litbang Sumber Daya Air. [BLK] Balai Lingkungan Keairan. 2010. Pengelolaan Kualitas Air Identifikasi Sumber dan Beban Pencemaran Air. Bandung (ID) : Pusat Litbang Sumber Daya Air.

153 [BPS] Badan Pusat Statistik. 2010. Kecamatan Tirtayasa dalam Angka. Serang (ID) : Badan Pusat Statistik Kabupaten Serang. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2011. Kabupaten Serang dalam Angka. Serang (ID) : Badan Pusat Statistik Kabupaten Serang. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2013. Kabupaten Serang dalam Angka. Serang (ID) : Badan Pusat Statistik Kabupaten Serang. [BPLH] Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup. 2010. Status Lingkungan Kabupaten Serang Tahun 2010. Serang (ID): Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup Kabupaten Serang. [BPLH] Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup. 2011. Status Lingkungan Kabupaten Serang Tahun 2011. Serang (ID): Badan Pengelolaan Lingkungan Hidup Kabupaten Serang. Broten, Delores. 2007. The Pulp Pollution Primer. (21 Desember 2007) . Tersedia pada : http://www. rfu.org/cacw/PulpPrimer.htm,. Budiman BTP, Y Dhahiyat dan H Hamdani. 2012. Bioakumulasi Logam Berat Pb (Timbal) dan Cd (Kadmium) Pada Daging Ikan yang Tertangkap di Sungai Citarum Hulu. Jurnal Perikanan dan Kelautan. 3(4) : 261-270 Cahyono R. 2007. Dampak Limbah Cair PT Kertas Basuki Rachmat, Banyuwangi Terhadap Kesehatan Masyarakat [tesis]. Semarang (ID) : Sekolah Pascasarjana UNDIP. Central Pollution Control Board. 2007. Development of Standards of AOX for Small Scale Pulp and Paper Mills. Ministry of Environment and Forests. India. Programme Objective Series : Probes/104/2006-2007. Calow P. 1997. Controlling Environmental Risk From Chemicals: Principles & Practice, John. Wiley & Sons, Ltd. Connell DW and GJ Miller. 1995. Kimia dan Ekotoksikologi Pencemaran. Y. Koestoer [penerjemah]. Terjemahan dari: Chemistry and Ecotoxicology of Pollution. Jakarta (ID): UI-Press. [DSDAP]Dinas Sumber Daya Air dan Pemukiman. 2010. Laporan Kualitas Air Sungai Triwulan ke I. Serang (ID): Pemerintah Propinsi Banten. Diantariani n. P dan K.G. D. Putra. 2006. Penentuan kandungan logam Pb dan Cr pada air dan sedimen di Sungai Ao Desa Sam Sam Kabupaten Tabanan. Journal of Ecotrophic. 1 (2). Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil. 2010. Profile Kabupaten Serang. Serang (ID) : Pemerintah Kabupaten Serang. [DKP]Dinas Kelautan dan Perikanan. 2011. Laporan DKP. Serang (ID): Pemerintah Kabupaten Serang. [DSF] Development Studies Foundation. 2011. Analisis Kebijakan Menggunakan Model System Dynamics. Erhardt W dan A Prüe. 2001. Organic Contaminants in Sewage Sludge for Agricultural Use [Internet]. Umeg center for Environmental Measurements, Environmental Inventories and Product Safety. Tersedia pada : www.umeg.de. Eriyatno. 2003. Ilmu Sistem; Apa dan Bagaimana. Jakarta (ID) : Centre for system Studies and Development (CSSD) Indonesia.. Eriyatno. 2007. Riset Kebijakan : Metode Penelitian Untuk Pacasarjana. Bogor (ID) : IPB Press.

154 EPA-823-B-97-002. 1997. Technical Guidance Manual for Performing Wasteload Allocations, Book II: Streams and Rivers – Part 1: Biochemical Oxygen Demand/Dissolved Oxygen and Nutrients/Eutrophication. Hiranmay Biswas U.S. EPA Office of Science and Technology Standards and Applied Science Division Washington. EPA-823-R92-004. 1992. Technical Guidance Manual for Performing Wasteload Allocations, Book III: Estuaries – Part 3: Use of Mixing Zone Models in Estuarine Waste Load Allocations[Internet]. Washington. Tersedia pada : http://www.epa.gov/waterscience/models/library/wlabook3part3.pdf EPA. Technical Guidance Manual for Performing Wasteload Allocations, Simplified Analytical Method for Determining NPDES Effluent Limitations for POTWs Discharging into Low-Flow Streams. Frąckiewicz A. 2010. Water Quality of The River Stör and Its Tributaries [Thesis]. Ecology Centre Christian Albrecht’s University of Kiel. Garno. 2004. Biomanipulasi, paradigma baru dalam pengendalian limbah organik budidaya perikanan di waduk dan tambak [Internet]. Diunduh pada 12 Maret 2012. Tersedia pada : http://www.iptek.net.id . Gintings P. 1992. Mencegah dan Mengendalikan Pencemaran Industri. Jakarta (ID) : Pustaka Sinar Harapan. Haggblom M.M., Apajalahti J.H.H, Salonen M.S.S. 1988. Degradation of Chlorinated Phenolic Compounds Occurring In Pulp Mill Effluents. Great Britain. 205-208. Hanafi P. 2003. The Second National Workshop On The Reduction of Absorbable Organic Halides (AOX) in Pulp & Paper Waste Water and The Assessment of Heavy Metal Pollution: The Future of Pulp Mill Development Based on Environmental Harmonization, Review on AOX and Reduction Strategy. Bandung (ID) : IPP. Handoko I. 2005. Quantitative Modeling of System Dynamics for Natural Resources Management. Bogor (ID): SEAMEO BIOTROP. Hardjomidjojo. 2006. Panduan Lokakarya Analisis Prospektif. Bogor (ID) : Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Harihanto. 2001. Persepsi, Sikap, dan Perilaku Masyarakat Terhadap Sungai [Disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Harsono E. 2010. Evaluasi Kemampuan Pulih Diri Oksigen Terlarut Air Sungai Citarum Hulu. Jurnal limnotek. 17 (1) : 17-36 Hartley TW. 2006. Public perception and participation in water reuse. Desalination. 187:115-126 Hartrisari. 2007. Sistem Dinamik : Konsep Sistem dan Pemodelan untuk Industri dan Lingkungan. Bogor (ID) : Seameo Biotrop. Haryadi, S. 2003. Pencemaran daerah aliran sungai (DAS). Di dalam Manajemen Bioregional Jabodetabek: Tantangan dan Harapan. Workshop Pengembangan Konsep Bioregional Sebagai Dasar Pengelolaan Kawasan Secara Berkelanjutan. [4-5 Nopember 2002]. Bogor (ID) : Pusat Penelitian Biologi LIPI. Halaman 165-172. Hendrawan. 2005. Kualitas Air Sungai Dan Situ Di DKI Jakarta. Makara Teknologi. (9) : 13-19.

155 Herawati. 2007. Analisis Resiko Lingkungan Aliran Lumpur Lapindo ke Badan Air : Studi Kasus Sungai Porong dan Sungai Allo Kabupaten Sidoarjo [tesis]. Semarang (ID) : Universitas Diponegoro. Hung MF dan D Shaw. 2005. Economic growth and environmental Kuznet curve in Taiwan:a Simultaneity model analysis [Internet]. Diunduh pada 10 Agustus 2012. Tersedia pada http://www.sinica.tw/econ/dshaw/download/ekc.pdf. Irianto E.W dan Badruddin M. Fenomena hubungan debit air dan kadar zat Pencemar dalam air sungai (studi kasus: sub Dps citarum hulu). Jurnal SDA. Johnson T. 2007. New Zealand Pulp & Paper Mills are World Class[Internet]. (10 September 2011). Tersedia pada : www.maf. govt.nz/mafnet/publications/rmupdate/rm7/rm0705.htm. Johnston. 2007. Towards zero-effluent pulp and paper production: The pivotal role of totally chlorine free bleaching, Amsterdam, 1996. [Internet]. (10 Tersedia pada : http://archive.Green September 2011). peace.org/toxics/reports/tcf/tcf.html. Kanu, Ijeoma dan Achi. 2011. Industrial effluents and Their Impact on Water Quality of Receiving Rivers in Nigeria. Journal of Applied Technology in Environmental Sanitation.1(1) : 75 – 86 Kaufman G B. 2011. Application of The Water Quality Analysis Simulation Program (WASP) to Evaluate Dissolved Nitrogen Concentrations in The Altamaha River Estuary [Thesis]. Georgia : The University of Georgia. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. 2003. Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 110 tentang Pedoman Penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran Air pada Sumber Air. Jakarta (ID) : KLH. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. 2003. Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 115 tentang Pedoman Penetapan Status Mutu Air. Jakarta (ID) : KLH. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. 2004. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Jakarta (ID) : Kementrian Lingkungan Hidup. Kusnoputranto H. 2000. Kesehatan Lingkungan. Edisi Revisi Fakultas Kesehatan Masyarakat. Jakarta (ID) : Universitas Indonesia. Kustiasih T. 2011. Penentuan Angka Kebutuhan Oksigen Kimia Air Limbah dengan Mempertimbangkan Faktor Ketidakpastian Kasus IPAL di Pusat Litbang Pemukiman. Jurnal Permukiman. 6 (3) : 121-128 LaGrega, Michael D, Buckingham, Phillip L, Evans, Jeffrey C. 2001. Hazardous Waste Management. : Environmental Resources Management. Mc Graw Hill Int. Mandra M A S. 2013. Model Dinamik Pengendalian Emisi Kendaraan Bermotor Di Kota Makassar [disertasi]. Bogor (ID) : Sekolah Pascasarjana IPB. Maryland Department of the Environment. 2001. Total Maximum Daily Load (TMDL) Documentation for Chlordane in Lake Roland. Philadelphia:Water Protection Division U.S. Environmental Protection Agency. McMaster, LM Hewitt, dan JL Parrott . 2006. A Decade Of Research On The Environmental Impacts Of Pulp And Paper Mill Effluents In Canada: Field

156 Studies And Mechanistic Research. Journal of Toxicology and Environmental Health. B(9):319–339. Michałowicz J dan W Duda. 2007. Phenols – Sources and Toxicity. Polish J. of Environ. Stud. (16)3:347-362 Milliam P. 1996. Total Maximum Daily Load (TMDL) For Poly-Chlorinated Biphenyl (PCBs) In Garrison Slough, Alaska. Washington : United States Environmental Protection Agency. Misra AK. 2010. A River about to Die: Yamuna. Journal of Water Resources and Protection. 2 : 489 – 500 Mohammed OAB. 2007. Effect Of Khartoum City For Water Quality Of The River Nile [Tesis]. Sweden : Department of water and environmental studies Linköpings universitet. Monoarfa W. 2002. Dampak Pembangunan Bagi Kualitas Air di Kawasan Pesisir Pantai Losari. Makassar 3 (3) : 37-44 Mudarisin. 2004. Strategi Pengendalian Pencemaran Sungai : Studi Kasus Sungai Cipinang Jakarta Timur [disertasi]. Jakarta (ID) : Program Pascasarjana Universitas Indonesia. Muhammadi, E Aminullah dan B Soesilo D. 2001. Analisis Sistem Dinamis : Lingkungan Hidup, Sosial, Ekonomi, Manajemen. Jakarta (ID) : Umj Press. Mulyanto. 2003. Partisipasi Masyarakat dalam Pengendalian Pencemaran di Daerah Aliran Sungai Babon [tesis]. Semarang 9ID) : Universitas Diponegoro. Nedi S. 2010. Model Pengendalian Pencemaran Minyak di Perairan Selat Rupat Riau [disertasi]. Bogor (ID) : Sekolah Pascasarjana IPB. Nevada Division of Environmental Protection. Bureau of Water Quality Planning. 1994. Total Maximum Daily Loads (TMDLs) And Waste Load Allocations (WLAs) [Internet] . Tersedia pada : http://ndep.nv.gov/bwqp/truckee1.pdf Noma Y, S Yamane dan A Kida. 2001. Adsorbable Organic Halides (AOX), AOX Formation Potential, and PCDDs/DFs in Landfill Leachate and Their Removal in Water Treatment Processes. J Mater Cycles Waste Manag. 3:126–134 Notoatmodjo. 2003. Ilmu Kesehatan Masyarakat. Jakarta (ID) : Penerbit Rineka Cipta. Nugraha D dan Lintang C. 2007. Identifikasi Daya Tampung Beban Cemaran BOD Sungai dengan Model Qual2E (Studi Kasus Sungai Gung, Tegal – Jawa Tengah). Jurnal Presipitasi. 3(2) : 93-101 Nurmala. 2010. Status Mutu Air Dan Estimasi Daya Tampung Beban Pencemaran Organik Di Sungai Ciujung Provinsi Banten [tesis]. Jakarta (ID) : Sekolah Tinggi Manajemen IMNI. Pelletier G and Chapra S. 2008. QUAL2Kw Theory and Documentation (version 5.1) : A Modeling Framework for Simulating River and Stream Water Quality. Environmental Assessment Program Olympia. Washington Pelletier G and Chapra S. 2008. QUAL2Kw User Manual (version 5.1) : A Modeling Framework for Simulating River and Stream Water Quality. Environmental Assessment Program Olympia. Washington Pemerintah RI. Peraturan Pemerintah Nomor 82 Tahun 2001 tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Penvemaran Air. Jakarta (ID) Pemerinath RI.

157 Pimon P. 2004. People’s Participation on Water Resource Management in Salaya Sub-District Administration Organization [Thesis]. Thailand: Mahidol University Porpraset C. 1989. Organic Water Recycling. Chicester : Jhon Wiley & Sons. Pramudya B. 1989. Permodelan Sistem Pada Perencanaan Mekanisasi Dalam Kegiatan Pemanenan Tebu untuk Industri Gula [Disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Priono G. 2004. Pengantar Model Kualitas Air Qual2E. Yogyakarta (ID) : DTZ Pro LH Jawa Tengah. Purba DCV, Winardi DN dan Haryono SH. Analisis Daya Tampung Beban Cemaran Biochemical Oxygen Demand (BOD) Sungai dengan menggunakan Metode Streeter Phelps dan Metode Qual2E. Pyrce R. 2004. Hydrological Low Flow Indices and their Uses. Watershed Science Centre. Ontario. Rahman A, F. Susilawati dan U. Irawati. 2012. Kandungan Kromium (Cr) pada Gondang (Pila scutata) di Perairan Sungai Riam Kanan Kabupaten Banjar. Jurnal Bioscientiae. 9 (2) : 26-39. Riani E. 2012. Perubahan Iklim dan Kehidupan Biota Akuatik. Bogor(ID) : IPB Press. Rahmawati dan Azizah. 2010 . Perbedaan Kadar BOD, COD, TSS, dan MPN Coliform pada Air Limbah, Sebelum dan Sesudah Pengolahan Di RSUD Nganjuk. Jurnal Kesehatan Lingkungan. 2 (1) Roosmini D.1991. Pembentukan Senyawa Trihalometan Dalam Air Permukaan [tesis]. Bandung (ID) : Institut Teknologi Bandung. Roosmini D, Wisjnuprapto, RD Diniari dan J Roslinda. 2007. Penyisihan Senyawa Klorolignin oleh Phanerochaete Chrysosporium Dalam Bioreaktor Unggun Terfluidisasi. Berita Selulosa. 42(2) : 54-58. Rosita H. 2003. The Second National Workshop On The Reduction of Absorbable Organic Halides (AOX) in Pulp & Paper Waste Water and The Assessment of Heavy Metal Pollution: National Strategy for AOX Standard. Bandung (ID) : IPP. Roto I. Tahir dan U.N. Sholikhah. 2009. Aplikasi Pengolahan Polutan Anion Khrom (VI) dengan Menggunakan Agen Penukar Ion Hydrotalcite Zn-AiS04. Yogyakarta (ID) : Universitas Gadjah Mada. Saeni MS. 1989. Kimia Lingkungan. Bogor (ID): Pusat Antar Universitas Ilmu Hayat Institut Pertanian Bogor. Savant D, R A Rahman dan D R Ranade. 2006. Anaerobic Degradation Of Adsorbable Organic Halides (AOX) From Pulp And Paper Industry Wastewater. Bioresource Technology. 97 (2006) : 1092–1104. Sasanti. 2003. Pengertian Persepsi[Internet]. Tersedia pada : http://teoripsikologi.blogspot.com/2011/02/html. Shivastava P, A Saxena, dan A Swarup. 2003. Heavy metal pollution in a Sewage-feld Lake of Bhopal, (m. p) India. Lakes & Reservoirs: Reseach and Management 8 (1) : 1–4 SCAN-W 9:89.1989. Organically Bound Chlorine by the AOX Method. Simanjuntak M. 2007. Oksigen Terlarut dan Apparent Oxygen Utilization di Perairan Teluk Klabat, Pulau Bangka. Jurnal Ilmu Kelautan 12 (2) : 59 – 66

158 [SNI]Standar Nasional Indonesia. 1991. Standar Nasional Indonesia No 06-25031991 tentang Metode Pengujian Kebutuhan Oksigen Kimia Dalam Air Jakarta (ID) : BSN. [SNI] Standar Nasional Indonesia. 2008. Standar Nasional Indonesia No 6989.57:2008 tentang metode pengambilan contoh air permukaan. Jakarta (ID) : BSN. [SNI]Standar Nasional Indonesia. 2011. Standar Nasional Indonesia No 7228.2:211 tentang Metode Pengujian Senyawa AOX. Jakarta (ID) : BSN. Solomon K.R.1996. Chlorine In The Bleaching Of Pulp And Paper. IUPAC. Great Britain. 1721-1730 Soeparmoko, M. 1997. Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Suatu Pendekatan Teoritis). Edisi Ketiga. Yogyakarta (ID): BPFE Yogyakarta. Soetopo R, Krisna A dan Ilisya P I. 2007. Tingkat Toksisitas Pentaklorofenol Terhadap Organisme Air tawar. Berita Selulosa. 42(2) : 75-82. Soemirat J. 2003. Toksikologi Lingkungan. Yogyakarta (ID) : Gadjah Mada University Press. Suprihatin dan O Suparno. 2013. Teknologi Proses Pengolahan Air. Bogor (ID) : IPB Press. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. Surat Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 51 Tahun 1995 Tentang Baku Mutu Limbah Cair Bagi Kegiatan Industri. Jakarta (ID) : Sekretariat Menteri Negara Lingkungan Hidup. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. Surat Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 110 Tahun 2003 Tentang Penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran. Jakarta (ID) : Sekretariat Menteri Negara Lingkungan Hidup. [KLH] Kementerian Lingkungan Hidup. Surat Keputusan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 115 Tahun 2003 Tentang Penetapan Daya Tampung Beban Pencemaran. Jakarta. Jakarta (ID) : Sekretariat Menteri Negara Lingkungan Hidup. Roosmini D. 2007. Penyisihan Senyawa Klorolignin oleh Phanerochaete Chrysosporium Dalam Bioreaktor Unggun Terfluidisasi. Berita Selulosa Vol. 42(2), hal 54-58. Sutisna A. 2002. Laporan Status Lingkungan Hidup Indonesia Tahun 2002. Jakarta (ID) : Kementerian Negara Lingkungan Hidup Republik Indonesia. Suwari. 2010. Model Pengendalian Pencemaran Air Pada Wilayah Kali Surabaya [disertasi]. Bogor (ID) : Sekolah Pascasarjana IPB. Suwari. 2011. Model Dinamik Pengendalian Air Kali Surabaya. Jurnal Bumi Lestari. 11(2):234-248 Toriman, Mokhtar dan Gazim. 2007. Analisis Hidrologi-Hidaraulik Sungai Pelus Menggunakan Permodelan 1-Dimensi XPSWMM. Seminar Kebangsaan Geografi 8-9 September 2007. Malaysia : UPSI. UNEP. 2005. Standardized Toolkit for Identification and Quantification of Dioxin and Furans Releases. Geneva. Switzerland. Undang Undang Republik Indonesia No 21 Tahun 2001 tentang pengelolaan kualitas air dan pengendalian pencemaran Air. Jakarta (ID) : Pemerintah RI. Undang Undang Republik Indonesia No. 19 Tahun 2009 tentang Pengesahan Stockholm Convention On Persistent Organik Pollutants (Konvensi

159 Stockholm Tentang Bahan Pencemar Organik Yang Persisten). Jakarta (ID) : Pemerintah RI. US EPA[United States Environmental Protection Agency]. 1997. Exposure Factors Handbook [Internet]. Tersedia pada : http://www.doeal.gov/SWEIS/OtherDocuments/465%20EPA%201997.pdf. US EPA[United States Environmental Protection Agency]. 2004. Total Maximum Daily Load (TMDL) Development for Total Mercury Fish Tissue in the Canoochee River(Canoochee Watershed). Georgia: US EPA Region 4. US EPA[United States Environmental Protection Agency]. 2008. Final Total Maximum Daily Load (TMDL) for Organic Enrichment & Dissolved oxygen. Georgia: US EPA Region 4. Voudouris K dan D Voutsa. 2012. Water Quality Monitoring And Assessment [Internet]. Tersedia pada : http://www.intechopen.com/books/water-qualitymonitoring-and-assessment. Croatia : InTech. [WHO] World Health Organization. 1993. Assessment of Sources of Air, Water and Land Pollution. Genewa : World Health Organization. Wardhana WA. 2004. Dampak Pencemaran Lingkungan. Yogyakarta (ID) : Andi Yogyakarta. Warlina. 2008. Model Dampak Pencemaran Untuk Penyusunan Kebijakan Pengendalian Dioksin/Furan (Studi kasus industri logam di kawasan Cilegon)[disertasi]. Bogor (ID) : Sekolah Pascasarjana IPB. Wiwoho. 2005. Model Identifikasi Daya Tampung Beban Cemaran Sungai Dengan Qual2E (Study Kasus Sungai Babon) [tesis]. Semarang (ID) : Program Pascasarjana. Universitas Diponegoro. Yasmidi. 2008. Analisis Kandungan Senyawa Organik Terklorinasi (AOX) pada Perairan di Sekitar Industri Pulp dan Kertas [tesis]. Bandung (ID) : ITB. Yasmidi dan D Roosmini. 2008. Analisis Kandungan Senyawa Organik Terklorinasi (AOX) pada Perairan di Sekitar Industri Pulp dan Kertas. Berita Selulosa. 43 (1) : 29-38. Yildirim M, E Send dan O. Kulkoyluoglu. 2009. Modeling of the water Quality of Buyuksu Stream, Bolu Turkey. Water Environment Research; ProQuest Agriculture Journals. 81(3) : 325 Yusuf I A. 2012. Laporan Pengkajian Pemulihan Kualitas Air Sungai Ciliwung Segment IV Kota Depok. Bandung (ID) : Puslitbang SDA.

160

Lampiran 1 Perhitungan indeks pencemaran Sungai Ciujung dibandingkan dengan kriteria mutu air sungai kelas II No

Nagara

Parameter

Ci

DO pH

6.357 7.45 3.874

Ci/Lix

Ci/Lix baru

4 6-9

0.4691 0.0333

0.8537 0.0333

13.94 0.037 2.130 0.002

3 25 0.06 10 0.001

1.2913 0.5576 0.6167 0.2130 2.0000

1.5552 0.5576 0.6167 0.2130 2.5051

0.000 0.0098 0.0149 0.0135 0.0141

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

0 0.9800 0.2980 0.6750 0.4700

0.0000 0.9800 0.2980 0.6750 0.4700

DO

7.251

4

0.2678

0.2678

pH BOD COD Nitrit Nitrat

7.4 1.291 12.8 0.141 0.6

6 3 25 0.06 10

0.0667 0.4303 0.5120 2.3500 0.0600

0.0667 0.4303 0.5120 2.8553 0.0600

Fenol AOX Cd Cr Cu

0.0071 0 0.0026 0.0037 0.2495

0.001 0.025 0.01 0.05 0.02

7.1000 0.0000 0.2600 0.0740 12.4750

5.2563 0.0000 0.2600 0.0740 6.4802

Pb

0.0137

0.03

0.4567

0.4567

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd Cr Cu Pb

Cijeruk 2

Lix

(Ci/Lix) R

(Ci/Lix )M

(Ci/Lix)R2

(Ci/Lix)M2

Pij

Status

0.7298

2.5051

0.53261173

6.27577641

1.84504582

Cemar Ringan

1.3933

6.4802

1.94121367

41.993028

4.68690952

Cemar Ringan

161

Lampiran 1 (Lanjutan)

Cijeruk 1

Kragilan 2

DO pH BOD COD

7.946 7.6 2.185 17.6

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.0802 0.0667 0.7283 0.7040

0.0802 0.0667 0.7283 0.7040

0.139 0.7 0.0069 0 0.0043

0.06 10 0.001 0.025 0.01

2.3167 0.0700 6.9000 0.0000 0.4300

2.8243 0.0700 5.1942 0.0000 0.4300

Cr Cu Pb

0.2464 0.0016 0.0137

0.05 0.02 0.03

4.9280 0.0800 0.4567

4.4634 0.0800 0.4567

DO pH

7.45 7.6

4

0.1958 0.0667

0.1958 0.0667

6-9

6-9

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

2.782 4.8 1.696 3.3 0.0084

3 25 0.06 10 0.001

0.9273 0.1920 28.2667 0.3300 8.4000

0.9273 0.1920 8.2564 0.3300 5.6214

AOX Cd Cr Cu Pb

0 0.0068 0.2450 0.0000 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

0.0000 0.6800 4.9000 0.0000 0.4567

0.0000 0.6800 4.4510 0.0000 0.4567

1.2581

5.1942

1.5829351

26.9801858

3.77909519

Cemar Ringan

1.7648

8.2564

3.11440747

68.1676949

5.97001266

Cemar Sedang

162

Lampiran 1 (Lanjutan)

Kragilan 1

Kamaruton 2

DO pH BOD COD

7.152 7.6 14.904 64

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.2386 0.0667 4.9680 2.5600

0.2386 0.0667 4.4809 3.0412

0.017 1.3 0.0096 0 0.0101

0.06 10 0.001 0.025 0.01

0.2833 0.1300 9.6000 0.0000 1.0100

0.2833 0.1300 5.9114 0.0000 1.0216

Cr Cu Pb

0.2444 0.0059 0.0137

0.05 0.02 0.03

4.8880 0.2950 0.4567

4.4457 0.0800 0.4567

DO pH

7.052 7.6

4

0.2483 0.0667

0.2483 0.0667

6-9

6-9

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

3.576 46.4 0.022 0.6 0.0071

3 25 0.06 10 0.001

1.1920 1.8560 0.3667 0.0600 7.1000

1.3814 2.3429 0.3667 0.0600 5.2563

AOX Cd Cr Cu Pb

0.0220 0.0156 0.2435 0.0027 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

0.8800 1.5600 4.8700 0.1350 0.4567

0.8800 1.9656 4.4376 0.1350 0.4567

1.6797

5.9114

2.82129153

34.9441317

4.34542422

Cemar Ringan

1.4664

5.2563

2.15040388

27.6286029

3.85869193

Cemar Ringan

163

Lampiran 1 (Lanjutan)

Kamaruton 1

Ragas Masigit 2

DO pH BOD COD

6.655 7.6 2.388 89.6

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.3104 0.0667 0.7960 3.5840

0.3104 0.0667 0.7960 3.7718

0.025 1.1 0.0078 0.136 0.0144

0.06 10 0.001 0.025 0.01

0.4167 0.1100 7.8000 5.4400 1.4400

0.4167 0.1100 5.4605 4.6780 1.7918

Cr Cu Pb

0.2602 0.0051 0.0137

0.05 0.02 0.03

5.2040 0.2550 0.4567

4.5817 0.2550 0.4567

DO pH

6.754 7.6

4

0.2847 0.0667

0.2847 0.0667

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

35.76 33.6 0.018 0.8 0.121

3 25 0.06 10 0.001

11.9200 1.3440 0.3000 0.0800 121.0000

6.3814 1.6420 0.3000 0.0800 11.4139

AOX Cd Cr Cu Pb

0.140 0.0132 0.2768 0.0074 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

5.6000 1.3200 5.5360 0.3700 0.4567

4.7409 1.6029 4.7160 0.3700 0.4567

6-9

6-9

1.8913

5.4605

3.57688835

29.8167655

4.0861751

Cemar Ringan

2.6713

11.4139

7.13562257

130.277726

8.28894893

Cemar Sedang

164

Lampiran 1 (Lanjutan)

Ragas Masigit 1

Karang Jetak

DO pH BOD COD

7.648 7.6 49.17 52.8

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.0694 0.0667 16.3900 2.1120

0.0694 0.0667 7.0729 2.6235

0.011 1 0.0068 0.076 0.0105

0.06 10 0.001 0.025 0.01

0.1833 0.1000 6.8000 3.0400 1.0500

0.1833 0.1000 5.1625 3.4144 1.1059

Cr Cu Pb

0.2432 0.0005 0.0137

0.05 0.02 0.03

4.8640 0.0250 0.4567

4.4350 0.0250 0.4567

DO pH

6.953 7.6

4

0.2599 0.0667

0.2599 0.0667

6-9

6-9

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

23.84 128 0.005 0.8 0.0084

3 25 0.06 10 0.001

7.9467 5.1200 0.0833 0.0800 8.4000

5.5009 4.5463 0.2833 0.0800 5.6214

AOX Cd Cr Cu Pb

0.055 0.0101 0.2440 0.0023 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

2.2000 1.0100 4.8800 0.1150 0.4567

2.7121 1.0216 4.4421 0.1150 0.4567

2.0596

7.0729

4.2419678

50.0258404

5.20902141

Cemar Sedang

2.0922

5.6214

4.37718124

31.6000978

4.24130163

Cemar Ringan

165

Lampiran 1 (Lanjutan)

Pegandikan

Laban

DO pH BOD COD

6.556 7.4 11.94 144

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.3594 0.0667 3.9800 5.7600

0.3594 0.0667 3.9994 4.8021

0.01 0.9 0.0064 0.039 0.0052

0.06 10 0.001 0.025 0.01

0.1667 0.0900 6.4000 1.5600 0.5200

0.1667 0.0900 5.0309 1.9656 0.5200

Cr Cu Pb

0.2413 0.0000 0.0137

0.05 0.02 0.03

4.8260 0.0000 0.4567

4.4179 0.0000 0.4567

DO pH

5.761 7.5

4

0.5586 0.0000

0.5586 0.0000

6-9

6-9

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

11.92 256 0.013 0.9 0.0033

3 25 0.06 10 0.001

3.9733 10.2400 0.2167 0.0900 3.3000

3.9958 6.0515 0.2167 0.0900 3.5926

AOX Cd Cr Cu Pb

0.042 0.0091 0.2401 0.0000 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

1.6800 0.9100 4.8020 0.0000 0.4567

2.1265 0.9100 4.4071 0.0000 0.4567

1.8229

5.0309

3.32314236

25.3099535

3.78372144

Cemar Ringan

1.8671

6.0515

3.48615005

36.6206496

4.47810226

Cemar Ringan

166

Lampiran 1 (Lanjutan)

Tirtayasa

Tengkurak 2

DO pH BOD COD

7.251 7.4 89.4 219.2

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd Cr Cu Pb

4 3 25

0.1993 0.0667 29.8000 8.7680

0.1993 0.0667 8.3711 5.7145

0.007 0.8 0.0085 0.077 0.0066 0.2421

0.06 10 0.001 0.025 0.01 0.05

0.1167 0.0800 8.5000 3.0800 0.6600 4.8420

0.1167 0.0800 5.6471 3.4428 0.6600 4.4251

0.0000 0.0137

0.02 0.03

0.0000 0.4567

0.0000 0.4567

4 3

0.2386 0.0000 29.8500

0.2386 0.0000 8.3747

6-9

DO pH BOD

7.152 7.5 89.55

COD Nitrit Nitrat Fenol AOX

396.8 0.015 1.1 0.0078 0.0014

25 0.06 10 0.001 0.025

15.8720 0.2500 0.1100 7.8000 0.0560

7.0032 0.2500 0.1100 5.4605 0.0560

Cd Cr Cu Pb

0.0067 0.2413 0.0000 0.0137

0.01 0.05 0.02 0.03

0.6700 4.8260 0.0000 0.4567

0.6700 4.4179 0.0000 0.4567

6-9

2.4317

8.3711

5.91292871

70.0750025

6.16392453

Cemar Sedang

2.2531

8.3747

5.07661116

70.1359632

6.13239653

Cemar Sedang

167

Lampiran 1 (Lanjutan)

Tengkurak 1

Muara

DO pH BOD COD

6.556 7.6 59.7 334.4

Nitrit Nitrat Fenol AOX Cd

4 3 25

0.4042 0.0667 19.9000 13.3760

0.4042 0.0667 7.4943 6.6316

0.011 0.9 0.0174 0.481 0.0057

0.06 10 0.001 0.025 0.01

0.1833 0.0900 17.4000 19.2400 0.5700

0.1833 0.0900 7.2027 7.4210 0.5700

Cr Cu Pb

0.2451 0.0000 0.0137

0.05 0.02 0.03

4.9020 0.0000 0.4567

4.4519 0.0000 0.4567

DO pH

3 7.6

4

1.2331 0.0667

1.2331 0.0667

6-9

6-9

BOD COD Nitrit Nitrat Fenol

59.7 564.8 0.034 1.6 0.0096

3 25 0.06 10 0.001

19.9000 22.5920 0.5667 0.1600 9.6000

7.4943 7.7698 0.5667 0.1600 5.9114

AOX Cd Cr Cu Pb

0.131 0.0080 0.2744 0.0000 0.0137

0.025 0.01 0.05 0.02 0.03

5.2400 0.8000 5.4880 0.0000 0.4567

4.5967 0.8000 4.6971 0.0000 0.4567

2.9144

7.4943

8.49353174

56.1640136

5.68583966

Cemar Sedang

2.8127

7.7698

7.91119791

60.3693786

5.84296913

Cemar Sedang

168

Lampiran 2 Emisi dari aktivitas domestik. peternakan dan pertanian Emisi Parameter

Domestik

Ternak (g/ekor/hari) Kerbau

Debit TSS BOD COD Minyak&lemak

Sapi

Kuda

Domba

Kambing

Ayam

Angsa

Bebek

Pertanian (kg/ha/musim tanam) Perkebunan Sawah Palawija lain

115 L/O/H 38 g/O/H 50 g/O/H 55 g/O/H 1.22 g/O/H

206.71 529.19 -

292 716.5 -

226 558.10 -

55.68 136.23 -

34.1 92.91 -

2.36 5.59 -

2.46 6.67 -

0.88 2.22 -

0.04 225 -

2.4 125 -

1.6 32.5 -

Detergen NH4-N NO2-N NO3-N Organik-N Total-N

0.189 g/O/H 1.8 g/O/H 0.002 g/O/H 0.01 g/O/H 0.11 g/O/H 1.95 g/O/H

2.2046 0.01037 0.017417 0.2063 2.599

0.6067 0 0.18333 0.1400 0.933

37.6792 0 0.08958 0.2313 38.083

0.2175 0 0.03333 0.0258 0.278

1.4683 0.00272 0.07500 0.0258 1.624

0.0006 0 0.00110 0.0003 0.002

0.1208 0.00072 0.00270 0.0019 0.061

0.0003 0 0.00059 0.0003 0.001

-

-

-

PO4-P Total P S Fenol Pestisida

0.17 g/O/H 0.21 g/O/H 1.3 g/O/H 0.001 g/O/H -

0.390 -

0.153 -

0.306 -

0.063 -

0.115 -

0.003 -

0.006 -

0.005 -

10 20 0.16

5 10 0.08

3 3 0.024

3.1014

9.2 106

3.7 106

5 105

2.1 105 2 105 jumlah/ekor/H

4.3 104

8 104

1 105

-

-

-

Koli tinja

jumlah/O/H Sumber : Yusuf ( 2012)

169

Lampiran 3 Potensi beban pencemaran dari pertanian No

Lokasi

1

Nagara

2 3 4 5 6

Cijeruk 2 Cijeruk 1 kragilan 2 kragilan 1 kamaruton 2

Luas Sawah (ha)

TSS

Pestisida

Luas Kebun (ha)

Beban Pencemaran Sawah (kg/musim) BOD

N

P

Beban Pencemaran Kebun (kg/musim) BOD

N

P

TSS

Pestisida

16.33

3.674.03

326.58

163.29

0.65

2.61

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

95.33 42.13 87.32 34.62 102.71

21,449.54 9,478.58 19.647.74 7,789.55 23,109.57

1,906.63 842.54 1,746.47 692.40 2,054.18

953.31 421.27 873.23 346.20 1,027.09

3.81 1.69 3.49 1.38 4.11

15.25 6.74 13.97 5.54 16.43

0.00 0.00 0.00 23.34 0.00

0.00 0.00 0.00 758.55 0.00

0.00 0.00 0.00 70.02 0.00

0.00 0.00 0.00 35.01 0.00

0.00 0.00 0.00 37.34 0.00

0.00 0.00 0.00 0.56 0.00

7 8 9 10 11 12

Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban

93.14 55.49 51.77 57.87 25.87 50.46

20,955.56 12,484.89 11,648.41 13,021.30 5,821.04 11,352.83

1,862.72 1,109.77 1,035.41 1,157.45 517.43 1,009.14

931.36 554.88 517.71 578.72 258.71 504.57

3.73 2.22 2.07 2.31 1.03 2.02

14.90 8.88 8.28 9.26 4.14 8.07

0.00 8.07 14.31 1.53 0.10 0.00

0.00 262.12 465.11 49.60 3.31 0.00

0.00 24.20 42.93 4.58 0.31 0.00

0.00 12.10 21.47 2.29 0.15 0.00

0.00 12.90 22.90 2.44 0.16 0.00

0.00 0.19 0.34 0.04 0.00 0.00

13 14 15 16

Tirtayasa tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

73.09 15.19 0.00 0.00

16,445.03 3,418.61 0.00 0.00

1,461.78 303.88 0.00 0.00

730.89 151.94 0.00 0.00

2.92 0.61 0.00 0.00

11.69 2.43 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

0.00 0.00 0.00 0.00

170

Lampiran 4 Potensi Beban Pencemaran dari Peternakan Beban Pencemaran (kg/hari)

BOD

COD

NO3

Ternak

Lokasi Ragas Ragas masigit masigit 2 1

Nagara

Cijeruk 2

Cijeruk 1

kragilan 2

kragilan 1

kamaruton 2

Kamaruton 1

Sapi

0.20

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

6.63

1.55

0.00

15.78

10.04

0.53

1.79

10.88

1.54

0.00

15.71

9.99

2.43

8.26

Domba

5.20

1.13

0.00

11.53

7.33

0.54

1.85

3.65

Ayam

15.74

2.66

0.00

27.19

17.29

2.84

9.65

19.02

Itik/ manila

1.78

0.31

0.00

3.21

2.04

0.52

1.76

2.67

Sapi

0.48

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

16.98

3.96

0.00

40.40

25.69

1.35

Kambing

29.63

4.19

0.00

42.79

27.21

6.63

Domba

12.72

2.76

0.00

28.20

17.93

1.33

Ayam

37.29

6.31

0.00

64.41

40.96

6.72

Itik/ manila

4.49

0.79

0.00

8.10

5.15

1.31

Sapi

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

0.01

0.00

0.00

0.01

Kambing

0.02

0.00

0.00

Domba

0.00

0.00

Ayam

0.01

Itik/ manila

0.00

Kambing

Karang jetak

Pegandikan

Laban

Tirtayasa

Tengkurak 2

Tengkurak 1

Muara

0.00

0.00

0.08

0.26

0.00

0.18

0.00

0.00

3.53

4.03

1.57

2.01

1.62

0.00

0.93

0.00

0.00

16.29

18.60

9.37

11.78

2.03

0.00

0.00

0.00

0.00

4.16

9.11

16.82

2.57

0.00

0.00

0.00

0.00

21.72

12.87

14.02

0.43

0.00

0.00

0.00

0.00

3.30

1.46

1.83

0.18

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.20

0.65

0.00

0.45

0.00

0.00

4.58

9.04

10.32

4.02

5.16

4.16

0.00

2.38

0.00

0.00

22.51

44.38

50.68

25.53

32.10

5.52

0.00

0.00

0.00

0.00

4.53

8.92

10.19

22.29

41.15

6.28

0.00

0.00

0.00

0.00

22.85

45.04

51.44

30.49

33.20

1.03

0.00

0.00

0.00

0.00

4.45

6.73

8.33

3.68

4.62

0.45

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.03

0.02

0.01

0.02

0.04

0.04

0.02

0.03

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.00

0.01

0.01

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

171

Lampiran 4 (Lanjutan) Beban Pencemaran (kg/hari)

NH4

N-Total

P-Total

Ternak

Lokasi Ragas Ragas masigit masigit 2 1

Nagara

Cijeruk 2

Cijeruk 1

kragilan 2

kragilan 1

kamaruton 2

Kamaruton 1

Karang jetak

Pegandikan

Laban

Tirtayasa

Tengkurak 2

Tengkurak 1

Muara

Sapi

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

0.01

0.00

0.00

0.02

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kambing

0.01

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.01

0.01

0.01

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Domba

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Ayam

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Itik/ manila

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Sapi

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

0.01

0.00

0.00

0.02

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kambing

0.01

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.01

0.01

0.01

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Domba

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Ayam

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Itik/ manila

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Sapi

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kerbau

0.00

0.00

0.00

0.03

0.02

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Kambing

0.05

0.01

0.00

0.05

0.03

0.01

0.03

0.05

0.06

0.03

0.04

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

Domba

0.01

0.00

0.00

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.01

0.02

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Ayam

1.02

0.00

0.00

0.03

0.02

0.00

0.01

0.02

0.03

0.02

0.02

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

Itik/ manila

0.31

0.00

0.00

0.02

0.01

0.00

0.01

0.02

0.02

0.01

0.01

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

172

Lampiran 5 Nilai BOD pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP)

Lokasi Nagara Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara Kriteria Mutu (mg/L)

Nilai BOD (mg/L) 8.5 11.2 12.2 m3/dtk m3/dtk m3/dtk 3.792 3.809 3.814

Jarak (km) 1.75

1.9 m3/dtk 3.703

2 m3/dtk 3.705

2.4 m3/dtk 3.714

4 m3/dtk 3.742

4.25 6.00

1.340 1.684 3.323 9.261 5.479

1.346 1.672 3.303 9.047 5.534

1.369 1.629 3.221 8.259 5.717

1.461 1.534 2.919 5.907 5.958

1.703 1.592 2.355 3.070 4.869

1.837 1.706 2.201 2.492 4.038

23.881 25.708 38.989 30.855 19.436 12.818

23.769 25.392 38.583 31.082 19.845 12.975

23.335 24.218 36.972 31.817 21.411 13.661

21.789 20.667 30.932 32.493 26.313 16.986

18.067 16.048 19.445 25.296 28.073 24.793

64.421 80.313 37.243 27.722

63.551 79.925 37.739 28.007

60.238 78.263 39.567 29.184

49.432 70.500 44.501 33.934

34.308 49.261 44.193 40.299

9.25 11.25 13.75 16.25 18.25 20.00 21.75 23.25 25.00 27.25 29.00 30.75 31.75

18.9 m3/dtk 3.834

26.4 m3/dtk 3.846

29.4 m3/dtk 3.849

29.9 m3/dtk 3.849

1.884 1.751 2.169 2.370 3.767

2.177 2.055 2.174 2.120 2.591

2.454 2.351 2.368 2.267 2.231

2.552 2.456 2.457 2.356 2.233

2.568 2.473 2.472 2.371 2.237

16.013 14.649 15.913 20.277 24.262 25.541

15.289 14.193 15.005 18.708 22.623 25.108

11.204 11.282 11.397 12.261 13.859 17.918

8.337 8.562 8.846 9.206 9.640 11.270

7.606 7.763 8.015 8.341 8.674 9.744

7.502 7.647 7.890 8.208 8.531 9.533

30.872 40.704 39.708 38.775

29.967 38.330 37.943 37.648

23.846 28.329 28.512 29.018

15.945 19.943 21.271 22.000

13.378 16.845 18.488 19.431

13.000 16.363 18.031 19.001

Kelas I

2

Kelas II

3

Kelas III

6

Kelas IV

12

173

Lampiran 6 Konsentrasi AOX pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP)

Lokasi

Jarak

1.9 m3/dtk

2 m3/dtk

2.4 m3/dtk

4 m3/dtk

8.5 m3/dtk

Kosentrasi AOX (mg/L) 11.2 12.2 m3/dtk m3/dtk

18.9 m3/dtk

26.4 m3/dtk

29.4 m3/dtk

29.9 m3/dtk

Nagara

1.75

0.002

0.002

0.002

0.002

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2

4.25 6.00

0.001 0.001 0.001 0.001 0.009

0.001 0.001 0.001 0.001 0.009

0.001 0.001 0.001 0.001 0.009

0.001 0.001 0.001 0.001 0.006

0.001 0.001 0.001 0.001 0.003

0.001 0.001 0.001 0.001 0.002

0.001 0.001 0.001 0.001 0.002

0.001 0.001 0.001 0.001 0.001

0.002 0.001 0.001 0.001 0.001

0.002 0.002 0.001 0.001 0.001

0.002 0.002 0.001 0.001 0.001

0.074 0.096 0.087 0.051 0.039 0.051

0.072 0.096 0.088 0.051 0.038 0.052

0.071 0.099 0.093 0.054 0.038 0.055

0.051 0.076 0.093 0.076 0.050 0.044

0.028 0.046 0.070 0.086 0.085 0.061

0.016 0.025 0.040 0.060 0.075 0.077

0.016 0.025 0.041 0.062 0.077 0.079

0.008 0.011 0.018 0.029 0.041 0.062

0.004 0.005 0.007 0.009 0.013 0.024

0.004 0.004 0.005 0.007 0.010 0.018

0.004 0.004 0.005 0.007 0.010 0.018

0.043 0.148 0.248 0.070

0.042 0.138 0.257 0.068

0.043 0.135 0.276 0.070

0.046 0.084 0.187 0.253

0.048 0.057 0.102 0.146

0.058 0.050 0.061 0.077

0.059 0.052 0.063 0.080

0.072 0.067 0.060 0.057

0.045 0.058 0.066 0.067

0.038 0.052 0.062 0.066

0.038 0.052 0.063 0.067

9.25 11.25 13.75 16.25

Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban

18.25 20.00 21.75 23.25 25.00 27.25

Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara Kriteria Mutu (mg/L)

29.00 30.75 31.75 Kelas I

0

Kelas II

0.025

Kelas III

0.1

Kelas IV

0.2

174

Lampiran 7 Konsentrasi Cr pada berbagai debit andalan (Hasil simulasi WASP)

Lokasi

Jarak

1.9 m3/dtk

2 m3/dtk

2.4 m3/dtk

4 m3/dtk

8.5 m3/dtk

Konsentrasi Cr (mg/L) 11.2 12.2 m3/dtk m3/dtk

18.9 m3/dtk

26.4 m3/dtk

29.4 m3/dtk

29.9 m3/dtk

Nagara

1.75

0.051

0.046

0.040

0.014

0.002

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2

4.25 6.00

0.010 0.003 0.005 0.007 0.012

0.011 0.003 0.005 0.007 0.012

0.011 0.003 0.005 0.007 0.012

0.013 0.009 0.004 0.005 0.010

0.012 0.013 0.009 0.006 0.007

0.011 0.012 0.011 0.009 0.007

0.011 0.012 0.011 0.010 0.007

0.010 0.010 0.011 0.011 0.010

0.008 0.008 0.009 0.010 0.011

0.007 0.008 0.009 0.010 0.010

0.007 0.008 0.009 0.010 0.010

0.084 0.012 0.011 0.009 0.008 0.004

0.084 0.013 0.011 0.009 0.008 0.004

0.078 0.013 0.011 0.009 0.009 0.004

0.074 0.036 0.012 0.010 0.009 0.006

0.052 0.042 0.028 0.016 0.011 0.009

0.043 0.041 0.035 0.027 0.019 0.012

0.041 0.038 0.033 0.026 0.019 0.012

0.031 0.030 0.029 0.027 0.025 0.020

0.026 0.025 0.024 0.024 0.023 0.022

0.025 0.024 0.023 0.023 0.022 0.021

0.025 0.024 0.023 0.022 0.022 0.021

0.005 0.006 0.006 0.005

0.005 0.006 0.006 0.005

0.005 0.006 0.006 0.005

0.005 0.005 0.006 0.006

0.006 0.005 0.005 0.006

0.008 0.007 0.005 0.005

0.008 0.007 0.006 0.005

0.013 0.010 0.008 0.007

0.019 0.017 0.013 0.012

0.020 0.017 0.015 0.013

0.019 0.017 0.015 0.013

Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara Kriteria Mutu (mg/L)

9.25 11.25 13.75 16.25 18.25 20.00 21.75 23.25 25.00 27.25 29.00 30.75 31.75 Kelas I

0.05

Kelas II

0.05

Kelas III

0.05

Kelas IV

1

175

Lampiran 8 Perhitungan daya tampung beban pencemaran BOD pada saat debit minimum (1.9 m3) (Hasil simulasi WASP) Baku Mutu Kelas

Segmen I

II

III

Baku mutu Beban PencemaranKelas (kg/hari) IV

I

II

III

IV

[BOD] mg/L

Beban Pencemaran kg/hari

DTBP (kg/hari) Kelas I

Kelas II

Kelas III

Kelas IV

Nagara Cijeruk 2

2 2

3 3

6 6

12 12

328.32 328.32

492.48 492.48

984.96 984.96

1,969.92 1,969.92

3.70 1.34

607.84 219.93

-279.52 108.39

-115.36 272.55

377.12 765.03

1,362.08 1,749.99

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

6 6 6 6 6

12 12 12 12 12

328.32 328.32 328.32 328.32 328.32

492.48 492.48 492.48 492.48 492.48

984.96 984.96 984.96 984.96 984.96

1,969.92 1,969.92 1,969.92 1,969.92 1,969.92

1.68 3.32 9.26 5.48 23.88

276.43 545.57 1,520.29 899.43 3,920.30

51.89 -217.25 -1,191.97 -571.11 -3,591.98

216.05 -53.09 -1,027.81 -406.95 -3,427.82

708.53 439.39 -535.33 85.53 -2,935.34

1,693.49 1,424.35 449.63 1,070.49 -1,950.38

Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

6 6 6 6 6

12 12 12 12 12

328.32 328.32 328.32 328.32 328.32

492.48 492.48 492.48 492.48 492.48

984.96 984.96 984.96 984.96 984.96

25.71 38.99 30.86 19.44 12.82

4,220.14 6,400.35 5,065.19 3,190.66 2,104.14

-3,891.82 -6,072.03 -4,736.87 -2,862.34 -1,775.82

-3,727.66 -5,907.87 -4,572.71 -2,698.18 -1,611.66

-3,235.18 -5,415.39 -4,080.23 -2,205.70 -1,119.18

-2,250.22 -4,430.43 -3,095.27 -1,220.74 -134.22

Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

2 2 2 2

3 3 3 3

6 6 6 6

12 12 12 12

328.32 328.32 328.32 328.32

492.48 492.48 492.48 492.48

984.96 984.96 984.96 984.96

1,969.92 1,969.92 1,969.92 1,969.92 1,969.92 1,969.92

64.42 80.31 37.24 27.72

10,575.37 13,184.15 6,113.76 4,550.89

-10,247.05 -12,855.83 -5,785.44 -4,222.57

-10,082.89 -12,691.67 -5,621.28 -4,058.41

-9,590.41 -12,199.19 -5,128.80 -3,565.93

-8,605.45 -11,214.23 -4,143.84 -2,580.97

1,969.92 1,969.92 1,969.92

176

Lampiran 9 Perhitungan daya tampung beban pencemaran BOD pada saat debit maksimum (29.9 m 3) (Hasil simulasi WASP) Segmen

Baku Mutu Kelas I

II

III

Baku mutu Beban Pencemaran Kelas (kg/hari) IV

I

II

III

IV

BOD mg/L

Beban Pencemaran kg/hari

Daya Tampung Beban Pencemaran Kelas I

Kelas II

Kelas III

Kelas IV

Nagara

2

3

6

12

5,166.72

7,750.08

15,500.16

31,000.32

3.85

9,943.35

-4,776.63

-2,193.27

5,556.81

21,056.97

Cijeruk 2 Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

6 6 6 6 6

12 12 12 12 12

5,166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72

7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08

15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16

31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32

2.57 2.47 2.47 2.37 2.24

6,632.78

-1,466.06

1,117.30

8,867.38

24,367.54

6,387.62

-1,220.90

1,362.46

9,112.54

24,612.70

6,386.07

-1,219.35

1,364.01

9,114.09

24,614.25

6,125.92

-959.20

1,624.16

9,374.24

24,874.40

5,779.75

-613.03

1,970.33

9,720.41

25,220.57

Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban

2 2 2 2 2 2

3 3 3 3 3 3

6 6 6 6 6 6

12 12 12 12 12 12

5,166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72

7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08

15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16

31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32

7.50 7.65 7.89 8.20 8.53 9.53

19,380.37

-14,213.65

-11,630.29

-3,880.21

11,619.95

19,753.66

-14,586.94

-12,003.58

-4,253.50

11,46.66

20,381.16

-15,214.44

-12,631.08

-4,881.00

10,619.16

21,203.70

-16,036.98

-13,453.62

-5,703.54

9,796.62

22,037.87

-16,871.15

-14,287.79

-6,537.71

8,962.45

24,626.91

-19,460.19

-16,876.83

-9,126.75

6,373.41

Tirtayasa Tengkurak 2 Tengkurak 1 Muara

2 2 2 2

3 3 3 3

6 6 6 6

12 12 12 12

5,.166.72 5,166.72 5,166.72 5,166.72

7,750.08 7,750.08 7,750.08 7,750.08

15,500.16 15,500.16 15,500.16 15,500.16

31,000.32 31,000.32 31,000.32 31,000.32

13.00 16.36 18.03 1..00

33,584.71

-28,417.99

-25,834.63

-18,084.55

-2,584.39

42,271.00

-37,104.28

-34,520.92

-26,770;84

-11,270.68

46,580.05

-41,413.33

-38,829.97

-31,079;89

-15,579.73

49,086.42

-43,919.70

-41,336.34

-33,586;26

-18,086.10

8.23

21,260.08

-16,093.4

-13,510

-5,59.92

9,740.24

Rata-Rata

177

Lampiran 10 Prediksi risiko senyawa AOX terhadap ikan dan tubuh manusia

Senyawa AOX

2.3.7.8-TCDD

Titik Sampling

Konsentrasi dlm air (Cw)

BCF pada ikan

Kandungan dlm ikan (Cf)

TDI (g/kg/hari)

TDI untuk berat badan 60 kg

AOX Yang masuk ke dalam tubuh

(g/hari)

(g/hari)

Keterangan

(mg/L)

(g/kg)

Nagara

TTD

0

-

-

Cijeruk 2

TTD

0

-

-

Cijeruk 1

TTD

0

-

-

Kragilan 2

TTD

0

-

-

Kragilan 1

TTD

0

-

-

Kamaruton 2

0.022

0.09317

0.00480

> TDI

Kamaruton 1

0.136

0.57596

0.02966

> TDI

Ragas masigit 2

0.140

0.03053

> TDI

0.01658

> TDI

4,235

0.5929 0.32186

10-12 - 4.1012

1.5E-10

Ragas masigit 1

0.076

Karang jetak

0.055

0.232925

0.01200

> TDI

Pegandikan

0.039

0.165165

0.00851

> TDI

Laban

0.042

0.17787

0.00916

> TDI

Tirtayasa

0.077

0.326095

0.01679

> TDI

Tengkurak 2

0.481

2.037035

0.10491

> TDI

Tengkurak 1

0.103

0.436205

0.02246

> TDI

Muara

0.131

0.554785

0.02857

> TDI

178

Lampiran 10 (Lanjutan) Nagara

2.3.7.8-TCDF

Cijeruk 2 Cijeruk 1

TTD TTD TTD

0 0 0

-

Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2 Ragas masigit 1

TTD TTD 0.022 0.136 0.140 0.076

0 0 0.074536 0.460768 0.47432 0.257488

0.00384 0.02373 0.02443 0.01326

> TDI > TDI > TDI > TDI

Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa Tengkurak 2

0.055 0.039 0.042 0.077 0.481

0.18634 0.132132 0.142296 0.260876 1.629628

0.00960 0.00680 0.00733 0.01344 0.08393

> TDI > TDI > TDI > TDI > TDI

Tengkurak 1

0.103

0.348964

0.01797

> TDI

Muara

0.131

0.443828

0.02286

> TDI

3,388

10-12 - 4.10-12

1.5E-10

-

179

Lampiran 10 (Lanjutan)

Nagara

PCP

Cijeruk 2

0.000 TTD

218 218

0 0

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2

TTD TTD TTD 0.022 0.136 0.140

218 218 218 218 218 218

0 0 0 0.004796 0.029648 0.03052

Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa

0.076 0.055 0.039 0.042 0.077

218 218 218 218 218

Tengkurak 2 Tengkurak 1

0.481 0.103

Muara

0.131

-

-

0.00025 0.00153 0.00157

> TDI > TDI > TDI

0.016568 0.01199 0.008502 0.009156 0.016786

0.00085 0.00062 0.00044 0.00047 0.00086

> TDI > TDI > TDI > TDI > TDI

218 218

0.104858 0.022454

0.00540 0.00116

> TDI > TDI

218

0.028558

0.00147

> TDI

10-6 - 6.10-6

0.00021

180

Lampiran 10 (Lanjutan)

Nagara

Kloroform

Cijeruk 2

TTD TTD

3.59 3.59

0 0

Cijeruk 1 Kragilan 2 Kragilan 1 Kamaruton 2 Kamaruton 1 Ragas masigit 2

TTD TTD TTD 0.022 0.136 0.140

3.59 3.59 3.59 3.59 3.59 3.59

0 0 0

Ragas masigit 1 Karang jetak Pegandikan Laban Tirtayasa

0.076 0.055 0.039 0.042 0.077

3.59 3.59 3.59 3.59 3.59

Tengkurak 2 Tengkurak 1

0.481 0.103

Muara

0.131

-

-

0.000004 0.000025 0.000026

< TDI < TDI < TDI

0.000273 0.000197 0.00014 0.000151 0.000276

0.000014 0.000010 0.000007 0.000008 0.000014

< TDI < TDI < TDI < TDI < TDI

3.59 3.59

0.001727 0.00037

0.000089 0.000019

< TDI < TDI

3.59

0.00047

0.000024

< TDI

7.9E-05 0.000488 0.000503

10-5

0.0006

181

Lampiran 11 Parameter pemodelan pengendalian pencemaran Sungai Ciujung No

Parameter AME Kadar COD

Persamaan ABS(('COD Sungai'-'Kadar COD Aktual')/'Kadar COD Aktual')+0*'Batas AME'

AME Penduduk

ABS((Pendudukwilayah)/wilayah)+0*'Batas AME'

AOX Sungai

('Kadar AOX IndustriNT'*'Debit Limbah Industri')+('Kadar AOX Sungai Eksisting'*'Debit Ciujung'))/ ('Debit Ciujung'+'Debit Limbah Industri')

1

2

3

Satuan

Jenis aux

aux

mg/L

aux

'AOX Sungai'*'BCF CHCl3 '/1000

g/kg

aux

AOX-CH3Cl Manusia

'AOX-CH3Cl Ikan'*'Tingkat Konsumsi'*(Penduduk/Penduduk)

g/hari

aux

AOX-PCP Ikan

'AOX Sungai'*'BCF PCP'/1000

g/kg

aux

AOX-PCP Manusia

'AOX-PCP Ikan'*'Tingkat Konsumsi'*(Penduduk/Penduduk)

g/hari

aux

AOX-TCDD Ikan

'AOX Sungai'*'BCF TCDD'/1000

g/kg

aux

AOX-TCDD Manusia

'AOX-TCDD Ikan'*'Tingkat Konsumsi'*(Penduduk/Penduduk)

g/hari

aux

AOX-CH3Cl Ikan 4

5

6

7

8

9

Keterangan

BCF = 3.59 satuan: mg/L ---> dibagi 1000 menjadi g/L. asumsi BJ air = 1kg/L satuan akhir --> g/kg satuan = (g/kg)x(kg/hari) --> g/hari konsumsi ikan manusia di Serang = 0.0493 kg/hari satuan akhir: g/hari BCF = 218 satuan: mg/L ---> dibagi 1000 menjadi g/L. asumsi BJ air = 1kg/L satuan akhir --> g/kg satuan = (g/kg)x(kg/hari) --> g/hari konsumsi ikan manusia di Serang = 0.0493 kg/hari satuan akhir: g/hari BCF = 4235 satuan: mg/L ---> dibagi 1000 menjadi g/L. asumsi BJ air = 1kg/L satuan akhir --> g/kg satuan = (g/kg)x(kg/hari) --> g/hari konsumsi ikan manusia di Serang = 0.0493 kg/hari satuan akhir: g/hari

182 AOX-TCDF Ikan

'AOX Sungai'*'BCF TCDF'/1000

g/kg

AOX-TCDF Manusia

'AOX-TCDF Ikan'*'Tingkat Konsumsi'*(Penduduk/Penduduk)

g/hari

aux

10

aux

11

12 13 14 15 16

Batas AME BCF CHCl3 BCF PCP BCF TCDD BCF TCDF Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriLA

0.1 init 3.59 init 218 init 4235 init 3388 ('Debit limbah industri_e'/1000)*'Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-LA'*24*60*60*30

Rp

aux const const const const aux

Biaya Pengelolaan Air Limbah IndustriRO

('Debit limbah industri_e'/1000)*'Harga Pengelolaan Air Limbah Industrie-RO'*24*60*60*30

Rp

aux

Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman

Rp

aux

BM AOX Kelas 1

'Debit Limbah Pemukiman'/1000)*'Harga Pengelolaan Air Limbah Pemukiman'*24*60*60*30 debit: Liter/detik --> dibagi 1000 menjadi m3/detik init 0

mg/L

const

BM AOX Kelas BM AOX Kelas 3 BM AOX Kelas 4 BM BOD Kelas 1 BM BOD Kelas 2 BM BOD Kelas 3 BM BOD Kelas 4 BM COD Kelas1 BM COD Kelas 2 BM COD Kelas 3 BM COD Kelas 4 BM Cr Kelas1 BM Cr Kelas 2 BM Cr Kelas 3

init 0.025 init 0.1 init 0.2 init 2 init 3 init 6 init 1 init 10 init 25 init 50 init 100 init 0.05 init 0.05 init 0.05

mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L mg/L

const const const const const const const const const const const const const const

BM Cr Kelas 4

init 1

mg/L

const

17

18

19

20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

BCF = 3388 satuan: mg/L ---> dibagi 1000 menjadi g/L. asumsi BJ air = 1kg/L satuan akhir --> g/kg satuan = (g/kg)x(kg/hari) --> g/hari konsumsi ikan manusia di Serang = 0.0493 kg/hari satuan akhir: g/hari

debit: Liter/detik --> dibagi 1000 menjadi m3/detik Rp/m3 x m3 /detik ---> Rp/detik --> x24*60*60*30 detik/bulan ---> Rp/bulan note LA = lumpur aktif debit: Liter/detik --> dibagi 1000 menjadi m3/detik Rp/m3 x m3 /detik ---> Rp/detik --> x24*60*60*30 detik/bulan ---> Rp/bulan note LA = lumpur aktif Rp/m3 x m3 /detik ---> Rp/detik --> x24*60*60*30 detik/bulan ---> Rp/bulan

183 BMBP AOX Kelas 1

'BM AOX Kelas 1'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP AOX Kelas 2

'BM AOX Kelas 2'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP AOX Kelas 3

'BM AOX Kelas 3'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP AOX Kelas 4

'BM AOX Kelas 4'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP BOD Kelas 1

'BM BOD Kelas 1'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000 kelas air --> mg/L

kg/hari

aux

BMBP BOD Kelas 2

'BM BOD Kelas 2'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP BOD Kelas 3

'BM BOD Kelas 3'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP BOD Kelas 4

'BM BOD Kelas 4'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

36

37

38

39

40

41

42

43

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari BM kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

184 BMBP COD Kelas 1

'BM COD Kelas1'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP COD Kelas 2

'BM COD Kelas 2'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP COD Kelas 3

'BM COD Kelas 3'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

BMBP COD Kelas 4

'BM COD Kelas 4'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP Cr Kelas 1

'BM Cr Kelas1'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

BMBP Cr Kelas2

'BM Cr Kelas 2'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

BMBP Cr Kelas 3

'BM Cr Kelas 3'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

BMBP Cr Kelas 4

'BM Cr Kelas 4'*('Debit Ciujung')*24*60*60/1000000

kg/hari

aux

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

44

45

46

47

48

49

50

51

kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari kelas air --> mg/L debit --> L/detik --> (mg/L)*(L/det) --> mg/det -->mg/det (mg/det) x24*60*60 det/hari/1000000 ---> kg/hari

185 BOD Sungai

('BP BOD Total sungai'*1000)/(('Debit Ciujung'+'Debit Limbah Industri'+'Debit Limbah Pemukiman'+ 'Debit Limbah Peternakan'+'Debit Limbah Pertanian')*86.4)

mg/L

aux

BP AOX Industri

'BP AOX Industri_stock'

kg/hari

aux

init 7.2*30 +dt*'L_BP AOX Industri' }

kg/hari

level

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

BP BOD Industri

Kadar AOX Sungai Eksisting'*('Debit Ciujung'/1000)*86.4 ('BP AOX Industri'/30)+'BP AOX Sungai Eksisting' 'Jumlah Ayam'*'Emisi BOD Ayam' 'Jumlah Bebek'*'Emisi BOD Bebek' 'Jumlah Domba'*'Emisi BOD Domba' 'BP BOD Industri_stock'

kg/hari

aux

BP BOD Industri_stock

init 13440*30 +dt* 'L_BP BOD Industri' }

kg/hari

level

BP BOD Kambing

'Jumlah Kambing'*'Emisi BOD Kambing' 'Luas Kebun_stock'*'Emisi BOD Kebun' 'Jumlah Kerbau'*'Emisi BOD Kerbau' Penduduk*'Emisi BOD Pemukiman' 'BP BOD Kebun'+'BP BOD Sawah'

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/hari

aux

'BP BOD Sapi'+'BP BOD Kerbau'+'BP BOD Kambing'+'BP BOD Domba'+'BP BOD Bebek'+'BP BOD Ayam' 'Jumlah Sapi'*'Emisi BOD Sapi' 'Luas Sawah_stock'*'Emisi BOD Sawah' 'Nilai BOD Sungai eksisting'*('Debit Ciujung'/1000)*86.4 ('Potensi BP BOD Total'/30)+'BP BOD Sungai eksisting' 'Jumlah Ayam'*'Emisi COD Ayam'

kg/hari

aux

kg/bulan kg/bulan

aux aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/bulan

aux

52

53 54

55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65

BP AOX Industri_stock BP AOX Sungai Eksisting

BP AOX total Sungai BP BOD Ayam BP BOD Bebek BP BOD Domba

BP BOD Kebun BP BOD Kerbau BP BOD Pemukiman BP BOD Pertanian

66 BP BOD Peternakan 67

68 69 70 71 72

BP BOD Sapi BP BOD Sawah BP BOD Sungai eksisting BP BOD Total sungai BP COD Ayam

satuan BP BOD total sungai = kg/hari satuan debit = L/detik kadar = (kg/hari) / (L/dtk) = kg/hari x dtk/L x 1000000 mg/1 kg x 1 hari/ 86400 dtk = 1000/86.4 mg/L satuan akhir = mg /Liter 13440 kg/hari x 30 hari -> 403.200 kg/bulan BP AOX : 7.2 kg/hari perbulan : dikali 30

13440 kg/hari x 30 hari -> 403.200 kg/bulan 13440 kg/hari x 30 hari -> 403.200 kg/bulan

186

73 74 75 76 77 78 79

BP COD Bebek

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

BP COD Industri

'Jumlah Bebek'*'Emisi COD Bebek' 'Jumlah Domba'*'Emisi COD Domba' 'BP COD Industri _stock'

kg/hari

aux

BP COD Industri _stock

init 20703.6*30 +dt* 'L_BP COD Industri' }

kg/hari

level

BP COD Kambing

'Jumlah Kambing'*'Emisi COD Kambing' 'Jumlah Kerbau'*'Emisi COD Kerbau' Penduduk*'Emisi COD Pemukiman' 'BP COD Sapi'+'BP COD Kerbau'+'BP COD Kambing'+'BP COD Domba'+'BP COD Bebek'+'BP COD Ayam' 'Jumlah Sapi'*'Emisi COD Sapi'

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

kg/hari

aux

kg/bulan

aux

'Kadar COD Sungai eksisting'*('Debit Ciujung'/1000)*86.4 ('Potensi BP COD Total'/30)+'BP COD Sungai eksisting' 'BP Cr Industri _stock'

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

BP Cr Industri _stock

init 38.187*30 +dt* 'L_Pert Cr Industri' }

kg/hari

level

BP Cr Sungai Eksisting

'Kadar Cr Sungai Eksisting'*('Debit Ciujung'/1000)*86.4 ('BP Cr Industri'/30)+'BP Cr Sungai Eksisting' ('BP COD total sungai'/('Debit Ciujung'+'Debit Limbah Industri'+'Debit Limbah Pemukiman'+'Debit Limbah Peternakan'))*1000/86.4

kg/hari

aux

kg/hari

aux

mg/hari

aux

(('Kadar Cr Industri_NT'*'Debit Limbah Industri')+('Kadar Cr Sungai Eksisting'*'Debit Ciujung'))/('Debit Limbah Industri'+'Debit Ciujung' GRAPH((TIME STARTTIME)/TIMESTEP;0;1;8.

mg/L

aux

L/detik

aux

BP COD Domba

BP COD Kerbau BP COD Pemukiman BP COD Peternakan

80

81 82 83

BP COD Sapi BP COD Sungai eksisting BP COD total sungai BP Cr Industri

84

85

86 87

BP Cr total Sungai COD Sungai

88

Cr Sungai 89

90

Debit Ciujung

20703.6 kg/hari x 30 hari --> 621.108 kg/bulan

sumber: data henny 3 satuan: kg/hari --> x 30 hari/bulan = satuan akhir kg/bulan 38.187 kg/hari : beban pencemaran Cr dari total limbah industri satuan akhir : kg/bulan

satuan BP COD total sungai = kg/hari satuan debit = L/detik kadar = (kg/hari) / (L/dtk) = kg/hari x dtk/L x 1000000 mg/1 kg x 1 hari/ 86400 dtk = 1000/86.4 mg/L satuan akhir = mg /Liter

9.6 m3/detik --> x 1000 menjadi 9600 Liter/detik

187

91

Debit Limbah Industri

92

debit limbah Industri _stock

5;29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4;1 .9;2;11.2;18.9;8.5; 29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4;1.9 ;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26.4;12 .2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9;8.5; 29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4;1.9 ;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26.4;12 .2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9;8.5; 8.5;29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4 ;1.9;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26. 4;12.2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9; 8.5;29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4 ;1.9;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26. 4;12.2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9; 8.5;29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4 ;1.9;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26. 4;12.2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9; 8.5;29.4;29.9;26.4;12.2;12.2;4;2.4 ;1.9;2;11.2;18.9;8.5;29.4;29.9;26. 4;12.2;12.2;4;2.4;1.9;2;11.2;18.9} ) *1000 (40000*1000)/(24*60*60)

L/detik

aux

init (40000*1000)/(24*60*60) +dt* 'L_debit limbah Industri' }

L/detik

level

Debit limbah industri_e

'debit limbah Industri _stock'

L/detik

aux

Debit Limbah Perkebunan

((('Luas Kebun_stock'*'Faktor Limbah Perkebunan')*('Faktor Musim’))/(24*60*6))*1000

L/detik

aux

Debit Limbah Pertanian

'Debit Limbah Perkebunan'+'Debit Limbah Sawah'

L/detik

aux

Debit Limbah Peternakan

(5000*1000)/(24*60*60)

L/detik

aux

Debit Limbah Sawah

((('Luas Sawah_stock'*'Faktor Limbah Sawah')*('Faktor Musim Hujan'+'Faktor Musim Kemarau'+ 'Faktor Musim

L/detik

93

94

95

96

97

aux

m3/hari --> x1000 Liter/24*60*60 detik --> L/detik m3/hari --> x1000 Liter/24*60*60 detik --> L/detik satuan BP: kg Cr/bulan -> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg Cr/liter note TLA = treatment lumpur aktif Debit limbah harian --> satuan m3/ hari dibagi 24 * 60 * 60 hari/detik ---> m3/detik -> dikali 1000 L/m3 --> Liter/detik Debit limbah tahunan --> satuan Liter/ tahun dikali 365 hari * 24 jam * 60 menit * 60 detik ---> Liter/detik 5000 m3/hari ---> x(1000 Liter/m3)/(24*60*60 hari/detik) ---> Liter/detik: (5000*1000)/(24*60*60) note dikali 365 supaya menjadi per tahun Debit limbah harian --> satuan m3/ hari dibagi 24 * 60 * 60 hari/detik ---> m3/detik --

188 Peralihan'))/(24*60*6))*1000 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113

DT AOX Kelas 1

> dikali 1000 L/m3 --> Liter/detik kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

kg/hari

aux

Emisi BOD Ayam

'BMBP AOX Kelas 1'-'BP AOX total Sungai' 'BMBP AOX Kelas 2'-'BP AOX total Sungai' 'BMBP AOX Kelas 3'-'BP AOX total Sungai' 'BMBP AOX Kelas 4'-'BP AOX total Sungai' 'BMBP BOD Kelas 1'-'BP BOD Total sungai' 'BMBP BOD Kelas 2'-'BP BOD Total sungai' 'BMBP BOD Kelas 3'-'BP BOD Total sungai' 'BMBP BOD Kelas 4'-'BP BOD Total sungai' 'BMBP COD Kelas 1'-'BP COD total sungai' 'BMBP COD Kelas 2'-'BP COD total sungai' 'BMBP COD Kelas 3'-'BP COD total sungai' 'BMBP COD Kelas 4'-'BP COD total sungai' 'BMBP Cr Kelas 1'-'BP Cr total Sungai' 'BMBP Cr Kelas2'-'BP Cr total Sungai' 'BMBP Cr Kelas 3'-'BP Cr total Sungai' 'BMBP Cr Kelas 4'-'BP Cr total Sungai' init (2.36/1000)*30

Emisi BOD Bebek

init (0.88/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi BOD Domba

init (55.68/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi BOD Kambing

init (34.1/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi BOD Kebun

init 32.5/2

kg/ekor/ bulan

const

Emisi BOD Kerbau

init (206.71/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

kg/ekor/ bulan

const

kg/ekor/

const

DT AOX Kelas 2 DT AOX Kelas 3 DT AOX Kelas 4 DT BOD Kelas 1 DT BOD Kelas 2 DT BOD Kelas 3 DT BOD Kelas 4 DT COD Kelas 1 DT COD Kelas 2 DT COD Kelas 3 DT COD Kelas 4 DT Cr Kelas 1 DT Cr Kelas 2 DT Cr Kelas 3 DT Cr Kelas 4

114

115

116

117

118

119 Emisi BOD Pemukiman

init (40/1000)*30

120 121

Emisi BOD Sapi

init (292/1000)*30

kg/hari kg/ekor/ bulan

aux const

2.36 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 2.36 kg/ekor/bulan 0.88 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 0.88 kg/ekor/bulan 55.68 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 55.68 kg/ekor/bulan 34.1 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 34.1 kg/ekor/bulan 32.5 kg/musim atau per 2 bulan (60 hari); untuk bulanan dibagi 2 lagi 206.71 gr/ekor/hari dibagi 1000 x 30 hari --> 206.71 kg/ekor/bulan 40 gr --> dibagi 1000 x 30 hari --> satuan menjadi 40 kg/bulan 292 gr/ekor/hari -->

189 bulan Emisi BOD Sawah

init 225/2

kg/ekor/ bulan

const

Emisi COD Ayam

init (5.59/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi COD Bebek

init (2.22/1000)*30

kg/ekor/ bulan

122

123

124 Emisi COD Domba

init (136.23/1000)*30

kg/ekor/ bulan

Emisi COD Kambing

init (92.91/1000)*30

kg/ekor/ bulan

125

126

const const

const

Emisi COD Kerbau

init (529.19/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi COD Pemukiman

init (55/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

Emisi COD Sapi

init (716.5/1000)*30

kg/ekor/ bulan

const

init -0.00143 init -0.00143 init 0.0174/12

% % %

const const const

132

F_Luas Kebun F_Luas Sawah F_Pert BP AOX Industri F_Pert BP BOD Industri

init 0.0174/12

%

const

133

F_Pert BP COD Industri

init 0.0174/12

%

const

F_Pert BP Cr Industri

init 0.0174/12

%

const

F_Pert debit limbah Industri

init 0.0174/12

%

const

F_Pert JmlAyamWil

init 0.90/12

%

const

F_Pert JmlBebekWil

init 0.2093/12

%

const

F_Pert JmlDomba F_Pert JmlKambingWil F_Pert JmlKerbauWil

init 0.0054/12 init 0.0046/12

% %

const const

init 0.4143/12

%

const

127

128

129 130 131

134

135

136

137

138 139 140 141

dibagi 1000 x 30 hari --> 292 kg/ekor/bulan 225 kg/musim atau per 2 bulan (60 hari); untuk bulanan dibagi 2 lagi 5.59 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 5.59 kg/ekor/bulan 2.22 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 2.22 kg/ekor/bulan 136.23 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 136.23 kg/ekor/bulan 92.91 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 92.91 kg/ekor/bulan 529.19 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 529.19 kg/ekor/bulan 55 gr --> dibagi 1000 x 30 hari --> satuan menjadi 55 kg/bulan 716.5 gr/ekor/hari --> dibagi 1000 x 30 hari --> 716.5 kg/ekor/bulan

pertumbuhan industri : 1.74%/tahun per bulan : dibagi 12 pertumbuhan industri : 1.74%/tahun per bulan : dibagi 12 pertumbuhan industri 1.74 % per tahun untuk setiap bulan = 1.74%/12 pertumbuhan industri 1.74 % per tahun untuk setiap bulan = 1.74%/12 pertumbuhan industri 1.74 % per tahun untuk setiap bulan = 1.74%/12 90%/tahun =0.9/tahun= 0.9/12 = perbulan pertumbuhan bebek 20.93 % pertahun ----> laju pertubuhan perbulan = 0.2093/12

190 142

F_Pert JmlSapiWil Faktor Limbah

init -0.1954/12 init 0.5

%

const const

143 144 145 146 147 148 149 150

Faktor Limbah Perkebunan Faktor Limbah Sawah Faktor Musim Hujan

init 0.15

const

60 liter/orang/hari setara 0.06 m3/orang/hari 0.15 liter/ha/detik

init 1

const

1 liter/ha/detik

init 0.35

note sumber P Is

Faktor Musim Kemarau Faktor Musim Peralihan FEmigrasi Pddk

init 0.05

const const

init 0.15

const

init 0.001

%

const

FImigrasi Pddk FLahir Pddk

init 0.001 init 0.0152/12

% %

const const

FMati Pddk

init 0.00032/12

%

const

FPert Pemukiman

init 0.00322/12

%

const

Harga Pengelolaan Air Limbah IndustrieLA Harga Pengelolaan Air Limbah IndustrieRO Harga Pengelolaan Air Limbah Pemukiman Jumlah Ayam

init 1000

Rp/m3

const

pertumbuhan penduduk rata2 adalah 3.24% per tahun = 0.0324/12 (perbulan) 0.032%/tahun = 0.00032/12 perbulan pertumbuhan pemukiman adalah 0.00322 per tahun atau sekitar 0.0002683333333333 per bulan satuan Rp 1000/m3

init 5000

Rp/m3

const

satuan Rp 5000/m3

init 500

Rp/m3

const

satuan Rp 500/m3 --> baru asumsi

(((Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Ayam Wilayah_stock') init 166.5125 +dt* 'L_Pert JmlAyamWil' } (((Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Bebek Wilayah_stock') init 30.4341 +dt* 'L_Pert JmlBebekWil' } ((Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Domba Wilayah_stock' init 142.6209 +dt* 'L_Pert JmlDomba' } (((Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Kambing Wilayah_stock') init 31.9260 +dt* 'L_Pert JmlKambingWil'

ekor

aux

ekor

level

ekor

aux

ekor

level

ekor

aux

ekor

level

ekor

aux

ekor

level

151

152

153

154

155

156

157 158

Jumlah Ayam Wilayah_stock Jumlah Bebek

159 160

Jumlah Bebek Wilayah_stock Jumlah Domba

161 162

Jumlah Domba Wilayah_stock Jumlah Kambing

163 164

Jumlah Kambing Wilayah_stock

note sumber P Is note sumber P Is

191 Jumlah Kerbau

(Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Kerbau Wilayah_stock') init 30.9143 +dt* 'L_Pert JmlKerbau' } ((Luas_Pemukiman)/'Luas Wilayah')*'Jumlah Sapi Wilayah_stock') init 0 +dt* 'L_Pert JmlSapiWil' } (('BP AOX Industri'*1000000)/(30*24*60*60 ))/('Debit Limbah Industri')

ekor

aux

ekor

level

ekor

aux

ekor

level

mg/L

aux

Kadar AOX Sungai Eksisting Kadar AOX-TLA Industri

0.136

mg/L

aux

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-LA'>0;'Kadar AOX Industri-NT'*0.6;'Kadar AOX Industri-NT')

mg/L

aux

Kadar AOX-TRO Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-RO'>0;'Kadar AOX Industri-NT'*0.01;'Kadar AOX IndustriNT')

mg/L

aux

Kadar BOD IndustriNT

(('BP BOD Industri'*1000000)/(30*24*60*60 ))/('Debit Limbah Industri')

mg/L

aux

Kadar BOD-NT Pemukiman

(('BP BOD Pemukiman'*1000000)/(30*24*6 0*60))/('Debit Limbah Pemukiman')

mg/L

aux

Kadar BOD-T Pemukiman

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman'>0;'Kadar

mg/L

aux

165 166

Jumlah Kerbau Wilayah_stock Jumlah Sapi

167 168

Jumlah Sapi Wilayah_stock Kadar AOX IndustriNT

169

170

171

172

173

174

175

satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter mg/Liter satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TLA = treatment lumpur aktif satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TRO = treatment RO satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter satuan BP: kg Cr/bulan -> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg Cr/liter note NT = non treatment satuan BP: kg BOD/bulan --> x

192 BOD-NT Pemukiman'*0.5;'Kadar BOD-NT Pemukiman')

Kadar BOD-TLA Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-LA'>0;'Kadar BOD Industri-NT'*0.6;'Kadar BOD IndustriNT')

mg/L

aux

Kadar BOD-TRO Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-RO'>0;'Kadar BOD Industri-NT'*0.01;'Kadar BOD IndustriNT')

mg/L

aux

Kadar COD Aktual

GRAPH((TIME STARTTIME)/TIMESTEP;0;1;1 09.7;94.6;93.8;103.6;101.9;131.7; 156.43;169.74; 166.2;105.6;100;1.339;111.5;96.2 ;95;105.3;106;134.2;159.1;174.3; 171;105.9;100.03;1.339;2.194;1. 306;1.590;1.352;1.256;3.230;2.61 9;4.837;2.501;4.102;1.163;1.339; 2.194;1.306;1.590;1.352;1.256;3. 230;2.619;4.837;2.501;4.102;1.16 3;1.339;2.194;1.306;1.590;1.352; 1.256;3.230;2.619;4.837;2.501;4. 102;1.163;1.339;2.194;1.306;1.59 0;1.352;1.256;3.230;2.619;4.837; 2.501;4.102;1.163;1.339;2.194;1. 306;1.590;1.352;1.256;3.230;2.61 9;4.837;2.501;4.102;1.163;1.339} ) (('BP COD Industri'*1000000)/(30*24*60*60 ))/('Debit Limbah Industri')

mg/L

aux

mg/L

aux

89.6

mg/Liter

aux

(('BP COD

mg/L

aux

176

177

178

Kadar COD IndustriNT 179

180 181

Kadar COD Sungai eksisting Kadar COD-NT

1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg BOD/liter note T =treatment angka 0.5 = 50% BOD berkurang baru asumsi satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TLA = treatment lumpur aktif satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TRO = treatment RO sumber: prediksi ke belakang dari sekunder 2009

satuan BP: kg COD/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg /liter

satuan BP: kg

193 Pemukiman

Pemukiman'*1000000)/(30*24*6 0*60))/('Debit Limbah Pemukiman')

Kadar COD-T Pemukiman

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Pemukiman'>0;'Kadar COD-NT Pemukiman'*0.5;'Kadar COD-NT Pemukiman')

mg/L

aux

Kadar COD-TLA Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-LA'>0;'Kadar COD Industri-NT'*0.6;'Kadar COD IndustriNT')

mg/L

aux

Kadar COD-TRO Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-RO'>0;'Kadar COD Industri-NT'*0.6;'Kadar COD IndustriNT')

mg/L

aux

Kadar Cr Industri_NT

(('BP Cr Industri'*1000000)/(30*24*60*60 ))/('Debit Limbah Industri')

mg/L

aux

182

183

184

185

COD/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg COD/liter note NT = non treatment satuan BP: kg COD/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg COD/liter note T =treatment angka 0.5 = 50% BOD berkurang baru asumsi satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TLA = treatment lumpur aktif satuan BP: kg AOX/bulan --> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg AOX/liter note TLA = treatment lumpur aktif satuan BP: kg Cr/bulan -> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg Cr/liter note karena BOD yg masuk menjadi dari semua segmen menjadi 1.09 kali lebih besar (koreksi P Iskandar tgl 12 Des 2011) angka 1.09 diperoleh dari hasil simulasi sebelum perbaikan dengan angka koreksi p Is stlh perbaikan. diperoleh rasio sebesar 1.09 kalinya

194

186

Kadar Cr Sungai Eksisting Kadar Cr-TLA Industri

0.4731

mg/Liter

aux

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-LA'>0;'Kadar Cr Industri_NT'*0.6;'Kadar Cr Industri_NT')

mg/L

aux

Kadar Cr-TRO Industri

IF('Biaya Pengelolaan Air Limbah Industri-RO'>0;'Kadar Cr Industri_NT'*0.01;'Kadar Cr Industri_NT')

mg/L

aux

Kelebihan AOXCH3Cl Manusia

'AOX-CH3Cl Manusia'-'TDI CH3Cl'

g/hari

aux

Kelebihan AOX-PCP Manusia Kelebihan AOXTCDD Manusia

'AOX-PCP Manusia'-'TDI PCP'

g/hari

aux

'AOX-TCDD Manusia'-'TDI TCDD'

g/hari

aux

Kelebihan AOXTCDF Manusia Kepadatan Penduduk

'AOX-TCDF Manusia'-'TDI TCDF' 1131

g/hari

aux

jiwa/km2

aux

L_BP AOX Industri

'BP AOX Industri_stock'*'F_Pert BP AOX Industri' 'BP BOD Industri_stock'*'F_Pert BP BOD Industri' 'BP COD Industri _stock'*'F_Pert BP COD Industri' 'debit limbah Industri _stock'*'F_Pert debit limbah Industri' 'BP Cr Industri _stock'*'F_Pert BP Cr Industri' 'Jumlah Ayam Wilayah_stock'*'F_Pert JmlAyamWil' 'Jumlah Bebek Wilayah_stock'*'F_Pert JmlBebekWil' 'Jumlah Domba Wilayah_stock'*'F_Pert JmlDomba' 'Jumlah Kambing Wilayah_stock'*'F_Pert JmlKambingWil' 'Jumlah Kerbau Wilayah_stock'*'F_Pert JmlKerbauWil'

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

%

aux

187

188

189 190 191 192 193 194 195 196 197 198

L_BP BOD Industri L_BP COD Industri L_debit limbah Industri L_Pert Cr Industri L_Pert JmlAyamWil

199 L_Pert JmlBebekWil 200 L_Pert JmlDomba 201

202

L_Pert JmlKambingWil L_Pert JmlKerbau

203

satuan BP: kg Cr/bulan -> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg Cr/liter note TLA = treatment lumpur aktif satuan BP: kg Cr/bulan -> x 1000000 x 30 hari x 24 jam x 60 menit x 60 detik --> mg/detik satuan debit: Liter/detik satuan akhir mg Cr/liter note TRO = treatment RO

note luas thn 2010 = 3766.7 jiwa/km2

195 L_Pert JmlSapiWil

'Jumlah Sapi Wilayah_stock'*'F_Pert JmlSapiWil' 'Luas Kebun_stock'*'F_Luas Kebun' Penduduk*'FEmigrasi Pddk' Penduduk*'FImigrasi Pddk'

%

aux

%

aux

% %

aux aux

Penduduk*'FMati Pddk' Penduduk*'FLahir Pddk' Luas_Pemukiman*'FPert Pemukiman' init 0 +dt* 'L_Pert Luas Kebun' init 0.272056

% % %

aux aux aux

ha

level

init 194.7072 +dt*'L_Pert Luas Sawah' } init 4.696133 init 'Luas Pemukiman Asal' +dt*'LPert Pemukiman' } 2.388

ha

level

km2 mg/Liter

const level

mg/L

aux

jiwa

level

kg/bulan

aux

kg/bulan

aux

TDI CH3Cl

init wilayah +dt*'LPert Pddk' -dt* LEmigrasi +dt*LImigrasi } -dt* 'LMati Pddk' } 'BP BOD Industri'+'BP BOD Pemukiman'+'BP BOD Pertanian'+'BP BOD Peternakan' 'BP COD Industri'+'BP COD Pemukiman'+'BP COD Peternakan' init 10^-5*60

TDI PCP

204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216

L_Pert Luas Kebun LEmigrasi LImigrasi LMati Pddk LPert Pddk LPert Pemukiman Luas Kebun_stock Luas Pemukiman Asal Luas Sawah_stock Luas Wilayah Luas_Pemukiman Nilai BOD Sungai eksisting Penduduk

217

218

Potensi BP BOD Total

219

Potensi BP COD Total

ha

const

const

untuk manusia dengan bobot rata2 60kg

init 3.5*60*10^-6

const

untuk manusia de```````````````ngan bobot rata2 60kg

TDI TCDD

init 2.5*60*10^-12

const

untuk manusia dengan bobot rata2 60kg

TDI TCDF

init 2.5*60*10^-12

const

untuk manusia dengan bobot rata2 60kg

Tingkat Konsumsi

init 0.0493

const

tingkat konsumsi ikan penduduk perkapita/hari

220

221

`

223

224

kg/hari

196

DAFTAR RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Sukabumi pada tanggal 28 Oktober 1974 dari Bapak Ateng Nasihin dan ibu Ayi Hojanah, merupakan anak pertama dari sepuluh bersaudara. Penulis menikah dengan Aep Saepullah S.Si dan telah dikaruniai dua orang putri yang bernama Ghania Putri Nazira Ramadhani dan Risya Shafa Salsabila. Penulis menyelesaikan pendidikan sarjana (S1) pada Jurusan Kimia Universitas Nusa Bangsa (UNB) dan meraih gelar Sarjana Sains (S.Si) pada tahun 2000. Pada tahun 2003 penulis diterima di Program Studi Kimia pada Sekolah Pascasarjana IPB dan menamatkannya tahun 2005. Kesempatan untuk melanjutkan ke Program Doktor pada Program Studi Pengelolaan Sumber Daya Alam dan Lingkungan Sekolah Pascasarjana IPB diperoleh pada tahun 2009. Beasiswa pendidikan pascasarjana diperoleh dari DIKTI. Penulis bekerja sebagai dosen di Sekolah Tinggi Analis Kimia Cilegon sejak tahun 2005. 196Selama mengikuti program S-3, karya ilmiah berjudul “Identifikasi Daya Tampung Beban Pencemaran Sungai Dengan Model WASP Dan Strategi Pengendalian Pencemaran Air Sungai Ciujung” telah disajikan pada seminar nasional di Surabaya pada tanggal 19 Januari 2013 dan karya ilmiah berjudul “Formulation of Water Pollution Control Strategy in Ciujung River” telah disajikan pada International Seminar of Environmental Engineering di Bali pada tanggal 26 Juni 2013. Artikel berjudul “Identifikasi Daya Tampung Beban Pencemaran Sungai Ciujung Dengan Model WASP Dan Strategi Pengendaliannya” telah diterbitkan pada jurnal Bumi Lestari Vol. 13 No. 2 Agustus 2013 dan artikel yang berjudul “Pengendalian Pencemaran Sungai Ciujung Berdasarkan Analisis Daya Tampung Beban Pencemaran” akan diterbitkan pada jurnal Sumber Daya Air Vol. 9 No.2 Desember 2013 dengan ISSN 1907-0276. Sementara artikel yang berjudul “Formulation of Water Pollution Control Strategy in Ciujung River” sedang dalam proses review kedua dari International Journal of water Resources and Environmental Engineering. Karya-karya ilmiah tersebut merupakan bagian dari program S-3 penulis.