Analisis Debit Sungai Dengan Model Swat Di Das Batanghari Hilir, Provinsi Jambi

(1)

BETRIA ZAHARA

DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL DAN LINGKUNGAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

(2)

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Debit Sungai dengan Model SWAT di DAS Batanghari Hilir, Provinsi Jambi adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. 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 skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Juni 2015

Betria Zahara

(3)

BETRIA ZAHARA. Analisis Debit Sungai Dengan Model SWAT Di DAS Batanghari Hilir, Provinsi Jambi. Dibimbing oleh NORA HERDIANA PANDJAITAN.

Peningkatan jumlah penduduk berdampak pada meningkatnya kebutuhan air baku dan perubahan tata guna lahan. Perubahan penggunaan lahan akan mengakibatkan perubahan debit aliran yang ada pada suatu DAS. Untuk itu dilakukan penelitian ini dengan tujuan melakukan analisis debit sungai di Sub DAS Batanghari Hilir, Provinsi Jambi. Penelitian berlangsung dari bulan Februari hingga Juli 2015 di wilayah Sub DAS Batanghari Hilir dengan menggunakan model SWAT. Tahap penelitian dimulai dengan delineasi batas DAS berdasarkan SRTM DEM, pembentukan HRU, kalibrasi parameter dengan menggunakan tata guna lahan 2010 dan validasi model. Simulasi dilakukan dengan memasukkan data iklim tahun 2004-2013. Debit rata-rata harian dengan model yang telah dikalibrasi adalah 270,1 m3_{/detik sedangkan debit observasi sebesar 359,7 m}3_{/detik. Setelah itu model} hasil kalibrasi tersebut divalidasi dengan menggunakan penggunaan lahan tahun 2013. Debit harian dengan model yang telah divalidasi adalah 422,9 m3/detik sedangkan debit observasi sebesar 416,5 m3/detik.

Kata Kunci : DAS Batanghari Hilir, debit sungai, kalibrasi dan validasi, model SWAT, parameter hidrologi

ABSTRACT

BETRIA ZAHARA. Discharge Analysis Using SWAT Model in Batanghari Hilir Watershed, Jambi Province. Supervised by NORA HERDIANA PANDJAITAN.

An increasing number of population has an impact on the increasing need for raw water and in land use change. Land use change will lead to changes in flow rates in a watershed. This research aimed to analyse discharge in Batanghari Hilir Sub Watershed, Jambi Province. The research was done from February to July 2015 in the Batanghari Hilir watershed. The research was started with watershed delineation using SRTM DEM, establishment of HRU, parameter calibration using land use of 2010 and validation model. The simulation has done by using climate data of 2004-2013. Mean discharge of calibration model was 270,1 m3_{/s, while the} observation discharge was 359,7 m3/s. After that calibration model was validated using land use of 2013. And the result showed that mean discharge of the validation model was 422,9 m3_{/s, while observation discharge was 416,5 m}3_/s.

(4)

BETRIA ZAHARA

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

dari Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan

DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL DAN LINGKUNGAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

(5)

NIM : F44100062

Disetujui oleh

Dr. Ir. Nora H. Pandjaitan, DEA Pembimbing

Diketahui oleh

Dr. Ir. Nora H .Pandjaitan, DEA Ketua Departemen

(6)

PRAKATA

Puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah Subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak Februari sampai Juli 2015 ini ialah analisis debit, dengan judul Analisis Debit Sungai dengan Model SWAT di Sub DAS Batanghari Hilir, Provinsi Jambi.

Terima kasih diucapkan kepada Dr. Ir. Nora H. Pandjaitan, DEA selaku dosen pembimbing serta Ir. Machmud A. R, M.Sc dan Bapak Maulana Ibrahim Rau S.T M.Si selaku dosen penguji. Ucapkan terima kasih juga disampaikan kepada ayah dan ibu atas doa dan kasih sayangnya, rekan-rekan SIL 47 dan SIL 48 atas semangatnya, serta teman-teman MNH 47 atas bantuannya selama penelitian ini berlangsung.

Kritik dan saran sangat diharapkan untuk perbaikan penulisan selanjutnya. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi berbagai pihak yang membutuhkan.

Bogor, Juni 2015

(7)

(8)

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL iii

DAFTAR GAMBAR iii

DAFTAR LAMPIRAN iii

PENDAHULUAN 1

Latar belakang 1

Tujuan 1

Manfaat 1

Ruang Lingkup 2

TINJAUAN PUSTAKA 2

Daerah Aliran Sungai 2

Model SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 3

METODE PENELITIAN 5

Waktu dan Tempat 5

Alat dan Bahan 6

Metode Analisis 6

HASIL dan PEMBAHASAN 8

Gambaran Umum Lokasi Penelitian 8

Proses Delineasi Sub DAS 9

Pembuatan HRU (Hydrological Response Unit) 10

Simulasi Debit Harian 14

Kalibrasi dan Validasi Model 15

SIMPULAN 20

DAFTAR PUSTAKA 20

LAMPIRAN 23

(10)

DAFTAR TABEL

1 File Data Input pada SWAT untuk Analisis Hidrologi 8 2 Penggunaan Lahan di Sub DAS Batanghari Hilir Tahun 2010

dan 2013 12

3 Jenis Tanah di Sub DAS Batanghari Hilir 12

4 Kemiringan Lereng di Sub DAS Batanghari Hilir 13

5 Koefisien Limpasan untuk Berbagai Kondisi Lahan 16

6 Nilai p_value Parameter Hidrologi 18

DAFTAR GAMBAR

1 Peta Administrasi Sub DAS Batanghari Hilir 9

2 Peta Delineasi Sub DAS Batanghari Hilir 10

3 Peta Penggunaan Lahan Sub DAS Batanghari Hilir Tahun 2010 11 4 Peta Penggunaan Lahan Sub DAS Batanghari Hilir Tahun 2013 11

5 Peta Jenis Tanah di Sub DAS Batanghari Hilir 13

6 Peta Kemiringan Lereng Sub DAS Batanghari Hilir 14

7 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Belum Dikalibrasi 15 8 Hubungan Debit Observasi dan Simulasi Sebelum Kalibrasi 15

9 Sensitivitas Parameter Hidrologi terhadap Model 17

10 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Telah Dikalibrasi 18 11 Hubungan Debit Simulasi dan Observasi Setelah Kalibrasi 19 12 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Telah Dikalibrasi 19 13 Hubungan Debit Simulasi dan Observasi Setelah Kalibrasi 20

DAFTAR LAMPIRAN

1 Diagram Alir Penelitian 23

2 Nilai Parameter Setiap Jenis Tanah 24

3 HRU yang Terbentuk Pada Setiap Subbasin 26

4 Nilai Parameter Kalibrasi 37

5 Data Curah Hujan Harian Rata-rata Tahun 2004-2013 (mm) 38

(11)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Saat ini peningkatan jumlah penduduk merupakan hal yang patut diperhatikan. Peningkatan jumlah penduduk berimplikasi pada peningkatan kebutuhan air untuk rumah tangga dan industri, peningkatan untuk kebutuhan pertanian, dan peningkatan alih fungsi lahan. Provinsi Jambi merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang mengalami peningkatan jumlah penduduk sebesar 5,7% per tahun selama periode 2009-2013 (BPS, 2013). Peningkatan kebutuhan air dan perubahan tata guna lahan akan mempengaruhi debit sungai pada suatu DAS.

DAS Batanghari Hilir merupakan bagian dari DAS Batanghari, yang meliputi Kabupaten Tebo, Kabupaten Muaro Jambi, Kabupaten Sarolangun, Kabupaten Batanghari, Kabupaten Tanjung Jabung Timur, Kabupaten Tanjung Jabung Barat, dan Kota Jambi. Menurut Direktorat Kehutanan dan Konservasi Sumberdaya Air, DAS Batanghari termasuk dalam 12 DAS priorotas di Indonesia. DAS prioritas lainnya adalah Brantas, Solo, Jratunseluna, Serayu, Citanduy, Cimanuk, Citarum, Ciliwung, Asahan, Batanghari, Billa Walanae, dan Sadang (Bappenas, 2004).

Sungai utama yang mengalir di Sub DAS Batanghari Hilir adalah Sungai Batanghari. Pemanfaatan Sungai Batanghari ini meliputi penyediaan kebutuhan air bersih, sarana transportasi, sumber air untuk irigasi, peternakan, pertambakan, dan perkebunan, serta industri. Dengan adanya peningkatan jumlah penduduk, pemanfaatan air di Sungai Batanghari meningkat, demikian juga perubahan tata guna lahan. Secara sederhana, fenomena manajemen lahan, kebutuhan air baku, dan perubahan komponen penyusun iklim memberikan dampak pada debit ketersediaan air sungai di suatu DAS.

Penelusuran analisis debit sungai dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya adalah dengan menggunakan model Soil and Water Assessment Tool

(SWAT). SWAT merupakan suatu model hidrologi yang dibangun oleh Dr. Jeff Arnold untuk USDA Agricultural Research Services (ARS) (Wahdani, 2011). SWAT dikembangkan untuk memprediksi dampak praktik-praktik manajemen lahan terhadap hasil air, sedimen maupun residu kimia pertanian pada suatu DAS yang kompleks dengan berbagai variasi jenis tanah, penggunaan lahan dan manajemen lahan pada suatu periode waktu tertentu. Berdasarkan kondisi tersebut, maka perlu dilakukan analisis debit pada suatu DAS, untuk mengetahui besarnya ketersediaan air di DAS tersebut.

Tujuan

Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis debit sungai menggunakan model SWAT di Sub DAS Batanghari Hilir, Provinsi Jambi.

Manfaat

(12)

Informasi tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan bagi Pemerintah Provinsi Jambi dalam menyusun rencana pengelolaan Sub DAS Batanghari Hilir.

Ruang Lingkup

Penelitian ini mengambil permasalahan mengenai debit Sungai Batanghari di Sub DAS Batanghari Hilir dengan model SWAT. Ruang lingkup penelitian ini adalah mensimulasi debit harian Sungai Batanghari dalam periode waktu 2004-2013. Simulasi ini mmeperhitungkan keadaan topografi lahan, perubahan tata guna lahan, jenis tanah, kemiringan lereng, dan kondisi iklim. Kemudian memperhitungkan beberapa parameter hidrologi untuk mengkalibrasi model agar mendapatkan validitas model dalam periode waktu tertentu.

TINJAUAN PUSTAKA

Daerah Aliran Sungai

Daerah Aliran Sungai (DAS) adalah wilayah sungai yang dipisahkan dari wilayah lain oleh pemisah topografi yang berupa punggung bukit, sehingga air hujan yang jatuh dalam wilayah tersebut mengalir meresap menuju ke sungai dan bermuara di laut (Kemenhut, 2013). Salah satu fungsi utama dari DAS adalah sebagai pemasok air dengan kuantitas dan kualitas yang baik, terutama bagi pengguna di hilir. Ditambahkan oleh Suripin (2001) dalam Kastolani (2007), DAS merupakan suatu ekosistem dimana didalamnya terjadi suatu proses interaksi antara faktor biotik, non biotik, dan manusia.

Jenis penggunaan lahan memberikan dampak yang sangat penting baik bagi ketersediaan maupun kualitas dari sumber daya air (Alwi dan Marwah, 2014). Sebagai contoh, bertambahnya daerah terbangun akan menimbulkan peningkatan debit limpasan yang mengalir ke sungai. Direktorat Tata Guna Tanah Departemen Dalam Negeri membagi penggunaan lahan menjadi 9 jenis, yaitu hutan, perkebunan, kebun campuran, tegalan, sawah, areal pertanian tanaman kering semusim, danau, rawa, dan pemukiman (Saribun, 2007). Secara sederhana menurut Arsyad (2006), penggunaaan lahan dapat dikelompokkan menjadi penggunaan lahan untuk pertanian dan penggunaan lahan bukan pertanian. Penggunaan lahan untuk pertanian dibedakan secara garis besar ke dalam macam penggunaan lahan berdasarkan penyediaan air dan lahan yang diusahakan seperti pertanian dan hutan produksi.

(13)

Kondisi hidrologi suatu wilayah pertama-tama bergantung pada iklimnya, dan kedua pada rupa bumi dan geologinya. Keadaan iklim sebagian besar dipengaruhi oleh kedudukan geografi (letak keruangan) suatu tempat di permukaan bumi. Faktor iklim yang penting ialah curah hujan, kelembaban, suhu dan angin. Semua itu secara langusng mempengaruhi penguapan (Wilson, 1993).

Iklim dapat mengalami perubahan dalam kurun waktu tertentu, seperti perubahan pola curah hujan. Menurut Hukom et al (2012), salah satu perubahan iklim global adalah meningkatnya frekuensi dan intesitas iklim yang ekstrim seperti badai, banjir, dan kekeringan. Indikator dalam perubahan iklim antara lain meningkatnya permukaan air laut, banjir, kekeringan, beberapa permasalahan sumber daya dan permasalahan dalam pengembangan sumber daya air.

Salah satu komponen iklim adalah curah hujan. Curah hujan berhubungan dengan karakteristik daerah aliran sungai. Lama waktu hujan, intensitas, dan penyebaran hujan mempengaruhi laju dan volume debit sungai. Debit sungai total akibat suatu hujan tertentu secara langsung berhubungan dengan lama waktu terjadinya hujan. Infiltrasi akan tinggi pada tahap awal suatu kejadian hujan (Muchtar dan Abdullah, 2007). Karena itu hujan dengan waktu yang singkat tidak banyak menghasilkan limpasan. Hujan dengan intensitas yang sama dengan waktu yang lebih lama akan menghasilkan debit yang lebih besar.

Dalam proses hidrologi, aliran air sungai terbentuk dari beberapa sumber air yang berada pada bukit atau gunung. Bukit dan gunung merupakan daerah dan penyimpanan cadangan air yang berasal dari air hujan. Cadangan air yang diserap tersebut masuk ke dalam tanah dan batuan. Karena volume air tersimpan dalam jumlah besar, air keluar ke permukaan melalui tekuk lereng. Air yang keluar tersebut kemudian mengalir menjadi sungai.

Analisis yang digunakan untuk mengetahui karakteristik debit sungai terdiri atas 2 yaitu analisis pergerakan debit sungai dan analisis hubungan antara curah hujan dengan debit (Wahyuni, 2012). Selain faktor hujan, debit sungai juga dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti luas dan bentuk DAS, topografi, tanah, dan penutupan lahan. Menurut Lee (1990), faktor-faktor penentu debit dikategorikan sebagai faktor-faktor atmosfer, parameter-parameter daerah tangkapan, dan pengaruh hutan.

Model SWAT (Soil and Water Assessment Tool)

(14)

Model SWAT mempunyai beberapa keunggulan yaitu dibangun berdasarkan proses yang terjadi dengan menghimpun informasi mengenai iklim, sifat tanah, topografi, tanaman dan pengelolaan lahan yang terdapat dalam DAS, mempunyai data input yang sudah tersedia, dapat dikerjakan secara efisien menggunakan komputer sehingga hemat waktu dan biaya dan memungkinkan pengguna untuk mengevaluasi dampak jangka panjang dalam suatu DAS (Neitsch et al. 2005). Selain itu Model SWAT menggunakan hubungan deskripsi matematika dan empiris dalam menghitung respon hidrologi. Dalam penggunaannya, model SWAT membutuhkan data input yang cukup banyak dan kompleks (Yustika, 2013).

Dalam proses simulasi SWAT, DAS dibagi beberapa sub-DAS berdasarkan penggunaan lahan dan karakteristik lainnya yang memiliki kesamaan dalam mempengaruhi siklus hidrologi. Ada beberapa kategori pengelompokan informasi setiap sub-DAS, yaitu; (1) Hydrologic Response Unit (HRU) yang merupakan Unit Respon Hidrologi, (2) genangan, (3) iklim, (4) air bawah tanah, dan (5) reach

(saluran utama) (Karim, 2014). HRU merupakan kelompok lahan di suatu kawasan Sub-DAS yang memiliki elemen kombinasi tanaman penutup, karakteristik tanah dan faktor pengelolaan yang khas ( Neitsch et al. 2005).

Dalam menjalankan setiap analisis hidrologi, SWAT menggunakan neraca air sebagai dasar permodelan. Siklus hidrologi yang digunakan oleh SWAT dibagi menjadi dua, yaitu :

1. Fase lahan yang mengatur jumlah air, sedimen, unsur hara, dan pestisida dalam pengisian saluran utama pada masing-masing sub basin.

2. Fase air yang berupa pergerakan air, sedimen, dan lainnya melalui jaringan sungai pada DAS menuju outlet. Skema fase lahan pada siklus hidrologi dan persamaan neraca air yang digunakan dalam model SWAT dapat dilihat pada persamaan (1). � : Jumlah evapotranspirasi pada hari ke-i (mm)

� : Jumlah air yang memasuki vadose zone pada profil tanah hari ke-i (mm) � : Jumlah air yang kembali pada hari ke-i (mm)

(15)

= ( �− , )

( �+ ,8 ) ... (2)

Dimana :

� : Curah hujan per hari (mm) : retention parameter (mm)

= , _�� − ... (3)

Besarnya laju Wseep, dan Qgw dihitung dengan persamaan (4), dan (5) (Neitsch

et. al., 2005):

� = � , �= + � , ... (4)

Dimana :

� : Total air yag berada di bawah tanah pada hari ke-i (mm) � , �= : Jumlah air perkolasi yang keluar dari lapisan terbawah (mm) � , : Jumlah air yang mengalir melewati lapisan yang lebih bawah dari

muka tanah untuk mengalirkan aliran pada hari ke-i (mm)

� = 8 . �. � �. ℎ� ... (5)

Dimana :

� : Jumlah air yang kembali pada hari ke-i (mm) μ : Specific yield dari akuifer dangkal (m/m) � � : Konstanta resesi aliran mantap

ℎ� : Tinggi muka air pada watertable

Sebuah model hidrologi memerlukan sebuah standar keakuratan dan kepercayaan. Aplikasi SWAT-CUP dapat digunakan untuk mengetahui keakuratan sebuah model hidrologi. Menurut Rau (2012), Soil and Water Assessment Tool - Calibration and Uncertainty Program atau SWAT-CUP merupakan program komputer yang digunakan dalam melakukan kalibrasi model hidrologi SWAT. SWAT-CUP memiliki empat buah program link yaitu GLUE, ParaSol, MCMC, dan SUFI2. SWAT-CUP dapat digunakan untuk melakukan analisis sensitivitas, kalibrasi, validasi, dan analisis ketidakpastian pada model hidrologi SWAT. Pada penelitian ini, digunakan metode kalibrasi SUFI2 atau Sequential Uncertainty Fitting version 2.

METODE PENELITIAN

Waktu dan Tempat

(16)

Alat dan Bahan

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan peralatan seperti laptop core i3

dan kalkulator. Laptop yang digunakan telah dilengkapi software Microsoft Word 2013, Microsoft Excel 2013, Google Earth, ArcGIS 10.1, ArcSWAT 2012, SWAT-CUP 2012, dan Notepad. Data sekunder yang digunakan adalah DEM SRTM 30 x 30 m, koordinat titik outlet pengukuran debit, peta jaringan aliran Sungai Batanghari, peta batas Sub DAS, peta administrasi Provinsi Jambi, peta penggunaan lahan tahun 2010 dan 2013, peta jenis tanah. Data iklim yang digunakan berupa data curah hujan 2004-2013 dari tiga stasiun yaitu Stasiun Sipin, Stasiun Sengeti dan Stasiun Pauh Ilir sedangkan data kelembaban, intensitas matahari, suhu, dan angin dari weather generator data. Data debit Sungai Batanghari 2013 diperoleh dari Pos Duga Air Tanggo Rajo. Data iklim 2004-2007 digunakan untuk menjalankan model. Data curah hujan disajikan pada Lampiran 5 dan data debit disajikan pada Lampiran 6.

Metode Analisis

Kegiatan penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, yakni: studi pustaka, pengambilan data sekunder, pengolahan data dan penyusunan laporan. Metode studi pustaka dilakukan agar mendapatkan bahan yang diperlukan untuk menganalisis permasalahan. Bahan diperoleh dari publikasi ilmiah atau jurnal laporan penelitian yang berkaitan dengan permasalahan, dan buku- buku yang menerangkan tentang aspek terkait.

Pengumpulan data meliputi proses pengumpulan data yang terkait dengan data penelitian yaitu peta DEM SRTM, peta administrasi Provinsi Jambi, peta jaringan aliran sungai, peta tata guna lahan 2010 dan 2013, peta jenis tanah, peta batas Sub DAS Batanghari Hilir, dan koordinat titik outlet pengukuran debit harian di Pos Tanggo Rajo dari Badan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Batanghari Provinsi Jambi. Data debit harian diperoleh dari Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Jambi, sedangkan data curah hujan 2004-2013 dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Provinsi Jambi.

Tahapan pengolahan data secara umum dibagi tiga tahap yaitu tahap simulasi, kalibrasi, dan validasi. Pada tahap simulasi, pengolahan data diawali dengan melakukan konversi sistem proyeksi peta DEM SRTM dari decimal degree menjadi UTM (Universal Transerve Mercator) WGS 48 menggunakan software ArcGIS 10.1. Setelah itu data DEM dipotong menggunakan peta batas Sub DAS dan dilakukan delineasi menggunakan software ArcSWAT 2012. Data yang dimasukkan pada tahap delineasi adalah peta jaringan aliran sungai. Selanjutnya dilakukan proses pembuatan HRU atau Hydrological Response Unit. Pada tahap ini, data yang dimasukkan adalah peta tata guna lahan 2010 dan peta jenis tanah. Kemudian dilakukan input data iklim berupa data curah hujan, kelembaban, suhu, angin, dan lama penyinaran matahari. Dari input tersebut dihasilkan debit harian hasil simulasi SWAT dari tahun 2004-2013.

(17)

objective function tujuan optimasi. Cara menentukan nilai NS ini dengan menggunakan persamaan (6).

� = − [∑ �−�̂_{∑ �−�̅̅̅} ] ... (6)

Debit aktual yang terukur (m3/dt) dinyatakan dengan y, sedangkan �̂ adalah debit hasil simulasi (m3/dt) dan �̅ adalah rata debit terukur (m3/dt). Kriteria hasil simulasi dikategoikan baik apabila nilai NS > 0,75 dan memuaskan apabila 0,36< NS< 0,75. Sedangkan jika nilai NS < 0,36 dikategorikan kurang memuaskan dan perlu dilakukan kalibrasi. Selain itu, untuk melihat keakuratan pola hasil keluaran model dengan hasil observasi lapangan digunakan koefisien deterministik atau persamaan linear R2. Nilai R2 ditentukan menggunakan persamaan (7).

= [ ∑�= ( �,�− ̅ �,�)( �,�− ̅ �,�)

√∑ (�= �,�− ̅ �,�) ∑�= ( �,�− ̅ �,�)

] ... (7)

,� adalah debit observasi (m3/dt), ,� adalah debit hasil simulasi (m3/dt), ̅ _,� adalah debit simulasi rata-rata (m3/dt), sedangkan ̅ _,� adalah debit observasi rata-rata (m3_{/dt). Apabila R}2_{mendekati 1 maka terdapat pola hubungan} yang erat antara hasil prediksi model dengan hasil observasi lapangan.

Model SWAT menggunakan lebih dari 500 parameter hidrologi untuk kalibrasi. Pada kalibrasi ini digunakan software SWAT-CUP 2012. Tidak semua parameter digunakan pada tahap kalibrasi. Pemilihan parameter yang akan digunakan dilakukan dengan mempelajari berbagai skripsi, tesis, disertasi dan jurnal di Indonesia untuk mengumpulkan semua parameter yang sering digunakan dalam model SWAT. Setelah itu dipilih parameter yang sensitif saja dengan menggunakan analisis nilai p-value. Semakin kecil nilai p-value maka parameter semakin sensitif. Data debit input yang digunakan adalah data iklim dan debit harian hasil simulasi SWAT tahun 2008-2011. Pemilihan data tahun 2008-2011 karena data tersebut dekat dengan data penggunaan lahan tahun 2010. Jika digunakan data debit dengan tahun yang terlalu jauh, dikhawatirkan data tersebut tidak relevan dengan penggunaan lahannya.

Nilai kalibrasi dari parameter dilakukan dengan cara trial and error untuk mendapatkan nilai terbaik. Kalibrasi yang sukses dilakukan adalah iterasi ke-16 dengan 700 kali simulasi. Semakin banyak simulasi yang dilakukan model, maka model dianggap makin baik. Hal ini dikarenakan model lebih banyak melakukan

(18)

Tabel 1 File data input pada SWAT untuk analisis hidrologi Nama file Fungsi

CIO Fileuntuk mengontrol data input dan output

COD Mengontrol file inputdan output

FIG Mengidentifikasi jaringan hidrologi sungai BSN Mengontrol keragaman parameter di tingkat DAS SUB Mengontrol keragaman parameter di tingkat sub DAS HRU Mengontrol keragaman parameter di tingkat HRU GW File air bawah tanah

RTE File pergerakan air, sedimen, hara dan pestisida CROP Fileparameter tumbuh tanaman

URBAN File data lahan terbangun atau urban area PCP File data curah hujan harian

TMP

File temperatur udara maksimum dan minimum harian

SLR File radiasi matahari harian HMD File kelembaban udara harian WGN File data generator iklim SOL File data tanah

MGT File pengolahan dan penutupan lahan Sumber : Neitsch et.al., 2005

HASIL DAN PEMBAHASAN

Gambaran Umum Lokasi Penelitian

Wilayah DAS Batanghari meliputi tiga provinsi, yaitu Jambi, Sumatera Barat, dan Bengkulu. Seluas 4,5 juta ha wilayah ini berada di Provinsi Jambi. DAS Batanghari terbagi menjadi enam Sub DAS, yaitu Sub DAS Batangahari Hulu, Sub DAS Batang Tebo, Sub DAS Batang Tabir, Sub DAS Sumai, Sub DAS Batang Merangin Tembesi, dan Sub DAS Batanghari Hilir (Tikno, 2000). Sub DAS Batanghari Hilir berada di bagian paling bawah dan merupakan muara bagi seluruh sumber aliran yang berasal dari bagian hulu.

(19)

terletak di 0042’ 11” LS _{- 1}046’ 11” LS _{dan 103}00’ 28” BT _{- 103}040’ 18” BT_dan termasuk zona UTM 48. Daerah ini didominasi oleh pertanian kering dan perkebunan seperti kelapa sawit dan karet. Wilayah tangkapan terbesar yaitu Kabupaten Batanghari seluas 306.340 ha. Peta Sub DAS Batanghari Hilir disajikan pada Gambar 1.

Outlet atau tempat pengukuran debit yang dilakukan oleh Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Jambi adalah Pos Duga Air Tanggo Rajo. Pos pengukuran ini secara administratif terletak di Kota Jambi dan secara geografis terletak di koordinat 1035’ 36” LS dan 103036’ 40” BT. Pengukuran debit dilakukan secara otomatis. Hasil pengukuran debit harian ini yang akan dibandingkan dengan debit harian hasil simulasi model SWAT.

Gambar 1 Peta Administrasi Sub DAS Batanghari Hilir

Proses Delineasi Sub DAS

(20)

Segitiga berwarna ungu pada Gambar 2 adalah stasiun pengukuran data iklim. Ketiga stasiun tersebut adalah Stasiun Sipin, Stasiun Tembesi, dan Stasiun Pauh Ilir.

Hasil dari delineasi ini membagi wilayah Sub DAS Batanghari menjadi 21 daerah tangkapan. Lalu dipilih titik outlet sesuai koordinat titik pengukuran debit obervasi. Pada Gambar 3 terlihat simbol titik berwarna kuning. Selanjutnya semua air yang mengalir berkumpul di outlet nomor 18. Daerah yang terdilineasi adalah seluas 362.146 ha. Artinya terdapat pengurangan seluas 674.286 ha atau sebesar 65%. Menurut Andayani (2014), penguruangan ini disebabkan adanya anak sungai yang tidak terhubung atau masuk ke outlet sehingga tidak termasuk dalam wilayah penelitian.

Gambar 2 Peta Delineasi Sub DAS Batanghari Hilir

Pembuatan HRU (Hydrological Response Unit)

(21)

Gambar 3 Peta Penggunaan Lahan Sub DAS Batanghari Hilir Tahun 2010

(22)

ini memberikan dampak meningkatnya aliran permukaan. Ditambah lagi peningkatan area pertanian dari 26,4% menjadi 40,1% yang berarti mningkatnya penggunaan bahan-bahan pertanian pupuk. Hal ini akan mengakibatkan berubahnya struktur tanah dan akan mempengaruhi infiltrasi.

Jenis tanah di Sub DAS Batanghari Hilir didominasi oleh tanah podzol merah dengan persentase 41,14%. Podzol merah merupakan tanah berwarna abu-abu muda sampai kekuningan pada horison permukaan sedang, lapisan bawah berwarna merah atau kuning dengan kadar bahan organik dan kejenuhan basa yang rendah serta reaksi tanah masam sampai sangat masam (pH 4,2 - 4,8) (PPT,1982). Setiap jenis tanah memiliki nilai parameter yang berbeda-beda dan dimasukkan ke

database program SWAT. Nilai parameter setiap jenis tanah disajikan pada Lampiran 2. Jenis tanah di Sub DAS Batanghari Hilir disajikan pada Tabel 3 dan peta jenis tanah disajikan pada Gambar 5.

Tabel 2 Penggunaan Lahan di Sub DAS Batanghari Hilir Tahun 2010 dan 2013 No Penggunaan

Tabel 3 Jenis Tanah di Sub DAS Batanghari Hilir

No Jenis Tanah Luas

ha %

1 Asosiasi Andosol Coklat dan

Regosol Coklat (AACRK) 90.856,8 25,1

2 Aluvial Hidromorf (ALHR) 77.664,6 21,4

3 Aluvial Kelabu Tua (AKT) 16.511,2 4,6

4 Podzol Merah (PZM) 117.241,9 32,4

5 Latosol Coklat (LCK) 59.872,1 16,5

Total 362.146,6 100,0

(23)

Gambar 5 Peta Jenis Tanah di Sub DAS Batanghari Hilir

Setiap daerah tangkapan atau subbasin memiliki HRU yang berbeda-beda. Hal ini menyebabkan jumlah air yang jatuh ke jaringan sungai juga memiliki debit yang berbeda-beda. Rincian HRU untuk setiap subbasin disajikan pada Lampiran 3.

Tabel 4 Kemiringan Lereng di Sub DAS Batanghari Hilir No Kemiringan

Lereng (%)

Luas

ha %

1 0-8 126.568,8 34,9

2 8,1-15 127.865,8 35,3

3 15,1-25 84.019,6 23,2

4 25,1-40 23.066,1 6,4

5 > 40 626,3 0,2

(24)

Gambar 6 Peta Kemiringan Lereng Sub DAS Batanghari Hilir

Simulasi Debit Harian

Simulasi model SWAT dilakukan dengan menggunakan data iklim dari tahun 2004 hingga tahun 2013. Data tahun 2004-2007 digunakan untuk warming up

model. Hal ini bertujuan untuk menhindari hasil debit simulasi yang terlalu jauh dengan debit observasi. Data iklim merupakan data yang penting dalam simulasi model SWAT. Perubahan unsur-unsur iklim mempengaruhi sistem hidrologi. Perubahan iklim mengakibatkan dampak yang kompleks terhadap neraca, kebutuhan, ketersediaan dan kualitas air (Field et al 2008 dalam Setiawan, 2013). Setiap analisis yang menggunakan permodelan harus disertai dengan pengujian untuk menilai keakuratan output yang dikeluarkan model terhadap data hasil observasi atau pengamatan di lapangan (Firdaus, 2014). Dalam penelitian ini, variabel yang diuji adalah debit aliran (FLOW_OUT). Simulasi dilakukan menggunakan peta penggunaan lahan tahun 2010.

(25)

Gambar 7 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Belum Dikalibrasi

Gambar 8 Hubungan Debit Observasi dan Simulasi Sebelum Kalibrasi

Kalibrasi dan Validasi Model

Kalibrasi bertujuan untuk mendekatkan hasil debit simulasi dengan debit observasi di lapangan. Kalibrasi ini dilakukan dengan memperhitungkan parameter hidrologi yang cocok untuk Sub DAS Batanghari Hilir. Perhitungan parameter ini dilakukan dengan cara trial and error. Terdapat 500 paremeter hidrologi di dalam

database SWAT-CUP, tetapi parameter yang digunakan hanya beberapa parameter yang sensitif saja. Parameter terpilih disajikan pada Lampiran 3.

Parameter dengan format (.gw) merupakan parameter groundwater. Parameter

groundwater ini mengidentifikasikan kondisi air tanah yang akan mengalir ke sungai. Parameter dengan format v__CN2.mgt merupakan koefisien limpasan yang menggambarkan kondisi penggunaan lahan di suatu DAS. Parameter (.hru)

R² = 0.5047

0.0 500.0 1000.0 1500.0 2000.0 2500.0 3000.0 3500.0

(26)

menggambarkan keadaan hydrological Response Unit dan parameter (.rte) berhubungan dengan konduktivitas hidraulik dan nilai manning. Parameter dengan format (.sol) adalah parameter yang berhubungan dengan jenis tanah. Data yang dikalibrasi adalah hasil simulasi pada tahun 2008-2011.

Parameter yang pertama kali dipilih adalah CN2.mgt atau SCS Curve Number

yaitu nilai koefisien limpasan. Parameter ini dipilih pertama kali karena merupakan faktor yang berdampak langsung pada debit sungai. Koefisien limpasan memperlihatkan persentase air hujan yang jadi limpasan. Semakin besar koefisien limpasan, maka limpasan yang terjadi akan semakin besar pula. Dalam memilih besarnya koefisien limpasan harus mempertimbangan keadaan topografi lahan. Nilai koefisien limpasan yang dipilih adalah yang berada di rentang 0,45 – 0,70 yaitu pada kondisi daerah tanah dataran yang ditanami. Keadaan lahan Sub DAS Batanghari Hilir merupakan daerah yang cukup landai dan didominasi oleh tanaman. Nilai koefisien limpasan terbaik hasil kalibrasi model adalah sebesar 69,2 seperti pada Lampiran 4. Tabel 5 menyajikan nilai koefisien limpasan untuk berbagai kondisi lahan.

Tabel 5 Koefisien Limpasan untuk Berbagai Kondisi Lahan

No Kondisi Daerah dan Pengaliran Koefisien

Limpasan

1 Daerah pegunungan yang curam 0,75 - 0,90

2 Dearah pegunungan tersier 0,70 - 0,80

3 Tanah bergelombang dan hutan 0,50 - 0,75

4 Tanah dataran yang ditanami 0,45 - 0,70

5 Persawahan yang diari 0,70 - 0,80

6 Sungai di daerah pegunungan 0,75 - 0,85

7 Sungai kecil di daratan 0,45 - 0,75

8 Sungai besar yang lebih dari setengah

daerah pengalirannya terdiri dari daratan 0,50 - 0,75 Sumber : Sosrodarsono, 2003.

Parameter selanjutnya adalah ALPHA_BF.gw, GW_DELAY.gw, dan GW_QMN.gw. ALPHA_BF.gw adalah faktor alfa untuk aliran permukaan di bawah tanah. GW_DELAY.gw adalah perlambatan aliran bawah tanah. Artinya disini akan terlihat berapa lama perjalanan air dari mulai menyerap ke dalam tanah hingga mengalir ke sungai. Lalu GW_QMN.gw merupakan kedalaman ambang air pada aquifer dangkal yang dibutuhkan agar terjadi arus balik. Ketiga parameter ini menunjukkan keadaan air tanah.

(27)

Parameter berikutnya adalah GW_REVAP.gw, RCHRG_DP.gw, CH_K2.rte, dan CH_N2.rte. GW_REVAP.gw dan RCHRG_DP.gw adalah parameter yang berhubungan groundwater atau air tanah. CH_K2.rte adalah konduktivitas hidrolik efektivitas saluran. Konduktivitas hidrolik saluran adalah kemampuan dasar saluran untuk membawa air. Lalu CH_N2.rte adalah nilai manning di saluran utana. Perbedaannya dengan OV_N.hru adalah CH_N2 hanya untuk saluran utama saja, sedangkan OV_N.hru untuk rata-rata semua saluran.

Parameter berikutnya adalah SOL_AWC(1).sol, SOL_BD(1).sol, SLSOIL.hru, CANMAX.hru, dan SLSUBBSN.hru. SOL_AWC(1).sol menunjukkan kapasitas tanah atau kemampuan tanah untuk menahan air dalam mm H2O per mm tanah pada lapisan tanah pertama. SOL_BD(1).sol menunjukkan berat suatu masa tanah per suatu volume tertentu pada lapisan tanah pertama. SLSOIL.hru, CANMAX.hru, dan SLSUBBSN.hru adalah parameter yang berhubungan dengan hydrological response unit.

Parameter terakhir yang dikalibrasi adalah SURLAG.bsn, CH_S2.rte, HRU_SLP.hru, dan SHALLST.gw. SURLAG.bsn adalah koefisien lag aliran permukaan. CH_S2.rte adalah rata-rata kemiringan dari saluran utama. HRU_SLP.hru adalah kemiringan rata-rata untuk semua lahan. SHALLST.gw adalah kedalaman awal air pada aquifer dangkal.

Gambar 9 Sensitivitas Parameter Hidrologi terhadap Model

Pada saat dilakukan kalibrasi, parameter yang diubah-ubah nilainya menggunakan metode trial and error hanya parameter yang sensitif saja. Artinya, ketika nilai dari parameter diubah sedikit saja, terdapat perubahan pada nilai debit simulasi mendekati debit observasi. Sensitivitas parameter ini dilihat dari nilai

(28)

value. Grafik sensitivitas disajikan pada Gambar 9 dan nilai dari p-value disajikan pada Tabel 6.

Tabel 6 Nilai p_value Parameter Hidrologi

NO Parameter p_value Sensitivitas

1 19:V__HRU_SLP.hru 0,01

Sensitif

2 5:V__ESCO.hru 0,10

3 1:V__CN2.mgt 0,12

4 9:V__RCHRG_DP.gw 0,12

5 11:V__CH_N2.rte 0,13

6 6:V__EPCO.hru 0,15

7 18:V__CH_S2.rte 0,16

8 13:R__SOL_BD(1).sol 0,17

9 15:V__CANMX.hru 0,19

10 17:V__SURLAG.bsn 0,19

11 20:V__SHALLST.gw 0,20

12 3:V__GW_DELAY.gw 0,22

13 2:V__ALPHA_BF.gw 0,26

14 16:V__SLSUBBSN.hru 0,27

15 10:V__CH_K2.rte 0,39

Tidak Sensitif

16 7:V__OV_N.hru 0,41

17 4:V__GWQMN.gw 0,42

18 12:R__SOL_AWC(1).sol 0,62

19 14:V__SLSOIL.hru 0,69

20 8:V__GW_REVAP.gw 0,72

Gambar 10 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Telah Dikalibrasi

(29)

Setelah dilakukan kalibrasi, nilai R2_{berubah menjadi 0,61 dan NS menjadi} 0,61. Artinya, model termasuk dalam kategori memuaskan. Hasil kalibrasi model disajikan pada Gambar 10 dan hubungan debit simulasi dan observasi setelah kalibrasi disajikan pada Gambar 11.

Gambar 11 Hubungan Debit Simulasi dan Observasi Setelah Kalibrasi

Tahap selanjutnya adalah melakukan validasi model pada data simulasi tahun 2012-2013. Validasi adalah proses evaluasi terhadap model untuk mendapatkan gambaran tentang tingat ketidakpastian yang dimiliki oleh suatu model untuk memprediksi proses hidrologi (Andayani, 2014). Validasi ini dilakukan dengan memasukkan nilai dari 20 parameter yang ada pada model hasil kalibrasi dari data debit tahun 2012-2013, serta data penggunaan lahan. Penggunaan lahan yang digunakan pada tahap validasi adalah peta tata guna lahan tahun 2013. Nilai dari 20 parameter tersebut dimasukkan ke ArcSWAT 2012 dan dilakukan running ulang.

Gambar 12 Simulasi Debit Harian dengan Model yang Telah Divalidasi

R² = 0.6108

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

(30)

Gambar 13 Hubungan Debit Simulasi dan Observasi Setelah Validasi

Proses validasi menghasilkan angka R2 0,59 dan NS 0,50. Artinya, model masuk kategori memuaskan dan dapat dipakai. Penurunan nilai R2 dan NS ini disebabkan oleh data penggunaan lahan yang digunakan pada tahap validasi berbeda dengan penggunaan lahan pada tahap kalibrasi. Hal ini sesuai dengan teori yang ada bahwa manajemen penggunaan lahan mempengaruhi keadaan hidrologi suatu DAS. Hasil validasi disajikan pada Gambar 12 dan hubungan debit simulasi dengan observasi setelah validasi disajikan pada Gambar 13.

SIMPULAN

Debit harian Sungai Batanghari di Sub DAS Batanghari Hilir dengan model yang telah dikalibrasi adalah 270,1 m3/detik dan debit observasi sebesar 359,7 m3/detik. Debit harian dengan model yang telah divalidasi adalah 422,9 m3/detik dan debit observasi sebesar 416,5 m3/detik. Kalibrasi model SWAT menghasilkan nilai R2 0,61 dan NS 0,61 sedangkan validasi model SWAT menghasilkan nilai R2 0,59 dan NS 0,50. Dengan demikian model SWAT termasuk dalam kategori memuaskan.

DAFTAR PUSTAKA

Adrionita. 2011. Analisis Debit Sungai Dengan Model SWAT Pada Berbagai Penggunaan Lahan di DAS Citarum Hulu Jawa Barat [Tesis]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor.

R² = 0.5963

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

(31)

Alwi LO, Marwah S. 2014. Dampak Penggunaan Lahan Terhadap Sumber Daya Air: Studi Literatur dan Hasil penelitian [Jurnal]. J Agroteknos, Vol.4, No.2, Hal. 134-142. ISSN : 2087 – 7706.

Andayani K. 2014. Analisis Hidrologi di Sub DAS Ciliwung Hulu Menggunakan Model SWAT [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor.

Arsyad S. 2006. Konservasi Tanah dan Air. IPB Press : Bogor.

[Bappenas] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. 2004. Kajian Model Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) Terpadu. Bappenas : Jakarta. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2013. Jambi Dalam Angka 2013. BPS : Jambi. Dinas Kehutanan. 2004. Profil Pembangunan Kehutanan di Bidang Inventarisasi

dan Pemetaan Hutan di Provinsi Jambi. Dinas Kehutanan : Jambi.

Firdaus G. 2014. Analisis Respon Hidrologi Terhadap Penerapan Teknik Konservasi Tanah Di Sub DAS Lengkong Menggunakan Model SWAT [Tesis]. IPB (ID) : Bogor.

Hukom E, Limantara LM, Andawayanti U. 2012. Pengaruh Perubahan Iklim Terhadap Optimasi Ketersediaan Air di Irigasi Way Mital Provinsi Maluku [Jurnal]. J Teknik Pengairan, Vol.3, No.1, Hal. 24-32.

Indrasmoro GP. 2013. Geographic Information System (GIS) Untuk Daerah Rawan Longsor Studi Kasus di Kelurahan Karang Anyar Semarang [Jurnal]. J GIS Deteksi Rawan Longsor.

Karim S. 2014. Strategi Penanggulangan Sedimen di Sub DAS Citanduy Hulu Jawa Barat Dengan Menggunakan Model SWAT [Tesis]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor.

Kastolani W. 2007. Degradasi Lahan Sub Daerah Aliran Sungai (Sub DAS) Citarik Hulu di Kabupaten Bandung dan Sumedang [Skripsi]. Universitas Pendidikan Indonesia (ID) : Bandung.

[Kemenhut] Kementerian Kehutanan. 2013. Peraturan Direktur Jendral Bina Pengelolaan Daerah Aliran Sungai dan Perhutanan Sosial. Kemenhut : Jakarta.

Latifah I. 2013. Analisis Ketersediaan Air, Sedimentasi, dan Karbon Organik dengan Model SWAT Di Hulu DAS Jeneberang, Sulawesi Selatan [Tesis]. IPB (ID) : Bogor.

Lee R. (1990). Hidrologi Hutan. Diterjemahkan Oleh Sentot Subagya. UGM Press : Yogyakarta.

Mubarok Z. 2014. Kajian Respons Perubahan Lahan Terhadap Karakteristik Hidrologi DAS Way Betung [Tesis]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor. Muchtar A, Abdullah N. 2007. Analisis Faktor – faktor Yang Mempengaruhi Debit

Sungai Mamasa. J Hutan dan Masyarakat, Vol. 2(1), Hal. 174-187.

Neitsch SL, Arnold JG, Luzio MD, Srinivasan R. 2002. ArcView Interface For SWAT2000 : User’s Guide. Texas Water Resources Institute, College Station : Texas.

Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, Williams JR. 2005. Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation Version 2005. Texas Water Resources, College Station : Texas.

Nursanti I. 2009. Keberadaan Daerah Aliran Sungai Batanghari Jambi dan Produktivitas Lahan Pertanian [Jurnal]. J Ilmial Universitas Batanghari Jambi, Vol.9, No.1.

(32)

Saribun DS. 2007. Pengaruh Jenis Penggunaan Lahan dan Kemiringan Lereng Terhadap Bobot Isi, Porositas Total, dan Kadar Air Tanah Pada Sub DAS Cikapundung Hulu [Skripsi]. Universitas Padjajaran (ID) : Jatinangor. Setiawan D. 2013. Kajian Pengaruh Perubahan Iklim dan Tata Guna Lahan Di

Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum Hulu Terhadap Pembangkit Listrik Tenaga Air Saguling [Tesis]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor.

Sosrodarsono, 2003. Hidrologi untuk Pengairan. Pradnya Paramita : Jakarta. Tikno S. 2000. Analisis Debit di Daerah Aliran Sungai Batanghari Provinsi Jambi

[Jurnal]. J Sains dan Teknologi Modifikasi Cuaca. Vol. 1, No.1, 2000 : 101-108

Wahdani DK. 2013. Perkiraan Debit Sungai dan Sedimentasi dengan Model MWSWAT di Sub DAS Citarum Hulu, Provinsi Jawa Barat [Tesis]. Institut Pertanian Bogor (ID) : Bogor.

Wahyuni. 2012. Karakteristik Debit Sungai Pada DAS Talio Hulu (Sub DAS Jenepangkalung dan Sub DAS Jenetalinggoa) [Skripsi]. Universitas Hasanuddin (ID) : Makassar.

Wilson EM. 1993. Hidrologi Teknik. Penerbit. Diterjemahkan oleh Purbo Hadiwidjoyo. ITB Bandung : Bandung.

(33)

Pengumpulan Data

Data DEM SRTM

Peta Tata Guna Lahan 2010 Peta Jenis Tanah

Peta Jaringan Aliran Sungai Peta Batas Sub DAS

Koordinat Titik Outlet

Data Iklim 2004 - 2011 : Curah Hujan Harian Kelembaban

Penyinaran Matahari Suhu

Angin

Data Iklim 2012 – 2013 Peta Tata Guna Lahan 2013

Debit Harian (2008-2013)

Simulasi

Kalibrasi

NS > 0,36

NS < 0,36

Validasi Perbandingan Debit

23

(34)

Lampiran 2 Nilai Parameter Setiap Jenis Tanah

1 Asosiasi Andosol Coklat

dan Regosol Coklat 3 C 700 170 1.2 0.1 2.0 2.3 56.0 28.0 16.0 37.0 0.1 0.3

No Jenis Tanah Kedalaman

Lapisan* (mm) BD AWC K CBN % Liat % Debu % Pasir % Batuan ALB USLE_K

dan Regosol Coklat 400 1.14 0.09 2.2 1.63 43 40 17 35 0.09 0.27

2 Aluvial Hidromorf 450 1.10 0.16 2.7 2.46 50 43 7 8 0.16 0.26

3 Aluvial Kelabu Tua 400 1.12 0.15 2.4 1.12 51 38 11 5 0.16 0.26

4 Podzol Merah 560 1.10 0.14 2.9 1.58 65 31 4 30 0.09 0.26

5 Latosol Coklat 600 1.19 0.10 2.2 1.61 61 34 5 8 0.09 0.26

Keterangan : *= Kedalaman diukur dari permukaan tanah, BD = Bulk Density, AWC = kapasitas menahan air (mm H2O/ mm tanah), K=

Saturated hydrulic conductivity (mm/jam), CBN = karbon organik (%), ALB = moist soil albedo, USLE_K = nilai erodibilitas tanah (m3-ton cm)

(35)

Lampiran 2 (Lanjutan)

Lapisan 3

Lapisan (mm) BD AWC K CBN % Liat % Debu % Pasir % Batuan ALB USLE_K

dan Regosol Coklat 700 1.19 0.10 2.3 1.33 48 28 24 30 0.09 0.27

4 Podzol Merah 760 1.10 0.14 3.3 1.58 67 29 4 10 0.09 0.26

5 Latosol Coklat 920 1.10 0.12 2.3 1.97 74 22 4 5 0.09 0.24

Lapisan 4

3 Podzol Merah 1200 1.12 0.14 3.1 1.15 64 33 3 8 0.16 0.26

4 Latosol Coklat 1340 1.10 0.11 2.2 1.71 80 15 5 5 0.09 0.24

Lapisan 5

1 Latosol Coklat 1600 1.1 0.1 2.3 0.45 86 11 3 3 0.09 0.24

Keterangan : *= Kedalaman diukur dari permukaan tanah, BD = Bulk Density, AWC = kapasitas menahan air (mm H2O/ mm tanah), K=

Saturated hydrulic conductivity (mm/jam), CBN = karbon organik (%), ALB = moist soil albedo, USLE_K = nilai erodibilitas tanah (m3-ton cm)

Sumber : Junaidi (2009)

(36)

Lampiran 3 HRU yang Terbentuk Pada Setiap Subbasin

No

HRU Subbasin HRU Luas (ha)

1

Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/15-25 368.74 2 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/0-8 975.07 3 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/8-15 794.61

4 Pasture --> PAST/AACRK/0-8 694.47

7 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/8-15 1712.62 8 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/0-8 3288.68 9 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/15-25 537.80 10

2

Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/15-25 385.30 11 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/0-8 641.90 12 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/8-15 704.27 13 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/15-25 39.18 14 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/8-15 82.79 15 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/0-8 93.72

16 Water --> WATR/AACRK/8-15 469.02

18 Water --> WATR/AACRK/15-25 184.94

19 Water --> WATR/AKT/25-40 77.66

20 Water --> WATR/AKT/40-9999 50.39

21 Water --> WATR/AKT/0-8 308.92

22 Water --> WATR/AKT/8-15 270.09

23 Water --> WATR/AKT/15-25 166.31

24 Water --> WATR/ALHR/0-8 581.40

25 Water --> WATR/ALHR/8-15 458.84

26 Water --> WATR/ALHR/25-40 79.00

27 Water --> WATR/ALHR/15-25 227.62

28 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/8-15 6632.71 29 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/15-25 3094.86 30 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/0-8 6834.55 31 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/0-8 758.96 32 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/15-25 322.58 33 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/8-15 750.95 34

3

(37)

46 Water --> WATR/AKT/15-25 24.97

47 3 Water --> WATR/AKT/8-15 27.93

48 Water --> WATR/AKT/0-8 25.17

49 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/15-25 5.74 50 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/8-15 13.73 51 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/0-8 23.26 52 Little Bluestem --> LBLS/AKT/8-15 24.15 53 Little Bluestem --> LBLS/AKT/0-8 41.94 54 Little Bluestem --> LBLS/AKT/15-25 5.47 55 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/8-15 1068.85 56 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/0-8 1628.56 57 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/15-25 399.94 58 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/8-15 80.61 59 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/15-25 25.82 60 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/0-8 128.91 61 Pasture --> PAST/AACRK/15-25 681.05

(38)

No

81 Water --> WATR/AKT/40-9999 104.03

82 Water --> WATR/AKT/25-40 135.27

83 Water --> WATR/AKT/15-25 286.52

84 Water --> WATR/AKT/8-15 599.72

85 Water --> WATR/AKT/0-8 879.46

(39)

No

122 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 1240.52 123 8 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 1398.70 124 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 551.05 125 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/0-8 1014.58 126 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/15-25 1569.33 127 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/25-40 686.87 128 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/8-15 1551.76 129 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/8-15 996.85 130 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/25-40 343.87 131 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/0-8 616.04 132 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/15-25 911.14

133 Pasture --> PAST/LCK/0-8 478.66 141 Little Bluestem --> LBLS/LCK/0-8 1054.27 142 Little Bluestem --> LBLS/LCK/8-15 1609.68 143 Little Bluestem --> LBLS/LCK/15-25 1437.94 144 Little Bluestem --> LBLS/LCK/25-40 475.17 145 Little Bluestem --> LBLS/PZM/8-15 387.78 146 Little Bluestem --> LBLS/PZM/0-8 252.00 147 Little Bluestem --> LBLS/PZM/25-40 161.34 148 Little Bluestem --> LBLS/PZM/15-25 375.90 149 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/25-40 280.39 150 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 1917.87 151 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 1700.37 152 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 1042.00 153 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/25-40 854.11 154 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/15-25 2951.75 155 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/8-15 3839.27 156 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/0-8 2640.30 157 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 2417.02 158 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 3575.46 159 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 1255.29 160 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 3170.93 161

(40)

No

163

10

Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 204.56 164 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/25-40 110.00 165 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/40-9999 55.78 166 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/25-40 15.08 167 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/8-15 89.44 168 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/0-8 54.88 169 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/15-25 72.06 170 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 97.79 171 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 336.91 172 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 446.64 173 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 364.92 174

11

Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/0-8 158.81 175 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/8-15 118.98 176 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/15-25 40.03 177 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/15-25 248.96 178 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/0-8 560.14 179 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/8-15 517.73

180 Water --> WATR/AKT/15-25 190.66

181 Water --> WATR/AKT/8-15 664.44

182 Water --> WATR/AKT/0-8 1187.89

183 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/15-25 17.55 184 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/8-15 54.73 185 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/0-8 61.73 186 Little Bluestem --> LBLS/AKT/15-25 95.58 187 Little Bluestem --> LBLS/AKT/8-15 280.30 188 Little Bluestem --> LBLS/AKT/0-8 345.74 189 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 2270.24 190 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 848.82 191 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 2645.66 192 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 123.68 193 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 22.60 194 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 91.92 195 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 137.11 196

12

(41)

No

204

12

Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/15-25 1925.52 205 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/8-15 1862.27 206 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/0-8 1159.78 207 Forest-Evergreen --> FRSE/LCK/25-40 934.03 208 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/25-40 771.54 209 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/0-8 1385.64 210 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/8-15 2037.01 211 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/15-25 1882.34 212 Pasture --> PAST/LCK/15-25 1227.56 213 Pasture --> PAST/LCK/8-15 1313.47

214 Pasture --> PAST/LCK/0-8 840.99

215 Pasture --> PAST/LCK/25-40 503.12 216 Pasture --> PAST/PZM/8-15 1538.07 217 Pasture --> PAST/PZM/25-40 571.66 218 Pasture --> PAST/PZM/15-25 1317.33

219 Pasture --> PAST/PZM/0-8 1155.77

220 Little Bluestem --> LBLS/LCK/25-40 139.02 221 Little Bluestem --> LBLS/LCK/8-15 388.07 222 Little Bluestem --> LBLS/LCK/15-25 366.98 223 Little Bluestem --> LBLS/LCK/0-8 240.16 224 Little Bluestem --> LBLS/PZM/0-8 645.44 225 Little Bluestem --> LBLS/PZM/25-40 152.93 226 Little Bluestem --> LBLS/PZM/8-15 717.26 227 Little Bluestem --> LBLS/PZM/15-25 473.35 228 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 801.01 229 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 503.96 230 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 190.57 231 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/25-40 236.46 232 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/0-8 318.47 233 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/15-25 572.15 234 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/8-15 542.11 235 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 1588.07 236 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 1345.78 237 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 381.49 238 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 1976.44 239

13

Water --> WATR/AKT/8-15 100.25

240 Water --> WATR/AKT/25-40 55.93

241 Water --> WATR/AKT/40-9999 44.04

242 Water --> WATR/AKT/15-25 81.14

243 Water --> WATR/AKT/0-8 399.49

(42)

No

245

13

Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 636.27 246 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 381.58 247 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/25-40 115.39 248 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 35.37 249 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 155.48 250 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 181.43 251 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 126.19 252

14

Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/0-8 1935.52 253 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/8-15 1997.72 254 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/15-25 1260.95 255 Forest-Evergreen --> FRSE/AACRK/25-40 381.84 256 Forest-Evergreen --> FRSE/ALHR/0-8 386.82 257 Forest-Evergreen --> FRSE/ALHR/15-25 197.81 258 Forest-Evergreen --> FRSE/ALHR/8-15 382.01 259 Pasture --> PAST/AACRK/15-25 977.68 260 Pasture --> PAST/AACRK/25-40 380.46 261 Pasture --> PAST/AACRK/8-15 1469.86 262 Pasture --> PAST/AACRK/0-8 1276.65

263 Water --> WATR/AACRK/8-15 279.67

265 Water --> WATR/AACRK/15-25 54.07

266 Water --> WATR/ALHR/0-8 632.28

267 Water --> WATR/ALHR/8-15 485.71

268 Water --> WATR/ALHR/15-25 213.82

269 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/15-25 4295.78 270 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/25-40 1292.53 271 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/8-15 7264.83 272 Little Bluestem --> LBLS/AACRK/0-8 7092.44 273 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/0-8 2102.63 274 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/15-25 1071.84 275 Little Bluestem --> LBLS/ALHR/8-15 2189.33

276 Rice --> RICE/AACRK/0-8 858.60

277 Rice --> RICE/AACRK/15-25 343.42

278 Rice --> RICE/AACRK/8-15 814.82

279 Rice --> RICE/ALHR/0-8 443.60

280 Rice --> RICE/ALHR/15-25 120.87

281 Rice --> RICE/ALHR/8-15 340.63

282

15

(43)

No

286

15

Residential-Med/Low Density --> URML/LCK/8-15 11.93 287 Residential-Med/Low Density --> URML/LCK/0-8 8.73 288 Residential-Med/Low Density --> URML/LCK/15-25 9.69 289 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/25-40 17.79 290 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/15-25 56.53 291 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/8-15 67.69 292 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/0-8 61.58

293 Water --> WATR/AKT/25-40 33.57

294 Water --> WATR/AKT/0-8 276.26

295 Water --> WATR/AKT/15-25 107.35

296 Water --> WATR/AKT/8-15 184.17

297 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 927.35 298 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 1730.58 299 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 1996.40 300 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 113.04 301 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 429.33 302 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 396.71 303 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 331.48 304

16

Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/0-8 211.55 305 Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/8-15 145.20 306 Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/15-25 40.82

307 Water --> WATR/AKT/25-40 107.36

308 Water --> WATR/AKT/40-9999 93.77

309 Water --> WATR/AKT/0-8 718.50

310 Water --> WATR/AKT/8-15 382.26

311 Water --> WATR/AKT/15-25 243.61

312 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 1413.78 313 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 597.80 314 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 1561.59 315 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 573.31 316 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 762.46 317 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 569.50 318 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 195.21 319

17

(44)

No

337

17

Pasture --> PAST/LCK/15-25 486.40

338 Pasture --> PAST/LCK/25-40 185.57

339 Pasture --> PAST/PZM/0-8 97.94

340 Pasture --> PAST/PZM/25-40 41.64

341 Pasture --> PAST/PZM/15-25 102.24

342 Pasture --> PAST/PZM/8-15 117.69

343 Little Bluestem --> LBLS/LCK/8-15 357.02 344 Little Bluestem --> LBLS/LCK/0-8 239.59 345 Little Bluestem --> LBLS/LCK/25-40 89.62 346 Little Bluestem --> LBLS/LCK/15-25 291.18 347 Little Bluestem --> LBLS/PZM/25-40 39.08 348 Little Bluestem --> LBLS/PZM/8-15 204.36 349 Little Bluestem --> LBLS/PZM/15-25 133.61 350 Little Bluestem --> LBLS/PZM/0-8 151.47 351 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 336.76 352 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 206.43 353 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 310.62 354 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/25-40 58.00 355 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/0-8 1561.09 356 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/8-15 2604.25 357 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/15-25 2736.14 358 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/25-40 1133.96 359 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 1046.37 360 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 825.52 361 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 782.71 362 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 262.88 363

18

Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/8-15 82.19 364 Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/15-25 23.53 365 Residential-Med/Low Density --> URML/AKT/0-8 136.29 366 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/8-15 1227.29 367 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/15-25 445.52 368 Residential-Med/Low Density --> URML/PZM/0-8 1455.88 369 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 704.22 370 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 867.79 371 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 283.75 372 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 3434.86 373 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 1931.79 374 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 3069.49 375

19

(45)

No

378

19

Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/8-15 210.13 379 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/25-40 981.73 380 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/0-8 2482.75 381 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/15-25 2751.99 382 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/8-15 3224.96 383 Little Bluestem --> LBLS/AKT/8-15 881.28 384 Little Bluestem --> LBLS/AKT/0-8 1373.21 385 Little Bluestem --> LBLS/AKT/15-25 423.22 386 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 859.53 387 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 2258.67 388 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 1557.53 389 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 793.17 390 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 3027.10 391 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 3971.90 392 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 4639.61 393

20

Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/25-40 51.31 394 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/8-15 200.48 395 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/0-8 185.74 396 Forest-Evergreen --> FRSE/AKT/15-25 153.13 397 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/0-8 1728.55 398 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/25-40 846.56 399 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/8-15 2594.95 400 Forest-Evergreen --> FRSE/PZM/15-25 2316.61

401 Water --> WATR/AKT/25-40 138.41

402 Water --> WATR/AKT/0-8 493.90

403 Water --> WATR/AKT/15-25 221.13

404 Water --> WATR/AKT/8-15 305.17

405 Water --> WATR/AKT/40-9999 88.09

(46)

No

419 20 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 210.24 420

21

Water --> WATR/AKT/40-9999 121.65

421 Water --> WATR/AKT/25-40 230.17

422 Water --> WATR/AKT/15-25 444.15

423 Water --> WATR/AKT/8-15 669.62

424 Water --> WATR/AKT/0-8 751.44

425 Little Bluestem --> LBLS/AKT/15-25 758.52 426 Little Bluestem --> LBLS/AKT/0-8 1426.36 427 Little Bluestem --> LBLS/AKT/8-15 1458.88 428 Little Bluestem --> LBLS/LCK/25-40 98.24 429 Little Bluestem --> LBLS/LCK/0-8 250.39 430 Little Bluestem --> LBLS/LCK/8-15 366.18 431 Little Bluestem --> LBLS/LCK/15-25 315.01 432 Little Bluestem --> LBLS/PZM/0-8 503.30 433 Little Bluestem --> LBLS/PZM/8-15 743.16 434 Little Bluestem --> LBLS/PZM/15-25 587.50 435 Little Bluestem --> LBLS/PZM/25-40 177.34 436 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/0-8 1574.22 437 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/25-40 276.42 438 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/15-25 999.59 439 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/AKT/8-15 1702.64 440 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/25-40 973.60 441 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/15-25 2380.43 442 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/8-15 2511.74 443 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/LCK/0-8 1704.73 444 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/0-8 4221.65 445 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/15-25 5187.59 446 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/8-15 5759.71 447 Agricultural Land-Row Crops --> AGRR/PZM/25-40 2170.04

Total 362146.67

AGRR : Pertanian Lahan Kering

RICE : Sawah

(47)

Lampiran 4 Nilai Parameter Kalibrasi

No Parameter Definisi (Satuan) Cakupan Nilai Nilai

Masukan

Min Maks

1 v__CN2.mgt SCS Curve Number 69.000 70.000 69.220

2 v__ALPHA_BF.gw Faktor alfa untuk aliran permukaan (hari) 0.500 0.600 0.574

3 v__GW_DELAY.gw Perlambatan aliran bawah tanah (hari) 80.000 90.000 82.599

4 v__GW_QMN.gw Kedalaman ambang air pada aquifer dangkal yang

dibutuhkan agar terjadi arus balik 0.200 0.500 0.458

5 v__ESCO.hru Faktor pergantian evaporasi tanah 0.900 1.000 0.946

6 v__EPCO.hru Faktor pergantian terusan tanaman 0.900 1.000 0.958

7 v__OV_N.hru Koefisien kekasaran manning 1.000 2.000 1.900

8 v__GW_REVAP.gw Koefisien "revap" air bawah tanah 0.100 0.200 0.118

9 v__RCHRG_DP.gw Fraksi perkolasi aquifer dalam 0.000 0.200 0.084

10 v__CH_K2.rte Konduktivitas hidrolik efektif saluran utama 16.000 17.000 16.540

11 v__CH_N2.rte Nilai "manning" dari saluran utama 0.000 0.020 0.001

12 r__SOL_AWC(1).sol Kapasitas air pada lapisan tanah 0.000 0.040 0.023

13 r__SOL_BD(1).sosl Moist Bulk Density (mg/m3 atau g/cm3) 1.400 1.500 1.462

14 v__SLSOIL.hru Kemiringan untuk aliran subsurface lateral 3.000 4.000 3.020

15 v__CANMAX.hru Tampungan maksimum kanopi 72.000 73.000 72.620

16 v__SLSUBBSN.hru Panjang kemiringan rata-rata 69.000 70.000 69.220

17 v__SURLAG.bsn Koefisien lag aliran permukaan 3.000 4.000 3.358

18 v__CH_S2.rte Rata-rata kemiringan dari saluran utama 0.000 10.000 4.600

19 v__HRU_SLP.hru Kemiringan rata-rata 0.000 1.000 0.540

20 v__SHALLST.gw Kedalaman awal air pada aquifer dangkal 0.000 50000.000 25000.000

(48)

(49)

Stasiun Sipin

Koordinat : 01037’ 00” LS dan 103035’ 0” BT

Tahun Jan Feb Maret April Mei Juni Juli Agus Sept Okt Nov Des Jumlah

2004 355 203 343 304 159 86 152 66 186 257 306 217 2634

2005 267 345 253 198 159 174 162 206 221 289 241 357 2872

2006 425 184 232 218 250 184 117 68 77 95 236 175 2261

2007 359 182 243 269 264 132 167 100 151 223 238 269 2597

2008 328 165 243 214 148 153 121 168 227 227 382 289 2665

2009 226 245 286 224 150 123 190 191 93 139 178 647 2692

2010 307 375 421 312 230 169 203 242 259 269 387 294 3468

2011 260 216 193 312 188 102 115 88 83 268 342 345 2512

2012 148 355 253 237 177 94 127 109 86 253 315 307 2461

2013 355 230 351 217 193 114 142 143 268 230 294 571 3108

(50)

2004 333 238 374 354 145 104 185 70 290 380 411 279 3163

2005 284 318 261 231 192 148 178 197 231 303 274 338 2955

2006 452 191 233 240 229 176 129 78 100 115 338 213 2494

2007 436 226 259 306 255 140 181 137 168 298 264 315 2985

2008 350 200 309 282 181 204 170 207 255 280 411 342 3191

2009 264 281 294 271 159 127 189 245 119 222 189 783 3143

2010 390 474 473 328 300 277 283 269 254 281 397 273 3999

2011 315 209 237 298 209 111 99 108 103 235 424 346 2694

2012 146 418 272 234 201 110 112 131 148 232 417 421 2842

2013 454 214 382 276 179 122 142 125 321 241 365 572 3393

Rata-rata 342.4 276.9 309.4 282 205 151.9 166.8 156.7 198.9 258.7 349 388.2 3085.9

(51)

Stasiun Pauh Ilir

2004 381 397 423 484 206 127 226 132 469 556 579 433 4413

2005 405 336 316 312 345 175 241 269 293 353 372 348 3765

2006 588 245 309 309 269 256 187 127 171 224 554 340 3579

2007 514 321 319 434 283 231 231 185 256 375 351 452 3952

2008 382 233 430 381 290 303 242 301 289 448 416 388 4103

2009 351 419 355 369 212 194 205 301 187 334 261 925 4113

2010 524 628 586 425 386 377 429 350 328 333 485 283 5134

2011 462 245 333 399 274 197 131 173 209 397 621 490 3931

2012 187 573 356 344 284 167 222 216 276 379 850 662 4516

2013 663 306 415 376 230 136 246 219 461 362 483 551 4448

(52)

Tahun Jan Feb Maret April Mei Juni Juli Agus Sept Okt Nov Des

2008 290.2 240.9 283.0 261.3 113.1 165.4 158.3 143.7 197.3 237.3 272.9 598.8

2009 206.1 203.7 225.6 265.6 178.8 151.0 126.6 112.0 153.4 156.4 189.0 441.2

2010 443.5 507.9 561.7 498.5 221.7 203.2 293.4 259.7 211.9 211.9 284.1 202.2

2011 172.9 199.8 201.2 169.0 210.5 171.5 158.3 145.2 133.0 162.2 368.6 332.4

2012 235.6 247.8 268.8 321.9 268.3 225.9 229.8 207.4 196.6 206.4 478.4 614.7

2013 404.1 605.3 306.3 317.0 291.7 223.4 234.7 219.5 230.8 354.4 434.5 342.9

Debit Harian Maksimum (m3/detik)

Tahun Jan Feb Maret April Mei Juni Juli Agus Sept Okt Nov Des

2008 720.4 743.5 917.6 1193.4 581.4 437.6 194.9 268.0 811.9 367.9 1343.6 1958.3

2009 402.7 733.8 363.6 445.5 354.8 185.1 880.3 1560.8 219.3 270.4 352.3 3689.7

2010 614.3 1591.5 2563.4 609.1 371.4 1698.3 404.5 382.6 1602.1 365.5 1885.1 372.8

2011 253.4 346.0 326.5 381.1 428.9 243.6 194.9 181.7 234.9 318.2 2303.8 3303.8

2012 508.6 2603.9 1563.9 455.0 382.9 369.7 342.9 264.9 255.1 366.3 2595.4 666.2

2013 2402.4 706.6 1817.0 1447.7 446.7 352.6 334.1 316.1 1738.1 551.5 589.6 4357.5

Sumber : Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Jambi

(53)