Bab III Metodologi Penelitian

(1)

Bab III Metodologi Penelitian

III.1 Pendahuluan

Metodologi penelitian yang disajikan dalam bab ini, menjelaskan kegiatan-kegiatan yang dilakukan dalam penelitian, bentuk penelitian, dan kerangka pikir penelitian yang dilakukan untuk memudahkan jalannya pelaksanaan penelitian. Penelitian yang dilakukan dapat digolongkan dalam dua bagian sebagai berikut. Pertama, dengan melakukan survey perencanaan jaringan irigasi yang mengacu pada bangunan pengukur, pengatur, pengukur dan pengatur, pengontrol, terjun dan bangunan peredam energi dalam jaringan irigasi.

Kedua, dengan mengembangkan dan menerapkan program sistem pakar (expert

system) dalam perencanaan jaringan irigasi yang mengacu pada bangunan

pengukur, pengukur dan pengatur, pengontrol, terjun dan bangunan peredam energi dalam jaringan irigasi. Bentuk ke dua bagian penelitian yang disebutkan di atas untuk lebih menjelaskan lagi akan dibahas secara mendetail pada bagian dari bab ini, yaitu pada bagian kerangka berpikir penelitian.

III.2 Kerangka Berpikir Penelitian

Kerangka berpikir penelitian memberikan gambaran secara skematis yang terdiri atas beberapa tahapan dengan masing-masing bagian sebagai berikut : Tahapan pertama meliputi Indetifikasi masalah yang mengarahkan penelitian pada topik permasalahan yang lebih fokus. Kemudian dilanjutkan dengan studi area yang dilakukan bersama-sama dengan pengembangan model. Dan diteruskan secara berturut-turut pengujian model, penerapan model. Berdasarkan bagan berpikir penelitian ini, maka Penelitian ini dibagi dalam 4 (empat) bagian utama, yaitu : Pengumpulan dan Pengolahan Data, Pengembangan Model, Pengujian Model dan Penerapan Model. Bagan alir kerangka berpikir penelitian dapat di lihat pada gambar III.1

(2)

Gambar III.1 Kerangka Berpikir Penelitian

Pengumpulan data bertujuan untuk menyiapkan data yang digunakan sebagai masukan data model yang dikembangkan, juga dipakai untuk indetifikasi daerah studi dan mengetahui diskrepsi daerah studi. Pengumpulan data meliputi : pengumpulan data baik spasial maupun non-spasial, digitasi peta yang didapat dalam bentuk peta analog, konvesi format dan editing peta digital, key-in data non-spasil dan persiapan untuk data masukan model. Bagian ini termasuk juga pekerjaan pengolahan data DEM dan rasterisasi atau pembuatan data grid serta analisis spasial, untuk mendapatkan parameter atau propertas jaringan irigasi seperti arah aliran, kemiringan lahan, penyiapan data basis Pengetahuan,

(3)

penyiapan basis data bangunan, penetapan rule-based dalam mesin inferensi dan lainnya yang digunakan dalam model sistem pakar jaringan irigasi.

Bagian Pengembangan Model, meliputi : penentuan format data masukan model, penyusunan basis pengetahun dan rule-based secara dinamis dan interaktif, penyusunan format masukan GIS dalam sistem pakar, penentuan lokasi daerah irigasi. Pembuatan skema jaringan irigasi yang terintegrasi dengan GIS, penentuan pembangkitan arah aliran dalam jaringan irigasi, pemilihan bangunan berddasarkan basis pengetahuan dan basis data dengan penerapan rule-based di setiap bangunan, penentuan jenis pinru, jumlah pintu, bukaan pintu dan penentuan jenis bangunan terjun dan peredam energi.

Bagian Pengujian Model. Bagian ini melakukan koreksi-koreksi kesalahan yang mungkin terjadi, kalibrasi parameter jaringan irigasi dan verifikasi untuk studi kasus irigasi Cileuleuy dengan model. Dalam koreksi kesalahan dilakukan eliminasi kesalahan, setidaknya dilakukan pengurangan kesalahan. Kesalahan-kesalahan yang mungkin terjadi diinventaris, misalnya Kesalahan-kesalahan yang terjadi karena adanya rasterisasi dapat berpengaruh pada batas luasan daerah irigasi dan juga berpengaruh pada panjang dan lintasan jaringan irigasi sintetik yang terbentuk. Kesalahan dapat jugan terjadi karena interpolasi dan ketelitian data, misalnya kemiringan yang didapatkan dari turunan Data Ketinggian Digital (DEM) pada lahan pertanian dengan penanganan lahan tertentu.

III.3 Desain Sistem Pakar

Pengembangan sistem pakar yang akan dibangun merupakan pengembangan berdasarkan GRID. Peubah pengembangan sistem pakar irigasi direpresentasikan dalam grid-grid bujur sangkar. Peubah yang digunakan sebagai masukan pengembangan sistem pakar irigasi dibedakan menjadi dua jenis, yaitu peubah statik dan peubah dinamik. Peubah statik dianggap tidak berubah terhadap waktu yang meliputi kemiringan tanah, sedangkan peubah dinamik dianggap berubah terhadap waktu yaitu basis pengetahuan dan basis data. Peubah basis pengetahuan

(4)

dan basis data dapat dinyatakan dalam waktu sistem perencanaan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar III.2.

Peta Topografi Break Line Spot Height

Peta Penggunaan Lahan Peta Karakteristik Tanah Peta Jalan, Jembatan, Pemukinan, Sungai, Rawa,

Dan Peta Jalan Kereta Api

Rule Base Basis Pengetahuan

Basis Data

Aktif atau Tidaknya Tombol Perancangan

Skema Jaringan

Penetuan Jenis Pintu, Jumlah Pintu, Bukaan Pintu Slope dan Arah Aliran

Hasil Akhir Daerah Irigasi Dan Verifikasi Langan Pengolahan DEM Mesin inferensi Pemilihan Bangunan Analisis Spasial Mesin Inferensi

Statik Semi Dinamik Dinamik

Data Pengolahan Data Model Simulasi Parameter Sistem Perhitungan Numerik Hasil dan Visualisasi

Gambar III.2 Rancangan model dan peubah pengembangan sistem pakar irigasi dan aliran data sampai penyajian informasi atau hasil

III.4 Konsep Dasar Integrasi

Konsep dasar integrasi pengembangan sistem pakar dan GIS yang akan dikembangkan adalah bangunan-bangunan utama dalam irigasi teknis. Pengembangan sistem pakar merupakan simplikasi proses irigasi dengan penekanan pada fungsi dan dinamika dengan unsur dasarnya adalah bangunan. Sedangkan GIS adalah suatu sistem yang mampu menangkap, memanipulasi, memproses dan menayangkan data keruangan, dengan penekanan pada

(5)

penyebaran dan hubungan keruangan, dengan unsur dasarnya adalah obyek keruangan.

Tingkat integrasi dan perangkat lunak yang digunakan, ditentukan dan dipilih secara flesibel dengan mengacu pada prinsip kebutuhan pengembangan sistem pakar jaringan irigasi dan ketersediaan GIS (Gambar III.3). Dalam pengembangan sistem pakar, dibutuhkan data, basis pengetahuan, domain dan hasil. Sedangkan GIS menyediakan data, analisis (menangkap, memanipulasi, memproses dan menayangkan) dan perangkat lunak keruangan.

Gambar III.3. Konsep Integrasi Model Sistem Pakar – GIS

Pengembangan sistem pakar dan GIS dibuat dalam satu kesatuan perangkat lunak, sehingga antara keduanya menjadi tidak terpisahkan (Gambar III.4). Sistem ini dikelompokan dalam tiga subsistem, yaitu pengolaan data basis pengetahuan, basis data dan rule base, dan pengolaan GIS kedalam sistem pakar, dan model rancangan interaktif dan tayangan. Dimana diantara tiga sub sistem ini dapat saling bertukar (sharing) data, fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur.

(6)

Gambar III.4. Model Sistem Pakar Jaringan Irigasi

Kedalaman integrasi (Gambar III.5), memungkinkan adanya sharing data, fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur antara GIS dan pengembangan sistem pakar. Fungsi dan prosedur hidro-spasial artinya dalam suatu fungsi atau suatu prosedur dapat saling tukar data spaial atau data irigasi dan dalam fungsi atau prosedur tersebut dapat digunakan fungsi atau prosedur GIS atau model.

Data, fungsi dan prosedur, baik GIS, model ataupun hidro-spasial dapat digunakan atau dijalankan dalam suatu proses pengembangan sistem pakar irigasi, sehingga hasil pengembagan sistem pakar irigasi baik itu pemukiman, jalan lain, jalan utama, sungai dapat disajikan secara dinamik dalam lapis-lapis peta.

(7)

Gambar III.5. Kedalaman Integrasi sampai pada pertukaran data, fungsi dan prosedur.

III.5 Perangkat Lunak yang Digunakan

Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan, analisis dan simulasi menggunakan perangkat lunak paket berbasis GIS atau membangun sendiri dengan kode program komputer yang dapat mengoperasikan modul yang berbasis GIS juga. Untuk keperluan digitasi, konversi, pengolahan peta dan ekstraksi parameter irigasi digunakan Arc-Info, Arc-View dan Auto-Cad. Sedangkan dalam penggabungan beberapa parameter irigasi seperti misalnya, ukuran grid, kemiringan, arah aliran, penyebaran bangunan, petak sawah dan penarikan saluran dalam suatu data yang siap digunakan dalam proses pengembangan sistem pakar jaringan irigasi digunakan perangkat lunak yang dibangun sendiri dengan nama SPJI-ITB (Sistem Pakar Jaringan Irigasi). Demikian juga dengan perangkat lunak yang digunakan untuk perhitungan numerik dan simulasi penyebaran bangunan ,

(8)

petak sawah, penarikan saluran dan akumulasi arah aliran dalam skema jaringan irigasi digunakan juga perangkat lunak yang dibangun sendiri dengan menggunakan kode program komputer Visual Basic 6.0 yang dapat mengoperasikan Modul Map Object. Sketsa proses pengolahan peta, analisis dan proses simulasi dan penggunaan perangkat lunak dijelaskan pada Gambar III.4.

Analisis Spasial Merger Ekstraksi Vektor - Raster Model GIS Dijitasi Merger Data Slope A.Alir Land Use Inspra Struktur Peta Analog

Arc Info, ArcView,Auto Cad

Basis Data dan Basis Pengetahuan Bangunan

Irigasi

Model Sistem Pakar Jaringan Irigasi Berbasis Spatial

Sistem PakarJaringan Irigasi – ITB (Visual Basic–MapObject)

Keterangan :

Gambar III.4. Perangkat lunak yang digunakan dalam pengolahan data dan integrasi model-SIG

III.6 Tayangan Dinamik

Studi aspek dinamik entitas spasial atau propertasnya menjadi makin penting sebagai pemodelan perubahan secara spasial dan temporel dalam kejadian sumber daya air menjadi lebih vital untuk tujuan-tujuan manajemen.

Seperti telah disinggung di atas, program komputer yang digunakan dalam pengembangan fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur (subroutines) GIS adalah MapObjects Versi 2.1 Evaluasi Editioan dari ESRI, yang dapat di-down load lewat internet. MapObjects ini dapat dijalankan melalui Visual Basic 6.0 sebagai salah satu komponennya. Komponen ini dapat menyediakan obyek peta yang didalamnya terdiri dari lapis-lapis tayangan seperti pada Gambar III.5

(9)

(10)

III.7 Pengumpulan Data

III.7.1 Pemilihan lokasi studi

Dalam perencanaan suatu jaringan irigasi perlu adanya keterangan mengenai kesuburan tanah, potensi air yang ada, keadaan ekonomi penduduk, jumlah tenaga kerja, dan lain-lain. Penting pula dalam perencanaan adalah peta topografi, karena dengan peta ini dapat di tentukan letak bendungan, batas-batas daerah yang akan diairi, jalan, sungai, saluran-saluran pengangkut, jalan-jalan umum, tinggi tanah pertaniaan, tanggul-tanggul yang telah ada, dan sumber-sumber air, serta batas daerah aliran sungai.

Peta topografi yang di pakai adalah dengan skala 1 : 250000 dengan interval kontur 50 m sebagai survei pendahuluan. Peta-peta detail serta batas lokasi di pakai peta dengan skala 1 : 5000. Lokasi dipilih pada Daerah Kabupaten Subang yang terletak pada posisi geograpinya dibagian Utara Propinsi Jawa Barat, pada kordinat antara 107” 31’ – 107” 54’ Bujur Timur dan 6” 11’ – 6” 40’ Lintang Selatan, dengan Luas Wilayah 205.176 ha atau 2.051 km2 atau 4.64 % dari luas Propinsi Jawa Barat, merupakan data Pemerintah Kabupaten Subang Badan Perencanaan Daearah tahun 2002.

Bagian daerah yang akan diairi meliputi daerah pertanian yang luasnya 5549 ha, termasuk daerah yang cukup subur dan cocok untuk tanaman padi dan palawija. Air yang tersedia di Kabupaten Subang pada jaringan irigasi Cileuleuy cukup baik dan tidak membahayakan bagi tanaman, serta sanggup mengairi daerah irigasi, baik dimusim hujan maupun musim kemarau. Disamping itu mata pencarian pokok penduduk setempat mayoritas petani. Pada daerah perencanaan jaringan irigasi ini terdapat pada ketinggian + 90 meter dari permukaan laut (dpl), dengan kemiringan medan 1 % - 2 % dan juga merupakan keinginan masyarakat sebagai pemilik lahan. Dengan kondisi tersebut di atas, maka daerah tersebut di atas cukup baik untuk di tempatkan suatu jaringan irigasi teknis agar dapat meningkatkan hasil produksi padi dan juga dapat di tanam sepanjang musim.

(11)

III.7.2 Peta Kabupaten Subang

Gambar III.2. Peta Kabupaten subang (P.D. Kabupaten Subang, 2002).

III.7.3 Bentuk Data Hidrologi Untuk Irigasi

Bentuk data hidrologi untuk irigasi yang dikaji dalam bagian ini, meliputi bagian data hidrologi yang berhubungan dengan irigasi. Dalam data hidrologi ini, menyangkut bentuk data yang diperlukan untuk perhitungan evapotranspirasi, meliputi data temparatur, kelembaban, radiasi sinar matahari. kecepatan angin, dan penguapan. Data tersebut di sini di dapat dari data harian, selanjutnya besarnya kondisi evapotranspirasi digunakan untuk menghitung kebutuhan air tanaman yang didasarkan pada data bulanan.

(12)

Dari data klimatologi ini terdapat data yang tidak dapat dipergunakan secara langsung sebagai input data untuk perhitungan, tetapi harus digolongkan terlebih dahulu menurut tingkatan yang secara umum dipakai untuk penggolongan data klimatologi yang berpedoman pada Food and Agriculture Organization (F.A.O)

Irrigation and Drainage Paper 24.

Data klimatologi yang diperlukan untuk perhitungan besarnya evapotranspirasi, meliputi data temperatur, kelembaban, radiasi sinar matahari, dan kecepatan angin. Data yang tersedia disini adalah data harian, kemudian diolah menjadi data bulanan, selanjutnya besar kondisi evapotranspirasi di dasarkan pada data bulanan. Dari data klimatologi ini terdapat data yang tidak dapat dipergunakan secara langsung sebagai input untuk data perhitungan, tetapi harus di golongkan terlebih dahulu menurut tingkatan.yang secara umum dipakai untuk penggolongan data klimatologi.

III.7.3.1 Data Temperatur

Kondisi temperatur yang telah diperoleh maka secara umum dapat digolongkan menjadi tiga katagori :

- panas (hot) bila T mean > 30o C

- sedang (medium) bila T mean 15o C sampai 30o C - dingin (cold) bila T mean < 1o C

III.7.3.2 Data Kelembaban Relatif Minimum (RH min)

Kelembaban relatif minimum adalah angka kelembaban yang paling rendah yang pernah terjadi. Kelembaban relatif minimum dipakai untuk perhitungan kondisi evapotranspirasi dengan metode Blaney criddle dalam hal ini digolongkan menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila RH min < 20 %

- sedang (medium) bila RH min 20 % sampai 50 % - tinggi (high) bila RH min > 50 %

(13)

III.7.3.3 Data Kelembaban Relatif Rata-rata (RH mean)

kelembaban relatif rata-rata dipakai untuk perhitungan kondisi evapotranspirasi dengan metode Penman, metode Radiasi dan metode Pan Evaporasi.

Untuk metode radiasi maka kelembaban relatif rata-rata dipakai untuk perhitungan radiasi evapotranpirasi :

- rendah (low) bila RH mean < 40 %

- rendah sampai sedang (low sampai medium) bila RH mean 45 % sampai 55 %

- sedang sampai tinggi ( medium sampai high) bila RH mean 55 % sampai 70 %

- tinggi (high) bila RH mean > 70 %

Untuk metode Pan Evaporasi, maka kelembaban relatif rata-rata digolongkan menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila RH mean < 40 %

- sedang (medium) bila RH mean 40 % samapai 70 % - tinggi (high) bila RH mean > 70 %

III.7.3.4 Data Kecepatan Angin

Secara umum kondisi mengenai kecepatan angin dapat digolongkan menjadi empat kategori :

- lemah (high) bila kecepatannya < 2 m/dt atau < 175 km/hari

- sedang (moderate) bila kecepatannya 2 m/dt sampai dengan 5 m/dt atau 175 km/hari sampai dengan 425 km/hari

- kuat (strong) bila kecepatannya > 5 m/dt samai dengan 8 m/dt atau 425 km/hari sampai dengan 700 km/hari

- sangat kuat (very strong) bila kecepatannya > 8 m/dt atau 700 km/hari

(14)

III.7.3.5 Data Radiasi Sinar Matahari

Untuk perhitungan kondisi evapotranpirasi dengan metode Blaney Criddle, maka perbandingan antara lama penyinaran matahari yang terjadi (n) dengan lama penyinaran maksimum (N) dalam sehari digolongkan menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila n/N < 0,6

- sedang (medium) bila n/N 0,6 sampai 0,8 - tinggi (high) bila n/N > 0,8

- bila n/N antara 0,6 sampai 0,8 berarti 40 % dalam sehari diliputi oleh mendung.

III.7.3.6 Data Curah Hujan

Kondisi curah hujan yang ada hanya dipakai sebagai pedoman untuk menentukan periode waktu yang berlaku bagi musim hujan maupun musim kemarau. Kondisi curah hujan yang ada digolongkan dalam lima kategori berdasarkan hubungan antara derajat curah hujan dan intensitas curah hujan sebagai berikut :

- hujan sangat lemah > 0,02 mm/min - hujan lemah 0,02 sampai 0,05 mm/min - hujan normal 0.05 sampai 0.25 mm/min - hujan deras 0,25 sampai 1,00 mm/min - hujan sangat deras > 1,00 mm/min

III.8 Bentuk Data Perencanaan Bangunan Irigasi

Data-data yang dibutuhkan untuk perencanaan bangunan irigasi terdiri dari : - data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa primer - data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa sekunder - data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa tersier - kemiringan dasar saluran

(15)

III.9 Pengolahan Data Perencanaan

Pada daerah pembuatan rencana jaringan irigasi, maka diperlukan data-data pokok sebagai berikut :

a. Petak-petak sawah dari daerah irigasi yang bersangkutan lengkap dengan garis tinggi serta tata guna tanah atau tata guna lahan, batas-batas desa, saluran-saluran, dan bangunan yang telah ada, dan sebagainya.

Keadaan daerah Skala Interval contour

Daerah datar 1 : 5000 0.25 m – 0.5 m (kemiringan 1 %) Daerah bergelombang 1 : 2000 0.5 m (kemiringan 1 % - 2 %) Daerah pegunungan 1 : 2000 1 m (kemiringan 2 %) b. Angka kebutuhan air(water manegement) bagi tanaman padi di daerah

irigasi yang bersangkutan.

c. Kondisi medan pada daerah irigasi Cileuleuy Kabupaten Subang tidak terlalu miring dan bergelombang.

d. Air yang digunakan untuk mengairi sawah tidak mengandung lumpur dan tidak berbahaya terhadap tanaman.

e. Keadaan air pada jaringan utama pada musim kemarau dapat terpenuhi sesuai dengan debit andalan.

Jelas dalam hal ini selain data-data pokok tersebut di atas, ada pula beberapa data-data lain yang dapat membantu dalam pembuatan perencanaan jaringan irigasi, seperti data-data pemilikan tanah dan lain-lain.

Untuk pembuatan perencanaan jaringan irigasi diperlukan adanya peta situasi dengan skala 1 : 5000. Ada pula beberapa perencanaan menetapkan skala lain yaitu : 1 : 2000 atau 1 : 2500, tetapi berdasarkan pengalaman skala 1 : 5000 sudah cukup memadai, meskipun demikian peta situasi skala 1 : 2000 atau 1 : 2500 sangat dikehendaki, tetapi dalam hal-hal tertentu peta situasi dengan skala yang lebih kecil dapat pula dipakai, namun tergantung keperluan dan tingkat ketelitian pekerjaan yang akan dilaksanakan. Peta situasi yang ideal untuk pembuatan disain jaringan irigasi adalah foto udara yang dilengkapi dengan garis-garis kontur. Dari hasil pemotretan udara sesuai dengan daerah

(16)

setempat yang memberikan gambaran dengan tepat bentuk petak sawah, sesuai dengan peta situasi sehingga memudahkan di dalam menarik trase saluran yang di rencanakan, untuk daerah irigasi yang telah ada petak sawahnya sebaiknya digambarkan juga garis-garis petak (pematang).

Untuk memudahkan penggambaran batas petak sawah tersebut sebaiknya diadakan foto udara dan disusun sedemikian rupa sehingga tersusun menjadi foto mozaic.

Dengan demikian kita mudah menarik garis trase saluran yang memotong petak sawah dapat dihindari. Pada daerah yang belum ada petak-petak sawahnya trase saluran irigasi dapat ditarik sesuai dengan topografi yang ada, dengan melalui pada daerah tempat yang tinggi sehingga dapat mengairi tempat-tempat yang lebih rendah. Titik tetap yang ada diperlukan sebagai dasar dari pada pengukuran trase saluran irigasi. Ketelitian pengukuran sangat diperlukan, karena sangat menentukan mengalirnya air sampai ke sawah dengan mengairi setinggi air yang dikehendaki (tinggi genangan 10 cm – 15 cm).

Angka kebutuhan air bagi daerah irigasi yang bersangkutan diperlukan untuk menghitung kebutuhan air bagi masing-masing petak sawah guna menentukan dimensi saluran dan bangunan-bangunannya. Angka tersebut di dapat dari hasil-hasil percobaan lapangan berdasarkan kondisi alamiah yang merupakan perbandingan debit relatif terhadap luas area palawija atau juga disebut angka pastian yang dipakai untuk perencanaan jaringan irigasi tersebut.

(17)

III.10 Peta Situasi Lokasi Studi

Gambar III.3 Peta situasi lokasi studi (P.D. Kabupaten Subang, 2002).

III.11 Persamaan Numerik Untuk Angka Kebutuhan Air.

Untuk merencanakan suatu daerah irigasi perlu diketahui dahulu besarnya kebutuhan air terhadap masing-masing jenis tanaman yang akan ditanam dan sekaligus menentukan ukuran bangunan-bangunan air yang harus dibuat. Yang dimaksud dengan kebutuhan air disini adalah kebutuhan air akibat evapotranspirasi. Dalam perhitungan evapotranspirasi ada beberapa faktor yang mempengaruhinya, antara lain :

(18)

- suhu udara

- kelembaban tanah - sinar matahari

Karena banyak faktor yang mempengaruhi lajunya evapotranspirasi, maka untuk menghitung laju evapotranspirasi tidak dapat diperkirakan dengan teliti dan sulit. Berdasarkan kriteria analisa hidrologi, maka kita dapat menghitung kondisi evapotranspirasi acuan (ETo) pada daerah irigasi yang direncanakan pada daerah sekitar aliran sungai Cileuleuy di daerah Kabupaten Subang Jawa Barat dengan mempergunakan data-data pada 4 (empat) stasion klimatologi selama 10 tahun pengamatan. Stasion-stasion tersebut adalah :

a. Stasion Subang b. Stasion Pagaden c. Stasion Ciseuti d. Stasion Dangdeur

Perhitungan ETo terhadap salah satu stasion klimatologi dengan metode Penman. 1. Metoda Penman.

Stasion klimatologi Subang

Lokasi : 6o 30’ LS dan 107o 45’ BT Tinggi medan : + 90 m

Eto = c [W Rn + (1 - W) 0.27 (1 + 0.01 U2) (ea - ed)] (3.1) T mean = 25 oC

RH mean = 85 % RH min = 83.5 % U = 18 km/jam

Uday/Unight = 2 (diasumsikan sesuai dengan kondisi daerah setempat kecepatan angin siang malam hari).

n = 6.2 jam/hari T mean = 25 oC

(19)

ed = ea * RH mean / 100 = 31.7 * 85 / 100

= 26.9 mbar. (tabel III.3) f (u) = 0.27 ( 1 + U / 100 ) = 0.27 ( 1 + 18 / 100) = 0.32 (tabel III.2)

Ra = 15.8 mm/hari (tabel III.4) N = 12.4 jam/hari (tabel III.5) Rs = ( 0.25 + 0.50 n/N ) * Ra = ( 0.25 + 0.50 * 0.5 ) * 15.8 = 7.9 mm/hari

Rnl = f( T ) * f( ed ) * f( n/N ) (tabel III.6; III.7; III.8) = ( 15.65 ) * ( 0.1153 ) * ( 0.55 ) = 0.992 Rns = ( 1 – 0.25 ) * Rs = ( 1 – 0.25 ) * 7.9 = 5.93 mm/hari Rn = Rns – Rnl = 5.93 – 0.992 = 4.933 mm/hari W = 0.74 (tabel III.9) c = 1.056 (tabel III.10) Eto = 4.256 mm/hari Dimana :

c (Penman) = faktor penyesuaian untuk mengimbangi pengaruh kondisi cuaca sehari semalam.

ed = tekanan uap air rata-rata aktual (mbar). ETo = evapotranspirasi acuan (mm/hari). f(u) = fungsi dari angin.

(20)

N = lamanya penyinaran matahari maksimum (jam/hari). Ra = radiasi tambahan pada bumi (mm/hari).

RHmean = kelembaban relatif rata-rata ( % ). RHmin = kelembaban relatif minimum ( % ). Rn = radiasi netto (mm/hari).

Rnl = radiasi gelombang panjang netto. Rns = radiasi gelombang pendek netto. Tmean = temperatur rata-rata ( o C ). U = kecepatan angin (km/jam).

Uday = kecepatan angin pada siang hari (km/jam). Unight = kecepatan angin pada malam hari (km/jam).

W = faktor hubungan antara temperatur dengan ketinggian medan.

Perencanaan suatu daerah pengairan yang baru, maka kebutuhan air dihitung berdasarakan kondisi daerah setempat dengan melihat akan data-data klimatologi setempat. Jumlah air yang secara potensial dibutuhkan untuk evapotranspirasi dengan metoda Penman untuk perhitungan ETo selama 10 (sepuluh) tahun pada 4 (empat) stasion terhadap masing-masing bulan sesuai dengan hasil perhitungan. Dari perhitungan dengan metoda yang dipakai, maka disini diperoleh nilai ETo yang dipakai untuk menghitung kebutuhan air dengan mengacu pada metoda Penman yang merupakan suatu metoda yang tepat dalam menghitung ETo berdasarkan data-data klimatologi yang lengkap.

(21)

Tabel III.1. Saturation Vapour Pressure (ea) in mbar as Function of Mean Air Temperature (T) in oC Temperature oC 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ea mbar 6.1 6.6 7.1 7.6 8.1 8.7 9.3 10.0 10.7 11.5 12.3 13.1 14.0 Temperature oC 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Ea mbar 15.0 16.1 17.0 18.2 19.4 20.6 22.0 23.4 24.9 26.4 28.1 29.8 31.7 Temperature oC 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ea mbar 33.6 35.7 37.8 40.1 42.4 44.9 47.6 50.3 53.2 56.2 59.4 62.8 66.3 69.9

Tabel III.2. Values of Wind Function f(u) = 0.27 (1 + U2/100)

for Wind Run at 2 m height in km/day

Wind km/day 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 200 300 400 500 600 700 800 900 - .30 .32 .35 .38 .41 .43 .46 .49 .51 .54 .57 .59 .62 .65 .67 .70 .73 .76 .78 .81 .84 .86 .89 .92 .94 .97 1.00 1.03 1.05 1.08 1.11 1.13 1.16 1.19 1.21 1.24 1.27 1.30 1.32 1.35 1.38 1.40 1.43 1.46 1.49 1.51 1.54 1.57 1.59 1.62 1.65 1.67 1.70 1.73 1.76 1.78 1.81 1.84 1.90 1.89 1.92 1.94 1.97 2.00 2.02 2.05 2.08 2.11 2.15 2.16 2.19 2.21 2.24 2.27 2.29 2.32 2.35 2.38 2.40 2.43 2.46 2.48 2.51 2.54 2.56 2.59 2.62 2.64 2.65 2.70

(22)

Tabel III.3. Vapour Pressure (ed) in mbar from Dry and Wet Bulb Temperature Data in oC

Depression wet bulb ToC altitude 0 – 1000 m

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

drybulb ToC

Depression wet bulb ToC altitude 1000– 2000 m 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 73.8 64.9 56.8 49.2 42.2 35.8 29.8 24.3 19.2 14.4 10.1 6.0 66.3 58.1 50.5 43.6 37.1 31.1 25.6 20.5 15.8 11.4 7.3 59.4 51.9 44.9 38.4 32.5 26.9 21.8 17.1 12.7 8.6 4.9 53.2 46.2 39.8 33.8 28.3 23.2 18.4 14.0 10.0 6.2 47.5 41.1 35.1 29.6 24.5 19.8 15.4 11.3 7.5 4.0 42.4 36.5 30.9 25.8 21.1 16.7 12.6 8.8 5.3 37.8 32.3 27.2 22.4 18.0 14.0 10.2 6.7 3.4 33.6 28.5 23.8 19.4 15.3 11.5 8.0 4.7 1.6 29.8 25.1 20.7 16.6 12.8 9.3 6.0 2.9 26.4 22.0 18.0 14.2 10.6 7.4 4.3 1.4 23.4 19.3 15.5 12.0 8.7 5.6 2.7 20.6 16.8 13.3 10.0 6.9 4.1 1.4 18.2 14.6 11.4 8.3 5.4 2.7 16.0 12.7 9.6 6.7 4.0 1.5 14.0 10.9 8.1 5.3 2.8 12.3 9.4 6.7 4.1 1.7 10.7 8.0 5.5 3.1 0.8 9.3 6.8 4.4 2.1 8.1 5.7 3.4 1.6 7.1 4.8 2.8 0.8 6.1 4.0 2.0 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 73.8 65.2 57.1 49.8 43.0 41.8 31.0 25.6 20.7 16.2 12.0 8.1 66.3 58.2 50.9 44.1 37.9 36.7 26.8 21.8 17.3 13.2 9.2 5.7 59.4 52.1 45.2 39.0 33.3 32.1 23.0 18.4 14.3 10.4 6.8 3.5 53.2 46.4 40.1 34.4 29.1 24.1 19.6 15.4 11.5 8.0 4.6 1.5 47.5 41.3 35.5 30.2 25.3 20.7 16.6 12.6 9.1 5.8 2.6 42.4 36.7 31.3 26.4 21.9 17.7 13.8 10.2 6.9 3.8 0.9 37.8 32.5 27.5 23.0 18.9 14.9 11.4 8.0 4.9 2.1 33.6 28.7 24.1 20.0 16.1 12.5 9.2 6.0 3.2 0.5 29.8 25.3 21.1 17.2 13.9 10.3 7.2 4.3 1.6 26.4 22.3 18.3 14.3 11.5 8.3 5.5 2.7 0.2 23.4 19.5 15.9 12.6 9.5 6.6 3.9 1.3 20.6 17.1 13.7 10.6 7.8 5.0 2.5 0.1 18.2 14.9 11.7 8.9 6.2 3.6 1.3 16.0 12.9 10.0 7.3 4.8 2.4 0.3 14.0 11.2 8.4 5.9 3.6 1.4 12.3 9.6 7.0 4.7 2.6 0.4 10.7 8.2 5.8 3.7 1.6 9.3 7.0 4.8 2.7 0.7 8.1 6.0 3.8 1.8 7.1 5.0 2.9 1.0 6.1 4.1 2.1

(23)

Tabel III.4. Extra Terrestrial Radiation (Ra) expressed in equivalent evaporation in mm/day

Northern Hemisphere

Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec Lat

Southern Hemisphere

Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec 3.8 6.1 9.4 12.7 15.8 17.1 16.4 14.1 10.9 7.4 4.5 3.2 4.3 6.6 9.8 13.0 15.9 17.2 16.5 14.3 11.2 7.8 5.0 3.7 4.9 7.1 10.2 13.3 16.0 17.2 16.6 14.5 11.5 8.3 5.5 4.3 5.3 7.6 10.6 13.7 16.1 17.2 16.6 14.7 11.9 8.7 6.0 4.7 5.9 8.1 11.0 14.0 16.2 17.3 16.7 15.0 12.2 9.1 6.5 5.2 6.4 8.6 11.4 14.3 16.4 17.3 16.7 15.2 12.5 9.6 7.0 5.7 6.9 9.0 11.8 14.5 16.4 17.2 16.7 15.3 12.8 10.0 7.5 6.1 7.4 9.4 12.1 14.7 16.4 17.2 16.7 15.4 13.1 10.6 8.0 6.6 7.9 9.8 12.4 14.8 16.5 17.1 16.8 15.5 13.4 10.8 8.5 7.2 8.3 10.2 12.8 15.0 16.5 17.0 16.8 15.6 13.6 11.2 9.0 7.8 8.8 10.7 13.1 15.2 16.5 17.0 16.8 15.7 13.9 11.6 9.5 8.3 9.3 11.1 13.4 15.3 16.5 16.8 16.7 15.7 14.1 12.0 9.9 8.8 9.8 11.5 13.7 15.3 16.4 16.7 16.6 15.7 14.3 12.3 10.3 9.3 10.2 11.9 13.9 15.4 16.4 16.6 16.5 15.8 14.5 12.6 10.7 9.7 10.7 12.3 14.2 15.5 16.3 16.4 16.4 15.8 14.6 13.0 11.1 10.2 11.2 12.7 14.4 15.6 16.3 16.4 16.3 15.9 14.8 13.3 11.6 10.7 11.6 13.0 14.6 15.6 16.1 16.1 16.1 15.8 14.9 13.6 12.0 11.1 12.0 13.3 14.7 15.6 16.0 15.9 15.9 15.7 15.0 13.9 12.4 11.6 12.4 13.6 14.9 15.7 15.8 15.7 15.7 15.7 15.1 14.1 12.8 12.0 12.8 13.9 15.1 15.7 15.7 15.5 15.5 15.6 15.2 14.4 13.3 12.5 13.2 14.2 15.3 15.7 15.5 15.3 15.3 15.5 15.3 14.7 13.6 12.9 13.6 14.5 15.3 15.6 15.3 15.0 15.1 15.4 15.3 14.8 13.9 13.3 13.9 14.8 15.4 15.4 15.1 14.7 14.9 15.2 15.3 15.0 14.2 13.7 14.3 15.0 15.5 15.5 14.9 14.4 14.6 15.1 15.3 15.1 14.5 14.1 14.7 15.3 15.6 15.3 14.6 14.2 14.3 14.9 15.3 15.3 14.8 14.4 15.0 15.5 15.7 15.3 14.4 13.9 14.1 14.8 15.3 15.4 15.1 14.8 50o 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 17.5 14.7 10.9 7.0 4.2 3.1 3.5 5.5 8.9 12.9 16.5 18.2 17.6 14.9 11.2 7.5 4.7 3.5 4.0 6.0 9.3 13.2 16.6 18.2 17.7 15.1 11.5 7.9 5.2 4.0 4.4 6.5 9.7 13.4 16.7 18.3 17.8 15.3 11.9 8.4 5.7 4.4 4.9 6.9 10.2 13.7 16.7 18.3 17.8 15.5 12.2 8.8 6.1 4.9 5.4 7.4 10.6 14.0 16.8 18.3 17.9 15.7 12.5 9.2 6.6 5.3 5.9 7.9 11.0 14.2 16.9 18.3 17.9 15.8 12.8 9.6 7.1 5.8 6.3 8.3 11.4 14.4 17.0 18.3 17.9 16.0 13.2 10.1 7.5 6.3 6.8 8.8 11.7 14.6 17.0 18.2 17.8 16.1 13.5 10.5 8.0 6.8 7.2 9.2 12.0 14.9 17.1 18.2 17.8 16.2 13.8 10.9 8.5 7.3 7.7 9.6 12.4 15.1 17.2 18.1 17.8 16.4 14.0 11.3 8.9 7.8 8.1 10.1 12.7 15.3 17.3 18.1 17.7 16.4 14.3 11.6 9.3 8.2 8.6 10.4 13.0 15.4 17.2 17.9 17.6 16.4 14.4 12.0 9.7 8.7 9.1 10.9 13.2 15.5 17.2 17.8 17.5 16.5 14.6 12.3 10.2 9.1 9.5 11.2 13.4 15.6 17.1 17.7 17.4 16.5 14.8 12.6 10.6 9.6 10.0 11.6 13.7 15.7 17.0 17.5 17.3 16.5 15.0 13.0 11.0 10.0 10.4 12.0 13.9 15.8 17.0 17.4 17.1 16.5 15.1 13.2 11.4 10.4 10.8 12.3 14.1 15.8 16.8 17.1 16.9 16.4 15.2 13.5 11.7 10.3 11.2 12.6 14.3 15.8 16.7 16.8 16.7 16.4 15.3 13.7 12.1 11.2 11.6 12.9 14.5 15.8 16.5 16.6 16.6 16.3 15.4 14.0 12.5 11.6 12.0 13.2 14.7 15.8 16.4 16.5 16.4 16.3 15.5 14.2 12.8 12.0 12.4 13.5 14.8 15.9 16.2 16.2 16.1 16.1 15.5 14.4 13.1 12.4 12.7 13.7 14.9 15.8 16.0 16.0 15.8 16.0 15.6 14.7 13.4 12.8 13.1 14.0 15.0 15.7 15.8 15.7 15.5 15.8 15.6 14.9 13.8 13.2 13.4 14.3 15.1 15.6 15.5 15.4 15.3 15.7 15.7 15.1 14.1 13.5 13.7 14.5 15.2 15.5 15.3 15.1 15.0 15.5 15.7 15.3 14.4 13.9 14.1 14.8 15.3 15.4 15.1 14.8

(24)

Tabel III.5. Mean datly Duration of Maximum Possible Sunshine Hours (N) for Different Months and Latitudes

Northern Lats Southern Lats

Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Des

July Aug Sept Oct Nov Des Jan Feb Mar Apr May June 50o 48 46 44 42 40 35 30 25 20 15 10 5 0 8.5 10.1 11.8 13.8 15.4 16.3 15.9 14.5 12.7 10.8 9.1 8.1 8.8 10.2 11.8 13.6 15.2 16.0 15.6 14.3 12.6 10.9 9.3 8.3 9.1 10.4 11.9 13.5 14.9 15.7 15.4 14.2 12.6 10.9 9.5 8.7 9.3 10.5 11.9 13.4 14.7 15.4 15.2 14.0 12.6 11.0 9.7 8.9 9.4 10.6 11.9 13.4 14.6 15.2 14.9 13.9 12.6 11.1 9.8 9.1 9.6 10.7 11.9 13.3 14.4 15.0 14.7 13.7 12.5 11.2 10.0 9.3 10.1 11.0 11.9 13.1 14.0 14.5 14.3 13.5 12.4 11.3 10.3 9.8 10.4 11.1 12.0 12.9 13.6 14.0 13.9 13.2 12.4 11.5 10.6 10.2 10.7 11.3 12.0 12.7 13.3 13.7 13.5 13.0 12.3 11.6 10.9 10.6 11.0 11.5 12.0 12.6 13.1 13.3 13.2 12.8 12.3 11.7 11.2 10.9 11.3 11.6 12.0 12.5 12.8 13.0 12.9 12.6 12.2 11.8 11.4 11.2 11.6 11.8 12.0 12.3 12.6 12.7 12.6 12.4 12.4 11.8 11.6 11.5 11.8 11.9 12.0 12.2 12.3 12.4 12.3 12.3 12.1 12.0 11.9 11.8 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0

Tabel III.6. Effect of Temperature f(T) on Longwave Radiation (Rnl)

To_C F(T) - σ Tk4

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 11.0 11.4 11.7 12.0 12.4 12.7 13.1 13.5 13.8 14.2 14.6 15.0 15.4 15.9 16.3 16.7 17.2 17.7 18.1

Tabel III.7. Effect of Vapour Pressure f(ed) on Longwave Radiation (Rnl)

ed mbar

f(ed) = 0.34 – 0.044 √ed

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 0.23 .22 .20 .19 .18 .16 .15 .14 .13 .12 .12 .11 .10 .09 .08 .08 .07 .06 Tabel III.8. Effect of the Ratio Actual and Maximum Bright Sunshine Hours f(n/N) on Longwave Radiation (Rnl)

n/N

f(n/N) = 0.1 + 0.9 n/N

.0 .05 .1 .15 .2 .25 .3 .35 .4 .45 .5 .55 .6 .65 .7 .75 .8 .85 .9 .95 1.0 0.10 .15 .19 .24 .28 .33 .37 .42 .46 .51 .55 .60 .64 .69 .73 .78 .82 .87 .91 .96 1.0 Tabel III.9. Values of Weighting Factor (W) for the Effect of Radiation on ETo at Different Temperatures and Altitudes

Temperature o_C _{2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40} W at altitude m 0 500 1000 2000 3000 4000 0.43 .46 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .78 .80 .82 .83 .84 .85 .44 .48 .51 .54 .57 .60 .62 .65 .67 .70 .72 .74 .76 .78 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .46 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .80 .82 .83 .85 .86 .87 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .89 .54 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .89 .90

(25)

Tabel III.10. Adjustment Factor (c) in Presented Penman Equation

RHmax = 30 % RHmax = 60 % RHmax = 90 %

Ra mm/day Uday m/sec 3 6 9 12 3 6 9 12 3 6 9 12 Uday / Unight = 4.0 0 3 6 9 .86 .90 1.00 1.00 .79 .84 .92 .97 .68 .77 .87 .93 .55 .65 .78 .90 .96 .98 1.05 1.05 .92 1.00 1.11 1.19 .85 .96 1.11 1.19 .76 .88 1.02 1.14 1.02 1.06 1.10 1.10 .99 1.10 1.27 1.32 .94 1.10 1.26 1.33 .88 1.01 1.16 1.27 Uday / Unight = 3.0 0 3 6 9 .86 .90 1.00 1.00 .76 .81 .88 .94 .61 .68 .81 .88 .46 .56 .72 .82 .96 .98 1.05 1.05 .87 .96 1.06 1.12 .77 .88 1.02 1.10 .67 .79 .88 1.05 1.02 1.06 1.10 1.10 .94 1.04 1.18 1.28 .86 1.01 1.15 1.22 .78 .92 1.06 1.18 Uday / Unight = 2.0 0 3 6 9 .86 .90 1.00 1.00 .69 .76 .85 .92 .53 .61 .74 .84 .37 .48 .65 .76 .96 .98 1.05 1.05 .83 .91 .99 1.05 .70 .80 .94 1.02 .59 .70 .84 .95 1.02 1.06 1.10 1.10 .89 .98 1.10 1.14 .79 .92 1.05 1.12 .71 .81 .96 1.06 Uday / Unight = 1.0 0 3 6 9 .86 .90 1.00 1.00 .64 .71 .82 .89 .43 .53 .68 .79 .27 .41 .59 .70 .96 .98 1.05 1.05 .78 .86 .94 .99 .62 .70 .84 .93 .50 .50 .75 .87 1.02 1.06 1.10 1.10 .85 .92 1.01 1.05 .72 .82 .95 1.00 .62 .72 .87 .96

Tabel III.11. Mean datly Percentage (p) of Annual Daytime Hours for Different Latitudes

(1)

Southern latitudes : apply 6 month difference as shown.

North Latitude

South(1)

Jan Feb July Aug Sept Oct 60o 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 35 30 25 20 15 10 5 0 .15 .20 .26 .16 .21 .26 .17 .21 .26 .18 .22 .26 .19 .22 .27 .19 .23 .27 .20 .23 .27 .20 .23 .27 .21 .24 .27 .21 .24 .27 .22 .24 .27 .23 .25 .27 .24 .25 .27 .24 .26 .27 .25 .26 .27 .26 .26 .27 .26 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Des Nov Des Jan Feb Mar Apr May June .32 .38 .41 .40 .34 .28 .22 .17 .13 .32 .37 .40 .39 .34 .28 .23 .18 .15 .32 .36 .39 .38 .33 .28 .23 .18 .16 .31 .36 .38 .37 .33 .28 .23 .19 .17 .31 .35 .37 .36 .33 .28 .24 .20 .17 .31 .34 .36 .35 .32 .28 .24 .20 .18 .31 .34 .36 .35 .32 .28 .24 .21 .19 .30 .34 .35 .34 .32 .28 .24 .21 .20 .30 .33 .35 .34 .31 .28 .25 .22 .20 .30 .33 .34 .33 .31 .28 .25 .22 .21 .30 .32 .34 .33 .31 .28 .25 .22 .21 .29 .31 .32 .32 .30 .28 .25 .23 .22 .29 .31 .32 .31 .30 .28 .26 .24 .23 .29 .30 .31 .31 .29 .28 .26 .25 .24 .28 .29 .30 .30 .29 .28 .26 .25 .25 .28 .29 .29 .29 .28 .28 .27 .26 .25 .28 .28 .29 .29 .28 .28 .27 .26 .26 .28 .28 .28 .28 .28 .28 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27

(26)

Tabel III.12. Values for Coefficient b in FAO-24 Blaney-Ciddle Method FAO-24 (Doorenbos and Pruitt 1977).

n/N (1)

Minimum Relative Humidity (%) Day-time wind at 2 m (m s-1) (8) 0 (2) 20 (3) 40 (4) 60 (5) 80 (6) 100 (7) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.84 1.03 1.22 1.38 1.54 1.68 0.97 1.19 1.41 1.60 1.79 1.98 1.08 1.33 1.56 1.78 2.00 2.19 1.18 1.44 1.70 1.94 2.18 2.39 1.26 1.52 1.79 2.05 2.30 2.54 1.29 1.58 1.86 2.13 2.39 2.63 0.80 0.95 1.10 1.24 1.37 1.50 0.90 1.08 1.26 1.42 1.59 1.74 0.98 1.18 1.38 1.56 1.74 1.90 1.06 1.27 1.48 1.67 1.86 2.03 1.11 1.34 1.56 1.76 1.96 2.14 1.15 1.38 1.61 1.83 2.03 2.22 0.74 0.87 1.01 1.13 1.25 1.36 0.81 0.96 1.11 1.25 1.39 1.52 0.87 1.03 1.19 1.34 1.50 1.64 0.92 1.10 1.27 1.44 1.59 1.74 0.96 1.14 1.32 1.49 1.66 1.82 0.98 1.17 1.36 1.54 1.71 1.86 0.64 0.76 0.88 0.99 1.09 1.18 0.68 0.84 0.97 1.09 1.21 1.31 0.72 0.87 1.02 1.15 1.28 1.39 0.74 0.91 1.06 1.21 1.34 1.46 0.76 0.93 1.10 1.25 1.39 1.52 0.78 0.96 1.13 1.28 1.43 1.56 0.52 0.63 0.74 0.85 0.94 1.04 0.54 0.66 0.77 0.89 1.01 1.11 0.56 0.69 0.82 0.94 1.05 1.16 0.58 0.72 0.85 0.97 1.09 1.20 0.60 0.74 0.87 1.00 1.12 1.24 0.61 0.75 0.89 1.03 1.15 1.27 0.38 0.48 0.57 0.66 0.75 0.84 0.40 0.50 0.60 0.70 0.79 0.89 0.42 0.52 0.62 0.73 0.83 0.92 0.43 0.54 0.64 0.75 0.85 0.95 0.44 0.55 0.66 0.77 0.87 0.98 0.45 0.56 0.68 0.79 0.89 1.00 0 2 4 6 8 10

(27)

III.12. Kebutuhan Air Disawah Untuk Tanaman Padi

Kebutuhan air untuk tanaman padi merupakan jumlah kebutuhan air yang terpakai mulai dari garapan, masa tumbuh, sampai panen. Untuk pemberian air terhadap tanaman padi tidak selamanya harus rutin, dapat juga dilakukan secara berkala sesuai dengan tingkat umur tanaman. Menyangkut perhitungan kebutuhan air disawah terhadap tanaman padi, maka ada beberapa kriteria yang harus diperhatikan antara lain :

a. Penyiapan lahan

b. Penggunaan konsumtive c. Perkolasi

d. Penggantian lapisan air e. Curah hujan efektif

a. Kebutuhan air untuk penyiapan lahan tanaman padi umumnya menentukan kebutuhan maksimum air irigasi. Faktor-faktor yang menentukan besarnya kebutuhan air untuk penyiapan lahan adalah :

- Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan penyiapan lahan.

- Tersedianya tenaga kerja dan ternak penghela atau traktor untuk menggarap tanah.

- Perlunya memperpendek jangka waktu tersebut agar tersedia cukup waktu untuk menanam padi disawah. Untuk petak tersier, jangka waktu yang dianjurkan untuk penyiapan lahan adalah 1,5 bulan. Jika penyiapan lahan dilakukan dengan peralatan mesin, maka jangka waktu satu bulan dapat dipertimbangkan.

Jumlah air yang dibutuhkan untuk penyiapan lahan dihitung berdasarkan metoda yang dikembangkan oleh : Van de Goor dan Zylstra (1968).

IR = 1 * − k k e e M (3.2) dimana :

(28)

M = kebutuhan air untuk mengganti atau mengkompensasi kehilangan air akibat evaporasi dan perkolasi disawah yang sudah dijenuhkan atau Eo + P (mm/hari)

k = M * T / S

T = jangka waktu penyiapan lahan (hari)

S = kebutuhan air untuk penjenuhan ditambah dengan lapisan air 50 mm - untuk tanah bertekstur berat tanpa retak-retak, kebutuhan air untuk penyiapan lahan adalah 200 mm.

- untuk tanah dibiarkan bera selama jangka waktu lama ( > 2,5 bulan ), maka kebutuhan air untuk penyiapan lahan adalah 300 mm.

b. Penggunaan konsumtive hasil dari evapotranspirasi acuan dikalikan koefisien tanaman.

ETc = evapotranspirasi tanaman (mm/hari) ETo = evapotranspirasi tanaman acuan (mm/hari) kc = koefisien tanaman

Tabel III.13 Harga kosefisien tanaman padi menurut FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977).

Bulan 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0

Variatas

Biasa 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.05 0.95 0 Vaiatas

Unggul 1.1 1.1 1.05 1.05 0.95 0 - -

c. Perkolasi adalah gerakan air dalam tanah dengan arah vertikal kebawah, dimana laju perkolasi sangat tergantung kepada sifat-sifat tanah, sesuai dengan keadaan geologi pada daerah irigasi Cileuleuy dalam tes kelulusan tanah diketahui tanahnya lempung berat, maka laju perkolasi diambil 1 sampai 3 mm/hari sesuai dengan permeability dari tanah tersebut.

(29)

d. Penggantian lapisan air dilakukan selama dua kali sesuai dengan jadwal menurut kebutuhan air yang dipakai, maka selama penggantian selama dua minggu dibutuhkan 50 mm atau 3.3 mm/hari selama setengah bulan sampai dua bulan setelah transplatasi.

e. Curah hujan efektif (Re) untuk menghitung kebutuhan air irigasi atau andalan, merupakan bagian dari keseluruhan curah hujan yang secara efektif tersedia untuk kebutuhan air tanaman. Untuk irigasi tanaman padi, maka curah hujan efektif diambil 70 % dari curah hujan minimum tengah bulanan dengan periode ulang 5 (lima) tahun yang dirumuskan dalam :

Re = 0,7 * 1/15 R(setengah bulan)5 (3.3)

Dimana :

Re = curah hujan efektif (mm/hari)

R5 = curah hujan minimum ½ bulan untuk periode ulang 5 tahun (mm)

Contoh perhitungan : Januari 1. Re = 0,7 * 1/15 * 90,029 = 4,201 mm/hr 2. Re = 0,7 * 1/16 * 116,697 = 5,105 mm/hr Pebruari 1. Re = 0,7 * 1/14 * 93,534 = 4,677 mm/hr 2. Re = 0,7 * 1/14 * 107,890 = 5,395 mm/hr Maret 1. Re = 0,7 * 1/15 * 98,872 = 4,614 mm/hr 2. Re = 0,7 * 1/16 * 95,143 = 4,163 mm/hr April 1. Re = 0,7 * 1/15 * 106,913 = 4,989 mm/hr 2. Re = 0,7 * 1/15 * 68,808 = 3,211 mm/hr

Dari contoh hasil perhitungan di atas curah hujan efektif yang diambil adalah yang paling minimum dalam menghitung kebutuhan air untuk tanaman.

Sesuai dengan contoh perhitungan di atas, maka untuk memperoleh nilai curah hujan efektif terlebih dahulu dibuat suatu periode ulang berdasarkan curah hujan harian selama beberapa tahun pengamatan. Untuk perencanaan daerah irigasi

(30)

Cileuleuy subang curah hujan harian yang digunakan adalah 10 (sepuluh tahun) untuk keempat satsion pengamatan.

Dalam menghitung dan menganalisa curah hujan dipakai periode ulang 5 (lima) tahun dengan mempergunakan persamaan statistik menurut Gumbel.

Xtr = ξ + K * Sx (3.4) Dimana :

Xtr = x yang terjadi pada periode ulang t (mm) ξ = rata – rata dari seri data xi (mm)

xi = data maksimum rata – rata tiap tahun (mm) Sx = simpangan baku (mm)

K = faktor frekwensi

Yn = besaran fungsi dari data pengamatan (tabel III.14) Sn = besaran fungsi dari simpangan baku (tabel III.15) Ytr = fungsi dari tr (tabel III.16)

Sx = 1 ) ( 2 − − Σ N x xi (3.5)

Tabel III.14 Reduced Mean Yn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977).

N 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.4952 0.5236 0.5362 0.5436 0.5485 0.5521 0.5548 0.5569 0.5586 0.5600 0.4996 0.5252 0.5371 0.5442 0.5489 0.5524 0.5550 0.5570 0.5587 0.5035 0.5268 0.5380 0.5448 0.5493 0.5527 0.5553 0.5572 0.5586 0.5070 0.5283 0.5388 0.5453 0.5597 0.5530 0.5555 0.5574 0.5591 0.5100 0.5296 0.5396 0.5458 0.5501 0.5533 0.5557 0.5576 0.5592 0.5128 0.5309 0.5402 0.5463 0.5504 0.5535 0.5559 0.5578 0.5593 0.5157 0.5320 0.5410 0.5468 0.5508 0.5538 0.5561 0.5580 0.5595 0.5181 0.5332 0.5418 0.5473 0.5511 0.5540 0.5563 0.5581 0.5596 0.5202 0.5343 0.5424 0.5477 0.5515 0.5543 0.5565 0.5583 0.5598 0.5220 0.5353 0.5430 0.5481 0.5518 0.5545 0.5567 0.5585 0.5599

(31)

Tabel III.15 Reduced Standard Devation Sn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24

(Doorenbos and Pruitt 1977).

N 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.9496 1.0628 1.1124 1.1413 1.1607 1.1747 1.1854 1.1938 1.2007 1.2065 0.9676 1.0696 1.1159 1.1436 1.1623 1.1759 1.1863 1.1945 1.2013 0.9833 1.0754 1.1193 1.1458 1.1638 1.1770 1.1873 1.1953 1.2020 0.9971 1.0811 1.1226 1.1480 1.1658 1.1782 1.1881 1.1959 1.2026 1.0095 1.0864 1.1255 1.1499 1.1667 1.1793 1.1890 1.1967 1.2032 1.0206 1.0915 1.1285 1.1519 1.1681 1.1803 1.1898 1.1973 1.2038 1.0316 1.0961 1.1313 1.1538 1.1696 1.1814 1.1906 1.1980 1.2044 1.0411 1.1004 1.1339 1.1557 1.1708 1.1824 1.1915 1.1987 1.2049 1.0493 1.1047 1.1363 1.1574 1.1721 1.1834 1.1923 1.1994 1.2055 1.0565 1.1086 1.1388 1.1590 1.1734 1.1844 1.1930 1.2001 1.2060

Tabel III.16 Hubungan Antara Kala Ulang, Dengan Faktor Reduksi (Yt), FAO – 24

(Doorenbos and Pruitt 1977). Kala Ulang (Tahun) Faktor Reduksi (Yt)

2 5 10 25 50 100 0.3665 1.4999 2.2502 3.1985 3.9019 4.6001

(32)

Tabel III.17 Data curah hujan (mm) periode ulang 5 tahun

Tgl Bulan

Januari Pebru Maret April Mei Juni Juli Agus Sept Okto Nope Dese

1 11.651 41.869 26.409 45.807 4.988 2.615 3.368 5.074 1.469 3.745 28.349 9.329 2 13.272 18.929 26.097 14.104 28.353 10.565 0.652 4.370 5.649 2.121 33.979 37.823 3 24.942 16.692 24.449 34.663 32.991 1.119 14.591 3.513 2.728 25.154 6.516 11.391 4 10.542 38.120 25.329 20.047 15.648 10.230 17.324 5.207 9.003 4.367 13.100 16.372 5 28.794 32.196 51.649 32.658 17.906 10.574 17.689 0.869 0.921 10.158 35.242 11.954 6 26.797 21.285 24.524 25.077 18.825 16.109 12.110 0.000 1.445 2.499 18.856 12.386 7 29.731 18.244 33.076 7.955 27.582 11.989 16.906 1.676 0.652 1.971 14.378 8.560 8 24.223 31.290 23.243 19.483 23.804 6.642 9.903 0.000 0.000 18.736 26.516 16.457 9 36.683 30.192 18.665 11.941 9.335 8.213 3.039 1.412 5.423 14.784 17.526 11.862 10 19.108 17.741 13.295 17.225 37.082 3.513 3.832 13.025 5.758 3.494 21.435 24.408 11 15.756 28.609 7.998 16.942 10.621 20.070 2.064 0.000 1.621 8.786 28.587 12.163 12 36.173 29.226 29.806 92.323 12.292 5.181 24.151 3.368 0.978 24.926 19.601 37.693 13 36.612 25.491 44.503 26.012 12.788 7.499 5.649 6.511 1.521 14.996 32.481 26.297 14 33.266 24.253 36.126 40.376 5.936 6.121 1.956 0.000 3.272 18.556 23.072 25.055 15 12.565 23.963 10.317 23.039 5.339 19.646 7.340 6.478 2.282 10.415 22.671 36.830 16 36.575 29.038 20.059 7.400 17.206 18.202 6.426 0.000 13.581 20.891 34.674 12.850 17 20.164 52.792 30.413 20.390 10.680 17.213 4.092 0.000 1.921 13.654 30.126 27.765 18 23.710 19.425 29.398 23.168 12.264 11.405 4.456 0.543 7.013 35.678 17.546 12.755 19 25.020 33.145 19.539 22.298 9.233 14.901 10.915 1.630 5.646 20.586 27.302 16.920 20 8.329 37.879 28.989 15.065 13.322 1.865 12.450 8.474 6.582 10.537 18.452 9.178 21 13.206 34.453 22.190 17.260 12.070 5.601 3.508 0.000 13.408 5.395 29.354 10.868 22 21.003 38.715 19.417 42.430 13.624 5.633 3.807 0.543 0.000 12.916 39.190 16.833 23 32.614 71.213 22.431 8.865 1.429 6.511 9.689 1.086 3.002 16.432 15.398 28.771 24 21.664 15.158 17.032 11.559 5.161 0.997 0.000 19.230 24.489 42.035 32.963 40.267 25 39.560 21.438 26.848 10.512 12.760 2.135 2.825 2.675 5.253 6.548 18.867 13.447 26 58.360 21.282 23.083 14.104 1.737 1.428 0.326 7.279 5.432 5.996 20.785 33.620 27 43.173 15.187 32.367 33.669 14.204 6.914 0.217 3.585 7.044 24.491 24.532 26.235 28 32.216 17.871 20.900 20.547 8.172 4.371 0.652 7.659 2.447 14.723 13.998 24.221 29 42.378 ## 19.171 13.258 10.963 5.758 3.451 7.279 2.499 37.917 38.077 13.373 30 22.394 ## 11.347 14.707 14.897 1.738 12.518 0.326 2.390 34.892 15.759 16.865

(33)

Contoh perhitungan kebutuhan air pada tanaman, dengan menggunakan rumus :

NFR = ETc + P + WRL – Re (3.6) Dimana :

NFR = kebutuhan air netto disawah (mm/hari) ETc = penggunaan konsumtif (mm)

P = perkolasi (mm/hari)

WRL = penggantian lapisan air (mm/hari) Re = curah hujan efektif (mm/hari)

Tabel III.18 Curah hujan Efektif periode ulang 5 Tahun(18) (DPU, dan DJP, 1986). Bulam Persen Curah hujan Curah hujan 0,5 bulan Curah hujan Efektif (Re) Januari 1 0,70 90,029 4,201 2 0,70 116,697 5,105 Pebruari 1 0,70 93,534 4,677 2 0,70 107,890 5,395 Maret 1 0,70 98,872 4,614 2 0,70 95,143 4,163 April 1 0,70 106,913 4,989 2 0,70 68,808 3,211 Mei 1 0,70 65,873 3,074 2 0,70 41,754 1,827 Juni 1 0,70 140,090 6,538 2 0,70 104,670 4,885 Juli 1 0,70 140,580 6,560 2 0,70 96,250 4,211 Agustus 1 0,70 51,500 2,403 2 0,70 61,400 2,686 September 1 0,70 42,270 1,994 2 0,70 100,710 4,700 Oktober 1 0,70 41,177 1,922 2 0,70 80,058 3,503 Nopember 1 0,70 85,577 3,994 2 0,70 94,256 4,399 Desember 1 0,70 74,645 3,483 2 0,70 78,436 3,432

(34)

Tabel III.19 Kebutuhan Air di sawah untuk tanaman padi dengan jangka waktu penyiapan lahan 1.5 bulan, (DPU, dan DJP, 1986).

Bulan Variable Eto mm/hr P mm/hr Re mm/hr WLR mm/hr Kc Etc mm/hr NFR mm/hr Nopember 1 4.38 3.00 3.99 2 Desember 1 4.35 3.00 3.43 Lp 11.30 7.50 2 Lp 11.30 7.50 Januari 1 4.26 3.00 4.20 Lp 11.30 7.50 2 1.10 1.10 4.73 4.60 Pebruari 1 4.30 3.00 4.68 1.10 1.10 4.73 4.10 2 2.20 1.05 5.52 6.00 Maret 1 4.26 3.00 4.16 1.10 1.05 5.52 5.40 2 1.10 0.95 4.09 4.00 April 1 3.94 3.00 3.21 0.00 2 Mei 1 3.53 3.00 1.83 Lp 9.60 6.20 2 Lp 9.60 6.20 Juni 1 3.33 3.00 4.89 Lp 0.60 6.20 2 1.10 1.10 3.63 2.80 Juli 1 3.45 3.00 4.21 1.10 1.10 3.90 3.80 2 2.20 1.05 3.68 6.70 Agustus 1 3.85 3.00 2.40 1.10 1.05 4.10 5.80 2 1.10 0.95 3.71 5.40 September 1 4.22 3.00 1.99 0.00 2 Oktober 1 4.38 3.00 1.92 2

(35)

Tabel III.20 Kebutuhan air irigasi untuk

penyiapan lahan selama 1,5 bulan (DPU, dan DJP, 1986). ETo + P mm/hari T = 45 hari S = 250 mm S = 300 mm 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 8,4 9,5 8,8 9,8 9,1 10,1 9,4 10,4 9,8 10,8 10,1 11,1 10,5 11,4 10,8 11,8 11,2 12,1 11,6 12,5 12,0 12,9 12,4 13,2 12,8 13,6