BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

(1)

commit to user

4

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

2.1 Tinjauan Pustaka

Daerah aliran sungai (DAS) merupakan suatu wilayah yang dibatasi oleh punggung bukit yang menerima dan mengumpulkan air hujan kemudian mengalirkannya kembali ke sungai utama. Proses hidrologi dalam suatu DAS secara sederhana dapat digambarkan dengan adanya hubungan antara unsur masukan, yakni hujan, proses dan keluaran berupa aliran.

Pengelolaan DAS harus terus dievaluasi, salah satu parameternya adalah keseimbangan air untuk mengetahui kondisi DAS apakah dalam kondisi baik atau buruk (Ugro Hari Murtiono,2006).

Untuk mengetahui keseimbangan air yang ada di DAS bisa diketahui dari neraca sumber daya air. Neraca sumber daya air adalah selisih antara ketersediaan/masukan air dengan kebutuhan/pemakaian air. Dengan analisis neraca sumber daya air dapat diketahui keseimbangan air yang ada, apakah mengalami kelebihan air/surplus ataupun mengalami kekurangan air/defisit (Dzul Firmansah Dengo,dkk, 2016).

Ketersediaan air dalam suatu DAS dipengaruhi oleh curah hujan, evapotranspirasi, dan parameter DAS tersebut. Sementara itu, kebutuhan air dipengaruhi oleh jumlah penduduk dan perkembangan wilayah (Glend Rendy Kansil,dkk ,2015).

Ada banyak metode untuk mensimulasikan debit guna menghitung ketersediaan air, Metode tersebut diantaranya yaitu metode Mock, NRECA, GR2M, GR4M dan Tank Model dan lainnya. Pada penelitian di DAS Temon ini, digunakan metode NRECA untuk simulasi debit.

Metode NRECA (National Rural Electric Cooperative Assosiatiom) dikembangkan oleh Norman H Crawford dan Steven M Turin (1981). Metode NRECA ini merupakan metode yang cukup sederhana untuk mensimulasikan data hujan menjadi debit. Konsep dari metode NRECA memerlukan inputan utama berupa data hujan dan evapotranspirasi (Risky Swarch M, dkk ,2015).

(2)

commit to user

Metode NRECA cocok digunakan pada daerah-daerah dengan intensitas hujan yang rendah.

Selain itu, metode ini juga sesuai untuk diterapkan pada daerah cekungan yang setelah hujan berhenti masih ada aliran di sungai selama beberapa hari (Yosephina Puspa S dkk,2015).

Debit andalan adalah besarnya debit tertentu yang kejadiannya dihubungkan dengan probabilitas atau kala ulang tertentu. Perhitungan debit andalan dilakukan dengan mengurutkan data debit dari yang terbesar sampai yang terkecil, kemudian dicari sesuai nilai probabilitasnya (SNI 6728.1:2015).

Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan salah satu cara penyajian hasil penelitian berupa gambar. Penyajian data dengan gambar akan lebih mudah dipahami. Salah satu aplikasi SIG yang terkenal dan banyak digunakan dalam suatu penelitian adalah ArcGIS.

DAS Temon merupakan salah satu DAS Bengawan Solo hulu yang terletak di Kabupaten Wonogiri. Penelitian neraca sumber daya air di DAS Temon ini dilakukan dengan analisis berbasis Sistem Informasi Geografis. Untuk mengetahui pembaruan terkait penelitian ini dengan penelitian lainnya bisa dilihat dari Novelty yang ditampilkan pada Tabel 2.1 berikut:

(3)

commit to user

Tabel 2.1 Novelty Penelitian Tentang Analisis Neraca Sumber Daya Air

Peneliti Judul Penelitian Lokasi Metode Variabel Parameter Hasil

Ugro Hari Murtiono (2009)

Kajian Ketersediaan Air Permukaan Pada Beberapa Daerah Aliran Sungai

Sub DAS Temon, Wuryantoro, Alang dan Keduang

Metode Thornwaite- Mather

Curah hujan, evapotranspira si,

Pola tata guna lahan,debit

Besar ketersediaan air dan kebutuhan air di keempat DAS tersebut

Cahyo Adi Wibowo (2012)

Analisis Neraca Air Daerah Aliran Sungai Bengawan Solo Hulu Sub DAS Bengawan Solo Hulu 3

Sub DAS Bengawan Solo Hulu 3, Wonogiri

Metode Penman, Metode MOCK

Curah Hujan, evapotranspira si, limpasan,

Debit,

tampungan air tanah

Identifikasi ketersediaan air di Sub DAS Bengawan Solo Hulu 3

Salmani, Fakhrurrazi, M.Wahyudi (2013)

Analisa Ketersediaan Air Daerah Aliran Sungai Barito Hulu dengan Menggunakan Debit Hasil Perhitungan Metode NRECA

DAS Barito Hulu Metode NRECA, Metode Weibull

Data debit Besar debit andalan atau ketersediaan air rata-rata per bulan

Dzul Firmansah Dengo, Jefry S.F Sumarauw, Hanny Tangkudung (2016)

Analisis Neraca Air Sungai Ranowangko

DAS Ranowangko Metode NRECA Modified,

Metode Thornwaite Metode Weibull

Pola tanam Potensi terjadinya kekurangan/ defisit air pada daerah layanan di DAS Ranowangko

Zulfikar Indra, M.I. Jasin, A.Binilang, J.D Mamoto (2012)

Analisis Debit Sungai Munte dengan Metode Mock dan Metode NRECA Untuk Kebutuhan Pembangkit Listrik Tenaga Air

Sungai Munte Minahasa

Metode NRECA Metode Mock Metode Penmann

Curah hujan, evapotranspira si

Debit harian, debit bulanan

Identifikasi debit andalan dan daya listrik teoritis

Yosephina Puspa Setyoasri (2015)

Simulasi Hujan-Debit di Daerah Aliran Sungai Bah Bolon dengan Metode MOCK, NRECA dan GR2M

DAS Bah Bolon Metode MOCK, Metode NRECA, Metode GR2M

Curah Hujan, Evapotranspir asi

Curah Hujan Nilai korelasi dan uji T- test grafik FDC metode GR2M terhadap metode Mock dan NRECA

(4)

commit to user

Glend Randy Kansil dkk (2015)

Analisis Neraca Air Sungai Akembuala di Kota Tahuna Kabupaten Sangihe

DAS Akembuala Metode NRECA, penman monteith, anlisa regresi

Debit, data jumlah penduduk

Proyeksi ketersediaan dan kebutuhan air, neraca air

Raras Phusty Kesuma, Agus Hari Wahyudi, Suyanto (2013)

Aplikasi Metode Mock, NRECA, Tank Model dan Rainrun di Bendung Trani, Wonotoro, Sudangan dan Walikan

DAS Bendung Trani,Wonotoro, Sudangan dan Walikan

Metode Mock, NRECA,Tank Model, Rainrun, Metode Poligon Thiessen, Metode Penmann

Koefisien korelasi, selisih volume, koefisien efisiensi

Mengetahui metode terbaik untuk

mentransformasikan hujan ke debit di keempat DAS tersebut.

Doddy Setyadi (2013)

Analisis Neraca Air Daerah Aliran Sungai Temon Sub DAS Bengawan Solo Hulu 3

DAS Temon Metode F.J Mock Metode Penmann Metode Basic Month

Debit,pola tanam

Besar ketersediaan air dan kebutuhan air (neraca air)

Zulkipli dkk (2012) Analisis Neraca Air Permukaan DAS Renggung Untuk

Memenugi Kebutuhan Air Irigasi dan Domestik Penduduk Kabupaten Lombok Tengah

DAS Renggung, Lombok Tengah

Metode Thornwaite- mater, Metode Poligon Thiessen, Metode Weibul, metode GIS

Curah Hujan, evapotranspira si,data penduduk

Pola tanam Identifikasi neraca air di DAS Renggung, Lombok Tengah

Meilda Kurniawati (2012)

Pemodelan Hujan Aliran Menggunakan Metode NRECA di Sub DAS Pacal- Sengaten Bojonegoro

Sub DAS Pacal- Sengaten

Bojonegoro

Metode NRECA, metode normal ratio, metode kurva massa ganda, metode Thiessen, metode Penmann modifikasi

Persentase Run off PSUB, GWF

Tingkat

keandalan/keauratan model NRECA dalam memodelkan debit/aliran di DAS Pacal-Sengaten Risky Schwars

Mentang, Tiny Mananoma, Jeffry S.F

Sumarauw (2017)

Analisis Neraca Air Sungai Paniki dengan Titik Tinjauan di Jembatan Paniki

Sungai Paniki Manado

Metode NRECA, metode Penmann Monteith, metode Weibull

Jumlah penduduk, data untuk kebutuhan domestik dan nondomestik

Ketersediaan dan kebutuhan air . Prediksi keseimbangan air di tahun berikutnya

(5)

commit to user

Akabar Syah &

Fadillah Sabri (2014)

Analisis Ketersediaan dan Pemanfaatan Air Kolong Simpur Kecamatan Pemali

Kolong Simpur, Bangka Belitung

Metode NRECA, Model Markov, Simulasi SOR, penman monteith, rasional

Curah hujan, Evapotranspir asi

Luas dan kontur DAS, data jumlah penduduk

Mengetahui proyeksi ketersediaan dan kebutuhan air

Himawan

Riandhika (sedang berjalan)

Analisis Neraca Sumber Daya Air DAS Temon Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG)

DAS Temon, Kabupaten Wonogiri

Metode polygon Thiessen, reciprocal method,kurva massa ganda, metode penman-monteith, metode NRECA, metode weibull.

Jumlah penduduk, data statistik, luas area irigasi, pola tanam

Peta neraca sumber daya air 15 harian DAS Temon tahun 2017 dan

prediksinya pada tahun 2018.

(6)

commit to user 2.2 Dasar Teori

2.2.1 Data

Jenis data dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu sebagai berikut : 1. Data Primer

Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung dari sumber data oleh peneliti. Nilai data ini akan mengikuti keadaan di lapangan karena diperlukan adanya survey untuk mendapatkan data ini. Data primer dapat diperoleh melalui observasi dan survey lapangan, wawancara, serta dapat dilakukan melalui penyebaran kuesioner.

2. Data Sekunder

Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari beberapa sumber data yang telah ada sebelumnya. Data sekunder biasanya dapat diperoleh dari buku, laporan, jurnal, atau kantor milik pemerintah yang menangani data yang dibutuhkan oleh peneliti.

Penelitian ini menggunakan beberapa data sekunder yang didapat dari instansi terkait yaitu sebagai berikut :

a. Data Curah Hujan

Data curah hujan digunakan untuk menghitung besar ketersediaan air. Pada penelitian ini menggunakan data curah hujan dari stasiun hujan Baturetno, Batuwarno, dan Ngancar.

Data hujan yang digunakan adalah data tahun 2008 – 2017 didapat dari Balai Pekerjaan Umum Sumber Daya Air dan Penataan Ruang (BPUSDATARU) Bengawan Solo.

b. Data Klimatologi

Data klimatologi yang digunakan untuk analisis adalah rentang 10 tahun dari tahun 2008 – 2017. Data ini didapat dari stasiun klimatologi Ngancar. Data klimatologi meliputi : - Suhu udara (°C),

- Kelembaban udara relatif (%), - Kecepatan angin (km/hari), - Penyinaran matahari (%).

(7)

commit to user 2.2.2 Kelengkapan Data

Data hujan yang didapatkan dari stasiun hujan kadangkala tidak tersedia secara lengkap. Hal itu disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain alat yang bekerja kurang baik, kelalaian petugas, data yang tidak terbaca, ataupun karena data hilang. Data yang masih belum lengkap tersebut belum bisa untuk dianalisis lebih lanjut, maka dari itu harus dilakukan pengisian data. Pengisian data dilakukan dengan metode Reciprocal method. Metode ini mempertimbangkan jarak antar stasiun hujan. Cara perhitungannya mengikuti persamaan berikut ini.

∑

(2.1)

dengan :

P_X = curah hujan yang hilang di stasiun x (mm/hari),

Pi = curah hujan di stasiun sekitarnya pada waktu yang sama (mm/hari), Li = jarak antar stasiun (km).

(Bambang Triatmodjo, 2009 : 41) 2.2.3 Uji Kepanggahan Data

Uji kepanggahan data dilakukan untuk mengetahui data yang akan digunakan konsisten atau tidak. Apabila setelah diuji kepanggahannya ternyata tidak konsisten maka data tersebut tidak dapat digunakan sehingga perlu adanya penggantian atau pengisian data yang hilang.

Salah satu metode untuk uji kepanggahan data hujan yaitu metode kurva massa ganda (Double Mass Curve). Metode Kurva Masa Ganda cocok digunakan karena data hujan diambil dari 3 stasiun hujan. Metode ini menggunakan grafik untuk mengetahui kepanggahan data hujan. Data hujan dikatakan panggah jika bentuk grafik yang terbentuk cenderung linear (tidak melenceng dari trendline) dan nilai koefisien determinasi (R²) mendekati 1. Jika grafik bernilai R² lebih dari 1 maka data tersebut dinyatakan tidak panggah (Yoshepina, 2015).

2.2.4 Hujan Wilayah

Perhitungan hujan wilayah bertujuan untuk menghitung curah hujan rerata yang ada dalam suatu DAS. Hal itu karena stasiun-stasiun hujan yang ada hanya memberikan hujan titik di mana stasiun tersebut berada, sehingga hujan pada suatu luasan/wilayah tertentu harus diperkirakan dari titik tersebut. Salah satu metode untuk menghitung hujan rerata wilayah

(8)

commit to user

adalah metode Polygon Thiessen. Metode polygon Thiessen digunakan apabila stasiun hujan yang digunakan tersebar tidak merata. Metode ini memperhitungkan bobot dari masing- masing stasiun yang mewakili luasan di sekitarnya (Bambang Triatmodjo,2013).

Rumus perhitungan hujan wilayah dengan metode polygon thiessen adalah sebagai berikut :

(2.2)

dengan :

Prata-rata = hujan wilayah (mm),

p1 , p1 ,pn = hujan di stasiun 1,2,3….n (mm),

A₁,A₂,A_n = luas daerah yang mewakili stasiun 1,2,3…n (km²).

Gambar 2.1 Polygon Thiessen

2.2.5 Prediksi Hujan Wilayah

Untuk menghitung neraca sumber daya air pada tahun 2018, perlu diketahui terlebih dahulu hujan wilayah tahun 2018. Karena data hujan tahun 2018 belum tersedia, maka dilakukan prediksi hujan wilayah untuk tahun 2018. Prediksi hujan wilayah dilakukan dengan metode SARIMA (Seasonal Autoregressive and Moving Average) dengan bantuan software Minitab 1.7.

Metode SARIMA merupakan pengembangan dari metode ARIMA. Metode SARIMA digunakan apabila data mengalami pola pengulangan tahunan (musiman) dalam kurun 12 lag.

Untuk menganalisis dengan metode SARIMA, data harus stasioner terhadap ragam dan stasioner terhadap rata-rata. Diagram ACF (Autocorrelation Function) dan diagram PACF (Partial Autocorrelation Function) dianalisis untuk mengetahui pola yang tepat. Diagram ACF mengindikasikan Autoregrresive (AR), sedangkan diagram PACF mengindikasikan Moving Average (MA).

(9)

commit to user

Dari diagram ACF dan PACF tersebut akan diketahui pola Cut Off dan pola Dying Downnya.

Pola cut off terjadi apabila data mendekati nilai 0 pada lag-lag awal atau terlihat gambar yang langsung menurun drastis. Pola dying down terjadi karena data turun perlahan-lahan mendekati 0. Nilai prediksi hujan wilayah yang diambil adalah dari pola SARIMA yang memiliki nilai Mean Square Error (MSE) yang paling kecil.

2.2.6 Evapotranspirasi

Evapotranspirasi adalah banyaknya air yang digunakan untuk proses pertumbuhan tanaman (transpirasi) dan evaporasi dari tanah/ air sebagai tempat tumbuhnya tanaman tersebut (SNI 7745 : 2012). Evapotranspirasi dapat dihitung dengan beberapa metode antara lain Penman (1948), Penman Mountith, Penman Modifikasi, Blaney – Criddle, Thornthwaite, Turc – Langbein (1949) – Wundt, dan Hargaves. Dalam penelitian ini digunakan metode Penman Monteith.

Rumus yang menjelaskan evapotranspirasi acuan secara teliti adalah rumus Penman- Monteith, yang pada tahun 1990 oleh FAO dimodifikasi dan dikembangkan menjadi rumus FAO Penman-Monteith yang diuraikan dalam persamaan berikut :

ET_o =

   



2



2

34 . 0 1

273 408 900

0

u

e e T u

G Δ Rn

. _s _a





 







(2.3)

dengan :

ETo = evapotranspirasi acuan(mm/hari),

Rn = radiasi netto pada permukaan tanaman (MJ/m²/hari), G = kerapatan panas terus-menerus pada tanah (MJ/m²/hari), T = temperatur harian rata-rata pada ketinggian 2 m (^oC), u2 = kecepatan angin pada ketinggian 2 m (m/s),

e_s = tekanan uap jenuh (kPa), ea = tekanan uap aktual (kPa),

Δ = kurva kemiringan tekanan uap (kPa/^oC), γ = konstanta psychrometric (kPa/^oC).

Perhitungan evapotranspirasi potensial (ET0) pada penelitian ini menggunakan software CROPWAT yang mana mengacu pada metode Penman – Monteith.

(10)

commit to user 2.2.7 Simulasi Hujan-Debit Metode NRECA

Metode NRECA (National Rural Electric Cooperative Assosiation) dikembangkan oleh Norman H.Crawford dan Steven M.Thurin (1981). Metode NRECA merupakan salah satu metode yang relatif sederhana dan sering digunakan untuk mensimulasikan hujan-debit.

Debit hasil perhitungan NRECA ini akan dianalisis kembali untuk mendapatkan besar ketersediaan air.

Tahapan-tahapan perhitungan NRECA adalah sebagai berikut :

AET = AET/PET x PET ...(2.4) WB = Rb – AET ...(2.5) EM = EMR x WB ...(2.6) DS = WB – EM ...(2.7) RGW = P1 x EM ...(2.8) ESGW= RGW + DF ...(2.9) GWF = P2 x ESGW ...(2.10) DRO = EM – RGW ...(2.11) TD = DRO + GWF ... (2.12) dengan :

R = curah hujan tahunan (mm), Wi = rasio tampungan tanah,

Wo = tampungan kelengasan awal (mm/bulan), AET = evapotranspirasi aktual (mm),

AET/PET = ditentukan dengan grafik,

PET = evapotranspirasi potensial (mm/bulan), Koef. reduksi = 0,6,

WB = keseimbangan air (water balance) (mm), Rb = curah hujan bulanan (mm),

EM = kelebihan kelengasan/ excess moist (mm), EMR = rasio kelebihan kelengasan/ excess moist ratio, DS = perubahan tampungan (mm),

RGW = tampungan air tanah (mm),

P1 = parameter yang menggambarkan karakteristik tanah permukaan pada kedalaman 0-2 m, nilainya 0,1 – 0,5 tergantung pada sifat lulus air lahan, 0,1 bila bersifat kedap air dan 0,5 bila bersifat lulus air;

ESGW = tampungan air tanah akhir (mm), DF = tampungan air tanah awal diambil 2, GWF = aliran air tanah/ ground water flow (mm),

P2 = parameter yang mengambarkan karakteristik tanah bagian lapisan dalam, kedalaman 2-10 m, 0,9 bila bersifat kedap air dan 0,5 bila bersifat lulus air, DRO = aliran langsung/ direct run off (mm),

TD = aliran total (m³/detik).

(11)

commit to user

Dalam tahapan perhitungan simulasi debit NRECA, untuk mencari nilai perbandingan penguapan nyata dan potensial (AET/PET) digunakan grafik yang ditampilkan pada Gambar 2.2. Sementara itu, untuk mendapatkan nilai rasio tampungan kelengasan awal digunakan grafik yang ditampilkan pada Gambar 2.3.

(Sumber : KP-01 Perencanaan Irigasi)

Gambar 2.2 Grafik Perbandingan Penguapan Nyata dan Potensial (AET/PET)

(Sumber : KP-01 Perencanaan Irigasi) Gambar 2. 3 Ratio Tampungan Kelengasan Awal

(12)

commit to user 2.2.8 Debit Andalan

Debit andalan adalah debit sungai yang diharapkan selalu ada di sepanjang tahun dengan besarnya resiko kegagalan tertentu. Untuk perencanaan air irigasi, debit andalan yang digunakan adalah Q80, yang artinya debit tersebut mempunyai kemungkinan akan terjadi sebesar 80% dan tidak terpenuhi sebesar 20%. Perhitungan debit andalan dilakukan dengan mengurutkan data debit dari yang terbesar sampai yang terkecil, kemudian dicari sesuai nilai probabilitasnya Tingkat keandalan debit dihitung berdasarkan nilai probabilitas kejadian mengikuti rumus Weibull sebagai berikut (Zulkipli dkk, 2017) :

( )

(2.13)

dengan:

P% = probabilitas terjadinya nilai yang diharapkan selama periode pengamatan (%), m = nomor urut data,

n = jumlah data.

2.2.9 Ketersediaan Air

Besar debit ketersediaan air didapatkan dari hasil perhitungan debit andalan 80% (Q80).

Debit ketersediaan air ini nantinya digunakan untuk menghitung saldo neraca sumber daya air.

2.2.10 Kebutuhan Air RKI (Rumah Tangga, Perkotaan, dan Industri)

Berdasarkan SNI 6728.1:2015, kriteria perhitungan kebutuhan air RKI adalah sebagai berikut:

a. Kebutuhan air rumah tangga

Untuk menghitung kebutuhan air rumah tangga diperlukan data kependudukan dari Badan Pusat Statistik. Persamaan yang digunakan dalam prediksi jumlah penduduk sebagai berikut:

* ( )+ (2.14)

dengan:

Pn = jumlah penduduk setelah n tahun ke depan, Po = jumlah penduduk pada tahun awal,

r = angka pertumbuhan penduduk, n = jangka waktu dalam tahun.

(13)

commit to user

Setelah memperoleh prediksi jumlah penduduk, kemudian mengalikan dengan kebutuhan air tiap individu per hari. Menurut SNI 6728.1:2015, besar kebutuhan air tiap individu per hari dapat dilihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2 Kebutuhan Air Bersih Rumah Tangga Tiap Individu Per Hari

No Kategori Kota Jumlah penduduk

(jiwa)

Kebutuhan air bersih (L/O/H) 1 Semi urban (ibukota kecamatan/desa) 3.000-20.000 60-90

2 Kota kecil 20.000-100.000 90-110

3 Kota sedang 100.000-500.000 100-125

4 Kota besar 500.000-1.000.000 120-150

5 Metropolitan >1.000.000 150-200

(Sumber: SNI 6728.1:2015)

b. Kebutuan air perkotaaan

Menurut SNI 6728.1-2015, kebutuhan air perkotaan merupakan kebutuhan untuk komersial dan sosial seperti toko, gudang, bengkel, sekolah, rumah sakit, hotel, dan sebagainya. Besar kebutuhan air perkotaan diasumsikan antara 15% sampai dengan 30%

dari kebutuhan air rumah tangga. Semakin besar dan padat penduduk akan cenderung lebih banyak memiliki daerah komersial dan sosial, sehingga kebutuhan airnya akan lebih tinggi.

c. Kebutuhan Air Industri

Menurut SNI 6728.12015, besar kebutuhan air industri relatif konstan terhadap waktu.

Kebutuhan air industri akan meningkat seiring dengan meningkatnya industri yang ada.

Survey kebutuhan air industri diperlukan untuk menentukan rata-rata penggunaan air pada berbagai jenis industri.

Perhitungan kebutuhan air industri dapat diperhitungkan berdasarkan atas : a) Jumlah karyawan

b) Luas area industri c) Jenis /tipe industri

2.2.11 Kebutuhan Air Peternakan

Berdasarkan SNI 6728.1-2015 kebutuhan air untuk peternakan dapat dihitung dengan mengalikan jumlah jenis ternak yang ada dengan kebutuhan air jenis ternak tersebut per

(14)

commit to user

harinya. Persamaan yang digunakan untuk menghitung kebutuhan air peternakan adalah sebagai berikut :

Q_e = (q₍₁₎ x P₍₁₎ + q₍₂₎ x P₍₂₎ + q₍₃₎ x P₍₃₎ ) (2.15) dengan:

Qe = kebutuhan air untuk ternak (l/hari),

q(1) = kebutuhan air untuk sapi, kerbau, dan kuda (l/ekor/hari), q₍₂₎ = kebutuhan air untuk kambing dan domba (l/ekor/hari), q₍₃₎ = kebutuhan air untuk unggas (l/ekor/hari),

P(1) = jumlah sapi, kerbau, dan kuda (ekor), P(2) = jumlah kambing dan domba (ekor), P₍₃₎ = jumlah unggas (ekor).

Besar kebutuhan air per hari untuk jenis-jenis ternak dapat dilihat pada tabel 2.3 Tabel 2.3 Kebutuhan Air Untuk Ternak

No Jenis ternak Kebutuhan air

(l/ekor/hari)

1 Sapi/kerbau/kuda 40

2 Kambing/domba 5

3 Babi 6

4 Unggas 0,6

(Sumber: SNI 6728.1:2015)

2.2.12 Kebutuhan Air Perikanan

Berdasarkan SNI 6728.1-2015, kebutuhan air untuk perikanan didasarkan pada luas kolam, tipe kolam serta kedalaman air yang digunakan. Kebutuhan ini merupakan kebutuhan untuk mengisi kolam pada saat awal tanam dan penggantian air. Persamaan yang digunakan untuk menghitung kebutuhan air perikanan adalah sebagai berikut :

( )

_{( )} (2.16)

dengan:

Qfp = kebutuhan air untuk perikanan (m3/hari), q_(fp) = kebutuhan air untuk pembilasan (l/hari/ha), A(fp) = luas kolam ikan (ha).

(15)

commit to user 2.2.13 Kebutuhan Air Pemeliharaan Sungai

Berdasarkan SNI 6728.1-2015, Kebutuhan air pemeliharaan sungai dihitung dengan mencari debit andalan 95%. Debit andalan 95% merupakan debit aliran air (m³/detik) yang selalu tersedia dalam 95% waktu pengamatan, atau hanya paling banyak 5% kemungkinannya aliran tersebut tidak tercapai. Bila debit andalan 95% tidak tercapai, maka harus dilakukan pengendalian pemakaian air di hulu. Dengan demikian, besarnya kebutuhan air untuk pemeliharaan sungai dihitung berdasarkan debit andalan Q 95% dari data ketersediaan air yang ada.

2.2.14 Kebutuhan Air Irigasi

Kebutuhan air irigasi meliputi kebutuhan irigasi untuk padi dan palawija. Kebutuhan air irigasi dihitung berdasarkan data areal irigasi, jenis tanah, jadwal kalender tanam, evapotranspirasi tanaman acuan, efisiensi saluran irigasi dan hujan efektif. Faktor-faktor yang mempengaruhi besar kebutuhan air irigasi yaitu kebutuhan air untuk penyiapan lahan (IR), kebutuhan air konsumtif tanaman (Etc), perkolasi (P), kebutuhan air untuk mengganti lapisan air (RW), curah hujan efektif (ER), dan luas lahan irigasi (A).

Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung kebutuhan air irigasi adalah sebagai berikut :

( ) dengan:

IG = kebutuhan air irigasi (m³/hari), Etc = kebutuhan air konsumtif (mm/hari),

IR = kebutuhan air untuk penyiapan lahan (mm/hari), RW = kebutuhan air untuk mengganti lapisan air (mm/hari), P = perkolasi (mm/hari),

ER = hujan efektif (mm/hari), A = luas areal irigasi (m²).

a. Kebutuhan Air Konsumtif

Kebutuhan air konsumtif adalah kebutuhan air tanaman untuk proses fotosintesis. Didapat dengan cara mengalikan evapotranspirasi dengan koefisien tanaman. Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:

(2.17)

(16)

commit to user

Etc = ETo x Kc (2.18)

dengan :

Etc = kebutuhan air konsumtif (mm/hari), Eto = evapotranspirasi (mm/hari),

Kc = koefisien tanaman.

b. Kebutuhan Air untuk Penyiapan Lahan (IR)

Kebutuhan air untuk penyiapan lahan dipengaruhi oleh faktor-faktor berikut : - Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penyiapan lahan - Jumlah air yang diperlukan untuk penyiapan lahan.

Perhitungan kebutuhan air penyiapan air lahan menggunakan metode yang dikembangkan oleh Van de Goor dan Zijlstra, dapat dilihat pada persamaan berikut :

(

) (2.19)

keterangan :

IR = kebutuhan air irigasi ditingkat persawahan (mm/hari),

M = kebutuhan air untuk mengganti kehilangan air akibat evaporasi dan perkolasi di sawah telah dijenuhkan (mm/hari).

, M = Eo + P (2.20)

dengan :

P = perkolasi (mm/hari),

T = jangka waktu penyiapan air (hari) dan k = Mx (T/S),

S = kebutuhan air untuk penjenuhan ditambah dengan lapisan air 50 mm.

Untuk T digunakan T=30 hari dan S=250 mm. Ini sudah termasuk banyaknya air untuk penggenangan setelah transplantasi, yaitu sebesar 50 mm serta kebutuhan untuk persemaian.

c. Kebutuhan Air untuk Mengganti Lapisan Air (RW)

Menurut SNI 6728.1:2015 penggantian lapisan air dilakukan dua kali masing-masing ketebalan 50 mm (atau 3,3 mm/hari selama ½ bulan) selama sebulan dan dua bulan setelah transplantasi.

d. Perkolasi (P)

Nilai perlokasi dipengaruhi oleh karakteristik atau sifat tanah. Menurut SNI 6729.1:2015 tanah lempung berat dengan pengolahan yang baik laju perkolasi dapat mencapai 1-3 mm/hari. Untuk jenis tanah pasir, laju perkolasi dapat mencapai 4-6 mm/hari.

(17)

commit to user e. Hujan Efektif (ER)

Menurut SNI 6729.1:2015, untuk menghitung hujan efektif tanaman padi dan palawija terlebih dahulu mencari hujan efektif R80 dari perhitungan hujan wilayah metode polygon thiessen. Setelah itu, curah hujan efektif dihitug dengan intersepsi (IC). Intersepsi merupakan jumlah air hujan yang tertahan (tidak sampai ke zona perakaran tanaman) dan selanjutnya dianggap hilang. Persamaan untuk menghitung intersepsi padi adalah sebagai berikut :

( ) (2.21) dengan :

IC = intersepsi (mm).

Intersepsi untuk tanaman palawija tergantung pada penutup arealnya. Diperkirakan besarnya setengah dari rerata intersepsi tanaman padi. Persamaannya adalah sebagai berikut :

( ) (2.22) dengan :

IC = intersepsi (mm).

Setelah mendapatkan nilai intersepsi, hujan efektif dasar dapat dicari. Hujan efektif dasar adalah curah hujan netto yang jatuh di petak sawah setelah mengalami intersepsi dan penguaan sebelum mencapai permukaan lahan. Berikut adalah persamaan untuk mengitungnya :

( ) (2.23) ( ) (2.24) dengan :

ER = hujan efektif dasar tiap satuan waktu (mm), IC = kapasitas intersepsi tiap satuan watu (mm).

f. Luas Areal Irigasi (A)

Menurut SNI 6729.1:2015, proyeksi luas areal irigasi mempertimbangkan potensi daerah yang dapat dikembangkan, ketersediaan air, dan perkembangan jumlah penduduk .

2.2.15 Saldo Neraca Sumber Daya Air

Neraca sumber daya air merupakan kesetimbangan antara ketersediaan air dan kebutuhan air.

Persamaan yang dapat digunakan adalah sebagai berikut :

(18)

commit to user

Saldo neraca sumber daya air = Ketersediaan air – kebutuhan air (2.25) Jika saldo neraca sumber daya air positif, menandakan terdapat kelebihan air (surplus). Jika saldo neraca sumber daya air negatif, menandakan terjadi kekurangan air di lokasi yang diteliti.

2.2.16 Pemetaan Neraca Sumber Daya Air

Setelah perhitungan neraca sumber daya air selesai, maka hasil analisis akan disajikan dalam gambar pemetaan. Pemetaan dilakukan dengan software ArcGIS dengan kriteria warna yang berbeda-beda. Menurut SNI 6728.1-2015, kriteria warna pemetaan disesuaikan dengan besar saldo neraca sumber daya air yang terjadi dalam DAS Temon.

Kriteria warna yang digunakan untuk pemetaan neraca sumber daya air dapat dilihat pada Tabel 2.4.

Tabel 2.4 Simbol Warna Pemetaan Neraca Sumber Daya Air

No Klasifikasi Saldo Neraca Sumber Daya Air

( 10⁶ m³/prd) Warna Pemetaan

1 I > 62,50 Biru tua

2 II 41,68 – 62,50 Biru muda

3 III 20,84 – 41,67 Hijau

4 IV 4,18 – 20,83 Kuning

5 V 0 – 4,17 Coklat

6 VI < 0 Merah