71
Effects of Soil Texture on Characteristics of Hydrograph Unit and Modelling Flood Prediction (Case Study in Separi Watershed, Kutai Kartanegara, East Kalimantan)
M.LUTHFUL HAKIM1,O.HARIDJAJA2,SUDARSONO3, DAN G.IRIANTO4
ABSTRAK
Penelitian mengenai pengaruh tekstur tanah terhadap karakteristik unit hidrograf dan model pendugaan banjir pada daerah aliran sungai (DAS) di Kalimantan Timur perlu dilakukan karena intensitas dan luasan daerah banjir semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengetahui pengaruh tekstur tanah terhadap karakteristik unit hidrograf, 2) menyusun model pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) di DAS Separi, dan 3) menentukan komposisi luas penggunaan lahan secara optimal dalam rangka penanggulangan banjir, serta pengelolaan DAS Separi. Lokasi penelitian adalah DAS Separi, Kabupaten Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur pada koordinat 00003’-00038’ LS dan 117008’-117031’ BT. Waktu
penelitian lapangan adalah bulan Januari-Juni 2006. Metode penelitian didasarkan pada beberapa tahapan, yaitu : 1) pengumpulan data, 2) pengembangan model pendugaan banjir, 3) uji akurasi model, dan 4) penerapan model. Model pendugaan banjir didasarkan pada: 1) pemodelan fungsi produksi dan 2) pemodelan fungsi transfer. Hasil analisis menunjukkan tekstur tanah berpengaruh terhadap debit puncak dan waktu menuju debit puncak, dimana tanah bertekstur lempung memiliki debit puncak yang lebih tinggi dibandingkan pada tanah bertekstur pasir dan liat, sedangkan untuk waktu menuju debit puncak dimana tanah bertekstur liat memiliki waktu menuju debit puncak yang lebih cepat dibandingkan dengan tanah bertekstur lempung dan pasir. Pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) berbasis karakteristik lahan dan geomorfologi DAS mampu mensimulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak dengan hasil tidak berbeda dengan pengukuran. Analisis optimasi luas penggunaan lahan berkenaan dengan menurunnya debit puncak dan memperlambat waktu menuju debit puncak menunjukkan bahwa luas penggunaan lahan di DAS Separi adalah 54% hutan, 1,9% kebun/ladang, 0,12% pemukiman, 0,5% persawahan, 42% semak belukar, dan 1,99% tambang batubara.
Kata kunci : Tekstur tanah, Unit hidrograf, Pendugaan banjir, Daerah aliran sungai
ABSTRACT
A Research on effects of soil texture on hydrograph unit characteristic and flood prediction modelling in East Kalimantan need to be developed, because intensity and area of flood progressively increased. The objectives of this research are : 1) to study the effects of soil texture on the characteristic of hydrograph unit, 2) to develop flood prediction models (peak discharge and time to peak discharge) of Separi watershed, and 3) to determine an optimal landuse area composition in line with flood and Separi watershed management. The location of
research site is on Separi watershed in Kutai Kartanegara, East Kalimantan at 00003’-00038’ S and 117008’-117031’ E coordinate
position. Field research has been conducted from January to June 2006. The methodology of the research based on several steps, e.i. : 1) data collecting, 2) flood prediction models develop-ment, 3) model accuration testing, and 4) model application. The model of flood prediction based on: 1) modelling of production function and 2) modelling of transfer function. The result showed that soil texture has an effect towards peak discharge and time to peak discharge. Soil with loam texture has peak discharge higher than soil with sand and clay texture, whereas time to peak discharge of soil with clay texture is higher than soil with loam and sand texture. Flood prediction (peak discharge and time to peak discharge) based on land characteristics and watershed geomorphology was able to simulate peak discharge and time to peak discharge, which has no different result compared with result from measurement. Analysis of optimum composition landuse with decreasing peak discharge and time to peak discharge indicated that compositions of landuse in Separi watershed are 54% for forest area, 1,9% for farm/garden, 0,12% for urban, 0,5% for paddy field, 42% for shrubs/ underbrush, and 1,99% for coal-mining.
Keywords : Soil texture, Hydrograph unit, Flood prediction, Watershed
PENDAHULUAN
Pemanfaatan sumberdaya lahan yang melebihi daya dukungnya menjadi penyebab utama terjadinya degradasi lahan, kerusakan DAS dan lingkungan. Direktorat Jenderal Reboisasi dan Rehabilitasi Lahan (RRL) (2001), menyatakan bahwa kerusakan DAS di Indonesia semakin lama semakin meningkat setiap tahunnya, dimana indikatornya adalah pada tahun 1984 terdapat 22 DAS dalam keadaan kritis dengan luas sekitar 9,69 juta ha dan kemudian meningkat
1 Peneliti pada Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Kalimantan Timur, Samarinda.
2. Pengajar pada Departemen Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, IPB, Bogor.
3. Guru Besar pada Departemen Ilmu Tanah, Fakultas Pertanian, IPB, Bogor.
4 Ditjen Pengelolaan Lahan dan Air, Departemen Pertanian, Jakarta.
pada tahun 1994 menjadi 39 DAS kritis dengan luas sekitar 12,52 juta ha, dan tahun 2000 meningkat lagi menjadi 42 DAS kritis dengan luas sekitar 23,71 juta ha. Selanjutnya pada tahun 2004 kerusakan DAS di Indonesia semakin bertambah, yakni menjadi 65 DAS dari total seluruh DAS (470) yang tersebar di pulau Sumatra (13), Jawa (26), Kalimantan (10), Sulawesi (10), Bali dan Nusa Tenggara (4), serta Maluku dan Papua (4) (Ditjen Penataan Ruang, 2005; Ditjen RRL, 2001).
Daerah aliran sungai Separi yang merupakan anak DAS Mahakam masuk dalam wilayah administratif Kabupaten Kutai Kartanegara, Propinsi Kalimantan Timur merupakan salah satu DAS prioritas yang perlu segera diperbaiki oleh pemerintah daerah Kalimantan Timur, karena DAS ini menjadi pemasok utama sumber air bersih dan air irigasi untuk kawasan sentra produksi pertanian di Kecamatan Tenggarong Seberang, Kabupaten Kutai Kartanegara. Berkenaan dengan kerusakan DAS Separi sebagai dampak dari terjadinya alih fungsi lahan menyebabkan DAS tersebut tidak mampu mensuplai air pada saat musim kemarau dan menimbulkan banjir di musim penghujan.
Berkenaan dengan meningkatnya debit aliran di DAS Separi yang menyebabkan terjadinya banjir besar di daerah Separi pada pertengahan tahun 1998 (27 Juni 1998) dan kemudian berulang kembali kejadian banjir tersebut pada tahun 2002 (9 Januari 2002), 2003 (15 Oktober 2003), 2004 (14 Maret 2004), 2005 (24 Oktober, 19 November, 20 Desember 2005), dan 2006 (3 Mei 2006), maka diperlukan penelitian tentang model pendugaan banjir di DAS Separi. Hal ini karena kajian maupun penelitian yang berkaitan dengan pengelolaan lahan di DAS Separi relatif kurang. Sebenarnya perkembangan teknik komputasi untuk menduga besaran debit puncak dan waktu menuju debit puncak (unit hidrograf) sudah banyak dilakukan, seperti : model TOPMODEL (Beven dan Kirkby, 1979), ANSWERS (Beasley and Huggins, 1991), HEC HMS (USACE, 2000), dan SWAT (Neitsch et
al., 2000). Namun demikian model-model tersebut membutuhkan kelengkapan seri data yang tinggi,
baik data iklim, tanah, topografi, maupun jenis penggunaan lahan. Padahal kelengkapan data inilah yang sering menjadi kendala dalam penggunaan model-model tersebut di Indonesia.
Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengetahui pengaruh tekstur tanah terhadap karakteristik unit hidrograf, 2) menyusun model pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) di DAS Separi, dan 3) menentukan komposisi luas penggunaan lahan secara optimal dalam rangka penanggulangan banjir, serta pengelolaan DAS Separi.
BAHAN DAN METODE Tempat dan waktu penelitian
Penelitian dilaksanakan di DAS Separi, Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur yang memiliki luas
23.366,26 ha (233,66 km2) dan terletak pada
koordinat 00o03’-00o38’ LS dan 117o08’-117o31’
BT. Penelitian lapangan dilaksanakan pada bulan Januari sampai dengan Juni 2006.
Metode penelitian
Beberapa tahapan dilaksanakan dalam penelitian ini, yaitu : 1) pengumpulan data, 2) penyusunan dan pengembangan model pendugaan banjir (parameterisasi variabel-variabel model), 3) uji akurasi, dan 4) penerapan/simulasi model.
1. Pengumpulan data
Untuk mengetahui pengaruh tekstur tanah terhadap karakteristik unit hidrograf, maka dilakukan pengamatan tinggi muka air (TMA) pada tiga Sub DAS Separi yang didasarkan pada 3 kelas tekstur tanah, yakni : 1) Sub DAS Separi-Usup didominasi tanah bertekstur liat, 2) Sub DAS Separi-Soyi didominasi tanah bertekstur pasir, dan 3) Sub DAS Separi-Badin didominasi tanah bertekstur liat. Selain itu untuk meningkatkan tingkat homogenitas data curah hujan, maka dilakukan pemasangan alat penakar hujan semi-otomatis di tengah DAS Separi (Gambar 1).
2. Penyusunan model
Pengembangan model pendugaan banjir berbasis karakteristik lahan dan geomorfologi DAS didasarkan pada pemodelan fungsi produksi (perhitungan curah hujan netto dari perubahan curah hujan bruto) dan pemodelan fungsi transfer (perhitungan debit aliran permukaan dari perubahan curah hujan netto melalui jaringan drainase) (Gambar 2).
Perhitungan intersepsi dengan menggunakan persamaan yang dikembangkan oleh Aston (1979)
dalam De Roo et al. (1999) adalah sebagai berikut :
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−
=
− − SMAX PCUM p) (1e
1
SMAX
INTCP
...
(1)dimana INTCP adalah intersepsi kumulatif (mm), PCUM adalah curah hujan (mm), SMAX adalah kapasitas simpanan maksimum (mm), p adalah
faktor koreksi (1-0,046.LAI). Perhitungan kapasitas intersepsi maksimum dengan menggunakan persama-an ypersama-ang dikembpersama-angkpersama-an oleh Von Hoyningen-Huene (1981) dalam De Roo et al. (1999) :
SMAX = 0,935 + 0,498.LAI – 0,00575.LAI2 ...(2)
dimana SMAX adalah kapasitas simpanan maksimum (mm), LAI adalah indeks luas daun.
Perhitungan infiltrasi dengan menggunakan persamaan Horton (1940) dalam Bedient dan Huber (1992) adalah sebagai berikut :
f (t) = fc + (fo - fc)e-Kt ...(3)
dimana f(t) adalah kapasitas infiltrasi pada waktu t
(mm menit-1), fo adalah kapasitas infiltrasi awal (mm
menit-1), fc adalah kapasitas infiltrasi konstan (mm
Gambar 1. Peta posisi geografis stasiun iklim (AWS) dan pengamat tinggi muka air (AWLR) di DAS Separi
Figure 1. Map of geographical position climate station (AWS) and automatic water level station (AWLR) in Separi watershed
menit-1), t adalah waktu (menit), k adalah konstanta yang dipengaruhi oleh tanah dan tanaman.
Perhitungan fungsi kerapatan peluang (pdf) dengan menggunakan metode Duchesne dan Cudennec (1998) dalam Irianto et al. (2001), dan persamaan matematisnya adalah sebagai berikut :
( )
⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − − =⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
2L nL exp 1 2 n L 2 n 1 2 n L 2 n (L) Γ ρ ...(4)dimana ρ(L) adalah fungsi panjang lintasan air (panjang saluran drainase), n adalah order maksimum DAS menurut kriteria Strahler, L adalah
panjang rata-rata lintasan air di DAS pada order 1, Γ
adalah fungsi gamma, L adalah panjang maksimum lintasan air di DAS. Fungsi kerapatan peluang (pdf) merupakan fungsi dari panjang jaringan drainase/ hidrologi DAS berorde-1 (L), dimana rekonstruksi jaringan drainase/hidrologi didasarkan pada data DEM SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). Selanjutnya ditetapkan isokron dan kemudian membuat kurva kerapatan jaringan drainase DAS orde-1 yang didasarkan pada selang isokron. Penentuan selang isokron didasarkan pada persamaan sebagai berikut :
t V. I(L)= ×
∆ ...(5) dimana, ∆I(L) adalah interval isokron sebagai fungsi jarak tempuh (m), V adalah kecepatan rata-rata aliran (m detik-1), dan t adalah selang waktu
pengamatan (360 detik). Perhitungan kecepatan
rata-rata aliran permukaan (V) adalah sebagai berikut:
⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛
= r t L V ...(6) dimana L adalah panjang rata-rata jaringan sungai (m) dan tr adalah waktu respon (detik).3. Uji akurasi
Uji akurasi model debit simulasi dengan menggunakan kriteria Nash dan Sutcliffe (1970)
dalam Irianto et al. (1999), seperti berikut :
∑
∑
−
−
−
=
N 1 2 pr s 2 N 1 s p)
Q
(Q
)
Q
(Q
1
F
...
(7)dimana Qpr adalah debit rata-rata pengukuran, Qs adalah debit simulasi dan Qp adalah debit pengukuran. Semakin tinggi nilai F akan semakin tinggi tingkat akurasi model dan sebaliknya.
4. Penerapan model
Penerapan model dilakukan apabila model telah diuji akurasinya dan bila terbukti akurat (F>70%) maka dilakukan simulasi berdasarkan beberapa skenario, baik itu perubahan luas dan lokasi penggunaan lahan terhadap unit hidrograf (Tabel 1).
Tabel 1. Skenario perubahan penggunaan lahan di DAS Separi Table 1. Scenario of landuse change in Separi watershed
Luas No. Jenis penggunaan lahan
Skenario 0 Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 ………. ha ………. 1. Hutan 261,49 21.313,95 11.280,01 12.574,77 107,88 2. Kebun/ladang 490,21 443,64 490,21 443,64 943,39 3. Lahan terbuka 31,16 - - 13,25 31,16 4. Pemukiman 28,38 28,38 28,38 28,38 56,76 5. Persawahan 116,47 116,47 116,47 116,47 116,47 6. Semak belukar 21.974,74 1.000,00 10.987,37 9.725,93 21.646,79 7. Tambang batubara 463,92 463,92 463,92 463,92 463,92
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh tekstur tanah terhadap unit hidrograf Hasil analisis variasi (Anova) menunjukkan
terdapat perbedaan yang nyata (α=5%) antara
besarnya debit puncak (Qp/luas DAS) antara Sub DAS Separi-Usup (tanah bertekstur liat) dan Sub DAS Separi-Soyi (tanah bertekstur pasir) dengan Sub DAS Separi-Badin (tanah bertekstur lempung),
kecuali debit puncak (Qp/Luas DAS) antara Sub DAS
Separi-Usup (tanah bertekstur liat) dengan Sub DAS
Separi-Soyi (tanah bertekstur pasir). Hal ini menunjukkan Sub DAS yang didominasi oleh tanah bertekstur lempung memiliki debit puncak yang lebih tinggi dibandingkan dengan Sub DAS yang didominasi oleh tanah bertekstur pasir dan liat (Tabel 2 dan Gambar 3). Untuk waktu menuju debit puncak antara Sub DAS Separi-Usup (tanah bertekstur liat) dan Sub DAS Separi-Badin (tanah bertekstur lempung) berbeda dengan waktu menuju debit puncak pada Sub DAS Separi-Soyi (tanah bertekstur pasir) (Tabel 2 dan Gambar 3).
Gambar 2. Pemodelan fungsi produksi dan fungsi transfer Figure 2. Modelling of production and transfer functions Pemodelan Fungsi Produksi
Peta Penggunaan Lahan
Peta Jenis Tanah
Peta Respon Hidrologis
Intersepsi (INTCP) Infiltrasi (f)
Curah hujan netto (Pn) Pn = Pb – (INTCP + f)
Curah hujan bruto (Pb)
DEM (elevasi)
Rekonstruksi
jaringan sungai Luas DAS (A)
Fungsi kerapatan peluang (pdf)
Pemodelan Fungsi Transfer
Konvolusi {Pn*pdf}*A Debit simulasi Debit pengukuran Uji akurasi Nash (F>70%) Model Pendugaan Banjir Tidak Ya
Model pendugaan banjir
Hasil analisis simulasi pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) menunjuk-kan tingkat kemiripan yang cukup tinggi atau tidak
berbeda nyata (α=5%) antara debit puncak dan
waktu menuju debit puncak hasil pengukuran
dengan simulasi (Tabel 3). Selain itu, hasil analisis
simulasi debit aliran permukaan (unit hidrograf) dari ketiga Sub DAS tersebut memiliki rata-rata tingkat akurasi menurut kriteria Nash dan Sutcliffe yang tinggi (F>85%) (Gambar 4, 5, dan 6).
Tabel 2. Pengaruh tekstur tanah terhadap debit puncak (Qp) dan waktu menuju debit puncak (tp) Table 2. Effect of soil texture to peak discharge (Qp) and time to peak discharge (tp)
Sub DAS Separi-Usup Sub DAS Separi-Soyi Sub DAS Separi-Badin Waktu
Qp Rasio tp Qp Rasio tp Qp Rasio tp
m3 detik-1 Qp luas-1 jam m3 detik-1 Qp luas-1 jam m3 detik-1 Qp luas-1 jam
08/04/2006 0,79 0,0047 2,5 0,59 0,0047 5,0 tad tad tad
14/04/2006 0,64 0,0038 2,3 0,57 0,0045 5,9 0,46 0,0094 3,5 23/04/2006 0,77 0,0046 3,1 0,77 0,0061 7,1 0,50 0,0102 3,3
Rata-rata 0,0043 a 2,6 a 0,0051 a 6,0 b 0,0098 b 3,4 a Keterangan : tad (tidak ada data). Huruf yang sama menunjukkan kesamaan (α = 5%)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 08/ 04/ 2006 4: 23 08/ 04/ 2006 4: 53 08/ 04/ 2006 5: 23 08/ 04/ 2006 5: 53 08/ 04/ 2006 6: 23 08/ 04/ 2006 6: 53 08/ 04/ 2006 7: 23 08/ 04/ 2006 7: 53 08/ 04/ 2006 8: 23 08/ 04/ 2006 8: 53 08/ 04/ 2006 9: 23 08/ 04/ 2006 9: 53 08/ 04/ 2006 1 0: 23 08/ 04/ 2006 1 0: 53 08/ 04/ 2006 1 1: 23 08/ 04/ 2006 1 1: 53 08/ 04/ 2006 1 2: 23 08/ 04/ 2006 1 2: 53 08/ 04/ 2006 1 3: 23 08/ 04/ 2006 1 3: 53 08/ 04/ 2006 1 4: 23 08/ 04/ 2006 1 4: 53 08/ 04/ 2006 1 5: 23 08/ 04/ 2006 1 5: 53 08/ 04/ 2006 1 6: 23 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n ( m m /6 m e ni t) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 08/ 04/ 2006 4: 23 08/ 04/ 2006 4: 53 08/ 04/ 2006 5: 23 08/ 04/ 2006 5: 53 08/ 04/ 2006 6: 23 08/ 04/ 2006 6: 53 08/ 04/ 2006 7: 23 08/ 04/ 2006 7: 53 08/ 04/ 2006 8: 23 08/ 04/ 2006 8: 53 08/ 04/ 2006 9: 23 08/ 04/ 2006 9: 53 08/ 04/ 2006 1 0: 23 08/ 04/ 2006 1 0: 53 08/ 04/ 2006 1 1: 23 08/ 04/ 2006 1 1: 53 08/ 04/ 2006 1 2: 23 08/ 04/ 2006 1 2: 53 08/ 04/ 2006 1 3: 23 08/ 04/ 2006 1 3: 53 08/ 04/ 2006 1 4: 23 08/ 04/ 2006 1 4: 53 08/ 04/ 2006 1 5: 23 08/ 04/ 2006 1 5: 53 08/ 04/ 2006 1 6: 23 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n ( m m /6 m e ni t) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 14/ 04/ 20 06 16 :5 9 14/ 04/ 20 06 17 :3 5 14/ 04/ 20 06 18 :1 1 14/ 04/ 20 06 18 :4 7 14/ 04/ 20 06 19 :2 3 14/ 04/ 20 06 19 :5 9 14/ 04/ 20 06 20 :3 5 14/ 04/ 20 06 21 :1 1 14/ 04/ 20 06 21 :4 7 14/ 04/ 20 06 22 :2 3 14/ 04/ 20 06 22 :5 9 14/ 04/ 20 06 23 :3 5 15/ 04/ 2006 0 :11 15/ 04/ 2006 0 :47 15/ 04/ 2006 1 :23 15/ 04/ 2006 1 :59 15/ 04/ 2006 2 :35 15/ 04/ 2006 3 :11 15/ 04/ 2006 3 :47 15/ 04/ 2006 4 :23 15/ 04/ 2006 4 :59 15/ 04/ 2006 5 :35 15/ 04/ 2006 6 :11 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( mm/ 6 m e n it ) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir) DAS Badin (Tekstur Tanah Lempung)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 14/ 04/ 20 06 16 :5 9 14/ 04/ 20 06 17 :3 5 14/ 04/ 20 06 18 :1 1 14/ 04/ 20 06 18 :4 7 14/ 04/ 20 06 19 :2 3 14/ 04/ 20 06 19 :5 9 14/ 04/ 20 06 20 :3 5 14/ 04/ 20 06 21 :1 1 14/ 04/ 20 06 21 :4 7 14/ 04/ 20 06 22 :2 3 14/ 04/ 20 06 22 :5 9 14/ 04/ 20 06 23 :3 5 15/ 04/ 2006 0 :11 15/ 04/ 2006 0 :47 15/ 04/ 2006 1 :23 15/ 04/ 2006 1 :59 15/ 04/ 2006 2 :35 15/ 04/ 2006 3 :11 15/ 04/ 2006 3 :47 15/ 04/ 2006 4 :23 15/ 04/ 2006 4 :59 15/ 04/ 2006 5 :35 15/ 04/ 2006 6 :11 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( mm/ 6 m e n it ) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir) DAS Badin (Tekstur Tanah Lempung)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 23/ 04/ 200 6 4 :41 23/ 04/ 200 6 5 :23 23/ 04/ 200 6 6 :05 23/ 04/ 200 6 6 :47 23/ 04/ 200 6 7 :29 23/ 04/ 200 6 8 :11 23/ 04/ 200 6 8 :53 23/ 04/ 200 6 9 :35 23 /0 4/ 2006 10 :1 7 23 /0 4/ 2006 10 :5 9 23 /0 4/ 2006 11 :4 1 23 /0 4/ 2006 12 :2 3 23 /0 4/ 2006 13 :0 5 23 /0 4/ 2006 13 :4 7 23 /0 4/ 2006 14 :2 9 23 /0 4/ 2006 15 :1 1 23 /0 4/ 2006 15 :5 3 23 /0 4/ 2006 16 :3 5 23 /0 4/ 2006 17 :1 7 23 /0 4/ 2006 17 :5 9 23 /0 4/ 2006 18 :4 1 23 /0 4/ 2006 19 :2 3 23 /0 4/ 2006 20 :0 5 23 /0 4/ 2006 20 :4 7 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n ( m m /6 m e ni t) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir) DAS Badin (Tekstur Tanah Lempung)
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 23/ 04/ 200 6 4 :41 23/ 04/ 200 6 5 :23 23/ 04/ 200 6 6 :05 23/ 04/ 200 6 6 :47 23/ 04/ 200 6 7 :29 23/ 04/ 200 6 8 :11 23/ 04/ 200 6 8 :53 23/ 04/ 200 6 9 :35 23 /0 4/ 2006 10 :1 7 23 /0 4/ 2006 10 :5 9 23 /0 4/ 2006 11 :4 1 23 /0 4/ 2006 12 :2 3 23 /0 4/ 2006 13 :0 5 23 /0 4/ 2006 13 :4 7 23 /0 4/ 2006 14 :2 9 23 /0 4/ 2006 15 :1 1 23 /0 4/ 2006 15 :5 3 23 /0 4/ 2006 16 :3 5 23 /0 4/ 2006 17 :1 7 23 /0 4/ 2006 17 :5 9 23 /0 4/ 2006 18 :4 1 23 /0 4/ 2006 19 :2 3 23 /0 4/ 2006 20 :0 5 23 /0 4/ 2006 20 :4 7 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n ( m m /6 m e ni t) Curah Hujan
DAS Usup (Tekstur Tanah Liat) DAS Soyi (Tekstur Tanah Pasir) DAS Badin (Tekstur Tanah Lempung)
Gambar 3. Pengaruh tekstur tanah terhadap unit hidrograf Figure 3. Effect of soil texture on hydrographs unit
Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1)
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 08 /04/ 2006 4: 23 08 /04/ 2006 4: 53 08 /04/ 2006 5: 23 08 /04/ 2006 5: 53 08 /04/ 2006 6: 23 08 /04/ 2006 6: 53 08 /04/ 2006 7: 23 08 /04/ 2006 7: 53 08 /04/ 2006 8: 23 08 /04/ 2006 8: 53 08 /04/ 2006 9: 23 08 /04/ 2006 9: 53 08/ 0 4 /2006 1 0 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 0 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 1 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 1 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 2 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 2 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 3 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 3 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 4 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 4 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 5 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 5 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 6 :2 3 Waktu De b it ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( m m /6 men it) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 78 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 08 /04/ 2006 4: 23 08 /04/ 2006 4: 53 08 /04/ 2006 5: 23 08 /04/ 2006 5: 53 08 /04/ 2006 6: 23 08 /04/ 2006 6: 53 08 /04/ 2006 7: 23 08 /04/ 2006 7: 53 08 /04/ 2006 8: 23 08 /04/ 2006 8: 53 08 /04/ 2006 9: 23 08 /04/ 2006 9: 53 08/ 0 4 /2006 1 0 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 0 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 1 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 1 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 2 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 2 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 3 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 3 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 4 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 4 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 5 :2 3 08/ 0 4 /2006 1 5 :5 3 08/ 0 4 /2006 1 6 :2 3 Waktu De b it ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( m m /6 men it) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 78 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1 4 /04/ 20 06 16: 1 1 1 4 /04/ 20 06 16: 4 1 1 4 /04/ 20 06 17: 1 1 1 4 /04/ 20 06 17: 4 1 1 4 /04/ 20 06 18: 1 1 1 4 /04/ 20 06 18: 4 1 1 4 /04/ 20 06 19: 1 1 1 4 /04/ 20 06 19: 4 1 1 4 /04/ 20 06 20: 1 1 1 4 /04/ 20 06 20: 4 1 1 4 /04/ 20 06 21: 1 1 1 4 /04/ 20 06 21: 4 1 1 4 /04/ 20 06 22: 1 1 1 4 /04/ 20 06 22: 4 1 1 4 /04/ 20 06 23: 1 1 1 4 /04/ 20 06 23: 4 1 15/ 04 /2 006 0: 1 1 15/ 04 /2 006 0: 4 1 15/ 04 /2 006 1: 1 1 15/ 04 /2 006 1: 4 1 15/ 04 /2 006 2: 1 1 15/ 04 /2 006 2: 4 1 15/ 04 /2 006 3: 1 1 15/ 04 /2 006 3: 4 1 15/ 04 /2 006 4: 1 1 Waktu Debi t ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cur a h Huj a n ( m m /6 meni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 95 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1 4 /04/ 20 06 16: 1 1 1 4 /04/ 20 06 16: 4 1 1 4 /04/ 20 06 17: 1 1 1 4 /04/ 20 06 17: 4 1 1 4 /04/ 20 06 18: 1 1 1 4 /04/ 20 06 18: 4 1 1 4 /04/ 20 06 19: 1 1 1 4 /04/ 20 06 19: 4 1 1 4 /04/ 20 06 20: 1 1 1 4 /04/ 20 06 20: 4 1 1 4 /04/ 20 06 21: 1 1 1 4 /04/ 20 06 21: 4 1 1 4 /04/ 20 06 22: 1 1 1 4 /04/ 20 06 22: 4 1 1 4 /04/ 20 06 23: 1 1 1 4 /04/ 20 06 23: 4 1 15/ 04 /2 006 0: 1 1 15/ 04 /2 006 0: 4 1 15/ 04 /2 006 1: 1 1 15/ 04 /2 006 1: 4 1 15/ 04 /2 006 2: 1 1 15/ 04 /2 006 2: 4 1 15/ 04 /2 006 3: 1 1 15/ 04 /2 006 3: 4 1 15/ 04 /2 006 4: 1 1 Waktu Debi t ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cur a h Huj a n ( m m /6 meni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 95 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 2 3 /0 4/ 2 006 4: 41 2 3 /0 4/ 2 006 5: 11 2 3 /0 4/ 2 006 5: 41 2 3 /0 4/ 2 006 6: 11 2 3 /0 4/ 2 006 6: 41 2 3 /0 4/ 2 006 7: 11 2 3 /0 4/ 2 006 7: 41 2 3 /0 4/ 2 006 8: 11 2 3 /0 4/ 2 006 8: 41 2 3 /0 4/ 2 006 9: 11 2 3 /0 4/ 2 006 9: 41 23 /0 4 /20 06 10: 11 23 /0 4 /20 06 10: 41 23 /0 4 /20 06 11: 11 23 /0 4 /20 06 11: 41 23 /0 4 /20 06 12: 11 23 /0 4 /20 06 12: 41 23 /0 4 /20 06 13: 11 23 /0 4 /20 06 13: 41 23 /0 4 /20 06 14: 11 23 /0 4 /20 06 14: 41 23 /0 4 /20 06 15: 11 23 /0 4 /20 06 15: 41 23 /0 4 /20 06 16: 11 23 /0 4 /20 06 16: 41 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Huj a n (m m/ 6 me ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 71 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 2 3 /0 4/ 2 006 4: 41 2 3 /0 4/ 2 006 5: 11 2 3 /0 4/ 2 006 5: 41 2 3 /0 4/ 2 006 6: 11 2 3 /0 4/ 2 006 6: 41 2 3 /0 4/ 2 006 7: 11 2 3 /0 4/ 2 006 7: 41 2 3 /0 4/ 2 006 8: 11 2 3 /0 4/ 2 006 8: 41 2 3 /0 4/ 2 006 9: 11 2 3 /0 4/ 2 006 9: 41 23 /0 4 /20 06 10: 11 23 /0 4 /20 06 10: 41 23 /0 4 /20 06 11: 11 23 /0 4 /20 06 11: 41 23 /0 4 /20 06 12: 11 23 /0 4 /20 06 12: 41 23 /0 4 /20 06 13: 11 23 /0 4 /20 06 13: 41 23 /0 4 /20 06 14: 11 23 /0 4 /20 06 14: 41 23 /0 4 /20 06 15: 11 23 /0 4 /20 06 15: 41 23 /0 4 /20 06 16: 11 23 /0 4 /20 06 16: 41 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Huj a n (m m/ 6 me ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 71
Gambar 4. Perbandingan antara hidrograf simulasi dan pengukuran untuk tiga kejadian hujan di Sub DAS Separi-Usup
Figure 4. Comparison between simulation and measurement hydrographs for three rainfall events in Separi-Usup Sub watershed
Tabel 3. Uji beda (Anova) antara debit puncak (Qp) dan waktu menuju debit puncak (tp) hasil simulasi dengan pengukuran di tiga Sub DAS Separi
Table 3. Different test (Anova) between peak discharge (Qp) and time to peak discharge (tp) simulation and measurement in three Separi sub watersheds
Sub DAS Separi-Usup Sub DAS Separi-Soyi Sub DAS Separi-Badin Pengukuran Simulasi Pengukuran Simulasi Pengukuran Simulasi Episode
hujan
Qp tp Qp tp Qp tp Qp tp Qp tp Qp tp m3 detik-1 jam m3 detik-1 jam m3 detik-1 jam m3 detik-1 jam m3 detik-1 jam m3 detik-1 jam
08/04/06 0,79 2,5 0,70 1,7 0,59 5,0 0,66 3,9 tad tad tad tad 14/04/06 0,64 2,3 0,69 2,5 0,57 5,9 0,55 5,0 0,46 2,1 0,38 2,4 23/04/06 0,77 3,1 0,59 2,0 0,77 7,1 0,63 6,2 0,50 2,8 0,47 3,0 Rata-rata 0,74a 2,6a 0,66a 2,1a 0,64a 6,0a 0,61a 5,0a 0,48a 3,4a 0,42a 3,7a Keterangan : tad (tidak ada data). Huruf yang sama menunjukkan kesamaan (α=5%)
Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1)
Gambar 5. Perbandingan antara hidrograf simulasi dan pengukuran untuk tiga kejadian hujan di Sub DAS Separi-Soyi
Figure 5. Comparison between simulation and measurement hydrographs for three rainfall events in Separi-Soyi Sub watershed
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 08 /0 4/ 20 06 4 :2 3 08 /0 4/ 20 06 4 :5 3 08 /0 4/ 20 06 5 :2 3 08 /0 4/ 20 06 5 :5 3 08 /0 4/ 20 06 6 :2 3 08 /0 4/ 20 06 6 :5 3 08 /0 4/ 20 06 7 :2 3 08 /0 4/ 20 06 7 :5 3 08 /0 4/ 20 06 8 :2 3 08 /0 4/ 20 06 8 :5 3 08 /0 4/ 20 06 9 :2 3 08 /0 4/ 20 06 9 :5 3 08/ 04 /2 00 6 10 :2 3 08/ 04 /2 00 6 10 :5 3 08/ 04 /2 00 6 11 :2 3 08/ 04 /2 00 6 11 :5 3 08/ 04 /2 00 6 12 :2 3 08/ 04 /2 00 6 12 :5 3 08/ 04 /2 00 6 13 :2 3 08/ 04 /2 00 6 13 :5 3 08/ 04 /2 00 6 14 :2 3 08/ 04 /2 00 6 14 :5 3 08/ 04 /2 00 6 15 :2 3 08/ 04 /2 00 6 15 :5 3 08/ 04 /2 00 6 16 :2 3 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( m m /6 me n it) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 85 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 08 /0 4/ 20 06 4 :2 3 08 /0 4/ 20 06 4 :5 3 08 /0 4/ 20 06 5 :2 3 08 /0 4/ 20 06 5 :5 3 08 /0 4/ 20 06 6 :2 3 08 /0 4/ 20 06 6 :5 3 08 /0 4/ 20 06 7 :2 3 08 /0 4/ 20 06 7 :5 3 08 /0 4/ 20 06 8 :2 3 08 /0 4/ 20 06 8 :5 3 08 /0 4/ 20 06 9 :2 3 08 /0 4/ 20 06 9 :5 3 08/ 04 /2 00 6 10 :2 3 08/ 04 /2 00 6 10 :5 3 08/ 04 /2 00 6 11 :2 3 08/ 04 /2 00 6 11 :5 3 08/ 04 /2 00 6 12 :2 3 08/ 04 /2 00 6 12 :5 3 08/ 04 /2 00 6 13 :2 3 08/ 04 /2 00 6 13 :5 3 08/ 04 /2 00 6 14 :2 3 08/ 04 /2 00 6 14 :5 3 08/ 04 /2 00 6 15 :2 3 08/ 04 /2 00 6 15 :5 3 08/ 04 /2 00 6 16 :2 3 Waktu D e b it (m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h Hu ja n ( m m /6 me n it) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 85 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 14 /0 4/ 20 06 16 :1 1 14 /0 4/ 20 06 16 :4 1 14 /0 4/ 20 06 17 :1 1 14 /0 4/ 20 06 17 :4 1 14 /0 4/ 20 06 18 :1 1 14 /0 4/ 20 06 18 :4 1 14 /0 4/ 20 06 19 :1 1 14 /0 4/ 20 06 19 :4 1 14 /0 4/ 20 06 20 :1 1 14 /0 4/ 20 06 20 :4 1 14 /0 4/ 20 06 21 :1 1 14 /0 4/ 20 06 21 :4 1 14 /0 4/ 20 06 22 :1 1 14 /0 4/ 20 06 22 :4 1 14 /0 4/ 20 06 23 :1 1 14 /0 4/ 20 06 23 :4 1 1 5 /04/ 2 006 0 :11 1 5 /04/ 2 006 0 :41 1 5 /04/ 2 006 1 :11 1 5 /04/ 2 006 1 :41 1 5 /04/ 2 006 2 :11 1 5 /04/ 2 006 2 :41 1 5 /04/ 2 006 3 :11 1 5 /04/ 2 006 3 :41 1 5 /04/ 2 006 4 :11 Waktu De bi t ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n (m m /6 m e ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 90 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 14 /0 4/ 20 06 16 :1 1 14 /0 4/ 20 06 16 :4 1 14 /0 4/ 20 06 17 :1 1 14 /0 4/ 20 06 17 :4 1 14 /0 4/ 20 06 18 :1 1 14 /0 4/ 20 06 18 :4 1 14 /0 4/ 20 06 19 :1 1 14 /0 4/ 20 06 19 :4 1 14 /0 4/ 20 06 20 :1 1 14 /0 4/ 20 06 20 :4 1 14 /0 4/ 20 06 21 :1 1 14 /0 4/ 20 06 21 :4 1 14 /0 4/ 20 06 22 :1 1 14 /0 4/ 20 06 22 :4 1 14 /0 4/ 20 06 23 :1 1 14 /0 4/ 20 06 23 :4 1 1 5 /04/ 2 006 0 :11 1 5 /04/ 2 006 0 :41 1 5 /04/ 2 006 1 :11 1 5 /04/ 2 006 1 :41 1 5 /04/ 2 006 2 :11 1 5 /04/ 2 006 2 :41 1 5 /04/ 2 006 3 :11 1 5 /04/ 2 006 3 :41 1 5 /04/ 2 006 4 :11 Waktu De bi t ( m 3/d e tik ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u ra h H u ja n (m m /6 m e ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 90 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 23 /04/ 200 6 4: 41 23 /04/ 200 6 5: 29 23 /04/ 200 6 6: 17 23 /04/ 200 6 7: 05 23 /04/ 200 6 7: 53 23 /04/ 200 6 8: 41 23 /04/ 200 6 9: 29 23/ 04/ 2006 10: 17 23/ 04/ 2006 11: 05 23/ 04/ 2006 11: 53 23/ 04/ 2006 12: 41 23/ 04/ 2006 13: 29 23/ 04/ 2006 14: 17 23/ 04/ 2006 15: 05 23/ 04/ 2006 15: 53 23/ 04/ 2006 16: 41 23/ 04/ 2006 17: 29 23/ 04/ 2006 18: 17 23/ 04/ 2006 19: 05 23/ 04/ 2006 19: 53 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h H u ja n (m m /6 m e ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 82 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 23 /04/ 200 6 4: 41 23 /04/ 200 6 5: 29 23 /04/ 200 6 6: 17 23 /04/ 200 6 7: 05 23 /04/ 200 6 7: 53 23 /04/ 200 6 8: 41 23 /04/ 200 6 9: 29 23/ 04/ 2006 10: 17 23/ 04/ 2006 11: 05 23/ 04/ 2006 11: 53 23/ 04/ 2006 12: 41 23/ 04/ 2006 13: 29 23/ 04/ 2006 14: 17 23/ 04/ 2006 15: 05 23/ 04/ 2006 15: 53 23/ 04/ 2006 16: 41 23/ 04/ 2006 17: 29 23/ 04/ 2006 18: 17 23/ 04/ 2006 19: 05 23/ 04/ 2006 19: 53 Waktu De b it ( m 3/d e ti k ) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h H u ja n (m m /6 m e ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 82 Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1) Debit (m 3 detik -1)
Gambar 6. Perbandingan antara hidrograf simulasi dan pengukuran untuk dua kejadian hujan di Sub DAS Separi-Usup
Figure 6. Comparison between simulation and measurement hydrographs for two rainfall events in Separi-Usup Sub watershed
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 4 /14/ 2 006 16 :1 1 4 /14/ 2 006 16 :4 7 4 /14/ 2 006 17 :2 3 4 /14/ 2 006 17 :5 9 4 /14/ 2 006 18 :3 5 4 /14/ 2 006 19 :1 1 4 /14/ 2 006 19 :4 7 4 /14/ 2 006 20 :2 3 4 /14/ 2 006 20 :5 9 4 /14/ 2 006 21 :3 5 4 /14/ 2 006 22 :1 1 4 /14/ 2 006 22 :4 7 4 /14/ 2 006 23 :2 3 4 /14/ 2 006 23 :5 9 4/ 15 /200 6 0: 3 5 4/ 15 /200 6 1: 1 1 4/ 15 /200 6 1: 4 7 4/ 15 /200 6 2: 2 3 4/ 15 /200 6 2: 5 9 4/ 15 /200 6 3: 3 5 4/ 15 /200 6 4: 1 1 4/ 15 /200 6 4: 4 7 4/ 15 /200 6 5: 2 3 Waktu De bi t ( m 3 de tik -1) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C u rah H u ja n ( m m /6 m e ni t Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 97 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 4 /23 /2 00 6 4: 3 5 4 /23 /2 00 6 5: 0 5 4 /23 /2 00 6 5: 3 5 4 /23 /2 00 6 6: 0 5 4 /23 /2 00 6 6: 3 5 4 /23 /2 00 6 7: 0 5 4 /23 /2 00 6 7: 3 5 4 /23 /2 00 6 8: 0 5 4 /23 /2 00 6 8: 3 5 4 /23 /2 00 6 9: 0 5 4 /23 /2 00 6 9: 3 5 4/ 23 /200 6 10 :0 5 4/ 23 /200 6 10 :3 5 4/ 23 /200 6 11 :0 5 4/ 23 /200 6 11 :3 5 4/ 23 /200 6 12 :0 5 4/ 23 /200 6 12 :3 5 4/ 23 /200 6 13 :0 5 4/ 23 /200 6 13 :3 5 4/ 23 /200 6 14 :0 5 4/ 23 /200 6 14 :3 5 4/ 23 /200 6 15 :0 5 4/ 23 /200 6 15 :3 5 4/ 23 /200 6 16 :0 5 Waktu De bi t ( m 3 de tik -1) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cu ra h H u ja n (mm/ 6 me ni t) Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi - Nash (%) = 85 Cur ah huj an ( m m /6 m eni t) Cur ah huj an ( m m /6 m eni t)
Berdasarkan Gambar 4 menunjukkan hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan untuk Sub DAS yang didominasi tanah bertekstur liat (Sub DAS Separi-Usup) pada tiga kejadian hujan memiliki rata-rata tingkat akurasi yang tinggi (F>81%). Hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan pada kejadian hujan tanggal 8 April 2006 (curah hujan maksimum 4,25 mm) dan 23 April 2006 (curah hujan maksimum 4,91 mm) memiliki debit puncak aliran permukaan lebih rendah (under estimate) 12-24% dan waktu menuju debit puncak yang lebih cepat (48-66 menit) dibandingkan dengan hasil pengukuran. Selain itu, hasil simulasi debit puncak aliran permukaan dan waktu menuju debit puncak pada kejadian hujan tanggal 14 April 2006 (curah hujan maksimum 4,40 mm) memiliki debit puncak aliran permukaan yang lebih tinggi (over estimate) 8% dan waktu menuju debit puncak hasil simulasi lebih lambat (12 menit) dibandingkan dengan hasil pengukuran. Perbandingan debit aliran permukaan antara hasil simulasi dengan pengukuran di Sub DAS Separi-Usup disajikan pada Gambar 4.
Gambar 5 menunjukkan hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan untuk Sub DAS yang didominasi tanah bertekstur pasir (Sub DAS Separi-Soyi) pada tiga kejadian hujan memiliki rata-rata tingkat akurasi yang tinggi (F>85%). Hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan pada kejadian hujan tanggal 8 April 2006 (curah hujan maksimum 4,25 mm) memiliki nilai lebih tinggi 11% dan waktu menuju debit puncak yang lebih cepat (66 menit) dibandingkan dengan hasil pengukuran.
Hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan hasil simulasi pada kejadian hujan tanggal 14 April 2006 (curah hujan maksimum 4,40 mm) dan 23 April 2006 (curah hujan maksimum 4,91 mm) memiliki debit puncak aliran permukaan yang lebih rendah 3-18% dan waktu menuju debit puncak hasil simulasi lebih cepat (54 menit) dibandingkan dengan hasil
pengukuran. Perbandingan debit aliran permukaan antara hasil simulasi dengan pengukuran di Sub DAS Separi-Soyi disajikan pada Gambar 5.
Gambar 6 menunjukkan hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan untuk Sub DAS yang didominasi tanah bertekstur lempung (Sub DAS Separi-Badin) pada tiga kejadian hujan memiliki rata-rata tingkat akurasi yang tinggi (F>90%). Hasil analisis simulasi debit puncak dan waktu menuju debit puncak aliran permukaan pada kejadian hujan tanggal 14 April 2006 (curah hujan maksimum 4,40 mm) dan 23 April 2006 (curah hujan maksimum 4,91 mm) memiliki debit puncak aliran permukaan yang lebih rendah 7-18% dan waktu menuju debit puncak hasil simulasi lebih lambat (12-18 menit) dibandingkan dengan hasil pengukuran (Gambar 6).
Hasil analisis simulasi pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) di DAS Separi pada beberapa episode hujan menghasilkan tingkat kemiripan yang cukup tinggi atau tidak
berbeda nyata (α=5%) antara debit puncak hasil
pengukuran dengan hasil simulasi (Tabel 4). Berdasarkan Tabel 5, rata-rata debit puncak aliran permukaan hasil simulasi memiliki debit puncak aliran permukaan yang lebih rendah 9% dibandingkan
dengan hasil pengukuran (57,15 m3 detik-1) dan
memiliki waktu menuju debit puncak yang lebih lama (143 menit) dibandingkan dengan hasil pengukuran. Namun demikian, ada beberapa kejadian banjir yang tidak dapat yang tidak dapat disimulasi atau diduga secara akurat oleh ketiga metode tersebut (Gambar 7). Hal ini dikarenakan oleh dua faktor, yaitu: 1) distribusi curah hujan yang tidak merata di DAS Separi, dan 2) tinggi muka air di Sungai Mahakam. Distribusi curah hujan yang tidak merata di DAS Separi ditunjukkan dari hasil analisis uji homogenitas di tiga stasiun iklim (Tabel 5), yang memiliki tingkat homogenitas yang rendah. Untuk pengaruh tinggi muka air di Sungai Mahakam ditunjukkan dari karakteristik unit hidrograf pada Gambar 7. Dua faktor ini mempunyai pengaruh yang cukup besar dalam keakuratan pendugaan banjir di DAS Separi.
Berdasarkan Tabel 5, distribusi curah hujan di DAS Separi yang digambarkan oleh tiga stasiun iklim (AWS) tidak menyebar secara merata atau memiliki tingkat heterogenitas yang tinggi. Hal ini didukung hasil analisis regresi di antara ketiga stasiun iklim
yang menunjukkan koefisien korelasi (r2) antara
ketiga stasiun iklim memiliki nilai yang lebih kecil dari 0,10 dan memiliki kemiringan garis (b) lebih kecil dari 0,43 (Tabel 5). Teixeira (2005) menyatakan data curah hujan antar stasiun hujan memiliki tingkat homogenitas yang tinggi, jika hasil analisis regresi di antara stasiun hujan tersebut
memiliki nilai koefisien korelasi (r2) lebih besar atau
sama dengan 0,70 (r2 ≥ 0,70), dan memiliki nilai
kemiringan garis (b) lebih besar atau sama dengan 0,70 dan atau lebih kecil sama dengan 1,30 (0,70 ≤ b ≤ 1,30).
Penerapan model banjir
Untuk pengelolaan DAS Separi dalam kaitannya dengan perencanaan tata guna lahan, maka dilakukan berbagai skenario perubahan penggunaan lahan dengan menggunakan model pendugaan banjir berbasis karakteristik lahan dan geomorfologi DAS. Hal ini didasarkan pada model Tabel 4. Uji beda (Anova) antara debit puncak (Qp) dan
waktu menuju debit puncak (tp) hasil simulasi dan pengukuran di DAS Separi
Table 4. Different test (Anova) between peak discharge (Qp) and time to peak discharge (tp) simulation and measurement result in Separi watershed
Pengukuran Simulasi Episodeh
hujan Q p tp Q p tp
m3 detik-1 jam m3 detik-1 Jam 09/01/02 65,61 18,0 33,50 23,2 15/10/03 71,62 18,0 93,72 22,3 14/03/04 56,41 16,0 76,83 15,8 29/01/05 52,09 11,7 21,12 10,9 26/03/06 40,04 24,9 34,45 28,3 Rata-rata 57,15 a 17,8 a 51,92 a 20,0 a
Tabel 5. Analisis regresi curah hujan antara tiga stasiun iklim Separi, Lempake, dan Marang Kayu (2001-2005) Table 5. Regression analysis of rainfall between three
weather station in Separi, Lempake, and Marang Kayu (2001-2005)
Keterangan SPI vs LMP SPI vs MKY LMP vs MKY Curah hujan harian
r2 0,06 0,12 0,06
b 0,23 0,29 0,22
Curah hujan mingguan
r2 0,09 0,22 0,07
b 0,29 0,42 0,24
Curah hujan bulanan
r2 0,10 0,22 0,07
b 0,29 0,42 0,24
Keterangan : SPI = AWS Separi, LMP = AWS Lempake, MKY = AWS Marang Kayu, r2 = koefisien korelasi, b = kemiringan garis (slope)
pendugaan banjir tersebut yang memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi baik di tiga Sub DAS Separi maupun DAS Separi, sehingga dapat digunakan untuk membuat analisis simulasi hidrologi untuk model pengelolaan DAS Separi.
Berdasarkan hasil analisis simulasi pada skenario 1, 2, dan 3 dengan peningkatan luas hutan dan penurunan luas lahan terbuka dan semak belukar berdampak terhadap meningkatnya kapasitas intersepsi dan infiltrasi tanah, dan menurunkan aliran permukaan (curah hujan netto), sehingga berdampak lanjutan terhadap menurunnya debit puncak dan memperlambat waktu menuju debit puncak dibandingkan pada skenario 0. Hasil analisis simulasi pada skenario 4 dengan penurunan
luas hutan dan meningkatnya areal pemukiman dan kebun/ladang berdampak terhadap menurunnya kapasitas intersepsi dan infiltrasi tanah, dan meningkatkan aliran permukaan, sehingga berdampak lanjutan terhadap meningkatnya debit puncak dan mempercepat waktu menuju debit puncak dibandingkan pada skenario 0 (Tabel 6).
Pada skenario 1 terjadinya peningkatan luas hutan sebesar 99% dan pengurangan luas lahan terbuka dan semak belukar yang masing-masing sebesar 100% dan 96% pada seluruh DAS (seperti penggunaan lahan tahun 1991) berdampak terhadap meningkatnya kapasitas intersepsi dan infiltrasi tanah yang masing-masing sebesar 27% dan 10-16%, dan menurunkan aliran permukaan (curah Gambar 7. Perbandingan antara hidrograf simulasi dan pengukuran di DAS
Separi
Figure 7. Comparison between simulation and measurement hydrographs in Separi watershed 0 10 20 30 40 50 60 70 1/ 7/ 20 02 21: 1 7 1/ 8/ 2002 3: 5 9 1/ 8/ 20 02 10: 4 1 1/ 8/ 20 02 17: 2 3 1/ 9/ 2002 0: 0 5 1/ 9/ 2002 6: 4 7 1/ 9/ 20 02 13: 2 9 1/ 9/ 20 02 20: 1 1 1/ 10/ 2 002 2: 5 3 1/ 10/ 2 002 9: 3 5 1/ 1 0 /2 002 16: 1 7 1/ 1 0 /2 002 22: 5 9 1/ 11/ 2 002 5: 4 1 1/ 1 1 /2 002 12: 2 3 1/ 1 1 /2 002 19: 0 5 1/ 12/ 2 002 1: 4 7 1/ 12/ 2 002 8: 2 9 1/ 1 2 /2 002 15: 1 1 1/ 1 2 /2 002 21: 5 3 1/ 13/ 2 002 4: 3 5 1/ 1 3 /2 002 11: 1 7 1/ 1 3 /2 002 17: 5 9 1/ 14/ 2 002 0: 4 1 1/ 14/ 2 002 7: 2 3 1/ 1 4 /2 002 14: 0 5 1/ 1 4 /2 002 20: 4 7 1/ 15/ 2 002 3: 2 9 1/ 1 5 /2 002 10: 1 1 1/ 1 5 /2 002 16: 5 3 1/ 1 5 /2 002 23: 3 5 1/ 16/ 2 002 6: 1 7 1/ 1 6 /2 002 12: 5 9 1/ 1 6 /2 002 19: 4 1 Waktu D ebi t ( m 3 det ik -1) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 C u ra h H u jan (m m /6 m eni t Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 0 /14/ 2003 5 :3 5 1 0 /14/ 2003 8 :1 1 10 /1 4/ 2 003 10 :4 7 10 /1 4/ 2 003 13 :2 3 10 /1 4/ 2 003 15 :5 9 10 /1 4/ 2 003 18 :3 5 10 /1 4/ 2 003 21 :1 1 10 /1 4/ 2 003 23 :4 7 1 0 /15/ 2003 2 :2 3 1 0 /15/ 2003 4 :5 9 1 0 /15/ 2003 7 :3 5 10 /1 5/ 2 003 10 :1 1 10 /1 5/ 2 003 12 :4 7 10 /1 5/ 2 003 15 :2 3 10 /1 5/ 2 003 17 :5 9 10 /1 5/ 2 003 20 :3 5 10 /1 5/ 2 003 23 :1 1 1 0 /16/ 2003 1 :4 7 1 0 /16/ 2003 4 :2 3 1 0 /16/ 2003 6 :5 9 1 0 /16/ 2003 9 :3 5 10 /1 6/ 2 003 12 :1 1 10 /1 6/ 2 003 14 :4 7 10 /1 6/ 2 003 17 :2 3 10 /1 6/ 2 003 19 :5 9 10 /1 6/ 2 003 22 :3 5 1 0 /17/ 2003 1 :1 1 1 0 /17/ 2003 3 :4 7 1 0 /17/ 2003 6 :2 3 1 0 /17/ 2003 8 :5 9 10 /1 7/ 2 003 11 :3 5 10 /1 7/ 2 003 14 :1 1 Waktu D ebi t ( m 3 de tik -1) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Cu ra h Hu ja n ( mm/ 6 me n it Curah Hujan Q pengukuran Q simulasi Cu rah hu ja n (m m/ 6 m en it) Cu rah hu ja n (m m/ 6 m en it)
hujan netto) sebesar 30-40%, sehingga berdampak
lanjutan terhadap menurunnya debit puncak sebesar 26-50% dan memperlambat waktu menuju debit puncak sebesar 1-1,8 jam dibandingkan debit puncak pada skenario 0 (Gambar 8). Peningkatan luas hutan sebesar 98% dan penurunan luas semak belukar sebesar 50% pada bagian tengah dan hilir dari DAS Separi (skenario 2) hanya dapat menurunkan debit puncak sebesar 10-21% dan memperlambat waktu menuju debit puncak sebesar 0,2-0,6 jam. Pada skenario 3 terjadinya peningkatan luas hutan sebesar 98% dan pengurangan luas lahan terbuka dan semak belukar masing-masing sebesar 58 dan 56% pada bagian hulu dan tengah dari DAS Separi berdampak terhadap meningkatnya kapasitas intersepsi dan infiltrasi tanah yang masing-masing sebesar 18% dan 6-9%, dan menurunkan aliran permukaan (curah hujan netto) sebesar 16%, sehingga berdampak lanjutan terhadap menurunnya
debit puncak sebesar 15-25% dan memperlambat waktu menuju debit puncak sebesar 0,4-1,7 jam dibandingkan debit puncak pada skenario 0. Pada skenario 4, peningkatan luas kebun/ladang dan pemukiman yang masing-masing adalah sebesar 48% dan 50%, dan terjadinya pengurangan areal hutan sebesar 59% berdampak terhadap peningkatan debit puncak sebesar 3-5% dan mempercepat waktu menuju debit puncak sebesar 1,8-3 jam dibandingkan debit puncak pada skenario 0. Hal ini dikarenakan curah hujan total sebesar 110 mm (episode hujan tanggal 14-17 Oktober 2003) hanya dapat diintersepsi oleh tanaman dan terinfiltrasi ke dalam tanah masing-masing sebesar 3,95 mm dan 59,57 mm, serta dapat meningkatkan aliran permukaan (curah hujan netto) sebesar 0,36% dibandingkan pada skenario 0 (Tabel 6 dan Gambar
8). Hal ini didukung hasil penelitian Kartiwa et al.
(1997), peningkatan luas hutan sebesar 2 dan 4 kali Tabel 6. Skenario perubahan luas penggunaan lahan dan proses hidrologi di DAS Separi
Table 6. Scenario of landuse change and hydrological process in Separi watershed
Luas No. Jenis penggunaan lahan
Skenario 0 Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4
……… ha ……… 1. Hutan 261,49 21.313,95 11.280,01 12.574,77 107,88 2. Kebun/ladang 490,21 443,64 490,21 443,64 943,39 3. Lahan terbuka 31,16 - - 13,25 31,16 4. Pemukiman 28,38 28,38 28,38 28,38 56,76 5. Persawahan 116,47 116,47 116,47 116,47 116,47 6. Semak belukar 21.974,74 1.000,00 10.987,37 9.725,93 21.646,79 7. Tambang batubara 463,92 463,92 463,92 463,92 463,92 Proses hidrologi
Episode hujan 14-17 Oktober 2003
Curah hujan bruto (mm) 110,00 110,00 110,00 110,00 110,00
Intersepsi (mm) 3,96 5,44 4,71 4,84 3,95
Infiltrasi (mm) 59,73 71,44 66,00 65,28 59,57
Curah hujan netto (mm) 46,31 33,11 39,28 39,88 46,48 Debit puncak (m3 detik-1) 92,95 61,81 76,56 74,61 96,14
Waktu puncak (jam) 23,8 25,6 24,4 25,5 22,0
Episode hujan 25-28 Maret 2006
Curah hujan bruto (mm) 56,48 56,48 56,48 56,48 56,48
Intersepsi (mm) 1,98 2,71 2,35 2,41 1,97
Infiltrasi (mm) 35,18 38,91 37,14 37,41 35,13
Curah hujan netto (mm) 19,32 14,85 16,99 16,66 19,37 Debit puncak (m3 detik-1) 34,45 27,30 31,20 29,89 36,37
dari keadaan semula berdampak terhadap penurunan debit puncak masing-m asing sebesar 29 dan 54%. Sedangkan peng urangan luas hutan 0,2 dan 0,5 kali dari keadaan semula berdampak terhadap peningkat-an debit puncak masing-masing sebesar 6 dan 10% dibandingkan kontrol.
Komposisi luas penggunaan l ahan yang optimal di DAS Separi adalah skenario 3 dengan luas penggunaan lahan hutan sebesar 54% (12.574,77 ha), kebun/ladang 1,9% (443,64 ha), lahan terbuka 0,06% (13,25 ha), pemukiman 0,12% (28,38 ha), persawahan 0,5% (116,47 ha), semak belukar 42% (9.725,93 ha), dan tambang batubara 1,99% (463,92 ha). Pemilihan skenario 3 ini didasarkan pada pertimbangan bahwa skenario 3 dapat menu-runkan debit puncak (Qp) dan memperlambat waktu menuju debit puncak (tp), sehingga berdampak pada biaya, waktu, dan tenaga yang digunakan dalam pelaksanaan kegiatan lebih murah, dan peluang keberhasilan lebih tinggi dibandingkan dengan skenario 1 dan 2.
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
1. Debit puncak (rasio Qp/luas DAS) pada DAS yang didominasi tanah bertekstur lempung lebih tinggi 48% dibandingkan DAS yang didominasi tekstur tanah pasir dan 54% dibandingkan DAS yang didominasi tekstur tanah liat. Untuk waktu menuju debit puncak DAS yang didominasi oleh tekstur tanah liat memiliki waktu menuju debit puncak yang lebih cepat 46 menit dibandingkan dengan DAS yang didominasi oleh tekstur tanah lempung dan 202 menit dibandingkan dengan DAS yang didominasi tekstur tanah pasir.
2. Model pendugaan banjir berbasis karakteristik lahan (jenis penggunaan lahan dan tanah) dan geomorfologi DAS dapat digunakan untuk memprediksi debit puncak (Qp) dan waktu
menuju debit puncak (tp) dengan hasil mendekati
pengukuran di lapangan dan memiliki tingkat akurasi tinggi (F>85%).
Gambar 8. Perbandingan debit puncak dan waktu menuju debit puncak pada lima skenario perubahan luas penggunaan lahan di DAS Separi
Figure 8. Comparison of peak discharge and time to peak discharge for five scenario of landuse change area in Separi watershed
0 20 40 60 80 100 120 10 /1 4/ 2 0 0 3 5: 59 10 /1 4/ 2 0 0 3 8: 35 10 /14/ 2 0 0 3 11 :1 1 10 /14/ 2 0 0 3 13 :4 7 10 /14/ 2 0 0 3 16 :2 3 10 /14/ 2 0 0 3 18 :5 9 10 /14/ 2 0 0 3 21 :3 5 10 /1 5/ 2 0 0 3 0: 11 10 /1 5/ 2 0 0 3 2: 47 10 /1 5/ 2 0 0 3 5: 23 10 /1 5/ 2 0 0 3 7: 59 10 /15/ 2 0 0 3 10 :3 5 10 /15/ 2 0 0 3 13 :1 1 10 /15/ 2 0 0 3 15 :4 7 10 /15/ 2 0 0 3 18 :2 3 10 /15/ 2 0 0 3 20 :5 9 10 /15/ 2 0 0 3 23 :3 5 10 /1 6/ 2 0 0 3 2: 11 10 /1 6/ 2 0 0 3 4: 47 10 /1 6/ 2 0 0 3 7: 23 10 /1 6/ 2 0 0 3 9: 59 10 /16/ 2 0 0 3 12 :3 5 10 /16/ 2 0 0 3 15 :1 1 10 /16/ 2 0 0 3 17 :4 7 10 /16/ 2 0 0 3 20 :2 3 10 /16/ 2 0 0 3 22 :5 9 10 /1 7/ 2 0 0 3 1: 35 10 /1 7/ 2 0 0 3 4: 11 10 /1 7/ 2 0 0 3 6: 47 10 /1 7/ 2 0 0 3 9: 23 10 /17/ 2 0 0 3 11 :5 9 10 /17/ 2 0 0 3 14 :3 5 Waktu De bi t a lir a n pe rm uk aa n ( m 3 de tik -1) 0 2 4 6 8 10 12 14 Cur a h hu ja n ( m m /6 m e n it) iiu i Curah Hujan Q simulasi (Sken_0) Q simulasi (Sken_1) Q simulasi (Sken_2) Q simulasi (Sken_3) Q simulasi (Sken_4) Cura h huj an (m m /6 m enit )
3. Hasil analisis sensitivitas perubahan penggunaan lahan hutan 1% dan semak belukar 94% menjadi 54% untuk hutan dan 42% semak belukar berdampak terhadap penurunan debit puncak (Qp) 23% dan memperlambat waktu menuju debit puncak (tp) 1,8 jam. Luas jenis penggunaan lahan optimal di DAS Separi adalah skenario 3 dengan luas hutan 54%, kebun/ladang 1,9%, pemukiman 0,12%, persawahan 0,5%, semak belukar 42%, dan tambang batubara 1,99% dari total luas DAS Separi, dan pemilihan skenario 3 ini didasarkan pada pertimbangan bahwa skenario 3 dapat menurunkan debit puncak (Qp) dan memperlambat waktu menuju debit puncak (tp), sehingga dapat menurunkan biaya, waktu, dan tenaga, serta berpeluang keberhasilan yang lebih tinggi.
Saran
1. Penerapan model pendugaan banjir (debit puncak dan waktu menuju debit puncak) berbasis karakteristik lahan dan geomorfologi DAS untuk DAS/Sub DAS yang lainnya, sebaiknya dilakukan penyesuaian dalam pemodelan fungsi produksi (perhitungan kapasitas intersepsi tanaman dan infiltrasi tanah), dan untuk pemodelan fungsi transfer sebaiknya digunakan analisis geospasial baik dalam membatasi luas DAS maupun merekonstruksi jaringan sungai karena sangat terkait dengan tingkat akurasi model.
2. Untuk pengelolaan DAS Separi secara ber-kelanjutan dalam kaitannya dengan penurunan debit puncak aliran permukaan dan memper-lambat waktu menuju debit puncak, serta
meningkatkan aliran bawah permukaan (base
flow), maka rehabilitasi hutan sebaiknya
dilaku-kan di bagian hulu dan tengah dari DAS Separi.
DAFTAR PUSTAKA
Beasley, D.B. and D L.F. Huggins. 1991. ANSWERS (Areal Nonpoint Source Watershed Environ-ment Response Simulation) : User’s Manual. Second Edition. Agricultural Engineering Departement Publication No. 5. US Environ-mental Protection Agency.
Bedient, P.B. dan W.C. Huber. 1992. Hydrology and Floodplain Analisys. Addison-Wesley Publishing Company. Pp 44-67.
Beven, K.J. and M.J. Kirkby. 1979. A physically based variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Bulletin 24(1):43-69.
De Roo, A.P.J., C.G. Wesseling, N.H.D.T. Cremers, R.J.E. Offermans, and K. Van Dostindic. 1999. LISEM : A new physically based hydrological and soil erosion model in a 615-environment. IAHS Publication No. 224 (Proceeding of the Canberra Conference). Pp 439-448.
Direktorat Jenderal Reboisasi dan Rehabilitasi Lahan, 2001. Luas lahan kritis akhir pelita VI, serta rencana dan realisasi rehabilitasi lahan tahun 1999/2001. http://www.dephut.go.id/INFOR-MASI/STATISTIK/2001. RLPS.htm. (26 Agustus 2007).
Direktorat Jenderal Penataan Ruang. 2005. Perencanaan tata ruang wilayah dalam era otonomi dan desentralisasi. Depkimpraswil. http://www.kimmpraswil.go.id/ditjen_ruang/ Makalah.htm. (26 Agustus 2007).
Irianto, G., P. Perez, and J. Duchesne. 2001. Modelling the influence of irrigated terraces on the hydrological response of a small basin. Environmental Modelling and Software. 16:31-36.
Irianto, G., J. Duchesne, and P. Perez. 1999. Influence of irrigated terraces on the hydrological response of small basin 1: Calibration of the hydraulic model.
Pp.189-193. In L. Oxley and F. Scrimgeour (Eds.).
on Modelling and Simulation. MODSIM 99
Proceedings. Hamilton New Zealand. 6th-9th
December 1999.
Kartiwa, B., P. Redjekiningrum, dan Nasrullah. 1997. Pengkajian model simulasi hidrologi SWM IV untuk melihat pengaruh perubahan tata guna lahan terhadap debit sungai: Studi kasus di Sub DAS Cisadane Hulu. Jurnal Tanah dan Iklim 15:27-38.
Neitsch, S.L., J.G. Arnold, J.R. Kiniry, and J.R. Williams. 2001. Soil and water assessment tool theoritical documentation: Version 2000.
Grassland, Soil and Water Research Lab. ARS and Blackland Research Center, Pp. 68-69.
Teixeira, J.L. 2005. Statistical analysis of weather data sets 1. Instituto Superior de Agro., Lisbon, Portugal. www.fao.org/docrep/X049 0E/x0490e0l.htm.
USACE. 2000. Hydrologic Engineering Center: Hydrologic Modeling System HEC-HMS, Technical Reference Manual. March 2000. www.usace.army.mil.
