INFRASTRUKTUR
ANALISIS PENYIMPANGAN PERKIRAAN DEBIT MENGGUNAKAN MODEL MOCK
DAN NRECA
Deviation Analysis of Discharge Prediction Using Mock and NRECA Models
I Gede TunasJurusan Teknik Sipil Universitas Tadulako-Jalan Soekarno Hatta Km. 8 Palu 94118, Email:tunasw@yahoo.com
Surya B. Lesmana
Jurusan Teknik Sipil Universitas Muhammadyah Yogyakarta
ABSTRACT
Due to limitedness of hydrometric data which is used to hydrology analysis in accordance with water resources development, the discharge should be predicted based on rainfall data using hydrology model. Nevertheless, It must be realized that the performance of hydrology models are generally limited. Almost hydrology models can’t fully imitate watershed behavior especially in transformed rainfall to discharge. This is related to the complexity of input and watershed system that is not fully represented in the model. Therefore, the model performance must be optimized before applied in advanced hydrology analysis. This research is aimed to investigate model performance in the form of deviation and optimal parameter using Mock and NRECA Models which is applied in one of small watershed (Bangga Watershed) in Central Sulawesi. The result of simulation using arbitrary parameter showed that the average deviations of the Mock and NRECA Models respectively are 70.25 % and 85.93 %. Simulation using optimal parameter decreased the average deviation to be 15.88 % and 23.97 % for Mock and NRECA models respectively. The result of simulation also showed that optimal parameter of the two models have 0.00056 and 0.000724 volume errors and 0.875 and 0.824 correlation coefficients.
Keywords :discharge prediction, deviation, Mock and NRECA Models
ABSTRAK
Keterbatasan data hidrometri yang digunakan untuk analisis hidrologi berkaitan dengan pengembangan sumber daya air, mengharuskan perkiraan debit di sungai harus dilakukan berdasarkan data hujan menggunakan model hidrologi. Namun harus disadari bahwa kinerja model yang ada umumnya terbatas. Hampir semua model hidrologi tidak dapat sepenuhnya menirukan perilaku DAS khususnya dalam mengalihragamkan hujan menjadi debit. Keterbatasan ini berkaitan dengan kompleksitasnya masukan dan sistem DAS yang tidak sepenuhnya terwakili di dalam model. Oleh karena itu, model-model hidrologi tersebut harus dioptimasi sebelum digunakan dalam analisis. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki kinerja model dengan mensimulasi penyimpangan dan parameter model oiptimal menggunakan Model Mock dan NRECA yang diaplikasikan di pada DAS kecil dalam hal ini DAS Bangga di Sulawesi Tengah. Hasil simulasi menggunakan parameter sembarang menunjukkan bahwa penyimpangan rata-rata dari kedua model (Mock dan NRECA) berturut-turut adalah 70.25 % and 85.93 %. Simulasi menggunakan parameter optimal, dapat menurunkan penyimpangan rata-rata menjadi 15.88 % and 23.97 % untuk kedua model. Hasil simulasi juga menunjukkan bahwa parameter optimal dari kedua model memiliki kesalahan volume sebesar 0.00056 and 0.000724 dan koefisen korelasi 0.875 and 0.824.
Kata Kunci :perkiraan debit, penyimpangan, Model Mock dan NRECA
PENDAHULUAN
Pengembangan sumber daya air sungai merupakan usaha untuk menyediakan dan memanfaatkan air untuk menunjang kehidupan manusia. Kegiatan pembangunan seperti pengadaan bendung/waduk untuk irigasi, PLTA dan sumber air bersih memerlukan dukungan analisis data awal tentang ketersediaan air yang akurat. Pada beberapa kasus, data debit tercatat disuatu stasiun hidrometri yang diinginkan untuk menunjang kebutuhan
pengembangan wilayah sungai sering belum tersedia lengkap. Walaupun ada, namun tidak tercatat secara kontinyu sepanjang tahun sehingga dalam keadaan memaksa diperlukan adanya pengukuran langsung dilapangan yang memerlukan waktu, materi dan tenaga.
Pada dasarnya, stasiun hidrometri yang berfungsi memantau dan merekam data elevasi muka air (debit) sungai jumlahnya sangat terbatas dan pada umumnya hanya dipasang di
tempat-tempat tertentu yang dipandang memiliki arti yang cukup penting oleh pengelolanya (Sri Harto, 2000). Hal tersebut disebabkan karena tidak mungkin memasang stasiun hidrometri di sembarang tempat yang tidak terbatas, mengingat biaya pemasangan dan pengelolaan yang sangat tinggi. Disamping itu pula akibat tingginya tingkat sensitivitas instrumen ini, tidak jarang memberikan hasil yang meragukan bahkan tidak berfungsi sama sekali. Implikasinya adalah perekaman data debit pada tahun-tahun tertentu tidak lengkap atau bahkan tidak ada, sehingga pada saat dibutuhkan untuk analisis hidrologi data tidak tersedia atau tersedia dalam jangka waktu yang sangat pendek. Pada sisi yang lain stasiun hidrometri yang ada hanya dilengkapi dengan seperangkat pencatat tinggi muka air otomatis (Automatc Water Level Recorder, AWLR), sehingga untuk mendapatkan data debit diperlukan kalibrasi dari tinggi muka air menjadi debit. Proses kalibrasi ini sebenarnya juga memberikan penyimpangan yang besar karena penampang sungai yang digunakan untuk menetapkan kurva kalibrasi selalu mengalami perubahan setiap saat akibat interaksi antara dinding sungai dengan aliran dalam proses morfodinamik sungai. Konsekuensi dari keterbatasan ini adalah analisis transformasi hujan menjadi debit merupakan satu-satunya cara yang umum digunakan dalam berbagai keperluan terkait dengan pengembangan potensi sumber daya air di khususnya Sulawesi Tengah.
Proses transformasi hujan menjadi aliran sebagaimana digunakan untuk memprediksi data awal tentang ketersediaan air suatu sungai umunya di susun dalam bentuk model. Pada prinsipnya model yang baik adalah model yang dapat menirukan perilaku sistem DAS yang sesungguhnya. Namun keterbatasan model selama ini adalah unjuk kerja model tidak sepenuhnya dapat menirukan perilaku sistem DAS. Hal ini terkait dengan kompleksitas sifat masukan dan sistem yang tidak sepenuhnya terwakili dalam model. Demikian pula penentuan besaran parameter dalam model bukanlah pekerjaan yang mudah. Beberapa parameter model memiliki tingkat sensitivitas yang sangat tinggi sehingga sulit untuk diperkirakan secara tepat. Validitas hasil perkiraan ini sangat tergantung dari kalibrasi dan verifikasi parameter model. Kalibrasi dan verifikasi model hanya dapat dilakukan bila pada sungai yang dianalisis terdapat pengukuran debit dalam rentang waktu tertentu. Bila kondisi ini tidak dipenuhi maka perkiraan debit dengan terpaksa dilakukan tanpa melalui kalibrasi atau dapat juga dengan menetapkan parameter model berdasarkan kalibrasi dan verifikasi terhadap sungai-sungai yang memiliki data debit dan
digunakan untuk memperkirakan debit pada sungai-sungai lain di sekitarnya yang tidak memiliki data debit. Hal lain yang juga dapat dilakukan adalah menganalisis penyimpangan hasil perkiraan debit menggunakan model-model empiris sebagaimana telah disebutkan sebelumnya. Model yang memberi hasil penyimpangan perkiraan debit terkecil (tanpa kalibrasi) dapat digunakan sebagai rujukan untuk memperkirakan debit sungai pada suatu wilayah atau kawasan.
Dua buah model hidrologi yang umum digunakan untuk analisis ketersediaan air terutama oleh para praktisi adalah Model Mock dan NRECA. Model Mock merupakan salah satu contoh model hidrologi yang sederhana untuk menghitung debit suatu sungai. Model ini mentransformasi hujan-aliran mengikuti prinsip keseimbangan air (water
balance) untuk memperkirakan ketersediaan air
(debit) suatu sungai. Model ini menganggap bahwa hujan yang jatuh pada DAS sebagian akan hilang sebagai evapotranspirasi, sebagian akan menjadi limpasan langsung (direct run-off) dan sebagian lagi akan masuk ke tanah sebagai infiltrasi (Mock, 1973). Apabila kapasitas lengas tanah (soil moisture
capacity) telah terlampai, air akan mengalir ke
bawah akibat gaya gravitasi sebagai perkolasi (percolation) menuju aquifer jenuh sebagai air tanah (ground water) yang akhirnya akan keluar ke sungai sebagai aliran dasar (base flow). Aliran air hujan yang dialihragamkan (transformation) oleh sistem DAS yang bersangkutan akhirnya akan sampai ke sungai yamg ada dalam DAS yang bersangkutan. Aliran di sungai adalah jumlah aliran langsung di permukaan tanah (overland flow) dan aliran dasar (base flow). Untuk setiap bulannya, terlebih dahulu model akan menghitung penyimpanan kelembaban tanah (soil moistur storage, SMS) pada akhir bulan. Bila SMS akhir lebih besar dari kapasitas kelembaban tanah (soil moisture capacity, SMC) maka akan terjadi kelebihan air (water surplus, WS), dan apabila SMS akhir lebih kecil dari SMC, maka WS = 0. Meskipun tidak terjadi kelebihan air (WS = 0), limpasan langsung dapat terjadi akibat limpasan badai (storm runoff). Besarnya aliran dan penyimpanan air tanah (groundwater storage) diperoleh dengan cara menghitung infiltrasi dari volume penyimpanan, yang mana faktor-faktor infiltrasi (i), resesi aliran air tanah (k) dan faktor limpasan badai (PF) dapat ditentukan (Gambar 1).
INFRASTRUKT G Mo sederhana a transformas suatu sung Rural Elect Model ini d air berdasar pembangkit ke outlet d curah hujan dapat digun (monthly keseimbang 2). G Mo menjadi du off) yang te run-off) dan dan aliran d juga dibed kelengasan tanah (gr tampungan tampungan kelengasan dan lengas UR Vol. 1 No. 1 Gambar 1. S odel denga adalah Mode si hujan-alira gai, yang di tric Coopera dikembangka rkan curah t listrik, dim dari daerah n (Setiawan, nakan untuk discharge)
gan air (wate
Gambar 2. St
odel NRECA ua, yakni lim
erdiri dari li n bawah per dasar (base f dakan menja (moisture s round wat diperhitung akhir dan ditentukan lebih yang 1 Juni 2011: 54 Struktur Mod an struktur l NRECA, m an untuk m iperkenalkan ative Associa an untuk me hujan yang mana debit ai tangkapan , E., dkk., 2 k menghitun ) berdasa er balance) d truktur Mode A membagi mpasan langs impasan perm mukaan (sub flow). Tamp adi dua ya storage) dan ter storag gkan sebag tampungan oleh hujan, selanjutnya 4 ‐ 62 del Mock r yang l merupakan m menghitung d n oleh Nati ation (NREC enganalisis d bertujuan u iran yang m air berasal 2006). Mode ng debit bul arkan pri di DAS (Gam el NRECA i hujan bul sung (direct mukaan (sur bsurface run pungan (stor akni tampun n tampungan ge). Perub gai selisih awal. Simp evapotransp a menjadi a lebih model debit ional CA). debit untuk masuk dari el ini anan insip mbar anan run-rface n-off) rage) ngan n air ahan dari anan pirasi aliran lang mer air t terse telah teru Seti Nam mod ham Pad Ten para berb kira ruju peng Sula ME Ban Ore terle Sula kura Bara Tim Ban Sula huja (198 men mac simu pend peng pada LS) tahu terle 01º1 Baw 01º1 peng (AW dian ini men pene dala dike gsung dan i rupakan jum tanah. Penelitian ebut dengan h banyak d utama di P iawan dkk., mun demik del sebelum mpir tidak p da sisi yang ngah, analis ameter hamp bagai literat anya menjad ukan untuk gembangan awesi Tengah ETODE PEN Lokasi p ngga (pendu ), salah satu etak di w awesi Tenga ang lebih 72 at Sungai P mur Laut da ngga merup awesi Tenga an dan debit 84-sekarang) Adapun nyelesaikan p cam yaitu ulasi mode dahuluan d gumpulan da a Stasiun B , data curah un terakhir etak pada 1 15’37” Lintan wah yang t 14’35” LS. gukuran hid WLR) rerata nggap sebaga selanjutnya nggunakan ku Selain da elitian ini am bentuk eluarkan o imbuhan ke mlah dari alir
n tentang pe n optimasi dilakukan se Pulau Jawa 2006 dan kian penyi m dan sesud pernah dinya lain, untuk k sis penyim pir tidak pe tur. Oleh ka di penting t analisis hi dan pengelo h. NELITIAN penelitian in uduk setemp u anak (sub-D wilayah Kab ah, dengan .08 km2. DA alu memanja an bermuara akan satu-s ah yang me (AWLR) ko ). tahapan penelitian in tahap peng el dan taha diawali den ata sekunder Bora (119º55 h hujan hari pada Stasiu 119º55’00” B ng Selatan (L terletak pad Data se drometri ber a harian di ai outlet DA a akan dik urva kalibras ata hidroklim juga dikum peta RBI oleh BAK e air tanah. ran langsung enggunaan k parameter-p ecara luas d a (Nurrochm Setiawan d mpangan-pe dah optimas atakan seca kasus-kasus mpangan da ernah ditem arena itu pe terutama dap idrologi da olaan sumber ni bertempa pat menyeb DAS) Sunga bupaten Sig luas daerah AS ini terleta ang dari Ba a di Sungai satunya DA emiliki data ontinyu sepa yang diam ni dapat dibed gumpulan ap analisis. ngan ident r berupa data 5’53” LS da an selama un Bangga Bujur Timu LS) dan Stas da 119º54’3 elainnya ad rupa elevas Bendung B AS Bangga. D konversi me si debit. matologi ter mpulkan dat skala 1:5 KOSURTANA Debit total g dan aliran kedua model parameternya di Indonesia mad dalam dkk., 2006). enyimpangan si parameter ra eksplisit. di Sulawesi an optimasi mukan dalam enelitian ini pat menjadi lam rangka r daya air di at di DAS butnya DAS ai Palu yang gi Provinsi h tangkapan ak di sebelah arat Daya ke Palu. DAS AS kecil di a perekaman anjang tahun mbil untuk dakan atas 3 data, tahap . Penelitian ifikasi dan a klimatologi an 01º11’39” minimal 10 Atas yang r (BT) dan siun Bangga 5” BT dan dalah data si muka air Bangga dan Data AWLR enjadi debit rsebut, pada ta topografi 50000 yang AL untuk l n l a a m . n r . i i m i i a i S S g i n h e S i n n k 3 p n n i ” 0 g n a n a r n R t a i g k
menentukan satelit untu (land use) Pengolahan landsat dila Anali angka evap menggunak berdasarkan data penyin Berda selanjutnya menggunak n karakteristi uk menentuk berkaitan d n dan interp akukan deng a). Loka Gam
isis awal dim potranspirasi kan Metod n data klima naran matah a). DA asarkan data dapat ditet kan metode ik DAS dan kan jenis pe dengan kep pretasi data gan menggun asi penelitian mbar 3. Peta mulai denga potensial r de Penma atologi dalam hari (%), d AS Bangga Gamba a hujan haria tapkan hujan rata-rata hit peta pencit enggunaan l erluan simu a topografi nakan peran n a lokasi pene an mempred rata-rata bul an Modif m hal ini be data kelemb ar 4. Peta DA an yang terse n rata-rata D tung (aritma traan ahan ulasi. dan ngkat luna pera akur para elitian dan po ikasi anan fikasi erupa aban udar dan evap inpu AS dan citra l edia, DAS athic mea jum hany ak Arc GIS angkat lunak rasi yang ameter fisik D b). Posi osisi stasiun h ra relatif (% data tempe potranspirasi ut model. b). C landsat DAS an). Pemiliha mlah stasiun h ya dua buah 9.3 dan Er k ini diharap baik teruta DAS. si stasiun hid hidroklimato %), data kec eratur rata-ra i potensial Citra landsat S Bangga an metode in hujan yang h stasiun, ju Mapper 6. pkan dapat m ama dalam droklimatolo ologi cepatan angi ata bulanan ini digunak t DAS Bangg ni selain dida terdapat di s uga pertimba Penggunaan memberikan m penetapan ogi in (km/hari) (oC). Angka kan sebagai ga asarkan pada sekitar DAS angan lokasi n n n ) a i a S i
INFRASTRUKT kedua stas keperluan dihimpun h rata-rata bul Perki dengan me NRECA hidroklimat Penggunaan intensitas p untuk riset. umum digu terutama ol air. Oleh penyimpang kehandalann pada sungai debit pada m Setelah dik model, tah melakukan masing-mas kuadrat terk ini juga di model deng perkiraan) Berdasarkan penyimpang direkomend untuk kepe DAS-DAS memiliki ca HASIL DA Eva klimatologi menunjukka rata bulana 168.45 mm Gambar 5. 5.43 mm/ha Anali data 15 tahu penghujan intensitas memperliha bulanan dan Atas dan S Hujan deng Bulan Mare Desember-P sebagaiman kecendrung UR Vol. 1 No. 1 siun hujan simulasi, d hujan rata-rat
lanan dan jum iraan debit enggunkan berdasarkan tologi yang n kedua m pemakaian b . Secara um unakan dala leh para pra karena itu gananya per nya terutam i-sungai yan masa lalu. ketahui pen hap akhir kalibrasi. P sing model kecil (least s itetapkan pe gan memband dengan deb n angka par gan ter dasikan mod erluan-keperl di sekitar atatan pereka AN PEMBAH apotranspiras Stasiun an bahwa a an berkisar m/bulan seba Angka ini s ari. isis terhadap un memberik terjadi hamp yang be atkan hujan n jumlah har Sta. Bangga gan intensitas et-Juli dan ce Pebruari. H na ditunjukka gan serupa de 1 Juni 2011: 54 relatif ber ari hasil p ta bulanan, ju mlah hujan t rerata ha Model Mo masukan telah dianali model ini d baik untuk mum kedua m am skala y aktisi rekaya pada kasu rlu diuji un ma untuk me ng tidak mem nyimpangan dari penelit Parameter-pa ditetapkan square meth enyimpangan dingkan debi bit pengama rameter mod rkecil m del yang d luan praktis DAS Bang aman debit pa HASAN si potensial b Bora tah angka evapo antara 118 agaimana di setara dengan p data hujan kan informa pir sepanjan erbeda-beda. harian ma ri hujan rata-a Brata-awrata-ah trata-a s di atas rata-enderung ren Hujan hari an pada Gam engan jumlah 4 ‐ 62 rdekatan. U roses ini d umlah hari h tahunan. arian dilaku ock dan M (input) isis sebelum didasarkan p terapan mau model ini sa yang lebih asa sumber us-kasus tert ntuk menget emprediksi d miliki pereka masing-ma tian ini ad arameter opt dengan me hod). Pada t n masing-ma it simulasi (d atan (observ del optimal maka d dapat digun s terutama p gga yang t ada masa lalu
berdasarkan hun 1995-2 otranspirasi 8.17 mm/bu itunjukkan p n 3.94 mm/h n dengan jum asi bahwa mu ng tahun den Gambar aksimum, h -rata Sta. Ban ahun 1995-2 -rata terjadi p ndah pada B ian maksim mbar 6 mem h hujan bula Untuk dapat hujan ukan Model data mnya. pada upun angat luas daya tentu tahui debit aman asing dalah timal etode ahap asing debit vasi). dan dapat akan pada tidak u. data 2009 rata- ulan-pada hari-mlah usim ngan 6 hujan ngga 2009. pada Bulan mum miliki anan. Hal huja peni Hal men juga Seb huja mod kedu Ga men (199 simu deng mod para untu tahu men dita bahw ilust hasi para hasi mem peru mod sesi tent tahu debi cuku Khu peny peny juga mem ini berarti an maksim ingkatan dan ini menj ngingat bahw a (diharapka agaimana ju an ini menja del baik Mod
ua model diu ambar 5. Eva Simulasi nggunakan 95-2009), di ulasi tanpa gan parame del (Mock ameter diper uk tahun 200 un lainnya t ngingat ke ampilkan ta wa hasil s trasi yang ba il simulasi ameter mode il simulasi mberikan ilu ubahan pen del tersebut gnifikan tahu Sebagaim tang hasil s un 2003, me it simulasi ( up besar d usus tahun yimpangan yimpangan a untuk tah mberikan pen bahwa peni mum, relati n penurunan jadi pentin wa kecendru an) terjadi uga telah dik adi masukan
del Mock m uji dalam pen
apotranspiras model de rentang dat ilakukan ter optimasi p eter optimal. dan NRE rlihatkan pad 03 (mewakil tidak ditamp eterbatasan ahun 2003 simulasi tah aik tentang p sebelum el. Namun d pada tahu ustrasi yang nyimpangan , akan teta un 2003. mana ditamp simulasi tan emperlihatka (QSIM) m engan debit 2003, Mod antara 9.54 rerata sebes hun yang nyimpangan ingkatan dan if sebandin n jumlah huj ng untuk d ungan ini pada debit ketahui bahw (input) utam maupun NRE nelitian ini. si potensial S ngan perio ta hidrologi rhadap 2 ko parameter d . Hasil sim ECA) tanp da Gambar 7 i). Hasil sim pilkan pada ruang d dengan p hun 2003 perubahan pe dan sesuda demikian, se un-tahun lai g cukup b hasil simu api perubaha pilkan pada npa optimas an bahwa ke emiliki perb t pengamata del Mock m % - 143.23 sar 52.28 % sama, Mod antara 8.70 n penurunan ng dengan jan bulanan. disampaikan secara teori di sungai. wa paramater ma di dalam ECA, dimana Sta. Bora de bulanan i 15 tahun ondisi yakni dan simulasi mulasi kedua pa optimasi 7, khususnya mulasi tahun-a tulistahun-an ini dan hanya ertimbangan memberikan enyimpangan ah optimasi esungguhnya innya, juga baik tentang ulasi kedua annya tidak Gambar 7 i parameter ecendrungan bedaan yang an (QOBS). memberikan 3 % dengan %. Demikian del NRECA 0 % - 252.80 n n . n i . r m a n n i i a i a -i a n n n i a a g a k 7 r n g . n n n A 0
% dengan Pada tahun memberikan lebih keci penyimpang Demikian lebih tingg tidak berlak lainnya, ada dan 2008) G Peny simulasi (t dengan mer bulan selam bulan kali penyimpang Model Mo 14.30 % - sebesar 70 penyimpang rata-rata sim penyimpang penyimpang Mena umum pola menunjukka dengan lain penyimpang n 2003 in n ambang b il juga m gan yang leb juga penyim i dari Mode ku secara me a juga pada ambang ba Gambar 6. P impangan r tanpa optim rata-ratakan s ma 15 tahun 15 tahun at gan. Berdas ock member 193.36 %, 0.25 %. M gan antara 1 mpangan seb gan rerata in gan tahun 20 arik untuk a perkiraan an perbedaa nnya, walau gan rerata se ni, Model bawah peny memberikan bih besar da mpangan re el Mock. K enyeluruh un tahun yang awah penyim Parameter hu rata-rata un masi param seluruh peny n, dalam hal tau setara d sarkan hasi rikan penyim dengan rata odel NREC 3.05 % - 20 besar 85.93 % ni relatif aga 003. dicermati debit kedu an yang be upun pada b ebesar 67.91 NRECA se yimpangan y ambang ari Model M eratanya se Kecendrungan ntuk tahun-ta lain (1998, 2 mpangan M ujan rerata 19 ntuk 15 ta meter) dilaku yimpangan se l ini terdapa dengan 180 il perataan mpangan an a-rata simpan CA member 05.45 %, den %. Kecendrun ak mirip den bahwa, se ua model t esar antara bulan-bulan 1 %. elain yang atas Mock. dikit n ini ahun 2005 Model Moc Mod baw amb kece peny 995-2009 (St ahun ukan etiap at 12 data ini, ntara ngan rikan ngan ngan ngan ecara tidak satu dan tahu perb Bula tahu tulis peny kedu yang men men dem (QS cend peng seba terle ck lebih keci del NRECA wah penyimp bang bawah endrungan in yimpangan. ta. Bangga A un-tahun te bedaan debi an Oktober un-tahun lain san ini. yimpangan, ua model ju g besar, yak nunjukkan u nunjukkan mikian, perbe SIM) denga derung besa ggunaan ked aiknya di ebih dahulu. il dari amban A. Namun angan Mode penyimpang ni juga berl Atas - Sta. Ba ertentu juga it yang cuk tahun 2003 nnya yang Bila dili penyimpan uga tidak m kni hanya ber
untuk kasus kemiripan edaan debit an debit ar. Hal ini
dua model optimasi ng bawah pe secara umu el Mock bera gan Model N laku untuk a angga Bawah a terdapat kup besar, s 3 (Gambar 7 tidak ditam ihat dari ngan rata-r menunjukkan rselisih 15.6 tersebut, k kinerja. perkiraan k pengamata mengisyara untuk berba parameter-p enyimpangan um ambang ada di bawah NRECA, dan ambang atas h) perbedaan-seperti pada 7) dan pada mpilkan pada persentase rata antara n perbedaan 8 %. Hal ini kedua model Walaupun kedua model an (QOBS) atkan bahwa agai aplikasi parameternya n g h n s -a a a e a n i l n l ) a i a
INFRASTRUKT Ga Selan paramater menentukan model, opt solver pada Optimasi d tujuan deng memaksima coofecient) masing mo Mock melip (CDS), koe kandungan kelembaban awal (IGW Parameter o dengan par persentase surface/infil tampungan awal tamp KETANWA (IGWS=AT parameter kemiripan Model Moc NRECA. S parameter parameter I yang terakh Mock deng NRECA. H UR Vol. 1 No. 1 ambar 7. Ha njutnya simu optimal terh n paramete imasi dilaku a program sp dilakukan d gan cara mem alkan koefi dan mengop odel. Parame puti koefisie efisien infilt air tanah n tanah ( S WS) dan fa optimasi Mo rameter Mo limpasan ya ltrasi (PSU air tanah me pungan kele AL), nilai a TANWAL). kedua mode antara param ck dengan p
elain itu jug IGWS p IGWS pada hir adalah pa gan paramete Hasil optimas 1 Juni 2011: 54 asil simulasi ulasi dilakuka hadap kedua er optimal ukan mengg preadsheet (m dengan men minimalkan v isisen korel ptimalkan pa eter optimas en infiltrasi trasi musim h awal (I SMC), tampu ktor resesi odel NRECA odel Mock, ang keluar d UB), persen enuju ke sung engasan tana awal tampu Mencerma el tersebut, mater ISM parameter ISM ga terdapat k ada Model Model NRE da paramete er PSUB/GW i parameter-4 ‐ 62 Model Mock an menggun a model. U masing-ma gunakan fasi microsoft ex netapkan fu volume error lasi (corela arameter mas si untuk M musim kam m hujan (W SM), kapa ungan air t air tanah A sedikit berb yang mel dari DAS di ntase limp gai (GWF), ah (ISMS ungan air t ati konfigu terlihat ad dan SMC p MS pada M kemiripan an Mock den ECA. Kemir r K pada M WF pada m -parameter k k dan NREC akan Untuk asing ilitas xcel). ungsi r dan ation sing-Model marau DS), asitas anah (K). beda liputi sub pasan nilai atau anah urasi anya pada Model ntara ngan ripan Model model edua mod Tab Tab CD W IS SM IG K Tab PS GW IS IG opti mem Gam tahu juga alas men Mod 3.07 12.3 CA tahun 200 del tersebut bel 1 dan 2. bel 1. Nilai pa Paramete DS WDS SM (mm) MC (mm) GWS (mm) bel 2. Nilai p Paramete SUB WF SMS (mm) GWS (mm) Simulasi ke imal sebaga mberikan h mbar 8, khus un yang lain a tidak dita san dan pe nggunakan p del Mock m 7 % - 25.44 31 %. 03 tanpa opti t selengkapn arameter opt er Ni parameter op er Ni edua model m aimana ditun hasil sepert sus untuk tah n sebagaiman ampilkan pa ertimbangan parameter op memberikan % dengan s Model N imasi parame nya diperlih timasi Model ilai Awal 0.2 0.3 150 75 200 0.8 timasi Mode ilai awal 0.50 0.50 50.00 200 menggunaka njukkan pad ti diperliha hun 2003. U na simulasi s ada tulisan yang sama timal untuk n penyimpan impangan re NRECA m eter hatkan pada l Mock Nilai Optimasi 0.300 0.186 101.323 101.323 74.120 0.863 el NRECA Nilai Optimasi 0.610 0.640 95.20 80.65 an parameter da Tabel 2, atkan pada Untuk tahun-sebelumnya, ini dengan a. Simulasi tahun 2003, ngan antara erata sebesar memberikan a r a n a r n
penyimpang simpangan r Perataa simulasi m Model Mo 3.90 % - 31 15. 88 % memberikan % dengan dibandingka simulasi se relatif s Ga Mem parameter memperliha masih ter disampaikan akan bisa m tanpa suatu disebabkan penyederha model. Pe secara mera di dalam potensi kesa semakin m stasiun huj yang cukup Kagan (Sri distribusiny kecendrung distribusi, (Sukheswal gan antara rerata sebesa an penyimpa menggunakan ock member 1.79 % deng %. Demikia n penyimpan simpangan an dengan ebelumnya, ignifikan. ambar 8. Ha mperhatikan h optimal, atkan kinerja rlihat adan n bahwa mo menirukan p penyimpang akibat p naan-penyed engandaian ata dalam ra DAS sesu alahan yang mendekati k an di dalam p sebagaim i Harto, 20 ya. Apalagi s gan hujan se intensitas lla, Z.R., 200 1.29 % - 3 ar 18.58 %. angan berda n parameter rikan penyim gan simpanga an pula, M ngan antara rerata sebe penyimpan penurunan Hasil s asil simulasi M hasil simula kedua m a yang cukup nya penyim odel hidrolo perilaku yan gan (Sri Hart pengandaian, derhanaan da bahwa huj adius pengaru ungguhnya s besar. Peng kebenaran m DAS mem ana yang d 000) baik j saat ini, akib emakin sulit maupun 03). 34.00 % den asarkan 15 ta model opti mpangan an an rerata seb Model NRE 1.64 % - 4 esar 23.97. ngan dari h n penyimpan simulasi j Model Mock asi menggun model ters bagus walau mpangan. P ogi apapun t ng sesungguh to, 2000). Ha , asumsi alam penyusu jan terdistri uh stasiun h sudah mem gandaian ini apabila jum miliki kerap disyaratkan jumlah mau bat anomali i t diprediksi lama h ngan ahun imal, ntara besar ECA 2.50 Bila hasil ngan juga mem sebe Mod kesa kore Tab M M NR k dan NRECA akan sebut upun Perlu tidak hnya al ini dan unan ibusi hujan miliki akan mlah patan oleh upun klim baik hujan sang Beb saja fakt dem simu yang hidr peny seba 5 % tulis atas dan kasu yang telah mperlihatkan esar 0.00056 del Mock. alahan volum elasi 0.824. bel 3. Penyim Model T p Mock RECA A tahun 200 Selain itu gat mungki berapa data a kurang val tor manusia mikian, dilu ulasi pada tu g cukup m rologi mem yimpangan-p aiknya di baw %. Meskipun
san ini mem s 10 % dalam 23.97 % u us di Sulawe g dimiliki da h memberika n kesalahan 6 dan koefisi Model me sebesar mpangan rata-Tanpa optima parameter (% 70.25 85.93 3 dengan par u, sumber ke in terjadi hidrologi d lid akibat fa sebagai pe uar dugaan-ulisan ini te memuaskan. mang telah penyimpanga wah 10 % ata n hasil simu mberikan pen m hal ini 15.8 untuk Model esi Tengah d apat ditegask an kinerja ya volume (vo ien korelasi NRECA m 0.000724 da -rata hasil pe asi %) Dengan opti 1 2 rameter optim salahan (pen akibat vali dan hidromet aktor alat uk engolah data dugaan ters elah member Para ahli d mensyaratk an hasil au paling tid ulasi kedua nyimpangan 88 % untuk M NRECA, u dengan keterb kan bahwa k ang cukup ba lume error) 0.875 untuk memberikan an koefisien erkiraan n parameter imal (%) 15.88 23.97 mal nyimpangan) iditas data. tri mungkin kur maupun a. Walaupun sebut, hasil rikan kinerja dan praktisi kan bahwa optimasi dak di sekitar model pada rata-rata di Model Mock untuk kasus-rbatasan data kedua model agus. k n n ) . n n n l a i a i r a i k -a l
INFRASTRUKTUR Vol. 1 No. 1 Juni 2011: 54 ‐ 62
UCAPAN TERIMA KASIH
Tulisan ini dihimpun dari sebagian hasil penelitian kerjasama dengan Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kementrian Pendidikan Nasional Tahun Anggaran 2009. Oleh karena itu, Penulis mengucapkan terima kasih yang tidak terhingga terutama kepada DP2M DIKTI atas pendanaan yang diberikan melalui Penelitian Hibah Bersaing pada Tahun Anggaran 2009 yang diselenggarakan oleh Lembaga Penelitian Universitas Tadulako Palu. Ucapan terima kasih juga diucapkan kepada semua pihak yang telah membantu sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.
KESIMPULAN DAN SARAN
Secara umum dapat disampaikan bahwa kedua model yang diuji penyimpangannya pada penelitian ini memberikan kinerja yang cukup bagus. Penuruan penyimpangan rerata dari 70.25 % menjadi 15.88 % untuk model Mock dan dari 85.93 % menjadi 23.97 % untuk Model NRECA, menglustrasikan bahwa optimasi parameter menjadi bagian yang sangat penting untuk dilakukan pada setiap analisis.
Hasil parameter optimal yang diperoleh pada tahapan optimasi, selanjutnya dapat dijadikan sebagai rujukan untuk memprediksi debit pada DAS-DAS yang tidak memiliki stasiun hidrometri terutama DAS-DAS yang berada di sekitar DAS Bangga di Sulawesi Tengah. Namun demikian jika ada data hidrometri terukur, parameter kedua model tersebut dapat diverifikasi.
Untuk penggunaan yang lebih luas, mengingat sangat langkanya data debit terukur di Sulawesi Tengah, penggunaan parameter model tersebut dapat digunakan dengan hati-hati, tentunya dengan memperhatikan karaktersitik hujan, DAS dan sungai dan membandingkannya dengan DAS Bangga yang memiliki stasiun hidrologi dan hidrometri.
DAFTAR PUSTAKA
Mock, F.J., 1973, Water Capability Appraisal
Indonesia, Food and Agriculture
Organization of The United Nations, Bogor, Indonesia
Olivera, F., 1999, CRWR-Vector v.1.1: An ArcView
Extension for Analysis of Vector Data, Center
for Research in Water Resources (CRWR), University of Texas, Austin.
Sri Harto Br., 2000, Hidrologi : Teori, Masalah dan
Penyelesaian, Nafiri Offset, Yogyakarta.
Sukheswalla, Z.R., 2003, A Statistical Model For
Estimating Mean Annual and Mean Monthly
Flows at Ungaged Locations, M.Sc. Thesis,
University of Texas, Austin.
Setiawan, E., Sulistiyono, H., dan Budianto, M.B., 2006, Efek Pemberian Nilai Awal Model
NRECA Terhadap Konsistensi Hasil Kalibrasi dan Verifikasi, Jurnal Rekayasa
UNRAM, Vol. 7 No.1, pp. 24-31 April 2006 ISSN: 1411-5565
Tunas, G., Tanga, A., dan Lesmana, S.B., 2008,
Model Transformasi Hujan-Aliran Berbasis Hidrograf Satuan Untuk Analisis Banjir,
Prosiding Seminar Nasional Sain dan Teknologi II Universitas Lampung (UNILA), Lembaga Penelitian Universitas Lampung. Tunas, G., Tanga, A., dan Lesmana, S.B., 2009,
Penyusunan dan Pengembangan Model Transformasi Hujan-Aliran Pada DAS-DAS di Sulawesi Tengah Berbasis Sistem Informasi Geografis, Laporan Penelitian
Hibah Bersaing DP2M DIKTI, Lembaga Penelitian Universitas Tadulako.
Yunar, A,. dan Tunas, G., 2007, AnalisisPengaruh
Perubahan Tata Guna Lahan DAS Palu Terhadap Karakteristik Hidrograf Banjir dengan Pendekatan Sistem Informasi Geografis, Laporan Penelitian Dosen Muda
DP2M DIKTI, Lembaga Penelitian Universitas Tadulako.
