## OPTIMALISASI PENGUSAHAAN HIDROELEKTRIK RIAM KANAN DALAM RANGKA MEMENUHI KEBUTUHAN AIR BAKU SPAM KAWASAN REGIONAL BANJARBARU

## RIAM KANAN HYDROELECTRIC MANAGEMENT OPTIMALIZATION TO SERVE BANJARBARU REGIONAL AREA DWWS WATER RESOURCES RATE DEMAND
Melisa Triandini Maulani 1 dan Arwin Sabar 2
Program Magister Teknik Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung
Jalan Ganesha 10 Bandung 40132 Email : 1 melisatm91@gmail.com dan 2 arwinsabar@yahoo.com
Abstrak : Meningkatnya kebutuhan air minum seiring dengan pertumbuhan penduduk Kabupaten Banjar dan Kota Banjarbaru, provinsi Kalimantan Selatan serta komponen hidrologi yang stokastik mengakibatkan adanya  ketidakpastian  masa  depan  dalam  pola  pengelolaan  PLTA  Ir.P.M.  Noor  Waduk  Riam  Kanan sehingga dengan fungsi utilitas energi listrik harga konstan seperti saat ini, pemenuhan kebutuhan air baku di downstream kurang optimal. Waduk PLTA Riam Kanan di jadikan sebagai alternatif sumber air baku. Alokasi air minum menggunakan debit andalan kering R10-R20 yang bernilai 19,3-27,5 m3/detik. Korelasi debit hasil prakiraan kontinyu dengan debit historis sebesar 0,72 sedangkan korelasi debit prakiraan diskrit markov dengan debit historis sebesar 0,62 sehingga debit prakiraan kontinu dianggap lebih adaptif terhadap debit  historisnya.  Pengelolaan  waduk  optimal  menggunakan  model  kontinu  memiliki  koefisien  korelasi sebesar  0,852 terhadap  lintasan  aktualnya  sedangkan  menggunakan  model  diskrit  markov  sebesar  0,846 sehingga model kontinu terpilih menjadi model pola pengusahaan waduk yang paling optimal untuk untuk kebutuhan  air  di  downstream.  Pengelolaan  waduk  optimal  diperhitungkan  dengan  pengelolaan  optimal berdasarkan ketidakpastian masa depan, sedangkan utilitas harga berubah dihitung dengan metode program dinamik Bellman dengan iterasi “Du Coloir”. Untuk diskritisasi volume sebesar 70, 35 dan 10 juta m3 didapatkan  gain  sebesar  1462,2525,  1207,6640  dan  990,1395;  1463,9817,  1209,8065  dan  996,2856; 1470,1043,  1238,1262  dan 1002,3623.  Adapun korelasi  untuk  diskritisasi  70,  35  dan 10  juta  m3 adalah 0,3810;  0,3822  dan  0,4700,membuktikan  bahwa  semakin  besardiskritisasi,  semakin  besar  korelasi  yang didapatkan antara St pedoman dan St aktual..
Kata kunci : air baku, pengelolaan waduk, deterministik, optimal, program dinamik Bellman
Abstract : The increased demand for drinking water along with the population growth of Banjar Regency and Banjarbaru City, South Kalimantan province and stochastical hydrology component resulted in future uncertainty in the management pattern of Riam Kanan Reservoir Ir. P. M. Noor hydropower plant so that with the electric utility function of constant price such as the present, fulfillment of raw water demand in downstream is less than optimal. The Riam Kanan reservoir hydropower plant is used as an alternative source of raw  water. Allocation of drinking water uses dry R10-R20 mainstay discharge which is worth 19.3-27.5 m3/second. The discharge correlation results from continuous forecasts with historical debit of 0.72  while  the  discrete  markov  forecast  debit  correlation  with  historical  discharge  is  0.62  so  that continuous  forecasting  debits  are  considered  more  adaptive  to  historical  debit.  Optimal  reservoir management using a continuous model has a correlation coefficient of 0.988 on the actual trajectory while using the markov discrete model of 0.902 so that the continuous model is chosen to be the most optimal model of reservoir designation for downstream water needs. Optimal reservoir management is calculated by  optimal  management based  on future  uncertainties,  while utility  price  changes  are calculated  by the Bellman dynamic program method and “Du Coloir iteration. For the discretization of the volume of 70, 35 and  10  Mm3  the  gain  obtained  are  1462,2525,  1207,6640  and  990,1395;  1463,9817,  1209,8065  and 996,2856; 1470,1043, 1238,1262 and 1002,3623. Correlation for discretization of 70, 35, and 10 Mm3 are 0,3810,  0,3822  dan  0,4700,  proving  that  the  larger  discretization  is,  the  larger  correlation  between  St trajectory dan St actual.
Keyword : raw water, reservoir management, deterministic, optimal, Bellman’s dynamic program

## PENDAHULUAN
Waduk Riam Kanan terletak di Desa Aranio, Kecamatan Karang Intan, Kabupaten Banjar, Kalimantan Selatan. Air Waduk Riam Kanan dimanfaatkan untuk sumber baku air  minum,  air  irigasi,  pembangkit  listrik,  parawisata,  dll.  Untuk  fungsinya  sebagai pembangkit listrik, waduk ini memiliki 3 turbin dengan kapasitas masing-masing 30 MW (Dinahkandy, 2015). Meningkatnya permintaan dan kebutuhan air minum seiring dengan pertumbuhan penduduk Kabupaten Banjar dan Kota Banjarbaru mengakibatkan adanya ketidakpastian masa depan dalam pola pengelolaan PLTA Waduk Riam Kanan sehingga dengan fungsi utilitas energi listrik harga konstan seperti saat ini, pemenuhan kebutuhan air baku di downstream kurang optimal.
Di  bidang  ekonomi,  fungsi  utilitas  merupakan  konsep  penting  yang  mengukur preferensi  atas  satu  set  barang  dan  jasa  (Blokhin,  2015).  Dalam  hubungannya  dengan energi  listrik,  fungsi  utilitas  pada  pengelolaan  PLTA  Waduk  Riam  Kanan  saat  ini dilakukan  dengan  harga  konstan,  artinya  harga  yang  ditawarkan  tidak  berubah  seiring waktu. Dengan harga yang konstan, maka akan terjadi ketidakseimbangan dalam supply dan demand energi  listrik  dan  air  di downstream seiring  waktu.  Karenanya  dilakukan penelitian  untuk  mengelola  PLTA  waduk  dengan  fungsi  utilitas  energi  listrik  harga berubah untuk menemukan harga optimal pada setiap keadaan seiring waktu juga untuk memenuhi kebutuhan air baku minum serta kebutuhan air downstream .

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini membahas model pengelolaan optimal pengoperasian hidroelektrik PLTA Riam Kanan untuk memenuhi kebutuhan downstream serta memperkirakan fungsi utilitas energi listrik untuk harga berubah seiring waktu. Penelitian mengambil lokasi di PLTA Riam Kanan, Aranio, Kabupaten Banjar, Kalimantan Selatan. Riam Kanan dipilih karena downstream -nya digunakan sebagai air baku PDAM Intan Banjar yang melayani cakupan wilayah Kabupaten Banjar dan Kota Banjarbaru.

## Pengolahan Data Hujan dan Debit
Hujan  (P)  dan  debit  (Q)  merupakan  dua  variabel  acak  dan  juga  merupakan komponen  hidrologi  yang  penting.  Hujan  yang  jatuh  pada  suatu  DAS  berpengaruh
terhadap  debit  sungai  secara  variatif  dalam  ruang  dan  waktu  (Triane  dan  Suharyanto, 2015; Abdurachman dan Oginawati, 2019).

## 1. Melengkapi Data Kosong
Data  hujan  (P)  dan  debit  (Q)  kadang  mengalami  kekosongan  akibat  berbagai macam  sebab,  misalnya  ketiadaan  pengamat,  alat  ukur  yang  bermasalah,  hilangnya rekaman,  atau  kekurangan  dana  pencatatan.  Celleri  (2007)  dalam  Villazon  (2010) mengungkapkan  untuk  mengisi  data  kosong  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan regresi linear sederhana dan regresi linear ganda. Korelasi antara semua pasangan stasiun untuk setiap bulan, diurutkan dan bulan yang hilang diperkirakan menggunakan regresi linear stasiun  yang  memiliki korelasi tertinggi dengan data yang tercatat  di  bulan  yang sama. Sedangkan regresi  linear ganda  menggunakan korelasi  spasial dua  variabel acak tersebut  digunakan  untuk  membangun  model  kontinu  prakiraan  debit.  Model  korelasi dengan koefisien determinasi (R 2 ) terbesar dipilih untuk membangun data debit (Sabar, 2002).

## 2. Koreksi Penanggalan
Jumlah  hari  perbulan  setiap  tahun  dapat  berbeda,  sehingga  diperlukan  koreksi penanggalan. Besar fk adalah :
Data hujan bulanan fk = 30,4167 / jumlah hari dalam bulan
(1)

## 3. Perhitungan Hujan Wilayah
Perhitungan  curah  hujan  wilayah  dilakukan  dengan  Metode  Aritmatika  untuk curah  hujan  wilayah  bulanan  dan  curah  hujan  wilayah  tahunan  (Kamila  dkk.,  2016; Pradiko dkk., 2017).
(2)

## Periode Ulang
Periode ulang mengacu pada waktu hipotetik suatu kejadian dengan nilai tertentu, akan  disamai  atau  dilampaui  1  kali  dalam  jangka  waktu  hipotetik  tersebut  (Kamiana, 2011).

## Penentuan Debit Andalan, Debit Rencana, Penentuan Tahun Kering, Normal dan Basah
Besaran debit dikonsepkan menjadi debit yang diharapkan memenuhi kebutuhan pada setiap setiap waktu dengan kemungkinan probabilitas tertinggi yang disebut debit andalan.  Debit  andalan  dapat  digunakan  untuk  menentukan  debit  rencana  air  baku. Sementara untuk menentukan tahun kering, normal dan basah digunakan metode diskrit Markov.

## Prakiraan Debit Masa Depan
Ketidakpastian  sistem  hidrologi  mengharuskan  parameter  inflow  masa  ini ditentukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode  peramalan  (Ethan,  2009;  Sudrajat, 2016; Hutagalung dan sabar, 2015).

## 1. Model Prakiraan Debit Masa Depan Korelasi Spartial Hujan-Debit (Kontinu)
Model  prakiraan  debit  korelasi  spasial  dapat  dilakukan  dengan  melakukan korelasi  antara  hujan  dengan  debit  atau  debit  dengan  debit,  kemudian  dicari  koefisien determinasi paling tinggi, jika koefisien determinasi nilainya semakin mendekati 1 maka model prakiraan debit semakin mendekati nilai debit aktualnya.

## 2. Model Debit Prakiraan Masa Depan Diskrit-Markov
Probabilitas kejadian pada suatu waktu tertentu bergantung/ditentukan hanya dari kejadian  waktu  sebelumnya  merupakan  konsep  dari  metode  diskrit  Markov.  Untuk membentuk matrik transisi, data  dibagi dalam kelas yang ditetapkan berdasarkan kurva distribusi kumulatif. Besaran debit dalam matrik tiga kelas orde satu dibagi menjadi tiga yaitu debit kering (dinyatakan dengan 0), debit normal (dinyatakan dengan 1), dan debit basah (dinyatakan dengan 2).

## 3. Model Autoregresif  Integrated  Moving  Average (ARIMA)
Mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. Cocok  digunakan jika observasi dari deret waktu ( time series ) secara statistik berhubungan satu sama lain ( dependent )

## Manajemen Waduk Riam Kanan
Waduk dioperasikan dengan pengelolaan sesuai kebutuhannya.

## 1. Lingkungan Ekonomi Waduk
Dalam  pengoperasiannya  manajemen  waduk  memiliki  beberapa  kendala/ constraint , antara lain:
1. Kesetimbangan massa air, dimana ada batasan volume air dalam waduk sesuai dengan neraca massa
(4)
2. Batasan volume tampungan waduk, Smin < S < Smaks
3. Batasan debit masuk dan keluar, dimana debit masuk < daya tampung waduk dengan membuang  kelebihan  ke spillway ,  sedangkan  debit  keluar  disesuaikan  dengan kebutuhan air downstream .
4. Kendala operasional, dimana berbagai macam kendala seperti debit maksimum turbin yang diperbolehkan, biaya operasional, serta pemeliharaan alat dan sungai.

## 2. Pengoperasian Intuitif/Deterministik ( Avenir Connu )
Pengusahaan  ini  memperlakukan  fenomena  yang  terjadi  sebagai  sesuatu  yang  bersifat pasti (deterministik) dengan debit rencana.

## 3. Pengoperasian Optimal ( Avenir Aleatoire )
Pengusahaan  ini  yang  digunakan  untuk  mengantisipasi  keacakan  prakiraan  debit  masa depan dengan memanfaatkan memoar korelasi spasial komponen utama hidrologi (Sabar, 2002).

## 4. Program Dinamik Bellman
Dalam  bentuk  diskrit  program  dinamik  Bellman,  volume  air  yang  tersimpan dalam  waduk  didiskritisasi  menjadi  sejumlah  level  untuk  mendapatkan  optimalitas global. Manajemen waduk menggunakan program dinamik Bellman dan metode iteratif “Du Coloir” yang ditemukan oleh Thirriot, Arwin, EDF-France, pada tahun 1991 untuk
mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi dari produksi listrik dari sebuah waduk guna mencapai  pengelolaan  waduk  optimal.  Fungsi  objektif  metode  ini  adalah  untuk memaksimalkan keuntungan  yang diperoleh dari produksi  listrik dikalikan dengan unit harga dalam setiap bulannya.
(5)
(Marselina, 2016)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  hidrologi  yang  digunakan  adalah  data  curah  hujan  bulanan  (mm)  periode 1990-2016 seperti ditunjukkan pada Tabel 1 yang diambil pada 5 (lima) stasiun penakar hujan  yang  tersebar  di  wilayah  DAS  Riam  Kanan  yaitu  Rantau  Balai  (P1)  berkorelasi besar dengan Kalaan (P3), Tiwingan (P5) dan Belangian (P4) yang didapatkan dari PLTA Riam Kanan dan BMKG Banjarbaru.
Tabel 1. Ketersediaan Data Curah Hujan (1990-2016)
Sumber: PLTA Riam Kanan dan BMKG Banjarbaru 2017
Sedangkan untuk data debit di ambil dari  pencatatan  debit input  (Qin) bulanan (m 3 ) waduk PLTA riam kanan dari tahun 1990-2016 seperti ditunjukkan pada Tabel 2. pengisian data hujan yang kosong dilakukan dengan metode korelasi spasial antar pos hujan dimana korelasi tertinggi terpilih sebagai pos penjelas. dari pos penjelas yang terpilih, didapatkan persamaan regresi untuk pengisian hujan.
Tabel 2. Ketersediaan Data Debit (1990-2016)
Sumber: PLTA Riam Kanan dan BMKG Banjarbaru 2017

## Keandalan Debit
Probabilitas  keandalan  sebuah  data  dari  sejumlah  data  adalah  nilai  probabilitas kejadian dimana nilai yang terjadi adalah sama dengan atau lebih dari nilai data tersebut, atau ditulis P(X  x). Dalam penelitian ini digunakan statistik hidrologi yang merupakan sekumpulan  data  stokastik  atau  ( random  variabel )  dengan  mengkaji  data  observasi historik.  Perhitungan  debit  andalan  Waduk  Riam  Kanan  menggunakan  durasi  30  hari untuk beberapa probabilitas keberhasilan.
Tabel 3. Keandalan debit bulanan waduk Riam Kanan (1990-2012)
Probabilitas Keandalan Q (m 3 /s) 30 Hari 5% 97,8 10% 81,3 20% 67,4 50% 48,6 80% 36,3 90% 27,5 95% 19,3 Sumber: Hasil Perhitungan

## Model ARIMA
Model  ini  disebut  juga  metode  runtun  waktu  Box-Jenkins. Metode  ini  cocok digunakan jika observasi dari deret waktu (time series) secara statistik berhubungan satu sama  lain  (dependent).  Data  dicek  kestasionerannya,  dan  bila  tidak  lolos  uji  dilakukan proses transformasi dan differencing sebelum dilakukan uji plot ACF dan PACF. Model yang digunakan memiliki ordo (p,d,q)(P,D,Q) 12 , kemudian dilakukan uji trial and error dengan  nilai  yang  sesuai  dengan  kesimpulan  plot  ACF  dan  PACF  sehingga  model merupakan variasi dari (p,d,q)(P,D,Q) 12 ,  yang memenuhi syarat:
1. t hitung > t tabel → t hitung > ...
2. P-Value < 0,05
3. Uji white noise P-Value > 0,05
Dari  uji  trial  and  error,  didapatkan  model  yang  memenuhi  syarat  adalah  model Seasonal ARIMA  (1,1,1)(0,1,1)12    sehingga  model  tersebut  yang  digunakan  untuk peramalan.
Gambar 1 . Model ARIMA
Debit forecast kemudian dibandingkan dengan debit  historik untuk  mengetahui korelasinya. Korelasi antara debit historik dan debit forecast seasonal  ARIMA  bernilai 0,4835.

## Model Spasial Korelasi Hujan dan Debit (Kontinu)
Debit prakiraan dihitung dengan menggunakan model spasial kuarterner Qt=a.Qt- 1+b.P1+c.P2+d  karena  persamaan  kuarterner  memiliki  koefisien  korelasi  antara  debit prakiraan  dengan  debit  historis  yang  lebih  besar. Nilai-nilai  koefisien  korelasi  hujan  P dan debit Q dipergunakan dalam perhitungan model hujan-debit.
0,00 50,00 100,00 150,00 1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 Q (m 3 /s ) Bulan ke- Q Historik Forecast Lower Upper
Gambar 2. Perbandingan debit prakiraan model Kontinu dan debit historis Waduk
Riam Kanan 1990-2016

## Model Diskrit Chain Markov Tiga Kelas Orde Satu
Dalam  pengklasifikasian  data  debit,  data  debit  tersebut  dibagi  secara  diskrit menjadi  tiga  kategori,  dengan  mengurutkan  data debit  dari  yang  paling  besar  ke  kecil. Kemudian  dicari nilai batas kelas debit bulanan waduk Riam Kanan (1990-2016).
Gambar 3. Perbandingan debit prakiraan model Diskrit Markov dan debit historis
Waduk Riam Kanan 1990-2016
Model  prakiraan  debit  dengan  metode  Diskrit  Markov  3  kelas  memiliki  nilai korelasi  terhadap  data  historis  nya  0,62  sedangkan  metode  kontinyu  memiliki  nilai korelasi yang lebih besar yaitu 0,72. Model prakiraan ketidakpastian masa depan metode Kontinu dianggap model yang lebih baik dibandingkan dengan metode Diskrit Markov.
0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 200,00 1 51 101 151 201 251 301 Q m 3/ d eti k ) Bulan ke- Q Historik Q Kontinu
0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 1 51 101 151 201 251 301 Q m 3/ d e ti k ) Bulan ke- Q Markov Q Historik
Perbandingan  kedua  metode  terhadap  data  historisnya  seperti  ditunjukkan  pada Gambar.4.
Gambar 4. Perbandingan debit prakiraan model Diskrit Markov, kontinu dan debit historis Waduk Riam Kanan 1990-2016

## Uji KAR dan RMS
Model-model bangkitan debit yang telah dihitung kemudian dibandingkan dengan debit  historik  untuk  mendapatkan  korelasi  antarmodel  bangkitan  debit,  Kesalahan Absolut Relatif (KAR) dan Tingkat Kesalahan Rata-rata (RMS).
Tabel 4. Perbandingan KAR dan RMS Parameter Model Korelasi Spasial Markov ARIMA Akurasi R 0,7212 0,6246 0,4835 Error KAR 0,0032 0,0023 0,0438 RMS 0,0574 0,0421 0,2628

## Lingkungan Ekonomi Waduk
Obyektifitas pengelolaan Waduk Riam Kanan untuk  menjamin kebutuhan  air di downstream dengan konstrain yaitu :
Keseimbangan Massa
St+1 =  St + Qin – Qt
Batasan Stock
0 ≤ St ≤ 492 Mm3
Elevasi Muka air
0,00 40,00 80,00 120,00 160,00 200,00 1 51 101 151 201 251 301 Q m 3/ d e ti k ) Bulan ke- Q Markov Q Historik Q Kontinu

## 52 ≤ Ht ≤ 59,86 m dpl
Batasan Turbin
25,42 m3/det<QOut<Qmaks (85,6 m3/det)
R10 = 27,5m3/s R20 = 19,3m3/s (Hasil Perhitungan)

## Gambar 5. Lingkungan Ekonomi Waduk Riam Kanan

## Manajemen Optimal Waduk Riam Kanan
Pengelolaan deterministik ( certainty ) dianggap tidak adaptif terhadap masa depan karena tidak memperhatikan sifat debit yang datang yaitu acak dan stokastik. Sehingga diperlukan pengelolaan waduk secara  optimal ( Avenir Uncertaine ) dimana pengelolaan ini adalah  pengelolaan waduk jangka panjang dengan memperhitungkan jenis tahun yang terjadi (kering, normal atau basah) serta debit masa depan dalam penentuan prediksi debit yang akan datang.

## 1. Model Diskrit Markov
Pengusahaan  waduk model Diskrit Markov menggunakan lintasan pedoman dari debit Diskrit  Markov 3 kelas,  model prakiraan debit  masa depan Diskrit Markov, dan penentuan  tahun  kering,  normal  dan  basah  ditentukan  dengan  menggunakan  metoda ranking  (Weibull)  dan  matriks  Markov  tahunan  Pada  simulasi  pengusahaan  waduk optimal metode Markov seperti ditunjukkan pada Gambar 5, dihasilkan nilai korelasi dan koefisien korellasi antara lintasan pedoman dengan lintasan aktualnya mendekati 1 yaitu sebesar 0,846.
Gambar 5. Simulasi pola pengusahaan optimal Waduk Riam Kanan Menggunakan

## Model Markov

## 2. Model Kontinu
Pada  simulasi  pengusahaan  waduk  optimal  metode  kontinu  seperti  ditunjukkan pada Gambar 6, dihasilkan nilai korelasi dan koefisien korelasi antara lintasan pedoman dengan lintasan aktualnya mendekati 1 yaitu sebesar 0,852.
Gambar 6. Simulasi pola pengusahaan optimal Waduk Riam Kanan Menggunakan
Dari kedua simulasi yang dilakukan, didapatkan hasil korelasi yang terbesar dari model  kontinu,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pola  pengusahaan  optimal  waduk Riam Kanan dapat dicapai menggunakan model kontinu.

## Pengelolaan Optimal Waduk Riam Kanan dengan Harga Listrik Bervariasi
Harga listrik yang dimaksud dalam penelitian ini adalah nilai energi listrik yang dihasilkan dari turbin, di  mana pada kondisi  harga  listrik bervariasi,  nilai energi  listrik yang dihasilkan dari turbin berbeda setiap bulannya [NP = F(t)].  Nilai harga listrik yang bervariasi  setiap  bulan  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  harga  listrik  akademis berdasarkan  penelitian  Arwin  dan  M.  Bourqueil  (1992).  Simulasi  dilakukan  dengan diskritisasi sebesar 70, 35 dan 10 juta m3 dengan pola pengoperasian tahun basah, normal, dan kering.
Gambar 8. Pola Pengoperasian Waduk Tahun Basah, Kering, dan Normal dengan Tahapan Program Dinamik Diskritisasi 70, 35, dan 10 Juta m 3
Nilai gain dari  setiap  pengoperasian  waduk  dalam  tahun  basah,  kering,  dan normal dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Nilai Gain pada Pola Pengoperasian Waduk Tahun Basah, Kering, dan Normal
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  nilai gain untuk  setiap  debit cenderung  semakin  meningkat  seiring  dengan  semakin  kecilnya  nilai  delta  yang digunakan. Di  samping  itu, dapat dilihat bahwa nilai gain yang terbesar diperoleh saat debit  basah  kemudian  debit  normal  dan  kering.  Setelah  lintasan  dan  gain  didapatkan, maka dapat dilakukan simulasi untuk mengetahui korelasi antara nilai stok aktual dengan stok pedoman model pengusahaan listrik harga berubah, seperti terlihat pada Gambar 10- 12 berikut.
Gambar 10. Simulasi Pola Pengusahaan Optimal Waduk Riam Kanan Menggunakan Model Kontinu dengan Harga Berubah Diskritisasi Volume  70 Juta m 3
Gambar 11. Simulasi Pola Pengusahaan Optimal Waduk Riam Kanan Menggunakan Model Kontinu dengan Harga Berubah Diskritisasi Volume  35 Juta m 3
Gambar 12. Simulasi Pola Pengusahaan Optimal Waduk Riam Kanan Menggunakan Model Kontinu dengan Harga Berubah Diskritisasi Volume  10 Juta m 3
Didapatkan  korelasi  untuk  diskritisasi  70,  35  dan  10  juta  m 3 sebesar  0,3810; 0,3822  dan  0,4700,  membuktikan  bahwa  semakin  besar  diskritisasi,  semakin  besar korelasi yang didapatkan antara St pedoman dan St aktual.

## KESIMPULAN
Model  prakiraan  debit  dengan  metode  korelasi  spasial  hujan-debit  memiliki nilai  korelasi  terhadap  data  historis  bulanannya  nya  sebesar  0,7212  sedangkan  model diskrit  Markov  sebesar  0,6246    dan  ARIMA  sebesar    0,4385  sehingga  model  debit prakiraan masa depan metode kontinyu bulanan dianggap lebih mendekati dengan debit historisnya.  Untuk  prakiraan  debit  3  bulanan  didapat  korelasi  untuk  model  kontinu sebesar 0,7081 dan diskrit markov sebesar 0,6781. Untuk prakiraan  debit tahunan didapat korelasi  model kontinu sebesar 0,4307 dan diskrit markov sebesar 0,2613.
Dari  perbandingan  dua  model  pola  pengusahaan  waduk  optimal  untuk  Waduk  Riam Kanan  yaitu  model  Kontinyu  dan  Model  Markov,  model  kontinu  adalah  model pengoperasian waduk yang paling optimal dibandingkan model Markov. Hal Ini karena dalam simulasi didapatkan nilai korelasi St+1 pedoman dan aktual  untuk debit kontinu
sebesar 0,852 sedangkan untuk debit Markov sebesar 0,846 Sehingga dari penelitian ini diketahui bahwa pola pengusahaan waduk optimal model Kontinu dianggap lebih adaptif terhadap ketidakpastian masa depan pengelolaan Waduk Riam Kanan.
Semakin  besar  diskritisasi  terhadap  volume  waduk,  semakin  besar  Gain  yang didapat, terbukti untuk diskritisasi 70 juta meter kubik didapat Gain sebesar 1462,2525; 1207,6640 dan 990,1395 untuk R5 Basah, R2 Normal dan R5 Kering, sedangkan untuk diskritisasi sebesar  35  juta meter kubik didapat Gain sebesar 1463,9817; 1209,8065 dan 996,2856 untuk R5 Basah, R2 Normal dan R5 Kering dan untuk diskritisasi sebesar 10 juta meter kubik didapat Gain sebesar 1470,1043, 1238,1262 dan 1002,3623 untuk R5 Basah, R2 Normal dan R5 Kering. Adapun korelasi untuk diskritisasi  70, 35 dan 10 juta m 3 adalah 0,3810; 0,3822 dan 0,4700,  membuktikan  bahwa  semakin  besar diskritisasi, semakin besar korelasi yang didapatkan antara St pedoman dan St aktual.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurachman,  A.  V.,  &  Oginawati,  K.  (2019).  Residue  of  Organophosphate  Insecticide  in Strawberry. Research of environmental science and engineering, 1(1), 14-18.
Aprillia, R., & Sabar, A. (2014). Kajian Rezim Hidrologi dan Salinitas DAS Landak-Kapuas dalam Rangka Pengembangan Sumber Air Baku Spam Regional Pontianak-Zona Hujan Equatorial. Jurnal Teknik Lingkungan, 20(2), 183-193.
Blokhin, Andriy (2015): What Is The Utility Function And How Is It Calculated?, data diperoleh melalui situs  internet:http://www.investopedia.com/ask/answers/072915/what-utility-function-and-how-it- calculated.asp. Diunduh pada tanggal 17 Mei 2016
Chen,  Zhuliang,  Peter  A.  Forsyth  (2008):  Pricing  Hydroelectric  Power  Plants  with/without  Operational Restrictions: a Stochastic Control Approach, University of Waterloo.
Dinahkandy,  Irma  (2015):  Optimalisasi  Pengelolaan  Waduk  PLTA  Riam  Kanan  Memenuhi  Laju Permintaan  Sumber  Air  SPAM  Banjar  Bakula  –  PDAM  Intan  Banjar  Kalimantan  Selatan  (2010- 2030), Tesis Program Magister, Institut Teknologi Bandung.
Etkin, Derek (2009): Utilizing Seasonal  Forecasts to Improve Reservoir Operations in the Comoé River Basin, Thesis of Environmental and Water Resources Engineering, TUFTS University.
Kamiana, I.M. (2011): Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air, Yogyakarta, Graha Ilmu.
Kamila,  N.,  Wardhana,  I.  W.,  &  Sutrisno,  E.  (2016).  Perencanaan  Sistem  Drainase  Berwawasan Lingkungan (Ecodrainage) Di Kelurahan Jatisari, Kecamatan Mijen, Kota Semarang. Jurnal Teknik Lingkungan, 22(2), 63-72.
Marselina,  Mariana,  Arwin  Sabar,  Indah  R.S.  Salami,  Dyah  Marganingrum.  (2016):  Management Optimization  of  Saguling  Reservoir  with  Dynamic  Programming  Bellman  and  “Du  Couloir” Iterative Method, Forum Geografi, 30 (I), 14-23
Pradiko,  H.,  Sabar,  A.,  Soewondo,  P.,  Suryadi,  Y.,  &  Jatikusuma,  I. (2017).  Model  Penerapan  Drainase Berwawasan  Lingkungan  Skala  Individu  di  Lahan  Permukiman  Kawasan  Bandung  Utara. Jurnal Teknik Sipil, 24(1), 83-90.
Sabar, Arwin (2002): Tren Global Pembangunan Infrastruktur Sumber Daya Air yang Berkelanjutan dalam Rangka  Diskusi  Pakar  Perumusan  Kebijakan  Eco-Efficient  Water  Infrastructure  Indonesia, Direktorat Pengairan dan Irigasi – Bappenas, 2-35.
Sabar, Arwin (2009): Perubahan Iklim, Konversi Lahan dan Ancaman Banjir dan Kekeringan di Kawasan Terbangun. Pidato Ilmiah Guru Besar, ITB Bandung.
Sudradjat, A. (2016). Kajian Awal Penetapan Teknologi Low Impact Development/Green Infrastructure Pada  Pengelolaan  Limpasan  Hujan  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografi  (Studi  Kasus:  Das Citarum Hulu Bukan Kota). Jurnal Teknik Lingkungan, 22(2), 92-103.
Triane,  D.,  &  Suharyanto,  S.  (2015).  PEMODELAN  KUALITAS  AIR  MENGGUNAKAN  MODEL QUAL2K (Studi Kasus: DAS Ciliwung). Jurnal Teknik Lingkungan, 21(2), 190-200.
Villazón,  Mauricio  F.,  Patrick  Willems  (2010):  Filling  gaps  and  Daily  Disaccumulation  of  Precipitation
Data  for  Rainfall-runoff  model,  Procceding  at:  4th  International  Scientific  Conference  on  Water Observation  and  Information  Systems  for  Decision  Support,  Ohrid,  Republic  of  Macedonia, BALWOIS, 1-9
Hutagalung,  S.  E.  M.,  &  Sabar,  A.  (2015).  MODEL  PRAKIRAAN  DEBIT  AIR  DALAM  RANGKA
OPTIMALISASI PENGELOLAAN WADUK KEDUNG OMBO. Jurnal Teknik Lingkungan , 21 (1), 77-86.