Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Optimasi  Sumber  Daya  Air  Di  Sub  DAS  Air  Betung,  Kota  Pagar  Alam  Sumatera Selatan
Alharia Dinata 1,* , Lily Endah Diansari 1
Program Studi Teknik Sipil, STT Pagar Alam, Pagar Alam 1 Koresponden*, Email: alhariadinata@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                        18 Desember 2020 Diperbaiki                      10 Januari 2021
Disetujui                        10 Januari 2021 Keywords: water criticality index, SDA optimization, linear program, water allocation. Currently,  the  water  balance  in  the  Air  Betung  Sub-watershed  has  decreased  in quality/quantity due to the development of urban areas and increased economic activity, so that water  allocation  must  be  fair  and  equitable.  The  research  objective  is  to  optimize  water resources to compliance domestic, industrial, and irrigation water needs. The analysis method uses the QM for Windows linear program application. From simulation and optimization were obtained, the availability of water was only able to supply irrigation water by 50.99% in 2019 and 61.22% in 2028. From the results of implementing five crop schedules and integrating plant types in each MT on irrigated land with limited water volume, the optimal profit is Rp. 17,606,110,000. Initial planting began on October 15 with the optimum area of MT-I (Paddy 1,211 ha - Palawija 0 ha), MT-II (Paddy 1,211 ha - Palawija 0 ha), and MT-III (Paddy 692 ha
- Palawija 519 ha).
Kata kunci: indeks kekritisan air, optimasi SDA, program linier, alokasi air.

## Abstrak
Saat ini, keseimbangan air di Sub DAS Air Betung telah mengalami penurunan kualitas/ kuantitas  sebagai  dampak  berkembangannya  wilayah  perkotaan  dan  meningkatnya kegiatan  perekonomian  sehingga  pengalokasian  air  harus  adil  dan  merata.  Tujuan penelitian  adalah  mengoptimalkan  SDA  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  domestik, industri,  dan  irigasi.  Metode  analisis  menggunakan  aplikasi  program  linier QM  for Windows . Hasil simulasi dan optimasi diperoleh, ketersediaan air hanya mampu menyuplai air  kelahan  irigasi  sebesar 50,99  % ditahun  2019  dan 61,22 %  ditahun 2028.  Dari  hasil menerapkan lima jadwal tanaman dan memadukan jenis tanaman di masing-masing MT pada lahan irigasi dengan volume air terbatas diperoleh keuntungan optimal sebesar Rp. 17.606.110.000. Awal tanam dimulai 15 Oktober dengan luas optimum MT-I (Padi 1.211 ha - Palawija 0 ha), MT-II (Padi 1.211 ha - Palawija 0 ha), dan MT-III (Padi 692 ha - Palawija 519 ha).

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya jumlah penduduk merupakan dampak dari berkembangnya kegiatan perekonomian dan menjadi perma- salahan  baru  bidang  lingkungan  terutama  di  wilayah  per- kotaan sebagai pusat pemerintahan, perekonomian, industri dan perdagangan yang bukan hanya pada jumlah dari pendu- duk  semata  tetapi  berimbas  juga  pada  kualitas  penduduk, konsumsi  maupun  modal  serta  teknologi  [1].  Dari  pening- katan kegiatan tersebut, kebutuhan lahan untuk tempat ting- gal  dan  kegiatan  aktifitas  ekonomi  menjadi  sangat  tinggi sehingga berdampak pada konversi lahan dari hutan menjadi lahan pertanian dan permukiman. Sedangkan sisi permintaan air, pemenuhan kebutuhan air domestik, industri, dan perta- nian menjadi meningkat. Namun, berbanding terbalik terha- dap kuantitas air yang lebih cenderung menurun.
Saat ini,  kondisi sub DAS Air Betung telah mengalami degradasi  lingkungan  yang  ditandai  dengan  buruknya kualitas air, tingginya limpasan air disaat musim penghujan,
dan disaat musim kemarau tidak mampu menyuplai berbagai kebutuhan  air  sehingga  sebagian  besar  masyarakat  harus mencari sumber-sumber air baru untuk memenuhi kebutuhan air  mereka.  DAS  adalah  daerah  tangkapan  hujan  yang memiliki  kontribusi  terhadap  limpasan  aliran  permukaan yang batasnya terletak dipunggung-punggung pengunungan atau perbukitan, tempat air hujan jatuh disetiap lokasi dalam batas-batas  tersebut  sehingga  air  mengalir  dari  hulu  DAS melalui  sungai-sungai  kecil  menuju  ke  sungai  utama  dan keluar menjadi satu titik terendah dalam batas DAS tersebut [2].  Berdasarkan  kondisi  geografis,  sub  DAS  Air  Betung masuk  kedalam  wilayah  administrasi  Kabupaten  Lahat  di kecamatan  Pajar  Bulan  dan  Kota  Pagar  Alam  tepatnya  di kecamatan  Pagar  Alam  Utara,  Pagar  Alam  Selatan,  dan Dempo Utara [3]. Kecamatan Pagar Alam Utara dan Selatan merupakan daerah pusat pemerintahan dan termasuk dalam zona  perindustrian/perdagangan  dimana  aktifitas  kegiatan perekonomian kedua wilayah tersebut sangat tinggi sehingga
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 28
berpotensi  terhadap  tingginya  permintaan  air.  Dengan keterbatasan sumber daya air pada sub-DAS tersebut menjadi penting dilakukan upaya pengalokasian air untuk memenuhi berbagai  kebutuhan  air  secara  efisien  sehingga  diperoleh keuntungan  yang  maksimum  dalam  pengelolaannya.  Prog- ram linier maupun non linier merupakan metode klasik yang aplikasinya  telah  banyak  digunakan  dalam  memecahkan permasalahan  dibidang  pengelolaan  sumber  daya  air  dan dapat  memberikan  solusi  yang  terbaik  [4–6].  Penggunaan program  nonlinier  dapat  digunakan  dalam  mengoptimasi keandalan  SDA seperti  hasil  optimasi dan simulasi dengan metode Generalized Reduced Gradient didapatkan keanda- lan operasi embung mencapai 78,57% dan mampu menyuplai pemenuhan kebutuhan air domestik sebanyak 454 orang dan 1 ha lahan irigasi tetes [7].
Program  linier  bertujuan  mengkuantifikasi  hubungan antar variabel ke  dalam bentuk persamaan matematik yang linier  guna  mendapatkan  nilai  optimum  dalam  mengaloka- sikan  sumberdaya  yang  terbatas  sehingga  dicapai  tujuan tertentu [8].
Dari permasalahan diatas serta isu perubahan iklim yang telah  terjadi  maka,  menjadi  tantangan  untuk  memberikan solusi yang terbaik dalam memenuhi berbagai kebutuhan air terutama  di  sub-DAS  Air  Betung.  Jadi,  tujuan  penelitian adalah optimasi sumber daya air untuk alokasi kebutuhan air domestik,  industri,  dan  air  irigasi  ditahun  2019  serta  2028 menggunakan program linier.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian berada di sub-DAS Air Betung, secara geografis  terletak  antara  3°58'24,54"S  -  3°58'25,76"S  dan 103°08'19,12"E - 103°17'42,.12"E.

## 2.2 Data dan Peralatan
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder dan  data  primer.  Data  sekunder  terdiri  dari  data  kepen- dudukan  2010-2019  (Kota  Pagar  Alam  dan  Kabupaten Lahat),  data  jumlah  industri,  peta  administrasi,  data  curah hujan harian stasiun Jarai dan PTPN VII Kota Pagar Alam 2010-2019, data suhu harian 2010-2019, data topografi skala 1:50.000,  data  penggunaan  lahan,  dan  dokumen  lain  yang terkait dengan penelitian. Data primer terdiri dari debit mata air  dan  tinggi  muka  air,  pencatatan  data  tinggi  muka  air dilaksanakan dari tanggal 15 Agustus–15 Nopember 2020 di sub-DAS Air Betung.
Peralatan  yang  digunakan  adalah peil  scale , current meter , aplikasi GIS-ILWIS 3.3 , aplikasi QM for windows v.5 ,
meteran,  peralatan  tulis  menulis,  dan  peralatan  pendukung lainnya.
2.3 Metode Analisis
Analisis Kebutuhan Domestik
Perhitungan  kebutuhan  air  domestik  diperoleh  dari perkalian  antara  jumlah  penduduk  tahun  proyeksi  dengan kebutuhan  air  berdasarkan  standar  pembagian  kriteria wilayah  [7].  Berdasarkan  jumlah  penduduk,  wilayah  sub- DAS  masuk  kategori  Kota  kecil  (51.482  orang)  dengan kebutuhan air berkisar 80–190 liter/org/hari. Data menggu- nakan  jumlah  penduduk  tahun  2010-2019  pada  kecamatan Pagar  Alam  Selatan  (PAS),  Pagar  Alam  Utara  (PAU), Dempo Utara (DU), dan Pajar Bulan (PB) Kabupaten Lahat. Berikut  ditampilkan  persamaan  menghitung  kebutuhan  air domestik.
Qdom=365 hari x  q u 1000 P u ⁄ (1)
Dimana:
Qdom  =  Kebutuhan air domestik (m 3 /tahun) qu
=  Baku kebutuhan air domestik (liter/kapita/hari)
Pu =  Jumlah penduduk (orang)
Proyeksi  pertumbuhan  penduduk  menggunakan  metode aritmatika,  geometri,  dan  logaritma.  Dari  ketiga  metode tersebut  dipilih  berdasarkan  nilai  standar  deviasi  (SD)  dan koefisien determinasi (R 2 ).
Persamaan aritmatika. y=a+bx (2)
Persamaan logaritma. y=a+b ln ( x) (3)
Persamaan geometri.
Ln ( y ) =Ln ( a ) +b ln(x) (4)
dimana: a = Konstanta. b = Koefisien arah garis regresi linier,
y = Nilai variabel berdasarkan garis regresi, populasi ke-n, x = Bilangan yang dihitung dari tahun awal.
Analisis Kebutuhan Air Industri
Perhitungan  kebutuhan  air  industri  berdasarkan  data jumlah industri dengan menggunakan standar kebutuhan air berdasarkan DPU-CK tahun 1996.
Analisis Kebutuhan Air Irigasi
Kebutuhan  air  irigasi  adalah  jumlah  volume  air  yang diperlukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  evapotranspirasi, kehilangan  air,  dan  kebutuhan  air  untuk  tanaman  dengan memperhatikan jumlah air yang diberikan oleh alam melalui hujan  [9].  Awal  tanam  direncanakan  bulan  Nopember minggu  kedua  dengan  pola  tanam  padi-padi-palawija. Besarnya  kebutuhan  air  tanaman  padi  disawah  dihitung berdasarkan persamaan berikut.
NFR= ET c +P+WLR- R e (5)
Kebutuhan air tanaman palawija dihitung menggunakan persamaan berikut.
NFR= ET c - R e
(6)
Dimana: NFR   = Netto Field Water Requirement (mm/hr) Etc   =  Evapotranspirasi tanaman (mm/hr) P =  Perkolasi (mm/hr)
WLR  =  Penggantian lapisan air (mm/hr)
Re =  Curah hujan efektif (mm/hr)
Kebutuhan pengambilan air pada sumbernya berdasarkan kebutuhan  air  bersih  disawah  dihitung  menurut  persamaan berikut:
DR= NFR 8,64 (7)
dimana:
DR   = Kebutuhan pengambilan air di sumbernya (lt/det/ha), 8,64  = Konstanta.

## Ketersediaan Air
Ketersediaan  air  dalam  suatu  sub-DAS  selalu  berubah- ubah sepanjang waktu tergantung pada keadaan iklim daerah dan  karakteristik  fisik  sub-DAS  tersebut.  Ketersediaan  air adalah  kemampuan  sungai  untuk  menyediakan  suatu  nilai debit  secara  kuantitatif  sepanjang  tahun,  baik  pada  musim kemarau ataupun musim penghujan [10].
Fenomena  dari  rangkaian  peristiwa  bidang  hidrologi sangatlah  kompleks  dan  sangat  sulit  untuk  dapat  dipahami secara menyeluruh, demikian juga dalam memahami siklus hidrologi  yang  selalu  berubah-ubah  sehingga  dibutuhkan suatu  penyederhanaan  dari  fenomena  tersebut  guna  untuk memudahkan dalam memahaminya [11].
Dalam  hal  ini,  telah  banyak  model  yang  telah  dikem- bangkan  dalam  memprediksi  ketersediaan  air  dalam  suatu DAS  dengan  mengalihragamkan  limpasan  menjadi  debit. Ditahun  1973,  Dr  F.J.  Mock  memperkenalkan  model sederhana  mengenai  simulasi  keseimbangan  air  bulanan untuk  aliran  dengan  kebutuhan  data  meliputi  curah  hujan,
evaporasi, dan karakteristik hidrologi daerah pengaliran [10]. Model Mock  merupakan  model curah hujan  yang mengan- dung 3 zona yang mewakili proses transformasi air hujan di atmosfer, tanah, dan sistem air tanah [12].

## Debit Andalan
Debit andalan adalah debit yang tersedia sepanjang tahun pada  suatu  aliran  sungai  dengan  risiko  kegagalan  tertentu [13].
Bentuk persamaan matematisnya adalah: P ( X≥x ) = m n+1 x100%                                                               (8)
dimana:
P (X≥x)   =  Peluang, m =  Rangking, n
=  Jumlah data.

## Indeks Kekritisan Air (IKA)
Indek  kekritisan  air  dihitung  dengan  membandingkan antara  kebutuhan  air  terhadap  ketersediaan  air  di  sub  DAS Air Betung. Kriteria indeks kekritisan air dapat dilihat pada Tabel  1 .  Persamaan  matematis  IKA  seperti  yang  terlihat dibawah ini:
IKA= Ketersediaan air Total kebutuhan air x 100% (9)
dimana: IKA = Indeks kekritisan air (%).
Tabel 1 . Indeks Kekritisan Air [14] No Indeks Kekritisan Air Klasifikasi 1  <50% Belum kritis (BK) 2  50% - 75% Mendekati kritis (MK) 3  75% - 100% Kritis (K) 4  >100% Sangat kritis (SK)
Optimasi Sumber Daya Air
Terdapat  banyak  aplikasi  program  linier  yang  dibuat berdasarkan  algoritma simplex dalam  menyelesaikan permasalahan seperti aplikasi LINDO , Excel solver , QM for Windows ,  dan  lain  sebagainya.  Dalam  penelitian  ini, penyelesaian  optimasi  SDA  menggunakan  aplikasi QM  for Windows karena lebih mudah dalam pengoperasiannya.
Bentuk  persamaan  model  matematika  program  linier untuk optimasi sumber daya air Sub DAS Air Betung terdiri dari fungsi tujuan dan fungsi kendala adalah sebagai berikut: Fungsi tujuan,
Z = ∑ P ij x X ij j n=1 (10)
dimana:
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 30
Z   =  Fungsi tujuan, P   =  Harga air (Rp/liter),
X =  Jumlah pengguna air,
i =  Indek sumber air,
j =  Indek pengguna air.
Harga air diambil berdasarkan keputusan menteri PUPR tahun 2019, untuk wilayah Sumatera Selatan harga air minum sebesar 375 rupiah/m 3 (0,375 rupiah/liter), industri kategori niaga  865  rupiah/m 3 (0,865  rupiah/liter),  dan  irigasi  100 rupiah/m 3 (0,100 rupiah/liter) [15].
Fungsi kendala:
C = ∑ C ij x X ij ≤ Q j n=1 (11) X ij + X ij ≤ A (12) X ij + X ij ≤ B (13)
dimana:
C  = Kebutuhan air setiap pengguna, X ij = Jumlah pengguna air domestik, industri, dan irigasi, Q  = debit andalan air permukaan dan mata air (liter/detik), A   = Jumlah penduduk tahun ke-n (orang),
B   = Jumlah industri tahun ke-n (unit).
Persamaan  matematis  optimasi  ketersediaan  air  untuk alokasi kebutuhan air irigasi adalah sebagai berikut:
Fungsi tujuan,
Z = A x X 1 +B x X 2 +A x X 3 +B x X 4 +A x X 5 +B x X 6 (14)
dimana:
Z  =  Nilai optimal (Rp), A  =  Pendapatan bersih produksi padi sawah (Rp/ha) Keuntungan bersih  4.955.540 Rupiah/ha [16], B  =  Pendapatan bersih produksi palawija (Rp/ha) Keuntungan bersih 4.188.390 Rupiah/ha [16], X 1 =  Luas areal tanam padi MT-I (ha),
X 2 =  Luas areal tanam palawija MT-I (ha),
X 3 =  Luas areal tanam padi MT-II (ha),
X 4 =  Luas areal tanam Palawija MT-II (ha),
X 5 =  Luas areal tanam padi MT-III (ha),
X 6 =  Luas areal tanam palawija MT-III (ha).
Fungsi kendala:
Vol. air MT - I=A x X 1 +B x X 2 ≤ v 1 (15)
Vol. air MT- I I=A x X 1 +B x X 2 ≤ v 2 (16) Vol. air MT-III=A x X 1 +B x X 2 ≤ v (17) Luas tanam MT - I = X 1 + X 2 ≤ X (18) Luas tanam MT- I I = X 3 + X 4 ≤ X (19) Luas tanam MT-III = X 5 + X 6 ≤ X (20) 𝑋 , 𝑋 , 𝑋 , 𝑋 , 𝑋 , 𝑋   ≥  0 (21)
dimana: V 1 = Volume air MT-I (m ³ ), V 2 = Volume air MT-II (m ³ ), V 3 = Volume air MT-III (m ³ ), X t = Total luas areal tanam tahun ke-n (ha).

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Kebutuhan Air Domestik
Hasil  analisis  laju  pertumbuhan  penduduk  setiap  keca- matan dengan menggunakan ketiga metode diatas didapatkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang mendekati angka satu dan nilai standar deviasi (SD) terkecil adalah dengan metode Aritmatik  untuk  kecamatan  PAU,  PAS,  dan  DU.  Hasil analisis  dapat  dilihat  pada  tabel  2  dan  proyeksi  jumlah penduduk tahun 2020-2028 pada masing-masing kecamatan dapat dilihat pada Gambar 1 .
Tabel 2 . Metode Proyeksi Jumlah Penduduk
Metode Statistik Kota Pagar Alam Kab. Lahat Kec. Kec. PAU PAS DU PB Aritmatika R² 1.00 1.00 0.99 0.59 SD 173.13  124.16  42.99 1933.89 Geometrik R² 0.97 0.97 0.95 0.77 SD 538.21  470.49  94.15 1531.98 Logaritmik R² 0.97 0.97 0.95 0.76 SD 493.52  440.31  95.84  1571.58
Gambar 1 . Grafik Proyeksi Jumlah Penduduk (2019 – 2028)
Perhitungan jumlah kebutuhan air domestik sub-DAS Air Betung  didasarkan  pada  jumlah  penduduk  yang  masuk kedalam sub-DAS.
Persentase  batas  administrasi  masuk  kedalam  sub-DAS didapatkan dengan mengoverlay peta sub-DAS dengan batas administrasi, hasil dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 2 proyeksi jumlah penduduk.
0 20 40 60 80 100 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 P en d u du k (J iw a) R ib u Tahun Proyeksi Pagar Alam Utara Pagar Alam Selatan Dempo Utara Pajar Bulan
Tabel  3 .  Persentase  Luas  Kecamatan  Masuk  sub  DAS  Air
Betung Kecamatan Administrasi (ha) Masuk DAS (ha) Masuk DAS (%) PAU 4.338,06 3.655,22 84,26 PAS 4.550,68 1.172,49 25,77 DU 10.365,94 340,97 3,29 PB 14.611,00 1.606,32 10,99 Total (Ha)  33.865,68 6.775,01 100,00
Gambar 2 . Grafik Proyeksi Penduduk Sub DAS Air Betung
Dari  hasil  proyeksi  jumlah  penduduk  masuk  sub-DAS seperti  yang  terlihat  pada Gambar  2 maka,  perhitungan kebutuhan  air  domestik  sampai  tahun  proyeksi  (2028) dihitung dengan menggunakan standar kebutuhan air bersih sebesar 120 orang/liter/hari (0,00139 liter/detik).
Hasil  perhitungan  seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3 . Grafik Proyeksi Kebutuhan Air Domestik

## 3.2 Kebutuhan Air Industri
Analisis kebutuhan air industri dihitung berdasarkan data pertumbuhan jumlah industri pada wilayah Kota Pagar Alam
yang  mengacu  pada  Standar  Kriteria  Perencanaan  Ditjen Cipta Karya Dinas PU (1996).
Hasil  proyeksi  jumlah  industri  kecil  dapat  dilihat  pada Gambar  4 .  Kebutuhan  air  industri  diambil  sebesar  600 liter/unit/hari  (0,0069  liter/detik).  Dengan  menggunakan nilai  tersebut  kemudian  dikalikan  dengan  jumlah  industri selanjutnya diperoleh besarnya kebutuhan air industri sampai tahun proyeksi seperti yang ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 4 . Grafik Proyeksi Jumlah Industri
Gambar 5 . Grafik Proyeksi Kebutuhan Air Industri
3.3 Kebutuhan Air Irigasi
Kebutuhan  air  irigasi  dihitung  dengan  mengalikan  luas daerah  irigasi  terhadap  besarnya  kebutuhan  air  irigasi disawah (ltr/dtk/ha) [9]. Jumlah kebutuhan air disawah untuk tanaman  padi  dan  palawija  didasarkan  pada  faktor-faktor sebagai berikut:
(1)  Kebutuhan  air  konsumtif,  besarnya  kebutuhan  ini dipengaruhi oleh nilai koefsien tanaman. Informasi dari para  petani  setempat  serta  Dinas  Pertanian  dan Holtikultura  Kota  Pagar  Alam,  jenis  tanaman  padi sudah memakai padi varietas unggul ini terlihat dalam satu  tahun  para  petani  dapat  menanam  padi  sebanyak
51.482 52.327 53.037 53.748 54.461 55.175 55.889 56.605 57.322 58.039 48 50 52 54 56 58 60 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 P en d ud u k (J iw a) R ib u Tahun Proyeksi Jumlah Penduduk (Jiwa) 0.072 0.073 0.074 0.075 0.076 0.077 0.078 0.079 0.080 0.081 0.07 0.07 0.08 0.08 0.09 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 K eb ut u ha n A ir D om es ti k (m ³/ d et ) Tahun Proyeksi Kebutuhan Air Domestik 481 618 664 711 757 804 851 897 944 990 0 200 400 600 800 1000 1200 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 Ju m la h I n du st ri ( U ni t) Tahun Proyeksi Industri Kecil 0.0033 0.0043 0.0046 0.0049 0.0053 0.0056 0.0059 0.0062 0.0066 0.0069 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 K eb ut u ha n A ir I n du st ri ( m ³/ d et ) Tahun Proyeksi Kebutuhan air Industri (m³/det)
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 32
dua kali tanam. Tanaman palawija para petani memilih menanam  kacang  kedelai,  sayur-sayuran,  dan  jagung.
Dengan  pertimbangan  diatas,  nilai  koefsien  tanaman padi  menggunakan  jenis  padi  varietas  unggul  dan tanaman palawija dipilih jenis tanaman jagung,
(2)  Kebutuhan  air  penyiapan  lahan  adalah  besarnya kebutuhan  air  untuk  mengganti  kehilangan  air  akibat evaporasi dan perkolasi disawah,
(3)  Kebutuhan  air  untuk  mengganti  lapisan  air  (WLR). Nilai  WLR  sebesar  50  mm/bulan  atau  3.3  mm/hari selama  ½  bulan  dan  selama  sebulan  dan  dua  bulan setelah  transplantasi.  Berdasarkan  hal  tersebut,  nilai WLR diambil sebesar 3.3 mm/hari,
(4)  Perkolasi,  nilai  perkolasi  antara  1-3  mm/hari  yang tergantung  dari  permeabilitas  tanah  serta  kemiringan lahan.  Dalam  penelitian  ini  besarnya  nilai  perkolasi diambil  sebesar  2  mm/hari,  karena  berdasarkan  peta jenis tanah dengan melihat tingkat permeabilitas tanah lahan irigasi mempunyai  tingkat permeabilitas sedang sampai  lambat.  Sedangkan  jika  dilihat  dari  peta kemiringan lereng sebagian besar  lahan irigasi  berada pada lahan datar (0% - 8%) sampai landai (8% - 15%),
(5)  Curah  hujan  efektif,  penentuan  curah  hujan  efektif berdasarkan  curah  hujan  bulanan  dengan  keandalan 80% (Re80),
(6)  Pola  Tanam,  berdasarkan  hasil  survei  lokasi  dan wawancara dengan para petani setempat, awal musim tanam sebagian besar dimulai pada pertengahan bulan Nopember dengan pola tanam padi-padi-palawija,
(7)  Efisiensi Irigasi, Besarnya efsiensi jaringan keseluruhan berkisar  51%-72%,  dengan demikian  besarnya  efisien diambil sebesar 65% [9].
Dalam kurun waktu sepuluh tahun terakhir, dampak dari pertumbuhan  ekonomi  dalam  wilayah  Kota  Pagar  Alam adalah perubahan penggunaan lahan persawahan dikonversi menjadi  penggunaan  lahan  untuk  permukiman.  Dari  hasil proyeksi  luas  sawah  mengalami  penurunan  sebesar  -2,1%. Hasil  proyeksi  luas  lahan  sawah  dikecamatan  PAU,  PAS, DU, dan PB dapat dilihat pada Gambar 6 dan hasil analisis kebutuhan  air  irigasi  ditahun  2019  dan  2028  dapat  dilihat pada Tabel 4 . 3.4 Ketersediaan Air
Dari  hasil  pengukuran  tinggi  muka  air  pada  tanggal  15 Agustus 2020 kemudian dibuat kurva lengkung debit untuk mendapatkan  model  persamaan  matematis.  Hasil  analisis regresi  dan  nilai  R 2 seperti  yang  terlihat  pada Gambar  7 dinilai  sudah  cukup  baik  (0,74)  dan  model  persamaan tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk  pengukuran  debit  air melalui pencatatan tinggi muka air. Pencatatan tinggi muka
air  dilaksanakan  mulai  tanggal  16  Agustus–15  Nopember 2020, data hasil pengukuran debit ditampilkan pada Gambar 8 . Selanjutnya data tersebut digunakan untuk simulasi hujan – limpasan dengan menggunakan model F.J. Mock .
Hasil  analisis  hubungan  antara  Q-H  dengan  mengopti- masi  parameter-parameter  (Cws,  Cds,  ISM,  SMC,  IGWS, dan  K)  didapatkan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  0,99  dan volume error (VE) 3,37%. Untuk lebih jelasnya ditampilkan pada Tabel 5 hasil optimasi parameter model Mock Sub DAS Air Betung.
Tabel 4 . Kebutuhan Air Irigasi Tahun 2019 dan 2028 Bulan Kebutuhan Air Irgasi (m³/det) Tahun 2019 Tahun 2028 Jan 1.63 1.13 Feb 1.00 1.03 Mar 2.94 0.07 Apr 2.37 1.40 Mei 1.17 1.86 Jun 0.96 1.27 Jul 0.00 0.65 Agst 0.00 0.00 Sep 0.27 0.21 Okto 0.00 0.00 Nov 2.21 1.26 Des 2.83 2.20 Tabel 5 . Hasil Optimasi Parameter Model Mock Di SubDAS Air Betung Simbol Satuan Nilai Optimasi Nilai Min Nilai Maks A km² 67,75 67,75 67,75 Cws - 0,93 0,10 1,00 Cds - 0,93 0,10 1,00 ISM mm 100,28 100,00 500,00 SMC mm 492,95 100,00 500,00 IGWS mm 1043,24  1000,00  3000,00 K - 0,92 0,30 0,99 R - 0,99 VE % 3,37
Dari Tabel 5 hasil optimasi parameter model Mock pada sungai Air Betung menunjukkan hasil yang sangat baik, ini terlihat  dari  nilai  koefisien  korelasi  (R)  dengan  nilai  0,99 serta volume error (VE) 3,37%.
Dengan menggunakan nilai parameter-parameter tersebut kemudian diperoleh data debit sintetis bulanan dan dianalisis keandalan  debit  80%  guna  untuk  keperluan  pemenuhan kebutuhan air domestik, industri, dan irigasi. Hasil bangkitan data debit sintetis bulanan pada Sub-DAS Air Betung dapat dilihat pada Gambar 9 . Sedangkan debit andalan 80% dapat dilihat pada Gambar 10 .
Gambar 6 . Grafik Proyeksi Luas Lahan Sawah
Gambar 7 . Grafik Lengkung Debit Sub-DAS Air Betung
Gambar 8 . Debit Harian (16 Agustus – 15 Nopember 2020) Sub-Das Air Betung
Gambar  9 .  Grafik  Debit  Bulanan  Sub  DAS  Air  Betung (2019-2020)
Gambar 10 . Debit Andalan 80% Sub DAS Air Betung
3.5 Indeks Kekritisan Air
Berdasarkan  analisis  neraca  air  pada  tahun  2019  dan tahun  2028  dengan  menyandingkan  antara  ketersediaan  air dan  total  kebutuhan  air  didapatkan  informasi  mengenai kelebihan dan kekurangan air ditahun 2019 dan tahun 2028 seperti yang terlihat pada Gambar 11 .
Gambar 11 . Neraca Air Sub DAS Air Betung Tahun 2019
dan 2028 1,466 1,436 1,405 1,376 1,347 1,319 1,291 1,264 1,237 1,211 800.00 1000.00 1200.00 1400.00 1600.00 1800.00 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 L u as L ah an S aw ah (H a) Tahun Proyeksi Luas Sawah (Ha) y = 5.91x 2.09 R² = 0.74 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 Q ( m ³/ de ti k) H (m) 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 7/28/2020 8/27/2020 9/26/2020 10/26/2020 11/25/2020 Q ( m ³/ de t) Tanggal Q (m³/det) 0 200 400
600
800 1000 1200 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l Ja n Ju l D eb it ( m ³/ de t) Bulan P (mm/bln) Q (m³/det) C u ra h h uj an (m m ) 1.83 2.23
1.99 2.23 2.02 1.91 1.77 1.62 1.56 1.66 2.13 2.04 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02
-0.50 -0.10 0.30 0.70 1.10 1.50 1.90 2.30 2.70 3.10 3.50 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Q ( m ³/ de ti k) Bulan Q80 (m³/detik) Mata air (m³/detik) 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agst Sep Okto Nov Des D eb it ( m ³/ de t) Bulan Debit andalan 80% (m³/det) Total Kebutuhan Air (m³/det) Total Kebutuhan Air (m³/det)
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 34
Dari neraca air tahun 2019 terjadi kekurangan air dibulan Maret,  April,  Nopember,  dan  Desember  dengan  defisit  air beturut-turut  sebesar  1,012  m³/detik,  0,199  m³/detik,  0,133 m³/detik, dan 0,844 m³/detik. Sedangkan neraca air ditahun 2028  dibulan  Maret  0,513  m³/detik  dan  Desember  0,247 m³/detik.  Tingginya  permintaan  air  dibulan-bulan  tersebut dikarenakan  air  lebih  banyak  digunakan  untuk  mengganti lapisan air yang hilang akibat evaporasi dan perkolasi setelah masa penyiapan lahan selesai.
IKA tahun 2019 dengan rentang 75% - 100% Kritis (K) terjadi  pada  bulan  Januari.  Rentang  >100%  Sangat  Kritis (SK) terjadi dibulan Maret, April, Nopember, dan Desember. Sedangkan IKA tahun 2028 dengan rentang 75%-100% (K) terjadi  dibulan  Januari,  April,  dan  Nopember.  Rentang >100%  (SK)  terjadi  dibulan  Maret  dan  Desember.  Untuk lebih  detail  berikut  ditampilkan Tabel  6 hasil  perhitungan IKA.
Tabel 6 . Indek Kekritisan Air Sub DAS Air Betung Tahun 2019 dan 2028 Bulan Tahun 2019 Tahun 2028 IKA (%) Keterangan IKA (%) Keterangan Jan 92.22 K 77.55 K Feb 47.96 BK 40.76 BK Mar 150.57 SK 125.63 SK Apr 108.85 SK 91.04 K Mei 61.16 MK 51.77 MK Jun 53.81 MK 45.77 BK Jul 4.19 BK 4.89 BK Agst 4.58 BK 5.36 BK Sep 22.21 BL 19.98 BK Okto 4.47 BK 5.22 BK Nov 106.22 SK 88.92 K Des 141.01 SK 117.70 SK
3.6 Optimasi Sumber Daya Air Sub DAS Air Betung Dari hasil analisis neraca air pada tahun 2019 dan 2028 terdapat kekurangan pasokan air untuk memenuhi berbagai kebutuhan  air  dengan  IKA  ditahun  2019  dibulan  Maret, April, Nopember, dan Desember (sangat kritis) dan ditahun 2028 terdapat dibulan Maret dan Desember (sangat kritis).
Berdasarkan data pengguna kebutuhan air domestik dan industri  ditahun  2019–2028  memiliki  kecenderungan meningkat ini terlihat dari peningkatan pengguna air dengan persentase 2,37%-3,10% untuk domestik, dan 0,11%-0,26% untuk  industri.  Sedangkan  persentase  pengguna  air  irigasi ditahun 2019–2028  terjadi penurunan dari 97,52% menjadi 96,64%  dikarenakan  berkurangnya  lahan  persawahan.  Dari permasalahan  diatas,  perlu  dilakukannya  optimasi  sumber
daya air pada sub-DAS Air Betung untuk memenuhi berbagai kebutuhan air ditahun 2019 dan 2018.
Adapun  persamaan  optimasi  SDA  untuk  alokasi  air dengan menggunakan aplikasi QM-for Windos adalah . Persamaan optimasi SDA alokasi air tahun 2019. Fungsi tujuan: MAX = 0,375*X 11 + 0,865*X 12 + 0,100*X 13 Fungsi kendala: 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.844,15 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.241,74 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.001,77 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.246,87 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.036,13 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.926,61 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.787,89
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.633,10 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.570,91
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.675,22
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.146,52 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.057,72 X 11 + X 21 <= 51482 X 12 + X 22 <= 481
Persamaan optimasi SDA alokasi air tahun 2028. Fungsi tujuan:
MAX = 0,375*X 11 + 0,865*X 12 + 0,100*X 13 Fungsi kendala: 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.844,15 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.241,74 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.001,77
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.246,87 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.036,13 0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.926,61
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.787,89
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.633,10
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.570,91
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 1.675,22
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.146,52
0.00139*X 11 + 0.0069*X 12 + 2*X 13 <= 2.057,72 X 11 + X 21 <= 58039 X 12 + X 22 <= 990
Hasil  optimasi  SDA  Sub  DAS  Air  Betung  untuk memenuhi kebutuhan air domestik, industri, dan irigasi (pola tanam padi-padi-palawija) dapat dilihat pada Tabel 7 . Dari Tabel 7 , kebutuhan air domestik dan industri tahun 2019  dan  2028  100%  dipenuhi.  Namun,  luas  lahan  irigasi yang dapat diairi hanya sebesar 747,76 ha (2019) dan 741,41 ha (2028) sedangkan sisanya harus mendapatkan suplai dari sumber-sumber air lain dengan keuntungan maksimum hasil
optimasi  diperoleh  sebesar Rp  19.796,59 ditahun 2019 dan Rp 22.695,12 ditahun 2028.
Tabel 7 . Alokasi Air Sub DAS Air BetungTahun 2019 dan Tahun 2028 Pengguna Air Alokasi Air 2019 2028 Domestik (orang) 51.482,00 58.039,00 Industri (Unit) 481,00 990,00 Irigasi (Ha) 747,76 741,41 Optimal Value (Z) Rp.19.796,59 Rp. 22.695,12 Tabel 8 . Volume Keandalan Air untuk Suplai Air Irigasi Bulan Periode Volume Air (m³) Jan 1 1.146.510 2 1.222.944 Feb 1 1.404.149 2 1.216.929 Mar 1 1.248.649 2 1.331.893 Apr 1 1.407.471 2 1.407.471 Mei 1 1.270.916 2 1.355.644 Juni 1 1.199.942 2 1.199.942 Juli 1 1.110.053 2 1.184.056 Agust 1 1.009.753 2 1.077.070 Sept 1 969.450 2 969.450 Okto 1 1.037.044 2 1.106.180 Nop 1 1.342.444 2 1.342.444 Des 1 1.284.904 2 1.370.564
Dari hasil optimasi tersebut, masih terdapat lahan irigasi yang tidak dapat disuplai oleh ketersediaan air Sub DAS Air Betung  sebesar  718,68  ha  (2019)  dan  469,65  ha  (2028) sehingga,  untuk  memenuhi  berbagai  kebutuhan  air  dengan keterbatasan  sumber  daya  air  perlu  dibuat  prioritas penggunaan  air  yang  bertujuan  untuk  pemerataan penggunaan air secara proporsional, prioritas tersebut adalah:
1.  Prioritas 1 kebutuhan air domestik harus tetap dipenuhi sepanjang tahun,
2.  Prioritas  2  kebutuhan  air  industri  harus  tetap  dipenuhi sepanjang tahun,
3.  Prioritas 3 kebutuhan air irigasi dipenuhi dengan meng- gunakan  sisa  debit  dari  penggunaan  air  domestik  dan industri.
Sisa  ketersediaan  air  dari  penggunaan  air  domestik  dan industri  untuk  penggunaan  air  irigasi  yang  dikonversi menjadi volume air dapat dilihat pada Tabel 8 .
Dengan  ketersediaan  air  yang  tersedia,  selanjutnya digunakan  untuk  mengairi  luas  lahan  yang  dapat  ditanami dengan mengoptimalkan volume air, merubah jadwal tanam, dan pola tata tanam disawah. Simulasi dan optimasi dilaku- kan dengan mengkombinasikan luas lahan tanaman dan jenis tanaman  pada  setiap  musim  tanam  yang  bertujuan  untuk memperoleh  luasan  optimum  pada  setiap  jenis  tanaman disetiap  musim  tanam  serta  memberikan  nilai  keuntungan maksimum  bagi  para  petani.  Untuk  rencana  awal  tanam adalah sebagai berikut:
1. Awal tanam 15 Oktober (MT-I Padi-Palawija) – (MT-II Padi-Palawija) – (MT-III Padi-Palawija),
2. Awal tanam 1 Nopember (MT-I Padi-Palawija) – (MT-II Padi-Palawija) – (MT-III Padi-Palawija),
3. Awal tanam 15 Nopember (MT-I Padi-Palawija) – (MT- II Padi-Palawija) – (MT-III Padi-Palawija),
4. Awal tanam 1 Desember (MT-I Padi-Palawija) – (MT-II Padi-Palawija) – (MT-III Padi-Palawija),
5. Awal tanam 15 Desember (MT-I Padi-Palawija) – (MT- II Padi-Palawija) – (MT-III Padi-Palawija).
Tabel 9 . Volume Kebutuhan Air Irigasi Jadwal Tanam Musim Tanam Vol. Air Irigasi (m³/ha) Musim Tanam Vol. Air Irigasi (m³/ha) 15 Okto Padi I 7.330,80  Palawija I 931,85 Padi II 5.795,81  Palawija II 239,33 Padi III 12.160,71  Palawija III 2.405,48 1 Nop Padi I 9.700,14  Palawija I 1.199,57 Padi II 8.545,61  Palawija II 667,88 Padi III 12.155,99  Palawija III 2.326,46 15 Nop Padi I 9.876,02  Palawija I 4.228,97 Padi II 8.837,25  Palawija II 2.926,14 Padi III 12.225,51  Palawija III 6.160,85 1 Des Padi I 10.279,06  Palawija I 4.248,51 Padi II 8.915,62  Palawija II 3.453,94 Padi III 11.827,27  Palawija III 5.766,60 15 Des Padi I 10.459,94  Palawija I 4.391,89 Padi II 9.697,57  Palawija II 3.734,21 Padi III 14.253,47  Palawija III 4.932,38
Volume  air  irigasi  didapatkan  dari  hasil  perhitungan kebutuhan  air  irigasi  (liter/detik/ha)  kemudian  dikonversi
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 36
dalam  satuan  m 3 /ha.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada Tabel 9 .
Simulasikan  dan  optimasi  SDA  menggunakan  aplikasi QM  for  Windows menggunakan  data  volume  air  (m 3 ), kebutuhan air irigasi (m 3 /ha) jadwal tanam, pola tata tanam disawah, dan keuntungan bersih (Rp/ha) untuk tanaman padi sawah dan palawija. Berikut ditampilkan contoh persamaan optimasi  untuk  jadwal  tanam  tanggal  15  Oktober  ditahun 2019 dan 2028. Rekapitulasi hasil optimasi dapat dilihat pada Tabel 10 .
Tabel 10 . Hasil Optimasi Kelima Alternatif Jadwal Tanam Ditahun 2019 dan 2028
Jadwal tanam Musim Tanam 2019 Luas Tanam (ha) Total (ha) Nilai Optimal (juta) Padi Palawija 15 Okto MT-I 1.384 83 1.466 Rp21.095 MT-II 1.466 0 1.466 MT-III  629 837 1.466 1 Nop MT-I 1.008 458 1.466 Rp19.521 MT-II 1.199 268 1.466 MT-III  514 953 1.466 15 Nop MT-I 715 752 1.466 Rp19.521 MT-II 1.014 453 1.466 MT-III  0 1.411 1.411 1 Des MT-I 663 804 1.466 Rp19.697 MT-II 928 538 1.466 MT-III  66 1.401 1.466 15 Des MT-I 644 822 1.466 Rp19.625 MT-II 715 752 1.466 MT-III  203 1.263 1.466 Jadwal tanam Musim Tanam 2028 Luas Tanam (ha) Total (ha) Nilai Optimal (juta) Padi Palawija 15 Okto MT-I 1.211 0 1.211 Rp17.606 MT-II 1.211 0 1.211 MT-III  692 519 1.211 1 Nop MT-I 1.044 167 1.211 Rp17.388 MT-II 1.211 0 1.211 MT-III  574 637 1.211 15 Nop MT-I 906 305 1.211 Rp16.943 MT-II 1.140 71 1.211 MT-III  204 1.008 1.211 1 Des MT-I 843 368 1.211 Rp16.936 MT-II 1.090 121 1.211 MT-III  309 902 1.211 15 Des MT-I 829 382 1.211 Rp16.784 MT-II 875 336 1.211 MT-III  339 873 1.211 15 Oktober 2019
Fungsi tujuan:
Z  =  (4.955.540*X 1 )  +  (4.188.390*X 2 )  +  (4.955.540*X 3 )  + (4.188.390*X 4 ) + (4.955.540*X 5 ) + (4.188.390*X 6 ) Fungsi kendala:
7.330,80*X 1 + 931,85*X 2 ≤ 10.220.138,84
5.795,81*X 3 + 239,33*X 4 ≤ 10.438.915,62 12.160,71*X 5 + 2.405,48*X 6 ≤ 9.662.997,71
X 1 + X 2 ≤ 1.466,44 X 3 + X 4 ≤ 1.466,44 X 5 + X 6 ≤ 1.466,44
X 1 ≥ 0, X 2 ≥ 0, X 3 ≥ 0, X 4 ≥ 0, X 5 ≥ 0, dan X 6 ≥ 0
15 Oktober 2028
Fungsi tujuan: Z  =  (4.955.540*X 1 )  +  (4.188.390*X 2 )  +  (4.955.540*X 3 )  + (4.188.390*X 4 ) + (4.955.540*X 5 ) + (4.188.390*X 6 ) Fungsi kendala:
7.330,80*X 1 + 931,85*X 2 ≤ 10.220.138,84
5.795,81*X 3 + 239,33*X 4 ≤ 10.438.915,62
12.160,71*X 5 + 2.405,48*X 6 ≤ 9.662.997,71 X 1 + X 2 ≤ 1.211,06
X 3 + X 4 ≤ 1.211,06
X 5 + X 6 ≤ 1.211,06 X 1 ≥ 0, X 2 ≥ 0, X 3 ≥ 0, X 4 ≥ 0, X 5 ≥ 0, dan X 6 ≥ 0 Hasil  optimasi  diperoleh  nilai  keuntungan  maksimum sebesar  Rp.  21.094.980.000  ditahun  2019  dan  Rp. 17.606.110.000  ditahun  2028  terletak  pada  awal  tanam tanggal  15  Oktober  dengan  total  intensitas  tanam  sebesar 300% dengan pola tanam menerapkan MT-I Padi 1.211 ha – Palawija 0 ha, MT-II Padi 1.211 ha – Palawija 0 h, dan MT- III Padi 692 ha – Palawija 837 ha.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil analisis neraca air ditahun 2019 terjadi defisit  air  terdapat  dibulan  Maret,  April,  Nopember,  dan Desember  beturut-turut  sebesar  1,012  m³/detik,  0,199 m³/detik,  0,133  m³/detik,  dan  0,844  m³/detik.  Sedangkan ditahun  2028  dibulan  Maret  0,513  m³/detik  dan  Desember sebesar  0,247  m³/detik.  Tingginya  permintaan  air  dibulan- bulan  tersebut  karena  air  lebih  banyak  digunakan  untuk mengganti  lapisan  air  yang  hilang  akibat  evaporasi  dan perkolasi setelah masa penyiapan lahan selesai.
IKA>100% (SK) terjadi dibulan Maret, April, Nopember, dan  Desember.  Sedangkan  ditahun  2028  IKA>100%  (SK) terjadi dibulan Maret dan Desember.
Hasil simulasi dan optimasi SDA Sub DAS Air Betung dengan aplikasi QM for Windows diperoleh, ketersediaan air mampu menyuplai 100% kebutuhan air domestik dan industri sedangkan  air  irigasi  hanya  sebesar  50,99  %  ditahun  2019 dan 61,22 % ditahun 2028. Hasil menerapkan kelima jadwal
tanam  dikombinasikan  dengan  jenis  tanaman  pada  setiap musim tanam terhadap luas lahan irigasi dan memanfaatkan volume air yang tersedia diperoleh awal tanam yang paling optimal  adalah  tanggal  15  Oktober  dengan  nilai  optimal sebesar  Rp.  17.606.000.000,00.  Adapun  luas  MT-I  (Padi 1.211 ha – Palawija 0 ha), MT-II (Padi 1.211 ha – Palawija 0 ha), dan MT-III (Padi 692 ha – Palawija 519 ha)

## Daftar Pustaka
[1] E.  Rochaida,  “Dampak  Pertumbuhan  Penduduk Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Keluarga Sejahtera  Di  Provinsi  Kalimantan  Timur,” Forum Ekonomi , vol. 18, no. 1, pp. 14–24, 2016.
[2] I. Indarto, Hidrologi: Metode Analisis dan Tool untuk Interpretasi Hidrograf Aliran Sungai . 2016.
[3] A.  Dinata,  D.  D.  A.  Putranto,  and  S.  Sarino, “Manajemen Pemenuhan Kebutuhan Air Berdasarkan Pola Ruang Rtrw Kota Pagar Alam,” in Simposium II UNIID  2017 ,  2017,  vol.  2,  no.  1,  pp.  145–152, [Online].  Available:  http://conference.unsri.ac.id/ index.php/uniid/article/viewFile/573/186.
[4] A. Ahmad, A. El-Shafie, S. F. Mohd Razali, and Z. S. Mohamad,  “Reservoir  optimization  in  water resources: A review,” Water Resources Management , vol.  28,  no. 11, pp.  3391–3405,  2014,  doi:  10.1007/ s11269-014-0700-5.
[5] A.  A.  Musa,  “Goal  programming  model  for  optimal water allocation of limited resources under increasing demands,” Environment, Development and Sustainability ,  no.  0123456789,  2020,  doi:  10.1007/ s10668-020-00856-1.
[6] M. Kazemi, O. Bozorg-Haddad, E. Fallah-Mehdipour, and  H.  A.  Loáiciga,  “Inter-basin  hydropolitics  for optimal  water  resources  allocation,” Environmental Monitoring and Assessment , vol. 192, no. 7, 2020, doi: 10.1007/s10661-020-08439-3.
[7] S.  Ginting,  D.  Rahmadani,  and  A.  H.  Indarta, “Optimasi  Pemanfaatan  Air  Embung  Kasih  Untuk Domestik  Dan  Irigasi  Tetes  Optimizing  Water Utilization  Of  Kasih  Retention  Basin  For  Domestic Use And Drip Irrigation,” Jurnal Irigasi , vol. 13, no.
1, pp. 41–54, 2018.
[8] R. S. B. Waspodo, S. Komariah, and V. A. K. Dewi, “Optimasi  Sumberdaya  Air  dengan  Program  Linear (Linear  Programming)  di  DAS  Cicatih,  Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat,” Jurnal Keteknikan Pertanian , vol. 7, no. 3, pp. 179–184, 2019.
[9] Kementrian PU, Standar Perencanaan Irigasi KP-01 . Jakarta, 2013.
[10] L.  M.  Limantara,  “Analisa  Keandalan  Tampungan Waduk di Embung Tambak Pocok Bangkalan,” Jurnal Teknik Sipil , vol. 23, no. 2, pp. 127–134, 2016, doi:
10.5614/jts.2016.23.2.5.
[11]  I.  Indarto, Hidrologi  Dasar  Teori  Dan  Contoh Aplikasi Model Hidrologi . Jakarta: PT. Bumi Aksara,
2010.
[12]  S.  (Department  of  T.  A.  and  I.  C.  Chandra,  R.  Lee, Chin-yu (Department of Soil and Water Conservation Engineering, National Pingtung University of Science and  Technology,  Pingtung,  Taiwan,  and  P. (Department  of  T.  A.  and  I.  C.  Miky,  “Hydrologic Modeling  for  Tropical  Watershed  Monitoring  and Evaluation,” American  Journal  of  Engineering Research (  AJER ) ,  vol. 5, no.  11, pp. 36–42, 2016, [Online]. Available: www.ajer.org.
[13]  L.  M.  Limantara, Rekayasa  Hidrologi ,  Edisi  Revi. Malang: ANDI, 2018.
[14]  Departemen  Kehutanan, Pedoman  Monitoring  dan Evaluasi Daerah Aliran Sungai . Indonesia, 2009, pp. 1–89.
[15]  Kementrian PUPR, Tentang Penetapan Harga Dasar Air Permukaan . Indonesia, 2019, pp. 1–6.
[16]  BPS, “Nilai Produksi dan Biaya Produksi per Musim Tanam  per  Hektar  Budidaya  Tanaman  Padi  Sawah, Padi  Ladang,  Jagung,  dan  Kedelai,  2017,”  2017. https://www.bps.go.id/statictable/2019/04/10/2055/ni lai- produksi - dan-biaya-produksi-per-musim-tanam- per- hektar - budidaya - tanaman - padi - sawah - padi -ladang-jagung-dan-kedelai-2017.html.
Alharia Dinata dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (27-38) 38
Halaman ini sengaja dikosongkan