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

## Analisis Model Transformasi Hujan-Aliran pada DAS Kali Lamong dengan HEC- HMS
Muhammad Yusri Maulana Ikhsan 1,* , Nadjadji Anwar 1 , Mahendra Andiek Maulana 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: yus.mau97@gmail.com Info Artikel Abstract
Diajukan                 02 Juli 2021 Diperbaiki              14 Agustus 2021
Disetujui                15 Agustus 2021
Keywords: Kali Lamong Watershed, Rainfall-runoff, SCS Curve Number, HEC HMS, NSE. Rainfall and runoff is a natural phenomenon related to which rain is one of the causes of water flow on the surface of the soil. In the process of the occurrence of rainfall into the flow there are many influential parameters such as high rainfall, soil characteristics and land cover. The chosen location is Kali Lamong watershed because the Lamong River watershed has untapped water potential and also the rainy season often floods. In the manufacture of rain-flow model the method used is SCS curve number with HEC-HMS assistive program. After the rainfall- runoff modeling results from the simulation will be compared with the observation discharge available on AWLR Boboh to find out the reliability of the model that has been made. Based on the results of the 2011 rainfall data modeling, the maximum discharge was 223,9 m3/s which occurred on March 25, 2011 while for the observed discharge the maximum discharge was 425,28 m3/s which occurred on March 27, 2011 so that the accuracy of the model with the NSE method was 0,5961 the results were quite good although the model calculation still indicates a value underestimates from observational data.
Abstrak Kata kunci: DAS Kali Lamong, hujan- debit, SCS Curve number, HEC HMS, NSE
Hujan dan aliran merupakan sebuah fenomena alam yang berkaitan dimana hujan merupakan salah satu penyebab terjadinya aliran air dipermukaan tanah. Dalam proses terjadinya hujan menjadi aliran terdapat banyak parameter  yang berpengaruh seperti tinggi curah hujan, karakteristik tanah dan tutupan lahan. Lokasi yang dipilih adalah DAS
Kali Lamong dikarenakan pada DAS Kali Lamong memiliki potensi air yang belum termanfaatkan dan juga waktu musim penghujan sering terjadi banjir. Dalam pembuatan model hujan-aliran metode yang digunakan adalah SCS curve number dengan program bantu HEC-HMS. Setelah dilakukan pemodelan hujan-aliran hasil dari simulasi akan dibandingkan dengan debit observasi yang tersedia pada AWLR Boboh untuk mengetahui tingkat akurasi dari model yang telah dibuat. Berdasarkan hasil pemodelan data hujan tahun 2011 didapatkan debit maksimum 223,9 m 3 /s yang terjadi pada tanggal 25 Maret 2011 sedangkan untuk debit observasi debit maksimum 425,28 m 3 /s yang terjadi pada 27 Maret 2011 sehingga didapat akurasi model dengan metode NSE sebesar 0,5961. Hasil yang cukup baik meskipun secara perhitungan model masih menunjukkan nilai yang dibawah perkiraan dari data observasi.

## 1. Pendahuluan
Hidrologi adalah ilmu yang berkaitan dengan air di bumi. Penerapan ilmu hidrologi dapat dijumpai dalam beberapa ke- giatan seperti perencanaan dan operasi bangunan air, penye- diaan air untuk berbagai keperluan (Air bersih, irigasi) dan banyak lainnya. Ilmu hidrologi lebih banyak didasarkan pada pengetahuan empiris daripada teoritis [1].
Analisis hidrologi sangat berperan penting dalam peren- canaan suatu dimensi bangunan air terkait dengan debit yang akan melewati bangunan air tersebut sehingga dapat direnca- nakan dimensi dan umur bangunan air tersebut.  Analisis hidrologi yang dimaksud adalah proses perubahan dari hujan yang turun pada suatu wilayah menjadi aliran permukaan pa- da suatu titik outlet. Hasil dari anlisis hidrologi berupa debit banjir yang berguna dalam penentuan dimensi bangunan
yang akan dibangun dan akan berdampak pada tingkat keandalan dari bangunan [2].
Proses perubahan dari hujan menjadi aliran permukaan merupakan sebuah proses yang sangat rumit dikarenakan ba- nyak faktor yang berpengaruh seperti curah hujan dan kondi- si DAS sebagai media transformasi. Faktor curah hujan ter- gantung pada intensitas hujan, lama hujan dan sebaran hujan. Untuk faktor DAS meliputi kondisi tutupan lahan, karakteris- tik jaringan sungai, topografi dan jenis tanah. Dari banyaknya faktor yang ikut andil dalam proses transformasi hujan–aliran sehingga menemui kesulitan dalam analisis transformasi hujan-aliran  oleh sebab itu maka tidak semua faktor   dimo- delkan [3].
Perhitungan analisis transformasi hujan-aliran dapat tidak dilakukan apabila data debit pada suatu titik outlet tersedia
Muhammad Yusri Maulana Ikhsan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 4, November 2021 (387-394) 388
dengan baik. Namun di lapangan banyak dijumpai data debit pada suatu sungai tidak tersedia sama sekali ataupun tersedia dalam rentang data yang pendek [4].
Pemodelan hujan-aliran merupakan salah satu upaya un- tuk dapat mengetahui nilai-nilai parameter hidrologi yang terjadi di  lapangan. Hasil dari pemodelan juga dapat di- manfaatkan untuk mengetahui potensi sumber daya air pada suatu wilayah DAS. Model dari hujan-aliran juga dapat di- manfaatkan sebagai early warning system seperti apabila terjadi hujan dengan intensitas tinggi maka dapat diketahui kapan akan tiba debit banjirnya.
DAS Kali Lamong sendiri memiliki potensi air permuka- an yang cukup melimpah sebesar 271,63 Juta m 3 berdasarkan pola PSDA Bengawan solo [5]. Dan juga beberapa kasus juga terjadi pada DAS Kali Lamong seperti banjir dan kekeringan. salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah membuat mo- del hidrologi hujan-aliran pada DAS Kali Lamong untuk da- pat mengetahui parameter-parameter hidrologi yang terjadi di lapangan. Dalam upaya pembuatan model ini belum mem- pertimbangkan pengaruh pengambilan air seperti untuk air bersih dan air irigasi dikarenakan keterbatasan data yang di- miliki.

## 2. Metode
langkah-langkah dan metode yang akan digunakan dalam analisis ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
A. Analisis Data Dalam pembuatan model diperlukan data-data  pendu- kung seperti data DEMNAS, data curah hujan, data debit ob- servasi, data tutupan lahan dan data jenis tanah. Dalam pem- buatan batas-batas DAS akan memanfaatkan data DEM yang diolah untuk mendapatkan aliran sungai dan batas-batas daerah aliran sungainya.
Data  curah hujan  yang telah diperoleh, selanjutnya di- lakukan analisis berupa perhitungan curah hujan wilayah de- ngan metode polygon thiessen. Apabila ada kehilangan data hujan pada suatu periode tertentu perlu dilakukan perhitung- an perbaikan data dengan metode reciprocal dan selanjutnya dilakukan uji konsistensi dengan metode double mass curve . Data debit observasi didapatkan dari pengukuran secara langsung dilapangan, kondisi di DAS Kali Lamong terdapat automatic water level recorder (AWLR) di Stasiun boboh. Data yang didapat dari stasiun boboh berupa data elevasi mu- ka air sehingga perlu melakukan perhitungan rating curve agar diketahui besaran debit yang keluar. Setelah dilakukan korelasi antara data muka air dengan rating curve akan dida- patkan hidrograf observasi. Fungsi dari hidrograf observasi adalah sebagai data untuk kalibrasi model transformasi hujan-debit. Data tutupan lahan dan data jenis tanah untuk
digunakan sabagai perhitungan untuk parameter metode transformasi hujan-aliran dengan SCS curve number .
B. Metode SCS curve number Metode yang dikembangkan oleh U.S. Soil Concervation Service atau metode SCS paling banyak dimanfaatkan. Me- tode SCS berusaha mengaitkan berusaha mengaitkan karakte- ristik DAS seperti jenis tanah, vegetasi dan tutupan lahan [6]. Model perhitungan limpasan ada pada persamaan 1 dan 2 [7]:
Pe = ( 𝑃𝑃−𝐼𝐼𝐼𝐼 ) 2 𝑃𝑃−𝐼𝐼𝐼𝐼+𝑆𝑆 (1)
Ia = 0,2  × 𝑆𝑆 (2) dengan: Pe : hujan kumulatif pada waktu t (precipitation excess) P : kedalaman hujan kumulatif pada waktu t Ia : kehilangan mula-mula (initial abstraction) S :
kemampuanpenyimpanan maksimum
Hubungan antara nilai kemampuan penyimpanan maksi- mum dengan nilai dari karakteristik DAS yang diwakili oleh nilai CN ( Curve Number ) seperti pada persamaan 3 dan 4.
S = 1000−10 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶 ( 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒ℎ 𝑢𝑢𝑒𝑒𝑒𝑒𝑢𝑢 ) (3)
S = 25400−254 𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶 ( 𝑆𝑆𝑆𝑆 )                                               ( 4) Dengan: S : Parameter retensi CN :
Curve number
Nilai dari CN ( Curve Number ) bervariasi dari 100 (untuk permukaan yang digenangi air) hingga sekitar 30 (untuk per- mukaan tak kedap air dengan nilai infiltrasi tinggi). Nilai CN dari DAS diperkirakan sebagai suatu fungsi dari tata guna la- han, tipe tanah, tanaman penutup, kelembapan dan cara peng- erjaan tanah telah dikelompokkan oleh SCS menjadi empat dengan notasi A, B, C dan D. Dikarenakan pada suatu wi- layah tidak hanya terdapat satu jenis tanah dan tutupan lahan maka perlu dilakukan perhitungan CN rata-rata. Untuk men- ghitung Nilai CN rerata dapat dihitung dengan persamaan 5.
CN Composite = ∑ 𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐴𝐴 ∑ 𝐴𝐴𝐴𝐴 ( 5) Dengan: CN Composite : CN (nilai penggunaan lahan) kom- posit A : luas daerah subDAS
Hidrograf SCS dapat digunakan dengan mudah, parame- ter utama yang dibutuhkan adalah waktu lag yaitu tenggang waktu ( lag time ) antara titik berat hujan efektif dengan titik
berat hidrograf. Parameter ini didasarkan pada data dari bebe- rapa daerah tangkapan air. Tenggang waktu ( lag time ) dapat ditentukan dengan rumus pada persamaan 6 dan 7 [8].
t c = 𝐿𝐿0 . 8��1000 𝐶𝐶𝐶𝐶 −10�+10� 0 . 7
1900 𝑦𝑦0 . 5 ( 6)
t lag = 0,6 x t c (7) dengan:
L :  Panjang sungai CN  : Curve number
Y :  Kemiringan sungai (%) t lag :  Tenggang waktu (jam)
tc :  Waktu konsentrasi

## C. Pemodelan HEC-HMS
Dalam pemodelan hidrograf akan lebih cepat dengan ban- tuan perangkat lunak. Perangkat lunak yang sangat sering di- gunakan dalam pemodelan hidrologi adalah HEC-HMS. Pro- gram HEC-HMS merupakan program yang baik dan mudah dalam menyelesaikan perhitungan debit banjir yang bersum- ber dari data series hujan pada stasiun dan kurun waktu ter- tentu.
Dalam pembuatan model dengan HEC-HMS ada bebera- pa tahapan seperti basin model , meteorologic model , control specification , dan run manager.  Basin model merupakan penggambaran DAS dan elemen-elemennya. Pada basin mo- del tersusun atas gambaran fisik daerah tangkapan air dan sungai. Elemen-elemen hidrologi yang ada pada HEC-HMS yang mewaliki respon DAS terhadap presipitasi adalah sub- basin , reach , junction , source , sink , reservoir dan diversion . Dalam sebuah DAS tidak harus ada dari 7 elemen tersebut, tergantung dengan karakteristik DAS. Pada penelitian ini hanya menggunakan element subbasin , reach , junction dan sink . Meteorologic model merupakan masukan data curah hujan efektif dapat berupa data hujan harian atau jam-jaman. Desain hyetograph harus didasarkan pencatatan kejadian hujan nyata. Control specification sebagai input interval waktu lama terjadi hujan. Run manager digunakan untuk mendapatkan hasil simulasi.
D. Kalibrasi Untuk mengetahui kinerja dari model, selanjutnya dilaku- kan kalibrasi model. Data yang dibandingkan adalah debit simulasi dengan debit observasi [9]. Kalibrasi model dilaku- kan dengan mengubah parameter, pada penelitian ini para- meter yang dicoba-coba adalah nilai curve number , initial abstraction , Imperviouss dan koefisien manning. Hasil dari kalibrasi diharapkan mengetahui bagaimana model yang da-
pat menginterpretasikan sesuai dengan kondisi lapangan. Un- tuk kinerja model dievaluasi menggunakan NSE ( Nash Sut- cliffe Eficiency ) perhitungan NSE seperti pada persamaan 8.
𝑁𝑁𝑆𝑆𝑁𝑁 = 1 − ∑ �𝑄𝑄𝑠𝑠 ( 𝑡𝑡 ) −𝑄𝑄𝑜𝑜 ( 𝑡𝑡 ) � 2 𝐶𝐶 𝑡𝑡=1 ∑ ( 𝑄𝑄𝑠𝑠 ( 𝑡𝑡 ) −𝑄𝑄𝑜𝑜 ���� ) 2 𝐶𝐶 𝑡𝑡=1 (8)
Dimana:
𝑄𝑄 𝑠𝑠 ( 𝑢𝑢 ) :  Debit Simulasi
𝑄𝑄 𝑜𝑜 ( 𝑢𝑢 ) :  Debit observasi
𝑄𝑄 𝑜𝑜 ���� :  Debit observasi rata-rata
𝑁𝑁 :  Jumlah data
Indikator statistik yang paling utama dalam menentukan keakurasian model dengan NSE. Indikator ini dirasa cukup untuk mengevaluasi kinerja hasil model dengan data observasi. NSE memiliki range antara −∞ sampai dengan 1, NSE memiliki beberapa kriteria seperti yang terdapat pada Tabel 1 [10].
Tabel 1 Hubungan antara Nilai NSE terhadap Interpretasi Model.
Nilai NSE ( Nash-Sutcliffe Efficiency ) Interpretasi Model NSE > 0,75 Baik 0,36 < NSE < 0,75 Memuaskan NSE < 0,36 Kurang Memuaskan
3. Hasil dan Pembahasan A. Lokasi Studi DAS Kali Lamong secara administrasi terletak pada 4 Kabupaten/Kota, Kabupaten Lamongan dan Kabupaten Mo- jokerto pada daerah hulu DAS sedangkan untuk daerah hilir berada pada Kabupaten Gresik dan Kota Surabaya dan den- gan bermuara di selat Madura. DAS Kali Lamong memiliki luas DAS ± 720 km 2 dan dengan panjang alur sungai ± 103 km. Pada pembahasan penelitian ini luas DAS yang diteliti sekitar 504,41 km 2 karena disesuaikan dengan lokasi dari A- WLR Boboh. Lokasi peta batas DAS Kali Lamong dapat dili- hat pada Gambar 1.
B. Analisis Curah Hujan Wilayah Metode ini memperhitungkan bobot dari masing-masing stasiun hujan yang mewakili luasan disekitarnya. Hasil ana- lisis pada Tabel 2 menunjukan bahwa stasiun hujan Mantup memiliki pengaruh yang terbesar pada DAS Kali Lamong yaitu bobot sebesar 0,2249 dan stasiun hujan Kedung Adem memiliki pengaruh yang kecil pada DAS Kali Lamong yaitu dengan bobot sebesar 0,0002.
Muhammad Yusri Maulana Ikhsan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 4, November 2021 (387-394) 390
Gambar 1 P eta lokasi DAS Kali Lamong Sumber: Google Earth
Tabel 2 Perhitungan curah hujan wilayah Stasiun Hujan Luasan (km2) Bobot Balongpanggang 61,83 0,1226 Benjeng 44,88 0,0890 Bluluk 5,36 0,0106 Cerme 1,58 0,0031 Kabuh 14,12 0,0280 Kedung Adem 0,11 0,0002 Kendung 26,52 0,0526 Krikilan 2,34 0,0046 Mantup 113,45 0,2249 Menganti 41,90 0,0831 Mernung 23,93 0,0474 Ngimbang 35,93 0,0712 Pule Kidul 78,84 0,1563 Waduk Sempal 8,65 0,0171 Wates 29,09 0,0577 Wringin Anom 15,88 0,0315 Jumlah 504,4 1
C. Analisis Tutupan Lahan Analisis Tutupan lahan dilakukan untuk mengetahui kondisi tutupan lahan yang ada pada DAS Kali lamong. Data dari tutupan lahan didapatkan dari peta penutupan la- han tahun 2011 dari kementrian lingkungan hidup dan kehu- tanan. Pada Gambar 2 menunjukkan terdapat 6 (enam) je- nis tutupan lahan yang ada di DAS Kali Lamong yakni: hu- tan, permukiman, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering bercampur dengan semak, sawah dan tanah terbuka. Tutupan lahan pada DAS Kali Lamong didominasi oleh sawah dengan prosentase 64,14% dan hutan sebesar 24,54% dan pemukiman 9,13% untuk jenis tutupan lahan pertanian lahan kering bercampur dengan semak, pertanian lahan kering dan tanah terbuka masing masing memiliki prosen- tase 1,57%, 0,42%, dan 0,19%.
D. Analisis Jenis Tanah
Berdasarkan peta jenis tanah yang diperoleh, pada Gam- bar 3 terdapat prosentase jenis tanah yang terdapat pada DAS Kali Lamong. Jenis tanah yang dominan adalah kambisol de- ngan 69,01% dan jenis tanah Gleisol dengan 19,36% dan unt- uk jenis tanah Grumusol, Mediteran dan Litosol masing- masing prosentasenya 8,26%, 3,08% dan 0,29%.
Gambar 2 Prosentase Tutupan Lahan
Gambar 3 Prosentase Jenis Tanah
E. Pemodelan dengan HEC-HMS Pemodelan HEC-HMS memperlukan input data terhadap beberapa component , diantaranya basin model , meteorologic model , control specification dan time series data . Basin mo- del digunakan untuk membuat element hidrologi yang akan mewakili kondisi di lapangan. Pada penelitian ini element hidrologi yang digunakan terdiri dari 19 Subbasin , 9 Junc- tion , 9 reach dan 1 sink . Subbasin merupakan simbol dan fun- gsi dari subDAS, junction merupakan titik pertemuan dari dua atau lebih element hidrologi, reach merupakan fungsi da- ri sungai sebagai penghubung dari junction atau subbasin , dan sink merupakan titik outlet terakhir. Setiap element akan mewakili proses hidrologi yang terdapat pada DAS. Pada pe- nelitian ini parameter yang digunakan dalam subbasin , loss methode menggunakan SCS Curve Number dan transform methode menggunakan SCS Unit Hydrograph dan untuk routing sungai akan menggunakan metode kinematic wave .
F. Perhitungan Curve  Number , Initial  Abstraction dan Imperviouss Curve Number merupakan fungsi dari karakteristik DAS seperti tipe tanah, dan tutupan lahan. Berdasarkan terdapat beberapa jenis tanah dan juga tutupan lahan maka perlu di- lakukan perhitungan CN Composite seperti pada persamaan (5) sehingga didapatkan nila Curve number pada DAS Kali Lamong berkisar antara 72-89. Selanjutnya perhitungan Ini- tial abstraction atau kehilangan mula mula dihitung dengan persamaan 2 didapatkan hasil pada DAS Kali Lamong nilai Initial abstraction berkisar antara 6-20 mm. Imperviouss me- rupakan prosentase kekedapan air pada suatu wilayah nilai Imperviouss pada masing-masing sub DAS berkisar antara 7 - 30%.
G. Perhitungan Time lag Metode SCS curve number membutuhkan nilai time lag untuk menentukan lama perjalanan runoff . Time  lag me- rupakan waktu perjalanan yang diperlukan oleh air dari tem- pat terjauh sampai ke titik pengamatan. Proses perhitungan time lag menggunakan persamaan 7 didapatkan nilai time lag pada DAS Kali Lamong 7-214 menit.
H. Hasil Pemodelan Setelah penyusunan model selesai dilakukan, tahap se- lanjutnya adalah running model . Tujuan dari running model adalah untuk memproses semua data yang parameter yang di- masukkan sehingga akan menjadi data hasil simulasi. Pada Gambar 4 merupakan gabungan antara grafik debit simulasi dan debit observasi dengan konfigurasi data hujan tahun 20- 11.  Selanjutnya dilakukan perhitungan NSE untuk me- ngetahui goodness of fit dari model.
Hasil simulasi pada Gambar 4 menunjukan bahwa debit simulasi sudah cukup bagus seperti debit observasi berdasar- kan nilai NSE sebesar 0,495. Dengan curah hujan maksimum sebesar 48,24 mm menghasilkan debit puncak pada hidrograf simulasi terjadi pada tanggal 24 Maret 2011 dengan debit 231,4  m 3 /s. Sedangkan pada debit observasi, debit puncak terjadi pada tanggal 27 Maret 2011 dengan debit 425,3 m3/s. Langkah selanjutnya adalah kalibrasi parameter untuk membuat nilai NSE antara model simulasi dengan debit ob- servasi menjadi lebih baik seperti pada Tabel 1 . Kalibrasi merupakan langkah untuk membuat hasil model mendekati kondisi di lapangan. Proses kalibrasi ini juga dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kesesuaian dari estimasi parameter-parameter yang digunakan. Setiap parameter me- miliki sensitivitas yang berbeda beda, dengan membanding- kan nilai debit simulasi dengan debit observasi dapat di-
ketahui besar sensitivitas dari masing-masing parameter. Da- lam penelitian ini kalibrasi parameter yang dilakukan adalah mencoba merubah nilai dari curve number sehingga me- nyebabkan perubahan nilai initial abstraction , imperviouss, dan time lag. Selain itu ada parameter lain yang dicoba untuk diubah yakni adalah koefisien manning sebagai nilai dari pa- rameter pada proses perhitungan routing sungai seperti pada Tabel 3 .
Gambar 4 Grafik perbandingan debit simulasi dengan debit observasi tahun 2011
Setelah dilakukan kalibrasi hasil dari model simulasi di- dapatkan grafik perbandiang antara model simulasi dan debit observasi terdapat pada Gambar 5 . data hujan tahun 2011 curah hujan maksium sebesar 48 mm didapatkan hasil simu- lasi debit maksium terjadi pada tanggal 25 Maret 2011 se- besar 223,9 m 3 /s sedangkan debit observasi tertinggi terjadi pada tanggal 27 Maret 2011 dengan debit 425,28 m 3 /s. Hasil kalibrasi menunjukkan nilai NSE 0,5961 berdasarkan Tabel 1 interpretasi dari model adalah memuaskan sehingga dapat dilakukan perhitungan selanjutnya.
Setelah mendapatkan model yang sesuai kriteria dengan nilai  NSE  yang  memuaskan, selanjutnya dilakukan  per- hitungan dengan variasi input data curah hujan untuk me- ngetahui respon dari model terhadap curah hujan yang terjadi. Variasi data curah hujan yang digunakan adalah data tahun 2012 sampai dengan tahun 2014.
Pada Gambar 6 data hujan tahun 2012 curah hujan mak- simum sebesar 35 mm didapatkan hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 27 Desember 2012 Sebesar 126 m 3 /s se- dangkan debit observasi tertinggi terjadi pada tanggal 13 Ja- nuari 2012 dengan debit 217,40 m 3 /s sehingga didapat nilai NSE 0,5165.
0
20
40 60 80 100 0 100 200 300 400 500 H uj an (mm) D eb it ( m 3/ s) Waktu (Hari) tahun 2011 Data Hujan (mm)
Debit Observasi (m3/s)
Debit Simulasi (m3/s)
Muhammad Yusri Maulana Ikhsan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 4, November 2021 (387-394) 392
Tabel 3 Perbandingan parameter kondisi awal dan hasil kalibrasi Parameter model Nilai Parameter Kondisi Awal Hasil Kalibrasi Curve Number Min 71,98 84,79 Max 88,97 93,10 Initial Abstraction (mm) Min 6,30 3,77 Max 19,77 9,11 Imperviouss (%) Min 7,50 62,40 Max 29,64 88,55 Time Lag (Min) Min 7,72 7,40 Max 214,20 159,75 Koefisien manning  Min 0,025 0,035 Max 0,025 0,160
Gambar 5 Grafik perbandingan debit observasi dengan debit simulasi setelah kalibrasi
Pada Gambar 7 data hujan tahun 2013 curah hujan mak- simum sebesar 40 mm didapatkan hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 15 Desember 2013 Sebesar 178,2 m 3 /s sedangkan debit observasi tertinggi terjadi pada tanggal 20 Maret 2013 dengan debit 300,96 m 3 /s sehingga didapat nilai NSE 0,2729.
Pada Gambar 8 data hujan tahun 2014 curah hujan mak- simum sebesar 49 mm didapatkan hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 19 Desember 2014 Sebesar 212,9 m 3 /s sedangkan debit observasi tertinggi terjadi pada tanggal 21 Desember 2014 dengan debit 290,15 m 3 /s sehingga didapat nilai NSE 0,5211.
Gambar 6 Grafik perbandingan debit simulasi dengan debit observasi tahun 2012
Gambar 7 Grafik perbandingan debit simulasi dengan debit observasi tahun 2013

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasi pembahasan maka dapat diambil kesim- pulan, antara lain:
1. Hasil pemodelan hujan-debit pada kondisi awal meng- hasilkan debit puncak terjadi pada tanggal 24 Maret 2011 dengan debit  sebesar  231,4  m 3 /s  dengan nilai NSE se- besar 0,4950, setelah dilakukan kalibrasi hasil hidrograf simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 25 Maret 2011 dengan debit sebesar 223,9 m 3 /s dengan akurasi nilai NSE 0,5961.
0 20 40 60 80 100 0 100 200 300 400 500 H uj an (mm)
D eb it ( m 3/ s) Waktu (Hari) tahun 2011 Data Hujan (mm) Debit Observasi (m3/s) Debit Simulasi (m3/s) 0
20
40 60 80 100 0 100 200 300 400 500 H uj an (mm) D eb it ( m 3/ s) Waktu (Hari) tahun 2012 Data Hujan (mm) Debit Observasi (m3/s) Debit Simulasi (m3/s) 0
20
40 60 80 100 0 100 200 300 400 500 H uj an (mm) D eb it ( m 3/ s) Waktu (Hari) tahun 2013 Data Hujan (mm)
Debit Observasi (m3/s)
Debit Simulasi (m3/s)
2. Hasil model untuk data hujan tahun 2012 hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 27 Desember 2012 seb- esar 126 m 3 /s dengan akurasi nilai NSE 0,5165.
3. Hasil model untuk data hujan tahun 2013 didapatkan hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 15 Desember 2013 Sebesar 178,2 m 3 /s dengan nilai NSE 0,2729.
4. Hasil model untuk data hujan tahun 2014 hasil simulasi debit puncak terjadi pada tanggal 19 Desember 2014 se- besar 212,9 m 3 /s dengan nilai NSE 0,5211.
5. Hasil perhitungan NSE menunjukkan model dengan data curah hujan tahun 2011 menunjukan hasil terbaik dengan nilai NSE yakni 0,5961 meskipun secara perhitungan mo- del masih menunjukkan nilai yang underestimate dari data observasi.
Gambar 8 Grafik perbandingan debit simulasi dengan debit observasi tahun 2014

## Daftar Pustaka
[1] Triatmodjo. Bambang, Hidrologi Terapan , Cetakan
Pertama. Yogyakarta: Beta Offset, 2008.
[2] Harto, Sri., Analisis Hidrologi, Jakarta, PT Gramedia Pustaka Utama, 1993
[3] Tunas, I.G “Pengembangan Model Hidrograf Satuan Sintetik Berdasarkan Karakteristik Fraktal Daerah Aliran Sungai,” Surabaya, 2017.
[4] Salami, A.W., Bilewu, S.O., Ayanshola, A.M., Oritola, S.F.,  “ Evaluation of Synthetic Unit Hydrograph Methods for The Development of Design Storm Hydrographs for Rivers in South-West Nigeria ,” Journal of American Science , vol. 5, no. 4,
p. 23-32, 2009.
[5] Keputusan Menteri Pekerjaan Umum Republik Indonesia Nomor 266/KPTS/M/2010 Tentang Pola Pengelolaan Sumber Daya Air Wilayah Sungai Bengawan Solo
[6] Asdak,C , Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Cetakan keempat. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2007.
[7] US Army Corps of Engineers,"  HEC-HMS Hydrologic Modeling System : Technical Reference
Manual." Washington DC. 2000.
[8] Wanielista,M., R.Kersten, dan R. Eaglin , Hydrology:Water  Quantity and Quality Control,. New York: Jhon Wiley and Sons Inc, 1997.
[9] Cheng, C., Cheng, S., Wen, J., and Lee, J., “ Time and Flow Characteristics of Component Hydrographs Related to Rainfall-Streamflow Observations ,”
Journal of Hydrologic Engineering , vol. 18, no. 6, p. 675-678, 2013.
[10]  Motovilov, Y.G., Gottschalk, L., Engeland, K.& Rodhe, A. "Validation of a Distributed Hydrological Model Against Spatial Observations" Elsevier Agricultural and Forest Meteorology,Vol 98-99
p.257-277,1999.
0 20 40 60 80 100 0 100 200 300 400 500 H uj an (mm) D eb it ( m 3/ s) Waktu (Hari) tahun 2014 Data Hujan (mm) Debit Observasi (m3/s)
Debit Simulasi (m3/s)
Muhammad Yusri Maulana Ikhsan dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 4, November 2021 (387-394) 394

## Halaman ini sengaja dikosongkan