Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Peramalan Keseimbangan Air (Water Balance) untuk Manajemen Sumber Daya Air di DAS Sungai Rejoso Kabupaten Pasuruan, Jawa Timur
Bagas Yoga Pratama 1,* , Umboro Lasminto 1 , Nadjadji Anwar 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: bagastama035@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                 07 Desember 2021
Diperbaiki              11 Februari 2022
Disetujui                 11 Februari 2022
Keywords: Rejoso River, Water Balance, RMSE, NASH, HEC-HMS
Changes in a watershed (DAS) are rapidly increasing year by year. Reduced water absorption might  potentially  upset  the  water  resource  balance.  As  a  result,  the  study's  goal  is  to anticipate water resource availability for the next 30 years and serve as a baseline for water balance forecasting. The approach utilized is to study the water demand, such as utilizing a formula in Microsoft Excel to generate data  and applying  the procedure  in SNI 19-6728.1- 2002  to  calculate  the  discharge  need.  There  are  three  Cropping  Patterns  schemes  in  the irrigation  study,  hence  Cropwat  8.0  was  used.  There  are  various  ways  for  determining  the availability  of  water.  The  Arithmetic  Method  and  the  Thomas  Fiering  Method  are  the  two ways.  HEC-HMS  4.8  includes  the  RMSE  and  NASH  methods.  The  second  pattern (Palawija2(crops  planted  as  the  2nd  crop  in  dry  season)-Paddy-Palawija1)  with  the  fourth plan, which is a 195 % surplus is suggested in this study.
Kata kunci: sungai Rejoso, keseimbangan air, RMSE, NASH, HEC-HMS

## Abstrak
Perubahan dalam suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) semakin bertambahnya tahun maka semakin  cepat.  Berkurangnya  resapan  air  juga  dapat  mengganggu  keseimbangan sumberdaya  air.  Oleh  karena  itu,  tujuan  studi  untuk  memperkirakan  ketersediaan sumber  daya  air  30  tahun  kedepan  dan  menjadi  acuan  dasar  peramalan  keseimbangan air.  Metode  yang  dilakukan  analisa  kebutuhan  air,  seperti  metode  pembangkitan  data dengan formula pada Microsoft Excel dan menghitung kebutuhan debitnya menggunakan metode  di  SNI  19-6728.1-2002.  Analisa  irigasi  terdapat  tiga  skema  Pola  Tata  Tanam, sehingga menggunakan Cropwat 8.0 . Analisa ketersediaan air ada beberapa metode yang akan digunakan. Metode tersebut yaitu Metode Aritmatika dan Metode Thomas Fiering. Metode RMSE dan metode NASH terdapat dalam HEC-HMS 4.8 . Studi ini memberi saran untuk  menggunakan  Pola  ke-2  (Palawija2-Padi-Palawija1)  dengan  skema  ke-4  dengan surplus sebesar 195%.

## 1. Pendahuluan
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  adalah  suatu  area    yang memiliki  batas-batas  berupa  punggung-punggung  gunung/- pegunungan  sehingga  air  hujan  akan  mengalir  menuju sungai utama pada suatu titik/stasiun yang dijadikan tinjau- an [1]. Penentuan batas DAS dapat berdasarkan peta kontur atau Digital  Elevation  Modelling (DEM)  serta  berdasarkan bangunan  infrastruktur  lainnya  seperti  jalan  raya,  jalan  rel kereta  api dan  lain  sebagainya.  Sehingga menjadikan  DAS sebagai  sumber pemenuhan  kebutuhan  air bagi  masyarakat [2]. DAS Sungai Rejoso termasuk kategori DAS mean scale watershed (menengah) 10 < A < 1.000 Km 2 ) [3]. Memiliki luas 134,584 km 2 dengan panjang sungai utama 33,153 km. Perkembangan  dan  perubahan  tata  guna  lahan  tersebut sangatlah  mempengaruhi  perubahan  koefisien  limpasan  air permukaan.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kabupaten  Pasuruan  kondisi  jumlah  penduduk  tahun  2020
berjumlah  1.605.969  jiwa  dengan  mengalami  laju  partum- buhan  penduduk  sebesar  0,58%  selama  10  dekade  terakhir (2010-2020). Jika dengan tata kelola yang dibiarkan secara terus menerus lama-kelamaan debitnya akan hilang. Semisal semua berubah menjadi lahan perkotaan semua atau daerah terbangun  sehingga  area  resapan  air  menjadi  berkurang, maka hal ini sangat penting sekali untuk dikelola. Tindakan meminimalisir  koefisien runoff (limpasan  air  permukaan) sangat diperlukan. Seperti mengontrol kondisi tutupan lahan (hutan) supaya perubahan tidak terlalu drastis. Dengan ada- nya kondisi seperti ini, debit di musim kemarau tidak men- jadi berkurang hampir 40% yang megakibatkan defisit besar di musim kemarau. Kurangnya pemahaman tentang konsep water  balance (keseimbangan  air)  dibeberapa  lingkup  ma- syarakat  sekitar  DAS  Sungai  Rejoso  Kabupaten  Pasuruan berdampak  pada  pola  memanajemen  sumberdaya  air.  Pen- tingnya  memahami  beban  kebutuhan  dalam  memanajemen sumberdaya air baik kebutuhan air domestik, non-domestik
Bagas Yoga Pratama dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 1, Februari 2022 (85-94) 86
dan  kehilangan  air.  Kebutuhan  domestik  yaitu  suatu  kebu- tuhan  air  untuk  memenuhi  kebutuhan  rumah.  Sedangkan non-domestik  yaitu  kebutuhan  air  yang  akan  digunakan selain  untuk keperluan  di  dalam  rumah  [4].  Seperti  tempat ibadah,  sekolah/area  pendidikan,  kantor  kecamatan,  kantor kelurahan  dan  fasilitas  umum  lainnya.  Kebutuhan  lainnya seperti pertanian/perkebunan pada daerah irigasi juga diper- timbangkan debit kebutuhannya. Selain itu, peternakan dan bidang  industri  ikut  dipertimbangkan  untuk  mendapatkan ketersediaan  air.  Oleh  karena  itu  pengelolaan  sumberdaya air  dalam  hal water  balance (keseimbangan  air)  sangatlah penting dan juga tidak boleh dibiarkan jika tidak ingin men- dapatkan  masalah  dikemudian  hari.  Keseimbangan  air adalah  proses  analisis  yang  menggambarkan  tentang  peng- gunaan  sumber  daya  air  pada  suatu  daerah  yang  ditinjau berdasarkan pada suatu perbandingan antara kebutuhan dan ketersediaan  air  [5].  Jika  suatu  daerah  yang  tidak  ada/- dilakukan manajemen yang baik maka ketika musim hujan malah kelebihan air dan ketika musim kemarau justru tidak ada  air.  Maka  daerah  seperti  ini  tidak  baik,  tidak  bisa  te- ratur. Jadi perlu dilakukan studi mengenai keseimbangan air supaya dimusim hujan air itu bisa di tampung dan dimusim kemarau tetap bisa digunakan sesuai kebutuhan. Karena hal ini  sebagai  dasar forcest (peramalan)  ketersediaan  sumber- daya air dengan mempertimbangkan kebutuhan masyarakat di  sekitar  DAS  Sungai  Rejoso,  Kabupaten  Pasuruan  Jawa Timur. Sehingga disusunlah Gap Analysis (Analisa  Kesen- jangan).
Kondisi  eksiting  yang  ada  dilokasi  adalah  jumlah tuntutan debit kebutuhan masyarakat di DAS Sungai Rejoso berubah-ubah  seiring  pertumbuhan  proyeksi  penduduk, sehingga mempengaruhi perubahan kondisi tata guna lahan di  DAS  Sungai  Rejoso  yang  terus  berkembang  dengan cepat, tetapi kegiatan evaluasi dan pengembangan terhadap pola  tata  tanam  bidang  irigasi  masih  jarang  dilakukan, sehingga  belum  diketahui  rencana  tindakan-tindakan  ma- syarakat untuk manajemen sumberdaya air untuk keperluan masa depan.
Kondisi  ideal  yang  diinginkan  adalah  proyeksi  pertum- buhan  penduduk  berkembang  pesat  sehingga  jumlah  tun- tutan  debit  kebutuhan  seperti  domestik,  non-domestik,  ter- nak dan industri bisa lebih dikontrol. Sehingga dengan ter- jadinya hal tersebut, perubahan yang sangat cepat pada tata guna  lahan  di  area  DAS  Sungai  Rejoso  juga  dapat  dise- suaikan dengan jumlah tuntutan debit kebutuhan. Selain itu Pola  Tata  Tanam  eksisting  dapat  di  evaluasi  dan  dikem- bangkan  seiring  perubahan  tata  guna  lahan  tersebut.  Se- hingga,  tindakan  nyata  yang  nantinya  dilakukan  oleh  ma- syarakat setempat sebagai dasar dalam pengelolaan dan pe-
ngembangan  sumber  daya  air  di  DAS  Sungai  Rejoso  lebih jelas dan tepat.
Berdasarkan  analisa  kesenjangan  tersebut,  maka  solusi dalam kajian ini adalah analisa ketersediaan sumber air dari berbagai  aspek  dengan  memanfaatkan  kondisi  eksisting, seperti:  kebutuhan  domestik,  non-domestik,  industri,  pe- ternakan  dan  irigasi  dengan  mempertimbangkan  perkem- bangan  tata  guna  lahan  serta  memberikan  saran  terkait penggunaan  pola  tata  tanam  irigasi  agar  tindakan  masya- rakat  untuk  manajemen  sumberdaya  air  untuk  keperluan selama  30  tahun  kedepan    bisa  lebih  tepat.  Sehingga  nan- tinya  secara  otomatis  dalam  pengambilan  suatu  tindakan untuk  memanajemen  sumber  air  tidak  menjadi  masalah dikemudian hari.

## 2. Lokasi
Secara  administrasi  lokasi  penelitian  ini  meliputi  be- berapa  kecamatan  dilingkup  DAS  Sungai  Rejoso,  yaitu: Kecamatan  Tosari,  Puspo,  Pasrepan,  Lumbang,  Winongan. Secara Geografis DAS Sungai Rejoso terletak pada 112 0 53’ 27,6”  hingga  112 0 58’  48”  Bujur  Timur  dan  antara  7 0 43’ 1,2”  hingga  7 0 54’  50,4”  Lintang  Selatan.  DAS  Rejoso tersebut memiliki 3 (tiga) Stasiun Hujan yang berpengaruh, yaitu:  Sidepan, Winongan dan Lumbang.
Gambar  1. Peta  Topografi  DAS  Sungai  Rejoso,  Kab. Pasuruan, Jawa Timur.
DAS  Sungai  Rejoso  Kabupaten  Pasuruan  memiliki  2 (dua) Automatic  Water  Level  Recorder (AWLR).  Posisi AWLR  tersebut  berada  di  Ds.  Winongan  kecamatan  Wi- nongan  AWLR  tersebut  berada  di  bagian  hilir  Sungai Rejoso. Selain itu juga terdapat AWLR yang berada di Ds. Sidepan, Kecamatan Winongan. Seperti yang terdapat pada Gambar  2.  (a)  dan  (b) di  Kecamatan  tersebut  terdapat penambahan  debit  dari  Mata  Air  Umbulan  guna  keperluan air  minum  dan  air  bersih  (debit  ketersediaan).  Akan  tetapi pada  proses  kajian  wilayah  studi  ini  hanya  menggunakan
debit  AWLR  Hilir  sebagai  titik  kontrol  debit  dari  Sungai Rejoso.
(a) (b)
Gambar  2. Stasiun  Pengukuran  AWLR  Hulu  pada  koor- dinat 07 0 44’59” LS; 112 0 56’24” BT (a.) dan Stasiun Pengu- kuran  AWLR  Hilir  (b.)  pada  koordinat  07 0 43’17”  LS; 112 0 58’11” BT.
Berdasarkan Gambar 2. (a) dan (b) menunjukkan salah satu  contoh  debit  yang  terjadi  pada  tahun  2018  di  AWLR Hulu  dan  Hilir.  Pada Gambar  2  (a) ,  debit  puncak  yang terjadi sekitar  Bulan Maret-April  yaitu sebesar 14 m 3 /detik dan  terjadi  debit  yang  konstan  pada  Bulan  September-De- sember yaitu berada diantara 6-7 m 3 /detik. Sedangkan Pada Gambar  2  (b) ,  debit  puncak  yang  terjadi  sekitar  Bulan Februari-Maret  yaitu  sebesar  85  m 3 /detik  dan  terjadi  debit yang  konstan  pada  Bulan  September-Desember  yaitu  se- besar 30 m 3 /detik. 3. Metode
3.1 Tinjauan Parameter
Dalam  studi  ini  mempertimbangkan  konsep  dasar keseimbangan  air.  Karena  nantinya  akan  dikembangkan menjadi lebih detail persamaannya.
Gambar 3. Sketsa Siklus Water Balance pada DAS
Dari Gambar 3 menjelaskan bahwa debit inflow (I) dija- barkan  kedalam  beberapa  komponen  yaitu: Ground  water flow (GWF), Surface  Runoff (SRO),  dan  Presipitasi/hujan (P) sebelum pada nantinya dikurangi dengan Evaporasi (E) dan outflow (O). sehingga akan menjadi bentuk persamaan 1 dan 2.
∆𝑆 = 𝐼 − 𝑂 ................................................................... (1) ∆𝑆 = 𝑆𝑅𝑂 + 𝐺𝑊𝐹 + 𝑃 − (𝐸 + 𝑂) ............................ (2)
Terkait  dengan outflow (O),  jenis  debit  kebutuhan  seperti Domestik,  Non-Domestik,  Kebutuhan  ternak,  Kebutuhan Industri dan Kebutuhan Irigasi. Sehingga persamaan 3  dari SNI 19-6728.1-2002 [6]  yang nantinya di sesuaikan.
𝑄  = 365 ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑥 ( ) 𝑥𝑃(𝑢) + ( ) 𝑥𝑃(𝑟) .............. (3)
dengan: Q = adalah kebutuhan air (m 3 /tahun) q (u) = adalah konsumsi air pada daerah perkotaan (liter/kapita/hari) q (r) = adalah konsumsi air pada daerah pedesaan (liter/kapita/hari)
P (u) = adalah jumlah penduduk kota
P (r) = adalah jumlah penduduk pedesaan
Adapun  beberapa  parameter-parameter  untuk  mensimu- lasikan debit kebutuhan dalam aplikasi Cropwat 8.0, HEC- HMS  4.8 dan  debit ketersediaan  dengan  analisis  Pembang- kitan debit AWLR Hilir.
3.2 Simulasi Cropwat 8.0
Untuk  mensimulasikan  Cropwat  8.0  dalam  studi  ini diperlukan perhitungan rerata data selama 10 tahunan. Data-
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec D eb it (m 3/ s) Waktu (hari) HIDROGRAF ALIRAN K.REJOSO HULU DESA SIDEPAN KEC. WINONGAN KAB. PASURUAN 2018 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec D eb it (m 3/ s) Waktu (hari) HIDROGRAF ALIRAN K.REJOSO HILIR DESA WINONGAN LOR KEC. WINONGAN KAB. PASURUAN 2018
Bagas Yoga Pratama dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 1, Februari 2022 (85-94) 88
data  tersebut  seperti    Data  Curah  Hujan  ( Rain )  dan  Data Klimatologi  ( Climate/Eto )  seperti:  Suhu,  Kelembaban,  Pe- nyinaran,  dan Kecepatan  Angin. Selain itu, ada juga data- data tambahan seperti: Crop (jenis tanaman) dan Soil (jenis tanah) . Untuk perhitungan nilai Et 0 menggunakan persama- an  Penman-Monteith.  Karena  diyakini  persamaan  tersebut paling andal dan mendekati nilai ET 0 [7]. Persamaan 4 me- rupakan perhitungan nilai dari ET 0 .
𝐸𝑇 = , ∆( ) ( ) ∆ ( , ) ............................. (4)
dimana:
ET 0 = reference evapotranspiration (mm/day)
Rn = net radiation at the crop surface (MJ/m 2 /day) G
= Soil heat flux density (MJ/m 2 /day) T = mean daily air temperature at 2 m height ( 0 C) u2 = wind speed at 2 m height (m/s)
es = saturation vapour pressure (kPa)
ea = actual vapour pressure (kPa)
es-ea = saturation vapour pressure deficit (kPa)
Δ
= slope vapour pressure curve ϒ = psychrometric constant (kPa/ 0 C)
Persamaan  (4)  merupakan  rekomendasi  dari Food  and Agriculture Organizaton (FAO). Sehingga tersedia di option pada Cropwat  8.0 .  kemudian  untuk  pengolahan  data  hujan pada perhitungan curah hujan efektif menggunakan metode Fixed  Percentage sebesar  80%.  Artinya  rerata  hujan  10 tahun  terakhir  akan  diperhitungkan  sebesar  80%  saja. Sehingga  perhitungan  hujan  efektif  dapat  dihitung  dengan persamaan 5.
𝑃 = 𝐹𝑝 𝑥 𝑃 .............................................................. (5)
dengan :
P eff = Curah Hujan Efektif (mm) Fp  = Fixed Percentage (%)
P = Curah Hujan (mm)
3.3 Permodelan HEC-HMS 4.8
Kemudian untuk simulasi HEC-HMS 4.8 terkait studi ini adalah menggunakan metode SCS. Kelebihan daripada me- tode ini adalah lebih stabil, terukur dan sederhana [8]. Ada- pun  parameter-parameter  yang  harus  dipertimbangkan seperti: Initial Abstraction, impervious ,  dan Curve  Number (CN) . Dalam  perhitungan  nilai  CN  sangat  memperhatikan perkembangan  tutupan  lahan  atau  tata  guna  lahan  karena
akan  berpengaruh  pada  besarnya runoff .  Nilai  CN  rerata dihitung menggunakan persamaan (6).
𝐶𝑁 = ∑ ∑ ................................................. (6)
dengan :
CN composite = Nilai CN berdasarkan tutupan lahan CN i = Nilai CN dari jenis tutupan lahan ke-i A = Luas Sub DAS
Bekaitan  dengan  kondisi  tutupan  lahan  sehingga  dapat megubah  nilai Initial  abstraction (Ia)  berdasarkan  nilai  S. Nilai  kemampuan  penyimpanan  ini  dengan  karakteristik DAS  dapat  diwakili  dengan  nilai  CN.  Seperti  pada persamaan 7 dan 8.
𝑆 = ( English Unit) ....................................... (7) 𝑆 = (SI) ..................................................... (8)
Sehingga  nilai  S  tersebut  disubstitusikan  ke  dalam persamaan (9) 𝐼𝑎 = 0,2𝑆 ...................................................................... (9)
Parameter inti yang dibutuhkan adalah Lag Time (tenggang waktu) yaitu tenggang waktu yang diperlukan selama Over Land Flow . Sehingga dapat menggunakan persamaan 10.
𝑡 = . ( ) . . ....................................................... (10) dimana : t L
= Lag Time ( Hour )
L 0 = Panjang over land flow (ft) S = Retensi maksimum ( inch ) => 1000/CN-10 Y = Kemiringan dasar CN = Nilai Curve Number
Untuk  nilai  L 0 ,  dapat  dihitung  dengan  persamaan  11, menggunakan luas Subbasin dan Longest flowpath Length .
𝐿 = ........................................................................ (11) dimana: L 0 = Panjang over land flow (Km) A = Luas Subbasin (Km 2 ) L
= Longest flowpath Length (Km)

## 3.4 Analisis Debit Ketersediaan
Untuk  pembangkitan  debit  Ketersediaan  AWLR  meng- gunakan  metode Thomas Fiering.  Sehingga menjadi persa- maan 12.
𝑄 =   𝑄 + 𝑏 (𝑄 − 𝑄 ) + 𝑒 𝑆 1 − 𝑟 ........... (12) Dimana nilai regresi (b) dijelaskan pada persamaan 13 𝑏 = 𝑟 ................................................................. (13) dimana: Q      = Debit Bulanan (m 3 /detik) i       = Indeks, dari 1 sampai 12 r       = Koefisien korelasi debit bulan ke-i dan bulan ke i+1 S      = Standard Deviasi b      = Nilai Regressi e      = Bilangan acak, biasanya merupakan variabel bebas berdistribusi normal dengan nilai Standart deviasi ≤ 1 dan Rata-ratanya ≤ 0

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Simulasi Cropwat 8.0
Berdasarkan  rerata  data  Klimatologi  selama  10  tahun terakhir  (2010-2019)  yang  ditinjau  setiap  bulan.  Data Klimatologi  tersebut  didapatkan  dari  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG).  Data  tersebut  seperti (suhu, kelembaban, lama penyinaran, kecepatan angin, arah angin dan lain sebagainya). Sehingga dari data-data tersebut kemudian  di  seleksi  sesuai  kebutuhan  pada  aplikasi Cropwat  8.0 .  Data-data  yang  dibutuhkan  dalam  aplikasi Cropwat  8.0 seperti  :  Data  Suhu  Maksimum,  Data  Suhu Minimum,  Data  Kelembaban,  Data  Angin  dan  Data  Lama Penyinaran.  Aplikasi  tersebut  merupakan  rekomendasi  dari Food  and  Agricultural  Organization (FAO).  Sehingga sangat tepat bila digunakan dalam analisis  debit kebutuhan Irigasi. Karena dalam proses analisis irigasi diperlukan nilai ET 0 , maka aplikasi Cropwat 8.0 ini akan memperhitungkan secara  otomatis.  Selain  itu,  aplikasi  tersebut  juga  mampu menghitung  secara  otmatis  kebutuhan  air  guna  irigasi berdasarkan  penjadwalan tanam. Tabel 2 adalah hasil nilai ET 0 yang  telah  di  hitung  otomatis  berdasarkan  data klimatologi dari Tabel 1 .
Dengan input data-data klimatologi seperti Tempeature (suhu), Humidity (kelembaban), wind (Angin)  dan Sun (Lama Penyinaran) maka nilai Rad (radiasi) dan ET 0 dapat dihitung secara otomatis. Sedangkan berdasarkan rerata data hujan  selama  10  tahun  terakhir  (2010-2019)  telah menghasilkan curah hujan efektif seperti Tabel 3 .
Tabel 1 Data Klimatologi 1
Negara : Indonesia Stasiun : Geofisika Pasuruan Altitude : 832 m Bulan Suhu Minimal Suhu Maksimal Kelembaban 0 C 0 C % Januari 14,3 20,1 64 Februari 15,5 22,1 73 Maret 15,1 21,5 70 April 14,6 22,0 68 Mei 14,8 22,6 68 Juni 14,4 22,7 77 Juli 13,8 21,3 72 Agustus 13,5 22,2 71 September  13,6 22,5 61 Oktober 15,9 25,5 66 November  17,0 26,2 73 Desember  17,0 24,1 77 Rata-Rata 15,0 22,7 70 Tabel 2 Data Klimatologi 2 Latitude :  7,70 0 S Longitude :  112,60 0 E Bulan Angin Penyi- naran Radi- asi Eto Km/ Hari Jam MJ/m 2 / Hari mm/Hari Januari 72 0,8 11,0 2,49 Februari 63 0,8 12,3 2,55 Maret 58 1,6 12,0 2,50 April 69 1,6 12,8 2,59 Mei 85 2,7 12,5 2,57 Juni 93 3,3 12,1 2,38 Juli 103 3,5 12,8 2,51 Agustus 102 3,8 14,1 2,77 September  113 4,0 16,0 3,29 Oktober 119 4,5 16,7 3,59 November  85 3,0 14,4 3,15 Desember 49 1,0 11,2 2,51 Rata-Rata 84 2,9 13,2 2,74
Menggunakan  metode fixed  percentage sebesar  80  % maka  hujan  effektif  yang  akan  digunakan  sudah  secara
Bagas Yoga Pratama dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 1, Februari 2022 (85-94) 90
otomatis terhitung. Luas daerah irigasi di wilayah studi pada DAS  Sungai  Rejoso  didapatkan  sebesar  2.343  Hektar. Dengan 3 (tiga)  skema pola Tata Tanam (PTT) didapatkan debit masing-masing selama 1 tahun :
-PTT 1 (Padi-Palawija 1-Palawija 2) : 9.372 L/detik -PTT 2 (Palawija 2-Padi-Palawija 1) : 8.833 L/detik -PTT 3 (Palawija 1-Palawija 2-Padi) : 9.138 L/detik
Tabel 3 Hujan Efektif Stasiun :  PSDA Pasuruan Metode Hujan Efektif   : Fixed Percentage Bulan Hujan Hujan Efektif mm mm Januari 7,3 5,8 Februari 6,5 5,2 Maret 6,2 5,0 April 4,2 3,4 Mei 2,6 2,1 Juni 1,4 1,1 Juli 0,5 0,4 Agustus 0,1 0,1 September 0,3 0,2 Oktober 0,9 0,7 November 2,8 2,2 Desember 5,0 4,0 Total 37,8 30,2
Pada proses analisa nantinya debit pada Pola Tata Tan- am  (PTT)  diasumsikan  konstan  selama  30  tahun  kedepan. Hal  tersebut  dilakukan  serta  menjadi  variabel  tetap,  agar perkembangan debit  kebutuhan dan ketersediaan lebih mu- dah  untuk  di kontrol.   Sehingga dengan demikian  nantinya tujuan  daripada  manajemen  sumber  daya  air  oleh  masya- rakat sekitar dapat diambil tindakan yang tepat. Oleh karena itu  disusunlah  rincian  debit  irigasi  seperti Tabel  4. Debit tersebut akan diasumsikan konstan  terjadi selama 30  tahun kedepan  karena  ini  sebagai  dasar  acuan  untuk  pengem- bangan debit irigasi selanjutnya.
4.2 Debit Kebutuhan
Analisa proses perhitungan debit kebutuhan didalamnya melibatkan kebutuhan domestik, non-domestik, peternakan, irigasi  dan  Industri.  Data  kebutuhan  debit  telah  di
bangkitkan mengguakan formula “ =trend ” dalam Microsoft Excel . Untuk hasilnya, seperti pada Tabel 5 .
Tabel 4 Debit Kebutuhan Bidang Pertanian Tahun Pertanian (Liter/Detik) PTT ke-1 PTT ke-2 PTT ke-3 2015 9.372 8.833 9.138 2020 9.372 8.833 9.138 2025 9.372 8.833 9.138 2030 9.372 8.833 9.138 2035 9.372 8.833 9.138 2040 9.372 8.833 9.138 2045 9.372 8.833 9.138 2050 9.372 8.833 9.138 Tabel  5 Debit  Kebutuhan  (Liter/Detik)  Berdasarkan Bidangnya Tahun Domestik Non- Domestik Peternakan  Industri 2015 120.796 9.958 22.340 1.561 2020 123.757 11.296 25.131 1.597 2025 144.13 10.271 27.495 1.658 2030 155.543 10.264 30.065 1.719 2035 165.357 10.336 32.618 1.782 2040 175.058 10.377 35.174 1.844 2045 185.521 10.441 37.730 1.906 2050 195.548 10.497 40.288 1.968
Berdasarkan Tabel  4 debit  digabungkan  antara  hasil Pola Tata Tanam (PTT) bidang irigasi dengan Debit Kebu- tuhan secara keseluruhan di total.  Jadi misalkan, debit hasil PTT ke-1 ditambah dengan seluruh Debit Kebutuhan. Debit Kebutuhan  pada Tabel  5 yaitu:  Domestik,  Non-Domestik, Peternakan dan Industri. Untuk perhitungan debit total pada PTT ke-2 dan PTT ke-  juga sama dengan PTT ke-1. Maka debit  kebutuhan  menjadi  disajikan  seperti  pada Tabel  6 . Terdapat Total ke-1, Total ke-2 dan Total ke-3 yang berasal dari  Pola  Tata  Tanam  (PTT  ke-  ),  Pola  Tata  Tanam  (PTT ke-2) dan Pola Tata Tanam (PTT ke- ).
Untuk Debit Total  ke-1 artinya seluruh debit kebutuhan di  masing-masing  bidang  termasuk  Domestik,  non-domes- tik,  Peternakan  dan  Industri  ditambah  dengan  Debit  Kebu- tuhan  Irigasi  pada  Pola  Tata  Tanam  (PTT)  ke-  1.  Begitu juga  sama  untuk  Total  ke-2  dan  Total  ke-3,  Pola  Tata Tanamnya menyesuaikan.
Tabel 6 Total Debit Kebutuhan (Liter/Detik) Tahun Total ke-1 Total ke-2 Total ke-3 2015 9.527 8.988 9.292 2020 9.534 8.995 9.299 2025 9.556 9.017 9.321 2030 9.57 9.031 9.335 2035 9.582 9.043 9.348 2040 9.594 9.056 9.36 2045 9.608 9.069 9.373 2050 9.62 9.081 9.386 4.3 Akurasi Hujan Debit Proses analisa akurasi hujan debit ini di modelkan meng-
gunakan  aplikasi HEC-HMS  4.8 . Gambar  4 merupakan pembagian Subbasin /Sub  DAS  pada  DAS  Sungai  Rejoso untuk proses identifikasi nilai Curve Number (CN).
Gambar 4 Peta  Pembagian Subbasin /Sub  DAS  pada  DAS Sungai Rejoso
Hujan debit yang terjadi nantinya akan di validasi secara otomatis  sehingga  menghasilkan  nilai RMSE dan NASH . Karena setiap tutupan lahan berbeda, tentunya memiliki ni- lai  CN  yang  berbeda,  maka  dikategorikan  seperti  :  Hutan Lahan Kering Sekunder, Pertanian Lahan Kering, Hutan Ta- naman  Industri  (HTI),  Sawah  dan  Permukiman. Tabel  7 merupakan  hasil  analisa  nilai  CN  berdasarkan  luasan  pada Subbasin /sub DAS-nya.
Luas pada setiap subbasin akan menghasilkan komposisi nilai CN yang berbeda-beda. Sehingga nantinya akan mem- pengaruhi  perhitungan  nilai Lag  Time (Tenggang  Waktu) baik  pada Subbasin maupun Reach -nya.  Pada Tabel  8 .
Terdapat nilai Lag Time pada masing-masing subbasin dan Reach.
Tabel 7. Analisa Nilai CN pada Sub DAS Sungai Rejoso
Subbasin Luas Sub DAS (Km 2 ) CN SB-1 63,448 67,174 SB-3 20,875 65,990 SB-6 19,198 64,567 SB-4 31,064 64,253 Tabel  8. Nilai  Lag  Time  (Tg)  pada  Subbasin dan  Reach  di DAS Sungai Rejoso Subbasin/Reach ke- Nilai Lag Time (Menit) Subbasin Reach 1/4 261,980 2785,773 3/3 123,880 2656,525 6/2 118,633 2089,614 4/1 150,106 262,560
Dilakukan proses  simulasi  dengan data  hujan  dan  debit dengan periode 1 Januari 2013 Pukul 00:00 sampai dengan 02  Januari  2014  Pukul  00:00.  Periode  simulasi  terbatas dikarenakan penyesuaian data-data input di HEC-HMS 4.8 .

## Gambar 5 Summary Result for Sink
Gambar  5 merupakan  hasil runnin –nya  yang  dinilai lebih  layak.  Hasil  tersebut  merupakan  bentuk  representasi dari  debit  AWLR  Sungai  Rejoso  yang  terjadi  di  lapangan. Berdasarkan summary  result  for  Sink-1 diketahui  nilai RMSE  std  Dev =  0,3  artinya  hasil  debit  simulasi  memiliki rata-rata  kuadrat  simpangan  hasil  yang  tetap  berada  dalam kisaran  persyaratan/ketentuan Uji RMSE mendekati  0 (nol) apabila  debit  observasi  yang  menjadi  tolok  ukurnya. Sedangkan  nilai NASH-Sutcliffe =  0,936  sehingga  masih
Bagas Yoga Pratama dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 1, Februari 2022 (85-94) 92
masuk dalam persyaratannya yakni NASH -∞ hingga 1 [9]. Sehingga  dapat  dikatakan  “baik”  akurasinya.  Seperti Gambar  6 merupakan trend pada  grafik  simulasi  hujan debitnya.

## Gambar 6 Grafik Korelasi Hujan Debit
Berdasarkan Gambar  6 ,  dapat  dilihat  terkait  terkait debit puncak yang terjadi sekitar bulan Juni yaitu sebesar 25 m 3 /detik.  Sedangkan  debit  terendah  yang  terjadi  selama waktu  simulasi  yaitu  pada  bulan  November  sebesar  10 m 3 /detik.  Sempat  terjadi  debit  konstan  selama  bulan Agustus-Oktober sebesar 14 m 3 /detik yaitu musim kemarau.
4.4 Debit Ketersediaan
Adapun aspek-aspek yang telah dipertimbangkan dalam analisa debit ketersediaan. Aspek-aspek tersebut seperti ke- tersediaan  debit  pada  Mata  Air  Umbulan,  Debit  Cekungan Air Tanah di lingkup DAS Sungai Rejoso dan Debit AWLR Hilir  Sungai  Rejoso.  Terkait  data  air  tanah,  berdasarkan Keputusan  Menteri  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral, Nomor  :  716  K/40/MEN/2003  didapatkan  data  seperti  air tanah wilayah Pasuruan. Berdasarkan Gambar 7. diketahui informasi  bahwa  daerah  Cekungan  Air  Tanah  (CAT) Pasuruan  memiliki  luas  sebesar  1.596  Km 2 .  Dengan  debit air tanah bebas/ aquifer bebas mencapai 628 Juta m 3 /Tahun. Sedangkan  untuk  debit  air  tanah  tertekan/ aquifer tertekan mencapai  43  Juta  m 3 /Tahun.  Debit-debit  air  tanah  tersebut masih dalam lingkup luas daerah Pasuruan.
Terdiri  dari  Kabupaten  Pasuruan  dengan  luas  93,53% atau 1.474 Km 2 dan Kota Pasuruan [10]. Sedangkan mengi- ngat  luas  daerah  studi  DAS  Sungai  Rejoso  hanya  sebesar 134,584 km 2 maka diperlukan debit air tanah pada cekungan air tanah di wilayah studi.  Maka untuk memperolah besaran debit  yang  terjadi  di  wilayah  studi  (DAS  Sungai  Rejoso) dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  bantuan  debit  air
tanah  pada  wilayah  Kabupaten  Pasuruan  yang  memiliki wilayah  yang  lebih  besar  dibanding  wilayah  studi.  Oleh karena itu, pada Tabel 9 di muatlah tentang debit air tanah baik  dalam aquifer bebas  maupun aquifer tertekan  yang terdapat  dalam  wilayah  Pasuruan  secara  total,  Kabupaten Pasuruan dan lokasi studi.
Gambar  7 Kondisi  Cadangan  Air  Tanah  (CAT)  Wilayah Pasuruan di Kementerian ESDM [11].
Tabel 9 Analisis Air Tanah di DAS Sungai Rejoso
Daerah/Luas (Km 2 ) Debit Aquifer (Juta m 3 /Tahun) Bebas Tertekan Total Total  Luas  Pasuruan/- 1.576 628 43 671 Kabupaten Pasuruan/1.474 587,355 40,217 627,572 DAS  Sungai  Rejoso/- 134,585 53,629 3,672 57,301
Data  kondisi  air  tanah  pada Aquifer total  (Bebas  dan Tertekan) pada wilayah  studi didapatkan nilai  sebesar 57,3 Juta m 3 /Tahun atau sama dengan 1.817 Liter/Detik. Terkait data  ketersediaan  lainnya  seperti  Debit  mata  air  Umbulan dan  Debit  AWLR  Hilir  Sungai  Rejoso  telah  di  bangkitkan mengguakan  formula  pada Microsoft  Excel dan  persamaan Thomas Fiering. Untuk hasilnya terinci didalam Tabel 10 . Berdasarkan Tabel  10 dapat  diketahui  bahwa  keter- sediaan debit setiap 5 tahunan mengalami fluktuatif. Seperti halnya pada Debit Rejoso pada tahun 2015 hanya mencapai 1.384 Liter/Detik tetapi hasil analisis prediksi menyebutkan bahwa  pada  tahun  2035  debit  tersebut  mencapai  14.646 Liter/Detik.  Sebelum  debit  tersebut  terjadi,  ditahun  2020
sempat  mengalami  peningkatan  debit  hingga  mencapai 33.553  Liter/Detik  kemudian  turun  kembali  pada  tahun 2025 mencapai sebesar 14.651 Liter/Detik.
Tabel 10 Rincian Debit Ketersediaan Tahun Umbulan  Rejoso Air Tanah Total (Liter/Detik) 2015 5.276 1.384 1.815 20.934 2020 6.005 33.553 1.815 41.373 2025 6.730 14.651 1.815 23.196 2030 7.465 30.534 1.815 39.814 2035 8.196 14.646 1.815 24.657 2040 8.928 30.443 1.815 41.186 2045 9.659 14.213 1.815 25.688 2050 10.391 32.915 1.815 45.121 4.5 Analisa Water Balance (Neraca Air)
Paparan  hasil  analisa  keseimbangan  air  seperti  pada Tabel 11 dan 12 terdapat beberapa Skema dan Pola.
Tabel  11 Kondisi  Keseimbangan  Air  Saat  ini  Periode Tahun 2020
Skema 1  Skema 2 Skema 3  Skema 4 Pola ke 1 44% 27% 81% - - 112% - 146% Pola ke 2 40% 22% 80% - - 125% - 161% Pola ke 3 42% 25% 80% - - 118% - 152% Keterangan : = Defisit = Surplus Berdasarkan hasil analisa keseimbangan air pada Tabel 11 , pada kondisi  saat ini kondisi  surplus tertingi di pegang oleh Skema 4 dengan range (146-161) %. Skema 4 tersebut debit  ketersediaan  secara  total  (Debit  Mata  Air Umbulan+Debit Sungai Rejoso+Debit Air Tanah).
Pola ke 1 yaitu tinjauan Pola Tata Tanam ke 1 terhadap Debit  Umbulan  (skema  1),  terhadap  Debit  Sungai  Rejoso (skema  2),  terhadap  Debit  Air  Tanah  (skema  3)  dan terhadap Debit Total (skema 4). Begitu pula untuk Pola ke 2 dan ke 3. Sehingga Dari hasil analisa keseimbangan air pada kondisi 30 tahun kedepan, posisi surplus tertingi di pegang oleh Skema 4 dengan range (179-195) %.
Tabel  12 Kondisi  Keseimbangan  Air  Selama  30  Tahun Kedepan (2021-2050)
Skema 1 Skema 2 Skema 3 Skema 4 Pola ke 1 18% 22% 81% - 4% 97% - 179% Pola ke 2 17% 21% 80% - 7% 105% - 195% Pola ke 3 18% 20% 81% - 5% 102% - 186% Keterangan : = Defisit = Surplus

## 5. Simpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  sebelumnya  maka dapat diambil 4 (empat) poin kesimpulan yaitu : 1. Kondisi  yang  akan  datang  dengan  periode  30  Tahun Kedepan 2021-2050
Pola  ke-  1  dengan  :  skema  1  (Surplus  4%  &  Defisit 18%), skema 2 (Surplus 97%  & Defisit 22%),  skema 3 (defisit 81%) dan skema 4 (Surplus 179%).
Pola  ke-  2  dengan  :  skema  1  (Surplus  7%  &  Defisit 17%), skema 2 (Surplus 105% & Defisit 21%), skema 3 (defisit 80%) dan skema 4 (Surplus 195%).
Pola  ke-  3  dengan  :  skema  1  (Surplus  5%  &  Defisit 18%), skema 2 (Surplus 102% & Defisit 20%), skema 3 (defisit 81%) dan skema 4 (Surplus 186%).
2. Berdasarkan  hasil  analisa,  kondisi  yang  ideal  yaitu “kondisi  yang  akan  datang  dengan  periode  30  tahun kedepan  (2021-2050)”  dengan  pola  ke-  2  (Pola  Tata Tanam    ke-2  :  Palawija  2  –  Padi  -  Palawija  1)  dengan skema  ke  4  (Debit  Ketersediaan  Total).  Karena  terjadi nilai  surplus sebesar 195% selama 30 Tahun kedepan. 3. Untuk  akurasi  model  hujan  debit  dengan  menggunakan aplikasi  HEC-HMS  versi  4.8  didapatkan  hasil  nilai RMSE sebesar  0,3 dan NASH sebesar 0,936 < 1 dengan syarat  -∞  hingga  1.  Sehingga  dapat  dikatakan  “baik” akurasinya.
4. Berdasarkan kenyataan dilapangan, warga menggunakan pola tata tanam ke- 1 (Padi-Palawija1-Palawija2) seperti yang  pada  umumnya  digunakan  dan  itu  hanya menghasilkan  surplus  sebesar  179%  dengan  acuan skema  ke-  4.  Padahal  guna  mencukupi  kebutuhan  air selama 30 tahun kedepan diperlukan debit yang minimal konstan atau lebih baik naik dari sebelumnya. Maka dari
Bagas Yoga Pratama dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 1, Februari 2022 (85-94) 94
itu  dipilih  Pola  ke-  2  dengan  Skema  4  Debit Ketersediaan secara Total (Debit Ketersediaan Mata Air Umbulan + Debit Sungai Rejoso + Debit Cekungan Air Tanah).  Karena  terdapat  nilai  Surplus  sebesar  195% dengan  0  %  Defisit.  Tentunya  hal  tersebut  akan  sangat menguntungkan sebesar 16% dari kondisi surplus awal. Sehingga  penggunaan  pola  tata  tanam  ke-2  (Palawija2- Padi-Palawija1)  dengan  acuan  skema  ke-  4  lebih disarankan.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Isa,  J.  Sumarauw,  and  L.  Hendratta,  “Analisis Debit  Banjir  Dan  Tinggi  Muka  Air,” J. Sipil  Statik , vol. 8, no. 4, pp. 591–600, 2020.
[2] J. K. Mujibadi and U. Lasminto, “Prediksi Hidrograf Aliran  Daerah  Aliran  Sungai  Rejoso  Kabupaten Pasuruan  akibat  Perubahan  Tata  Guna  Lahan  dan Curah  Hujan,” J.  Apl.  Tek.  Sipil ,  vol.  18,  pp.  207– 214, 2020.
[3] I.  G.  Tunas,  “Pengembangan  Model  Hidrograf Satuan  Sintetik  Berdasarkan  Karakteristik  Fraktal Daerah  Aliran  Sungai  Pengembangan  Model Hidrograf Satuan  Sintetik Berdasarkan  Karakteristik Fraktal,” 2017.
[4] I.  M.  A.  Hadryana, I.  G.  N. Arsana,  and  I.  P.  G.  P. Suryantara,  “Analisis  Keseimbangan  Air/Water Balance di DAS Tukad Sungi Kabupaten Tabanan,” J. Ilm. Tek. Sipil , vol. 19, no. 2, pp. 99–107, 2015.
[5] R.  Bonita  and  M.  A.  Mardyanto,  “Studi  Water Balance  Air  Tanah  di  Kecamatan  Kejayan, Kabupaten  Pasuruan,  Provinsi  Jawa  Timur,” J.  Tek. ITS , vol. 4, no. 1, pp. 21–26, 2015.
[6] S.  N.  Indonesia,  “SNI  19-6728.1  Tahun  2002- Penyusunan  Neraca  Sumber  Daya  -  Bagian  1_ Sumber Daya Air Spasial.pdf,” 2002.
[7] H.  Saidah,  H.  Sulistyono,  and  M.  B.  Budianto,
“Kalibrasi  Persamaan  Thornthwaite  Dan  Evaporasi Panci Untuk Memprediksi Evapotranspirasi
Potensial  Pada  Daerah  Dengan  Data  Cuaca Terbatas,” J. Sains Teknol. Lingkung. , vol. 6, no. 1, p. 72, 2020.
[8] A.  D.  Feldman,  “Hydrologic  Modeling  System Technical  Reference  Manual,” Hydrol.  Model.  Syst. HEC-HMS Tech. Ref. Man. , no. March, p. 148, 2000.
[9] B. W. D.  O.M. Delani,  “Metode Perhitungan Curah Hujan  Efektif  (  Studi  Kasus :  Das  Cisadane  Hulu  ) Comparison  of  Discharge  Hydrograph  Using  Some Methods  of  Effective  Rainfall  (  Case  Study :  Upper Cisadane Watershed ),” J. Sumber Daya Air , vol. 12, pp. 187–198, 2016.
[10]   D.  L.  H.  Kabupaten, Status  Lingkungan  Hidup Daerah Kabupaten Batang Tahun 2007 , vol. 25, no. 2. 2007.
[11]   Kementerian ESDM, Energy and Mineral Overview, https ://geoportal.esdm.go.id/emo/, 2021.