How to cite: Amir  Hadziq  Fahmi.  et  al  (2022)  Pemodelan  Hujan  Limpasan  Menggunakan  HEC-HMS  pada  Daerah Tangkapan Air Waduk Wonogiri, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (4).
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 4, April 2022

## PEMODELAN  HUJAN  LIMPASAN  MENGGUNAKAN  HEC-HMS  PADA DAERAH TANGKAPAN AIR WADUK WONOGIRI

## Amir Hadziq Fahmi, Suripin, Dyah Ari Wulandari, Khoirul Murod
Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro dan Balai Besar Wilayah Sungai Bengawan Solo, Indonesia Email: amir.hadziq.86@gmail.com, suripin@lecturer.undip.ac.id, dyah@lecturer.undip.ac.id, khoirul.murod@pu.go.id

## Abstrak
Ketersediaan data debit sangat penting dalam upaya pemanfaatan sumber daya air. Keterbatasan  data  menjadi  kendala  dalam  menganalisis  potensi  air  pada  suatu wilayah sehingga perlu dilakukan pemodelan hujan limpasan. Salah satu perangkat lunak  untuk  memodelkan  hujan  limpasan  adalah  HEC-HMS.  Model  HEC-HMS dapat  mensimulasikan  proses  hujan  menjadi  limpasan  dengan  memasukkan parameter  sesuai  dengan  karakteristik  dari  suatu  Daerah  Tangkapan  Air  (DTA). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  model  hujan  limpasan  pada  DTA Waduk  Wonogiri  sehingga  diketahui  debit  yang  masuk  ke  Waduk  Wonogiri  dari masing-masing subdas .  Kinerja  model  dinilai  berdasarkan  parameter  statistik Koefisien  deterministik  (R 2 ), Nash-Sutcliff  Efficiency (NSE)  dan percent  bias (PBIAS).  Model  hujan  limpasan  menggunakan  HEC-HMS  memiliki  hasil  yang bagus  pada  dua  titik  observasi  (Ngadipiro  dan  Waduk  Wonogiri).  Pada  titik observasi  Ngadipiro menghasilkan  nilai  parameter  R 2 sebesar  0,793,  NSE  sebesar 0,721  dan  PBIAS  sebesar  8,721%.  Sedangkan  pada  titik  observasi  Waduk Wonogiri menghasilkan nilai parameter R 2 sebesar 0,803, NSE sebesar 0,792, dan PBIAS  sebesar  0,122%.  Sehingga  model  dapat  digunakan  untuk  analisis berikutnya.
Kata Kunci : Hujan limpasan; HEC-HMS; Waduk Wonogiri.

## Abstract
Discharge data availability is very important for utilizing water resources. Limited data became obstacle for analyzing water potential in catchment area therefore it is  necessary  to  make  rainfall-runoff  model.  One  of  the  software  for  modeling rainfall-runoff is HEC-HMS. HEC-HMS model can simulate process from rainfall into  runoff  by  entering  parameters  according  to  characteristics  of  a  catchment area.  The  purpose  of  this  study  was  to  generate  a  model  of  rainfall-runoff  in Wonogiri  reservoir  catchment  area  so  that  discharge  from  each  subbasin  can  be known.  Model  performance  was  assessed  based  on  statistical  parameters deterministic  coefficient  (R 2 ),  Nash-Sutcliff  Efficiency  (NSE)  and  percent  bias (PBIAS).  Rainfall-runoff  model  using  HEC-HMS  has  good  results  at  two observation  point  (Ngadipiro  and  Wonogiri  reservoir).  At  the  Ngadipiro observation  point,  parameter  value  of  R 2 is  0.793,  NSE  is  0.721  and  PBIAS  is 8.721%. Meanwhile, at the observation point of the Wonogiri Reservoir, parameter
value of R 2 is 0.803, NSE is 0.792, and PBIAS is 0.122%. The model can be used to the next analysis.
Keywords: Rainfall Runoff; HEC-HMS; Wonogiri Reservoir.

## Pendahuluan
Sumber  daya  air  memiliki  peran  yang  sangat  besar  dalam  kehidupan  manusia, sehingga  perlu  dikelola  dengan  baik.  Sumber  daya  air  memiliki  manfaat  untuk pengairan,  PLTA,  persediaan  air  minum,  untuk  industri,  serta  perikanan (Sitti  dan Faridah,  2020) .  Salah  satu  upaya  dalam  mengelola  sumber  daya  air  adalah  dengan membangun  bendungan  atau  waduk,  salah  satunya  adalah  Waduk  Wonogiri  yang berada di Kabupaten Wonogiri, Provinsi Jawa Tengah.
Keterbatasan  data  debit  pencatatan  menjadi  salah  satu  kendala  dalam mengetahui potensi air pada suatu wilayah, sehingga perlu dimodelkan secara hidrologi untuk mengubah hujan menjadi aliran. Model hidrologi merupakan gambaran sederhana dari  sistem  hidrologi  yang  terjadi  di  suatu  wilayah (Sarminingsih,dkk  2019) .  Dalam proses  transformasi  hujan  menjadi  aliran  sangat  dipengaruhi  oleh  karakteristik  dari suatu  wilayah,  meliputi  tutupan  lahan,  kemiringan  lahan,  dan  jenis  tanah.  Tingkat akurasi  dari  model  simulasi  tergantung  pada  ketersediaan  data  dan  metode  yang digunakan (Fadhilla dan Lasminto, 2021) .
HEC-HMS (Hydrologic  Engineering  Center’s  Hydrologic  Modeling  System) merupakan  perangkat  lunak  komputer  yang  dikembangkan  oleh US  Army  Corps  of Engineers-Institute  for  Water  Resource (USACE)  yang  dapat  mensimulasikan  proses hujan  menjadi  limpasan  pada  suatu  daerah  tangkapan  air  (DTA)  dengan memperhitungkan  karakteristik  dari  suatu  DTA.  Pemodelan  hujan  limpasan menggunakan  HEC-HMS  sudah  pernah  dilakukan  dalam  beberapa  penelitian sebelumnya. Fadhilla  dan  Lasminto  (2021) melakukan  pemodelan  hujan-debit  pada DAS  Kali  Madiun  menghasilkan  nilai  NSE  sebesar  0,605. Sitti  dan  Faridah  (2020) melakukan  pemodelan  menggunakan  HEC-HMS  untuk  memprediksi  debit  aliran  pada Sub-DAS  Batimurung  menghasilkan  nilai  untuk  parameter  R 2 sebesar  0,546  dan parameter NSE dengan nilai 0,595. Pemodelan HEC-HMS juga pernah digunakan untuk menghitung  potensi  debit  aliran  lokal  Waduk  Saguling  oleh Ferdiansyah,dkk  (2020 ) dengan  nilai  R 2 sebesar  0,8  dan  NSE  sebesar  0,788.  Dengan  demikian  model  hujan limpasan menggunakan HEC-HMS menghasilkan kinerja model yang cukup bagus
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  model  hujan  limpasan  pada  DTA Waduk Wonogiri dengan bantuan software HEC-HMS. Pencatatan debit yang masuk ke Waduk Wonogiri selama ini dilakukan berdasarkan tinggi muka air di waduk sehingga tidak diketahui distribusi debit dari masing-masing anak sungai yang masuk ke waduk ( subbasin ).  Debit  pencatatan  yang  berasal  dari  masing-masing subbasin hanya  ada  di Sungai Keduang. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mengetahui potensi air total  yang  masuk  ke  waduk  berdasarkan  debit  yang  masuk  dari  masing-masing subbasin.

## Metode Penelitian Lokasi penelitian
Waduk  Wonogiri  berada  di  Desa  Danuarjo,  Kecamatan  Wonogiri,  Kabupaten Wonogiri,  Provinsi  Jawa  Tengah.  Secara  geografis  Bendungan  Serbaguna  Wonogiri berada  pada  koordinat  7°  50'  13,48"  LS  dan  110°  55'  42,95"  BT.  Peta  lokasi  Waduk Wonogiri dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Peta Lokasi Waduk Wonogiri (BBWSBS, 2020)
Waduk  Wonogiri  selesai  dibangun  pada  tahun  1981  dan  mulai  beroperasi  pada tahun 1982. Fungsi dari Waduk Wonogiri adalah untuk mereduksi debit banjir dari 4000 m 3 /  detik  menjadi  400  m 3 /detik,  mengaliri  sawah  seluas  ±30.000  hektar  di  Kabupaten Sukaharjo,  Karanganyar,  Sragen,  Klaten  dan  Ngawi,  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Air (PLTA) sebesar 12.4 MW, perikanan, dan pariwisata.

## Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  meliputi  data curah  hujan,  data  debit  observasi,  peta Digital  Elevation  Model (DEM),  peta  tutupan lahan,  dan  peta  jenis  tanah.  Data  curah  hujan  yang  dipergunakan  berasal    dari  7  Pos Curah  Hujan  (PCH)  milik  Balai  Besar  Wilayah  Sungai  Bengawan  Solo  (BBWSBS) yang ada pada DTA Waduk Wonogiri dari tahun 2014 hingga tahun 2020.  Terdapat 2 (dua)  titik  observasi  yang  digunakan  dalam  model  HEC-HMS,  yaitu  titik  observasi Ngadipiro  yang  berada  di  Sungai  Keduang  dan  titik  observasi  Waduk  Wonogiri.  Pada titik observasi Ngadipiro menggunakan data debit pencatatan tahun 2014 hingga tahun 2020  pada  Pos  Duga  Air  (PDA)  Ngadipiro,  sedangkan  pada  titik  observasi  Waduk Wonogiri menggunakan debit pencatatan periode 2 mingguan yang diperoleh dari PJT-1 dari  tahun  2014  hingga  tahun  2020.  Data  curah  hujan  dan  debit  observasi  digunakan sebagai masukan pada component time series data. Peta DEM diperoleh dari DEMNAS yang  digunakan  untuk  proses  delineasi  pada  DTA  Waduk  Wonogiri.  Peta  jenis  tanah diperoleh dari FAO Digital Soil Map of the World (DSMW). Peta jenis tanah digunakan untuk  perhitungan  nilai maximum  storage dan constant  rate pada  parameter loss .  Peta
tutupan  lahan  diperoleh  dari  portal  Indonesia-geospasial  yang  digunakan  untuk perhitungan parameter canopy dan kekedapan air (impervious) .

## Pemodelan HEC HMS
Dalam  pemodelan  menggunakan  HEC-HMS  memerlukan  data  masukan  pada komponen  model  dan  parameter  model.  Komponen  model  meliputi basin  model, meteorologic  model,  time  series  data, dan control  specification. Sedangkan  parameter yang digunakan dalam pemodelan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Parameter model HEC-HMS Parameter Metode Canopy Simple canopy Surface Simple surface Loss Deficit and constant Transform SCS unit hydrograph Baseflow Linear reservoir Routing Muskingum 1. Parameter canopy
Perhitungan  parameter canopy dalam  model  ini menggunakan  metode simple canopy. Data masukan pada metode simple canopy berupa initial storage, maximum storage, crop coefficient , dan evapotranspiration . Nilai maximum storage diperoleh dari kapasitas kanopi berdasarkan jenis vegetasi sebagaimana Tabel 2.

## Tabel 2

## Kapasitas Kanopi Berdasarkan Jenis Vegetasi
Jenis Vegetasi Kapasitas Kanopi (mm) Tanaman Umum/tidak diketahui jenisnya 1,270 Rerumputan dan Pohon yang dapat gugur 2,032 Pepohonan dan Pohon Konifera 2,540 Sumber: Bennett (1998)

## 2. Parameter surface
Metode yang digunakan dalam parameter surface adalah simple surface . Data masukan pada metode simple surface adalah initial storage dan maximum storage.
Perhitungan initial  storage diasumsikan  0,  sedangkan  nilai maximum  storage diperoleh dari nilai kapasitas tampungan permukaan berdasarkan kemiringan lahan yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3

## Kapasitas Tampungan Permukaan Berdasarkan Kemiringan Lahan
Deskripsi Slope (%) Kapasitas Tampugan Permukaan (mm) Curam >30 1,0 Sedang 5 – 30 12,7 – 6,4 Datar 0 – 5 50,8 Sumber: Bennett (1998) 3. Parameter loss
Data  masukan  yang  dibutuhkan  pada loss  methode adalah maximum  storage , constant  rate dan impervious area .  Perhitungan maximum  storage menggunakan Persamaan  1,  sedangkan  perhitungan constant  rate menggunakan  Persamaan  2 sebagai berikut:
(1)
(2)
Dalam  data  tanah  DSMW  terdapat unit  symbol yang  terdiri  dari  komposisi tanah  dominan  dan  beberapa  tanah  terkait  beserta  persentase  komposisi  tanah. Masing-masing  komposisi  tanah  memiliki  persentase  kandungan  lanau (silt) , lempung (clay), dan  pasir (sand) yang  kemudian  dikelompokkan  berdasarkan Hidrologic  Soil  Group (HSG)  menggunakan  segitiga  tekstur  tanah  USDA  untuk memperoleh  nilai  rerata effective  porosity, wilting  point, dan saturated  hydraulic condustivity pada masing-masing unit simbol tanah.
Nilai dari effective porosity, wilting point, dan saturated hydraulic conductivity masing-masing  jenis  tanah  dapat  dilihat  pada  Tabel  4,  sedangkan  nilai impervious area atau daerah kedap air diperoleh berdasarkan jenis tutupan lahan  dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 4
Nilai Effective Porosity, Wilting Point, dan Saturated Hydroulic Conductivity
Berdasarkan Tekstur Tanah Tekstur Tanah Effective Porosity (in 3 /in 3 ) Wilting Point (in 3 /in 3 ) Saturated Hydraulic Conductivity (in/hr) Sand 0,42 0,03 4,6 Loamy Sand 0,4 0,06 1,2 Sandy Loam 0,41 0,1 0,4 Loam 0,43 0,12 0,1 Silt Loam 0,49 0,13 0,3 Sandy Clay Loam 0,33 0,15 0,06 Clay Loam 0,31 0,2 0,04 Silty Clay Loam 0,43 0,21 0,04 Sandy Clay 0,32 0,2 0,02
Tekstur Tanah Effective Porosity (in 3 /in 3 ) Wilting Point (in 3 /in 3 ) Saturated Hydraulic Conductivity (in/hr) Silty Clay 0,42 0,25 0,02 Clay 0,39 0,27 0,01 Tabel 5 Nilai Persentase Kedap Air (Impervious) Tutupan Lahan Persentase Kedap Air Hutan 5% Kebun Campuran 5% Perkebunan 5% Permukiman 30% Sawah 5% Semak/Belukar 5% Tanah Terbuka 0% Tegalan/Ladang 5% Tubuh Air 100% Permukiman 30% Sawah 5% Tegalan/Ladang 5% Sumber: Tisnasuci dkk (2020)

## 4. Parameter transform
Parameter transform menggunakan  metode SCS  Unit  Hydrograph .  Pada metode ini membutuhkan data masukan berupa lag time , yaitu tenggang waktu ( t lag ) yang dibutuhkan untuk merubah hujan menjadi debit limpasan. Perhitungan lag time ( t lag )  berdasarkan Feldman  (2000) menggunakan  Persamaan  3,  sedangkan  untuk perhitungan waktu konsentrasi (t c ) menggunakan rumus Johnstone and Cross yang dikembangkan untuk luasan DTA antara 64,7 km 2 sampai dengan 4206,1 km 2 (Li & Chibber, 2008) . Rumus perhitungan waktu konsentrasi dapat dilihat pada Persamaan 4.
(3)
(4)
Di mana L adalah panjang basin (mi), dan S adalah basin slope (ft/mi)
5. Parameter baseflow
Metode  perhitungan baseflow menggunakan linear  reservoir .  Isian  yang dibutuhkan  untuk  metode linear  reservoir adalah number  of  layers,  initial discharge,  initial  type ,  GW initial ,  GW fraction ,  GW coefficient dan  GW  s teps . Model diasumsikan memiliki 1 layer dan perhitungan GW coefficient menggunakan Persamaan 5.
6. Parameter routing
Metode  yang  dipergunakan  dalam  perhitungan  parameter routing adalah Muskingum  dengan  masukan  parameter  X  dan  K.  Parameter  K  menggambarkan lama  pengaliran  air  pada  saluran  yang  dapat  diestimasi  berdasarkan  karakteristik sungai.  Nilai  parameter  K  dihitung  menggunakan  Persamaan  6,  sedangkan parameter X nilai awal parameter 0,25.
(6)

## Kinerja Model
Penyimpangan  dalam  sebuah  proses  simulasi  tidak  dapat  dihindari  karena adanya perbedaan parameter model dengan karakteristik yang ada. Oleh karena itu perlu dilakukan  penilaian  kinerja  pada  hasil  model  simulasi.  Kinerja  model  diperoleh  dari perbandingan  antara  hasil  simulasi  dengan  data  observasi  berdasarkan  kriteria  statistik Coefficient  of  Determination  (R 2 ) , Nash-Sutcliff  Efficiency (NSE)  dan percent  bias (PBIAS).
Koefisien  deteministik (R 2 ) menggambarkan  hubungan  linier  antara  data pengamatan dan model. Sedangkan NSE merupakan sebaran normal yang menentukan jarak perbedaan antara pengukuran dan   simulasi yang mengindikasikan seberapa dekat hasil  pengukuran  terhadap  data  simulasi  atau  mendekati  garis  1:1.  Kinerja  model semakin bagus apabila nilai dari NSE mendekati 1. PBIAS digunakan untuk mengukur kecenderungan  rata-rata  data  simulasi  menjadi  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  yang diamati  dalam  persen  (Moriasi,  dkk.  2015).  Perhitungan  kriteria  statistik  tersebut menggunakan Persamaan 7 hingga 9.
(7)
(8)
(9)
Dimana Qo adalah debit observasi, adalah rerata debit observasi, Qm adalah debit  model,  dan adalah  rerata  debit  model.  Kriteria  evaluasi  kinerja  model  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Kriteria Evaluasi Kinerja Model Kriteria Evaluasi Kinerja R 2 NSE PBIAS Sangat Bagus R 2 > 0,85 NSE > 0,80 PBIAS ≤ ± 5 Bagus 0,75 < R 2 <0,85 0,70< NSE <0,80 ± 5 ≤ PBIAS ≤ ± 10 Memuaskan 0,6< R 2 <0,75 0,50 < NSE < 0,70 ± 10 ≤ PBIAS ≤ ± 15 Tidak Memuaskan R 2 <0,6 NSE < 0,50 PBIAS ≥ ±15 Sumber: Moriasi dkk.(2015)

## Hasil dan Pembahasan
Penentuan  batas  (delineasi)  DTA  Waduk  Wonogiri  dalam  studi  ini menggunakan  komponen basin  model  manager yang  ada  didalam  HEC-HMS. Berdasarkan penelitian Al Amin, dkk  (2020) menunjukkan bahwa hasil delineasi HEC- HMS  memiliki  tingkat  akurasi  dan  kualitas  yang  baik.  Delineasi  pada  HEC-HMS menghasilkan  elemen  hidrologi  berupa subbasin,  reach,  junction, dan sink dengan karakteristik yang diperoleh dari masukan terrain dari data DEM. Hasil delineasi DTA Waduk  Wonogiri  menggunakan  HEC-HMS  menghasilkan  10 subbasin dengan  total luas  area  sebesar  1326,19  km 2 .  Hasil  delineasi  menggunakan  HEC-HMS  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Delineasi Menggunakan HEC-HMS
Karakterikstik subbasin yang  dihasilkan  dari  hasil  delineasi  berisi longest flowpath, basin slope, basin relief, dan drainage density yang dapat dilihat pada Tabel 7.  Sedangkan  untuk  karakteristik reach menghasilkan  panjang  sungai,  kemiringan
(slope) sungai, relief sungai dan sinuosity .yang dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 7 Karakter Subbasin Hasil Delineasi HEC-HMS
Subbasin Luas ( km 2 ) Longest Flowpath Basin Slope Basin Relief (m) Relief Ratio Elongation Ratio Drainage Density (km/km 2 ) Length   Slope WT-01 62,33 25,50 0,02 0,11 436459 0,02 0,35 0,23 WT-02 83,81 13,03 0,02 0,13 280759 0,02 0,34 0,28 WT-03 273,52 33,61 0,05 0,23 1716011 0,05 0,31 0,13 WU-01 269,72 52,24 0,02 0,22 1079867 0,02 0,36 0,14 WU-02 64,18 25,63 0,02 0,16 528357 0,02 0,35 0,13 WU-03 192,89 33,79 0,01 0,22 863389 0,03 0,46 0,10 WU-04 185,27 32,11 0,02 0,13 517872 0,02 0,48 0,07 WU-05 88,68 21,13 0,03 0,15 602420 0,03 0,50 0,11 WU-06 52,77 20,39 0,03 0,15 656513 0,03 0,40 0,11
Subbasin Luas ( km 2 ) Longest Flowpath Basin Slope Basin Relief (m) Relief Ratio Elongation Ratio Drainage Density (km/km 2 ) Length   Slope WU-07 53,02 17,51 0,03 0,13 655191 0,04 0,47 0,12 Jumlah 1326,19 Tabel 8 Karakteristik Reach Hasil Delineasi HEC-HMS Reach Length (m) Slope Relief (m) Sinuosity K-01 9,83792 0,00058 5,67339 1,34034 K-02 4,31164 0,00427 18,41901 1,34537 K-03 8,1068 0,0035 28,3938 1,50337 W-01 6,32807 0,00047 2,99426 1,16511 W-02 5,95917 0,00002 0,14677 1,12815 W-03 6,37962 0,00001 0,05702 1,19403
Pemodelan  HEC-HMS  menghasilkan  inflow  harian  yang  kemudian  dirubah menjadi periode setengah bulanan menyesuaikan periode operasi dari Waduk Wonogiri, Data  inflow  hasil  model  HEC-HMS  kemudian  dibandingkan  dengan  data  debit pencatatan  untuk  menghitung  kinerja  hasil  model  pada  masing-masing  titik  observasi, Perbandingan  inflow  rerata  setengah  bulanan  pada  titik  observasi  Ngadipiro  dapat dilihat  pada  Gambar  3,  sedangkan  perbandingan  inflow  rerata  setengah  bulanan  pada titik observasi Waduk Wonogiri dapat dilihat pada Gambar 4.
Debit hasil model pada titik observasi Ngadipiro dan Waduk Wonogiri memiliki kemiripan  dengan  debit  observasi.  Debit  puncak  keduanya  terjadi  pada  periode  yang sama, yaitu pada periode November II tahun 2017. Debit puncak hasil model pada titik observasi  Ngadipiro  adalah  sebesar  63,23  m 3 /detik,  lebih  besar  dari  debit  observasi sebesar 41,79 m 3 /detik. Sedangkan debit puncak hasil model pada titik observasi Waduk Wonogiri adalah  sebesar 331,69 m 3 /detik dan debit observasi  sebesar 257,45 m 3 /detik. Hal ini menunjukkan bahwa debit hasil model cenderung lebih besar jika dibandingkan dengan debit observasi.

## Gambar 3
Perbandingan Inflow Rerata Setengah Bulanan Pada Titik Observasi Ngadipiro

## Gambar 4

## Perbandingan Inflow Rerata Setengah Bulanan Pada Titik Observasi Waduk Wonogiri
Untuk  mengetahui  apakah  hasil  model  memiliki  kemiripan  atau  kesesuaian dengan  kondisi  lapangan,  perlu  dilakukan  penilaian  terhadap  kinerja  model.  Penilaian kinerja  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  debit  hasil  model  dengan  debit observasi  berdasarkan  parameter  statistik  R 2 ,  NSE,  dan  PBIAS.  Kinerja  hasil  model HEC-HMS dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9 Kinerja Hasil Model
Parameter Statistik Titik observasi Ngadipiro Titik observasi Waduk Wonogiri Nilai Kriteria Nilai Kriteria R 2 0,793 Bagus 0,803 Bagus NSE 0,721 Bagus 0,792 Bagus PBIAS 8,721 % Bagus 0,122 % Sangat bagus
Kinerja  Model  pada  titik  observasi  Ngadipiro  termasuk  dalam  kriteria  bagus. Nilai  dari  parameter  R 2 sebesar  0,793  melebihi  yang  disyaratkan  sebesar  0,6.  Nilai parameter  NSE  sebesar  0,721  dari  yang disyaratkan  sebesar  0,5  dan  parameter  PBIAS sebesar  8,721  %  dari  yang  di  syaratkan  lebih  kecil  dari  15%.  Demikian  juga  hasil kinerja model pada titik observasi Waduk Wonogiri, nilai untuk parameter R 2 , NSE, dan PBIAS  sudah  memenuhi  persyaratan.  Parameter  R 2 dan  NSE  masuk  dalam  kriteria bagus  dengan  nilai  0,803  dan  0,792,  sedangkan  untuk  parameter  PBIAS  masuk  dalam kriteria sangat bagus dengan nilai 0,122%. Seperti halnya dari beberapa penelitian yang telah dilakukan dengan metode yang sama dan menghasilkan kinerja model yang cukup bagus,  diantaranya  oleh Fadhilla  dan  Lasminto  (2021) , Sitti  dan  Faridah  (2020) serta Ferdiansyah,dkk  (2020) .  Dengan  demikian,  model  HEC-HMS  dapat  digunakan  untuk menghitung debit pada masing-masing subbasin yang ada pada DTA Waduk Wonogiri. Debit rerata setengah bulanan pada masing-masing subbasin dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5

## Debit Rerata Tahunan Periode Setengah Bulanan Pada Masing-Masing Subbasin
Debit terbesar yang masuk ke Waduk Wonogiri berdasarkan model HEC-HMS berasal  dari subbasin WU-1.  Debit  masing-masing subbasin mulai  menunjukkan peningkatan  pada  awal  musim  hujan  di  bulan  September  periode  II  dan  mencapai puncaknya pada bulan Januari periode II sebelum akhirnya mulai menurun hingga pada bulan Mei Periode I.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa: 1). Hasil model HEC-HMS cukup  baik  dalam  menggambarkan  kondisi  karakteristik  dari  DTA  Waduk  Wonogiri, sehingga  model  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  debit  pada  masing-masing subbasin .  2). Inflow terbesar  yang  masuk  ke  Waduk  Wonogiri  berasal  dari subbasin WU-1.

## BIBLIOGRAFI
Al  Amin,  M.  Baitullah,  Toyfur,  Mona  Foralisa,  Fransiska,  Widya,  &  Marlina,  Ayu.
(2020).  Delineasi  DAS  dan  Elemen  Model  Hidrologi  Menggunakan  HEC-HMS Versi 4.4. Cantilever: Jurnal Penelitian Dan Kajian Bidang Teknik Sipil , 9 (1), 33– 38. https://doi.org/10.35139/cantilever.v9i1.37 Google Scholar
Bennett,  Todd  Howard.  (1998). Development  and  application  of  a  continuous  soil moisture accounting algorithm for the Hydrologic Engineering Center Hydrologic Modeling System (HEC-HUMS). University of California, Davis. Google Scholar
Fadhilla, Irma Noor, & Lasminto, Umboro. (2021). Pemodelan Hujan-Debit DAS Kali Madiun Menggunakan Model HEC-HMS. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 19 (3), 361. https://doi.org/10.12962/j2579-891x.v19i3.9517 Google Scholar
Feldman, Arlen D. (2000). Hydrologic Modeling System Technical Reference Manual. Hydrologic  Modeling  System  HEC-HMS  Technical  Reference  Manual ,  (March), 148. Google Scholar
Ferdiansyah,  Asep,  Yuningsih,  Sri  Mulat,  Ginanjar,  Mirwan  Rofiq,  &  Akrom,  Isnan Fauzan. (2020). Potensi Debit Aliran Lokal Waduk Saguling Menggunakan Model Hujan Limpasan. Jurnal Sumber Daya Air , 16 (1), 35–50.
https://doi.org/10.32679/jsda.v16i1.606 Google Scholar
Li,  Ming  Han,  &  Chibber,  Paramjit.  (2008).  Overland  flow  time  of  concentration  on very  flat  terrains. Transportation  Research  Record ,  (2060),  133–140. https://doi.org/10.3141/2060-15 Google Scholar
Moriasi,  D.  N.,  Gitau,  M.  W.,  Pai,  N.,  &  Daggupati,  P.  (2015).  Hydrologic  and  water quality models: Performance measures and evaluation criteria. Transactions of the ASABE , 58 (6),  1763–1785.  https://doi.org/10.13031/trans.58.10715 Google Scholar
Sarminingsih,  A.,  Rezagama,  A.,  &  Ridwan.  (2019).  Simulation  of  rainfall-runoff process  using  HEC-HMS  model  for  Garang  Watershed,  Semarang,  Indonesia. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1217 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1217/1/012134 Google Scholar
Sitti, Zulaeha, & Faridah, Sitti Nur. (2020). prediksi debit aliran sub das bantimurung HEC-HMS.pdf . Google Scholar
Tisnasuci,  Ilya  Dewanti,  Sukmono,  Abdi,  &  Hadi,  Firman.  (2020).  Analisis  Pengaruh Perubahan  Tutupan  Lahan  Daerah  Aliran  Sungai  Bodri  Terhadap  Debit  Puncak Menggunakan  Metode  Soil  Conservation  Service  (Scs). Jurnal  Geodesi  Undip , 10 (1). Google Scholar
Copyright holder:
Amir Hadziq Fahmi, Suripin, Dyah Ari Wulandari, Khoirul Murod (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: