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

## Pemodelan Hujan-Debit DAS Kali Madiun Menggunakan Model HEC-HMS
Irma Noor Fadhilla 1,* , Umboro Lasminto 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: irmafadhilla@gmail.com
Info Artikel Abstract
Diajukan                 26 Juni 2021
Diperbaiki              28 Juli 2021 Disetujui                02 Agustus 2021 Keywords: Rainfall-Runoff Model, HEC- HMS.
Flood occurs several times in Kali Madiun Watershed caused by the overflow of Kali Madiun.
The overflow of Kali Madiun is caused by high rainfall and land use changes in a watershed.
It results in flood discharge more than its capacity. Because of the problem, hydrology analysis is  needed  to  predict  Kali  Madiun  watershed  discharge  data  by  using  rainfall-runoff transformation model. This research uses HEC-HMS model. To be able to imitate the flow in watershed system, HEC-HMS model requires  parameter adjustment model called calibration. Calibration is done to the parameter model  by evaluating the similarities of simulation results and observation data. Because of this reason, a realibility test of HEC-HMS model is carried out.  The  purpose  of  this  research  is  to  compare  the  simulation  discharge  with  observation discharge  of  Kali  Madiun  watershed.  The  data  required  are  observation  discharge  data, capacity reservoir data, rainfall data, land use map, soil type map, and topography map. It is found that the result of NSE value of HEC-HMS calibration model is 0.605 with the simulation peak discharge of 914.4 m 3 /s which happened on February 22, 2018.
Kata kunci: Model Hujan-Debit, HEC- HMS.

## Abstrak
Banjir terjadi beberapa kali di Daerah Aliran Sungai (DAS) Kali Madiun yang disebabkan oleh meluapnya air Kali Madiun. Meluapnya air Kali Madiun disebabkan oleh curah hujan yang  tinggi  dan  perubahan  tata  guna  lahan  DAS  yang  menyebabkan  debit  banjir  yang terjadi  lebih  besar  daripada  kapasitas  Kali  Madiun.  Dengan  adanya  permasalahan tersebut,  maka  diperlukan  kajian  analisis  hidrologi  untuk  memprediksi  data  debit  DAS Kali Madiun dengan menggunakan model transformasi hujan-debit. Dalam penelitian ini menggunakan model HEC-HMS. Untuk dapat menirukan perilaku aliran di dalam sistem DAS, model HEC-HMS memerlukan penyesuaian parameter model yang disebut dengan kalibrasi. Kalibrasi dilakukan terhadap parameter-parameter model dengan mengevaluasi kemiripan  hasil  simulasi  dan  data  observasi . Oleh  karena  itu,  dilakukan  uji  keandalan model HEC-HMS. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  membandingkan debit simulasi dengan debit observasi pada DAS Kali Madiun. Data yang dibutuhkan adalah data debit observasi, data kapasitas waduk, data curah hujan, peta tata guna lahan, peta jenis tanah, dan peta topografi. Hasil dari kalibrasi pemodelan HEC-HMS, diperoleh nilai NSE sebesar 0,605  dengan  debit  puncak  simulasi  sebesar  914,4  m 3 /dt  yang  terjadi  pada  tanggal  22 Februari 2018.

## 1. Pendahuluan
Banjir  terjadi  beberapa  kali  di  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Kali  Madiun  yang  disebabkan  oleh  meluapnya  air Kali  Madiun.  Meluapnya  air Kali  Madiun  disebabkan  oleh curah hujan yang tinggi dan perubahan tata guna lahan DAS yang menyebabkan debit banjir yang terjadi lebih besar dari- pada kapasitas Kali Madiun. DAS Kali Madiun merupakan bagian dari Wilayah Sungai Bengawan Solo yang memiliki luas DAS sebesar ± 3.688 km 2 dan panjang sungainya adalah 78 km dengan outlet AWLR Ketonggo [1].
Dengan adanya permasalahan tersebut, maka diperlukan kajian analisis hidrologi untuk memprediksi data debit DAS Kali Madiun dengan menggunakan model transformasi hu- jan-debit.  Pemodelan  hujan-debit  merupakan  satuan  untuk mendekati  nilai-nilai  hidrologis  proses  yang  terjadi  di  la-
pangan.  Kemampuan  pengukuran  hujan-debit  sangat  di- perlukan untuk mengetahui potensi sumber daya air di suatu wilayah DAS [2].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  HEC-HMS. Model  HEC-HMS  dirancang  untuk  mensimulasikan  proses hujan menjadi limpasan dan proses routing pada suatu sistem DAS.  HEC-HMS  atau Hydrologic  Engineering  Center’s Hydrologic Modeling System adalah salah satu paket model hidrologi yang dikembangkan oleh USACE-HEC. Untuk da- pat menirukan perilaku aliran di dalam sistem DAS, model HEC-HMS memerlukan penyesuaian parameter model yang disebut  dengan  kalibrasi.  Kalibrasi  dilakukan  terhadap parameter-parameter model dengan mengevaluasi kemiripan hasil simulasi dan data observasi  [3].
Irma Noor Fadhilla dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 3, Agustus 2021 (361-368) 362
Oleh  karena  itu,  dilakukan  uji  keandalan  model  HEC- HMS. Maka penelitian ini bertujuan untuk membandingkan debit  simulasi  dengan  debit  observasi  pada  DAS  Kali  Ma- diun.

## 2. Metode
A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  pada  DAS  Kali  Madiun dengan outlet AWLR Ketonggo. DAS Kali Madiun memiliki luas  DAS  sebesar  ±  3.688  km 2 yang  terdiri  dari  beberapa anak sungai. Secara administrasi DAS Kali Madiun meliputi Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur. Terdapat 7 wilayah kabupaten/kota  yang  masuk  dalam  DAS  Kali  Madiun,  di- antaranya  adalah  Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten  Pono- rogo,  Kabupaten  Madiun,  Kota  Madiun,  Kabupaten  Mage- tan, Kabupaten Ngawi, dan Kabupaten Bojonegoro. Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Lokasi DAS Kali Madiun
B. Studi Literatur
Studi literatur dimaksudkan guna memperoleh teori yang terkait  sebagai  bahan  acuan  dalam  menganalisis  per- masalahan  yang  terjadi.  Studi  literatur  dilakukan  terhadap berbagai sumber tertulis, baik berupa buku dan jurnal.
C. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah  data  sekunder.  Dalam  pengumpulan  data  sekunder peranan  instansi  yang  terkait sangat  diperlukan.  Data  yang diperlukan pada penelitian ini adalah data debit observasi, da- ta kapasitas waduk, data curah hujan, peta tata guna lahan, peta jenis tanah, dan peta topografi.
Data  debit  observasi  didapat  dari  Balai  Besar  Wilayah Sungai  Bengawan  Solo.  Data  debit  observasi  adalah  untuk mendapatkan  hidrograf  observasi  yang  digunakan  sebagai pembanding dengan hidrograf simulasi. Pada penelitian ini, data pengamatan berasal dari Pos Debit Ketonggo.
Data kapasitas waduk didapat dari Balai Besar Wilayah Sungai Bengawan Solo. Data kapasitas waduk digunakan se- bagai masukkan pada simulasi pemodelan hujan-debit model HEC-HMS .
Data curah hujan didapat dari Balai Besar Wilayah Sungai Bengawan Solo. Data curah hujan digunakan sebagai masuk- kan pada simulasi pemodelan hujan-debit model HEC-HMS.
Peta  tata  guna  lahan  didapat  dari  web-gis.menlhk.go.id dan google earth . Peta tata guna lahan merupakan data yang digunakan  untuk mengetahui penggunaan lahan pada  suatu DAS, seperti pemukiman, hutan, semak belukar, kebun, dan lain sebagainya.
Peta jenis tanah didapat dari webgis bbsdlp Kementerian Pertanian. Peta jenis tanah digunakan untuk mengetahui laju infiltrasi. Terdapat beberapa pengelompokkan jenis tanah pa- da suatu DAS yaitu pasir, lempung berpasir, lempung berliat, dan sebagainya. Dari data tata guna lahan dan jenis tanah di- peroleh nilai curve number. Selanjutnya data ini diolah men- jadi pemodelan hujan-debit model HEC-HMS.
Peta topografi didapat dari DEMNAS. Peta topografi un- tuk  memberikan  informasi  mengenai  keadaan  permukaan dan elevasi. Selain itu, peta topografi digunakan untuk me- lihat  luas DAS ataupun sub-sub DAS, panjang sungai, dan kemiringan  sungai.  Selanjutnya  beberapa  parameter  seperti luas sub-sub DAS, panjang sungai, kemiringan sungai ini di- olah menjadi pemodelan hujan-debit model HEC-HMS .
D. Analisa Data Dari tahap pengumpulan data kemudian dilakukan peng- olahan  data.  Tahapan  analisis  data  perhitungan  secara  sis- tematis meliputi:
- Analisa Curah Hujan
Adapun tahapan proses analisa curah hujan adalah peng- umpulan data hujan dan pengolahan data hujan. Data curah hujan yang  diperoleh  akan  diolah  menjadi  curah  hujan  wi- layah. Rata-rata terbobot ( weighted average ) masing-masing stasiun  hujan  ditentukan  luas  daerah  pengaruhnya
berdasarkan poligon yang dibentuk (menggambarkan garis- garis sumbu pada garis-garis penghubung antara dua stasiun hujan  yang  berdekatan).  Perumusan  curah  hujan  wilayah metode poligon Theissen sesuai persamaan 1 [4].
𝑑 = … = ∑ … (1) dimana: A = luas area (km 2 ) d
= tinggi curah hujan rata-rata d 1 ,d 2 , …. , dn = besar curah hujan tiap stasiun (mm) A 1 ,A 2 , …. , An  = luas daerah pengaruh pos 1,2,..n
- Simulasi Pemodelan Hujan Debit
Dalam tahap simulasi model terdapat tahapan setting mo- del dan running model . Setting model merupakan langkah da- lam memasukkan beberapa parameter ke dalam model. Para- meter yang dimasukkan ke dalam model adalah luas sub-sub DAS, Initial  Abstraction , Curve  Number , Impervious ,  dan Time Lag .
Model hidrologi adalah sebuah sajian sederhana ( simple representation ) dari sebuah sistem hidrologi yang kompleks [5].  Suatu  model  hidrologi  diperlukan  untuk  memodelkan kondisi atmosferik suatu daerah aliran yang kompleks dalam bentuk jaringan aliran. Daerah aliran ( watershed atau catch- ment area ) adalah daerah yang menyediakan sebuah sistem sungai dan reservoir [6].
Hydrologic  Engineering  Center’s  Hydrologic  Modeling System (HEC-HMS) adalah model matematika numeris yang dikemas  dalam  paket  program  komputer,  yang  terdiri  dari sejumlah metode untuk mensimulasikan watershed , saluran, dan perilaku bangunan air ( water control structure ). Model ini dikembangkan oleh US Army Corps of Engineers Institute for Water Resources dengan tujuan untuk memprediksi ke- luaran dari suatu sistem DAS. Tingkat akurasi hasil simulasi model  tergantung pada ketersediaan  data  dan  metode yang dipilih user .  Beberapa  metode  pada  model  ini  mengako- modasi hampir semua parameter dan beberapa metode yang lain menggunakan pendekatan yang lain. Hal ini memberikan keluwesan  pada user dalam  menentukan  metode  yang digunakan. Terdapat beberapa model yang digunakan untuk menghitung hujan ( precipitation ), volume limpasan ( volume runoff ),  limpasan  langsung  ( direct  runoff ),  aliran  dasar ( baseflow ), dan penelusuran aliran ( channel flow )  [7].  Selain itu  HEC-HMS  dapat  digabungkan  dengan  model  atmosfir untuk memprediksi limpasan dari suatu DAS [8].
Metode Perhitungan Volume Limpasan Volume limpasan ( Volume run-off ) adalah volume air hujan yang dikurangi vo- lume air yang terintersepsi, terinfiltrasi, tertampung pada per- mukaan,  dan  terevapotranspirasi.  Limpasan  merupakan  ba- gian air yang berada di permukaan yang terdiri dari empat
unsur  yaitu  tahanan  permukaan  ( surface  detention ),  tam- pungan-cekungan  ( surface  storage ),  aliran  limpasan  ( over- land  flow )  dan  limpasan  permukaan  ( surface  run  off )    [3]. Untuk penentuan precipitation loss dan precipitation execss pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode SCS (Soil  Conservation  Service)  Curve  Number  (CN) yang di- anggap paling mudah diaplikasikan dalam perhitungan. Mo- del  dari Soil  Conservation  Service (SCS) Curve  Number (CN) memperkirakan hujan lebihan atau hujan yang meng- hasilkan limpasan ( precipitation excess ) sebagai suatu fungsi kumulatif  dari  hujan,  penutup  lahan,  tata  guna  lahan,  dan kelembapan  ( antecedent  moisture )  dengan  menggunakan persamaan 2 dan 3 [7].
𝑃𝑒 = ( ) (2)
Ia   = 0,2 x S (3) dimana : Pe = hujan kumulatif pada waktu t P = kedalaman hujan kumulatif pada waktu t Ia = kehilangan mula-mula (initial abstraction)
S = kemampuan penyimpanan maksimum
Initial  Abstaction merupakan  semua  air  kehilangan  se- belum terjadinya curah hujan dimulai. Kejadian ini meliputi air  yang  ditahan  oleh  tekanan  permukaan,  air  yang  di- intersepsi oleh tumbuh-tumbuhan, penguapan dan infiltrasi. Nilai Initial Abstraction sangat variabel tetapi biasanya di- hubungkan  dengan  lahan  dan  parameter  tertutup.  Dari  be- berapa hasil analisis dari pengujian daerah aliran sungai, SCS menghasilkan rumus empiris hubungan antara Ia dan S deng- an persamaan 4 dan 5 [7].
𝑆 = (𝑒𝑛𝑔𝑙𝑖𝑠ℎ 𝑢𝑛𝑖𝑡) (4) 𝑆 = (𝑆𝐼) (5) dimana : S = Nilai retensi maksimum CN = Curve Number Nilai CN (Curve Number) bervariasi dari 100 (untuk per- mukaan  yang  digenangi  air  hingga  sekitar  30  untuk  per- mukaan tak kedap air dengan laju infiltrasi tinggi. Nilai CN dari  DAS  diperkirakan  sebagai  suatu  fungsi  dari  tataguna lahan, tipe tanah, tanaman penutup, kelembapan. Untuk DAS yang terdiri dari beberapa tipe tanah dan tataguna lahan maka nilai CN adalah CN composite yang dihitung dengan persamaan 6 [7].
𝐶𝑁𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑒 = ∑ ∑ (6)
dimana:
CN composite = CN (nilai penggunaan lahan) komposit
Irma Noor Fadhilla dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 3, Agustus 2021 (361-368)
364
I = indek untuk sub DAS yang mempunyai tata guna lahan yang sama A i
= luas daerah sub DAS
Metode  Perhitungan  Limpasan.  Limpasan  langsung  ( di- rect runoff) adalah curah hujan yang langsung tersalur aliran ke sungai diatas permukaan tanah dan aliran cepat di bawah permukaan tanah. Model limpasan langsung di dalam model HEC-HMS mengikuti prinsip hidrograf satuan dengan asum- si  hujan  terjadi  merata  diseluruh  DAS  ( evenly  distributed ) dan intensitas tetap pada setiap interval waktu ( constant in- tensity ), hujan terjadi kapanpun tidak berpengaruh pada pro- ses transformasi hujan menjadi debit atau hidrograf ( time in- variant ), debit atau hidrograf berbanding lurus dengan hujan dan berlaku asas superposisi ( linier system ) dan waktu resesi selalu tetap [3].
Pada  penelitian  ini  akan menggunakan  hidrograf  satuan SCS ( Soil Conservation Service ). Model unit hidrograf SCS merupakan  model  hidrograf  berpuncak  tunggal (single- peaked) dan hidrograf tanpa satuan (dimensionless) . SCS me- nyatakan bahwa puncak unit hidrograf dan waktu puncak unit hidrograf terkait oleh persamaan 7 dan 8 [7].
𝑇𝑐 = , , . (7)
𝑇 = 0,6  × 𝑇 (8) Dimana : L = panjang sungai ( ft ) CN = Curve Number 𝑦
= slope T C = waktu konsentrasi (jam) T lag = tenggang waktu (menit)
- Kalibrasi model
Kalibrasi  model  dilakukan  untuk  melihat  keberhasilan model  dalam  merepresentasikan  debit  di  sungai,  yang  di- evaluasi  dengan  uji  perbandingan  antara  debit  pengukuran dengan debit simulasi menggunakan koefisien efisiensi mo- del Nash-Sutcliffe (NSE) menggunakan persamaan 9 [9].
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑ ( ) ( )
∑ ( ( ) ) (9)
dimana:
𝑄 (𝑡) = debit simulasi 𝑄 (𝑡) = debit observasi
𝑄
= debit observasi rata-rata N = jumlah data
Nilai-nilai  indikator  kesalahan  berkisar  antara  ∞-1. Semakin rendah nilai indikator kesalahan, maka model yang dihasilkan memiliki kinerja rendah dan sebaliknya apabila ni-
lai indikator kesalahan semakin tinggi mendekati 1, maka ki- nerja model semakin tinggi. Kalibrasi dilakukan hingga mo- del menunjukkan koefisien Nash-Sutcliffe (NSE) lebih besar dari 0,50.

## E. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh kalibrasi model HEC-HMS dengan membandingkan debit simulasi dan debit observasi pada DAS Kali Madiun.
F. Simpulan Setelah melakukan hasil dan pembahasan, maka langkah selanjutnya  adalah  memberikan  kesimpulan  dari  hasil  pe- nelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Delineasi Subdas DAS  Kali  Madiun  memiliki  luas  DAS  sebesar  ±  3.688 km 2 .  Dan  dengan  program  bantu  ArcGIS,  dapat  dilakukan proses pemetaan untuk menentukan sub DAS pada DAS Kali Madiun. Sehingga, dengan proses tersebut diperoleh 320 Sub DAS.
B. Analisa Penggunaan Lahan Tata  guna  lahan  pada  DAS  Kali  Madiun  terdiri  dari  8 kelas, yaitu belukar, hutan lahan kering sekunder, hutan ta- naman, pemukiman, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering  campur,  sawah,  dan  tanah  terbuka.  Luas  masing- masing penggunaan lahan pada DAS Kali Madiun dapat di- lihat pada Gambar 2 .
Gambar  2 .  Prosentase  Penggunaan Lahan  Pada  DAS  Kali Madiun
C. Analisa Jenis Tanah Berdasarkan peta tanah semi detail, diperoleh jenis tanah pada DAS Kali Madiun. Jenis tanah di DAS Kali Madiun di- klasifikasikan menurut Soil Taxonomy menjadi enam ordo, yaitu  Inceptisol,  Latosol,  Podsolik,  Andosol,  Nitosol,  dan Entisol, serta menurunkan 11 subgrup tanah. Dari 11 subgrup tanah tersebut, dapat diklasifikasikan grup tanah berdasarkan
metode SCS. Klasifikasi tanah pada DAS Kali Madiun dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Klasifikasi Tanah Pada DAS Kali Madiun
Ordo Sub-Grup Soil Grup Menurut Model SCS Inceptisol Typic endoaquepts D Typic epiaquepts C Typic eutrudepts D Andic dystrudepts C Typic dystrudepts C Typic eplaquepts D Latosol Aquic dystrudepts C Podsolik Typic hapludults C Andosol Typic hapludans C Nitosol Typic paledults D Entisol Typic udorthents C
Berdasarkan Tabel  1 ,  menurut  metode  SCS  dapat  di- ketahui  bahwa  grup  tanah  pada  DAS  Kali  Madiun  adalah tergolong grup C dan D. Grup C memiliki tekstur lempung pasir berliat. Dan grup D memiliki tekstur lempung berliat, lempung debu berliat, liat berpasir, liat berdebu, dan liat.
D. Curve Number, Initial Abstraction, dan Impervious Pada penelitian ini, pemodelan HEC-HMS menggunakan metode  perhitungan  limpasan (run-off)  Soil  Conservation Service (SCS) Curve Number (CN). Penentuan nilai CN di- pengaruhi  oleh  faktor-faktor  penting,  yaitu  jenis  tanah  dan tata guna lahan. Perhitungan nilai CN dapat dihitung dengan Persamaan (6). Sehingga, diperoleh  nilai CN pada DAS Kali Madiun adalah berkisar antara 73-80. Perhitungan nilai Ini- tial Abstraction (IA) dapat dihitung dengan Persamaan (3). Sehingga,  parameter  yang  dibutuhkan  untuk  menghitung nilai Initial  Abstraction adalah  nilai  CN.  Berdasarkan  per- hitungan,  diperoleh  nilai Initial  Abstraction (IA)  adalah berkisar antara 13-18 mm. Nilai Impervious adalah berkisar antara 5%-70%.
E. Time Lag Time lag adalah perbedaan waktu antara pusat massa dari kelebihan curah hujan dan puncak dari  unit hidrograf. Per- hitungan nilai time lag dapat dihitung dengan Persamaan (8). Sehingga, parameter yang dibutuhkan untuk menghitung ni- lai time lag adalah panjang sungai, Curve Number , dan slope . Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai time lag pada DAS Kali Madiun adalah berkisar antara 3,45 menit – 3400 menit.
F. Analisa Curah Hujan Wilayah
Data curah hujan yang digunakan adalah data curah hujan dari enam stasiun yang mewakili beberapa subdas dalam pe- nelitian  ini.  Ke-enam  stasiun  hujan  tersebut  adalah  stasiun hujan Waduk Notopuro, Jejeruk, Purwantoro, Slahung, Wa- duk  Dawuhan,  dan  Sooko.  Curah  hujan  wilayah  pada  pe- nelitian ini menggunakan polygon thiessen . Stasiun hujan pa- da DAS Kali Madiun dan bobot koefisien thiessen dapat di- lihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Koefisien Thiessen Pada DAS Kali Madiun No Stasiun Hujan Luas (km 2 ) Bobot 1 Sta. Waduk Notopuro 463,61 0,126 2 Sta. Jejeruk 900,75 0,244 3 Sta. Purwantoro 437,22 0,119 4 Sta. Slahung 440,96 0,120 5 Sta. Sooko 629,54 0,171 6 Sta. Waduk Dawuhan 816,43 0,221 Total 3688,510 1,000 G. Pemodelan HEC-HMS
Dalam  tahap  simulasi  model  terdapat  tahapan setting model dan running model . Setting model merupakan langkah dalam  memasukkan  beberapa  parameter  ke  dalam  model. Pada penelitian ini elemen hidrologi yang digunakan untuk mewakili  kondisi  DAS  Kali  Madiun  terdiri  dari  320 sub- basin , 150 junction , 159 reach dan 9 data  waduk eksisting yang ada pada DAS Kali Madiun. Pemodelan pada simulasi ini menggunakan data hujan harian. Parameter DAS akan di- input sesuai dengan proses yang terdapat pada elemen DAS. Pada penelitian ini, sub basin parameter Loss Methode meng- gunakan SCS  Curve  Number , Transform  Methode meng- gunakan SCS Unit Hydrograph , dan Routing method meng- gunakan kinematic wave.
H. Hasil Pemodelan HEC-HMS Setelah  melakukan setting  model ,  maka  langkah  se- lanjutnya adalah running model . Running model merupakan upaya untuk mendapatkan hasil simulasi. Hasil simulasi nan- tinya  akan  dibandingkan  dengan  data  observasi.  Hasil  si- mulasi  dapat  disajikan  dalam  bentuk  grafik  yang  dapat  di- lihat pada Gambar 3 .
Berdasarkan Gambar  3 menunjukkan  bahwa  debit  si- mulasi  lebih  besar  dibandingkan  dengan  debit  observasi. Debit  puncak  pada  hidrograf  debit  observasi  terjadi  pada tanggal 22 Februari 2018 sebesar 725,00 m 3 /dt dan dengan volume sebesar 729,79 mm.  Sedangkan, debit puncak pada hidrograf debit simulasi terjadi pada tanggal 07 Januari 2018 sebesar 1019,00 m 3 /dt dan dengan volume sebesar 1143,63 mm. Hasil pemodelan dalam kondisi awal ini, memiliki nilai
Nash-Sutcliffe (NSE) sebesar 0,39. Karena 0,39 < 0,50 (sya- rat nilai NSE > 0,50), maka pemodelan perlu dilakukan ka- librasi agar hasil simulasi dan observasi memiliki tingkat ke- miripan yang baik.
Gambar  3 .  Grafik  Hasil  Pemodelan  Aliran  DAS  Kali Madiun Pada Kondisi Awal
I. Kalibrasi Pemodelan
Kalibrasi  merupakan  proses  pengecekan  untuk  me- ngetahui hasil pemodelan. Tujuan dari kalibrasi adalah agar hasil  pemodelan  sama  atau  menyerupai  dengan  data  peng- amatan  di  lapangan.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  di- bandingkan  adalah  debit  simulasi  dengan  debit  observasi. Kalibrasi dilakukan berdasarkan pada hasil hidrograf. Kali- brasi digunakan untuk mengetahui tingkat keakuratan model. Tingkat  keakuratan  model  dapat  diukur berdasarkan  besar- nya nilai error yang dihasilkan antara hasil simulasi model terhadap  data  pengamatan  yang  dibandingkan.  Untuk  uji keandalan  model,  menggunakan  persamaan  Nash-Sutcliffe. Jika hasil simulasi model belum menyerupai atau jauh ber- beda dengan data pengamatan, maka perlu melakukan setting model lagi.
Berdasarkan  nilai  NSE  sebesar  0,39  pada  kondisi  awal, maka  pemodelan  diperlukan  kalibrasi.  Kalibrasi  pada  pe- modelan  ini  adalah  dengan  melakukan  beberapa  kali trial yaitu dengan cara merubah parameter berupa Curve Number, Initial abstraction, Imperviouss , dan Time Lag . Sehingga, di- peroleh  hasil  kalibrasi  model  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4 . Berdasarkan Gambar  4 menunjukkan  bahwa  hidrograf debit simulasi dan hidrograf debit observasi memiliki tingkat kemiripan yang baik. Setelah dilakukan kalibrasi model, de- bit puncak pada hidrograf debit observasi terjadi pada tanggal 22 Februari 2018 sebesar 725,00 m 3 /dt dan dengan volume sebesar 729,79 mm.  Sedangkan, debit puncak pada hidrograf debit simulasi terjadi pada tanggal 22 Februari 2018 sebesar 914,40 m 3 /dt dan dengan volume sebesar 1058,97 mm. Hasil pemodelan setelah dikalibrasi, memiliki nilai Nash-Sutcliffe (NSE) sebesar 0,605. Karena 0,605 > 0,50 (syarat nilai NSE
> 0,50), maka hasil simulasi dan observasi memiliki tingkat kemiripan yang baik.
Gambar  4 .  Grafik  Hasil  Pemodelan  Aliran  DAS  Kali Madiun Setelah di Kalibrasi.
Dengan  melakukan  kalibrasi  model  atau  mengoptimasi parameter  model,  maka  beberapa  parameter  terjadi  per- ubahan.  Perubahan  parameter  model  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Parameter Model HEC-HMS DAS Kali Madiun
Parameter  Model Nilai Parameter Kondisi Awal  Kalibrasi Initial Abstraction (mm) Min 13,10 34,89 Max 18,39 40,64 Curve Number Min 73,42 60,00 Max 79,50 63,60 Impervious (%) Min 5,00 3,50 Max 70,00 49,00 Time Lag (menit) Min 3,45 4,03 Max 3352,93 3919,78
Parameter  model  yang  telah  dioptimasi  dapat  di- aplikasikan pada tahun yang berbeda,  misalnya pada tahun 2017. Hasil prediksi pada tahun 2017 memiliki nilai NSE se- besar 0,514.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  anlisis  dan  pembahasan  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pada  kondisi  awal,  debit  puncak  pada  hidrograf  debit simulasi  terjadi  pada  tanggal  07  Januari  2018  sebesar 1019,00 m 3 /dt dan dengan volume sebesar 1143,63 mm. Hasil pemodelan pada kondisi awal,  memiliki nilai Nash- Sutcliffe (NSE) sebesar 0,39.
2. Pada  kondisi  setelah  dikalibrasi,  debit  puncak  pada hidrograf debit simulasi terjadi pada tanggal 22 Februari 2018  sebesar  914,40  m 3 /dt  dan  dengan  volume  sebesar
1058,97  mm.  Hasil  pemodelan  setelah  dikalibrasi,  me- miliki nilai Nash-Sutcliffe (NSE) sebesar 0,605. 3. Hasil  pemodelan  HEC-HMS  pada  DAS  Kali  Madiun didapatkan parameter hasil kalibrasi model memiliki nilai parameter optimum dengan perbedaan yang relatif kecil pada  angka Curve  Number dan Time  Lag .  Sedangkan pada parameter Initial Abstraction memberikan nilai per- bedaan yang cukup besar.
4. Hasil  pemodelan  HEC-HMS  pada  DAS  Kali  Madiun dengan data curah hujan 2018 memiliki tingkat performa yang  cukup  baik  dengan  nilai  NSE  sebesar  0,605.  Se- hingga, dengan hasil NSE tersebut  model cukup handal dalam  mempresentasikan  kondisi  lapangan  DAS  Kali Madiun.

## Daftar Pustaka
[1] K. PUPR, “Rencana Pengelolaan Sumber Daya Air Wilayah Sungai Bengawan Solo,” 2015.
[2] A. Affandy and N. Anwar, “Pemodelan Hujan-Debit Menggunakan  Model  Hec-Hms  Di  Das  Sampean Baru,” pp. 51–60, 2006.
[3] G.  Tunas,  “Kalibrasi  Parameter  Model  Hec-Hms Untuk  Menghitung  Aliran  Banjir  Das  Bengkulu,” Maj. Ilm. MEKTEK , vol. 1, pp. 20–27, 2005.
[4] D. H. U. Ningsih, “Metode Thiessen Polygon untuk Ramalan  Sebaran  Curah  Hujan  Periode  Tertentu
pada  Wilayah  yang  Tidak  Memiliki  Data  Curah Hujan,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 17, no. 2, pp. 154– 163, 2012.
[5] B.  Harsoyo,  “Review  Modeling  Hidrologi  Das  Di Indonesia,” J. Sains Teknol. Modif. Cuaca , vol. 11, no. 1, p. 41, 2010, doi: 10.29122/jstmc.v11i1.2179.
[6] G.  Adya  Ariska,  Y.  Lilis  Handayani,  and  B. Sujatmoko, “Analisis Hidrologi Model Soil Moisture Accounting  Menggunakan  Program  HEC-HMS (Studi  Kasus :  DAS  Rokan  AWLR  Pasir Pangaraian),” J. Saintis , vol. 20, no. 01, pp. 11–18, 2020, doi: 10.25299/saintis.2020.vol20(01).4753.
[7] A.  Feldman,  “Hydrologic  Modeling  System Technical Reference Manual,” Hydrol. Model. Syst.
HEC-HMS Tech. Ref. Man. , no. March, p. 148, 2000.
[8] M. L. Anderson, Z. Q. Chen, M. L. Kavvas, and A. Feldman,  “Coupling  HEC-HMS  with  atmospheric models  for  the  prediction  of  watershed  runoff,” Jt. Conf.  Water  Resour.  Eng.  Water  Resour.  Plan. Manag. 2000 Build. Partnerships , vol. 104, no. 4, pp. 312–318, 2004, doi: 10.1061/40517(2000)135.
[9] C. Cheng, S. Cheng, J. Wen, and J. Lee, “Time and Flow  Characteristics  of  Component  Hydrographs Related  to  Rainfall–Streamflow  Observations,” J. Hydrol. Eng. , vol. 18, no. 6, pp. 675–688, 2013, doi: 10.1061/(asce)he.1943-5584.0000675.
Irma Noor Fadhilla dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 3, Agustus 2021 (361-368) 368
Halaman ini sengaja dikosongkan