doi: 10.14710/mkts.v29i2.59015

## Penentuan Debit Aliran Berbasis Data Satelit GPM pada Daerah Tangkapan Air
(Studi Kasus: Waduk Sepaku Semoi)
* Dillon Asmara Maknun 1 , Suripin 2
1 Pusat Analisis Pelaksanaan Kebijakan, Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat
2 Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
*) dillonmaknun93@gmail.com
Received: 20 Oktober 2023 Revised: 24 Desember 2023 Accepted: 8 Januari 2024

## Abstract
Sepaku Semoi Reservoir is located in Tengin Baru Village, Sepaku District, North Penajam Paser Regency, East Kalimantan Province, and has a water catchment area of 70.19 km 2 . This research aims to determine the amount of flow discharge entering the Sepaku Semoi Reservoir Catchment Area using the Mock Method. The rain  data  used  is  GPM  satellite  data  as  an  alternative  to  the  unavailability  of  rain  recording  posts  in  the Sepaku  Semoi  Reservoir  Water  Catchment  Area.  GPM  satellite  data  needs  to  be  calibrated  and  validated against rain recording posts in the field to determine the accuracy of the data. The highest GPM satellite data calibration is the Intercept linear regression equation with a value of R 2 = 0.852. The best validation of GPM satellite  data  was shown in  the 2004  period  with a value  of  RMSE=65.04;  KR=13%;  R=0.91.  The  annual average maximum discharge is 6.26 m 3 /sec and the minimum is 3.17 m 3 /sec. Validation of the Mock Method flow  rate  is  shown  with  a  value  of  NSE=0.78;  R=0.79.  Based  on  the  results  of  the  analysis  that  has  been carried out, concluded that an alternative in predicting observed discharge data in the field can be done using the Mock Method based on GPM satellite data.
Keywords: Flow discharge, mock method, GPM, water catchment area

## Abstrak
Waduk  Sepaku  Semoi terletak di  Desa Tengin  Baru,  Kecamatan  Sepaku,  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara, Provinsi Kalimantan Timur memiliki luas daerah tangkapan air sebesar 70,19 km 2 . Penelitian ini bertujuan menentukan  besarnya  debit  aliran  yang  masuk  ke  dalam  Daerah  Tangkapan  Air  Waduk  Sepaku  Semoi menggunakan  Metode  Mock.  Data  hujan  yang  dipakai  adalah  data  satelit  GPM  sebagai  alternatif  tidak tersediannya pos pencatatan hujan di dalam Daerah Tangkapan Air Waduk Sepaku Semoi. Data satelit GPM perlu  dilakukan  uji  kalibrasi  dan  validasi  terhadap  pos  pencatatan  hujan  di  lapangan  untuk  mengetahui keakuratan data. Kalibrasi data satelit GPM tertinggi adalah persamaan regresi linier intecept dengan nilai R 2 =0,852. Validasi data satelit GPM terbaik ditunjukkan pada periode tahun 2004 dengan nilai RMSE=65,04; KR=13%; R=0,91. Debit maksimum rerata tahunan sebesar 6,26 m 3 /det dan minimum sebesar 3,17 m 3 /det. Validasi debit aliran Metode Mock ditunjukkan dengan nilai NSE=0,78; R=0,79. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa alternatif dalam memprediksi data debit pengamatan di lapangan dapat dilakukan dengan menggunakan Metode Mock berbasis data satelit GPM.
Kata kunci: Debit aliran, metode mock, GPM, daerah tangkapan air

## Pendahuluan
Debit  aliran  merupakan  akumulasi  dari  limpasan permukaan, aliran dasar, aliran di sekeliling sungai dan  hujan  yang  secara  langsung  jatuh  di  Sungai (Milianto, 2020). Perhitungan debit aliran
tergantung  terhadap  analisis  hidrologi  yang meliputi  data  hujan,  iklim,  dan  karakteristik  DAS. Ketersediaan  data  hujan  maupun  data  debit memiliki  peran  penting  dalam  analisis  hidrologi, terutama  menghitung  debit  aliran  yang  masuk  ke dalam  waduk.  Akan  tetapi,  permasalahan  yang

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
sering terjadi  di lapangan seperti  tidak tersedianya data debit observasi, lokasi pos pencatatan hujan di luar  DAS,  kualitas  data  yang  buruk,  dan  data pengukuran  hujan  tidak  ada.  Salah  satu  alternatif yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengatasi  data yang  tidak  lengkap  adalah  dengan  menggunakan data hujan satelit (Hariany et al ., 2021) .
Keunggulan dari teknologi satelit adalah data yang diperoleh  dapat  digunakan  untuk  menganalisis karakteristik  hujan  dalam  suatu  wilayah  dengan ketersediaan  data  yang  terbatas.  Teknologi  satelit juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  merencanakan kebutuhan pengelolaan sumber daya air. Salah satu teknologi satelit tersebut adalah satelit meteorologi Global Precipitation Measurement (GPM).
Sejak tahun 2014 NASA ( National Aeronautics and Space Administration ) dan JAXA ( Japan Aerospace  and  Exploration  Agency )  meluncurkan Satelit  GPM  ( Global  Preticipation  Measurement ). Satelit  GPM  dapat  mencatat  data  hujan  pada interval 2 - 4 jam per hari dan wilayah cakupannya lebih luas  jika  disandingkan terhadap  data TRMM (Goddard  Space  Flight  Center,  2013). Integrated Multi-Satellite  Retrievals  for  GPM (IMERG) merupakan  bagian  dari  satelit  GPM  yang  dapat mencatat  hujan  di  daerah  subtropis  dan  tropis, menyediakan  resolusi  temporal  30  menit,  resolusi spasial 0.1° x 0.1°, dan cakupan luasan dari 60°LU hingga 60°LS (Samosir et al ., 2021).
Data  hujan  GPM  dapat  sangat  berguna  untuk keperluan analisis hidrologi, dan mengungguli data satelit  yang  lain.  Namun,  keakuratan  data  masih lebih  baik  data  hujan  permukaan,  sehingga  perlu dilakukan  evaluasi  dan  koreksi  terlebih  dahulu untuk  menentukan keakuratannya (Wahyuni et al ., 2020).
Permasalahan  yang  terjadi  pada  Waduk  Sepaku Semoi  adalah  keterbatasan  alat  penangkar  hujan baik  manual  maupun  otomatis  atau  disebut ( Automatic Rainfall Recorder ) di dalam maupun di luar  DTA  waduk.  Pos  pencatatan  hujan  yang terdekat  dari  waduk  adalah  pos  pencatatan  hujan Samboja,  Sepinggan  dan  Waru,  sedangkan  data hujan  satelit  GPM  yang  masuk  di  dalam  DTA waduk terbagi 4 Grid ditunjukkan pada Gambar 1. Dari  data  pos  pencatatan  hujan  yang  tersedia diperlukan pemodelan untuk merubah data hujan ke data  debit.  Metode  yang  dapat  digunakan diantaranya;  NRECA,  Mock,  Tangki,  regresi  dan sebagainya (Wahyuni, 2014; Sachro et al., 2013).
Lokasi  Waduk  Sepaku  Semoi  ini  adalah  di  Desa Tengin  Baru,  Kecamatan  Sepaku,  Kabupaten Penajam  Paser  Utara,  Provinsi  Kalimantan  Timur. Secara  geografis  Waduk  Sepaku  Semoi  terletak
pada  01°  32’  24”  LS  dan  116°  24’  11”  BT.  Luas daerah  tangkapan  air  sebesar  70,19  km 2 (PT. Teknika Cipta Konsultan, 2019).

## Gambar 1. Persebaran pos hujan dan grid GPM
Penelitian  ini  menjelaskan  perhitungan  kalibrasi dan  validasi  data  hujan  satelit  GPM  terhadap  data hujan  di  pos  pencatatan  hujan  dengan  mengetahui nilai Root Mean Squared Error (RMSE), kesalahan relatif (KR) dan koefisien korelasi (R). Selanjutkan digunakan  untuk  menentukan  debit  aliran  yang masuk ke dalam waduk.

## Metode
Bagan  alir  tahapan  penelitian  disajikan  pada Gambar 2. Tahap pertama adalah mengidentifikasi lokasi penelitian yang ditinjau, mengumpulkan data terkait peta DTA Waduk Sepaku Semoi, koordinat lokasi  pos  pencatatan  hujan,  data  hujan  selama  21 tahun dari tahun 2000 sampai tahun 2020 dan data debit pengukuran yang tersedia di lokasi penelitian. Data  ini  yang  kemudian  digunakan  untuk memvalidasi data hujan GPM.
Tahap kedua adalah menentukan grid GPM dengan memplot  peta  DTA  Waduk  Sepaku  Semoi,  dan kemudian  mengunduh  data  hujan  GPM  selama  23 tahun,  yaitu  dari tahun  2000  sampai  dengan  2022. Pengunduhan  data  hujan  sesuai grid yang  sudah terplotkan  dengan  resolusi  0,1°x  0,1°( website https://giovanni.gsfc.nasa.gov).  Analisis  kualitas data  dilakukan  untuk  melihat  data  homogen  dan tidak  menunjukan trend dengan  pengujian  uji stasioner, uji ketiadaan trend , uji persistensi dan uji konsistensi  data.  Uji  konsistensi  data  dilakukan menggunakan  metode Rescaled  Adjusted  Partial Sums (RAPS)  guna  menguji  kebenaran  data lapangan  terhadap  keadaan  sebenarnya  tanpa terpengaruh  kesalahan  ketika  pengukuran  (Sri Harto,  2009).  Sedangkan  uji  ketiadaan trend dilakukan  dengan  uji  peringkat  korelasi  Spearman untuk  mengetahui  ada  atau  tidak trend di  dalam data.

## Dillon Asmara Maknun, Suripin

## Gambar 2. Bagan alir tahapan penelitian
Tahap  ketiga  melakukan  perhitungan  koefisien korelasi  (R)  data  hujan  GPM  dan  data  hujan  pos pengamatan guna melihat hubungan/ korelasi antar data  hujan.  Menurut  Mamenun et  al .  (2014),  data hujan  observasi  dan  satelit  dikatakan  memiliki korelasi  yang  baik  apabila  nilai  koefisien korelasinya bernilai 0,60 atau diatasnya.
Interpretasi  keeratan  hubungan  koefisien  korelasi (R) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tahap  keempat  adalah  menentukan  hujan  wilayah GPM. Menurut Suripin (2004), perhitungan metode Thiessen dilakukan  dengan  cara  letak  pos pencatatan  hujan  digambarkan  pada  peta  DAS. Antar  pos  pencatatan  hujan  dihubungkan  dengan garis  lurus,  kemudian  membuat Polygon  Thiessen dengan menarik garis tegak lurus di tengah-tengah garis  penghubung.  Selanjutnya,  poligon  yang terbentuk  merupakan  representasi  hujan  kawasan yang telah dianalisis. Luas keseluruhan DAS dapat dihitung  dan  diukur  dengan  cara  menjumlahkan beberapa poligon yang telah terbentuk. Perhitungan hujan  wilayah  GPM  nantinya  ditentukan  luas pengaruhnya berdasarkan perbandingan luas eksisting dengan masing-masing grid GPM (Pratiwi et al. , 2017).
Tahap  kelima  adalah  melakukan  kalibrasi  data hujan  GPM  terhadap  data  hujan  pos  pengamatan menggunakan persamaan model regresi linier, linier intercept , polinomial, polinomial intercept, logaritmik  dan  berpangkat.  Dari  keenam  model regresi,  dipilih  nilai  determinasi  (R 2 )  terbesar (Jarwanti et al., 2021).
Tahap  keenam  adalah  melakukan  validasi  antara hujan  satelit  GPM  dengan  hujan  pos  pengamatan.
Uji  validasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai RMSE,  KR  dan  R.  Pada  tahap  uji  validasi  hujan GPM sebelum terkoreksi nantinya akan dibandingkan terhadap hasil uji validasi hujan GPM terkoreksi.  Secara  matematis,  persamaan  yang digunakan  dalam  perhitungan  RMSE,  KR  dan  R adalah  sebagai  Persamaan  1  sampai  dengan  3 (Ilham et al., 2022): √ ∑ (1) ∑ ∑ 100% (2) ∑ ∑ ∑ ! ∑ " ∑ " ! ∑ " ∑ " (3)
Dimana, RMSE merupakan root  mean  squared error,  KR merupakan  kesalahan  relative, R merupakan koefisien korelasi, n merupakan jumlah data, X i merupakan  data  hujan  pos  pengamatan (mm) dan Y i merupakan data hujan GPM (mm).
Nilai  RMSE  terletak  antara  nol  dan  ∞.  Nilai RMSE= 0 menunjukkan kinerja metode yang sangat baik  (Suryoputro,  2018)  dan  nilai  interpretasi terhadap  koefisien  korelasi  (R)  ditunjukkan  pada Tabel 1 (Sarwono, 2006).

## Tabel 1. Interpretasi nilai R
R Interpretasi R = 0 Tidak ada korelasi antar dua variabel 0 < R ≤ 0,25 Korelasi sangat lemah 0,25 < R ≤ 0,50 Korelasi cukup, 0,50 < R ≤ 0,75 Korelasi kuat 0,75 < R ≤ 0,99 Korelasi sangat kuat R = 1 Korelasi sempurna
Pada  tahap  ketujuh,  hasil  hujan  GPM  terkoreksi selanjutnya  digunakan  untuk  perhitungan  debit model dengan menggunakan metode Mock. Konsep perhitungan  simulasi  aliran  sungai  merupakan model  analisis  Mock  yang  dikembangkan  oleh Dr.F.J.  Mock  tahun  1973  (Hadisusanto,  2010). Komponen  utamanya  adalah  perhitungan  hujan, evapotranspirasi, keseimbangan air dan tampungan yang  dimiliki  tanah  (Mock,  1973).  Langkah perhitungan  debit  ini  terdiri  dari  (1)  pengumpulan data,  meliputi  hujan  bulanan,  hari  hujan,  faktor resesi  aliran  air  tanah,  dan  evapotranspirasi potensial, (2) menghitung evapotranspirasi terbatas, besar  hujan  di  permukaan  tanah  (D s )  nilai kelembaban tanah (SMC),  infiltrasi (i), air lebihan tanah  ( water  surplus ),  kandungan  air  bawah  tanah (Vn), perubahan kandungan air bawah tanah (DVn), base  flow , direct  runoff,  dan debit  (Limantara,
2018),  (3)  Melakukan  validasi  hasil  perhitungan

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
debit  dari  Model  Mock  berdasarkan  data  hujan GPM  terkoreksi  terhadap  debit  pengukuran  di lokasi  penelitian  dengan  menghitung  nilai Nash- Sutcliffe Efficiency (NSE) dan nilai R. Perhitungan NSE  dihitung dengan persamaan (4). Kriteria NSE dapat dilihat pada Tabel 2 (Motovilov et al .,1999).
# 1 ∑ " ∑ $ " (4)
Dimana, NS merupakan nash sutcliffe efficiency, X i merupakan data hujan pos pengamatan (mm) dan Y i merupakan data hujan GPM (mm).

## Tabel 2. Interpretasi nilai NSE
Nilai NSE Interpretasi NSE > 0,75 Baik 0,36 < NSE < 0,75 Memenuhi NSE > 0,36 Tidak emenuhi

## Hasil dan Pembahasan

## Uji kualitas data
Hasil  dari  uji  stasioner,  uji  ketiadaan trend ,  uji persistensi  dan  uji  konsistensi  data  untuk  kualitas data  menunjukkan  bahwa  data  hujan  pos pengamatan  Samboja,  Sepinggan,  Waru  dan  data hujan  GPM  (G rid  1,  Grid  2,  Grid  3, dan Grid  4 ) merupakan data yang homogen dan konsisten. Data hujan  tersebut  mempunyai  kualitas  baik dan  dapat diaplikasikan  untuk  analisis  hidrologi.  Hasil perhitungan  nilai  R  antara  data  hujan  pos pengamatan dan data hujan GPM ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan nilai R GPM Koefisien korelasi Sepinggan Samboja Waru Grid 1 0,61 0,23 0,49 Grid 2 0,63 0,23 0,47 Grid 3 0,59 0,25 0,48 Grid 4 0,61 0,23 0,48
Analisis hujan wilayah grid GPM
Analisis  hujan  wilayah grid GPM  ditentukan dengan Polygon  Thiessen yang  ditunjukkan  pada
Gambar  3.  Luas  pengaruh  wilayah  disajikan  pada Tabel 4, dengan luas terbesar adalah pada Grid 1.
Tabel 4. Persentase luas pengaruh tiap grid
No  GPM Luas  Luas pengaruh  Koefisien
Thiessen (km 2 ) (%) 1 Grid 1  51,25 73,02 0,73 2 Grid 2  12,03 17,14 0,17 3 Grid 4 6,91 9,84 0,10 Total 70,19 100 1

## Gambar 3. Polygon Thiessen grid GPM

## Kalibrasi data hujan GPM
Korelasi  curah  hujan  pengamatan  dengan  curah hujan GPM ditunjukkan oleh grafik pada Gambar 4 sampai  dengan  Gambar  9,  dengan  persamaan regresi  yang  disajikan  pada  Tabel  5.  Nilai determinasi  terendah  terdapat  pada  regresi  linier dengan R 2 = 0,328 dan tertinggi pada regresi linier intercept dengan  R 2 =  0,852.  Nilai  determinasi tertinggi  data  hujan  wilayah  GPM  mempunyai persamaan  korelasi  y  =  1,0217x.  Persamaan  ini akan menjadi faktor koreksi untuk data satelit GPM.

## Validasi Data GPM
Validasi data GPM sebelum terkoreksi menggunakan  periode  tahunan,  yaitu  dengan rentang  data  selama  21  tahun  dari  tahun  2000 hingga tahun 2020. Hasil validasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Rekapitulasi persamaan regresi
No Regresi Persamaan R 2 1 Linier y = 0,4371x + 122,68 0,328 2 Linier Intercept y =1,0217x 0,852 3 Polinomial y= -0,0009x 2 + 0,9321x + 67,089 0,378 4 Polinomial Intercept y = -0,0015x 2 + 1,3824x 0,371 5 Logaritimik y = 79,976ln(x) - 197,57 0,355 6 Berpangkat y = 10,556x 0,5568 0,366

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
Gambar 4. Grafik regresi linier
Gambar 5. Grafik regresi linier intercept
Gambar 6. Grafik regresi polinomial
Gambar 7. Grafik regresi polinomial intercept
Gambar 8. Grafik regresi logaritmik
Gambar 9. Grafik regresi berpangkat
y = 0,4371x + 122,68 R² = 0,3282 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan y = 1,0217x R² = 0,8516 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan y = -0,0009x 2 + 0,9321x + 67,089 R² = 0,3778 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan
y = -0,0015x2 + 1,3824x R² = 0,3706 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan y = 79,976ln(x) - 197,57 R² = 0,3549 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan y = 10,556x0,5568 R² = 0,3656 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 750 C H G P M CH Sta. Pengamatan

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
Tabel 6. Hasil validasi data GPM sebelum terkoreksi
Tahun RMSE KR (%) R Nilai Interpretasi 2000 193,49 41 0,18 Sangat lemah 2001 99,30 10 0,77 Sangat kuat 2002 63,69 16 0,79 Sangat kuat 2003 112,77 14 0,44 Cukup 2004 61,63 11 0,90 Sangat kuat 2005 94,48 12 0,57 Kuat 2006 126,43 16 0,65 Kuat 2007 91,63 4 0,44 Cukup 2008 134,24 5 0,44 Cukup 2009 78,89 9 0,68 Kuat 2010 84,06 12 0,22 Sangat lemah 2011 97,48 11 0,32 Cukup 2012 99,97 4 0,41 Cukup 2013 88,01 1 0,72 Kuat 2014 67,24 4 0,74 Kuat 2015 78,24 5 0,81 Sangat kuat 2016 91,72 1 0,73 Kuat 2017 100,10 18 0,77 Sangat kuat 2018 103,09 9 0,58 Kuat 2019 130,81 24 0,42 Cukup 2020 191,10 15 0,57 Kuat Tabel 7. Hasil validasi data GPM terkoreksi Tahun RMSE KR (%) R Nilai Interprestasi 2000 193,83 40 0,19 Sangat lemah 2001 97,77 8 0,78 Sangat kuat 2002 62,07 14 0,80 Sangat kuat 2003 111,91 12 0,45 Cukup 2004 65,04 13 0,91 Sangat kuat 2005 97,50 14 0,58 Kuat 2006 125,05 14 0,66 Kuat 2007 92,90 7 0,45 Cukup 2008 133,95 3 0,45 Cukup 2009 81,38 11 0,69 Kuat 2010 86,66 14 0,23 Sangat lemah 2011 97,06 9 0,33 Cukup 2012 100,40 2 0,42 Cukup 2013 87,75 1 0,73 Kuat 2014 67,45 2 0,75 Sangat kuat 2015 77,74 2 0,82 Sangat kuat 2016 92,94 2 0,74 Kuat 2017 97,04 16 0,78 Sangat kuat 2018 102,89 7 0,59 Kuat 2019 132,31 27 0,43 Cukup 2020 190,67 13 0,58 Kuat
Pada  Tabel  6  menunjukkan  hasil  validasi  GPM sebelum terkoreksi terhadap pos pengamatan hujan Sepinggan  cukup  baik  walaupun  dibeberapa  tahun masih  menunjukan  nilai  interpretasi  yang  lemah. Selanjutnya dilakukan analisis perhitungan validasi data  GPM  terkoreksi  dari  persamaan  determinasi (R 2 )  terbesar.  Hasil  validasi  data  GPM  terkoreksi selama 20 tahun disajikan pada Tabel 7.
Validasi  data  GPM  terkoreksi  terhadap  data  pos pengamatan  hujan  Sepinggan  terbaik  pada  tahun 2004,  dengan  nilai  R  diinterpretasikan  ‘sangat kuat’,  yaitu  sebesar  0,91.  Keseluruhan  periode tahun  menunjukkan  KR  dan  nilai  R  lebih  baik dibandingkan  terhadap  data  GPM  sebelum terkoreksi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  data  hujan satelit  GPM  terkoreksi  dapat  dipakai  sebagai alternatif data hujan lapangan.

## Analisis debit aliran
Perhitungan  debit  aliran  dengan  Metode  Mock dihitung menggunakan data hujan GPM terkoreksi yang tervalidasi dan data evapotranspirasi potensial. Besarnya  evapotranspirasi  potensial  dihitung dengan  menggunakan  Metode  Penman  modifikasi yang  telah  disesuaikan  terhadap  keadaan  wilayah Indonesia  (Suhardjono,  1994).  Parameter  yang digunakan dalam perhitungan ini adalah luas DTA adalah 70,19 km 2 ; SMC ( soil moisture capacity ) = 150 mm; i (koefisien infiltrasi) = 0,8; k = 0,5;  dan m = 30%.
Debit  aliran  DTA  Waduk  Sepaku  Semoi  adalah disajikan  pada  Tabel  8.    Debit  maksimum  rerata tahunan  adalah  sebesar  6,26  m 3 /det  pada  Tahun 2008 dan debit minimum sebesar 3,17 m 3 /det pada Tahun 2000.

## Validasi debit aliran.
Pada  tahap  ini,  proses  validasi  diperlukan  unttuk menggambarkan  perbandingan  antara  debit  aliran yang  dihitung  dengan  Metode  Mock  divalidasi dengan data debit hasil pengamatan di bendungan. Data  debit  pengamatan  yang  digunakan  sebagai validasi  hanya  data  debit  tahun  2022,  dikarenakan ketersediaan data pengamatan debit di lapangan saat ini masih tahun tersebut.
Validasi debit  diukur  dengan kriteria statistik  nilai R  dan  nilai  NSE.  10.  Validasi  debit  terhitung memiliki  keterkaitan  yang  kuat  dengan  debit pengamatan, yang ditunjukkan dengan NSE = 0,78 dengan interpretasi ‘baik’ dan nilai R= 0,79 dengan interpretasi  ‘sangat  kuat’.  Gambar  10  menunjukan fluktuasi debit hitung mengikuti debit pengamatan, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  debit  model mendekati hasil debit pengamatan di lapangan.

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
Tabel 8. Debit aliran hitung dengan Metode Mock
Tahun Debit (m 3 /det) Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Rata-rata 2000 0,98 2,32 1,05 0,54 0,26 5,95 4,23 4,07 4,35 3,44 6,35 4,56 3,17 2001 6,12 6,85 3,59 7,84 4,48 3,25 1,71 3,81 3,03 2,62 5,30 3,27 4,32 2002 5,94 2,43 6,90 4,97 2,71 3,06 1,78 3,19 1,75 1,78 2,59 3,17 3,36 2003 5,54 3,90 6,49 7,04 6,30 3,18 1,96 4,31 4,64 5,79 4,11 4,96 4,85 2004 4,76 7,56 8,98 5,28 7,52 3,63 2,73 3,00 2,11 2,40 2,63 7,24 4,82 2005 4,95 2,58 4,47 7,56 6,71 3,32 4,82 2,17 2,50 3,32 6,97 7,42 4,73 2006 4,74 6,70 5,65 4,09 5,28 4,62 3,39 2,44 3,44 1,51 2,06 4,86 4,06 2007 7,83 7,99 4,47 8,78 6,25 4,63 6,34 3,54 6,06 2,05 3,58 4,76 5,52 2008 6,76 5,92 6,15 7,62 6,49 3,92 7,73 4,75 5,33 4,03 7,87 8,56 6,26 2009 8,13 5,47 6,34 6,82 3,29 1,83 3,08 1,39 1,76 2,23 3,27 5,89 4,12 2010 5,04 5,14 3,73 7,46 5,09 7,29 6,17 5,46 6,99 6,68 9,06 4,03 6,01 2011 2,98 4,92 6,99 6,72 6,00 2,84 2,50 0,94 5,09 3,13 6,23 6,61 4,58 2012 9,80 7,16 8,28 5,08 6,15 4,10 5,39 2,42 2,14 1,83 6,33 4,38 5,26 2013 3,98 9,95 5,26 5,49 5,35 4,18 4,51 4,13 2,63 3,48 6,52 4,98 5,04 2014 5,90 3,61 4,43 4,99 3,25 3,46 2,16 1,26 2,05 1,92 3,95 5,80 3,57 2015 5,32 4,17 4,04 5,03 3,31 4,14 2,84 2,51 3,05 3,01 1,88 1,73 3,42 2016 4,06 1,93 3,16 4,76 4,55 3,22 2,67 2,03 3,43 3,43 5,01 5,77 3,67 2017 5,90 2,44 4,97 4,39 7,86 6,20 5,48 5,35 3,91 3,00 4,91 4,59 4,92 2018 5,46 5,30 5,82 6,31 5,32 4,23 4,40 1,97 2,19 1,75 3,20 5,21 4,26 2019 4,38 2,93 2,34 4,73 4,94 6,48 3,05 2,37 2,85 2,75 1,73 3,30 3,49 2020 6,02 4,76 3,61 7,76 4,95 6,55 6,78 3,94 6,29 3,45 3,17 3,41 5,06 2021 8,12 5,11 4,58 3,45 2,42 2,35 2,49 3,20 8,21 4,54 6,91 5,86 4,77 2022 5,43 4,97 7,32 4,14 5,45 3,25 5,02 5,18 7,52 9,88 7,28 3,50 5,75

## Gambar 10. Grafik debit pemodelan dan debit pengamatan
Hasil  hitungan  debit  rerata  tahunan  berbasis  data satelit  GPM  pada  Daerah  tangkapan  air  Waduk Sepaku  Semoi  adalah  maksimum  6,26  m 3 /det  dan debit  minimum  sebesar  3,17  m 3 /det.  Nilai  ini berbeda dengan debit  yang digunakan pada Review Desain  dan  Sertifikasi  Desain  Bendungan  Sepaku Semoi yaitu debit maksimum 8,28 m 3 /det dan debit minimum  adalah  2,67  m 3 /det.  Perbedaan  ini disebabkan karena data yang digunakan adalah data hujan TRMM dari tahun 1998-2018 (21 tahun).

## Kesimpulan
Debit  aliran  yang  dihitung  dengan  Metode  Mock menggunakan data satelit GPM menghasilkan debit maksimum rerata tahunan sebesar 6,26 m 3 /det pada
Tahun 2008 dan minimum sebesar 3,17 m 3 /det pada Tahun  2000.  Hasil  validasi  debit  aliran  metode Mock terhadap debit pengamatan dapat disimpulkan  bahwa  hasilnya  baik.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  NSE  =  0,78  (baik)  dan nilai  koefisien  korelasi  (R)  =  0,79  (sangat  kuat). Sehingga, hitungan debit aliran dengan Metode Mock dapat digunakan dalam memprediksi debit lapangan.
Hasil  kalibrasi  data  hujan  GPM  terkoreksi menghasilkan  data  hujan  yang  mendekati  pos pengamatan.  Hasil  kalibrasi  GPM  terbaik  terpilih persamaan regresi linier intercept dengan R 2 =0,852. Validasi  GPM  terbaik  ditunjukkan  pada  Tahun 2004  dengan  nilai  koefisien  korelasi  0,91  (sangat
Jan Peb Mare t April Mei Juni Juli Agt Sept Okt Nop Des Q pengamatan 5,14 5,86 6,24 3,39 5,05 3,02 4,56 5,52 7,58 8,68 7,9 6,78 Q Model Mock 5,43 4,97 7,32 4,14 5,45 3,25 5,02 5,18 7,52 9,88 7,28 3,5 0 2 4 6 8 10 12 Q ( m 3 /d et )

## Dillon Asmara Maknun, Suripin
kuat). Seluruh periode tahun hasil uji validasi untuk nilai  R,  nilai  RMSE  dan  nilai  KR  menunjukkan data hujan GPM terkoreksi lebih baik dibandingkan  yang  belum  terkoreksi  dengan  pos pengamatan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  BWS Kalimantan IV serta konsultan supervisi Bendungan Sepaku Semoi  yang telah memberikan data dan kesempatan untuk melakukan penelitian

## Daftar Pustaka
Milianto,  B.,  Saggaff,  A.,  &  Hadinata,  F.  (2020). Dependable  flow  analysis  in  Lematang  weir. Int  J Sci Technol Res , 9 (4), 1626-1630.
Goddard  Space  Flight  Center.  2013. Global
Precipitation Measurement (GPM) Science Implementation Plan , NASA, Greenbelt, Maryland.
Hadisusanto,  N.  2010. Aplikasi  hidrologi ,  Jogja Mediautama, Malang.
Hariany, S., Indyahningrum, RD., Despa, D., Nama, G.  F.,  Habibi,  BM.,  Haryono,  F.  2021. Analisis Debit  Andalan  DAS  Way  Andeng  Menggunakan Data Satelit TRMM , Jurnal Informatika dan Teknik
Elektro Terapan (JITET), 9 (3), 82-85.
Ilham,  M.,  Suhartanto,  E.,  &  Fidari,  J.  S.  2022. Analisis Hujan TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) menjadi Debit dengan Metode F.J. Mock pada DAS Bango , Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air, 2 (1), 509-521.
Jarwanti, D. P., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. 2021. Validasi  Data  Curah  Hujan  Satelit  TRMM (Tropical  Rainfall  Measuring  Mission)  dengan Data  Pos  Penakar  Hujan  di  DAS  Grindulu, Kabupaten Pacitan, Jawa Timur , Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air, 1 (2), 772–785.
Mamenun., Pawitan, H., Sophaheluwakan, A. 2014. Validasi dan Koreksi Data Satelit TRMM pada Tiga Pola  Hujan  di  Indonesia ,  Jurnal  Meteorologi  Dan Geofisika, 15 (1), 13-23.
Mock,  F.J.,  1973, Land  Capability  Appraisal Indonesia,Water  Avaibility  Appraisal,  Report Prepared  for  the  Land  Capability  Appraisal Project , Bogor, Indonesia.
Limantara, L.M. (2018). Rekayasa Hidrologi Edisi Revisi , Yogyakarta: Andi.
Motovilov,  Y.G.,  Gottschalk,  L.,  Engeland,  K.  & Rodhe,  A.  (1999). Validation  of  a  Distributed Hydrological Modelling Against Spatial Observations ,  Elseiver  Agricultural  and  Forest
Meteorology, 98, 257 – 277.
Pratiwi,  D.W.,  Sujono,  J.,  Rahardjo,  A.P.  2017. Evaluasi  Data  Hujan  Satelit  untuk  Prediksi  Data
Hujan Pengamatan menggunakan Cross
Correletion , Seminar Nasional Sains dan Teknologi Fakultas  Teknik  Universitas  Muhammadiyah Jakarta, 1-2 November 2017.
PT.  Teknika  Cipta  Konsultan.  2019. Laporan Akhir:  Review  Desain  dan  Sertifikasi  Desain Bendungan  Sepaku  Semoi ,  BWS  Kalimantan  IV, Samarinda.
Sachro,  S.  S.,  Sugiyanto,  Budieny,  H.  (2013).
Perkiraan Koefisien-koefisien Karakteristik Daerah Aliran Sungai Krengseng untuk Membangun Kurva-Durasi Debit , Media
Komunikasi Teknik Sipil, 19 (1), 19-26.
Samosir, D. Y., Yuliara, I. M. & Prasetia, R., 2021. Perbandingan  dan  Analisis  Pola  Spasial  Curah Hujan  Data  IMERG  (Integrated  Multi-Satellite Retrievals  for  GPM)  dan  Data  Observasi  di Provinsi Bali , Buletin Fisika, 67-76.
Sarwono. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif , Graha Ilmu, Yogyakarta.
Sri  Harto,  Br.  2009. Hidrologi:  Teori  Masalah Penyelesaian , Nafiri, Yogyakarta.
Suhardjono. 1994. Kebutuhan Air Tanaman . Institut Teknologi Nasional, Malang. Suripin.  2004. Sistem  Drainase  Perkotaan  yang Berkelanjutan . Andi Offset, Yogyakarta.
Suryoputro,  N.  2018. Modifikasi  model  tangki akibat  pengaruh  intersepsi  dan  penyerapan  air tanah  oleh  akar  tanaman ,  Disertasi,  Universitas Brawijaya, Malang.
Wahyuni,  S.  2014. Perbandingan  Metode  MOCK dan  NRECA  untuk  Pengalihragaman  Hujan  Ke Aliran , Jurnal REKAYASA, 13 , 602-624.
Wahyuni,  S.,  Hambali,  R.,  Fahriani,  F.  2020. Evaluasi Ketelitian Data Curah Hujan Satelit Gpm Terhadap Data Curah Hujan Permukaan , Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  HATHI  ke-37,  12 Desember 2020, Palembang.