## APLIKASI  MODEL SMAR PADA DUA DAS IDENTIK

## Application of  SMAR Model at Two Identical Watershed

## Indarto
Lab. Teknik Pengendalian dan Konservasi Lingkungan (TPKL), PS Teknik Pertanian, Fakultas  Teknik  Pertanian,  Universitas  Negeri  Jember
E-mail:  indarto.ftp@unej.ac.id

## ABSTRACT
This  paper  shows  the  evaluation  process  (calibration  and  validation)  of  SMAR  (The  Soil  Moisture Accounting  Rainfall-Runoff)  model  at  two  identical  catchment  areas  (Rawatamtu  and  Kloposawit)  in East  Java –  Indonesia.  Daily  discharge, rainfall  data  and meteorological  data  were  collected from  mea- surement  stations  located  at  the  catchments  areas.  Potential  evapotranspiration  (PET)  was  calculated from  meteorological  data  extracted  from  existing  stations  located  inside  of  the  catchments.  Calibration was conducted  for periods of: 1991  to 1994, while  validation was tested  fro periode of: 1995  to 2000. Model  performance  was  evaluated  by  means  of:  (1)  Nash-Sutcliffe  coefficient,  (2)  correlation  coefficient and  (3)  graphical  comparation  of   calculated  and  measured  flow.  The  result  show  the  Nash-Sutcliffe coeffient = 0,73 and correlation coefficient = 0,86 for calibration period at  Rawatamtu, while the same coefficients  for  Kloposawit  are  0,54  and    0,74.  Validation  periode  produce  Nash-sutcliffe  and  correla- tion coefficients = 0,35 and 0,64 for Rawatamtu. While for Kloposawit the values are 0,48 and 0,81.
Key words:  Calibration,  Validation,  SMAR  Model,  identical  catchments,  East  Java

## ABSTRAK
Tulisan  ini memaparkan  proses dan  hasil kalibrasi  dan validasi  model SMAR  (The  Soil  Moisture Accounting Rainfall Model) pada dua sub-DAS yang relatif  identik karakteristik fisiknya (SubDas Rawatamtu  dan  SubDas  Kloposawit,  Jawa  Timur).    Data  hujan  harian,    evaporasi  harian  dan  debit harian  diperoleh  dari  alat  ukur  yang  terletak  pada  kedua  SubDAS  tersebut.  Metodologi  mencakup: visualisasi  data,  kalibrasi  dan  validasi  model.    Kalibrasi  dilakukan  menggunakan  kombinasi  metode Automatic  dan  Manual  yang  tersedia  pada  model.  Kalibrasi  dilakukan  pada  periode:  1991  sd  1994. Validasi  dilakukan  pada  periode:  1995  sd  2000.  Selanjutnya,  Coefficient  Nash-Sutcliffe,  koeffisien korelasi  dan perbandingan  grafik  debit terukur  dan  terhitung digunakan  untuk  menilai hasil  kalibrasi dan  validasi.    Proses  kalibrasi  pada  Sub-DAS  rawatamtu  menghasilkan  koefisien  Nash  =  0,73  dan koeffisien  korelasi  =  0,86.Kalibrasi  pada  Sub-DAS  Kloposawit  menghasilkan  koefisien  Nash  = 0,54  dan  korelasi  =  0,74.  Validasi  pada  periode  selanjutnya  menghasilkan  koefiisien  Nash  =  0,35 dan  korelasi  =  0,64  untuk  sub  DAS  Rawatamtu.  Validasi  pada  sub-Das  Kloposawit  menghasilkan koefisien  Nash  =  0,48  dan  korelasi  =  0,81.
Kata Kunci : Kalibrasi, validasi, model SMAR, DAS identik, Jawa Timur

## PENDAHULUAN
SMAR  (soil  moisture  and  accounting)  adalah model konseptual global hujan-aliran (rain- fall  runoff)  untuk  neraca  air.  Fokus  utama adalah  pemodelan proses hidrologi terkait dengan  perubahan  kadar  lengas  tanah (O’Connell et al., 1970; Kachroo, 1992; Tuteja and  Cunnane,  1999).  Model  menghitung aliran permuka-an, debit air-tanah (ground- water  dischar ge),  evapotranspirasi  dan kehilang-an (leakage) dari profil tanah untuk seluruh  wilayah  DAS  (Daerah  Aliran Sungai)    pada interval  waktu  harian.

## Struktur  Model  dan  Deskripsi  Proses Hidrologi
Model SMAR terdiri dari dua komponen utama: (1) neraca air dan (2) penelurusan aliran. SMAR menggunakan input berupa data  hujan  dan  evaporasi  (hasil pengukuran  panci  evaporasi)  untuk simulasi  debit  aliran  sungai  pada  DAS. Model dikalibrasi dengan data pengukuran debit  outlet  DAS.  Komponen  neraca  air membagi  kolom  tanah  menjadi  lapisan- lapisan  horizontal.  Lapisan  tersebut diasumsikan  telah  mengandung  sejumlah lengas tanah (soil moisture), biasanya 25 mm ekuivalen tebal-air pada  kapasitas  lapang. Evaporasi  dari  per mukaan  tanah dimodelkan dan diasumsikan mengurangi kadar  air  di  dalam  tanah  secara eksponensial  dari  nilai  kebutuhan evapotranspirasi  potensial.  Komponen penulusuran  aliran  (routing  component) mentransfert  aliran-permukaan  (runOff) yang dihasilkan oleh komponen neraca air sampai  outlet  DAS  meng guna-kan persamaan  Gamma  dari  Nash(1960). Persamaan  tersebut  diselesaikan  dengan persamaan differensial dalam sistem input dan  output  tunggal.    Selanjutnya,  aliran air-bawah-tanah  (groundwater  flow)  yang dihasilkan, dipropagasi melalui reservoir-
linear  tunggal  yang  selanjutnya  memberi kontribusi  ke  aliran  sungai  pada  outlet DAS. Model SMAR menggunakan (5) pa- rameter  neraca  air  dan  (4)  parameter untuk  penelusuran  aliran.
Aliran  yang  dihasilkan  oleh  permukaan tanah  di  dalam  DAS  (landscape)  ditransfer (attenuation and lag) ke outlet menggunakan model-reservoir-linear-bertingkat  (linear- cascade  model)  dari  Nash(1960).
Penyelesaian  umum  untuk  menyatakan hubungan antara satu satuan volum input dan  output  dinyatakan  dalam  persamaan (1):
  d τ K τ K τ - exp KT(n) 1 t 1 t h 1 n t 1 - t                -- (1)
dimana:
t = interval  simulasi  (d)
d = hari
τ = waktu  (s) =  detik
K 1 = K 2 = ... = K n = K adalah koefisien penyimpanan dari sejumlah (n) res- ervoir-linear  yang  disusun  secara bertingkat,
h(t) = ordinat  dari  fungsi  respon  pada hitungan ke (d -1 )
    d τ τ τ - exp n 1 n 0      adalah  fungsi gamma dari sistem (tidak berdimensi).
Selanjutnya  dijelaskan  oleh  Nash  (1960): “that  under  constraints  of   conservation,  stabil- ity,  high damping   and  the  absence of   feedback, this two-parameter equation with n an integer and K  positive,    is  almost as  general  a  model  as  the differential  equation  of   unlimited  order.  With additional    flexibility  obtained  by  allowing  n  to take  fractional  values,  the  impulse  response  of this    equation  has  the  ability  to  represent,  ad-
equately, almost all shapes commonly encountered in the hydrological context”.

## Komponen  Neraca  Air
Komponen  neraca  air  menggunakan  (5) parameter untuk mendeskripsikan gerakan air masuk dan ke luar pada kolom tanah di bawah kondisi tekanan atmosfer, yaitu: C,
Z, H, Y dan T.
1. Parameter  C  (tidak-berdimensi) mengatur penguapan dari lapisan tanah. Evaporasi  diasumsikan  ber ubah sebagai  fungsi  eksponensial  dari bentuk C i-1 , di mana C bernilai antara 0 dan 1 dan ( i ) = 1,2,3,... menunjuk- kan urutan lapisan tanah. Oleh karena itu  jika  diberikan  nilai  evaporasin potensial,  lapisan  pertama  akan memenuhi  kebutuhan  ini  pada  laju potensial,  lapisan  ke  dua  pada  laju  C, lapisan  ke  tiga  dengan  laju  C 2 ,  dan seter usnya.  Hal  ini  akan  meng- gambarkan pengurangan  kadar lengas tanah  secara  eksponensial.  Laju evapotranspirasi potensial dari lapisan atas  pada  hakekatnya  mewakili  eva- potranspirasi  dari  reservoir  intersepsi dan lapisan tanah bagian atas, dengan asumsi  tidak  ada  hambatan  oleh  gaya kapilaritas  tanah.
2. Parameter Z(mm), mewakili kapasitas penyimpanan  lengas  effektif  (effective moisture storage capacity) dari tanah yang berkontribusi  terhadap  mekanisme pembentukan  aliran.    Tiap  lapisan mengandung 25 mm air pada kapasitas lapang.
3. Parameter  H  (tidak  berdimensi), digunakan  untuk  mengestimasi variabel  H’,  bagian  dari  kelebihan hujan  (rainfall  excess)  yang  menjadi aliran, karena tanah telah jenuh (aliran ini sering disebut sebagai Dunne run-off). H’  diperoleh  dari  nilai  H,  kelebihan
hujan dan kejenuhan tanah.  Kejenuh- an  tanah  (soil  saturation)  didefinisikan sebagai  perbandingan  antara  kadar lengas yang tersedia (dalam mm pada waktu t (days) dan 125 mm. Nilai 125 mm,  melambangkan  kadar  air maksimum lima  lapisan pertama.
4. Parameter  Y  (mm.d –1 )  menggambar- kan  kapasitas  infiltrasi  tanah  dan digunakan  untuk  mengestimasi  aliran yang  dihasilkan  karena  kapasitas infiltrasi  tanah  telah  terlampaui (Hortonian  run-off).
5. Parameter  T  (tidak  berdimensi),  di- gunakan untuk menghitung evaporasi potensial dari panci evaporasi (E).
Aliran permukaan dihitung dari kelebihan hujan (excess rainfall) sebagai: aliran karena tanah  jenuh  (satutation  excess  runoff)  + aliran Horton + proporsi lengas tanah (1- G)  yang  melebihi  kapasitas  penyimpanan tanah(misalnya:  through  flow).

## Penelusuran  Aliran  secara  Lateral
Air  tanah  dan  aliran  permukaan  yang dihasilkan  dari  komponen  neraca-air, dialirkan  untuk  simulasi  selang  waktu  (lag time)  sejak  kejadian  hujan  sampai  aliran teramati pada outlet DAS. Persamaan yang digunakan untuk memodelkan komponen aliran secara  lateral adalah  sebagai berikut (Kachroo dan Liang, 1992).

## Komponen  aliran  permukaan
Aliran  permukaan  yang  dihasilkan  (rs, dalam  mm/hari)  dan  propagasi  aliran
( T r Q ,mm/hari) dapat dicari nilai reratanya, menggunakan persamaan (2) dan (3), untuk merepresentasikan  nilai  harian.
    d τ τ r t 1 t r t t - τ s s   ------------------------- (2)
    d τ τ Q t 1 t Q t t - τ r T r T   --------------------- (3)
Persamaan  linear  (4)  merupakan  per- samaan  sederhana  yang  menghubungkan antara  input  sebagai  fungsi  waktu  (aliran yang  dihasilkan)  dan  aliran  yang  ditranfer (routed  run-off).  Persamaan  ini  digunakan dalam  pemodelan  konseptual,  sebagai komponen  yang merepresentasikan proses penelusuran  aliran.
  1) j (t h(j)r t Q m 1 j s r T      --------------- (4)
di mana :
m = pulse  response  function  (d).

## Komponen aliran airtanah
Persamaan  kesetimbangan  massa  untuk aliran air bawah tanah dapat ditulis (5).
  τ) DS dt dS( τS Q τ Q r T rech T (    ---------  (5)
keterangan:
T rech Q = air tanah yang terisi ulang (mm/s) T r Q = air tanah yang dilepaskan (mm/s) τ = waktu  (s)
S ( τ ) = simpanan air tanah
D = d/d τ = operator diferensial (s -1 ).

## Input Model
Data masukan (input) terdiri dari:
1. Hujan  (rainfall)
Data  rentang  waktu  (time  series)  hujan yang  kontinyu.  Data  hujan  tersebut adalah  nilai  hujan  wilayah  yang mewakili  DAS.  Hanya  data  hujan dalam  satuan  (mm/hari)  yang  dapat digunakan.
2. Evaporasi
Data evapotranspirasi potensial (PET) yang  kontinyu  atau  evapotranspirasi aktual yang  mewakili evapotranspirasi DAS (satuan mm/hr).
3. Pengukuran  aliran (data  debit)
Data  debit  harian  digunakan  untuk proses  kalibrasi  model.  Satuan  yang dapat digunakan: (mm/hari) atau (m 3 / s).  Jika  input  data  adalah  m 3 /s  maka luas  daerah  tangkapan  hujan  harus diketahui.
4. Luas daerah tangkapan hujan
Data  ini  diperlukan  untuk  konversi masukan  (input)  dan  luaran  (output) antara  debit  dalam  satuan  (m 3 /detik) dan ke debit dalam (mm/hari).

## Luaran  model
Data  luaran  (output)  dari  model  SMAR adalah  ber upa  aliran  harian  ataupun bulanan (Tabel  1).

## Nilai  parameter
Model  akan  memberikan  nilai  awal tertentu (default) sebelum setting parameter dilakukan.  Nilai  parameter  model  (mini- mum,  maksimum  dan  default)  diberikan dalam Tabel  2.
Selanjutnya,  proses  kalibrasi  dan  validasi pada suatu DAS akan menghasilkan nilai pera- meter diantara minimum dan maksimum.

## Aplikasi model
Model SMAR merupakan bagian dari satu paket  program  aplikasi yang  disebut  RRL (rainfall  runoff   library).  RRL  digunakan untuk  membandingkan  proses  hidrologi pada tempat yang berbeda dan juga untuk mempelajari  tentang  model  hujan  -  aliran. RRL mempunyai lima (5) model yang dapat digunakan  untuk  menghitung  runoff, mengkalibrasi  model  dan  menyediakan
berbagai  fasilitas  untuk  proses  kalibrasi model.  Model-model  RRL  sudah  ditest pada  DAS  dengan  ukuran  dari  10km 2 sd 10000  km 2 (Podger,  2004).  Artikel  ini memaparkan  hasil  kalibrasi  dan  validasi model pada pada dua sub-DAS yang relatif identik (sub DAS Rawatamtu dan sub-DAS KlopoSawit).

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di sub-DAS Rawatamtu
(bagian dari DAS Bedadung) dan sub-DAS KlopoSawit  (bagian  dari  DAS  Sampean). Ke dua DAS terletak di Wilayah Tapalkuda – Jawa Timur (Gambar 1).
Secara  Geografis  sub-DAS  Rawatamtu terletak  pada:  7 0 58’8" -  8 0 13’52"  LS
(Lintang selatan) dan 113 0 35' –  114 0 1’17"
BT(Bujur  Timur).  Secara  administratif meliputi wilayah Kabupaten Jember (92%) dan Kabupaten Bondowoso (8%)  dengan luas sub-DAS sekitar 698 km 2 .   Sedangkan, sub-DAS  KlopoSawit  terletak  pada 7 0 48’11"LS -  8 0 6’59"LS  dan  113 0 40’9"BT
Tabel 1. Luaran Model SMAR
Sumber: Podger, 2004
Tabel 2. Luas Hamparan Jenis Batuan di Daerah Penelitian
Sumber:  hasil  analisis
Data rentang Waktu
Satuan
Interval Waktu Iklim Hujan (Rainfall) mm/hari harian Evaporasi (Evapotranspiration) mm/hari harian Aliran Debit terukur (Observed flow) mm/hari (m 3 /detik) harian Debit terhitung (Simulated flow) mm/hari (m 3 /detik) harian/ bulanan Parameter Nilai Default Nilai Minimum Nilai Maksimum C 0 0 1 G 0 0 1 H 0 0 1 Kg 0 0 1 N 1 1 6 NK 1.00 0.01 1.00 T 0 0 1 Y 0 0 5000 Z 200 0 5000
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 1. Sub-Das  Rawatamtu Dan  Sub-Daskloposawit, Menunjukkan : Batas  DAS, Peta Ketinggian (DEM), Jaringan Sungai, Lokasi Stasiun Hujan, Lokasi Awlr
–    114 0 3’39"BT    yang  meliputi  sebagian besar  wilayah  Kabupaten  Bondowoso (94%)  dan  sebagian  kecil  Kabupaten Jember  (6%),  dengan  luas  total  sub-DAS sekitar  706  km 2 .
Kedua sub-DAS saling membelakangi pada sisi  hulunya  dan  membentuk  triangle- melebar. Sub-DAS Kloposawit mengalir ke arah  Situbondo  (Laut  Utara)  sebaliknya sub-DAS  Rawatamtu  mengalir  ke  Laut Selatan Pulau  Jawa.  Dari gambar  (1) dan tabel (1), dapat disimpulkan bahwa luas dan bentuk  kedua  sub-DAS  relatif   identik. Perbedaan  luas  kedua  sub-DAS,  hanya sekitar  (8/700  X  100%)  =  1,1%.
Perbandingan  karakteristik  fisik  men- cakup (topografi, peruntukan lahan, jenis
dan  kelas  tekstur  tanah,  hidro-geologi, jaringan  sungai)  menunjukkan  bahwa karakteristik  fisik  ke  dua  DAS  relatif identik  (Tabel  3).
Sedangkan  karakteristik  hidroklimatologi ke dua DAS ralatif  tidak identik, meskipun ke  dua  DAS  berada  pada  wilayah  yang sama.

## Data  Masukan

## Data Hujan
Hujan  mer upakan  parameter  yang bervariasi  (Indarto,  2011).  Data  hujan harian dari 35 stasiun hujan (17 di wilayah sub-DAS  Kloposawit  dan  18  di  wilayah sub-DAS  Rawatamtu)  digunakan  sebagai masukan  untuk  analisa  statistik  hujan.
Periode  rekaman  yang  digunakan  adalah dari  tahun  1991  sd  2005.  Hujan  wilayah dihitung  berdasarkan  nilai  rerata  hujan- harian dari 17 dan 18 stasiun hujan tersebut secara  aritmatik.

## Evapotranspirasi
Nilai  evapotranspirasi  potensial  (PET/ Eto)  dihitung  dari  data  klimatologi  yang diambil dari  stasiun  klimatologi  yang ada pada  masing-masing  sub-DAS  (stasiun Cindogo  dan  Stasiun  Kaliwining).  Input data  ber upa:  kecepatan  angin,  lama penyinaran matahari, suhu dan kelembaban udara.  Periode  rekaman  yang  digunakan dari  tahun  1991  sd  2000.  Perhitungan dilakukan  dengan  menggunakan  metode Penman-Monteith  FAO  Irrigation  and Drainage  Paper  No  56  (Allen,  2006), dengan rumus:
    2 2 n 0 0.34U 1 γ ea) - es U 273 T 900 γ G R 0.408 ET         ( --- (6)
Keterangan :
Eto = Evapotranspirasi potensial (mm/hari)
D = Slope tekanan uap jenuh (kP a o C -1 )
g = Konstanta psychrometric (kP a o C -1 )
Rn = Radiasi netto (MJ/m 2 hari)
U 2 = Kecepatan angin rerata (m/s) e a = Tekanan uap rata-rata  (kP a )
e s = Tekanan uap jenuh (kP a )
T = Suhu rata-rata ( o C)
G = Flux panas tanah (MJ/m 2 hari).

## Data  Debit
Data  debit  diperoleh  dari  stasiun  AWLR yang  terpasang  pada  outlet  ke  dua  Sub DAS,  yaitu:  stasiun  AWLR  di  Rawatamtu dan AWLR di Kloposawit. Periode rekaman data  debit  antara:  1991  sd  2000.

## Format  Data
Data-data  tersebut  diurutkan  dalam  dua kolom Excel (tanggal, data) dan disimpan ke dalam format comma delimited (*.csv). Data  tersebut  selnajutnya  diimport  ke dalam  model.  Dari  file  (*.csv)  selanjutnya disimpan  dalam  format  space-separated- file  (*.prn).  File  (*.prn)  dapat  dibuka dengan wordpad dan selanjutnya disimpan dalam format text (*.dat). File (*.dat) inilah yang selanjutnya diimport ke dalam model.

## Tahap  pemodelan
Tahap  penelitian  mencakup:  (1  visualisasi data,  (2)  kalibrasi  model,  dan  (3)  Validasi (verifikasi)  model.
Karakteristik Sub-DAS Rawatamtu Klopo Sawit Bentuk  DAS Triangle melebar Triangle melebar Luas (km 2 ) 698 706 Range ketinggian (d.p.l) m (40 - 3218) (150 - 3218) luas  wilayah di atas ketinggian > 1000 m > 50% > 50% Bifurcation ratio 3,69 3,7 Tabel 3.  Karakteristik  Sub-DAS
Sumber:  hasil  analisis
Tabel 4. Data Masukan untuk Pemodelan
Sumber:  hasil  analisis
Jenis data
Rentang waktu Hujan harian 1990 - 2000 Eto harian 1990 - 2000 Debit harian 1990  - 2000

## Visualisasi data
Visualisi data digunakan untuk melihat ke- sesuaian antara data hujan dan data debit.

## Pemilihan periode kalibrasi
Karena  keterbatasan  keseragaman  data, maka untuk keperluan pemodelan diguna- kan  rentang  waktu  antara  1990  sd  2000 (Tabel  4).
Selanjutnya,  dari periode  dimana  terdapat data  rentang-waktu  (hujan,  debit, evaporasi)  dibagi  menjadi  dua  periode: periode untuk kalibrasi dan periode untuk Validasi.  Dalam hal ini, kalibrasi dilakukan pada  periode  pengukuran  1991  s/d  1994. Sedangkan  validasi  dilakukan  dengan  data dari  tahun  1995  s/d  2000.

## Kalibrasi dan validasi secara terpisah
Dalam penelitian ini, model terlebih dahulu di  kalibrasi  dan  divalidasi  (verifikasi)  pada ke  dua  sub-DAS  (Klopo  Sawit  dan Rawatamtu)  secara  terpisah.

## a.  Prosedur kalibrasi
Ada tiga metode kalibrasi yang disediakan paket Software RRL,  yaitu:  generic,  manual, custom.  Pada  kasus  ini  dipilih  metode kombinasi  Generic  dan  manual.

## b.  Parameter dan kriteria
Optimalisasi  nilai  parameter  dilakukan setelah hasil kalibrasi dan validasi diperoleh.
1. Nilai  parameter  kalibrasi  dan  validasi Parameter-parameter  yang  terkait dengan model SMAR yaitu parameter C, Z, H, Y, T, Kg, G, n dan nK.
2. Kriteria  Statistik  yang  Digunakan
Kriteria    statistik  yang  digunakan adalah  koefisien  Nash  dan  koefisien korelasi. Koefisien Nash menunjukkan tingkat  ketelitian  dari  korelasi hubungan antara data yang terukur dan terhitung.  Kalibrasi    yang  baik  akan menghasilkan  nilai  koefisien  Nash mendekati  1.  Nilai  koefisien  Nash dirumuskan  (Podger,  2004),  sebagai berikut:
Keterangan :
            N 1 i 2 mi N 1 i 2 mi si Q Q Q Q
Sutcliffe - Nash 1 --- (7) Q si = debit  terhitung  pada  inter val waktu  i
Q mi = debit terukur pada interval waktu i
Q = debit terukur rerata untuk periode yang  digunakan
i = interval  waktu,
N = jumlah data  dalam interval  waktu tersebut.
Sedangkan koefisien korelasi menunjuk- kan  keeratan  hubungan  data  terukur (variabel X) dan data terhitung (variabel Y),  sehing ga  dapat  digunakan  untuk menunjukkan  adanya  hubungan  yang erat. Koefisien korelasi mempunyai range nilai antara 0 hingga 1, jika korelasinya tinggi nilainya akan mendekati 1. Nilai koefisien korelasi  dirumuskan  (Podger,  2004).
           2 2 2 2           Yi Yi n Xi Xi Yi Xi - XiYi n r --- (8)
Keterangan :
Xi   = data terukur ke-i,
Yi   = data terhitung ke-i

## b. Prosedur Validasi
Metode kalibrasi yang  dilakukan mengacu pada  metode  1:  The  split  sample  test.  Setting nilai  parameter  yang  dihasilkan  selama periode  kalibrasi,  selanjutnya  digunakan untuk  verifikasi/validasi  untuk  periode: 1995  sd  2000.

## c.  Visualisasi Hasil
Ketepatan  atau  kesahihan  model  selama proses kalibrasi dan validasi dinilai dengan: koefisien  Nash  dan  koefisien  korelasi. Visualisasi  hasil  dilakukan  dengan membandingkan  grafik  hasil  perhitungan dan pengukuran.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN

## Visualisasi Data
Analisa sederhana terhadap data hujan dan debit  pada  ke  dua  subDAS  menunjukkan grafik  yang  sesuai.  Secara  umum  hujan yang  jatuh  pada  kedua  sub-DAS  diikuti dengan  kenaikan  debit  sungai,  secara konsisten  selama  periode  rekaman  data (Gambar 2).

## Hasil Kalibrasi
Penerapan metode kalibrasi  Generic  dan metode  optimasi  pattern  search  pada  di sub -DAS   Rawatam tu  m engh asilkan koefisien  Nash  =  0.70  dan  koefisien korelasi  =0.84.  Metode  optimasi  lain tidak  dapat  menghasilkan  nilai  Nash  & koef fisient   korela si  lebih  baik.   Se - lanjutnya  kombinasi  parameter  hasil kalibrasi  tersebut  dioptimasi  secara manual  sampai  diperoleh  nilai  koefisien Nash  dan  koefisien  korelasi  yang  lebih baik,  yaitu  sebesar  0.73  dan  0.86.
Penggunaan metode yang sama untuk sub- DAS  kloposawit,  menghasilkan  nilai  = koefisien  Nash  =  0.53  dan  koefisien korelasi  =  0,73.  Perbandingan  hasil kalibrasi  diberikan  pada  tabel  (5)  dan gambar (3) sd (5).
Gambar  (3)  sd  (5)  menunjukkan  bahwa pada  prinsipnya  model  dapat  menirukan fluktuasi debit baik pada musim kemarau, periode  banjir  (musim  hujan),  maupun untuk  jangka  waktu  tahunan.
Dalam  hal  ini,  kalibrasi  dilakukan  untuk melihat performance model secara umum, bukan  untuk  memprediksi  debit  banjir, atau  memperkirakan  debit  pada  periode kering.
Pada gambar (6), untuk sub-DAS rawatamtu terlihat  bahwa  model  memprediksi  lebih ting gi  debit  musim  kemarau,  hal  ini disebabkan  pemakaian  air  untuki  irigasi yang berlebihan pada periode tersebut. Data irigasi  tidak  diikutkan  dalam  pemodelan, sehingga menyebabkan perhitungan debit lebih  tinggi  dari  realitanya.
Nilai  parameter  model  selama  proses kalibrasi  diberikan  dalam  Tabel  6.
Tabel  (6)  menunjukkan  bahwa  parameter (C, H,T,n,NK, dan G) relatif  tidak terlalu
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 01/01/9 1 01/0 5/ 91 29/08 /91 27 /12/ 91 25/04/92 23/08/ 92 21/12/92 20/04/93 18/0 8/9 3 1 6/12/93 Tanggal D eb it ( m 3 /d e ti k ) 0 20 40 60 80 100 120 140 160 H u ja n (m m /h a ri ) . . De bit Hujan 0 50 100 150 200 250 300 01/01/91 30/06/91 27/12/91 24/06/ 92 21/12/92 19/06/ 93 16/12/ 93 14/06/94 11/12/94 09/06/95 06/ 12/95 Tanggal D e b it ( m 3 /d e ti k ) . 0 50 10 0 15 0 20 0 25 0 30 0 H u ja n (m m /h a r i) .
Debit Hujan
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 2. Konsistensi Kenaikan Hujan yang Dikuti Kenaikan Debit Sungai Pad Sub- DAS Rawatamtu (Atas) dan Sub-DAS Bedadung (Bawah)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Visualisasi grafis dan kriteria statistik yang dihasilkan  menunjukkan  bahwa  secara umum model SMAR dapat mereproduksi proses hidrologi (hujan menjadi aliran) pada ke dua Sub-DAS.  Ketepatan hasil pemodel- an lebih ditentukan oleh ketersediaan dan kelengkapan  data  dan  proses    pemodelan dapat diperbaiki dengan menambah jumlah dan  kualitas  input  data.

## UCAPAN  TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dinas PU pangairan Jawa Timur dan UPT PSAWS Sampean baru atas penyediaan data- data untuk penelitian ini dan kepada semua pihak yang telah membantu proses penelitian.
berbeda,  sedangkan  parameter  (Z,Y,  Kg) masih menunjukkan range yang lebar. Nilai parameter  dari  tabel  5,  selanjutnya  dapat dipertimbangkan  untuk  aplikasi  model pada DAS-DAS di sekitarnya.

## Hasil Validasi
Nilai paramter yang diperoleh pada tahap kalibrasi,  selanjutnya  digunakan  untuk evaluasi model pada periode validasi (1995 sd  2000).  Hasil  validasi  diberikan  dalam tabel 6.  Zoom hasil pemodelan selama periode validasi  diberikan  dalam  gambar  (6).
Nilai coefficient Nash sangat dipengaruhi oleh debit besar. Dalam hal ini model tidak dapat  mereproduksi  dengan  baik  debit besar, hal ini karena data yang tersedia juga kurang  lengkap,  sehingga  proses  pe- modelan tidak  optimal.
Kriteria Rawatamtu KlopoSawit Nash-Sutclife 0.73 0.54 Koefisien Korelasi 0.86 0.73 Tabel  5.  Kriteria  Statistik  Hasil  Kalibrasi
Sumber:  hasil  analisis Parameter  Sub-DAS Rawatamtu  Sub-DAS Kloposawit
Range Parameter C 0,59 1 0  sd 1 Z 658 377 0 sd 5000 H 0,102 0,104 0 sd  1 Y 45 40 0 sd 5000 T 0,51 0,50 0 sd 1 Kg 0,025 0,001 0 sd 1 n 1,80 2,70 1 sd 6 Nk 0,24 1 0.01 sd 1 G 0,69 0,94 0 - 1
Tabel 6.  Parameter  Hasil  Kalibrasi Sumber:  hasil  analisis
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 1 / 01/ 9 1 3 1/0 5 / 9 1 2 8 /1 0/ 91 26/ 0 3 / 92 23/ 08 /9 2 2 0 / 0 1 /9 3 19/ 0 6 / 93 16/ 1 1/ 93 15 / 0 4 /9 4 12 / 09 /9 4 0 9 / 0 2/ 95 09 / 07 / 9 5 Tanggal D e b it ( m 3 /d et ik ) 0 20 40 60 80 100 120 H u ja n (m m /h a ri ) . Hu ja n (mm/ h r) Debi t Te ru ku r (m3 /de ti k ) Deb i t  Terh it u ng  (m3 /d e ti k) 0 50 100 150 200 250 300 350 0 1/0 1/ 91 20 /0 7/9 1 05 /0 2/9 2 23 /0 8/9 2 11 /0 3/9 3 27 /09 /9 3 15 /04 /9 4 0 1 /11 /9 4 2 0 /05 /9 5 0 6/ 12 /9 5 Tang ga l D e b it ( m 3 /d e ti k ) 0 50 100 150 200 250 300 H u ja n (m m /h a ri )
H uja nl  (m m/ hari)
D eb it  T eru kur  (m 3/de ti k) D e bit  T e r hit un g (m 3/d et ik ) Sub-DAS  Rawatamtu
Sub-DAS  Kloposawit
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 3. Hasil Kalibrasi, Zoom untuk Periode Tahunan
0 3 0 6 0 9 0 12 0 15 0 18 0 0 1/0 6/9 2 1 6/ 06/ 92 0 1/0 7/ 92 16/ 07/ 92 3 1/ 07/ 92 15/ 08 /92 30/ 08/ 92 14 /09 /9 2 29/ 09 /92 14 /10 /9 2 29 /10 /92 Tan ggal D e b it ( m 3 /d e ti k ) . 0 10 20 30 40 50 H u ja n ( m m /h a ri ) . Huj an (mm/ hr) Debi t Ter uk ur ( m3 /d etik ) Deb it  Terh itu ng ( m3/d etik ) Sub-DAS  Rawatamtu Sub-DAS  Kloposawit Sumber:  hasil  analisis Gambar 4. Hasil Kalibrasi, Zoom untuk Periode Kering (Juni - Oktober) 0 25 50 75 100 125 150 175 200 0 1/ 05 / 93 2 6/ 0 5/ 93 2 0 /0 6/ 93 1 5/ 07 /9 3 0 9/ 08 / 93 0 3/ 0 9/ 93 2 8 /0 9/ 93 2 3/ 10 /9 3 1 7/ 11 / 93 1 2/ 1 2/ 93 Tanggal D e b it ( m 3 /d e ti k ) . 0 25 50 75
100
125 150 175 200 H u ja n (m m /h a ri ) .
H uj an   (m m/ h a ri)
Deb i t  T e ru k ur  (m 3 /d et i k )
D eb i t T er h i t u n g  (m 3 /d et i k )
0 50 1 00 1 50 2 00 2 50 3 00 3 50 4 00 4 50 5 00 0 1 /0 1 /9 2 1 6 /0 1 /9 2 3 1 /0 1 / 9 2 1 5 /0 2 /9 2
0 1 / 0 3 / 9 2 1 6 / 0 3 / 9 2 3 1 /0 3 / 9 2 1 5 / 0 4 /9 2 3 0 / 0 4 / 9 2 Ta ng g a l D eb it ( m 3 /d e ti k ) . 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 H u ja n ( m m /h a r i) . H u j an   (m m/ h r) D e b i t  Te r u k u r   (m 3 /d et ik ) D e b i t Te rh itu n g  ( m3 /d e ti k ) Sub-DAS  Rawatamtu Sub-DAS  Kloposawit Sumber:  hasil  analisis Gambar 5. Hasil Kalibrasi, Zoom untuk Periode Penghujan (Januari - April ) 0 50 100 150 200 250 300 01 /0 1/9 3 14 /0 1/9 3 2 7/ 01/ 93 0 9/ 02/ 93 22 /02 /9 3 07 /03 /93 2 0/0 3/9 3 02 /0 4/9 3 15 /0 4/9 3 2 8/ 04/ 93 T an g g al D e b it ( m 3 /d e ti k ) . . 0 50 100 150 200 250 300 H u ja n ( m m /h a r i) .
Hu jan   (mm/ ha ri)
De bi t  T eruk ur  (m3 /d et ik )
Deb it   T erh it u n g (m 3/ d et ik)
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 1 / 0 1 /9 8 1 0 /0 2 /9 8 2 2 / 0 3 /9 8 0 1 / 0 5 /9 8 1 0 /0 6 /9 8 2 0 / 0 7 /9 8 2 9 /0 8 /9 8 0 8 / 1 0 /9 8 1 7 /1 1 /9 8 2 7 / 1 2 /9 8 Ta ng g al D e b it ( m 3 /d e ti k ) . 0 20 40 60 80 100 120 H u ja n ( m m /h ar i) H u ja n  (mm /h r ) D e b it  T er u k u r (m 3 /d e ti k ) D e b i t Ter h itu n g  (m3 /d e tik ) Sub-DAS  Rawatamtu 0 20 40 60 80 100 120 01/ 01/ 00 20 /02/ 00 10 /04 /00 30/ 05/ 00
19 /07 /00 0 7/09 /00 2 7/1 0/00 16/1 2/0 0 Tanggal D e b it ( m 3 /d et ik ) 0 30 60 90 120 150 H u ja n ( m m /h ar i)
Huja n  (mm/h ari) Debi t  Te ru ku r (m3 /det i k) Debit   Te rhit u ng  (m3 /det i k)
Sub-DAS  Kloposawit
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 6. Hasil Validasi, Zoom untuk Periode Tahunan

## DAFTAR PUSTAKA
Indarto.  (2011).  Aplikasi  Esda  untuk  Studi  Variabilitas  Spasial  Hujan  Bulanan  di  Jawa Timur. Forum Geografi. Vol. 25, No. 2, pp. 178 - 193.
Kachroo R.K., and Liang. (1992). River Flow Forecasting. Part 5. Applications of Conceptual Model.  Journal of Hydrology. 133,  141 –  178.
Nash  J.E.  (1960).  A  Unit  Hydrograph  Study  with  Particular  reference  to  British  Catchment.
Proceedings of the Institute of Civil Engineers, 17, 249 – 282.
O’Connell,  P.E.,  Nash,  J.E  and  Farrel,  J.P.  (1970).  Riverflow  Forecasting  through  Conceptual Models, part2. The Brosna Catchment at Ferbane. Journal of Hydrology. 10 : 317 – 329.
Podger, G. (2004). Rainfall RunOff Library Versi 1.05 User Guide. Department of Infrastructure, Planning and Natural Resources; CRC for Catchment Hydrology.
Tuteja, N.K. and O’Connor, C. (1999). A Quasi Physical Snowmelt Run-off Modelling System for Small  Catchment.  Hydrological  Processes.  13  (12/13):  1961  –  1975.
Todini,  E.  (1998).  Rainfall  RunOff  Modelling  Post,  Present  and  Future  Journal  of  Hydrology.100, 141-352.