J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 09 N O .01 (2021)
Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.sttp-yds.ac.id

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Hidrologi
Evaluasi  Ketelitian  Model  Mock  Dalam  Prediksi Aliran  Rendah  (Daerah Aliran Sungai Rokan Pos Duga Air Pasir Pangaraian)
Dickky Yusman a , Manyuk Fauzi b , Yohanna Lilis Handayani c
a Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia
b,c Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 10 Juli 21 Revisi Akhir: 19 Mei 21 Diterbitkan Online : 17 Juni 21
Model  Mock  merupakan  model  hujan-aliran  yang  sering  digunakan  untuk menganalisis sistem DAS dalam prediksi respon hidrologi dari suatu masukan kejadian  hujan.  Model  Mock  memerlukan  pengujian  kalibrasi  dan  verifikasi untuk  memperoleh  variasi  parameter  model  terbaik  dan  hasil  debit  simulasi mengikuti pola data debit lapangan. Pengujian model Mock dilakukan dengan 7  parameter  yaitu  koefisien  infiltrasi  musim  basah  (WIC),  koefisien  infiltrasi musim  kering  (DIC),  faktor  resesi  aliran  tanah  (K),  singkapan  lahan  (m), kapasitas  kelembaban  tanah  (SMC),  kelembaban  tanah  awal  (ISM), penyimpanan  air  tanah  awal  (IGWS)  dan  analisis  berdasarkan  beberapa kriteria  penilaian  kinerja  model.  Kriteria  penilaian  kinerja  model  yang digunakan  yaitu  koefisien  korelasi  (R)  dan  koefisien  efisiensi  model  Nash- Sutcliffe.  Hasil  uji  kalibrasi  didapatkan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar 0,999  yang  termasuk  kategori  kuat  dan  setelah  di  verifikasi  menjadi  sebesar 0,120 yang termasuk kategori rendah. Nilai kalibrasi koefisien efisiensi Nash- Sutcliffe sebesar 0,064 dan setelah diverifikasi menjadi sebesar -0,242.

## K ATA K UNCI
Model Mock, kalibrasi, verifikasi, kinerja model.

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 821-7424-5491
E-mail: manyukfauzi@lecturer.unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  atau  yang  lebih  dikenal  dengan istilah  DAS  merupakan  daerah  yang  dibatasi  oleh punggung-punggung gunung dimana air hujan yang jatuh pada  daerah  tersebut  akan  ditampung  oleh  punggung gunung tersebut dan akan dialirkan melalui sungai-sungai kecil  ke  sungai  utama.  DAS  berfungsi  menampung, menyimpan  dan  mengalirkan  air  yang  berasal  dari  curah hujan  ke  danau  atau  ke  laut  secara  alami  [1].  Provinsi Riau memiliki DAS yang terletak di Sungai Rokan.
Kabupaten  Rokan  Hulu  secara  geomorfologi  merupakan dataran  bergelombang  dan  wilayah  bagian  barat merupakan  daratan  berbukit  yang  dibentuk  oleh  gugusan bukit barisan. Di daerah Kabupaten  Rokan Hulu terdapat dua  buah  sungai  besar  dan  beberapa  sungai  kecil  yaitu
Sungai  Rokan  bagian  hulu  yang  panjangnya  ±400  km dengan kedalaman rata-rata 6 meter dan lebar rata-rata 92 meter. Sungai ini di bagian hulu terdiri dari Sungai Rokan Kanan  (Sungai  Batang  Lubuh)  dan  Sungai  Rokan  Kiri. Kedua sungai ini menyatu menjadi Sungai Rokan. Bagian hilir  dari  sungai  tersebut  termasuk  daerah  Kabupaten Rokan Hilir.  Aliran  sungai ini di bagian hulunya  melalui Kecamatan  Rokan  IV  Koto,  Kecamatan  Tandun, Kecamatan  Kunto  Darusalam,  Kecamatan  Rambah, Kecamatan  Tambusai  dan  Kecamatan  Kepenuhan. Sungai-sungai  yang  terdapat  di  Kabupaten  Rokan  Hulu ini sebagian masih berfungsi sebagai prasarana perhubungan, sumber air bersih dan budi daya ikan.
Suatu DAS dikatakan memiliki fungsi hidrologi yang baik apabila  memiliki  peranan  yang  baik  dalam  mengatasi lonjakan  naik  dan  turunnya  aliran  permukaan  setelah turunnya  hujan  dan  menstabilkan  besarnya  jumlah  air
pada  musim  kering.  Proses  pengalihragaman  hujan menjadi  aliran  ( Rainfall-runoff  transformation ),  pada proses  hidrologi  merupakan  suatu  proses  yang  sangat kompleks. Input hujan mengandung variabilitas ruang dan waktu  yang  sangat  tinggi  serta  tidak  dapat  diperkirakan untuk  beberapa  waktu  kedepan.  Dengan  demikian  akan memerlukan  analisis  hidrologi  yang  sangat  kompleks serta  memerlukan  hitungan  yang  sangat  banyak  [2]. Analisis  yang  dilakukan  dengan  mengandaikan  suatu proses  transformasi  terjadi  mengikuti  kondisi  tertentu harus sedekat  mungkin dan  mencerminkan  karakter DAS yang dianalisis, yang dikenal sebagai model hidrologi.
Perubahan  tata  guna  lahan  menjadi  lahan  pertanian  dan perkebunan  sangat  mempengaruhi  kondisi  air  pada Sungai Rokan. Melihat kondisi yang terjadi, maka peneliti akan  melakukan  penelitian  guna  memperbaiki  fungsi DAS  sebagaimana  mestinya.  Adapun  beberapa  metode yang  pernah  digunakan  untuk  menganalisis  ketersediaan air  adalah  metode  Mock,  NRECA  dan  GR2M.  Model yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  model  Mock. Pada  prinsipnya  model  yang  baik  adalah  model  yang dapat menirukan perilaku sistem DAS yang sesungguhnya.  Beberapa  parameter  model  memiliki tingkat sensitivitas yang sangat tinggi sehingga sulit untuk diperkirakan secara tepat.
Aliran rendah merupakan suatu indikator ketersediaan air pada  suatu  daerah.  Ketersediaan  air  sangat  dipengaruhi oleh  kondisi  tanah  dan  bukaan  lahan  yang  ada  di  daerah tersebut.  Parameter-parameter  yang  sudah  didapatkan dalam  perhitungan  akan  menggambarkan  kondisi  tanah yang ada di lapangan.
Penelitian  terdahulu  yang  telah  menggunakan  model Mock  dalam  analisisnya  yaitu  diantaranya  Luneo,  D (2015)  melakukan  analisis  optimasi  model  Mock  untuk menghitung  debit  bulanan  DAS  Bolango  di  Boidu. Pengujian pada penelitian tersebut dilakukan menggunakan model Mock dengan 7 parameter, termasuk koefisien  infiltrasi  musim  basah  (WIC)  dan  koefisien infiltrasi  musim  kemarau  (DIC).  Berdasarkan  hasil kalibrasi  dan  verifikasi  yang  telah  dilakukan,  parameter model  Mock  dapat  memberikan  hasil  yang  relatif  baik pada  Sub  DAS  Boidu,  dengan  kesalahan  volume  relatif lebih  kecil  dari  10%.  Berdasarkan  hasil  penelitian terdahulu oleh peneliti sebelumnya, model Mock berhasil diterapkan  dan  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  pada DAS yang ditinjau.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Evapotranspirasi
Evapotranspirasi  merupakan gabungan dari dua peristiwa yaitu evaporasi
(penguapan) dan transpirasi.
Evapotranspirasi  didefinisikan  sebagai  banyaknya  air yang  digunakan  untuk  proses  pertumbuhan  tanaman  dan evaporasi  dari  tanah/air  sebagai  tempat  tumbuhnya tanaman. Faktor-faktor yang mempengaruhi evapotraspirasi  diantaranya  suhu  air,  suhu  udara, kelembaban  udara,  kecepatan  angin,  tekanan  udara  dan lama  penyinaran  matahari.  Evapotranspirasi  adalah keseluruhan  jumlah  air  yang  berasal  dari  tanah,  air,  dan vegetasi  yang  diluapkan  kembali  ke  atmosfer  [3]. Besarnya evapotranspirasi dihitung dengan menggunakan metode  penman  modifikasi  dengan  persamaan  sebagai berikut:
Eto=c×(W×Rn+(1-W) ×f(u) ×(ea-ed)) (1) dengan: Eto = evapotranspirasi potensial (mm/hari),
W = faktor temperatur dan ketinggian, Rn
=  pegurangan  gelombang  pendek    dan  panjang netto (mm/hari),
F(u) = fungsi angin (m/det),
ea
= tekanan uap jenuh (mbar), ed = tekanan uap nyata (mbar),
c = koefisien bulanan untuk penman.

## 2.2. Model Mock
Model Mock dikembangkan oleh Dr. F. J. Mock. Prinsip kerja  model  Mock  memperhitungkan  volume  air  yang masuk,  keluar  dan  yang  disimpan  di  dalam  tanah  ( soil storage). Volume air yang masuk adalah hujan,volume air yang
keluar adalah infiltrasi, perkolasi dan evapotranspirasi.
Skema struktur model Mock dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1.  Skema Bagan Struktur Model Mock (Sumber : Luneo, D. 2015)
Kriteria  perhitungan  dan  asumsi  di  dalam  model  Mock berdasarkan  Standar  Perencanaan  Irigasi  KP-01  (1980) [4].  Model  Mock  menggunakan  data  hujan,  data evapotranspirasi  potensial,  luas  DAS  dan  vegetasi penutup  lahan  sebagai  data  masukan  ( input ).  Analisis model  Mock  memperhitungkan  7  parameter  model  yang merupakan karakteristik DAS tersebut, yaitu: a. Koefisien infiltrasi musim basah (WIC),
b. Koefisien infiltrasi musim kering (DIC),
c. Soil  Moisture  Capacity (SMC)  yaitu  nilai  kapasitas kelembaban tanah,
d. Initial  Soil  Moisture (ISM)  yaitu  nilai  kelembaban tanah pada kondisi awal,
e. Initial  Groundwater  Storage (IGWS)  yaitu  nilai tampungan airtanah pada kondisi awal,
f. Faktor resesi aliran tanah (K)
g. Singkapan lahan (m)

## 2.3. Evaluasi Ketelitian Model
Kalibrasi  model  Mock  biasanya  melibatkan  proses menjalankan  ( running )  model  berkali-kali  dengan melakukan uji coba nilai parameter yang berbeda dengan tujuan  meningkatkan  kecocokan  antara  model  dengan data terukur kalibrasi. Dalam penelitian ini menggunakan Koefisien  Korelasi  (R)  dan  Koefisien  Efisiensi Nash- Sutcliffe.
a. Koefisien Korelasi (R)
Koefisien  korelasi  adalah  nilai  yang  menunjukkan kuat atau tidaknya hubungan linier antar dua variabel. Koefisien  korelasi  biasanya  dilambangkan  dengan huruf R. Rumus yang digunakan adalah:
∑ √∑ (2)
Menurut  Sugiyono  (1997)  nilai  koefisien  korelasi  R terdiri atas beberapa kriteria seperti terlihat pada Tabel  1 berikut ini:
Tabel 1. Kriteria Nilai Koefisien Korelasi Nilai R Interpretasi 0 sampai dengan 0,19 Sangat Rendah 0,20 sampai dengan 0,39 Rendah 0,40 sampai dengan 0,59 Sedang 0,60 sampai dengan 0,79 Kuat 0,80 sampai dengan 1 Sangat Kuat Sumber : (Sugiyono,2003) b. Koefisien Efisiensi Nash-Sutcliffe
Koefisien  Efisiensi Nash-Sutcliffe digunakan  untuk menilai data prediksi model hidrologi. Ini didefinisikan sebagai:
∑
∑ (3)
Berdasarkan  rujukan  dan  literatur  lainnya  dalam  hal  ini Moriasi,  dkk  (2007)  [5]  menyampaikan  kriteria  nilai Nash-Sutcliffe sebagaimana Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Kriteria Nilai Nash-Sutcliffe
NS Kriteria 0,75<NS<1,00 Sangat Baik 0,65<NS<0,75 Baik 0,50<NS<0,65 Memuaskan NS≤0,50 Kurang Memuaskan
Sumber : (Moriasi et al, 2007)

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  berada  pada  Daerah  Aliran  Sungai Rokan,  Sub-DAS  Pasir  Pangaraian,  AWLR  Pasir Pangaraian.    Pasir  Pangaraian  merupakan  salah  satu kelurahan  yang  ada  di  Kecamatan  Rambah,  Kabupaten Rokan  Hulu,Provinsi  Riau,  Indonesia.  Peta  Lokasi  dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian

## 3.2. Prosedur Penelitian
Prosedur  dalam  penelitian  ini  dilihat  secara  garis  besar melalui beberapa tahap yaitu:
1.  Pengumpulan  data  sekunder,  yaitu:  data  curah  hujan, data debit dan data klimatologi.
2. Pengolahan data hujan.
3. Pengolahan data debit.
4.  Perhitungan  evapotranspirasi  menggunakan  metode Penman Modifikasi.
5. Menguji kualitas data menggunakan metode RAPS.
6.  Menganalisis  transformasi  hujan  debit  dengan  model Mock,  dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  kalibrasi  dan verifikasi.  Kombinasi  skema  kalibrasi  dan  verifikasi yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3.  Kombinasi Skema Kalibrasi dan Verifikasi
Skema Panjang Data (Tahun) Kalibrasi Verifikasi I 2 8 II 3 7 III 4 6 IV 5 5 V 6 4
VI 7 3 VII 8 2 VIII 9 1
7. Mengevaluasi ketelitian model.
8. Pembahasan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Evapotranspirasi
Perhitungan  berdasarkan  nilai  rerata  10  tahun  data klimatologi  Stasiun  Rambah  Utama  periode  tahun  2008 hingga tahun 2017 untuk mendapatkan nilai
evapotranspirasi.  Analisis  evapotranspirasi  menggunakan metode  Penman  Modifikasi  seperti  terlihat  pada  Tabel  4 di bawah ini.
Tabel 4. Rerata Evapotranspirasi Potensial Bulan PET Bulan PET Jan 137,21 Jul 113,78 Feb 135,26 Agu 140,30 Mar 132,87 Sep 137,66 Apr 111,51 Okt 147,59 Mei 117,36 Nov 137,31 Jun 112,23 Des 140,65

## 4.2. Kalibrasi dan Verifikasi Model Mock
Berdasarkan kombinasi skema (Tabel 4), kalibrasi terbaik terjadi  pada  Skema  VIII  dengan  periode  panjang  data yaitu  9  tahun  kalibrasi  dan  1  tahun  verifikasi.  Dengan parameter  WIC  =  0,5;  DIC  =  0,65;  K  =  0,95;  m  =  30%; SMC  =  60  mm;  ISM  =  55  mm;  IGWS  =  230  mm.  Hasil kalibrasi  dan  verifikasi  skema  VIII  dapat  dilihat  pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Grafik  (Gambar  3)  dan  (Gambar  4)  menunjukkan  bahwa pola  hubungan  aliran  antara  debit  simulasi  dan  debit observasi  telah  mengalami  pola  aliran  yang  hampr  sama dengan perbedaan debit yang kecil.
Gambar 3. Grafik Korelasi Qsim dan Qobs Hasil
Kalibrasi 0 200 400 600 800 1000 0 200 400 600 800 1000 Jan-08 Jul-10 Jan-13 Jul-15 C u ra h H u jan ( m m ) De bi t (m 3/dt ) Bulan P (mm) Qsim. (m3/s) Qobs. (m3/s)
AWLR Pasir Pangaraian

## Gambar 4. Grafik Korelasi Qsim dan Qobs Hasil Verifikasi

## 4.3. Rekapitulasi Evaluasi Kinerja Model Mock
Hasil  evaluasi  kinerja  model  Mock  ditunjukkan berdasarkan  beberapa  kriteria  penilaian  yaitu  koefisien korelasi (R) dan koefisien efisiensi Nash-Sutcliffe dengan memasukkan nilai minimum hingga maksimum dari nilai batasan-batasan  parameter  model  Mock  yang  telah ditetapkan untuk mendapatkan kriteria penilaian maksimum untuk tiap skema kalibrasi dan verifikasi.
Tabel 5. Evaluasi Kinerja Model Mock Tahap Kalibrasi Skema Panjang Data (Tahun) Kinerja Model Tahap Kalibrasi Kalibrasi Verifikasi R Nash I 2008-2009 2010-2017 0,319 0,254 II 2008-2010 2011-2017 0,461 0,027 III 2008-2011 2012-2017 0,584 0,115 IV 2008-2012 2013-2017 0,749 0,029 V 2008-2013 2014-2017 0,669 0,289 VI 2008-2014 2015-2017 0,794 0,286 VII 2008-2015 2016-2017 0,925 0,297 VIII 2008-2016 2017 1,000 0,120
Tabel 6. Evaluasi Kinerja Model Mock Tahap Verifikasi
Skema Panjang Data (Tahun) Kinerja Model Tahap Verifikasi Kalibrasi Verifikasi R Nash I 2008-2009 2010-2017 0,691 -0,591 II 2008-2010 2011-2017 0,767 -1,631 III 2008-2011 2012-2017 0,583 -1,374
IV 2008-2012 2013-2017 0,383 -0,451 V 2008-2013 2014-2017 0,351 -0,336 VI 2008-2014 2015-2017 0,244 -0,393 VII 2008-2015 2016-2017 0,132 -1,087 VIII 2008-2016 2017 0,064 -0,242
Berdasarkan  hasil  evaluasi  kinerja  model  tahap  kalibrasi (Tabel 5) dan tahap verifikasi (Tabel 6) untuk tiap variasi skema kalibrasi dan verifikasi, membuktikan bahwa tidak terdapat jaminan pada hal-hal sebagai berikut :
1. Kinerja model yang baik saat kalibrasi tidak menjamin hasil yang sama atau lebih baik pada saat verifikasi.
2.  Variasi  panjang  data  dalam  tahap  kalibrasi  serta  tahap verifikasi  memberikan  hasil  atau  informasi  bahwa tidak ada kepastian tentang rasio panjang data tertentu yang memberikan hasil terbaik.
3.  Berdasarkan  hasil  variasi  skema  yang  telah  diperoleh, terdapat 1 nilai parameter tertentu ( single value ) yang digunakan  sebagai  konstanta  model  yaitu  parameter WIC.

## 4.4. Interval Parameter Model Mock
Penetapan nilai interval parameter model Mock dilakukan berdasarkan  tingkat  kepercayaan  90%  dengan  nilai  Z sebesar  1,645  untuk  7  parameter  model  Mock.  Hasil perhitungan  nilai  batas  bawah  dan  batas  atas  parameter model Mock dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini.
Tabel  7.  Interval  Tingkat  Kepercayaan  90%  Parameter  Model Mock
0 200 400 600 800 1000 0 200 400 600 800 1000 Jan-17 Apr-17 Jul-17 Okt-17 C u ra h H u jan ( m m ) De bi t (m 3/dt ) Bulan P (mm) Qsim. (m3/s) Qobs. (m3/s)
Berdasarkan Tabel 7 di atas, dapat dilihat untuk parameter m,  SMC,  ISM,  dan  IGWS  lebar  interval  yang  diperoleh cukup besar dibandingkan  lebar interval  untuk parameter WIC,  DIC,  dan  K  yang  terlihat  tidak  mengalami  selisih interval yang jauh dan bahkan terlihat konstan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1.  Hasil  analisis  performa  model  Mock  yang  dilakukan berdasarkan  proses  kalibrasi  dan  verifikasi  dalam delapan  skema  didapat  nilai  kalibrasi  dan  verifikasi yang  baik  terjadi  pada  Kalibrasi  Skema  VIII  yaitu parameter  WIC  dengan  interval  0,5,  DIC  dengan interval  0,65,  K  dengan  interval  0,95,  m  dengan interval  30,  SMC  dengan  interval  60,  ISM  dengan interval 55 dan IGWS dengan interval 230.
2.  Hasil  uji  kalibrasi  model  Mock  didapatkan  nilai koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0,925  dan  setelah  di verifikasi  menjadi  sebesar  0,132.  Nilai  kefisien efisiensi Nash-Sutcliffe pada  kalibrasi  sebesar  0,297 dan setelah diverifikasi menjadi sebesar -1,087.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut :
1. Diharapkan adanya studi tambahan mengenai analisis parameter  model  Mock  dan  GR2M  dalam  prediksi aliran  rendah secara  lebih  terperinci  terkait pengasumsian  besaran  parameter-parameter  model dan mengenai kalibrasi data yang akan dilakukan.
2. Kepada  peneliti  yang  ingin  memperdalam  lagi  studi sebaiknya mencoba alternatif lain seperti menggunakan  data  curah  hujan  daerah  lain  dan  juga dapat menggunakan evaluasi ketelitian model dengan volume error (VE).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Luneo,  D.  2015. Analisis  Optimasi  Model  Mock Untuk Menghitung Debit Bulanan DAS Bolango Di  Boidu .  Jurnal  Teknik,  Universitas  Negeri Gorontalo.
[2] Marhendi,  T.  2014. Analisis  Low  Flow Menggunakan  Model  HEC-HMS  3.1  Untuk Kasus  Sub  DAS  Kranggan .  Sainteks,  11(1),  43– 52.
[3] Asdak,  Chay. Hidrologi  dan  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai. Yogyakarta:  Gadjah Mada University Press. 2004.
[4] Kriteria  Perencanaan  01.1980. Lampiran  3
Analisis dan Evaluasi. [5] Moriasi D.N. 2008. Model Evaluation Guidelines  For  Systematic  Quantification  of Accuracy  in  Watershed  Simulations. Colombia Medica , 39 (3), 227–234.
WIC DIC K m SMC ISM IGWS 2 0,50 0,70 0,55 50,00 50,00 100,00 100,00 3 0,50 0,55 1,00 30,00 100,00 100,00 250,00 4 0,50 0,65 1,00 0,00 50,00 100,00 250,00 5 0,50 0,70 0,75 20,00 50,00 100,00 250,00 6 0,50 0,70 0,95 50,00 90,00 100,00 250,00 7 0,50 0,65 0,95 50,00 80,00 95,00 180,00 8 0,50 0,65 0,95 5,00 60,00 100,00 250,00 9 0,50 0,65 0,95 30,00 60,00 55,00 230,00 Rerata 0,50 0,66 0,89 29,38 67,50 93,75 220,00 Deviasi 0,00 0,05 0,16 20,08 19,82 15,75 54,25 E 0,00 0,03 0,09 11,68 11,53 9,16 31,55 Batas Bawah 0,50 0,63 0,80 17,70 55,97 84,59 188,45 Batas Atas 0,50 0,69 0,98 41,05 79,03 102,91 251,55 Nilai Parameter Optimum Periode Kalibrasi