doi: mkts.v26i1.26757
Analisis Pengisian Awal (Impounding) pada Bendungan Raknamo Dengan Model Tangki
* Denik S. Krisnayanti 1 , Margareth E. Bolla 1 , Wilhelmus Bunganaen 1 , Alvine C. Damayanti 2 , Costandji Nait 2 , Bilgardo E. D. N. R. Amaral 1
1 Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang
2 Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya, Malang
*) denik.krisnayanti@staf.undana.ac.id
Received: 27 November 2019 Revised: 19 Maret 2020 Accepted: 27 Maret 2020

## Abstract
The impounding of the dam is the step that will be done after construction work on the dam be finished. This study aims to determine a long time and the volume of inflow on Raknamo dam in dry water year, low water year,  normal  water  year  and  wet  water  year  with  tank  model.  Factors  that  affected  the  time  of  the  first impounding  of  the dam is the amount of rainfall and evapotranspiration that has come in  to  the catchment area. The total volume of annual inflow Raknamo reservoir obtained in dry water year was in 15,489 million m 3 , low water year equal to 23,696 million m 3 , normal water year equal to 32,892 million m 3 and wet water year equal  to  44,068 million m 3 . In the calculation of the length of time filling the Raknamo reservoir used the  volume  of  low  water  year.  The  accumulation of  the  volume  of  every  month  calculated  so  that  length  of time filling the Raknamo reservoir can reach the volume of planned at 14.091 million m 3 within three a half months (three months fifteen days).
Keywords: Impounding, tank model, raknamo reservoir

## Abstrak
Pengisian  awal  (impounding)  bendungan  adalah  langkah  yang  dilakukan  setelah  pekerjaan  konstruksi bendungan  selesai.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  lama  waktu  dan  besar  volume  inflow  di Bendungan Raknamo pada tahun air kering, tahun air rendah, tahun air normal dan tahun air cukup dengan Model Tangki. Faktor yang berpengaruh terhadap waktu pengisian awal bendungan (impounding) ini yaitu volume inflow per tahun Waduk Raknamo diperoleh pada tahun air kering adalah  sebesar 15,4898 juta m 3 , tahun  air  rendah  sebesar  23,6960  juta  m 3 ,  tahun  air  normal  sebesar  32,8927  juta  m 3 dan  pada  tahun  air cukup  sebesar  44,0687  juta  m 3 .  Dalam  perhitungan  lama  waktu  pengisian  digunakan  volume  inflow  dari tahun  air  rendah.  Akumulasi  volume  setiap  bulannya  dihitung  sehingga  lama  waktu  pengisian  Waduk Raknamo dapat mencapai volume tampungan yang direncanakan yaitu sebesar 14,091 juta m 3 dalam kurun waktu tiga setengah bulan (tiga bulan lima belas hari).
Kata kunci: Pengisian awal, model tangka, waduk raknamo

## Pendahuluan
Kabupaten Kupang merupakan daerah kering yang sangat dipengaruhi oleh letak geografisnya. Daerah ini  termasuk  daerah  dengan  tinggi  curah  hujan tahunan  rerata  sekitar  1200  –  1400  mm.  Musim basah  (hujan)  hanya  terjadi  4-5  bulan  dan selebihnya  merupakan  musim  kering  (kemarau). Hal  ini  ditandai  dengan  rendahnya  akumulasi curah hujan bulanan pada bulan April – November yang berkisar di bawah 100 mm/bulan.
Musim  basah  yang  relatif  pendek  dengan topografi  pegunungan  dan  vegetasi  yang  jarang, mengakibatkan  curah  hujan  yang  kecil  melimpah sebagai  air  permukaan  dan  mengumpul  di  sungai- sungai  sebagai  banjir  dan  selanjutnya  terbuang  ke laut. Salah satu bentuk upaya pemerintah Republik Indonesia dalam menanggulangi kekurangan air di Kabupaten  Kupang  adalah  dengan  membangun Bendungan Raknamo. Bendungan Raknamo terletak  di  Desa  Raknamo,  Kecamatan  Amabi
Oefeto, Kabupaten Kupang Provinsi Nusa
Tenggara Timur.  Bendungan Raknamo  ini terletak pada  alur  Sungai  Noel  Puames  dengan  panjang sungai     15,71 km dari hulu sungai hingga ke titik bendungan dan luas daerah tangkapan hujan seluas 38,34  km 2 (Nota  Desain  Bendungan  Raknamo, 2015).

## Gambar 1. Letak lokasi Bendungan Raknamo
Pembangunan  bendungan  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu persiapan pembangunan, perencanaan pembangunan, pelaksanaan konstruksi  dan  pengisian  awal (impounding) . Pengisian awal merupakan tahapan yang dilakukan setelah pekerjaan konstruksi selesai dan merupakan saat-saat yang kritis  yang  harus dilalui dalam  suatu  pembangunan  bendungan.  Dalam tahap  pengisian  awal  ini  jumlah  debit inflow yang masuk ke daerah genangan akan sangat berpengaruh,  karena  jika inflow yang  masuk sedikit  maka waktu pengisian awal akan  lama dan dapat mengakibatkan kekeringan di hilir bendungan.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam pengisian  awal  waduk  seperti  Model  NRECA, Model  F.J.  Mock,  Model  Sacramento,  Model Tangki  dan menggunakan  perangkat lunak Ribasim  versi  7.00.  Penggunaan  perhitungan secara  empiris  dan  menggunakan  perangkat  lunak Ribasim  versi  7.00  pernah  dilakukan  pada pengisian  awal  Bendungan  Jatigede  (Nurhayati, 2015).    Kedua  cara  tersebut  menunjukkan  hasil yang  tidak  jauh  berbeda  dalam  durasi  waktu pengisian  waduk  Jatigede.  Banyak  peneliti  juga yang  memodelkan  respons  hidrologi  dari  daerah aliran air dengan Model Tangki (Basri et al ., 2002; Setiawan,  2003;  Mustrafil,  2014;  Suryoputro, 2018; Krisnayanti et al., 2020).
Model  tangki  hidrologis  adalah  model  konseptual hujan-limpasan (conceptual rainfall runoff) . Model ini pertama kali diperkenalkan oleh Sugawara  and Funiyuki  tahun  1956  (Kuok et  al. ,  2011).  Model ini  terdiri  dari  serangkaian  tangki  linier  yang tersusun seri atau paralel dengan lubang pengeluaran  pada  sisi  samping  dan  bawah  tangki.
Model tangki menghubungkan debit sebagai fungsi pengaruh  dari  hujan,  evaporasi  dan  tampungan  air di  dalam  tanah  pada  waktu  sebelumnya  sehinga model  konseptual  yang  dikembangkan  bersifat deterministik  non  linier.  Model  tangki  meniru ( simulate )  daerah  aliran  sungai  dengan  mengganti sejumlah  tampungan  yang  digambarkan  dengan sederet  tangki.  Aliran  yang  melewati  lubang- lubang  yang  berada  pada  dinding  tangki  akan mengalir  sebagai  limpasan,  sedangkan  yang mengalir  melalui  lubang  di  bagian  dasar  tangki merupakan infiltrasi (Suryoputro, 2018).

## Gambar 2. Skematik model tangki rencana
Curah hujan yang jatuh pada suatu waktu P(t) akan mengisi tangki I. Air  yang tertampung oleh tangki I  mengalir  lewat  lubang-lubang  di  dinding  kanan atau  merembes  lewat  lubang  di  dasar  tangki  dan masuk  mengisi  tangki  II.  Air  yang  tertampung dalam tangki II akan mengalir lewat lubang-lubang di dinding kanan atau merembes lewat dasar tangki dan  masuk  ke  tangki  III.  Air  berinfiltrasi  lebih  ke bawah  lagi  akan  menstabilkan  air  tanah  dan mengalir secara lambat keluar dari akuifernya yang digambarkan  sebagian  aliran  lewat  lubang-lubang di  dinding  tangki  sehingga  proses  ini  berulang sampai dengan tangki terakhir.
Parameter  model  tangki  dikelompokkan  menjadi dua  jenis  yaitu:  1)  parameter  koefisien  lubang pengeluaran (outlet) pada  sisi  dinding  dan  bagian bawah  tangki,  dan  2)  parameter  simpanan  air tanah.  Total outflow dari outlet pada  sisi  samping (Q)  dari  masing-masing  tangki  dianggap  sebagai akumulasi  aliran  air  dari  sistem  di  DAS  dan persamaannya adalah sebagai berikut:
Q(t) = Qa1(t) + Qa2(t) + Qb(t) + Qc(t) + Qd(t) (1)
di  mana  Qa1  (t)  merupakan  nilai  limpasan  pada outlet pertama  pada  tangki  1,  Qa2  (t)  merupakan nilai  limpasan  pada outlet kedua  pada  tangki  1, kemudian  Qb  (t)  merupakan  nilai  limpasan  pada
P 1 H a (t) D a1 Q a1 (t) Q a2 (t) D a2 H b (t) D b Q b (t) I a (t) I b (t) H c (t) D c Q c (t) I c (t) H d (t) Q d (t) Precipitation Evapotranspiration Surface Flow (Q a1 ) Sub-surface Flow (Q a2 ) Intermediate Flow (Q b ) Sub-base Flow (Q c ) Base Flow (Q d ) Lokasi Bendungan Raknamo
outlet tangki  2  dan  Qc  (t)  merupakan  nilai limpasan  pada outlet tangki  3.  Untuk  persamaan neraca air di dalam model tangki:
d dt H ( t ) = P ( t ) - Q ( t ) -E (t) (2)
dengan  P  adalah  curah  hujan  (mm/hari),  E  adalah evapotranspirasi  (mm/hari),  Q  total  limpasan (mm/hari). H adalah tinggi penyimpanan air (mm), t adalah waktu (hari). Pada saat awal (t=1), kondisi awal tinggi  air penyimpanan di tangki  A (Ha (1)), tangki B (Hb (1)), tangki C (Hc (1)) dan tangki  D (Hd (1)) ditentukan. Untuk saat langkah berikutnya (t  +  1)  penyimpanan  di  setiap  tangki  diperbaharui sebagai berikut:
Ha(t + 1) = Ha(t) + P(t)– Qa1(t)– Qa2(t)– Ia(t) (3)
Hb(t + 1) = Hb(t)  +  Ia(t) –  Qb(t) –  Ib(t) (4) Hc(t + 1) = Hc(t)   +  Ib(t) –  Qc(t) –  Ic(t) (5) Hd(t + 1) = Hd(t)  +  Ic(t) –  Qd(t) (6)
di mana Ha (t+1) adalah tampungan pada tangki 1, Ha (t) adalah  nilai awal tampungan pada tangki 1, P  (t)  adalah  curah  hujan,  Qa1  (t)  adalah  nilai limpasan  pada outlet pertama  pada  tangki  1,  Qa2 (t)  adalah  nilai  limpasan  pada outlet kedua  pada tangki 1, Ia (t) adalah nilai infiltrasi pada tangki 1. Sedangkan  Hb  (t+1)  adalah  tampungan  tangki  2, Hb (t) adalah  nilai awal tampungan pada tangki 2, Qb  (t)  adalah  nilai  limpasan  pada outlet tangki  2, Ib (t) adalah nilai infiltrasi pada tangki 2,  Hc (t+1) adalah  tampungan  pada  tangki  3,  Hc  (t)  adalah nilai awal tampungan pada tangki 3,  Qc (t) adalah nilai  limpasan  pada outlet tangki  3,  Ic  (t)  adalah nilai  infiltrasi  pada  tangki  3,  dan  Hd  (t+1)  adalah tampungan pada tangki 4, Hd (t) adalah  nilai awal tampungan  pada  tangki  4,  Qd  (t)  adalah  nilai limpasan pada outlet tangki 4.
Sugawara et  al .  (1956)  menyarankan  nilai  awal pada  Model  Tangki  dapat  didekati  berdasarkan ploting hidrograf pada  kertas  skala  logaritmik. Selanjutnya  dicari  puncak-puncak  debit hidrograf dan  diukur  laju  penurunan  debit hidrograf dan diukur  laju  penurunan  debit  setelah  debit-debit puncak dengan Persamaan (7).
Q(t)   = . Q0 e−r . (7)
di  mana  r  merupakan  konstanta  laju  penurunan debit,  t  merupakan  waktu  (detik),  e  merupakan bilangan eksponensial = 2.718, Q 0 merupakan debit puncak  awal  (m 3 /detik),  dan  Q(t)  merupakan penurunan debit (m 3 /detik)
Nilai perameter pengali (Ci,j) pada masing-masing outlet adalah sebagai berikut:
Cia = CQa1 = CQa2 = (1 − r)/3 (8) Cib = CQb = Cia/5 (9)
Cic = CQc = Cib/5 (10) Cid =  0,001 (11)
di  mana  Cia  merupakan  koefisien  infiltrasi tangki 1, Cib merupakan koefisien infiltrasi tangki 2, Cic  merupakan  koefisien  infiltrasi tangki 3, Cid merupakan koefisien infiltrasi tangki 4.
Model  tangki  sendiri  merupakan  model  yang paling  rumit  diantara  beberapa  model  dalam menghitung  debit  andalan  untuk impounding waduk  dikarenakan  memiliki  koefisien  dan parameter  yang  lebih  banyak  serta  memiliki tingkat  ketelitian  yang  lebih  baik  dari  model lainnya.  Untuk  mendapatkan  optimasi  parameter yang  mendekati  kondisi  riil  di  lapangan,  dalam simulasi  model  dapat  digunakan  pula  optimasi algoritma  genetic (Rahman,  2011;  Akalily et  al. , 2014; Sulianto & Setiono 2012; Krisnayanti et al., 2020).  Penggunaan  metode  optimasi algoritma genetic ini  untuk  meningkatkan  kinerja  Model Tangki  agar  dapat  diaplikasikan  lebih  praktis  dan efektif  untuk  analisis  transformasi  data  hujan menjadi  data  aliran  sungai.  Namun  beberapa peneliti  juga  mengukur  kinerja  model  optimasi parameter dengan menggunakan koefisien korelasi kesalahan seperti root mean square error (RMSE); mean  absolute  error (MAE); logarithmic  RMSE (LOG); standar χ; standar kuadrat χ 2 ; relative error (RE); dan squared relative error (RR) (Fujihara et al., 2001; Setiawan et al., 2003; Mustrafil, 2014).
Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk menghitung lama waktu jumlah debit inflow yang  masuk  ke  dalam  daerah  tampungan  Waduk Raknamo untuk tahun air kering, tahun air rendah, tahun  air  normal  dan  tahun  air  cukup  dengan menggunakan  model  tangki.  Optimasi  parameter pada kinerja  model tangki  menggunakan koefisien korelasi  kesalahan  dibantu  program Microsoft Excel 2007 .

## Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  daerah  tangkapan  hujan Bendungan Raknamo dengan panjang sungai 15,71 km  (Nota  Desain  Bendungan  Raknamo,  2015). Bendungan  Raknamo  terletak  di  Desa  Raknamo, Kabupaten  Kupang  dengan  koordinat 10°  07'  08'' LS  dan  123°  55'  54'' BT.  Obyek  yang  ditinjau adalah  debit  dan  volume inflow pada  pengisian awal  ( impounding) pada  Bendungan  Raknamo berdasarkan  data  curah  hujan  dan  iklim.  Pada penelitian  ini  sumber  data  diperoleh  dari  hasil pengukuran  peneliti  (data  primer)  dan  data  yang diperoleh dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Lasiana, Balai Wilayah Sungai (BWS) Nusa Tenggara II dan Konsultan Supervisi Bendungan Raknamo (data sekunder).
Data  primer  pada  penelitian  ini  berupa  data  hasil pengukuran  aliran  dasar  ( baseflow )  pada  sungai Noel Puames dan data sekunder berupa data curah hujan  Stasiun  Camplong,  Naibonat  dan  Raknamo, data panci evaporasi Stasiun Naibonat,  data teknis bendungan, serta data topografi.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif  yang  merupakan  penelitian  secara sistematis  dengan  mengembangkan  perhitungan model  matematika.  Metode  ini  dilaksanakan dengan  menghubungkan  suatu  fenomena  alam  di dalam pengamatan dengan perhitungan- perhitungan  yang  dapat  mewakili  fenomena  alam tersebut  sehingga  tahapan  dalam  penelitian  ini adalah  pertama  menghitung  besarnya  curah  hujan setengah  bulanan  tiap  tahun  potensial,  kemudian menghitung besarnya evapotranspirasi potensial.
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  debit simulasi  sementara  dengan  model  tangki  untuk tahun  1994-1996,  kalibrasi  debit  simulasi  dengan debit  observasi  tahun  1994-1996,  menghitung debit  simulasi  tahun  1992-2016,  menghitung probabilitas  keandalan  dengan  menggunakan kriteria  dari  Suyono  Sosrodarsono,  menghitung lama waktu pengisian Bendungan Raknamo hingga mencapai  volume  tampungan  rencana  dan  yang terakhir  membandingkan  hasil  penelitian  dengan hasil perhitungan perencana.

## Hasil dan Pembahasan
Data  teknis  mengenai  Bendungan  Raknamo merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  atau dikumpulkan dan disatukan oleh studi sebelumnya
atau  yang  diterbitkan  oleh  sebuah  instansi  yang dimaksudkan  disini  adalah  konsultan  perencana. Data  teknis  mengenai  Bendungan  Raknamo diperoleh ditunjukkan pada Tabel 1.

## Analisis data evapotranspirasi
Evapotranspirasi  (potensial)  sangat  diperlukan dalam  perhitungan  debit  model  tangki  sehingga perlu  dihitung  nilainya.  Evapotranspirasi  ini direkap  dalam  kurun  waktu  setengah  bulanan dikarenakan  debit  yang  dianalisa  dengan  model tangki  menggunakan  evapotranspirasi  setengah bulanan. Menurut Soemarto (1986) dalam menghitung  evapotranspirasi  ini  diperlukan  data evaporasi yang diperoleh dari data panci evaporasi ( evaporation pan )  dan  koefisien  panci  di  mana setelah  dilakukan  perkalian  antara  koefisien  panci dengan data evaporasi panci. Nilai
evapotranspirasi  setengah  bulanan  diperoleh  dari hasil  analisa  data  panci  evaporasi  dengan menggunakan Persamaan 12. PET  =  Ce x Ep (12)
di mana PET merupakan evapotranspirasi potensial,  Ce  merupakan  angka  koefisien  panci nilainya  berkisar  antara  0,7  –  0,75  dan  Ep merupakan Evaporasi panci.
Tabel 2 dan Gambar 3 merupakan evaporasi panci setengah  bulanan  dan  grafik  evapotranspirasi potensial  pada  Waduk  Raknamo.  Pada  Gambar  3 terlihat bahwa evapopotranspirasi potensial tertinggi  pada  bulan  Agustus  yang  merupakan puncak  musim  kemarau  di  Kabupaten  Kupang umumnya dan DAS Raknamo khususnya.
Tabel 1. Data teknis daerah genangan Bendungan Raknamo
No Data teknis daerah genangan Satuan 1 Luas tangkapan air 38,34 km 2 2 Panjang sungai 15,71 km 3 Elevasi muka air maksimum + 104,00 m 4 Elevasi muka air minimum + 93,63 m 5 Elevasi muka air banjir Q 1000 + 106,30 m 6 Elevasi muka air banjir Q PMF + 108,21 m 7 Tampungan waduk kotor 14,09 juta m 3 8 Tampungan waduk efektif 10,26 juta m 3 9 Tampungan mati 3,83 juta m 3 10 Luas genangan (HWL) 147,30 ha 11 Hujan tahunan rata-rata
1. Stasiun Hujan Camplong 2. Stasiun Hujan Raknamo 1.258 mm 1.522 mm 12 Volume Inflow tahunan Q 80% 14,59 juta m 3 13 Debit rata-rata musim hujan 1,380 m 3 /detik 14 Debit rata-rata musim kemarau 0,233 m 3 /detik
Sumber: Nota desain Bendungan Raknamo, 2015
Tabel 2. Rekapitulasi data evaporasi setengah bulanan di Waduk Raknamo
Bulan Jumlah hari Jumlah evaporasi Bulan Jumlah hari  Jumlah evaporasi (mm) Januari 15 45,4 Juli 15 62,1 16 48,5 16 66,3 Februari 15 42,7 Agustus 15 91,8 14 39,8 16 97,9 Maret 15 46,6 September 15 77,7 16 49,8 15 77,7 April 15 45,4 Oktober 15 75,4 15 45,4 16 80,5 Mei 15 53,5 November 15 59,0 16 57,1 15 59,0 Juni 15 50,5 Desember 15 45,1 15 50,5 16 48,2
Gambar 3. Grafik evapotranspirasi potensial pada Waduk Raknamo
Gambar 4. Grafik curah hujan tahunan pada Bendungan Raknamo
4 5 ,4 4 8 ,5 4 2 ,7 3 9 ,8 4 6 ,6 4 9 ,8 4 5 ,4 4 5 ,4 5 3 ,5 5 7 ,1 5 0 ,5 5 0 ,5 6 2 ,1 6 6 ,3 9 1 ,8 9 7 ,9 7 7 ,7 7 7 ,7 7 5 ,4 8 0 ,5 5 9 ,0 5 9 ,0 4 5 ,1 4 8 ,2 0 50 100 150 Ja nua ri F ebr ua ri
M a re t Apr il M e i Juni Juli Agus tus S eptembe r Oktobe r Nove mber De se mber E v apo tr an spi ra si po te n si al ( m m ) Bulan 1.569 1.371 1.473 1.970 … 1.754 1.392 2.259 2.250 1.508 1.389 2.183 1.367 1.160 1.729 1.177 2.444 2.124 2.188 1.980 1.189 2.029 1.592 1.058 1.168 - 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 1 9 9 2
1 9 9 3
1 9 9 4
1 9 9 5
1 9 9 6
1 9 9 7
1 9 9 8
1 9 9 9
2 0 0 0
2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5
2 0 1 6
Cu rah h u jan (m m )

## Analisis data curah hujan
Data  curah  hujan  setengah  bulanan  hasil  rekap setengah  bulanan  yang  sudah  di  peroleh  perlu dianalisa  terlebih  dahulu  agar  dapat  digunakan pada simulasi debit  model tangki. Adapun analisis data  curah  hujan  tersebut  dilakukan  melalui  dua tahap  yaitu  uji  konsistensi  data  dan  perhitungan curah  hujan  rata-rata  daerah  pada  DAS  Raknamo. Uji  konsistensi  dilakukan  untuk  memastikan bahwa data curah hujan  yang telah diperoleh telah konsisten  dan  siap  digunakan  untuk  perhitungan selanjutnya.
Uji  konsistensi  pada  dasarnya  dilakukan  untuk mengetahui  perubahan  data  atau  gangguan  data yang  terjadi  di  lingkungan  sekitar  penakar  hujan tergadap  garis  tren.  Oleh  karena  telah  diketahui bahwa  pengujian  konsistensi  data  pada  penelitian ini  membandingkan  antara  data  akumulasi  curah hujan  tahunan  masing-masing  stasiun  hujan terhadap  akumulasi  dari  rerata  curah  hujan  dari stasiun  hujan  lainnya.  Jika  data  curah  hujan  salah satu  stasiun  hujan  yang  diamati  mengalami penyimpangan  dengan  tren  maka  perlu  dikoreksi agar data tersebut dapat  konsisten dengan kategori nilai determinasi yang tidak memuaskan (berada di kisaran  0  ≤  r 2 ≤  0,5)  atau  nilai  determinasi  yang memuaskan  (berada  di  kisaran  0,50  ≤  r 2 ≤  1,00) ( Da Silva et al., 2015).
Berdasarkan  perhitungan  diketahui  bahwa  ketiga stasiun  hujan  tersebut  memiliki  data  yang konsisten  dan  dapat  digunakan  untuk  perhitungan selanjutnya. Luas daerah tangkapan hujan Bendungan  Raknamo  adalah  seluas  38,34  km 2 sehingga  menurut  dengan  kriteria  pengamatan untuk  daerah  antara  250  ha  (2.5  km 2 )  sampai dengan 50.000 ha (500 km 2 ) dapat diwakili dengan dua  atau  tiga  titik  pengamatan  curah  hujan (Sosrodarsono, 2003).
Untuk  memperoleh  rata-rata  curah  hujan  setengah bulanan  pada  daerah  tangkapan  hujan  tersebut digunakan metode rata-rata aritmatik yang merupakan rata-rata dari curah hujan yang diambil dari  tiga  stasiun  hujan  yakni  Stasiun  Camplong, Naibonat  dan  Raknamo  yang  berada  dalam  suatu kawasan. Daerah tangkapan hujan pada Bendungan  Raknamo  kurang  dari  500  km 2 dan termasuk  dalam  kategori  daerah  tangkapan  hujan yang  kecil  sehingga  metode  rata-rata  aritmatik dapat  digunakan  (Sosrodarsono,  2003).  Rumus untuk  menghitung  rata-rata  curah  hujan  setengah bulanan:
R ave = R 1 +R 2 + R 3 …….R n n (13)
Di  mana  R ave merupakan  rata-rata  curah  hujan,
R 1 +R 2 + R 3 …….R n merupakan  besarnya  curah hujan  pada  masing-masing  stasiun,  n  merupakan banyaknya stasiun hujan.
Hasil perhitungan curah hujan tahunan pada daerah tangkapan  di  Bendungan  Raknamo  dapat  dilihat pada Gambar 4. Berdasarkan Gambar 4 menunjukkan bahwa rata-rata curah hujan tahunan di Pos Stasiun Hujan Camplong dari tahun 1992  – 2016 berkisar 1.272 mm/tahun.

## Perhitungan menggunakan model tangki  untuk kalibrasi
Model  tangki  merupakan  perhitungan  simulasi debit  dengan  penyederhanaan  yang  mensimulasi limpasan  dengan  susunan  tanah  secara  vertilkal. Proses  pengerjaan  dimulai  dari  beberapa  tahap yaitu:

## Persamaan model tangki asli
Model  Tangki  pada  dasarnya  mensimulasi  curah hujan  yang  jatuh  pada  suatu  waktu  P(t)  yang kemudian  akan  mengisi  tangki  I.  Air  yang tertampung  oleh  tangki  I  mengalir  lewat  lubang- lubang  di  dinding  kanan  atau  merembes  lewat lubang  di  dasar  tangki  dan  masuk  mengisi  tangki II.  Air  yang  tertampung  dalam  tangki  II  akan mengalir  lewat  lubang-lubang  di  dinding  kanan atau  merembes  lewat  dasar  tangki  dan  masuk  ke tangki  III.  Air  berinfiltrasi  lebih  ke  bawah  lagi akan  menstabilkan  air  tanah  dan  mengalir  secara lambat  keluar  dari  akuifernya  yang  digambarkan sebagian  aliran  lewat  lubang-lubang  di  dinding tangki. Proses ini berulang sampai tangki terakhir.
Persamaan model tangki modifikasi
Pada  dasarnya  rumus  tangki  modifikasi  yang dikembangkan memiliki konsep yang sama namun berbeda  dalam  penyajian  dan  penjabarannya  pada rumus  asli  tidak  menggunakan  dua  jenis  tangki yang  berbeda  seperti  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya.  Pada  persamaan  model  tangki modifikasi penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu jenis  tangki  saja  yaitu  tangki  dengan  dua  lubang outlet untuk  limpasan  dan  satu  lubang  infiltrasi yang  digunakan  untuk  mempermudah  dalam perhitungan  dan  penyamaan  konsep  perhitungan. Untuk  susunan  model  tangki  digunakan  empat buah  tangki  tersusun  seri  yang  disesuaikan  dari sifat  daerah  pengalirannya.  Untuk  data  debit observasi  bulanan  ditampilkan  pada  Tabel  3  dan deretan  tangki  penelitian  ini  ditunjukkan  dalam Gambar 5.
Gambar 5. Deretan tangki modifikasi
Tabel 3. Data debit observasi bulanan pada Sungai Noel Puames
Tahun Bulan Debit observasi bulanan Kehilangan m 3 /dtk mm/bln mm/thn mm/bln  mm/thn 1994 Januari 0,44 9 281,6 265 1.293 Februari 1,43 25 415 Maret 2,09 41 240 April 4,90 92 83 Mei 1,40 27 0 Juni 1,46 27 0 Juli 1,22 24 0 Agustus 1,11 22 0 September 0,31 6 0 Oktober 0,00 0 7 Nopember 0,00 0 35 Desember 0,46 9 248 1995 Januari 1,05 20 702,7 559 1.477 Februari 1,24 22 253 Maret 10,52 205 437 April 8,71 164 29 Mei 4,11 80 0 Juni 2,83 53 0 Juli 1,82 35 0 Agustus 1,49 29 0 September 1,28 24 0 Oktober 1,22 24 0 Nopember 1,09 21 130 Desember 1,29 25 68 1996 Januari 3,10 60 886,6 250 1.490 Februari 8,22 145 273 Maret 10,31 201 14 April 6,21 117 0 Mei 4,55 89 0 Juni 3,74 71 0 Juli 3,37 66 0 Agustus 3,40 66 0 September 0,09 2 0 Oktober 0,07 1 16 Nopember 0,09 2 104 Desember 3,50 68 833
P (t) Evaporation Cia Ha Ia Qa1 Qa2 Qa Ia Cib Db2 Hb Ib Qb2 Qb Ib Cic Dc2 Hc Ic Qc1 Qc2 Qc Ic Cid Hd Id Qd1 Qd2 Qd
Tabel 4. Nilai koefisien dan parameter hasil solver Tangki 1 Tangki 2 Tangki 3 Tangki 4 Ha 0,00 Hb 0,00 Hc 528,84 Hd 2550,27 Da1 60,00 Db1 0,00 Dc1 0,00 Dd1 0,00 CQa1 0,00 CQb1 0,00 CQc1 0,00 CQd1 0,00 Da2 15,00 Db2 30,00 Dc2 0,00 Dd2 0,00 CQa2 0,12 CQb2 0,04 CQc2 0,01 CQd2 0,00 CIa 0,10 CIb 0,03 CIc 0,01 CId 0,00
Kalibrasi  debit  simulasi  dan  debit  observasi menggunakan solver pada microsoft excel
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  koefisien determinasi  (r 2 )  belum  memenuhi  syarat  0,50  ≤  r 2 ≤ 1,00 (untuk nilai r 2 yang memuaskan). Untuk itu dibantu dengan menggunakan solver pada Microsoft  Excel  2007  yang ditunjukkan  pada Gambar  6.  Nilai  pada set  target  cell yang merupakan  nilai  r 2 akan  dimaksimalkan  nilainya dengan  optimasi  nilai  pada  sel by  changing  cells . Pada  pilihan subject  to  the  constrains merupakan
kumpulan  sel-sel  yang  dibatasi  nilainya  dengan nilai yang telah diberikan (Setiawan et al ., 2003).
Gambar 6. Solver pada Microsoft Excel
Tabel 5. Hasil kalibrasi debit simulasi dan debit observasi tahun 1994-1996
Tahun Bulan Debit simulasi (Q s ) (m 3 /detik)
Debit observasi (Q o ) (m 3 /detik) 1994 Januari 1,43 0,44 Februari 3,87 1,43 Maret 4,08 2,09 April 4,04 4,90 Mei 2,55 1,40 Juni 1,55 1,46 Juli 0,70 1,22 Agustus 0,67 1,11 September 0,67 0,31 Oktober 0,63 0,00 November 0,62 0,00 Desember 1,55 0,46 1995 Januari 4,48 1,05 Februari 5,48 1,24 Maret 7,62 10,52 April 7,16 8,71 Mei 5,18 4,11 Juni 3,86 2,83 Juli 2,35 1,82 Agustus 1,20 1,49 September 1,18 1,28 Oktober 1,08 1,22 November 1,19 1,09 Desember 1,07 1,29 1996 Januari 2,40 3,10 Februari 4,69 8,22 Maret 4,32 10,31 April 3,61 6,21 Mei 2,37 4,55 Juni 1,53 3,74 Juli 1,06 3,37 Agustus 1,01 3,40 September 0,99 0,09 Oktober 0,92 0,07 November 0,91 0,09 Desember 5,97 3,50
Nilai  koefisien  dan  parameter  hasil solver pada Tabel  4  merupakan  hasil  optimasi  koefisien  dan parameter  debit  simulasi  Sungai  Noel  Puames dengan  debit  observasi.  Nilai  dari  koefisien  dan parameter  ini  digunakan  sebagai  faktor  pengali pada  simulasi  debit  dari  tahun  1992  hingga  pada tahun  2016.  Parameter  pada  debit  simulasi  Sungai Noel Puames dan debit observasi sudah mendekati dan dapat saling mewakili seperti ditunjukkan pada Tabel 5 dan Gambar 7.
Berdasarkan pada Tabel 5 dari tahun 1994  –  1995 dapat  dilihat  bahwa  nilai  debit  maksimum limpasan hasil simulasi dan observasi  berada pada bulan  Maret  tahun  1995  yaitu  sebesar  7,62 m 3 /detik dan 10,52 m 3 /detik sedangkan untuk debit minimum  limpasan  hasil  simulasi  berada  pada bulan November tahun 1994 sebesar 0,62 m 3 /detik dan  debit  minimum  limpasan  hasil  obsevasi  pada bulan  Oktober  dan  November  tahun  1994  yaitu bernilai nol (0). Selanjutnya dilakukan
penggambaran  dalam  bentuk  grafik  seperti  pada Gambar  7,  yaitu  bentuk  hidrograf  dari  debit observasi dan debit simulasi yang dihasilkan sudah menyerupai sehingga debit dari tahun 1992 – 2016 yang  dapat  disimulasikan  dan  diperkirakan mendekati  dengan  kenyataannya  dengan  nilai koefisen determinasi (r 2 ) sebesar 0,504 yang sudah memenuhi syarat.
Perhitungan  debit  simulasi  model  tangki dengan koefisien dan parameter hasil kalibrasi
Hasil perhitungan volume inflow setengah bulanan secara  lengkap  ditunjukkan  dalam  Gambar  8. Volume inflow setengah  bulanan  merupakan jumlah  volume  air  yang  masuk  ke  dalam bendungan  dalam  kurun  waktu  setengah  bulan. Perhitungan  ini  menghasilkan  jumlah  volume  air yang  akan  tertampung  dalam  setengah  bulanan untuk  tiap  tahunnya  dari  tahun  1992  sampai dengan tahun 2016.
Gambar 7. Hidrograf debit observasi dengan debit simulasi tahun 1994-1996
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 Ja nua ri F ebr ua ri M a re t Apr il M e i Juni Juli
Agus tus S eptembe r Oktobe r Nov em ber De se mber Ja nua ri F ebr ua ri M a re t
A pr il M e i Juni Juli
Agus tus S eptembe r Oktobe r Nov em ber De se mber Ja nua ri Feb rua ri M a re t
Apr il M e i
Juni Juli
Agus tus S eptembe r Oktobe r
Nov em ber D es embe r 1994 1995 1996 Deb it ( m 3 /det ik) Tahun Debit Observasi (Qo) Debit Simulasi (Qs) 1,85 2,45 2,85 3,10 3,17 2,92 2,54 2,11 1,68 1,32 1,02 0,86 0,74 0,69 0,66 0,63 0,61 0,58 0,57 0,54 0,54 0,70 1,07 1,47 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 I II I II I II I II I II I II I II I II I II I II I II I II
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember

## Vo lum e ta m pun ga n ( J ut a m 3 )
Tabel 6. Rekap volume inflow dengan peluang keandalan pada Daerah Tangkapan Hujan Bendungan Raknamo
Bulan Kriteria musim Tahun air kering Tahun air rendah Tahun air normal Tahun air cukup 97.30% 75% 51% 26.02% m 3 /dtk Juta m 3 m 3 /dtk Juta m 3 m 3 /dtk Juta m 3 m 3 /dtk Juta m 3 Januari 0,504 1.349 1,073 2.875 1,639 4.390 1,867 5.001 Februari 0,926 2.239 1,833 4.434 2,433 5.886 3,060 7.402 Maret 1,043 2.792 1,659 4.443 2,108 5.646 2,910 7.794 April 0,741 1.921 1,349 3.496 1,802 4.670 2,311 5.990 Mei 0,460 1.233 0,727 1.947 0,980 2.624 1,689 4.525 Juni 0,354 0.917 0,505 1.309 0,590 1.531 1,017 2.636 Juli 0,322 0.862 0,440 1.178 0,523 1.401 0,660 1.768 Agustus 0,304 0.814 0,405 1.086 0,481 1.289 0,576 1.542 September 0,297 0.771 0,389 1.007 0,460 1.191 0,547 1.418 Oktober 0,274 0.733 0,350 0.938 0,413 1.106 0,489 1.310 November 0,292 0.756 0,340 0.881 0,449 1.163 0,549 1.423 Desember 0,412 1.104 0,577 1.545 0,745 1.996 1,217 3.260 Jumlah 15.490 25.140 32.893 44.069
Tabel 7. Akumulasi tampungan Bendungan Raknamo (satuan: juta m 3 ) Bulan Tahun air rendah 75.34% Akumulasi tampungan Keterangan Januari I 0,000 0,000 Awal plugging II 1,593 1,593 Februari I 2,179 3,771 II 2,302 6,074 Maret I 2,259 8,333 II 2,314 10,647 April I 1,902 12,550 II 1,553 14,102 Terpenuhi Mei I 1,148 15,250 II 0,776 16,026 Juni I 0,670 16,696 II 0,629 17,325 Juli I 0,602 17,927 II 0,576 18,503 Agustus I 0,553 19,056 II 0,532 19,589 September I 0,513 20,101 II 0,494 20,596 Oktober I 0,477 21,073 II 0,461 21,534 November I 0,446 21,980 II 0,434 22,415 Desember I 0,667 23,081 II 0,851 23,932
Pada perhitungan sebelumnya telah diperoleh debit simulasi  dari  tahun  1992-2016,  namun  belum diketahui  berapa  volume  yang  masuk  ke  dalam bendungan  dalam  kurun  waktu  setengah  bulanan. Berdasarkan data rekap debit simulasi sebelumnya maka  data  tersebut  dikonversi  ke  dalam  satuan volume  (juta  m 3 ).  Perhitungan  volume inflow
setengah  bulanan  dilakukan  dengan  menggunakan rumus:
Volume inflow (juta m 3 ) = Debit x Jumlah hari x 60 x 60 x 24 10 6
Contoh  perhitungan inflow setengah  bulanan  pada bagian (I) bulan Januari adalah sebagai berikut:
Jumlah hari pada bagian I bulan Januari = 15 hari Debit inflow (Q) = 0,54 m 3 /detik, sehingga,
Volume inflow (juta m 3 )    = 0,54 x15 x 60 x 60 x 24
10 6 Volume inflow ( juta m 3 ) = 0,6998 ≈0,7 juta m 3
Untuk  perhitungan  jumlah  volume inflow yang masuk  ke  dalam  Bendungan  Raknamo  pada  tiap tahun  dalam  kriteria  musim  dapat  dilihat  Tabel  6. Probabilitas debit inflow pada Bendungan Raknamo  dibagi  dalam  empat  kategori  berturut- turut  adalah;  1)  Tahun  air  kering  dengan  tingkat probabilitas  97,30%,  total inflow ke  dalam bendungan  pertahunnya  adalah    15,4898  juta  m 3 . 2)  Tahun  air  rendah  dengan  tingkat  probabilitas 75,34% total inflow ke dalam  bendungan pertahun adalah  sebesar  25,1395  juta  m 3 .  3)  Tahun  air normal  dengan  tingkat  probabilitas  50,68% diperoleh  total inflow ke  dalam  bendungan pertahun sebesar 32,8927 juta m 3 dan 4) Tahun air cukup dengan tingkat probabilitas 26,02% diperoleh  total inflow ke  dalam  bendungan pertahunnya sebesar 44,0687 juta m 3 .
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  awal plugging yang  merupakan  penutupan  saluran inlet dan lubang pipa drain pada dasar  bendungan  sehingga mulai  pada  saat  itu  aliran  air  menjadi  tampungan pada  Bendungan  Raknamo. Plugging dilakukan pada pertengahan bulan Januari sehingga akumulasi dari volume inflow Bendungan Raknamo  mulai  dihitung  dari  waktu  tersebut  dan melampaui  kapasitas  bendungan  yang  diketahui sebesar  14,091  juta  m 3 pada  akhir  bulan  April dalam  kurun  waktu  3,5  (tiga  setengah)  bulan. Lama  waktu  pengisian  awal  Bendungan  Raknamo ditunjukan dalam Gambar 9.

## Gambar 9. Lama waktu pengisian awal Bendungan Raknamo
Dapat  dilihat  pada  Gambar  9  bahwa  pada  awal setengah bulan pertama (I) di bulan Januari volume air  yang  mengisi  Bendungan  Raknamo  masih bernilai nol (0), dan mulai terisi pada bagian kedua di  bulan  Januari  dengan  volume  air  sebesar  1,593 juta  m 3 .  Peningkatan  atau  akumulasi  dari  volume
yang  tertampung  pada  bulan-bulan  berikutnya semakin bertambah hingga pada pertengahan bulan Mei  volume  air  yang  tertampung  adalah  sebesar 14,102 juta  m 3 yang  berarti  bahwa telah terpenuhi volume  tampungan  rencana  yaitu  sebesar  14,091 juta  m 3 pada  elevasi  +104  mdpl  yang  juga merupakan  elevasi spillway Bendungan  Raknamo. Hal  ini  sudah  diterangkan  pada  Tabel  1  sehingga air  yang  melimpas  melewati spillway tersebut sudah  sebanyak  0,011  juta  m 3 pada  akhir  bulan April.
Perbandingan  volume inflow tahunan  hasil penelitian dengan hasil perencanaan
Berdasarkan  hasil  perencanaan  dalam  nota  desain Bendungan  Raknamo  tahun  2015  diperoleh volume inflow Q80% adalah sebesar 14,59 juta m 3 sedangkan  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini adalah  Q75,34%  yaitu  sebesar  25,1395  juta  m 3 . Selisih  antara  kedua  nilai  ini  adalah  sebesar 11,0485  juta  m 3 dikarenakan  dalam  perhitungan perencanaan impounding Bendungan  Raknamo hanya  menggunakan  perhitungan  dengan  Stasiun Hujan  Camplong  yang  curah  hujan  rata-rata  per tahunnya  adalah  sebesar  1.272  mm  sedangkan curah  hujan  rata-rata  daerah  tangkapan  hujan Bendungan  Raknamo  dalam  penelitian  ini  adalah sebesar  1.696  mm  per  tahunnya  sehingga memberikan hasil volume inflow Q80% yang lebih besar. Bendungan Raknamo akan mampu terpenuhi  volume  tampungan  rencananya  yaitu sebesar  14,091  juta  m 3 dalam  kurun  waktu  tiga setengah bulan (tiga bulan lima belas hari).

## Kesimpulan
Parameter  pada  model  tangki  diuji  dengan koefisien korelasi kesalahan dan diperoleh koefisen  determinasi  (r 2 )  yang  cukup  baik  yakni sebesar 0,504. Untuk besarnya volume inflow yang tertampung  masuk ke dalam  Bendungan Raknamo didapatkan untuk tahun air kering dengan peluang keandalan 97,30 % adalah sebesar 15,4898 juta m 3 ; tahun  air  rendah  dengan  peluang  keandalan 75,34%  adalah  sebesar  25,1395  juta  m 3 ;  tahun  air normal dengan peluang keandalan 50,68 % adalah sebesar  32,8927  juta  m 3 ;  dan  tahun  air  cukup dengan peluang keandalan 26,02 % adalah sebesar 44,0687  juta  m 3 .  Untuk  stasiun  hujan  pengamatan digunakan  Stasiun  Camplong  yang  curah  hujan rata-rata  per  tahunnya  adalah  sebesar  1.272  mm. Hasil  volume inflow pada  tahun  air  rendah  (Q 80% ) adalah  sebesar  14,59  juta  m 3 dan  lama  waktu pengisian  Bendungan  Raknamo  hingga  mencapai volume tampungan yang direncanakan (14,091 juta m 3 )  adalah  tiga  setengah  bulan  yaitu  dari  awal pertengahan bulan Januari hingga pada akhir bulan April.
0,000 1,593 3,771 6,074 8,333 10,647 12,550 14,102 0,00 2,50 5,00 7,50 10,00 12,50 15,00 17,50 20,00 Januari Februari Maret April Vo lum e ta m pun ga n
( Jut a m 3 ) Bulan

## Saran
Untuk  optimasi  parameter  Model  Tangki  yang lebih  akurat  dengan  nilai  koefisien  korelasi kesalahan  (r 2 )  yang  lebih  baik  maka  perlu  adanya data debit observasi pada ruas sungai di DAS yang sama dengan jangkauan waktu lebih panjang. Perlu dilakukan  penelitian  lanjutan  mengenai  simulasi debit  Model  Tangki  dengan  menambahkan  faktor intersepsi dan penyerapan air oleh akar tanaman di area Bendungan Raknamo.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  disampaikan  untuk  Kepala BWS NT II, Kasatker, PPK Bendungan Raknamo, serta  konsultan  supervisi  yang  memberikan kesempatan tim penulis dalam meneliti Bendungan Raknamo.

## Daftar Pustaka
Akalily,  A.,  Soetopo,  W.,  &  Limantara,  L.  M. (2014). Optimasi  parameter  model  tangki  dengan metode algoritma genetik  (AG)  di sub DAS Keser . Malang: Jurusan  Pengairan.  Fakultas  Teknik. Universitas Brawijaya,
Basri, H., Syahrul & Nursidah. (2002). Evaluation of  hydrological  response  of  Krueng  Jreue watershed  using  computersimulation  of  tank model. JurnalAgrista , 6 (1):7-18.
Da  Silva,  M.  G.,  de  Aguiar  Netto,  A.  D.  O.,  de Jesus Neves, R. J., Do Vasco, A. N., Almeida, C., &  Faccioli,  G.  G.  (2015).  Sensitivity  analysis  and calibration  of  hydrological  modeling  of  the watershed Northeast Brazil. Journal of Environmental Protection , 6 (08), 837-850.
Fujihara,  Y.,  Tanakamaru,  H.,  Hatta,  T.,  &  Tada, A.,  (2001). Objective  Functions  for Calibration  of Rainfall-Runoff  Models .  Paper  presented  at  Proc. of Annual JSIDRE, 124-125, Morioka, 25-27 July, Japanese
Krisnayanti,  D.  S.,  Rizal,  A.  H.,  Bunganaen,  W., Nait,  C.,  &  Mangu,  A.  G.  A.  D.  (2020). Application  of  a  tank  model  to  assess  the perfomance  of  rotiklot  reservoir  initial  filling. Journal  of  Civil  Engineering  Forum,  May  2020, 6 (2),  103-114.  DOI:  https://doi.org/10.22146/ jcef.45843
Kuok,  K.  K.,  Chiu,  P.  C.,  &  Harun,  S.  (2011). Multiobjective  Particle  Swarm  Optimization  for Optimizing Daily Tank Model’s Parameters . Paper presented  at  Proceeding  of  ASEAN  Australian
Engineering Congress, 25-27th July 2011, Kuching
Mustafril. (2014). Analisis  potensi  sumberdaya  air daerah  aliran  sungai  singkil  menggunakan  model tangki. Jurnal Rona Teknik Pertanian , 7 (1), 18-30.
Nota  Desain  Sertifikasi  Bendungan  Raknamo, (2015), PT. Indra Karya, Malang.
Nurhayati,  S.  I.  (2015).  Analisa  Pengisian  Awal Waduk  ( Impounding )  pada  Bendungan  Jatigede, S1  Thesis ,  Indonesia:  Universitas  Pendidikan Indonesia.
Rahman. (2011). Penerapan Model Tangki dengan tiga tangki susunan pararel untuk transformasi data hujan  menjadi  data  debit  (studi  kasus  pada inflowWaduk  Selerejo  dan  Waduk  Lahor). Media Teknik Sipil , 9 (2), 166-171. DOI: https://doi.org/10. 22219/jmts.v9i2.1203
Setiawan,  B.  I.  (2003).  Optimasi  Parameter  Tank Model  (optimation  of  Tank  Model’s  Parameter). Buletin  Keteknikan  Pertanian  Jurusan  Teknik Pertanian,  Fakultas  Pertanian,  Institut  Pertanian Bogor , 17 (1), 8-20.
Setiawan,  B.  I.,  Fukuda,  T.  &  Nakano,  Y.  (2003). Developing  procedures  for  optimization  of  Tank Model’s  Parameters. Agricultural  Engineering International: CIGR Journal , V, 387-393.
Soemarto, C. D. (1986). Hidrologi Teknik . Jakarta: Erlangga.
Sosrodarsono,  Suyono,  Kensaku  Takeda.  (2003). Hidrologi  Untuk  Pengairan ,  Pradnya  Paramita, Jakarta.
Sugawara,  M.  &  Fuyuki,  M.  (1956). A  Method  of Revision  of River  Discharge  by  Means  of  Rainfall Model.  Collection  of  Research  Papers  about Forecasting Hydrologic Variables , pp. 14-18
Sulianto,  S.,  &  Setiono,  E.  (2012).  Algoritma genetik  untuk  optimasi  parameter  model  tangki pada analisis transformasi data hujan-debit. Jurnal Teknik Industri , 13 (1), 85-92.
Suryoputro,  N.  (2018).  Modifikasi  Model  Tangki Akibat  Pengaruh  Intersepsi  dan  Penyerapan  Air Tanah  Oleh  Akar  Tanaman.  Malang, Disertasi.
Tidak dipublikasikan. Malang: Univesitas Brawijaya