Volume 20 Nomor 01, April 2020 : 11-18

## Analisis Hidrologi Model Soil Moisture Accounting Menggunakan Program HEC-HMS
(Studi Kasus : DAS Rokan AWLR Pasir Pangaraian)
Hydrological Analysis of the Soil Moisture Accounting Using the HEC-HMS
(Cases of Study : DAS Rokan AWLR Pasir Pangaraian)
Gopal Adya Ariska 1, *, Yohanna Lilis Handayani 1 , Bambang Sujatmoko 1
1 S1 Teknik Sipil, Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR Soebrantas KM 12,5 Pekanbaru, Indonesia
* Penulis korespondensi : gopal.adya@student.unri.ac.id Tel.: +6282384049024; Fax.: - Diterima: 1 April 2020; Direvisi: 27 April 2020; Disetujui: 28 April 2020. DOI: 10.25299/saintis2020.vol20(01).4753

## Abstrak
Hidrologi suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) rumit untuk diprediksi karena kekurangan data dan membutuhkan biaya yang mahal. Pada  penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  sub  DAS  Rokan  Hulu  stasiun  Pasir  Pengaraian  yang  hampir  setiap  tahun  terjadi  banjir. Perencanaan dan pengolahan sumber daya air di suatu wilayah daerah aliran sungai sangat penting, maka dari itu perlunya mengetahui karakteristik suatu DAS. Perencanaan dan pengolaan sumber daya air memerlukan data debit aliran yang lengkap. Pada sub DAS ini data hujan,  data  debit  dan  data  klimatologi  menggunakan  periode  data  sepuluh  tahun  yaitu  dari  tahun  2008-2017.  Pemodelan  hidrologi dilakukan pendekatan dengan beberapa metode, salah satunya metode soil moisture accounting di program HEC-HMS yang mana metode tersebut mensimulasikan suatu pergerakan  air pada vegetasi, permukaan tanah dan di bawah permukaan tanah. Penyusunan  periode kalibrasi  dan  verifikasi  disusun  dalam  sembilan  skema  yang  diharapkan  mampu  menghasilkan  hasil  yang  paling  optimal.  Sembilan skema  untuk Kalibrasi dan Verifikasi  ini menggunakan  metode objective function yaitu percent  error in  discharge  volume .  Skema yang paling optimal adalah skema VII (7 tahun kalibrasi 3 tahun Verifikasi), dengan nilai verifikasi 10,1%”Baik” dan Kalibrasi 0,0% “Sangat Baik”.
Kata Kunci: Soil Moisture Accounting, Recession – Ratio to Peak, Error Volume, HEC-HMS

## Abstract
The hydrology of a watershed is difficult to predict because of the lack of data and requires high costs. In this study takin g location in the Rokan Hulu sub-watershed, Pasir Pengaraian station Almost every year flooding occurs. Planning and management of water resources in a watershed is very important and therefore it is necessary to know the characteristics of the watershed. Planning and management of water resources require complete data.  in this sub-watershed rainfall data, discharge data and climatology data use a ten-year data period from 2008-2017.  Hydrological  modeling is  approached with several  methods, one of them is soil moisture  accounting  method in  the HEC-HMS program  where  the  method  simulates  a  movement  of  water  on  vegetation,  soil  surface  and  below  ground  level.  The  preparation  of  the calibration  and  verification  periods  arranged  in  nine  schemes  is  expected  to  produce  the  most  optimal  results.  The  nine  schemes  for Calibration and Verification use the objective function method, which is the percentage error in discharge volume. The most optimal scheme is the scheme VII  (7 years calibration 3 years Verification), with a verification value of 10.1% "Good" and Calibration 0.0% "Very Good".
Keywords: Soil Moisture Accounting, Recession – Ratio to Peak, Error Volume, HEC-HMS

## PENDAHULUAN
Siklus  hidrologi  merupakan  gambaran keseluruhan  tentang  pengalihragaman  massa  air dalam  suatu  kawasan  atau  Daerah  Aliran  Sungai (DAS).  Perencanaan  dan  pengelolaan  sumber  daya air  di  suatu  wilayah  atau  daerah  aliran  sungai memerlukan  data  debit  aliran  yang  lengkap  dan panjang.
Salah  satu  model  analisa  hidrologi  adalah model soil moisture accounting . Model soil moisture accounting dapat  digunakan  untuk  mensimulasi debit dalam periode waktu yang panjang. Model ini mensimulasikan perilaku debit di sungai.
Penggunaan  model  HEC-HMS  diharapkan  mampu menirukan sistem DAS yang mempunyai variabilitas sistem  DAS  dan  karakter  masukan  ( input )  yang mempunyai ruang dan waktu yang sangat tinggi. Daerah  aliran  sungai  yang  diteliti  adalah Daerah  Aliran  Sungai  Rokan  AWLR  Pasir Pengaraian.  Daerah  Aliran  Sungai  AWLR  Pasir Pengaraian  merupakan  sub  DAS  yang  berada  pada Wilayah  Sungai  (WS)  Rokan  tepatnya  pada  sungai Batang Lubuh yang mengalir ke sungai Rokan.
Sungai  Batang  Lubuh  merupakan  salah  satu sungai  yang  mengalir  di  Kabupaten  Rokan  Hulu. Sungai ini merupakan sungai terbesar di Kabupaten
Rokan  Hulu.  Hampir  setiap  tahun  terjadi  banjir, khususnya  pada  musim  penghujan.  Hal  ini diperkirakan  karena  terjadi  pendangkalan  sungai yang  salah  satu  penyebabnya  adalah  runtuhnya tebing sungai [1].
Banjir  yang  terjadi  pada  suatu  wilayah  DAS, disebabkan  karena  berkurangnya  luas  daerah resapan air akibat perubahan tata guna lahan yang tidak terencana dan terpola [2].
Kebijakan  atau  perlakuan  pengolahan  sub DAS  Pasir  Pengaraian  agar  memenuhi  tujuan  yang diinginkan perlu dilakukan kajian  permodelan yang akurat. Permodelan hidrologi memerlukan ketepatan  metode  analisis  model  yang  sesuai dengan karakteristik sub DAS ini.
Teguh  Marhendi  dalam  penelitiannya  yang berjudul  “Analisis low  flow menggunakan  model HEC- HMS  3.1  untuk  kasus  SUB  DAS  Kranggan” menunjukkan  bahwa  parameter surface  capacity dan max  infiltration  rate sangat  sensitive  terhadap perubahan yang terjadi pada sub DAS Kranggan [3].

## Konsep Hidrologi
Secara  keseluruhan  jumlah  air  di  bumi  ini relatif  tetap  dari  masa  ke  masa.  Air  di  bumi mengalami  suatu  siklus  melalui  suatu  rangkaian peristiwa yang berlangsung terus-menerus. Serangkaian  peristiwa  tersebut  dinamakan  siklus hidrologi [4].

## Daerah Aliran Sungai
Departemen Kehutanan
memberikan pengertian  bahwa  Daerah  Aliran  Sungai  adalah suatu  daerah  tertentu  yang  bentuk  dan  sifat alamnya  sedemikian  rupa,  sehingga  merupakan kesatuan  dengan  sungai  dan  anak-anak  sungainya yang  melalui  daerah  tersebut  dalam  fungsinya untuk menampung air yang berasal dari curah hujan dan sumber air lainnya, dan kemudian mengalirkan melalui  sungai  utamanya  ( single  outlet ).  Air  hujan yang  jatuh  didalam  DAS  akan  mengalir  menuju sungai  utama  yang  ditinjau,  sedang  yang  jatuh diluarnya akan mengalir ke sungai lain disebelahnya [5].

## Definisi Model Hidrologi
Suatu  model  hidrologi  diperlukan  untuk memodelkan kondisi atmosferik suatu daerah aliran yang  kompleks  dalam  bentuk  jaringan  aliran. Daerah  aliran  ( watershed atau catchment  area ) adalah  daerah  yang  menyediakan  sebuah  sistem sungai dan reservoir.
Penyusunan Basin Model
Model Soil  Mousture  Accounting (SMA) dipolakan  oleh Leavesley dengan  nama  sistem permodelan  hujan-limpasan Leavesley dan  dijelas dengan jelas oleh Bennett [6]. Suatu model tersebut mensimulasikan   suatu  pergerakan   air   lewat  dan
penyimpanan  air  pada  vegetasi,  pada  permukaan tanah di profil tanah dan di lapisan permukaan air. Model SMA menghitung limpasan permukaan basin, aliran permukaan air, kehilangan karena evapotranspirasi  dan  perkolasi  dalam  melewati keseluruhan  basin.  Faktor  iklim  menyangkut hubungan antara hujan dan evapotranspirasi [7].
Metode Soil Moisture Accounting
menggunakan  5  layer  untuk  menampilkaan  suatu dinamika  pergerakan  air  diatas  permukaan  dan didalam  tanah.  Layer  tersebut  diantaranya canopy interception , surface  depression  storage , soil , upper groundwater , soil  profil  storage dan lower groundwater bisa dilihat pada Gambar 1 Metode  SMA  di  HEC-HMS  adalah one- dimensional , semi-distributed yang  merupakan representasi dari proses tanah. model hidrologi one - dimensional hanya  membiarkan  air  mengalir  satu arah  selama time-step .  Model  SMA  di  HEC-HMS adalah  yang  paling  fleksibel  dan  luas  pada  metode loss yang tersedia untuk software HEC-HMS.
Gambar 1. Algoritma Soil Moisture Accounting
Tujuan  dari  penelitian  adalah  menganalisis keandalan  metode Soil  Moisture  Accounting untuk memprediksi debit sungai di sub DAS Stasiun Pasir Pangaraian.
Output model  yang  terbaik  ditunjukkan dengan  nilai  korelasi  yang  tinggi  dan  selisih error antara  debit  dan  debit  tercatat  yang  paling  rendah [8].  Selisih  volume  atau volume  error  (VE) aliran adalah  nilai  yang  menunjukkan  perbedaan  volume terukur selama proses simulasi [9].

## METODOLOGI
Lokasi  Penelitian  berada  di  sub  DAS Stasiun AWLR  Pasir  Pengaraian,  yang  secara  administrasi terletak Desa Pasir Pangaraian, Kecamatan Rambah, Provinsi Riau,  dengan letak geografis 00° 35’24” LU dan  101° 11’  46”  BT  (Badan  Pusat  Statistik Pekanbaru) dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta Lokasi Penelitian Sumber : [10]
Adapun  prosedur  yang  terdapat  dalam analisis  ini  adalah  pengumpulan  data  dan memodelkan  hidrologi  menggunakan  metode Soil Moisture  Accounting (SMA)  menggunakan sofware HEC-HMS.  Prosedur    Penelitian  mengikuti  alur secara garis besar sebagai berikut.
Gambar 3. Bagan Alir Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data-data  ini  yang  kemudian akan diolah untuk menarik suatu kesimpulan. Data- data yang diperoleh dari observasi lapangan antara lain adalah :

## 1. Data Curah Hujan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data curah  hujan  harian  di  Stasiun  Pasar  Tangun  tahun 2008 sampai 2017. Data Curah Hujan ini diperoleh dari  Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera  III  Provinsi Riau. Interval data hujan yang diinput ke HEC-HMS 4.3 adalah data hujan interval harian.
2. Data Debit
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data elevasi dari AWLR di Stasiun Pasir Pengaraiantahun 2008  sampai  2017.  Data  debit  ini  diperoleh  dari Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera  III  Provinsi  Riau. Data  elevasi  yang  satuan  cm  dikonversikan  m3/s menjadi  debit  dengan  menggunakan  rumus lengkung  debit  untuk  AWLR  stasiun  pasir pengaraian.  Contoh  perhitungan  dapat  dilihat sebagai  berikut  untuk  debit  observasi  tanggal  01 januari 2008:
Q =47,662 x(H- 〖 0.140) 〗 ^1.950 Q =47,662 x(1.31- 〖 0.140) 〗 ^1.950 Q = 64.734 m3/s Dengan : Q = Debit (m3/s) H = Elevasi Muka air (m) 3. Data Klimatologi
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data Klimatologi  di  Rambah  Utama  tahun  2008  sampai 2017.  Data  klimatologi  ini  diperoleh  dari  Balai Wilayah  Sungai  Sumatera  III  Provinsi  Riau.  Data klimatologi  ini  berupa  kelembapan  maksimum, kelembapan  minimum,  temperatur  maksimum, temperatur  minimum,  penyiraman  matahari  dan kecepatan angin.

## HASIL DAN DISKUSI

## Hasil Kalibrasi
Kalibrasi  pertama  untuk  skema  VII  dengan Panjang data 7 tahun yaitu tahun 2008-2014. Initial Value untuk parameter yang lain kecuali Recession - Initial Discharge dan Recession - Recession Constant menggunakan  nilai  minimum.  Hasil  dari  kalibrasi pertama untuk skema VII dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Kalibrasi Pertama Skema VII
Parameter Sat. Initial Value Optimized Value Persentase Perubahan Clark  Unit  Hydrograph  -  Storage Coefficient HR 0.02 0.28975 1294% Clark  Unit  Hydrograph  -  Time  of Concentration HR 0.0167 0.22288 1104% Recession - Initial Discharge M3/S 64.734 73.965 11% Recession - Ratio to Peak 0 0.079017 Recession - Recession Constant 0.95 0.96544 4% Simple Canopy - Initial Storage % 0.001 0.0645638 74% Simple Canopy - Max Storage MM 0.001 0.12284 4539% Simple Surface - Initial Storage % 0.001 0.15313 7938% Simple Surface - Max Storage MM 0.001 0.19195 7144% Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Percolation MM/HR 0.01 0.21277 1035% Soil Moisture Accounting - GW1 Storage MM 0.01 0.21831 1309% Soil  Moisture  Accounting  -  GW1  Storage Coefficient HR 0.01 0.2181 1497% Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Percolation MM/HR 0.01 0.51815 1608% Soil Moisture Accounting - GW2 Storage MM 0.01 0.45457 1565% Soil  Moisture  Accounting  -  GW2  Storage Coefficient HR 0.01 0.47325 1865% Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  GW1 Content % 0.001 0.40067 16400% Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  GW2 Content % 0.001 0.3371 16795% Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  Soil Content % 0.001 0.27352 16165% Soil  Moisture  Accounting  -  Max Infiltration MM/HR 0.01 0.24137 1416% Soil Moisture Accounting - Soil Percolation MM/HR 0.01 0.17779 1166% Soil Moisture Accounting - Soil Storage MM 0.01 0.11421 780% Soil  Moisture  Accounting  -  Tension Storage MM 0.01 0.0506348 345%
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa parameter Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  GW1 Content terjadi  perubahan  yang  paling  besar diantara  parameter  lainnya  sebesar  39967%. Persentase  perubahan  dari  nilai initial  value ke optimized value sangat besar, maka perlu dilakukan percobaan kalibrasi
selanjutnya untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Hasil  pada kalibrasi  pertama  ini  menunjukkan  nilai percent error  in  discharge  volume sebesar  10,1  %  yang berarti “Baik”,  persentase perbedaan volume debit dan  debit  puncak  untuk  simulasi  dengan  observasi kalibrasi pertama ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Output Dari Aplikasi HEC-HMS Untuk Optimization Trials Kalibrasi Pertama Skema VII
Kalibrasi  pertama  belum  dikatakan  optimal karena  masih  ada  peluang  untuk  lebih  optimal dengan terus melakukan kalibrasi. Initial Value yang digunakan  untuk  proses  kalibrasi  kedua  adalah Optimized  Value dari  kalibrasi  pertama.  Hasil  dari kalibrasi kedua dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kalibrasi Kedua Skema VII
Parameter Sat. Initial Value Optimized Value Persentase Perubahan Clark  Unit  Hydrograph  -  Storage Coefficient HR 0.28975 0.62308 115% Clark  Unit  Hydrograph  -  Time  of Concentration HR 0.22288 0.55621 150% Recession - Initial Discharge M3/S 73.965 98.62 33% Recession - Ratio to Peak 0.079017 0.079017 0% Recession - Recession Constant 0.96544 0.96544 0% Simple Canopy - Initial Storage % 0.0645638 0.0645638 0% Simple Canopy - Max Storage MM 0.12284 0.12284 0% Simple Surface - Initial Storage % 0.15313 0.15313 0% Simple Surface - Max Storage MM 0.19195 0.19195 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Percolation MM/HR 0.21277 0.21277 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Storage MM 0.21831 0.21831 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Storage Coefficient HR 0.2181 0.2181 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Percolation MM/HR 0.51815 0.51815 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Storage MM 0.45457 0.45457 0% Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Storage Coefficient HR 0.47325 0.47325 0% Soil Moisture Accounting - Initial GW1 Content % 0.40067 0.40067 0% Soil Moisture Accounting - Initial GW2 Content % 0.3371 0.3371 0% Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  Soil Content % 0.27352 0.27352 0% Soil  Moisture  Accounting  -  Max Infiltration MM/HR 0.24137 0.24137 0% Soil  Moisture  Accounting  -  Soil Percolation MM/HR 0.17779 0.17779 0% Soil Moisture Accounting - Soil Storage MM 0.11421 0.11421 0% Soil  Moisture  Accounting  -  Tension Storage MM 0.0506348 0.0506348 0%
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa parameter Clark  Unit  Hydrograph  -  Time  of Concentration terjadi  perubahan  yang  paling  besar diantara parameter lainnya sebesar 278%.
Persentase  perubahan  dari  nilai initial  value ke optimized  value sangat  besar,  maka  perlu dilakukan  percobaan  kalibrasi  selanjutnya  untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Hasil  pada kalibrasi  pertama  menunjukkan  nilai percent  error in  discharge  volume sebesar  15,1  %  yang  berarti “Sangat Baik”,  persentase perbedaan volume debit dan  debit  puncak  untuk  simulasi  dengan  observasi kalibrasi  pertama ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Output Dari Aplikasi HEC-HMS Untuk Optimization Trials Kalibrasi Kedua Skema VII Kalibrasi  kedua  belum  dikatakan  optimal karena  masih  ada  peluang  untuk  lebih  optimal dengan terus melakukan kalibrasi. Initial Value yang digunakan  untuk  proses  kalibrasi  ketiga  adalah Optimized  Value dari  kalibrasi  kedua.  Hasil  dari kalibrasi ketiga dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Kalibrasi Ketiga Skema VII
Parameter Sat. Initial Value Optimized Value Persentase Perubahan Clark  Unit  Hydrograph  -  Storage Coefficient HR 0.62308 1.4925 115% Clark  Unit  Hydrograph  -  Time  of Concentration HR 0.55621 1.1196 150% Recession - Initial Discharge M3/S 98.62 191.63 33% Recession - Ratio to Peak 0.079017 Recession - Recession Constant 0.96544 Simple Canopy - Initial Storage % 0.0645638 Simple Canopy - Max Storage MM 0.12284 Simple Surface - Initial Storage % 0.15313 Simple Surface - Max Storage MM 0.19195 Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Percolation MM/HR 0.21277 Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Storage MM 0.21831 Soil  Moisture  Accounting  -  GW1 Storage Coefficient HR 0.2181 Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Percolation MM/HR 0.51815 Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Storage MM 0.45457 Soil  Moisture  Accounting  -  GW2 Storage Coefficient HR 0.47325 Soil Moisture Accounting - Initial GW1 Content % 0.40067 Soil Moisture Accounting - Initial GW2 Content % 0.3371 Soil  Moisture  Accounting  -  Initial  Soil Content % 0.27352 Soil  Moisture  Accounting  -  Max Infiltration MM/HR 0.24137 Soil  Moisture  Accounting  -  Soil Percolation MM/HR 0.17779 Soil Moisture Accounting - Soil Storage MM 0.11421 Soil  Moisture  Accounting  -  Tension Storage MM 0.0506348
Hasil  kalibrasi  kedua  ini  menunjukkan  nilai objective function percent error in discharge volume sebesar 0,0% yang berarti “Sangat Baik”. Persentase perbedaan  volume  debit  dan  debit  puncak  untuk simulasi dengan observasi kalibrasi kedua ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Output Dari Aplikasi HEC-HMS Untuk Optimization Trials Kalibrasi Ketiga Skema VII
Hasil dari percobaan kalibrasi pada skema VII menunjukkan  kalibrasi  kedua  yang  paling  optimal sebesar 0,1 % dibandingkan dengan kalibrasi kedua sebesar  2,7%.  Hasil  Output  HEC-HMS  untuk kalibrasi  pada  skema  VII  (7  tahun  kalibrasi)  ini menunjukan hasil Percent error in Discharge Volume yang  sangat  baik.  Perbandingan  grafik  debit simulasi dengan debit observasi untuk Percent error in  Discharge  Volume sebesar  2,7%  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hidrograf Hujan, Kalibrasi Debit Observasi vs Debit Simulasi Skema VII

## Hasil Verifikasi
Nilai  paramater  yang  diinput  ke  dalam program  HEC-HMS  untuk  proses  verifikasi  ialah nilai  yang  paling  optimal  ( optimized  value )  dari kalibrasi  untuk  masing-masing  skema.  Nilai  yang telah  diperoleh  dari  hasil  yang  paling  optimal  dari kalibrasi  selanjutnya  dilakukan running untuk
melihat  prediksi  nilai  debit  pada  tahun  yang  akan datang  dari  tahun  data  saat  kalibrasi.  Metode Objective  Function untuk  verifikasi  sama  dengan kalibrasi  menggunakan Percentage  error  in Discharge  volume .  Berikut  hasil  dari  verfikasi  dari semua skema dan contoh perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Verifikasi Skema Volume observasi (m 3 ) Volume Simulasi (m 3 ) PEV Keterangan Skema 1 (9 tahun Verifikasi) 26523970.8 22207403.5 16,3 Memuaskan Skema 2 (8 tahun Verifikasi) 23304782.1 18411663.7 21,0 Memuaskan Skema 3 (7 tahun Verifikasi) 20890525.8 15576024.9 25,5 Tidak Memuaskan Skema 4 (6 tahun Verifikasi) 18285495 12904260 29,4 Tidak Memuaskan Skema 5 (5 tahun Verifikasi) 15757009.3 10398356 34 Tidak Memuaskan Skema 6 (4 tahun Verifikasi) 12408619.7 10154478.9 18,2 Memuaskan Skema 7 (3 tahun Verifikasi) 8470913.5 7565497.9 10,7 Baik Skema 8 (2 tahun Verifikasi) 5456656.2 4255308.3 22,1 Memuaskan Skema 9 (1 tahun Verifikasi) 3041854.8 4498221.4 48 Tidak Memuaskan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul
“Analisis  Model  Hidrologi  menggunakan Soil Moisture Accounting ” (studi kas us : SUB DAS Stasiun Pasir Pangaraian”), maka dapat diambil kesimpulan bahwa  berdasarkan  sembilan  skema  dengan perolehan Percent  error  in  discharge  volume (PEV) yang paling optimum pada tahap verfikasi dipilih
skema  VII  Panjang  data  7  tahun  kalibrasi  3  tahun verifikasi  dapat  mewakili  karakteristik  DAS sebenarnya, dengan hasil PEV untuk kalibrasi  0,0% “Sangat  Baik”  dan  verifikasi  10,1%  “Baik”  dan berdasarkan  Hidrograf  hujan  pada  tahap  kalibrasi dan  tahap  verifikasi  menunjukkan  bahwa Percent error  in  discharge  volume (PEV)  mengoptimalkan volume  dengan  mengurangi  parameter baseflow - nya  sebagai  setiap  waktu baseflow -nya  mendekati ordinary nol.
0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 366 731 1096 1461 1827 2192 2557 P re si pi ta si (m m ) D eb it (m 3/ s) Waktu (Hari) asa Presipitasi Qsim
Qobs

## REFERENSI
[1] R. Karno and J. Mubarrak, “ANALISIS SPASIAL (EKOLOGI)  PEMANFAATAN  DAERAH  ALIRAN SUNGAI  (DAS)  DI  SUNGAI  BATANG  LUBUH KECAMATAN  RAMBAH  KABUPATEN  ROKAN HULU,” Edu Res. , vol. 7, no. 1, 2018.
[2] N. A. Affandy and N. Anwar, “Pemodelan Hujan - Debit  Menggunakan  Model  HEC-HMS  di  DAS Sampean Baru,” Surabaya Inst. Teknol. Sepuluh
Sept. , 2007.
[3] T. Marhendi, “ANALISIS LOW FLOW
MENGGUNAKAN MODEL HEC-HMS 3.1 UNTUK
KASUS SUB DAS KRANGGAN,” Sainteks , vol. 11, no. 1, 2014.
[4]  Suripin, Sistem  Drainase  Perkotaan  yang Berkelanjutan . Andi, 2004.
[5]  B.  Triatmodjo  and  H.  Terap an,  “Beta  Offset.” Yogyakarta, 2008.
[6] U.  S.  A.  C.  O.  Engineers,  “Hydrologic  Modeling System HEC – HMS, Technical Reference Manual,” California, USA , 2000.
[7] R.  Munajad  and  S.  Suprayogi,  “Kajian  Hujan– aliran  Menggunakan  Model  Hec – hms  di  Sub Daerah  Aliran  Sungai  Wuryantoro  Wonogiri, Jawa  Tengah, ” J.  Bumi  Indones. ,  vol.  4,  no.  1,
2015.
[8] D.  D.  Utami  and  G.  D.  Wibowo,  “Analisa Ketersediaan  Air  Dengan  menggunakan Gabungan  Metode  Mock  Dan  Model  Tank  Di
Kali Samin Kabupaten
Karanganyar.”
Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2016.
[9]  H.  Fardian,  S.  SUTOKNO,  and  M.  Fauzi,

## “PENGGUNAAN DATA HUJAN SATELIT TERKOREKSI  UNTUK  ANALISIS  KEJADIAN
BANJIR DI DAS ROKAN,” RACIC J. Tek. Sipil Univ. Abdurrab , vol. 2, no. 02, pp. 233 – 247, 2017.
[10] Y.  Lilis  Handayani,  B.  Sujatmoko,  and  G. Oktavia,  “Stream’s  regime  coefficient  in upstream  Rokan watershed  of  Riau  Province,” in MATEC Web of Conferences , 2019, vol. 276, p. 4013.