Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Estimasi  hujan-debit  menggunaan  model Mock ,  GR2M,  dan Tank di  Kawasan Pagilaran sebagai Dasar Perencanaan PLTMH
Rian Mantasa Salve Prastica 1,* , Destiana Wahyu Pratiwi 2
Departemen Teknik Sipil, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta 1 , BBWS Bengawan Solo, Kementrian PUPR, Sukoharjo 2 Koresponden*, Email: rian.mantasa.s.p@ugm.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                        21 Januari 2020
Diperbaiki                     20 Februari 2021 Disetujui                        20 Februari 2021 Keywords: Mock model, Tank model, GR2M model, rainfall-runoff, poor discharge data
Pagilaran has water scarcity and electricity issues. Studies have been conducted and conclude new findings. Pagilaran has potential topography as a future small lake location and has water resources for new electricity energy resources. The paper concerns about discharge prediction in  Pagilaran  catchment.  No  studies  could  confirm  the  availability  of  outflow  from  water resources in Pagilaran. The primary data of taking debit samples in Pagilaran could not be done  yet  due  to  difficult  access  to  arrive.  This  paper  focuses  on  analyzing  rainfall-runoff simulation using the Mock model, Tank model, and GR2M model to estimate the discharge. The methods show the same patterns of outflow every year. The results indicate these methods do not have enormous differentiation. Model verification was conducted by using field data of year 2017 discharge  sampling and  resulted the percentage of SSE of  three methods 5.89%, 5.76%, and 6.40%, respectively. In this research, Tank Model is the best alternative to use for discharge estimation.
Kata kunci: Model Mock , Model Tank , Model GR2M, peramalan hujan-debit, data debit terbatas Abstrak
Pagilaran  memiliki  kelangkaan  air  dan  masalah  listrik.  Studi  telah  dilakukan  dan menyimpulkan temuan baru. Pagilaran memiliki potensi topografi sebagai lokasi embung kecil di masa depan dan memiliki sumber daya air untuk sumber daya energi listrik baru. Makalah ini membahas tentang prediksi debit di daerah tangkapan air Pagilaran. Belum ada penelitian yang dapat mengkonfirmasi ketersediaan aliran keluar dari sumber daya air  di  Pagilaran.  Data  primer  pengambilan  sampel  debit  di  Pagilaran  belum  dapat dilakukan karena sulitnya akses ke lapangan. Makalah ini berfokus pada analisis simulasi curah  hujan  dengan  menggunakan  model Mock ,  model Tank ,  dan  model  GR2M  untuk memperkirakan  debit.  Metode  menunjukkan  pola  aliran  yang  sama  setiap  tahun.  Hasil menunjukkan metode ini tidak memiliki diferensiasi yang sangat besar. Verifikasi model dilakukan menggunakan data lapangan pada tahun 2017 dan menghasilkan SSE sebesar 5,89%; 5,76%; dan 6,40% untuk ketiga metode secara berturut-turut.  Dalam penelitian ini, Model Tank merupakan alternatif terbaik dalam prediksi debit.

## 1. Pendahuluan
Pembangkit listrik tenaga mikrohidro (PLTMH) memiliki peran wajib sebagai pembangkit listrik dan sumber daya yang ramah lingkungan sebagai energi primer. Tenaga air menjadi salah satu alternatif energi terbarukan pada tren lama, sumber energi paling efisien [1], [2], dan paling banyak digunakan dalam  beberapa  dekade  terakhir.  PLTMH  menghasilkan sekitar 19% listrik di dunia [3].
Salah  satu  rencana  pembangunan  PLTMH  diinisiasi  di kawasan  Pagilaran,  Jawa  Tengah.  Makalah  ini  berkaitan dengan  usulan  PLTMH  di  wilayah  tersebut.  Pagilaran memiliki hutan pertanian teh dan kakao di bawah otoritas PT. Pagilaran.  PT.  Pagilaran  digunakan  sebagai  industri pengajaran  atau  laboratorium  lapangan  untuk  civitas akademika  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM),  Yogyakarta. Gambar  1 menggambarkan  lokasi  hutan  pertanian Pagilaran.
Gambar 1. Hutan pertanian Pagilaran
PLTMH menghasilkan tenaga dari pembuangan di badan
air  dan  kemudian  diubah  oleh  bentuk  mekanik  tertentu  [4] menjadi  listrik.  Mikrohidro  dapat  menghasilkan  energi sekitar  100  kW  [4]–[6]. Gambar  2 menunjukkan  struktur tipikal  PLTMH.  Elemen  utama  PLTMH  adalah outflow . Ketersediaan outflow untuk  desain  PLTMH  di  Pagilaran perlu dianalisis terkait kecukupannya atau memadainya debit dalam mendukung PLMTH dalam menghasilkan listrik.
Gambar 2. Sistem tipikal PLTMH [7]
Makalah  penelitian  ini  berfokus  pada  prediksi  debit  di wilayah  Pagilaran  dan  merekomendasikan  metode  prediksi yang  dapat  digunakan  sebagai  alternatif  desain  PLTMH  di masa mendatang. Studi menunjukkan bahwa tidak ada data debit primer yang tersedia di Pagilaran dalam jumlah yang banyak,  sehingga  sulit  untuk  menganalisis  kapasitas  daya yang  dihasilkan  dari  PLTMH.  Sehingga,  perlu  dilakukan analisis prediksi debit.

## 2. Metode
Hal-hal yang menjadi  bagian prediksi  limpasan  di suatu wilayah  dapat  dicapai  dengan  analisis  komputasi  dalam beberapa  cara.  Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  penelitian menggunakan dataset untuk menganalisis model curah hujan dengan  beberapa  metode  [8]–[10].  Peneliti  berhasil menghasilkan prediksi limpasan setiap bulan sesuai dengan data  yang  tersedia.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Mock, model Tank, dan model GR2M.
Berdasarkan penelitian dari Pratiwi [11], GR2M memiliki kesamaan  dengan Tank  Model atau  Model  Tangki.  Model Tangki  menggambarkan  tangki  yang  dapat  menggantikan daerah  tangkapan  air  hujan  sesuai  dengan  struktur  tanah dengan  minimum  enam  variabel  untuk  titrasi  sedangkan GR2M  menggambarkan  wilayah  yang  terkena  air  hujan sebagai produk siklus  hidrologi dengan tangki dari periode satu  ke  periode  lainnya  dengan  dua  variabel  untuk  titrasi.
Hasil  penelitian  di  DAS  Dengkeng,  Klaten,  menunjukkan bahwa penataan Model Tangki terbaik adalah rangkaian seri dengan  jumlah  tiga  tangki  yang  memiliki  sifat  keandalan sebesar 73%. Pada simulasi model GR2M, debit dihasilkan faktor keamanan 69%.

## Evapotranspirasi
Dalam  melakukan  perhitungan  evapotranspirasi,  metode yang digunakan adalah Metode Penman-Monteith [12] yang dapat dirumuskan dalam Persamaan di bawah ini.
) 34 . 0 1 ( ) ( 273 900 408 . 0 2 2 U e e U T R ET a s n o           
Menurut Persamaan 1, symbol-simbol  tersebut merepre- sentasikan  komponen-komponen  hidrologi. ET 0 berarti evapotranspirasi  pada  jenis  tanaman  referensi  (mm/bulan), Rn merupakan keadaan radiasi yang berasai dari matahari di atas permukaan tanaman (MJ/m 2 /day), T didefinisikan rata- rata  suhu  lingkungan  ( o C), U 2 adalah  suatu  kondisi  yang berada pada tinggi 2 meter di atas permukaan bumi berupa kecepatan angin (m/s), e s berarti tekanan uap air jenuh (kPa), e a merupakan  tekanan  uap  air  aktual  (kPa),  adalah kemiringan  kurva  tekanan  uap  air  ke  suhu  (kPa/ o C),  dan γ sarana  konstanta  psikrometri  (kPa/ o C).  Dalam  analisis penelitian  ini,  simulasi  menggunakan  perangkat  lunak pendukung  berupa  model  CROPWAT  8.0  [13]  yang  dapat menghasilkan nilai evapotranspirasi.
Rainfall-runoff dari Tank model
Model Tangki dipilih sebagai upaya melakukan simulasi di suatu wilayah sungai dengan analogi penggambaran tangki sebagai  beberapa  reservoir.  Tangki  tersebut  kemudian memiliki  lubang yang didefiniskan  sebagai  fungsi  tertentu. Lubang  tangki  dapat  menjadi  hasil  limpasan  yang  terjadi. Sedangkan aliran yang melalui bawah tangki merepresentasikan infiltrasi pada suatu daerah aliran sungai. Penelitian Setiawan sebelumnya [14] menggambarkan suatu penjelasan mengenai water balance pada model tangki yang disusun secara seri dengan adanya empat tangki dan lubang berjumlah  lima. Gambar 3 menggambarkan  skema  Model Tangki.
Beberapa  parameter  yang  perlu  diperhatikan  dalam simulasi Tank model , seperti yang terlihat pada Gambar 3 , dapat  dikategorikan  menjadi  3  pokok  perbedaan,  yaitu koefisien  limpasan  (A1,  A2,  B1,  C1,  dan  D1),  koefisien infiltrasi  (A0,  B0,  dan  C0)  dan  parameter  penyimpanan (HA1,  HA2,  HB1,  dan  HC1).  Secara  umum,  model  tangki
yang  akan  digunakan  pada  simulasi  berangkat  dari Persamaan 2 dan Persamaan 3.
) ( ) ( ) ( t Y t ET t P dt dH    
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( t Yd t Yc t Yb t Ya t Y    

Parameter H merepresentasi  ketinggian  air  (mm), P merupakan  definisi  curah  hujan  (mm/bulan), ET adalah penguapan dan transpirasi (mm/bulan), Y adalah total aliran (mm/bulan), dan t mewakili waktu (bulan).
Gambar  3. Standard Tank  model untuk  analisis keseimbangan air dinamis [14]
Rainfall-runoff dari GR2M model GR2M ( Global Rainfall-Runoff Model ) merupakan suatu model yang memiliki definisi mirip dengan model Mock dan model Tank ,  yaitu  untuk  keseimbangan  air  pada  suatu wilayah. Metode yang akan digunakan dalam pemodelan ini memiliki konsep  empiris yang mendeskripsikan  bagaimana suatu  DAS  memiliki  sungai dengan  air yang  mengalir dari periode satu ke periode lainnya. DAS juga disamakan dengan tangki di mana tiap-tiap tingkat tangki saling terkoneksi dan merepresentasikan  lapisan  penyimpanan  [15].  GR2M memiliki  beberapa  versi,  diusulkan  berturut-turut  oleh Kabouya [16], Kabouya dan Michel [17], Mouelhi [18] dan Mouelhi et al. [19] untuk melakukan pengembangan model simulasi hujan-debit.
Mouelhi et al. [19] memiliki luaran hasil simulasi paling efisien.  Metode  yang  digunakan  di  penelitian  tersebut memiliki dua fungsi utama, yaitu fungsi transfer dan dungsi produksi dalam perhitungan SMC [20]. Metode GR2M berisi dua  parameter  urama  dalam  perhitungan  yang  bersifat looping .  Untuk  memperjelas  bagaimana  siklus  metode GR2M, Gambar  4 menjelaskan  skema  yang  dijalankan  di mana angka trial GR2M ada di Tabel 1 .
Gambar 4. GR2M Model [19]
Tabel 1. Parameter GR2M [20] Parameter Nilai rata-rata Interval pada derajat kepercayaan 90% X 1 = kapasitas soil moisture storage (SMC) (mm) 380 140 – 640 X 2 = koefisien infiltrasi ke dalam air tanah 0.92 0.21- 1.31
GR2M model menggunakan persamaan berikut ini [19].
1 0 1 1 X S X S S i      di mana        1 tanh X P  (4) 1 0 1 S S P P    (5)
Rian Mantasa Salve Prastica dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (81-90) 84
         
1 1 1 2 1 1 ) 1 ( X S S S   di mana        1 tanh X E  (6) 3 1 1 2 2 1         X S S S (7) S S P   2 2 (8)
2 1 3 P P P   (9) 3 1 P R R   (10)
1 2 2 R X R  (11)
60 2 2 2   R R Q (12)
Menurut  persamaan  (4)  -  (12), S 1 adalah  kelembaban tanah  karena  curah  hujan  (mm/bulan), S 0 mewakili  kelem- baban  permukaan  tanah  kondisi  mula  (mm/bulan).  Nilai kelembaban tanah mula dalam siklus perhitungan bulan per- tama  adalah  maksimum X 1 ,  sedangkan  nilai  kelembaban tanah awal untuk bulan selanjutnya adalah S pada bulan sebe- lumnya (mm/bulan). P dikenal sebagai data curah hujan yang terjadi pada siklus bulanan (mm/bulan), P 1 adalah banyaknya air  yang  memiliki  sifat  dinamik  (mm/bulan), X 1 mewakili kelembaban tanah maksimum (mm/bulan), S 2 berarti kelem- baban  tanah  karena  curah  hujan  dan  penguapan-transpirasi (mm/bulan), E adalah  evapotranspirasi  (mm/bulan), S 3 merupakan  jumlah  kelembaban  pada  tanah  diakibarkan adanya  penetrasi  air  ke  dalam  lapisan  tanah  permukaan (mm/bulan), P 2 merupakan  besarnya  curah  hujan  yang merupakan  hasil  pengurangan S 2 -S (mm/bulan), P 3 adalah jumlah  total  kedalaman  hujan  yang  terjadi (P 1 +P 2 ) (mm/bulan),  dan R dapat  disebut  sebagai  nilai routing (mm/bulan).

## Mock method
Dr.  Mock  mengusulkan  metode  lain  dalam  melakukan
simulasi water  balance pada  air  yang  bergerak  dinamis. Kondisi lain yang memungkinkan memakai metode ini juga karena data hujan atau debit yang sedikit. Dalam melakukan proses input data ke dalam proses perhitungan, hal yang perlu diperhatikan  adalah  besarnya  curah  hujan  di  DAS, evapotranspirasi,  karakteristik  geologi,  dan  jenis  vegetasi pada DAS.
Input dari metode Mock adalah (1) data hujan rerata yang terjadi  setiap  bulan  pada  DAS  tinjauan  yang  berasal  dari stasiun  hujan  yang  tersedia,  (2)  data-data  evapotranspirasi diambil  dari  analisis  peritungan  pada  DAS  dengan  data meteorologi  (rumus Pennman ),  dan  (3)  jenis  tanaman  dan variasi vegetasi yang ada di DAS. Setelah itu limpasan yang terjadi  merupakan  perbedaan  antara  evapotranspirasi  dan curah  hujan  yang  ada.  Selain  limpasan,  dihasilkan  pula  air tanah  dan  limpasan  hujan  lebat  ( storm  runoff ). Gambar  5 menjelaskan  skema  metode Mock untuk  meningkatkan kejelasan teori.
Gambar 5. Mock model [11]
Gambar 5 . Mock model [11]
Metode Mock membutuhkan  data  dan  asumsi  untuk perhitungan.  Pertama,  data  curah  hujan  memainkan  peran penting  untuk menghitung  analisis hidrologi lebih lanjut di DAS.
Selanjutnya,  data  evapotranspirasi  dibutuhkan  ( Et ).  Hal yang menjadi faktor nilai ini adalah variasi tanaman yang ada di  DAS  dan  kondisi  tanah  pada  tiap  hujan  berlangsung. Dalam perhitungan Et , beberapa hal yang diperlukan adalah keadaan  curah  hujan  ( P ),  jumlah  hari  saat  hujan  ( n ),  dan jumlah hari kering ( d ).
Karakteristik hidrologi tergantung pada faktor pembukaan lahan. Ada tiga syarat yang perlu diperhatikan, yaitu kondisi bila m adalah 0% dapat digunakan bila kategori tanah dengan hutan lebat, m memiliki nilai 10 - 40% bila area terdampak erosi,  dan m berkisar  30-50%  untuk  lahan  budidaya pertanian. Faktor berikutnya dari analisis Mock adalah area drainase. Semakin besar area drainase pada suatu DAS, maka area ketersediaan untuk buangan juga besar.
Kapasitas  kelembaban  tanah  (SMC)  memainkan  peran penting  untuk  menghitung  analisis  limpasan.  Dalam penelitian ini, nilai SMC diambil dari 50 mm hingga 200 mm. Kelembaban  tanah  kemudian  dianalisis  menggunakan persamaan 13 dan 14 berikut.
) ( ) 1 ( ) ( n n n IS SMC
SMC   
(13) IS As Ws   (14)
SMC  didefinisikan  sebagai  kelembaban  tanah,  SMC  ( n ) adalah n periode  kelembaban  tanah,  SMC  ( n-1 )  berarti kelembaban  periode n-1 , IS mendefinisikan  penyimpanan primer  (mm),  dan As mewakili  air  hujan  yang  mencapai permukaan tanah.
Selain itu, water balance dapat dipengaruhi oleh beberapa aspek seperti besarnya curah hujan, kadar air di dalam tanah, dan SMC. Besarnya hujan yang dapat mencapai permukaan bumi dapat dirumuskan sebagai berikut:
Et P As   (15)
di  mana As mendefinisikan  air  hujan  yang  mencapai permukaan  tanah, P adalah  curah  hujan  bulanan,  dan Et adalah evapotranspirasi.
Berdasarkan  kondisi  nilai As ,  kelembaban  tanah  akan meningkat  kapasitasnya  bila  nilai As positif,  bila  nilainya negatif maka kondisi yang terjadi adalah sebaliknya.
Langkah selanjutnya adalah mendefinisikan penyimpanan primer  ( IS ).  Penyimpanan  primer  adalah  volume  air  yang dianalisis  di  awal  perhitungan  seperti  hipotesis.  Dalam penelitian  di  daerah  Pagilaran,  nilai IS adalah  100  mm. Besarnya  cadangan  air  tanah  akan  dipengaruhi  oleh  sifat geologis.  Dalam  analisis  mulaan,  cadangan  utama  perlu untuk  diperhitungkan  terlebih  dahulu  melalui  persamaan-
persamaan berikut ini:
xI k kxV V n n ) 1 ( 5 . 0 1     (16)
1    n n n v v V (17)
di mana Vn mendefinisikan volume periode n air tanah, k = qt/qo  yang  berarti  sebagai  faktor  resesi  aliran  tanah  (dapat dicari dengan iterasi), qt adalah aliran air tanah pada periode t , qo merupakan aliran air tanah pada awal periode (periode 0 ), v n-1 adalah volume air tanah periode ( n-1 ), dan v n adalah perubahan volume aliran air tanah.
Akhirnya,  besarnya  aliran  yang  terjadi  di  sungai  dapat dianalisis. Untuk menghitung aliran dasar diperlukan selisih antara infiltrasi dan perubahan aliran air tanah. Aliran yang terjadi di permukaan merupakan perbedaan antara volume air yang terhadi dengan resapan di DAS, kemudian aliran sungai dapat  dianalisis  berdasarkan  jumlah  kedua  jenis  aliran sebelumnya.  Aliran  sungai  inilah  yang  kemudian  dikenal sebagai direct runoff.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Evapotranspirasi
Model  CROPWAT  8.0  [13]  menghasilkan  data evapotranspirasi  sesuai  dengan  data  yang  disediakan  dari stasiun klimatologi di Semarang. Stasiun ada sebagai lokasi terdekat  dari  Pagilaran,  Batang. Tabel  2 menyajikan  data klimatologi di wilayah Semarang dan sekitarnya.
Data  pada Tabel  2 kemudian  dianalisis  dengan CROPWAT 8.0 untuk mendapatkan evapotranspirasi setiap bulan di daerah Pagilaran. Tabel 3 menggambarkan hasilnya.
Tabel 2. Data klimatologi
Kelembaban rerata (%) Kecepatan angin (Knot) Durasi penyinaran (hr) Defisit uap air (mmHg) Evaporasi (mm) 83 6.3 5.7 6 117 84 6.8 5.2 5.6 99 82 5.5 6.2 6.6 121 79 5.3 7.5 7.8 123 75 5.8 8.7 9.5 137 73 6 99 10.1 132 70 6.2 10 11 152 68 6.5 9.9 11.9 169 68 6.3 10.3 12.1 171 72 6 9.3 11.2 163 77 5.3 7.2 8.7 134 81 5.1 5.4 6.9 113
Menurut  data  yang  disediakan  pada Gambar  6 , perhitungan  model Mock ,  model Tank ,  dan  model  GR2M dapat  berjalan.  Komputasi  ini  kemudian  dibandingkan dengan prediksi limpasan oleh penelitian sebelumnya. Pene- litian  sebelumnya  di  lokasi  yang  sama  digunakan  sebagai
Rian Mantasa Salve Prastica dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (81-90) 86
data primer untuk mengkonfirmasi dan memverifikasi vali- ditas prediksi data.
Analisis selanjutkan menggambarkan hasil model Mock , model Tank ,  dan  model  GR2M.  Hasilnya  menggambarkan perbedaan antara model. Verifikasi model dilakukan secara terbatas pada data sampling yang dilakukan pada tahun 2017. Selanjutnya,  bila  telah  ditentukan  metode  yang  paling mendekati  kondisi  di  lapangan,  baru  dilakukan forecasting pada  tahun  sebelumnya  untuk  menggambarkan  dinamika debit  setiap  bulannya.  Hal  ini  akan  menjadi  dasar perencanaan PLTMH terkait debit yang ada.
Verifikasi ramalan hujan-debit
Dalam  penelitian  ini,  verifikasi  metode  yang  mendekati kondisi di lapangan adalah dengan melakukan sampling data debit pada kurun waktu tertentu dan didukung oleh penelitian pendahuluan [21]. Pengambilan data hanya dilakukan pada tahun  2017.  Sehingga  penentuan  metode  yang  akan digunakan  dalam  memprediksi  debit  dalam  perencanaan PLTMH adalah yang mendekati dengan kondisi di lapangan. Tabel 3 dan Gambar 7 memuat hasil analisis perbandingan data  di  lapangan  dan  prediksi  dengan  ketiga  metode  yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 3. Analisis perbandingan metode Data sampel lapangan
(m 3 /detik) Mock model (m 3 /detik) Tank model (m 3 /detik) GR2M model (m 3 /detik) 2.8 1.88 2.05 1.7 4.0 2.51 3.30 3.2 4.6 2.56 3.46 3.6 4.4 2.76 3.49 3.6 3.0 2.40 2.40 2.0 1.1 1.86 1.74 0.4 0.7 1.54 1.57 0.1 0.8 1.33 1.46 0.0 0.7 1.19 1.39 0.0 0.8 0.99 1.24 0.0 3.4 1.44 2.17 1.1 1.7 1.06 1.24 0.6
Berdasarkan hasil analisis Tabel 3 dan Gambar 7 , hasil SSE untuk metode Mock, Tank, dan GR2M  adalah 5,89%; 5,76%;  dan  6,40%.  Metode  dengan  tingkat error paling minimum  dinilai  memiliki  prediksi  sesuai  dengan  data  di lapangan, yaitu model Tank.
Analisis Peramalan Hujan-Debit
Penelitian pendahuluan [21] membahas prediksi limpasan di Pagilaran. Penelitian sebelumnya [21] menemui kesulitan dalam  mengumpulkan  data  primer  debit  di  Pagilaran  pada
tahun-tahun  sebelumnya.  Makalah  ini  masih  memiliki temuan  terbatas  terkait  hasil  penelitian  karena  terbatasnya dan akses ke sumber air dan data lapangan pada tahun 2017 saja.  Menurut  situasi  ini,  model  dilakukan  dengan  hasil seperti  yang  dijelaskan  pada Gambar  8 .  Hubungan  curah hujan-limpasan  dapat  menunjukkan  debit  potensi  untuk desain  PLTMH  setiap  bulan  sesuai  dengan  debit  yang tersedia.
Dari Gambar 8 , debit rata-rata di musim kemarau berda- sarkan prediksi aliran keluar, model Mock , model Tank , dan model  GR2M  masing-masing  adalah  0,78  m 3 /detik,  1,43 m 3 /detik,  1,05  m 3 /detik,  dan  0,10  m 3 /detik  masing-masing. Lebih jauh lagi, arus keluar rata-rata di musim hujan adalah 3,55 m 3 /detik, 2,45 m 3 /detik, 2,52 m 3 /detik, dan 2,51 m 3 /detik masing-masing.  Dapat  dikatakan  bahwa  hasil  terdekat  dari tiga  metode  yang  digunakan  dalam  makalah  ini  dengan prediksi  debit  adalah  metode Tank .  Pernyataan  ini  masih belum  dapat  mengkonfirmasi  validitas  secara  keseluruhan kecuali  data  primer  pada  tahun-tahun  sebelumnya  ada. Kurangnya  data  primer  dikarenakan  kendala  di  lapangan membuat  analisis  di  masa  mendatang  menjadi  sulit  untuk diverifikasi  secara  penuh.  Penelitian  ini  menawarkan beberapa  metode  alternatif  untuk  menentukan  prediksi limpasan  di  suatu  daerah  aliran  sungai.  Tiga  cara memberikan  pola  model  limpasan  yang  sama  dan  tidak memiliki  nilai  perbedaan  antara  metode  tersebut.  Namun, direkomendasikan  menggunakan  model Tank dalam memprediksi debit.
Kurangnya  data  primer  dalam  memprediksi  debit  yang terjadi  tidak  hanya  bisa  terjadi  di  Pagilaran,  namun  bisa terjadi di daerah rawan dengan struktur geologi yang rentan. Prediksi menggunakan ketiga metode tersebut bisa menjadi alternatif yang dapat dijadikan pedoman dalam perencanaan PLTMH.

## 4. Simpulan
Kurangnya data debit untuk analisis desain PLTMH dapat diatasi  dengan  memprediksi  limpasan  dengan  beberapa metode.  Metode  Mock,  model  Tank,  dan  GR2M  tidak memiliki perbedaan yang signifikan dalam hasilnya. Model Tank sejauh ini merupakan alternatif terbaik pada penelitian ini  sebagai  basis  perencanaan  debit  untuk  PLTMH  di Pagilaran.

## Ucapan terima kasih
Penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada D.Eng. M. Sulaiman, sebagai salah satu peneliti utama dari proyek PLTMH  yang  diusulkan  di  daerah  Pagilaran,  yang  sangat membantu  untuk  merekomendasikan  topik  ini  untuk
dianalisis.

## Daftar Pustaka
[1] K.  A.  Kavadias,  D.  Apostolou,  and  J.  K.  Kaldellis, “Modelling  and  optimisation  of  a  hydrogen-based energy  storage  system  in  an  autonomous  electrical network,” Appl. Energy , vol. 227, pp. 574–586, 2018.
[2] J. K. Kaldellis, “Social attitude towards wind energy applications in Greece,” Energy Policy , vol. 33, no. 5, pp. 595–602, 2005.
[3] H. S. Sachdev, A. K. Akella, and N. Kumar, “Analysis and  evaluation  of  small  hydropower  plants:  A bibliographical survey,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 51, pp. 1013–1022, 2015.
[4] B.  A.  Nasir,  “Design  of  Micro  -  Hydro  -  Electric Power Station,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 2, no. 5, pp. 39 – 47, 2013.
[5] B. A. Nasir, “Design of Micro-Hydro-Electric Power Station,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , no. 3, pp. 2249– 8958, 2014.
[6] S.  Khurana  and  A.  Kumar,  “Small  Hydro  Power-  A review,” Int. J. Therm. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 107– 110, 2011.
[7] A.  Varughese  and  P.  A.  Michael,  “Electrical Characteristics of Micro-Hydro Power Plant Proposed in  Valara  Waterfall,” Int.  J.  Innov.  Technol.  Explor. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 128–131, 2013.
[8] F.  H.  S.  Chiew et  al. ,  “Estimating  climate  change impact on runoff across southeast Australia: Method, results,  and  implications  of  the  modeling  method,” Water Resour. Res. , vol. 45, no. 10, 2009.
[9] L. Oudin, V. Andréassian, C. Perrin, C. Michel, and N. Le Moine, “Spatial proximity, physical similarity, regression and ungaged catchments: A comparison of regionalization  approaches  based  on  913  French catchments,” Water Resour. Res. , vol. 44, no. 3, pp. 1– 15, 2008.
[10]  J. P. C. Reichl, A. W. Western, N. R. McIntyre, and F. H. S. Chiew, “Optimization of a similarity measure for estimating  ungauged  streamflow,” Water  Resour. Res. , vol. 45, no. 10, pp. 1–15, 2009.
[11]  D.  W.  Pratiwi,  R.  Hadiani,  and  Suyanto, “Transformasi hujan-debit berdasarkan analisis Tank
Model  dan  GR2M,” e-Jurnal Matriks Tek. Sipil , pp. 534–543, 2016.
[12]  R.  G.  Allen,  L.  S.  Pereira,  D.  Raes,  and  M.  Smith, “FAO  Irrigation  and  Drainage  Paper  No.  56  -  Crop Evapotranspiration,” no. March, 1998.
[13]  D. Clarke, M. Smith, and K. El-Askari, “CropWat for Windows : User guide,” FAO. Roma , no. October, p. 43, 2000.
[14]  B.  I.  Setiawan,  T.  Fukuda,  and  Y.  Nakano, “Developing  Procedures  for  Optimization  of  Tank Model’s  Parameters,” Agric.  Eng.  Int.  CIGR  J.  Sci. Res. Dev. , p. 13, 2003.
[15]  Y. Ytoui, “Rainfall-Runoff Modeling At Monthly and Daily  Scales  Using  Conceptual  Models  and  Neuro- Fuzzy  Inference  System,” 2nd  Int.  Conf.  -  Water Resour.  Wetl.  11-13  Sept.  2014  Tulcea  (Romania); , pp. 263–270, 2014.
[16]  M.  Kabouya,  “Modelisation  Pluie-debit  Aux  Pas  de Temps Mensuel et Annuel en Algerie Septentrionale,” Universite Paris Sud Laboratoire D’Hydrologie et de Geochimie Isotopique Orsay, 1990.
[17]  Kabouya  M.  and  Michel  C.,  “Estimation  des ressources  en  eau  superficielle  aux  pas  de  temps mensuel et annuel, application à un pays semi-aride.,” Rev. des Sci. l’Eau, vol. 4(4), pp. 569-587., 1991.
[18]  S. Mouelhi, D. E. S. E. Aux, and E. T. Des, “pas de temps pluriannue , annuel , mensuel et journalier To cite this version : HAL Id : tel-00005696 Présentée par conceptuels  globaux  aux  pas  de  temps  pluriannuel  , annuel ,” 2004.
[19]  S. Mouelhi, C. Michel, C. Perrin, and V. Andréassian, “Stepwise  development  of  a  two-parameter  monthly water balance model,” J. Hydrol. , vol. 318, no. 1–4, pp. 200–214, 2006.
[20]  C. Perrin, C. Michel, and V. Andréassian, “Modèles hydrologiques du Génie Rural (GR),” Cemagref, UR Hydrosystèmes Bioprocédés , pp. 1–16, 2007.
[21]  W.  P.  Widiyantoro,  “Studi  Potensi  Pengembangan Pembangkit  Listrik  Tenaga  Mikrohidro  di  Kawasan Perkebunan  Teh  PT  Pagilaran  Jawa  Tengah,” Universitas Gadjah Mada, 2018.
Rian Mantasa Salve Prastica dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (81-90) 88
Gambar 6. Data Evapotranspirasi
Gambar 7. Analisis Debit Tahun 2017
Gambar 8. Hasil Pemodelan Debit dari Tiga Metode
Rian Mantasa Salve Prastica dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 19, Nomor 1, Februari 2021 (81-90) 90
Halaman ini sengaja dikosongkan