## STUDI TENTANG KARAKTERISTIK FISIK DAN HIDROLOGI PADA 15 DAS DI JAWA TIMUR

## Study on The Physical Characteristics and Hydrology of  15 Watershed in
East Java

## Indarto
Laboratorium Teknik Pengendalian dan Konservasi Lingkungan (lab TPKL)
Program Studi Teknik Pertanian - UNEJ
E-mail:  indarto@ftp.unej.ac.id

## ABSTRACT
The  study  demonstrated  the  application  of  statistical  method  to  describe  physical  and  hydro-meteorologi- cal characteristics by means of  time series analysis.  Fifteen (15) watersheds in East Java were selected for this  study.  Data  input  for  the  analysis  include:  physical  data,  rainfall  and  discharge.  Physical  data  of the  watershed  (topography,  river  network,  land  use,  and  soil  type)  are  extracted  from  existing  database and treated using GIS Software. Daily rainfall data were collected from existing pluviometers around the region. Daily discharge data were obtained from measurement station located at the outlet of  each water- shed.  Areal  Rainfall  for  each  watershed  was  determined  using  average  value  of  existing  pluviometers around  the  watershed  and  determined  using  simple  arithmetic  method.  These  time  series  data  are  then imported  to  RAP  (River  Analysis  Package).    Analysis  on  the  RAP,  include:  general  statistical,  flow duration curve (FDC), and baseflow analysis. The result then presented in graphic and tables. Research shows  that  among  the  watersheds  have  different  physical  and  hydrological  characteristics.
Keywords:  physical  characteristics,  hydroligical  characteristics,  watershed,  statistical  analysis

## ABSTRAK
Makalah  ini  mendeskripsikan  karakteristik  fisik  dan  hidro-meteorologi  pada  limabelas  (15)  DAS  di wilayah  Tapalkuda  di  Jawa  Timur.  Karakteristik  fisik  DAS  yang  dianalisa  mencakup:  Luas  DAS, topografi,  jaringan  sungai,  peruntukan  lahan,  dan  jenis  tanah.      Karakteristik  fisik  diturunkan  dari: peta topografi melalui Digital Elevation Model (DEM), peta peruntukan lahan, peta kelas tanah, dan peta  digital  RBI.  Karakteristik  hidrologi  diperoleh  dari  hasil  analisis  terhadap  data  hujan  dan  data debit  harian  pada  masing-masing  DAS.  Hujan  harian  DAS  dihitung  dengan  rerata  aritmatik  dari beberapa  stasiun  hujan  di  wilayah  DAS  tersebut.  Data  debit  harian  diambil  dari  stasiun  pengukuran debit  (AWLR)  yang  terpasang  pada  outlet  DAS.  Selanjutnya,  data-data  tersebut  diolah  dengan  ke excel  dan  perangkat  lunak  River  Analysis  Package  (RAP).  Analisis  di  dalam  RAP  mencakup: statiktik umum; kurva durasi aliran; dan aliran dasar.  Hasil analisis selanjutnya ditampilkan dalam tabel  dan  grafik.    Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  perbedaan  kerakteristik  fisik  dan  hidro- meteorologi padan ke liam belas (150 DAS tersebut.   Hasil penelitian berguna sebagai dasar klasifikasi atau  studi  lanjut  tentang  regionalisasi  DAS-DAS  di  Jawa  Timur.
Kata  kunci:  karakteristik  fisik,  hidrologi,  DAS,  analisis  statistik

## PENDAHULUAN
Hidrologi sebagai cabang ilmu yang basis- nya  adalah  pengukuran  Fenomena  Alam, dihadapkan  pada  tantangan  bagaimana memodelkan  atau  memprediksi  proses hidrologi  pada  wilayah  (atau  DAS)  yang tidak  terukur.  Fenomena  Alam  dalam  hal ini  adalah  Siklus  Hidrologi,  yang  pada hakekat-nya  adalah  suatu  proses  yang sangat  kompleks.  Sementara,  pengukuran fenomena  tersebut  umumnya  dilakukan secara  parsial  atau  hanya  mengukur beberapa variabel hidrologi saja (misalnya: hujan,  aliran,  evaporasi,  infiltrasi,  dll). Pengukuran umumnya dilakukan pada titik- titik tertentu (tidak mencakup keseluruhan wilayah  di  dalam  DAS),  dengan  asumsi bahwa  pengukuran  fenomena  yang dilakukan  pada  suatu  titik  dapat  mewakili fenomena alam untuk keseluruhan wilayah yang  dimaksud.
Demikian juga di Indonesia, pada umum- nya, data dan pengukuran fenomena alam terkait dengan sikuls hidrologi juga sangat terbatas.  Hal  ini  dilakukan  karena  keter- batasan  sumberdaya  dan  teknologi  yang ada, sehingga tidak semua fenomena alam dapat diukur secara menyeluruh. Selanjut- nya digunakan berbagai jenis model untuk menirukan berbagai fenomena alam terkait dengan  siklus  hidrologi,  dengan  asumsi bahwa model yang disusun dapat mewakili proses  utama  dari  siklus  yang  komplek tersebut.  Dari  model  inilah  selanjutnya ilmuwan dan praktisi berusaha memahami bagaimana fenomena alam tersebut saling berinteraksi dan berproses.
Prediction  for  Ungauged  Bassin  (PUB)  telah dicanangkan  sebagai  tema  RISET  Global bidang hidrologi dan sumberdaya air untuk periode  2003  sd  2012  (Sivapalan  et  al., 2005).  Intisari  dari  PUB  pada  hakekatnya adalah bagaimana kita dapat menggunakan data  atau  informasi  atau  hasil  kalibrasi
model yang telah dilakukan pada DAS-DAS yang terukur, untuk selanjutnya digunakan sebagai  dasar  prediksi  atau  perhitungan proses  hidrologi  bagi  DAS  yang  tidak/ belum  terukur  (Ungauged  Bassin).
Pemahaman terhadap fenomena hidrologi yang terjadi di dalam suatu Daerah Aliran Sungai  (DAS)  sangat  diperlukan  sebagai dasar pengelolaan DAS.  Analisa keruangan (spatial  analysis)  dan  analisa  rentang  waktu (time  series  analysis)  dapat  digunakan  untuk mendeskripsikan  variabilitas  fenomena hidrologi  yang  bervariasi  terhadap  ruang dan waktu. Termasuk data  rentang waktu adalah  data  hujan  dan  data  debit  harian. Gordon et al., (1992) memberikan pengantar aplikasi analisa rentang waktu dalam konteks manajemen Daerah Aliran Sungai (DAS).
Kedua jenis analisa tersebut pada hakekat- nya  merupakan  penerapan  metode  statis- tic  terhadap  data  yang  bervariasi  sebagai fungsi ruang (spatial variability) dan data yang bervariasi sepanjang waktu (time variability). Berbagai metode statistik telah dikembang- kan  dan  digunakan  sebagai  tool  (alat analisa) dalam pengelolaan sumberdaya air pada level  DAS.
Makalah ini bertujuan untuk memaparkan hasil  analisis dan perbandingan karakteristik fisik  dan  hidrologi  pada  15  (lima  belas) DAS  di  wilayah  Jawa  Timur.    Persamaan, perbedaan, keteraturan dan ketidakteratur- an  di  antara  DAS-DAS  dapat  dijadikan sebagai landasan bagi upaya kalsifikasi dan regionalisasi  DAS.

## METODOE PENELITIAN

## Lokasi Studi
Penelitian  dilakukan  dengan  mengambil sampel  lima  belas  (15)  DAS  di  wilayah Jawa Timur (Gambar 1). Ke limabelas (15) DAS  tersebut  dipilih  karena  memiliki
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 1. Lokasi ke 15 DAS Sampel
rekaman data debit harian yang relatif seragam, yaitu dari: 01 Januari 1996 sd 31 Desember 2005.

## Alat dan Bahan Penelitian
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini, meliputi:  (1) Personal Komputer , (2) Software Microsoft Excel dan River Analy- sis Package  (RAP), yang  digunakan untuk mengolah data-data, (3) Software ArcGIS 10/MapWindow/MapInfo,  yang  diguna- kan untuk membuat layout peta lokasi DAS sampel  yang  diamati.  Data-data  masukan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi:  (1)  Data  Fisik  DAS,  untuk menghitung ciri spesifik dari masing-masing DAS  sampel,  (2)  Data  Debit  untuk memperkirakan besarnya debit banjir pada
masing-masing  DAS,  dan  (3)  Data  Hujan untuk  menghitung  curah  hujan  pada kawasan  sekitar  DAS  Sampel.

## Inventarisasi  Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mencakup:  (1)  data  debit  harian,  (2)  data hujan harian, dan (3) Data Geografis.

## Data  Geografis
Data geografis terdiri dari peta-peta tematik digital, mencakup: Digital Elevation Model (DEM) peta  peruntukan lahan, peta tanah (jenis, kedalaman, dan tekstur), hidrogeologi, batas  administratif  pemerintahan,  batas  ad- ministratif  pengelolaan  sumberdaya  air,
lokasi stasiun hujan dan lokasi alat pengukur debit. Peta tematik tersebut diperoleh dari database GIS yang tersedia di laboratorium Teknik  Pengendalian  dan  Konservasi Lingkungan  (lab.  TPKL),  Program  Studi Teknik  Pertanian,  FTP-  Universitas Jember.    Data  Digital  Elevation  Model (DEM) diperoleh dari Peta DEM se Jawa Timur (dengan resolusi 100 x 100m) (Indarto dan Faisol, 2010). Semua layer selanjutnya dipotong  (clip)  sebatas  wilayah  DAS. Pengolahan data meng-gunakan OSS-GIS Mapwindow,  ArcGIS-10,  MapInfo  dan Microsoft EXCEL. Batas DAS diturunkan secara otomatis dari DEM.

## Data debit
Data  Debit  Harian  (DH)  diperoleh  dari rekaman AWLR yang terpasang pada Out- let  masing-masing  DAS.  Studi  ini  meng- gunakan rekaman data debit harian dari: 1 Januari  1996 sampai  31 Desember  2005.

## Data Hujan
Data  hujan  harian  yang  digunakan  adalah Hujan Harian (HH) untuk masing-masing DAS.  HH diperoleh  dari rerata aritmatik data  hujan  harian  yang  diperoleh  dari beberapa stasiun di sekitar DAS.  Rekaman data HH  yang digunakan adalah : 1 Januari 1997  sampai  dengan  31  Desember  2005. Data-data tersebut diperoleh dari DINAS PU Pengairan Provinsi Jawa Timur.

## Analisa

## Analisa Karakteristik fisik DAS
Karakteristik  fisik  DAS  yang  mencakup: bentuk  dan  luas  DAS,  topografi,  jaringan sungai  dan  morphometrik,  peruntukan lahan,  jenis  tanah,  dan  hidro-geologi
dihitung dengan EXCEL dan software GIS. Selanjutnya,  Tabel(1)  pada  Lampiran, meringkaskan  nilai  karaktersitik  untuk  ke 15 DAS tersebut.
Nomor DAS (No-DAS) ditentukan secara acak dan hanya untuk keperluan penelitian ini,  Nomor  DAS  sebagaimana  tercantum di dalam peta (Gambar 1). Outlet DAS atau sub-DAS  ditentukan  berdasarkan  posisi AWLR  atau  lokasi  pengukuran  Debit. Nama  DAS/Sub-DAS  ditentukan berdasarkan nama lokasi atau nama sungai dimana terdapat alat pengukur debit.
Batas DAS ditentukan menggunakan peta digital,  selanjutnya  ditentukan  luas  DAS dari peta  yang terbentuk.   Panjang sungai utama (L b ) diukur langsung dari peta DEM untuk  masing-masing  DAS.  Pengukuran dimulai dari titik outlet terus ke arah hulu, hingga berakhirnya sungai utama (pada titik pertemuan  sungai  utama  dengan  anak sungai  yang  terakhir).
Range nilai ketinggian diperoleh dari peta Digital Elevation  Model (DEM). Bentuk-DAS  secara  kuantitatif   diperkira- kan  dengan  menggunakan  nilai  nisbah memanjang (Elongation Ratio) atau R e dan Nisbah Kebulatan (Circulation Ratio) atau R c .  Nilai nisbah memanjang  (R e ) dihitung dengan  rumus  Schumn  (1956),  sebagai berikut:
-----------------------  (1)
dimana:
R e : faktor bentuk (elongation ratio),   A: luas  DAS  (km 2 ),    L b :  panjang sungai  utama  (km),
Nilai  nisbah  kebulatan  (circularity  ratio) dihitung  dengan  rumus  Miller  (1953), sebagai  berikut:
----------------------------------  (2)
Dimana :
R c : faktor  bentuk  (circularity  ratio),  A: luas DAS (km 2 ), P: keliling DAS (km)
Kerapatan Jaringan Sungai (Drainage density) ditentukan  berdasarkan  rumus:
----------------------------------  (3)
Karakteristik  peruntukan  lahan,  jenis  dan kedalaman  tanah,  hidrologeologi  ditentu- kan  dengan  menghitung  prosentase  luas terhadap luas total masing-masing DAS.

## Analisa Karakteristik hidrologi
Data Hujan Harian (HH) dan Debit harian (DH)  selanjutnya  diurutkan  sebagai  data rentang-waktu.  Periode  rekaman  yang digunakan adalah dari: 1 Januari 1996 s/d 31  Desember  2005.  Data  dalam  format Excel tersebut selanjutnya diformat dalam file  (*.csv).  File(*.csv)  ini  selanjutnya diimpor ke dalam RAP (River Analysis Pack- age).  Analisa  dilakukan  dalam  perangkat lunak RAP (Herman, 2005ab). RAP merupa- kan seperangkat  tool (software)  yang  dapat digunakan untuk menganalisa data rentang waktu  (time  series).  RAP  memfasilitasi dengan teknik analisa-rentang-waktu untuk data debit yang mencakup tujuh aspek, yaitu: (a)  Statistik  umum  (General  Statistics),  (b) Kurva  durasi  banjir  (Flow  Duration  Curve  / FDC),  (c)  Analisa  debit  musiman  (High/ Low flow spell analysis), (d) Analisa kenaikan dan penurunan hidrograf  (Rates of   rise and fall),  (e)  Analisa  baseflow  (Baseflow  separa- tion), (f) Indeks Colwells  (Colwells  Indice)
Statistik  Umum:  Nilai  statistik  umum mencakup tiga kategori evaluasi: ringkasan, distribusi,  dan  nilai  lain.    Nilai  statistik dapat  dihitung  untuk  seluruh  periode, untuk tahun tertentu, tiap tahun, tiap bulan dan tiap musim.
Nilai Ringkasan Statistik mencakup: mini- mum (Min),  maksimum (Max),  percentile (P10,  …  P90),  rerata  (Mean),  median (MED). Berikut penjelasan masing-masing konsep tersebut:(a) Debit minimum (Min) menyatakan    nilai  debit  terkecil  selama periode  pelaporan  data,  (b)  Debit maksimum  (Max)  menyatakan  nilai maksimum debit masukan, selama periode pelaporan  tertentu,  (c)  Percentile  10% (P10),  menyatakan  nilai  debit  (flow) dengan  frekuensi  kejadian  lebih  dari  10% selama  periode  pelaporan.  Nilai  Q10 menunjukkan 10% teratas dari debit yang ada  dalam  rentang  waktu  yang  sedang dianalisis,  (d)  Percentile  90%  (P90), menyatakan    debit  dengan  frekuensi kejadian  lebih  dari  90%.  Nilai  P90 menunjukan  proporsi 10% terendah dari data  debit  yang  terekam  selama  periode pelaporan,  (e)  Mean  Daily  Flow  (MDF) atau debit rerata merupakan ukuran pusat kecendrungan.    MDF  =  (Jumlah  total debit)/(jumlah  hari) dihitung  sebagai  nilai rerata  dari  semua  data  rekaman  yang diperhitungkan  dalam  analisis,  (f)  Median Daily Flow (Med)  atau Median merupakan ukuran  nilai  tengah  dari  suatu  seri  data. Median flow adalah niai tengah dari seluruh rekaman  data  debit.  Median  adalah  debit dengan frekuensi kejadaian lebih dari 50%. Nilai  median  umumnya  lebih  rendah  dari nilai  MDF,  karena  distribusi  data  debit umumnya  mempunyai  nilai  skewness negatif  dengan  batas  bawah  0,  dan  batas atas  tak  terhingga.
Nilai  Distribusi  Statistik  mencakup:  Coef- ficient  of  variation  (CV),  Standard  deviation (STD),  Skewness  (Skw),  Variability  (Var), range  of   daily  flow,  Standard  deviation  of   the log  of   daily  flows  (S_Lg),  dan  lane  Variability index  (Lane).  Berikut  penjelasan  masing- masing konsep tersebut: (a) Coeffisient of variation  (CV)  didefinisikan  sebagai  Nilai Standard  Deviasi  (STD)  /  Nilai  rerata
(MDF),  (b)  Standard  Deviasi  (STD) mengukur  seberapa  lebar  (atau  seberapa beda)  data  terdispersi  dari  nilai  reratanya. Satuan STd sama dengan satuan input data nya.
------------------  (4) Dimana: n = jumlah  data
x = nilai  data,
(c) Skewness mengukur seberapa beda antara Mean  dan  Median  data  debit.  Skew  = mean/median flow.  Pada DAS yang kurang luas  misalnya,  nilai  baseflow  umumnya sangat  kecil  dan  perubahan  debit  yang signifikan  umumnya    teramati  selama periode hujan lebat (Banjir). Sebagian besar debit terjadi karena kontribusi dari periode banjir, sementara sebagian  besar hari diisi oleh debit-debit kecil. Dalam kasus ini, me- dian  flow  (Med)  menjadi  kecil,  dan besarnya nilai debit rerata lebih disebabkan karena  pengaruh  dari  debit  banjir  pada periode  hujan  lebat  tersebut.  Akibatnya, nilai  Skewness  (skw)  untuk  DAS  tersebut umumnya lebih besar dari DAS yang lebih luas.  Demikian juga, nilai skw untuk aliran sungai yang masih alami (unregulated stream) akan cenderung lebih besar bila dibanding “  regulated  stream”  tergantung  pada metode  pelepasan  debit  yang  digunakan, (d)  Skewness  dapat  digunakan  untuk membedakan DAS-DAS yang mempunyai respon  cepat  dan  lambat  terhadap  hujan. Suatu  DAS  dengan  respon  cepat,  maka waktu  antara  terjadinya  hujan  dan terbentuknya  debit  di  sungai  relatif  cepat (banjir  terjadi  dengan  cepat).  Misalnya, DAS yang berukuran kecil (relatif  tidak luas atau  luasnya  sekitar  200km 2 ),  maka normalnya debit aliran dasar (base-flow) nya juga  sangat  kecil,  dan  terjadi  perubahan drastis  besarnya  debit  ketika  kejadian
banjir.  Debit  banjir  yang  hanya  beberapa kejadian akan menyumbang besar terhadap nilai rerata  debit di DAS  tersebut (karena debit  hariannya  sangat  kecil).    Akibatnya, nilai  rerata  cender ung  naik  (karena pengaruh  beberapa  kejadian  banjir  yang besar),  dan  nilai  median  relatif  rendah (karena  debit  harian  umumnya  kecil). Konsekuensinya, nilai skewness untuk DAS kecil  tersebut  cender ung  lebih  besar daripada  DAS  yang  ukurannya  lebih  luas, (e)  Variabilitas  (VAR)  di  dalam  TSA didasarkan pada penggunaan median flow sebagai  pusat  kecenderungan  (central  ten- dency).  Variabilitas  dihitung  sebagai  range dibagi  dengan  nilai  median.  Range didefinisikan oleh pengguna sebagai range percentile  data  debit.  Nilai  default  dari Range  adalah  perbedaan  antara  P10  dan P90,  (f)  Range  debit  harian  dihitung berdasar-kan range nilai percentile. Range digunakan  untuk  menghitung  variabilitas debit  harian.  Nilai  default  untuk  range adalah P10-P90, yang menyatakan nilai, (g) Debit lebih dengan frekuensi lebih dari 10% dikurangi  dengan  nilai  debit  dengan frekuensi kejadian lebih dari 90%.  Range biasanya  digunakan  bersamaan  dengan median  debit  harian  untuk  men- deskripsikan  variabilitas    debit  harian meng gunakan  median  sebagai  pusat kecender ung an.  RAP  menyediakan berbagai nilai range yakni Q10-Q90 ; Q15- Q85;  Q20-Q80; dan  Q30-Q70, (h) S_log digunakan  untuk  memperkira-kan  nilai standard  deviasi  logaritmik  (base10)  dari data  hujan  harian.    Data  debit/  aliran umumnya  ditransformasi  ke  logaritmik untuk  mengurangi  skewness,  S_log mengukur  distribusi  data  yang  telah ditransformasikan  (Gordon  et  al.,  1992 pp376).
---------  (5)
Dimana :
Q = discharge
(a) Indek variabilitas lane ( Lanes variability index =  Lane) menggambarkan  nilai stan- dard deviasi dari nilai  logaritma Q5, Q15, Q25, ….,Q85 dan  Q95 values.  Lane tidak pas  digunakan  jika  data  debit  NOL  =  0 lebih dari 5 %. (atau Q95 = 0) atau suatu seri data yang didominasi  oleh nilai NOL (Gordon et al., 1992), (j) Zero value, TSA juga menghitung jumlah hari dimana debit = NOL. Data kosong tidak termasuk dalam hitungan  jumlah  hari  dengan  debit  NOL, kecuali  data  kosong  tersebut  diisi  dengan NOL.

## Flow Duration Curve (FDC):

## Kurva durasi aliran (Flow Duration  Curves/
FDC) merupakan metode sederhana untuk menyatakan  frekuensi  kejadian  debit  dari suatu  seri  data  rentang-waktu.    Analisa FDC  dapat  juga  diterapkan  untuk  data rentang waktu yang lain (selain debit).  FDC dibuat dengan merangking semua data yang ada  di  dalam  rentang  waktu  tersebut  dan memplotkannya  dengan  nilai  prosentase kemunculannya dari  0% sampai 100%.
Marsh  (2004)  and  Her man  (2005ab) menjelaskan metode FDC sebagai berikut: “FDC is a simple way of representing the range and spread of data in a time series. It is created by taking all the data in a time period and rank- ing  them  from  largest  to  smallest.    The  ranked data  is  plotted  against  a  percentage  value  from 0% to 100%.   The percentage is  the proportion of the  time that  that flow is  exceeded.   FDC is usually shaped like a backward S with low prob- ability  of  high  flows,  a  central  reasonably  linear section of  the curve and a flattening off  with high probability  of   low  flow.  The  central  section  of the  plot  is  usually  linear,  and  the  slope  (as  well as linearity) of this section tells us something about the flow regime”.  Finally, the results are com-
pared  for  two  watersheds  by  means  of tables and figures of  FDC curves. Uraian lebih detail tentang ke tujuh teknik analisa yang  tersedia  di  dalam  RAP  dapat ditemukan  di  dalam tulisan  (Marsh,  2004; dan  Herman,  2005ab).

## Aliran Dasar (Base Flow)
Aliran  dasar  (Base  flow)  menyatakan  aliran air yang masih ada di sungai pada saat tidak ada  hujan  dan  bukan  berasal  dari  aliran permukaan.  Hidrograf  biasanya memiliki periode debit kecil (low flow) yang panjang. Hal ini banyak terjadi pada sungai di mana komponen  utama  debit  berasal  dari kontribusi  air  tanah,  yang  diselingi  oleh debit  besar  karena  kejadian  hujan  yang ekstrim.  Tujuan dari analisa base flow adalah memisahkan komponen hidrograf menjadi: aliran dasar (base flow) dan aliran permukaan yang  berasal  dari  kejadian  hujan  ekstrim (flood  flow).
Di  dalam  RAP,  pemisahan  aliran  dasar (Baseflow)  dari  komponen  Direct  RunOff (DRO)  meng gunakan  metode  “Lyne- Hollick-filter”.  Metode  ini  menghitung komponen  aliran  dasar  menggunakan  fil- ter  digital  sebagaimana  dijelaskan  oleh Grayson (Grayson et al., 1996).  Persamaan Lyne-Hollick,  dijelaskan  sebagai  berikut:
Q f(i) = áq f(i-1) + (q (i) – q (i-1) ) -----------------  (6)
Keterangan:
q(i) = nilai debit sungai pada hari ke (i)
q b(i) = nilai baseflow pada hari ke  ( i)
q b(i-1) = nilai baseflow pada hari sebelumnya (i - 1)
q f(i) = nilai DRO pada hari ke ( i)
q f(i-1) = nilai  DRO  pada  hari  sebelumnya (i – 1)
á = parameter filter yang digunakan
Selanjutnya  nilai  Base  Flow  Index  (BFI), dihitung  sebagai  berikut:
BFI = Rerata baseflow / rerata debit ---- (7)
Tujuan  digital  filter  adalah  membuat transisi yang halus (smooth transitiion) antara periode  baseflow  sebelum  kejadian  banjir dan  baseflow  pada  saat  banjir.    Pada  saat banjir  komponen  baseflow  juga  relatif  naik dan proporsinya lebih besar dari pada saat tidak  ada  hujan.  Idealnya  tidak  ada  cara yang benar-benar akurat untuk menentukan besar  aliran  dasar  selama  periode  banjir, tetapi  metode  “Lyne  and  Holick”  dapat diterima  dengan  beberapa  asumsi  dan pendekatan (Grayson et al., 1996).  Metode ini  hanya  menggunakan  satu  parameter (yaitu:  nilai  alpha).  Grayson  et  al,  (1996) merekomendasikan  nilai  alpha  =  0,975.

## Analisa data hujan
Data rentang waktu untuk Hujan Bulanan (HB) dan  Hujan Tahunan   diperoleh dari kumulatif  HH.  Data  Hujan  Bulanan  dan Hujan  Tahunan  diolah  dengan  fasilitas Time-series-manager  (TSM)  yang  ada  di dalam  RAP.  Data  ini  ditentukan  dari  data rentang  waktu  harian.    Analisa  statistik umum  yang  mencakup  nilai:  rerata, maksimal, minimal, median, skewness, stan- dard  deviasi,  koefisien  variasi,  dan  percen- tile dilakukan terhadap data rentang waktu tersebut.  Selanjutnya  hasil  analisa ditampilkan dalam tabel (3), tabel (4), dan tabel  (5).    Frekuensi  kejadian  hujan  yang melebihi  nilai  tertentu  divisualisasikan dalam  bentuk  grafik  dan  dibandingkan antar ke 15 DAS.

## Anallisa data debit
Analisa  data  debit  menggunakan  fasilitas yang  ada  pada    perangkat  lunak  RAP.
Analisa  di  dalam  RAP  meliputi:  (1)  nilai statistik  umum:    rerata,  maksimal,  minimal, median,  skewness,  standard  deviasi,  koefisien variasi,  variability,  lane  variability  index,  dan percentile, (2) Flow duration Curve (FDC) dan (3)  baseflow  analysis.  Hasil  analisa  untuk  ke lima belas (15) DAS selanjutnya dibanding- kan dalam bentuk tabel dan grafik.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN

## Karakteristik  Fisik
Tabel  (1)  meringkaskan  karakteristik  fisik ke  15  DAS:  (a)  topografi  dan  jaringan sungai, yang meliputi: Luas DAS, Panjang sungai utama, Keliling DAS, Slope factor, Nisbah memanjang, Nisbah kebulatan, dan Drainage Density; (b) Prosentase luas untuk Jenis tanah, (c) Kedalaman tanah, dan (d) Peruntukan  lahan.
Nama-nama ke lima belas (15) DAS sampel tersebut adalah: (1) Rawatamtu, (2) Mayang, (3) Wonorejo, (4) Mujur, (5) Sanenrejo, (6) BomoBawah, (7) BomoAtas, (8) Karangdoro, (9) Kloposawit, (10) Stail, (11) Kadalpang- Bangil,  (12)  Welang,  (13)  Kramat,  (14) Pekalen, dan (15) Rondodingo (Gambar 1).
Luas  DAS.  DAS  dengan  luas  terbesar adalah  DAS  Rawatamtu  (DAS-1)  sebesar = 783 km 2 , yang paling sempit adalah DAS BomoAtas  =  37  km 2 .  Mayoritas  DAS sampel  memiliki  luas  diantara  100  sd  400 km 2 .
Bentuk  DAS  bervariasi  antara  satu  DAS dengan  lainnya  dan  secara  kasar  dapat diklasifikasikan  ke  dalam  bentuk:    (1) Oval/Elips,  (2)  Triangle  Melebar,  (3) Memanjang.  Bentuk  triangel  melebar misalnya dijumapai pada DAS: Rawatamtu (DAS-1),  Kloposawit  (DAS-9),  dan Wonorejo  (DAS-3).  Bentuk  memanjang dijumpai pada sebagian besar DAS sampel, yaitu:  Mayang  (DAS-2),  Mujur  (DAS-4),
BomoBawah  (DAS-6),  BomoAtas  (DAS- 7),  Stail  (DAS-10),  Kadalpang-Bangil (DAS-11),  Welang  (DAS-12),  Kramat (DAS-13),  pekalen  (DAS-14),  dan Rondodingo  (DAS-15).  Bentuk  oval dijumpai pada DAS: Sanenrejo (DAS-5) dan Karangdoro (DAS-8).
Nisbah  memanjang  (Elongation  ratio  =  Re) tertinggi pada Sanenrejo (DAS-5) = 1,2 dan terendah pada DAS BomoAtas (DAS-7) = 0,2. DAS yang lain memiliki nilai Re relatif seragam  antara  0,3  sd  0,8.  Nisbah kebulatan (Rc) juga relatif seragam nilainya antara 0,2 sd 0,7. Nilai Rc paling berbeda pada DAS-12 = 1,1.
Panjang sungai utama  (L) berkisar antara 16 sd 56,4 km.  Keliling DAS (P) berkisar antara 58 sd 152 km. Nilai Slope-Factor (SF) tertinggi pada DAS-5 (Sanenrejo) = 1,1 dan nilii  SF  terendah  pada  DAS-10 (Kloposawit)  =  0,03.  DAS  yang  lain memiliki  nilai  SF  relatif  seragam  berkisar antara  (0,1)  sd  (0,6).
Lapisan  tanah  yang  ada  pada  DAS-  DAS tersebut  mayoritas  terdiri  dari  tanah berjenis:  Andosol,  Grumosol,  dan  Mediteran. Hanya beberapa DAS yang memiliki tanah berjenis:  Aluvial  dan  Regosol.  Jenis peruntukan lahan utama, terdiri dari: hutan, kebun, ladang, pemukiman, dan sawah irigasi.
Meskipun  ada  beberapa  karakteristik  fisik yang  relatif  dapat  diklasifikasikan,  tetapi Tabel  1  (Lampiran)  dan  uraian  di  atas menunjukkan  adanya  variabilitas  karak- teristik fisik yang sangat beragam pada ke lima belas DAS sampel yang dianalisis.

## Karakteristik  Hujan
Ringkasan    nilai  statistik  untuk  Hujan Harian  (HH)  pada  ke  lima  belas  DAS, diberikan  dalam  Tabel  2a  (Lampiran). Selanjutnya  Tabel 2b  (Lampiran)  memuat
ringkasan  nilai  statistik  untuk  Hujan Bulanan  (HB)  dan  Tabel  2c  (Lampiran) meringkaskan  nilai  statistik  untuk  Hujan Tahunan (HTn).
Hujan Harian maksimal atau hujan 24-jam maksimal  (Tabel  2a)  sangat  bervariasi antara satu DAS dengan DAS lainnya dan terekam  antara:  72  s/d  177  mm/hari selama periode analisis.  Sementara, Hujan Harian rerata (M-HH) yang jatuh pada ke lima belas (15) DAS berkisar antara: 3 sd 9 mm/hari  dan relatif seragam untuk semua DAS.  Besarnya  HH  yang  jatuh  sangat bervariasi dari satu hari ke hari lainnya. Hal ini ditunjukkan  oleh nilai  Coeeficient of  vari- ance (CV) dan Standard Deviasi (STD) yang relatif  besar,  bila  dibandingkan  terhadap nilai  rerata.  Grafik  pada  Gambar  (2.a) mengilustrasikan  frekuensi  kejadian  HH yang  lebih  besar  dari  batas  tertentu. Gambar (2.b) grafik yang sama untuk hujan Bulanan.  Hujan tertinggi terjadi pada DAS Kramat,  sedangkan  frekuensi  kejadian hujan terendah pada DAS Bomo Bawah.
Nilai  Maksimum  Hujan  Bulanan  terekam sebesar:  1096  mm/bulan  (Tabel  2b)    dan terjadi  pada  DAS  Kramat  (DAS-14). Sedangkan, Hujan Bulanan rerata (M_Hbl) yang jatuh pada masing-masing DAS pada kondisi  normal  berkisar  antara:  80  sd 180mm/bulan.    Lebih  lanjut,  analisis sederhana  dengan  menggunakan  grafik frekuensi  kejadian  hujan  bulanan  dapat menunjukkan  perbedaan  dan  persamaan karakteristik  hujan  bulanan  pada  ke  lima belas  DAS  tersebut.  Misalnya,  Gambar  3 menunjukkan ada tiga  type distribusi hujan bulanan. Gambar 3a, menunjukkan:  Batas atas (terjadi pada DAS-4 dan DAS-6); dan batas  Bawah  (terjadi  pada  DAS:  7,  9  dan 13).  Selanjutnya,  mayoritas  DAS  memiliki karakteristik  distribusi  frekuensi  kejadian hujan  antara  ke  dua    batas  tersebut (Gambar 3b).
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 2. Frekuensi Kejadian Hujan Lebih dari Batas : (a) Hujan Harian (Hh), (b)
Hujan  Bulanan(HB) (a) (b)
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 3. Karakteristik Hujan Bulanan : (a) Batas Bawah & Atas ; (b) Mayoritas DAS
(a) (b)
Nilai Maksimum Hujan Tahunan  tercatat sebesar:  4472  mm/tahun  pada  DAS-14 (Kramat).  Hujan  Tahunan  Rerata  (HTR) yang  diterima  pada  masing-masing  DAS bervariasi  dari:  911  sd  3227  mm/tahun.
Nilai  CV  untuk  Hujan  Bulanan  berkisar antara  (0,8)  sd  (1,1)  dan  relatif  seragam antar  DAS.  Sementara  nilai  Standard Deviasi  (STD)  berkisar  antara  90  sd  243. Besarnya nilai standard deviasi untuk hujan bulanan adalah normal, karena perbedaan tebal  hujan  yang  jatuh  sangat  mencolok antara  bulan  pada  musim  kemarau  dan musim penghujan.
Nilai  CV  Hujan  Tahunan  berkisar  antara (0,1) sd (0,8).  Nilai CV hujan tahunan lebih rendah  dari  pada  hujan  bulanan.  Hal  ini menunjukkan  variasi  tebal  hujan  setiap tahunnya,  yang  diterima  oleh    masing- masing DAS relatif  kecil.
Skewness mengukur tingkat simetri dari suatu distribusi.  Distribusi  frekuensi  yang  simetri (kiri  dan  kanan  relatif  seimbang),  dikatakan memiliki  nilai  skewness  =  0.    Distribusi frekuensi  dengan  nilai  skewness  positif  berarti condong  ke  kanan  dan  lebih  banyak mempunyai nilai besar. Sebaliknya, distribusi dengan nilai  skewness  negatif    disebut  sebagai condong ke kiri dan lebih banyak terdiri dari nilai-nilai  kecil  (Johnston  et  al.,  2001).
Nilai skewness pada ke lima belas (15) DAS, baik untuk hujan bulanan maupun tahunan menunjukkan nilai positif semua, yang ber- arti distribusi frekuensinya condong ke kanan dan proporsi debit besar lebih banyak. Hal ini menunjukkan jumlah bulan dengan hujan yang  tinggi  masih  lebih  besar  daripada jumlah bulan kering. Artinya, dari satu bulan ke bulan lainnya air relatif tersedia dan hanya pada beberapa bulan saja kekurangan air.

## Karakteristik  Debit
Periode  rekaman  data  Debit  harian  yang
digunakan  untuk  penelitian  pada  ke limabelas  (15)  DAS  adalah  dari:  1  Januari 1996 s/d 31 Desember 2005. Data rentang waktu  tersebut  selanjutnya  diimport  ke dalam  RAP  dan  dijadikan  sebagai  dasar analisa  Debit  Harian  (DH).  Dalam penelitian  ini  digunakan  tiga  macam analisis terhadap data debit, yaitu: statistik umum,  Kurva  Durasi  Aliran  (Flow  Dura- tion  Curve)  dan  analisa  aliran  dasar  (base flow).    Hasil  statistik  umum  dan  hasil analisis base flow diberikan dalam Tabel (5). Selanjutnya,  Analisis  Flow  Duration  Curve (FCD) dilakukan dengan mengkombinasi- kan  fasilitas  yang  ada  di  dalam  RAP  dan Microsoft  Excell.
Besarnya Debit  Harian maksimal  pada ke lima  belas  (15)  DAS  sangat  bervariasi. Debit  maksimal  terendah  dijumpai  pada DAS-12,  sebesar  =  32,6  m 3 /detik, sedangkan nilai debit tertinggi terjadi pada DAS-1  (Rawatamtu),  sebesar  =  588  m 3 / detik. Nilai  debit harian  rerata (Mean  daily flow=MDF)  pada  ke  lima  belas  DAS,  juga bervariasi  2,1  m 3 /detik  (DAS-7)  sd  35,2 m 3 /detik (DAS-1). Hanya empat DAS yang memiliki nilai MDF lebih dari 10 m 3 /detik (DAS-1,  DAS-3,  DAS-8,  dan  DAS-14). Mayoritas  DAS  yang  dianalisis  memiliki debit  harian  rerata  (MDF)  yang  besarnya kurang dari 10 m 3 /detik. Nilai CV debit hari- an berkisar antara (0,6) sd (1,4). Nilai stan- dard deviasai bervariasi dari (2,6) sd (48,8).
Nilai skewness berkisar antara (1,2) sd (2,8). Nilai  skewness  (Skw)  dapat  dikelompokan menjadi  dua  kelompok.  Kelompok pertama,  DAS  dengan  nilai  skewness antara:  (1,2)  sd  (1,5)  terdiri  dari:  DAS-2, DAS-3,  DAS-4,  DAS-8,  DAS-9,  DAS-12, DAS-14  dan  DAS-15.    Kelompok  kedua dengan nilai skewness antara : (1,9) sd (2,8) terdiri dari: DAS-1, DAS-5, DAS-6, DAS- 7,  DAS-10,  DAS-11,  dan  DAS-13. Kelompok  pertama  tergolong  DAS-DAS dengan respon lambat. Nilai Skw yang besar
menunjukkan  DAS  yang  rawan  terhadap banjir, karena kontribusi  debit besar yang mendadak  terjadi  akibat  kejadian  hujan yang  ekstrim.
Nilai variabilitas berkisar antara: (-1,1) sd (-7,1). Nilai S_log dan lane ke lima belas DAS ber- kisar antara: (0,2) sd (0,5) dan relatif seragam diantara ke lima belas DAS tersebut.
Grafik  FDC  ke  delapan  (8)  DAS  dengan nilai skewness yang kecil ( antara 1,2 sd 1,5) ditampilkan pada Gambar  4. Grafik FDC untuk  DAS  dengan  nilai  Skew  >=  1,9 diberikan dalam Gambar 5.
Pola dan bentuk FDC dapat menunjukkan karaktersitik hidrologi suatu DAS. Ada ber- bagai macam metode interpretasi terhadap grafik FDC untuk mendesksipsikan karak- teristik hidrologi suatu DAS.  Dua metode sederhana berikut dapat sebagai contoh.
Misalnya,  dari  Gambar  4  dapat  diketahui bahwa 80% debit pada DAS-15 dan DAS- 4  nilainya  >=  1  m 3 /detik,  selanjutnya untuk DAS-12 dan DAS-2 nilai nya >= 1,5 m 3 /detik. Selanjutnya, untuk DAS-8, DAS- 9 dan DAS-14 80% kejadian debit nilainya >=  5  sd  6  m 3 /detik.  Hanya  DAS-3  yang memiliki  debit  dengan  frekuensi  kejadian 80% dan nilainya di atas 10 m 3 /detik. Hal ini berarti 80% kejadian debit harian pada DAS-3  nilainya  di  atas  10  m 3 /detik  atau 80%  debit  tersedia  pada  DAS-3  minimal adalah  10  m 3 /detik.    Selanjutnya,  pe- manfaatan debit untuk berbagai keperluan (Irigasi, air baku, industri, dll)  dapat meng- gunakan  kur va  FDC  sebagai  bahan pertimbangan dalam penentuan debit mini- mal yang  tersedia.
Selanjutnya,  Bentuk  FDC  juga  dapat menunjukkan  karakteristik  aliran  dari suatu  DAS.  Misalnya,  secara  umum
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 4. Grafik FDC 8 DAS, dengan Nilai Skew Antara 1, 2 s/d 1, 5
0.1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 DAS 2 DAS 3 DAS 4
DAS 8
DAS 9 DAS 12 DAS 14 DAS 15 D eb it ( >=) m 3 /de ti k %  kejadian lebih dari FDC  8 DAS, dengan nilai  Skew : 1,2  sd 1,5
terlihat  bahwa  kemiringan  Kurva  Durasi Aliran  (FDC)  yang  ada  pada  Gambar  5 relatif  lebih  besar  bila  dibandingkan kemiringan FDC pada Gambar 4. Hal ini menunjukkan  bahwa  prosentase  aliran dengan  nilai  debit  besar  lebih  bnayak terjadi pada  Gambar 5.  Nilai  debit  besar yang  terjadi  pada  Gambar  5  akan berpengaruh  terhadap  nilai  debit  rerata, dan  nilai  skewness  distrisbusi  data.
Tabel (3) memuat juga hasil stastistik aliran dasar  yang  digambarkan  oleh  tiga  indeks, yaitu Base Flow Index (BFI), Flood Flow Index (FFI) dan Mean Daily Base Flow (MDBF). BFI merupakan  perbandingan  antara:  (Base- flow/Total  flow).    FFI  ditentukan  dengan rumus (1 – Base Flow Index).  MDBF dapat diartikan  sebagai  nilai  rerata  harian  dari aliran-dasar.
Dari  tabel  (3)  diperoleh:  (1)  nilai  MDBF bervariasi  dari:  1,0  m 3 /detik  pada  DAS-7 sd 16,2 m 3 /detik pada DAS-1; (2) nilai BFI berkisar antara: 0,4 sd 0,8 dan (3) nilai FFI berkisar  antara:  0,2  sd  0,6.    Nilai  MDBF sangat  bervariasi  dari  satu  DAS  ke  DAS lain,  hal  ini  menunjukan  karakteristik spesifik masing-masing DAS.  Nilai MDBF yang  besar  menunjukkan  kondisi  aliran sungai  yang  relatif  besar  juga.  Sebaliknya nilai  BFI  dan  FFI  relatif  seragam  untuk semua DAS.  Hal ini menunjukkan tingkat base  flow  yang  seragam  diantara  sungai- sungai  tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisa menunjukkan bahwa ke lima belas (15) DAS memiliki karakteristik fisik,
0.1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 DAS 1 DAS 5 DAS 6
DAS 7
Das 10 DAS 11 DAS 13
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 5. Grafik FDC 7 DAS, dengan Nilai Skew  >= 1,9 %  kejadian debit lebih dari D eb it ( >=) m 3 /de ti k FDC  7 DAS, dengan nilai  Skew : 1,9
klimatologi    dan  hidrologi  yang  beragam dan  spesifik  untuk  masing-masing  DAS. Karakteristik  fisik  yang  bervariasi  diwakili oleh  karakteristik  topografi,  prosentase peruntukan  lahan,  jenis  dan  kedalaman lapisan  tanah.  Nilai    kerapatan  jaringan (Drainage Density) relatif seragam antara: 0,1 sd 0,3 km/km 2 .
Peruntukan lahan utama pada ke 15 DAS, terdiri  dari:  pemukiman,  sawah  irigasi, sawah  tadah  hujan,  kebun,  hutan,  ladang. Jenis  tanah  Andosol,  mediteran  dan grumosol mendominasi lapisan tanah pada ke  15  DAS.    Curah  hujan  juga  bervariasi antara  satu  DAS  dengan  lainya.  Hujan harian  maksimum  berkisar  antara:  71  sd 177 mm/hari. Hujan Bulanan rerata antara: 80 sd 262 mm/bulan. Hujan tahunan rerata berkisar  antara:  911  sd  3227  mm/tahun. Debit  rerata  juga  bervariasi  antar  DAS. Nilai Debit harian rerata berkisar antara 2,1
sd  35,2  m 3 /detik.  Rerata  Aliran  Dasar (baseflow) juga berbeda-beda antar DAS dan berkisar antara: 1,0 sd 16,2 m 3 /detik.  Nilai BFI  pada  ke  15  DAS,  berkisar  antara  0,4 sd  0,8.  Penelitian  menunjukkan  bahwa metode  statistik  sederhana  melalui  kurva durasi Aliran (FDC) dapat menggambarkan karakteristik hidrologi suatu DAS dan dapat digunakan  sebagai  dasar  acuan  bagi kalsifikasi  DAS.

## UCAPAN  TERIMAKASIH
Penelitian ini dibiayai oleh Program Hibah Kompetensi - DP2M-DIKTI Th. 2010 dan 2012.  Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Dinas PU-Pengairan Provinsi Jawa Timur yang telah menyediakan data- data dan semua pihak yang telah memberi- kan kontribusi terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Blöschl, G., and Grayson, R. 2000. ‘Spatial observation and interpolation.’ In : R. Grayson and G.  Blöschl,(eds.),  Spatial  Pattern  in  Catchment  Hydrology  :  Observation  and modelling“,  Cambridge University Press, Cambridge,  pp : 17-50.
Buras, N (Eds). 1997. Reflections on Hydrology Science and Practise. American Geophysical Union.
Croke, B.F.W. and Jakeman A.J. 2004, “A Catchment Moisture Deficit module for the IHACRES rainfall-runoff model”, Environmental Modelling and Software, vol 19, pp 1-5.
Croke, B.F.W., Andrews, F., Spate, J., and Cuddy, S., 2004. IHACRES User Guide, Software Version Classic Plus – V2.0, ICAM Centre, The Australian National University.
Croke, B.F.W., Andrews, F., Jakeman, A.J., Cuddy, S. and Luddy, A. 2005. Redesign of the IHACRES rainfall-runoff model, to appear in the proceedings of the 29th Hydrology and Water Resources Symposium, Engineers Australia, February 2005.
Colwell, R.K.,  1974. Predictability, Constancy,  and Contingency of  Periodic Phenomena. Ecology,  55:  1148-1153.
Dye P.J. and B. F. W. Croke 2003, “Evaluation of streamflow predictions by the IHACRES
rainfall-runoff  model  in  two  South  African  catchments”,  Environmental  Modelling and Software,  vol 18,  pp 705-712.
Fleeming, G.  1975. Computer Simulation  Techniques in  Hydrology.  El  Sevier.
Floyd, C. 1987. Outline of a Paradigma Change in Software Engineering. In Bjerknes, G., Eha, P. and Kyng, M (Eds) Computers and Democracy. Avebury, Aldershort, UK, and Brookfield, USA
Gordon,  N.D.,  McMahon,  T.A.  and  Finlayson,  B.L.,  1992.  Stream  Hydrology:  an Introduction for Ecologists. John Wiley and Sons, 526 pp.
Grayson, R., Argent, R., Nathan, R., McMahon, T. and Mein, R., 1996. Hydrological Recipes.
Cooperative Research Centre for Catchment Hydrology, Melbourne Victoria.
Institution of Engineers Australia, 1997. Australian Rainfall and Runoff: a Guide to Flood Estimation, Revised Edition. Institution of Engineers Australia.
Jakeman,  A.J.,  Littlewood,  I.G.,  and  P.G.  Whitehead.,  1990,  “Computation  of  the instantaneous unit hydrograph and identifiable component flows with application to two small upland catchments”, Journal of Hydrology, vol 117, pp 275-300.
Jakeman,  A.  J.,  and  Hornberger  G.  M.  1993,  “How  much  complexity  is  warranted  in  a rainfall-runoff model?”, Water  Resources. Research, vol 29,  pp 2637-2649.
Klemes, V. 1986. ‘ Dilettantism in hydrology : transition or destiny ? ‘ Water Resource Research, 22,
9,  pp  :  177-188.
Littlewood, I.G, K. Down, J.R. Parker and D.A Post. 1997b. IHACRES Catchment Scale Rainfall- Streamflow Modelling (PC Version). The Australian National University, Canberra, 99p.
Maidment, D. R. 1993.’ Developping a spatially distributed unit hydrograph by using GIS.’ In :  K. KOVAR  and  H.  P.  NACHTNEBEL,  (Eds.),  HydroGIS’93  :  Application  of Geographic  Information  Systems  in  hydrology  and  water  resources  management, Vienne, Autriche  IAHS Publication, n°211, pp : 181-192.
Refsgaard,  J.  S.  2000.  ‘  Towards  a  Formal  Approach  to  Calibration  and  Validation  of  Models Using Spatial Data.’ In : R. Grayson and G. Blöschl, (eds.), Spatial Patterns in Catchment Hydrology, Cambridge University Press, Cambridge, pp : 397 + index.
Stewardson, M. and Gippel, C., 2003. Incorporating flow variability into environmental flow regimes using the  flow events  method.  River Research  and  Applications, 19:  459-472.
Singh, V. P. 1995. ‘Watershed Modeling.’ In : V. P. Singh, (ed.), Computers Models of Watershed Hydrology, Water Resources Publications, Baton Rouge, Laoisiana, USA.
Sivapalan, M., Franks, S.W., Takeuchi, K. and Tachikawa, Y., 2005. International Perspectives on PUB and Pathways Forward. Chapter 2, in: Predictions in Ungauged Basins:  International Prespectives on the State of the Art and Pathways Forward (ed. By S.W. Franks, M. Sivapalan, K. takeuchi & Y. Tachikawa), 1 - 14, IAHS Publ. 301. IAHS Press, Wallingford, UK.
L am p ir an
T ab el 1 . K ar ak te ri st ik F is ik k e L im a B el as ( 1 5 ) D A S y an g D ig u n ak an da la m P en el it ia n S u m b er : h as il an al is is
T ab el 2 a. K ar ak te ri st ik Hu ja n Ha ri an ( m m /h ar i) p ada k e 1 5 D A S S u m b er : h as il an al is is T ab el 2 b . K ar ak te ri st ik Hu ja n B u la n an ( m m /b u la n ) p ada k e 1 5 D A S S u m b er : h as il an al is is
T ab el 2 c. K ar ak te ri st ik Hu ja n T ah u n an ( m m /t ah u n ) p ada k e 1 5 D A S S u m b er : h as il an al is is Ke te ra n ga n : T an g ga l a n al is is : 0 4 A g u st u s 2 0 1 2 ; d at a k o so n g t id ak d ii k u tk an d al am p er h it u n ga n . P er io de da ta y an g di gu n ak an : 0 1 – 0 1 – 1 9 9 7 s d 3 1 -1 2 -2 0 0 5 ; M u si m h u ja n di as u m si k an m u la i: 0 1 O k to b er s d 3 1 A p ri l; m u si m k em ar au da ri : 0 1 M ei s d 3 0 Se p te m b er . M ax : h u ja n m ak si m al ; S T D : st an da rd de v ia si ; P 1 0 : p er ce n ti le 1 0 ; S k w : n ila i k em en ce n ga n di st ri b u si ; P 9 0 : p er ce n ti le 9 0 ; M _ H b l : re ra ta h u ja n b u la n a; M H H : n il ai r er at a hu ja n h ar ia n ; M ed _ H b l : m edi an h u ja n b u la n an ; M ed : n il ai m edi an h u ja n h ar ia n ; M _H T n : hu ja n t ah u n an r er at a; C V : co ef fic ie nt o f va ri an ce ; M ed -HT n : m edi an h u ja n t ah u n an .
T ab el 3 . K ar ak te ri st ik D eb it Ha ri an p ada k e 1 5 D A S (D H = m 3 /de ti k )
R in gk as an
N ila i
S ta ti st ik U m u m da n Ka ra k te ri st ik di st ri b u si da ta S u m b er : h as il an al is is

## Ke te ra n ga n :

## T an g g al a n al is is :
0 4
A gu st u s 2 0 1 2 ; da ta k o so n g ti da k di ik u tk an da la m p er h it u n ga n ; P er io de y an g di gu n ak an : 0 1 – 0 1 – 1 9 9 6 s d 3 1 -1 2 -2 0 0 5 ; M u si m h u ja n di as u m si k an m u la i : 0 1 o k to b er s d 3 1 A p ri l; m u si m k em ar au da ri : 0 1 m ei s d 3 0 S ep te m b er . M ax = D eb it h ar ia n m ak si m al ; M in = D eb it h ar ia n m in im u m , P 1 0 = P er ce n ti le 1 0 ; P 9 0 = P er ce n ti le 9 0 ; M D F = M ea n da ily f lo w a ta u de b it h ar ia n r er at a; M ed = m edi an de b it h ar ia n ; C V = co ef fi ci en t of v ar ia nc e; S T D = st an d ar d de v ia si ; S k w = S k ew n es s = k em en ce n ga n di st ri b u si ; v ar = v ar ia b il it y; la n e = L an e va ri ab il it y in de x ; S _l g = ni la i va ri ab il it as l og ar it m ik ; B F I = ba se flo w I nd ex ; F F I = F lo od F lo w I nd ex; M D B F = M ea n D ai ly B as ef lo w