Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)

## ANALISIS EVAPOTRANSPIRASI METODE PENMAN MODIFIKASI DAN THORNTHWAITE TERHADAP PEMODELAN DEBIT FJ. MOCK

## ANALYSIS OF EVAPOTRANSPIRATION USING MODIFIED PENMAN AND THORNTHWAITE
METHODS ON FJ. MOCK'S RUN-OFF MODELLING
Ari Yudha Baskoro *1 , Suripin 2 , Suprapto 3
1 Mahasiswa Program Studi Magister Teknik Sipil, Departemen Teknik Sipil, Universitas Diponegoro 2,3 Dosen Program Studi Magister Teknik Sipil, Departemen Teknik Sipil, Universitas Diponegoro Korespondensi: aribaskoro5@gmail.com

## ABSTRAK
Evapotranspirasi merupakan salah satu parameter penting dalam pemodelan debit. Letak geografis bendungan Bulango Ulu yang terletak di sekitar garis khatulistiwa dimana penyinaran matahari maksimum sepanjang tahun menyebabkan faktor penguapan menjadi faktor yang sangat penting dalam analisis ketersediaan air. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja dua metode perhitungan evapotranspirasi terhadap akurasi pemodelan debit  aliran  ke  bendungan  Bulango  Ulu.  Metode  evapotranspirasi  yang  digunakan  adalah  metode Penman modifikasi dan Thornthwaite yang menjadi masukan untuk pemodelan debit menggunakan metode Fj. Mock . Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  metode Mock-Penman memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan metode Mock-Thornthwaite dengan  hasil  parameter  statistik MAE  0,963,  NSE  0,891,  R  0,949  dan  K r 1,3%, sehingga disimpulkan bahwa pemodelan debitnya mendekati nilai debit pengamatan (observasi).
Kata Kunci: Fj. Mock, Pemodelan Debit, Penman, Thornthwaite

## ABSTRACT
Evapotranspiration  is  a  key  parameter  used  in  run-off  modelling.  The  Bulango  Ulu  Dam,  located  near  the equator where sunlight is at its peak throughout the year, makes evapotranspiration a crucial factor in analysing water  availability.  This  research  aims  to  analyse  the  performance  of  two  evapotranspiration  calculation methods on the accuracy of run-off modelling to the Bulango Ulu dam. The study employs the modified Penman and Thornthwaite evapotranspiration methods as input to Mock's model. The Analysis indicates that the Mock- Penman method outperforms the Mock-Thornthwaite method, with statistical parameter results of MAE 0.963, NSE 0.891, R 0.949 and Kr 1.3%, Therefore, it concludes that the run-off modelling aligns with the observed flow value.
Keywords: Fj. Mock, Penman, Run-off Modelling, Thornthwaite

## MEDIA ILMIAH TEKNIK SIPIL
Volume 12 Nomor 1 Januari 2024
Hal. 39-50
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)

## PENDAHULUAN
Ilmu  hidrologi  berkaitan  erat  dengan  hujan, limpasan  ( run-off )  dan  penguapan  (evaporasi) (Hadisusanto,  2010).  Pada  suatu  DAS,  terkadang tidak memiliki periode pencatatan debit sungai yang panjang  sehingga  diperlukan  metode  pemodelan debit  menggunakan  data  hujan,  klimatologi  dan karakteristik DAS.
Kementerian  PUPR  melalui  Balai  Wilayah Sungai Sulawesi II Gorontalo sedang melaksanakan pembangunan  bendungan  Bulango  Ulu  yang berlokasi  pada  DAS  Bolango-Bone.  Analisis hidrologi  yang  tepat  sangatlah  penting  untuk menjamin  keberlanjutan  pengelolaan  DAS  dan fungsi suatu bendungan. Secara geografis bendungan Bulango Ulu terletak di 0  39' 35,75" LU dan  123  5'46,16"  BT.  Bendungan  ini  terletak  di sekitar  garis  khatulistiwa  dimana  penyinaran matahari  maksimum  sepanjang  tahun  sehingga faktor  penguapan  adalah  salah  satu  faktor  penting dalam analisis ketersediaan air.
Salah satu parameter penting pada pemodelan
debit (hujan-aliran) adalah
evapotranspirasi  yang  sangat  tergantung  pada ketersediaan  data  klimatologi  pada  suatu  DAS. Metode  analisis  evapotranspirasi  yang  biasa digunakan  adalah  metode Penman modifikasi  dan metode Thornthwaite ,  kedua  metode  ini  memiliki perbedaan  dalam  jumlah  data  klimatologi  yang digunakan,  sehingga  hipotesisnya  adalah  semakin banyak data yang digunakan maka semakin akurat pemodelan debit (hujan-aliran) yang dihasilkan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  kinerja  dua  metode  perhitungan evapotranspirasi  yaitu Penman modifikasi  dan Thornthwaite terhadap  akurasi  pemodelan  debit aliran ke bendungan Bulango Ulu di Gorontalo.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Evapotranspirasi
Evaporasi merupakan proses penguapan dari air permukaan, sedangkan transpirasi adalah proses evaporasi  dari  permukaan  tanaman  (Jayanti  et  al., 2023).  Evapotranspirasi  merupakan  bagian  dari siklus  hidrologi  yang  terdiri  dari  evaporasi  dan transpirasi  serta  dapat  dihitung  dengan  berbagai metode menggunakan data-data unsur cuaca seperti suhu, kelembaban relatif, lama penyinaran matahari dan kecepatan angin (Wilnaldo et al., 2020). Suhu, curah  hujan,  radiasi  matahari,  kecepatan  angin, kelembaban  udara,  tekanan  udara  dan  lama
penyinaran  matahari  merupakan  faktor-faktor berpengaruh  dalam  evapotranspirasi  potensial (Wirawan et al., 2021).
Metode perhitungan evapotranspirasi Penman modifikasi  dan Thornthwaite merupakan metode  yang  sudah lazim digunakan  di  Indonesia. Keduanya  memiliki  perbedaan  pada  jumlah  data klimatologi  yang  digunakan  dalam  perhitungan. Metode Penman modifikasi  menggunakan  empat komponen klimatologi yaitu suhu udara, kelembaban relatif (RH), lama penyinaran matahari dan kecepatan angin, sedangkan metode Thornthwaite hanya menggunakan data suhu udara saja.

## Metode Penman Modifikasi
Metode evapotranspirasi Penman modifikasi merupakan metode yang dimodifikasi dari persamaan Penman oleh Food  and  Agriculture Organization  of  The  United  Nations (FAO)  tahun 1977 (Hadisusanto, 2010). Perhitungan evapotranspirasi Penman modifikasi  ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
ET 0 = c [W Rn + (1-W) f(U) (e s -e a )                   (1)
Dimana:
ET 0 = Evapotranspirasi (mm/hari)
W    = Faktor penimbang (tergantung suhu) Rn = Radiasi netto (mm/hari) f(U)  = Fungsi kecepatan angin (e s -e a ) = Saturation deficit (mbar) c = Faktor penyesuaian (koefisien) (Hadisusanto, 2010)
Komponen dalam persamaan Penman modifikasi  tersebut  dijabarkan  sebagai  berikut, koefisien c merupakan faktor penyesuaian kompensasi  efek  kondisi  cuaca  siang  dan  malam hari,  nilai  W  pada  persamaan  merupakan  faktor penimbang  yang  berhubungan  dengan  suhu  udara. Fungsi  f(U)  merupakan  fungsi  kecepatan  angin yang dirumuskan sebagai berikut:
f(U) = 0,27 (1 + U 100 ) (2)
Dimana U adalah kecepatan angin dalam km/hari Variabel  e s merupakan  tekanan  uap  air  jenuh ( saturated vapor pressure ) dalam satuan mbar dan nilainya dapat dihitung dengan persamaan:
e s = 611 exp ( 17,27 T 237,3 + T ) (3)
(Chow et al., 1988)
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Dimana  T  merupakan  suhu  udara  (  C).  Satuan dalam Persamaan 3 tersebut menggunakan satuan pascals (Pa), sehingga dalam perhitungannya perlu dikali  konstanta  0,01  agar  satuannya  konsisten dengan  persamaan Penman pada Persamaan  1 (satuan  mbar).  Variabel  e a adalah  tekanan  uap  air ( actual  vapor  pressure )  dalam  satuan  mbar  dan dapat dihitung dengan persamaan berikut ini:
e a = e s ( RH 100 ) (4)
Dimana  RH  adalah  kelembaban  relatif  udara  (%) yang didapatkan dari data klimatologi.
Radiasi netto (R n ) adalah jumlah energi radiasi yang sampai  ke  permukaan  bumi  yang  dihitung  dari selisih radiasi gelombang pendek netto yang datang (R ns ) dengan radiasi gelombang panjang netto (R nl ) dan dapat dihitung dengan persamaan berikut ini:
R n = R ns - R nl (5)
dan,
R ns = (1 - α) R s (6)
Dimana  merupakan nilai albedo (refleksi) radiasi gelombang  pendek  yang  tergantung  pada  jenis permukaannya (untuk tanah lempung 0,20  - 0,35). R s adalah  radiasi  matahari  yang  mencapai  bumi setelah  diserap  terlebih  dahulu  di  atmosfer  dan dirumuskan sebagai berikut:
R s = R a (0,25 + 0,50 n N ) (7)
Dimana  R a adalah  radiasi extraterrestrial yang diterima oleh bagian teratas atmosfer dan besarnya tergantung dengan posisi garis lintang suatu tempat di permukaan bumi (mm/hari).
Nilai  n/N  merupakan  persentase  lama  penyinaran matahari aktual terhadap lama penyinaran matahari maksimum yang dipengaruhi  oleh posisi geografis suatu  tempat  (garis  lintang)  dan  data  n/N  bisa didapatkan  dari  data  klimatologi  (Hadisusanto, 2010).
Radiasi gelombang panjang netto atau net longwave radiation (R nl )  pada Persamaan  5 dirumuskan sebagai berikut:
R nl = f(T) f(e a ) f( n N ) (8)
f(T)  adalah suatu fungsi  dari  pengaruh  suhu  udara terhadap  radiasi  gelombang  panjang  (R nl )  yang dirumuskan sebagai berikut:
f(T) = ε τ T 4 (9)
Dimana  adalah  nilai grey  body  emissivity suatu permukaan  yang  nilainya  lebih  dari  0  dan  kurang dari  1,  merupakan  konstanta  Stefan-Boltzmann 1,174  x  10 -7 kal/cm 2 /hari/K 4 ,  namun  konstanta  ini perlu  dilakukan  konversi  dalam  satuan  mm/hari (agar  konsisten  dengan  satuan  evapotranspirasi) sehingga  menjadi  2  x  10 -9 mm/hari  (1  mm/hari setara penguapan sama dengan 59,04
kal/cm 2 /hari/K 4 )  dan  T  merupakan  suhu  udara mutlak (K).
f(e a ) adalah fungsi efek tekanan udara pada radiasi gelombang  panjang  (R nl )  dan  ditetapkan  pada persamaan berikut ini:
f(e a ) = 0,34 - 0,044 √ e a (10)
Dimana  nilai  e a (satuan  mbar)  dapat  dihitung menggunakan Persamaan 4.
f(n/N) merupakan fungsi dari efek persentase lama penyinaran  matahari  pada  radiasi  gelombang panjang  (R nl )  dan  dirumuskan  pada  persamaan berikut ini:
f( n N ) = 0,10 + 0,90 n N (11)
Dimana  nilai  n/N  bisa  didapatkan  dari  data klimatologi (persentase lama penyinaran matahari) (Hadisusanto, 2010).

## Metode Thornthwaite
Metode  perhitungan  untuk  evapotranspirasi Thornthwaite dikembangkan  oleh  Thornthwaite tahun 1948 menggunakan data suhu udara dan letak geografis (lintang) dalam analisisnya (Anggraini & Slamet,  2021).  Hasil  perhitungan  menggunakan metode  ini  masih  sangat  kasar  karena  komponen iklim  lainnya  tidak  diperhitungkan  (Hadisusanto, 2010).  Perhitungan  evapotranspirasi Thornthwaite ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
Ep * = 16 [ 10 T I ] a (12)
dan,
Ep = Ep*f (13)
(Anggraini & Slamet, 2021)
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Dimana: Ep*  =   Evapotranspirasi potensial belum terkoreksi (mm/bulan) Ep =   Evapotranspirasi potensial sudah terkoreksi (mm/bulan)
f =   Faktor koreksi tergantung letak geografis
T =  Suhu rerata bulanan (  C) I =  Indeks panas tahunan
a =  Konstanta yang tergantung oleh nilai I
Penjabaran  komponen  pada  persamaan evapotranspirasi Thornthwaite tersebut  dijelaskan sebagai  berikut,  faktor  koreksi  (f)  nilainya tergantung  pada  letak  geografisnya  di  permukaan bumi  (letak  lintang).  Nilai  dari  faktor  koreksi Thornthwaite ditunjukkan pada Tabel 1 . Perhitungan evapotranspirasi menggunakan metode Thornthwaite digunakan jika pada suatu DAS hanya memiliki data suhu udara saja (Hadisusanto, 2010).
Tabel 1 . Faktor koreksi Thornthwaite
Sumber: (Nugroho, 1989)
Suhu  rerata  bulanan  (T)  didapatkan  dari  data klimatologi.  Indeks  panas  tahunan  (I)  dihitung berdasarkan  suhu  rerata  setiap  bulannya  dan dirumuskan pada persamaan berikut ini:
I = ∑ [ T n 5 ] 1,514 12 n=1 (14)
Dimana T n adalah suhu udara rerata setiap bulannya
(  C)  dan  indeks- n menyatakan  bulan  ke- n pada tahun perhitungan. Konstanta a pada Persamaan 12 merupakan suatu fungsi dari nilai I dan dirumuskan pada persamaan berikut ini:
a = 675×10 -9 I 3 -771×10 -7 I 2 +1792×10 -5 I+0,49239 (15)
Dimana  I  adalah  indeks  panas  tahunan  yang dihitung  menggunakan Persamaan  14 (Anggraini & Slamet, 2021) .

## Pemodelan Debit Fj. Mock
Model Mock dikembangkan  oleh  Dr.  Fj. Mock (1973) yang berbasis neraca air (Adiningrum, 2016).  Beliau  memperkenalkan  cara  perhitungan simulasi aliran sungai dari data hujan, evapotranspirasi  dan  karakteristik  hidrologi  DAS dalam makalahnya Land Capability Appraisal and
Water  Availability  Appraisal di  Bogor,  Indonesia.
Dalam proses perhitungannya, pemodelan menggunakan Fj.  Mock ini  perlu  proses  kalibrasi dengan data debit observasi jangka pendek minimal satu tahun (Hadisusanto, 2010). Pendekatan hujan- aliran  dalam  model Mock dijelaskan  sebagai berikut,  hujan  yang  turun  ke  permukaan  bumi sebagian ada yang mengalami penguapan, penguapan bisa terjadi pada air di permukaan tanah (evaporasi)  maupun  pada  permukaan  tanaman (transpirasi),  gabungan  keduanya  disebut  dengan evapotranspirasi  yang  telah  dijelaskan  pada  sub bagian  sebelumnya,  lalu  selebihnya  akan  menjadi limpasan  permukaan  dan  bagian  yang  mengalami proses  infiltrasi.  Air  permukaan  yang  mengalami infiltrasi akan menuju lapisan yang kenyang air dan menjadi aliran dasar ( baseflow ) atau aliran air tanah. Aliran dasar bersama dengan aliran permukaan akan menjadi aliran sungai (Adiningrum, 2016).
Proses  perhitungan  model Mock terbagi menjadi 5 tahapan utama yaitu: (1) input data hujan rerata wilayah dan hari hujan rerata (2) perhitungan evapotranspirasi  aktual  (E a )  atau  evapotranspirasi terbatas (E t ) (3) perhitungan keseimbangan air pada permukaan  tanah  (4)  perhitungan  limpasan  dan penyimpanan  air  tanah  dan  (5)  perhitungan  debit aliran  sungai.  kelima  proses  tersebut  dijelaskan sebagai berikut:
(1) Input data hujan (P) dan hari hujan.
Analisis  hujan  wilayah  menggunakan  data  hujan dan  perangkat  lunak  sistem  informasi  geografis akan menjadi input dalam perhitungan debit Mock .
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
(2) Perhitungan evapotranspirasi terbatas (E t ).
Data  yang  digunakan  adalah  hasil  perhitungan evapotranspirasi yang telah dibahas pada sub bagian sebelumnya.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan evapotranspirasi  terbatas  (E t )  dengan  persamaan berikut ini:
E t = ET 0 - ΔE (16)
Dimana ET 0 adalah evapotranspirasi potensial yang telah dihitung sebelumnya (menggunakan Penman modifikasi, Thornthwaite atau metode lainnya),  ΔE pada persamaan tersebut merupakan sisa evaporasi dari  kondisi  permukaan  tanah  yang  kering  dan dirumuskan dengan persamaan berikut ini:
∆E = ET 0 ( d 30 ) m (17)
Dimana d adalah jumlah hari tanpa hujan dalam satu bulan yang dirumuskan 3/2 (18-h), dengan h adalah jumlah  hari  hujan  dalam  satu  bulan,  m  adalah persentase  lahan  tanpa  vegetasi  ( expose  surface ) dengan nilai  sebagai  berikut, m  bernilai  0%  untuk lahan dengan hutan, 10%  - 40% untuk lahan yang mengalami erosi, 20% - 50% untuk lahan pertanian (Hadisusanto, 2010).
(3) Perhitungan keseimbangan air pada permukaan tanah.
Hujan  yang  turun  ke  permukaan  bumi  sebagian akan mengalami evapotranspirasi dan sisanya akan menjadi  aliran  permukaan  dan  aliran  yang  akan mengalami perkolasi ke dalam tanah menuju lapisan dibawahnya  ( water  surplus )  yang  dirumuskan sebagai berikut:
W s = ( P - E t ) - S s (18)
Dimana  P  adalah  curah  hujan  (mm/bulan)  yang telah  dianalisis  pada  tahapan  (1),  E t adalah evapotranspirasi  terbatas  (mm/bulan)  yang  telah dihitung  berdasarkan  tahapan  (2)  atau Persamaan 16 , S s adalah soil storage atau tampungan air tanah yang  tergantung  dengan  kelembaban  tanah  (SM) bulan  ini  dan  sebelumnya  ( soil  moisture ),  pada musim  kemarau  S s bisa  bernilai  negatif.  Nilai kelembaban  tanah  memiliki range 0 ≤ SM ≤ SMC dimana  SMC  adalah  kapasitas  kelembaban maksimum tanah yang ditentukan dengan cara trial and error terlebih dahulu.
(4)  Perhitungan  limpasan  dan  penyimpanan  air tanah.
Setelah  kelembaban  tanah  permukaan  terbentuk,
maka air akan mengalami perkolasi menuju lapisan kenyang  air  dan  menjadi  tampungan  air  tanah ( ground  water  storage )  yang  dirumuskan  dengan persamaan berikut ini:
V n = k V n-1 + 0,5 (1+k) I (19)
Dimana,  k  adalah  faktor  resesi  air  tanah  yang ditentukan secara trial and error dengan nilai 0,1 - 0,9. V n-1 adalah volume tampungan air tanah bulan sebelumnya  (mm/bulan).  I  adalah  nilai  infiltrasi yang dihitung dengan persamaan berikut ini:
I = W s i (20)
Dimana i adalah koefisien infiltrasi dengan rentang nilai  0,1  -  0,9  (Putri  et  al.,  2023).  W s merupakan water  surplus yang  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan 18 .
(5) Perhitungan debit aliran sungai Komponen  debit  aliran  sungai  terdiri  dari  aliran dasar ( baseflow ) dan limpasan langsung ( direct run- off ). Aliran dasar (mm/bulan) merupakan aliran dari tampungan  air  tanah  ( ground  water  storage )  yang mengalir menuju sungai (perkolasi) dan dirumuskan dengan persamaan berikut ini:
B f = I - ∆V n (21)
Dimana  I  dihitung  dengan Persamaan  20 ,  ∆V n adalah selisih volume tampungan air tanah bulan ini (V n )  dengan  bulan  sebelumnya  (V n-1 )  yang dirumuskan dengan persamaan berikut ini:
∆V n = V n - V n-1 (22)
Komponen  debit  aliran  sungai  selanjutnya  adalah limpasan langsung ( direct run-off ) yang dirumuskan dalam persamaan berikut ini:
D ro = W s - I (23)
Dimana  W s dan  I  masing-masing  dihitung menggunakan Persamaan 18 dan 20 .
Aliran  debit  sungai  (Q)  dengan  pemodelan Mock merupakan penjumlahan dari aliran dasar ( baseflow )  dan  limpasan  langsung  ( direct  run-off ) yang dirumuskan dengan persamaan berikut ini:
Q = A (B f + D ro ) 86,4 H (24)
Dimana  A  adalah  luas  DAS  (km 2 )  dan  H  adalah jumlah hari kalender (Adiningrum, 2016).
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)

## Validasi Debit
Debit  hasil  perhitungan Fj.  Mock harus divalidasi untuk mengetahui kesesuaian pemodelan dengan debit hasil pengukuran (observasi) (Widyaningsih et al., 2021). Analisis statistik yang biasa  dilakukan  untuk  melakukan  validasi  adalah sebagai berikut:
(1) Mean Absolute Error (MAE), mengukur selisih absolut  antara  pemodelan  dengan  observasi  yang dirumuskan dengan persamaan berikut ini:
MAE = | ∑ ( B i - A i ) n i=1 n | (25)
Dimana  B i adalah  nilai  debit  pemodelan  ke- i ,  A i adalah  nilai  debit  observasi  ke- i dengan i dan n masing-masing adalah bulan ke 1,2,3 dst dan jumlah data.
(2) Nash-Sutcliffe  Efficiency (NSE)  dirumuskan dalam persamaan berikut ini:
NSE = 1- [ ∑ ( A i -B i ) 2 n i=1 ∑ ( A i -A ̅) 2 n i=1 ] (26)
Dimana  A ̅ adalah rerata nilai debit observasi. Nilai NSE memiliki interpretasi baik jika nilainya di atas 0,75 (Suhartanto et al., 2019).
(3)  Koefisien  korelasi  (R)  dirumuskan  dengan persamaan berikut ini:
R = n ∑ ( A i B i ) - (∑ A i ∑ B i n i=1 n i=1 ) n i=1 √ n ∑ A i 2 - (∑ A i n i=1 ) 2 n i=1 √ n ∑ B i 2 - (∑ B i n i=1 ) 2 n i=1 (27)
Nilai koefisien korelasi dalam rentang nilai 0,8 - 1 artinya  memiliki  interpretasi  yang  sangat  kuat (Suhartanto et al., 2019).
(4)  Kesalahan  relatif  (K r )  dirumuskan  dengan persamaan berikut ini:
K r = | ∑ ( A i - B i ) n i=1 ∑ A i n i=1 | 100% (28)
(Widyaningsih et al., 2021)

## METODE
Penelitian  ini  berlokasi  pada  Sub  DAS Mongiilo (DAS Bolango-Bone), pada aliran sungai menuju  bendungan  Bulango  Ulu.  Data-data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder dan bersumber dari Balai Wilayah Sungai Sulawesi  II  Gorontalo,  adapun  rincian  datanya adalah sebagai berikut:
1. Data curah hujan harian selama 10 tahun periode pencatatan  2013-2022  pada  stasiun  hujan  di DAS Bolango-Bone
2. Data klimatologi selama 10 tahun periode 2013- 2022 pada stasiun klimatologi di DAS Bolango- Bone
3. Data pengukuran debit Sungai Longalo
4. Peta DAS Bolango-Bone
Tahapan  analisis  penulis  bagi  menjadi  2 tahapan,  yaitu  analisis  pertama  terkait  aspek hidrologi  berupa  perhitungan  hujan  wilayah menggunakan metode poligon Thiessen , perhitungan evapotranspirasi menggunakan metode Penman modifikasi  dan  metode Thornthwaite . Analisis kedua adalah melakukan pemodelan debit menggunakan  metode Fj.  Mock dan  melakukan validasi  statistik  untuk  mengetahui  perbandingan penggunaan metode evapotranspirasi dalam mendapatkan pemodelan debit yang mendekati nilai debit  sebenarnya  (observasi).  Detail  tahapan analisis pada penelitian ini ditunjukkan oleh bagan alir pada Gambar 1 .
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Gambar 1 . Bagan alir analisis Sumber: Analisis penulis (2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap pertama, dilakukan analisis hujan wilayah  menggunakan  metode  poligon thiessen . Data  yang  dibutuhkan  adalah  data  peta  DAS Bolango-Bone yang diolah menggunakan software Quantum GIS  untuk  mendapatkan  peta  luas pengaruh  masing-masing  stasiun  hujan  terhadap keseluruhan  DAS.  Melalui  perangkat  lunak Quantum GIS  tersebut,  posisi  masing-masing stasiun  hujan  di- plot pada  peta  lalu  diolah  untuk mendapatkan  luasan  poligon thiessen seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2 . Peta DAS dan Poligon Thiessen Sumber: Analisis penulis (2023)
Lokasi  penelitian  ini  merupakan  lokasi pembangunan  bendungan  Bulango  Ulu  (Sub  DAS Mongiilo), sehingga stasiun hujan yang digunakan adalah  stasiun  pada catchment  area bendungan. Berdasarkan Gambar  2 tersebut,  Pada  daerah tangkapan air Bendungan Bulango Ulu terdapat tiga stasiun hujan yang berpengaruh yaitu Stasiun Hujan
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Dulamayo,  Stasiun  Hujan  Longalo  dan  Stasiun Hujan Boidu yang menjadi input dalam menghitung pemodelan  debit.  Data  curah  hujan  dari  ketiga stasiun  hujan  tersebut  diuji  secara  statistik  (uji konsistensi, ketiadaan trend , dan outlier ).
Selanjutnya dilakukan perhitungan evapotranspirasi dengan  menggunakan  metode Penman modifikasi dan  metode Thornthwaite menggunakan  data  dari Stasiun Klimatologi Bone-Tumbihe. Perhitungan  evapotranspirasi  metode Penman
modifikasi  membutuhkan  empat  data  klimatologi yaitu suhu rerata bulanan (ºC), kecerahan matahari (%),  kelembaban  relatif  rerata  bulanan  (%)  dan kecepatan  angin  rerata  bulanan  (km/hari)  lalu dilakukan  perhitungan  evapotranspirasi  potensial dengan  menggunakan Persamaan  1 hingga Persamaan 11 . Hasil perhitungan evapotranspirasi potensial  metode Penman modifikasi  (mm/hari) tahun 2022 ditunjukkan pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 . Evapotranspirasi Penman 2022
No Bulan Letak Lintang T ( ° C) es w f(t) RH ea f(ea)
Ra (mm/hr) n/N Rs f(n/N) u f(u) Rn1 ETo* c Eto (mm/hari) 1 Jan 0,55˚ LU 27,64 37,08 0,77 16,23 0,88 32,69 0,09 14,92 0,47 7,21 0,52 38,84 0,37 0,75 4,0 1,1 4,4 2 Feb 0,55˚ LU 27,13 36,03 0,77 16,12 0,91 32,67 0,09 15,45 0,37 6,75 0,44 32,24 0,36 0,62 3,7 1,1 4,0 3 Mar 0,55˚ LU 27,94 37,70 0,77 16,29 0,90 33,80 0,08 15,67 0,48 7,71 0,54 28,25 0,35 0,73 4,2 1,0 4,2 4 Apr 0,55˚ LU 28,32 38,48 0,78 16,38 0,86 33,25 0,09 15,30 0,55 8,03 0,60 31,10 0,35 0,84 4,4 0,9 4,0 5 Mei 0,55˚ LU 28,55 38,95 0,78 16,43 0,87 33,74 0,08 14,46 0,47 7,00 0,52 27,25 0,34 0,72 3,9 0,9 3,5 6 Jun 0,55˚ LU 27,91 37,63 0,77 16,29 0,86 32,25 0,09 13,98 0,62 7,81 0,66 27,99 0,35 0,96 4,2 0,9 3,8 7 Jul 0,55˚ LU 27,60 36,99 0,77 16,22 0,90 33,31 0,09 14,16 0,39 6,27 0,45 21,93 0,33 0,62 3,4 0,9 3,1 8 Agu 0,55˚ LU 27,46 36,71 0,77 16,19 0,89 32,63 0,09 14,83 0,50 7,41 0,55 30,63 0,35 0,79 4,0 1,1 4,4 9 Sep 0,55˚ LU 27,68 37,16 0,77 16,24 0,87 32,35 0,09 15,30 0,52 7,77 0,56 31,63 0,36 0,82 4,3 1,1 4,7 10 Okt 0,55˚ LU 28,49 38,83 0,78 16,41 0,83 32,28 0,09 15,37 0,57 8,20 0,61 37,81 0,37 0,90 4,6 1,1 5,1 11 Nov 0,55˚ LU 28,32 38,48 0,78 16,38 0,86 33,05 0,09 15,02 0,48 7,38 0,53 35,60 0,37 0,76 4,2 1,1 4,6 12 Des 0,55˚ LU 28,07 37,96 0,78 16,32 0,87 33,11 0,09 14,69 0,50 7,33 0,55 37,65 0,37 0,78 4,1 1,1 4,5 Sumber: Analisis penulis (2023) Perhitungan evapotranspirasi
metode Thornthwaite hanya menggunakan data suhu rerata bulanan  saja.  Analisis  evapotranspirasi  potensial menggunakan metode Thornthwaite membutuhkan faktor  koreksi  ( Tabel  1 ) yang  merupakan  fungsi dari  letak  geografis  (garis  lintang)  dan  waktu (bulan)  untuk  mendapatkan  nilai  evapotranspirasi potensial  terkoreksi.  Pada  sub  bagian  sebelumnya telah  dijelaskan  tahapan  perhitungan  pada  metode Thornthwaite yaitu dengan menghitung nilai indeks panas  tahunan,  konstanta  a,  lalu  menghitung evapotranspirasi potensialnya menggunakan Persamaan 12 hingga Persamaan 15 . Pada Tabel 3 ditunjukkan  hasil  perhitungan  evapotranspirasi potensial  metode Thornthwaite (dalam  mm/bulan) untuk tahun 2022.
Tabel 3 . Evapotranspirasi Thornthwaite 2022
t ( ˚ C) I a Ep*
Ep Jan 27,6 13,3 154,217 160,046 Feb 27,1 12,9 142,470 133,765 Mar 27,9 13,5 161,464 167,745 Apr 28,3 13,8 171,015 172,913 May 28,6 14,0 177,002 184,472 Jun 27,9 13,5 160,728 162,689 Jul 27,6 13,3 153,269 159,737 Aug 27,5 13,2 149,989 156,154 Sep 27,7 13,3 155,168 156,720 Oct 28,5 13,9 175,425 182,249 Nov 28,3 13,8 171,015 172,349 Dec 28,1 13,6
164,684 170,909 Total 162,3 Bulan 2022 4,254
Sumber: Analisis penulis (2023)
Rekapitulasi  hasil  perhitungan  evapotranspirasi metode Penman modifikasi  dan Thornthwaite ditunjukkan pada Tabel 4 dan Tabel 5 .
Tabel 4 . Rekapitulasi evapotranspirasi metode Penman modifikasi (mm/hari)
No Bulan ET 0 (mm/hari) 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1 Januari 4,4 4,1 4,7 4,9 4,1 4,0 3,7 4,5 3,8 4,4 2 Februari 4,2 5,3 4,6 5,3 4,1 4,2 4,3 4,6 4,5 4,0 3 Maret 4,5 5,0 4,5 4,9 3,7 3,8 4,5 4,3 3,9 4,2 4 April 3,5 4,1 4,0 4,1 3,9 3,6 4,0 3,9 3,9 4,0 5 Mei 3,3 3,6 4,0 3,6 3,7 3,9 4,0 3,6 3,5 3,5 6 Juni 3,4 3,3 3,4 3,3 3,0 3,2 3,3 3,1 3,5 3,8 7 Juli 2,8 3,8 4,0 3,5 3,3 3,7 3,1 2,9 3,3 3,1 8 Agustus 4,2 4,3 5,2 4,9 3,9 4,9 5,5 4,2 4,4 4,4 9 September 4,6 5,4 5,5 4,6 3,6 5,3 5,8 4,2 4,0 4,7 10 Oktober 3,9 5,3 5,3 4,6 4,1 4,4 4,9 4,3 5,0 5,1 11 November 4,9 4,6 5,1 4,8 4,3 4,2 4,9 4,2 4,5 4,6 12 Desember 4,0 4,5 4,9 4,2 2,7 4,0 4,2 4,0 4,6 4,5
Sumber: Analisis penulis (2023)
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Tabel 5 . Rekapitulasi evapotranspirasi metode Thornthwaite (mm/bulan) No Bulan Ep (mm/bulan) 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 1 Januari 167,2 138,6 150,0 155,9 141,8 147,1 132,3 171,5 154,1 160,0 2 Februari 120,9 143,0 126,4 141,0 130,2 137,0 123,4 153,4 152,7 133,8 3 Maret 169,8 167,6 143,9 167,6 157,7 138,8 153,7 170,0 161,6 167,7 4 April 175,1 156,2 144,1 156,3 177,6 154,1 172,5 160,6 155,4 172,9 5 Mei 167,9 154,2 150,6 156,5 185,7 158,8 168,1 168,5 165,5 184,5 6 Juni 156,1 147,6 140,2 139,3 146,9 131,3 147,5 148,1 161,9 162,7 7 Juli 138,3 149,8 140,3 139,2 136,0 143,4 139,0 142,9 144,8 159,7 8 Agustus 140,3 154,1 130,4 141,2 140,1 154,1 147,4 146,0 144,6 156,2 9 September 151,2 136,9 119,3 134,9 142,2 147,4 143,0 146,7 139,6 156,7 10 Oktober 160,2 138,7 130,1 143,0 167,3 156,0 151,4 151,1 170,2 182,2 11 November 148,6 144,9 149,7 147,0 172,0 164,9 153,4 151,7 160,5 172,3 12 Desember 155,4 147,0 158,5 153,6 172,1 140,7 162,6 167,8 175,8 170,9 Sumber: Analisis penulis (2023)
Nilai  evapotranspirasi  yang  didapatkan  dari  kedua metode tersebut akan menjadi input dalam analisis pemodelan  debit  menggunakan  metode Fj.  Mock , setelah itu dilakukan proses kalibrasi menggunakan data  debit  observasi  selama  10  tahun  (2013-2022) pada Sungai Longalo untuk mendapatkan parameter Fj. Mock yang optimum.
Pemodelan debit dilakukan dengan memasukkan data hujan rerata wilayah, hari hujan, evapotranspirasi  potensial  yang  telah  dihitung dengan  menggunakan  kedua  metode  sebelumnya ( Penman modifikasi  dan Thornthwaite )  dan menganalisis  sesuai  tahapan  pada  sub  bagian sebelumnya (5 tahapan)  hingga mendapatkan  nilai debit  hasil  pemodelan  untuk  setiap  bulannya  dari tahun 2013 sampai 2022 menggunakan Persamaan 16 hingga Persamaan  24 .  Parameter-parameter Mock seperti koefisien infiltrasi ( i ) , faktor resesi air tanah  ( k ),  nilai  kapasitas  kelembaban  maksimum tanah (SMC) didapatkan secara trial and error dan kalibrasi  terhadap  debit  observasi.  Pada  penelitian ini  nilai  masing-masing  parameter  ditentukan sebagai  berikut, i nilainya  0,5, k berkisar  dari  0,2
hingga 0,8, nilai expose surface atau m berkisar dari 20%  sampai  50%,  kapasitas  kelembaban  tanah minimum  adalah  10  mm,  kapasitas  maksimum sebesar 200 mm, kapasitas kelembaban tanah awal sebesar  50  mm.  Nilai  masing-masing  pemodelan debit  dan  debit  observasi  untuk  setiap  tahunnya ditunjukkan  pada Tabel  6 . Pada Gambar  3 dan Gambar 4 ditunjukkan kurva perbandingan antara nilai  pemodelan  debit  dengan  debit  observasi masing-masing  untuk  metode Penman modifikasi dan metode Thornthwaite . Setelah didapatkan nilai debit pada pemodelan Mock , maka dilakukan proses validasi  statistik  menggunakan  uji Mean  Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe  Efficiency (NSE), koefisien korelasi (R) dan uji kesalahan relatif (K r ) terhadap  debit  observasi  menggunakan  data  10 tahun  untuk  mengetahui  perbandingan  kinerja kedua  metode  evapotranspirasi  dalam  pemodelan debit menggunakan metode Fj. Mock .
Tabel 6 . Rekapitulasi pemodelan debit Mock dan debit observasi (m 3 /det) Tahun Debit Bulan Jan Feb Mar Apr  Mei Jun Jul Aug Sep Okt  Nov Des 2013 penman 3,7 5,2 8,3 8,3 11,7 9,9 6,9 3,5 2,9 2,6 2,4 5,6 thornthwaite 3,7 5,0 6,8 2,1 9,1 5,7 4,2 2,6 2,1 1,9 1,7 3,7 Observasi 4,7 6,0 8,9 9,2 11,7 9,4 6,0 3,3 2,3 1,1 1,3 5,1 2014 penman 5,5 4,3 3,1 3,8 5,4 5,7 2,4 1,9 2,4 1,6 2,0 2,6 thornthwaite 3,5 3,0 2,1 2,6 1,8 1,6 1,1 0,9 1,1 0,7 1,7 2,2 Observasi 5,3 3,8 3,2 4,0 5,8 5,7 1,5 1,3 2,1 1,4 1,6 1,9 2015 penman 1,9 1,9 1,6 1,5 2,5 3,8 1,5 1,4 1,3 1,1 3,1 2,1 thornthwaite 1,6 1,5 1,3 1,2 2,1 1,9 0,7 0,7 0,6 0,5 1,5 1,0 Observasi 2,3 1,9 1,9 1,5 2,3 3,4 1,2 1,1 0,8 1,3 2,9 2,4
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Tahun Debit Bulan Jan Feb Mar Apr  Mei Jun Jul Aug Sep Okt  Nov Des 2016 penman 2,6 1,3 1,1 2,1 7,7 8,9 7,2 3,3 4,3 9,5 10,1  11,5 thornthwaite 1,9 0,7 0,6 0,1 5,3 6,9 4,3 2,4 3,7 8,7 9,1 10,5 Observasi 3,0 1,9 1,4 1,6 6,1 7,4 7,5 3,6 3,3 7,8 11,1  14,4 2017 penman 12,8  14,8 16,4 15,7  18,8  15,7  16,2 12,8 14,7  16,5  20,4  22,2 thornthwaite 11,4  13,9 13,7 11,2  13,3  12,2  12,8 10,7 11,9  13,1  15,9  14,9 Observasi 15,0  16,0 16,0 16,5  17,3  16,7  15,0 12,2 15,5  16,8  20,3  19,6 2018 penman 19,4  16,8 13,1 13,2  14,3  14,9  13,8 8,9 4,8 7,5 8,8 8,9 thornthwaite 15,3  13,6 11,9 10,9  12,3  12,6  11,6 7,9 4,7 6,4 7,3 7,8 Observasi 17,2  16,6 12,2 12,9  13,7  14,8  11,8 8,5 5,7 5,5 8,2 8,2 2019 penman 10,1 8,1 6,6 11,3 5,8 6,7 9,1 7,3 9,1 8,2 8,9 11,5 thornthwaite 8,8 7,0 5,7 7,0 4,7 4,3 7,6 6,0 7,5 6,8 7,3 8,1 Observasi 10,3 9,7 9,3 10,9 9,2 8,1 8,6 7,8 7,4 8,1 7,7 9,3 2020 penman 0,1 0,1 0,3 0,3 2,0 2,3 6,0 4,3 5,9 9,3 13,7 6,1 thornthwaite 0,1 0,1 0,0 0,0 0,3 1,1 4,4 2,9 4,4 6,6 9,3 4,3 Observasi 3,4 2,6 3,2 2,7 3,8 4,9 8,2 4,6 6,5 4,7 3,3 3,5 2021 penman 4,9 4,3 4,7 3,4 5,5 5,6 5,1 7,4 9,9 8,1 10,9 6,4 thornthwaite 3,5 3,1 3,3 2,4 1,7 1,9 1,9 5,2 8,2 6,6 9,3 5,3 Observasi 4,2 4,6 4,6 3,9 5,7 5,1 6,0 7,2 10,1 6,9 10,2 6,5 2022 penman 2,6 6,3 7,3 4,9 5,5 5,4 6,1 7,1 6,0 10,5 8,3 6,9 thornthwaite 2,1 4,2 5,6 2,3 2,6 2,6 3,3 4,6 3,5 7,8 4,4 3,4 Observasi 3,9 5,2 6,3 5,2 5,2 5,4 5,7 7,5 6,0 11,4 8,4 7,2
Sumber: Analisis penulis (2023)
Gambar 3 . Kurva perbandingan debit model - observasi metode Mock-Penman Sumber: Analisis penulis (2023)
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)
Gambar 4 . Kurva perbandingan debit model - observasi metode Mock-Thornthwaite Sumber: Analisis penulis (2023)
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada grafik  debit  model-observasi  terlihat  bahwa perhitungan  debit  model Fj.  Mock dengan menggunakan  masukan  dari  evapotranspirasi Penman modifikasi  atau Mock-Penman ( Gambar 3 )  memiliki  nilai  yang  mendekati  nilai  debit observasi  dibandingkan  dengan  model  yang menggunakan  masukan  dari  nilai  evapotranspirasi Thornthwaite atau Mock-Thornthwaite ( Gambar 4 ) pada  validasi  selama  10  tahun.  Validasi  pada pemodelan  debit Fj.  Mock dilakukan  dengan analisis  statistik  menggunakan  parameter  MAE ( Mean  Absolute  Error ),  NSE  ( Nash-Sutcliffe Efficiency ), koefisien korelasi (R) dan uji kesalahan relatif  (K r )  seperti  yang  telah  dibahas  pada  sub bagian  sebelumnya  menggunakan Persamaan  25 hingga Persamaan  28 untuk  mengukur  kinerja masing-masing  metode  dalam  menghasilkan  nilai pemodelan  debit  yang  mendekati  nilai  debit sebenarnya. Nilai parameter statistik pada masing- masing  metode  ditunjukkan  pada Tabel  7 berikut ini.
Tabel 7 . Rekapitulasi parameter statistik MAE NSE R KR 0,963 0,891 0,949 0,013 1,970 0,731 0,934 0,251 Parameter Debit Mock-Penman Mock-Thornthwaite
Sumber: Analisis penulis (2023)
Berdasarkan  tabel  tersebut,  model  debit Fj. Mock dengan  metode  evapotranspirasi Penman untuk  validasi  10  tahun  memiliki  nilai  yang  lebih baik daripada model debit Fj. Mock dengan metode evapotranspirasi Thornthwaite ,  dimana  nilai  MAE pada Mock-Penman memiliki error terkecil (mendekati 0), nilai NSE dengan interpretasi lebih baik  (mendekati  1),  nilai  koefisien  korelasi  (R) dengan  interpretasi  lebih  kuat  (mendekati  1)  dan nilai  kesalahan  relatif  (K r )  sebesar  0,013  (1,3%) pada  metode Mock-Penman menunjukkan  bahwa pemodelan debit ini memiliki nilai yang mendekati nilai debit sebenarnya (debit observasi).

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan parameter  statistik Mean  Absolute  Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), koefisien korelasi (R)  dan  kesalahan  relatif  (K r ),  disimpulkan  bahwa pemodelan debit Mock-Penman memiliki hasil yang lebih  mendekati  nilai  debit  observasi  daripada pemodelan debit Mock-Thornthwaite .
Analisis Evapotranspirasi Metode Penman Modifikasi… Ari Yudha Baskoro (1) , Suripin (2) , Suprapto (3)

## DAFTAR PUSTAKA
Adiningrum,  C.  (2016).  Analisis  Perhitungan Evapotranspirasi  Aktual  Terhadap  Perkiraan Debit Kontinyu dengan Metode Mock. Jurnal Teknik Sipil , 13 (2), 135–147. https://doi.org/10.24002/jts.v13i2.649 Anggraini,  N., &  Slamet, B.  (2021).  Thornthwaite Models for Estimating Potential evapotranspiration  in  Medan  City. IOP Conference Series: Earth and Environmental
Science , 912 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/912/1/012095
Chow,  V.  Te,  Maidment,  D.  R.,  &  Mays,  L.  W. (1988). Applied  Hydrology (B.  J.  Clark  &  J.
Morriss,  Eds.;  2nd  ed.).  McGraw-Hill  Book Co. Hadisusanto,  N.  (2010). Aplikasi  Hidrologi (H.
Istianto,  Ed.;  1st  ed.,  Vol.  1).  Jogja
Mediautama.
Jayanti, M., Sabar, A., Ariesyady, H. D., Marselina, M.,  &  Qadafi,  M.  (2023).  A  comparison  of three  water  discharge  forecasting  models  for monsoon  climate  region:  A  case  study  in cimanuk-jatigede watershed Indonesia. Water
Cycle , 4 , 17–25.
https://doi.org/10.1016/j.watcyc.2023.01.002 Nugroho,  A.  (1989).  Beberapa  Teori  dan  Aplikasi
Rumus  Thornthwaite  untuk  Menghitung
Jumlah Cadangan Sumber Daya Air. Majalah Geografi Indonesia , 2 (3), 27–38.
https://journal.ugm.ac.id/mgi/article/view/528 0 Putri, A. S., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2023).
Perbandingan  Metode  Alih  Ragam  Hujan Menjadi Debit dengan FJ. Mock dan NRECA di  DAS  Rejoso  Kabupaten  Pasuruan. Jurnal
Teknologi  Dan  Rekayasa  Sumber  Daya  Air ,
3 (2),
78–92. https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2023.003. 002.07 Suhartanto, E., Cahya, E. N., & Maknun, L. (2019). Analisa  Limpasan  Berdasarkan  Curah  Hujan Menggunakan Model Artificial Neural
Network  (ANN)  di  Sub  DAS  Brantas  Hulu. Jurnal  Teknik  Pengairan , 10 (2),  134–144.
https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2019.0
10.02.07
Widyaningsih,  K.  waasiu,  Harisuseno,  D.,  &
Soetopo, W. (2021). Perbandingan Metode FJ. Mock dan NRECA untuk Transformasi Hujan Menjadi  Debit  pada  DAS  Metro  Kabupaten Malang,  Jawa  Timur. Jurnal  Teknologi  Dan Rekayasa  Sumber  Daya  Air , 1 (1),  52–61.
https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2021.001. 01.05
Wilnaldo,  A.,  Putra,  Y.  S.,  &  Adriat,  R.  (2020). Perbandingan Metode Perhitungan Evapotranspirasi Potensial di Paloh Kabupaten Sambas Kalimantan Barat. PRISMA FISIKA , 8 (3), 165–171. https://doi.org/10.26418/pf.v8i3.43618 Wirawan,  J.,  Idkham,  M.,  &  Chairani,  S.  (2021). Analisis Evapotranspirasi dengan Menggunakan  Metode  Thornthwaite,  Blaney Criddle,  Hargreaves,  dan  Radiasi. Rona Teknik Pertanian , 6 (2), 451–457. https://doi.org/10.17969/rtp.v6i2.20429