doi: mkts.v28i2.47912

## Analisis Inflow Lokal Waduk Jatiluhur
Menggunakan HEC-HMS
* Dedi Novrizal 1 , Ferry Hermawan 1 , M. Agung Wibowo 1 , Ifan A. Nasution 2
1 Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Semarang
2 Balai Wilayah Sungai Nusa Tenggara 1, Mataram
*) novrizal.dedi@gmail.com
Received: 27 Juli 2022 Revised: 19 Januari 2023 Accepted: 20 Januari 2023

## Abstract
Inflow in Jatiluhur Reservoir located on the Citarum River is influenced by outflow from Cirata Reservoir and Saguling Reservoir which are above it. These three reservoirs are incorporated in the Citarum Cascade System Reservoir.  This  inflow  analysis  is  related to  the availability  of  water  in  the  Jatiluhur  Reservoir,  which  is a multi-purpose  reservoir,  which  then  becomes  the  mainstay  of  the  water  supply  as  a  hydropower  operation pattern. Runoff rain modeling using HEC-HMS software using data on rainfall, temperature, land cover, soil type and topography. Parameters generated from observation and modeling are coefficient of determination (R 2 ), Nash-Stuclift (NSE), and Percent Bias (PBIAS). The results of the case study show that the parameters of the  observed  local  inflow  (R 2 :  0.693;  NSE:  0.525;  PBIAS:  9.88%)  with  data  sources  from  the  Jatiluhur Reservoir manager are better than the local inflow analysis results (R 2 : 0.533; NSE: - 0.457; PBIAS: 48.88%) with data sources from water level (TMA). Meanwhile, the total inflow of observations (R 2 : 0.982; NSE: 0.973; PBIAS: 1.14%) with data sources from the Jatiluhur Reservoir manager is better than the total inflow analysis results (R 2 : 0.932; NSE: 0.889; PBIAS: 9.43 %) with the data source from the water level (TMA).
Keywords : Local inflow, observation, modeling, Jatiluhur reservoir

## Abstrak
Inflow  pada  Waduk  Jatiluhur  yang  berada  di  Sungai  Citarum  dipengaruhi  outflow  dari  Waduk  Cirata  dan Waduk Saguling yang berada di atasnya. Ketiga Waduk ini tergabung dalam Waduk Sistem Kaskade Citarum. Analisa inflow ini berkaitan dengan ketersedian air di Waduk Jatiluhur yang merupakan waduk serba guna, yang kemudian menjadi debit andalan sebagai pola operasi PLTA. Pemodelan hujan limpasan menggunakan software HEC-HMS dengan menggunakan data curah hujan, suhu, tutupan lahan, jenis tanah dan topografi. Parameter  yang  dihasilkan  dari  observasi  dan  pemodelan  berupa  kooefisien  determinasi  /  coefficient  of determination (R 2 ), Nash-Stuclift (NSE), dan Percent Bias (PBIAS). Hasil studi kasus menunjukan parameter- parameter pada inflow lokal hasil observasi (R 2 : 0,693; NSE: 0,525; PBIAS: 9,88%) dengan sumber data dari pengelola Waduk Jatiluhur lebih baik daripada inflow lokal hasil analisa (R 2 : 0,533; NSE: -0,457; PBIAS: 48,88%) dengan sumber data dari tinggi muka air (TMA). Sementara pada inflow total hasil observasi (R2: 0,982; NSE: 0,973; PBIAS: 1,14%) dengan sumber data dari pengelola Waduk Jatiluhur lebih baik daripada inflow total hasil analisa (R2: 0.932; NSE: 0,889; PBIAS: 9,43%) dengan sumber data dari tinggi muka air (TMA).
Kata kunci: Inflow lokal, observasi, pemodelan, Waduk Jatiluhur

## Pendahuluan
Waduk  Sistem  Kaskade  Citarum  merupakan rangkaian  tiga  waduk  yang  berada  dalam  satu sungai  yaitu  Sungai  Citarum  Provinsi  Jawa  Barat. Ketiga waduk tersebut secara berurutan dari elevasi tertinggi  adalah  Waduk  Saguling  (ketinggian  645
m), Waduk Cirata (ketinggian 225 m), dan Waduk Jatiluhur  (ketinggian  111  m).  Waduk  Saguling berfungsi sebagai pembangkit tenaga listrik air yang dikelola  oleh  PT  Indonesia  Power,  Waduk  Cirata berfungsi  juga  sebagai  pembangkit  tenaga  listrik yang dikelola oleh PT Pembangkitan Jawa Bali (PT PJB) dan Waduk Jatiluhur berfungsi sebagai waduk
serba guna yang dikelola oleh PERUM Jasa Tirta II (PJT II). Waduk-waduk ini mulai beroperasi dalam satu sistem kaskade sejak tahun 1988.
Dalam  kasus  Waduk  Serial  Saguling-Cirata- Jatiluhur,  parameter  model  yang  paling  sulit dianalisis  adalah  inflow,  karena  sangat  tergantung pada  kualitas  data  yang  dicatat  dan  kemampuan teknisi bidang hidrologi yang ada di masing-masing operator  bendungan,  sehingga  berdampak  pada hasil  prediksi  inflow  lokal  yang  tidak  sesuai harapan  (Petrus,  2020). Inflow waduk  banyak dipengaruhi  oleh  faktor  –  faktor  yang  berkaitan dengan  kondisi  hidrologi  DAS,  karakteristik  DAS dan tata guna lahan (Triatmodjo, 2008).
Dalam Waduk Kaskade, inflow waduk tidak hanya dipengaruhi  faktor-faktor  tersebut,  namun  juga dipengaruhi  oleh  outflow  waduk  di  hulu.  Maksud dari studi kasus ini adalah melakukan penelusuran inflow lokal yang mempengaruhi volume tampungan  Waduk  Jatiluhur  dengan  melakukan pemodelan  HEC-HMS.  Inflow  lokal  yang  hasil penelusuran dengan pemodelan selanjutnya dibandingan  dengan  inflow  hasil  observasi berdasarkan pencatatan pengelola waduk.
Pemodelan hujan limpasan ( runfall-runoff )
Simulasi  siklus  hidrologi  meliputi  presipitasi, evapotranspirasi,  infliltrasi,  aliran  permukaan  dan
aliran  dasar  dari  suatu  daerah  aliran  sungai  dapat disimulasikan  dengan  alat  bantu software HEC - HMS . Software ini  dikembangkan  oleh United
States Army Corps of Engineers  (USACE) Hydraulic Engineering Centre (HEC), dengan versi terbaru yaitu HECHMS 4.8. Aplikasi HEC - HMS ini merupakan  aplikasi  yang  sifatnya  publik (open source) yang  dikembangkan  oleh US  ARMY . Aplikasi  ini  dapat  di download langsung  pada alamat website http://www.hec.usace.army.mil (USACE,  2021). Input dari  model HEC-HMS adalah  data  hujan,  data  tutupan  lahan,  jenis  tanah dan topografi. Proses pemodelan dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahapan  perubahan  hujan  menjadi  debit  limpasan menggunakan software HEC-HMS telah dilakukan oleh  Ferdiansyah et  al. (2020).  Namun  penelitian tersebut hanya berfokus pada daerah tangkapan air Waduk  Saguling.  Penelitian  tersebut  mendapatkan hasil  yang  baik,  di  mana  nilai  R 2 didapat  0,8  dan nilai Nash-Sutcliff  Efficiency  (NSE) didapat  0,6 pada  basis  dalam  periode  bulanan.  Penelitian tersebut  menjadi  rujukan  pada  studi  kasus  ini, khususnya  dalam  pemilihan  parameter-parameter pada software HEC-HMS . Metode yang digunakan dalam  penelitian  tersebut  untuk  masing-masing parameter  yaitu  parameter loss  metode  deficit constant ,  parameter transform  metode  SCS  Unit Hydrograph ,  dan  parameter baseflow  model  linier reservoir .
Gambar 1. Diagram tahapan pemodelan hujan menjadi limpasan (Feldman, 2000)
Precipitatio n Watershed Discharge Land Surface Water Body Vegetation Soil Stream Channel Groundwater Aquifer Evaporation Evaporation Evaporation Transpiration Stemflow & Throughfall Infiltration Infiltration Capillary Rise Capillary Rise Flood Overlad Flow Base Flow Recharge
Metode  hujan  limpasan  dengan  menggunakan HEC-HMS digunakan  untuk  menghitung  potensi debit  lokal  yang  masuk  ke  Waduk  Saguling. Parameter  yang  digunakan  dalam  model  adalah deficit  constant  (parameter  loss) , linear  reservoir (parameter  baseflow) ,  dan lag  time  (parameter transform) (Ferdiansyah et al ., 2020). Bagian utama pemodelan  dalam  perhitungan  debit  banjir  dengan menggunakan  pemodelan  hidrologi HEC-HMS , yaitu  (Feldman,  2000).  Basin  Model,  merupakan peniruan kondisi Daerah Aliran Sungai (DAS) yang terdiri  dari  elemen subbasin,  junction,  reach, reservoir ,  dan sink .  Peniruan  basin  model digambarkan  dengan  elemen subbasin sebagai peniruan  Sub  DAS, reach sebagai  peniruan  aliran sungai, reservoir sebagai  peniruan  waduk/embung atau  tampungan  air  sejenisnya, junction sebagai peniruan  persimpangan  aliran  sungai, diversion creation  area sebagai  peniruan  pengalihan  aliran (tidak  digunakan), source  creation  tool sebagai peniruan  mata  air  (tidak  digunakan), Sink sebagai peniruan suatu muara.
Pada  elemen  subbasin,  reach,  dan  reservoir diperlukan pemilihan pengisian parameter Canopy Method menggunakan Simple  Canopy .  Dalam metode  ini  terdapat  isian parameter  max storage . Tabel  1  menunjukan  nilai  parameter  yang diestimasi berdasarakan jenis vegetasi dan kapasitas kanopi.

## Tabel 1. Kapasitas kanopi Berdasarkan
jenis vegetasi Jenis vegetasi Kapasitas kanopi (mm) Tanaman umum/tidak diketahui jenisnya 1,027 Rerumputan dan pohon yang dapat gugur 2,032 Pepohonan dan pohon konifera 2,540 Sumber: Feldman, 2000
Surface  methode menggunakan simple  surface . Dalam  metode  ini  terdapat  isian  parameter max storage . Nilai parameter ini diestimasi berdasarkan tutupan  lahan. Max  Storage dihitung  rata-ratanya untuk setiap sub-basin (Tabel 2).
Tabel 2. Kapasitas tampungan permukaan
Deskripsi  Slope (%) Kapasitas Tampungan Permukaan (mm) Curam > 30 1,0 Sedang 5 – 30 1,27 – 6,4 Datar 0 – 5 50,8 Sumber: Feldman, 2000
Loss  Method menggunakan Defisit  Constant Loss . Dalam  metode  ini  terdapat  parameter Maximum Storage,  Constant  Rate, dan  persen Impervious .
Maximum  storage dan Constant  Rate diestimasi berdasarkan  tekstur  tanah  sesuai  Tabel  3  dan dikalikan kedalaman tanah serta dirata-rata hasilnya untuk  setiap  Sub-Basin.  Parameter  % Impervious diestimasi berdasarkan tutupan lahan sesuai Tabel 4 dan dihitung rata-ratanya untuk setiap Sub-Basin.
Tabel 3. Effective Porosity, Wilting Point, dan Saturated Hydraulic Conductivity
Tekstur tanah Effective porosity Wilting point Saturated hydraulic conductivity (in/hr) Sand 0,42 0,03 4,60 Loamy Sand 0,40 0,06 1,20 Sandy Loam 0,41 0,10 0,40 Loam 0,43 0,12 0,10 Silt Loam 0,49 0,13 0,30 Sandy Clay Loam 0,33 0,15 0,06 Clay Loam 0,31 0,20 0,04 Silty Clay Loam 0,43 0,21 0,04 Sandy Clay 0,32 0,20 0,03 Sumber: Rawls et al., 1998 Tabel 4. Persentase luasan kedap berdasarkan tutupan lahan Jenis tutupan lahan Persentase tutupan lahan (%) Hutan 5 Kebun Campuran 5 Perkebunan 5 Permukiman 30 Sawah 5 Semak / Belukar 5 Tanah Terbuang 0 Tegalan / Ladang 5 Tubuh Air 100 Permukiman 30 Sawah 5 Tegalan / Ladang 5 Sumber: (Tisnasuci et al., 2020)
Persamaan yang digunakan dalam menghitung max storage dan constant  rate berdasarkan  tekstur adalah sebagai berikut.
𝑀𝑎𝑥 𝑆𝑡𝑜𝑟𝑎𝑔𝑒  = (𝐸𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑝𝑜𝑟𝑜𝑠𝑖𝑡𝑦 –  𝑊𝑖𝑙𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡) 𝑥 𝐻 (1)
dengan Max  Stotage merupakan  nilai  maksimum tampungan  tanah  rata  –  rata, Effective  Porosity sebagai jumlah  air  tanah  tidak  terpengaruh evapotranspirasi  rerata, Wilting  Point sebagai kedalaman lapisan tanah.
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑒  =
𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑒𝑑 ℎ𝑦𝑑𝑟𝑎𝑢𝑙𝑖𝑐𝑐 𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝐻 (2)
dengan Infiltration Rate adalah laju infiltrasi tanah rata-rata, Saturated Hydraulic Conductivity adalah konduktivitas  hidrolik  jenuh  rerata,  dan H adalah
kedalaman  lapisan  tanah.  Sedangkan impervious area merupakan daerah kedap air yang dipengaruhi oleh  jenis  tutupan  lahan.  Besar  persentase  daerah kedap  air.  Dalam  studi  kasus  ini  menggunakan ketentuan sebagai berikut.
Transform  method menggunakan SCS unit hydrograph .  Dalam  metode  ini  isian  parameter yang  dibutuhkan  adalah lag  time yang  diperoleh dari persamaan berikut ini.
tlag  =  0,6. t (3)
dengan t lag adalah lag  time dan  t c adalah  waktu konsentrasi
Lag time dipengaruhi oleh time concentration  (t c ) . Nilai t c diperoleh  berdasarkan  nilai curve  number (NC) dengan  menggunakan  persamaan Natural
Resources Conservation Services (NRCS) . Parameter  ini  menghitung  waktu  yang  dibutuhkan untuk mengubah hujan menjadi debit limpasan (t lag ) yang  dipengaruhi  panjang  aliran  dan  kemiringan dasar DAS. Berdasarkan persamaan NRCS , nilai t c dipengaruhi  oleh CN dan  karakteristik  DAS  yaitu panjang  sungai  dan  kemiringan  lereng  (Li  & Chibber, 2008). Sebagaimana persamaan berikut.
t c = 0,0526. [( 1000 𝐶𝑁 ) − 9] . 𝐿 0,8 . 𝑆 −0,5 (4)
dimana CN adalah Curve  Number, L  merupakan panjang sungai (km), S merupakan kemiringan rata – rata DAS (%).
Baseflow menggunakan linier  reservoir .  Dalam metode ini isian parameter yang dibutuhkan adalah GW initial , GW Fraction dan GW Coefficient . Pada studi  kasus  ini,  pengisian GW  coefficient dihitung berdasarkan  nilai t c sebagaimana  dalam  (Moe, 2020) di mana GW1 coefficient sebesar 3 x t c dan GW2 coefficient sebesar  10  x t c .  Besar initial discharge  groundwater diasumsikan  0  yang nantinya akan dikalibrasi.
Reach menggunakan Muskingum .  Dalam  metode ini  isian  parameter  terdiri  dari  K  dan  x.  Nilai  K dihitung berdasarkan persamaan K dan parameter x merupakan konstanta tidak berdimensi dengan nilai antara  0  sampai  0,5  yang  bisa  didapatkan  melalui proses  kalibrasi.  Nilai  parameter  K  diestimasi berdasarkan  persamaan  dalam  (Moe,  2020) (Persamaan 5)
K = 𝐿 √𝑆
(5)
Di  mana  K  adalah  nilai muskingum, L  adalah panjang saluran (mil), S adalah kemiringan saluran (kaki/mil). Meteorologic  model merupakan  model meteorologi  yang  berlaku  pada  DAS  model  hujan
wilayah,  yang  digunakan  adalah Inverse  Distance dan berlaku pada DAS model evapotranspirasi yang digunakan monthly  average hasil  analisis  metode Thornwhaite .
Control  Specification merupakan  menu  untuk mengatur waktu dimulai dan berakhirnya simulasi. Pada  studi  kasus  ini,  simulasi  dilakukan  sebanyak dua  kali  yaitu  kalibrasi  dan  validasi.  Simulasi dimulai  pada  tanggal  1  Juli  di  mana  merupakan musim  kemarau  yang  tidak  mengalami  hujan  agar initial  condition untuk  parameter canopy,  surface, deficit constant dapat diasumsikan sebesar 0.
Timeseries Data,  yang  merupakan  menu  untuk menautkan timeline data  atau  data  observasi  yang dibutuhkan sebagai input model seperti data curah hujan,  debit  sungai, inflow waduk  dan  lain-lain. Paired Data , dapat berupa data metereologi dalam tabel/grafik  disajikan  pada  komponen  ini. Terrain Data yang  merupakan  data  elevasi  berupa Digital Elevation  Model (DEM) dibutuhkan  untuk melakukan  deliniasi  DAS,  data  DEM  dimasukkan dalam komponen ini untuk (HEC, 2021).

## Kalibrasi, optimasi, dan validasi
Proses  kalibrasi  (Gambar  2)  merupakan  sebuah proses  untuk  mengoptimasi  nilai  parameter  awal yang  digunakan  dalam  suatu  model.  Proses  ini dilakukan untuk mendapakan nilai parameter yang lebih  optimum  agar  pemodelan  memiliki  nilai korelasi  yang  lebih  baik.  Proses  optimalisasi  nilai parameter  untuk  meningkatkan  koherensi  antara respon hidrologi DAS yang teramati dan tersimulasi (Mardhotillah et al ., 2014).
Kalibrasi  dilakukan  dengan  menggunakan  data hidrometeorologi hasil observasi untuk mendapatkan  parameter  yang  paling  sesuai  dari hasil perhitungan. Proses kalibrasi ini sering disebut sebagai optimasi (Feldman, 2000).
Optimization dan validasi merupakan tahapan yang dilakukan  setelah  pengisian  semua  elemen  dan parameter.  Proses  ini  dilakukan  sepanjang  satu tahun sebagaimana juga dilakukan dalam penelitian lain.  Hasil  kalibrasi  dan  validasi  dilakukan  uji kinerja  untuk  menentukan  model  dapat  diterima atau tidak.
Dalam software HEC-HMS terdapat fitur optimization untuk  melakukan  optimasi  pada parameter-paramter  yang  memerlukan  kalibrasi sesuai interval yang ditentukan. Dalam studi kasus ini  parameter  yang  dikalibrasi  adalah  nilai  x  dari Metode Muskingum , initial discharge groundwater , dan groundwater  coefficient pada  Metode  Liniear Reservoir terkait baseflow .
Gambar 2 . Skema kalibrasi model HEC-HMS (Feldman, 2000)

## Pengujian kinerja model
Uji kinerja dilakukan dengan membandingkan data hasil pemodelan dan data observasi, dengan kriteria statistik coefficient of determination R square (R 2 ) yang  merupakan  proporsi  varians  dalam  data terukur yang dijelaskan model, Nash-Stuclift (NSE) dan PBIAS sebagaimana  dijelaskan  pada  Tabel  5. Kalibrasi  menggunakan R 2 dilakukan  untuk mendapatkan gambaran kemiripan data total varian hasil  pemodelan  dengan  menggunakan  persamaan sebagai berikut (Legates & Mc Cabe, 1999).
R 2 = ( ∑ (𝑂 𝑏𝑠𝑖 −𝑂 𝑏𝑠 ) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑂 𝑏𝑠𝑖 −𝑂 𝑏𝑠 ) 2 𝑛 𝑖=1 . (𝑆𝑖𝑚 𝑖 −𝑂 𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅) √∑ (𝑆𝑖𝑚 𝑖 −𝑆 𝑖𝑚 ̅̅̅̅̅) 2 𝑛 𝑖=1 ) 2 (6)
dimana  O bs merupakan  data  hasil  observasi,  S im merupakan  data  hasil  simulasi, 𝑂 𝑏𝑠 ̅̅̅̅̅ merupakan rerata  data  hasil  observasi, 𝑆 𝑖𝑚 ̅̅̅̅̅ merupakan  rerata data hasil simulasi.
Kalibrasi  dengan NSE digunakan  untuk  menilai hasil  prediksi  model  hidrologi  terhadap  data observasi.  Persamaan  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
NSE = 1 - ∑ (𝑄 𝑚 𝑡 −𝑄 0 𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 ∑ (𝑄 𝑚 𝑡 −𝑄 0 ̅̅̅̅) 2 𝑇 𝑡=1 (7)
dimana 𝑄 𝑜 ̅̅̅̅ merupakan debit rerata hasil observasi, 𝑄 𝑚 𝑡 merupakan debit hasil pemodelan pada waktu t, dan 𝑄 𝑜 𝑡 adalah debit hasil observasi pada waktu t.
Rerata  respon  hasil  pemodelan  terhadap  data observasi  dapat  dilihat  juga  dengan PBIAS . Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut.
PBIAS = ∑ (𝑄 0 −𝑄 𝑚 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛.∑ 𝑄 0 𝑛 𝑖=1 (8)
dimana  Q m merupakan  debit  hasil  pemodelan  dan Q o merupakan  debit  hasil  observasi.  Kalibrasi  data hasil  simulasi  diklasifikasikan  kedalam  berbagai kondisi yaitu: sangat bagus, bagus, memuaskan dan tidak  memuaskan,  berdasarkan  masing-masing kriteria pada Tabel 5 (Moriasi et al ., 2015).

## Metodologi

## Pengumpulan data
Kegiatan pengumpulan data ini dimaksudkan untuk memperoleh  data  lapangan  dari  kondisi  hidrologi daerah  survey  melalui  pengumpulan  data  suhu untuk melakukan perhitungan evaporasi, data DEM sebagai  basis  data  untuk  deliniasi  DAS  dan mendapatkan  karakteristiknya,  data  tutupan  lahan untuk  pengisian  parameter  yang  dipengaruhi  oleh tutupan  lahan,  data  jenis  tanah  untuk  pengisian parameter  yang  terkait  dengan  jenis  tanah,  data hujan sebagai  data curah hujan harian  yang up-to- date (terbaru) minimum selama sepuluh (10) tahun pengamatan,  sebagai  input  model HEC-HMS ,  dan data inflow serta outflow waduk  sebagai  data observasi dalam penilaian kinerja model.
Pengolahan data GIS
Pengolahan  data GIS dilakukan  dengan  bantuan software Q-GIS untuk  mengolah  data DEM , diperoleh  dari  beberapa  data  raster  sehingga diperlukan  penyatuan  data  menjadi  satu  peta  agar deliniasi berjalan baik. Data Tutupan Lahan diolah untuk mendapatkan nilai yang sesuai dengan lokasi studi kasus.

## Pengolahan data observasi
Data observasi dalam studi kasus ini terdiri dari dua (2) data yaitu data sekunder tanpa pengolahan yang terdiri  dari Inflow Total  dan Inflow Lokal  milik pengelola  bendungan,  serta  data  sekunder  yang diolah, yaitu data TMA per-jam untuk mendapatkan volume waduk per-jam.
Pemodelan hujan limpasan dengan HEC-HMS
Pemodelan hujan limpasan menggunakan software HEC - HMS dengan menggunakan data curah hujan, suhu,  tutupan  lahan,  jenis  tanah  dan  topografi. Pemodelan HEC - HMS dilakunan  sebagaimana telah dijelaskan di atas.
START
Collect rainfall / runoff data
Select starting estimate Simulate runoff Compare computed & observed Improve estimate OK? (Koheren) FINISH No Yes

## Dedi Novrizal, Ferry Hermawan, M. Agung Wibowo, Ifan Azwar Nasution

## Tabel 5. Kriteria performa dalam evaluasi model
Tingkat performa R 2 NSE PBIAS Sangat Bagus R 2 > 0,85 NSE > 0,80 PBIAS ≤ ± 5 Bagus 0,75 < R 2 < 0,85 0,70 < NSE < 0,80 ± 5 ≤ PBIAS ≤ ± 10 Cukup Bagus 0,6 < R 2 < 0,75 0,50 < NSE < 0,70 ± 10 ≤ PBIAS ≤ ± 15 Buruk R 2 < 0,6 NSE < 0,50 PBIAS ≥ ± 15

## Kalibrasi dan pemodelan
Setelah  pengisian  semua  parameter  untuk  masing- masing  elemen,  selanjutnya  dilakukan  simulasi dengan  nilai  parameter  statistik  awal  sebelum dilakukan  kalibrasi.  Sehubungan  dengan  adanya  2 data  observasi  maka  kalibrasi  dilakukan  sebanyak dua  (2)  kali.  Kalibrasi  pertama  dilakukan  dengan data  observasi  milik  PJT  II  dan  kalibrasi  kedua dengan data observasi hasil analisis inflow per-jam selama 24 jam.
Kalibrasi inflow total observasi PJT II
Tahap awal kalibrasi langsung dilakukan sepanjang data yang dimiliki, yaitu 1 Juli 2003 – 30 Juni 2020. Hasil simulasi awal dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Simulasi model HEC-HMS DAS
Subbasin Jatiluhur (2003-2020)
Dari  hasil  simulasi  didapatkan  nilai  parameter statistik R 2 , NSE dan PBIAS pada basis data bulanan dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut.

## Tabel 6. Nilai parameter statistik simulasi HEC- HMS pada Subbasin Jatiluhur
No Periode R 2 NSE PBIAS (%) 1  1 Juli 2003 s.d. 30 Juni 2020 0,971 0,981 1,15
Berdasarkan kriteria pengujian kinerja model pada Tabel  5,  dapat  disimpulkan  bahwa  parameter statistik  hasil  simulasi HEC-HMS untuk  subbasin Jatiluhur  menunjukkan  nilai  statistik  yang  sangat bagus.  Kalibrasi  dilakukan  dengan  fitur optimize dalam HEC-HMS . Optimize dilakukan  dengan fungsi  objektif  berupa minimize sum  of  squared residual karena metode ini memberikan peningkatan parameter statistik lebih baik dari pada fungsi objektif lain. Seri data yang digunakan dalam optimize sama dengan waktu dalam simulasi, yaitu tahun  2003-2020.  Hasil optimize parameter  x  dan initial  discharge  groundwater dapat  dilihat  pada Gambar 4. Berdasarkan hasil optimize parameter di atas dilakukan simulasi dan dihitung nilai parameter statistik.  Hasil  perhitungan  parameter  statistik berdasarkan  hasil optimize  parameter  x,  initial discharge  groundwater,  GW  coefficient dan GW steps dapat dilihat pada Tabel 4.
Gambar 4. Hasil optimasi parameter HEC-HMS
Tabel 7. Nilai parameter statistik hasil optimasi HEC-HMS pada Subbasin Jatiluhur
No Periode R 2 NSE PBIAS (%) 1 1 Juli 2003 s.d. 30 Juni 2020 0,982 0,973 1,14
Berdasarkan  hasil optimize  parameter  x,  initial discharge  groundwater,  GW  Coefficient dan GW Steps memberikan  peningkatan  yang  baik  pada kriteria  statistik.  Sehingga  model  dengan  hasil optimize  parameter  x,  initial  discharge  ground water,  GW  coefficient dan GW  steps digunakan untuk  tahap  validasi.  Grafik  hasil optimize akhir model HEC-HMS pada  basis  data  bulanan  dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Kalibrasi debit bulanan Model HEC- HMS Subbasin Jatiluhur
Kalibrasi inflow total  hasil  analisis  per-jam selama 24 jam
Tahap awal kalibrasi langsung dilakukan sepanjang data yang dimiliki, yaitu 1 Juli 2007 – 30 Juni 2014. Gambar 6 menunjukan hasil simulasi awal.

## Gambar 6. Simulasi Model HEC-HMS DAS Subbasin Jatiluhur (2007-2014)
Dari  hasil  simulasi  didapatkan  nilai  parameter statistik R 2 , NSE dan PBIAS pada basis data bulanan dapat dilihat pada Tabel 8 di bawah ini.Berdasarkan kriteria  pengujian  kinerja  model  pada  Tabel  8, tampak  bahwa  parameter  statistik  hasil  simulasi HEC-HMS untuk  subbasin  Jatiluhur  menunjukkan nilai statistik yang sangat bagus.
Tabel 8. Nilai parameter statistik simulasi HEC-
HMS pada Subbasin Jatiluhur No Periode R 2 NSE PBIAS (%) 1 1 Juli 2007 s.d. 30 Juni 2014 0,931 0,888 9,43
Kalibrasi  dilakukan  dengan  fitur optimize dalam HEC-HMS.  Optimize dilakukan  dengan  fungsi objektif berupa Minimize Sum of Squared Residual karena  metode  ini  memberikan  peningkatan parameter  statistik  lebih  baik  daripada  fungsi objektif  lain.  Seri  data  yang  digunakan  dalam optimize sama dengan waktu dalam simulasi, yaitu tahun  2007-2014.  Hasil optimize parameter  x  dan initial  discharge  groundwater dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil optimasi parameter HEC-HMS
Berdasarkan hasil optimize parameter-parameter di atas,  dilakukan  simulasi  dan  dihitung  nilai parameter statistiknya. Hasil perhitungan parameter statistik  berdasarkan  hasil optimize parameter  x, initial discharge groundwater , GW coefficient dan GW steps dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Nilai parameter statistik hasil optimasi

## HEC-HMS pada Subbasin Jatiluhur
No Periode R 2 NSE PBIAS (%) 1 1 Juli 2007 s.d. 30 Juni 2014 0,932 0,889 9,43
Berdasarkan  hasil optimize parameter  x, initial discharge  groundwater,  GW  coefficient dan GW steps memberikan  peningkatan  yang  baik  pada kriteria  statistik.  Sehingga  model  dengan  hasil optimize parameter  x, initial  discharge  ground water,  GW  coefficient dan GW  steps digunakan untuk  tahap  validasi.  Grafik  hasil optimize akhir model HEC-HMS pada  basis  data  bulanan  dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Kalibrasi debit bulanan Model HEC- HMS Subbasin Jatiluhur
Inflow Lokal Hasil Pemodelan
Berdasarkan  hasil  analisa  pada  pembahasan sebelumnya diketahui bahwa kinerja model dengan
data observasi lebih baik adalah dengan menggunakan inflow total  hasil  observasi  PJT  II. Selanjutnya inflow lokal yang akan dibahas adalah menggunakan inflow lokal  hasil  kalibrasi tersebut. Inflow lokal  diketahui  dengan  mematikan  aliran Waduk  Cirata  pada  pemodelan HEC-HMS . Sehingga inflow yang  masuk  ke  waduk  Jatiluhur murni merupakan inflow yang berasal dari sub DAS Jatiluhur, Cisomang dan Cilalawi.

## Gambar 9. Perbandingan debit hasil simulasi HEC-HMS dan observasi Sungai Cilalawi tahun 2018 dan 2019
Berdasarkan  simulasi  yang  dilakukan  dengan panjang data tujuh belas (17) tahun dapat diketahui besaran inflow lokal  yang  menyumbang  Waduk Jatiluhur. Setiap sub DAS memiliki kontribusi pada inflow total  Waduk  Jatiluhur  meskipun  dalam jumlah yang relatif  kecil jika dibandingkan inflow yang  berasal  dari  pelepasan  waduk  Cirata. Inflow lokal  dari  Sub  DAS  Cisomang,  Cilalawi  dan Jatiluhur dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan  ketersediaan  data  yang  dimiliki, dilakukan kalibrasi terhadap kebenaran data inflow hasil  simulasi HEC-HMS dengan  pencatatan  data pos  duga  air  pada  sub  DAS  Cilalawi  memiliki parameter statisik R 2 0.773 pada tahun 2018 dan R 2
0.897  pada  tahun  2019  sebagaimana  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Tabel 10.  Lokal inflow Sub DAS hasil simulasi HEC-HMS (Tahun 2003-2020)
Tahun Bulan Waduk Cirata Sub DAS Total Cilalawi Cisomang Jatiluhur 2003 Jul 67,71 2,48 1,99 0,09 72,27 2003 Aug 56,43 - - 0,12 56,55 2003 Sep 81,91 1,17 1,53 5,77 90,38 2003 Oct 137,52 5,62 6,80 23,43 173,37 2003 Nov 93,73 7,10 9,87 16,29 126,99 2003 Dec 229,74 0,28 0,18 21,75 251,95 2004 Jan 134,95 2,67 5,75 22,69 166,06 2004 Feb 182,03 12,88 16,28 47,88 259,07 2004 Mar 187,09 10,43 13,34 29,10 239,96 2004 Apr 172,41 6,42 7,58 29,67 216,08 2004 May 140,06 0,24 0,23 12,48 153,01 2004 Jun 89,95 0,03 0,04 1,00 91,02 … … … … … … … 2020 May 229,42 0,05 1,91 26,55 257,93 2020 Jun 141,60 0,05 1,87 24,96 168,48
Korelasi lokal inflow HEC-HMS terhadap lokal inflow observasi
Hubungan  korelasi inflow lokal  terhadap inflow total  Waduk  Jatiluhur  dapat  dianalisa  dengan perangkat MS Excel .  Berdasarkan  basis  data bulanan perbandingan lokal inflow hasil HEC-HMS dan  lokal inflow hasil  observasi  memiliki  nilai parameter statistik R 2 yang berbeda setiap tahunnya. Korelasi tertinggi diketahui pada periode Juli 2018 - Juni 2019 dengan nilai R 2 sebesar 0.911. Namun secara  keseluruhan  periode  simulasi  (Juli  2003  – Juni  2020)  korelasi  antara  lokal  inflow  yang diperoleh  dari  pengelola  bendungan  dan  lokal inflow  hasil  simulasi  dengan  HEC-HMS  masih dalam kategori buruk dengan nilai R sebesar 0.5365 (Gambar 10). Hal ini belum dapat ditelusuri secara detail disebabkan belum tersedianya data observasi dari seluruh sub DAS.
Gambar 10. Hubungan korelasi inflow lokal dengan inflow Waduk Jatiluhur
Gambar 11. Perbandingan besaran inflow lokal HEC-HMS VS inflow lokal observasi Waduk Jatiluhur

## Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil studi kasus pengaruh lokal inflow terhadap inflow Waduk Jatiluhur dapat disimpulkan dalam beberapa hal.  Studi  kasus  ini menggunakan data observasi inflow harian Perum Jasa Tirta II dan inflow harian  hasil  analisa  tinggi  muka  air  (TMA) waduk selama 24 jam.  Analisa inflow total  waduk menggunakan  data  observasi inflow harian  Perum Jasa Tirta II menghasilkan performa R 2 0.846, NSE 0.842  dan PBIAS 1.12%  pada  basis  data  harian,
performa R 2 0.982, NSE 0.973  dan PBIAS 1.14% pada basis data bulanan.
Analisa inflow total  waduk  menggunakan  data analisa inflow harian  TMA  waduk  selama  24  jam menghasilkan  performa R 2 0.774, NSE 0.749  dan PBIAS 9.43%  pada  basis  data  harian,  performa R 2 0.932, NSE 0.889 dan PBIAS 9.43% pada basis data bulanan.  Analisa inflow lokal  menggunakan  data observasi inflow harian  Perum  Jasa  Tirta  II menghasilkan  performa R 2 0.328, NSE 0.156  dan PBIAS 10.09% pada basis data harian, performa R 2 0.556, NSE 0.062 dan PBIAS 9.42% pada basis data bulanan. Analisa inflow lokal waduk menggunakan data  analisa inflow harian  TMA  waduk  selama  24 jam menghasilkan performa R 2 0.174, NSE -0.036 dan PBIAS 48.98% pada basis data harian, performa R 2 0.533, NSE -0.457 dan PBIAS 48.88% pada basis data bulanan.
Hasil studi kasus menunjukan parameter-parameter pada inflow lokal hasil  observasi ( R 2 :  0,693; NSE : 0,525; PBIAS :  9,88%)  dengan  sumber  data  dari pengelola  Waduk  Jatiluhur  lebih  baik  daripada inflow lokal hasil analisa ( R 2 : 0,533; NSE : -0,457; PBIAS :  48,88%)  dengan  sumber  data  dari  tinggi muka air (TMA). Sementara pada inflow total hasil observasi  ( R 2 :  0,982; NSE :  0,973; PBIAS :  1,14%) dengan sumber data dari pengelola Waduk Jatiluhur lebih  baik  daripada  inflow  total  hasil  analisa  ( R 2 : 0.932; NSE : 0,889; PBIAS : 9,43%) dengan sumber data dari tinggi muka air (TMA).

## Saran
Studi  kasus  ini  hanya  mempunyai  satu  data observasi  yaitu  pada  Waduk  Jatiluhur  saja,  untuk mengoptimalkan  hasil  studi  kasus  ini  bisa ditambahkan  data  pos-pos  duga  air  dari  Sungai Cisomang dan Sungai Cilalawi untuk mengkalibrasi inflow lokal dari kedua sub DAS tersebut.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Balai Besar Wilayah Sungai Citarum Kementerian PUPR, kepada Perum Jasa Tirta II, kepada segenap dosen  dan  karyawan  Magister  Teknik  Sipil Universitas  Diponegoro  Semarang,  serta  kepada seluruh teman di Magister Teknik Sipil Konsentrasi Manajemen Rekayasa Bangunan Tinggi II (MRBT II).

## Daftar Pustaka
Feldman,  A.  D.  (2000). Hydrologic  Modeling System  Technical  Reference  Manual .  Hydrologic Modeling System HEC-HMS Technical Reference Manual, March, 148.
Ferdiansyah,  A.,  Ginanjar,  M.  R.,  &  Akrom,  I.  F. (2020). Potensi Debit Aliran Lokal Waduk Saguling
Menggunakan  Model  Hujan  Limpasan. Jurnal Sumber Daya Air , 16 (1), 35-50.
https://doi.org/10.32679/jsda.v16i1.606.
HEC. (2021). HEC-HMS User’s Manual.
Kemen  Pupr.  (2017). Perhitungan  Hidrologi: Rancang  Bangun  Pembelajaran  Mata  Diklat (RBPMD). In Diklat Teknis Perencanaan Bendungan Urugan Tingkat Dasar.
Legates,  D.  R.,  &  McCabe  Jr,  G.  J.  (1999). Evaluating the use of “goodness‐of‐fit” measures in hydrologic  and  hydroclimatic  model  validation. Water  resources  research , 35 (1),  233-241. https://doi.org/10.1029/1998WR900018.
Li, M. H., & Chibber, P. (2008). Overland flow time of concentration on very flat terrains. Transportation  Research  Record , 2060 (1),  133- 140. https://doi.org/10.3141/2060-15.
Mardhotillah, M., Sutikno, S., & Fauzi, M. (2014). Pemodelan  Hujan-Aliran  Daerah  Aliran  Sungai Rokan  Dengan  menggunakan  Data  penginderaan Jauh. Jurnal  Online  Mahasiswa  (JOM)  Bidang Teknik dan Sains , 1 (1), 1-12.
Moe. (2020). HMS Model Calibration Strategies.
Moriasi, D. N., Gitau, M. W., Pai, N., & Daggupati, P.  (2015).  Hydrologic  and  water  quality  models: Performance  measures  and  evaluation  criteria. Transactions of the ASABE , 58 (6), 1763-1785. https://doi.org/10.13031/trans.58.10715.
Petrus S. (2020). Pembuatan Pola Operasi Waduk Kaskade  Citarum  Tahun  2020 .  Pembuatan  Pola Operasi Waduk Kaskade Citarum Tahun 2020.
Rawls, W. J., Gimenez, D., & Grossman, R. (1998). Use  of  soil  texture,  bulk  density,  and  slope  of  the water retention curve to predict saturated hydraulic conductivity. Transactions of the ASAE , 41 (4), 983. –988.
Tisnasuci,  I.  D.,  &  Sukmono,  A.  (2020).  Analisis pengaruh  perubahan  tutupan  lahan  Daerah  Aliran Sungai Bodri terhadap debit puncak menggunakan metode  Soil  Conservation  Service  (SCS). Jurnal Geodesi Undip , 10 (1), 105-114.
Triatmodjo,  B.  (2008). Hidrologi  Terapan .  Beta Offset.
USACE.  (2021). HEC-HMS  User’s  Manual (p. 655).