J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 7 N O . 2 (2019)
Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.sttp-yds.ac.id

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Hidrologi
Analisis  Parameter  Model  Mock  Dalam  Prediksi Aliran  Rendah  (Studi  Kasus  : DAS Tapung Kiri Stasiun Duga Air Tandun)
Alfianis a , Manyuk Fauzi b , Yohanna Lilis Handayani b
a Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia
b Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, 28293, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22 Agustus 2019 Revisi Akhir: 03 Desember 2019 Diterbitkan Online : 28 Desember 2019
Pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran (Rainfall-runoff  transformation), pada proses hidrologi merupakan suatu proses yang sangat kompleks. Model Mock merupakan  model  hujan-aliran  yang  sering  digunakan  untuk  menganalisis sistem  DAS  dalam  prediksi  respon  hidrologi  dari  suatu  masukan  kejadian hujan.  Model  Mock  perlu  dilakukan  pengujian  kalibrasi  dan  verifikasi  untuk memperoleh  variasi  parameter  model  terbaik  dan  hasil  debit  simulasi mengikuti pola data debit lapangan. Pengujian Model Mock dilakukan dengan 7  parameter  dan  analisis  berdasarkan  beberapa  kriteria  penilaian  kinerja model.  Kriteria  penilaian  kinerja  model  yang  digunakan  yaitu  koefisien korelasi  (R), volume  error (VE),  dan  koefisien  efisiensi  (CE).  Hasil  uji kalibrasi  didapatkan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0,92  yang  termasuk kategori  kuat  setelah  di  verifikasi  menjadi  sebesar  0,25  yang  termasuk kategori  rendah.  Nilai volume  error (VE) pada  kalibrasi  sebesar  6,03;  dan setelah  di  verifikasi  menjadi  sebesar  97,59;  Nilai kalibrasi  koefisien  efisiensi (CE) sebesar 1,22; dan setelah di verifikasi menjadi 6,40.
K ATA K UNCI
Model Mock, kalibrasi, verifikasi, kinerja model

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 (0761) 66596
E-mail: manyuk.fauzi@unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  istilah DAS merupakan daerah yang dibatasi oleh punggung-punggung gunung  dimana  air  hujan  yang  jatuh  pada  daerah  tersebut  akan ditampung  oleh  punggung  gunung  tersebut  dan  akan  dialirkan melalui  sungai-sungai  kecil  ke  sungai  utama.  DAS  berfungsi menampung, menyimpan dan mengalirkan air yang berasal dari curah  hujan  ke  danau  atau  ke  laut  secara  alami  [1].  Provinsi Riau  memiliki  DAS  yang  terletak  di  Sungai  Siak.  Sungai  Siak merupakan sungai yang paling dalam di Indonesia, yaitu dengan kedalaman  sekitar  20  sampai  30  meter,  dengan  panjang  300 kilometer.  Wilayah  DAS  Siak  terbagi  dua  wilayah,  yaitu wilayah bagian hulu dan wilayah bagian hilir. Bagian hulu dari DAS  Siak  terdiri  dari  dua  sungai  yaitu  Sungai  Tapung  Kanan dan Sungai Tapung Kiri.
Sungai Tapung Kanan yang termasuk dalam wilayah Kabupaten Rokan  Hulu  dan  Kecamatan  Tapung  Hulu  Kabupaten  Kampar, sedangkan  Sungai  Tapung  Kiri  yang  termasuk  dalam  wilayah Tandun  Kabupaten  Rokan  Hulu  dan  Kecamatan  Tapung  Kiri Kabupaten  Kampar.  Kedua  sungai  tersebut  menyatu  di  daerah Palas  Kabupaten  Kampar  dan  dekat  Kota  Pekanbaru  pada Sungai  Siak  Besar.  Bagian  hilir  dari  DAS  Siak  adalah  Sungai Siak Besar yang terletak di desa Palas Kabupaten Kampar, Kota Pekanbaru,  Kota  Perawang  Kabupaten  Siak,  Kota  Siak  Sri Indrapura  dan  bermuara  di  Tanjung  Belit  Sungai  Apit Kabupaten Siak [2].
Pengelolaan  DAS  dengan  potensi  sumber  daya  air  lebih  besar dari  atau  sama  dengan  20%  dari  potensi  sumber  daya  air  di provinsi  tersebut  membutuhkan  perangkat  yang  mampu menjawab  kebutuhan  tersebut.  Salah  satu  DAS  yang  memiliki potensi  sumber  daya  air  lebih  tinggi  dari  20%  adalah  Sungai Siak  [3].  Perubahan  tata  guna  lahan  menjadi  kawasan
perkebunan  dan  pertanian  berpengaruh  pada  keadaan  air  pada DAS  Siak  terutama  pada  bagian  hulu.  Kecamatan  Tandun dengan  luas  wilayah  226,68  km 2 dengan  sebagian  besar  mata pencaharian  penduduk  tergantung  terhadap  sektor  pertanian terutama  usaha  tani  tanaman  musiman  dan  perkebunan  rakyat yang berupa kelapa sawit, karet dan gambir.
Suatu  DAS  dikatakan  memiliki  fungsi  hidrologi  yang  baik apabila  memiliki  peranan  yang  baik  dalam  mengatasi  lonjakan naik dan turunnya permukaan aliran setelah turunnya hujan dan menstabilkan  besarnya  jumlah  air  pada  musim  kering.  Proses pengalihragaman hujan menjadi aliran (Rainfall-runoff transformation), pada  proses  hidrologi  merupakan  suatu  proses yang  sangat  kompleks.  Input  hujan  mengandung  variabilitas ruang  dan  waktu  yang  sangat  tinggi  serta  tidak  dapat diperkirakan untuk beberapa waktu ke depan. Dengan  demikian akan memerlukan analisis hidrologi yang sangat kompleks serta memerlukan  hitungan  yang  sangat  banyak.  Analisis  yang dilakukan  dengan  mengandaikan  suatu  proses  transformasi terjadi  mengikuti  kondisi  tertentu  harus  sedekat  mungkin  dan mencerminkan  karakter  DAS  yang  dianalisis,  yang  dikenal sebagai model hidrologi.
Perhitungan  model  yang  akurat  perlu  dilakukan  beberapa analisis,  penggunaan  model  menjadi  salah  satu  cara  yang dianggap  dapat  mewakili  analisis  yang  mendekati  kondisi  asli. Salah  satu  pendekatan modelling hujan-aliran  yang  sering digunakan adalah model Mock. Model Mock merupakan model yang  proses  perhitungannya  menggunakan  beberapa  parameter, model  ini  perlu  dilakukan  pengujian  yang  sering  dilakukan dalam  sebuah  model  yaitu  proses  kalibrasi  dan  verifikasi.  Pada prinsipnya model yang baik adalah model yang dapat menirukan prilaku  sistem  DAS  yang  sesungguhnya.  Beberapa  parameter model memiliki tingkat sensitivitas yang sangat tinggi sehingga sulit untuk diperkirakan secara tepat [4].
Peneliti  terdahulu  yang  telah  menggunakan  model  Mock dalam analisisnya  yaitu  diantaranya  Luneo,  D  (2015)  melakukan analisis  optimasi  model  Mock  untuk  menghitung  debit  bulanan DAS  Bolango  di  Boidu.  Pengujian  pada  penelitian  tersebut dilakukan  menggunakan  model  Mock  dengan  6  parameter. Berdasarkan hasil kalibrasi dan verifikasi yang telah dilakukan, parameter model Mock dapat memberikan hasil yang relatif baik pada  Sub  DAS  Boidu,  dengan  kesalahan  volume  relatif  lebih kecil  dari  10%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  yang telah  dilakukan,  model  Mock  berhasil  diterapkan  dan  dapat memberikan hasil yang baik pada DAS yang ditinjau.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Evapotranspirasi
Evapotranspirasi  merupakan  gabungan  dari  dua  peristiwa  yaitu evaporasi  (penguapan)  dan  transpirasi.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  evapotranspirasi  diantaranya  suhu  air,  suhu udara,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin,  tekanan  udara  dan lama penyinaran matahari yang saling terhubung satu sama lain. Evapotranspirasi  adalah  keseluruhan  jumlah  air  yang  berasal dari tanah, air, dan vegetasi yang diluapkan kembali ke atmosfer
[4].  Besarnya  evapotranspirasi  dihitung  dengan  menggunakan metode penman modifikasi dengan persamaan sebagai berikut :
𝐸 𝑡𝑜 =c×(W×Rn+(1-W)×f(u)×(ea-ed)) ( 1)
dengan :
E to = evapotranspirasi potensial (mm/hari), W = faktor temperatur dan ketinggian, Rn = pengurangan gelombang pendek dan panjang netto (mm/hari), f(u) = fungsi angin (m/det), ea = tekanan uap jenuh (mbar), ad = tekanan uap nyata (mbar), c = koefisien bulanan untuk penman.

## 2.2 Model Mock
Model mock dikembangkan oleh Dr. F. J. Mock. Prinsip kerja model Mock  memperhitungkan  volume  air  yang  masuk,  keluar  dan yang  disimpan  di  dalam  tanah (soil  storage) .  Volume  air  yang masuk  adalah  hujan,  volume  air  yang  keluar  adalah  infiltrasi, perkolasi dan yang paling dominan adalah evapotranspirasi. Skema  struktur  model  Mock  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  di bawah ini.

## Gambar 1 Skema Bagan Struktur Model Mock
(Sumber : Luneo, D. 2015)
Kriteria  perhitungan  dan  asumsi  di  dalam  model  Mock  berdasarkan Standar Perencanaan Irigasi KP-01 (1980). Model Mock menggunakan data  hujan,  data  evapotranspirasi  potensial,  luas  DAS  dan  vegetasi penutup  lahan  sebagai  data  masukan  (input).  Analisis  model  Mock memperhitungkan  7  parameter  model  yang  merupakan  karakteristik DAS tersebut, yaitu :
a. Koefisien infiltrasi musim basah (WIC),
b. Koefisien infiltrasi musim kering (DIC),
c. Soil  Moisture  Capacity (SMC)  yaitu  nilai  kapasitas  kelembapan tanah,
d. Initial  Soil  Moisture (ISM)  yaitu  nilai  kelembapan  tanah  pada kondisi awal,
e. Initial  Groundwater  Storage (IGWS)  yaitu  nilai  tampungan  air tanah pada kondisi awal,
f. Faktor resesi aliran tanah (K),
g. Singkapan lahan (m).

## 2.3 Kalibrasi Model Mock
Kalibrasi  model  Mock  dilakukan  dengan  membandingkan  debit  hasil perhitungan dengan debit terukur dilapangan dengan memperhitungkan
koefisien korelasi (R), selisih volume (VE), dan koefisien efisiensi (CE). Koefisien korelasi dihitung dengan persamaan berikut ini :
R= ∑ (Q hit -Q hit rerata )(Q obs -Q obs rerata ) √∑ (Q hit -Q hit rerata ) 2 × ∑ (Q obs -Q obs rerata ) 2 ( 2) dengan : R = koefisien korelasi, Qhitung = debit terhitung (m 3 /s), Qhitung rerata = debit terhitung rerata (m 3 /s), Qobs = debit terukur (m 3 /s), Qobs rerata = debit terukur rerata (m 3 /s).
Menurut  Sugiyono  (2003)  (lihat  Febriansyah,  F.  2015)  nilai koefisien  korelasi  (R)  terdiri  atas  beberapa  kriteria  seperti terlihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1 Kriteria Nilai Koefisien Korelasi Nilai Koefisien Korelasi
(R) Interpretasi 0 sampai dengan 0,19 Sangat Rendah 0,20 sampai dengan 0,39 Rendah 0,40 sampai dengan 0,59 Sedang 0,60 sampai dengan 0,79 Kuat 0,80 sampai dengan 1 Sangat Kuat
(Sumber : Sugiyono, 2003 dalam Febriansyah, F. 2015)
Selisih  volume  (VE)  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut ini :
VE= | ∑ Qobs i - ∑ Qhitung i N i=1 N i=1 ∑ Qobs i N i=1 | ×100% ( 3) dengan : VE = selisih volume, Qobs = debit terukur (m 3 /s), Qhitung = debit terhitung (m 3 /s).
Koefisien  efisiensi  (CE)  dihitung  dengan  menggunakan persamaan berikut ini :
𝐶𝐸 = [ ∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑖 −𝑄ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑖 −𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 ) 𝑁 𝑖=1 2 ]
( 4)
dengan :
CE = koefisien efisiensi, Qobs = debit terukur (m 3 /s), Qhitung = debit terhitung (m 3 /s), Qobs rerata = debit terukur rerata (m 3 /s).
Koefisien  efisiensi  memiliki  beberapa  kriteria  seperti  terlihat pada Tabel  2 berikut ini.
Tabel 2 Kriteria nilai koefisien efisiensi Nilai koefisien efisiensi (CE) Interpretasi CE > 0,75 Sangat Efisien 0,36 < CE < 0,75 Cukup Efisien CE < 0,36 Tidak Efisien
( Sumber : Hambali, 2008)

## 2.4 Interval Parameter Model
Interval  kepercayaan  berbeda  antara  satu  sampel  dan  sampel lainnya.  Tingkat  kepercayaan  yang  sering  digunakan  adalah 90%,  95%,  dan  99%.  Interval  tingkat  kepercayaan  mempunyai dua batas yaitu batas atas dan batas bawah. Estimasi Confidence Interval dihitung dengan persamaan berikut ini :
𝑋̅ − 𝑍 𝛼 2 ⁄ 𝜎 √𝑛 ≤ 𝜇 ≤ 𝑋̅ + 𝑍 𝛼 2 ⁄ 𝜎 √𝑛 ( 5)
Nilai confidence interval  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3 Nilai Confidence Interval Confidende Interval Z α 2 ⁄ 80% 1,28 90% 1,645 95% 1,96 99% 2,575 (Sumber : Fariza, A. 2013)
Margin error dihitung menggunakan persamaan berikut ini : 𝐸 = 𝑍 𝜎 √𝑛 ( 6) dengan : E = Margin Error.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  wilayah  Kabupaten  Rokan  Hulu tepatnya  pada  DAS  Tapung  Kiri  dengan  Stasiun  Duga  Air Tandun,  secara  administrasi  terletak  di  Provinsi  Riau, Kabupaten  Rokan  Hulu  dengan  letak  geografis  00°  35'  41"  LU dan  100°  28'  31"  BT  dengan luas DAS Tandun sebesar 197,5 km 2 . Peta lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2 Peta Lokasi Penelitian
(Sumber : Google Earth)

## 3.2. Prosedur Penelitian
Prosedur  dari  penelitian  ini  dilihat  secara  garis  besar  melalui beberapa tahap yaitu :
1. Pengumpulan  data  Sekunder,  yaitu  :  data  curah  hujan, data debit, dan data klimatologi.
2. Pengolahan data hujan.
3. Perhitungan  evapotranspirasi  menggunakan  metode
Penman Modifikasi. 4. Analisis model pengalihragaman hujan-aliran
menggunakan model Mock.
Stasiun Duga
Air Tandun
5. Kalibrasi dan verifikasi data. Kombinasi skema kalibrasi dan verifikasi yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 Kombinasi Skema Kalibrasi dan Verifikasi
Skema Panjang Data (Tahun) Kalibrasi Verifikasi I 2 8 II 3 7 III 4 6 IV 5 5 V 6 4 VI 7 3 VII 8 2 VIII 9 1
6. Evaluasi  kinerja  model.  Parameter  penilaian  yang digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  Mock  adalah koefisien  korelasi  (R),  koefisien  efisiensi  (CE),  dan volume error (VE).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Evapotranspirasi
Perhitungan  berdasarkan  nilai  rerata  10  tahun  data klimatologi Stasiun Pekanbaru periode tahun 2007 hingga tahun 2016  untuk  mendapatkan  nilai  evapotranspirasi.  Analisis evapotranspirasi  menggunakan  metode  penman  modifikasi seperti terlihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Rata-rata Evapotranspirasi Potensial Bulan PET Bulan PET Jan 133,04 Jul 110,92 Feb 130,49 Agu 137,05 Mar 132,64 Sep 132,98 Apr 111,56 Okt 143,44 Mei 114,1 Nov 129,54 Jun 111,85 Des 134,46

## 4.2. Kalibrasi dan Verifikasi Model Mock
Berdasarkan kombinasi skema (Tabel 4), kalibrasi terbaik terjadi pada  skema  VII  dengan  periode  panjang  data  yaitu  8  tahun kalibrasi  dan  2  tahun  verifikasi.  Dengan  parameter  WIC  =  0,5; DIC = 1,0; K = 0,99; m = 0%; SMC = 150 mm; ISM = 100 mm; IGWS = 100 mm. Hasil kalibrasi dan verifikasi skema VII dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 4 Grafik Korelasi Q Hit dan Q Obs Hasil Verifikasi
Grafik  (Gambar  4)  menunjukkan  bahwa  pola  hubungan  aliran antara debit terhitung dan debit observasi telah mengalami pola aliran  yang  hampir  sama  dengan  perbedaan  debit  yang  kecil. Sedangkan  pada  saat  verifikasi  grafik  korelasi  yang  diperoleh dengan  menggunakan  nilai  parameter  hasil  kalibrasi  dan  sisa periode  data    kalibrasi,  pola  aliran  untuk  debit  terhitung mengalami penurunan dan tidak mengikuti pola debit observasi (Gambar 5).

## 4.3. Kalibrasi dan Verifikasi Model Mock
Hasil  evaluasi  kinerja  model  Mock  ditunjukkan  berdasarkan beberapa  kriteria  penilaian  yaitu  koefisien  korelasi  (R), volume error (VE),  dan  koefisien  efisiensi  (CE)  dengan  memasukkan nilai  minimum  hingga  maksimum  dari  nilai  batasan-batasan parameter  model  Mock  yang  telah  ditetapkan  untuk mendapatkan  kriteria  penilaian  maksimum  untuk  tiap  skema kalibrasi dan verifikasi.
Tabel 6 Evaluasi Kinerja Model Mock Tahap Kalibrasi
Skema Panjang Data (Tahun) Kinerja Model Tahap Kalibrasi Kalibrasi Verifikasi R VE CE I 2 8 0,06 218,40 34,17 2007-2008 2009-2016 II 3 7 0,42 105,93 0,49 2007-2009 2010-2016 III 4 6 0,51 33,05 0,31 2007-2010 2011-2016 IV 5 5 0,67 57,92 0,87 2007-2011 2012-2016 V 6 4 0,69 20,15 1,06 2007-2012 2013-2016 VI 7 3 0,82 3,03 1,13 2007-2013 2014-2016 VII 8 2 0,92 6,03 1,22 2007-2014 2015-2016 VIII 9 1 0,90 35,18 1,25 2007-2015 2016

## Tabel 7 Evaluasi Kinerja Model Mock Tahap Verifikasi
Skema Panjang Data (Tahun) Kinerja Model Tahap Verifikasi Kalibrasi Verifikasi R VE CE I 2 8 0,41 80,55 3,43 2007-2008 2009-2016 II 3 7 0,11 48,24 6,14 2007-2009 2010-2016 III 4 6 0,41 76,43 3,53 2007-2010 2011-2016 IV 5 5 0,38 83,00 5,34 2007-2011 2012-2016 V 6 4 0,03 96,47 9,06 2007-2012 2013-2016 VI 7 3 0,06 93,69 7,94 2007-2013 2014-2016 VII 8 2 0,25 97,59 6,40 2007-2014 2015-2016 VIII 9 1 0,12 98,67 8,85 2007-2015 2016
Berdasarkan hasil evaluasi kinerja model tahap kalibrasi (Tabel 6)  dan  tahap  verifikasi  (Tabel  7)  untuk  tiap  variasi  skema kalibrasi  dan  verifikasi,  membuktikan  bahwa  tidak  terdapat jaminan pada hal-hal sebagai berikut :
1. Kinerja model yang baik saat kalibrasi tidak menjamin hasil yang sama atau lebih baik pada saat verifikasi.
2. Variasi  panjang  data  dalam  tahap  kalibrasi  serta  tahap verifikasi memberikan hasil atau informasi bahwa tidak ada kepastian  tentang  rasio  panjang  data  tertentu  yang memberikan hasil terbaik.
3. Berdasarkan  hasil  variasi  skema  yang  telah  diperoleh,  tidak terdapat  nilai  parameter  tertentu  ( single  value )  yang digunakan sebagai konstanta model.

## 4.4. Interval Parameter Model Mock
Penetapan  nilai  intterval  parameter  model  Mock  dilakukan berdasarkan  tingkat  kepercayaan  90%  dengan  nilai  Z  sebesar 1,645  untuk  tujuh  parameter  model  Mock.  Hasil  perhitungan nilai  batas  bawah  dan  batas  atas  parameter  model  Mock  dapa dilihat pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel  8  Interval  Tingkat  Kepercayaan  90%  Parameter  Model Mock
Periode Kalibrasi Nilai Parameter Optimum WIC DIC m SMC ISM IGWS 2 0,50 0,50 0,00 50,00 100,00 250,00 3 0,50 0,90 50,00 100,00 100,00 250,00 4 0,50 1,00 0,00 250,00 10,00 250,00 5 0,50 1,00 50,00 250,00 10,00 250,00 6 0,50 1,00 5,00 250,00 100,00 250,00 7 0,50 1,00 5,00 180,00 100,00 250,00 8 0,50 1,00 0,00 150,00 100,00 100,00 9 0,50 0,85 50,00 250,00 40,00 100,00 Rerata 0,50 0,91 20,00 185,00 70,00 212,50 Deviasi 0,00 0,17 24,93 78,92 42,43 69,44 E 0,00 0,10 13,67 43,28 23,26 38,07 Batas Bawah 0,50 0,81 6,33 141,72 46,74 174,43 Batas 0,50 1,00 33,67 228,28 93,26 250,57
Berdasarkan  Tabel  8  di  atas,  dapat  dilihat  untuk  parameter  m, SMC,  ISM,  dan  IGWS  lebar  interval  yang  diperoleh  pada tingkat  kepercayaan  90%  cukup  besar  dibandingkan  lebar interval  untuk  parameter  WIC,  dan  DIC  yang  terlihat  tidak mengalami  selisih  interval  yang  jauh  bahkan  terlihat  konstan. Parameter  K  merupakan  parameter  yang  memiliki  sensitivitas tinggi pada analisis model Mock, input nilai K berdasarkan nilai batasan  yang digunakan  memberikan  pengaruh  besar  pada pola aliran dan nilai evaluasi model Mock. Sehingga untuk parameter K  nilai  interval  yang  menghasilkan  nilai  korelasi  kategori sedang  hingga  sangat  kuat  yaitu  pada  interval  0,5  ≤  K  ≤  0,99 untuk setiap skema kalibrasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Nilai  optimal  parameter  (karakteristik  DAS)  dalam  proses kalibrasi model adalah faktor infiltrasi musim basah (WIC) = 0,5; infiltrasi musim kering (DIC) = 1,0; koefisien resesi (K)  =  0,99;  singkapan  lahan  (m)  =  0%; Soil  Moisture Capasity (SMC)  =  150  mm; Initial  Soil Moisture (ISM)  = 100 mm; dan Initial Ground Water Storage (IGWS) = 100 mm. Parameter yang memberi pengaruh besar dalam proses analisis  model  Mock  yaitu  koefisien  resesi  (K),  tutupan lahan (m) dan faktor infiltrasi musim kering (DIC).
2. Mock dapat diterapkan secara aktif pada DAS Tapung Kiri Stasiun  Duga  Air  Tandun  dengan  tingkat  kinerja  model yang tinggi. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, diperoleh nilai koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0,92; volume error (VE)  sebesar  6,03;  dan  koefisien  efisiensi  (CE) sebesar  1,22.  Sedangkan  hasil  verifikasi  yaitu  koefisien korelasi (R) sebesar 0,25; volume error (VE) sebesar 97,59; dan koefisien efisiensi (CE) sebesar 6,40 .

## 5.2 Saran
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dalam peneltian  ini,  maka  dapat  diberikan  beberapa  saran  sebagai berikut :
1. Diharapkan  adanya  studi  tambahan  mengenai  analisis parameter  model  Mock  dalam  prediksi  aliran  rendah secara  lebih  terperinci  terkait  pengasumsian  besaran parameter-parameter  model  dan  mengenai  kalibrasi  data yang akan dilakukan.
2. Kepada  mahasiswa  lain  yang  ingin  memperdalam  lagi studi sebaiknya mencoba alternatif lain seperti menggunakan data curah hujan lebih dari satu stasiun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Luneo, D. Optimasi Model Mock Untuk Menghitung Debit Bulanan  DAS  Bolango  Di  Boidu. Jurnal  Teknik, Universitas Negeri Gorontalo. 2015.
[2] Setyawati,  N,  A. DAS  Sungai  Siak  Provinsi  Riau. Pekanbaru. 2007.
[3] Fauzi,  M, et  all . Application  of  Hybrid-Ihacres  Models for  Water  Availability  in  Siak  River. MATEC  Web  of Conferences 276, 04017. 2019.
[4] Tunas,  I,  G. Optimasi  Parameter  Model  Mock  Untuk
Menghitung Debit Andalan Sungai Miu. Jurnal
SMARTek, Vol. 5 No. 1, Hal: 40-48. 2007.
[5] Asdak,  C. Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah  Aliran Sungai . Yogyakarta: Gajah Mada University Press. 2004.
[6] Kriteria  Perencanaan  01.  1980. Lampiran  3  Analisis  dan Evaluasi.
[7] Hambali,  R. Analisis  Ketersediaan  Air  dengan  Model
Mock  Bahan  Ajar .  Yogyakarta:  Universitas  Gajah  Mada.
2008.
[8] Febriansyah,  F. Analisis  Sensitivitas  Permodelan  GR4J
Terhadap  Pengalihragaman  Data  Hujan  Menjadi  Debit Pada  DAS  Indragiri  (Studi  Kasus  AWLR  Lubuk Ambacang). Jom FTEKNIK Vol. 2 No. 2. 2015.