## ANALISIS DEBIT KETERSEDIAAN AIR DI DAS BALO BATAM

## JODY MARTIN GINTING
Teknik Sipil Universitas Internasional Batam Email: jodymginting@gmail.com

## ABSTRACT
The  rapid  of  technology  development  has  led  to  the  development  of  Smart  City  throughout Indonesia. Batam is one of the cities that is aggressively preparing for this. One of the actions taken is to  prepare  the  availability  of  clean  water  that  is  suitable  for  all  its  citizens.  This  study's  goal  is  to ascertain  the  water availability discharge  in  the Balo  watershed and in  what  month the excess  water discharge  occurs  so  that  later  the  community  can  utilize  water  or  anticipate  excess  water  in  that month.  In  addition,  the  community  can  also  anticipate  which  months  there  is  no  water  availability. Research  methods  in  this  study  were  using  the  research  methods  of  quantitative  survey.  The  study's data set includes rainfall data for 10 years from the rain station of the Climatology, Meteorology and Geophysics  Agency  (BMKG)  located  at  Hang  Nadim  Airport  Batam  and  the  information  on  the physical  attributes  of  the  Balo  watershed  from  the  Batam  Watershed  Management  Agency  (BPDAS) and the National Land Agency (BPN) Batam City. This study's findings are the best water availability discharge  data  in  a  year  in  Balo  watershed  occurs  in  November  and  the  lowest  in  February  and March. The largest availability discharge were 1.963 m 3 /second and the lowest were 0 m 3 /second. The results of this calculation are expected for community use or the ability of the local administration to prepare for the availability of potable water or the mitigation of drought disasters in Batam City or the Balo watershed.
Keywords:  availability, batam, mitigation, rainfall, water.

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  menyebabkan  perkembangan  Smart  City  di seluruh  Indonesia  semakin  digencarkan.  Batam  adalah  salah  satu  kota  yang  gencar  dalam mempersiapkan hal tersebut. Salah satunya adalah dengan mempersiapkan ketersediaan air bersih yang layak untuk seluruh warganya. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah untuk menghitung debit air yang tersedia di DAS Balo dan pada bulan berapa debit air berlebih terjadi sehingga nantinya masyarakat dapat memanfaatkan air atau mengantisipasi air yang berlebih pada bulan tersebut. Selain itu,  masyarakat  juga  dapat  mengantisipasi  bulan  berapa  saja  yang  tidak  ada  ketersediaan  air.  Metode Penelitian  dilaksanakan  dengan  menggunakan  metode  kuantitatif  penelitian  survei.  Penelitian  ini menggunakan  data  dari  stasiun  hujan  BMKG  selama  sepuluh  (10)  tahun  yang  berlokasi  di  Bandara Hang  Nadim  yang  berada  di  Kota  Batam  dan  data  karakteristik  fisik  DAS  Balo  dari  BPDAS  Batam dan  BPN  Kota  Batam.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  data  debit  ketersediaan  air  tertinggi  dalam setahun di DAS Balo terjadi di November dan mencapai titik  yang paling kecil di Bulan Februari dan Maret.  Debit  ketersediaan  terbesar  sebesar  1,963  m 3 /detik  dan  terendah  sebesar  0  m 3 /detik.  Hasil perhitungan  ini  diharapkan  dapat  digunakan  masyarakat  atau  pemerintah  daerah  untuk  dapat merencanakan ketersediaan air bersih atau mitigasi bencana kekeringan di DAS Balo Kota Batam.
Kata kunci: air, batam, hujan, ketersediaan, mitigasi.

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  menyebabkan  perkembangan Smart City di seluruh Indonesia semakin digencarkan. Smart city  merupakan sebuah kemajuan  besar  dalam  mengembangkan  kota  negara  dengan  dasar  teknologi informasi  dan  komunikasi  (TIK)  (Hasibuan  &  Sulaiman,  2019).  Pembangunan  kota yang  pintar  bertujuan  untuk  memperbaiki  nilai  hidup  orang  dengan  mempelajari teknologi dan data perkotaan untuk meningkatkan layanan dan memenuhi kebutuhan warga.  (Utomo  &  Hariadi,  2016).  Salah  satu  yang  menjadi  pelayanan  pemerintah adalah dari segi ketersediaan air untuk seluruh warga.
Salah  satu  komponen  dari  alam  yang  begitu  penting  untuk  keberlangsungan hidup makhluk hidup, terutama manusia, adalah air.  (Sr et al., 2022). Air digunakan dalam  berbagai  bagian  kehidupan,  seperti  pertanian,  perkebunan,  perumahan, industri,  pariwisata,  dan  sebagainya,  selain  untuk  kebutuhan  minum  dan  rumah tangga (Admadhani et al., 2012). Di Kota Batam yang merupakan negara kepulauan, ketersediaan  air  secara  keseluruhan  hanya  berasal  dari  hujan  yang  ditampung. Dalam pengembangannya menuju Smart City, tentunya diperlukan persiapan air yang baik  sehingga  tidak  terjadi  kekurangan  air  di  Kota  Batam.  Fokus  studi  ini  adalah untuk  melakukan  analisis  seberapa  besar  air  yang  tersedua  di  salah  satu  Daerah Aliran  Sungai  (DAS)  di  Batam,  khususnya  DAS  Balo.  Pemilihan  DAS  Balo dikarenakan data hujan terlengkap ada di daerah tersebut.
Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terkait analisis air yang tersedia di  sekitar  DAS  Balo.  Tujuan  dari  studi  ini  antara  lain  untuk  menghitung  debit  air yang tersedia di DAS Balo serta pada bulan berapa debit air berlebih terjadi sehingga nantinya  masyarakat  dapat  memanfaatkan  air  atau  mengantisipasi  air  yang  berlebih pada  bulan  tersebut.  Selain  itu,  masyarakat  juga  dapat  mengantisipasi  bulan  berapa saja yang tidak ada ketersediaan air.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA

## A. Curah Hujan
Menurut  A.  Kurniawan  (2020),  tingkat  kedalaman  presipitasi  atau  hujan sangat  penting  untuk  rekayasa  teknik,  terutama  bangunan  dengan  konsep  air  seperti bendungan, Pelabuhan, irigasi, drainase kota, dermaga, dan lainnya. Presipitasi, juga dikenal  sebagai  hujan,  merupakan  jatuhnya  air  dari  lapisan  atmosfer  menuju permukaan yang ada di bumi serta dapat berbentuk seperti kabut, salju, es, dan embun (Triatmodjo, 2015)(Utama, 2018).

## B. Analisis Curah Hujan
Pengumpulan  data-data  diatas  memiliki  panjang  seri  data  selama  10  (sepuluh) tahun  (Wiliya  &  Lasminto,  2022).  Data-data  tersebut  disusun  secara  per  periode  15 (lima  belas)  hari  atau  disusun  dalam  sebulan  terdapat  dua  periode.  Analisa  curah hujan untuk menghitung hujan rata-rata bulanan secara umum menggunakan metode aritmatika yaitu(Munajad & Suprayogi, 2014):
𝑃 𝑃 1 𝑃 2 𝑃 3 𝑃 𝑛 𝑛 (1)
Dimana: P = Rata-rata dari kedalaman hujan (mm/bulan) n = Banyaknya data P 1 , P 2 ,P 3… P n = Presipitasi atau Curah Hujan (mm/bulan)

## C. Analisis Uji RAPS
Metode Rescaled Adjusted Partial Sums atau disebut dengan Uji RAPS adalah pengujian yang dilakukan untuk mengukur konsistensi dari suatu data hujan  (Paraga et  al.,  2020).    Proses  ini  dibuat  agar  dapat  menguji  apakah  data  hujan  yang  sudah dikumpulkan  layak  untuk  digunakan  pada  analisis  perhitungan  (Zufrimar  &  Zainal Edwina, 2020). Jika ada kesalahan maka data harus diskala ulang agar menyesuaikan dengan data lainnya karena kumpulan data tersebut masih tidak konsisten. Persamaan untuk uji RAPS dapat diuraikan pada beberapa persamaan.
(2) ∑ (3) (4) Dengan ∑ (5) 𝑛 (6) Dimana: Yi = Data dari curah hujan pada i Dy = Simpangan rata-rata Y = Data dari curah hujan rata-rata N = Jumlah dari data yang tersedia
Menurut  Sri  Harto  Br  (2009),  nilai  Q  dan  nilai  R  dapat  dikontrol  dengan menggunakan tabel berikut.
Tabel 2.1 Nilai Statistik Q dan R
N √ √ 90% 95% 99% 90% 95% 99% 10 01.05  01.14 01.29 01.21 01.28 01.38 20 01.01  01.22 01.42 01.34 01.43 01.06 30 01.12  01.24 01.46 01.04 01.05 01.07 40 01.13  01.26 01.05 01.42 01.53 0,093056 50 01.14  01.27 01.52 01.44 01.55 0,095833
N
√ √ 90% 95% 99% 90% 95% 99% 100  01.17  01.29 01.55 01.05 0,084722  0,101389 ∞ 01.22  01.36  0,085417  0,084722 0,09375 2
Sumber: Paraga et al., 2020

## D. Analisis Evapotranspirasi Metode Penman
Perhitungan  untuk  evapotranspirasi  dalam  studi  ini  menggunakan  metode penman,  maka membutuhkan  parameter seperti  data  suhu  rata-rata,  kecepatan angin rata-rata, lama penyinaran matahari dan kelembapan relatif yang didapatkan distasiun klimatologi(Robot,  J.A.,  Mananoma,  T.,  Wuisan,  E.,  Tangkudung,  2014).  Untuk mendapatkan  nilai  dari  evapotranspirasi  di  Indonesia  maka  rumus  yang  digunakan adalah rumus penman (Yustiana & Sitohang, 2019). Rumus atau persamaan penman yang digunakan adalah sebagai berikut (H. Kurniawan & Khaira Ardi, 2022).
ET O = c x Eto * (7)
Dengan Eto = W x (0,75 Rs – Rn1) + (1-W) x f(u) x (ea – ed) (8) Dimana: ET 0 = evapotranspirasi potensial (mm/hari) w = faktor dari ketinggian dan temperatur
Rs = (0,25 + 0,54 n/N) . Ra Rs = radiasi dalam setahun evaporasi (mm/hari) c = angka koreksi penman Ra = angka atau radiasi batas luar dari atmosfer (mm/hari) Rn1   = f(t) x f(ed) x f(n/N) Rn1 = radiasi bersih dari gelombang panjang (mm/hari) f(u) = 0,27 (1+0,864 . U)
f(u) = persamaan untuk kecepatan angin pada titik ketinggian 2,00 dpl (m/dt)
f(ed)   = 0,344 ─ 0,44 ed 0,5 f(ed)  = persamaan untuk tekanan uap f(t) = σ . Ta 4
f(t) = persamaan untuk suhu
f(n/N)  = 0,1 + 0,9n/N f(n/N)  = persamaan untuk kecerahan ea = perbedaan antara tekanan uap terhadap tekanan uap sebenarnya
ed = ea*RH ed = tekanan untuk uap jenuh
RH = kelembaban udara relatif / rerata kelembaban bulanan (%)

## E. Analisis Kelebihan Air Air
Tahap  awal  dalam  mengetahui  ketersediaan  air  adalah  dengan  mengetahui kondisi  air  dalam  keadaan  surplus  tau  deficit  (H.  Kurniawan  &  Khaira  Ardi,  2022).
Hal  ini  dilakukan  untuk  mewaspadai  adanya  defisit  air  pada  daerah  tersebtu. Persamaan yang dalam perhitungannya adalah:
∆S = I – O (9) Dimana: I = debit masuk (m3/det) atau Ketersediaan Air (liter/detik) O = debit keluar (m3/det) atau Kebutuhan Air (liter/detik) ∆S = strorage perubahan tampungan (air waduk dalam DAS)

## F. Analisis Ketersediaan Air
Dalam melakukan analisis ketersediaan air pada suatu DAS, data  curah hujan yang diperlukan adalah selama sepuluh tahun (Syahputra et al., 2015). Pada studi ini data hujan yang diambil adalah mulai tahun 2013 sampai 2022 atau sekitar 10 tahun. Tujuan  dari  perhitungan  ketersediaan  air  adalah  untuk  memperoleh  informasi  dari seberapa  besar  kelebihan  air  yang  ada  pada  DAS  dengan  memanfaatkan  data  hujan yang tersedia sehingga dapat dipergunakan untuk kebutuhan masyarakat (Larasati et al.,  2021).  Analisis  ketersediaan  air  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  FJ. Mock yang sudah sering digunakan dalam perhitungan ketersediaan air (Chandrasasi et al., 2020).

## 3 METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  melalui  metode  kuantitatif  survei.  Penelitian  ini menggunakan data stasiun hujan yang dikelola oleh Badan Meteorologi, Klimatologi, dan  Geofisika  (BMKG)  selama  sepuluh  (10)  tahun  yang  berlokasi  di  Bandar  Udara Kota  Batam  dan  data  karakteristik  fisik  DAS  Balo  dari  Badan  Pengelolaan  Daerah Aliran  Sungai  (BPDAS)  Batam  dan  Badan  Pertanahan  Nasional  (BPN)  yang  ada  di Kota  Batam.  Pengambilan  data  dan  penelitian  dilakukan  mulai  dari  Maret  2023. Lokasi DAS dan titik pengambilan data hujan dapat ditinjau pada gambar 3.1 berikut.

## Gambar 3.1 Peta DAS Balo dan Lokasi Penelitian
Data hujan diperoleh melalui website BMKG pada website dataonline.bmkg.go.id  dan  karakteristik  fisik  dari website BPDAS  dan  BPN  Batam. Selain  itu,  data  hujan  dianalisis  dari  metode  kala  ulang  hujan  selama  10  tahun.
Tahapan perhitungan ketersediaan air dapat diuraikan pada beberapa poin.
a. Pengumpulan data-data pendukung perhitungan.
b. Perhitungan  analisis  curah  hujan  dengan  menghitung  parameter  statistik  dari hujan selama 10 tahun (2013 – 2022) di DAS Balo.
c. Setelah  diperoleh  hasil  analisis  statistic  dari  data  curah  hujan,  perhitungan dilanjutkan dengan analisis evapotranspirasi metode penman.
d. Hasil  perhitungan  evapotranspirasi  digunakan  untuk  menghitung  analisis kelebihan air pada DAS Balo.
e. Perhitungan  analisis  kelebihan  air  digunakan  menghitung  berapa  debit ketersediaan air pada DAS Balo.
f. Debit  ketersediaan  air  kemudian  ditinjau  pada  bulan  ke  berapa  debit  tertinggi dan terendah dan berapa debit tertinggi dan terendahnya.
Tahapan penelitian dapat direkap pada sebuah diagram penelitian, yang dapat digambarkan pada Gambar 3.2 berikut.

## Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian

## 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  dilakukan  dimulai  dari  menyesuaikan  data  yang  dibutuhkan dalam  perhitungan  analisis  ketersediaan  air.  Analisis  perhitungan  dibagi  menjadi analisis  curah  hujan,  analisis  evapotranspirasi,  analisis  kelebihan  air  dan  analisis ketersediaan air. Analisis dibuat secara bertahap sesuai dengan kebutuhan data yang digunakan. Perhitungan diuraikan sebagai berikut.

## A. Daerah Aliran Sungai
DAS  Balo,  yang  berlokasi  di  Kota  Batam,  Provinsi  Kepulauan  Riau,  adalah daerah aliran sungai (DAS) yang digunakan pada studi ini. DAS ini memiliki luas 34 km2. Pemilihan DAS ini disesuaikan dengan data curah hujan yang tersedia di Kota Batam.  Ketersediaan  data  curah  hujan  ada  di  Stasiun  BMKG  Klas  I.  Bandara  Hang Nadim  berada  pada  2  DAS  yang  berbeda,  yaitu  DAS  Nongsa  dan  DAS  Balo.  DAS Balo  yang  dipilih  karena  ada  data  evapotranspirasi  yang  pernah  diteliti  pada  tahun 2022 lalu.

## B. Analisis Curah Hujan
Pada  penelitian  ini,  data  curah  hujan  yang  diambil  adalah  data  dari  hujan selama sepuluh tahun  di DAS  Balo mulai dari tahun 2013 sampai 2022.  Data hujan
diperoleh melalui data online BMKG Klas I Bandara Hang Nadim Batam. Data hujan dari  pangkalan  data  online  tersebut  masih  dalam  bentuk  harian  sehingga  perlu diakumulasikan  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  bulanan.  Dalam  analisis  curah hujan,  penelitian  ini  menggunakan  parameter  statistik  yang  kemudian  diuji menggunakan Uji RAPS. Data hujan DAS Balo mulai dari tahun 2013 sampai  2022 dapat direkapitulasi dalam Tabel 4.1 berikut.
Tabel 4.1 Data Hujan Bulanan dan Rata-Rata
Tahun Bulan (mm) Jan Feb  Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 2013 15,9 1,5 10,5  124,3 39,6 7 12,4 29,1 26,2 5,9 223,7  53,5 2014 6,3 0 57,7  171,5  263,4  194,9  249,7  229,2  162,3  19,9  222,1  298,5 2015 0 56,1  49,5 82,8  122,3  79,4 60,4  163,3 31,1  186,4  210,9  169,6 2016 0 308 10,2 61,5  144,8  184,1  264,5 153 97 209,4 451 0 2017 0 58,9 392 221,2  310,9  168,1 63,1  321,6  200,1  184,7  488,1  168,7 2018 237,4  9,2 207 120,2  106,9  169,2 50 143,1  132,4 120 398 188,8 2019 192,6  20,2  13,9 60,4  140,9  213,7 45,2 43,9 38,8  182,8 109 367,8 2020 70,6  41,5  28,3  167,5  398,5 286 213,6  211,7  196,1  242,6  297,5  177,9 2021 652,6  1,8  197,7 195 290,2  136,8 63,8  223,4  262,1  207,8  260,9  168,4 2022 127,9  243,1  128,5  294,2  152,5  368,6  150,1  199,4  227,2  296,8  217,7  184,6
Rata-rata 130,33  74,03  109,53  149,86  197,00  180,78  117,28  171,77  137,33  165,63  287,89  177,78

## Sumber: Data BMKG
Pada perhitungan rata-rata dari curah hujan, data pada titik tertinggi terlihat di Bulan  November  dengan  besar  rata-rata  287,89  mm/bulan.  Sedangkan  untuk  data rata-ratadari  curah  hujan  yang  terendah  ada  di  Bulan  Februari  pada  besaran  74,03 mm/bulan.  Perhitungan  kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  rata-rat  dari jumlah harian terjadi dalam sebulan yang terjadi mulai dari tahun 2013 sampai 2022. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 4.2 berikut.

## Tabel 4.2 Jumlah Hari Hujan dalam Sebulan
Tahun Bulan (hari) Jan Feb  Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 2013 5 1 1 6 3 3 4 3 5 3 8 5 2014 1 0 6 17 20 15 17 19 10 7 20 19 2015 0 5 3 12 16 10 12 14 6 9 18 12 2016 0 11 3 12 13 16 16 13 18 16 18 0 2017 0 14 13 19 20 16 8 17 16 14 24 14 2018 16 3 11 9 15 15 12 7 13 13 22 13 2019 12 4 3 15 14 11 6 4 4 18 10 12
Tahun Bulan (hari) Jan Feb  Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 2020 24 22 22 28 23 24 21 22 17 23 26 25 2021 26 13 14 22 26 22 18 27 23 19 24 19 2022 20 19 24 24 25 27 16 21 22 28 25 28
Rata-rata  10,40  9,20  10,00  16,40  17,50  15,90  13,00  14,70  13,40  15,00  19,50  14,70

## Sumber: Data BMKG
Jumlah  hari  hujan  rata-rata  selama  tahun  2013  sampai  2022  tertinggi  terjadi pada Bulan November  dengan jumlah hari sebesar 19,5 hari.  Rata-rata terendah dari jumlah hari hujan dalam sebulan terjadi di Bulan Februari dengan jumlah hari sebesar 9,20  hari.  Data  jumlah  hari  hujan  rata-rata  ini  diakumulasikan  dengan  data evapotranspirasi rata-rata untuk menghitung limit atau batas evapotranspirasi.
Analisis  selanjutnya  dilakukan  dengan  menghitung  konsistensi  data  hujan yang digunakan dengan metode Uji RAPS. Tabel pengujian dapat direkapitulasi pada tabel 4.3 berikut.
Tabel 4.3 Pengujian RAPS Nomor Tahun Hujan (Yi) Sk* (Yi - Ȳ) 2 Sk** |Sk**| 1 2013 45,80 -112,47 12648,94 -2,077 2,077 2 2014 156,29 -1,98 3,90 -0,036 0,036 3 2015 100,98 -57,28 3281,48 -1,058 1,058 4 2016 156,96 -1,31 1,71 -0,024 0,024 5 2017 214,78 56,52 3194,04 1,044 1,044 6 2018 156,85 -1,42 2,01 -0,026 0,026 7 2019 119,10 -39,17 1534,09 -0,723 0,723 8 2020 194,32 36,05 1299,54 0,666 0,666 9 2021 221,71 63,44 4024,74 1,172 1,172 10 2022 215,88 57,62 3319,58 1,064 1,064 Jumlah 1582,68 Total 29310,04 7,89 Rata-rata (Ȳ) 158,27 Rata-rata (Dy 2 ) 2931,00 0,79 Sumber: Rekapitulasi dari Perhitungan
Dari  parameter  pengujian  RAPS  di  dalam  tabel  4.3,  kemudian  dilakukan perhitungan parameter untuk kontrol konsistensi data sebagai berikut.
Jumlah data = n = 10 Simpangan = Dy 2 = 2931,000 Simpangan rata-rata   = Dy  = √ = 54,139 Sk* minimal = Sk* minimal = 0,024 Sk* maksimal = Sk* maksimal = 2,077 R = Sk*maks–Sk*min)  = 2,053
Q = Sk* maksimal = 2,077
Kontrol  yang  digunakan  pada  uji  RAPS  ini  adalah  90%.  Angka  yang digunakan  sebagai  batas  minimal  persentase  pengujian  yang  dianggap  konsisten. Hasil kontrol pengujian dapat dilihat sebagai berikut.
√ = 2,077/3,162  = 0,657 (<= 1,21 maka dianggap konsisten )
√ = 2,053/3,162  = 0,649 (<= 1,05 maka dianggap konsisten )
Maka  dari  perhitungan  di  atas,  2  parameter  pengujian  menganggap  bahwa data digunakan adalah konsisten karena tidak melebihi batas  maksimal kontrol. Dari hasil  pengujian  ini  maka  data  yang  digunakan  sudah  baik  dan  dapat  digunakan sebagai acuan dalam perhitungan.

## C. Analisis Evapotranspirasi
Pada  penelitian  ini,  data  evapotranspirasi  menggunakan  data  sekunder  yang sudah  pernah  dianalisis  pada  tahun  2022  lalu  oleh  H.  Kurniawan  &  Khaira  Ardi (2022)  sehingga  pada  penelitian  ini  data  yang  dianalisis  menggunakan  data  pada penelitian  tersebut.  Perhitungan  Evapotranspirasi  pada  DAS  Balo  sudah  pernah dilakukan  (H.  Kurniawan  &  Khaira  Ardi,  2022).  Data  evapotranspirasi  berlokasi  di Waduk Duriangkang yang berbatasan langsung dengan DAS Balo. Hasil analisis dari evapotranspirasi direkapitulasu pada tabel 4.4 berikut.
Tabel 4.4 Evapotranspirasi Rata-Rata (2 periode)
No Bulan Periode Evapotranspirasi Rata-rata 1 Januari 15 64,95 16 79,68 2 Februari 15 104,85 13 74,1 3 Maret 15 75 16 78,4 4 April 15 62,55 15 56,4 5 Mei 15 52,05 16 53,44 6 Juni 15 51,15 15 50,1 7 Juli 15 51,15 16 61,12
No Bulan Periode Evapotranspirasi Rata-rata 8 Agustus 15 61,5 16 65,12 9 September 15 66,6 15 64,5 10 Oktober 15 63,45 16 71,68 11 November 15 58,95 16 59,1 12 Desember 15 61,2 16 66,4
sumber: Harry Kurniawan, 2022
Pada  analisis  evapotranspirasi  tersebut,  periode  yang  digunakan  dibagi menjadi  2,  yaitu  15  hari  awal  dan  sisa  hari  dari  bulan  tersebut.  Namun,  karena penelitian ini menggunakan periode bulanan, kita harus mengubahnya terlebih dahulu terhadap  hasil  evapotranspirasi.  Peneliti  menggunakan  metode  konversi  dengan mengalikan  hasil  evapotranspirasi  rata-rata  (Ev1)  dengan  periode  (T)  sehingga diperoleh  Evapotranspirasi  setengah  bulan  (Ev2).  Ev2  kemudian  dikalikan  2  untuk memperoleh  Evapotranspirasi  total  bulanan  (Ev3).  Ev3  kemudian  dirata-ratakan dengan membaginya terhadap jumlah hari pada bulan tersebut sehingga menghasilkan Evapotranspirasi  Rata-rata  bulanan  (Eto).  Hasil  perhitungan  direkapitulasi  dalam tabel 4.5 berikut.
Tabel 4.5 Evapotranspirasi (rata-rata dalam sebulan)
No Bulan T Ev1 Ev2 Ev3 Eto 1 Januari 15 4,33 64,95 129,9 144,63 16 4,98 79,68 159,36 2 Februari 15 6,99 104,85 209,7 178,95 13 5,7 74,1 148,2 3 Maret 15 5 75 150 153,4 16 4,9 78,4 156,8 4 April 15 4,17 62,55 125,1 118,95 15 3,76 56,4 112,8 5 Mei 15 3,47 52,05 104,1 105,49 16 3,34 53,44 106,88 6 Juni 15 3,41 51,15 102,3 101,25 15 3,34 50,1 100,2
No Bulan T Ev1 Ev2 Ev3 Eto 7 Juli 15 3,41 51,15 102,3 112,27 16 3,82 61,12 122,24 8 Agustus 15 4,1 61,5 123 126,62 16 4,07 65,12 130,24 9 September 15 4,44 66,6 133,2 131,1 15 4,3 64,5 129 10 Oktober 15 4,23 63,45 126,9 135,13 16 4,48 71,68 143,36 11 November 15 3,93 58,95 117,9 118,05 15 3,94 59,1 118,2 12 Desember 15 4,08 61,2 122,4 127,6 16 4,15 66,4 132,8
Sumber: Rekapitulasi Perhitungan
Pada  hasil  analisis terlihat  bahwa evapotranspirasi  rata-rata  bulanan  tertinggi terjadi  pada  Februari  atau  di  akhir  musim  penghujan,  yaitu  sebesar  178,95  mm. Evapotranspirasi terendah terjadi pada Bulan  Juni atau pada musim kemarau dengan besaran  101,25  mm.  Hasil  analisis  evapotranspirasi  per  bulan  kemudian  digunakan sebagai komponen dalam perhitungan limit atau batas evapotranspirasi.

## D. Analisis Limit Evapotranspirasi
Perhitungan  kemudian  dilanjutkan  dengan  Analisis  Limit  Evapotranspirasi (Eta). Parameter yang digunakan adalah Expose Surface (m) dalam bentuk persentase (%),  jumlah  hari  hujan  rata-rata,  selisih  evapotranspirasi  (ΔE)  dan  Evapotranspirasi akhir (Eta). m yang digunakan mengacu pada penelitian H. Kurniawan & Khaira Ardi tahun  2022  adalah  berkisar  0,4  dan  0,5.  Jumlah  hari  dan  evapotranspirasi  sudah dihitung sebelumnya. ΔE dihitung dengan ( 𝑛 ) . Eta dihitung dengan mengurangkan Eto dengan ΔE. Perhitungan yang telah dilakukan dapat direkapitulasi pada tabel 4.6 di bawah.
Tabel 4.6 Limit Evapotranspirasi
No Keterangan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 1 m (%) 0,400 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,400 0,400 0,400 0,400 0,400 2 (m/20)x(18-n) 0,152 0,220 0,200 0,040 0,013 0,053 0,125 0,066 0,092 0,060 -0,030 0,066 3 ΔE (mm) 21,984 39,369 30,680 4,758 1,319 5,316 14,034 8,357 12,061 8,108 -3,542 8,422 4 Eta (mm) 122,646 139,581 122,720 114,192 104,171 95,934 98,236 118,263 119,039 127,022 121,592 119,178 Sumber: Rekapitulasi Perhitungan

## E. Analisis Kelebihan Air
Analisis kelebihan air menggunakan hasil dari analisis limit evapotranspirasi. Parameter  pada  perhitungan  ini  antara  lain  adalah  selisish  curah  hujan  dan evapotranspirasi  atau  Ds,  Tampungan  Air  Kapasitas  Kelembapan  Tanah  (SMC), Tampungan  Kelembapan  Tanah  (SMS),  dan  Kelebihan  Air  (WS).  Perhitungan  WS direkapitulasi dalam tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7 Kelebihan Air (WS) No Keterangan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 1 Ds = P – Eta (mm) 7,684 -65,551 -13,190 35,668 92,829 84,846 19,044 53,507 18,291 38,608 166,299 58,602 2 SMC (mm) 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 200,000 3 SMS (mm) 207,684 134,449 186,810 235,668 292,829 284,846 219,044 253,507 218,291 238,608 366,299 258,602 4 WS (mm) 7,684 0,000 0,000 35,668 92,829 84,846 19,044 53,507 18,291 38,608 166,299 58,602

## Sumber: Rekapitulasi Perhitungan

## F. Analisis Ketersediaan Air
Dalam analisis ketersediaan air, perhitungan yang dicari adalah debit air yang tersedia  rata-rata  selama  setahun.  Parameter  yang  digunakan  adalah  infiltrasi  (I), Soilwater  Storage  Volume (Vn),  perubahan  volume  (ΔVn), Direct  Run  Off (DRO), Run Off (RO), Interflow atau Base Flow (BF) dan debit bulanan rata-rata (Q). I adalah 40% dari WS. Vn adalah 0,5 dari hasil perkalian infiltrasi dengan jumlah dari 1 dan faktor  resesi  aliran  tanah  (k)).  Pada  kondisi  ini,  k  yang  digunakan  adalah  0,9. Perhitungan  Vn  dilakukan  secara  iteratif  sampai  nilai  Vn  mulai  stabil  dan  tidak berubah  lagi.  Perhitungan  BF  diperoleh  dari  I  yang  dikurangkan  dengan  ΔVn  yang jika bernilai negatif maka dibuat nol (0).  RO dari jumlah BF dengan 0,9 dikali  WS. Rekapitulasi perhitungan dapat ditinjau pada tabel 4.8 berikut.
Tabel 4.8 Hasil Perhitungan Debit Ketersediaan Air
N o Keterangan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 1 I (mm) 3,074 0,000 0,000 14,267 37,131 33,938 7,618 21,403 7,316 15,443 66,519 23,441 2 k x Vn-1 (mm) 755,92 1 682,95 7 617,02 6 557,45 2 515,82 1 508,68 9 526,84 2 542,79 1 568,58 1 590,04 1 614,72 7 685,44 9 3 Vn (mm) 758,84 1 685,58 5 619,39 1 573,13 4 565,21 0 585,38 0 603,10 1 631,75 7 655,60 1 683,03 0 761,61 0 839,91 3 4 ΔVn (mm) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 20,170 17,721 28,656 23,844 27,429 78,580 78,303 5 BF (mm) 3,074 0,000 0,000 14,267 37,131 13,768 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 6 DRO (mm) 4,610 0,000 0,000 21,401 55,697 50,907 11,426 32,104 10,975 23,165 99,779 35,161 7 RO (mm) 9,989 0,000 0,000 46,368 120,67 7 90,129 17,139 48,156 16,462 34,747 149,66 9 52,741 8 Q (m 3 /detik) 0,127 0,000 0,000 0,608 1,532 1,182 0,218 0,611 0,216 0,441 1,963 0,670
Sumber: Rekapitulasi Perhitungan
Hasil analisis dan perhitungan  yang telah dilakukan untuk debit ketersediaan air  menunjukkan  bahwa  debit  air  yang  tersedia  mencapai  titik  tertinggi  di  Bulan November  dengan  besaran  1,963  m 3 /detik.  Pada  titik  terendah  terjadi  di  Bulan
Februari dan Maret dengan besaran 0 m 3 /detik. Hasil ini diinput serta diplot ke dalam sebuah grafik yang ada pada Gambar 4.1 berikut.

## Gambar 4.1 Grafik Ketersediaan Air DAS Balo
Hasil  ini  diperoleh  dapat  dikarenakan  musim  kemarau  dan  penghujan  yang terjadi di Kota Batam. Jika dilihat dari kedalaman hujannya, rata-rata dari curah hujan di  titik  tertinggi  tercapai  pada  Bulan  November  dan  titik  yang  paling  bawah  pada Bulan Februari dan Maret. Data ini mempengaruhi data debit ketersediaan air di DAS Balo sehingga dengan semakin tingginya curah hujan yang terjadi maka ketersediaan air juga semakin tinggi.

## 5 KESIMPULAN
Perhitungan  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat menghasilkan beberapa poin kesimpulan.
1) Data debit ketersediaan air tertinggi dalam setahun di DAS Balo tercapai di Bulan November dan yang paling bawah pada Bulan Februari dan Maret.
2) Debit ketersediaan terbesar sebesar 1,963 m 3 /detik dan terendah sebesar 0.
Hasil perhitungan ini diharapkan dapat digunakan masyarakat atau pemerintah daerah  untuk  dapat  merencanakan  ketersediaan  air  bersih  atau  mitigasi  bencana kekeringan di DAS Balo Kota Batam.

## DAFTAR PUSTAKA
Admadhani,  D.  N.,  Tunggul,  A.,  Haji,  S.,  &  Susanawati,  D.  (2012).  Analisis Ketersediaan Dan Kebutuhan Air Untuk Daya Dukung Lingkungan (Studi Kasus Kota Malang). Jurnal Suberdaya Alam Dan Lingkungan , 13–20. Chandrasasi, D., Montarcih Limantara, L., & Wulan Juni, R. (2020). Analysis using the F. J. Mock Method for calculation of water balance in the Upper Konto Sub-
0,127 0,000  0,000 0,608 1,532 1,182 0,218 0,611 0,216 0,441 1,963 0,670 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des D EB IT (M 3 /D ETI K ) BULAN
Watershed. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 437 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/437/1/012019
Hasibuan,  A.,  &  Sulaiman,  oris  krianto.  (2019).  Smart  City,  Konsep  Kota  Cerdas Sebagai  Alternatif  Penyelesaian  Masalah  Perkotaan  Kabupaten/Kota. Buletin Utama Teknik , 14 (2), 127–135. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/but/article/view/1097
Kurniawan,  A.  (2020).  Evaluasi  Pengukuran  Curah  Hujan  Antara  Hasil  Pengukuran Permukaan  (AWS,  HELLMAN,  OBS)  dan  Hasil  Estimasi  (Citra  Satelit =GSMaP) Di Stasiun Klimatologi Mlati Tahun 2018. Jurnal Geografi, Edukasi Dan Lingkungan (JGEL) , 4 (1), 1–7. https://doi.org/10.29405/jgel.v4i1.3797 Kurniawan, H., & Khaira Ardi, N. (2022). Analisis Neraca Air Daerah Aliran Sungai (DAS)  Tiban  Lama  (Studi  Kasus:  Waduk  Duriangkang  di  Kota  Batam). Sigma Teknika , 5 (1), 138–150.
Larasati, C., Abadi, A. W., Prakosa, G., A Novanna Dwi Septyo, F, V. V., M, W. P., Widyaningrum, W., & Hadi, M. P. (2021). Analisis Ketersediaan Air Permukaan dan  Proyeksi  Kebutuhan  Air  DAS  Bodri  Tahun  2040. Majalah  Geografi Indonesia , 35 (1), 84–94.
Munajad,  R.,  &  Suprayogi,  S.  (2014).  Kajian  Hujan–Aliran  Menggunakan  Model Hec–Hms  Di  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  Wuryantoro  Wonogiri,  Jawa  Tengah. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. , 4 (March), 763–773. Paraga, D.  B.,  Nurhayati, ), & Yulianto, E. (2020). Uji Konsistensi Data Hujan dari Stasiun  Hujan  yang  Berpengaruh  Di  Wilayah  Kota  Pontianak. Jurnal  Elektrik Laut, Sipil, Tambang , 7 (3).
Petonengan, A., Sumarauw, J. S. F., & Wuisan, E. M. (2016). Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman Di Das Tondano Bagian Hulu. Jurnal Sipil Statik Januari , 4 (1), 21– 28.
Robot,  J.A.,  Mananoma,  T.,  Wuisan,  E.,  Tangkudung,  H.  (2014).  Analisis  Debit Banjir  Sungai  Tondano  Menggunakan  Metode  HSS  Gama  I  Dan  HSS Limantara. Jurnal Sipil Statik , 2 (2014), 1–12.
Sr, S. G., Feris, Sapan, J., & Rau, N. T. (2022). Analisis Ketersediaan dan Kebutuhan Air  untuk  Daya  Dukung  Lingkungan  di  Dusun  Limbong  Padang,  Lembang Talimbangan, Kec. Buntupepasan. Journal Dynamic SainT , 7 (1). https://doi.org/10.47178/dynamicsaint.v5xx.xxxx
Syahputra,  I.,  Blang  Bintang,  J.,  Km,  L.,  Keude,  L.,  &  Besar,  A.  (2015).  Analisis Ketersediaan  Air  pada  Daerah  Irigasi  Blang  Karam  Kecamatan  Darussalam Kabupaten Aceh Besar. Jurnal Teknik Sipil Unaya , 1 (1), 35–42. Triatmodjo, B. (2015). Hidrologi Terapan (5th ed.). Beta Offset.
Utama,  L.  (2018).  Kajian  Morphometri  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (Das)  Batang Kuranji Terhadap Debit Banjir. Frontiers: Jurnal Sains Dan Teknologi , 1 (April). https://doi.org/10.36412/frontiers/001035e1/april201801.07
Utomo,  C.  E.  W.,  &  Hariadi,  M.  (2016).  Strategi  Pembangunan  Smart  City  dan Tantangannya bagi Masyarakat Kota. Jurnal Strategi Dan Bisnis , 4 (2), 159–176. Wiliya, & Lasminto, U. (2022). Pemodelan Hujan-Debit Menggunakan Model HEC- HMS  Di  DAS  Bengawan  Solo  Hulu. Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil , 20 (2),  193. https://doi.org/10.12962/j2579-891x.v20i2.11915
Yustiana,  F.,  &  Sitohang,  G.  A.  (2019).  Perhitungan  Evapotranspirasi  Acuan  untuk Irigasi di Indonesia. RekaRacana: Jurnal Teknik Sipil , 5 (2), 39–49.
Zufrimar, & Zainal Edwina. (2020). Investigasi Ketersediaan Air Permukaan Sungai Kapur Solok Selatan Untuk Kebutuhan Air Baku. Jurnal Ilmiah Rekayasa Sipil , 17 (1), 41–49. http://ejournal2.pnp.ac.id/index.php/jirs/TerakreditasiSINTAPeringkat5