## EVALUASI PEMANFAATAN DATA SATELIT TRMM DALAM MEMPERKIRAKAN KESEIMBANGAN AIR DI WADUK SELOREJO
Dini D. Maulani 1 ( dini.dwi.maulani@unpar.ac.id )
Doddi Yudianto 2 ( doddi_yd@unpar.ac.id )
Albert Wicaksono 3 ( albert.wicaksono@unpar.ac.id )

## ABSTRAK
Curah  hujan  merupakan  data  utama  dalam  pemodelan  hidrologi,  namun  ketersediaan  data  di Indonesia  masih  terbatas,  data  hujan  mempunyai  rentang  yang  tidak  terlalu  panjang  dan  tidak lengkap.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengevaluasi  pemanfaatan  data  satelit  TRMM  dalam memperkirakan  keseimbangan  air  di  Waduk  Selorejo  dengan  rentang  data  pada  tahun  1998- 2008.  Metodologi  dalam  penelitian  ini  yaitu  dimulai  dari  analisis  curah  hujan  wilayah,  koreksi data  hujan  satelit,  model  hujan  limpasan  dan  simulasi  keseimbangan  air.  Koreksi  data  hujan satelit TRMM menunjukkan hasil yang baik dan mampu menurunkan nilai RMSE sebesar 17,47. Hasil  pemodelan  hujan  limpasan  menunjukkan  fungsi  objektif  debit  sintetis  TRMM  terkoreksi dengan  nilai  RMSE  1,598  koefisien  korelasi  sebesar  0,685  dan  NS  0,95.  Selisih  debit  terbesar antara debit sintesis TRMM terkoreksi dengan debit pengamatan yaitu pada Q50 yang mencapai 17,2%, namun perbedaan debit sintetis pos hujan dan debit sintetis TRMM terkoreksi tidak lebih dari 0,5 m 3 /s. Simulasi keseimbangan air di Waduk Selorejo menunjukkan elevasi muka air pos hujan  dan  TRMM  terkoreksi  lebih  besar  dari  elevasi  muka  air  pengamatan,  penurunan  elevasi muka  air  debit  sintetis  TRMM  terjadi  hampir  sepanjang  tahun  2008.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh curah  hujan  satelit  pada  tahun  tersebut  lebih  rendah  dari  data  pencatatan  pos  hujan,  selain  itu faktor koreksi TRMM sangat berpengaruh terhadap besarnya nilai debit sintetis.

## Kata Kunci: Keseimbangan Air, TRMM, Waduk Selorejo

## ABSTRACT
Rainfall is the main data in hydrological modelling, but in Indonesia the availability of data is limited,  and  the  range  of  data  is  incomplete.  This  study  is  aimed  to  evaluate  the  use  of  TRMM satellite  data  in  estimating  the  water  balance  of  the  Selorejo  Reservoir  with  a  data  range  of 1998-2008. The methodology in this research consists of analysis of regional rainfall, correction of  satellite  rainfall  data,  simulation  of  rain  runoff  models  and  simulation  of  water  balance. Correction  of  the TRMM  satellite  rainfall  data  shows  good  result  and  able  to  lower  the  RMSE value  17,47.  The  result  of  the  rainfall  runoff  modelling  show  that  the  objective  function  of synthetic discharge TRMM corrected with RMSE value of 1,598, correlation coefficient of 0,685 and  NS  of  0,95.  The  largest  difference  was  in  Q50  which  reached  17,2%  but  the  difference between  synthetic  discharge  from  ground  station  and  synthetic  discharge  from  TRMM  is  less than  0,5  m 3 /s.  Simulation  of  water  balance  in  Selorejo  Reservoir  shows  the  water  level  of  the rain station and TRMM is greater than the observed water level, the decrease water level base on  TRMM  synthetic  discharge  occurred  almost  throughout  in  2008.  This  is  influenced  by  the satellite rainfall in that year which is lower than the recording data from the rain station, beside that the TRMM correction greatly affect the amount of synthetic discharge value.

## Key Words: TRMM, Water Balance, Selorejo Reservoir
1 Parahyangan Catholic University;
2 Parahyangan Catholic University, (penulis korespondensi);
3 Parahyangan Catholic University.

## PENDAHULUAN
Waduk Selorejo terletak di Desa Selorejo, Kecamatan Ngantang, Kabupaten Malang dan selesai dibangun  pada  tahun  1970.  Waduk  Selorejo  berada  pada  Kali  Konto  yang  merupakan  anak Sungai  Brantas  dengan  luas  DAS  sebesar  236,20  km 2 .  Aliran  air  Waduk  Selorejo  berasal  dari Kali  Konto,  Kali  Pinjal  dan  Kali  Kwanjangan.  Waduk  Selorejo  dimanfaatkan  sebagai pemenuhan  kebutuhan  untuk  irigasi,  PLTA,  pengendali  banjir,  perikanan  dan  juga  pariwisata. Daerah Irigasi yang dialiri oleh Waduk Selorejo yaitu daerah irigasi Srinjing dan Daerah Irigasi Konto  dengan  total  luas  irigasi  sebesar  5.700  ha.  Terdapat  tiga  PLTA  yang  secara  paralel memanfaatkan  air  dari  Waduk  Selorejo  yaitu  PLTA  Selorejo,  PLTA  Mendalan  dan  PLTA Siman.  Waduk  Selorejo  dikelola  oleh  Perum  Jasa  Tirta  1,  bersama  Pembangkit  Jawa  Bali,  dan Dinas Pengairan dan Irigasi tingkat Provinsi.

## Gambar. 1 Lokasi Waduk Selorejo
Ketersediaan  air  di  Waduk  Selorejo  dipengaruhi  oleh  besarnya  nilai  curah  hujan  di  wilayah tersebut. Su, dkk, (2008) menyatakan bahwa dalam pemodelan hidrologi, data hujan merupakan data masukan utama dalam analisis ketersediaan air. Untuk itu data hujan haruslah akurat. Studi lainnya  yaitu oleh Moron, dkk, (2009) menyatakan bahwa prediksi hujan terutama pada musim hujan merupakan hal yang sangat penting dalam penentuan masa dan pola tanam.
Curah  hujan  yang  terjadi  di  sekitar  waduk  akan  mempengaruhi  volume  tampungan  waduk tersebut. Studi yang dilakukan oleh Dinas Pekerjaan Umum (2010) memprediksikan bahwa pada tahun 2020 Daerah Irigasi Konto mengalami kekurangan pasokan air. Secara spesifik dinyatakan bahwa  pada  tahun  2020  Waduk  Selorejo  hanya  dapat  memenuhi  kebutuhan  air  irigasi  dengan tingkat keberhasilan kurang dari 80%. Dengan kata lain, volume waduk berkurang sebesar 16,2 juta  m 3 atau  hampir  mencapai  27%  dari  volume  tampungan  total.  Salah  satu  penelitian  yang mengambil  lokasi  studi  di  Wilayah  Sungai  Brantas  ditujukan  untuk  mengkaji  lebih  lanjut mengenai efisiensi penggunaan air pada sektor irigasi dimana dalam rentang waktu yang ditinjau terjadi  sejumlah  bencana  kekeringan.  Studi  yang  dilakukan  oleh  Hidayat,  (2012)  menyebutkan bahwa  pada  tahun  2011  kapasitas  tampungan  efektif  Waduk  Selorejo  sebesar  36,411  juta  m 3 . Studi lebih lanjut yang dilakukan oleh Ferdian, (2020) melaporkan bahwa kapasitas tampungan Waduk Selorejo hanya tersisa 30,72 juta m 3 pada tahun 2017.
Curah  hujan  yang  terjadi  dipengaruhi  beberapa  faktor  salah  satunya  adalah  perubahan  iklim seperti  yang  disampaikan  oleh  Fajaryan  dan  Soelistyono,  (2020)  dalam  penelitiannya  yang menyatakan  secara  tegas  bahwa  sejak  tahun  1998  sampai  dengan  2017  telah  terjadi  perubahan iklim  di  wilayah  Kabupaten  Malang.  Selain  penurunan  curah  hujan,  indikator  perubahan  iklim lain  yang  juga  dilaporkan  adalah  peningkatan  suhu  udara,  kelembaban,  dan  durasi  penyinaran matahari,  dimana  hal  tersebut  berdampak  pada  kapasitas  waduk  untuk  memenuhi  berbagai kebutuhan air.
Dari  studi  terdahulu  dapat  disimpulkan  bahwa  curah  hujan  merupakan  data  utama  dalam pemodelan  hidrologi,  namun  ketersediaan  data  di  Indonesia  masih  terbatas,  data  hujan mempunyai  rentang  yang  tidak  terlalu  panjang  dan  tidak  lengkap,  selain  itu  kurangnya  SDM serta pencatatan data hujan yang masih manual merupakan permasalahan yang dihadapi saat ini.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengevaluasi  pemanfaatan data satelit TRMM untuk memprediksikan keseimbangan air di Waduk Selorejo dengan rentang data hujan dari tahun 1998-2008.

## KAJIAN PUSTAKA

## Curah Hujan Wilayah
Curah  hujan  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  curah  hujan  rata-rata  di  seluruh  daerah yang masuk kedalam batas DAS Selorejo. Sosrodarsono dan Takeda (1977) menjelaskan bahwa salah satu cara menghitung besarnya nilai curah hujan wilayah adalah dengan polygon Thiessen. Cara  ini  baik  digunakan  jika  titik  pengamatan  di  dalam  daerah  tersebut  tidak  tersebar  merata. Metode  ini  memberikan  proporsi  luasan  daerah  pengaruh  pos  hujan  untuk  mengakomodasi ketidakseragaman  jarak.  Metode  polygon  Thiessen  memberikan  bobot  tertentu  kepada  masing- masing  stasiun  sebagai  fungsi  jarak  pos  hujan.  Hujan  rata-rata  daerah  untuk  poligon  Thiessen dihitung dengan persamaan berikut:
(1)
Keterangan:
P  : curah hujan wilayah (mm) Pi  : curah hujan di titik pos hujan(mm) Ai : luas daerah pengaruh masing-masing data hujan (km 2 ) n  : jumlah pos curah hujan

## Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)
Pengukuran  hujan  satelit  TRMM  pertama  kali  diluncurkan  pada  tahun  1997  dan  mulai pencatatan  hujan  pada  tahun  1998  sampai  dengan  tahun  2019.  Menurut  Huffman,  dkk,  (2019) TRMM mempunyai grid data spasial dengan resolusi 0,25 o x 0,25 o atau sama dengan 28 km x 28 km dengan pencatatan hujan harian hingga hujan 3 jam-an.
Studi  yang dilakukan  As-Syakur, (2011) menunjukkan bahwa hujan satelit TRMM mempunyai korelasi  yang baik dengan data pos hujan dalam skala hujan bulanan, namun untuk skala hujan harian, korelasi hujan satelit TRMM dan data pos hujan kurang baik. Dalam studinya As-Syakur menyatakan  bahwa  data  hujan  satelit  TRMM  dapat  diterima  selama  perbedaan  antara  data TRMM dan data pos hujan diperhitungkan.
Studi  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Mamenun,  dkk,  (2014)  yang  membagi  tiga  pola  hujan  di Indonesia  yaitu  pola  hujan  monsoon,  lokal  dan  equatorial.  Penyimpangan  paling  besar  adalah pada pola hujan lokal dan yang terkecil pada pola hujan monsun. Dinyatakan pula bahwa secara umum hujan satelit memberikan hasil yang lebih besar pada musim hujan terutama saat puncak hujan  dan  memberikan  hasil  kecil  saat  musim  kering.  Dalam  studinya  dihasilkan  persamaan koreksi untuk masing-masing pola hujan.
Lebih  lanjut,  Wijaya,  dkk,  (2018)  menentukan  faktor  koreksi,  data  hujan  satelit  TRMM  dibagi menjadi 5 kelompok berdasarkan besarnya nilai hujan. yaitu <10 mm, 10-30 mm, 30-50 mm, 50- 70  mm  dan  diatas  atau  >70  mm.  Pembagian  kelompok  ini  didasarkan  pada  data  pos  hujan  dan
data  TRMM  yang  terdistribusi  secara  acak  dan  besarannya  terdiri  dari  0  mm.  Dalam  studinya disimpulkan  bahwa  untuk  basis  bulanan  data  pos  hujan  lebih  tinggi  dari  data  TRMM,  namun untuk  basis  data  harian,  data  pos  hujan  lebih  rendah  dari  TRMM  untuk  nilai  hujan  yang  lebih besar  dari  30  mm.  Meskipun  koreksi  TRMM  gagal  digunakan  dalam  simulasi  banjir,  namun data  TRMM  dapat  digunakan  untuk  prediksi  desain  banjir  dengan  menggunakan  analisis frekuensi atau GEV.
Senjaya,  dkk,  (2020)  menjelaskan  bahwa  penentuan  koreksi  TRMM  dapat  digunakan  untuk daerah  yang  memiliki  karakteristik  curah  hujan  yang  sama.  Selain  itu  data  TRMM  dapat digunakan dalam pemodelan hujan limpasan sebagai pengganti data pos hujan yang tidak tercatat atau  untuk  pemanjangan  data  hujan  dalam  pemodelan  hidrologi.  Penggunaan  koefisien  koreksi TRMM  harian  pada  curah  hujan  harian  tahunan  maksimum  dalam  analisis  desain  akan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan TRMM yang tidak dikoreksi.

## Evapotranspirasi Potensial
Menurut  Sosrodarsono  dan  Tekeda  (1977)  evapotranspirasi  potensial  adalah  ketersediaan  air  di dalam  tanah.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  evapotranspirasi  adalah  suhu  air,  suhu  udara, kelembaban, kecepatan angin, tekanan udara, dan sinar matahari. Evapotransiprasi adalah faktor dasar  dalam  menentukan  kebutuhan  air  dalam  perencanaan  irigasi  dan  merupakan  proses  yang penting  dalam  siklus  hidrologi.  Evapotranspirasi  potensial  dihitung  menggunakan  persamaan Penman-Monteith dengan batuan program CROPWAT. Masukan data untuk analisis adalah data temperatur  minimum,  temperatur  maksimum,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin,  lama  sinar matahari,  dan  radiasi.  Dalam  penelitian  ini  data  iklim  yang  tersedia  adalah  data  bulanan  dari Januari 1998 sampai dengan Desember 2008.
FAO  (1990)  Metode  Penman-Monteith  memberikan  nilai  yang  lebih  konsisten  dengan penggunaan  air  tanaman  yang  sebenarnya  di  seluruh  dunia.  Besarnya  nilai  evapotrasprirasi dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
(2)
Keterangan:
ETo : evapotranspirasi (mm/hari) Rn    : jumlah radiasi setara dengan evaporasi (mm/hari)
G     : kerapatan flux (mm/hari)
T     : suhu rata-rata pada ketinggian 2 m ( o C) Δ : tekanan uap (kPa/ o C) γ : konstanta psikometri (kPa/ o C) U 2 : kecepatan angina pada ketinggian 2 m (m/s) es     : tekanan uap jenuh (mbar) ea    : tekanan uap sebenarnya di udara (mbar)

## Model NRECA
Debit  aliran  pada  sungai  perlu  diperkirakan  selama  tidak  tersedia  pencatatan  atau  pengamatan aliran  di  sungai.  Salah  satu  cara  memperkirakan  debit  adalah  dengan  bantuan  model  hujan- limpasan NRECA. Model NRECA dikembangkan oleh Normal H. Crawrford (USA) pada tahun 1985  untuk  memperkirakan  debit  bulanan  dari  hujan  bulanan.  Model  ini  merupakan  model konsepsi  yang  bersifat  deterministik,  artinya  model  ini  didasarkan  pada  teori  dasar  lalu disesuaikan dengan keadaan di lapangan yang sesungguhnya.
Fritz, (1984) konsep model NRECA ini memerlukan input utama data hujan dan evapotranspirasi aktual  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  2.    Kandungan  air  dalam  tanah  atau  kelengasan  tanah (Soil  Moisture)  dihitung  setiap  bulan  dan  merupakan  fungsi  dari  evapotranspirasi  aktual  dan curah  hujan.  Evapotranspirasi  aktual  dihitung  dari  evapotranspirasi  potensial  dan  hujan  dengan bantuan  persamaan  empiris.    Bagian  dari  kelebihan  hujan  yang  tidak  teruapkan  dapat  menjadi aliran permukaan dan bawah permukaan atau menjadi imbuhan ke tampungan air tanah.

## Gambar 2. Skema Konsep NRECA
Dalam  pemodelan  NRECA,  terdapat  dua  parameter  yang  perlu  dikalibrasi,  yaitu  PSUB  dan GWF.  PSUB  adalah  parameter  model  yang  menggambarkan  bagian  dari  kelebihan  air  yang menjadi  imbuhan.  Sisanya  mengalir  sebagai  aliran  langsung  yang  terdiri  dari  aliran  permukaan dan bawah permukaan. Tampungan air tanah menampung air imbuhan tersebut yang dikeluarkan menjadi aliran dasar di sungai. Besarnya aliran dasar yang dikeluarkan adalah GWF kali jumlah tampungan,  dengan  sendirinya  GWF  nilainya  lebih  kecil  dari  satu.  Semakin  besar  nilai  GWF maka semakin banyak air yang dikeluarkan dari tampungan sehingga air tampungan akan cepat habis, begitu pula sebaliknya. Kombinasi parameter PSUB dan GWF memegang peranan penting dalam  menentukan  hidrograf  aliran  di  sungai  yang  merupakan  penjumlahan  antara  debit  aliran langsung dan aliran dasar.

## Debit Andal
Debit andal merupakan suatu besaran debit tertentu yang terjadi dengan suatu tingkat keandalan atau  probabilitas  tertentu  terhadap  waktu.  Dalam  SNI  6738:2015  dinyatakan  tingkat  keandalan suatu  debit  adalah  sebesar  80%,  maka  artinya  ada  kemungkinan  sebesar  20%  selama  jangka waktu yang ditentukan nilai debit yang terjadi tidak mencapai nilai debit andal tersebut. Rumus yang digunakan untuk perhitungan debit andal adalah rumus Weibull seperti berikut:
(3)
Keterangan:
P  : probabilitas debit aliran yang terjadi dilampaui (%) m  : nomor urut dari nilai besar hingga nilai kecil
n  : jumlah data

## Keseimbangan Air Waduk
Untuk mendapatkan hasil yang baik, simulasi waduk perlu dilakukan dalam jangka waktu  yang panjang.  Studi  yang  dilakukan  oleh  Wu  dan  Chen  (2012)  dalam  kajiannya  di  Waduk Xinfengjiang  dilakukan  kalibrasi  dengan  panjang  data  20  tahun  untuk  mengetahui  perilaku
model  pada  berbagai  kondisi.  Simulasi  yang  dilakukan  pada  jangka  waktu  pendek  tidak  akan dapat menggambarkan variasi dalam operasi pada berbagai kondisi.
Kementrian  PUPR  (2016)  menjelaskan  bahwa  perhitungan  keseimbangan  air  dilakukan  untuk mengetahui  air  yang  tersedia  mencukupi  untuk  kebutuhan  air  pada  lokasi  tersebut.  Dalam perhitungan  keseimbangan  air  pada  suatu  waduk  perlu  diketahui  besarnya  debit  inflow  dan outflow waduk, volume tampungan waduk dan elevasi muka air waduk.
Rumus dasar yang digunakan dalam perhitungan keseimbangan air adalah
(4)
Dimana:
S t+1 : Volume tampungan pada periode t+1 (m 3 ) S t : Volume tampungan pada periode t (m 3 ) I t : Volume aliran yang masuk ke dalam waduk pada periode t (m 3 ) O t : Volume aliran yang keluar dari waduk pada periode t (m 3 ) E t : Volume evaporasi di waduk pada periode t (m 3 ) R t : Volume rembesan di waduk pada periode t (m 3 )

## Uji Validasi
Suhartanto,dkk  (2012)  validasi  merupakan  proses  evaluasi  terhadap  model  untuk  mendapatkan gambaran  tentang  tingkat  ketidakpastian    yang  dimiliki  oleh  suatu  model  dalam  memprediksi proses  hidrologi.  Menurut  Indarto,  (2012)  pada  umumnya  validasi  dilakukan  dengan menggunakan  data  diluar  periode  data  yang  digunakan  untuk  kalibrasi.  Uji  validasi  dilakukan dengan beberapa metode diantaranya yaitu:
1. Root Mean Squared Error (RMSE)
(5)
RMSE : nilai Root Mean Square Error Y         : nilai pemodelan X         : nilai pengamatan
n          : jumlah data
2. Koefisien Korelasi
Sugiono,  (2007)  Uji  korelasi  bertujuan  untuk  melihat  hubungan  antar  kedua  variable berdasarkan kriteria yang disajikan pada Tabel. 1
(6)
Corel   : nilai korelasi antara variable x dan y Y         : nilai pemodelan X         : nilai pengamatan n          : jumlah data
Tabel 1.  Kriteria Nilai Koefisien Korelasi
3. Nash-Sutcliffe Effisency (NSE)
Motovilov, dkk (1999) Uji efisiensi Nash-Sutcliffe bertujuan untuk mengevaluasi keshahihan pada model dengan menggunakan kriteria yang disajikan pada Tabel 2.
(7)
NSE    : nilai koefisien Nash-Sutcliffe Y         : nilai pemodelan X         : nilai pengamatan : rata-rata hasil pengamatan
Tabel 2. Kriteria Nilai Nash-Sutcliffe Effisency (NSE)

## METODOLOGI PENELITIAN
Secara umum metodologi yang digunakan dalam studi ini dapat dilihat pada Gambar 3. Kegiatan penelitian  ini  dimulai  dengan  mempelajari  literatur  yang  terkait  dengan  topik  penelitian kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  yang  diperlukan  untuk  mendukung  analisis  dan pemodelan  yang  direncanakan.  Analisis  data  yang  dilakukan  meliputi  analisis  curah  hujan, analisis  hujan  satelit,  pemodelan  hujan  limpasan  menggunakan  model  NRECA  dan  simulasi keseimbangan  air  waduk.  Data  pos  hujan  yang  mewakili  DAS  Selorejo  ini  yaitu  pos  hujan Selorejo,  Sekar,  Pujon,  Ngantang  dan  Kedungrejo.  Analisis  curah  hujan  dilakukan  untuk mengetahui  besarnya  nilai  hujan  yang  mewakili  wilayah  DAS  Selorejo.  Hujan  satelit  di  lokasi studi diwakili oleh koordinat grid 112.625, -7.875. Sebelum digunakan dalam pemodelan hujan limpasan,  data  hujan  satelit  dikoreksi  terlebih  dahulu.  Dalam  pemodelan  hujan  limpasan menggunakan model NRECA terlebih dahulu dilakukan kalibrasi dengan data debit inflow hasil pengamatan yaitu dari tahun 1998 – 2008, kemudian parameter model yang didapat selanjutnya digunakan  untuk  memprediksi  besarnya  debit  sintetis  pada  DAS  Selorejo,  kemudian  dilakukan simulasi  keseimbangan  air  untuk  mengetahui  besarnya  elevasi  muka  air  berdasarkan  nilai  debit sintetis pos hujan dan nilai debit sintetis TRMM.
Nilai Korelasi Interpretasi 0-0,19 Sangat Rendah 0,20-0,39 Rendah 0,40-0,59 Sedang 0,60-0,79 Kuat 0,8-1 Sangat Kuat Nilai NSE Interpretasi NSE > 0,75 Baik 0,36 < NSE < 0,75 Memenuhi NSE > 0,36 Tidak Memenuhi

## Gambar 3. Bagan alir metodologi penelitian

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  yaitu  data  hujan  yang  terdiri  dari  pos  hujan  Selorejo (1998-2016), pos hujan Pujon (1998-2016), pos hujan Sekar (1998-2016), pos hujan Kedungrejo (1998-2017)  dan  pos  hujan  Ngantang  (1998-2017).  Selain  itu  digunakan  juga  data  hujan  satelit TRMM  (1998-2019).  Data  pengamatan  debit  inflow  dan  outflow  Waduk  Selorejo  dari  tahun 1998-2008.

## Analisis Curah Hujan Wilayah
Analisis  curah  hujan  wilayah  dilakukan  dengan  metode  polygon  Thiessen  yang  dapat  dilihat pada Gambar. 4 dengan hasil bobot luas wilayah tiap pos hujan yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 4. Polygon Thiessen DAS Selorejo

## Koreksi Data Hujan Satelit TRMM
Sebelum digunakan dalam pemodelan hujan limpasan, data hujan satelit TRMM terlebih dahulu dilakukan  koreksi  TRMM  dengan  dua  pendekatan  metode  yaitu  dengan  metode  mamenun  dan pendekatan  probabilitas.  Besarnya  penyimpangan  hasil  koreksi  TRMM  tersaji  pada  Tabel  4 berikut.

## Tabel 4. Perbandingan Fungsi Objektif RMSE hasil koreksi TRMM
Dari hasil analisis, koreksi trmm dengan metode mamenun menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan  dengan  metode  probabilitas.  Hal  ini  dikarenakan  metode  mamenun  membagi wilayah  Indonesia  menjadi  3  zonasi,  sehingga  pada  saat  dilakukan  koreksi  data  satelit  dengan persamaan regresi, cakupan luas wilayahnya terlalu luas. Sedangkan dalam metode probabilitas penentuan  nilai  faktor  koreksi  berdasarkan  pengelompokkan  besarnya  nilai  hujan.  Hal  ini merujuk  pada  studi  yang  telah  dilakukan  oleh  Wijaya,  dkk,  (2018)  dan  Senjaya,  dkk,  (2020). Dalam studi ini koreksi TRMM menggunakan metode probabilitas karena hasil koreksi TRMM lebih medekati nilai curah hujan wilayah.
Gambar 5. Pos Hujan wilayah, TRMM dan TRMM terkoreksi
Sub DAS Luas Area (km2) Bobot (%) Pujon 70.19 0.296 Ngantang 52.64 0.223 Selorejo 12.50 0.054 Kedungrejo 53.59 0.227 Sekar 47.31 0.200
Pos Hujan RMSE sebelum dikoreksi
Koreksi Mamenun
Koreksi Probabilitas RMSE Korelasi RMSE Korelasi Selorejo 140.31 169.17 0.82 147.07 0.83 Kedungrejo 111.20 186.52 0.80 115.82 0.82 Pujon 121.61 155.23 0.76 121.20 0.77 Sekar 119.13 224.83 0.86 120.39 0.87 Ngantang 192.05 292.56 0.82 141.76 0.83 Average 136.86 205.66 0.81 129.25 0.82
Dalam  studi  ini  faktor  koreksi  TRMM  dibagi  dalam  tiga  kelompok  berdasarkan  besarnya  nilai hujan  yaitu  untuk  hujan  <  40  mm  faktor  koreksi  sebesar  1,250  untuk  hujan  40  mm  sampai dengan 600 mm faktor koreksi sebesar 1,025 dan untuk hujan > 600 mm faktor koreksi sebesar 0,75. Dari hasil koreksi tersebut, dapat menurunkan nilai RMSE sebesar 17,47.

## Pemodelan Hujan Limpasan menggunakan NRECA
Analisis  hujan  limpasan  dilakukan  dengan  menggunakan  model  NRECA  yang  sebelumnya dilakukan  kalibrasi  hujan  wilayah  terhadap  data  inflow  pengamatan.  Kalibrasi  dilakukan menggunakan  data  inflow  dari  tahun  1998  sampai  dengan  tahun  2003,  kemudian  divalidasi terhadap  data  inflow  tahun  2004  sampai  dengan  tahun  2008.  Parameter  kalibrasi  dan  hasil validasi hujan limpasan tersaji pada Tabel 5, Gambar 6 dan Gambar. 7.
Tabel 5. Parameter kalibrasi model
Gambar. 6 Kalibrasi model hujan limpasan

## Gambar. 7 Validasi model hujan limpasan
Berdasarkan hasil kalibrasi pada Gambar. 6 dapat disimpulkan bahwa parameter yang digunakan dalam kalibrasi sudah cukup baik dengan hasil kalibrasi menunjukkan bahwa debit inflow yang dihasilkan  dari  model  NRECA  mendekati  debit  inflow  pengamatan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  pada  fungsi  objektif  yang  kurang  dari  1,  artinya
Parameter Value C 0,25 Nominal 688,40 Initial Begin Moist Storage (mm) 1.350,00 Begin Storage GW (mm) 100,00 PSUB 0,78 GWF 0,11 Precipitation Factor (PF) 0,65
RMSE 0.877 Correl 0.974
NS 0.9949
penyimpangan  yang  terjadi  sangat  kecil,  selain  itu  fungsi  objektif  lainnya  adalah  koefisien korelasi yang menunjukkan hasil yang baik yaitu dibawah nilai 1.
Dengan  parameter  yang  sama  dilakukan  juga  pemodelan  hujan  limpasan  dengan  menggunakan data hujan satelit yang telah dikoreksi untuk mendapatkan nilai debit sintetis TRMM terkoreksi sepanjang tahun 1998 sampai dengan tahun 2008. Hasil pemodelan hujan limpasan tersaji pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil pemodelan hujan limpasan TRMM terkoreksi tahun 1998-2008
Gambar 8 menunjukkan bahwa debit sintetis TRMM terkoreksi yang dihasilkan lebih tinggi dari debit  pengamatan  dengan  korelasi  sebesar  0,685,  penyimpangan  yang  ditunjukan  oleh  nilai RMSE sebesar 1,598 dan NS sebesar 0,95. Tingginya debit sintetis yang dihasilkan dipengaruhi oleh  besarnya  curah  hujan  yang  terjadi.  Dari  kedua  hasil  pemodelan  tersebut  didapatkan  nilai debit andal seperti yang tersaji pada Tabel 6.
Tabel. 6 Perbandingan Debit Andal terhadap debit pengamatan dan debit sintetis
Gambar. 9 Kurva durasi debit pengamatan, debit sintetis pos hujan dan debit sintetis TRMM
Berdasarkan  kurva  durasi  diatas,  terlihat  bahwa  debit  sintetis  TRMM  terkoreksi  memberikan nilai  yang  lebih  rendah  untuk  probabilitas  tinggi  atau  dengan  kata  lain  gagal  mencapai  puncak
RMSE 1.598 Correl 0.685
NSE 0.95 Debit
Andal Debit Pengamatan Pos hujan TRRM Terkoreksi Debit Sintetik % Beda Debit Sintetik % Beda Q 20 13.932 13.925 0.1% 14.036 0.7% Q50 8.849 10.034 13.4% 10.374 17.2% Q75 7.096 7.623 7.4% 8.089 14.0% Q80 6.882 7.419 7.8% 7.650 11.2% Q95 5.956 6.026 1.2% 6.246 4.9%
hujan.  Namun  demikian  debit  sintetis  TRMM  terkoreksi  tersebut  mendekati  debit  sintetis  pos hujan dengan perbedaan tidak lebih dari 0,5 m 3 /s artinya besarnya curah hujan satelit yang telah dikoreksi  dapat  digunakan  dalam  analisis  untuk  melengkapi  data  pos  hujan  yang  tidak  tercatat atau dapat juga digunakan untuk memperpanjang data.

## Keseimbangan Air Waduk Selorejo
Kalibrasi keseimbangan air di Waduk Selorejo yang di tunjukkan Gambar. 10 dilakukan dengan data elevasi muka air waduk berdasarkan data pengamatan yaitu dari tahun 1999 sampai dengan tahun 2008. Kalibrasi tersebut dilakukan untuk memperoleh elevasi elevasi muka air awal yang akan digunakan dalam perhitungan keseimbangan air.

## Gambar. 10 Kalibrasi Elevasi Muka Air Waduk Selorejo
Dari  hasil  kalibrasi  dapat  disimpulkan  bahwa  elevasi  muka  air  awal  adalah  +  606.00  m.  Hasil kalibrasi  cukup  baik  terlihat  dari  Gambar.  10  dimana  elevasi  muka  air  waduk  hasil  simulasi mendekati elevasi muka air waduk hasil pengamatan.
Simulasi  keseimbangan  air  sepanjang  tahun  1999  sampai  dengan  2008  dilakukan  terhadap  data debit  sintetis  pos  hujan  dan  debit  sintetis  TRMM  terkoreksi  dengan  hasil  yang  terlihat  pada Gambar 11. Data masukan dalam melakukan simulasi keseimbangan air di waduk adalah elevasi muka air awal pada elevasi +612.91 dan elevasi muka air minimum + 598.00 m.

## Gambar.11 Simulasi keseimbangan air Waduk Selorejo
Dari gambar di atas terlihat bahwa elevasi muka air hasil simulasi berdasarkan debit sintetis pos hujan lebih besar dari data pengamatan.  Perbedaan elevasi muka air waduk terbesar yaitu terjadi pada  tahun  2003,  tinggi  air  hasil  simulasi  lebih  rendah  dari  hasil  pengamatan,  hal  ini  terjadi karena  pada  tahun  tersebut  terjadi  kekeringan  di  sekitar  lokasi  studi.  Namun  jika  dilihat  secara keseluruhan, elevasi muka air hasil simulasi lebih besar dari hasil pengamatan, ini menunjukkan bahwa  nilai  inflow  pengamatan  lebih  kecil  dari  hasil  perhitungan,  kemungkinan  yang  terjadi adalah  adanya  tambahan  air  yang  tidak  tercatat.  Selisih  inflow  yang  terjadi  yaitu  sebesar 961.506,16 m 3 atau sekitar 3,46% dari rata-rata inflow yang tercatat.
Hasil serupa untuk debit sintetis TRMM terkoreksi, elevasi muka air hasil simulasi lebih tinggi dari elevasi muka air berdasarkan debit sintetis pos hujan dan juga hasil pengamatan. Penurunan
elevasi muka air terjadi hampir di sepanjang tahun 2008. Hal ini terjadi karena berdasarkan data pencatatan hujan satelit di tahun tersebut  curah hujan  yang terjadi di sekitar lokasi studi sangat rendah. Faktor lainnya adalah, nilai hujan satelit yang dianggap merata sepanjang grid sedangkan data  hujan  pencatatan  melalui  pos  hujan  merupakan  hujan  yang  terjadi  pada  lokasi  tersebut, selain  itu  pengelompokan  data  hujan  untuk  menentukan  faktor  koreksi  TRMM  pun mempengaruhi besarnya nilai debit sintetis.

## KESIMPULAN
Dari analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Koreksi  data  hujan  satelit  TRMM  menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan,  yang  terlihat  dari nilai  RMSE  yang  mencerimkan  besarnya  penyimpangan  yang  terjadi.  Sebelum  dilakukan koreksi nilai RMSE sebesar 136,86 namun setelah dikoreksi menjadi 119,39.
2. Berdasarkan  hasil  pemodelan  hujan  limpasan  penyimpangan  yang  terjadi  antara  debit sintesis pos hujan dengan debit pengamatan relatif kecil yaitu sebesar 0,921 dengan korelasi sebesar  0,682.  Sedangkan  penyimpangan  yang  terjadi  antara  debit  sintetis  TRMM  dengan debit pengamatan sebesar 1,517 dan korelasi sebesar 0,682.
3. Berdasarkan  kurva  durasi,  debit  sintetis  TRMM  lebih  besar  dibandingkan  dengan  debit sintetis pos hujan dan debit pengamatan, perbedaan terbesar yaitu untuk Q50 yang mencapai 17,2%,  namun  debit  sintetis  TRMM  tersebut  mendekati  debit  sintetis  pos  hujan  dengan perbedaan tidak lebih dari 0,5 m3/s.
4. Hasil simulasi waduk berdasarkan debit sintetis pos hujan menunjukkan bahwa elevasi muka air hasil simulasi lebih besar dari hasil pengamatan, hal ini menunjukkan adanya perbedaan nilai inflow sebesar 3,46% lebih besar dari inflow pengamatan.
5. Elevasi  muka  air  hasil  simulasi  debit  sintetis  TRMM  lebih  tinggi  dari  elevasi  muka  air berdasarkan debit sintetis pos hujan dan juga hasil pengamatan. Penurunan elevasi muka air terjadi  hampir  di  sepanjang  tahun  2008.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  curah  hujan  satelit  pada tahun tersebut lebih rendah dari data pencatatan pos hujan, selain itu faktor koreksi TRMM sangat berpengaruh terhadap besarnya nilai debit sintetis.

## Daftar Pustaka
As-syakur,  A.  R.  (2011).  “Status  of  the  TRMM  Level  3  in  Indonesia,”  The  2nd  CReSOS International Symposium, hal. 140–142. doi: 10.1145/2808492.2808558.
Badan  Standarisasi  Nasional.  (2015).  Perhitungan  Debit  Andalan  Sungai  Dengan  Kurva  Durasi Debit. Standar Nasional Indonesia 6738:2015.
Departemen  Pekerjaan  Umum,  (1995)  Bendungan  Besar  Di  Indonesia.  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Pengairan. Badan Penelitian dan Pengembangan Pekerjaan Umum.
Fajaryan, C., & Soelistyono, R. (2020). Kajian Dampak Perubahan Iklim Terhadap Produktivitas Bawang Putih (Allium sativum L.) di Kabupaten Malang, 886–891.
Ferdian, F. (2020). Analisis Alternatif Pengendalian Sedimen Waduk Selorejo.pdf.
Fritz, J.J. (1984). Small and Mini Hydropower Systems. McGraw-Hill. United States of America.
Hidayat,  F.  (2012).  Managing  the  Water-Food-Energy  Securities  in  the  Brantas  River  Basin, Indonesia. Current, 1–6.
Huffman, G. J., Pendergrass, A. & National Center for Atmospheric Research Staff (Eds). (2019) The  Climate  Data  Guide:  TRMM:  Tropical  Rainfall  Measuring  Mission.  (Tersedia  pada: https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/trmm-tropical-rainfall-measuring-mission).
Indarto. (2012) Hidrologi Dasar Teori dan Contoh Aplikasi Model Hidrologi. Jakarta: PT. Bumi Aksara
Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat.  (2016).  Laporan  Kinerja  Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. doi: 10.3406/arch.1977.1322.
Mamenun.,  Pawitan,  H.,  &  Sophaheluwakan,  A.  (2014).  “Validasi  dan  koreksi  data  satelit TRMM pada tiga pola hujan di Indonesia (Validation and correction of TRMM satellite data on three rainfall patterns in Indonesia).” Jurnal Meteorologi dan Geofisika, 15(1), hal. 13– 23. (Tersedia pada: http://202.90.199.54/jmg/index.php/jmg/article/view/169/155).
Mortovilov,  Y.G.,  Gottschalk,  L.,  Engeland,  K.,  dan  Rodhe.  A.  (1999).  Validation  of  a Distributed  Hydrological  Modelling  Against  Spatial  Observations.  Elsier  Agricultural  and Forest Meteorology, 98:257-277
Moron,V., Robertson, A.W.,& Boer,R.(2009). Spatial Coherence and Seasonal Predictability of Monsuun Onset Over Indonesia. Journal of Climate,22, 840-850.
Pekerjaan Umum. (2010). Pengelolaan sumber daya air wilayah sungai brantas tahun 2010.
Sosrodarsono, S., Takeda. K. (1977). Hidrologi Untuk Pengairan, Jakarta, Pradnya Paramita.
Senjaya,  T.,  Yudianto,  D.,  Xie,  Y.,  &  Adidarma,  W.K.  (2020).  Application  of  TRM  in  the Hydrological  Analysis  of  Upper  Bengawan  Solo  River  Basin.  Journal  of  the  Civil Engineering Forum.
Su,F., Hong,Y.,& Lettenmaier, D.P. (2008). Evaluation of Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA)  and  Its  Utility  in  Hydrologic  Prediction  in  the  LA  Plata  Basin.  Journal  of Hydrometeorology, 9,622-640.
Sugiyono. (2007). Statika Untuk Penelitian. Bandung: CV. ALFABETA
Wijaya, O.T., Adidarma. W.K., Riyanto, B.A., Yudianto.D., Ramadan.A.N.A., & Al-Mahran.R. (2018).  Application  of  TRMM  for  Runoff  Prediction  in  Ungauged  Basin,  Case  Study Nanjung Cathcment, Proc. IAHR-APD Congr., 21, 2008, 513-520.
Wu,  Y.,  &  Chen,  J.  (2012).  “An  operation-based  scheme  for  a  multiyear  and  multipurpose reservoir to enhance macroscale hydrologic models,” Journal of Hydrometeorology, 13(1), hal. 270–283. doi: 10.1175/JHM-D-10-05028.1