## Kalibrasi Model Aliran di DAS Ciwulan-Sukaraja diterapkan pada Daerah Aliran Sungai Cimawate Tasikmalaya
Sulwan Permana 1 , Imam Muhammad Nawawi 2
Jurnal Konstruksi Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 sulwanpermana@itg.ac.id 2 1811044@itg.ac.id
Abstrak  – Sungai  Cimawate  adalah  sub  DAS  dari  Sungai  Ciwulan  yang  berhulu  di  Gunung Cikuray  dan  bermuara  di  Samudera  Hindia.  Pengolahan  sumber  daya  air  salah  satunya  perlu mengetahui besaran debit pada suatu DAS sehingga diperlukan pendekatan baik scara fisik atau matematik. Dikarenakan data debit pada umumnya tidak berkesinambungan diperlukan model hidrologi sebagai acuan atau pengolahan data hujan menjadi data debit dan lokasi penelitian yaitu pada  daerah  aliran  Sungai  Ciwulan-Sukaraja.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui parameter kalibrasi hasil pemodelan. Dalam penelitian ini menggunakan data curah hujan dengan kurun waktu 10 tahun. Penelitian ini dengan cara mengkalibrasi parameter Metode FJ Mock dan Metode  Nreca  untuk  memperoleh  debit  aliran  serta menggunakan  Metode  Root  Mean  Square Error (RMSE), Mean Error (ME) dan Koefisien Determinasi (R 2 ) untuk ketepatan hasil kalibrasi dan validasi. Dari hasil penelitian menghasilkan debit rata-rata bulanan, debit terbesar metode FJ Mock yaitu 38,4 lt/detik sedangkan hasil dari Metode NRECA sebesar 38,8 lt/detik. Nilai rata- rata  hasil  validasi  didapatkan  tingkat  keakuratan  pada  Metode  FJ  Mock  cukup  akurat dibandingkan Metode NRECA.
Kata Kunci – Metode FJ Mock; Metode NRECA; Sub DAS Cimawate.

## I. PENDAHULUAN
Sungai Ciwulan yang menjadi salah satu penopang sumber daya air di Jawa Barat yang berhulu di Gunung Karacak, yang disuplai dari Cikuray dan Gunung Karacak di Kabupaten Garut yang memiliki panjang 114 km dengan luas DAS 524 km 2 (UPTD Ciwulan-Cilaki). Sungai Ciwulan merupakan sungai besar dan panjang yang melintasi Kabupaten Garut Kabupaten Tasikmalaya dan Kota Tasikmalaya yang bermuara di laut selatan Samudra Hindia. Sungai Ciwulan ini merupakan suatu potensi sumber daya air untuk memenuhi kebutuhan air  khususnya  irigasi  bidang  pertanian.  Adapun  subSungai  Ciwulan  yaitu  Sungai  Cimawate  yang  aliran sungainya  melewati  daerah  Warung  Peuteuy  tepatnya  dari  arah  Garut  belok  kanan  ke  arah  Kecamatan Puspahiang Kabupaten Tasikmalaya [1]..
Sungai Cimawate adalah sungai yang sumber airnya disuplai dari Gunung Cikuray, memisahkan antara daerah Warung  Peuteuy  dan  daerah  Puspahiang  di  Kabupaten  Tasikmalaya.  Sungai  Cimawate  yaitu  sungai  yang memiliki potensi ketersediaan air dan pemanfaatan air, pada sungai Cimawate sangat penting untuk diketahui data tentang potensi ketersediaan yang masih belum lengkap, kebutuhan air di sungai Cimawate pada saat ini dan pada masa mendatang akan terus meningkat sementara ketersediaan air permukaan dan air tanah relatif tetap atau mungkin bisa berkurang [2].
Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan upaya secara koordinatif untuk melakukan pencatatan seluruh potensi ketersediaan air, yang selanjutnya disusun dalam suatu sistem informasi dengan estimasi kecukupan potensi air bersih pada wilayah Cimawate dapat dilakukan secara lebih akurat. Selain itu, sistem informasi juga bisa digunakan sebagai alat pengontrol atau pengendali  pengelolaan air dalam waktu jangka panjang. Selanjutnya untuk mengolah data hujan, menjadi data debit aliran dengan menggunakan metode FJ Mock dan metode  NRECA.  Pada  daerah  aliran  sungai  Ciwulan-Sukaraja terdapat  stasiun  pencatatan  muka  air  secara otomatis atau Automatic Water Level Recorder (AWLR), dimana hal ini sangat diperlukan untuk mengkalibrasi hasil simulasi dan diterapkan di DAS Cimawate Kabupaten Tasikmalaya [3].
Penelitian ini berdasarkan pada beberapa penelitian terdahulu yang mempunyai karakteristik yang relatif sama. Terdapat  beberapa  penelitian  yang  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  Penentuan  liku Kallibrasi  Debit  ( Rating  Curve )  Pad  Musim  Hujan  di  Daerah  aliran  Sungai  (DAS)  Deli  (2018), Analisis kalibrasi Metode FJ Mock dan Metode NRECA pada daerah aliran Sungai Cimanuk-Cibatu (2019), Kalibrasi Model Soil dan Water Assesment Tool (SWAT) untuk pengelolaan DAS Tapung Kiri (2020). Persamaan dari penelitian  terdahulu  yaitu  Kalibrasi  aliran  Sungai  sedangkan  pembedanya  yaitu  untuk  tahun  (2018) Perbandingan Koefisien Kolerasi dan RMSE dengan Model linier, Logaritma dan Polinomial, tahun (2019) Penerapan model Mock dan metode NRECA dalam menduga volume air, tahun (2020). Analisis statistik pada tahap Kalibrasi dengan menggunakan Nash-Sutcliffe (NSE) [4].
Rumusan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah:  Berapakah  besaran  parameter  metode  FJ  Mock  dan  metode NRECA  pada  daerah  aliran  Sungai  Ciwulan-Sukaraja.  Berapakah  besaran  debit  di  sungai  Cimawate berdasarkan hasil pemodelan. Tujuan dari Penelitian ini yaitu, mengetahui besaran parameter metode FJ Mock dan  metode  NRECA  pada  daerah  aliran  sungai  Ciwulan-Sukaraja.  Mengetahui  besaran  debit  di  Sungai Cimawate berdasarkan perhitungan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A.  Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  di  Sub  DAS  Cimawate  perbatasan  antara  Warung  Peuteuny  dan  Kecamatan Puspahiang Kabupaten Tasikmalaya, Provinsi Jawa Barat dengan luas DAS 114 km 2 .

## B.  Metode Analisis Data
Analisis data pada penelitian menggunakan hitungan manual menggunakan program Microsoft Excel 2013. Adapun tahap penelitian yang dilakukan sebagai berikut.
1. Analisis Curah Hujan Rata-rata
Dalam analisis hidrologi sering diperlukan untuk menentukan hujan rerata pada daerah tersebut [5]. Menentukan  rata-rata  curah  hujan  setiap  bulan  menggunakan  metode  Al  jabar  periode  10  tahun terakhir.
2. Analisis Data Klimatologi
Analisis data klimatologi gambaran dari dua proses kimiawi yaitu evaporsai dan transpirasi ada beberapa faktor diantaranya radiasi surya (Rd), kecepatan angin (v), kelembaban relatif (RH), temperatur atau suhu. Dengan menggunakan metode Throntwhite dan metode Penman [6].
3. Analisis Data Metode FJ Mock
Metode  FJ  Mock  dikenalkan  oleh  Dr.  F.J.  Mock  (1973)  yang  memperhitungkan  data  curah  hujan, evaportranspirasi dan karakteristik hidrologi daerah pengaliran hujan [7].
4. Analisis Metode NRECA Metode  NRECA  (UAS)  adalah  model  dengan  parameter  yang  relatif  sedikit  dan  mudah  dalam pelaksanaanya serta model tersebut memberikan hasil yang cukup dapat diandalkan [8].
5. Kalibrasi Metode FJ Mock Kalibrasi  metode  FJ  Mock  menggunakan  lima  parameter  diantaranya Initial  soil  moisture (ISM), kelembaban tanah maksimum Soil moisture cap (SMC), koefisien infiltrasi (ki), koefisien resesi (kr) dan Initial Ground Water Storage (IGWS) [9].
6. Kalibrasi Metode NRECA Kalibrasi metode NRECA menggunakan tiga parameter yaitu diantaranya PSUB, GWF dan Koefisien Reduksi [7].
7. Validasi  metode  FJ  Mock  dan  metode  NRECA  dengan  menggunkan  metode  RMSE  ( Root  Mean Square Error ), ME ( Mean Error ) dan R 2 ( koefisien determinasi) [10] .

## C.  Diagram Alir Penelitian
Persiapan penelitian Menentukan Lokasi Penelitian Studi Literatur Pengumpulan data Data Klimatologi Data Curah Hujan Harian Debit Lapangan Data Curah Hujan Maksimum Bulanan 1 Mulai
Gambar 2: Diagram Alir Penelitian (lanjutan)

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A.  Analisis Curah Hujan Rata-rata
Curah hujan merupakan ketinggian air yang jatuh pada tempat yang datar dengan asumsi tidak menguap, tidak meresap dan tidak mengalir [11]. Curah hujan adalah pendekatan untuk mengetahui besarnya hujan yang turun di  permukaan  bumi  dalam  satu  waktu.  Satuan  curah  hujan  di  internasional  adalah  millimeter  atau  inchi, sedangkan  Indonesai  menggunakan  satuan  millimeter  (mm)/jam.  Curah  hujan  satu  millimeter  yaitu  dalam luasan satuan meter persegi tertampung air setinggi satu millimeter atau tertampung sebnayak satu liter [1]. Curah  hujan  yaitu  unsur  iklim  yang  sanga  penting  untuk  menentukan  keadaan  alam  dan  kehidupan dipermukaan  bumi.  Dalam  perolehan  data  hujan  diperlukan  tingkat  ketelitian  yang  baik  sehingga menghasilkan  interpretasi  yang  mendekati  keadaan  sesungguhnya.  Metode  aljabar  adalah  sebuah  metode mencari rata-rata dari suatu data tertentu dengan menambahkan data yang ada kemudian dibagi jumlah data yang ada ( arithmetic mean ). Metode ini memberikan hasil yang baik apabila stasiun hujan tersebar secara merata di DAS dan distribusi hujan relatif merata pada seluruh DAS [5]. Rumus yang digunakan yaitu:
P = 𝑃 1+𝑃2+𝑃3+⋯+𝑃𝑛 𝑛
(1) Dengan P = hujan rerata kawasan
P 1, P 2, P n = hujan di stasiun 1,2,3….n n
= jumlah stasiun
1 2 Transformasi hujan Debit Metode FJ Mock Kalibrasi Parameter DAS Metode FJ Mock Transformasi hujan Debit Metode NRECA Kalibrasi Parameter DAS Metode NRECA
Debit Metode FJ mock Debit Metode NRECA Menghitung Validasi Kesimpulan dan Saran Selesai

## Tabel 1: Rekapitulasi Perhitungan Curah Hujan Rata-rata
Tahun JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGS Sep OKT NOV DES 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2011 140 157 288 371 170 87 153 8 8 229 458 219 2012 274 280 160 363 149 128 14 3 6 339 569 595 2013 421 405 407 470 436 124 243 127 124 298 0 0 2014 270 260 601 414 401 312 627 218 12 195 928 787 2015 401 559 416 323 166 152 23 4 2 0 744 457 2016 531 573 600 401 367 205 422 365 535 497 433 336 2017 510 408 433 492 289 156 171 52 109 200 546 172 2018 273 447 326 423 251 140 4 10 103 87 510 305 2019 297 538 452 588 145 54 36 3 2 2 74 282 2020 280 282 302 478 269 298 94 45 104 304 254 90

## B.  Analisis Data Klimatologi
Untuk menentukan hasil akhir evapotranspirasi yaitu dengan merekap data klimatologi antara lain yaitu radiasi surya (Rd), kecepatan angin (v), kelembaban relatif (RH), dan yang terakhir temperatur suhu sehingga didapat nilai  ETo  mm/hari  [12].  menganalisis  evapotranspirasi  ini  menggunakan  data  yang  telah  didapat  dari perhitungan sebelumnya yang proses perhitungannya menggunakan Penman yaitu sebagai berikut:
ETo = 0,408∆𝑅 𝑛 +𝑦 900 (𝑇+273) 𝑈 2 (𝑒 𝑠 − 𝑒 𝑎 )
∆+𝑦 (1+0,34𝑈 2 ) …(2)
Keterangan:
ETo
=   evapotranspirasi tanaman acuan, (mm/hari).
Rn     =   radiasi matahari netto di atas permukaan tanaman, (MJ/m 2 /hari).
T      =   suhu udara rata-rata, ( ° C). 𝑈 2 =   kecepatan angin pada ketinggian 2 m dari atas permukaan tanah, (m/s). 𝑒 𝑠 =   tekanan uap air jenuh, (kPa).
𝑒 𝑎 =   tekanan uap air aktual, (kPa).
∆ =   kemiringan kurva tekanan uap air terhadap suhu, (kPa/ ° C). y     =   konstanta psikrometrik, (kPa/ ° C).

## Tabel 2: Rekapitulasi ETo Rata-rata
Eto RATA-RATA Bulan Eto Januari 3.44 Februari 3.52 Maret 3.51 April 3.32 Mei 3.21 Juni 3.11 Juli 3.37 Agustus 3.85 September 4.17 Oktober 3.96 November 3.41 Desember 3.40

## C.  Analisis Metode FJ Mock
Analisis Metode FJ Mock dilakukan setelah perhitungan evapotrasnpirasi (Eto) dengan metode penman data hasil  perhitungan tersebut dipakai  untuk menganalisis  debit  aliran selama  10 tahun. Analisis  ini  dilakukan dengan mengkalibrasi  parameter  dari  Metode  FJ  Mock  dengan cara  mencoba  coba  nilai parameter  hingga
mendapatkan besaran debit hasil pendugaan metode yang nilainya mendekati dengan hasil debit observasi. Nilai parameter dan gambar luas sub DAS tersebut adalah sebagai berikut dengan lima parameter dan gambar luas DAS tersebut yaitu [7]:
Luas DAS (F)
= 114 Km 2 Initial soil moisture (ISM) = 400 mm Kelembaban tanah maks, Soil moisture cap (SMC) = 150 Koefisien Infiltrasi (ki) = 0,2 Koefisien Resesi (kr) = 0,4 Initial Ground Water Storage (IGWS) = 500 mm
Gambar 3: Sub DAS Cimawate
Tabel 3: Rekapitulasi Debit Metode FJ Mock

## D.  Analisis Metode NRECA
Analisis  Metode NRECA dilakukan seperti analisis Meode FJ Mock untuk pendugaan debit selama 10 tahun dengan  mengaklibrasi  parameter-parameter  dari  Metode  NRECA  dengan  mencoba-coba  nilai  parameter hingga  mendapatkan  besar  debit  hasil  pendugaan  metode  yang  nilainya  mendekati  debit  observasi.  Nilai parameter tersebut adalah:
1. PSUB = 0,7
2. GWF = 0,4
3. Koef. Reduksi = 0,3 Tahun Bulan Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 2011 18,7 21,0 23,0 27,1 18,3 16,7 18,5 19,7 20,5 20,3 30,4 19,7 2012 23,2 25,2 17,8 26,9 18,0 18,6 18,1 19,2 20,1 24,7 33,9 32,9 2013 28,9 29,6 26,3 29,0 27,0 16,8 21,1 16,4 16,7 23,0 19,3 18,7 2014 23,0 24,4 34,1 27,2 25,7 22,8 33,5 17,4 18,8 17,4 47,2 38,4 2015 27,9 36,1 26,3 23,6 17,8 18,8 13,8 19,3 20,2 19,2 41,4 26,8 2016 32,0 36,2 32,6 25,7 23,7 19,4 27,2 23,5 30,8 28,4 27,7 22,1 2017 31,9 29,0 27,1 29,9 21,1 17,6 17,6 17,8 16,6 19,5 33,7 18,2 2018 23,1 31,8 23,7 27,9 20,5 17,3 18,7 19,2 17,6 18,0 31,7 23,0 2019 24,2 36,1 27,8 33,4 16,0 15,8 17,4 19,1 20,3 19,1 17,6 22,7 2020 23,6 25,2 23,1 30,1 20,9 23,9 15,3 17,6 16,7 23,7 22,6 16,1

## Tabel 4: Rekapitulasi Debit Metode NRECA
Tahun Bulan Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 2011 4,8 7,9 13,6 20,5 14,7 11,2 11,9 6,3 4,6 11,4 23,4 17,4 2012 19,4 22,5 15,9 23,7 16,3 14,3 8,1 5,7 4,1 11,0 23,1 17,2 2013 25,3 30,2 28,9 33,7 33,0 21,9 22,3 16,5 14,4 19,3 9,8 6,6 2014 9,6 10,4 16,7 15,9 15,5 14,4 19,8 13,2 8,1 8,8 24,0 25,0 2015 27,1 38,9 32,6 30,2 21,9 19,2 11,1 7,7 5,6 3,8 33,0 29,1 2016 34,4 41,6 42,4 37,7 33,8 27,0 31,8 30,0 37,8 37,2 36,9 31,5 2017 37,1 38,0 34,9 38,6 29,9 23,2 19,6 12,6 12,2 14,0 29,4 18,2 2018 20,7 29,9 25,6 30,6 24,0 18,8 11,0 7,7 8,7 7,1 14,4 11,9 2019 17,4 32,2 30,0 38,8 22,9 16,1 11,0 7,5 5,4 3,7 4,8 7,7 2020 14,0 17,7 19,0 28,4 22,5 24,2 15,1 10,4 10,6 17,4 18,0 8,7

## E.  Kalibrasi dan Validasi Metode FJ Mock
Dalam menghitung debit aliran menggunakan Metode FJ Mock terdapat pemilihan kombinasi parameter atau disebut dengan kalibrasi. Parameterisasi dilakukan dengan mencoba-coba nilai dari parameter metode tersebut hingga mendapatkan besar debit pendugaan metode mendekati denghan besar debit hasil Observasi atau data yang telah ada dari dinas terkait.
Tabel 5: Parameter Hasil Kalibrasi Metode FJ Mock
Berikut dapat dilihat hasil perbandingan antara debit simulasi dengan debit observasi pada gambar 3:
Gambar 4: Perbandingan Antara Debit Simulasi Dengan Debit Observasi
Tahun 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 ISM 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 SMC 150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 Ki 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 Kr 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 IGWS 500 500 500 500 500 500 500
500 500 500 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 De b it (m 3 /d et) Waktu (bulan) Kalibrasi Time Series (2011-2013) Series1
Series2
Gambar 5: Observasi Dan Simulasi Metode FJ Mock
Untuk Rata-rata akar jumlah kuadrat dari perbedaan peramalan dengan data atau Root Mean Square Error (RMSE) adalah dengan rumus:
RMSE   = { 1 𝑛 Ʃ( 𝑄 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙 −   𝑄 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) 2 } 0,5 = { 1 12 Ʃ (930,362 − 2444,08 ) 2 } 0,5
= 0,61
Tabel 6. Data Perhitungan Validasi Metode FJ Mock Tahun 2011-2013
Adapun rata-rata perbedaan ramalan dengan data Mean Error dengan rumus ME = 1 𝑛 Ʃ( 𝑄 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙 −   𝑄 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) = 1 12 Ʃ(538,40 −  547,80 ) =  -0,78 Sedanglan untuk Koefisien Determinasi (R 2 ) dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 2 = (Ʃ(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑟𝑎𝑡𝑎 ) ) 2 (Ʃ ((𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑎 ) ) 2
R 2 = (Ʃ(538,40−24,41 ) ) 2 (Ʃ ((547,80− 24,27) ) 2
=  0,96 Tahun  RMSE ME R2 2011 0,88 -0,78 0,96 2012 0,05 -0,63 0,94 2013 0,61 -1,12 0,85 2014 4,42 -0,78 0,82 2015 2,86 1,56 1,16 2016 6,73 1,85 1,04 2017 3,6 0,52 1,02 2018 1,45 0,45 1,08 2019 6,85 1,23 1,08 2020 2,15 0,64 1,04 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 De b it (m 3 /d et) Probabilitas Kalibrasi Kurva Durasi (2011-2013)
Model Data

## Tabel 7: Hasil Validasi Metode FJ Mock

## F.  Kalibrasi dan Validasi Metode NRECA

## Tabel 8: Parameter hasil kalibrasi Metode NRECA
Adapun perbandingan besar debit hasil kalibrasi parameter Metode NRECA 2011-2013 dengan debit hasil observasi bisa dilihat:
Gambar 6: Perbandingan Debit Hasil Kalibrasi Parameter Metode NRECA 2011-2013 dengan Debit Hasil Observasi
ƩQ ramal ƩQ data x rata y rata Xi Yi 538,40 547,80 24,41 24,27 2246,74 2385,76 14,09 27,44 930,36 2444,08 9,71 23,35 Tahun 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PSUB 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 GWF 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 K. R 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 De b it (m 3 /d et) Waktu (bulan) Kalibrasi Time Series (2011-2013) Series1 Series2
Gambar 7: Observasi Dan Simulasi Metode NRECA
Gambar 8: Tampungan Kelengasan Kalibrasi Metode NRECA Tahun 2011-2013
Data untuk perhitungan validasi tersebut dapat dilihat:
Tabel 9: Data Perhitungan Validasi Metode NRECA
Untuk rata-rata akar jumlah kuadrat dari perbedaan peramalan dengan data atau Root Mean Square Error (RMSE) adalah dengan persamaan:
ƩQ ramal ƩQ data x rata y rata Xi Yi 510,24 1071,61 6,37 510,24 454,54 745,74 14,09 15,12 320,34 1140,07 9,71 15,77
-50,000 150,000 350,000 550,000 750,000 950,000 1150,000 1350,000 1550,000 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 Tamp u n gan Ke le n gas an (m m ) Waktu (bulan) Kalibrasi Tampungan Kelengasan Awal (2011-2013) Tampungan Kelengasan 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 De b it (m 3 /d et) Probabilitas Kalibrasi Kurva Durasi (2011-2013) Model Data
Vol. 20; No. 2; 2022; Hal 259-270
RMSE = { 1 𝑛 Ʃ( 𝑄 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙 −   𝑄 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) 2 } 0,5 = { 1 12 Ʃ (1284,55-2957,42) 2 } 0,5 = 0,56 Adapun rata-rata perbedaan ramalan dengan data Mean Error dengan rumus
ME = 1 𝑛 Ʃ( 𝑄 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙 −   𝑄 𝑑𝑎𝑡𝑎 )
= 1 12 Ʃ(510,24 − 1071,61 ) =  -46,78 Sedanglan untuk Koefisien Determinasi (R 2 ) dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 2 = (Ʃ(𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑟𝑎𝑡𝑎 ) ) 2 (Ʃ ((𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑎 ) ) 2
R 2 = (Ʃ(510,24−6,37 ) ) 2 (Ʃ ((1071,61− 12,30) ) 2 =  0,22

## Tabel 10: Hasil Validasi Metode NRECA

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka penelitian ini dapat ditarik kesimpulan. Dari analisis yang dilakukan pada Metode FJ Mock sebagai modal alih ragam hujan menjadi debit aliran didapat parameter yang digunakan. Parameter untuk Metode FJ Mock yang berpengaruh dari tahun 20011 s/d 2013 yaitu Initial Ground Water (ISM)  seberapa  400  mm, Soil  Moisture  Capacity (SMC)  sebesar  150  mm,  Koefisien  infiltrasi  (Ki) sebesar 0,2, Koefisien resesi (Kr) sebesar 0,4 dan Initial Ground Water Storage (IGWS) sebesar 500 mm. Dari analisis yang dilakukan pada Metode NRECA parameter yang didapat yaitu GWS ( Ground Water Storage ) sebesar  0,3  mm,  PSUB  sebesar  0,7  dan  Koefisien  reduksi    sebesar  0,4.  Debit  aliran  Sungai  Cimawate berdasarkan pendugaan dengan Metode FJ Mock diperoleh debit rata-rata selama 10 tahun sebesar 38,4 lt/detik terjadi pada bulan Desember tahun 2014 dan debit minimum terjadi pada bulan Mei tahun 2019 sebesar 16,0 lt/detik. Berdasarkan perdugaan debit dengan Metode NRECA didapat debit rata-rata maksimum selama 10 tahun terjadi pada bulan April tahun 2017 sebesar 38,8 lt/ det dan debit minimum terjadi pada bulan kering yaitu bulan Oktober tahun 2019 dengan besar debit 3,7 lt/det. Berdasarkan validasi pada Metode FJ Mock didapat nilai rata-rata RMSE sebesar 0,61, ME sebesar 0,78, dan R 2 sebesar 0,96. Sedangkan pada Metode NRECA didapat nilia RMSE sebesar 0,56, ME sebsar 46,78 dan R 2 sebesar 0,22.
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan maka dapa disampaikan beberapa saran. Agar mendapatkan hasil data yang lebih real perlu dilakukan observasi langsung dilapangan poto udara atau data tata guna lahan terbaru untuk  menentukan  parameter-parameter  yang  berpengaruh  pada  Metode  FJ  Mock  dan  Metode  NRECA. Luasan DAS sebaiknya dihitung persegmen agar mendapatkan hasil perhitungan dengan tingkat keakuratan yang lebih optimal. Pada penelitian ini Metode FJ Mock cukup akurat digunkana pada sub DAS Cimawate, maka  pada  peneltian  selanjutnya  penulis  menyarankan  untuk  menganalisi  bagian  sub  DAS  Cimawate  dari bagian hulu  ke bagian hilir sampai ke titik bertemunya air dari sungai Cimawate ke sungai Ciwulan agar lebih
Tahun RMSE ME R2 2011 0,5657 -46,7809 0,2262 2012 84,0621 -17,4578 0,0946 2013 66,2549 -22,4862 0,0652 2014 64,6264 -18,1569 0,0358 2015 52,5660 -16,1593 0,0064 2016 75,1246 -15,8561 0,3852 2017 18,5948 -21,5234 0,5889 2018 17,1689 -8,4214 0,6146 2019 54,8931 -15,8532 0,4925 2020 23,1599 7,0236 1,4580
meyakinkan  apakah  metode  FJ  Mock  bisa  digunakan  pada  sub  DAS  Cimawate.  Penelitian  ini  hanya menentukan nilai parameter kalibrasi debit simulasi, oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya parameter kalibrasi bisa dipakai untuk menentukan debit simulasi perencanaan bangunan air

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Suripin, Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan . Semarang: Andi, 2004.
[2] D. A. Puji, “Kapasitas Infiltrasi Pada Berbagi Kerapatan Tajuk di Daerah Tangkapan Air (DTA),” Univ. Gajah Mada , 2017.
[3] Indarto, Hidrologi Dasar Teori dan Contoh Aplikasi Model Hidrologi . Jakarta: Bumi Aksara, 2010.
[4] Moduto, Desain Drainase Perkotaan , vol. 1. Bandung: Departemen Teknik Lingkungan ITB, 1988.
[5] B. Triatmodjo, Hidrologi Terapan . Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta, 2016.
[6] Purwanto and J. Ikhsan, “Analisis Kebutuhan Air Irigasi pada Daerah Irigasi Bendung Mrican1,” J. Ilm. Semesta Tek. , vol. 9, no. 1, pp. 83–93, 2006.
[7] K. W. Widyaningsih, D. Harisuseno, and W. Soetopo, “Perbandingan Metode FJ. Mock dan NRECA untuk Transformasi Hujan Menjadi Debit pada DAS Metro Kabupaten Malang, Jawa Timur,” J. Teknol. dan Rekayasa Sumber Daya Air , vol. 1, no. 1, pp. 52–61, 2021, doi: 10.21776/ub.jtresda.2021.001.01.05.
[8] Direktorat Jendral SDA, “Standar Perencanaan Irigasi KP-04: Bangunan,” p. 391, 2013.
[9] H. Arifianto,  “Kalibrasi  Dan Validasi Model  Mw-Swat  Pada Analisis  Debit Aliran  Sungai  Sub  Das Ciliwung Hulu Hafid Arifianto Fakultas Teknologi Pertanian,” p. 57, 2011.
[10]  S. Wahyuni, “Perbandingan Metode Mock dan NRECA untuk Pengalihragaman Hujan ke Aliran,” J. Rekayasa , vol. 13, no. 2, pp. 602–624, 2014.
[11]  D. A. N. Minimum et al. , “Jurnal teknik sipil,” vol. 1, pp. 1–6, 2020.
[12]  K. S. Unhas, “Irigasi dan Banguna Air”.