Journal of Natural Resources and Environmental Management 9 (3): 626-640. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.626-640
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Aplikasi Metode Untuk Pemisahan Aliran Dasar Berbasis Filter Digital: Studi di Wilayah DAS Brantas
Application  of  recursive  digital  filter  (RDF)  methods  for  baseflow  separation:  study  at  Brantas watershed
Indarto Indarto a , Elida Novita a , Sri Wahyuningsih a , Nur Defitri Herlinda a , Entin Hidayah b , a Program Studi Teknik Pertanian – FTP, Universitas Jember, Jl. Kalimatan No. 37 Kampus Tegalboto, Jember, 68121
b Program Studi Teknik Sipil – FT, Universitas Jember, Jl. Kalimatan No. 37 Kampus Tegalboto, Jember, 68121
Article Info: Received: 05 - 03 - 2018 Accepted: 06 - 05 - 2018

## Keywords:
Baseflow, separation, digital filter, Brantas.
Corresponding Author: Indarto Program Studi Teknik Pertanian FTP UNEJ. Jl. Kalimantan no. 37 Kampus Tegalboto Jember 68121; Tel. +62-331 3217852, 321785 Email: indarto.ftp@unej.ac.id
Abstract : Baseflow  is  an  important  component  affecting  the  availability  of water in the river during the dry season. Availability of water in the dry season is useful for water resources management. This research aims to test and to compare six recursive digital filters (RDF) methods for calculating baseflow and baseflow index. This research was conducted in Brantas Watershed. Two outlets  (sub-watersheds)  located  at  Kertosono  and  Ploso  were  used.    Daily discharge from 1996 to 2015 of the two outlets above was used as main input for  this  study.  While  rainfall  data  were  used  to  determine  the  calibration period. The sequence procedures of this research, consist of: (1) inventory of daily  discharge  and  rainfall  data,  (2)  data  processing,  (3)  calibration,  (4) validation, and (5) evaluation of models’ performances.  Six (6) methods of baseflow  separation  based  on  recursive  digital  filters  were  evaluated.  The calibration process  was  carried out for periods 1996 to 2005.  The periods from July to September was assumed to be the peak of the dry season and then selected for calibration process.  The parameter values were calibrated using the  data  from  dry  season  for  each  year.  Furthermore,  the  average  value  of parameters obtained from calibration period then used to separate baseflow in validation process (periods 2006 to 2015). The result of separation both in calibration and validation are then evaluated using root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R²) and FDC. This research shows that the  Lyne-Hollick  and  EWMA  filters  perform  better  than  other  methods.  In Brantas  Kertosono  sub-watershed,  the  optimal  parameter  value  for  Lyne Hollick  algoritmh  (α ly )  =  0.995  dan  for  EWMA  filter  (α ew )  =  0.003  and  in Brantas Ploso sub-watershed (α ly ) = 0.99 dan (α ew ) = 0.003.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Indarto I, Novita E, Wahyuningsih S, Herlinda ND, Hidayah E. 2019. Aplikasi metode untuk pemisahan aliran dasar berbasis filter digital: Studi di wilayah DAS Brantas. JPSL 9 (3): 626-640. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.626-640.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Ketersediaan air di wilayah DAS Brantas berperan penting dalam kegiatan pertanian dan kegiatan lainnya di daerah tersebut. Pada musim kemarau intensitas hujan berkurang sehingga ketersediaan air di sungai sangat terbatas.    Aliran  dasar  merupakan  komponen  penting  yang  mempengaruhi  ketersediaan  air  di  sungai  pada musim kemarau. Perkiraan besarnya aliran dasar ( baseflow ) yang tersedia pada saat musim kemarau, sangat
dibutuhkan untuk manajemen sumberdaya air di dalam  DAS tersebut. Informasi tentang ketersediaan aliran dasar  diperlukan  untuk  membuat  suatu  perencanaan  alokasi  (pemanfaatan)  air  dalam  rangka  pengelolaan sumberdaya air.  Selanjutnya, hasil pemisahan aliran dasar dapat bermanfaat untuk menghitung ketersediaan air pada saat musim  kemarau (atau periode debit kecil  atau periode kering).  Manfaat lain dari perhitungan aliran dasar  adalah untuk  konservasi lingkungan perairan di Sungai.  Selain manusia, banyak spesies hewan dan tumbuhan yang hidupnya tergantung pada ketersediaan aliran di sungai.  Dengan mengetahui ketersediaan aliran dasar, kita dapat memperkirakan apakah lingkungan di sungai masih dapat mendukung dan menjamin keberlangsungan kehidupan biota dan jenis ikan yang ada di Sungai, terutama pada saat periode debit kecil. Pada saat musim kemarau, relatif tidak  ada hujan yang jatuh, tetapi pada kebanyakan sungai di Jawa  timur masih  ada  debit  air  yang  mengalir.  Aliran  air  sungai  ini  berasal  dari  komponen  aliran  yang  disebut  dengan baseflow. Aliran ini berasal dari air hujan yang terinfiltrasi dan masuk ke dalam tanah menjadi cadangan air tanah dan akan bergabung dengan aliran sungai (Indarto 2010).
Pada prinsipnya,  aliran dasar (base  flow) dan aliran cepat (quick flow) tidak dapat dibedakan dari data debit  yang  terukur  di  sungai,  karena  debit  terukur  di  sungai  merupakan  gabungan  dari  kedua  komponen tersebut.    Metode  pemisahan  aliran  dasar  umumnya  membagi  aliran  menjadi  aliran  cepat  dan  aliran  dasar mengguna-kan  pemisahan  otomatis  berbasis  waktu.  Pemisahan  ke  dua  komponen  dapat  dilakukan menggunakan metode atau algoritma. Terdapat banyak metode yang digunakan untuk pemisahan aliran dasar. Literatur  terkait  dengan  analisis  aliran  dasar,  antara  lain  telah  ditulis  oleh:  Boughton  (1993),    Nathan  dan McMahon  (1990ab),  Tallaksen  (1995),  Chapman  dan  Maxwell  (1996),  Smakhtin  (2001ab),  Brodie  dan Hostetler (2007), Furey (2003), Tularam dan Ilahee (2008), Eckhardt (2005, 2008), dan Gonzales etal.,(2009) menunjukkan beberapa perkembangan pema-haman dan analisis terhadap aliran dasar.
Tabel  1  memuat  jenis  metode  RDF  yang  digunakan  untuk  pemisahan  aliran  dasar  pada  penelitian  ini. Tabel 1 diadaptasi dari (Gregor 2010; Indarto et al . 2017).
Tabel 1 Recursive Digital Filter (RDF). Nama Persamaan One parameter algorithm (Chapman dan Maxwell, 1996) 𝑞 𝑏(𝑖) = 𝑘 2 − 𝑘 𝑞 𝑏(𝑖−1) + 1 − 𝑘 2 − 𝑘 𝑞 (𝑖)
Two parameter algorithm (Boughton, 1993) 𝑞 𝑏(𝑖) = 𝑘 1 + 𝐶 𝑞 𝑏(𝑖−1) + 𝐶 1 + 𝐶 𝑞 (𝑖)
IHACRES three parameter algorithm (Jakeman dan Hornberger, 1993)
𝑞 𝑏(𝑖) = 𝑘 1 + 𝐶 𝑞 𝑏(𝑖−1) + 𝐶 1 + 𝐶 (𝑞 (𝑖) + (𝛼 𝑞 𝑞 (𝑖−1) )
Lyne & Holick algorithm (Lyne dan Hollick, 1979) 𝑞 𝑓(𝑖) = 𝛼𝑞 𝑓(𝑖−1) + (𝑞 (𝑖) − 𝑞 (𝑖−1) ) 1 + 𝛼 2 Chapman algorithm (Chapman, 1991) 𝑞 𝑓(𝑖) = 3𝛼 − 1 3 − 𝛼 𝑞 𝑓(𝑖−1) + 2 3 − 𝛼 (𝑞 (𝑖) − 𝛼𝑞 (𝑖−1) )
EWMA (Tularam dan Ilahee, 2008)
𝑞 𝑏(𝑖) = 𝑞 (𝑖) + (1 + α)𝑞 𝑏(𝑖−1)
Keterangan:
q b(i) : nilai baseflow pada hari ke-i
q (i) : nilai debit pada hari ke-i q f(i) : merupakan nilai quickflow pada hari ke-i q (i-1) : merupakan debit pada hari sebelumnya q b(i-1) : nilai baseflow pada hari sebelumnya q f(i) : merupakan nilai quickflow pada hari ke-i k : merupakan parameter filter berdasarkan konstanta resesi α, α q : merupakan parameter filter
C : merupakan parameter untuk memisahkan aliran dasar.
DAS merupakan lingkungan spesifik dengan berbagai permasalahan komplek di dalamnya. Pemodelan proses hidrologi dan interaksi antara manusia dan lingkungan DAS tetap menjadi main stream penelitian dalam rangka penyelesaian berbagai permasalahan keseharian umat manusia. Penelitian dalam konteks DAS dapat
berupa  pemodelan  proses  hidrologi  misalnya  Zumaa et  al .  (2017).  Perhitungan  dan  prediksi  kekeringan (Purnamasaria et al . 2017). Pemodelan kualitas air di dalam DAS (Yetti et al . 2017) dan penelitian berbagai aspek lain terkait dengan proses hidrologi misalnya, banjir, kekeringan, kualitas air, dan neraca air.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkalibrasi  nilai  parameter,  membandingkan  kinerja  ke  6  metode pemisahan aliran berbasis filter digital (RDF). Penelitian dilakukan pada DAS Brantas dengan lokasi AWLR ( outlet )  di  Kertosono  dan  di Ploso.  Kedua  stasiun  pengukuran  debit  tersebut  ada  di  wilayah  UPT  PSDA  di Kediri.  Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Ratnasari, (2015), Puspitasari (2015); Priyanto (2015);  Indarto et al . (2015), Indarto et al . (2016); Indarto et al . (2017). Penelitian sebelumnya menerapkan metode pemisahan aliran dasar pada DAS kecil yang ada di Jawa Timur, dengan luas per DAS < 1000 km 2 . Penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya, karena luas DAS yang digunakan pada penelitian mencapai lebih dari 6000 km 2 . Data debit yang digunakan juga lebih panjang (20 tahun). Semakin panjang data rekaman proses kalibrasi dan validasi menjadi lebih stabil.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi pengamatan ini dilakukan di dua sub-DAS Brantas yang ada di wilayah UPT PSDA Kediri, yaitu: sub-DAS Brantas Ploso dan sub-DAS Brantas Kertosono (Gambar 1).  Pengolahan dan analisis data dilakukan di  Laboratorium  Teknik  Pengendalian  dan  Konservasi  Lingkungan  (TPKL),  PS  Teknik  Pertanian,  FTP, Universitas Jember. Penelitian dilakukan dari Januari sampai Desember 2017.
Gambar 1 Lokasi penelitian dan histogram distribusi hujan bulanan pada 11 stasiun hujan.

## Metode Pengumpulan Data
Data  hidro-meteorologi  harian  (debit  dan  hujan)  diperoleh  dari  kantor  UPT  PSDA  di  Kediri,  melalui beberapa  skema  kerjasama  (magang,  skripsi,  penelitian)  dan  direkap  ulang  di  lab.  TPKL-TEP  FTP-UNEJ. Data debit diperoleh dari dua lokasi pengukuran debit (AWLR) yaitu: di sub-das Brantas Ploso dan di Brantas Kertosono (Tabel 2).  Periode rekaman data debit harian dari 01 Januari 1996 sampai dengan 31 Desember 2015 (20 tahun)  digunakan untuk analisis.  Data debit selanjutnya diformat ke HydroOffice (Gregor 2012).
Tabel 2 Lokasi sumber data debit. Nama Stasiun Koord_ X ( ºBT) Koord_Y ( ºLS) Periode (th) Brantas Ploso 07⁰ 27' 30" 112⁰ 13' 38" 20 Brantas Kertosono 07⁰ 20' 50" 112⁰ 24' 51" 20
Selanjutnya,  analisa  statistik  ringkasan  dan  distribusi  data  debit  dilakukan  dan  menghasilkan  nilai indikator statistik  (Tabel 3).
Tabel 3 Statisitik debit (m 3 /detik). Debit Ploso Kertosono Maximum 1 289.81 5063.98 Mean 204.02 319.96 Minimum 1.99 0.73 Median 154.35 216.04 StDev 173.01 410.26 Skewness 1.32 1.48 Variance 0.85 1.28 P10 37.80 23.84 P20 56.20 44.21 P25 66.37 58.51 P30 78.92 81.66 P33 88.22 93.76 P50 154.35 216.04 P66 234.00 308.04 P70 261.00 343.80 P75 296.09 397.15 P80 334.87 468.82 P90 448.73 754.33 P100 1 289.81 5 063.98 V_Lane 0.44 0.60 S_log 0.44 0.60 Slope FDC 2.96 3.60
Variabel indikator debit (max, mean, median, StDev, Skewness, variance, P10 sd P100, V_lane, S_log dan Slope FDC ) dihitung selama periode 1996 sd 2005 menggunakan perangkat lunak RAP (River Analisys Package) (Marsh  2004),  (Marsh et  al .  2005),  dan  HydrOffice  (Gregor  2012).  Selanjutnya,  visualisasi  hasil dilakukan  menggunakan  Excel/OO-calc.  Nilai percentile P5,  P10,  P15,  P20,  ....,  P85,  P95,  dan  P100  dari rekaman  data  debit  yang  ada  selanjutnya  digunakan  untuk  membuat  Kurva  Durasi  Aliran  (KDA)  atau flow duration curve (FDC) (Indarto 2016).
Gambar  (2)  menampilkan  kurva  durasi  aliran  (KDA)  untuk  ke  dua  sub-DAS.  Grafik  KDA  dapat meringkaskan karakteristik debit pada ke dua sub-DAS sepanjang 1996 sd 2015.  Nilai percentile kecil P0 sd P70 menunjukkan domain debit besar sampai sedang. Pada grafik terlihat bahwa semakin besar debit, maka frekuensi kejadian semakin jarang sehingga nilai percentile kecil.
Tabel 4 Lokasi sumber data hujan. No Nama Stasiun Hujan Periode Rekaman Data(th) Awal Akhir Panjang 1 Dingin 1994 2015 22 2 Kertosono 1994 2015 22 3 Prayungan 2003 2015 13 4 Kedungrejo 1996 2015 20 5 Rejoagung 2007 2015 9 6 Perak 1990 2015 26 7 Woromarto 1990 2015 26 8 Papar 1990 2015 26 9 Minggiran 1992 2015 24 10 Kanigoro 2002 2005 4 11 Sumber Pucung 2011 2015 5
Input utama untuk penelitian ini adalah data debit harian. Data hujan harian dikumulatifkan menjadi hujan bulanan. Sebanyak 15 lokasi stasiun hujan (Tabel 4)  yang ada di dalam DAS dipilih untuk mewakili wilayah ke  dua  Sub-DAS  (Brantas  Ploso  dan  Brantas  Kertosono).    Selanjutnya,  data  hujan  digunakan  untuk menentukan kondisi puncak musim kemarau. Puncak musim kemarau digunakan untuk menentukan periode (bulan)  kalibrasi.
Gambar 1 juga memperlihatkan histogram hujan rerata bulanan (HRB) dari 11 stasiun hujan terplih.  HRB diplot  dari  rerata  hujan  bulan  Januari  sampai  dengan  Desember  dalam  bentuk  diagram  batang  untuk menunjukkan bulan paling kering.
Bulan  paling  kering  menunjukkan  puncak  musim  kemarau.  Pada  Gambar  1,  puncak  musim  kemarau terjadi antara Juli, Agustus dan  September  (diagram batang  yang di beri kotak  hitam).   Kalibrasi dilakukan pada bulan-bulan kering (Juli, Agustus dan September) dengan asumsi. Pertama, ke 6 metode akan menghitung atau memisahkan komponen aliran dasar dari debit total yang ada di sungai. Proses kalibrasi atau verifikasi dilakukan menggunakan data debit terukur di sungai untuk periode bulan kering (Juli, Agustus, September) dengan asumsi bahwa pada ke tiga bulan tersebut, kompoenen aliran dasar di sungai mendekati ~ 0.  Asumsi ini  tidak  mutlak  benar  adanya,  karena  pada  kenyataan-nya  pada  ketiga  bulan  tersebut  masih  terdapat  hujan walaupun sedikit. Kami mengambil asumsi bahwa aliran permukaan yang dihasilkan oleh  kejadian hujan pada ke tiga bulan tersebut tidak akan sampai menaikan secara signifikan debit di sungai. Hujan yang jatuh pada ke tiga bulan tersebut relatif kecil bila dibandingkan dengan hujan besar pada bulan yang lain. Hujan kecil hanya cukup  untuk  membasahi  permukaan  tanah,  tetapi  tidak  sampai  menyebabkan  kenaikan  hidrograf  aliran  di sungai. Terlebih lagi pada wilayah yang sangat luas seperti DAS Brantas. Kalibrasi yang paling tepat dilakukan adalah pada saat musim kemarau, dengan asumsi bahwa debit terukur (debit total) yang ada di sungai, sebagian besar adalah berasal dari komponen aliran dasar.   Kedua, kompleksitas fenomena hidrologi pada DAS yang relatif  luas,  sangat  sulit  untuk  dihitung  secara  akurat,  model  berfungsi  untuk  menyederhanakan  fenomena tersebut, sehingga dapat dihasilkan perkiraan atau perhitungan yang lebih praktis untuk diterapkan.
Data fisik DAS digunakan untuk mendapatkan gambaran ringkas tentang karakteristik fisik DAS. Data fisik  DAS  diturunkan  dari  ASTER  GDEM2, peta  RBI  dan  peta  tanah  dan  layer  sistem  informasi  geografis yang  ada  di  Lab.  TPKL,  FTP,  Universitas  Jember.  Selanjutnya,  data  DEM (Digital  Elevation  Model) didownload dari web site Aster GDEM2 (https://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp), dipotong se-batas wilayah sub_DAS dan digunakan sebagai input untuk menentukan batas sub-DAS, menentukan jaringan sungai dan parameter  morfometri  DAS.  Data  fisik  DAS  meliputi  batas  DAS,  batas  sub-DAS,  jaringan  sungai,  lokasi stasiun hujan, dan stasiun pengukuran debit yang berada di wilayah UPT PSDA Kediri.
Bentuk ke dua sub-DAS menyerupai tirangle dan cenderung melebar. Luas sub-DAS Kertosono = 6 414.2 km²,  luas  sub-DAS  Ploso  =  8  844.2  km².  Peruntukan  lahan  utama  yang  ada  di  dalam  ke  dua  Sub-DAS mencakup: lahan persawahan (26.7%, dan 39%), hutan (11% dan 10.85%),  pemukiman (17.4% dan 5.5%), kebun (20% dan 23%), perladangan (22% dan 20 %).  Semua angka tersebut adalah dalam prosentase per luas sub-DAS.  Lapisan tanah yang ada dari jenis aluvial (21% dan 26%), litosol (14% dan 11%), andosol (7.1% dan 7.7%), regosol (31.7% dan 25.3%), dan mediteran (7.20% dan 10.87%) dan latoso (19% dan 18%).

## Alat dan bahan penelitian
Hardware  dan  software  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup:  (1)  PC  ( Personal  Computer ) digunakan  untuk  mengolah  data,  (2) Open  office  Calc  office digunakan  untuk  mengolah  data dan menampilkannya hasil analisis dalam bentuk grafik, dan (3) Modul BFI3+ dari HydroOffice 2015 digunakan untuk memisahkan aliran  dasar.

## Metode Analisis Data

## Pengolahan Data
Dalam penelitian ini proses kalibrasi dilakukan menggunakan data debit pada puncak musim kemarau. Puncak musim kemarau (merujuk pada Gambar 1) jatuh pada bulan: Juli, Agustus, September.  Pada bulan tersebut hujan  tidak turun atau sangat sedikit sekali sehingga diasumsikan aliran air di sungai hanya berasal dari kontribusi aliran dasar ( baseflow ). Artinya tidak ada atau sedikit sekali aliran air di sungai yang berasal dari aliran permukaan atau air hujan yang mengalir di permukaan tanah secara langsung.

## Pembagian Periode Kalibrasi dan Validasi
Periode rekaman data debit dari 1996 sd 2015, selanjutnya dibagai menjadi dua. Pada 10 tahun pertama (1996 – 2005) digunakan sebagai periode kalibrasi.  Pada 10 tahun ke dua (2006 sd 2016) digunakan sebagai periode validasi (Gambar 3).
Kalibrasi dilakukan dengan memasukkan nilai parameter melalui tool calibration pada modul BFI 3+ di atas platform Hydrooffice (Gregor 2012).  Metode RDF menggunakan parameter C, k dan/ α.  Nilai parameter dicobakan setiap tahun, mulai dari 1996. Trial dihentikan  jika posisi aliran dasar (debit terhitung – garis yang berwarna merah) dan aliran di sungai (debit total- grafik area biru) saling berhimpit (Gambar 4).  Pada saat posisi  seperti  gambar  (4),  nilai  parameter  yang  diperoleh  kemudian  dicatat.  Dilanjutkan  untuk  tahun  1997, 1998 sampai dengan 2005.
Parameter optimal untuk kalibrasi ditentukan dari rerata nilai parameter yang diperoleh setiap tahunnya. Setelah ketemu nilai parameter untuk 1 metode, selanjutnya digunakan metode atau algorithma lain sampai ke enam metode terkalibrasi nilai parameternya.

## Validasi
Validasi  adalah  proses  lanjutan  dari  proses  kalibrasi.  Parameter  optimal  (nilai  rerata)    hasil  kalibrasi tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk  memisahkan  aliran  dasar  pada  periode  Kalibrasi  (1996  –  2005)  dan periode validasi (2006 sd 2015).
Gambar 4 Visualisasi (metode Lyne Hollick).

## Uji Kinerja
Kinerja  dari  ke  enam  (6)  algoritma  atau  model  tersebut  selanjutnya  di  evaluasi  secara  statistik menggunakan RMSE dan koefisien determinasi.
1. Metode selisih akar kuadrat rerata Root Mean Square Error (RMSE) digunakan untuk mengetahui tingkat kesalahan  ( error )  yang  dihasilkan  pada  saat  kalibrasi  dan  validasi. RMSE membandingkan  antara  debit (base-flow) terhitung dan debit terukur (debit total di sungai) yang diasumsikan sebagai baseflow terukur, untuk menilai kinerja tiap model . Persamaan RMSE  :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑(𝑄 𝑚 − 𝑄 0 )2 𝑛 dimana :
Q 0 = debit terukur,
Q m = debit terhitung, n = jumlah sampel (Indarto, 2012).
Dalam studi ini, data kejadian debit yang digunakan  untuk perhitungan RMSE pada periode kalibrasi adalah sejumlah = (30 hari x 3bln x 10 tahun) = 900 kejadian debit.  Dalam hal ini debit terukur diasumsikan sebagian  besar  terdiri  dari  komponen  aliran  dasar.  Debit  terhitung  adalah  debit  yang  dihitung  oleh  tiap metode pemisahan aliran. Metode pemisahan aliran dinilai lebih baik (lebih tepat) jika dapat memodelkan atau menirukan kondisi debit terukur pada sejumlah 900 kejadian tersebut. Nilai RMSE akan mendekati ~ 0, untuk metode perhitungan yang berkinerja lebih baik.
2.  Koefisien determinasi (r 2 ) diperoleh dari scatter-plot antara debit terukur dan terhitung pada periode yang sama. Model yang berkinerja lebih baik akan menghasilkan koefisien determinasi mendekati nilai ~ 1. Hal ini menunjukkan adanya keseuaian antara yang terhitung dan terukur.

## Visualisasi
Visualisasi  hasil  pemisahan  aliran  dasar  dilakukan  menggunakan  grafik  FDC  dan  hidrograf  hasil pemisahan. Secara visual kinerja persamaan ditampilkan melalui grafik hidrograf dan grafik FDC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Kalibrasi dan Validasi

## Rentang nilai parameter
Tabel 5 menunjukkan nilai rentang parameter dari 6 metode yang didapatkan dari hasil trial and error pada puncak musim kemarau, setiap tahunnya.
Tabel 5 Rentang nilai parameter. Metode Parameter Brantas Kertosono Brantas Ploso One Parameter K 0.981 – 0.996 0.993 - 0.998 Chapman α 0.6 - 0.92 0.690 - 0.939 Ihacres K 0.79 - 0.94 0.8 - 0.9 C 0.02 - 0.07 0.02 - 0.04 α 0.71 - 0.98 0.74 - 0.87 Lyne Hollic α 0.989 - 0.998 0.994 - 0.998 TwoParameter K 0.950 - 0.992 0.94 - 0.99 C 0.01 - 0.03 0.01 - 0.04 EWMA α 0.0019 - 0.0035 0.0021 - 0.0031

## Nilai parameter rerata
Selanjutnya, dihitung nilai rerata parameter dari trial setiap tahun-nya. Nilai rerata parameter ini selanjutnya digunakan sebagai nilai parameter kalibrasi dan validasi.
Tabel 6 Nilai parameter rerata. Metode Parameter Brantas Ploso Brantas Kertosono One Parameter K 0.996 0.992 Chapman α 0.833 0.813 Ihacres K 0.854 0.856 C 0.034 0.044 α 0.813 0.870 Lyne Hollic α 0.996 0.995 TwoParameter K 0.962 0.980 C 0.021 0.016 EWMA α 0.0026 0.0028

## Uji statistik
Nilai RMSE
Nilai RMSE dari periode kalibrasi dan validasi ditampilkan pada Tabel 7 dan 8.
Tabel 7 Nilai RMSE periode kalibrasi. Metode Brantas Ploso Brantas Kertosono One Parameter 1.712 0.822 Chapman 1.629 1.072 Ihacres 2.035 1.198 Lyne and Hollick 0.493 0.121 Two Parameter 1.977 1.041 EWMA 0.556 0.127
Tabel 8 Nilai RMSE periode validasi. Metode Brantas Ploso Brantas Kertosono One Parameter 3.144 2.389 Chapman 4.685 3.154 Ihacres 5.890 3.537 Lyne and Hollick 1.211 0.392 Two Parameter 5.606 3.154 EWMA 1.350 0.512
Tabel  (7)  menunjukan  metode  lyne  and  hollick  dan  EWMA  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  kecil dibandingkan dengan metode lainnya. Selanjutnya,  pada periode validasi kedua metode tersebut menghasilkan nilai RMSE yang juga cukup kecil  (Tabel 8). Oleh  karena itu, ke dua metode ini dapat dikatakan memiliki kinerja yang baik untuk memisahkan aliran dasar dari aliran total pada kedua DAS.

## Nilai koef. determinasi (R2)
Nilai R 2 dari periode kalibrasi dan validasi disajikan pada tabel 9 dan tabel 10. Kinerja model yang baik dapat dilihat dari nilai R-Square yang mendekati ~1. Tabel 9 dan Tabel 10 menunjukkan metode lyne and hollick dan EWMA menghasilkan nilai R-Square yang cukup tinggi.

## Visualisasi

## Flow Duration Curve (FDC)
Kinerja  dari  ke  enam  metode  RDF  dapat  juga  dilihat  dari  grafik  KDA  (kurva  durasi  aliran)  atau  FDC (Indarto 2017). Grafik FDC (gambar 5 dan 6)  memplotkan debit besar (debit banjir) di bagian kiri sedangkan debit kecil divisualisasikan di bagian kanan bawah. Grafik  pada gambar 5 dan 6 merupakan master FDC dan dibuat dari semua kejadian debit mulai 1996 sd 2015 (selama 20 tahun).
Tabel 9 Nilai  koef determinai (R 2 ): kalibrasi Metode Brantas Ploso Brantas Kertosono One Parameter 0.547 0.780 Chapman 0.841 0.943 Ihacres 0.774 0.907 Lyne and Hollick 0.954 0.990 Two Parameter 0.684 0.785 EWMA 0.941 0.989 Tabel 10 Nilai koef determinai (R 2 ): Validasi Metode Brantas Ploso Brantas Kertosono One Parameter 0.711 0.725 Chapman 0.800 0.966 Ihacres 0.734 0.944 Lyne and Hollick 0.946 0.982 Two Parameter 0.602 0.788 EWMA 0.934 0.970
Gambar 5 Visualisasi FDC sub-DAS Brantas Kertosono (full periode 1996 – 2015).
Gambar 6 Visualisasi FDC sub-DAS Brantas Ploso (full periode 1996 – 2015).
Selanjutnya, metode pemisahan yang dapat bekerja dengan baik akan menghasikan grafik yang berimpit antara debit terukur dan debit terhitung pada bagian kanan-bawah. Hal ini menunjukkan kinerja pada musim kmarau,  dimana  antara  debit  terhitung  oleh  tiap  metode  berimpit  dengan  debit  terukur  pada  ke  tiga  bulan kalibrasi tersebut.  Sebaliknya, pada periode hujan atau bulan Oktober sampai dengan Mei maka kurva master FDC tidak berimpit dengan kurva FDC hasil perhitungan dari tiap model. Dalam konteks ini, maka metode pemisahan yang baik akan dapat memisahkan komponen baseflow dari debit total-nya. Komponen baseflow digambarkan oleh kurva dari tiap metode pemisahan yang digunakan.
Gambar 5 dan Gambar 6  menunjukkan bahwa metode “ lyne and hollick ” dan metode “EWMA” memiliki kinerja  yang  baik  pada  kedua  sub-DAS.  Hal  ini  dikarenakan  selisih  antara  baseflow  yang  dihasilkan  kedua metode tersebut dengan debit terukur sangat kecil dan menghasilkan grafik yang saling berhimpitan dibagian kanan-bawah.  Sebalinya, pada bagian kiri atas grafik tidak berimpit, yang menunjukkan bahwa kedua metode dapat memisahkan komponen baseflow dari debit total nya. Pada musim penghujan atau bulan dimana banyak terjadi  hujan,  grafik  FDC  didominasi  oleh  komponen  aliran  cepat  (aliran  permukaan)  atau  quick  flow. Komponen quick flow hasil pemisahan dapat digunakan untuk memperkirakan potensi debit yang lebih selama musim penghujan, perkiraan debit banjir atau potensi aliran yang dapat dipanen.

## Visualisasi hidrograf

## a. Zoom untuk Periode 1 Tahun
Gambar 7 menunjukkan hasil pemisahan baseflow dari 6 metode untuk periode satu tahun pada masing- masing  DAS. Gambar  7  dan  8  menunjukkan  bahwa  nilai  debit  sungai  pada  musim  kemarau  cenderung menurun, karena hujan sangat sedikit atau hampir tidak ada hujan yang terjadi pada musim tersebut, sedangkan pada musim penghujan debit di sungai cenderung meningkat.
Gambar 7 Hasil pemisahan aliran dasar pada sub-DAS Brantas Kertosono (Zoom  mulai 1 Januari- 31 Desember 2000).
Gambar 8 Hasil pemisahan aliran dasar pada sub-DAS Brantas Ploso (Zoom  mulai 1 Januari- 31 Desember 2000).
Puncak hidrograf di atas garis merah, menunjukkan bagian hidrograf yang merupakan komponen aliran cepat (quick flow) atau aliran permukaan. Debit di atas garis merah inilah yang dapat dipanen untuk ditampung atau sebaliknya berpotensi menghasilkan banjir jika terlalu besar. Sementara, nilai debit di bawah grafik merah menunjukan komponen aliran dasar.

## b. Periode kering Juli-September
Gambar 9 dan 10 menunjukkan hasil pemisahan baseflow dari 6 metode untuk periode musim kering.
Gambar 9 Hasil pemisahan aliran dasar pada sub-DAS Brantas Kertosono (Zoom:  1 Juli – 30 September 2000).
Gambar 10. Hasil pemisahan aliran dasar pada sub-DAS Brantas Ploso (Zoom 1 Juli – 30 September 2000).
Gambar 9 dan 10  memperlihatkan bahwa  metode Lyne and hollick dan EWMA memiliki kinerja yang lebih baik dalam pemisahan aliran dasar dibandingkan dengan metode lainnya. Metode yang memiliki kinerja yang baik dalam pemisahan aliran dasar akan menghasilkan baseflow yang hampir sama dengan debit terukur saat musim kemarau karena saat itu masih ada hujan.  Hal ini dapat di ketahui dari grafik antara debit terukur dengan grafik lyne and hollick dan EWMA yang saling berhimpitan pada musim kemarau.

## Baseflow Index (BFI)
BFI merupakan perbandingan antara debit aliran dasar dengan debit total aliran sungai (debit aliran dasar terhitung/debit total). Nilai baseflow index dari enam metode RDF tahun 1996 – 2015 disajikan pada tabel 11. Tabel 11 meringkas hasil perhitungan baseflow sepanjang periode percobaan (20 tahun x 360 hari/tahun ) = 7200 ulangan (kejadian debit).  Nilai BFI rerata adalah nilai rerata sepanjang periode tersebut (termasuk musim kemarau dan musim penghujan). Pada musim penghujan kontribusi aliran dari baseflow rendah, bahkan dapat mendekati NOL (nilai minimum). Hal ini dapat terjadi misalnya pada puncak musim penghujan.  Beberapa kejadian  hujan  lebat  dapat  terjadi  berturutan  selama  beberapa  hari.  Kondisi  lapisan  tanah  di  dalam  DAS menjadi  jenuh,  sehingga  secara  umum  pada  DAS  tersebut  infiltrasi  mendekati  Nol,  sebagian  besar  hujan dikonversi menjadi aliran permukaan, sehingga nilai BFI = (baseflow/total flow) ~ 0.
Sebaliknya, Nilai BFI juga dapat mencapai maksimum (mendekati  ~1) ketika puncak musim kemarau. Pada  wilayah  DAS  Brantas    puncak  musim  kemarau  terjadi  pada  tiga  bulan  (Juli,  agustus,  september),
kontribusi  aliran  bawah  tanah  (base  flow)  pada  musim  kemarau  panjang  menjadi  maksimal,  karena  aliran permukaan (run Off) tidak terjadi atau mendekati NOL. Nilai BFI = ( debit base flow /debit total ) ~ 1. Karena untuk beberapa kejadian musim kemarau nilai aliran permukaan (runoff = 0), sehingga debit total = baseflow + aliran permukaan = baseflow + 0.
Ketersediaan air sungai pada musim kemarau dipengaruhi oleh besarnya nilai baseflow index . Tallaksen dan  Van  Lannen  (2004)  mengatakan  bahwa  nilai baseflow  index yang  berkisar  0.9  menunjukan  DAS  yang permeable. Nilai baseflow index yang tinggi menggambarkan DAS yang memiliki jenis aliran relatif stabil dan DAS tersebut mampu memberikan suplai air ke sungai  meskipun pada musim kemarau. Nilai baseflow index yang rendah ( antara 0,15 sampai 0,2) menunjukkan DAS yang impermeable dengan debit aliran yang cepat hilang.
Tabel 11 menunjukkan bahwa enam metode RDF menghasilkan nilai BFI yang bervariasi. Metode Lyne and Hollick dan metode EWMA menghasilkan nilai BFI yang tinggi pada setiap sub-DAS. Nilai BFI rerata dari  metode  Lyne  and  Hollick  =  0.85  dan  metode  EWMA  =  0.84  untuk  sub-DAS  Brantas  kertosono. Sedangkan nilai BFI pada sub-DAS brantas ploso untuk metode Lyne and Hollick dan EWMA = 0.84. Nilai BFI  rerata  yang  tinggi  menunjukkan  kontribusi  aliran  dasar  cukup  tinggi,  memungkinkan  sungai  dapat mempertahankan aliran dalam jangka panjang (sehingga tetap ada air  pada musim kemarau).
Tabel 11 Hasil perhitungn nilai BFI. Metode Brantas Ploso Kertosono Maks Min Rerata Maks Min Rerata One Parameter 1.00 0.00 0.62 1.00 0.01 0.70 Chapman 1.00 0.08 0.52 1.00 0.09 0.56 Ihacres 1.00 0.03 0.47 1.00 0.04 0.41 Lyne Hollick 1.00 0.00 0.85 1.00 0.00 0.84 Two Parameter 1.00 0.02 0.54 1.00 0.02 0.47 EWMA 1.00 0.00 0.84 1.00 0.00 0.84

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukan bahwa pada prinsipnya semua metode dapat digunakan pada wilayah sub- DAS Brantas. Selanjutnya, berdasarkan kriteria pada uji statistik (RMSE, koefisien determinasi atau R 2 ) dan visualisasi  (melalui  kurva  FDC  dan  hydrograf  aliran)  metode Lyne  &  Hollick dan  metode  EWMA menunjukkan kinerja lebih baik dari ke empat metode lainnya. Nilai parameter alfa (α) yang diperoleh untuk sub-DAS Brantas Kertosono yaitu α ly =  0.995 (untuk metode Lyne-Hollick)  dan α ew = 0.003 (untuk metode EWMA). Pada sub-DAS Brantas Ploso nilai α ly =  0.996 dan α ew = 0.003. Nilai BFI rerata selama periode 1996 sd 2015 yang terhitung oleh ke enam metode berkisar antara 0.41 sd 0.84.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini merupakan bagian dari skim Hibah Kompetensi a.n Indarto yang didanai oleh DRPM selama periode  2016  –  2017.  Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  DRPM  kementrian  Ristek  Dikti,  LP2M  – UNEJ, dan kantor UPT PSDA di  Kediri. Terima kasih juga disampaikan kepada semua mahasiswa yang telah bekerja  keras  dan  belajar  untuk  mendalami  pemodelan  hidrologi  melalui  skripsi  a.l:  Nur  defitri  Herlinda, mujiono  hardiansyah,  Isnani  Didik,  Desi  Ratnasari,  Natalia  Puspita  Sari,  dan  semua  pihak  yang  telah membantu selama proses penelitian berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Boughton WC. 1993. A hydrograph-based model for estimating water yield of ungauged catchments, Institute of Engineers Australia National Conference. Publ . 93(14): 317-324.
Brodie R and Hostetler S. 2007. An overview of tools for assessing groundwater-surface water connectivity . Canberra: Bureau of Rural Sciences.
Chapman  TG  and  Maxwell  AI.  1996.  Baseflow  separation  –  comparison  of  numerical  methods  with  tracer experiments. Institute Engineers Australia National Conference. Publ . 96(5): 539-545.
Chapman TG. 1991. Comment on evaluation of automated techniques for base flow and recession analyses, by RJ Nathan and TA McMahon. Water Resources Research. 27(7), 1783-1784.
Chapman  TG.  1999. A  Comparison  Of  Algorithms  For  Streamflow  Recession  And  Baseflow  Separation Hydrological Processes . Australia: Institute of Engineers Australia.
Eckhardt  K. 2008.   A comparison of base flow indices, which were calculated with seven different base flow separation methods. J. Hydrol. 352: 168–173.
Furey  PR.  2003.  Tests  of  two  physically  based  filters  for  base  flow  separation. Water  Resources  Research 39(10). doi:10.1029/2002WR001621.
Gonzales AL, Nonner  J, Heijkers J, and Uhlenbrook S. 2009. Comparison of different base flow separation methods in a lowland Catchment. Hydrol. Earth Syst. Sci. 13, 2055–2068.
Gregor M. 2010. Hydrooffice User Manual version . 2012. http://hydrooffice.org.
Gregor M. 2012. Hydrooffice User Manual version. 2012. http://hydrooffice.org.
Gregor M. 2015. Hydrooffice User Manual version. 2015. http://hydrooffice.org.
Indarto  I, Elida N, and Sri W. 2015. Preliminary Study on Baseflow Separation at Watersheds in East Java Regions. Agriculture and Agricultural Science Procedia , 9:538-550. DOI: 10.1016/j.aaspro.2016.02.174.
Indarto, Suhardjo W, Agung PS. 2013. Physical properties and flow Duration Curves of 15 Watresheds in East Java. Agritech . 33(4).
Indarto. 2010. Hidrologi – Dasar Teori Dan Contoh Aplikasi Model Hidrologi ( ISBN: 978–979–010–579-9). PT  Bumi Aksara.
Indarto. 2016. Hidrologi – Metode Analisis dan tool untuk interpretasi Hidrograf Aliran Sungai . PT  Bumi Aksara.
Institute of Hydrology. 1980. Low flow studies . Res. Rep. 1. Institute of Hydrology. UK:Wallingford.
Jakeman  AJ dan Hornberger GM. 1993. How Much Complexity Is Warranted in a Rainfall-Runoff Model?
Water Resources Research . 29(8): 2637–2649.
Linsley RK, Kohler MA, Paulhus JLH, Wallace JS. 1958. Hydrology for engineers . New York: McGraw Hill.
Lyne  V  and  Hollick  M.  1979.  Stochastic  time-variable  rainfall-runoff  modelling.  Institute  of  Engineers Australia National Conference. Publ. 79(10): 89-93.
Marsh  N.  2004. Time  Series  Analysis  Module:  River  Analysis  Package,  Cooperative  Research  Centre  for Catchment Hydrology . Melbourne Australia: Monash University.
Mau DP, and Winter TC. 1997.  Estimating ground-water recharge from streamflow hydrographs for a small mountain  watershed in a  temperate  humid climate. New Hampshire, USA. Ground Water . 35(2): 291- 304.
Mulla  DI  dan  Addiscott  TM.  1999.  Validation  Approaches  For  Field-,  Basin-,  And  Regional  Scale  Water Quality  Models.  In:  Assessment  Of  Non-Point  Source  Pollution  In  The  Vadose  Zone. Geophysical Monograph 108 . Washington DC: Amirican Geophysical Union.
Murphy R,  Graszkiewicz ,  Hill P, Neal B, Nathan R, Ladson T. 2009.  A ustralian rainfall and runoff revison. Project 7: baseflow for catchment simulation . AR&R Report Number, P7/S1/004, ISBN: 978-085825-
9218, Engineers Australia,  Engineering House 11, National Circuit, Barton ACT 2600.
Nathan  RJ  and  McMahon  TA.  1990b. Estimating  low  flow characteristics in ungauged catchments. Water Res. Manage . 6: 85-100.
Nathan  RJ,  and  McMahon  TA.  1990a.    Evaluation  of  automated  techniques  for  baseflow  and  recession analysis. Water Resources Publications . 26(7):1465-1473.
Pettyjohn WA and Henning R. 1979. Preliminary estimate of ground-water recharge rates, related streamflow and water quality in Ohio, Ohio State University Water Resources Centre Project Completion Report No 552 .
Priyanto ID. 2015. Studi Baseflow Menggunakan Perbandingan Metode Grafis Dan Metode Rdf (Recursive Digital Filter) (Studi Kasus Di Wilayah Upt Psda Pasuruan).
URI: http://repository.unej.ac.id/123456789/64992.
Purnamasaria  I,  H  Pawitan,  F  Renggono.  2017.  Analysis  of  Meteorological  Drought  Propagation  to Hydrological  Drought  through  Larona  Watershade. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan . 7(2): 163-171.
Puspitasari  ND.  2015. Analisis  Baseflow  Menggunakan  Metode  Grafis  Dan  Metode  Rdf  (Recursive  Digital Filter) (Studi Kasus Di Wilayah Upt Psda Bondowoso). URI: http://repository.unej.ac.id/123456789/65381. Date: 2015-12-01.
Ratnasari  D.  2015. Study  baseflow  menggunakan  perbandingan  6  metode  RDF  (Recursive  Digital  Filter)
(Studi Kasus di DAS Wilayah UPT PSDA Bondowoso . URI:
http://repository.unej.ac.id/123456789/72841. Date: 2016-01-28.
Smakhtin VU. 2001a.  Estimating continuous monthly baseflow time series and their possible applications in the context of the ecological reserve. Water SA. 27(2): 213-217.
Smakhtin VU. 2001b.  Low  flow  hydrology:  a  review. J  Hydrology .  240: 147-186.
Tallaksen  LM,    Vvan    Lanen    HAJ.   van    eds.  2004.  Hydrological  Drought    –   Processes    and   Estimation Methods  for  Streamflow  and Groundwater.   Developments   in   Water   Science,   48.   Amsterdam, Elsevier Science B.V, ISBN 0-444-51688-3, pp. 579.
Tallaksen LM. 1995.  A review of baseflow recession analysis. Journal of Hydrology . 165: 349-370.
Tularam GA dan Ilahee M. 2008.  Exponential Smoothing Method of Base Flow Separation And Its Impact on Continuous Loss Estimates. American Journal of Environmental Sciences . 4(2): 136-138.
Yetti E, D Soedharma, S Haryadi. 2017. Evaluation of Rivers Water Quality at Malang Upper Brantas River Basin Area in Relation to Land Use System and Its Surroundings People Activity. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 7(2): 98-106.
Zumaa DS, Murtilaksono K, Suharnoto Y. 2017.  Analysis of Rainfall and Discharge with SWAT Model Using the Moving Average Method in Ciliwung Hulu Watershed. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 7(2): 98-106.