## Penentuan Laju Irigasi di Lahan Pertanian Kecamatan Sangatta Selatan Menggunakan Model Infiltrasi Terpilih
Joko Suryanto 1
1 Program Studi Teknik Pertanian, STIPER Kutai Timur Jl. Soekarno-Hatta No. 01 Sangatta Kutai Timur Kalimantan Timur 75387
Email: jokosuryanto@stiperkutim.ac.id

## ABSTRACT
Infiltration rate is important and necessary in design irrigation project. The study aimed to  determine  maximum  attainable  irrigation  rate  in  agricultural  land  Sangatta  Selatan sub-district. Three empirical infiltration models; Horton, Philip and Kostiakov were used to  predict  infiltration  and  compared  with  measurements.  The  double  ring  infiltrometer method was used for measurement of infiltration rate on soil under different soil types. A total of eight infiltration test was conducted in the field. Models were tested statictically using paired test (t-test) and standard error (Se) to determine which most suitable for estimate infiltration rate. From the results of analysis, showed that value of coefficient correlation (r) were 0.929, 0.856 and 0.924 for Horton’s, Philips and Kostiakov model respectively. From coefficient correlation value, Horton’s, Philips and Kostiakov model was suitable for determination infiltration rate in field land. Value of he t-test obtained Horton model was 2.959 and higher than t-table (2.074), Philip model was 0.016 and Kostiakov model was 0.332 smaller than t-table, mean predicted infiltration rate using Philip and Kostiakov model was not different with measured infiltration rate. Kostiakov model with the value of Se 0.134 gave best fit to measured infiltration rate, while Horton and  Philip  were  provided  good  agreement  with  the  value  of  Se  0.286  and  0.139 respectively. Thus the Kostiakov model was most suitable for determination infiltration rate in agricultural land Sangatta Selatan Sub-District. The average infiltration rate using Kostiakov model was 34.7 cm/hr, mean the application rate under irrigation system must not exceed 34.7cm/hr or runoff will occur.
Keywords:  Double  ring  infiltrometer,  Infiltration  models,  Infiltration  rate,  Irrigation rate, Sangatta Selatan sub-district

## ABSTRAK
Laju  infiltrasi  ke  dalam  tanah  sangat  penting  dalam  desain  irigasi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menentukan  laju  irigasi  maksimum  di  lahan  pertanian  Kecamatan Sangatta Selatan. Tiga model empiris infiltrasi yaitu model infiltrasi Horton, Philip dan Kostiakov  digunakan  untuk  memperkirakan  laju  infiltrasi  dan  membandingkan  laju infiltrasi  model  dengan  laju  pengukuran  di  lapangan.  Pengukuran  laju  infiltrasi  di lapangan dilakukan menggunakan metode double-ring infiltrometer, sebanyak delapan titik  pengukuran.  Model  diuji  dengan  membandingkan  laju  infiltrasi  pengukuran  dan hasil  model,  kriteria  keakuratan  model  infiltrasi  menggunakan  nilai  koefisien  korelasii (r), uji berpasangan (t test) dan standard error (Se) antara hasil pengukuran dan hasil model  untuk  menentukan  model  infiltrasi  yang  lebih  sesuai  diterapkan  di  lahan pertanian  Kecamatan  Sangatta  Selatan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  rerata koefisien korelasi 0.929, 0.856 dan 0.924 berturut-turut untuk model Horton, Philip dan Kostiakov. Nilai r tersebut mengindikasikan bahwa baik model Horton, Philip maupun Kostiakov dapat diterapkan. Nilai thitung model Horton diperoleh 2,959, lebih tinggi dari ttabel  (2.074),  model  Philip    0.016  dan  model  Kostiakov  0.103.  Model  Kostiakov mempunyai nilai rerata standard error (Se) terkecil 0.134, sedangkan model Horton dan model  Philip  0.286  dan  0.139.  Maka  Model  Kostiakov  lebih  sesuai  diterapkan  untuk memperkirakan laju  infiltrasi di  lahan pertanian  Kecamatan Sangatta Selatan. Rerata laju  infiltrasi  menggunakan  model  Kostiakov  diperoleh  34.7  cm/jam, maka  laju  irigasi yang disarankan tidak melebihi 34.7 cm/jam agar tidak terjadi aliran permukaan.
Kata kunci: Double ring infiltrometer, Kecamatan Sangatta Selatan, Laju infiltrasi,
Laju irigasi, Model infiltrasi

## 1 Pendahuluan
Infiltrasi air ke dalam tanah berperan penting dalam manajemen air irigasi. Infiltrasi adalah  proses  masuknya  air  ke  dalam  tanah  dari  permukaan  tanah,  baik  dari  air  hujan maupun irigasi (Scott, 2000), sedangkan kapasitas infiltrasi adalah laju maksimum dimana tanah mampu menyerap air yang berada di permukaan tanah. Kapasitas infiltrasi ditentukan oleh faktor jenis tanah, kadar air tanah, bahan organik tanah, vegetasi penutup dan musim (Linsley,  dkk.,  1996).  Sedangkan  Hasan,  dkk.,(2015)  menyebutkan  bahwa  kapasitas infiltrasi  bergantung  pada  tekstur  tanah,  struktur,  vegetasi  penutup,  nilai  kadar  lengas tanah, konduktivitas hidrolik, porositas, adanya koloid yang menyebabkan pembengkakan tanah, bahan organik, durasi hujan atau irigasi, dan kekentalan air.
Karakteristik tanah berupa infiltrasi merupakan variabel penting pada desain sistem irigasi (Igbadun dan Idris, 2007) terutama pada sistem irigasi permukaan (Akinbile, 2010), banyaknya air irigasi yang diaplikasikan untuk mencapai kebutuhan air tanaman diperlukan informasi infiltrasi tanah dan jumlah aplikasi air maksimum (Hasan, dkk., 2015). Kapasitas infiltrasi suatu tanah dapat digunakan untuk menghitung besarnya air hujan atau air irigasi yang melimpas maupun terserab ke dalam tanah (Januar dan Pandjaitan, 1999), sehingga dapat  diperoleh  laju  irigasi  yang  memberikan  efisiensi  tinggi  dan  ketersediaan  lengas optimal bagi pertumbuhan tanaman.
Ogbe  dkk.,  (2011)  menyatakan  bahwa  dalam  operasi  sistem  irigasi  permukaan, model empiris infiltrasi masih sering digunakan. Termasuk model empiris antara lain model Green and Ampt (1911),  Kostiakov (1932), Horton (1940), dan Philip (1957), Holtan (196) (Al-azawi, 1985; Mawardi, 1998). Ruth dkk., (2014) menggunakan model Kostiakov untuk mensimulasi  infiltrasi  pada  tanah  geluh  berpasir  dan  geluh  liat  berpasir.  Kinerja  model sangat memuaskan dengan hasil laju infiltrasi antara 4,6 cm/menit – 24,4 cm/menit. Kannan dan Abate (2015), menggunakan model Kostiakov dalam mendesain irigasi alur pada tanah geluh berpasir untuk menentukan waktu yang dibutuhkan air berinfiltrasi sepanjang alur.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  model  infiltrasi  yang  sesuai  di  lahan pertanian  kecamatan  Sangatta  Selatan  diantara  model  infiltrasi  Horton,  Philip  dan Kostiakov. Tujuan yang lebih khusus yang akan dicapai antara lain : 1). memperoleh laju infiltrasi,  dan  2), menentukan  nilai  laju  irigasi  permukaan  berdasarkan kapasitas  infiltrasi hasil model terpilih.

## 2 Metode Penelitian

## 2.1  Lokasi, Waktu dan Bahan Penelitian
Penelitian dilaksanakan di wilayah Kecamatan Sangatta Selatan Kabupaten Kutai Timur  pada  bulan  Juli  –  Agustus  2016.  Secara  geografis  Kecamatan  Sangatta  Selatan terletak  antara  0 o 12’  20”  dan  0 o 26’  24”  LU,  117 o 26’  37”  dan  117 o 42’  03”  BT.  Bahan
penelitian berupa; peta penutupan lahan Kalimantan Timur, peta tanah Kalimantan Timur, peta Administratif Kabupaten Kutai Timur, dan data series curah hujan bulanan. Peralatan yang  digunakan  antara  lain;  double  ring  infiltrometer,  stopwatch,  ring  BV,  soil  sampler, penggaris, GPS dan berupa program komputer ms office, ArcMap 10.1.

## 2.2  Tahapan Pelaksanaan Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dilakukan  dalam  4  tahapan,  yaitu  1)  persiapan,  2) pengumpulan dan penyusunan data/peta, 3)  pengukuran laju infiltrasi di lapangan, dan 4) analisis data hasil penelitian. Pelaksanaan penelitian yang dilakukan diantaranya: a.  Pengukuran infiltrasi.
Pengukuran  infiltrasi  dilakukan  menggunakan  double  ring  infiltrometer  dengan memasukkan  ke  dalam  tanah  hingga  mencapai  kedalaman  5  –  10  cm  dan  kedua  ring berada  pada  posisi  datar.  Pada  ring  dalam  diletakkan  penggaris  untuk  mengukur penurunan air. Mengisi ruang dalam ring secara bersamaan dengan ketinggian antara 15 – 20 cm. Mencatat tinggi permukaan air pada awal dan tinggi penurunan air pada interval 2,  3,  4  dan  5  menit  dilakukan  hingga  penurunan  air  konstan.  Menambahkan  air  antara kedua ring sehingga ketinggian air selalu konstan.
b.  Pengambilan sampel tanah.
Pada  setiap  titik  sampel  pengukuran  infiltrasi  dilakukan  pengukuran  infiltrasi  juga dilakukan  pengambilan  sampel  tanah  dengan  menggunakan  ring  silinder  soil  sampler (undisturb) dan soil sampler (disturb). Memasukkan sampel tanah ke dalam kantong plastik dan diberi label untuk selanjutnya dianalisa di laboratorium meliputi : tekstur tanah, BV, BJ, kandungan bahan organik, dan kadar lengas tanah.

## 2.3   Analisa Data.
Diantara model infiltrasi yang paling sering digunakan dalam hidrologi adalah model infiltrasi Kostiakov, Horton dan Philip.
1. Fitting persamaan infiltrasi Horton
Persamaan model infiltrasi Horton adalah (Jury dan Horton, 2004) :
=  . + . 1 −
.
(1) =  + − .
(2) dimana :
f t
= laju infiltrasi (cm/menit)
f o = laju infiltrasi awal (cm/menit)
f c = laju infiltrasi akhir atau laju infiltrasi konstan (cm/menit)
t = waktu (menit)
K =  konstanta  parameter  tanah  tergantung  pada  jenis  tanah,  kondisi
............. permukaan tanah dan kandungan lengas tanah (l/menit)
persamaan di atas dilogaritmakan pada sisi kanan dan kiri
−  = − . (3) log − = log − . (4) log − = log − − log (5) log − − log − = − log (6) maka: = − log − − log −  ! (7) = − log − + log −
(8)
menggunakan persamaan linier, y = m X + C, sehingga :
y = t (9) " = − (10) X =  log − (11)
$ = log − (12)
dari persamaan 10, maka K ;
= − %
(13)
2. Fitting persamaan infiltrasi Philip
Bentuk persamaan model infiltrasi Philip (Jury dan Horton, 2004) :
= &. ' ( + . (14) = 1 2 * . &. /, + (15)
dimana :
F = infiltrasi kumulatif (cm)
f t = laju infiltrasi (cm/menit)
t = waktu (menit)
S, K   = konstanta
Proses fitting persamaan Philip menggunakan dua data infiltrasi kumulatif (misal F 2 dan F 10 ) dan waktu yang sesuai dengan data tersebut (misal t 2 dan t 10 ). Maka persamaan di atas dapat dituliskan sebagai berikut :
, − . , = &. , ' ( (16)
- − . - = &. - ' ( (17)
jika persamaan kedua di atas dikalikan dengan t 10 dan t 2 , maka :
, - − . , - = &. , ' ( - (18)
-  , − . - , = &. - ' ( ,
,  - − -  , = &. , ' ( - − - ' ( , (19)
nilai S & = . (  '/ . '/  ( 0 ( 1'( '/ '/ 1'( ( 2 (20)
sehingga nilai K dapat diperoleh ;
= . ( . ( 1'( ( (21)
3. Fitting persamaan infiltrasi Kostiakov
Bentuk persamaan model infiltrasi Kostiakov (Al-Azawi, 1985) :
= . 3 ' (22) = 4 . . 3 ' (23)
dimana :
F = infiltrasi kumulatif (cm) f t = laju infiltrasi (cm/menit)
t = waktu (menit)
K, α = konstanta bergantung pada jenis tanah dan kondisi awal parameter model K dan α diperoleh dengan melogaritmakan sisi kanan dan kiri pada persamaan (22),
log   = log . 3 ' (24) log   = log + 4 log (25)
Plotting nilai log F dan log t akan diperoleh persamaan linier, y = m X + C, sehingga :
y =  log (26) " = 4 (27) $ = log (28)
dari persamaan (28), maka nilai K dapat diperoleh ;
= 67 89:; $ (29)
4. Penentuan model terbaik untuk lokasi penelitian :
Model  terbaik  antara model  Horton,  Philip  dan  Kostiakov  ditentukan menggunakan metode grafis dengan kriteria nilai koefisien korelasi (r), metode uji t berpasangan (t paired test) dua arah dan standar error (Se). Kriteria akurasi dihitung menggunakan persamaan :
< = ∑ > 8 −> ? 7 8=1 @ A 8 −A ?B C∑ > 8 −> ? 2 7 8=1 ∑ @ A 8 −A ?B2 7 8=1 (30) D E = C F G∑ H , − ∑ I ( F J (31)
t LMNOP = Q R SE/√F (32)
(-)

## & =
∑ Q U V U ( F -.W (33)
dimana:
x i = nilai pengukuran laju infiltrasi ke-i
y i = laju infiltrasi prediksi ke-i
D   = x i - y i n   = jumlah data
Sd   = standard deviasi

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1  Deskripsi Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  wilayah  Kecamatan  Sangatta  Selatan  dengan  luas wilayah 1,660.85 km 2 atau 4.6 % dari total luas Kabupaten Kutai Timur. Peta Kecamatan Sangatta  Selatan  disajikan  pada  Gambar  1.  Karakteristik  iklim  di  wilayah  penelitian menggunakan data curah hujan bulanan Kecamatan Sangatta Utara antara tahun 2002 – 2014,  hal ini disebabkan keterbatasan data curah hujan di Kecamatan Sangatta Selatan. Curah  hujan  tahunan  rata  rata  sebesar  2,374  mm/tahun  dengan  rata-rata  curah  hujan terendah sebesar 132 mm pada bulan September dan tertinggi 300 mm pada bulan Januari. Perbedaan curah hujan sepanjang tahun tidak tegas dengan nilai koefisien variansi antara 0.62  –  1.13.  Klasifikasi  iklim  Oldeman  di  lokasi  penelitian  termasuk  daerah  agroklimat subzona D2 dengan 3 bulan basah berturut-turut.
Dalam  peta  tanah  Kalimantan  Timur,  PUSLITTANAK  Bogor,  wilayah  Kecamatan Sangatta Selatan dikelompokkan dalam ordo tanah: 1) Organosol, 2) Aluvial, 3) Gleisol, 4) Podsolik,  dan  5)  Kambisol.  Penggunaan  lahan  didominasi  oleh  pertanian  lahan  kering sebesar 28.5 %, belukar dan rawa 20.2 %, dan sawah 0.2 %. Analisa sifat fisik dan kimia tanah pada lokasi pengukuran laju infiltrasi diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil analisa sifat fisik dan kimia tanah titik sampel pengukuran infiltrasi . Titik Sampel Koordinat titik sampel Lahan Pertanian C organik (%) Porositas (%) Kadar Air (%) Liat (%) Tekstur B1 00 o 28’ 17’’ LU 117 o 32’ 30’’ BT Palawija : jagung 2.2 24.6 15.7 35.1 CL B2 00 o 27’ 13’’ LU 117 o 32’ 17’’ BT Palawija : singkong 1.0 18.6 17.9 35.9 CL B3 00 o 27’ 13’’ LU 117 o 32’ 34’’ BT Palawija : singkong 1.0 19.7 17.1 47.5 CL C1 00 o 21’ 13’’ LU 117 o 29’ 10’’ BT Palawija : lombok 0.9 26.5 34.9 23.2 L C2 00 o 28’ 05’’ LU 117 o 31’ 01’’ BT Padi sawah 3.4 5.0 2.4 42.4 C C3 00 o 28’ 05’’ LU 117 o 31’ 40’’ BT Padi sawah 3.5 12.9 21.6 27.8 CL D1 00 o 22’ 28’’ LU 117 o 31’ 28’’ BT Padi sawah 3.1 20.6 26.9 47.5 C D2 00 o 22’ 35’’ LU 117 o 31’ 37’’ BT Padi sawah 3.5 20.9 18.1 38.2 CL rerata 2.3 18.6 19.3 37.2

## 3.2  Laju Infiltrasi
Hasil  pengukuran  laju  infiltrasi  di  lahan  pertanian  Kecamatan  Sangatta  Selatan diperlihatkan pada Tabel 2. dan secara grafik pada Gambar 2a dan 2b.
Tabel 2. Hasil pengukuran laju infiltrasi pada lahan pertanian Kecamatan Sanggatta Selatan.
Waktu t (menit) Laju infiltrasi (cm/menit) B1 B2 B3 C1 C2 C3 D1 D2 1 2.00 1.60 1.70 1.00 1.31 1.09 1.00 1.40 5 1.80 1.20 1.00 0.95 1.15 1.00 0.85 1.25 9 1.50 1.10 0.95 0.60 1.09 0.70 0.85 1.10 15 0.85 1.13 0.93 0.57 1.15 0.43 0.67 0.95 25 0.63 0.75 0.83 0.40 0.98 0.45 0.70 1.00 52 0.50 0.72 0.50 0.30 0.72 0.30 0.64 0.93 67 0.34 0.66 0.66 0.34 0.68 0.20 0.52 0.73 77 0.34 0.56 0.48 0.30 0.57 0.14 0.45 0.68 87 0.28 0.49 0.46 0.54 0.44 0.59 rerata 0.85 0.87 0.79 0.51 0.91 0.48 0.66 0.92
Gambar 2a menunjukkan laju infiltrasi pengukuran mengalami nilai fluktuatif, hal ini disebabkan  penambahan  air  ke  dalam  ring  infiltrometer  berlangsung  dalam  waktu  yang lama, penambahan air merusak keadaan permukaan tanah di dalam ring infiltrometer pada saat  pengukuran,  kesalahan  waktu  pencatatan,  maupun  kesalahan  paralaks  alat  ukur. Beberapa hal tersebut diduga menyebabkan grafik laju infiltrasi berfluktuasi pada beberapa
waktu pengukuran. Sehingga analisa secara grafik digunakan regresi persamaan pangkat laju infiltrasi (Gambar 2b) dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) antara 0.75 – 0.88.
Gambar 2a. Grafik f pengukuran laju infiltrasi lahan pertanian kec. Sangatta Selatan
Gambar 2b. Grafik regresi f pengukuran laju infiltrasi lahan pertanian kec. Sangatta Selatan
Laju awal infiltrasi pada pengukuran B1, B3 dan C3 turun dengan cepat, sedangkan pada pengukuran yang lain turun secara landai (Gambar 2b). Hal ini berkaitan dengan pola pembasahan pada tanah liat dan kadar air awal tanah saat pengukuran. Pada saat awal infiltrasi, tanah pada keadaan kering dan ada retakan, air masuk mengisi pori-pori tanah yang  sebelumnya  terisi  oleh  udara,  selain  mengisi  retakan  tanah.  Sifat  tanah  lait  yang mengembang  pada  saat  basah,  akan  menutup  pori-pori  tanah  dan  menyebabkan penurunan laju infiltrasi.
Kadar air tanah awal tertinggi (Tabel 1) terdapat pada pengukuran C1 yaitu 34.9 % dan terendah pada C2 sebesar 2.4 %. Berdasarkan Gambar 2a dan 2b., laju infiltrasi C2 lebih tinggi dibanding dengan C1, hal ini disebabkan pada tanah dengan kadar air tanah awal  yang  rendah  (kering)  gradient  potensial  matriks  sangat  besar,  menyebabkan  laju infiltrasi tinggi karena semakin banyak air yang dibutuhkan untuk mengisi pori-pori tanah hingga mendekati jenuh.
Kandungan  liat  tertinggi  pada  sampel  pengukuran  B3  yaitu  47.5  %,  sedangkan terendah pada titik C1. Tanah dengan kandungan liat yang tinggi mempunyai gaya matrik yang tinggi sehingga menghambat laju infiltrasi, selain  penyumbatan pori-pori makro oleh partikel liat, sehingga pada tanah kandungan liat tinggi infiltrasi kumulatif akan lebih kecil. Hasil  yang  berbeda  diperlihatkan  pada  Gambar  2b.  bahwa  laju  infiltrasi  B3  lebih  tinggi dibandingkan  C1,  hal  ini  disebabkan  oleh  rendahnya  kadar  air  awal  tanah  yaitu  17.1  % sedangkan C1 sebesar 34,9 %.
Porositas  tanah  dan kandungan  bahan  organik mempunyai  pengaruh  yang  sama terhadap  kapasitas  simpanan  dan  laju  aliran,  infiltrasi  akan  cenderung  naik  sebanding dengan  porositas  tanah  dan  kandungan  bahan  organik.  Porositas  tertinggi  pada
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 0 20 40 60 80 100 la ju i n fi lt ra si ( cm /m e n it ) waktu (menit ) B1 B2
B3
C1 C2 C3 D1 D2 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 0 20 40 60 80 100 la ju i n fi lt ra si ( cm /m e n it ) waktu (menit ) Power (B1)
Power (B2) Power (B3) Power (C1) Power (C2) Power (C3) Power (D1) Power (D2)
pengukuran C1 sebesar 26.5 % dan terendah pada pengukuran C2 sebesar 5 %. Infiltrasi kumulatif menunjukkan bahwa C1 lebih rendah dibanding C2 yaitu 41 cm sedangkan pada C2 sebesar 58 cm. Hal ini disebabkan kadar air awal C2 jauh lebih rendah dibandingkan C1 yaitu 2.4 % dibanding 34.9 %.
Kadar  bahan  organik  tertinggi  pada  pengukuran  D2  dan  C3  sebesar  3.5  %, sedangkan terendah pada pengukuran C1 yaitu 0.9 %. Berdasarkan kadar bahan organik tersebut maka infiltrasi kumulatif D2 dan C3 akan lebih tinggi dibandingkan pada C1. Hasil pengukuran diperoleh infiltrasi kumulatif D2, C3 sebesar 86.7 cm, 40.6 cm, sedangkan C1 sebesar 41.3 cm.

## 3.6  Fitting Parameter dan Uji Kesesuaian Model
Parameter model infiltrasi Horton, Philip dan Kostiakov pada berbagai penggunaan lahan pertanian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter model infiltrasi Horton, Philip dan Kostiakov
sample Parameter model infiltrasi Horton Philip Kostiakov f o f c K S K n K B1 2.279 0.279 -0.052 2.571 0.279 0.721 2.696 B2 1.899 0.479 -0.047 2.624 0.556 0.833 1.801 B3 1.543 0.459 -0.048 2.621 0.462 0.813 1.699 C1 1.006 0.279 -0.057 1.960 0.257 0.773 1.278 C2 2.038 0.529 -0.055 1.748 0.690 0.899 1.445 C3 1.278 0.137 -0.052 2.345 0.176 0.735 1.405 D1 1.258 0.469 -0.052 1.354 0.489 0.877 1.113 D2 1.456 0.569 -0.032 1.763 0.710 0.892 1.493
Hasil  uji  kesuaian  model  pada  Tabel  4.,  diperoleh  model  infiltrasi  Horton  sangat akurat  digunakan  pada  penggunaan  lahan  jagung  dengan  nilai  R 2 =  0.901,  r  =  0.949, sedangkan pada lahan padi sawah memberikan hasil keakuratan paling rendah (R 2 = 0.807, r = 898). Model infiltrasi Philip sangat akurat pada lahan singkong dengan nilai R 2 = 0.888, r  =  0.942,  keakuratan  paling  rendah  pada  lahan  padi  sawah  (R 2 =  0.551,  r  =  0.742). Koefisien korelasi tertinggi model Kostiakov diperoleh pada lahan singkong dan terendah pada  lahan  padi  sawah  dengan  nilai  R 2 0.770,  r  =  0.877.  Berdasarkan  kriteria  koefisien korelasi, ketiga model memberikan hasil keakuratan tertinggi dan terendah yang sama pada lahan  dengan  jenis  tanaman  yang  sama,  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa karakteristik tanaman meliputi tekanan dan sebaran perakaran tidak berpengaruh terhadap laju infiltrasi model Horton, Philip maupun Kostiakov.
Uji  t-paired  antara  laju  ukur  dan  laju  hasil model  diperoleh  bahwa  hasil  perkiraan model Horton sangat berbeda nyata dengan nilai t hitung antara 1.825 – 4.591, kecuali pada sampel C3, nilai t hitung lebih besar dari t tabel yaitu 2.080 pada derajad bebas df = n-1 pada tingkat kepercayaan 95 %. Model Philip diperoleh nilai t hitung berada pada rentang 0.000 –
0.646 lebih kecil dari nilai t tabel pada derajad bebas df = n-1 pada tingkat signifikansi α = 5 %  terletak  antara  2.069  –  2.080.  Sehingga  semua  nilai  rerata  hasil  model  Philip  tidak berbeda dengan rerata pengukuran.
Tabel 4. Hasil uji kesesuain model infiltrasi Horton, Philip dan Kostiakov
model infiltrasi kriteria kesesuaian model infiltrasi B1 B2 B3 C1 C2 C3 D1 D2 Horton r 0.949 0.939 0.910 0.948 0.898 0.937 0.944 0.905 t hitung -2.226  -2.949  -3.138  -2.768  -2.558  -1.823  -3.221  -4.592 Se (cm) 0.27 0.36 0.29 0.13 0.47 0.17 0.28 0.36 Philip r 0.858 0.865 0.942 0.881 0.742 0.877 0.849 0.820 t hitung 0.000 0.130 0.000  -0.021 0.013 0.000 0.010  -0.002 Se (cm) 0.28 0.15 0.09 0.11 0.16 0.13 0.08 0.12 Kostiakov r 0.911 0.938 0.963 0.932 0.877 0.926 0.939 0.906 t hitung 0.026  -0.285 0.319 0.136  -1.342 0.038  -0.577  -0.978 Se (cm) 0.27 0.14 0.11 0.10 0.15 0.13 0.07 0.11
Laju infiltrasi model Kostiakov tidak berbeda nyata dengan pengukuran dengan nilai t hitung antara 0.026 – 0.978 dan berada pada rentang t tabel 2.069 – 2.080. Berdasarkan nilai standard error (Se), model Horton mempunyai nilai Se paling tinggi antara 0.132 – 0.469, kemudian  Se  model  Philip  antara  0.084  –  0.278,  sedangkan  Se  model  Kostiakov  paling rendah antara 0.073 – 0.274.  Hasil uji-t dan nilai Se model diperoleh kesimpulan bahwa model Kostiakov lebih sesuai diterapkan di lahan pertanian lokasi penelitian dibandingkan model Horton dan Philip.

## 3.7  Laju Infiltrasi dan aplikasi irigasi
Laju infiltrasi dapat digunakan untuk mengetahui laju irigasi agar dicapai efisiensi irigasi yang tinggi. Laju irigasi harus ≤ laju infiltrasi agar tidak terjadi kehilangan air melalui aliran permukaan. Laju infiltrasi pengukuran pada Tabel 5., mempunyai nilai antara 9.0 – 36.0 cm/jam dengan rerata 24.8 cm/jam, nilai tersebut lebih besar 4.5 cm/jam, sehingga termasuk dalam kelas sangat cepat. Laju infiltrasi model Kostiakov termasuk dalam kelas sangat  cepat  dengan  nilai  rerata    34.7  cm/jam  pada  rentang  18.6  –  48.6  cm/jam. Kesimpulan  yang  sama  terlihat  pada  Gambar  3a.,  laju  infiltrasi  model  lebih  tinggi (overestimate) dibandingkan pengukuran.
Tabel 5. Laju infiltrasi pengukuran dan model Kostiakov (cm/jam)
Laju (cm/jam) Titik sampel pengukuran rerata B1 B2 B3 C1 C2 C3 D1 D2 ukur 18.6 29.4 28.2 17.4 33.0 9.0 26.4 36.0 24.8 model 33.6 42.0 36.0 18.6 46.8 18.6 33.6 48.6 34.7
Berdasarkan simulasi model Kostiakov, maka rata-rata laju aplikasi irigasi di lokasi penelitian  harus ≤ 34.7  cm/jam  agar  tidak  terjadi  penggenangan  dan  aliran  permukaan. Gambar  3b.,  menunjukkan  bahwa  terjadi  simpangan  positif  pada  menit  12  –  62,  hal  ini
berarti akan terjadi kelebihan air irigasi dalam bentuk genangan maupun aliran permukaan setelah  irigasi  pada  menit  ke-12  hingga  menit  ke  62,  karena  tanah  sudah  mencapai kapasitas serap air.
Gambar 3a. Grafik laju infiltrasi pengukuran
dan model Kostiakov titik sampel B1
Gambar 3b. Grafik infiltrasi kumulatif terhadap waktu kumulatif titik sampel B1

## 4 Kesimpulan
Penelitian ini difokuskan pada penentuan laju irigasi berdasarkan laju infiltrasi yang dihasilkan  oleh  model  terbaik  antara  model  infiltrasi  Horton,  Philip  dan  Kostiakov. Berdasarkan koefisien korelasi (r), uji-t dan standard error, menunjukkan model Kostiakov paling  sesuai  untuk  simulasi  laju  infiltrasi  di  lokasi  penelitian.  Nilai  rerata  evaluasi  model Kostiakov diantaranya  korelasi (r) = 0.924,  t hitung 0.103 < 2.074, dan Se = 0.135 cm. Model Kostiakov kemudian digunakan untuk menentukan kapasitas infiltrasi di lokasi penelitian. Hasil  rerata  kapasitas  infiltrasi  menggunakan  model  Kostiakov  diperoleh  34.7  cm/jam termasuk dalam kelas sangat cepat. Agar diperoleh efisiensi irigasi yang tinggi, laju irigasi di lokasi penelitian sebaiknya tidak melebihi kapasitas infiltrasinya yaitu 34.7 cm/jam.

## Daftar Pustaka
Akinbile,  C.O.  2010.  Comparative  Analysis  of  Infiltration  Measurements  of  Two  Irrigated Soils in Akure, Nigeria. Adv. Appl. Sci. Res., 1 (1), 49 – 57. Diakses 5 Mei 2017, dari https://www.imedpub.com/articles/comparative-analysis-of-Infiltration-measurement- of-twoirrigated-soils-in-akure-nigeria.pdf
Al-Azawi, S.A.1985. Experimental Evaluation of Infiltration Model. Journal of Hydrology, 24
(2), 77 – 88. Diakses 5 Mei 2017, dari
https://www.hydrologynz.co.nz/downloads/JoHNZ_1985_v24_2_Al-Azawi.pdf
Beven,  Keith  &  Horton,  R.  E.  2004.  Perceptual  Model  of  Infiltration  Processes.  Hydral
Process, 18, 3447 – 3460. Diakses 5 Agustus 2016, dari https://www.earth.biosestate.edu/jmcnamara/files/2011/10/Keven_HP2004.pdf
Hasan, M., Chowdury T., Drabo, M., Kassu A., & Glenn, C.2015. Modelling of Infiltration Characteristics  by  Modified  Kostiakov  Method.  Journal  of  Water  Resources  and
0 20 40 60 80 100 120 140 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 la ju i n fi lt ra si ( cm /j a m ) waktu (jam ) f. pengukuran f. Kostiakov Power (f. pengukuran) y = 0,715x + 5,7318 R² = 0,9902 0 10 20 30 40 50 60 70 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 in fi lt ra si k u m u la ti f (c m ) waktu  (menit)
Protection, 7, 1309-1317. Diakses 28 April 2017,
dari https://file.scrip.org/pdf/JWARP_2015111711414559.pdf
Igbadun,  H.E.,  &  Idris,  U.D.  2007.  Performance  Evaluation  of  Infiltration  Model  in  a Hydromhorpic Soil. Nigerian Journal of Soil and Environmental Research, 7, 53 – 59. Diakses 28 April 2017, dari https://www.test.abu.edu.ng/abu/publications/2011-1214- 124439_7814.pdf
Januar, M. R., & Pandjaitan, N. H. 1999. Evaluasi Persamaan Infiltrasi Kostiakov dan Philip Secara  Empirik  Untuk  Tanah  Regosol  Coklat  Kekelabuan.  Buletin  Keteknikan Pertanian,13, 1 – 10. Diakses 7 Agustus 2016, dari
https://core.ac.uk/download/32366919.pdf.
Jury, W.A., & Horton, R. 2004. Soil Physics. Sixth edition. John Wiley & Sons.Inc. Canada. Kannan,  N.,  &  Abate,  B.  2015.  Studies  on  Hydraulic  Performance  of  Furrow  Irrigation  to Optimise  Design  Parameters  Suitable  to  Onion  Filed  in  Hawassa,  Ethiopia.  Water
Utility Journal, 11, 17 – 30. Diakses 5 Mei 2017, dari https://www.ewra.net/wuj/pdf/WUJ_2015_11_02.pdf
Linsley, R.K., Kohler, M.A., & Paulhus, J.L.H. 1996. Hidrologi Untuk Insinyur. Edisi ketiga. Penerjemah Yandi Hermawan. Jakarta: Erlangga.
Mawardi, Muhjidin. 1998. Diktat Kuliah Asas dan Praktek Irigasi Bagian III : Kandungan Air di  Dalam  Tanah.  Fakultas  Teknologi  Pertanian.  Universitas  Gadjah  Mada. Yogyakarta.
Ruth,  U.A.,  Kelechi,  K.I,  Timothy,  O.C.,  &  Ike-Amadi,  C.A.  2014.  Application  Kostiakov’s Infiltration Model on The Soils of Umudike, Abia State- Nigeria. American Journal of Environmental  Engineering  ,  4  (1),  1  –  6.  Diakses  28  April  2017,  dari https://article.sapub.org/10.5923.j.ajee.20140401.html
Scott, H. Don. 2000. Soil Physics : Agricultural and Environmental Applications. Iowa: Iowa State University Press.
Williams,  J.R.,  &  Ouyang,  Y.  1998.  Estimation  of  Infiltration  Rate  in  Vadose  Zone: Application  of  Selected  Mathematical  Model.  National  Risk  Management. US.Environmental  Protection  Agency.  Cincinnati.  Diakses  5  Agustus  2016,  dari https://www.water-research.net/waterlibrary/stromwater/Infilvo2.pdf.
Ogbe, V.B., Jayeoba, O.J., & Ode, S.O. 2011. Comparison of Four Soil Infiltration Models on a Sandy Soil in Lafla, Southern Guinea Savanna Zone of Nigeria. PAT, 7 (12), 116
– 126. Diakses 5 Mei 2017, dari https://patnsukjournal.net/Vol7No2/p14.pdf