J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 7 N O . 2 (2019)
Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.sttp-yds.ac.id

## SAINSTEK
(e-Journal)
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Klik di sini dan tuliskan Kategori Artikel
Analisis Model Ketersediaan Air Pada Sungai Siak Bagian Hulu Dengan Menggunakan Model GR2M (Studi Kasus: Daerah Aliran Sungai Siak

## Bagian Hulu, AWLR Pantai Cermin)
Raeni Evanta Br. Tarigan a , Manyuk Fauzi b , Bambang Sujatmoko b
a Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantar KM 12,5 Pekanbaru, 28293, Indonesia
b Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR. Soebrantar KM 12,5 Pekanbaru, 28293, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22 Agustus 2019 Revisi Akhir: 03 Desember 2019
Diterbitkan Online : 28 Desember 2019
Pengalihragaman  hujan  menjadi  debit  merupakan  suatu  proses  untuk menghitung  debit  dengan  data  masukan  berupa  data  hujan  di  lapangan. Terdapat  beberapa  metode    perhitungan  transformasi  hujan  –  debit  yang digunakan  dalam  penelitian  di  Indonesia  seperti  Mock,  NRECA  dan Tank Model .  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode GR2M karena  lebih  sederhana  dibanding  dengan  metode  lainnya. GR2M hanya memiliki  dua  variabel  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan.  Lokasi penelitian  di  DAS  Siak  Bagian  Hulu AWLR Pantai  Cermin.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  efektifitas  model GR2M dalam  analisis  hujan- aliran pada DAS Siak Bagian Hulu AWLR ( Automatic Water Level Recorder) stasiun  Pantai  Cermin.  Hasil  penelitian  menunjukkan  keefektifan  metode GR2M yang sangat efisien dengan nilai ketelitian efiseinsi sebesar 90% .
K ATA K UNCI
GR2M , Pantai Cermin, pengalihragaman  hujan –debit

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 (0761) 66596
E-mail: manyuk.fauzi@unri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah Kecamatan Tapung mengalir sebuah sungai besar yang bernama  Sungai  Tapung  Kiri  yang  bermuara  ke  Sungai  Siak. Sungai  Tapung  tersebut  memiliki  banyak  anak  sungai  yang merupakan  bagian  dari  DAS  Siak  Hulu  yang  mempunyai peranan  penting  bagi  kehidupan  masyarakat,  terutama  sebagai sarana  transportasi  dan  sarana  perekonomian  yang  begitu  vital bagi  kelangsungan  hidup  masyarakat  disekitar  daerah  aliran sungai  tersebut  seperti  Petapahan,  Bencah  Kelubi,  dan  Pantai Cermin.  Pantai  Cermin  merupakan  salah  satu  desa  tertua  yang ada  di  Kecamatan  Tapung,  Kabupaten  Kampar  Provinsi  Riau dengan  jumlah  penduduk  sebesar  8.885  jiwa  pada  tahun  2014 dan  akan  meningkat  setiap  tahunnya.  Pertumbuhan  ini dimungkinkan  terjadi  karena  tingkat  kesejahteraan  yang  cukup stabil  dan  cenderung  meningkat  terlebih  dalam  situasi perekonomian  dimana  letak  geografis  Pantai  Cermin  berada dilintas antar provinsi sehingga memberikan dampak positif bagi kemajuan ekonomi masyarakat Pantai Cermin yang
memudahkan  untuk  memperoleh  hasil  panen  perkebunan  dan pertanian.  Daerah  bagian  hulu  sungai  merupakan  sektor pertanian yang lebih besar terutama dalam bidang tani tanaman musiman dan perkebunan kelapa sawit, karet, dan gambir. [3]
Pengelolaan  daerah  aliran  sungai  dengan  potensi  sumber  daya air  lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  20% dari potensi  sumber daya  air  di  provinsi  tersebut  membutuhkan  perangkat  yang mampu  menjawab  kebutuhan  tersebut.  Wilayah  sungai  Siak adalah  sumber  potensial  sumber  daya  air  lebih  besar  dari  20%. Sampai  sekarang,  Siak  wilayah  sungai  belum  memiliki informasi  sumber  daya  air  yang  terintegrasi  sistem;  dengan demikian informasi tentang potensi penyerapan air tidak bisa direkam secara memadai. [4]
Penurunan  kuantitas  air  pada  DAS  Siak  bagian  hulu  terutama Pantai  Cermin  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  penduduk  yang terus meningkat setiap tahunnya dan sebagian besar masyarakat di  Pantai  Cermin  bergantung  pada  sektor  pertanian  dalam bidang  tani  tanaman  musiman  dan  perkebunan  kelapa  sawit,
karet,  dan  gambir  yang  banyak  membutuhkan  air.  Melihat kondisi  yang  terjadi,  maka  dilakukan  suatu  penelitian  guna mengetahui  kondisi  air  secara  kuantitas  agar  dapat  mencukupi ketersediaan  air  di  masa  yang  akan  datang.  Adapun  beberapa metode yang pernah digunakan untuk menganalisis ketersediaan air  adalah  model  Mock,  NRECA  dan  GR2M.    Model  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Model GR2M.
Menurut penelitian yang pernah dilakukan oleh Vieux Boukhlay TRAORE (2014) yang berjudul Calibrating The Rainfall-Runoff Model  GR4J  And  GR2M  On  The  Koulountou  River  Basin,  A Tributary Of The Gambia River , mengatakan penggunaan model GR2M dan model GR4J merupakan parameter yang baik untuk di  terapkan.  Dimana  Parameter  ini  dapat  digunakan  untuk memulihkan aliran yang hilang dari hujan, dan khususnya untuk mendapatkan sumber daya air dimasa yang akan datang. [10]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Daerah Aliran Sungai (DAS)
Daerah Aliran Sungai (DAS) adalah suatu wilayah daratan yang secara  topografik  dibatasi  oleh  punggung-punggung  gunung yang  menampung  dan  menyimpan  air  hujan  untuk  kemudian menyalurkannya  ke  laut  melalui  sungai  utama.  Daerah  Aliran Sungai  memiliki  fungsi  sebagai  penampung  air  hujan,  sebagai penyimpanan  air  dan  sebagai  resapan.  Daerah  Aliran  Sungai juga memiliki fungsi yang besar seperti sumber kehidupan bagi manusia dan lingkungan kehidupan yang lain. Penggunaan lahan yang  berlebihan  dapat  mengurangi  fungsi  DAS  tersebut  dan dapat  menyebabkan  menurunnya  ketersediaan  air  di  daerah aliran sungai.[1]

## 2.2. Evapotranspirasi
Evaporasi  adalah  banyaknya  air yang  menguap  dari  permukaan tanah.  Transpirasi  adalah  banyaknya  air  yang  menguap  dari stomata  tanaman  sebagai  hasil  dari  pertumbuhan  tanaman. Evapotranspirasi adalah gabungan dari evaporasi dan transpirasi atau dengan kata lain evapotranspirasi merupakan banyaknya air yang  dipergunakan  untuk  proses  pertumbuhan  tanaman  dan menguapnya  air  dari  tanah  sebagai  tempat  tumbuhnya  tanaman tersebut.  Besar  evapotranspirasi  merupakan  salah  satu  faktor yang menentukan jumlah tampungan air di dalam tanah.
Perhitungan  evapotranspirasi  denga  metode Penman  –Monteith (Monteith,1965)  seperti  diuraikan  pada  SNI  7745  :  2012  [8] sebagai berikut :
ET 0 = 0,408 𝛥𝑅𝑛+ 𝛾 900 (𝑇+273) 𝑈2(𝑒𝑠−𝑒𝑎)
𝛥+ 𝛾 (1+ 0,34 𝑈2)

## 2.3. Ketersediaan Air
Ketersediaan  air  dalam  perngertian  sumberdaya  air  pada dasarnya  berasal  dari  air  hujan,  air  permukaan  dan  air  tanah. Hujan  yang  jatuh  di  atas  permukaan  pada  suatu  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  atau  Wilayah  Sungai  (WS)  sebagian  akan menguap kembali sesuai dengan proses iklimnya, sebagian akan
mengalir  melalui  permukaan  dan  sub  permukaan  masuk  ke dalam  saluran,  sungai  atau  danau  dan  sebagian  lagi  akan meresap  jatuh  ke  tanah  sebagai  pengisian  kembali  ( recharge) pada kandungan air tanah yang ada.
Analisis  ketersediaan  air  dilakukan  dengan  menggunakan metode  pendekatan  berdasarkan  data  debit  aliran  dalam  jangka waktu  yang  ada  lebih  dari  10  tahun,  apabila  tidak  tersedia  data debit dan data debit kurang dari 5 tahun maka perkiraan potensi ketersediaan  air  dilakukan  berdasarkan  curah  hujan,  iklim  dan kondisi DAS dengan menggunakan model hujan – aliran.

## 2.3.1. Analisa Ketersediaan Air dengan Model GR2M
Metode  GR2M  ( Global  Rainfall-Runoff  Model )  merupakan salah  satu  metode  koseptual  yang  didasarkan  pada  konsep keseimbangan  air.  Metode  konseptual  ini  dinyatakan  dengan rumus empiris yang menggambarkan cara mengalirnya air pada suatu DAS dari waktu kewaktu. Metode konseptual yang sudah berkembang  didasarkan  pada  waktu  operasi  tertentu  :  tahunan (GR1A),  bulanan  (GR2M)  dan  harian  (GR4J).  [2]    Metode  ini membutuhkan data hujan dan data evapotranspirasi potensial.
Metode GR2M yang digunakan dalam penelitian ini adalah versi Mouelhi  dkk  (2006).  Metode  ini  didasarkan  pada  kelembaban tanah dimana sebelumnya menggunakan dua fungsi , yaitu:
a. Fungsi produksi digunakan untuk perhitungan kelembaban tanah (SMC) dan fungsi pertukaran air .
b. Fungsi  transfer  hanya  menggunakan quadratic  routing store (kapasitas yang ditentukan = 60 mm).
Dalam  penelitian  ini,  model  GR2M  memiliki  beberapa parameter  yang  dapat  dikalibrasikan  dengan  menggunakan referensi  hidrologi  yang  diamati  (data  terukur).  Jika  tidak memiliki  data  terukur  maka  harus  menggunakan  parameter standar.  Menurut  Perrin  dkk,  2007  metode  GR2M  memiliki beberapa  parameter.  Parameter  ini  harus  ditentukan  melalui kalibrasi untuk meminimalkan kesalahan.[6]
Parameter  yang  digunakan  untuk  kalibrasi  GR2M  versi Mouelhi(2006) [7] adalah:
X 1
= kapasitas simpanan kelembaban tanah (SMC)(mm) X 2
= koefisien penyerapan air tanah
Adapun nilai parameter dapat dilihat pada Tabel 1 :
Tabel 1 . Parameter GR2M Parameter Rata-rata Interval X 1 (mm) 380 140-640 X 2 0,92 0,21-1,31 Sumber : Perrin , dkk (2007)
Konsep model GR2M dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar  1. Model GR2M
Sumber: Mouelhi,2006
Persamaan  yang  digunakan  dalam  model  ini  (Mouelhi,2006) sebagai berikut:
1. S 1 = 𝑆𝑜+𝑋𝑖 𝜑
1+ φ 𝑆 𝑋1 dengan φ  = tanh ( 𝑃 𝑋1 )
2. P 1 = P + S o – S 1 3. S 2 = 𝑆1(1−ψ) 1+ ψ (1− 𝑆1 𝑋1 ) dengan ψ = tanh ( 𝐸𝑡𝑝 𝑋1 )
4.
S 0 = 𝑆2 [1+( 𝑆2 𝑋1 )] 1/3 5. P
2 = S 2 – S 6. P 3 = P 1 – P 2
7. R 1 = R + P 3 8. R
2 = X 2 . R 1 9. Q = 𝑅2 2 𝑅2+60
Langkah  –langkah  perhitungan  model  GR2M  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
1. Data Hujan
Data  curah  hujan  yang  diperlukan  dalam  simulasi ketersediaan air ini adalah data curah hujan yang terjadi setiap  bulan  sepanjang  tahun  selama  waktu  yang  di tinjau.
2. Menghitung nilai Evapotranspirasi
Dalam  perhitungan  ketersediaan  air  ini,  perhitungan nilai  evapotranspirasi  menggunakan  metode Penman  – Monteith (Monteith,1965).
3. Kapasitas Kelembaban Tanah (SMC)
Soil  Moisture  Capacity adalah  kapasitas  kandungan  air pada  lapisan  tanah  permukaan  ( Surface  soil) per  m 2 . Apabila  kondisi  porositas  tanah  semakin  besar  maka akan semakin besar pula nilai SMC.
SMC (n) = SMC (n-1) + IS (n)

## WS = As – IS

## 4. Menghitung Data Debit
Menghitung  data  debit  dilakukan  dengan  menggunakan bantuan  MS.Excel  untuk  mendapatkan  korelasi  debit transformasi  dengan  debit  di  lapangan  dengan  langkahs ebagai berikut :
a. Mempersiapkan data debit.
b. Mempersiapkan
hasil
perhitungan
evapotranspirasi dan hujan wilayah.
c. Melakukan  transformasi  hujan  dengan  metode GR2M.
d. Mempersiapkan debit hasil transformasi.
e. Mencari  korelasi  debit  lapangan  dan  debit transformasi.

## 2.3.2. Analisis Peforma Model
Dalam  penelitian  ini,  simulasi  model  GR2M  akan  dilakukan dengan  periode  dari  tahun  2006  sampai  tahun  2016.  Menurut Hambali (2008), analisa peforma model dapat dilakukan dengan menggunakan  indikator  statistik  seperti  Koefisien  Korelasi  (R), Selisih  volume  dan volume  error (VE)  dan  Koefisien  Efisiensi (CE).[5]  Pada  penelitian  ini  dalam  analisis  peforma  model indikator  yang  digunakan  adalah  Koefisien  Efisiensi  (CE)  dan Koefisien Korelasi (R).
a. Koefisien efisiensi (CE) adalah nilai yang menunjukkan efisiensi model terhadap  debit terukur dan cara objektif yang  paling  baik  dalam  mencerminkan  kecocokan hidrograf  secara  keseluruhan.  Perhitungan  koefisien efisiensi (CE) dapat dirumuskan sebagai berikut :
CE = [ ∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑖 − 𝑄𝑐𝑎𝑙 𝑖 ) 2
𝑁 𝑖=1
∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑖 − 𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 ) 2 𝑁
𝑖=1 ]
Dimana  menurut  Hambali  (2008),  koefisien  efisiensi  memiliki beberapa kriteria seperti terlihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2 Kriteria Nilai Koefisien Efisiensi (CE) Nilai Koefisiensi Efisiensi (CE) Interpretasi CE > 0,75 sangat efisien 0,36 < CE < 0,75 cukup efisien CE < 0,36 tidak efisien Sumber : Hambali (2008) b. Koefisien  Korelasi  (R)  adalah  nilai  yang  menunjukkan besarnya ketertarikan antara nilai observasi dengan nilai simulasi.  Perhitungan  koefisien  korelasi  (R)  dapat dirumuskan sebagai berikut :
R = [ ∑(𝑄𝑐𝑎𝑙 −   𝑄𝑐𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 )(𝑄𝑜𝑏𝑠 −   𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 ) √∑(Qcal −  𝑄𝑐𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 ) 2 𝑥  ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠 − 𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑟𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 ) 2 ]
Berdasarkan  Hambali  (2008)    koefisien  korelasi  memiliki beberapa kriteria seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Kriteria Nilai Koefisien Korelasi Nilai Koefisiensi Korelasi (R) Interpretasi 0,7 < R < 1,0 sangat efisien 0,4 < R < 0,7 cukup efisien 0,2 < R< 0,4 korelasi rendah R < 0,2 diabaikan Sumber : Hambali (2008)

## 2.4. Debit andalan
Debit  andalan  adalah  ketersediaan  air  di  sungai  atau  debit  minimum sungai  yang  tersedia  yang  dapat  digunakan  untuk  kebutuhan  irigasi.
Tujuannya adalah untuk menentukan debit perencanaan yang diharapkan harus tersedia disungai [9].
Perhitungan  debit  andalan  dilakukan  dengan  metode  Lengkung Kekerapan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑃(𝑋 ≥ 𝑥) = 𝑚 −  𝛼 (𝑛 + 1 − 2𝛼) 100%

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ketersediaan  air  ini  dilakukan  pada  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Siak  bagian  Hulu  dengan  titik  kontrol  stasiun AWLR Pantai Cermin dengan luas daerah aliran sungai sebesar 1.716 km 2 .  Letak geografis  DAS  Siak  berada  diantara  100 0 28’
BT – 102 0 12’ BT dan 0 0 20’ LU – 1 0 16’ LU yang  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2. Peta Lokasi Sungai Siak bagian Hulu (Sumber : Badan Wilayah Sumatera III bagian hidrologi

## Provinsi Riau)

## 3.2. Prosedur Penelitian
Untuk  memudahkan  langkah  pelaksanaan  penelitian,  peneliti membuat  suatu  tahapan  penelitian  sebagai  pedoman  yang penting dalam menentukan tahap-tahap yang akan dilaksanakan pada penelitian ini. Adapun tahapan penelitian yaitu :
1. Melakukan  studi  literatur.  Studi  literatur  adalah pencarian  data  atau  materi  yang  berkaitan  dan berhubungan dengan topik tugas akhir sebagai referensi penulis.
2. Melakukan  pengumpulan  data.  Data  yang  akan digunakan dalam perhitungan adalah :
a. Data curah hujan
b. Data luas DAS
c. Data AWLR
d. Data klimatologi
3. Melakukan uji kualitas data
4. Menganalisis evapotranspirasi
5. Melakukan konsistensi data.
6. Berdasarkan uji konsistensi data dapat dilihat data yang dibutuhkan  telah  konsisten  dan  dapat  digunakan  ke tahap  selanjutnya  ,  namun  apabila  data  tidak  konsisten maka akan dilakukan perbaikan data.
7. Melakukan  penetapan  skema  rasio  data  kalibrasi  dan data verifikasi.
8. Menganalisis  Transformasi  hujan  –debit  dengan menggunakan metode GR2M
9. Menguji performa model. Berdasarkan  pengujian  peforma  model  dapat  dilihat ketersediaan air yang di hasilkan dari model GR2M

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perhitungan Evapotranspirasi
Perhitungan  evapotranspirasi  digunakan  untuk  mengetahui besarnya  evapotranspirasi  di  suatu  daerah  dalam  satuan  waktu tertentu. Pada penelitian ini perhitungan evapotranspirasi sangat dibutuhkan dalam proses perhitungan ketersediaan air.
Perhitungan  evapotranspirasi  menggunakan  data  klimatologi berupa data temperatur, kecepatan angin, kelembaban udara, dan lama penyinaran matahari. Penelitian ini menghitung evapotranspirasi  menggunakan  metode Penman  Montheit yang dibantu  dengan  menggunakan Software  Ms.  Excel dalam perhitungannya.
Tabel 4. Rekapitulasi nilai Evapotranspirasi bulanan pada tahun 2006- 2016 (mm) (Januari – Juni) Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun 2006 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2007 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2008 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2009 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2010 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2011 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2012 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2013 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2014 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2015 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46 2016 89,19 86,18 92,72 87,90 87,75 83,46
Tabel 5 Rekapitulasi nilai Evapotranspirasi bulanan pada tahun 2006- 2016 (mm) (Juli – Desember) (Lanjutan ) Tahun Jul Ags Sep Okt Nov Des 2006 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2007 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2008 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2009 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2010 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2011 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2012 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2013 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2014 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2015 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76 2016 85,14 95,32 90,05 95,89 88,65 89,76

## 4.2. Analisis Hasil Model GR2M
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  perhitungan ketersediaan  air  adalah  Metode  GR2M  dilakukan  dengan perhitungan  pada Microsoft  Office  Excel dan  dilakukan pengulangan  perhitungan  untuk  tahun  –  tahun  berikutnya  guna mendapatkan  hasil  model  GR2M  yang  optimal.  Hasil  analisis model GR2M dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar  3 Hidrograf Hasil Perhitungan Ketersediaan Air Dengan Metode GR2M

## 4.3. Analisis Peforma Model
Analisis  peforma  model  dilakukan  berdasarkan proses  kalibrasi dan  verifikasi  dalam  lima  skema.  Hasil  peforma  model  dapat dilihat  berdasarkan  beberapa  kriteria  penilaian  yaitu  koefisien korelasi  (R)  dan  koefisien  efisiensi  (CE)  dengan  meng  input nilai  berdasarkan    interval  yang  digunakan  pada  model  GR2M untuk  mendapatkan    nilai  maksimum  pada  setiap  skema kalibrasi dan verifikasi. Adapun skema kombinasi kalibrasi dan verifikasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Skema rasio data Kalibrasi dan Verifikasi
Skema Panjang Data (tahun) Kalibrasi Verifikasi I 6 5 II 7 4 III 8 3 IV 9 2 V 10 1

## 4.3.1 Rekapitulasi Evaluasi Kinerja Model GR2M
Hasil  rekapitulasi  analisis  kriteria  kinerja  model  GR2M  dalam perhitungan  debit  bulanan  untuk  setiap  skema  kalibrasi  dan verifikasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Rekapitulasi Evaluasi Kinerja Model
Berdasarkan  tabel  di  atas  membuktikan  bahwa  tidak  terdapat jaminan pada hal – hal sebagai berikut :
a. Variasi  panjang  data  dalam  tahap  kalibrasi  dan  tahap verifikasi memberikan hasil atau informasi bahwa panjang data mempengaruhi hasil dari kalibrasi dan verifikasi.
b. Kinerja  model  yang  baik  saat  kalibasi  tidak  menjamin hasil yang sama atau lebih baik pada saat verifikasi.

## 4.4. Analisis Debit Andalan
Perhitungan  debit  andalan  dalam  penelitian  ini  menggunakan data hasil kalibrasi terbaik dari model GR2M. adapun langkah - langkah dalam perhitungan debit andalan:
1. Mengumpulkan data debit hasil validasi dapat dilihat pada Tabel 8 dan 9.
2. Menghitung  probabilitas  dengan  metode  lengkung kekerapan. Dapat dilihat pada tabel 10 dan 11.
3. Data  yang  tersedia  diurutkan  dari  besar  ke  kecil  untuk masing-masing seri data sesuai dengan interval yang telah ditetapkan (dalam hal ini data yang diurut untuk setiap seri data per bulan)
4. Menghitung  nomor  urut  serta  probabilitas  berdasarkan persamaan  Weibull  untuk  mendapatkan  persamaan probabilitas  yang  di  tentukan  (Q 80% ,Q 90% ,  Q 95% ).  Dapat dilihat pada Tabel 12 dan 13.
Tabel 8. Data debit yang hasil validasi (m 3 /s) (Januari-Juni) Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun 2013 1,30 1,65 2,00 1,61 2,50 1,95 2014 0,59 0,39 0,61 0,98 0,60 0,51 2015 0,52 0,33 0,24 0,21 0,17 0,27 2016 0,35 0,23 0,17 0,12 0,13 0,11 maks 1,30 1,65 2,00 1,61 2,50 1,95 min 0,35 0,23 0,17 0,12 0,13 0,11 rata-rata 0,69 0,65 0,76 0,73 0,85 0,71
Tabel 9. Data debit yang hasil validasi (m 3 /s) (Juli-Desember) (Lanjutan) Tahun Jul Agt Sept Okt Nop Des 2013 1,51 1,03 0,86 0,71 0,73 1,09 2014 0,28 0,29 0,22 0,31 0,61 0,74 2015 0,12 0,09 0,06 0,06 0,13 0,58 2016 0,10 0,09 0,06 0,05 0,07 0,13 maks 1,51 1,03 0,86 0,71 0,73 1,09 min 0,10 0,09 0,06 0,05 0,07 0,13 rata-rata 0,50 0,37 0,30 0,28 0,38 0,64 Tabel 10 Hasil Perhitungan Probabilitas (m 3 /s) (Januari-Juni) Prob. [%] Jan Feb Mar Apr May Jun 20% 1,30 1,65 2,00 1,61 2,50 1,95 40% 0,59 0,39 0,61 0,98 0,60 0,51 60% 0,52 0,33 0,24 0,21 0,17 0,27 80% 0,35 0,23 0,17 0,12 0,13 0,11 90% 0,26 0,18 0,13 0,07 0,10 0,07 95% 0,22 0,15 0,11 0,05 0,11 0,05 Kalibrasi Verifikasi R CE R CE 6 5 2006-2011 2012-2016 7 4 2006-2012 2013-2016 8 3 2006-2013 2014-2016 9 2 2006-2014 2015-2016 10 1 2006-2015 2013-2016 Kinerja Model Tahap Kalibrasi Kinerja Model Tahap Verifikasi Panjang Data (Tahun)
Skema 1,16 0,42 1,04 0,51 1,12 V 0,44 1,02 0,40 0,49 1,02 0,15 IV 0,40 I II III 0,98 0,55 0,90 0,43 0,99 0,94 1,06 0,96
Tabel 11 Hasil Perhitungan Probabilitas (m 3 /s) (Januari-Juni) (Lanjutan) Prob. [%] Jul Agt Sept Okt Nop Des 20% 1,51 1,03 0,86 0,71 0,73 1,09 40% 0,28 0,29 0,22 0,31 0,61 0,74 60% 0,12 0,09 0,06 0,06 0,13 0,58 80% 0,10 0,09 0,06 0,05 0,07 0,13 90% 0,09 0,08 0,06 0,05 0,04 0,12 95% 0,08 0,08 0,06 0,05 0,02 0,11 T abel 12. Probabilitas Berdasarkan Nomor Urut No Urut data (n) Prob. [%] Jan Feb Mar Apr May Jun 1 20% 1,30 1,65 2,00 1,61 2,50 1,95 2 40% 0,59 0,39 0,61 0,98 0,60 0,51 3 60% 0,52 0,33 0,24 0,21 0,17 0,27 4 80% 0,35 0,23 0,17 0,12 0,13 0,11 Q80% 80% 0,35 0,23 0,17 0,12 0,13 0,11 Q90% 90% 0,26 0,18 0,13 0,07 0,10 0,07 Q95% 95% 0,22 0,15 0,11 0,05 0,11 0,05 Tabel 13 Probabilitas Berdasarkan Nomor Urut (Lanjuta) No Urut data (n) Prob. [%] Jul Agt Sept Okt Nop Des 1 20% 1,51 1,03 0,86 0,71 0,73 1,09 2 40% 0,28 0,29 0,22 0,31 0,61 0,74 3 60% 0,12 0,09 0,06 0,06 0,13 0,58 4 80% 0,10 0,09 0,06 0,05 0,07 0,13 Q80% 80% 0,10 0,09 0,06 0,05 0,07 0,13 Q90% 90% 0,09 0,08 0,06 0,05 0,04 0,12 Q95% 95% 0,08 0,08 0,06 0,05 0,02 0,11

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan antara lain:
1. Hasil analisis peforma model yang dilakukan berdasarkan  proses  kalibrasi  dan  verifikasi  dalam  lima skema  didapat  nilai  kalibrasi  dan  verifikasi  yang  baik terjadi  pada  Kalibrasi  Skema  II  yaitu  parameter  X1 dengan interval 8,00 ; X2 dengan interval 0,44 diperoleh keofisien  Korelasi  (R)  sebesar  0,49  berada  pada interpretasi  cukup  efisien,  dan  koefisien  efisiensi  (CE) sebesar  1,02  berada  pada  interpretasi  sangat  efisien sedangkan  pada  tahap  verifikasi  diperoleh  kofisien korelasi  (R)  sebesar  0,15  berada  pada  interpretasi diabaikan  dan  koefisien  efisiensi  (CE)  sebesar  1,16 berada pada interpretasi sangat efisien.
2. Hasil  perhitungan  debit  dengan  pendekatan  bulan  dasar perencanaan  ( basic  month )  didapat  hasil  dalam  satu periode  satu  tahun  diperoleh  pada  saat  kondisi  kering (Q80%) sebesar 0,35 m 3 /s terjadi pada bulan Januari dan Q80%  minimum  sebesar  0,05  m 3 /s  terjadi  pada  bulan Oktober. Kondisi basah (Q20%) maksimum sebesar 2,5 m 3 /s  terjadi  pada  bulan  Mei  dan  Q20%  minimum sebesar  0,71  m 3 /s  terjadi  pada  bulan  Oktober.  Q90% maksimum sebesar 0,26 m 3 /s terjadi pada bulan Januari dan  Q90%    minimum  sebesar  0,04  terjadi  pada  bulan
November.  Q95%  maksimum  sebesar  0,22  m 3 /s  terjadi pada  bulan  Januari  dan  Q95%  minimum  sebesar  0,02 m 3 /s terjadi pada bulan November.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini,  maka  dapat  diberikan  beberapa  saran  sebagai berikut :
1. Diharapkan  adanya  studi  tambahan  mengenai  analisis ketersediaan  air  menggunakan  model  GR2M    secara lebih  terperinci  mengenai  kalibrasi  data  yang  akan dilakukan.
2. Sebaiknya mencoba alternatif lain seperti menambahkan indikator  statistik  lain  yaitu  VE  ( Volume Error ) dengan tambahan data untuk verifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Asdak,  C.,  1995. Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah Aliran Sungai. Yogyakarta: Gadjah Mada.University Press.
[2] Destiana  Wahyu,  Rintis  Hadiani,  Suyanto.  2016. Transformasi  hujan-debit  berdasarkan  analisis  Tank Model  dan  GR2M  di  DAS  Dengkleng .  E-jurnal  Matriks Teknik Sipil, hal 537-543. Surakarta : Universitas Sebelas maret
[3] Departemen Pekerjaan Umum Pekanbaru
[4] Fauzi,  M, et  all . Application  of  Hybrid-Ihacres  Models for  Water  Availability  in  Siak  River. MATEC  Web  of Conferences 276, 04017. 2019.
[5] Hambali,  R.  2008. Analisis  Ketersediaan  Air  dengan Model Mock. Bahan Ajar. Yogyakarta : University Gadjah Mada.
[6] Perrin,  Charles.  Michel,  Claude.  Andréassian,Vazken. 2007. Modèles  hydrologiques  du  Génie  Rural  (GR). Cemagref,  UR  Hydrosystèmes  et  Bioprocédés  Parc  de Tourvoie.
[7] S.  Mouelhi,  C.  Michel,  C.  Perrin  and  V.  Andréassian. 2006. Stepwise Development of a Two-Parameter Monthly Water  Balance  Model .  Journal  of  Hydrology.  Vol.  318. No.1-4. 2006. pp. 200-214.
[8] SNI  7745:2012  mengenai  “Tata  Cara  Penghitungan Evapotranspirasi Tanaman Acuan  dengan Metode Penman-Monteith” .
[9] Soemarto,  C.D.  1987, Hidrologi  Teknik ,  Jakarta  : Erlangga.
[10] Vieux  Bukhaly  TRAORE,  dkk.  2014. Calibrating  The Rainfall-Runoff  Model  GR4J  And  GR2M  On  The Koulountou  River  Basin,  A  Tributary  Of  The  Gambia River .  American  Journal  of  Environmental  Protection 2014;3(1):36-44. Science Publishing Group. American.