## PENENTUAN PARAMETER MODEL TANGKI DENGAN EMPAT SUSUNAN SERI PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI ROKAN
( Determination of Tank Model Parameters with Four Series Structure in Rokan Watershed )
Manyuk Fauzi 1 , Yohanna Lilis Handayani 1 , Annisa Destiany 1
Program Studi Teknik Sipil Universitas Riau 1 E-mail: manyukfauzi@lecturer.unri.ac.id

## ABSTRAK
Informasi  tentang  kondisi  aliran  rendah  ( low  flow )  serta  ketersediaan  air  menjadi  salah  satu  faktor penting  dalam pengelolaan  sumber  daya  air.  Daerah  Aliran  Sungai  Rokan  sebagai  salah  satu  sumber  daya  air  di  Provinsi  Riau sangat penting  untuk diketahui kondisi ketersediaan  airnya.  Salah satu model hidrologi konseptual untuk analisis low flow adalah Tank Model yang  dikembangkan  oleh  Sugawara.  Input  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  berupa data  hujan  harian yang  tercatat  pada stasiun  Pasar  Tangun,  data  klimatologi  pada  stasiun  Rambah  Utama  dan  data debit pada pos duga Pasir Pengaraian. Pencarian parameter model dalam tahap kalibrasi dilakukan dengan cara trial and error . Menggunakan interval keyakinan 90% diperoleh rentang nilai parameter model tangki, dimana khusus untuk interval  ketinggian  tangki production  store meliputi surface  flow 150,81  mm ≤ H 1 ≤ 204,75  mm, intermediate  flow 156,74 mm ≤ H 2 ≤ 194,37 mm, sub base flow 141,24 mm ≤ H 3 ≤ 176,54 mm dan base flow 139,43 mm ≤ H 4 ≤ 176,12 mm.
Kata Kunci: aliran rendah, model tangki, parameter model, sungai rokan

## ABSTRACT
Information about low flow and water availability is one of the important factors in the management of water resources. The Rokan River Basin as one of the water resources in Riau Province is very important to know the condition of  its water availability. One conceptual hydrological model for low flow analysis is the Tank Model developed by Sugawara. Data input needed in this research is daily rainfall data at Pasar Tangun Station, climatology data at Rambah Utama station and discharge data at AWLR Pasir Pengaraian. Model parameter search in the calibration stage is by trial and error. Using a 90% confidence interval a range of parameter values for the tank model is obtained, which is special for production store are surface flow 150.81 mm ≤ H 1 ≤ 204.75 mm, intermediate flow 156.74 mm ≤ H 2 ≤ 194.37 mm, sub base flow 141.24 mm ≤ H 3 ≤ 176, 54 mm and base flow 139.43 mm ≤ H 4 ≤ 176.12 mm.
Keywords : low flow, tank model, model parameters, rokan river
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D

## PENDAHULUAN
Kondisi  suatu  daerah  aliran  sungai  (DAS)  dikatakan sehat jika memberi  peran penting menghadapi perubahan mendadak ( impulse ) naik turunnya permukaan  aliran  akibat  kejadian  hujan  dan  menjaga base  flow tetap  stabil.  Daerah  aliran  sungai  Rokan merupakan  salah  satu  dari  4  (empat)  DAS  besar  di wialayah  Provinsi  Riau. DAS  besar  tersebut  antara  lain Siak,  Kampar,  Indragiri  dan  Rokan. Hulu  sungai  Rokan berasal dari wilayah provinsi Sumatera Barat dan wilayah sungainya  meliputi  Provinsi  Sumatera  Barat,  Suamtera Utara  dan  Riau.  Namun  wilayah  sungai  Rokan  sebagian besar  masuk  kedalam  wilayah  administrasi  Riau. Karakteristik  fisik sungai  Rokan bagian  hulu antara  lain rata-rata kedalaman 6 meter dan lebar 92 meter.
Guna  kebutuhan  prediksi  dan  estimasi  besarnya  debit suatu  daerah  aliran  sungai  dibutuhkan  model  hujan-aliran ( rainfall-runoff  model ).  Sebagaimana  dipahami  bahwa proses  pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran  (debit) merupakan  proses  yang  sangat  kompleks.  Terdapat banyak  kejadian  yang  tidak  dapat  dijelaskan  secara  pasti, sehingga  konsep  pemodelan  bidang  hidrologi  pada umumnya  bersifat black  box .  Selain  proses  dalam  sistem alam  yang  kompleks,  pengalihragaman  hujan-aliran dihadapkan  juga  dengan  ketidakpastian  kejadian  hujan sebagai masukan ( input ) utama. Variabel hujan mengandung ketidkapastian  secara ruang  dan  waktu serta  tidak  dapat  diperkirakan  untuk  beberapa  waktu  ke depan.  Dengan    demikian  akan  memerlukan  analisis hidrologi  yang  sangat  kompleks  serta  memerlukan hitungan yang sangat banyak.
Analisis  hidrologi  selalu  menyertakan  konsep-konsep dasar  dalam  pemodelannya  meliputi  siklus  hidrologi ( hydrology  cycle )  dan  keseimbangan  air  ( water  balance ). Siklus  hidrologi  sangat  berperan  penting  terhadap  setiap kehidupan yang ada di bumi. Perpindahan dan perubahan bentuk  air  yang  terus  menerus  terjadi  mengakibatkan kehidupan yang ada di suatu tempat selalu mendapatkan air  yang  baik untuk digunakan. Air secara alami mengalir dari  hulu  ke  hilir,  dari  daerah  yang  lebih  tinggi  ke  daerah yang  lebih rendah. Air mengalir  di atas permukaan tanah dan di dalam tanah.
Model  tangki dalam  bidang  hidrologi,  termasuk  dalam model konseptual untuk mengalihragamkan hujan menjadi aliran. Model-model konseptual untuk pengalihragaman  hujan  menjadi  debit  dapat  memberikan informasi  tentang kondisi  aliran  rendah ketersediaan  air. Model-model tersebut memerlukan kalibrasi dan biasanya dilakukan  untuk  menetapkan  parameter-parameter yang terdapat  pada  perhitungan. Dasar model  konseptual adalah  meniru  perilaku  dari  sistem  daerah  aliran  sungai dalam  proses  pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran dengan konsep susunan sejumlah tangki. Tangki tersebut memiliki  lubang pada dinding  tangki  dan  dasar  tangki. Aliran melewati lubang-lubang samping tangki menghasilkan  limpasan,  sedangkan  aliran  yang  melewati dasar tangki  merupakan  infiltrasi dan  perkolasi  dan menjadi aliran air tanah (Soemarto, CD, 1999).
Sugawara  (1961) memberi  asumsi  bahwa model  tangki besarnya  limpasan  dan  infiltrasi  merupakan  fungsi  dari jumlah air yang tersimpan di dalam tanah atau tampungan air  di  bawah  permukaan. Lebih  lanjut,  disusun  konsep model tangki yang terdiri atas beberapa tangki sederhana yang  tersusun  secara  vertikal. Dalam  penelitian  ini, struktur model tangkinya terdiri dari 4 tangki yang disusun seri  secara  vertikal.  Curah  hujan  yang  jatuh  ke permukaan  tanah  akan  mengisi  tangki  paling  atas.  Air yang  tertampung  oleh  tangki  1 dan dipengaruhi evapotranspirasi mengalir  lewat  lubang-lubang  didinding kanan  atau  merembes  lewat  lubang  di  dasar  tangki  dan masuk  mengisi  tangki  2.  Proses  ini  berulang  hingga sampai tangki terakhir. Jumlah limpasan  yang keluar dari lubang-lubang  didinding  kanan  semua  tangki  adalah merupakan besarnya limpasan yang dihitung dalam suatu daerah pengaliran dengan masukan curah hujan tertentu. Jadi  dengan  melihat  tangki-tangki  dalam  model  dan membandingkan  dengan  komponen  limpasan  maka tangki  1  yang  terletak  paling  atas  kira-kira  merupakan limpasan  permukaan,  tangki  2  merupakan  limpasan antara  ( intermediate  flow )  sedangkan  tangki  3  dan  tangki 4 merupakan aliran dasar ( base flow ). Lebih detail tentang konsep  susunan  tangki  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada  Gambar  1,  dimana  gambar  ini  merujuk  pada Kesuma, R. P. (2013).
Berdasarkan  Gambar  1,  maka  terdapat  beberapa parameter  model  yang  harus  ditetapkan  melalui  tahapan kalibrasi  model. Parameter-parameter  model  tangki sesuai Gambar 1 antara lain, H =  tinggi  tangki, h i.2 = tinggi lubang  samping  bagian  atas, f i.2 =  koefisien lubang samping bagian atas, h i.1 = tinggi lubang samping  bagian bawah, f i.1 = koefisien lubang samping bagian bawah, Gw = ground  water  flow atau  aliran  air  tanah, dan b = koefisien lubang  bagian  dasar  menuju ground  water  flow atau aliran air tanah.
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D

## Gambar 1
. Konsep Susunan Model Tangki
Setiawan  (2003)  menyatakan  secara  global  persamaan keseimbangan air Tank Model adalah sebagai berikut:
dt dH
= P(t) – ET(t) – Y(t)
dengan, H = tinggi air (mm), P = hujan (mm/bulan), ET = evapotranspirasi  (mm/bulan), Y = aliran  total  (mm/bulan), dan t = waktu (bulan).
Model  tangki dengan  susunan  model 4  tangki, maka persamaan  di  atas dapat  dituliskan  kedalam  bentuk  lain berupa perubahan tinggi tiap-tiap tangki sebagai berikut:
dt dHd dt dHc dt dHb dt dHa dt dH   

## 
Aliran  limpasan  total  merupakan  penjumlahan  dari komponen aliran yang dapat ditulis sebagai berikut:
Y(t) = Ya(t) + Yb(t) + Yc(t) + Yd(t)
Lebih  rinci  lagi  keseimbangan  air  dalam  setiap reservoir dapat ditulis sebagai berikut:
dt dHa = P(t) – ET(t) – Ya(t)
dt dHb = Ya o (t) – Yb(t)
dt dHc = Yb o (t) – Yc(t) dt dHd = Yc o (t) – Yd(t)
Dengan Ha,  Hb,  Hc, dan Hd merupakan tinggi  air  pada masing-masing  tangki (mm/bulan); Ya,  Yb,  Yc ,  dan Yd merupakan komponen  aliran  horizontal  pada  masing- masing  tangki  (mm/bulan); serta Ya o ,  Yb o ,  dan Yc o merupakan komponen aliran vertikal pada masing-masing tangki (mm/bulan).
Dalam  penelitian Kesuma,  R.  P.  (2013) tentang analisis kinerja model tangki untuk aplikasi di daerah aliran sungai Bendung  Trani, diperoleh  nilai koefisien  korelasi  ( r )  = 0,625  dan koefisien efisiensi  (CE)  =  0,664. Interprestasi hasil  tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa  berdasarkan  nilai koefisien korelasi  menunjukkan hubungan kuat,  dan  nilai koefisien efisiensi masuk dalam kategori cukup efisien.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada daerah  aliran  sungai Rokan bagia  hulu dengan pos  duga  air Pasir Pengaraian, kecamatan Rambah dengan letak geografis 00 ° 35’24” LS dan  101 ° 11’46”  BT. Daerah  aliran  sungai  Rokan  dengan pos  duga  air  Pasir  Pengaraian  adalah  yang  dibatasi  oleh garis  merah  pada  Gambar 2, dan  memiliki luas DAS kurang lebih 1.036 km 2 .
Gambar 2 .  Daerah Aliran Sungai Rokan
Data-data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  adalah berupa  data-data  sekunder  meliputi  data  curah  hujan, data  debit  dan  data  klimatologi.  Data  yang  diperlukan didapat dari  sumber  data  hidrologi  dari  Balai  Wilayah Sungai Sumatera III Provinsi Riau meliputi:
1. Data Curah Hujan dari tahun 2008-2017 Stasiun Pasar Tangun
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D
2. Data  Debit  dari  tahun  2008-2017 pos  duga  air Pasir Pengaraian
3. Data  Klimatologi  dari  tahun  2008-2017  Stasiun Rambah Utama
Kalibrasi  model  menurut  Vase, et  al (2011)  merupakan suatu  proses  mengoptimalkan  atau  secara  sistematis menyesuaikan nilai parameter model untuk mendapatkan satu set parameter yang memberikan estimasi terbaik dari debit  sungai  yang  diamati. Kalibrasi  model  hujan  aliran biasanya melibatkan proses menjalankan ( running ) model berkali-kali  dengan  melakukan  uji  coba  nilai  parameter yang  berbeda  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan kecocokan  antara  model  dengan  data  terukur  kalibrasi. Menurut Indarto (2010), pada prinsipnya metode kalibrasi dapat dibedakan menjadi tiga, yaitu: 1. Coba-coba (manual)
Dalam  hal  ini,  nilai  parameter  dicocokkan  secara manual  dengan  cara  coba-coba  ( trial  and  error ). Metode ini paling banyak digunakan dan direkomendasikan,  khususnya  untuk  model  yang komplek.  Dimana  sebuah  grafik  yang  bagus  sudah dianggap mewakili hasil simulasi.
2. Otomatis
Dalam  hal  ini,  sebuah  algoritma  dipakai  untuk menentukan  nilai  fungsi  objektif  dan  digunakan  untuk mencari kombinasi dan permutasi parameter sebanyak mungkin  untuk  menentukan  tingkat  keakuratan  yang optimum.
3. Kombinasi
Dalam  hal  ini,  kalibrasi  secara  otomatis  dilakukan untuk  menentukan  kisaran  ( range )  nilai  suatu parameter, selanjutnya digunakan trial and error untuk menentukan detail kombinasi yang optimal.
Menurut  Indarto  (2010),  metode  kalibrasi  yang  banyak digunakan  untuk  pemodelan  hujan  aliran  adalah  metode coba-coba ( trial and error ). Hal itu disebabkan oleh proses penggunaannya cukup sederhana, cepat dan membutuhkan sedikit pengalaman bagi pemodel. Pengalaman  tersebut  biasanya  didapat dari  5  sampai  15 kali  percobaan.  Terjadinya perbedaan  antara  hasil pengukuran dengan hasil pemodelan, mungkin disebabkan oleh empat faktor, yaitu:
1. Kesalahan  acak,  yang  dapat  berasal  dari  data masukkan,  seperti hujan,  suhu,  dan  evapotranspirasi yang digunakan untuk mewakili kondisi data masukan.
2. Kesalahan  acak,  yang  berasal  dari  data  pengukuran, seperti debit air di sungai yang diukur oleh AWLR.
3. Kesalahan dalam penentuan nilai parameter.
4. Ketidaklengkapan data atau bias dalam struktur model.
Keandalan dalam pemodelan hidrologi dievaluasi dengan menggunakan  beberapa  indikator  statistik  diantaranya adalah koefisien korelasi ( r ) dan Nash-Sutcliffe .  Koefisien korelasi  ( r )  adalah  harga  yang  menunjukkan  besarnya keterkaitan  antara  nilai  observasi  dengan  nilai  simulasi. Koefisien korelasi dihitung dengan menggunakan persamaan berikut ini.
               2 rerata obs obs 2 rerata sim sim rerata obs obs rerata sim sim Q Q Q Q Q Q Q Q r
Dengan r =  koefisien  korelasi, Qsim = debit  terhitung (m 3 /detik), Qsim rerata =  debit  terhitung  rerata  (m 3 /detik), Qobs =  debit  terukur  (m 3 /detik)  dan Qobs rerata = debit terukur rerata (m 3 /detik).
Nilai  koefisien  korelasi  ( r )  terdiri  atas  beberapa  kriteria seperti terlihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Kriteria Nilai Koefisien Korelasi Nilai ( r ) Interpretasi 0 sampai dengan 0,19 Sangat Rendah 0,20 sampai dengan 0,39 Rendah 0,40 sampai dengan 0,59 Sedang 0,60 sampai dengan 0,79 Kuat 0,80 sampai dengan 1 Sangat Kuat
Nash-Sutcliffe (NS) merupakan  kriteria  statistik  yang menunjukkan besarnya pengaruh hubungan data simulasi dan  data observasi. Nilai Nash-Sutcliffe berkisar antara – ∞ dan  1.  Jika Nash-Sutcliffe bernilai  negatif  maka  hasil optimasi  model  dikatakan  buruk,  nilai  nol  menyatakan model  tidak  bekerja  atau  tidak  berpengaruh  sedangkan nilai satu menyatakan kinerja model baik.
                          N 1 i 2 rerata obs obs N 1 i 2 sim obs Q Q Q Q 1 NS
Dengan NS = Nash-Sutcliffe , Qsim = debit  terhitung (m 3 /detik), Qobs = debit terukur  (m 3 /detik), Qobs rerata = debit terukur rerata (m 3 /detik).
Moriasi  (2007)  menyampaikan  kriteria  nilai Nash-Sutcliffe (NS) sebagaimana Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Kriteria Nilai Nash-Sutcliffe NS Kriteria 0,75< NS<1,00 Sangat Baik 0,65<NS<0,75 Baik 0,50<NS<0,65 NS ≤ 0,50 Memuaskan Kurang Memuaskan
Sementara  itu  verifikasi  model  merupakan  suatu  proses setelah  tahap  kalibrasi  selesai  dilakukan  yang  berfungsi untuk  menguji  kinerja  model  pada  data  diluar  periode kalibrasi.  Kinerja  model  biasanya lebih  baik  selama periode  kalibrasi  dibandingkan  dengan  verifikasi. Tahap verifikasi  diperlukan  untuk  memastikan  bahwa  parameter hasil kalibrasi dapat mewakili karakteristik DAS sebenarnya
Harga  parameter  dapat  diduga  dengan  cara  interval estimation (pendugaan  interval).  Interval estimation adalah  suatu  interval  yang  menyatakan  selang  atau variasi dimana suatu parameter populasi mungkin berada. Pendugaan  parameter  diwujudkan  dalam  bentuk  tingkat
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D
kepercayaan, karena hampir tidak pernah ditemukan nilai statistik sama dengan nilai parameter. Interval kepercayaan  berbeda  antara  satu  sampel  dan  sampel lainnya.  Tingkat  kepercayaan  yang  sering  digunakan adalah  90%,  95%,  dan  99%.  Pendekatan  tingkat kepercayaan  yang  digunakan  yaitu  distribusi  Normal (Distribusi z atau distribusi t). Interval tingkat kepercayaan mempunyai dua batas yaitu batas atas dan batas bawah. Estimasi Confidence Interval  dihitung  dengan  persamaan berikut ini:
X-Z α 2 ⁄ σ √ n ≤μ≤X+Z α 2 ⁄ σ √ n
Faktor pengaruh lebar interval yaitu: 1. Variasi data diukur dengan σ, 2. Ukuran sampel, σ = √ 3. Tingkat kepercayaan, 100 (1- α) %.
Nilai confidence interval  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Statistik Z
Interval Kepercayaan Z ⁄ 80% 1,280 90% 1,645 95% 1,960 99% 2,575 Margin error adalah
elemen statik yang mempresentasikan jumlah kesalahan dalam pengambilan sampel  pada  suatu  suvey.  Margin error dihitung menggunakan  persamaan  berikut  ini E=Z σ √ n , dengan E = margin error .
Dalam  penelitian  ini  disusun  suatu skema untuk  rasio panjang  data  kalibrasi  dan  verifikasi. Kombinasi  skema kalibrasi dan verifikasi sebagai berikut: a. Skema I : 1 tahun kalibrasi dan 9 tahun verifikasi, b. Skema II : 2 tahun kalibrasi dan 8 tahun verifikasi, c. Skema III : 3 tahun kalibrasi dan 7 tahun verifikasi, d. Skema IV : 4 tahun kalibrasi dan 6 tahun verifikasi, e. Skema V : 5 tahun kalibrasi dan 5 tahun verifikasi,
f. Skema VI : 6 tahun kalibrasi dan 4 tahun verifikasi, g. Skema VII : 7 tahun kalibrasi dan 3 tahun verifikasi, h. Skema VIII: 8 tahun kalibrasi dan 2 tahun verifikasi,
i. Skema IX : 9 tahun kalibrasi dan 1 tahun verifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  tangki dalam  penelitian  ini  sebagaimana  bentuk susunannya sebagaimana  diuraikan  di  atas memiliki  24 parameter.  Guna  memperoleh  keluaran  model  maka harus  dicarai nilai  masing-masing  parameter  model tersebut.  Keluaran  model  yang  dimaksud  harus  memiliki tingkat  kecocokan  yang  baik  terhadap  data hasil pengukuran  di  pos  duga  air.  Tahapan  memperoleh  nilai- nilai  parameter  model  dengan  tujuan  keluaran  model mendekati  besaran  data  lapangan  disebut  dengan kalibrasi.  Metode  yang  digunakan  pada  tahapan  kalibrasi dipenelitian ini adalah trial and error .
Kinerja  model skema  I,  berdasarkan  nilai  koefisien korelasi, r =  0,92  dapat  disimpulkan  memiliki  hubungan sangat kuat. Sedangkan kinerja keluaran model berdasarkan Nash-Sutcliffe ,  NS  =  0,19  maka  diperoleh kesimpulan kurang memuaskan. Selanjutnya, pada tahap verifikasi untuk Skema I diperoleh kinerja keluaran model berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,53  dan  nilai Nash-Sutcliffe ,  NS  = -0,51.  Berikut  hidrograf  aliran  Q sim dan  Q obs berdasarkan hasil  verifikasi  tahun  2009  hingga 2017.
Gambar 3 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2009-2017
Peforma  atau  kinerja model  tangki untuk  skema  II, berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,81  dapat disimpulkan  memiliki  hubungan  sangat  kuat.  Sedangkan kinerja  keluaran  model  berdasarkan Nash-Sutcliffe ,  NS  = 0,40  maka  diperoleh  kesimpulan  kurang  memuaskan. Selanjutnya,  pada  tahap  verifikasi  diperoleh  kinerja keluaran  model r =  0,47  dan  nilai  NS  = -0,88. Pola hubungan  debit  hasil  keluaran  model  (Q sim )  dan  debit pengamatan lapangan (Q obs ) ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2010-2017
Kinerja model untuk  skema  III sebagai  berikut r =  0,80 yang dapat  disimpulkan memiliki  hubungan  sangat  kuat, sedangkan  berdasarkan  NS  =  0,42  maka disimpulkan kurang  memuaskan. Tahap  verifikasi  diperoleh  kinerja keluaran model, untuk nilai r = 0,48 dan nilai NS = -0,93. Pola hidrograf keluaran  model dan  debit  pengamatan periode tahun 2011-2017 ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2011-2017
Kinerja model untuk skema IV, berdasarkan nilai koefisien korelasi, r =  0,72  dapat  disimpulkan  memiliki  hubungan kuat dan berdasarkan  NS  = -0,31 disimpulkan optimasi model  buruk. Pada  tahap  verifikasi  diperoleh  kinerja model  berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,47  dan nilai Nash-Sutcliffe = -1,35. Berikut  hidrograf  aliran  Q sim dan  Q obs berdasarkan  hasil  verifikasi  tahun  2012  hingga 2017.

## Gambar 6
. Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2012-2017
Kinerja  keluaran model  tangki pada  tahap  kalibrasi  untuk skema  V,  berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,74 dapat  disimpulkan  memiliki  hubungan  kuat dan  kinerja model  berdasarkan NS  = -0,21 maka dapat  disimpulkan optimasi  model  buruk. Pada  tahap  verifikasi  diperoleh kinerja model berdasarkan nilai koefisien korelasi, r = 0,45 dan  nilai Nash-Sutcliffe ,  NS  = -1,32. Hidrograf aliran antara Q sim dan Q obs periode tahun 2013-2017 ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2013-2017
Performa  tahap  kalibrasi untuk  skema  VI,  berdasarkan nilai  koefisien  korelasi, r =  0,59 dapat  disimpulkan memiliki  hubungan  sedang  dan nilai NS  = -0,14 maka diperoleh  kesimpulan optimasi  model  buruk. Tahap verifikasi memperoleh nilai koefisien korelasi, r = 0,55 dan
nilai  NS  = -0,95.  Hidrograf aliran Q sim dan  Q obs periode tahun 2014-2017 ditampilkan pada gambar berikut.
Gambar 8 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2014-2017
Kinerja model  tangki tahap  kalibrasi  untuk  skema  VII, berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,58 yang disimpulkan  memiliki  hubungan  sedang dan NS  = -0,56 yang disimpulkan optimasi  model  buruk. Pada  tahap verifikasi diperoleh kinerja  model  berdasarkan  koefisien korelasi, r =  0,49  dan  NS  = -1,57. Hidrograf aliran Q sim dan  Q obs periode  tahun  2015-2017  ditampilkan  pada Gambar 9.
Gambar 9 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2015-2017
Performa model  tangki tahap  kalibrasi  untuk  skema  VIII, berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,58 sehingga disimpulkan memiliki hubungan sedang, dan berdasarkan NS  = -0,21 maka optimasi  model  buruk.  Pada  tahap verifikasi  diperoleh  kinerja  model  berdasarkan  nilai korelasi, r =  0,35  dan  nilai  NS  = -1,49. Pola hidrograf keluaran  model  dan  debit  pengamatan periode  tahun 2016-2017 ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2016-2017
Kinerja model tangki pada tahap kalibrasi untuk skema IX, berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi, r =  0,57 disimpulkan memiliki  hubungan  sedang, sedangkan  kinerja model berdasarkan NS  = -0,57 maka disimpulkan optimasi model  buruk. Tahap  verifikasi  diperoleh  kinerja  model
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D
berdasarkan  nilai  korelasi, r =  0,39  dan  nilai  NS  = -1,28. Pola hidrograf keluaran  model  dan  debit  pengamatan periode tahun 2017 ditampilkan pada Gambar 11.
Gambar 11 . Hidrograf Q sim dan Q obs Periode 2017
Berdasarkan  analisis  di  berbagai  skema  panjang  data diperoleh  keluaran  model  yang  terbaik  (optimum)  untuk tahap  kalibrasi  adalah  skema  I,  skema  II,  dan  skema  III. Nilai  koefisien  korelasi  pada  skema  I  =  0,92,  skema  II  = 0,81  dan  skema  III  =  0,80  untuk Nash-Sutcliffe pada skema  I  =  0,19,  skema  II  =  0,40,  dan  skema  III  =  0,42. Sedangkan  tahap  verifikasi  nilai  koefisien  korelasi  pada skema  I  =  0,53,  skema  II  =  0,47,  dan  skema  III  =  0,48 untuk Nash-Sutcliffe pada  skema  I  = -0,51,  skema  II  = - 0,88, dan skema III = -0,93.
Berdasarkan uraian tersebut di atas, membuktikan bahwa tidak terdapat jaminan pada hal-hal sebagai berikut: 1. Kinerja model  yang baik saat kalibrasi tidak menjamin hasil yang sama atau lebih baik pada saat verifikasi.
2. Variasi panjang data dalam tahap kalibrasi serta tahap verifikasi memberikan hasil atau informasi bahwa tidak ada  kepastian  tentang  rasio  panjang  data  tertentu yang memeberikan hasil terbaik.
3. Berdasarkan hasil variasi skema yang telah diperoleh, tidak  terdapat  nilai  parameter  tertentu  ( single  value ) yang digunakan sebagai konstanta model.
Dengan demikian perlu dilakukan analisis guna memperoleh  batas  bawah  dan  batas  atas  dari  nilai perameter-parameter  model  tangki.  Nilai  batas  atas  dan batas bawah ditetapkan berdasarkan tingkat kepercayaan 90%.Parameter-parameter  model  tangki untuk  masing- masing  tangki antara  lain, H =  tinggi  tangki, h i.2 =  tinggi lubang  samping  bagian  atas, f i.2 =  koefisien lubang samping bagian atas, h i.1 = tinggi lubang samping  bagian bawah, f i.1 = koefisien lubang samping bagian bawah, Gw = aliran air tanah, dan b = koefisien lubang bagian dasar. Berikut ditampilkan analisis rentang nilai parameter model untuk  masing-masing  tangki  sebagaimana pada Tabel  4 (tangki 1), Tabel 5 (tangki 2), Tabel 6 (tangki 3) dan Tabel 7 (tangki 4).
Tabel 4. Rentang Nilai Parameter Model Pada Tangki 1
Skema Parameter Tangki 1 H 1 h 1 . 2 f 1 . 2 h 1 . 1 f 1.1 b 1 1 200,00 120,00 0,30 50,00 0,30 0,40 2 210,00 120,00 0,20 50,00 0,30 0,50 3 200,00 150,00 0,10 80,00 0,30 0,60 4 150,00 80,00 0,05 45,00 0,10 0,85
5 150,00 100,00 0,10 30,00 0,10 0,80 6 130,00 100,00 0,20 50,00 0,20 0,60 7 130,00 100,00 0,01 40,00 0,10 0,80 8 150,00 80,00 0,01 30,00 0,10 0,80 9 280,00 100,00 0,01 60,00 0,01 0,80 Rata- rata 177,78 105,56 0,11 48,33 0,17 0,68 Standar deviasi 49,19 21,86 0,10 15,41 0,11 0,16 Margin error 26,97 11,99 0,06 8,45 0,06 0,09 Batas bawah 150,81 93,57 0,05 39,88 0,11 0,59 Batas atas 204,75 117,54 0,17 56,78 0,23 0,77
Parameter  kedalaman  tanah  yang  masih  memungkinkan terjadi  penguapan ( surface  flow ) atau parameter H 1 memiliki  rentang  nilai  150,81 mm ≤  H 1 ≤ 204,75 mm. Dengan demikian pada daerah kajian ketebalan root zone mencapai kurang lebih 204,75 mm.
Tabel 5. Rentang Nilai Parameter Model Pada Tangki 2
Skema Parameter Tangki 2 H 2 h 2 . 2 f 2 . 2 h 2 . 1 f 2.1 b 2 1 200,00 100,00 0,60 40,00 0,20 0,01 2 210,00 100,00 0,20 50,00 0,30 0,01 3 200,00 150,00 0,10 60,00 0,40 0,10 4 140,00 80,00 0,90 40,00 0,80 0,90 5 130,00 50,00 0,90 30,00 0,50 0,90 6 210,00 90,00 0,10 50,00 0,70 0,01 7 140,00 80,00 0,50 40,00 0,90 0,90 8 150,00 50,00 0,90 30,00 0,50 0,90 9 200,00 100,00 0,70 60,00 0,80 0,90 Rata- rata 175,56 88,89 0,54 44,44 0,57 0,51 Standar deviasi 34,32 30,18 0,34 11,30 0,24 0,46 Margin error 18,82 16,55 0,19 6,20 0,13 0,25 Batas bawah 156,74 72,34 0,36 38,25 0,43 0,26 Batas atas 194,37 105,44 0,73 50,64 0,70 0,77
Parameter  ketebalan  tanah  untuk production  store pertama ( intermidiate  flow ) atau parameter H 2 memiliki rentang nilai 156,74 mm ≤ H 2 ≤ 194,37 mm.
Tabel 6. Rentang Nilai Parameter Model Pada Tangki 3
Skema Parameter Tangki 3 H 3 h 3 . 2 f 3 . 2 h 3 . 1 f 3.1 b 3 1 200,00 100,00 0,20 50,00 0,50 0,50 2 150,00 120,00 0,50 50,00 0,50 0,50 3 200,00 150,00 0,70 80,00 0,10 0,01
Penentuan Parameter Model Tangki …………………………………………..........…………………..………..........Manyuk F, Yohanna Lilis H, Annisa D
4 140,00 100,00 0,01 50,00 0,01 0,40 5 130,00 100,00 0,10 50,00 0,01 0,31 6 120,00 100,00 0,80 50,00 0,60 0,10 7 140,00 100,00 0,01 50,00 0,50 0,02 8 150,00 100,00 0,01 60,00 0,01 0,30 9 200,00 100,00 0,40 60,00 0,01 0,01 Rata- rata 158,89 107,78 0,30 55,56 0,25 0,24 Standar deviasi 32,19 17,16 0,31 10,14 0,27 0,21 Margin error 17,65 9,41 0,17 5,56 0,15 0,11 Batas bawah 141,24 98,37 0,13 50,00 0,10 0,13 Batas atas 176,54 117,19 0,47 61,11 0,39 0,35
Parameter  ketebalan  tanah  untuk production  store ketiga ( sub  base  flow ) atau parameter H 3 memiliki  rentang  nilai 141,24 mm ≤ H 3 ≤ 176,54 mm.
Tabel 7. Rentang Nilai Parameter Model Pada Tangki 4
Skema Parameter Tangki 4 H 4 h 4 . 2 f 4 . 2 h 4 . 1 f 4.1 b 4 1 200,00 100,00 0,10 40,00 0,10 0,50 2 160,00 120,00 0,50 50,00 0,10 0,60 3 200,00 100,00 0,10 80,00 0,10 0,70 4 140,00 100,00 0,01 40,00 0,50 0,10 5 130,00 100,00 0,01 50,00 0,80 0,06 6 120,00 110,00 0,90 50,00 0,30 0,01 7 130,00 100,00 0,01 50,00 0,02 0,50 8 140,00 120,00 0,01 70,00 0,50 0,05 9 200,00 100,00 0,01 60,00 0,01 0,01 Rata- rata 157,78 105,56 0,81 54,44 0,27 0,28 Standar deviasi 33,46 8,82 0,31 13,33 0,27 0,29 Margin error 18,35 4,84 0,17 7,31 0,15 0,16 Batas bawah 139,43 100,72 0,01 47,13 0,12 0,12 Batas atas 176,12 110,39 0,35 61,76 0,42 0,44
Parameter  ketebalan  tanah  untuk production  store keempat  ( base  flow ) atau parameter H 4 memiliki  rentang nilai  139,43  mm ≤  H 4 ≤ 176,12  mm. Ringkasan  dari  nilai Margin  error dari  masing-masing  parameter ditunjukkan pada Tabel 8. Dari tabel tersebut dapat dinyatakan bahwa parameter Hi , hi2 ,  dan hi1 cukup  sensitif  dimana  hal tersebut  ditandai  dengan  interval  nilai  yang  cukup  lebar. Dimana secara berurutan nilai rata-rata parameter Hi , hi2 , dan hi1 adalah  20,45  mm;  10,70  mm  dan  6,88  mm. Sedangkan  parameter koefisien  lubang  dari  model  tangki meliputi fi.2 , fi.1 dan bi tidak memiliki  variasi  yang  tinggi dan cenderung menjadi suatu nilai konstanta model. Nilai
rata-rata parameter fi.2 , fi.1 dan bi adalah 0,15; 0,12 dan 0,15.
Tabel 8. Margin Error Masing-masing Parameter Tangki Hi hi.2 fi.2 hi.1 fi.1 bi Tangki 1 26,97 11,99 0,06 8,45 0,06 0,09 Tangki 2 18,82 16,55 0,19 6,20 0,13 0,25 Tangki 3 17,65 9,41 0,17 5,56 0,15 0,11 Tangki 4 18,35 4,84 0,17 7,31 0,15 0,16 Rata-rata 20,45 10,70 0,15 6,88 0,12 0,15

## KESIMPULAN
1. Interval parameter ketinggian surface flow memiliki  rentang  nilai  150,81  mm ≤  H 1 ≤ 204,75 mm,  rentang  nilai  ketinggian intermediate  flow 156,74  mm ≤ H 2 ≤ 194,37  mm,  rentang  nilai ketinggian sub  base  flow 141,24  mm ≤  H 3 ≤ 176,54 mm dan rentang nilai ketinggian base flow 139,43 mm ≤ H 4 ≤ 176,12 mm.
2. Parameter-parameter model tangki yang berhubungan  ketinggian  tangki  dan  ketinggian lubang  samping  menghasilkan margin  error yang cukup  lebar.  Hal  tersebut  menjadi  idikator  bahwa parameter tersebut cukup sensitif.
3. Terdapat peluang menjadikan parameter koefisien lubang  samping  dan  lubang  dasar  menjadi konstanta  model  dan  bersfiat general (umum) dengan cara cara penambahan lokasi kajian.

## REFERENSI
Indarto ,  (2010). Hidrologi  Dasar  Teori  dan Contoh Aplikasi Model Hidrologi . Jakarta : Bumi Aksara.
Kesuma,  R.  P , (2013).  Aplikasi  Metode  Mock,  Nreca, Tank  Model  Dan  Rainrun  Di  Bending  Train, Wonotoro Sudangan Dan Walikan. ISSN 2354-8630
Moriasi, D.N, (2007), Model  Evaluation  Guidelines  For Systematic  Quantification  Of  Accuracy  In Watershed Simulation, ISSN 0001-2351.
Soemarto,  CD ,  (1999).  Hidrologi  Teknik  Edisi  Kedua. Jakarta : Erlangga
Sugawara, M . (1961). On  the  analysis of runoff structure about  several  Japanese  River.  Japanese  Journal of Geophysic, 4 (2): 1-76
Vase,  J.,  Jordan,  P.,  Beecham,  R.,  Frost,  A.  & Summerell, G , (2011). Guidelines for Rainfall-Runoff Modelling : Towards Best Practice Model Application. Australia : eWater Cooprative Research Centre.