## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Desember 2023

## KONSEP PENDEKATAN METODE DINAMIKA SISTEM DALAM MENENTUKAN PENGARUH VARIABEL IKLIM TERHADAP KETERSEDIAAN AIR DI KOTA BANDUNG
Evi Afiatun * ) , Yonik Meilawati Yustiani, Astri Widiastuti Hasbiah, Refiandy Noverando
Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Pasundan, Indonesia
Abstrak :  Perubahan  iklim  dapat  mempengaruhi  musim  hujan  dan  kering  di  berbagai  wilayah,  salah  satunya berpengaruh  pada  perubahan  debit  di  Sungai  Cikapundung  sebagai  salah  satu  sumber  air  baku    di  Kota Bandung.  Berdasarkan  kondisi  tersebut,  maka  pemodelan  ketersediaan  air  baku  perlu  dilakukan.  Pemodelan ketersediaan  air  baku  sangat  bergantung  pada  beberapa  fenomena,  salah  satu  diantaranya  adalah  pengaruh iklim.  Pemodelan  dinamika  sistem  merupakan  pemodelan  struktur  independensi  dengan  fokus  aspek  endogen dari  sebuah  sistem  untuk  mendapatkan  perilaku  dinamis.  Tujuan  kajian  ini  adalah  menyusun  konsep  model ketersediaan air menggunakan metode dinamika sistem agar dapat dilakukan prakiraan ketersediaan air di Kota Bandung,  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  eksternal  yang  dapat  mempengaruhi  model.  Konsep  pemodelan dinamika sistem dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu identifikasi dan perumusan masalah, konseptualisasi sistem,  formulasi  model,  simulasi  model,  serta  verifikasi  dan  validasi  model.  Konsep  yang  telah  dituangkan dalam Causal  Loop  Diagram  (CLD) dikembangkan  menjadi  model Stock  Flow  Diagram (SFD) untuk memprediksikan  debit  air  sungai  yang  disimulasikan  menggunakan Powersim  Studio  10.  V alidasi  model dilakukan  melalui  perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). Faktor  yang  teridentifikasi  dapat berpengaruh  sebagai  variable input yaitu  parameter  iklim  yang  meliputi  kelembaban,  kecepatan  angin,  suhu, curah hujan, dan hari hujan.
Kata kunci: dinamika sistem, ketersediaan air baku, pemodelan, perubahan iklim
I. PENDAHULUAN 1
Ketersediaan  air  baku  memegang  peranan penting bagi kelangsungan pemenuhan kebutuhan  air  minum.  Air  baku  tidak  tersedia setiap  saat,  salah  satu  faktor  penyebabnya adalah faktor iklim.
Kota  Bandung  merupakan  salah  satu  kota terpadat  di  Indonesia.  Permasalahan  sistem penyediaan  air  minum  yang  utama  termasuk
*) evi_afiatun@unpas.ac.id
Diterima: 3 Oktober 2023 Direvisi: 13 Oktober 2023
Disetujui:3 November 2023
DOI: 10.23969/infomatek.v25i2.11205
di Kota
Bandung adalah terbatasnya ketersediaan  air  baku  dan  tingginya  tingkat kehilangan  air  (Andani,  2012),  sedangkan konsumsi  air  minum  cukup  besar  sehingga menimbulkan kesenjangan pemenuhan kebutuhan  air  minum  yang  cukup  besar (Afiatun dkk, 2018).
Sungai  Cikapundung  merupakan  anak  sungai dari Sungai Citarum yang mempunyai panjang total ± 28 km. Sungai Cikapundung merupakan salah satu sumber air baku di Kota Bandung (Yustiani dkk, 2018). Sungai
Cikapundung  memiliki  peranan  penting  dalam pemenuhan  kebutuhan  air  minum  bagi
masyarakat.  Beberapa  Instalasi  Pengolahan Air  Minum  (IPAM)  mengambil  air  baku  dari Sungai  Cikapundung  (Yustiani  &  Lidya., 2016). Selain itu, air Sungai Cikapundung juga digunakan  sebagai  pemanfaatan  Pembangkit Listrik  Tenaga  Air  (PLTA),  dan  juga  sarana irigasi (Halimatusadiah, 2012).
Perubahan  iklim  diduga  dapat  mempengaruhi musim  hujan  dan  kering  di  berbagai  wilayah, salah  satunya  berpengaruh  pada  perubahan debit  di  Sungai  Cikapundung  Kota  Bandung. Pada  musim  penghujan,  debit  air  Sungai Cikapundung cenderung meningkat, sementara  pada  musim  kemarau,  debit  air cenderung menurun.
Kondisi
ini mempengaruhi  ketersediaan  air  baku  bagi masyarakat  di  Kota  Bandung  (Putra  dkk, 2019).
Berdasarkan kondisi tersebut, maka pemodelan  ketersediaan  air  baku  perlu dilakukan.  Pemodelan  ketersediaan  air  baku sangat  bergantung  pada  beberapa  fenomena, salah satu diantaranya adalah pengaruh iklim. Pemodelan  untuk  jangka  pendek  sangat penting  untuk  efisiensi  manajemen  dari  air yang  tersedia  di  reservoir  dan  peralatan  yang terkait  dengan  reservoir  tersebut,  sedangkan pemodelan  untuk  jangka  panjang  (tahunan) sangat  penting  pada  tahapan  perancangan jaringan pipa distribusi (Antunes dkk, 2018).
Penelitian  sebelumnya  mengenai  prakiraan ketersediaan  air  baku  air  minum  untuk jangka pendek oleh Antunes dkk. (2018), menunjukkan bahwa ketersediaan air baku air minum dengan menggunakan metode machine  learning dapat  dipengaruhi  oleh variabel iklim. Kemudian penelitian dari Ferijal (2016) menunjukkan bahwa terdapat pengaruh  perubahan  iklim  terhadap  debit  air sungai. Selanjutnya, penelitian oleh Koutroulis
dkk. (2013) menyatakan bahwa hasil penelitian  mereka  tentang  perubahan  iklim terhadap  sumber  daya  air  di  Pulau  Crete, Yunani  menunjukkan  adanya  pengurangan ketersediaan  air  sebesar  10-74% yang diakibatkan  oleh  perubahan  iklim  (Koutroulis dkk., 2013).
Berdasarkan fenomena
perubahan  iklim  yang  terjadi  saat  ini,  maka dinamika  sistem  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan untuk pemodelan  fenomena  ketersediaan  air  Kota Bandung,  karena  metode  ini  dinilai  cocok digunakan untuk memprediksi ketersediaan air baku  di  Kota  Bandung  dan  merupakan  salah satu  langkah  maju  dalam  memprakirakan ketersediaan  air di  Kota Bandung  untuk masa yang  akan  datang  dalam  mengantisipasi terjadinya ketidakstabilan air baku.
Tujuan  kajian  ini  adalah  menyusun  konsep model  ketersediaan  air  menggunakan  metode dinamika sistem agar dapat dilakukan prakiraan  ketersediaan  air  di  Kota  Bandung, serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  eksternal yang dapat mempengaruhi model.

## II. METODOLOGI

## 2.1. Umum
Studi  penentuan  pengaruh  variabel  iklim terhadap ketersediaan air baku yang direpresentasikan  dengan  debit  air  Sungai Cikapundung  di  Kota  Bandung,  dilakukan melalui  pemodelan  dinamika  sistem  sehingga berbagai faktor yang saling mempengengaruhi dapat diketahui.

## 2.2. Proses Pengembangan Model
Proses pengembangan model dengan metode dinamika  sistem  dilakukan  melalui  beberapa tahapan,  seperti  pada  Gambar  1.  Variabel iklim yang diamati akan mengalami perubahan setiap  saat  secara  dinamis  atau  sebagai fungsi dari waktu.
Gambar 1. Proses pengembangan model

## 2.2.1 Identifikasi dan Definisi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  dan  definisi  masalah dalam  pemodelan  dinamika  sistem,  dilakukan identifikasi  variabel-variabel yang  terlibat dalam sistem beserta hubungan dan keterkaitannya.  Tahap  ini  bertujuan  untuk memastikan pemahaman yang jelas mengenai masalah  yang  ingin  dipecahkan  serta  faktor- faktor yang mempengaruhi.
Pengumpulan data dan analisis terhadap data dilakukan  untuk  mengidentifikasi  variabel- variabel  kunci  dan  hubungan  antara  variabel- variabel  tersebut.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah perumusan masalah yang jelas dan rinci untuk membantu tahap selanjutnya dalam pemodelan  dinamika  sistem  yaitu  perumusan model  matematis  yang  tepat  dan  akurat. Adapun  beberapa  variabel  yang  dimaksud adalah  variabel  iklim  sebagai input dan  debit air Sungai Cikapundung sebagai output .

## 2.2.2 Konseptualisasi Sistem
Konseptualisasi sistem dilakukan untuk melihat  pola  perilaku  sistem  yang  dihasilkan seiring  dengan  berjalannya  waktu.  Sistem digambarkan  dengan  diagram  sebab  akibat ( causal loop diagram ) yang
dibuat menggunakan  Powersim  Studio  10. Causal
Loop Diagram (CLD) digunakan sebagai dasar untuk
pengembangan model sebelum
dilakukan proses simulasi dengan menggunakan metode dinamika sistem.

## 2.2.3 Formulasi Model
Pada  tahap  formulasi  model,  dilakukan pengubahan  konsep  sistem  atau  struktur model  yang  telah  disusun  menjadi  bentuk persamaan matematika atau bahasa komputer.  Hal  ini  bertujuan  untuk  membuat representasi model secara kuantitatif, sehingga  model  tersebut  dapat  disimulasikan untuk  menentukan  perilaku  dinamis  yang dihasilkan oleh asumsi-asumsi yang ada pada model.  Dalam  permodelan  dinamika  sistem, struktur dasarnya terdiri dari beberapa persamaan, yaitu
persamaan
level ,
persamaan rate , persamaan auxiliary , persamaan  sisipan,  persamaan  nilai  awal, persamaan  eksogen,  aliran  material,  dan aliran informasi.

## 2.2.4 Simulasi Model
Tahapan  simulasi  ini  dapat  dilakukan  setelah variabel  yang  digunakan  dan  model  yang dibentuk  dalam Stock  Flow  Diagram (SFD). Tahap  selanjutnya  adalah  simulasi  model yang  akan  memunculkan  grafik  dan  tabel
untuk  melihat  hasil running dari Stock  Flow Diagram .  Setelah  skenario input disiapkan, langkah  selanjutnya  adalah  menjalankan simulasi  model  pada  Powersim  Studio  10. Simulasi  ini  akan  menghasilkan output yang diinginkan  berdasarkan  skenario input yang telah ditentukan.

## 2.2.5 Verifikasi dan Validasi Model
Dalam  proses  verifikasi,  model  diuji  untuk memastikan  bahwa input dan output nya sesuai  dengan  yang  diharapkan  antara  lain konsistensi,  mengikuti  prinsip-prinsip  fisika, kimia, atau matematika yang relevan, memiliki kestabilan  numerik  yang  memadai,  memiliki tingkat  ketelitian  yang  memadai,  dan  dapat menghasilkan  output  yang  konsisten  dan dapat  diprediksi  dalam  berbagai  situasi  atau kondisi input yang berbeda.
Pada proses validasi akan dilakukan perhitungan  menggunakan  metode  MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  dengan
Persamaan 1.
(1) Keterangan: A t = Nilai aktual pada periode t Ft =  Nilai  forecast/Hasil  simulasi  pada
periode t
n = Besarnya data peramalan t = nomor data

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengembangan Model
Perumusan  masalah  yang  jelas  dan  rinci sudah  dilakukan.  Pemahaman  tentang  sistem yang  akan  dimodelkan  dituangkan  dalam sebuah  konsep.  Hal  ini  memiliki  tujuan  untuk mendapatkan  gambaran  secara  menyeluruh
tentang  model  yang  akan  dibuat.  Tahap  ini dimulai dengan mengidentifikasi semua komponen  penting  yang  terlibat  atau  yang akan  dimasukkan  ke  dalam  pemodelan  dan menetapkan batas model ( model boundaries ). Komponen-komponen tersebut kemudian dicari  hubungannya  satu  sama  lain  dengan menggunakan  metode  diagram  sebab-akibat (Murnawan  &  Mustofa,  2014).  Tanda  panah pada  diagram  diberi  tanda  (+)  atau  (-) tergantung  pada  hubungan  yang  terjadi apakah  positif  atau  negatif.  Tanda  (+) digunakan  untuk  menyatakan  hubungan  yang terjadi  antara  dua  faktor  yang  berubah  dalam arah  yang  sama.  Sedangkan  tanda  (-) digunakan  jika  hubungan  yang  terjadi  antara dua  faktor  tersebut  berubah  dalam  arah  yang berlawanan.    Adapun  penjelasan  dalam konseptualisasi sistem pada pemodelan ketersediaan  air  di  Kota  Bandung  sebagai berikut.
- Variabel Curah Hujan
Curah  hujan  adalah  jumlah  air  hujan  yang jatuh  di  suatu  wilayah  dalam  periode  tertentu. Curah  hujan  memiliki  pengaruh  langsung terhadap  debit  air  sungai.  Ketika  curah  hujan tinggi, aliran  air permukaan meningkat karena sebagian  air  hujan  langsung  mengalir  ke sungai. Selain itu, curah hujan juga menyuplai air  tanah  (infiltrasi)  yang  kemudian  mengisi akuifer  dan  menyumbangkan  aliran  bawah tanah  ke  sungai  (aliran  dasar).  Oleh  karena itu, curah hujan yang tinggi dapat meningkatkan  debit  air  sungai.  Selain  itu, menurut  Murdiyarso  dan  Kurnianto,  (2007) kondisi  iklim  seperti  curah  hujan  sangat mempengaruhi fluktuasi debit air.
- Variabel Hari Hujan:
Jumlah hari hujan dalam periode tertentu juga berpengaruh  terhadap  debit  air  sungai.  Jika terjadi  lebih  banyak  hari  hujan,  kesempatan
untuk  air  meresap  ke  tanah  menjadi  lebih terbatas,  dan  aliran  permukaan  meningkat. Sebaliknya,  jika  hari-hari  kering  lebih  banyak, laju  penguapan  meningkat,  sehingga  potensi aliran  permukaan  dan  aliran  bawah  tanah menurun,  mengakibatkan  penurunan  debit  air sungai.  Menurut  Jackson  (2014),  perubahan iklim  seperti  perubahan  karakteristik  curah hujan  dan  hari  hujan  dapat  berefek  pada ketersediaan air.
- Variabel Kecepatan Angin:
Kecepatan angin mempengaruhi laju penguapan  air  dari  permukaan  tanah  dan perairan.  Semakin  tinggi  kecepatan  angin, semakin cepat air menguap. Kecepatan angin yang tinggi juga dapat menyebabkan pencampuran  air  di  permukaan  perairan  yang mengurangi tingkat penguapan. Dengan demikian, kecepatan
angin dapat
mempengaruhi  ketersediaan  air  di  wilayah tersebut. Menurut Schymanski (2015),
kecepatan angin berperan dalam evapotranspirasi,  yang  merupakan  proses  di mana  air  dipindahkan  dari  tanah  dan tumbuhan ke atmosfer. Kecepatan angin yang lebih tinggi meningkatkan laju penguapan dari permukaan  seperti  tanah  dan  badan  air, menyebabkan  hilangnya  lebih  banyak  air  dan pendinginan lingkungan sekitarnya.
- Variabel Temperatur
Temperatur memiliki pengaruh yang signifikan pada proses penguapan. Semakin tinggi suhu udara,  semakin  besar  laju  penguapan  air  dari tanah, permukaan air, dan vegetasi.
Penguapan  ini  menyumbang  sebagian  besar air atmosfer yang kemudian dapat berkontribusi  pada  penurunan  kelembaban dan  pembentukan  curah  hujan.  Jika  suhu rendah,  penguapan  dapat  menjadi  lebih lambat,  dan  hal  ini  dapat  mempengaruhi jumlah air yang tersedia untuk aliran
permukaan  dan  aliran  bawah  tanah.  Menurut Ferijal (2016), adanya peningkatan temperatur udara  akan  berimbas  pada  meningkatnya evapotranspirasi  potensial  dan  aktual  harian yang  pada  akhirnya  berdampak  pada  unsur- unsur  cuaca  lainnya  seperti  kelembaban  dan curah  hujan.  Kemudian  dilansir  dari NOAA yang  diakses  pada  1  Juli  2023  menyatakan bahwa  apabila  temperatur  meningkat  maka kelembaban  akan  mengalami  penurunan, dan apabila temperatur menurun maka kelembaban akan mengalami peningkatan.
- Variabel Kelembaban
Kelembaban adalah kandungan uap air dalam udara.  Tingkat  kelembaban  mempengaruhi laju penguapan dan kondensasi. Jika kelembaban  udara  tinggi,  laju  penguapan akan  lebih  lambat  karena  udara  sudah  jenuh dengan  uap  air.  Sebaliknya,  jika  kelembaban rendah, penguapan akan lebih cepat.
Perubahan kelembaban juga dapat mempengaruhi pembentukan awan dan curah hujan,  yang  akhirnya  dapat  mempengaruhi debit  air  sungai.  Menurut  Muhtar,  A.  dan Abdullah,  N.  (2007)  kelembaban  udara  juga dapat  mempengaruhi  debit  air  sungai.  Jika udara lembab, penguapan  air  dari permukaan tanah dan vegetasi akan lebih tinggi, sehingga dapat meningkatkan aliran air menuju sungai.
Pengaruh dari beberapa variabel iklim terhadap  debit  air  sungai  ini  kemudian  akan diformulasikan  ke  dalam  model  matematis untuk  mengetahui  berapa  persen  pengaruh yang  akan  diberikan  oleh  variabel  iklim terhadap  ketersediaan  air  dalam  hal  ini  di interpretasikan oleh debit air Sungai
Cikapundung. Penelitian Koutroulis dkk.
(2013)  menyatakan  bahwa  hasil  penelitian mereka  terhadap  sumber  daya  air  di  Pulau Crete,  Yunani  menunjukkan  akan  adanya
pengurangan  ketersediaan  air  yang  berkisar antara  10%  -  74%  yang  diakibatkan  oleh adanya  perubahan  iklim.  Konsep  yang  telah dituangkan  dalam  Causal  Loop  Diagram (CLD)  dikembangkan  menjadi  model Stock Flow  Diagram (SFD)  untuk  prediksi  debit  air sungai  yang  disimulasikan  menggunakan Powersim  Studio  10. Software Powersim merupakan  salah  satu  alat  yang  sering digunakan  pada  pemodelan  menggunakan dinamika sistem (Andawayanti dkk., 2021).
Pada  tahap  formulasi  model,  dihasilkan representasi model secara kuantitatif, sehingga  model  tersebut  dapat  disimulasikan untuk  menentukan  perilaku  dinamis  yang dihasilkan oleh asumsi-asumsi yang ada pada model.

## 3.2 Simulasi Model, Validasi dan Verifikasi Model
Simulasi model dibuat sesuai dengan identifikasi  permasalahan  untuk  menganalisa sistem  ketersediaan  air  di  Kota  Bandung. Pengaruh dari beberapa variabel
iklim
terhadap debit air sungai diformulasikan dalam model
matematis
untuk mengukur pengaruhnya  terhadap  debit  air  Sungai Cikapundung  menggunakan Powersim  Studio 10 .
Penggunaan  metode  MAPE  pada  tahap validasi  model  adalah  untuk  menilai  sejauh mana keakuratan model. Model  yang memiliki nilai  MAPE  ≤10%  -  50%  dianggap  sebagai model  yang  valid.  Semakin  rendah  nilai MAPE,  maka  semakin  baik  pula  kualitas model  yang  dibuat.  Lewis  (1982)  memberikan interpretasi nilai-nilai MAPE pada Tabel 1
Tabel 1 Interpretasi Nilai MAPE (Lewis,
1982) Nilai MAPE Interpretasi ≤10 Hasil Pemodelan Sangat Akurat 10 - 20 Hasil Pemodelan Baik 20 - 50 Hasil Pemodelan Wajar ( Reasonable ) > 50 Hasil Pemodelan Tidak Layak

## IV. KESIMPULAN
Ketersediaan  air  baku  di  Kota  Bandung  dapat digambarkan dan diprediksikan melalui sebuah  model  dengan  menggunakan  metode Dinamika  Sistem.  Variabel-variabel yang dilibatkan  ke  dalam  model  adalah  variabel- variabel  iklim  yang  dinamis  sebagai  variabel input  yaitu  curah  hujan,  jumlah  hari  hujan kelembapan, kecepatan angin, dan temperatur,  sedangkan  variabel  debit  Sungai Cikapundung sebagai variabel output.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Fakultas  Teknik  Universitas  Pasundan  yang telah  mendanai  kegiatan  pengabdian  kepada masyarakat  ini  dalam  program  Hibah  FT periode tahun 2022-2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiatun,  E.,  Notodarmojo,  S.,  Effendi,  A.,  & Sidarto,  K.  (2018).  Cost  Minimization  of Raw Water Source by  Integrated Water Supply  Systems  (A  Case  Study  for
Bandung,
Indonesia).
International
Journal  of  GEOMATE , 14 (46):  32-39,
doi: 10.21660/2018.46.9 813.
Andani, I. G. (2012). Peningkatan Penyediaan Air  Bersih  Perpipaan  Kota  Bandung dengan Pendekatan Pemodelan Dinamika  Sistem. Jurnal  Perencanaan
Wilayah dan Kota A SAPPK V1N1 , 69 -
78.
Andawayanti,  U.,  Muldianto,  H.,  Suhartanto,
E.,  Soetopo,  W.  (2021).  Analisis  Biaya
Pengelolaan Air Dengan Metode Sistem Dinamik  pada  Waduk  Jatigede. Jurnal Teknik  Pengairan , 12 (2):  197-124,  doi:
10.21776/ub.pengairan.2021.012.02.11
Antunes, A., Andrade-Campos, A., &
Sardinha-Lourenço, A. a. (2018).  Short- term  Water  Demand  Forecasting  Using Machine  Learning  Techniques. Journal of Hydroinformatics , 1343 –1366.
Muchtar,  A.  dan  Abdullah,  N.  (2007).  Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Debit  Sungai  Mamasa.  Jurnal  Hutan dan Masyarakat 2(1): 174-187
Ferijal, T., Mustafril, & Sri, D. (2016). Dampak Perubahan Iklim Terhadap Debit Andalan  Sungai  Krueng  Aceh. Jurnal
Rona Teknik Pertanian , 9(1): 50-61.
Halimatusadiah,  S.,  Hadi,  D.  A.,  &  Mardiana,
R.  (2012).  Efektivitas  Kelembagaan
Partisipatoris  Di  Hulu  Daerah  Aliran
Sungai Citarum. Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan , 71-90.
Jakson. Alex. (2014). Discharge & Hydrographs. Diakses pada 1 Juli 2023,
dari
https://geographyas.info/rivers/discharg e-and-hydrographs/
Koutroulis,  A.,  Tsanis,  I.,  Daliakopoulos,  I.,  & Jacob,  D.  (2013).  Impact  of  climate change  on  water  resources  status:  A
case  study  for  Crete  Island,  Greece. Journal of Hydrology , 479:146-158.
Lewis,  C.  (1982). Industrial  and  Business Forecasting Methods . London:
Butterworths.
Mudiyarso  D  dan  Kurnianto  S.  (2007).
Peranan  vegetasi  dalam  mengatur pasokan air. Makalah Workshop ”Peran Hutan dan Kehutanan
dalam
Meningkatkan  Daya  Dukung  DAS”,  di
Surakarta,  22  November  2007.  Balai Penelitian Kehutanan Solo.
Murnawan, H. dan Mustofa. (2014). Perencanaan  Produktivitas  Kerja  dari Hasil  Evaluasi  Produktivitas  dengan Metode Fishbone di Perusahaan
Percetakan  Kemasan  PT.X. Jurnal Teknik Industri Heuristic, 11 (1): 27-46
Putra,  Rendi  E.,  and  Anggi  Rustini.  (2019).
“Persebaran  Kualitas  Air  Di  Daerah
Aliran Sungai (DAS) Cikapundung Hilir.”
INA-Rxiv. July 30. doi:10.31227/osf.io/32vj6.0 Schymanski, Stanislaus & Or, D.. (2015). Wind effects  on  leaf  transpiration  challenge the  concept  of  "potential  evaporation".
Proceedings of the International Association  of  Hydrological  Sciences.
371. 99-107. 10.5194/piahs-371-99-
2015.
Yustiani,  Y.M.,  Lidya,  L.  (2016).  Towards  an
Information  System  of  Modeling  and Monitoring of Cikapundung River, Bandung, Indonesia. Procedia Engineering , 154: 353-360, doi:
10.1016/j.proeng.2016.07.490.
Yustiani,  Y.M.,  Nurkanti,  M.,  Suliasih,  N.,  dan
Novantri, A. (2018). Influencing
parameters  of  self  purification  process in the urban area of Cikapundung River,
Indonesia. International Journal of Geomate , 14(43): 50-54, doi: 10.21660/2018.43.354