23
Gambar 12. Peta HRU DAS Cipasauran
4.3.3 Pengolahan Data dan Simulasi SWAT
Pada tahap ini dilakukan pemasukan data iklim untuk mendapatkan keluaran berupa debit harian hasil simulasi. Simulasi SWAT membutuhkan data iklim berupa curah hujan dan
suhu pada stasiun yang mewakili daerah DAS, serta data weather generator berupa radiasi matahari, kecepatan angin, suhu, curah hujan, dan titik embun. Data curah hujan pada DAS
Cipasauran diperoleh dari 2 pos hujan, yaitu wilayah Anyer dan Padarincang. Pos Hujan Anyer terletak pada 6° 0 41.52 LS dan 105° 9 21.66 BT dengan elevasi 0 meter di atas permukaan
laut, sedangkan Pos Hujan Padarincang terletak pada 6° 12 32.82 LS dan 105° 57 5.88 BT dengan elevasi 99 meter di atas permukaan laut. Data curah hujan yang digunakan pada masing-
masing pos, serta data suhu yang diperoleh dari Stasiun Iklim Serang adalah tahun 2007 hingga 2010. Data curah hujan yang digunakan pada proses simulasi SWAT disajikan pada Lampiran 6.
Data weather generator yang digunakan pada proses simulasi diperoleh dari Stasiun Iklim Serang pada tahun 1996 hingga 2009. Data weather generator memberikan informasi
mengenai temperatur maksimum dan minimum rata-rata bulanan, nilai standar deviasi untuk temperatur maksimum dan minimum, nilai curah hujan rata-rata, nilai standar deviasi curah
hujan, nilai kemencengan curah hujan, nilai probabilitas hari kering terhadap hari hujan dan hari hujan terhadap hari hujan, jumlah hari hujan, nilai curah hujan maksimum, radiasi matahari, titik
beku, dan kecepatan angin. Weather generator diperoleh dari data iklim yang diolah oleh Fadli
24 Irsyad 2011 dalam tesisnya yang berjudul Analisis Debit Sungai Cidanau Dengan Aplikasi
SWAT. Peta lokasi curah hujan dan iklim untuk SWAT DAS Cipasauran disajikan pada Lampiran 5.
4.3.4 Proses Visualisasi
Pada tahap ini dilakukan proses visualisasi debit. Data debit yang divisualisasikan merupakan data debit harian serta debit bulanan pada lokasi perencanaan Bendung Cipasauran.
Hasil dari simulasi ditampilkan dengan menggunakan SWAT Plot and Graph. Berdasarkan hasil visualisasi yang diperoleh, debit simulasi harian maksimum yang terjadi adalah sebesar
64.71 m
3
dt, dengan debit minimum sebesar 0.02 m
3
dt, serta debit rata-rata sebesar 3.11 m
3
dt. Berdasarkan nilai debit bulanan, debit maksimum yang diperoleh sebesar 7.31 m
3
dt, debit minimum sebesar 0.83 m
3
dt, serta debit rata-rata sebesar 3.11 m
3
dt. SWAT Plot and Graph dapat pula digunakan untuk membandingkan debit hasil simulasi dengan debit hasil
pengukuran di lapangan, sehingga dapat diperoleh nilai validitas model. Fluktuasi hasil debit simulasi dan debit observasi disajikan pada Gambar 13 dan
14. Data debit observasi diperoleh dari pos pengukuran di Desa Dahu, Kecamatan Cinangka, Kabupaten Serang pada tahun 2007 hingga 2010, di mana lokasi pengukuran debit berada pada
6° 13 10.57 LS dan 105° 52 22.77 BT, dan disajikan pada Gambar 6. Berdasarkan grafik hubungan debit simulasi dan observasi, terlihat bahwa sebaran debit observasi memiliki nilai
yang lebih rendah dibandingkan debit simulasi. Hal ini disebabkan karena lokasi pengukuran debit aktual yang lebih hulu dibandingkan lokasi tinjau penelitian.
Berdasarkan Gambar 13 dan 14, hasil simulasi yang diperoleh kurang mendekati kondisi sebenarnya di lapangan, sehingga perlu diketahui nilai validitas model. Untuk
mengetahui nilai validitas awal dari model, digunakan SWAT plot and graph.
Gambar 13
. Fluktuasi debit harian observasi dan hasil simulasi 10
20 30
40 50
60 70
1-Jan-07 1-Mar-07
1-May-07 1-Ju
l- 07
1-S e
p -07
1-N o
v-07 1-Jan-08
1-Mar-08 1-May-08
1-Ju l-
08 1-S
e p
-08 1-N
o v-08
1-Jan-09 1-Mar-09
1-May-09 1-Ju
l- 09
1-S e
p -09
1-N o
v-09 1-Jan-10
1-Mar-10 1-May-10
1-Ju l-
10 1-S
e p
-10 1-N
o v-10
Deb it
m
3
d t
Debit Simulasi Debit Observasi
25
Gambar 14 . Fluktuasi debit bulanan hasil observasi dan hasil simulasi
Berdasarkan perbandingan data simulasi dan observasi, nilai koefisien determinasi R
2
dan efisiensi Nash-Sutcliffe NS yang diperoleh untuk debit harian adalah 0.0004 dan -0.204, sedangkan nilai R
2
dan NS untuk debit bulanan adalah 0.045 dan -0.909. Nilai validitas tersebut tidak sesuai dengan range nilai yang seharusnya. Dalam kriterianya, menurut Van et
al 2003 simulasi dianggap baik jika nilai NS 0.75, memuaskan jika 0.36 NS 0.75, serta kurang baik jika NS 0.36, sedangkan menurut Santi et al 2001 hasil simulasi dianggap baik
jika NS ≥ 0.5 dan R
2
≥ 0.6. Oleh karena itu, diperlukan proses kalibrasi agar nilai validitas yang diperoleh dapat diterima.
4.4 Kalibrasi dan Validasi
Kategori