Analisis Data Hasil Verifikasi dan Optimasi

Data masukan untuk model ini berupa curah hujan, debit aliran, dan data evapotranspirasi yang semuanya bersatuan mmhari. Data data tersebut digunakan untuk menentukkan parameter parameter tank Model dan menghasilkan keluaran berupa - Analisis dapat digunakan untuk mengetahui distribusi air dan karakteristik sirkulasi air, sehingga dapat digunakan untuk mengetahui kondisi hidrologi suatu DAS.

5.4.1 Analisis Data

Data evapotranspirasi ETP akan digunakan sebagai salah satu masukan pada input Tank Model dengan satuan mmhari, pada penelitian ini metode dipilih sebagai metode untuk menentukan besarnya evapotranspirasi pada lokasi penelitian. Curah Hujan dijadikan data input untuk menjalankan metode ini serta dengan melengkapi keterangan posisi SPAS dalam lintang dan bujur serta elevasinya contoh perhitungan dapat dilihat pada Lampiran 12. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode ini diketahui bahwa total evapotranspirasi pada tanggal 17 Januari 14 Maret 2011 sebesar 267,98 mm dengan rata rata evapotranspirasi harian sebesar 4,7 mmhari. Data ini kemudian akan dijadikan data input pada proses inisiasi . Selain data evapotranspirasi, data input berupa data curah hujan dan data debit aliran dari daerah tangkapan air Sub sub DAS Cikadu yang dimulai pada tanggal 17 januari sampai 14 maret 2011. Hasil rekapitulasi dari analisis data input disajikan pada Tabel 9. Tabel 9 Rekapitulasi data input No Data Jumlah Total mm Rata rata mmhari 1 Curah Hujan 625 11 2 Debit Aliran Sungai 245,06 4,3 3 Evapotranspirasi 267,98 4,7

5.4.2 Hasil Verifikasi dan Optimasi

proses verifikasi dan optimasi menghasilkan nilai parameter , Indikator keandalan , Keseimbangan Air , persamaan regresi . , total aliran air , dan keseimbangan tinggi muka air di tangki + . Hasil keluaran ini akan di analisis untuk mendapatkan keakuratankelayakan model dalam mempresentasikan keadaan di lapangan. Berdasarkan keseimbangan neraca air, parameter secara keseluruhan memiliki dua belas parameter, curah hujan sebagai masukan sistem hidrologi, diproses menjadi aliran sebagai keluarannya. Keseimbangan neraca air menjelaskan bahwa aliran total merupakan penjumlahan aliran dari lubang outlet horizontal setiap tangki. Menurut Setiawan 2003 lubang outlet horizontal mencerminkan aliran air yang terdiri dari Ya 2 , Ya 1 Yc 1 , dan Yd 1 . Aliran ini hanya terjadi bila tinggi air pada masing masing tangki melebihi tinggi lubangnya Ha 1 , Ha 2 , Hb 1 , dan Hc 1 . Aliran air disetiap lubang outlet dipengaruhi pula oleh karakteristik lubang itu sendiri, masing masing yaitu A , A 1 , B , B 1 , C , C 1 , dan D 1 yang selanjutnya disebut sebagai parameter yang akan ditentukan. Tabel 10 Dua belas parameter hasil optimasi di Sub sub DAS Cikadu No Parameter Hasil Optimasi 1 a0 0,69295 2 a1A 0,23480 3 a2A 0,31006 4 Ha1A 14,3748 5 Ha2 41,4024 6 b0 0,11499 8 Hb1 14,5428 9 c0 0,50390 10 c1. 0,09265 11 Hc1 20,7421 12 d1. 0,00164 Parameter parameter Tank Model dapat di kelompokkan menjadi tiga jenis yakni : 1. Koefisien masing masing tangki A,B,C,D yang menunjukkan besarnya laju aliran, a1 = 0.23480, a2 = 0,31006, b1 = 0,03038, c1 = 0,09265, dan d1 = 0,00164. Laju aliran terbesar terjadi pada tangki pertama. 2. Koefisien determinasi masing masing tangki A,B,C yang menunjukkan besarnya laju infiltrasi, a0 = 0,69295, b0 = 0,11499, c0 = 0,50390. Parameter menunjukkan infiltrasi terbesar terjadi pada lubang outlet tangki pertama. 3. Parameter penyimpanan, menunjukkan tinggi lubang outlet horizontal pada masing masing tangki, Ha1 = 14,3748, Ha2 = 41,4024, Hb1 = 14,5428, dan Hc1 = 20,7421. Tinggi lubang outlet horizontal terbesar terjadi pada tangki pertama. Keandalan dalam menduga kondisi sebenarnya di lapangan dapat dilihat pada Tabel indikator kebenaran dan kesalahan dari keandalan Tabel 11, indikator kebenaran dilihat dari nilai korelasi R sebesar 0,86 yang dapat dikatakan dapat mempresentasikan kondisi lapang dengan baik antara observasi dan kalkulasi. Tabel 11 Indikator keandalan di Sub sub DAS Cikadu Parameter Optimasi Nilai Parameter Optimasi R 0,86 R 2 0,75

5.4.3 Komponen hasil optimasi