Pengembangan Model FAVEUR untuk Penilaian Kinerja Hidrologis Green Roof di Ile de France, Prancis

PENGEMBANGAN MODEL FAVEUR UNTUK PENILAIAN
KINERJA HIDROLOGIS GREEN ROOF
DI ILE DE FRANCE, PRANCIS

LISMA SAFITRI

SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Pengembangan Model
FAVEUR untuk Penilaian Kinerja Hidrologis Green Roof di Ile de France,
Prancis adalah benar karya saya dengan arahan pembimbing dari Prancis dan dari
komisi pembimbing di IPB serta telah diajukan sebagai laporan magang penelitian
kepada Université Paul Sabatier dan le Centre d’Etudes Techniques de
l’Equipement Ile de France (CETE IdF). Sumber informasi yang berasal atau
dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah
disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir

tesis ini.
Bogor, Mei 2014
Lisma Safitri
NIM F451110081

RINGKASAN
LISMA SAFITRI. Pengembangan Model FAVEUR untuk Penilaian Kinerja
Hidrologis Green Roof di Ile de France, Prancis. Dibimbing oleh PRASTOWO
dan NORA HERDIANA PANDJAITAN.
Pemanfaatan green roof meningkat secara signifikan selama 10 tahun
terakhir. Hal ini terlihat dari bertambahnya jumlah green roof di perkotaan.
Kinerja dari berbagai green roof ini berbeda-beda. Tetapi saat ini khususnya di Ile
de France (Prancis) belum ada sebuah metode yang dapat digunakan untuk
menilai kinerja hidrologis green roof. Hal ini menjadi permasalahan tersendiri
baik bagi kalangan produsen maupun konsumen. Sehubungan dengan
permasalahan tersebut tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyusun sebuah
tools dari pengembangan model FAVEUR untuk menilai kinerja hidrologis green
roof.
Dalam penelitian ini ditentukan 2 kriteria hidrologis green roof yaitu
kriteria koefisien limpasan (CR) dan kriteria retensi (Ab). Analisis kedua kriteria

tersebut dihitung dalam 3 skala waktu yaitu tahunan, musiman dan setiap kejadian
hujan. Kriteria koefisien limpasan dan retensi tersebut menunjukkan korelasi yang
baik dengan kapasitas intersepsi (Cint). Variasi parameter FAVEUR seperti
kapasitas intersepsi, koefisien tanaman (Kcint), kapasitas transfer (Ctra) dan
geometri horizontal (Ttra) secara acak dengan simulasi ncalc=500 untuk skala
tahunan, musiman dan setiap kejadian hujan menghasilkan nilai koefisien
limpasan tahunan rata-rata antara 0.24-0.50, retensi tahunan rata-rata antara 301470 mm, koefisien limpasan musim panas rata-rata antara 0.02 – 0.33, koefisien
limpasan musim dingin rata-rata antara 0.49 – 0.70, retensi musim panas rata-rata
antara 218-327 mm dan retensi musim dingin rata-rata antara 84-143 mm. Selain
itu diperoleh juga untuk setiap kejadian hujan nilai koefisien limpasan minimum
selalu sama dengan 0, koefisien limpasan maksimum selalu sama dengan 1 dan
koefisien limpasan rata-rata antara 0.22-0.39. Di samping itu nilai retensi kejadian
hujan maksimum selalu berbanding lurus dengan kapasitas intersepsi dalam
interval 12-100 mm, retensi minimum selalu sama dengan 0 dan retensi rata-rata
antara 5.13-44.46 mm. Berdasarkan hasil simulasi tersebut dapat disimpulkan
bahwa secara umum kriteria koefisien limpasan berbanding terbalik dengan
kapasitas intersepsi, sedangkan kriteria retensi berbanding lurus dengan kapasitas
intersepsi.
Berdasarkan hubungan kriteria hidrologis green roof terhadap kapasitas
intersepsi, disusun 48 persamaan polinomial koefisien limpasan dan retensi dalam

skala tahunan, musiman dan setiap kejadian hujan dengan kapasitas intersepsi
sebagai parameter utama. Berdasarkan hubungan kriteria hidrologis green roof
dan karakteristik green roof terhadap kapasitas intersepsi disusun sebuah tools
yang dapat digunakan untuk menilai kinerja hidrologis green roof dalam format
Excel©. Tools ini sangat mudah digunakan dan dengan memasukkan data input
berupa kapasitas maksimum substrat (CME), ketebalan substrat dan jenis vegetasi
green roof, kinerja hidrologis green roof dapat dihitung.
Kata kunci: green roof, Ile de France, model FAVEUR, kriteria hidrologis,
karakteristik green roof

SUMMARY
LISMA SAFITRI. Development of FAVEUR Model for Assesing Hydrological
Performance of Green Roof at Ile de France, France. Supervised by PRASTOWO
and NORA HERDIANA PANDJAITAN.
Utilization of green roof in urban area has increased significantly in the
last ten years. The performance of green roof is different one to another. However
nowadays especially in Ile de France (France) there is no tools which can be used
to assess the hydrological performance of green roof. Certainly it becomes a
problem for both the producers and consumers. The purpose of this study was to
develop an assessment tools based on FAVEUR model for analyzing the green

roof performance in urban areas.
In this research, there were 2 hydrogical criteria : runoff coefficient
criteria (CR) and retention criteria (Ab) which were calculated for different timescales; annual, seasonal and rain event. Those criteria showed a good correlation
with the interception capacity (Cint). The simulation of FAVEUR parameters
variation with ncalc=500 for annual, seasonal and rain event time scales showed
that mean annual runoff coefficient between 0.24-0.5, mean annual retention
between 301 - 470 mm, mean summer runoff coefficient between 0.02 – 0.33,
mean winter runoff coefficient 0.49 – 0.7, mean summer retention between 218327 mm and mean winter retention between 84-143 mm. Then for rain event time
scales, the minimum value of runoff coefficient always equal zeros, the maximum
value of runoff coefficient always equal 1 and the mean runoff coefficient
between 0.22-0.39. Besides, the maximum retention was directly proportional to
interception capacity in interval 12-100 mm, the minimum retention was
continuously equal 0 and the mean retention between 5.13-44.46 mm. Based on
those simulations, it can be concluded that the runoff coefficient criteria was
inversely proportional to interception capacity while the retention criteria was
directly proportional to interception capacity.
According to the correlation between runoff coefficient and retention
criteria with interception capacity, 48 polynomial equations were created in 3
times scales: annual, seasonal and rain event. Based on those equations, the green
roof’s hydrological tools was developed using Excel© format for analyzing

hydrological performance of green roof at 3 different time scales. The model was
easy to use to evaluate the hydrological performance of green roof by varying
characteristics of green roof such as the maximum capacity of substrat (CME),
the substrat’s thickness and the type of vegetation.
Keywords: characteristics of green roof, FAVEUR model, green roof,
hydrological criteria, Ile de France

PENGEMBANGAN MODEL FAVEUR UNTUK PENILAIAN
KINERJA HIDROLOGIS GREEN ROOF
DI ILE DE FRANCE, PRANCIS

LISMA SAFITRI

Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains
pada
Program Studi Teknik Sipil dan Lingkungan

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014

Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis: Dr.Ir. Meiske Widyarti, M.Eng

Judul Tesis : Pengembangan Model FAVEUR untuk Penilaian Kinerja
Hidrologis Green Roof di Ile de France, Prancis
Nama
: Lisma Safitri
NIM
: F451110081

Disetujui oleh
Komisi Pembimbing

Dr Ir Prastowo, MEng
Ketua

Dr Ir Nora H. Pandjaitan, DEA

Anggota

Diketahui oleh

Ketua Program Studi
Teknik Sipil dan Lingkungan

Dekan Sekolah Pascasarjana

Dr Satyanto K. Saptomo, STP, M.Si

Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr

Tanggal Ujian: 4 April 2014

Tanggal Lulus:

PRAKATA
Puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala
karunia-Nya sehingga tesis ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam

penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari hingga bulan Juni 2013 ini
adalah kinerja hidrologis green roof, dengan judul Pengembangan Model
FAVEUR untuk Penilaian Kinerja Hidrologis Green Roof di Ile de France,
Prancis.
Dengan selesainya penyusunan tesis ini disampaikan ucapan terima kasih
kepada :
1. Dr. Emmanuel BERTHIER selaku pembimbing magang di CETE IdF,
Prancis atas kesempatan magang penelitian yang telah diberikan serta atas
segala bimbingan dan arahannya
2. Dr. Ir. Prastowo, M.Eng selaku ketua komisi pembimbing yang telah
memberikan masukan, arahan serta bimbingan untuk perbaikan kualitas
penelitian serta penulisan
3. Dr. Ir. Nora H. Pandjaitan, DEA selaku anggota komisi pembimbing yang
telah memberikan bimbingan untuk dapat menyelesaikan program DDIP
ini dengan baik
4. Beasiswa Unggulan Dalam Negeri DIKNAS untuk kesempatan studi
pascasarjana yang telah diberikan dan Beasiswa Unggulan Luar Negeri
DIKTI atas kesempatan pembiayaan studi Master tahun kedua di Prancis
5. Suami dan anak tercinta : Suranto Wahyu W dan Ghazaliy Arrayan W,
keluarga Medan tercinta : Bapak Suparno, Ibu Alm. Satimah, Ibu Endang

TR, adik M. Fadly, ST serta keluarga Sragen tercinta : Bapak Supadi, Ibu
Sri Suwarsih, mas Agus Sriwanto, SE, mbak Lukito Ningsih, Amd dan
mbak Puji Astuti, SPd atas doa yang tak pernah henti dan dukungan yang
terus mengalir serta kasih sayang yang diberikan
6. Dr. Jérôme VIERS selaku penanggung jawab program Mastère2
Hydrologie, Hydrochimie, Sol et Environnement (H2SE) di Université
Paul Sabatier atas kesempatan serta bimbingannya
7. Teman – teman SIL IPB : Habib, Angga, Dwinata, Ifah, Helena, Yasmin,
Farid, Puji, Nasir, Rantau, Sikom, Nesh atas segala bantuan yang telah
diberikan serta kebersamaan yang tak terlupakan
8. Teman – teman di program M2 H2SE : Fadoua BAALI, Clemens Von
SCHEFFER, Duc M NGUYEN, Laurie CAILLOT, Yoan MALBETAU,
Nabil ELMOCHYAD dan lain-lain untuk pertemanan, bantuan, semangat,
serta kebersaman yang telah tercipta
9. Tim CETE IdF : Samuel SORHAITS, Gaëlle ARDENOY, Wolfgang
BORST dan teman-teman magang : Mustapha BOUKIRAT, Qingxiao
ZHOU, Elise ROLLAND, Marine CAVERNE untuk kebersaman yang
luar biasa serta bantuan yang telah diberikan selama magang
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Mei 2014

Lisma Safitri

DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

DAFTAR ISTILAH

vii

1  PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian

Ruang Lingkup Penelitian

1 
1 
2 
2 
3 
3 

2  TINJAUAN PUSTAKA
Green Roof
Manfaat Green Roof untuk Pengelolaan Air Hujan Perkotaan
Model FAVEUR
Validasi Hasil Simulasi Model FAVEUR
Korelasi Model FAVEUR dengan Karakteristik Green Roof

4
4 
6 
8 
10 
12 

3  METODE
Waktu dan Tempat
Alat dan Bahan
Prosedur Penelitian

13 
13 
13 
13 

4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Keluaran Model
Kriteria Hidrologis untuk Green Roof Referensi
Hubungan Kriteria Hidrologis Green Roof dengan Cint
Analisis Sensitivitas Parameter Simulasi Model FAVEUR
Formulasi Pengembangan Model FAVEUR dengan Tools

19 
19 
24 
28
36 
39 

5  SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran

43 
43 
43 

DAFTAR PUSTAKA

44 

RIWAYAT HIDUP

46

DAFTAR TABEL
1 Sistem perawatan dan karakteristik green roof ekstensif dan intensif
(ADIVET 2007)
2 Nilai parameter model FAVEUR yang paling optimal untuk
6 jenis green roof eksperimental di CETE IdF (Pinta 2012)
3 Pengembangan model FAVEUR yang dilakukan dalam penelitian
4 Hasil perhitungan dengan tools operasional green roof dalam format
Excel© untuk CME 30%, ketebalan substrat = 10 cm dan jenis vegetasi
“S”
5 Hasil perhitungan dengan tools operasional green roof dalam format
Excel© untuk CME 20%, ketebalan substrat = 3 cm dan jenis vegetasi
“S”
6 Hasil perhitungan dengan tools operasional green roof dalam format
Excel© untuk CME 30%, ketebalan substrat = 10 cm dan jenis vegetasi
“G”
7 Hasil perhitungan dengan tools operasional green roof dalam format
Excel© untuk CME 20%, ketebalan substrat = 3 cm dan jenis vegetasi
“G”

5 
 

12
18 

40 

40 

41 

41 

 
 

DAFTAR GAMBAR
1 Road Map TVGEP (Gouvello dan Christophe 2009)
2 Struktur green roof (Lasalle 2008)
3 Perbandingan limpasan tahunan dari berbagai atap (Mentens et al.
2006)
4 Berbagai komposisi struktur green roof di CETE IdF (Berthier dan
Ramier 2010)
5 Struktur model FAVEUR (Pinta 2012)
6 Perbandingan Qsimulasi dan Qobservasi green roof referensi V0 tiap 180
detik untuk periode 15 Juni 2011-15 Juni 2012 (Pinta 2012)
7 Perbandingan Qsimulasi dan Qobservasi green roof V1 tiap 180 detik untuk
periode 15 Juni 2011-15 Juni 2012 (Pinta 2012)
8 Diagram alir penelitian
9 Plu1 untuk periode 1993-2011 (mm/ dT1)
10 Plu_ev untuk periode 1993–2011 (mm/ kejadian hujan)
11 Plu_an untuk periode 1993–2011 (mm/tahun)
12 ETP 1 untuk periode 1993-2011 (mm/ dT1)
13 Fungsi Q1 terhadap dT1 (mm/dT1) untuk periode 1993-2011
14 Fungsi Plu1 dan Q1 terhadap dT1 (mm / dT1) untuk periode 1993-2011
15 CR tahunan dan musiman untuk green roof referensi pada ncalc=1
16 Ab tahunan dan musiman untuk green roof referensi pada ncalc=1
17 Distribusi kriteria CR, Ab, qmax kejadian hujan green roof referensi
terhadap curah hujan dan frekuensinya dalam histogram
18 Distribusi kriteria CR, Ab, qmax kejadian hujan terpilih green roof
referensi terhadap curah hujan dan frekuensinya dalam histogram

2 
4 
6 
7 
8 
11
11 
14 
19 
20 
20 
21 
22 
22 
24 
24 
26 
26 

vi

19 Kurva CR dan Ab tahunan serta fungsinya terhadap Cint untuk
ncalc=500
20 Kurva CR dan Ab musiman terhadap Cint untuk ncalc=500
21 Kurva CR dan Ab kejadian hujan dan kejadian hujan terpilih terhadap
Cint untuk ncalc=500
22 Sensitivitas CR_an dan CR_ev rata-rata dan median terhadap ncalc
23 Sensitivitas Ab_an dan Ab_ev rata-rata dan median terhadap ncalc
24 Sensitivitas CR_ev dan Ab_ev rata-rata dan median terhadap d’ev

28 
30 
31 
37 
37 
38 

DAFTAR ISTILAH
FAVEUR :
CME (%) :
Cint (mm) :
Kcint
Ctra (mm)
Ttra (mm)
Plu1 (mm)
ETP1 (mm)
ET (mm)
Sint(mm)
I (mm/ satuan waktu)
Stra (mm)
Qtra (mm)
Q1 (mm)
S
G
dT1
dT2
ncalc
d’ev
ddeb_an, ddeb_ete
ddeb_hiv, ddeb_ev
dfin_ev
Sintinit (mm)
Strainit (mm)
CR_an, CR_ete,
CR_hiver
Q1_an , Q1_ete,
Q1_hiv (mm)
Plu1_an,Plu1_ete,
Plu1_hiv (mm)

Model fungsional untuk evaluasi kinerja green roof
dalam pengelolaan air hujan perkotaan
Kapasitas maksimum substrat (capacité maximum en
eau)
Kapasitas intersepsi
Koefisien tanaman reservoir intersepsi
Kapasitas transfer
Geometri horizontal green roof
Data curah hujan tiap 300 detik untuk periode 19932011
Data evapotranspirasi tiap 300 detik periode 1993-2011
Evapotranspirasi aktual
Simpanan air dalam reservoir intersepsi
Infiltrasi
Simpanan air reservoir transfer
Limpasan reservoir transfer
Limpasan reservoir ransfer tiap 300 detik
Jenis vegetasi sedum
Jenis vegetasi rumput (graminée)
Time step data masukan tiap 300 detik
Time step data simulasi tiap 300 detik
Jumlah simulasi
Durasi kejadian hujan
Waktu dimulainya periode tahunan, musim panas,
musim dingin dan kejadian hujan
Waktu berakhirnya periode kejadian hujan
Simpanan air awal reservoir intersepsi
Simpanan air awal reservoir transfer
Kriteria koefisien limpasan tahunan, musim panas dan
musim dingin
Jumlah limpasan tahunan, musim panas dan musim
dingin
Curah hujan tahunan, musim panas dan musim dingin

vii

CR_ev
Plu_ev (mm)
Ab_an,
Ab_ete,
Ab_hiver (mm)
Ab_ev
qmax (l/ det/ ha)
q25
q75

Kriteria koefisien limpasan tiap kejadian hujan
Curah hujan tiap kejadian hujan
Kriteria retensi tahunan, musim panas dan musim dingin
Kriteria retensi tiap kejadian hujan
Debit spesifik maksimum tiap kejadian hujan
Batas nilai dimana 25% data pengamatan lebih kecil
atau sama dengan nilai q25
Batas nilai dimana 75% data pengamatan lebih kecil
atau sama dengan nilai q75

viii

1 PENDAHULUAN

Latar Belakang
Salah satu konsekuensi dari urbanisasi adalah peningkatan lahan terbangun. Hal
ini berdampak pada penurunan infiltrasi air limpasan dan meningkatnya volume air
limpasan yang berpotensi menimbulkan banjir. Untuk mengatasinya saat ini banyak
dilakukan alternatif upaya pengelolaan air hujan perkotaan, tetapi umumnya
membutuhkan ketersediaan lahan yang luas. Oleh sebab itu, diupayakan alternatif lain
seperti pemanfaatan atap rumah berupa green roof. Pemanfaatan permukaan atap (4050% dari permukaan terbangun) dengan menggunakan green roof, diharapkan mampu
menghijaukan dan juga mengoptimalkan pengelolaan air hujan (Palla et al. 2009).
Saat ini di Prancis penggunaan green roof sedang berkembang. Manfaat green
roof, khususnya dalam pengelolaan air hujan diantaranya adalah mengurangi air
limpasan karena adanya peningkatan penyimpanan air dan evapotranspirasi serta
memperlambat terjadinya puncak limpasan (Mentens et al. 2006). Tetapi saat ini belum
tersedia tools untuk merancang dan mengevaluasi pemanfaatan green roof sesuai
dengan tujuannya untuk pengelolaan air hujan.
Oleh karena itu disusunlah sebuah konsep Toiture Végétalisée pour la Gestion
de l’Eau Pluvial (TVGEP) yaitu penggunaan green roof untuk pengelolaan air hujan.
Program ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan produktivitas green roof
untuk pengelolan air hujan perkotaan. TVGEP merupakan program kerja sama antara :
ADIVET (l'Association des Toitures Végétales, Assosiasi Green Roof), CETE IdF (le
Centre d’Etudes Techniques de l’Equipement, Pusat Studi Teknik dan Insfrastruktur),
LEESU (le Laboratoire Eau Environnement Systèmes Urbains, Laboratorium Air dan
Lingkungan Sistem Urban), CSTB (le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment,
Pusat Sains dan Teknik Bangunan) dan le Conseil Général des Hauts-de-Seine (Dewan
Umum Hauts de Seines). TVGEP memiliki tahapan dan bagian kerja yang saling
melengkapi seperti gambaran teknik dan inventarisasi cara dan material penggunaan
green roof untuk pengelolaan air hujan, observasi dan modelisasi karakteristik green
roof, analisis dampak green roof pada pencemaran air limpasan dan aplikasi model
pengelolaan air hujan green roof ke dalam bentuk operasinal (Gouvello dan Christophe
2009). Secara lengkap, road map kerja program TVGEP disajikan pada Gambar 1.
CETE IdF yang dalam hal ini merupakan tempat penelitian ini berlangsung
memiliki tanggung jawab untuk mengobservasi, menyusun dan mengembangkan model
limpasan green roof yang saat ini dikenal dengan nama model FAVEUR (modèle
Fonctionnel pour l'évAluation des performances des toitures VEgétalisées sur le
ruissellement Urbain) serta menyelesaikan tahapan akhir TVGEP ini dengan
mengembangkan tools operasional untuk melengkapi fungsi model FAVEUR untuk
menilai kinerja hidrologis green roof dalam pengelolaan air hujan perkotaan yang dapat
diaplikasikan untuk berbagai variasi iklim, khususnya di Prancis. Penelitian ini sendiri
merupakan salah satu bagian dari bagian akhir program TVGEP tersebut yaitu
mengembangkan sebuah tools operasional untuk menilai kinerja hidrologis green roof
khususnya di regional Ile de France, Prancis yang beriklim kontinental.

1

CSTB, CETE, LEESU, ADIVET, CG 92
 Menyusun sebuah metode sederhana untuk menilai kinerja
hidrologis green roof
 Menyusun rekomendasi untuk rancangan, ukuran serta perawatan
green roof yang dapat diadaptasi oleh pengelola jaringan dan
sanitasi air perkotaan
 Evaluasi efek green roof dalam pengelolaan air hujan perkotaan
dalam skala daerah aliran sungai
 

CETE, CSTB, CG 92
 Pengamatan neraca air green
roof ; pengukuran langsung
 Modelisasi neraca air green
roof dengan struktur kompleks
green roof dan dengan
pendekatan reservoir
 

Gambaran teknik(struktur dan
material) dan inventarisasi
aplikasi green roof

Jan 2010-Jun 2011

Analisis dampak green roof
pada pencemaran air

Observasi dan modelisasi
karakteristik fisik green roof

Aplikasi model pengelolaan
air hujan green roof
kedalam bentuk operasinal
LEESU
 Karakterisasi dampak emisi
material penyusun green
roof
 Karakterisasi polusi air
sebagai dampak retensi
pada outlet limpasan green
roof

CSTB, CETE, LEESU, ADIVET, CG 92
 Inventarisasi jenis-jenis green roof yang umum di pasaran
dan realisasi salah satu jenis green roof referensi
 Identifikasi peluang dan hambatan aplikasi green roof
 Analisis peran pengambil kebijakan jaringan air perkotaan
terhadap pengembangan aplikasi green roof
 

Jun 2011-Des 2012

Jan 2013-Jun 2014

 

Gambar 1 Road Map TVGEP (Gouvello dan Christophe 2009)
Perumusan Masalah
Masalah utama yang akan diamati melalui penelitian ini adalah: 1) banyaknya
solusi pengelolaan air hujan di kawasan perkotaan yang membutuhkan lahan yang luas
untuk aplikasinya 2) meningkatnya aplikasi green roof di Prancis mendorong banyak
kreasi desain dan struktur green roof yang belum tentu optimal dalam pengelolaan air
hujan perkotaan 3) belum tersedianya tools yang memungkinkan untuk mengevaluasi
kinerja hidrologis green roof.

Tujuan Penelitian

1.
2.
3.
4.

Berdasarkan latar belakang dan permasalahan yang telah diuraikan
sebelumnya maka tujuan penelitian adalah sebagai berikut :
Menganalisis simulasi limpasan dengan model FAVEUR untuk periode yang
sama dengan data input ;
Mengidentifikasi kriteria hidrologis green roof untuk pengelolaan air hujan ;
Menganalisis kriteria hidrologis green roof untuk berbagai nilai parameter
model FAVEUR dan menentukan korelasi antara keduanya ;
Menyusun formulasi tools untuk penilaian kinerja hidrologis green roof dalam
pengelolaan air hujan perkotaan.

2

Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah menyusun sebuah tools yang dapat membantu
arsitek, produsen green roof atau pengguna lainnya untuk menilai karakteristik green
roof berdasarkan jenis vegetasi, ketebalan substrat dan CME (capacité maximum en
eau, kapasitas maksimum) substrat.

Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah analisis aspek teknis sebuah tools untuk
penilaian kinerja hidrologis green roof dalam pengelolaan air hujan perkotaan
khususnya di daerah Ile de France, Prancis.

3

2 TINJAUAN PUSTAKA
Green Roof
Visualisasi struktur sebuah green roof ditunjukkan pada Gambar 2. Struktur green
roof dari atas ke bawah secara umum terdiri dari (Lasalle 2008) :
- Vegetasi; adapun jenis vegetasi yang sering digunakan pada struktur green roof
adalah Sedum (Sedum album, Sedum rupestre, Sedum sexagulare, Sedum
reflexum, Sedum kamchatikum, Sedum spurium, Sedum acre), tanaman berbunga
(Tunic, Petrorhagia saxifraga, Allium schoenoprasum, dan lain-lain) dan rumput
(Koeleria glauca, K.macrantha, Festuca rubra, Festuca ovina, Dianthus
carthusianorum, Poa pratensis).
- Lapisan substrat yang merupakan media untuk vegetasi tumbuh; komposisi
substrat biasanya terdiri dari campuran tanah dan atau kompos atau campuran
antara agregat batu-batuan.
- Lembaran filter geotextil yang membantu menahan substrat tetapi
memungkinkan air untuk lolos;
- Lapisan drainase yang memungkinkan drainase cepat; beberapa jenis lapisan
drainase yang dapat digunakan antara lain: agregat mineral berporos seperti
batuan dan pasir vulkanik, lempung serta lapisan polystyrene dan lain-lain.

Vegetasi

Substrat
Lapisan filter
Lapisan drainase
Gambar 2 Struktur green roof (Lasalle 2008)
Saat ini, secara umum dikenal 3 jenis sistem vegetasi green roof seperti : green
roof Ekstensif (Toitures Végétalisées Extensives), green roof semi-intensif (Toitures
Végétalisées Semi Intinsives) dan green roof Intensif (Toitures Végétalisées Intensives).
Dunnet et al. (2004) membedakan ketiga jenis sistem vegetasi green roof tersebut
sebagai berikut :
- Green roof Ekstensif
Green roof ekstensif pada umumnya tidak memerlukan perawatan secara teratur.
Ketebalan substrat yang diperlukan untuk jenis atap ini relatif tipis yaitu antara 1-15 cm.

4

-

Green roof Semi-Intensif
Green roof semi-intensif menggunakan teknologi yang ringan dan komposisi
nutrisi yang sama seperti green roof ekstensif. Akan tetapi, ketebalan substrat yang
dibutuhkan sedikit lebih tebal supaya tanaman yang ditanam di atasnya dapat lebih
bervariasi.
- Green roof Intensif
Green roof intensif pada dasarnya mirip dengan kebun atap. Tanamannya secara
umum ditanam secara terpisah. Ketebalan subtrat yang dibutuhkan untuk jenis green
roof ini adalah tidak kurang 15 cm. Berbeda dengan jenis green roof ekstensif, green
roof intensif memerlukan perawatan secara rutin, karena green roof intensif dapat
menampung segala jenis vegetasi seperti : pohon, semak dan rumput.
Selain perbedaan jenis vegetasi dan ketebalan susbtrat, l’Assosiation de Toitures
Végéales (Asosiasi Green Roof; ADIVET (2007) ) telah menetapkan batasan dari ketiga
kategori green roof secara spesifik. Batasan tersebut berdasarkan sistem perawatan dan
karakteristik green roof dan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Sistem perawatan dan karakteristik green roof ekstensif dan intensif
(ADIVET 2007)

Perawatan dan karakteristik
green roof
Irigasi
Jenis lapisan tumbuh

Green roof ekstensif
Ekstensif
Tidak
Substrat ringan

Semi-intensif
Ya
Substrat ringan

Green roof
intensif
Ya
Tanah

Ketebalan substrat (cm)

3 - 15

12 - 30

Tingkat beban total (daN/m²)

60 – 180

150 – 350 > 600

Dokumen referensi
Kemiringan maksimal (%)

Règles
professionnelles
20

> 30

Règles
DTU 43.1
professionnelles
20

5

5

Manfaat Green Roof untuk Pengelolan Air Hujan Perkotaan

Limpasan Tahunan (%)

Green roof memiliki peran penting sebagai salah satu alternatif (Techniques
Alternatives) dalam membantu mengalirkan limpasan ke hilir di kawasan urban. Teknik
ini dirancang agar air limpasan dapat dimanfaatkan secara maksimal dan jumlah
limpasan yang terjadi akibat meningkatnya lahan terbangun dapat dikurangi. Dengan
pemasangan green roof, limpasan akan berkurang karena adanya peningkatan
penyimpanan air dan evapotranspirasi serta puncak limpasan akan terjadi lebih lambat
(Mentens et al. 2006).

Intensif

Ekstensif

Kerikil

Atap biasa

Jenis Atap

Gambar 3 Perbandingan limpasan tahunan (%)
dari berbagai atap (Mentens et al. 2006)
Mentens et al. 2006 melakukan studi komparatif persentase limpasan tahunan
pada berbagai jenis atap dan menyimpulkan bahwa persentase limpasan tahunan pada
green roof intensif dan ekstensif lebih kecil dibandingkan pada atap biasa maupun atap
dengan batuan kerikil seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3. Berthier dan Ramier
(2010), yang telah melakukan studi literatur, menyimpulkan bahwa semua studi
menunjukkan bahwa green roof efektif untuk mengurangi limpasan. Penurunan
limpasan ini disebabkan adanya air limpasan yang tersimpan di substrat maupun yang
menguap melalui proses evapotranspirasi. Menurut Carter dan Rasmussen (2007),
sebuah green roof dapat menurunkan limpasan antara 20 sampai 30% dibandingkan atap
biasa. Akan tetapi, kapasitas green roof untuk menahan limpasan akan maksimum pada
saat intensitas hujan rendah dan frekuensinya tinggi. Penurunan limpasan akan
maksimum pada awal kejadian hujan. Green roof dalam hal ini bertindak sebagai ruang
penyimpanan yang memiliki kapasitas retensi (Berthier dan Ramier 2010). Ketika
jumlah air yang tertahan mencapai kapasitas simpannya maka green roof tidak dapat
lagi menyerap air. Selain itu, musim juga berpengaruh pada green roof. Contohnya,
limpasan akan berkurang pada musim panas.

6

Faktor lainnya yang juga berpengaruh pada kapasitas simpan air green roof
adalah ketebalan substrat. Peningkatan ketebalan substrat akan meningkatkan volume
air limpasan yang tertahan di green roof (Baskaran dan Bass 2001). Untuk green roof
dengan ketebalan substrat antara 5 - 15 cm, diperoleh koefisien limpasan (CR) sebesar
30 % pada musim panas, 67 % pada musim dingin dan 51 % pada musim lainnya.

Gambar 4 Berbagai komposisi struktur green roof
di CETE IdF (Berthier dan Ramier 2010)
Di CETE IdF pengamatan eksperimental langsung pada green roof dilakukan di
salah satu atap gedung mulai dari Juni 2011 sampai Juni 2014. Ragam jenis dan tipe
green roof pada atap gedung CETE IdF ditunjukkan pada Gambar 4. Berbagai
komposisi struktur green roof pada CETE IdF (Gambar 4) adalah sebagai berikut :
- Nu atau atap tanpa vegetasi ;
- Gravier atau atap dengan kerikil ;
- Green roof V5 (G15SI) merupakan green roof dengan jenis substrat untuk green
roof semi-intensif dengan ketebalan 15 cm dan dengan jenis vegetasi campuran
antara rumput dan sedum;
- Green roof referensi atau green roof V0 (S3E) merupakan jenis green roof yang
dijadikan referensi dengan komposisi : substrat ringan yang diperuntukkan bagi
green roof ekstensif, ketebalan substrat 3 cm, jenis vegetasi sedum dan sebuah
lapisan drainase berupa polystyrene;
- Green roof V3 (S3EHy) juga merupakan green roof yang identik dengan green
roof referensi hanya saja memiliki lapisan drainase yang terbuat dari bantalan
pozolan yang memiliki sifat tahan air (hydro-rétentrice);
- Green roof V4 (3E) juga merupakan green roof yang identik dengan green roof
referensi tanpa vegetasi;
- Green roof V1 (G15E) yang identik dengan green roof referensi namun
memiliki substrat dengan ketebalan 15 cm dan jenis vegetasi yang merupakan
campuran antara rumput dan sedum ;
- Green roof V2 (S15E) merupakan jenis green roof yang juga identik dengan
green roof referensi, hanya ketebalan substrat yang berbeda yaitu 15 cm.

7

Model FAVEUR
Sebuah model yang menggambarkan tentang kondisi hidrologis green roof
dikembangkan dalam tahap kedua pada program TVGEP. Struktur pertama model ini
dikembangkan oleh Berthier et al. (2010). Dalam model ini, green roof dipresentasikan
oleh 3 reservoir yaitu vegetasi, substrat dan lapisan drainase. Selanjutnya, model green
roof ini disederhanakan oleh Pinta (2012) dan disebut sebagai model FAVEUR.
Pada dasarnya, model FAVEUR memodelkan struktur green roof yang
kompleks ke dalam 2 reservoir saja, yaitu :
− reservoir intersepsi yang mewakili fungsi intersepsi vegetasi dan substrat yang
dapat menahan sebagian air hujan, yang kemudian akan menguap melalui proses
evapotranspirasi. Reservoir ini identik dengan kapasitas intersepsinya. Kapasitas
intersepsi ini merepresentasikan volume air hujan yang mampu ditahan oleh
vegetasi dan substrat.
− reservoir transfer yang mengalirkan kelebihan air sebagai fungsi kelebihan
limpasan dari reservoir intersepsi.
Struktur model FAVEUR ini jauh lebih sederhana dibanding model yang
pertama. Secara sederhana, semua parameter yang berhubungan dengan reservoir
intersepsi diberi simbol “int” dan semua parameter yang berhubungan dengan reservoir
transfer diberi simbol “tra”. Struktur model FAVEUR disajikan pada Gambar 5.
 

P 

ETint (Kcint*ETP) 

Cint 
Sint 
I 

Stra  Ctra 

Q 
Gambar 5 Struktur model FAVEUR (Pinta 2012)
Parameter Model FAVEUR
Model FAVEUR ini terdiri dari 4 parameter utama. Keempat parameter ini
dibedakan berdasarkan masing-masing fungsi reservoir yaitu fungsi intersepsi dan
transfer.
a.
Fungsi intersepsi (Cint, Kcint)
Ada 2 parameter utama yang memiliki fungsi intersepsi yaitu Cint (kapasitas
intersepsi) dan Kcint (koefisien tanaman reservoir intersepsi). Dalam model FAVEUR
ini, kapasitas intersepsi dari ketiga lapisan green roof disederhanakan menjadi satu.
Kapasitas intersepsi merupakan jumlah dari kapasitas intersepsi vegetasi (Cveg), kadar
air substrat pada kapasitas lapang (Csubfc) dan kapasitas retensi yang tidak terduga pada
lapisan drainase (Cdra) yang masih harus dipelajari. Kcint dalam model FAVEUR ini
ditentukan berdasarkan jenis vegetasi. Dalam hal ini, ada dua jenis vegetasi yang

8

digunakan: sedum dan rumput. Untuk itu, Berthier dan Ramier (2010) telah
memvalidasi nilai Kcint untuk kedua jenis vegetasi tersebut yaitu : Kcint = 1 untuk sedum
dan Kcint = 1.2 untuk rumput.
b.

Fungsi transfer (Ctra, Ttra,)
Menurut Pinta (2012), baik lapisan substrat maupun drainase, keduanya terbukti
berperan dalam proses transfer vertikal air dalam struktur green roof. Oleh karena itu,
Ctra yang dalam hal ini menggambarkan transfer vertikal sangat dipengaruhi oleh jenis
dan ketebalan substrat dan ketebalan lapisan drainase. Selain Ctra, parameter lain dari
fungsi transfer ini adalah Ttra (geometri horizontal green roof, dalam meter). Ttra dalam
hal ini diharapkan dapat menggambarkan hubungan perbandingan antara panjang
geometri green roof (L dalam meter) dengan velocity factor (c, tanpa satuan) dalam
skala green roof.
Persamaan dalam Model FAVEUR
Untuk menjalankan model FAVEUR, ada 2 data utama yang dibutuhkan yaitu
data curah hujan tiap 300 detik (Plu1) dan evapotranspirasi potensial dalam 300 detik
(ETP). Rujukan untuk perhitungan evapotranspirasi adalah Instruksi no.56 dari
dokumen milik the FAO (2000). Dokumen ini meyajikan perhitungan evapotranspirasi
aktual (ET) sebagai hasil dari ETP dengan bantuan sebuah koefisien korektor yang
tergantung dari jenis tanaman yang disebut sebagai koefisien tanaman (Kc). Pinta
(2012) menghitung nilai ET dalam reservoir intersepsi seperti pada persamaan (1).
ET= min (Sint, ETP1xKcint)………………………………………………….. (1)
dimana :
- ET : evapotranspirasi aktual (mm)
- Sint : simpanan air dalam reservoir intersepsi (mm)
- ETP1 : evapotranspirasi potensial tiap 300 detik (mm)
- Kcint : koefisien tanaman reservoir intersepsi
Persamaan (1) menunjukkan bahwa ET tidak hanya bergantung pada nilai Kcint
tetapi juga pada jumlah simpanan air dalam reservoir intersepsi. Sumber dari seluruh
proses evapotranpirasi adalah simpanan air yang ada di vegetasi. Oleh sebab itu, jika
tidak ada persediaan air yang cukup, nilai ET maksimum yang akan terjadi hanya
sejumlah nilai simpan air aktual. Dalam hal ini persamaan (1) berlaku pada saat Plu1
sama dengan 0, sebaliknya ketika Plu1 tidak sama dengan 0, ET dianggap 0 (Pinta
2012). Selain itu, persaman (1) hanya berlaku untuk kondisi kering seperti pada musim
panas. Oleh sebab itu, untuk membedakan variasi pertumbuhan tanaman pada green
roof, Pinta (2012) mengasumsikan nilai Kcint pada musim dingin merupakan setengah
dari nilainya pada musim panas seperti tertulis dalam persamaan (2).
ET = min (Sint, ETP1xKcintx0.5) …………………………………………..... (2)
Setelah nilai ET pada reservoir intersepsi dihitung, langkah selanjutnya yang
dilakukan dalam model FAVEUR adalah menghitung nilai infiltrasi dari reservoir
intersepsi menuju reservoir transfer. Infiltrasi dalam model FAVEUR dihitung secara
sederhana sebagai selisih kelebihan dari simpanan air aktual di dalam reservoir
intersepsi dan kapasitas simpan airnya. Pinta (2012) menghitung infiltrasi dihitung
berdasarkan persamaan (3).
I = max (Sint + Plu1 - Cint - ET, 0)………………………………………..... (3)

9

dimana :
- I : infiltrasi (mm)
- Plu1 : curah hujan (mm)
- Cint: kapasitas intersepsi reservoir intersepsi (mm)
Langkah berikutnya adalah menghitung ulang nilai simpanan air aktual reservoir
intersepsi dan transfer. Pinta (2012) mengasumsikan perhitungan perubahan simpanan
air pada reservoir intersepsi transfer seperti pada persamaan (4) dan (5).
Sint = Sint + P - I - ET ………………………………….....…………………...(4)
Stra = Stra + I………………………………….....………………………….…(5)
dimana : Stra : simpanan air reservoir transfer (mm)
Untuk reservoir intersepsi, nilai simpanan aktual yang baru dihitung merupakan
kelebihan dari variabel produksi (curah hujan dan cadangan awal) dan variabel transfer
(infiltrasi dan evapotranspirasi). Untuk reservoir transfer, evaporasi transfer dianggap
nol sehingga infiltrasi dan simpanan air reservoir transfer sebelumnya menjadi variabel
utama pada persamaan (5). Pada bagian reservoir transfer, ada sebagian air yang keluar
sebagai limpasan. Pinta (2012) merumuskan perhitungan keluaran limpasan dari
reservoir transfer dengan persamaan (6).
Qtra = min (Stra, dT2/Ttra x Stra x (Stra/Ctra)) ..…………………........................(6)
dimana :
- Qtra : limpasan reservoir transfer (mm)
- Ctra : kapasitas transfer (mm)
- Ttra : geometri horizontal dari green roof (mm)
Terakhir, untuk menyelesaikan seluruh tahapan dalam model FAVEUR ini, nilai
simpanan reservoir transfer harus dihitung ulang. Secara prinsip, simpanan air aktual
yang baru dari reservoir transfer adalah surplus simpanan air sebelumnya dengan
limpasan. Pinta (2012) menghitung simpanan air aktual tersebut berdasarkan
persamaan (7).
Stra =Stra–Qtra..………………….....................................................................(7)
Validasi Hasil Simulasi Model FAVEUR
Sebelumnya, Pinta (2012) telah melakukan simulasi serta validasi model
FAVEUR di CETE IdF untuk periode simulasi pada 15 juin 2011 sampai 15 Juni 2012
dan periode validasi pada 1 Februari sampai 15 Juni 2012. Validasi model dilakukan
dengan membandingkan Qsimulasi (debit spesifik simulasi dalam l/ det/ ha) dan Qobservasi
(debit spesifik hasil observasi dalam l/ det/ ha) dari tiap jenis green roof pada Gambar 3
(green roof referensi, V1-V5). Sebagai contoh, pada Gambar 6 ditunjukkan grafik
Qsimulasi dan Qobservasi dari green roof referensi dengan jenis vegetasi sedum, ketebalan
substrat 3 cm dan lapisan drainase berupa polystyrene. Pada Gambar 7 disajikan grafik
Qsimulasi dan Qobservasi dari green roof V1 dengan jenis vegetasi campuran sedum dan
rumput, ketebalan substrat 15 cm dan lapisan drainase berupa polystyrene. Berdasarkan
Gambar 7 dapat dilihat bahwa Qsimulasi mendekati nilai Qobservasi. Dengan hasil tersebut,
dapat diperoleh nilai-nilai parameter model FAVEUR yang optimal dari ke-6 jenis
green roof experimental CETE IdF seperti yang tertera pada Tabel 2.

10

Qsimulasi (l/ det/ ha)

Qobservasi (l/ det/ ha)

Qsimulasi (l/ det/ ha)

Gambar 6 Perbandingan Qsimulasi dan Qobservasi green roof referensi V0 tiap
180 detik untuk periode 15 Juni 2011-15 Juni 2012 (Pinta 2012)

Qobservasi (l/ det/ ha)
Qobservasi (l/ det/ ha)

Gambar 7 Perbandingan Qsimulasi dan Qobservasi green roof V1 tiap
180 detik untuk periode 15 Juni 2011-15 Juni 2012
(Pinta 2012)

11

Tabel 2 Nilai parameter model FAVEUR yang paling optimal untuk 6 jenis
green roof eksperimental di CETE IdF (Pinta 2012)
Parameter
FAVEUR

Jenis atap pada penelitian

V0
V4
V3
(ref)
Kcint
1
1
1
Kcinthiv*
0.5
0.5
0.5
Cint (mm)
12
12
12
Ctra (mm)
10
10
20
*Kcinthiv = koefisien tanaman untuk musim dingin

V2

V1

V5

1
0.5
21
30

1.2
0.5
21
30

1.2
0.5
21
32

Korelasi Model FAVEUR dengan Karakteristik Green Roof
Berdasarkan pengamatan yang telah dilakukan pada green roof experimental
CETE IdF, diperoleh sebuah korelasi antara parameter model FAVEUR yaitu Cint
dengan karakteristik green roof. Secara umum, ada 3 karakteristik utama green roof
yaitu jenis vegetasi, ketebalan substrat serta CME substrat (ADIVET 2007). Ramier et
al. (2013) merumuskan hubungan antara Cint dan ketebalan serta CME substrat green
roof seperti pada persamaan (8) dan (9).
Jika ketebalan < 5 cm, Cint (cm) = CME (tanpa satuan) x ketebalan (cm)…………(8)
Jika ketebalan > 5 cm, Cint (cm) = CME (tanpa satuan) x50………………...(9)
Selain ketebalan serta CME substrat, karakteristik green roof lain yang juga
berperan dalam model FAVEUR ini adalah jenis vegetasi. Jenis vegetasi merupakan
karakteristik yang berhubungan dengan parameter Kcint dalam model. Kcint pada
penelitian ini dibedakan menurut dua jenis vegetasi yang biasa digunakan dalam
konstruksi green roof yaitu S untuk sedum dan G untuk rumput. Dalam hal ini, Kcint = 1
untuk sedum dan Kcint = 1.2 untuk rumput (nilai tersebut berlaku selama musim panas)
(Pinta 2012).

12

3 METODE

Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Februari - Juni 2013. Penelitian
dilakukan di unit Hidrologi dan Manajemen Air Hujan le Centre d’Etudes Techniques
de l’Equipement Ile de France (CETE IdF),Trappes, Prancis.

Alat dan Bahan
Alat
Adapun peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Seperangkat komputer beserta Open Office yang dilengkapi dengan Open
Writer dan Open calc
2. Software Matlab Version 7.13 R2011b 2011 (lisensi CETE IdF)

Bahan
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah atap datar berukuran 350 m2
serta bahan-bahan penyusun struktur green roof seperti tanaman sedum dan rumput,
substrat, lapisan filter serta lapisan drainase. Selain itu dibutuhkan juga data curah hujan
dan evapotranspirasi potensial. Dalam penelitian ini, data curah hujan yang digunakan
merupakan data curah hujan yang didapatkan dari Conseil Général des Hauts-de-Seine
(92) untuk periode tahun 1993 sampai dengan 2011. Data curah hujan tersebut
merupakan data tiap 300 atau tiap dT1 (time step data masukan) atau Plu1 (mm). Pada
penelitian ini, data curah hujan tahun 1996 tidak digunakan karena data curah hujan
pada periode tersebut tidak lengkap.
Data ETP (evapotranspirasi potensial) yang digunakan merupakan data ETP
harian untuk periode 1993-2011 dari stasiun Météo-France, Trappes, Prancis. Dengan
cara yang sama dengan data hujan, series data ETP tahun 1996 pun dihilangkan.
Selanjutnya untuk mendapatkan data ETP tiap dT1, data ETP harian kemudian
dikonversi. Konversi ETP ini berdasarkan dua hipotesis. Hipotesis yang pertama yaitu
ETP dianggap selalu sama dengan nol pada malam hari serta diasumsikan juga bahwa
waktu awal dan akhir malam hari merupakan variabel tahunan dan diketahui. Hipotesis
yang kedua adalah ETP di sepanjang hari memiliki kecenderungan sinusoidal. Data ETP
yang telah dikonversi menjadi ETP tiap dT1 kemudian disebut ETP1 (mm). Adapun
periode simulasi mencakup data periode 18 tahun yaitu mulai dari 1 Juli 1993 sampai
dengan 31 Desember 2011.

13

Prosedur Penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan. Secara umum tahapan-tahapan
tersebut disajikan pada Gambar 8.
Mulai

Plu1, ETP1, ncalc, d’ev, dT1
Kcint, Cint,
Set parameter : Cint, Kcint, Ctra, Ttra
Simulasi model FAVEUR
Analisis kriteria hidrologis
green roof

Simulasi sejumlah
ncalc

ls_criteres : CR, Ab

Korelasi kriteria green roof
terhadap parameter FAVEUR
Formulasi pengembangan model
FAVEUR dengan tools
Selesai
 

Gambar 8 Diagram alir penelitian

Data Input dan Inisialisasi Parameter Simulasi
Seperti telah dibahas sebelumnya, pada penelitian ini ada 2 data sekunder yaitu
Plu1 dan ETP1 yang kemudian dimasukkan sebagai input simulasi model FAVEUR.
Akan tetapi, sebelum simulasi dimulai, ada 6 parameter simulasi yang harus
diinisialisasi yaitu ncalc (jumlah simulasi), dT1 (time step data masukan) dan dT2 (time
step data simulasi), d’ev (durasi kejadian hujan), time step hasil model atau data
keluaran, Sintinit (simpanan air awal reservoir intersepsi) serta Strainit (simpanan air awal
reservoir transfer). Parameter ncalc = 1 digunakan untuk simulasi hidrologi tunggal
dengan satu jenis green roof sedangkan ncalc>1 digunakan untuk mensimulasikan green
roof dengan variasi parameter model yang dapat menggambarkan ragam jenis green
roof yang berbeda. Dalam hal ini digunakan ncalc = 500 untuk simulasi variasi
parameter model.
Parameter dT1 ditetapkan sesuai dengan series data masukan yaitu 300 detik.
Pada simulasi dT2 diasumsikan sama dengan dT1. Akan tetapi, untuk menguji
sensibilitas model, dilakukan juga variasi interval dT2.
Parameter d’ev menjadi dasar penentuan jumlah kejadian hujan. Pada penelitian
ini diasumsikan bahwa sebuah kejadian hujan diamulai pada saat curah hujan tidak
sama dengan 0 dan diakhiri pada saat curah hujan sama dengan 0 selama durasi 12 jam

14

(d’ev = 12 jam). Adapun curah hujan yang dihitung adalah curah hujan > 1mm dan
curah hujan > 5mm untuk kejadian hujan terpilih.
Parameter keempat adalah time step hasil model atau data keluaran. Dalam hal
ini ada 3 skala waktu yang akan dihasilkan yaitu tahunan, musiman dan kejadian hujan.
Untuk itu, yang perlu dilakukan adalah menentukan titik awal dari setiap skala waktu
tersebut seperti : ddeb_an yang mewakili waktu dimulainya periode tahunan, ddeb_ete
yang mewakili waktu dimulainya periode musim panas, ddeb_hiv yang mewakili waktu
dimulainya periode musim dingin dan ddeb_ev yang mewakili waktu dimulainya
kejadian hujan serta dfin_ev yang mewakili waktu berakhirnya periode kejadian hujan.
Selanjutnya adalah parameter Sintinit (simpanan air awal reservoir intersepsi) dan
Strainit (simpanan air awal reservoir transfer). Nilai Sintinit dan Strainit diasumsikan sama
dengan 0. Oleh sebab itu, simulasi dimulai pada saat simpanan air dalam kadar
minimum yaitu pada saat musim panas. Asumsi ini yang menjadi dasar dimulainya
simulasi model FAVEUR pada tanggal 1 Juli 1993.
Penentuan Parameter Model FAVEUR
Seperti telah disebutkan bahwa dalam model FAVEUR terdapat 4 parameter
utama yaitu Cint, Kcint, Ttra dan Ctra. Untuk ncalc = 1, parameter yang digunakan adalah
parameter green roof referensi CETE IdF berupa sebuah substrat green roof ekstensif,
dengan ketebalan 3 cm , jenis vegetasi sedum dan memiliki lapisan drainase dari
polystyrene dengan nilai sebagai berikut (Pinta 2012) :  
• Cint : kapasitas intersepsi reservoir intersepsi, 12 mm ;
• Kcint yang merepresentasikan tipe vegetasi yaitu sedum, dalam hal ini
ditentukan Kcint = 1 ;
• Ctra : kapasitas transfer untuk reservoir transfer, dalam hal ini dipengaruhi
oleh karakter hidro-retensi drainase, 10 mm;
• Ttra yang menggambarkan geometri horizontal green roof , 1000 mm.
Untuk ncalc=500, parameter Cint, Kcint, Ttra dan Ctra divariasikan secara acak
seperti berikut ini :
• Cint : divraiasikan secara acak antara [12 ;100] (mm) ;
• Kcint : untuk parameter ini perhitungan dilakukan 2 kali yaitu untuk Kcint = 1
(untuk sedum) dan Kcint = 1.2 (untuk rumput);
• Ctra : divariasikan secara acak antara [10 ;100] (mm) ;
• Ttra : divariasikan secara acak antara [100 ;1000] mm).
Analisis Kriteria Hidrologis Green Roof
Setelah menentukan parameter, langkah selanjutnya yang dilakukan adalah
mensimulasikan model FAVEUR (Pinta 2012) dengan ncalc = 1 untuk green roof
referensi CETE IdF dan ncalc = 500 untuk dapat memvariasikan parameter. Untuk
dapat menilai pengaruh green roof terhadap limpasan, harus didefinisikan terlebih
dahulu kriteria hidrologis green roof. Ada 3 kriteria penting yang berhubungan dengan
neraca air green roof yaitu CR (kriteria koefisien limpasan) tanpa satuan, Ab (kriteria
retensi, abattement) dalam mm dan qmax (kriteria debit spesifik maksimum) dalam l/
det/ ha. Kriteria CR, Ab dan q_max masing-masing dihitung dalam skala waktu tahunan,
musiman dan setiap kejadian hujan.
Perhitungan kriteria hidrologis skala waktu tahunan dilakukan dengan dasar
penjumlahan seluruh elemen-elemen yang bersangkutan untuk tiap interval simulasi 300

15

detik (dT1) sebanyak data tahunan. Untuk skala musiman, agar dapat mengetahui
perbedaan yang ekstrim antar musim diasumsikan hanya ada 2 musim yaitu musim
panas dan musim dingin. Setiap musim berlangsung selama 6 bulan. Musim panas
berlangsung dari Mei sampai Oktober dan musim dingin berlangsung dari bulan
November sampai April di tahun berikutnya. Prinsip perhitungan kriteria hidrologis
skala musiman sama dengan skala tahunan yaitu dengan menjumlahkan seluruh elemenelemen yang bersangkutan untuk tiap interval simulasi 300 detik (dT1) sebanyak data
musiman (6 bulanan). Untuk menghitung kriteria pada skala setiap kejadian hujan,
diperlukan identifikasi jumlah kejadian hujan selama periode simulasi 1993-2011.
Berdasarkan definisi kejadian hujan yang telah ditentukan, dari kejadian hujan dengan
curah hujan > 1mm diperoleh 1438 kejadian hujan sedangkan dari kejadian hujan
dengan curah hujan > 5 mm diperoleh 694 kejadian hujan.
a. Kriteria CR
CR adalah koefisien limpasan yang menggambarkan perbandingan antara air
yang melimpas dengan curah hujan. Dalam konteks green roof, CR mewakili sejumlah
air yang telah terinfiltrasi melalui 4 lapisan yaitu vegetasi, substrat, lembaran filter dan
akhirnya keluar dari lapisan drainase (Berthier dan Ramier 2010). Nilai CR berkisar
antara 0 – 1. Pada skala waktu tahunan, CR_an (CR tahunan) dihitung berdasarkan
persamaan (10).

CR_an =  

!" !!_!"
!!!
!" !"#!_!"
!!!

………………………………………………………...(10)

Dengan perhitugan bulanan, CR_ete (CR musim panas) dan CR_hiver (CR musim
dingin) dihitung sebagaimana pada persamaan (11) dan (12).

CR_ete =

!!!" !!_!"!
!!!
!!!" !"#!_!"!
!!!

CR_hiver =   

.....................................................................................(11)

!!! !!_!!"
!!!
!!! !"#!_!!"
!!!

+   

!!!" !!_!!"
!!!!
!!!" !"#!_!!"
!!!!

……………………………….(12)

dimana : a(n) = tahun ke-n, m = bulan, Q1_an, Q1_ete dan Q1_hiv= jumlah limpasan
tahunan, limpasan selama musim panas dan limpasan selama musim dingin (mm),
Plu1_an, Plu1_ete dan Plu1_hiv = curah hujan tahunan, musim panas dan musim dingin
(mm).
Berbeda halnya dengan perhitungan CR tahunan dan musiman, CR untuk setiap
kejadian hujan dihitung sebagai fungsi dari debit dan curah hujan serta kondisi awal dan
akhir simpanan air reservoir transfer seperti ditunjukkan pada persamaan (13).
CR_ev = (Q(ev) + Stra(fin‐ev) – Stra (deb‐ev)) / Plu(ev)………………….(13) 
dimana : CR_ev = CR setiap kejadian hujan (mm), Stra = Simpanan aktual reservoir
transfer pada akhir (fin-ev) dan awal (deb-ev) kejadian hujan, Plu_ev = curah hujan tiap
kejadian hujan (mm).
b. Kriteria Ab
Dalam penelitian ini, yang dinamakan kriteria Ab (retensi) adalah bagian dari air
hujan benar-benar yang tertahan di dalam green roof yang kemudian akan menjadi
bagian yang mengalami evapotranspirasi maupun bagian yang tersimpan pada green
roof dan tidak akan keluar sebagai limpasan. Ab menggambarkan perbedaan antara

16

volume air hujan total (Plu1) dan limpasan (Q1) dalam mm. Pada skala tahunan, Ab
dihitung sebagaimana pada persamaan (14).
Ab_an =

!"
!!! !"#1!"

−

!"
!!! !1!"………………………………………………..(14) 

Dengan perhitungan bulanan, Ab_ete (Ab musim panas) dan Ab_hiver (Ab musim
dingin) dihitung dengan persamaan (15) dan (16).
Ab_ete =

!!!"
!!! !"#1!"!

−

!!!"
!!! !1!"! ……………………………………(15)

!!!
!!!
!"#1ℎ!" −   !!!
!1ℎ!")    +
Ab!"#$% = ( !!!
!!!"
!!!"
( !!!! !!"1ℎ!" − !!!! !1ℎ!")……………………………………………….......(16)

Untuk perhitungan Ab skala kejadian hujan, yang dihitung merupakan kapasitas
retensi di awal kejadian hujan. Ab kejadian hujan merupakan selisih antara Cint dan Sint
di awal tiap kejadian hujan. Ab_ev (Ab tiap kejadian hujan) didefinisikan sebagaimana
persamaan (17).
Ab_ev = Cint–Sint(d