Hubungan antara sedimen melayang hasil simulasi dan hasil observasi secara statistik ditunjukkan pada Gambar 36.
4.3 Kalibrasi Model MWSWAT
Perbandingan hasil simulasi model dan data hasil observasi secara statistik yang ditunjukkan oleh nilai R
2
dan NSE menunjukkan hasil yang belum cukup baik dan belum mendekati keadaan yang sebenarnya. Hal tersebut terjadi karena
data yang digunakan pada model MWSWAT tidak cukup lengkap menggambarkan karakteristik daerah yang diteliti. Oleh karena itu perlu dilakukan
pengaturan melalui proses kalibrasi model. Setelah model MWSWAT terkalibrasi dan memiliki hubungan yang cukup dekat dengan data observasi, maka model
tersebut perlu diuji dengan menggunakan data dari tahun yang berbeda. Model MWSWAT merupakan model hidrologi yang menggunakan banyak
parameter dalam proses perhitungannya. Dari sekian banyak parameter tersebut, kalibrasi
hanya dilakukan
pada parameter-parameter
yang signifikan
memengaruhi hasil simulasi. Prosedur kalibrasi dapat dilakukan secara manual maupun otomatis. Pada penelitian ini proses kalibrasi model dilakukan secara
manual trial-error. Proses simulasi dilakukan selama 2 tahun yaitu dari 1 Januari 2000 sampai dengan 31 Desember 2001, namun kalibrasi debit aliran sungai dan
sedimen hanya dilakukan selama 8 bulan mulai dari bulan Mei hingga Desember 2001. Tahun 2000 digunakan sebagai periode warm up model. Selama kalibrasi
model untuk debit aliran sungai dan sedimen, beberapa parameter perlu disesuaikan agar memberikan output mendekati data observasi di lapangan. Hasil
simulasi debit aliran dan sedimen melayang sebelum dikalibrasi menunjukkan nilai perbedaan antara debit bulanan rata-rata observasi dan simulasi berturut-turut
sebesar 30.39 dan 93.11. Nilai statistik yang diperoleh adalah NSE -0.81 dan R
2
0.54 untuk debit serta NSE -2435.49 dan R
2
0.511 untuk simulasi sedimen. Hasil tersebut masih jauh dari yang diharapkan sehingga dilakukan langkah
pengaturan secara manual pada beberapa parameter input yang terdapat di dalam model, yang sensitif terhadap perubahan output. Terdapat 12 parameter yang
disesuaikan nilainya seperti ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Parameter-parameter input model MWSWAT yang disesuaikan
Parameter Model Keterangan
Nilai akhir Debit Aliran
OV_N Nilai koefisien kekasaran manning “n”
14.500 CN2
Bilangan kurva ×0.9
SOL_AWC Kapasitas air tersedia di lapisan tanah
0.650 SOL_K
Konduktivitas hidrolik dalam keadaan saturated 0.010
GW_DELAY Groundwater delay
110.000 ESCO
Faktor kompensasi evaporasi tanah 0.110
ALPHA_BF Faktor base flow alfa
0.025 CH_K2
Konduktivitas hidrolik efektif saluran utama 100.000
Sedimen Melayang
LAT_SED Konsentrasi sedimen di aliran lateral dan
groundwater 450.000
SPEXP Parameter eksponen untuk menghitung sedimen
tertahan di jalur penelusuran sedimen 1.500
SLSSUBBSN Panjang lereng rata-rata
150.000 USLE_P
Faktor pengelolaan pada persamaan USLE 0.950
semua nilai parameter CN2 diseluruh DAS dikalikan dengan bilangan pengali 0.9
Penyesuaian parameter-parameter model meningkatkan nilai NSE dan R
2
simulasi debit berturut-turut menjadi 0.54 dan 0.69 dengan selisih debit rata-rata bulanan sebesar 3.96. Hasil ini berbeda dengan kalibrasi debit harian yang
nilainya lebih rendah, yaitu NSE 0.37 dan R
2
0.44. Kalibrasi simulasi sedimen melayang bulanan menghasilkan NSE 0.51 dan R
2
0.77 dengan selisih sedimen melayang rata-rata bulanan sebesar 9.26.
Gambar 37. Hasil simulasi debit sebelum dan setelah kalibrasi model
Hasil simulasi debit dan sedimen melayang setelah proses kalibrasi ditunjukkan berturut-turut pada Gambar 37 dan Gambar 38. Scattergram nilai R
2
untuk debit dan sedimen melayang setelah kalibrasi model pada Gambar 39 dan Gambar 40.
Parameter yang paling berpengaruh terhadap bentuk kurva debit hasil simulasi agar mendekati hasil debit observasi adalah OV_N dan CN2, sedangkan
pengaturan parameter lain seperti SOL_AWC, SOL_K, dan lainnya bersifat menghaluskan bentuk kurva sehingga menaikkan nilai NSE dan R
2
. Proses kalibrasi akan menjadi lebih sulit bila dilakukan selama periode harian dalam
kurun satu tahun penuh karena terdapat dua musim yang berbeda, yaitu musim hujan dan musim kemarau.
Gambar 38. Hasil simulasi sedimen sebelum dan setelah kalibrasi model
Gambar 39. Nilai R
2
debit sebelum dan setelah kalibrasi model
Penyesuaian terhadap parameter input model selama kalibrasi memberikan hasil meningkatnya nilai NSE dan R
2
serta menurunkan persentase beda rata-rata output simulasi dan observasi. Bentuk kurva sedimen melayang bentuknya hampir
serupa dengan kurva debit, karena nilai sedimen melayang dihitung berdasarkan pada besarnya debit. Kurva debit dan sedimen melayang bentuknya mengikuti
kurva observasi kecuali pada bulan Juni, yang memiliki selisih gap.
Gambar 40. Nilai R
2
sedimen melayang sebelum dan setelah kalibrasi model Apabila model MWSWAT yang telah terkalibrasi dijalankan dengan
menggunakan data input iklim yang sama dengan tahun peta penggunaan lahan kemudian output model dibandingkan dengan data observasi, maka keakuratan
model semakin kecil. Untuk itu diperlukan kalibrasi kembali sehingga output model dapat merepresentasikan data yang diperoleh dari observasi. Sebagai
contoh, apabila model MWSWAT yang parameternya telah terkalibrasi di tahun 2001 digunakan untuk menyimulasikan prediksi debit menggunakan input data
iklim tahun 2005 dan peta penggunaan lahan tahun 2005 maka hasilnya menjadi semakin buruk dan tidak akurat. Ketidakakuratan tersebut ditandai oleh nilai R
2
dan NSE yang jauh lebih kecil dibandingkan nilai yang diperoleh dari proses kalibrasi. Hal tersebut terjadi karena terdapat perbedaan karakteristik hujan pada
tahun 2001 dan 2005 dalam hal kuantitas maupun pola penyebarannya. Nilai NSE dan R
2
tersebut dapat diperbaiki dengan melakukan kalibrasi kembali. Proses tersebut memakan waktu lebih lama, sehingga dalam penelitian
ini dampak penggunaan lahan terhadap respon hidrologi di sub-DAS Hulu Citarum menggunakan set data input dan parameter terkalibrasi pada tahun 2001.
Hidrograf debit sungai harian hasil observasi dan simulasi ditunjukkan pada Gambar 41, sedangkan scattergram R
2
ditunjukkan pada Gambar 42.
5 10
15 20
25 30
35
01-Mei-05 01-Jun-05
01-Jul-05 01-Agust-05
01-Sep-05 01-Okt-05
01-Nop-05 01-Des-05
D e
b it
m
3
d e
t
Tanggal
Qob Qsim
Gambar 41. Hidrograf debit sungai harian hasil simulasi dan hasil observasi
dengan menggunakan set data input tahun 2005
y = 2.015x + 4.883 R² = 0.175
5 10
15 20
25 30
35
5 10
15 20
25 30
35
S im
u la
si
Observasi
Gambar 42. Scattergram R
2
debit sungai harian hasil simulasi dan hasil observasi dengan menggunakan set data input tahun 2005
4.4. Simulasi Model MWSWAT Hasil Kalibrasi