Pemodelan Hujan Aliran Menggunakan HBV dengan Input Data Hujan Lapangan dan Satelit GPM di DAS Kalisetail, Banyuwangi

Abstract

Pemodelan simulasi bertujuan untuk menginterpretasikan, menganalisa, dan memprediksi kenyataan sebelum sistem di terapkan pada Daerah Aliran Sungai. Maka dari itu harus dicari pemodelan yang dapat mensimulasikan secara tepat. Pemodelan yang dipilih pada penelitian ini yakni Hydrologiska Bryans Vattenbalansavdelining (HBV) diimplementasikan pada DAS Kalisetail, Banyuwangi. Data masukan pada pemodelan ini yaitu data curah hujan dan evapotranspirasi potensial, sedangkan outputnya berupa hidrograf aliran. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui kinerja pemodelan HBV. Data curah hujan yang digunakan yakni menggunakan data lapangan dan data satelit GPM. Periode data hujan yang digunakan adalah tahun 2008-2012 dan tahun 2015-2019. Curah hujan wilayah dihitung menggunakan metode polygon thiessen, sedangkan dalam perhitungan evapotranspirasi potensial menggunakan metode Penman Monteith. Korelasi data hujan lapangan dan data hujan satelit dicari korelasi sebelum input pada HBV. Hasil korelasi didapatkan nilai 0.310 skala harian, dari angka tersebut korelasi tergolong rendah. Pada pemodelan HBV menggunakan metode Monte Carlo hingga menemukan parameter terbaik sesuai dengan keadaan fisik wilayah DAS. Data masukan yang berbeda setelah diolah pada HBV menunjukkan bahwa lebih baik pada data hujan observasi dibanding data hujan satelit. Nilai NSE pada hasil kalibrasi pemodelan data hujan observasi yaitu sebesar 0.7496 dan Mean Difference 100 mm/year, untuk validasi hasil NSE dan Mean Difference sebesar 0.5704 dan 31 mm/year. Kalibrasi dengan input curah hujan satelit mendapatkan hasil NSE dan Mean Difference sebesar 0.0762 dan 178 (mm/year) sedangkan hasil validasi mendapatkan nilai NSE 0.2183 dan Mean Difference 80 (mm/year). Berdasarkan hasil tersebut pemodelan pada penelitian ini menghasilkan pola yang menyerupai kondisi fisik DAS Kalisetail. Kelemahan pemodelan ini yaitu debit simulasi masih belum memadai dalam menginterpretasikan debit puncak observasi. Hasil keluaran pemodelan HBV dengan input data observasi nilai NSE menunjukkan kinerja pemodelan ini cukup baik.