79

Bab III Metodologi Penelitian

III.1 Pendahuluan

Metodologi penelitian yang disajikan dalam bab ini, menjelaskan kegiatan-

kegiatan yang dilakukan dalam penelitian, bentuk penelitian, dan kerangka pikir

penelitian yang dilakukan untuk memudahkan jalannya pelaksanaan penelitian.

Penelitian yang dilakukan dapat digolongkan dalam dua bagian sebagai berikut.

Pertama, dengan melakukan survey perencanaan jaringan irigasi yang mengacu

pada bangunan pengukur, pengatur, pengukur dan pengatur, pengontrol, terjun

dan bangunan peredam energi dalam jaringan irigasi.

Kedua, dengan mengembangkan dan menerapkan program sistem pakar (expert

system) dalam perencanaan jaringan irigasi yang mengacu pada bangunan

pengukur, pengukur dan pengatur, pengontrol, terjun dan bangunan peredam

energi dalam jaringan irigasi. Bentuk ke dua bagian penelitian yang disebutkan di

atas untuk lebih menjelaskan lagi akan dibahas secara mendetail pada bagian dari

bab ini, yaitu pada bagian kerangka berpikir penelitian.

III.2 Kerangka Berpikir Penelitian

Kerangka berpikir penelitian memberikan gambaran secara skematis yang terdiri

atas beberapa tahapan dengan masing-masing bagian sebagai berikut : Tahapan

pertama meliputi Indetifikasi masalah yang mengarahkan penelitian pada topik

permasalahan yang lebih fokus. Kemudian dilanjutkan dengan studi area yang

dilakukan bersama-sama dengan pengembangan model. Dan diteruskan secara

berturut-turut pengujian model, penerapan model. Berdasarkan bagan berpikir

penelitian ini, maka Penelitian ini dibagi dalam 4 (empat) bagian utama, yaitu :

Pengumpulan dan Pengolahan Data, Pengembangan Model, Pengujian Model dan

Penerapan Model. Bagan alir kerangka berpikir penelitian dapat di lihat pada

gambar III.1

80

Gambar III.1 Kerangka Berpikir Penelitian

Pengumpulan data bertujuan untuk menyiapkan data yang digunakan sebagai

masukan data model yang dikembangkan, juga dipakai untuk indetifikasi daerah

studi dan mengetahui diskrepsi daerah studi. Pengumpulan data meliputi :

pengumpulan data baik spasial maupun non-spasial, digitasi peta yang didapat

dalam bentuk peta analog, konvesi format dan editing peta digital, key-in data

non-spasil dan persiapan untuk data masukan model. Bagian ini termasuk juga

pekerjaan pengolahan data DEM dan rasterisasi atau pembuatan data grid serta

analisis spasial, untuk mendapatkan parameter atau propertas jaringan irigasi

seperti arah aliran, kemiringan lahan, penyiapan data basis Pengetahuan,

81

penyiapan basis data bangunan, penetapan rule-based dalam mesin inferensi dan

lainnya yang digunakan dalam model sistem pakar jaringan irigasi.

Bagian Pengembangan Model, meliputi : penentuan format data masukan model,

penyusunan basis pengetahun dan rule-based secara dinamis dan interaktif,

penyusunan format masukan GIS dalam sistem pakar, penentuan lokasi daerah

irigasi. Pembuatan skema jaringan irigasi yang terintegrasi dengan GIS, penentuan

pembangkitan arah aliran dalam jaringan irigasi, pemilihan bangunan

berddasarkan basis pengetahuan dan basis data dengan penerapan rule-based di

setiap bangunan, penentuan jenis pinru, jumlah pintu, bukaan pintu dan penentuan

jenis bangunan terjun dan peredam energi.

Bagian Pengujian Model. Bagian ini melakukan koreksi-koreksi kesalahan yang

mungkin terjadi, kalibrasi parameter jaringan irigasi dan verifikasi untuk studi

kasus irigasi Cileuleuy dengan model. Dalam koreksi kesalahan dilakukan

eliminasi kesalahan, setidaknya dilakukan pengurangan kesalahan. Kesalahan-

kesalahan yang mungkin terjadi diinventaris, misalnya kesalahan yang terjadi

karena adanya rasterisasi dapat berpengaruh pada batas luasan daerah irigasi dan

juga berpengaruh pada panjang dan lintasan jaringan irigasi sintetik yang

terbentuk. Kesalahan dapat jugan terjadi karena interpolasi dan ketelitian data,

misalnya kemiringan yang didapatkan dari turunan Data Ketinggian Digital

(DEM) pada lahan pertanian dengan penanganan lahan tertentu.

III.3 Desain Sistem Pakar

Pengembangan sistem pakar yang akan dibangun merupakan pengembangan

berdasarkan GRID. Peubah pengembangan sistem pakar irigasi direpresentasikan

dalam grid-grid bujur sangkar. Peubah yang digunakan sebagai masukan

pengembangan sistem pakar irigasi dibedakan menjadi dua jenis, yaitu peubah

statik dan peubah dinamik. Peubah statik dianggap tidak berubah terhadap waktu

yang meliputi kemiringan tanah, sedangkan peubah dinamik dianggap berubah

terhadap waktu yaitu basis pengetahuan dan basis data. Peubah basis pengetahuan

82

dan basis data dapat dinyatakan dalam waktu sistem perencanaan, untuk lebih

jelasnya dapat dilihat pada Gambar III.2.

Peta TopografiBreak LineSpot Height

Peta Penggunaan LahanPeta Karakteristik TanahPeta Jalan, Jembatan,

Pemukinan, Sungai, Rawa,Dan Peta Jalan Kereta Api

Rule Base

Basis PengetahuanBasis Data

Aktif atau TidaknyaTombol Perancangan

Skema Jaringan

Penetuan Jenis Pintu,Jumlah Pintu,Bukaan Pintu

Slope dan Arah Aliran

Hasil Akhir Daerah IrigasiDan Verifikasi Langan

PengolahanDEM

Mesin inferensiPemilihan Bangunan

AnalisisSpasial

Mesin Inferensi

Statik Semi Dinamik Dinamik

Data

PengolahanData

ModelSimulasi

ParameterSistem

PerhitunganNumerik

Hasil danVisualisasi

Gambar III.2 Rancangan model dan peubah pengembangan sistem pakar irigasi

dan aliran data sampai penyajian informasi atau hasil

III.4 Konsep Dasar Integrasi

Konsep dasar integrasi pengembangan sistem pakar dan GIS yang akan

dikembangkan adalah bangunan-bangunan utama dalam irigasi teknis.

Pengembangan sistem pakar merupakan simplikasi proses irigasi dengan

penekanan pada fungsi dan dinamika dengan unsur dasarnya adalah bangunan.

Sedangkan GIS adalah suatu sistem yang mampu menangkap, memanipulasi,

memproses dan menayangkan data keruangan, dengan penekanan pada

83

penyebaran dan hubungan keruangan, dengan unsur dasarnya adalah obyek

keruangan.

Tingkat integrasi dan perangkat lunak yang digunakan, ditentukan dan dipilih

secara flesibel dengan mengacu pada prinsip kebutuhan pengembangan sistem

pakar jaringan irigasi dan ketersediaan GIS (Gambar III.3). Dalam

pengembangan sistem pakar, dibutuhkan data, basis pengetahuan, domain dan

hasil. Sedangkan GIS menyediakan data, analisis (menangkap, memanipulasi,

memproses dan menayangkan) dan perangkat lunak keruangan.

Gambar III.3. Konsep Integrasi Model Sistem Pakar – GIS

Pengembangan sistem pakar dan GIS dibuat dalam satu kesatuan perangkat lunak,

sehingga antara keduanya menjadi tidak terpisahkan (Gambar III.4). Sistem ini

dikelompokan dalam tiga subsistem, yaitu pengolaan data basis pengetahuan,

basis data dan rule base, dan pengolaan GIS kedalam sistem pakar, dan model

rancangan interaktif dan tayangan. Dimana diantara tiga sub sistem ini dapat

saling bertukar (sharing) data, fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur.

84

Gambar III.4. Model Sistem Pakar Jaringan Irigasi

Kedalaman integrasi (Gambar III.5), memungkinkan adanya sharing data, fungsi-

fungsi dan prosedur-prosedur antara GIS dan pengembangan sistem pakar.

Fungsi dan prosedur hidro-spasial artinya dalam suatu fungsi atau suatu prosedur

dapat saling tukar data spaial atau data irigasi dan dalam fungsi atau prosedur

tersebut dapat digunakan fungsi atau prosedur GIS atau model.

Data, fungsi dan prosedur, baik GIS, model ataupun hidro-spasial dapat

digunakan atau dijalankan dalam suatu proses pengembangan sistem pakar irigasi,

sehingga hasil pengembagan sistem pakar irigasi baik itu pemukiman, jalan lain,

jalan utama, sungai dapat disajikan secara dinamik dalam lapis-lapis peta.

85

Gambar III.5. Kedalaman Integrasi sampai pada

pertukaran data, fungsi dan prosedur.

III.5 Perangkat Lunak yang Digunakan

Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan, analisis dan simulasi

menggunakan perangkat lunak paket berbasis GIS atau membangun sendiri

dengan kode program komputer yang dapat mengoperasikan modul yang berbasis

GIS juga. Untuk keperluan digitasi, konversi, pengolahan peta dan ekstraksi

parameter irigasi digunakan Arc-Info, Arc-View dan Auto-Cad. Sedangkan

dalam penggabungan beberapa parameter irigasi seperti misalnya, ukuran grid,

kemiringan, arah aliran, penyebaran bangunan, petak sawah dan penarikan saluran

dalam suatu data yang siap digunakan dalam proses pengembangan sistem pakar

jaringan irigasi digunakan perangkat lunak yang dibangun sendiri dengan nama

SPJI-ITB (Sistem Pakar Jaringan Irigasi). Demikian juga dengan perangkat lunak

yang digunakan untuk perhitungan numerik dan simulasi penyebaran bangunan ,

86

petak sawah, penarikan saluran dan akumulasi arah aliran dalam skema jaringan

irigasi digunakan juga perangkat lunak yang dibangun sendiri dengan

menggunakan kode program komputer Visual Basic 6.0 yang dapat

mengoperasikan Modul Map Object. Sketsa proses pengolahan peta, analisis dan

proses simulasi dan penggunaan perangkat lunak dijelaskan pada Gambar III.4.

AnalisisSpasial

Merger Ekstraksi

Vektor - Raster

Model GIS

Dijitasi

Merger

Data

SlopeA.Alir

Land Use

InspraStruktur

PetaAnalog

Arc Info, ArcView,Auto Cad

Basis Data dan Basis Pengetahuan Bangunan

Irigasi

Model Sistem Pakar JaringanIrigasi Berbasis Spatial

Sistem PakarJaringan Irigasi – ITB

(Visual Basic–MapObject)

Keterangan :

Gambar III.4. Perangkat lunak yang digunakan dalam

pengolahan data dan integrasi model-SIG

III.6 Tayangan Dinamik

Studi aspek dinamik entitas spasial atau propertasnya menjadi makin penting

sebagai pemodelan perubahan secara spasial dan temporel dalam kejadian sumber

daya air menjadi lebih vital untuk tujuan-tujuan manajemen.

Seperti telah disinggung di atas, program komputer yang digunakan dalam

pengembangan fungsi-fungsi dan prosedur-prosedur (subroutines) GIS adalah

MapObjects Versi 2.1 Evaluasi Editioan dari ESRI, yang dapat di-down load

lewat internet. MapObjects ini dapat dijalankan melalui Visual Basic 6.0 sebagai

salah satu komponennya. Komponen ini dapat menyediakan obyek peta yang

didalamnya terdiri dari lapis-lapis tayangan seperti pada Gambar III.5

87

Gambar III.6. Lapis-lapis tayangan dan kontrol obyek peta pada MapObjects.

88

III.7 Pengumpulan Data

III.7.1 Pemilihan lokasi studi

Dalam perencanaan suatu jaringan irigasi perlu adanya keterangan mengenai

kesuburan tanah, potensi air yang ada, keadaan ekonomi penduduk, jumlah tenaga

kerja, dan lain-lain. Penting pula dalam perencanaan adalah peta topografi, karena

dengan peta ini dapat di tentukan letak bendungan, batas-batas daerah yang akan

diairi, jalan, sungai, saluran-saluran pengangkut, jalan-jalan umum, tinggi tanah

pertaniaan, tanggul-tanggul yang telah ada, dan sumber-sumber air, serta batas

daerah aliran sungai.

Peta topografi yang di pakai adalah dengan skala 1 : 250000 dengan interval

kontur 50 m sebagai survei pendahuluan. Peta-peta detail serta batas lokasi di

pakai peta dengan skala 1 : 5000. Lokasi dipilih pada Daerah Kabupaten Subang

yang terletak pada posisi geograpinya dibagian Utara Propinsi Jawa Barat, pada

kordinat antara 107” 31’ – 107” 54’ Bujur Timur dan 6” 11’ – 6” 40’ Lintang

Selatan, dengan Luas Wilayah 205.176 ha atau 2.051 km2 atau 4.64 % dari luas

Propinsi Jawa Barat, merupakan data Pemerintah Kabupaten Subang Badan

Perencanaan Daearah tahun 2002.

Bagian daerah yang akan diairi meliputi daerah pertanian yang luasnya 5549 ha,

termasuk daerah yang cukup subur dan cocok untuk tanaman padi dan palawija.

Air yang tersedia di Kabupaten Subang pada jaringan irigasi Cileuleuy cukup

baik dan tidak membahayakan bagi tanaman, serta sanggup mengairi daerah

irigasi, baik dimusim hujan maupun musim kemarau. Disamping itu mata

pencarian pokok penduduk setempat mayoritas petani. Pada daerah perencanaan

jaringan irigasi ini terdapat pada ketinggian + 90 meter dari permukaan laut (dpl),

dengan kemiringan medan 1 % - 2 % dan juga merupakan keinginan masyarakat

sebagai pemilik lahan. Dengan kondisi tersebut di atas, maka daerah tersebut di

atas cukup baik untuk di tempatkan suatu jaringan irigasi teknis agar dapat

meningkatkan hasil produksi padi dan juga dapat di tanam sepanjang musim.

89

III.7.2 Peta Kabupaten Subang

Gambar III.2. Peta Kabupaten subang (P.D. Kabupaten Subang, 2002).

III.7.3 Bentuk Data Hidrologi Untuk Irigasi

Bentuk data hidrologi untuk irigasi yang dikaji dalam bagian ini, meliputi bagian

data hidrologi yang berhubungan dengan irigasi. Dalam data hidrologi ini,

menyangkut bentuk data yang diperlukan untuk perhitungan evapotranspirasi,

meliputi data temparatur, kelembaban, radiasi sinar matahari. kecepatan angin,

dan penguapan. Data tersebut di sini di dapat dari data harian, selanjutnya

besarnya kondisi evapotranspirasi digunakan untuk menghitung kebutuhan air

tanaman yang didasarkan pada data bulanan.

90

Dari data klimatologi ini terdapat data yang tidak dapat dipergunakan secara

langsung sebagai input data untuk perhitungan, tetapi harus digolongkan terlebih

dahulu menurut tingkatan yang secara umum dipakai untuk penggolongan data

klimatologi yang berpedoman pada Food and Agriculture Organization (F.A.O)

Irrigation and Drainage Paper 24.

Data klimatologi yang diperlukan untuk perhitungan besarnya evapotranspirasi,

meliputi data temperatur, kelembaban, radiasi sinar matahari, dan kecepatan

angin. Data yang tersedia disini adalah data harian, kemudian diolah menjadi data

bulanan, selanjutnya besar kondisi evapotranspirasi di dasarkan pada data

bulanan. Dari data klimatologi ini terdapat data yang tidak dapat dipergunakan

secara langsung sebagai input untuk data perhitungan, tetapi harus di golongkan

terlebih dahulu menurut tingkatan.yang secara umum dipakai untuk penggolongan

data klimatologi.

III.7.3.1 Data Temperatur

Kondisi temperatur yang telah diperoleh maka secara umum dapat digolongkan

menjadi tiga katagori :

- panas (hot) bila T mean > 30o C

- sedang (medium) bila T mean 15o C sampai 30o C

- dingin (cold) bila T mean < 1o C

III.7.3.2 Data Kelembaban Relatif Minimum (RH min)

Kelembaban relatif minimum adalah angka kelembaban yang paling rendah yang

pernah terjadi. Kelembaban relatif minimum dipakai untuk perhitungan kondisi

evapotranspirasi dengan metode Blaney criddle dalam hal ini digolongkan

menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila RH min < 20 %

- sedang (medium) bila RH min 20 % sampai 50 %

- tinggi (high) bila RH min > 50 %

91

III.7.3.3 Data Kelembaban Relatif Rata-rata (RH mean)

kelembaban relatif rata-rata dipakai untuk perhitungan kondisi evapotranspirasi

dengan metode Penman, metode Radiasi dan metode Pan Evaporasi.

Untuk metode radiasi maka kelembaban relatif rata-rata dipakai untuk perhitungan

radiasi evapotranpirasi :

- rendah (low) bila RH mean < 40 %

- rendah sampai sedang (low sampai medium) bila RH mean 45 %

sampai 55 %

- sedang sampai tinggi ( medium sampai high) bila RH mean 55 %

sampai 70 %

- tinggi (high) bila RH mean > 70 %

Untuk metode Pan Evaporasi, maka kelembaban relatif rata-rata digolongkan

menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila RH mean < 40 %

- sedang (medium) bila RH mean 40 % samapai 70 %

- tinggi (high) bila RH mean > 70 %

III.7.3.4 Data Kecepatan Angin

Secara umum kondisi mengenai kecepatan angin dapat digolongkan menjadi

empat kategori :

- lemah (high) bila kecepatannya < 2 m/dt atau < 175 km/hari

- sedang (moderate) bila kecepatannya 2 m/dt sampai dengan 5 m/dt

atau 175 km/hari sampai dengan 425 km/hari

- kuat (strong) bila kecepatannya > 5 m/dt samai dengan 8 m/dt atau

425 km/hari sampai dengan 700 km/hari

- sangat kuat (very strong) bila kecepatannya > 8 m/dt atau 700

km/hari

92

III.7.3.5 Data Radiasi Sinar Matahari

Untuk perhitungan kondisi evapotranpirasi dengan metode Blaney Criddle, maka

perbandingan antara lama penyinaran matahari yang terjadi (n) dengan lama

penyinaran maksimum (N) dalam sehari digolongkan menjadi tiga kategori :

- rendah (low) bila n/N < 0,6

- sedang (medium) bila n/N 0,6 sampai 0,8

- tinggi (high) bila n/N > 0,8

- bila n/N antara 0,6 sampai 0,8 berarti 40 % dalam sehari diliputi

oleh mendung.

III.7.3.6 Data Curah Hujan

Kondisi curah hujan yang ada hanya dipakai sebagai pedoman untuk menentukan

periode waktu yang berlaku bagi musim hujan maupun musim kemarau. Kondisi

curah hujan yang ada digolongkan dalam lima kategori berdasarkan hubungan

antara derajat curah hujan dan intensitas curah hujan sebagai berikut :

- hujan sangat lemah > 0,02 mm/min

- hujan lemah 0,02 sampai 0,05 mm/min

- hujan normal 0.05 sampai 0.25 mm/min

- hujan deras 0,25 sampai 1,00 mm/min

- hujan sangat deras > 1,00 mm/min

III.8 Bentuk Data Perencanaan Bangunan Irigasi

Data-data yang dibutuhkan untuk perencanaan bangunan irigasi terdiri dari :

- data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa primer

- data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa sekunder

- data debit untuk petak sawah yang melewati saluran pembawa tersier

- kemiringan dasar saluran

- kecepatan aliran di dalam saluran

93

III.9 Pengolahan Data Perencanaan

Pada daerah pembuatan rencana jaringan irigasi, maka diperlukan data-data pokok

sebagai berikut :

a. Petak-petak sawah dari daerah irigasi yang bersangkutan lengkap dengan

garis tinggi serta tata guna tanah atau tata guna lahan, batas-batas desa,

saluran-saluran, dan bangunan yang telah ada, dan sebagainya.

Keadaan daerah Skala Interval contour

Daerah datar 1 : 5000 0.25 m – 0.5 m (kemiringan 1 %)

Daerah bergelombang 1 : 2000 0.5 m (kemiringan 1 % - 2 %)

Daerah pegunungan 1 : 2000 1 m (kemiringan 2 %)

b. Angka kebutuhan air(water manegement) bagi tanaman padi di daerah

irigasi yang bersangkutan.

c. Kondisi medan pada daerah irigasi Cileuleuy Kabupaten Subang tidak

terlalu miring dan bergelombang.

d. Air yang digunakan untuk mengairi sawah tidak mengandung lumpur dan

tidak berbahaya terhadap tanaman.

e. Keadaan air pada jaringan utama pada musim kemarau dapat terpenuhi

sesuai dengan debit andalan.

Jelas dalam hal ini selain data-data pokok tersebut di atas, ada pula beberapa

data-data lain yang dapat membantu dalam pembuatan perencanaan jaringan

irigasi, seperti data-data pemilikan tanah dan lain-lain.

Untuk pembuatan perencanaan jaringan irigasi diperlukan adanya peta situasi

dengan skala 1 : 5000. Ada pula beberapa perencanaan menetapkan skala lain

yaitu : 1 : 2000 atau 1 : 2500, tetapi berdasarkan pengalaman skala 1 : 5000

sudah cukup memadai, meskipun demikian peta situasi skala 1 : 2000 atau 1 :

2500 sangat dikehendaki, tetapi dalam hal-hal tertentu peta situasi dengan

skala yang lebih kecil dapat pula dipakai, namun tergantung keperluan dan

tingkat ketelitian pekerjaan yang akan dilaksanakan. Peta situasi yang ideal

untuk pembuatan disain jaringan irigasi adalah foto udara yang dilengkapi

dengan garis-garis kontur. Dari hasil pemotretan udara sesuai dengan daerah

94

setempat yang memberikan gambaran dengan tepat bentuk petak sawah,

sesuai dengan peta situasi sehingga memudahkan di dalam menarik trase

saluran yang di rencanakan, untuk daerah irigasi yang telah ada petak

sawahnya sebaiknya digambarkan juga garis-garis petak (pematang).

Untuk memudahkan penggambaran batas petak sawah tersebut sebaiknya

diadakan foto udara dan disusun sedemikian rupa sehingga tersusun menjadi

foto mozaic.

Dengan demikian kita mudah menarik garis trase saluran yang memotong

petak sawah dapat dihindari. Pada daerah yang belum ada petak-petak

sawahnya trase saluran irigasi dapat ditarik sesuai dengan topografi yang ada,

dengan melalui pada daerah tempat yang tinggi sehingga dapat mengairi

tempat-tempat yang lebih rendah. Titik tetap yang ada diperlukan sebagai

dasar dari pada pengukuran trase saluran irigasi. Ketelitian pengukuran sangat

diperlukan, karena sangat menentukan mengalirnya air sampai ke sawah

dengan mengairi setinggi air yang dikehendaki (tinggi genangan 10 cm – 15

cm).

Angka kebutuhan air bagi daerah irigasi yang bersangkutan diperlukan untuk

menghitung kebutuhan air bagi masing-masing petak sawah guna menentukan

dimensi saluran dan bangunan-bangunannya. Angka tersebut di dapat dari

hasil-hasil percobaan lapangan berdasarkan kondisi alamiah yang merupakan

perbandingan debit relatif terhadap luas area palawija atau juga disebut angka

pastian yang dipakai untuk perencanaan jaringan irigasi tersebut.

95

III.10 Peta Situasi Lokasi Studi

Gambar III.3 Peta situasi lokasi studi (P.D. Kabupaten Subang, 2002).

III.11 Persamaan Numerik Untuk Angka Kebutuhan Air.

Untuk merencanakan suatu daerah irigasi perlu diketahui dahulu besarnya

kebutuhan air terhadap masing-masing jenis tanaman yang akan ditanam dan

sekaligus menentukan ukuran bangunan-bangunan air yang harus dibuat. Yang

dimaksud dengan kebutuhan air disini adalah kebutuhan air akibat

evapotranspirasi. Dalam perhitungan evapotranspirasi ada beberapa faktor yang

mempengaruhinya, antara lain :

96

- suhu udara

- kelembaban tanah

- sinar matahari

Karena banyak faktor yang mempengaruhi lajunya evapotranspirasi, maka untuk

menghitung laju evapotranspirasi tidak dapat diperkirakan dengan teliti dan sulit.

Berdasarkan kriteria analisa hidrologi, maka kita dapat menghitung kondisi

evapotranspirasi acuan (ETo) pada daerah irigasi yang direncanakan pada daerah

sekitar aliran sungai Cileuleuy di daerah Kabupaten Subang Jawa Barat dengan

mempergunakan data-data pada 4 (empat) stasion klimatologi selama 10 tahun

pengamatan. Stasion-stasion tersebut adalah :

a. Stasion Subang

b. Stasion Pagaden

c. Stasion Ciseuti

d. Stasion Dangdeur

Perhitungan ETo terhadap salah satu stasion klimatologi dengan metode Penman.

1. Metoda Penman.

Stasion klimatologi Subang

Lokasi : 6o 30’ LS dan 107o 45’ BT

Tinggi medan : + 90 m

Eto = c [W Rn + (1 - W) 0.27 (1 + 0.01 U2) (ea - ed)] (3.1)

T mean = 25 oC

RH mean = 85 %

RH min = 83.5 %

U = 18 km/jam

Uday/Unight = 2 (diasumsikan sesuai dengan kondisi daerah setempat

kecepatan angin siang malam hari).

n = 6.2 jam/hari

T mean = 25 oC

ea = 31.7 mbar (tabel III.1)

97

ed = ea * RH mean / 100

= 31.7 * 85 / 100

= 26.9 mbar. (tabel III.3)

f (u) = 0.27 ( 1 + U / 100 )

= 0.27 ( 1 + 18 / 100)

= 0.32 (tabel III.2)

Ra = 15.8 mm/hari (tabel III.4)

N = 12.4 jam/hari (tabel III.5)

Rs = ( 0.25 + 0.50 n/N ) * Ra

= ( 0.25 + 0.50 * 0.5 ) * 15.8

= 7.9 mm/hari

Rnl = f( T ) * f( ed ) * f( n/N ) (tabel III.6; III.7; III.8)

= ( 15.65 ) * ( 0.1153 ) * ( 0.55 )

= 0.992

Rns = ( 1 – 0.25 ) * Rs

= ( 1 – 0.25 ) * 7.9

= 5.93 mm/hari

Rn = Rns – Rnl

= 5.93 – 0.992

= 4.933 mm/hari

W = 0.74 (tabel III.9)

c = 1.056 (tabel III.10)

Eto = 4.256 mm/hari

Dimana :

c (Penman) = faktor penyesuaian untuk mengimbangi pengaruh kondisi cuaca

sehari semalam.

ed = tekanan uap air rata-rata aktual (mbar).

ETo = evapotranspirasi acuan (mm/hari).

f(u) = fungsi dari angin.

n = rata-rata penyinaran mata hari (jam/hari).

98

N = lamanya penyinaran matahari maksimum (jam/hari).

Ra = radiasi tambahan pada bumi (mm/hari).

RHmean = kelembaban relatif rata-rata ( % ).

RHmin = kelembaban relatif minimum ( % ).

Rn = radiasi netto (mm/hari).

Rnl = radiasi gelombang panjang netto.

Rns = radiasi gelombang pendek netto.

Tmean = temperatur rata-rata ( o C ).

U = kecepatan angin (km/jam).

Uday = kecepatan angin pada siang hari (km/jam).

Unight = kecepatan angin pada malam hari (km/jam).

W = faktor hubungan antara temperatur dengan ketinggian medan.

Perencanaan suatu daerah pengairan yang baru, maka kebutuhan air dihitung

berdasarakan kondisi daerah setempat dengan melihat akan data-data klimatologi

setempat. Jumlah air yang secara potensial dibutuhkan untuk evapotranspirasi

dengan metoda Penman untuk perhitungan ETo selama 10 (sepuluh) tahun pada 4

(empat) stasion terhadap masing-masing bulan sesuai dengan hasil perhitungan.

Dari perhitungan dengan metoda yang dipakai, maka disini diperoleh nilai ETo

yang dipakai untuk menghitung kebutuhan air dengan mengacu pada metoda

Penman yang merupakan suatu metoda yang tepat dalam menghitung ETo

berdasarkan data-data klimatologi yang lengkap.

99

Tabel III.1. Saturation Vapour Pressure (ea) in mbar as Function of Mean Air Temperature (T) in oC Temperature oC 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ea mbar 6.1 6.6 7.1 7.6 8.1 8.7 9.3 10.0 10.7 11.5 12.3 13.1 14.0

Temperature oC 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Ea mbar 15.0 16.1 17.0 18.2 19.4 20.6 22.0 23.4 24.9 26.4 28.1 29.8 31.7

Temperature oC 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ea mbar 33.6 35.7 37.8 40.1 42.4 44.9 47.6 50.3 53.2 56.2 59.4 62.8 66.3 69.9

Tabel III.2. Values of Wind Function f(u) = 0.27 (1 + U2/100)

for Wind Run at 2 m height in km/day Wind km/day 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100 200 300 400 500 600 700 800 900

- .30 .32 .35 .38 .41 .43 .46 .49 .51 .54 .57 .59 .62 .65 .67 .70 .73 .76 .78 .81 .84 .86 .89 .92 .94 .97 1.00 1.03 1.05 1.08 1.11 1.13 1.16 1.19 1.21 1.24 1.27 1.30 1.32 1.35 1.38 1.40 1.43 1.46 1.49 1.51 1.54 1.57 1.59 1.62 1.65 1.67 1.70 1.73 1.76 1.78 1.81 1.84 1.90 1.89 1.92 1.94 1.97 2.00 2.02 2.05 2.08 2.11 2.15 2.16 2.19 2.21 2.24 2.27 2.29 2.32 2.35 2.38 2.40 2.43 2.46 2.48 2.51 2.54 2.56 2.59 2.62 2.64 2.65 2.70

100

Tabel III.3. Vapour Pressure (ed) in mbar from Dry and Wet Bulb Temperature Data in oC

Depression wet bulb ToC altitude 0 – 1000 m 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

drybulb ToC

Depression wet bulb ToC altitude 1000– 2000 m 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

73.8 64.9 56.8 49.2 42.2 35.8 29.8 24.3 19.2 14.4 10.1 6.0 66.3 58.1 50.5 43.6 37.1 31.1 25.6 20.5 15.8 11.4 7.3 59.4 51.9 44.9 38.4 32.5 26.9 21.8 17.1 12.7 8.6 4.9 53.2 46.2 39.8 33.8 28.3 23.2 18.4 14.0 10.0 6.2 47.5 41.1 35.1 29.6 24.5 19.8 15.4 11.3 7.5 4.0 42.4 36.5 30.9 25.8 21.1 16.7 12.6 8.8 5.3 37.8 32.3 27.2 22.4 18.0 14.0 10.2 6.7 3.4 33.6 28.5 23.8 19.4 15.3 11.5 8.0 4.7 1.6 29.8 25.1 20.7 16.6 12.8 9.3 6.0 2.9 26.4 22.0 18.0 14.2 10.6 7.4 4.3 1.4 23.4 19.3 15.5 12.0 8.7 5.6 2.7 20.6 16.8 13.3 10.0 6.9 4.1 1.4 18.2 14.6 11.4 8.3 5.4 2.7 16.0 12.7 9.6 6.7 4.0 1.5 14.0 10.9 8.1 5.3 2.8 12.3 9.4 6.7 4.1 1.7 10.7 8.0 5.5 3.1 0.8 9.3 6.8 4.4 2.1 8.1 5.7 3.4 1.6 7.1 4.8 2.8 0.8 6.1 4.0 2.0

40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

73.8 65.2 57.1 49.8 43.0 41.8 31.0 25.6 20.7 16.2 12.0 8.1 66.3 58.2 50.9 44.1 37.9 36.7 26.8 21.8 17.3 13.2 9.2 5.7 59.4 52.1 45.2 39.0 33.3 32.1 23.0 18.4 14.3 10.4 6.8 3.5 53.2 46.4 40.1 34.4 29.1 24.1 19.6 15.4 11.5 8.0 4.6 1.5 47.5 41.3 35.5 30.2 25.3 20.7 16.6 12.6 9.1 5.8 2.6 42.4 36.7 31.3 26.4 21.9 17.7 13.8 10.2 6.9 3.8 0.9 37.8 32.5 27.5 23.0 18.9 14.9 11.4 8.0 4.9 2.1 33.6 28.7 24.1 20.0 16.1 12.5 9.2 6.0 3.2 0.5 29.8 25.3 21.1 17.2 13.9 10.3 7.2 4.3 1.6 26.4 22.3 18.3 14.3 11.5 8.3 5.5 2.7 0.2 23.4 19.5 15.9 12.6 9.5 6.6 3.9 1.3 20.6 17.1 13.7 10.6 7.8 5.0 2.5 0.1 18.2 14.9 11.7 8.9 6.2 3.6 1.3 16.0 12.9 10.0 7.3 4.8 2.4 0.3 14.0 11.2 8.4 5.9 3.6 1.4 12.3 9.6 7.0 4.7 2.6 0.4 10.7 8.2 5.8 3.7 1.6 9.3 7.0 4.8 2.7 0.7 8.1 6.0 3.8 1.8 7.1 5.0 2.9 1.0 6.1 4.1 2.1

101

Tabel III.4. Extra Terrestrial Radiation (Ra) expressed in equivalent evaporation in mm/day

Northern Hemisphere Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec

Lat

Southern Hemisphere Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec

3.8 6.1 9.4 12.7 15.8 17.1 16.4 14.1 10.9 7.4 4.5 3.2 4.3 6.6 9.8 13.0 15.9 17.2 16.5 14.3 11.2 7.8 5.0 3.7 4.9 7.1 10.2 13.3 16.0 17.2 16.6 14.5 11.5 8.3 5.5 4.3 5.3 7.6 10.6 13.7 16.1 17.2 16.6 14.7 11.9 8.7 6.0 4.7 5.9 8.1 11.0 14.0 16.2 17.3 16.7 15.0 12.2 9.1 6.5 5.2 6.4 8.6 11.4 14.3 16.4 17.3 16.7 15.2 12.5 9.6 7.0 5.7 6.9 9.0 11.8 14.5 16.4 17.2 16.7 15.3 12.8 10.0 7.5 6.1 7.4 9.4 12.1 14.7 16.4 17.2 16.7 15.4 13.1 10.6 8.0 6.6 7.9 9.8 12.4 14.8 16.5 17.1 16.8 15.5 13.4 10.8 8.5 7.2 8.3 10.2 12.8 15.0 16.5 17.0 16.8 15.6 13.6 11.2 9.0 7.8 8.8 10.7 13.1 15.2 16.5 17.0 16.8 15.7 13.9 11.6 9.5 8.3 9.3 11.1 13.4 15.3 16.5 16.8 16.7 15.7 14.1 12.0 9.9 8.8 9.8 11.5 13.7 15.3 16.4 16.7 16.6 15.7 14.3 12.3 10.3 9.3 10.2 11.9 13.9 15.4 16.4 16.6 16.5 15.8 14.5 12.6 10.7 9.7 10.7 12.3 14.2 15.5 16.3 16.4 16.4 15.8 14.6 13.0 11.1 10.2 11.2 12.7 14.4 15.6 16.3 16.4 16.3 15.9 14.8 13.3 11.6 10.7 11.6 13.0 14.6 15.6 16.1 16.1 16.1 15.8 14.9 13.6 12.0 11.1 12.0 13.3 14.7 15.6 16.0 15.9 15.9 15.7 15.0 13.9 12.4 11.6 12.4 13.6 14.9 15.7 15.8 15.7 15.7 15.7 15.1 14.1 12.8 12.0 12.8 13.9 15.1 15.7 15.7 15.5 15.5 15.6 15.2 14.4 13.3 12.5 13.2 14.2 15.3 15.7 15.5 15.3 15.3 15.5 15.3 14.7 13.6 12.9 13.6 14.5 15.3 15.6 15.3 15.0 15.1 15.4 15.3 14.8 13.9 13.3 13.9 14.8 15.4 15.4 15.1 14.7 14.9 15.2 15.3 15.0 14.2 13.7 14.3 15.0 15.5 15.5 14.9 14.4 14.6 15.1 15.3 15.1 14.5 14.1 14.7 15.3 15.6 15.3 14.6 14.2 14.3 14.9 15.3 15.3 14.8 14.4 15.0 15.5 15.7 15.3 14.4 13.9 14.1 14.8 15.3 15.4 15.1 14.8

50o 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

17.5 14.7 10.9 7.0 4.2 3.1 3.5 5.5 8.9 12.9 16.5 18.2 17.6 14.9 11.2 7.5 4.7 3.5 4.0 6.0 9.3 13.2 16.6 18.2 17.7 15.1 11.5 7.9 5.2 4.0 4.4 6.5 9.7 13.4 16.7 18.3 17.8 15.3 11.9 8.4 5.7 4.4 4.9 6.9 10.2 13.7 16.7 18.3 17.8 15.5 12.2 8.8 6.1 4.9 5.4 7.4 10.6 14.0 16.8 18.3 17.9 15.7 12.5 9.2 6.6 5.3 5.9 7.9 11.0 14.2 16.9 18.3 17.9 15.8 12.8 9.6 7.1 5.8 6.3 8.3 11.4 14.4 17.0 18.3 17.9 16.0 13.2 10.1 7.5 6.3 6.8 8.8 11.7 14.6 17.0 18.2 17.8 16.1 13.5 10.5 8.0 6.8 7.2 9.2 12.0 14.9 17.1 18.2 17.8 16.2 13.8 10.9 8.5 7.3 7.7 9.6 12.4 15.1 17.2 18.1 17.8 16.4 14.0 11.3 8.9 7.8 8.1 10.1 12.7 15.3 17.3 18.1 17.7 16.4 14.3 11.6 9.3 8.2 8.6 10.4 13.0 15.4 17.2 17.9 17.6 16.4 14.4 12.0 9.7 8.7 9.1 10.9 13.2 15.5 17.2 17.8 17.5 16.5 14.6 12.3 10.2 9.1 9.5 11.2 13.4 15.6 17.1 17.7 17.4 16.5 14.8 12.6 10.6 9.6 10.0 11.6 13.7 15.7 17.0 17.5 17.3 16.5 15.0 13.0 11.0 10.0 10.4 12.0 13.9 15.8 17.0 17.4 17.1 16.5 15.1 13.2 11.4 10.4 10.8 12.3 14.1 15.8 16.8 17.1 16.9 16.4 15.2 13.5 11.7 10.3 11.2 12.6 14.3 15.8 16.7 16.8 16.7 16.4 15.3 13.7 12.1 11.2 11.6 12.9 14.5 15.8 16.5 16.6 16.6 16.3 15.4 14.0 12.5 11.6 12.0 13.2 14.7 15.8 16.4 16.5 16.4 16.3 15.5 14.2 12.8 12.0 12.4 13.5 14.8 15.9 16.2 16.2 16.1 16.1 15.5 14.4 13.1 12.4 12.7 13.7 14.9 15.8 16.0 16.0 15.8 16.0 15.6 14.7 13.4 12.8 13.1 14.0 15.0 15.7 15.8 15.7 15.5 15.8 15.6 14.9 13.8 13.2 13.4 14.3 15.1 15.6 15.5 15.4 15.3 15.7 15.7 15.1 14.1 13.5 13.7 14.5 15.2 15.5 15.3 15.1 15.0 15.5 15.7 15.3 14.4 13.9 14.1 14.8 15.3 15.4 15.1 14.8

102

Tabel III.5. Mean datly Duration of Maximum Possible Sunshine Hours (N) for Different Months and Latitudes

Northern Lats Southern Lats

Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Des July Aug Sept Oct Nov Des Jan Feb Mar Apr May June

50o 48 46 44 42 40 35 30 25 20 15 10 5 0

8.5 10.1 11.8 13.8 15.4 16.3 15.9 14.5 12.7 10.8 9.1 8.1 8.8 10.2 11.8 13.6 15.2 16.0 15.6 14.3 12.6 10.9 9.3 8.3 9.1 10.4 11.9 13.5 14.9 15.7 15.4 14.2 12.6 10.9 9.5 8.7 9.3 10.5 11.9 13.4 14.7 15.4 15.2 14.0 12.6 11.0 9.7 8.9 9.4 10.6 11.9 13.4 14.6 15.2 14.9 13.9 12.6 11.1 9.8 9.1 9.6 10.7 11.9 13.3 14.4 15.0 14.7 13.7 12.5 11.2 10.0 9.3 10.1 11.0 11.9 13.1 14.0 14.5 14.3 13.5 12.4 11.3 10.3 9.8 10.4 11.1 12.0 12.9 13.6 14.0 13.9 13.2 12.4 11.5 10.6 10.2 10.7 11.3 12.0 12.7 13.3 13.7 13.5 13.0 12.3 11.6 10.9 10.6 11.0 11.5 12.0 12.6 13.1 13.3 13.2 12.8 12.3 11.7 11.2 10.9 11.3 11.6 12.0 12.5 12.8 13.0 12.9 12.6 12.2 11.8 11.4 11.2 11.6 11.8 12.0 12.3 12.6 12.7 12.6 12.4 12.4 11.8 11.6 11.5 11.8 11.9 12.0 12.2 12.3 12.4 12.3 12.3 12.1 12.0 11.9 11.8 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0

Tabel III.6. Effect of Temperature f(T) on Longwave Radiation (Rnl)

ToC F(T) - σ Tk4

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 11.0 11.4 11.7 12.0 12.4 12.7 13.1 13.5 13.8 14.2 14.6 15.0 15.4 15.9 16.3 16.7 17.2 17.7 18.1

Tabel III.7. Effect of Vapour Pressure f(ed) on Longwave Radiation (Rnl)

ed mbar f(ed) = 0.34 – 0.044 √ed

6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 0.23 .22 .20 .19 .18 .16 .15 .14 .13 .12 .12 .11 .10 .09 .08 .08 .07 .06

Tabel III.8. Effect of the Ratio Actual and Maximum Bright Sunshine Hours f(n/N) on Longwave

Radiation (Rnl)

n/N f(n/N) = 0.1 + 0.9 n/N

.0 .05 .1 .15 .2 .25 .3 .35 .4 .45 .5 .55 .6 .65 .7 .75 .8 .85 .9 .95 1.0 0.10 .15 .19 .24 .28 .33 .37 .42 .46 .51 .55 .60 .64 .69 .73 .78 .82 .87 .91 .96 1.0

Tabel III.9. Values of Weighting Factor (W) for the Effect of Radiation on ETo at Different

Temperatures and Altitudes

Temperature oC 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 W at altitude m 0 500 1000 2000 3000 4000

0.43 .46 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .78 .80 .82 .83 .84 .85 .44 .48 .51 .54 .57 .60 .62 .65 .67 .70 .72 .74 .76 .78 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .46 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .80 .82 .83 .85 .86 .87 .49 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .52 .55 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .89 .54 .58 .61 .64 .66 .69 .71 .73 .75 .77 .79 .81 .82 .84 .85 .86 .87 .88 .89 .90

103

Tabel III.10. Adjustment Factor (c) in Presented Penman Equation

RHmax = 30 % RHmax = 60 % RHmax = 90 % Ra mm/day Uday m/sec

3 6 9 12 3 6 9 12 3 6 9 12 Uday / Unight = 4.0

0 3 6 9

.86 .90 1.00 1.00

.79 .84 .92 .97

.68 .77 .87 .93

.55 .65 .78 .90

.96 .98 1.05 1.05

.92 1.00 1.11 1.19

.85 .96 1.11 1.19

.76 .88 1.02 1.14

1.02 1.06 1.10 1.10 .99 1.10 1.27 1.32 .94 1.10 1.26 1.33 .88 1.01 1.16 1.27

Uday / Unight = 3.0 0 3 6 9

.86 .90 1.00 1.00

.76 .81 .88 .94

.61 .68 .81 .88

.46 .56 .72 .82

.96 .98 1.05 1.05

.87 .96 1.06 1.12

.77 .88 1.02 1.10

.67 .79 .88 1.05

1.02 1.06 1.10 1.10 .94 1.04 1.18 1.28 .86 1.01 1.15 1.22 .78 .92 1.06 1.18

Uday / Unight = 2.0 0 3 6 9

.86 .90 1.00 1.00

.69 .76 .85 .92

.53 .61 .74 .84

.37 .48 .65 .76

.96 .98 1.05 1.05

.83 .91 .99 1.05

.70 .80 .94 1.02

.59 .70 .84 .95

1.02 1.06 1.10 1.10 .89 .98 1.10 1.14 .79 .92 1.05 1.12 .71 .81 .96 1.06

Uday / Unight = 1.0 0 3 6 9

.86 .90 1.00 1.00

.64 .71 .82 .89

.43 .53 .68 .79

.27 .41 .59 .70

.96 .98 1.05 1.05

.78 .86 .94 .99

.62 .70 .84 .93

.50 .50 .75 .87

1.02 1.06 1.10 1.10 .85 .92 1.01 1.05 .72 .82 .95 1.00 .62 .72 .87 .96

Tabel III.11. Mean datly Percentage (p) of Annual Daytime Hours for Different Latitudes

(1)Southern latitudes : apply 6 month difference as shown.

North Latitude South(1)

Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Des July Aug Sept Oct Nov Des Jan Feb Mar Apr May June

60o 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 35 30 25 20 15 10 5 0

.15 .20 .26 .32 .38 .41 .40 .34 .28 .22 .17 .13 .16 .21 .26 .32 .37 .40 .39 .34 .28 .23 .18 .15 .17 .21 .26 .32 .36 .39 .38 .33 .28 .23 .18 .16 .18 .22 .26 .31 .36 .38 .37 .33 .28 .23 .19 .17 .19 .22 .27 .31 .35 .37 .36 .33 .28 .24 .20 .17 .19 .23 .27 .31 .34 .36 .35 .32 .28 .24 .20 .18 .20 .23 .27 .31 .34 .36 .35 .32 .28 .24 .21 .19 .20 .23 .27 .30 .34 .35 .34 .32 .28 .24 .21 .20 .21 .24 .27 .30 .33 .35 .34 .31 .28 .25 .22 .20 .21 .24 .27 .30 .33 .34 .33 .31 .28 .25 .22 .21 .22 .24 .27 .30 .32 .34 .33 .31 .28 .25 .22 .21 .23 .25 .27 .29 .31 .32 .32 .30 .28 .25 .23 .22 .24 .25 .27 .29 .31 .32 .31 .30 .28 .26 .24 .23 .24 .26 .27 .29 .30 .31 .31 .29 .28 .26 .25 .24 .25 .26 .27 .28 .29 .30 .30 .29 .28 .26 .25 .25 .26 .26 .27 .28 .29 .29 .29 .28 .28 .27 .26 .25 .26 .27 .27 .28 .28 .29 .29 .28 .28 .27 .26 .26 .27 .27 .27 .28 .28 .28 .28 .28 .28 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27

104

Tabel III.12. Values for Coefficient b in FAO-24 Blaney-Ciddle Method FAO-24 (Doorenbos and Pruitt 1977).

n/N (1)

Minimum Relative Humidity (%) Day-time wind at 2 m (m s-1)

(8)

0 (2)

20 (3)

40 (4)

60 (5)

80 (6)

100 (7)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0.84 1.03 1.22 1.38 1.54 1.68 0.97 1.19 1.41 1.60 1.79 1.98 1.08 1.33 1.56 1.78 2.00 2.19 1.18 1.44 1.70 1.94 2.18 2.39 1.26 1.52 1.79 2.05 2.30 2.54 1.29 1.58 1.86 2.13 2.39 2.63

0.80 0.95 1.10 1.24 1.37 1.50 0.90 1.08 1.26 1.42 1.59 1.74 0.98 1.18 1.38 1.56 1.74 1.90 1.06 1.27 1.48 1.67 1.86 2.03 1.11 1.34 1.56 1.76 1.96 2.14 1.15 1.38 1.61 1.83 2.03 2.22

0.74 0.87 1.01 1.13 1.25 1.36 0.81 0.96 1.11 1.25 1.39 1.52 0.87 1.03 1.19 1.34 1.50 1.64 0.92 1.10 1.27 1.44 1.59 1.74 0.96 1.14 1.32 1.49 1.66 1.82 0.98 1.17 1.36 1.54 1.71 1.86

0.64 0.76 0.88 0.99 1.09 1.18 0.68 0.84 0.97 1.09 1.21 1.31 0.72 0.87 1.02 1.15 1.28 1.39 0.74 0.91 1.06 1.21 1.34 1.46 0.76 0.93 1.10 1.25 1.39 1.52 0.78 0.96 1.13 1.28 1.43 1.56

0.52 0.63 0.74 0.85 0.94 1.04 0.54 0.66 0.77 0.89 1.01 1.11 0.56 0.69 0.82 0.94 1.05 1.16 0.58 0.72 0.85 0.97 1.09 1.20 0.60 0.74 0.87 1.00 1.12 1.24 0.61 0.75 0.89 1.03 1.15 1.27

0.38 0.48 0.57 0.66 0.75 0.84 0.40 0.50 0.60 0.70 0.79 0.89 0.42 0.52 0.62 0.73 0.83 0.92 0.43 0.54 0.64 0.75 0.85 0.95 0.44 0.55 0.66 0.77 0.87 0.98 0.45 0.56 0.68 0.79 0.89 1.00

0 2 4 6 8 10

105

III.12. Kebutuhan Air Disawah Untuk Tanaman Padi

Kebutuhan air untuk tanaman padi merupakan jumlah kebutuhan air yang terpakai

mulai dari garapan, masa tumbuh, sampai panen. Untuk pemberian air terhadap

tanaman padi tidak selamanya harus rutin, dapat juga dilakukan secara berkala

sesuai dengan tingkat umur tanaman. Menyangkut perhitungan kebutuhan air

disawah terhadap tanaman padi, maka ada beberapa kriteria yang harus

diperhatikan antara lain :

a. Penyiapan lahan

b. Penggunaan konsumtive

c. Perkolasi

d. Penggantian lapisan air

e. Curah hujan efektif

a. Kebutuhan air untuk penyiapan lahan tanaman padi umumnya menentukan

kebutuhan maksimum air irigasi. Faktor-faktor yang menentukan besarnya

kebutuhan air untuk penyiapan lahan adalah :

- Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan penyiapan

lahan.

- Tersedianya tenaga kerja dan ternak penghela atau traktor untuk menggarap

tanah.

- Perlunya memperpendek jangka waktu tersebut agar tersedia cukup waktu untuk

menanam padi disawah. Untuk petak tersier, jangka waktu yang dianjurkan untuk

penyiapan lahan adalah 1,5 bulan. Jika penyiapan lahan dilakukan dengan

peralatan mesin, maka jangka waktu satu bulan dapat dipertimbangkan.

Jumlah air yang dibutuhkan untuk penyiapan lahan dihitung berdasarkan metoda

yang dikembangkan oleh : Van de Goor dan Zylstra (1968).

IR = 1

*−k

k

eeM (3.2)

dimana :

IR = kebutuhan air irigasi ditingkat persawahan (mm/hari)

106

M = kebutuhan air untuk mengganti atau mengkompensasi kehilangan air

akibat evaporasi dan perkolasi disawah yang sudah dijenuhkan atau Eo + P

(mm/hari)

k = M * T / S

T = jangka waktu penyiapan lahan (hari)

S = kebutuhan air untuk penjenuhan ditambah dengan lapisan air 50 mm

- untuk tanah bertekstur berat tanpa retak-retak, kebutuhan air untuk penyiapan

lahan adalah 200 mm.

- untuk tanah dibiarkan bera selama jangka waktu lama ( > 2,5 bulan ), maka

kebutuhan air untuk penyiapan lahan adalah 300 mm.

b. Penggunaan konsumtive hasil dari evapotranspirasi acuan dikalikan koefisien

tanaman.

ETc = evapotranspirasi tanaman (mm/hari)

ETo = evapotranspirasi tanaman acuan (mm/hari)

kc = koefisien tanaman

Tabel III.13 Harga kosefisien tanaman padi menurut FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977).

Bulan 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0

Variatas

Biasa

1.1

1.1

1.1

1.1

1.1

1.05

0.95

0

Vaiatas

Unggul

1.1

1.1

1.05

1.05

0.95

0

-

-

c. Perkolasi adalah gerakan air dalam tanah dengan arah vertikal kebawah, dimana

laju perkolasi sangat tergantung kepada sifat-sifat tanah, sesuai dengan keadaan

geologi pada daerah irigasi Cileuleuy dalam tes kelulusan tanah diketahui

tanahnya lempung berat, maka laju perkolasi diambil 1 sampai 3 mm/hari sesuai

dengan permeability dari tanah tersebut.

107

d. Penggantian lapisan air dilakukan selama dua kali sesuai dengan jadwal

menurut kebutuhan air yang dipakai, maka selama penggantian selama dua

minggu dibutuhkan 50 mm atau 3.3 mm/hari selama setengah bulan sampai dua

bulan setelah transplatasi.

e. Curah hujan efektif (Re) untuk menghitung kebutuhan air irigasi atau andalan,

merupakan bagian dari keseluruhan curah hujan yang secara efektif tersedia untuk

kebutuhan air tanaman. Untuk irigasi tanaman padi, maka curah hujan efektif

diambil 70 % dari curah hujan minimum tengah bulanan dengan periode ulang 5

(lima) tahun yang dirumuskan dalam :

Re = 0,7 * 1/15 R(setengah bulan)5 (3.3)

Dimana :

Re = curah hujan efektif (mm/hari)

R5 = curah hujan minimum ½ bulan untuk periode ulang 5 tahun (mm)

Contoh perhitungan :

Januari 1. Re = 0,7 * 1/15 * 90,029 = 4,201 mm/hr

2. Re = 0,7 * 1/16 * 116,697 = 5,105 mm/hr

Pebruari 1. Re = 0,7 * 1/14 * 93,534 = 4,677 mm/hr

2. Re = 0,7 * 1/14 * 107,890 = 5,395 mm/hr

Maret 1. Re = 0,7 * 1/15 * 98,872 = 4,614 mm/hr

2. Re = 0,7 * 1/16 * 95,143 = 4,163 mm/hr

April 1. Re = 0,7 * 1/15 * 106,913 = 4,989 mm/hr

2. Re = 0,7 * 1/15 * 68,808 = 3,211 mm/hr

Dari contoh hasil perhitungan di atas curah hujan efektif yang diambil adalah

yang paling minimum dalam menghitung kebutuhan air untuk tanaman.

Sesuai dengan contoh perhitungan di atas, maka untuk memperoleh nilai curah

hujan efektif terlebih dahulu dibuat suatu periode ulang berdasarkan curah hujan

harian selama beberapa tahun pengamatan. Untuk perencanaan daerah irigasi

108

Cileuleuy subang curah hujan harian yang digunakan adalah 10 (sepuluh tahun)

untuk keempat satsion pengamatan.

Dalam menghitung dan menganalisa curah hujan dipakai periode ulang 5 (lima)

tahun dengan mempergunakan persamaan statistik menurut Gumbel.

Xtr = ξ + K * Sx (3.4)

Dimana :

Xtr = x yang terjadi pada periode ulang t (mm)

ξ = rata – rata dari seri data xi (mm)

xi = data maksimum rata – rata tiap tahun (mm)

Sx = simpangan baku (mm)

K = faktor frekwensi

Yn = besaran fungsi dari data pengamatan (tabel III.14)

Sn = besaran fungsi dari simpangan baku (tabel III.15)

Ytr = fungsi dari tr (tabel III.16)

Sx = 1

)( 2

−−Σ

Nxxi (3.5)

Tabel III.14 Reduced Mean Yn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977). N 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0.4952 0.5236 0.5362 0.5436 0.5485 0.5521 0.5548 0.5569 0.5586 0.5600

0.4996 0.5252 0.5371 0.5442 0.5489 0.5524 0.5550 0.5570 0.5587

0.5035 0.5268 0.5380 0.5448 0.5493 0.5527 0.5553 0.5572 0.5586

0.5070 0.5283 0.5388 0.5453 0.5597 0.5530 0.5555 0.5574 0.5591

0.5100 0.5296 0.5396 0.5458 0.5501 0.5533 0.5557 0.5576 0.5592

0.5128 0.5309 0.5402 0.5463 0.5504 0.5535 0.5559 0.5578 0.5593

0.5157 0.5320 0.5410 0.5468 0.5508 0.5538 0.5561 0.5580 0.5595

0.5181 0.5332 0.5418 0.5473 0.5511 0.5540 0.5563 0.5581 0.5596

0.5202 0.5343 0.5424 0.5477 0.5515 0.5543 0.5565 0.5583 0.5598

0.5220 0.5353 0.5430 0.5481 0.5518 0.5545 0.5567 0.5585 0.5599

109

Tabel III.15 Reduced Standard Devation Sn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977). N 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0.9496 1.0628 1.1124 1.1413 1.1607 1.1747 1.1854 1.1938 1.2007 1.2065

0.9676 1.0696 1.1159 1.1436 1.1623 1.1759 1.1863 1.1945 1.2013

0.9833 1.0754 1.1193 1.1458 1.1638 1.1770 1.1873 1.1953 1.2020

0.9971 1.0811 1.1226 1.1480 1.1658 1.1782 1.1881 1.1959 1.2026

1.0095 1.0864 1.1255 1.1499 1.1667 1.1793 1.1890 1.1967 1.2032

1.0206 1.0915 1.1285 1.1519 1.1681 1.1803 1.1898 1.1973 1.2038

1.0316 1.0961 1.1313 1.1538 1.1696 1.1814 1.1906 1.1980 1.2044

1.0411 1.1004 1.1339 1.1557 1.1708 1.1824 1.1915 1.1987 1.2049

1.0493 1.1047 1.1363 1.1574 1.1721 1.1834 1.1923 1.1994 1.2055

1.0565 1.1086 1.1388 1.1590 1.1734 1.1844 1.1930 1.2001 1.2060

Tabel III.16 Hubungan Antara Kala Ulang, Dengan Faktor Reduksi (Yt), FAO – 24

(Doorenbos and Pruitt 1977).

Kala Ulang (Tahun) Faktor Reduksi (Yt) 2 5 10 25 50 100

0.3665 1.4999 2.2502 3.1985 3.9019 4.6001

110

Tabel III.17 Data curah hujan (mm) periode ulang 5 tahun

Tgl Bulan Januari Pebru Maret April Mei Juni Juli Agus Sept Okto Nope Dese

1 11.651 41.869 26.409 45.807 4.988 2.615 3.368 5.074 1.469 3.745 28.349 9.329 2 13.272 18.929 26.097 14.104 28.353 10.565 0.652 4.370 5.649 2.121 33.979 37.823 3 24.942 16.692 24.449 34.663 32.991 1.119 14.591 3.513 2.728 25.154 6.516 11.391 4 10.542 38.120 25.329 20.047 15.648 10.230 17.324 5.207 9.003 4.367 13.100 16.372 5 28.794 32.196 51.649 32.658 17.906 10.574 17.689 0.869 0.921 10.158 35.242 11.954 6 26.797 21.285 24.524 25.077 18.825 16.109 12.110 0.000 1.445 2.499 18.856 12.386 7 29.731 18.244 33.076 7.955 27.582 11.989 16.906 1.676 0.652 1.971 14.378 8.560 8 24.223 31.290 23.243 19.483 23.804 6.642 9.903 0.000 0.000 18.736 26.516 16.457 9 36.683 30.192 18.665 11.941 9.335 8.213 3.039 1.412 5.423 14.784 17.526 11.862 10 19.108 17.741 13.295 17.225 37.082 3.513 3.832 13.025 5.758 3.494 21.435 24.408 11 15.756 28.609 7.998 16.942 10.621 20.070 2.064 0.000 1.621 8.786 28.587 12.163 12 36.173 29.226 29.806 92.323 12.292 5.181 24.151 3.368 0.978 24.926 19.601 37.693 13 36.612 25.491 44.503 26.012 12.788 7.499 5.649 6.511 1.521 14.996 32.481 26.297 14 33.266 24.253 36.126 40.376 5.936 6.121 1.956 0.000 3.272 18.556 23.072 25.055 15 12.565 23.963 10.317 23.039 5.339 19.646 7.340 6.478 2.282 10.415 22.671 36.830 16 36.575 29.038 20.059 7.400 17.206 18.202 6.426 0.000 13.581 20.891 34.674 12.850 17 20.164 52.792 30.413 20.390 10.680 17.213 4.092 0.000 1.921 13.654 30.126 27.765 18 23.710 19.425 29.398 23.168 12.264 11.405 4.456 0.543 7.013 35.678 17.546 12.755 19 25.020 33.145 19.539 22.298 9.233 14.901 10.915 1.630 5.646 20.586 27.302 16.920 20 8.329 37.879 28.989 15.065 13.322 1.865 12.450 8.474 6.582 10.537 18.452 9.178 21 13.206 34.453 22.190 17.260 12.070 5.601 3.508 0.000 13.408 5.395 29.354 10.868 22 21.003 38.715 19.417 42.430 13.624 5.633 3.807 0.543 0.000 12.916 39.190 16.833 23 32.614 71.213 22.431 8.865 1.429 6.511 9.689 1.086 3.002 16.432 15.398 28.771 24 21.664 15.158 17.032 11.559 5.161 0.997 0.000 19.230 24.489 42.035 32.963 40.267 25 39.560 21.438 26.848 10.512 12.760 2.135 2.825 2.675 5.253 6.548 18.867 13.447 26 58.360 21.282 23.083 14.104 1.737 1.428 0.326 7.279 5.432 5.996 20.785 33.620 27 43.173 15.187 32.367 33.669 14.204 6.914 0.217 3.585 7.044 24.491 24.532 26.235 28 32.216 17.871 20.900 20.547 8.172 4.371 0.652 7.659 2.447 14.723 13.998 24.221 29 42.378 ## 19.171 13.258 10.963 5.758 3.451 7.279 2.499 37.917 38.077 13.373 30 22.394 ## 11.347 14.707 14.897 1.738 12.518 0.326 2.390 34.892 15.759 16.865 31 26.421 ## 37.387 ## 9.295 ## 20.920 1.086 ## 17.542 ## 9.775

111

Contoh perhitungan kebutuhan air pada tanaman, dengan menggunakan rumus :

NFR = ETc + P + WRL – Re (3.6)

Dimana :

NFR = kebutuhan air netto disawah (mm/hari)

ETc = penggunaan konsumtif (mm)

P = perkolasi (mm/hari)

WRL = penggantian lapisan air (mm/hari)

Re = curah hujan efektif (mm/hari)

Tabel III.18 Curah hujan Efektif periode ulang 5 Tahun(18)

(DPU, dan DJP, 1986).

Bulam Persen Curah hujan

Curah hujan 0,5 bulan

Curah hujan Efektif (Re)

Januari 1 0,70 90,029 4,201 2 0,70 116,697 5,105

Pebruari 1 0,70 93,534 4,677 2 0,70 107,890 5,395

Maret 1 0,70 98,872 4,614 2 0,70 95,143 4,163

April 1 0,70 106,913 4,989 2 0,70 68,808 3,211

Mei 1 0,70 65,873 3,074 2 0,70 41,754 1,827

Juni 1 0,70 140,090 6,538 2 0,70 104,670 4,885

Juli 1 0,70 140,580 6,560 2 0,70 96,250 4,211

Agustus 1 0,70 51,500 2,403 2 0,70 61,400 2,686

September 1 0,70 42,270 1,994 2 0,70 100,710 4,700

Oktober 1 0,70 41,177 1,922 2 0,70 80,058 3,503

Nopember 1 0,70 85,577 3,994 2 0,70 94,256 4,399

Desember 1 0,70 74,645 3,483 2 0,70 78,436 3,432

112

Tabel III.19 Kebutuhan Air di sawah untuk tanaman padi dengan jangka waktu penyiapan lahan 1.5 bulan, (DPU, dan DJP, 1986). Bulan Variable

Eto mm/hr

P mm/hr

Re mm/hr

WLR mm/hr

Kc Etc mm/hr

NFR mm/hr

Nopember 1 4.38 3.00 3.99 2

Desember 1 4.35 3.00 3.43 Lp 11.30 7.50 2 Lp 11.30 7.50

Januari 1 4.26 3.00 4.20 Lp 11.30 7.50 2 1.10 1.10 4.73 4.60

Pebruari 1 4.30 3.00 4.68 1.10 1.10 4.73 4.10 2 2.20 1.05 5.52 6.00

Maret 1 4.26 3.00 4.16 1.10 1.05 5.52 5.40 2 1.10 0.95 4.09 4.00

April 1 3.94 3.00 3.21 0.00 2

Mei 1 3.53 3.00 1.83 Lp 9.60 6.20 2 Lp 9.60 6.20

Juni 1 3.33 3.00 4.89 Lp 0.60 6.20 2 1.10 1.10 3.63 2.80

Juli 1 3.45 3.00 4.21 1.10 1.10 3.90 3.80 2 2.20 1.05 3.68 6.70

Agustus 1 3.85 3.00 2.40 1.10 1.05 4.10 5.80 2 1.10 0.95 3.71 5.40

September 1 4.22 3.00 1.99 0.00 2

Oktober 1 4.38 3.00 1.92 2

113

Tabel III.20 Kebutuhan air irigasi untuk penyiapan lahan selama 1,5 bulan (DPU, dan DJP, 1986).

ETo + P mm/hari

T = 45 hari S = 250 mm S = 300 mm

5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0

8,4 9,5 8,8 9,8 9,1 10,1 9,4 10,4 9,8 10,8 10,1 11,1 10,5 11,4 10,8 11,8 11,2 12,1 11,6 12,5 12,0 12,9 12,4 13,2 12,8 13,6