Analisa Kapasitas Tampungan Waduk Sutami Terhadap Hasil Produksi Irigasi di Daerah Irigasi Lodoyo Ike Puspitasari1, Widandi Soetopo2, Rahmah Dara Luvira2 1 Mahasiswa Program Sarjana Teknik Jurusan Pengairan Universitas Brawijaya, Malang 2 Dosen Jurusan Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya, Malang 1
[email protected] ABSTRAK Pembangunan waduk merupakan salah satu wujud dari usaha memenuhi kebutuhan air. Persediaan yang ada di waduk antara lain direncanakan untuk berbagai keperluan. Dalam pembangunan waduk yang paling diperhatikan adalah analisa tentang produksi dan kapasitas. Dari produksi waduk yang direncanakan tersebut dapat ditetapkan seberapa besar kapasitas waduk untuk dapat memenuhi kebutuhan dengan keandalan tertentu. Hal ini digunakan untuk keperluan perencanaan waduk. Waduk yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waduk Sutami yang terletak di Daerah Aliran Sungai Brantas Jawa Timur. Tujuan dalam studi penelitian ini adalah ingin mengetahui nilai produksi irigasi maksimum di Daerah Irigasi Lodoyo dan Hilir Sutami. Nilai maksimum dari produksi akan dihasilkan oleh pola operasi waduk yang optimal yang dicapai lewat optimasi dengan prosedur simulasi stokastik. Digunakan prosedur Evolutionary Solver yang ada pada perangkat Add-Ins Solver dari MS-Excel 2013 sebagai proses pengecekan hasil simulasi stokastik. Ada dua alternatif aturan operasi waduk yang digunakan yaitu (1) Aturan lepasan yang berdasarkan status tampungan, dan (2) Rule Curve. Untuk menghitung nilai produksi maksimum yang dihasilkan pada tiap musim tanam maka digunakan model Sinus-Perkalian. Digunakan 7 faktor kapasitas tampungan dalam perhitungan optimasi hasil produksi dengan menggunakan stokastik. Dalam penelitian ini nilai produksi yang dihasilkan oleh pola operasi yang menggunakan pola operasi waduk rule curve lebih tinggi dibandingkan dengan nilai operasi waduk berdasarkan status tampungan, namun dalam analisa nilai unit kapasitas waduk berdasarkan rule curve tampaknya sulit distabilkan dengan simulasi stokastik random search. Kata Kunci: Stokastik, Random Search, Sinus-Perkalian, Produksi Maksimum. ABSTRACT Construction of reservoir is one of the effort to water needs. Water supplay in the reservoir is planned for various function. From there the most attention is analysis of production and capacity. Producting planned reservoir can be determined how much capacity reservoirs for planning purposes. The reservoir being used in this case study is the Sutami Reservoir in the Brantas River Basin in the East Java. In this study, the purpose is to know the value of irrigated production in Lodoyo Irrigation Area and Sutami downstream Irrigation Area. The maximum value of production will be generated by the pattern of optimal reservoir operation with applied the stochastic simulation procedure. To check the optimization result, the Evolutionary Solver procedure in Add-Ins Solver from MS-Excel 2013 is being employed. There are two alternatives of reservoir operating rule being employed (1) The release rule based on the state of storage, and (2) Rule Curve. There are seven factors used in the calculation of storage capacity by using stochastic optimization. In this study the production value generated by the pattern of operations that use the Rule Curve is higher than the release rule based on the stage of storage, but in the analysis of the unit value of the capacity of the reservoir based on the Rule Curve seems difficult stabilized with random search simulations of stochastic. Keywords: Stochastic, Random Search, Sine-Product, Maxsimum Production.
A. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Fungsi daripada sebuah waduk adalah sebagai sarana untuk pemanfaatan sumber daya air dengan menampung aliran debit air sungai pada saat air melimpah, dan melepaskannya kembali untuk berbagai kebutuhan, terutama pada saat air kurang. Disamping itu waduk juga berfungsi untuk membangkitkan listrik tenaga air, dan untuk mengendalikan debit aliran banjir. Jadi nilai sebuah waduk terletak pada volume tampungan airnya. Untuk dapat memanfaatkan volume tampungan waduk yang tersedia secara optimal maka diterapkan aturan operasi waduk. Akan tetapi seiring dengan berjalannya waktu, waduk terus mengalami penurunan dalam nilai kapasitas tampungannya. Penurunan kapasitas ini disebabkan karena sedimentasi di waduk, dimana sedimen berasal dari daerah tangkapan waduk. Asalkan sedimen tidak sampai menghalangi intake, maka waduk tetap bisa berfungsi tetapi dengan memanfaatkan kapasitas tampungan yang lebih kecil. Hal ini tentunya akan menurunkan kualitas pasokan air irigasi, yang pada gilirannya akan menurunkan tingkat produksi di lahan-lahan irigasi yang terkait. Dengan semakin meningkatnya pertambahan penduduk maka kebutuhan air akan semakin meningkat. Adanya peningkatan lahan pemukiman akan semakin mengurangi luas areal pertanian produktif yang sebenarnya memang sudah terbatas. Sedangkan disisi lain waduk Sutami merupakan waduk serbaguna yang berfungsi sebagai Pembangkit Listrik Tenaga Air, irigasi, pengendali banjir, dan tempat wisata. Untuk itu agar dapat memenuhi kebutuhan air irigasi di setiap daerah irigasi di bagian hilir waduk sutami, maka dilakukan estimasi kebutuhan air irigasi di suatu daerah irigasi untuk bisa mengoptimalkan lahan pertanian yang ada agar mendapat hasil yang maksimal. 1.2. Identifikasi Masalah Pembangunan waduk adalah salah satu wujud dari usaha memenuhi kebutuhan air. Persediaan yang ada di waduk antara lain
direncanakan untuk berbagai keperluan. Dalam pembangunan waduk yang paling diperhatikan adalah analisa tentang produksi dan kapasitas. Produksi adalah jumlah air yang dapat disediakan oleh waduk dalam jangka waktu tertentu. Kebutuhan air tanaman merupakan banyaknya air yang diperlukan untuk pertumbuhan tanaman. Perhitungan kebutuhan air dalam hubungannya dengan estimasi besarnya debit yang harus dipenuhi untuk keperluan air irigasi dihitung berdasarkan kebutuhan air tiap luasan tanaman dengan didasarkan pola dan waktu tanam serta komoditas yang direncanakan. 1.3. Manfaat dan Tujuan Tujuan dari analisa ini adalah untuk mendapatkan nilai unit tampungan waduk Sutami dengan melakukan optimasi pola operasi waduk dengan stokastik dan menggunakan model sinus-perkalian untuk mengetahui hasil produksi irigasi maksimum. Manfaat dari penelitian ini adalah mengetahui besarnya kebutuhan air irigasi di daerah irigasi Lodoyo dan mengetahui hasil produksi irigasi maksimum dalam 1 tahun. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Aturan Operasi waduk Aturan operasi waduk merupakan pedoman dalam melepaskan jumlah air dari waduk untuk memenuhi berbagai kebutuhan sesuai dengan kondisi yang berlaku. Aturan operasi waduk yang paling sederhana adalah “Lepasan air sesuai dengan kebutuhan selama masih ada air yang tersedia di waduk”. Dengan kata lain maka lepasan air waduk tidak tergantung pada berapa tampungan di waduk (volume air yang tersisa di waduk), seperti dinyatakan pada gambar berikut. (Soetopo, 2010:13) 2.2. Rule Curve Untuk waduk musiman (seasonal reservoir), maka rule curve adalah pedoman praktis untuk melaksanakan operasi waduk. Rule curve adalah aturan operasi yang menyatakan nilai-nilai tampungan yang ideal dan menyediakan suatu mekanisme bagi aturan lepasan yang dispesifikasikan sebagai suatu fungsi tampungan (Soetopo, 2010:15).
Gambar 1. Contoh Rule Curve Sumber: Soetopo, 2010:15 Pada contoh tersebut, rule curve menyatakan batas atas daripada tampungan konservasi. Dapat dilihat bahwa contoh rule curve tersebut berfluktuasi secara musiman (bulanan). Rule curve semacam ini dapat digunakan pada operasi waduk dengan tujuan pasokan untuk irigasi dan air baku. 2.3. Model Optimasi Yang dimaksud model optimasi adalah penyusunan suatu model sistem yang sesuai dengan keadaan nyata yang nantinya dapat diubah ke dalam model matematis dengan pemisahan elemen-elemen pokok agar suatu penyelesaian yang sesuai dengan sasaran atau tujuan pengambilan keputusan dapat tercapai. Hal ini melibatkan pandangan pada masalah dalam tautan keseluruhan sistem. 2.3.1. Operasi waduk yang Optimal Operasi waduk yang optimal merupakan hasil daripada suatu studi optimasi yang kompleks. Secara umum maka tujuan dari optimasi pola operasi waduk adalah untuk salah satu pencapaian sebagai berikut (Soetopo, 2010:15) : a. Memaksimumkan keuntungan dari salah satu tujuan waduk b. Memaksimumkan total keuntungan dari semua tujuan waduk yang bersangkutan c. Meminimumkan kerugian dari salah satu tujuan waduk. d. Meminimumkan total kekerugian dari semua tujuan waduk
2.3.2. Model Stokastik Pada ilmu pengetahuan stokastik, kata stokastik memang sinonim dengan acak (random), namun dalam hidrologi kata itu dipakai secara khusus yang menunjuk pada suatu rangkaian waktu dimana didalamnya hanya sebagian saja yang bersifat acak (Mays & Tung, 1992). Dalam hidrologi stokastik uruturutan waktu itu mutlak penting. Penyajian stokastik mempertahankan sifat-sifat peluang yang berhubungan dengan urut-urutan kejadiannya. Setiap urut-urutan masukan menghasilkan urutan keluaran dari sistem yang dipelajari. Ada tiga jenis model sokastik yang masing-masing memasukkan variabilitas hidrologi dan ketidakpastian (Loucks, Stedinger dan Haith, 1981:321). Yang termasuk dalam model tersebut yaitu: a. Model yang mendefinisikan sejumlah kemungkinan diskrit dari debit aliran sungai dan volume tampungan, masing-masing dengan probabilitasnya. b. Model yang mengidentifikasikan produksi air tetap tahunan, distribusinya dalam setahun dan keandalannya. c. Model chance-constrained yang mempunyai aturan-aturan yang menyatakan volume tampungan waduk yang tidak diketahui dan distribusi probabilitas lepasan sebagai fungsi linier daripada debit aliran sungai yang unregulated. Berdasarkan uraian diatas dalam model stokastik, benar-benar diperhitungkan faktor ketidakpastian (uncertainty) dalam variabelvariabel hidrologi ataupun parameter-parameter model. Walaupun lebih kompleks, model ini hanya berperan sebagai penyaring bagi alternatif-alternatif yang jelas-jelas inferior. Pada analisa ini model stokastik yang digunakan adalah model yang mendifinisikan sejumlah kemungkinan diskrit dari debit aliran sungai pada tahap (bulan) tertentu, masingmasing dengan probabilitasnya. Pada gilirannya akan dihasilkan sejumlah kemungkinan diskrit dari volume tampungan di waduk pada akhir tahap (bulan), masing-masing dengan probabilitasnya.
(Kuiper, 1965). Jika terdapat tujuan-tujuan lain, seperti PLTA dan Pengendalian Banjir, maka boleh jadi akan menguntungkan secara ekonomis untuk membangun waduk-waduk berukuran besar. Pada sebuah waduk serbaguna semacam itu, maka tujuan irigasi akan mendapat alokasi volume tampungan waduk yang tertentu. Untuk mengestimasi nilai produksi pada lahan-lahan irigasi, maka dapat digunakan model Sinus-Perkalian (Soetopo & Limantara, 2010). Adapun model Sinus-Perkalian ini berangkat dari bentuk umum dari hubungan antara air yang diterima tanaman dengan produksi panen (English, 2002), yang dapat dilihat pada gambar berikut.
Produksi Panen Relatif (Yr)
2.4. Model Sinus-Perkalian sebagai Fungsi Produksi Lahan irigasi Berapapun ukuran waduknya atau apapun penggunaannya, maka fungsi daripada sebuah waduk adalah untuk menstabilkan aliran air sungai. Jadi karakteristik fisik yang yang paling penting daripada sebuah waduk adalah kapasitas tampungannya. Kapasitas tampungan ini biasanya ditampilkan sebagai lengkung kapasitas-elevasi waduk, yang dikombinasikan dengan lengkung kapasitas-luasan waduk. Tujuan daripada aturan operasi (operating rule) untuk sistem-sistem sumberdaya air adalah untuk menspesifikasikan bagaimana air dikelola pada sistem tersebut (May & Tung, 1992). Aturan-aturan ini dispesifikasikan untuk mencapai kebutuhan-kebutuhan sistem sedemikan hingga memaksimumkan tujuan yang dinyatakan dalam bentuk nilai-nilai keuntungan. Aturan operasi mengatur bagaimana caranya air diregulasi dalam periodeperiode operasi ke depan berdasarkan status sistem yang sekarang. Dalam aturan operasi, maka fungsi keuntungan (benefit) yang digunakan harus mengindikasikan bahwa kekurangan air berakibat amat buruk sementara kelebihan air hanya menambah keuntungan yang tidak seberapa. Model-model perencanaan tipikal umumnya mengandung sedikitnya satu fungsi tujuan yang dimaksimumkan atau diminimumkan dan digunakan untuk mengurutkan solusi-solusi (rencana-rencana) alternatif (Louks dkk., 1981). Pada semua kasus, maka fungsi tujuan adalah fungsi skalar dan dimensi setiap termin adalah homogen, misalnya dalam bentuk nilai moneter. Selain fungsi tujuan, maka model-model perencanaan juga mengandung sejumlah persyaratanpersyaratan yang diformulasikan sebagai kendala-kendala. Solusi optimal daripada model perencanaan adalah suatu rencana yang mencapai nilai terbesar (atau terkecil) daripada tujuan sambil memenuhi semua kendalakendala. Penyediaan kapasitas tampungan pada suatu sistem sungai akan sangat meningkatkan debit andalan, dan dengan demikian akan memperluas peluang-peluang tujuan Irigasi
Pemberian Air Relatif (AWr)
Gambar 2. Hubungan Air Diterima Tanaman versus Produksi Panen. Sumber: Soetopo & Limantara, 2010 Untuk satu musim tanam, Fungsi Produksi dapat ditulis sebagai berikut (Soetopo & Limantara, 2010). Fungsi Produksi Yr Yr1 Yr2 Yr3 ... Yrn
Keterangan:
Yri
= Fungsi Produksi untuk periode i,
n
= Banyaknya periode pemberian air irigasi selama musim tanam
Selanjutnya Fungsi Produksi untuk tahap i dapat ditulis:
Yri Sin AWri - a.Sin AWRi .2. 1 b.Sin Awri .
. / 2
c d
e
Keterangan:
AWri = Pemberian air irigasi relatif untuk periode ke:i
a, b, c, d, dan e = Parameter-parameter.
Model Sinus-Perkalian itu lalu digunakan untuk menghitung panen Yr (dalam persen) pada akhir setiap musim tanam. Masukan (input) adalah sekuen alokasi air ke lahan-lahan irigasi dalam persen dari kebutuhan air irigasi untuk setiap periode selama musim tanam. Keluaran (output) adalah produksi lahan-lahan irigasi pada saat panen diakhir musim tanam dalam persen dari produksi maksimum 3. METODE 3.1. Daerah Lokasi Studi Lokasi waduk Sutami terletak di sungai Brantas sebagai sungai utama. Luas DAS Brantas adalah 11.800 km2. Daerah irigasi yang dilayani oleh Waduk Sutami adalah daerah Irigasi Lodoyo dan hilir Sutami. Luas daerah irigasi Lodoyo sebesar 12.219 ha. Topografi DAS Brantas bagian hulu berupa perbukitan. Daerah tangkapan air Waduk Sutami sebesar 343.000.000 m3 .
kebutuhan air irigasi DI. Lodoyo, luas lahan DI. Lodoyo Perhitungan simulasi pola operasi waduk berdasarkan Rule Curve Optimasi pola operasi waduk dengan model simulasi stokastik. Cek dengan menggunakan solver Perhitungan hubungan Nilai Unit Tampungan vs Kapasitas Tampungan Pembuatan kurva hubungan Nilai Unit Tampungan vs Kapasitas Tampungan Perhitungan hasil produksi irigasi dengan fungsi produksi
4. ANALISA DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini digunakan Waduk serbaguna Sutami yang terletak di Daerah Aliran Sungai Brantas Jawa Timur yang memiliki luas 11.800 km2. Daerah yang dikaji adalah Daerah Irigasi Lodoyo dan hilir Sutami. 4.1. Data inflow Waduk Sutami Data debit inflow Waduk Sutami yang digunakan dalam studi ini didapatkan dari Perum Jasa Tirta I berupa data debit inflow selama 30 tahun dengan periode 10 harian yang dimulai pada awal tahun 1982 sampai dengan akhir tahun 2011. 4.2. Data Evaporasi Evaporasi adalah proses perubahan fisik yang mengubah suatu cairan atau bahan padat menjadi gas melalui proses perpindahan panas. Data evaporasi Waduk Sutami yang digunakan dalam studi ini didapatkan dari Perum Jasa Tirta I dengan periode 10 harian. Untuk perhitungan pola operasi di Waduk Sutami nilai evaporasi dianggap seragam besarnya.
Gambar 3. Lokasi Studi Waduk Sutami Sumber: Perum Jasa Tirta I, 2016 3.2. Langkah-langkah Pengolahan Data Untuk memperlancar langkah-langkah perhitungan maka diperlukan tahapan-tahapan sebagai berikut : Pengumpulan data debit inflow historis, evaporasi, tampungan waduk Sutami,
4.3. Analisa Kebutuhan Air Irigasi Dalam penelitian ini analisa kebutuhan air irigasi menggunakan pola tata tanam eksisting di Daerah Irigasi Lodoyo dengan menggunakan metode FPR-LPR. 4.4. Pola Operasi waduk Sutami Aturan operasi Waduk merupakan pedoman dalam melepaskan jumlah air Waduk untuk memenuhi berbagai kebutuhan sesuai dengan
kondisi yang berlaku. Dalam penelitian ini digunakan dua pola operasi waduk yaitu Simulasi Lepasan Berdasarkan Tampungan dan Simulasi Rule Curve. 4.5. Model Optimasi Stokastik Tujuan dari sebuah pengoptimasian adalah menghasilkan suatu keluaran yang semaksimal mungkin, misalnya untuk memaksimalkan hasil produksi panen dari suatu pola pengoperasian Waduk. Salah satu kegunaan simulasi stokastik adalah melakukan simulasi stokastik, dalam hal ini maka solusi yang dihasilkan akan cenderung merupakan solusi yang mendekati optimal. Prosedur yang digunakan adalah Random Search, yang merupakan metode sederhana dan praktis dalam mencari solusi yang sudah ada. Solusi awal yang cukup bagus dan vesibel merupakan kisaran yang berupa set awal, tiap variabel dari solusi diacak dengan kisaran tertentu, lalu populasi dari tiap variabel dipilih yang terbaik. Model Macrov mempunyai peranan penting dalam simulasi stokastik untuk sistem sumberdaya air. Parameter yang perlu diperhatikan dalam teknik Random Search untuk optimasi hasil produksi irigasi adalah: batas nilai iterasi, dimana untuk usaha pencarian (searching) akan membutuhkan jumlah iterasi yang banyak. Batas lingkup pencarian solusi, apabila dalam iterasi pencarian solusi optimal frekuensi perbaikan sudah jarang maka lingkup daerah perbaikan akan dipersempit, menyempitnya lingkup daerah pencarian solusi akan mengakibatkan menurunnya nilai kinerja solusi, proses iterasi pencarian solusi optimal akan dihentikan apabila nilai perbaikan kinerja solusi sudah cukup kecil (atau lingkup daerah pencarian solusi sudah cukup sempit). Sebagai langkah awal proses optimasi, maka dicari alternatif awal dari schedule tampungan waduk dengan melakukan proses inisialisasi. Proses inisialisasi dalam kasus ini sebanyak 14 alternatif yang pada set awal memiliki batas iterasi maksimum 5000 iterasi dan pada set lanjutan memiliki batas maksimum 2000 iterasi pada setiap alternatif. Lalu dilanjutkan dengan proses macrov visual basic excel untuk inisiasi generasi aturan lepasan.
Tabel 1 Optimasi Stokastik dengan faktor kapasitas tampungan 100% Iterasi Simulasi Awal
5000
N F-Obj. Yr Faktor Perbaikan Ann.Prod Minimum Luas 12 843,20 0,60120 1,1835445
Simulasi Lanjutan No. Kisaran Kisaran Iterasi N F-Obj. Yr Faktor Kisaran Acak Acak Perbaikan Ann.Prod Minimum Luas Atur.Lepas Fkt.Luas 1 2,0000 0,0000 2000 5 846,57 0,60591 1,1835445 2 0,0000 1,4000 2000 7 850,76 0,60020 1,1915869 3 0,5000 0,0000 2000 2 850,96 0,60220 1,1915869 4 0,0000 0,9000 2000 6 852,52 0,60008 1,1945857 5 0,1000 0,0000 2000 6 0,0000 0,5000 2000 2 852,55 0,60003 1,1946450 7 0,0200 0,0000 2000 8 0,0000 0,2000 2000 1 852,55 0,60003 1,1946507 9 0,0050 0,0000 2000 1 852,56 0,60000 1,1946507 10 0,0000 0,0900 2000 11 0,0010 0,0000 2000 12 0,0000 0,0700 2000 13 0,0002 0,0000 2000 1 852,56 0,60000 1,1946507 14 0,0000 0,0500 2000
Sumber: Hasil Perhitungan Apabila iterasi telah mencapai batas iterasi maksimum, maka pencarian alternatif yang lebih baik untuk kisaran pencarian yang bersangkutan akan dihentikan. Selanjutnya kisaran pencarian akan dipersempit dan dilakukan pencarian kisaran baru untuk pencarian alternatif yang lebih baik. Dengan semakin sempitnya kisaran pencarian maka semakin sempit pula nilai perbaikan dari kinerja. Maka pada suatu kisaran pencarian tertentu akan tercapai kondisi dimana tidaka akan terjadi lagi perbaikan nilai kinerja. Adapun hasil iterasi kisaran pencarian sehingga mendapatkan hasil maksimum adalah sebagai berikut: Tabel 2 Hasil Running Model Optimasi Random Search No. Random Search
1
2
---
37
---
47
48
49
50
1
0,758677
0,605859
---
0,914823
---
0,783915
0,568031
0,554097
0,549789
2
0,808858
0,999990
---
0,559056
---
0,715192
0,770474
0,842352
0,839935
3
0,942475
0,788854
---
0,773542
---
0,522644
0,960069
0,311469
0,878177
----
----
----
---
----
---
----
----
----
----
37
0,296831
0,276578
---
0,511959
---
0,388415
0,687121
0,478657
0,402530
----
----
----
---
----
---
----
----
----
----
48
0,767644
0,520682
---
0,723277
---
0,345027
0,974171
0,245391
0,428493
49
0,845266
0,483461
---
0,857021
---
0,608556
0,562860
0,544122
0,585616
50 Faktor Luas Ann.Prod.
0,754933
0,377336
---
0,431528
---
0,476236
0,184472
0,587316
0,293586
1,19431
1,19114
---
1,20382
---
1,19761
1,19448
1,19038
1,19465
852,32
850,17
---
856,11
---
853,12
852,07
850,53
852,56
Sumber: Hasil Perhitungan Optimasi Random Search dilakukan sebanyak 50 kali dimana masing-masing menggunakan input seri bilangan acak yang berbeda. Hasil optimasinya lalu dibandingkan satu sama lain. Pada tabel diatas dapat dilihat
alternatif nomor 37 adalah yang terbaik dengan nilai hasil produksi sebesar 856,11 milyar rupiah. 4.6. Hasil Produksi Irigasi Untuk mengestimasi nilai produksi pada lahan-lahan irigasi, maka dapat digunakan model Sinus-Perkalian (Soetopo & Limantara, 2010). Untuk satu musim tanam, Fungsi Produksi dapat ditulis sebagai berikut (Soetopo & Limantara, 2010). Fungsi Produksi Yr Yr1 Yr2 Yr3 ... Yrn
4.7. Perbandingan Optimasi Rule Curve Eksisting Waduk Sutami deng Perhitungan Optimasi Perhitungan hasil produksi irigasi dari eksisting pola operasi Waduk Sutami ini dibuat untuk mengetahui perkiraan produksi irigasi yang dihasilkan berdasarkan data dari Perum Jasa Tirta I untuk Waduk Sutami yang nantinya dibandingkan dengan hasil pola operasi waduk optimasi. Untuk itu dilakukan perbandingan antara pola operasi eksisting dengan pola operasi studi berupa grafik, misalkan pada tahun 2011.
Keterangan: Yri = Fungsi Produksi untuk periode i,
Hasil Produksi Maks = Rp. 2.298,94 juta
n = Banyaknya periode pemberian air irigasi selama musim tanam Selanjutnya Fungsi Produksi untuk tahap i dapat ditulis:
Yri Sin AWri - a.Sin AWRi .2. 1 b.Sin Awri .
Hasil Produksi Maks = Rp. 2.294,58 juta
. / 2
c d
e
Keterangan: AWri = Pemberian air irigasi relatif untuk periode ke:i a, b, c, d, dan e = Parameter-parameter. Tabel 3 Rekap hasil Produksi Panen Pertahun untuk Daerah Irigasi Lodoyo dan Hilir Waduk Sutami Produksi Nomor Tahun Riil PerTahun [Milyar Rp] 1 1982 2.024,29 2 1983 2.031,32 3 1984 2.262,07 4 1985 2.217,87 5 1986 2.294,18 6 1987 2.094,46 7 1988 2.101,16 8 1989 2.287,70 9 1990 2.205,23 10 1991 1.997,11 11 1992 2.230,64 12 1993 2.233,87 13 1994 2.175,40 14 1995 2.152,77 15 1996 2.231,78
Nomor
Tahun
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Sumber: Hasil Perhitungan
Produksi Riil PerTahun [Milyar Rp] 1.802,77 2.016,85 2.275,39 2.282,32 2.255,23 2.223,36 2.100,71 2.191,09 2.173,89 2.269,24 2.134,21 2.269,56 2.270,37 2.298,94 2.294,58
Gambar 4 Perbandingan Outflow Eksisting dan Outflow Perhitungan serta Hasil Produksi Panen Tahun 2011 4.8. Hubungan Antara Produksi Total dengan Tingkat Produksi Pertampungan Hubungan antara Tampungan Total dengan Nilai Produksi (dari lahan Irigasi) yang menghasilkan suatu kurva hubungan (pendekatan) dapat dilihat dari ke-7 Faktor Kapasitas Tampungan (70%-80%-90%-100%-110%120%-130%) yang digunakan dalam perhitungan optimasi hasil produksi dengan menggunakan stokastik. Berdasarkan kurva pendekatan ini selanjutnya lalu dibuat Kurva Hubungan antara Produksi Total dengan Tingkat Produksi per Tampungan Total. Hubungan antara Kapasitas Tampungan Total dengan Produksi (dari lahan irigasi) dapat disajikan dalam bentuk tabel yang berikut ini.
Tabel 4
No. Titik
Produksi Operasi Waduk Optimal untuk tiap Kapasitas Berdasarkan Aturan Lepasan
Faktor Perubah Tamp.
Kap. Tamp. Total Waduk [juta m³]
No. Titik
Kap. Tamp. Total Waduk [juta m³]
Nilai Produksi Irigasi per Unit Kapasitas Tamp. [Rp/m³]
Nilai Produksi Irigasi [milyar Rp]
3
180,00
368,12
4
200,00
350,10
5
220,00
333,65
1
0,7
127,58
833,93
6
240,00
318,48
2
0,8
145,80
841,24
7
260,00
304,39
3
0,9
164,03
849,30
4
1
182,25
856,11
5
1,1
200,48
861,88
6
1,2
218,70
867,06
7
1,3
236,93
875,09
Apabila dibuat pendekatan dengan kurva hubungan berikut: Produksi = Konstanta + (Kapasitas)0.8 + (Kapasitas)1.5
NILIAI PRODUKSI PER TAMPUNGAN [Rp / m³]
Sumber: Hasil Perhitungan
Sumber: Hasil Perhitungan
NILIAI PRODUKSI [Milyar Rp]
Maka hasil plotting adalah sebagai berikut:
KAPASITAS TAMPUNGAN TOTAL [juta m³]
Gambar 6 Hubungan Produksi per Unit Tampungan – Kapasitas Tampungan Berdasarkan Aturan Lepasan Tabel 6 Produksi Operasi Waduk Optimal untuk tiap Kapasitas Berdasarkan Rule Curve No. Titik
Faktor Perubah Tamp.
KAPASITAS TAMPUNGAN TOTAL [juta m³]
Gambar 5 Hubungan Produksi – Kapasitas Tampungan Berdasarkan Aturan Lepasan. Apabila terhadap kurva hubungan Produksi – Kapasitas Tampungan dihitung turunan pertama d(Produksi) / d(Kapasitas). Maka tabel nilai dan bentuk kurvanya adalah sebagai berikut: Tabel 5 Nilai Produksi per unit Tampungan untuk tiap Kapasitas Berdasarkan Aturan Lepasan. No. Titik
Kap. Tamp. Total Waduk [juta m³]
Nilai Produksi Irigasi per Unit Kapasitas Tamp. [Rp/m³]
1
120,00
436,19
2
160,00
388,07
Kap. Tamp. Total Waduk [juta m³]
Nilai Produksi Irigasi [milyar Rp] Rata2
Maks.
1
0,7
127,58
0,8
145,80
902,14 905,64
981,57
2 3
0,9
164,03
891,81
949,52
4
1
182,25
879,00
972,31
5
1,1
200,48
892,03
947,15
6 7
1,2 1,3
218,70 236,93
889,64 896,17
937,08 933,90
968,24
Sumber: Hasil Perhitungan Apabila dibuat pendekatan hubungan berikut:
dengan
kurva
Produksi = Konstanta + (Kapasitas)0.8+ (Kapasitas)1.5
Maka hasil plotting adalah sebagai berikut:
NILIAI PRODUKSI RATA-RATA [Milyar Rp]
Dari analisa perhitungan nilai unit kapasitas tampungan Waduk Sutami yang telah dilakukan sejauh ini, maka: 1. Nilai produksi pola operasi Waduk Rule Curve jelas lebih tinggi bila dibandingkan dengan nilai produksi pola operasi Waduk Lepasan Berdasarkan Status Tampungan. Hal ini menunjukkan bahwa pola operasi Waduk Rule Curve memang sesuai untuk Waduk Sutami. KAPASITAS TAMPUNGAN TOTAL [juta m³]
Tabel 4.21 Perbandingan nilai produksi irigasi per unit kapasitas tampungan dengan menggunakan pola operasi rule curve dan aturan lepasan
Gambar 7 Hubungan Produksi Rata-Rata dengan Kapasitas Tampungan Berdasarkan Rule Curve. NILIAI PRODUKSI MAKSIMUM [Milyar Rp]
Faktor kapasitas tampungan
KAPASITAS TAMPUNGAN TOTAL [juta m³]
Gambar 8 Hubungan Produksi Maksimum dengan Kapasitas Tampungan Berdasarkan Rule Curve. Apabila terhadap kurva hubungan Produksi – Kapasitas Tampungan dihitung turunan pertama d(Produksi) / d(Kapasitas). Maka tabel nilai produksi per unit tampungan untuk tiap kapasitas adalah sebagai berikut: Tabel 7 Nilai Produksi per unit Tampungan untuk tiap Kapasitas Berdasarkan Rule Curve. No. Titik
Kap. Tamp. Total Waduk [juta m³]
Nilai Produksi Irigasi per Unit Kapasitas Tamp. [Rp/m³]
1
127,58
2
145,80
902,14 905,64
3
164,03
891,81
4
182,25
879,00
5
200,48
892,03
6
218,70
889,64
7
236,93
896,17
Sumber: Hasil Perhitungan
Nilai Produksi Irigasi per Unit Kapasitas Tamp. [Rp/m³] Rule Curve
Aturan Lepasan
70 %
902,14
436,19
80 %
905,64
388,07
90 %
891,81
368,12
100 %
879,00
350,10
110 %
892,03
333,65
120 %
889,64
318,48
130 %
896,17
304,39
Sumber: Perhitungan 2.
Ke-7 nilai Faktor Kapasitas Tampungn (70%-80%-90%-100%-110%-120%-130%) telah memberikan nilai-nilai produksi yang cukup berbeda sehingga memungkinkan dibuatnya kurva pendekatan hubungan yang cukup baik (koefisien determinasi = 99,76 %) kali ini dengan menggunakan pola operasi waduk yang berupa Lepasan Berdasarkan Status Tampungan, karena nilai produksi maksimumnya dapat dibuat stabil dengan menerapkan simulasi stokastik terhadap hasil simulasi Random Search. Namun analisa nilai unit kapasitas tampungan Waduk Sutami hasil simulasi Random Search terhadap pola operasi Waduk Rule Curve tampaknya sulit untuk distabilkan dengan simulasi stokastik
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil perhitungan dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Nilai maksimum produksi irigasi pada kapasitas tampungan Waduk Sutami berdasarkan aturan lepasan 182,25 juta m³ (Faktor Tampungan Waduk = 100 %) berada pada nilai 856,11 milyar rupiah. Sedangkan nilai maksimum produksi irigasi pada kapasitas tampungan Waduk Sutami berdasarkan rule curve 182,25 juta m³ (Faktor Tampungan Waduk = 100 %) berada pada nilai 972,31 milyar rupiah. 2. Nilai maksimum daripada setiap unit tampungan Waduk Sutami pada pada kapasitas tampungan Waduk Sutami 180 juta m³ berada pada tingkat nilai 368,12 rupiah/m³. Di bawah kapasitas tampungan ini maka tingkat nilainya semakin mengecil, dan di atasnya semakin membesar. 5.2. SARAN Untuk keperluan pengarahan penelitianpenelitian yang lebih lanjut dari Analisa Kapasitas Tampungan Waduk Sutami Terhadap Produksi Irigasi di Daerah Irigasi Lodoyo ini, maka dapat dikemukakan saran-saran berikut: 1. Untuk pola operasi waduk Lepasan Berdasarkan Status Tampungan agar ditinjau kemungkinan untuk meningkatkan nilai produksinya, terutama apabila dibandingkan dengan pola operasi waduk Rule Curve. 2. Perbandingan hasil produksi irigasi dari data rule curve eksisting lebih besar daripada rule curve hasil perhitungan optimasi, untuk itu perhitungan pola operasi waduk rule curve
agar ditinjau kembali menggunakan pola operasi rule curve bertingkat supaya dapat ditingkatkan nilai produksinya. 3. Untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal disarankan untuk lebih memperhatikan regulasi atas dan bawah sehingga didapat hasil yang lebih mendekati kondisi di lapangan. 4. Untuk penerapan selajutnya disarankan untuk melakukan perbandingan terhadap kondisi eksisting tidak hanya dengan menggunakan 1 tahun namun melakukan perbandingan selama beberapa tahun agar hasil optimasi yang didapat lebih optimal. DAFTAR PUSTAKA English, M.J., Solomon, K,H., & Haoffman, G.J. 2002. A Paradigm Shift in Irrigation Management, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(5), 267-277. Louks, D.P., Stedinger, J.R., and Haith, D.A. 1981. Water Reservoir Systems Planning and Analysis, Prentice-Hall, Inc, New Jersey. Mays, L.W. and Tung, Y.K. 1992. Hydrosystems Engineering and Management. McGraw-Hill, Inc., New York. Soetopo, W., and Limantara, L.M. 2010. Kalibrasi dan Verifikasi Model SinusPerkalian sebagai Fungsi Produksi Lahan Irigasi. Laporan PHB I, LPPM-UB. Soetopo, W. 2012. Model-Model Simulasi Stokastik Untuk Sistem Sumberdaya Air. Malang: CV Citra Malang. Soetopo, W. 2010. Operasi Waduk Tunggal. Malang: CV Citra Malang.
