Bab III Metodologi Penelitian
III.1 Pendahuluan
Metodologi penelitian yang disajikan dalam bab ini, menjelaskan kegiatankegiatan 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
79
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,
80
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. Kesalahankesalahan 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
81
dan basis data dapat dinyatakan dalam waktu sistem perencanaan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar III.2. Statik
Semi Dinamik
Dinamik
Peta Topografi Break Line Spot Height
Peta Penggunaan Lahan Peta Karakteristik Tanah Peta Jalan, Jembatan, Pemukinan, Sungai, Rawa, Dan Peta Jalan Kereta Api
Pengolahan DEM
Slope dan Arah Aliran
Basis Pengetahuan Basis Data
Data
Analisis Spasial
Mesin inferensi Pemilihan Bangunan
Pengolahan Data
Aktif atau Tidaknya Tombol Perancangan Skema Jaringan
Rule Base
Parameter Sistem
Model Simulasi
Mesin Inferensi
Hasil Akhir Daerah Irigasi Dan Verifikasi Langan
Penetuan Jenis Pintu, Jumlah Pintu, Bukaan Pintu
Perhitungan Numerik
Hasil dan Visualisasi
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
82
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.
83
Gambar III.4. Model Sistem Pakar Jaringan Irigasi
Kedalaman integrasi (Gambar III.5), memungkinkan adanya sharing data, fungsifungsi 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.
84
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 ,
85
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.
Keterangan : Merger
Merger Land Use Peta Analog
Dijitasi
Slope A.Alir
Ekstraksi
Arc Info, ArcView,Auto Cad
Basis Data dan Basis Pengetahuan Bangunan Irigasi
Analisis Spasial
Vektor - Raster
Model Sistem Pakar Jaringan Irigasi Berbasis Spatial
Inspra Struktur Data
Sistem PakarJaringan Irigasi – ITB (Visual Basic–MapObject)
Model GIS
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
86
Gambar III.6. Lapis-lapis tayangan dan kontrol obyek peta pada MapObjects.
87
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.
88
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.
89
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 %
90
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
91
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
92
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 Daerah datar
Skala
Interval
1 : 5000
contour
0.25 m – 0.5 m (kemiringan 1 %)
Daerah bergelombang 1 : 2000 0.5 m
(kemiringan 1 % - 2 %)
Daerah pegunungan
(kemiringan 2 %)
1 : 2000
1m
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
93
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.
94
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 :
95
- 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)]
T mean
(3.1)
= 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)
96
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).
97
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.
98
Tabel III.1. Saturation Vapour Pressure (ea) in mbar as Function of Mean Air Temperature (T) in oC Temperature oC 0 ea mbar 6.1
1 2 3 4 5 6 7 8 6.6 7.1 7.6 8.1 8.7 9.3 10.0 10.7
9 10 11.5 12.3
11 12 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 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 .54 .81 1.08 1.35 1.62 1.89 2.16 2.43 2.70
10 .30 .57 .84 1.11 1.38 1.65 1.92 2.19 2.46
20 .32 .59 .86 1.13 1.40 1.67 1.94 2.21 2.48
30 .35 .62 .89 1.16 1.43 1.70 1.97 2.24 2.51
40 .38 .65 .92 1.19 1.46 1.73 2.00 2.27 2.54
99
50 .41 .67 .94 1.21 1.49 1.76 2.02 2.29 2.56
60 .43 .70 .97 1.24 1.51 1.78 2.05 2.32 2.59
70 .46 .73 1.00 1.27 1.54 1.81 2.08 2.35 2.62
80 .49 .76 1.03 1.30 1.57 1.84 2.11 2.38 2.64
90 .51 .78 1.05 1.32 1.59 1.90 2.15 2.40 2.65
Tabel III.3. Vapour Pressure (ed) in mbar from Dry and Wet Bulb Temperature Data in oC
0 73.8 66.3 59.4 53.2 47.5
2 64.9 58.1 51.9 46.2 41.1
Depression wet bulb ToC altitude 0 – 1000 m 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 56.8 49.2 42.2 35.8 29.8 24.3 19.2 14.4 10.1 6.0 50.5 43.6 37.1 31.1 25.6 20.5 15.8 11.4 7.3 44.9 38.4 32.5 26.9 21.8 17.1 12.7 8.6 4.9 39.8 33.8 28.3 23.2 18.4 14.0 10.0 6.2 35.1 29.6 24.5 19.8 15.4 11.3 7.5 4.0
42.4 37.8 33.6 29.8 26.4
36.5 32.3 28.5 25.1 22.0
30.9 27.2 23.8 20.7 18.0
25.8 22.4 19.4 16.6 14.2
21.1 18.0 15.3 12.8 10.6
23.4 20.6 18.2 16.0 14.0
19.3 16.8 14.6 12.7 10.9
15.5 13.3 11.4 9.6 8.1
12.0 10.0 8.3 6.7 5.3
8.7 6.9 5.4 4.0 2.8
12.3 10.7 9.3 8.1 7.1 6.1
9.4 8.0 6.8 5.7 4.8 4.0
6.7 5.5 4.4 3.4 2.8 2.0
4.1 1.7 3.1 0.8 2.1 1.6 0.8
16.7 14.0 11.5 9.3 7.4
12.6 10.2 8.0 6.0 4.3
5.6 2.7 4.1 1.4 2.7 1.5
8.8 5.3 6.7 3.4 4.7 1.6 2.9 1.4
drybulb ToC 40 38 36 34 32
0 73.8 66.3 59.4 53.2 47.5
Depression wet bulb ToC altitude 1000– 2000 m 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 65.2 57.1 49.8 43.0 41.8 31.0 25.6 20.7 16.2 12.0 58.2 50.9 44.1 37.9 36.7 26.8 21.8 17.3 13.2 9.2 52.1 45.2 39.0 33.3 32.1 23.0 18.4 14.3 10.4 6.8 46.4 40.1 34.4 29.1 24.1 19.6 15.4 11.5 8.0 4.6 41.3 35.5 30.2 25.3 20.7 16.6 12.6 9.1 5.8 2.6
30 28 26 24 22
42.4 37.8 33.6 29.8 26.4
36.7 32.5 28.7 25.3 22.3
31.3 27.5 24.1 21.1 18.3
26.4 23.0 20.0 17.2 14.3
20 18 16 14 12
23.4 20.6 18.2 16.0 14.0
19.5 17.1 14.9 12.9 11.2
15.9 13.7 11.7 10.0 8.4
12.6 9.5 6.6 3.9 1.3 10.6 7.8 5.0 2.5 0.1 8.9 6.2 3.6 1.3 7.3 4.8 2.4 0.3 5.9 3.6 1.4
10 8 6 4 2 0
12.3 10.7 9.3 8.1 7.1 6.1
9.6 8.2 7.0 6.0 5.0 4.1
7.0 5.8 4.8 3.8 2.9 2.1
100
4.7 3.7 2.7 1.8 1.0
21.9 18.9 16.1 13.9 11.5
17.7 14.9 12.5 10.3 8.3
2.6 0.4 1.6 0.7
13.8 11.4 9.2 7.2 5.5
10.2 8.0 6.0 4.3 2.7
6.9 3.8 0.9 4.9 2.1 3.2 0.5 1.6 0.2
22 8.1 5.7 3.5 1.5
Tabel III.4. Extra Terrestrial Radiation (Ra) expressed in equivalent evaporation in mm/day Northern Hemisphere Jan Feb Mar Apr May June 3.8 6.1 9.4 12.7 15.8 17.1 4.3 6.6 9.8 13.0 15.9 17.2 4.9 7.1 10.2 13.3 16.0 17.2 5.3 7.6 10.6 13.7 16.1 17.2 5.9 8.1 11.0 14.0 16.2 17.3
July 16.4 16.5 16.6 16.6 16.7
Aug 14.1 14.3 14.5 14.7 15.0
Sept 10.9 11.2 11.5 11.9 12.2
Oct 7.4 7.8 8.3 8.7 9.1
Nov 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5
Dec 3.2 3.7 4.3 4.7 5.2
Lat 50o 48 46 44 42
Southern Hemisphere Jan Feb Mar Apr May June July Aug Sept Oct Nov Dec 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
6.4 6.9 7.4 7.9 8.3
8.6 9.0 9.4 9.8 10.2
11.4 11.8 12.1 12.4 12.8
14.3 14.5 14.7 14.8 15.0
16.4 16.4 16.4 16.5 16.5
17.3 17.2 17.2 17.1 17.0
16.7 16.7 16.7 16.8 16.8
15.2 15.3 15.4 15.5 15.6
12.5 12.8 13.1 13.4 13.6
9.6 10.0 10.6 10.8 11.2
7.0 7.5 8.0 8.5 9.0
5.7 6.1 6.6 7.2 7.8
40 38 36 34 32
17.9 17.9 17.9 17.8 17.8
15.7 15.8 16.0 16.1 16.2
12.5 12.8 13.2 13.5 13.8
9.2 9.6 10.1 10.5 10.9
6.6 7.1 7.5 8.0 8.5
5.3 5.8 6.3 6.8 7.3
5.9 6.3 6.8 7.2 7.7
7.9 8.3 8.8 9.2 9.6
11.0 11.4 11.7 12.0 12.4
14.2 14.4 14.6 14.9 15.1
16.9 17.0 17.0 17.1 17.2
18.3 18.3 18.2 18.2 18.1
8.8 9.3 9.8 10.2 10.7
10.7 11.1 11.5 11.9 12.3
13.1 13.4 13.7 13.9 14.2
15.2 15.3 15.3 15.4 15.5
16.5 16.5 16.4 16.4 16.3
17.0 16.8 16.7 16.6 16.4
16.8 16.7 16.6 16.5 16.4
15.7 15.7 15.7 15.8 15.8
13.9 14.1 14.3 14.5 14.6
11.6 12.0 12.3 12.6 13.0
9.5 9.9 10.3 10.7 11.1
8.3 8.8 9.3 9.7 10.2
30 28 26 24 22
17.8 17.7 17.6 17.5 17.4
16.4 16.4 16.4 16.5 16.5
14.0 14.3 14.4 14.6 14.8
11.3 11.6 12.0 12.3 12.6
8.9 9.3 9.7 10.2 10.6
7.8 8.2 8.7 9.1 9.6
8.1 8.6 9.1 9.5 10.0
10.1 10.4 10.9 11.2 11.6
12.7 13.0 13.2 13.4 13.7
15.3 15.4 15.5 15.6 15.7
17.3 17.2 17.2 17.1 17.0
18.1 17.9 17.8 17.7 17.5
11.2 11.6 12.0 12.4 12.8
12.7 13.0 13.3 13.6 13.9
14.4 14.6 14.7 14.9 15.1
15.6 15.6 15.6 15.7 15.7
16.3 16.1 16.0 15.8 15.7
16.4 16.1 15.9 15.7 15.5
16.3 16.1 15.9 15.7 15.5
15.9 15.8 15.7 15.7 15.6
14.8 14.9 15.0 15.1 15.2
13.3 13.6 13.9 14.1 14.4
11.6 12.0 12.4 12.8 13.3
10.7 11.1 11.6 12.0 12.5
20 18 16 14 12
17.3 17.1 16.9 16.7 16.6
16.5 16.5 16.4 16.4 16.3
15.0 15.1 15.2 15.3 15.4
13.0 13.2 13.5 13.7 14.0
11.0 11.4 11.7 12.1 12.5
10.0 10.4 10.3 11.2 11.6
10.4 10.8 11.2 11.6 12.0
12.0 12.3 12.6 12.9 13.2
13.9 14.1 14.3 14.5 14.7
15.8 15.8 15.8 15.8 15.8
17.0 16.8 16.7 16.5 16.4
17.4 17.1 16.8 16.6 16.5
13.2 13.6 13.9 14.3 14.7 15.0
14.2 14.5 14.8 15.0 15.3 15.5
15.3 15.3 15.4 15.5 15.6 15.7
15.7 15.6 15.4 15.5 15.3 15.3
15.5 15.3 15.1 14.9 14.6 14.4
15.3 15.0 14.7 14.4 14.2 13.9
15.3 15.1 14.9 14.6 14.3 14.1
15.5 15.4 15.2 15.1 14.9 14.8
15.3 15.3 15.3 15.3 15.3 15.3
14.7 14.8 15.0 15.1 15.3 15.4
13.6 13.9 14.2 14.5 14.8 15.1
12.9 13.3 13.7 14.1 14.4 14.8
10 8 6 4 2 0
16.4 16.1 15.8 15.5 15.3 15.0
16.3 16.1 16.0 15.8 15.7 15.5
15.5 15.5 15.6 15.6 15.7 15.7
14.2 14.4 14.7 14.9 15.1 15.3
12.8 13.1 13.4 13.8 14.1 14.4
12.0 12.4 12.8 13.2 13.5 13.9
12.4 12.7 13.1 13.4 13.7 14.1
13.5 13.7 14.0 14.3 14.5 14.8
14.8 14.9 15.0 15.1 15.2 15.3
15.9 15.8 15.7 15.6 15.5 15.4
16.2 16.0 15.8 15.5 15.3 15.1
16.2 16.0 15.7 15.4 15.1 14.8
101
Tabel III.5. Mean datly Duration of Maximum Possible Sunshine Hours (N) for Different Months and Latitudes Northern Lats
Jan
Feb
Mar
Apr
May June July
Aug
Sept
Oct Nov
Des
Southern Lats 50o 48 46 44 42 40
July 8.5 8.8 9.1 9.3 9.4 9.6
Aug 10.1 10.2 10.4 10.5 10.6 10.7
Sept 11.8 11.8 11.9 11.9 11.9 11.9
Oct 13.8 13.6 13.5 13.4 13.4 13.3
Nov 15.4 15.2 14.9 14.7 14.6 14.4
Des 16.3 16.0 15.7 15.4 15.2 15.0
Jan 15.9 15.6 15.4 15.2 14.9 14.7
Feb Mar 14.5 12.7 14.3 12.6 14.2 12.6 14.0 12.6 13.9 12.6 13.7 12.5
Apr May 10.8 9.1 10.9 9.3 10.9 9.5 11.0 9.7 11.1 9.8 11.2 10.0
June 8.1 8.3 8.7 8.9 9.1 9.3
35 30 25 20 15 10 5
10.1 10.4 10.7 11.0 11.3 11.6 11.8
11.0 11.1 11.3 11.5 11.6 11.8 11.9
11.9 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0
13.1 12.9 12.7 12.6 12.5 12.3 12.2
14.0 13.6 13.3 13.1 12.8 12.6 12.3
14.5 14.0 13.7 13.3 13.0 12.7 12.4
14.3 13.9 13.5 13.2 12.9 12.6 12.3
13.5 13.2 13.0 12.8 12.6 12.4 12.3
11.3 11.5 11.6 11.7 11.8 11.8 12.0
10.3 10.6 10.9 11.2 11.4 11.6 11.9
9.8 10.2 10.6 10.9 11.2 11.5 11.8
0
12.0
12.0 12.0 12.0
12.0 12.0 12.0
12.0
12.0 12.0 12.0 12.0
12.4 12.4 12.3 12.3 12.2 12.4 12.1
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 0.23 .22 .20
12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 .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 W at altitude m 0 500 1000 2000 3000 4000
2
4
6
8
10 12
14
16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
0.43 .44 .46 .49 .52 .54
.46 .48 .49 .52 .55 .58
.49 .51 .52 .55 .58 .61
.52 .54 .55 .58 .61 .64
.55 .57 .58 .61 .64 .66
.61 .62 .64 .66 .69 .71
.64 .65 .66 .69 .71 .73
.58 .60 .61 .64 .66 .69
102
.66 .67 .69 .71 .73 .75
.69 .70 .71 .73 .75 .77
.71 .72 .73 .75 .77 .79
.73 .74 .75 .77 .79 .81
.75 .76 .77 .79 .81 .82
.77 .78 .79 .81 .82 .84
.78 .79 .80 .82 .84 .85
.80 .81 .82 .84 .85 .86
.82 .82 .83 .85 .86 .87
.83 .84 .85 .86 .87 .88
.84 .85 .86 .87 .88 .89
.85 .86 .87 .88 .89 .90
Tabel III.10. Adjustment Factor (c) in Presented Penman Equation
3
RHmax = 30 % 6 9 12
RHmax = 60 % 6 9 12 Uday / Unight = 4.0 .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
Ra mm/day Uday m/sec 0 3 6 9
3
.86 .79 .68 .55
.90 1.00 1.00 .84 .92 .97 .77 .87 .93 .65 .78 .90
0 3 6 9
.86 .76 .61 .46
Uday / Unight = 3.0 .90 1.00 1.00 .96 .98 1.05 .81 .88 .94 .87 .96 1.06 .68 .81 .88 .77 .88 1.02 .56 .72 .82 .67 .79 .88
0 3 6 9
0 3 6 9
3
RHmax = 90 % 6 9 12
1.02 .99 .94 .88
1.06 1.10 1.10 1.01
1.10 1.27 1.26 1.16
1.10 1.32 1.33 1.27
1.05 1.12 1.10 1.05
1.02 1.06 1.10 .94 1.04 1.18 .86 1.01 1.15 .78 .92 1.06
1.10 1.28 1.22 1.18
.86 .69 .53 .37
Uday / Unight = 2.0 .90 1.00 1.00 .96 .98 1.05 1.05 .76 .85 .92 .83 .91 .99 1.05 .61 .74 .84 .70 .80 .94 1.02 .48 .65 .76 .59 .70 .84 .95
1.02 1.06 1.10 .89 .98 1.10 .79 .92 1.05 .71 .81 .96
1.10 1.14 1.12 1.06
.86 .64 .43 .27
Uday / Unight = 1.0 .90 1.00 1.00 .96 .98 1.05 1.05 .71 .82 .89 .78 .86 .94 .99 .53 .68 .79 .62 .70 .84 .93 .41 .59 .70 .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 North
Jan
Feb
Mar
Apr
May June
July
Aug
Sept
Oct
Nov
Des
South(1) 60o 58 56 54 52
July .15 .16 .17 .18 .19
Aug .20 .21 .21 .22 .22
Sept .26 .26 .26 .26 .27
Oct .32 .32 .32 .31 .31
Nov .38 .37 .36 .36 .35
Des .41 .40 .39 .38 .37
Jan .40 .39 .38 .37 .36
Feb .34 .34 .33 .33 .33
Mar .28 .28 .28 .28 .28
Apr .22 .23 .23 .23 .24
May .17 .18 .18 .19 .20
June .13 .15 .16 .17 .17
50 48 46 44 42
.19 .20 .20 .21 .21
.23 .23 .23 .24 .24
.27 .27 .27 .27 .27
.31 .31 .30 .30 .30
.34 .34 .34 .33 .33
.36 .36 .35 .35 .34
.35 .35 .34 .34 .33
.32 .32 .32 .31 .31
.28 .28 .28 .28 .28
.24 .24 .24 .25 .25
.20 .21 .21 .22 .22
.18 .19 .20 .20 .21
40 35 30 25 20 15 10 5 0
.22 .23 .24 .24 .25 .26 .26 .27 .27
.24 .25 .25 .26 .26 .26 .27 .27 .27
.27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27 .27
.30 .29 .29 .29 .28 .28 .28 .28 .27
.32 .31 .31 .30 .29 .29 .28 .28 .27
.34 .32 .32 .31 .30 .29 .29 .28 .27
.33 .32 .31 .31 .30 .29 .29 .28 .27
.31 .30 .30 .29 .29 .28 .28 .28 .27
.28 .28 .28 .28 .28 .28 .28 .28 .27
.25 .25 .26 .26 .26 .27 .27 .27 .27
.22 .23 .24 .25 .25 .26 .26 .27 .27
.21 .22 .23 .24 .25 .25 .26 .27 .27
Latitude
(1)
Southern latitudes : apply 6 month difference as shown.
103
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 (%) 0 20 40 60 80 (2) (3) (4) (5) (6)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.84 1.03 1.22 1.38 1.54 1.68
0.80 0.95 1.10 1.24 1.37 1.50
0.74 0.87 1.01 1.13 1.25 1.36
0.64 0.76 0.88 0.99 1.09 1.18
0.52 0.63 0.74 0.85 0.94 1.04
0.38 0.48 0.57 0.66 0.75 0.84
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.97 1.19 1.41 1.60 1.79 1.98
0.90 1.08 1.26 1.42 1.59 1.74
0.81 0.96 1.11 1.25 1.39 1.52
0.68 0.84 0.97 1.09 1.21 1.31
0.54 0.66 0.77 0.89 1.01 1.11
0.40 0.50 0.60 0.70 0.79 0.89
2
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1.08 1.33 1.56 1.78 2.00 2.19
0.98 1.18 1.38 1.56 1.74 1.90
0.87 1.03 1.19 1.34 1.50 1.64
0.72 0.87 1.02 1.15 1.28 1.39
0.56 0.69 0.82 0.94 1.05 1.16
0.42 0.52 0.62 0.73 0.83 0.92
4
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1.18 1.44 1.70 1.94 2.18 2.39
1.06 1.27 1.48 1.67 1.86 2.03
0.92 1.10 1.27 1.44 1.59 1.74
0.74 0.91 1.06 1.21 1.34 1.46
0.58 0.72 0.85 0.97 1.09 1.20
0.43 0.54 0.64 0.75 0.85 0.95
6
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1.26 1.52 1.79 2.05 2.30 2.54
1.11 1.34 1.56 1.76 1.96 2.14
0.96 1.14 1.32 1.49 1.66 1.82
0.76 0.93 1.10 1.25 1.39 1.52
0.60 0.74 0.87 1.00 1.12 1.24
0.44 0.55 0.66 0.77 0.87 0.98
8
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1.29 1.58 1.86 2.13 2.39 2.63
1.15 1.38 1.61 1.83 2.03 2.22
0.98 1.17 1.36 1.54 1.71 1.86
0.78 0.96 1.13 1.28 1.43 1.56
0.61 0.75 0.89 1.03 1.15 1.27
0.45 0.56 0.68 0.79 0.89 1.00
10
104
100 (7)
Day-time wind at 2 m (m s-1) (8) 0
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 =
M * ek ek −1
(3.2)
dimana : IR
= kebutuhan air irigasi ditingkat persawahan (mm/hari)
105
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
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.05
0.95
0
1.1
1.1
1.05
1.05
0.95
0
-
-
Variatas Biasa Vaiatas Unggul
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.
106
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
107
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 =
Σ( xi − x) 2 N −1
(3.5)
Tabel III.14 Reduced Mean Yn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977). N 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 0.4952 0.5236 0.5362 0.5436 0.5485 0.5521 0.5548 0.5569 0.5586 0.5600
1 0.4996 0.5252 0.5371 0.5442 0.5489 0.5524 0.5550 0.5570 0.5587
2 0.5035 0.5268 0.5380 0.5448 0.5493 0.5527 0.5553 0.5572 0.5586
3 0.5070 0.5283 0.5388 0.5453 0.5597 0.5530 0.5555 0.5574 0.5591
4 0.5100 0.5296 0.5396 0.5458 0.5501 0.5533 0.5557 0.5576 0.5592
108
5 0.5128 0.5309 0.5402 0.5463 0.5504 0.5535 0.5559 0.5578 0.5593
6 0.5157 0.5320 0.5410 0.5468 0.5508 0.5538 0.5561 0.5580 0.5595
7 0.5181 0.5332 0.5418 0.5473 0.5511 0.5540 0.5563 0.5581 0.5596
8 0.5202 0.5343 0.5424 0.5477 0.5515 0.5543 0.5565 0.5583 0.5598
9 0.5220 0.5353 0.5430 0.5481 0.5518 0.5545 0.5567 0.5585 0.5599
Tabel III.15 Reduced Standard Devation Sn in Gumbel’s Extreme Value Distribution N = sample size, FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977). N 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 0.9496 1.0628 1.1124 1.1413 1.1607 1.1747 1.1854 1.1938 1.2007 1.2065
1 0.9676 1.0696 1.1159 1.1436 1.1623 1.1759 1.1863 1.1945 1.2013
2 0.9833 1.0754 1.1193 1.1458 1.1638 1.1770 1.1873 1.1953 1.2020
3 0.9971 1.0811 1.1226 1.1480 1.1658 1.1782 1.1881 1.1959 1.2026
4 1.0095 1.0864 1.1255 1.1499 1.1667 1.1793 1.1890 1.1967 1.2032
5 1.0206 1.0915 1.1285 1.1519 1.1681 1.1803 1.1898 1.1973 1.2038
6 1.0316 1.0961 1.1313 1.1538 1.1696 1.1814 1.1906 1.1980 1.2044
7 1.0411 1.1004 1.1339 1.1557 1.1708 1.1824 1.1915 1.1987 1.2049
Tabel III.16 Hubungan Antara Kala Ulang, Dengan Faktor Reduksi (Yt), FAO – 24 (Doorenbos and Pruitt 1977). Kala Ulang (Tahun) 2 5 10 25 50 100
Faktor Reduksi (Yt) 0.3665 1.4999 2.2502 3.1985 3.9019 4.6001
109
8 1.0493 1.1047 1.1363 1.1574 1.1721 1.1834 1.1923 1.1994 1.2055
9 1.0565 1.1086 1.1388 1.1590 1.1734 1.1844 1.1930 1.2001 1.2060
Tabel III.17 Data curah hujan (mm) periode ulang 5 tahun Tgl 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Januari 11.651 13.272 24.942 10.542 28.794 26.797 29.731 24.223 36.683 19.108 15.756 36.173 36.612 33.266 12.565 36.575 20.164 23.710 25.020 8.329 13.206 21.003 32.614 21.664 39.560 58.360 43.173 32.216 42.378 22.394 26.421
Pebru 41.869 18.929 16.692 38.120 32.196 21.285 18.244 31.290 30.192 17.741 28.609 29.226 25.491 24.253 23.963 29.038 52.792 19.425 33.145 37.879 34.453 38.715 71.213 15.158 21.438 21.282 15.187 17.871 ## ## ##
Maret 26.409 26.097 24.449 25.329 51.649 24.524 33.076 23.243 18.665 13.295 7.998 29.806 44.503 36.126 10.317 20.059 30.413 29.398 19.539 28.989 22.190 19.417 22.431 17.032 26.848 23.083 32.367 20.900 19.171 11.347 37.387
April 45.807 14.104 34.663 20.047 32.658 25.077 7.955 19.483 11.941 17.225 16.942 92.323 26.012 40.376 23.039 7.400 20.390 23.168 22.298 15.065 17.260 42.430 8.865 11.559 10.512 14.104 33.669 20.547 13.258 14.707 ##
Mei 4.988 28.353 32.991 15.648 17.906 18.825 27.582 23.804 9.335 37.082 10.621 12.292 12.788 5.936 5.339 17.206 10.680 12.264 9.233 13.322 12.070 13.624 1.429 5.161 12.760 1.737 14.204 8.172 10.963 14.897 9.295
Bulan Juni Juli 2.615 3.368 10.565 0.652 1.119 14.591 10.230 17.324 10.574 17.689 16.109 12.110 11.989 16.906 6.642 9.903 8.213 3.039 3.513 3.832 20.070 2.064 5.181 24.151 7.499 5.649 6.121 1.956 19.646 7.340 18.202 6.426 17.213 4.092 11.405 4.456 14.901 10.915 1.865 12.450 5.601 3.508 5.633 3.807 6.511 9.689 0.997 0.000 2.135 2.825 1.428 0.326 6.914 0.217 4.371 0.652 5.758 3.451 1.738 12.518 ## 20.920
110
Agus 5.074 4.370 3.513 5.207 0.869 0.000 1.676 0.000 1.412 13.025 0.000 3.368 6.511 0.000 6.478 0.000 0.000 0.543 1.630 8.474 0.000 0.543 1.086 19.230 2.675 7.279 3.585 7.659 7.279 0.326 1.086
Sept 1.469 5.649 2.728 9.003 0.921 1.445 0.652 0.000 5.423 5.758 1.621 0.978 1.521 3.272 2.282 13.581 1.921 7.013 5.646 6.582 13.408 0.000 3.002 24.489 5.253 5.432 7.044 2.447 2.499 2.390 ##
Okto 3.745 2.121 25.154 4.367 10.158 2.499 1.971 18.736 14.784 3.494 8.786 24.926 14.996 18.556 10.415 20.891 13.654 35.678 20.586 10.537 5.395 12.916 16.432 42.035 6.548 5.996 24.491 14.723 37.917 34.892 17.542
Nope 28.349 33.979 6.516 13.100 35.242 18.856 14.378 26.516 17.526 21.435 28.587 19.601 32.481 23.072 22.671 34.674 30.126 17.546 27.302 18.452 29.354 39.190 15.398 32.963 18.867 20.785 24.532 13.998 38.077 15.759 ##
Dese 9.329 37.823 11.391 16.372 11.954 12.386 8.560 16.457 11.862 24.408 12.163 37.693 26.297 25.055 36.830 12.850 27.765 12.755 16.920 9.178 10.868 16.833 28.771 40.267 13.447 33.620 26.235 24.221 13.373 16.865 9.775
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 Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
Persen Curah hujan 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70
111
Curah hujan 0,5 bulan 90,029 116,697 93,534 107,890 98,872 95,143 106,913 68,808 65,873 41,754 140,090 104,670 140,580 96,250 51,500 61,400 42,270 100,710 41,177 80,058 85,577 94,256 74,645 78,436
Curah hujan Efektif (Re) 4,201 5,105 4,677 5,395 4,614 4,163 4,989 3,211 3,074 1,827 6,538 4,885 6,560 4,211 2,403 2,686 1,994 4,700 1,922 3,503 3,994 4,399 3,483 3,432
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 P mm/hr mm/hr Nopember 1 4.38 3.00 2 Desember 1 4.35 3.00 2 Januari 1 4.26 3.00 2 Pebruari 1 4.30 3.00 2 Maret 1 4.26 3.00 2 April 1 3.94 3.00 2 Mei 1 3.53 3.00 2 Juni 1 3.33 3.00 2 Juli 1 3.45 3.00 2 Agustus 1 3.85 3.00 2 September 1 4.22 3.00 2 Oktober 1 4.38 3.00 2
Re mm/hr 3.99
WLR mm/hr
3.43 4.20 4.68 4.16
1.10 1.10 2.20 1.10 1.10
3.21 1.83 4.89 4.21 2.40 1.99 1.92
112
1.10 1.10 2.20 1.10 1.10
Kc
Etc mm/hr
NFR mm/hr
Lp Lp Lp 1.10 1.10 1.05 1.05 0.95 0.00
11.30 11.30 11.30 4.73 4.73 5.52 5.52 4.09
7.50 7.50 7.50 4.60 4.10 6.00 5.40 4.00
Lp Lp Lp 1.10 1.10 1.05 1.05 0.95 0.00
9.60 9.60 0.60 3.63 3.90 3.68 4.10 3.71
6.20 6.20 6.20 2.80 3.80 6.70 5.80 5.40
Tabel III.20 Kebutuhan air irigasi untuk penyiapan lahan selama 1,5 bulan (DPU, dan DJP, 1986). ETo + P mm/hari 5,0 5,5
T = 45 hari S = 250 mm S = 300 mm 8,4 9,5 8,8 9,8
6,0 6,5
9,1 9,4
10,1 10,4
7,0 7,5
9,8 10,1
10,8 11,1
8,0 8,5
10,5 10,8
11,4 11,8
9,0 9,5
11,2 11,6
12,1 12,5
10,0 10,5
12,0 12,4
12,9 13,2
11,0
12,8
13,6
113
