OPTIMASI RULE CURVE OPERASI WADUK PENGGA DENGAN ALGORITMA GENETIK 1
Muhammad Qomarul Huda1, Widandi Soetopo2, Heri Suprijanto2 Mahasiswa Program Sarjana Teknik Jurusan Pengairan Universitas Brawijaya 2 Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia e-mail:
[email protected] ABSTRAK
Waduk Pengga adalah waduk yang difungsikan untuk pelayanan air bersih di wilayah Kabupaten Lombok Tengah bagian selatan dengan pasokan air irigasi yang dilayani seluas 3005 Ha dan untuk pembangkit tenaga mikrohidro dengan kapasitas 400 KW. Pada pedoman lepasan waduk berdasarkan rule curve yang ada sekarang, apabila di simulasi operasi waduk 11 tahun, maka terdapat kekurangan pemenuhan kebutuhan minimum atau tampungan waduk dibawah rule curve eksisting, untuk mencukupi kebutuhan air irigasi seluas 3005 ha tersebut. Tujuan dari studi ini adalah untuk meningkatkan kinerja operasi waduk Pengga berdasarkan rule curve dan sebagai penunjang proses optimasi maka dibutuhkan perangkat software yang sesuai yaitu program Macro Visual Basic dari Microsoft Office versi 2010. Hasil dari studi ini adalah debit aliran rendah yang dibangkitkan dari data hujan dengan metode FJ Mock waduk Pengga selama 11 tahun menghasilkan rerata dari setiap tahun berkisar 0,884 m3/detik sampai 3,383 m3/detik. Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi rule curve berdasarkan tahun basah, normal dan kering adalah 82,80%, 65,89% dan 59,96%. Sedangkan pemenuhan kebutuhan irigasi minimum rule curve berdasarkan tahun basah, normal dan kering adalah 55,45%, 31,55% dan 31,25%. Dengan hasil rule curve tersebut intensitas tanam tidak bisa terpenuhi 300% karena terdapat kekurangan di beberapa musim tanam sehingga intensitas tanam yang terpenuhi adalah 260%. Dari analisis yang telah dilakukan diharapkan dapat memberikan gambaran rule curve waduk Pengga yang optimal. Kata kunci : Optimasi, Rule Curve, Algoritma Genetik, Waduk, Stokastik ABSTRACT Pengga Reservoir is using for water service in the area of the southern part of Central Lombok district with irrigation water supply that served an area of 3005 ha and for micro-hydro power plants with a capacity of 400 KW. Guidelines based on the existing rule curve reservoir releases, if reservoir operation simulated during 11 years, then there is a shortage of fulfillment of minimum requirements or catchment reservoirs under existing rule curve, to meet the water needs of the irrigation area of 3005 ha. The purpose of this study is to improve the operating performance based on the rule curve reservoir Pengga. as supporting the optimization process then takes the appropriate software tools that Visual Basic Macros are programs of the Microsoft Office 2010 version. The results of this study are low flow generated from the data by the method of the FJ. Mock Pengga reservoir for 11 years generates an average of 0,884 each year ranging from m3 / s to 3,383 m3 / s. Mean irrigation fulfillment rule curve based on the wet, normal and dry are 82.80%, 65.89% and 59.96%. While the fulfillment of minimum irrigation requirements based on the rule curve wet, normal and dry are 55.45%, 31.55% and 31.25%. With the results of the rule curve cropping intensity of 300% can not be met because there is a lack in some of the growing season so that the cropping intensity is 260% fulfilled. From the analysis that has been done is expected to provide an overview of the rule curve reservoir Pengga optimal. Key words: Optimization, Rule Curve, Genetic Algorithms, Reservoir, Stochastic
PENDAHULUAN Latar belakang Kebutuhan air di masa mendatang akan semakin meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk dan ber kembangnya pembangunan di segala sektor. Kondisi ideal yang diharapkan oleh setiap orang adalah tersedianya air sesuai dengan tempat dan waktu debgan kualitas yang me-
ca keseimbangan air (water balance). Dalam situasi atau analisa perilaku operasi waduk bertujuan untuk mengetahui perubahan kapasitas tampungan waduk. Persamaan yang digunakan adalah kontinuitas tampungan (mass storage equation) yang memberi hubungan antara masukan, keluran dan perubahan tampungan. Persamaan secara matematika dinyatakan seba-
madai. Dalam memanfaatkan tampungan waduk harus diingat bahwa kuantitas air sangat terbatas, sehingga pemakaian air harus dilakukan sebaik mungkin, oleh karena itu, diperlukan penggunaan air waduk yang optimal agar dapat memenuhi berbagai kebutuhan yang direncanakan salah satunya adalah dengan metode optimasi. Identifikasi masalah Pada pedoman lepasan waduk berdasarkan rule curve yang ada sekarang, apabila di simulasi operasi waduk 11 tahun, maka terdapat kekurangan pemenuhan kebutuhan minimum atau tampungan waduk dibawah rule curve eksisting untuk mencukupi kebutuhan air irigasi seluas 3005 ha. Dengan melakukan optimasi pengaturan rule curve yang baru diharapkan pemenuhan kebutuhan minimal ini dapat ditingkatkan dengan menggunakan prosedur simulasi stokastik yakni algoritma genetik. Tujuan dan manfaat Tujuan dari studi ini adalah Untuk meningkatkan kinerja operasi Waduk Pengga berdasarkan rule curve. Sedangkan manfaat dari studi ini adalah Untuk memberikan gambaran rule curve Waduk Pengga yang optimal. KAJIAN PUSTAKA Umum Waduk adalah tampungan untuk menyimpan air pada waktu kelebihan agar dapat dipakai pada waktu yang diperlukan. (Soedibyo,1993:7). Operasi Waduk Operasi waduk adalah pe-nampungan aliran air sungai ke dalam se-buah waduk dan pelepasan daripada air yang telah ditampung tersebut untuk berbagai tujuan. (SoetopoW,2010:2). Simulasi Lingkup waktu dari simulasi mencakup 1 tahun operasi atau lebih tergantung dari kebutuhannya. Salah satu operasi dibagi-bagi menjadi sejumlah periode, misalnya bulanan, 15 harian, 10 harian, migguan maupun harian. Persamaan umum simulasi operasi waduk adalah nera-
gai berikut (Mc.Mahon and Mein, 1978:24) : St+1 = St + Qt – Dt – Et – Lt (1) Dengan kendala 0St+1=C Dengan : Stt+1 = Tampungan waktu pada akhir interval waktu t = Interval waktu yang digunakan St = Tampungan waduk pada awal interval waktu Qt = Aliran masuk selama interval wa-ktu t Dt = Lepasan air selama interval waktu t Et = Evaporasi selama interval waktu t Lt = Kehilangan air lain dari waduk selama interval waktu t, mempunyai harga yang kecil dan dapat diabaikan C = Tampungan aktif Ciri Fisik Waduk Ciri fisik suatu waduk atau bagianbagian pokok waduk adalah sebagai berikut: 1. Tampungan efektif atau Kapasitas Berguna (useful storage), adalah volume tampungan diantara Muka air Minimum (Low Water Level/LWL) dan muka air normal (Normally Water Level/NWL). 2. Tampungan banjir adalah volume air diatas muka air normal selama banjir. Untuk beberapa saat debit meluap melalui pelimpah kapasitas tambahan ini umumnya tidak terkendali, dengan pengertian adanya hanya pada waktu banjir dan tidak dapat dipertahankan untuk penggunaan selanjutnya. 3. Tampungan Mati (dead storage) adalah volume air yang terletak di bawah muka air minimum dan air ini tidak dimanfaatkan dalam pengoperasian waduk. 4. Muka Air Minimum (Low Water Level/LWL) adalah elevasi air te-rendah bila tampungan dilepaskan pada kondisi normal. 5. Muka air pada banjir rencana adalah elevasi air selama banjir maksimum di-
rencanakan terjadi (Flood Water level/ FWL). 6. Pelepasan (release) adalah volume air yang dilepaskan secara terkendali dari suatu waduk selama kurun waktu tertentu. 7. Limpasan (spillout), danggap aliran tidak terkendala dari waduk dan hanya terjadi kalau air yang ditampung dalam waduk melebihi tinggi muka air maksimum. 8. Periode Kritis (critical perode) adalah perode dimana sebuah waduk berubah dari kondisi penuh ke kondisi kosong tanpa melimpah selama periode tersebut.
Gambar 1. Zona Tampungan Waduk Sumber : Sudjarwadi, 1988:4 Pedoman Lepasan Pola Operasi Waduk (Rule Curve) Volume air yang dilepaskan dari waduk umumnya sama dengan volume kebutuhan air. Hal ini akan memungkinkan pada suatu saat elevasi muka air waduk menjadi sangat rendah (dibawah elevasi operasional minimum) sehingga tidak dapat melayani kebutuhan, kecuali bila ada kebijakan yang mengatur bahwa hanya sebagian kebutuhan air yang dilayani dari waduk (Mc.Mahon and Mein, 1978:16) Cara mengontrol pelepasan air ini disebut pedoman operasi waduk. Optimasi dengan Algoritma Genetik (AG) Algoritma Genetik adalah salah satu metode dari kelompok Simulasi untuk optimasi. Prosedur jenis ini cenderung untuk efektif terutama dalam mengekplorasi berbagai bagian-bagian daripada wilayah yang layak (feasible) dan secara gradual bergerak menuju solusi-solusi layak yang terbaik. Prosedur AG belakangan sangat populer untuk digunakan dalam me-
nyelesaikan problem-problem optimasi dengan tingkat kesulitan yang tinggi. Model AG berpusat pada struktur daripada kromosom yang mewakili alternatif solusi. Jadi sebuah kromosom merupakan sekumpulan variabel-variabel keputusan sebagai gambar berikut. VAR-1
VAR-2
VAR-3
VAR-4
VAR-P
Gambar 2. Kromosom sebagai Alternatif Solusi Sumber: Soetopo W, 2012:85 Sebuah alternatif solusi mempunyai nilai kinerja. Karena sebuah kromosom itu adalah juga merupakan alternatif solusi, maka setiap kromosom mempunyai nilai kinerja. Karenanya model otimasi AG bertujuan untuk mendapatkan kromosom terbaik yang mempunyai nilai kinerja terbaik pula. Model optimasi AG adalah proses optimasi yang secara iteratif mengembangkan suatu populasi daripada kromosom - kromosom (alternatif-alternatif solusi) sehingga ter-capailah suatu populasi homogen da-ripada kromosom (alternatif solusi) yang terbaik. Secara garis besar maka proses pengembangan populasi kromosom dengan cara AG itu terdiri dari pada 3 komponen berikut ini. 1.Reproduksi 2.Crossover 3.Mutasi Reproduksi adalah proses seleksi terhadap kromosom yang terdapat pada suatu populasi berdasarkan nilai kinerja dari masing-masing kromosom dan di-lanjutkan dengan proses copy. Ini merupakan generasi turunan yang be-rikutnya. Crossover adalah persilangan diantara kromosom-kromosom yang ada pada suatu generasi turunan. Hasil persilangan ini membentuk populasi dari generasi berikutnya. Untuk variabel ke~I, maka rumus stokastik penggabungan adalah sebagai berikut. Vi=V1i. U [0,1] + V2i . (1-U [0,1])
(2)
Dengan Vi adalah variabel dari kromosom baru gabungan, V1i dan V2i adalah varibel masing-masing dari kedua kromosom
generasi turunan, dan U [0,1] adalah bilangan acak uniform antara 0 dan 1. Mutasi adalah perubahan yang terkadang terjadi diantara variabel-variabel dari kromosom. Perubahan ini terjadi secara acak dan mempunyai probabilitas yang kecil. (Soetopo W, 2012 : 86). Debit Metode DR. F.J. Mock Dengan metode Water Balance dari DR.F.J Mock dapat diperoleh suatu estimasi empiris untuk mendapatkan debit andalan. Metode ini didasarkan pada parameter data hujan, evapotranspirasi dan karakteristik DAS setempat. Untuk mendapatkan debit bulanan, pada pertimbangan hidrologi daerah irigasi digunakan metode Dr. F.J. Mock dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Hitung Evapotranspirasi Potensial. 2. Hitung Limitted Evapotranspirasi. 3. Hitung Water Balance. 4. Hitung Aliran Dasar dan Limpasan Langsung. Berikut adalah data-data yang digunakan dalam perhitungan debit andalan metode F.J.Mock : a. Data Curah Hujan b. Evapotranspirasi Terbatas (Et) c. Faktor Karakteristik Hidrologi Faktor bukaan lahan Luas Daerah Pengaliran Kapasitas Kelembaban Tanah (SMC) Soil moisture capacity d. Keseimbangan air di permukaan tanah e. Aliran dan Penyimpangan Air Tanah (run off & ground water storage) Koefisien Infiltrasi Faktor Reresi Aliran Tanah (k) Initial Storage (IS) Penyimpanan Air Tanah (Ground Water Storage) f. Aliran Sungai Aliran Dasar Infiltrasi-Perubahan aliran air dalam tanah Aliran permukaan Volume air lebih-Infiltrasi Aliran sungai Aliran permukaan+aliran dasar (repository.usu.ac.id/2011.pdf.)
METODOLOGI PENELITIAN Lokasi Penelitian lokasi studi terletak di Kecamatan Praya Barat Daya, Kabupaten Lombok Tengah Provinsi Nusa Tenggara Barat Studi ini dilakukan pada DAS Pengga yang Mempunyai luas wilayah 185,16 km2. dengan letak Geografis antara 8° 7' - 8° 30' Lintang Selatan dan 116° 10' - 116° 30' Bujur Timur dengan batas wilayah meliputi Sebelah Utara adalah Gunung Rinjani (Kabupaten Lombok Barat dan Kabupaten Lombok Timur), Sebelah Selatan adalah Samudra Indonesia, Sebelah Barat adalah Kabupaten Lombok Barat, Sebelah Timur adalah Kabupaten Lombok Timur. Lokasi studi dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Lokasi Studi Sumber : www.bwsnt1.com, diakses 25/12/2013 Sistematika Pengerjaan Studi Data yang diperlukan Dalam penyusunan studi ini diperlukan data-data pendukung, data yang digunakan merupakan data sekunder. Data sekunder tersebut adalah: Tabel 1. Data-data Sekunder No
Data
Jenis Data
1 Peta Das Pengga
Sekunder
2 Peta Sebaran Stasiun Hujan
Sekunder
3 Data Curah Hujan Setengah Bulanan
Sekunder
4 5 6 7 8 9 10
Sekunder Sekunder Sekunder Sekunder Sekunder Sekunder Sekunder
Data Evaporasi Waduk Data Debit Kebutuhan Irigasi Data Kebutuhan Air Baku Luas Daerah Irigasi Data Debit Aliran Rendah (FJ. Mock) Data Limpasan Bendungan Batujai Data Teknis Waduk Pengga
Sumber: Analisa
Kegunaan - Untuk mengetahui sungai yang berpengaruh di wilayah studi - Untuk mengetahui luas dari aliran sungai - Untuk mengetahui stasiun hujan yang berpengaruh di wilayah studi - Untuk perhitungan curah hujan rerata daerah dengan Poligon Thiessen - Untuk perhitungan curah hujan andalan dan efektif - Untuk perhitungan debit kebutuhan irigasi - Untuk perhitungan debit aliran rendah (FJ.Mock) - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk mengetahui luasan irigasi - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk menyusun Rule Curve - Untuk menyusun Rule Curve
Langkah-Langkah Pengerjaan Studi Tabel 2. Tahapan Studi Metode Pengolahan Data No
1
2 3 4 5 6 7 8 9
Langkah Pengerjaan - Pengumpulan Data Peta Das Pengga Peta Sebaran Stasiun Hujan Data Curah Hujan Setengah Bulanan Data Evaporasi Waduk Data Debit Kebutuhan Irigasi Luas Daerah Irigasi Data Debit Aliran Rendah (FJ. Mock) Data Limpasan Bendungan Batujai Data Teknis Waduk Pengga - Pemilihan stasiun Hujan yang akan digunakan - Analisa curah hujan Perhitungan curah hujan rerata daerah - Analisa Eavapotranspirasi - Analisa Kebutuhan air irigasi - Analisa debit aliran rendah - Pengujian statistik - Operasi waduk berdasarkan Rule Curve - Simulasi untuk optimasi
Metode yang digunakan Permintaan Data Permintaan Data Permintaan Data Analisa Analisa Permintaan Data Analisa Permintaan Data Permintaan Data Screening manual Poligon Thiessen Penmann Modifikasi Metode PU FJ.Mock Ketidakadaan trend dan stasioner varian dan data Simulasi Algoritma genetik
Sumber: Analisa
Gambar 4. Diagram Alir Model Optimasi Rule Curve Dengan Algoritma Genetik
Gambar 5. Diagram Alir Pengerjaan Skripsi
HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Debit Aliran Rendah Dengan Metode FJ. Mock Tabel 3. Perhitungan Debit Aliran Rendah Dari Daerah Aliran Sungai Pengga Dengan Metode FJ. Mock No I 1 2 II 3 4 5 6 7 III 8 9 10 11
Uraian
DATA HUJAN Curah Hujan (P) Hari Hujan (h) EVAPOTRANSPIRASI TERBATAS (Et) Evapotranspirasi Potensial (ETo) Permukaan Lahan Terbuka (m) (m/20) * (18 - h) E = (ETo) * (m/20) * (18 - h) Et = (ETo) - (E) KESEIMBANGAN AIR Ds = P - Et Kandungan Air Tanah Kapasitas Kelembaban Tanah (SMC) Kelebihan Air (WS) ALIRAN DAN PENYIMPANAN IV AIR TANAH 12 Infiltrasi (I) 13 0.5 (1 + k) In 14 k * V (n - 1) 15 Volume Penyimpanan (Vn) 16 Perubahan Volume Air (DVn) 17 Aliran Dasar (BF) 18 Aliran Langsung (DR) 19 Aliran (R) V DEBIT ALIRAN SUNGAI 21 Debit Aliran Sungai 22 Debit Aliran Sungai 23 Jumlah hari 24 Debit Aliran (dibaca : 10E^6) Sumber: Perhitungan
Jan
Kapasitas kelembaban tanah Koefisien infiltrasi Faktor resesi aliran air tanah
luas DAS
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Agst
Sept
Okt
Nov
Des
Satuan
Data Data
mm/bulan hari
ETo Tentukan Hitungan (3) * (5) (3) - (6)
mm/bulan % mm/bulan mm/bulan
(1) - (7)
13.58
100.97
4.29
27.28
21.16
55.06
52.36
27.87
13.46
-18.66
-35.45
-38.16
-37.93
-41.80
-43.75
-49.91
-45.99
-47.48
9.08
-52.73 130.57 119.72 -33.22
-43.94
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
-18.66
-35.45
-38.16
-37.93
-41.80
-43.75
-49.91
-45.99
-47.48
0.00
-52.73
0.00
0.00
-33.22
-43.94
SMC (8)- (9)
mm/bulan mm/bulan mm/bulan mm/bulan
53 13.58
53.00
53.00
53.00
53.00
53.00
53.00
53.00
53.00
34.34
-1.10
-39.27
-77.19
-119.00 -162.74 -212.65 -258.64 -306.12
53.00
0.27
53.00
53.00
19.78
-24.16
100.97
4.29
27.28
21.16
55.06
52.36
27.87
13.46
0.00
0.00
0.00
0.00
9.08
0.00
130.57 119.72
0.00
0.00
(11) * (i) Hitungan Hitungan (13) + (14) Vn - V(n-1) (12) - (16) (11) - (12) (17) + (18)
mm/bulan mm/bulan mm/bulan mm/bulan mm/bulan mm/bulan
4.07 2.85205 2.32 5.17206 -0.6279 4.70 9.51 14.21
30.29 21.2038 2.06882 23.2727 18.1006 12.19 70.68 82.87
1.29 0.90046 9.30906 10.2095 -13.063 14.35 3.00 17.35
8.18 5.72862 4.08381 9.81243 -0.3971 8.58 19.10 27.68
6.35 4.44428 3.92497 8.36925 -1.4432 7.79 14.81 22.61
16.52 11.5631 3.3477 14.9108 6.5416 9.98 38.54 48.52
15.71 10.9957 5.96434 16.96 2.04919 13.66 36.65 50.31
8.36 5.85347 6.78402 12.6375 -4.3226 12.68 19.51 32.20
A * (19)
m3/dtk lt/det hari m3/hr
I
II
I
II
I
68.03 4
169.36 13
64.99 7
85.54 7
76.68 9
II
I
129.75 116.29 20 17
II
I
II
I
II
I
II
I
II
I
II
I
II
95.43 18
65.74 11
31.06 8
0.17 2
0.55 4
0.00 0
0.00 0
0.00 0
0.00 1
0.00 0
0.00 0
78.38 9
19.69 8
I
II
219.60 201.11 23 22
I
II
29.08 10
20.54 9
68.9284 73.9346 72.6953 69.7711 67.7003 74.6828 65.2334 67.56 60.7956 62.1448 52.3882 53.7632 59.2585 65.3164 68.3517 75.6183 83.6179 86.3214 89.418 96.5537 89.0324 81.3885 74.1741 78.6298 30 30 30 30 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 50 50 50 50 50 50 40 40 0.21 0.08 0.17 0.17 0.18 0.00 0.02 0.00 0.14 0.20 0.32 0.28 0.36 0.36 0.36 0.34 0.45 0.45 0.23 0.25 0.00 0.00 0.16 0.18 14.475 5.54509 11.9947 11.5122 12.1861 0 1.30467 0 8.51138 12.429 16.7642 15.0537 21.333 23.5139 24.6066 25.7102 37.6281 38.8446 20.1191 24.1384 0 0 11.8679 14.1534 54.4534 68.3895 60.7006 58.2589 55.5142 74.6828 63.9287 67.56 52.2842 49.7159 35.624 38.7095 37.9254 41.8025 43.7451 49.9081 45.9899 47.4768 69.299 72.4153 89.0324 81.3885 62.3062 64.4765
5.8
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
4.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.8262 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5.05499 3.15248 1.26099 0.5044 0.20176 0.0807 0.03228 0.01291 0.00517 0.00207 7.8812 3.15248 1.26099 0.5044 0.20176 0.0807 0.03228 0.01291 0.00517 0.00207 -4.7563 -4.7287 -1.8915 -0.7566 -0.3026 -0.1211 -0.0484 -0.0194 -0.0077 -0.0031 8.79 4.73 1.89 0.76 0.30 0.12 0.05 0.02 0.01 0.00 9.42 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 18.21 4.73 1.89 0.76 0.30 0.12 0.05 0.02 0.01 0.00
2.72 0.00 39.17 35.92 0.00 0.00 1.90669 0 27.4196 25.1414 0 0 0.00083 0.76301 0.3052 11.0899 14.4925 5.79701 1.90752 0.76301 27.7248 36.2313 14.4925 5.79701 1.90545 -1.1445 26.9618 8.50648 -21.739 -8.6955 0.82 1.14 12.21 27.41 21.74 8.70 6.36 0.00 91.40 83.80 0.00 0.00 7.17 1.14 103.61 111.21 21.74 8.70
2.03 11.10 2.48 4.24 3.23 6.50 7.19 4.60 2.60 0.63 0.27 0.11 0.04 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 1.02 0.15 14.80 15.89 3.11 1.16 2030.07 11099.7 2478.95 4236.55 3229.79 6498.95 7187.99 4599.89 2602.3 633.369 270.237 108.095 43.238 16.2142 6.91808 2.59428 1.10689 0.44276 1024.96 153.297 14802.5 15889.2 3105.83 1164.69 15 16 15 14 15 16 15 15 15 16 15 15 15 16 15 16 15 15 15 16 15 15 15 16 2.63 15.34 3.21 5.12 4.19 8.98 9.32 5.96 3.37 0.88 0.35 0.14 0.06 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 1.33 0.21 19.18 20.59 4.03 1.61
Parameter terpakai: m ditentukan
Feb
Hitungan
Ketentuan: m SMC i k
m = prosentase lahan tak tertutup vegetasi, dari peta tata guna lahan
53 0.3 0.4 185.16
m = 0% untuk lahan dg hutan lebat m= 0% pd akhir musim hujan, dan bertambah 10 % setiap bulan keing untuk lahan dg hutan sekunder m=10% - 40% untuk lahan yg tererosi
km2
m= 30% - 50% untuk lahan pertanian yg diolah (mis: sawah, ladang) Musim kemarau m harus dibesarkan sekitar 10% dr musim hujan SMC = berdasarkan kondisi porositas lapisan tanah atas dari catchment area. SMC = 50 - 250 mm, kapasitas kandungan air dalam tanah per m2, porositas makin besar, SMC makin besar pula SMC = 100 + 0.2 * hj rerata tahunan koefisien infiltrasi : tergantung kondisi porositas tanah dan kemiringan daerah pengaliran lahan yg porous infiltrasi besar, lahan yg terjal korf. Infiltrasi kecil besar i < 1
Kalibrasi hasil debit aliran rendah metode FJ Mock dilakukan secara kualitatif dengan melihat trend dari hubungan antara curah hujan rerata daerah DAS Pengga dan debit aliran rendah dari perhitungan metode FJ Mock disajikan pada gambar 6. dibawah ini.
Gambar 6. Grafik Hubungan Antara Curah Hujan Rerata Daerah DAS Pengga Dan Debit Aliran Rendah Dari Perhitungan Metode FJ. Mock Sumber: Perhitungan Rumusan Rule Curve Operasi Waduk Pengga 1. Dalam masalah ini adalah memilih rule curve bawah (% tampungan aktif) sebagai unsur acaknya, caranya dengan memilih mode optimasi dari kisaran acak [0-100] dengan rentetan data berupa hasil optimal, crossover, rekalkulasi tabel po-pulasi dan rekalkulasi tabel generasi. 2. Selanjutnya dilakukan cek kurva: - Kurva bawah: I + St - rule curve bawah volume kehilangan ≥ 0 Jika ya maka akan menunjukkan angka 0 dan sebaliknya akan menunjukkan angka 1 untuk mempermudah pengecekan. - Kurva atas: I + St - rule curve atas volume kehilangan ≥ kebutuhan irigasi jika ya maka akan menunjukkan angka 0 dan sebaliknya akan menunjukkan angka 1 untuk mempermudah pengecekan. - Pasokan cukup: jika kurva bawah tidak sama dengan 0 dan jika I + St - rule curve bawah - volume kehilangan ˂ kebutuhan irigasi. jika ya maka akan menunjukkan angka 1 dan sebaliknya akan menunjukkan angka 0 untuk mempermudah pengecekan. - Tampungan mati: I + St - volume kehilangan < 0, jika ya maka akan menunjukkan angka 1 dan sebaliknya akan menunjukkan angka 0 untuk mempermudah pengecekan.
3. Tampungan aktif waduk - Awal periode diperoleh dari kapasitas tampungan aktif / 2. - Akhir periode: I + St – kebutuhan irigasi – volume kehilangan > Kapasitas tampungan aktif, maka kelebihanya akan jadi volume spiilout. Model Simulasi Algoritma Genetik Generasi rule curve awal dari hasil pembangkitan acak dengan fungsi kendala (mode optimasi) bilangan random U[0,1], hasil crossover, rekalkulasi tabel variabel tampungan waduk: Rule Curve % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 35.40 38.87 91.47 51.19 43.43 56.63 41.06 69.84 48.79 74.20 25.31 78.54 77.98 24.99 29.15 13.54
Bulan Periode Januari I
Gambar 7. Variabel Tampungan Waduk Setelah generasi rule curve awal terbentuk, selanjutnya di silangkan atau di crossover, dalam hal ini persilangan tidak hanya dalam satu bulan yang sama tetapi acak untuk menentukan sekumpulan variabel tampungan waduk: Bulan Periode Januari
I
Rule Curve % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 35.40 38.87 91.47 51.19 43.43 56.63 41.06 69.84 48.79 74.20 25.31 78.54 77.98 24.99 29.15 13.54
Variabel Tampungan Waduk (1)
Variabel Tampungan Waduk (2)
(n)
(n)
Variabel Tampungan Waduk (3)
Bulan Periode Januari
I
Rule Curve % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 36.46 56.54 46.21 41.77 42.89 38.50 58.24 48.28 55.69 31.10 78.54 46.94 29.13
-------
------
120 13.54
Gambar 8. Persilangan atau Crossover Selanjutnya proses reproduksi (seleksi), tahap ini memilih variabel tampungan waduk terbaik hasil persilangan untuk selanjutnya menjadi generasi rule curve awal baru dan proses ini (Crossover-Reproduksi) terus berlangsung hingga homogen: Rule Curve % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Januari I 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47 23.47
Bulan Periode
Contoh: = 23.47% - 23.47% = 0 % >>>>> hal ini yang dinamakan sudah homogen, jadi sudah tidak terjadi Crossover lagi.
Gambar 9. Proses Reproduksi
Hasil Optimasi Rule Curve waduk Pengga dengan Algoritma Genetik Tabel 4. Lepasan Berdasarkan Rule Curve Tahun Basah Tahun
No
Periode
[1]
[2] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
[3] 1-Jan 2-Jan 1-Feb 2-Feb 1-Mar 2-Mar 1-Apr 2-Apr Mei-1 Mei-2 1-Jun 2-Jun 1-Jul 2-Jul Ags-1 Ags-2 1-Sep 2-Sep Okt-1 Okt-2 1-Nov 2-Nov Des-1
2000
Rule Curve Bawah Pada Akhir Periode % juta m³ [4] [5] 4.930 23.474 10.610 50.524 9.340 44.477 9.997 47.603 8.917 42.463 16.172 77.009 17.635 83.977 6.869 32.711 9.618 45.800 11.563 55.060 17.493 83.299 14.826 70.599 12.391 59.003 10.578 50.370 8.898 42.372 6.931 33.007 4.720 22.478 2.458 11.704 1.776 8.458 0.446 2.125 7.755 36.928 8.315 39.594 14.100 67.142
Tabel 5. Lepasan Berdasarkan Rule Curve Tahun Normal Tahun
No
Periode
[1]
[2] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
[3] 1-Jan 2-Jan 1-Feb 2-Feb 1-Mar 2-Mar 1-Apr 2-Apr Mei-1 Mei-2 1-Jun 2-Jun 1-Jul 2-Jul Ags-1 Ags-2 1-Sep 2-Sep Okt-1 Okt-2 1-Nov 2-Nov Des-1 Des-2
2002
Rule Curve Bawah Pada Akhir Periode % juta m³ [4] [5] 48.600 10.206 46.439 9.752 68.835 14.455 23.873 5.013 56.714 11.910 50.288 10.561 61.998 13.020 96.255 20.214 89.589 18.814 31.387 6.591 72.224 15.167 64.408 13.526 57.232 12.019 51.573 10.830 46.174 9.697 38.611 8.108 30.918 6.493 22.033 4.627 15.334 3.220 10.169 2.136 6.236 1.310 40.331 8.469 52.879 11.105 45.660 9.589
Sumber: Perhitungan
Sumber: Perhitungan
Gambar 11. Rule Curve Tahun Normal Sumber: Perhitungan Gambar 10. Rule Curve Tahun Basah Sumber: Perhitungan Dengan menggunakan pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun basah ini meng-hasilkan kinerja sebagai berikut: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi = 82,80% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 55,45%
Dengan menggunakan pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun normal ini meng-hasilkan kinerja sebagai berikut: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi = 65,89% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 31,55%
Tabel 6. Lepasan Berdasarkan Rule Curve Tahun Kering Tahun
No
Periode
[1]
[2] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
[3] 1-Jan 2-Jan 1-Feb 2-Feb 1-Mar 2-Mar 1-Apr 2-Apr Mei-1 Mei-2 1-Jun 2-Jun 1-Jul 2-Jul Ags-1 Ags-2 1-Sep 2-Sep Okt-1 Okt-2 1-Nov 2-Nov
2005
Rule Curve Bawah Pada Akhir Periode % juta m³ [4] [5] 44.352 9.314 38.267 8.036 51.107 10.733 37.486 7.872 35.704 7.498 52.644 11.055 32.607 6.847 87.341 18.342 81.422 17.099 43.958 9.231 64.511 13.547 56.766 11.921 50.182 10.538 45.108 9.473 40.647 8.536 34.916 7.332 28.485 5.982 21.905 4.600 15.537 3.263 10.537 2.213 6.738 1.415 3.222 0.677
Sumber: Perhitungan
Gambar 12. Rule Curve Tahun Kering Sumber: Perhitungan Dengan menggunakan pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun kering ini meng-hasilkan kinerja sebagai berikut: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi = 59,96% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 31,25% KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan 1. Hasil perhitungan debit aliran rendah (low flow) yang dibangkitkan dari data hujan dengan metode FJ Mock waduk Pengga selama 11 tahun menghasilkan rerata dari setiap tahun berkisar 0,884
m3/detik-3,383 m3/detik dan rerata tertinggi terjadi pada tahun 2000. 2. Rumusan rule curve operasi waduk Pengga ditentukan dengan fungsi tujuan berupa rule curve bawah (% tampungan aktif), caranya dengan memilih mode optimasi dari kisaran acak [0-100] dengan rentetan data berupa hasil optimal, crossover, rekalkulasi tabel populasi dan rekalkulasi tabel generasi. 3. Sebagai langkah awal dalam proses optimasi pada Algoritma Genetik, maka dicari alternatif awal dari skedul tampungan waduk dengan melakukan proses inisialisasi. Dalam proses inisialisasi ini dibangkitkan secara stokastik 16 alternatif skedul tampungan waduk dari inisialisai generasi rule curve, selanjutnya adalah proses crossover atau persilangan antar variabel tampungan waduk sehingga terbentuk populasi rule curve sejumlah 120 dari hasil kombinasi antar generasi rule curve yang berjumlah 16. Berikutnya adalah proses reproduksi yakni memilih 16 generasi rule curve terbaik dari 120 populasi rule curve berdasarkan ranking dari nilai kinerja daripada setiap generasi rule curve dalam populasi rule curve tersebut,maka ada prioritas bagi generasi rule curve hasil crossover yang ada perbaikanya (paling sedikit 1 kali). Berikut hasil perbaikan yang terpilih menjadi generasi rule curve berikutnya. Terhadap 16 generasi rule curve ranking teratas lalu dilakukan copy untuk menghasilkan generasi turunan yang berikutnya. Setelah dilakukan pro-ses copy pada 16 generasi rule curve ranking teratas selanjutnya akan menjadi generasi awal yang jumlahnya sama saat proses inisialisai generasi rule curve yang pertama yakni 16 generasi rule curve dengan nilai kinerja yang lebih baik. Pada kondisi ini keadaanya sudah homogen. 4. Hasil simulasi model optimasi rule curve waduk Pengga dengan Algoritma Genetik selama 11 tahun (2000 s/d
2010) atau 264 periode ½ bulanan sebagai berikut: Pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun basah: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi= 82,80% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 55,45% Pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun normal: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi= 65,89% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 31,55% Pedoman lepasan waduk mengikuti rule curve berdasarkan tahun kering: Rerata pemenuhan kebutuhan irigasi= 59,96% Jumlah pemenuhan kebutuhan irigasi yang kurang = 0 Pemenuhan kebutuhan irigasi minimum = 31,25% Dengan hasil rule curve tersebut intensitas tanam tidak bisa terpenuhi 300% karena terdapat kekurangan di beberapa musim tanam sehingga in-tensitas tanam yang terpenuhi adalah 260%. Saran 1. Sebaiknya jumlah populasi awal dan iterasi diperbanyak sehingga akan menghasilkan solusi terbaik yang mempunyai nilai kinerja terbaik pula. 2. Lebih dikembangkan untuk mengenerate rule curve masing-masing tahun sehingga dalam beberapa tahun akan terbentuk beberapa fungsi kinerja rule curve yang bervariasi. 3. Untuk kondisi pengoperasian aktual perlu dicermati agar rule curve pengoperasian tidak melebihi batasan, untuk pemenuhan kebutuhan irigasi pada waduk Pengga. 4. Perlu adanya evaluasi atau penelitian dari hasil output software macro
5.
visual basic yang dipakai agar lebih sesuai dengan keadaan riil lapangan. Perlu adanya tinjau ulang pola tata tanam mengenai kebutuhan irigasi untuk palawija.
DAFTAR PUSTAKA McMahon, T.A., and Russel, G.M. 1978. Reservoir Capacity And Yield. Amsterdam: Elsevier Scientific Publishing Company. Soedibyo. 1993. Teknik Bendungan. Jakarta: Pradnya Paramita. Soetopo, W. 2012. Model-model Simulasi Stokastik untuk Sistem Sumberdaya Air. Malang: Asrori. Soetopo, W. 2010. Operasi Waduk Tunggal. Malang: Citra Malang. Sudjarwadi. 1988. Operasi Waduk. Yogyakarta:KMTS Universitas Gajah Mada. Unit Informasi Sumber Daya Air BWS NT1. 2013. Lokasi Waduk Pengga. Dari www.bwsnt1.com. (diakses 25 De-sember 2013). Universitas Sumatera Utara. 2011. Dasar Teori Hidrologi. Dari repository. usu.ac.id/2011.pdf.(diakses 8 Januari 2014)
