Pengaruh Panjang Dan Lebar Data Debit Historis Pada Kinerja Model Pembangkitan Data Debit Sungai Brantas Dengan Metode Arima

Abstract

Data debit sungai memerlukan deret yang cukup panjang untuk perencanaan dan pengelolaan bangunan sumber daya air. Prediksi debit sungai pada periode mendatang diperlukan sebagai masukan dalam pengambilan keputusan dalam pengelolaan sumber daya air. Pembangkitan data adalah salah satu cara untuk mengatasi permasalahan data hidrologi yang kurang panjang. Apabila dalam perencanaan hanya tersedia data debit yang pendek maka dapat diperpanjang dengan pembangkitan data, bahkan proyeksi debit di masa mendatang dapat juga diprediksi. Metode ARIMA merupakan salah satu metode stokastik yang digunakan untuk pembangkitan data sintetik menggunakan data deret waktu (time series). Para praktisi sering mengalami kesulitan dalam menentukan berapa panjang data historis minimal representatif untuk pembangkitan data debit yang dapat mempengaruhi secara signifikan keandalan data untuk perencanaan bangunan air. Banyak model stokastik tidak memberikan acuan/pedoman berapa panjang data historis minimal yang harus digunakan. Penelitian ini menganalisis pengaruh panjang data debit historis terhadap kinerja model pembangkitan data debit metode ARIMA. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan nilai berapa panjang data yang representatif atau diperkenankan secara statistik yang bisa mewakili data debit historis untuk mendapatkan data debit sintetik melalui pembangkitan pada lebar data tertentu. Penelitian menggunakan data debit dari 3 (tiga) stasiun AWLR yang mewakili masing-masing sub DAS di DAS Brantas, yaitu stasiun AWLR Gadang (sub DAS Brantas Hulu), stasiun AWLR Kertosono (sub DAS Brantas Tengah) dan stasiun AWLR Lengkong Baru (sub DAS Brantas Hilir). Data debit historis untuk pembangkitan model menggunakan data debit tahun 1995 sampai 2009 (15 tahun). Panjang data debit historis untuk pembangkitan model menggunakan variasi panjang data 5 tahun (2005-2009), 10 tahun (2000-2009) dan 15 tahun (1995-2009). Lebar data untuk pembangkitan model menggunakan debit rata-rata 10 harian, rata-rata 15 harian dan rata-rata bulanan. Data debit aktual untuk menilai kinerja model menggunakan data debit tahun 2010 (1 tahun). Hasil analisis pada stasiun AWLR Gadang, diperoleh kesimpulan bahwa semakin panjang data debit historis maka semakin kecil kesalahan relatifnya untuk semua lebar data. Hasil analisis pada stasiun AWLR Kertosono dan Lengkong Baru, untuk lebar data 10 harian dan 15 harian diperoleh kesimpulan bahwa semakin panjang data debit historis maka semakin besar kesalahan relatifnya. Sedangkan untuk lebar data 1 bulanan, semakin panjang data debit historis maka semakin kecil kesalahan relatifnya.Panjang data historis yang representatif dengan nilai kesalahan relatif 5% untuk pembangkitan data debit menggunakan model ARIMA pada stasiun AWLR Gadang adalah 15 tahun untuk lebar data 10 harian, 17 tahun untuk lebar data 15 harian dan 11 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Pada stasiun AWLR Kertosono, panjang data historis yang representatif adalah 8 tahun untuk lebar data 10 harian, 5 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan. Pada stasiun AWLR Lengkong Baru, panjang data historis yang representatif adalah 6 tahun untuk lebar data 10 harian, 6 tahun untuk lebar data 15 harian dan 14 tahun untuk lebar data 1 bulanan