METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu. Pengumpulan Data

Transkripsi

1 METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian dilakukan di Wilayah Kerja Perum Jasa Tirta II yang mempunyai luas ha, terutama pada Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum Hulu yang merupakan Daerah Tangkapan Air (DTA) bagi Waduk Jatiluhur dan juga pada lahan pertanian di daerah Pantura Jawa Barat yang mendapat pasokan air irigasi dari Waduk Jatiluhur. Lokasi Daerah Penelitian ditunjukkan pada peta di Lampiran 1. Luas DAS Citarum Hulu adalah ha, sementara luas daerah irigasi Jatiluhur di wilayah Pantura adalah ha. Penelitian ini dilakukan kurang lebih selama 16 bulan, terhitung mulai bulan Mei 2010 sampai dengan bulan Agustus Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi : 1. Data iklim di sekitar daerah penelitian yang meliputi (a) curah hujan, (b) suhu udara, (c) kelembaban udara, (d) kecepatan angin permukaan, dan (e) intensitas penyinaran matahari harian. 2. Data koordinat geografis dan elevasi (ketinggian) stasiun cuaca. 3. Data spasial daerah penelitian yang berupa (a) peta dasar digital yang antara lain berisikan layer kota, batas administrasi, garis pantai, jaringan jalan, sungai dan waduk, (b) Digital Elevation Model (DEM), (c) peta daerah irigasi Jatiluhur, (d) peta tanah, dan (e) citra satelit. 4. Data inflow dan outflow Waduk Jatiluhur. 5. Data debit anak sungai di sepanjang aliran Saluran Tarum sampai ke area irigasi pertanian di wilayah Pantura. 6. Data pola tanam, jenis dan luas lahan pertanian di daerah irigasi Jatiluhur. Data Iklim Data curah hujan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis bulanan dari 43 lokasi stasiun penakar curah hujan yang tersebar di daerah penelitian. Dari sejumlah 43 lokasi stasiun penakar tersebut, 22 lokasi berada di dalam DAS Citarum Hulu, 13 lokasi di daerah Pantura dan 8 lokasi lainnya berada di antara DAS Citarum Hulu dan daerah Pantura. Untuk melihat tren kondisi curah hujan di daerah penelitian digunakan data historis bulanan selama 20 tahun ( ), sedangkan untuk keperluan analisis 15

2 digunakan data historis selama 10 tahun terakhir ( ) untuk menyesuaikan dengan periode ketersediaan data yang lain. Data curah hujan ini diperoleh dari berbagai sumber, antara lain dari UPT Hujan Buatan BPPT, PJT-II, PLTA Cirata dan PLTA Saguling. Data ini digunakan untuk keperluan analisis neraca air dan indeks kekeringan. Selain data curah hujan, data suhu juga digunakan untuk analisis neraca air lahan dan indeks kekeringan. Data suhu ini mutlak diperlukan terutama dalam menentukan besarnya evapotranspirasi potensial (PE). Data suhu tidak tersedia pada beberapa lokasi stasiun cuaca,sehingga untuk mengatasinya dilakukan pendugaan dengan teknik interpolasi dari stasiun/lokasi terdekat yang memiliki data suhu, dengan memperhitungkan faktor ketinggian tempat. Data suhu untuk penelitian ini diambil dari 3 lokasi stasiun cuaca milik Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG), yaitu dari stasiun Jatisari (di daerah Pantura), stasiun Kalijati (daerah antara DAS Citarum Hulu dan Pantura) dan stasiun Geofisika Bandung (di DAS Citarum Hulu). Data suhu yang digunakan adalah data tahun Untuk analisis kebutuhan air tanaman di daerah Pantura, selain data suhu dan curah hujan juga digunakan data parameter iklim lain yaitu data kelembaban udara, kecepatan angin dan intensitas penyinaran matahari harian, yang diambil dari stasiun Jatisari, untuk periode yang sama yaitu tahun Data iklim bersumber dari Kantor Stasiun Klimatologi Kelas I Darmaga,Bogor.Sebaran spasial stasiun cuaca yang datanya digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Peta Lokasi Daerah Penelitian di Lampiran 1. Data Koordinat Geografis dan Elevasi Stasiun Cuaca Data lokasi astronomis atau koordinat geografis dari setiap stasiun cuaca diperlukan untuk pemetaan hasil perhitungan neraca air dan indeks kekeringan, sementara data elevasi/ketinggian tempat stasiun cuaca digunakan untuk menginterpolasi nilai suhu. Data elevasi stasiun cuaca yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari PJT-II dan Kantor Stasiun Klimatologi Kelas I Darmaga, Bogor. Untuk beberapa stasiun cuaca yang tidak diketahui elevasinya, pendugaan elevasi dilakukan melalui analisis spasial data DEM dari hasil plotting posisi stasiun cuaca berdasarkan lokasi geografisnya. Satuan dari ketinggian/elevasi dinyatakan dalam m dpl (meter di atas permukaan laut). Data Spasial Peta dasar digital yang antara lain berisikan layer kota, batas administrasi, garis pantai, jaringan jalan, sungai dan waduk digunakan sebagai base map untuk beberapa peta tematik yang dibuat dalam penelitian ini. Data DEM digunakan dalam analisis 3 dimensi, 16

3 yaitu dalam menentukan batas topografi catchment area dan juga dalam menentukan elevasi stasiun cuaca yang belum diketahui ketinggiannya. Peta daerah irigasi Jatiluhur digunakan untuk mengetahui batas dan menghitung luas area sawah pada setiap blok golongan jadwal pemberian air irigasi. Data luasan tiap blok pada daerah irigasi Jatiluhur diperlukan untuk analisis kebutuhan air tanaman dan air irigasi di daerah tersebut. Peta tanah daerah penelitian digunakan untuk mengidentifikasi jenis tekstur tanah pada lokasi stasiun cuaca yang datanya digunakan dalam analisis neraca air lahan dan indeks kekeringan. Dalam penelitian ini jenis tekstur tanah diklasifikasikan menurut lima jenis yaitu (1) pasir halus, (2) lempung berpasir, (3) lempung berdebu, (4) lempung berliat dan (5) liat. Data citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit SPOT Image yang diambil dari Google Earth yang mempunyai resolusi spasial cukup tinggi yaitu sekitar meter. Secara temporal citra satelit SPOT Image yang digunakan dalam penelitian ini juga datanya relatif cukup update, dengan waktu perekaman berkisar antara tahun Analisis citra satelit ini dilakukan untuk mengidentifikasi jenis tutupan lahan (vegetasi) pada lokasi stasiun cuaca yang datanya digunakan dalam analisis neraca air lahan dan indeks kekeringan. Dalam penelitian ini jenis vegetasi di sekitar stasiun penakar curah hujan diklasifikasikan menurut lima jenis vegetasi yaitu (1) tanaman berakar dangkal, (2) tanaman berakar moderat, (3) tanaman berakar dalam, (4) orchard dan (5) hutan tua tertutup. Data mengenai jenis tekstur tanah dan jenis vegetasi diperlukan untuk menentukan nilai water holding capacity (WHC) atau kapasitas tanah dalam menyimpan air yang nantinya akan mempengaruhi analisis neraca air (water balance). Nilai WHC berdasarkan tekstur tanah dan jenis vegetasi tersebut ditentukan berdasarkan tabel pendugaan. Contoh capture citra satelit SPOT Image yang diambil Google Earth ditampilkan dalam Gambar 3. Gambar sebelah kiri memperlihatkan jenis tutupan lahan persawahan di Stasiun Setu, sementara gambar sebelah kanan adalah jenis tutupan lahan permukiman di Stasiun Ujung Berung. 17

4 Gambar 3. Contoh capture citra satelit SPOT Image dari Google Earth Data Inflow dan Outflow Waduk Jatiluhur Data inflow dan outflow Waduk Jatiluhur digunakan untuk memperhitungkan neraca air di Waduk Jatiluhur itu sendiri. Data ini diperoleh dari PJT-II untuk periode tahun (periode 10 tahun) Data Debit Anak Sungai di Sepanjang Aliran Saluran Tarum Data debit dari sejumlah anak sungai yang alirannya masuk ke dalam aliran Sungai Citarum yang mengaliri area irigasi pertanian di wilayah Pantura diperlukan untuk mengetahui potensi air tambahan yang mampu memberikan pasokan air irigasi secara alami ke daerah pertanian di wilayah Pantura. Sejumlah anak sungai yang dimaksud adalah sebagai berikut : (1) Sungai Cipunagara di Bendung Salamdarma, (2) Sungai Ciasem di Bendung Macan, (3) Sungai Ciherang/Cilamaya di Bendung Barugbug, (4) Sungai Cikarang di Bendung Cikarang, (5) Sungai Cibeet di Bendung Cibeet dan (6) Sungai Bekasi di Bendung Bekasi. Data ini diperoleh dari PJT-II. Panjang historis data selama 9 tahun ( ). Data Jenis Tanaman dan Luasannya Serta Pola Tanam di Wilayah Pantura Ketiga jenis data ini diperlukan untuk menghitung kebutuhan air tanaman di wilayah Pantura yang air irigasinya dipasok dari Waduk Jatiluhur. Ketiga data ini didapat dari hasil wawancara dengan narasumber maupun data sekunder yang ada di PJT-II. 18

5 Analisis Data Neraca Air Lahan Neraca air lahan dianalisis dengan menggunakan Metode Thornthwaite-Mather dimana hasil perhitungannya tersusun dalam basis data tabular yang tersusun atas parameter-parameternya. Parameter tersebut yaitu nilai curah hujan (P), suhu udara (t), evapotranspirasi potensial (PE), water holding capacity (WHC), selisih nilai P PE, accumulated potential water loss (APWL), kelengasan tanah/storage (S t ), perubahan kelengasan tanah ( S t ), evapotranspirasi aktual (AE), kekurangan lengas tanah/moisture deficiency (D) serta kelebihan lengas tanah/moisture surplus (S). Analisis neraca air lahan dilakukan untuk setiap lokasi stasiun cuaca pada kedua daerah penelitian dan untuk selanjutnya dihitung nilai rerata wilayahnya. Untuk lebih mempermudah dan mempercepat perhitungan neraca air lahan pada setiap lokasi, dalam penelitian ini proses perhitungan masing-masing parameternya dibantu dengan menggunakan aplikasi program perhitungan neraca air berbasis bahasa program Visual Delphi 5 yang dikembangkan oleh UPT Hujan Buatan - Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. Beberapa contoh aplikasi program perhitungan neraca air dapat dilihat pada Lampiran 2. Nilai neraca air lahan di DAS Citarum Hulu dan wilayah Pantura diperhitungkan dengan masukan nilai rerata aritmatik wilayah untuk parameter curah hujan (P), suhu udara (t), dan nilai water holding capacity (WHC) pada kedua daerah penelitian, sementara untuk parameter lain sisanya dihitung ulang dengan menggunakan bantuan program perhitungan neraca air. Perhitungan neraca air dianalisis untuk periode bulanan dan ditampilkan dalam bentuk tabel dan peta. Perhitungan neraca air lahan Thornthwaite-Mather membutuhkan data masukan berupa data curah hujan dan suhu udara. Data curah hujan yang digunakan adalah nilai rerata curah hujan bulanan. Jika terdapat data curah hujan yang hilang atau tidak tercatat terlebih dahulu dilengkapi dengan rumus sebagai berikut (Harto, 1993) : Px = {(PA/dx A 2 )+ (PB/dxB 2 )+(PC/dxC 2 )}/{(1/dxA 2 )+(1/dxB 2 )+(1/dxC 2 )} (7) dimana : Px : tebal hujan yang akan dilengkapi pada stasiun x (mm) PA, PB, PC : tebal hujan pada stasiun di sekitar stasiun x (mm). dxa, dxb, dxc : jarak dari stasiun x ke masing-masing stasiun A, B, C (km) 19

6 Misalkan: data curah hujan stasiun Cirata untuk bulan November tahun 2001 tidak tercatat (rusak), maka data yang kosong tersebut diisi dengan pendekatan melalui nilai curah hujan dari 3 (tiga) stasiun terdekat di sekitarnya, yaitu Darangdan (di sebelah timur laut), Cimeta (selatan), dan Cikundul (barat), seperti yang terlihat dalam Gambar 4 (contoh perhitungan disajikan pada Lampiran 3). Gambar 4. Lokasi Stasiun Cirata, Stasiun Darangdan, Stasiun Cimeta dan Stasiun Cikundul Seperti halnya data curah hujan, data suhu udara yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai rerata suhu udara bulanan. Nilai suhu udara diperlukan untuk menghitung nilai evapotranspirasi potensial, dimana nilai evapotranspirasi potensial sendiri ditentukan dengan rumus Thornthwaite-Mather (1957) berdasarkan persamaan : PE x t / I... (8) PE PE x f... (9) dimana : PE x : Evapotranspirasi potensial yang belum disesuaikan dengan faktor koreksi (f) PE : Evapotranspirasi potensial (mm) t : suhu rerata bulanan ( o C) f : faktor koreksi berdasarkan letak lintang dan waktu I : jumlah nilai i (indeks panas) dalam setahun; dengan i = (t/5) (10) a = ( I 3 ) ( I 2 ) I (11) a Bila tidak terdapat data pengamatan suhu udara pada stasiun yang bersangkutan, dilakukan pendugaan dengan teknik interpolasi dari stasiun terdekat yang mempunyai data 20

7 suhu udara dengan memperhitungkan faktor ketinggian tempat dengan persamaan Mock (1973, dalam Sudibyakto, 1985). dimana : t z z 1 2 (12) t : perbedaan suhu udara antara stasiun pengukuran dengan yang dianalisis. ( o C) z 1 : elevasi stasiun pengukuran suhu udara (m) z 2 : elevasi stasiun yang dianalisis (m) Prinsip dari persamaan Mock adalah mencari beda suhu udara terhadap perbedaan ketinggian pada dua lokasi. Data suhu udara yang digunakan sebagai acuan dalam interpolasi diambil dari stasiun Jatisari (di daerah Pantura), stasiun Kalijati (daerah antara DAS Citarum Hulu dan Pantura) dan stasiun Geofisika Bandung (di DAS Citarum Hulu). Kapasitas tanah dalam menyimpan air atau water holding capacity (WHC) adalah tebal air (mm) pada setiap kedalaman lapisan tanah. Dapat juga diartikan sebagai kapasitas maksimum tanah menyimpan air. Nilai WHC tergantung pada jenis tanah (tekstur) dan kedalaman perakaran tanaman. Nilai WHC diperoleh dengan bantuan tabel pendugaan yang mengkombinasikan kedalaman perakaran pada berbagai tekstur tanah (Tabel 2). Tabel 2. Pendugaan Water Holding Capacity Berdasarkan Kombinasi Tipe Tanah dan Vegetasi Air tersedia / Panjang Zone Tipe Tanah available water (mm/m) perakaran (m) Tanaman berakar dangkal : Pasir halus Lempung berpasir halus Lempung berdebu Lempung berliat Liat Tanaman berakar dalam : Pasir halus Lempung berpasir halus Lempung berdebu Lempung berliat Liat Orchard : Pasir halus Lempung berpasir halus Lempung berdebu Lempung berliat Liat Hutan tua tertutup : Pasir halus Lempung berpasir halus Lempung berdebu Lempung berliat Liat Sumber: Thornthwaite-Mather (1957, dalam Sudibyakto, 1985) Lengas tanah tertahan/whc (mm)

8 Selanjutnya dari nilai curah hujan (P) dan evapotranspirasi potensial (PE), nilai parameter lainnya yaitu APWL, S t, S t, AE, D dan S dapat dihitung. Detail persamaan untuk menghitung masing-masing parameter neraca air Thornthwaite-Mather diuraikan dalam Lampiran 3. Neraca Air Waduk Jatiluhur dan Sungai Citarum Selain neraca air lahan, penelitian ini juga memperhitungkan neraca air Waduk Jatiluhur dan neraca air Sungai Citarum. Perhitungan neraca air Waduk Jatiluhur dilakukan dengan mengacu pada konsep umum penelusuran hidrologi berdasarkan rumus Wilson (1989) sebagai berikut : I 1 I 2 O1 O2 t t S 2 S1...(13) 2 2 dimana ; I = Inflow waduk (m 3 /detik) O = Outflow waduk (m 3 /detik) t = Interval waktu (hari) S = Storage waduk (m 3 ) Subskrip 1 dan 2 menunjukkan awal dan akhir interval waktu. Parameter I dapat dirinci lebih lanjut, yaitu selain debit inflow (air masuk) dari sungai-sungai, ada juga parameter curah hujan yang langsung jatuh ke waduk. Parameter O, selain debit outflow (air keluar) dari turbin dan bottom outlet, ada juga parameter penguapan dan limpasan yang langsung keluar dari permukaan waduk. Data mengenai neraca air Sungai Citarum diperoleh dari PJT-II. Data ini diperlukan untuk mengetahui potensi ketersediaan sumberdaya air Sungai Citarum yang dialirkan melalui Waduk Jatiluhur dan besarnya potensi aliran tambahan dari beberapa anak sungai yang melintas di sepanjang Saluran Tarum. Air ini nantinya dimanfaatkan untuk pemenuhan berbagai kebutuhan di daerah hilir, khususnya kebutuhan air irigasi pada lahan pertanian beririgasi di wilayah Pantura Jawa Barat. Indeks Kekeringan Perhitungan Indeks Kekeringan dilakukan dengan menggunakan Metode Palmer (1960, dalam Sudibyakto, 1985) berdasarkan rumus : Ia = 100 D / PE...(14) dimana : Ia = indeks kekeringan (aridity index; %) D = kekurangan lengas (moisture deficiency; mm). PE = evapotranspirasi potensial (mm) 22

9 D dan PE adalah total tahunan, PE dihitung berdasarkan evapotranspirasi potensial bulanan yang dihitung dengan rumus Thornthwaite. Selanjutnya hasil perhitungan Indeks Kekeringan diklasifikasikan menurut kriteria seperti yang tercantum dalam Tabel 3. Tabel 3. Kelas Indeks Kekeringan Indeks Kekeringan (%) < 16,7 16,7-33,3 > 33,3 Kriteria Kekeringan ringan* Kekeringan sedang Kekeringan berat Sumber: Sudibyakto (1985); *dengan modifikasi Kebutuhan Air Irigasi dan Efisiensi Irigasi di Daerah Irigasi Jatiluhur Kebutuhan air irigasi pada lahan pertanian irigasi Waduk Jatiluhur di daerah Pantura diperhitungkan dengan menggunakan bantuan program CropWat for Windows versi 8.0, yang dikembangkan oleh Land and Water Development Division of Food and Agriculture Organization the United Nations (FAO) bekerjasama dengan Institute of Irrigation and Development Studies (IIDS) dari Universitas Southampton, Inggris. Program ini menggunakan metode Penman Monteith dari FAO (Allen et al, 1992) untuk memperhitungkan evapotranspirasi dan kebutuhan air tanaman. Tahapan perhitungan kebutuhan air dengan menggunakan program CropWat for Windows versi 8.0 adalah sebagai berikut : a) Melakukan estimasi nilai Evapotranspirasi (ET 0 ) yang diperoleh dari analisis beberapa masukan data cuaca (diambil dari stasiun Jatisari), yaitu data (1) rerata temperatur maximum dan minimum ; (2) kelembaban udara ; (3) kecepatan angin pada ketinggian 2 m ; dan (4) intensitas penyinaran matahari harian. b) Melakukan estimasi nilai curah hujan total dan curah hujan efektif bulanan. Perhitungan curah hujan efektif dalam program CropWat for Windows menggunakan nilai curah hujan dengan peluang 80%. Nilai curah hujan diestimasi untuk setiap golongan pemberian air irigasi yang ada di DI Jatiluhur. Nilai curah hujan pada golongan I diambil berdasarkan rerata aritmatik curah hujan dari stasiun Ciasem, Karawang dan Walahar; golongan II dari stasiun Salamdarma dan Leuweungsemut; golongan III dari stasiun Bendung Cikarang dan Jatisari; golongan IV dari stasiun Batujaya dan golongan V dari stasiun Pedes. Pemilihan lokasi stasiun cuaca yang mewakili masing-masing golongan tersebut ditentukan berdasarkan analisis Sistem Informasi Geografis melalui proses identity. 23

10 Contoh aplikasi program CropWat for Windows versi 8.0 untuk menghitung kebutuhan air tanaman dapat dilihat pada Lampiran 4. Program Cropwat for Windows versi 8.0 juga memberikan keluaran berupa besaran kebutuhan air irigasi (IR) yang diperhitungkan dari selisih curah hujan efektif (RE) dan kebutuhan air tanaman (ETc). Jumlah air yang hilang karena proses perkolasi dan infiltrasi (P&I) serta kebutuhan air selama pengolahan tanah (Pd) belum diperhitungkan dalam program ini, sehingga masih perlu ditambahkan untuk mengetahui total kebutuhan air irigasi. Besarnya perkolasi dan kebutuhan air selama pengolahan tanah dihitung berdasarkan tetapan nilai perkolasi (Tabel 4) dan nilai kebutuhan air untuk pengolahan tanah (Tabel 5) di daerah irigasi Jatiluhur seperti yang tercantum dalam SK Direksi PJT-II Nomor:1/420/KPTSA/2010. Tabel 4. Nilai Kc dan perkolasi untuk tanaman padi dan palawija pada berbagai tingkat umur di DI Jatiluhur Padi Palawija No Tingkat Umur Tanaman Faktor Perkolasi Tingkat Umur Faktor Rendeng Gadu Tanaman (mm/hari) Tanaman Tanaman 1 Tanam/Tandur Tanam/Tandur 1,02 3,50 Pertumbuhan bibit 0,40 (0-15 hari) (0-15 hari) 2 Pertumbuhan I Pertumbuhan I 1,02 3,00 Pertumbuhan vegetatif 0,55 (16-30 hari) (16-30 hari) (16-45 hari) 3 Pertumbuhan II Pertumbuhan II 1,02 3,00 Pertumbuhan vegetatif 0,70 (31-60 hari) (31-45 hari) (31-60 hari) 4 Pembungaan I Pembungaan I 1,32 2,50 Pematangan 0,30 (61-75 hari) (46-60 hari) (61-75 hari) 5 Pembungaan II Pembungaan II 1,40 2,00 (76-90 hari) (61-75 hari) 6 Pematangan I Pematangan I 1,35 1,50 ( hari) (76-90 hari) 7 Pematangan II ( hari) Pematangan II ( hari) 1,24 1,50 Sumber : Perum Jasa Tirta II (2010) Tabel 5. Kebutuhan air untuk pengolahan tanah selama MT Rendeng dan Gadu di DI Jatiluhur (mm/hari) Jan Feb Mar Apr Mei Jun I II I II I II I II I II I II 8,0 8,0 8,0 8,1 8,2 8,2 8,2 8,3 8,3 8,4 8,4 8,4 Jul Ags Sep Okt Nov Des I II I II I II I II I II I II 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 8,5 Sumber : Perum Jasa Tirta II (2010) Nilai perkolasi pada Tabel 4 dan nilai kebutuhan air untuk pengolahan tanah pada Tabel 5 adalah nilai harian. Untuk mengetahui volume air yang dibutuhkan untuk perkolasi dan pengolahan tanah maka nilai harian tersebut dikalikan dengan jumlah hari selama periode fase umur tanaman tertentu dan luas areanya. Kolom I dan II pada Tabel 5 menandakan periode 15 harian dalam setiap bulannya, sesuai dengan interval waktu pemberian air irigasi untuk tiap golongan di daerah irigasi Jatiluhur. Dengan diketahuinya 24

11 volume kebutuhan air irigasi pada lahan pertanian di daerah irigasi Jatiluhur dan kemudian dibandingkan terhadap volume air yang dialokasikan oleh PJT-II untuk memenuhi kebutuhan irigasi, maka nilai efisiensi pengaliran air irigasi dapat dihitung. Analisis Spasial Analisis spasial dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan program ArcView versi 3.3 dilakukan untuk memberikan gambaran distribusi keruangan dari kondisi curah hujan, neraca air lahan dan indeks kekeringan di daerah penelitian. Masingmasing parameter tersebut dibuat peta tematiknya dalam periode bulanan maupun total tahunan. Selanjutnya ketiga peta tematik tersebut saling ditumpangsusunkan (overlay) untuk mengidentifikasi daerah yang perlu diprioritaskan untuk diberi pasokan air irigasi, ditinjau dari aspek hidro-klimatologinya. Masing-masing tema diklasifikasikan menjadi 5 kelas dan diberi harkat tertentu. Daerah-daerah dengan curah hujan rendah, simpanan lengas tanah sedikit dan indeks kekeringan yang tinggi diberikan harkat dengan nilai tinggi; sebaliknya pada daerah-daerah yang semakin tinggi curah hujannya, makin banyak kandungan lengas tanahnya dan semakin kecil indeks kekeringannya diberikan harkat dengan nilai yang semakin rendah. Peta curah hujan dibagi menjadi 5 kelas dengan klasifikasi sebagai berikut : daerah dengan curah hujan tahunan lebih dari 2200 mm/tahun diberi skor 1, daerah dengan curah hujan tahunan mm/tahun diberi skor 2, daerah dengan curah hujan tahunan mm/tahun diberi skor 3, daerah dengan curah hujan tahunan mm/tahun diberi skor 4 dan daerah dengan curah hujan tahunan kurang dari 1600 mm/tahun diberi skor 5. Peta neraca air lahan dibagi menjadi 5 kelas dengan klasifikasi sebagai berikut : daerah yang memiliki selisih curah hujan (P) dan Potensial Evapotranspirasi (PE) tahunan lebih dari 400 mm/tahun diberi skor 1, antara 200 sampai dengan 400 mm/tahun diberi skor 2, antara -200 sampai dengan 200 mm/tahun diberi skor 3, antara -400 sampai dengan -200 mm/tahun diberi skor 4 dan lebih kecil dari -400 mm/tahun diberi skor 5. Peta indeks kekeringan hanya dibagi menjadi 2 kelas dengan klasifikasi sebagai berikut : daerah dengan indeks kekeringan kurang dari 33 % diberi skor 3 dan daerah dengan indeks kekeringan lebih dari 33 % diberi skor 5. Peta hasil overlay selanjutnya diberi skor kembali berdasarkan perkalian nilai dari ketiga peta tematik penyusunnya. Dari skor hasil perkalian masing- masing tema tersebut, kemudian diurutkan dan diklasifikasikan kembali menjadi 5 kelas. Skor dengan nilai tertinggi merupakan daerah yang paling membutuhkan air secara klimatologis, sebaliknya 25

12 skor dengan nilai terendah merupakan daerah yang secara relatif paling tercukupi kebutuhan airnya. Kelas I diberikan untuk daerah dengan nilai skor lebih dari 100, selanjutnya kelas II diberikan untuk nilai skor antara 80 sampai dengan 100, kelas III diberikan untuk nilai skor antara 60 sampai dengan 79, kelas IV diberikan untuk nilai skor 25 sampai dengan 59 dan kelas V diberikan untuk nilai skor kurang dari 25. Penentuan prioritas selanjutnya ditentukan dengan dua skenario dari sudut pandang yang berlawanan. Skenario pertama, jika ketersediaan air di Waduk Jatiluhur diasumsikan mampu mencukupi untuk kebutuhan air irigasi di hilir, maka daerah yang paling membutuhkan air secara klimatologis tersebut perlu diprioritaskan paling dahulu untuk diberikan pasokan air. Skenario kedua, jika ketersediaan air di Waduk Jatiluhur diasumsikan terbatas dan dirasakan tidak mampu mencukupi kebutuhan air irigasi di daerah hilir, maka daerah yang paling membutuhkan air secara klimatologis tersebut dapat ditinggalkan (bera) dan mendahulukan daerah yang relatif lebih sedikit membutuhkan pasokan air irigasi. Secara ringkas, tahapan pelaksanaan penelitian ini dapat dilihat dalam diagram alir penelitian pada Gambar 5. Gambar 5. Diagram Alir Penelitian 26

13 Garis utuh dalam Gambar 5 menandakan rangkaian alur tahapan pelaksanaan penelitian secara keseluruhan. Garis titik-titik yang menghubungkan kotak bernomor menandakan rangkaian proses perhitungan masing-masing parameter tersebut yang dikerjakan secara computerize menggunakan aplikasi program perhitungan neraca air berbasis bahasa program Visual Delphi 5. Angka (1) sampai dengan (11) menunjukkan urutan tahapan proses perhitungannya. Garis putus-putus menandakan aliran data yang digunakan sebagai masukan dalam tahap análisis yang dikerjakan dalam penelitian. 27