EVAPOTRANSPIRASI POTENSIAL DAS CIMANUK …

Evapotranspirasi Potensial DAS ....(Fanny Aditya Putri dan Sinta Berliana Sipayung)

29

EVAPOTRANSPIRASI POTENSIAL DAS CIMANUK

MENGGUNAKAN PARAMETER TEMPERATUR BERBASIS DATA MODIS

Fanny Aditya Putri dan Sinta Berliana Sipayung

Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer

Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional

Jl. Dr. Djundjunan 133, Bandung 40173 Indonesia

e-mail: [email protected]

RINGKASAN

Salah satu parameter iklim penting dalam perhitungan neraca air adalah evapotranspirasi.

DAS Cimanuk merupakan salah satu sumber daya air di Jawa Barat. Namun, tidak semua stasiun

cuaca yang terdapat di sepanjang DAS Cimanuk mempunyai alat untuk mengukur evapotranspirasi.

Hal ini menyebabkan penelitian mengenai evapotranspirasi menjadi terbatas. Salah satu metode

penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk mengestimasi nilai evapotranspirasi adalah data

Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Data evapotranspirasi berada di kanal 16

(MOD16). Data MOD16 dapat diunduh dari situs ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/Mirror/MOD16 dan

memiliki format Hierarchical Data Format-Earth Observing System (HDF-EOS). Data yang digunakan

dalam penelitian ini adalah data bulanan. Selanjutnya dilakukan reproyeksi menggunakan MODIS

Reprojection Tool (MRT) agar koordinat data sesuai dengan koordinat peta geografi. Data HDF-EOS

yang telah dilakukan reproyeksi kemudian diolah menggunakan software OpenGrADS2.0.a9 untuk

melihat variasi spasial dan temporalnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh

bahwa data evapotranspirasi dari MOD16 dapat digunakan untuk mengestimasi nilai evapotranspirasi

potensial DAS Cimanuk. Data tersebut menunjukkan bahwa daerah hulu DAS Cimanuk memiliki

nilai evapotranspirasi potensial yang lebih rendah dibandingkan daerah hilir. Nilai rata-rata

evapotranspirasi potensial tertinggi diperoleh pada periode September-Oktober-November (SON)

dengan rentang nilai 140-200 mm.

1 PENDAHULUAN

Air merupakan salah satu

kebutuhan primer manusia. Hampir

semua aktivitas manusia memerlukan

air, baik untuk keperluan domestik,

pertanian, maupun perindustrian. Oleh

karena itu, ketersediaan air menjadi isu

yang penting. Water balance (neraca air)

didefinisikan sebagai neraca masukan

dan keluaran air di suatu luasan

tempat. Salah satu parameter iklim

penting dalam perhitungan neraca air

adalah evapotranspirasi (Hogstrom,

1967).

Evapotranspirasi merupakan

gabungan dari evaporasi dan transpirasi,

sehingga dipengaruhi tidak hanya oleh

faktor iklim tetapi juga faktor fisiologis

vegetasi (Asdak, 2010). Selain sebagai

parameter untuk menghitung neraca air,

informasi tentang evapotranspirasi juga

penting untuk memahami interaksi

daratan-tumbuhan-atmosfer.

Evapotranspirasi dibedakan menjadi

dua jenis yaitu evapotranspirasi potensial

(ETP) dan evapotranspirasi aktual (ETA).

ETP adalah evapotranspirasi maksimal

yang dapat terjadi pada kondisi cukup

air dan semua tanaman dianggap seragam

yaitu rumput hijau setinggi 5 cm. ETP

lebih dipengaruhi oleh faktor-faktor

iklim seperti suhu, kelembapan, dan

radiasi matahari. Sedangkan ETA lebih

dipengaruhi oleh faktor fisiologi tanaman

dan unsur tanah (Asdak, 2010).

Nilai evapotranspirasi dapat

ditentukan melalui pengukuran

langsung maupun perhitungan. Secara

Berita Dirgantara Vol. 18 No. 1 Juni 2017:29-36

30

sederhana, pengukuran nilai evapotrans-

pirasi dapat dilakukan secara langsung

menggunakan alat ukur Lysimeter.

Namun, lysimeter kurang praktis, baik

dalam penggunaanya maupun biaya

sehingga dilakukan berbagai pendekatan

menggunakan persamaan empiris untuk

menentukan nilai evapotranspirasi.

Persamaan empiris tersebut diantaranya

metode Thornthwaite, Blaney-Criddle,

Samani-Hargraeves, Prestley-Taylor,

Jansen-Haise, Penman, dan Penman-

Monteith. Metode Thornthwaite mengguna-

kan data suhu udara dan faktor koreksi

terhadap panjang hari dan lintang untuk

menghitung evapotranspirasi potensialnya.

Pada metode Blaney Criddle, untuk

menghitung ETP diperlukan data suhu,

kelembapan relatif, dan kecepatan

angin. Jika data yang tersedia hanya

data suhu dan radiasi matahari saja,

maka untuk menghitung ETP dapat

digunakan metode Hargreaves (Hargreaves,

1985). Metode Penman-Monteith adalah

metode yang direkomendasikan oleh

Food and Agriculture Organization (FAO)

(http://www.fao.org/docrep/x0490e/x0

490e06.htm).

Sungai Cimanuk merupakan salah

satu sumber daya air di wilayah Jawa

Barat. Hulu sungai ini berada di Gunung

Papandayan di Kabupaten Garut pada

ketinggian 1200 m di atas permukaan

laut. Sungai Cimanuk mengalir ke arah

utara sepanjang 180 km hingga ke Laut

Jawa di daerah Kabupaten Indramayu.

Wilayah Sungai Cimanuk bersama dengan

Sungai Cisanggarung memiliki potensi

air (alami) sebesar 10242 juta m3/tahun

atau 342,79 m3/detik. Daerah Aliran

Sungai (DAS) Cimanuk terbentang dari

Garut hingga Indramayu dengan luas

3584 km2 (Kepmen No. 267, 2010). DAS

Cimanuk merupakan salah satu sumber

daya air di Jawa Barat. Tidak semua

stasiun cuaca yang terdapat di sepanjang

DAS Cimanuk mempunyai alat untuk

mengukur evapotranspirasi. Hal ini

menyebabkan penelitian mengenai

evapotranspirasi menjadi terbatas.

Penginderajaan jauh saat ini

banyak digunakan untuk mengestimasi

nilai parameter-parameter iklim seperti

curah hujan dan temperatur. Teknik

penginderajaan jauh dapat meluaskan

wilayah pemantauan dan dapat

dilakukan setiap waktu. Salah satu

metode penginderaan jauh yang dapat

digunakan untuk mengestimasi nilai

evapotranspirasi adalah data Moderate

Resolution Imaging Spectroradiometer

(MODIS) (Jang, K., 2009; Yuan, W., 2010;

Jin, Y., 2011). Pada makalah ini dikaji

mengenai perubahan evapotranspirasi

potensial (ETP) di DAS Cimanuk

berbasis data MODIS.

2 METODE

Batas wilayah yang dikaji dalam

makalah ini yaitu DAS Cimanuk yang

terletak di 7,45⁰-6,42⁰ LS dan 107,6⁰-

108,8⁰9 BT (Gambar 2-1). Data evapotrans-

pirasi diperoleh dari MODIS. MODIS

merupakan salah satu instrumen yang

dibawa oleh satelit Terra yang diluncurkan

pada Desember 1999. MODIS memiliki

sensor multispektral yang terdiri dari 36

kanal. Sensor ini mempunyai beberapa

resolusi spasial yaitu 250 m (untuk

kanal 1 dan 2), 500 m (untuk kanal 3-7),

dan 1 km (untuk kanal 8-36) (https://

modis.gsfc.nasa.gov/). Data evapotrans-

pirasi berada di kanal 16 (MOD16). Data

ini memiliki resolusi spasial 1 km dan

mencakup 109,3 juta km2 lahan vegetasi

global dengan interval 8 harian, bulanan,

dan tahunan. Data tersedia dari tahun

2000 sampai tahun 2014 (http://www.

ntsg.umt.edu/project/mod16).

Gambar 2-1: Peta DAS Cimanuk

http://www.fao.org/docrep/x0490e/x0490e06.htm



31

Data MOD16 dapat diunduh dari

situs ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/

Mirror/MOD16 dan memiliki format

Hierarchical Data Format-Earth Observing

System (HDF-EOS). Data yang digunakan

dalam penelitian ini adalah data bulanan.

Selanjutnya dilakukan reproyeksi

menggunakan MODIS Reprojection Tool

(MRT) agar koordinat data sesuai dengan

koordinat peta geografi (USGS EROS

Data Center, 2012). Data HDF-EOS yang

telah dilakukan reproyeksi kemudian

diolah menggunakan software Open

GrADS2.0.a9 untuk melihat variasi

spasial dan temporalnya.

Data suhu permukaan diperoleh

dari sensor AIRS yang juga terdapat

pada satelit AQUA-TERRA. Data suhu

permukaan ini diunduh melalui situs

(http://acdisc.gsfc.nasa.gov/data/Aqua_

AIRS_Level3/AIRS3STM.006/).Di beberapa

stasiun pengamat DAS Cimanuk hanya

tersedia panci klas-A untuk mengukur

evaporasi. Data evaporasi observasi

diperoleh dari Badan Pengelolaan

Daerah Aliran Sungai (BPDAS) Cimanuk.

Namun, karena keterbatasan data yang

tersedia hanya ada pada tiga stasiun

pengamat dan hanya ada dari tahun

2012-2014.

3 HASIL DAN PEMBAHASAN

Nilai evapotranspirasi yang tersedia

dalam set data MOD16 merupakan nilai

evapotranspirasi yang dikembangkan

oleh Mu et al. pada tahun 2007 berbasis

perhitungan empiris Penman-Monteith

(Mu, et al., 2007) yang kemudian

disempurnakan dalam Mu et al. pada

tahun 2011. Algoritma ET menggunakan

data tutupan lahan, albedo, indeks luas

daun, indeks vegetasi yang juga

diperoleh dari MODIS serta data

meteorologi harian dari NASA's Global

Modeling and Assimilation Office (GMAO).

Evapotranspirasi potensial (ETP)

rata-rata dari tahun 2001-2014 untuk

DAS Cimanuk yang diperoleh dari

MODIS ditunjukkan pada Gambar 3-1.

Terlihat bahwa untuk daerah bagian

selatan (Kabupaten Garut) yang merupa-

kan hulu dari Sungai Cimanuk memiliki

nilai lebih rendah dibandingkan dengan

daerah bagian utara (Kabupaten

Indramayu dan Cirebon). Garut merupa-

kan daerah dataran tinggi sehingga

memiliki suhu permukaan lebih rendah

dibandingkan dengan Indramayu dan

Cirebon yang merupakan wilayah pesisir

(Gambar 3-2). Salah satu faktor yang

mempengaruhi evapotranspirasi adalah

suhu. Suhu permukaan yang rendah

mengakibatkan evapotranspirasi juga

rendah.

Gambar 3-1: Rata-rata Evapotranspirasi Potensial (ETP) MODIS tahun 2001-2014

ftp://ftp.ntsg.umt.edu/


32

Gambar 3-2: Suhu rata-rata dan topografi DAS Cimanuk

Gambar 3-3: Rata-rata ETP MODIS musiman

Gambar 3-3 menunjukkan nilai

ETP rata-rata musiman dari tahun

2001-2014 sedangkan suhu rata-rata

musiman ditunjukkan pada Gambar 3-4.

Nilai ETP paling tinggi diperoleh pada

bulan SON (September-Oktober-November).

Sedangkan nilai ETP minimum dicapai

pada bulan DJF (Desember-Januari-

Februari). Hal ini dapat disebabkan pada

DJF suhu permukaan paling rendah

sehingga ETP juga paling rendah.


33

Pada penelitian ini, untuk melihat

variasi temporal ETP DAS cimanuk

dipilih dua stasiun pengamat yaitu

Leuwigoong (Kab.Garut) yang mewakili

bagian selatan dan kantor Pengelolaan

Sumber Daya Air-PSDA (Kab. Cirebon)

yang mewakili bagian utara. Seperti

yang terlihat pada Gambar 3-5, ETP di

kantor PSDA lebih tinggi dibandingkan

ETP di Leuwigoong. ETP dipengaruhi

suhu, curah hujan, radiasi matahari,

kecepatan angin, kelembaban udara,

tekanan udara, lama penyinaran

matahari. Daerah Cirebon yang

merupakan dataran rendah mempunyai

suhu permukaan lebih tinggi dan

kelembapan udara lebih rendah

dibandingkan Garut yang merupakan

dataran tinggi. Nilai ETP di stasiun

pengamat PSDA Cimanuk sejak tahun

2010 mengalami penurunan sedangkan

untuk stasiun Leuwigoong mengalami

sedikit peningkatan. Dibutuhkan

penelitian lebih lanjut untuk memahami

fenomena tersebut.

Gambar 3-4: Rata-rata suhu permukaan DAS Cimanuk

Gambar 3-5: Perbandingan ETP MODIS untuk daerah Leuwigoong (Kab.Garut) dan Kantor PSDA

Cimanuk (Kab.Cirebon)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

1-J

an-0

1

1-A

gust

-01

1-M

ar-0

2

1-O

kt-0

2

1-M

ei-0

3

1-D

es-0

3

1-J

ul-

04

1-F

eb-0

5

1-S

ep-0

5

1-A

pr-

06

1-N

op

-06

1-J

un

-07

1-J

an-0

8

1-A

gust

-08

1-M

ar-0

9

1-O

kt-0

9

1-M

ei-1

0

1-D

es-1

0

1-J

ul-

11

1-F

eb-1

2

1-S

ep-1

2

1-A

pr-

13

1-N

op

-13

1-J

un

-14

ETP

(m

m)

ETP MODIS

Leuwigoong PSDA Cimanuk


34

Gambar 3-6: Perbandingan evaporasi dan evapotranspirasi potensial

Data yang tersedia di stasiun-

stasiun pada umumnya hanya data

evaporasi yang diukur menggunakan panci

Klas-A. Telah dilakukan perbandingan

antara nilai evaporasi observasi dengan

nilai ETP MODIS untuk melihat hubungan

antara keduanya. Data yang digunakan

adalah data evaporasi stasiun pengamat

Hulu Cimanuk. Dari Gambar 3-6 terlihat

bahwa evaporasi observasi memiliki nilai

lebih rendah dibandingkan ETP MODIS

(metode Penman-Monteith).

Hasil yang serupa juga didapatkan

oleh Manik (2012) yang membandingkan

metode Penman-Monteith dengan

observasi menggunakan panci Klas-A di

provinsi Lampung. Dia mendapatkan

bahwa di salah satu stasiun yaitu

Branti, secara rata-rata metode Penman-

Monteith 1,09 kali lebih tinggi dari hasil

pengamatan dan mempunyai korelasi

yang rendah yaitu r = 0,3. Penelitian di

luar negeri pun menunjukkan hasil yang

tidak jauh berbeda, seperti Fontenot

(2004) yang melakukan penelitian untuk

daerah Louisiana (Amerika Serikat)

memperoleh bahwa laju ETP standar

yang diukur dengan panci Klas-A tidak

cocok dengan hasil dari metode Penman-

Monteith. Xing et al., (2008) yang melaku-

kan penelitian untuk daerah di Kanada

juga mendapatkan hasil yang sama bahwa

untuk mendapatkan laju evapotranspirasi

standar, hasil pengukuran dengan panci

harus dikonversikan dengan menggunakan

koefisien panci. Xing et al., (2008)

menggunakan metode Cuenca dan Snyder

untuk memperoleh koefisien panci untuk

iklim maritim Kanada, yang nilainya

bervariasi antara 0,78 – 0,94 sedangkan

Danang (2013) menyatakan koefisien

panci untuk wilayah Indonesia berkisar

antara 0,7-0,8 atau rata-rata 0,75.

Hubungan yang rendah antara

nilai evaporasi panci klas-A dan ETP

MODIS dapat disebabkan oleh banyak

hal. Salah satunya ialah apakah data

evaporasi pengamatan merupakan data

yang berkualitas. Terlihat pada Gambar

3-6, nilai evaporasi hasil pengamatan

meningkat kembali pada bulan Desember.

Nilai ini patut dicurigai. Oleh karena itu,

dibutuhkan data observasi yang lebih

panjang agar hasil perbandingan lebih

akurat.

4 PENUTUP

Data evapotranspirasi dari MOD16

dapat digunakan untuk mengestimasi

nilai evapotranspirasi potensial DAS

Cimanuk. Berdasarkan data tersebut

terlihat bahwa daerah hulu DAS

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

mm

/bu

lan

Hulu Cimanuk

Evaporasi ETP MODIS


35

Cimanuk memiliki nilai evapotranspirasi

potensial yang lebih rendah

dibandingkan daerah hilir. Nilai rata-

rata evapotranspirasi potensial tertinggi

diperoleh pada periode September-

Oktober-November (SON) dengan

rentang nilai 140-200 mm.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih

kepada Dr. Lilik Slamet dan Amalia

Nurlatifah, S.Si atas diskusi dan

masukannya selama penelitian dan

pembuatan karya tulis ini.

DAFTAR RUJUKAN

Asdak C., 2010. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah

Aliran Sungai. Yogyakarta: Gajah Mada

University Press dalam Prachmayandini,

R., 2012. Perhitungan Evapotranspirasi

Menggunakan Citra Modis (Studi Kasus:

Das Cimadur, Banten), Skripsi, Institut

Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia.

Fontenot, R.L., 2004. An Evaluation of Reference

Evapotranspiration Models in Louisiana.

MSc thesis, Louisiana State Univ., Baton

Rouge, La. USA.

ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/Mirror/MOD16.

Hargreaves, G.L., and Z.A., Samani, 1985.

Reference Crop Evapotranspiration from

Temperature, Applied Engineering in

Agriculture, Vol 1 (2), 96–99.

Hogstrom, Ulf., 1968. Studies on the Water

Balance of a Small Natural Catchment

Area in Southern Sweden, Tellus XX, 4,

633-641.

http://acdisc.gsfc.nasa.gov/data/Aqua_AIRS_L

evel3/AIRS3STM.006/.

https://modis.gsfc.nasa.gov/.

http://www.fao.org/docrep/x0490e/x0490e06.

htm.

http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16.

Jang, K., S., Kang, J., Kim, C., B. Lee, T., Kim,

J., Kim, R., Hirata, N., Saigusa, 2010.

Mapping Evapotranspiration using MODIS

and MM5 Four-Dimensional Data

Assimilation, Remote Sensing of

Environment, 114, 657-673.

Jin, Y., J. T., Randerson, and M. L., Goulden,

2011. Continental-Scale Net Radiation

and Evapotranspiration Estimated using

MODIS Satellite Observations, Remote

Sensing of Environment, 115, 2302-

2319.

Keputusan Menteri Pekerjaan Umum No.

267/KPTS/M/2010 tentang Pola

Pengelolaan Sumber Daya Air Wilayah

Sungai Cimanuk Cisanggarung.

Manik, T.K., R. B., Rosadi, dan A., Karyanto,

2012. Evaluasi Metode Penman-Monteith

dalam Menduga Laju Evapotranspirasi

Standar (ET0) di Dataran Rendah Propinsi

Lampung, Indonesia, Jurnal Keteknikan

Pertanian, Vol 26, No. 2, 121-128.

Mu, Q., F.A., Heinsch, M., Zhao, and S. W.,

Running, 2007. Development of a Global

Evapotranspiration Algorithm based on

MODIS and Global Meteorology Data,

Remote Sensing of Environment, 111,

519-536, doi: 10.1016/ j.rse.2007. 04.015.

Mu, Q., M., Zhao, and S., W., Running, 2011.

Improvements to a MODIS Global

Terrestrial Evapotranspiration Algorithm,


1781-1800.

Nuryanto, D.E., dan Jose Rizal, 2013.

Perbandingan Evapotranspirasi Potensial

Antara Hasil Keluaran Model RegCM 4.0

Dengan Perhitungan Data Pengamatan,

Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol 14,

No. 2, 75-85.

USGS EROS Data Center, 2012. MODIS

Reprojection Tool-User’s Manual. Release

3.0., Department of Mathematics and

Computer Science. South Dakota School

of Mines and Technology.

Xing Zisheng, L., Chow, F., Meng, H.W., Rees,

J., Monteith, and S., Lionel, 2008. Testing

Reference Evapotranspiration Estimation

Methods Using Evaporation Pan and

Modeling in Maritime Region of Canada,

Journal of Irrigation and Drainage

Engineering, 134, 4, 417-424.

ftp://ftp.ntsg.umt.edu/pub/MODIS/Mirror/MOD16

http://acdisc.gsfc.nasa.gov/data/Aqua_AIRS_Level3/AIRS3STM.006/

http://acdisc.gsfc.nasa.gov/data/Aqua_AIRS_Level3/AIRS3STM.006/

https://modis.gsfc.nasa.gov/



http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16


36

Yuan, W., S., Liu, G., Yu, J., M., Bonnefond, J.,

Chen, K., Davis, A., R., Desai, A., H.,

Goldstein, D., Gianelle, F., Rossi, A., E.,

Suyker, and S., B., Verma, 2010. Global

Estimates of Evapotranspiration and

Gross Primary Production based on

MODIS and Global Meteorology Data,


1416-1431.

Documents

EVAPOTRANSPIRASI POTENSIAL DAS CIMANUK …