Kalibrasi Model Mock pada Stasiun AWLR di Wilayah Sungai Lombok - Satia Cahya Noviadi (Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya, 2022)
Di Indonesia terdapat pemodelan ketersediaan air seperti metode Nreca, Tanki, Mock maupun Artificial Neural Network (ANN). Pada penelitian ini dilakukan kalibrasi model hujan-aliran menggunakan model Mock pada beberapa Daerah Aliran Sungai (DAS) di Wilayah Sungai (WS) Lombok yang memiliki stasiun Automatic Water Level Recorder (AWLR). Hal ini dikarenakan model Mock sangat cocok untuk kalibrasi model rain run di WS Lombok yang memiliki sungai dengan tipe perennial. Penelitian ini melakukan analisis menggunakan model rain run Mock dengan input berupa data curah hujan, data evaporasi, data debit, dan data fisik DAS. Kalibrasi model Mock pada 19 stasiun AWLR dalam WS Lombok mendapatkan hasil 11 stasiun AWLR memiliki korelasi ≥ 70% yang menunjukan korelasi tinggi atau memiliki hubungan yang sangat erat antar variabel dan 8 stasiun AWLR memiliki korelasi antara ≥ 40% dan < 70% yang menunjukan korelasi sedang atau memiliki hubungan cukup erat antar variabel. Sedangkan terdapat 10 stasiun AWLR yang memiliki error ≤ 30% dan 9 stasiun yang memiliki error > 30%. Beberapa error yang tinggi pada kalibrasi disebabkan oleh adanya AWLR yang memiliki pengurangan debit dalam daerah tangkapan air dimana terdapat bangunan pengambilan air (bendung, embung maupun bendungan) yang disadap melalui sungai.