Kind: captions
Language: id
[Musik]
[Tepuk tangan]
[Musik]
baik saya akan ucapkan lagi Selamat
datang kepada Bapak dan Ibu semuanya
yang baru bergabung pada Zoom we Winarko
modelan pencemaran air Kamis 24 November
2022 memperkenalkan kembali sayatiah
Hari ini saya akan menjadi moderator
untuk webinar kita di pagi hari ini
kemudian kita mungkin sebelum memulai
sesi webinar hari ini kita akan
berkenalan terlebih dahulu mungkin
kepada Bapak dan Ibu semuanya yang sudah
hadir mungkin di sini Saya ingin menyapa
terlebih dahulu ada
Selamat pagi pak mungkin bisa
memperkenalkan diri
Apakah suara saya terdengar pak Suryo
mungkin bisa berkenalan Pak Bapak dari
instansi Mana Mungkin kita bisa bahkan
lain nampaknya ini Bapak sudah mengikuti
webinar kita dari minggu kemarin ya Pak
baru tiga kali Ibu
perkenalan teman-teman kebetulan kita
dari Dinas Lingkungan Hidup dan
Kehutanan Provinsi Kepulauan Bangka
Belitung
itu aja mungkin
lalu
Salam kenal juga untuk teman-teman
semuanya baik terima kasih Pak kita
mungkin ingin menyapa lagi di sini ada
dari Unsika ada Ibu Intan Dinata Selamat
pagi Ibu mungkin bisa memperkenalkan
diri
Selamat pagi Selamat pagi Kak saya masih
mahasiswa dari Unsika dari jeruk
Baik terima kasih banyak Kakak sudah
hadir di sesi webinar kita hari ini ini
dari Unsika kemudian saya ingin menyapa
juga di sini ada
Ibu
Veronica Selamat pagi Ibu mungkin bisa
memperkenalkan diri berupa sekali ya
Selamat pagi ibu
Selamat pagi
baik salam kenal Ibu mungkin
atau Ibu Lia ini
salam kenal Ibu Terima kasih sudah
bergabung di webinar kita hari ini
kemudian ini saya ingin juga
[Musik]
ada
ada Bu Nurmiati ini dari Nusa Tenggara
Barat Selamat pagi Bu
pagi Selamat pagi Ibu sehat hari ini
Alhamdulillah sehat Mbak Tia ibu di
Bagaimana Bu
cuaca NTB hari ini sedang hujan
kebetulan
nampaknya sedang musim hujan ya hari ini
salam kenal Ibu Terima kasih sudah
bergabung di webinar kita hari ini Oke
Baik Nah mungkin di sini kita akan
melakukan
paparan terkait dengan pemodelan
pencemaran air hari ini dengan Pak Asep
Sofyan nah ini juga mungkin sudah
bergabung ada Pak Asep Selamat pagi Pak
Selamat pagi selamat pagi sehat pak hari
ini Alhamdulillah
baik terima kasih banyak Pak sudah
bergabung di webinar kita pagi hari ini
topik yang akan kita bawakan ini masih
[Musik]
nyambung dengan topik yang dibawakan
oleh Bapak Minggu lalu terkait dengan
pencemaran air kali ini kita akan
membahas terkait dengan bagaimana
pemodelan pencemaran air ini dapat
dilakukannya seperti itu nah kemudian di
sini
Saya ingin menginformasikan juga kepada
bapak dan ibu yang mengikuti webinar
kita di hari ini saya ingin informasikan
terkait dengan sertifikat nanti akan
dikirimkan
untuk daftar hadirnya ini akan saya
bagikan distansi akhir webinar maka dari
itu nanti bapak dan ibu diharapkan untuk
melihat paparan dan memfokus pada
paparan saja sampai akhir webinar
silahkan menanyakan pertanyaannya dan
bisa dituliskan pada kolom baik mungkin
kalau misalnya Pak Asep sudah siap untuk
memaparkan materi terkait dengan
pemodelan pencemaran air Hari ini saya
persilahkan Pak untuk memulai share
screen-nya
baik Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh
senang sekali berjumpa kembali dengan
bapak ibu
bagi yang sudah pernah ikut sebelumnya
juga selamat datang bagi yang baru
pertama kali bergabung
Saya sangat
berbahagia di sini bisa berjumpa lagi
dengan bapak ibu semua semoga semuanya
sehat-sehat ya
Sebelum kita mulai kita doakan dulu
korban gempa di Cianjur mudah-mudahan
segera
dapat teratasi ya saudara-saudara kita
di Cianjur yang sedang dapat musibah
juga bapak ibu saudara kita yang lain
yang juga mungkin sedang ada musibah di
seluruh Indonesia baik Bapak Ibu saya
akan mulai paparan
jadi topik yang akan kita
bahas kali ini adalah tentang
pemodelan pencemaran air ini saya mulai
dengan beberapa
[Musik]
berita dari surat kabar ya yang pertama
ini berita tanggal 24 Oktober 2022
[Musik]
di sini ada
berita ini ada sebuah pantai yang indah
ya
tapi kemudian tercemar
jadi Pantai Cemara Karimun Jawa tercemar
limbah tambak udang ini
sempat jadi pemberitaan nasional
bulan lalu kemudian juga di sini ada
di Teluk Bima ya
jadi di Teluk Bima juga sempat ada
pemberitaan
pencemaran ya terjadi di Teluk Bima
kemudian
klhk juga menyampaikan pada bulan Juli
2021 ini tahun lalu ya pemberitaannya
klhk menyebar apa menyampaikan data
59% sungai di Indonesia tercemar berat
ya nah jadi dari
cerita-cerita ini kita bisa simpulkan
bahwa sangat penting bagi kita untuk
mengetahui apa yang terjadi
di sungai di danau di pantai di laut di
Indonesia tercinta ini
nah
Bapak Ibu selama ini sudah melakukan
pemantauan kemudian sudah melakukan
analisis
menghitung status mutu air ya dan
menyimpulkan biaya tercemar atau tidak
nah
Mungkin ini yang sudah bapak ibu lakukan
saat ini nah dan kemudian Bapak Ibu
mencoba untuk berdasarkan analisis data
ini membuat pencegahan dan
penanggulangan pencemaran air
Namun kita
perlu meningkatkan ya meningkatkan
kapasitas kita di dalam
mendesain pencegahan dan penanggulangan
pencemaran air dengan pemodelan
pencemaran air
nah mengapa ya karena ketika kita
mencoba untuk
menggunakan model Ya bagi yang belum
pernah menggunakan model kemudian
berniat untuk mulai menggunakan model
ada tiga keuntungan
yang pertama kita akan
melihat permasalahan
di sungai atau di danau di laut yang ada
di sekitar kita
ini secara sistem ya Nah secara sistem
karena kalau kita
mengerjakan model
Itu otomatis
[Musik]
kalau kita mengerjakan model Itu
otomatis kita akan
[Musik]
berusaha untuk memahami permasalahan ya
mungkin ini
admin gimana caranya ya biar yang lain
nggak bisa menulis juga
mungkin di bagian security-nya ada
security
atau Kan ada namanya tuh yang ini di
remove aja ya supaya nggak mengganggu
yang lain
yang
[Musik]
kan kelihatan tuh siapa yang coret-coret
[Musik]
oke
kita lanjutkan ya bapak ibu
jadi
[Musik]
kalau kita lihat nah itu Ahmad Badali
dirimu saja
sudah Pak Baik Nah kita lanjutkan ya
bapak ibu mohon maaf ada gangguan teknis
jadi di sini Apa manfaat kalau kita
mulai memanfaatkan model yang pertama
kita mengetahui
secara sistem ya
walaupun kita belum running modelnya
pastikan sebelum running kita belajar
dulu Nah dengan belajar model itu kita
pasti belajar sistem jadi Mengapa
terjadi misalnya di Teluk Bima ya
Mengapa kelebihan nutrien itu bisa
menyebabkan
pencemaran
masih terjadi ya
kemudian yang
[Musik]
kita bisa juga memprediksi ya Nah karena
mungkin
saat ini kita pantau ya kita analisis
data
nah
karena banyak juga dari
informasi yang kita himpun untuk
kasus-kasus
pencemaran
akibat nutrien itu
tidak diketahui sebelumnya tiba-tiba
ada Nah itu bisa kita prediksi
menggunakan model Mengapa
karena model ini menggabungkan antara
sumber pencemar air dengan faktor cuaca
ya
Jadi kita
bisa
Oke mohon maaf ya Bapak Ibu ini
bisa diulang caranya gimana ya mungkin
sama saat masih share screenshot di
bagian security di bawah nanti ada
pilihan anoted nya itu di unchecklist
aja Pak Oke jangan di ceklis seperti itu
Apakah sudah bisa Pak
makasih
Jadi yang pertama tadi kita belajar
sistem yang kedua kita bisa memprediksi
karena di dalam model Ini kan ada faktor
lain ya
jadi kita bisa memprediksi kita bisa
tahu nah yang ketiga juga kita bisa
membuat skenario skenario Berdasarkan
model yang tentu skenario ini lebih baik
dibandingkan kita berpikir sendiri Kita
hanya berpikir melihat fenomena lihat
data pemantauan analisis data ya
kemudian kita menarik kesimpulan membuat
pencegahan sendiri
tentunya ada peran dari
pemodelan pencemaran air ini jadi ada
[Musik]
peran pemodelan pencemaran air yang
yang sangat signifikan Nah itu
barangkali ya Bapak Ibu kelebihan dari
kita menggunakan pemodelan air nah
pemodelan air sendiri Ini sudah dimulai
dari tahun 1925 oleh Pak steter dan Pak
pelps ya dua tenaga ahli yang mencoba
untuk melihat Bagaimana
reaksi antara BOD
ya do re aerasi Nah itu dicoba diteliti
oleh Pak striker dan pelt nah kemudian
kalau kita lihat di sini Solusi yang
ditawarkan oleh striker patch ini
bentuknya analitik ya Nah bentuknya
analitik jadi dia menggunakan
perhitungan manual tidak menggunakan
komputer pada saat itu ya karena tahun
1925 itu komputer belum ada ya jadi
menggunakan analitik kemudian juga
[Musik]
linier ininya
reaksi-reaksinya linier dan orde pertama
atau face order kemudian juga bisa
digunakan untuk saluran estuari sungai
dan satu dimensi ya
kontaminannya fokus ke DO dan BOD ya
sebagai primary fluence
nah itu yang awal-awal sekali model
dikembangkan nah kemudian tahun 60-70
komputer sudah mulai populer di dunia
pada saat itu maka meningkat ya dari
primary fluent ini menjadi secondary
walaupun fokusnya masih ke do dan Dod
selain satu dimensi juga dua dimensi Nah
di sini ada selain first order juga
second order ya orde kedua dan kita
sebut sebagai numerik karena menggunakan
komputer nah Sungai dibagi-bagi menjadi
segmen begitu
ya Jadi ini Perkembangan kedua dari
model kemudian perkembangan ketiga
ini dari tahun 70 sampai tahun 77
Ini juga nomor trik ya numerik Nah
kinetikanya sudah non linier kemudian
sistemnya juga selain satu dan dua sudah
jadi dimensi ya nah jadi sudah lebih
meningkat
untuk saluran estuari
sungai danau bisa dengan model ini
kemudian kontaminannya di sini sudah
bukan hanya dobod tapi seluruh ya Ada
nutrien juga ya nutrien seluruh nutrien
itu ada
khususnya untuk mengatasi masalah
eutroficase
[Musik]
dan perkembangan selanjutnya dari tahun
77 sampai sekarang ini bukan hanya do
bod biologi tapi juga ada
senyawa-senyawa toksik baik dalam bentuk
efluence maupun sedimen jadi di sini
sudah lebih lengkap sudah ada sedimen
di sini sedimen menjadi
perhatian utama ya kemudian
kontaminannya ada organik logam berat
kemudian sistemnya juga
interaksi antara air dan sedimen
kemudian ada tropic change ya untuk
danau estuari dan sungai dan juga
kinetikanya Non linier solusinya
digabung antara numerik dan analitik
karena banyak juga hasil-hasil Lab yang
sulit di numerikan dimasukkan sebagai
persamaan analitik Nah jadi kalau kita
lihat di tahun 70 sampai 77 ini
biologi sudah dimasukkan ya ke dalam
model
juga
reaksi-reaksi nutrien ya baik nitrat
maupun fosfat ini sudah masuk ke sini di
tahun 77 sampai sekarang ini Solid masuk
ya Solid selain toksik daya juga Toxic
dan trofik Chance jadi
melengkapi yang model sebelumnya jadi
model sebelumnya ditambah dengan sedimen
senyawa Toxic dan juga rantai makanan
Nah
kita mulai dari pertama ya Bapak Ibu
jadi tentu kalau belajar kita mulai dari
yang paling sederhana dari striker patch
dulu ya nanti kita naik
ke yang komputer biologi dan juga
sedimen Nah kita mulai dari striker
pelts jadi
striker pelps tadi
meneliti tentang DO dan BOD Nah jadi
dilihat
dekomposisi itu seperti apa ya di sini
ada oksigen Apa peran oksigen
ada dari tanaman ya menghasilkan oksigen
nanti juga
akan terjadi dekomposisi juga organik
akan terdekomposisi menghasilkan CO2
dan inorganik nutrien nah ini sebagai
dasar berpikir dari striker pelps
kemudian juga reaksi-reaksi yang ada di
alam ya itu di jadi bahan pertimbangan
nah kemudian
strategi melakukan
percobaan-percobaan ya
Do ini kalau disimpan di dalam sebuah
wadah
misalnya ada sebuah air diisi nutrien ya
diisi organik di sini kemudian pasti
organiknya
tinggi nah do asalnya sebelum diberi
organik dia di angka tertentu ya
Misalnya
8 MG per liter misalnya ya kemudian
begitu diberi organik diukur lagi dia
drop langsung ya nah
tapi ini t ya di sini sebetulnya kan
kalau di sungai bisa sebagai jarak
karena dia ada debit tapi kalau di gelas
atau Beach di sebuah gelas di
laboratorium kita bisa pakai parameter
waktu ya Nah ternyata dari sisi waktu
itu awal-awal drop sekali Do ini tapi
lama-kelamaan dia makin landai dan
akhirnya dalam beberapa hari dia tidak
turun lagi
bahkan akhirnya dia naik do-nya itu nah
jadi dari
percobaan di laboratorium kemudian
dicoba di sungai ya di sungai
dari beberapa kali percobaan diperoleh
pola seperti ini
ya poles seperti ini kemudian
di sini diputuskan ada dua garis ya yang
di sini di ini titik
titik baliknya yang
kita sebut ya ini ini sebagai titik
balik nah titik balik ini
ketika dia sebelum titik balik ke sini
ya Nah ini
striker dan Paps menyampaikan bahwa ini
karena dekomposisi
tapi setelah
titik balik kenapa dia bertambah lagi
do-nya gitu ya Kenapa oksigennya
bertambah lagi ini karena ada rekreasi
[Musik]
kenapa turun karena ada dekomposisi
kenapa dia naik karena ada aerasi
kemudian pertanyaan kedua Kenapa di sini
melambat karena organiknya sudah makin
habis ya
organiknya semakin habis nanti di sini
juga
organiknya akan terus
berkurang ya sejalan dengan waktu
akhirnya mencapai zona recovery
akibat adanya tumbuhan nah itu yang
dihasilkan oleh streetter pelps nah
kemudian
started menggunakan istilah bod itu
kebutuhan oksigen
oleh mikroorganisme ya
Mengapa tidak diukur saja organik Kenapa
harus pakai bod ya Nah karena pada saat
itu
metode untuk menghitung organik
itu
belum ada ya tahun 1925
mungkin sekarang kita bisa menghitung
organik total organik konten itu kita
bisa menggunakan alat-alat Canggih ya
doc misalnya nah tapi pada saat itu
eee yang digunakan adalah bod jadi yang
diukur adalah
oksigen yang hilang di perairan akibat
dikonsumsi oleh mikroorganisme
ternyata setelah dibandingkan penurunan
bod dengan eh sorry ya penurunan oksigen
di perairan itu
mirror gitu ya mirror dengan BOD jadi
sama walaupun arahnya berbeda Nah jadi
di sini kita bisa menghitung
dua hal
oksigen juga
organik ya
oksigen dan juga organik organik
diwakili oleh bod jadi kita bisa
menghitung oksigen dan
BOD
nah kemudian kalau kita lihat di sini
[Musik]
ini adalah persamaan umum ya Nah
persamaan umum kalau kita ketemu garis
ya persamaannya ini gitu
fenomena apapun ya mau fenomena fisika
misalnya penjalaran panas atau
penjalaran cahaya
ataupun apapun Ini persamaannya sama Nah
jadi kalau kita lihat di sini gambar ini
ini kan dia lengkung ya Nah dia lengkung
tidak lurus kalau lurus kan dia lurus
gitu ya Nah ini kan dia atau lurus
begitu ini kan lengkung Nah kalau
lengkung secara matematika ya kalau dia
lengkung seperti ini ini artinya kalau
ini konsentrasi
penurunan konsentrasi terhadap waktu ini
dipengaruhi oleh sebuah konstanta juga
sebuah konsentrasi itu sendiri
ya Nah artinya semakin konsentrasinya
kecil
dia semakin melandai
beda kalau yang ini persamaan ini dia
lurus saja ya lurus karena dia hanya
dipengaruhi oleh satu konstanta
penurunannya karena konstanta tidak
dipengaruhi oleh konsentrasi
[Musik]
karena gambar tadi ya Nah gambar ini
lengkung ini lebih cocok maka di sini
disebut
dc/dt = minus KC ya minus karena dia
turun nah
oleh para ahli matematika disebutkan ini
orde pertama jadi orde pertama orde
kedua itu bukan istilah
model ya bukan istilah biologi atau
istilah degradasi
oksigen Tapi semua model yang jenisnya
seperti ini kita sebut orde pertama
nah ini merupakan
interpretasi matematika Jadi mungkin
Bapak Ibu ada yang bertanya kenapa
disebut
orde pertama begitu kenapa ini orde nol
karena pangkatnya ya ini kan c c pangkat
nol begitu ini c pangkat 1 nah jadi orde
0 orde pertama itu tidak ada hubungannya
dengan
Apakah dia bod atau do bukan karena itu
tapi karena matematika ya nah jadi
karena matematika
grafiknya seperti itu
secara matematika dia disebut reaksi
orde pertama Nanti kalau kita lihat tadi
ada orde kedua berarti c-nya non linear
ya nah jadi bukan c pangkat 1 dia c
pangkat 2 tapi kita tidak bahas di sini
karena kita sedang bahas tracker Pals
Nah jadi di sini Kita sudah
memahami mengapa disebut orde pertama
Karena gambarnya lengkung karena
gambarnya lengkung berarti penurunan
konsentrasi
tergantung kepada jumlah konsentrasi
pada saat itu kita sebut sebagai orde
pertama
Nah kalau kita lihat kita kan ingin
mengetahui C di titik ini ya Misalnya
C di sini berapa begitu ya kemudian ini
di t titik dua T2 misalnya C ini berapa
Nah karena kita ingin tahu C di berbagai
titik berarti kita harus mencari C di
sini nah
karena ini persamaan turunan ya
diferensial kita ingin cari C ya kita
tinggal integralkan saja jadi integral
kan dua-duanya nanti dapat solusi
seperti ini
ya
[Musik]
bagi yang tidak familiar dengan
matematika mungkin mulai bingung ya ini
kenapa ada logaritmik natural ya Ada
lonceng ada e ya Nah ini adalah solusi
dari ahli-ahli matematika ya Misalnya
uler Newton mereka membuat suatu alat
bantu di dalam solusi diferensial dan
integral
Nah mungkin untuk saat ini kita terima
saja ya kita terima bahwa
integral dari persamaan
dc/dt = -kc adalah lonceng dikurangi
lonceng ya sama dengan minus KT atau
kalau kita ubah jadi C = c0 dikali e ^
-1 jadi ini adalah solusi dari ahli-ahli
matematika
ya kalau kita ingin belajar model karena
kita ingin menghitung mau tidak mau kita
harus
familiar ya dengan
solusi-solusi matematika seperti ini
kemudian
kalau kita lihat
karena ini dia berbentuk Mirror
ya di sini
apa ahli-ahli Membuat notasi sendiri ya
Misalnya l itu adalah
materi organik yang akan terdegradasi ya
menggunakan istilah l kemudian nanti
dikaitkan dengan
volume ya dikaitkan dengan volume itu
akan ada rumus V dikali dl/dt = minus K1
v * l jadi dua-duanya dikali
ruas di kedua ruas dikali dengan volume
itu boleh ya secara matematika nah yang
paling penting adalah kita selalu ingat
ada persamaan seperti ini ya untuk orde
pertama bahwa ada ruas e pangkat minus
KT
nanti tinggal dimodifikasi kalau
misalnya
kita ingin gunakan l ya boleh ya kita
gunakan l silahkan terus kita kalikan
dengan v itu silakan dan nanti kita bisa
ubah-ubah
dari debit konsentrasi massa kemudian
ada nanti kalau dikaitkan dengan ro ya
densitas Nah itu merupakan konversi
konversi fisika jadi kita bisa
modifikasi persamaan awal yang tadi
sudah kita bahas Nah di sini
l-nya didefinisikan kemudian bod-nya di
sini ditulis sebagai y ya Nah ini y y
ini juga
kita lihat y ini adalah ini l
l0 dikurangi l ya jadi l0 itu
jumlah BOD
di titik akhir ya Nah di titik akhir
karena di sini digunakan l ini adalah
Jumlah
material organik kita bisa
bod ini adalah Selisih dari organik awal
dikurangi dengan organik
akhir
nah
nanti Bapak Ibu bisa ubah ya nilai ini
dengan
nilai orde
pertama jadi kita masukkan tadi
persamaan orde pertama jadi persamaannya
seperti ini
kemudian
Bagaimana dengan oksigen ya Nah materi
kan tadi l ya Nah untuk oksigen kita
kasih notasi o maka di sini ini v nya
kita masukkan ke sini ya kemudian
[Musik]
kita hitung juga untuk o kemudian juga
untuk organik ya jadi semua kita pakai
rumus yang sama
kita pakai rumus yang sama karena tadi
simetris ya antara
organik bod dan
do
dengan cara yang sama kita juga hitung
untuk
[Musik]
ada yang disebut dengan
setling velocity ya nah jadi kita
lengkapi lagi persamaannya dengan
pengendapan ya kemudian ada yang disebut
dengan kecepatan
pengendapan Nah jadi di sini kita
masukkan lagi variabel
pengendapan Karena kan dia bukan hanya
terdegradasi tapi juga ada yang
mengendap Nah itu kita hitung dimasukkan
Nah kemudian ada juga pengenceran ya di
Lusi
dilusi jadi limbah ini akan mengalami
dilusi
diasumsikan tercampur sempurna karena
ini masih awal ya
awal-awal dari
model tapi kita perlu paham yang awal
ini justru sebagai dasar
Nah untuk
Berapa jumlah
konstanta yang dipakai ya tentu
beda-beda ya untuk
sungai yang dangkal sungai yang dalam
itu memiliki nilai
konstanta yang berbeda-beda nah ini
diambil dari percobaan ya angka-angkanya
itu diambil dari percobaan
berbagai percobaan dirangkum untuk
menyempurnakan model yang sudah dibuat
ini untuk realisasi tadi kita lihat
bahwa Setelah dia terdegradasi do-nya
naik lagi nah kenapa dia naik lagi
karena ada kontribusi oksigen dari
permukaan sungai ya yang masuk ke dalam
masuk ke dalam air jadi oksigen ini
masuk sebagai aerasi dan disini ada
penelitian dari banyak tenaga ahli
yang mengklasifikasikan kalau
kedalamannya
0,3-9 meter
0,6 ada 6 nah ini yang
sungai yang ini ya
dangkal ada sungai yang dalam begitu ini
menggunakan angka-angka yang sendiri
jadi ini rumus-rumus ini
diperoleh oleh percobaan di lapangan ya
kalau kita lihat angka-angkanya ini
berupa konstanta konstanta itu
dimasukkan juga ke dalam model
ya Nah kalau kita lihat ini tahunnya
sudah
bukan tahun 1925 lagi ya Jadi kalau kita
lihat di sini udah tahun 56
6264 artinya apa yang sudah dikembangkan
oleh
streetle dan pelts itu di sempurnakan
oleh
ahli-ahli berikutnya
juga ada koreksi temperatur ya nah jadi
koreksi temperatur karena temperatur
dingin temperatur hangat di sungai itu
membuat kecepatan reaksi itu berbeda
jadi nanti ada
[Musik]
koreksi-koreksi yang
dilakukan terkait dengan temperatur
juga di sini ada yang disebut dengan
kondisi
reaksi yang
diasumsikan ya Jadi ada beberapa
percobaan di laboratorium yang dilakukan
untuk menyempurnakan
persamaan-persamaan yang sudah
dibuat oleh sreter talks di awal nah
di sini juga
ada asumsi-asumsi Stadion atau tidak Nah
jadi kalau
kita menghitung secara
continue ya Misalnya ini satu ruas
Sungai kemudian ini adalah batas studi
kita ya Nah di sini pastikan ada sungai
ada aliran yang masuk ke kajian kita ada
yang keluar Nah kalau kita hitung ini
sebagai data input maka kita sebut
sebagai non steady state ya artinya ada
DL per DT ada materi yang terus masuk ke
dalam wilayah studi kita ya Misalnya ini
wilayah studi ruas yang ingin kita
hitung itu kita sebut sebagai non steady
state nah ini perhitungannya menjadi
lebih rumit sehingga kita
ya di dalam
kondisi-kondisi tertentu kita sebut
sebagai steady state jadi state itu
ketika misalnya kita pelajari sebuah
ruas Sungai ya tadi kita gambar lagi di
sini nah ini tidak ada yang masuk jadi
dianggap di sini
DL dt-nya sama dengan nol ya nah jadi
kita asumsikan ini tidak ada ini nol di
sini jadi tidak ada yang masuk juga
tidak ada yang keluar kita hanya
menghitung
berapa degradasi yang terjadi di ruas
ini nah ini adalah asisten ya
untuk memudahkan perhitungan karena
kalau
rumus-rumus yang non steady state itu
lebih kompleks Nah nanti kita akan lihat
model-model apa saja yang mengasumsikan
dia steady state mana yang non steady
state ya Nah kemudian
kalau kita lihat rumus akhir dari
steter Pals itu kira-kira seperti ini ya
jadi di sini sudah dimasukkan semua
mulai dari degradasi realisasi ya yang a
ini rekreasi kemudian ada reaksi
kemudian ada deposisi di sini ya
deposisi ini sudah masuk semua Kemudian
ada adveksi adveksi itu adalah
pergerakan aliran berdasarkan Kecepatan
aliran sungai ini variabel u Nah jadi
ini adalah
rumus-rumus akhirnya dan ini
dikategorikan sebagai rumus analitik ya
bukan numerik kita bisa hitung pakai
Excel ini contoh
kita menghitung menggunakan striker Tabs
nanti akan ketahuan ya profil do-nya Dia
turun di mana dia naik misalnya gitu ya
bod-nya dia turun di mana gitu jadi
berdasarkan
ini jarak ya ini 0 Km sampai dia 100 KM
jadi 0 sampai 100 nah ini adalah
menggunakan model analitik jadi kita
gunakan Excel untuk menghitung ini kita
tidak gunakan numerik
kemudian
kita masuk ke bagian dua perkembangan
model kualitas air tadi kita sudah
bicara secara starter palps dengan agak
detail ya
selanjutnya kita akan bicara yang tahun
60 sampai tahun 70 Nah kalau kita lihat
di sini solusinya adalah numerik nah Apa
itu numerik jadi kalau kita lihat ya
persamaan-persamaan yang sudah
diteliti oleh striker palps ini kan
persamaan diferensial ya
dl/dtc/dt gitu ya nah
di dalam komputer itu tidak ada
persamaan diferensial
yang ada hanya aritmatika Apa itu
aritmatika yaitu hanya tambah kali
Kurang bagi ya nah jadi operasi komputer
itu hanya bisa 4 tambah kurang kali bagi
nah Berarti dari
dc/dt ini kita harus
harus konversi menjadi
tambah kurang kali bagi nah ini ada
metodenya yang disebut dengan metode
numerik
lo Bapak Ibu hanya menggunakan model
tidak usah pedulikan metode numerik ini
karena sudah dibuat di dalam softwarenya
tapi kalau bapak ibu mau membuat model
sendiri Memang kita harus belajar ya
bagaimana cara mengkonversi dari
persamaan
diferensial ini menjadi persamaan
aritmatika ya
kemudian kita juga lihat di sini makin
lengkap ya Ada nutrien ada biologi ada
Solid ada Toxic jadikan makin lama
perkembangan model itu makin kompleks
kemudian kita lihat sekarang ya
model ini sudah sangat berkembang
dibandingkan tahun 1925 ketika striker
valve memulai
kajian-kajian tentang modeling air Nah
tadi kita lihat ada simulasi model ya
apakah dia berdasarkan fisik atau
matematika kemudian juga nanti secara
prosesnya
Apakah memasukkan data-data statistik
atau misalnya
mekanistik ya Jadi apakah mekanistik
atau statistik Kemudian dari data
tipenya ada yang stokastik dan
deterministik Nah kalau deterministik
dia data-data yang
pasti ya data yang pasti kalau stokastik
dia data-data yang dihitung berdasarkan
probabilitas Nah jadi ada dua metode
perhitungan mungkin ini pernah saya
bahas ya
determistik dan
webinar sebelumnya waktu kita bahas
statistika inferensial Bapak Ibu bisa
lihat lagi di Youtube
jika ingin mengetahui tentang perbedaan
deterministik dan stokastik kemudian
ini tadi ya yang saya sebut numerikal
ada juga Analytical jadi
dalam beberapa software itu digabung ya
solusi analitik dan numerik kemudian
juga ada yang terdistribusi atau yang
tidak ya tidak terdistribusi dari sisi
spasial ada satu dimensi 2-3 kemudian
juga tadi ada yang steady state ya ada
yang dinamis Kemudian dari
numeriknya ada yang menggunakan finite
difference dan seterusnya jadi kita bisa
membagi model yang sekian banyak ribuan
model yang saat ini sudah ada di dunia
ini menjadi berbagai jenis ya
kemudian di sini pak Sarma tahun 2013
meneliti 5 model yang paling populer ya
dan semuanya publik domain artinya
gratis kita bisa pakai yaitu aquatox
bltm epd qualto key wasp dan Wiki RRS
Nah di sini
kalau kita ingin memilih model ya
tentu kita akan
untuk apa Model itu misalnya Oh untuk
nutrien
nutrien kita bisa pakai aquatox bisa
pakai quality bisa pakai wasp bisa pakai
Wiki RRS ternyata bltm dan fpd Rift 1
ini tidak ada ya kalau kita lihat ini
tidak ada nah jadi
ketika kita akan pakai model kita bisa
lihat tabel ini ya kita mau mau apa yang
ingin kita hitung ya yang mau kita
hitung parameter apa Nanti kita lihat
aja ceklisnya di sini ada atau tidak
kemudian juga Oh saya ingin dua dimensi
misalnya ya Saya ingin dua dimensi
karena bentuknya Danau nah Berarti
jangan pakai yang satu dimensi ini
dicoret semua ini berarti kita Coret
yang satu dimensi ya karena kita ingin
dua dimensi Berarti ada dua opsi di sini
aquatox dengan wasp Nah itu kira-kira
bagaimana kita menggunakan tabel-tabel
yang banyak di internet ya Banyak kali
yang sudah mengklasifikasikan untuk
menghitung atau untuk memilih ya memilih
model
[Musik]
kemudian di sini
[Musik]
ini juga
hyper yang berbeda di sini dikatakan dia
membandingkan
[Musik]
aktuatorsp ya dan berbagai model lainnya
dengan
pendekatan yang berbeda
ya Jadi nanti Bapak Ibu bisa
pilih ya Pilih model mana yang cocok ini
juga ada paper yang lain yang melihat
berbagai jenis
paper dengan karakteristiknya
masing-masing ya kemudian
Bagaimana dengan
hidrologi karena kan
kita ingin mengintegrasikan antara model
kualitas udara kantrologi supaya saling
nyambung nanti kalau Hujannya turun
lebih deras maka otomatis data inputnya
berubah ya berdasarkan
persamaan hidrologi Nah ini bisa ya jadi
kita bisa menggabungkan
model hidrologi model hidrolik
model ekologi dengan water quality yang
memang menjadi tujuan kita
itu bisa ya nah jadi
ini adalah model hidrologi yang saat ini
ada tidak semua ya ini hanya sebagian
tapi sebagian saja sudah banyak Nah
ini adalah model-model hidrologi yang
ada dan kalau kita lihat angkanya kalau
dia angkanya besar saya 1,1 ini juga dua
itu artinya dia populer ya Nah semakin
besar dia semakin populer nah yang
paling populer di sini SWAT
ya 51 skornya jadi ini paling populer
paling banyak digunakan nah Mengapa kita
harus
cari yang paling populer orang memilih
model ini karena pasti ada alasan
karena mudah dalam instalasi mudah di
dalam
running ya mudah di dalam pengoperasian
Jadi kalau
kita mau memulai untuk menggunakan kita
cari yang yang skornya tinggi ya Nah ini
ada model-model yang sangat populer di
Indonesia Misalnya ini hic HMS ya ini
dan SWAT
swm ini juga termasuk yang populer
ini
wasim eth memang skornya tinggi ya tapi
di Indonesia tidak populer karena
biasanya ini model-model dari Eropa Kita
ini lebih condong ke model buatan
Amerika ya alasannya
model-model buatan Amerika ini
Cara pakainya cara instalnya itu lengkap
ya di website maupun di YouTube itu
banyak sekali jadi kita cenderung
menggunakan
model-model dari Amerika dibandingkan
dengan Eropa jadi di sini banyak
model-model yang skornya tinggi tapi
tidak populer di Indonesia nah jadi
kalau kita lihat yang populer nih saya
Tandai ya Misalnya basin kemudian
[Musik]
tadi
hack HMS Ini temennya hackers ya hackers
kemudian juga di sini yang skornya
tinggi nah mic mic ini populer tapi dia
berbayar sayangnya ya jadi
ya kita agak terbatas kalau yang
berbayar kita biasanya menggunakan yang
gratis gratis saja nah ini yang paling
populer ya SWAT swm
[Musik]
oke nah saya pikir
kita perlu memilih yang yang populer
perlu memilih yang populer Nah untuk
hidrolik model
di sini yang populer hack ya Nah ini
7,55 ya
kemudian di sini yang lain
[Musik]
ya skornya
masih dibawah keras nah water quality
yang populer ya aquatox 2,4 aquatox
basin
yang ya ini
ya skornya 2.18
kemudian wasp skornya 2,53
kemudian ekologi ini aquatox ya 2,4 nah
banyak yang lain tapi tidak terlalu
populer ya di Indonesia
[Musik]
kita biasanya untuk ekologi pakai
aquatox sudah cukup ya Jadi kalau kita
lihat kalau bapak ibu mau langsung
praktek
aquatox wall to key
wasp itu sudah cukup 3 ya untuk awal Nah
nanti kalau mau lanjut ke ini ke
hidrologinya hidrolikanya bisa pakai
keras ya Nah keras dan HEC hmes untuk
hidrologinya tadi kita sudah lihat AEC
HMS nah ini ya Nah ini skornya tinggi
Nah jadi
kita ya kecuali Bapak Ibu sudah familiar
dengan model mungkin boleh coba yang
mana saja tapi kalau untuk awal-awal
saya rekomendasikan high HMS hecrat
dan aquatox itu untuk tahap awal ya
kalau sebagai pemula kemudian nah ini
contoh ya Misalnya hek keras ini sering
dipakai bareng dengan qualit
satu kemudian dengan hack HMS
ya ini kira-kira pasangan-pasangannya ya
dengan
hack HMS dia 10 skornya jadi karena
sering sekali
dipasangkan bisa juga dipasangkan dengan
Portugis dan wasp jadi ini bisa nih satu
paket ya
aquatoxnya ada di mana Di Sini
aquatoxnya di sini ya Nah aquatox tidak
tidak dihubungkan langsung tapi harus
ada mode lain
aspf ya sebagai mediator Nah jadi kalau
mau pakai semua ini ada tambahan satu
HSP ya untuk mengintegrasikan aquatox ke
wasp pakai hspf ya
region lain mungkin di Eropa pakai ini
Ya silahkan gitu Tapi kalau kita di
Indonesia banyaknya yang saya Tandai ini
kadang-kadang sword dipakai ya SWAT jadi
diintegrasikan ini khususnya untuk kalau
kekeruhan ya untuk
sedimentasi jadi misalnya airnya ini
sering keruh kita pakai sword dan swm
Nah jadi dari gambar ini terlihat kita
bisa hanya menggunakan satu model ya
Misalnya waktu ke yang paling banyak
dipakai di AMDAL dan vertex tapi kalau
ingin melihat kawasan satu kabupaten
misalnya atau satu dus
tentu kita memerlukan model-model yang
lain Jadi yang saya Tandai ini kira-kira
yang biasa kita pakai ya
yang biasa kita pakai untuk
menganalisis satu kawasan
ya karena tidak ada satu model yang bisa
menyelesaikan semua masalah dia spesifik
nanti kita gabungkan
model-model tersebut
nah kemudian ya mungkin ini udah agak
Advance ya Advance kalau sudah mau
gabung gabungkan tapi kira-kira bagi
yang mau Advance ya tadi pilihan awal ya
saya rekomendasikan tadi
apa saya rekomendasikan tadi
utamanya di
wasp di sini ya wasp sangat powerfull
dia sebagai language tebal sebagai Core
yang dia
sebetulnya dan wsp ini option kalau
pakai wsp tidak usah pakai ya
di sini kita lihat wasp ini dia sangat
powerful dengan hackers ya Nah ini dia
powerful sekali
artinya
softwarenya memang sudah di apa
dirancang ya untuk koneksi dengan
berbagai karena kalau quality kan dia
tahun 50-an tahun 60-an dibangun ya wasp
dia lebih baru jadi dia lebih kompatibel
dengan
perkembangan teknologi saat ini
nah
kalau kita lihat tadi kan di awal
masalah kita ini lebih banyak
nutrien ya nutrien Nah nutrien kalau
kita ingin menggunakan hanya satu model
untuk mengatasi masalah nutrien Kita
bisa mulai dari aquatox jadi di sini
saya ceritakan aquatox ini memang dibuat
untuk
nutrien ya khusus dibuat untuk nutrien
dan Kalaupun dia di danau dia sudah
dilengkapi dengan
stratifikasi Danau jadi bisa dipakai
langsung ya Nah kemudian
tadi yang saya sampaikan ketika kita
mempelajari model Artinya kita
mempelajari sistem ya Bagaimana hubungan
antara organik
nutrient
[Musik]
oxygen tanaman ya Dan ini menjadi
pengetahuan
[Musik]
mungkin Bapak Ibu ingin ya meningkatkan
kapasitas dengan pengetahuan yang lebih
bagus
tentang korelasi antar berbagai variabel
di perairan nah salah satu caranya
adalah belajar model
karena dengan belajar model itu kita
dipaksa untuk mengerti model kan kan
tidak bisa misalnya
ketika selesai running Mengapa parameter
ini tinggi
Bapak Ibu sebagai orang yang running kan
harus tahu harus bisa menjawab mengapa
itu tinggi
Apa itu rendah hasilnya kita tidak bisa
jawab ya itu model yang menjawab nggak
bisa kita harus bisa menjelaskan Kenapa
hasil hitungannya tinggi atau rendah Nah
untuk bisa menjelaskan itu kan terpaksa
akhirnya kita jadi pelajari sistem yang
ada di model ini jadi
manfaat terbesar ya dari belajar model
sebetulnya belajar sistem kita jadi
dipaksa untuk memahami sistem yang ada
di model tersebut dan sistem ini kan
hasil
penelitian ahli bertahun-tahun dan bukan
hanya satu orang
banyak orang yang terlibat dalam
mengembangkan modal bisa puluhan bahkan
ratusan orang dari berbagai keahlian
mereka membuat model ini nah jadi ini
adalah manfaat terbesar Ya bagi kita
belajar model nah juga kita melihat
hubungan-hubungan yang ada di sana
bagaimana mereka mendefinisikan sistem
kemudian Bagaimana hubungan antara satu
variabel dengan variabel lain
[Musik]
juga bagaimana mereka
ya contoh di sini
Apa hubungan antara zat racun ya dengan
[Musik]
ikan yang ada di perairan ya itu seperti
apa hubungannya Nah mungkin kalau kita
baca satu-satu ya di paper gitu terlalu
lama kita
baca saja manual dari model itu itu
ringkasan dari hasil berpikir banyak
ahli karena kan model ini asalnya tidak
ada
kemudian para ahli diskusi menyimpulkan
dalam sebuah manual model Nah jadi
belajar model itu adalah cara cepat ya
untuk mengetahui banyak hal
dibandingkan kita baca dari satu-satu
dari awal gitu nah ketika mulai running
memang
ya Ini udah tugas komputer ya Nah
kebanyakan kesalahan dari kita belajar
model adalah belajar running itu salah
belajar model adalah belajar sistem
ya
karena
kalau kita tidak tahu sistemnya kita
tidak bisa menjawab
Misalnya ini Oke runningnya saya sudah
bisa lihat di Youtube Tata caranya bisa
sampai ya tinggal masukkan angka-angka
misalnya keluar hasil seperti ini ya Nah
ini jadi dia turun misalnya kemudian dia
ya
artinya ada hasil
tapi
kita tidak paham juga kenapa hasilnya
seperti itu Nah ini kesalahan kita di
dalam belajar model akhirnya model ini
menjadi tidak populer karena hanya
dianggap
peranning model apa running komputer
saja begitu ya running komputer selesai
sudah tidak menarik tapi kalau kita
dalami dalamnya ya Jadi dalami ini
banyak sekali pengetahuan yang ada di
dalam model nah ini yang harus kita gali
dan pengetahuan ini yang nanti kita
pakai untuk menyelesaikan
masalah-masalah di lapangan
model itu sebagai alat bantu saja tapi
konten di dalam model itu
yang harus menjadi bahasan diskusi Bapak
Ibu di kantor masing-masing Seperti apa
pengetahuan kita terhadap
berbagai variabel yang ada di model itu
nah
kalau kita pahami ini secara mendalam
ini saya tidak masukkan semua ya hanya
bagian saja gambar-gambar yang ada di
dalam manual salah satu software yaitu
ini akan menambah
kemampuan kita di dalam menyelesaikan
masalah-masalah di lapangan
Oke Bapak Ibu running model tapi tadi
jangan lupa ya sistem di belakangnya itu
nomor satu kemudian running nah biasanya
setelah running kita kekurangan data nah
ini adalah probabilitas
ketersediaan
[Musik]
apa
binatang hewan
ya ikan misalnya ya yang ada di sebuah
perairan Nah itu tidak ada datanya
probabilitas tersebut
Oke pakai data yang ada saja bawaan dari
software Nah untuk tahap awal tidak
apa-apa tapi ini kan memancing juga
nanti penelitian kita untuk di sungai
kita ya jadi di sungai kita ini berapa
angka-angka yang harus masuk ini akan
memancing sebuah penelitian
untuk nanti kita masukkan ke dalam model
kalau sistemnya sih sama di seluruh
dunia tapi kan angka-angkanya beda Nah
jadi
yang pertama tadi paham sistemnya Yang
kedua kita coba isi dengan kondisi kita
ya kondisi kita nah begitu dia keluar
kita jadi bisa
bisa cerita ini kenapa tinggi ini kenapa
rendah kemudian di sini juga ada contoh
ya
angka-angka Nah jadi angka-angka ini
bisa diartikan dua
yang pertama Hanya berupa laporan
itu yang sering terjadi ketika kita
running model keluar angka Ya sudah jadi
Laporan selesai
Nah makanya model tidak begitu populer
ya di Indonesia karena memang Hanya
dianggap sebagai running keluar jadi
laporan simpan di lemari selesai nah
tapi kalau bapak ibu jadikan model ini
menjadi keseharian ya Misalnya kita
penanggung jawab sebuah sungai atau
sebuah danau itu kita running kita
diskusikan betul nggak kondisi
lapangannya Seperti apa Jadi sebagai
alat bantu sehari-hari
itu yang dilakukan di negara maju mereka
menggunakannya sebagai alat bantu
sehari-hari Nah kalau model ini sudah
dijadikan alat bantu maka model ini
menjadi sangat bermanfaat ya
dibandingkan dengan kalau hanya running
sebuah studi selesai simpan di lemari
itu
dampaknya menjadi tidak terlalu besar
Nah jadi
data-data ini nanti
di ya mungkin sekarang bapak ibu
megang HP semuanya ya dan
hak Aplikasi apa yang selalu Bapak Ibu
pakai di HP misalnya Whatsapp ya
WhatsApp itu kita pakai setiap hari Nah
artinya kalau WhatsApp down aja Wah kita
sudah
bingung gitu ya nah jadi bisa nggak
Misalnya aplikasi-aplikasi ini kita
jadikan seperti WhatsApp gitu kita pakai
tiap hari kita evaluasi ya kemarin
minggu lalu kita sudah bahas monitoring
monitoring kan sekarang sudah banyak
yang continuous datanya Nah nanti data
continuous ini kita integrasikan dengan
software sehingga nanti kita bisa pantau
tiap hari Nah ini adalah kondisi yang
paling ideal
ini ada contoh data-data saya tidak
masuk ke detail ya
karena mungkin sekarang lebih kepada
pengetahuan secara garis besar Apa yang
harus kita lakukan terhadap
model ini nah di negara lain model ini
sudah dipakai sebagai
daily use
dipakai sehari-hari untuk mengamati
perairan setiap hari jadi tidak tidak
hanya
running selesai jadi dia dipakai terus
sebagai alat bantu Jadi selain
monitoring mengamati lapangan juga
running model nah ini nanti
terus di ya dipakai sebagai alat bantu
Nah kita bisa bayangkan kalau misalnya
ini sudah dijadikan
daily use ya software ya software yang
kita gunakan sehari-hari kita bisa
memprediksi
Wah ini kelihatannya
apa do-nya makin turun misalnya ya
dianya makin turun
kemudian
klorofil a nya naik misalnya ya gitu Ini
apa yang terjadi nah cek ke lapangan nah
jadi kita bisa mencegah
karena kita pakai tiap hari kita bisa
mencegah
terjadinya
ya bencana-bencana
terkait dengan nutrien misalnya tadi
kita sudah bahas ya rencana-bencana
terkait nutrien ini bisa kita antisipasi
demikian juga untuk sungai jadi kita
bisa lihat ya trennya kemudian ini untuk
terjadi
pengaruh Alga yang terlalu banyak
ya Nah jadi
di negara maju ini sudah dijadikan
alat bantu analisis ya harian tiap hari
ya analisis nah bagaimana dengan Sungai
tadi kan perairan secara umum ya dan
lebih cenderung ke nutrien Nah kalau
qualcoke ini memang
cenderungnya ke boddo karena dia
ini pengembangan dari striker Tabs yang
tadi sudah kita bahas
1925 kemudian di tahun
[Musik]
ya 60
stratel PS ini di modelkan menjadi
quality ya wall 1 terus dikembangkan
tahun 90 jadi qual28
ya 2004 dan ini yang terakhir waktu key
double you tahun 2009 jadi ini
pengembangan-pengembangan terus asalnya
dari secara terpals ya nah jadi emang
agak beda pendekatannya kalau tadi lebih
kepada neraca massa ya ini lebih kepada
transport
pendekatan manfaatnya kalau aquatox ini
untuk mengamati perairan misalnya Danau
Teluk ya sungai juga bisa Ya nah tapi
kalau qualcooke lebih kepada transport
khususnya point source Jadi kalau
mengamati
yang dimasukkan oleh industri-industri
di sepanjang Sungai kita pakai quantuke
ya saya tidak terlalu detail di sini
Bapak Ibu nanti akan dibagikan slidenya
bisa dibaca ya
ini juga sudah saya sering sampaikan di
webinar webinar sebelumnya jadi mungkin
saya akan cepat saja di sini bahwa kita
bagi menjadi
segmen-segmen ya kemudian nanti kita
pelajari di sini bagaimana dia
menghitung ya ada
reaksi-reaksi pembentukan
Nitro apa
ya kemudian juga bagaimana menghitung
degradasi
bod bod itu sama seperti tadi di aquatox
ya
hal terpenting dari belajar model itu
sistem
sistemnya kita harus paham bagaimana dia
bekerja ya nah kemudian
kita bisa running ya saya tidak terlalu
panjang lebar di sini karena sudah
berapa kali dibahas di webinar tapi saya
ingin menunjukkan ya bahwa
model-model ini sebetulnya hasil kerja
banyak orang kita bisa pakai Ya untuk
keseharian nah isinya juga lengkap ini
termasuk yang lengkap ya kalau kita
lihat tadi di perbandingan nanti kita
bisa lihat lagi ini saya ingin
menunjukkan isinya apa saja sangat
lengkap
variabel yang
ditelitinya juga banyak
dan dia sudah mempertimbangkan sedimen
ya untuk waktu key yang versi 2009
juga ada reaksi nah ini paling banyak
dipakai di Indonesia ya
banyak sekali untuk tadi ya mengawasi
kalau untuk pekerjaan AMDAL untuk
pekerjaan vertex ini biasanya
menggunakan
untuk mengetahui bagaimana pengaruh
penambahan satu polutan dari satu pabrik
terhadap perairan ya
kemudian juga
kita bisa lihat ya Bagaimana pola
penurunan
polutan dari jarak upstream atau Hilir
Kita juga bisa menghitung daya tampung
beban pencemaran ya untuk
contoh di sini ada
sebuah Dash ya kita bisa hitung dan
nanti kita
pakai
[Musik]
kemudian nanti kita bisa lihat
sebetulnya mungkin yang ini yang lebih
jelas ya kalau dia naik kita naikkan
bebannya 25% Apa yang akan terjadi 50%
Bagaimana
75% bagaimana bagi Bapak Ibu yang baru
pertama kali ikut webinar ini mungkin
bisa dilihat di
Paparan saya khusus
dan Wais ya itu lebih detail
tapi di sini kita akan
ringkas saja bahwa ini juga bisa
dijadikan keseharian ya
Nah jadi kita bisa menghitung nah wasp
kelebihannya dia dua dimensi dua dimensi
mungkin ini saya tidak akan terlalu
panjang ya karena ini sudah pernah juga
menjelaskan di webinar berikutnya
sebelumnya
Nah jadi wsp ini
bisa untuk danau atau untuk waduk ya itu
bisa dan kalau kita lihat tadi
wasp ini memang dia sudah bisa
diintegrasikan dengan banyak software ya
Misalnya hek keras hams kemudian juga
dengan
software-software lain Jadi dia sudah
bisa diintegrasikan kalau quality belum
ya karena quality dia pengembangan dari
stratepeps sampai akhirnya menjadi
2009 itu versi terakhir itu tidak
dilanjutkan pengembangannya karena
muncul wasp ya
update dari quals sama persis fungsinya
tapi dengan platform yang lebih
modern ya platform yang lebih modern dia
sudah dirancang untuk dua dimensi bahkan
tiga dimensi
kalau
satu dimensi Jadi bagi Bapak Ibu yang
mau
running hanya satu sungai bisa tapi
kalau misalnya
kebutuhan hanya untuk yang dua dimensi
atau bahkan tiga dimensi bisa mulai
dengan wasp memang dari sisi
pengoperasian whsc lebih sulit ya
dibandingkan quality jadi bisa saja
untuk belajar awal produknya dulu nanti
lanjut ke wsd karena yang wasp ini agak
lebih kompleks ya cara instalasi dan
runningnya nah tapi kalau ini sudah
dikuasai tadi bisa di
connect kan ya dengan berbagai software
hidrologi software
dengan aquatox juga bisa jadi aquatox
connect dengan wasp itu bisa
ini adalah kelebihan dari wsb ya kalau
kita lihat sudah menggunakan unit
difference artinya secara numerik lebih
canggih dibandingkan dengan volt
nanti Bapak Ibu bisa mulai
apa install kemudian running ya Nah dari
pengalaman
selama ini memang whsp ini datanya lebih
banyak
jadi balik lagi tadi seperti
aquatox juga di sana datanya banyak dan
akhirnya apa membuat kita jadi harus
melakukan penelitian ya di wilayah
kajian kita jadi kalau bapak ibu
bertanggung jawab terhadap sebuah
perairan dan akan menggunakan wasp
sebagai alat bantu harian ya bukan alat
bantu sekali-kali tapi tadi kita coba
motivasi kan sebagai alat bantu harian
sebagai model yang tiap hari di Running
dia sebagai
teman di dalam menganalisis data-data
makan nanti akan muncul kebutuhan untuk
melengkapi data-data dari
[Musik]
ya nanti kita bisa apa plot ya
hasil-hasilnya Nah untuk
variabel dan prosesnya ini merupakan
pengembangan dari quality jadi
karena dikembangkan oleh lembaga yang
sama usbbe Amerika ini
kira-kira sama ya antara
aquatox juga oleh cpa jadi memang satu
sistem jadi tidak terlalu berbeda Jauh
antara
wsp mereka bisa saling Sinergi karena
diturunkan oleh satu lembaga yang sama
Nah kalau kita lihat ininya
wsp ini memang didesain lebih kompleks
ya di desain lebih kompleks dan bisa
dikonekkan dengan
contoh misalnya di sini ada
hidrodinamik interface ya jadi
ketika kita masukkan misalnya
HEC HMS software hidrolika ini langsung
bisa connect
kemudian
[Musik]
ya mungkin ini terlalu teknis ya saya
tidak bahas dulu nah ini kira-kira
tampilan awalnya
itu barangkali ya Bapak Ibu
Sengaja saya perbanyak ini ya tanya
jawab
Masih Ada Waktu setengah jam kurang
lebihnya mohon maaf
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh
Baik terima kasih banyak Pak Asep atas
paparannya di sini mungkin sudah ada
mungkin kita akan
persilahkan terlebih dahulu untuk bapak
dan ibu yang sudah reset
mungkin saya persilahkan kepada Pak Doni
silahkan Pak
baik mungkin kita pindah dulu ke ibu
Lusan
Oke Baik
terima kasih Bapak Ibu ini mau nanya ini
kita kan di sebuah proyek ya pak
mohon maaf ini kita per 6 bulan kan kita
membuat laporan pelaksanaan begitu ya
konstruksi kan ada anggarannya ya Pak ya
kalau dari masa kontruksi nah ini
bermasalah ketika pasca konstruksi
begitu Pak kita tidak anggaran begitu
kan Ya sudah ada anggaran untuk labnya
Pak
untuk membuat laporan pelaksanaan mohon
arahan Pak masukan kira-kira permodelan
tanpa dana untuk pencemaran air
kecuali lab apa ya Pak dari sisi biologi
mungkin begitu Pak Terima kasih ya
jadi berkali-kali saya sampaikan bahwa
pemodelan ini tidak bisa dan tidak boleh
menggantikan pemantauan ya itu
kesepakatan para ahli
bahwa pemodelan tidak boleh menggantikan
pemantauan tapi sebagai alat bantu
analisis hasil pemantauan jadi hasil
pemantauannya harus ada
bagi kondisi yang data pemantauannya
habis
berarti
Kalau bahasa mudahnya ya tidak boleh
tidak bisa kita hanya running model
kemudian hasil model itu yang kita
sampaikan kepada masyarakat itu tidak
bisa secara aturan nah paling yang bisa
kita manfaatkan dari model ini kita bisa
menjelaskan ya Jadi kan tadi saya
berkali-kali katakan yang paling penting
dari belajar model adalah belajar
sistemnya Nah dengan belajar sistem kita
jadi paham apa yang terjadi di sebuah
perairan nah ketika pemantauannya habis
kalau ditanya ya Misalnya
ini tidak ada pemantauan tapi Bagaimana
kondisinya aman tidak Nah kita sebagai
expert Judgement itu tidak terlalu Blank
ya Nah karena kita sudah belajar model
kita bisa ceritakan Oh kira-kira
variabelnya begini
ya Kami sempat running model juga sih
ini ataupun hasil model itu tidak boleh
dijadikan dasar untuk membuat keputusan
ya
ya sangat disayangkan ya bahwa
bisa kita running model tanpa
pemantauan tetap pemantauan ini harus
ada itu Barangkali saya berurusan Saya
juga tidak bisa jawab yang lain karena
memang seperti itu
kesepakatan para ahli
kemudian Pak Doni kelihatannya Bro ini
ya belum ada suaranya saya masuk ke yang
ada di kolom chat atau gimana mungkin
Lido ini sepertinya sedikit ya Pak jadi
saya konversi saja
di kolom chat ya
mungkin dari pertanyaan pertama Pak di
bagian atas dari Pak Khairul Hamdani
mungkin saya kirimkan saja supaya bisa
lihat ya
saya bisa lihat langsung saya baca
langsung kemudian
nah yang wajib sparing
Minggu lalu ya
ini sudah dijawab rasanya tadi ada
peraturan sparing ya
Jadi mungkin
pak Khairul
bisa dikirimkan ini ya
PDF yang minggu lalu mungkin Mbak Uti
bisa tolong dibantu dikirim di kolom
chat kita sudah bahas tentang sparing
dan di sini juga ada
[Musik]
dari Pak yohalimi ini Terima kasih ya
sudah
mengirim Permen lhk tentang sparing
kemudian
pakai ini bisa diulang tentang sparing
ya oke
kita
bahas dulu
nah ini dari Pak Arif Panji pemodelan
qual tuke Itu khusus untuk kondisi yang
telah memiliki data lengkap atau bisa
untuk kondisi di lapangan yang minim
data memang kalau minim data kita bisa
gunakan stratupal saja
ternyata startup juga data tidak ada ya
ini turun lagi ke neraca massa jadi
neraca massa itu yang paling sederhana
mungkin saya share screen lagi ya neraca
massa
karena kalau bapak ibu mengerjakan
pertek atau
Amdal itu tidak harus model numerik ya
bisa analitik atau neraca massa saja
jadi
ya untuk kondisi-kondisi yang tidak
nah neraca massa itu maksudnya ini ya
jadi Biasanya kita menyebutnya
l ini C ya jadi Q1
kali C1 gitu ya ditambah
I2
kali ya kali C2
= q3
kali C3 gitu ya nah jadi ini Q1 ini hulu
C1 ini limbah ya I2 kali C2 ini di hilir
3 kali C3 Nah jadi
ini yang paling paling sederhana
data debit data konsentrasi jadi yang
terjadi adalah
pengenceran saja atau di
Nah kalau misalnya
di atas itu
pakai striker pelts tadi sudah kita
bahas panjang lebar ya Nah ini contohnya
jadi
konstanta konstanta kita bisa ambil dari
data literatur Tapi minimal ada
kecepatan Sungai ya jadi masih bisa ya
dengan data minim ini bisa pakai
strawbers
kalau quality memang kan tadi sudah ini
ya
apalagi kalau qual 1 tadi kan kita lihat
tahun 60 dikembangkan volt 1 itu pasti
data inputnya sangat sederhana tapi
kalau waktu key double you 2009 itu kan
tadi sampai sedimentasi juga sudah ada
ya jadi Mungkin versi-versi awal
bisa dipakai untuk data yang tidak ada
Nah mungkin pertanyaannya kalau data
inputnya sedikit
Apakah
hasilnya akurat ya tentu lebih akurat
kalau parameternya banyak ya parameter
inputnya banyak jadi
karena kalau tidak kita perhitungkan
Artinya kita abaikan Kan pengaruh dari
dari misalnya sedimentasi kita abaikan
padahal kan jumlah
nutrien yang
berubah menjadi yang mengendap begitu ya
itu kan signifikan sebetulnya nah jadi
kita asumsikan tidak
jadi