## Talenta Sipil
Volume 6 Nomor 1, Februari 2023, 171-185 Publisher by Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Batanghari ISSN 2615-1634 (Online), DOI 10.33087/talentasipil.v6i1.217

## Simulasi Banjir Sungai Putri Danau Sipin Kota Jambi
Tri Wahyu Noer Hidayath * , Azwarman, Ria Zulfiati Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Batanghari Jambi 1 *Correspondence email : triwahyunoerhidayathse@gmail.com
Abstrak. Sungai merupakan salah satu sumber daya air yang banyak dimanfaatkan untuk memenuhi kebutuhan air  baku.  Seiring  dengan  perubahan  kondisi  diwilayah  sungai,  perubahan  tataguna  lahan  dan  pertumbuhan penduduk  membuat  sungai  tidak  berfungsi  optimal  segimana  mestinya.  Salah  satu  fenomena  alam  yang mengancam keberadaan  hidup  manusia dibeberapa wilayah di Indonesia setiap  masuk  musim  penghujan pasti mengalami  banjir  terutama  di  wilayah  kota  Jambi.  Hal  ini  disebabkan  berkurangnya  kapasitas  penampang drainase  sehingga  dengan  curah  hujan  yang  tinggi  tidak  mampu  lagi  menampung  debit  bajir  sehingga  terjadi meluapya air. Tujuan  dari penelitian  ini  untuk  mengetahui  bedarnya debit  banjir Sungai Putri dengan  Q 25 dan mengidentifikasi  titik  banjir  serta  memberikan  solusi  masalah  banjir  yang  terjadi  di  sungai  /atau  di  drainase sungai  putri  danau  sipin  kota  Jambi.  Pada  penelitian  ini  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  curah  hujan selama  10  Tahun  dan  data  dimensi  penampang  drainase  sungai  putri.  Hasil  perhitungan  debit  banjir  rencana dengan  menggunakan  metode  rasional  mononobe  Q 2 =  18.695  m3/dtk,  Q 5 =  23.171  m3/dtk,  Q 10 =  26.397 m3/dtk,  Q 20 =  30.021  m3/dtk    dan  Q 25 =  30.804  m3/dtk.  Dan  Langkah  selanjutnya  mengggunakan software HAC-RAS  3.13.  Setelah  di  analisis  menggunakan software ,  titik  drainase  yang  tidak  dapat  menampung  debit aliran yang datang, perlu adanya desain ulang sungai putri agar bisa menampung kapasitas air yang terjadi setiap tahunnya yang diakibatkan curah hujan tinggi.
Kata Kunci : Q Periode Ulang (Qn), Catchman Area, HAC-RAS 3.13, Intensitas.
Abstract. River is one of the water resources that is widely used to meet raw water needs. Along with changing conditions in the river basin, changes in land use and population growth make the river not function optimally as  it  should.  One  of  the  natural  phenomena  that  threatens  the  existence  of  human  life  in  several  regions  in Indonesia every time the rainy season enters it is sure to experience flooding, especially in the Jambi city area. This is due to the reduced capacity of the drainage cross-section so that with high rainfall it is no longer able to accommodate  flood  discharges  resulting  in  overflow  of  water.  The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the difference between the Sungai Putri flood discharge and Q25 and identify flood points and provide solutions to flood  problems that occur in  the river /  or in  the Sungai  Putri Lake Sipin drainage, Jambi  city.  In this study, secondary data used for 10 years of rainfall and cross-sectional data of Putri River drainage. The results of the calculation of the planned flood discharge using the rational mononobe method Q2 = 18,695 m3/s, Q5 = 23,171 m3/s, Q10 = 26,397 m3/s, Q20 = 30,021 m3/s and Q25 = 30,804 m3/s. And the next step using the HAC-RAS 3.13 software. After being analyzed using software, the drainage point that cannot accommodate the incoming flow, it is necessary to redesign the Putri River so that it can accommodate the water capacity that occurs every year due to high rainfall.
Keywords: Q Return Period (Qn), Catchman Area, HAC-RAS 3.13, Intensity.

## PENDAHULUAN
Banjir  merupakan  salah  satu  masalah  utama  yang  di  hadapi  oleh  hampir  seluruh  kota  di Indonesia.  Permasalahan  banjir  dari  tahun  ke  tahun  semakin  kompleks  seiring  dengan  laju pembangunan sebagai konsekuensi dari meningkatnya jumlah penduduk dan perkembangan wilayah.
DAS  Sungai  Putri  merupakan  salah  satu  DAS  di  Kota Jambi  yang  memiliki  panjang  ±1.6  km dengan luas DAS sebesar ±1.33 Km2 (133 Ha) debit normal 1.13 m3/dtk (Review Desain Master Plan Drainase Kota Jambi Bws  Sumatera VI Jambi, 2015) dengan daerah DAS berada  keseluruhannya di Wilayah Admistrasi Kota Jambi dan bermuara ke Danau Sipin.
Berdasarkan data dari Balai Wilayah Sungai Sumatera VI Prov. Jambi Tahun 2019, ada 19 titik genangan  rawan  banjir  di  kota  Jambi  salah  satunya  terdapat  pada  daerah  DAS  Sungai  Putri  dan berpotensi menyebabkan kerugian yang cukup besar jika terjadi banjir.

## Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  besarnya  Debit  Banjir  Rancangan  Q2,  Q5,  Q10, Q20,  dan  Q25,  di  Sungai  Putri  Danau  Sipin  Kota  Jambi  dan  mengidentifikasi  daerah  rawan  banjir serta memberikan solusi masalah banjir yang terjadi di Sungai Putri Danau Sipin Kota Jambi.

## Lokasi Penelitian
Lokasi  yang  ditinjau  dari  penelitian  ini  terletak  di  Alur  Danau  Sipin  yaitu  di  drainase  sungai putri. Untuk mengetahui lokasi penelitian seperti diperlihatkan pada Gambar I berikut:

## Gambar I. Titik Lokasi Penelitian (sumber Google Earth 2020)

## Landasan Teori Simulasi Banjir
Banjir dapat di definisikan tergenangnya suatu daerah dalam jumlah besar oleh air. Terjadinya banjir  diakibatkan  besarnya  curah  hujan  dengan  intensitas  yang  sehingga  meningkatnya  debit  air dalam  drainase  sehingga  tidak  tertampung  dalam  dan  sehingga  mengakibatkan  meluapnya  air melebihi kapasitas drainase.
Genangan  Banjir  dapat  disimulasikan  menggunakan  model  aliran  satu  dimensi,  dua  dimensi dan tiga dimensi.  Salah satu model 2 (dua) dimensi yaitu menggunakan model hidrodinamika HEC- RAS  3.1.3  yang  dikembangkan  oleh  U.S.  Army  Corps  of  Engineers  (USACE)  yan  dapat  digunakan untuk simulasi genangan banjir dinamik 2 (dua) Dimensi.

## Debit Sungai
(Menurut  Arsyad  2010,  Setiawan,  2017,  dalam  Eldi  Candra,  2019)  metode  rasional  dalam menentukan  laju  puncak  aliran  permukaan  (debit  puncak)  mempertimbangkan  waktu  konsentrasi, yaitu waktu yang dibutuhkan air yang mengalir di permukaan tanah dari tempat yang terjauh sampai tempat keluarnya (outlet) di suatu daerah aliran.  Persamaan dalam menghitung debit puncak dengan model Rasional (United State Soil Conservation Service, 1987) adalah sebagai berikut: Qp = 0,278 C.i.A Dimana: Qp = Air larian (debit) puncak (m3/det);
C
= koefisien air larian;
i = intensitas hujan, (mm/jam); dan A = luas Wilayah DAS (km2).

## Aliran Permukaan
Pengaruh  intensitas  curah  hujan  pada  limpasan  permukaan  tergantung  dari  kapasitas  infiltrasi. Jika  intensitas  curah  hujan  melampaui  kapasitas  infiltrasi,  maka  besarnya  limpasan  permukaan  akan
segera  meningkat  sesuai  dengan  peningkatan  intensitas  curah  hujan.  Akan  tetapi,  besarnya peningkatan  limpasan  itu  tidak  sebanding  dengan  peningkatan  curah  hujan  lebih,  yang  disebabkan oleh  efek  penggenangan  di  permukaan  tanah.  Laju  aliran  permukaan  (debit)  merupakan  volume  air yang mengalir per satuan waktu.
Koefisien aliran permukaan (C) merupakan bilangan yang menunjukkan nisbah (perbandingan) antara  besarnya  aliran  permukaan  terhadap  besarnya  curah  hujan.  Nilai  Koefisien  aliran  permukaan adalah salah satu indikator untuk menentukan apakah suatu DAS telah mengalami gangguan (fisik).
Daftar Nilai Koefisien Aliran Permukaan (C) Pada Setiap Penggunaan Lahan
Sumber : Haryanto, 2014.

## Analisis Hidrologi
Tujuan dari analisis data hidrologi adalah mencari hubungan antara besarnya  kejadian  ekstrim terhadap frekuensi kejadian dengan menggunakan distribusi probabilitas. Data yang digunakan adalah data  debit  atau  hujan  maksimum  tahunan,  yaitu  data  yang  terjadi  selama  satu  tahun  yang  terukur selama beberapa tahun (Triadmodjo, 2008).
Adapun langkah-langkah dalam analisis hidrologi adalah sebagai berikut : 1. Analisis  penampang  eksisting  dengan  menggunakan  HEC-RAS  bertujuan  untuk  mengetahui kondisi  dari  Sungai  saat  ini  (eksisting).  Dengan  menggunakan  HEC-RAS  maka  dapat  diketahui profil  dari  muka  air  saat  terjadi  banjir.  HEC-RAS  akan  menampilkan  model  dari  Sungai  sesuai dengan input data yang diberikan. Menentukan Daerah Aliran Sungai ( DAS ).
2. Menentukan luas pengaruh daerah stasiun-stasiun hujan.
3. Menentukan curah hujan maksimum harian rata-rata DAS dari data curah hujan yang ada.
4. Menganalisis curah hujan rencana dengan periode ulang T tahun.
5. Menghitung  debit  banjir  rencana  berdasarkan  besarnya  curah  hujan  rencana  di  atas  pada  periode ulang T tahun.
6. Membandingkan antara debit air yang tersedia dengan kapasitas sungai.

## Analisis Frekuensi
Analisis  frekuensi  digunakan  untuk  menetapkan  besaran  hujan  atau  debit  dengan  kala  ulang tertentu. Adapun rumus-rumus parameter statistika tersebut antara lain sebagai berikut ini:
1. Nilai rerata (X)
dimana: = Curah hujan rata–rata (mm),
𝑋 i    = Curah hujan di stasiun hujan ke-i (mm), dan
n = Jumlah data.
2. Simpangan baku (standard deviation) (Sd)
dimana:
s =  Standar deviasi,
= Curah hujan rata – rata (mm), 𝑋 i    = Curah hujan di stasiun hujan ke i (mm), dan n = Jumlah data. 3. Koefisien asimetri (skewness) (Cs)
di mana : 𝐶𝑠 = Koefisien Skewness, 𝑆 = Standar deviasi, = Curah hujan rata-rata (mm), 𝑋 i   = Curah hujan di stasiun hujan ke i (mm), dan
n = Jumlah data
4. Koefisien variasi (Cv)
dimana 𝐶𝑣 = Koefisien variasi, 𝑆 = Standar deviasi, dan = Curah hujan rata-rata (mm).
5. Koefisien kurtosis (Ck)
dimana: 𝐶𝑘 = Koefisien Kurtosis, 𝑆 = Standar deviasi, = Curah hujan rata–rata (mm), 𝑋𝑖 = Curah hujan di stasiun hujan ke i (mm), dan
n = Jumlah data.

## Jenis Penetuan Distribusi Data
1. Berdasarkan hasil perhitungan parameter statistik No Jenis Distribusi Syarat 1 Normal Cs ≈ 0 dan Ck ≈ 3 2 Log Normal Cs ≈ 3Cv + Cv 3 dan
Ck ≈ Cv 8 + 6Cv 6 + 15Cv 4 + 16Cv 2 + 3 3 Gumbel Tipe I Cs = 1,1396 dan Ck = 5,4002 4 Long Pearson Tipe III Selain dari nilai di atas
Sumber: Hidrologi Terapan (Triatmodjo, 2008)
2. Berdasarkan plotting terhadap kertas probabilitas
Jenis  distribusi  data  dapat  diamati  apabila  plotting  titik-titik  pada  kertas  probabilitas  tersebut mendekati garis lurus, berarti pemilihan distribusinya semakin mendekati benar.
3. Berdasarkan hasil uji keselarasan
Uji  keselarasan  dimaksudkan  untuk  menentukan  apakah  persamaan  distribusi  peluang  yang  telah dipilih  dapat  mewakili  dari  distribusi  statistik  sampel  data  yang  dianalisis.  Ada  dua  jenis keselarasan (Goodness of Fit Test), yaitu uji keselarasan Chi Square dan Smirnov Kolmogorof. a. Uji keselarasan Chi Square
dimana 𝑋 2 = Harga Chi Square, 𝐸𝑓 i
= Banyaknya frekuensi yang diharapkan pada data ke-i,
𝑂𝑓𝑖
= Frekuensi yang terbaca pada kelas yang sama pada data ke-i, dan n = Jumlah data. b. Uji keselarasan Smirnov Kolmogorof

## Curah Hujan Rencana
Untuk  memperkirakan  curah  hujan  rencana  dilakukan  dengan  analisis  frekuensi  data  hujan. Yaitu:
a. Metode Normal (Cara Analitis)
di mana : XT   = Curah hujan dengan periode ulang T tahun (mm),
= Harga  rata-rata curah hujan (mm),
Sd    = Standar deviasi (simpangan baku), dan
K = Nilai variabel reduksi Gauss periode ulang T tahun (Tabel).
b. Metode Gumbel Tipe I
di mana 𝑋𝑇 = Curah hujan dengan periode ulang T tahun (mm), = Harga rata-rata curah hujan (mm), dan 𝑆𝑑 = Standar deviasi (simpangan baku). 𝑌𝑇 =  Nilai  reduksi  variasi  dari  variabel  yang  diharapkan  terjadi  pada  periode  ulang  tertentu, hubungan antara periode ulang T dengan Y  dapat dilihat pada Tabel berikut (untuk T ≥ 20, maka 𝑌𝑇 = lnT)
dimana:
YT  = Nilai rata-rata dari reduksi variasi (mean of reduce variate) nilainya tergantung  dari jumlah data (n), seperti yang ditunjukan pada Tabel
𝑆 =  Standar deviasi dari  reduksi  cariasi  (mean of reduced)   nilainya tergantung dari jumlah data (n), seperti yang ditunjukan pada Tabel
c. Metode Log Pearson Tipe III
di mana
Log XT = Nilai logaritma curah hujan dengan periode ulang  tertentu, log = Nilai logaritma rata-rata curah hujan, Sd = Standar deviasi dan K = Karakteristik distribusi peluang Log Pearson Tipe III
d. Metode Log Normal X T =
di mana
XT = Besarnya curah hujan yang diharapkan terjadi pada periode ulang tertentu, = Harga  rata-rata curah hujan (mm), Sd = Standar deviasi (simpangan baku), dan K = Karakteristik distribusi peluang log-normal 3 parameter yang merupakan fungsi dari koefisien kemencengan (Cs) pada tabel.

## Analisis Debit Maksimum/ Banjir

## Metode Mononobe
Rumus  perhitungan  mononobe  merupakan  variasi  dari  rumus  Sherman.  Jika  rumus-rumus intensitas hujan sebelumnya digunakan untuk menghitung Intensitas hujan dalam jangka pendek maka Mononobe merupakan rumus untuk menghitung Intensitas hujan setiap waktu bedasarkan data hujan harian.
𝐼 = 𝑅 24 24 ( 24 𝑡 ) 2 3
Dimana:
I
= Intensitas Hujan (mm/jam)
R24 =  Curah Hujan Maksimum harian daklam 24 jam (mm/jam) t = Lama Hujan (jam)

## Model HEC-RAS 3.13
Program  HAC-RAS  merupakan  paket  program  dari  ASCE  (American  Society  of  Civil Engineers).  HEC-RAS  dirancang  untuk  membuat  simulasi  aliran  satu  dimensi.  Prangkat  lunak  ini memberikan kemudahan dengan tampilan grafisnya.
Tujuan  analisis  hidrolika  dimaksudkan  untuk  mengetahui  kapasitas  alur  dan  profil  muka  air sungai  terhadap  banjir  dengan  suatu  kala  ulang  tertentu,  sehingga  dapat  diketahui  tinggi  muka  air maksimum yang terjadi di sepanjang sungai yang ditinjau.

## Bagan Alir Tugas Akhir
Untuk  mempermudah  proses  pelaksanaan  penelitian  tugas  akhir  dalam  menganalisa,  dapat diperhatikan bagan alir kerja (flowchart) sebagai berikut :

## HASIL Perhitungan Curah Hujan Maks Tahunan
Mencari  curah  hujan  maks  tahunan  dengan  data  curah  hujan  tahunan  dari  tahun  2010  sampai denga tahun 2019 dan di dapat data sebagai berikut:
Tabel 4.1 Curah Hujan Maks Tahunan
No. Tahun X (mm) 1 2017 135.20 2 2010 131.80 3 2018 115.00 4 2013 91.40 5 2019 86.20 6 2015 85.20 7 2012 79.30 8 2011 77.20 9 2014 76.20 10 2016 70.00 Sumber : Data Olahan (2020)
Analisa Frekuensi a. Perhitungan Metode Gumbel Tipe I
Tabel 4.2. Perhitungan Kurva Distribusi Gumbel Tipe I
No. Tahun X terurut (X i - X rerata ) (X i - X rerata ) 2 (X i - X rerata ) 3 (X i - X rerata ) 4 1 2017 135.200 40.450 1636.203 66184.391 2677158.621 2 2010 131.800 37.050 1372.703 50858.628 1884312.154 3 2018 115.000 20.250 410.062 8303.766 168151.254 4 2013 91.400 -3.350 11.223 -37.595 125.945 5 2019 86.200 -8.550 73.103 -625.026 5343.976 6 2015 85.200 -9.550 91.203 -870.984 8317.896 7 2012 79.300 -15.450 238.703 -3687.954 56978.884 8 2011 77.200 -17.550 308.003 -5405.444 94865.540 9 2014 76.200 -18.550 344.103 -6383.101 118406.531 10 2016 70.000 -24.750 612.563 -15160.922 375232.816 947.500 0.000 5097.865 93175.758 5388893.615
94.750
23.800
X rerata Sd Jumlah : Sumber: Data Olah 2020
Tabel 4.3. Nilai Distribusi Gumbel Tipe I T Y T Sd Y n S n K XT (mm) 2 0.367 23.800 0.495 0.950 -0.136 91.525 5 1.500 23.800 0.495 0.950 1.058 119.932 10 2.250 23.800 0.495 0.950 1.848 138.740 20 2.970 23.800 0.495 0.950 2.606 156.781 25 3.199 23.800 0.495 0.950 2.847 162.504 50 3.902 23.800 0.495 0.950 3.588 180.133 100 4.600 23.800 0.495 0.950 4.323 197.632
Sumber: Data Olah 2020
Perhitungan:
1. X rerata :
X rerata : 0
2. S d : Standar Deviasi (Simpangan Baku)
S d :
3. S n : Dari Tabel Standar Deviasi dari Reduksi Variasi S n : 0,9496 4. Y n : Dari Tabel Rata – rata dari Reduksi Y n : 0,495
5. C v :
6. C s :
: = 0.960
7. C k :
: 8. K :
9. X T : X rerata + (K x S d ) : 94.750 + (-0.136 x 23.800) = 91.525 mm
b. Perhitungan Log Normal
Tabel 4.4. Perhitungan Kurva Distribusi Log Normal
No. Xi Log Xi (Log Xi - rerata Log X) (Log Xi - rerata Log X) 2 (Log Xi - rerata Log X) 3 (Log Xi - rerata Log X) 4 1 135.200 2.131 0.166 0.027 0.005 0.001 2 131.800 2.120 0.155 0.024 0.004 0.001 3 115.000 2.061 0.095 0.009 0.001 0.000 4 91.400 1.961 -0.004 0.000 0.000 0.000 5 86.200 1.936 -0.030 0.001 0.000 0.000 6 85.200 1.930 -0.035 0.001 0.000 0.000 7 79.300 1.899 -0.066 0.004 0.000 0.000 8 77.200 1.888 -0.078 0.006 0.000 0.000 9 76.200 1.882 -0.083 0.007 -0.001 0.000 10 70.000 1.845 -0.120 0.014 -0.002 0.000 TOTAL 947.500 19.652 0.000 0.094 0.006 0.002 Log X rerata 1.965 Sd 0.102 Sumber: Data oleh 2020 Tabel 4.5. Nilai Distribusi Log Normal T P K Log X XT (mm) 2 0.500 -0.026 1.963 91.744 5 0.200 0.833 2.051 112.34 10 0.100 1.297 2.098 125.33 20 0.050 1.688 2.138 137.43 25 0.040 1.763 2.146 139.88 50 0.020 2.137 2.184 152.79 100 0.010 2.461 2.217 164.90
Sumber: Data oleh 2020
Perhitungan :
1. Log X rerata :
Log X rerata :
2. S d : Standar Deviasi (Simpangan Baku)
S d : 3. C v : 4. C s :
: = 0.774
5. C k :
:
6. K : Tabel 2.9 Faktor Frekuensi K untuk Distribusi Log Normal (-0.250)
7. Log X T : Log X rerata + (K x S d ) : 1.965 + (-0.250 x 0.102) = 1.963 8. X T : 10 Log X T : 10 1.963 = 91.744 mm
c. Perhitungan Person Tipe III
Tabel 4.6. Perhitungan Kurva Distribusi Log Pearson Tipe III
No. Xi Log Xi (Log Xi - rerata Log X) (Log Xi - rerata Log X) 2 (Log Xi - rerata Log X) 3 (Log Xi - rerata Log X) 4 1 135.200 2.131 0.166 0.027 0.005 0.001 2 131.800 2.120 0.155 0.024 0.004 0.001 3 115.000 2.061 0.095 0.009 0.001 0.000 4 91.400 1.961 -0.004 0.000 0.000 0.000 5 86.200 1.936 -0.030 0.001 0.000 0.000 6 85.200 1.930 -0.035 0.001 0.000 0.000 7 79.300 1.899 -0.066 0.004 0.000 0.000 8 77.200 1.888 -0.078 0.006 0.000 0.000 9 76.200 1.882 -0.083 0.007 -0.001 0.000 10 70.000 1.845 -0.120 0.014 -0.002 0.000 TOTAL 947.500 19.652 0.000 0.094 0.006 0.002 Rerata Log X 1.965 Sd 0.102 Sumber: Data Oleh 20220 Tabel 4.7. Tabel Nilai Distribusi Log Pearson Tipe III T P(%) Cs K Log X T XT (mm) 2 50 0.774 -0.128 1.952 89.566 5 20 0.774 0.783 2.045 111.013 10 10 0.774 1.335 2.102 126.464 20 5 0.774 1.881 2.158 143.829 25 4 0.774 1.990 2.169 147.578 50 2 0.774 2.441 2.215 164.143 100 1 0.774 2.874 2.260 181.770 Sumber: Data Oleh 2020
Perhitungan :
1. Log X rerata :
Log X rerata :
2. S d : Standar Deviasi (Simpangan Baku)
S d : 3. C s :
: = 0.774
4. C k :
:
5. K : Tabel 2.8 Nilai Kemencengan Logaritma C s Curah Hujan (-0.128)
6. Log X T : Log X rerata + (K x S d ) : 1. 965 + (-0.128 x 0.102) = 1.952 7. X T : 10 Log X T : 10 1.952 = 91.744 mm
Hasil Metode Distribusi Gumbel, Log Normal Dan Log Pearson Tipe III
4.8. Tabel Hasil Rekap Distribusi
NO.
( Tahun ) GUMBEL LOG NORMAL LPS TYPE III 1 2 91.525 91.744 89.566 2 5 119.932 112.339 111.013 3 10 138.740 125.328 126.464 4 20 156.781 137.430 143.829 5 25 162.504 139.879 147.578 6 50 180.133 152.795 164.143 7 100 197.632 164.903 181.770 Parameter  : 1.  R rata-rata 94.750 1.965 1.965 2.  Sd, Deviasi Standar 23.800 0.102 0.102 3.  Cs 0.960 0.774 0.774 4.  Ck 3.333 3.111 3.111
1 Harian KALA ULANG
CURAH HUJAN HARIAN RANCANGAN
: :
: :
Sumber: Data Olah 2020
Karena  nilai  Ck  dan  Cs  untuk  Metode  Distribusi  Gumbel  tidak  memenuhi  syarat  distribusi frekuensi sehingga dalam perhitungan  selanjutnya dipakai  Metode  Log Pearson  III  (  untuk  nilai Ck dan Cs bebas ).

## Perhitungan Debit Banjir Rancangan Dengan Metode Rasional Mononobe
Rumus  perhitungan  Rasional  mononobe  merupakan  variasi  dari  rumus  Sherman.  Jika  rumus- rumus  intensitas  hujan  sebelumnya  digunakan  untuk  menghitung  Intensitas  hujan  dalam  jangka pendek maka Rasional Mononobe merupakan rumus untuk menghitung Intensitas hujan setiap waktu bedasarkan data hujan harian.
Tabel 4.11. Tabel Perhitungan Debit Rancangan Metode Mononobe
Periode R24 V t I
A
Qp ( Tahun ) ( mm ) ( km/jam ) ( jam ) ( mm/jam ) ( km 2 ) ( m 3 /det ) 2 89.566 5.400 0.196 91.932 0.550 1.330 0.278 18.695 5 111.013 5.400 0.196 113.945 0.550 1.330 0.278 23.171 10 126.464 5.400 0.196 129.804 0.550 1.330 0.278 26.397 20 143.829 5.400 0.196 147.628 0.550 1.330 0.278 30.021 25 147.578 5.400 0.196 151.476 0.550 1.330 0.278 30.804 50 164.143 5.400 0.196 168.478 0.550 1.330 0.278 34.261 100 181.770 5.400 0.196 186.571 0.550 1.330 0.278 37.941 C 0.278
Sumber: Data Olah 2020
Perhitungan :
I

## mm/jam
Maka kita masukan perhitungan untuk debit rencana periode Q 2 , Q 5 , Q 10 , Q 20 , Q 25 : Q p = 0,278 x C x I x A Dimana: Q p : Air Larian (debit) puncak (m 3 /detik) C : Koefesien air larian I : Itensitas hujan (mm/jam); dan A : Luas wilayah DAS (Km 2 ) Q p = 0,278 x 0,550 x 91,932 x 1.330 = 18,695 m 3 /detik

## Analisa Hidrolika menggunakan Permodelan HAC-RAS 3.13 Skematik Permodelan
Skematik  Permodelan  dibuat  untuk  menggambarkan  bentuk  alur  sungai  yang  telah  di  ukur sesuai  dengan  bentuk  alur  sungai  putri  danau  sipin  kota  Jambi.  Bentuk  skematik  dapat  dilihat  pada gambar 4.1. sebagai berikut:
Gambar 4.1. Skematik Permodelan Drainase Sungai Putri Danau Sipin Kota Jambi Sumber: Data Olah 2020

## Data Geometrik
Data Geometrik adalah data cross hasil pengukuran dilapangan selajutnya dihitung elevasi dari setiap patok cross dan jarak komulatif. Hasil elevasi dan jarak inilah yang di input menjadi data cross section pada geometri. Berikut input data pada cross sections.
Gambar 4.2. Input Data Cross Sections 1 Sumber: Data Olah 2020

## Flow Boundary Condition
Flow  Boundary  Condition merupakan  data  kondisi  aliran  saluran.  Ada  dua  macam  kondisi aliran saluran yaitu aliran permanen ( Steady Flow) dan kondisi non permanen ( Unsteady Flow ). Data yang di input adalah Debit Banjir Rancangan yang akan disimulasikan.
Gambar 4.5. Input Data Steady Flow Data Sumber: Data Olah 2020

## Running Program
Runing Program dilakukan setelah semua data-data geometri saluran dan debit banjir. Bila data semua dilakukan dengan benar maka akan dihasilkan permodelan berupa profil muka air.

## Gambar 4.7. Running Finished Steady Flow Simulation Sumber: Data Olah 2020

## Pengolahan Kondisi Eksisting Drainase Sungai Putri
Analisis  Simulasi  Banjir  Sungai  Putri  Danau  Sipin  Kota  Jambi  bertujuan  untuk  mengetahui profil eksisting muka  air dan kapasitas Drainase maksimum pada masing  –  segmen drainase  apakah drainase dapat menampung debit rencana. Simulasi ini menggunakan debit rencana periode Q2,  Q5, Q10, Q20, Q25.
Gambar 4.8. Penampang Memanjang Long Sections
Sumber: Data Olah 2020

## Gambar 4.11. Penampang Melintang Cross Sections 30
Sumber: Data Olah 2020
Dari  analisis  simulasi  banjir  sungai  putri  danau  sipin  kota  jambi  dilihat  dari  penampang melintang  Cross  Section  1,  20  dan  30  didapat  Q rencana lebih  besar  dari  Q eksisting yang  tidak  dapat menampung Q rencana .

## SIMPULAN
Penulis  mengambil  kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  dari  Permasalahan  Banjir  di  daerah Sungai Putri Danau Sipin Kota Jambi sebagai berikut:
1. Dari  hasil  perhitungan  debit  banjir  rancangan  di  dapat  debit  banjir  maksimum    Q2  =  18.695 m3/dtk,  Q5  =  23.171  m3/dtk,  Q10  =  26.397  m3/dtk,  Q20  =  30.021  m3/dtk    dan  Q25  =  30.804 m3/dtk.
2. Penyebab  utama  terjadinya  genangan  banjir  di  Drainase  Sungai  Putri  Danau  Sipin  Kota  Jambi adalah Kapasitas drainase yang ada tidak dapat menampung debit banjir rancangan Q2, Q5, Q10, Q20, dan Q25 atau Qrencana¬ lebih besar dari Qeksisting.

## Saran
Bedasarkan Penelitian yang telah dilakukan, maka saran penulis sebagai berikut:
1. Yang harus diperhatikan kepada kepada Pemerintah khususnya pemerintah daerah agar mendesain ulang drainase sungai putri danau Sipin kota Jambi agar bisa menampung kapasitas air yang terjadi setiap tahunnya bila terjadi banjir akibat curah hujan tinggi.
2. Pemerintah  Kota  Jambi  perlu  secepatnya  menginventarisasi  dan  mengamankan  lahan-lahan  milik pemerintah,  sempadan  sungai,  sempadan  saluran,  dan  lain-lain  yang  akan  dijadikan  lokasi pembangunan sistem pengendalian banjir.

## DAFTAR PUSTAKA
Balai  Wilayah  sungai  Sumatera  VI.  2015. Review  Desain  Master  Plan  Drainase  Kota  Jambi ;  DAS Sungai Putri. Jambi.
Balai Wilayah sungai Sumatera VI. 2015. Data Hidrologi Curah Hujan Tahunan 2009-2019; Stasiun Simpang III Sipin. Jambi.
Bambang Triatmodjo, 2008. :Hidrologi Terapan”.Yogyakarta : Beta Offset. C. D. Soemarto, 1999, Hidrologi Teknik , Penerbit Erlangga, Jakarta.
Eldi  candra.  2019. Analisis  penataan  tutupan    lahan  terhadap  pengendalian    banjir  das  tembuku, Jambi : Universitas Trisakti.
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 38 tahun 2011; Tentang Sungai.
Restu  Wigati  dkk  (2016). Analisis  Banjir  Menggunakan  Sofware  HEC-RAS  (Studi  kasus  sub  DAS Cisimeut  hilir  HM  0+00  sampai  dengan  HM  69+00) ;  Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa Teknik Sipil.
Sosrodarsono,  Suyono  dan  Kenasaku  Tekada. Hidrologi  Untuk  Pengairan ,  PT.  Pradnya  Paramita, Jakarta, 2003.
Soewarno. Hidrologi Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data , NOVA, Bandung, 1995. Suripin, 2003, Sistem Drainase Perkotaan, Andi, jogyakarta.