JGISE  Vol. 4 No. 1 (2021), pp. 56 - 64     |     https://doi.org/10.22146/jgise.56525

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Pemodelan dan Visualisasi Genangan Banjir untuk Mitigasi Bencana di Kali Kasin, Kelurahan Bareng, Kota Malang
Modeling and Visualization of Flood Inundation for Disaster Mitigation in Kasin River, Bareng Village, Malang City
Zafira Nur Pratiwi 1 , Purnama Budi Santosa 2
1 Badan Informasi Geospasial Jl. Raya Jakarta - Bogor KM. 46 Cibinong, Indonesia
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Purnama Budi Santosa | Email: purnamabs@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 01/06/2020     Direvisi ( Revised ): 26/06/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 28/06/2021

## ABSTRAK
Wilayah Kelurahan Kali Kasin di Kota Malang merupakan wilayah padat penduduk yang rentan terhadap banjir. Wilayah ini hamper setiap tahun mengalami banjir, yang berdampak pada kerusakan lingkungan dan infrastruktur. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan banjir yang disebabkan oleh luapan Kali Kasin serta melihat cakupan wilayah genangan banjir. Metode pemodelan banjir  menggunakan pendekatan hidrolika dalam mensimulasikan debit air pada setiap penggal sungai menggunakan perangkat lunak HEC-RAS, serta melakukan visualisasi daerah genangan banjir serta area terdampak banjir menggunakan pendekan GIS. GIS juga digunakan untuk mempersiapkan beberapa data spasial yang digunakan untuk pemodelan banjir, seperti data geometri sungai, deliniasi daerah aliran sungai, serta untuk keperluan analisis spasial lainnya. Data hidrologis didapat dari pengolahan curah hujan harian pada stasiun hujan wilayah Kali Kasin. Analisis dilakukan dengan menggunakan model SCS CN pada perangkat lunak HEC-HMS untuk memperkirakan debit puncak pada sungai. Sedangkan, sumber data geometrik didapatkan dari Model Elevasi Digital dari citra ALOS PALSAR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan banjir dapat dilakukan untuk memvisualisasikan daerah genangan banjir di wilayah Kelurahan Bareng. Wilayah yang terdampak banjir seluas 24.225,63 m2. Hasil analisis menunjukkan ada sekitar 173 rumah yang terdampak banjir.
Kata Kunci : banjir, Kota Malang, HEC-RAS, SIG, HEC-HMS

## ABSTRACT
The Kali Kasin Village area in Malang City is a densely populated area that is prone to flooding. This area is flooded almost every year, which has an impact on environmental and infrastructure damage. Therefore, the purpose of this study is to model the flood caused by the overflow of the Kasin River and to see the coverage of the flood inundation area. The flood modeling method uses a hydraulics approach in simulating water discharge at each section of the river using HEC-RAS software, as well as visualizing flood inundation areas and flood-affected areas using a GIS approach. GIS is also used to prepare some spatial data used for flood modeling, such as river geometry data, watershed delineation, as well as for other spatial analysis purposes. Hydrological data obtained from daily rainfall processing at the Kali Kasin rain station. The analysis was carried out using the SCS CN model on the HEC-HMS software to estimate the peak discharge in the river. Meanwhile, the geometric data source is obtained from the Digital Elevation Model from the ALOS PALSAR image. The results showed that flood modeling can be done to visualize the flood inundation area in the Bareng Village area. The area affected by the flood is 24,225.63 m2. The results of the analysis show that there are around 173 houses affected by the flood . Keywords : Flood, Malang City,  HEC-RAS, GIS, HEC-HMS
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).

## 1. Pendahuluan
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang kerap kali  terjadi  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  bencana banjir  yang  terjadi  di  beberapa  wilayah  setiap  musim penghujan.  Kali  Kasin  yang  terletak  di  Kota  Malang merupakan  salah  satu  sungai  yang  mengalami  banjir hamper  setiap  musim  penghujan.  Banjir  yang  terjadi khususnya  di  sepanjang  penggal  Kali  Kasin  di  wilayah Kelurahan  Berang  merendam  permukiman  warga  yang terletak di sepanjang sungai tersebut.
Bencana  didefinisikan  sebagai  gangguan  serius  pada fungsi suatu komunitas atau masyarakat dan menyebabkan hilangnya  nyawa,  material,  ekonomi  atau  kerusakan lingkungan dan melebihi kemampuan dari komunitas atau masyarakat  terdampak  untuk  menanggulanginya  (ISDR, 2003).  Bencana  dapat  dikelompokkan  berdasarkan penyebab  dan  secara  umum  dikategorikan  menjadi bencana  alam,  bencana  teknologi  dan  bencana  buatan manusia.
Sejalan  dengan  perkembangan  wilayah  perkotaan, terjadi perubahan penggunaan lahan terutama di kota-kota besar. Perubahan yang paling nyata adalah terjadinya alih fungsi  dari  lahan  terbuka  menjadi  menjadi  kawasan terbangun.  Adanya  perubahan  fungsi  lahan  Kota  Malang memberikan  dampak  pada  perubahan  tata  air  wilayah. Perubahan tata air adalah salah satu sebab yang berkaitan erat terhadap peristiwa  banjir perkotaan  (Suripin, 2004). Dari  tahun  ke  tahun,  kawasan  Kali  Kasin  Kota  Malang, mengalami  banjir  yang  berdampak  pada  kerusakan lingkungan  dan  infrastruktur.  Pemetaan  kawasan terdampak  banjir  dan  pemodelan  banjir  dapat  menjadi acuan dalam penataan ruang di kawasan sempadan sungai (Yuniartanti, 2018).
Bencana  banjir  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  baik faktor alam maupun manusia (Arief et al., 2012; Nugraha et al., 2015). Banjir yang disebabkan oleh faktor alam antara lain  karena  curah  hujan,  pengaruh  fisiografis,  erosi, sedimentasi,  kapasistas  sungai,  kapasitas  drainase  yang tidak memadai dan pengaruh air pasang. Sedangkan faktor- faktor  yang  disebabkan  oleh  manusia  adalah  perubahan kondisi  DAS,  kawasan  kumuh,  sampah,  drainase  lahan, bendung  dan  bangunan  air,  kerusakan  bangunan pengendali  banjir  dan  perencanaan  sistem  pengendalian banjir yang tidak tepat (Kodoatie & Sugiyanto, 2002).
UNISDR  ( United  Nations  Secretariat  for  International Strategy for Disaster Reduction ) menyatakan dalam laporan akhir tahun 2014 mengenai kebijaksanaan pencegahan dan perlindungan  bencana  alam  di  Indonesia  sangat  lemah dalam konsep penurunan  risiko bencana.  Oleh  karena itu perlu  ada  upaya  pengurangan  risiko  bencana.  Salah  satu upaya  untuk  menanggulangi  hal  tersebut  adalah  melalui manajemen  bencana  yang  baik,  termasuk  di  dalamnya adalah  penyajian  peta  maupun  pemodelan  yang  memuat wilayah terdampak banjir (Santosa, 2006b). Seiring dengan ini, penataan ruang semakin dianggap sebagai mekanisme
penting  dalam  menghadapi  risiko  banjir  (Ogato  et  al., 2020).
Kajian  yang  berbasis  keruangan  tidak  terlepas  dari peranan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  sebagai  alat pendukung.
SIG merupakan suatu prosedur terkomputerisasi  yang  digunakan  untuk  menampilkan, menerima, menyimpan, menganalisa, dan memproses data spasial dan data non-spasial (data atribut) (Melesse et al., 2003).  Metode-metode  dalam  SIG  dapat  dimanfaatkan dengan baik dalam pemodelan banjir, yang memungkinkan pemrosesan, manajemen, dan interpretasi untuk berbagai data,  salah  satunya  adalah  menggunakan  metode Multicriteria Analysis (Ogato et al., 2020). Pendekatan GIS- multi-criteria  decision  analysis (MCDA)  menggunakan kemampuan  SIG  dalam  pengelolaan  data  geospasial  dan fleksibilitas MCDA untuk menggabungkan informasi faktual (misalnya, penggunaan lahan, kemiringan, sistem drainase, dll.)  dengan  informasi  berbasis  nilai  tertentu  (misalnya, pendapat  ahli,  standar,  survei,  dll.)  (Seejata  et  al.,  2018; Rimba et al., 2017). Penggunaan SIG, pengindraan jauh, dan integrasi dengan perangkat lunak analisis hidrologi seperti HEC RAS dan HEC-GeoRAS memberikan kemudahan dalam pemodelan banjir  (Samarasinghe et al., 2010;  Ullah  et al., 2016).
Untuk dapat memetakan dataran banjir diperlukan data yang  memadai  seperti  debit  sungai  dan  DEM  wilayah tersebut  (Santosa,  2006a).  Ketidakcukupan  data  sering menjadi  salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  peneliti dalam  pemodelan  banjir.  DEM  merupakan  bentuk penyajian ketinggian permukaan bumi secara digital. DEM merupakan  salah  satu  sumber  data  untuk  mendapatkan data  geometri  sunga  serta  karakteristik  terrain  wilayah yang  dimodelkan  (Samarasinghe  et  al.,  2010;  Santosa, 2006a). Data DEM berperan penting untuk pengembangan model  komponen  basin  pada  model  HEC  HMS  dan  data geometrik  dalam  model  HEC-RAS.  Data  DEM  berperan penting dalam model hidrologi, model hidraulik dan peta persebaran  bahaya  banjir  (Martin  et  al.,  2012;  Santosa, 2006a).  Ullah  et  al.,  (2016)  memprediksi  banjir  dengan memanfaatkan  pengindaraan  jauh,  SIG,  dan  perangkat lunak  analisis  hidrologi  (HEC  RAS  dan  HEC-GeoRAS)  di Sungai  Kalpani.  Data  geometri  sungai  diekstrak  dari  data DEM  30-meter  ASTER.  Ekstraksi  data  DEM  ASTER  ini menghasilkan  penampang  melintang  dan  memanjang sungai.  Hasil  analisis  kemudian  disajikan  dalam  bentuk pemodelan banjir dengan kala ulang 5, 10, 20, 50 dan 100 tahun.
Data  geometri  sungai  dapat  diperoleh  dari  berbagai macam sumber. Pada resolusi yang rendah, data geometri sungai  dan  karakteristik  terrain  dapat  peroleh menggunakan SRTM (Tambunan & Santosa, 2018). Namun demikian,  untuk  mendapatkan  data  geometri  sungai dengan  kualitas  baik,  maka  alternatifnya  adalah  dengan melakukan pengukuran terestris.
Selain  data  DEM  sebagai  sumber  data  geometris, pemodelan dibentuk dari parameter-parameter hidrologis untuk  memprediksi  daerah-daerah  terdampak  banjir
dengan besaran dan volume tertentu, seperti debit sungai dan curah hujan (Samarasinghe et al., 2010). Mengacu pada data  yang  tersedia,  pemodelan  banjir  bisa  dilakukan dengan  berbagai  macam  metode  (Santosa,  2006b).  Hasil simulasi  banjir  selanjutnya  dapat  divisualisasikan menggunakan  perangkat  SIG  dalam  bentuk  peta persebaran  genangan  banjir  secara  spasial  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  pengambilan  kebijakan  maupun mitigasi bencana.
Merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Pratiwi  (2018),  penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan pemodelan banjir di sepanjang ruas Kali Kasin yang  melintasi  Kelurahan  Bareng,  Kota  Malang,  serta melakukan  visualisasi  genangan  banjir  dan  dampaknya terhadap lingkungan di sekitar bantaran Kali Kasin dalam bentuk peta untuk mendukung mitigasi bencana.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Lokasi dan Data Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sub-DAS  Kali  Kasin  yang berada  di  Kelurahan  Bareng,  Kecamatan  Klojen,  Kota Malang. Secara geografis Kali Kasin terletak pada koordinat 112º38’29’’ BT dan 7º54’37’’ LS . Lokasi ini dipilih karena setiap  tahun  selalu  terjadi  banjir  yang  menyebabkan kerugian lingkungan dan infrastruktur. Kali Kasin memiliki dua  hulu  aliran  yang  berada  di  Kelurahan  Bareng.  Aliran pertama berasal dari sekitar Pasar Bareng yang mengalir di pemukiman  padat  penduduk.  Aliran  kedua  berasal  dari Masjid  Al-Ikhlas  yang  berada  di  Jalan  Langsep  yang kemudian  mengalir  melalui  Perumahan  Ijen  Nirwana. Aliran  pertama  dan  kedua  tersebut  bertemu  yang kemudian mengalir di daerah pemukiman padat penduduk dengan  kondisi  bangunan  terletak  di  sekitar  bantaran sungai.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  data geometrik  Kali  Kasin  yang  diekstraksi  dari  Model  Elevasi Digital  citra  ALOS  PALSAR  dengan  resolusi  7  meter  di Provinsi  Jawa  Timur.  Data  spot  height  dari  pengukuran yang  dilakukan  USAID  APIK  dan  BPBD  tahun  2017,  data curah hujan tahun 1996-2016 yang diperoleh dari stasiun hujan  Badan  Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG), peta RBI skala 1:25000 Provinsi Jawa Timur, data jenis  tanah  Pulau  Jawa,  klasifikasi  tutupan  lahan  yang diperoleh  dari  interpretasi  visual  citra  Digital  Globe  ESRI 2017,  data  koefisien  kekasaran  Manning  ( Manning’s roughness  coefficient) menurut  (Cowan,  1956)  serta  Data basemap Open Street Map 2018.
2.2. Metodologi
Ada  serangkaian  tahapan  yang  dilakukan  di  dalam pemodelan banjir sungai, yang terdiri dari tiga kelompok, yaitu  persiapan  data,  pemodelan  banjir,  dan  analisis dampak  serta  visualisasi.  Pada  tahapan  persiapan  data, beberapa  data  yang  harus  disiapkan  adalah  data  profil geometri sungai, baik profil memanjang maupun melintang. Kemudian  mendefinisikan  aliran  Kali  Kasin  (stream
centerline),  daerah  tepian  sungai  (overbanks  lines),  arah aliran  sungai  (flowpath),  serta  melakukan  digitasi penampang  melintang  (cross-section)  sepanjang  aliran sungai.  Untuk  profil  melintang,  cakupan  datanya  tidak hanya  di  tubuh  sungai,  tapi  juga  mencakup  daerah genangan  sungai  ( floodplain ).  Profil  sungai  dibuat berdasarkan data Model Elevasi Digital citra ALOS PALSAR. Debit  aliran  sungai  dihitung  menggunakan  metode metode SCS-CN ( Soil Conservation Service – Curve Number ). Pada  metode  ini,  digunakan  data  jenis  tanah,  kemiringan lereng  (slope),  tutupan  lahan  serta  curah  hujan, sebagaimana  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian terdahulu  (Nurrizqi,  2016).  Data  hidrologis  curah  hujan untuk  penelitian  ini  diperoleh  dari  stasiun  hujan  Badan Meteorologi,  Klimatologi  dan  Geofisika.  Data  kemiringan lereng  didapatkan  dari  Model  Elevasi  Digital.  Sementara data tutupan lahan diklasifikasi dari citra satelit.
Pengolahan  data  untuk  mendapatkan  debit  sungai dilakukan  dengan  menggunakan  ekstensi  ArcHydroTools dan  HEC-GeoHMS.  Data  yang  digunakan  sebagai  data masukan adalah data DEM Alos Palsar, data debit yang telah dihitung  sebelumnya  serta  beberapa  parameter  yang mempengaruhi debit sungai. Tahapan ini dilakukan untuk mendapatkan  drainase  sungai  serta catchmen  area. Pembuatan daerah aliran sungai dilakukan pada software ArcMap dengan ekstensi ArcHydroTools. DEM- Reconditioning pada  daerah  aliran  sungai  kemudian dilakukan  dengan  mengacu  pada  data  titik  tinggi    ( spot height ) Kali Kasin.
Pada  analisis  hidrologi  langkah  awal  yang  dilakukan yaitu  mengolah  data  curah  hujan.  Hitungan  model  curah hujan  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  sebaran  curah hujan yang terjadi di DAS Kali Kasin. Model curah hujan ini digunakan  sebagai  data input dalam  penghitungan  debit sungai dengan metode SCS-CN (Soil Conservation Service – Curve  Number) .  Data  curah  hujan  yang  digunakan  adalah data  curah  hujan  pada  tahun  1996 – 2016  (Gambar  1). Curah hujan maksimum tertinggi pada tahun 2010 dengan nilai  curah  hujan  maksimum  sebesar  178  mm.  Hujan maksimum  tertinggi  tersebut  terjadi  pada  tanggal  8 November 2010.
Gambar 1. Grafik curah hujan maksimum dalam kurun waktu 20 tahun (Sumber: BMKG)
91 76 87 108 100112 97 120 98 176 130 152 130 108 178 101 169 101 134 170 122 0 50 100 150 200 1 9 9 6
1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 Cu ra h H u ja n (m m ) Tahun Curah Hujan Harian Maksimum
Penentuan  stasiun  curah  hujan  yang  digunakan  dalam pembuatan model hujan yaitu dengan memperhatikan nilai kontribusi  tiap  stasiun  pengamatan  berdasarkan  poligon thiessen  terhadap catchment  area .  Sehubungan  dengan data hujan tiap jam pada wilayah studi tidak tersedia untuk menggambarkan  kejadian  banjir  dengan  analisis  unit hydrograph,  kajian  awal  ini  dilakukan  dengan menggunakan data hujan yang ada yaitu hujan maksimum bulanan  sebagai  pendekatan.  Debit  puncak  pada  masing- masing  sub-DAS  diestimasi  berdasarkan  persamaan empiris sebagai berikut (Suripin, 2004) :
Qp = 0,0278 . C . I . A (1)
Dalam hal ini : Qp  = Laju aliran permukaan (debit) puncak (m 3 /detik) C
= K oefisien aliran permukaan (0 ≤ C ≤ 1) I = Intensitas curah hujan (mm/jam)
A = Luas DAS (km 2 )
Intensitas hujan merupakan besarnya jumlah hujan yang turun  yang  dinyatakan  dalam  tinggi  curah  hujan  atau volume hujan tiap satuan waktu. Intensitas hujan dihitung dengan rumus Mononobe (Nurrizqi, 2016)  :
𝐼 = 𝑅24 𝑡𝑐 . ( 𝑡𝑐 𝑡 )
2 3
(2)
Dalam hal ini : I = intensitas hujan (mm/jam) R24 = curah hujan maksimum harian (selama 24 jam) (mm) tc = lama hujan / waktu konsentrasi (jam) t
= durasi hujan (jam)
Waktu  konsentrasi  merupakan  waktu  yang  diperlukan air  hujan  yang  jatuh  di  titik  terjaduh  dari  suatu  daerah aliran  untuk  mencapai  titik  tinjau  ( outlet ).  Lama  waktu konsentrasi  bisa  didapatkan  melalui  hasil  pengamatan ataupun  dengan  suatu  pendekatan  rumus.  Pendekatan rumus  ini  membutuhkan  beberapa  parameter,  yaitu Panjang  saluran  utama  dari  hulu  sampai  hilir  (L)  dan kemiringan rata-rata saluran utama (S). Waktu konsentrasi tc dihitung dengan  metode  Kirpich  (1940) dalam  Metode SCS-CN (Mishra & Singh, 2013):
𝑡 𝑐 = 0.06628 𝐿 0.77 𝑆 −0.385 (3)
Dalam hal ini : t c = waktu konsentrasi (jam) L = panjang saluran utama dari hulu sampai penguras (km)
S = kemiringan rata-rata saluran utama Penghitungan debit banjir dilakukan dengan membangun  dan  mensimulasikan  proses  hujan  aliran/ limpasan  ( rainfall-runoff )  pada  suatu  sistem  tangkapan hujan atau Daerah Aliran Sungai (DAS). Berdasarkan hasil pengolahan data, DAS Kali Kasin terbagi menjadi 3 Sub DAS dengan  kode    W550,  W430,  dan  W540.  Dari  pengolahan
dengan HEC-HMS ini dihasilkan debit puncak aliran sungai pada hulu dan hilir sungai, seperti terlihat di Tabel 1.
Tabel 1. Debit Kali Kasin
Elemen DAS Debit (m 3 /s) W550 22.6 W430 4.1 W540 10.2 Outlet 25.1
Berdasarkan Tabel 1 diatas dapat diketahui bahwa debit puncak terbesar terjadi di wilayah hulu dengan kode W550 yang  merupakan  daerah  sekitar  Masjid  Al-Ikhlas  yang berada di Jalan Langsep yang kemudian mengalir melewati Perumahan Ijen Nirwana dengan debit sebesar 22.6 m3/s. Hasil  dari  debit  puncak  ini  kemudian  digunakan  untuk membuat pemodelan simulasi banjir di Hec-RAS.
Gambar 2.  Flowpath, Centerline dan Overbank Tahap selanjutnya adalah membuat model banjir dengan menggunakan  perangkat  lunak  GIS.  Untuk  melakukan pemodelan  banjir,  terlebih  dahulu  data  geometris  sungai berupa  penampang  melintang  dan  memanjang  serta floodplain sepanjang sungai didefinisikan terlebih dahulu. Kemudian  mendefinisikan  aliran  Kali  Kasin  ( stream centerline ),  daerah  tepian  sungai  ( overbanks  lines ),  arah aliran  sungai  ( flowpath )  (Gambar  2),  serta  melakukan digitasi  penampang  memanjang  dan  melintang  ( cross- section ) sepanjang aliran sungai (Gambar 3).
Selain  itu,  dari  data  citra  Digital  Globe  dari  ESRI dilakukan  klasifikasi  visual  tutupan  lahan  untuk menentukan nilai koefisien Manning di daerah sekitar Kali Kasin  sehingga  diperoleh  nilai  koefisien  Manning  daerah dataran banjir di sekitar Kali Kasin melalui hasil identifikasi terhadap  penutup  lahan  yang  ada.  Penutup  lahan diklasifikasikan  dalam  5  jenis  penutup  lahan,  yaitu  jalan, sungai,  pemukiman,  vegetasi,  dan  lahan  kosong.  Hasil klasifikasi  penggunaan  lahan  ditunjukkan  pada  Tabel  2 yang  menunjukkan  bahwa  pada  area  sekitar  DAS  Kasin
penggunaan  lahan  yang  paling  besar  yaitu  permukiman dengan luas 63.29% dari luas total.
Gambar 3. Data geometri sungai Kali Kasin
Tabel 2. Jenis Penggunaan Lahan No Jenis Penggunaan Lahan Luas (km 2 )  % dari total 1 Pemukiman 0.53 63.3% 2 Lahan Kosong 0.10 11.8% 3 Vegetasi 0.11 12.7% 4 Jalan 0.10 11.6% 5 Sungai 0.01 0.7% Jumlah Total 0.84 100%
Selain  data  geometrik  sungai,  dibutuhkan  pula  data koefisien  Manning  di  sekitar  bantaran  Kali  Kasin.  Data Koefisien Manning ini didasarkan pada kekasaran sungai di lapangan.  Nilai  dari  koefisien  kekasaran  Manning disesuaikan mengacu pada  (Cowan, 1956). Nilai koefisien Manning  di  saluran  tengah  sungai  sebesar  0.037375 dengan keadaan saluran yaitu material dasar berupa batu, tingkat ketidakseragaman saluran halus, variasi penampang  melintang  saluran  lambat  laun,  pengaruh adanya  halangan  pada  penampang  melintang  diabaikan, tanaman rendah, dan tingkat dari pada meander menengah ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Koefisien Manning Saluran Tengah Sungai
Kode Keadaan Saluran Keterangan Nilai Manning n0 Material dasar Batu 0.0250 n1 Tingkat ketidakseragaman saluran Halus 0.0000 n2 Variasi penampang melintang saluran Lambat laun 0.0000 n3 Pengaruh adanya halangan pada penampang melintang Diabaikan 0.0000 n4 Tanaman Rendah 0.0075 n5 Tingkat dari pada meander Menengah 1.1500 n total 0.0374
Sedangkan  kekasaran  permukaan  pada  kanan  dan  kiri kali sebesar 0.0325 dengan keadaan saluran yaitu material dasar  tanah,  tingkat  keseragaman  saluran  halus,  variasi penampang  melintang  saluran  lambat  laun,  pengaruh
adanya  halangan  pada  penampang  melintang  diabaikan, tanaman  rendah,  dan  tingkat  dari  pada  meander  rendah ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Koefisien Manning Saluran Tepi Sungai Kode Keadaan Saluran Keterangan Nilai Manning n0 Material dasar Batu 0.0250 n1 Tingkat ketidakseragaman saluran Halus 0.0000 n2 Variasi penampang melintang saluran Lambat laun 0.0000 n3 Pengaruh adanya halangan pada penampang melintang Diabaikan 0.0000 n4 Tanaman Rendah 0.0075 n5 Tingkat dari pada meander Rendah 1.0000 n total 0.0325 Pembuatan simulasi banjir dilakukan dengan menggunakan HEC-RAS berdasarkan parameter- parameter  hidrologis  dari  hasil  hitungan  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  data  geometrik  sungai,  serta  nilai koefisien  Manning  yang  merepresentasikan  kekasaran permukaan. Hasil dari simulasi banjir adalah model banir Kali  Kasin,  yang  dapat  divisualisasikan  ke  dalam  peta menggunakan tool HEC-GeoRAS.  Selanjutanya,  analisi dampak  banjir  dilakukan  menggunakan  metode  analisis spasial di GIS.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Simulasi Banjir
Sebagaimana  disampaikan  di  awal  bahwa  debit  sungai terbesar  dalam  20  tahun  terakhir  adalah  22.6  m3/s meliputi  wilayah  hulu  dengan  kode  W550.  Hasil  simulasi genangan  banjir  dengan  debit  sebesar  itu  terlihat  pada Gambar  4.  Wilayah  genangan  banjir  divisualisasikan dengan luasan berwarna biru muda, dengan latar belakang data Model Elevasi Digital (DEM).
Gambar 4. Hasil Simulasi Banjir Kali Kasin Genangan banjir pada wilayah di sekitar Kali Kasin yang merupakan  hasil  pada  tahap  awal  simulasi  menunjukkan beberapa visualisasi yang perlu ditelaah lebih jauh. Kalau dilihat dari Gambar 4 tersebut, genangan banjir cukup luas terjadi  di  bagian  bawah  (dataran  yang  lebih  rendah, ditunjukkan  oleh  warna  hijau  pada  data  DEM),  seperti terlihat pada area yang ditandai dengan lingkaran c. Hal ini menunjukkan  bahwa  akumulasi  aliran  banjir  terjadi  di wilayah  ini  yang  merupakan  daerah  lebih  rendah.  Di  sisi
a b
c
lain, pada area genangan yang ditandai dengan lingkaran a dan  b  menunjukkan minim  terjadi genangan, sebgaimana ditandai oleh area genangan warna biru yang menyempit.
Pengamatan  lebih  detil  dijumpai  bahwa  ada  beberapa aliran  sungai  yang  pada  simulasi  ini  ternyata  tidak mengalir. Hal ini ditandai dengan pola aliran sungai/banjir warna  biru  yang  terputus  di  beberapa  penggal  sungai, seperti  terlihat  pada  Gambar  5  (a).  Setelah  melalui verifikasi  di  lapangan,  hal  ini  diketahui  karena  data cross section yang  diekstraksi  dari  DEM  tidak  mampu merepresentasikan  kondisi  di  lapangan.  Data  DEM  yang digunakan  tidak  dapat  menggambarkan  dengan  tepat aliran  sungai  yang  berada  di  bawah  tanah.  Kondisi  Kali Kasin yang mengalir melalui tengah kota padat penduduk, maka  ada  beberapa  penggal  aliran  sungai  yang  tertutup oleh  jalan  atau  ditutup  beton.  Ketika  dilakukan  survei lapangan  pada  beberapa  daerah  yang  pada  pemodelan terlihat aliran yang terputus, ditemukan beberapa tempat yang  merupakan  aliran  air  bawah  tanah,  sehingga keberadannya sulit dideteksi oleh data DEM.
Gambar 5.  Gambar genangan banjir sebelum penambahan cross-section (a) dan setelah penambahan cross-section (b).
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  solusi yang  dilakukan  adalah  dengan  memberikan  tambahan cross-section pada penggal-penggal sungai yang data cross section nya tidak akurat. Pemberian data cross section yang lebih  detil  dan  akurat  diyakini  dapat  memberikan  model silulasi banjir yang lebih baik. Hal ini mengacu pada prinsip pemodelan banjir sungai yang diterapkan pada HEC-RAS, di mana  pemodelan  banjir  dilakukan  pada  setiap  profil geometri sungai yang direpresentasikan oleh cross section , baik penampang memanjang maupun melintang. Semakin rapat dan akurat data geometri sungai, maka simulai aliran air sungai yang dihasilkan dapat lebih merepresentasikan kondisi sebenarnya.
Pada simulasi banjir di Kali Kasin ini, penambahan data cross  section di  beberapa  penggal  sungai  terbukti menghasilkan model yang lebih baik, dan aliran sungai bisa tersambung, seperti terlihat pada Gambar 5 (b).
3.2. Verifikasi daerah genangan dan analisis dampak banjir Peta  genangan  banjir  yang  dihasilkan  dari  pemodelan banjir  diverifikasi  menggunakan  data  historis  kejadian banjir di tahun sebelumnya. Data historis kejadian banjir ini dikumpulkan melalui tahapan wawancara terhadap warga masyarakat  di  wilayah  Kelurahan  Bareng,  khususnya  di wilayah  sekitar  Kali  Kasin.  Beberapa  pertanyaan  yang
disampaikan  kepada  masyarakat  adalah:  seberapa  sering wilayahnya  dilanda  banjir,  wilayah  mana  saja  yang terdampak,  seberapa  tinggi  air  menggenang  wilayah permukiman, dan kerugian apa saja yang dirasakan warga masyarakat.
Dari wawancara tersbut diperoleh data bahwa kejadian banjir di sebagian wilayah Kelurahan Bareng hampir tejadi setiap  tahun  ketika  musim  hujan.  Dari  keterangan  warga juga  diperoleh  informasi  bahwa  banjir  menyebabkan kerusakan  infrastruktur  dan  kerugian  harta  benda. Beberapa wilayah terdampak hasil pemodelan banjir dalam penelitian  ini  juga  dapat  diverifikasi,  seperti  tersaji  pada Gambar  6.  Titik-titik  merah  nomor  1,  2,  dan  3  adalah wilayah yang terdampak banjir pada kejadian banjir tahun sebelumnya.  Dari  gambar  tersebut  terlihat  bahwa  lokasi tersebut  masuk  dalam  wilayah  genangan  banjir  hasil pemodelan banjir (area berwarna biru) pada penelitian ini.
Gambar 6. Verifikasi persebaran banjir (Sumber: Google maps dan hasil pengolahan data)
Selain  dapat  dilihat  dari  Gambar  6,  dampak  banjir terhadap rumah atau permukiman juga terlihat jelas pada Gambar 7. Identifikasi daerah pemukiman yang dilakukan dengan melakukan proses tumpeng susun antara peta hasil simulasi banjir dan citra satelit resolusi tinggi pada daerah yang sama. Tumpang susun peta hasil simulasi banjir juga dilakukan  dengan  mendigitasi  bangunan  yang  terdampak banjir, untuk mengetahui secara detil sebaran dan jumlah rumah  yang  terdampak  banjir.  Pada  Gambar  7  terlihat bahwa area berwarna merah diindikasikan sebagai rumah yang  terdampak  banjir  karena  berada  atau  bertampalan dengan  wilayah  genangan  banjir  (ditandai  dengan  warna biru). Terlihat bahwa genangan banjir mencakup wilayah pada  penduduk  dengan  perumahan  yang  sangat  rapat. Hasil  analisa  secara  visual  menunjukkan  daerah pemukiman  di  Kelurahan  Bareng  berpotensi  mengalami dampak paling besar, terutama di daerah hilir Kali Kasin. Hal  tersebut  disebabkan  karena  padatnya  pemukiman  di sekitar hilir Kali Kasin. Pada Kelurahan Bareng bagian hulu (hulu  di  Timur  maupun  Barat),  menunjukkan  beberapa
(a) (b) 1 2 3
wilayah  pemukiman  juga  terdampak,  meskipun  secara visual terlihat dampaknya tidak separah di bagian hilir.
Gambar 7. Visualisasi pemodelan banjir dengan bangunan terdampak di atas citra satelit (Sumber: Google maps dan hasil pengolahan data).
Dengan  melakukan  digitasi  rumah  yang  terdampak banjir, serta melakukan tahapan queri spasial maka jumlah
rumah  yang  terdampak  banjir  dapat  diketahui  sejumlah 173 rumah. Rumah sejumlah 173 ini merupakan perkiraan jumah rumah yang akan terdampak genangan banjir ketika terjadi  banjir  akibat  hujan  dengan  intensitas  atau  curah hujan  maksimum  yang  menyebabkan  terjadinya  banjir maksimum di Kali Kasin. Dari simulasi banjir ini juga dapat diprediksikan perkiraan luas wilayah di Kelurahan Bareng yang  terdampak  genangan  banjir  seluas  lebih  kurang 24.225,63 m 2 . Untuk  keperluan  sosialisasi  kepada  warga  dan  pihak- pihak  yang  berkepentingan  mengenai  hasil  pemodelan banjir  dan  dampak  terhadap  permukiman  warga,  maka disusun  peta  dampak  banjir  (Gambar  8).  Beberapa informasi  yang  dapat  dilihat  dari  peta  tersebut  adalah: cakupan  genangan  banjir,  rumah  warga  yang  terdampak, estimasi  kedalaman  genangan  banjir,  serta  wilayah administrasi.  Dari  informasi  kedalaman  banjir,  seperti ditampilkan  dengan  gradasi  warna  biru,  terlihat  bahwa kedalaman genangan berkisar antara beberapa centimeter sampai sekitar 8,169 meter. Daerah genangan tertinggi ini terletak pada badan sungai (bukan di wilayah permukiman yang tergenang).
Gambar 8. Peta bangunan terdampak banjir di hilir Kali Kasin, Kelurahan Bareng, Kota Malang 3.3. Evaluasi dan rekomendasi
Sebagaimana di sampaikan di depan, bahwa pemodelan banjir  ini  menggunakan  skenario  debit  sungai  terbesar dalam yang terjadi dalam kurun waktu 20 tahun terakhir yaitu  sebesar  22.6  m3/s  yang  terjadi  karena  curah  hujan tinggi.  Oleh  karena  itu,  peta  visualisasi  genangan  banjir yang dihasilkan di dalam penelitian ini  belum  tentu akan sesuai  dengan  kejadian  banjir  di  tahun-tahun  yang  akan datang, karena belum tentu debit air sungainya mencapai 22.6 m3/s.
Kualitas  hasil  pemodelan  banjir  ini  sangat  dipengaruhi oleh  beberapa  hal,  baik  kualitas  data  yang  digunakan maupun  model  yang  diterapkan  dalam  mensimulasikan banjir. Dalam konteks data, data geometri sungai memiliki peran yang besar dalam menentukan akurasi pemodelan. Dalam penelitian ini, geometri sungai diekstraksi dari data DEM dari citra ALOS PALSAR yang memiliki resolusi spasial sekitar 7 meter. Dengan resolusi spasial sebesar ini maka sulit  untuk  mendapatkan  data  geometri  sungai  yang  baik yang  mampu  merepresentasikan  profile  geometri  sungai secara  akurat.  Untuk  itu,  untuk  mendapatkan  hasil pemodelan  banjr  yang  lebih  baik,  maka  perlu  dicarikan alternatif  sumber  data  geometri  sungai  yang  akurat  tapi murah.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  peta  genangan  banjir  di wilayah sekitar Kali Kasin, Kelurahan Bareng, Kota Makang, menggunakan  pendekatan  hidrolika  dan  GIS.  Hasil pemodelan banjir ditampilkan dalam bentuk peta sebaran banjir  yang  menampilkan  informasi  mengenai  cakupan genangan  banjir,  rumah  atau  bangunan  warga  yang terdampak,  estimasi  kedalaman  genangan  banjir,  serta wilayah  administrasi.  Selanjutnya,  dari  analisis  spasial diperoleh  informasi  bahwa  luas  area  yang  terdampak banjir adalah seluas 24225.63 m 2 . Selain itu, diperoleh juga informasi  bahwa  ada  sekitar  173  rumah  atau  bangunan yang terdampak banjir.
Mengingat  bahwa  simulasi  pemodelan  banjir  ini menggunakan  masukan  data  debit  aliran  puncak  yang diperoleh dari data curah hujan selama 20 tahun, serta data geometri sungai yang memiliki resolusi kurang tinggi, maka maka  peta  hasil  pemodelan  ini  bisa  jadi  tidak  selalu merepresentasikan  kejadian  rutin  tahunan  di  wilayah tersebut.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6.  Referensi
Arief, L. N., Santosa, P. B., & Aditya, T. (2012). Pemetaan Risiko Bencana Banjir Rob. The 1st Conference on Geospatial Information Science and Engineering , 1 – 12. http://ugm.id/BanjirRobSemarang
Cowan, W. L. (1956). Estimating hydraulic roughness coefficients. Agricultural Engineering , 37 (7), 473 – 475. ISDR. (2003). Basic Term of Disaster Risk Reduction, International Strategy for Disaster Reduction, United Nations . Kodoatie, R. J., & Sugiyanto. (2002). Banjir Beberapa Penyebab dan Metode Pengendaliannya dalam Perspektif Lingkungan . Pustaka Pelajar. Martin, O., Rugumayo, A., & Ovcharovichova, J. (2012).
Application of HEC-HMS / RAS and GIS Tools in Flood Modeling : A Case Study for River Sironko – Uganda. Global Journal of Engineering, Design &
Technology , 1 (2), 19 – 31.
Melesse, A. M., Graham, W. D., & Jordan, J. D. (2003). Spatially distributed watershed mapping and modeling: GIS-based storm runoff response snad hydrograph analysis: part 2. Journal of Spatial Hydrology , 3 (2), 1 – 28.
Mishra, S. K., & Singh, V. P. (2013). Soil Conservation Service Curve Number (SCS-CN) Methodology (Vol. 42). Springer Science & Business Media.
Nugraha, A. L., Santosa, P. B., & Aditya, T. (2015). Dissemination of Tidal Flood Risk Map Using Online Map in Semarang. Procedia Environmental Sciences ,
64 – 71.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proenv.2
015.01.010
Nurrizqi, E. H. (2016). Model Pemanenan Air Hujan (Rainwater Harvesting) untuk Mengurangi Dampak Bencana Banjir di DAS Penguluran, Kecamatan Sumbermanjing Wetan, Kabupaten Malang . Universitas Gadjah Mada.
Ogato, G. S., Bantider, A., Abebe, K., & Geneletti, D. (2020).
Geographic information system (GIS)-Based multicriteria analysis of flooding hazard and risk in Ambo Town and its watershed, West shoa zone, oromia regional State, Ethiopia. Journal of Hydrology: Regional Studies , 27 , 1 – 18.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2019
.100659
Pratiwi, Z. N. (2018). Pemodelan Banjir dan Visualisasi Genangan Banjir untuk Mitigasi Bencana di Kali Kasin, Kota Malang . Universitas Gadjah Mada.
Rimba, A. B., Setiawati, M. D., Sambah, A. B., & Miura, F. (2017). Physical Flood Vulnerability Mapping Applying Geospatial Techniques in Okazaki City, Aichi Prefecture, Japan. Urban Sci , 1 (7), 1 – 22.
Samarasinghe, S. M. J. ., Nandalal, H. K., Weliwitiya, D. P.,
Fowze, J. S. M., Hazarika, M. K., & Samarakoon, L. (2010). Application of Remote Sensing and GIS for Flood Risk Analysis: A Case Study at Kalu-Ganga River, Sri Lanka. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Volume XXXVIII, Part 8, Kyoto Japan, 2010 , 110 – 115.
https://www.researchgate.net/publication/289840 047 Santosa, P. B. (2006a). River flow prediction and floodplain mapping using Artificial Neural Networks and GIS. International Symposium & Exhibition on Geoinformation 2006, Malaysia , 1 – 7. https://repository.ugm.ac.id/276104/
Santosa, P. B. (2006b). The role of GIS for flood disaster management. Pertemuan Ilmiah Tahunan Ke-3 Teknik Geomatika ITS , 51 – 56. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi =10.1.1.557.8626&rep=rep1&type=pdf Seejata, K., Yodyinga, A., Wongthadam, T., Mahavika, N., & Tantanee, S. (2018). Assessment of flood hazard areas using analytical hierarchy process over the Lower Yom Basin, Sukhothai Province. Procedia Eng. 212 , 340 – 347. Soewarno. (1995). Hidrologi Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data (Jilid 1). Penerbit Nova.
Suripin. (2004). Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan . Andi.
Tambunan, S. B. R., & Santosa, P. B. (2018). Progo Watershed Deliniation and River Network Analysis Using SRTM DEM and Contour DEM Hypsography of RBI 1: 25000. Proceedings - 2018 4th International Conference on Science and Technology, ICST 2018 . https://doi.org/10.1109/ICSTC.2018.8528287 Ullah, S., Farooq, M., Sarwar, T., & Tareen, M. J. (2016). Flood modeling and simulations using hydrodynamic model and ASTER DEM — A case study of Kalpani River. Arabian Journal of Geosciences . https://doi.org/10.1007/s12517-016-2457-z
Yuniartanti, R. K. (2018). Mitigasi Banjir Struktural dan
Non-Struktural untuk Daerah Aliran Sungai Rontu di Kota Bima. Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai , 2 (2), 137 – 150. https://doi.org/https://doi.org/10.20886/jppdas.20 18.2.2.137-150