## PEMANFAATAN TEKNOLOGI PEMODELAN MATEMATIS DAN LIDAR DALAM PENGELOLAAN RESIKO BANJIR DAS WAI RUHU AMBON

## UTILIZATION OF MATHEMATIC AND LIDAR MODELING TECHNOLOGY IN WAI RUHU AMBON FLOOD RISK MANAGEMENT
1 Anggun Etika Putriasri, 2 Yandi Hermawan, 3 Irene Jaya, dan 4 Budhi Kosasih
1 Direktorat Sungai dan Pantai, Ditjen Sumber Daya Air, Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat; anggun.etika@gmail.com
2 PT. Indra Karya (Persero); yandiher@yahoo.com
3 PT. Indra Karya (Persero); irenejaya1@gmail.com
4 PT. Indra Karya (Persero); budhikosasih@gmail.com

## Abstrak
Daerah aliran sungai Wai Ruhu merupakan kawasan memprihatinkan terkait fenomena banjir di Ambon. Pada tahun 2012 dan 2013, kota Ambon mengalami banjir akibat sungai Wai Ruhu yang menyebabkan kerugian ekonomi dan sosial yang sangat besar. Memasuki era digital, penyajian analisa hidrologi dan hidraulik menggunakan aplikasi komputer sudah menjadi suatu kebutuhan dalam perencanaan pengendalian banjir. Dalam analisa ini, aplikasi HEC-HMS dan HEC-RAS digunakan  untuk  simulasi  limpasan  air  dan  area  genangan  banjir.  Dalam  penggunaannya, penyajian  model  HEC-RAS  2D  mewajibkan  adanya  DEM  (Digital  Elevation  Model).  DEM LIDAR yang digunakan mempunyai ketelitian vertikal 0.25 m dengan interval kontur 0.5 m. Data lain yang digunakan adalah data curah hujan dan informasi kejadian serta lamanya banjir aktual yang didapat dari hasil survei lapangan. Parameter dari model HEC-HMS dan HEC-RAS secara terintegrasi  dikalibrasikan  dengan  survei  lapangan  genangan  banjir  pada  kejadian  bencana. Hasil  dari  kalibrasi  parameter  model  sungai  Wai  Ruhu  mencapai  89%.  Melalui  simulasi hidraulik menggunakan beberapa parameter seperti penempatan sejumlah checkdam, pemilihan kedalaman  pengerukan  dan  tinggi  tanggul  sungai  dapat  dihasilkan  rancangan  optimal pengendalian  debris  dan  luas  genangan  banjir.  Pemodelan  dengan  rencana  penanganan menempatkan 4 checkdam, pengerukan sungai sedalam 1 m, penempatan tanggul setinggi 2 m menghasilkan  pengurangan  genangan  94%  dan  pengendalian  debris  sebesar  97%.  Rencana bangunan  diuji  kembali  dengan  pemodelan  HEC-RAS  untuk  mengetahui  bahwa  bangunan  air yang direncanakan telah efektif mengendalikan banjir. Kata kunci : Banjir, HEC-HMS, HEC-RAS, LIDAR

## Abstract
The watershed of the Wai Ruhu river is an area of concern related to the flood phenomenon in Ambon. In 2012 and 2013, Ambon city experienced flooding due to the Wai Ruhu river which caused  enormous  economic  and  social  losses.  By  entering  the  digital  era,  hydrological  and hydraulic analysis using computer applications has become a necessity in flood control planning. In this analysis, the HEC-HMS and HEC-RAS applications are used to simulate water runoff and flood inundation areas. In its use, the presentation of the 2D HEC-RAS model requires a DEM (Digital  Elevation  Model).  The  DEM  LIDAR  used  has  a  vertical  accuracy  of  0.25  m  with  a contour interval of 0.5 m. Other data used are rainfall data, information on the incidence and duration of actual flooding obtained from field survey results. Parameters from the HEC-HMS and HEC-RAS models are calibrated with a flood inundation field survey in the event of disaster. The result of the parameter calibration of the Wai Ruhu river model reaches 89%. Optimal design of  debris  control  and  flood  inundation  can  be  produced  through  hydraulic  simulation  using several parameters such as the placement number of checkdams, selection of dredging depth and
river  embankment  height.  Modeling  with  the  handling  plan  of  placing  4  checkdams,  river dredging 1 m deep, placing embankments as high as 2 m resulted in a 94% reduction in inundation and 97% debris control. The building plan was retested with the HEC-RAS modeling to determine that the planned water structure had effectively controlled floods.
Keywords : Flood, HEC-HMS, HEC-RAS, LIDAR

## PENDAHULUAN
Wai Ruhu adalah salah satu sungai yang kerap menimbulkan banjir di kota Ambon dan sekitarnya. DAS Wai Ruhu memiliki luas DAS sebesar  18,58  km 2 dan  panjang  sungai  utama 13,08  km.  DAS  ini  memiliki  karakteristik morfologi  sungai  yang  beraliran  pendek  dan curam  disertai  debris  berupa  batu,  pasir  dan kayu.
Pada tahun 2012 dan 2013, kota Ambon mengalami  banjir  bandang  akibat  luapan beberapa sungai yang menyebabkan kerugian ekonomi  dan  sosial  yang  cukup  besar. Kerusakan  akibat  fenomena  banjir  bandang yang  terjadi  di  DAS  Wai  Ruhu  disebabkan oleh  infrastruktur  yang  tidak  memadai  untuk pengelolaan  banjir  dan  debris.  Berdasarkan data  yang  didapat,  aspek  utama  terjadinya banjir  adalah  banyaknya  sedimentasi  yang menghasilkan endapan sedimen dalam jumlah besar  setiap  tahunnya.  Hal  ini  menyebabkan pendangkalan  sungai  dan  peningkatan  debit puncak banjir selama terjadi hujan. Maka dari itu, diperlukan adanya pengelolaan banjir dan sedimen  dalam  menangani  banjir  bandang  di Wai Ruhu.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode-metode  yang  digunakan  dalam pengerjaan studi ini adalah sebagai berikut.
1. Studi literatur
Tahapan  mempelajari  materi  terkait  tata cara  mengatasi  permasalahan  banjir  dan tahap  mempelajari  studi  terdahulu  terkait perencanaan  pengendalian  banjir  di  DAS
Wai Ruhu.
2. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data berupa data hidrologi, data batimetri sungai dan DEM
( Digital  Elevation  Model )  dari  survei
LIDAR, data geoteknik, dan data tata guna lahan. 3. Analisis Hidrologi Melakukan analisis hidrologi dari pengolahan  data  curah  hujan  harian sampai intensitas curah hujan rencana dan membuat model DAS Wai Ruhu menggunakan  program  HEC-HMS  untuk menghasilkan debit banjir rencana. 4. Perhitungan Debris Sekali Banjir Melakukan  analisis  perhitungan  debris sekali  banjir  dengan  rumus  Mizuyama (1988) dengan kala ulang 100 tahun serta membuat  skema  bangunan  pengendali debris.  Kemudian  setelah  itu,  melakukan perhitungan  volume  total  tampungan sedimen  dan  menghitung  keseimbangan sedimen.
5. Kalibrasi  Parameter  Debit  dan  Parameter
Pemodelan Hidraulik Melakukan  kalibrasi  untuk  parameter debit  banjir  rencana  dan  parameter pemodelan hidraulik sebelum merencanakan desain bangunan pengendali banjir.
6. Analisis Pemodelan Hidraulik Menghitung dimensi bangunan pengendali banjir yang diperlukan untuk mengurangi banjir  dengan  menggunakan  program HEC-RAS.
7. Desain  Bangunan  Pengendali  Banjir  dan Bangunan Pengendali Debris
Hasil basic design dari analisis pemodelan hidraulik dilanjutkan ke analisis selanjutnya yaitu analisis stabilitas
bangunan agar dapat mengeluarkan gambar  desain  atau  DED  ( Detailed Engineering Design ).
Gambar 1 adalah bagan alir metodologi kerja yang dilakukan.
Mulai
Studi Literatur
PPTA DAS di Ambon termasuk Wai Ruhu
Pengumpulan Data Data Hidrologi Data Topografi Data Geologi Data CHH (Stasiun) Data CHH (TRMM)
Kalibrasi CHH Regresi Linear Curah Hujan Wilayah Curah Hujan Maksimum Harian per tahun Curah Hujan Maksimum Harian Terbesar dari Data Historis Intensitas Curah Hujan Efektif Kerangka HEC-HMS Model Parameter HEC-HMS Debit Terbesar dari Data Historis Debit terkalibrasi? Batimetri Sungai DEM LIDAR Kerangka HEC-RAS Model Parameter HEC-RAS 1D-2D Surface Elevation Model Area dan Tinggi Genangan Banjir Parameter terkalibrasi? P2. Pasut P3. Landuse (Manning n s) P3. Selang Waktu P4. Jarak per Grid Analisis Frekuensi Curah Hujan Rencana Q25 Perhitungan Potensi Debris R100 Perencanaan Skema Bangunan Pengendali Sedimen Perhitungan Volume Tampungan Total Banguanan Pengendali Perhitungan Keseimbangan Sedimen Intensitas Curah Hujan Rencana Intensitas Curah Hujan Efektif Input ke HEC-HMS Model Debit Banjir Rencana Running Model HEC-RAS Kondisi Tanpa Rencana Area dan Tinggi Genangan Banjir Rencana Perencanaan Bangunan Pengendalian Banjir Running Model HEC-RAS Kondisi Dengan Rencana Tidak Banjir? Basic Design Kesimpulan dan Saran Selesai Desain Bangunan Pengendali Sedimen P1 Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak
Gambar 1. Bagan Alir Metodologi Kerja

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Curah Hujan Harian Maksimum
Curah hujan harian maksimum didapatkan dari hasil olahan data curah hujan harian dari Pos Curah Hujan Karang Panjang, Pos  Curah  Hujan  Kayu  Tiga  dan  TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) dimana data yang diperoleh dari tahun 2004 s/d 2017. Curah hujan harian maksimum yang digunakan adalah curah hujan harian maksimum  setiap  tahun  yang  akan  diolah untuk memperoleh curah hujan rencana. Curah hujan  harian  maksimum  tersebut  kemudian
dikalikan dengan faktor perubahan iklim yang didapat dari BMKG.

## Curah  Hujan  Rencana  dan  Uji  Derajat Kepercayaan
Curah  hujan  rencana  untuk  periode ulang tertentu secara statistik dapat diperkirakan berdasarkan seri data curah hujan harian  maksimum  setiap  tahun  ( Maximum Daily Rainfall Annual Series ) dengan analisis distribusi  frekuensi.  Sebelum  ditentukan metode  distribusi  yang  digunakan  akan dilakukan  pengujian  kesesuaian  distribusi yaitu Chi-Kuadrat ( Chi-Square ) dan Smirnov- Kolmogorov.
Tabel 1.  Curah Hujan Harian Maksimum Tahun Curah Hujan Harian Maksimum x Faktor Perubahan Iklim 2004 44,09 2005 128,24 2006 154,35 2007 106,76 2008 150,76 2009 63,40 2010 176,73 2011 169,84 2012 234,35 2013 280,10 2014 68,65 2015 89,01 2016 203,33 2017 133,98 Sumber: Hasil Pengolahan Data Pos Curah Hujan, 2020 Tabel 2.  Curah Hujan Rencana Periode Ulang Normal Log Pearson III Gumbel 100 299,9 349,3 354,5 50 281,5 319,6 317,8 25 261,1 287,6 280,9 10 229,5 240,5 231,0 5 199,8 199,9 191,6 2 143,1 133,7 132,0
Uji Chi-Square Kondisi Normal Log Pearson III Gumbel X2 2,50 1,55 3,05 X2Cr 5,99 5,99 5,99 D. Signifikansi 0,05 0,05 0,05 HIPOTESA DITERIMA DITERIMA DITERIMA Uji Smirnov-Kolmogorov Kondisi Normal Log Pearson III Gumbel Dmax 0,1 0,09 0,1 Dkritis 0,35 0,35 0,35 D. Signifikansi 0,05 0,05 0,05 HIPOTESA DITERIMA DITERIMA

## DITERIMA
Sumber: Hasil Perhitungan Analisa Curah Hujan Rencana, 2020

## Gambar 2. Kerangka Model DAS Wai Ruhu pada program HEC-HMS
Sumber: Hasil Penyusunan Kerangka Model HEC-HMS, 2020
Dari  hasil  kedua  uji,  metode  distribusi yang  dipilih  adalah  Log  Pearson  III  karena memiliki  nilai  error  terkecil  dibandingkan metode lainnya.

## Perhitungan Debit Banjir Terbesar Historis
Intensitas  hujan  terbesar  historis  yang didapatkan, dimasukkan kedalam model HEC- HMS  yang  sudah  dirancang  pada  program
seperti gambar dibawah. Pembagian sub-DAS dilakukan  dengan  menggunakan  geospatial analisis DEM LIDAR menggunakan program QGIS.
Berikut  adalah  bagan  alir  skema  debit untuk  kejadian  tahun  2013  (R  =  280,1  mm) yang digunakan dalam kalibrasi dengan survei baseline.
DAS B
(Qk = 33.2 m3/s) JUNCTION 3 (Qk = 36.2 m3/s) DAS F
(Qk = 3 m3/s)
DAS A (Qk = 78.3 m3/s) JUNCTION 1 (Qk = 86.7 m3/s) DAS C (Qk = 8.4 m3/s) JUNCTION 2 (Qk = 91.8 m3/s)
DAS D (Qk = 5.1 m3/s) JUNCTION 4 (Qk = 134.6 m3/s) DAS G
(Qk = 2.2 m3/s) DAS E (Qk = 4.4 m3/s) JUNCTION 5
(Qk = 160.2 m3/s) DAS H (Qk = 19.5 m3/s) DAS I (Qk = 6.1 m3/s) JUNCTION 6 (Qk = 162.7 m3/s) DAS J (Qk = 2.5 m3/s) JUNCTION 7 (Qk = 186.2 m3/s) DAS K (Qk = 23.5 m3/s)
JUNCTION 8 (Qk = 206.9 m3/s) DAS L
(Qk = 10 m3/s)
DAS M
(Qk = 10.7 m3/s) JUNCTION 9
(Qk = 211 m3/s) DAS N
(Qk = 4.1 m3/s)
JUNCTION 10
(Qk = 212.2 m3/s)
DAS P (Qk = 1.2 m3/s)
JUNCTION 11
(Qk = 225.9 m3/s) DAS Q (Qk = 4.2 m3/s) DAS O
(Qk = 9.5 m3/s)
JUNCTION 12 (Qk = 244.8 m3/s) DAS R (Qk = 18.9 m3/s) JUNCTION 13
(Qk = 247.1 m3/s)
DAS S (Qk = 2.3 m3/s)
SEA (Qk = 261.4 m3/s) DAS T (Qk = 14.3 m3/s) DAS U
(Qk = 1.8 m3/s)
JUNCTION 14
(Qk = 10.1 m3/s)
DAS V (Qk = 8.3 m3/s) SEA (Qk = 35.3 m3/s) DAS W (Qk = 25.2 m3/s) HULU HILIR
Gambar 3. Skema Debit R = 280,1 mm Sumber: Hasil Pemodelan Debit R = 280,1 mm pada HEC-HMS, 2020
DAS B (Q25 = 37.5 m3/s) JUNCTION 3 (Q25 = 40.8 m3/s) DAS F
(Q25 = 3.3 m3/s)
DAS A
(Q25 = 88.2 m3/s)
JUNCTION 1 (Q25 = 97.6 m3/s) DAS C (Q25 = 9.4 m3/s) JUNCTION 2 (Q25 = 103.3 m3/s) DAS D (Q25 = 5.7 m3/s) JUNCTION 4 (Q25 = 151.4 m3/s) DAS G (Q25 = 2.5 m3/s) DAS E
(Q25 = 4.8 m3/s) JUNCTION 5
(Q25 = 180.1 m3/s) DAS H (Q25 = 21.9 m3/s) DAS I (Q25 = 6.8 m3/s) JUNCTION 6 (Q25 = 182.9 m3/s) DAS J (Q25 = 2.8 m3/s) JUNCTION 7 (Q25 = 209.5 m3/s) DAS K (Q25 = 26.6 m3/s) JUNCTION 8 (Q25 = 232.6 m3/s) DAS L (Q25 = 11.1 m3/s) DAS M (Q25 = 12 m3/s) JUNCTION 9 (Q25 = 237.2 m3/s) DAS N (Q25 = 4.6 m3/s) JUNCTION 10 (Q25 = 238.5 m3/s) DAS P (Q25 = 1.3 m3/s) JUNCTION 11 (Q25 = 253.9 m3/s) DAS Q (Q25 = 4.7 m3/s) DAS O (Q25 = 10.7 m3/s) JUNCTION 12 (Q25 = 274.8 m3/s) DAS R (Q25 = 20.9 m3/s) JUNCTION 13 (Q25 = 277.3 m3/s) DAS S (Q25 = 2.5 m3/s) SEA (Qk = 293.1 m3/s) DAS T (Q25 = 15.8 m3/s) DAS U (Q25 = 2 m3/s) JUNCTION 14 (Q25 = 11.2 m3/s) DAS V (Q25 = 9.2 m3/s) SEA (Q25 = 39 m3/s) DAS W (Q25 = 27.8 m3/s) HULU HILIR Gambar 4. Skema Debit R 25
Sumber: Hasil Pemodelan Debit R 25 pada HEC-HMS, 2020

## Perhitungan Debris
Perhitungan  volume  sedimen  sekali banjir Debris  Flow menggunakan  rumus Mizuyama  (1988).  Potensial  debris  dihitung berdasarkan masing masing sub-DAS.
Berdasarkan  4  titik  cek  dam  tersebut  dengan potensial debris untuk masing-masing cek dam maka didapatkan volume potensial debris yang dikendalikan  sampai  titik  apek  terakhir (Hative) adalah sebesar 366.814 m 3

## Gambar 5. Lokasi Cek Dam dan Keseimbangannya
Sumber: Hasil Analisa Titik Apek Cek Dam Wai Ruhu, 2020
Gambar 6.  Bagan Alir Kalibrasi Model Hidraulik Wai Ruhu
Gambar 7. Contoh Beberapa Hasil Analisa Kalibrasi Wai Ruhu
Sumber: Contoh Beberapa Hasil Analisa Kalibrasi Wai Ruhu, 2020
Beberapa  parameter  yang  diubah  yaitu debit (kejadian bencana tahun 2013 dengan R = 280,1); nilai manning spasial; selang waktu komputasi; dan jarak perhitungan ( grid size 2D mesh  model ).  Parameter  di  atas  akan dimasukkan  ke  program  HEC-RAS  dan dikalibrasikan  hasil  area  dan  tinggi  genangan banjirnya  dengan  survei  baseline.  Survei baseline  memuat  informasi  seperti  koordinat geografis,  nama  desa,  prediksi  kedalaman genangan,  sumber  banjir  dan  foto  model banjir.  Perbandingan  hasil  model  dengan survei  baseline  sesuai  dengan  kejadian  banjir dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Berdasarkan Gambar  7,  didapatkan  persentase  kecocokan sebesar  90%  sehingga  disimpulkan  bahwa parameter  HEC-HMS  dan  HEC-RAS  yang
digunakan  sudah  dapat  merepresentasikan banjir yang terjadi di Wai Ruhu. Setelah model terkalibrasi, maka dapat dimodelkan beberapa model banjir sesuai dengan desain kala ulang. Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, desain  banjir  yang  digunakan  adalah  banjir kala  ulang  25  tahun  untuk  kemudian  diatasi dengan  beberapa  penanganan  baik  secara struktural maupun non struktural.

## Pemodelan  Banjir  Kala  Ulang  25  Tahun dan Penanggulangannya
Pemodelan  banjir  kala  ulang  25  tahun menggunakan  debit  pada  skema  Gambar  3 menggunakan  parameter  HEC-HMS  dan HEC-RAS yang telah dikalibrasi dapat dilihat pada gambar dibawah 8.
Gambar 8. Peta Area dan Tinggi Genangan Kondisi Tanpa Penanganan Q 25

## Gambar 9. Rencana Penanganan Banjir Wai Ruhu
Dengan banjir yang terjadi seperti pada Gambar  8,  maka  ditentukan  perlu  adanya bangunan  pengendali  banjir  yaitu  tanggul banjir berjenis parapet dan normalisasi sungai.
Gambar  rencana  secara  umum  dapat  dilihat pada  gambar  9.  Detail  rencana  penanganan banjir, dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3.  Detail Rencana Penanganan Banjir Wai Ruhu
JENIS PENANGANAN Banjir Rencana 25 Tahun Perbaikan Sungai (Hulu) Normalisasi Kedalaman (m) 1,5 Panjang (m) 2.500 Tanggul Banjir (Parapet) Kedalaman (m) 1 sampai 2 Panjang (m) Kiri = 2.336 Kanan = 1.939 Cek Dam Air Besar Tinggi (m) 7 Lebar (m) 23 Volume (m 3 ) 51.578 Cek Dam Kahena 1 Tinggi (m) 7 Lebar (m) 125 Volume (m 3 ) 128.947 Cek Dam Kahena 2 Tinggi (m) 4 Lebar (m) 42 Volume (m 3 ) 161.928 Cek Dam Hative Tinggi (m) 7 Lebar (m) 31 Volume (m 3 ) 121.520 Perbaikan Sungai (Hilir) Normalisasi Kedalaman (m) 1 Panjang (m) 2.900 Tanggul Banjir (Parapet) Kedalaman (m) 1 Panjang (m) Kiri = 2.754 Kanan = 2.600 Pembersihan Sungai -
Gambar 10.  Peta Area dan Tinggi Genangan Kondisi Setelah Penanganan Q 25
Dengan  rencana  yang  disebutkan  pada Tabel  3,  model  2D  HEC-RAS  disimulasikan mendapatkan hasil seperti pada gambar 10.

## SIMPULAN
Kesimpulan dalam pengerjaan studi ini
adalah sebagai berikut.
1. Debit  kala  ulang  yang  digunakan  dalam desain adalah Q 25 yaitu sebesar 293 m 3 /s. 2. Bangunan pengendali banjir yang direncanakan adalah Parapet dan Normalisasi sungai sepanjang Sta +500 s/d +3300  (Hulu)  dan  Sta  +6900  s/d  9000
(Hilir)  seperti  yang  tergambar  pada potongan memanjang. 3. Efektivitas bangunan parapet dan normalisasi  sungai  dalam  mengurangi banjir adalah terjadinya pengurangan area genangan banjir  sebesar 66,45 ha
(94,18%) dan kapasitas sungai bertambah dari ±100 m 3 /s menjadi ±293 m 3 /s.
Adapun  saran  yang  diberikan  adalah  sebagai berikut.
1. Studi  ini  dapat  mendukung  pelaksanaan sebagian  dari  Rencana  Strategis  Sumber Daya Air (SPWR) dan keamanan air yang merupakan  pilar  utama  dari  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) Indonesia dimana dalam hal ini mendorong program Flood Risk Management (FRM)  untuk  mengurangi daya rusak banjir. 2. Pemodelan hidrologis dan hidraulik suatu
Daerah  Aliran  Sungai  sangat  membantu
dalam  menunjang  perancangan Detail Engineering Design dengan tingkat akurasi  cukup  tinggi.  Diantara  banyak perangkat  lunak  yang  beredar,  LIDAR, HEC-HMS  dan  HEC-RAS  merupakan pilihan yang dapat cepat diaplikasikan dan relatif mudah penggunaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Standarisasi  Nasional.  2016. SNI 2415:2016 tentang Tata Cara Perhitungan  Debit  Banjir  Rencana .
Bandung : Badan Standarisasi Nasional.
Brunner,  Gary  W.,  2016. HEC-RAS,  River Analysis  System  Hydraulic  Reference Manual ,  US  Army  Corps  of  Engineers Hydrologic Engineering Center (HEC), United States.
Chow,  Ven  Te.,  1959. Open  Channel Hydraulic , United States: McGraw-Hill
Book Company, Singapore.