Abstrak —Pemanfaatan DTM LiDAR telah banyak digunakan terkait berbagai penerapan dalam simulasi genangan banjir dari luapan air sungai. Simulasi genangan banjir ini perlu dilakukan sebagai langkah alternatif dalam sistem pengendalian banjir dan persiapan mitigasi bencana banjir untuk mengetahui perkiraan area yang kemungkinan dapat terkena dampak banjir. Banjir yang disimulasikan merupakan salah satu bentuk aliran unsteady flow yang dapat disimulasikan dengan program HEC-RAS, serta melakukan visualisasi daerah genangan banjir serta area terdampak banjir menggunakan pendekan sistem informasi geografis (SIG). SIG juga digunakan untuk mempersiapkan beberapa data spasial yang digunakan untuk pemodelan banjir, seperti data geometri sungai, deliniasi daerah aliran sungai tutupan lahan serta jenis tanah selain itu untuk keperluan analisis spasial lainnya. Data hidrologis didapat dari pengolahan curah hujan harian pada stasiun hujan. Analisis hidfrograf dilakukan dengan menggunakan model SCS CN pada perangkat lunak HEC-HMS untuk memperkirakan debit aliran dan debit puncak yang terjadi disepanjang sungai. Luas DAS, curve number, nilai Impervious, Initial Abstraction, dan time lag merupakan parameter yang berpengaruh terhadap analisis hidrograf. Dari hasil analisa hidrograf tersebut menghasilkan debit puncak dari model adalah 119,992 m2/s. Sedangkan dari analisa hidraulika menggunakan HEC-RAS menghasilkan luasan genangan 364.288 m2 yang menggenangi tiga desa yaitu Desa Bulukerto, Bumiaji dan Sidomulyo. Untuk kedalaman dari area tergenang berkisar antara 0,0009-15,189 m dengan rata-rata kedalaman tersebut adalah 4,534 m.
Kata Kunci —DTM LiDAR, HEC HMS, HEC RAS, Pemodelan.

## I. PENDAHULUAN
ASIL analisis cuaca BMKG, curah hujan yang terjadi di wilayah Kota Batu-Malang pada tanggal 04 November 2021 termasuk kategori sangat lebat dengan intensitas curah hujan mencapai 80,3 mm yang terjadi dalam periode sekitar 2 jam (pengukuran jam 13.55 -  16.05 WIB).   Saat banjir bandang terjadi di Batu Malang, hasil analisis citra satelit dan radar cuaca juga menunjukkan adanya pertumbuhan awan hujan Cumulonimbus (Cb) yang cukup intens dengan sebaran potensi hujan lebat hingga sangat lebat di wilayah Kota Batu, Jawa Timur.
Bencana banjir dapat menyebabkan kerugian yang sangat besar terhadap pemukiman, perekonomian dan lingkungan, bahkan kehilangan jiwa manusia. Hampir setiap tahun beberapa wilayah di Indonesia, terutama di daerah perkotaan dilaporkan mengalami bencana banjir. Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kota Batu mencatat banjir bandang mengakibatkan kerusakan di enam titik, yakni yakni Dusun Sambong di Desa Bulukerto, Dusun Beru di Desa Bulukerto, Desa Sumberbrantas, Jalan Raya Selecta di Desa Tulungrejo, Jalan Raya Dieng di Desa
Sidomulyo, dan Dusun Gemulo di Desa Punten. Bencana banjir tersebut sangat merugikan masyarakat yang tinggal disekitar bantaran sungai, selain itu banjir dapat merusak struktur dan mengganggu keseimbangan alam yang dapat mempengaruhi siklus hidrologi. Banjir yang terjadi di Kota Batu Jawa Timur mengakibatkan area lahan pemukiman dan persawahan penduduk tergenangi. Banjir yang terjadi mengakibatkan kerugian di lahan pertanian penduduk dan akses jalan terganggu akibat genangan dari luapan sungai Brantas.
Untuk mengurangi dampak kerusakan kejadian banjir dikemudian hari maka diperlukan perencanaan sistem pengendalian banjir yang tepat dan terpadu.  Dalam perencanaan sistem pengendalian banjir di suatu kawasan perlu adanya analisis yang memperhatikan daerah atau cakupan genangan banjir    [1]. Karakteristik banjir berupa luasan genangan, dan area terdampak yang perlu dipetakan sehingga dapat menjadi landasan untuk mitigasi bencana

## Pemodelan dan Visualisasi Genangan Banjir Menggunakan Data DTM LiDAR (Studi Kasus: Kota Batu, Jawa Timur)
Ghozy Shalahuddin Kholiq, Husnul Hidayat, dan Nurwatik Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: hidayat@geodesy.its.ac.id
H
Gambar 1. Lokasi penelitian.
Gambar 2. DTM LiDAR, (a) belum terkoreksi undulasi, (b) sudah terkoreksi undulasi.
banjir.    Diantara upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam mendukung mitigasi bencana  banjir adalah dengan menyajikan peta yang memuat daerah-daerah  yang  rawan terkena   bencana   banjir. Sebuah   model   yang   dibentuk dari  parameter-parameter hidrologis dapat dibuat untuk melakukan prediksi mengenai daerah-daerah yang rawan terkena  bencana banjir dengan besaran tertentu. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mitigasi banjir akibat luapan air sungai adalah menggunakan pemodelan banjir dari data DTM. Raster DTM dapat menunjukkan relief permukaan bumi serta dapat memberikan geometri penampang sungai dan daerah-daerah di sekitar sungai [2]. Metode simulasi banjir yang sering digunakan adalah dengan Hydrologic Engineering Center –  River Analysis System (HEC-RAS). HEC-RAS merupakan program aplikasi yang mengintegrasikan fitur graphical user interface,  analisis hidraulik, manajemen dan penyimpanan data, grafik, serta pelaporan. Program HEC-RAS dapat digunakan untuk analisa pola aliran sungai pada Sungai Brantas dengan mengestimasi debit minimum yang dapat menyebabkan genangan banjir yang meluap melebihi  tepi sungai. Hasil profil aliran digunakan untuk menganalisa kedalaman air yang terjadi di hilir Sungai Brantas [2].
Dari uraian tersebut maka pada topik penelitian ini akan membahas mengenai pemodelan dan visualisasi genangan banjir untuk mitigasi bencana banjir dengan memanfaatkan DTM dari data lidar dan menggunakan software HEC-RAS. RAS MAPPER  menghasilkan data geometri sungai untuk diimpor ke dalam HEC-RAS dan memungkinkan menampilkan hasil dari RAS ( River Analysis System ) dan memerlukan data DTM dalam penggunaannya. HEC-RAS digunakan untuk simulasi hidrolika profil aliran dan dataran banjir dengan penerapannya pada sungai dengan memasukkan nilai debit air perhari pada bulan November 2021 selain itu digunakan koefisien kekasaran mannings karena kecepatan aliran sungai yang dipengaruhi oleh kekasaran, kemiringan, dan dimensi penampang sungai sehingga dapat berpengaruh terhadap debit aliran pemodelan
[3]. Pada akhirnya dapat dihasilkan simulasi profil muka air banjir dari luapan air sungai untuk selanjutnya  dapat divisualisasikan dan dianalisa dampak bencana banjir dari hasil simulasi yang telah dilakukan [4].

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini dilakukan di Kota Batu Jawa Timur yang terletak pada koordinat 07°50’30” LS -  07°52’0 LS 112°31’30” BT - 112°33’0” BT. Lokasi penelitian yaitu Kota Batu ditunjukkan pada gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data DTM dari LiDAR dengan resolusi 20-100 cm yang diakuisisi pada bulan November 2021 oleh PT Rekanusa Pracipta Konsultindo.
2. Data Curah Hujan Perhari tahun 2021 yang berlokasi disungai Brantas dari Dinas PU Sumber Daya Air Provinsi Jawa Timur.
3. Data Tutupan Lahan Kota Batu tahun 2021 dari Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kota Batu, Jawa Timur.
4. Data administrasi Kota Batu tahun 2021 dari Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bapedda) Kota Batu, Jawa Timur.
5. Data Shp jenis tanah di Kota Batu dari Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kota Batu, Jawa Timur.
6. Data Peta dampak bencana banjir Kota Batu tahun 2021 dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah(BPBD) Kota Batu, Jawa Timur.
Peralatan yang digunakan untuk pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Laptop/PC
2. Perangkat lunak pengolah data spasial
3. Perangkat lunak pengolah simulasi debit HEC HMS
4. Perangkat lunak pengolah simulasi banjir HEC-RAS
5. Microsoft Office 365
C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  yang dilakukan di dalam pemodelan banjir ini menggunakan metode SCS-CN ( Soil Conservation Service – Curve Number ) untuk mendapatkan debit aliran model dan juga Unsteady flow analysis untuk memodelkan banjir. Pada metode SCS-CN, digunakan data jenis tanah  untuk mendapatkan nilai CN, kemiringan lereng ( slope )  yang
Tabel 1. Ordo jenis tanah Ordo Sub Grup Soil Group menurut Model SCS Inceptisol Typic endoaquepts D Typic epiaquepts C Typic eutrudepts D Andic dystrudepts C Typic dystrudepts C Typic eplaquepts D Latosol Aquic dystrudepts C Podsolik Typic hapludults C Andosol Typic hapludans C Nitosol Typic paledults D Entisol Typic udorthents C
Gambar 3. Grafik curah hujan bulan Januari-Oktober.
Gambar 4. Grafik hasil nilai debit model aliran.
berpengaruh terhadap kecepatan aliran air,  tutupan lahan untuk mendapatkan nilai koefisien pengaliran serta curah hujan sebagai input utama untuk mendapatkan model debit aliran, data curah hujan yang digunakan adalah data curah hujan pada tahun bulan januari-oktober 2021. Curah hujan maksimum tertinggi pada tahun 2010 dengan nilai curah hujan maksimum sebesar 76  mm.  Sedangkan pada metode Unsteady flow analysis dibutuhkan data geometri sungai sebelum memodelkan aliran banjir. Data geometri ini memuat perimeter area dari flow banjir yang akan dimodelkan selain perimeter terdapat juga boundary condition sebagai input dan output dari debit model aliran yang direpresentasikan dengan hulu dan hilir serta nilai mannings yang merepresentasikan kekasaran dari permukaan sekitar sungai dari tutupan lahan sekitar sungai. Dalam melakukan unsteady flow analysis dibutuhkan unsteady flow data yang mencakup flow hydrograph sesuai dengan boundary condition yang telah dibuat. Berikut merupakan tahapan-tahapan pengolahan data pada penelitian ini, yaitu sebagai berikut:
1. Melakukan koreksi undulasi pada data DTM LiDAR dengan menggunakan EGM 2008.  Koreksi ini dilakukan dengan mengurangi nilai dari DTM ellipsoidal yang didapatkan dari GPS LiDAR dengan nilai dari EGM 2008. Pada perhitungan ini menggunakan software ArcGIS Pro dengan tools Arithmetic function dengan rumus seperti pada persamaan (1) [5].  Koreksi undulasi ini bertujuan untuk mengetahui nilai terkoreksi dari DTM yang berpengaruh terhadap luas  genangan dan kedalaman setelah proses simulasi banjir.
𝐻𝐻 = ℎ − 𝑁𝑁 (1) Dalam hal ini: H = Tinggi Orthometrik h = Tinggi Ellipsoid N = Undulasi Geoid
2. Pembuatan model debit aliran dengan memasukkan elemen hidrologi sepeti basin model, meteorologic data dan time series data . Pada elemen basin metode yang digunakan untuk perhitungan kehilangan hujan ( Loss Method ) adalah SCS Curve Number dan metode untuk perhitungan transformasi hujan ( Transform Method ) adalah SCS Unit Hydrograph . 3. Nilai parameter-parameter pada basin model perlu dimasukkan untuk  mendapatkan debit model aliran.
Beberapa parameter yang terdapat pada karakteristik DAS tersebut adalah Aliran dasar ( base flow ), nilai CN ( Curve Number ) yang diekstrak dari jenis tanah yang terklasifikasi menurut model SCS seperti pada tabel 1 dan seperti pada tabel 2 untuk klasifikasi nilainya [7].
Resapan awal  ( Initial Abstraction) , Waktu puncak hidrograf ( Lag Time ) atau waktu yang diperlukan air hujan yang jatuh di titik terjauh dari suatu daerah aliran untuk mencapai titik tinjau. Untuk nilai impervious sama hal nya dalam mencari nilai CN. Nilai impervious diambil secara bertahap kemudian dihitung bedasarkan rumus  seperti persamaan (2) [6].
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 = Σ ( 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑥𝑥 𝐴𝐴𝐼𝐼 ) Σ𝐴𝐴𝐼𝐼 (2)
Dalam hal ini: ImPiA  = Nilai Impervious
ImPi  = Indeks untuk DAS yang memiliki tutupan lahan yang sama Ai = Luas DAS Resapan awal ( Initial Abstraction) merupakan semua air kehilangan  sebelum terjadinya curah hujan dimulai. Kejadian ini meliputi air yang ditahan oleh tekanan permukaan, air yang diintersepsi oleh tumbuh-tumbuhan, penguapan dan infiltrasi. Nilai Initial Abstraction dihubungkan dengan jenis tanah dan parameter tertutup. Dari beberapa hasil analisis dari pengujian daerah aliran sungai, SCS menghasilkan rumus empiris hubungan antara Ia dan S dengan persamaan (3) dan (4) [6].
𝐼𝐼𝐼𝐼 =  0.2 𝑥𝑥 𝑆𝑆 (3)
Dimana Ia = kehilangan mula-mula ( initial abstraction ) S = kemampuan penyimpanan maksimum Sedangkan untuk rumus S adalah sebagai berikut.
𝑆𝑆 = 25400−254𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶 ( Metric Unit) (4)
Model unit hidrograf SCS merupakan model hidrograf berpuncak tunggal ( singlepeaked ) dan hidrograf tanpa satuan ( dimensionless ). SCS menyatakan bahwa puncak unit hidrograf dan waktu puncak unit hidrograf terkait oleh persamaan 5 dan 6 [6].
𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝐿𝐿 0 . 8 ( � 1000 𝐶𝐶𝐶𝐶 −10�+10 ) 0 . 7 1900𝑦𝑦 0 . 5 (5)
Tabel 2. Klasifikasi nilai CN jenis tanah Tataguna Lahan Keadaan Hidrologi Kelompok Tanah A B C D Padang rumput terus menerus untuk tempat penggembalaan ternak Buruk 68 79 86 89 Cukup 49 69 79 84 Baik 39 61 74 80 Padang rumput terlindung dari ternak, untuk dipanen -- 30 58 71 78 Semak-semak, rerumputan dengan tumbuhan semak-semaknya yang dominan Buruk 48 67 77 83 Cukup 35 56 70 79 Baik 30 48 65 77 Tanaman kayu-kombinasi rumput dan perkebunan Buruk 57 73 82 86 Cukup 43 65 76 82 Baik 32 58 72 79 Tegakan hutan tidak rapat Buruk 45 66 77 83 Cukup 36 60 73 79 Baik 30 55 70 77 Tanah pertanian -- 59 74 82 86
𝑇𝑇 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 = 0.6 𝑥𝑥𝑇𝑇𝑇𝑇 (6)
Dalam hal ini L = panjang sungai (ft) CN = Curve Number 𝑦𝑦 = slope
Tc = waktu konsentrasi (jam) Tlag = tenggang waktu (menit)
4. Pembuatan terrain dengan menginput data DTM yang sudah terkoreksi, terrain yang telah diinput akan digunakan sebagai dasar dalam membuat layer geometrid dan visualisasi, kemudian menentukan proyeksi yang akan digunakan pada terrain tersebut.
5. Pembuatan geometri sungai, seperti perimeter flow area dari banjir untuk membatasi area dari pemodelan limpasan banjir, Setelah perimeter selesai dibuat maka dilakukan generate all meshes di mana proses ini akan menghasilkan grid pada semua area yang telah ditandai, dalam hal ini menggunakan point spacing 10x10m. semakin kecil ukuran grid yang dibuat maka akan lebih optimal hasilnya. Selanjutnya adalah membuat boundary condition yang diperlukan untuk menentukan permukaan air mula-mula di ujung-ujung sistem sungai (hulu dan hilir) disebut BC Line 1 dan BC Line 2 sebagai input dan output debit model aliran yang akan dibuat dan merepresentasikan hulu dan hilir dari aliran tersebut. Setelah disimpan dalam direktori, selanjutnya memasukkan nilai kekasaran manning berdasarkan tutupan lahan disekitar sungai.
6. Geometri yang telah dibuat dieksport ke dalam geometri data untuk dapat dibaca oleh program unsteady flow
analysis . Untuk memulai simulasi genangan banjir. Nilai debit yang digunakan adalah nilai debit model aliran dari data curah hujan yang telah dibuat menggunakan program HEC-HMS. Nilai debit tersebut dimasukkan kedalam unsteady flow data untuk dapat disesuaikan dengan waktu dari setiap debit input. Pada unsteady flow data di data yang dimasukkan bukan hanya pada kondisi puncak melainkan data aliran tiap waktu. Data yang dimasukkan bisa tiap detik, menit, jam, hari bahkan bulan. Nilai debit model aliran kedalam BC Line 1 dengan boundary condition type nya adalah flow hydrograph dan untuk BC Line 2 adalah normal depth 7. Pemodelan genangan banjir dilakukan dengan unsteady flow simulation pada HEC-RAS, pada bagian ini akan ditentukan tanggal kejadian hujan dan berapa lama waktu komputasi yang akan dilakukan. Lama tidaknya interval waktu komputasi yang digunakan maka akan sangat berpengaruh pada hasil simulasi yang dilakukan. Komputasi akan berjalan dengan baik jika pada data geometri yang telah dibuat tidak ditemukan kesalahan apa pun, terutama yang berkaitan dengan geometri sungai.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Koreksi Undulasi pada DTM LiDAR
Koreksi undulasi ini dilakukan dengan tujuan untuk menyesuaikan ketinggian referensi dengan analisa banjir yang dihasilkan karena berpengaruh terhadap luas genangan dan kedalaman genangan yang akan dihasilkan terutama pada bagian yang berelevasi rendah. Selain itu pada dasarnya, hal ini menghasilkan dua nilai elevasi yang berbeda untuk lokasi yang sama karena tidak diukur dari lokasi dasar yang sama. Proses perhitunganya menggunakan tinggi ellipsoid (h) dari data DTM dan nilai undulasi menggunakan EGM 2008. Pada proses  ini dilakukan perhitungan  dengan  tinggi elipsoid dikurangi dengan nilai undulasi (N) atau dengan persamaan (1). untuk perhitungannya menggunakan Arithmetic function di ArcGIS Pro. DTM yang belum terkoreksi memiliki rentang nilai ketinggian antara 864,477 sampai 998,538 m. Sedangkan hasil penentuan nilai tinggi setelah dikoreksi dengan EGM 2008  memiliki rentang nilai antara 894,477
Gambar 5. Perimeter pada project simulasi.
Gambar 6. Tutupan lahan sekitar sungai.
sampai 1028,540 m. Selisih antara DTM LiDAR dengan nilai undulasi geoid EGM 2008 diperoleh dari hasil perhitungan tinggi geoid adalah dengan nilai terendah 30 meter dan nilai tertingginya 30,002 meter seperti pada gambar 2.
B. Hasil dan Analisa Pengolahan Debit Aliran Model Pada simulasi awal elemen hidrologi yang digunakan dalam Basin Model adalah subbasin sebagai upstream dan sink sebagai downstream. Pada elemen basin metode yang digunakan untuk perhitungan kehilangan hujan (Loss Method) adalah SCS Curve Number dan  metode untuk perhitungan transformasi hujan ( Transform Method ) adalah SCS Unit Hydrograph , Metode Precipitation yang digunakan dalam Meteorologic Model adalah Specified Hyetograph . Untuk simulasi awal, data-data yang di masukan pada Time Series Data adalah data curah hujan harian pada bulan januari-oktober tahun 2021.  Hal ini dikarenakan kejadian banjir secara rill tersebut terjadi dibulan November 2021. Control Specification dibuat selama satu tahun yaitu dimulai pada tanggal 1 Januari tahun 2021 pukul 00:00 dan berakhir
pada tangal 30 Oktober 2021 pukul 00:00. Grafik dari input nilai curah hujan disajikan pada gambar 3.
Selain elemen awal, parameter curve number, Impervious dan Initial Abstraction yang didasarkan dari nilai estimasi. Penentuan nilai parameter dilakukan untuk mencari nilai yang akan dimasukkan kedalam software HEC-HMS yang berkaitan dengan hasil dari besar wilayah kelompok tanah yang sudah ditentukan sebelumnya. Dalam menentukan nilai curve number (CN) berdasarkan data jenis tanah dari BPBD Kota Batu Jawa Timur adalah jenis tanah inceptisol yang memiliki nilai CN adalah 86. Untuk nilai impervious dari dari tabel i mperviousness berdasarkan jenis penggunaan lahan adalah 70% untuk nilai initial abstraction dari perhitungan adalah 14,328 serta Time Lag 19,6 menit Berdasarkan hasil nilai parameter-parameter yang sudah di input dan dilakukan simulasi RUN pada HEC-HMS akan mendapatkan nilai debit harian dari bulan januari-oktober tahun 2021 dengan debit  puncak ( peak discharge ) seperti pada Gambar 4 dan Tabel 3 dengan hasil debit puncak adalah 119,992 m3 /s.

## C. Simulasi Hidrolika dengan HEC RAS
Untuk melakukan pemodelan banjir, terlebih dahulu data geometris sungai berupa perimeter dan boundary condition didefinisikan terlebih dahulu. Perimeter dihasilkan dari ruang geometris kontinu menjadi cell geometris dengan ukuran cell 5 meter dan menghasilkan 31.907 cells. Dapat dilihat pada gambar 5. Cells inilah yang berpengaruh terhadap hasil visualisasi yang diberikan karena setiap cell yang dibuat akan menghasilkan informasi berupa kedalaman dan juga elevasi dari perimeter. Dimana semakin rapat cells yang dibuat akan semakin bagus kualitasnya visualisasinya. 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 DTM LiDAR  yang memiliki resolusi spasial sekitar  0,2-1  meter. Dengan resolusi spasial tersebut maka dapat untuk mendapatkan data geometri sungai yang baik yang mampu merepresentasikan profile geometri sungai secara akurat.
Gambar 7. Hasil simulasi banjir sungai Brantas.
Tabel 3. Compute result Computed Results Peak Discharge 119,992 (m3/s) Precipitation Volume 30.556,20 (mm) Loss Volume 127,10 (mm) Excess Volume 30.429,10 (mm) Direct Runoff Volume 30.294,26 (mm) Baseflow Volume 0.0 (mm) Discharge Volume 30.294,26 (mm) Tabel 4. Nilai manning dari tutupan lahan No Nama Tutupan Lahan Nilai Mannings 1 Jalan 0.16 2 Lahan Pohon 0.02 3 Lahan Terbuka Vegetasi 0.05 4 Lahan Subur 0.03 5 Pemukiman 0.045 6 Perkebunan 0.008 7 Perkebunan dan Pemukiman 0.04 8 Pemukiman Jarang 0.045 9 Rumah 0.045
Klasifikasi visual tutupan lahan diperlukan  untuk menentukan nilai koefisien Manning di daerah sekitar sungai sehingga diperoleh nilai koefisien Manning daerah dataran banjir di sekitar sungai  melalui hasil identifikasi terhadap penutup lahan yang ada.  Penutup lahan diklasifikasikan dalam 9 jenis penutup lahan, yaitu jalan, lahan pohom, lahan subur, lahan terbuka vegetasi , perkebunan, perkebunan dan permukiman, permukiman, rumah. Nilai manning s dari jenis dan nilai kekasaran tutupan lahan dari berbagai sumber referensi pendukung  seperti pada gambar 6 dan  disajikan pada Tabel 4.
Dalam pembuatan simulasi genangan banjir dari luapan air sungai pada penelitian ini, menggunakan nilai debit aliran dari data curah hujan yang sudah dimodelkan. Data yang dimasukkan bukan hanya pada kondisi puncak melainkan data aliran tiap waktu. Data yang dimasukkan bisa tiap detik, menit, jam, hari bahkan bulan. Untuk Boundary Condition pada unsteady dibedakan menjadi 2 yaitu kondisi batas di hulu ( upstream boundary conditions ) dan kondisi batas hilir ( downstream boundary conditions ). Upstream boundary conditions / BC Line 1 diperlukan pada awal hulu dari semua reach yang tidak terhubung ke reach lain atau storage areas . Kondisi batas hulu diterapkan sebagai hidrograf aliran debit terhadap waktu ( Flow Hydrograph ). Sementara untuk downstream boundary conditions/ BC Line 2 diperlukan pada akhir hilir yang tidak terhubung ke reach lain ataupun storage
area . Terdiri dari 4 kondisi dari downstream boundary conditions yaitu Stage Hydrograph, Flow Hydrograph, Single-Valued Rating Curve, dan Normal Depth . Pada aliran unsteady , selain data boundary condition , data initial conditions juga harus dimasukkan. Data initial condition ini merupakan asumsi aliran pada jam ke-nol. Data debit yang digunakan adalah data debit perhari dari bulan januari- oktober tahun 2021 dengan debit puncak adalah 119,992 m3 /s.  Hitungan penelusuran aliran banjir ( hydraulic flood routing ) dengan syarat batas dan syarat awal yang telah disiapkan dilakukan melalui menu Run.

## D. Visualisasi Simulasi Hidraulika
Analisis hidrolika dimaksud untuk mengetahui tinggi muka dan luas genangan air sungai terhadap banjir rencana yang dimodelkan dari data debit model aliran. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, simulasi pemodelan dilakukan dengan menggunakan program HEC-RAS. Simulasi dilakukan berdasarkan data  DTM  yang diperoleh.  Dalam proses simulasi, hasil visualisasi simulasi wilayah genangan banjir divisualisasikan dengan luasan berwarna biru muda, dengan latar belakang data DTM yang sudah meelwati proses koreksi undulasi.    ditunjukkan  Gambar 7 dengan nilai maximum debit adalah 119,992 m3/s. Dari model yang sudah dilakukan, debit maxiumum yang digunakan dalam pemodelan ini menghasilkan ekstensi genangan sebesar 364,288 m2. Besarnya nilai debit tersebut akan menghasilkan ketinggian muka  air sungai yang dapat melebihi sungai dan menyebabkan banjir. Kalau dilihat dari Gambar 7  tersebut, genangan banjir cukup luas terjadi di bagian bawah (dataran yang lebih rendah, ditunjukkan oleh warna hijau pada data Terrain).
Gambar 10. Peta visualisasi dari genangan banjir.
Gambar 8. Kedalaman banjir yang berlokasi di hulu sungai.
Gambar 9. Kedalaman banjir yang berlokasi di hilir sungai.
Kemudian untuk kedalaman banjir setelah proses simulasi menghasilkan kedalaman rata-ratanya adalah 4,534 m. Pada bagian hulu terbentuk genangan dengan kedalaman rata–rata setinggi 2  m  seperti yang terdapat pada gambar 8, yang kemungkinan menyebabkan banjir pada bagian hilir memiliki genangan yang cukup beragam.
Untuk bagian hilir sungai seperti pada gambar 9 kedalaman rata-ratanya sekitar 4 m dan dengan genangan yang lebih luas dari bagian hulu. Hal ini menunjukkan bahwa akumulasi aliran banjir terjadi di wilayah ini yang merupakan  daerah lebih rendah. Hal ini dikarenakan karakteristik dari lokasi yang digunakan adalah daerah pegunungan sehingga banjir yang dihasilkan dari pemodelanpun juga merupakan jenis banjir bandang. Hal ini juga yang dijadikan dasar metode simulasi yang digunakan adalah unsteady flow analysis. Selain itu banjir yang dihasilkan dari pemodelan yang telah dilakukan menggenangi beberapa wilayah dari Desa Bumiaji, Bulukerto, dan juga Sidomulyo. Wilayah desa yang paling dalam genangannya adalah wilayah Sidomulyo dengan rata- rata kedalaman 4,924 meter, diikuti oleh wilayah Bulukerto dengan rata-rata genangan 4,343 meter dan yang paling rendah adalah wilayah Bumiaji dengan kedalaman rata- ratanya adalah 4,049 meter. Wilayah Sidomulyo merupakan daerah dengan kedalaman tertinggi karena Desa Sidomulyo berada didaerah dengan karakteristik rendah sehingga air yang tergenang cukup dalam.
Visualisasi dari hasil pemodelan tersebut menggenangi beberapa wilayah di tiga desa yakni Desa Bumiaji, Desa Bulukerto dan Desa Sidomulyo di kecamatan Batu, dengan luas genangan 364,288 m2 dan rentang kedalaman berkisar 0,009 – 15,189 m yang dapat dilihat pada gambar 10.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan peta genangan banjir di wilayah sekitar sungai Brantas, Kecamatan Batu Kota Batu Jawa  Timur  menggunakan pendekatan hidrolika dan GIS. Hasil pemodelan banjir ditampilkan dalam bentuk peta sebaran banjir yang menampilkan informasi mengenai cakupan genangan banjir, estimasi kedalaman genangan banjir, serta wilayah administrasi. Selanjutnya, dari analisis spasial diperoleh informasi bahwa luas area yang terdampak
banjir adalah seluas 364.288 m2. Selain itu, diperoleh juga informasi bahwa kedalaman genangan berkisar antara 0,009- 15,189 m dengan kedalaman rata-rata adalah 4,534 m dan area  terdalam untuk genang banjir ini berada di Desa Sidomulyo dengan kedalaman rata-rata 4,924 meter. Mengingat bahwa simulasi pemodelan banjir ini menggunakan masukan data hidrograf banjir rencana dengan nilai debit dari bulan Januari-Oktober 2021 dan menghasilkan debit aliran puncak yang diperoleh dari data curah hujan perhari selama periode januari-oktober 2021 adalah 119,992 m3/s.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada PT Rekanusa Pracipta Konsultindo, Dinas PU Sumber Daya Air Provinsi Jawa Timur,  Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kota Batu Jawa Timur  ,serta  Badan Penanggulangan Bencana Daerah(BPBD) Kota Batu, Jawa Timur  yang telah mendukung penelitian ini dalam hal penyediaan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. J. Kodoatie, Rekayasa dan manajemen banjir kota , Yogyakarta: ANDI, 2013. ISBN: 978-979-29345-0.
[2]  A. B. Hak, A. B. Cahyono dan Nurwatik, "Analisis dan validasi hasil simulasi luapan air kali kedungbener di kabupaten Kebumen menggunakan hydro enforced-dtm lidar," Geoid Journal of Geodesy and Geomatics, vol. 17, pp. 62-71, 2021. doi: 10.12962/j24423998.v1.
[3]  S. Kimi, "Pengaruh jenis dan kemiringan dasarsaluran terhadap nilai koefisien c dengan persamaan manning berdasarkan hasil uji laboratorium," Jurnal Teknik Sipil, vol. 4, no. 1, pp. 1-4, 2015. doi: 10.32502/jbearing.730201541.
[4]  N. Aisyirah, A. B. Harto dan K. Wikantika, "Pemanfaatan Teknologi Light Detection and Ranging (Lidar) Dalam Pemodelan Banjir Akibat Luapan Air Sungai," Prosiding Konferensi Forum Peneliti Muda Indonesia, pp. 254-269, 2017. doi: 10.31227/osf.io/n9dfz.
[5]  H. Nugroho and Rinaldy, "Pemetaan undulasi kota Medan menggunakan hasil pengukuran tinggi tahun 2010," Jurnal Itenas Rekayasa, vol. XVII, no. 1, pp. 40-50, 2013. ISSN: 1410-3125.
[6]  I. N. Fadhila dan U. Lasminto, "Pemodelan hujan-debit das kali Madiun menggunakan model HEC-HMS," Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, vol. 19, no. 3, pp. 361-368, 2021. doi: 10.12962/j2579-891X.v19i3.9517.
[7]  L. F. I. F. Ideawati, L. M. Limantara dan U. Andawayanti, "Analisis perubahan bilangan kurva aliran permukaan (runoff curve number) terhadap debit banjir di das lesti," Jurnal Teknik Pengairan, vol. 6, no. 1, pp. 37-45, 2015.