ESTIMASI LIMPASAN PERMUKAAN DARI DATA SATELIT UNTUK MENDUKUNG PERINGATAN DINI BAHAYA BANJIR DI WILAYAH JABODETABEK
(SATELLITE BASED SURFACE RUNOFF ESTIMATION FOR SUPPORTING THE FLOOD EARLY WARNING SYSTEM IN JABODETABEK)
Parwati Sofan 1 , Nur Febrianti, Indah Prasasti Peneliti Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana Alam, Lapan
1 e-mail: parwati@lapan.go.id Diterima 1 April 2014; Disetujui 29 April 2014

## ABSTRACT
The  study  about  runoff  estimation  based  on  soil  moisture  conditions  was conducted using remote sensing data i.e., Landsat and Tropical Rainfall Measurement Mission during flood period January – February 2013) in Jakarta and its souroundings area. The Landsat data used to analyze the landcover/landuse which one of the basin characteristics. In this study, the TRMM has ability for representing the regional rainfall as 62.5 %. The Curve Number-Soil  Conservation  Service (CN-SCS) method was used in this  study  to  estimate  the  runoff.  The  results  of  runoff  estimation  was  shown  in hydrograph  unit  in  order  to  know  when  the  flood  will  occur.  The  antecedent  soil moisture condition in wet condition showed the best hydrograph unit. It had the peak point  in  January  17th  2013  exactly  same  with  the  time  when  the  flood  occured  in Jakarta  and  the  souroundings  area.  This  model  has  a  good  potential  to  be  used  as a flood early warning system. Spatially, the overall accuracy of the flood identification in Jakarta region compared with the flood map produced by Disaster Management Berau was 43 % with the produser’s accuracy 96 %, and user’s accuracy 42 %. Key Words: Flood, TRMM, Landsat, CN-SCS, Runoff, Jabodetabek

## ABSTRAK
Estimasi  limpasan  permukaan  berdasarkan  kondisi  kelembaban  tanah  di wilayah Jakarta dan sekitarnya pada periode kejadian banjir, bulan Januari – Februari 2013 telah dilakukan berdasarkan data satelit penginderaan jauh Landsat dan Tropical Rainfall  Measurement  Mission .  Data  Landsat  digunakan  untuk  menggambarkan  jenis penutup/penggunaan  lahan  yang  merupakan  salah  satu  karakteristik  daerah  aliran sungai.  Pada  studi  ini,  data  TRMM  mampu  merepresentasikan  kondisi  curah  hujan wilayah  sebesar  62.5%.  Metode Curve  Number-Soil  Conservation  Service (CN-SCS) digunakan  untuk  mengestimasi  limpasan  permukaan.  Hasil  estimasi  limpasan permukaan  ditunjukkan  dalam  bentuk  satuan  hidrograf,  sehingga  dapat  diketahui kapan  terjadinya  banjir.  Kondisi  kelembaban  tanah  yang  basah  memberikan  hasil hidrograf  yang  paling  baik  dimana  pada  studi  ini  diketahui  bahwa  puncak  hidrograf terjadi  pada  tanggal  17  Januari  2013  yang  bertepatan  dengan  kejadian  banjir  di wilayah  Jakarta  dan  sekitarnya.  Model  hidrograf  limpasan  permukaan  pada  kondisi kelembaban  tanah  basah  sangat  berpotensi  digunakan  sebagai  alat  peringatan  dini bahaya banjir. Secara spasial, akurasi keseluruhan wilayah Jakarta yang diidentifikasi banjir terhadap peta banjir yang dirilis oleh Badan Penanggulangan Bencana Nasional adalah sebesar 43 %,  dengan produser’s  accuracy sebesar 96 %, dan user’s accuracy 42 %.
Kata Kunci: Banjir, TRMM, Landsat, CN-SCS, Limpasan permukaan, Jabodetabek
1 PENDAHULUAN
Sebagai bagian dari daur hidrologi, limpasan  permukaan  ( surface  runoff ) merupakan  komponen  yang  sangat berpengaruh  terhadap  besar  kecilnya debit  sungai.  Limpasan  permukaan berasal  dari  bagian  dari  curah  hujan yang  tidak  masuk  ke  dalam  tanah sehingga  mengalir  di  permukaan,  atau dari bagian curah hujan yang masuk ke dalam tanah yang jenuh air sehingga air tersebut  ke  luar  ke  permukaan  dan mengalir  di  permukaan  menuju  tempat yang  lebih  rendah  (Chow  1964,  Seyhan 1977).  Oleh  Asdak  (2002)  limpasan permukaan  disebutkan  sebagai  bagian dari  curah  hujan  yang  mengalir  di  atas permukaan  tanah  menuju  ke  sungai, danau  dan  lautan.  Perlunya  informasi mengenai  kondisi  limpasan  permukaan Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  di  wilayah Jakarta-Bogor-Depok-Tangerang-Bekasi (Jabodetabek)  dari  waktu  ke  waktu menjadi sangat penting diketahui mengingat  semakin  tingginya  frekuensi dan  cakupan  wilayah  yang  terkena bencana banjir sebagai bencana hidrometeorologi  terbesar  di  wilayah tersebut (Badan Nasional Penanggulangan Bencana/BNPB, 2013).
Besarnya  limpasan  permukaan dipengaruhi oleh dua faktor utama yaitu faktor  cuaca  terutama curah hujan  dan faktor  karakteristik  DAS  yaitu  bentuk dan ukuran DAS, topografi, geologi, dan jenis penggunaan lahan. Metode perhitungan limpasan permukaan dapat dilakukan  melalui  cara  pengukuran  di lapangan atau menggunakan pendekatan persamaan empiris. Pada analisis spasial  yang  meliputi  wilayah  yang cukup  luas  dengan  karakteristik  fisik, biologis,  dan  iklim  yang  bervariasi, maka  penggunaan  metode  empiris mudah  dilakukan  dan  efisien  dalam waktu.  Ada  dua  metode  empiris  untuk menghitung  limpasan  permukaan  yang umum digunakan yaitu metode rasional ( U.S.  Soil  Conservation  Service ,  1973) untuk  mengestimasi  besarnya  puncak limpasan permukaan dan metode Curve
Number-Soil  Conservation  Service (CN- SCS) untuk memprediksi volume limpasan ( Soil Conservation Service , 1972). Menurut Asdak  (2002)  kelemahan  metode  rasional adalah tidak dapat menerangkan hubungan curah hujan terhadap limpasan  permukaan.  Sementara  itu, metode Curve  Number-Soil  Conservation Servis (CN-SCS)  secara  empiris  meng- hubungkan  antara  karakteristik  DAS seperti  tanah,  vegetasi,  jenis  penggunaan lahan  dengan  bilangan  kurva  limpasan permukaan    ( runoff  curve  number )  yang menunjukkan potensi limpasan permukaan  pada  curah  hujan  tertentu (Asdak, 2002).
Metode  CN-SCS  ini  telah  banyak diaplikasikan untuk menghitung limpasan  permukaan  di  beberapa  DAS di  Pulau  Jawa,  misalnya  DAS  Citarum (Djuwansah,  2010),  DAS  di  wilayah Jakarta  (Ria,  2008),  DAS  Ciliwung (Susanto dan Suwargana 2010,
Suwargana  2010),    DAS  Citatih  (Asri, 2012). CN dalam metode SCS merupakan parameter masukan ( input ) dasar dalam konsep  pengembangan  model  hidrologi pada  suatu  DAS.  Pemanfaatan  model SCS untuk prediksi limpasan permukaan selain  sederhana  juga  relatif  akurat cukup  dengan  hanya  menggunakan data curah hujan dan karakteristik DAS. Selain itu, metode SCS dapat digunakan untuk memprediksi limpasan permukaan pada  DAS  kecil  maupun  DAS  besar, yakni  dari  luasan  25.000  ha  hingga 259.000  ha  (Pakasi,  2006).  Sejauh  ini dalam  penerapan  metode  empiris  CN- SCS  digunakan  data  curah  hujan  dari stasiun  meteorologi.  Di  Indonesia, perolehan  data  curah  hujan  secara numerik,  harian,  dan  dalam  cakupan area  yang  luas  dari  stasiun  meteorologi aksesnya  masih  sulit  didapatkan  dan berbayar. Oleh karena itu, pemanfaatan data  curah  hujan  yang  diekstraksi  dari data  satelit  penginderaan  jauh  menjadi alternatif solusi yang baik.
Pada  penelitian  ini,  data  curah hujan  dari  satelit Tropical  Rainfall Measuring  Mission (TRMM)  digunakan
untuk  estimasi  kondisi  kelembaban tanah  untuk  perhitungan  limpasan permukaan.
Umumnya
kondisi kelembaban tanah diasumsikan normal, sehingga kondisi kering dan basah tidak diperhitungkan  dalam  mengestimasi besarnya  limpasan  permukaan.  Oleh sebab  itu  akan  dilakukan  analisis pengaruh  kondisi  kelembaban  tanah (kering,  normal,  dan  basah)  terhadap besaran  limpasan  permukaan.  Limpasan permukaan  yang  terjadi  pada  daerah perkotaan  yang  tertutup  oleh  bahan material  bangunan  dapat  menimbulkan genangan  yang  akan  berdampak  pada terganggunya aktivitas manusia.
Data TRMM memberikan informasi curah hujan setiap 3 jam dengan sensor gabungan antara Precipitation Radar (PR) dan  TRMM Microwave  Imager (TMI). Penelitian  Mahlida  (2013)  menyatakan bahwa  data  TRMM  harian  mampu merepresentasikan data stasiun pengamatan  curah  hujan  di  lapangan dengan  baik  dengan  akurasi  mencapai di  atas  70  %  di  wilayah  Gunung  Mas dan  Katulampa,  serta  peluang  deteksi hujan  mencapai  80%.  Vernimmen et  al. (2012),  Suryantoro et  al. (2008)  juga menemukan korelasi yang baik (r   0.8) antara  curah  hujan  TRMM  dengan curah  hujan  pengamatan  di  wilayah Jakarta,  Bogor  dan  Bandung.  Melalui penggunaan  data  satelit  TRMM  maka diharapkan  variasi  kelembaban  tanah secara  spasial  dan  waktu  dapat direpresentasikan.
Kejadian  banjir  di  sebagian wilayah  Jabodetabek  dari  tahun  2002 hingga tahun 2014 menimbulkan kerugian ekonomi yang cukup besar dan terindikasi makin meningkat intensitasnya (BNPB,  2014).  Oleh  karena  itu,  lokasi penelitian  yang  dipilih  adalah  wilayah Jabodetabek.  Ada  2  tujuan  yang  ingin diperoleh dalam penelitian ini, yaitu:  estimasi limpasan permukaan berdasar- kan  metode  CN-SCS  dari  data  curah hujan  TRMM  di  wilayah  Jabodetabek. Hasil  estimasi  limpasan  permukaan secara timeseries akan  diplotkan
dalam  bentuk  hidrograf,  dimana hidrograf  satuan  mendeskripsikan bagaimana  hujan  efektif  tersebut ditranformasikan  menjadi  limpasan langsung  pada  pelepasan  ( outlet ) sebuah  DAS.  Prinsip  hidrograf  satuan dapat dimanfaatkan untuk memperkira- kan  perencanaan  banjir,  mengisi  data banjir yang hilang, dan memperkirakan banjir jangka pendek yang didasarkan pada  curah  hujan  yang  tercatat  (Agus dan Hardihardaja, 2011).
 menganalisis pengaruh berbagai kondisi kelembaban  tanah  (kering,  normal, basah)  dari  data  curah  hujan  TRMM terhadap  besaran  limpasan  permukaan yang  dihasilkan  terutama  pada  kasus kejadian banjir di DKI Jakarta.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Data
Data  satelit  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Landsat  7 ETM+  SLC off dari  NASA  dengan pertimbangan untuk mengetahui efektifitas  pemanfaatan  data  SLC  off yang dimosaik dengan data dari akuisisi yang  lain  untuk  analisis  penutup penggunaan  lahan.  Wilayah  kajiannya adalah Jabodetabek yang dapat diakuisisi oleh  satelit  Landsat  dengan  2  lintasan path/row ,  yaitu  122/064  dan  122/065. Untuk  meminimalisir  efek SLC  off dan liputan  awan  pada  data  Landsat  maka digunakan software Frame and Fill dari NASA Goddard Space Flight Center yang dapat diakses secara gratis dari website USGS Global Visualization Viewer (GLOVIS) web site (http://glovis. usgs. gov/).
Beberapa  data  landsat  yang digunakan adalah (1) path/row 122/064 tanggal 27-07-2012, 30-07-2012, 31-08- 2012, (2) path/row 122/065 tanggal 28-
06-2012  dan  31-07-2012.  Selanjutnya untuk  mendapatkan  citra  wilayah Jabodetabek  maka  dilakukan  proses mosaik citra. Contoh hasil citra Landsat 7  ETM+  dengan  komposit  RGB-542 sebelum dan sesudah proses Frame and Fill wilayah  Jabodetabek  dapat  dilihat pada Gambar 2-1.
Gambar  2-1:  Citra  Komposit  RGB-542  Landsat  7  ETM+  tahun  2012  sebelum  (kiri)  dan  sesudah (kanan) proses Frame and Fill di wilayah Jabodetabek
Gambar 2-2: Wilayah DAS di sekitar Jabodetabek
Selain data Landsat
juga digunakan data satelit TRMM di wilayah Jabodetabek  harian  pada  saat  puncak musim  hujan yang menyebabkan  banjir besar  di  wilayah  Jakarta  yaitu  pada periode  bulan  Januari-Februari  tahun 2013. Jenis data TRMM yang digunakan adalah  TRMM Multisatellite  Precipitation Analysis (TMPA)  Versi  7  3B42 :  three- hourly combinated microwave-1R estimates .  Data  ini  memuat  parameter intensitas hujan dalam satuan mm/jam dengan  resolusi  temporal  3  jam.  Data TRMM  harian  diperoleh  dengan  cara mengakumulasi data 3 jam. Data TRMM secara gratis dapat diunduh dari website
NASA.  Data  pendukung  lainnya  adalah data jenis tanah dari Peta Sistem Lahan skala 1:250.000 yang diperoleh dari BIG, batas  DAS  dari  BPDAS  Ciliwung- Citarum, serta nilai berdasarkan kelompok  hidrologi  tanah  dan  penutup penggunaan  lahan  di  wilayah  DAS Ciliwung  juga  dari  BPDAS  Ciliwung- Citarum.  Wilayah  studi  pada  penelitian ini  meliputi  12  DAS  di  wilayah Jabodetabek,  yaitu:  Kali  Bekasi,  Kali Cakung,  Kali  Buaran,  Kali  Krukut,  Kali Sunter,  Cisadane,  Ciliwung,  Kali  Angke Pesanggrahan, Cileuleus, Cirarab,
Cimanceuri, dan Cipasilian (Gambar 2-2).
2.2 Metode Pengolahan
Pengolahan data dilakukan melalui beberapa tahapan yang meliputi: a.  Pengolahan  citra  Landsat  untuk pembaharuan penutup penggunaan lahan, b. Pengkelasan kelompok hidrologi tanah berdasarkan data jenis tanah dan tingkat infiltrasi tanahnya, c. Klasifikasi kelembaban  tanah  berdasarkan  data curah  hujan  TRMM,  perhitungan  nilai sesuai  kelompok  hidrologi,  kondisi kelembaban  dan  penutup  penggunaan lahan,  d.  Perhitungan  nilai  limpasan permukaan,  dan  e.  Uji  statistik  nilai limpasan permukaan berdasarkan kondisi kelembaban tanah. Secara rinci, masing-masing  tahapan  pengolahan data dijelaskan pada sub bab berikut.

## a. Analisis Penutup Penggunaan Lahan
Pada analisis penutup penggunaan
lahan  dari  data  Landsat  tahun  2012 digunakan  teknik  klasifikasi  tidak terbimbing ( unsupervised ) dengan model ISODATA.  Klasifikasi  tidak  terbimbing dengan metode ISODATA pada prinsipnya  menghitung  nilai  rata-rata setiap  kelas  secara iterative dengan menggunakan  teknik  jarak  minimum ( minimum distance ). Setiap iterasi melakukan  perhitungan  kembali  nilai rata-rata  dan  mengklasifikasikannya kembali pixel-pixel dengan  memperhati- kan nilai rata-rata yang baru. Proses ini
terus  berlanjut  hingga  jumlah pixel dalam setiap kelas berubah kurang dari batas perubahan pixel yang dipilih atau jumlah maksimum iterasi telah tercapai (Tou and Gonzales, 1974).
Pada  awalnya  kelas  klasifikasi ditentukan sebanyak
100 kelas, selanjutnya  dengan  bantuan  data  citra resolusi  tinggi  yang  diakses  dari Google Earth setiap  kelas  diinterpretasikan jenis  penutup  penggunaan  lahannya. Setelah  itu  dilakukan  penggabungan hasil  interpretasi  masing-masing  kelas menjadi  12  kelas  penutup  penggunaan lahan,  yaitu:  (1)  Hutan,  (2)  Belukar,  (3) Rumput,  (4)  Lahan  Kosong,  (5)  Kebun Campuran, (6)
Perkebunan, (7)
Permukiman,  (8)  Industri,  (9)  Tegalan, (10) Sawah, (11) Pertambangan/Gunung Kapur, (12) Badan Air.

## b. Pengkelasan  Kelompok  Hidrologi Tanah
Berdasarkan  peta  sistem  lahan dari  BIG,  wilayah Jabodetabek memiliki jenis  tanah Distrandept,  Vitrandept, Distropept, Eutropept, Hidraquent,
Paleudult,  Rendole,  Tropaquept, dan Tropudalt .  Jenis-jenis  tanah  tersebut ditelaah lebih lanjut untuk melihat kelas tekstur  tanahnya  dan  diasosiasikan tingkat  infiltrasi  tanahnya.  Selanjutnya dilakukan pengkelompokkan kelas
hidrologi tanah seperti Tabel 2-1. Tabel 2-1:  KELOMPOK  HIDROLOGI  TANAH  (KHT)  BERDASARKAN  LAJU  INFILTRASI  TANAH  (U.S. SCS, 1972 dalam Asdak, 2002) Kelompok Tanah Keterangan Laju Infiltasi (mm/jam) A Potensi  limpasan  permukaan  paling kecil,  termasuk  tanah  pasir  dalam dengan  unsur  debu  dan  liat.  Laju infiltrasi tinggi 8 - 12 B Potensi  limpasan  permukaan  kecil, tanah  berpasir  lebih  dangkal  dari  A. Tekstur  halus  sampai  sedang.  Laju infiltrasi sedang. 4 – 8 C Potensi  limpasan  permukaan  sedang, tanah dangkal dan mengandung cukup liat. Tekstur sedang sampai halus. Laju infiltrasi rendah. 1 – 4 D Potensi  limpasan  permukaan  tinggi, dominasi  tanah  liat,  dangkal  dengan lapisan kedap air dekat. Infiltrasi paling rendah. 0 – 1
c. Klasifikasi Kelembaban
Tanah Berdasarkan  Data  Curah  Hujan TRMM
Pada  pengolahan  data  TRMM dilakukan  analisis  penurunan  skala ( downscalling )  dengan  tujuan  untuk menggambarkan  variasi  curah  hujan wilayah dalam skala lokal. Downscalling resolusi  spasial  TRMM  dari  27  km menjadi  1  km  ini  didasarkan  oleh beberapa  penelitian  (Immerzeel et  al. 2009, Jia et al 2011, Park 2013, Fang et al 2013,  Chen et  al 2014)  yang menjelaskan  bahwa  data  curah  hujan TRMM  yang  telah  ditingkatkan  resolusi spasialnya  menjadi  1  km  mampu merepresentasikan karakteristik lingkungan  di  lapangan.  Korelasi  yang baik  (0.6  –  0.8)  didapatkan  dengan menghubungkan  hasil  TRMM  yang sudah  ditingkatkan  resolusi  spasialnya dengan data curah hujan dari lapangan, kondisi  DEM,  dan  tingkat  kehijauan vegetasi.
Teknik downscalling yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah interpolasi  dengan  metode Minimum Curvature .  Metode Minimum  Curvature untuk  interpolasi  spasial  pertama  kali dibangun  oleh  Briggs  (1974).  Pada prinsipnya metode ini menginterpolasikan
titik-titik  yang  dianologikan  dalam bidang  elastik  sehingga  hanya  sedikit lekukan  yang  terjadi.  Metode  ini semaksimal mungkin membuat permukaan  yang  halus  sehingga  bukan merupakan  interpolator  yang  eksak (Keckler, 1994). Contoh hasil interpolasi spasial  TRMM  dengan  metode Minimum Curvature dapat dilihat pada Gambar 2-3. Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan penentuan nilai Antecedent Soil Moisture Condition (AMC)  berdasarkan  curah hujan TRMM. AMC merupakan keadaan kelembaban  awal  tanah  yang  dihitung dengan  menjumlahkan  curah  hujan selama  5  hari  sebelumnya,  dimana terbagi menjadi tiga kondisi, yaitu kering, normal, basah (McCuen, 1982). Kategori AMC dapat dilihat pada Tabel 2-2. Pada pengolahan  data  akumulasi  5  hari sebelumnya  untuk  setiap  tanggal  pada periode Januari–Februari 2013 dilakukan dengan  contoh  sebagai  berikut:  analisis data tanggal 1 Januari 2013 merupakan hasil  akumulasi  dari  data  tanggal  28 Desember 2012  hingga  1 Januari  2013, selanjutnya  untuk  tanggal  2  Januari 2014  merupakan  hasil  akumulasi  data tanggal  29  Desember  2013  hingga  2 Januari 2014.
Gambar 2-3: Data TRMM wilayah P. Jawa dengan resolusi spasial 27 km (kiri), dan hasil interpolasi Minimum Curvature dengan resolusi spasial 1 km (kanan)
Tabel 2-2:  KATEGORI  AMC  BERDASARKAN  CURAH  HUJAN  (CH)  5  HARI  SEBELUMNYA  (McCuen, 1982)
Kelas AMC Total CH 5 hari sebelumnya (mm) Keterangan I < 35.6 Kering II 35.6 – 53.3 Normal III 53.3 Basah
Tabel  2-3:  NILAI    BERDASARKAN  PENUTUP  PENGGUNAAN  LAHAN  DAN  KELOMPOK  HIDROLOGI TANAH (KHT) PADA KONDISI (Sumber: BPDAS Citarum-Ciliwung, 2008)
Penutup Penggunaan Lahan KHT A B C D Hutan 25 55 70 77 Semak/Belukar 36 60 73 79 Rumput/Lahan Kosong 39 61 74 80 Tegalan/Ladang 49 69 79 84 Kebun/Perkebunan 45 66 77 83 Permukiman 74 83 89 91 Gedung 98 98 98 98 Sawah Irigasi/Tadah hujan 61 73 81 84 Air tawar 100 100 100 100

## d. Perhitungan nilai CN
Metode  SCS  mengembangkan sebuah  index  yang  dikenal  sebagai bilangan  kurva  ( Curve  Number/CN ), yang  merepresentasikan  kombinasi  efek hidrologi  tanah,  penutup  penggunaan lahan,  perlakuan  lahan  pertanian, kondisi  hidrologi,  dan  (McCuen  1982). Curve Number juga menunjukkan potensi terjadinya limpasan dan bernilai antara  0-100,  dimana  semakin  tinggi nilainya semakin tinggi potensi terjadinya limpasan.  Nilai  di  wilayah  Ciliwung- Citarum  pada  kondisi (normal)  dapat dilihat pada Tabel 2-3.
Persamaan  untuk  menyesuaikan nilai CN dengan kondisi AMC I dan AMC II (Chow et  al ,  1988)  adalah  sebagai berikut:
(2-1) (2-2)
Keterangan: CN I , CN II , CN III merupakan bilangan  kurva  pada  kondisi AMC I , AMC II , AMC III .
e. Perhitungan  Nilai  Limpasan  Per- mukaan
Limpasan  permukaan  menurut metode SCS dalam Asdak (2002) adalah sebagai berikut:
(2-3)
Keterangan:
Q = limpasan permukaan (mm),
I = curah hujan (mm),
S = perbedaan  antar  curah  hujan  dan limpasan permukaan (mm).
S menunjukkan  potensi  maksimum retensi setelah dimulainya runoff .
Persamaan  (2-3)  menunjukkan  bahwa besarnya limpasan permukaan berkurang dengan  meningkatnya  air  infiltrasi  atau S .  Besaran S dihitung  berdasarkan formulasi sebagai berikut:
(2-4)

## f. Uji Statistik
Uji  statistik  yang  digunakan adalah Tes Tukey yang bertujuan untuk mengevaluasi  apakah  nilai CN dan  Q yang  dihasilkan  pada  kondisi AMC I,  II,  III sama  dengan Q yang  dihasilkan  pada kondisi AMC , normal  ( AMC N ).Test  Tukey digunakan  untuk  mengetahui  adanya perbedaan  nilai  rata-rata  dari  suatu populasi  terhadap  populasi  yang  lain. Persamaan  untuk  menguji  nilai  rata- rata dalam Tes Tukey adalah (Ott, 1992):
(2-5)
dimana, Y A adalah  nilai  rata-rata populasi  yang  lebih  tinggi, Y B adalah nilai  rata-rata  populasi  lain  yang  lebih rendah. SE adalah standard error data.
q = range/s (2-6)
dimana, range = max i ( yi ) - min i ( yi ); yi = nilai  pengamatan  semua  data;  s  = standart deviasi dari data ke-2. Jika q s > q  maka  nilai  rata-rata  ke-2  populasi berbeda nyata Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : µ I ,µ II ,µ III = µ N H 1 : µ I ,µ II ,µ III ≠ µ N
Kriteria  pengambilan  keputusan:  Tolak H 0 jika q s > q

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hubungan  Antara  Curah  Hujan Wilayah  dari  Data  TRMM  dan Observasi Lapangan
Untuk mengetahui korelasi curah hujan  TRMM  dengan  curah  hujan observasi  dari  data  stasiun  meteorologi maka  dilakukan  analisis  regresi  dan korelasi.  Cakupan  analisis  data  yang dianalisis  adalah  rata-rata  wilayah dengan menggunakan metode aritmatika, yaitu dengan menjumlahkan nilai curah hujan  untuk  semua  stasiun  curah
hujan  kemudian  dibagi  dengan  jumlah stasiun  curah  hujannya  (Handoko, 1990).  Pada  penelitian  ini  untuk membandingkan  data  curah  hujan TRMM digunakan data curah hujan dari 9  stasiun  meteorologi  yang  berada  di wilayah  studi,  yaitu  stasiun  Gadog, Gunung  Mas,  Katulampa,  Cibinong, Universitas Indonesia, Sawangan, Cawang,  Cengkareng,  dan  Kemayoran (Gambar  3-1a).  Periode  data  yang digunakan adalah harian bulan Januari- Februari  2013.  Analisis  nilai  rata-rata curah  hujan  TRMM  cakupannya  juga disesuaikan  dengan  cakupan  wilayah stasiun  meteorologi  yang  digunakan. Contoh  hasil  interpolasi  spasial  curah hujan  dari  data  stasiun  dan  TRMM dapat dilihat pada Gambar 3-1a.
Hasil analisis regresi dan korelasi antara  curah  hujan  wilayah  dari  data stasiun meteorologi dan TRMM
sebanyak  60  data  dapat  dilihat  pada Gambar 3-1b, dimana diperoleh koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.625 yang  berarti  62.5%  data  TRMM  dapat mewakili  kondisi  curah  hujan  wilayah. Nilai  korelasi  (r)  diantara  keduanya cukup  baik  yaitu  sebesar  0.79.  Hal  ini menjadi  dasar  bahwa  TRMM  dapat digunakan  untuk  merepresentasikan curah hujan wilayah.
a)
b)
Gambar 3-1: (a)  Sebaran  lokasi  stasiun meteorologi  di  wilayah  studi  serta  contoh  interpolasi  spasial curah  hujan  stasiun  dan  TRMM,  dan  (b)  diagram  scatter  plot  antara  curah  hujan wilayah dari stasiun meteorologi dan dari TRMM periode Januari-Februari 2013
3.2 Penutup Penggunaan Lahan
Berdasarkan hasil analisis klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan dari  data  Landsat-7  ETM+  tahun  2012 di  ke-12  wilayah  DAS  di  Jabodetabek meliputi  DAS  Kali  Bekasi,  Kali  Cakung, Kali Buaran, Kali Sunter, Kali Ciliwung, Kali  Krukut,  Angke  Pesanggrahan, Cisadane, Cirarab, Cileleus, Cimanceuri, dan  Cipasilian  yang  terlihat  pada Gambar  3-2  dapat  diketahui  bahwa jenis  penutup  penggunaan  lahan  yang mendominasi  wilayah  tersebut  adalah permukiman  seluas  265320  ha  (35  %), sawah  201132  ha  (26  %),  dan  kebun campuran  101340  ha  (13  %).  Jenis penutup  penggunaan  lahan  lain  yang luasnya  di  bawah  10  %  adalah perkebunan  seluas  60963  ha  (8  %), belukar  42445  ha  (6  %),  tegalan  40271 ha  (5  %),  hutan  19018  ha  (2  %),  badan air  17031  ha  (2  %),  dan  rumput,  lahan terbuka,  industri  masing-masing  1  % sekitar 4000 hingga 5000 ha. Berdasarkan  hasil  analisis  akurasi dengan metode Congalton (1991) antara hasil  klasifikasi  penutup  penggunaan
lahan  dengan training  sample yang dideliniasi  dari  data  satelit  resolusi tinggi  dari  Google  Earth  diketahui bahwa  nilai  akurasi  ( overall  accuracy ) hasil  klasifikasi  penutup  penggunaan lahan adalah sebesar 68.8 %.
Hasil penutup penggunaan lahan di  12  DAS  yang  berada  di  wilayah Jabodetabek dapat dilihat pada Tabel 3-1. Jenis penutup penggunaan lahan permukiman umumnya masih mendominasi  wilayah  6  DAS  yaitu  DAS Kali  Cakung  (64.9  %),  Kali  Buaran (89.7 %), Kali Sunter (74.7 %), Ciliwung (44.7 %), Kali Krukut (79.3 %), dan Kali Angke  Pesanggrahan  (64.5  %),  dimana wilayah 6 DAS tersebut merupakan DAS yang  berada  di  wilayah  Ibukota  DKI Jakarta.  Sementara  ke-6  DAS  lainnya (Kali Bekasi, Cisadane, Cirarab, Cileleus, Cimanceuri,  Cipasilian)  yang  berada  di sekitar  wilayah  DKI  Jakarta  memiliki luas  lahan  tertinggi  pada  jenis  lahan sawah.  Wilayah  DAS  yang  masih memiliki  hutan  adalah  DAS  Ciliwung dan  Cisadane  masing-masing  sekitar  6- 7 % dari luas DAS-nya.
Gambar 3-2: Hasil    penutup  penggunaan  lahan  dari  data  Landsat  7  ETM+  tahun  2012  di  12  DAS wilayah Jabodetabek
3.3 Hubungan  Jenis  Penutup  Peng- gunaan  Lahan  dan  Laju  Infiltrasi Tanah
Berdasarkan  data  jenis  tanah dari  peta  sistem  lahan  yang  diperoleh dari BIG, dilakukan analisis pengelompokan  hidrologi  tanah  serta laju  infiltrasi  tanahnya  untuk  menen- tukan  potensi  limpasan  permukaan
(Gambar  3-3).  Hasil  analisis  di  12  DAS wilayah Jabodetabek menunjukkan bahwa  KHT  tipe  C dengan  laju  infiltrasi 1-4  mm/jam  memiliki  luasan  tertinggi yaitu seluas 63.5 %, kemudian KHT tipe B (infiltrasi 4 – 8 mm/jam) seluas 26 %, dan  tipe  A  (infiltrasi  8-12  mm/jam) seluas  8.4  %,  KHT  tipe  D  (infiltrasi  0-1 mm/jam) sebesar 2.1 %.

## Tabel 3-1: HASIL  PENUTUP  PENGGUNAAN  LAHAN  TAHUN  2012  BERDASARKAN  DATA  LANDSAT  7 ETM+ di 12 DAS WILAYAH JABODETABEK
Jenis penutup penggunaan lahan Persentase Luas (%) *) DAS 1 DAS 2 DAS 3 DAS 4 DAS 5 DAS 6 DAS 7 DAS 8 DAS 9 DAS 10 DAS 11 DAS 12 Hutan 0.1 0.0 0.0 0  6.2  0.0  0.0  6.7  0.0  0.0  0.0  0.0 Belukar 4.8 0.0 0.0 0  9.5  0.0  0.0  11.6  0.0  0.0  1.7  0.0 Rumput 1.1 0.0 0.0  0.6  0.2  0.3  0.3  0.3  0.2  0.1  1.6  0.2 Lahan Terbuka 0.7 0.1 0.1  0.6  0.2  0.2  0.3  0.6  0.5  0.0  0.9  0.0 Kebun Campuran 11.5 0.0 0.0  1.9  13.0  0.6  8.9  18.1  3.5  1.1  31.3  1.4 Perkebunan 4.0 0.0 0.0 0  8.9  0.0  0.0  17.2  0.1  0.0  12.7  0.0 Permukiman 32.0 64.9  89.7  74.7  44.7  79.3  64.5 17.4  40.2  23.8  11.8  19.9 Industri 0.8 2.4 3.5  1.3  0.9  0.8  0.4  0.4  1.4  0.3  0.3  0.0 Tegalan 7.3 0.2 0.0  1.2  5.8  0.7  2.2  6.1  1.5  2.5  7.7  2.7 Sawah 35.3 28.7 6.0  17.3  8.6  15.2  22.2 18.4  49.9  70.5  31.3  71.9 Tambang Kapur 0.4 0.0 0.0 0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0 Badan Air 2.1 3.5 0.6  2.4  1.9  3.1  1.0  3.1  2.6  1.6  0.7  4.0 Keterangan * ) : DAS 1 = Kali Bekasi, DAS 2 = Kali Cakung, DAS 3 = Kali Buaran, DAS 4 = Kali Sunter, DAS  5  =  Ciliwung,  DAS  6  =  Kali  Krukut,  DAS  7  =  Angke  Pesanggrahan,  DAS  8  = Cisadane,  DAS  9  =  Cirarab,  DAS  10  =  Cileleus,  DAS  11  =  Cimanceuri,  DAS  12  = Cipasilian

## Tabel 3-2: PERSENTASE (%) LUAS WILAYAH BERDASARKAN LAJU INFILTRASI TANAH PADA JENIS PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN DI 12 DAS WILAYAH JABODETABEK
Penutup Penggunaan lahan Laju Infiltrasi 8 – 12 mm/jam (KHT A) 4-8 mm/jam (KHT B) 1-4 mm/jam (KHT C) 0-1 mm/jam (KHT D) Hutan 63.4 36.0 0.5 0.1 Belukar 24.0 59.6 16.4 - Rumput, Lahan terbuka 1.2 29.3 69.3 0.2 Kebun campuran, perkebunan 7.0 60.0 33.0 - Permukiman 3.8 9.0 86.4 0.8 Industri 6.4 7.6 84.4 1.6 Tegalan 5.4 48.7 45.8 0.1 Sawah 8.8 9.9 78.0 3.3 Pada Tabel 3-2 dapat ditunjukkan bahwa  pada  KHT  tipe  C  dengan  laju infiltrasi  1-4  mm/jam  didominasi  oleh jenis penutup penggunaan lahan permukiman,  industri,  rumput/lahan terbuka,  dan  sawah  lebih  dari  70%. Oleh karenanya potensi limpasan aliran permukaan di 12 DAS wilayah Jabodetabek  cukup  tinggi  pada  jenis penutup penggunaan lahan permukiman, industri,  rumput/lahan  terbuka,  dan sawah.  Sementara  hutan  berada  paling luas  (63  %)  pada  jenis  KHT  A  dengan laju  infiltrasi  8-12  mm/jam  dengan potensi  limpasan  permukaan  yang sangat  rendah.  Begitu  pula  pada  jenis penutup  penggunaan  lahan  berupa semak  belukar  dan  kebun/perkebunan yang  dominan  berada  pada  KHT  tipe  B (60  %)  dengan  laju  infiltrasi  4-8 mm/jam  dan  potensi  limpasan  yang rendah.
3.4 Curva  Number/CN Berdasarkan Kondisi  Kelembaban  Tanah  dan Jenis Penutup Penggunaan Lahan Hasil ekstraksi nilai CN berdasarkan  kondisi  kelembaban  tanah awal  yang  dianalisis  dari  akumulasi curah  hujan  selama  5  hari  berturut- turut  pada  berbagai  jenis  penutup penggunaan  lahan  di  12  DAS  wilayah Jabodetabek dapat dilihat pada Tabel 3- 3.  Secara  statistik  hasil  uji  Tukey dengan tingkat kepercayaan 95% (α=0.05) terhadap nilai CN untuk setiap
jenis penutup penggunaan lahan menunjukkan  nilai CN yang  berbeda nyata  pada  setiap  kondisi  kelembaban tanah  awal  (kering,  normal, basah).  Hal ini menunjukkan bahwa kondisi kelembaban  tanah  awal  sangat  penting diperhitungkan dalam kalkulasi nilai CN , dimana  biasanya  pada  perhitungan  nilai CN dengan  data  penginderaan  jauh, kelembaban  tanah  awal  diasumsikan dalam  kondisi  normal  dan  terdistribusi merata  di  wilayah  kajian  (Trisakti et  al . 2008;  Susanto  dan  Nana,  2010; Suwargana, 2010).
Selain  itu,  pada  Tabel  3-3  juga dapat  ditunjukkan  bahwa  pada  kondisi kelembaban  tanah  normal,  potensi limpasan  air  permukaan  terendah terdapat pada jenis penutup penggunaan lahan  hutan  (berkisar  38),  sedangkan potensi  limpasan  air  tertinggi  terdapat pada  penggunaan  lahan  industri  ( CN II berkisar CN II 91)  dan  permukiman dengan  nilai CN II berkisar  86.  Hal  ini berkaitan  dengan  tingkat  infiltrasi  yang tinggi  pada  jenis  penutup  penggunaan lahan hutan sehingga limpasan permukaan  yang  dihasilkan  menjadi rendah,  dan  sebaliknya  pada  wilayah gedung,  industri  dan  permukiman  yang mempunyai  tingkat  infiltrasi  rendah sehingga  air  yang  dilimpaskan  ke permukaan menjadi tinggi. Berdasarkan Tabel  3-2  diperoleh  bahwa  urutan  jenis penutup penggunaan lahan yang mempunyai potensi limpasan
permukaan  dari  yang  terendah  hingga tertinggi adalah hutan, belukar, kebun/ perkebunan,  rumput/lahan  terbuka, tegalan,  tegalan,  sawah,  permukiman, industri.
Berdasarkan  kondisi  kelembaban tanahnya  dapat  dilihat  bahwa  semakin tinggi  tingkat  kelembabannya  (basah), maka  nilai CN yang dihasilkan  semakin tinggi  pula.  Hal  ini  menunjukkan potensi  limpasan  permukaan  semakin tinggi  seiring  dengan  meningkatnya kelembaban  tanah.  Sebagai  contoh, pada Tabel 3-3 ditunjukkan bahwa nilai CN untuk  jenis  penutup  penggunaan lahan permukiman pada kondisi kelembaban  tanah  kering  berkisar  72, CN pada kelembaban tanah normal 85, dan    kelembaban  tanah  basah  adalah 92.  Jenis  penutup  penggunaan  lahan gedung,  industri,  atau  permukiman masih  mempunyai  potensi  limpasan yang  tinggi  pada  kondisi  kelembaban tanah kering dibandingkan dengan jenis penutup  penggunaan  lahan  lainnya, namun dengan semakin tingginya tingkat kelembaban  tanah  akan  meningkatkan potensi limpasan permukaannya.
Jika  dilihat  dari  nilai  standar deviasi  yang  dihasilkan,  terlihat  bahwa variasi  nilai CN pada  jenis  penutup penggunaan  lahan  hutan,  belukar,  dan kebun/perkebunan  masih  mempunyai standar  deviasi  yang  tinggi  (>  10).  Hal ini  dapat  disebabkan  oleh  adanya
kondisi  hidrologi  tanah  yang  berbeda pada  jenis  penutup  penggunaan  lahan yang  sama.  Sebagai  contoh  pada  Tabel 3-3  ditunjukkan  bahwa  jenis  penutup penggunaan  lahan  kebun/perkebunan memiliki  variasi  nilai  yang  tinggi  baik pada  kondisi  kelembaban  tanah  kering, normal,  maupun  basah.  Berdasarkan hasil  analisis  spasial,  diketahui  bahwa jenis penutup penggunaan lahan kebun/ perkebunan di wilayah 12 DAS Jabodetabek  tersebar  pada  Kelompok Hidrologi Tanah (KHT) tipe A, B, dan C. Pada  Tabel  3-2  dapat  dilihat  bahwa persentase luas kebun/perkebunan pada  wilayah  KHT  B  adalah  60  %, sedangkan pada tipe KHT A dan C relatif jauh  berbeda  yaitu  7  %  dan  33  %. Sementara pada jenis penutup penggunaan  lahan  permukiman  yang relatif  mempunyai  standar  deviasi  yang rendah  (<  4)  pada  tingkat  kelembaban tanah  yang  berbeda  ternyata  berada umumnya  berada  pada  jenis  KHT  C yaitu  sebesar  86%,  sedangkan  pada jenis  KHT  A  dan  B  relatif  tidak  jauh berbeda  yaitu  4    %  dan  9  %.  Oleh karenanya  selain  kondisi  kelembaban tanah  awal  yang  ditentukan  oleh akumulasi curah hujan 5 hari sebelumnya, pengaruh spasial distribusi lokasi  jenis  penutup  penggunaan  lahan terhadap  laju  infiltrasi  tanah  juga  turut menentukan  besarnya  variasi  nilai CN .
Tabel 3-3:  HASIL  PERHITUNGAN CN BERDASARKAN  FORMULASI  SCS  PERIODE  JANUARI- FEBRUARI 2013 DI 12 DAS WILAYAH JABODETABEK
Jenis Penutup Penggunaan lahan Rata-rata ( mean ) *) Standar deviasi *) CN I CN II CN III CN I CN II CN III Hutan 25.03 a 37.75 b 53.77 c 8.83 11.53 4.21 Belukar 38.45 a 59.74 b 71.56 c 5.00 10.16 8.35
Kebun Campuran, Perkebunan  57.45 a 66.47 b 71.97 c 11.03 10.88 15.71 Rumput, Lahan terbuka 52.01 a 72.10 b 83.84 c 5.07 2.82 2.90 Tegalan 54.24 a 72.12 b 83.67 c 8.02 4.75 3.81 Sawah 62.41 a 78.72 b 88.51 c 5.59 3.85 5.64 Permukiman 72.28 a 85.86 b 92.72 c 4.23 3.11 2.17 Industri 84.23 a 91.54 b 94.77 c 5.07 3.29 4.93 Keterangan *) : CN I ,  CN II, CN III merupakan  bilangan  curva  number  pada  kondisi  AMC I (kering),  AMC II (normal),  AMC III (basah).  Tanda  huruf  yang  berbeda  (a,  b,  c)  pada  nilai  rata-rata menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan antara CN I , CN II, CN III pada uji Tukey dengan tingkat kepercayaan α < 0.05
3.5 Limpasan  Permukaan  (Q)  Berdasar- kan  Kondisi  Kelembaban  Tanah dan  Jenis  Penutup  Penggunaan Lahan
Secara  statistik  dilakukan  uji Tukey  dengan  tingkat kepercayaan 95% (α=0.05)  untuk  menganalisis  apakah ada perbedaan antara limpasan permukaan yang diestimasi berdasarkan kondisi AMC ( AMC I , AMC II , AMC III ) dengan limpasan  permukaan  yang  diestimasi AMC pada kondisi normal ( AMC N ). Tabel 3-4 merupakan hasil uji Tukey terhadap nilai  rata-rata Q yang  menunjukkan bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang nyata  antara  hasil  estimasi Q I , Q II , Q N pada  selang  kepercayaan  95  %.  Pada Tabel  3-4  hasil  tersebut  ditunjukkan oleh abjad huruf kecil yang sama di atas nilai  rata-rata Q ,  yaitu  huruf a . Sementara itu, nilai Q III secara signifikan terbukti berbeda nyata terhadap Q I , Q II , Q N yang  ditunjukkan  dengan  huruf abjad  kecil  berbeda  di  atas  nilai  rata- ratanya, yaitu huruf abc .
Secara time  series pada  Gambar 3-4  ditunjukkan  grafik  nilai Q harian periode  bulan  Januari  –  Februari  2013 berdasarkan berbagai kondisi AMC yang diekstrak di 12 wilayah DAS. Berdasarkan profil  grafik  dapat  ditunjukkan  bahwa hasil  estimasi Q III mempunyai  profil yang paling baik untuk dapat mengidentifikasi adanya puncak
limpasan  permukaan  yang  berpotensi menimbulkan  banjir  pada  tanggal  17 Januari  2013.  Sedangkan  profil Q lainnya  terutama Q N masih  kurang dapat  menunjukkan  adanya  potensi banjir  karena  fluktuasi  nilai Q lebih dinamis,  sehingga  peningkatan  nilai Q hingga  membentuk  pola  unimodal  (1 puncak)  tidak  tergambarkan  dengan baik  dibandingkan  dengan  profil Q III yang memberikan profil Q terbaik untuk analisis kejadian banjir.

## Tabel 3-4:  HASIL UJI TUKEY TERHADAP NILAI
Q PADA BERBAGAI KONDISI AMC I , AMC II , AMC III dan Q PADA KONDISI AMC NORMAL ( AMC N ) PADA
SELANG KEPERCAYAAN 95 %. Q Nilai rata-rata *) Q I 8.7 a Q II 6.4 a Q III 40.6 b,c,d Q N 5.1 a
Keterangan *) : Q I , Q II , Q III merupakan  bilangan curva  number  pada  kondisi AMC I (kering),  AMC II (normal), AMC III (basah). Tanda huruf yang berbeda ( b, c, d) pada nilai rata- rata menunjukkan adanya perbedaan yang signifikan antara Q III dengan Q I , Q II , Q N pada  uji  Tukey  dengan  tingkat kepercayaan α < 0.05.
Gambar 3-4: Grafik  hidrograf  limpasan  permukaan  time  series  harian  periode  Januari  –  Februari 2013 dari nilai rata-rata di wilayah studi (12 DAS) pada berbagai kondisi AMC
Hasil  ekstraksi  harian  limpasan permukaan  periode  bulan  Januari  – Februari 2013 pada setiap jenis penutup penggunaan  lahan  yang  ditunjukkan pada  Gambar  3-5  terlihat  bahwa limpasan permukaan yang  tinggi  terjadi pada  kondisi AMC basah  ( Q III ),  dimana secara time  series terdapat  peningkatan limpasan  permukaan  mulai  tanggal  13 Januari
2013
hingga mencapai puncaknya  pada  tanggal  17  Januari 2013,  selanjutnya  menurun  hingga tanggal  22  Januari  2013.  Pada  periode
tanggal 13 - 22 Januari 2013 umumnya nilai Q I dan Q II berada  dalam  nilai minimum  bahkan  mencapai  nol,  yang berarti bahwa kondisi AMC pada periode tersebut adalah dominan basah.
Berdasarkan  hasil  analisis  fluktuasi grafik time  series  Q III dapat  dijelaskan bahwa  banjir  sangat  berpotensi  terjadi pada saat limpasan permukaan meningkat  hingga  berada  pada  posisi nilai  puncak  yaitu  pada  tanggal  17 Januari 2013.
Gambar 3-5: Grafik  hidrograf  limpasan  permukaan  harian    pada  saat AMC kering  ( Q I ),  normal  ( Q II ), dan basah ( Q III ) pada setiap jenis penutup penggunaan lahan di wilayah studi (12 DAS) periode Januari – Februari 2013

## Gambar 3-6: Hasil estimasi limpasan permukaan secara spasial di wilayah studi pada periode tanggal 12 – 22 Januari 2013
Secara  spasial  hasil  estimasi Q harian  di  wilayah  studi  dapat  dilihat pada  Gambar  3-6,  terutama  pada  saat sebelum Q meningkat (12 Januari 2013), Q mulai meningkat (13 Januari 2013), Q mencapai  nilai  puncak  (17  Januari 2013),  hingga Q menurun  pada  22 januari  2013.  Pada  Gambar  3-4  dapat dilihat  bahwa  pada  tanggal  17  Januari
2013,  wilayah  yang  mempunyai  nilai Q tinggi  (warna  biru)  terdapat  di  wilayah hilir DAS Kali Bekasi, DAS Cakung, DAS Buaran, DAS Kali Sunter, DAS Ciliwung, DAS  Kali  Krukut,  dan  Kali  Angke Pesanggrahan. Estimasi nilai Q
maksimum  terlihat  berada  di  wilayah DKI  Jakarta  (batas  garis  merah)  dan sekitarnya.  Pada  tanggal  17  Januari
2013,  nilai  rata-rata    di  setiap  jenis penutup  penggunaan  lahan  adalah sekitar  298  mm  (wilayah  industri),  287 mm  (permukiman),  sawah  (242  mm), 200 mm (kebun campuran/perkebunan), 125  mm  (rumput,  lahan  terbuka),  83 mm  (semak  belukar),  81  mm  (tegalan), dan 74 mm (hutan).
3.6 Akurasi Model Limpasan Permukaan Dalam rangka mengetahui akurasi hasil  estimasi  limpasan  permukaan, maka dilakukan analisis akurasi berdasarkan  metode  Congalton  (1991), dimana hasil spasial limpasan permukaan dibandingkan dengan informasi  wilayah  yang  terkena  banjir yang  dihasilkan  oleh  BNPB,  terutama pada kejadian banjir tanggal 17 Januari 2013. Hasil estimasi limpasan permukaan pada  tanggal  17  Januari  2013  diolah menjadi bentuk kontur sehingga dihasilkan wilayah-wilayah yang terkonsentrasi  dengan  nilai  limpasan permukaan    antara  50-80  mm,  81-100 mm,  101-120  mm,  121-140  mm,  dan 141-190  mm.  Wilayah-wilayah  tersebut diasumsikan berpotensi mengalami banjir  pada  tanggal  17  Januari  2013. Sementara  itu,  pemetaan  daerah  banjir oleh  BNPB  adalah  berdasarkan  batas administrasi  wilayah  RW,  sehingga lokasi  terjadinya  bencana  banjir  di lapangan masih relatif global (Gambar 3- 7).  Perbandingan  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  melakukan  tumpang susun  antara  poligon  daerah  banjir/ bukan  banjir  pada  peta  banjir  BNPB
sebagai  peta  referensi  dengan  daerah banjir  hasil  model  CN-SCS.  Hasil tumpang  susun  untuk  analisis  akurasi pemodelan  daerah  banjir  dapat  dilihat pada Tabel 3-5.
Deskripsi  statistik  sederhana untuk  menghitung  nilai  akurasi  adalah dengan  membagi  jumlah  data  yang benar (jumlah data pada diagonal utama) dengan  total  data  keseluruhan,  hasil nilainya disebut dengan akurasi keseluruhan  ( overall  accuracy ).  Akurasi untuk  mengukur  probabilitas  sebuah data referensi yang dapat diklasifikasikan secara  benar/tepat  oleh  model  disebut dengan produser’s  accuracy. Sedangkan akurasi  untuk  menghitung  probabilitas suatu  data  yang  terklasifikasi  oleh model  yang  merepresentasikan  kondisi di  lapangan  disebut user’s  accuracyy/ reliability (Story  dan  Congalton,  1986; Congalton 1991). Berdasarkan Tabel 3-5 dapat  ditunjukkan  bahwa  akurasi keseluruhan  adalah  sebesar  43%. Namun  demikian  untuk  mengetahui seberapa  besar  kemampuan  model  SCS mengidentifikasi banjir, maka dilakukan analisis produser’s  accuracy dan user’s accuracy .  Nilai produser’s  accuracy untuk  identifikasi  banjir  adalah  96  %, sedangkan user’s accuracy untuk kategori  banjir  adalah  42  %.  Sehingga dapat dikatakan bahwa meskipun 96 % dari  wilayah  banjir  dapat  diidentifikasi secara  benar,  namun  hanya  42  %  dari wilayah yang diidentifikasi banjir benar- benar terjadi banjir di lapangan.

## Tabel 3-5:  AKURASI  SPASIAL  WILAYAH  YANG  TERKENA  BANJIR  DARI  MODEL  SCS  TERHADAP PETA BANJIR BNPB TANGGAL 17 JANUARI 2013
Confussion matrix Peta Referensi Total User's Accuracy/Reliabilit y Tidak Banjir Banjir Model spasial SCS Tidak Banjir 5 3 8 0.63 Banjir 102 73 175 0.42 Total 107 76 183 Produser's Accuracy 0.05 0.96 overall accuracy = 0.43
Gambar 3-7: Informasi  daerah  terdampak  banjir  tanggal  17  Januari  2013  di  Jakarta  oleh  BNPB (kanan),  dan  hasil  estimasi  limpasan  permukaan  dari  metode  CN-SCS  menggunakan data TRMM dan Landsat  (kiri)

## 4  KESIMPULAN
Penerapan metode CN-SCS untuk estimasi  limpasan  permukaan  meng- gunakan data penginderaan jauh (TRMM dan  Landsat)  mempunyai  potensi  yang sangat  baik  untuk  dikembangkan sebagai  sistem  peringatan  dini  bahaya banjir,  terutama  dalam  memprediksi kapan  terjadinya  banjir  yang  dapat ditentukan  dari  hidrograf  limpasan permukaan.
Kondisi  kelembaban  pada  AMC basah  paling  baik  digunakan  dalam estimasi  limpasan  permukaan  dan dapat merepresentasikan besaran limpasan  permukaan  pada  saat  banjir, sehingga  sangat  potensial  digunakan sebagai  alat  peringatan  dini  bahaya banjir.

## 5  SARAN
Penggunaan data Landsat 8 atau yang  memiliki  resolusi  spasial  yang  lebih tinggi (SPOT4/5/6) dapat meningkatkan akurasi  estimasi  limpasan  permukaan, terutama dalam mengklasifikasikan jenis penutup/penggunaan lahan secara lebih detil. Pada analisis akurasi spasial wilayah  yang  diidentifikasi  banjir  perlu penambahan  periode  data  analisis maupun  data  lapangan,  sehingga  dapat merepresentasikan  lebih  baik  terhadap tingkat akurasi model yang dihasilkan.

## DAFTAR RUJUKAN
Agus,  I.  dan  I.  K.  Hadihardaja,  2011.
Perbandingan  Hidrograf  Satuan
Teoritis Terhadap Hidrograf
Satuan  Observasi  DAS  Ciliwung
Hulu , Jurnal Teknik Sipil  18 (1),
p: 55 – 69.
Asdak,
C, 2002. Hidrologi dan
Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Yogyakarta (ID): UGM Pr.
Asdak,
C, 2010.
Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Yogyakarta (ID): UGM Pr.
Asri,  F.,  2012. Analisis  Perubahan Penggunaan Lahan
Terhadap
Limpasan  Permukaandi  Daerah Aliran  Sungai  (Studi  Kasus:  DAS Cicatih-Cimandiri , Kabupaten Sukabumi), Skripsi. IPB. Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), 2013. D ata dan Informasi  Bencana  Indonesia . http://dibi.bnpb.go.id,  [Diunduh 18 Mei 2013].
Briggs,  I.C.,  1974. Machine  Contouring using
Minimum
Curvature,
Geophysics 39:39-48.
Chen, F; Liu, Y; Liu, Q; and X. Li, 2014. Spatial  Downscaling  of  TRMM 3B43  Precipitation  Considering Spatial
Heterogeneity .
International  Journal  of  Remote Sensing. Vol 35. Issue 9.
Chow,  V.T.;  Maidment,  D.;  and  L.W. Mays,  1988. Applied  Hydrology , McGraw Hill. Chow,  V.T,  1964. Handbook  of  Applied Hydrology:  a  Compendium  of Water-Resources  Technology ,  New
York: McGraw-Hill Companies.
Congalton,  R.  G.,  1991. A  Review  of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed  Data ,  Remote  Sens. Environ. 37: 35 – 46. Djuwansah, M.R, 2010. Simulasi
Ketersediaan Air Bulanan dengan Basis  Data  Spasial  Faktor-faktor Sumber daya Air: Kasus Sub-DAS Hulu  Citarum ,  Jurnal  Teknologi Indonesia 33 (1): 1-11, LIPI. Fang, J; Du, J; Xu, W; Shi, P; Li, M; and X. Ming, 2013. Spatial Downscaling of TRMM Precipitation Data Based on  the  Orographical  Effect  and Meteorological  Conditions  in  a Mountainous  Area ,  Journal  of Advances in Water Resources. Vol 61: 42-50.
Immerzeel, W.W., Ruten, M.M., Droogers, P,  2009. Spatial  Downscaling  of TRMM Precipitation using Vegetative Response on the Iberian Peninsula ,  Journal  of  Remote Sensing  of  Environment  (113)  : 362-370.
Jia, S; Zhu, W; Lu, A; and T. Yan, 2011.
A  Statistical  Spatial  Downscaling Algorithm  of  TRMM  Precipitation Based  on  NDVI  and  DEM  in  the Qaidam  Basin  of  China ,  Journal of Remote Sensing of Environment, 115(12):3069-3079.
Keckler,  D.,  1994. Surfer  for  Windows ,
User Guide, Golden Software, inc. Colorado.
McCuen,  R.  H.,  1982. A  Guide  to Hydrologic:  Analysis  Using  SCS Methods , New York: Prince Hall.
NASA  Goddard  Space  Flight  Center USGS Global Visualization Viewer (GLOVIS) web site (http:// glovis. usgs.gov/)  [Diunduh  13  Februari 2013].
Ott, L., 1992. An Introduction to Statistical Methods  and  Data  Analysis , (4 th ed.), Belmont,
California’
Duxbury Press. 1051 pp. Park, N.W, 2013. Spatial Downscaling  of TRMM Precipitation
using Geostatistics  and  Fine  Scale Environmental Variables ,  Journal of  Advances  in  Meteorology,  Vol 2013, Article ID 237126, 9 pages. http://dx.doi.org/10.1155/2013/
237126, Hindawi Publishing Corporation. Ria,  J.,  2008. Identifikasi  Aliran Permukaan  di  Setiap  Kecamatan DKI Jakarta Menggunakan
Metode  SCS  [skripsi] ,  Bogor  (ID):
Institut Pertanian Bogor.
Seyhan, E., 1977. Dasar-dasar Hidrologi , Gadjah Mada University Press. Soil  Conservation  Service,  Hydrology, 1972. Sec. 4 of National Engineering Handbook, Soil Conservation Service, U.S. Department of Agriculture,
Washington, D.C.
Story,  M.,  and  Congalton,  R.,  1986. Accuracy  Assessment:    a  user's Perspective ,    Photogramm,    Eng. Remote  Sens. 52(3):397-399. Suryantoro,  A;  Halimurrahman;  dan  T. Harjana,  2008. Aplikasi  Satelit Tropical Rainfall Measuring
Mission  (TRMM)  untuk  Prediksi Curah Hujan di Wilayah Indonesia , [Paper Akhir Penelitian]. Bandung (ID):  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional.
Susanto  dan  Suwargana,  2010. Model Penentuan  Debit  Aliran/Sungai untuk    Pengelolaan  Sistem    DAS Menggunakan  Data  Penginderaan Jauh (Studi Kasus DAS Ciliwung) , Prosiding Seminar Nasional Limnologi  V;  2010;  Bandung, Indonesia. Bandung (ID) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, hlm 626-639.
Suwargana,  N.,  2010. Model  Kajian Sebaran Run-off untuk  Mendukung Pengelolaan Sistem DAS
Menggunakan  Data  Penginderaan
Jauh (Studi kasus DAS Ciliwung) , Prosiding Seminar Nasional Limnologi  V;  2010;  Bandung, Indonesia. Bandung (ID) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional. hlm 640-654.
Tou,  J.  T;  and  R.  C.  Gonzalez,1974.
Pattern  Recognition  Principles , Addison-Wesley
Publishing
Company, Reading, Massachusetts. U.  S.  Soil  Conservation  Service,  1973.
Computer  Program  for  Project Formulation  Hydrology ,  Technical Release  No.  20,  U.S.  Department of Agriculture, Washington, D.C. Vernimmen, REE; Hooijer, A; Mamenun, A.E;
AIJM. Dijik, 2012.
Evaluation  and  Bias  Correction  of Satellite  Rainfall  Data  for Drought
Monitoring  in  Indonesia ,  J  of Hidrol.  Earth  Syst.  Sci.  16:133- 146.