Volume 17 Nomor 1, April 2017, 63-70

## aintis

## Estimasi Debit Puncak Sub DAS Sail Menggunakan Integrasi Data Penginderaan Jauh dan Sistm Informasi Geografi (SIG)
Peak Discharge Estimation in Sail’s Sub Watershed Using The Integration of Remote Sensing Data and Geographic Information System (GIS)
Idham Nugraha 1
1 Dosen Program Studi Perencanaan Wilayah Kota, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau Email : idham.nugraha@eng.uir.ac.id

## Abstrak
Peningkatan  jumlah  dan  aktivitas  penduduk  dapat  memberikan  dampak  secara  spasial.  Kapasitas  ruang  yang terbatas akan mengalami tekanan dari jumlah dan aktivitas penduduk yang terus bertambah. Tekanan penduduk terhadap  ruang  ini  terjadi  dalam  wujud  perubahan  penutup  lahan  dari  lahan  non  terbangun  menjadi  lahan terbangun.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  estimasi  debit  puncak  di  Sub  DAS  Sail dengan menggunakan  data  penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG). Daerah  penelitian  yang  diambil adalah  Sub  DAS  Sail,  yang  sebagian  besar  wilayahnya  masuk  ke  dalam  administrasi  Kota  Pekanbaru.  Metode yang  digunakan untuk  estimasi  debit  puncak  adalah  metode  rasional  dan koefisien aliran menggunakan metode Bransby dan William. Berdasarkan hasil penelitian Sub DAS Sail dapat dibagi menjadi 20 sub-sub DAS. Hasil perhitungan  koefisien  aliran  didapat  bahwa  terjadi kenaikan  koefisien  aliran  dari  tahun  2000-2013.  Hal  ini berbanding  linier  dengan  nilai  estimasi  debit  puncak  metode  rasional.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  estimasi debit puncak terjadi kenaikan debit puncak di seluruh sub-sub DAS yang ada pada Sub DAS Sail. Berdasarkan hasil  analisis,  penutup  lahan  merupakan  parameter  yang  berpengaruh  dalam  perubahan  koefisien  aliran  dan estimasi debit puncak.
Kata Kunci : Ruang, Debit Puncak, Koefisien Aliran, Penginderaan Jauh, Sistem Informasi Geografi.

## Abstract
The increasing number and population activities would give impacts in the spatial dynamics. The limitation of spatial  capacity  had  been  pushed  out  by  the  number  and  activity  of  the  populations  in  the  form  of  land cover change from non built up land into built up land. The aim of this research was to determine peak discharge in Sail Sub Watershed used the integration of remote sensing data and Geographic Information System (GIS). The research area was Sail’s Sub Watershed, when most of the area included in Peka nbaru City administration. The research  method  to  determine  peak  discharge  was  used  Rational  method  and  for  runoff  coefficient  was  used Bransby  and  William  method.  Based  on  the  results,  Sail’s  Sub  Watershed  could  divided  into  20  sub -sub watershed.  Refers  to  the  result  of  runoff  coefficient,  shown  that  the  runoff  coefficient  has been increased from 2000 to 2013. Meanwhile,  the results of peak discharge shown that peak discharge has been increased in the whole area of Sail’s Sub Watershed. Based on data anal ysis, land cover has big impact in runoff coefficient and peak discharge changes.
Keywords : Space, Peak Discharge, Runoff  Coefficient, Remote Sensing, Geographic Information System.

## 1. PENDAHULUAN
Undang-Undang No 26 tahun 2007 menyebutkan  bahwa  ruang adalah  wadah yang  meliputi  ruang  darat,  ruang  laut  dan ruang  udara  termasuk  ruang  di  dalam  bumi sebagai  satu  kesatuan  wilayah  tempat manusia  dan  mahluk  hidup  lain  hidup, melakukan kegiatan dan memelihara kelangsungan hidupnya. Dalam penelitian ini
ruang  yang  akan  dikaji  adalah  ruang  darat yang merupakan tempat hidup dan beraktivitasnya manusia. Peningkatan jumlah penduduk  yang  disertai  dengan  peningkatan kegiatan  penduduk  akan  berdampak  secara spasial (keruangan) (Nugraha, 2016). Menurut Yunus (2005), konsekuensi keruangan yang ditimbulkan adalah meningkatnya  tuntutan  akan  ruang  untuk mengakomodasikan sarana atau struktur fisik
yang diperlukan untuk melaksanakan kegiatan-kegiatan penduduk. Jumlah manusia yang terus bertambah akan memberikan tekanan terhadap ruang, dimana ruang  memiliki  dimensi  yang tidak  berubah. Tekanan  terhadap  ruang  oleh  jumlah penduduk dalam  bentuk  perubahan  penutup lahan dari  lahan  non  terbangun  (vegetasi) menjadi lahan terbangun.
Perubahan  penutup  lahan  akan  memiliki dampak  terhadap  kondisi  hidrologi  suatu Daerah  Aliran  Sungai  (DAS). DAS  adalah daerah  yang  dibatasi  punggung-punggung gunung  dimana  air  hujan  yang  jatuh  pada daerah  tersebut  akan  ditampung  oleh punggung  gunung  tersebut  dan  dialirkan melalui  sungai-sungai  kecil  ke  sungai  utama (Asdak,  2007). Perubahan  penutup  lahan dari  lahan  non  terbangun  (vegetasi)  menjadi lahan  terbangun  akan  meningkatkan  aliran permukaan (surface runoff). Hal ini dikarenakan berkurangnya area yang berfungsi  untuk  meresapnya  air  ke  dalam tanah. Aliran permukaan yang meningkatkan kemudian  mengalir  menuju  suatu  sistem sungai.  Jika  telah  melebihi  kapasitas  dari sungai  maka  aliran  permukaan  ini  akan meningkatkan potensi terjadinya banjir.
Salah  satu  metode  sederhana  yang  dapat digunakan  untuk  melihat  kondisi hidrologi suatu DAS adalah metode Rasional. Variabel yang  digunakan  dalam  metode  rasional adalah nilai koefisien aliran, intensitas hujan dan luas DAS. Hadisusanto (2010) menjelaskan  asumsi  yang  digunakan  dalam metode rasional adalah curah hujan yang ada merupakan  curah  hujan  yang  seragam  dan dalam  interval  waktu  yang  lama.  Koefisien aliran diperoleh dengan memperhatikan nilai dari  curah  hujan,  kemiringan  lereng,  jenis tanah, penutup lahan dan kerapatan aliran.
Kemajuan teknologi dalam bidang penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografi  (SIG)  menjadikan  perolehan  data yang  digunakan  dalam  penentuan  kondisi hidrologi  suatu  DAS  menjadi  lebih  efektif
dan  efesien.  Keunggulan  data  penginderaan jauh  adalh  mampu  memberikan  informasi secara  cepat  dan multi  waktu  (time  series). Star  dan  Estes  (1990)  juga  menambahkan bahwa  fungsi  dari  SIG  adalah  pengukuran, pemetaan, pemantauan dan pemodelan.
Salah  satu  DAS  di  Indonesia  yang  termasuk dalam  kategori  kritis  adalah  DAS  Siak  yang terletak  di  Provinsi Riau. Penelitian  ini mengambil  lokasi  pada  Sub  DAS  Sail  yang merupakan  bagian  dari  DAS  Siak  yang sebagian  besar  areanya  termasuk  dalam administrasi  Kota  Pekanbaru.  Pemilihan lokasi ini didasarkan karena Kota Pekanbaru sendiri  merupakan  salah  satu  kota  yang berkembang.  Menurut  Pekanbaru  dalam Angka tahun 2016, Kota Pekanbaru memiliki jumlah penduduk 1.038.118 jiwa. Peta lokasi Sub  DAS  Sail  dapat  dilihat  pada  gambar  1 berikut
Gambar 1. Peta Lokasi Sub DAS Sail Sumber : Pengolahan Data, 2015

## 2. METODE PENELITIAN
2. 1. Bahan penelitian
a. Citra Landsat ETM+ tahun 2000, Citra Landsat TM tahun 2006, Citra Landsat 8 tahun 2013
b. Data  Digital  RBI  Kota  Pekanbaru skala 1:50.000
b. Citra SRTM 30 meter.
c. Data  RTRW  Kota  Pekanbaru  Tahun 2006.
d. Data  Curah  Hujan  2000-2013  Kantor Unit Hidrologi Riau, Stasiun Petapahan Baru, Stasiun Pasar Kampar, dan Stasiun Pantai Raja yang diperoleh  dari  Pusat  Penelitian  dan
Pengembangan Sumber Daya Air.
e.Peta  Tanah  yang  diperoleh  dari Bappeda Provinsi Riau bersumber dari RePPProt tahun 1987.
2. 2. Alat Penelitian
a. Laptop
b. Software  pendukung  (ArcGIS  9.3, ENVI 4.5, Ms. Office )
c. Global positioning System (GPS)
d. Meteran e. Infiltrometer double ring.
f. Kamera digital
g. Alat tulis
2. 3. Koefisien Aliran Nilai koefisien aliran dihasilkan berdasarkan sub-sub  DAS  yang ada  pada  Sub  DAS  Sail. Nilai Koefisien aliran ini antinya akan dirata- ratakan  untuk  memperoleh  nilai  koefisien aliran  di  Sub  DAS  Sail. Koefisien  aliran diperoleh  dengan  menggunakan  metode Bransby dan Williams dengan rumus sebagai berikut :
C = C slo + C inf + C vc + C dd + C h...(1)
Keterangan :
C = Koefisien Aliran
C slo = Skor koefisien C kemiringan lereng C inf = Skor koefisien C infiltrasi tanah C vc = Skor koefisien C penutup lahan C dd = Skor koefisien C kerapatan aliran C h    =  Skor koefisien C intensitas hujan
a. Skor Koefisien Aliran untuk Kemiringan Lereng Kemiringan  lereng  diperoleh  dari  data
SRTM  dengan  resolusi  90  meter.  Nilai kemiringan  lereng  ini  kemudian  di klasifikasikan  menurut  metode  Bransby dan Williams.
Tabel 1. Skor Koefisien Aliran (C) untuk

## Kemiringan Lereng
Kemiringan Lereng Skor 0-5% 0 >5-10% 0 >10-20% 5 >20% 10 Sumber : Maijerink (1970) dalam Raharjo (2005)
b. Skor Koefisien  Aliran untuk Infiltrasi Tanah
Hadisusanto  (2010)  menjelaskan  bahwa kecepatan  infiltrasi  dipengaruhi  oleh kondisi permukaan tanah dan karakteristik tanah. Penentuan infiltrasi tanah diperoleh dengan  menggunakan  pendekatan  satuan lahan.  Satuan  lah  diperoleh  dari  hasil overlay peta  penutup lahan  dengan  peta jenis tanah.
Tabel 2. Skor Koefisien Aliran (C) untuk
Kemiringan Lereng Infiltrasi Tanah Skor 0-2,5 mm/jam 25 >2,5 – 1,5 mm/jam 20 >15 – 38 mm/jam 10 >28 – 53 mm/jam 5 >53 mm/jam 0 Sumber : Maijerink (1970) dalam Raharjo (2005)
c. Skor Koefisien  Aliran untuk Penutup Lahan
Koefisien  aliran  untuk  penutup  lahan diperoleh  dari hasil  interpretasi  visual Citra  Landsat  ETM+  tahun  2000,  Citra Landsat  TM  tahun  2006,  Citra  Landsat  8 tahun  2013. Hasil  dari  interpretasi  ini kemudian  di  konversikan  ke  klasifikasi menurut  Bransby  dan  Williams.  Tabel  3 berikut  dapat  dilihat  ilai  skor  koefisien aliran untuk penutup lahan.
Tabel 3. Skor Koefisien Aliran (C) untuk
Tutupan Lahan/ Vegetasi Persentase Tutupan lahan/ vegetasi Skor
0 % 25 >0-10% 20 >10-80% 10 >80% 5 Sumber : Maijerink (1970) dalam Raharjo (2005) d. Skor Koefisien Aliran untuk Kerapatan Aliran
Kerapatan  aliran  diperoleh  dari  rasio panjang  sungai  (km)  dengan  luas  area DAS  (km 2 ). Hasil  rasio  ini  kemudian diklasifikasikan  menggunakan  metode Bransby  dan  William.  Tabel  4  berikut dapat  dilihat  nilai  skor  koefisien  aliran untuk penutup lahan.
Tabel 4. Skor Koefisien Aliran (C) untuk
Kerapatan Aliran Kemiringan Lereng Skor 0-1 km/km 2 0 >1-2 km/km 2 5 >2-5 km/km 2
5 >5 km/km 2 10 Sumber : Maijerink (1970) dalam Raharjo (2005) e. Skor Koefiesien Aliran untuk Intensitas Hujan
Intensitas hujan  diperoleh  dari  data curah hujan  harian  maksimum  rata-rata  tahun 2000-2013.  Penentuan  intensitas  hujan diperoleh  dengan  menggunakan  metode thiessen. Adapun  skor  untuk  koefisien aliran  intensitas  hujan  adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Skor Koefisien Aliran (C) untuk Klasifikasi  Intensitas Curah Hujan
Intensitas Hujan Skor 0-1 inch/jam 15 >1-2 inch/jam 15 >2-3 inch/jam 25 >3-4 inch/jam 30 Sumber : Maijerink (1970) dalam Raharjo (2005) 2. 4. Metode Rasional
Metode  rasional  adalah  salah  satu  metode pendugaan debit puncak dengan menggunakan  variabel  curah  hujan  dan karakteristik fisik DAS.
Berdasarkan  rumus  yang  ada,  maka  nilai yang  banyak  mempengaruhi  debit  puncak adalah  nilai  koefisien  aliran  (C). Beberapa asumsi  yang  digunakan  dalam    metode  ini adalah hujan yang terjadi memiliki intensitas yang seragam dan merata di seluruh wilayah penelitia  dengan  luas  daerah  yang  tidak terlalu luas. Metode rasional sendiri memiliki rumus sebagai berikut:
Qp = 0,278 .C.I.A ........... (2)
Keterangan : Qp : Debit Puncak (m 3 /detik) 0,278 : Koefisien C : Koefisien Aliran I : Intensitas Hujan (mm/jam) A : Luas DAS (Km 2 )

## 3. HASILPEMBAHASAN
3. 1. Penentuan Koefisien Aliran
a. Penentuan Skor Koefisien Aliran untuk Kemiringan Lereng
Kemiringan lereng mempengaruhi kecepatan  aliran  permukaan    yang mengalir  menuju  sungai  (Hadisusanto, 2010). Semakin  curam  suatu  lereng  maka air  yang  jatuh  akan  memiliki  kecepatan yang tinggi sehingga tidak memiliki waktu untuk meresap. Dampaknya aliran permukaan (surface runoff) akan tinggi. Begitu juga sebaliknya, kemiringan lereng yang  datar  akan  membuat  air  yang  jatuh memiliki  waktu  yang  cukup  untuk meresap  ke  dalam  tanah.  Kemiringan lereng  di  Sub  DAS  Sail  di  dominasi  oleh skor  0  karena  sebagian  besar  wilayah termasuk  ke  dalam  kelas  datar  (67,81%) dan  bergelombang  (19,34%).  Kemiringan lereng  datar  ditemui  pada  bagian  tengah Sub  DAS  Sail  sampai  ke  bagian hilir.Untuk kelas kemiringan lereng berbukit  (12,11%)  dan  terjal  (0,74%)
memiliki persentasi yang kecil dan berada pada bagian hulu Sub DAS Sail.
Tabel 6. Persentase Luas Skor C

## Kemiringan Lereng Sub DAS Sail
No Kelas Kemiringan Lereng Luas Skor Ha % 1 0-5% (Relatif Datar) 9950 67,81 0 2 >5-10% (Bergelombang) 2839 19,34 0 3 >10-20% (Berbukit) 1777 12,11 5 4 >20% (Terjal) 105 0,74 10 Total 14671 100 Sumber : Pengolahan Data, 2015 b. Penentuan Skor Koefisien Aliran untuk Infiltrasi Tanah
Infiltrasi  tanah  adalah  gerakan  air  secara vertikal  ke  dalam  tanah  dari  permukaan tanah (Hadisusanto, 2010). Infiltrasi tanah mempengaruhi  aliran permukaan  (surface runoff),  tanah  yang  mudah  jenuh  akan meningkatkan  aliran  permukaan.  Sub DAS  Sail  sebagian  besar  tanah  nya memiliki kelas infiltrasi tanah yang sangat lambat  (0-2,5  mm/jam)  yaitu  sebesar 58,9%. Hasil kelas infiltasi tanah pada sub DAS  Sail  dapat  dilihat  pada  tabel  7 berikut :
Tabel 7. Persentase Luas Skor C Infiltrasi Tanah Sub DAS Sail No Kelas Infiltrasi Tanah (mm/jam) Luas
Skor Ha % 1 0-2,5 8536,8 7 58,19 25
2 >2,5-15
3817,2 8 26,02 20 3 >15-28 0 0 15 4 >28-53 2265,8 5 15,44 10 5 >53 51 0,35 0 Total 14671 100 Sumber : Pengolahan Data, 2015 c. Penentuan Skor Koefisien Aliran untuk Penutup Lahan
Penutup
lahan berperan sebagai penghalang dan mengurangi aliran permukaan. Air yang jatuh akan disimpan pada daun tumbuh-tumbuhan
(interception  storage)  dan  yang  jatuh  ke permukaan  akan  mengalam  infiltrasi (Hadisusanto,  2010). Penutup  lahan
dengan  tutupan  vegetasi  yang  rendah menyebabkan  air  jatuh  akan  langsung menuju tanah dan mempercepat titik jenuh tanah.  Sub  DAS  Sail  sebagian besar memiliki  penutup  lahan  rawa  yang memiliki  luasan  yang  terus  berkurang. Sementara  itu  penutup  lahan  lahan terbangun  terus  mengalami  kenaikan  dri ahun 2000-2013. Persentase luasan skor C untuk  penutup  lahan  dapat  dilihat  pada tabel 8.

## Tabel 8. Persentase Luas Skor C Penutup Lahan Sub DAS Sail
Penutup Lahan % Luas Skor 2000 2006 2013 Rawa 37,67 32,10 21,59 10 Lahan Terbangun 17,16 26,21 36,30 25 Semak 23,52 0,80 0,34 20 Perkebunan Sawit 13,39 16,25 22,02 10 Tubuh Air 0,03 0,03 0,03 0 Pertanian Lahan Kering 8,24 24,60 19,72 20 Total 100 100 100 Sumber : Pengolahan Data, 2015 d. Penentuan Skor Koefisien Aliran untuk Kerapatan Aliran Kerapatan aliran mencerminkan seberapa  cepat  keringnya  atau  lama genangan  akibat  aliran  permukaan  yang terjadi  (Ramadhani,  2013).  Kerapatan aliran  tinggi  menghasilkan  pengeringan yang  cepat  dan  kerapatan  aliran  rendah selalu mengalami penggenangan (Linsley,  1949  dalam  Gunawan,  1991). Kerapatan  aliran  diperoleh  dari  rasio
panjang  sungai  (km)  dengan  luas  area
DAS (km 2 ). Berdasarkan hasil pengolahan  data  2015,  Sub  DAS  Sail memiliki  kerapatan  aliran  yang  rendah dengan skor C adalah 0.
e. Penentuan Skor Koefisien Aliran untuk Intensitas Hujan
Sumber  air  yang  jatuh  dapat  berupa  air hujan,  sehingga  dalam  hal  ini  akan mempengaruhi  laju  dan  volume  aliran permukaan (Nugraha, 2016). Berdasarkan  hasil pengolahan data tahun
2015,  Sub  DAS  Sail  memiliki  intensitas hujan  normal  (48,63%)  dan  rendah (37,11%).  Hasil  perhitungan  lengkap skor C untuk intensitas huja dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Persentase Luas Skor C untuk
Intensitas Hujan Sub DAS Sail No Kelas Intensitas Hujan (inch/jam) Luas Skor Ha % 1 0-1 5444 37,11 15 2 >1-2 7135 48,63 15 3 >2-3 934 6,37 25 4 >3-4 1158 7,89 30 Total 14671 100 Sumber: Pengolahan Data, 2015 f. Penentuan Koefisien Aliran Sub
DAS Sail
Penentuan  koefisien  aliran  Sub  DAS  Sail diperoleh  dengan  menggunakan  metode overlay atau  tumpang  susun  dari  peta kemiringan lereng, infiltrasi tanah, penutup  lahan,  kerapatan  aliran  dan intensitas  hujan  berdasarkan  skor  yang telah  ditentukan  sebelumnya. Tumpang susun peta  ini menggunakan  bantuan  dari aplikasi  ArcGIS  10.1. Metode  rasional memiliki  asumsi  untuk  daerah  yang  tak begitu  luas  dengan  kondisi  yang  seragam maka  penentuan  skor  C  sub  DAS  Sail ditentukan  berdasarkan  sub-sub  DAS. Sub-sub  DAS  ini  ditentukan  berdasarkan
cekungan  yang  diperoleh  dari  hasil analisis  SRTM  90  meter.  Berdasarkan hasil  analisis  diketahui  bahwa  Sub  DAS Sail memiliki 20 sub-sub DAS. Hasil dari penentuan  koefisien  aliran kemudian dirata-ratakan  seperti  yang  terlihat  pada tabel 10.
Tabel 10. Koefisien Aliran Rata-rata per
Sub-sub DAS Sub- sub DAS Koefisien Aliran (C rata-rata) 2000 2006 2013 A 62,63 63,64 65,31 B 67,41 67,43 67,52 C 73,28 73,30 73,35 D 61,13 64,12 65,92 E 58,08 59,71 62,37 F 58,67 59,73 61,03 G 58,35 58,38 60,06 H 72,52 73,06 74,42 I 54,11 54,59 55,65 J 54,25 54,57 55,59 K 72,83 73,08 73,99 L 51,45 51,61 51,63 M 51,76 51,77 51,91 N 53,31 53,32 53,39 O 53,10 53,54 53,58 P 53,49 53,53 53,64 Q 62,03 62,07 62,16 R 52,98 52,99 53,00 S 52,69 52,71 52,71 T 66,26 66,56 66,58 Sumber : Pengolahan Data, 2015
Berdasarkan  tabel  10,  dapat  dilihat bahwa koefisien aliran rata-rata yang ada pada  sub  DAS  Sail  terus  mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Berdasarkan Maijerink  (1970)  dalam Raharjo  (2005),  nilai  rata-rata  koefisien aliran  sub  DAS  Sail  ini  termasuk  dalam kelas tinggi (51-75).
3. 2. Penentuan Estimasi Debit Puncak Sub DAS Sail
Estimasi debit puncak menggunakan metode rasional.  Metode  ini  menggunakan  nilai koefisien aliran (C), luas DAS/sub DAS dan intensitas  hujan. Hasil  pengolahan  variabel tersebut diolah meggunakan raster
calculator pada  aplikasi  ArcGIS  10.1 kemudian  diperoleh  nilai  debit  puncak  pada 20  sub-sub  DAS  di  sub  DAS  Sail.  Nilai estimasi debit  dapat  dilihat  pada  tabel  11 berikut.
Tabel 11. Estimasi Debit Puncak pada Sub
DAS Sail Sub-sub DAS Estimasi Debit Puncak (m 3 /detik) 2000 2006 2013 A 64,49 65,53 67,25 B 41,93 41,94 41,99 C 94,86 94,88 94,95 D 49,59 52,02 53,48 E 23,07 23,72 24,77 F 38,50 39,19 40,05 G 33,17 33,19 34,14 H 87,33 87,99 89,62 I 32,85 33,15 33,79 J 24,09 24,24 24,69 K 39,28 39,42 39,91 L 46,50 46,65 46,67 M 23,47 23,47 23,54 N 29,92 29,93 29,97 O 30,43 30,68 30,70 P 52,53 52,57 52,67 Q 26,94 26,96 26,99 R 61,71 61,72 61,73 S 30,74 30,75 30,75 T 76,53 76,88 76,90 Sumber : Pengolahan Data, 2015
Berdasarkan  tabel  11  dapat  dilihat  bahwa nilai  estimasi  debit  puncak  sub-sub  DAS pada Sub DAS Sail mengalami kenaikan dari tahun ke tahun dengan jumlah yg bervariasi. Estimasi  debit  puncak  dengan  nilai  tertinggi dilihat  pada  sub-sub  DAS  C  dan  H. Sementara  itu  untuk  nilai  terendah  dapat ditemui pada sub-sub DAS E dan M.
3. 3. Diskusi Metode  rasional  adalah  salah  satu  metode sederhana  untuk  estimasi  debit  puncak menggunakan  data  karakteristik  fisik  DAS. Karakteristik  fisik  DAS  ini  dapat  diperoleh dengan  menggunakan integrasi  dari data penginderaan  jauh dan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG). Hal  ini  jauh  lebih  efektif dan  efisien  dibandingkan  dengan  survey
lapangan  langsung. Pada  penelitian  ini karakteristik  fisik  yang  diperoleh  dari  data penginderaan  jauh  adalah  kemiringan  lereng (SRTM), penutup lahan (Landsat multitemporal). Sedangkan karakteristik fisik DAS  yang  diperoleh  dari  pengolahan menggunakan  SIG  adalah  data  infiltrasi tanah, kerapatan aliran dan luas sub DAS dan sub-sub DAS.
Kenaikan  nilai  estimasi  debit  puncak  sub DAS  Sail  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  dari koefisien  aliran.  Dari  hasil  yang  diperoleh terlihat  bahwa  koefisien  aliran  dan  debit puncak  memiliki  hubungan  yang  linier dimana  koefisien  aliran  mengalam  kenaikan maka  estimasi  debit  pun  akan  mengalami kenaikan. Berdasarkan variabel pada koefisien  aliran,  nilai  kemiringan  lereng, infiltrasi tanah dan kerapatan aliran merupakan  variabel  yang  bersifat  statis  atau tidak  mengalami  perubahan  yang  signifikan dalam  jangka  waktu  tertentu.  Sementara  itu variabel  penutup  lahan  merupakan  variabel yang  bersifat  dinamis.  Hal  ini  dikarenakan penutup  lahan  merupakan  variabel  yang mudah untuk berubah.
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  dilihat bahwa  variabel  penutup  lahan  merupakan variabel  yang  banyak  berpengaruh  terhadap koefisien aliran dibandingkan dengan variabel  fisik  lainnya.  Hal  ini  tentu  tidak lepas  dari  lokasi  sub  DAS  Sail  yang  masuk ke  dalam  administrasi  Kota  Pekanbaru. Pertambahan  penduduk  dan  pertumbuhan Kota  Pekanbaru  tentu  akan  memberikan dampak  terhadap  kondisi  koefisien  aliran Sub  DAS  Sail  karena  makin  bertambahnya luasan lahan terbangun.
Peningkatan nilai estimasi debit ini jika tidak ditangani secara serius maka akan jadi suatu masalah  terkait  dengan  potensi  terjadinya banjir. Debit yang meningkat namun dengan kapasitas sungai yang tetap dan berkurangnya  daerah  resapan  air  maka berpotensi  meningkatkan  kejadian  banjir  di
Kota  Pekanbaru.  Sehingga  kedepannya diperlukan  suatu  kajian,  program  dan peraturan  untuk  menangani masalah  terkait meningkatnya  nilai  estimasi  debit  puncak  di Sub DAS Sail khususnya maupun DAS Siak secara umum.

## 4. KESIMPULAN
a. Metode  rasional  merupakan  salah  satu metode  sederhana  yang  dapat digunakan untuk mengestimasi debit puncak dengan menggunakan  variabel  koefisien  aliran,
luas dan intensitas hujan.
b. Koefisien  aliran  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  melihat  nilai  aliran permukaan
dengan
menggunakan
karakteristik fisik DAS seperti
kemiringan lereng, infiltrasi tanah, penutup  lahan,  kerapatan  aliran  dan intensitas hujan.
c. Karakteristik  fisik  DAS  dapat  diperoleh dengan  menggunakan  integrasi  dari penginderaan jauh dengan Sistem
Informasi Geografis (SIG).
d. Penutup  lahan  merupakan  variabel  yang berpengaruh dalam peningkatan koefisien aliran dan nilai estimasi debit puncak sub
DAS Sail.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Asdak, CA. 2007. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran  Sungai. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta Gunawan, TG. 1991. Penerapan Teknik Penginderaan Jauh untuk Menduga Debit Puncak Menggunakan  Karakteristik  Fisik  DAS,  Studi Kasus:  DAS  Bengawan  Solo  Hulu,  Jawa Tengah. Disertasi. IPB. Bogor
Hadisusanto,  NH.  2010. Aplikasi  Hidrologi.  Penerbit Jogja Mediautama. Malang Nugraha,  IN.  2016.  Pemodelan  Spasial  Perubahan Penutup  Lahan  Dalam  Rangka  Estimasi  Debit Puncak  di  Sub  DAS  Sail.Tesis. Fakultas
Geografi UGM. Yogyakarta
Raharjo,  PDR.  2005.  Aplikasi  Teknik  Penginderaan Jauh  Untuk  Mengkaji  Pengaruh  Perubahan Penggunaan  Lahan  Terhadap  Debit  Puncak  di DAS Kreo Semarang. Skripsi Fakultas Geografi UGM, Yogyakarta
Ramadhani,  Adi.  2013. Pemodelan  Hidrologi  Untuk Penentuan  Tingkat  Prioritas  Sub  Sub  Das Dalam  Pengendalian  Banjir  Menggunakan Citra Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis  (Studi  Kasus:  Sub  Das  Karang Mumus,  Kalimantan  Timur). Tesis. Fakultas Geografi UGM. Yogyakarta.
Star.et.al.  1990. Geographical  Information  Systems:
An  Introduction.  Englewoods  Cliffs.  Prentice Hall. New Jersey
Undang-Undang No 26 tahun 2007 Tentang Penataan Ruang.
Yunus,  HSY.  2005. Manajemen  Kota.  Pustaka Pelajar. Yogyakarta