## PENDAHULUAN
Di  hampir  seluruh  penjuru  dunia, sumberdaya alam dan lingkungannya telah berada pada kondisi yang sangat mencemaskan,  yang  tidak  terbayangkan sebelumnya.    Aktivitas  manusia  telah merubah karakteristik hidrologi dan ekologi  yang  alami.  Suplai  air  tidak mencukupi  untuk  semua  penduduk  dunia. Bermilyar orang  masih  dalam  status kekurangan  air.    Resiko  banjir  meningkat, terjadi  penurunan  bio-diversivitas  sebagai konsekuensi peru-sakan ekosistem perairan sungai. Dampak aktivitas manusia pada  permukaan  tanah  tidak  saja  terasa pada  tingkat    lokal,  tetapi  juga  merambah melalui  interaksi  permukaan  tanah  – atmosfer,  menyebabkan  gangguan  iklim, mengakibatkan perubahan besar dan frekuensi  banjir  dan  kekeringan  sampai merambah wilayah yang terisolir sekalipun (Sivapalan et al. , 2003).
Paradigma  yang  dikembangkan  oleh
para  ahli  kebencanaan  telah  beralih  dari
“bagaimana  menanggulangi  bencana” kepada  “bagaimana  upaya  kita  secara proaktif dapat mengurangi resiko terhadap bencana”....  Berkaitan  dengan  paradigma tersebut,  pengurangan  dan  manajemen resiko  bencana  membutuhkan  data,  sistem pelayanan  dan  sistem  informasi  yang memadai berbasis pada penerapan pengetahuan dan teknologi untuk membantu  proses  pengambilan  keputusan (Golnaraghi et al., 2013).
Di tingkat Global paradigma penanggulangan  bencana  mengarah  pada implementasi  Agenda  Post-2015,  yang antara  lain  beralih  dari  “Pengurangan
Resiko Bencana (Disaster Risk Reduction/ DRR)”  kepada    “Manajemen Resiko Bencana (Disaster Risk
Managment / DRM ) ”.  Dalam  rangka implementasi  DRM,  baik  pada  skala global,  regional,  nasional  maupun  lokal ada tiga skenario yang diusulkan (Mitchell et al ., 2013).

## APLIKASI METODE AMBANG BERTINGKAT UNTUK ANALISIS POTENSI BANJIR: STUDI PENDAHULUAN PADA 15 DAS DI JAWA TIMUR
Identification of Potential Flood Flow Using Threshold Level Method: Prelilimary Study at 15 Watersheds in East Java
Indarto 1) *, Sri Wahyuningsih 1) , Muhardjo Pudjojono 1) , Hamid Ahmad 1) , Tino Bachtiar 1) 1) Lab. Teknik Pengendalian dan Konservasi Lingkungan, Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan No. 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121
* E-mail: indarto.ftp@unej.ac.id

## ABSTRACT
This research deals with identification of potential flood discharge from 15 watersheds located in Eastern Part of  East Java Province.  Recorded times series of daily discharges data are used as main input for the analysis. The discharge data for each watershed are rangked from lowest to high value. Then, the value of discharge correspond to quantile 90% (Q 90 ) is calculated and determined as  the  threshold  level  for  each  watershed.    In  this  case,  discharge  data  more  than  >  Q 90 value  is categorized as flood events. Then, the frequency of flood events are calculated based on monthly or annual time interval. Furthermore, spatial distribution of flood events are visualized by comparing the  frekuency  of    flood  events  amongs  the  watersheds.    Finally,  thematics  maps  corresponde  to waterheds properties, frequency of flood events, and rainfall event are presented.
Keywords : Threslod level method, waterheds, flood indice, East Java
Skenario 1: Murni upaya Manajemen Resiko  Bencana.  Upaya  pengelolaan resiko bencana (disaster risk management) hanya  ditujukan  untuk  satu  tujuan,  yaitu mengurangi dan mengelola resiko bencana,  mengurangi  jumlah  korban  dan kerugian  yang  ditimbulkan  dari  suatu bencana.  Skenario  2:  Sinergi  antara Manajemen  Resiko  Bencana  (MRB)  dan Pengurangan  Kemiskinan.  Dalam  hal  ini, upaya pengelolaan resiko bencana (disaster risk management) hanya ditujukan untuk satu tujuan, yaitu mengurangi dan mengelola resiko bencana,  mengurangi  jumlah  korban  dan kerugian  yang  ditimbulkan  dari  suatu bencana.  Skenario  3:  Sinergi  antara Manajemen  Resiko  Bencana,  Peningkatan pendidikan  dan Kesehatan.
Dalam rangka implementasi Skenario  1,  khususnya  untuk  bencana banjir,  saat  ini  telah  dikembangkan berbagai  macam  indikator  terkait  dengan bencana banjir (Lanen et al., 2008).
Salah satu-nya adalah Metode Ambang
Bertingkat (MAB)
atau Threshold  Level  Method  (TLM).  TLM dapat  digunakan  untuk  analisis  banjir  dan kekeringan.  Modul TLM termuat  dalam paket aplikasi HidrOffice. TLM menggunakan  data  debit  rekaman  dari suatu  DAS  sebagai  masukan  utama  untuk analisis surplus atau defisit air. Surplus air
berpotensi menghasilkan banjir, sedangkan defisit air berpotensi menyebabkan kekeringan.  Di dalam TLM, nilai  ambang banjir  atau  amabang  kekeringan  dapat diatur dalam interval waktu: tetap sepanjang tahun, musiman (1 sd 4 musim), bulanan,  N-hari  dan  setiap  hari  (Gregor, 2010).
Surplus  air  atau  kelebihan  air  yang terjadi pada waktu tertentu atau debit yang berpotensi  menghasilkan  kejadian  banjir adalah  kejadian  debit  yang  melebihi  nilai ambang  yang  ditentukan  (Tallaksen  dan Lanen, 2004). Selanjutnya, penentuan awal  dan  akhir  kejadian  banjir,  frekuensi dan  lama  kejadian,  surplus  volume dianalisis menggunakan sub-menu “ TLM – floods statistic “( Gambar 1 ).
Ada  berbagai  macam  kriteria  untuk ambang  batas  banjir.  Misalnya,  Weeink (2010)  membedakan  dua  jenis,  yaitu:  (1) ambang  aliran  seketika,  yang  ditentukan oleh  para  pengelola  DAS  berdasarkan pengalaman  kejadian  banjir  di  wilayah tersebut, dan (2) ambang batas peramalan, yang  umumnya  dipakai  untuk  perkiraan atau  peramalan  kejadaian  banjir  (seperti: analisis frekuensi).
Dalam  hal  ini, TLM menentukan nilai  ambang  banjir  berdasarkan  pada EFAS (European  Flood  Alert  System) , dimana  semua  kejadian  debit  yang melampaui  ambang  tertentu  dihitung  dan
dipertimbangkan.  Nilai  ambang  yang digunakan  umumnya  berupa  nilai  kuantil (Quantile) 70% sampai  kuantil 95%. Nilai kuantil  90%  (Q 90 )  umumnya  digunakan sebagai  nilai  ambang  banjir  pada  DAS dengan  aliran  sungai  yang  kontinyu sepanjang tahun (Ramos et al. , 2007).
Nilai  debit  pada  (Q 90 )  dicari  dengan mengurutkan  data  debit  harian  sepanjang periode rekaman yang tersedia. Selanjutnya, debit harian tersebut dirangking  secara  statistik  dari  yang terkecil ke  yang terbesar (Walpole, 1995). Ambang  batas  banjir  atau  nilai  Q 90 , dihitung menggunakan rumus (pers 1):
……(Persm. 1)
Keterangan: Q xi =  rangking  data  yang  menunjukkan persentil ke-xi Xi   =   persentil yang akan dicari N    =   jumlah data.
Jika  Q xi menghasilkan  bilangan desimal maka dilakukan interpolasi meggunakan persentil terdekat (di atas dan di  bawah  nilai  persentil  yang  dicari), menggunakan rumus:
Q = (Q xi )(P 2 – P 1 ) + P 1 ..............(Persm. 2)
Dimana  : Q    = nilai debit (ambang batas) Q xi = nilai desimal dari persentil ke-xi P 1 = nilai 1 debit hasil pencarian persentil P 2 = nilai 2 debit hasil pencarian persentil Selanjutnya, TLM dapat  digunakan untuk  analisis  statistik  data  debit  DAS, menentukan kondisi awal dan akhir musim penghujan,  menentukan  frekuensi  dan lama  kejadian  banjir  per  interval  waktu yang  bervariasi  (bulanan,  tahunan)  dan analisis  terkait  dengan  frekuensi  dan  lama kejadaian kekeringan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1) mengembangkan  indikator  terkait  dengan kejadian banjir; (2)
menganalisis frekuensi,  sebaran  waktu  kejadian  debit dan variasi  kejadian debit  yang berpotensi menghasilkan banjir pada 15 DAS sampel. Hasil penelitian berguna untuk mendukung sistem  peringatan  dini  dalam  penanganan banjir  dan  pengurangan  resiko  bencana banjir, khusus-nya di Jawa Timur.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian pendahuluan ini dilakukan pada  15  DAS  di  wilayah  timur  dari Provinsi Jawa Timur ( Gambar 2 ).
Semua data debit  yang terekam oleh stasiun  pengukur  debit  atau  AWLR  dari masing-masing  DAS  digunakan  dalam penelitian  ini.  Data  hujan  untuk  masing- masing DAS dihitung dari nilai rerata data hujan harian  yang diperoleh dari sejumlah stasiun yang ada di dalam DAS.
Panjang  periode  rekaman  bervariasi antara  satu  lokasi  dengan  lokasi  lain, dengan rentang antara 5 sampai dengan 10 tahun. Keterbatasan data dan ketidakseragaman  periode  rekaman  data diabaikan  dalam  penelitian  ini  dengan asumsi
bahwa penelitian lebih menekankan pada aspek nilai rerata dalam hal interval waktu dan sebaran data dalam skala  ruang,  sehingga  panjang  periode rekaman yang berbeda tetap dapat digunakan.

## Tahapan Penelitian

## Inventarisasi dan persiapan data
Data  debit  harian  dan  data  hujan berasal  dari  Dinas  PU  Pengairan  Provinsi Jawa  Timur  dan  sumber  lainnya.  Data
tersebut dikoleksi sejak tahun 2004 sampai dengan  2012.    Selanjutnya,  data  diformat ke  dalam  Excel  sebagaimana  format  data sumberdaya  air  yang  berlaku  di  Dinas. Data  dari  Excel  tersebut,  selanjutnya diformat  ke  dalam  file  text  dua  kolom (x,y), dimana kolom_x berisi tanggal (urut dari  awal  sampai  dengan  akhir  periode rekaman)  dan  kolom_y  menyatakan  nilai data harian tersebut. Selanjutnya, data dua kolom tersebut diformat ke dalam aplikasi River  Analysis  Package (RAP)  (Marsh et al., 2003) ( Gambar  3 )  dan HydroOffice ( Gambar 4 ) (Gregor, 2010).

## Analisis statistik
Analisis  statistik  umum  mencakup nilai (rerata, maksimum, minimum, median, standar deviasi, Kuantil 10% (Q 10 ) sd  Kuantil  90(Q 90 )  dilakukan  secara simultan menggunkan modul “ Time Series Analyist ”  di  atas  platform  RAP  (Marsh et al ., 2003) ( Gambar 4 ).

## Penentuan ambang batas banjir
Nilai Q 90 untuk masing-masing DAS,  digunakan  sebagai  dasar  untuk penentuan  ambang  batas  banjir.  Dalam studi ini, nilai ambang batas Q 90 ditentukan  konstan  sepanjang  periode analisis.  Selanjutnya,  frekuensi  kejadian banjir sepanjang periode rekaman dihitung secara statistik menggunakan HydroOffice ( Gambar 4 ).

## Interpretasi
Proses interpretasi dilakukan dengan mengekspor hasil analisis dari HydrOffice ke dalam excel  dan dipresentasikan dalam bentuk tabel dan grafik.

## Pembuatan peta tematik
Pembuatan peta tematik dilakukan di atas  platform  ArcGIS.  Hasil  analisis  dari Excel,  RAP  dan  Hydroofice  dijadikan masukan  bagi  tabel  atribut  untuk  layer- layer tematik yang menggambarkan distribusi  spasial  variabel  hidrologi  dan kejadian  banjir  pada  DAS-DAS  di  Jawa Timur.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasilkan database hasil  analisis  Debit  DAS  di  Jawa  Timur, yang berisi antara lain: (1) nilai
karakteristik  fisik  DAS,  (2)  nilai  statistik debit  DAS,  (3)  nilai  statistik  hujan  di dalam  DAS,  (4)  hasil  analisis  terkait dengan  kejadian  banjir,  (5)  hasil  analisis kekeringan hidrologi, dan (6) peta tematik terkait  dengan  variabilitas  data  hidro- meteorologi DAS di Jawa Timur.
Tabel  1 meringkaskan  nilai  statistik tentang  karakteristik  fisik  (luas  dan bentuk).
Tabel 1 . Perbandingan bentuk dan luas DAS
No. DAS Karakteristik DAS Bentuk   Luas  (km 2 ) 1 Bomoatas Bulu Burung 37,81 2 Mujur 183,1 3 Setail 218,5 4 Welang 157,3 5 Bomobawah 137,9 6 Pekalen Radial 165,8 7 Kramat 178,1 8 Wonorejo 214,9 9 Mayang 218,8 10 Sanenrejo 290,9 11 Kloposawit 685,6 12 Rawatamtu 783,2 13 Rondodingo Paralel 135,8 14 Kadalpang 205,5 Gambar 4 . Visualisasi dan analisis data di dalam  HydroOffice (Gregor, 2010)
15 Karangdoro 478,8 Tabel 2 menunjukkan debit (maksimum,  minimum,  rerata  dan  nilai Q 99 ) pada 15 DAS tersebut.
Tabel 2 . Statistik debit pada 15 DAS
No.
DAS Qmax Qrat Q99 (m3/s) 1 Rawatamtu 588,00 35,26 255,00 2 Mayang 70,45 4,98 22,54 3 Wonorejo 196,06 17,94 61,79 4 Mujur 51,50 4,77 15,00 5 Sanenrejo 184,00 10,15 71,00 6 Bomobawah 89,62 3,93 28,92 7 Bomoatas 99,00 2,30 15,83 8 Karangdoro 205,35 17,69 68,61 9 Kloposawit 242,78 9,33 38,10 10 Setail 498,00 9,24 71,84 11 Kadalpang 69,04 2,91 20,25 12 Welang 32,55 3,89 14,46 13 Kramat 193,03 2,62 24,83 14 Pekalen 94,30 10,94 31,89 15 Rondodingo 101,00 4,99 29,71
Analisis  statistik  dapat  diperpanjang untuk  berbagai  parameteter  yang  dapat menyatakan karakteristik fisik, morfometrik, dan hidrologi DAS.
Dari Tabel  2 tersebut,  selanjutnya dibuat  peta  tematik  yang  menggambarkan sebaran  spasial  (variabilitas  antar  DAS) dan  sebaran  menurut  waktu  (variabilitas temporal:  bulanan  dan  tahunan)  nilai statistik  kejadian  debit  dan  debit  yang melebihi  ambang  Q 90 .    Peta  pada  Gambar 5  memperlihatkan  distribusi  spasial  debit Q 90 DAS – DAS di Jawa Timur.
Gambar 5 . Debit Q 90 pada 15 DAS
Peta  tematik  terkait  dengan  variasi  atau distribusi  spasial  tentang  :  karakteristik fisik, variabel hidrologi dan hujan di dalam DAS dapat dibuat dan ditampilkan dengan cara yang sama.
Selanjutnya,  peta  pada Gambar  6 menunjukkan  distribusi  spasial  frekuensi kejadian banjir dari bulan:  (a) November, (b) Desember, (c) Januari, (d) Pebruari dan €  Maret,  yang  dinyatakan  dalam  jumlah kejadian per bulan.
Analisis  lebih  detail  dapat  dilakukan dengan  mencari  lama  waktu  tiap  kejadian debit  yang  melebih  Q 90 ,  misalnya  terjadi selama  berapa  hari.  Hal  ini  bermanfaat untuk  mencari  nilai  kuantil  yang  tepat yang  berpotensi  menghasilkan  kejadian banjir besar.

## Interpretasi
Informasi  yang  dijadikan  sebagai acuan  dalam  penentuan  debit  banjir  antar satu  wilayah  dengan  wilayah  lain  sangat bervariasi.  Salah  satu  cara  menyatakan debit yang berpotensi banjir adalah dengan melihat  tinggi-muka-air  (TMA)  sungai melalui  alat  pengukur  level  air,  yang ditentukan berdasarkan pengalaman pengelola DAS dengan mempertimbangkan kejadaian banjir sebelumnya.  Penerapan  praktis  metode  ini banyak  dilakukan  pada  DAS  di  Jawa Timur dan di tempat lain.
Dalam  kasus  ini,  maka  TMA  pada lokasi  yang  diukur  dapat  dikonversi menjadi debit melalui analisis dan pengukuran  debit  dan  kurva  lengkung aliran  ( rating-curve) .  Selanjutnya,  perlu
dikalibrasi  TLM  pada  (Q 80 ,  Q 90 ,  atau  Q 95 ) dengan  nilai    TMA  acuan  di  lokasi tersebut.  Apakah  penentuan  debit  banjir lebih  pas  menggunakan  kuantil  Q 80 ,  Q 90 , Q 95 .
(a) November                                                              (b) Desember
(c) Januari                                                                      (d) Februari
(e) Maret
Gambar 6 . Distribusi spasial frekuensi potensi kejadian banjir dari bulan November sampai dengan Maret
Survei lapang lebih lanjut diperlukan untuk  menghubungkan  antara  perhitungan statistik  melalui TLM dengan  praktek monitoring  dan  peringatan  dini  banjir (penentuan banjir) yang ada dan diterapkan  pada  beberapa  DAS,  sehingga diperoleh  hubungan  antara  konsep  teoritis dan aplikasi di lapangan.

## KESIMPULAN
Potensi kejadian  banjir  hampir merata  untuk  semua  DAS  dan  terjadi antara  bulan  November  sampai  dengan Maret.    Penelitian  menghasilkan  peta tematik  distribusi  spasial:  karakterisitk fisik,  karakteristik  hidrologi  dan  debit banjir,  kejadian  banjir  dan  peta  tematik lain  yang  dapat  digunakan  sebagai masukan  untuk  mendukung  pengurangan resiko  bencana.  Hasil  penelitian  masih perlu  di  kalibrasi  dengan  standar  yang berlaku di lapang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada Dinas PU pengairan provinsi Jawa Timur, Universitas Jember, DP2M – Dikti, para  mahasiswa  di  program  studi  Teknik Pertanian,  FTP  -  UNEJ  dan  semua  pihak yang telah membantu suksesnya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Golnaraghi,  M.,  A  WMO  Fachtsheet.  2013. WMO disaster risk reduction programme. http://www.wmo.int.
Gregor,  M.  2010.  User  Manual  TLM  2.1. Department of Hydrogeology-Faculty of Natural  Science-Comenius  University.
Slovakia.
Lanen, Kundzewicz, Tallaksen, Hisdal, Fendekova,  Prudhomme.  2008.  Indice for  Different  Types  of  Drought  and Flood  at  Different  Scale.  Water  and Global  Change. Technical  Report No. 11.
Madsen,  H.,  Rasmussen,  P.F.,  Rosbjerg, D.1997. Comparison of annual
maximum  series  and  partial  duration series  method  for  modeling  extreme hydrologic  event. Water  Resources Research 33 (4): 747-757.
Marsh, N. A., Stewardson, M. J., Kennard, M. J.  .2003. River  Analysis  Package,
Cooperative Research Centre for Catchment Hydrology . Monash University Melbourne. Mitchell,  T.,  Jones,  L.,  Lovell,  E.,  Comba,  E. 2013.  (Eds) Disaster  Risk  Management in Post-2015 Development Goals:
Potential Targets and Indicators . London: Overseas Development Institute.
Sivapalan,  M.,  Takeuchi,  K.,  Franks,  S.  W., Gupta,  V.  K.,  Karambiri,  H.,  Lakshmi V.,  Liang,  X.,  Mcdonnell,  J.  J., Mendiondo,  E.  M.,  O'connell,  P.  E., Oki,  T.,  Pomeroy,  J.  W.,  Schertzer,  D., Uhlenbrook,  S.,  Zehe,  E.  2003.  IAHS Decade  on  Predictions  in  Ungauged Basins  (PUB),  2003–2012:  Shaping  an exciting  future  for  the  hydrological sciences, Hydrological Sciences Journal , 48(6): 857-880, DOI: 10.1623/hysj.48.6.857.51421 http://dx.doi.org/10.1623/hysj.48.6.857. 51421.
Ramos,  M.,  Bartholmes,  H.,  Pozo,  J.  2007. Development of decision support products based on ensemble forecasts in the  european  flood  alert  system. Atmospheric Science Letters 8: 113-119.
Tallaksen, L. M., Lanen, V. 2004. Hydrological  Drought  Processes  and Estimation Methods for Streamflow and Groundwater. Developments  in  water Science, 48. Amsterdam.
Walpole,  R.  E.  1995. Pengantar  Statistika Edisi  ke-3 .  PT  Gramedia  Pustaka Utama, Jakarta.
Weeink, W. H. A. 2010. Thresholds for Flood Forecasting and Warning: Evaluation of Streamflow  and  Ensemble  Thresholds . Twente: University of Twente.