Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Pemodelan Perubahan Morfologi Sungai Akibat Pembuangan Lumpur Sidoarjo Pada Kali Porong
Departemen Teknik Infrastruktur Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden * , rizki_robbi@its.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan             26 Desember 2023
Diperbaiki           30 Januari 2024 Disetujui             31 Mei 2024 Keywords: porong river, thomas fiering, fj mock, mike 21, overtopping.
The continuous discharge of mud into Porong River can affect the river's capacity. Therefore, this research aims to understand Porong's River capacity after becoming a disposal site for Sidoarjo mud and to analyze its effects over the next 10 years. The methods used include the application of the Thomas Fiering method to generate rainfall data during that period. This rainfall data is then processed using FJ Mock calculations to obtain Kali Porong's discharge data. Subsequently, this river discharge data is input into the MIKE 21 application to simulate the water surface elevation in Kali Porong. The results of this study include modeling of water surface elevations that reveal the distribution of sediment deposited at various locations based on U*. An important implication of this research is that the modeling results can be used by relevant parties in managing Kali Porong's capacity as a disposal site for Sidoarjo mud until 2032. A critical finding from this study is the presence of sections with overtopping conditions on both the right and left sides of line 5, suggesting the need to raise the embankment by 2 meters  on  the  right  side  and  0.5  meters  on  the  left  side  to  maintain  the  capacity  and sustainability of the river.
Kata kunci: kali porong, thomas fiering, fj mock, mike 21, overtopping.

## Abstrak
Pembuangan lumpur yang terus-menerus ke Kali Porong dapat mempengaruhi kapasitas sungai. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memahami kapasitas Kali Porong setelah  menjadi  tempat  pembuangan  lumpur  Sidoarjo  serta  menganalisis  pengaruhnya dalam  jangka  waktu  10  tahun  ke  depan.  Metode  yang  digunakan  meliputi  penggunaan metode Thomas Fiering untuk membangkitkan data curah hujan selama periode tersebut. Data  curah hujan tersebut  kemudian diolah menggunakan perhitungan FJ Mock  untuk mendapatkan data debit Kali Porong. Selanjutnya, data debit sungai ini dimasukkan ke dalam  aplikasi  MIKE  21  untuk  melakukan  simulasi  ketinggian  permukaan  air  di  Kali Porong. Hasil penelitian ini meliputi pemodelan tinggi permukaan air yang mengungkap- kan  penyebaran  sedimen  yang  terendap  di  beberapa  lokasi  berdasarkan  U*.  Implikasi penting  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  pemodelan  dapat  digunakan  oleh  pihak  terkait dalam  pengelolaan  kapasitas  Kali  Porong  setelah  menjadi  tempat  pembuangan  lumpur Sidoarjo hingga tahun 2032. Temuan kritis dari penelitian ini adalah adanya penampang dengan  kondisi  overtopping  pada  line  5  sisi  kanan  dan  sisi  kiri,  yang  menyarankan perlunya meninggikan tanggul setinggi 2 meter pada sisi kanan dan 0,5 meter pada sisi kiri untuk menjaga kapasitas dan keberlanjutan sungai tersebut.

## 1. Pendahuluan
Peristiwa  tragis  Lumpur  Sidoarjo  telah  melanda  Kabupaten Sidoarjo sejak tahun 2006. Bencana tersebut berawal dari semburan lumpur panas yang muncul tiba-tiba pada lokasi pengeboran di Du- sun Balongnongo, Desa Renokenongo, Kecamatan Porong, Kabu- paten Sidoarjo. Semburan lumpur yang mempunyai suhu tinggi ini menyebabkan korban materi berupa 16 desa di tiga kecamatan yang tenggelam  dalam  lumpur  setinggi  enam  meter.  Lebih dari 25.000 jiwa  harus  diungsikan,  sementara  15  pabrik,  18  sekolah,  1810 rumah, dua kantor, serta 15 masjid dan musholla tenggelam akibat peristiwa tragis Lumpur Sidoharjo tersebut.
Tidak  lama  setelah  semburan  terjadi,  pemerintah  melakukan upaya  untuk  menanggulangi  bencana  tersebut  dengan  melakukan metode side  tracking, snubbing unit, relief well, dan  Insersi High
Density Chained  Ball. Namun, upaya tersebut tidak  membuahkan hasil. Upaya lain terus dilakukan dengan membangun tanggul dan kolam penampungan lumpur yang kemudian lumpur tersebut akan dibuang ke laut.
Setelah tragedi Lumpur Sidoarjo, penanganan lumpur panas ini menjadi semakin kompleks dan berat. Volume lumpur yang disem- burkan  ke  wilayah  sekitar  meningkat  secara  signifikan,  mencapai 126.000  m 3 per hari [1]. Pada bulan September  2006,  pemerintah memutuskan  untuk  mengalirkan  lumpur  panas  tersebut  ke  Kali Porong  sebagai  upaya  untuk  mengalirkannya  menuju  laut.  Kali Porong adalah aliran sungai yang merupakan saluran pembuangan lumpur Sidoarjo dengan  volume buangan yang  cukup besar men- capai 60.000 m 3 per hari.
Keputusan  ini  ternyata  membawa  dampak  lain  yang  cukup serius.  Volume  sedimen  lumpur  yang  dialirkan  ke  Kali  Porong
Rizki Robbi Rahman Alam 1,* , Ismail Saud , Fakhrudin Naufal Ansori 1 , Deris Faisa R 1 , A. Faiz Hadi P 1 1
Ismail Saud dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 2, Mei 2024 (199-206) 200
menyebabkan  adanya  perubahan  morfologi  sungai  dan  pendang- kalan  di  sungai  tersebut.  Jika  masalah  ini  tidak  ditangani  dengan tepat,  dapat  berpotensi  menyebabkan  banjir  ketika  musim  hujan tiba,  terutama  jika  upaya-upaya  penanggulangan  banjir  tidak dilakukan dengan baik. Oleh karena itu, penelitian ini menghitung kapasitas Kali Porong sebagai akibat dari tambahan sedimen yang berasal  dari  Lumpur  Sidoarjo.  Selain  itu,  dilakukan  juga prediksi peningkatan  sedimentasi  untuk  memahami  bagaimana  kondisi sedimen  yang  ada  pada  Kali  Porong  sebagai  langkah  dalam menghadapi  masalah  potensi  pendangkalan  tersebut.  Untuk mengatasi  permasalahan  yang  terjadi  akibat  sedimen,  dilakukan pemberian  saran  penanganan  sebagai  masukan  pada  instansi pengelola.

## 2. Metode
Banyak metode yang bisa dilakukan dalam penelitian ini. Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  mike  21.  Pada  penelitian  ini diawali dengan studi literatur untuk mempelajari terkait teori yang dibutuhkan  dalam  pengerjakan  penelitian  ini.  Data  –  data  yang dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  antara  lain  Volume  lumpur  yang terbuang ke Kali Porong, Bathimetri kali porong, Pasang surut Kali Porong, Debit AWLR Kali Porong, dan curah hujan daerah tahun 2013-2022 yang didapat dengan metode polygon thiessen.
Analisis  awal  yang  dilakukan  adalah  analisis  hidrologi dengan melakukan  pembobotan  curah  hujan  berdasarkan  luas  daerah pengaruh  dengan  metode  polygon  thiessen.  Setelah  didapatkan curah  hujan  yang  sudah  dibobot,  dilakukan  pembangkitan  data curah hujan untuk 10 tahun kedepan. Metode yang digunakan untuk membangkitkan data curah hujan adalah Thomas Fiering.
2.1.Thomas Fiering
Thomas  Fiering  merupakan  nilai  rerata,  standar  deviasi, koefisien korelasi, dan bilangan acak [2]. Metode Thomas Fiering umumnya  digunakan  dan  dianggap  sebagai  pendekatan  stokastik yang  khas  untuk  peramalan  dalam  hidrologi  [3].  Model  Thomas Fiering  memungkinkan  pembangkitan  data  nilai  curah  hujan, pendekatan persamaan bangkitan menggunakan persamaan (1).
𝑅 =   𝑋 + 𝑟𝑥  𝑅𝑖 − 𝑅 + 𝑡 𝑆 (1 − 𝑘 ) (1)
Keterangan: Rj = Hujan Hasil Pembangkitan untuk hari j (mm)
Ri j-1  = Curah Hujan pada Tahun ke I, hari sebelumnya kx = Korelasi antara curah hujan hari sebelumnya
rx = Koefisien regresi antara curah hujan j dan j-1
ti = Bilangan Random Normal
Untuk  menguji data hasil perhitungan Thomas Fiering  diperlukan Uji T dan Uji F :

## 2.2.Uji T
Uji T biasanya digunakan untuk menguji sampel berukuran kecil seperti menguji nilai rata-rata dua kelompok sampel, menguji nilai rata-rata  terhadap  rata-rata  populasi,  menguji  data  yang  berpa- sangan, dan menguji koefisien korelasi. Pengujian distribusi T dapat
dilakukan dengan persamaan (2) dengan hasil nilai persamaan (2) dibandingkan dengan nilai kritis pesamaan (3).
𝑡 = |𝑋 −   𝑋 |
𝜎 1 𝑁 + 1 𝑁 (2)
Keterangan : T = Variabel t terhitung 𝑋 = Rata rata hitung sampel set ke 1 𝑋 = Rata rata hitung sampel set ke 1 N1 = Jumlah sampel set ke-1
N2 = Jumlah sampel set ke-2 𝜎 = 𝑁 𝑆 + 𝑁 𝑆 𝑁 + 𝑁 − 2
(3)
Keterangan:
S 1 2 , S 2 2
= Varian sampel set ke 1 dan ke 2 dk = N 1 + N 2 – 2
= Derajat kebebasan
Keputusan
Apabila t terhitung > nilai kritis tc, maka kedua sampel yang diuji tidak berasal dari populasi yang sama
Apabila t terhitung < tc  maka kedua sampel berasal dari populasi yang sama.

## 2.3.Uji F
Uji  kestabilan  varian  (Uji  F)  dimaksudkan  untuk  memastikan bahwa  nilai  varian  dan/atau  rata-rata  adalah  homogen  [4]. Pendekatan persamaan Uji F menggunakan persamaan (4) dengan setiap variable persamaan (4) diuraikan pada persamaan (5) untuk nilai c, dan nilai pembanding F pada persamaan (6). Nilai variable derajat kebebasan dk 1 menggunakan pendekatan persamaan (7) dan dk 2 menggunakan pendekatan persamaan (8).
𝑓(𝐹) = 𝑐 𝐹 ( ) (𝑑𝑘 + 𝑑𝑘 𝐹) ( )
(4)
Keterangan: c = ( ) / ( ) / (5)
F = ( ) ( ) (6)
dk 1 = N 1 – 1 (7) dk 2 = N 2 - 1 (8) Keterangan: f (F) = Fungsi distribusi F F = Perbandingan F dk1
= Derajat kebebasan kelompok sampel ke 1
dk2 = Derajat kebebasan kelompok sampel ke 2
r = Fungsi gamma N1 = Jumlah sampel kelompok sampel ke 1 N2 = Jumlah sampel kelompok sampel ke 2 S1 = Deviasi standar kelompok sampel ke 1 S2 = Deviasi standar kelompok sampel ke 2
Keputusan  Penggunaan  distribusi  F  sama  dengan  distribusi  T. Dalam hal ini hipotesis nol ditolak apabila S 1 2 lebih besar pengujian dua sisi yang dapat dilihat pada tabel Nilai Kritis Fe Distribusi F.
Untuk mendapatkan debit tahun 2023-2032, digunakan metode FJ  Mock  dengan  parameter  evapotranspirasi,  permukaan  lahan terbuka,  koefisien  infiltrasi,  volume  penyimpanan  awal.  Setelah didapatkan debit perhitungan FJ Mock  tahun  2022,  dibandingkan dengan  debit  AWLR.  Untuk  menguji  keabsahan  data  debit, dilakukan uji NSE, koefisien korelasi, kesalahan relatif.
2.4. FJ Mock
Model  hidrologi  FJ.Mock  menghitung  curah  hujan  dan  data evapotranspirasi aktual dari daerah aliran sungai [5]. Metode Mock dikembangkan  oleh  Dr.  F.J.Mock.  Metode  Mock  untuk memperkirakan  besarnya  debit  suatu  daerah  aliran  sungai berdasarkan  konsep  water  balance.  Air  hujan  yang  jatuh (presipitasi)  akan  mengalami  evapotranspirasi  sesuai  dengan vegetasi yang menutupi daerah tangkapan hujan.
Berikut  merupakan  Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menghitung debit dengan Metode F.J. Mock :
a.  Mempersiapkan  data-data  yang  dibutuhkan  antara  lain:  rerata hujan daerah (P), evapotranspirasi potensial (Eto), jumlah hari hujan (n), faktor resesi aliran air tanah (k), dan angka koefisien infiltrasi (i).
b. Menentukan evapotranspirasi terbatas seperti persamaan (9) dan (10).
Ea  = ETo - ∆E => (Ea= Et) (9) ∆E  = ETo x (m/20) x (18-n) => (E = ∆E) (10) Keterangan: Ea = Evapotranspirasi actual (mm/hari) Et = Evapotranspirasi terbatas (mm/hari) ETo = Evaporasi Potensial metode Penman (mm/hari) M = Prosentase lahan yang tidak tertutup tanaman,
m = 0 untuk lahan dengan hujan lebat
m =0 untuk lahan dengan hutan sekunder musim hujan m = 10-40% untuk lahan yang tererosi m = 30-50% untuk lahan pertanian yang diolah n = Jumlah hari hujan dalam sebulan
c.  Menentukan  besar  hujan  di  permukaan  tanah  (Ds)  seperti persamaan (11). Ds = P – Et (11) Keterangan: Ds = Air hujan di permukaan tanah (mm/hari) P = Curah Hujan (mm/hari) Et
= Evapotranspirasi terbatas (mm/hari)
d. Menentukan harga kelembaban tanah (SMC) e. Menentukan infiltrasi (i) dengan koefisien antara 0-1
f.  Menentukan air lebihan tanah (water surplus)
g. Menentukan kandungan air bawah tanah (Vn) seperti persamaan (12).
Vn = k. Vn-1 + ½ (1+k) .ln (12) Dimana : Vn = Volume air tanah bukan ke n Vn-1 = Volume air tanah bulan ke (n-1) k = qt/qo   = Faktor resesi aliran tanah qt = Aliran air tanah pada waktu t (bulan ke t)
qo = Aliran air tanah pada awal (bulan ke 0)
In = Infiltrasi bulan ke-n h. Menentukan perubahan kandungan air bawah tanah (DVn) seperti persamaan (13). DVn-1  = Vn – Vn-1 (13) Dimana : Vn = Volume air tanah bukan ke n Vn-1 = Volume air tanah bulan ke (n-1)
DVn-1  = Perubahan volume aliran air tanah
i  Menentukan aliran dasar dan aliran langsung j. Menentukan debit yang tersedia di sungai

## 2.5. Uji Nash Sutchliffe Efficiency (NSE)
Metode  uji  ini  memperlihatkan  seberapa  baik  plot  nilai observasi  dibanding  dengan  nilai  prediksi  dan  simulasi  dengan rentang  nilai  hingga  satu.  Apabila  nilai  NSE  yang  dihasilkan mendekati  1  maka  hasil  semakin  baik.  Nilai  NSE  memberikan gambaran mengenai kedekatan - kedekatan masing-masing data per waktu kejadian [6]. Nilai NSE menggunakan pendekatan persamaan (14).
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑ (𝑋 − 𝑌 ) (𝑋 − 𝑋 ) (14) Dimana : Xi = Data Observasi (Data Aktual) Yi = Hasil Simulasi Data 𝑋 = Rata-rata data Observasi
N
= Jumlah Data
2.6. Uji Kesalahan Relatif (Kr)
Analisis yang digunakan untuk mengevaluasi besaran persentase kesalahan  relatif  antara  nilai  hasil  pemodelan  dengan  hasil pengamatan  disebut  kesalahan  relatif  (Kr)  [7].  Persamaan  (15) digunakan untuk menentukan kesalahan relatif.
𝐾 = 𝑋 − 𝑋 𝑋 𝑥100% (15)
Dengan :
Ismail Saud dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 2, Mei 2024 (199-206) 202 Kr = Kesalahan Relatif (%) Xa = Nilai Pengamatan (m3/s) Xb = Nilai Hasil Pemodelan (m3/s) 2.7. Uji Koefisien Korelasi (R)
Koefisien  korelasi  memberikan  gambaran  tentang  tingkat korelasi  antara  kedua  jenis  debit  tersebut.  Jika  nilai  koefisien korelasi mendekati 1, itu menunjukkan adanya hubungan erat yang bersifat  positif  antara  kedua  variabel.  Artinya,  jika  nilai  variabel pertama meningkat, nilai variabel kedua cenderung meningkat juga pada  objek  yang  sama.  Besarnya  nilai  koefisien  korelasi menggunakan pendekatan persamaan (16).
𝑟 = ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠 − 𝑄) −   ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠 − 𝑄𝑐𝑎𝑙) ∑(𝑄𝑜𝑏𝑠 − 𝑄) (16) Dengan : R = Koefisien Korelasi Qcal = Debit terhitung (m 3 /s) Qobs = Debit terukur (m 3 /s) Q = Debit terukur rerata (m 3 /s)
2.8. Sedimen
Sedimen  di  sungai  dapat  dibedakan  menjadi  dua  jenis  yaitu sedimen  melayang  (suspended  load)  dan  sedimen  merayap  (bed load).  Sedimen  melayang  akan  dialirkan  lebih  jauh  dibandingkan dengan  sedimen  merayap.  Disamping  itu  sedimen  melayang biasanya juga mengadung partikel-partikel lain seperti zat hara atau bahan  lain  yang  dapat  mencemari  air.  Oleh  karena  itu  penetapan hasil  sedimen  melayang  lebih  sering  dilakukan  dibandingkan sedimen merayap [8]. Hermawan [9] memetakan sebaran sedimen Lumpur  Sidoarjo  mulai  dari  outlet  pembuangan  lumpur  hingga muara  Kali  Porong.  Butiran gravel mayoritas  mengendap  pada lokasi  yang  jaraknya  dekat  dengan  outlet  pembuangan  lumpur. Sedangkan  material  pasir  banyak  ditemukan  pada  muara  dan material lanau serta lempung banyak ditemukan pada lokasi yang berjarak 15 km sampai 12 km dari outlet pembuangan lumpur.
2.9. MIKE 21
Pada  studi  sebelumnya  banyak  penelitian  yang  menggunakan software ini untuk analisis sungai. Simulasi genangan air di Sungai Ajoy  [10].  selain  itu  juga  Penerapan  Model  Numerik  Angkutan Sedimen  Tersuspensi  di  Sepanjang  Kerala  Tengah,  Pesisir  Barat India  [11].  Software  ini  memiliki  berbagai  fitur  pemodelan, termasuk  pemodelan  aliran,  prediksi  ketinggian  air,  pemodelan gelombang,  pemodelan  sedimen,  transportasi  sedimen,  dan pemodelan kualitas air. Pengembangan software ini dilakukan oleh DHI Water and Environment [12].
MIKE  21  Hydrodynamic  Module  (HD  Module)  merupakan model  matematika  yang  digunakan  untuk  menghitung  perilaku hidrodinamika  air  yang  dipengaruhi  berbagai  macam  gaya.  Salah satu yang mempengaruhi sebagai contoh kondisi angin dan muka air
tertentu  yang  sejak  awal  ditentukan  pada open  model boundary . Efek yang bisa disimulasikan dengan modul ini antara lain:
1. Bottom Shear Stress
2. Wind shear stress
3. Barometric pressure gradients
4. Coriolis force
5. Momentum dispersion
6. Sources and sinks
7. Evaporation
8. Flooding and drying
9. Wave radiation stress
Pemodelan sungai menggunakan software MIKE 21 dengan input mesh, debit  sungai, dan data pasang surut. Peningkatan dianalisis berdasarkan Ucr. Daerah yang memiliki U* dibawah Ucr, dianggap terjadi  pengendapan  sedimen.  Peningkatan  sedimen  dihitung dengan membagi antara volume dengan luasan daerah dengan U* dibawah  Ucr. Pemodelan  sungai dilakukan selama 10  tahun yang dimulai dari tahun 2023 hingga tahun 2032. Hasil ketinggian muka air yang ada pada software diplot pada cross section Kali Porong. Dari gambar yang  sudah diplot, dianalisis penampang mana yang mengalami overtopping. Dari hasil analisis penampang, disarankan penanganan penampang yang mengalami overtopping.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Poligon Thiessen
Poligon  Thiessen  digunakan  untuk  pembobotan  hujan  dengan luas pengaruh stasiun hujan yang didapatkan dari aplikasi Arc-GIS sebesar  1404.851  km 2 .  Luas  sudah  mencakup  beberapa  stasiun hujan  yang  berpengaruh  dalam  aliran  Kali  Porong.  Berikut merupakan hasil hujan harian daerah berdasarkan pembobotan luas pegaruh stasiun hujan yang tersaji pada Gambar 1 .
Gambar 1. Grafik Hujan Harian Daerah Tahun 2012 -Tahun 2022
Hujan harian daerah maksimum selama 10 tahun terjadi pada tanggal  1  November  sebesar  91.356  mm.  Rerata  hujan  harian selama 10 tahun sebesar 11.770 mm.
3.2. Pembangkitan Data Curah Hujan
Pembangkitan data curah hujan menggunakan data pada gambar 1.  Bangkitan  data dilakukan  selama  10  tahun,  dimulai  dari tahun
2023  sampai  dengan  tahun  2032.  Berikut  hasil  bangkitan  hujan rerata bulanan yang tersaji pada Tabel 1 .
Tabel 1. Curah Hujan Bangkitan Bulan Januari Tahun 2023 - Tahun 2032
2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 27.1 12.1 18.2 0.23 18.3 7.89 7.72 3.77 34.6 27.6 8.84 13.9 6.53 21.7 0.64 22.2 4.12 32.5 2.26 29.4 11.7 1.28 14.2 8.89 10.9 7.33 20.6 13.4 38.6 6.31 6.31 6.59 13 13.1 0.96 10.6 3.61 7.06 5.93 3.3 39.2 32.2 0.45 2.7 24.4 3.71 14.6 13.5 5.1 24 31.3 21 15.9 5.62 3.25 36.4 7.18 28.1 4.63 15.2 18.7 19.8 18.6 17.9 9.34 18.6 32.5 17.5 15.4 18.7 7.36 5.14 10.4 5.82 16.2 22.6 3.54 13.5 2.6 8.62 1.03 18.4 10.3 6.08 17.7 27.2 11.7 8.51 6.56 6.58 2.73 22.8 5.84 6.24 2.35 15.5 13.6 11.4 9.16 28 11 14 21.5 2.84 1.97 2.55 15.2 8.32 21.5 12.3 28 19.6 28.5 17.8 6.4 12.1 0.99 8.4 35.9 14.9 27.1 23.7 7.92 14.1 19.5 14.3 9.78 3.76 26.3 38.5 8.01 13.4 3.64 9.33 5.52 6.45 1.51 9.95 7.55 13.1 28.8 9.58 23.9 9.57 1.41 2.42 2.03 3.49 14.6 9.12
3.3. Pengujian Data Hujan Bangkitan
3.3.1. Uji T
Uji ini dilakukan untuk membandingkan data asli dengan data hasil  bangkitan.  Dua  data  tersebut  dibandingkan  apakah  terdapat perbedaan yang signifikan antara data bangkitan dengan data asli.
Nilai T Tabel = 1.812 Nilai T Hitung = 0.236 Karena  nilai  T  Hitung  <  T  Tabel  maka  hasil  pembangkitan  data diterima.
3.3.2. Uji F
Uji ini dilakukan untuk  mengetahui perbedaan variansi antara data hasil bangkitan dengan data asli. Nilai F Tabel = 3.180 Nilai F Hitung = 0.148
Karena  nilai  F  Hitung  <  F  Tabel  maka  hasil  pembangkitan  data diterima.
3.4. Debit FJ Mock
FJ Mock digunakan untuk menghitung debit yang ada pada Kali Porong selama rentang waktu 2023 – 2032. Dilakukan perhitungan debit  tahun  2022  terlebih  dahulu  untuk  membandingkan  debit perhitungan dengan Debit AWLR Porong. Berikut merupakan hasil perhitungan debit bulan Januari 2022 yang tersaji pada Gambar 2 . Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan  debit  maksimum sebesar  1212.16  m 3 /detik  yang  terjadi  pada  1  Januari  2031, sedangkan  pada  AWLR  terjadi  debit  maksimum  sebesar  1307.49 m 3 /detik pada 25 November 2023.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Debit Perhitungan dan AWL Tahun 2022 – Tahun 2032
3.5. Pengujian Data Debit FJ Mock
Untuk  menguji  hasil  debit  FJ  Mock  maka  dibutuhkan  uji  data untuk  mengetahui  keabsahan data.  Digunakan  beberapa  uji  untuk mengetahui hasil keakuratan  data. Beberapa uji tersebut antara lain:
3.5.1. Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)
Apabila nilai NSE yang dihasilkan mendekati 1 maka hasil tersebut semakin baik.
𝑁𝑆𝐸 = 1 − (126930 − 53232.37) (126424.3 − 346.367)
𝑁𝑆𝐸 = 0.661
Dari  hasil  perhitungan  NSE  didapatkan  nilai  0.661  yang menandakan  hasil  nilai  debit  yang  didapatkan  dari  perhitungan termasuk kategori “Qualified”.
3.5.2. Kesalahan Relatif (KR)
Analisis  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  besaran persentase  kesalahan  relatif  antara  nilai  hasil  pemodelan  dengan hasil pengamatan.
𝐾 = 126930 − 53232.37
126930
𝑥100%
𝐾 = 58.06%
Dari  hasil  perhitungan  KR  didapatkan  nilai  58.06%  yang menandakan  hasil  nilai  debit  yang  didapatkan  dari  perhitungan termasuk kategori “Diterima”.
3.5.3. Koefisien Korelasi (R)
Koefisien  korelasi  memberikan  gambaran  tentang  tingkat korelasi antara kedua jenis debit tersebut.
𝑟 = (126930 − 347.754) −   (126930 − 53232.37)
(126930 − 347.754)
𝑟 = 0.813
Dari  hasil  perhitungan  R  didapatkan  nilai  0.813  yang menandakan  hasil  nilai  debit  yang  didapatkan  dari  perhitungan termasuk kategori “Korelasi Sangat Kuat”.
Ismail Saud dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 2, Mei 2024 (199-206) 204

## 3.6. Volume Lumpur
Untuk menguji olume lumpur yang digunakan untuk perhitungan ini adalah volume lumpur tahun 2020 hingga 2022 yang didapatkan dari  PPLS.    Dari  data  yang  didapatkan,  dilakukan  pembangkitan data  volume  lumpur  untuk  tahun-tahun  berikutnya.  Metode  yang digunakan  untuk  membangkitkan  data  volume  lumpur  adalah Metode Thomas Fiering. Berikut merupakan hasil volume lumpur tahun 2023-2032 yang tersaji pada Gambar 3 .
Gambar  3. Grafik  Bangkitan  Volume  Lumpur  Tahun  2023- 2032
Berdasarkan  hasil  bangkitan Gambar  3 didapatkan  jumlah volume lumpur yang paling banyak dalam satu tahun sebesar 2.014 x 10 7 m 3 terjadi pada tahun 2024. Namun, dari data bangkitan 10 tahun tersebut volume lumpur terbesar terdapat pada bulan Agustus 2028 sebesar 2.13 x 10 6 m 3 . 3.7. Pemodelan Sungai Eksisting 2022 Skenario  model  sungai  menggunakan  software  MIKE  21 menggunakan  kondisi  pada  bulan  Januari  2022  dengan  waktu simulasi mulai tanggal 7 Januari hingga 21 Januari 2022. Pada bulan Januari  terjadi  debit  yang  tinggi  dan  berada  pada  musim  hujan. Pengamatan terkait potensi gerusan dan  pengendapan berdasarkan parameter kecepatan aliran. Kecepatan aliran tersebut dibandingkan dengan  nilai  kecepatan  minimal  yang  dapat  mengangkat  butiran sedimen.  Lokasi  yang  memiliki  kecepatan  aliran  nya  lebih  tinggi dibandingkan  dengan kecepatan angkut  sedimen  maka berpotensi terjadi  gerakan  butiran  sedimen,  dan  jika  terjadi  kecepatan  yang lebih rendah maka berpotensi terjadi pengendapan.
Pengamatan  digunakan  ukuran  butiran  sediemen  D50  sebagai acuan yaitu 0.3 mm. Nilai kecepatan angkat (Ucr) yang didapatkan adalah  0.015  m/s  [13].  Maka  jika  didapati  lokasi  yang  memiliki kecepatan  dibawah 0.015  m/s  maka dapat  dikatakan  butiran pada lokasi  tersebut  tidak  bergerak  atau  mengalami  pengendapan. Berikut  merupakan  lokasi  dengan  Ucr  dibawah  0.015  m/s  yang tersaji  pada Gambar  4 untuk  lokasi  1.  Lokasi  1  terlihat  terjadi kecepatan  aliran  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  nilai kecepatan angkat (Ucr) pada sisi atas. Pada Gambar 5 terlihat nilai kecepatan  aliran  lebih  rendah  kecepatan  angkat  terjadi  pada  sisi bawah. Gambar  6 menunjukan  kecepatan  rendah  dibandingkan kecepatan  angkat  pada  lokasi  3  terjadi  pada  sisi  dalam  belokan (meandering).  Potensi  pengendapan  pada  lokasi  4  merata  pada bagian trasnsisi belokan (meandering) dengan  detail lokasi  tersaji pada Gambar 7 .
Gambar 4. Lokasi 1 Dengan Kecepatan Dibawah Ucr
Gambar 5. Lokasi 2 Dengan Kecepatan Dibawah Ucr
Gambar 6. Lokasi 3 Dengan Kecepatan Dibawah Ucr
Gambar 7. Lokasi 4 Dengan Kecepatan Dibawah Ucr
Pada Gambar 4 dan Gambar 5 , teramati bahwa kecepatan yang
rendah  terjadi  di  sepanjang  sisi  dalam  dari  belokan  sungai, sebagaimana  terlihat  pada  detail  lokasi  tesaji  di Gambar  9 . Kecepatan  aliran  cenderung  lebih  tinggi  di  sepanjang  sisi  luar belokan jika dibandingkan dengan sisi dalam belokan sungai [14]. Fenomena ini dapat diamati pada lokasi 5 ( Gambar 6 ) dan lokasi 6 ( Gambar 7 ).
Dalam  penghitungan  peningkatan  sedimen  yang  terjadi  pada lokasi-lokasi tersebut menggunakan pendekatan spasial, luasan dari setiap  lokasi  dihitung  dengan  membagi  volume  lumpur  dengan luasan  daerah  di  bawah  Ucr.  Berikut  adalah  hasil  peningkatan sedimen setiap tahunnya, yang disajikan pada Gambar 8 .
Gambar 8 . Peningkatan Sedimen Tiap Tahun
Lokasi 4 ( Gambar 7 ) menunjukkan peningkatan sedimen rata- rata pertahun terbesar di antara ketiga lokasi lainnya, yakni sebesar 0.509  m.  Pada  tahun  2024,  peningkatan  sedimen  rata-rata  dari keempat  lokasi  mencapai  angka  tertinggi,  yaitu  sebesar  0.436  m. Fenomena  ini  sejalan  dengan  hasil  bangkitan  volume  lumpur terbanyak, yang juga terjadi pada tahun 2024.
3.8. Pemodelan Sungai Tahun 2023 – Tahun 2032
Skenario  pemodelan  sungai  untuk  tahun  2023  dimulai  pada tanggal  7  Januari hingga 21 Januari  2023, sementara untuk tahun 2024  hingga  2032  dilakukan  mulai  tanggal  1  Januari  hingga  15 Januari setiap tahunnya.  Keputusan  ini diambil karena debit pada tanggal-tanggal tersebut cenderung tinggi dan berada dalam musim hujan. Setiap hasil model pada simulasi setiap tahunnya diplotkan untuk kenaikan dasar Sungai. Lokasi plot kenaikan dasar Sungai dan hasil model dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9. Posisi Line Pengamatan Model
Gambar  10. Grafik  Tinggi  Tanggul  &  Muka  Air  Tahun  2023  - Tahun 2032
Berdasarkan  grafik  pada Gambar  10 ,  dapat  dilihat  bahwa Section  1 merupakan  lokasi  dengan  muka  air  rata-rata  tahunan tertinggi, mencapai 7.32 m.  Pada Section 5, terlihat bahwa tinggi muka air melebihi tinggi tanggul. Overtopping pada tinggi muka air terjadi mulai tahun 2024 hingga tahun 2032.
Berdasarkan hasil pemodelan sungai, terdapat penampang yang mengalami overtopping, yaitu pada line 5 sisi kanan dan sisi kiri. Pada  sisi  kanan,  overtopping  terjadi  dengan  kisaran  tinggi  antara 1.45 hingga 1.67 m. Sementara itu, pada sisi kiri, overtopping terjadi dengan  kisaran  tinggi  antara  0.126  hingga  0.180  m.  Dengan mempertimbangkan  kondisi  tersebut,  tindakan  yang  disarankan adalah melakukan penambahan tinggi tanggul sebesar 2 m pada sisi kanan dan 0.5 m pada sisi kiri guna menjaga kapasitas penampang di lokasi tersebut.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ditemukan bahwa debit air tertinggi terjadi pada bulan Januari setiap tahunnya, yang  sesuai  dengan  musim  hujan.  Hasil  pemodelan  sungai menunjukkan bahwa terdapat overtopping pada penampang line 5, baik  di  sisi  kanan  maupun  sisi  kiri.  Tinggi  overtopping  pada  sisi kanan berkisar antara 1.45 hingga 1.67 m, sedangkan pada sisi kiri berkisar antara 0.126 hingga 0.180 m. Dengan mempertimbangkan kondisi  ini,  tindakan  yang  disarankan  adalah  menambah  tinggi tanggul sebanyak 2 m pada sisi kanan dan 0.5 m pada sisi kiri untuk mengatasi masalah overtopping tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] Wijaya,  R.  N.  R.  (2020).  Dampak  Lumpur  Lapindo  Di Wilayah Sekitar Pada Sektor Pertanian. Jurnal Geografi. e- ISSN : 2443-3977.
[2] Fachrurrozi, M. (2017). Studi Optimasi Pemanfaatan Waduk Bagong  di  Kabupaten  Trenggalek  untuk  Jaringan  Irigasi, Kebutuhan  Air  Baku,  dan  Potensi  PLTA  (Doctoral dissertation, Institut Teknologi Sepuluh Nopember).
[3] Risdina,  F.  N.,  Atmodjo,  P.  S.,  &  Sachro,  S.  S.  (2020). Telaga  Kenyamukan  generating  discharge  analysis  with Thomas-Fiering method for North Sangatta raw water needs. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 477 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/477/1/012029
[4] Arianto,  D.,  Limantara,  L.  M.,  Wahyuni,  S.,  &  Email,  K. (2023).  Studi  Perubahan  Karakteristik  Hidrologi  (Debit Puncak  dan  Waktu  Puncak)  Akibat  Perubahan  Tata  Guna
Ismail Saud dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 2, Mei 2024 (199-206) 206
Lahan di DAS Citanduy Study of Changes in Hydrological Characteristics  (Peak  Discharge  and  Peak  Time)  Due  to Changes  in  Land  Use  in  the  Citanduy  Watershed. Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air , 04 (01), 64–77. https://doi.org/10.21776/ub.jtresda.2024.004.01.006
[5] Setiadi,  P.  A,  &  dkk.  (2022).  FJ.Mock  Method  for Hydrological model in Water Reliability Study at Jatiluhur Estate  Purwakarta.  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science.
[6] Ariani,  R.,  Rachman,  A.,  Dariah,  A.,  Yustika,  R.  D.,  & Marwanto,  S.  (2019).  Validation  of  land  management information system model (SILAHAN) on plot scale, case study  in  Citaman,  Nagreg,  West  Java. IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science , 393 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/393/1/012078
[7] Waasiu Widyaningsih, K., Harisuseno, D., Soetopo, W., & Mayjen Haryono, J. (2021). Perbandingan Metode FJ. Mock dan NRECA untuk Transformasi Hujan Menjadi Debit pada DAS  Metro  Kabupaten  Malang,  Jawa  Timur.  In Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sumber Daya Air (Vol. 1, Issue 1). https://jtresda.ub.ac.id/
[8] Rahayu, S., & dkk. (2009). Monitoring Air d Daerah Aliran Sungai. Bogor: World Agroforestry Centre - Southeast Asia Regional Office. 104 p.
[9] Hermawan, C. (2012). Debit Minimum Kali Porong Untuk Menjamin  Angkutan  Sedimen  Sampai  ke  Muara  Kali Porong  (Minimum  Flow  Requirement  for  Transporting Sediments To The Estuary of Porong River).
[10] Kadam, P., & D, Sen. (2011). Flood inundation simulation in  Ajoy  River  using  MIKE-FLOOD  . ISH  Journal  of Hydraulic Engineering .
[11] Sravanthi,  N.,  Ramakrishnan,  R.,  Rajawat,  A.  S.,  & Narayana, A. C. (2015). Application of Numerical Model in Suspended  Sediment  Transport  Studies  along  the  Central Kerala, West-coast of India. Aquatic Procedia , 4 , 109–116. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.016
[12] Warren,  I. R.,  &  Bach,  H.  (1992).  MIKE  21:  a  modelling system for estuaries, coastal waters and seas. Environmental Software, 7(4), 229-240.
[13] Hydraulics  of  Sediment  Transport,  Yousef  Hassanzadeh Faculty of Civil Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran, 31 Oktober 2015
[14] Pan, Y., Liu, X., & Yang, K. (2022). Effects of discharge on the  velocity  distribution  and  riverbed  evolution  in  a meandering  channel. Journal  of  Hydrology , 607 . https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127539