## TEKNIK, 44 (3), 2023, 1
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Analisis Pengaruh Perubahan Karakteristik DAS terhadap Keamanan Bendungan Pamukkulu Berdasarkan Penelusuran Banjir
Syahrizal Mufrodi * , Ignatius Sriyana
Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Bendungan  Pamukkulu direncanakan  untuk  mereduksi  banjir  Sungai  Pappa  hingga  29%  terhadap  debit desain  Q PMF .  Banjir  disebabkan  tingginya  debit  di  sungai  yang  dipengaruhi  oleh  intensitas  hujan  dan limpasan permukaan. Fakta di lokasi menunjukkan adanya perubahan karakteristik DAS yang ditunjukkan dari  peningkatan  curah  hujan  maksimum  dari  tahun  2013  hingga  tahun  2022  dan  kecenderungan penurunan  indeks  tutupan  vegetasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  kontribusi  perubahan karakteristik DAS seperti curah hujan harian maksimum dan perubahan tutupan lahan  terhadap perubahan hidrograf  banjir  dan  pengaruhnya  terhadap  kondisi  keamanan  Bendungan  Pamukkulu  dari  bahaya terjadinya overtopping.  Penelitian  diawali  dengan  pengumpulan data,  kemudian  menganalisis  distribusi hujan-jaman, analisis debit banjir rancangan, dan penelusuran banjir dengan Metode Level Pool Routing dan  pemodelan  HEC-HMS,  Hasilnya  menunjukkan  debit  banjir  rancangan  cenderung  meningkat, khususnya  pada  Q PMF meningkat  mencapai  1652,27  m 3 /detik  (3,45%)  dengan  metode  HSS  ITB-1,  dan 1893,37 m 3 /detik (18,54%) dengan model HEC-HMS. Meningkatnya debit banjir menyebabkan perubahan elevasi muka air maksimum waduk pada debit banjir Q PMF naik sebesar 0,04 m hingga 0,08 m di atas Muka Air  Banjir  (MAB)  rencana  (+129,68  m),  dimana  nilai  ini  masih  dibawah  elevasi  puncak  bendungan (+131,50 m) sehingga menunjukkan Bendungan Pamukkulu aman dari potensi terjadinya overtopping.
Kata kunci : debit banjir rencana; overtopping; penelusuran banjir; tinggi muka air

## Abstract
[Title: Analysis Of The Effects in Watershed Characteristics Changes on Safety of The Pamukkulu Dam Based On Flood Routing] Pamukkulu Dam planned to reduce flood up to 29% on Pappa River. Flood is caused by high discharge from the rain intensity and surface runoff. Facts show that there are watershed characteristics changes that indicate by an increasing trend in maximum rainfall from 2013 to 2022 and a decreasing trend in the vegetation cover index. This research aims to analysis the contribution of changes in  maximum  daily  rainfall  and  land  cover  to  flood  hydrographs  and  their  influence  on  the  safety  of Pamukkulu  Dam.  The  research  began  with  collecting  data,  then  analyzing  the  distribution  of  rainfall, analyzing  design  flood,  then  flood  routing  analysis  uses  Level  Pool  Routing  Method  and  HEC-HMS modeling.  The  results  showed  that  the  design  flood  discharge  increase  specifically  in  Q PMF increased  to 1652.27 m 3 /s (3.45%) with the HSS ITB-I method, and 1893.37 m 3 /s (18.54%) with HEC-HMS modeling. The  increase  in  flood  discharge  causes  the  maximum  water  level  of  the  reservoir  in  the  QPMF  flood discharge simulation to increase by 0.04 m to 0.08 m above the planned Flood Water Level (+129.68 m), where this value is still below the top dam elevation (+131.50 m), so the conclusion is Pamukkulu Dam is safe from the potential of overtopping.
Keywords : flood discharge; flood routing; overtopping; reservoir water level

## 1. Pendahuluan
Sungai Pappa terletak di Provinsi Sulawesi selatan memiliki  frekuensi  kejadian  banjir  yang  tinggi  dan
luapannya  menyebabkan  Kabupaten  Takalar  tergenang (Amir,  2014).  Berdasarkan  data  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG),  curah  hujan  yang tercatat di Provinsi Sulawesi Selatan dikategorikan dalam hujan  sangat  lebat  dengan  intensitas  mencapai  110 mm/hari,  bahkan  tergolong  hujan  ekstrem  dengan
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: odiongkek@gmail.com

## Tersedia online di: http://ejournal.undip.ac.id/index.php/teknik

## TEKNIK, 45 (1), 2024, 2
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
intensitas  mencapai  197  mm/hari  (Salsabila,  Limantara, &  Fidqi,  2021).  Tingginya  intensitas  curah  hujan menyebabkan  akumulasi  debit  di  sungai  menjadi  besar sehingga  terjadi  banjir  pada  Sungai  Pappa  pada  musim penghujan (Haikal, Musa, & Sar, 2023). Berdasarkan data dari  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BNPB-D)  Provinsi  Sulawesi  Selatan  sejak  tahun  2008 hingga tahun 2021 tercatat telah terjadi 15 kejadian banjir akibat luapan Sungai Pappa. Oleh karena itu Kementerian Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  membangun Bendungan  Pamukkulu  pada  ruas  Sungai  Pappa  yang direncanakan sejak tahun 2014 dan konstruksinya selesai pada  tahun  2024.  Bendungan  Pamukkulu  merupakan jenis  bendungan  serbaguna  yang  salah  satu  fungsi tampungannya adalah untuk mereduksi debit banjir yang mengalir ke daerah hilir yang desain bangunan utamanya direncanakan dengan  debit banjir maksimum boleh jadi ( Probable Maximum Flood / Q PMF ).
Tantangan  dalam  pembangunan  bendungan dengan  fungsi  mereduksi  banjir  adalah  perubahan besaran debit banjir maksimum yang terjadi tidak sesuai dengan kondisi saat perencanaan sehingga akan memicu perubahan pada tinggi muka air dan kapasitas tampungan waduk yang tidak sesuai rencana (Sobriyah, Setiawan, & Qomariyah,  2016).  Banyak  faktor  yang  menjadi penyebab  terjadinya  perubahan  debit  banjir,  yaitu perubahan  karakteristik  DAS  meliputi  karakteristik hidrologi DAS seperti perubahan curah hujan maksimum dan  karakteristik  fisik  DAS  dengan  adanya  perubahan tutupan  lahan,  dimana  pengaruh  karakteristik  hidrologi DAS  berubah,  hujan  harian  dan  intensitas  hujan  yang kecenderungan meningkat akan diikuti dengan meningkatnya debit banjir, mengakibatkan lebih banyak risiko  terdampak  dan  meningkatkan  kerusakan  bahkan kerugian  akibat  terjadi  kegagalan  (Suripin  &  Kurniani, 2016). Sedangkan pada fisik DAS, faktor peralihan fungsi pada suatu kawasan yang mampu menyerap air ( pervious )
menjadi kawasan yang kedap air ( impervious ) juga dapat mengakibatkan  perubahan  pada  respon  suatu  DAS terhadap  karakteristik  hujan  dan  akan  berpengaruh terhadap peningkatan hidrograf banjir dan besaran debit puncak banjir (Sari S, 2012).
Gambar  1  menunjukkan  terjadinya  peningkatan debit banjir di DTA Waduk Pamukkulu diperkuat secara faktual  dengan  adanya  kecenderungan  meningkatnya hujan harian maksimum tahunan sejak tahun 2013 hingga tahun  2022,  dimana  curah  hujan  harian  maksimum tertinggi  tercatat  selama  10  tahun  terakhir  terjadi  pada tahun  2022  yang  mencapai  255  mm,  selain  itu  adanya kecenderungan  penurunan  indeks  tutupan  vegetasi  pada DAS Pappa daerah hulu dimana luas vegetasi permanen pada  tahun  2008  sebesar  19,38%  berkurang  menjadi 16,96%  pada  tahun  2018  atau    berkurang  0,25%  tiap tahunnya (Serastiwati, Subaedah, & Syam, 2020), hal ini menunjukkan  bahwa  sejak  tahun  direncanakannya Bendungan  Pamukkulu  yaitu  tahun  2014  telah  terjadi perubahan hidrograf banjir yang selain dipengaruhi curah hujan, juga perubahan tutupan lahan menyebabkan hujan tidak  terserap  ke  dalam  tanah  (infiltrasi  dan  perkolasi) dan  berubah  menjadi  limpasan  aliran  permukaan  yang mengalir ke sungai (Kodoatie, 2020). Perubahan tutupan lahan pada DTA Waduk Pamukkulu pada tahun 2014 dan 2022  diperkirakan  akan  berpengaruh  terhadap  besaran limpasan permukaan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh kontribusi  perubahan  karakteristik  DAS  seperti  curah hujan  harian  maksimum  dan  perubahan  tutupan  lahan terhadap  perubahan  hidrograf  banjir  dan  pengaruhnya terhadap  kondisi  keamanan  Bendungan  Pamukkulu  dari bahaya  terjadinya overtopping .  Oleh  karena  itu berdasarkan kondisi dan tujuan tersebut, perlu dilakukan kaji  ulang  kemampuan  kapasitas  Waduk  Pamukkulu dengan  analisis  penelusuran  banjir  pada  kondisi  terkini. Dengan  hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  skema  pola operasi  banjir  yang  telah  direncananakan  dapat disempurnakan
sehingga bermanfaat
untuk meningkatkan kesiapan fungsi reduksi banjir Bendungan Pamukkulu.

## 2. Bahan dan Metode
Data  yang  digunakan  untuk  analisis  merupakan data sekunder diperoleh dari Balai Besar Wilayah Sungai Pompengan Jeneberang. Data  yang dibutuhkan  meliputi data  teknis  bendungan  yang  digunakan  untuk  analisis penelusuran  banjir  berupa  data  desain  bangunan  utama dan  bangunan  pelengkap  bendungan;  data  hidrologi meliputi data  curah hujan selama 20 tahun (2003-2022) dan  data  debit  observasi  selama  tiga  tahun  pencatatan (2020-2022) untuk kalibrasi model hidrologi; selanjutnya data  peta Digital  Elevation  Model (DEM),  peta  tutupan lahan,  dan  peta  jenis  tanah  yang  digunakan  untuk parameterisasi DAS dalam model HEC-HMS.
Gambar  1 .  Trend  curah  hujan  harian  maksimum tahunan DTA Waduk Pamukkulu
98.0 95.0 87.0 121.0 197.0 156.0 125.0 121.0 187.0 200.0 200.0 255.0 0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0 300.0 CH Maks T ahu n an (m m ) Tahun

## TEKNIK, 45 (1), 2024, 3
Penelusuran  banjir  di  Waduk  Pamukkulu dianalisis menggunakan perbandingan dua metode yaitu menggunakan  persamaan  empiris  Metode Level  Pool Routing dan  Metode Soil  Conservation  Service  Curve Number  ( SCS  CN ) dengan  pemodelan  perangkat  lunak HEC-HMS  4.11  dengan  batasan  meliputi  elevasi  Muka Air Banjir (MAB) rencana pada +129,68 m, dan elevasi puncak  Bendungan  Pamukkulu  pada  elevasi  +131,5  m (Santosa, Widyaningtias, Nugroho, & Nugroho, 2023).

## 2.1. Analisis Hidrologi
Perhitungan  bertujuan  untuk  meramalkan  debit banjir  yang  akan  tertampung  di  Waduk  Pamukkulu. Tahapan  analisis  hidrologi  membutuhkan  data  curah hujan harian maksimum tahunan yang mempresentatifkan daerah penelitian dimana pada DTA Waduk  Pamukkulu  terdapat  satu  pos  hujan  yang mewakili keseluruhan DTA yaitu Pos Curah Hujan DAS Pamukkulu.  Data  curah  hujan  selama  20  tahun  (2003- 2022)  tersebut  kemudian  dilakukan  analisis  frekuensi dengan metode Log Pearson Tipe III untuk meramalkan besar  curah  hujan  rencana,  selanjutnya  menganalisis curah  hujan  maksimum  boleh  jadi  ( Probable  Maximum Precipitation / PMP) dilakukan dengan Metode Hershfield , dan menganalisis distribusi hujan jam-jaman menggunakan metode PSA 007.
2.2. Analisis Debit Banjir Rancangan
Analisis  debit  banjir  rancangan  bertujuan  untuk memperoleh  hidrograf  debit  banjir  untuk  simulasi penelusuran banjir. Penelitian ini menggunakan Hidrograf Satuan Sintetis (HSS) sebagai hidrograf banjir inflow ke waduk Hidrograf Satuan Sintetis (HSS) ITB-1. HSS ITB-1 merupakan salah satu perhitungan hidrograf satuan  yang  menggunakan  parameter  fisik  DAS  dan curah hujan (Damayanti, Limantara, & Haribowo, 2022). Metode  analisis  debit  banjir  rancangan  selanjutnya menggunakan metode Hidrograf Sintesis Soil Conservation  Service (SCS)  melalui  pemodelan  HEC- HMS.  Metode  ini  merupakan  model  hidrologi  yang dikategorikan model matematik yang dikembangkan oleh Hydrologic Engineering Center (HEC) (Kodoatie, 2020). 2.2. Penelusuran Banjir di Waduk Penelusuran banjir dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh ketika hidrograf banjir yang terjadi masuk  ke  waduk  terhadap  perubahan  tinggi  muka  air waduk hingga mengisi tampungan sementara ( surcharge storage )  yaitu  tampungan  banjir  yang  berada  di  atas ambang pelimpah. Proses ini akan terjadi hingga puncak banjir  tercapai,  yaitu  ketika  inflow  dan  outflow  akan menjadi sama (Perdanawanti, 2010).  Pada penelitian ini dilakukan  dua  metode  penelusuran  banjir  yaitu  Metode Level Pool Routing (LPL) dan Model HEC-HMS. Metode Level  Pool  Routing menggambarkan konsep  linear  sederhana  antara  hubungan inflow dan outflow . Metode ini perlu untuk mengetahui jumlah debit maksimum dan mengetahui efektivitas waduk (Amalia &
Wesli,  2021).  Persamaan  1  dan  2  menunjukkan persamaan yang umum dipakai dalam konsep penelusuran  banjir  Metode Level  Pool  Routing (Wijayanti, Istiarto, & Jayadi, 2021).
= / (1)
= 0, Δt, 2Δt, … … , jΔt, (j + 1)Δt (2)
Dimana  I  adalah  debit inflow yang  berasal  dari analisis  hujan-limpasan  tiap  kala  ulang  dan  aliran  dasar ( baseflow ) di sungai dari analisis HSS ITB-1 sedangkan O  merupakan  debit outflow yang  dialirkan  melalui pelimpah, dan Δt adalah interval routing . Perubahan  antara  debit inflow dan  debit outflow selama Δt dianggap linear sehingga persamaan perubahan tampungan (S)  ditunjukkan pada Persamaan 3 (Wijayanti et al., 2021):
= Δt Δt (3)
Dengan I j , I j+1 diketahui berdasarkan perhitungan inflow , O j , S j diperoleh dari perhitungan Δt sebelumnya, sedangkan S j+1 dan O j+1 merupakan besaran yang dicari. Metode  penelusuran  selanjutnya  adalah  dengan Pemodelan  HEC-HMS.  Metode  ini  diawali  dengan pembuatan Basin  Model dengan  menggunakan    data DEM untuk deliniasi subbasin . Adapun parameter  yang perlu dilengkapi pada basin model adalah Parameter Loss untuk  masing-masing  subbasin  meliputi  nilai Curve Number (CN), Initial  Abstraction ,  dan Percent Impervious yang  diperoleh  dari  peta  tutupan  lahan  dan peta jenis tanah. Nilai Curve Number (CN) sebagai input parameter  subbasin  merupakan  nilai  kurva  limpasan untuk  mengubah besaran hujan  menjadi limpasan aliran permukaan (Kodoatie, 2020)
Model Tranform yang digunakan adalah SCS Unit Hydrograph ,  dimana  yang  perlu  diisi  pada  metode  ini adalab lag  time (t lag )  dengan  menggunakan  persamaan Natural Resources Conservation Services (NRCS) untuk memperoleh waktu yang dibutuhkan untuk hujan menjadi debit limpasan ( time concentration / t c ).
Model Baseflow yang digunakan adalah Recession, dimana  parameter  yang  dibutuhkan  adalah initial discharge (debit awal) merupakan debit dasar pada Sungai Pappa, recession constant adalah nilai rasio antara aliran yang terjadi sekarang dan kemarin secara konstan (nilai  0  -  1),  dan ratio  to  peak merupakan  rasio  aliran dasar ke puncak saat terjadi debit puncak.
Isian parameter Reach untuk routing menggunakan Lag method dan menu Control Specification  Component digunakan  mengatur  tentang rentang  waktu  simulasi  pada  model  hidrologi. Time Series  Data  Component adalah  menu  untuk  melakukan
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
input  data  hidrologi  dimana  pada  model  penelitian  ini menggunakan  hasil  analisis  distribusi  hujan  jam-jaman kala ulang. Meteorological Model Component digunakan untuk menentukan model meteorologi yang berpengaruh pada tiap subbasin dimana metode yang digunakan pada penelitian  ini  adalah Specified  Hyetograph .  dan Menu Paired Data merupakan hubungan antara kurva elevasi - tampungan dan  elevasi  -  area  sebagai  input  dari  model reservoir yang  diperoleh  dari  data  pada  perencanaan Bendungan Pamukkulu .
Hasil  simulasi  model  HEC-HMS  selanjutnya dikalibrasi.  Kalibrasi  model  merupakan  suatu  tahapan dalam  melakukan  penyesuaian  parameter  daerah tangkapan air pada hasil simulasi model HEC-HMS agar sesuai  atau  mendekati  pada  kondisi  asli  di  lokasi penelitian.  Proses  ini  bertujuan  mendapatkan  parameter dengan  tingkat  korelasi  dan  koherensi  yang  lebih  baik, Proses  ini  disebut  optimasi  (Novrizal,  Hermawan, Wibowo, & Nasution, 2023).
Tahapan  kalibrasi  dimulai  pada  menyesuaikan parameter loss yaitu curve number dan initial abstraction , dilanjutkan  dengan  parameter baseflow yaitu initial discharge, recession constant , dan ratio to peak , dan yang terakhir  dilakukan  optimasi  parameter transform dan routing yaitu lag time . Proses kalibrasi dilakukan secara runtut dan berulang hingga menguji tingkat kehandalannya  antara  hasil  pemodelan  dengan  data observasi,  kriteria  batasan  parameter  statistic  yaitu coefficient  of  determination  R  square (R 2 )  yang merupakan  proporsi  varian  dalam  data  terukur  yang dijabarkan pada  model, Nash  Suchlift ( NSE ) dan PBias, yang ditunjukkan pada Tabel 1.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Hujan Rencana Terdapat beberapa jenis distribusi yang digunakan dalam  analisis  frekuensi  untuk  mendapatkan  besaran hujan  rencana.  Tiap  distribusi  memiliki  persayaratan yang  berbeda  sehingga  perlu  dianalisis  pemilihan distribusi berdasarkan simpangan baku dan kepencengan data  hujan  (Wasono,  Sari,  Sangkawati,  &  Nugroho, 2022), dalam penelitian ini digunakan distribusi frekuensi Log  Pearson  Tipe  III    karena  distribusi  ini  memenuhi
persyaratan,  sehingga  diperoleh  hasil  analisis  hujan rencana  distribusi  Log  Pearson  Tipe  III  untuk  berbagai kala ulang dan hasil perhitungan hujan rencana Probable Maximum  Precipitation (PMP)  menggunakan  Metode Hershfield ditunjukkan pada Tabel 2. 3.2. Distribusi Hujan Jam-Jaman
Distribusi  hujan  jam-jaman  dilakukan  dengan mendistribusikan  curah  hujan  rencana  pada  Tabel  2 menggunakan  metode  distribusi  hujan  jam-jaman  PSA- 007. Pemilihan durasi hujan karena tidak tersedianya data curah  hujan  jam-jaman  di  lokasi  penelitian  maka penentuan  durasi  hujan  menggunakan  acuan  klasifikasi menurut  Singh,  1994  dimana  untuk  DTA  Waduk Pamukkulu diklasifikasikan DAS menengah dengan luas 10 – 100 km 2 yaitu ≤ 24 jam sehingga pada penelitian ini dipilih  durasi  hujan  12  jam.    Penentuan  koefisien pengaliran berdasarkan jenis tutupan lahan mengacu pada Sosrodarsono  (Torimtubun  &  Asmaranto,  2018), terhadap  lokasi  DTA  Waduk  Pamukkulu  yang merupakan  dominasi  pegunungan  tersier  sehingga ditentukan koefisien pengaliran 0,75. Sehingga diperoleh besaran  hujan  efektif  terhadap  koefisien  pengaliran  dan menghasilkan  distribusi  hujan  jam-jaman  pada  DTA Waduk Pamukkulu ditunjukkan pada Tabel 3.
3.3. Perubahan Tutupan Lahan
Pada  penelitian  ini,  penentuan  besaran Curve Number (CN)  didasarkan  pada  tutupan  lahan  di  DTA Waduk  Pamukkulu  pada  tahun  2014  dan  2022,  dimana perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  disajikan  pada Tabel 4, sedangkan untuk memperoleh nilai CN dengan mengklasifikasikan  jenis  tutupan  lahan  yang  di- overlay peta  jenis  tanah  dimana  pada  lokasi  studi  didominasi Nitosol. Jenis tanah Nitosol memiliki kategori Hydrology Soil  Group ( HSG )  kategori  “D”  (Fadhilla  &  Lasminto, 2021).  Sehingga  diperoleh  nilai  CN  terhadap  tutupan lahan berdasarkan HSG kategori yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Perubahan tutupan lahan yang terjadi sejak tahun 2014  signifikan  terjadi  pada  areal  pemukiman  yang meningkat  mencapai  1,44  km 2 atau  1,62  persen  sejak
Tabel  1 .  Kriteria  performa  untuk  evaluasi  model (Novrizal et al., 2023)
Kriteria Parameter Sangat Baik Baik Memuaskan Tidak Memuaskan NSE > 0,80 0,70 - 0,80 0,50 - 0,70 ≤ 0,50 PBias (%) < ±5 ±5 - ±10 ±10 - ±15 > ±15 R 2 > 0,85 0,75 - 0,85 0,60 - 0,75 < 0,6
Tabel 2 . Curah hujan rencana distribusi Log Pearson
Tipe III No. Kala Ulang (Th) Hujan Rencana (mm) 1 2 145,821 2 5 190,246 3 10 219,031 4 25 253,709 5 50 281,246 6 100 307,482 7 200 333,794 8 500 379,417 9 1000 395,912 10 PMP 622,231
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
tahun  2014,  selain  itu  terjadi  peningkatan  pada  areal persawahan  mencapai  8,51  km 2 atau  mencapai  9,55 persen dari keseluruhan area. Di sisi lain perkembangan hutan tanaman yaitu daerah yang sudah ditanami sebagai daerah  resapan  ( pervious )  sangat  minim,  dimana  pada lokasi  penelitian  didominasi  oleh  pertanian  kering bercampur semak dan hutan lahan kering sekunder yang memiliki  nilai  CN  yang besar. Perubahan tutupan  lahan pada DTA Waduk Pamukkulu dari tahun 2014 ke tahun 2022 ditunjukkan pada Gambar 2 dan 3.

## 3.4. Debit Banjir Rancangan
Analisis  debit  banjir  rancangan  dengan  Metode HSS  ITB-1  dan  Metode  SCS  CN  dengan  Model  HEC- HMS  menggunakan input hidrologi  berupa  distribusi hujan  jam-jaman  kala  ulang  yang  telah  dianalisis  pada Tabel 3 dan parameter fisik DAS. Khusus untuk metode SCS  CN,  nilai  CN  sebagai  gambaran  kondisi  DAS ditentukan  berdasarkan  jenis  tanah  di  lokasi  penelitian yang didominasi Nitosol yang sejenis dengan tanah clay .
Jenis tanah ini memiliki kategori Hydrology Soil Group tipe  “D”  (Fadhilla  &  Lasminto,  2021)  Penentuan klasifikasi HSG dalam metode SCS CN digunakan untuk menentukan  kelas  nilai  CN  yang  sesuai  jenis  tutupan lahan seperti yang telah ditunjukkan pada Tabel 4.
Hasil simulasi kemudian dilakukan kalibrasi debit. Periode  kalibrasi  pada  DTA  Pamukkulu  dilakukan terhadap  data  debit  tahun  2019  hingga  2022    dengan acuan  hasil  pengamatan  debit  pada  pos  duga  air Pamukkulu yang berada di hilir bendungan kurang lebih berjarak  2,7  km.  Pengujian  kehandalan  menunjukkan hasil yang sangat baik yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Hasil  analisis  debit  banjir  rancangan  dari  setiap kala ulang pada Metode HSS ITB-1 dan Metode SCS CN dengan  Model  HEC-HMS  menghasilkan  debit  pada puncak  hidrograf  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6,  yang menunjukkan  baik  dengan  metode  HSS  ITB-1  atau metode SCS CN dengan Model HEC-HMS menunjukkan adanya perubahan hidrograf banjir pada tahun 2022 dari
Tabel 3 . Distribusi hujan jam-jaman DTA Waduk Pamukkulu
Jam ke t Hujan netto jam-jaman (mm/jam) 2 5 10 25 50 100 200 500 1000 PMP 1 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 2 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 3 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 4 6,93 8,56 9,31 10,15 10,55 9,99 10,01 9,49 8,91 12,44 5 8,75 11,41 13,14 15,22 16,87 18,45 20,03 22,76 23,75 37,33 6 53,59 71,34 83,78 98,95 111,80  126,84  142,70  167,89  178,16  289,34 7 13,12 17,12 19,71 22,83 25,31 27,67 27,54 31,30 32,66 46,67 8 6,93 8,56 9,31 10,15 10,55 9,99 10,01 9,49 8,91 12,44 9 6,93 8,56 9,31 10,15 10,55 9,99 10,01 9,49 8,91 12,44 10 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 11 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 12 2,19 2,85 3,29 3,81 4,22 4,61 5,01 5,69 5,94 9,33 Koef. Pengaliran 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 Hujan Efektif (mm) 109,37 142,68  164,27  190,28  210,93  230,61  250,35  284,56  296,93  466,67
Tabel 4 . Nilai CN dan perubahan tutupan lahan DTA Waduk Pamukkulu tahun 2014-2022 (Fadhilla & Lasminto,
2021) No. Jenis Tutupan Lahan Nilai CN Luas (Km 2 ) Prosentase Luasan (%) 2014 2022 2014 2022 1 Hutan Lahan Kering Primer 79 0,00 0,90 0,00 1,01 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 86 16,06 17,68 18,03 19,85 3 Pemukiman 87 0,00 1,44 0,00 1,62 4 Pertanian Lahan Kering 89 0,14 0,13 0,15 0,15 5 Pertanian Lahan Kering Bercampur Semak 89 56,80 48,35 63,74 54,27 6 Sawah 81 0,00 8,51 0,00 9,55 7 Semak/ Belukar 83 15,76 11,79 17,69 13,23 8 Tubuh Air 98 0,35 0,30 0,39 0,33 Jumlah 89,105 89,105 100 100
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919 tahun  2014  yang  diinterpretasikan  oleh  besaran  debit puncak tiap kala ulang. Besarnya peningkatan debit banjir sejak  tahun  2014  hingga  tahun  2022  berkisar  32,57  %
(Q 2th )  hingga  3,45%  (Q PMF )  dengan  metode  HSS  ITB-I. Sedangkan  pada  metode  SCS  CN  dengan  pemodelan HEC-HMS  menunjukkan  peningkatan  debit  banjir
Gambar 2 . Peta tutupan lahan DTA Waduk Pamukkulu tahun 2014 (KLHK, 2023)
Gambar 3 . Peta tutupan lahan DTA Waduk Pamukkulu tahun 2022 (KLHK, 2023)
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
rancangan terjadi pada kala ulang 50 tahun hingga  debit PMF yang berkisar 0,57% (Q 50th ) hingga 18,54%.(Q PMF ) Tabel 7 menunjukkan perbandingan Q PMF sebagai debit  banjir  rancangan  pada  DTA  Waduk  Pamukkulu, dimana  debit  puncak  banjir  pada  Metode  HSS  ITB-1 dalam kajian ini menghasilkan puncak banjir yang lebih tinggi  daripada  penelitian  Santosa  (2022),  sedangkan analisis  oleh  Santosa  (2022)  menggunakan  metode creager (1892,06 m 3 /detik) dengan analisis penelitian ini dengan  pemodelan  HEC-HMS  (1893,37  m 3 /detik) menunjukkan  nilai  yang  mendekati  dan  menunjukkan terjadinya    peningkatan  debit  jika  dibandingkan  dengan Q PMF tahun 2014 (1597,18 m 3 /detik), hal ini dipengaruhi perubahan curah hujan harian maksimum dan perubahan tutupan  lahan  yang  terjadi  di  DTA  Waduk  Pamukkulu. Untuk  mengetahui  pengaruh  meningkatnya  debit  banjir rancangan terhadap kondisi tampungan Waduk Pamukkulu  selanjutnya  dilakukan  analisis  penelusuran banjir.

## 3.5. Penelusuran Banjir di Waduk
Penelusuran  banjir  di  Waduk  Pamukkulu dilakukan untuk menganalisis pengaruh banjir kala ulang terhadap  perubahan  karakteristik  tampungan  waduk. Adapun  skema  penelusuran  banjir  yang  dianalisis menggunakan initial  condition atau  elevasi  awal pada elevasi  muka  air  normal  yang  setara  elevasi  ambang mercu  pelimpah  pada  elevasi  +  126,00  m.  Dari  hasil penelusuran  banjir  selain  memperoleh  fluktuasi  debit inflow  banjir  dan  outflow  yang  melalui  pelimpah  juga diperoleh fluktuasi tinggi muka air waduk.
Hasil  analisis  penelusuran  banjir  metode Level Pool  Routing menghasilkan  karakteristik  tampungan waduk  dengan  tinjauan  muka  air  waduk  dengan  inflow debit banjir rancangan berbagai kala ulang disajikan pada Gambar 4.
Gambar  4  menunjukkan  pada  tinjauan  elevasi muka  air  waduk  pada  setiap  simulasi  debit  banjir  kala ulang,  dimana  hasilnya  menunjukkan  tidak  terjadi overtopping atau  limpasan  di  atas  puncak  bendungan dimana  elevasi  tertinggi  yaitu  pada  hasil  penelusuran banjir Q PMF yaitu pada +129,76 m, lebih tinggi dari Muka Air Banjir (MAB) rencana pada elevasi +129,68 m, lebih tinggi 0,08 m di atas MAB rencana, Hasil ini dipengaruhi adanya peningkatan besaran debit banjir rancangan yang terjadi  di  DTA  Waduk  Pamukkulu.  Secara  rinci gambaran  hidrograf  banjir  pada  Q PMF ditunjukkan  pada Gambar 5
Gambar  5  menunjukkan  pada  hidrograf  banjir Q PMF, waktu  untuk  mencapai  debit  puncak  (1652,27 m 3 /detik)  terjadi  pada  jam  ke-8  dan  elevasi  muka  air maksimum (+129,76 m) terjadi pada jam ke-9. Sehingga dari hasil analisis penelusuran banjir terhadap perubahan curah  hujan  maksimum  dan  perubahan  tutupan  lahan dengan metode Level Pool Routing menunjukkan bahwa adanya  peningkatan  debit  banjir  rancangan,  tidak menyebabkan luapan pada puncak bendungan atau aman dari potensi terjadinya overtopping .
Metode  selanjutnya  untuk  penelusuran  banjir Waduk  Pamukkulu  menggunakan  pemodelan  HEC- HMS.  Hasil  simulasi  penelusuran  banjir  di  waduk menghasilkan  karakteristik  tampungan  waduk  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  kurva inflow-outflow pada Q PMF yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar  6  menunjukkan  hasil  pemodelan penelusuran banjir di Waduk Pamukkulu terdapat elevasi
Tabel  5 .  Pengujian  hasil  kalibrasi  DTA  Waduk Pamukkulu
Parameter Nilai Ket. Nilai Ket. Sebelum Kalibrasi Setelah Kalibrasi R 2 0,71 Kuat 0,86 Sangat Kuat NS Indeks 0,57 Memuaskan 0,83 Sangat Baik Percent Bias (%) 35,01 Tidak Memuaskan 3,16 Sangat Baik Tabel  6 .  Hasil  analisis  debit  banjir  rancangan  DTA Waduk Pamukkulu Kala Ulang Rencana (2014) Metode HSS ITB-1 Metode SCS CN (HEC- HMS) Th m 3 /detik m 3 /detik m 3 /detik 2 291,97 387,06 274,82 5 419,23 504,66 403,69 10 503,49 580,96 492,83 25 612,24 672,91 603,22 50 690,07 746,01 693,98 100 767,90 815,98 786,78 200 - 885,95 879,35 500 - 1007,48 1042,14 1000 1026,44 1051,54 1103,78 PMF 1597,18 1652,27 1893,37
Tabel 7 . Perbandingan debit Inflow Waduk Q PMF di DTA waduk Pamukkulu dengan penelitian terdahulu Debit Inflow Q PMF (m 3 /detik) Rencana (2014) Santosa, dkk (2022) Mufrodi & Sriyana (2023) Metode HSS ITB-1 Metode HSS ITB-1 Metode Creager Metode HSS ITB-1 Metode SCS CN (HEC- HMS) 1597,18 1580,42 1892,06 1652,27 1893,37
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
maksimum muka air waduk pada debit banjir PMF yang melampaui  batas  Muka  Air  Banjir  (MAB)  rencana (+129,68 m) yaitu pada elevasi +129,72, lebih tinggi 0,04 m di atas MAB rencana. Namun masih dibawah elevasi puncak  bendungan.  Hasil  ini  dipengaruhi  adanya peningkatan besaran debit banjir rancangan yang terjadi di DTA Waduk Pamukkulu.
Sedangkan  hidrograf  banjir  hasil  simulasi penelusuran banjir pada Q PMF dengan Model HEC-HMS yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 menunjukkan waktu untuk  mencapai  debit  puncak  (1893,37  m 3 /detik)  dan elevasi muka air maksimum (+129,68 m) terjadi pada jam ke-11.  Sehingga  dari  hasil  analisis  penelusuran  banjir
dengan  Model  HEC-HMS  menunjukkan  peningkatan debit  banjir  rancangan  tidak  menyebabkan  luapan  pada puncak  bendungan  atau  aman  dari  potensi  terjadinya overtopping .  Rekapitulasi  hasil  penelusuran  banjir ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8 menunjukkan rekapitulasi hasil penelusuran banjir di Waduk Pamukkulu dengan Metode Level  Pool  Routing (LPL)  dan  Model  HEC-HMS, dimana  elevasi  maksimum  setiap  kala  ulang  tidak menunjukkan adanya bahaya overtopping , namun adanya perubahan  hidrograf  banjir  menyebabkan  perubahan prosentase reduksi puncak banjir dari Waduk Pamukkulu, khususnya pada debit desain Q PMF dengan metode analisis yang  sama  dengan  rencana  yaitu  metode Level  Pool Routing , reduksi banjir terjadi penurunan dari 29% (tahun 2014) menjadi 26% (tahun 2022).
Sedangkan  hasil  dengan  Metode  Pemodelan HEC-HMS  prosentase  mereduksi  debit  banjir  mencapai 33%  (tahun  2022).  Hal  ini  disebabkan time  lag pada model  HEC-HMS  memiliki  durasi  lebih  panjang  yang dipengaruhi model HEC-HMS dipengaruhi oleh panjang
Gambar 4 . Kurva muka air waduk hasil penelusuran banjir metode Level Pool Routing 126 127 128 129 130 131 132 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Elevasi Muk a A ir W ad uk Jam ke- 2 th 5 th
10 th 25 th 50 th 100 th 200 th 500 th 1000 th PMF El. Puncak Bendungan El. Muka Air Banjir
Gambar 6 . Kurva muka air waduk hasil penelusuran banjir Waduk Pamukkulu dengan pemodelan HEC-HMS
126 127 128 129 130 131 132 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Elevasi Muk a A ir W aduk Jam ke-
2 th 5 th
10 th 25 th 50 th 100 th 200 th 500 th 1000 th PMF El. Puncak Bendungan El. Muka Air Banjir
Gambar 7 . Hasil penelusuran banjir Waduk Pamukkulu pada debit banjir PMF dengan pemodelan HEC-HMS
126.0 127.0 128.0 129.0 130.0 131.0 132.0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 4 8 12 16 20 24 El. Mu ka A ir W adu k Debit (m ³/d t) Waktu (jam) Q Inflow Q Outlow El. Muka Air Waduk
Gambar 5 . Hasil penelusuran banjir Waduk Pamukkulu pada debit banjir PMF metode Level Pool Routing 126.0 127.0 128.0 129.0 130.0 131.0 132.0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 0 4 8 12 16 20 24 El. Mu ka A ir W adu k Debit (m ³/dt) Waktu (jam) Q Inflow Q Outlow
El. Muka Air Waduk
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
sungai,  kemiringan  sungai  dan  retensi  air  maksimum terhadap hujan tiap subbasin (Wiliya, 2022)

## 4. Kesimpulan
Perubahan  curah  hujan  harian  maksimum  dan perubahan  tutupan  lahan  pada  DTA  Waduk  Pamukkulu menyebabkan perubahan respon DAS sehingga limpasan permukaan menjadi meningkat kemudian mengakibatkan peningkatan debit banjir di sungai. Besarnya peningkatan debit banjir sejak tahun 2014 hingga tahun 2022 berkisar 32,57 % (Q 2th ) hingga 3,45% (Q PMF ) dengan metode HSS ITB-I.  Sedangkan  pada  metode  SCS  CN  dengan pemodelan  HEC-HMS  menunjukkan  peningkatan  debit banjir rancangan terjadi pada kala ulang 50 tahun hingga debit  PMF  yang  berkisar  0,57%  (Q 50th )  hingga 18,54%.(Q PMF ). Meningkatnya debit
banjir mempengaruhi  fluktuasi  elevasi  muka  air  waduk  saat terjadi debit banjir yang berpotensi berpengaruh terhadap aspek  keamanan  bendungan yang menyebabkan peningkatan elevasi maksimum muka air waduk melebihi MAB rencana (+129,68 m) hingga 0,08 m nilai ini masih dibawah  elevasi  puncak  bendungan  (+131,50  m)
sehingga menunjukkan Bendungan Pamukkulu aman dari potensi terjadinya overtopping . Selanjutnya dalam upaya pengelolaan  Bendungan  Pamukkulu,  rekomendasi  yang dapat  diberikan  melihat  karakteristik  hidrologi  suatu DAS sifatnya dinamis seiring bertambahnya waktu yaitu perlu  dilakukan  suatu  sistem  pemantauan  dan  evaluasi secara berkala keamanan dari Bendungan Pamukkulu.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih disampaikan kepada Fakultas Teknik Universitas Diponegoro dan BBWS Pompengan- Jeneberang  yang  telah  mendukung  keberlangsungan jurnal ini.

## Daftar Pustaka
Amalia,  A.,  &  Wesli,  W.  (2021).  Penelusuran  Banjir Menggunakan Metode Level Pool Routing Waduk Kota Lhokseumawe. Teras Jurnal , 5 (1), 1–11. Amir. (2014). Studi Alternatif Pengendalian Banjir Kota Takalar Amir Jurusan Teknik Sipil Sekolah Tinggi
Tabel 8 . Rekapitulasi hasil penelusuran banjir Waduk Pamukkulu pada kala ulang n-tahun
Kala Ulang Kondisi Debit Inflow Maks. Debit Outflow Maks. El. MA di atas pelimpah TMA di atas Pelimpah Reduksi Puncak Banjir th m 3 /detik m 3 /detik m m % 2 Rencana (2014) 291,97 162,28 126,98 0,98 44 LPL (2022) 387,06 215,93 127,30 1,30 44 Hec-HMS (2022) 274,82 128,51 126,88 0,88 53 5 Rencana (2014) 419,23 245,69 127,30 1,30 41 LPL (2022) 504,66 298,48 127,59 1,59 41 Hec-HMS (2022) 403,69 200,63 127,18 1,18 50 10 Rencana (2014) 503,49 303,07 127,50 1,50 40 LPL (2022) 580,96 355,80 127,77 1,77 39 Hec-HMS (2022) 492,83 252,60 127,38 1,38 49 25 Rencana (2014) 612,24 380,30 127,80 1,80 38 LPL (2022) 672,91 423,89 127,97 1,97 37 Hec-HMS (2022) 603,22 320,35 127,61 1,61 47 50 Rencana (2014) 690,07 436,99 127,92 1,92 37 LPL (2022) 746,01 479,67 128,13 2,13 36 Hec-HMS (2022) 693,98 381,48 127,80 1,80 45 100 Rencana (2014) 767,90 505,87 128,12 2,12 34 LPL (2022) 815,98 533,49 128,27 2,27 35 Hec-HMS (2022) 786,78 444,69 127,97 1,97 43 200 Rencana (2014) *tidak tersedia dalam rencana (2014) LPL (2022) 885,95 588,10 128,41 2,41 34 Hec-HMS (2022) 879,35 507,67 128,14 2,14 42 500 Rencana (2014) *tidak tersedia dalam rencana (2014) LPL (2022) 1007,48 683,85 128,64 2,64 32 Hec-HMS (2022) 1042,14 623,45 128,42 2,42 40 1000 Rencana (2014) 1026,44 705,13 128,66 2,66 31 LPL (2022) 1051,54 718,77 128,73 2,73 32 Hec-HMS (2022) 1103,78 667,82 128,53 2,53 39 PMF Rencana (2014) 1597,18 1138,26 129,68 3,68 29 LPL (2022) 1652,27 1224,45 129,76 3,76 26 Hec-HMS (2022) 1893,37 1259,53 129,72 3,72 33
doi: 10.14710/teknik.v45i1.59399               Copyright © 2024, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Teknik Dharma Yadi Makassar . 12 , 1–7.
Damayanti,  A.  C.,  Limantara,  L.  M.,  &  Haribowo,  R. (2022).  Analisis  Debit  Banjir  pada  DAS  di  Pulau Sumba dengan Metode HSS Nakayasu dan Metode HSS  GAMA-1. Jurnal  Teknik  Sumber  Daya  Air , 1 (1), 11–20. https://doi.org/10.56860/jtsda.v1i1.6 Fadhilla, I. N., & Lasminto, U. (2021). Pemodelan Hujan- Debit  DAS  Kali  Madiun  Menggunakan  Model HEC-HMS. Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil , 19 (3), 361.
Haikal,  A.,  Musa,  R.,  &  Sar,  M.  (2023). Model Sedimentasi  Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Hec- Ras” (Studi Kasus : Sungai Pappa Kab. Takalar) . 3 , 8004–8013.
Kodoatie,  R.  J.  (2020).  Pengaruh  Perubahan  Kondisi DAS  terhadap  Debit  Sungai  Studi  Kasus  DAS Waduk  Jatigede. Media  Komunikasi  Teknik  Sipil , 26 (1), 95–103.
Novrizal,  D.,  Hermawan,  F.,  Wibowo,  M.  A.,  & Nasution,  I.  A.  (2023).  Analisis  Inflow  Lokal Waduk Jatiluhur. Media  Komunikasi Teknik Sipil , 28 (2), 300–309. Perdanawanti, M. (2010). Studi Penentuan Control Water Level  Maksimum  Waduk  Sutami  dan  Lahor  untuk Menghindari  Kemungkinan  terjadi  Overtopping Akibat Banjir PMF . (12810605).
Salsabila,  N.,  Limantara,  L.  M.,  &  Fidqi,  J.  (2021). Analisis  Curah  Hujan  Serial  Terhadap  Debit Maksimum di Sub DAS Kampili, DAS Jeneberang, Sulawesi  Selatan  Nadia. Jurnal  Teknologi  Dan Rekayasa Sumber Daya Air , 1 (2), 736–749.
Santosa, D., Widyaningtias, W., Nugroho, J., & Nugroho, E.  (2023).  Upaya  Penanggulangan  Banjir  Akibat Keruntuhan Bendungan Pamukkulu Dalam Kondisi
Hujan  Ekstrem,  Kabupaten  Takalar,  Sulawesi Selatan. Conference Paper , (September).
Sari S. (2012). Studi limpasan permukaan spasial akibat perubahan penggunaan lahan (menggunakan model KINEROS). Jurnal  Teknik  Pengairan , 2 (2),  148– 158.
Serastiwati,  A.  R.,  Subaedah,  S.,  &  Syam,  N.  (2020). Analisis  Pengaruh  Perubahan  Tutupan  Lahan Terhadap  Hidrolisis  Das  Pamukkulu  Sulawesi Selatan. AGROTEK: Jurnal Ilmiah Ilmu Pertanian , 4 (1), 62–76.
Sobriyah,  Setiawan,  A.  R.  I.,  &  Qomariyah,  S.  (2016). Tinjauan Debit Banjir Kala Ulang Terhadap Tinggi Muka  Air  Waduk  Krisak  Kabupaten  Wonogiri. Matriks Teknik Sipil , 4 (3q), 706–713.
Suripin, S., & Kurniani, D. (2016). Pengaruh Perubahan Iklim  terhadap  Hidrograf  Banjir  di  Kanal  Banjir Timur  Kota  Semarang. Media  Komunikasi  Teknik Sipil , 22 (2), 119.
Torimtubun, A., & Asmaranto, R. (2018). Analisis banjir akibat  keruntuhan  bendungan  banyukuwung dengan menggunakan hec-ras . Wasono, A., Sari, Y. K., Sangkawati, S., & Nugroho, H. (2022).  Analisis  Debit  Banjir  Berdasarkan  Data Curah Hujan Pada DAS Sekampung Menggunakan Pemodelan HEC-HMS. Agregat , 7 (2), 686–692. Wijayanti, P., Istiarto, I., & Jayadi, R. (2021). Wonogiri reservoir operation pattern after the construction of new spillway for flood control. Media Komunikasi Teknik Sipil , 27 (2), 268–276. Wiliya, W. (2022). Pemodelan Hujan-Debit Menggunakan  Model  HEC-HMS  Di  DAS Bengawan Solo Hulu. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 20 (2), 193.