## ANALISIS CURAH HUJAN PADA BADAI SIKLON SEROJA TERHADAP ALIRAN DEBIT SUNGAI DI DAS TEMEF

## ANALYSIS OF SEROJA CYCLONE RAINFALL ON DISCHARGE FLOW IN TEMEF WATERSHED
1 D. Frangky B.Welkis, 2 Willem Sidharno, 3 Sri Wahyuni, 4 Denik Sri Krisnayanti
1,2,3 Jurusan Teknik Pengairan, Universitas Brawijaya 4 Prodi Teknik Sipil, Universitas Nusa Cendana
1 fwelkis@yahoo.com, 4 denik.krisnayanti@staf.undana.ac.id

## Abstract
Badai siklon Seroja yang terjadi  dari tanggal 3 April 2021 di daratan Pulau Timor merupakan salah satu badai siklon dengan kekuatan besar yang terbentuk di selatan Nusa Tenggara Timur. Seroja ini mengakibatkan badai petir dan hujan dengan intensitas tinggi di bebarapa kawasan di Nusa Tenggara Timur yang mengakibatkan banjir besar. Luapan banjir akibat badai Seroja ini juga terjadi pada DAS Temef di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Berdasarkan data dari Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  bahwa  siklon  tropis  Seroja  merupakan  siklon  ketujuh dalam  musim  siklon  wilayah  Australia  2020-2021  dan  satu-satunya  badai  yang  menyebabkan korban jiwa. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar intensitas hujan terhadap debit sungai di DAS Temef  saat badai Seroja terjadi di awal April 2021. Metode yang digunakan dalam  analisis  ini  dengan cara  kuantitatif  berdasarkan  data  citra  satelit  Global  Precipitation Measurement (GPM) dan dari ground station. Hasil yang didapatkan dari analisis ini diperoleh bahwa tinggi hujan saat badai Seroja adalah 146.38 mm/hari - 149.81mm/hari secara merata pada luasan DAS. Kondisi ini diperburuk dengan hujan yang terjadi secara terus menerus selama 5 hari sebelumnya yang sudah diatas 80-90 mm. Badai Seroja ini bisa menjadi tolok ukur dalam mitigasi bencana untuk kondisi anomali cuaca di Nusa Tenggara Timur.
Kata kunci: badai petir, banjir, seroja, siklon tropis, mitigasi bencana

## Abstract
Tropical Cyclone Seroja once occurred on April 3, 2021, on the mainland of Timor Island. It was one of the strongest cyclones in the south of East Nusa Tenggara. The Cyclone Seroja caused thunderstorms and high-intensity rainfall in several areas in East Nusa Tenggara, which resulted in massive flooding. Floods caused by hurricane Seroja also occurred in the Temef watershed in Timor  Tengah  Selatan  Regency.  Based  on  data  from  the  Meteorology,  Climatology,  and Geophysics Agency, the tropical cyclone Seroja is the seventh cyclone in the Australian region for the 2020-2021 hurricane season and the only storm that caused casualties. This study had conducted to determine how much influence the intensity of rain has on river discharge in the Temef watershed during the Seroja storm in early April 2021. The method used in this analysis is quantitatively  based  on  Global  Precipitation  Measurement  (GPM)  satellite  data  and  from  the ground  stations.  The  results  obtained from  this  analysis  show  that  the  rainfall  during  cyclone Seroja is 146.38 mm/day - 149.81 mm/day evenly distributed throughout the watershed area. This condition had exacerbated by the continuous rain above 80-90 mm for the previous 5-days. This Seroja storm can be a benchmark in disaster mitigation for weather anomaly conditions in East Nusa Tenggara.
Keywords: thunderstorm, flood, Seroja, tropical cyclone, disaster mitigation

## PENDAHULUAN
Badai  siklon  tropis  merupakan  sebuah badai dengan kekuatan yang besar, umumnya terbentuk  di  atas  lautan  luas  yang  memiliki suhu  permukaan  laut  lebih  dari  26,5°C (BMKG, 2009). Radius rata-rata siklon tropis mencapai 150 hingga 200 km. Ukuran siklon tropis  bervariasi  mulai  dari  50  km  (Cyclone Tracy, 1977) hingga 1100 km (Typhoon Tip, 1979). Umumnya siklon tropis tidak terbentuk pada  lintang  kurang  dari  5ᴼLU/LS  termasuk Indonesia.  Tetapi  dampak  yang  ditimbulkan siklon tropis ini sangat luas, tidak hanya bagi wilayah  yang  dilaluinya  saja  tetapi  juga wilayah  yang  berada  disekitar  terjadinya siklon  tersebut.  Besarnya  dampak  yang ditimbulkan bergantung pada besarnya intensitas  siklon  tersebut  (Perawiska  dkk., 2018). Pada  tanggal  01-03  November  2013 telah  terbentuk  sebuah  siklon  di  Samudra Pasifik  Barat  yang  diberi  nama  Haiyan  (Sani dkk., 2015). Terjadinya siklon ini memberikan dampak yang sangat besar bagi wilayah yang dilaluinya seperti Filipina. Badai ini terbentuk di sekitar Samudera Pasifik bagian timur pulau Papua, dan mengalami puncak pada tanggal 8 November  2013  dengan  kecepatan  angin mencapai  314  km/jam  dan  diameter  badai mencapai 550 km (Zakir, 2013).
Indonesia sebagai negara yang
berbatasan langsung dengan wilayah pembentukan  siklon  tersebut  juga  menerima dampak  tidak  langsung  dari  siklon  Haiyan. Siklon tropis Seroja merupakan salah satu dari badai  siklon  tropis  yang  menimbulkan  cuaca ekstrem.  Siklon  tropis  Seroja  berpotensi menimbulkan bencana hidrometeorologi.
Berupa  angin  puting  beliung,  banjir,  longsor, hujan es, badai salju, hujan lebat, hujan salju, sampai  bencana  kekeringan  ektrem  (Tysara, 2021). Kecepatan angin yang terjadi saat badai siklon  tropis  Seroja  ini  bergerak  dari  30 km/jam  hingga  mencapai  130  km/jam  ( https://reliefweb.int , 2021). Akibat siklon ini, wilayah  NTT  diterjang  banjir  bandang  di  10 kabupaten  dan  satu  kota.  Daerah  yang
diterjang  banjir,  meliputi  Kota  Kupang, Kabupaten  Flores  Timur,  Kabupaten  Malaka Tengah,  Kabupaten  Lembata,  Kabupaten Ngada,  Kabupaten  Alor,  Kabupaten  Sumba Timur,  Kabupaten  Rote  Ndao,  Kabupaten Sabu  Raijua,  Kabupaten  Timor  Tengah Selatan, dan Kabupaten Ende.
DAS Temef yang terletak di Kabupaten Timor  Tengah  Selatan  (TTS)  dan  Kabupaten Timor  Tengah  Utara  (TTU)  juga  terdampak oleh  badai  siklon  tropis  seroja  yang mengakibatkan  banjir  besar  di  sungai  Temef dan berdampak pada terganggunya infrastruktur  pada  sepanjang  sungai  utama. Hujan  bulanan  rata-rata  yang  terjadi  di  DAS Temef pada musim basah (Desember – Maret) berkisar 300 mm – 500 mm/bulan. Hujan rata- rata  harian  berkisar  30-60  mm/hari.  Untuk tinggi hujan tahunan berkisar 1500 mm/tahun (Krisnayanti dkk., 2020).  Tingginya intensitas hujan saat badai Seroja kemarin mengakibatkan  luapan  banjir  pada  Sungai Temef.  Hal  ini  dikarenakan  intensitas  hujan yang  tinggi  dan  terus  menerus  pada  satu Minggu  sebelum  kejadian  bencana  Seroja  di NTT.
Berdasarkan hal tersebut di atas, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tinggi intensitas  hujan  pada  saat  badai  siklon  tropis Seroja terhadap debit aliran di Sungai Temef. Analisis  ini  merupakan  pra  penelitian  yang menjadi  data  sementara  dalam  mengiden- tifikasi  dampak  bencana  hidrometeorologi terhadap DAS di Pulau Timor.

## METODOLOGI PENELITIAN
Wilayah  studi  dalam  penelitian  ini adalah  Daerah  Aliran  Sungai  Temef  yang terletak  di  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan dan Kabupaten Timor Tengah Utara (Gambar 1). DAS Temef memiliki luas 550,98 km² dan panjang alur sungai 45,38 km dan terletak pada koordinat 124° 26’49,8” BT dan 09°43’6,24” LS.  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Temef sendiri  terbagi  atas  5  sub  DAS  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Daerah Aliran Sungai Temef di Kabupaten TTS
Tabel 1. Data Pos Hujan Groundstation di DAS Temef
No Nama Pos No Pos Jenis Alat Koordinat 1 Batinifukoko MRG 09°40'59.90" LS - 124°10'0.10" BT 2 Noelnoni 53030202 MRG 09°43'58.88" LS - 124°22'59.81" BT 3 Nifukani 53020502a MRG 09°54'36.70" LS - 124°19'28.80" BT Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah: 1) Data  peta  rupa  bumi  Indonesia  skala 1:25.000,
2)  Data hujan satelit dari Global
Precipitation Measurement yang
diunduh dari https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni / dengan panjang data Mei 2021 – 7 April 2021,
3)  Data  hujan  dari ground  station yaitu  dari Pos  Hujan  Batinifukoko,  Pos  Hujan Nifukani,  dan  Pos  Hujan  Fatumnasi dengan panjang data Mei 2021 – 7 April 2021,
4)    Digitasi  menggunakan software HEC- GeoHMS ini memerlukan data topografi yaitu  data Digital  Elevation  Model (DEM)  DAS  Temef.  Data Digital
Elevation  Model (DEM)  (Website
Badan Geospasial Indonesia 2021). Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah:
1) Analisis data hujan satelit dengan hujan
groundstation ;
2) Analisis curah hujan rancangan dengan metode Generalized Extreme Value ; Distribusi Probabilitas General Extreme Value (GEV) merupakan distribusi probabilitas kontinu yang dikembangkan  berdasarkan  teori  nilai extreme  yang  mencakup  distribusi Gumbel,  Frechet,  dan  Weibull.  Sesuai dengan  teori  tersebut,  distribusi  GEV adalah  satu-satunya  distribusi  yang mernomalisasi  nilai  maksimum  atas searangkaian data identik dan independen  yang  terdistribusi  secara acak (Balai Bendungan, 2019).
3) Analisis debit banjir dengan menggunakan HEC HMS Studi  ini  menggunakan  perangkat lunak HEC-HMS 3.5 dengan masukan hasil  pengolahan  peta  digital  dengan grid  30m  x  30m  yang  ditangani  oleh HEC  GeoHMS  dan    terminal  data disimpan  dalam  HEC  DSS.  Peta digital  yang  diperlukan  meliputi  peta hidrogeologi,  tata  guna  lahan,  DEM (NEH, 2004c). HEC-HMS ( Hydrologic  Engineering  Center’s- Hydrologic Modeling System ) merupakan  aplikasi  yang  digunakan dalam  menganalisis  hidrologi  pada suatu  DAS  untuk  mengubah  data curah  hujan  yang  turun  di  DAS menjadi  debit  aliran  ( runoff )  yang keluar  dari  DAS  tersebut  (Adidarma, 2013).
4)  Untuk hidrograf satuan yang digunakan dalam penelitian ini adalah HSS Soil Conservation Service (SCS). Metode perhitungan dari Soil
Conservation  Service (SCS) Curve Number (CN)  beranggapan  bahwa
hujan  yang  menghasilkan  limpasan merupakan fungsi
dari hujan kumulatif, tata guna lahan, jenis tanah serta  kelembaban.  Nilai  CN  dapat diestimasi  bila  klasifikasi  tanah  dan tutupan lahan diketahui. Dalam menentukan  nilai  CN  juga  harus memperhatikan  kondisi  kelembaban tanah  sebelumnya  atau  biasa  disebut antecedent moisture
conditions (AMC).  Tanah  dengan  kondisi  jenuh air,  berkontribusi  menghasilkan  air
permukaan  besar  dan  tanah  dengan kondisi  kering  sedikit  berkontribusi menghasilkan aliran permukaan
(Tikno dkk., 2012). Nilai CN berlaku untuk antecedent  moisture  conditions (kondisi  kelengasan  awal)  dalam kondisi  normal  (AMC  II).  Untuk kondisi  kering  (AMC  I)  atau  kondisi basah  (AMC  III),  nilai  CN  dapat ditung dengan menggunakan Persamaan (1) dan Persamaan (2). CN(I) = 4.2 CN (II) 10−0.058 CN(II)
(1)
dan
CN(III) = 23 CN (II)
10+0.13 CN(II)
(2)
Untuk  klasifikasi  kelas  berdasarkan hujan  yang  terjadi  selama  5  hari sebelumnya  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Curah  Hujan  Wilayah  dengan  Poligon Thiessen
Curah  hujan  yang  diperlukan  untuk melakukan analisis ini adalah curah hujan rata- rata  di  seluruh  daerah  yang  bersangkutan, bukan  curah  hujan  pada  suatu  titik  tertentu. Pada  analisis  ini  akan  digunakan  salah  satu metode  dari  beberapa  metode  perhitungan curah  hujan  wilayah,  yaitu  metode  Poligon Thiessen.  Untuk  DAS  Temef  pembagian polygon Thiessen dapat dilihat pada Gambar 2.

## Tabel 2. Klasifikasi AMC untuk Masing-masing Kelas
Kelas  Jumlah Hujan selama 5 hari terdahulu AMC Musim Kering Musim Basah I < 1,3 cm < 3,6 cm II 1,3 cm – 2,8 cm 3,6 cm – 5,3 cm III >2,8 cm > 5,3 cm
Gambar 2. Peta Poligon Thiessen pada DAS Temef
Sumber: Welkis dkk., 2019

## Tabel 3. Pembobotan Hujan untuk Sub DAS Temef
Nama Sub DAS Luas (Km 2 ) Luas Area Noelnoni (Km 2 ) Luas Area Batinifukoko (Km 2 ) Luas Area Nifukani (Km 2 ) Bobot Noelnoni Bobot Batinfukoko Bobot Nifukani W60 192.123 96.061 96.062 - 0.500 0.500 - W70 128.615 65.900 62.715 - 0.512 0.488 - W80 19.872 19.872 - - 1.000 - - W90 19.013 19.013 - - 1.000 - - W100 191.883 106.464 - 85.419 0.555 - 0.445
Nilai  CN  pada  setiap  kejadian  hujan tentunya  berbeda  tergantung  pada  nilai kelengasan awal dari permukaan tanah.  Untuk pembobotan curah hujan dengan pembagian 5 sub DAS Temef didapatkan nilai pembobotan seperti pada Tabel 3.

## Data  Hujan  melalui  Satelit  dengan  Global Precipitation Measurement
Ketersediaan  data  hujan  yang  bisa diakses melalui data citra satelit dengan GPM
pada web
https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni.
Pengunduhan data citra satelit dengan Global
Precipitation  Measurement (GPM)    dibuat dalam  3  grid  (seperti  pada  laporan  hidrologi sebelumnya)  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3.
Selanjutnya  dilakukan  pengambilan data  hujan  dari  citra  satelit  dengan  Global
Precipitation Measurement tanggal 01 Desember  2020  hingga  05  April  2021  dan
didapatkan  seperti  Gambar  4.  Berdasarkan data  penangkapan  citra  satelit  GPM,  hujan tertinggi pada Stasiun Noelnoni yang terletak pada grid 1 pada tanggal 04 April 2021 adalah 149,81  mm/hari.  Berikutnya  adalah  Stasiun Batinifukoko pada tanggal yang sama adalah 147,38  mm/hari  dan  terakhir  pada  Stasiun Nifukani sebesar 146,38 mm/hari.

## Data Hujan Melalui Rainfall Gauge (Groundstation)
Data hujan yang diambil dari pos hujan Batinifukoko,  Noelnoni,  dan  Nifukani  dari bulan  Desember  2020  hingga  Maret  2021 didapatkan seperti pada Gambar 5.  Untuk pos hujan tambahan dari PT. Waskita Karya yang terletak  pada  koordinat  124°26’44.5”  E  - 9°43’20.7” S di elevasi 375.1 mdpl.
Untuk  pos  hujan  milik  PT.  Waskita Karya yang terletak di Oenino hanya sebagai pembanding data dikarenakan trend data yang tercatat memiliki korelasi yang tidak kuat ( ± 0,500) baik antara data grid GPM ataupun pos hujan groundstations .      Gambar  5  menun- jukkan  bahwa  pola  tinggi  hujan  yang terbentuk berdasar data citra satelit (GPM) dan dari  pos  hujan  ( groundstations )  memiliki trend  yang  sama  dengan  koefisien  korelasi 0,685.
Ini menunjukkan bahwa data pos hujan cukup baik jika koefisien korelasi antara citra satelit  dan  pos  hujan  bernilai  lebih  dari  0,60 atau lebih (Mamenun, 2014). Untuk selanjutnya  sebagai  data  identifikasi  awal dapat digunakan data citra satelit GPM untuk memperkirakan debit banjir yang terjadi pada siklon Seroja tersebut.
Gambar 3. Pembagian Wilayah Grid menjadi 3 (GPM 1, GPM 2, dan GPM 3)
(a) Grid 1 pada Stasiun Batinifukoko
(b) Grid 2 pada Stasiun Noelnoni (c)
Grid 3 pada Stasiun Nifukani
Gambar 4. Grafik Data Hujan yang bisa diunduh pada Citra Satelit NASA
Gambar 5. Grafik Data Hujan dari Citra Satelit GPM, PT. Waskita, dan Groundstation

## Analisis Debit Banjir pada DAS Temef pada tanggal 04 April 2021
Banjir yang terjadi pada tanggal 4 April 2021 diakibatkan oleh curah hujan yang tinggi pada  tanggal  tersebut  pada  DAS  Temef  yang terekam  dari  citra  satelit  sebesar  148.340 mm/hari.  Untuk data hujan penangkapan citra satelit  dari  Grid  1  –  Grid  3  adalah:  Grid  1 (147,383 mm), Grid 2 (149,809 mm), dan Grid 3  (146,375  mm).    Untuk  tinggi  hujan  pada tanggal 04 April 2021 adalah 149,809 mm di Pos  Noelnoni  dengan  kondisi  kelembaban tanah  sebelumnya  cukup  tinggi  karena beberapa hari sebelumnya telah diguyur hujan khususnya  pada  Sub  Das  Bijeli  dan  Sub  Das Besi,  maka  nilai  CN  menjadi  meningkat karena  tingkat  kejenuhan  tanah  terhadap  air. Untuk  itu  nilai  CN  (II)  pada  DAS  Temef menjadi  CN  (III)  dengan  nilai  84,813  dari sebelumnya  yang  hanya  berkisar  di  70,094. Hujan yang terjadi di bagian hulu (Batinifukoko) pada beberapa hari
sebelumnya,  menyebabkan  curah  hujan  yang tidak  besar  di  bagian  Batinifukoko  mem- berikan  limpasan  cukup  besar  di  bagian  hilir Noelnoni  karena  tanah  yang  sudah  jenuh  air. Tingginya hujan yang mencapai diatas 53 mm ini  juga  berpengaruh  terhadap  besarnya limpasan  pada  tanggal  04  April  2021. Perhitungan  analisis  debit  banjir  dengan menggunakan  HSS  SCS  didapatkan  debit puncak yang terjadi pada tanggal 4 April 2021 adalah 723,55 m3/detik serta ditampilkan pada Gambar  6.  Nilai  debit  723,55  m3/detik  yang terjadi  melampaui  debit  kala  ulang  50  tahun yang  sebesar  687,00  m3/detik.  Nilai  CN  di kawasan DAS Temef menjadi lebih besar atau masuk  dalam  kategori  lebih  lembab/lebih basah.  Hal  ini  menjadikan  volume  limpasan yang  masuk  ke  alur  Sungai  Temef  menjadi lebih  besar.  Banjir  pada  Sungai  Temef dipengaruhi oleh faktor alam karena intensitas hujan yang sangat tinggi, dan disertai anomali cuaca yaitu badai siklon tropis Seroja.
Gambar 6. Debit Banjir di Outlet Temef pada Tanggal 04 April 2021

## SIMPULAN
1)  Hujan  yang  terjadi  pada  saat  badai  siklon tropis Seroja di DAS Temef adalah berkisar 146.38 mm/hari - 149.81mm/hari.
2)  Nilai curve number (CN) pada DAS Temef dari  CN  dengan  kondisi  normal  (AMC  II) sebesar  70,094  meningkat  menjadi  CN dengan  kondisi  basah  (AMC  III)  sebesar 84,813.
3)  Banjir  yang  terjadi  pada  tanggal  4  April 2021 dengan debit sebesar 711.38 m3/detik merupakan debit banjir kala ulang diatas 50 tahun  yang  mengakibatkan  banjir  besar  di outlet DAS  Temef.  Intensitas  hujan  yang terus  menerus  selama  beberapa  hari sebelumnya hingga mencapai puncak hujan di kisaran 148 mm/hari menyebabkan debit banjir sehingga melampaui Q50th.

## DAFTAR PUSTAKA
Adidarma,  W.K..  (2013)  Teknik  Perhitungan Banjir Desain untuk Bendungan dengan Data  Terbatas  khususnya  di  Indonesia,
Jurnal Teknik Hidraulik , 4(2), pp. 105-
116.
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.  (2009).  Siklon  Tropis. [Online] Available at: http://meteo.bmkg.go.id/siklon/learn/0 1/id [Accessed 28 June 2021]. Balai Bendungan. (2019) Bimbingan Teknis Perhitungan Debit Banjir pada Keterbatasan Data Curah Hujan Satelit. Palembang. Indonesia,  C.  N.  N.  (2021)  Peringatan BMKG soal Siklon Seroja di NTT Dini
Hari  Ini.  nasional.  Available  at: https://www.cnnindonesia.com/nasion al/ 20210405000321-20-625881/ peringatan-bmkg-soal-siklon-seroja- di-ntt-dini-hari-ini [Accessed 06 April 2021].
Krisnayanti,  D.S.,  Welkis,  D.F.B.,  Hepy, F.M.,  &  Legono,  D.  (2020)  Evaluasi Kesesuaian  Data  Tropical  Rainfall Measuring  Mission  (TRMM)  Dengan Data  Pos  Hujan  Pada  Das  Temef  Di Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan. Jurnal  Sumber  Daya  Air ,  16(1),  pp. 51-62. Mamenun. (2014) Validasi dan Koreksi Data
Satelit TRMM pada Tiga Pola Hujan di
Indonesia. Jurnal  Meteorologi  dan Geofisika . Pusat Penelitian dan Pengembangan  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika,  Vol.  15, No. 1 National Aeronautics and Space Administration, Giovanni, The Bridge between  Data  and  Science  v.  4.35. Available:
https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovan ni/ [Accessed June 2021].
NEH  (National  Engineering  Handbook) (2004c) Chapter 9 and 10: Estimation of Direct Runoff from Storm Rainfall, Part 630 Hydrology National Engineering Handbook, USDA, Washington DC. Perawiska,  E.,  Muliadi,  &  Adriat  R  (2018) Analisis  Unsur  Cuaca  Pada  Saat Kejadian Siklon Tropis Haiyan Menggunakan  Model  WRF  (Weather Research  And  Forecasting). Prisma
Fisika , 7(2), pp. 129 – 136. trewarttrhttps://reliefweb.int/report/indonesi
a/tropical-cyclone-26s-seroja-nusa- tenggara-islands-indonesia-flash- update-2  [Online].  [Accessed  August 24, 2021].
Sani,  Lusi  F.  &  Marzuki  (2015)  Pengaruh Badai  Tropis  Haiyan  terhadap  Pola
Hujan  di  Indonesia. Jurnal  Fisika
Unand , 4(2), pp. 157-166. ISSN 2302-
8491.
Tikno,  Sunu.,  Hariyanto,  T.,  Anwar,  N., Karsidi,  A.,  Aldrian,  E.  (2012)
Aplikasi Metode Curve Number untuk
Mempresentasikan  Hubungan  Curah Hujan  dan  Aliran  Permukaan  di  DAS Ciliwung  Hulu  –  Jawa  Barat. J.  Tek. Ling , 13 (1), pp. 25-36.
Trewartha,  G.  T.  (1995)  Pengantar  Iklim. kelima  ed.  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada. Tysara, L. (2021) Available: https://hot.liputan6.com/read/4523685 /siklon-tropis-seroja-adalah-cuaca- ekstrem-dari-siklon-tropis-ini-
dampak-buruknya [Online]. [Accessed
August 24, 2021]. Welkis,  D.F.B.,  Moun,  F.,  Lobo,  Iki., Krisnayanti, D.S. (2019) Characteristics  of  Flood  Water  Level Based  on  Hydrologic  Soil  Group Analysis  in  Temef  Watershed, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 437 (2020) 012005. doi:10.1088/1755-1315/437/1/012005 Zakir,  A.  (2013)  Super  Typhoon  Haiyan Menghantam Filipina, http://bkmg.go.id/, diakses July 2021.