## MITIGASI BANJIR BERDASARKAN HUJAN 3 HARIAN MAKSIMUM TAHUNAN DENGAN SIMULASI PEMASANGAN PARAPET DI KOTA SURAKARTA
Fridya Ikafitri Nurhidayati 1 , Rintis Hadiani 2 dan Adi Yusuf Muttaqien 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36 A Surakarta Email: fridyaikafiti@student.uns.ac.id
2 Pengajar Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36 A Surakarta Email: rintis@ft.uns.ac.id
3 Pengajar Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36 A Surakarta Email: mailto:adiyusufmuttaqien@staff.uns.ac.id

## ABSTRACT
Surakarta City often floods when there is high rainfall, according to BNPB 2016 three consecutive days of rain can cause flood disasters. Hydrological analysis is needed to determine the flood discharge due to the maximum three-day rain. With the development of TRMM satellite rain data technology can be used in hydrological analysis to overcome the problem of limited data availability at rainfall gauges. The  purpose  of  this  research  is  to  determine  the  value  of  discharge,  inundation  area  caused  by  a maximum of three days of rain. In addition, this research also evaluates flood events and determines appropriate  efforts  in  overcoming  floodwater  runoff  by  installing  parapets.  The  use  of  HEC-RAS software  in  this  research  is  for  flood  analysis  and  simulation  of  parapet  installation  in  areas experiencing river water runoff. The calculated flood discharge is the annual flood discharge from 2000 - 2019. The method of calculating the discharge uses HSS Gama 1. Then flood tracing is carried out to determine the area of inundation that occurs. The process of mapping and determining the extent of flooding that occurred in each sub-district was carried out with the help of software GIS. The highest flood area due to river runoff occurs in Laweyan Subdistrict, which is 45,80 ha. From this location, a parapet  installation  simulation  was  carried  out  as  one  of  the  flood  mitigation  efforts.  Simulation  of parapet installation was carried out in Pajang Village and Laweyan Village, after simulating parapet installation, the flood area for Laweyan Subdistrict was 2,21 ha.
Keywords: Surakarta City, TRMM, Three-Day Rainfall, River Runoff

## ABSTRAK
Kota Surakarta sering terjadi banjir apabila terjadi curah hujan yang tinggi, menurut BNPB 2016 hujan 3  hari  berturut-turut  dapat  menyebabkan  bencana  banjir.  Analisis  hidrologi  diperlukan  untuk menentukan debit banjir akibat hujan 3 harian maksimum. Dengan perkembangan teknologi data hujan satelit TRMM dapat digunakan pada analisis hidrologi untuk mengatasi permasalahan ketersediaan data yang terbatas pada pos penakar curah hujan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan nilai debit, luasan  genangan  yang  disebabkan  oleh  hujan  3  harian  maksimum.  Selain  itu  penelitian  ini  juga mengevaluasi  kejadian  banjir  dan  mentukan  upaya  yang  tepat  dalam  mengatasi  limpasan  air  banjir dengan pemasangan parapet. Penggunaan software HEC-RAS dalam penelitian ini yaitu untuk analisis banjir dan simulasi pemasangan parapet pada daerah yang mengalami limpasan air sungai. Debit banjir yang  dihitung  merupakan  debit  banjir  tahunan  dari  Tahun  2000  –  2019.  Metode  perhitungan  debit menggunakan  HSS  Gama  1.  Kemudian  dilakukan  penelusuran  banjir  untuk  mengetahui  luasan genangan yang terjadi. Proses pemetaan dan penentuan luasan banjir yang terjadi pada setiap kecamatan dilakukan  dengan  bantuan software GIS.  Luasan  banjir  akibat  limpasan  sungai  tertinggi  terjadi  di Kecamatan Laweyan yaitu 45,80 ha dari lokasi tersebut dilakukan simulasi pemasangan parapet sebagai salah  satu  upaya  mitigasi  banjir.  Simulasi  pemasangan  parapet  dilakukan  di  Kelurahan  Pajang  dan Kelurahan  Laweyan,  setelah dilakukan  simulasi  pemasangan  parapet  luasan banjir untuk  Kecamatan Laweyan yaitu 2,21 ha.
Kata kunci : Kota Surakarta, TRMM, Hujan 3 harian, Limpasan sungai

## 1. PENDAHULUAN
Sungai-sungai besar yang mengaliri Kota Surakarta seperti Sungai Pepe dan Sungai Pelem Wulung dapat memberikan manfaat  untuk  masyarakat  sekitar  seperti  ketersediaan  air  untuk  keperluan  sehari-hari.  Namun  disisi  lain  sungai
tersebut dapat memberikan dampak negatif yaitu bencana banjir di beberapa tempat jika terjadi hujan deras dengan durasi  yang  lama  (Pratama  dkk.,  2019).  Salah  satu  permasalah  tahunan  yang  sering  terjadi  dan  menyebabkan kerusakan yang cukup besar yaitu banjir karena banjir biasanya terjadi di wilayah yang luas (Utomo dkk., 2019).
Menurut BNPB 2016, jika banjir disebabkan oleh hujan selama tiga hari berturut-turut maka keadaan tersebut dapat dikategorikan sebagai bencana banjir (Ishadi dkk., 2018). Pada penelitian ini menganalisis hujan 3 harian maksimum tahunan  untuk  mengetahui  potensi  banjir  di  Kota  Surakarta.  Data  curah  hujan yang  digunakan  yaitu  data dari  pos stasiun  hujan  yang  terdekat  dengan  lokasi  penelitian.  Pada  kenyataannya  untuk  mendapatkan  data  tersebut  ada beberapa  kendala  seperti  kerusakan  alat  ukur,  keterbatasan  data  yang  diperlukan  dan  lokasi  pos  curah  hujan  yang terbatas.  Salah  satu  teknologi  yang  dikembangkan  adalah  TRMM  ( TropicalRainfall  Measuring  Mission ),  dapat dikatakan  bahwa  data  curah  hujan  TRMM  sangat  berguna  untuk  perencanaan  khususnya  pada  bidang  ke  airan (Jarwanti dkk., 2021).
Permasalahan banjir di Kota Surakarta perlu diatasi dengan mitigasi banjir untuk mengurangi resiko kerugian akibat banjir. Menutut Peraturan Pemerintah No. 21 Tahun 2008 Pasar 1 ayat 6 tantang Penyelenggaraan Penanggulangan Bencana mitigasi banjir meliputi model penelusuran dan pemetaan banjir di wilayah rawan banjir. Untuk melakukan penelusuran  banjir  menggunakan software HEC-RAS  dengan  simulasi  pemasangan  parapet  pada  ruas  sungai sementara untuk memetakan banjir dan mencari luasan banjir yang terjadi dilakukan dengan bantuan software GIS.
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentukan nilai debit banjir 3 harian maksimum tahunan di Kota Surakarta, menentukan  luas  genangan  banjir,  menganalisis  perubahan  luasan  genangan  banjir  setelah  dilakukan  simulasi pemasangan parapet dan memperoleh peta perubahan luasan genangan banjir sebelum dan sesudah dilakukan simulasi pemasangan parapet. Dari tujuan tersebut diharapkan memberikan manfaat sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan mengenai penanganan banjir di Kota Surakarta. Sehingga mitigasi bencana banjir dapat dilakukan sedini mungkin dan dapat meningkatkan kewaspadaan masyarakat yang berada pada daerah rawan banjir.

## 2. LANDASAN TEORI
Bencana alam seperti banjir menjadi permasalahan tahunan yang menyebabkan banyak kerusakan  hingga kerugian yang besar. Banjir biasanya terjadi di wilayah yang luas oleh karena itu banyak memakan korban jiwa (Utomo dkk., 2019).  Faktor  lain  yang  menyebabkan  bencana  banjir  selain  tingginya  curah  hujan  yaitu  kerusakan  ekosistem lingkungan pada Daerah Aliran Sungai (DAS) dan pengelolaan sumber daya air yang buruk (Raka Buana dkk., 2018). Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan suatu kawasan yang dibatasi oleh titik-titik tinggi dimana air yang berasal dari air hujan yang jatuh, terkumpul dalam kawasan tersebut (Dwiprayogo dkk., 2018).

## Pengisian Data Hujan yang Hilang
Salah satu metode yang digunakan untuk pengisian data hujan yang hilang yaitu metode. Jarak antar stasiun pos hujan dengan data yang hilang ke stasiun pos hujan yang memiliki data curah hujan yang lengkap menjadi acuan dalam perhitungan.

## Uji Konsistensi Data
Pengujian konsisten data dilakukan dengan metode Kurva Massa Ganda ( double mass curve ) dengan membandingkan kumulatif  jumlah  hujan  dan  kumulatif  rata-rata  pada  stasiun  pos  hujan  yang  ditinjau.  Hasil  analisis  digambarkan dengan garis linier dengani nilai r 2 mendekati 1 apabila hasil analisis tidak mendekati  garis linier maka data hujan tersebut harus diperbaiki.

## Hujan Wilayah
Untuk mendapatkan perkiraan besaran banjir yang terjadi di suatu penampang sungai tertentu, maka kedalaman hujan yang  terjadi  harus  diketahui  pula  (Toha  dkk.,  2019).  Pengolahan  data  hujan  stasiun  menjadi  data  hujan  wilayah dilakukan untuk mewakili nilai hujan pada wilayah yang ditinjau. Perhitungan hujan wilayah dengan metode poligon thiessen karena  ini  dianggap  cukup  baik  karena  mengubah  kedalaman  hujan  berdasarkan  luas  area  yang  diwakili (Sahusilawane dkk., 2019).

## Verifikasi dan Kalibrasi Data Hujan Satelit
Lokasi pos penakar hujan yang tidak merata, kerusakan alat adalah faktor yang menyebabkan ketersedian data hujan stasiun  yang  kurang.  Dengan  perkembangan  teknologi  data  hujan  satelit  dapat  digunakan  untuk  melengkapi ketersediaan  data  dalam  analisis  hidrologi.  Salah  satu  data  hujan  satelit  yang  dapat  digunakan  di  Indonesia  yaitu Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM)  (Krisnayanti  dkk.,  2020).  Perlu  adanya  kalibrasi  dan  validasi  data hujan satelit terhadap data lapangan (Jarwanti dkk., 2021).
Analisis  kalibrasi  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  regresi  untuk  mengetahui  nilai  korelasi  antar  data. Persamaan regresi y = f(x) yang membentuk hubungan antara hujan satelit sebagai variabel x dan curah hujan stasiun pengamatan  sebagai  variabel  y  (Maulana  dkk.,  2019).  Sedangkan  analisis  validasi  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  akurat  data  TRMM.  Secara  matematis  indikator  statistik  pada  analisis  validasi  dapat  ditentukan  dengan persamaan (1) sampai persamaan (4)
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑ (𝑃𝑖 − 𝑄𝑖) 2 𝑁 𝑖−1 ∑ (𝑃𝑖 − 𝑃𝑖 ̅ ) 2 𝑁 𝑖−1
(1)
R  = 𝑁  ∑ 𝑃𝑖 𝑄𝑖 −   ∑ 𝑃𝑖  × ∑ 𝑄𝑖 𝑁 𝑖−1 𝑁 𝑖−1 𝑁 𝑖−1
√𝑁 ∑ 𝑃𝑖 2 − (∑ 𝑃𝑖 𝑁 𝑖=1 ) 2 𝑁 𝑖−1
√𝑁 ∑ 𝑄𝑖 2 − (∑ 𝑄𝑖 𝑁 𝑖=1 ) 2 𝑁 𝑖−1 (2)
RMSE  = √ ∑ (𝑃𝑖 − 𝑄𝑖) 2 𝑁 𝑖−1 𝑁
(3)
𝐾𝑅 = ∑ (𝑃𝑖 − 𝑄𝑖) 𝑁 𝑖−1 ∑ 𝑃𝑖 𝑁 𝑖−1 × 100% (4) dengan: NSE = Nash-Sutcliffe Efficiency, R = koefisien korelasi,
RMSE
= Root Mean Squared Error , KR = kesalahan relaitf, Pi
= data observasi (data sebenarnya),
Qi
= data perkiraan (data hasil estimasi),
i
= data observasi rata-rata,
N
= jumlah data.

## Distribusi Sebaran
Distribusi  sebaran  menggambarkan  peluang  dari  sekumpulan  varian  sebagai  pengganti  frekuensinya.  Peluang kumulatif dari sebuah varian adalah  peluang dari suatu variabel acak yang mempunyai nilai sama atau kurang dari suatu nilai tertentu (Muntu dkk., 2019). Pemilihan distribusi sebaran dengan beberapa metode yaitu Distribusi Normal, Distribusi  Log  Normal,  Distribusi  Gumbel,  Distribusi  Log  Normal  dan  Distribusi  Log  Pearson  III.  Parameter- parameter yang digunakan sebagai langkah awal penentuan jenis distribusi adalah koefisien skewness (Cs), koefisien variasi (Ck) dan koefisien kurtosis (Cv) (Gaghana dkk., 2019)

## Uji Kecocokan Sebaran
Uji kecocokan sebaran untuk mengetahui kecocokan analisis curah hujan rencana terhadap simpangan data vertikal dan  horizontal  dengan  uji  kecocokan Chi-Square dan  uji  kecocokan Smirnov-Kolmogorof ,  sehingga  diketahui distribusi yang dipilih dapat diterima atau tidak berdasarkan nilai simpangan terkecil (Sebayang & Parlina, 2018).

## Hujan Efektif
Hujan  efektif  adalah  jumlah  hujan  yang  dikurangi  dengan  kehilangan  air  atau  sebagian  dari  hujan  yeng  mengalir langsung ke sungai. Perhitungan hujan efektif dipengaruhi oleh koefisien limpasan. Dalam buku Bambang Triatmodjo 2008 nilai koefisien limpasan bervariasi dari 0 hingga 100 yang dipengaruhi oleh faktor tata guna lahan seperti tipe tanah dan luas lahan.

## Waktu Konsentrasi
Waktu  yang  dibutuhkan  air untuk  bergerak  dari  titik  aliran  terjauh  di  suatu  DAS  ke  titik  pelepasan  disebut  waktu konsentrasi.  Sesuai  dengan  peraturan  SNI  2415:2016  tentang  Tata  Cara  Perhitungan  Debit  Banjir  Rencana,  rumus kirpich digunakan dalam penelitian ini.

## Intensitas Hujan
Kedalaman atau tinggi air hujan pada jangka waktu tertentu dalam satuan waktu didefinisian sebagai intensitas hujan (Hidayat & Suyanto, 2021).

## HSS Gama 1
Hidrograf limpasan langsung yang ditimbulkan oleh hujan efektif sebesar 1 mm yang tecatat di ujung hilir DASdengan intensitas tetap pada durasi waktu tertentu terjadi secara merata di permukaan DAS Karakter fisik DAS menjadi dasar penentuan konsep Hidrograf Satuan Sintesis (Sembiring dkk., 2019). Karakteristik DAS yang memiliki parameter– parameter  tertentu.  Parameter  yang  sering  digunakan  untuk  analisis  yaitu  ordo  sungai,  panjang  sungai,  jumlah pertemuan  sungai,  luas  DAS  dan  keandaian  DAS.  Pengenalan  metode  penetapan  tingkat  sungai  HSS  Gama  1 digunakan sesuai dengan pedekatan Strahler (Chow, 1989). Perhitungan HSS Gama 1 dilakukan dengan Persamaan (5) sampai dengan persamaan (9)
𝑄𝑡 = 𝑄𝑝 . 𝑒 𝑡/𝐾 (5) 𝑇𝑅 = 0,43  ( 𝐿 100 𝑆𝐹 ) 3 + 1,0665 𝑆𝐼𝑀 + 1,2775 (6)
𝑄𝑝 = 0,1836 𝐴 0,5886 𝐽𝑁 0,2381 𝑇𝑅 −0,4008 (7)
𝑇𝐵 = 27,4132  𝑇𝑅 0,1457 𝑆 −0,0986 𝑆𝑁 0,7344 𝑅𝑈𝐴 0,2574 (8)
𝐾 = 0,5617  𝐴 0,1798 𝑆 −0,1446 𝑆𝐹 −1,0897 𝐷 0,0452 (9) dengan: Qt = debit puncak hidrograf satuan sintesis (m 3 /s), Qp = debit puncak (m 3 /s),
t
= waktu yang diukur dari saat terjadinya debit puncak (jam),
K
= koefisien-tampung (jam),
TR
= waktu naik (jam),
L = panjang sungai (km), A
= luas DAS (km 2 ),
SF = faktor sumber (tidak berdimensi), SIM = faktor simetri (tidak berdimensi), JN
= jumlah pertemuan sungai berbeda (tidak berdimensi),
TB = waktu dasar, S
= kemiringan sungai,
SF = faktor sumber, SN = frekuensi sumber, RUA
= luas DAS di hulu,
D
= kerapatan jaringan kuras.

## Analisis Banjir dengan HEC-RAS
Pada dasarnya, analisis hidrolika adalah analisis perilaku air terhadap sungai. Hal tersebut bertujuan untuk mengetahui kemmampuan  sungai  untuk  mengalirkan  debit,  mencakup  analisis  kapasitan  pengaliran  sungai  sesuai  kondisi topografi sungai (Budiyanto dkk., 2021).
Software HEC-RAS membantu perhitungan profil aliran hidrolika untuk menentukan kapasitas penampungan sungai dan titik rawan limpasan. Pada software ini juga bisa dilakukan simulasi pemasangan parapet pada titik-titik limpasan. Pemasangan parapet sebagai salah satu cara mitigasi banjir, dengan pemasangan parapet diharapkan bisa mengurangi limpasan yang diakibatkan oleh aliran sungai.

## Pemetaan Banjir dengan GIS
GIS ( Geographic Information System ) merupakan salah satu teknologi komputer yang dapat membantu proses pemetaan  lokasi  rawan  banjir,  sehingga diharapkan bisa  digunakan  sebagai  acuan  untuk  mengambil keputusan.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  desktiptif  kuantitatif.  Tujuannya  adalah  untuk  menggambarkan  dan mengungkapkan  masalah  yang  terkait  dengan  banjir.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  hingga mendapatkan hasil akhir yaitu peta potensi banjir dan mitigasi yang bisa dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Pada penelitian ini menggunakan data sekunder meliputi:
1. Data curah hujan tahun 2000 sampai 2019 yang diperoleh dari Balai Besar Wilayah Sungai (BBWS) Bengawan Solo. Stasiun hujan terdekat yang digunakan yaitu Stasiun Pabelan, Stasiun Mojolaban dan Stasiun Baki.
2. Data Hujan TRMM dari Tahun 2000 sampai 2019
3. Peta Administrasi Kota Surakarta
4. Peta DEM Kota Surakarta yang didapatkan dari Badan Informasi Geospasial (BIG) skala 1:25.000
Data diatas kemudian diolah menggunakan beberapa perangkat digital sebagai berikut:
1. Microsoft excel untuk pengolahan dan analisis data
2. Google earth untuk mengetahu lokasi koordinat masing-masing stasiun hujan
3. HEC-RAS untuk analisis banjir dan simulasi pemasangan parapet
4. GIS untuk memetakan wilayah banjir

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Perhitungan debit banjir menggunakan data hujan dari pos penakar hujan yang terdekat dengan lokasi penelitian yaitu Stasiun Hujan Baki, Stasiun Hujan Mojolaban dan Stasiun Hujan Pabelan. Dari data hujan stasiun tersebut kemudian dilakukan kalibrasi dan validasi menggunakan data hujan satelit TRMM.
Kalibrasi dilakukan dengan menggunakan dua metode regresi yaitu regresi linier dan regresi random fores , didapatkan persamaan  y  =  f(x)  pada  masing-masing  metode.  Persamaan  tersebut  digunakan  untuk  mencari  nilai  koreksi. Berdasarkan  dari  hasil  analisis  validasi  yang  dilakukan  terhadap  data  TRMM  dan  data  stasiun  hujan  berdasarkan indikator statistik.
Tabel 1 Validasi Data Metode Regresi Linier Indikator Statistik Regresi Linier Nilai Keterangan NSE -0,6528 Tidak memenuhi R 0,5647 Sangat rendah RMSE 50,3796 KR 5,0% Tabel 2 Validasi Data Metode Regresi Random Fores Indikator Statistik Regresi Linier Nilai Keterangan NSE 0,8713 Baik R 0,9351 Sangat kuat RMSE 14,0557 KR 1,2%
Dapat disimpulkan bahwa hasil validasi untuk metode regresi random fores menunjukkan hasil yang paling baik dari dua metode lainnya. Persamaan yang didapat adalah y = 1,019x. Dengan variabel y adalah data hujan stasiun dan data x adalah data hujan TRMM.
Gambar 1 Scater Plot Metode Regresi Random Forest
y = 1,019x R² = 0,9995 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 C H Hu jan W ilay ah ( m m )
CH Hujan TRMM (mm)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan  debit  banjir  rencana  dari  tahun  2000  sampai  2019  dengan  metode  HSS Gama 1 untuk masing-masing DAS. Nilai debit maksimum terjadi pada Tahun 2007 yaitu, DAS Kali Pepe Hulu 15,51 m 3 /dt, DAS Kali Anyar 85,58 m 3 /dt, DAS Kali Gajah Putih 13,34 m 3 /dt, DAS Kali Boro 10,09 m 3 /dt, DAS Kali Jenes 13,04 m 3 /dt, DAS Kali Pepe Hilir 107,90 m 3 /dt, DAS Kali Pelem Wulung 45,75 m 3 /dt dan Kali Brojo 4,77 m 3 /dt.
Dari  hasil  running  HEC-RAS  didapatkan  luasan  genangan  banjir.  Penelusuran  banjir  dilakukan  dari  Tahun  2000 sampai Tahun 2019. Hasil running luasan genangan banjir dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Hasil Running Luasan Genangan Banjir
Dari  hasil  analisis  terdapat  beberapa  daerah  yang  mengalami  banjir  seperti  Kecamatan  Laweyan,  Kecamatan Serengan, Kecamatan Pasar Kliwon dan Kecamatan Jebres. Kemudian dilakukan export layer dari software HEC- RAS  untuk  kemudian dilakukan  pemetaan  banjir  menggunakan  GIS.  Banjir  di  Kecamatan  Laweyan  akibat  luapan sungai pada DAS Pelem Wulung dan DAS, banjir di Kecamatan Serengan dan Kecamatan Pasar Kliwon akibat luapan dari sungai Jenes dan banjir di Kecamatan Pasar Jebres akibat luapan sungai Boro. Hasil pemetaan banjir akibat hujan 3 harian maksimum dan pengaruh masing-masing DAS dapat dilihat pada Gambar 3. Selanjutnya dilakukan tinjaun luasan genangan banjir pada masing-masing kecamtan dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 3 Pemetaan Banjir berdasarkan Pengaruh DAS Gambar 4 Pemetaan Banjir bedasarkan Kecamatan
Tabel 3 Hasil Rekapitulasi Luas Genangan di Setiap Kecamatan Tahun Luasa Genangan (Ha) Kec.Laweyan Kec. Serengan Kec. Pasar Kliwon Kec. Jebres 2000 32,52 9,30 8,98 4,93 2001 32,54 9,36 9,03 5,03 2002 32,70 9,41 9,07 5,07 2003 31,30 8,97 8,68 4,75 2004 41,69 13,08 10,99 6,88 2005 32,55 9,36 9,03 5,05 2006 32,55 9,36 9,03 5,05
2007 45,80 16,13 12,13 7,72 2008 38,13 11,15 10,22 6,04 2009 31,75 9,12 8,82 4,88 2010 33,19 9,58 9,18 5,17 2011 32,20 9,27 8,95 4,97 2012 30,09 8,45 8,07 4,28 2013 31,86 9,15 8,85 4,93 2014 39,91 11,97 10,63 6,44 2015 41,52 12,90 10,95 6,81 2016 37,46 10,94 10,08 5,76 2017 31,58 9,08 8,79 4,86 2018 38,42 11,27 10,29 6,10 2019 43,76 14,41 11,52 7,28
Dari  hasil  rekapitulasi  dapat  diketahui  untuk  luasan  banjir  maksimum  terjadi  pada  Tahun  2007.  Untuk  analisis selanjutnya  digunakan  data  pada  Tahun  2007  karena  dianggap  mewakili  potensi  banjir  maksimum.  Selanjutnya dilakukan mitigasi banjir dengan simulasi pemasangan parapet pada daerah yang mengalami limpasan aliran sungai, daerah yang dipilih yaitu pada Kecamatan Laweyan akibat luapan dari tempuran Kali Pelem Wulung dan Kali Brojo. Mengidentifikasi lokasi yang akan dipasang parapet, pemasangan parapet disesuaikan dengan elevasi limpasan yang terjadi. Pada software HEC-RAS dilakukan modifikasi terrain dengan fitur high ground , kemudian dilakukan running kembali.

## Gambar 5 Modifikasi Terrain
Luasan genangan banjir sebelum dilakukan simulasi pemasangan parapet yaitu 45,80 ha kemudian luasan genangan banjir  setelah  dilakukan  simulasi  pemasangan  parapet  yaitu  2,21  ha.  Hasil  pemetaan  luasan  genangan  banjir  pada kondisi sebelum dan sesudah dilakukan simulasi pemasangan parapet dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7
Gambar 6 Hasil Pemetaan Sebelum Dipasang Parapet Gambar 7 Hasil Pemetaan Sesudah Dipasang Parapet
Simulasi pemasangan parapet dilakukan pada kelurahan yang mengalami dampak limpasan air sungai paling tinggi yaitu Kelurahan Pajang dan Kelurahan Sondokan. Hasil pemetaan lokasi pemasangan parapet dapat dilihat pada Gambar 8
Gambar 8 Hasil Pemetaan Lokasi Pemasangan Parapet

## 5. KESIMPULAN
Pemetaan  banjir  yang  dilakukan  menggunakan  debit  banjir  tahun  2007  sudah  dianggap  melebihi  potensi  banjir maksmum yang ada Di Kota Surakarta. Pemetaan Banjir yang dilakukan setelah pemasangan parapet bisa dilakukan sebagai salah satu upaya mitigasi bencana untuk mengatasi permasalahan banjir di Kecamatan Laweyan .

## DAFTAR PUSTAKA
Bambang Triatmodjo, 2008. Hidrologi Terapan . Beta Offset, Yogyakarta
Badan Nasional Peanggulangan Bencana (BNPB), 2016. Risiko Penanggulangan Bencana Indonesia. Jakarta Budiyanto, M. A., Purwoko, F., & Arifin, M. (2021). Kajian Kapasitas Sungai Buaya Kabupaten Halmahera Timur.
CivETech . https://jurnal.ucy.ac.id/index.php/CivETech/article/view/1057
Dwiprayogo, B., Sisinggih, D., & Priyantoro, D. (2018). Studi Perencanaan Tanggul Banjir Di Sungai Bengawan Solo Pada Ruas Kota Surakarta, Jawa Tengah. Jurnal Pengairan , 1–9.
Chow, V.T., Maidment, D.R., and Mays, L.W. 1988. Applied Hydrology . McGraw-Hill. Singapore Gaghana, M., Binilang, A., & Hendratta, L. A. (2019). Analisis Kapasitas Penampang Sungai di Kelurahan Tona 1 Kabupaten Sangihe. Jurnal Sipil Statik . https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jss/article/view/23394
Hidayat,  N.,  &  Suyanto,  H.  (2021).  Analisis  Genangan  Banjir  Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  (Studi Kasus:  Saluran  Drainase  Primer  Di  Kecamatan  Jekan  Raya  Kota  Palangka  Raya). Jurnal  Teknika:  Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Keteknikan . https://e-journal.upr.ac.id/index.php/JT/article/view/4526
Ishadi,  N.  K.,  Hadiani,  R.  R.  R.,  &  Suryandari,  E.  S.  (2018).  Penelusuran  Banjir  Berdasarkan  Analisis  Metode Kinematik Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) Di Kelurahan Sangkrah, Surakarta. Matriks Teknik Sipil , 6 (3), 530–541. https://doi.org/10.20961/mateksi.v6i3.36562 Jarwanti, D. P., Suhartanto, E., & Fidari, J. S. (2021). Validasi Data Curah Hujan Satelit TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) dengan Data Pos  Penakar Hujan di DAS Grindulu , Kabupaten Pacitan , Jawa Timur . 1 (2), 772–785.
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 Compability Evaluation Of Tropical Rainfall Measuring Mission Data With In-Situ Rainfall Data For Temef Watershed . D (1), 51–62. Maulana, H., Suhartanto, E., & Harisuseno, D. (2019). Analysis of Water Availability Based on Satellite Rainfall in the Upper Brantas River Basin . 4 (2), 393–398.
Muntu, A. D., Sumarauw, J. S. F., & Mananoma, T. (2019). Analisis Kapasitas Penampang Terhadap Berbagai Kala
Ulang Banjir Di Sungai Sesayap Kalimantan Utara. Jurnal Sipil Statik . https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jss/article/view/26136 Peraturan Pemerintah No. 21 Tahun 2008 Pasal 1 ayat (6) tentang Penyelenggaraan Penanggulangan Bencana Pratama,  B.  H.,  Hadiani,  R.  R.  R.,  &  Setiono,  S.  (2019).  Analisis  Banjir  Tahunan  Kota  Surakarta  Menggunakan
Watershed Modelling
System (Wms). Matriks Teknik Sipil , 7 (3), 294–305.
https://doi.org/10.20961/mateksi.v7i3.36499
Raka Buana, M. Z., Hadiani, R. R. R., & Suryandari, E. S. (2018). Analisis Banjir Dengan Metode Muskingum Cunge Dan Sistem Informasi Geografis (Sig) Di Kelurahan Banyuanyar, Surakarta. Matriks Teknik Sipil , 6 (4), 613–
620. https://doi.org/10.20961/mateksi.v6i4.36534
Sahusilawane, G., Sumarauw, J. S. F., & Tangkudung, H. (2019). Analisis Kapasitas Penampang Terhadap Berbagai Kala Ulang Banjir di Sungai Lobong, Kecamatan Tutuyan Kabupaten Bolaang Mongondow Timur. Jurnal Sipil Statik . https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jss/article/view/23402
Sebayang, I. S. D., & Parlina, M. (2018). Analisis Banjir dan tinggi Muka Air Pada Ruas Sungai Ciliwung STA 7+ 646 s/d STA 15+ 049. In Jurnal Forum Mekanika . core.ac.uk. https://core.ac.uk/download/pdf/268601654.pdf Sembiring, F. D. A., K, D. I., & Gama, I. (2019). Analisis Perbandingan Hidrograf Satuan Sintetik Gama I dan SCS ( HEC- HMS ) dengan Hidrograf Satuan Terukur di Sungai Way Besai . 1 (1), 103–112.
SNI 2415:2016. (2016). Tata Cara Perhitungan Debit Banjir Rencana. Badan Standar Nasional . Soemarto, C. D., 1986. Hidrologi Teknik. Erlangga. Jakarta. Soewarno. 1995. Hidrologi: Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data Jilid 1. Penerbit Nova. Bandung.
Toha, J. R. S., Sumarauw, J. S. F., & Mananoma, T. (2019). Analisis Debit Banjir Dan Tinggi Muka Air Di Sungai Poigar  Provinsi  Sulawesi  Utara. Jurnal  Sipil  Statik .  https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jss/article/view /26037
Utomo,  E.  S.,  Hadiani,  R.  R. R.,  &  Suryandari,  E.  S.  (2019).  Analisis  Banjir  Dan  Pemetaan  Kawasan  Terdampak Banjir  Di  Kelurahan  Laweyan,  Kota  Surakarta. Matriks  Teknik  Sipil , 7 (3).  https://doi.org/10.20961/ mateksi.v7i3.36489