## http://jurnal.polimdo.ac.id/

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN
Analisis Pengaruh Backwater Di Muara Sungai Wawesen Kecamatan Belang Kabupaten Minahasa Tenggara
Indah R. Lempoy 1 , Tommy Jansen 2 , Cindy J. Supit 3
Program Studi S2 Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Sam Ratulangi, Manado 1,2,3
E-mail: indahlempoy0@gmail.com

## Abstrak
Terjadinya  luapan  air  di  muara  Sungai  Wawesen  disebabkan  oleh  curah  hujan  yang tinggi serta pengaruh pasang surut. Oleh karena itu dibutuhkan analisis pengaruh pasang surut dan backwater yang terjadi di sungai Wawesen untuk mengantisipasi banjir yang kemungkinan akan terjadi kelak. Simulasi dibuat dengan dan tanpa pengaruh pasang surut. Metode Tahapan Langsung dan Metode Tahapan Standar akan digunakan untuk melihat profil muka air banjir. Penelitian  menunjukkan  besarnya  debit  puncak  pada  kala  ulang  5,10,25,50,  dan  100  tahun adalah 52.8m 3 /det,  72.1m 3 /det, 97.9m 3 /det,  120.2m 3 /det,  dan  145.2m 3 /det,  serta  debit  baseflow sebesar 0.5m³/det. Hasil model HEC-RAS, sungai meluap ke tepi kanan saat terjadi banjir dari titik 25m ke hulu. Kondisi dengan pengaruh pasang surut untuk semua kala ulang mengakibatkan muka air lebih tinggi dari tinggi penampang sungai. Pengaruh backwater dengan kondisi pasang terendah dan tertinggi dengan selisih 0m-0.85m untuk debit terkecil dan selisih 0m-6.07m pada debit  terbesar,  sebagaimana  ditentukan  oleh analisis  menggunakan  metode  tahapan  langsung. Analisis  yang  sama  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  tahapan  standar,  menghasilkan selisih kisaran untuk perbedaan ketinggian air banjir antara 0m-0.23m untuk debit terkecil dan selisih sekitar 0.16m-2.95m pada debit terbesar. Jika dibandingkan dengan HEC-RAS, metode tahapan  standar  untuk  menganalisis  profil  permukaan  air  menunjukkan  sedikit  perbedaan, menjadikannya alternatif yang layak.
Kata kunci : Backwater, HEC-HMS, HEC-RAS, Langsung, Standar.

## Abstract
The occurrence of overflow at the mouth of the Wawesen River is caused by high rainfall and  the  influence  of  tides.  Therefore,  an  analysis  of  the  influence  of  tides  and  backwater  that occurs in the Wawesen river is needed to anticipate flooding that is likely to occur in the future. The simulation is made with and without the influence of tides. The Direct Stepping Method and the Standard Stepping Method will be used to see the profile of the flood water level. Research shows that the magnitude of the peak discharge at return periods of 5, 10, 25, 50, and 100 years is 52.8m3/sec, 72.1m3/sec, 97.9m3/sec, 120.2m3/sec, and 145.2m3/sec, and a base flow discharge of 0.5  m³/sec.  The  results of  the  HEC-RAS  model show  that  the  river  overflows  the  right  bank during flooding from a point 25m upstream. Conditions with tidal effects for all return periods result in a higher water level than the cross-sectional height of the river. Effect of backwater with the lowest and highest tide conditions with a difference of 0m-0.85m for the smallest discharge and a difference of 0m-6.07m for the largest discharge, as determined by analysis using the direct step method. The same analysis was carried out using the standard step method, resulting in a difference in the range for differences in flood water levels between 0m-0.23m for the smallest discharge and a difference of around 0.16m-2.95m for the largest discharge. When compared to HEC-RAS, the standard step method for analyzing water surface profiles shows little difference, making it a viable alternative.
Keywords: Backwater, HEC-HMS, HEC-RAS, Direct, Standard.

## 1. PENDAHULUAN
Sungai adalah badan air besar yang mengalir ke hilir dari ketinggian yang lebih tinggi. Sungai  memainkan  peran penting dalam  masyarakat,  karena  kehadiran  atau ketidakhadirannya menimbulkan risiko serius bagi kelangsungan hidup manusia. Ada banyak keuntungan tinggal di dekat sungai, tetapi ketika sungai meluap, daerah sekitarnya berada dalam bahaya. Pasang surut akan menyebabkan kedalaman air berubah-ubah akibat adanya gravitasi dan gaya sentrifugal yang bekerja  (Jansen,  2016).  Ketika  pasang  surut  terjadi  maka  akan  terbentuk  backwater  yang terbentuk di dekat muara sungai sehingga air yang mengalir menuju ke laut berbalik dan meluap di  muara  sungai,  dan  menyebabkan  banjir  (Seyhan,  1990).  Oleh  karena  itu  diperlukan  analisis prediksi  banjir  termasuk  analisis  tinggi  muka  air  sungai  yang  akan  sangat  bermanfaat  dalam menentukan  dimensi  penampang  serta  keputusan  untuk  menentukan  perlu  tidaknya  dilakukan rekonstruksi dalam pembangunan bangunan guna mengurangi bencana banjir (Kopalit dkk, 2020; Monica dkk, 2020).
Sungai Wawesen mengalir melalui Kecamatan Belang di Kabupaten Minahasa Tenggara. Luapan dari Sungai Wawesen sering membanjiri lingkungan di sepanjang jalurnya. Luapan itu menyebabkan kerusakan pada permukiman warga di sekitar Sungai Wawesen. Hujan deras dan efek  pasang  surut  menyebabkan  air  meluap  ke  Sungai  Wawesen.  Bencana  banjir  ini  juga diakibatkan  oleh  kondisi  penampang  yang  tidak  merata,  dimana  pada  beberapa  titik  sudah dibangunnya tanggul, namun ada pada titik yang lain belum adanya tanggul. Selain itu, tanggul yang dibangun masih belum bisa menampung debit banjir akibat pengaruh pasang tertinggi.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  perlu  dilakukan  analisis  mengenai  pengaruh besarnya  debit  banjir  melalui  perhitungan  debit  banjir  rencana  Sungai  Wewesen  serta  analisis penambahan ketinggian muka air akibat pengaruh pasang surut di Sungai Wewesen. Melalui hasil dari penelitian ini diharapkan dapat berguna dalam mendesain profil penampang sungai seperti rekonstruksi bangunan tanggul yang sudah ada, serta pembangunan tanggul untuk bagian sungai yang belum ada tanggul. Dengan begitu, bencana banjir di daerah Muara Sungai Wawesen dapat diminimalisasikan.

## 2. METODE PENELITIAN
Lokasi  dari  Sungai  Wawesen  di  Desa  Borgo  Satu,  Kecamatan  Belang,  Kabupaten Minahasa Tenggara, Sulawesi Utara.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data primer dan data sekunder.

## 2.1.1 Data Primer
Untuk  data  primer  yang  dipakai  yaitu,  data  penampang  sungai,  yang  didapat  dari pengukuran  langsung  dilapangan.  Pengukuran  penampang  sungai  dilakukan pada Bulan  Maret 2023 di lokasi penelitian, yaitu di Sungai Wawesen. Gambar 1 terlihat Proses Pengambilan Data di Lokasi Penelitian.
Gambar 1. Pengukuran Penampang Sungai Wawesen

## 2.1.2 Data Sekunder
Data  sekunder  yang  digunakan,  yaitu  peta  DAS  dibuat  dengan  menggunakan  aplikasi Google earth pro. Data curah hujan harian maksimum dan data debit sungai diperoleh dari Balai Wilayah Sungai Sulawesi I. Dan data pasang surut yang diperoleh dari TNI-AL LANTAMAL VIII Sulawesi Utara.

## 2.2 Prosedur Penelitian
Pertama  dilakukan  pengamatan  keadaan  lokasi  penelitian  dengan  melakukan  survei  di sana.  Serta  menanyakan  keadaan  lokasi  studi  dengan  berbicara  dengan  penduduk  setempat. Kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  primer  dan  sekunder  untuk  penelitian. Untuk  proses menganalisis data yang dikumpulkan menggunakan prosedur yang ditetapkan yaitu, menghitung frekuensi  debit  banjir  berulang  dengan  bantuan  program  komputer  HEC-HMS (HEC-HMS Technical Reference Manual. 2000) , menghitung ketinggian air di penampang sungai dianalisis dengan bantuan perangkat lunak komputer HEC-RAS (HEC-RAS 5.0 Reference Manual. 2016) . Simulasi dijalankan di bawah dua skenario berbeda: dengan dan tanpa dampak pasang surut. Dan yang  terakhir  melakukan  perbandingan  antara  metode  tahapan  langsung  dan  metode  tahapan standar  untuk  menganalisis  profil  ketinggian  air  banjir  dengan  kondisi  batas  yang  digunakan: pasang surut terendah dan debit terkecil, pasang surut terendah dan debit terbesar, pasang surut tertinggi dan debit terkecil, pasang surut tertinggi dan debit terbesar (Monica. 2020).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Daerah Aliran Sungai
Luas  daerah  aliran  sungai  (DAS)  Sungai  Wawesen  menggunakan  data          SIG  yang diambil  dari  Balai  Wilayah  Sungai  Sulawesi  I  dan  dihitung  dengan  menggunakan  program Google Earth Pro seperti pada Gambar 2. Diperoleh luas sebesar 32.9 Km 2 .
Gambar 2. DAS Wawesen

## 3.2 Analisa Curah Hujan
Analisa  curah  hujan  menggunakan  data  curah  hujan  harian  maksimum  periode  tahun 2008  sampai  tahun  2022  di  Pos  Hujan  MRG  Molompar  (Data  Hujan  Harian  Pos  MRG  ARR Molompar, Balai Wilayah Sungai Sulawesi 1) dan MRG Buyat-Buyat (Data Hujan Harian Pos MRG Buyat-Buyat, Balai Wilayah Sungai Sulawesi 1). Data curah hujan maksimum untuk tiap pos hujan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Curah Hujan Maksimum
No. Tahun MRG Molompar MRG Buyat-Buyat (mm) (mm) 1 2008 188.20 61.3 2 2009 137.20 75.10 3 2010 102.30 68.80 4 2011 97.60 103.80 5 2012 95.80 93.60 6 2013 96.90 76.90 7 2014 71.90 110.20 8 2015 78.10 89.70 9 2016 83.00 111.90 10 2017 75.80 84.70 11 2018 121.20 86.00 12 2019 117.30 97.20 13 2020 76.50 67.20 14 2021 151.50 58.90 15 2022 68.10 91.10
3.3 Uji Data Outlier
● Pos Hujan Molompar
Nilai CS log lebih besar dari 0.4 sehingga dilakukan uji outlier tinggi lebih dahulu lalu uji outlier rendah.
Kn =  ( − 3.62201 )  +  (6.28446×15 1/4 )  −  (2.49835×15 1/2 )  +  (0.491436×15 3/4 )  − (0.037911×15) = 2.24673
● Uji outlier tinggi
𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 ℎ =𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 − 𝐾𝑛 . 𝑆 𝑙𝑜𝑔 = 1.90 + 2.24673 × 0.1448 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 ℎ = 2.22303 X h = 167.12 mm
Hasil perhitungan outlier tinggi = 167.12 𝑚𝑚 lebih rendah dari nilai hujan tertinggi yaitu 188.20 𝑚𝑚 maka  dilakukan  koreksi  data  dan  dilanjutkan  dengan  uji outlier rendah.
● Uji outlier rendah
𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 𝑙 =𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 − 𝐾𝑛 . 𝑆 𝑙𝑜𝑔 = 1.89 − 2.24673 × 0.1355 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 𝑙 = 1.58975 X l = 38.88 mm Hasil  perhitungan outlier rendah  = 38.88 𝑚𝑚 masih  lebih  rendah  dari  nilai  hujan terendah yaitu 43.20 𝑚𝑚 .
● Pos Hujan Buyat-Buyat
Nilai CS log lebih besar dari -0.4 dan kurang dari 0.4 sehingga dapat dipilih dilakukan uji outlier tinggi  atau  uji outlier rendah  terlebih  dahulu.  Sebelum  dilakukan  uji outlier, dihitung terlebih dahulu nilai Kn karena nilai CS log lebih rendah dari 0.4
Kn =  ( − 3.62201 )  +  (6.28446×15 1/4 )  −  (2.49835×15 1/2 )  +  (0.491436×15 3/4 )  − (0.037911×15) = 2.24673
● Uji outlier tinggi
𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 ℎ =𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 − 𝐾𝑛 . 𝑆 𝑙𝑜𝑔 = 1.92 + 2.24673 × 0.088394 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 ℎ = 2.12026 X h = 131.90 mm Hasil perhitungan outlier tinggi = 131.90 𝑚𝑚 lebih rendah dari nilai hujan tertinggi yaitu 111.90 𝑚𝑚 maka  tidak  dilakukan  koreksi  data  dan  dilanjutkan  dengan  uji outlier rendah.
● Uji outlier rendah
𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 𝑙 =𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 − 𝐾𝑛 . 𝑆 𝑙𝑜𝑔 = 1.92 − 2.24673 × 0.088394 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑥 𝑙 = 1.72 X l = 52.85 mm Hasil  perhitungan outlier rendah  = 52.85 𝑚𝑚 masih  lebih  rendah  dari  nilai  hujan terendah yaitu 58.90 𝑚𝑚 .

## 3.4 Analisis Curah Hujan Rerata
Analisis curah hujan rerata dilakukan untuk mendapatkan rata-rata dari hasil pengukuran hujan di dua pos hujan yang ada (Sumarauw, 2017). Dengan mengetahui luas pengaruh dari tiap pos  hujan  yang  ada,  maka  curah  hujan  rerata  dari setiap pos  hujan  dapat  dihitung  seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Curah Hujan Rerata Curah Hujan Rerata Tahun Molompar Buyat-Buyat Luas A1 Luas A2 𝑅 (mm) (mm) (km 2 ) (km 2 ) (mm) 2008 167.12 61.30 23.5 9.4 136.89 2009 43.20 75.10 52.31 2010 59.90 68.80 62.44 2011 72.50 103.80 81.44 2012 94.40 93.60 94.17 2013 101.90 76.90 94.76 2014 84.90 110.20 92.13 2015 80.20 89.70 82.91 2016 82.80 111.90 91.11 2017 98.70 84.70 94.70 2018 75.40 86.00 78.43 2019 87.00 97.20 89.91 2020 66.20 67.20 66.49 2021 59.00 58.90 58.97 2022 60.30 91.10 69.10

## 3.5 Penentuan Tipe Distribusi Hujan
Pemilihan tipe distribusi didasarkan pada persyaratan parameter statistik (Chow, 1988) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pemilihan Tipe Distribusi Tipe Sebaran Syarat Parameter Statistik Parameter Statistik Data Pengamatan Keterangan Normal Cs = 0 0.97 Tidak Memenuhi Ck = 3 5.73 Tidak Memenuhi Log Normal Cs = Cv 3 + 3 . Cv = 0.76 0.97 Tidak Memenuhi Ck = Cv 8 + 6Cv 6 + 15Cv 4 + 16Cv 2 + 3 = 4.04 5.73 Tidak Memenuhi Gumbel Cs = 1.14 0.97 Tidak Memenuhi Ck = 5.40 5.73 Tidak Memenuhi Log Pearson III Bila tidak ada parameter statistic yang sesuai dengan ketentuan distribusi sebelumnya - Memenuhi
Analisis  curah  hujan  rencana  dengan  tipe  sebaran  Log  Pearson  III.  Parameter  statistik untuk distribusi Log Pearson III ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter Statistik Untuk Distribusi Log Pearson III
No. R = x Log X (Y - Y̅) (Y - Y̅) 2 (Y - Y̅) 3 (Y - Y̅) 4 (Y) 1 136.886353 2.136360 0.228896 0.052393 0.011993 0.002745 2 94.757143 1.976612 0.069148 0.004781 0.000331 0.000023 3 94.700000 1.976350 0.068886 0.004745 0.000327 0.000023 4 94.171429 1.973919 0.066455 0.004416 0.000293 0.000020 5 92.128571 1.964394 0.056930 0.003241 0.000185 0.000011 6 91.114286 1.959586 0.052123 0.002717 0.000142 0.000007 7 89.914286 1.953829 0.046365 0.002150 0.000100 0.000005 8 82.914286 1.918629 0.011165 0.000125 0.000001 0.000000 9 81.442857 1.910853 0.003389 0.000011 0.000000 0.000000 10 78.428571 1.894474 -0.012990 0.000169 -0.000002 0.000000 11 69.100000 1.839478 -0.067986 0.004622 -0.000314 0.000021 12 66.485714 1.822728 -0.084736 0.007180 -0.000608 0.000052 13 62.442857 1.795483 -0.111981 0.012540 -0.001404 0.000157 14 58.971429 1.770642 -0.136822 0.018720 -0.002561 0.000350 15 52.314286 1.718620 -0.188844 0.035662 -0.006735 0.001272 Σ 28.611959 0.153473 0.001746 0.004685
Rata – rata hitung:
𝑌 = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑋 𝑖 = 1 15 × 28.611959 = 1.90746
Simpangan Baku:
𝑆 𝑙𝑜𝑔𝑙𝑜𝑔 𝑋 = √ ∑𝑛 𝑖=1 ( 𝑙𝑜𝑔𝑙𝑜𝑔 𝑋 𝑖 −𝑙𝑜𝑔𝑙𝑜𝑔 𝑋 ) 2 𝑛−1 = √ 0,153473 15−1 = 0.10470
Koefisien Skewness (Kemencengan):
𝐶 𝑆 𝑙𝑜𝑔𝑙𝑜𝑔 𝑋 = 𝑛 (𝑛−1)(𝑛−2) .  (𝑆 𝑙𝑜𝑔𝑙𝑜𝑔 𝑋 ) 3 ∑ 𝑛 𝑖−1 (𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑋 𝑖 −𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 𝑋 )
3 = 15
(15−1)(15−2) .  0.10470 3 × (0.001746
= 0.12537
Nilai 𝐾 untuk tiap kala ulang adalah sebagai berikut:
5 Tahun : 0.684 10 Tahun : 1.340 25 Tahun : 2.036
50 Tahun : 2.531
100 Tahun  : 3.005
Table 5 berikut menunjukkan data curah hujan rencana yang digunakan untuk tiap kala ulang.
Tabel 5. Curah Hujan Rencana
Kala Ulang Log X TR X TR 5 1.98 95.29 10 2.05 111.62 25 2.12 132.03 50 2.17 148.74 100 2.22 166.76

## 3.6 Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman
Distribusi  hujan  jam-jaman  menggunakan  pola  hujan  daerah  Minahasa  Tenggara  dan sekitarnya (Sumarauw, 2016) diperlihatkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman Kala Ulang (tahun) 5 10 25 50 100 P Jam Ke- 1 60.04 70.32 83.18 93.70 105.06 2 7.62 8.93 10.56 11.90 13.34 3 18.11 21.21 25.09 28.26 31.69 4 6.67 7.81 9.24 10.41 11.67 5 1.91 2.23 2.64 2.97 3.34 6 0.95 1.12 1.32 1.49 1.67 7 0.95 1.12 1.32 1.49 1.67 8 0.95 1.12 1.32 1.49 1.67

## 3.7 Perhitungan Nilai SCS Curve Number
Nilai CN adalah Curve  Number yang  dapat  memperhitungkan  total  hujan  berbagai karakteristik DAS dengan tipe tanah dan tata guna lahan yang berbeda (Supit, 2013). Perhitungan nilai CN rata-rata DAS Wawesen ditunjukan pada Tabel 7 didapat dari perhitungan dengan Nilai CN untuk beberapa tata guna lahan (Triatmodjo, 2008), sehingga didapatkan nilai CN rata-rata sebesar 74.077.
Tabel 7. Perhitungan Nilai CN Rata-Rata DAS Wawesen Jenis Tutup Lahan Luas (km 2 ) Presentase (%) CN Tiap Lahan CN Hutan (Penutupan Baik) 20.5600 62.49 70 43.745 Ladang/Kebun 5.2600 15.99 78 12.471 Pemukiman 7.0800 21.52 83 17.861 Total 32.9000 100 - 74.077

## 3.8 Analisis Pasang Surut
Hasil analisis pasang surut akan didapatkan data elevasi muka air laut ditunjukkan pada Tabel 8 dibawah.
Tabel 8. Elevasi Muka Air Laut Elevasi Muka Air Satuan Data Satuan Data HHWL cm 210 m 2.1 MSL cm 120 m 1.2 LLWL cm 50 m 0.5
Sumber : Data Pasang Surut Bulan April, TNI-AL LANTAMAL VIII Sulawesi Utara
Dimana :
● Higher high water level (HHWL) : Muka air tertinggi
● Lowest low water level (LLWL) : Muka air terendah
● Mean sea level (MSL) : Muka air rata-rata

## 3.9 Analisis Debit Banjir Rencana
Pemodelan hujan aliran pada program komputer HEC-HMS akan menggunakan metode HSS Soil Conservation Services , dan untuk kehilangan air dengan SCS Curve Number (CN) serta perhitungan baseflow menggunakan metode recession (Sumarauw, 2017).
Hitung asumsi lag time awal dari DAS Wawesen.
A  = 32.9 km 2 L   = 14.1 km.
s = 0.047 m/m.
N  = 0.8 (koefisien kekasaran lahan)
𝑇 𝑐 = 0.606(𝐿.𝑛) 0.467
𝑠 0.234 = 0,606(14.1 .  0.8) 0.467 0.047 0.234 = 3.83549 jam 𝑇 𝑙 = 0.6 . 𝑇 𝑐 = 0.6 . 3.83549 = 2.30129 Jam ≈ 138.078 Menit

## Kalibrasi Parameter HSS SCS
Melakukan proses kalibrasi dengan menjalankan perhitungan kalibrasi yang sudah dibuat (Sumarauw, 2018), hasil nilai parameter terkalibrasi pada Tabel 9 dan grafik yang menampilkan debit hasil hitungan dan debit  terukur akan didapatkan pada Gambar 3, dimana nilai debit puncak hasil hitungan dan debit puncak terukur adalah sama yaitu 4.9 m 3 /detik.
Tabel 9. Parameter-Parameter Hasil Kalibrasi
Initial Discharge 1.25 m 3 /detik Ratio to Peak 0.3 Recession Constant 0.1 CN 68.5 Lag Time 110.25 menit
Gambar 3. Grafik Debit Hasil Perhitungan dan Debit Terukur

## Hasil Simulasi Debit Banjir Dengan Program HEC-HMS
Parameter  hasil  kalibrasi  akan  digunakan  untuk  menghitung  debit  banjir  dengan menggunakan data hujan rencana jam-jaman (Sumarauw, 2013). Dari hasil analisis didapatkan debit puncak untuk kala ulang seperti pada Gambar 4, dimana untuk tiap kala ulang debit puncak meningkat dari 52.8 m 3 /det, 72.1 m 3 /det, 97.9 m 3 /det, 120.2 m 3 /det, 145.2 m 3 /det.
Gambar 4. Grafik Hasil Analisis Debit Puncak Untuk Tiap Kala Ulang

## 3.10 Simulasi Tinggi Muka Air Dengan Program Komputer HEC-RAS
Analisis  dari  program  HEC-RAS  sungai  meluap  ke  bantaran  kanan  saat  terjadi  banjir. Penampang melintang sungai tidak dapat lagi menangani debit banjir dari titik 25 meter ke hulu dari titik 0 untuk debit banjir kala ulang 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun pada kondisi surut terendah dan kondisi pasang tertinggi. Sedangkan pada debit baseflow (Q baseflow ), dengan adanya pasang surut maupun tanpa adanya pasang surut, penampang sungai masih dapat menampung debit yang dialirkan oleh sungai.

## 3.11 Metode Tahapan Langsung
Analisis  tinggi  muka  air  dengan  metode  tahapan  langsung  menghasilkan  profil  seperti pada Gambar 5. Dari grafik berikut  dapat dilihat profil muka air dengan menggunakan analisis HEC-RAS  dan  Metode  Tahapan  Langsung  dengan  beberapa  kondisi,  yang  dapat  disimpulkan hasilnya  tidak  begitu  mirip  namun  terlihat  mendekati,  sehingga  metode  ini  masih  kurang disarankan untuk digunakan sebagai alternatif dalam menganalisis profil muka air.
Gambar 5. Perbandingan Profil Muka Air Banjir dengan Metode Tahapan Langsung dan Hasil Program HEC-RAS

## 3.12 Metode Tahapan Standar
Analisis tinggi muka air dengan metode tahapan standar menghasilkan profil seperti pada Gambar 6. Dari grafik berikut dapat dilihat profil muka air dengan menggunakan analisis HEC- RAS dan Metode Tahapan Standar dengan beberapa kondisi, yang dapat disimpulkan hasilnya terlihat sangat mirip, sehingga metode ini  disarankan untuk digunakan sebagai alternatif dalam menganalisis profil muka air.
Gambar 6. Perbandingan Profil Muka Air Banjir dengan Metode Tahapan Standart dan Hasil Program HEC-RAS

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa : Untuk banjir dengan kala ulang 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun, Sungai Wawesen mengalirkan debit 52.8 m3/s, 72.1 m3/s, 97.9 m3/s, 120.2 m3/s, dan 145.2 m3/s. Dan berdasarkan hasil model HEC-RAS, sungai meluap ke bantaran kanan saat terjadi banjir. Penampang melintang sungai tidak dapat lagi menangani debit banjir dari titik 25 meter ke hulu dari titik 0 untuk debit banjir kala ulang 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun. Namun, pada debit baseflow (Q baseflow ), dengan adanya pasang surut maupun tanpa adanya pasang surut,  penampang  sungai  masih  dapat  menampung  debit  yang  dialirkan  oleh  sungai.  Untuk pengaruh  backwater  pada  ketinggian  muka  air  dengan  kondisi  pasang  terendah  dan  tertinggi dengan selisih 0 m sampai 0.85 m untuk debit terkecil dan selisih 0 m sampai 6.07 m pada debit terbesar, sebagaimana ditentukan oleh analisis menggunakan metode tahapan langsung di semua titik  tinjauan.  dari  STA  0+0  hingga  STA  0+350.  Analisis  yang  sama  dilakukan  dengan menggunakan metode tahapan standar, menghasilkan selisih kisaran untuk perbedaan ketinggian air banjir antara 0 m sampai 0.23 m untuk debit terkecil dan selisih sekitar 0.16 m hingga 2.95 m pada  debit  terbesar.  Jika  dibandingkan  dengan  HEC-RAS,  metode  tahapan  standar  untuk menganalisis profil permukaan air hanya menunjukkan sedikit perbedaan hasil, menjadikannya alternatif  yang  layak.  Sehubungan  dengan  kapasitas  Sungai  Wawesen  sudah  tidak  mampu  lagi menampung  debit    banjir  yang  terjadi  terutama  di  bantaran  sebelah  kanan  sungai,  sehingga disarankan  untuk  dibangun  tanggul  banjir  pada  bagian  yang  belum  dipasang  tanggul,  dan dilakukan rekonstruksi pada tanggul yang sudah tidak bisa menampung banjir. Serta disarankan untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  memperhitungkan  parameter  sedimentasi  yang  terjadi  di muara sungai, agar hasil yang didapat akan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
.2000. HEC-HMS  Technical  Reference  Manual. Hydrologic  Engineering  Center,  U.S  Army Corps of Engineers, USA.
.2016. HEC-RAS  5.0  Reference  Manual. Hydrologic  Engineering  Center,  U.S  Army Corps of Engineers, USA.
. Data Debit Harian Sungai Molompar. Balai Wilayah Sungai Sulawesi 1, Manado.
. Data  Hujan  Harian  Pos  MRG  ARR  Molompar. Balai  Wilayah  Sungai  Sulawesi  1, Manado.
. Data  Hujan  Harian  Pos  MRG  Buyat-Buyat.. Balai  Wilayah  Sungai  Sulawesi  1, Manado.
. Data Pasang Surut Bulan April 2022. TNI-AL LANTAMAL VIII Sulawesi Utara.
Chow, VT., Maidment, D.R, Mays, (1988). Applied Hydrology. Singapore: McGraw-Hill.
Jansen, Tommy. (2016). Sedimentasi, Salinitas Dan Intrusi Air Laut Pada Profil Muara Sungai
Chikugo, Japan. Jurnal Ilmiah Media Engineering, Vol.6, No.2, Mei 2016 (485-489) ISSN: 2087-9334.
Kopalit,  Theo  N.,  Cindy  J.  Supit,  Ariestides  K.T.  Dundu.  (2020).  Prediksi  Banjir  Di  Sungai Ranomea Kabupaten Minahasa Selatan. Jurnal Sipil Statik , Vol.8 No.3 Mei 2020 (423- 430) ISSN: 2337-6732, Universitas Sam Ratulangi, Manado.
Monica,  La’la,  Liany  Hendratta,  Cindy  Supit.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Backwater  di  Muara
Sungai Talawaan-Baju Kabupaten Minahasa Utara. Jurnal Ilmiah Media Engineering, Vol.  10,  No.  2,  September  2020  (125-134)  ISSN:  2087-9334,  Universitas  Sam Ratulangi, Manado
Seyhan, Ersin. (1990)., Dasar-dasar Hidrologi . Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Sumarauw, Jeffry. (2013). Hujan . Bahan Ajar Mahasiswa, Universitas Sam Ratulangi, Manado. Sumarauw,  Jeffry.  (2016).  Pola  Distribusi  Hujan  Jam-Jaman  Daerah  Minahasa  Selatan  dan
Tenggara .  Jurnal  Sipil Statik, Vol.  4  No.  11  November  2016  (675-686)  ISSN:  2337- 6732, Manado.
Sumarauw, Jeffry. (2017). Analisis Frekuensi Hujan . Bahan Ajar Mahasiswa, Universitas Sam Ratulangi, Manado.
Sumarauw, Jeffry. (2017). Hidrograf Satuan Sintetis . Bahan Ajar Mahasiswa, Universitas Sam Ratulangi, Manado.
Sumarauw,  Jeffry.  (2018). HEC-HMS .  Bahan  Ajar  Mahasiswa,  Universitas  Sam  Ratulangi, Manado.
Supit, Cindy J. (2013). The Impact Of Water Projects On River Hydrology. Jurnal Tekno-Sipil, Vol. 11 No. 59, Agustus 2013 (56-61) ISSN: 0215-9617, Universitas Sam Ratulangi, Manado.
Triatmodjo, Bambang. 2008. Hidrologi Terapan . Beta Offset, Yogyakarta.