## STUDI PENGARUH KEJADIAN HUJAN TERHADAP BANJIR LAHAR DI SUNGAI GENDOL MENGGUNAKAN SIMLAR

## STUDY OF THE EFFECT OF RAIN INCIDENCE ON DEBRIS FLOW IN THE GENDOL RIVER USING SIMLAR
Jazaul Ikhsan* 1 , Azqia Dara Adam 2 , Ani Hairani 3 1,3 Dosen / Program Magister Teknik Sipil / Program Pasca Sarjana / Universitas Muhammadiyah Yogyakarta 2 Mahasiswa / Program Studi Teknik Sipil / Fakultas Teknik / Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Korespondensi: jazaul.ikhsan@umy.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  mempunyai  gunung  api  aktif  terbanyak  di  dunia  yang  berpotensi  untuk  meletus.  Letusan  gunung berapi menimbulkan bencana, baik primer maupun sekunder. Salah satu bencana sekunder adalah banjir lahar saat  terjadi  hujan  dengan  intensitas  tinggi.  Untuk  mengurangi  dampak  bencana  diperlukan  mitigasi  bencana. Salah satu bentuk mitigasi bencana adalah dengan melakukan simulasi banjir lahar/debris untuk memprediksi kecepatan,  volume,  tinggi  dan  luas  area  terdampak  banjir  lahar/debris.  Simulasi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan software SIMLAR. Simulasi dilakukan pada Sungai Gendol yang merupakan salah satu sungai dengan  daerah  aliran  sungai  yang  memiliki  ancaman  banjir  lahar/debris  yang  serious.  Simulasi  dilakukan dengan  3  type  hyetograf  dan  tiap  typenya  terdapat  3  nilai  intensitas  hujan  yang  berbeda  yaitu  162  mm,  243 mm  dan  324  mm.  Berdasarkan  hasil  simulasi  diperoleh  nilai  kecepatan  pada  tipe  1,  2  dan  3  mengalami kenaikan dibandingkan kondisi eksisting. Nilai kecepatan pada tipe 1 dengan intensitas hujan 162 mm adalah 2,35 m/s, dengan intensitas hujan 243 mm adalah 2,48 m/s, dan dengan intensitas hujan 324 mm adalah 2,58 m/s.  Selain  itu, parameter  tinggi, volume dan  luas  juga mengalami  kenaikan  tiap  simulasi.  Kesimpulan yang diperoleh bahwa intensitas hujan berbanding lurus dengan kecepatan, volume, luas dan tinggi. Selain itu tipe hyetograf  juga  berpengaruh  pada  jam  puncak  saat  volume  maksimum,  tinggi  maksimum  dan  kecepatan maksimum.
Kata Kunci: Banjir lahar, intensitas hujan, pola hyetograf. SIMLAR.

## ABSTRACT
Indonesia is a country with the largest number of active volcanoes in the world and has the potential to erupt. This  causes  primary  and  secondary  disasters,  one  of  which  is  secondary  disasters  caused  by  lava  floods during heavy  rains.  So  disaster  mitigation  is  needed  by  simulating  lava  floods  to  find out  the  predictions  of speed,  volume,  height  and  area  affected  by  lava  floods.  The  simulation  was  carried  out  using  SIMLAR software, carried out on Gendol River which is one of the watersheds that has the threat of lahar flooding. The test was carried out with 3 hyetograph patterns and for each pattern there were 3 simulations with different rainfall intensities, namely 162 mm, 243 mm and 324 mm. From these tests, the speed values  in patterns 1, 2 and 3 increased each simulation to the existing simulation. The speed value obtained by pattern 1 at 162 mm rain  intensity  is  2.35  m/s, at  243  mm  rain  intensity  is  2.48  m/s, and at 324 mm  rain  intensity  is  2.58  m/s.  In addition, at high yields, volume and area also increase in each simulation due to the higher rainfall intensity. This  proves  that  the  intensity  of  rain  is directly  proportional  to  speed,  volume,  area and height.  In addition, the hyetograph pattern also affects the peak hours when the maximum volume, maximum height and maximum speed are reached.
Keywords: Debris flow, rain intensity, hyetograph, SIMLAR

## MEDIA ILMIAH TEKNIK SIPIL
Volume 11 Nomor 1 Januari 2023 Hal. 17-27

## PENDAHULUAN
Indonesia  mempunyai  gunung  api  terbanyak di  dunia,  kurang  lebih  500  gunung  api  dan  127 gunung  api  dikategorikan  aktif  dan  berpotensi untuk  meletus.  Gunung  Merapi  adalah  salah  satu yang  teraktif,  yang  terletak  di  antara  Yogyakarta dan  Jawa  Tengah.  Pada  saat  gunung  meletus, bencana  yang  ditimbulkan  tidak  hanya  terjadi secara  langsung  (primer),  tetapi  juga  bahaya sekunder  yaitu  banjir  lahar  yang  terjadi  pada  saat terjadi  hujan  lebat  (Munir,  2019).  Banjir  lahar merupakan  kumpulan  sedimen  yang  keluar  dari gunung  berapi  dengan  dorongan  dari  air  hujan  dan mengarah  ke  permukaan  yang  lebih  rendah.  Lahar tersebut  akan  terbawa  turun  melalui  lereng  gunung ketika  hujan  turun  dengan  deras  (Asmara  dkk., 2021).
Daerah
Istimewa Yogyakarta harus mewaspadai  potensi  terjadinya  banjir  lahar  dingin di  beberapa  sungai  berhulu  Gunung  Merapi  saat puncak  musim  hujan,  terutama  Sungai  Gendol. Banjir  lahar  terjadi  saat  curah  hujan  dengan intensitas tinggi bercampur dengan material gunung berapi  hingga  membentuk  aliran  (F.  Hidayat  & Rudiarto,  2013).  Berdasar  penelitian  Hidayat,  dkk, (2017),  disimpulkan  bahwa  nilai  intensitas  hujan berbanding  lurus  dengan  paremeter  kecepatan  dan parameter tinggi aliran lahar.
Kerusakan  yang  dirimbulkan  oleh  bencana sekunder  ini  mempunyai  tingkat  besar  tergantung dari  jumlah  sedimen  yang  terangkut,  intensitas hujan,  serta  kepadatan  pemukiman  di  dekat  sungai (Ardana  &  Purwanto,  2013).  Kejadian  banjir  lahar menyebabkan  kerugian  yang  serius  baik  secara materil  ataupun  non-materil,  seperti:  jembatan, jalan, rumah, bangunan sabo, perkebunan dan lahan pertanian,  dan  hewan  ternak,  bahkan  korban  jiwa (Kholiq, 2017).
Karena  besarnya  dampak  yang  terjadi  akibat banjir  lahar,  maka  diperlukan  usaha  pencegahan dampak  bencana  tersebut.  Simulasi  banjir  lahar, seperti  menggunakan  aplikasi  SIMLAR,  adalah salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk pencegahan  bencana  tersebut.  Software  SIMLAR ini  mempunyai  output  prediksi  aliran  banjir  lahar berbasis SIG (sistem informasi geografis) yang bisa diolah  untuk  diambil  data  arah,  volume  serta  luas area dampak banjir lahar (Kholiq, 2017).

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Sumintadireja (2000) dalam Armaya & Hizbaron (2015)  lahar  adalah  campuran antara  bahan  erupsi  Gunung  Merapi,  terutama  abu vulkanik  dengan  air  yang  berasal  dari  hujan  dan tertampung  di  dalam  kawah  gunung.  Selain  itu lahar  juga  mempunyai  daya  luncur  yang  sangat tinggi  dan  dapat  menempuh  jarak  yang  cukup  jauh dengan kecepatan sekitar 40-60 km/jam.
Pada  tahun  2010  terjadi  erupsi  Gunung Merapi  terbesar  sejak  tahun  1872,  Rizal  & Hizbaron  (2015)  menjelaskan  sisa  hasil  erupsi tersebut masih menyisakan sisa endapan piroklastik di puncak gunung yang diperkirakan masih terdapat sejumlah 130 juta m 3 . Sehingga pada musim hujan, risiko  terjadi  bencana  banjir  lahar  akan  semakin besar,  karena  curah  hujan  tinggi  yang  terjadi  pada bagian  atas  Gunung  Merapi  akan  membawa endapan  piroklastik  dan  menyebabkan  terjadinya banjir lahar.
SIMLAR  memiliki  kepanjangan  Simulasi Lahar yang merupakan software mengenai pemodelan  limpasan  akibat  lahar.  SIMLAR kemampuan simulasi sebesar 2000 arah vertikal (y) dan  400  grid  spasial  arah  horizontal  (x),  dengan konskwensi  apabila  resolusi  semakin besar. SIMLAR menggambarkan hasil running berdasarkan  hidrograf  banjir  yang  berbanding dengan  parameter  waktu.  Data  hidrograf  banjir tersebut  diinputkan  menggunakan  fitur  SIMLAR yang  dihitung  dengan  memakai  metode  HSS (Hidrograf Satuan Sintetik) Nakayasu (Hidayat dkk. 2017).
SIMLAR  adalah  aplikasi  simulasi  banjir debris/ banjir lahar yang merupakan integrasi 3 sub program  yaitu  sub  program  hidrograf  banjir,  sub program hidrograf akibat keruntuhan bendung alam dan sub program simulasi 2D banjir debris (Kholiq, 2017).  Pada  sub  program  hidrograf  banjir menghasilkan  hidrograf  banjir  yang  disebabkan oleh    hujan  efektif  di  DAS  (daerah  aliran  sungai), sub  program  program  hidrograf  karena  keruntuhan bendung  menghasilkan  hidrograf  banjir  karena keruntuhan  bendung  alam  dan  sub  program simulasi  2D  banjir  debris  menghasilkan  animasi banjir debris dan prediksi daerah yang redampak.
Dalam  simulasi  menggunakan  SIMLAR dibutuhkan  data  DEM.  DEM  adalah  data  digital dengan  format raster yang  memiliki  informasi elevasi  dan  koordinat  (x,y)  pada  setiap  piksel  nya, yang  bermanfaat  untuk  menggambarkan  situasi topografi di daerah yang akan ditinjau (Ramadhany
dkk.  2012).  Menurut  Hidayat  dkk.  (2017)  dalam simulasi, data topografi adalah salah satu data yang mempengaruhi  ketelitian  hasil  simulasi.  Oleh karena  itu  diperlukan  data  DEM  dengan  resolusi tinggi,  untuk  hasil  simulasi  yang  lebih  bagus  dapat memakai data DEM dengan resolusi spasial 5m dari citra Lidar ( Light Detection Radar ).
Dalam  penggunaan  data  DEM,  aliran  sungai perlu  diperhatikan  apakah  sesuai  dengan  kondisi asli  sungai  di  lapangan.  Apabila  terjadi  perbedaan antara  data  DEM  dengan  di  lapangan  maka  perlu dilakukan  modifikasi  peta  DEM  dengan  perangkat lunak SIG. (Hidayat dkk. 2017).
Selain  itu,  dalam  simulasi  menggunakan SIMLAR  diperlukan  nya  data  curah  hujan.  Curah hujan  adalah  ketinggian  air  hujan  yang  tertampung pada  suatu  tempat  datar  dengan  kondisi  tidak mengalir,  tidak  menguap  dan  tidak  meresap. Maksud dari curah hujan 1 mm diartikan sebagai air hujan  setinggi  1  mm  yang  jatuh  pada  tempat  datar dengan  luas  1 m 2 yang diasumsikan  tidak  ada  yang mengalir, meresap dan menguap (Mulyono, 2014).
Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam perhitungan  debit  banjir  adalah  hujan  yang  terjadi pada  daerah  aliran  sungai  dalam  waktu  yang  sama. Perhitungan  curah  hujan  tersebut  menggunakan motode poligon Thiessen, karena  metode  ini sesuai apabila  stasiun  hujan  tidak  tersebar  merata  dan jumlahnya  terbatas  dibanding  luasnya  (Gunawan dkk., 2020).
Kemudian  data  curah  hujan  dianalisis  debit banjir. Perhitungan debit banjir dengan menggunakan  metode  Hidrograf  Satuan  Sintetis (HSS)  Nakayasu  merupakan  salah  satu  metode yang  sering  digunakan  di  Indonesia.  Metode tersebut  merupakan  suatu  cara  untuk  mendapatkan hidrograf  banjir  rancangan  pada  suatu  DAS, dalam membuat  hidrograf  banjir  tersebut  perlu  mencari karakteristik  atau  parameter  daerah  aliran  sungai (Sutapa, 2005).
Ulinnuha dkk. (2020), lahar yang terjadi pada Gunung  Merapi  terbentuk  dari  endapan  lapisan piroklastik, endapan tersebut dapat berubah menjadi lahar  jika  terjadi  curah  hujan  tinggi  dengan  durasi yang panjang. Salah satu daerah aliran sungai yang memliki  ancaman  banjir  lahar  yaitu  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Gendol-Opak.  Hasil  dari  penelitian tersebut menunjukkan bahwa aliran lahar berdampak  pada  beberapa  desa  dari  hulu  sampai hilir  sungai.  Simulasi  menunjukkan  bahwa  aliran lahar  berdampak  pada  beberapa  wilayah  dalam satuan desa di Daerah Aliran Sungai Gendol-Opak, seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1. Luas  Daerah  Terdampak  Aliran  Banjir Lahar Desa Kecamatan Kabupaten Luas (ha) Luas (%) Argomulyo Cangkringan Sleman 206,335 28,48 % Bimomartani Ngemplak Sleman 88,777 12,25 % Glagaharjo Cangkringan Sleman 51,072 7,05 % Hargobinangun Pakem Sleman 21,271 2,94 % Kepuharjo Cangkringan Sleman 20,288 11,08 % Selomartani Kalasan Sleman 13,344 1,84 % Sindumartani Ngemplak Sleman 191,741 26,46 % Tamanmartani Kalasan Sleman 51,303 7,08 % Umbulharjo Cangkringan Sleman 0,617 0,09 % Wukirsari Cangkringan Sleman 19,806 2,73 % Jumlah 724,553 100%
Sumber Ulinnuha dkk., (2020)
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Hidayat dkk. (2017), mengenai analisis simulasi banjir lahar menggunakan  SIMLAR  2.1,  dapat  menampilkan sebaran aliran lahar secara spasial. Hasil pemodelan tersebut  menggambarkan  penyebaran  banjir  lahar secara  horizontal  (luas  rambatan)  maupun  vertikal (ketinggian banjir lahar) dan kecepatan banjir lahar. Dari hasil simulasi yang telah dilakukan menunjukkan  bahwa  kecepatan  dan  tinggi  banjir lahar  di  pengaruhi  oleh  intensitas  hujan.  Hubungan hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hubungan antara Intensitas Hujan dengan Ketinggian dan Kecepatan Banjir Lahar
Intensitas hujan (mm/jam) Tinggi banjir (m) Kecepatan banjir (m/detik) 60 3,99 2,27 70 6,58 2,44 80 7,80 2,60 90 8,46 2,74 100 8,91 2,80 Sumber Hidayat dkk. (2017)
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa intensitas hujan berbanding lurus dengan tinggi dan kecepatan banjir lahar.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Sungai  Gendol  yang  terletak  di Kapanewon  Cangkringan,  Kabupaten  Sleman, Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Lokasi  Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sumber Hasil Penelitian (2022)
Data Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data topografi berupada data DEM, data tersebut bersifat
Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk mendefinisikan  nilai  kontur  pada  area  sungai  dan output yang  dihasilkan  adalah  2D.  Data  tersebut dapat  diunduh  secara  gratis  melalui website http://tanahair.indonesia.go.id/ yang memiliki resolusi 0,27 arcsecond dengan format . tif .
Data  selanjutnya  yang  digunakan  adalah data  hujan  yang  didapat  dari  Balai  SABO Yogyakarta, data hujan yang digunakan adalah data hujan  tahun  2015  sampai  tahun  2019.  Data  hujan yang digunakan ini terdapat pada stasiun Ngandong dengan  hujan  maksimum  berdurasi  3  jam, dikarenakan  durasi  3  jam  didasarkan  pada  durasi hujan  dominan  di  daerah  Gunung  Merapi.  Data curah  hujan  maksimum  berdurasi  3  jam  setiap tahunnya pada stasiun Ngandong dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data curah hujan maksimum
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  bahwa tahun  2018  memiliki  curah  hujan  tertinggi dibandingkan  tahun  lainnya.  Oleh  karena  itu simulasi  ini  menggunakan  curah  hujan  pada  tahun 2018 yaitu sebesar 162 mm.
Kemudian  diperlukan  sampel  sedimen  yang diperoleh dari lokasi penelitian.  Letak pengambilan sambel berada di hulu, tengah dan hilir sungai, yang setiap  bagian  diambil  3  titik  yaitu  sisi  kanan,  kiri dan  tengah cross .  Data  sedimen  tersebut  kemudian
dilakukan  pengujian  berat  jenis  guna  mengetahui parameter berat jenis sedimen. Hasil dari pengujian tersebut  pada  bagian  hulu  didapatkan  rata-rata sebesar  2,636,  pada  bagian  tengah  sebesar  2,607 dan  bagian  hilir  sebesar  2,663.  Dari  ketiga  bagian tersebut  kemudian  didapat  rata-rata  berat  jenis sebesar 2,635.
Data  lain  yang  digunakan  adalah  data  sabo dam.  Data  sabo  dam  yang  digunakan  dalam penelitian ini berupa koordinat dan tinggi sabo yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data sabo dam Nama Sabo Koordinat T inggi (m) x y UTM GE-D5 (Kaliadem) 440104 9158813 14,5 GE-D3 (Kopeng) 440410 9157653 14,5 GE-D2 (Kopeng) 440469 9157122 9,5 GE-D1 (Kepuharjo) 440484 9156806 6,5 GE-C13 (Ngancar) 440612 9155288 14 GE-C12 (Ngancar) 440805 9154517 9,5 GE-C10 (Bakalan) 440842 9153666 9,5 GE-C (Cangkringan I) 440926 9152969 7 GE-C (Bronggang) 440963 9152808 4,6 GE-C (Jetis I) 441169 9152099 5,8 GE-C (Plumbon I) 441507 9151194 5 GE-C7 (Morangan) 441654 9150487 6,5 GE-C9 (Kalimanggis) 441672 9150214 5 GE-C (Jambon) 441980 9149380 4 GE-C (Jerukan) 442057 9149108 4,5 GE-C (Rogobangsan) 442453 9147930 4 GE-C0 (Tulung) 442988 9145067 4
Sumber Balai Sabo (2019)

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melalui beberapa  tahapan,  yaitu  pengambilan  sampel, pengujian sampel, simulasi banjir lahar dan analisis hasil output simulasi.

## Pengambilan sampel
Pengambilan  sampel  ini  dilakukan  dengan cara  mengambil  sedimen  sungai  yang  kemudian akan  diuji  di  Laboratorium.  Tahapan  pengambilan sampel  pada  penelitian  ini dijelaskan  dalam  bentuk flowchart yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Pengujian sampel
Pengujian  sampel  yang  dilakukan  adalah pengujian  berat  jenis  untuk  mengetahui  parameter berat jenis sedimen. Pengujian tersebut dilakukan di Laboratorium
Universitas
Muhammadiyah
Yogyakarta. Gambar  4. menunjukkan  tahapan pengujian sampel.
Gambar 3. Flowchart pengambilan sampel
Gambar 4 . Flowchart pengujian sampel
Simulasi
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam simulasi  adalah  membuat  projek  baru  dalam SIMLAR,  kemudian  memasukkan  data  hyetograf dan hidrograf sesuai dengan data yang telah didapat. Setelah  itu  memasukkan  data  DEM  dengan format  .asc,  menentukan  batas  wilayah  simulasi ( mesh  area )  dan  titik inflow  point. Kemudian
melakukan  skenario  adanya  bangunan  sabo dengan cara  mengubah  nilai moveable  bed  thickness menjadi  0  pada  titik  bangunan  sabo  tersebut.    Hal itu  dilakukan  karena  bangunan  sabo  tersebut memiliki  bahan  material  beton  yang  tidak  mudah tergores  oleh  erosi.  Langkah  simulasi  dijelaskan dalam bentuk flowchart pada Gambar 5 . Penelitian ini melakukan 3 simulasi berdasarkan  tingginya  intensitas  hujan  yaitu simulasi  eksisting  dengan  intensitas  162  mm, simulasi 1,5 dengan intensitas 243 mm dan simulasi 2  dengan  intensitas  324  mm.  Setiap  simulasi  nya terdapat  3  skenario  pola  hujan  yang  berbeda berdasarkan  pola  hyetograf.  3  skenario  pola  hujan tersebut dapat dilihat berturut-turut pada Gambar 6, Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 5 . Flowchart Langkah simulasi
Gambar 6 . Grafik hyetograf pola 1 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Mulai Observasi 1. Cek kondisi akses menuju lokasi
2. Penentuan titik pengambilan sampel
Persiapan Alat
1. Spidol/ Pena
2. Kertas
3. Alat pengambil sedimen
4. Plastik Pengambilan Sampel Selesai Mulai Persiapan Alat 1. Piknometer 2. Timbangan
3. Oven 4. Saringan Persiapan Bahan 1. Air destilasi 2. Sedimen Analisis Hitungan Selesai Mulai INPUT 1. Data curah hujan 2. Data DEM
3. Data sedimen 4. Massa jenis
5. Profil sungai
Running simulasi OUTPUT Luas  sebaran  banjir lahar
Tinggi banjir lahar Kecepatan aliran 1. Volume banjir lahar
Selesai
Gambar 7 . Grafik hyetograf pola 2 Sumber Hasil Penelitian (2022) Gambar 8 . Grafik hyetograf pola 3 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Analisis hasil simulasi Setelah  proses running selesai, output yang dihasilkan  berformat  .txt  dan  .asc.  Sehingga  hasil running untuk  analisis  kecepatan  dan  volume  perlu di  modifikasi  terlebih  dahulu  dengan  aplikasi Notepad++ yang  kemudian  diolah  lagi  pada Ms. Excel .  Sedangkan  untuk  hasil running analisis  luas dan  tinggi  banjir  lahar  perlu  diolah  pada software ArcGIS untuk mendapatkan nilai yang diperlukan.

## HASIL DAN PEMBAHSAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  nilai  yang sudah  didapat  maka  diperoleh  nilai  perbandingan kecepatan, volume, luas dan tinggi sebagai berikut.

## Kecepatan
Nilai  kecepatan  yang  didapat  dari  simulasi yang telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 9. Nilai  kecepatan  maksimum  yang  dihasilkan dari simulasi tiap pola nya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai kecepatan maksimum Pola Simulasi Kecepatan (m/s) Pola 1 Simulasi Eksisting 2,35 Simulasi 1,5 2,48 Simulasi 2 2,58 Pola 2 Simulasi Eksisting 2,13 Simulasi 1,5 2,55 Simulasi 2 2,65 Pola 3 Simulasi Eksisting 2,20 Simulasi 1,5 2,35 Simulasi 2 2,91
Sumber Hasil Penelitian (2022)
Berdasarkan  gambar  dan  tabel  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  naik  turunnya  nilai  kecepatan yang  didapatkan  mengikuti  pola  hidrograf  dan kecepatan maksimum yang terjadi pada jam puncak setiap  pola  nya  mengikuti  pola  hyetograf  sesuai dengan urutan nilai intensitas hujan. Selain itu, juga disimpulkan bahwa  semakin  tinggi  intensitas  hujan
maka  nilai  kecepatan  puncak  yang  dihasilkan  juga semakin  tinggi.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa nilai  intensitas  hujan berbanding  lurus dengan nilai kecepatan banjir lahar.
Hal  tersebut  sesuai  dengan  penelitian yang  telah  dilakukan  oleh  Hidayat  dkk.,  (2017) menyimpulkan  bahwa  intensitas  hujan  sangat mempengaruhi besarnya nilai kecepatan aliran lahar. Sehingga, kenaikan nilai intensitas hujan berpengaruh  linier  terhadap  nilai  kecepatan  aliran. Persentase kenaikan nilai kecepatan aliran terhadap simulasi eksisting setiap pola nya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Persentase kenaikan nilai kecepatan aliran Pola Simulasi Kenaikan Kecepatan (m/s) Persentase Kenaikan (%) Pola 1 Simulasi 1,5 0,13 5,53 Simulasi 2 0,23 9,79 Pola 2 Simulasi 1,5 0,42 19,63 Simulasi 2 0,51 24,06 Pola 3 Simulasi 1,5 0,15 6,62 Simulasi 2 0,70 31,95 Sumber Hasil Penelitian (2022) Volume Perbandingan nilai volume yang dihasilkan  dari  simulasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar  9 .  Perbandingan  volume  banjir lahar Sumber Hasil Penelitian (2022)
Studi Pengaruh Kejadian Hujan.., Jazaul Ikhsan (1) , Azqia Dara Adam (2) , Ani Hairani (3)
Volume  maksimum  yang  dihasilkan  dari  simulasi tiap pola nya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai volume maksimum banjir lahar Pola Simulasi Volume (m 3 ) Pola 1 Simulasi Eksisting 267879,81 Simulasi 1,5 389277,36 Simulasi 2 466064,82 Pola 2 Simulasi Eksisting 309146,02 Simulasi 1,5 422125,86 Simulasi 2 486906,51 Pola 3 Simulasi Eksisting 289633,26 Simulasi 1,5 372718,50 Simulasi 2 498974,71
Berdasarkan  nilai  volume  maksimum  yang didapatkan  tiap  pola  nya  dapat  disimpulkan  bahwa nilai  intensitas  hujan  dan  pola  hyetograf  sangat mempengaruhi nilai volume maksimum banjir lahar. Semakin  tinggi  nilai  intensitas  hujan  maka  nilai volume  maksimum  yang  dihasilkan  juga  semakin tinggi.  Sedangkan  pengaruh  pola  hyetografnya adalah  terhadap  jam  waktu  volume  maksimum tersebut  terjadi  pada  aliran.  Pola  3  menghasilkan volume maksimum di jam lebih awal dibandingkan pada  pola  1  dan  2,  dikarenakan  pola  3  pada  pola hyetograf  nya  hujan  puncak  berada  di  awal.
Persentase  kenaikan  nilai  volume  aliran terhadap  simulasi  eksisting  setiap  pola  nya  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Persentase kenaikan nilai volume aliran Pola Simulasi Kenaikan Volume (m 3 ) Persentase Kenaikan (%) Pola 1  Simulasi 1,5 121397,55 45,32 Simulasi 2 198185,01 73,98 Pola 2  Simulasi 1,5 112979,85 36,55 Simulasi 2 177760,49 57,50 Pola 3  Simulasi 1,5 83085,23 28,69 Simulasi 2 209341,45 72,28 Sumber Hasil Penelitian (2022)

## Luas dan Tinggi
Perbandingan nilai luas yang didapat pada 15,5  jam  atau  jam  terakhir  dapat  dilihat  pada Gambar 11.
Gambar 11 . Perbandingan luas sebaran banjir lahar Sumber Hasil Penelitian (2022)
Gambar 10 . Perbandingan nilai kecepatan Sumber Hasil Penelitian (2022)
Nilai luas banjir lahar setiap pola pada waktu jam terakhir dapat dilihat Tabel 8. dibawah ini.
Tabel 8. Nilai luas sebaran banjir lahar Pola Simulasi Luas (km 2 ) Pola 1 Simulasi Eksisting 2,72 Simulasi 1,5 3,40 Simulasi 2 3,60 Pola 2 Simulasi Eksisting 3,04 Simulasi 1,5 3,74 Simulasi 2 3,98 Pola 3 Simulasi Eksisting 3,40 Simulasi 1,5 3,43 Simulasi 2 4,22 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Berdasarkan nilai luas pada jam terakhir yang telah  didapatkan  dari  simulasi,  dapat  disimpulkan bahwa  intensitas  hujan  yang  semakin  tinggi menyebabkan  luas  sebaran  banjir  lahar  semakin besar.  Sesuai  dengan  yang  telah  dijelaskan  oleh Hidayat  dkk.,  (2017)  bahwa  semakin  besar  nilai intensitas  hujan  maka  akan  semakin  luas  rambatan banjir lahar yang akan terjadi.
Persentase  kenaikan  nilai  luas  sebaran terhadap  simulasi  eksisting  setiap  pola  nya  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Persentase kenaikan nilai luas sebaran Pola Simulasi Kenaikan Luas (km 2 ) Persentase Kenaikan (%) Pola 1 Simulasi 1,5 0,68 25,19 Simulasi 2 0,88 32,52 Pola 2 Simulasi 1,5 0,70 23,09 Simulasi 2 0,95 31,29 Pola 3 Simulasi 1,5 0,03 00,85 Simulasi 2 0,82 24,06 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Nilai  tinggi  banjir  lahar  yang  didapat  dari simulasi,  nilai  tersebut  diperoleh  pada  saat  jam puncak  atau  pada  saat  tinggi  maksimum.  Jam puncak  pada  pola  1  yaitu  3,5  jam,  pola  2  pada  4,5 jam  dan  pola  3  pada  2,5  jam  yang  dihitung  dari awal simulasi. Perbandingan nilai tinggi banjir lahar dapat dilihat pada Gambar 12.
Nilai tinggi banjir maksimum yang dihasilkan oleh simulasi dapat dilihat pada Tabel 10
Gambar 12 . Perbandingan tinggi banjir lahar Sumber Hasil Penelitian (2022)
Tabel 10. Nilai tinggi maksimum banjir lahar Pola Simulasi Tinggi (m) Pola 1 Simulasi Eksisting 1,30 Simulasi 1,5 2,08 Simulasi 2 2,76 Pola 2 Simulasi Eksisting 1,54 Simulasi 1,5 1,96 Simulasi 2 2,07 Pola 3 Simulasi Eksisting 1,47 Simulasi 1,5 2,12 Simulasi 2 2,24 Sumber Hasil Penelitian (2022) Nilai tinggi banjir yang dihasilkan menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut  tergantung dengan  nilai  intensitas  hujan  dan  pola  hyetograf. Karena  semakin  tinggi  intensitas  hujan,  maka  nilai tinggi  maksimum  banjir  lahar  juga  akan  semakin meningkat. Sedangkan  pola hyetograf akan mempengaruhi  waktu  saat  tinggi  maksimum  itu terjadi. Hasil tersebut sesuai dengan penelitian yang telah  dilakukan  oleh  Hidayat.,  (2017) bahwa selain kecepatan  banjir  lahar,  intensitas  hujan  juga mempengaruhi nilai tinggi aliran.
Persentase  kenaikan  nilai  tinggi  banjir  lahar terhadap  simulasi  eksisting  setiap  pola  nya  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel  11. Persentase  kenaikan  nilai  tinggi  banjir lahar Pola Simulasi Kenaikan Tinggi (m) Persentase Kenaikan (%) Pola 1 Simulasi 1,5 0,78 60,00 Simulasi 2 1,46 112,31 Pola 2 Simulasi 1,5 0,42 27,27 Simulasi 2 0,53 34,42 Pola 3 Simulasi 1,5 0,65 44,22 Simulasi 2 0,77 52,38 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Studi Pengaruh Kejadian Hujan.., Jazaul Ikhsan (1) , Azqia Dara Adam (2) , Ani Hairani (3)
Hasil  luas  sebaran  banjir  lahar  pada  pola  1  dapat dilihat pada Gambar 13.
(a) (b)

## (c)
Gambar 13 . (a) Luas dsitribusi banjir pola 1 simulasi eksisting (b) Luas distribusi banjir pola 1 simulasi 1,5 (c) Luas distribusi banjir pola 1
simulasi 2
Sumber Hasil Penelitian (2022)
Daftar  desa  yang  terkena  sebaran  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Desa terdampak banjir lahar pola 1 Simulasi Eksisting Simulasi 1,5 Simulasi 2 Glagaharjo Glagaharjo Glagaharjo Kepuharjo Kepuharjo Kepuharjo Wukirsari Wukirsari Wukirsari Argomulyo Argomulyo Argomulyo Bimomartani Bimomartani Bimomartani Sindumartani Sindumartani Sindumartani Sumber Hasil Penelitian (2022)
Hasil  luas  sebaran  banjir  lahar  pada  pola  2 dapat dilihat pada Gambar 14.
(a) (b)
(c)
Gambar 14 . (a) Luas distribusi banjir pola 2 simulasi eksisting (b) Luas distribusi banjir pola 2 simulasi 1,5 (c) Luas distribusi banjir pola 2 simulasi 2
Sumber Hasil Penelitian (2022)
Daftar  desa  yang  terkena  sebaran  tersebut dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Desa terdampak banjir lahar pola 2 Simulasi Eksisting Simulasi 1,5 Simulasi 2 Glagaharjo Glagaharjo Glagaharjo Kepuharjo Kepuharjo Kepuharjo Wukirsari Wukirsari Wukirsari Argomulyo Argomulyo Argomulyo Bimomartani Bimomartani Bimomartani Sindumartani Sindumartani Sindumartani Sumber Hasil Penelitian (2022)
Hasil  luas  sebaran  banjir  lahar  pada  pola  3 dapat dilihat pada Gambar 15.
(a) (b)
(c)
Gambar 15. a) Luas distribusi banjir pola 3 simulasi eksisting (b) Luas distribusi banjir pola 3 simulasi
1,5 (c) Luas distribusi banjir pola 3 simulasi 2 Sumber Hasil Penelitian (2022)
Daftar  desa  yang  terkena  sebaran  tersebut dapat dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Desa terdampak banjir lahar pola 3 Simulasi Eksisting Simulasi 1,5 Simulasi 2 Glagaharjo Glagaharjo Glagaharjo Kepuharjo Kepuharjo Kepuharjo Wukirsari Wukirsari Wukirsari Argomulyo Argomulyo Argomulyo Bimomartani Bimomartani Bimomartani Sindumartani Sindumartani Sindumartani Sumber Hasil Penelitian (2022)

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  didapat  bahwa  naik  turunnya  kecepatan pada  setiap  simulasi  dipengaruhi  oleh  pola hidrograf,  pola  hyetograf  berpengaruh  pada  waktu dimana  kecepatan  puncak  ditempuh  dan  tingginya kecepatan maksimum tergantung dengan tinggi nya
intensitas  hujan.  Oleh  sebab  itu,  intensitas  hujan berbanding  lurus  dengan  kecepatan  banjir  lahar. Pada  volume  banjir  lahar  yang  didapat  juga dipengaruhi  oleh  intensitas  hujan  dan  pola hyetograf,  semakin  tinggi  intensitas  hujan  maka volume  maksimum  yang  dihasilkan  juga  akan meningkat.  Pengaruh  pola  hyetografnya  adalah terhadap jam waktu volume maksimum terjadi. Pola 3  menghasilkan  volume  maksimum  di  jam  lebih awal  dibandingkan  pada pola  1  dan 2, dikarenakan pola  3 pada  pola  hyetograf  hujan puncak  berada  di awal. Selain itu, intensitas hujan dan pola hyetograf juga  berpengaruh  pada  luas  terdampak  dan  tinggi nya  banjir  lahar.  Dari  semua  simulasi  yang  telah dilakukan, simulasi 2 dengan intensitas hujan paling tinggi  dengan  nilai  sebesar  324  mm  menyebabkan dampak yang paling besar.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih kepada  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta (UMY),  melalui  Lembaga  Riset  dan  Inovasi  (LRI) atas  dukungan  pendanaan  melalui  skema  hibah penelitian  internal  tahun  2022,  sehingga  penelitian ini  dapat  terselesaikan  dengan  lancar.  Penulis  juga mengucapkan kepada semua pihak yang membantu dan  mendukung  penelitian  ini,  sehingga  bisa berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardana,  D.  M.  S.,  &  Purwanto,  T.  H.  (2013). Penentuan  Jalur  Evakuasi  dan  Tampak  Banjir Lahar  Dingin  Gunung  Merapi  Magelang,  Jawa Tengah. Jurnal Bumi Indonesia, 2(2), 149–154.
Armaya,  D.  A.  B.,  &  Hizbaron,  D.  R.  (2015). Penaksiran Tingkat Kerentanan Sosial Terhadap Bahaya. Jurnal Bumi Indonesia, 4(4), 1–10.
Asmara, R. A., Prasetyo, A., Stevani, S., & Hapsari, R.  I.  (2021).  Prediksi  Banjir  Lahar  Dingin Pada Lereng Merapi Menggunakan Data Curah Hujan Dari  Satelit.  JIP  (Jurnal  Informatika  Polinema), 7(2), 35–42.
Gunawan,  G.,  Berperi,  &  Purnama,  L.  (2020). Analisis  Debit  Banjir  Rancangan  Sub  DAS  Air Bengkulu.  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Sipil,  17(1), 1–9.
Hidayat,  F.,  &  Rudiarto,  I.  (2013).  Pemodelan Resiko Banjir Lahar Hujan Pada Alur Kali Putih Kabupaten  MAgelang.  In Teknik PWK  (Vol.  2, Issue 4).
Hidayat,  R.,  Musthofa,  A.,  &  Bahri,  P.  (2017).
Pengaruh  Intensitas  Hujan  Terhadap  Kecepatan
dan  Tinggi  Banjir  Lahar  Berdasar  Pemodelan SIMLAR  2.1.  Jurnal  Teknik  Hidraulik,  8(1), 125–134.
Kholiq, M. A. (2017). Simulasi Aliran Banjir Lahar Pasca  Erupsi  Gunung  Merapi  2010  Terhadap Keberadaan  Sabo  DAM  di  Sungai  Gendol.
Jurnal Teknisia, XXII(2).
Mulyono,  D.  (2014).  Analisis  Karakteristik  Curah
Hujan  di  Wilayah  Kabupaten  Garut  Selatan. Jurnal Konstruksi, 13(1), 1–9.
Munir,  Moh.  D.  (2019).  Bangunan  Sabo  Dam,
Fungsi  dan  Potensinya  sebagai  Pendukung Geowisata  Gunung  Merapi.  Jurnal  Lingkungan Dan Bencana Geologi, 10(2), 15–26.
Ramadhany,  A.  S.,  DS,  A.  N.,  &  Subardjo,  P.
(2012).  Daerah  Rawan  Genangan  Rob  di Wilayah Semarang. Journal Of Marine Research,
1(2), 174–180.
Rizal,  M.  A.,  &  Hizbaron,  D.  R.  (2015).  Analisis Kerentanan  Fisik  Bahaya  Banjir  Lahar  di  Desa Sekitar  Kali  Putih  Kabupaten  Magelang.  Jurnal Bumi Indonesia, 4(1), 175–184.
Sutapa,  W.  (2005).  Kajian  Hidrograf  Satuan  Sintetik
Nakayasu  Untuk  Perhitungan  Debit  Banjir Rancangan  di  Daerah  Aliran  Sungai  Kodina. MEKTEK, 7(1), 35–40.
Ulinnuha,  I.,  Prasetyo,  Y.,  &  Sabri,  L.  (2020).
Analisis  Spasial  Aliran  Lahar  Menggunakan
HEC-HMS dan HEC-RAS Pada Kali
Gendol-Opak  Kawasan  Gunung  Merapi.  Jurnal Geodesi Undip, 9(1), 20–28.