## APLIKASI PERHITUNGAN ESTIMASI REKAYASA HIDROLOGI SEBAGAI DASAR DESAIN REKAYASA BANJIR PADA SUNGAI CILIWUNG BERBASIS WEB
1 Astie Darmayantie, 2 Amalia Indah Siltya, 3 Hana Nurbaiti Hasanah,
4 Fani Yayuk Soepomo
1 Fakultas Teknologi Industri, 2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 4 Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan,
Universitas Gunadarma,
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 astie.darmayantie@gmail.com, 2 amiisiltya@gmail.com, 3 rositahanna@gmail.com,
4 fbee2009@gmail.com

## Abstrak
Perubahan  pola  cuaca  yang  ekstrim,  salah  satunya  pada  pola  intensitas  hujan,  merupakan salah satu kontibutor terjadinya bencana hidrometerologi. Analisis pengalihragaman hujan dan rekayasa  hidrologi  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  terhadap  desain  rencana  mitigasi bencana alam salah satunya adalah bencana banjir. Pada penelitian ini dibuat sebuah aplikasi berbasis web yang dapat dimanfaatkan dalam melakukan perhitungan estimasi desain rekayasa hidrologi,  khususnya  rekayasa  banjir.  Aplikasi  yang  dibangun  memberikan  hasil  berupa  estimasi nilai penurunan debit sesuai dengan jumlah sodetan, dan volume reservoir yang direncanakan. Aplikasi  yang  dibangun  mampu  membandingkan  enam  metode  pendekatan  Analisa  distribusi frekuensi  intensitas  curah  hujan  rencana.  Enam  metode  ini  kemudian  diuji  menggunakan metode uji Smirnov-Kolmogorov untuk menentukan metode akhir yang digunakan. Berdasarkan penelitian  ini,  metode  analisa  distribusi  gumbel  memberikan  hasil  terbaik  dalam  pengujian kecocokan  sebaran.  Data  hujan  rencana  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  metode  gumbel kemudian  digunakan  untuk  menghasilkan  Kurva  Intensitas-Durasi-Frekuensi  (IDF).  Data  ini selanjutnya  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  rekayasa  hidrologi  seperti,  penurunan  debit sungai dan volume reservoir serta jumlah sodetan. Pada aplikasi ini estimasi penurunan debit air  rekayasa  dengan  dua  skema  perhitungan  yaitu  perhitungan  untuk  memperoleh  nilai  debit air sungai rekayasa sesuai dengan variabel desain normalisasi sungai yang direncanakan dan simulasi  estimasi  jumlah  reservoir  yang  dibutuhkan  berdasarkan  jumlah  sodetan  dan penurunan debit yang diinginkan.
Kata Kunci : kurva IDF , rekayasa hidrologi, rekayasa perangkat lunak, metode mononobe

## Abstract
The  extreme  rainfall  intensity  that  caused  by  extreme  weather  event,  is  one  of  the contributors caused by the hydrometeorology disaster such as flood. Analysis of rain diversification and  hydrological  engineering  is  carried  out  to  provide  an  assessment  to  natural  disaster mitigation plan. This research introduces a web-based application in hydrological engineering, specifically  used  for  flood  engineering.  The  application  provides  an  estimation  of  discharge reduction as the result of the number of river flow and the volume of reservoir, in accordance with  the  engineering  designed. The  application  built is  able  to  compare  the  six  approaches  to the analysis of the frequency distribution of rainfall intensity plans. These six methods are then tested  using  the  Smirnov-Kolmogorov  method  to  determine  the  final  method  being  used.   This study finds that Gumbel distribution gives the best results in the suitability of distribution. The data generated from the calculation of the Gumbel method is then used to produce an Intensity- Duration-Frequency (IDF) Curve. The data produced, is then being used to estimate hydrological engineering, such as decreasing river discharge, reservoir volume and the number of river flow.
Keywords : hydrological engineering, software engineering, IDF curve, mononobe method.

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  DIBI-BNPB  tahun 2015,  78%  kejadian  bencana  yang  terjadi  di Indonesia  adalah  bencana  hidrometerologi [1]. Pola  cuaca  ekstrim  akibat  pemanasan global  berdampak  besar  terhadap  intensitas hujan.  Suatu  peristiwa  cuaca  dikategorikan ekstrem  jika  menghasilkan  tingkat  hujan, suhu, angin, atau efek lainnya yang luar biasa tinggi  atau  rendah  [2].  Hujan  dianggap ekstrem  jika  tidak  seperti  90% atau  95%  dari peristiwa  cuaca  serupa  yang  terjadi  sebelum- nya di daerah yang sama [3].
Berdasarkan  Data  Informasi  Bencana Indonesia  (DIBI)-BNPB,  terlihat  bahwa  dari lebih  dari 1.800  kejadian bencana pada periode tahun 2005 hingga 2015 lebih dari 78% (11.648) kejadian  bencana  merupakan  bencana  hidro meteorologi [1]. Salah satu faktor yang mem- berikan  kontribusi  terjadinya  bencana  hidro-
meterologi adalah perubahan iklim. Pada awal tahun  2020,  Indonesia  mengalami  bencana banjir  besar  yang  terjadi  di  beberapa  wilayah Jabodetabek.  Salah  satu  penyebab  terjadinya bencana tersebut adalah intensitas curah hujan yang  ekstrim.  Menurut  Badan  Meteorologi dan  Geofisika  (BMKG)  [5]  [6],  intensitas curah  hujan  yang  terjadi  pada  tanggal  1 Januari 2020 merupakan curah hujan  ekstrem tertinggi  yang  terjadi  berdasar-kan  data  yang diperoleh selama 154 tahun terakhir [7].
Pada  Gambar  1  ditunjukkan  trend indeks  curah  hujan  ekstrim  pada  periode tahun  1901-2012  [4]  di  Amerika  Serikat. Terlihat  pada  Gambar  1,  trend  peningkatan kejadian  curah  hujan  ekstrim  ini  telah  terjadi dalam  beberapa  dekade  terakhir.  Upaya pencegahan  terjadinya  banjir  akibat  curah hujan  yang  tinggi  dapat  dilakukan  dengan mengelola  aliran  air  serta  menyediakan tempat penampungan air yang memadai.
Gambar 1. Alur Proses Perhitungan Data Intensitas Hujan
Salah  satu  penyebab  terganggunya pengelolaan  aliran  air  sungai  adalah  perubahan fungsi lahan hutan dan tata guna lahan di sekitar aliran DAS. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut,  pemerintah  daerah  telah  mengambil langkah  praktis  yaitu  dengan  melakukan normalisasi terhadap fungsi sungai [8][9].
Salah  satu  sungai  yang  memegang peranan  vital  terhadap  kejadian  bencana  banjir pada  wilayah  Jabodetabek  dan  Tanggerang adalah  Sungai  Ciliwung.  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Sungai  Ciliwung  melewati  empat wilayah  administasi  yaitu  Kabupaten  Bogor, Kotamadya  Bogor,  Kota  Depok  dan  DKI Jakarta.  Hulu  sungai  ini  sebagian  besar  ter- letak  pada  Kabupaten  Bogor  (meliputi  3 kecamatan  yaitu  Megamendung,  Cisarua, Ciawi ) dan sebagian kecil Kotamadya Bogor. Bagian hilir sungai Ciliwung terletak di Pintu Air  Manggarai,  Jakarta.  DAS  Sungai  Ciliwung terletak  diantara  dua  DAS  besar  yaitu  di sebelah  barat  DAS  Cisadane  dan  disebelah timur  DAS  Citarum.  Sungai  Ciliwung  dalam perjalanannya  menuju  DKI  Jakarta  menerima tambahan  kuantitas  dari  sungai  dan  waduk antara  lain  Saluran  Kalibaru,  Saluran  Tarum Barat,  Saluran  Bali  Matraman,  Saluran Kalibata,  Waduk  Melati,  Kali  Cideng  dan Sungai  Krukut  [10].  Kondisi  geografis  ini menyebabkan  meluapnya  volume  air  sungai ciliwung  akan  mempengaruhi  volume  air  pada sungai/kali  lain  yang  berbatasan  sehingga dampak yang ditimbulkan menjadi meluas.
Pada perancangan rekayasa hidrologi,
perhitungan  debit sungai  dapat didekati  dengan menggunakan metode rasional. Analisis peng- alihragaman  air  hujan  menjadi  aliran  di- lakukan guna melakukan perhitungan estimasi debit air sungai berdasarkan data curah hujan [11]  yang  direkam  pada  stasiun  cuaca.  Sifat hujan  memiliki  beberapa  yang  perlu  di- perhatikan dalam melakukan perhitungan peng- alihragaman  air  hujan  antara  lain  intensitas Hujan  (I),  Lama  Waktu  Hujan  (d),  Frekuensi (F) dan Luas Daerah Pengaruh Hujan (A) [6]. Analisis  hubungan  antara  dua  parameter hujan  yaitu  Intensitas  dan  Durasi  dapat  di- hubungkan secara melakukan analisis statistik pada  frekuensi  kejadian  hujan  menghasilkan grafik  hubungan  Intensitas-Durasi-Frekuensi (IDF)  [12].  Beberapa  metode  pendekatan  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan intensitas  hujan  rekayasa  yaitu  metode  pen- dekatan  mononobe, Van  Breen,  Haspers Weduwen, dan Bell  Tanimoto [13] .
Pada  Gambar  2  ditunjukkan  se- rangkaian  tahapan  pra-proses  sebelum  data curah  hujan  dapat digunakan  lebih  lanjut untuk menentukan  nilai  intensitas  hujan  rekayasa. Nilai  intensitas  hujan  rekayasa  ini  yang kemudian  dimasukkan  ke  dalam  persamaan matematika  untuk  menentukan  nilai  debit rekayasa. Berdasarkan diskusi yang dilakukan oleh  tim  peneliti  dengan  narasumber  yang berasal  dari  Teknik  Sipil,  proses  perhitungan dan  uji  kecocokan  yang  dilakukan  selama  ini menggunakan  aplikasi spreadsheet seperti Microsoft excel seperti pada Gambar 3.
Gambar 2. Alur Proses Perhitungan Data Intensitas Hujan
Gambar 3. Contoh Halaman Spreasheet Perhitungan Untuk Menentukan Nilai Intensitas Hujan Rekayasa Menggunakan Microsoft Excel.
Pada  metode  ini,  pertambahan  jumlah perhitungan  penedekatan  distribusi  dan  per- tambahan  data  hujan  maksimum  yang  di- masukkan  berakibat  pada  banyaknya  jumlah sheet  yang  dibuat.  Hal  ini  dinilai  dapat meningkatkan  resiko  kesalahan  yang  terjadi selama perhitungan berlangsung.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian ini membahas tentang pengembangan aplikasi  berbasis  web  untuk  melakukan  per-
hitungan  estimasi  variabel  dalam  perhitungan desain  rekayasa  banjir.  Aplikasi  ini  didesain untuk melakukan perhitungan estimasi penurunan  debit  sesuai  dengan  variabel desain  normalisasi  sungai  yang  ada,  seperti jumlah  sodetan  dan  volume  reservoir  yang direncanakan.  Aplikasi  ini  juga  didesain  untuk melakukan simulasi estimasi jumlah reservoir yang  dibutuhkan  berdasarkan  jumlah  sodetan dan penurunan debit yang diinginkan.
Gambar 4. Tahapan Penelitian
Data  curah  hujan  yang  digunakan  dalam perhitungan aplikasi ini merupakan data curah hujan  tahun  2002-2016  pada  tiga  stasiun cuaca  yaitu  stasiun  gadog,  stasiun  cibinong, dan  stasiun  fakultas  Teknik  Universitas Indonesia. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan penambahan / pembaharuan basis  data  dengan  melakukan  pengunggahan data intensitas hujan ke dalam sistem.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini disusun dalam beberapa tahapan seperti pada Gambar 4. Penelitian ini dimulai  dengan  memahami  permasalahan  yang ada dan melakukan analisis. Hasil Analisis ini selanjutnya  digunakan  sebagai  masukan  ter- hadap solusi yang diajukan. Dengan komplek- sitas  perhitungan  yang  dilakukan,  diajukan pengembangan  sebuah  aplikasi  yang  dapat melakukan  estimasi  terhadap  nilai  debit rekayasa berdasarkan variable desain restorasi sungai  seperti  jumlah  sodetan  dan  volume reservoir. Aplikasi yang  dibangun  merupakan aplikasi  berbasis  web  untuk  memberikan fleksibilitas akses dalam melakukan perhitungan.

## Analisis permasalahan
Data  hujan  maksimum  merupakan data masukan yang digunakan sebagai basis
dalam menghitung intensitas hujan. Pendekatan metode  statistik  digunakan  dalam  melakukan estimasi  nilai  intensitas  hujan  dimasa  yang akan datang. Analisa ini didasarkan pada sifat statistik  data  kejadian  yang  telah  lalu  untuk memperoleh  probabilitas  besaran  hujan  di masa  yang  akan  datang  dengan  anggapan bahwa  sifat  statistik  kejadian  hujan  di  masa akan datang masih sama dengan sifat statistik kejadian  hujan  masa  lalu  [14].  Pemilihan model  distribusi  frekuensi  dilakukan  dengan menggunakan metode analisis persebaran data Smirnov-Kolmogorov. Enam metode pendekat- an  frekuensi  intensitas  curah  hujan  rencana yang dibandingkan antara lain metode Distribusi Normal, Log Normal 2 Parameter, Log Normal 3 Parameter,  Gumbel,  Pearson  III,  dan  Log Pearson III.
Model  distribusi  yang  memberikan nilai hasil uji terbaik kemudian dipilih sebagai nilai  masukan yang digunakan dalam  menentu- kan  nilai  intensitas  hujan  rekayasa.  Per- hitungan  nilai  intensitas  hujan  rekayasa selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan metode  pendekatan  mononobe  untuk  mem- bentuk  kurva  IDF  [15].  Adapun  formula perhitungan  intensitas  hujan  diberikan  pada Persamaan (1) sebagai berikut:
(1)
Dengan: I = intensitas curah hujan (mm /jam) t = lamanya curah hujan (jam) R
24 = Curah hujan maksimum dalam 24 jam (mm)
Selanjutnya  perhitungan  debit  rencana didapatkan  dengan  melakukan  perhitungan dengan menggunakan Persamaan (2) berikut:
(2) Dimana, Q =  debit  air  periode  ulang  tertentu (m 3 /detik)
C = koefisien aliran I = intensitas hujan (mm/jam) A = luas daerah aliran sungai
Pada penelitian ini, variabel A memiliki nilai  157,  yang  merupakan  panjang  aliran sungai  Ciliwung  dari  bendungan  katulampa sampai  dengan  pintu  air  manggarai.  Nilai variabel  koefisien  aliran  (C)  tergantung  dari beberapa  faktor,  antara  lain:  jenis  tanah, kemiringan,  luas  dan  bentuk  aliran  sungai. Nilai  variable  C  yang  dianjurkan  digunakan adalah  0.75.  Nilai  0.75  merupakan  nilai  yang masuk  dalam  bentangan  DAS  dengan karakteristik  seperti  pegunungan  berlereng terjal,  daerah  perbukita,  daerah  bersemak, daerah perumahan, daerah industri, persawahan irigasi, sungai daerah pegunungan, sungai kecil di dataran maupun sungai besar dengan wilayah aliran lebih dari seperdua dari dataran [9].

## Desain Solusi
Pada  Gambar  5  terlihat  diagram  alur dari  simulasi  perhitungan  nilai  penurunan
debit  berdasarkan  masukan  yang  diberikan oleh  pengguna.  Sesuai  dengan  alur  proses yang  ada,  dalam  menentukan  nilai  penurunan debit  pengguna  akan  diminta  untuk  me- masukkan  nilai  variabel  koefisien  C  dan  I sesuai  dengan  studi  yang  dimiliki.  Dalam  hal ini,  jika  studi  kasus  perhitungan  nilai  debit adalah  pada  sungai  ciliwung,  maka  nilai  C yang  direkomendasikan  adalah  0.75.  Dalam melakukan  simulasi  jumlah  penurunan  debit, masukan  yang  diberikan  pengguna  adalah jumlah sodetan yang akan dibangun dan jumlah volume dari reservoir yang direncanakan.
Selanjutnya persamaan yang digunakan untuk menghitung nilai volume dari reservoir seperti pada gambar 5 (c) dirumuskan dalam Persamaan (3) sebagai berikut:
(3)
Dengan :
V = volume reservoir rencana Q = debit air
Q’(%)  = persentase pengurangan debit air
nr = jumlah reservoir
Keseluruhan proses perhitungan tersebut kemudian  ditranslasikan  ke  dalam  sebuah aplikasi berbasis web. Solusi aplikasi berbasis web  diajukan  dengan  dukungan  teknologi internet,  untuk  memberikan  fleksibilitas kepada pengguna dalam mengakses informasi. Aplikasi berbasis web ini dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan  menggunakan framework codeigniter. Jenis  database  yang  digunakan  adalah database relasional yaitu MySQL.
(a) (b) (c)
Gambar 5. Diagram Alut Perhitungan Penurunan Debit Sungai

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi yang dibangun dapat memberikan  dua  skema  perhitungan.  Skema pertama  berupa  nilai  estimasi  pernurunan debit  air  sungai  rekayasa  sesuai  dengan variabel  desain  normalisasi  sungai  yang  ada, seperti  jumlah  sodetan  dan  volume  reservoir yang  direncanakan.  Skema  kedua  adalah estimasi volume reservoir yang perlu dibangun  sesuai  dengan  nilai  rekayasa  debit air  sungai  yang  direncanakan.  Pada  skenario kedua, dimungkinkan untuk melakukan estimasi  jumlah  reservoir  dan  sodetan  yang dibutuhkan  dengan  volume  tertentu  dalam rangka  mencapai  nilai  debit  sungai  rekayasa direncanakan. Data curah hujan yang digunakan  dalam  perhitungan  aplikasi  ini merupakan  data  curah  hujan  tahun  2002- 2016. Data ini diambil dari tiga stasiun cuaca
yaitu  stasiun  gadog,  stasiun  cibinong,  dan stasiun fakultas Teknik Universitas Indonesia.
Pada  Gambar  6  ditunjukkan  gambar antar  muka  utama  aplikasi.  Pada  antar  muka ini  tercantum  informasi  mengenai  demografi dari  DAS  Sungai  Ciliwung.  Gambar  6 menunjukan  gambar  antar  aplikasi  utama yang  memuat  informasi  mengenai  sungai ciliwung.  Pada  menu  dibagian  kiri  terdapat metode  distribusi  frekuensi  yang  disbanding- kan  oleh  aplikasi  ini.  Pada  saat  salah  satu menu  ini  dipilih  maka  akan  muncul  nilai perhitungan  dari  metode  distribusi  yang dipilih, seperti pada Gambar 7.
Pada  Gambar  7  ditunjukkan  tampilan antara  muka  hasil  perhitungan  distribusi frekuensi  dengan  metode  Gumbel.  Beberapa informasi  yang  termuat  dalam  halaman  ini adalah nilai standar deviasi, koefisien reduced mean, koefisien reduce standar deviasi.
Gambar 6. Tampilan Antar Muka Utama Aplikasi
Gambar 7. Nilai hasil perhitungan distribusi frekuensi dengan Metode Gumbel
Hasil  uji  smirnov-kolmogorov  ter- hadap  data  masukan  yang  ada  menunjukkan bahwa  metode  distribusi  gumbel  merupakan metode  yang  memiliki  nilai  delta  maksimum
paling  rendah  yaitu  11.47.  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  estimasi  nilai hujan  rekayasa  pada  aplikasi  ini  adalah metode Gumbel.
Gambar 8. Tampilan Antar Muka Utama Aplikasi
Pada  Gambar  8  terlihat  antar  muka aplikasi  yang  digunakan  pengguna  untuk melakukan  perhitungan  debit  air  sungai rekayasa.  Nilai  intensitas  hujan  (I)  akan terhitung  secara  otomatis  sesuai  dengan  nilai variabel lama durasi hujan ( ) dan kala ulang yang dimasukkan oleh pengguna. Nilai koefisien C  merupakan  nilai  yang  merepresentasikan hambatan  aliran  yang  bergantung  pada  jenis lahan  yang  ada  di  sekitar  aliran  DAS.  Pada studi  kasus  ini,  nilai  koefisien  C  yang  di- anjurkan  adalah  0.75.  Hal  ini  dikarenakan nilai  tersebut  masuk  ke  dalam  rentangan  ber- bagai  jenis  tipe  lahan  DAS  mewakili  daerah DAS  sungai  Ciliwung.  Nilai  variabel  A  adalah 157  sesuai  dengan  panjang  sungai  ciliwung yang  diukur  dari  bendungan  katulampa hingga pintu air manggarai.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sebuah  aplikasi  perhitungan  estimasi rekayasa  hidrologi  berbasis  web  untuk  me-
rencakanan  sebuah  desain  banjir  rekayasa telah  dikembangkan  dalam  penelitian  ini.  Pada aplikasi ini dapat dilakukan estimasi penurunan debit  air  rekayasa  dengan  dua  skema  per- hitungan yaitu perhitungan untuk memperoleh nilai  debit  air  sungai  rekayasa  sesuai  dengan variabel  desain  normalisasi  sungai  yang  di- rencanakan  dan  simulasi  estimasi  jumlah reservoir  yang  dibutuhkan  berdasarkan  jumlah sodetan dan penurunan debit yang diinginkan. Estimasi rekayasa hidrologi dilakukan berdasar- kan pada IDF yang dihasilkan dari data hujan rencana  hasil  perhitungan  metode  gumbel. Pada penelitian selanjutnya, penambahan fitur teknologi  berbasis  geographical  information system (GIS) dapat diadopsi untuk memberikan gambaran  lokasi  sodetan  dan  reservoir  yang direncanakan kepada pengguna sehingga output sistem yang dihasilkan menjadi lebih interaktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.R. Amri, dkk. “Risiko Bencana
Indonesia”,  2016.  [Daring].  Tersedia: https://bnpb.go.id/documents/irbi-15- 1575660452.pdf.  [Diakses:    20  Maret
2020]
[2] I.G.B. S. Dharma, M.I. Yekti,  dan G.I.
Permana,  “Pengaruh  Perubahan  Tata Guna  Lahan  Terhadap  Debit  Banjir”, Berkala  Ilimiah  Teknik  Keairan, vol. 13, no.3, hal. 155 - 170, 2007.
[3] National  Academy  of  Science,  “Global Warming  is  contributing  to  extreme weather  events”.  [Daring].  Tersedia: https://sites.nationalacademies.org/Bas edOnScience/climate-change-global- warming-is-contributing-to-extreme- weather-events/index.htm. [Diakses:  21 Maret 2020]
[4] National  Climate  Assessment,  “Extreme Weather”,  2014.  [Daring].  Tersedia: https://nca2014.globalchange.gov/highl ights/report-findings/extreme-weather  , [Diakses: 21 Maret 2020]
[5] W.  Adiyoso,  "Banjir  besar  di  Jakarta awal  2020:  penyebab  dan  saatnya mitigasi bencana secara radikal", 2020. [Daring]. Tersedia: https://theconversation.com/banjir- besar-di-jakarta-awal-2020-penyebab- dan-saatnya-mitigasi-bencana-secara- radikal-129324.  [Diakses:  21  Maret 2020]
[6] Suroso,  “Analisis  Curah  Hujan  untuk
Membuat  Kurva  Intensity  Duration Frequency  (IDF)  di  Kawasan  Rawan Banjir  Kabupaten  Banyumas”, Jurnal
Teknik  Sipil ,  vol.3,  no.1,  hal.37  –  40,
2006.
[7] R.H.  Permana,  “Data  BMKG:  Curah
Hujan 2020, Tertinggi Sejak 154 Tahun Lalu”, 2020. [Daring]. Tersedia:
https://news.detik.com/berita/d- 4843572/data-bmkg-curah-hujan-2020-
tertinggi-sejak-154-tahun-lalu, [Diakses:  30 Maret, 2020]
[8] Bappenas, “Kebijakan  Penanggulangan Banjir  di  Indonesia”,  2016.  [Daring]. Tersedia:
https://www.bappenas.go.id/files/5913/ 4986/1931/2kebijakan- penanggulangan-banjir-di- indonesia__20081123002641__1.pdf. [Diakses: 30 Maret 2020]
[9] Pusdatin  PUPR,  Konsep  Pemerintah Dalam  Mengatasi  Penanganan  Banjir, 2015, [Daring]. Tersedia: https://www.pu.go.id/berita/view/3088/ konsep-pemerintah-dalam-mengatasi- penanganan-banjir, [Diakses:  30 Maret 2020]
[10] H.D. Wahjono dkk, Sistem Pemantauan Online  Untuk  Pengendalian  Pencemaran Kualitas Air Sungai Di DAS Ciliwung, Jakarta  Pusat:    Pusat  Teknologi Lingkungan  BPPT,  2015.  [E-book] Tersedia:
http://www.kelair.bppt.go.id/Publikasi/ BukuOnlimoDASCiliwung/.  [Diakses:
30 Maret 2020] [11] H.N  Hasanah,  “Aplikasi  Simulasi Perhitungan Kapasitas Reservoir
Sungai Ciliwung Menggunakan Framework CodeIgniter”, Skripsi,
Universitas Gunadarma, Depok, 2019.
[12] D.A  Sofia  dan  N.  Nursil,  “Analisis Intensitas, Durasi dan Frekuensi
Kejadian Hujan di Wilayah Sukabumi”,
JTERA  (Jurnal  Teknologi  Rekayasa) , vol.4, no.1, hal. 85 – 92, 2019.
[13] A.I. Siltya, “Aplikasi Simulasi
Penurunan  Debit  Air  Sungai  Ciliwung Berbasis  Web”,  Skripsi,  Universitas Gunadarma, Depok, 2019.
[14] F.U.  Astuti,  A.  Hendry,  dan  Y.L.
Handayani, “Pemilihan Metode
Intensitas  Hujan  Yang  Sesuai  Dengan
Stasiun Hujan Pekanbaru”, JOM
FTEKNIK ,  vol.  2,  no.  1,  hal.  1  –  9,
2015.
[15] D.U. Exacty dan A.P. Wijaya,
“Analisis  Curah  Hujan  Berdasarkan Kurva  Intensitas  Durasi  Frekuensi
(IDF)  Di  Daerah  Potensi  Banjir Menggunakan Sistem Informasi Geografis (Studi Kasus: DAS
Bogowonto  Kabupaten  Purworejo)”,
Jurnal  Geodesi  Undip , vol.3,  no.4,
hal.106-116, 2014.