p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Aplikasi Program HEC-RAS 5.0.7 untuk Pemodelan Banjir di Sub-sub DAS Martapura Kabupaten Banjar
Muhammad Ramadhani Wijayanto 1 , Noordiah Helda 2*
1,2 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru Indonesia * Koresponden email : noordiah.helda@ulm.ac.id
Diterima: 25 Agustus 2022 Disetujui: 3 September 2022

## Abstract
Rainfall data is one of the cause factors for flooding in some areas in Indonesia. An extreme rainfall event occurred in the end of 2020 until early 2021 have resulted a severe flooding in West Martapura District, Banjar Regency, South Kalimantan Province. As a tributary to Barito River, Martapura River experienced high water level that gave negative impact to the surrounding areas. This study aims to estimate the flood discharge  and  elevation  of  flood  water  levels  in  West  Martapura  District.  HEC-RAS  (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System) 5.0.7 software combined with ArcGIS  10.8 were applied to model  flooding  spatially.  Mononobe  method was  used  to  calculate  rainfall  intensity  for  5-year,  50-year, and  100-year  return  periods.  From  the  results  of  the  flood  modeling,  the  maximum  flood  water  level elevations were obtained as deep as 3.8 m (5-year return period), 5.2 m (50-year return period), and 9.6 m (100-year return period) with a maximum flood discharge of 34.84 m 3 /s (5-year return period), 33.99 m 3 /s (50-year  return  period),  and  142.64  m 3 /s  (100-year  return  period),  respectively.  It  concluded  that  the designed rainfall using the  Log Pearson Type III method for the 2010-2021 period could cause flooding along the sub-watershed river of the study area.
Keywords: Martapura River, Flood Modeling, Spatial Modeling, HEC-RAS 5.0.7, ArcGIS 10.8.

## Abstrak
Curah  hujan  merupakan  salah  satu  faktor  penyebab  terjadinya  banjir  di  beberapa  daerah  di  Indonesia. Curah hujan ekstrem di akhir tahun 2020 hingga awal tahun 2021 telah menyebabkan banjir yang cukup parah  di  Kecamatan  Martapura  Barat,  Kabupaten  Banjar,  Kalimantan  Selatan.  Sungai  Martapura  yang merupakan  anak  Sungai  Barito  mengalami  peluapan  sehingga  memberikan  dampak  negatif  di  daerah sekitarnya. Penelitian ini bertujan untuk mengetahui perkiraan debit banjir dan elevasi muka air banjir di Kecamatan Martapura Barat. Program HEC-RAS ( Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System ) 5.0.7 dikombinasikan  dengan software  ArcGIS  10.8 diaplikasikan  untuk  memodelkan  banjir  di  Sungai Martapura  tersebut  secara  spasial.  Perhitungan  intensitas  curah  hujan  menggunakan  metode  Mononobe untuk periode kala ulang 5 tahun, 50 tahun, dan 100 tahun. Dari hasil pemodelan didapatkan elevasi muka air banjir maksimum setinggi 3,8 m (kala ulang 5 tahun), 5,2 m (kala ulang 50 tahun), dan 9,6 m (kala ulang 100 tahun) dengan debit banjir maksimum sebesar 34,84 m 3 /s (kala ulang 5 tahun), 81,68 m 3 /s (kala ulang 50  tahun),  dan  142,64  m 3 /s  (kala  ulang  100  tahun).  Didapat  kesimpulan  bahwa  curah  hujan  rancangan dengan metode Log Pearson Tipe III periode 2010-2021 menimbulkan genangan banjir di sepanjang sungai pada daerah penelitian.
Kata Kunci: Sungai Martapura, Pemodelan Banjir, Pemodelan Spasial, HEC-RAS 5.0.7, ArcGIS 10.8.

## 1. Pendahuluan
Banjir  merupakan  kejadian  alam  yang  hampir  terjadi  di  seluruh  dunia.  Indonesia  yang  terletak  di daerah tropis telah dilanda banjir besar dalam beberapa waktu terakhir dan hampir melanda seluruh wilayah di negara ini. Peristiwa banjir di Indonesia sering disebabkan oleh air yang melimpas atau tidak mampu menyerap  limpasan  permukaan  yang  berlebihan  akibat  curah  hujan  yang  tinggi  di  atas  normal  [1]. Air sungai yang seharusnya bermanfaat bagi umat manusia, akan berdampak buruk apabila mengakibatkan banjir. Banjir yang membawa endapan sedimen dapat bersifat sangat merusak terhadap lingkungan yang dilewati [2].
Banjir  yang  terjadi  akhir  Tahun  2020  hingga  awal  Tahun  2021  di  Kabupaten  Banjar,  Martapura, merupakan  salah  satu  contoh  kejadian  banjir  yang  diakibatkan  meluapnya  air  Sungai  Martapura,  anak Sungai Barito [3]. Berdasarkan data dari Balai Wilayah Sungai Kalimantan III [4], tinggi muka air harian rata-rata Sungai Barito pada bulan Desember 2020 sebesar 3,22 m.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pemodelan  banjir  dapat  menghasilkan  debit  banjir  rancangan.  Salah  satu  model  yang  sering digunakan dalam bidang hidrologi adalah Hydrologic Engineering Center’s River Analysis System (HEC- RAS) . HEC-RAS adalah  program  yang  terintegrasi  dengan  SIG  dan  digunakan  untuk  keperluan  analisis hidrolika sungai, perhitungan debit genangan banjir, dan penilaian perubahan elevasi muka air sungai [5].
Pemodelan spasial dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk pemetaan daerah rawan bencana dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  cara  untuk  mitigasi  bencana.  Dengan  pemodelan  spasial  dapat digunakan  untuk  menentukan  daerah  tergenang  di  daerah  sekitar  sungai  [6].  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan simulasi pemodelan banjir dengan HEC-RAS 5.07 dan pemodelan spasial dengan ArcGIS 10.8 untuk mengetahui potensi banjir yang akan datang. Dengan itu dapat diketahui perkiraan debit banjir dan elevasi  muka  air  banjir  di  Kecamatan  Martapura  Barat,  Kabupaten  Banjar,  sehingga  dapat  digunakan sebagai peringatan dini terhadap bencana banjir.

## 2. Metode Penelitian

## Lokasi Penelitian Sub-Sub DAS Martapura
Penelitian  dilakukan  pada  Sub  Sub-DAS  Sungai  Martapura  di  Kecamatan  Martapura  Barat, Kabupaten Banjar, Provinsi Kalimantan Selatan dengan luas Sub Sub-DAS 0,31 km 2 dan panjang sungai penelitian 2.052,57 m. Secara geografis, lokasi sungai sub sub-DAS berada pada 114°45'49.337''BT dan 3°18'17.755"LS  hingga  114°46'42.933"BT  dan  3°18'34.365"LS  seperti  yang  terlihat  pada Gambar  1 . Daerah  sub  sub-DAS  penelitian  ditunjukkan  dengan  bagian  wilayah  yang  berwarna  biru  dan  geometri sungai penelitian ditunjukkan dengan garis-garis berwarna biru tua.
Gambar 1 . Lokasi Penelitian di Ruas Sungai Martapura (STA 0+068 s/d STA 2+254) Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dilakukan juga pengukuran hidrometri sungai pada 5 titik seperti terlihat pada Gambar 2 pada tanggal 5 Januari 2022 sore hari. Diambil data kecepatan aliran untuk perhitungan debit sungai yang nantinya akan digunakan sebagai base flow .
Gambar 2 . Lokasi Titik Pengukuran Kecepatan Aliran Sungai (STA 0+068 s/d STA 2+254) Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Prosedur Penelitian Sub-Sub DAS Martapura
Adapun penelitian ini dilakukan dengan prosedur dan pengambilan data sebagai berikut:
1. Persiapan dengan melakukan peninjauan lokasi sub sub-DAS yang terdampak banjir di Tahun 2020- 2021 dan menyiapkan peralatan penunjang penelitian.
2. Menentukan sub sub-DAS dan sungai yang akan dipilih sebagai lokasi penelitian.
3. Pengambilan data berupa data primer dan sekunder sebagai berikut:
a.  Data  primer  kecepatan  aliran  sungai  sub  sub-DAS  yang  didapat  dari  pengambilan  data  secara langsung melalui pengukuran hidrometri sungai.
b.  Data sekunder yang didapat dari pihak atau instansi lain. Data sekunder pada penelitian ini yaitu literatur, Digital Elevation Model ( DEM ), curah hujan harian periode 2010-2021, tata guna lahan, dan tata ruang.

## Teknik Pengolahan Data
Setiap data primer maupun sekunder diolah sebagai berikut:
1. Perhitungan analisa frekuensi
2. Pengukuran hidrometri sungai sub sub-DAS
3. Pemodelan Daerah Aliran Sungai (DAS)
4. Pemodelan geometri sungai
5. Perhitungan intensitas hujan dengan Mononobe
6. Perhitungan debit limpasan langsung
7. Perhitungan debit total rancangan
8. Pemodelan hidraulika sungai sub sub-DAS

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Curah Hujan Harian Maksimum
Curah  hujan  menurut  ref.  [7]  ialah  jumlah  air  yang  jatuh  pada  permukaan  tanah  selama  periode tertentu bila tidak terjadi penghilangan oleh proses evaporasi, pengaliran dan peresapan, yang diukur dalam satuan tinggi. Tinggi air hujan 1 mm berarti air hujan pada bidang seluas 1 m  berisi 1 liter. Unsur-unsur hujan yang harus diperhatikan dalam mempelajari curah hujan ialah jumlah curah hujan, dan intensitas atau kekuatan tetesan hujan.
Dari  data  curah  hujan  harian,  didapatkan  nilai  curah  hujan  maksimum  periode  2010  -  2021  dari Stasiun Iklim Syamsudin Noor BMKG seperti pada Tabel 1 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 1 . Curah hujan harian maksimum (R) No. Tahun R (mm) 1 2010 103.8 2 2011 135.8 3 2012 88.2 4 2013 115.0 5 2014 118.2 6 2015 117.5 7 2016 98.9 8 2017 111.8 9 2018 112.1 10 2019 70.5 11 2020 122.1 12 2021 255.3 Jumlah = 1449.2 Sumber: BMKG online (2022)

## Analisis Frekuensi Curah Hujan
Dalam  ilmu  statistik  dikenal  beberapa  macam  distribusi  frekuensi  dan  persamaan  yang  sering digunakan dalam dunia hidrologi. Hasil perhitungan curah hujan untuk periode kala ulang 5, 50, dan 100 tahun dengan berbagai metode:
a. Metode Distribusi Normal
𝑅 𝑇 = 𝑅̅ + 𝑃. 𝑆 𝐷 (1)
Dimana: R T = Hujan rencana periode T tahun
𝑅̅ = nilai rata-rata curah hujan (mm)
P = faktor probabilitas (nilai variabel reduksi Gauss)
S D = standar deviasi
Hasil perhitungan hujan rancangan dengan metode Distribusi Normal dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Hujan rancangan metode distribusi normal
Kala Ulang T (tahun)  Faktor Frekuensi (P)  Hujan Rancangan (R T ) mm 5 0.84 159.0831 50 2.05 214.2758 100 2.33 227.0476 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
b. Metode Log Normal
𝐿𝑜𝑔 𝑅 𝑇 = 𝐿𝑜𝑔 𝑅̅ + 𝑃. 𝑆 𝐷 (2)
Dimana:
R T = Hujan rencana periode T tahun Log 𝑅̅ = nilai log rata-rata curah hujan (mm) P = faktor probabilitas (nilai variabel reduksi Gauss)
S D = standar deviasi
Hasil perhitungan hujan rancangan dengan metode Log Normal dapat dilihat pada Tabel 3 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 3 . Hujan rancangan metode Log Normal Kala Ulang T (tahun) Faktor Probabilitas (P) P.S Log R log R R (mm) 5 1.64 0.2161 2.277 189.3390 50 2.75 0.3624 2.424 265.1755 100 3.45 0.4547 2.516 327.9369 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
c. Metode Gumbel
𝑅 𝑇 = 𝑅̅ + 𝑆 𝐷 𝑆 𝐷(𝑖) (𝑌𝑡 − 𝑌𝑛) (3)
Dimana:
R T = Hujan rencana periode T tahun 𝑅̅ = Nilai rata-rata curah hujan (mm)
S D = Standar deviasi S D(i) = Standar deviasi jumlah data (n) Yt = Nilai reduksi dari variabel periode T tahun Yn   = Nilai reduksi variabel dari data (n)
Hasil perhitungan hujan rancangan dengan metode Gumbel dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Hujan rancangan metode Gumbel
Kala Ulang T (tahun)  Variabel Reduksi (Yt)  Faktor Probabilitas (P)  Hujan Rancangan (R T ) mm 5 1.4999 1.00135 166.443 50 3.9019 3.41955 276.746 100 4.6001 4.12247 308.809 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## d. Metode Log Pearson Tipe III
𝐿𝑜𝑔 𝑅 𝑇 = 𝐿𝑜𝑔 𝑅̅ + 𝑃. 𝑆 𝐷 (4)
Dimana:
Log R T = Nilai log hujan rencana periode T tahun Log 𝑅̅ = Nilai log rata-rata curah hujan (mm) P = Faktor probabilitas S D = Standar deviasi
Hasil perhitungan hujan rancangan dengan metode Log Pearson Tipe III dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Hujan rancangan metode Log Pearson Tipe III
Kala Ulang T (tahun) Faktor Probabilitas (P) P.S Log R log R R (mm) 5 0.710 0.094 2.155 142.764 50 2.736 0.361 2.422 264.015 100 3.308 0.436 2.497 314.097 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Uji Chi-Kuadrat dan Smirnov-Kolmogorov
Tujuan uji kecocokan distribusi adalah untuk menentukan apakah persamaan distribusi yang dipilih dapat mewakili distribusi statistik dari sampel data yang dianalisis. Ada dua jenis uji keselarasan, yaitu uji Chi-kuadrat dan uji Smirnov-Kolmogorov [8]. Setelah dilakukan uji keselarasan distribusi dengan uji Chi-
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Kuadrat  dan  uji  Smirnov-Kolmogorov,  didapat  kesimpulan  jika  metode  distribusi  curah  hujan  yang digunakan adalah Metode Log Pearson Tipe III seperti terlihat pada Tabel 6 .
Tabel 6 .  Pengambilan jenis metode distribusi No. Jenis Distribusi Prediksi Kesimpulan Syarat Perhitungan Perhitungan Uji Chi Kuadrat Uji Smirnov- Kolmogorov 1. Distribusi Normal Cs ≈ 0 2.5975 Tidak Tidak Diterima Diterima Ck ≈ 3 0.0008 Tidak 2. Log Normal Cs = 3Cv + Cv2 2.5975 Tidak Diterima Diterima Ck ≈ 5,383 Tidak 3. Gumbel Cs ≤ 1,1396 2.5975 Tidak Tidak Diterima Diterima Ck ≤ 5,4002 0.0008 Ya 4. Log Pearson Tipe III Cs ≠ 0 2.5975 Ya Diterima Diterima Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Perhitungan Debit Aliran Sungai
Di bidang keairan, hidrometri dapat diartikan sebagai pengukuran debit aliran  sungai, yaitu besarnya volume air yang melewati suatu penampang dalam satuan waktu (m 3 /det atau l/det). Data - data hidrometri dapat  digunakan  untuk  pemeliharaan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Pengukuran  debit  dapat  dilakukan menggunakan alat Current Meter [9] . Dari hasil pengukuran kecepatan aliran Sungai Martapura pada titik- titik  yang  telah  ditentukan, dilakukan  perhitungan  debit  aliran  dengan  metode mean-section dan didapat hasil seperti pada Tabel 7 . Dari hasil perhitungan tersebut digunakan debit base flow aliran sungai di bagian hulu (Titik 5) sebesar 33,60 m 3 /s.
Tabel 7 . Debit aliran sungai penelitian No. Nama Lebar Sungai H rerata V rerata Q rerata (m) (m) (m/s) (m3/s) 1. Titik 1 (hilir) 78,4 4,08 0,642 71,33 2. Titik 2 79,4 4,28 0,508 58,15 3. Titik 3 90 5,02 0,808 113,74 4. Titik 4 99,40 4,62 0,625 97,87 5. Titik 5 (hulu) 80,20 3,72 0,317 33,60 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Pemodelan Sub Sub-DAS Penelitian Dengan ArcGIS 10.8
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan daerah yang dibatasi punggung-punggung  gunung di mana air hujan yang jatuh pada daerah tersebut akan ditampung oleh punggung gunung tersebut dan dialirkan melalui sungai-sungai kecil ke sungai utama. Daerah aliran sungai biasanya dibagi menjadi daerah hulu, tengah dan hilir [10].
Daerah hulu DAS dicirikan sebagai daerah konservasi, mempunyai kerapatan drainase yang tinggi, merupakan  daerah  dengan  kemiringan  lereng  yang  besar,  bukan  merupakan  daerah  banjir.  Sementara daerah  hilir  DAS  dicirikan  sebagai  daerah  pemanfaatan,  kerapatan  drainase  lebih  kecil  dan  merupakan daerah kemiringan lereng kecil. Daerah Aliran Sungai bagian tengah merupakan daerah transisi dari kedua keadaan DAS yang berbeda tersebut [11].
ArcGIS merupakan salah satu perangkat lunak yang sangat populer dan andal untuk melakukan tugas Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Bukan  hanya  untuk  membuat  peta,  tetapi  juga  dapat  menganalisis, memodelkan, dan mengelola data spasial secara efektif dan efisien. Salah satu bentuk data yang dapat diolah oleh ArcGIS adalah data DEM yang dapat menggambarkan geometri permukaan bumi atau kontur [12]. Sub  sub  DAS  penelitian  dapat  dimodelkan  dengan  teknik  digitasi  pada ArcGIS  10.8 dengan menggunakan berbagai tools yang disediakan. Hasil pemodelan ini memperlihatkan batasan catchment area sub  DAS,  jaringan  sungai,  lokasi  sungai  penelitian,  tata  guna  lahan,  dan  luas  sub  sub  DAS  penelitian. Wilayah sub sub DAS diketahui termasuk ke dalam catchment area sub DAS yang berwarna jingga seperti terlihat pada Gambar 3 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Hasil digitasi sub sub DAS yang lebih detail dapat dilihat pada Gambar 4 setelah dimasukkan data shapefile tata guna lahan yang diunduh dari IndoGeospasial. Dapat diketahui jika lahan di sekitar sub sub DAS penelitian mayoritas dipergunakan sebagai lahan pertanian atau persawahan dan di sepanjang bantaran sungai penelitian dipenuhi dengan permukiman penduduk.
Gambar 3 . Hasil pemodelan dan digitasi sub-sub DAS Martapura Barat Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Gambar 4 . Hasil DIGITASI TATA GUNA LAHAN SUB-SUB DAS Martapura Barat Sumber:  Hasil pengolahan data (2022)

## Intensitas Hujan dengan Mononobe
Intensitas  hujan  merupakan  ukuran  banyaknya  hujan  yang  turun  dalam  satuan  waktu  tertentu (mm/jam). Intensitas curah hujan dapat dihitung menggunakan persamaan Mononobe berikut [13]:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝐼 𝑡 = [ 𝑅 24 24 ] [ 24 𝑡 ] 2/3 (5)
Dimana:
I t = Intensitas hujan (mm/jam)
R 24 = Curah hujan selama 24 jam (mm) t = Waktu (jam)
Untuk perhitungan intensitas curah hujan pada masing-masing periode ulang 5 tahun, 50 tahun, dan 100 tahun dapat dilihat pada Tabel 8 .
Tabel 8 . Hasil perhitungan intensitas hujan Lama Hujan Intensitas Hujan (mm/jam) Periode Ulang (Tr) t (jam) Tr = 5 th Tr = 50 th Tr = 100 th 1 49.5 91.5 108.9 2 31.2 57.7 68.6 3 23.8 44.0 52.3 4 19.6 36.3 43.2 5 16.9 31.3 37.2 6 15.0 27.7 33.0 7 13.5 25.0 29.8 8 12.4 22.9 27.2 9 11.4 21.2 25.2 10 10.7 19.7 23.5 11 10.0 18.5 22.0 12 9.4 17.5 20.8 13 9.0 16.6 19.7 14 8.5 15.8 18.7 15 8.1 15.0 17.9 16 7.8 14.4 17.1 17 7.5 13.8 16.5 18 7.2 13.3 15.9 19 7.0 12.9 15.3 20 6.7 12.4 14.8 21 6.5 12.0 14.3 22 6.3 11.7 13.9 23 6.1 11.3 13.5 24 5.9 11.0 13.1 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Debit Limpasan Langsung
Limpasan permukaan ( surface runoff ) merupakan air hujan yang mengalir dalam bentuk lapisan tipis di atas pemukaan lahan dan masuk ke selokan-selokan yang kemudian bergabung menjadi anak sungai dan akhirnya menjadi aliran sungai. Air meresap ke dalam lapisan tanah tertahan dalam bentuk genangan air, jika  permukaan  daerah  aliran  tidak  rata  dan  banyak  cekungan  tersimpan  dalam  sumur  resapan  yang dibangun  oleh  penduduk  kota,  sehingga  air  hujan  meresap  ke  dalam  tanah.  Debit  limpasan  langsung dihitung menggunakan Persamaan 6 [13].
𝑄 𝑃 =  0,00278  ×  𝐶  ×  𝐼  ×   𝐴 𝐷𝐴𝑆 (6) Dimana: Q P
= Debit puncak (m 3 /detik)
C = Koefisien limpasan dengan range 0 ≤ C ≤ 1 I = Intensitas hujan (mm/jam) A DAS = Luas DAS (Ha)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Luas sub sub DAS didapat dari pemodelan catchment area dengan menghitung luas area (poligon) pada ArcGIS  10.8 menggunakan  fitur calculate  geometry ,  sehingga  didapat  luasan  A DAS =  0,309  km 2 = 31 Ha. Untuk koefisien pengaliran sub sub DAS jika dilihat dari fungsi tata guna lahan pada Gambar 4, maka  digunakan  nilai  koefisien  pengaliran  C  =  0,35  karena  lahan  di  sekitar  sungai  penelitian  dipenuhi permukiman  penduduk  dan  dapat  digolongkan  sebagai  wilayah  daerah  pinggiran  kota/suburban.  Hasil perhitungan  debit  limpasan  langsung  dari  intensitas  curah  hujan  dengan  periode  kala  ulang  5  tahun,  50 tahun, dan 100 tahun dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9 . Debit limpasan berbagai kala ulang T Tr = 5 tahun Tr = 50 tahun Tr = 100 tahun (jam) Rainfall Limpasan Rainfall Limpasan Rainfall Limpasan 1 49.49 1.49 91.52 2.76 108.89 3.28 2 31.17 0.94 57.66 1.73 68.59 2.06 3 23.79 0.71 44.00 1.32 52.35 1.57 4 19.64 0.59 36.32 1.09 43.21 1.30 5 16.92 0.51 31.30 0.94 37.24 1.12 6 14.98 0.45 27.72 0.83 32.97 0.99 7 13.52 0.40 25.01 0.75 29.75 0.89 8 12.37 0.37 22.88 0.69 27.22 0.82 9 11.43 0.34 21.15 0.63 25.16 0.75 10 10.66 0.32 19.71 0.59 23.46 0.70 11 10.00 0.30 18.50 0.55 22.01 0.66 12 9.44 0.28 17.46 0.52 20.77 0.62 13 8.95 0.27 16.55 0.49 19.69 0.59 14 8.52 0.25 15.75 0.47 18.74 0.56 15 8.13 0.24 15.04 0.45 17.90 0.54 16 7.79 0.23 14.41 0.43 17.14 0.51 17 7.48 0.22 13.84 0.41 16.47 0.49 18 7.20 0.21 13.32 0.40 15.85 0.47 19 6.95 0.21 12.85 0.38 15.29 0.46 20 6.71 0.20 12.42 0.37 14.77 0.44 21 6.50 0.19 12.02 0.36 14.30 0.43 22 6.30 0.19 11.65 0.35 13.86 0.41 23 6.12 0.18 11.31 0.34 13.46 0.40 24 5.94 0.17 11.00 0.33 13.08 0.39 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Debit Total Rancangan
Untuk perhitungan debit puncak rancangan dengan berbagai  periode kala ulang 5 tahun, 50 tahun, dan 100 tahun beserta debit base flow sungai sebesar 33,60 m 3 /s dapat dilihat pada Tabel 10 . Kemudian data  debit  total  pada Tabel  10 digunakan  untuk  input  dalam  pemodelan  pada HEC-RAS  5.0.7 sebagai boundary conditions – flow hydrographs.
Digunakan data debit rancangan selama 24 jam dengan asumsi bahwa hujan terdistribusi selama satu hari penuh dan ingin melihat dampak yang ditimbulkan apabila hujan terjadi selama satu hari penuh.
Tabel 10 . Debit puncak rancangan T Base Flow Tr = 5 Tahun Tr = 50 Tahun Tr = 100 Tahun Q Limpasan Q Total Q Limpasan Q Total Q Limpasan Q Total (jam) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) 1 33.60 1.60 35.24 3.22 36.86 3.91 37.55 2 33.60 1.01 34.62 2.03 35.64 2.47 36.07 3 33.60 0.77 34.37 1.55 35.15 1.88 35.48 4 33.60 0.64 34.24 1.28 34.88 1.55 35.15 5 33.60 0.55 34.15 1.10 34.70 1.34 34.94 6 33.60 0.49 34.08 0.98 34.58 1.18 34.79 7 33.60 0.44 34.04 0.88 34.48 1.07 34.67 8 33.60 0.40 34.00 0.81 34.41 0.98 34.58 9 33.60 0.37 33.97 0.74 34.34 0.90 34.50 10 33.60 0.35 33.95 0.69 34.29 0.84 34.44
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 T Base Flow Tr = 5 Tahun Tr = 50 Tahun Tr = 100 Tahun Q Limpasan Q Total Q Limpasan Q Total Q Limpasan Q Total (jam) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) (m 3 /s) 11 33.60 0.32 33.92 0.65 34.25 0.79 34.39 12 33.60 0.31 33.90 0.61 34.21 0.75 34.35 13 33.60 0.29 33.89 0.58 34.18 0.71 34.31 14 33.60 0.28 33.88 0.55 34.15 0.67 34.27 15 33.60 0.26 33.86 0.53 34.13 0.64 34.24 16 33.60 0.25 33.85 0.51 34.11 0.62 34.22 17 33.60 0.24 33.84 0.49 34.09 0.59 34.19 18 33.60 0.23 33.83 0.47 34.07 0.57 34.17 19 33.60 0.23 33.85 0.45 34.05 0.55 34.15 20 33.60 0.22 33.82 0.44 34.04 0.53 34.13 21 33.60 0.21 33.81 0.42 34.02 0.51 34.11 22 33.60 0.20 33.80 0.41 34.01 0.50 34.10 23 33.60 0.20 33.80 0.40 34,00 0.48 34.08 24 33.60 0.19 33.79 0.39 33.99 0.47 34.07 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## Pemodelan Hidraulika Dengan HEC-RAS 5.0.7
HEC-RAS atau ( Hydrological Engineering Center - River Analysis System ) adalah sebuah perangkat lunak  untuk  menganalisis  berbagai  permasalahan  hidrolika,  seperti  prediksi/estimasi  banjir,  analisis kapasitas  sungai,  pemantauan  kedalaman  di  setiap  titik  sungai,  dan  pemilihan  lokasi  untuk  membangun struktur air (seperti bendungan dan stasiun pemompaan) [14].
Program HEC-RAS berfokus  pada  analisis  hidrolik,  yang  membutuhkan  data  penampang  sungai untuk  menentukan  kapasitas  penampungan  sungai  dan  data  hidrologis  sebagai  data  input  aliran  [15]. Dalam  pemodelan  hidraulika  menggunakan HEC-RAS  5.0.7 terdapat  beberapa  proses.  Proses  tersebut diawali  dengan  pemodelan  geometri  sungai  dan  diakhiri  dengan running  model  unsteady  flow untuk permodelan banjir.
Untuk unsteady flow data , untuk setiap profil sungai yang dibuat dimasukkan syarat batas/ boundary conditions dengan data yang tersedia. Pada penelitian ini, syarat batas hulu menggunakan flow hydrograph , yaitu  dengan memasukkan data  debit  rancangan  total.  Sedangkan untuk  batas  hilir  menggunakan rating curve . Nilai kekasaran Manning (n) dimasukkan sesuai dengan keadaan asli sungai penelitian di lapangan. Pada penelitian ini menggunakan nilai kekasaran yang sama untuk bantaran kiri dan kanan n = 0.1 (saluran banyak tumbuh-tumbuhan) dan untuk saluran utama n = 0.035 (saluran melengkung bersih).
Setelah  dilakukan running dengan  analisis unsteady  flow dengan  menggunakan  data  debit  banjir rancangan  tersebut,  didapatkan  hasil running  model pada HEC-RAS  5.0.7 .  Dengan  menggunakan  fitur View ,  hasil  analisis  dapat  dilihat  dan  dipresentasikan.  Hasil  analisis  berupa  elevasi  muka  air  pada cross section hulu dan hilir untuk berbagai kala ulang seperti yang dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6 .
Gambar 5 . Penampang melintang Sungai Martapura STA 2+354 Hulu (Kiri) dan STA 0+282 Hilir (Kanan) hasil running unsready flow berbagai kala ulang Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dari hasil running pada HEC-RAS 5.0.7 juga didapat tabel yang berisi data-data hidrolis aliran seperti kecepatan  aliran,  muka  air  maksimum, dan debit  setiap  penampang  melintang  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel  11 .  Dapat  diketahui  debit  banjir  maksimum  hasil  pemodelan HEC-RAS  5.0.7 adalah  sebesar 34,84 m 3 /s (kala ulang 5 tahun), 33,99 m 3 /s (kala ulang 50 tahun), dan 142,64 m 3 /s (kala ulang 100 tahun) dengan elevasi muka air banjir maksimum setinggi 3,8 m (kala ulang 5 tahun), 5,2 m (kala ulang 50 tahun), dan 9,6 m (kala ulang 100 tahun).
Tabel 11 . Data hidrolis pada Sungai Martapura hasil pemodelan unsteady flow HEC-RAS 5.0.7 STA 2+354 hingga STA 0+068
Nama Reach STA No. STA Kala Ulang Q Total Elevasi Minimum Sungai Elevasi Maksimum Sungai Elevasi Maksimum Muka Air Kecepatan Aliran Sungai tahun (m 3 /s) (m) (m) (m) (m/s) Midstream01 2+354 1 100 34 0.17 1.4 9.68 0.06 Midstream01 2+354 1 50 33.99 0.17 1.4 5.17 0.11 Midstream01 2+354 1 5 34.84 0.17 1.4 3.88 0.16
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Nama Reach STA No. STA Kala Ulang Q Total Elevasi Minimum Sungai Elevasi Maksimum Sungai Elevasi Maksimum Muka Air Kecepatan Aliran Sungai tahun (m 3 /s) (m) (m) (m) (m/s) Midstream01 2+148 2 100 31.82 0.19 1.8 9.68 0.05 Midstream01 2+148 2 50 33.74 0.19 1.8 5.17 0.1 Midstream01 2+148 2 5 34.07 0.19 1.8 3.88 0.14 Midstream02 2+000 3 100 27.63 0.2 0.66 9.68 0.05 Midstream02 2+000 3 50 33.58 0.2 0.66 5.17 0.11 Midstream02 2+000 3 5 33.28 0.2 0.66 3.88 0.15 Midstream02 1+800 4 100 25.42 0.18 1.78 9.68 0.05 Midstream02 1+800 4 50 33.33 0.18 1.78 5.17 0.12 Midstream02 1+800 4 5 32.5 0.18 1.78 3.88 0.17 Midstream02 1+600 5 100 23.21 0.18 0.98 9.68 0.05 Midstream02 1+600 5 50 33.08 0.18 0.98 5.17 0.13 Midstream02 1+600 5 5 31.73 0.18 0.98 3.88 0.17 Midstream03 1+400 6 100 21.26 0.18 0.78 9.68 0.04 Midstream03 1+400 6 50 33.2 0.18 0.78 5.17 0.12 Midstream03 1+400 6 5 31.74 0.18 0.78 3.88 0.16 Midstream03 1+200 7 100 19.05 0.17 0.82 9.68 0.03 Midstream03 1+200 7 50 32.96 0.17 0.82 5.17 0.11 Midstream03 1+200 7 5 30.98 0.17 0.82 3.87 0.15 Midstream04 0+999 8 100 13.32 0.18 0.78 9.68 0.02 Midstream04 0+999 8 50 32.65 0.18 0.78 5.17 0.12 Midstream04 0+999 8 5 29.68 0.18 0.78 3.87 0.15 Midstream04 0+820 9 100 11.57 0.13 0.88 9.68 0.02 Midstream04 0+820 9 50 32.47 0.13 0.88 5.17 0.13 Midstream04 0+820 9 5 29.08 0.13 0.88 3.87 0.16 Midstream05 0+716 10 100 7.33 0.16 0.66 9.68 0.01 Midstream05 0+716 10 50 32.35 0.16 0.66 5.17 0.11 Midstream05 0+716 10 5 28.33 0.16 0.66 3.87 0.13 Midstream05 0+569 11 100 5.62 0.17 1.44 9.68 0.01 Midstream05 0+569 11 50 32.18 0.17 1.44 5.17 0.12 Midstream05 0+569 11 5 27.75 0.17 1.44 3.87 0.14 Midstream05 0+400 12 100 142.64 0.17 1.54 9.68 0.01 Midstream05 0+400 12 50 27.14 0.17 1.54 8.66 0.27 Midstream05 0+400 12 5 3.75 0.17 1.54 3.87 0.13 Midstream06 0+282 13 100 81.62 0.15 1.34 9.68 0 Midstream06 0+282 13 50 27.1 0.15 1.34 8.66 0.16 Midstream06 0+282 13 5 1.49 0.15 1.34 3.87 0.13 Midstream06 0+068 14 100 77.54 0.15 1.50 1.69 0.36 Midstream06 0+068 14 50 25.14 0.15 1.50 8.66 0 Midstream06 0+068 14 5 6.13 0.15 1.50 3.87 0.03 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pemodelan geometri sungai di area penelitian dengan menggunakan ArcGIS 10.8 , didapat panjang total sungai yang diteliti sepanjang 2052,57 m dan luas sub sub DAS penelitian seluas 0,31 km 2 .  Dari  pemodelan  sub-sub  DAS  juga  dapat  diketahui  jika  lahan  di  sekitar  sub  sub  DAS  penelitian mayoritas  dipergunakan  sebagai  lahan  pertanian  atau  persawahan  dan  di  sepanjang  bantaran  sungai penelitian dipenuhi dengan permukiman penduduk.
Berdasarkan hasil simulasi pemodelan banjir unsteady flow dengan HEC-RAS 5.0.7 , didapat debit banjir maksimum sebesar 34,84 m 3 /s (kala ulang 5 tahun),  33,99 m 3 /s (kala ulang 50 tahun), dan 142,64 m 3 /s (kala ulang 100 tahun). Selain itu juga didapat elevasi muka air banjir maksimum setinggi 3,8 m (kala ulang 5 tahun), 5,2 m (kala ulang 50 tahun), dan 9,6 m (kala ulang 100 tahun).
Didapat kesimpulan jika curah hujan rancangan dengan metode Log Pearson Tipe III periode 2010- 2021 dapat menimbulkan genangan banjir di sepanjang sungai sub-sub DAS penelitian.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S. A. Dori, “Identifikasi Wilayah Rawan Genangan Banjir, Penyebab dan Upaya Penanggulangannya di Nagari Campago Kabupaten Padang Pariaman,” Skripsi , Universitas Andalas, 2020.
[2] M. E. Banihabib, L. Jurik, M. S. Kazemi, J. Soltani, and M. Tanhapour, “A hybrid intelligence model for the prediction of the peak flow of debris floods,” Water (Switzerland) , vol. 12, no. 8, pp. 1–17, 2020, doi: 10.3390/w12082246.
[3] A. Azzam, “Sejumlah Kabupaten di Kalimantan Selatan Terendam Banjir Akibat Meluapnya Sungai Matapura,” Bisnis.com , 2021. https://foto.bisnis.com/view/20210106/1339652/sejumlah-kabupaten- di-kalimantan-selatan-terendam-banjir-akibat-meluapnya-sungai-matapura (accessed Jul. 05, 2021).
[4] Balai  Wilayah  Sungai  Kalimantan  III,  “Data  Tinggi  Muka  Air  Sungai  Barito  Kab.  Banjar,” Banjarmasin, 2020.
[5] C. Toto, H. M. Pramono, and M. Djati, “Pemodelan Spasial Untuk Membuat Peta Rawan Banjir dan Peta Tingkat Risiko Banjir Bengawan Solo di Kota Surakarta,” Maj. Geogr. Indones. , vol. 29, no. 1, pp. 60–72, 2015.
[6] I. Indrianawati, D. Hakim, and A. Deliar, “Penyusunan Basis Data untuk Identifikasi Daerah Rawan Banjir Dikaitkan dengan Infrastruktur Data Spasial,” J. Itenas Rekayasa , vol. 17, no. 1, p. 218835, 2013.
[7] D.  A.  Perdana,  A.  Zakaria,  and  Sumiharni,  “Studi  Pemodelan  Sintetik  Curah  Hujan  Harian  Pada Beberapa Stasiun Hujan di Kabupaten Pringsewu,” JRSDD , vol. 3, no. 1, pp. 45–56, 2015.
[8] A.  I.  Hadi,  Suwarsono,  and  Herliana,  “Analisis  Karakteristik  Intensitas  Curah  Hujan  di  Kota Bengkulu,” Jur. Fis. Fak. MIPA Univ. Bengkulu , vol. 53, no. 9, pp. 1–8, 2017.
[9] H. Djafar, L. M. Limantara, and R. Asmaranto, “Berdasarkan Evaluasi Perbandingan Antara Analisa Hidrograf Banjir Dan Banjir Historis,” J. Tek. Pengair. , vol. 5, no. 2, pp. 172–181, 2014.
[10]  P. D. Raharjo, S. Winduhutomo, K. Widayanto, and E. Puswanto, “Analisa Hidrologi Permukaan Dalam  Hubungannya  Dengan  Debit  Banjir  DAS  Lukulo  Hulu  Dengan  Menggunakan  Data Penginderaan Jauh,” J. Geogr.  Media Inf. Pengemb. dan Profesi Kegeografian , vol. 13, no. 2, pp. 164–224, 2016, doi: 10.15294/jg.v13i2.7974.
[11]  K. Amri, Y. Afrizal, and Riko, “Analisis Debit Puncak Dengan Pendekatan Metode Hidrograf Satuan Sintetis ITB2 Dan HEC- RAS 5.0.7 Pada Das Air Manna Bagian Hilir,” RADIAL , vol. 9, no. 1, pp. 1–14, 2021, [Online]. Available: https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index.
[12]  D. Indraswati, N. Hanivah,  mutia januar Ramadani, and Y. Priyana, “Analisis Aplikasi ArcGIS 10.3 untuk  Pembuatan  Daerah  Aliran  Sungai  dan  Penggunaan  Lahan  di  DAS  SAMAJID  Kabupaten Sampang,  Madura,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Geografi  UMS  IX  2018  Restorasi  Sungai: Tantangan  Dan  Solusi  Pembangunan  Berkelanjutan ,  2018,  pp.  478–489,  [Online].  Available: http://hdl.handle.net/11617/10389.
[13]  Suripin, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan . Yogyakarta: ANDI Offset, 2004.
[14]  E. Hadžić, A. Mulaomorević-Šeta, H. Milišić, and N. Lazović, “Estimation of Peak Flood Discharge for  an  Ungauged  River  and Application  of 1D  Hec-Ras  Model  in  Design  of  Water  Levels,” Lect. Notes Networks Syst. , vol. 28, pp. 592–604, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-71321-2_52.
[15]  S. Bachri, Y. E. Aldianto, Sumarmi, K. Sastro B U, and M. F Naufal, “Flood Modelling of Badeng River Using HEC-RAS In Singojuruh Sub-District, Banyuwangi Regency, East Java, Indonesia,” J. Geogr. , vol. 13, no. 1, pp. 76–87, 2021, doi: 10.24114/jg.v.