## ANALISIS POTENSI PENYEBAB BANJIR SUB-DAS BABURA DENGAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
Wandi Prima, Ali Nurman Jurusan Pendidikan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar Pasar V Medan, 20221, Indonesia Email: alinurman@unimed.ac.id
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui (1) Besarnya nilai debit puncak di Sub DAS Babura (2) Parameter yang berpengaruh pada debit puncak Sub DAS Babura. Penelitian ini dilaksanakan di Sub Daerah Aliran Sungai Babura. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh  wilayah  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Babura.  Penentuan  sampel  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  teknik  purposive  sampling  yaitu  penentuan  sampel disesuaikan dengan kriteria-kriteria tertentu yakni dengan mengambil titik penggunaan lahan  menurut  metode  cook.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah interpretasi,  kerja  lapangan,  studi  dokumenter.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan adalah analisis deskriptif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan Bahwa (1) Debit puncak di Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura dengan berbagai periode ulang 1, 2, 5, 10 adalah sebesar 49. 16 m 3 /detik, 95.32 m 3 /detik, 126. 35 m 3 /detik, 148. 50 m 3 /detik. (2) Parameter yang berpengaruh pada debit puncak Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura adalah kemiringan lereng. Kemiringan lereng yang ada di Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura  bervariasi.  Kemiringan  lereng  dengan  konfigurasi  relief  perbukitan  menjadi daerah yang paling luas di Daerah Aliran Sungai Babura yakni 3164, 356 Ha (61, 09%) dari  luas  keseluruhan  Sub  DAS  Babura.  Selain  hal  tersebut  parameter  yang  juga mempengaruhi  pada  debit  puncak  sub  DAS  Babura  yakni  penggunaan  lahan. Penggunaan lahan sebagian besar terdiri dari kebun campuran yaitu 2707, 484 Ha (52. 27  %)  dari  luas  keseluruhan  DAS  Babura,  dan  banyak  penduduk  membangun permukiman di sekitar Daerah Aliran Sungai Babura tersebut. Kata kunci: Banjir, DAS, Penginderaan Jauh, SIG

## PENDAHULUAN
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan suatu  wilayah  daratan  yang  menjadi kesatuan  antara  sungai  dan  anak  -  anak sungainya  yang  dibatasi  oleh  pemisah topografis  yang  berfungsi  menampung  air dari  curah  hujan  menyimpan  dan mengalirkannya  ke  danau  atau  ke  laut secara  alami  (Peraturan  Pemerintah  RI Nomor 37 Tahun 2012). Sebagai penerima, pengumpul,  dan  penyalur  air,  kondisi daerah  aliran  sungai  memiliki  peranan penting bagi keberlangsungan daur hidrologi  yang  ada  didalamnya  maupun proses – proses  yang  terkait  dengan  air hujan.  Adanya  daerah  aliran  sungai  yang terawat  dapat  meminimalisir  kerusakan alam,  karena  lingkungan  yang  terjaga. Banyaknya kebutuhan manusia dan kondisi alam  yang  dinamis  membuat  lingkungan dapat berubah sewaktu – waktu, terutama karena  bencana.  Bencana  sering  kali mengganggu  struktur  atau  keseimbangan alam  yang  akan  mempengaruhi  siklus hidrologi, Salah satunya yaitu banjir.
Menurut  Damanik  dan  Restu  (2011), banjir  merupakan salah satu bencana alam yang  potensial  terjadi  di  di  Provinsi Sumatera.
Setidaknya terdapat 12 kabupaten/kota di Sumatera Utara memiliki tingkat  risiko  banjir  sangat  tinggi.  Salah satunya berada di sekitar Sub-DAS Babura.
Sungai Deli merupakan salah satu induk sungai  pada  Satuan  Wilayah  Sungai  (SWS) Belawan/  Belumai  Ular  dengan  5  (lima) anak sungai, yaitu Sei Kambing, Sei Babura, Lau Kelimut, Lau Petani, Sei Simai-mai. Sub Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Babura  secara administratif  mencakup  sebagian  kecil  dari Kabupaten  Deli  Serdang  dan  Kota  Medan. DAS  Babura  mempunyai  luas  kurang  lebih 5179,  683  Ha  yang  terbentang  dari  hulu yaitu Kecamatan Sibolangit Kabupaten Deli Serdang hingga outletnya yaitu Kecamatan Medan Barat Kota Medan. Luas catchment area  Sungai  Babura  hingga  pertemuan Sungai Deli ialah 99 Km 2 . Wilayah 10 Km 2 di sekitar  Sungai  Babura  memiliki  populasi penduduk  kurang  lebih  sebesar  1.750.972 jiwa  (0,01768  orang/m 2 )  dan  ketinggian
rata-rata  wilayahnya  42  meter  di  atas permukaan  laut  (Dominggo,2007  dalam Kurniawan, 2012).
Secara  fisik  wilayah  Kota  Medan memiliki  banyak  potensi.  Sebagian  Kota Medan mempunyai potensi sumber daya air yang cukup besar berupa air permukaan dan air  tanah.  Kondisi  hidrologi  sebagian  kota medan dipengaruhi oleh Sub Daerah Aliran Sungai  (DAS)  Babura  dimana  sebagian wilayah Kota Medan termasuk dalam sistem DAS  tersebut.  Sebagian  Kota  Medan termasuk  bagian  hilir  dari  SubDAS  Babura yang  umumnya  digunakan  sebagi  daerah pemanfaatan  (discharge  area)  sehingga potensi  sumber  daya  airnya  sangat bergantung pada daerah hulu. Daerah hulu tersebut  yang  berfungsi  utama  sebagai daerah  tangkapan  air  (rechange  area) sehingga  kondisi  fisik  daerah  hulu  sangat berpengaruh  terhadap  limpahan  air  yang akan  diterima  di  daerah  hilir,  yaitu  Kota Medan (Astuti,A.J.D dkk, 2013).
Permasalahan banjir hampir setiap tahun menjadi  topik  pemberitaan.  Kota  Medan juga  mengalami  permasalahan  banjir  yang sering  terjadi  di  pinggiran  daerah  aliran sungai. Salah satu daerah aliran sungai yang sering mengalami kenaikan debit air adalah Sungai Babura. Sungai Babura hampir setiap tahun  mengalami  kenaikan  debit  puncak yang  tinggi.  Hal  ini  sebabkan  oleh  tingkat curah  hujan  yang  tinggi,  topografi  yang rendah,  dan  penutup/penggunaanlahan  di Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Babura  . Banjir  yang  terjadi  di  kota  medan  pada tahun  2016  merendam  enam  kecamatan, yaitu Kecamatan Medan Johor, Kecamatan Medan  Maimun,  Kecamatan  Medan Selayang,  Kecamatan  Medan  Helvetia, Kecamatan Medan Petisah, dan Kecamatan Medan  Polonia  (www.beritasatu.com, 2016).
Linsley,  et  al  (1975)  dalam  Gunawan, (1991)  mengemukakan  bahwa  beberapa literatur  terdahulu  telah  mengemukakan pengaruh karakteristik lingkungan fisik DAS dan  respon  hidrologinya.  Atas  dasar hubungan tersebut dapat digunakan sebagai alat  kuantitatif  untuk  pendugaan  respon hidrologi  berdasarkan  karakteristik  fisik DAS.  Ketersediaan  data  terkait  parameter fisik  DAS  masih  sangat  terbatas  sehingga perlu  alternatif  untuk  memperoleh  data tersebut.  Teknologi  penginderaan  jauh merupakan  teknik  yang  banyak  digunakan untuk  menyediakan  data  dan  informasi geografis  secara  cepat  dan  akurat.  Data
tentang  faktor-faktor  fisiografi  DAS  dapat diekstraksi dengan menggunakan teknologi penginderaan  jauh.  Lillesand,  et  al.  (1999) menyatakan bahwa teknologi penginderaan jauh  belum  dimanfaatkan  secara  optimal terutama  dalam  kajian  hidrologi  (DAS), padahal  penginderaan  jauh  mempunyai keunggulan  untuk  ekstraksi  parameter- parameter  lahan  dengan  mudah,  cepat, mencakup  daerah  yang  luas,  serta  mampu menyajikan data hidrologi secara keruangan ( spatial  variability).  Teknik  penginderaan jauh dapat digunakan untuk menyadap data fisiografik melalui pendekatan kenampakan fisik  permukaan  bumi,  karena  pada dasarnya citra, penginderaan
menggambarkan obyek-obyek yang tampak langsung  di  permukaan  bumi  (Sutanto, 1986).
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, perlu dilakukan pemantauan Daerah Aliran Sungai  (DAS)  secara  cepat  dengan memanfaatkan  citra  landsat  8  OLI  yang diintegrasikan  dengan  sistem  informasi geografi.
METODE PENELITIAN Penelitian  ini  dilakukan  di  Sub  DAS Babura yang merupakan salah satu Sub DAS dari  DAS  Deli.  Secara  astronomis  Sub  DAS Babura berada di 03 0 08’ 03” L U – 03 0 16’ 07” LU dan 98 0 36’ 06” BT – 98 0 41’ 85” BT.  Berdasarkan  pertimbangan  peneliti memilih  lokasi  tersebut  adalah  terjadinya banjir  di  sungai  Babura  yang  sesuai  untuk dikaji  dalam  penelitian  dan  belum  pernah dilakukan  penelitian  tentang  potensi penyebab banjir di sungai Babura.
Populasi dalam penelitian ini adalah Sub DAS Babura. Penentuan sampel dengan cara teknik purposive sampling, yaitu penentuan sampel  disesuaikan  dengan  kriteria-kriteria tertentu.  Kriteria  yang  digunakan  dalam pengambilan titik sampel yaitu, mengambil titik  berdasarkan  penggunaan  lahan menurut  metode cook.  Pengenalan  objek dilapangan  melalui  pengecekan  dan pengamatan visual. Uji lapangan dilakukan untuk  masing-masing  jenis  penggunaan lahan.
Data yang dianalisis adalah data yang di peroleh  dari  hasil  pengumpulan  data. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  deskriptif  kualitatif, karena  penelitian  ini  menggunakan  data kualitatif, yang bertujuan untuk menerangkan suatu keadaan secara objektif di  daerah  penelitian.  Dengan  menganalisis
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
dan  menyajikan  data  secara  sistematik kemudian dibantu dengan pembuatan skor dan  tabel – tabel  frekuensi  setiap  variabel yang dilengkapi dengan pembagian kategori
– kategori.
Menentukan Nilai Koefisien Limpasan Suripin (2004), menyatakan bahwa jika DAS terdiri dari berbagai macam penggunaan  lahan  dengan  koefisien  aliran permukaan  yang  berbeda  maka  C  yang dipakai  adalah  koefisisen  DAS  yang  dapat dihitung. Nilai koefisien limpasan diperoleh dari  overlay  empat  parameter  yaitu kemiringan lereng, tekstur tanah, kerapatan aliran,  dan  penggunaan  lahan,  kemudian dikalikan dengan luas area Sub DAS.
𝐶𝐷𝐴𝑆 = ∑ = 1 Ci. Ai
n 1 ∑ = 1 Ai n 1 Dimana; Ai   =luas  Sub  DAS/luas  lahan  dengan  jenis penutup tanah i(Ha),
Ci   =koefisien  limpasan  dengan  penutup tanah  I  (penggunaan  lahan,  tekstur tanah, kemiringan lereng)
N   =jumlah jenis parameter. Koefisien limpasan penggunaan lahan Koefisien  limpasan  penggunaan  lahan didapat  dari  hasil  interpretasi  citra  landsat untuk  identifikasi  penggunaan  lahan  yang dihitung dengan luas area setiap penggunaan  lahan  dan  skor  atau  bobot yang ada pada Tabel 1 berikut. Tabel 1. Penyesuaian Klasifikasi Penggunaan Lahan Dalam Metode Cook Klasifikasi Bentuk Penggunaan Lahan Karakteristik Tutupan Lahan Metode Cook Kategori nilai Harkat Permukiman, permukaan diperkeras, lahan terbuka Tidak ada tanaman penutup efektif atau sejenisnya Tinggi 20 Sawah irigasi, sawah tadah hujan, semak/belukar, tegalan Tanaman penutup sedikit hingga sedang. Tidak ada tanaman pertanian dan penutup alami sedikit, < 10% DAS tertutup baik Tinggi 15 Hutan kurang rapat, tutupan vegetasi sedang 50% DAS tertutup baik oleh pepohonan dan rumput Sedang 10 Hutan rapat, tutupan vegetasi rapat hingga sangat rapat 90% DAS tertutup baik oleh rumput, kayu-kayuan atau sejenisnya Rendah 5 Sumber: modifikasi metode Linsley (1959); Meijerink (1970); Gunawan (1991) dan SCDT (2003) dalam Pratisto (2008)
Koefisien Limpasan Kemiringan Lereng Kemiringan  lereng  memiliki  peran penting dalam jalannya air dari hulu menuju hilir suatu DAS, yaitu semakin curang lereng maka akan semakin mempercepat
perpindahan  air,  hal  ini  tentunya  akan berpengaruh  pada  nilai  C  yang  akan dihasilkan  dari  parameter  kemiringan lereng, Seperti pada Tabel 2 berikut. Tabel 2. Penyesuaian Klasifikasi Kemiringan Lereng Dalam Metode Cook Kelas Lereng Konfigurasi Relief Kemiringan (%) Harkat I II III IV Datar Bergelombang Perbukitan Medan Terjal dan Kasar 0-5 5-10 10-30 >30 10 20 30 40 Sumber: modifikasi Metode Linsley (1959); Meijerink (1970); Gunawan (1991) dan SCDT (2003)
dalam Pratisto (2008)
Koefisien Limpasan Tekstur Tanah
Tekstur  tanah  termasuk  dalam parameter  penentuan  banjir,  karena merupakan  gambaran  kemampuannya dalam menyimpan air hujan, sehingga dapat
diketahui  besar  kecilnya  limpasan  yang dihasilkan.  Table  skor  dari  penyesuaian klasifikasi  tekstur  tanah  dapat  dilihat  pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Penyesuaian Klasifikasi Tekstur Tanah Dalam Metode Cook Klasifikasi Tekstur Tanah Tingkat Infiltrasi Klasifikasi Menurut Metode Cook Harkat Pasir, Pasir Bergeluh Tinggi Pasir dalam, tanah Teragresi baik 5 Geluh Berpasir, Geluh Berdebu, Geluh, Geluh Berlempung Normal Tanah geluh, tanah berstrutur liat 10 Lempung Berpasir Lambat Infiltrasi lambat, tanah lempung 15 Lempung Tidak Efektif Tidak  ada  penutup  tanah  yang efektif, batuan padatan tipis 20 Sumber: Modifikasi Metode Linsley (1959); Meijerink (1970): Gunawan (1991) dan SCDT (2003) dalam Pratisto (2008) Koefisien Limpasan Timbunan Air Permukaan Timbunan air permukaan termasuk dalam  parameter  dalam  penentuan  banjir, karena  memberikan  indikasi  bahwa  air
hujan yang jatuh di setiap tempat tersimpan dalam  lahan  yang  memiliki  penggunaan lahan  yang  bervariasi.  Tabel  skor  dari timbunan air permukaan dapat dilihat pada
Tabel 4.
Tabel 4. Klasifikasi Timbunan Air Permukaan Dalam Metode Cook Kerapatan
aliran (mil/mil 2 ) Kriteria Klasifikasi Metode Cook Harkat >5 >2 ≤ 5 >1 ≤2 ≤1 Tinggi Rendah Normal Diabaikan Permukaan dangkal, daerah pengaliran curam Sistem drainase baik Ada danau, empang, rawa <2% daerah pengaliran Drainase jelek, timbunan air permukaan besar 20 15 10 5
Sumber: Modifikasi Metode Linsley (1959); Meijerink (1970): Gunawan (1991) dan SCDT (2003) dalam Pratisto (2008)
Menghitung Intensitas Curah Hujan Analisis Frekuensi Analisis  frekuensi  adalah  suatu analisis data hidrologi dengan menggunakan  statistika  yang  bertujuan untuk  memprediksi  suatu  besaran  hujan atau  debit  dengan  masa  ulang  tertentu. Dalam  statistik  dikenal  beberapa  jenis distribusi  frekuensi  dan  yang  banyak digunakan dalam hidrologi yaitu: Distribusi Normal Untuk  data  hidrologi  distribusi normal, menggunakan rumus:
rata-rata: X = 1 𝑁 ∑ Xi 𝑛 𝑖=1
Simpangan Baku: 𝑆𝑑 = √∑(Xi−X) 2
n−1
Koefisien variasi: 𝐶𝑣 = Sd
𝑋
Koefisien skewness: 𝐶𝑠 = n ∑ {(xi)− n i=1 X} 3
(n−1)(n−2)Sd 3
Koefisien kurtosisi: 𝐶𝑘 = 1 n ∑ {(xi)− n i=1 X} 4 Sd 4 Dimana:
X = nilai rata-rata Xi = nilai data ke - i Sd = standar deviasi
Cv = Koefisien variasi Cs = koefisien skewness Ck = koefisien kurtosis Untuk  menghitung  periode  ulang T-  tahunan  pada  distribusi  normal mengunakan rumus:
X T = 𝑋 + K T .s Dimana: X T = perkiraan nilai yag diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan 𝑋 = nilai rata-rata hitung sampel S    = deviasi standard nilai sampel K T = faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang  atau  ayang  digunakan  periode ulang  dan  tipe  model  matematik  distribusi peluang  yang  digunakan  untuk  analisi peluang.
Distribusi Log Person Tipe III Untuk data hidrologi distribusi log person tipe III, menggunakan rumus: Nilai rata-rata:
Log X = ∑ Log Xi
𝑛 𝑖=1
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
Simpangan baku:
𝑆 = √∑ (𝐿𝑜𝑔 (𝑋) − 𝐿𝑜𝑔(𝑋)) 2 N − 1 Koefisien kemencengan:
𝐶𝑠 = 𝑛 ∑ ( Log Xi − n i=0 𝐿𝑜𝑔 𝑋) 3 (𝑛 − 1)(𝑛 − 2)𝑆 3 Periode ulang T: Log X T = log 𝑋 +K.s Dimana:
Log X = nilai rata-rata Log Xi = nilai data ke - i S         = standar deviasi Cv      = Koefisien variasi Cs       = koefisien skewness Log  X T =perkiraan  nilai  yag  diharapkan terjadi  dengan  periode  ulang  T- tahunan
Log 𝑋 = nilai rata-rata hitung sampel
S      = deviasi standard nilai sampel
K = faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau ayang digunakan periode  ulang  dan  tipe  model matematik  distribusi  peluang  yang digunakan untuk analisi peluang.
Uji Kecocokan Uji  kecocokan  untuk  menguji parameter  distribusi  frekuensi  sampel  data terhadap  distribusi  peluang  yang  mewakili frekuensi.  Pengujian  ini  dilakukan  melalui dua tahap, yaitu:
Uji Chi-Kuadrat Uji  chi-kuadrat  menggunakan rumus:
X h 2 = ∑ (Oi − Ei) 2 Ei 𝐺 𝑖=1 Dimana: 𝑋 ℎ 2 = parameter chi − kuadrat terhitung G   = jumlah Sub Kelompok Oi  =  jumlah nilai pengamatan pada Sub kelompok i Ei    =  jumlah  nilai  teoritis  pada  sub kelompok i
Uji Smirnov-Kolmogorov Uji  smirnov-kolmogorov  menggunakan rumus:
D n = max {f 0 (x)-SN (x)}
Dimana f 0 (x) menyatakan sebaran frekuensi kumulatif  yaitu  sebaran  frekuensi  teoritik berdasarkan H 0 . Untuk setiap harga x, f 0 (x) merupakan proporsi harapan yang nilainya sama  atau  lebih  kecil  dari  x.  SN(x)  adalah
sebaran  frekuensi  kumulatif  dari  suatu sampel sebesar N pengamatan.
Rumus Mononobe Intensitas  hujan  (mm/jam)  dapat diturunkan  dari  data  curah  hujan. Perhitungan  intesitas  hujan  ini  dilakukan untuk  menghitung  debit  puncak  dengan menggunakan rumus mononobe, yaitu:
Rumus I = [( 𝑅24 24 ) × ( 24 𝑇𝑐 )] 2/3

## Waktu Konsentrasi
Waktu  konsentrasi  adalah  waktu yang  dibutuhkan  air  untuk  mengalir  dari titik  terjauh  daerah  tangkapan  hujan  ke saluran  keluar  (Outlet)  atau  waktu  yang dibutuhkan oleh air dari awal curah  hujan sampai  terkumpul  serempak  mengalir  ke saluran keluar (Outlet). Untuk  menghitung waktu  konsentrasi  menggunakan  rumus yang dikembangkan oleh Kirpich: Tc = 0,0195 L 0.77 S 0,385 Dimana ;
I =  intensitas  hujan  selama  waktu konsetrasi (mm/jam) R 24 = curah hujan maksimun harian Tc = waktu konsentrasi L = panjang alur utama H =  selisih  ketinggian  hulu  dengan hilir sungai (m) S = H/L
Menghitung  Debit  Puncak  Menggunakan Metode Rasional Metode  untuk  pengukuran  debit puncak  menggunakan  metode  rasional cocok  digunakan  untuk  menghitung  debit maksimun,  rumus  matematis  metode rasional yaitu:
𝑄 = 0.278 x C x I x A m 3 /detik
Dimana; Q = debit maksimun (m 3 /detik) C = koefisien limpasan I = Intensitas curah hujan (mm/jam) A = luas daerah pengaliran (Km 2 ) 0.278  = konstanta.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian Dalam  bab  ini  yang  akan  diuraikan adalah  data-data  hasil  penelitian  yang diperoleh  dari  lapangan  melalui  data deskriptif  kualitatif  dan  juga  melalui  data studi  dokumentasi.  Pemaparan  hasil penelitian  ini  pada  dasarnya  yaitu  ingin melihat debit puncak di sub Daerah Aliran Sungai  (DAS)  Babura,  parameter  apa  yang
berpengaruh pada debit puncak sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura, hasil penelitian ini akan dijelaskan sebagai berikut. Debit Puncak di Sub DAS Babura Data  debit  merupakan  informasi  yang sangat  penting  dalam  pengelolaan  sumber daya  air.  Data  debit  puncak  (banjir) diperlukan  untuk  merancang  bangunan pengedali banjir. Debit puncak dapat dicari
dengan menggunakan rumus Q = 0. 278 x C x I x A m 3 /detik. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari koefisien limpasan (C), intensitas hujan (I), luas  DAS  (A)  maka  dapat  dihitung  debit puncak Sub DAS Babura dengan menggunakan  metode  rasional  untuk berbagai kala ulang tertentu. Tabel 5. Debit Puncak Di Sub DAS Babura Kala Ulang (Tahun) Koefisien Limpasan (C) Intensitas (mm/jam) Luas DAS (A) Dedit Puncak (m 3 /detik) 1 2 5 10 0. 68 0. 68 0. 68 0. 68 5. 02 9. 73 12. 90 15. 17 51. 8 51. 8 51. 8 51. 8 49. 16 95. 32 126. 35 148. 50 Sumber: Hasil Perhitungan 2018
Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat dinyatakan bahwa pada kala ulang 1 (satu) tahun  selama  durasi  hujan  (waktu konsentrasi) 9, 27 jam dengan intensitas 5, 02  mm/jam  seluas  51,  80  km 2 maka  debit puncak  yang  diperoleh  pada  Sub  DAS Babura  sebesar  49,  16  m 3 /detik.  Untuk penentuan  debit  puncak  diperoleh  melalui perhitungan variabel sebagai berikut ini.
Koefisien limpasan (C)
Dalam penentuan debit banjir menggunakan  metode  rasional  diperlukan nilai koefisien limpasan (run off coefficient).
Nilai  koefisien  limpasan  ini  menunjukkan perbandingan  antara  besarnya  air  larian terhadap  besarnya  curah  hujan.  Air  larian adalah  bagian  dari  curah  hujan  yang mengalir diatas permukaan tanah menuju ke sungai.  Pada  penelitian  ini,  nilai  koefisien limpasan (C) berdasarkan empat parameter DAS  yakni  penggunaan  lahan,  tanah, kerapatan  aliran,  dan  kemiringan  lereng. Dalam  menentukan  nilai  dari  keempat parameter fisik DAS menggunakan metode cook.  Nilai  dari  empat  parameter  tersebut akan dijabarkan sebagai berikut.
a. Penggunaan Lahan Di Sub DAS Babura Interpretasi visual citra landsat dilakukan untuk  mendapatkan  penggunaan  lahan  di
Sub  DAS  Babura.  Berdasarkan  interpretasi visual penggunaan lahan di sub DAS Babura menurut  metode  cook  dapat  terbagi menjadi 3 (tiga) jenis, yakni 1) permukiman 20.  60  km 2 ,  permukaan  diperkeras  1.  84 km 2 , lahan terbuka 0. 28 km 2 , 2) sawah 2 km 2 , 3) kebun campuran 27. 07 km 2 . Penggunaan lahan secara tidak langsung mengubah  fungsi  hidrologi  daerah  aliran sungai  (DAS)  yaitu  sebagai  transmisi  air ( transmit water), fungsi penyangga ( buffering)  dan  fungsi  pelepasan  air  secara bertahap ( gradually  release  water).
Indikator perubahan fungsi hidrologi daerah aliran  sungai  dapat  dilihat  melalui pengamatan  komponen  hidrologi  yang meliputi  koefisien  aliran  permukaan, koefisien  regim  sungai,  nisbah  debit maksimun-minimun,  kandungan  sendimen laying  sungai,  laju  frekuensi  dan  periode banjir, serta keadaan air tanah.
Peruhahan kegunaan
lahan
mengakibatkan tanah semakin keras karena adanya  kegiatan  oleh  manusia,  sehingga kemampuan  infiltrasi  tanah  semakin berkurang. Apabila tidak dilakukan penanganan/pencegahan akan meyebabkan peningkatan debit puncak setiap tahunnya, sehingga  daerah  bagian  tengah  dan  hilir akan berpotensi terkena bencana banjir. Tabel 6. Klasifikasi Penggunaan Lahan Sub DAS Babura No Penggunaan lahan A (Km 2 ) C CXA 1 Permukiman,  permukaan  diperkeras,  lahan terbuka 22.72 0.2 4.544 2 Sawah irigasi 2. 00 0.15 0.3 3 Kebun campuran 27.07 0.1 2.707 Jumlah 51,79 7,551 Sumber: Hasil Interpretasi 2018
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
Berdasarkan tabel 6 diatas diketahui nilai penggunaan  lahan  menurut  metode  cooks sebesar 0, 15. Hasil ini didapat dari 7, 551 dibagi dengan 51, 79. Hal ini sesuai dengan metode yang digunakan menurut suripin.
b. Kemiringan Lereng Lereng  adalah  kenampakan  permukaan alam  disebabkan  oleh  adanya  beda  tinggi apabila beda tinggi dua tempat tersebut di bandingkan  dengan  jarak  lurus  mendatar sehingga akan diperoleh besarnya kelerengan (slope). Kemiringan lereng Daerah Aliran Sungai mempengaruhi  jumlah  dan  waktu  aliran untuk mencapai permukaan. Pada umumnya,  semakin  miring  permukaan tanah  diatasnya,  semakin  miring  pula drainase  alami  di  dalam  Daerah  Aliran
Sungai  (DAS),  dan  semakin  cepat  aliran  ke bawah  menyebabkan  semakin  tinggi  debit teramati  di  permukaan.  Kemiringan  lereng merupakan  salah  satu  parameter  yang digunakan dalam penentuan nilai koefisien aliran  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS). berdasarkan  metode  cook,  semakin  besar kemiringan lereng suatu daerah maka akan menyebabkan  aliran  permukaan  semakin besar  pula  sehingga  pengharkatan  daerah- daerah  yang  memiliki  kemiringan  lereng yang  tinggi  juga  akan  semakin  besar.  Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura memiliki kemiringan lereng yang bervariasi mulai dari kemiringan  lereng  yang  datar  sampai kemiringan  lereng  yang  sangat  curam. Perhitungan metode cook untuk parameter kemiringan lereng Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Kemiringan Lereng Sub DAS Babura No Kemiringan Lereng A (Km 2 ) C CxA 1 2 3 4 0- ≤5 >5- ≤10 >10- ≤30 >30 4. 39 9. 34 31. 65 6. 41 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 1, 868 0, 439 9, 495 2, 564 Jumlah 51, 79 14, 366 Sumber: Hasil Penelitian 2018
Berdasarkan tabel 7 diatas dapat dilihat bahwa  klasifikasi  kemiringan  lereng  di  Sub Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Babura  sangat beragam, mulai dari kelas lereng I (Datar), kelas lereng II (bergelombang), kelas lereng III (Perbukitan), dan kelas lereng IV (medan terjal dan kasar). Namun, kemiringan lereng kelas  III  (Perbukitan)  memiliki  kemiringan lereng  yang  terluas  di  Sub  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Babura  dengan  luas  31,  65. Dengan  melihat  kondisi  kemiringan  lereng yang  didominasi  oleh  lereng – lereng dengan kemiringan yang curam maka akan sangat  mempengaruhi  kecepatan  aliran permukaan, karena semakin tinggi kemiringan  lereng  maka  tidak  akan memberikan  air  untuk  meresap  ke  dalam tanah  dan  akan  menyebabkan  koefisien aliran semakin besar.
Berdasarkan  tabel  18  diatas  diketahui nilai  kemiringan  lereng  menurut  metode cook sebesar 0. 28. Hasil ini didapat dari 14, 366  dibagi  dengan  51.  79.  Hal  ini  sesuai dengan  metode  yang  digunakan  menurut suripin.
c. Infiltrasi Tanah Secara  umum  proses  resapan  air  tanah terjadi  melalui  2  proses  berurutan,  yaitu
infiltrasi  yaitu  suatu  proses  masuknya  air, baik  air  hujan  maupun  air  irigasi  dari permukaan  tanah  ke  dalam  permukaan tanah.  Daya  infiltrasi  adalah  laju  infiltrasi maksimun  yang  mungkin,  yang  ditentukan oleh  kondisi  permukaan  tanahnya.  Laju infiltrasi akan sama dengan intensitas hujan jika laju infiltrasi masih lebih kecil dari daya infiltrasinya.  Proses  infiltrasi  berperan penting  dalam  pengisian  kembali  lengas tanah  dan  air  tanah.  Pengisian  kembali lengas  tanah  sama  dengan  selisih  antara infiltrasi dan perkolasi (jika ada).
Proses peresapan air hujan dalam siklus hidrologi  akan  mempengaruhi  besarnya kapasitas  air  bawah  tanah.  Bagian  pada proses  ini  dikenal  sebagai  infiltrasi,  yaitu proses  masuknya  air  dari  permukaan  ke dalam  tanah  pada  zona  air  tanah  tidak jenuh ( unsaturated zone). Infiltrasi ini sangat bergantung  pada  struktur  tanah,  tekstur tanah, batuan, distribusi rongga ( voids), dan suplai air yang cukup. Besarnya laju infiltrasi ini berguna untuk menafsirkan zona resapan dan  berhubungan  dengan  kapasitas  air bawah permukaan.
Dalam metode
cook, infiltrasi merupakan salah satu parameter yang perlu untuk  dikaji.  Infiltrasi  dapat  dilihat  dari
analisis  tekstur  tanah  di  setiap  satuan lahannya. Semakin kasar tekstur tanah maka tingkat  infiltrasi  yang  ada  di  suatu  lahan akan semakin rendah (lambat), begitu pula sebaliknya semakin halus tekstur tanah maka
tingkat  infiltrasi  tanah  akan  semakin  tinggi (cepat). Infiltrasi tanah di Sub Daerah Aliran
Sungai  (DAS)  Babura  dapat  dilihat  pada tabel 8.
Tabel 8. Jenis Tanah dan Tekstur Tanah Sub DAS Babura Jenis tanah Tekstur tanah Infiltrasi Harkat Inceptisol Geluh berdebu Geluh berlempung Normal Normal 10 10 Sumber: BPDAS Wampu Sei Ular
Berdasarkan  tabel  8  diatas  dapat dilihat bahwa jenis tanah yang terdapat di  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Babura  adalah  jenis  tanah  inceptisol. Jenis tanah tersebut mempunyai tekstur tanah  yang  berbeda-beda.  Tekstur tanah  inceptisol  di  Sub  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Babura  memiliki  tekstur tanah  geluh  berlempung  dan  geluh berdebu.  Menurut  kelas  metode  cook tekstur  tanah  berlempung  dan  tekstur tanah  berdebu  memberikan  kontribusi yang  normal  terhadap  koefisien  aliran Daerah  Aliran  Sungai  (DAS),  karena tekstur  tanah  geluh  berlempung  dan geluh  berdebu  memberikan  tingkat infiltrasi yang normal.
d. Timbunan Air Permukaan Timbunan  air  permukaan  dapat didekati  dengan  kerapatan  aliran. Kerapatan  aliran  sungai  merupakan gambaran  kapasitas  penyimpanan  air permukaan  dalam  cekungan-cekungan seperti danau, rawa, dan badan sungai yang  mengalir  di  suatu  DAS.  Meijerink (1970)  menyatakan  bahwa  kerapatan drainase suatu wilayah dapat digunakan untuk mewakili atau menilai secara  numerik  kondisi  simpanan  air permukaan  yang  mewakili  wilayah tersebut. Linsey dkk (1975) menyatakan bahwa kerapatan drainase (Dd)
merupakan panjang total sungai
(satuan  Mil)  dibagi  luas  DAS  (satuan Mil 2 ). Karakteritik simpanan air permukaan  di  Sub  DAS  Babura
berdasarkan  klasifikasi  tersebut  ialah tergolong  dalam  kelas  rendah  dengan kerapatan  aliran  yang  memiliki  harkat 15.  Hasil  kerapatan  aliran  Sub  DAS Babura  adalah  2.  3  mil/mil 2 .  Hasil tersebut  didapat  dari  pembagian  total panjang  sungai  yakni  46.  180  mil dengan  luas  sub  DAS  20  mil 2 .  Untuk melihat  peta  kerapatan  aliran  dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini.
Simpanan  permukaan  air  rendah berarti  tanah  rendah  saat  mengalami pengeringan  saat  terjadi  hujan  yang menjadi
limpasan
permukaan. Kerapatan  aliran  sungai  adalah  suatu angka  indeks  yang  menunjukkan banyaknya  anak  sungai  di  dalam  suatu DAS.  Dari  hasil  perhitungan  kerapatan alur  Sub  DAS  Babura  maka  pemberian harkat untuk indikator ini adalah 15.
Kerapatan  jaringan  sungai  akan mempengaruhi  banyaknya  air  hujan dialirkan secara langsung atau tertahan di dalam DAS. Cepat atau lambatnya air hujan  tersebut  dialirkan  atau  tertahan di dalam DAS dan waktu tempuh yang digunakan  oleh  air  hujan  yang  jatuh dari tempat terjauh dalam DAS menuju outlet  (waktu  konsentrasi).  Dari  hasil perhitungan  kerapatan  alur  Sub  DAS Babura maka dapat dianalisis bahwa air hujan  akan  menjadi  aliran  yang semakin  besar  karena  nilai  Dd  yang diperoleh  rendah.  Artinya  pada  saat curah  hujan  yang  tinggi  maka  akan rentan  menyebabkan  daerah  Sub  DAS Babura mengalami banjir.
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
Gambar 1. Peta Kerapatan Aliran
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari keempat  parameter  diatas  maka  dapat dihitung  nilai  koefisien  limpasan  (C).  Nilai koefisien limpasan didapat melalui perhitungan  metode  CDAS.  Dari  hasil perhitungan didapat nilai koefisien limpasan Sub  DAS  Babura  adalah  0.  68.  Dari  nilai koefisien  limpasan  ini  dapat  diketahui bahwa 0, 68 dari air hujan yang turun akan melimpas  ke  permukaan  yang  kemudian akan mengalir menuju daerah hilir (outlet).
Nilai  koefisien  limpasan  dapat  juga digunakan  untuk  menentukan  kondisi  fisik dari suatu DAS. Dari nilai koefisien limpasan sebesar 0,68 maka dapat dinyatakan bahwa Sub DAS Babura memiliki kondisi fisik yang agak  ekstrim.  Hal  ini  sesuai  dengan pernyataan  Kodoatie  dan  Sjarief  (2005), yang  mengatakan  bahwa  angka  koefisien aliran permukaan itu merupakan salah satu indikator  untuk  menentukan  kondisi  fisik suatu DAS. Nilai C berkisar antara 0-1. Nilai C = 0 menunjukkan bahwa semua air hujan terintersepsi  dan  infiltrasi  ke  dalam  tanah, sebaliknya  untuk  nilai  C=1  menunjukkan
bahwa  air  hujan  mengalir  sebagai  aliran permukaan.  Pada  DAS  yang  baik  harga  C mendekati nol dan semakin rusak suatu DAS maka harga C semakin mendekati satu.
Intensitas Curah Hujan Sub  DAS  Babura  merupakan  salah  satu anak sungai dari DAS Deli. Sub DAS Babura melintasi sebagian wilayah Kabupaten Deli Serdang dan Kota Medan.
Dalam penulisan ini stasiun curah hujan yang  digunakan  adalah  stasiun  medan tuntungan  yang  memiliki  intensitas  curah hujan  tertinggi  dan  paling  mewakili  curah hujannya.
1) Penentuan Pola Distribusi Hujan Penentuan  pola  distribusi  atau  sebaran hujan  dilakukan  dengan  menganalisis  data curah  hujan  harian  maksimun  yang diperoleh  dengan  menggunakan  analisis frekuensi.  Dari  hasil  perhitungan  diperoleh nilai untuk masing-masing parameter statitik adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Parameter Statistik Analisis Frekuensi Parameter Normal Log Person Type III Rata-rata Simpangan Baku Koefisien Variasi
Koefisien Skewness Koefisien Kurtosis
𝑋 = 132. 3 Sd = 44. 20
Cv = 0. 3 Cs = 0. 8
Ck = 1. 94
𝑋 = 132. 3
Sd =0.14
Cv =0.06 Cs = 0.35
Sumber: Hasil Perhitungan 2018
Berdasarkan hasil perhitungan parameter  statistik  yang  diperoleh  pada lampiran 1 tersebut maka ditetapkan bahwa jenis  distribusi  yang  cocok  dengan  sebaran data  curah  hujan  harian  maksimum  di wilayah  studi  adalah  Log  Person  Type  III untuk  menghitung  curah  hujan  rancangan dengan berbagai kala ulang.
2) Uji Kecocokan (Goodness of Fit) Dari  distribusi  yang  telah  diketahui, maka  dilakukan  uji  statistik  untuk
mengetahui  kesesuaian  distribusi  yang dipilih dengan empiris. Pada penelitian ini, uji  statistik  dilakukan  dengan  metode  chi- Square dan Smirnov-Kolmogorov. Menurut Sri  Harto  (2000),  setiap  distribusi mempunyai  ciri  yang  khas  sehingga  data curah  hujan  harus  diuji  kecocokannya dengan  metode  chi-square  dan  smirnov- kolmogorov. Pemilihan distribusi yang tidak benar  dapat  menimbulkan  kesalahan  yang cukup  besar  baik over  estimate  maupun under estimate.
Tabel 10. Hasil Uji-Square dan Smirnov-Kolmogorov Uji Kecocokan Nilai tabel Nilai hitung Chi-Square Smirnov-Kolmogorov 5. 991 0. 41 1. 0 0. 20 Sumber: Hasil Perhitungan 2018
Dari  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa dengan  uji  chi-square  diperoleh  nilai  X 2 hitung<X 2 tabel  sedangkan  smirnov- kolmogorov  diperoleh  nilai  D  hitung<  D tabel  sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  H 0 diterima.  Hal  ini  berarti  bahwa distribusi  observasi  (pengamatan)  dan distribusi  teoritis  (yang  diharapkan)  tidak berbeda secara nyata atau dapat dinyatakan pola distribusi yang digunakan sudah tepat yaitu distribusi Log Person Type III.
3) Curah Hujan Rencana
Berdasarkan  analisis  frekuensi  yang dilakukan  pada  data  curah  hujan  harian maksimun  diperoleh  bahwa  jenis  distribusi yang  paling  cocok  dengan  sebaran  data curah hujan harian maksimun di Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura adalah distribusi Log Person Type III. Untuk itu, data curah hujan  harian  maksimun  yang  diperoleh diubah  dalam  bentuk  logaritmik  sehingga parameter  statistik  berubah  sesuai  dengan tabel 11 dibawah ini.
Tabel 11. Frekuensi Distribusi Log Person Type III Parameter Nilai Rata-rata Simpangan Baku Koefisien variasi Koefisien Skewness 𝑋 = 2.10
S   = 0.14 Cv = 0.06
Cs = 0.3
Sumber: Hasil Perhitungan 2018
Setelah itu, dilakukan perhitungan curah hujan  rancangan  pada  periode  ulang  yang telah ditentukan dengan persamaan Log X T = log 𝑋 +K.S sehingga: Log X T = 2. 1+K. 0.
14.
Berdasarkan  persamaan  di  atas  dapat dihitung  hujan  rancangan  untuk  berbagai periode  ulang.  Hujan  rancangan  ini  dapat dilihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Hujan Rancangan Berbagai Periode Ulang
Kala Ulang (Tahun) Hujan Rancangan (mm) 1 2 5 10 63.89 123.87 164.19 191.98 Sumber: Hasil Perhitungan 2018 4) Intensitas Hujan Untuk  mendapatkan  intensitas  hujan dalam periode 1 jam dari data curah hujan harian maksimun digunakan rumus mononobe. Hal ini disebabkan karena data curah  hujan  jangka  pendek  tidak  tersedia,
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
yang  ada  hanya  data  curah  huja  harian, maka intensitas curah hujan dapat dihitung dengan  rumus  mononobe  sesuai  dengan pernyataan  Lubis  (1992)  bahwa  intensitas curah  hujan  (mm/jam)  dapat  diturunkan
dari  data  curah  hujan  harian  empiris menggunakan  metode  mononobe.  Hasil analisis  ditunjukkan  dalam  tabel  13  di bawah ini.
Tabel 13. Intensitas Hujan Periode Ulang Intensitas (mm/jam) R 24 1 Tahun 2 Tahun 5 Tahun 10 Tahun T (Menit) 63. 89 123. 87 164. 19 191. 98 1 22. 17 42. 98 56. 98 66. 63 5 7. 57 14. 69 19. 47 22. 77 10 4. 77 9. 25 12. 26 14. 30 15 3. 64 7. 06 9. 36 10. 90 30 2. 29 4. 44 5. 89 6. 89 60 1. 44 2. 80 3. 71 4. 34 120 0. 90 1. 76 2. 33 2. 73 180 0. 69 1. 34 1. 78 2. 08 240 0. 57 1. 11 1. 47 1. 72 360 0. 43 0. 84 1. 12 1. 31 480 0. 36 0. 69 0. 92 1. 08 720 0. 27 0. 53 0. 70 0. 82 Sumber: Hasil Perhitungan 2018
Hasil  analisis  berupa  intensitas  hujan dengan  durasi  dan  periode  ulang  tertentu dihubungkan  ke  dalam  sebuah  kurva intensity  duration  frequency  (IDF).  Kurva IDF menggambarkan hubungan antara dua parameter  penting  hujan  yaitu  durasi  dan intensitas  hujan  yang  selanjutnya  dapat dimanfaatkan  untuk  menghitung  debit puncak  dengan  menggunakan  metode rasional.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan
Susrodarsono  dan  Takeda  (1993),  yang mengatakan  bahwa  lengkung intensity duration  frequency  (IDF)  ini  digunakan dalam  menghitung  debit  puncak  dengan metode  rasional  untuk  menentukan intensitas  curah  hujan  rata-rata  dari  waktu konsentrasi yang dipilih.
Dari  tabel  diatas  dapat  dibuat intensity duration frequency (IDF) seperti gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Kurva IDF ( intensity duration frequency)
Dari  kurva  IDF  terlihat  bahwa intensitas  hujan  yang  tinggi  berlangsung dengan durasi pendek. Hal ini menunjukkan
pada  umumnya  hujan  deras  berlangsung dalam  waktu  singkat.  Namun,  hujan  tidak deras  (rintik-rintik)  berlangsung  dalam
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10 tahun 191.98 mm/jam
5 tahun 164.19 mm/jam 2 tahun 123.87 mm/jam 1 tahun 63.89 mm/jam
waktu  lama.  Interpretasi  kurva  IDF diperlukan  untuk  menentukan  debit  banjir rencana mempergunakan metode rasional.
5) Waktu Konsentrasi Waktu  konsentrasi  digunakan untuk  menentukan  lamanya  air  hujan mengalir dari hulu sungai hingga ke tempat keluaran  DAS.  Waktu  konsentrasi  (tc) dihitung dengan menggunkan rumus Kirpich (1940).  Berdasarkan  data  pangjang  dan selisih  ketinggian  hulu  dengan  hilir  sungai sebelumnya, diperoleh nilai waktu konsentrasi sebesar 9, 27 jam. Hal ini berarti bahwa  waktu  yang  diperlukan  oleh  air sungai dari hulu sampai ke hilir DAS sebesar 9, 27  jam.
Luas DAS Luas  DAS  merupakan  salah  satu faktor  penting  dalam  pembentukan hidrograf  aliran.  Sub  DAS  Babura  memiliki luas 5179, 683 Ha atau 51, 80 km 2 . Semakin besar luas DAS, ada kecenderungan semakin besar  jumlah  curah  hujan  dan  puncak hidrograf  aliran  menjadi  lebih  lama. Demikian  pula  waktu  yang  diperlukan untuk mencapai puncak hidrograf dan lama waktu  untuk  keseluruhan  hidrograf  aliran juga menjadi lebih tinggi.
1. Parameter  Yang  Berpengaruh  Pada Debit Puncak Sub DAS Babura Parameter yang berpengaruh pada debit  puncak  Sub  DAS  Babura  dilihat  dari fisik  DAS.  Karakteristik  fisik  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  yang  terkait  adalah penggunaan  lahan,  kemiringan  lereng, kerapatan aliran, dan tekstur tanah. Untuk menentukan
parameter fisik yang mempengaruhi  dilihat  dari  besarnya  nilai koefisien  limpasan  yang  menunjukkan perbandingan  antara  besarnya  nilai  air limpasan  terhadap  besarnya  curah  hujan. Nilai koefisien limpasan sebesar 0. 68 hal ini berarti 68 persen curah hujan yang jatuh di sub  DAS  Babura  akan  langsung  menjadi limpasan dan hanya 32 persennya saja yang mampu meresap kedalam tanah.
Nilai koefisien limpasan di sub DAS
Babura didapat
dari penjumlahan penggunaan  lahan  dengan  nilai  0.  15, kemiringan lereng 0. 28, kerapatan aliran 0. 15,  dan  tekstur  tanah  0.  10.  Berdasarkan nilai dari keempat parameter tersebut dapat dilihat  penyebab  nilai  koefisien  limpasan tinggi adalah kemiringan lereng. Kemiringan lereng  DAS mempengaruhi  perilaku hidrograf dalam hal timing. Semakin tinggi
besar kemiringan suatu DAS, semakin cepat laju  air  larian,  dan  dengan  demikian, mempercepat  respons  DAS  tersebut  oleh adanya  curah  hujan.  Bentuk  topografi seperti  kemiringan  lereng,  keadaan  parit, dan  bentuk-bentuk  cekungan  permukaan tanah lainnya akan mempengaruhi laju dan volume limpasan.
Penggunaan  lahan  merupakan salah  satu  parameter  dalam  menentukan nilai koefisien limpasan. Penggunaan lahan yang selalu berubah, menunjukkan semakin banyak manusia yang bermukim pada suatu wilayah,  maka  semakin  besar  intervensi manusia  dalam  mengubah  fungsi  lahan untuk  berbagai  macam  bentuk  kegiatan. Tumbuhnya  daerah  permukiman  dan kegiatan  baru  didalam  badan  sungai membuat  nilai  koefisien  limpasan  semakin tinggi.  Air  hujan  yang  jatuh  ke  bumi  tidak terserap  ke  dalam  tanah,  melainkan mengalir  di  permukaan  dan  menuju  ke sungai.  Hal  ini  menyebabkan  debit  air sungai akan semakin tinggi.
KESIMPULAN Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan,  maka  hasil  penelitian  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Debit  puncak  di  Sub  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  Babura  dengan  berbagai periode ulang 1, 2, 5, 10 adalah sebesar 49. 16 m3/detik, 95.32 m3/detik, 126. 35 m3/detik, 148. 50 m3/detik.
2. Parameter  yang  berpengaruh  pada debit puncak Sub Daerah Aliran Sungai (DAS)  Babura  adalah  kemiringan lereng. Kemiringan lereng yang ada di Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Babura bervariasi.  Kemiringan  lereng  dengan konfigurasi  relief  perbukitan  menjadi daerah  yang  paling  luas  di  Daerah Aliran  Sungai  Babura  yakni  3164,  356 Ha (61, 09%) dari luas keseluruhan Sub DAS  Babura.  Selain  hal  tersebut parameter  yang  juga  mempengaruhi pada  debit  puncak  sub  DAS  Babura yakni  penggunaan  lahan.  Penggunaan lahan sebagian besar terdiri dari kebun campuran yaitu 2707, 484 Ha (52. 27 %)  dari  luas  keseluruhan  DAS  Babura, dan  banyak  penduduk  membangun permukiman  di  sekitar  Daerah  Aliran Sungai Babura tersebut.
e-ISSN: 2622-9528 p-ISSN: 2301-606X
Vol 07 No. 01 – 2018
DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  dkk.  2013.  Analisis  Tingkat Kerentanan Banjir Dengan Pendekatan Geoekosistem  di  Sub  DAS  Babura Provinsi Sumatera Utara. Jurnal JUPIIS. Volume  5,  Nomor  1  Tahun  2013. Medan.  Jurusan  Pendidikan  Geografi, Fakultas Ilmu Sosial.
BeritaSatu,  2016.  Medan  Dilanda  Banjir. https://www.beritasatu.com/nasional/ 347959/medan-dilanda-banjir  diakses 29 Februari 2018 .
Damanik,  M.  R.  S.,  &  Restu,  R.  (2012). Pemetaan  Tingkat  Risiko  Banjir  dan Longsor  Sumatera  Utara  Berbasis Sistem  Informasi  Geografis.  JURNAL GEOGRAFI, 4(1), 29-42.
Gunawan,  T.  1991.  Penerapan  Teknik Penginderaan  Jauh  Untuk  Menduga Debit Puncak Menggunakan Karakteristik  Lingkungan  Fisik  DAS (Studi  Kasus  Di  Daerah  Aliran  Sungai
Bengawan  Solo  Hulu,  Jawa  Tengah). Disertasi. Bogor. IPB
Kirpich, Z. P. (1940). Time of concentration of  small  agricultural  watersheds.  Civil engineering, 10(6), 362
Kodoatie,  R.J.,  dan  Roestam,  S.  2005.
Pengelolaan Sumber Daya Air Terpadu. Yogyakarta: Penerbit Andi. Kurniawan,  Anggi.  2012.  Analisi  Debit
Banjir  Rangcangan  Sungai  Babura  di Hilir  Kawasan  Kampus  USU.  Skripsi. Medan:  Fakultas  Teknik  Universitas Sumatera Utara
Lillesand  T.M  and  Kiefer  R.W.  1999.
Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi Citra.Yogyakarta: Gadjah Mada University Press Linsley, R.K., Kohler and Paulhus, J.L., 1975. Hydrology  for  Engineers.  Mc.Graw- Hill/Kogakusha Ltd. Tokyo Lubis, J., 1992. Banjir Rencana Pembangunan Air. Departemen Pekerjaan Umum, Jakarta Meijerink, A.M.J., 1970. Photo Interpretation in Hydrology A
Geomorphological  Approach.  ITC. Delf.
Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia Nomor  37  Tahun  2012  tentang Pengelolaan Daerah Aliran Sungai.
Pratisto, A., 2008. The Impact of Landcover
Change  on  Discharge  Response  and Flood Hazard. A Case Studi in Gesing Subwatershed, Indonesia. Tesis. Double  Degree,  Program  Studi  Geo- Informasi Sekolah Pascasarjana Universitas  Gadjah  Mada  dan  ITC.
Yogyakarta. Tidak diterbitkan.
Sosrodarsono,  S.,  dan  Takeda.  1999. Hidrologi  Untuk  Pengairan.  P.T. Pradnya Paramita, Jakarta
Sri  Harto,  2000.  Hidrologi  Teori  Masalah Penyelesaian. Nafiri, Jakarta
Suripin,  2004.,  Sistem  Drainase  Perkotaan Yang Berkelanjutan, Andi, Yogyakarta
Sutanto.  1986.  Penginderaan  Jauh  Jilid  I. Yogyakarta:  Gadjah  Mada  University Press.