Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1001 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Pemetaan Daerah Rawan Banjir Daerah Aliran Sungai (DAS) Suli Kabupaten Luwu
Radik Khairil Insanu * Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 ra013f@gmail.com
* Corresponding author

## Feri Fadlin
Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131
ferifadlin@gmail.com
F. V. Astrolabe Sian Prasetya Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, 75131 astrolabesp@politanisamarinda.ac.id
Abstrak — Bencana banjir merupakan salah satu masalah klasik  yang  sangat  sering  melanda  Indonesia,  khususnya di  kawasan Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Salah  satu aspek  yang  menjadi  bagian  dari  kajian  kebencanaan banjir  adalah  unsur  kerawanan/  ancaman/  bahaya ( hazard ). Komponen kerawanan/ bahaya dapat didefinisikan  sebagai  sebuah  ancaman  yang  memiliki potensi  menyebabkan  kerugian  pada  manusia  baik kerugian  materil  maupun  jiwa.  Penelitian  ini  mengkaji aspek  kerawanan  bencana  banjir  pada  DAS  Suli Kabupaten  Luwu. Ruang  lingkup  substansial  dari penelitian  ini  mencakup  penyusunan dan  pembuatan peta topografi,  perhitungan  debit  banjir  rencana  dan  data historis  kejadian  banjir,  serta  penyusunan  peta  daerah rawan banjir pada DAS Suli Kabupaten Luwu. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis hidrologi  dan  hidrolika serta memetakan daerah rawan banjir DAS Suli Kabupaten Luwu. Metode yang digunakan penelitian ini adalah  survei  pengumpulan  data  ketinggian  banjir historis dan simulasi numerik 2D Hec-Ras. Hasil analisis debit  banjir  rencana  menunjukkan  bahwa,  banjir  yang terjadi  di  DAS  Suli  Kabupaten  Luwu  termasuk  dalam kejadian  kala  ulang  50  tahun,  sedangkan  kapasitas tampung  maksimum  sungai  suli  adalah  pada  debit  kala ulang  5  tahun. Pemetaan  daerah  rawan  banjir  dilakukan dengan  mengkombinasikan  hasil  simulasi  numerik  2 dimensi  hec  ras  dengan  data  primer  hasil  survei  dan pengukuran  elevasi  banjir  historis  pada  DAS  Suli.  Hasil analisis  menunjukkan  korelasi  yang  kuat  antara  data kedalaman banjir hasil simulasi dengan kedalaman banjir historis  dengan  nilai  korelasi  96,03%. Hasil  pemetaan daerah  rawan  banjir  menunjukkan  bahwa  kelurahan  Suli Kecamatan  Suli  sebagai  daerah  dengan  luas  wilayah terbesar  terkena  banjir.  luas  genangan  untuk  klasifikasi tingkat bahaya banjir rendah (<0.76m) adalah 172,96 Ha, Tingkat  bahaya  banjir  sedang  (0.76m  –  1.5m)  adalah 84,70  Ha,  dan  Tingkat  bahaya  banjir  tinggi  (>1.5m) adalah 87,09 Ha.
Kata  Kunci — Kerawanan  Banjir,  Hec-RAS,  DAS, Hidrologi, Bencana

## I. P ENDAHULUAN
Permasalahan  banjir  merupakan  salah  satu  masalah klasik  yang  sangat  sering  melanda  Indonesia,  khususnya
di kawasan Daerah Aliran Sungai (DAS) (Nuryanti et al., 2018).  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana (BNPB)  menyebutkan  data  kejadian  banjir  di  Indonesia adalah  yang  terbanyak  yaitu  1080  dari  total  2.952 kejadian  bencana  yang  tercatat  tanggal  1  Januari  sampai dengan  31  Desember  tahun  2020.  Dampak  dari  kejadian bencana  tersebut  telah  menbgakibatkan  6.450.903  jiwa menderita dan mengungsi, 370 meninggal dunia, 39 jiwa hilang  dan  536  luka-luka.  Selain  mengakibatkan  korban jiwa,  kejadian  bencana  yang  terjadi  tahun  2020  juga menyebabkan 42.762 rumah dan 1.542 fasiltas rusak.
Banjir  merupakan  bencana  atau  fenomena  alam  yang akan  dapat  terjadi  sewaktu  –  waktu  (Rahman  et  al., 2021).  Adanya  perubahan  iklim  ataupun  kelalaian manusia  dalam  mengantisipasi  terjadinya  bencana  banjir dapat  menimbulkan  potensi  kerugian  yang  besar  baik materil  maupun  korban  jiwa  (Hattermann  et  al.,  2018)  . Di  Sulawesi  Selatan  tedapat  beberapa  kabupaten  yang rawan  banjir  yang  hampir  setiap  tahun  terjadi. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Nasional Penanggulangan  Bencana,  pada  tanggal  9  dan  13  Juli tahun  2020  merupakan  salah  satu  periode  waktu  banjir terparah yang terjadi di Kabupaten Luwu dan Kabupuaten Luwu  Utara.  Sedangkan  kejadian  banjir  terbesar  di Kabupaten  Luwu  Timur  terjadi  pada  tanggal  29  April 2019.  Curah  hujan  ekstrem  merupakan  pemicu  utama terjadinya bencana tersebut.
Dibutuhkan  langkah  strategis  dalam  pengendalian banjir  untuk  mengurangi  dampak  atau  risiko  yang berpotensi  terjadi  baik  secara  struktural  maupun  non struktural  (Suriadi,  2016).  Berbagai  aktifitas  yang  dapat dilaksanakan  berkaitan  penanganan  atau  pengendalian banjir  secara  non-struktural  antara  lain  adalah  perkiraan banjir  dan  peringatan  dini,  penanggulangan  banjir, Evakuasi, pemindahan atau relokasi, pengelolaan dataran banjir ( flood plain management ), tata ruang, penghijauan dan  reboisasi,  penetapan  sempadan  sungai,  informasi publik dan penyuluhan serta penegakan Hukum (Abebe et al.,  2019)  (Bischiniotis  et  al.,  2020)  (Lim  et  al.,  2019). Sementara  itu,  aktifitas  yang  dapat  dilaksanakan berkaitan  penanganan  atau  pengendalian  banjir  secara struktural  yaitu  pembangunan  tanggul  pengaman, konservasi  alam/reboisasi  hutan,  serta  penanaman  lahan di  daerah  tangkapan  air  dengan  sistem  terasering  sesuai jenis  tanaman  (Kundzewicz  et  al.,  2019).  Untuk
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
mendukung  pelaksanaan  penanganan  atau  pengendalian banjir secara non-struktural dan struktural seperti tersebut diatas, maka dipandang perlu untuk melaksanakan kajian pemetaan  kawasan  rawan  banjir,  serta  menghimpun laporan/  catatan  kejadian  banjir  yang  ada  diberbagai tempat.
Salah  satu  aspek  yang  menjadi  bagian  dari  kajian kebencanaan  banjir  adalah  unsur  kerawanan/  ancaman/ bahaya  ( hazard )  (Zeleňáková  et  al.,  2018).  Komponen kerawanan/  bahaya  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah ancaman  yang  memiliki  potensi  menyebabkan  kerugian pada  manusia  baik  kerugian  materil  maupun  jiwa (Atanga,  2020).  Komponen  bahaya  dapat  dideskripsikan dalam  bentuk  waktu,  intensitas,  lokasi/koordinat  dan frekuensi  kejadian  pada  wilayah  tertentu  (Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2  Tahun  2012  Tentang  Pedoman  Umum  Pengkajian Risiko  Bencana,  2012).  Ancaman/  bahaya  banjir  yang dikaji  dalam  penelitian  ini  adalah  kedalaman  genangan banjir.
Tahun  2017  (Ibrahim  et  al.,  2017)  melakukan penelitian  untuk  menyusun  model  hidrodinamik  dan pemetaan indeks kerentanan banjir dengan menggunakan metode  Sistem  Informasi  Geografis.  Unit  analisis  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sungai  dengan menggunakan  peralatan echo sounder sebagai  alat  untuk memetakan  topografi  dasar  sungai.  Luaran  penelitian yang  dihasilkan  adalah  model terrain terintegrasi  antara data  topografi  daratan  (DEM  resolusi  spasial  30  meter) dan  batimetri  sungai  untuk  pemodelan  genangan  banjir. Tahun  2019  (Legowo  et  al.,  2019)  melakukan  penelitian terkait  model  spasial  genangan  dan  risiko  banjir  yang dilaksanakan  di  wilayah  hulu  Sungai  Ciliwung,  Provinsi Jawa  Barat.  Unit  analisis  dari  penelitian  ini  adalah wilayah hulu sungai yang rawan terdapak banjir. Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  SIG, menggunakan  data  sekunder  berupa Digital Elevation Model (DEM)  dengan  resolusi  spasial  30  meter.  Output atau  luaran  penelitian  yang  dihasilkan  adalah  respon hidrologi  dalam  bentuk  debit  aliran  permukaan  wilayah hulu DAS Ciliwung serta peta risiko banjir.
Tahun 2016 (Supit & Mamoto, 2016) juga melakukan penelitian  tentang  banjir  yang  dilaksanakan  di  Kota Manado  yaitu  mitigasi  bencana  banjir  pada  kawasan permukiman.  Unit  analisis  yang  digunakan  adalah wilayah  administratif,  dengan  mengguunakan  metode SIG, Multi Criteria Evaluation dan Analytical Hierarchy Process (AHP)  dalam  pengumpulan  dan  analisis  data. Luaran  yang  dihasilkan  adalah  zonasi  risiko  banjir  dan hirarki mitigasi untuk kawasan permukiman rawan banjir.
Kombinasi  metode  penginderaan  jauh  dan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  juga  digunakan  dalam pemetaan  risiko  banjir  pada  wilayah  hilir  Sungai  Togo, Afrika  Barat  (Ntajal  et  al.,  2017).  Unit  analisis  yang digunakan  adalah  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  dengan luaran  utamanya  adalah  peta  risiko  banjir.  Tahun  2018 (Tan  et  al.,  2018)  penelitian  tentang  penilaian  risiko banjir  menggunakan  teknologi  LiDAR  dilaksanakan dengan  menggunakan  wilayah  administratif  sebagai  unit analisis.  Mengacu  pada  literatur  dan  hasil  penelitian
terdahulu  maka  fokus  utama  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan  pemetaan  daerah  rawan  banjir  dengan menganalisis  karakteristik  hidrologi,  simulasi  numerik aliran banjir serta  mengidentifikasi data  historis  kejadian banjir  sebagai  bagian  dari  validasi  peta  daerah  rawan banjir yang dihasilkan.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  kajian  literatur penelitian  terdahulu  maka  dianggap  perlu  untuk melakukan  penelitian  terkait  pemetaan  daerah  rawan banjir  di  Kabupaten  Luwu  dengan  wilayah  penelitian Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Suli  Kabupaten  Luwu. Ruang  lingkup  substansial  dari  penelitian  ini  mencakup penyusunan  peta  topografi,  perhitungan  debit  banjir rencana  dan  data  historis  kejadian  banjir,  serta penyusunan  peta  daerah  rawan  banjir  pada  DAS  Suli Kabupaten  Luwu. Materi substansi tersebut telah banyak digunakan dalam literatur/ penelitian penelitian terdahulu khususnya  dalam  kajian  tentang  risiko  bencana  banjir pada  wilayah  Daerah  Aliran  Sungai.  Penelitian  ini memfokuskan  pada  pemetaan  daerah  rawan  banjir  di Sungai Suli Kabupaten Luwu dengan tujuan menganalisis debit  banjir  rencana/  kala  ulang  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  dan  kapasitas  tampung  sungai  Suli,  serta mengidentifikasi ketinggian banjir historis serta memetakan  daerah  rawan  banjir  pada  DAS  Suli Kabupaten Luwu.

## II. M ETODOLOGI

## A.  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Suli  Kabupaten  Luwu  Provinsi  Sulawesi  Selatan. Secara  administratif  Sungai  Suli  masuk  dalam  wilayah Kabupaten  Luwu  yang  terdiri  dari  6  Kecamatan  yaitu Kecamatan Latimojong, Kecamatan Bajo Barat, Kecamatan  Bajo,  Kecamatan  Larompong,  Kecamatan Suli, dan Kecamatan Suli Barat (Gambar 1.)
Gambar 1. Peta Administrasi DAS Suli Kabupaten Luwu

## B. Pengambilan Data
Secara  rinci,  komponen  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 (Juni 2022) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1001 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Tabel 1. Komponen Data Penelitian No Komponen Data Sumber Kegunaan 1 Laporan studi terdahulu BBWS Pompengan- Jeneberang Analisis lokasi kajian 2 Peta Rupa Bumi Indonesia  (RBI) Skala 1:50.000 Badan  Infromasi Geospasial  (BIG) Indonesia Sumber informasi penggunaan lahan, toponimi dan topografi awal wilayah 3 Digital Elevation Model  Nasional (DEMNAS) resolusi  spasial 0,27 Arcsecond 4 Data  Informasi Bencana Indonesia Data Informasi Bencana Indonesia diperoleh  melalui website http://dibi.bnpb.go .id/ Investigasi waktu dan lokasi  serta kerugian akibat kejadian banjir historis 5 Data Curah Hujan Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) setempat serta studi terdahulu, SISDA  BBWS  PJ Serta Lembaga LAPAN RI Analisis Hidrologi Kejadian Banjir 6 Koordinat dan Tinggi banjir historis Orientasi lapangan dan wawancara Validasi peta

## C. Penyusunan Peta Daerah Rawan Banjir
Dalam  prosedur  pemetaan  tingkat  risiko  bencana, areal rawan banjir merupakan bagian dari unsur ancaman ( Hazard ) (BNPB, 2016). Selain itu yang termasuk dalam kategori  ancaman  bencana  banjir  adalah  kedalaman ( depth ),  kecepatan  aliran  ( velocity )  dan  lama  genangan ( duration )  (Waghwala  &  Agnihotri,  2019).  Untuk memperoleh  informasi  tersebut  maka  pada  kajian  ini digunakan  pendekatan  dengan  model  numerik  2D menggunakan software Hec-Ras  2D  (Alzahrani,  2017) serta Arcgispro untuk  memetakan  areal  rawan  banjir. Data data yang digunakan terdiri atas data topografi DAS yang  diperoleh  dari  data Digital  Elevation  Model Nasional serta Data Curah Hujan. Persamaan umum yang digunakan software  Hec-Ras  2D dalam  membuat simulasi  adalah  persamaan  kontinuitas  dan  momentum. Persamaan ini dijabarkan sebagai  (Brunner, 2016). 1) Persamaan Kontinuitas
(1)
2) Persamaan Momentum
Pada arah x
         x x x F D x H gh y huv x hu t uh                2 (2)
Pada arah y          x x x F D x H gh y huv x hv t vh              
 2
(3)
Keterangan: h = kedalaman air
t = waktu
u = kecepatan rata-rata arah x
v = kecepatan rata-rata arah y
g = percepatan gravitasi
H = eleveasi muka air
x  = komponen tegangan geser dasar sungai arah x
y  = komponen tegangan geser dasar sungai arah y
x F = gaya hambatan vegetasi arah x
y F = gaya hambatan vegetasi arah y f C = koefisien friksi dasar sungai t V = koefisien eddy viscosity
d C = koefisien gesek vegetasi
s a = area interseksi vegetasi per unit volume
Hasil  simulasi  area  genangan  banjir  tersebut kemudian di klasifikasikan berdasarkan nilai kedalamannya.  Klasifikasi  nilai  kedalaman  dilakukan berdasarkan  Perka  BNPB  Nomor  2  Tahun  2012.  Secara rinci klasifikasi nilai kedalaman sebagai unsur ancaman/ Hazard (H) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Tingkat Kedalaman Genangan Banjir Komponen Indikator Kedalaman (m) Kelas Nilai Skor Peta zonasi daerah rawan banjir (divalidasi dengan data kejadian <0,76 Rendah 1 0,3333 0,76 – 1,5 Sedang 2 0,6667 >1,5 Tinggi 3 1,0000 Sumber: (Peraturan Kepala Badan
Nasional Penanggulangan Bencana Nomor 2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana, 2012).
Tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi  studi  literatur, penentuan  lokasi  penelitian,  pengumpulan  data  primer dan  data  sekunder,  pembuatan  batas  DAS  sebagai  unit analisis,  analisa  dan  perhitungan  hidrologi,  simulasi aliran  banjir  dan  penyusunan  peta  daerah  rawan  banjir. Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  bagan  alir penelitian Gambar 2.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Data Sekunder
 Data Curah Hujan
 Peta RBI Skala 1:50.000  Peta Administrasi  Data DEMNAS  Data Informasi Bencana
Indonesia  Laporan Studi Terdahulu
Mulai Studi Literatur dan Identifikasi
data Historis Banjir
Penentuan Lokasi Penelitian
Pengambilan Data Sekunder Pengambilan Data Primer Survei Teristris Saluran Eksisiting
Survei Hidro Pengukuran Penampang Survei GNSS Koordinat dan tinggi Pembuatan Peta Dasar (Batas DAS dan Tata Guna Lahan) Pembuatan Terrain Model (Integrasi Topografi, Penampang dan Saluran Eksisting) Gambar Penampang Sungai Peta Topografi
Saluran Eksisting
Perhitungan Debit Banjir Rencana dan Data Kejadian Historis
Simulasi Model Aliran Tidak Permanen 2D Hec-Ras Validasi Model Dengan Perhitungan RMSE Tidak Valid Peta Daerah Rawan Banjir DAS Suli Kabupaten Luwu Valid Data/ Input Proses Output Penelitian Proses yang telah dilaksanakan
Gambar 2. Diagram Alir Pemetaan Daerah Rawan Banjir

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hidrologi DAS Suli
Sumber  data  hidrologi  khususnya  curah  hujan  yang dapat digunakan adalah  bersumber dari data pengamatan satelit,  dimana  data  yang  dihasilkan  bersifat  kontinyu. Salah  satu  data  curah  hujan  yang  bersumber  dari  hasil pengamatan  satelit  adalah  data  curah  hujan  TRMM ( Tropical  Rainfall  Measurement  Mission )  (Mantas  et  al., 2015)  dengan  periode  1998  –  2020.  Curah  Hujan Maksimum  Harian  Tahunan  yang  akan  dipergunakan dihitung dengan cara mencari hujan maksimum untuk se- tahunan  pada  data  TRMM  (Gao  et  al.,  2020).  Data tersebut disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Curah Hujan Maksimum Harian DAS Suli
No. Tahun TRMM/ Tropical Rainfall Measurement Mission (mm) 1 1998 93.47 2 1999 86.26 3 2000 106.01 4 2001 79.94 5 2002 73.71 6 2003 92.77 7 2004 100.73 8 2005 89.48 9 2006 78.36 10 2007 74.21 11 2008 90.56 12 2009 74.70 13 2010 96.38 14 2011 58.24 15 2012 90.62 16 2013 55.81 17 2014 80.02 18 2015 60.94 19 2016 83.33 20 2017 81.74 21 2018 75.51 22 2019 73.51 23 2020 86.18
Sumber: Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer LAPAN
Curah  hujan  rancangan  adalah  curah  hujan  terbesar tahunan  dengan  suatu  peluang  tertentu  yang  mungkin terjadi  di  suatu  daerah  pada  periode  ulang  tertentu (Ansori et al., 2021). Dalam perencanaan ini curah hujan rancangan  dihitung  dengan  menggunakan  metode Distribusi  Normal.  Hasil  perhitungan  menggunakan metode  Distribusi  Normal  pada  DAS  Suli  dapat  dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Hujan Rancangan Metode Log
Normal DAS Suli Periode Ulang Kt Xt 2 0.00 81.85 5 0.84 92.64 10 1.28 98.30 20 1.64 102.93 25 1.71 103.80 50 2.05 108.20 100 2.33 111.80 1000 3.06 121,56
Hasil  perhitungan  hujan  rancangan  menunjukkan curah hujan maksimum pada periode ulang tertentu. Pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  Distribusi Normal.  Data  hasil  perhitungan  curah  hujan  rancangan dan  morfometri  DAS  selanjutnya  digunakan  untuk perhitungan  debit  banjir  rencana  Sungai  Suli.  Metode yang  digunakan  dalam  perhitungan  debit  banjir  rencana adalah  metode  hidrograf  sintetik  nakayasu,  ITB  1  dan ITB  2.  Hidrograf  dan  hasil;  perhitungan  debit  banjir rencana dapat dilihat pada Gambar 3 dan Tabel 5.
Gambar 3. Hidrograf Debit Banjir Sungai Suli
Tabel 5. Banjir Rancangan DAS Suli Kala Ulang (Tahun) Debit Banjir Nakayasu m 3 /dt Debit Banjir ITB I m 3 /dt Debit Banjir ITB II m 3 /dt 2 356.48 243.26 264.19 5 403.50 275.35 299.04 10 428.13 292.15 317.29 20 448.29 305.91 332.23 25 452.11 308.52 335.07 50 471.24 321.57 349.24 100 486.91 332.26 360.86 1000 529.46 361.30 392.39
Perhitungan  kapasitas  tampung  sungai  suli  dilakukan dengan simulasi dan analisa aliran 1 dimensi (1D) dengan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
menggunakan  data  debit  banjir  kala  ulang  pada perwakilan  penampang  melintang  hulu,  tengah  dan  hilir sungai  suli.  Berdasarkan  hasil  simulasi  1D  diperoleh bahwa  kemampuan  penampang  Sungai  Suli  hanya mampu  menampung  debit  banjir  kala  ulang  5  tahun dengan debit puncak sebesar 403,50 m 3 /det. Hasil analisis hidrolika  pada  perwakilan  penampang  hulu,  tengah  dan hilir dapat dilihat pada Gambar 4, 5, dan 6.
Gambar 4. Profil Muka Air Pada Bagian Hulu Sungai
Suli
Gambar 5. Profil Muka Air Pada Bagian Tengah Sungai Suli
Gambar 6. Profil Muka Air Pada Bagian Hilir Sungai Suli

## B. Banjir Historis dan Peta Daerah Rawan Banjir DAS Suli
Pada  sungai  suli  telah  dilakukan  pengumpulan  dan analisis  data  sekunder  serta  pengumpulan  dan  analisis data primer. Selanjutnya hasil survei dan analisis tersebut digunakan  untuk  simulasi  pola  dan  daerah  rawan  banjir pada Sungai Suli. Metode simulasi yang digunakan yaitu metode trial dan error untuk mengetahui debit kala ulang yang  terjadi  pada  banjir  tanggal  13  Juli  2020  yang kemudian dipetakan sebagai daerah rawan banjir. Tabel 6 merupakan perbandingan hasil survei inventerisasi banjir (banjir  historis)  pada  38  titik  dengan  elevasi  banjir terkonfirmasi  sebagai  titik  validasi  di  DAS  Suli  dengan hasil simulasi debit banjir kala ulang 50 Tahun.
Tabel 6. Perbandingan Data Hasil Simulasi dan

## Pengukuran Lapangan Sungai Suli
X Y EB EPT KBH (m) KBS (m) 209529.49 9618602.64 1.34 0.29 1.04 0.33 208152.82 9618452.46 2.02 0.19 1.82 0.68 209612.92 9618285.59 1.27 0.53 0.74 0.03 208536.61 9618210.50 2.32 0.72 1.60 0.48 207769.02 9618193.81 2.27 0.89 1.38 0.18 209187.40 9618077.00 1.68 -0.38 2.05 1.33 208144.47 9618060.32 2.07 0.82 1.25 0.28 208761.89 9617968.54 2.46 0.90 1.56 0.60 207543.74 9617893.45 10.28 8.28 2.00 1.46 207852.45 9617868.42 11.11 9.44 1.67 1.13 207335.16 9617843.39 5.80 5.21 0.59 0.44 208102.76 9617818.36 13.23 11.3 1.87 1.35 208536.61 9617810.01 2.31 1.23 1.08 0.30 207727.30 9617659.83 13.83 5.40 8.43 7.98 208311.34 9617659.83 10.85 7.50 3.35 2.84 207351.84 9617534.68 9.30 6.39 2.91 2.72 207602.15 9617476.27 10.92 7.53 3.39 3.19 207368.53 9617376.15 11.37 8.18 3.19 2.94 207401.91 9617301.06 12.19 9.44 2.74 2.53 206892.96 9617267.69 9.12 8.55 0.57 0.22 208611.71 9617167.57 1.86 1.25 0.62 0.17 206400.69 9617142.54 10.18 9.37 0.81 0.15 207026.45 9617142.54 5.80 -1.67 7.48 7.12 207326.81 9617142.54 15.59 13.2 0 2.39 2.22 207368.53 9617059.10 9.18 6.96 2.22 2.15 206759.46 9617034.07 16.00 13.9 2.06 1.69 206450.75 9616917.26 13.66 12.0 1.60 0.85 207527.06 9616917.26 8.87 7.12 1.74 1.98 206842.89 9616892.23 11.51 9.17 2.34 1.98 207343.50 9616850.52 10.64 9.07 1.56 1.61 205215.92 9616800.46 21.06 15.2 5.79 4.33 207727.30 9616792.11 3.32 1.80 1.52 1.65 206717.74 9616742.05 13.20 11.8 1.35 0.82 208152.82 9616742.05 2.79 1.63 1.16 1.00 207109.88 9616733.71 8.92 8.37 0.56 0.07 205841.68 9616717.02 18.90 16.7 2.10 0.90 205099.11 9616425.00 20.54 9.65 10.88 9.01 208803.61 9616049.55 0.73 0.04 0.70 0.28
Keterangan:  EB  (Elevasi  Banjir  (mdpl),  EPT  (Elevasi Permukaan  Tanah),  KBH  (Kedalaman  Banjir  Historis), KBS (Kedalaman Banjir Simulasi).
Data  banjir  historis  dan  hasil  simulasi  menunjukkan adanya perbedaan pada  nilai kedalaman banjir. Perbandingan  data  hasil  survei  pada  38  titik  kejadian banjir  di  DAS  Suli  menunjukkan  kedalaman  banjir historis  memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dibandingan dengan  kedalaman  banjir  hasil  simulasi.  Perbedaan  ini disebabkan  oleh  perbedaan  data  dasar  topografi  yang digunkan  dengan  kondisi  eksisting  topografi  dilapangan. Pada  simulasi,  digunakan  data  Digital  Elevation  Model Nasional  (DEMNAS)  yang  merupakan  perekaman topografi  pada  tahun  2012  yang  juga  mencakup  elevasi surface  model atau Digital  Surface  Model .  Sedangkan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
data  kedalaman  banjir  historis  dilakukan  dengan mengukur secara langsung elevasi banjir maksimum yang pernah  terjadi  dilapangan  dengan  memperhatikan  jejak banjir  historis  dan  mengumpulkan  informasi  dari masyarakat.
Perbedaan data antara kejadian banjir historis dengan elevasi banjir hasil simulasi membentuk pola yang sama. Hasil analisa  korelasi juga  menunjukkan adanya  korelasi yang kuat antara data hasil simulasi dengan data kejadian banjir  historis.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang digunakan dalam simulasi telah mendekati kondisi real di lapangan. Grafik perbandingan elevasi banjir historis dan hasil simulasi serta korelas antara keduanya dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Perbandingan Antara Kedalaman Simulasi dan Kedalaman Banjir Historis Sungai Suli
Gambar 8. Korelasi Antara Data Simulasi dan Data Banjir Historis
Berdasarkan  hasil  analisa  data  primer,  data  sekunder dan  simulasi  numerik  model  dua  dimensi  HEC-RAS memiliki  nilai  korelasi  antara  data  hasil  simulasi  dengan data lapangan sebesar 96,03%. Berdasarkan data tersebut maka  disusunlah  peta  daerah  rawan  banjir  DAS  Suli (Gambar 10).
Tingkat  bahaya  banjir  di-klasifikasikan  berdasarkan kelas kedalaman air. Kedalaman air < 0.76 m merupakan kelas  bahaya  rendah,  kedalaman  air  0.76–1.5  m merupakan kelas bahaya sedang, dan kedalaman air > 1.5 m  merupakan  kelas  bahaya  tinggi  ((Peraturan  Kepala Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  Nomor  2 Tahun 2012 Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana, 2012)).
Gambar 9. Luas Genanagan Banjir Berdasarkan Adminsitrasi DAS Suli
Pada  Sungai  Suli,  luas  genangan  tersebar  pada  2 kecamatan  meliputi  Kecamatan  Suli  dan  Suli  Barat. Sebaran desa rawan banjir pada Kecamatan Suli dan Suli Barat adalah:
1. Desa  Botta  Kecamatan  Suli,  luas  genangan  untuk klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah  (<0.76m) adalah 2,54 Ha, Tingkat bahaya banjir sedang (0.76m –  1.5m)  adalah  1,39  Ha,  dan  Tingkat  bahaya  banjir tinggi (>1.5m) adalah 2,52 Ha.
2. Desa  Buntu  Bunyi  Kecamatan  Suli,  luas  genangan untuk  klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah (<0.76m)  adalah  21,59  Ha,  Tingkat  bahaya  banjir sedang  (0.76m  –  1.5m)  adalah  8,69  Ha,  dan  Tingkat bahaya banjir tinggi (>1.5m) adalah 1,99 Ha.
3. Kelurahan Suli Kecamatan Suli, luas  genangan untuk klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah  (<0.76m) adalah  172,96  Ha,  Tingkat  bahaya  banjir  sedang (0.76m – 1.5m) adalah 84,70 Ha, dan Tingkat bahaya banjir tinggi (>1.5m) adalah 87,09 Ha.
4. Desa  Lempopacci  Kecamatan  Suli,  luas  genangan untuk  klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah (<0.76m)  adalah  27,50  Ha,  Tingkat  bahaya  banjir sedang  (0.76m  –  1.5m)  adalah  6,57  Ha,  dan  Tingkat bahaya banjir tinggi (>1.5m) adalah 6,14 Ha.
5. Desa  Murante  Kecamatan  Suli,  luas  genangan  untuk klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah  (<0.76m) adalah  43,19  Ha,  Tingkat  bahaya  banjir  sedang (0.76m  –  1.5m)  adalah  6,57  Ha,  dan  Tingkat  bahaya banjir tinggi (>1.5m) adalah 0,60 Ha.
6. Desa Towondu Kecamatan Suli, luas genangan untuk klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah  (<0.76m) adalah  1,20  Ha,  dan  Tingkat  bahaya  banjir  sedang (0.76m – 1.5m) adalah 0,04 Ha.
7. Desa  Buntu  Barana  Kecamatan  Suli  Barat,  luas genangan  untuk  klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir rendah (<0.76m) adalah 3,87 Ha,
8. Tingkat  bahaya  banjir  sedang  (0.76m  –  1.5m)  adalah 3,21  Ha,  dan  Tingkat  bahaya  banjir  tinggi  (>1.5m) adalah 9,74 Ha.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar 10. Peta Daerah Rawan Banjir DAS Suli Kabupaten Luwu

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  analisis  debit  banjir  rencana  menunjukkan bahwa, banjir yang terjadi di DAS Suli Kabupaten Luwu termasuk dalam kejadian kala ulang 50 tahun, sedangkan kapasitas  tampung  maksimal  sungai  suli  adalah  pada debit kala ulang 5 tahun.
Pemetaan  daerah  rawan  banjir  dilakukan  dengan mengkombinasikan  hasil  simulasi  numerik  2  dimensi hecras  dengan  data  primer  hasil  survei  dan  pengukuran elevasi  banjir  historis  pada  DAS  Suli.  Hasil  analisis menunjukkan  korelasi  yang  kuat  antara  data  kedalaman banjir  hasil  simulasi  dengan  kedalaman  bnanjir  historis dengan nilai korelasi 96,03%.
Hasil  pemetaan  daerah  rawan  banjir  menunjukkan bahwa  kelurahan  Suli  Kecamatan  Suli  sebagai  daerah dengan  luas  wilayah  terbesar  terdampak  banjir.  luas genangan  untuk  klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  rendah (<0.76m)  adalah  172,96  Ha,  Tingkat  bahaya  banjir sedang  (0.76m  –  1.5m)  adalah  84,70  Ha,  dan  Tingkat bahaya banjir tinggi (>1.5m) adalah 87,09 Ha.

## D AFTAR P USTAKA
Abebe, Y. A., Ghorbani, A., Nikolic, I., Vojinovic, Z., & Sanchez, A. (2019). Flood risk management in Sint Maarten  –  A  coupled  agent-based  and  flood modelling  method. Journal  of  Environmental
Management , 248 (May), 109317.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109317 Alzahrani,  A.  (2017). Application  of  two-dimensional hydraulic modelling riverine system using Hec-Ras (Issue May 2017).
Ansori, M. B., Damarnegara, A. A. N. S., Margini, N. F., &  Nusantara,  D.  A.  D.  (2021).  Flood  Inundation and  Dam  Break  Analysis  for  Disaster  Risk Mitigation  (a  Case  Study  of  Way  Apu  Dam). International  Journal  of  GEOMATE , 21 (84),  85– 92. https://doi.org/10.21660/2021.84.j2130
Atanga,  R.  A.  (2020).  The  role  of  local  community leaders  in  flood  disaster  risk  management  strategy making in Accra. International Journal of Disaster Risk Reduction , 43 , 101358. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101358
Bischiniotis,  K.,  de  Moel,  H.,  van  den  Homberg,  M.,
Couasnon,  A.,  Aerts,  J.,  Guimarães  Nobre,  G., Zsoter,  E.,  &  van  den  Hurk,  B.  (2020).  A framework  for  comparing  permanent  and  forecast- based flood risk-reduction strategies. Science of the Total Environment , 720 . https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137572 Peraturan kepala badan nasional penanggulangan bencana nomor  2  tahun  2012  tentang  pedoman  umum pengkajian risiko bencana, (2012).
BNPB. (2016). Risiko bencana indonesia . Brunner, G. W. (2016). HEC-RAS River Analysis System 2D Modeling User’s Manual (Issue February).
Gao,  Y.,  Chen,  J.,  Luo,  H.,  &  Wang,  H.  (2020). Prediction  of  hydrological  responses  to  land  use change. Science  of  the  Total  Environment , 708 , 134998.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134998
Hattermann, F. F., Wortmann, M., Liersch, S., Toumi, R., Sparks, N., Genillard, C., Schröter, K., Steinhausen, M.,  Gyalai-Korpos,  M.,  Máté,  K.,  Hayes,  B.,  del Rocío  Rivas  López,  M.,  Rácz,  T.,  Nielsen,  M.  R., Kaspersen,  P.  S.,  &  Drews,  M.  (2018).  Simulation of  flood  hazard  and  risk  in  the  Danube  basin  with the  Future  Danube  Model. Climate  Services , 12 (November), 14–26. https://doi.org/10.1016/j.cliser.2018.07.001
Ibrahim,  N.  F.,  Zardari,  N.  H.,  Shirazi,  S.  M.,  Haniffah, M. R. B. M., Talib, S. M., Yusop, Z., & Yusoff, S. M.  A.  B.  M.  (2017).  Identification  of  vulnerable areas  to  floods  in  Kelantan  River  sub-basins  by using  flood  vulnerability  index. International Journal of GEOMATE , 12 (29), 107–114.
https://doi.org/10.21660/2017.29.11110
Kundzewicz, Z. W., Su, B., Wang, Y., Xia, J., Huang, J., &  Jiang,  T.  (2019).  Flood  risk  and  its  reduction  in China.
Advances in Water Resources , 130 (September 2018), 37–45. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2019.05.020
Legowo,  S.,  Hadihardaja,  I.  K.,  Haji,  T.  S.,  &  Enung. (2019).  Application  of  digital  elevation  method (DEM)  for  flood  estimation  on  upstream  Ciliwung river,  West  Java,  Indonesia. International  Journal of
GEOMATE , 17 (59), 154–165. https://doi.org/10.21660/2019.59.30379
Lim, M. B. B., Lim, H. R., & Piantanakulchai, M. (2019). Flood  evacuation  decision  modeling  for  high  risk urban  area  in  the  Philippines. Asia  Pacific Management
Review , 24 (2), 106–113. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2019.01.001
Mantas,  V.  M.,  Liu,  Z.,  Caro,  C.,  &  Pereira,  A.  J.  S.  C. (2015).  Validation  of  TRMM  multi-satellite precipitation  analysis  (TMPA)  products  in  the Peruvian  Andes. Atmospheric  Research , 163 , 132– 145. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2014.11.012
Ntajal, J., Lamptey, B. L., Ibrahim, B., & Nyarko, B. K. (2017). Flood Disaster Risk Mapping in the Lower Mono  River  Basin  in  Togo,  West  Africa. International  Journal  of  Disaster  Risk  Reduction . https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.03.015
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Nuryanti,  N.,  Tanesib,  J.  L.,  &  Warsito,  A.  (2018).
Pemetaan Daerah Rawan Banjir Dengan
Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Di  Kecamatan  Kupang  Timur  Kabupaten  Kupang Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Fisika : Fisika  Sains  Dan  Aplikasinya , 3 (1),  73–79. https://doi.org/10.35508/fisa.v3i1.604 Rahman,  M.,  Ningsheng,  C.,  Mahmud,  G.  I.,  Islam,  M. M., Pourghasemi, H. R., Ahmad, H., Habumugisha, J. M., Washakh, R. M. A., Alam, M., Liu, E., Han, Z.,  Ni,  H.,  Shufeng,  T.,  &  Dewan,  A.  (2021). Flooding  and  its  relationship  with  land  cover change,  population  growth,  and  road  density.
Geoscience
Frontiers , 12 (6), 101224. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101224
Supit, C. J., & Mamoto, J. D. (2016). Prediksi Perubahan
Karakteristik Hidrologi Akibat
Perubahan Penggunaan  Lahan  Sebagai  Usaha  Mitigasi  Banjir Di Manado. Tekno , 14 (66). Suriadi.  (2016). Pengelolaan  kawasan  hilir  Daerah Aliran Sungai (DAS) berbasis analisis risiko banjir akibat  kegagalan  bendungan  (DAM  Failure)  di kawasan hilir DAS Jeneberang Sulawesi Selatan . Tan,  Y.,  Wang,  S.,  Xu,  B.,  &  Zhang,  J.  (2018).  An improved  progressive  morphological  filter  for UAV-based  photogrammetric  point  clouds  in  river bank monitoring. ISPRS
Journal
of
Photogrammetry and Remote Sensing ,
146 (October),
421–429. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.10.013 Waghwala,  R.  K.,  &  Agnihotri,  P.  G.  (2019).  Flood  risk assessment  and  resilience  strategies  for  flood  risk management:  A  case  study  of  Surat  City. International  Journal  of  Disaster  Risk  Reduction , 40 (December
2018), 101155.
https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101155 Zeleňáková,  M.,  Fijko,  R.,  Labant,  S.,  Weiss,  E.,  & Weiss,  R.  (2018).  Flood  Risk  Modelling  of  the Slatvinec  Stream  in  Kružlov  Village,  Slovakia Martina. Journal of Cleaner Production . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.008