## OPEN ACCESS
Vol. 5 No. 2: 80-90 Tahun 2022
Artikel penelitian 

## Jurnal Akuatiklestari
E-ISSN: 2598-8204 http://ojs.umrah.ac.id/index.php/akuatiklestari
DOI: https://doi.org/10.31629/akuatiklestari.v5i2.4462

## Kajian Hidrologi Debit Puncak Penyebab Banjir Bandang Menggunakan Pemodelan Hidrograf Satuan Sintesis-SCS (HSS-SCS)
Hydrological Assessment of Peak Flood Discharge Causes of Flashflood Using SCS Synthetic Unit Hydrograph Modeling (SCS-SUH)
Deni Sabriyati 1  , M. Pramono Hadi 2,3
2 Geo-information for Spatial Planning and Disaster Risk Management, Ilmu Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 55281
3 Pusat Studi Lingkungan Hidup, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 55281
ABSTRAK. Siklus  hidrologi  merupakan  hal  terpenting  dalam  memahami  proses  fisik  yang mengendalikan  distribusi  dan  pergerakan  air.  Salahsatu  proses  siklus  hidrologi  yang  paling berbahaya adalah hujan karena mampu menyebabkan bencana di lingkungan perairan seperti banjir  dan  banjir  bandang.  Penelitian  ini  merupakan  sebuah  kajian  hidrologi  di  Sub-DAS  Bt. Kuranji,  Provinsi  Sumatera  Barat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui  debit  puncak penyebab  banjir  bandang  akibat  curah  hujan  harian  melalui  analisis  karakteristik  hidrograf banjir  (HSS)  menggunakan  pemodelan  hidrologi  berbasis  SIG  dan  HEC-HMS.  Data  yang digunakan yaitu DEM IFSAR, data hujan selama 38 tahun, dan citra satelit Quickbird. Data diolah menggunakan perangkat lunak HEC-HMS dan HEC-GeoHMS pada Arc-GIS untuk mendapatkan nilai  hujan  rerata  kawasan  (MAP),  SCS-CN  dan  Hidrograf  banjir  dari  debit  puncak.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa hujan terkosentrasi selama 3 jam dengan Puncak hujan efektif (P e ) pada periode ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun rata-rata terjadi antara jam ke-2 dan jam ke-3 turunnya hujan. Debit puncak (Q) tiap periode ulang secara berurutan yaitu 168,4 m 3 /dt, 287,9 m 3 /dt, 381,5 m 3 /dt, 479,6 m 3 /dt, 616,4 m 3 /dt, dan 724,9 m 3 /dt.
ABSTRACT. Understanding the hydrologic cycle is essential in studying the physical processes that control the distribution and movement of water. One of the most dangerous processes of the hydrological cycle is rain because it  is able to cause disasters in the aquatic environment such as floods and flash floods. This research is a hydrological assessment in the Bt. Kuranji Sub- Watersheed,  West  Sumatra  Province.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  peak discharge of flood that caused flashflood due to daily rainfall by analyzing characteristics of the flood hydrograph (SUH) using GIS-based hydrological modeling and HEC-HMS. The data used are IFSAR DEM, 38 years of rain data, and Quick-bird satellite imagery. The data was processed using HEC-HMS software and HEC-GeoHMS on Arc-GIS to get the value of area mean rainfall (MAP), SCS-CN and flood hydrograph from peak discharge. The results showed that the rain was concentrated for 3 hours with the peak of effective rain (Pe) in the return periods of 2, 5, 10, 20, 50, and 100 years on average between the 2 nd and 3 rd hours of rain. Peak discharge (Q) for each return period sequentially is 168.4 m3/s, 287.9 m 3 /s, 381.5 m 3 /s, 479.6 m 3 /s, 616.4 m 3 /s, and 724.9 m 3 /s.
 How to cite this article: Sabriyati, D. & Hadi, M.P. (2022). Kajian Hidrologi Debit Puncak Penyebab Banjir Bandang Menggunakan Pemodelan Hidrograf Satuan Sintesis SCS (HSS-SCS) . Jurnal Akuatiklestari, 5(2): 80-90. DOI: https://doi.org/10.31629/akuatiklestari.v5i2.4462

## 1. PENDAHULUAN
Banjir terjadi karena intensitas hujan tinggi yang melampaui kapasitas aliran ( Wisner, 2004 ). Secara umum, jenis banjir paling berbahaya adalah banjir bandang karena terjadi dengan cepat sehingga menyebabkan kerugian dan merusak ( Yin et al ., 2016 ). Banjir bandang terjadi dalam waktu yang sangat singkat ketika level air di saluran drainase mencapai puncak dalam hitungan menit hingga beberapa jam setelah hujan badai, sehingga menyisakan waktu teramat singkat untuk peringatan dini ( Georgakakos et al ., 2006; Borga et al ., 2011; Marchi et al ., 2010 ).
 Info Artikel: Diterima: 1 Maret 2022 Revisi: 13 April 2022 Disetujui: 20 Mei 2022 Dipublikasi: 28 Mei 2022
 Keyword:
Peak Discharge, Hydrological Analysis, Synthetic Unit Hydrograph (SUH), HEC-HMS, Flood Modelling
 Penulis Korespondensi:
Deni Sabriyati Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang, Indonesia 29111 Email: denisabriyati@umrah.ac.id
1 Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Ilmu Kelautan dan Perikanan, Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang, Indonesia 29111
Keberadaan  lokasi,  topografi,  dan  iklim  wilayah  mampu  menimbulkan  bahaya  hidro-meteorologi,  termasuk frekuensi banjir bandang ( Azmeri et al ., 2016 ). Hal ini terjadi di wilayah Kota Padang yang merupakan bagian hilir dalam DAS  Bt.  Kuranji,  yaitu  daerah  dengan  intensitas  hujan  tinggi,  dan  mengalami  alih  fungsi  lahan  dari  daerah  resapan menjadi kawasan kedap air sehingga memicu terjadinya banjir bandang. Bencana banjir bandang dapat menyebabkan kerugian yang lebih besar mengingat semakin banyaknya penggunaan lahan dan pembangunan di area konservasi. Dalam RTRWK  Padang  Tahun  2010-2030 menyebutkan  terdapat  peningkatan  pembangunan  perumahan  serta  kegiatan pertanian di sempadan sungai yang memerlukan upaya konservatif.
Humas BNPB (2017) menyatakan Pada Juli 2012 banjir bandang menimbulkan kerugian materil berupa kerusakan di 6 titik jalan, 6 jembatan, unit irigasi, tempat ibadah, dan 538 rumah, dimana 95 rumah diantaranya mengalami rusak berat. Sejak tahun 2012 bencana banjir semakin sering terjadi. Hujan deras pada 12 September 2012 di Kecamatan Pauh memicu longsor di tiga titik lokasi yang mengakibatkan galodo atau banjir bandang ( Yogi, 2012 ). Bencana banjir bandang kembali  merusak  lahan  pertanian,  saluran  irigasi,  dan  PDAM  pada  saat  kejadian  21-22  Maret  2016.  Banjir  bandang tersebut disebabkan oleh intensitas hujan yang tinggi dan disertai longsoran pada daerah hulu. Oleh karena itu, perlu adanya  kajian  penyebab  dan  potensi  banjir  bandang  sebagai  salahsatu  upaya  pengurangan  risiko  di  masa  depan. Disamping  itu, inventarisasi dan  informasi  kodisi hidrologi,  kondisi sungai rawan banjir, kondisi kapasitas DAS, dan pemetaan DAS sangat penting ( PUSDALOPS PB, 2016 ).
Perkembangan  banjir  bandang  dalam  skala  ruang  dan  waktu  yang  diobservasi  dengan  metode  geomorfologi konvensional  saja  tidak  mampu  untuk  memantau  dinamisasi  curah  hujan  dan  debit  sungai,  meskipun  geomorfologi memainkan fungsi utama dalam sistem fluvial ( Thorne, 2002 ). Guna mengetahui penyebab dan akibat banjir bandang sebagai  bencana  yang  ditimbulkan  oleh  respon  hujan  ekstrim  di  suatu  DAS,  banyak  penelitian  dilakukan  dengan mengkolaborasikan analisis hidrologi dan analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) ( Jonkman, 2005; Garambois et al ., 2015 ). Beberapa penelitian melakukan kolaborasi tersebut dalam pemodelan banjir seperti pengembangan GIS modelling berdasarkan hidrograf satuan untuk managemen banjir di daerah Metropolitan Mekkah ( Dawod et al. ., 2011 ), dan aplikasi model  HEC-HMS  untuk  simulasi  aliran  pada  DAS  beriklim  tropis  di  Sri  Lanka  ( Halwatura,  2013 ).  Oleh  karena  itu, meningkatkan kemampuan simulasi untuk estimasi banjir serta mengembangkan seperangkat teknologi dan alat untuk sistem peringatan dini yang efektif sangat perlu dilakukan ( Horton, 1945; Abuzied, 2016; Borga, 2011 ). Estimasi bahaya banjir terhadap suatu lahan sangat penting karena berkaitan dengan kelangsungan hidup ( Borga et al. ., 2011 ). Estimasi tersebut bergantung pada  informasi yang tersedia di  wilayah landaan banjir, sehingga perlu mengetahui karakteristik banjir  bandang  dan  memperhatikan  faktor  penyebab  banjir.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  melakukan analisis karakteristik hidrograf satuan Sub-DAS Bt. Kuranji, pengaruhnya terhadap debit banjir bandang dan lama durasi waktu tiba banjir ke daerah pemukiman menggunakan perangkat lunak HEC-HMS dan HEC-GeoHMS pada Arc-GIS.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilakukan di Sub-DAS Bt. Kuranji yang merupakan bagian dari DAS Kuranji, Provinsi Sumatera Barat, Indonesia ( Gambar 1 ). Daerah ini dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan kondisi wilayah, diantaranya: (1) hampir setiap tahun terjadi banjir diwilayah tersebut, dan dalam kurun 10 tahun terakhir kejadian banjir bandang terus berulang yang  menyebabkan  kehilangan  nyawa  dan  kerugian  harta  benda;  (2)  faktor  geografis  seperti:  tinggi  curah  hujan, topografi  beragam,  dan  luas  daerah;  (3)  faktor  geomorfologi  seperti:  bervariasinya  bentuklahan  yang  terdiri  dari perbukitan, dataran alluvial, dan marin dimana tipe tersebut dapat memicu terjadinya banjir bandang. Disamping itu, banyaknya konversi  lahan dan kepadatan penduduk yang terjadi juga merupakan alasan pemilihan  lokasi penelitian, Banyaknya jumlah penduduk dianggap rentan terkena bencana banjir bandang. Untuk menentukan batasan DAS yang tepat  berdasarkan  fisiografis,  maka  batas  DAS  ditentukan  dengan  analisis  morfometri  DEM  menggunakan  ekstensi HEC-GeoHMS pada ArcGIS, yaitu pada tahapan praproses terrain sebelum pemodelan.

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini dikelompokkan berdasarkan tujuan dan fungsinya yaitu alat untuk survei dan  alat  untuk  analisa  data.  Alat  survei  diantaranya  adalah  Gps  Garmin  untuk  menentukan georeference lokasi,  dan mengumpulkan  informasi  melintang  sungai  secara  tepat  dan  akurat. Lacer distance (meteran)  untuk  pengukuran penampang sungai, morfometri, serta cek kedalaman. Abney level untuk cek kemiringan lereng, serta kamera digital dan checklist untuk dokumentasi informasi. Adapun alat analisa data adalah seperangkat komputer/leptop untuk mengolah dan menganalisa data, ArcGIS 10.3 dan HEC-GeoHMS untuk analisis SIG, Analisis morfometri dan pramodel hidraulik berupa modifikasi data HEC-MHS, serta HEC-HMS 4.2 untuk pemodelan hidrograf banjir.

## 2.3. Prosedur Penelitian
Secara umum penelitian ini dilakukan dalam empat tahapan yaitu tahap persiapan untuk menentukan konsep dan lokasi penelitian, tahap lapangan untuk mengumpulkan data, tahap pascalapangan untuk mengoreksi data, dan tahap analisis yang terdiri dari analisis morfometri dan analisis hidrologi.

## 2.4. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan metode survei, yang berarti peneliti langsung mengumpulkan data dari lapangan. Teknik pengumpulan data juga dikategorikan berdasarkan jenis data. Data dalam penelitian ini terdiri dari data sekunder dan data primer. Data sekunder yang dikumpulkan yaitu terdiri dari: (1) data hidrologi berupa data hujan dari tahun 1978 sampai tahun 2015 dan historical banjir bandang, serta (2) data spasial berupa data peta dan citra satelit yang terdiri dari peta RBI, Peta DAS, Peta Geologi, Peta Jenis Tanah, DEM IFSAR (resolusi 4.5 cm x 4.5 cm), Citra Quickbird resolusi 0.5 cm  x  0.5  cm.  Adapun  data  primer  yaitu pengukuran  geometri  sungai  dari  BWS  Aquaman,  informasi  kondisi  banjir bandang  Sungai  Bt.  Kuranji,  data  penggunaan  lahan  dari  identifikasi  citra  beresolusi  tinggi,  dan  nilai  CN.  Nilai  CN diperoleh  dengan  membuat  peta  persebaran  SCS-CN  melalui  analisis  CN Grid ,  karena  Peta  persebaran  SCS-CN merupakan input untuk pemodelan hidrograf banjir bandang menggunakan HEC-HMS. CN grid dibuat menggunakan data klasifikasi jenis tanah hidrologis menurut USDA (1986) dan data penggunaan lahan, yaitu dengan cara memberikan bobot CN pada berbagai jenis penggunaan lahan dan jenis tanah berdasarkan nilai CN yang ditetapkan oleh National Resource Conservation Service – SCS (1972) seperti yang disajikan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Klasifikasi Nilai CN berdasarkan NLCD Oleh National Resource Conservation Service – SCS (1972).
Penggunaan Lahan Jenis Tanah Hidrologi (HSG)* A 1 B 2 C 3 D 4 Perairan terbuka 100 100 100 100 Ruang terbuka berkembang 39 61 74 80 Wilayah berkembang, intensitas rendah 57 72 81 86 Wilayah berkembang intensitas sedang 77 85 90 92 Wilayah berkembang intensitas tinggi 98 98 98 98 Tanah tandus,bebatuan, pasir, tanah liat 63 77 85 88 Hutan gugur 36 60 73 79 Hutan campuran 36 60 73 79 Semak belukar 35 56 70 77 Padang rumput, herba 39 61 74 80 Rumput, jerami 49 69 79 84 Tanaman yang dibudidayakan 67 78 85 89 Lahan basah/hutan kayu 36 60 73 79 Lahan basah hutan palustrine 49 69 79 84 Lahan basah herba 49 69 79 84
1 Tanah dengan tingkat infiltrasi yang tinggi (> dari 0.3 inch/jam), 2 Tanah dengan laju infiltrasi sedang ( 0.15-0.30 inch/jam), 3 Tanah dengan laju infiltrasi lambat (0.05-0.15 inch/jam), 4 Tanah dengan laju infiltrasi sangat (< 0.05 inch/jam)

## 2.5. Analisis Data dan Pemodelan
Tujuan  penelitian  dicapai  melalui  dua  analisis  yaitu  analisis  morfometri  dan  analisis  hidrologi  berupa  analisis karakteristik  hidrograf  banjir  DAS  berdasarkan  periode  ulang  dengan  model  HEC-HMS,  serta  kalibrasi  dan  validasi model.

## Analisis Morfometri
Analisis morfometri berfungsi untuk menentukan aliran sungai dan  wilayah DAS Kuranji beserta sub-DAS yang ada didalamnya menggunakan perangkat HEC-GeoHMS

## Analisis Hidrologi
Beberapa langkah dalam analisis hidrologi yaitu:
a. Menghitung  besaran  MAP  ( Mean Area Precipitation )  atau  nilai  hujan  kawasan  menggunakan Metode  Polygon Thiessen dengan persamaan a ( Harto, 1993 ).
𝑝̅ = ∑(𝐴 1 𝑝 1 +𝐴 2 𝑝 2 +..𝐴 𝑛 𝑝 𝑛 ) ∑ 𝐴 𝑡𝑜𝑡 (a)
Dimana, 𝑝 : MAP, A n : Luas Daerah yag mewakili stasiun, P n : hujan tiap stasiun, dan A tot : luas total tiap sub-DAS. b. Menghitung hujan rencana, proses ini dimulai dengan analisis frekuensi hujan menggunakan model Anfrek Djoko Luknanto untuk memperoleh debit rencana pada periode ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun. Selanjutnya adalah menghitung distribusi hujan jam-jaman menggunakan Metode Mononobe dengan persamaan b ( Triatmodjo, 2010 ).
𝐼 𝑡 = 𝑅 24 24 ( 24 𝑡 ) 2 3 ( b)
Dimana, I t : intensitas hujan jam-jaman (mm/jam), t : Lama Hujan (Jam), R 24 : curah hujan max 24 jam. Hujan jam-jaman diubah  ke  dalam model  ABM (Alternating  Block  Method) untuk  dijadikan  input  pada  perangkat  HEC-HMS. Berikutnya, menghitung hujan efektif menggunakan nilai CN komposit ( Tabel 1 ). c. Pemodelan hidrologi dilakukan menggunakan perangkat HEC-HMS untuk menghasilkan menghasilkan hidrograf debit banjir rancangan tiap periode ulang, dan mengetahui karakteristik hidrograf banjir bandang. Model hidrograf yang  digunakan  adalah model HSS  SCS .  Sebelum  pemodelan,  dihitung  besaran  aliran  dasar  tiap  sub-DAS  pada bagian hulu menggunakan rumus GAMA 1 dengan persamaan c ( Harto, 2000 ). 𝑄 𝐵 = 0.4715 𝐴 0,6444 𝐷 0,943 (c)
Dimana, Q B = debit aliran dasar (m 3 /dt), A = luas DAS (Km 2 ), D = kerapan jaringan kuras (Km/Km 2 ). Karakteristik aliran dasar  dihitung menggunakan model resesi eksponesial dalam HEC-HMS dengan persamaan  d ( Feldman, 2000 ):
𝑄 𝑡 = 𝑄 𝑜 𝑘 𝑡 (d)
Dimana, Q t = debit aliran dasar (m 3 /dt), Q o = aliran dasar awal ( initial baseflow) pada waktu nol (m 3 /dt), k = rasio resesi. Proses pemodelan HEC-HMS ( Gambar 2 ) diawali  dengan pengisian komponen model yang terdiri dari beberapa parameter model, yaitu: basin mode, meteorological model, control specification, time series .
Gambar 2 . Proses Pemodelan HEC-HMS

## Kalibrasi dan validasi parameter HEC-HMS
Analisis morfometri menggunakan HEC-GeoHMS 10.3 menghasilkan parameter waktu untuk menetapkan waktu puncak dan perkiraan durasi banjir rencana pada HSS SCS. Untuk memastikan parameter waktu yang digunakan sesuai dengan kondisi DAS dilakukan kalibrasi parameter waktu menggunakan metode Kirpich pada persamaan e . Berikutnya, hasil pemodelan debit banjir dengan HEC-HMS divalidasi menggunakan metode ( R 2 ) yang disajikan dalam persamaan f . Metode R 2 menggunakan nilai selisih debit rencana simulasi dengan data design JICA tahun 1983 yang memakai data 24 tahun sebelum tahun 1980. Jika nilai R 2 mendekati 1 berarti data yang cukup beragam sudah tertangani dengan baik dalam model regresi linear dan hasil model dapat dianggap akurat. Jika nilai R 2 mendekati 0 berarti data tidak dapat digunakan.
𝑇 𝑐 = ( 0,87 𝑥 𝐿 2 1000  𝑥 𝑆 ) 0,385 (e)
Dimana Tc = waktu kosentrasi (jam), L= panjang sungai (Km), dan S = kemiringan rata-rata sungai (%).
𝑅 2 = 𝑇𝑆𝑆−𝑅𝑆𝑆 𝑇𝑆𝑆 (f)
𝑇𝑆𝑆 =   ∑(𝑌 𝑖 − ȳ) 2
Dimana, R 2 = koefisien determinasi atau nilai ketepatan variabel yang dihitung. TSS = Total Sum of Square (jumlah selisih data yang sudah dikuardratkan). 𝑌 𝑖 − ȳ = nilai simulasi dikurang nilai observasi. Sedangkan RSS = Root Sum of Square (akar dari TSS).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Gambaran Umum Wilayah Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Sub-DAS Bt. Kuranji yang merupakan sub-DAS terbesar dalam DAS Kuranji. DAS Kuranji terletak di daerah Pegunungan Bukit Barisan, dimana bagian hulu DAS berada di daerah Gunung Sangkai dengan ketinggian 1881 mdpl. Secara keseluruhan DAS Kuranji memiliki luas sekitar 226,08 Km 2 . Secara geografis DAS Kuranji berada pada bentang  0°47´23´´ LS sampai 0°56´12´´ LS dan 100°20´06´´ BT sampai 100°33´52´´ BT. lokasi penelitian dibagi menjadi dua area, yaitu: bagian hulu sub-DAS sebagai area untuk menganalisis karakteristik hidrograf banjir bandang, dan bagian tengah ke hilir untuk mengkaji potensi bahaya dan tingkat kerentanannya.
Pada kawasan hulu Sub-DAS Bt. Kuranji terdapat anak sungai yang terdiri dari Bt. Limau Manih dengan panjang 16,42 Km dan luas DAS 31,93 Km 2 , serta aliran kembar Bt. Padang Janiah dan Bt. Padang Karuah yang memiliki alur relatif sejajar dari hulu hingga pertemuannya, dengan panjang 18,86 Km dan luas DAS 82,26 Km 2 . Pada saat hujan dan jika terjadi banjir, maka aliran kembar ini akan terjadi akumulasi banjir dengan waktu puncak yang hampir bersamaan. Pada bagian tengah DAS terdapat anak sungai yang terdiri dari Bt. Air Sangkai dengan panjang 3,63 Km dan luas DAS ±6 Km 2 . Kondisi meteorologi  dan  klimatologi  pada  sub-DAS  Bt.  Kuranji  dapat  dideskripsikan  dari  jenis  sungai  dan  kondisi  curah hujannya. Iklim DAS Kuranji tergolong tipe iklim A berdasarkan klasifikasi Schmidt-Ferguson, yaitu iklim sangat basah dengan  hujan  cukup  tinggi  yang  berkisar  4000  mm/tahun.  Sungai  pada  Sub-DAS  Bt.  Kuranji  tergolong  tipe  sungai perennial yang memiliki  aliran sepanjang tahun.  Kemiringan  lereng Sub-DAS  Bt. Kuranji tergolong kedalam kategori curam sampai sangat curam di bagian hulu, dan semakin landai sampai ke bagian hilir.
Berdasarkan klasifikasi ordo tanah dalam sistem taksonomi tanah USDA (1975), Pada lokasi penelitian terdapat empat  jenis  tanah  yaitu  Entisol  (Ent),  Histosol  (Ist),  Inceptisol  (Ept),  dan  Ultisol  (Ult)  (BBDSLP,  2012).  Adapun struktur  tanah  dan  batuan  Sub-DAS  Bt.  Kuranji  terdiri  dari  Qf,  Qal,  QTt,  dan  QTau,  sedangkan  penggunaan  lahan berdasarkan  hasil  interpretasi  citra  Quickbird  tahun  2021  yaitu  hutan  seluas  77,33%,  perkebunan  seluas  5,08%, permukiman seluas 7,74%, sawah seluas 8,6%, semak belukar seluas 2,71%, peairan 0,72%, dan tegalan seluas 3,64%.

## 3.2. Analisis Morfometri
Morfometri adalah kriteria yang berkaitan dengan karakteristik DAS dan bersifat kuantitatif. Analisis morfometri dilakukan menggunakan ekstensi Archydro dan HEC-GeoHMS v. 10.3 pada software ArcGIS 10.3 yang menghasilkan aliran sungai dan wilayah DAS Kuranji beserta sub-DAS yang ada didalamnya yang disajikan pada Gambar 3 . Morfometri DAS terdiri dari panjang sungai, luas DAS dan sub-DAS, kerapatan drainase, jangkauan aliran, serta outlet DAS yang merupakan  dasar  untuk  perhitungan  hidrograf  banjir  Bandang  pada  Sub-DAS  Bt.  Kuranji.  Hasil  dari  pengolahan morfometri  DAS  di  perangkat  ArcGIS  diimpor  ke  perangkat  HEC-HMS  untuk  mendapatkan  parameter  analisis karakteristik hidrograf banjir Sub-DAS Bt. Kuranji. Rincian morfometri tiap sub-DAS disajikan dalam Tabel 2 .
Tabel 2 . Morfometri Sub-DAS Bt. Kuranji. Sub-DAS Luas (Km 2 ) Sungai Utama (m) Kemiringan Sungai Rata-rata (%) Kemiringan DAS Rata-rata (%) W210 8,05 2351,97 0,34 0,53 W250 20,66 2889,26 0,08 0,13 W260 18,10 7131,54 0,05 0,34 W290 21,48 5939,74 0,08 0,22 W350 32,38 14755,86 0,06 0,25 W360 6,65 1624,05 0,01 0,32 W380 12,89 6409,07 0,02 0,28
Analisis morfometri menunjukkan bahwa DAS Kuranji memiliki dua sungai besar yaitu Sungai Bt. Kuranji sebagai aliran utama dan Sungai Bt. Belimbing, dimana keduanya bertemu di bagian hilir Sungai Bt. Kuranji. Total seluruh alur permanen pada Sungai Bt. Kuranji adalah 50 Km dengan panjang sungai utama yaitu 15,8 Km. Penelitian ini difokuskan pada  lokasi  salah  satu  daerah  anak  sungai  besar  di  DAS  Kuranji,  yaitu  pada  daerah  aliran  sungai  Bt.  Kuranji.  Luas keseluruhan Sub-DAS Bt. Kuranji adalah 143,5 Km 2 , dimana luas bagian hulunya adalah 120,2 Km 2 . Sub-DAS Bt. Kuranji memiliki beberapa anak sungai di bagian hulu yang bertemu di outlet. Dalam penelitian ini, anak sungai pada bagian hulu DAS dibagi menjadi tujuh sub-DAS kecil, yaitu dengan kode W210, W250, W260, W290, W350, W360, dan W380. Panjang aliran utama dalam Sub-DAS Kuranji dari outlet hulu sampai ke hilirnya yaitu 11, 593 Km.
Berikutnya adalah menentukan skematik penelusuran aliran Sub-DAS Bt. Kuranji. Skema HMS untuk penelusuran aliran pada  Sub-DAS  Bt. Kuranji  dibagi menjadi  4 elemen aliran yang dimulai  dari  hulu DAS sampai ke outlet, yaitu dengan  kode  R100,  R160,  R170,  dan  R180.  Tiap  elemen  penelusuran  aliran  mengalirkan  air  yang  terkumpul  pada persimpangan  di tiap  hilir sub-DAS menuju outlet. Pada daerah  penelitian  ini terdapat 4 persimpangan  aliran,  yaitu dengan kode J57, J49, J52, dan J60.

## 3.3. Analisis Hidrologi
a. Hujan rerata Kawasan (MAP), Distribusi hujan dan Hujan efektif (P e )
Analisis hidrologi diawali dengan mengolah data hujan harian maksimum 38 tahun yaitu data dari rentang Tahun 1978 sampai Tahun 2015 untuk mendapatkan data hujan jam-jaman. Data hujan berasal dari 3 stasiun hujan disekitar lokasi  penelitian  yaitu  dari  Sta.  Gunung  Nago,  Sta.  Padang  Alai,  dan  Sta.  Batu  Busuk.  Data  hujan  tersebut  diolah menggunakan  metode  Polygon  Thiesen  guna  mendapatkan  hujan  rerata  kawasan  atau  MAP  ( Mean areal precipitation ) untuk sub-DAS W210, W250, W260, W290, W350, W360, dan W380 yang disajikan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Polygon Thiesen hulu untuk MAP Sub-DAS Bt. Kuranji
Data hujan tiap sub-DAS dianalisis menggunakan model analisis frekuensi Djoko Luknanto dalam format Microsoft Excel. Dalam software tersebut terdapat beberapa jenis distribusi yang dipakai, yaitu: Distribusi Normal, Log-Normal, Gumbel,  dan  Log-Pearson  III.  Semua  jenis  distribusi  diuji  menggunakan  metode  Ci-Kuadrat  dan  Uji  Smirnov- Kolmogorov, hasil dengan delta maksimum itulah yang digunakan. Berikutnya adalah analisis Model Mononobe yang menghasilkan hujan dengan durasi singkat (5 menit sampai 8 jam) pada kala ulang 2, 5, 10, 20, 50 dan 100 tahun sehingga diperoleh  besaran  hujan  jam-jaman.  Proses  ini  diperlukan  karena  tidak  tersedianya  data  hujan  jam-jaman  di  daerah penelitian. Setelah memperoleh nilai hujan rencana (P T ) menjadi besaran hujan jam-jaman, kemudian didistribusikan menggunakan model ABM ( Tabel 3) agar dapat diinput ke dalam model HEC-HMS. Pendistribusian hujan rencana pada beberapa  periode  ulang  diperoleh  dengan  cara  membagi  besaran  hujan  pada  setiap  periode  ulang  dengan  persentase berdasarkan durasi hujan. Durasi hujan diperoleh dari parameter waktu hasil analisis SCS-CN menggunakan ekstensi HEC-GeoHMS, yang sudah dikalibrasi dengan Metode Kirpich, yaitu berupa waktu kosentrasi hujan (T c ), waktu jeda menuju puncak (Tl ag ), dan waktu puncak banjir (T p ). Hasil kalibrasi yaitu:
Parameter waktu hasil HEC-HMS Parameter waktu dengan Kirpich
T c = 2.3 T c = 2.5 T lag = 1.4 T lag = 1.5 T p = 1.5
T p = 1.7 Pembulatan Tc  2,3 = 3 Pembulatan Tc  2,5 = 3
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  hujan  di  Sub-DAS  Bt  kuranji  terkonsentrasi  dalam  waktu  yang  relatif singkat yaitu 3 jam, yangmana waktu tersebut adalah salahsatu ciri-ciri karakteristik hujan penyebab banjir bandang. Disamping  perhitungan  waktu  penyebab  banjir,  kondisi  hujan  efektif  di  wilayah  penelitian  juga  menjadi  indikator penentu kejadian banjir.
Analisis hujan efektif dilakukan menggunakan metode SCS-CN yang bertujuan untuk memperoleh besaran retensi potensial maksimum ( S ) dan besaran  air yang  hilang  di  awal ( I a ). Nilai CN diperoleh dengan meng- overlay Peta Jenis Tanah dan Peta Penggunaan Lahan berdasarkan parameter CN . Jenis tanah Sub-DAS Bt. Kuranji dan kategori HSG yaitu Inceptisol (A), Ultisol (D), Entisol (B), dan Histosol (D). Irisan antara jenis tanah yang telah diklasifikasikan dan jenis penggunaan  lahan  menghasilkan  nilai CN .  Nilai  CN  pada  tiap  sub-DAS  adalah  nilai CN komposit ,  dari  nilai CN tersebut diperoleh nilai I a dan S Sub-DAS Bt. Kuranji, dan selanjutnya dihitung besaran hujan efektif ( P e ) tiap sub-DAS. Nilai CN , I a ,  dan S dapat  dilihat  pada Tabel  4 .  Adapun  nilai  hujan  efektif  ( P e )  tiap  sub-DAS  berdasarkan  periode  ulang menunjukkan bahwa dari kejadian hujan yang terkosentrasi selama 3 jam di Sub-DAS Bt. Kuranji, terdapat perbedaan puncak hujan efektif untuk setiap periode ulang. Puncak hujan efektif di Sub-DAS Bt. Kuranji pada periode ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun rata-rata terjadi antara jam ke-2 sampai jam ke-3 turunnya hujan.
Tabel 3 . Distribusi Hujan Rencana menggunakan Model ABM Sub- DAS Periode Ulang P T (mm) Distribusi Hujan (mm) Sub- DAS Periode Ulang P T (mm) Distribusi Hujan (mm) 1 2 3 1 2 3 W210 2 87,77 11,10 60,85 15,82 W350 2 136,82  17,30 94,87 24,66 5 121,06  15,30 83,94 21,82 5 196,53  24,84  136,26  35,42 10 142,80  18,05 99,01 25,74 10 236,05  29,84  163,67  42,54 20 163,43  20,66  113,31  29,45 20 273,97  34,64  189,96  49,37 50 189,92  24,01  131,68  34,23 50 323,05  40,84  223,99  58,22 100 209,73  26,51  145,42  37,80 100 359,83  45,49  249,49  64,85 W250 2 157,46  19,91  109,17  28,38 W360 2 101,82  12,87 70,60 18,35 5 226,36  28,62  156,95  40,79 5 132,71  16,78 92,02 23,92 10 271,98  34,38  188,58  49,02 10 150,02  18,97  104,02  27,04 20 315,73  39,92  218,92  56,90 20 164,72  20,82  114,21  29,69 50 372,38  47,08  258,19  67,11 50 181,52  22,95  125,86  32,71 100 414,82  52,44  287,62  74,76 100 192,77  24,37  133,66  34,74 W260 2 77,80 9,84 53,94 14,02 W380 2 80,92 10,23 56,11 14,58 5 98,43 12,44 68,25 17,74 5 100,99  12,77 70,03 18,20 10 112,09  14,17 77,72 20,20 10 111,49  14,09 77,30 20,09 20 125,19  15,83 86,80 22,56 20 120,15  15,19 83,31 21,65 50 142,15  17,97 98,56 25,62 50 129,91  16,42 90,07 23,41 100 154,85  19,58  107,37  27,91 100 136,41  17,25 94,58 24,58 W290 2 148,02  18,71  102,63  26,68 5 212,74  26,89  147,50  38,34 10 255,58  32,31  177,21  46,06 20 296,68  37,51  205,71  53,47 50 349,88  44,23  242,59  63,06 100 389,75  49,27  270,24  70,24 Tabel 4 . Nilai CN, S, dan Ia Sub-DAS Bt. Kuranji dari HEC-GeoHMS Sub-DAS CN S (mm) I a (mm) LUAS (Km 2 ) W250 36,00 451,56 90,31 20,66 W210 36,00 451,56 90,31 8,05 W290 36,01 451,40 90,28 21,48 W260 36,88 434,72 86,94 18,10 W360 46,38 293,60 58,72 6,65 W350 40,53 372,63 74,53 32,38 W380 51,55 238,76 47,75 12,89
b. Karakteristik Hidrograf Sub-DAS Bt. Kuranji menggunakan HSS-SCS pada HEC-HMS
Hidrograf banjir bandang Sub-DAS Bt. Kuranji merupakan hasil perhitungan antara hujan rencana dan hidrograf satuan, yaitu berupa pengalihragaman hujan menjadi aliran, dimana hidrograf banjir tersebut memperlihatkan potensi debit banjir yang dapat terjadi dalam periode ulang 2 tahun sampai 100 tahun. Dalam penelitian ini hidrograf debit banjir dihitung menggunakan software HEC-HMS.
Aliran Dasar (Baseflow) Aliran dasar (Qb) adalah limpasan berkelanjutan yang memiliki puncak debit tertentu saat terjadinya  hujan, dan merupakan akumulasi aliran sebelum terjadinya banjir yang berpengaruh ketika terjadi banjir. Penghitungan aliran dasar (Qb) pada Sub-DAS Bt. Kuranji menggunakan Metode GAMA I. Aliran dasar merupakan hubungan antara luas DAS dengan kondisi drainase DAS. Adapun drainase DAS di lokasi penelitian yaitu dari 0,24 Km/Km 2 sampai 0,55 Km/Km 2 dengan aliran dasar (Qb) yaitu berkisar dari 0,42 m 3 /s sampai 2,53 m 3 /s.

## Pemodelan Hidrograf Banjir dengan HEC-HMS
Dalam model HEC-HMS, tahapan simulasi dilakukan secara berurutan. Diawali dari input elemen yang menjadi parameter HSS SCS ke perhitungan Loss Method menggunakan SCS model , kemudian outputnya berupa selisih hujan yang dimasukan ke perhitungan Transform Method menggunakan SCS UH model . Hasil dari Transform Method berupa direct flow dan baseflow , dimana baseflow ditambahkan dengan Baseflow Method menggunakan recession model , sehingga diperoleh debit outlet tiap sub-DAS. Terakhir dilakukan proses routing dengan Routing Method menggunakan Model Muskingum , sehingga diperoleh  besar  debit  pada  outlet  utama  Sub-DAS  Bt.  Kuranji.  Input  penelusuran  aliran  diperoleh  dari  analisis morfometri di ArcGIS yang dilakukan sebelumnya.
Konsep  karakteristik  hidrograf  banjir  menggambarkan  semua  kombinasi  fisik  tiap  sub-DAS  dan  karakteristik hujan. Kombinasi fisik tersebut terdiri dari: bentuk DAS, luas, panjang sungai, kemiringan, dan sifat tanah. Karakteristik hujan terdiri dari: pola hujan, intensitas hujan, dan durasi hujan penyebab banjir. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa debit puncak tiap Sub-DAS mengalami kenaikan pada jam Ke-2 . Semua aliran outflow tiap sub-DAS menjadi inflow di outlet, kemudian menjadi outflow banjir bandang pada sungai Bt. Kuranji dengan puncak hidrograf yang terjadi pada jam ke-3.  Grafik  hidrograf  masing-masing  Sub-DAS  pada  tiap  periode  ulang  disajikan  pada Gambar  5 ,  sedangkan  hasil perhitungan debit dalam wujud HSS SCS dengan model HEC-HMS di Sub-DAS Bt. Kuranji untuk periode ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun disajikan dalam Tabel 5 .
Tabel 5 . Potensi Debit Banjir bandang di Sub-DAS Bt. Kuranji t (jam) Debit Banjir Berdasarkan T (Periode Ulang) (m 3 /dt) Q 2 tahun  Q 5 tahun  Q 10 tahun  Q 20 tahun  Q 50 tahun  Q 100 tahun 12:30 9 9 9 9 9 9 13:30 9 9 9 9 9 9 14:30 9 9 9 9 9 9 15:30 20,1 23,9 26,2 28,3 31 32,9 16:30 96 147,5 185,8 224,7 277,8 319,2 17:30 168,4 287,9 381,5 479,6 616,4 724,9 18:30 152,8 264 350 439,6 563,5 661,1 19:30 120,5 205,9 273,9 346 447,2 528 20:30 97,6 173,8 237 305,2 402,5 480,9 21:30 77,1 144,7 202,1 264,6 354,2 426,6 22:30 58,2 113,6 161,2 213,1 287,8 348,4 23:30 44,2 87,5 124,9 165,8 224,8 272,8 00:30 34,6 68 96,8 128,5 174,4 211,8 01:30 28,4 54,6 77,1 102 138,2 167,8 02:30 24,6 45,8 64 84,3 113,9 138,1 03:30 22,3 40,3 55,7 73 98,4 119,1 04:30 20,9 37 50,6 66,1 88,7 107,3 05:30 20,1 35 47,5 61,8 82,9 100,1 06:30 19,7 33,8 45,7 59,3 79,4 95,8 07:30 19,4 33,1 44,6 57,9 77,4 93,3 08:30 19,2 32,7 44 57 76,2 91,9 09:30 19,2 32,4 43,7 56,5 75,5 91 10:30 19,1 32,3 43,5 56,3 75,1 90,6 11:30 19,1 32,2 43,4 56,1 74,9 90,3 12:30 19,1 32,2 43,3 56 74,8 90,1 13:30 19,1 32,2 43,3 56 74,7 90,1 maks 168,4 287,9 381,5 479,6 616,4 724,9 (a) 2 Tahun (b) 5 Tahun (c)   10 Tahun (d) 20 Tahun (e) 50 Tahun (f)   100 Tahun
Gambar 5 . Hidrograf banjir Sub-DAS Bt. Kuranji hasil HEC-HMS periode ulang  2 sampai 100 tahun

## Kalibrasi dan Validasi Debit puncak Hidrograf Hasil Pemodelan HEC-HMS
Guna mendapatkan keakuratan optimal dari hasil penelitian, maka debit puncak hasil simulasi HSS SCS dari model HEC-HMS  perlu  dikalibrasi  dan  divalidasi  dengan  data  terukur  di  lapangan,  ataupun  data  yang  sudah  digunakan sebelumnya. Validasi dan kalibrasi penelitian ini dilakukan menggunakan data design JICA. Pilihan ini diambil dengan pertimbangan bahwa pemantauan DAS Kuranji berada dalam pengawasan BWS Aquaman, dimana dalam pengawasan selama ini pemantauan kondisi DAS mengacu pada design JICA tahun 1983.
Dalam  laporan  yang  berjudul Study  Report  Padang  Area  Flood  Control  Project yang  dikeluarkan  tahun  1983, Japan International  Coorperation  Agency (JICA)  membuat  perhitungan  debit  banjir  rencana  dibagian  hulu  DAS  Kuranji menggunakan data hujan  Stasiun  Tabing dengan  panjang  data 24 tahun sebelum tahun 1980. Perhitungan dilakukan menggunakan Metode analisis Melchior dengan waktu distribusi hujan jam-jaman selama 3 jam. Disamping itu, proses pemurnian Sungai Bt. Kuranji oleh Dinas PU Kota Padang yang dimulai awal tahun 2017 juga mengacu pada design JICA. Proses pemurnian Sungai Bt. Kuranji tersebut dilakukan dengan memodifikasi design JICA menggunakan data hujan dari tahun 1975 sampai tahun 2012 dengan waktu distribusi hujan 2 jam. Hal ini tertuang dalam Laporan Akhir Studi Mitigasi Bencana  Banjir  Bandang  Kota  Padang  oleh  BWS  Aquaman  tahun  2014 . Besaran  debit  banjir  pada  penelitian  ini menggunakan data hujan jam-jaman yang terdistribusi selama 3 jam dan sudah sebanding dengan data JICA, sehingga dapat diketahui tingkat kevalidan data dan hasil simulasi. Berdasarkan uji validitas diperoleh nilai koefisien determinasi (R2)  sebesar  0,992.  Nilai  koefisien  determinasi  (R2)  tersebut  mendekati  1  yang  menujukkan  bahwa  besaran  debit rencana hasil simulasi sudah tepat untuk menjelaskan debit banjir pada tiap periode ulang dengan variasi kinerja 99,2 % dari data yang beragam. Mengacu pada hasil R2 dapat dinyatakan bahwa data yang dipakai untuk simulasi adalah valid dan dapat digunakan untuk simulasi banjir pada periode ulang yang berbeda.

## Karakteristik Hidrograf Banjir Bandang
Hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  Sub-DAS  Bt.  Kuranji  memiliki  bentuk  HSS  SCS  yang  ramping  dan  tajam mendekati puncaknya. Hal ini bermakna bahwa hujan selama 3 jam hanya membutuhkan  waktu yang singkat untuk terakumulasi menjadi aliran banjir, dan akan kembali ke aliran normal dalam waktu yang singkat juga. Secara umum, hasil  simulasi  HSS  SCS  menunjukkan  adanya  potensi  banjir  bandang  pada  Sub-DAS  Bt.  Kuranji,  sebab  salah  satu karakteristik banjir bandang yaitu bentuk hidrograf debit yang ramping dan tajam pada puncaknya ( Pedzisai, 2010 ). Metode SCS digunakan untuk mengetahui hidrograf debit penyebab banjir bandang di bagian hulu Sub-DAS Bt. Kuranji pada periode ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahun yang disajikan pada Gambar 6 . Dari hujan selama 3 jam, terjadi awal aliran sebesar 9 m 3 /dt. Selama durasi hujan 3 jam terdapat kemungkinan terjadinya sekali atau lebih pengulangan debit puncak sebesar 168,4 m 3 /dt dalam kurun 2 tahun. Debit puncak sebesar 168,4 m 3 /dt direncanakan akan terulang atau terjadi sebanyak 50 kali dalam waktu 100 tahun. Sedangkan dalam waktu 100 tahun akan terjadi sekali atau lebih pengulangan debit puncak sebesar sebesar 724,9 m 3 /dt. Debit puncak sebesar 168,4 m 3 /dt dapat menyebabkan penambahan volume Sub-DAS Bt. Kuranji sebesar 61,91 mm, dan akan terjadi pengulangan yang sama sebanyak satu kali atau lebih dalam waktu 2 tahun. Volume yang sama juga berulang  setidaknya  50  kali  dalam  waktu  100  tahun.  Sedangkan  dalam  waktu  100  tahun  terjadi  sekali  atau  lebih pengulangan volume aliran sebesar 289,51 mm, yang berasal dari debit sebesar 724,9 m 3 /dt. Kejadian ini berlaku untuk setiap periode ulang dan diikuti debit puncak beserta volume yang dihasilkannya Hidrograf satuan sintesis SCS untuk tiap periode ulang disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6 . Hidrograf Potensi Debit Banjir Sub-DAS Bt. Kuranji

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dapat ditarik kesimpulan bahwa  karakteristik Hidrograf Banjir Bandang Sub-DAS Bt. Kuranji dari hujan selama 38 tahun menunjukkan waktu konsentrasi ( T c ) hujan penyebab banjir adalah 3 jam. Puncak hujan efektif ( P e ) terjadi pada jam ke-2 sampai jam ke-3. Hidrograf menujukkan Q 2 tahun yaitu 168,4 m 3 /dt, Q 5 tahun yaitu 287,9 m 3 /dt, Q 10 tahun yaitu 381,5 m 3 /dt, Q 20 tahun yaitu 479,6 m 3 /dt, Q 50 tahun yaitu 616,4 m 3 /dt, dan Q 100 tahun yaitu 724,9 m 3 /dt. Hidrograf SCS Sungai Bt. Kuranji ramping dan tajam mendekati puncaknya, yang bermakna
0.0 200.0 400.0 600.0 800.0 D eb it ( m 3 /d ) durasi (jam) Hidrograf Satuan Sintesis-SCS Sub-DAS Bt. Kuranji Q 2 years Q 5 years Q 10 years
Q 20 years
Q 50 years Q 100 years
bahwa  hujan  selama  3  jam  hanya  membutuhkan  waktu  singkat  untuk terakumulasi  menjadi  aliran  banjir,  dan  akan kembali  menjadi  aliran  normal  dalam  waktu  yang  singkat  juga.  Hal  ini  menunjukkan  salah  satu karakteristik  banjir bandang yaitu terjadi dengan cepat dalam waktu relatif singkat.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  terkait  yang  telah  membantu  terlaksananya penelitian hingga selesainya penulisan ini. Terkhusus kepada BMKG Sumatera Barat yang sudah memberikan data hujan, BWS  Aquaman selaku pengelola sungai di DAS  Kuranji, dan BIG/BAKOSURTANAL yang sudah  menyediakan Citra satelit beresolusi tinggi.

## 6. REFERENSI
Abuzied, S.,  Yuan,  M., Ibrahim, S., Kaiser,  M. & Saleem,  T. (2016).  Geospatial  Risk Assessment  of Flash Floods  in Nuweiba Area, Egypt, J. Arid Environ. 133 , 54 – 72.
Afrianto, Y. (2015). Pemodelan Bahaya Banjir dan Analisis Risiko Banjir, Tesis . UGM: Yogyakarta.
Albano, R., Mancusi, L., Sole, A., & Adamowski, J. (2015). Collaborative Strategies for Sustainable EU Flood Risk Management: FOSS and Geospatial Tools — Challenges and Opportunities for Operative Risk Analysis. ISPRS International Journal of Geo-Information , 4 (4), 2704 – 2727.
Atviana. F., Nurritasari, & Jetten, V.G. (2015). OpenLISEM Flash Flood Modelling Application in Logung Sub-Catchment, Central Java. Indonesian Journal of Geography , 47 (2), 132 – 141.
Azmeri, H. & Vadiya, R. (2016). Identification of flash flood hazard zones in mountainous small watershed of Aceh Besar Regency, Aceh Province, Indonesia. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences , 19 (1), pp.143 – 160.
BNPB  [Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana].  (2012).  Peraturan  Kepala  BNPB  No  2  Tahun  2012  tentang  Pedoman  Umum Pengkajian Risiko Bencana.
BNPB [Badan Nasional Penanggulangan Bencana]. (2016). Bencana Di Indonesia Sampai Mei 2017 . (www.dibi.bnpb.go.id). Diakses 22 Mei 2017.
Borga,  M.,  Anagnostou,  E.  N.,  Blöschl,  G.,  &  Creutin,  J.  D.  (2011).  Flash  flood  forecasting,  warning  and  risk  management:  The HYDRATE project. Environmental Science and Policy , 14 (7), 834 – 844.
Creutin, J.D., & Borga, M. (2003). Radar hydrology modifies the monitoring of flash flood hazard. Hydrological Processes 17 (7), 1453 – 1456
Dawod,  G.  M.,  Koshak,  N.  A.,  &  Al,  E.  T.  (2011)  Developing  GIS-Based  Unit  Hydrographs  for  Flood  Management  in  Makkah Metropolitan Area , Saudi Arabia, 2011 (April), 153 – 159. Dawod, G. M. (2011). GIS-based Spatial Mapping of Flash Flood Hazard in Makkah City, Saudi Arabia. Journal of Geographic Information System, (3), 225-231. Dip, M., Parikesit, N.A., & Utomo, H. (2012). “Buku Petunjuk Tindakan dan Sistem Mitigasi Banjir Bandang. Dirjen SDA,” Kementrian Pekerjaan Umum, (www.pu.go.id), Diakses Oktober 2016. Feldman,  A.  D.  (2000). Hydrologic  Modeling  System  HEC-HMS,  Technical  Reference  Manual. U.S.  Army  Corps  of  Engineers,  Hydrologic Engineering Center, HEC, Davis, CA- USA.
Finkl, C. W. (2000). Identification of Unseen Flood Hazard Impacts in Southeast Florida through Integration of Remote Sensing and Geographic Information System Techniques. Environmental Geosciences , 7 (3), 119 – 136.
Garambois, P. A., Roux, H., Larnier, K., Labat, D., & Dartus, D. (2015). Parameter regionalization for a process-oriented distributed model dedicated to flash floods. Journal of Hydrology, 525 , 383 – 399. Georgakakos, K. P. (2006). Analytical results for operational flash flood guidance. Journal of Hydrology , 317 (1 – 2), 81 – 103. Harto, S. B. & Dip, H. (1993). “Analisis Hidrologi,” Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Harto, S. B. (2000). “Hidrologi: Teori Masalah Penyelesian,” Yogyakarta: Nafiri Offset.
Horton,  R.  (1945).  Erosional  Development  of  Streams  and  Their  Drainage  Basins,  Hydrophysical  Approach  to  Quantitative Morphology, Geol Soc Am Bull, (56), 275 – 370.
Jonkman, S. N. (2005). Global Perspectives on Loss of Human Life Caused by Floods. Journal of Natural Hazards, (34), 151 – 175. Karagiorgos, K., Thaler, T., Hübl, J., Maris, F., & Fuchs, S. (2016). Multi-vulnerability analysis for flash flood risk management. Natural Hazards , (82), 63 – 87.
Marchi, L., Borga, M., Preciso, E., & Gaume, E. (2010). Characterisation of selected extreme flash floods in Europe and implications for flood risk management. Journal of Hydrology , 394 (1 – 2), 118 – 133. Merwade, V. (2012). “Hydrologic Modeling using HEC -HMS Opening a HEC- HMS Project,” Purdue University: USA.
SCS  (US  Soil  Conservation  Service).  (1985).  National  Engineering  Handbook,  Washington,  US  Department  of  Agriculture,  US: Government Printing Office.
Smith, D. I. (1981). Actual and Potential Flood Damage: A Case Study for Urban Lismore, NSW, Australia. Journal of Appl . Geography , (1), 31 – 39.
Smith, P. J., Panziera, L. & Beven, K. J. (2014). Forecasting Flash Floods Using Data-Based Mechanistic Models and NORA Radar Rainfall Forecasts Forecasting Flash Floods Using Data-Based Mechanistic Models and NORA Radar Rainfall Forecast. Journal of Hydrological Sciences , 59 (7), 1403-1417. Triatmodjo, B. (2010). “Hidrologi Terapan,” Yogyakarta: Beta Offset.
UCAR  [The  University  Corporation  for  Atmospheric  Researh].  (2010).  Flash  Flood  Early  Warning  System  Reference  Guide, (http://www.meted.ucar.edu), Diakses Agustus 2016.
USDA-SCS. (1986). Soil Hydrology Classification, (http:// wmc.ar.nrcs.usda.gov), Diakses November 2016. Wisner, B. (2004). Turning Knowledge into Timely and Appropriate Action: Reflections on IADB/IDEA Program of Disaster Risk Indicators. IDB/IDEA Program of Indicators for Risk Management , Manizales: National University of Colombia: 18 – 24.
Yin, J., Yu, D., Yin, Z., Liu, M., & He, Q. (2016). Evaluating The Impact and Risk of Pluvial Flash Flood on Intra-Urban Road Network:
A Case Study in The City Center of Shanghai, China. Journal of Hydrology , 537 , 138 – 145. Yogi. (2012). Sadar Bencana Masih Retorika, (www.PadangEkspress.co.id), Diakses September 2012. Youssef, A. M. & Pradhan, B. (2009). Geomorphological Hazards Analysis Along  The Egyptian Red Sea Coast Between Safaga and Quseir. Natural Hazards and Earth System Sciences , (9), 751 – 766.