Abstrak—Pertumbuhan  penduduk  dan  penetapan  kebijakan khusus bagi suatu wilayah memiliki dampak langsung terhadap laju pembangunan. Dampak dari meningkatnya laju pembangunan  adalah  alih  fungsi  lahan,  tidak  terkecuali  alih fungsi lahan pada kawasan resapan air sehingga mengakibatkan  meningkatnya  debit  limpasan  air  yang berpotensi  menjadi  banjir.  Terlebih  peningkatan  laju pembangunan tersebut terjadi pada daerah rawan banjir. Hal tersebut  terjadi  di  Kabupaten  Jombang,  khususnya  pada Kecamatan  Mojoagung,  Mojowarno,  Sumobito,  Bareng,  dan Wonosalam. Selama 11 tahun (2006-2017) 5 kecamatan tersebut mengalami  alih  fungsi  lahan  dari  non  terbangun  menjadi terbangun  seluas  2009,26  Ha,  selain  itu  wilayah  tersebut merupakan daerah langganan banjir dan berdasarkan rencana tata  ruang  ditetapkan  menjadi  kawasan  strategis  ekonomi dengan  fungsi  perkotaan,  perdagangan,  dan  industri. Berdasarkan  pada  kondisi  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk memprediksi debit limpasan air permukaan berdasarkan pemodelan  penggunaan  lahan  sebagai  respon  penetapan kebijakan  yang  ada.  Tujuan  penelitian  dicapai  dengan mengidentifikasi  pola  perkembangan  penggunaan  lahan,  lalu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan  lahan,  selanjutnya  melakukan  pemodelan  spasial penggunaan  lahan  sampai  tahun  2039  dengan  menggunakan metode celluler automata, dan terakhir menganalisis peningkatan  debit  limpasan  air  permukaan  berdasarkan pemodelan  penggunaan  lahan  dengan  menggunakan  metode rasional.  Hasil  dari  penelitian  ini  wilayah  penelitian  terbagi menjadi  63  sub  Das  dan  menghasilkan  2  skenario  pemodelan penggunaan  lahan  yakni  berdasarkan  trend  pertumbuhan lahan (SK1) dan analisis kebutuhan lahan (SK2). Berdasarkan SK1 menunjukkan 71,43% dari 63 sub das mengalami kenaikan koefisien  limpasan  dan  debit  limpasan  dengan  rata-rata kenaikan 0,61-0,63 m 3 /detik,  dengan rincian terdapat 4129,15 Ha  lahan  yang  diprediksi  akan  berubah  menjadi  kawasan terbangun  pada  tahun  2039  dengan  potensi  mengakibatkan kenaikan  debit  sangat  tinggi.  Sementara  SK2  menunjukkan 68,25% dari 63 sub das mengalami kenaikan koefisien limpasan dan  debit  limpasan  dengan  rata-rata  kenaikan  0,38-0,4 m 3 /detik,  dengan  rincian  terdapat  2999,81  Ha  lahan  yang diprediksi  akan  berubah  menjadi  kawasan  terbangun  pada tahun  2039  dengan  potensi  mengakibatkan  kenaikan  debit sangat tinggi.
Kata  Kunci—Celluler  Automata,  Limpasan  Air  Permukaan, Metode Rasional.

## I. PENDAHULUAN
ABUPATEN  Jombang  adalah  salah  satu  kabupaten yang mengalami kejadian banjir pada setiap tahunnya. Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  banjir  adalah perkembangan  berbagai  dinamika  pembangunan  yang  ada sehingga  mengakibatkan  adanya  alih  fungsi  lahan,  tidak terkecuali  alih  fungsi  lahan  pada  kawasan  resapan  air. Terjadinya alih fungsi lahan pada kawasan resapan air akan
menyebabkan  berkurangnya  aliran  dasar (base  flow) dan pengisian  air  tanah (infiltrasi), dan  sebaliknya  hal  tersebut juga  akan  meningkatkan  volume  limpasan  air  permukaan (surface runoff) yang menyebabkan terjadinya ketidakseimbangan  tata  air  [1].  Fenomena  seperti  itu  akan berdampak  pada  turunnya  kualitas  lingkungan,  dan  apabila hal  tersebut  terus  terjadi  akan  berakibat  pada  kondisi  DAS, dimana akan sangat rawan terjadi banjir pada daerah hilir, dan longsor pada daerah hulu. Menurut Jayadi (2000), perubahan tata  guna  lahan  daerah  aliran  sungai  (DAS)  memiliki pengaruh cukup dominan terhadap debit banjir.  Alih fungsi

## Prediksi Debit Limpasan Air Permukaan pada Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Jombang Berdasarkan Pemodelan Penggunaan Lahan
Ikhfadhulhikmy Kurnia Bintang Ramadhan, dan Cahyono Susetyo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : csusetyo@gmail.com
K
Gambar 1. Peta Wilayah Penelitian yang terdiri dari 5 kecamatan.
Gambar 2. Peta Prediksi Penggunaan Lahan Tahun 2039 Skenario Tren.
lahan  sendiri  sering  dipicu  oleh  pertambahan  jumlah penduduk dan penetapan kebijakan pada rencana tata ruang pada  wilayah  tersebut  [2].  Kecamatan  Mojoagung, Mojowarno, Sumobito, Bareng, dan Wonosalam merupakan daerah  rawan  banjir  di  Kabupaten  Jombang  yang  memiliki dinamika  alih  fungsi  lahan  yang  tinggi,  hal  ini  dibuktikan selama  11  tahun  (2006-2017)  terjadi  pertumbuhan  kawasan permukiman seluas 1865,59 ha dan kawasan industri seluas 143,67  ha.  Fenomena  alih  fungsi  lahan  yang  terjadi  pada wilayah  tersebut  berpotensi  terjadi  semakin  masif  lagi, pasalnya  dalam  rencana  tata  ruang,  wilayah  tersebut ditetapkan sebagai kawasan ekonomi strategis dengan fungsi perkotaan,  perdagangan  jasa,  dan  perindustrian  khususnya pada Kecamatan Mojoagung dan Mojowarno.
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  Pemerintah  Kabupaten Jombang  seharusnya  perlu  mensimulasikan  seperti  apa pertumbuhan lahan yang akan terjadi pada wilayah tersebut akibat  dari  adanya  kebijakan  pengembangan  wilayah  yang
termuat  dalam  rencana  tata  ruang,  terlebih  wilayah  tersebut merupakan daerah rawan banjir. Proses simulasi akan dapat membantu  mengidentifikasi  dampak  yang  mungkin  terjadi dikemudian hari, khususnya dampak kenaikan debit limpasan yang sangat berpotensi menjadi banjir.
Proses simulasi penggunaan lahan dapat dilakukan dengan teknik celluler  automata  (CA) berbasis  grid. Celluler Automata adalah  metode  simulasi  yang  dapat  menentukan proses  perilaku  perubahan  suatu  sistem.  Sedangkan  untuk perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah Landusesim, Landusesim digunakan  karena  mampu  mengakomodasi pendekatan top down dan bottom up serta mampu melakukan simulasi spasial berbasis trend ataupun target (Pratomoatmojo,  2014)  [3].  Selain  itu, Landusesim juga memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Sementara  dalam menghitung  debit  limpasan  menggunakan  metode  rasional, dimana dalam perhitungannya melibatkan karakteristik DAS seperti jenis penggunaan lahan, kelerengan, dan jenis tanah, lalu intensitas hujan yang terjadi, serta luas DAS yang akan dihitung.  Proses  perhitungan  debit  limpasan  berdasarkan
Gambar  3.  Peta  Prediksi  Penggunaan  Lahan  Tahun  2039  Skenario Analisis Kebutuhan Lahan.
Gambar 4. Peta Delineasi Sub Das di Wilayah Penelitian.
Gambar  5.  Peta  Prediksi  Lahan  yang  Berpotensi  Berubah  beserta Dampak Kenaikan Debit Limpasan (Skenario Tren).
Gambar  6.  Peta  Prediksi  Lahan  yang  Berpotensi  Berubah  beserta Dampak  Kenaikan  Debit  Limpasan  (Skenario  Analisis  Kebutuhan Lahan).
prediksi penggunaan lahan akan memanfaatkan pengaplikasian  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis),  sehingga akan memudahkan dalam penyajian data hasil perhitungan.
Dengan  demikian,  maka  penelitian  ini  hadir  untuk memprediksi  debit  limpasan  air  permukaan  pada  daerah rawan banjir di Kabupaten Jombang berdasarkan pemodelan penggunaan  lahan.  Dalam  prosesnya  akan  melibatkan berbagai narasumber multi ranah dalam menentukan faktor- faktor yang berpengaruh dalam perubahan penggunaan lahan.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  5  kecamatan  rawan  banjir  di Kabupaten Jombang, yakni Kecamatan Mojoagung, Mojowarno,  Sumobito,  Bareng,  dan  Wonosalam.  Wilayah penelitian  memiliki  luas  39.920,29  ha,  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## B. Metode Pengumpulan Data
Metode yang dilakukan dalam pengumpulan data meliputi survei  primer  dan  survei  sekunder.  Survei  primer  untuk mendapatkan  data  dokumentasi  kondisi  eksisting  dan  hasil kuisioner  delphi  dan  AHP.  Survei  sekunder  untuk memperoleh data spasial seperti peta penggunaan lahan, peta sarana,  dan  peta  jaringan  prasarana,  serta  data  curah  hujan dan data kependudukan. Adapun instansi yang terlibat adalah BAPPEDA, Dinas PUPR, BPS, dan BPBD.

## C. Metode Analisis
1) Mengidentifikasi pola perkembangan penggunaan lahan di daerah rawan banjir.
Teknik  yang  digunakan  dalam  mengidentifikasi  pola perkembangan  penggunaan  lahan  adalah  teknik overlay intersect pada  dua  peta  penggunaan  lahan,  yakni  peta penggunaan lahan tahun 2017 updating 2019 yang diperoleh dari  Bappeda Kabupaten Jombang dengan peta penggunaan lahan  2006  yang  bersumber  dari  Peta  RBI  (Rupa  Bumi Indonesia).
2) Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan.
Teknik analisis dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi  perubahan  penggunaan  lahan  adalah  teknik analisis  delphi.  Analisis  delphi  dilakukan  dengan  media kuisioner dan wawancara kepada stakeholder terpilih. Hasil analisis delphi dapat dikatakan valid karena disampaikan oleh para  narasumber  yang  dianggap  memiliki  kapasitas  dalam bidang  terkait  serta  melalui  iterasi.  Proses  tanya  jawab berakhir  apabila  terjadi  kesepakatan  antara  seluruh stakeholder terhadap faktor yang diujikan. Selanjutnya faktor terpilih  akan  dibobotkan  tingkat  pengaruhnya  oleh narasumber yang terlibat sebelumnya.
3) Melakukan pemodelan spasial perubahan penggunaan lahan pada daerah rawan banjir sampai tahun 2039.
a. Membuat peta transisi
Pembuatan  peta  transisi  diperoleh  dari  peta Euclidean Distance dari  setiap  faktor  yang  terpilih  melalui  analisis delphi. Selanjutnya  peta  tersebut  dilakukan  proses standarisasi  nilai  dengan  operasi fuzzy (0-1).  Untuk  faktor yang  memiliki  definisi  semakin  dekat  semakin  berpotensi berubah  maka fuzzy diatur  menjadi monotonically decreasing. Apabila  faktor  memiliki  definisi  semakin  jauh semakin  berpotensi  berubah  maka  menjadi monotonically increasing. Selanjutnya  peta  yang  telah  distandarisasi dilakukan  proses overlay dengan  memasukkan  nilai  bobot tiap faktor, overlay menggunakan operasi weighted raster. b. Menentukan Neighborhood Filter
Neighborhood  filter merupakan  proses  perhitungan ketetanggaan  yang  bekerja  pada  sistem  grid. Neighborhood filter yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3x3, karena menghasilkan  perubahan  lahan  yang  lebih  kompak.  Hal tersebut  telah  dibuktikan  oleh  penelitian  sebelumnya  oleh Gharbia dkk (2016) dan Pratomoatmojo (2018) [4],[5]. c. Membuat Transisi Rules Tranisisi rules adalah bagian terpenting dalam proses pemodelan ini. Dalam transisi rules memuat kode lahan yang disimulasikan berubah beserta dengan besar perubahannya dan landuse constraintnya. Dalam penelitian ini menggunakan 2 skenario transisi rules, yakni berbasis tren pertumbuhan lahan dan berbasis analisis kebutuhan lahan.
d. Proses Simulasi
Proses  simulasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan Landusesim menggunakan input peta dasar penggunaan lahan tahun 2006. Proses simulasi dilakukan sebanyak 2 kali pada setiap  skenario,  yakni  simulasi  pertama  yakni  2006-2017 dengan  proses  iterasi  5  kali,  hasil  dari  simulasi  pertama digunakan untuk proses validasi. Sedangkan untuk simulasi kedua yakni 2006-2039 dengan proses iterasi 6 kali sehingga
Tabel 1.
Perubahan Luas Penggunaan Lahan Wilayah Penelitian tahun 2006-
2017 No Penggunaan Lahan Luas 2006 (Ha) Luas 2017 (Ha) Perubaha n (Ha) 1 Industri 11,978 155,653 143,676 2 Permukiman 3964,303 5829,899 1865,596 3 Perdagangan dan Jasa 14,446 14,446 0,000 4 Hutan 8941,049 8954,127 13,078 5 Sawah Irigasi 8617,465 7304,203 - 1313,262 6 Sawah Tadah Hujan 1725,663 1575,141 -150,522 7 Sungai 118,411 118,411 0,000 8 Tegalan 5616,761 6125,969 509,208 9 Perkebunan 6851,628 5783,352 - 1068,277 10 Semak Belukar 58,585 55,654 -2,931 11 Jalan Toll 0,000 3,434 3,434 Jumlah 35920,28 9 35920,28 9 Tabel 4. Skenario Pemodelan Penggunaan Lahan Skenario Tren Pertumbuhan Lahan No Penggunaan Lahan Kebutuhan Lahan Tahun 2039 (Ha) Kebutuhan Lahan Tahun 2039 (Cell) 1 Permukiman 5596,8 559680 2 Perdagangan dan Jasa 0 0 3 Industri dan Pergudangan 430,98 43098 Skenario Analisis Kebutuhan Lahan No Penggunaan Lahan Kebutuhan Lahan Tahun 2039 (Ha) Kebutuhan Lahan Tahun 2039 (Cell) 1 Permukiman 3733,85 373385 2 Perdagangan dan Jasa 40,49 4049 3 Industri dan Pergudangan 114,84 11484
menghasilkan  peta  prediksi  penggunaan  lahan  tahun  2012, 2017, 2022, 2028, 2032, dan 2039.
4) Menganalisis seberapa besar peningkatan debit limpasan air permukaan berdasarkan pemodelan penggunaan lahan.
a. Menghitung Hujan Kawasan dn Hujan Rencana
Salah  satu  teknik  analisis  yang  digunakan  dalam menghitung hujan kawasan adalah dengan polygon thiessen. (Suripin, 2003) [6]. Metode ini memberikan proporsi luasan daerah  pengaruh  stasiun  hujan  terhadap  DAS,  sehingga variasi hujan antar stasiun adalah linier dan dianggap dapat mewakili  wilayahnya.  Sedangkan  untuk  menghitung  hujan rencana  menggunakan  distribusi Log  Pearson  type  III. Penggunaan  jenis  distribusi  ini  menyesuaikan  ketersediaan data curah hujan pada wilayah penelitian yang berupa sampel (Kamiana, 2010) [7].
𝐿𝑜𝑔 𝑋𝑡 = 𝐿𝑜𝑔 𝑋 + 𝐾 𝑇 + 𝑆 𝐿𝑜𝑔 𝑋 (1)
𝑆 𝐿𝑜𝑔 𝑋 = ∑ (𝑙𝑜𝑔𝑋𝑖−𝐿𝑜𝑔 𝑋 ̅̅̅̅̅̅̅̅) 𝑛 𝑖−1 2 𝑛−1 (2)
𝐶𝑠 = 𝑛  ∑ (𝑙𝑜𝑔𝑋𝑖−𝐿𝑜𝑔 𝑋 ̅̅̅̅̅̅̅̅) 𝑛 𝑖−1 3 (𝑛−1)(𝑛−2)(𝑆 log 𝑋) 3 (3)
Keterangan
Log Xt : Nilai  logaritmis hujan rencana dengan periode t tahun K T : Variabel standart tergantung dengan CS dan CK S Log X : Deviasi standart dari Log X
b. Menentukan Delineasi Sub Das
Teknik  analisis  dalam  menentukan  delineasi  sub  das adalah menggunakan Hydrologi Tool pada software Arcgis.
Data  dasar  yang  digunakan  adalah  data  DEM  yang  didapat dari  DEMNAS. Tools yang  digunakan  adalah fill untuk mengisi data cell yang error pada DEM, lalu flow direction untuk  menentukan  arah  pergerakan  aliran  air,  selanjutnya flow  accumulation untuk  menentukan  lokasi  yang  memiliki akumulasi air banyak, lalu snap pour point untuk menentukan titik outlet, dan  terakhir watershed untuk  menentukan delineasi  sub  das  berdasarkan  hasil output dari  proses sebelumnya.
c. Menghitung Koefisien Limpasan (C)
Dalam  perhitungan  nilai  koefisien  limpasan  akhir menggunakan  perhitungan  berbasis  cell  dengan tool  raster calculator. Dimana  koefisien  limpasan  yang  dihitung berdasarkan  dari  koefisien  dari  jenis  penggunaan  lahan, koefisien dari kelas kelerengan lahan, dan koefisien dari jenis tanah. berikut adalah rumus hitung nilai koefisien rata-rata.

## 𝑪 ̅ = 𝑪 𝑳𝒂𝒏𝒅𝒖𝒔𝒆+𝑪 𝑱𝒆𝒏𝒊𝒔 𝑻𝒂𝒏𝒂𝒉+𝑪 𝑲𝒆𝒍𝒆𝒓𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏
𝟑 (4)
Selanjutnya  setalah  mendapatkan  nilai  C  rata-rata, dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  C  tertimbang  dengan cara sebagai berikut.
𝐶𝑡 𝑋𝑎 = 𝐶 𝑋𝑎 𝑥 𝐴 𝑋𝑎 𝐴𝑦 (5)
Keterangan
Ct Xa  : Nilai C tertimbang untuk C rata rata bernilai “a” C Xa  : field C rata rata A Xa  : field luas dari C rata-rata Ay    : field Luas Sub Das
Untuk  langkah  terakhir  memperoleh  nilai  C  akhir  adalah menjumlahkan nilai C tertimbang yang memiliki atribut sub das yang sama.
Tabel 2.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perubahan Lahan Permukiman, Perdagangan Jasa, dan Industri
No Variabel Hubungan Bobot Faktor Pendorong Perubahan Lahan Permukiman 1 Permukiman Eksisting Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,182 2 Kawasan Rawan Bencana Semakin jauh semakin berpotensi tumbuh 0,062 3 Jaringan Air Bersih Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,061 4 Jalan Lingkungan Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,119 5 Jalan Lokal Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,107 6 Harga Lahan Semakin dekat dengan harga lahan yang murah semakin berpotensi tumbuh 0,187 7 Tingkat Pertumbuhan Penduduk Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,061 8 Fasilitas Pendidikan Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,067 9 Jalan Kolektor Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,089 10 Fasilitas Transportasi Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,066 Faktor Pendorong Perubahan Lahan Perdagangan dan Jasa 1 Pusat Kota Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,093 2 Permukiman Eksisting Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,152 3 Perdagangan dan Jasa Eksisting Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,215 4 Jalan Arteri Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,099 5 Jalan Kolektor Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,119 6 Jaringan Air Bersih Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,047 7 Lokasi Wisata Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,077 8 Lokasi Industri Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,127 9 Jalan Lingkungan Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,070 Faktor Pendorong Perubahan Lahan Industri dan Pergudangan 1 Permukiman Eksisting Semakin jauh semakin berpotensi tumbuh 0,041 2 Lokasi Industri Eksisting Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,153 3 Kelerengan Kawasan Semakin dekat pada kawasan kelerengan landai semakin berpotensi tumbuh 0,058 4 Jaringan Listrik Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,095 5 Sumber Air Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,063 6 Kawasan Rencana Industri Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,246 7 Jalan Arteri Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,200 8 Jalan Kolektor Semakin dekat semakin berpotensi tumbuh 0,144
d. Menghitung Debit Limpasan
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  menghitung  debit limpasan  adalah  metode  rasional.  Metode  rasional  adalah salah satu metode yang paling lama dipakai dan hanya untuk memperkirakan  aliran  permukaan  [8].  Metode  mengalikan antara  luas  Das  (A),  Intensitas  Hujan  (I),  dan  Koefisien Limpasan (C). Berikut adalah rumus metode rasional.
𝑄 = 0,00278 𝑥 𝐶 𝑥 𝐼 𝑥 𝐴 (6) Keterangan Q = Debit Limpasan (m 3 /detik)
C  = Koefisien Limpasan Air Permukaan (0 ≤ C ≤ 1) I  = Intensitas Hujan (mm/jam)
A = Luas Sub Das (Hektar)
e. Mengidentifikasi  Hubungan  Kenaikan  Debit  dengan Perubahan Penggunaan Lahan
Mengidentifikasi  hubungan  kenaikan  debit  dengan perubahan penggunaan lahan adalah proses penyusunan
kesimpulan akhir. Proses ini dianalisis dengan menggunakan teknik query builder. Adapun sebelumnya dilakukan proses overlay intersect terlebih dahulu antara peta kelas kenaikan debit limpasan yang diperoleh dengan metode quartil dengan peta  prediksi  penggunaan  lahan  tahun  2039. Query  builder dilakukan dengan cara menyeleksi data yang memiliki nilai atribut  “berpotensi  berubahan  menjadi  kawasan  terbangun” dan “kelas kenaikan debit limpasan sangat tinggi” sehingga akan dihasilkan polygon baru dengan keterangan “berpotensi berubah  menjadi  kawasan  terbangun  dan  mengakibatkan kenaikan  debit  limpasan  sangat  tinggi”Format  dan  simpan citra  grafis  Anda  menggunakan  program  pemrosesan  grafis yang  sesuai  dan  legal.  Sesuaikan  ukuran  dan  resolusi  dari citra tersebut agar setiap tulisan maupun bentuk obyek yang terkandung  di  dalamnya  tetap  dapat  dibaca  atau  dibedakan. Gambar  hasil  fotografi  maupun grayscale harus  disiapkan dalam resolusi 400dpi dan disimpan tanpa proses kompresi, 8 bits per piksel ( grayscale ).
Tabel 3. Peta Transisi Map Perubahan Penggunaan Lahan Peta Transisi Map Sebelum Overlay
Setelah Overlay dengan Constrain
Transisi Map Permukiman
Transisi Map Perdagangan dan Jasa
Transisi Map Industri dan Pergudangan

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Mengidentifikasi Pol;a Perkembangan Penggunaan Lahan di Daerah Rawan Banjir
Berdasarkan  hasil  identifikasi  pola  perkembangan penggunaan  lahan  di  daerah  rawan  banjir  menunjukkan adanya dinamika alih fungsi lahan, dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. MengidentifikasiFaktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Penggunaan Lahan
Proses  identifikasi  faktor  dilakukan  dengan  3  kali  tahap eksplorasi,  selanjutnya  faktor  yang  teridentifkasi  dilakukan pembobotan dengan melibatkan 7 stakeholder. maka berikut adalah  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  lahan permkiman, perdagangan dan jasa, dan industri, dapat dilihat pada Tabel 2.
C. Melakukan Pemodelan Spasial Perubahan Penggunaan
Lahan pada Daerah Rawan Banjir sampai Tahun 2039
Berdasarkan dengan hasil analisis delphi dan AHP dimana diketahui  faktor  terpilih  beserta  dengan  bobotnya, selanjutnya hal tersebut dijadikan bahan dalam membuat peta transisi, dapat dilihat pada Tabel 3. Selanjutnya transisi map digunakan  sebagai input dalam  menentukan transisi  rules, dimana  untuk  kode  lahan  yang  akan  disimulasikan  adalah kode  lahan  1  (Industri  dan  Pergudangan),  2  (Permukiman), dan 3 (Perdagangan dan Jasa). Sementara untuk growth cell menggunakan 2 skenario, yakni berdasarkan tren
pertumbuhan lahan dan berdasarkan analisis kebutuhan lahan dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan dengan transisi rules yang telah dibuat maka hasil  prediksi  penggunaan  lahan  tahun  2039  berdasarkan skenario  tren  pertumbuhan  lahan  dan  analisis  kebutuhan lahan  dapat dilihat  pada  Gambar  2  dan  Gambar 3.  Validasi dari  kedua  skenario  menunjukkan  untuk  skenario  tren pertumbuhan  lahan  didapati  hasil  validasi  sebesar  87,54% sedangkan skenario analisis kebutuhan lahan memiliki nilai validasi  sebesar  88,85%.  Dengan  begitu  kedua  skenario menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi
D. Menganailisis  Seberapa  Besar  Peningkatan  Debit Limpasan Air Permukaan berdasarkan Pemodelan Penggunaan Lahan
Berdasarkan data curah hujan harian yang bersumber dari 7  stasiun  pengamatan  hujan  lokal  yang  tersebar  di  wilayah penelitian  didapati  curah  hujan  maksimum  terjadi  pada tanggal  20-2-2015  dengan  curah  hujan  97,2  mm/hari, sedangkan untuk curah hujan minimum terjadi tanggal 21-1- 2011 dengan curah hujan 53,1 mm/hari. Selain itu dari hasil perhitungan  hujan  rencana  dengan  metode  distribusi Log Pearson III hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Berdasarkan  tabel    5  periode  hujan  maka  curah  hujan rencana yang digunakan adalah periode 20 tahun dimana hal tersebut  menyesuaikan  dengan  simulasi  penggunaan  lahan, yang  artinya  pada  tahun  2039  setidaknya  sekali  akan  turun hujan  dengan  curah  hujan  sebesar  100,95  mm/hari.  Setelah diperoleh  curah  hujan  rencana  maka  selanjutnya  adalah menentukan delineasi sub das, berdasarkan analisis topografi
Tabel 5. Perhitungan Hujan Rencana PERIODE HUJAN T (Tahun) 2 5 10 20 50 100 200 Probability 0,5 0,2 0,1 0,05 0,02 0,01 0,005 Nilai Kt (-0,574) 0,083 0,856 1,216 1,45 1,777 1,995 2,108 Persamaan (1) Log Xr + Kt x S Log X Hasil (t) 1,883310558 1,951620164 1,983433176 2,004111634 2,03300845 3 2,052272999 2,06225875 Curah Hujan (mm) (10 t ) 76,43821876 89,45820181 96,25718928 100,9512344 107,896772 3 112,7906239 115,4140683 Tabel 6. Koefisien Limpasan berdasarkan Skenario Tren Pertumbuhan Lahan No Sub Das Eksisting Skenario Tren Pertumbuhan Lahan C2006 C2017 C2022 C2028 C2033 C2039 1 Sub Das 57 0,53864335 0,53864335 0,538102871 0,538102871 0,538102871 0,538102871 2 Sub Das 60 0,534776632 0,534776632 0,53485803 0,53485803 0,53485803 0,53485803 3 Sub Das 63 0,53461496 0,53461496 0,532342966 0,532342966 0,532342966 0,532342966 4 Sub Das 25 0,43814988 0,44919717 0,443222805 0,463045861 0,486118058 0,486118058 5 Sub Das 22 0,449273956 0,45790944 0,473898747 0,478563876 0,482712062 0,485284128 Tabel 7. Koefisien Limpasan Skenario Analisis Kebutuhan Lahan No SUB DAS EKSISTING ANALISIS KEBUTUHAN LAHAN C2006 C2017 C2022 C2028 C2033 C2039 1 Sub Das 57 0,53864335 0,53864335 0,538102871 0,538102871 0,538102871 0,538102871 2 Sub Das 60 0,534776632 0,534776632 0,53485803 0,53485803 0,53485803 0,53485803 3 Sub Das 63 0,53461496 0,53461496 0,532342966 0,532342966 0,532342966 0,532342966 4 Sub Das 43 0,48447852 0,48447852 0,484418131 0,484418131 0,484418131 0,484418131 5 Sub Das 22 0,449273956 0,45790944 0,466369404 0,471257968 0,475451184 0,47926195
menggunakan hydrologi  tool didapati  wilayah  penelitian terbagi menjadi 63 sub das dapat dilihat pada Gambar 4.
Delineasi sub das selanjutnya akan digunakan sebagai unit analisis dalam menghitung koefisien limpasan (C) dan debit limpasan air. Koefisien limpasan dihitung secara time series, yakni mulai tahun 2006-2039. Berikut adalah 5 sub das yang memiliki nilai koefisien limpasan paling tinggi dapat dilihat pada  Tabel  6  dan  Tabel  7.  Maka  setelah  diperoleh  nilai koefisien  limpasan  selanjutnya.  adalah  menghitung  debit limpasan  air  permukaan  dengan  menggunakan  metode rasional dan dilakukan secara time series juga. Pada Tabel 8 dan Tabel 9 hasil perhitungan debit untuk 5 sub das tertinggi.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  koefisien  limpasan  dan debit  limpasan  secara time  series 2006-2039,  maka  hasil akhirnya  adalah  menurut  skenario  tren  pertumbuhan  lahan hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2039 mengakibatkan kenaikan koefisien limpasan dan debit limpasan pada 45 sub das  dari  total  63  sub  das.  Sedangkan  menurut  skenario analisis  kebutuhan  lahan  hasil  prediksi  penggunaan  lahan tahun 2039 mengakibatkan kenaikan koefisien limpasan dan debit limpasan pada 43 sub das dari total 63 sub das.
Selanjutnya data time series debit limpasan dihitung selisih kenaikannya  tahun  2006-2039,  dimana  rentang  selisih tersebut  akan  diklasifikasikan  menjadi  4  kelas,  yakni  kelas kenaikan  sangat  tinggi,  agak  tinggi,  rendah,  dan  sangat rendah.  Setalah  itu  hasilnya  dilakukan  proses overlay intersect untuk  mengetahui  wilayah  mana  saja  yang berpotensi berubah menjadi kawasan terbangun (permukiman,  perdagangan,  dan  industri)  dan  potensi dampak  yang  ditimbulkan  terhadap  debit  limpasan  air permukaan dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Berdasarkan peta diatas maka hasil akhirnya adalah untuk skenario tren pertumbuhan lahan terdapat 4129,175 ha lahan yang berpotensi berubah menjadi kawasan terbangun dengan potensi  dampak  yang  ditimbulkan  adalah  kenaikan  debit limpasan sangat tinggi. Sedangkan menurut skenario analisis kebutuhan lahan terdapat 2999,810 ha lahan yang berpotensi berubah menjadi kawasan terbangun dengan potensi
kenaikan  debit  limpasan  yang  sangat  tinggi.  Dengan demikian maka hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2039 baik skenario tren ataupun analisis kebutuhan lahan memiliki dampak  terhadap  kenaikan  debit  limpasan  di  wilayah penelitian,  dimana  skenario  analisis  kebutuhan  lahan memiliki  dampak  yang  lebih  kecil  daripada  skenario  tren pertumbuhan lahan.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  berjudul  Prediksi  Debit  Limpasan  Air Permukaan  pada  Daerah  Rawan  Banjir  di  Kabupaten Jombang  berdasarkan  Pemodelan  Penggunaan  Lahan  ini berhasil  memberikan  gambaran  potensi  dampak  kenaikan debit  limpasan  air  permukaan  yang  akan  timbul  di  masa mendatang  dimana  berdasarkan  hasil  prediksi  penggunaan lahan  tahun  2039  menunjukkan  wilayah  penelitian  yang terbagi  menjadi  63  sub  das  mengalami  peningkatan  baik koefisien limpasan maupun debit limpasan pada 45 sub das diantaranya untuk skenario tren pertumbuhan lahan, dan 43 sub  das  diantararanya  untuk  skenario  analisis  kebutuhan lahan.
Selain itu hasil prediksi untuk skenario tren pertumbuhan lahan  menunjukkan  terdapat  4129,75  ha  lahan  yang berpotensi  berubah  menjadi  kawasan  terbangun  dengan mengakibatkan kenaikan debit limpasan sangat tinggi yakni 0,61  –  0,63  m 3 /s,  sedangkan  skenario  analisis  kebutuhan lahan  menunjukkan  2999,81  ha  lahan  yang  berpotensi berubah menjadi kawasan terbangun dengan mengakibatkan kenaikan debit limpasan sangat tinggi yakni 0,38 – 0,4 m 3 /s. Dengan  demikian  sekiranya  hasil  penelitian  dapat dijadikan  pertimbangan  dalam  mengevaluasi  rencana  tata ruang  wilayah  (RTRW)  agar  dampak  lingkungan  seperti banjir dan longsor dapat ditekan lebih maksimal lagi, selain itu  hasil  ini  juga dapat dijadikan pedoman, khususnya  pada sub das yang memiliki potensi kenaikan debit sangat tinggi untuk menyiapkan infrastruktur drainase kedepannya.
Tabel 8.
Prediksi Debit Limpasan Berdasarkan Sk. Tren Pertumbuhan Lahan
No Sub Das DEBIT PERIODE HUJAN 20 TAHUN (m 3 /s) Q 2006 Q 2017 Q 2022 Q 2028 Q 2033 Q 2039 1 Sub Das 34 196,0418 197,7339 196,0615 196,0615 196,0615 196,0653 2 Sub Das 56 149,8451 151,8687 149,8124 149,9539 150,2505 151,4481 3 Sub Das 36 65,28275 65,29839 65,28213 65,28213 65,28213 65,28213 4 Sub Das 30 50,97129 51,62641 51,07774 51,15536 51,30449 51,67649 5 Sub Das 31 51,51628 51,57386 51,52705 51,52705 51,52705 51,52712 Tabel 9. Prediksi Debit Limpasan Berdasarkan Sk. Analisis Kebutuhan Lahan NO SUB DAS DEBIT BERDASARKAN PERIODE HUJAN 20 TAHUN (m 3 /s) Q 2006 Q 2017 Q 2022 Q 2028 Q 2033 Q 2039 1 Sub Das 34 196,042 197,734 196,062 196,062 196,062 196,062 2 Sub Das 56 149,845 151,869 149,660 149,664 149,680 149,711 3 Sub Das 36 65,283 65,298 65,282 65,282 65,282 65,282 4 Sub Das 31 51,516 51,574 51,527 51,527 51,527 51,527 5 Sub Das 38 51,308 52,225 51,306 51,306 51,306 51,306

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sudarto,  “Analisis  pengaruh  perubahan  tata  guna  lahan  terhadap peningkatan  jumlah  aliran  permukaan,”  Universitas  Sebelas  Maret, 2009.
[2]  D.  P.  Prabowo,  S.  Bachri,  and  B.  S.  Wiwoho,  “Prediksi  perubahan penggunaan  lahan  dan  pola  berdasarkan  citra  landsat  multiwaktu dengan land change modeler (lcm) idrisi selva 17: studi kasus sub-das brantas hulu,” J. Pendidik. Geogr. , vol. 22, no. 1, pp. 32–48, 2017, doi: 10.17977/um017v22i12017p032.
[3]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Landusesim  sebagai  aplikasi  pemodelan  dan simulasi spasial perubahan penggunaan lahan berbasis sistem informasi geografis  dalam  konteks  perencanaan  wilayah  dan  kota,”  in Seminar Nasional CITIES 2014 , 2014, pp. 67–79.
[4]  S. S. Gharbia, S. A. Alfatah, L. Gill, P. Johnston, and F. Pilla, “Land use scenarios and projections simulation using an integrated gis cellular automata algorithms,” Model. Earth Syst. Environ. , vol. 2, no. 3, p. 151, 2016.
[5]  N. A. Pratomoatmojo, “Landusesim methods: land use class hierarchy for  simulations  of  multiple  land  use  growth,” IOP  Conf.  Ser.  Earth Environ.  Sci. ,  vol.  202,  no.  1,  2018,  doi:  10.1088/1755- 1315/202/1/012023.
[6]  Suripin, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan . Yogyakarta: ANDI, 2003.
[7]  I.  M.  Kamiana, Teknik  Perhitungan  Debit  Rencana  Bangunan  Air. Yogyakarta: Graha Ilmu.. , 1st ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[8] Hydrology and Water Quality Control . New york: John Wiley & Sons, 1990.