## EKPERIMEN RESPON CURAH HUJAN-RUNOFF UNTUK MENGURANGI BANJIR PERKOTAAN MENGGUNAKAN MODEL BERBASIS SKALA
* Okma Yendri 1 , Anna Emiliawati 2
1,2, Fakultas Teknik, Universitas Musi Rawas Kota Lubuklinggau, Indonesia okmayendri@gmail.com* Corresponding author
Abstrak:  Ekperimen  Respon  Curah  Hujan-Runoff  Untuk    Mengurangi  Banjir Perkotaan  Menggunakan  Model  Berbasis  Skala. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  hubungan antara  intensitas curah  hujan tertinggi dan terendah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan desain model skala, yaitu model skala yang dibangun dengan pelat baja sebagai diagram alir  independen. Ukuran standar setiap area drainase  adalah  1  m  ×  1  m  ×  0,3  m  (perkerasan  berpori  setinggi  0,2  m).  Tepi  luar permukaan drainase adalah 0,1 m lebih tinggi dari permukaan bertingkat untuk mencegah percikan air hujan dan untuk meniru distribusi ukuran tetesan hujan yang dihasilkan oleh reservoir  dengan  tekanan  air  yang  sama.  Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  rasio intensitas  curah  hujan  tertinggi  adalah  1.14%.  Permukaan  rumput,  rasio  intensitas  curah hujan  terendah  adalah  1,06%.  Disarankan  untuk  melakukan  ini  jika  durasi  hujan  terus menerus  atau  waktu  konsentrasi  terlampaui,  jika  durasi  hujan  lebih  lama  dari  waktu konsentrasi dan di lapangan.
Kata  kunci : Desain  Model  Skala;  Eksperimen  Simulasi  Curah  Hujan;  Rasio  tertinggi pada Intensitas Hujan.
Abstract: Rainfall Response-Run Off Experiment to Reduce Urban Flooding Using a Scale-Based  Model . This  study  aims  to  determine  the  relationship  between  the  highest and  lowest  rainfall  intensity.  The  method  used  in  this  study  uses  a  scale  model  design, namely a scale model built with a steel plate as an independent flow chart. The standard size of each drainage area is 1 m × 1 m × 0.3 m (0.2 m high porous pavement). The outer edge of the drainage surface is 0.1 m higher than the terraced surface to prevent rainwater splashing  and  to  mimic  the  size  distribution  of  raindrops  generated  by  reservoirs  of  the same water pressure. The conclusion obtained is the ratio of the highest rainfall intensity is  1.14%.  The  grass  surface,  the  lowest  rainfall  intensity  ratio  is  1.06%.  It  is recommended to do this if the duration of the rain is continuous or the concentration time is  exceeded,  if  the  duration  of  the  rain  is  longer  than  the  concentration  time  and  in  the field.
Keywords :  Scale  Model  Design;  Rainfall  Simulation  Experiments;  The  highest  ratio  of Rain Intensity .
History &License of Article Publication: Received: 14/08/2022 Revision: 24/08/2022 Published: 31/12/2022
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v10i2.282
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Vol. 10 No. 2, Desember 2022, Hal. 211-221 Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101 Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo E-ISSN: 2686-553X

## PENDAHULUAN
Dengan percepatan urbanisasi, aktivitas manusia telah mengubah kondisi permukaan tanah dan iklim lingkungan, yang seringkali menimbulkan masalah banjir di perkotaan dan menimbulkan  masalah  sosial  dan  kerugian  ekonomi  yang  sangat  besar  [1].  Urbanisasi setara  dengan  gangguan  bentang  alam,  menggantikan  vegetasi  permukaan  dengan permukaan kedap air [2]. Hilangnya permukaan permeabel mengurangi peresapan air hujan ke  dalam  tanah,  sedangkan  pengenalan  drainase  buatan  menggantikan  jalur  alami  [3]. Perubahan  ini  meningkatkan  limpasan  dan  aliran  puncak  [4].,  mengurangi  waktu konsentrasi [5]., dan selanjutnya meningkatkan besaran dan frekuensi banjir lokal [5]. [6]. Aktivitas  manusia  telah  mengubah  kondisi  permukaan  tanah  dan  iklim  lingkungan,  yang seringkali menimbulkan masalah banjir di perkotaan dan menimbulkan masalah sosial dan kerugian ekonomi yang sangat besar [1]. Urbanisasi setara dengan gangguan bentang alam, menggantikan vegetasi permukaan dengan permukaan kedap air [2]. Hilangnya permukaan permeabel mengurangi peresapan air hujan ke dalam tanah, sedangkan pengenalan drainase buatan  menggantikan  jalur  alami  [3].  Perubahan  ini  meningkatkan  limpasan  dan  aliran puncak  [4].,  mengurangi  waktu  konsentrasi  [5].,  dan  selanjutnya  meningkatkan  besaran dan frekuensi banjir lokal [5]. [6].
Strategi pembangunan berdampak rendah menunjukkan respons hidrologi yg berbeda dan  kapasitas  pengolahan  air,  dan  kinerja  efektivitas  setiap  fasilitas  secara  substansial bervariasi  [7];[8].  Akibatnya,  pemahaman  limpasan  proses  dan  potensi  infiltrasi  bagian atas  perkotaan  yg  khas  dan  infrastruktur  hijau  karenanya  sebagai  prioritas  dalam  desain dan implementasi teknologi pengendalian stormwater [9].; [10].
Dampak  urbanisasi  pada  pembentukan  limpasan  air  hujan  sering  dievaluasi  dengan contoh  hidrologi  [11];  [12];  [13],  [14].,[15].;  [16].  Namun,  tidak  terdapat  karakterisasi permukaan  perkotaan  yang  diterima  secara  universal  pada  contoh  curah  hujan-limpasan, yang  mengakibatkan  sebagian  besar  model  hidrologi  dengan  variabilitas  tinggi  dalam simulasi  proses  hidrologi  perkotaan  [17].;  [18].  Beberapa  tahun  terakhir,  beberapa  skala plot, skala permukaan, dan eksperimen limpasan curah hujan in-situ telah digunakan untuk menyelidiki  berbagai  aspek  yang  terkait  dengan  infiltrasi  limpasan  &  aliran  permukaan [19]; [20]; [21]. Misalnya, [22] mengevaluasi respon hidrologi untuk berbagai konfigurasi bagian atas rapat air dalam skala kecil. [23] mendirikan sabuk hijau elevasi rendah, trotoar permeabel, dan atap hijau untuk menyelidiki pengaruh langkah-langkah drainase perkotaan dalam  kontrol  volume  limpasan  dengan  fasilitas  eksperimental.  [20].  menggunakan  plot limpasan  berbasis  skala  atap  hijau  yang  luas  untuk  mengukur  kinerja  retensi  limpasan mereka, dan menentukan donasi faktor struktural pada retensi limpasan.
Proses hidrologi daerah perkotaan saat ini tidak dipahami dengan baik [24]; [2] Oleh karena  itu,  estimasi  limpasan  yang  akurat  untuk  permukaan  perkotaan  dan  tumpukan tertentu  penting  dalam  desain  sistem  drainase  perkotaan  dan  pengendalian  banjir. Pertanyaan  mengadopsi  metodologi  yang  efektif  untuk  mempelajari  proses  limpasan  dan perilaku hidrologi permukaan perkotaan tetap menjadi masalah mendesak [25]. [26] Dalam studi  ini,  model  diagram  limpasan  skala  besar  dan  eksperimen  simulasi  curah  hujan lapangan dilakukan untuk menyelidiki respon limpasan curah hujan permukaan perkotaan. Tujuan dari Penelitan ini adalah tiga: (1) untuk menyelidiki perilaku hidrologi permukaan perkotaan  yang  khas;  (2)  memvalidasi  efektivitas  pengurangan  limpasan  di  halaman rumput  terendam  dan  trotoar  berpori,  dan  kemudian  membandingkannya  dengan
permukaan  kedap  air;  dan  (3)  menilai  pengaruh  posisi  permeasi  permukaan  dan kelembaban tanah awal terhadap respon limpasan.

## METODE

## Metodologi
Proses  hujan,  limpasan,  dan  infiltrasi  merupakan  hubungan  aliran  dari  berjalannya waktu.  Waktu  yang  berjalan  akan  menghasilkan  jumlah  dan  kejadian  debit  aliran permukaan  yang  berbeda-beda,  juga  dengan  kejadian  resapan  aliran  yang  terjadi. Ketiganya,  hujan,  limpasan  dan  infiltrasi  berjalan  bersamaan  pada  proses  yang  sama. Proses tersebut akan didapatkan waktu saat naik, waktu saat puncak (banjir), danwaktu saat turun  atau  air  menyusut  dan  konstan  pada  suatu  bentuk  hidrograf.  Hal  ini  akan  banyak dipengaruhi oleh banyak perlakuan yang terjadi. [28].

## Desain Model Skala
Plot limpasan berbasis skala dari tanah kedap air, padang rumput, permukaan GI dari perkerasan  batu  bata  berpori  dan  padang  rumput  cekung,  dan  dua  permukaan  posisi permukaan  yang  tembus  dibangun  (Gambar.  1).  Model  skala  dibangun  oleh  pelat  baja sebagai plot limpasan independen. Ukuran standar setiap plot limpasan adalah 1 m × 1 m × 0,3 m (perkerasan berpori memiliki ketinggian 0,2 m). Tepi luar petak limpasan dirancang 0.1 m lebih tinggi dari permukaan berlapis untuk mencegah percikan air hujan.
Di  dasar  setiap  plot  limpasan,  V-ﬂume  dibuat  di  outlet  untuk  memfasilitasi pengumpulan limpasan permukaan. Di bagian dalam setiap plot limpasan, lapisan bantalan tanah  setebal  30  cm  dilapisi  dengan  tanah  lempung  sedang  (untuk  permukaan  kedap  air, lapisan bantalan tanah setebal 10 cm), Tamapk atas dan gambar dapar dilihat dibawah ini :

## Gambar 1 Desain Model Skala
Berdasarkan  gambar  1  diatas  setiap  plot  limpasan,  V-ﬂume  dibuat  di  outlet  untuk memfasilitasi pengumpulan limpasan permukaan. Di bagian dalam setiap petak limpasan, lapisan  bantalan  tanah  setebal  20  Sifat  fisik  tanah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
ditunjukkan pada Tabel 1. Distribusi ukuran butir tanah adalah 21% partikel lempung, 39% partikel  lanau,  25%  partikel  pasir  halus,  dan  15%  partikel  pasir  kasar.  Untuk  mencegah terjadinya  penurunan  tanah  akibat  simulasi  curah  hujan,  maka  dilakukan  pengairan beberapa kali proses pemadatan tanah sampai infiltrasi tanah jenuh dan dipadatkan secara alami.

## Eksperimen Simulasi Curah Hujan
Eksperimen  simulasi  curah  hujan  buatan  dilakukan  di  Laboratorium  Teknik  Sipil Universitas  Musi  Rawas.  Dalam  hal  ini  studi,  simulator  curah  model  skala  (Gambar.  2). Distribusi  ukuran  rintik  hujan  yang  dihasilkan  oleh  wdah  dengan  tekanan  air  yang  sama meniru  peristiwa  curah  hujan  alami,  dan  energi  kinetik  curah  hujan  diperkirakan  sekitar 90% dari curah hujan alami [29]. Hasil pra-eksperimen menunjukkan bahwa keseragaman spasial  curah  hujan  simulasi  lebih  dari  80%.  Hari  tanpa  angin  dipilih  untuk  melakukan simulasi  curah  hujan  di  lapangan.  Simulasi  curah  hujan  dilakukan  sampai  limpasan dihasilkan dan berlangsung selama 30 menit. Tiga pengulangan dilakukan untuk setiap plot limpasan di bawah setiap intensitas curah hujan. Untuk setiap pengujian berulang, periode pengeringan antara curah hujan berturut-turut ditetapkan hingga 48 jam untuk memastikan kelembaban tanah awal yang sama.
Gambar. 2 Simulator Curah Hujan Buatan Dan Lokasi Percobaan (menempati  petak  70%)  dengan  permukaan  semen,  sedangkan  bagian  bawah  lainnya (30%) diaspal dengan padang rumput dengan kedalaman cekung 5 cm. Permukaan semen dan  metode  konstruksi  padang  rumput  sama  seperti  di  atas.  Perkerasan  batu  bata  porous memiliki lapisan kerikil 5 cm antara lapisan bata permeabel (ketebalan 5 cm) dan lapisan
bantalan tanah, dan celah antara batu bata berpori diisi dengan pasir perak. Ukuran kerikil berdiameter  5-10  mm  dipilih  secara  empiris,  yang  100%  lolos  melalui  analisis  saringan. Kain  geotekstil  bukan  tenunan  direkatkan  di  antara  lapisan  bantalan  tanah  dan  lapisan kerikil,  yang  membantu  mencegah  pasir  berpindah  ke  dasar  perkerasan  berpori.  Tiga lintasan  dengan  pelat  baja  memukul  bantalan  tanah  untuk  pemadatan  yang  tepat  guna mempertahankan  kapasitas  infiltrasi  yang  memadai.  Untuk  menilai  pengaruh  posisi permukaan  tembus  pada  proses  curah  hujan-limpasan,  dua  jenis  permukaan  tembus didistribusikan di sisi atas dan bawah padang rumput dirancang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian
Tabel 1 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan
Permukaan Kedap Air Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 18,00  18,6 10,4 8,7 0,58 Debit limpasan (mm) 7,00 1,5 15,0 2,4 2,14 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 1,2 0,2 2,00 Koefisien limpasan (%) 17,35 8,1 18,3 5,7 1,06
Gambar 3 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan Permukaan Kedap Air -10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 10 Permukaan Kedap Air Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L

## Tabel 2 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan Permukaan  Rumput
Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 10,00  18,6 10,4 5,7 1,04 Debit limpasan (mm) 6,00 1,5 14,0 2,4 2,33 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 1,1 0,2 1,83 Koefisien limpasan (%) 15,85 8,1 18,1 5,2 1,14

## Gambar 4 Karakteristik Simulasi Curah Hujan dan Respon Limpasan
Permukaan  Rumput
Tabel 3 Karakteristik Simulasi Curah Hujan dan Respon Limpasan
Perkerasan Berpori/Comblok Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 16,00  18,6 9,4 8,7 0,59 Debit limpasan (mm) 5,00 2,0 14,0 2,4 2,80 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 0,9 0,2 1,50 Koefisien limpasan (%) 16,68 8,1 17,9 5,7 1,07
-10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 10 Permukaan Rumput
Curah hujan dengan intensitas tinggi
H/L
Gambar 5 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan Perkerasan Berpori/Comblok
Tabel 4 Karakteristik simulasi curah hujan dan respon limpasan permukaan Kedap
Air dan Permukaan Rumput Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 14,00  18,6 8,4 8,7 0,60 Debit limpasan (mm) 4,00 1,5 12,0 2,4 3,00 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 0,8 0,2 1,33 Koefisien limpasan (%) 16,18 8,1 17,4 5,7 1,08
Gambar 6 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan Permukaan Kedap Air Dan Permukaan Rumput
-10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 10 Perkerasan Berpori/Conblok Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L -10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 10
Permukaan  Kedap Air dan Permukaan Rumput
Curah hujan dengan intensitas tinggi
H/L

## Tabel 5 Karakteristik Simulasi Curah Hujan Dan Respon Limpasan Permukaan Rumput dan Conlok
Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 12,00  18,6 7,4 8,7 0,62 Debit limpasan (mm) 3,00 1,5 11,0 2,4 3,67 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 0,7 0,2 1,17 Koefisien limpasan (%) 15,68 8,1 17,1 5,7 1,09

## Gambar 7 Karakteristik Simulasi Curah Hujan dan Respon Limpasan Permukaan
Rumput dan Conlok
Tabel 6 Karakteristik Simulasi Curah Hujan dan Respon Limpasan Permukaan
Conlok dan Rumput Indikator curah hujan/limpasan Curah hujan dengan intensitas rendah Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L Rata-rata SD Rata-rata SD Kedalaman curah hujan (mm) 25,30 9,5 41,0  11,0 1,62 Durasi hujan (menit) 53,00  18,6 41,8  11,9 0,79 Intensitas hujan (mm/menit) 0,20 0,0 0,5 0,1 2,50 Waktu untuk limpasan (menit) 12,00  18,6 7,4 8,7 0,62 Debit limpasan (mm) 3,00 1,5 11,0 2,4 3,67 Laju aliran puncak (L/meint) 0,60 0,1 0,7 0,2 1,17 Koefisien limpasan (%) 15,68 8,1 17,1 5,7 1,09
-10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 10 Rumput dan Conblok
Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L

## Gambar 8 Karakteristik Simulasi Curah Hujan dan Respon Limpasan Permukaan
Conlok dan Rumput
Keterangan: SD (Standar Deviasi), H/L menunjukkan rasio sebagai indikator curah hujan intensitas tinggi (H) ke rendah (L).

## Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan  Tabel  Gambar  diatas  dengan  menggunakan  aplikasi  exsel  didapat  Indikator curah hujan/limpasan Curah Hujan dengan intensitas rendah. Karakteristik simulasi curah hujan  dan  respon  limpasan  Permukaan  Kedap  Air  didapat  Koefisien  limpasan  1.06  %. Karakteristik  simulasi  curah  hujan  dan  respon  limpasan  permukaan    rumput  didapat Koefisien  limpasan  1.14  %.    Karakteristik  simulasi  curah  hujan  dan  respon  limpasan perkerasan  berpori/comblok  didapat  Koefisien  limpasan  1.07  %.    Karakteristik  simulasi curah  hujan  dan  respon  limpasan  permukaan  Kedap  Air  dan  Permukaan  Rumput  didapat Koefisien  limpasan  1.08  %.    Karakteristik  simulasi  curah  hujan  dan  respon  limpasan permukaan  Rumput  dan  Conlok  didapat  Koefisien  limpasan  1.09  %.    Karakteristik simulasi  curah  hujan  dan  respon  limpasan  permukaan  Conlok  dan  Rumput  didapat Koefisien limpasan 1.09 %.

## KESIMPULAN
Rasio tertinggi pada  Intensitas hujan sebesar  1.14 %. permukaan  rumput , Rasio terendah pada  Intensitas  hujan  sebesar  1.06  %  perkerasan  berpori/comblok 2,50  %  dan  Rasio terendah  Waktu  Untuk  Limpasan  sebesar  0,58  %.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  pada  durasi  hujan  yang  menerus  atau  melebihi  waktu  konsentrasi,  pada  durasi hujan yang lebih lama dari waktu konsentrasi, dan laksanakan di lapangan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
LLDIKIT.Wilayah  II  yang  telah  memberikan  dana  dan  LPPM  Universitas  Musi Rawasyang telah memberikan bimbingan dalam Penelitian Dosen Pemula (PDP).

## DAFTAR PUSTAKA
[1].   Smith  MB  (2006)  Comment  on  ‘Analysis  and  modeling  of  ﬂooding  in  urban drainage
systems.
J Hydrol
317(3):355–363. https://doi. org/10.1016/j.jhydrol.2005.05.027.
-10 0 10 20 30 40 50 0 2 4 6 8 Conblok dan Rumput Curah hujan dengan intensitas tinggi H/L
[2].   Shuster  WD,  Bonta  J,  Thurston  H,  Warnemuende E,  Smith  DR  (2005) Impacts  of impervious surface on watershed hydrology: a review. Urban Water J 2(4):263–275. https://doi.org/10.1080/ 15730620500386529
[3].   Miller  JD,  Kim  H,  Kjeldsen  TR,  Packman  J,  Grebby  S,  Dearden  R  (2014) Assessing  the  impact  of  urbanization  on  storm  runoff  in  a peri-urban  catchment using historical change in impervious cover. J Hydrol 515:59–70. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol. 2014.04.011.
[4].   Stone  B  (2004)  Paving  over  paradise:  how  land-use  regulations  pro-  mote residential imperviousness. Landsc Urban Plan 69 (1):101–113. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2003.10.028.
[5].   Fletcher TD, Andrieu H, Hamel P (2013) Understanding, management and modeling of  urban  hydrology  and  its  consequences  for  receiving  waters:  a  state  of  the  art. Adv Water Resour 51:261–279. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2012.09.001.
[6].  Jacobson CR (2011) Identiﬁcation and quantiﬁcation of the hydrological impacts of imperviousness in urban catchments: a review. J Environ Manag 92(6):1438–1448. https://doi.org/10.1016/j. jenvman.2011.01.018.
[7].   Baek SS, Choi DH, Jung JW, Lee HJ, Lee H, Yoon KS, Cho KH (2015) Optimizing low  impact  development  (LID)  for  stormwater runoff  treatment  in  an  urban  area, Korea:  Experimental  and  modeling  approach.  Water  Res  86:122–131. https://doi.org/10.1016/j. watres.2015.08.038.
[8].   Li J, Deng C, Li Y,  Li Y, Song J (2017) Comprehensive beneﬁt evaluation system for  low-impact  development  of  urban  stormwater  management  measures.  Water Resour Manag 31 (15):4745–4758. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1776-5.
[9].   DeFries  R,  Eshleman  KN  (2004)  Land ‐ use  change  and  hydrologic processes: a major focus for the future. Hydrol Process 18 (11):2183–2186. https://doi.org/10.1002/hyp.5584.
[10].  Vorosmarty  CJ,  Green  P,  Salisbury  J,  Lammers  RB  (2000)  Global  water resources:  vulnerability  from  climate  change  and  population  growth.  Science 289(5477):284–288. https://doi.org/10. 1126/science.289.5477.284.
[11].  Ahiablame  LM,  Engel  BA,  Chaubey  I  (2012)  Effectiveness  of  low  impact development practices: literature review and suggestions for future research. Water, Air, Soil Pollut 223:4253–4273. https://doi.org/10.1007/s11270-012-1189-2.
[12].  Elliott  AH,  Trowsdale  SA  (2007)  A  review  of  models  for  low  impact  urban stormwater drainage. Environ
Model Softw 22(3):394–405.
https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.12.005.
[13]. Liu W, Chen W, Peng C (2014) Assessing the effectiveness of green infrastructures  on  urban  ﬂooding  reduction:  a  community  scale  study.  Ecol  Model 291:6–14. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel. 2014.07.012.
[14]. Liu W, Chen W, Peng C (2015) Inﬂuences of setting sizes and combination of green infrastructures  on  community’s  stormwater runoff  reduction.  Ecol  Model  318:236– 244. https://doi.org/10. 1016/j.ecolmodel.2014.11.007.
[15].  Liu  W,  Chen  W,  Feng  Q  (2018)  Field  simulation  of  urban  surfaces  runoff  and estimation of runoff with experimental curve numbers. Urban Water J 15(5):418–426. https://doi.org/10.1080/ 1573062X.2018.1508597.
[16].  Salavati  B,  Oudin  L,  Furusho-Percot  C,  Ribstein  P  (2016)  Modeling  approaches  to detect  land-use  changes:  urbanization  analyzed  on a  set  of  43  US  catchments.  J Hydrol 538:138–151. https://doi.org/ 10.1016/j.jhydrol.2016.04.010.
[17].  Salvadore  E,  Bronders  J,  Batelaan  O  (2015)  Hydrological  modeling  of urbanized catchments: a review and future directions. J Hydrol 529:62–81. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.06.028.
[18].  Shields  CA,  Tague  CL  (2012)  Assessing  the  role  of  parameter  and  input uncertainty  in  ecohydrology  modeling:  implications  for  a semi-arid and urbanizing coastal California catchment. Ecosys- tems 15(5):775–791. https://doi.org/10.1007/s10021-012-9545-z.
[19]. Armson D, Stringer P, Ennos AR (2013) The effect of street trees and amenity grass on  urban  surface  water  runoff  in  Manchester,  UK. Urban  Green  12(3):282–286. https://doi.org/10.1016/j. fun.2013.04.001
[20]. Liu W, Feng Q, Chen W, Wei W, Deo RC (2019) The inﬂuence of structural factors on  stormwater  runoff  retention  of  extensive  green  roofs:  new  evidence  from  scale- based models and real experiments. J Hydrol 569:230–238. https://doi.org/10.1016/j. jhydrol.2018.11.066.
[21].  Sarkar  R,  Dutta  S  (2011)  Field  investigation  and  modeling  of  rapid  subsurface stormﬂow through preferential pathways in a vegetated hillslope of northeast India. J Hydrol Eng 17(2):333–341. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000431.
[22]. Pappas EA, Smith DR, Huang C, Shuster WD, Bonta JV (2008) Impervious surface impacts  to  runoff  and  sediment  discharge  under  laboratory  rainfall  simulation. Catena 72(1):146–152. https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.05.001.
[23]. Mai Y,  Zhang  M, Chen  W, Chen X,  Huang  G,  Li D (2018) Experimental study on the  effects  of  LID  measures  on  the  control  of  rainfall-runoff.  Urban  Water  J 15(9):827–836. https://doi.org/10. 1080/1573062X.2018.1561912.
[24]. Redfern  TW,  Macdonald  N,  Kjeldsen  TR,  Miller JD,  Reynard  N (2016) Current understanding  of  hydrological  processes  on  common  urban  surfaces.  Prog  Phys Geog 40(5):699–713. HTTPS:// doi.org/10.1177/0309133316652819.
[25].  Chakravarti  A,  Jain  MK  (2014)  Experimental  investigation  and  modeling  of  the rainfall-runoff process. Indian J Sci Technol 7 (12):2096–2106.
[26]. Chen J, Hill AA, Urbano LD (2009) A GIS-based model for urban ﬂood inundation. J Hydrol 373(1):184–192. https://doi.org/10. 1016/j.jhydrol.2009.04.021.
[27].  Donny  Harisuseno,    Khaerudin,  R  Haribowo,2018, Penentuan  Waktu  Banjir  (Tc) Dari  Proses  Hujan,  Limpasan  Dan  Infiltrasi  Di  Lahan  Untuk  Mendukung  Desain Ekodrainase Perkotaan ,  Laporan Akhirskema Penelitian Dasar Unggulan Perguruan Tinggi (PDUPT).
[28]. Okma Yendri, Andry, 2021,  Model Waktu Banjir Dari Proses  Hujan  Limpasan dan Infiltrasi  Untuk  Perencanaan  Drainase  Perkotaan. https://stitek-binataruna.e- journal.id/radial/article/view/227
[29]. Iserloh T, Ries JB, Arnáez J, Boix-Fayos C, Butzen V, Cerdà A, Gómez JA (2013) European small portable rainfall simulators: a comparison of rainfall characteristics. Catena 110:100–112. https://doi.org/10.1016/j.catena.2013.05.013.