## PEMANFAATAN DEM-SRTM DAN DEM-NAS SEBAGAI DASAR SIMULASI HUJAN-DEBIT DI DAS KALIWADAS

## THE USE OF DEM-NAS AND SRTM-DEM AS THE BASIS OF RAINFULL-RUNOFF SIMULATION IN KALIWADAS WATERSHED
1 Sukandi Samatan, 2 Heri Suprapto
1 Program Magister Teknik Sipil, Universitas Gunadarma, 2 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Gunadarma
1 kandi250576@gmail.com, 2 hsuprapto@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Akurasi perkiraan debit pada suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) untuk pengembangan sumber daya air sangat tergantung pada berbagai faktor seperti model transformasi yang digunakan, ketersediaan  dan  ketelitian  data  hidrologi  dan  karakteristik  DAS  seperti  topografi,  jaringan sungai,  tutupan  lahan  dan  tekstur  tanah.  Karakteristik  DAS  dianggap  penentu  yang  paling dominan  dalam  berbagai  analisis  hidrologi  terutama  berkaitan  dengan  data  yang  digunakan untuk menyusun model DAS dalam hal ini data Digital Elevatian Model (DEM). Penelitian ini bertujuan  untuk  menyusun  model  DAS  berdasarkan  data  DEM  Nasional  (DEMNAS)  untuk memperkirakan    debit  harian  menggunakan  Model  HEC-HMS  dan  debit  rancangan menggunakan Metode Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Nakayasu. Penelitian dilakukan di DAS Kaliwadas yang terletak di Kecamatan Kandang Serang Kabupaten Pekalongan Provinsi Jawa Tengah.  Sungai  Kaliwadas  merupakan  salah  satu  sub  DAS  dengan  luas  daerah  pengaliran kurang lebih 165.78 km2 mempunyai potensi yang cukup baik untuk penyediaan energi listrik berbasis tenaga  air.  Kinerja  model  DAS  yang  dibentuk  dengan data  DEMNAS  dibandingkan dengan kinerja model DAS yang dibentuk dengan data DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), dimana kedua data DEM ini mempunyai resolusi masing-masing sebesar 8 meter dan 90 meter. Pengujian kinerja didasarkan pada angka Root Mean Square Error (RMSE) dari kedua debit  prediksi dari  Model  HEC-HMS  terhadap  debit observasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  perkiraan  debit  Model  HEC-HMS  menggunakan  Model  DAS  DEMNAS  menunjukkan kinerja sedikit lebih baik dari kinerja dibandingkan dengan menggunakan Model DAS SRTM, dengan selisih RMSE sebesar 0.27.
Kata kunci: DEM-SRTM, DEM-NAS, model hidrologi, model DAS.

## Abstract
The  accuracy  of  flow  prediction  in  a  watershed  for  water  resource  development  is  highly dependent  on  various  factors  such  as  the  transformation  model  used,  the  availability  and accuracy  of  hydrological  data  and  watershed  characteristics  such  as  topography,  drainage networks,  land  cover  and  soil  texture.  Watershed  characteristics  are  considered  as  the  most dominant determinants in various hydrological analyzes, especially with regard to the data used to compile the watershed model, in this case the Digital Elevatian Model (DEM) data. This study aims to develop a watershed model based on National DEM (DEMNAS) data to estimate daily discharge using the HEC-HMS model and design discharge using the Nakayasu Synthetic Unit Hydrograph (SUH) method. The research was conducted in the Kaliwadas watershed, which is located  in Kandang Serang  District,  Pekalongan  Regency,  Central  Java  Province.  Kaliwadas River is one of the sub-watersheds with a drainage area of approximately 165.78 km2 which has a good enough potential to supply hydro-based electricity. The performance of the DAS model formed with DEMNAS data is compared with the performance of the watershed model formed with the DEM Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data, where these two DEM data have
a resolution of 8 meters and 90 meters, respectively. Performance testing is based on the Root Mean Square Error (RMSE) number of the two predictive flow from the HEC-HMS Model to the observed  discharge. The  results showed  that  the  estimated  discharge  of  the  HEC-HMS  Model using the DEMNAS Watershed Model showed slightly better performance than using the SRTM DAS Model, with a RMSE difference of 0.27.
Keywords : DEM-SRTM, DEM-NAS, hydrological model, watershed model.

## PENDAHULUAN
Pemodelan  hujan-aliran  memegang peran penting dalam manajemen daerah aliran sungai  (DAS).  Analisis  ini  berperan  untuk menetapkan berbagai besaran debit baik aliran rendah ( low flow ) maupun aliran puncak ( peak flow )  (Harto, 2000 dan Samatan, 2020). Aliran rendah  berasosisi  dengan  ketersediaan  air ( water  supply )  yang  berkaitan  dengan penyediaan energi ( hydro power ), penyediaan air bersih dan irigasi. Aliran puncak berkaitan dengan  banjir  yang  berasosiasi  dengan mitigasi  banjir  baik  secara  struktur  maupun non-struktur  seperti  bangunan-bangunan  dan saluran  pengendali  banjir  dan  manajemen DAS (Halwatura and Najim, 2013).
Akurasi perkiraan debit pada suatu DAS sangat tergantung pada berbagai faktor seperti model transformasi yang digunakan (Mangan et  al .,  2019;  Mather  and  Tso,  2016), ketersediaan dan ketelitian data hidrologi dan karakteristik  DAS  seperti  topografi,  jaringan sungai, tutupan lahan dan tekstur tanah. Faktor yang  yang  terakhir  yakni  karakteristik  DAS dianggap penentu yang paling dominan dalam berbagai  analisis  hidrologi  (Harto,  2000), karena menyangkut media transformasi hujan menjadi  aliran  yamg  meliputi  aliran permukaan  ( surface  run-off ),  aliran  antara ( interflow ) dan aliran dasar ( base flow ).
Secara  umum  karakteristik  DAS  yang sangat  kompleks  dapat  dinyatakan  dengan sebuah  model  DAS  yang  mewakili  berbagai elemen dalam pemodelan hidrologi (Hassan et al ., 2017; Salami et al ., 2017). Sebuah model DAS  dapat  dibentuk  menggunakan  cara  dan sumber  sederhana  tetapi  berdampak  pada ketelitian analisis seperti parameter
morfometri (Ahmed et al ., 2010). Sampai saat ini  perkembangan  teknologi  sistem informasi geografis  dan  pencitraan  melalui  satelit  telah memberi  peluang  pemodelan  DAS  dengan ketelitian  yang  lebih  baik.  Namun  demikian penggunaan resolusi DEM yang terbatas juga sangat  mempengaruhi  ketelitian  analisis (Konadu et  al .,  2009;  Li,  2014).  Salah  satu sumber  DEM  dengan  resolusi  terbaik  di Indonesia adalah DEM Nasional (DEMNAS) yang  dikembangkan  oleh  Badan  Informasi Geospasial  (BIG)  Indonesia  selain  DEM SRTM. Sejalan dengan hal tersebut, penelitian ini bermaksud mengkonstruksi DAS
menggunakan  data  spasial  dengan  analisis sistem informasi geografis (GIS) dalam rangka untuk  pengembangan  PLTM  Kaliwadas  di Kabupaten Pekalongan Provinsi Jawa Tengah guna mendukung penyediaan energi listrik di Indonesia  serta  dalam  usaha  mengurangi ketergantungan  pada  bahan  bakar  minyak. Data yang digunakan untuk penyusunan model sungai adalah data DEM Nasional (DEMNAS) beresolusi  8  meter.  Penggunaan  kedua  data tersebut  dimaksudkan  untuk  membandingkan model  DAS  yang  dibentuk  dan  kaitannya dengan akurasi perkiraan debit banjir meliputi debit rendah ( low flow ) maupun debit puncak (peak flow ). Selanjutnya perkiraan debit banjir dilakukan dengan menggunakan Model HEC- HMS, salah  satu  model  hidrologi  yang  dapat diaplikasikan  menggunakan  model  DAS berbasis  spasial.  Input    kedua  model  DAS tersebut pada Model HEC-HMS menggunakan data  hujan  dan  tutupan  lahan  yang  sama. Penelitian  dan  publikasi  tentang  penggunaan DEMNAS  belum  begitu  banyak  dilakukan. Beberapa publikasi terkait adalah seperti yang dilakukan  oleh  Ishak et  al .  (2021)  tentang
penggunaan  DEMNAS  sebagai  model geometri  untuk  simulasi  hidrodinamik  di Muara Sungai Palu. Hasil kajian menunjukkan bahwa data DEMNAS masih belum memadai untuk  membangun  model  geometri  untuk kasus  di  daerah  tersebut.  Hal  ini  tidak  hanya terkait  dengan  resolusi  DEMNAS,  terutama resolusi  vertikal,  tetapi  juga  terkait  dengan kemiringan  topografi  yang  sangat  rendah  di muara sungai. Namun, penggunaan data ini di area  dengan  kemiringan  yang  lebih  tinggi dapat dievaluasi kembali. Pada kasus berbeda,
Shodiq  dkk.  (2022)  menganalisis    analisis aspek geometrik genangan banjir
menggunakan  data  DEMNAS.  Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa data DEMNAS dapat  digunakan  sebagai  data  pendekatan untuk  pemodelan  genangan  banjir.  Ancaman terjadinya  genangan  banjir  masih  ada dikarenakan curah hujan yang tertinggi bukan saat  kejadian  genangan  banjir  di  awal  tahun 2021.  Sehingga  rekomendasi  mitigasi  bagi pemangku  kepentingan  berupa  pembuatan saluran irigasi yang terintegrasi dengan sungai, mempersiapkan  retensi  air,  mempersiapkan lokasi  pengungsian  dan  jalur  evakuasi. Selanjutnya  Putra et  al .  (2022)  melakukan kajian  tentang  pemodelan  aliran  debris berdasarkan DEMNAS menggunakan Flow-R di Kabupaten Sigi Provinsi Sulawesi Tangah. Hasil  penelitian  menunjukkan  penggunaan DEMNAS  memberikan  kinerja  baik terhadap pemodelan  aliran  debris.  Serangkaian  kajian tersebut mengindikasikan bahwa data DEMNAS pada beberapa kasus menunjukkan akurasi  yang  sangat  baik  terhadap  hasil pemodelan  terutama  banjir  dan  aliran  debris. Namun  pada  kasus  yang lain  data  DEMNAS belum memberikan hasil memuaskan terhadap simulasi arus di muara sungai. Kajian ini akan sangat  menarik  karena  diaplikasikan  pada skala  daerah  aliarn  sungai  (DAS)  dengan membandingkan  kinerjanya  terhadap  data SRTM,  dengan  tujuan  (1)  Mendapatkan
karakteristik  model  DAS  yang  dibentuk menggunakan  DEM  Nasional  (DEMNAS), meliputi karakteristik  jaringan sungai, kemiringan  lereng  dan  luas  DAS,  dan  (2)
Mengetahui kinerja model transformasi hujan- aliran (HEC-HMS) berdasarkan data
DEMNAS  yang  digunakan  baik  terhadap aliran  rendah  maupun  aliran  puncak  diukur dengan Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE).

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  DAS Kaliwadas  (Gambar  1),  yang  terletak  di Kecamatan  Kandang  Serang  Kabupaten Pekalongan  Provinsi  Jawa  Tengah.  Sungai Kaliwadas merupakan salah sub DAS dengan luas  daerah  pengaliran  kurang  lebih  165.78 km 2 yang diukur pada pos hidrometri (AWLR) terdapat  pada  Bendung  Kaliwadas.  Pada sungai ini juga terdapat Bendung Lambur yang terletak  di  sebelah  hulu  Bendung  Kaliwadas. Saat  ini  Bendung  Kaliwadas  berfungsi  untuk penyediaan  air  irigasi  sedangkan  Bendung Lambur  untuk  pemenuhan  energi  listrik. Kedua bendung terletak pada sungai kontinyu dengan  debit  tersedia  sepanjang  tahun  baik pada musim hujan dan musim kemarau.

## 2. Bahan Penelitian
Bahan  penelitian yang digunakan pada penelitian  meliputi  peta  DEM  dalam  hal  ini DEM Nasional dan DEM SRTM, data tutupan lahan, jenis tanah, data hujan harian, dan data debit harian. Peta tutupan lahan dan jenis tanah (Gambar  2)  bisa  diperoleh  dari  BAPPEDA Kabupaten  Pekalongan  sedangkan  data  hujan dan debit bisa didapatkan dari Balai Wilayah Sungai (BWS) Pemali-Juana di Jawa Tengah. Data lainnya adalah data pengukuran langsung debit  yang  akan  dilakukan  pada  Pos  AWLR Kaliwadas  untuk  menguji  validitas  dan konsistensi AWLR Bendung Kaliwadas.
Gambar 1. Lokasi Penelitian di DAS Kaliwadas
Gambar 2. Tata Tutupan Lahan dan Jenis Tanah DAS Kaliwadas
Peralatan yang digunakan pada
penelitian  ini  adalah  seperangkat  alat  ukur hidrologi  dan  hidrometri  yang  dipasang  di DAS Kaliwadas oleh BWS Pemali-Juana.
Alat  ini  berfungsi  untuk  mengukur curah hujan dan tinggi muka air jam-jaman dan harian.  Peralatan  lainnya  yang  digunakan adalah  Current  Meter  untuk  mengukur kecepatan  aliran  (validasi),  Theodolit,  GPS dan beberapa peralatan ukur lainnya.

## 3. Tahapan Penelitian
Penelitian ini dikelompokkan menjadi 3 (tiga) tahap, yaitu: (1) Studi pendahuluan dan pengumpulan  data  baik  data  primer  maupun dan  sekunder.  Studi  pendahuluan  dilakukan untuk  mengidentifikasi  kajian-kajian  yang pernah dilakukan di lokasi penelitian sehingga bisa  dijadikan  sebagai  referensi.  Bersamaan dengan  kajian  pendahuluan,  dapat  juga dilakukan pengumpulan data dimana jenis dan macamnya sebagaimana telah disebutkan pada
Bahan dan Peralatan Penelitian, (2) Penyusunan model DAS. Pada tahap ini model DAS dibentuk dari DEM Nasional
(DEMNAS)  beresolusi  8  meter  dan dibandingkan  dengan  Model  DAS  yang disusun  dari  DEM  SRTM  90  meter. Penyusunan  model  DAS  ini  dilakukan menggunakan  ArcGIS  10.4  (Gambar  3.5) dengan Hydrology Tool , salah satu bagian dari Spatial  Analyst  Tool pada Arc  Toobox ,  (3) Simulasi  Model  HEC-HMS  berdasarkan kedua  model  DAS  tersebut  menggunakan input  data  hujan  yang  sama.  Pada  tahap  ini dilakukan optimasi/kalibrasi untuk menetapkan  model  DAS  terbaik  berdasarkan kesesuaian  debit  prediksi  dengan  debit pengamatan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE),  (Nash  dan  Sutcliffe,  1970 dalam Cheng et al., 2013; ) dengan formula:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = & ' (𝑄 *+, - − 𝑄 ,/0 1 2 3 /45 𝑁 (1)
Nilai-nilai  indikator  kesalahan ³ 0  Semakin rendah tinggi indikator kesalahan, maka model yang  dihasilkan  memiliki  kinerja  yang  buruk dan  sebaliknya  apabila  nilai  indikator kesalahan semakin rendah mendekati 0 maka kinerja model semakin tinggi, (4) Model DAS
yang  menghasilkan  kinerja  terbaik  akan digunakan sebagai dasar simulasi Model HEC- HMS dengan menggunakan parameter optimal untuk memprediksi debit harian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Karakteristik DAS
Delineasi  DAS  Kaliwadas  diterapkan berdasarkan dua jenis data DEM yakni DEM Nasional  (DEMNAS)  beresolusi  horisontal sekitar  8.33  meter  dan  DEM Shuttle  Radar Topography Mission (DEM SRTM) beresolusi 90 meter. Penekanan utama analisis ini adalah pada  pemanfaatan  DEMNAS  sebagai  data dasar  untuk  menyusun  model  DAS.  Asumsi yang digunakan untuk melakukan analisis ini adalah  bahwa  semakin  tinggi  resolusi  DEM yang digunakan, maka karakteristik DAS yang dihasilkan  akan  semakin  akurat,  dan  akan semakin mirip dengan karakteristik DAS yang sesungguhnya.  Untuk  membuktikan  asumsi ini,  maka  perlu  dilakukan  pembanding menggunakan  DEM  beresolusi  lebih  rendah yaitu DEM SRTM90. Delineasi DAS terhadap kedua  data  DEM  tersebut  dilakukan menggunakan Hydrology Tool komponen dari Spatial  Analyst  Tool pada Arc  Toolbox ArcGIS.  Hasil  delineasi  DAS  menggunakan tool  tersebut  ditampilkan  pada  Gambar  3 dengan  jaringan  sungai  pada  Gambar  4,  dan secara kuantitatif ditampilkan pada Tabel 1.
Gambar 3. Batas DAS Kaliwadas Hasil Delineasi dari (A) DEMNAS dan (B) DEM SRTM90
Tabel 1. Perbandingan Hasil Delineasi DAS dari DEMNAS dan DEM SRTM90 No Parameter DEMNAS DEM SRTM90 1  Luas DAS (km 2 ) 161.22 166.68 2  Panjang sungai utama (km) 24.36 21.51 3  Panjang sungai total (km) 37.69 27.96 4  Kemiringan sungai utama 0.020525 0.019572 5  Keliling DAS (km) 109.01 98.49 6  Bentuk  DAS Melebar ke arah hulu  Melebar ke arah hulu a).  DEMNAS b). DEM SRTM90
Gambar 4. Jaringan Sungai Hasil Derivasi dari (A) DEMNAS dan (B) DEM SRTM90 Mencermati hasil delineasi DAS seperti pada Tabel 1., terdapat tiga parameter penting yang berbeda dari kedua jenis yakni luas DAS, panjang sungai dan keliling DAS. Luas DAS dari  DEMNAS  lebih  kecil  dari  luas  DAS SRTM90,  sedangkan  keliling  DAS  menjadi lebih besar. Hal ini berkaitan dengan kerapatan titik  elevasi  yang  menyebabkan  garis  batas DAS pada DEMNAS lebih detail.

## 2. Kinerja Transformasi Hujan-Debit
Berdasarkan hasil simulasi dan optimasi HEC-HMS  terhadap  kedua  model  DAS tersebut, selanjutnya dapat dibuat
perbandingan  kinerja  model  berdasarkan kriteria Root  Mean  Square  Error (RMSE). Semakin kecil  nilai RMSE dan mendekati 0, maka  kinerja  model  akan  semakin  bagus. Merujuk  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6, terlihat  angka  RMSE  masing-masing  hasil
simulasi  dan  optimasi.  Perbedaan  angka RMSE  dari  keempat  skenario,  relatif  sangat kecil  dimana  untuk  DAS  DEMNAS  bernilai 12.22 dan 11.17 kondisi sebelum dan sesudah kalibrasi. Terjadi peningkatan kinerja sebesar 8.62%  setelah  dilakukan  optimasi  parameter yang sejalan dengan penelitian Reshma et al . (2013) dan Romali et al . (2017).
Untuk DAS SRTM, angka RMSE kedua kondisi  sebelum  dan  sesudah  kalibrasi berturut-turut  sebesar  12.59  dan  11.44.  Pada skenario  ini  kinerja model meningkat  9.14%. Apabila  dicermati  lebih  detail,  kinerja Model HEC-HMS dari Model DAS DEMNAS sedikit lebih baik dari kinerja Model DAS SRTM baik pada  kondisi  sebelum  maupun  sesudah kalibrasi. Pada skenario kalibrasi angka RMSE Model  DAS  DEMNAS  lebih  rendah  dari Model DAS SRTM dengan selisih 0.27, relatif sangat  kecil.  Namun  demikian  secara  logika
DEM  dengan  resolusi  lebih  tinggi  akan memberikan  hasil  simulasi  yang  lebih  baik telah  terkonfirmasi  pada  analisis  ini  walapun dengan  indikator  yang  sangat  kecil.  Kecilnya indikasi kebaikan ini sangat berkaitan dengan berbagai  faktor  terutama  kevalidan  dan
keabsahan  data  hidrologi.  Oleh  karena  ini untuk  mendapatkan  ilustrasi  yang  lebih memuaskan,  metode  yang  sama  dapat diterapkan  pada  DAS  lain  yang  mempunyai data  valid  dan  lengkap  (Himanshu et  al ., 2013).
Gambar 5. Perbandingan Debit Simulasi dengan Debit AWLR Untuk DAS DEMNAS dengan RMSE=12.22
Gambar 6. Perbandingan Debit Optimasi dengan Debit AWLR Untuk DAS DEMNAS
dengan RMSE=11.17
0 25 50 75 100 125
150 175 0 25 50 75 100 125 150 175 1-Jan 1-Feb1-Mar 1-Apr 1-May 1-Jun 1-Jul 1-Aug 1-Sep 1-Oct 1-Nov 1-Dec Huja n (mm) Debi t (m 3 /det) Waktu (hari) Hujan Debit AWLR Debit Simulasi (tanpa kalibrasi)
RMSE =12.22
0 25
50
75
100 125
150 175 0 25 50 75 100 125 150 175 1-Jan 1-Feb1-Mar 1-Apr 1-May 1-Jun 1-Jul 1-Aug 1-Sep 1-Oct 1-Nov 1-Dec Huja n (mm) De bit (m 3 /det) Waktu (hari) Hujan Debit AWLR
Debit Optimasi (kalibrasi)
RMSE = 11.17
Gambar 7. Perbandingan Debit Simulasi dengan Debit AWLR Untuk DAS SRTM dengan RMSE=12.59
Gambar 8. Perbandingan Debit Optimasi dengan Debit AWLR Untuk DAS SRTM dengan RMSE=11.44
Tabel 2. Parameter Optimasi Model HEC-HMS
No  Parameter Model HEC-HMS DAS DEMNAS DAS SRTM Batasan Awal  Optimal  Awal Optimal 1 Time of Consentration (hour)  3.46 3.3238 3.20 3.6776 0.02-1000 2 Storage Coefficient (hour) 3 3.1858 3 3.5909 0.0167-1000 3 Initial Dischare (m 3 /s) 1 0.7214 1 1.2969 1-100000 4 Ratio to Peak 0.5 0.5339 0.5 0.4998 0-1 5 Recession Constant 0.5 0.72 0.5 0.72 0.01-1 6 Curve Number 69.2 35.071 70.5 35.357 35-99 7 Initial Abstraction (mm) 2 1.664 2 2.075 0.001-500
0
25 50 75 100 125
150 175 0 25 50 75 100 125 150 175 1-Jan 1-Feb1-Mar 1-Apr 1-May 1-Jun 1-Jul 1-Aug 1-Sep 1-Oct 1-Nov 1-Dec Huja n (mm) Debi t (m 3 /det) Waktu (hari) Hujan Debit AWLR Debit Simulasi (tanpa kalibrasi) RMSE =12.59 0
25 50
75
100
125 150 175 0 25 50 75 100 125 150 175 1-Jan 1-Feb1-Mar 1-Apr 1-May 1-Jun 1-Jul 1-Aug 1-Sep 1-Oct 1-Nov 1-Dec Huja n (mm) De bit (m 3 /det) Waktu (hari) Hujan Debit AWLR Debit Optimasi (kalibrasi)
RMSE = 11.44

## Tabel 3. Rekapitulasi Debit Bulanan Rata-Rata Hasil Simulasi HEC-HMS
Tahun Bulan Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des 2010 8.2 27.5 31.6  17.3  20.3  16.0  4.5 2.5 2.5 1.1 9.9 11.4 2011 24.0  34.7 32.5  31.3  31.9  32.0  15.2  15.5  23.1  14.7  18.2  24.9 2012 14.2  46.9 25.8  15.8  13.9  4.0 10.2  10.4  5.8 6.8 11.7  33.7 2013 40.6  31.9 29.5  14.5  14.7  6.0 3.1 1.7 0.9 1.6 10.0  26.4 2014 84.3  68.6 53.9  37.7  23.1  16.1  23.8  18.0  12.3  20.2  27.2  31.0 2015 63.2  110.7  49.9  35.2  25.1  20.8  33.0  20.0  8.3 6.5 6.9 35.1 2016 71.2  45.9 50.8  27.1  11.1  5.5 3.0 1.6 0.9 14.1  36.9  26.8 2017 51.0  50.8 36.0  21.8  17.4  24.1  15.5  44.9  39.1  44.8  46.9  60.4 2018 56.2  41.4 35.6  27.6  31.3  16.3  6.6 12.5  24.6  34.1  36.3  27.3 2019 76.8  47.6 26.4  19.5  11.0  3.5 1.9 1.9 1.8 35.3  38.5  30.2
Pada  tahap  selanjutnya,  berdasarkan parameter  optimal  dari  Model  DAS DEMNAS,  simulasi  hujan-aliran  akan diterapkan  pada  data  Tahun  2010-2018. Parameter-parameter optimal dari Model HMS untuk DAS DEMNAS disajikan Pada Tabel 2.

## 3. Perkiraan Debit
Berdasarkan  Model  DAS  DEMNAS maka  selanjutnya  pada  Model  HEC-HMS dapat diinput data hujan harian Periode 2010- 2019.  Tabel  3  menyajikan  rekapitulasi  debit rata-rata  bulanan  Sungai  Kaliwadas,  hasil Simulasi HEC-HMS Periode 2010-2019.

## SIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  dan  kajian yang  telah  dilakukan  pada  analisis  dan pembahasan, maka dapat disimpulkan beberapa  hal  sebagai  afirmasi  atas  tujuan penelitian seperti berikut ini:
1) Secara umum DAS Kaliwadas mempunyai bentuk  memanjang  dan  melebar  ke  arah hulu. Model DAS yang diturunkan dari data DEMNAS  menampilan  jaringan  sungai dengan  kerapatan  rendah  berbentuk menjari.  Bila  dibandingkan  dengan  model DAS dari data SRTM, pada studi ini model DAS DEMNAS menunjukkan luasan lebih rendah  dan  kemiringan  dasar  sungai  lebih terjal.
2) Transformasi  hujan-aliran  Model  HEC- HMS menggunakan Model DAS DEMNAS menunjukkan kinerja sedikit lebih baik dari kinerja dibandingkan dengan menggunakan Model  DAS  SRTM,  dengan  selisih Root Mean Squre Error (RMSE) sebesar 0.27.
3) Debit  puncak  banjir  untuk  kala  ulang  20 tahun  dan  50  tahun,  maka  debit  puncak banjir mencapai 412.83 m3/det dan 455.24 m3/det.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, S.A., Chandrashekarappa, K.N., Raj, S.K.,  Nischitha,  V.,  and  Kavitha,  G., (2010).  Evaluation  of  Morphometric Parameters  Derived  from  ASTER  and SRTM  DEM  –  A  study  on  Bandihole Sub-watershed  Basin  in  Karnataka. Journal of the Indian Society of Remote Sensing , Vol. 38, pp. 227-238.
Cheng,  C.,  Cheng,  S.,  Wen,  J.,  and  Lee,  J. (2013).  Time  and  Flow  Characteristics of  Component  Hydrographs  Related to
Rainfall–Streamflow Observations.
Journal  of  Hydrologic  Engineering , Vol. 18, No. 6, pp. 675-688. Halwatura  D.  and  Najim  M.M.M.  (2013). Application  of  The  HEC-HMS  Model for  Runoff  Simulation  in  a  Tropical Catchment. Environmental Modelling & Software , Vol. 46, pp. 155-162.
Harto,  S.  (2000).  Hidrologi  :  Teori,  Masalah dan  Penyelesaian.  Nafiri  Offset, Yogyakarta.
Hassan, A.K.M.B., Heather M., Jarrett P., and Amine M. (2017). Application of HEC- HMS in a Cold Region Watershed and Use of RADARSAT-2 Soil Moisture in Initializing the Model. Hydrology , Vol. 4, No. 9, pp. 1-19.
Himanshu, S.K., Garg, N., Rautela, S., Anuja, K.M.,  and  Tiwari,  M.  (2013).  Remote
Sensing  and  GIS  Applications  in Determination  of  Geomorphological Parameters  and  Design  Flood  for  a Himalyan River Basin, India. International Research Journal of Earth
Sciences , Vol. 1, No. 3, pp. 11-15.
Konadu,  D.D.  and  Fosu,  C.  (2009).  Digital Elevation  Models  and  GIS  for Watershed  Modelling  and  Flood Prediction  –  A  Case  Study  of  Accra Ghana. Appropriate  Technologies  for Environmental  Protection  in  the Developing World , pp. 325-332.
Li, Z. (2014). Watershed Modeling Using Arc
Hydro Based on DEMs: A Case Study in  Jackpine  Watershed. Environmental Systems Research , Vol. 3, pp. 1-12.
Mangan, P., Haq, MA., and Baral, P. (2019).
Morphometric  Analysis  of  Watershed Using Remote Sensing and GIS-A Case Study of Nanganji River Basin in Tamil Nadu,  India. Arabian  Journal  of Geosciences , Vol. 12, No. 202, pp. 1-14. Mather, M. and Tso, B. (2016). Classification Methods  for  Remotely  Sensed  Data, CRC Press, Boca Raton, Florida, USA. Reshma T., Venkata R.K., and Deva P. (2013).
Simulation  of  Event  Based  Runoff Using  HEC-HMS  Model  for  an Experimental  Watershed. International
Journal of Hydraulic Engineering , Vol. 2, No. 2, pp. 28-33. Romali,  N.S.,  Yusop,  S.,  and  Ismail,  A.Z. (2017).  Hydrological  Modelling  Using HEC-HMS  for  Flood  Risk  Assessment
of Segamat Town, Malaysia. Materials Science and Engineering , Vol. 318, pp. 1-6.
Salami, A.W., Bilewu, S.O., Ibitoye, A.B., and Ayanshola  A.M.  (2017).  Runoff Hydrographs  Using  Snyder  And  SCS Synthetic Unit Hydrograph Methods: a Case Study of Selected Rivers in South West  Nigeria. Journal  of  Ecological Engineering , Vol 18, No. 1, pp. 25-34. Samatan,  S.  (2020).  Perbandingan  Perkiraan Debit  Banjir Rancangan  Menggunakan Data  Hujan  dan  Debit  di  DAS Kaliwadas  Kab.  Pekalongan,  Jawa Tengah. Rekonstruksi  Tadulako:  Civil Engineering  Journal  on  Research  and Development . Vol. 1, No. 2, pp. 1-8.
Ishak,  M.G.,  Tunas,  I.G.,  Herman,  R.
Setiyawan, and Arafat, Y. (2021). Flow Simulation  using  2D  Hydrodynamic Model  at  the  Palu  Estuary  Based  on National DEM Source Data. International  Journal  of  Design  & Nature and Ecodynamics , Vol. 16, No.
6, pp. 709-715.
Shodiq,  A.M.,  Sobatnu,  F,.  dan  Inayah  N.
(2022).  Analisis  Aspek  Geometrik
Genangan  Banjir  Menggunakan  Data DEMNAS. Jurnal INTEKNA : Informasi  Teknik  Dan  Niaga ,  Vol.  22, No. 1, pp. 51–59 Putra,  M.H.Z.,  Dinata,  I.A.,  Sadisun,  I.A., Sarah, D., Aulia, A.N., and Sukristiyanti.  (2022).  Modeling  of
Individual  Debris  Flows  Based  on DEMNAS Using Flow-R: A Case Study in Sigi, Central Sulawesi. Riset Geologi dan Pertambangan: Indonesian Journal of Geology and Mining , Vol. 32, No. 1 pp. 37-58.