CLAPEYRON : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil 3(2): 48-60
ISSN 2776-463X

## KAJIAN SIMULASI BANJIR DESA DORO DENGAN APLIKASI HECRAS 2D
Ridwan 1 , Muhammad Sarif 1 , Ichsan Rauf 1* , Kusnadi 1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Khairun, Ternate e-mail : ichsan_rauf@unkhair.ac.id

## ABSTRAK
Desa  Doro  yang  telah  menjadi  salah  satu  wilayah  langganan  banjir  di  Provinsi  Maluku  Utara.  Beberapa  media  local menyatakan  bahwa  kejadian  banjir  didesa  ini  telah  terjadi  sejak  tahun  2018  hingga  saat  ini.  Kejadian  banjir  berdampak pada  kehidupan  masyarakatnya  serta  memutus  jaringan  jalan  Provinsi,  sehingga  pengendalian  banjir  mutlak  harus dilakukan. Upaya pengendalian banjir dalam penelitian ini difokuskan pada analisis kapasitas sungai Laka sebagai system drainase alami serta pola sebaran banjir yang terjadi di desa Doro. Dalam studi ini kajian banjir dilakukan dengan beberapa pendekatan analisa, baik analisa morfometri DAS sungai Lasa, pendekatan statistic untuk analisa hidrologi yang bertujuan mentransformasi nilai curah hujan menjadi debit banjir dengan kala ulang 2, 5, 10 dan 25 tahun, serta analisa hidrolika aliran  sungai  Laka  dengan  menggunakan  perangkat  lunakHec-RAS  2D.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  debit banjir untuk kala ulang 2, 5, 10 dan 25 tahun berpotensi menyebabkan terjadinya genangan di desa Doro masing-masing seluas  3.43  ha,  4.23  ha,  4.78  ha  dan  5.19  ha.  Adapun  validasi  untuk  luas  dan  tinggi  genangan  berdasarkan  beberapa kejadian banjir sebelumnya menunjukkan deviasi sebesar 1.15 % terhadap model yang dihasilkan.
Kata kunci :desa Doro, banjir, Hec-RAS

## Pendahuluan
Desa Doro yang secara administrasi berada di Kabupaten Halmahera Selatan, Provinsi Maluku Utara telah  menjadi  daerah  rawan  banjir  (Gambar  1).  Hal  ini  didasarkan  meningkatnya  frekuensi  kejadian banjir yang terjadi di desa tersebut, dimana liputan beberapa media online local mewartakan beberapa kejadian banjir terjadi ditahun 2018, 2019, dan 2020. Banjir yang terjadi di desa Doro, tidak lepas dari luapan sungai Lasa yang melintasi kawasan ini akibat tidak mampu lagi menampung debit aliran yang terjadi.  Kejadian-kejadian  banjir  ini  berdampak  pada  terganggunya  aktifitas166  kepala  keluarga  yang bertempat tinggal di desa  ini serta memutus aksesibilitas transportasi, dimana terdapat jalan Provinsi yang melintasi desa tersebut.
Badan  Nasional  PenanggulanganBencana  (BNPB)  mendefenisikanBanjirsebagai Peristiwa  atau keadaan dimana terendamnya suatu daerah atau daratan karena volume air yang meningkat.”. Dengan kata  lain,  fenomena  banjir  terjadi  akibat  peningkatan  debit  air  pada  sebuah  wilayah  yang  melampaui kapasitas  tampungan  sungainya  sehingga  menyebabkan  luapan  dan  menggenangi  wilayah  tersebut. (Kodoatie  &  Sugiyanto,  2002)  menyatakan  bahwa  peningkatan  debit  disebabkan  oleh  2  faktor,  yaitu :kondisi  alam  (curah  hujan,  pengaruh  fisiografi  daerah,  erosi  dan  sedimentasi,  kapasitas  sungai,  dan pengaruh  pasang  surut)  dan  tindakan  manusia  (merubah  fungsi  lahan  untuk  budidaya  dataran  banjir, perencanaan  yang  tidaktepat,  sampah,  pengambilan  air  tanah  secara  berlebihan).  Adapun  perubahan
ISSN 2776-463X
iklim global telah mempengaruhi terjadinya perilaku curah hujan, baik dari pola sebaran, intensitas mau pundurasinya(Rahmati & Pourghasemi, 2017).
Gambar 1 . Desa Doro di Kabupaten Halmahera Selatan, Maluku Utara
Pemetaan  banjir  merupakan  langkah  awal  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  upaya  pengendalian banjir.  Kebijakan  dalam  pengendalian  banjir  harus  didasarkan  pada  pendekatan  analisis  banjir  pada masing-masing  wilayah,  oleh  karena  variabilitas  ruang  dan  waktu  menjadi  factor  utama  yang mempengaruhi fenomena bencana alam ini(Zhang & Smith, 2002). Dengan kata lain pengendalian banjir akan  sangat    tergantung  pada  kondisifisik  dan  klimatologi  yang  membentuk  masing-masing  wilayah. Oleh  karena  itu,  pemodelan  dan  simulasi  banjir  yang  berbasis  SIG  merupakan  upaya  awal  yang dilakukan  untuk  memahami  karakteristik  banjir  yang  terjadi  pada  sebuah  wilayah,  baik  dalam  hal peramalan frekuensi banjir maupun pemetaan kawasan banjir(Parhi, 2018). Hal iniakan membantu para pemangku  kepentingan  dalam  menentukan  bentuk  pengendalian  banjir  yang  memberikan  hasil  yang optimum.
River  Analysis  System yang  merupakan  aplikasi  keluaran  dari Hidrology  Engineering  Corps (HEC-RAS) telah menjadi aplikasi yang sangat populerdigunakandalam pemetaan banjir. Aplikasi inidifokuskan pada analisis hidrolika aliran pada penampang saluran terbuka baik untu kaliran 1D dan 2D (Brunner, 2016). Hasil  analisis aplikasi ini dapat memberikan gambaran pola sebaran banjir dan tinggi genangan yang terjadi pada sebuah wilayah dengan cukup baik (Sholichin & Prayogo, 2019), (Rauf, 2021).

## METODOLOGI PENELITIAN
Kajian  karakteristik  banjir  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  merupakan  simulasi  pola  genangan banjir  di  desa  Doro  berdasarkan  proyeksi  curah  hujan  dengan  kala  ulang  tertentu.  Validasi  sebaran
ISSN 2776-463X
genangan  didasarkan  pada  kejadian-kejadian  banjir  tahun-tahun  sebelumnya,  serta  dikuatkan  dengan hasil  observasi  lapangan  di  beberapa  titik  genangan.  Oleh  karena  itu,  maka  pendekatan  analisis  yang dilakukan menggunakan analisa hidrologi dan hidrolika.
Data-data yang digunakan dalam analisis ini diperoleh secara langsung maupun tidak langsung. Data geometri  sungai  dan  kawasan  desa  Doro  didapatkan  melalui  pengukuran  langsung  dengan menggunakan alat ukur Total Station (TS). Observasi lapangan untuk mengukur tinggi genangan akibat banjir terdahulu dilakukan sebagai dasar validasi terhadap model sebaran proyeksi. Data-data sekunder yang  digunakan berupa  :  data  curahhujan maksimum  harian  dari  tahun  2009 – 2021  yang  bersumber dari  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan  penataan  Ruang  ,  serta  data  tutupan  lahan  yang  bersumber  dari Bapelitbangda Halmahera Selatan.
Penelitian ini diawali dengan melakukan analisis hidrologi untuk memprediksi debit banjir rancangan berdasarkan kala ulang 2, 5, 10 dan 25 tahun. Triadmodjo, 2006 menguraikan tahapan analisa frekuensi curah  hujan,  meliputi  :analisa  parameter  statistik  data  hujan,  analisa  model  distribusi  hujan,  uji homoskeditas,  dan  analisa  curah  hujan  rencana.  Penentuan  besaran  debit  kemudian  dilakukan  dengan menggunakan  model  Hidograf  Satuan  Sintetik  (HSS)  Nakayasu,  mengingat  di  lokasi  studi  belum terdapat pos hidrometri. Selainitu, HSS Nakayasu dapat menggambarkan karakteristik hidrologi yang lebih  baik  dibandingkan  model  HSS  lainnya,  baik  dari  estimasi  puncak  banjir  maupun  periode  banjir yang terjad i(Pratomo, et al., 2014) (Margini, et al., 2017). Simulasi sebaran kemudian dilakukan dengan menggunakan apliakasi River Analysis System yang merupakan keluarandari Hidrology Engineering Corps (HEC-RAS) dengan mengasumsikan aliran yang terjadi merupakan aliran tetap.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik DAS
Karakteristik  morfometrik  DAS  di  Desa  Doro  diperoleh  dengan  membangun  model  spasial menggunakan  data  Digital  Elevation  Model  (DEM)  yang  diperoleh  dari  DEMNAS  yang  memiliki resolusi 8 mx 8 m atau 0,27 detik busur. Penataan batas DAS berdasarkan informasi dari warga, dimana mereka menunjuk dimana luapan banjir mulai terjadi, kemudian titik ini menjadi koordinat awal dalam pengukuran topografi.
ISSN 2776-463X

## Gambar 2 . DAS dan jaringansungaisintetikAke Lasa
Hasil    pemodelan  spasial  DAS  Ake  Lasa  dan  jaringan  sungai  yang  berpotensi  menyumbang  aliran permukaan di lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 2. Dari analisis spasial pada Sistem Informasi Geografis  (SIG),  peneliti  memperoleh  parameter  DAS  dan  morfometrik  sungai,  terdiri  dari  panjang sungai utama (L) (30,09 km), kemiringan aliran sungai utama (0,022%), luas daerah tangkapan air (A) (11,362 km).2), dan kemiringan DAS (bervariasi antara 2% - 45%).

## Curah HujanRancangan
Data  curah  hujan  maksimum  harian  Halmahera  Selatan  selama  13  tahun  dari  tahun  2009 – 2021 diperlihatkan  pada  Gambar  2.  Dalam  periode  tersebut  intensitas  curah  hujan  maksimum  terjadi  pada tahun  2009  sebesar  174  mm,  sementara  intensitas  curah  hujan  terendah  sebesar  84  mm  terjadi  pada tahun  2014.  Curah  hujan  rata-rata  selama  periode  tersebutsebesar  115,69  mm.  Berdasarkan  data-data tersebut, maka kejadian banjir yang terjadi pada tahun 2019, 2020, dan 2021 disebabkan oleh intensitas curah hujan masing-masing sebesar 85 mm, 85 mm, dan 134 mm.
ISSN 2776-463X
Gambar 3 . Curah HujanMaksimumHarianperiode 2009 – 2021.
Hasil analisis frekuensi curah hujan dengan periode rencana (T) dengan menggunakan model sebaran Log  Normal,  Normal,  Gumbel  dan  Log  Pearson  III  diperlihatkan  pada  Tabel  1.  Dari  hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  distribusi  Log  Pearson  memberikan  nilai  terbesarsementara  distribusi  Normal menghasilkan nilai terkecil. Adapun untuk penentuan nilai intensitas curah hujan yang akan digunakan dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  parameter  statistic  untuk  setiap  model  dan  pengujian homoskeditas data dari hasil model yang telah memenuhi syarat yang ditentukan.
Tabel 1. Perkiraan Intensitas Curah Hujan Kala Ulang
T Normal Log Normal Gumbel Log Pearson 2 115.69 112.71 100.06 110.43 5 139.15 137.52 124.81 136.43 10 151.44 152.63 141.19 154.23 25 163.39 168.92 161.90 177.44 50 172.94 183.17 177.25 195.30 100 180.76 195.73 192.50 213.66
Hasil uji parameter-parameter statistik yang meliputi: nilai koefisien kemencengan (Cs), koefisien varian (Cv),  dan  koefisien  keruncingan  (Ck)  terhadap  setiap  model  sesuai  persyaratannya,  maka  model  yang memenuhi  secara  statistic  adalah  distribusi  Log  Pearson,  dimana  nilai  Cs  0.  Adapun  dari  hasil  uji homoskeditas data, model distribusi Log Pearson juga telah memenuhi memenuhi syarat. Berdasarkan hasil uji chi-kuadrat diperoleh nilai chi-hitung sebesar 0,462, dimana nilai ini lebih kecil dari nilai chi- kritis  sebesar  5,991  untuk  taraf  signifikansi  (  )  95%.  Sementaraitu,  pengujian  dengan  metode  uji Smirnov-Kolmogorov memberikan hasil perhitungan nilai  - hitung sebesar 0,155, nilai ini lebih kecil dibandingkan  nilai  -kritik  untuk  taraf  signifikansi  (  )  95%  sebesar  0,368.  Dengan  demikian  dapat diambil kesimpulan bahwa nilai perolehan intensitas curah hujansebaran Log Pearson dapat digunakan dalam analisis debit banjir dalam studi ini.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Inte ns it a s Cura h H uja n ( m m ) Tahun
ISSN 2776-463X

## Analisis Debit DAS
Dengan  menggunakan    pemodelan  nilai  curah  hujan  maka  dapat  dihitung  nilai  curah  hujan  efektif dengan metode Mononobe, dimana nilai curah hujan efektif selama 6 jam ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel2 .Perhitungan Curah Hujan Efektif dengan metode Mononobe. Kala Ulang Tahun 2 5 10 25 50 2020 R Rancangan (mm) 115.972 163.813 196.299 234.262 269.410 134.000 C 0.65 0.65 0.65 0.65 0.65 0.65 0.65 Rn (mm) 75.382 106.478 127.594 152.270 175.117 87.100 Jam Nisbah 1 0.550 41.484 58.597 70.218 83.797 96.370 47.933 2 0.143 10.783 15.231 18.251 21.781 25.049 12.459 3 0.100 7.564 10.684 12.803 15.279 17.571 8.740 4 0.080 6.021 8.505 10.192 12.163 13.988 6.958 5 0.067 5.085 7.183 8.608 10.272 11.813 5.876 6 0.059 4.445 6.278 7.523 8.978 10.325 5.135
Hasil  perhitungan  curah  hujan  efektif  per  jam  dengan  pemodelan  curah  hujan  untuk  periode  ulang merupakan  parameter  masukan  untuk  sistem  DAS  Ake  Lasa,  digunakan  dalam  pembuatan  model hidrograf dengan satuan sintetik untuk menganalisis besarnya debit banjir. Setelah menerapkan metode NSUH,  peneliti memperoleh  waktu  puncak  (Tp)  banjir  yang  terjadi  di DAS  Ake  Lasa  adalah  3.19jam dengan bentuk hidrograf seperti pada Gambar 4. Debit banjir maksimum untuk periode ulang 2, 5, 10, 25  dan50  tahun  adalah  57.956m3/s,  81.427  m3/S,  97.364  m3/s,  115.989m3/s  dan  133.233  m3/s, masing-masing.  Hasil  tersebut  kemudian  digunakan  sebagai  data  aliran  masukan  untuk  pemodelan sebaran banjir di Ake Lasa.
ISSN 2776-463X
Gambar 4 . Debit HSS Nakayasu

## HidrolikaAliran Sungai Lasa
Analisis hidrolika dimaksud untuk mengetahui tinggi muka air sungai pada kondisi eksisting terhadap banjir rencana. Berdasarkan hasil analisis kapasitas penampang Sungai  Lasa menggunakan HEC-RAS 5.0.7. dengan debit banjir rencana HSS Nakayasu kala ulang 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 25 tahun, dan 50  tahun,  menunjukkan  bahwa  ada  banyak  titik  yang  mengalami  luapan.  Seperti  yang  terlihat  pada profil memanjang dan melintang di bawah ini :
1. PenampangMemanjang Sungai 0,000 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 D e b it B an jir ( m 3/s) Waktu (jam) T=2 Tahun T=5 Tahun T=10 Tahun T=25 Tahun
T=50 Tahun
ISSN 2776-463X
Gambar 5 . Profil Memanjang Sungai kondisi eksisting

## 2. Profil Melintang Sungai
Gambar 6 .Penampang melintang STA. 686 0 200 400 600 800 1000 -1 0 1 2 3 4 5 hecras Tala       Plan: Plan 12    8/28/2022 Main Channel Distance (m) E le va ti o n ( m ) Legend WS  Q50 WS  Q25 WS  Q10 WS  Q2020 WS  Q5 WS  Q2 Ground Sungai Tala Reach 1
0 200 400 600 800 1000 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 hecras Tala       Plan: Plan 01    8/26/2022 Station (m) E le v a ti o n ( m ) Legend WS Q50 WS Q25 WS Q10 WS Q5 WS Q2 Ground Bank Sta .035 . 0 3
5
.035
ISSN 2776-463X
Gambar 7 .Penampang melintang STA. 419
Tabel 3 .Rekapitulasi tinggi genangan kondisi eksisting Kala Ulang KondisiEksisting Genangantertinggi (m) Tinggi genangan di pemukiman (m) 2 Tahun 1.2 0.528 5 Tahun 1.2 0.604 10 Tahun 1.3 0.649 25 Tahun 1.3 0.7 50 Tahun 1.3 0.741 0 200 400 600 800 1000 1200 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 hecras Tala       Plan: Plan 01    8/26/2022 Station (m) E le va ti o n ( m ) Legend WS Q50 WS Q25 WS Q10 WS Q5 WS Q2 Ground Bank Sta .035 . 0 3
5 .035
CLAPEYRON : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil 3(2): 48-60
ISSN 2776-463X
ISSN 2776-463X
Gambar 8. Simulasi sebaran banjir desa Doro akibat banjir kala ulang
CLAPEYRON : Jurnal Ilmiah Teknik Sipil 3(2): 48-60
ISSN 2776-463X
Gambar 9. Validasi Banjir akibat untukTahun 2020 .
Tabel 4. Luas dan Tinggi Genangan Desa Doro akibat  Debit Kala Ulang
Kala Ulang KondisiEksisting Luas Genangan (ha) Genangan tertinggi (m) Tinggi genangan di pemukiman (m) 2 Tahun 33.095 1.2 0.528 5 Tahun 36.629 1.2 0.604 10 Tahun 38.273 1.3 0.649 25 Tahun 40.059 1.3 0.7 50 Tahun 41.806 1.3 0.741

## Kesimpulan
1.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  di  dapatkan  pada  kondisi  exsisting  sungai  Ake  Lasa  dengan  kala ulang 2, 5, 10, 25, dan 50 tahun mengalami luapan genangan banjir berturut – turut sebesar 33,095 ha, 36,629 ha, 38,273 ha, 40,059 ha, dan 41,806 ha.
2.  Bahwa  validasi  terkait  Penggunakan  Aplikasi  HEC-RAS    dalam  Penelitian    terkait  dengan  Debit rencana Banjir menjadi salah satu Program Software yang Menbantu dalam Penentuan rencana debit banjir tahuan dalam salah satu wilayah

## Saran
Berdasarkan hasil kajian, diberikan beberapa saran terkai tpengendalian banjir Sungai Ake Lasa sebagai berikut:
1. Pengendalian  banjir  sungai  Ake  Lasa  harus  dilakukan  secara  terintegrasi  dan  berkelanjutan  dari hulu hingga hilir.
2. Pada  tahap  awal,  bentuk  pengendalian  banjir    secara  structural  yang  paling  efektif  mengurangi elevasi luapan banjir adalah dengan cara normalisasi dengan penambahan tanggul
3. Kebijakan  struktural  yang  dilakukan  pemerintah  harus  di  sertai  dengan  kebijakan  non- strukturalsehingga  upaya  mengurangi  resiko  bencana  banjir  menjadi  lebih  efektif  dengan pendekatan partisifatif masyarakat.
ISSN 2776-463X

## Daftar Pustaka
Brunner,  G.,  2016. HEC-RAS  (River  Analysis  System  Manual). Ver  5.0  ed.  Davis,  CA:  Hydraulic Engineering Center, US Army Corps of Engineer.
Kodoatie, R. J. & Sugiyanto, 2002. Banjir : Beberapa Penyebab dan Metode Pengendaliannya dalam Perspektif Lingkungan. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Margini, N. F., Nusantara, D. A. D. & Ansori, M. B., 2017. Analisa Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu Dan ITB Pada Sub DAS Konto, Jawa Timur. Jurnal Teknik Hidroteknik, 2(1), pp. 41-45.
Parhi,  P.  K.,  2018.  Flood  Management  in  Mahanadi  Basin  using  HEC- RAS  and  Gumbel’s  Extreme Value Distribution. J. Inst. Eng. India Ser. , pp. 751-755.
Pratomo, M., Sobriyah & Wahyudi, H., 2014. Analisis Hidrograf Aliran Daerah Aliran Sungai Keduang Dengan Beberapa Metode Hidrograf Satuan Sintetis. Matriks Teknik Sipil, pp. 360-368.
Rahmati,  O.  &  Pourghasemi,  H.,  2017.  Identi ﬁ cation  of  critical ﬂ ood  prone  areas  in  data-scarce  and ungauged  regions:  a  comparison  of  three  data  mining  models.. Water  Resour  Management, 31(5),  pp. 1473-1487.
Rauf, I., 2021. Analisis Spasial Tingkat Bahaya Banjir Desa Amasing Kali Dengan Hec-RAS 2D. Jurnal Teknik, 19(2), pp. 107-119.
Sholichin, M. & Prayogo, T., 2019. Using HEC-RAS for analysis of flood characteristic in Ciliwung River, Indonesia. s.l., IOP Publishing.
Zhang, Y. & Smith, J. A., 2002. Space – Time Variability of Rainfall and Extreme Flood Response in the Menomonee River Basin, Wisconsin. JOURNAL OF HYDROMETEOROLOGY, pp. 506-517.