Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Prediksi Hidrograf Aliran Daerah Aliran Sungai Rejoso Kabupaten Pasuruan akibat Perubahan Tata Guna Lahan dan Curah Hujan
Julian Khoidir Mujibadi 1,* , Umboro Lasminto 1
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: julianmujibadi@gmail.com
Info Artikel

## Abstract
Diajukan                     03 Agustus 2020
Diperbaiki                   12 Agustus 2020 Disetujui                     20 Agustus 2020
Keywords: climate change, flow rate, HEC- HMS, CSIRO.
The purpose of this research is to provide an analysis of flow rates in the Rejoso watershed in Pasuruan  Regency,  the  effect  of  changes  in  land  use  and  rainfall  using  the  HEC-HMS (Hydrology  Engineering  Center-Hydrologic  Modeling  System).  The  land  cover  used  in  this analysis  consists  of  a  map  of  Pasuruan  district  land  cover  in  2016  as  well  as  land  cover according to the Spatial Plan and the Regional Area of Pasuruan, published by the Regional Development  Planning  Board  of  Pasuruan  Regency.  Future  rainfall  is  projected  using  the CSIRO model with the RCP 4.5 scenario downscalled using the bias correction method. The results of HEC-HMS modeling, runoff at land cover according to the 2009-2029 RTRW with projected rainfall in 2029 tends to be greater than the land cover in 2016. An increase in rainfall by an average of 17% results in an average runoff increase of 4.27% for land cover in 2029. From the results of modeling scenario 2 and scenario 3 the results show that changes in rainfall are more influential than changes in land use on the Rejoso watershed hydrograph.
Kata kunci: perubahan iklim, debit aliran, HEC-HMS, CSIRO.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  memberikan  analisa  debit  aliran  pada  DAS  Rejoso Kabupaten Pasuruan pengaruh perubahan tata guna lahan dan curah hujan menggunakan HEC-HMS (Hydrology Engineering Center-Hydrologic Modeling System).  Penutupan lahan yang digunakan dalam analisis ini terdiri dari peta penurupan lahan kabupaten pasuruan tahun  2016  serta  penutupan  lahan  sesuai  Rencana  Tata  Ruang  dan  Wilayah  (RTRW) Kabupaten  Pasuruan  yang  diterbitkan  oleh  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (BAPPEDA)  Kabupaten  Pasuruan.  Curah  hujan  masa  depan  diproyeksi  dengan menggunakan model CSIRO dengan skenario RCP 4.5 yang di downscalling menggunakan metode bias correction. Hasil pemodelan HEC-HMS, limpasan pada penutupan lahan sesuai RTRW 2009-2029 dengan curah hujan proyeksi tahun 2029 cenderung lebih besar daripada penutupan lahan tahun 2016. Kenaikan curah hujan dengan rata-rata 17% mengakibatkan peningkatan  limpasan  rata-rata  sebesar  4,27%  pada  penutupan  lahan  tahun  2029.  Dari hasil pemodelan skenario 2 dan skenario 3 didapatkan hasil bahwa perubahan curah hujan lebih  berpengaruh  dibandingkan  perubahan  tata  guna  lahan  terhadap  hidrograf  aliran DAS Rejoso.
1. Pendahuluan
DAS merupakan sumber pemenuhan kebutuhan air bagi masyarakat, sehingga keseimbangan air dalam DAS menjadi unsur  penting  untuk  melihat  keberlanjutan  sumberdaya  air. Tanpa  adanya  pengelolaan  DAS  yang  baik  maka  akan berimbas pada terganggunya keseimbangan sumber daya air. Perubahan penutupan lahan dan iklim merupakan dua faktor penting  dalam  menentukan  keseimbangan  air  pada  masa yang akan datang [1].
Perkembangan  wilayah  yang  diikuti  peningkatan  popu- lasi  penduduk  mengakibatkan  peningkatan  kebutuhan  air. Perubahan iklim global menjadi isu kunci pengelolaan air di seluruh  dunia  [2].  Diperkirakan  curah  hujan  secara  keselu- ruhan  akan  mengalami  peningkatan  pada  bulan  basah,  se- dangkan pada musim kemarau akan terjadi lebih kering [3].
Berkurangnya  area  hutan  dan  agroforestri  dan  mening- katnya  area  hortikultura,  persawahan,  kayu  putih  tebu  dan
tanaman semusim di DAS Rejoso tahun 1990-2015 menye- babkan peningkatan aliran permukaan dan penurunan aliran dasar dan aliran bawah permukaan pada tingkat DAS mau- pun sub-DAS  [4].
Berbagai  perubahan  yang  terjadi  di  DAS  tersebut,  baik tutupan  lahan  (land  cover)  maupun  iklim,  akan  mempe- ngaruhi perilaku debit pada pola musiman maupun tahunan [5].    Perubahan  tutupan  lahan  berpengaruh  terhadap  total debit tahunan, sedangkan variasi pola musiman dipengaruhi oleh perubahan variasi iklim [6].
Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis respon hidrograf aliran  DAS  terhadap  perubahan  iklim  dan  tata  guna  lahan. Perubahan  iklim  dan  tata  guna  lahan  dapat  mempengaruhi curah hujan, limpasan serta frekuensi banjir [7].
2. Lokasi
2.1 Lokasi
Julian Khoidir Mujibadi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (207-214) 208
Secara  administrasi  lokasi  penelitian  terletak  di  Daerah Aliran Sungai (DAS) Rejoso Kabupaten Pasuruan, meliputi beberapa Kecamatan, yaitu Kecamatan Rejoso, Grati, Wino- ngan,  Lumbang,  Puspo,  dan  Umbulan.  Secara  Geografis DAS Rejoso terletak pada 112º 33´ 55” hingga 113º30’37” Bujur Timur dan antara 7º 32’ 34” hingga 8º 30’ 20” Lintang Selatan. Lokasi DAS Rejoso dapat dilihat pada Gambar 1 . DAS  Rejoso  memiliki  3  stasiun  hujan,  yaitu  Winongan, Panditan  dan  Umbulan  serta  data  AWLR  yang  berada  di kecamatan Winongan.
Gambar 1 . Lokasi Daerah Aliran Sungai Rejoso Kabupaten Pasuruan.
Sumber :  USGS SRTM 30m Tahun 2011

## 3. Metode
3.1 Analisa Parameter
Untuk melakukan simulasi HEC-HMS pada penelitian ini menggunakan  metode  SCS  karena  kelebihan  metode  SCS yaitu sederhana, terukur dan stabil [8]. Parameter yang dibu- tuhkan  dalam  metode  SCS  yaitu Initial  abstraction,  curve number (CN)  serta  impervious. Soil  Conservation  Service (SCS) mengembangkan indeks yang menunjukkan besarnya run  off yang  dikenal  dengan curve  number (CN). Curve number tersebut dalam menduga besarnya run off memper- hitungkan  beberapa  faktor  diantaranya  penutupan  lahan,
perlakuan  terhadap  tanah,  keadaan  air  tanah  sebelumnya, serta  kondisi  hidrologi.  Faktor-faktor  tersebut  berpengaruh secara  bersamaan,  ketika  salah  satu  diubah  maka  akan merubah nilai CN yang berimbas pula pada volume limpasan. Oleh  karena  itu  perubahan  penutupan  lahan  dapat  menga- kibatkan  perubahan  limpasan  DAS  [9].  Untuk  menghitung Nilai  CN  rerata  dapat  dihitung  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝐶𝑁𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑒 = ∑ 𝐴𝑖 𝐶𝑁𝑖
∑ 𝐴𝑖 ..................................................(1)
dengan:
CN composite : CN (nilai penggunaan lahan) komposit dan
A : luas daerah sub DAS.
Nilai Initial Abstraction sangat  variabel  tetapi  biasanya dihubungkan  dengan  lahan  dan  parameter  tertutup.  Dari beberapa  hasil  analisis  dari  pengujian  daerah  aliran  sungai, SCS menghasilkan rumus empiris hubungan antara Ia dan S [9].  Hubungan  antara  nilai  kemampuan  penyimpanan maksimum dengan nilai dari karakteristik DAS yang diwakili oleh nilai CN (Curve Number) adalah sebagai berikut:
𝑆 = 1000−10 𝐶𝑁
𝐶𝑁 (𝑒𝑛𝑔𝑙𝑖𝑠ℎ 𝑢𝑛𝑖𝑡) ........................................(2) 𝑆 = 25400−254 𝐶𝑁 𝐶𝑁 (𝑆𝐼) .....................................................(3)
Hidrograf  SCS  dapat  digunakan  dengan  mudah, parameter  utama  yang  dibutuhkan  adalah  waktu lag yaitu tenggang  waktu (lag  time) antara  titik  berat  hujan  efektif dengan  titik  berat  hidrograf.  Parameter  ini  didasarkan  pada data  dari  beberapa  daerah  tangkapan  air.  Tenggang  waktu (lag  time) dapat  ditentukan  dengan  rumus  sebagai  berikut [10] :
𝑇𝑐 = 𝐿0,8(( 1000
𝐶𝑁 −10)+10) 0,7 1900 𝑦0.5 ................................... ................(4) Tlag = 0,6 x tc ....................................................................(5) dengan: L : panjang sungai utama CN : Curve Number y : kemiringan lereng (%) tlag : tenggang waktu (jam) tc : waktu konsentrasi

## 3.2 Permodelan HEC-HMS
Dalam  penelitian  ini  terdapat  tiga  skenario  perubahan yaitu  perubahan  curah  hujan,  perubahan  penutupan  lahan, dan  perubahan  penutupan  lahan  dan  curah  hujan.  Ketiga perubahan  tersebut  akan  dianalisis  perubahan  limpasan terhadap  baseline  menggunakan  HEC-HMS  ( Hydrology
®
Engineering Center-Hydrologic Modeling System ). Diagram yang menjelaskan ketiga skenario perubahan yang digunakan dalam penelitian disajikan dalam Gambar 2 .
Gambar 2 . Flowchart Seknario Perubahan.

## 4. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisa Curah Hujan
Analisa  data  curah  hujan  di  sajikan  pada Gambar  3-5. Dari Gambar 3 didapatkan nilai keandalan R square untuk stasiun  hujan  Umbulan/Sidepan  adalah  sebesar  0.61,  untuk stasiun hujan Panditan adalah sebesar 0.58 pada Gambar 4, dan untuk stasiun hujan Winongan adalah sebesar 0.58 pada Gambar  5 .    Secara  statistik  nilai  keandalan R  square hasil GCM  bias  correction menunjukkan  hasil  kesesuaian  yang cukup  baik  terhadap  observasi.  Hasil  nilai  keandalan R square antara  model  dan  observasi  menunjukkan  bahwa proyeksi  model  dapat  digunakan  untuk  memproyeksikan curah hujan masa depan di wilayah kajian . nilai keandalan R square cukup bagus jika mendekati nilai 1.
Gambar  3. Nilai R  square antara  output  model  Bias Correction  dan  observasi  pada  stasiun  hujan  Umbulan- Sidepan.
Sumber : Hasil Analisa
Gambar  4. Nilai R  square antara  output  model Bias Correction dan observasi pada stasiun hujan Panditan. Sumber : Hasil Analisa
Gambar  5. Nilai R  square antara  output  model Bias Correction dan observasi Pada Stasiun Hujan Winongan. Sumber : Hasil Analisa
Dari Tabel 1 dapat disimpulkan bahwa perubahan curah hujan paling tinggi terjadi pada bulan Februari sebesar 168% (153,62mm  menjadi  411,83mm).  Perubahan  curah  hujan paling  rendah  terjadi  pada  bulan  Maret  yaitu  sebesar  3% (255,68mm menjadi 248,73mm).
R² = 0,6157 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 10 20 30 40 G CM ( m m ) Curah Hujan Obeservasi (mm) R² = 0,5842 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 0 50 100 150 200 G CM (m m ) Curah Hujan Obeservasi (mm) R² = 0,5864 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 0 20 40 60 80 100 120 GC M (m m )
Curah Hujan Observasi (mm)
Julian Khoidir Mujibadi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (207-214)
210
Tabel 1. Peningkatan Curah Hujan Bulan Curah Hujan Perubahan (mm) Prosentase CSIRO 2016 CSIRO 2029 Januari 255.84 456.39 +200.54 +78% Februari 153.62 411.83 +258.21 +168% Maret 255.68 248.73 -6.95 -3% April 25.87 63.19 +37.32 +144% Mei 168.75 62.89 -105.86 -63% Juni 110.61 37.28 -73.33 -66% Juli 7.97 14.03 +6.06 +76% Agustus 22.51 0.10 -22.41 -100% September 11.04 4.41 -6.63 -60% Oktober 54.52 44.38 -10.14 -19% November 54.98 86.43 +31.44 +57% Desember 271.11 239.44 -31.67 -12%
Sumber : Analisa Perhitungan, Keterangan : (-) = Berkurang, (+) = Bertambah.

## 3.2 Analisa Perubahan Tata Guna Lahan
Gambar 6. Grafik Prosentase Penggunaan Lahan Pada DAS Rejoso Tahun 2016. Sumber : Hasil Analisa
Gambar  7. Grafik  Prosentase  Penggunaan  Lahan  sesuai RTRW Kabupaten Pasuruan Tahun 2009-2029 Sumber : Hasil Analisa
Tabel 2. Rekapitulasi Perubahan Lahan Pada DAS Rejoso.
Tata Guna Lahan Luas (Km²) Perubahan 2016 2029 Luas (Km²) Prosentase (%) Sumber Mata Air 0.00328 0.073 +0.07 +0.03% Perkebunan 37.03 20.93 -16.10 -6.77% Pertanian Lahan Kering ( PLK ) 114.34 44.80 -69.54 -29.25% Pertanian Lahan Basah ( PLB ) 23.17 18.95 -4.22 -1.77% Semak Belukar 40.41 0.01 -40.40 -16.99% Hutan Lindung ( HL ) 13.30 54.07 +40.78 +17.15% Permukiman 9.47 23.39 +13.92 +5.86% Industri - 0.13 +0.13 +0.05% Hutan Produksi ( Hpr ) - 75.36 +75.36 +31.70% Total 237.72 237.72 0% 0%
Sumber : Analisa Perhitungan, Keterangan : (-) = Berkurang, (+) = Bertambah.
Dari Tabel  2 diatas  menunjukkan  bahwa  kondisi  tata guna lahan DAS Rejoso dari tahun 2016 hingga 2029 (Sesuai RTRW) mengalami perubahan. Perubahan tersebut meliputi Kawasan  Danau/sumber  mata  air bertambah 0.03%,  Kawa- san  Perkebunan  berukurang  6.77%,  Kawasan  Peruntukan Pertanian Lahan Kering berkurang 29.25%, Kawasan Perun- tukan Pertanian Lahan Basah Berkurang 1.77%, Semak Belu- kar 16.99%, Kawasan Peruntukan Hutan Lindung bertambah 17.15%, Kawasan Peruntukan Permukiman 5.86%, Kawasan Peruntukan Industri bertambah 0.05%, Kawasan Peruntukan Hutan Produksi 31.70%. Dari perubahan tersebut terjadi alih fungsi lahan yang signifikan terjadi pada luas Semak Belukar diperkirakan menjadi Kawasan Hutan Produksi.

## 3.3 Analisa Perubahan Debit Aliran
Gambar 8 . Grafik Perbandingan antara Debit Observasi dan Debit Model
Sumber : Hasil Analisa
Gambar  9. Rekapitulasi  Hasil  Pemodelan  Aliran  DAS Rejoso pada kondisi Baseline
Hasil  simulasi  berdasarkan Gambar  9 menunjukkan bahwa  hidrograf  debit  simulasi  lebih  kecil  dibandingkan hidrograf debit observasi. Debit puncak pada debit simulasi terjadi pada 30 Juni 20116 sebesar 117.3 m³/s dengan volume debit  sebesar  3945,64  (mm). Sedangkan debit  puncak pada hidrograf  debit  observasi  terjadi  pada  jam  30  juni  2016 sebesar 122,1 m³/s dengan volume debit 3962,63 (mm). Nilai Nash hasil pemodelan memiliki nilai 0,598 (Syarat nilai Nash >  0,5).  Dari  hasil  tersebut  model  dalam  penelitian  ini menunjukkan  tingkat  kesesuaian  yang  cukup  baik antara debit terukur dan debit yang termodelkan.
Gambar 10. Grafik Perbandingan antara Hidrograf Awal dengan Skenario Perubahan 2.
Sumber : Hasil Analisa
Hasil  simulasi  berdasarkan Gambar  10 menunjukkan bahwa debit puncak  yang terjadi pada hidrograf aliran akibat perubahan  curah  hujan  dimasa  depan  sebesar  74,5  m 3 /dt
dengan  volume  4213,72  (mm).  Peningkatan  volume  debit yang terjadi terhadap kondisi baseline sebesar +268,08 (mm). Gambar 10 juga menujukkan bahwa dampak dari perubahan curah hujan dimasa depan sangat berpegaruh terhadap debit aliran  DAS  Rejoso.  Model  pada  skenario  perubahan  curah hujan  menunjukkan  peningkatan  limpasan  paling  tinggi terjadi pada bulan Februari karena terjadi peningkatan curah hujan  paling  tinggi.  Bulan  Mei  mengalami  penurunan limpasan karena curah hujan proyeksi lebih rendah dari curah hujan  baseline.  Peningkatan  curah  hujan  diiringi  dengan peningkatan limpasan di DAS Rejoso.
Gambar 11. Grafik perbandingan antara hidrograf awal dengan skenario perubahan 2.
Sumber : Hasil Analisa
Hasil  simulasi  berdasarkan Gambar  11 menunjukkan bahwa debit puncak  yang terjadi pada hidrograf aliran akibat perubahan  penggunaan  lahan  sesuai  RTRW  2029  sebesar 107,0  m 3 /dt  dengan  volume  3851,83  (mm).  Perubahan volume debit yang terjadi terhadap kondisi baseline sebesar 98,31  (mm). Gambar  11 Model  pada  skenario  perubahan lahan  menunjukkan  peningkatan  limpasan  bulan  Oktober lebih  tinggi  karena  memiliki  curah  hujan  yang  tergolong tinggi.  Rata-rata  pada  bulan  lainnya  mengalami  penurunan limpasan.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  pada  tingkat curah  hujan  tertentu  penutupan  lahan  RTRW  dapat mengalami penurunan volume limpasan, apabila curah hujan tinggi maka limpasan mengalami peningkatan.
Hasil  simulasi  berdasarkan Gambar  12 menunjukkan bahwa debit puncak  yang terjadi pada hidrograf aliran akibat perubahan  curah  hujan  dimasa  depan  sebesar  67,7  m 3 /dt dengan  volume  4111,15  (mm).  Peningkatan  volume  debit yang terjadi terhadap kondisi basline sebesar +165,51 (mm).
Julian Khoidir Mujibadi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (207-214) 212
Gambar  12 juga  menunjukkan  bahwa  dampak  dari  peru- bahan penggunaan lahan dimasa depan berpegaruh terhadap debit  aliran  DAS  Rejoso.  Apabila  kondisi  hidrologi  DAS Rejoso masih tetap sama, maka apabila terjadi peningkatan volume  curah  hujan  pada  masa  yang  akan  datang  maka respon  hidrologi  yang  terjadi  yaitu  peningkatan  volume limpasan. Peningkatan debit puncak dan volume aliran dapat meningkatkan risiko banjir di wilayah hilir [11].
Gambar 12. Grafik Perbandingan Antara Hidrograf Awal Dengan Skenario Perubahan 4.
Sumber : Hasil Analisa

## 5. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  sebelumnya  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain :
1. Debit  puncak  ( peak  discharge )  yang  terjadi  pada kondisi tata guna lahan tahun 2016 ( Skenario 1 ) adalah sebesar 117,8 m 3 /dt pada tanggal 30 Juni 2016.
2. Debit  puncak  ( peak  discharge )  yang  terjadi  pada kondisi  perubahan  curah  hujan  ( Skenario  2 )      adalah sebesar 74,5 m 3 /dt pada tanggal 06 Feb 2029.
3. Debit  puncak  ( peak  discharge )  yang  terjadi  pada kondisi  perubahan  tata  guna  lahan  tahun  2029 ( Skenario 3 )  adalah sebesar 107 m 3 /dt pada tanggal 01 Juli 2016.
4. Debit  puncak  ( peak  discharge )  yang  terjadi  pada kondisi  perubahan  tata  guna  lahan  dan  curah  hujan tahun  2029    ( Skenario  4 )    adalah  sebesar  67,7  m 3 /dt pada tanggal 06 Feb 2029.
5. Perubahan curah hujan secara keseluruhan berpengaruh terhadap  hidrograf  aliran  pada  DAS  Rejoso  terutama pada  bulan  Januari  sampai  Februari.  Perubahan  curah hujan paling tinggi terjadi pada bulan Februari sebesar
168%  (153,62mm  menjadi  411,83mm).  Perubahan curah hujan paling rendah terjadi pada bula maret yaitu sebesar 3% (255,68mm menjadi 248,73mm).
6. Parameter CN dan Imperviousness berpengaruh terhadap  hidrograf  aliran  pada  tiap  Sub  DAS, Penutupan  lahan  tahun  2016  memiliki imperviousness lebih  kecil  dari  pada  penutupan  lahan  sesuai  RTRW 2009-2029.
7. Penutupan  lahan  tahun  2016  memiliki  bilangan  kurva yang lebih kecil dibandingkan penutupan lahan RTRW 2009-2029.  Penutupan  lahan  yang  memiliki  bilangan kurva  lebih  besar  memiliki  laju  infiltrasi  yang  rendah dan cepat mencapai titik jenuh.

## Daftar Pustaka
[1] Kundu S, Khare D, Mondal A. 2017, "Individual and combined  impacts  of  future  climate  and  landuse changes  on  water  balance," Journal  Ecological
Engineering . No. 105 p 42-57.
[2] Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC]. 2013.  Climate  Change  2013:  The  Physical  Science Basis.
[3] Aldrian E dan Djamil YS, "Spatio-temporal climatic change  of  rainfall  in  east  Java  Indonesia," Internasional  Journal  Climatology ,    vol  28,  no.1,  p 435-448. 2008
[4] Tanika L, Khasanah N, Leimona B, "Simulasi dampak perubahan tutupan lahan terhadap neraca air di DAS dan Sub-DAS Rejoso menggunakan model GenRiver," Report.  Bogor,  Indonesia:  World Agroforestry  Centre  (ICRAF)  Southeast  Asia Regional Program . 2008
[5] Wahyu  A,  Kuntoro  AA,  Yamashita  T,  "Annual  and Seasonal  Discharge  Response  to  Forest/Land  Cover Changes  and  Climate  Variations  in  Kapuan  River Basin, Indonesia," Journal of International Development  and  Cooperation ,  vol  16,  no.  2,  p  81- 100. 2010
[6] Ma X, Xu J, Luo Y, Aggarwal SP, Li J, "Response of hydrological  processes  to  land-cover  and  climate changes  in  Kejie  Watershed,  South-west  China," Hydrol. Process . Vol 23 no .8 p 1179-1191. 2009
[7] Zhang A., Zhang C, Fu G, Wang B, Bao Z, Zheng H., "Assessments ofimpacts of climate change and human activities  on  runoff  with  SWAT  for  the  Huifa  River Basin, Northeast China," J. Water Resource Manage . vol 26 p 2199–2217. 2012
[8] US Army Corps of Engineers, Hydrologic
Engineering  Center.  2000.  HEC-HMS  Hydrologic
Modeling  System:Technical  Reference  Manual. http://www.hec.usace.army.mil/software/software_di strib/hechms/hechmsprogram.html/hms_technicalref erence manual.pdf.
[9] US Army Corps of Engineers, Hydrologic
Engineering  Center.  2001.  HEC-HMS  Hydrologic Modeling  System:  User’s  Manual,  Version 3.0.1.http://www.hec.usace.army.mil/software/softw are_distrib/hec-hms/hechmsprogram.html/HEC- HMS_Users_Manual_3.0.1.pdf.
10] Wanielista,  M.,  R.  Kersten,  and  R.  Eaglin.  (1997). Hydrology  (Water  Quantity  and  Quality  Control).
Toronto: John Wiley & Sons, Inc
[11] Saghafian  B,  Farazjoo,  Hassan,  Bozorgy,  Babak,
Yazdandoost,  Farhad,  "Flood  intensification  due  to changes  in  land  use," Water Resource  Management. vol 22 p 2051-1067. 2008
Julian Khoidir Mujibadi dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (207-214) 214