Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Penerapan Low  Impact  Development
Dalam  Perencanaan  Drainase  Perkotaan  Di Kawasan Ibu Kota Baru Negara Indonesia
Jose Cristobal 1 , Bambang Adi Riyanto 1 , S. Sanjaya 1,*
Jurusan Teknik Sipil, Universitas Katolik Parahyangan, Bandung 1 Koresponden*, Email: sanjaya.stephen@unpar.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan              01 September 2022
Diperbaiki           21 Februari 2023 Disetujui             28 Desember 2023 Keywords: PCSWMM, drainage system, LID, hydrograph
The new capital city (IKN) of Indonesia is planned to be moved to non-built-up area in the East  Kalimantan.  Consisted  of  three  different  function  areas,  the  central  government  area (KIPP) will be developed into three stages, including its drainage system. A drainage system is an important part in developing a new capital city, due to its possibility to increase the runoff significantly.  This  study  is  aimed  to  evaluate  the  use  of  Water  Sensitive  Urban  Drainage (WSUD), in particular the Low Impact Development (LID), to cope with the rise of the runoff in the new capital city of Indonesia. The opted LIDs are Green Roof and Rainwater Harvesting, considering its feasibility. Runoff hydrographs are evaluated using rainfall with 10-year return period for different scenarios. Scenarios 1, 2, and 3 apply Green Roof with 50%, 75%, and 100%  from  the  built-up  area,  respectively.  Meanwhile  scenarios  4  and  5  utilize  rainwater harvesting using the ratio of reservoir volume to the area, which are 54 m 3 and 12 m 3 for every 200 m 2 respectively. The result shows that runoff using 100% Green Roof in the built-up area takes after the  natural condition, however it occupies a  massive  space. The same  condition applies  to  Rainwater  Harvesting  for  Scenario 4.  Therefore,  Scenario  5  is  the  most optimal scenario amongst other scenarios, considering its ability to reduce around 26.3%-34.9% of the runoff hydrograph nearly to the natural condition and its feasibility to be applied.
Kata kunci: PCSWMM, sistem drainase, LID, hidrograf

## Abstrak
Ibu  kota  baru  (IKN)  Indonesia  direncanakan  dipindah  ke  kawasan  tak  terbangun  di Kalimantan Timur. Terdiri dari tiga wilayah dengan fungsi yang berbeda, Kawasan Inti Pusat  Pemerintah  (KIPP)  akan  dikembangkan  menjadi  tiga  tahap,  termasuk  sistem drainasenya. Sistem drainase merupakan bagian penting dalam pembangunan  ibu  kota baru, karena dapat meningkatkan limpasan secara signifikan. Kajian ini bertujuan untuk mengevaluasi  pemanfaatan Water  Sensitive  Urban  Drainag e  (WSUD),  khususnya Low Impact  Development (LID),  untuk  mengatasi  peningkatan  limpasan  di  ibu  kota  baru Indonesia.  LID  yang  dipilih  adalah Green  Roof dan Rainwater  Harvesting berdasarkan kelayakannya. Hidrograf limpasan dievaluasi menggunakan curah hujan dengan periode ulang 10 tahun untuk skenario yang berbeda. Skenario 1, 2, dan 3 menerapkan Green Roof masing-masing 50%, 75%,  dan  100%  dari  luas  bangunan,  sedangkan  skenario  4 dan  5 memanfaatkan Rainwater  Harvesting dengan  menggunakan  rasio  volume  tampungan terhadap  luas  wilayah,  yaitu  54  m 3 dan  12  m 3 untuk  setiap  200  m 2 .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  limpasan  dengan  menggunakan  100% Green  Roof pada  kawasan terbangun mengikuti kondisi alami, namun  menempati  luas yang  sangat besar. Kondisi yang sama juga berlaku untuk Rainwater Harvesting untuk Skenario 4. Oleh karena itu, Skenario 5 merupakan skenario yang paling optimal di antara skenario lainnya, mengingat kemampuannya  untuk  mereduksi  hidrograf  limpasan  sebesar  26,3%-34,9%  hingga mendekati kondisi alami dan kelayakannya untuk diterapkan.

## 1. Pendahuluan
Ibu  kota  negara  Indonesia  direncanakan  pindah  ke wilayah belum terbangun (alami) di antara Kabupaten Kutai Kartanegara dan Kabupaten Penajam Paser Utara, Kaliman- tan  Timur  dengan  luas  wilayah  256.142,72  ha  pada  akhir pembangunan.  Pembangunan  tersebut  mengakibatkan  ada- nya  perubahan  tata  guna  lahan  menjadi  perkotaan  dengan permukaan yang kedap air, yang semula ialah hutan dengan laju infiltrasi tinggi 0. Penurunan laju infiltrasi ini tentunya
akan  mengakibatkan  peningkatan  limpasan  air  permukaan. Salah satu upaya untuk menanggulangi peningkatan limpa- san  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  konsep Water Sensitive Urban Drainage (WSUD).
Water  Sensitive  Urban  Drainage (WSUD)  merupakan salah satu implementasi dari infrastruktur hijau ( green infra- structure )  yang  dapat  mengatur  limpasan  air  pada  suatu perkotaan [2]. WSUD terlahir dari perubahan sudut pandang mengenai  sistem  drainase  perkotaan.  Pada  awalnya,  sistem
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
drainase  direncanakan  untuk  mengalirkan  limpasan  hujan secepat mungkin ke hilir. Hal tersebut menyebabkan daerah hilir rawan terhadap banjir karena debit terkonsentrasi pada bagian hilir. Hidrograf banjir dari sistem tersebut tentu memi- liki waktu konsentrasi yang cepat dengan nilai debit puncak yang tinggi sehingga tidak menyerupai hidrograf pada kon- disi alami.
Akibat kendala tersebut, konsep WSUD direncanakan de- ngan memperlambat laju limpasan dengan cara menampung atau  menahan  limpasan  menggunakan  infrastruktur  hijau. Diperlambatnya laju limpasan menyebabkan waktu konsen- trasi  meningkat,  sehingga  debit  puncak  juga  berkurang. Perubahan bentuk hidrograf tersebut dapat menandakan ter- jadinya  pengurangan  volume  limpasan  yang  terjadi  karena perubahan bentuk hidrograf menjadi lebih landai. Salah satu infrastruktur hijau yang dapat diterapkan adalah Low Impact Development (LID). LID adalah segala bentuk pembangunan infrastruktur yang bertujuan untuk memperlambat aliran lim- pasan dengan  meningkatkan laju infilitrasi dan/atau evapo- transpirasi  [3].  Penerapan  LID  terbukti  efektif  dalam  me- ngontrol debit puncak dan kualitas air dari limpasan permu- kaan,  serta  menanggulangi  dampak  negatif  dari  pemba- ngunan [4]. Di New York, Amerika Serikat, penerapan Green Roof seluas 7 km 2 berhasil menurunkan 26% dari limpasan permukaan  saluran  [5].  Penerapan Rainwater  Harvesting atau Rain Barrel pada umumnya menurunkan limpasan sebe- sar 20%-77% tergantung dari luas yang digunakan [6]. Selain itu,  terdapat  juga  jenis  LID Infiltration  Trench yang  dite- rapkan dengan luas sebesar 3,77 km 2 pada Aarhus, Denmark dan mampu menurunkan dampak banjir sebesar 35% [7].
Penerapan  LID  pada  daerah  yang  telah  terbangun  bia- sanya merupakan proses retrofit pada infrastruktur eksisting [14], sedangkan  proses ini tidak berlaku apabila daerahnya masih dalam tahap perencanaan seperti wilayah ibu kota baru Indonesia. Penerapan LID sendiri memiliki manfaat dari segi lingkungan maupun ekonomi antara lain peningkatan kuali- tas  air,  penurunan  frekuensi  banjir  dan  biaya  penanganan banjir, restorasi lingkungan akuatik, dan peningkatan proses pengisian air tanah [3]. Apabila LID tersebut diterapkan pada skala yang besar, penerapan LID dapat mengurangi pening- katan suhu pada perkotaan ( urban heat island effect ), meng- hemat energi, mengurangi polusi udara, dan bahkan mengu- rangi perubahan iklim [3]. Apabila dilihat dari kondisi Indo- nesia saat ini, manfaat-manfaat dari penerapan LID tersebut sangat cocok untuk diterapkan pada ibu kota baru Indonesia untuk mencegah dampak negatif dari pembangunan IKN.
Walaupun LID memeiliki manfaat yang berlimpah, tidak semua LID dapat diterapkan pada semua situasi. Oleh karena itu,  pemodelan  yang  menerapkan  LID  pada  ibu  kota  baru
Indonesia bertujuan untuk menentukan LID mana yang dapat diterapkan pada wilayah ibu kota baru Indonesia. Hal terse- but dilakukan dengan meninjau efektifitas dari LID yang di- gunakan  berdasarkan  penurunan  debit  puncak  dan  volume limpasan.  Dimensi  dan  luas  lahan  penerapan  LID  menjadi pengaruh  terbesar  dari  menentukan  jenis  LID  yang  paling optimal untuk diterapkan.
Wilayah pada IKN dibagi menjadi 3 bagian, yaitu Kawa- san  Pengembangan IKN  (KPIKN),  Kawasan  IKN  (KIKN), dan  Kawasan  Inti  Pusat  Pemerintah  (KIPP)  seperti  pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Peta Wilayah Ibu Kota Negara (IKN) Baru [15]
Pembangunan  IKN  dimulai  dari  KIPP,  sehingga  lokasi studi  terletak  pada  kawasan  KIPP.  KIPP  sendiri  dibagi menjadi 3 tahap. Tahap 1A merupakan tahap pembangaunan yang paling awal dan kawasan yang ditinjau pada studi ini adalah sebagian kawasan 1A, yaitu pada blok 2, 4, 17, 18, 19, dan 20 seperti pada Gambar 2 .

## 2. Metode
Tujuan dari penulisan adalah untuk menentukan skenario dari model PCSWMM dengan aplikasi LID yang cocok dan dapat diterapkan pada wilayah IKN, yaitu blok 2, 4, 17, 18, 19,  dan  20.  Penentuan  skenario  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan beberapa  metode untuk pemodelan menggunakan  PCSWMM  yang  dijelaskan  pada  bagian berikut:

## 2.1. Distribusi Probabilitas GEV
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
Distribusi  probabilitas Generalized  Extreme  Value (GEV)  merupakan  salah  satu  jenis  distribusi  probabilitas yang  cocok  digunakan  untuk menentukan  kejadian  ekstrim [8].  Distribusi  ini  digunakan  sebagai  salah  satu  jenis distribusi probabilitas pada analisis curah hujan. Persamaan GEV  yang  digunakan  adalah Probability  Distribution Function (PDF) seperti persamaan (1-3) [8]:
𝐺𝐸𝑉 (𝜇, 𝜎, 𝜉) =   𝑡(𝑥) 𝑒 ( ) (1)
yang mana nilai t(x) untuk 𝜉 ≠ 0 :
𝑡(𝑥) = 1 + 𝜉
(2)
sementara untuk 𝜉 = 0 :
𝑡(𝑥) = 𝑒 ( )
(3)
dimana:
μ : nilai rata-rata (parameter lokasi) ξ : variabel acak (parameter bentuk) σ : standar deviasi (parameter skala)
Gambar 2 . Kawasan KIPP yang Ditinjau [15]

## 2.2. Distribusi Hujan Temporal (PSA007)
Distribusi  hujan  temporal  bertujuan  untuk  menggam- barkan  tranformasi  data  curah  hujan  harian  menjadi  curah hujan  jam-jaman.  Terdapat  beberapa  jenis  distribusi  hujan, akan  tetap  distribusi  yang  digunakan  adalah  PSA  007. Distribusi kumulatif PSA007 untuk 6 jam, 9 jam, dan 12 jam ditunjukkan pada Tabel 1 dan Gambar 3 [9].

## 2.3. Metode Infiltrasi SCS
Limpasan akibat hujan efektif yang terjadi dimodelkan menggunakan metode yang dikembangkan oleh Soil Conser- vation  Service (SCS)  pada  tahun  1972.  Metode  ini  meng- gunakan besaran Curve Number , atau bilangan tak berdimen- si yang menggambarkan hubungan jenis tanah, tutupan lahan dan  besarnya  infiltrasi  dan  limpasan  yang  terjadi  [10].
Limpasan yang terjadi dimodelkan sebagai fungsi dari tinggi hujan yang terjadi, dan retensi potensial tanah. Nilai dari re- tensi potensial tanah  tersebut merupakan fungsi  dari koefi- sien Curve  Number (CN). Curve  Number (CN)  ditentukan berdasarkan  jenis  penutup  lahan  dan Hydrological  Soil Group (HSG). Persamaan yang digunakan adalah persamaan (4 dan 5) [10]:
𝑆 = − 254 (4) 𝐼 = 0,2 𝑆 (5) dimana: S : kapasitas tampungan tanah (retensi) [mm] CN : koefisien Curve Number I a
: abstraksi awal [mm]
Tabel 1 . Distribusi Kumulatif PSA007 [9]
Jam ke - R/R t PSA 6h PSA 9h PSA 12h 0 0 0 0 1 0,05 0,02 0,02 2 0,15 0,05 0,04 3 0,75 0,12 0,07 4 0,91 0,22 0,12 5 0,97 0,73 0,21 6 1 0,88 0,66 7 0,95 0,81 8 0,97 0,88 9 1 0,93 10 0,96 11 0,99 12 1
Gambar 3 . Grafik Distribusi Kumulatif PSA007

## 2.4. Hidrograf Banjir
Hidrograf banjir merupakan hubungan antara debit ban- jir  pada  suatu  titik  outlet  dan  waktu  [10].  Hidrograf  banjir
digunakan untuk mendapatkan nilai debit yang terjadi akibat hujan efektif yang jatuh di atas kawasan yang ditinjau. Ben- tuk  hidrograf  banjir  sangat  dipengaruhi  oleh  karakteristik hujan  efektif  dan  daerah  tangkapan  air.  Dalam  program PCSWMM,  pemodelan  hidrograf  dilakukan  dengan Non- linear Reservoir Model menggunakan persamaan (6 dan 7) [11]:
= 𝑖 − 𝑒 − 𝑓 − 𝑞
(6)
𝑞 = , √ × (𝑑 − 𝑑 ) (7) jika d ≤ ds, maka mengunakan persamaan (8) = 𝑖 − 𝑒 − 𝑓 (8) dimana: i : laju hujan [mm/s] e : laju evapotranspirasi permukaan [mm/s] f : laju infiltrasi [mm/s] q : laju limpasan [mm/s] W : lebar lahan [m] S : kemiringan lahan A : luas penampang saluran [m2] n : koefisien kekasaran Manning d : kedalaman air [mm] ds
: kedalaman depression storage [mm]

## 2.5. Pemodelan dengan PCSWMM
Pemodelan  sistem  drainase  dilakukan dengan  software PCSWMM  yang  dikembangkan  oleh Computational Hydraulic International (CHI) pada tahun 1984. PCSWMM digunakan  untuk  pemodelan  pada  studi  ini  karena  mampu memodelkan  proses  hidrologi  dan  sekaligus  hidraulika  se- hingga  memudahkan  dalam  proses  pemodelan  sistem  drai- nase  [11].  PCSWMM  juga  dilengkapi  dengan  fitur  LID sehingga dampak dari penerapan LID dapat dikaji dari hasil pemodelan  menggunakan  PCSWMM.  Pemodelan  dalam PCSWMM  dilakukan  dengan  membagi  rangkaian  model menjadi  3  kompartemen  yang  memiliki  parameternya  ma- sing-masing [11].
Untuk LID Green Roof , terdapat 3 kompartemen dengan persamaannya  yang  digunakan  adalah  persamaan  (9-13) [11]:
𝜙 = 𝑖 − 𝑒 − 𝑓 − 𝑞 Surface Layer (9) 𝐷 = 𝑓 − 𝑒 − 𝑓 Soil Layer (10) 𝜙 = 𝑓 − 𝑒 − 𝑞 Drainage Mat Layer (11)
dengan:
𝑞 = , 𝑆 𝜙  (𝑑 − 𝐷 ) (12)
𝑞 = , 𝑆 𝜙  (𝑑 ) (13)
Sementara  untuk  LID Rainwater  Harvesting ,  hanya terdapat 1 kompartemen dengan persamaan (14-17) [11]:
= 𝑓 − 𝑞 − 𝑞 Storage Layer (14) dengan:
𝑓 = min 𝑞  , ( ) ∆ + 𝑞 (15)
𝑞 = max(0 , 𝑞 − 𝑓 ) (16)
𝑞 = min 𝑞  , ∆ (17)
dimana: ϕ 1 : fraksi void dari volume permukaan ( Surface Layer ) d 1 : kedalaman air tersimpan pada Surface Layer [mm] i    : laju hujan pada permukaan ( Surface Layer ) [mm/s] e 1 : laju evapotranspirasi pada Surface Layer [mm/s] f 1 : laju infiltrasi dari Surface Layer ke Soil Layer [mm/s] q 1 : limpasan ( outflow ) permukaan Surface Layer [mm/s] D 2 : tebal Soil Layer [mm] θ 2 : kandungan kelembaban Soil Layer e 2 : laju evapotranspirasi pada Soil Layer [mm/s] f 2 : laju infiltrasi dari Soil Layer ke Storage Layer [mm/s] ϕ 3 : fraksi void dari volume tanah ( Soil Layer ) d 3 : kedalaman air tersimpan pada Soil Layer [mm] e 3 : laju evapotranspirasi pada Storage Layer [mm/s] q 3 : limpasan ( outflow ) Soil Layer [mm/s] n 1 : koefisien kekasaran Manning Surface Layer S 1 : kemiringan lahan W  : lebar Green Roof [m] A 1 : luas atap bangunan [m2] D 1 : depression storage dari Surface Layer [mm]

## 2.6. Pemodelan Skenario Menggunakan PCSWMM
Pemodelan sistem drainase pada Blok 2, 4, 17, 18, 19, dan 20  dilakukan  menggunakan  PCSWMM.  Limpasan  akibat hujan pada daerah tangkapan air ( subcatchment ) dialirkan ke dalam saluran drainase ( conduit ) dan kemudian dialirkan ke 2  sistem  sungai.  Selain  dari  blok  tersebut,  terdapat  juga limpasan  tambahan  dari  DTA  (daerah  tangkapan  air)  hulu sungai. Hidrograf ditinjau pada 2 titik outlet yaitu SOF1 dan SOF2 yang terletak di hilir 2 sungai. Sungai 1 (SOF1) mene- rima limpasan dari blok 4, 19, dan 20, sementara Sungai 2
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
(SOF2)  menerima  limpasan  dari  blok  2,  17,  dan  18. Perencanaan skema saluran  drainase, yang dimaksud, disa- jikan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Skema Sistem Drainase pada PCSWMM
Sistem  drainase  tersebut  kemudian  dimodelkan  pada  7 kondisi  untuk  menentukan  LID  yang  paling  efektif  dalam menurunkan  hidrograf  limpasan  pada  kedua  titik  outlet. Skenario  eksisting  memodelkan  kondisi  lokasi  studi  saat belum terbangun dan masih alami. Pemodelan kondisi alami menggunakan persentase lahan terbangun (%Imperv) sebesar 1  dan  kekasaran  permukaan  lahan  tidak  kedap  air  (NPerv) sebesar  0,35.  Di  sisi  lain,  skenario  terbangun  memodelkan kondisi setelah terjadinya perubahan tata guna lahan akibat pembangunan  dan  persentase  lahan  terbangun  (%Imperv) sebesar 45-60% sedangkan kekasaran permukaan lahan tidak kedap air (NPerv) sebesar 0,35. Kedua skenario tersebut akan dijadikan skenario pembanding untuk 5 skenario selanjutnya. Model kondisi terbangun akan digunakan untuk pemodelan skenario dengan adanya penerapan LID. LID yang digunakan ialah Green Roof dan Rainwater Harvesting jenis tanah pada KIPP sebagaian besar adalah lempung.
Penentuan efektifitas Green Roof dilakukan dengan me- ngubah-ubah persentase lahan terbangun yang diaplikasikan Green  Roof .  Persentase Green  Roof pada  lahan  terbangun mengikuti persentase luasan gedung terbangun di atas lahan sebab Green Roof diterapkan pada atap-atap bangunan. Atap
bangunan pada umumnya menutupi 40-50% dari semua la- han terbangun [13]. Oleh karena itu, penerapan Green Roof yang dimodelkan pada Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3  menggunakan  persentase  yang  berbeda-beda.  Skenario  1 memodelkan kondisi 50% lahan terbangun sedangkan Ske- nario  2  dan  Skenario  3  meningkat  masing-masing  menjadi 75% dan 100 %. Di sisi lain, penerapan Rainwater Harvesting dimodelkan  pada  Skenario  4  dan  Skenario  5.  Untuk  Rain- water Harvesting, hanya 1-5% dari lahan yang tersedia pada IKN  memungkinkan  untuk  dibangun  tampungan.  Akan  di- lakukan 2 skenario pemodelan Rainwater Harvesting , Skena- rio  4  dengan  5%  luas  lahan  dapat  digunakan  untuk  tam- pungan, sedangkan Skenario 5 hanya 1% luas lahan yang bisa digunakan  untuk  tampungan. Dengan  demikian  Skenario  4 mempunyai  rasio  tampungan  54  m 3 untuk  setiap  200  m 2 lahan  dengan dimensi  tampungan  4  m  x  4,5  m,  sedangkan Skenario  5  rasionya  adalah  12  m 3 tampungan  untuk  setiap 200 m 2 lahan terbangun dengan dimensi tampungan menjadi 2 m x 2 m. Kedalaman tampungan ada kedua skenario adalah sebesar 3 m.  7 kondisi yang dimodelkan tersebut terlampir pada
Tabel 2 .
Tabel 2 . Kondisi Pemodelan Dengan PCSWMM Skenario Kondisi Existing Alami Terbangun Terbangun Skenario 1 Terbangun + Green Roof 50% Skenario 2 Terbangun + Green Roof 75% Skenario 3 Terbangun + Green Roof 100%
Skenario 4 Terbangun + Rainwater Harvesting (54 m 3 setiap 200 m 2 ) Skenario 5 Terbangun + Rainwater Harvesting (12 m 3 setiap 200 m 2 )
Pemilihan  kondisi  terbaik  ditentukan  dengan  meninjau penurunan  debit  puncak  dan  volume  limpasan  pada  kedua titik outlet pada kondisi penerapan LID yang dibandingkan dengan  kondisi  alami.  Nilai  debit  puncak  didapatkan  dari hidrograf hasil pemodelan dengan menggunakan PCSWMM. Di  sisi  lain,  perhitungan  volume  limpasan  dapat  dilakukan dengan  2  cara,  yaitu  dengan  menghitung  luas  di  bawah hidrograf  dan  perkalian  antara  hujan  efektif  dengan  luas DTA. Hasil dari perbandingan tersebut menunjukkan hanya terdapat selisih hasil terbesar 4,409% untuk Kondisi Eksis- ting  dan  4,304%  pada  Kondisi  Terbangun.  Karena  selisih hasil  pada  kedua  kondisi  di  bawah  5%,  maka  perhitungan volume limpasan dilakukan dengan menghitung luas daerah di bawah hidrograf karena lebih sederhana.
3. Hasil dan Pembahasan
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)

## 3.1. Analisis Nilai CN
Nilai CN ditentukan berdasarkan kelas Hydrological Soil Group (HSG) dan tata guna lahan. Berdasarkan pengolahan data  dan  survey  lapangan,  tanah  pada  lokasi  studi  berjenis lempung ( clay ) dan memiliki kelas HSG D. Nilai CN yang digunakan adalah 80 untuk lahan tidak kedap air pada kondisi terbangun, dan 77 untuk hutan pada kondisi alami.

## 3.2. Analisis Curah Hujan
Data  curah  hujan  yang  digunakan  untuk  analisis  curah hujan rencana diperoleh dari Stasiun Hujan Sepinggan dari tahun  1990  hingga  2019.  Analisis  frekuensi  hujan  rencana menggunakan  distribusi  probabilitas  GEV  karena  memiliki nilai  simpangan  terkecil.  Hasil  analisis  frekuensi  hujan rencana pada berbagai periode ulang diberikan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Grafik Curah Hujan Analisis Frekuensi GEV
Hujan rencana dengan periode ulang 10 tahun kemudian didistribusikan  menjadi  hujan  jam-jaman  menggunakan PSA007  dengan  durasi  hujan  6  jam.  Hasil  distribusi  hujan jam-jaman tersebut disajikan pada Gambar 6 .
Gambar  6. Hyteograf  Distribusi  Hujan  PSA007  Untuk Periode Ulang 10 tahun

## 3.3. Parameter Saluran Drainase dan Parameter Sungai
Posisi saluran drainase direncanakan sesuai peta tata letak bangunan dan peta kontur. Kemiringan saluran direncanakan 0,25%  karena  akan  dilakukan grading permukaan  tanah.
Dimensi  saluran  drainase  direncanakan  berdasarkan penampang  ekonomis  (B  =  2H).  Apabila  kriteria  tersebut tidak  dapat  terpenuhi,  maka  akan  dilakukan  penyesuaian dengan tinggi saluran maksimum 1 m. Saluran drainase akan mengalirkan aliran dari masing-masing DTA ke sungai yang mempunyai dasar 1 m di bawah dasar outlet saluran drainase. Sungai  dimodelkan  dengan  asumsi  berbentuk  trapesium ganda  dengan  kemiringan  0,25%  karena  keterbatasan  data penampang melintang. Lebar bagian atas sungai diasumsikan 15  m  dengan  kedalaman  2  m.  Pengaruh backwater pada saluran  juga  tidak  diperhitungkan  karena  keterbatasan  data penampang sungai tersebut dan terdapat terjunan 1 m pada outlet saluran drainase.

## 3.4. Penentuan Jenis dan Parameter LID
Penentuan  jenis  LID  yang  digunakan  dilakukan  berda- sarkan  kelas  HSG  dan  jenis  tanah  yang  terdapat  pada kawasan KIPP yang ditinjau. Tanah berjenis lempung dengan kelas  HSG  D,  merupakan  jenis  tanah  dengan  kemampuan infiltrasi  kecil,  sehingga  LID  yang  mengandalkan  infiltrasi untuk mengurangi limpasan tidaklah cocok. Oleh sebab itu, LID  yang  digunakan  adalah Green  Roof dan Rainwater Harvesting . Nilai parameter untuk memodelkan LID mengi- kuti  referensi  dari  manual  program  PCSWMM.  Nilai-nilai parameter tersebut disajikan pada Tabel 3 untuk Green Roof dan Tabel 4 untuk Rainwater Harvesting .
Tabel 3. Parameter Green Roof [11] Lapisan Parameter Nilai Surface Bern Height (mm) 20 Vegetation Volume (fraction) 0,1 Surface Roughness (Manning, n) 0,3 Surface Slope (%) 1 Soil Thickness (mm) 120 Porosity (mm) 0,5 Drainage Mat Thickness (mm) 25 Void Fraction 0,5 Roughness (Manning, n) 0,2 Tabel 4. Parameter Rainwater Harvesting [11] Lapisan Parameter Nilai Storage Barrel Height (mm) 3000 Underdrain Drain Coeficient (mm/jam) 0 Drain Exponent 0,5 Drain Offset Height (mm) 1500 Drain Delay (jam) 1 Open Level (mm) 1 Closed Level (mm) 0
Khusus untuk Green Roof , lebar dari Green Roof sangat berpengaruh  terhadap  efektifitas  dari  kinerja Green  Roof .
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
Nilai  lebar Green  Roof tersebut  sama  besar  dengan  lebar bangunan gedung.  Namun karena keterbatasan data bangu- nan gedung, maka lebar gedung diasumsikan sebesar 10 m, 15  m,  dan  20  m  yang  disesuaikan  dengan  luas  daerah  ter- bangun.  Nilai  dari  lebar Green  Roof (gedung)  yang digunakan dalam pemodelan dapat dilihat pada Tabel 5 . Tabel 5. Asumsi Lebar Gedung untuk Lebar Green Roof [11] Luas Daerah Terbangun (ha) Lebar Gedung (m) 0 - 1,5 10 1,5 - 3 15 > 3 20

## 3.5. Hidrograf Hasil Pemodelan PCSWMM
Hasil  pemodelan  dengan  PCSWMM  disajikan  dalam bentuk hidrograf yang ditinjau pada kedua titik outlet, yaitu SOF1  dan  SOF2,  untuk  setiap  skenario.  Hidrograf  pada
SOF1 dapat dilihat pada Gambar 7 berikut, sementara hidro- graf pada SOF2 dapat dilihat pada Gambar 8 . Berdasarkan Gambar  7 dan Gambar  8 ,  dapat  dilihat bahwa  bentuk  hidrograf  dengan  debit  puncak  yang  paling rendah ialah Skenario eksisting, sementara nilai debit puncak yang paling tinggi ialah Skenario Terbangun. Apabila dilihat dari  bentuk  hidrografnya,  skenario  yang  paling  efektif  dan paling  mendekati  kondisi  alami  ialah  Skenario  3,  dan Skenario  4.  Skenario  3  merupakan  skenario  ekstrim  dari penerapan Green Roof karena penerapan Green Roof hingga 100%  dari  lahan  terbangun  tidaklah  mungkin.  Hal  tersebut dikarenakan Green  Roof hanya  dapat  diaplikasikan  pada gedung dan bangunan, sementara tidak mungkin 100% lahan terbangun akan digunakan sepenuhnya untuk bangunan dan gedung,  karena  masih  terdapat  infrastruktur  terbangun  lain seperti jalan, lahan parkir, dan lain-lain. Untuk menentukan skenario  yang  paling  efektif,  tidak  hanya  bentuk  dari hidrograf melainkan dari nilai penurunan debit puncak dan penurunan volume limpasan pada kedua titik outlet.
Gambar 7. Hidrograf Setiap Skenario pada SOF1
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
Gambar 8. Hidrograf Setiap Skenario pada SOF2
Nilai debit puncak dan persentase penurunan yang diha- silkan dari  pemodelan Skenario 1 sampai Skenario 5  dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6. Nilai Debit Puncak dan Persentase Penurunan Debit Puncak terhadap Kondisi Terbangun SOF1 dan SOF2
Skenario SOF 1 SOF 2 Qmax (m 3 /s) Penurunan (%) Qmax (m 3 /s) Penurunan (%) Eksisting 8,793 - 7,637 - Terbangun 14,602 - 15,695 - Skenario 1 14,015 4,017 15,019 4,306 Skenario 2 12,042 17,530 12,134 22,688 Skenario 3 11,176 23,462 10,228 34,830 Skenario 4 10,479 28,236 9,695 38,229 Skenario 5 10,762 26,294 10,214 34,923 Berdasarkan Tabel 6 dapat disimpulkan bahwa nilai debit terendah ialah pada Skenario Eksisting, yaitu 8,793 m 3 /s pada SOF1 dan 7,637 m 3 /s pada SOF2. Di sisi lain, debit puncak terbesar  terdapat  pada  Skenario  terbangun,  pada  SOF1 sebesar  14,602  m 3 /s  sementara  pada  SOF2  bernilai  15,695 m 3 /s.  Dengan  penerapan  LID,  debit  puncak  dari  Skenario Terbangun tersebut akan diturunkan sampai tingkat kondisi Skenario Eksisting.
Penerapan Green  Roof pada  Skenario  1  menyebabkan debit puncak pada SOF1 berkurang sebesar 4,017% menjadi 14,015 m 3 /s sementara pada SOF2 berkurang sebesar 4,306% menjadi 15,019 m 3 /s. Hal ini menunjukkan bahwa Skenario 1  belum  cukup  untuk  menurunkan  debit  puncak  Skenario Terbangun, sehingga persentase penerapan Green Roof perlu diperbesar.
Pada  Skenario  2,  persentase  penerapan Green  Roof ditingkatkan  menjadi  75%.  Penurunan  debit  puncak  pada SOF1 menjadi sebesar 17,530% dengan debit puncak sebesar 12,042 m 3 /s, sementara pada SOF2 penurunan debit menjadi
22,688%  dengan  nilai  debit  puncak  sebesar  12,134  m 3 /s. Karena  nilai  debit  puncak  pada  Skenario  2  masih  belum mendekati nilai debit puncak pada Skenario Eksisting, maka persentase lahan yang diaplikasikan Green Roof perlu diting- katkan.
Pada Skenario 3, persentase lahan yang digunakan untuk Green  Roof ditingkatkan  menjadi  100%.  Skenario  3  ini merupakan  kondisi  ekstrim  di  mana  pada  kenyataan  tidak dapat diterapkan, melainkan hanya untuk pembanding. Debit puncak turun sebesar  23,462% pada  SOF1 menjadi 11,176 m 3 /s sementara pada SOF2 turun sebesar 34,830% menjadi 10,228 m 3 /s. Skenario 3 ini merupakan kondisi dengan pene- rapan Green  Roof yang  paling  maksimal.  Apabila dibandingkan dengan Skenario 1 dan Skenario 2, nilai debit puncak yang didapat dari Skenario 3 merupakan debit yang paling  rendah  diantara  skenario-skenario  yang  mengapli- kasikan Green Roof .
Di  sisi  lain,  Skenario  4  dan  Skenario  5  menerapkan tampungan  untuk  Rainwater  Harvesting.  Pada  Skenario  4, diterapkan  tampungan  dengan  rasio  54  m 3 setiap  200  m 2 lahan  terbangun.  Penurunan  debit  pada  SOF1  menjadi sebesar 28,236% dengan debit puncak 10,479 m 3 /s, semen- tara pada SOF2 debit puncak turun sebesar 38,229% menjadi 9,695  m 3 /s.  Skenario  4  merupakan  skenario  dengan  nilai debit  puncak  yang  paling  mendekati  Skenario  Eksisting, namun  rasio  yang  digunakan  membutuhkan  5%  dari  lahan terbangun untuk dijadikan tampungan Rainwater Harvesting . Oleh  sebab  itu,  rasio  perlu  diturunkan  supaya  hanya menggunakan  1%  dari  lahan  terbangun  untuk  tampungan Rainwater Harvesting .
Pada  Skenario  5,  rasio  untuk Rainwater  Harvesting adalah 12 m 3 setiap 200 m 2 lahan terbangun. Skenario 5 me- nurunkan debit sebesar 26,294% menjadi 10,762 m 3 /s pada SOF1  dan  menurunkan  debit  pada  SOF2  sebesar  34,923% menjadi 10,214 m 3 /s. Terlihat bahwa penurunan rasio tidak menyebabkan  perubahan  persentase  penurunan  yang  sig- nifikan.
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
Selain  penurunan  debit  puncak,  penurunan  volume limpasan juga perlu diperhatikan. Nilai volume limpasan dan persentase penurunan volume limpasan setiap skenario dapat dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Nilai Volume Limpasan dan Persentase Penurunan Volume  Limpasan  Terhadap  Kondisi  Terbangun  SOF1  dan SOF2 Skenario SOF 1 SOF2 Volume Limpasan (m³) Penurunan (%) Volume Limpasan (m³) Penurunan (%) Eksisting 155.079,521 - 99.559,120 - Terbangun 178.031,827 - 138.907,481 - Skenario 1 177.136,497 0,503 137.528,121 0,993 Skenario 2 164.074,665 7,840 115.491,304 16,857 Skenario 3 158.371,327 11,043 104.248,339 24,951 Skenario 4 139.762,723 21,496 87.695,063 36,868 Skenario 5 156.428,847 12,134 101.944,214 26,610 Terlihat dari Tabel 7 , volume limpasan terendah di kedua titik  outlet  terdapat  pada  Skenario  Eksisting  dengan  nilai 155.079,521 m 3 pada SOF1 dan 99.559,120 m 3 pada SOF2. Setelah dilakukan pembangunan, volume limpasan mening- kat menjadi 178.031,827 m 3 pada SOF1 dan 138.907,481 m 3 pada SOF2. Dengan penerapan Green Roof pada Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3, volume limpasan dari Skenario Terbangun mengalami penurunan. Sama halnya seperti debit puncak,  volume  limpasan  terkecil  dari  ketiga  skenario  de- ngan Green Roof tersebut terdapat pada Skenario 3. Skenario 1 hanya menurunkan 0,503% pada SOF1 dan 0,993% pada SOF2. Sementara itu, Skenario 2 menurunkan volume lim- pasan sebesar 7,840% pada SOF1 dan 16,857% pada SOF2. Kedua  skenario  tersebut  belum  mendekati  nilai  volume limpasan Skenario Eksisting pada kedua titik outlet. Skenario 3  merupakan  skenario  ekstrim  dan  menurunkan  volume limpasan  sebesar  11,043%  menjadi  158.371,327  m 3 pada SOF1  dan  pada  SOF2  turun  sebesar  24,951%  menjadi 104.248,339  m 3 .  Meskipun  volume  limpasan  Skenario  3 paling mendekati Skenario Eksisting, Skenario 3 merupakan skenario ekstrim yang tidak dapat diaplikasikan.
Di sisi lain, volume limpasan dari penerapan Rainwater Harvesting pada Skenario 4 dan Skenario 5 lebih mendekati Skenario Eksisting dibandingkan Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3. Skenario 4 berhasil menurunkan volume limpa- san  sebesar  21,496%  menjadi  139.762,723  m 3 pada  SOF1 dan penurunan sebesar 36,868% menjadi 87.695,063 m 3 pada SOF2. Volume limpasan pada Skenario 4 tersebut di bawah volume limpasan pada Skenario Eksisting, namun Skenario 4 membutuhkan luas lahan yang besar yaitu 5%. Lima persen tersebut tergolong besar karena terdapat kendala keterbatasan lahan  yang  mana  hanya  tersedia  luas  lahan  maksimal  5% untuk dijadikan volume tampungan. Oleh karena itu, peng- gunaan persentase lahan untuk volume tampungan akan lebih baik  jika  dapat  diperkecil.  Sementara  itu,  pada  Skenario  5 volume limpasan pada SOF1 turun sebesar 12,134% menjadi 156.428,847m 3 sementara pada SOF2 turun sebesar 26,610% menjadi  101.944,214  m 3 .  Terlihat  bahwa  volume  limpasan
pada  Skenario  5  lebih  mendekati  Skenario  Eksisting dibandingkan  Skenario  3,  namun  tidak  sebaik  Skenario  4. Meski  demikian,  Skenario  5 lebih  efektif  untuk  diterapkan daripada Skenario 4 karena membutuhkan lahan untuk Rain- water Harvesting yang lebih kecil.
Berdasarkan  perbandingan  antara  2  jenis  LID  tersebut, Rainwater  Harvesting lebih  efektif  untuk  diterapkan  pada IKN. Hal tersebut karena Rainwater Harvesting menyedia- kan kebutuhan persentase lahan yang lebih kecil disbanding- kan Green Roof , namun memberikan penurunan debit puncak dan  volume  limpasan  yang  lebih  tinggi.  Meski  demikian, bukan berarti Green Roof merupakan LID yang kurang efek- tif  secara  umum.  Efektifitas  dari Green  Roof sangat  terpe- ngaruh oleh dimensinya [6]. Pada perencanaan IKN, dimensi dari  bangunan  masih  belum  tersedia  sehingga  dilakukan asumsi  ukuran  bangunan  menurut  luas  DTA.  Asumsi  ini dapat menyebabkan kurangnya tingkat efektifitas dari Green Roof tersebut. Pada Green  Roof juga  terlihat  bahwa  persentase  lahan berpengaruh  terhadap  efektifitas  dari Green  Roof tersebut. Green Roof pada umumnya menempati 40-50% dari seluruh lahan terbangun dengan penurunan debit puncak berkisar 45- 70%  [13].  Ketika  persentase  tersebut  divariasikan  seperti pada 3 skenario pada studi ini, terlihat bahwa perubahan debit puncak dan volume limpasan cukup signifikan. Hal tersebut terlihat  signifikan  karena  variasi  yang  digunakan  adalah 50%, 75%, dan 100%. Seperti telah dibahas di atas, ketidak- sesuaian antara hasil analisis dan pengalaman di tempat lain atas penurunan debit dapat terjadi karena dimensi Green Roof yang diasumsikan.
Di sisi lain, besar luas lahan untuk Rainwater Harvesting tidak terlihat berpengaruh terhadap efektifitas dari Rainwater Harvesting .  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  lahan  yang  dapat dialokasikan untuk tampungan di IKN hanya 1-5% sehingga perubahan persentase lahan tidak begitu terlihat signifikan. Pada  umumnya,  penerapan Rainwater  Harvesting direko- mendasikan  menutup  15-50%  dengan  penurunan  debit puncak berkisar antara 24-77% [6].
4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pemodelan  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa:
1. LID  yang  dapat  diaplikasikan  pada  kawasan  KIPP merupakan Green Roof dan Rainwater Harvesting . Hal tersebut  karena  jenis  tanah  merupakan  tanah  lempung ( clay )  dengan  kemampuan  infiltrasi  rendah  sehingga, LID  yang  mengandalkan  infiltrasi  tidak  cocok  untuk diterapkan.
2. Green  Roof kurang  efektif  untuk  diterapkan  dalam kawasan  KIPP  yang  ditinjau.  Salah  satu  faktor penyebabnya adalah kurangnya data dimensi bangunan yang direncanakan, padahal lebar dari Green Roof sangat berpengaruh  terhadap  efektifitas  dari Green  Roof . Penerapan  Rainwater  Harvesting  dengan  rasio tampungan 12 m 3 setiap 200 m 2 lahan  terbangun  pada Skenario  5  merupakan  Skenario  yang  paling  optimal, yaitu  penggunaan  lahan  yang  relatif  kecil  akan  tetapi mampu menahan limpasan seperti kondisi alami.
Jose Cristobal dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 22, Nomor 1, Februari 2024 (7-16)
Daftar Pustaka
[1] Butler,  D.  (2011). Urban  Drainage  (3rd  Edition). London: Spon Press.
[2] Hoyer,  J.  (2011). Water  Sensitive  Urban  Design: Principles and Inspiration for Sustainable Stormwater Management int the City of the Future. Berlin: JOVIS.
[3] EPA. (2012). LID Barrier Busters Fact Sheet Series. Washington: EPA.
[4] Martin-Mikle, C., de Beurs, K., Julian, J., & Mayer, P. (2015).  Identifiying  priority  sites  for  low  impact development  (LID)  in  a  mixed-use  watershed. Lanscape Urban Plan , 29-41.
[5] Montalto,  F.,  Behr,  C.,  Alfredo,  K.,  Ayre,  M.,  & Walsh,  M.  (2007).  Rapid  assessment  of  the  cost- effectiveness  of  low  impact  development  for  CSO control . Landscape and Urban Planning 82 , 117-131.
[6] Ahiablame, L., & Shayka, R. (2016). Modeling flood reduction  effects  of  low  impact  development  at  a watershed scale. Journal of environmental management , 81-91.
[7] Zhou,  Q.,  Panduro,  T.,  Thorsen,  B.,  &  Arnbjerg- Nielsen,  K.  (2013).  Adaptation  to  Extreme  Rainfall with  Open  Urban  Drainage  System:  An  Integrated Hydrological  Cost-Benefit  Anlaysis. Environmental Management 51 , 580-601.
[8] Muraleedharam,  G.,  Soares,  C.  G.,  &  Lucas,  C. (2009).  Characteristic  And  Moment  Generating
Functions of Generalised Extreme Value Distribution (GEV). Nova Science Publishers, Inc. , 2-10.
[9] Christian,  K.,  Yudianto,  D.,  &  Rusli,  S.  R.  (2017). Time-Distribution  Analysis  For  Flood  Discharge Computation  Case  Study  Upper  Cikapundung Watershed. Himpunan  Ahli  Teknik  Hidraulik Indonesia , 1-8.
[10] Chow,  V.  T.  (1988). Applied  Hydrology. USA: McGraw Hill.
[11] Rossman, L. (2015). Storm Water Management Model User's Manual Version 5.1. Cincinnati: EPA.
[12] Dahmen,  E.  R.  (1990). Screening  of  Hydrological Data: Tests for Stationarity and Relative Consistency. Netherlands: ILRI Publication No.49.
[13] Mentens, J., & D., R. (2006). Green roofs as a tool for solving the rainwater runoff problem in the urbanized 21st  century? Landscape  and  Urban  Planning ,  217- 226.
[14] Eckart,  K.,  McPhee,  Z.,  &  Bolisetti,  T.  (2017). Performance  and  implementation  of  low  impact development  – A  review, Scienct of. The Science of the Total Environment , 413-432.
[15] Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat;  Direktorat  Jenderal  Cipta  Karya;  Direktorat Pengembangan  Kawasan  Pemukiman.  (2021). Rencana  Induk  Terintegrasi  Infrastruktur  Dasar Pemukiman  KIPP-IKN  Tahun  Anggaran  2021. Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat.