## http://jurnal.polimdo.ac.id/

## Jurnal TEKNIK SIPIL TERAPAN

## Pengaruh Perubahan Pola Ruang terhadap Luas Area Banjir di Kawasan Industri dan Dampaknya pada Aktivitas Supply Chain
Fatma Nurkhaerani 1 , Fransisca Debora 2 , Solehudin 3
Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Karawang 1,2 PT. Widya Aika Berkarya, Perum Villa Tamara Cluster Andalusia, Kota Samarinda 3 E-mail: fatma.nurkhaerani@ft.unsika.ac.id

## Abstrak
Kawasan industri merupakan area yang pemusatan kegiatan industri yang dilengkapi prasarana, sarana  dan  fasilitas  penunjang  lainnya.  Pengembangan  area  kawasan  industri  menjadi  hal penting yang diamati pada penelitian ini terkhusus pada area kawasan industri di Karawang. Terdapat  alih  fungsi  pada  pola  ruang  yang  berdampak  pada  lingkungan  salah  satunya keterserapan  air  sehingga  membuat  bencana  banjir  di  industri.  Penelitian  ini  mengkaji perubahan  tutupan  lahan  dan  pengaruh  perubahannya  pada  pola  ruang  terhadap  luas  area banjir  dengan  membandingkan  hasil  pengolahan  tahun  2022  dan  tahun  2031  dengan memanfaatkan  teknologi  sistem  informasi  geografis  (SIG).  Hasil  yang  didapatkan menginformasikan  kenaikan  sebesar  1.081%  yang  berpusat  di  bagian  timur,  timur  tenggara hingga  selatan  Kabupaten  Karawang.  Hal  ini  memberikan  pengaruh  pada  nilai  koefisien  C (koefisien  limpasan)  yang  menghasilkan  nilai  0.91  (mendekati  1)  yang  artinya  kondisi  lahan semakin jenuh atau sudah sedikit memiliki daya serap terhadap air yang dapat mengakibatkan banjir  di  lingkungan  kawasan  tertinggi  pada  kelas  tinggi  (>  1.5m).  Jika  dikaji  pengaruhnya terhadap sektor industri berdasarkan studi literatur didapatkan pengaruh aktivitas rantai pasok (supply  chain)  diantaranya  pembatasan  kegiatan,  naiknya  biaya  distribusi,  rusaknya  fasilitas, pasokan  utilitas  terhambat,  efek  kesehatan,  degradasi  tanah,  dan  dibutuhkannya  waktu  serta biaya dalam penanganan pasca banjir.
Kata Kunci: Banjir; Tata Ruang; Tutupan Lahan; Sistem Informasi Geografis, Rantai Pasok.

## Abstract
Industrial  estates  are  areas  where  industrial  activities  are  concentrated,  equipped  with infrastructure, facilities and other supporting facilities. The development of industrial areas is an important thing to observe in this study, especially in industrial sectors in Karawang. There is a transfer of functions in spatial patterns that have an impact on the environment, one of which is the absorption of water, which causes flooding in industry. This study examines changes in land cover and the effect of changes in spatial patterns on the flood area by comparing the results of processing in 2022 and 2031 by utilizing geographic information system (GIS) technology. The results obtained indicated an increase of 1,081% centered in the eastern, southeastern to southern parts  of  Karawang  Regency.  This  influences  the  value  of  the  coefficient  C  (runoff  coefficient) which results in a value of 0.91 (close to 1), which means that the condition of the land is getting saturated  or  has  little  absorption  of  water  which  can  cause  flooding  in  the  highest  area environment in the high class (> 1.5m). If the impact on the industrial sector is studied based on literature  studies,  it  is  found  that  the  influence  of  supply  chain  activities  includes  activity
restrictions,  increased  distribution  costs,  damage  to  facilities,  hampered  utility  supply,  health effects, soil degradation, and the time and cost required for post-flood handling.
Keywords: flooding; spatial layout; land cover; Geographic Information System, Supply Chain.

## 1. PENDAHULUAN
Kawasan industri di Karawang, Jawa Barat, Indonesia telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini disebabkan oleh faktor-faktor seperti lokasi yang strategis (dekat dengan ibukota Jakarta dan bandara internasional Soekarno-Hatta), infrastruktur yang baik, dan dukungan pemerintah. Kawasan industri di Karawang terdiri dari berbagai jenis industri, seperti otomotif, elektronik, tekstil, dan lain-lain. Pembangunan kawasan industri di Karawang terus berlangsung dan diharapkan akan meningkatkan perekonomian daerah dan menciptakan lapangan kerja bagi warga  setempat.  Disisi  lain  dengan  banyaknya  alih  fungsi  lahan  pertanian  dan  hutan  menjadi kawasan  industri  di  Kabupaten  Karawang  membuat  beberapa  perubahan  terhadap  pola  ruang dalam  RTRW  Kabupaten  Karawang  (Moechtar  and  Warlina  2019).  Perubahan  tutupan  lahan dapat memiliki dampak yang signifikan terhadap banjir (Nurrizqi and Suyono 2012). Saat lahan yang  sebelumnya  berupa  hutan  atau  lahan  terbuka  diubah  menjadi  pemukiman  atau  kawasan industri,  hal  ini  dapat  menurunkan  kemampuan  dari  lahan  untuk  menyerap  air  hujan. Pembangunan  tersebut  juga  dapat  menyebabkan  erosi  tanah  dan  pengurangan  aliran  air  dari sungai atau saluran drainase.
Ketika  lahan  yang  dibangun  melebihi  kapasitas  dari  sistem  drainase  yang  ada,  ini  dapat menyebabkan  air  hujan  untuk  mengalir  ke  dalam  jalan-jalan  dan  rumah-rumah  yang menyebabkan banjir. Pembangunan yang tidak terencana juga dapat menyebabkan air hujan untuk mengalir ke dalam saluran drainase yang tidak cukup besar untuk menampung volume air yang tinggi,  yang  juga  dapat  menyebabkan  banjir.  Peningkatan  luas  area  banjir  tentunya  akan berdampak bagi beberapa sektor terutama industri. Pada daerah Kecamatan Ciampel, Karawang Timur  yang  dimana  pada  lokasi  tersebut  terdapat  beberapa  kawasan  industri  terdapat  sungai terdekat yaitu Sungai Cipatunjang yang memiliki luas DAS 50,61 km2 dan panjang sungai 52,09 km  yang  mengalir  dari  selatan  ke  utara.  Kondisi  saat  ini  pada  kondisi  hujan  ekstrim  terjadi beberapa  kali  kejadian  banjir  di  beberapa  lokasi  kawasan  industri  yang  sudah  beroperasi. Berdasarkan  pola  ruang  pada  RTRW  Kabupaten  Karawang  tahun  2011-2031  dilihat  bahwa terdapat  perubahan  lahan  yang  cukup  signifikan  pada  beberapa  lokasi  terutama  pada  bagian selatan  Karawang.  Perubahan  ini  didominasi  oleh  perubahan  kawasan  hutan  menjadi  kawasan industri. Melihat rencana perubahan pola ruang pada tahun 2031 tentunya akan terjadi perubahan aliran debit serta luas area genangan banjir di sekitar kawasan industri tersebut (Peraturan Daerah Kabupaten  Karawang  Nomor  3  Tahun  2013).  Sehingga  perlu  dilakukan  analisa  pengaruh perubahan  pola  ruang  dan  dampaknya  pada  aktivitas  industri.  Analisa  dilakukan  dengan menggunakan penggambaran dengan menggunakan teknologi sistem informasi geografis (SIG) agar dapat menampilkan, memanipulasi, melakukan analisa peta tutupan lahan (Pramono 2020).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pembuatan Peta Tutupan Lahan
Metode  yang  digunakan  untuk  pembuatan  peta  tutupan  lahan  yaitu  interpretasi  satelit  dengan menggunakan  teknologi  sistem  informasi  geografis  ( Geographic  Information  System ,  GIS).
Informasi tentang tutupan lahan dapat dikumpulkan melalui interpretasi satelit, survei lapangan, atau  sumber-sumber  data  lainnya  dan  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  sistem  GIS.  Sistem  ini memungkinkan untuk membuat peta tutupan lahan dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## 2.2. Analisis Hidrologi

## 2.2.1. Analisa Data Curah Hujan Wilayah
Sebelum melakukan perhitungan curah hujan, terlebih dahulu adalah menyaring data curah hujan yang akan digunakan dalam perhitungan curah hujan desain. Data curah hujan yang digunakan adalah  curah  hujan  harian maksimum  dari  tahun  2002  sampai  tahun  2020  (19  tahun)  dari  Pos Hujan Walahar, Pangkalan dan Cilentah seperti yang ditampilkan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data curah hujan yang digunakan
No. Tahun Bend Walahar Pangkalan Cilentah Poligon Thiessen 1 2002 66 134 99 103.47 2 2003 135 99 115 113.00 3 2004 60 100 74 77.42 4 2005 63 133 73 81.12 5 2006 24 96 105 102.99 6 2007 56 126 120 120.20 7 2008 82 156 80 90.42 8 2009 64 164 104 111.83 9 2010 63 108 90 92.20 10 2011 66 108 96 97.35 11 2012 89 162 80 91.31 12 2013 88 133 107 110.38 13 2014 101 182 50 68.56 14 2015 67 115 30 41.99 15 2016 97 154 41 57.01 16 2017 86 138 42 55.57 17 2018 109 100 68 72.92 18 2019 89 102 65 70.48 19 2020 90 124 107 109.16

## 2.2.2. Uji Konsistensi Data Hujan
Dalam  penelitian ini  dilakukan  pengujian  konsistensi  data  hujan  dengan  Metode Kurva Massa Ganda yaitu dengan meninjau data pos stasiun pengamat di sekitarnya. Caranya, dengan memplot data kumulatifnya sebagai absis. Jika dari data-data tersebut bisa ditarik sebagai suatu garis lurus dengan kemiringan tertentu, maka data tersebut dianggap konsistensi.

## 2.2.3. Analisa Curah Hujan Maksimum
Analisis  hujan rencana  perlu  dilakukan  dalam  rangka  melakukan  analisis  limpasan  permukaan yang  menyebabkan  terjadinya  banjir.  Analisis  curah  hujan  rencana  dilakukan  dengan menggunakan beberapa metode statistik untuk frekuensi ulang 2, 5, 10, 15, 25, 50 dan 100 tahun. Analisis  frekuensi  adalah  suatu  analisis  data  hidrologi  dengan  menggunakan  statistika  yang bertujuan  untuk  memprediksi  suatu  besaran  hujan  atau  debit  dengan  masa  ulang  tertentu.
Frekuensi  hujan  adalah  besarnya  kemungkinan  suatu  besaran  hujan  disamai  atau  dilampaui. Sebaliknya, kala ulang (return period) diartikan sebagai waktu dimana hujan atau debit dengan suatu besaran tertentu akan disamai atau dilampaui saluran dalam jangka waktu tersebut. Analisis diawali  dengan  menentukan  jenis  distribusi  yang  sesuai  dengan  parameter  statistik  analisis frekuensi (Singh 1992) yang dapat dilihat pada persamaan (1), (2),(3), dan (4).
1. Deviasi Standart (S x )
(1) 2. Coefficient Skewness (C s )
(2)

## 3.
Coefficient Kurtois (C k )
(3) 4. Coefficient Variasi (C v )
(4)
Metode probabilitas yang digunakan dalam perhitungan analisis hidrologi adalah sebagai berikut:

## 1) Distribusi Normal
Analisis distribusi normal menggunakan parameter statistik µ (rata-rata nilai x) dan σ (simpangan baku dari x). Rumus yang umum digunakan untuk distribusi normal adalah:
(5)
dimana:
X t
= Perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan
X = Nilai rata-rata hitung sampel data
S = Simpangan baku dari nilai data K t = faktor frekuensi Nilai variabel reduksi (K) Gauss ditampilkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Nilai Variabel Reduksi (K) Gauss
Periode Ulang (Tahun) 2 5 10 25 50 100 0,000  0,840  1,280  1,708  2,050  2,330

## Sumber: (Soewarno 1995)

## 2) Distribusi Log Normal
Apabila  variabel  acak  Y=Log  X  terdistribusi  secara  normal,  maka  x  dikatakan  mengikuti distribusi Log Normal. Model matematika dari distribusi ini dapat dinyatakan dengan persamaan:
(6)
dimana:
Y t = Perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan
Y = Nilai rata-rata hitung sampel data
S = Simpangan baku dari nilai data K t = faktor frekuensi

## 3) Distribusi Gumbel
Untuk curah hujan rencana yang dihitung dengan menggunakan Distribusi Gumbell, persamaan yang digunakan adalah:
(7)
Untuk mencari besar masing-masing koefisien diatas, dilakukan dengan rumus:
(8) (9)
dimana:
RT = Curah hujan maksimum dalam periode ulang T (tahun) Ri = Curah hujan rata-rata (tahun) K T = Koefisien dispersi
Sx = Standar Deviasi/Simpangan Baku n = Jumlah tahun pengamatan Yn = Reduced mean seperti yang ditampilkan pada Tabel 3 Sn = Reduced standard deviation seperti yang ditampilkan pada Tabel 3 Y T = Reduced variated seperti yang ditampilkan pada Tabel 4
Tabel 3 . Nilai Yn dan Sn n Yn Sn 10 0,4592 0,9496 11 0,4996 0,9676 12 0,5035 0,9833 13 0,5070 0,9971 14 0,5100 1,0095 15 0,5128 1,0206 Sumber: (Suripin 2004)
Tabel 4. Nilai Variabel (Y) Reduksi Gumbel T(Tahun) Yt 2 0,3665 5 1,4999 10 2,2504 25 3,1255 50 3,9019 100 4,600

## 4) Distribusi Log Pearson III
Parameter penting dalam Log Pearson tipe III yaitu harga rata-rata, simpangan baku dan koefisien kemencengan.  Jika  koefisien  kemencengan  sama  dengan  nol  maka  kembali  ke  distribusi  Log
Normal. Untuk curah hujan rencana yang dihitung dengan menggunakan Distribusi Log Pearson III, persamaan yang digunakan adalah:
(10)
dimana:
R = Curah hujan (mm)
= Standar deviasi/Simpangan baku k
= Faktor frekuensi tertentu f (G, T) seperti yang ditampilkan pada Tabel 5 Tabel 5 . Nilai K Distribusi Log Pearson Cs Interval Ulang (Tahun) 2 5 10 25 50 100 3,000  -0,396  0,420  1,180  2,278  3,152  4,051 2,000  -0,307  0,609  1,302  2,219  2,912  3,605 1,000  -0,164  0,758  1,340  2,043  2,254  3,022 0,000 0,000  0,842  1,282  1,751  2,054  2,326 -0,200 0,033  0,850  1,258  1,680  1,945  2,178 -0,327 0,054  0,853  1,241  1,633  1,875  2,084 -0,400 0,066  0,855  1,231  1,606  1,834  2,029

## 2.2.4. Perhitungan Debit Banjir dengan Metode Nakayasu
Metode perhitungan debit yang akan digunakan adalah hidrograf satuan sintetis cara Nakayasu. Cara  ini  dikembangkan  oleh  Nakayasu  Jepang.  Hidrograf  satuan  sintetik  Nakayasu dikembangkan  berdasarkan  hasil  pengamatan  dari  hidrograf  satuan  alami  yang  berasal  dari sejumlah besar DAS yang ada di Jepang. Mungkin karena sungai di Jepang relatif pendek dengan kemiringan besar, time lag menjadi lebih kecil dan puncaknya relatif tajam. Metode Nakayasu menggunakan tahapan perhitungan sebagai berikut:
a. Data Karakteristik Fisik DAS
Dari peta DAS yang akan  diAnalisis, dapat diperoleh beberapa elemen-elemen  penting seperti Panjang Sungai (L) dan Luas DAS (A) yang dapat digunakan menentukan bentuk dari hidrograf satuan sintetik Nakayasu.
b. Time Lag dan Waktu Puncak ditentukan dari persamaan berikut Tg = 0.5279 + 0.058 L; (L > 15 km) (11) Tg = 0.21 L0.7; (L <15 km) (12) Tp = Tg + 0.8 tr (13) dimana: Tp  = peak time (jam) Tg  = time lag yaitu waktu terjadinya hujan sampai terjadinya debit puncak (jam) Tr  =  satuan waktu curah hujan (jam)
L =  panjang sungai
c. Debit Puncak untuk hujan efektif 1 mm pada daerah seluas A km 2
Jika harga waktu puncak dan waktu dasar diketahui, maka debit puncak hidrograf satuan sintetis akibat tinggi hujan satu satun Re=1 mm yang jatuh selama durasi hujan satu satuan Tr = 1 jam, dapat dihitung sebagai berikut:
(14) dimana: Qp =  Debit puncak banjir (m 3 /det) Re =  Hujan Efektif satuan (1 mm)
Tp =  waktu dari permulaan hujan sampai puncak banjir (jam)
A =  luas daerah pengaliran sampai outlet
T 0,3 =  Waktu penurunan debit, dari puncak sampai 30% (T 0,3 = α Tg)
α =  Parameter hidrograf, di mana: α = 2 🡪 Pada daerah pengaliran biasa
α = 1,5 🡪 Pada bagian naik hidrograf lambat, dan turun cepat α = 3 🡪 Pada bagian naik hidrograf cepat, turun lambat
d. Persamaan Bentuk Dasar Hidrograf Satuan
Bentuk  Hidrograf  Satuan  Nakayasu  terdiri  dari  empat  segmen  kurva  yang  dinyatakan  dengan persamaan sebagai berikut:
Pada waktu kurva naik: 0 < t < Tp
(15) dimana: Q(t) =  Limpasan sebelum mencari debit puncak (m 3 )
t
=  Waktu (jam)
Pada waktu kurva turun: Selang nilai t:
(16)
(17)
Selang nilai:
(18)
(19) Selang nilai:
t
(20)
(21)

## 2.3. Pemodelan Genangan Banjir
Pemodelan  genangan  banjir  pada  penelitian  ini  menggunakan  software  HEC-RAS  yang disimulasikan dalam  model 2 Dimensi. Kemampuan  permodelan HEC RAS 2D  menggunakan sebuah skema solusi finite volume.
Langkah – langkah pemodelan aliran 2D:
1) Penyiapan data terrain di Ras Mapper. Tujuannya untuk membuat image dan proyeksi dengan memasukkan data terrain di ras mapper, adapun yang dihasilkan adalah image yang sudah terproyeksi dengan daerah penelitian.
2) Penyiapan area aliran 2 dimensi. Tujuannya untuk membuat  mesh dengan  mendigitasi disekitar  sungai  membentuk  poligon  tertutup.  Untuk  menentukan  ukuran  Mesh  di  generate computation point on regular interval with all break line, apabila terjadi error hapus point yang error tersebut dengan remove point. Yang dihasilkan dari proses ini adalah mesh dengan jumlah cell bergantung dari ukuran grid yang akan dimasukkan.
3) Penyiapan boundary condition. Tujuannya untuk membuat batasan di hulu dan di hilir dalam simulasi dengan menggunakan SA/2D area BC line yang dihasilkan dari proses ini adalah upstream dan downstream.
4) Pemilihan  skenario  aliran.  Tujuannya  untuk  menentukan  skenerio  yang  akan  digunak untuk simulasi. Terdapat 2 skenario aliran yang digunakan pada Software HECRAS yaitu steady flow dan aliran unsteady flow. Pada penelitian ini digunakan skenario unsteady flow (aliran tak permanen) dengan asumsi kemiringan saluran 0.1.
5) Pemasukan data unsteady berupa data debit banjir kala ulang
6) Proses running tujuannya untuk melakukan simulasi, adapun yang dihasilkan ada model genangan yang akan terjadi.
7) Perhitungan luas genangan dilakukan di arcgis dengan melakukan digitasi karena hecras untuk pemodelan 2D belum dapat melakukan perhitungan luas genangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perubahan Pola Ruang
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Ciampel,  Karawang  dimana  berdasarkan  RT-RW Kabupaten  Karawang  akan  terdapat  perubahan  pola  ruang  yang  cukup  signifikan  terhadap perubahan  penggunaan  lahan.  Analisis  dilakukan  menggunakan  peta  tutupan  lahan  tanggal  27 September  2022  dengan  sumber  citra  landsat  9  dan  teknik  teknik supervised  classification . Pengolahan  data  citra  satelit  Landsat  TM  melalui  teknik Supervised  Classification ,  bertujuan untuk  mengetahui  pembagian  klasifikasi  kelas-kelas  unsur  atau  tipe  penutup  lahan  seperti; perkotaan,  tubuh  air,  lahan  basah,  dll.  sehingga  melalui  metode  ini  akan  didapat  bagaimana keadaan tipe-tipe penutup lahan yang terdapat pada wilayah yang bersangkutan (Sediyono et al. 2014).  Peta  tersebut  dianalisis  di  arcgis  dengan  menggabungkan  tiga  band  untuk  membentuk warna asli (band:432). Kemudian dilakukan juga peningkatan resolusi menggunakan pankromatik band 8.
(a). Penggunaan lahan tahun 2022                (b) Pola ruang tahun 2031
Gambar 1 (a) dan 1(b). Perbandingan penggunaan lahan tahun 2022 dengan pola ruang berdasarkan RTRW Kabupaten Karawang tahun 2031
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  terjadi  perubahan  penggunaan  lahan  yang  cukup signifikan  pada  tahun  2031  terutama  untuk  wilayah  kawasan  industri  yang  ada  di  Karawang Timur. Perubahan lahan yang signifikan terdapat pada hutan, kebun campuran dan sawah. Ketiga tutupan  lahan  tersebut  berubah  menjadi  industri.  Analisis  perubahan  lahan  dilakukan
menggunakan GIS dimana luasan pada tahun 2022 didapat dari hasil interpretasi citra kemudian dikonversi  ke  shp  sehingga  didapatkan  luas  lahan  pada  tahun  2022  dengan  menggunakan  shp tersebut.  Kemudian  untuk  luas  tahun  2031  didapatkan  dari  pola  ruang  RTRW  Kabupaten Karawang  dimana  pada  pola  ruang  tersebut  memang  sudah terdapat  data  luasan dalam  bentuk shp.  Berikut  adalah  rincian  luasan  yang  diperkirakan  akan  berubah  pada  tahun  2031  yang ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Perubahan luas penggunaan lahan
Penggunaan Lahan Luas (km 2 ) 2022 2031 Kebun campuran 28.65 5.35 Pemukiman 2.01 0.00 Sawah 7.52 0.15 Industri 1.79 21.14
Tabel 6 memperlihatkan perubahan luasan berdasarkan penggunaan lahan. Perubahan tertinggi terdapat  pada  luas  industri  yaitu  terjadi  peningkatan  hingga  1.081%,  hal  ini  disebabkan  oleh penataan  kawasan  industri  yang  akan  berpusat  di  bagian  timur,  timur  tenggara  hingga  selatan Kabupaten Karawang seperti yang ditampilkan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Perubahan koefisien C
Tata Guna Lahan Koefisien C Tahun 2022 Tahun 2031 Kebun campuran 31.22 8.21 Pemukiman 2.43 0.00 Sawah 7.29 0.21 Industri 3.47 57.67 Nilai C 0.52 0.91
Perubahan penggunaan lahan tentunya sangat berpengaruh terhadap nilai koefisien C (koefisien limpasan).  Koefisien  limpasan  permukaan  diperoleh  melalui  proses  tumpang  tindih  ( overlay ) pada aplikasi ArcGIS 10.4 terhadap peta kemiringan lereng (CS), peta tekstur tanah (CST), dan peta penggunaan lahan (CL) (Suyarto et al. 2022). Pada Tabel 7 dapat dilihat bahwa perbedaan nilai koefisien C cukup signifikan yaitu menjadi 0,91 pada tahun 2031. Koefisien C memiliki nilai diantara 0 sampai 1, semakin mendekati angka 1 artinya kondisi lahan tersebut semakin jenuh atau sudah sedikit memiliki daya serap terhadap air. Perubahan nilai C secara signifikan tentunya terjadi akibat adanya perubahan penggunaan lahan yang nantinya akan banyak berubah menjadi industri  atau  lahan  terbangun.  Dalam  RTRW  Kabupaten  Karawang  Tahun  2011-2031  rencana perluasan kawasan industri dari 1,79 km 2 pada tahun 2022 menjadi 21,14 km 2 pada tahun 2031. Hal ini tentunya akan berdampak pada perubahan lahan yang cukup signifikan mengingat akan banyak perubahan lahan terbuka menjadi lahan terbangun.

## 3.2. Debit banjir DAS Cipatunjang
Perhitungan debit banjir menggunakan metode HSS Nakayasu dimana diperlukan data luas DAS, panjang  sungai  serta  koefisien  pengaliran  (C).  Semua  data  didapatkan  menggunakan  software
GIS  dimana  luas  DAS  Cipatunjang  yaitu  50,61  km 2 dengan  panjang  sungai  utama  52,09  km. Contoh perhitungan menggunakan HSS Nakayasu adalah sebagai berikut:
Persamaan Bentuk Dasar Hidrograf Satuan Pada waktu kurva naik : 0 < t < Tp
m 3 /detik
Pada waktu kurva turun:
Selang nilai t:
m 3 /detik
Selang nilai:
m 3 /detik Selang nilai: t m 3 /detik
Selanjutnya  dihitung  distribusi  hujan  efektif  dan  hidrograf  banjir  untuk  setiap  jam  nya ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Distribusi hujan efektif Jam ke 1 2 3 4 5 6 Distribusi Hujan 0.057 0.254 0.308 0.215 0.112  0.047 Hujan Basin 5.005  22.521  22.259  19.006  9.896  4.161 Faktor Horton 0.980 0.485 0.447 0.444 0.444  0.444 Hujan Efektif 4.025  22.036  26.811  18.562  9.451  3.716
Data hidrograf banjir merupakan akumulasi dari perhitungan debit setiap jamnya, dimana debit setiap jam dihitung berdasarkan hidrograf satuan yang telah dibuat sebelumnya. Perhitungan debit banjir DAS Cipatunjang dilakukan menggunakan metode Nakayasu untuk periode ulang 2, 5, 10, 25,  50  hingga  100  tahun.  Grafik  hidrograf  perubahan  debit  banjir  dapat  dilihat  pada  Gambar berikut.
(a). Debit banjir tahun 2022                         (b). Debit banjir tahun 2031
Gambar 2(a) dan 2(b). Hidrograf debit banjir Sungai Cipatunjang
Tabel 9 . Hidrograf debit banjir periode ulang 2 tahun (dengan koefisien C tahun 2022)
Tabel 10. Perbandingan debit 2022 dan 2031
Periode ulang T Debit (m 3 /detik) Tahun 2022 Tahun 2031 2 86.491 149.664 5 105.394 182.523 10 114.191 197.816 20 120.817 209.334 25 127.678 221.260 50 127.548 221.034 100 131.483 227.873
Hasil perhitungan debit banjir dapat dilihat pada Tabel 10, dimana terdapat perbedaan debit yang cukup signifikan antara tahun 2022 dengan 2031. Hal ini disebabkan perbedaan nilai koefisien C (limpasan permukaan) yang mengalami perubahan yang cukup signifikan.

## 3.3. Perubahan Luas Area Genangan Banjir
Simulasi terhadap perubahan area genangan banjir dilakukan menggunakan software HEC-GEO RAS yang kemudian hasilnya akan di export ke GIS untuk mendapatkan perubahan luasan area genangan.
Gambar 3. Perubahan luas genangan area banjir
Berdasarkan hasil simulasi genangan banjir menggunakan HEC-GEO RAS didapatkan perubahan luasan area genangan banjir antara tahun 2022 dengan 2031. Luas area tergenang banjir untuk kedalaman  kelas  rendah  pada  tahun  2022  yaitu  17.68  km 2 sementara  pada  tahun  2031  terjadi peningkatan  27.30  km 2 .  Simulasi  dilakukan  pada  skenario  tanpa  pengelolaan  banjir  (kolam, tanggul,  dan  lainnya).  Selain  luas  area,  kedalaman  banjir  juga  diklasifikasikan  berdasarkan PERKA BPNPB No.2 Tahun 2012 tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana (BNPB 2012) seperti yang ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 11. klasifikasi genangan banjir
No Kedalaman Kelas Luas (km 2 ) 2022 2031 1 <= 0.76 m Rendah  17.68  27.30 2 >0.76 - 1.5 m  Sedang  16.35  27.34 3 >1.5 m Tinggi 44.84  80.41
Berdasarkan  Tabel  11  terdapat  perubahan  area  luasan  genangan  banjir  pada  tahun  2031. Penambahan  luasan  area  banjir  tersebut  disebabkan  oleh  perubahan  tata  guna  lahan  dan penambahan debit di lokasi studi.

## 3.4. Risiko Banjir pada Sektor Industri
Bencana banjir dapat menimbulkan kerugian pada beberapa sektor salah satunya sektor produktif seperti  kawasan  industri  (Bappenas  2007).  Kerugian  tersebut  dapat  diidentifikasi  dengan memprediksi  probabilitas  dampak  ataupun  risiko  dari banjir  yang  dapat  mengganggu  aktivitas industri  salah  satunya  pada  aktivitas supply  chain sebagai  rantai  pasok  proses  hulu  ke  hilir (sampai ke konsumen akhir) (Rifai, Budy, and Subali 2022).
Penetapan risiko pada aktivitas supply chain terbagi menjadi 2 kategori yaitu:
1. Risiko gangguan ( disruptions ) yang disebabkan oleh alam atau manusia (salah satunya banjir), dan
2. Risiko Operasional merupakan risiko akibat ketidakpastian dari dalam rantai pasok.
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  literatur  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  risiko banjir ( disruption ) yang telah terjadi pada industri yang ditampilkan pada Tabel 12:
Tabel 12. Risiko Banjir pada Sektor Industri
No Risiko Banjir bagi Industri [Penulis, Tahun] 1 Pembatasan kegiatan (Ketidakpastian  distribusi,  ketidakpastian  akses jalan,  ketidakpastian  kapasitas,  ketidakpastian permintaan,  ketidakpastian  waktu  pengiriman, ketidakpastian  teknologi,  dan  ketidakpastian kondisi) (Khoiroh 2021); (Jayantara 2020); (Hamidah 2019); (Saraswati 2017); (Trihastuti 2008); (Handayani 2016) 2 Naiknya biaya distribusi (Khoiroh 2021); (Jayantara 2020); (Handayani 2016) 3 Rusaknya  fasilitas  perusahaan  (asset,  saham, properti) (Hidayat, Firdaus, and Lesmini 2017); (Jayantara 2020); (Saraswati 2017) 4 Pasokan utilitas terhambat (Jayantara 2020); (Saraswati 2017) 5 Efek kesehatan (Jayantara 2020) 6 Degradasi tanah (Jayantara 2020) 7 Dibutuhkan  waktu  dan  biaya  dalam  penanganan dampak banjir (Jayantara 2020)

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan  sistem  informasi  geografis  ( Geographic  Information  System ,  GIS)  dimanfaatkan pada penelitian ini untuk melihat perubahan pola ruang terhadap luas area banjir yang diamati di Kawasan Industri Karawang. Pada hasil pengamatan didapatkan hasil peningkatan penggunaan lahan pada tahun 2022 ke tahun 2031 dari 1.79 km 2 menjadi 21.14 km 2 . Dimana perubahan ini tertinggi  pada  penggunaan  lahan  pada  sektor  industri  sebesar  1.081%.  Peningkatan  ini dipengaruhi oleh nilai koefisien C (koefisien limpasan) yang didapatkan sebesar 0.91 (mendekati nilai 1) yang artinya kondisi lahan semakin jenuh atau sudah sedikit memiliki daya serap terhadap air. Hasil interpretasi pada GIS juga memperlihatkan perubahan area genangan banjir banjir untuk kedalaman  kelas  rendah  pada  tahun  2022  yaitu  17.68  km 2 sementara  pada  tahun  2031  terjadi peningkatan  27.30  km 2 .  Simulasi  dilakukan  pada  skenario  tanpa  pengelolaan  banjir  (kolam, tanggul, dan lainnya). Sehingga hal ini akan memberikan pengaruh peningkatan genangan banjir yang  akan  mengganggu  aktivitas  rantai  pasok  pada  aktivitas  industri  seperti:  pembatasan
kegiatan, naiknya biaya distribusi, rusaknya fasilitas, pasokan utilitas terhambat, efek kesehatan, degradasi tanah, dan dibutuhkannya waktu serta biaya dalam penanganan pasca banjir.

## DAFTAR PUSTAKA
Bappenas.  (2007). Laporan  Perkiraan  Kerusakan  Dan  Kerugian  Pasca  Bencana  Banjir  Awal Februari 2007 Di Wilayah JABODETABEK . Vol. 2007. Jakarta.
BNPB. (2012). Peraturan Kepala Badan Nasional Penanggulangan Bencana Tentang Pedoman Umum Pengkajian Risiko Bencana . Indonesia.
Hamidah,  Puput.  (2019).  Analisis  Supply  Chain  Management  Dalam  Upaya  Meningkatkan Produksi Pada PT PP London Sumatra Indonesia, TBK. UIN Sumatera Utara. Handayani,  Dwi  Iryaning.  (2016).  A  Review:  Potensi  Risiko  Pada  Supply  Chain  Risk Management. Spektrum Industri 14(01):1–108. doi: 10.12928/si.v14i1.3701. Hidayat,  Raden  Didiet  Rachmat;,  Muhammad  Iqbal;  Firdaus,  and  Lis  Lesmini.  (2017). Pengelolaan  Gudang  Logistik  Kemanusiaan  BNPB. Jurnal  Manajemen  Industri  Dan Logistik 01(02):1–15.
Jayantara, I. Gst Ngr Yoga. (2020). Implementasi QGIS Untuk Mengestimasi Kerugian Ekonomi Akibat  Banjir  Di  Kabupaten  Bandung. Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Dan  Kejuruan 18(02):231–42.
Khoiroh,  Siti  Muhimatul.  (2021).  Analisis  Supply  Chain  Risk  Management  Industri  Budidaya Lobster Air Tawar Dengan Pendekatan FMEA. Operations Excellence Journal of Applied Industrial Engineering 13(03):321–29. doi: 10.22441/oe.2021.v13.i3.030. Moechtar, Wisnu Pratama, and Lia Warlina. (2019). Identifikasi Alih Fungsi Lahan Dari Sektor Pertanian Ke Sektor Jasa Dan Perdagangan Kecamatan Teluk Jambe Timur, Kabupaten Karawang. Jurnal Wilayah Dan Kota 06(01):1–13. doi: 10.34010/jwk.v6i01.2451. Nurrizqi,  Erstayudha  Hayyu,  and  Suyono.  (2012).  Pengaruh  Perubahan  Penggunaan  Lahan Terhadap  Perubahan  Debit  Puncak  Banjir  Di  Sub  DAS  Brantas  Hulu. Jurnal  Bumi Indonesia 1(3).
Peraturan Daerah Kabupaten Karawang Nomor 3 Tahun 2013. n.d. Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Karawang Tahun 2011 - 2031 .
Pramono,  Dwi  Agung.  (2020).  Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Studi  Perubahan  Tutupan Lahan Vegetasi Dan Non-Vegetasi Di Desa Benhes. Buletin Loupe 16(01):54–59. doi: 10.51967/buletinloupe.v16i01.78.
Rifai, Ahmad, Stefanus Budy, and Widjaja Subali. (2022). Strategi Pengendalian Risiko Supply Chain  Perawatan  Pesawat  Udara  Di  Era  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Manajemen  Dan Kearifan Lokal Indonesia 6(2):70–88. doi: 10.26805/jmkli.v6i2. 151.
Saraswati,  Adinda.  (2017).  Membangun  Supply  Chain  Resilience  Dengan  Pendekatan  Quality Function  Deployment  Pada  PT  Bimasco  Cargo  System.  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Sediyono, Eko, Universitas Kristen, Satya Wacana, Adi Setiawan, (2014). Analisis Pantauan Dan Klasifikasi Citra Digital Penginderaan Jauh Dengan Data Satelit Landasat TM Melalui Teknik Supervised Classification (Studi Kasus Kabupaten Minahasa Tenggara, Provinsi Sulawesi Utara). in Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2014) . Depok: Universitas Gunadarma. Singh, P. V. (1992). Elementary Hydrology . Prentice-Hall Englewood Cliffs. Soewarno. (1995). Hidrologi Aplikasi Metode Statistik Untuk Analisa Data . Bandung: Nova. Suripin. (2004). Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan . Yogyakarta: Andi.
Suyarto,  R.,  (2022).  Analisis  Spasial  Koefisien  Limpasan  Permukaan  Untuk  Estimasi  Luapan Banjir  Di  DAS  Tukad  Buleleng  Provinsi  Bali. Jurnal  Agroekoteknologi  Tropika 11(1):30–40.
Trihastuti, Diar. (2008). Analisis Risiko Terhadap Rantai Supply Di PT X. Universitas Indonesia.