## Pendugaan Debit Puncak Pada Sub-DAS Kuranji
Edwina Zainal 1) , Zufrimar 2) , Hendri Warman 3) , Nori Yusri 4)
1,2,3) Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Bung Hatta
4) Perencanaan Wilayah Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Bung Hatta E-mail: edwinazainal@bunghatta.ac.id 1) , zufrimar@bunghatta.ac.id 2) , hendriwarman@bunghatta.ac.id 3) , noriyusri@bunghatta.ac.id 4)

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan peta sub-DAS Kuranji dengan menganalisa data DEMNAS pada perangkat Arc GIS, mendeskripsikan karakteristik  curah hujan dan debit puncak dengan metode  Rational pada setiap sub DAS. Hasil penelitian adalah pada DAS Kuranji terdapat 10 (sepuluh) sub DAS Kuranji, yaitu sub DAS Batang Padang Karuah, Batang Padang Janiah Hulu, Batang Padang Janiah, Batang Limau Manis, Batang Kuranji, Batang Sapih, Batang Aie Lareh, Batang Malvinas, Ulak Karang Utara dan Air Tawar. Sub DAS Padang Karuah merupakan sub DAS terluas pada DAS Kuranji, yaitu 47.88 km 2 , sedangkan sub DAS Malvinas merupakan sub DAS  terkecil,  yatitu  3.91  km 2 .  Berdasarkan  peta  hasil  penelitian,  sungai  Batang  Balimbing,  Batang  Lurus  dan Batang Maransi melewati Sub BAS Batang Aie Lareh dan memberikan kontribusi debit ekstrem pada kawasan DAS Kuranji tersebut.
Kata kunci : banjir, debit puncak, sub-das kuranji.

## ABSTRACT
This  study  aims  to  describe  the  Kuranji  sub-watershed  by  analyzing  DEMNAS  data  on  the Arc  GIS, describing the characteristics of rainfall and peak discharge using the Rational method for each sub- watershed. The results showed that in the Kuranji watershed there were 10 sub-watersheds of Kuranji, namely Batang Padang Karuah, Batang Padang Janiah Hulu, Batang Padang Janiah, Batang Limau Manis, Batang Kuranji, Batang Sapih, Batang Aie Lareh, Batang Malvinas, Ulak Karang and Air Tawar sub-watersheds.  The  Padang  Karuah  sub-watershed  is  the  largest  sub-watershed  in  the  Kuranji watershed, which is 47.88 km2, while the Malvinas sub-watershed is the smallest, which is 3.91 km2. Based  on  the  research  map,  the  Batang  Balimbing,  Batang  Lurus  and  Batang  Maransi  rivers  pass through the Batang Aie Lareh sub-watershed and contribute to extreme discharge.
Keyword : flood, peak discharge, sub catchment of kuranji.

## 1. PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  memiliki  peran penting  bagi  siklus  hidrologi,  yang  di  dalamnya terdapat keseimbangan inflow dan outflow untuk mengalirkan  air  dari  hulu,  tengah  sampai  hilir. Setiap  DAS  memiliki  sub  DAS  yang  merupakan suatu kesatuan ekosistem yang menerima air hujan dan  mengalirkannya  melalui  anak  sungai  ke sungai  utama.  Daerah  hulu  merupakan  daerah konservasi  dan  daerah  hilir  merupakan  daerah pemanfaatan.  Daerah  hulu  merupakan  daerah penting  dan  mempunyai  fungsi  perlindungan
terhadap  seluruh  daerah  aliran  sungai  dari  segi fungsi  tata  air.  Adanya  aktifitas  manusia  yang secara  berkelanjutan  pada  daerah  hulu  dapat menimbulkan  dampak  pada  daerah  tengah  dan hilir.
Banyaknya aktivitas manusia dan kondisi alam yang  berubah-ubah  membuat  kondisi  lingkungan dapat  berganti  kapan  saja,  terutama  karena bencana. Bencana seringkali mengganggu struktur atau  keseimbangan  alam  yang  mempengaruhi siklus hidrologi, salah satunya yaitu banjir. Banjir merupakan  salah  satu  bencana  hidrometeorologi
yang sering terjadi di Indonesia, termasuk di Kota Padang, Sumatera Barat. Selain itu, Kota Padang juga  rawan  terhadap  bencana  tektonik  seperti gempa bumi dan tsunami. Beberapa gempa besar yang terjadi di daerah Sumatera Barat, antara lain adalah gempa Padang 2009 dan gempa Mentawai 2010 [1]. Rangkaian bencana gempa dan tsunami tersebut memicu terjadinya perpindahan penduduk, perkantoran dan fasilitas umum,  yang awalnya  berada  di  sekitar  pesisir  pantai  Kota Padang  berpindah  ke  bagian  timur  Kota  Padang. Hal ini mengacu kepada Peta Rencana Pola Ruang Kota  Padang  sesuai  Perda  Kota  Padang  No.  3 Tahun  2019  [2],  kawasan  Sub-DAS  Kuranji diperuntukkan untuk kawasan perkantoran, perumahan dan pendidikan. Perpindahan ini dapat berdampak pada perubahan tata guna lahan pada DAS  Kuranji  dan  sub-DAS  Kuranji.  Selain  itu adanya  jalan  by  pass,  jalan  yang  membelah  di tengah  Kota  Padang,  menghubungkan  bagian utara dan selatan Kota Padang juga mempengaruhi aliran  limpasan  permukan  ( surface  runoff )  dari hulu ke hilir.
DAS Kuranji memiliki luas 202,7 km 2 dengan sungai  utama  adalah  Batang  Kuranji.  Penelitian oleh [3] menyatakan perubahan debit runoff pada Sungai  Kuranji  meningkat  sebesar  1,29%-1,76% dengan  menggunakan  metoda  Rational  dan sebesar  0,98  %  -1.32%  dengan  metoda  Soil Conservation  Services  [4].  Pada  hulu  DAS Kuranji dalam kurun waktu 1 tahun (2017 – 2018) terjadi perubahan penggunaan lahan dan vegetasi indeks, yaitu terjadi peningkatan pada areal hutan, perumahan  dan  lahan  pertanian  dan  terjadi penurunan lahan pada perkebunan campuran dan lahan  kosong  [5].  Selain  itu,  pengamatan  yang dilakukan  oleh  [6,  7]  tentang  perubahan penggunaan  lahan  selama  10  tahun  (2009-2018) sehingga mengakibatkan peningkatan debit runoff pada  DAS  Kuranji.  Penelitian  sebelumnya  pada DAS  Kuranji  ini  hanya  membahas  tentang perubahan  tata  guna  lahan  dan  debit  runoff  saja, tetapi belum ada yang mengidentifikasi kontribusi debit runoff pada setiap sub-DAS Kuranji.
Pokok  permasalahan  adalah  sebagian  besar kasus kejadian banjir tersebut terjadi akibat luapan sungai  yang  tidak  mampu  menampung  aliran banjir.  Peristiwa  ini  selalu  berulang  yang memberikan  dampak  terhadap  masyarakat  dan infrastruktur.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menggambarkan  peta  sub-das
kuranji, mendreskripsikan karakteristik debit pada setiap  sub-DAS.  Urgensi  penelitian  pada  skala lokal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi daerah  yang  memiliki  kerentanan  terhadap terjadinya banjir dan kekeringan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Daerah Aliran Sungai
DAS adalah area dengan batas alami (misalnya pegunungan,  perbukitan  atau  pegunungan)  di mana  semua  air  permukaan  mengalir  ke  saluran untuk membentuk sungai atau anak sungai. DAS yang lebih besar terdiri dari area yang lebih kecil, terkadang disebut sub-DAS. Sub-DAS adalah fitur utama  yang  akan  mempengaruhi  air  permukaan dari suatu lahan.
Proses  hidrologi  suatu  DAS  atau  sub  DAS dipengaruhi  oleh  karakteristik  fisik  DAS  serta oleh  luas  DAS  dan  sub-DAS.  Sub  DAS  juga dipisahkan oleh punggung bukit atau batas alami di dalam DAS. Secara umum, air permukaan tidak mengalir dari satu sub-DAS ke sub-DAS lainnya, namun di daerah yang relatif datar air banjir dapat melintasi batas sub-DAS. Dalam beberapa kasus, air  tanah  dapat  melintasi  batas  sub-DAS  karena geologi yang mendasarinya [8].

## 2.2 Digital Elevation Model (DEM)
Penentuan  batas  daerah  tangkapan  air  secara wajar dan akurat sangat penting untuk meningkatkan  manajemen  dan  prediksi  bencana genangan  air  perkotaan.  Metode  pembagian daerah aliran sungai dapat dipisahkan menjadi dua kategori utama: metode hidrologi berbasis model elevasi  digital  (DEM)  dan  metode  geometrik berbasis node [9].
Digital  Elevation  Model (DEM)  adalah representasi  permukaan  topografi  tanah  kosong ( bare  earth )  dari  bumi  tidak  termasuk  pohon, bangunan,  dan  objek  permukaan  lainnya.  DEM awalnya menggunakan algoritma D8 (deterministic-8  node)  untuk  mendapatkan  arah aliran  DAS  dan  kemudian  membagi  daerah tangkapan  air.  Algoritma  D8  pertama  kali diperkenalkan  oleh  O'Callaghan  dan  Mark  dan digunakan  untuk  memodelkan  jaringan  drainase, konsep dasar dari algoritma ini adalah menentukan  arah  hilir  dengan  menghitung perbedaan  elevasi  antara  satu  grid  pusat  dan delapan grid yang berdekatan [10].

## 2.3  Curah  Hujan  Wilayah  dengan  Poligon Thiessen
Poligon  Thiessen  adalah  metodologi  yang umum  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata curah  hujan  daerah  tangkapan  dari  pengamatan pengukur hujan yang disajikan oleh A.H. Thiessen (1911). Metode Thiessen didasarkan pada asumsi bahwa  jumlah  yang  diukur  pada  setiap  stasiun dapat  diterapkan  setengah  jalan  ke  stasiun berikutnya dalam segala arah, yang berarti bahwa curah hujan untuk setiap titik sama dengan curah hujan yang diamati pada pengukur terdekat. Bobot alat  pengukur  hujan  dihitung  dengan  luas relatifnya,  yang  diperkirakan  dengan  jaringan poligon  Thiessen.  Poligon  dibentuk  oleh  garis bagi tegak lurus dari garis yang menghubungkan stasiun  terdekat.  Luas  setiap  poligon  digunakan untuk  membobotkan  jumlah  curah  hujan  stasiun yang berada di tengah poligon. Jika jumlah stasiun mana pun tidak ada, poligon harus diubah. Metode Thiessen tidak dapat mempertimbangkan perbedaan  orografis  dalam  distribusi  curah hujan[11].

## 2.4 Distribusi Probabilitas
Fenomena  terjadinya  hujan  merupakan proses stokastik  yang  sulit  untuk  ditentukan,  sehingga dapat  digunakan  teori  probabilitas  dan  analisis frekuensi.  Studi  pemodelan  curah  hujan  di Indonesia  umumnya  menggunakan  data  curah hujan  harian  maksimum  tahunan  yang  mengacu kepada SNI 2451:2016 [12]. Terdapat 8 (delapan) distribusi probabilitas curah hujan yang diterapkan,  tetapi  hanya  4  (empat)  yang  umum digunakan  di  Indonesia,  diantaranya  distribusi probabilitas  Log  Normal,  Log  Pearson  III, Gumbel dan Normal. Uji non parametik dilakukan untuk  menentukan  distribusi  probabilitas  yang paling sesuai pada serangkaian data hujan yaitu uji kesesuaian Chi-kuadrat dan Kolmogorov-Smirnov untuk  mengevaluasi  hubungan  antara  frekuensi observasi dan teoritis [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan perangkat analisis  Spatial Analysis yang terdapat pada perangkat lunak ArcGIS untuk membuat peta sub-DAS Kuranji. Data untuk membuat peta sub- DAS Kuranji adalah data Digital Elevation Model (DEM)  yang  diperoleh  dari  website  DEMNAS
dalam  bentuk  GeoTiFF  data  dengan  resolusi spasial  0.27-arcsecond  dan  datum  vertikal EGM2008.  Lokasi  penelitian  adalah  DAS  dan sub-DAS  Kuranji,  Kota  Padang,  Provinsi Sumatera Barat.
Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  data curah hujan selama 13 tahun, yaitu dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2021. Data hujan diperoleh dari Dinas Sumber Daya Air Dan Bina Konstruksi Sumatera  Barat.  Setelah  itu  dilakukan  plotting stasiun curah hujan terhadap masing-masing sub- DAS,  sehingga  didapatkan  hujan  wilayah maksimum/  hujan  maksimum  pada  setiap  sub- DAS  yang  selanjutnya  digunakan  pada  analisa frekuensi dan pada perhitungan hujan rencana.

## 3.1 Analisis Curah Hujan Wilayah
Curah  hujan  rata-rata  wilayah  ditentukan dengan  menggunakan  metode Poligon  Thiessen . Data yang digunakan berasal dari  6 stasiun curah hujan yang tersebar di sekitar DAS Kuranji yaitu Stasiun PU Khatib Sulaiman,  Stasiun Batu Busuk, Stasiun  Gunung  Sarik,  Stasiun  Limau  Manis, Stasiun  Gunung  Nago,  Stasiun  Bendung  Koto Tuo.  Penentuan  curah  hujan  wilayah  [14] menggunakan rumus:
P = 𝑃 1 𝐴 1 + 𝑃 2 𝐴 2 +⋯+ 𝑃 𝑛 𝐴 𝑛 𝐴 1 + 𝐴 2 +⋯+ 𝐴 𝑛 = ∑ 𝑃 𝑖 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana P 1 , …, Pn adalah curah hujan yang tercatat di pos penakar hujan 1, 2, …, n. A 1 , A 2 , …, A n adalah  luas  areal  poligon 1,  2,  …,  n. n adalah banyaknya pos penakar hujan.

## 3.2 Curah Hujan Rencana
Analisis curah hujan rencana diawali dengan menentukan  jenis  sebaran  curah  hujan  atau  jenis distribusi probabilitas pada lokasi studi. Distribusi probabilitas  ini  ditentukan  dengan  menggunakan beberapa  metode  yaitu  Gumbell,  Normal,  Log Normal, dan Log Pearson III. Pada penelitian ini menggunakan  curah  hujan  rencana  pada  periode ulang (T) 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 25 tahun, 50 tahun,  dan  100  tahun.  Setelah  itu,  dilakukan  uji distribusi  probabilitas.  Uji  distribusi  probabilitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah persamaan  distribusi  probabilitas  yang  dipilih dapat  mewakili  distribusi  statistik  sampel  data yang  dianalisis.  Ada  dua  metode  pengujian
distribusi probabilitas, yaitu Metode Chi-Kuadrat (ꭓ2) dan Metode Smirnov-Kolmogorof.

## 3.3 Debit Puncak
Analisa  debit  adalah  bagian  yang  penting dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  besarnya debit  banjir  maksimum  pada  setiap  sub-DAS berdasarkan  periode  ulang  tertentu.  Salah  satu metode  dalam  penentuan  debit  puncak  adalah metode  Rasional  dari  U.S.  Soil  Conservation Service  [15].  Bentuk  umum  rumus  metode Rasional adalah sebagai berikut:
Q = 0,278. C.I.A (2)
Dengan : Q = debit puncak (m 3 /detik) C = koefisien aliran (tanpa dimensi) I = intensitas hujan (mm/jam) A = luas DAS (km 2 )
Metode  tersebut  didasarkan  pada  kenyataan bahwa  setiap  bagian  dari  sub-DAS  akan memberikan kontribusi. Hal tersebut dapat dicapai jika  lama  hujan  yang  turun  seragam  dan  merata dengan  waktu  konsentrasi,  yaitu  waktu  air  akan mencapai outlet DAS dari titik terjauh dari outlet tersebut.  Koefisien  pengaliran  DAS  Kuranji  [16] dari  daerah  pengaliran  yang  sama  adalah  tetap untuk berbagai periode ulang.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Batas DAS dan sub-DAS
Pada  tahap  pengolahan  data  utama  ( main processing ) proses yang  dilakukan adalah  proses garis  batas  wilayah  (delineasi)  DAS.  Proses delineasi  batas  DAS  seperti  pada  gambar dilakukan secara otomatis menggunakan perangkat GIS, sementara untuk analisis hidrologi digunakan Spatial Analyst dan ArcHydro . Proses delineasi ini dibuat dengan prinsip ekstraksi data topografis untuk memperoleh nilai masukan pada penentuan  karakteristik  hidrologi  DAS.  Hasil delineasi batas DAS didapatkan hasil data luaran (output) berupa gambar peta batas DAS Kuranji, jaringan  sungai  dan  order  sungai  seperti  yang terlihat pada gambar 1 dan 2.
Batas  DAS  yang  dihasilkan  tersebut merupakan  representasi  batas  jumlah  air  hujan yang jatuh di atasnya. Batas DAS utama tersusun atas beberapa sub-DAS. Sub-DAS adalah bagian dari  DAS  yang  menerima  air  hujan  dan mengalirkannya  melalui  anak  sungai  ke  sungai
utama. Setiap DAS utama terbagi habis ke dalam sub-DAS, sehingga secara menyeluruh parameter batas  DAS  dan  sub-DAS  mewakili  kondisi hidrologis pada suatu daerah. Hasil delineasi batas DAS dan sub-DAS untuk  lokasi penelitian  dapat dilihat pada gambar 3. Pada gambar 3 terdapat 10 sub-DAS  pada  DAS  Kuranji  yaitu:  sub-DAS Batang  Padang  Karuh,  sub-DAS  Batang  Padang Janiah Hulu, sub-DAS Batang Padang Janiah, sub- DAS  Batang  Limau  Manis,  sub-DAS  Batang Kuranji, sub-DAS Batang Sapih, sub-DAS Batang Aie Lareh,  sub-DAS Batang Malvinas, sub-DAS Ulak Karang Utara, dan sub-DAS Air Tawar.
Gambar 1 . Batas DAS Kuranji
Gambar 2. Jaringan dan order sungai
Gambar 3. sub-DAS Kuranji

## 4.2 Analisis Curah Hujan
Pada  gambar  4  menunjukkan  5  Stasiun (Sta.)  hujan  yang  berada  di  sekitar  DAS  Kuranji yaitu: Sta. PU Khatib Sulaiman,  Sta. Batu Busuk, Sta.  Limau  Manis,  Sta.  Gunung  Nago,  Sta. Bendung  Koto  Tuo.  Data  hujan  yang  digunakan pada masing-masing Sta. hujan adalah data hujan harian  maksimum  tahunan  (mm/hari)  selama  13 tahun dari tahun 2009 sampai 2021.
Gambar 4. Poligon Thiessen DAS Kuranji
Karakterisik  hujan  menurut  probabilitasnya pada  setiap  sub-DAS  Kuranji  dapat  dilihat  pada tabel  1,  yaitu  distribusi  probabilitas  Log  Pearson III,  Log  Normal  dan  Normal.  Hal  ini  didukung oleh  pernyataan  penelitian  sebelumnya  [17] bahwa  untuk  dsitribusi  probabilitas  curah  hujan pada  DAS  Kuranji  adalah  distribusi  probabilitas Normal.  Probabilitas  curah  hujan  menunjukkan peluang  terjadinya  hujan,  yang  disebut  curah hujan rencana yang digunakan untuk analisa debit.
Tabel 1. Distribusi probabilitas curah hujan setiap sub- DAS Kuranji Nama Sub DAS Distribusi Probabilitas 1. Batang Padang Karuh Log-Pearson III 2. Batang Padang Janiah Hulu Log-Pearson III 3. Batang Padang Janiah Log-Pearson III 4. Batang Limau Manih Log-Pearson III 5. Batang Kuranji Log-Normal 6. Batang Sapih Log-Normal 7. Batang Aie Lareh Normal 8. Batang Malvinas Normal 9. Ulak Karang Utara Normal 10. Air Tawar Normal

## 4.3 Analisa Debit
Pada  sub-DAS  Kuranji  tidak  tersedia  data puncak  banjir  sehingga  digunakan  penaksiran debit  puncak.  Analisa  debit  dengan  metode Rational merupakan persamaan yang dikembangkan untuk memantau tingkat kerusakan suatu DAS berdasarkan asumsi bahwa curah hujan yang  terjadi  mempunyai  intensitas  seragam  dan merata di seluruh daerah pengaliran dan dapat juga untuk  menentukan  kondisi  suatu  daerah  aliran sungai    [18].    Tabel  2  sampai  tabel  11 menunjukkan  curah  hujan  untuk  periode  ulang 1.11, 2, 5, 10, 20, 50, 100 dan 1000 tahun untuk setiap sub-DAS Kuranji Kota Padang.
Hasil penilaian debit dengan metode rational menunjukkan luas sub-DAS sangat mempengaruhi nilai debit, semakin luas sub-DAS maka semakin besar pula debit yang terjadi. Akan tetapi, pada tabel 7 terlihat sub-DAS Batang Sapih menunjukkan  nilai  debit  terbesar,  dimana  luas sub-DAS  dari  Batang  Sapih  (41.55  km 2 )  lebih kecil dari sub-DAS Batang Padang Karuh (47.88 km 2 ). Hal ini dikarenakan faktor nilai curah hujan pada sub-DAS Batang Sapih lebih besar dan luas sub-DAS Batang Sapih dan Batang Padang Karuh yang  perbedaannya  tidak  terlalu  signifikan. Berpedoman pada [19] metode rational tidak dapat digunakan  untuk  menunjukkan  hubungan  curah hujan terhadap debit. Semakin tinggi curah hujan yang  terjadi  maka  semakin  besar  debit  yang dihasilkan dan semakin rendah curah hujan maka semakin kecil debit yang dihasilkan. Hal tersebut kurang  sesuai  dengan  hasil  estimasi  debit  sub-
DAS  lainnya,  bahwa  curah  hujan  yang  tinggi belum  tentu  menghasilkan  debit  puncak  yang tinggi  karena  dipengaruhi  oleh  faktor  fisik  dan biologis DAS.
Tabel 2. Debit pada sub-DAS Batang Padang Karuh
SUB DAS 1. Batang Padang Karuh Luas 47.88 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 87.788 48.649 2 155.478 86.161 5 191.172 105.941 10 204.485 113.319 20 212.552 117.789 50 218.712 121.203 100 221.333 122.656 1000 224.213 124.251 Tabel 3. Debit pada sub-DAS Batang Padang Janiah Hulu SUB DAS 2. Batang Padang Janiah Hulu Luas 21.51 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 87.788 21.855 2 155.478 38.708 5 191.172 47.594 10 204.485 50.908 20 212.552 52.917 50 218.712 54.450 100 221.333 55.103 1000 224.213 55.820 Tabel 4. Debit pada sub-DAS Batang Padang Janiah SUB DAS 3. Batang Padang Janiah Luas 18.13 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 92.863 19.486 2 156.740 32.890 5 201.556 42.294 10 224.085 47.022 20 241.660 50.710 50 259.953 54.548
100 271.121 56.891 1000 297.451 62.417 Tabel 5. Debit pada sub-DAS Batang Limau Manis SUB DAS 4. Batang Limau Manis Luas 33.72 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 87.886 34.300 2 153.855 60.046 5 189.522 73.966 10 203.261 79.328 20 211.843 82.678 50 218.673 85.343 100 221.745 86.542 1000 225.615 88.053 Tabel 6. Debit pada sub-DAS Batang Kuranji SUB DAS 5. Batang Kuranji Luas 14.16 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 111.364 18.251 2 196.944 32.277 5 286.382 46.935 10 348.290 57.081 20 409.385 67.094 50 491.056 80.479 100 554.368 90.855 1000 778.721 127.624
Tabel 7. Debit pada sub-DAS Batang Sapih SUB DAS 6. Batang Sapih Luas 41.55 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 110.401 53.092 2 176.437 84.849 5 240.055 115.443 10 281.974 135.602 20 322.057 154.878 50 374.024 179.869 100 413.249 198.732
1000 546.488 262.808 Tabel 8. Debit pada sub-DAS Batang Aie Lareh SUB DAS 7. Batang AieLareh Luas 30.12 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 111.990 39.041 2 159.255 55.518 5 190.296 66.339 10 206.521 71.996 20 219.920 76.667 50 235.001 81.924 100 245.055 85.429 1000 273.228 95.250 Tabel 9. Debit pada sub-DAS Batang Malvinas SUB DAS 8. Batang Malvinas Luas 3.91 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 104.649 4.736 2 182.385 8.254 5 233.436 10.564 10 260.122 11.772 20 282.159 12.769 50 306.961 13.891 100 323.497 14.640 1000 369.832 16.737 Tabel 10. Debit pada sub-DAS Ulak Karang Utara SUB DAS 9. Ulak Karang Utara Luas 9.44 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 98.731 10.787 2 193.538 21.146 5 255.800 27.949 10 288.345 31.504 20 315.222 34.441 50 345.472 37.746 100 365.638 39.949
1000 422.149 46.124 Tabel 11. Debit pada sub-DAS Air Tawar SUB DAS 10. Air Tawar Luas 4.25 km 2 Kala Ulang Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) 1.11 101.209 4.978 2 186.685 9.183 5 242.819 11.944 10 272.161 13.388 20 296.392 14.579 50 323.665 15.921 100 341.846 16.815 1000 392.795 19.322

## 4.4  Analisa  Debit  Aktual  Pada  Pos  Duga  Air (PDA) Kuranji
Ketersediaan data debit dari stasiun pos duga air (PDA) pada DAS Kuranji yang didirikan tahun 2014 mempunyai durasi yang cukup pendek yaitu Juni-Desember  2016,  2017,  2018  dan  2020. Keterbatasan data ini disebabkan kerusakan pada alat,  sehinga  tidak  dapat  dapat  digunakan  debit maksimum  tahunan.  Untuk  itu  digunakan  debit maksimum  bulanan  dan  diperoleh  43  seri  data debit.  Selanjutnya  di  ranking  dari  besar  ke  kecil dan  dipilih  sebanyak  30  data  terbesar  yang digunakan untuk analisis frekuensi. Hasil analisis berupa karakteristik debit menurut uji chi kuadrat adalah  distribusi  log  normal,  sedangkan  menurut uji smirnov kolmogorof adalah log pearson III.
Analisa  debit  dengan  metode  Rational  juga dilakukan  pada  pos  hujan  yang  mempengaruhi DAS  PDA  Kuranji  yaitu  Sta.  Batu  Busuk,  Sta. Limau Manis dan Sta. Gunung Nago. Karakteristik  hujan  pada  DAS  PDA  Kuranji didapatkan distribusi probabilitas menurut uji chi kuadrat  dan  smirnov  kolmogorof  adalah  log normal dan log pearson III masing-masingnya.
Pada  tabel  12  dapat  dilihat  perbandingan hasil estimasi debit dari analisa stasiun hujan dan debit hasil analisa dari pos duga air Kuranji (debit aktual).  Pada  tabel  tersebut  menunjukkan persentase  error  yang  sangat  signifikan  dari perbedaan  analisa  debit  dengan  metode  rational dan  debit  aktual.  Hal  ini  berkaitan  dengan ketersediaan data yang singkat dan tidak lengkap.
Tabel 12. Perbandingan  Debit  Rencana  dan  Debit Aktual pada Pos Duga Air DAS Kuranji Kala Ulan g Hujan (mm/hari) Debit (m 3 /det) % error Analisis Sta. hujan Analisis PDA 1.11 112.59 6 166.808 46.595 72% 2 147.76 3 218.908 74.035 66% 5 176.63 9 261.688 100.346 62% 10 193.91 4 287.280 117.633 59% 20 209.44 6 310.291 134.134 57% 50 228.42 1 338.401 155.489 54% 100 242.01 7 358.543 171.583 52% 1000 284.58 1 421.602 226.119 46%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  pada  DAS  Kuranji terdapat 10 (sepuluh) sub DAS Kuranji, yaitu sub- DAS  Batang  Padang  Karuah,  Batang  Padang Janiah Hulu, Batang Padang Janiah, Batang Limau Manis, Batang Kuranji, Batang Sapih, Batang Aie Lareh,  Batang  Malvinas, Ulak Karang Utara dan Air Tawar.
Debit dan luas pada setiap sub DAS Kuranji pada kala ulang 10 tahun, yaitu sebagai berikut: 1. Batang Padang Karuah dengan luas 47,88 km 2 mempunyai debit 113,319 m 3 /det. 2. Batang Padang Janiah Hulu dengan luas 21,51 km 2 mempunyai debit 50,908 m 3 /det.
3.  Batang  Padang  Janiah  dengan  luas  18,13  km 2 mempunyai debit 47,022 m 3 /det.
4.  Batang  Limau  Manis  dengan  luas  32,06  km 2 mempunyai debit 79,328 m 3 /det.
5.  Batang  Kuranji  dengan  luas  14,16  km 2 mempunyai debit 57,081 m 3 /det.
6.  Batang  Sapih  dengan  luas  41,55  km 2 mempunyai debit 135,602 m 3 /det.
7.  Batang  Aia  Lareh  dengan  luas  30,12  km 2 mempunyai debit 71,996 m 3 /det.
8.  Batang  Malvinas  dengan  luas  3,91  km 2 mempunyai debit 11,772 m 3 /det.
9.  Ulak  Karang  Utara  dengan  luas  9,44  km 2 mempunyai debit 31,504 m 3 /det. 10. Air Tawar dengan luas 4.25 km 2 mempunyai debit 13.388 m 3 /det.
Hasil  penilaian  debit  diperoleh  pada  sub DAS  Batang  Sapih  dengan  luas  sub  DAS  41.55 km 2 menghasilkan  debit  terbesar  dibandingkan dengan sub DAS lainnya.
Diperlukan investigasi karakteristik fisik dari setiap  sub  DAS  Kuranji,  seperti  kemiringan, infiltrasi,  jenis  tanaman  dan  kerapatan  drainase pada  daerah  DAS  Kuranji.  Selain  itu  diperlukan juga ketersediaan alat dan data yang lengkap dari dinas yang berkepentingan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  hibah penelitian  Universitas  Bung  Hatta  dengan  dana anggaran pengembangan Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM), Mata Anggaran Nomor 11.2.13.03.2022 tanggal 24 Januari 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pusat  Studi  Gempa  Nasional.  (2017).  “Peta sumber  dan  bahaya  gempa  Indonesia  tahun 2017.  Kementrian  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan Rakyat.”
[2]  Pemerintah  Kota  Padang.  (2019).  “Peraturan Daerah  Kota  Padang  nomor  3  tahun  2019 tentang  perubahan  atas  peraturan  daerah nomor  4  tahun  2012  tentang  rencana  tata ruang  wilayah  Kota  Padang  tahun  2010- 2030.”
[3]  Misnawati, Mega P. 2019. “Trend of extreme precipitation  over  Sumatera  Island  for  1981- 2010”. Journal of Agromet, 33 (1), 41-51.
[4]  Hanwar,  S.,  Arif  M.  (April,  2017).  “ Pengendalian Banjir Batang Kuranji Menggunakan  Program  HEC-RAS”.  JIRS volume XIV no.1.
[5]  Madhatillah.  (2020).  “Analisis  debit  air limpasan permukaan (runoff) akibat perubahan tata guna lahan pada DAS Kuranji
dan DAS Batang Arau Kota Padang”. Jurnal Bina Tambang, 5 (1), 178 – 189.
[6]  Putera  R.,  Junaidi,  Ahmad  J.  (2019). “Analysis  of  land  cover  changing  and vegetation  index  at  Kuranji  Watershed  in Padang,  West  Sumatera,  Indonesia.”  Journal of Geosience, Engineering, Environment, and Technology, 4 (4), 286 – 290.
[7]  Definnas  A.  F.,  Rozy  F.  R.,  Elvi  R.  S  & Wisafri.  (April,  2020).  “  Analisa  Pengaruh Perubahan Penggunaan Lahan terhadap DAS Batang Kuranji dengan Menggunakan Model Soil and Water Assessment Tool (SWAT). “
Jurnal  Ilmiah  Poli  Rekayasa  vol.  15,  no.2, April 20202.
[8] Zainal E., Kojima, T. (2016). Investigation of LongTerm  Evapotranspiration  by  Using Hamon  Equation  Factor  and  NDVI  Data  in Forest Plantations Area, China-USA Business
Review , Vol.15, No.10, 494-506
[9]  Guth,  N.;  Klingel,  P.  (2012).  Demand allocation  in  water  distribution  network modelling—A  GIS-based  approach  using Voronoi  diagrams  with  constraints.  In Application  of  Geographic  Information
Systems;  Alam,  B.M.,  Ed.;  InTech:  Rijeka, Yugoslavia.
[10]  O’Callaghan,  J.;  Mark,  D.  (1984).  The Extraction of Drainage Networks from Digital Elevation  Data.  Comput.  Vis.  Graph.  Image Process 28, 323–334.
[11] Thiessen, A.H. (1911). Precipitation for large areas,  Monthly  Weather  Review,  39,  1082– 1084.
[12]  Mohita  A.S.  &  Jai  B.S.  (2010).  Use  of Probability Distribution in Rainfall Analysis.
New York Science Journal, 3(9).
[13]  Kurniawan.  (2019).  Distribution  fitting  on rainfall  data  in  Jakarta. IOP  Conf.  Series: Materials Science and Engineering,
650:012060
[14]Triadmodjo,  Bambang.  (2008).  “  Hidrologi Terapan”. Yogyakarta: Beta Offset.
[15]  Seyhan,  Ersin.  (1993).  “  Dasar-Dasar Hidrologi  Jilid  I.  Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.
[16]Putera,  Rifky  Putera.  (Agustus,  2020). “Analisis Koefisien Pengaliran Pada Hulu Das Batang  Kuranji  Dengan  Menggunakan  Citra Landsat 8 Oli.” Jurnal Pembangunan Nagari, [S.l.], v. 5, n. 1, p. 12-24.
[17]Zainal,  E.,  &  Zufrimar.  (2021).  “Distribusi Probabilitas Curah Hujan Pada Daerah Aliran Sungai Kuranji”. Jurnal Rekayasa, 11(1), 17- 26.
[18]Suripin.  (2004).  “Sistem  Drainase  Perkotaan Yang  Berkelanjutan”.  Yogyakarta:  Andi Offset.
[19] Asdak,  Chay.  (1995).  “  Hidrologi  dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai.’ Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.