## ANALISIS PARAMETER ALFA  HIDROGRAF SATUAN SINTETIK NAKAYASU PADA DAS DI PULAU FLORES
Denik S. Krisnayanti 1 ( denik.krisnayanti@staf.undana.ac.id ) John H. Frans 2 ( johnhendrikfrans@gmail.com ) Emanuel U. M. Halema 3 ( umbumeta18@gmail.com )

## ABSTRAK
Pulau Flores termasuk wilayah sungai strategis nasional sehingga perlu dikaji data karakteristik DAS sebagai dasar perhitungan debit banjir metode Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Nakayasu. Metode  ini  sederhana  karena  parameter  inputnya  sedikit.  Namun  penerapan  HSS  Nakayasu dijumpai  kesulitan  dalam  penentuan  parameter α (alfa)  yang  bersifat  perkiraan.  Penelitian  ini bertujuan  mengetahui  pengaruh  bentuk  DAS  di  pulau  Flores  terhadap  nilai  alfa  menggunakan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),  mengetahui  persamaan  parameter  alfa  sesuai  karakteristik DAS  di  pulau  Flores,  dan  mengetahui  besar  koefisien  determinasi  dan  standar  error  persamaan alfa yang diperoleh. Hasil penelitian menunjukkan pengaruh bentuk DAS berdasarkan SIG yaitu DAS  memanjang  dan  kompleks  menghasilkan  kisaran  nilai  alfa  1,5  -  2.  Adapun  bentuk  DAS radial  dan  paralel  berkisar  antara  2  -  3.  Nilai  alfa  rata-rata  DAS  kompleks  sebesar  1,783,  DAS memanjang sebesar 1,928, DAS paralel sebesar 2,076, dan DAS radial sebesar 2,131. Persamaan parameter α (alfa)  hasil  regresi  non  linear  diperoleh α =  0,47.A 0,036 .  L 0,597 /  Tg.  Koefisien determinasi sebesar 0,989. Standar error hasil estimasi sebesar 2%.
Kata Kunci: Regresi non linear; sistem informasi geografis; koefisien determinasi; standar error

## ABSTRACT
Flores  Island  is  included  in  the  national  strategic  river  area,  so  data  on  watershed characteristics  need  to  be  assessed  as  the  basis  for  calculating  the  Synthetic  Unit  Hydrograph (SUH) Nakayasu method. This method is simple because the input parameters are few. However, the  application  of  SUH  Nakayasu  was  found  to  be  difficult  in  determining  the  parameter α (alpha) which is approximate. The study aims to determine the effect of Flores island watershed shape against alpha value using Geographic Information System (GIS), modeling the parameter equation alpha according to watershed characteristics on the island of Flores, and knowing the magnitude  of  the  coefficient  of  determination  and  standard  error  of  alpha  equations  obtained. The  results  showed  the  effect  of  the  watershed  shape  based  on  GIS  namely  longitudinal  and complex  watershed  produced  a  range  of  alpha  values  of  1.5  -  2.  The  the  shape  of  radial  and parallel watersheds ranged between  2 - 3. The average alpha value of complex watershed was 1,783,  longitudinal  watershed  was  1,928,  parallel  watershed  is  2,076,  and  radial  watershed  is 2,131. The equation α (alpha) results of non linear regression are obtained α = 0.47. A0.036 . L 0,597 / Tg. The determination coefficient is 0.989. Standard estimated error is 2%.
Key Words: Non linear regression; geographic information system; determination coefficient; standard error

## PENDAHULUAN
Pulau  Flores,  secara  geografis  terletak  pada  08 o 0’0”  –  09 o 0’0”  LS  dan  119 o 15’00”  –  123 o 0’0” BT.  Wilayah  Sungai  (WS)  Flores  terletak  di  8  (delapan)  kabupaten,  yang  tersebar  di  Propinsi Nusa  Tenggara  Timur,  yaitu  Kabupaten  Manggarai  Timur,  Kabupaten  Ngada,  Kabupeten
1 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
2 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana;
3 Program Studi Teknik Sipil, FST Undana.
Nagekeo,  Kabupaten  Ende,  Kabupaten  Sikka,  Kabupaten  Manggarai,  Kabupaten  Flores  Timur, Kabupaten Manggarai Barat.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian di Pulau Flores
Curah  hujan  di  pulau  Flores  yang  tertinggi  pada  Kabupaten  Ngada  dan  Kabupaten  Manggarai dengan tinggi curah hujan 2500 mm – 3500 mm/tahun. Pada Kabupaten Sikka, Manggarai Barat dan  Manggarai  Timur  memiliki  tinggi  curah  hujan  1000  mm  –  1250  mm/tahun  (Krisnayanti, 2018).  Topografi  pulau  Flores  berciri  spesifik  dengan  gunung  berapi  dan  kemiringan  sangat curam  yang tingginya lebih dari 2000 meter dan beberapa masih aktif. Pulau Flores merupakan pulau  terbesar  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Pulau  Flores  termasuk  dalam  wilayah  sungai strategis  nasional  dan  memiliki  daerah  aliran  sungai  yang  lebih  banyak  dan  kompleks dibandingkan dengan pulau yang lain. (Sekretariat Kabinet RI, 2012).
Setiap  wilayah  sungai  perlu  dilakukan  analisis  data  karakteristik  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) yang  selanjutnya  akan  dipergunakan  sebagai  dasar  dalam  merencanakan,  melaksanakan, memantau dan mengevaluasi kegiatan konservasi Sumber Daya Air (SDA), pendayagunaan SDA dan  pengendalian  daya  rusak  air.  Sejalan  dengan  pesatnya  kemajuan  dibidang  teknologi, perkembangan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  telah  ikut  mengembangkan  kemudahan manusia dalam menganalisis data-data berbasis geografis. Penerapan dan penggunaan SIG telah berkembang dikalangan akademisi negara-negara maju.
Penggunaan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  yang  mengkaji  data  karakteristik  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  di  pulau  Flores  belum  pernah  dilakukan.  Hasil  analisis  menggunakan  SIG  pada DAS  di  Pulau  Flores  bisa  menjadi  database  yang  digunakan  dalam  perhitungan  debit  banjir menggunakan  metode  Hidrograf  Satuan  Sintetik  (HSS).  Identifikasi  menggunakan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  telah  dikaji  dalam  penelitian  terdahulu  dengan  studi  kasus  di Pekanbaru (Teriyoko, 2014).
Metode  analisis  hidrograf  satuan  sintetik  yang  paling  sederhana  dan  mudah  digunakan  dalam perhitungan debit banjir di Indonesia adalah metode Hidrograf Satuan Sintetik (HSS) Nakayasu. Metode  ini  menggunakan  data-data  karakteristik  DAS  seperti  luas  DAS,  panjang  sungai, koefisien pengaliran, dan parameter alfa. Metode HSS Nakayasu diambil dari nama penemunya yaitu  Nakayasu  yang  melakukan  pengamatan  hidrograf  pada  beberapa  sungai  di  Jepang  pada tahun 1948, yang kemudian membuat rumus HSS dari hasil pengamatannya tersebut.
Penerapan  HSS  Nakayasu  seringkali  dijumpai  kesulitan  dalam  penentuan  nilai α (alfa). Keakuratan  dan  ketepatan  nilai α (alfa)  akan  sangat  berpengaruh  pada  hasil  yang  didapatkan dalam menghitung debit puncak banjir. Biasanya ahli hidrologi hanya memperkirakan parameter alfa  dengan  melihat  karakteristik  DAS.  Sedangkan  di  Pulau  Flores  belum  pernah  dilakukan analisis  parameter α (alfa)  berdasarkan  kondisi  karakteristik  daerah  aliran  sungai  yang  ada  di
pulau  ini.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  perlu  dilakukan  analisis  parameter α (alfa) Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada DAS di Pulau Flores.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Bentuk-Bentuk DAS
Bentuk  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  mempunyai  pengaruh  pada  pola  aliran  sungai  dan ketajaman  puncak  banjir.  Semakin  bulat  bentuk  DAS  berarti  semakin  singkat  waktu  kosentrasi yang  diperlukan,  sehingga  semakin  tinggi  fluktuasi  banjir  yang  terjadi.  Sebaliknya  semakin lonjong bentuk DAS, waktu kosentrasi  yang diperlukan semakin lama sehingga fluktuasi banjir semakin  rendah  (Sinukaban,  2007).  Bentuk-bentuk  DAS  yang  terbentuk  oleh  aliran  sungai  dan kondisi topografinya dibagi dalam 4 macam yaitu:
1. Bentuk memanjang atau bulu burung,
2. Bentuk radial,
3. Bentuk paralel, dan
4. Bentuk kompleks.

## Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Hidrograf  Satuan  Sintetik  ini  dikembangkan  berdasarkan  pemikiran  bahwa  pengalihragaman hujan menjadi aliran baik akibat pengaruh translasi maupun tampungan, dipengaruhi oleh sistem daerah  pengalirannya.  Hidrograf  Satuan  Sintetik  merupakan  suatu  cara  untuk  memperkirakan penggunaan  konsep  hidrograf  satuan  dalam  suatu  perencanaan  yang  tidak  tersedia  pengukuran- pengukuran  langsung  mengenai  hidrograf  banjir  (Limantara,  2010).  Nakayasu  dari  Jepang menyelidiki  hidrograf  satuan  pada  beberapa  sungai  di  Jepang.  Ada  beberapa  parameter  yang diperlukan dalam analisa menggunakan Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu antara lain:
1. Tenggang waktu dari permulaan hujan sampai puncak hidrograf (Time to Peak Magitude),
2. Tenggang waktu dari titik berat hujan sampai titik berat hidrograf (Time Lag),
3. Tenggang waktu hidrograf (Time Base of Hydrograph),
4. Luas daerah pengaliran (Catchment Area),
5. Panjang alur sungai utama terpanjang (Length of The Longest Channel),
6. Koefisien pengaliran (Run off Coefficient),
Dr.Nakayasu membuat  rumus hidrograf satuan sintetis dari hasil penyelidikannya. Rumus  yang dihasilkan adalah sebagai berikut (Kamiana, 2012).
Qp = C A R o 3.6 (0,3T p + T 0,3 ) (1)
Dimana:
Qp  = Debit puncak banjir (m 3 /dtk), A     = Luas daerah aliran sungai (Km 2 ), R 0 = Hujan satuan (mm),
Tp   = Tenggang waktu dari permulaan hujan sampai puncak banjir (mm), dan T 0,3 = Waktu yang diperlukan oleh penurunan debit, 30% dari debit puncak (jam).
Persamaan kurva naik dan turun sebagai berikut:
(i) Pada Kurva Naik (Rising Limb)
0 < t < Tp
Q a = Q p * t T p 2,4 (2)
(ii) Pada Kurva Turun (Decreasing Limb)
Tp < t < (Tp + T 0,3 )
Q d1 = Q p * 0,3 t-Tp T0,3
(3)
(Tp + T 0,3 ) < t < (Tp + T 0,3 + 1,5 T 0,3 )
Q d2 = Q p * 0,3 t-Tp+0,5 T0,3
1,5 T0,3 (4)
(Tp + T 0,3 + 1,5 T 0,3 ) < Tp
Q d3 = Q p * 0,3 t-Tp+1,5 T0,3 2 T0,3 (5) Unsur-unsur waktu untuk perhitungan debit pada persamaan hidrograf satuan sintetik Nakayasu adalah: Tp   = Tg + 0,8 Tr (6) T 0,3 = α x Tg (7) Tg   = 0,4 + 0,058.L untuk L > 15 Km. (8) Tg   = 0,21. L 0,7 untuk L < 15 Km. (9) Tr   = 0,5  Tg s/d Tg. (10) Dimana:
Tp   = Tenggang waktu (time lag) dari permulaan hujan sampai puncak banjir (mm), Tg   = Waktu dari titik berat hujan sampai debit puncak (jam), T 0,3 = Waktu yang diperlukan oleh penurunan debit, dari debit puncak sampai 30% debit puncak (jam), dan
Tr   = Durasi hujan (jam).
Berdasarkan  publikasi  ilmiah  (Sutapa,  2005),  yang  berjudul  Kajian  Hidrograf  Satuan  Sintetik Nakayasu  Untuk  Perhitungan  Debit  Banjir  Rancangan  di  Daerah  Aliran  Sungai  Kodina  di jelaskan bahwa penentuaan nilai alfa digunakan pendekatan hubungan bentuk daerah pengaliran, yang dapat dinyatakan sebagai berikut :
α = 0,47  A L 0,25
Tg (11)
Dimana:
Tg   = Waktu dari titik berat hujan sampai debit puncak (jam), A    = Luas Daerah Pengaliran Sungai (Km 2 ), dan L    = Panjang sungai utama (Km).

## Hidrograf Satuan Sintetik Gama I
Hidrograf  Satuan  Sintetis  (HSS)  Gama  I  asalnya  dari  Indonesia.  Penemunya  adalah  Sri  Harto melalui  pengamatan  pada  ±  300  banjir  sungai-sungai  di  Pulau  Jawa  (Limantara,  2010). Menentukan Hidrograf Satuan Sintetik Gama I menggunakan beberapa variabel pokok yaitu:
Waktu naik hidrograf (jam)
TR = 0,43 L 100 SF 3 + 1,0665.SIM + 1,2775 (12)
Waktu dasar (jam)
TB = 27,4132.TR 0,1457 S -0,0986 SN 0,7344 RUA 0,2574 (13)
Debit puncak hidrograf (m 3 /dtk)
Qp = 0,1836 A 0,5886 TR -0,4008 JN 0,2381
(14)

## Koefisien tampungan (jam)
K   = 0,5617 A 0,1793 S -0,1446 SF -1,0897 D 0,0452
(15)
Dimana :
A = Luas DAS (Km 2 ) L = Panjang sungai utama (Km)
S = Kemiringan dasar sungai (m/Km) SF = Faktor sumber
SN  = Frekuensi sumber WF  = Faktor lebar JN = Jumlah pertemuan sungai RUA = Luas DAS sebelah hulu SIM  = Faktor simetris D = Kerapatan jaringan kuras (Km/Km 2 )

## Koefisien Limpasan Metode Arc-Runoff Curve Number
Model  Runoff  Curve  Number  (CN)  dari  Soil  Conservation  Services  memperkirakan  kelebihan hujan  sebagai  fungsi  dari  hujan  kumulatif,  jenis  tanah  penutup,  tata  guna  lahan  dan  kelengasan tanah. Dalam Metode ini, ketebalan limpasan atau hujan efektif merupakan fungsi dari ketebalan hujan  total  dan  parameter  cerminan  dari  bilangan  kurva  limpasan  disebut  Curve  Number  atau CN.  Metode  ini  dapat  menggunakan  Software  ArcGIS  dalam  melakukan  overlay  dan penggabungan  (union)  data  tutupan  lahan  dan  peta  jenis  tanah.  Peta  jenis  tanah  hidrologi menggunakan  peta  hidrogeologi.  Peta  Hidrogeologi  dengan  informasi  lengkap  mengenai parameter  yang  dibutuhkan  untuk  penentuan  HSG  seperti  permeabilitas  tanah,  posisi  muka  air tanah  dari  permukaan  dapat  dijadikan  dasar  penentuan  jenis  tanah  hidrologi  (Hydrologic  Soil Group, HSG). Jenis tanah hidrologi terbagi menjadi 4 kelompok mulai dari jenis tanah A (sangat berpotensi  menyerap  air),  B  (potensi  menyerap  air  moderat),  C  (potensi  menyerap  air  kurang) dan D (potensi menyerap air sangat kurang) (Adidarma, 2013).

## Pemodelan DAS menggunakan ArcGIS
Software  ArcGIS  10.5  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data  parameter  hidrologi  dengan mengistal  pluggin  (fitur  tambahan)  HEC-GeoHMS  (Hydrologic  Engineering  Center’s  – Geospatial  Hydrologic  Modeling  System).  HEC-GeoHMS  merupakan  sebuah  fitur  tambahan ArcGIS  yang  berfungsi  melakukan  pengolahan  data  geospasial  menjadi  data-data  karakteristik DAS dan alur sungai (Bangun, 2019). Langkah-langkah pemodelan DAS sebagai berikut:
1. Proses Fill Sink
2. Proses Flow Direction dan Flow Accumulation
3. Proses Stream Definition dan Stream Segmentation
4. Proses Catchment Grid Delineation, Catchment Polygon Processing, dan Drainege Line
5. Proses Pembentukan DAS dan Pengisian data Karakteristik fisik DAS.

## METODELOGI PENELITIAN

## Langkah-langkah Penelitian
Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Digitasi Parameter Fisik DAS
Pemodelan  Daerah  Aliran  Sungai  beserta  data  karakteristiknya  menggunakan  Software  ArcGIS 10.5  membutuhkan  data  Digital  Elevation  Model  (DEM).  Data  DEM  yang  digunakan  dalam penelitian ini bersumber dari Badan Geospasial Indonesia.
M u l a i S t u d i  P u s t a k a P e n g u m p u l a n  d a t a D a t a   P r i m e r D a t a   S e k u n d e r 1 .    D o k u m e n t a s i D a t a  P a r a m e te r  D A S  : 1 .    D a t a  l u a s  D A S 2 .    P a n j a n g  S u n g a i 3 .   D a t a  T o p o g r a f i  D i g i t a l E l e v a t i o n  M o d e l   ( D E M ) 4 .  B e n t u k - B e n tu k  D A S D a t a   P e ta  : 1 .    D a t a   T u t u p a n  L a h a n 2 .   P e t a   H i d r o g e o l o g i 3 .   P e t a   P e n e t e p a n  D A S W S   F lo r e s A n a l i s a  D a t a A n a l i s a  n i l a i   C u r v e   N u m b e r d e n g a n   T u t u p a n  L a h a n  d a n H i d r o g e o l o g i M e n g h i t u n g  N i l a i  A l f a d e n g a n  r u m u s   : a   =  0 ,4 7  ( A .L ) ^ 0 ,2 5  / T g P e r s a m a a n  A l f a   B A r u T e r k a li b r a s i   u n t u k  D A S  d i  P u l a u F l o r e s Y a D ig it a s i  P a r a m e te r D A S  m e n g g u n a k a n S o f tw a r e   A r c G I S  1 0 .5 M e n g h i t u n g  N i l a i k a r a k te r i s t i k  D A S   d i  P u l a u F lo r e s M e n g h i t u n g  D e b i t  P u n c a k B a n j i r   m e n g g u n a k a n  H S S N a k a y a s u   d e n g a n   n i l a i  C N N i l a i   C u r v e  N u m b e r ( N i la i  A l i r a n A ir  P e r m u k a a n ) M e n g h i t u n g   G o o d n e s s   o f  F i t 1 .U j i  D e t e r m i n a s i  ( r 2 ) 2 .  U j i  F 3 .   U j i  t T id a k H a s il  d a n  P e m b a h a s a n K e s im p u l a n  d a n   S a r a n S e l e s a i M e n g h i t u n g  D e b i t  P u n c a k B a n j i r   m e n g g u n a k a n  H S S G a m a  I T r a n s f o r m a s i  D e b i t  P u n c a k G a m a   I  k e   D e b i t  P u n c a k N a k a y a s u  b e r d a s a r k a n   C N M e n g h i t u n g   N i l a i   A l f a  B a r u M e n g g u n a k a n  R u m u s a   =   ( ( C .A .R o / 3 ,6 .Q p ) - 0 ,3 T p )  /  T g N i l a i  A l f a  B a r u ,  A , L , d a n  T g  d i
A n a l i s i s   R e g r e s i  N o n   li n e a r M e n g g u n a k a n   I B M  S P S S  v 2 3
P e r s a m a a n   A l f a  B a r u

## Bentuk-Bentuk DAS di Pulau Flores
Bentuk-bentuk  DAS  di  pulau  Flores  memiliki  bentuk  tersendiri  berdasarkan  kondisi topografinya.  Data  topografi  diperoleh  dari  data  Digital  Elevation  Model  (DEM)  kemudian dianalisis  menggunakan  ArcGIS  10.5,  maka  secara  otomatis  batas-batas  DAS  terbentuk.  Hasil pembentukkan DAS dapat di lihat pada Gambar 3 untuk pulau Flores bagian barat dan Gambar 4 untuk pulau Flores bagian timur.
Gambar 3. Peta DAS di Pulau Flores Bagian Barat

## Gambar 4. Peta DAS di Pulau Flores Bagian Timur
Pola  sungai  menentukan  bentuk  suatu  daerah  aliran  sungai  (DAS).  Bentuk  DAS  mempunyai pengaruh yang besar terhadap aliran air sungai yaitu berpengaruh terhadap kecepatan terpusatnya aliran air. Setelah dilakukan digitasi menggunakan ArcGIS diperoleh batas-batas DAS dan pola aliran  sungainya  untuk  DAS  yang  ada  di  pulau  Flores.  Berdasarkan  hasil  digitasi  diperoleh empat bentuk DAS dengan gambar representatif pada Gambar 5.
Gambar 5. Bentuk DAS di Pulau Flores
Rekapitulasi hasil analisa bentuk-bentuk DAS di pulau Flores disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Bentuk-Bentuk DAS di Pulau Flores
No Nama DAS Luas Panjang Kabupaten Bentuk Km 2 Km 1 DAS Golo Ketak 66.97 15.23  Manggarai Barat Radial 2 DAS Wae Dongkong 311.51 38.85  Manggarai Barat Memanjang 3 DAS Nanga Bereh 171.55 36.88  Manggarai Barat Memanjang 4 DAS Wae Terang 128.43 20.50  Manggarai Barat Radial 5 DAS Wae Jamal 839.07 50.95  Manggarai Barat Kompleks 6 DAS Wae Mese 248.53 42.83  Manggarai Memanjang 7 DAS Wae Pesi 1034.19 61.06  Manggarai Kompleks 8 DAS Wae Kaap 31.19 16.44  Manggarai Paralel 9 DAS Wae Nggilat 53.22 17.52  Manggarai Radial 10 DAS Wae Togong 224.19 44.21  Manggarai Timur  Memanjang 11 DAS Wae Wera 156.84 40.79  Manggarai Timur  Memanjang 12 DAS Wae Mbaling 190.87 37.23  Manggarai Timur  Memanjang 13 DAS Wae Laku 92.09 29.75  Manggarai Timur  Memanjang 14 DAS Wae Bobo 219.97 33.79  Manggarai Timur  Memanjang 15 DAS Wae Rana 50.47 17.93  Manggarai Timur  Radial 16 DAS Wae Mokel 702.86 60.09  Manggarai Timur  Kompleks 17 DAS Nanga Buntal 392.93 55.29  Ngada Kompleks 18 DAS Wae Boa 42.65 23.88  Ngada Paralel 19 DAS Wae Toring 119.17 19.46  Ngada Radial 20 DAS Nangateke 54.35 14.23  Nagekeo Memanjang 21 DAS Aesesa 1181.45 80.99  Nagekeo Kompleks 22 DAS Nangapanda 113.33 24.51  Ende Paralel 23 DAS Lowo Mbekajita 68.43 15.08  Ende Paralel 24 DAS Nangaba 73.17 17.05  Ende Radial 25 DAS Nangasambi 49.77 14.00  Ende Memanjang 26 DAS Mautenda 406.99 45.75  Ende Kompleks 27 DAS Lowo Bajo 46.10 13.03  Ende Memanjang 28 DAS Wolowona 181.75 39.06  Ende Memanjang 29 DAS Wolotopo 36.04 14.87  Ende Memanjang (c) Bentuk DAS Kompleks (d) Bentuk DAS Paralel
(b) Bentuk DAS Memanjang
(a) Bentuk DAS Radial
No Nama DAS Luas Panjang Kabupaten Bentuk Km 2 Km 30 DAS Ae Bai 34.48 16.43  Ende Paralel 31 DAS Ae Bhara 120.07 22.80  Ende Radial 32 DAS Lowo Ndondo 254.73 36.61  Ende Memanjang 33 DAS Lowo Lande 65.84 21.64  Ende Paralel 34 DAS Waiwajo 207.17 31.73  Sikka Radial 35 DAS Mangepanda 87.75 20.12  Sikka Paralel 36 DAS Napun Gete 236.85 31.37  Sikka Paralel 37 DAS Wae Kumang 102.42 19.82  Flores Timur Radial 38 DAS Konga 51.19 16.64  Flores Timur Paralel

## Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Perhitungan hidrograf satuan sintetik Nakayasu  menggunakan persamaan-persamaan  yang telah diuraikan dan menggunakan parameter fisik DAS berupa luas DAS, koefisien pengaliran, waktu dari titik berat hidrograf sampai mencapai puncak hidrograf, dan waktu penurunan debit sampai 30% debit puncak. Besar hujan satuan digunakan 1 mm dengan asumsi bahwa hujan yang terjadi merata pada daerah aliran sungai pada  DAS di pulau Flores. Adapun nilai koefisien pengaliran untuk  DAS  di  Pulau  Flores  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0,765.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa daerah Flores memiliki permeabilitas tanah cenderung kedap air dan hujan yang turun melimpas sebesar 76,5%. Rekapitulasi hasil perhitungan disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Debit Puncak Banjir HSS Nakayasu
No Nama DAS C Luas DAS R 0 Tg T 0,3 Qp Km 2 mm Jam Jam m 3 /dtk 1 DAS Golo Ketak 0.770 66.967 1  1.283  2.779 4.219 2 DAS Wae Dongkong 0.771 311.507 1  2.653  4.930  10.752 3 DAS Nanga Bereh 0.776 171.552 1  2.539  4.192 6.832 4 DAS Wae Terang 0.778 128.431 1  1.589  3.367 6.718 5 DAS Wae Jamal 0.784 839.070 1  3.355  6.758  21.848 6 DAS Wae Mese 0.779 248.533 1  2.884  4.774 8.729 7 DAS Wae Pesi 0.760  1034.190 1  3.941  7.450  23.359 8 DAS Wae Kaap 0.720 31.194 1  1.354  2.237 2.163 9 DAS Wae Nggilat 0.712 53.223 1  1.416  2.597 3.212 10 DAS Wae Togong 0.749 224.189 1  2.964  4.689 7.634 11 DAS Wae Wera 0.749 156.842 1  2.766  4.203 5.898 12 DAS Wae Mbaling 0.740 190.870 1  2.559  4.315 7.078 13 DAS Wae Laku 0.769 92.090 1  2.125  3.400 4.451 14 DAS Wae Bobo 0.777 219.973 1  2.360  4.364 8.636 15 DAS Wae Rana 0.771 50.466 1  1.440  2.578 3.307 16 DAS Wae Mokel 0.775 702.858 1  3.885  6.738  17.594 17 DAS Nanga Buntal 0.750 392.931 1  3.607  5.706  11.013 18 DAS Wae Boa 0.743 42.648 1  1.785  2.655 2.507 19 DAS Wae Toring 0.774 119.169 1  1.529  3.261 6.416 20 DAS Nangateke 0.776 54.347 1  1.347  2.478 3.751 21 DAS Aesesa 0.770  1181.451 1  5.098  8.266  23.603 22 DAS Nangapanda 0.771 113.329 1  1.822  3.412 5.659 23 DAS Lowo Mbekajita 0.772 68.430 1  1.275  2.664 4.482 24 DAS Nangaba 0.770 73.173 1  1.389  2.793 4.526 25 DAS Nangasambi 0.752 49.769 1  1.332  2.415 3.402 26 DAS Mautenda 0.770 406.990 1  3.053  5.490  12.513 27 DAS Lowo Bajo 0.769 46.103 1  1.267  2.327 3.357 28 DAS Wolowona 0.882 181.752 1  2.665  4.314 7.964 29 DAS Wolotopo 0.709 36.042 1  1.389  2.261 2.425 30 DAS Ae Bai 0.708 34.476 1  1.353  2.293 2.304 31 DAS Ae Bhara 0.755 120.067 1  1.722  3.400 5.960 32 DAS Lowo Ndondo 0.774 254.732 1  2.524  4.619 9.391 33 DAS Lowo Lande 0.771 65.836 1  1.655  2.888 3.828
No Nama DAS C Luas DAS R 0 Tg T 0,3 Qp Km 2 mm Jam Jam m 3 /dtk 34 DAS Waiwajo 0.760 207.173 1  2.240  4.232 8.244 35 DAS Mangepanda 0.772 87.747 1  1.567  3.047 4.954 36 DAS Napun Gete 0.782 236.845 1  2.220  4.364 9.481 37 DAS Wae Kumang 0.781 102.421 1  1.550  3.155 5.696 38 DAS Konga 0.777 51.186 1  1.365  2.539 3.457

## Hidrograf Satuan Sintetik Gama I

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Debit Puncak Banjir HSS Gama I
Perhitungan  hidrograf  satuan  sintetik  Gama  I  menggunakan  persamaan-persamaan  yang  telah diuraikan  dan  menggunakan  parameter  fisik  DAS  berupa  luas  DAS,  jumlah  pertemuan  sungai, dan  waktu  naik  hidrograf.  Karena  tidak  terdapat  data  tinggi  muka  air  atau  data  AWRL (Automatic  Water  Recorder  Level)  maka  besarnya  nilai  debit  terukur  di  pulau  Flores  tidak diketahui untuk 38 DAS yang dianalisis. Sehingga melalui pendekatan secara empiris, digunakan
No Nama DAS Luas DAS Panjang Sungai Jumlah Petemuan Sungai Waktu Naik Debit Puncak Km 2 Km Buah Jam m 3 /dtk 1 DAS Golo Ketak 66.967 15.230 24 1.667 3.787 2 DAS Wae Dongkong 311.507 38.848 86 1.952 11.903 3 DAS Nanga Bereh 171.552 36.884 40 1.733 7.325 4 DAS Wae Terang 128.431 20.504 39 1.676 6.223 5 DAS Wae Jamal 839.070 50.945 151 1.890 24.707 6 DAS Wae Mese 248.533 42.833 31 1.841 8.370 7 DAS Wae Pesi 1034.190 61.058 214 2.384 27.663 8 DAS Wae Kaap 31.194 16.443 6 1.734 1.709 9 DAS Wae Nggilat 53.223 17.524 22 2.444 2.779 10 DAS Wae Togong 224.189 44.208 57 2.670 7.844 11 DAS Wae Wera 156.842 40.788 33 2.286 5.939 12 DAS Wae Mbaling 190.870 37.225 46 1.970 7.660 13 DAS Wae Laku 92.090 29.750 12 3.384 2.916 14 DAS Wae Bobo 219.973 33.788 56 1.611 9.458 15 DAS Wae Rana 50.466 17.926 24 1.768 3.131 16 DAS Wae Mokel 702.858 60.088 102 2.054 19.612 17 DAS Nanga Buntal 392.931 55.293 55 2.382 11.328 18 DAS Wae Boa 42.648 23.885 26 2.625 2.467 19 DAS Wae Toring 119.169 19.459 35 1.796 5.644 20 DAS Nangateke 54.347 14.228 7 1.592 2.544 21 DAS Aesesa 1181.451 80.992 106 2.471 24.950 22 DAS Nangapanda 113.329 24.515 29 1.672 5.393 23 DAS Lowo Mbekajita 68.430 15.083 18 1.891 3.404 24 DAS Nangaba 73.173 17.052 23 1.695 3.923 25 DAS Nangasambi 49.769 14.000 11 1.578 2.699 26 DAS Mautenda 406.990 45.745 86 2.000 13.797 27 DAS Lowo Bajo 46.103 13.034 31 1.897 3.067 28 DAS Wolowona 181.752 39.056 51 1.677 8.136 29 DAS Wolotopo 36.042 14.870 26 1.857 2.567 30 DAS Ae Bai 34.476 16.430 6 1.577 1.883 30 DAS Ae Bai 34.476 16.430 6 1.577 1.883 31 DAS Ae Bhara 120.067 22.796 34 2.021 5.370 32 DAS Lowo Ndondo 254.732 36.613 67 2.249 9.415 33 DAS Lowo Lande 65.836 21.643 4 1.433 2.600 34 DAS Waiwajo 207.173 31.731 49 1.883 8.308 35 DAS Mangepanda 87.747 20.124 24 1.742 4.362 36 DAS Napun Gete 236.845 31.373 68 2.022 9.446 37 DAS Wae Kumang 102.421 19.821 28 1.670 5.041 38 DAS Konga 51.186 16.638 20 2.341 2.702
debit  Gama  I  sebagai  data  debit  terukur.  Pemilihan  metode  HSS  Gama  I  karena  metode  ini memiliki  parameter  fisik  DAS  paling  banyak  dibandingkan  dengan  HSS  yang  lain.  Parameter yang  banyak  menghasilkan  debit  yang  lebih  mendekati  kondisi  asli  di  lapangan.    Rekapitulasi hasil perhitungan disajikan pada Tabel 3.

## Analisis Regresi Non Linear Parameter Alfa
Analisis  regresi  yang  digunakan  yaitu  regresi  non  linear  yang  menampilkan  bentuk  hubungan atau fungsi dimana variabel dapat berfungsi sebagai faktor atau variabel dengan pangkat tertentu maupun sebagai fungsi eksponen. Nilai α (alfa), luas DAS, panjang sungai dan waktu dari titik berat hujan sampai debit puncak di masukkan  ke dalam program IBM SPSS versi 23. Program SPSS  merupakan  salah  satu  program  yang  berfungsi  untuk  menganalisis  data,  melakukan perhitungan  statistik  baik  untuk  statistik  parametrik  maupun  non  parametrik  dengan  basis windows.  SPSS  for  windows  dilengkapi  pula  dengan  menu  pengelolaan  dengan  berbagai  jenis grafik  dengan  tingkat  resolusi  yang  tinggi.  Data  yang  digunakan  sebelum  dianalisis  dihitung tingkat normalitasnya. Hasil regresi non linear ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Iterasi IBM SPSS Versi 23
No Iteration Number Residual Sum of Squares Parameter A1 A2 1 1.0  242480449.253  1.000 1.000 2 1.1 33416015.730  1.052 0.673 3 2.0 33416015.730  1.052 0.673 4 2.1 4612207.629  1.119 0.318 5 3.0 4612207.629  1.119 0.318 6 3.1 636377.420  1.201 -0.062 7 4.0 636377.420  1.201 -0.062 8 4.1 87216.325  1.290 -0.457 9 5.0 87216.325  1.290 -0.457 10 5.1 11662.571  1.365 -0.827 11 6.0 11662.571  1.365 -0.827 12 6.1 1459.716  1.360 -1.061 13 7.0 1459.716  1.360 -1.061 14 7.1 161.488  1.138 -0.917 15 8.0 161.488  1.138 -0.917 16 8.1 20.647  0.753 -0.453 17 9.0 20.647  0.753 -0.453 18 9.1 5.320  0.102 0.509 19 10.0 5.320  0.102 0.509 20 10.1 5.017  0.035 0.599 21 11.0 5.017  0.035 0.599 22 11.1 5.017  0.036 0.597 23 12.0 5.017  0.036 0.597 24 12.1 5.017  0.036 0.597 25 13.0 5.017  0.036 0.597 26 13.1 5.017  0.036 0.597
Berdasarkan  Tabel  4  di  atas  di  peroleh  hasil  iterasi  sebanyak  26  kali.  Pada  iterasi  yang  ke-20 nilai iterasi konstan sampai iterasi ke-26 dengan nilai parameter A1 sebesar 0,036 dan parameter A2  sebesar  0,597.  Persamaan  alfa  baru  berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  di  atas  diperoleh sebagai berikut.
α = 0,47.A 0,036 . L 0,597 / Tg (16)
Dimana :
α = Alfa A  = Luas DAS (Km 2 ) L  = Panjang Sungai Induk (Km)

## Tg = Waktu dari titik berat hujan sampai debit puncak (jam)

## Koefisien Determinasi
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fit. Secara  statistik  dapat  diukur  dari  nilai  koefisien  determinasi.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  pada intinya  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi  variabel dependen.  Perhitungan  koefisien  determinasi  untuk  persamaan  alfa  baru  dilakukan  dengan program IBM SPSS v.23 dengan hasil keluaran seperti pada Tabel 5.

## Tabel 5. Koefisien Determinasi Persamaan Alfa Baru
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 0.989 0.979 0.977 0.020
a. Alfa baru: (Constant), Tg, Luas DAS, Panjang Sungai
b. Dependent Variable: Alfa Baru

## Pengaruh Karakteristik DAS terhadap Nilai Alfa Baru
Parameter  alfa  merupakan  nilai  yang  menunjukkan  karakteristik  DAS  pada  perhitungan hidrograf satuan sintetik Nakayasu. Berdasarkan hasil analisis regresi nilai alfa baru untuk pulau Flores,  dilakukan  analisa  pengaruh  karakteristik  DAS  terhadap  nilai  alfa  baru.  Hubungan pengaruh tersebut di sajikan pada Tabel 6,7,8, dan 9.

## Tabel 6. Pengaruh Bentuk DAS Radial Terhadap Alfa Baru
No Nama DAS Luas Panjang Tg Alfa Awal Alfa Baru Bentuk DAS Km 2 Km Jam 1 DAS Golo Ketak 66.967 15.230  1.283  2.070  2.166  Radial 2 DAS Wae Terang 128.431 20.504  1.589  2.119  2.138  Radial 3 DAS Wae Nggilat 53.223 17.524  1.416  1.834  2.116  Radial 4 DAS Wae Rana 50.466 17.926  1.440  1.790  2.106  Radial 5 DAS Wae Toring 119.169 19.459  1.529  2.134  2.149  Radial 6 DAS Nangaba 73.173 17.052  1.389  2.011  2.147  Radial 7 DAS Ae Bhara 120.067 22.796  1.722  1.974  2.097  Radial 8 DAS Wae Kumang 102.421 19.821  1.550  2.036  2.131  Radial Rata-Rata 89.240 18.789  1.490  1.996  2.131

## Tabel 7. Pengaruh Bentuk DAS Paralel Terhadap Alfa Baru
No Nama DAS Luas Panjang Tg Alfa Awal Alfa Baru Bentuk DAS Km 2 Km Jam 1 DAS Wae Kaap 31.194 16.443  1.354  1.652  2.091  Paralel 2 DAS Wae Boa 42.648 23.885  1.785  1.487  2.004  Paralel 3 DAS Nangapanda 113.329 24.515  1.822  1.873  2.066  Paralel 4 DAS Lowo Mbekajita 68.430 15.083  1.275  2.090  2.169  Paralel 5 DAS Ae Bai 34.476 16.430  1.353  1.695  2.098  Paralel 6 DAS Lowo Lande 65.836 21.643  1.655  1.744  2.070  Paralel 7 DAS Mangepanda 87.747 20.124  1.567  1.944  2.115  Paralel 8 DAS Waiwajo 207.173 31.731  2.240  1.889  2.002  Paralel 9 DAS Napun Gete 236.845 31.373  2.220  1.966  2.017  Paralel 10 DAS Konga 51.186 16.638  1.365  1.860  2.126  Paralel Rata-Rata 93.887 21.787  1.664  1.820  2.076
Tabel 8. Pengaruh Bentuk DAS Memanjang Terhadap Alfa Baru
No Nama DAS Luas Panjang Tg Alfa Awal Alfa Baru Bentuk DAS Km 2 Km Jam 1 DAS Wae Dongkong 311.507 38.848  2.653  1.858  1.936  Memanjang 2 DAS Nanga Bereh 171.552 36.884  2.539  1.651  1.920  Memanjang 3 DAS Wae Mese 248.533 42.833  2.884  1.655  1.873  Memanjang
No Nama DAS Luas Panjang Tg Alfa Awal Alfa Baru Bentuk DAS Km 2 Km Jam 4 DAS Wae Togong 224.189 44.208  2.964  1.582  1.850  Memanjang 5 DAS Wae Wera 156.842 40.788  2.766  1.520  1.866  Memanjang 6 DAS Wae Mbaling 190.870 37.225  2.559  1.686  1.923  Memanjang 7 DAS Wae Laku 92.090 29.750  2.125  1.600  1.973  Memanjang 8 DAS Wae Bobo 219.973 33.788  2.360  1.849  1.978  Memanjang 9 DAS Nangateke 54.347 14.228  1.347  1.840  1.966  Memanjang 10 DAS Nangasambi 49.769 14.000  1.332  1.813  1.963  Memanjang 11 DAS Lowo Bajo 46.103 13.034  1.267  1.837  1.972  Memanjang 12 DAS Wolowona 181.752 39.056  2.665  1.619  1.896  Memanjang 13 DAS Wolotopo 36.042 14.870  1.389  1.628  1.928  Memanjang 14 DAS Lowo Ndondo 254.732 36.613  2.524  1.830  1.951  Memanjang Rata-Rata 159.879 31.152  2.241  1.712  1.928

## Tabel 9. Pengaruh Bentuk DAS Kompleks Terhadap Alfa Baru
No Nama DAS Luas Panjang Tg Alfa Awal Alfa Baru Bentuk DAS Km 2 Km Jam 1 DAS Wae Jamal 839.070 50.945  3.355  2.014  1.866  Kompleks 2 DAS Wae Pesi 1034.190 61.058  3.941  1.890  1.783  Kompleks 3 DAS Wae Mokel 702.858 60.088  3.885  1.734  1.767  Kompleks 4 DAS Nanga Buntal 392.931 55.293  3.607  1.582  1.773  Kompleks 5 DAS Aesesa 1181.451 80.992  5.098  1.622  1.639  Kompleks 6 DAS Mautenda 406.990 45.745  3.053  1.798  1.873  Kompleks Rata-Rata 759.582 59.020  3.823  1.773  1.783
Berdasarkan ke-4 jenis bentuk DAS dan pengaruhnya terhadap nilai alfa terdapat kesamaan yaitu bentuk  DAS  radial  dan  bentuk  DAS  paralel  memiliki  kisaran  nilai  alfa  2,00  sampai  3,00. Sedangkan bentuk DAS memanjang dan bentuk DAS kompleks memiliki kisaran nilai alfa 1,50 sampai 2,00.

## KESIMPULAN
1. Pengaruh  Bentuk  DAS  di  Pulau  Flores  menggunakan  Geographical  Information  System (GIS) terhadap nilai alfa yang diperoleh sebagai berikut :
a. Bentuk  DAS  kompleks  di  pulau  Flores  sebanyak  6  buah.  Pengaruh  DAS  kompleks terhadap  nilai  alfa  yaitu  menyebabkan  waktu  puncak  banjir  lebih  lama  dibandingkan dengan  waktu  selesainya,  sehingga  bagian  naik  hidrograf  lambat  dan  bagian  menurun cepat. Nilai alfa rata-rata DAS kompleks sebesar 1,783;
b. Bentuk DAS memanjang di pulau Flores sebanyak 14 buah. Pengaruh DAS memanjang terhadap  nilai  alfa  yaitu  menyebabkan  waktu  puncak  banjir  lebih  lama  dibandingkan dengan  waktu  selesainya,  sehingga  bagian  naik  hidrograf  lambat  dan  bagian  menurun cepat. Nilai alfa rata-rata DAS memanjang sebesar 1,928;
c. Bentuk DAS paralel di pulau Flores sebanyak 10 buah. Pengaruh DAS paralel terhadap nilai  alfa  yaitu  menyebabkan  waktu  puncak  banjir  lebih  cepat  pada  titik  outlet  yang berada  di  bawah  pertemuan  sungai  dibandingkan  dengan  waktu  selesainya,  sehingga bagian naik hidrograf cepat dan bagian menurun lambat. Nilai alfa rata-rata DAS paralel sebesar 2,076;
d. Bentuk  DAS  radial  di  pulau  Flores  sebanyak  8  buah.  Pengaruh  DAS  radial  terhadap nilai  alfa  yaitu  menyebabkan  waktu  puncak  banjir  lebih  cepat  dibandingkan  dengan waktu  selesainya,  sehingga  bagian  naik  hidrograf  cepat  dan  bagian  menurun  lambat. Nilai alfa rata-rata DAS radial sebesar 2,131;
2. Persamaan nilai α (alfa) untuk daerah aliran sungai di Pulau Flores berdasarkan hasil regresi non linear menggunakan software SPSS versi 23 diperoleh persamaan α = 0,47.A 0,036 . L 0,597 / Tg, dan
3. Besar nilai R 2 (Koefisien Determinasi) yang diperoleh sebesar 0,989, hal ini berarti variabel bebas  luas  DAS,  panjang  sungai,  dan  Tg  mempengaruhi  98,9%  persamaan  alfa  baru  yang dihasilkan. Sedangkan sisanya  (100% - 98,9% = 1,1%) di pengaruhi parameter  yang lain di luar model. Standar error hasil estimasi sebesar 2%.

## SARAN
1. Untuk pengembangan penelitian selanjutnya, disarankan agar peneliti berikutnya menghitung debit  observasi  pembanding  menggunakan  program  HEC-HMS  yang  dikembangkan  oleh Hydrologic Engineering Centre (HEC) dari US Army Corps of Engineers, dan
2. Penggunaan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  sangat  membantu  untuk  menganalisa  data karakteristik DAS. Untuk mendapatkan data karakteristik yang lebih akurat, maka disarankan menggunakan  data  DEM  (data  topografi  digital)  dengan  ketelitian  pengambilan  citra  satelit sampai 1 meter.

## DAFTAR PUSTAKA
Adidarma,  W.  (2013).  Teknik  Perhitungan  Banjir  Desain  Untuk  Bendungan  Menggunakan Metode  NRCS.  Balai  Hidrologi  dan  Tata  Air,  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Sumber Daya Air. Bandung: Jurnal Teknik Hidraulik.
Bangun,  B.  (2019).  Pengenalan  HEC-GeoHMS  (Hydrologic  Engineering  Center's-Geospasial Hydrologic Moleling System). Palembang: Bimbingan Teknis Balai Bendungan.
Kamiana,  I.  M.  (2012).  Teknik  Perhitungan  Debit  Rencana  Bangunan  Air.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Krisnayanti,  D.  S.  (2018).  Koefisien  Limpasan  Permukaan  untuk  Embung  Kecil  di  Nusa Tenggara Timur. Kupang: Lembaga Penelitian Universitas Nusa Cendana.
Limantara, L. M. (2010). Hidrologi Praktis. Bandung: Lubuk Agung.
Sekretariat  Kabinet RI.  (2012). Keputusan Presiden Republik  Indonesia Nomor 12 Tahun 2012 Tentang Penetapan Wilayah Sungai. Jakarta: Deputi Bidang Perekonomian.
Sinukaban,  N.  (2007).  Karakteristik  Hidrologi  dan  Daur  Limpasan  Permukaan  Daerah  Aliran Sungai  Ciliwung  Konservasi  Tanah  dan  Air  Kunci  Pembangunan  Berkelanjutan.  Jakarta: Departemen Kehutanan.
Sutapa,  I.  W.  (2005).  Kajian  Hidrograf  Satuan  Sintetik  Nakayasu  Untuk  perhitungan  Debit Banjir Rancangan di Daerah Aliran Sungai Kodina. Malang: Universitas Brawijaya.
Teriyoko,  W.  (2014).  Identifikasi  Wilayah  Banjir  Genangan  Menggunakan  Teknologi  Sistem Informasi Geografis (SIG) , 1-15.