doi: 10.14710/mkts.v29i2.57375

## Identifikasi Sub DAS Rawan Banjir dengan Metode Cendana (Studi Kasus: DAS Aesesa pada Wilayah Sungai Flores)
Denik Sri Krisnayanti * , Yokti Ananda, Wilhemus Bunganaen, Ralno Robson Klau Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang
*) denik.krisnayanti@staf.undana.ac.id
Received: 14 Agustus 2023 Revised: 14 Desember 2023 Accepted: 8 Januari 2024

## Abstract
The  Aesesa  watershed  is  the  largest  watershed  in  the  Flores  River  Basin  located  in  Ngada  Regency  and Nagekeo Regency, with a watershed area of 1,169.24 km 2 and a main river length of 66.92 km. The Aesesa watershed  consists  of  13  sub-watersheds  with  varying  shapes  and  complex  characteristics.  This  makes  the Aesesa watershed potentially prone to flooding. The purpose of this study is to identify the potential for flooding from sub-watersheds in the Aesesa watershed using the Cendana method. The data used include morphometry data,  watersheds,  and  maps.  In  using  the  Cendana  method,  the  input  parameters  taken  into  account  are watershed area (A), main river length (L), annual maximum daily rainfall, watershed shape, river density (D), river slope (s), Nakayasu α value, channel roughness (n), curve number value (CN), and land cover. Then from the calculation of the data, value weighting will be carried out to identify flood vulnerability. The results of this study show that the weighting for 13 sub-watersheds in the Aesesa watershed is on average in the high category  with  a  range  value of  2.30 –  2.70.  From  this  result,  it  is  expected  that  mitigation  and  adjustment efforts can be made, especially in sub-watersheds that are already high with a weight value of 2.70 to reduce the magnitude of losses due to flooding.

## Keywords: Curve Number, morphometry, mitigation, nakayasu

## Abstrak
DAS  Aesesa  merupakan  Derah  Aliran  Sungai  (DAS)  terbesar  yang  berada  di  Wilayah  Sungai  (WS)  Flores yang terletak di daerah Kabupaten Ngada dan Kabupaten Nagekeo, dengan luas sebesar 1.169,24 km 2 dan panjang sungai utama 66,92 km. DAS Aesesa terdiri dari 13 sub DAS dengan bentuk yang bervariasi, sehingga DAS  Aesesa  memiliki  karakteristik  yang  kompleks.  Hal  ini  membuat  DAS  Aesesa  berpotensi  rawan  banjir. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi  potensi  rawan  banjir  dari  sub  DAS  yang  ada  pada  DAS Aesesa dengan menggunakan Metode Cendana. Data yang digunakan meliputi data morfometri DAS, dan peta. Dalam  penggunaan  Metode  Cendana  input  parameter  yang  diperhitungkan  yaitu  :  luas  DAS  (A),  panjang sungai  utama  (L),  HHMT,  bentuk  DAS,  kerapatan  sungai  (D),  kemiringan  sungai  (s),  nilai  α  Nakayasu, kekasaran saluran (n), nilai curve number (CN), dan tutupan lahan. Kemudian dari perhitungan data tersebut dilakukan pembobotan nilai untuk mengidentifikasi kerawanan banjir. Hasil penelitian ini menunjukkan dari pembobotan untuk 13 sub DAS yang ada pada DAS Aesesa rata – rata berada dikategori tinggi dengan nilai range berada di 2,30 – 2,70. Dari hasil ini diharapkan upaya – upaya mitigasi dan penyesuaian bisa dilakukan terutama pada sub DAS yang terkategori tinggi dengan nilai bobot 2,70 untuk mengurangi besarnya kerugian akibat banjir.
Kata kunci : Curve number , morfometri, mitigasi, nakayasu

## Pendahuluan
Berbagai  model  untuk  mengidentifikasi  daerah rawan  banjir  telah  banyak  diterapkan  di  lapangan. Minimnya  ketersediaan  data  curah  hujan  dan  tipe pengunaan lahan seringkali menjadi kendala dalam
penyusunan  peta  bahaya  banjir.  Metode  penilaian resiko banjir pernah dilakukan dengan menggunakan  indeks  resiko  berdasarkan  indeks curah  hujan,  indeks  sungai  dan  danau,  indeks topografi,  indeks  kepadatan  penduduk  dan  indeks kepadatan PDB ekonomi. Indeks resiko dan indeks
kerentanan  ini  menghasilkan  indeks  risiko  banjir dengan memperhitungkan nilai curve number untuk mendapatkan  debit  puncak  dari  pada  suatu  daerah aliran sungai (DAS) (Denghua et al ., 2017). Metode lain  untuk  mengidentifikasi  potensi  rawan  banjir adalah metode Cendana. Identifikasi potensi rawan banjir pada suatu DAS ini juga mengacu pada sidik cepat degradasi sub DAS (Paimin et al ., 2010).
Metode  ini  dikembangkan  dan  telah  dipatenkan oleh  Krisnayanti  (2021)  yang  berfungsi  untuk mengidentifikasi  DAS  di  NTT  yang  memiliki potensi rawan banjir. Dalam melakukan identifikasi ini  digunakan input parameter  karateristik  DAS seperti,  luas  DAS,  panjang  sungai  utama,  hujan harian maksimum tahunan, bentuk DAS, kerapatan sungai,  kemiringan  sungai,  nilai  α  Nakayasu, kekasaran  saluran,  tutupan  lahan  dan  nilai curve number . Luas DAS berpengaruh pada debit sungai. Besar luasan DAS berbanding lurus dengan laju dan volume  aliran  permukaan.  Hal  ini  berkenaan dengan  waktu  konsentrasi  dan  penyebaran  atau intensitas hujan (Triatmodjo, 2008), sedangkan luas DAS  diklasifikasikan  menjadi  lima  kategori (Indrapraja, 2020). Ada juga pendapat peneliti lain bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  besarnya limpasan  permukaan  adalah  karakteristik  topogafi DAS, bentuk dan ukuran DAS, kemiringan lereng, karakteristik  tata  guna  lahan  dan  karakteristik geologi (Dharmananta et al. , 2019).
Bentuk DAS berpengaruh terhadap durasi konsentrasi air hujan yang bergerak menuju muara ( outlet ), dan terhadap pola aliran, ketajaman puncak ( discharge )  banjir,  dan  sulit  untuk  dinyatakan dalam bentuk kuantitatif. Bentuk DAS dipengaruhi oleh  pola  sungai  dan  berhubungan  dengan  aliran sungai  yang  dapat  mempengaruhi  kecepatan terpusatnya  aliran  sungai.  Bentuk  DAS  dibagi menjadi  empat  bagian  yaitu  memanjang/bulu burung, radial/ kipas/ lingkaran, pararel /sejajar, dan kompleks/kombinasi  (Sinukaban,  2007).  Bentuk memanjang karena sungai utama yang memanjang bersamaan dengan anak-anak sungai yang menyebabkan aliran air sungai langsung masuk ke sungai  utama  seperti  bulu  burung.  Untuk  DAS radial  terjadi  karena  arah  luar  sungai  seolah-olah berpusat  pada  satu  titik,  sehingga  menyerupai gambar radikal atau kipas atau lingkaran.
Hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  akibat  bentuk DAS yang berpusat ada satu titik maka kerentanan akan  terjadinya  banjir  dalam  skala  besar.  Ini dikarenakan  waktu  yang  diperlukan  oleh  aliran yang  datang  dari  segala  penjuru  dari  alur  sungai membutuhkan  waktu  yang  hampir  bersamaan. Untuk DAS pararel, karena terlihat seperti dua jalur sub  DAS  yang  bersatu  di  bagian  hilir.  Sedangkan DAS  yang  kompleks  /  kombinasi  terjadi  akibat
gabungan  dasar  dua  DAS  atau  lebih  dari  bentuk DAS, yang berpengaruh terhadap bentuk hidrograf aliran pada DAS tersebut.
Panjang sungai utama merupakan salah satu faktor penting dalam analisis debit banjir pada suatu DAS. Semakin panjang sungai, maka jarak antara tempat jatuhnya  hujan  dengan outlet akan  semakin  besar, sehingga  waktu  yang  diperlukan  air  hujan  untuk mencapai outlet lebih  lama  dan  dengan  demikian akan menurunkan debit puncak (Asdak, 2010).
Kemiringan sungai adalah hubungan antara elevasi dasar  sungai  dan  jarak  yang  diukur  sepanjang sungai  mulai  dari  hulu  sampai  dengan  muara. Semakin  curam  suatu  kemiringan  lahan  akan menghasilkan  kecepatan  dan  volume  aliran permukaan yang lebih tinggi begitu pun sebaliknya (Dharmananta et  al. ,  2019).  Kemiringan  DAS  ini mempengaruhi  limpasan  permukaan  yang  terjadi (Buakhao et  al. ,  2016).  Kerapatan  sungai merupakan suatu angka indeks yang menerangkan tentang  banyaknya  anak  sungai  pada  suatu  DAS. Besaran  nilai  kerapatan  aliran  berbanding  lurus dengan sisem pengaliran, yaitu makin besar jumlah air  larian  maka  kapasitas  infiltrasi  semakin  kecil sehingga semakin kecil pula jumlah air tanah yang tersimpan  di  daerah  tersebut.  Kerapatan  sungai dapat  diketahui  dari  rasio  total  panjang  jaringan sungai terhadap luas DAS (Ramdan, 2004).
Kekasaran DAS adalah hubungan antara kerapatan sungai  dengan  selisih  elevasi  di  hulu  dan  di  hlir (outlet )  pada  suatu  DAS.  Semakin  tinggi  nilai selisih elevasi dihulu dan hilir maka semakin besar kekasaran DAS tersebut. Daerah pegunungan relatif tinggi  dan  terjal  menunjukkan  bahwa  nilai kekasaran  DAS  yang  tinggi  (Triatmodjo,  2008). Nilai (α) Nakayasu merupakan parameter hidrograf yang  menggambarkan  karakteristik  suatu  DAS. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  dan proporsional  dengan  kondisi  karakteristik  di Indonesia  perlu  melakukan  kalibrasi  parameter  α (Limantara,  2010).  Informasi  tutupan  lahan merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam perencanaan hidrologi.
Tutupan  lahan  dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua kelompok yaitu daerah bervegetasi dan daerah tak bervegetasi.  Daerah  hutan  dengan  vegetasi  yang lebat  memiliki  kapasitas  infiltrasi  yang  besar sehingga  akan  menghasilkan  limpasan  yang  kecil. Sebaliknya  dengan  vegetasi  jarang  maupun  tak bervegetasi  memiliki  kapasitas  infiltrasi  yang rendah  sehingga  akan  menghasilkan  limpasan permukaan  yang  besar.  Perubahan  tutupan  lahan pada  suatu  DAS  akan  mempengaruhi  besarnya limpasan  permukaan  (Jayadi et  al. ,  2015;  Pratama et  al .,  2016).  Tutupan  lahan  juga  berpengaruh

## Denik Sri Krisnayanti, Yokti Ananda, Wilhemus Bunganaen, Ralno Robson Klau
terhadap  nilai curve  number yaitu  nilai  yang menunjukkan  besarnya  limpasan  permukaan  yang terjadi  atau  besarnya  kapasitas  infiltrasi  akibat curah  hujan  yang  terjadi  (Nasjono et  al .,  2018; Ideawati et al. , 2015).
Kerawanan  banjir  pada  suatu  daerah  umumnya dipengaruhi oleh beberapa faktor selain dari potensi curah hujan juga disebabkan oleh aspek sosial dan aspek  fisik.  Kerawanan  banjir  merupakan  suatu kemungkinan  potensi  kerugian  yang  ditimbulkan oleh  bahaya  di  suatu  wilayah  dalam  kurun  waktu tertentu.  Kerawanan  banjir  bisa  diketahui  melalui analisis terhadap data hidrologi yang terukur seperti data hidrogeologi, data hujan, data tata guna lahan, dan karakteristik DAS (PP No. 37, 2012).
DAS Aesesa merupakan DAS terbesar di Wilayah Sungai  (WS)  Flores  yang  terletak  di  daerah Kabupaten Ngada dan Kabupaten Nagekeo, dengan luas  1.169,24  km 2 dan  panjang  sungai  utama sebesar 66,92 km. DAS Aesesa terdiri dari 13 sub DAS  dengan  bentuk  pola  aliran  yang  bervariasi, yaitu pola memanjang, radial, paralel dan ada juga yang  berbentuk  kompleks.  Hal  ini  membuat  DAS Aesesa  berpotensi  terkategori  rawan  banjir  (Klau, 2021).  Tingkat  intensitas  curah  hujan  di  kawasan Flores  Barat  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan tingkat  intensitas  curah  hujan  di  Flores  Timur (Krisnayanti,  2019).  Sehingga,  penting  untuk mengidentifikasi  potensi  banjir  yang  terjadi  pada DAS  Aesesa  dengan  menggunakan  suatu  metode yang  ada,  kemudian  diperhitungkan  dengan  baik agar nantinya upaya mitigasi dan penyesuaian bisa dilakukan  dengan  tujuan  mengurangi  dampak kerugian yang disebabkan oleh banjir. Penelitian ini adalah  untuk  mengidentifikasi  sub  DAS  rawan banjir pada DAS Aesesa di Wilayah Sungai Flores dengan menggunakan Metode Cendana.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  melalui  beberapa  langkah  dengan diagram  alir  sebagai  Gambar  1.  Pengolahan  data dilakukan  dengan  digitasi  pada software ArcGIS 10.8  dan  juga  perrhitungan  secara  empiris.  Untuk tahap  awal  pengolahan  data input parameter  yang digunakan dalam Metode Cendana meliputi analisis hujan harian maksimum tahunan. Data curah hujan yang digunakan dari lima pos hujan yaitu Pos Hujan Waepena,  Kajumbawa  Uluwae,  Boasaby  Mbay, Bomari Bokani, dan Buluha, dengan data yang yang terpanjang 13 tahun (2010-2022) yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Klasifikasi  tingkat  bahaya  banjir  dengan  Metode Cendana  disajikan  pada  Tabel  1,  dan  data karakteristik  sungai  di  Nusa  Tenggara  Timur
berdasarkan  parameter,  nilai  dan  bobotnya disajikan pada Tabel 2.
Untuk  pemeriksaan  data  curah  hujan  harian maksimum tahunan (HHMT), digunakan uji outlier dan  dilakukan  rekapitulasi  data  harian  dengan mengambil  data  hujan  tertinggi  dalam  periode setiap bulannya dalam satu tahun. Selanjutnya luas DAS, panjang sungai utama, panjang anak sungai, bentuk  sub-DAS/DAS,  tutupan  lahan,  nilai curve number ,  didapatkan  melalui  proses  digitasi menggunakan Software ArcGIS 10.8.
Gambar 1. Bagan alir penelitian
Gambar 2. Peta lokasi pos hujan kawasan DAS Aesesa
Tabel 1. Klasifikasi Tingkat Bahaya Banjir
Nilai Tingkat kerawanan > 3.00 Sangat tinggi 2.00 - 3.00 Tinggi 1.00 - 2.00 Sedang < 1.00 Rendah Sumber : Krisnayanti et al.,  2023

## Tabel 2. Data morfometri sungai di NTT
No Parameter Nilai Bobot 1 Karakteristik Morfometri DAS a.  Luas DAS < 250 km 2 1 250 - 500 km 2 2 500 - 1000 km 2 3 > 1000 km 2 4 b.  Panjang sungai utama < 15 km 1 15 - 40 km 2 40 - 65 km 3 > 65 km 4 c.  Kemiringan sungai utama < 0.05 1 0.05 - 0.20 2 0.20 - 0.35 3 > 0.35 4 d.   Bentuk DAS Kompleks 1 Memanjang 2 Paralel 3 Radial 4 e.  Kerapatan sungai < 0.25 1 0.25 - 0.50 2 0.50 - 0.75 3 > 0.75 4 2 Karakteristik Hidrologi DAS a.  HHMT < 25 mm 1 25 - 50 mm 2 50 - 75 mm 3 > 100 mm 4 b.  Nilai α HSS Nakayasu 1.50 - 1.75 1 1.75 - 2.00 2 2.00 - 2.50 3 2.50 - 3.00 4 c.  Kekasaran Saluran dan DAS > 0.08 1 0.06 - 0.08 2 0.03 - 0.06 3 < 0.03 4 d.   Tutupan lahan   Kerapatan tajuk lebat > 70% 1 Kerapatan tajuk sedang 50-69% 2 Kerapatan tajuk jarang 25-50% 3 Kerapatan tajuk kritis < 25% 4 e.   Nilai Curve Number (CN) A. ( sand, loamy sand or loam ) 1 B. ( silt or loam ) 2 C. ( sandy clay loam ) 3 D. ( clay loam, silt clay loam,sandy clay or clay ) 4
Sumber : Krisnayanti et al.,  2023
Kemiringan  sungai  utama  dapat  diketahui  dengan menggunakan  Persamaan  1,  dan  kerapatan  sungai ( drainage  density )  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan 2.
𝑆 = ∑ 𝐻 𝐿 ... 𝑆 .................................. (1)
𝐷 𝑑 = ∑ 𝐿 𝐴 (2)
Dimana, 𝑆 adalah  kemiringan  sungai  utama,  Ʃ 𝐻 adalah  elevasi  sungai  dari  hulu  menuju outlet (m)
dan L adalah panjang sungai utama (m). Sedangkan 𝐷𝑑 adalah indeks  kerapatan  aliran  sungai (km/km 2 ),  ƩL  adalah  total  panjang  seluruh  sungai dalam  DAS  yang  ditinjau  (km)  dan  A  adalah  luas DAS (km 2 ).
Nilai Alfa (α) Nakayasu  menggunakan Persamaan 3  dan  4  (Krisnayanti et  al .,  2019).  Kekasaran saluran DAS dihitung menggunakan Persamaan 5.
α   = 0,47*(A) 0,036 *(L) 0,597 /(Tg) ............... (3) Tg = 0,4+(0,058*L) (4) n ( 1 + A f /A ) (5)
Dimana, Α  adalah luas DAS (km 2 ), adalah panjang sungai  utama  (km),  dan  Tg    adalah  waktu  yang diperlukan  dari  titik  berat  hujan  untuk  sampai  ke puncak  atau  waktu  kelambatan  (jam).  n  adalah koefisien  kekasaran  DAS  (0,035),  A f adalah  luas hutan (km 2 ), sedang A adalah luas DAS (km 2 )

## Hasil dan Pembahasan

## Karakteristik Daerah Aliran Sungai Aesesa
DAS Aesesa terletak sangat strategis pada wilayah Kabupaten Ngada dan Kabupaten Nagekeo karena membagi kedua wilayah kabupaten tersebut hampir merata  terbagi  menjadi  dua  bagian.  Wilayah  dari inlet DAS  sampai  ke  pertengahan  DAS  berada  di Kabupaten Ngada sementara wilayah dari pertengahan  DAS  sampai  ke outlet berada  di Kabupaten  Nagekeo.  DAS  Aesesa  melalui  hampir merata  di  seluruh  wilayah  kecamatan  yang  ada  di kedua  wilayah  kabupaten  tersebut  seperti  yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Daerah Aliran Sungai Aesesa
Karakteristik  sub  DAS  pada  DAS  Aesesa  setelah dilakukan  digitasi  dan  dianalisis  menggunakan software ArcGIS 10.8 dengan data digital elevation model  national (DEMNAS)  berdasarkan  topografi terdiri dari  13 sub DAS.  Masing-masing sub DAS
memiliki  luas  yang  bervariasi,  sebagaimana  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Luas DAS Aesesa No Sub DAS Luas Persentase (km 2 ) (%) 1 Aesesa tingkat 1 54,53 4,66 2 Aesesa tingkat 2 89,26 7,63 3 Wae Wulubara 138,63 11,86 4 Aesesa tingkat 3 2,15 0,18 5 Napu Kolopenu 86,64 7,41 6 Lowo Redas 106,99 9,15 7 Lowo Lele 10,48 0,90 8 Aesesa tingkat 4 8,91 0,76 9 Ae Manu 263,52 22,54 10 Aesesa tingkat 5 66,48 5,69 11 Lowo Ulu 82,07 7,02 12 Aesesa tingkat 6 203,76 17,43 13 Wae Bia 55,83 4,77 DAS Aesesa 1.169,24 100

## Tabel 4. Panjang sungai induk dan anak sungai
Nama sub DAS Panjang sungai (km) Aesesa tingkat 1 17,22 Aesesa tingkat 2 16,60 Aesesa tingkat 3 3,41 Aesesa tingkat 4 2,90 Aesesa tingkat 5 4,03 Aesesa tingkat 6 22,77 Total panjang sungai induk 66,92 Total panjang anak sungai 298,26 Panjang sungai 365,18
Terlihat pada Tabel 3 bahwa dari 13 sub DAS yang ada  maka  sub  DAS  yang  memiliki  luas  terbesar adalah  sub  DAS  Ae  Manu,  yaitu  dengan  luas sebesar  263,52  km 2 atau  dengan  nilai  persentase sebesar 22,54%.  Sedangkan sub DAS dengan luas terkecil  adalah  sub  DAS  Aesesa  tingkat  3  dengan luas sebesar 2,15 km 2 atau dengan nilai persentase sebesar  0,18%.  Panjang  sungai  induk  dan  anak sungai bisa dilihat pada Tabel 4.
Sub  DAS  yang  merupakan  sungai  induk  yang berada  di  DAS  Aesesa  meliputi  sub  DAS  Aesesa tingkat  1,  sub  DAS  Aesesa  tingkat  2,  sub  DAS Aesesa  tingkat  3,  sub  DAS  Aesesa  tingkat  4,  sub sub DAS Aesesa tingkat 5, dan Aesesa tingkat 6.
Selanjutnya  dari  sungai  induk  yang  ada  maka didapatkan  hasil  akumulasi  untuk  panjang  sungai induk adalah 66,92 km. Total panjang anak sungai yang  berada  di  sub  DAS  Aesesa  tingkat  1  sampai tingkat 6 adalah 298,26 km, sehingga total panjang sungai pada DAS Aesesa adalah 365,18 km.

## Analisis  data  curah  hujan  harian  maksimum tahunan (HHMT)
Rekapitulasi data HHMT pada masing – masing pos hujan dengan rata – rata panjang data 13 tahun dari tahun 2010 sampai 2022 dapat dilihat pada Tabel 5. Berdasarkan rekapitulasi tersebut diperoleh HHMT berturut-turut  untuk  Pos  hujan  Boasaby  adalah sebesar  76.00  mm,  Pos  hujan  Borani  136,00  mm, Pos  hujan  Buluha  dengan  nilai  148,00  mm,  Pos hujan Uluwae 371,00 mm, dan Pos hujan Waepena sebesar 190,00 mm. Sehingga didapat nilai HHMT adalah sebesar 371 mm.
Tabel 5. Data hujan harian maksimum tahunan (HHMT)
Tahun BMKG BWS NT II Data HHMT (mm) Waepena Borani Buluha Boasaby Uluwae 2010 152,00 61,00 148,00 75,00 82,00 2011 120,00 75,00 87,00 56,00 46,00 2012 75,00 70,00 56,50 21,00 70,80 2013 139,00 63,00 75,00 64,00 117,00 2014 190,00 74,00 81,50 54,00 142,00 2015 112,00 83,00 66,00 37,00 92,70 2016 148,00 89,00 60,50 67,00 76,90 2017 163,00 56,00 87,50 25,00 237,00 2018 138,00 52,00 98,00 26,00 344,00 2019 100,00 33,00 127,00 25,00 371,00 2020 85,00 95,40 123,00 53,00 144,50 2021 113,00 136,00 94,00 66,00 291,50 2022 78,00 89,40 96,00 76,00 219,50 Rerata 124,08 75,14 92,31 46,73 171,92 Max 190,00 136,00 148,00 76,00 371,00 Min 75,00 33,00 56,55 21,00 46,00

## Bentuk – bentuk Sub DAS Pada DAS Aesesa
Sub  DAS  yang  memiliki  bentuk  radial  ada  7  sub DAS  yakni  sub  DAS  Aesesa  tingkat  1,  Aesesa tingkat  2,  Wae  Wulubara,  Napu  Kolopenu,  Lowo Redas,  Lowo  Ulu  dan  Aesesa  tingkat  6.  Peta  sub Aesesa tingkat 6 dapat dilihat pada Gambar 4. Sub DAS  dengan  bentuk  memanjang  adalah  sub  DAS Aesesa  tingkat  5.  Sub  DAS  tersebut  merupakan representatif  dari  3  sub  DAS  pada  DAS  Aesesa yang memiliki bentuk memanjang untuk kemudian dianalisis.  Hasil  penggambaran  bentuk  aliran  sub DAS Aesesa tingkat 5 disajikan pada Gambar 5.
Sub  DAS  dengan  bentuk  pararel  ditemukan  pada sub  DAS  Ae  Manu  yang  juga  merupakan  satu  – satunya  sub  DAS  yang  memiliki  bentuk  paralel. Untuk  bentuk  sub  DAS  paralel  dapat  dilihat  pada Gambar 6. Sub DAS dengan bentuk kompleks dapat ditemukan pada sub DAS Aesesa tingkat 3 dan sub DAS Aesesa tingkat 4. Untuk menjelaskan bentuk sub DAS kompleks pada sub DAS Aesesa tingkat 3 dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Rekapitulasi  bentuk sub  DAS  yang  ada  di  DAS  Aesesa  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Gambar 4.  Peta Sub DAS Aesesa tingkat 6
Gambar 5. Peta Bentuk Sub DAS Aesesa tingkat 5

## Kerapatan Sungai (Drainage Density)
Kerapatan  nilai  aliran  merupakan  faktor  penting dalam  menentukan  kecepatan  air  larian    ( run  off) . Berdasarkan Horton (1949) dalam Ramdan (2004) menyebutkan  bahwa  kerapatan  sungai  dengan kerapatan  kurang  dari  0,7  km/km 2 pada  umumnya merupakan  DAS  jelek  atau  sering  mengalami penggenangan.
Gambar 6. Peta Bentuk Sub DAS Ae Manu
Gambar 7. Peta Bentuk Sub DAS Aesesa tingkat 4 Tabel 6. Bentuk-bentuk sub DAS di DAS Aesesa
No  Nama Sub DAS Luas sub
DAS (km 2 ) Bentuk sub DAS 1  Aesesa tk.1 54,53 Radial 2  Aesesa tk.2 89,26 Radial 3  Wae Wulubara 138,63 Paralel 4  Aesesa tk.3 2,15 Kompleks 5  Napu Kolopenu 86,64 Radial 6  Lowo Redas 106,99 Radial 7  Lowo Lele 10,48 Memanjang 8  Aesesa tk.4 8,91 Kompleks 9  Ae Manu 263,52 Paralel 10  Aesesa tk.5 66,48 Memanjang 11  Lowo Ulu 82,07 Radial 12  Aesesa tk.6 203,76 Radial 13  Wae Bia 55,83 Memanjang

## Denik Sri Krisnayanti, Yokti Ananda, Wilhemus Bunganaen, Ralno Robson Klau
Untuk  sungai  dengan kerapatan  antara  0,73 ‐ 2,74 km/km 2 umumnya memiliki kondisi DAS yang baik atau  jarang  mengalami  penggenangan,  sedangkan untuk  DAS  pada  kondisi  nilai  kerapatan  sungai  > 2,74  km/km 2 aliran  air  akan  sering  mengalami kekeringan.  Nilai  kerapatan  pada  masing-masing sub DAS ditunjukkan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Nilai Kerapatan Sungai pada sub DAS di DAS Aesesa
No Nama Sub DAS Panjang DAS (km) Luas DAS (km 2 ) Kerapatan sungai (km/km 2 ) 1  Aesesa tk.1 17,216 54,53 0,316 2  Aesesa tk.2 16,603 89,26 0,186 3  Wae Wulubara 9,984 138,63 0,072 4  Aesesa tk.3 3,406 2,15 1,584 5  Napu Kolopenu 8,529 86,64 0,098 6  Lowo Redas 11,922 106,99 0,111 7  Lowo Lele 5,883 10,48 0,561 8  Aesesa tk.4 2,898 8,91 0,325 9  Ae Manu 29,537 263,52 0,112 10  Aesesa tk.5 4,027 66,48 0,061 11  Lowo Ulu 5,278 82,07 0,064 12  Aesesa tk.6 22,773 203,76 0,112 13  Wae Bia 3,158 55,83 0,057

## Kemiringan sungai
Kemiringan  sungai atau profil memanjang sungai merupakan    hubungan  antara  elevasi  dasar  sungai dan jarak yang diukur sepanjang sungai dimulai dari hulu  hingga  muara  dapat  dilihat  pada  Gambar  8. Hasil digitasi nilai kemiringan lereng dari setiap sub DAS di DAS Aesesa disajikan pada Tabel 8.
Gambar 8. Potongan topografi long section dan cross section DAS Aesesa
Tabel 8. Nilai Kemiringan Sungai Pada Sub DAS
Di DAS Aesesa No Sub DAS Panjang sungai Kemiringan sungai (m/km) (km) 1  Aesesa tingkat 1 17,216 0,002 2  Aesesa tingkat 2 16,603 0,005 3  Wae Wulubara 8,529 0,017 4  Aesesa tingkat 3 9,984 0,014 5  Napu Kolopenu 11,922 0,019 6  Lowo Redas 3,406 0,007 7  Lowo Lele 2,898 0,006 8  Aesesa tingkat 4 5,883 0,008 9  Ae Manu 5,278 0,024 10  Aesesa tingkat 5 4,027 0,006 11  Lowo Ulu 29,537 0,013 12  Aesesa tingkat 6 3,158 0,017 13  Wae Bia 22,773 0,025

## Klasifikasi tutupan lahan
Berdasarkan pada hasil analisis tutupan lahan pada DAS  Aesesa  diperoleh  bahwa  DAS  Aesesa memiliki 11 jenis tutupan lahan yaitu airport , hutan lahan  kering  primer,  hutan  lahan  kering  sekunder, permukiman,  perkebunan,  pertanian  lahan  kering, pertanian lahan kering dan semak, Savana, sawah, semak belukar, dan tubuh air.  Tutupan lahan secara jelas dideskripsikan pada Gambar 9. Luas hutan dan persentse  pada  masing  –  masing  sub  DAS  pada DAS Aesesa dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Luas hutan pada sub – sub DAS Aesesa
Sub DAS Luas sub DAS(km 2 ) Luas hutan(%) Aesesa tingkat 1 54,53 4,578 Aesesa tingkat 2 89,26 10,869 Wae Wulubara 138,63 9,777 Aesesa tingkat 3 2,15 0,000 Napu Kolopenu 86,64 8,282 Lowo Redas 106,99 3,340 Lowo Lele 10,48 2,273 Aesesa tingkat 4 8,91 10,620 Ae Manu 263,52 15,771 Aesesa tingkat 5 66,48 34,861 Lowo Ulu 82,07 39,202 Aesesa tingkat 6 203,76 34,546 Wae Bia 55,83 21,772

## Penentuan Nilai Curve Number (CN)
Nilai curve number pada DAS Aesesa dapat dilihat pada  Gambar  10,  dan  nilai  CN  untuk  masing  – masing  sub  DAS  yang  ada  pada  DAS  Aesesa disajikan dalam Tabel 10.
Inlet Sungai Kec. Bajawa Outlet Sungai
Kec. Mbay
Gambar 9. Tutupan lahan DAS Aesesa

## Tabel 10. Nilai CN pada Sub DAS
No Sub DAS CN 1 Aesesa tingkat 1 76,20 2 Aesesa tingkat 2 77,85 3 Wae Wulubara 77,67 4 Aesesa tingkat 3 79,30 5 Napu Kolopenu 78,37 6 Lowo Redas 77,86 7 Lowo Lele 78,22 8 Aesesa tingkat 4 78,13 9 Ae Manu 77,34 10 Aesesa tingkat 5 77,27 11 Lowo Ulu 76,08 12 Aesesa tingkat 6 79,41 13 Wae Bia 77,30

## Gambar 10. Peta Curve Number (CN) DAS Aesesa

## Perhitungan nilai Alfa Nakayasu, dan kekasaran Sub DAS Aesesa
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  alfa Nakayasu  menggunakan  Persamaan  3  dan  4.  Dari hasil hitungan didapatkan nilai alfa Nakayasu untuk setiap  sub  DAS  di  DAS  Aesesa  sebagai  yang disajikan  pada  Tabel  11.  Sedangkan  untuk perhitungan  nilai  kekasaran  DAS  disajikan  pada
Tabel  12.  Tampak  bahwa  nilai  kekasaran  DAS Aesesa berkisar 0,04-0,05.
Tabel 11. Nilai alfa Nakayasu sub DAS pada
DAS Aesesa Sub DAS Luas (km 2 ) Panjang sungai (km) Nilai α Aesesa tingkat 1 54,53 17,276 2,121 Aesesa tingkat 2 89,26 16,603 2,169 Wae Wulubara 138,63 9,984 2,265 Aesesa tingkat 3 2,15 3,406 1,681 Napu Kolopenu 86,64 8,529 2,218 Lowo Redas 106,99 11,928 2,237 Lowo Lele 10,48 5,883 1,988 Aesesa tingkat 4 8,91 2,898 1,689 Ae Manu 263,52 29,537 2,052 Aesesa tingkat 5 66,48 4,027 1,982 Lowo Ulu 82,07 5,277 2,106 Aesesa tingkat 6 203,76 22,726 2,138 Wae Bia 55,83 3,158 1,851 Tabel 12. Nilai Kekasaran Saluran Sungai Sub DAS Luas (km 2 ) Luas Hutan (km 2 ) Nilai Kekasaran Aesesa tingkat 1  54,53 2,497 0,04 Aesesa tingkat 2  89,26 9,702 0,04 Wae Wulubara 138,6 13,554 0,04 Aesesa tingkat 3  2,15 0,000 0,04 Napu Kolopenu  86,64 7,175 0,04 Lowo Redas 106,9 3,574 0,04 Lowo Lele 10,48 0,238 0,04 Aesesa tingkat 4  8,91 0,946 0,04 Ae Manu 263,5 41,561 0,04 Aesesa tingkat 5  66,48 23,174 0,05 Lowo Ulu 82,07 32,174 0,05 Aesesa tingkat 6  203,7 70,391 0,05 Wae Bia 55,83 12,156 0,04

## Tabel 13. Bobot Rawan Banjir sub DAS Ae
Manu Sub DAS Ae Manu Parameter Nilai   Satuan  Bobot Luas Sub DAS 263,52 km 2 2 Panjang sungai utama 29,537 km 2 HHMT 372,00 mm 4 Bentuk DAS Paralel - 3 Kerapatan sungai 0,226  km/km 2 1 Kemiringan sungai 0,013 m/km 1 α HSS Nakayasu 2,052 - 3 Kekasaran Saluran dan DAS 0,04 - 3 Curve Number (CN) 77,34 - 4 Tutupan Lahan Tajuk Kritis < 25% - 4 Rata-rata 2.70

## Denik Sri Krisnayanti, Yokti Ananda, Wilhemus Bunganaen, Ralno Robson Klau
Tabel 14. Pembobotan potensi rawan banjir
No Sub DAS Nilai Pembobotan 1 Aesesa tingkat 1 2,70 2 Aesesa tingkat 2 2,70 3 Wae Wulubara 2,60 4 Aesesa tingkat 3 2,40 5 Napu Kolopenu 2,60 6 Lowo Redas 2,60 7 Lowo Lele 2,60 8 Aesesa tingkat 4 2,30 9 Ae Manu 2,70 10 Aesesa tingkat 5 2,30 11 Lowo Ulu 2,40 12 Aesesa tingkat 6 2,70 13 Wae Bia 2,40

## Identifikasi SubDAS rawan banjir
Identifikasi  Sub  DAS  rawan  banjir  dilakukan dengan pembobotan dan contoh dalam pembobotan untuk sub DAS Ae Manu disajikan pada Tabel 13. Hasil  pembobotan  untuk  13  sub yang  ada  di  DAS Aesesa disajikan pada Tabel 14. Nilai pembobotan dari 13 sub DAS pada Tabel 14 tersebut kemudian diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  tingkat  rawan banjir  termasuk  kategori  rendah,  sedang,  tinggi, atau  sangat  tinggi  seperti  yang  disajikan  pada Tabel 15.

## Tabel 15. Rekapitulasi Klasifikasi Tingkat Bahaya Banjir Pada sub DAS di DAS Aesesa
Sub DAS Nilai Tingkat Pembobotan  Kerawanan Aesesa tingkat 1 2,70 Tinggi Aesesa tingkat 2 2,70 Tinggi Wae Wulubara 2,60 Tinggi Aesesa tingkat 3 2,40 Tinggi Napu Kolopenu 2,60 Tinggi Lowo Redas 2,60 Tinggi Lowo Lele 2,60 Tinggi Aesesa tingkat 4 2,30 Tinggi Ae Manu 2,70 Tinggi Aesesa tingkat 5 2,30 Tinggi Lowo Ulu 2,40 Tinggi Aesesa tingkat 6 2,70 Tinggi Wae Bia 2,40 Tinggi
Tingkat kerawanan untuk 13 sub DAS yang ada di DAS  Aesesa  semuanya  memiliki  nilai  tingkat kerawanan  berada  di  atas  nilai  2,00  dan  berada  di bawah  nilai  3,00  yang  artinya  tingkat  kerawanan pada  13  sub  DAS  di  DAS  Aesesa  rata  –  rata terkategori tinggi. Selanjutnya hasil pada Tabel 15 digambarkan  pada  peta  tingkat  kerawanan  banjir pada  sub  DAS  di  DAS  Aesesa  yang  ditunjukkan dalam  Gambar  11.  Hasil  pembobotan  tingkat kerawanan banjir pada sub DAS pada DAS Aesesa selanjutnya  divalidasi  dengan  melihat  peristiwa  –
peristiwa  banjir  terdahulu  melalui internet seperti yang ditabulasikan pada Tabel 16 .
Gambar 11. Peta Tingkat Rawan Banjir Pada DAS Aesesa
Tabel 16. Bencana di Kab. Nagekeo dan Ngada
Tahun Peristiwa banjir (link) Lokasi 2016 Kompas.com edisi 10 November 2016 Aesesa tk. 4 2017 VoxNTT. Com edisi 31 Juli 2017 Aesesa tk. 2 2018 VoxNTT. Com edisi 31 Januari 2018 Lowo Ulu 2019 PosKupang.com edisi 7 Januari 2019 Ae MAnu
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  hasil  riset mengenai peristiwa yang terjadi ditemukan korelasi dari kedua data dan dapat disimpulkan data tersebut valid.  Tentunya  penggunaan  Metode  Cendana sebagai  alternatif  dalam  mengimplementasikan daerah  aliran  sungai  yang  rawan  banjir  di  Nusa Tenggara  Timur  bisa  dijadikan  informasi  awal dalam upaya mitigasi terhadap bencana banjir.

## Kesimpulan
Karakteristik  sub DAS yang memberikan pengaruh signifikan  terhadap  kerawanan  banjir  di  DAS Aesesa  meliputi  luas,  panjang  sungai,  kemiringan sungai, bentuk sub DAS dan kerapatan sungai. Nilai pembobotan menggunakan parameter yang diaplikasikan  pada  Metode  Cendana  terhadap  13 sub  DAS,  menunjukkan  parameter  yang  paling berpengaruh yakni bentuk sub DAS,  HHMT, nilai CN dan tutupan lahan. Dampak dari akibat kondisi tutupan  lahan  dan  kondisi  jenis  tanah  dengan tingkat permeabilitas rendah membuat DAS Aesesa memiliki  potensi run  off yang  lebih  besar.  Maka, sangat  diperlukan  kesadaran  masyarakat  ikut menjaga  tutupan  lahan  pada  kawasan  DAS  agar tidak  mengalami  degradasi  yang  berpengaruh terhadap  potensi  bencana  banjir.  Dari  sisi pemerintah  daerah  juga  perlu  melakukan  upaya dalam menjaga penggunaan lahan pada sekitar area DAS  Aesesa  sehingga  dapat  mencegah  terjadinya
alih fungsi lahan secara besar – besaran yang dapat meningkatkan  limpasan  permukaan.  Hal  lain yang bisa  dilakukan  dengan  mengeluarkan  aturan  atau pelarangan  terhadap  pemanfaatan  daerah  bantaran sungai  dan  pengendalian  dalam  penggunaan  lahan di  kawasan  DAS  Aesesa.  Metode  Cendana  ini merupakan  salah  satu  pengendalian  banjir  non struktur  yang  termasuk  dalam  peramalan  ataupun peringatan  dini  dengan  memahami  karakteristik DAS di Nusa Tenggara Timur. Penggunaan metode lain  untuk  mengidentifikasi  daerah  rawan  banjir bisa  menjadi  alternatif  juga  dalam  memahami karakteristik  DAS  pada  wilayah  yang  ada  di Indonesia.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  pada  Program  Studi  Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana dan Balai Wilayah Sungai  NT  II  yang  telah  memberikan  kesempatan penulis  untuk  meneliti  dan  memperoleh  informasi data tentang DAS Aesesa.

## Daftar Pustaka
Asdak,  C.  (2010). Hidrologi  Dan  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai .  Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.
Buakhao,  W.,  &  Kangrang,  A.  (2016).  DEM resolution impact on the estimation of the physical characteristics  of  watersheds  by  using  SWAT. Advances in Civil Engineering , 2016 .
Denghua,  Y,  Baisha,  W,  Hao,  W,  Zhe,  Y  & Shaohua,  L.  (2017). Flood  disaster  risk  response method based on three-layer risk evaluation , China Patent No. CN106355332A 2017-01-25
Dharmananta,  I.  D.  P.  G.  A.,  Suyarto,  R.,  & Trigunasih,  N.  M.  (2019).  Pengaruh  morfometri DAS terhadap debit dan sedimentasi DAS Yeh Ho. Agroekoteknologi Tropika , 8 (1), 32-42.
Ideawati, L. F., Limantara, L. M., & Andawayanti, U. (2015). Analisis perubahan bilangan kurva aliran permukaan  (runoff  curve  number)  terhadap  debit banjir  di  das  lesti. Jurnal  Teknik  Pengairan , 6 (1), 37-45.
Indrapraja,  L.,  Noerhayati,  E.,  &  Rachmawati,  A. Kajian  Karakteristik  Fisik  &  Hidrologi  Daerah Aliran  Sungai  Konto  Hulu  Kecamatan  Pujon, Kabupaten  Malang. Jurnal  Universitas  Islam Malang , 8 (4), 252-269.
Jayadi, R.  (2005). Optimasi Tata Guna Lahan dan Penerapan  Rekayasa  Teknik dalam  Analisa  Banjir di  Daerah  Aliran  Sungai:  Studi  Kasus  Daerah
Aliran  Sungai  Ciliwung  di  Hulu  di  Bendung Katulampa. Manusia dan lingkungan, 12 (2), 53-61.
Klau,  R.  R.  (2021).  Model  Kerentanan  Banjir  Di Wilayah  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Aesesa Menggunakan  Hec-HMS  [ Tesis ].  Kupang  : Universitas Nusa Cendana
Krisnayanti, D. S., Frans, J. H. & Halema, E. U. M. (2019).  Analisis  Parameter  Alfa  Hidrograf  Satuan Sintetik  Nakayasu  Pada  DAS  di  Pulau  Flores. Jurnal Teknik Sipil, 8 (2). pp. 227–240.
Krisnayanti, D.S. & Nasjono, J K. (2021). Metode Mengimplementasikan Daerah Aliran Sungai yang Rawan Banjir di NTT ,  Paten Sederhana Indonesia No. IDS000004466
Krisnayanti,  D  S  &  Rozari,  PD.  (2023). Karakteristik  Daerah  Aliran  Sungai  di  Nusa Tenggara Timur, Lakeisha, Klaten Jawa Tengah .
Limantara,  L.  M.  (2010). Hidrologi  Praktis . Bandung: CV Lubuk Agung.
Nasjono,  J.  K.,  Utomo,  S.  &  Marawali,  U.D.B. (2018).  Keandalan  Metode  Soil  Conservation Service-Curve  Number  Untuk  Perhitungan  Debit Puncak  DAS  Manikin. Jurnal  Teknik  Sipil,  7 (2). 183–192.
Paimin, Sukresno, & Purwanto. (2010). Sidik Cepat Degradasi  Sub  Daerah  Aliran  Sungai.  (A.  N. Gintings,  Ed.)  (2nd  ed.) .  Bogor:  Pusat  Penelitian dan Pengembangan Konservasi dan Rehabilitasi.
Peraturan  Pemerintah  Nomor  37  Tahun  2012 Tentang Pengelolaan Daerah Aliran Sungai.5
Pratama,  W.  dan  Yuwono,  S.  B.  (2016).  Analisis
Perubahan Penggunaan Lahan Terhadap Karakteristik  Hidrologi  DAS  Bulok. Jurnal  Sylva Lestari. Ramdan, Hikmat. (2004). Prinsip Dasar
Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai .  Sumedang: Laboratorium  Ekologi  Hutan  Fakultas  Kehutanan Universitas Winaya Mukti
Sinukaban, N. (2007). Karakteristik Hidrologi dan Daur Limpasan Permukaan Daerah Aliran Sungai Ciliwung.  Konservasi  Tanah  dan  Air  Kunci Pembangunan  Berkelanjutan .  Direktorat  Jendral RLPS Departemen Kehutanan.
Triatmodjo, Bambang. (2008). Hidrologi Terapan . Cetakan  Kedua.  Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.