## PREDIKSI DEBIT PUNCAK BANJIR DAERAH ALIRAN SUNGAI PADOLO DENGAN METODE SCS (SOIL CONSERVATION SER- VICE)

## Gilang Id’fi Himawan Dwi Nugroho
Abstrak : Pada tahun 2016 di DAS Padolo Kota Bima telah terjadi banjir yang menggenangi 13 desa di 5 kecamatan. Penelitian ini bertujuan memprediksi berapa besar debit puncak banjir di DAS Padolo. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan dan sumber informasi ter- hadap solusi yang akan diambil dalam penanganan banjir. Prediksi debit puncak banjir meng- gunakan program HEC-HMS model SCS. Model hidrograf satuan sintesis SCS merupakan unit hidrograf berdimensi, dimana dapat mencapai puncak tunggal unit hidrograf. Metode SCS (SOIL CONSERVATION SERVICE) dihitung dengan kala ulang tahun 2, 10, 25, 50, dan 100 tahunan. Data hujan yang digunakan bersumber dari 2 stasiun hujan yaitu stasiun hujan Rasanae Timur dan Salahuddin. Hasil komputasi HEC-HMS model SCS untuk debit puncak banjir masing masing kala ulang 2 tahun sebesar 119,4 m3/s, 10 tahun sebesar 191 m3/s, 25 tahun sebesar 226,1 m3/s, 50 tahun sebesar 249,8 m3/s, dan 100 tahun sebesar 277,3 m3/s.
Kata-kata kunci: banjir, DAS Padolo, metode SCS.
Abstract : In  2016,  at    Padolo  watershed  in  Bima  flood  had  happened  inundated  13  vilag - es in 5 sub-districts. This study aims to predict how big the peak of the rate of flood is  in the  Padolo  watershed.  This  study  is  expected  to  be  an  input  and  information  source  to - wards  a  solutions  to  take  in  handling  floods.The  peak  of  the  rate  of  flood  prediction  used HEC-HMS program of SCS model. SCS sintesis of hydrograph unit model is a dimensioned hydrograph  unit,  that  can  be  able  to  reach  its  single  peak.  SCS  (SOIL  CONSERVATION SERVICE)  method  is  calculated  in  year  of  2,10,25,50,  and  100  period.  Data  of  rainfall used is adapted from 2 rain stations that are Rasanae Timur and Salahuddin. The compu - tational  results  of  HEC-HMS  SCS  model  for  each  peak  of  the  rate  of  flood  is  2  years  re - turn  period  is  119,4  m3/s  ,  10  years  return  period  is  191  m3/s,  25  years  return  period  is 226,1 m3/s, 50 years return period is 249,8 m3/s, and 100 years return period is 277,3 m3/s.
Keywords : flood, Padolo watershed, SCS method.
JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 1-8
Gilang Idfi adalah Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang; Jalan Semarang No.5 Malang 65145; E-mail: gilang.idfi@gmail.com ; Himawan Dwi Nugroho adalah Alumni Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik UM; E-mail: ;

## PENDAHULUAN
Bencana banjir yang terjadi di DAS Pa- dolo Kota Bima merupakan banjir bandang dahsyat yang melanda Kota Bima. Bencana banjir tersebut megakibatkan 13 desa di 5 kecamatan tenggelam. Bencana banjir me- nimbulkan kerusakan dan kerugian infra- struktur, persawahan dan perumahan warga.
Penanganan banjir harus segera dilakukan mengingat DAS Padolo yang melewati pemuki- man warga. Solusi yang efektif dan efisien per - lu dipikirkan matang matang agar penanganan banjir dapat digunakan dalam jangka panjang.
Prediksi debit puncak banjir diharpkan dapat memberikan sumber informasi dalam upaya menemukan  solusi  yang  efektif  dan  efisien.
2 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 1-8

## METODE
Analisa Curah Hujan Rata Rata Wilayah Curah hujan wilayah yaitu banyaknya air menguap yang jatuh di permukaan tanah da- tar sepanjang periode tertentu. Data curah hujan diukur menggunakan alat penakar hu- jan di suatu titik saja ( point  rainfall ) dalam satuan mm. Analisis data hujan bertujuan mendapatkan besaran curah hujan untuk pe- nyusunan perencanaan pengendalian ban- jir hingga pemanfaatan air (Sosrodarsono & Takeda, 1977). Dalam perhitungan curah hujan rata-rata wilayah daerah aliran sun- gai (DAS) ada tiga cara yaitu cara pertama rata-rata aritmatik aljabar, kedua Polygon Thiessen, dan ketiga Isohyet (Suripin,2004). Pada cara aritmatik aljabar perhitungannya langsung dengan merata rata stasiun pena- kar hujan dalam waktu bersamaan. Rumus aritmatik aljabar adalah sebagai berikut ini
dimana   :
R =  Curah hujan daerah rata rata
(mm)
1 2 , , , n R R R … =  Curah hujan ditiap titik pos Curah hujan n
=  Jumlah pos curah hujan

## Perhitungan Parameter Statistik Data Hi- drologi
Cahyono (2011) mengatakan bahwa sistem hidrologi adalah suatu fenomena yang tidak dapat ditentukan. Banyak hal diluar perkiraan yang bisa saja terjadi. Maka dari itu diperlukan analisa frekuensi yang bertujuan untuk menghitung besarnya peristiwa ekstrim yang terjadi. Perhitungan parameter statistik data meliputi perhitungan nilai rata- rata, stan-dar deviasi dan varian, skewness (kemen-cengan),  dan  koefisien  kurtosis. Menurut Soewarno (1995) nilai rata-rata
adalah sebuah nilai yang diambil karena dianggap dapat mewakili dari beberapa nilai yang  mungkin  didapatkan  dari data-data.  Berikut ini  adalah  cara menentukan  nilai rata-rata
dimana,
X = nilai rata-rata i X = nilai pengukuran dari suatu variatif n = jumlah data Menurut Soewarno (1995) berikut adalah cara menentukan standart deviasi
2 (S) v = dimana, S = Standart Deviasi n  = Jumlah data X ̅ = Nilai rata-rata X = Nilai varian Menurut Soewarno (1995) skewness (ke- mencengan) merupakan suatu nilai yang menunjukkan derajat ketidaksimetrisan dari suatu bentuk distribusi. Umumnya ukuran kemencengan dinyatakan dengan besarnya  koefisien  kemencengan  dan  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut
dimana :
Cs = Koefisien Skewness
S = Standart deviasi X ̅ = Nilai rata-rata
X = Nilai varian n = Banyaknya data Menurut Soewarno (19 95) koefisien Ku rtosis digunakan untuk mengukur distribusi variable, yang merupakan puncak distribusi. Biasanya hal ini dibandingkan dengan distribusi normal  yang  mempunyai  koefisien  kurtosis
1 2 1 ( .. n R R R R n = + +… + 1 1 n i i X X n = = ∑ ( ) 2 1 1 n i X X S n = − = − ∑ ( ) ( )( ) 3 3 1 2 S n X X Cs n n − = − − ∑
dimana,
Ck = Standart Deviasi X ̅ = Nilai rata-rata n = Banyaknya data
Setelah perhitungan parameter statistik data selanjutnya mencocokan data sesuai syarat syarat pada tabel 1.

## Analisa Distribusi Frekuensi
Analisa distribusi frekuensi dimaksudkan untuk mengetahui besaran curah hujan dengan kala ulang tertentu. Metode distribusi frekuensi yang biasanya dipakai diantara lain adalah distribusi log pearson III, distribusi normal, dan distribusi gumbel tipe 1.
Persamaan distribusi log pearson III adalah sebagai berikut
dimana: P(X)  = Peluang dari variat X
X = Nilai variat X a,b,c  = Parameter
Γ = Fungsi gamma
Berikut rumus perhitungan variabel acak x melalui periode ulang tertentu,
dimana, µy = Nilai rata-rata dari logaritma sampel  data variabel x (ln x) σy = Nilai simpangan baku dari logaritma sampel data variabel x (ln x) K  = Faktor frekuensi Distribusi Pearson III
Tabel 1. Karateristik Distribusi Frekuensi
No  Distri- busi Persyaratan 1 Gumbel  Cs = 1,14 Ck = 5,4 2 Normal  Cs = 0 Ck = 3 3 Log Normal Cs = Cv3 + 3Cv Ck= Cv8+6Cv6+15Cv4+16Cv2+3 4 Gumbel  Cs = 1,14
Ck = 5,4
Persamaan distribusi normal adalah seb- agai berikut
dimana, P(X)  = fungsi densitas peluang normal (or diant kurva normal)
π = 3,14156 e = 2,71828 X
= variabel acak kontinyu μ = rata – rata dari nilai X σ = deviasi standar dari nilai X
Perhitungan variabel acak x  periode ulang tertentu, menggunakan rumus umum sebagai berikut:
dimana X = Perkiraan nilai yang diharapkan ter jadi dengan besar peluang tertentu atau pada periode ulang tertentu X = Nilai rata-rata hitung variat
S
= Deviasi standar nilai variasi
k
= Faktor frekuensi
Persamaan gumbel tipe I adalah sebagai berikut P(X ≤x) = Fungsi densitas peluang tipe I Gumbel X = variabel acak kontinyu e = 2,71828
Y
= faktor reduksi Gumbel
( ) ( )( )( ) 4 4 1 2 3 S n X X Ck n n n − = − − − ∑ ( ) ( ) ( ) 1 1 Ã X C b A X C P X e a b A −   − −      − =
    Ê y y t X e µ σ + =
( ) ( ) 2 2 2 1 2 x P X e µ π σ π − − = . X X k S = + ( e) ) , ( Y P X x e X
− − = ≤ = −∞+ < < +∞
dimana,
= parameter Chi – Kuadrat terhitung G = jumlah sub – kelompok = jumlah nilai pengamatan pada sub kelompok ke – i = jumlah nilai teoritis pada sub kelom pok ke – i i E

## Menurut Soewarno (1995), uji kecocokan
Smirnov – Kolmogorov, sering juga disebut uji kecocokan non parametric, karena peng-ujian- nya tidak menggunakan fungsi distribusi terten- tu. Berikut ini rumus Smirnov – Kol-mogorov D = maksimum [ P(Xm) – P’(Xm)]
CN (Curve Number) Soemarto (1999) mengemukakan bahwa curve number merupakan perbandingan antara air yang mengalir di permukaan tanah dengan air hujan yang jatuh CN bergantung pada jenis permukaan tanah dan tata guna lahan daerah aliran.
dimana, CN = Koeffisien tata guna lahan A    = Luas lahan Adapun koefisien dari tata guna lahan dapat dilihat pada tabel 2 dan 3

## Metode Hidrograf Satuan Sintetis HEC- HMS (Model SCS)
Metode perhitungan dari Soil Conservation Service (SCS) Curve Number (CN) beranggapan bahwa hujan yang menghasilkan limpasan merupakan fungsi dari hujan kumulatif, tata guna lahan, jenis tanah serta kelembaban. Model perhitungannya adalah sebagai berikut
dimana, Pe = hujan kumulatif pada waktu ke t P = waktu konsentrasi hujan (jam) Ia = kehilangan mula-mula (initial loss) S = kemampuan menyimpan maksimum Hubungan antara nilai kemampuan penyimpanan maksimum dengan nilai dari karakteristik DAS yang diwakili oleh nilai CN (Curve Number) adalah sebagai berikut
Model hidrograf satuan sintesis SCS merupakan unit hidrograf berdimensi, dimana dapat mencapai puncak tunggal unit hidro- graf. Hal ini dapat dilihat pada gambar 1 SCS menyatakan bahwa puncak unit hidrograf dan waktu puncak unit hidrograt terkait oleh,

## Untuk waktu puncak sebagai berikut
dimana,
A = daerah aliran
C = konversi tetap (208 untuk satuan SI dan 484 didalam satuan kaki) ∆t = jangka waktu kelebihan air
Tlag  = perbedaan waktu antara pusat masa dari kelebihan curah hujan dan puncak dari unit hidrograf

## Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi
Dalam penentuan kecocokan distribusi frekuensi (empiris) dari sampel data terha- dap fungsi distribusi peluang (frekuensi teo- ritis) diperlukan pengujian secara statistik. Terdapat dua cara pengujian yaitu uji Chi Kuadrat dan uji Kolomogorov-Smirnov. Uji Chi Kuadrat bertujuan mengetahui apak- ah persamaan distribusi peluang yang di pilih dapat mewakili distribusi statistik sampel data yang di analisis. Berikut ini rumus Chi Kuadrat
2 1 G i i h i i O E X E = − = ∑ 2 h X i O 1. 1 2. 2 . 1 2 CN A CN A CNn An CN A A An + +…+ = + +…+ ( ) m a e a P I P P I S − = − + ( ) 1000 10 CN S EnglishUnit CN − = ( ) 25400 254 CN S MetricUnit CN − = A Up C Tp = 2 t Tp Tlag ∆ = +

## HASIL
Perhitungan Curah Hujan Rata Rata Wi- layah Perhitungan curah hujan rata rata wilayah berasal dari 2 stasiun hujan yaitu stasi- un hujan Rasanae Timur dan Salahuddin. Data curah hujan dapat dilihat pada tabel 4 Tabel 4 Data Curah Hujan
Tahun Tinggi Hujan pada Stasiun Hujan (mm) Salahuddin Rasanae Timur 2006 79 79 2007 91 91 2008 99 99 2009 91 91 2010 80 80 2011 63 61 2012 64 64 2013 90 91 2014 75 75 2015 62 71 2016 140 102

## Selanjutnya perhitungan ditabelkan seperti pada tabel 5
Tabel 5 Data Curah Hujan Maksimum Tahun Hujan Maksimum Harian (mm) 2006 79 2007 91 2008 99 2009 91 2010 80

## Perhitungan Parameter Statistik Data
Perhitungan parameter statistik data meng- hasilkan  nilai  koefisien  kemencengan  (Cs) 0,788 nilai koefisien kurtosis (Ck) 4,491, Ni - lai Koefisien Variasi (Cv) 0,201. Berdasarkan hasil perhitungan parameter statistik data dan kemudian dicokkan dengan tabel 1 didapatkan metode analisis distibusi log pearson tipe III.

## Perhitungan Distribusi Frekuensi Metode Log Pearson Tipe III
Perhitungan curah hujan rencana kala ulang periode ulang 2, 10, 25, 50, dan 100 tahunan dapat dilihat pada tabel 6

## Uji Distribusi Probabilitas
Jenis pengujian yang dilakukan adalah uji Chi Kuadrat dan uji Smirnov-Kolmogorov. Uji Chi Kuadrat dapat dilihat pada ta- bel 7 berdasarkan hasil perhitungan nilai Chi Kuadrat sebesar 1,273 < Chi Kuad-

## Gambar 1 Unit Hidrograf SCS
2011 62 2012 64 2013 90,5 2014 74,6 2015 66,4 2016 121,0 Jumlah ( ) X ∑ 918,45
Jumlah Data (n) 11
6 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 1-8
rat kritis sebesar 5,991, maka dapat di- simpulkan bahwa distribusi yang digu- nakan pada per hitungan dapat diterima Tabel 2. Nilai Curve Number
No. Tutupan Lahan Kelompok Tanah A B C D 1 Hutan 25 55 70 77 2 Padang rumput 36 60 73 78 3 Kawasan industri dan per- parkiran kedap air 90 93 94 94 4 Kawasan perumahan 60 74 83 87 5 Lahan Terbuka 72 82 88 90 6 Lahan pertanian tertutup tanaman 52 68 79 84 7 Lahan pertanian 64 75 83 87 8 Tubuh perairan 98 98 98 98

## Tabel 3. Klasifikasi Tanah
Kelompok Keterangan A Potensi pengaliran rendah, laju infiltrasi dan tingkat drainase tinggi. Terutama untuk tanah pasir dan kerikil B Laju infiltrasi sedang. Untuk tanah berbutir sedang
C Laju infiltrasi lambat. Untuk tanah berbutir
sedang sampai halus
D Potensi pengaliran tinggi. Laju infiltrasi sangat lambat. Untuk tanah liat dengan daya kembang tinggi dan tanah dengan muka air tanah permanen tinggi

## Tabel 6. Parameter Log Pearson Tipe III
Periode Ulang SLogX KT Zt R (mm) 2 0,088 1,913 -0,055 1,909 81,012 10 0,088 1,913 1,311 2,029 106,952 25 0,088 1,913 1,866 2,075 118,774 50 0,088 1,913 2,174 2,105 127,458 100 0,088 1,913 2,492 2,134 135,992 Tabel 7. Perhitungan Uji Chi Kuadra t No Nilai Batasan Sub Grup Ei Oi Oi- Ei 1 Rt < 1,840 2,2 3 0,8 0,291 2 1,840 < Rt < 1,891 2,2 1 -1,2 0,655 3 1,891 < Rt < 1,935 2,2 2 -0,2 0,018 4 1,935 < Rt < 1,987 2,2 3 0.8 0,291 5 Rt > 1,987 2,2 2 -0.2 0,018 Jumlah (Ʃ) 11 11 0 1,273 ( ) 2 i i i O E E −

## Tabel 8. Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov
No Curah Hujan (mm) Curah Hujan kecil ke besar K Pe (%) Pt (%) Pe-Pt (%) 1 79 121 1,918 0,083 0,03 0,054 2 91 99 0,931 0,167 0,179 -0,013 3 99 91 0,517 0,250 0,301 -0,051 4 91 91 0,517 0,333 0,301 0,032 5 80 90.5 0,490 0,417 0,311 0,106 6 62 80 -0,116 0,500 0,546 -0,046 7 64 79 -0,178 0,583 0,570 0,013 8 90,5 74.6 -0,460 0,667 0,677 -0,010 9 74,6 66.35 -1,036 0,750 0,845 -0,095 10 66,4 64 -1,213 0,833 0,886 -0,052 11 121,0 62 -1,370 0,917 0,914 0,003 Max 0,106 %
Perhitungan CN (Curve Number) Perhitungan CN menggunakan peta tata guna lahan Pemerintah Kota Bima Provinsi Nusa Tenggara Barat seperti pada gambar 2 dan perhitungan CN ditabelkan pada tabel 10. Setelah mengetahui nilai CN lang- kah selanjutnya adalah menghitung prosen- tase impervious atau prosentase permukaan kedap air yang sering disebut PIMP dalam perhitungan didapatkan hasil sebesar 7,468 % Perhitungan Time Lag Time lag merupakan jeda waktu yang dibu- tuhkan untuk mengalirkan limpasan dari satu titik ke titik lainnya berdasarkan jarak yang sudah ditentukan. Perhitungan time lag mem- butuhkan data panjang overland flow, kemir - ingan lahan, retensi maksimum, dan curve number. Time lag yang dibutuhkan dalam per- encanaan ini yaitu time lag daerah aliran Sun- gai Padolo dan time lag Sungai Padolo. Pada perencanaan ini time lag pada daerah aliran Sungai Padolo sebesar 732 menit dan time lag Sungai Padolo sebesar 1940 menit.
Permodelan HEC-HMS Model SCS Permodelan HEC-HMS model SCS dapat dilihat pada gambar 3. Setelah memasuk- kan data data yang dibutuhkan maka di- dapatkan hasil untuk masing masing kala ulang 2 tahunan sebesar 119,4 m3/s, 10 ta- hunan sebesar 191 m3/s, 25 tahun sebesar 226,1 m3/s, 50 tahunan sebesar 249,8 m3/s, dan 100 tahunan sebesar 277,3 m3/s. Untuk hasil model SCS tiap tiap kala ulang dapat dilihat  di  grafik  kumulasi  pada  gambar  4
Gambar 2 Peta Tata Guna Lahan
Gambar 3 Permodelan HEC-HMS
Gambar 4 Resume Debit Banjir Periode Ulang
8 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 1-8

## SIMPULAN
Dari perhitungan prediksi debit puncak banjir DAS Padolo menggunakan metode SCS didapatkan masing masing nilai dari curah hujan rata rata DAS Padolo sebesar 83,495 mm, metode distribusi yang sesuai adalah Log Pearson Tipe III, setelah perhitun- gan didapatkan nilai dari curah hujan rencana masing masing kala ulang 2 tahunan sebesar 81,012 mm, 10 tahunan sebesar 106,952 mm, 25 tahunan sebesar 118,774 mm, 50 tahunan sebesar 127,458 mm, dan 100 tahunan sebesar 135,992 mm.
Hasil komputasi pada program HEC-HMS model SCS didapatkan untuk masing mas- ing kala ulang 2 tahunan sebesar 119,4 m3/s, 10 tahunan sebesar 191 m3/s, 25 tahun sebe- sar 226,1 m3/s, 50 tahunan sebesar 249,8 m3/s, dan 100 tahunan sebesar 277,3 m3/s.

## DAFTAR RUJUKAN
Belasan Desa di Bima Banjir Ratusan Orang Mengungsi (online), (https://regional.kom pas.com) diakses pada tanggal 20 Mei 2018 Budiawan, S, S. 2012. Pendugaan Debit Pun cak Menggunakan Model Rasional Dan SCS-CN (Soil Conservation Service Curve Number). Departemen Manajemen Hutan
Fakultas  Kehutanan  Institut  Pertanian  Bo gor. Jakarta Chow, Ven Te. 1959. Open Channel Hydrau lics. New York: McGraw-Hill.
Harto, Sri. 1993. Analisis Hidrologi. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama Soemarto, C.D. 1987. Hidrologi Teknik. Sura baya : Usaha Nasional.
Soewarno. 1995. Hidrologi Aplikasi Metode Statistik Untuk Analisa Data. Bandung: Penerbit Nova.
Wibowo, H. 2010. Aplikasi Model Hidrograf Satuan Sintesis US SCS Dalam Upaya Op timasi Tata Guna Lahan Daerah Aliran Sungai Mempawah Kalimantan Barat. Jur nal Rekayasa Vol.14 No. 1, April 2010 Hanova, Y,2018, Analisis Potensi Limpasan Permukaan (Run Off) Di Kawasan Indus tri Medan Menggunakan Metode SCS. Ju rnal tidak diterbitkan. Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan In stitut Teknologi Medan Pratiwi, Dimas Tiara. 2011. Analisis Hidrograf Aliran Menggunakan HEC-HMS (Studi Kasus : DAS Citarum Hulu). Jurnal tidak diterbitkan. FMIPA : Institut Pertanian Bo gor. Bogor.