Analisa Debit Banjir Rancangan DAS Tojo Metode HSS ITB 1
Aswar Amiruddin* 1 , Saparuddin 2 , T. Anasiru 3
1,2,3 Universitas Tadulako, Kampus Bumi Tadulako Tondo, Jalan Soekarno-Hatta Km.9 Palu, Sulawesi Tengah E-mail: *aswaramir89@gmail.com
Received 04 September 2020; Reviewed 07 September 2020; Accepted 13 October 2020 Journal Homepage: http://jurnal.borneo.ac.id/index.php/borneoengineering

## Abstract
Floods often occur in several regions in Indonesia. The problem is the flooding with its uncertain characteristics  is  one  of  the  environmental  problems  that  has  not  been  handled  optimally.  The method of converting rain data into discharge data for flood analysis has been widely presented in previous  studies.  The  methods  used  to  analyze  flood  discharge  also  vary,  starting  from  rational, empirical, statistical models to unit hydrograph model. This research aims to determine the flood discharge  design  for  return  periods  2,  5,  10,  20,  25,  50,  and  100  years  in  Tojo  watershed,  Tojo Una-una Regency using the synthetic unit hydrograph method of ITB-1. Research methods are data collection  and  data  analysis.  Data  collection  was  carried  out  at  several  agencies  and  collecting from online source. Results of this research design flood discharge that was analyzed by synthetic unit  hydrograph  of  ITB-1  method.  The  maximum  design  flood  discharge  at  Tojo  watershed  are 82.375m 3 /s for a 2-year, 98.21 m 3 /s for a 5-year, 104.77 m 3 /s for a 10-year, 111.83 m 3 /s for a 20- year, 113.3 m 3 /s for a 25-year, 118.87 m 3 /s for a 50-year, 123.86 m 3 /s for a 100-year return period.
Keywords: flood design analysis, synthetic unit hydrograph, return period, Tojo watershed

## Abstrak
Banjir semakin sering terjadi di beberapa wilayah di Indonesia. Permasalahan yang timbul adalah banjir  dengan  karakteristiknya  yang  penuh  ketidakpastian  merupakan  salah  satu  masalah lingkungan yang hingga saat ini belum dapat ditangani secara optimal. Metode transformasi data hujan  menjadi  data  debit untuk  analisis  banjir  telah  banyak  disajikan  pada  penelitian  terdahulu. Metode  yang  digunakan  dalam  menganalisis  debit  banjir  juga  beragam,  mulai  dari  model rasional,  empiris,  statistik  hingga  model  hidrograf  satuan.  Penelitian  kali  ini  bertujuan menentukan debit banjir rancangan kala ulang 2, 5, 10, 20, 25, 50, dan 100 tahun pada DAS Tojo Kabupaten Tojo Una-una menggunakan metode hidrograf satuan sintetik ITB-1. Metode penelitian ini  adalah  pengumpulan  data  dan  analisis  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  pada  beberapa instansi  dan  diperoleh  secara  online.  Analisis  data  pada  penelitian  kali  ini  adalah  analisis  debit banjir  rancangan  dengan  metode  hidrograf  satuan  sintetik  (HSS)  ITB-1.  Berdasarkan  hasil analisis  debit  banjir  rancangan  dengan  metode  HSS  ITB-1  diperoleh  debit  banjir  rancangan maksimum pada DAS Tojo adalah 82.375m3/dtk untuk kala ulang 2 tahun, 98.21 m3/dtk untuk kala ulang 5 tahun, 104.77 m3/dtk untuk kala ulang 10 tahun, 111.83 m3/dtk untuk kala ulang 20 tahun, 113.3 m3/dtk untuk kala ulang 25 tahun, 118.87 m3/dtk untuk kala ulang 50 tahun, 123.86 m3/dtk untuk kala ulang 100 tahun.
Kata kunci : Debit banjir rancangan, hidrograf satuan sintetik, kala ulang; DAS Tojo

## 1. Pendahuluan
Banjir  semakin  sering  terjadi  di  beberapa  wilayah  di  Indonesia.  Banjir  didefinisikan  sebagai peristiwa  meluapnya  air  sungai  melebihi  tebing  sungai  (Savitri,  2017).  Pengendalian  banjir  perlu dilakukan  untuk  menurunkan  tingkat  risiko  kerugian  baik  kerugian  harta  benda maupun  kerugian jiwa. Permasalahan yang timbul adalah banjir dengan karakteristiknya yang penuh ketidakpastian merupakan  salah  satu  masalah  lingkungan  yang  hingga  saat  ini  belum  dapat  ditangani  secara optimal. Estimasi puncak banjir yang terlalu besar atau terlalu kecil menyebabkan tidak efisiennya program  penanggulangan  banjir  yang  akan  dilaksanakan,  baik  secara  struktural  maupun  non- struktural  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  analisis  banjir  rancangan  yang  representatif  untuk memperkirakan banjir dengan kinerja yang dapat diandalkan (Tunas, 2018).
Data terbaik yang digunakan dalam analisis debit banjir adalah rekaman data debit atau ketinggian muka air dari AWLR. Namun tidak semua sungai memiliki  stasiun AWLR, sehingga debit banjir rancangan diperoleh dari analisis seri data curah hujan (Purnomo, 2017). Metode transformasi data hujan  menjadi  data  debit  untuk  analisis  banjir  telah  banyak  disajikan  pada  penelitian  terdahulu. Metode yang digunakan dalam menganalisis debit banjir juga beragam, mulai dari model rasional, empiris,  statistik  hingga  model  hidrograf  satuan  (Tunas,  2018).  Hidrograf  satuan  didefinisikan sebagai  hidrograf  limpasan  langsung  (tanpa  aliran  dasar)  yang  tercatat  di  ujung  hilir  DAS  yang ditimbulkan oleh hujan efektif sebesar 1 mm yang terjadi secara merata di permukaan DAS dengan intensitas tetap dalam suatu durasi tertentu (Taslim, 2019).
Beberapa  model  hidrograf  satuan  telah  banyak  dikembangkan  seperti  model  Nakayasu,  Snyder, SCS,  Gama  I,  Limantara,  ITB-1,  ITB-2,  ITS-1  dan  ITS-2.  Kinerja  model-model  hidrograf  satuan sintetis ini terutama Snyder, SCS dan Nakayasu telah dievaluasi di Indonesia. Indonesia merupakan negara  tropis  sehingga  memiliki  karakteristik  DAS  dan  curah  hujan  yang  sangat  berbeda  dengan daerah  tempat  ketiga  model  tersebut  dirumuskan,  sehingga  hasil  analisis  yang  diperoleh  kurang optimal  (Tunas,  2019).  Di  Indonesia  model  hidrograf  juga  mulai  dikembangkan  oleh  beberapa peneliti maupun akademisi seperti Gama 1, Limantara, ITB-1, ITB-2, ITS-1 dan yang terbaru ITS- 2 (Margini, 2017).
HSS  Gama  1  dikembangkan  oleh  Sri  Hartato  (1993)  berdasar  perilaku  hidrologis  di  30  DAS  di Pulau Jawa pada dekade 1980-an yang mengkombinasikan antara Metode Strahler dan pendekatan Kraijenhorr  van  der  Leur  (Oktarina,  2015).  Sedangkan  Limantara  dikembangkan  oleh  Lily Montarcih  dari  universitas  Brawijaya  berdasarkan  karakteristik  beberapa  DAS  di  Indonesia (Enung,  2019).  Selanjutnya  konsep  dasar  HSS  ITB  pertama  kali  dipublikasikan  oleh  Dantje Natakusumah.  Model  HSS  ITB  dikembangkan  berdasarkan  pengalaman  saat  evaluasi  terhadap hidrograf banjir rencana suatu pengujian model fisik pelimpah bendungan Citepus dan bendungan Sadawarna  pada  tahun  2009  (Handayani,  2016).  Selanjutnya  Natakusumah  dkk  melakukan perbaikan prosedur umum perhitungan HSS ITB-1 dan ITB-2 pada 2010 (Natakusumah, 2011).
Parameter DAS yang diperlukan dalam penggunaan model HSS ITB-1 dan ITB-2 sangat sederhana yaitu  luas  DAS  (A),  panjang  sungai  utama  (L)  dan  parameter  non  fisik  Ct  diperlukan  sebagai kalibrasi  (Natakusumah,  2011).  Perbedaan  antara  HSS  ITB-1  dan  ITB-2  yakni  pada  persamaan bentuk  hidrografnya,  dimana  HSS  ITB-1  menggunakan  persamaan  lengkung  naik  dan  lengkung turun seluruhnya yang dinyatakan dengan satu persamaan yang sama. Untuk HSS ITB-2 persamaan lengkung naik dan lengkung turun dinyatakan dengan dua persamaan yang berbeda (Natakusumah, 2011).
Selanjutnya  peneliti  melakukan  kajian  debit  banjir  rancangan  pada  DAS  Tojo  Provinsi  Sulawesi Tengah  dengan  menggunakan  HSS  ITB-1.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan debit banjir DAS Tojo kala ulang 2, 5, 10, 20, 25, 50 dan 100 tahun dengan menggunakan metode HSS ITB-1.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian  debit  banjir  rancangan  HSS  ITB-1  dilakukan  pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Tojo, Kabupaten  Tojo  Una-una,  Provinsi  Sulawesi  Tengah.  Secara  geografis  DAS  Tojo  terletak  pada koordinat 1°17'29.26"LS - 1°28'22.44"LS dan 121°11'38"BT - 121°24'25"BT. Secara administratif DAS Tojo berbatasan dengan Teluk Tomini di sisi utara, kabupaten Morowali Utara di sisi selatan, kabupaten Poso di sisi Barat dan kota Ampana di sisi timur. Lokasi DAS Tojo dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## 2.2 Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang dikumpulkan melalui beberapa instansi, yaitu: Demnas yang diperoleh secara online melalui demnas.big.go.id. Data curah hujan dari Dinas Cipta Karya dan Sumber Daya Air Provinsi Sulawesi Tengah. Peta Tutupan Lahan 2018 diperoleh secara online melalui halaman geoportal.menlhk.go.id.

## 2.3 Analisis Data
Tahapan analisis data pada penelitian kali ini terdiri dari beberapa tahapan yakni pertama, analisis batas  das  dengan  menggunakan  tools  hydrology  pada  program  arcgis.  Analisis  statistik  dasar terhadap data hujan yang ada untuk menentukan metode yang digunakan dalam menganalisis hujan rancangan,  selanjutnya  menghitung  hujan  rancangan  berdasarkan  metode  yang  diperoleh  pada analisis  sebelumnya.  Dari  data  hujan  rancangan  yang  diperoleh  dilakukan  perhitungan  terhadap intensitas hujan jam-jaman menggunakan metode Mononobe. Setelah memperoleh intensitas hujan
jam-jam  kemudian  melakukan  perhitungan  HSS  ITB-1  berdasarkan  data  karakteristik  DAS  Tojo dan hasil analisis intensitas hujan jam-jaman tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 DAS Tojo
Gambar 2. Digital Elevation Model (DEMNAS) Wilayah Studi
Pada penelitian kali ini penentuan batas DAS dianalisis dengan Sistem Informasi Geografi (SIG). Penentuan  batas  DAS  dilakukan  menggunakan  bantuan  model Soil  and  Water  Analysis  Tools (SWAT).  Data  yang  digunakan  pada  analisis  batas  DAS  ini  adalah  data Digital  Elevation  Model (DEM)  yang  bersumber  dari Digital  Elevation  Model  Nasional (DEMNAS)  Badan  Informasi Geospasial (BIG). DEM Nasional (DEMNAS) dibangun dari beberapa sumber data meliputi data IFSAR  (resolusi  5m),  TERRASAR-X  (resolusi  5m)  dan  ALOS  PALSAR  (resolusi  11.25m), dengan  menambahkan  data  Masspoint  hasil  stereo-plotting  (Tides.big.go.id).  Untuk  menganalisa batas DAS Tojo digunakan DEMNAS sebanyak 16 Nomor Lembar Peta (NLP). Gambar salah satu Nomor Lembar Peta (NLP) DEMNAS Lokasi Studi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  3  memperlihatkan  batas  Daerah  Aliran  Sugai  (DAS)  Tojo,  Hasil  analisis  batas  DAS dengan  model  SWAT  diperoleh  informasi  lengkap  tentang  arah  pengaliran  ( flow  direction ), akumulasi dari arah pengaliran ( flow accumulation ), aliran sungai ( stream ) dan batas Daerah Aliran Sungai  (DAS).  Berdasarkan  analisis  model  SWAT  juga  diperoleh  luasan  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Tojo sebesar 21275 Ha.

## 3.2 Tutupan Lahan DAS Tojo
Berdasarkan  peta  batas  DAS  yang  diperoleh  pada  analisis  model  SWAT  diketahui  luas  Daerah Aliran Sungai (DAS) Tojo adalah 21275 Ha dengan panjang sungai utama 28 km. Hasil deliniasi batas DAS kemudian di overlay di atas peta tutupan lahan KLHK tahun 2018 untuk memperoleh informasi kondisi tutupan lahan DAS Tojo. Berdasarkan hasil overlay diperoleh informasi tutupan lahan  DAS  Tojo  masih  didominasi  oleh  kawasan  hutan  baik  itu  kawasan  hutan  primer  maupun hutan  sekunder,  hal  ini  terlihat  dari  peta  tutupan  lahan  pada  Gambar  4.  Selanjutnya  dilakukan interpretasi data luas kawasan hutan DAS Tojo. Hasil interpretasi pada peta tutupan lahan diperoleh persentase  luas  kawasan  hutan  terhadap  luasan  DAS  pada  DAS  Tojo  sebesar  73%  yakni  sebesar 15530.75 ha.

## Gambar 4. Tutupan Lahan DAS Tojo

## 3.3 Analisis Hidrologi

## 3.3.1 Hujan Harian Maksimum
Data hujan yang digunakan pada penelitian DAS Tojo bersumber dari stasiun hujan Borone. Data hujan  stasiun  Borone  merupakan  data  hujan  maksimum  harian  tahun  2009-2019  (11 tahun).  Data hujan  harian  kemudian  dilakukan  rekapitulasi  terhadap  data  hujan  maksimum  bulanan. Rekapitulasi data hujan maksimum bulanan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Curah Hujan Maksimum Tahunan Stasiun Borone 2009-2019
No Tahun Curah Hujan Maksimum (mm) Curah Hujan Terurut (mm) 1 2009 53.5 97.1 2 2010 58.7 81.4 3 2011 70.8 78.0 4 2012 76.5 76.5 5 2013 81.4 72.0 6 2014 46.8 70.8 7 2015 78.0 70.4 8 2016 72.0 64.2 9 2017 97.1 58.7 10 2018 70.4 53.5 11 2019 64.2 46.8
Sumber : Hasil Analisis, 2020
Dari  data  hujan  bulanan  ini  kemudian  dilakukan  pengujian  statistik  dasar  untuk  menentukan metode analisis frekuensi hujan yang akan digunakan. Berdasarkan hasil pengujian statistik dasar diperoleh  hasil  koefisien  skewnes  (Cs)  adalah  0.17455,  koefisien  kurtois  (Ck)  adalah  2.2638  dan koefisien variasi (Cv) adalah 0.1995.  Hasil pengujian statistik dasar ini kemudian dimasukkan  ke dalam tabel tinjauan distribusi berdasarkan parameter statistik dasar seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Tinjauan distribusi berdasarkan parameter statistik data hujan
Tipe Distribusi Syarat Parameter Statistik Hasil Parameter Statistik Keterangan Distribusi Normal Cs ≈ 0 Ck ≈ 3 Cs = 0.17455 Ck = 2.2638 Cv = 0.1995 Tidak memenuhi Distribusi Log Normal Cs = 3Cv + Cv 3 Ck = Cv 8 + 6Cv 6 +15Cv 4 +16Cv 2 +3 Tidak memenuhi Distribusi Gumbel Cs = 1.14 Ck = 5.4 Tidak memenuhi Log Pearson Type III Karena tidak ada nilai yang memenuhi dari ketiga kriteria di atas maka tipe sebaran dianggap mengikuti tipe distribusi Log Pearson III
Sumber : Hasil analisis, 2020
Berdasarkan tabel tinjauan analisis parameter statistik dasar maka dapat disimpulkan untuk analisis frekuensi hujan dilakukan dengan metode Log Pearson III.

## 3.2.2 Analisis Log Pearson III
Berdasarkan  hasil  analisis statistik  data  hujan  menggunakan  parameter  log  dari data  hujan  harian maksimum diperoleh parameter-parameter sebagai berikut : Jumlah Data (n) : 11
Log X Rata-rata (LogX rata2 ) : 1.8367 Standar Deviasi (Sd) : 0.0889 Koef. Skewness (Cs) : -0.3679 Koef Kurtois (Ck) : 2.1607 Koef Variasi (Cv) : 0.0484
Parameter-parameter  di  atas  kemudian  digunakan  menghitung  curah  hujan  terdistribusi menggunakan metode Log Pearson III berdasarkan periode ulang rencana 2, 5, 10, 20, 25, 50, dan 100 Tahun dan dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Analisis Distribusi Hujan Metode Log Pearson III
T P(%) Cs G Log X X (mm) 2 50 -0.3679 0.0609 1.8421 69.5146 5 20 -0.3679 0.8544 1.9126 81.7755 10 10 -0.3679 1.2355 1.9465 88.4116 20 5 -0.3679 1.5541 1.9748 94.3713 25 4 -0.3679 1.6179 1.9805 95.6106 50 2 -0.3679 1.8520 2.0013 100.3043 100 1 -0.3679 2.0531 2.0192 104.5198
Sumber : Hasil Analisis, 2020

## 3.2.3 Uji kesesuaian distribusi Chi-kuadrat
Uji  chi-kuadrat  pada  analisis  data  statistik  bertujuan  untuk  menentukan  apakah  persamaan distribusi peluang yang telah dipilih dapat mewakili dari distribusi statistik sampel yang dianalisis. Hasil pengujian chi-kuadrat metode Log Pearson III dapat dilihat pada Tabel 4. dan Tabel 5.
Tabel 4. Besar peluang dan nilai batas kelas Log Pearson III
P(%) Cs G Log X X (mm) 20 -0.3679 0.8544 1.9126 81.7755 40 -0.3679 0.3254 1.8656 73.3824 60 -0.3679 -0.2323 1.8160 65.4656 80 -0.3679 -0.8186 1.7639 58.0614 Sumber : Hasil Analisis, 2020

## Tabel 5. Perhitungan uji Chi-kuadrat Log Pearson III
No. Nilai Batas Sub Kelas Jumlah Data (OF - EF) 2 (OF - EF) 2 / EF OF EF 1 X < 58.061 2.000 2.200 0.040 0.018 2 58.061 <    X    < 65.466 2.000 2.200 0.040 0.018 3 65.466 <    X    < 73.382 3.000 2.200 0.640 0.291 4 73.382 <    X    < 81.776 3.000 2.200 0.640 0.291 5 X > 81.776 1.000 2.200 1.440 0.655 Jumlah : 11 11 2.800 1.273 Sumber : Hasil Analisis, 2020 Keterangan : OF = Nilai Pengamatan EF = Nilai Teoritis X 2 hitung
=  1.273
DK = K - (P + 1)
K (jumlah kelas)  =  5 P (parameter yang terikat dalam agihan frekuensi) =  2 Untuk  :  DK = 2  dan  = 5%  ---->  X 2 cr = 5.991 (Tabel Chi-kuadrat) Karena X 2 hitung <  X 2 cr → distribusi frekuensi dapat diterima
Berdasarkan hasil uji kesesuaian distribusi hujan metode Chi-kuadrat, diperoleh kesimpulan bahwa distribusi  frekuensi  hujan  dengan  metode  Log  Pearson  III  dapat  diterima,  sehingga  data  hujan rancangan  yang  akan  digunakan  dalam  menganalisis  hidrograf  merupakan  data  hasil  analisis frekuensi Log Pearson III dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Rekap curah hujan rancangan
No. Kala Ulang (tahun) Distribusi Log Pearson Tipe III (mm) 1 2 69.515 2 5 81.776 3 10 88.412 4 20 94.371 5 25 95.611 6 50 100.304 7 100 104.520
Sumber : Hasil Analisis, 2020

## 3.2.4 Hujan jam-jaman
Analisis  intensitas  hujan  jam-jaman  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode, seperti  mononobe,  hasper dan  weduwen.  Analisis  intensitas  hujan jam-jaman  pada  penelitian  kali ini  menggunakan  metode  mononobe.  Hasil  analisis  hujan  jam-jaman  metode  mononobe  dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Analisis hujan jam-jaman
Waktu (jam) Rt Curah hujan rencana (mm), Periode Ulang (tahun) 2 5 10 20 25 50 100 1 34.668% 6.025 7.087 7.663 8.179 8.287 8.693 9.059 2 21.840% 3.795 4.465 4.827 5.153 5.220 5.476 5.707 3 11.494% 1.997 2.350 2.540 2.712 2.747 2.882 3.003 4 7.941% 1.380 1.623 1.755 1.873 1.898 1.991 2.075 5 6.151% 1.069 1.258 1.360 1.451 1.470 1.542 1.607 6 5.071% 0.881 1.037 1.121 1.197 1.212 1.272 1.325 7 4.347% 0.755 0.889 0.961 1.026 1.039 1.090 1.136 8 3.825% 0.665 0.782 0.846 0.903 0.914 0.959 1.000 Hujan Rancangan 69.515 81.776 88.412 94.371 95.611 100.304 104.520 Koef. Limpasan 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 Hujan Efektif 17.379 20.444 22.103 23.593 23.903 25.076 26.130
Sumber : Hasil Analisis 3.4 Analsis hidrograf ITB-1

## 3.4.1 HSS tidak berdimensi dan HSS berdimensi
Hidrograf  satuan  sintentik  ITB-1  (HSS  ITB-1)  tidak  berdimensi  dan  HSS  ITB-1  berdimensi dianalisis berdasarkan beberapa parameter. Parameter-parameter yang dianalisis dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Parameter HSS ITB-1
Parameter Notasi Rumus Nilai (unit) Luas DAS A DAS 212.75 km 2 Panjang sungai utama L 28 km Tinggi hujan 1 mm Durasi hujan T r 1 jam Koefisien waktu C t 1.1 Time lag t p C t × 0.8122 × L 0.6 6.597 jam Lama hujan efektif t e t p /5.5 1.199 jam Waktu puncak T p t e > T r , maka T p = t p + 0.25 (T r – t e ) 6.547 jam t e < T r , maka T p = t p + 0.5 T r Waktu dasar T b 20×T p 130.944 jam Luas HSS A HSS 1.692 m 2 Debit puncak Q p ( ) ( ) 5.336 m 3 /det Persamaan bentuk kurva q(t) { }
Sumber : Natakusumah dkk, 2011
Berdasarkan  parameter-parameter  di  atas  kemudian  dianalisis  hidrograf  satuan  sintentik  ITB-1 (HSS ITB-1) tak berdimensi dan HSS ITB-1 berdimensi seperti ditunjukkan pada Gambar  4. dan Gambar 5.
Gambar 4. HSS tidak berdimensi ITB-1 DAS Tojo (Hasil Analisis, 2020)
Gambar 5. HSS berdimensi ITB-1 DAS Tojo (Hasil Analisis, 2020)

## 3.4.2 Debit banjir rancangan HSS ITB-1
Berdasarkan  hasil  analisis  hidrograf  satuan  sintentik  (HSS)  ITB-1  berdimensi  di  atas,  dilakukan analisis debit banjir rancangan HSS ITB-1 untuk kala ulang 2, 5, 10, 20, 25, 50, 100 tahun. Hasil analisis debit banjir rancangan DAS Tojo dapat dilihat pada Gambar 6 dan Tabel 9.
Gambar 6.  Hidrograf banjir rancangan DAS Tojo metode HSS ITB-1periode ulang   2, 5, 10, 20, 25, 50 dan 100 tahun (Hasil Analisis, 2020)
Tabel 9. Debit banjir rancangan DAS Tojo
No. Periode Ulang (tahun) Debit Banjir (m 3 /det) 1 2 82.3750 2 5 98.2054 3 10 104.7681 4 20 111.8303 5 25 113.2989 6 50 118.8609 7 100 123.8563
Sumber : Hasil Analisis, 2020

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan analisis debit banjir rancangan dengan menggunakan metode hidrograf satuan sintetik (HSS)  ITB-1  diperoleh  debit  banjir  untuk  DAS  Tojo  untuk  kala  ulang  2  tahun  adalah  82.375 m3/det,  kala  ulang  5  tahun  98.2054  m3/det,  kala  ulang  10  tahun  104.7681  m3/det,  kala  ulang  20 tahun  111.8303  m3/det,  kala  ulang  25  tahun  113.2989  m3/det,  kala  ulang  50  tahun  118.8609 m3/det, kala ulang 100 tahun 123.8563 m3/det.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  yang  terlibat  pada  penelitian  kali  ini.  Fakultas Teknik Universitas Tadulako yang mempercayakan tim peneliti untuk memperoleh dana penelitian melalui  pembiayaan  DIPA  Fakultas.  Dinas  Cipta Karya  dan  Sumber  Daya  Air  Provinsi  Sulawesi Tengah  yang  bersedia  memberikan  data  hujan  Borone  dan  peta  batas  DAS  Tojo  dalam  bentuk shapefile.

## Daftar Pustaka
Badan Informasi Geospasial, Digital Elevation Model, http://tides.big.co.id, diakses : 21 Mei 2020
Enung,  2016,  Perencanaan  Program  Aplikasi  Hidrograf  Satuan  Sintetik  (HSS)  dengan  Metode Gama 1, Nakayasu, dan HSS ITB 1, Potensi : Jurnal Sipil Politeknik Vol. 18 (1) hal 08-20
Handayani,  R,  Fauzi,  M,  Hendri,  A,  2016,  Analisis  Besaran  Hidrograf  Satuan  Berdasarkan Karakteristik Daerah Aliran Sungai Siak, Jom FTEKNIK Vol. 3 No. 2
Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  Peta  Tutupan  Lahan  Indonesia  Tahun  2018, http://geoportal.menlhk.go.id, diakses : 07 Juni 2020
Limantara,  LM,    2009,  Hidrograf  Satuan  Sintetik  Limantara  (Studi  kasus  di  sebagian  DAS Indonesia), Jurnal Rekayasa Sipil, Vol. 3 No. 3, ISSN: 1978 – 5658
Margini,  NF,  Nusantara,  DAD,  Ansori,  MB,  2017,  Analisa  Hidrograf  Satuan  Sintetik  Nakayasu dan ITB Pada Sub DAS Konto, Jurnal Teknik Hidroteknik Vol 2 No. 1, p-ISSN: 19799764
Natakusumah,  D,  Hatmoko,  W,  dan  Harlan,  D,  2011,  Prosedur  Umum  Perhitungan  Hidrograf Satuan  Sintetik  dengan  Cara  ITB  dan  Beberapa  Contoh  Penerapannya.  Jurnal  Teknik  Sipil Vol. 18 No. 3
Oktarina, NR, 2015, Analisis Hidrograf Limpasan Akibat Variasi Intensitas Hujan dan Kemiringan Lahan (Kajian Laboratorium dengan Simulator Hujan), Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan Vol. 3 No. 1
Purnomo,  SN,  2017,  Pengaruh  Metode  Pemilihan  Data  Hujan  Pada  Perancangan  Debit  Banjir  di DAS Serayu, Jurnal Techno, Vol. 18 No. 1, Hal 050-058, ISSN: 1410 – 8607
Savitri,  E,  Pramono,  IB,  2017,  Analisis  Banjir  Cimanuk  Hulu,  Jurnal  Penelitian  Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Vol. 1 (2), ISSN: 2579-5511
Tunas, IG, 2018, Anwar, N, “A Flood Forecasting Model Based on Synthetic Unit Hydrograph of ITS-2”  dalam  prosiding  2 nd Borneo  International  Conference  on  Applied  Mathematics  and Engineering (Balikpapan, 10-11 Desember 2018)
Tunas,  IG,  2019,  Performance  of  Flood  Prediction  Model  in Tropical  Ricer  Basin,  Indonesia  :  A Synthetic Unit Hydrograph-based Evaluation, Disaster Advance, No. 12, page 26-37
Taslim, F, Sukarno, Hendratta, LA, 2019, Analisis Kapasitas Penampang Sungai Ongkag Dumoga dengan  Metode  HSS  ITB  dan  HEC-RAS,  Jurnal  Sipil  Statik,  Vol.  7  No.  8,  hal  923-932, ISSN: 2337-6732