Evaluasi Model Banjir Akibat Luapan Sungai Menggunakan Variasi Data Geoid pada Sebagian Wilayah Sungai Babon, Kelurahan Meteseh, Kecamatan Tembalang, Kota Semarang
Daffa Mumtaza Jabbar, Prof. Dr. Leni Sophia Heliani, S.T., M.Sc., IPU.
2024 | Skripsi | TEKNIK GEODESI
Pada awal tahun 2023, Sungai Babon yang terletak di Kelurahan
Meteseh, Kecamatan Tembalang, Kota Semarang mengalami banjir sebanyak 2 kali.
Bencana banjir terjadi pada tanggal 6 Januari dan 18 Februari. Langkah
memperkuat mitigasi bencana perlu dilakukan untuk meningkatkan resistensi
daerah tersebut akan potensi banjir di masa depan. Salah satu langkah mitigasi
yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pemodelan banjir berdasarkan
kejadian banjir tersebut. Model banjir dilakukan dengan memanfaatkan data
hidrologis dan geometris sungai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
evaluasi pemodelan banjir yang dibuat menggunakan variasi data geoid. Variasi
data yang digunakan bertujuan untuk mengetahui model geoid mana yang dapat
menghasilkan model banjir paling optimal.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
data curah hujan maksimum tahunan dengan rentang waktu tahun 2013 sampai dengan
tahun 2022. Data DEMNAS digunakan dalam penelitian sebagai sumber data dalam
pembuatan DTM. Sementara itu, variasi data geoid yang dipakai meliputi geoid
EGM08 dan Ina-Geoid. Data curah hujan digunakan untuk mendapatkan debit banjir
optimal dengan memanfaatkan metode analisis distribusi frekuensi metode Normal,
Log Normal, Gumbel, dan Log Pearson Type III. Metode-metode
tersebut diuji menggunakan metode Chi Square dan Smirnov Kolmogorov untuk
menentukan metode paling ideal. Berdasarkan pengujian tersebut, model yang
paling optimal untuk pemodelan banjir adalah metode Log Pearson Type III.
Setelah metode paling optimal didapatkan, penentuan debit banjir optimal
dilakukan menggunakan metode Nakayasu. Berdasar pada sisi historis
tempat kejadian banjir, model banjir dilakukan dengan memanfaatkan debit banjir
optimal kala ulang 50 tahun dengan rentang waktu banjir selama 15 jam.
Pengolahan DEM menjadi DTM dilakukan menggunakan aplikasi PCI Geomatika. Filtering
data dilakukan untuk mengubah DEM menjadi DTM memanfaatkan fitur Average
Filter, Remove Bumps, dan Remove Pits pada aplikasi PCI
Geomatika. Setiap model geoid dimanfaatkan dalam menentukan sistem referensi
vertikal pada DTM. Variasi berupa geoid EGM08 dan Ina-Geoid mengartikan
pemodelan banjir akan menggunakan DTM dengan basis EGM08 dan DTM dengan basis
Ina-Geoid. Perubahan sistem referensi vertikal pada DTM dilakukan menggunakan
aplikasi PCI Geomatika memanfaatkan fitur DEM Editing. Pemodelan banjir
dilakukan menggunakan aplikasi HEC-RAS dengan metode unsteady flow analysis.
Data masukan yang digunakan dalam pemodelan banjir meliputi debit banjir
optimal berdasarkan analisis curah hujan dan juga data geometris sungai
berdasarkan DTM yang dihasilkan.
Hasil penelitian menunjukkan penggunaan EGM08 dalam pemodelan banjir menghasilkan banjir dengan luas 44,5 hektar. Sedangkan model Ina-Geoid menghasilkan banjir dengan luas 38,7 hektar. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan menggunakan metode sampel wawancara dan observasi, model banjir menggunakan geoid EGM08 menghasilkan model banjir yang lebih akurat dibandingkan Ina-Geoid. Namun demikian, kedua model dapat mereplikasi kejadian banjir secara optimal pada 25 titik dari total 30 titik observasi. Hasil tersebut mengartikan bahwa kedua model banjir memiliki tingkat akurasi sebesar 83%. Penyebab tidak mampunya model banjir dalam mereplikasi kejadian banjir pada 5 titik lainnya disebabkan oleh tidak mampunya aplikasi HEC-RAS mereplikasi kejadian banjir yang disebabkan oleh runtuhnya tanggul penahan banjir.
Kata Kunci:
Sungai Babon, model banjir, DTM, Ina-Geoid, EGM08, analisis curah hujan, unsteady
flow analysis, HEC-RAS
At the
beginning of 2023, the Babon River located in Meteseh Village, Tembalang
District, Semarang City experienced two flood events. The first flood occurred
on 6th January while the second one occurred on 18th
February. Strengthening the disaster mitigation within the area is a crucial
step in increasing the area’s resilience to potential future floods. Flood
modelling based on the flood events that occurred can be used to help disaster
mitigation improvements. The flood model development uses hydrological and
geometric data of the river as a basis data. This study aims to evaluate flood
models that are conducted using different geoid data variations. The usage of
geoid data variations are intended to determine which geoid model produces the
most accurate and optimal flood model.
The data
used in this study consists of annual maximum rainfall data from 2013 to 2022.
The DEMNAS data is utilized as a source for creating the Digital Terrain Model
(DTM). Meanwhile, the variations of geoid data used include EGM08 and
Ina-Geoid. The rainfall data is used to determine the optimal flood discharge
by employing frequency distribution analysis methods, including Normal, Log
Normal, Gumbel, and Log Pearson Type III methods. These
approaches were assessed using the Chi-Square and Kolmogorov-Smirnov methods to
establish the most suitable method. Based on these tests, the most optimal
flood modelling method is the Log Pearson Type III. Once the optimal method is
identified, the optimal flood discharge is determined using the Nakayasu
method. Based on historical flood data, the flood model uses a 50-year return
period flood discharge with a flood duration of 15 hours. The DEM to DTM
conversion is performed using PCI Geomatika software, involving data filtering
to adjust the DEM using Average Filter, Remove Bumps, and Remove Pits features.
Each geoid model serves as the basis data to determine the vertical reference
system of the DTM. The variations of geoid model indicate that flood modelling
will use two kinds of DTM based on the EGM08 and Ina-Geoid geoid model. Vertical
reference system changes on the DTM are managed using PCI Geomatika’s DEM
Editing feature. Flood modelling is performed using HEC-RAS application with an
unsteady flow analysis method. Input data for flood modelling includes the
optimal flood discharge based on rainfall analysis and the geometric data of
the river from the generated DTM.
The research findings indicate that the application of the EGM08 geoid model
in flood simulation results in a flood area of 44,5 hectares. Conversely, the Ina-Geoid
model yields a flood area of 38,7 hectares. According
to the evaluation conducted using interview and observation sampling methods,
the flood model utilizing the EGM08 geoid yielded a more accurate
representation compared to the Ina-Geoid model. However, both models
effectively replicated flood events at 25 out of 30 observation points. This
outcome signifies that both flood models achieved an accuracy rate of 83%. The
failure of the models to replicate flood events at the remaining five points
was attributed to the HEC-RAS application's inability to simulate events caused
by the collapse of the flood protection embankment.
Key Words: Babon River, flood modelling,
DTM, Ina-Geoid, EGM08, rainfall frequency distribution analysis, unsteady flow
analysis, HEC-RAS
Kata Kunci : Sungai Babon, model banjir, DTM, Ina-Geoid, EGM08, analisis curah hujan, unsteady flow analysis, HEC-RAS
