PERMODELAN HUJAN DEBIT PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO DENGAN DISTRIBUTED MODEL MENGGUNAKAN INTEGRATED FLOOD ANALYSIS SYSTEM (IFAS)

Transkripsi

1 PERMODELAN HUJAN DEBIT PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI BENGAWAN SOLO DENGAN DISTRIBUTED MODEL MENGGUNAKAN INTEGRATED FLOOD ANALYSIS SYSTEM (IFAS) Hary Puji Astuti dan Umboro Lasminto Program Studi Magister Teknik Sipil MRSA FTSP ITS, Surabaya Abstrak Sebuah peramalan banjir melalui data-data curah hujan ataupun debit masih belum bisa diterapkan di seluruh wilayah Indonesia. Sebuah peramalan banjir sendiri sangat perlu dilakukan sebagai tindakan awal mitigasi bencana banjir yang terjadi setiap musim penghujan datang. Sehingga diperlukan sebuah permodelan untuk dapat menentukan besarnya debit pada sebuah daerah aliran sungai (DAS) walaupun ketersediaan data hujan dan debitnya sangat minim. Sebuah program peramalan banjir melalui permodelan hujan debit yaitu Integrated Flood Analysis System (IFAS). Pada studi ini dilakukan permodelan hujan debit pada DAS Bengawan Solo. Tujuan permodelan ini mendapatkan korelasi dan seberapa besar keandalan permodelan IFAS bila dibandingkan dengan hasil pengukuran lapangan. Rumusan masalah yang diangkat dalam studi ini adalah bagaimana memodelkan DAS Bengawan Solo pada IFAS, perbedaan nilai data hujan satelit dan data hujan hasil pengamatan. Kemudian berapa nilai parameter-parameter antara surface-subsurface, aquifer, dan river course yang berpengaruh siginifikan terhadap model. Setelah itu didapat performa model berdasarkan perbandingan debit AWLR DAS Bengawan Solo menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE). Berdasarkan perumusan masalah di atas serta tujuan dari studi ini, maka diperlukan langkah atau tahapan penelitian yang dilakukan. Dibutuhkan datadata seperti data hujan hasil pengamatan dari stasiun-stasiun hujan DAS Bengawan Solo, data lahan, data iklim, data topografi, dan data debit AWLR. Langkah selanjutnya adalah pembuatan model DAS Bengawan Solo di IFAS dengan memanfaatkan berbagai data satelit. Selanjutnya adalah tahapan analisa terhadap parameter berpengaruh. Dilakukan trial-error masing-masing parameter untuk mendapatkan nilai error terkecil terhadap angka debit AWLR. Sehingga parameter dengan nilai error terkecil dipakai untuk mendapatkan nilai kalibarasi untuk mengetahui performa model. Permodelan DAS Bengawan Solo dengan IFAS diambil empat model terbaik. Untuk performa model, pada model 3 didapat nilai RMSE sebesar 3,198% dan Nash sebesar 0,952. Parameter model 3 selanjutnya diuji pada periode yang berbeda tetapi untuk wilayah yang sama. Kata kunci: DAS Bengawan Solo, debit, hujan, IFAS, permodelan, dan satelit. Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 31

2 1. Pendahuluan Banjir merupakan fenomena alam yang sulit diprediksi jika tidak tersedia teknologi peramalan dan peringatan dininya sehingga seringkali mengakibatkan kerusakan dan kerugian yang sangat besar saat peristiwa tersebut terjadi. Sungai Bengawan Solo merupakan sungai terpanjang di Pulau Jawa yang sering terjadi banjir. Luapan yang terjadi di Bengawan Solo ini hampir terjadi setiap tahunnya dan menggenangi hingga beberapa kabupaten sekaligus. Peramalan banjir berkaitan erat dengan proses hidrologi yang dipengaruhi oleh berbagai faktor meteorologi. Proses dari hujan sampai menjadi debit banjir membutuhkan waktu dan sangat dipengaruhi oleh karakteristik daerah aliran sungai (DAS), lokasi terjadinya hujan pada suatu daerah pengaliran, serta kondisi tanah pada saat terjadinya hujan tersebut. Peramalan banjir dan peringatan dini memanfaatkan waktu tenggang (time lag) dari jatuhnya hujan hingga terjadinya limpasan di sungai. Data curah hujan yang dibutuhkan adalah data curah hujan pada stasiunstasiun hujan yang dominan di DAS. Permasalahan yang sering ditemui di lapangan adalah data curah hujan dan data tata guna lahan yang dipantau tidak dapat mewakili DAS tersebut karena data-data tersebut masih sangat sulit diperoleh. Hal yang dilakukan pemerintah adalah pemasangan alat pengukur debit di sungai yaitu AWLR (Automatic Water Level Recorder). Tujuan dari pemsangan alat ini adalah menambah tingkat akurasi perhitungan debit di sungai karena perekaman level debit sungai sesungguhnya. Munculnya sebuah permodelan menggunakan distributed model pada program free bernama IFAS (Integrated Flood Analysis System). Software ini menggunakan data curah hujan dari satelit dan curah hujan hasil pengamatan. Yang dihitung adalah debit sungai maka dengan nilai tersebut, prediksi banjir dapat diketahui, demikian pula dengan luas wilayah yang terdampak banjir berdasarkan sejarah banjir yang pernah terjadi sebelumnya. Permasalahan disini adalah seberapa besar tingkat akurasi dari IFAS. Sehingga dibutuhkan sebuah parameter pengukur dengan kondisi nyata ( real-time). Parameter yang digunakan adalah data AWLR dari beberapa pos di Bengawan Solo. Parameter yang didapat adalah nilai konversi atau kalibrasi. Nilai konversi ini akan menunjukkan seberapa dekat nilai peramalan IFAS dibandingkan dengan data debit hasil pengukuran langsung AWLR. Pada permodelan Bengawan Solo di program IFAS akan digunakan data hujan pengamatan dan data satelit. 2. Penelitian yang berkaitan dengan permodelan banjir Shanti dkk (2011) menyatakan bah - wa metode cellular automata untuk membuat sistem Citra Normalisasi atau NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) yang dapat memprediksi penyebaran banjir di daerah aliran sungai Bengawan Solo menghasilkan beberapa variable yang mempengaruhi curah hujan, durasi, luas, dan lain-lain. Pada metode ini digunakan pixel dan Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 32

3 faktor Bernoulli bergantung pada daerah. Sedangkan Maulana (2009) mem - buat sebuah permodelan hujan debit pada DAS Deluwang, Sub DAS Kali Sampean, dengan menggunakan Storm Water Management Model (SWMM). SWMM adalah model yang mampu menganalisa permasalahan kuantitas dan kualitas air berkaitan dengan limpasan daerah perkotaan Lasminto (2011) membuat sebuah permodelan dan peramalan banjir di DAS Bengawan Solo dengan data satelit. Dimana terdapat error antara debit hasil pengukuran dan debit hasil model yaitu 1%, 10% dan 20% pada periode waktu yang berbeda. 3. Integrated Flood Analysis System (IFAS) IFAS merupakan sebuah software aplikasi yang dikembangkan oleh ICHARM untuk membuat permodelan run-off dan peramalan banjir. Tujuannya adalah membantu daerah dengan kekurangan data hujan ataupun data debit hasil pengamatan karena memanfaatkan satellite-based rainfall data. Program ini memiliki keunggulan-keunggulan diantaranya adalah sebagaimana diuraikan berikut ini. 1. Adanya data satelit yang cukup luas, seperti: data curah hujan, data topografi, data tata guna lahan, data tanah, dan data geologi. Semua data tersebut dapat diunduh dari situs yang tersedia. 2. Ketersediaan parameter data hidrologi dan data SIG dapat dikombinasikan untuk memudahkan pengguna dalam menganalisa dan penerapan pemodelan hidrologi pada Daerah Aliran Sungai (DAS). 3. IFAS dapat menampilkan hasil ouput dalam format grafik dalam peta digital. Pemakai bisa dengan mudah mengidentifikasi resiko banjir dengan mengobservasi visualisasi hasil simulasi. Adapun proses dalam pengolahan permodelan dalam IFAS ditunjukkan dalam Gambar 1. Gambar 1. Alur Permodelan di IFAS Pada IFAS ini menggunakan prinsip distributed model. Prinsip ini mengibaratkan aliran sungai seperti tanki. Dimana terdapat dua arah aliran yaitu vertical dan horizontal. Arah vertical dibagi menjadi 2 bagian utama yaitu surface tank dan groundwater tank. Pada surface tank, sebenarnya terdapat sub-lapisan yaitu subsurface tapi terkadang diabaika. Dalam penelitian ini sub-surface akan menjadi salah satu parameter yang akan dioptimasi agar permodelan mendekati sebenarnya. Berikut pada Gambar 2 akan disajikan ilustrasi distributed model. 4. Uji Kelayakan Model Metode yang digunakan untuk menentukan kriteria penampilan ataupun kelayakan sebuah model digunakan Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 33

4 Root Mean Square Error (RMSE) dan Nash. terlihat peta DAS Bengawan Solo seperti pada gambar 3. Gambar 2. Distributed Model RMSE adalah mempresentasikan rata-rata kuadrat simpangan antara nilai keluaran model terhadap nilai hasil pengukuran. RMSE mensyaratkan nilai mendekati nol. Sedangkan Nash adalah metode uji dengan membandingkan kuadrat selisih debit hasil model dan debit hasil pengamatan dengan kuadrat selisih selisih debit pengamatan dan rata-rata debit pengamatan. Hasil simulasi dikatakan berhasil jika model mendekati satu (1). Berikut adalah perumusan RMSE dan Nash: RMSE = (Drogue, et al., 1999) Nash = Qobs = debit observasi (m 3 /s) Qmodel = debit model (m 3 /s) 5. Wilayah Studi Penelitian Lokasi studi yang diambil dalam penelitian ini adalah DAS Bengawan Solo. Topografi, DAS ini memiliki variasi ketinggian dari hulu hingga hilir. Tata guna lahan, kondisi topografi DAS Bengawan Solo relatif datar, sebagian besar daerahnya berada di dataran rendah terutama sub-das Bengawan Solo Hilir. Pada gambar 3, Gambar 3. Peta DAS Bengawan Solo Pada model nanti akan difokuskan pada uji di titik Bojonegoro. Di titik tersebut akan dibandingkan nilai debit observasi dan debit model. 6. Permodelan DAS Bengawan Solo dengan IFAS Permodelan DAS Bengawan Solo dengan IFAS diawali dengan penentuan lokasi dan mengunduh beberapa data yang dibutuhkan seperti data hujan dan tata guna lahan. Dipakai data hujan pada tanggal 20 Desember Desember 2007 serta data elevasi dan topografi, menggunakan data GTOPO 30 pada kolom E100N40 untuk wilayah Indonesia. Berikut adalah gambar 4 hasil permodelan DAS Bengawan Solo. Gambar 4. Permodelan DAS Bengawan Solo Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 34

5 Pada permodelan dilakukan setting parameter untuk mendapatkan performa terbaik melalui uji kelayakan model. Setting parameter ini dilakukan untuk 3 layer yaitu surface, sub-surface, aquifer dan river course. Dari setting parameter didapat beberapa hal sebagai berikut: a. Hasil setting parameter berpengaruh signifikan pada titik Bojonegoro dibanding daerah lainnya sehingga dapat diamati perubahannya b. Mengalami kenaikan dan pembentukan gelombang (lihat Tabel 1) c. Terjadi kenaikan nilai baseflow pada model 2 dan model 3 7. Hasil Permodelan DAS dan Uji Kelayakan Model Permodelan DAS Bengawan Solo dengan IFAS ini diambil tiga model terbaik setelah dilakukan setting parameter. Berikut adalah hasil perbandingan debit antara ketiga model terlihat pada gambar 5. Tabel 1. Uji Kelayakan Model Model RMSE (%) Nash Default Model Model Model Hasil perhitungan Berdasarkan hasil uji kelayakan pada table 1, dapat dilihat model yang dapat digunakan adalah Model 3. Hal ini berkaitan dengan ketersediaan data lapangan (hasil pengukuran AWLR) sehingga dapat ditentukan performa terbaik terhadap data debit hasil pengukuran lapangan. Pada Gambar 6, berikut tersaji perbandingan antara debit observasi dan debit model seperti Gambar 6. Gambar 6. Grafik Model, debit AWLR dan rainfall Gambar 5. Grafik perbandigan 3 model IFAS Kemudian dari ketiga model tersebut dilakukan uji kelayakan seperti telah disebutkan di awal yaitu menggunakan metode RMSE dan Nash. Berikut pada Tabel 1 akan disajikan perbandingan nilai ketiganya. Perubahan parameter merupakan hal terpenting dari perubahan nilai debit. Berikut adalah perubahan nilai parameter pada model 3 tersaji pada Tabel 2. Tahap selanjutnya adalah penerapan parameter model yang telah diambil untuk diuji pada wilayah yang sama tetapi dengan periode yang berbeda. Kemudian diuji kembali kelayakan parameter tersebut, jika memenuhi Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 35

6 syarat berarti parameter yang ada dapat mewakili DAS Bengawan Solo. Tabel 2. Kalibrasi Parameter Model DEFAULT MODEL 3 SURFACE SKF HFMXD HFMND HFOD SNF FALFX HIFD 0 0 AQUIFER AUD AGD HCGD HIGD 2 4 SUBSURFACE SKD SKX HMSXD STS STW SBD HSD0_SS SK0D RIVER COURSE RBW 7 5 RBS RNS RRID RGWD RHW RHS 1 1 RBH RBET RLCOF ICHARM, (2012, Desember 13). Research : Integrated Flood Analysis System (IFAS). Retrieved Mei 12, 12, from ICHARM Web site: Lasminto, U., & Klasinc, R., (2011). Rainfall-Runoff Modelling Using Satellite Data for Flood Forecasting of Bengawan Solo River. UFIRM - Urban Flood Risk Management, Maulana, M. A., (2009). Permodelan Hujan Debit Daerah Aliran Sungai Deluwang dengan Pembagian Sub Catchment Area Berdasarkan Orde Sungai. Surabaya: ITS. Moore, R. J., Bell, V. A., & Jones, D. A., (2004). Forecasting for Flood Warning. Comptes Rendus Geoscience, Shanty, R. N., Pramadihanto, D., & Sesulihatien, W. T., (2011). Pemprosesan Citra Satelit dan Permodelan untuk Prediksi Banjir Bengawan Solo. Surabaya: PENS ITS. Daftar Pustaka Drogue, G., Idrissi, A., Pfister, L., Leviander, T., Iffly, J., & Hoffman, L., (1999). Calibration of Parsimonious Rainfall-Runoff Model : A Sensitivity Analysis from Local to Regional Scale. Journal of Hydrology, Manajemen dan Rekayasa Sumber Daya Air A - 36