Pemodelan Debit Banjir Pada DAS Sadar Propinsi Jawa Timur Berdasarkan Prediksi Curah Hujan dan Perubahan Penggunaan Lahan

Abstract

DAS Sadar merupakan salah satu sub DAS Brantas bagian hilir yang memerlukan perhatian khusus dalam pengelolaan banjir. Sejak lima tahun terakhir telah terjadi lebih dari 10 kejadian banjir yang melanda wilayah DAS Sadar, sehingga diperlukan suatu studi untuk memperkirakan kejadian banjir berikutnya. DAS Sadar merupakan sub-DAS dari DAS Brantas yang telah mendapat status kritis sejak tahun 1989. Status kritis ini akan terus bertambah seiring dengan adanya perubahan penggunaan lahan yang tidak tepat. Permasalahan yang sering terjadi pada DAS Sadar diantaranya banjir dan tanah longsor. Penyebab banjir diantaranya adalah adanya perubahan penggunaan lahan serta perubahan iklim yang tidak menentu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan penggunaan lahan dan perubahan iklim terhadap debit banjir di DAS Sadar pada tahun 2030. Metode Supervised Classification (Klasifikasi terbimbing) digunakan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan dan prediksi penggunaan lahan menggunakan perangkat lunak QGIS dengan plugin MOLUSCE (Modules for Land Use Change Simulations). Prediksi iklim dianalisis dengan bantuan perangkat lunak SDSM 4.2 (Statistical Downscaling Model). Pendekatan debit banjir dianalisis menggunakan model HEC-HMS yang merupakan salah satu model dengan akurasi yang cukup tinggi untuk analisis aliran. Penelitian ini mendapatkan hasil bahwa perubahan penggunaan lahan terbesar pada tahun 2030 adalah lahan terbangun (permukiman, industri, jalan, dll) yang mengalami peningkatan sebesar 8,1% atau sekitar 31,4 km2, sedangkan lahan pertanian pada tahun 2030 mengalami penurunan sebesar 3,8% atau sekitar 14,7 km2. Prediksi curah hujan pada tahun 2030 berdasarkan kurva PDF mengalami kenaikan hingga 6,3 mm/hari dengan nilai probabilitas yang sama. Debit banjir maksimum untuk penggunaan lahan pada tahun 2020 sebesar 53,7 m3/dtk, sedangkan debit banjir maksimum prediksi pada tahun 2030 dibagi dalam tiga analisis skenario. Skenario pertama (Curah hujan historis dan penggunaan lahan proyeksi tahun 2030) sebesar 63,8 m3/dtk. Pada skenario kedua (Curah hujan proyeksi tahun 2030 dan penggunaan lahan historis), debit banjir maksimum adalah 70 m3/dtk dan skenario terakhir (Curah hujan proyeksi dan penggunaan lahan proyeksi tahun 2030) adalah 72 m3/dtk. Sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor dominan penyebab peningkatan debit banjir adalah perubahan iklim dengan peningkatan debit sebesar 16,3 m3/dtk. Kata kunci: perubahan penggunaan lahan, iklim, debit banjir, prediksi, banjir.

The Sadar watershed is one of the Brantas downstream sub-watersheds that requires special attention in flood management. Since the last five years there have been more than ten flood events that have hit the Sadar watershed area, so it is needed to estimate the next flood event. The Sadar watershed is a part of the Brantas watershed which has received a critical status since 1989. This critical status will increase if there’s a bad changes in land use. Problems that often occur in the Sadar watershed include floods and landslides. The causes of the flood are changes in land use and climate change. This study aims to analyze the effect of land use change and climate change on flood discharge in the Sadar watershed in 2030. The Supervised Classification method was used to analyze land use changes and land use predictions using QGIS software with the MOLUCE plugin (Modules for Land Use Change Simulation). Climate prediction analysis with SDSM (Statistical Downscaling Model) software. The flood discharge approach was analyzed using the HEC-HMS model, which is one of the models with high accuracy for flow analysis. This research found that the largest land use change for 2030 was built-up land (settlement, industry, roads, etc.) which increased by 8,1% or about 31,4 km2, while agricultural land in 2030 decreased by 3,8% or about 14,7 km2. The prediction of rainfall in 2030 based on the PDF curve will increase up to 6,3 mm/day with the same probability value. The average discharge for land use in 2020 is 53,7 m3/s, while the predicted average discharge in 2030 is divided into three scenario analyses. The first scenario (Historical rainfall and land use prediction for the year 2030) become 63,8 m3/s. In the second scenario (Rainfall prediction for the year 2030 and historical land use), the flood discharge become 70 m3/s, and the last scenario (Rainfall prediction for the year 2030 and land use prediction for the year 2030) become 72 m3/s. So, it can be concluded that the main factors for increasing the flood discharge are changes in climate with discharge increase for about 16,3 m3/s. Keywords: land use change, climate, flood discharge, prediction, flood.