Integrasi Pemodelan HEC-RAS 2D dan Citra Satelit ALOS PALSAR 2.2 untuk Pemetaan Kerawanan Banjir di Perkebunan Kelapa Sawit Sub-DAS Belayan, Kalimantan Timur

Abstract

Perkebunan kelapa sawit di Sub-DAS Belayan, Kalimantan Timur, sering terdampak banjir yang mengancam produktivitas dan infrastruktur. Penyebab utamanya adalah konversi hutan secara masif untuk perkebunan yang menurunkan kemampuan tanah dalam menyerap dan menyimpan air. Penelitian ini bertujuan menghasilkan peta klasifikasi kerawanan banjir melalui integrasi model HEC-RAS dengan analisis pola banjir dari citra satelit. Metode yang digunakan adalah mengintegrasikan pemodelan hidrolika HEC-RAS 2D dengan data topografi detail (DEM MERIT, LiDAR, dan batimetri GNSS RTK) dan analisis deteksi genangan dari citra ALOS PALSAR 2.2. Hasil pemodelan HEC-RAS menunjukkan genangan terluas mencapai 1.780,47 hektare dan kedalaman maksimum hingga 5 meter. Analisis citra satelit mengonfirmasi genangan signifikan terjadi sepanjang tahun yang menandakan kerawanan banjir tinggi. Peta kerawanan banjir hasil integrasi model mengkategorikan 5,06% wilayah sebagai paling rawan. Penelitian ini menghasilkan peta kerawanan banjir yang informatif sebagai dasar penting bagi perusahaan dan pemerintah dalam merencanakan strategi mitigasi banjir dan tata kelola kebun yang adaptif.

Oil palm plantations in the Belayan Sub-watershed, East Kalimantan, are frequently affected by floods that threaten productivity and infrastructure. The primary cause is massive forest conversion for plantations, which diminishes the soil's capacity to absorb and store water. This study aims to produce a flood hazard classification map by integrating a HEC-RAS model with flood pattern analysis from satellite imagery. The method used integrates 2D HEC-RAS hydraulic modeling with detailed topographic data (DEM MERIT, LiDAR, and GNSS RTK bathymetry) and inundation detection analysis from ALOS PALSAR 2.2 imagery. The modeling results show a maximum inundation of 1,780.47 hectares and depths up to 5 meters, while satellite analysis confirms significant year-round flooding, indicating high vulnerability. The resulting integrated flood hazard map, which categorizes 5.06% of the area as most vulnerable, serves as a crucial basis for companies and the government in planning flood mitigation strategies and adaptive plantation management.