ANALISIS ASPEK GEOMETRIK GENANGAN BANJIR MENGGUNAKAN DATA DEMNAS

Authors

Keywords:

Analisis Geometrik; Genangan Banjir; DEMNAS

Abstract

Salah satu bencana banjir yang cukup parah melanda Kalimantan Selatan pada awal tahun 2021. Salah satu kecamatan yang terendam banjir yaitu Kecamatan Mandastana. Di Kecamatan Mandastana sebanyak 12 desa tergenang banjir sekitar 50 cm. Genangan banjir di Kecamatan Mandastana pada Januari 2021 dipengaruhi oleh pasang surut Sungai Barito dan fenomena global yaitu La Nina. Curah hujan Januari 2021 di Kecamatan Mandastana sebesar >500 mm. Meski demikian ternyata curah hujan tertinggi yang tercatat justru terjadi pada tahun 1991 dengan curah hujan 660 mm. Hal ini menunjukkan bahwasanya masih ada ancaman terjadinya genangan banjir yang lebih besar. Karena masih ada ancaman yang lebih besar, peneliti melakukan pemodelan genangan banjir di Kecamatan Mandastana menggunakan data Digital Elevation Model Nasional (DEMNAS). Output penelitian ini dapat dijadikan sebagai informasi awal bagi pemangku kepentingan untuk merencanakan mitigasi bencana banjir secara umum.

Metode penelitian ini menggunakan teknologi yang sudah tersedia. Data yang dibutuhkan yaitu data primer dan sekunder. Pengolahan datanya menggunakan perangkat lunak HEC-RAS dan SIG. Analisa penelitian dilakukan dengan pendekatan geospasial dan statistika.

Menggunakan 22 titik sampel verifikasi lapangan, diperoleh tinggi genangan banjir dari hasil pemodelan. Nilai tinggi genangan banjir hasil pemodelan berkisar antara 0 s.d. 1,79 m. Nilai simpangan baku hasil pemodelan berkisar antara 0 s.d. 0,324 m. Nilai simpangan baku sebesar 0,324 m terletak di titik SP-12. Nilai tinggi genangan banjir hasil verifikasi lapangan berkisar antara 0,94 s.d. 1,657 m. Nilai simpangan bakunya berkisar antara 0,001 s.d. 0,02 m. Nilai simpangan baku sebesar 0,02 m terletak di titik SP-22. Nilai selisih tinggi genangan banjir berkisar antara 0,03 s.d. 1,494 m. Simpangan bakunya berkisar antara 0,001 s.d. 0,118 m. Berdasarkan analisis diketahui bahwa data DEMNAS dapat digunakan sebagai data pendekatan untuk pemodelan genangan banjir. Ancaman terjadinya genangan banjir masih ada dikarenakan curah hujan yang tertinggi bukan saat kejadian genangan banjir di awal tahun 2021. Sehingga rekomendasi mitigasi bagi pemangku kepentingan berupa pembuatan saluran irigasi yang terintegrasi dengan sungai, mempersiapkan retensi air, mempersiapkan lokasi pengungsian dan jalur evakuasi.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Informasi Geospasial. (2018). DEMNAS. Retrieved May 1, 2021, from tanahair.indonesia.go.id website: https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/%23Info

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika. (2021). BULETIN IKLIM (Februari 2; W. Cahyadi, Ed.). Retrieved from iklim.kalsel.bmkg.go.id

David. (2021). Tiga Wilayah Kecamatan di Kabupaten Batola Mulai Dilanda Banjir. Retrieved May 1, 2021, from klikkalsel.com website: https://klikkalsel.com/tiga-wilayah-kecamatan-di-kabupaten-batola-mulai-dilanda-banjir/

Di Baldassarre, G. (2010). Floods in a changing climate: Inundation modelling. In Floods in a Changing Climate: Inundation Modelling (Vol. 9781107018). https://doi.org/10.1017/CBO9781139088411

Erpicum, S., Dewals, B., Archambeau, P., Detrembleur, S., & Pirotton, M. (2010). Detailed Inundation Modelling Using High Resolution DEMs. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 4(2), 196–208. https://doi.org/10.1080/19942060.2010.11015310

Ghilani, C. D., & Wolf, P. R. (2006). Adjustment Computations Spatial Data Analysis (4th ed.). New Jersey: John Wiley & Sons. Inc.

Marko, K., Elfeki, A., Alamri, N., & Chaabani, A. (2019). Two Dimensional Flood Inundation Modelling in Urban Areas Using WMS, HEC-RAS and GIS (Case Study in Jeddah City, Saudi Arabia). https://doi.org/10.1007/978-3-030-01440-7_62

Pemerintah Kabupaten Barito Kuala. (2015). Profil Kabupaten Barito Kuala. In None (Ed.), Penyusunan Review RPIJM Cipta Karya 2015-2020 Kabupaten Barito Kuala (2015th ed., pp. IV-1-IV–12). Marabahan: CV. Digdaya Mahardika.

Sen, Z. (2018). Flood Modeling, Prediction and Mitigation (1st ed.; Z. Sen, Ed.). https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-319-52356-9

Smith, M. J., Edwards, E. P., Priestnall, G., & Bates, P. D. (2006). Exploitation of new data types to create digital surface models for flood inundation modeling. FRMRC Research Report UR3, UK, June(June), 78pp. Retrieved from https://web.sbe.hw.ac.uk/frmrc/downloads/UR3 signed off.pdf%5Cnwww.floodrisk.org.uk.

Teng, J., Jakeman, A. J., Vaze, J., Croke, B. F. W., Dutta, D., & Kim, S. (2017). Flood inundation modelling: A review of methods, recent advances and uncertainty analysis. Environmental Modelling and Software, 90, 201–216. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.01.006

Published

05/31/2022

How to Cite

Shodiq, A. M., Ferry Sobatnu, & Nurul Inayah. (2022). ANALISIS ASPEK GEOMETRIK GENANGAN BANJIR MENGGUNAKAN DATA DEMNAS. Jurnal INTEKNA : Informasi Teknik Dan Niaga, 22(01), 51–59. Retrieved from https://ejurnal.poliban.ac.id/index.php/intekna/article/view/1263