ArticlePDF Available

PENGEMBANGAN MODEL BANJIR JAKARTA

Authors:
  • Ministry of Public Works and Housing

Abstract

Untuk mempelajari karakteristik banjir dan mengevaluasi efektivitas alternatif pengendali banjir Jakarta, dikembangkan model yang terintegrasi antara model hidrologi dan model hidraulik. Pengembangan model banjir ini menggunakan perangkat lunak SOBEK yang didasarkan pada model hidrologi hujan-limpasan dengan menggunakan konsep Sacramento dan model hidraulik satu dimensi (1D) untuk perhitungan perambatan aliran di sungai dan model hidraulik dua dimensi (2D) untuk perhitungan perambatan aliran banjir di daerah genangan. Model hidrologi bertujuan melakukan perubahan hujan menjadi limpasan pada masing-masing sub DAS, dimana Jakarta beserta DAS nya dengan luas total 1.500 km 2 telah dibagi menjadi 449 sub DAS. Model Hidraulik 1D digunakan untuk rambatan aliran di sistem drainase makro Jakarta yang terdiri dari 13 sungai dan 4 kanal serta infrastrukturnya. Model Hidraulik 2D digunakan untuk perhitungan apabila aliran sungai melewati kapasitas yang ada sehingga mengalami rambatan air di daerah genangan. Model banjir yang telah dibangun selanjutnya dikalibrasi dengan menggunakan data kejadian banjir pada tahun 2007 dan divalidasi dengan data kejadian banjir tahun 2008. Hasil kalibrasi dan validasi menunjukkan bahwa model banjir yang dikembangkan cukup baik untuk merespon perilaku banjir Jakarta. Pada akhirnya, model ini dapat digunakan sebagai framework model banjir Jakarta untuk mencari efektivitas berbagai alternatif pengendalian banjir dan sarana utama sistem peringatan dini banjir Jakarta.
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
63
PENGEMBANGAN MODEL BANJIR JAKARTA
DEVELOPMENT ON JAKARTA FLOOD MODELLING SYSTEM
William M. Putuhena1), Segel Ginting2)
1,2)Peneliti Teknik Hidrologi, Pusat Litbang Sumber Daya Air
Jl Ir. H. Juanda No. 193, Bandung
e-mail: william_putuhena@yahoo.com
Diterima: 18 September 2013; Disetujui: 2 November 2013
ABSTRAK
Untuk mempelajari karakteristik banjir dan mengevaluasi efektivitas alternatif pengendali banjir Jakarta,
dikembangkan model yang terintegrasi antara model hidrologi dan model hidraulik. Pengembangan model
banjir ini menggunakan perangkat lunak SOBEK yang didasarkan pada model hidrologi hujan -limpasan dengan
menggunakan konsep Sacramento dan model hidraulik satu dimensi (1D) untuk perhitungan perambatan aliran
di sungai dan model hidraulik dua dimensi (2D) untuk perhitungan perambatan aliran banjir di daerah
genangan. Model hidrologi bertujuan melakukan perubahan hujan menjadi limpasan pada masing-masing sub
DAS, dimana Jakarta beserta DAS nya dengan luas total 1.500 km2 telah dibagi menjadi 449 sub DAS. Model
Hidraulik 1D digunakan untuk rambatan aliran di sistem drainase makro Jakarta yang terdiri dari 13 sungai dan
4 kanal serta infrastrukturnya. Model Hidraulik 2D digunakan untuk perhitungan apabila aliran sungai
melewati kapasitas yang ada sehingga mengalami rambatan air di daerah genangan. Model banjir yang telah
dibangun selanjutnya dikalibrasi dengan menggunakan data kejadian banjir pada tahun 2007 dan divalidasi
dengan data kejadian banjir tahun 2008. Hasil kalibrasi dan validasi menunjukkan bahwa model banjir yang
dikembangkan cukup baik untuk merespon perilaku banjir Jakarta. Pada akhirnya, model ini dapat digunakan
sebagai framework model banjir Jakarta untuk mencari efektivitas berbagai alternatif pengendalian banjir dan
sarana utama sistem peringatan dini banjir Jakarta.
Kata kunci: model banjir, model hidrodinamik, model hidrologi dan hidraulik, model Sacramento, model 1D
dan 2D
ABSTRACT
In order to study the flood characteristics and to evaluate the effectiveness of the Jakarta flood control
alternatives, a model of flooding was developed combining hydrological and hydraulic models. The flood
model development had used the SOBEK software based on the rainfall-runoff hydrological model according
to the Sacramento concept and the 1D hydraulic model for the calculation of flow routing in the river and 2D
hydraulic model for the calculation of flow routing in the inundated area (overland flow). The hydrological
model aims to change rainfall into runoff in each sub-catchment, where Jakarta with a catchment of 1.500
km2 has been divided into 449 sub-catchments. The 1D hydraulic model was applied for the flow routing in
the macro drainage system of Jakarta comprising 13 rivers and 4 canals and its infrastructure. Whereas, the
2D hydraulic model was used for computation when flow exceeds the existing capacity sustaining a creep in
the inundated area. The developed flood models were calibrated using the flood data of 2007, and validated
using the flood data of 2008. Calibration and validation results show that the model is quite adequate to
response to the flood behavior in Jakarta. Finally, the developed model shall be used as a Jakarta flood model
framework to find out the effectiveness of flood control alternatives and as a main tool of Jakarta flood
warning sistem.
Keywords: flood modeling, hydrodynamic model, hydrological and hydraulic models, Sacramento model, 1D
and 2D modeling
PENDAHULUAN
Jakarta sebagai ibukota negara Indonesia
memiliki beban yang berat untuk menopang
kehidupan masyarakat setempat. Jakarta dengan
daya tariknya, menyebabkan laju urbanisasi yang
meningkat sehingga pertumbuhan penduduk di
Jakarta dan kota sekitarnya semakin padat.
Peningkatan jumlah penduduk mengakibatkan
terjadi perubahan tutupan lahan yang sebelumnya
lahan budi daya menjadi lahan terbangun.
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
64
Perubahan tutupan lahan ini merupakan salah satu
faktor penyumbang meningkatnya kejadian banjir
di Jakarta. Faktor lain yang meningkatkan kejadian
banjir Jakarta diantaranya adalah drainase yang
sudah tidak mampu mengalirkan air banjir akibat
pendangkalan, intensitas hujan yang semakin
tinggi dan terjadinya penurunan muka tanah (land
subsidence)
Permasalahan banjir di Jakarta, sebagai
ibukota negara sudah menjadi isu nasional
sehingga menjadi perhatian publik. Oleh karena
itu, penanganan permasalah banjir di Jakarta perlu
dilakukan melalui kajian dengan berbagai
pendekatan agar memberikan solusi yang efektif
dan efisien. Untuk dapat melakukan penilaian
terhadap apa yang hendak dilakukan dalam
mengatasi banjir di Jakarta, maka diperlukan suatu
perhitungan matematis yang dapat mengambarkan
perilaku banjir di Jakarta. Perhitungan matematis
ini dapat juga dikatakan sebagai pemodelan banjir
yang mengambarkan perilaku aliran banjir yang
terjadi di Jakarta. Pemodelan banjir tersebut dapat
dilakukan jika perilaku besaran debit terhadap
waktu dapat diketahui melalui pendekatan
hydrological model dan perilaku kondisi aliran
secara hidraulik yang terjadi di sungai-sungai
dapat ditirukan melalui pendekatan hydrodynamic
model. Kerangka pemodelan yang dihasilkan,
selanjutnya digunakan untuk mengkaji efektifitas
dari berbagai upaya pengendalian banjir secara
virtual tanpa melaksanakan pekerjaannya terlebih
dahulu agar diketahui hasilnya.
Pemodelan banjir Jakarta mencangkup
proses hidrologi dan hidraulik pada 13 sungai dan
4 kanal dengan luas DAS keseluruhan mencapai
±1.500 km2, seperti terlihat pada Gambar 1.
Pemodelan tersebut menggunakan paket program
SOBEK yang dikembangkan oleh Deltares, Belanda.
Aplikasi SOBEK untuk Jakarta diawali dengan
pekerjaan Flood Hazard Mapping Tahap 1, dimana
pada kegiatan ini berusaha untuk mengabungkan
beberapa subsistem model yang telah dibangun
sebelumnya menggunakan paket program HEC-
RAS.
Gambar 1 Peta daerah aliran ungai Ciliwung
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
65
Aplikasi model SOBEK awalnya
menggunakan metode Soil Conservative Service
(SCS) dalam memperkirakan debit puncak banjir
(Verschelling, E., and Udo, J., 2007). Perbaikan atau
revisi terhadap model banjir terus berlanjut hingga
pada Flood Hazard Mapping tahap 2. Pada periode
ini metode Sacramento digunakan untuk
memperkirakan debit puncak banjir dan perbaikan
terhadap kalibrasi model yang dilakukan
sebelumnya (Ogink, et.al., 2009). Model banjir
berdasarkan hasil pekerjaan Flood Hazard Mapping
Tahap 2 merupakan embrio untuk pengembangan
model selanjutnya yang tergabung dalam Joint
Corporation Program (JCP) antara pemerintahan
Indonesia dengan Belanda. Pada periode JCP,
model banjir ini terus diperbaharui seperti:
dimensi sungai (penampang memanjang dan
melintang sungai/kanal) dan penambahan sistem
banjir kanal timur (BKT) serta berbagai bangunan
keairan yang ada seperti pompa dan pintu air, yang
belum diikutsertakan pada model banjir
sebelumnya.
TINJAUAN PUSTAKA
Pemanfaatan model matematis dalam
menyelesaikan suatu permasalahan yang
berhubungan dengan sumber daya air telah
berkembang begitu pesat. Mulai dari metode
rasional sampai dengan metode yang kompleks
seperti distributed hydrological model saat ini telah
banyak diaplikasikan (Todini, 2007).
Berkembangnya distributed hydrological model
memberikan tantangan baru untuk diaplikasikan
pada permasalahan banjir di suatu daerah aliran
sungai (DAS). Beberapa aplikasi yang telah
dilakukan untuk memodelkan banjir dengan
menggunakan input data hujan, baik data
pengamatan, data radar maupun data numerical
weather prediction (NWP), telah dilakukan di DAS
Ammer (Ludwig, 2003). Dalam studi ini dilaporkan
bahwa data input parameter berupa data hujan
merupakan hal yang sangat penting untuk
mendapatkan hasil yang akurat.
Pendekatan distributed hydrological model
untuk melihat karakteristik banjir, banyak
dilakukan mengingat ketersediaan data yang
diperlukan untuk melakukan hal tersebut dari hari
ke hari semakin mudah didapatkan dan
informasinya juga semakin detail.
Muzik (1996) melakukan pendekatan
berdasarkan konsep hidrograf satuan spasial yang
terdistribusi didasarkan pada kondisi nyata
hidrograf satuan yang dihasilkan dari suatu DAS
dengan menggunakan metode time-area diagram.
Untuk menentukan time-area diagram dapat
dilakukan dengan menggunakan geographic
information system (GIS). GIS digunakan untuk
menggambarkan hubungan dalam jaringan aliran
DAS dan menghitung jarak dan waktu perjalanan
ke outlet DAS untuk berbagai titik pada DAS
tersebut. Hidrograf satuan yang dihasilkan
memberikan hasil yang sangat baik dalam
mensimulasikan sebuah hidrograf banjir yang
diamati.
Tren masa depan menunjukkan bahwa
dengan menggunakan GIS untuk diintegrasikan
dengan pemodelan hidrologi DAS, dapat
menyediakan platform yang fleksibel untuk
mendukung pengembangan sistem pemodelan
hidrologi DAS, pengumpulan data real-time dan
penyebaran aplikasi berbasis pemodelan hidrologi
DAS di web. Perangkat lunak GIS open-source
tampaknya akan menjadi terdepan untuk
menunjang pemodelan hidrologi DAS sebagai
alternatif yang memerlukan biaya lebih efektif
dibandingkan dengan GIS komersial. (Daniel, et.al.,
2010.)
Pendekatan lain yang dilakukan dalam
simulasi banjir adalah perambatan aliran banjir
dengan menggunakan pendekatan numerik
berdasarkan persamaan St Venant, baik 1D
maupun 2D untuk aliran unsteady (Stelling dan
Verwey, 2005). Pemodelan perambatan aliran
banjir dilakukan berdasarkan penyelesaian
numerik dari persamaan St.Venant dengan
menggunakan perhitungan 1D untuk sepanjang
sungai dan perhitungan 2D jika terjadi genangan di
permukaan lahan. Proses perhitungan yang terjadi
antara sungai dengan lahan dilakukan dengan
pendekatan interkoneksi 1D dan 2D.
Namun, model tersebut memerlukan
persyaratan data dan perangkat komputer untuk
mengolah data dengan spesifikasi yang cukup
tinggi. Huang, et.al., 2007 melakukan studi di
Sungai Elbe, Jerman untuk menunjukkan
kemampuan pendekatan model kuasi-2D dalam
menilai perilaku air yang terjadi akibat tanggul
jebol yang disebabkan oleh banjir. Pemodelan
tersebut juga melakukan pendekatan analisis
Monte-Carlo untuk analisis sensitivitas dalam
menentukan sensitivitas parameter dan kondisi
batas pada aliran air yang dihasilkan.
Salah satu metode baru yang juga sedang
dikembangkan adalah perhitungan penelusuran
banjir dengan menggunakan model hidrodinamik
HEC-RAS yang dikombinasikan dengan
menggunakan Model Artifical Neural Network
(ANN). Langkah ini dilakukan karena model yang
digunakan tersebut dipergunakan untuk
pemodelan banjir secara tepat waktu, sehingga
apabila menggunakan model hidrodinamik, maka
memerlukan waktu untuk melakukan simulasi
sehingga tidak akan mendapatkan model secara
tepat waktu. Agar hal tersebut bukan menjadi
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
66
kendala, maka dilakukan pengembangan metode
baru dengan memanfaatkan model ANN. Hasil dari
model hidrodinamik digunakan sebagai input
untuk model ANN. Dengan model ANN yang telah
terbentuk, maka dengan cepat dapat melakukan
simulasi sehingga dapat menghasilkan keluaran
secara tepat waktu (Peters, R., Schmitz, G. and
Cullmann, J., 2006).
METODOLOGI
Model simulasi terkait sumber daya air
umumnya masih dilakukan secara parsial dengan
hanya menggunakan pendekatan hidrologi atau
hidraulik saja. Padahal suatu objek yang menjadi
suatu permasalahan kadang sangat dipengaruhi
oleh sekitarnya sehingga tidak dapat terlepas
dengan wilayah lainnya. Sebagai contoh,
permasalahan banjir di suatu daerah sangat terkait
dengan ruang dan waktu sehingga harus
melibatkan pendekatan hidrologi dan hidraulik
secara bersamaan atau simultan. Konsep
pemodelan simulasi yang dilakukan di daerah
Jakarta menggunakan pemodelan matematis yang
dapat mengambarkan profil aliran di sungai atau
saluran mulai dari perhitungan hidrologi,
perhitungan hidraulik dan perhitungan daerah
genangan. Pemodelan ini meliputi pemodelan
hidrologi daerah aliran sungai dan pemodelan
rambatan banjir di sungai dan di daerah genangan.
Pemodelan banjir di Jakarta terdiri dari tiga
konsep seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Konsep tersebut dapat dijelaskan berikut ini.
1 The hydrological rainfall runoff module (RR)
yang digunakan untuk mentransformasi hujan
menjadi limpasan pada setiap subdas disertai
rambatan aliran menuju sungai dengan metode
Muskinggum. Untuk selanjutnya digunakan
sebagai masukan untuk perhitungan aliran
Model Hidraulik 1D.
2 The one-dimensional hydraulic module (1D)
yang digunakan untuk menghitung aliran 1D
melalui sungai utama dan saluran makro.
3 The two-dimensional hydraulic module (2D)
yang digunakan untuk menghitung daerah
genangan banjir pada saat terjadinya
overtoping.
Agar memudahkan dalam perhitungan
untuk ketiga konsep tersebut, maka digunakan
program SOBEK. Program SOBEK merupakan salah
satu paket program yang dikembangkan oleh
Deltares, Belanda. Program SOBEK dapat
digunakan untuk melakukan perhitungan
hidrodinamika sungai termasuk transformasi
hujan menjadi aliran pada suatu lahan. Konsep
teoritis yang digunakan oleh SOBEK untuk
melakukan perhitungan terhadap tiga pendekatan
yang digunakan untuk memodelkan banjir di
daerah Jakarta dijelaskan berikut ini.
Pemodelan hidrologi daerah aliran sungai
Pemodelan hidrologi daerah aliran sungai
dimaksudkan untuk melakukan transformasi data
hujan menjadi limpasan. Konsep pemodelan yang
digunakan menggunakan Sacramento seperti
terlihat pada Gambar 3. Model Sacramento
tersebut merupakan model lumped dengan proses
perubahan hujan menjadi limpasan berdasarkan
konseptual dengan algoritma persamaan secara
empiris.
Pemodelan hidraulik sungai 1D
Persamaan yang digunakan untuk
melakukan perhitungan muka air di sungai
didekati dengan persamaan Saint Venant. Untuk
pemodelan 1D menggunakan persamaan
kontinuitas dan persamaan momentum.
Gambar 2 Metodologi pengembangan model banjir Jakarta
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
67
Gambar 3 Konsep model Sacramento
Persamaan kontinuitas adalah sebagai
berikut:
1)
Keterangan:
, Luas penampang basah (m2)
, Debit lateral per satuan lebar
t , Waktu (s)
x , Jarak (m)
Q , Debit (m3/s)
Persamaan lainnya yang digunakan dalam
pemodelan 1D adalah persamaan momentum
seperti berikut ini:
2)
Keterangan:
R , Jari-jari hidraulik (m)
C , Koefisien Chezy
Wf , Lebar aliran (m)
, Tekanan geser angin (N/m2)
, Berat jenis air (kg/m3)
Pemodelan hidraulik 2D
Perhitungan aliran 2D akan menggunakan tiga
persamaan yaitu persamaan kontinuitas 2D,
persamaan momentum 2D arah sumbu-x, dan
persamaan momentum 2D arah sumbu-y.
Persamaan kontinuitas 2D
Persamaan kontinuitas 2D adalah sebagai berikut:
Keterangan:
, kecepatan arah sumbu -x
, kecepatan arah sumbu -y
, kecepatan
, muka air diatas referensi
, kedalaman muka air
, kedalaman dibawah referensi (m)
Persamaan momentum aliran 2D arah sumbu-x
Keterangan:
, koefisien Chezy
, koefisien kekasaran dinding
Persamaan momentum aliran 2D arah sumbu-y
Interkoneksi antara 1D-2D
Jaringan 1D umumnya terjadi di sungai dan
grid 2D terdapat di lahan (daerah genangan).
Untuk menghubungkan antara 1D dengan grid 2D
dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1 hubungan antara node 1D (cross section)
dengan grid 2D.
2 hubungan antara titik-titik perhitungan
(calculation points) 1D dan grid 2D.
Aturan berikut harus diperhatikan, bahwa
hanya satu koneksi dari setiap grid sel
diperbolehkan. Dengan kata lain, tidak dapat
memiliki dua simpul dalam satu sel grid yaitu
simpul penghubung dan simpul titik perhitungan,
atau lebih dari satu koneksi simpul atau titik
perhitungan per sel grid. Hal ini dengan mudah
diasumsikan bahwa jaringan 1D dan 2D adalah dua
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
68
layar peta independen yang dapat saling tumpang
tindih (overlapping). Penentuan kode perhitungan
titik-titik penghubung antara 1D dengan 2D
didasarkan pada koordinat dari posisi di tengah-
tengah grid 2D dan koordinat dari simpul
penghubung atau titik-titik perhitungan ditentukan
pada titik sambungan antara 1D dan 2D pada peta
koordinat untuk pusat sel grid 2D dan koneksi
node/perhitungan 1D. Jika node tersebut berada
dalam kriteria tertentu, maka sambungan
(connection) dibuat diantaranya. Kriteria tersebut,
jika dinyatakan dalam istilah matematika, adalah
sebagai berikut:
Jika (|X1-X2| DX/2) dan (|Y1-Y2| DY/2), maka
titik 1D tersebut diasumsikan berada di dalam grid
2D, dimana:
X1 , x koordinat peta untuk titik 1D
X2 , x koordinat peta untuk grid 2D
Y1 , y koordinat peta untuk titik 1D
Y2 , y koordinat peta untuk grid 2D
DX ,lebar grid arah -x
DY,lebar grid arah -y (DX dan DY adalah sama)
Hubungan antara grid sel jaringan 2D dan 1D
dilakukan dengan cara sebagai berikut (Gambar 4):
1 pusat node 1D secara internal dipindahkan ke
pusat sel grid 2D, tanpa mengubah panjang
penghubung 1D.
2 grid 2D dihitung sebagai bagian dari node 1D.
3 jika level aliran dalam saluran 1D di bawah
dari grid 2D, maka diperlakukan sebagai aliran
1D, sedangkan jika level aliran 1D di atas grid
2D, maka diperlakukan sebagai aliran 2D
dengan luas sebesar ukuran sel grid 2D.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan model hujan-limpasan
Jakarta merupakan Ibukota Indonesia yang
dilalui oleh 13 sungai. Daerah Aliran Sungai (DAS)
yang masuk Jakarta, sumber utama berasal dari
Bogor. Sungai yang masuk Jakarta tersebut adalah
Sungai Ciliwung, Sungai Cipinang, Sunter,
Jatikramat, Cakung, Pesanggrahan, Kali Baru
Timur, Kali Baru Barat, Kali Angke, Kali Krukut,
Kali Mokervaat, Kali Grogol, dan Kali Buaran.
Pemodelan banjir Jakarta diawali dengan
melakukan proses perubahan hujan menjadi
limpasan dari seluruh DAS yang menjadi supplai ke
Jakarta. Proses ini kemudian dilanjutkan dengan
melakukan proses routing di sungai dengan model
hidraulik 1D. Kedua proses ini dikenal dengan
pemodelan hidrologi dan hidraulik. Untuk
pemodelan hidrologi, proses perubahan hujan
menjadi limpasan dilakukan dengan metode
Sacramento. Dalam prosesnya, DAS-DAS yang
masuk ke Jakarta dan catchment area yang berada
di Jakarta dibagi menjadi subDAS yang lebih kecil
sehingga mencapai 449 subdas. Hasil pembagian
DAS tersebut dapat dilihat pada Gambar 5. Setiap
subDAS dari seluruh subDAS yang ada memiliki
proses perhitungan hidrologi dalam melakukan
transformasi hujan menjadi debit dengan kondisi
parameter karakteristik DAS dan hujan yang
berbeda.
Pengembangan Model Hidraulik
Perhitungan profil aliran pada saat
terjadinya banjir dan juga terjadinya aliran
disepanjang sungai dilakukan dengan
menggunakan perhitungan secara hidraulik
dengan memanfaatkan model matematis agar
memudahkan. Perhitungan ini umumnya disebut
sebagai model hidraulik. Secara umum model
hidraulik banyak berkembang dengan berbagai
vendor yang mengeluarkannya. Dengan
perkembangan teknologi komputasi, maka
berbagai perhitungan yang rumit dapat
diselesaikan, bahkan untuk perhitungan profil
aliran sungai secara 3D telah dapat dilakukan.
Berkaitan dengan pemodelan hidraulik yang
dilakukan di Jakarta, maka seluruh 13 sungai dan
juga 4 drainase utama yang terdapat di Jakarta
tidak luput untuk dimodelkan. Oleh karena itu,
untuk tujuan tersebut diperlukan geometri sungai
maupun drainase. Geometri sungai yang
diperlukan berupa penampang melintang dan
penampang memanjang sungai dan drainase.
Geometri sungai bersumber dari berbagai
kegiatan pengukuran yang telah dikerjakan oleh
berbagai instansi. Dengan demikian diperlukan
usaha ekstra untuk menyamakan titik referensi
dari setiap pengukuran yang digunakan. Titik
referensi yang digunakan dalam model adalah
menggunakan sistem TM3 dan datum PP (peil
priuk). Sistem drainase utama di Jakarta
dimodelkan dengan model hiraulik 1D seperti
dapat dilihat pada Gambar 6. Hasil konsep dari
pemodelan di Jakarta dapat dilihat pada Gambar 7.
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
69
Gambar 4 Titik penghubung antara grid sel 2D dan 1D
Gambar 5 SubDAS yang digunakan dalam pemodelan banjir Jakarta
Gambar 6 Skematisasi sistem tata air di Jakarta
river element
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
70
Gambar 7 Skematik pemodelan banjir Jakarta
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
71
Pengembangan model overland flow
Model hidraulik 1D umumnya telah banyak
digunakan untuk melihat perilaku aliran sungai
pada saat banjir. Namun bagaimana banjir tersebut
mengenangi daerah-daerah dataran banjir atau
wilayah yang terkena banjir masih sangat jarang
dilakukan, karena berbagai ketersediaan data yang
terdapat di lapangan. Salah satu masukan (input)
untuk dapat melakukan simulasi daerah-daerah
yang terkena dampak banjir harus memiliki data
digital elevation model (DEM) yang cukup akurat,
jika memang memerlukan tingkat akurasi dari
hasil simulasi cukup tinggi, namun jika tidak
memerlukan akurasi yang tinggi dapat
menggunakan DEM dengan skala yang lebih besar.
Untuk daerah Jakarta, data digital elevation model
yang digunakan cukup tinggi, yang diperoleh dari
berbagai analisis citra satelit dan survei lapangan.
Ukuran DEM yang digunakan sekitar 100 x 100 m
untuk daerah secara umum. Namum ada beberapa
ukuran grid yang lebih kecil untuk daerah-daerah
khusus dan memang memiliki pengukuran yang
lebih detail. Pengembangan model overland flow
dengan model hidraulik 2D hanya mencakup
wilayah Jakarta saja, karena diperuntukkan bagi
daerah-daerah yang memang terkena dampak
banjir. Hal ini dilakukan untuk menghemat waktu
dalam melakukan simulasi.
Simulasi Model Banjir
Pemodelan banjir di Jakarta tidak hanya
memasukkan input data geometri sungai, namun
berbagai infrastruktur keairan berupa pompa,
bendung, pintu air dan lain sebagainya tidak luput
dari hal yang telah dipertimbangkan. Batasan
pemodelan yang digunakan berupa kejadian hujan
yang terjadi sehingga menghasilkan limpasan
melalui pemodelan rainfall-runoff dan di bagian
hilir sebagai batas bawah (downstream boudary)
model digunakan pasang surut air laut. Untuk lebih
jelasnya konsep tersebut dapat dilihat pada
Gambar 8. Pemodelan banjir di Jakarta yang telah
dibangun selain digunakan sebagai perangkat
untuk pengambil keputusan juga digunakan untuk
tujuan sistem peramalan dan peringatan dini
banjir.
Kalibrasi dan valiadsi model banjir Jakarta
Model banjir yang telah dikembangkan
dengan menggunakan perangkat lunak SOBEK,
merupakan kombinasi antara model hidrologi dan
hidraulik. Sebelum model yang dikembangkan
digunakan untuk berbagai pengembangan
alternatif pengendalian banjir, maka dilakukan
kalibrasi terhadap model yang telah dikembangkan
tersebut. Kalibrasi model banjir menggunakan data
kejadian banjir pada tahun 2007 dan kemudian
divalidasi dengan menggunakan data kejadian
banjir tahun 2008. Kalibrasi model banjir yang
telah dibangun terbagi menjadi dua bagian yaitu
kalibrasi terhadap model hidrologi dan kalibrasi
terhadap model hidraulik yang digunakan.Kalibrasi
model hidrologi dilakukan terhadap parameter
yang digunakan oleh model Sacramento, dengan
membandingkan hidrograf debit puncak banjir
hasil pengamatan dan hasil perhitungan. Kalibrasi
ini hanya ditinjau pada empat lokasi yang memiliki
titik pemantauan muka air yaitu di Katulampa dan
Panus Depok untuk Sungai Ciliwung beserta
Sawangan dan Kebun Jeruk di Sungai Pesangrahan.
Hasil kalibrasi model banjir di empat titik yang
telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 9
sampai dengan Gambar 12. Namun perbandingan
secara numerik dari hasil kalibrasi dapat dilihat
pada Tabel 1. Sedangkan untuk kalibrasi model
hidraulik, dilakukan berdasarkan pemantauan
muka air yang terjadi beserta daerah genangan
yang terjadi pada saat banjir. Monitoring daerah
genangan yang terjadi dibangun berdasarkan
lokasi penempatan gardu PLN, dimana pada saat
terjadinya banjir gardu PLN tersebut mengalami
kerusakan atau tidak operasional. Berdasarkan
data lokasi gardu PLN yang rusak tersebut,
selanjutnya dikembangkan secara spasial untuk
mengetahui wilayah yang tergenang seperti
terlihat pada Gambar 13.
Kejadian banjir pada tahun 2008 digunakan
sebagai validasi model banjir yang telah dibangun.
Hasil validasi model ditinjau di empat titik lokasi
seperti pada proses kalibrasi sebelumnya. Adapun
hasil validasi model banjir di Jakarta dapat dilihat
pada Tabel 2.
Tabel 1 Hasil kalibrasi model banjir pada tahun 2007
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
72
Gambar 8 Konsep pemodelan banjir Jakarta
Gambar 9 Hasil kalibrasi di Katulampa pada tahun 2007
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
73
Gambar 10 Hasil kalibrasi di Panus Depok pada tahun 2007
Gambar 11 Hasil kalibrasi di Sawangan pada tahun 2007
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
74
Gambar 12 Hasil kalibrasi di Kebon Jeruk pada tahun 2007
Gambar 13 Perbandingan hasil model (warna biru: grid genangan banjir) dengan lokasi-lokasi gardu PLN
terkena dampak banjir (lingkaran warna kuning)
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
75
Tabel 2 Hasil validasi model banjir pada tahun 2008
Skenario simulasi banjir Jakarta
Terbentuknya kerangka pemodelan banjir
Jakarta tidak hanya digunakan sistem peramalan
dan peringatan dini banjir, namun juga dapat
digunakan sebagai alat untuk pengambilan
keputusan dalam rangka untuk mencari solusi
pengendalian banjir di Jakarta. Langkah-langkah
atau solusi pengendalian banjir di Jakarta dapat
dilakukan melalui simulasi model banjirnya untuk
melihat efektifitas dalam mereduksi banjir.
Berbagai alternatif pengendalian banjir kemudian
dapat disimulasikan untuk menilai solusi mana
yang paling efektif dalam rangka pengurangan
daerah genangan dibandingkan dengan biaya yang
harus dikeluarkan.
Tidak hanya dapat menilai efektifitas dari
apa yang akan dilakukan, namun juga dapat
digunakan untuk melihat dampak yang akan
terjadi jika infrastruktur keairan yang terdapat di
Jakarta mengalami kegagalan fungsional, sehingga
dengan mudah untuk melakukan pencegahan
dampak resiko yang disebabkannya.
Berikut ini merupakan berbagai hasil
simulasi model banjir di Jakarta yang digunakan
untuk melihat dampak yang akan ditimbulkan jika
infrstruktur tidak fungsional dan efektifitas dari
solusi pengendalian banjir yang terdapat di Jakarta.
Alternatif-alternatif tersebut untuk selanjutnya
disebutkan sebagai skenario dalam melakukan
simulasi.
Sebelum melakukan simulasi untuk skenario
yang diinginkan, maka terlebih dahulu melihat
dampak banjir yang terjadi pada tahun 2007
berdasarkan hasil pemodelan. Dengan demikian
maka hasil ini merupakan pembanding untuk
skenario yang akan digunakan untuk melihat
efektifitasnya. Hasil pemodelan banjir 2007 di
Jakarta dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14 Genangan banjir hasil simulasi pada kondisi banjir 2007
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
76
Gambaran daerah genangan banjir 2007
berdasarkan model seperti terlihat pada Gambar
14, dapat digunakan sebagai acuan untuk melihat
hasil simulasi dari skenario-skenario yang akan
disimulasikan. Berikut ini merupakan beberapa
skenario yang akan digunakan untuk menilai
efektifitas serta dampak yang ditimbulkannya.
Skenario tersebut adalah sebagai berikut:
1 skenario untuk melihat efektifitas Banjir Kanal
Timur dalam mereduksi banjir
2 skenario untuk melihat dampak genangan
banjir apabila tidak berfungsinya beberapa
pompa yang terdapat di Jakarta
3 skenario untuk melihat dampaknya apabila
Waduk Pluit mengalami kerusakan akibat
muka air laut naik.
Skenario yang pertama, yaitu untuk melihat
efektifitas dari Banjir Kanal Timur dalam
mereduksi banjir yang terjadi pada tahun 2007.
Pada tahun 2007, dimana BKT belum terbangun
sehingga belum dapat digunakan untuk
pengedalian banjir di Jakarta, namun kita bisa
melihat dampaknya apabila kejadian banjir sama
dengan kondisi 2007 dan BKT telah operasional.
Hasil dari simulasi dengan menggunakan skenario
tersebut di atas dapat dilihat pada Gambar 15.
Berdasarkan Gambar 15 dapat dilihat bahwa
terjadinya pengurangan genangan banjir sekitar
10% untuk seluruh wilayah Jakarta, namun dapat
menggurangi banjir sekitar 32% untuk genangan
yang terjadi di sekitar BKT.
Sama halnya jika skenario berikutnya
seperti kerusakan pompa yang terjadi di Jakarta
sehingga tidak dapat melakukan fungsinya dengan
baik. Hal ini dapat dilihat dampak yang akan
ditimbulkannya. Untuk kasus ini, kerusakan pompa
yang terjadi hanya pada pompa Sunter Utara,
Sunter Timur III dan pompa Tomang Barat. Dengan
kejadian banjir seperti pada Tahun 2007, maka
dampak genangan yang dihasilkan seperti terlihat
pada Gambar 16.
Genangan banjir seperti pada Gambar 16
akan lebih luas bila dibandingkan dengan
genangan banjir seperti yang terlihat pada Gambar
15. Besarnya peningkatan luas genangan tersebut
akibat tidak berfungsinya beberapa pompa seperti
yang disebutkan sebelumnya adalah sekitar 5%.
Kasus ketiga yang akan diskenariokan
adalah bagaimana dampak yang terjadi apabila
tanggul di Waduk Pluit rusak akibat naiknya muka
air laut. Pada kasus ini, hujan di hulunya tidak
terjadi, hanya disebabkan oleh pasang surut air
laut. Genangan yang terjadi dapat dilihat pada
Gambar 17. Genangan yang terjadi akibat skenario
ini dapat mengenangi sampai ke Istana Negara.
Besarnya luas genangan adalah sekitar 1.490 Ha.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil kajian pemodelan banjir
di Jakarta dapat disimpulkan bahwa, model banjir
di Jakarta yang telah dibangun sangat baik
digunakan untuk pengambilan keputusan dalam
rangka untuk mencari alternatif solusi
pengendalian banjir di Jakarta. Karena dapat
dengan mudah untuk diaplikasikan oleh para
pemangku kepentingan dalam mengambil
keputusan dengan melakukan simulasi banjir
dengan berbagai skenario. Sistem pemodelan ini
dapat juga dikembangkan lebih lanjut sebagai
suatu sistem peringatan dini banjir di Jakarta.
Model banjir yang dibuat dikalibrasi dan divalidasi
berdasarkan data kejadian banjir tahun 2007 dan
2008. Hasil kalibrasi model tersebut menunjukkan
bahwa model banjir yang dibangun cukup baik,
dimana hasil prediksi berdasarkan model dan
berdasarkan hasil pengamatan di lapangan
memberikan hasil yang cukup akurat.
Gambar 15 Hasil simulasi banjir akibat adanya BKT (EBC)
BKT (EBC)
Pengembangan Model Banjir Jakarta (William M. Putuhena dan Segel Ginting)
77
Gambar 16 Genangan banjir akibat beberapa pompa tidak berfungsi
Gambar 17 Genangan banjir berdasarkan skenario apabila tembok Pluit jebol
Model banjir yang terkalibrasi, selanjutnya
digunakan untuk melihat efektifitas daripada
beberapa alternatif skenario pengendalian banjir
seperti efektivitas Kanal Banjir Timur terhadap
permasalahan banjir di Jakarta hanya dapat
mengurangi sekitar 10% banjir di seluruh Jakarta,
namun dapat mengurangi sekitar 32% untuk
wilayah KBT. Apabila Waduk Pluit mengalami
kerusakan sehingga air laut masuk, maka
dampaknya akan sampai pada Istana Negara,
dengan luas area genangan mencapai 1.490 Ha.
Dengan terbentuknya pemodelan banjir di
Jakarta, maka aplikasi model banjir ini dapat
digunakan bagi para perencana dalam melakukan
berbagai skenario pengendalian banjir di Jakarta
untuk melihat efektifitas yang akan dihasilkan
sehingga dapat menghemat waktu dan biaya.
Aplikasi lain model banjir Jakarta ini adalah
dapat digunakan secara on line untuk peringatan
dini banjir jakarta.
Tomang Barat
Sunter Utara
Sunter Timur
Jurnal Teknik Hidraulik Vol. 4 No.1, Juni 2013: 63-78
78
DAFTAR PUSTAKA
Deltares, Urban Solution, Witteveen Boss,
MLD,Tripple-A, Pusair, ITB. 2011. ALTAS
Pengamanan Pantai Jakarta:Strategi
Pengamanan Pantai Jakarta / Jakarta
Coastal Defence Strategy (JCDS) Kerjasama
antara Pemerintah Indonesia dan
Pemerintah Belanda.
Daniel, E. B.; Camp, J.V.; LeBoeuf, E J.; Penrod, J.R.;
Abkowitz, M.D.; and Dobbins, J.P.; 2010.
Watershed Modeling Using GIS
Technology: A Critical Review. Journal of
Spatial Hydrology Vol.10, No.2.
Haider, S.; Paquier, A.; Morel, R. andChampagne, J.Y.,
2003. Urban flood modelling using
computational fluid dynamics. Proceedings
of the Institution of Civil Engineers Water &
Maritime Engineering 156.
Huang, S.; Vorogushyn, S. and Lindenschmidt, K.E.,
2007. Quasi 2D hydrodynamic modelling of
the flooded hinterland due to dyke
breaching on the Elbe River. Adv. Geosci.,
11, 2129, 2007.
Ludwig, R.; Taschner, S; Mauser, W., 2003. Modelling
floods in the Ammer Catchment:
limitations and challenges with a coupled
meteo-hydrological model approach.
Hydrol. Earth Syst. Sci., 7(6),833-847.
Muzik, I., 1996. Flood Modellingwith GIS-Derived
Distributed Unit Hydrographs. Hydrol.
Process.,10: 14011409.
Ogink, HJM.; Prinsen, GF.; Verschelling, E.;
Brinkman.JJ., 2009. FHM modelling
framework: Hydrology and Hydraulics.
Flood Hazard Mapping 2.
Peters, R.; Schmitz, G. and Cullmann, J., 2006. Flood
routing modelling with Artificial Neural
Networks. Adv. Geosci., 9, 131136, 2006.
Saadi, Y., 2008. One-Dimensional Hydrodynamic
Modelling for River Flood Forecasting. Civil
Engineering Dimension, Vol. 10, No. 1,
March 2008, 51-58 ISSN 1410-9530.
Stelling, G.S.and Verwey A., 2005. Numerical Flood
Simulation. InEncyclopedia of Hydrological
Sciencie. Editor: Malcolm G Anderson.
Todini, E., 2007. Hydrological Catchment Modeling:
past, present and future. Hydrol. Earth
Syst. Sci., 11(1),468-482.
Verschelling, E., and Udo, J., 2007. Dutch assistance
with non-structural measures Jakarta Flood
Management: Hydraulic. Flood Hazard
Mapping Component.
UCAPAN TERIMA KASIH
Tulisan ini merupakan bagian dari kegiatan
penelitian yang dilakukan oleh Deltares dan Pusat
Litbang SDA yang tergabung dalam program Joint
Corporation Program (JCP). Terima kasih
diucapkan kepada pihak-pihak terkait yang
memiliki kontribusi terhadap kegiatan ini.
... Pemerintah dalam hal ini, baik Pemerintah Pusat maupun Pemerintah Daerah melakukan kerja sama dalam pengelolaan banjir tersebut. Berbagai pengelolaan banjir yang telah dilakukan seperti pembuatan Banjir Kanal Timur (BKT) telah dilaksanakan dan berdampak terhadap pengurangan frekuensi kejadian banjir di wlayah timur Jakarta (Putuhena dan Ginting, 2013). Selain itu, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dan Kementerian Pekerjaan Umum (PU) juga telah melaksanakan normalisasi dan meningkatkan sistem kanal eksisting dengan mengembalikan pada kapasitas awal dalam rangka pengelolaan banjir tersebut. ...
... Pengujian awal dilakukan dengan melihat efektivititas secara teknis dalam mengurangi risiko banjir. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan model matematis yang telah terbangun di Jakarta (Putuhena dan Ginting, 2013). ...
Article
Full-text available
Jakarta memiliki permasalahan yang sangat komplek mulai dari banjir sampai dengan masalah kemacetan lalu lintas. Salah satu solusi yang telah diwacanakan adalah dengan memanfaatkan ruang bawah tanah sebagai jalur pengendalian banjir dan jalan tol. Pemanfataan ruang bawah tanah disebut juga Infrastruktur Terpadu Bawah Tanah (ITBT). ITBT yang diusulkan sebagai pengendalian banjir terdiri dari dua trase yaitu ITBT-1 mulai dari Balekambang ke Manggarai dan ITBT-2 mulai dari Ulujami ke Tanah Abang. Efektivitas kinerja ITBT-1 dan ITBT-2 sebagai pengendalian banjir dinilai berdasarkan pendekatan model matematis yang mensimulasikan karakteristik banjir di Jakarta. Kinerja yang dilihat adalah seberapa besar ITBT tersebut dapat mengurangi genangan banjir (risiko banjir). Hasil kajian menunjukkan pengurangan genangan banjir yang dilakukan oleh ITBT-1 dan ITBT-2 tidak signifikan, dimana pengalihan aliran banjir yang dilakukan oleh ITBT tersebut hanya mengurangi genangan pada daerah yang dikendalikan, namun menambah genangan di daerah lainnya. Pengurangan genangan banjir lebih efektif dengan normalisasi sungai dibandingkan dengan ITBT-1 dan ITBT-2. ITBT-1 lebih efektif dalam pengurangan genangan banjir jika trasenya dialihkan ke BKT atau diteruskan ke laut melalui trase dibawah BKT dan dilakukan pengaturan pada saat inlet ke ITBT-1. Kata Kunci: Pengendalian banjir, Banjir Jakarta, Pemodelan banjir, Infrastruktur terpadu bawah tanah
... Pemerintah dalam hal ini, baik Pemerintah Pusat maupun Pemerintah Daerah melakukan kerja sama dalam pengelolaan banjir tersebut. Berbagai pengelolaan banjir yang telah dilakukan seperti pembuatan Banjir Kanal Timur (BKT) telah dilaksanakan dan berdampak terhadap pengurangan frekuensi kejadian banjir di wlayah timur Jakarta (Putuhena dan Ginting, 2013). Selain itu, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta dan Kementerian Pekerjaan Umum (PU) juga telah melaksanakan normalisasi dan meningkatkan sistem kanal eksisting dengan mengembalikan pada kapasitas awal dalam rangka pengelolaan banjir tersebut. ...
... Pengujian awal dilakukan dengan melihat efektivititas secara teknis dalam mengurangi risiko banjir. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan model matematis yang telah terbangun di Jakarta (Putuhena dan Ginting, 2013). ...
Article
Full-text available
Banjir menurut pengertiannya dapat diartikan bermacam-macam, seperti luapan air yang mengalir di atas lahan yang biasanya tidak digenangi air, tetapi pada prinsipnya banjir merupakan aliran air sungai yang besar. Banjir merupakan suatu bencana yang menyebabkan kerugian dan kerusakan di segala bidang. Untuk itu informasi tentang debit kejadian banjir sangat diperlukan sekali. Pendugaan debit banjir yang dilakukan berdasarkan data curah hujan dan karakteristik Daerah Aliran Sunggai dengan mengunakan software HEC-1(Hydrologic Engeneering Center-1) terdiri dari tiga model yaitu : Model Hidrograf Satuan Clark, Model Hidrograf Satuan Snyder, dan Model Hidrograf Satuan SCS Dimensionless. Pengunaan software HEC-1 yang terdiri dari tiga model tersebut terlebih dahulu dikalibrasi agar dapat digunakan. Kalibrasi yang dilakukan pada ketiga model berdasarkan coba-coba (trial and error) yaitu dengan cara mengubah-ubah nilai parameter koefisien kekasaran Manning’s dan koefisien puncak untuk menyesuaikan hasil hitungan dengan pengamatan lapang. Dari hasil kalibrasi yang dilakukan diperoleh nilai koefisien kekasaran Manning’s sebesar 0,095 dan koefisien puncak berkisar antara 0,53 sampai 0,60 dengan rata-rata 0,57. Untuk mengetahui model sesuai atau tidak, maka dilakukan pengujian (verifikasi). Verifikasi dari ketiga model dengan parameter hasil kalibrasi, menunjukkan bahwa Model Hidrograf Satuan Clark lebih sesuai dengan pengamatan di lapang bila dibandingkan dengan Model Hidrograf Satuan Snyder dan Model Hidrograf Satuan SCS Dimensionless. Penyimpangan rata-rata debit puncak yang terjadi pada Model Hidrograf Satuan Clark sebesar 18,83 %, selanjutnya Model Hidrograf Satuan Snyder menunjukkan penyimpangan sebesar 20.92 %, dan yang terakhir adalah Model Hidrograf Satuan SCS Dimensionless, yang menunjukkan penyimpangan sebesar 37,65 %. Ketiga model tersebut menunjukkan penyimpangan yang tidak terlalu besar dalam menduga debit puncak banjir. Sementara, waktu menuju debit puncak banjir tidak terlalu berbeda dengan pengamatan yaitu antara 1-2 jam lebih cepat atau terlambat antara hasil hitungan dengan pengamatan.
... HEC-RAS mensimulasikan debit hidrograf dari hulu dan dampaknya terhadap pola aliran air menuju lahan di bagian hilirnya. Pemodelan perambatan aliran banjir 2D dilakukan jika terjadi genangan di lahan (Putuhena & Ginting, 2013 ...
Article
Sumatera Selatan memiliki salah satu lahan rawa yang dimanfaatkan untuk budidaya padi sebagai prioritas penghasil beras nasional. Teknik budidaya padi di Lahan rawa memiliki masalah utama dimana mayoritas berada di lahan yang datar, sehingga budidaya pertanian yang dikembangkan harus mengikuti karakteristik cuaca yang kini sudah berubah umumnya memiliki permasalahan dalam tata kelola air dimana pada saat musim hujan, sering terjadi banjir yang menyebabkan kerugian pada sektor pertanian padi. Banjir merupakan salah satu kondisi yang dapat membawa masalah sensitif bagi produksi beras pada lahan rawa yang dikendalikan untuk Indeks Pertanaman (IP) 300. Pada penelitian ini, analisa banjir secara spasial penting dibutuhkan dilaksanakan agar memudahkan pengambilan keputusan dalam pengelolaan lahan budidaya sebagai pedoman dasar perencanaan melindungi dan mengembangkan area pertanaman. Penelitian ini terdiri dari 1) Analisa probabilitas hujan menggunakan LogNormal, Gumbel I, Gumbel II, dan Log Pearson; 2) Analisa debit rencana kala ulang menggunakan hidrograf satuan sintetik HSS ITB I, Nakayashu, dan SCS-Synder, 3) Pemodelan hidrodinamik, 2D menggunakan HEC-RAS, 4) Analisa spasial, 5) Rekomendasi. Hasil simulasi menunjukan dengan debit banjir rencana kala ulang 25 tahun, pola genangan banjir dengan kala ulang 25 tahun pada lahan padi rawas. Sebanyak 22% dari total area tergenang sedalam >2 m, ha lini memperlihatkan bahwa Kecamatan yang menunjukan Muara Telang termasuk kedalam kategori indeks kerentanan banjir sedang dari banjir. Rekomendasi dari beberapa aspek dibagi kedalam bentuk structural dan non-struktural. Aspek struktural adalah termasuk rehabilitasi tanggul, sedangkan aspek non-struktural lebih mendekatkan kearah aspek terhadap mitigasi dan kewaspadaan bencana.
Thesis
Full-text available
Permasalahan banjir di Jakarta selalu menjadi isu nasional karena Jakarta merupakan ibukota negara sehingga menjadi perhatian publik. Banjir Jakarta bukan fenomena yang baru terjadi, tetapi sudah menjadi agenda tahunan pada setiap musim hujan datang. Banjir Jakarta adalah fenomena alam yang terjadi di 13 (tiga belas) aliran sungai yang menuju ke Jakarta, sehingga perlu dikendalikan dengan prasarana pengendalian banjir. Oleh karena itu, diperlukan penanganan yang konprehensip bagaimana mengelola banjir yang terjadi supaya tidak mengalami kerugian kembali. Sebagai langkah awal, diperlukan pemahaman tentang kondisi iklim di DAS Jakarta khususnya karakteristik hujan ekstrim dan prediksi di masa mendatang, karaktersitik banjir serta sebuah perangkat yang dapat mengambarkan perilaku atau peniruan aliran banjir yang akan digunakan untuk penerapan suatu pendekatan pengendalian banjir secara virtual. Pengendalian banjir secara virtual dapat dengan mudah untuk mengetahui efektivitas dari setiap pendekatan dilakukan. Pendekatan pengendalian banjir secara virtual yang dilakukan adalah Sudetan Sungai Ciliwung ke BKT, Diversi Sungai Ciliwung ke BKB, Normalisasi, Deep Tunnel, Polder Marina, Polder Ancol-Sentiong, Polder Muara Karang dan Lower Angke, serta Kanal Banjir Cengkareng Drain II. Pemodelan banjir sebagai bagian dari pengendalian banjir secara virtual dilakukan dengan penyelesaian numerik dari persamaan St. Venant menggunakan perhitungan 1D untuk sepanjang sungai dan perhitungan 2D untuk memodelkan daerah genangan. Proses perhitungan yang terjadi antara sungai dengan lahan dilakukan dengan pendekatan 1D2D. Untuk tujuan yang lebih praktis dalam melakukan keseluruhan proses tersebut, maka digunakan paket program SOBEK. Hasil kajian ini menunjukkan karakteristik hujan maksimum yang terjadi di DAS Jakarta memiliki pola sinusoidal pada DAS Ciliwung mulai dari hulu sampai dengan hilir dan pola berbentuk cekungan pada DAS Angke dan Pesanggrahan. Banjir di Jakarta umumnya karena hujan yang merata di seluruh DAS Jakarta, namun dapat juga terjadi karena hujan di daerah hulu tetapi tidak memberikan dampak yang terlalu buruk bila disertai dengan hujan lokal di Jakarta. Banjir di Jakarta karena hujan yang terjadi di hulu DAS, hanya mampu menaikan muka air di Manggarai sampai pada + 8 m, dan bila disertai dengan hujan lokal di Jakarta, maka dapat menaikan muka air sampai pada + 9 m. Lama perjalanan banjir dari Katulampa sampai dengan Depok sekitar 4 jam, dan perjalanan banjir dari Depok sampai dengan Manggarai berkisar antara 10 sampai dengan 13 jam tergantung dari pada kondisi muka air di hilirnya, apakah muka air tinggi atau rendah. Efektivitas pengendalian banjir dengan melakukan sudetan dari Sungai Ciliwung ke BKT untuk banjir kejadian 2007 dapat menurunkan muka air sekitar 0.5 sampai 1 m di hulu dari sudetan, dan mengurangi luas genangan banjir sekitar 11.7 % dari total genangan di daerah layanannya. Sudetan dari Sungai Ciliwung ke BKB dapat menurunkan muka air sekitar 1 sampai 2 m di hulu dari sudetan, dan mengurangi luas genangan banjir sekitar 8.3 %. Pembangunan MPDT dapat menurunkan muka air sekitar 2 m di Kampung Melayu dan sekitarnya, dan mengurangi luas genangan banjir sekitar 45.9 %. Normalisasi di Sungai Ciliwung dapat mengurangi luas genangan banjir sekitar 24 %. Kanal Banjir Cengkareng Drain II dapat menurunkan muka air sekitar 1.5 m di Kali Angke dan 0.5 m di Cengkareng Drain dan luas genangan banjir dapat berkurang sekitar 14.7 %. Polder Lower Angke dan Muara Karang dapat menurunkan muka air sekitar 2 m di Muara Karang dan sekitar 1.5 m di Lower Angke, dan mengurangi luas genangan banjir sekitar 1.5 %. Polder Ancol-Sentiong dapat menurunkan muka sekitar 1.5 m di Ancol dan sekitarnya, dan mengurangi luas genangan banjir sekitar 7.6 %. Polder Marina dapat menurunkan muka air sekitar 3 m di Gunung Sahari, dan mengurangi frekuensi kejadian banjir
Article
Full-text available
For the modelling of the flood routing in the lower reaches of the Freiberger Mulde river and its tributaries the one-dimensional hydrodynamic modelling system HEC-RAS has been applied. Furthermore, this model was used to generate a database to train multilayer feedforward networks. To guarantee numerical stability for the hydrodynamic modelling of some 60 km of streamcourse an adequate resolution in space requires very small calculation time steps, which are some two orders of magnitude smaller than the input data resolution. This leads to quite high computation requirements seriously restricting the application – especially when dealing with real time operations such as online flood forecasting. In order to solve this problem we tested the application of Artificial Neural Networks (ANN). First studies show the ability of adequately trained multilayer feedforward networks (MLFN) to reproduce the model performance.
Article
Full-text available
Numerous applications of hydrological models have shown their capability to simulate hydrological processes with a reasonable degree of certainty. For flood modelling, the quality of precipitation data - the key input parameter - is very important but often remains questionable. This paper presents a critical review of experience in the EU-founded RAPHAEL project. Different meteorological data sources were evaluated to assess their applicability for flood modelling and forecasting in the Bavarian pre-alpine catchment of the Ammer river (709 km2), for which the hydrological aspects of runoff production are described as well as the complex nature of floods. Apart from conventional rain gauge data, forecasts from several Numerical Weather Prediction Models (NWP) as well as rain radar data are examined, scaled and applied within the framework of a GIS-structured and physically based hydrological model. Multi-scenario results are compared and analysed. The synergetic approach leads to promising results under certain meteorological conditions but emphasises various drawbacks. At present, NWPs are the only source of rainfall forecasts (up to 96 hours) with large spatial coverage and high temporal resolution. On the other hand, the coarse spatial resolution of NWP grids cannot yet address, adequately, the heterogeneous structures of orographic rainfields in complex convective situations; hence, a major downscaling problem for mountain catchment applications is introduced. As shown for two selected Ammer flood events, a high variability in prediction accuracy has still to be accepted at present. Sensitivity analysis of both meteo-data input and hydrological model performance in terms of process description are discussed, drawing positive conclusions for future applications of an advanced meteo-hydro model synergy.
Article
Full-text available
This paper discusses basic issues in hydrological modelling and flood forecasting, ranging from the roles of physically-based and data-driven rainfall runoff models, to the concepts of predictive uncertainty and equifinality and their implications. The evolution of a wide range of hydrological catchment models employing the physically meaningful and data-driven approaches introduces the need for objective test beds or benchmarks to assess the merits of the different models in reconciling the alternative approaches. In addition, the paper analyses uncertainty in models and predictions by clarifying the meaning of uncertainty, by distinguishing between parameter and predictive uncertainty and by demonstrating how the concept of equifinality must be addressed by appropriate and robust inference approaches. Finally, the importance of predictive uncertainty in the decision making process is highlighted together with possible approaches aimed at overcoming the diffidence of end-users.
Article
Full-text available
The ability to forecast maximum water depth during maximum discharge of a design flood is very important in designing flood protection scheme along the river reach. This paper explains the use of ISIS Flow, a one-dimensional hydrodinamic computer modelling for river flood forecasting. The computer simulations produced detailed information from each node including the maximum water depth during maximum discharge, thus it can be expected that an economical flood protection structure can be produced.
Article
Full-text available
In flood modeling, many 1D and 2D combination and 2D models are used to simulate diversion of water from rivers through dyke breaches into the hinterland for extreme flood events. However, these models are too demanding in data requirements and computational resources which is an important consideration when uncertainty analysis using Monte Carlo techniques is used to complement the modeling exercise. The goal of this paper is to show the development of a quasi-2D modeling approach, which still calculates the dynamic wave in 1D but the discretisation of the computational units are in 2D, allowing a better spatial representation of the flow in the hinterland due to dyke breaching without a large additional expenditure on data pre-processing and computational time. A 2D representation of the flow and velocity fields is required to model sediment and micro-pollutant transport. The model DYNHYD (1D hydrodynamics) from the WASP5 modeling package was used as a basis for the simulations. The model was extended to incorporate the quasi-2D approach and a Monte-Carlo Analysis was used to conduct a flood sensitivity analysis to determine the sensitivity of parameters and boundary conditions to the resulting water flow. An extreme flood event on the Elbe River, Germany, with a possible dyke breach area was used as a test case. The results show a good similarity with those obtained from another 1D/2D modeling study.
Article
The concept of a spatially distributed unit hydrograph is based on the fact that the unit hydrograph can be derived from the time–area curve of a watershed by the S-curve method. The time–area diagram is a graph of cumulative drainage area contributing to discharge at the watershed outlet within a specified time of travel. Accurate determination of the time–area diagram is made possible by using a GIS. The GIS is used to describe the connectivity of the links in the watershed flow network and to calculate distances and travel times to the watershed outlet for various points within the watershed. Overland flow travel times are calculated by the kinematic wave equation for time to equilibrium; channel flow times are based on the Manning and continuity equations. To account for channel storage, travel times for channel reaches are increased by a percentage depending on the channel reach length and geometry. With GIS capability for rainfall mapping, the assumption of a uniform spatial rainfall distribution is no longer necessary; hence the term, spatially distributed unit hydrograph. An example of the application for the Waiparous Creek in the Alberta Foothills is given. IDRISI is used to develop a simple digital elevation model of the 229 km² watershed, using 1 km × 1 km grid cells. A grid of flow directions is developed and used to create an equivalent channel network. Excess rainfall for each 1 km × 1 km cell is individually computed by the Soil Conservation Service (SCS) runoff curve method and routed through the equivalent channel network to obtain the time–area curve.
  • E B Daniel
  • J V Camp
  • E J Leboeuf
  • J R Penrod
  • M D Abkowitz
  • J P Dobbins
Daniel, E. B.; Camp, J.V.; LeBoeuf, E J.; Penrod, J.R.; Abkowitz, M.D.; and Dobbins, J.P.; 2010. Watershed Modeling Using GIS Technology: A Critical Review. Journal of Spatial Hydrology Vol.10, No.2.
Urban flood modelling using computational fluid dynamics
  • S Haider
  • A Paquier
  • R Morel
  • J Y Andchampagne
Haider, S.; Paquier, A.; Morel, R. andChampagne, J.Y., 2003. Urban flood modelling using computational fluid dynamics. Proceedings of the Institution of Civil Engineers Water & Maritime Engineering 156.
FHM modelling framework: Hydrology and Hydraulics. Flood Hazard Mapping 2
  • Hjm Ogink
  • G F Prinsen
  • E Verschelling
  • Jj Brinkman
Ogink, HJM.; Prinsen, GF.; Verschelling, E.; Brinkman.JJ., 2009. FHM modelling framework: Hydrology and Hydraulics. Flood Hazard Mapping 2.
Numerical Flood Simulation. InEncyclopedia of Hydrological Sciencie
  • G S Stelling
  • A Verwey
Stelling, G.S.and Verwey A., 2005. Numerical Flood Simulation. InEncyclopedia of Hydrological Sciencie. Editor: Malcolm G Anderson.