Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Daerah Aliran Sungai (DAS) Garang berlokasi di wilayah Jawa Tengah yang setiap tahun selalu mengalami banjir. Salah satu kejadian banjir terbesar yaitu pada tahun 1990 akibat meluapnya sungai Garang yang menjadi sungai utama pada DAS ini. Perubahan tutupan lahan pada DAS menjadi salah satu faktor banjir terus terjadi berulang. Tutupan lahan dapat dilihat melalui citra satelit Google Earth dan diproses dengan ArcGIS melalui metode Maximum Likelihood Classification (MLC) untuk tahun 1990, 2000, 2010, 2020, dan diperbandingkan dengan peta RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) Kota Semarang. Dari proses tersebut akan menghasilkan peta tutupan lahan DAS Garang yang terdapat data persentase tutupan lahan kedap air dan nomor kurva (CN) untuk setiap subdas. Kedua nilai tersebut menjadi input pada aplikasi Hec-HMS beserta dengan data lainnya seperti karakteristik aliran sungai dan subdas. Metode untuk simulasi dengan Hec-HMS untuk subdas menggunakan SCS CN dan untuk reach dengan metode Kinematic Wave Routing. Simulasi dengan Hec-HMS menggunakan data hujan maksimum tahunan stasiun hujan Ungaran, Simongan, Gunung Pati, dan Kalisari. Data hujan akan diuji dengan uji distribusi serta konsistensi sampai mendapatkan hujan rerata wilayah dengan metode Thiessen beserta hujan rencana periode ulang 25 tahun dan 50 tahun. Hasil simulasi Hec-HMS berupa hidrograf banjir akan digunakan sebagai data boundary condition pada aplikasi Hec-RAS untuk menghasilkan peta genangan sehingga dapat diketahui luas serta area banjir di DAS Garang. Penelitian ini akan menghasilkan besaran debit DAS Garang yang dipengaruhi oleh perubahan tutupan lahan tahun 1990, 2000, 2010, 2020, dan diperbandingkan dengan peta RTRW Kota Semarang tahun 2010 – 2030. Selain itu dapat diketahui pula wilayah yang terdampak dan kedalaman banjir yang terjadi pada keempat tahun tersebut. ......Garang watershed is in East Java where flood events occur every year. One of the biggest flood events occurred in 1990 because of the overflows from the Garang river. The change of land use cover in DAS Garang is one of the reasons that create the flood events. Landuse cover can be seen from satellite images on google earth. The image will be processed using ArcGIS with the Maximum Likelihood Classification (MLC) method. The result from that process is the area of land use cover, percentage of impervious cover, and the curve number (CN) of DAS Garang in the years 1990, 2000, 2010, 2020, and will be compared with the Urban Land Use Plan Map of Semarang City. Those data will be the input for Hec-HMS. For subwatershed, the simulation in Hec-HMS will use SCS CN Method and the reach will use kinematic wave routing. That simulation will be using annual maximum rainfall data from four rainfall stations; Ungaran, Simongan, Gunung Pati, and Kalisari. Rainfall data will be tested by distribution test and consistent test so that it can be used to determine the area average rainfall data using the Thiessen method and rainfall plan for 25 and 50 years return period. The result from the Hec-HMS simulation is flow hydrographs that will be used for boundary conditions on Hec-RAS to define the depth and area of flood inundation in DAS Garang. This study aims to determine the amount of the Garang watershed discharge that is influenced by the changes in land use cover in the years 1990, 2000, 2010, 2020, and Urban Land Use Map of Semarang City 2010 - 2030. Furthermore, this study also can estimate the area affected and the depth of flooding that occurred during those four years.

Abstrak :
This paper presents the aplication of the daily discharge model of MODDAS, to simulate the stream flow of Aih tripe river under land cover change scenarios...

Abstrak :
Rencana pengembangan fasilitas di Kampus UI Depok pada tahun 2025 untuk menunjang sarana pendidikan mengakibatkan perubahan jenis penutup lahan dan pengurangan lahan lulus air. Pengelolaan limpasan hujan yang tepat dan berwawasan lingkungan di Kampus UI Depok dibutuhkan untuk menjaga kondisi hidrologis pra-pengembangan. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah untuk memberikan rekomendasi pengelolaan limpasan hujan terpadu untuk menjaga kondisi hidrologis tahun 2011 dalam bentuk luasan Best Management Practice (BMP) yang dibutuhkan. Metode perhitungan penentuan luasan BMP yang dibutuhkan untuk menjaga kondisi hidrologis pra-pengembangan fasilitas pada tahun 2011 dengan menggunakan metode Low Impact Development (LID) yang memiliki tujuan untuk menyerupai kondisi hidrologis pra-pengembangan dengan menggunakan sarana BMP yang dapat menyimpan, menyerap, dan menahan limpasan hujan. Hasil yang didapat yaitu penentuan Curve Number (CN) dan luasan BMP di daerah tangkapan hujan Kampus UI pada tahun 2011 dan 2025. Rekomendasi hasil penelitian adalah pemasangan sarana BMP sesuai dengan ketersediaan lahan yang ada. ......Facility development plans on Campus UI Depok in 2025 to support educational facilities resulting in changes in land cover types and reduction of pervious area. Proper management of rainfall runoff and environmentally sound in the Campus UI Depok required to maintain pre-development hydrological conditions. The goal of research is done is to provide an integrated rain runoff management recommendations for maintaining the hydrological year 2011 in the form of an area of Best Management Practice (BMP) is needed. Calculation method of determining the extent of BMP required to maintain pre-development hydrological conditions of the facility in 2011 using the Low Impact Development (LID) which has the purpose to resemble pre-development hydrological conditions by means of BMPs that can store, absorb, and retain runoff. The results of the determination of the Curve Number (CN) and the extent of BMP in the catchment of rain on the UI campus in 2011 and 2025. Recommendations of research results is the installation of BMP facilities in accordance with the availability of existing land.

Abstrak :
ABSTRAK
Curve Number (CN) merupakan parameter empiris yang digunakan untuk memprediksi limpasan permukaan berdasarkan tata guna lahan pada suatu kelompok tanah hidrologi dalam kondisi kelengasan tanah tertentu pada suatu daerah aliran sungai (DAS), sehingga tingkat kedetailan suatu peta tata guna lahan akan mempengaruhi perhitungan nilai CN-terbobot. Sistem Informasi Geografis memungkinkan untuk menggabungkan dan menganalisis data-data spasial tersebut. Dalam perhitungan nilai CN pada DAS Ciliwung orde 2 yang terdiri dari 14 sub-DAS digunakan peta tata guna lahan skala 1:250.000, dan dalam perhitungan nilai CN pada DAS Ciliwung orde 3 yang terdiri dari 126 sub sub-DAS digunakan peta tata guna lahan skala 1:25.000. Perbandingan kedua nilai CN yang dibobotkan pada setiap sub-DAS menunjukkan tingkat perbedaan yang tidak signifikan yaitu dengan persentase perbedaan 0% sampai 6%.

---

ABSTRACT
Curve Number (CN) is an empirical parameter used to predict runoff based on land use, hydrologic soil group, and soil moisture conditions, so the scale of the land use map will affect the value of the CN calculations. With Geographic Information System makes it possible to combine and analyze the spatial data. In calculating the value of the CN in 2nd order Ciliwung watershed which consists of 14 sub-watersheds are using land use map scale of 1: 250,000, and in 3rd Ciliwung watershed which consists of 126 sub sub-watersheds are using land use map scale of 1: 25.000. Both comparison of weighted-CN value on each sub-watershed do not show any significant differences with the deviation of 0% to 6%.

Abstrak :
DAS Cisadane termasuk dalam DAS prioritas dengan status untuk dipulihkan. Perkembangan penduduk dan perubahan penggunaan tanah di daerah tersebut menjadi salah satu permasalahan terhadap kebutuhan akan sumber daya air akibat berkurangnya wilayah resapan air, sehingga identifikasi wilayah resapan diperlukan untuk menjaga dan memperbaiki fungsi resapan air. Pemetaan potensi resapan air dilakukan dengan model RTkHL-DAS dan SCS-CN menggunakan data jenis tanah, curah hujan, lereng dan penutup lahan yang diperoleh dari peta analog dan data penginderaan jauh (CHIRPS, Landsat 8 dan DEMNAS). Model dari RTkHL-DAS dilakukan modifikasi untuk membuat model terbaru yaitu model I dengan perubahan data penutup lahan menjadi NDVI dan Model II dengan mengubah jenis tanah menjadi SMI dan penambahan kriteria densitas drainase pada model I, serta dilakukan pembobotan hasil normalisasi bobot penelitian terdahulu. Kedua model diproses dengan metode multi-kriteria dengan teknik weight overlay untuk menghasilkan kelas potensi resapan air. Hasil menunjukkan resapan air model Model RTkHL-DAS dengan menggunakan menghasilkan kelas baik (65,6%), Normal Alami (4,6%), mulai kritis (5,7%), agak kritis (22,1%) dan kritis (2%). Model SCS-CN dengan nilai CN dari 20-40 (23%), 60-80 (52,10%) dan 80-100 (24,90%). Berdasarkan hubungannya dengan fluktuasi muka air tanah, kedua model memiliki hubungan dengan perubahan fluktuasi muka air tanah dengan masing-masing kelas yang dihasilkan dari tiap model. Model I menghasilkan 4 kelas potensi resapan air yaitu sangat tinggi (1,9%), tinggi (40,8%), sedang (55,8%), dan rendah (1,5%), memiliki keunggulan dalam mendeteksi variasi kelas pada kondisi dominan hutan/vegetasi. Sedangkan Model II menghasilkan kelas sangat tinggi (0,3%), tinggi (53,4%), sedang (44,6%), dan rendah (1,7%). Memiliki keunggulan dalam mendeteksi variasi kelas pada kondisi dominan permukiman/sawah yang diperkuat dengan hubungan fluktuasi muka air tanah di wilayah tengah-hilir terhadap luas kelas potensi resapan air di mana Model II mengungguli Model I. ......The Cisadane watershed is included in the priority watershed with status for restoration. Population development and changes in land use in the area are one of the problems with the need for water resources due to reduced water catchment areas, so the identification of recharge areas is needed to maintain and improve the function of water catchments. The mapping of recharge potential was carried out using the RTkHL-DAS and SCS-CN models using data on soil types, rainfall, slopes, and land cover obtained from analog maps and remote sensing data (CHIRPS, Landsat 8, and DEMNAS). The model from the RTkHL-DAS was modified to create the latest model, namely model I by changing the land cover data to NDVI and Model II by changing the soil type to SMI and adding drainage density criteria from model I, as well as weighting the results of the normalization of the weights of previous studies. Both models were processed using a multi-criteria method with a weight overlay technique to produce a class of water infiltration potential. The results show that the water infiltration of the RTkHL-DAS model using the good class (65.6%), Natural Normal (4.6%), critical (5.7%), moderately critical (22.1%), and critical ( 2%). SCS-CN model with CN values from 20-40 (23%), 60-80 (52.10%) and 80-100 (24.90%). Based on its relationship with groundwater level fluctuations, both models have a relationship with changes in groundwater level fluctuations with each class resulting from each model. Model I produces 4 classes of water infiltration potential, namely very high (1.9%), high (40.8%), moderate (55.8%), and low (1.5%). Effective in detecting classes in dominant conditions of forest/plantation. While Model II produces very high (0.3%), high (53.4%), medium (44.6%), and low (1.7%). It has the advantage of detecting class variations in the dominant conditions of settlements/rice fields which is strengthened by the relationship between groundwater level fluctuations in the middle-downstream region to the class area of water infiltration potential where Model II outperforms Model I.