Kajian model laju sedimentasi metode usle menggunakan skenario perbaikan data hujan dan persamaan erosivitas hujan terhadap data aktual lapangan pada sub-das ciputat, tangerang selatan, indonesia
Penerbit : FTSP - Usakti
Kota Terbit : Jakarta
Tahun Terbit : 2026
Pembimbing 1 : Dina Paramitha Anggraeni Hidayat
Kata Kunci : USLE, sedimentation, rainfall erosivity, SDR, Ciputat Sub-watershed
Status Posting : Published
Status : Lengkap
| No. | Nama File | Hal. | Link |
|---|---|---|---|
| 1. | 2026_TS_MTS_151012400022_Halaman-Judul.pdf | ||
| 2. | 2026_TS_MTS_151012400022_Surat-Pernyataan-Revisi-Terakhir.pdf | ||
| 3. | 2026_TS_MTS_151012400022_Surat-Hasil-Similaritas.pdf | ||
| 4. | 2026_TS_MTS_151012400022_Halaman-Pernyataan-Persetujuan-Publikasi-Tugas-Akhir-untuk-Kepentingan-Akademis.pdf | ||
| 5. | 2026_TS_MTS_151012400022_Lembar-Pengesahan.pdf | ||
| 6. | 2026_TS_MTS_151012400022_Pernyataan-Orisinalitas.pdf | ||
| 7. | 2026_TS_MTS_151012400022_Formulir-Persetujuan-Publikasi-Karya-Ilmiah.pdf | ||
| 8. | 2026_TS_MTS_151012400022_Bab-1.pdf | ||
| 9. | 2026_TS_MTS_151012400022_Bab-2.pdf |
|
|
| 10. | 2026_TS_MTS_151012400022_Bab-3.pdf | 20 |
|
| 11. | 2026_TS_MTS_151012400022_Bab-4.pdf | 66 |
|
| 12. | 2026_TS_MTS_151012400022_Bab-5.pdf | ||
| 13. | 2026_TS_MTS_151012400022_Daftar-Pustaka.pdf | ||
| 14. | 2026_TS_MTS_151012400022_Lampiran.pdf | 4 |
|
S Sedimentasi merupakan salah satu permasalahan utama di daerah aliran sungai (das) yang dapat menyebabkan pendangkalan sungai dan meningkatkan risiko banjir. estimasi laju sedimentasi umumnya dilakukan menggunakan universal soil loss equation (usle), namun hasilnya dipengaruhi oleh kualitas data curah hujan dan pemilihan persamaan empiris faktor erosivitas hujan (r). penelitian ini bertujuan membandingkan hasil estimasi laju sedimentasi dari berbagai skenario perbaikan data curah hujan dan persamaan empiris faktor r terhadap hasil pengukuran lapangan di sub-das ciputat, kota tangerang selatan. estimasi dilakukan menggunakan metode usle yang dikombinasikan dengan sediment delivery ratio (sdr), kemudian dibandingkan dengan hasil pengukuran debit dan total suspended solid (tss). tingkat kesesuaian dievaluasi menggunakan root mean square error (rmse) dan nash–sutcliffe efficiency (nse). hasil penelitian menunjukkan bahwa data curah hujan bmkg tanpa perbaikan dengan persamaan abdurachman memberikan hasil terbaik dengan nilai rmse 0,916 dan nse 0,375. klasifikasi muatan sedimen hasil pemodelan berada pada kategori sangat rendah dan konsisten dengan hasil pengukuran lapangan, sedangkan tingkat bahaya erosi (tbe) berada pada kategori sangat ringan. penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas data curah hujan dan pemilihan persamaan empiris faktor r berpengaruh terhadap keandalan estimasi laju sedimentasi menggunakan usle.
S Sedimentation is one of the major problems in watershed management, as it can cause river siltation and increase flood risk. sediment yield estimation is commonly performed using the universal soil loss equation (usle); however, its accuracy is influenced by the quality of rainfall data and the selection of the empirical rainfall erosivity (r) equation. this study aimed to compare sediment yield estimates obtained from various rainfall data scenarios and empirical r-factor equations with field measurements in the ciputat sub-watershed, south tangerang city. sediment yield was estimated using the usle combined with the sediment delivery ratio (sdr) and subsequently compared with field measurements derived from stream discharge and total suspended solids (tss). model performance was evaluated using the root mean square error (rmse) and nash–sutcliffe efficiency (nse). the results showed that the combination of uncorrected bmkg rainfall data and the abdurachman equation produced the best performance, with an rmse of 0.916 and an nse of 0.375. the sediment yield estimated by the model was classified as very low, consistent with the field measurements, while the erosion hazard level (ehl) was classified as very slight. these findings indicate that rainfall data quality and the selection of the empirical r-factor equation significantly influence the reliability of sediment yield estimation using the usle method.