Floods are natural disasters which cause losses that often occur in coastal cities such as Jakarta, Indonesia. Paying attention to rainfall and water flow is in the form of predicting floods. The research goal is to determine the best concentration time method, predict water level and flood inundation, and reduce the impact of flooding for people in the downstream area of the river, Jakarta. The method used in this research is quantitative descriptive analysis, rational approach, time of concentration, artificial neural network (ANN), and the use of the HEC RAS application. The results show that the arrival time of the flood using the Kirpich method shows a concentration time of 12 hours 5 minutes, Travel Time of 12 hours 10 minutes, Velocity of 11 hours 21 minutes and Nakayasu of 9 hours 1 minute. Modelling using an artificial neural network shows that the modelling results can function to predict water levels in the future. The results of the artificial neural network that estimates the water level for the 2020 period are 5.1 m (January), 4.94 m (February), 3.89 m (March), 3.52 m (April), 3.71 m (May), 2.58 m (June), 2.59 m (July), 24.1 m (August), 2.97 m (September), 3.32 m (October), 3.07 m (November) and 3.68 m (December).
Kabupaten Kendal merupakan daerah dataran rendah yang berada di pesisir pantai utara Laut Jawa yang sering dilanda bencana banjir rob. Fenomena banjir rob dapat menimbulkan kerugian, pada penelitian menyebutkan bahwa ada beberapa kerugian yang dialami warga masyarakat yang terkena banjir genangan akibat air laut pasang, baik yang berupa kerusakan prasarana/sarana lingkungan, bangunan/perabot rumah maupun ketidaknyamanan. Metode penelitian pada jurnal ini menggunakan metode quantitatif. Data penelitian ini diperoleh dari observasi langsung ke lapangan, wawancara dan menggunakan kuisioner dengan responden yang diambil sebanyak 150responden dari seluruh populasi Kelurahan Bandengan 1.280 kepala keluarga. penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi tingkat kerusakan pada komponen bangunan, yaitu struktur bangunan, arsitektur dan utilitas. kerusakan komponen bangunan rumah tinggal akibat banjir rob dari hasil Analisa penelitian di dapat kerusakan struktur 28,22% (Sedang) sedangkan kerusakan komponen arsitektur sebesar 47,18 % (Sedang), dan kerusakan komponen utilitas bangunan rumah tinggal 51,37 % (Berat). Prosentase kehilangan fungsi komponen bangunan rumah tinggal yang didapat dari hasil analisa penelitian di Kelurahan Bandengan Kabupaten Kendal adalah sebesar 16,37% (Ringan) untuk aspek struktur, sedangkan untuk aspek arsitektur sebesar 2,36% (Ringan), serta dari aspek utilitas nilai kehilangan fungsinya sebesar 17,98% (Ringan).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.