PENGARUH JUMLAH DATA HUJAN MAKSIMUM

TERHADAP DATA HUJAN RANCANGAN

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata I

pada Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik

Oleh:

ACHSANU TAULANI

D100130238

PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2020

i

HALAMAN PERSETUJUAN

PENGARUH JUMLAH DATA HUJAN MAKSIMUM TERHADAP

DATA HUJAN RANCANGAN

PUBLIKASI ILMIAH

Oleh :

ACHSANU TAULANI

D100130238

Telah diperiksa dan disetujui untuk diuji oleh :

Dosen

Pembimbing

Gurawan Djati W. ST, M. Eng

NIK : 782

ii

PENGARUH JUMLAH DATA HUJAN MAKSIMUM TERHADAP DATA

HUJAN RANCANGAN

OLEH

ACHSANU TAULANI

D10013238

Telah dipertahankan di depan Dewan Penguji

Fakultas Teknik

Universitas Muhannadiyah Surakarta

Pada hari Sabtu, 4 Juli 2020

Dan dinyatakan telah memenuhi syarat

Dewan Penguji:

1. Gurawan Djati Wibowo, S.T., M.Eng. (……………………..)

(Ketua Dewan Penguji)

2. Ir. Hermono S.B, M.Eng. (……………………..)

(Aggota I Dewan Penguji)

3. Jaji Abdulrrosyid, ST., MT. (……………………..)

(Aggota II Dewan Penguji)

Dekan,

Ir. Sri Sunarjono, M.T., PhD.

NIK.682

iii

PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan dibawah ini :

Nama : Achsanu Taulani

NIM : D100130238

Program Studi : Teknik Sipil

Fakultas : Teknik

Judul : Pengaruh Jumlah Data Hujan Maksimum Terhadap Data

Hujan Rancangan

Dengan ini saya menyatakan bahwa tugas akhir yang saya buat adalah karya saya

sendiri. Jika terdapat refrensi dari penelitian sebelumnya saya tulis dengan jelas.

Demikian surat pernyataan yang saya buat dengan dengan sadar dan sungguh-

sungguh.

Surakarta,…………… 2020

Penulis

ACHSANU TAULANI

D 100 120 130 238

1

PENGARUH JUMLAH DATA HUJAN MAKSIMUM TERHADAP

DATA HUJAN RANCANGAN

Abstrak

Pengaruh jumlah data hujan maksimum terhadap hujan rancangan, pada aliran

Sub DAS Kali Birin anak sungai Dengkeng akan sangat berpengaruh terhadap

besaran nilai kedalaman hujan dalam kala ulang tertentu. Ketersediaan data pada

DPU pengelolaan sumber daya air di Klaten Jawa Tengah cukup lengkap, maka

dapat dilakukan analisis hujan rancangan. Perhitungan analisis frekuensi hujan

dapat digunakan dengan bantuan program komputer Aprob_4.1, program

computer ini hanya digunakan untuk perhitungan analsis frekuensi yang akan

menghasilkan penentuan distribusi yang digunakan dan penentuan kala ulang 2, 5,

10, 20, 50, 100, 200, 500 dan 1000 tahun. Pengambilan jumlah data n=16 s/d

n=30 data. Hasil perhitungan jumlah data hujan yang diyakini sebagai acuan

untuk menganalisis penyimpangan terhadap nilai kala ulang hujan dari 2,5,10 s/d

1000 adalah 28 data, Jumlah data hujan yang semakin jauh dari 28 data,

menunjukkan semakin besar penyimpangannya. Penyimpangan tersebut adalah

sebagai berikut : untuk jumlah data hujan terkecil (n = 16) sebesar 7,692% s.d -

3,750% (kala ulang 2 th s/d 1000 th), (n = 18) terjadi error sebesar 5,769% s.d -

3750% , (n = 20) terjadi error sebesar3,846% s.d-2,500% , (n = 22) terjadi eror

sebesar 1,923% s.d-2,500%, (n = 24) terjadi error sebesar 0% s.d -1,2500%, (n =

26) terjadi error sebesar 1,25% s.d -1,96%dan yang terakhir(n = 28)terjadi error

sebesar 0% . Jumlah minimal data hujan yang yang masih layak digunakan untuk

analisis frekuensi adalah 20 data, dengan penyimpangan < 5%.

Kata kunci: hujan maksimum, hujan rancangan, aplikasi aprob_4.1, sub das kali

birin, analisis frekuensi.

Abstract

The influence of the maximum amount of rainfall data on the design rain, on the

Kali Birin Sub Watershed Dengkeng tributaries will greatly affect the amount of

rain depth value in a particular return period. The availability of data on the DPU

for water resource management in Klaten, Central Java is quite complete, so a

design rainfall analysis can be done. Calculation of rain frequency analysis can be

used with the help of the Aprob_4.1 computer program, this computer program is

only used for the calculation of frequency analysis which will produce the

determination of the distribution used and the determination of 2, 5, 10, 20, 50,

100, 200, 500 and 500 1000 years. Taking the amount of data n = 16 to n = 30

data. The results of the calculation of the amount of rain data that is believed to be

a reference to analyze deviations from the return value of rain from 2.5.10 to 1000

is 28 data, the amount of rain data that is farther from 28 data, shows the greater

deviation. The deviations are as follows: for the smallest amount of rain data (n =

16) of 7.692% to -3.750% (when 2 years to 1000 years), (n = 18) an error of

5.769% to -3750% occurred, (n = 20) there was an error of 3,846% to 2,500%, (n

= 22) there was an error of 1,923% to 2,500%, (n = 24) there was an error of 0%

up to 1,2500%, (n = 26) an error of 1.25% to -1.96% and the last (n = 28) an error

2

of 0% occurred. The minimum amount of rainfall data that is still feasible to use

for frequency analysis is 20 data, with deviations <5%.

Keywords: maximum rain, design rain, aprob_4.1 application, kali birin sub-

watershed, frequency analysis.

1. PENDAHULUAN

Pada pembangunan air yang melintang atau mengalirkan dari sungai, sangat

dibutuhkan informasi hidrologi atau data hidrologi sebagai rancangan, hujan

rancangan diperoleh dari analisis frekuensi hujan dan berupa hujan rancangan

dengan kala ulang tertentu. Dalam pengambilan data untuk analisis mengunakan

dengan aplikasi Apro_4.1 sehingga mempermudah hitungan.

Maka penulis membuat rumusan penelitian ini sebagai berikut; bagimana

pengaruh jumlah data hujan maksimum terhadap hujan rancangan di Sub (DAS)

Kali Birin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jumlah data hujan

maksimum terhadap data hujan rancangan. Serta untuk mengetahui batasan

minimal jumlah data hujan maksimum masih valid dalam analisa hujan

rancangan.

Manfaat yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah agar penelitian ini

dapat dijadikan referensi oleh pihak terkait untuk analisis hujan rancangan. Dan

Sebagai referensi alternatif di dalam bidang hidrologi khusus pada hujan

rancangan.

2. METODE

Salam penelitian ini metode yang digunakan akan disajikan dalam diagram ini :

3

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Analisis Pengisian Data yang Hilang

Dalam penelitian ini tidak dilakukan analisis pengisian data yang hilang

dikarenakan dalam data sekunder Sub DAS Kali Birin Klaten Jawa Tengah sangat

bagus atau dikatan tidak ada kerusakan data maupun data yang hilang.

3.2 Analisis Konsistensi Data Hujan

Perhitungan analisis konsistensi data hujan dapat dilakukan dengan metode RAPS

(Rescaled Adjusted Partian Sums) akan disajikan pada tabel dibawah ini:

Tabel 1. Uji Konsistensi pada Stasiun Woro

(Sumber : Hasil Perhitungan)

Dari hasil perhitungan Q dan R maka akan dibandingkan dengan nilai Q dan

R tabel di bawah ini dengan keyakinan 95%.

Tabel 2. nilai Q/√n dan R/√n.

(sumber : Analisis Hidrologi, Sri Hartono Br, 1993)

90% 95% 99% 90% 95% 99%

10 1,05 1,14 1,29 1,21 1,28 1,38

20 1,1 1,22 1,42 1,34 1,43 1,6

30 1,12 1,24 1,46 1,4 1,5 1,7

40 1,13 1,26 1,5 1,42 1,53 1,74

50 1,14 1,27 1,52 1,44 1,55 1,78

60 1,17 1,29 1,55 1,5 1,62 1,86

70 1,22 1,36 1,63 1,62 1,75 2

n

4

Nilai Q/√n dan R/√n untuk n = 11 maka harus dilakukan interpolasi.

Q/√n =

(1)

Q = 1,148

Q = 3,807

R/√n =

R = 1,295

R = 4,295

Hasil hitungan Q dan R terhitung lebih kecil dari Q dan R tabel nilai Q/√n

dan R/√n maka dapat disimpulkan bahwa data pada stasiun woro di Sub DAS

Kali Birin merupakan data yang konsisten. Untuk analisis stasiun yang ada di Sub

DAS Kali Birin lainnya akan dilampirkan pada lampiran.

3.3 Analisis Curah Hujan Rerata

Dalam perhitungan analisis curah hujan rerata yang terdapat pada Sub DAS Kali

Birin dipilih menggunakan metode poligon theissen, metode ini sangat obyektive,

sehingga dapat digunakan pada analisis frekuensi data hujan di Sub DAS Kali

Birin Klaten. Di bawah ini adalah hasil peta wilayah dan luasan wilayah per

stasiun yang dapat dikerjakan menggunakan aplikasi Arc-Gis 10.3

Gambar1. Peta wilayah stasiun hujan di Sub DAS Kali Birin

5

Berikut adalah tabel luasan wilayah stasiun hujan di Sub DAS Kali Birin :

Tabel 3. Luasan Wilayah Per Stasiun Hujan Sub DAS Kali Birin

Bobot luasan (w) = Luasan wilayah St 1 / Jumlah luas wilayah

= 5,36 / 48,43

= 0,111

Perhitungan analisis hujan harian rerata pada tahun 2011 menggunakan

metode poligon Thiessen disajikan pada tabel di bawah ini:

Tabel 4. Hasil Perhitungan hujan rerata harian pada tahun 2011

6

Selanjutnya dengan cara yang sama hasil perhitungan dari 2006-2016 akan

dilampirkan pada lampiran, serta data hujan harian yang digunakan untuk analisis

untuk semua stasiun akan dilampirkan pada lampiran.

3.4 Analisis Frekuensi Data Hujan

Untuk perhitungan analisis frekuensi data hujan menggunakan aplikasi AProb_4.1

yang dibuat oleh Bapak Istiarto dosen UGM yang mengembangkan aplikasi untuk

mempermudah pengerjaan analisis frekuensi data hujan, dari aplikasi tersebut

didapatkan data sebagai berikut :

3.4.1 Pengambilan data n = 16

Tabel 5. pengambilan data curah hujan

Selanjutnya setelah menentukan data curah hujan akan dikerjakan dengan

menggunakan aplikasi Aprob_4.1 dan hasilnya sebagai dibawah ini :

Tabel 6. Hasil Analisis Frekuensi Statistika Data Curah Hujan

Statistika data

Jumlah data 16

Minimum 5e+01

Maximum 7e+02

Rata-rata 56.355000

Simpangan Baku 4.657262

Kurtosis 2.666759

Excess Kurtosis -0.333241

Skewnees 0.716188

7

Tabel 7. Hasil Analisis Frekensi HujanStatistika Logaritma Data Curah Hujan

Uji Kecocokan terhadap sebaran data teoritis, α = 0.10 (tingkat keyakinan

1-α) = 0.9 dengan Chi Kuadrat & Smirnov-Kolmogorov disajikan berikut ini :

Tabel uji Chi Kuadrat & Smirnov-Kolmogorov dari Aplikasi AProb_4.1

Tabel 8. Uji Kecocokan data curah hujan

Uji Kecocokan Gumbel Log Normal Log Pearson III Normal

Smirnov-Kolmogorov Lulus Lulus Lulus Lulus

Selisih maks. 0.110 0.128 0.095 0.144

Chi-Kuadrat Lulus Lulus Lulus Lulus

Chi-2 Maks. 5.000 5.000 5.000 6.750

Dalam uji kecocokan data di atas dapat disimpulkan dipilih distribusi

terbaik menggunakan distribusi Log Pearson III, dikarenakan nilai uji chi-

kuadratnya yang paling terkecil sehingga cocok digunakan dalam analisis

perhitungan analisis hujan rancangan di bawah ini. Estimasi besaran menurut

berbagai nilai kala ulang (tahun) :

Tabel 9. Hasil analisis dari aplikasi aprob_4.1 perhitungan analisis

frekuensi curah hujan dengan kala ulang T tahun.

Statistika Logaritma data

Jumlah data 16

Minimum 1.700963

Maximum 1.815378

Rata-rata 1.749580

Simpangan Baku 0.035162

Kurtosis 2.531436

Excess Kurtosis -0.468564

Skewnees 0.584034

8

Kala ulang tahun didapatkan dari grafik probabilitas dan kedalamaan

tiap distribusi akan disajikan dibawah ini :

Gambar 2. Grafik kedalaman hujan dalam kala ulang T dengan Distribusi

Gumbel

Gambar 3. Grafik kedalaman hujan dalam kala ulang T dengan Distribusi Log

Normal

9

Gambar 4. Grafik kedalaman hujan dalam kala ulang T dengan

Distribusi Log Pearson III

Gambar 5. Grafik kedalaman hujan dalam kala ulang T dengan

Distribusi Normal

10

Selanjutnya dengan cara yang sama hasil perhitungan dari n=18 sampai

n=30 akan dilampirkan pada lampiran, serta data hujan harian yang digunakan

untuk analisis untuk semua stasiun akan dilampirkan pada lampiran.

4. PENUTUP

4.1 Kesimpulan

Jumlah data hujan yang diyakini sebagai acuan untuk menganalisis penyimpangan

terhadap nilai kala ulang hujan dari 2,5,10 s/d 1000 adalah 28 data

Jumlah data hujan yang semakin jauh dari 28 data, menunjukkan semakin

besar penyimpangannya. Penyimpangan tersebut adalah sebagai berikut : untuk

jumlah data hujan terkecil (n = 16) sebesar 7,692% s.d -3,750% (kala ulang 2 th

s/d 1000 th), (n = 18) terjadi error sebesar 5,769% s.d -3750% , (n = 20) terjadi

error sebesar3,846% s.d-2,500% , (n = 22) terjadi eror sebesar 1,923% s.d-

2,500%, (n = 24) terjadi error sebesar 0% s.d -1,2500%, (n = 26) terjadi error

sebesar 1,25% s.d -1,96%dan yang terakhir(n = 28)terjadi error sebesar 0% .

Jumlah minimal data hujan yang yang masih layak digunakan untuk

analisis frekuensi adalah 20 data, dengan penyimpangan < 5%.

4.2 Saran

Penelitian dilakukan pada DAS yang lebih besar antara lain DAS Progo, DAS

Opak dan DAS Oyo serta DAS Bengawan Solo. Dilakukan untuk analisis

frekuensi adalah agihan lainnya antara lain Distribusi Gamma, Fretech sehingga

distribusi tersebut layak digunakan untuk analisis hujan rancangan atau tidak.

DAFTAR PUSTAKA

Aminah, Pristianovita., dkk. (2017). “Perbandingan Analisis Hujan Rancangan

Dengan Metode Partial Series dan Annual Series”.

Dewi, Ayu Sofia. (2019). “Analisa Intensitas, Durasi, dan Frekuensi kejadian

hujan di wilayah Sukabumi”, dengan mtode penelitian menggunakan

analisis data frekuensi hujan.

https://www.researchgate.net/publication/334498778_Analisis_Intensitas

_Durasi_dan_Frekuensi_Kejadian_Hujan_di_Wilayah_Sukabumi,

diakses pada 24 April 2020

11

Khoiriyah, Khoiriyah. (2018). “Evaluasi Keamanan Bendungan Waduk Cengklik

Periode Ulang 1000 Tahun .

Lashari, dkk.. (2017). “Analisa Distribusi Curah Hujan di Area Merapi

Menggunakan Metode Aritmatika dan Polygon”.

https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jtsp/article/view/9497, diakses

pada 20 Mei 2020

Nursanti, Ika. (2017). Penanganan Erosi Tebing di Sungai Busur Desa

Pundungan Kecamatan Juwiring Kabupaten Klaten Mengunakan

Analisis Data Frekuensi Hujan dengan Metode Distribusi Normal,

Metode Log Normal, Metode Distribusi Log Person Tip III Dan Metode

Gumbel I.