1
METODE PENGOLAHAN DATA
1.1 Pengolahan Input Data Hujan
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data yang bersifat kontinyu dan data tersebut harus melewati proses uji untuk menentukan valid
tidaknya data tersebut, selain itu model matematika yang digunakan juga akan diuji dengan beberapa metode uji.
Pengolahan data hujan dilakukan sampai menemukan data hujan yang digunakan untuk input ke dalam software. Software yang digunakan untuk
penelitian ini adalah SWMM Storm Water Mangement Model, sebuah simulasi dinamik mengenai model limpasan air hujan. Dalam hal ini akan digunakan untuk
memodelkan limpasan air hujan yang akan masuk ke dalam saluran drainase di Kota Denpasar. Pemodelan yang diproses oleh software tersebut dapat
memodelkan seluruh limpasan yang terjadi di permukaan secara aktual. Baik yang hanya melewati saluran ataupun yang diatur oleh pintu air bangunan bagi,
penampung, dan lain sebagainya, ini akan mempermudah menganalisis penelitian sesuai dengan judul yakni Analisis Efektifitas Fungsi Saluran Irigasi sebagai
Saluran Drainase di Kota Denpasar dengan Pendekatan
Storm Water Management Model.
1.1.1 Uji Konsistensi Data Hujan
Umumnya pengujian konsistensi data dilakukan dengan
double mass analysis
, dengan menggambarkan besaran hujan komulatif stasiun yang diuji dengan besar hujan komulatif rata-rata dari beberapa stasiun acuan di sekitarnya.
Ketidakkonsistenan data ditunjukkan oleh penyimpangan garisnya dari garis lurus, namun cara ini masih menimbulkan keraguan, seandainya beberapa stasiun
acuan mempunyai data yang tidak konsisten. Cara lain yang dapat digunakan untuk uji konsistensi data hujan adalah RAPS
Rescaled Adjusted Partial Sum
. Persamaannya adalah sebagai berikut Sri Harto,1993 :
∗
=
∗
= ∑
�
− ̅ , = , … ,
�=
2
∗∗
=
∗ �
� = , , … , = ∑
�
−̅ �=
Nilai statistik Q → Q = maks |
∗∗
| dimana 0 ≤ k ≤ n Nilai statistik R
range
R = maks
∗∗
- min
∗∗
, dimana 0 ≤ k ≤ n Nilai statistik Q dan R diberikan dalam tabel berikut :
Nilai Q √ dan R√
n Q
√ R
√ 90
95 99
90 95
99 10
1,05 1,14
1,29 1,21
1,28 1,38
20 1,10
1,22 1,42
1,34 1,43
1,60 30
1,12 1,24
1,46 1,40
1,50 1,70
40 1,13
1,26 1,50
1,42 1,53
1,74 50
1,14 1,27
1,52 1,44
1,55 1,78
100 1,17
1,29 1,55
1,50 1,62
1,86 1,22
1,36 1,63
1,62 1,75
2,00
Sumber : Sri Harto,1993
1.1.2 Uji Kepanggahan
Consistency Test
Satu seri data hujan untuk satu stasiun tertentu, dimungkinkan sifatnya tidak panggah
inconsistent
. Data semacam ini tidak dapat langsung dianalisis, karena sebenarnya data di dalamnya berasal dari populasi yang berbeda.
Ketidakpanggahan data seperti ini dapat saja terjadi karena beberapa sebab, yaitu : 1.
Alat ukur yang diganti dengan spesifikasi yang berbeda. Atau alat yang sama tetapi dipasang dengan patokan ukuran yang berbeda.
2. Alat ukur dipindahkan dari tempat semula.
3. Alat ukur sama, tempat tidak dipindahkan, akan tetapi lingkungan yang
berubah, misalnya semula dipasang pada tempat yang ideal kemudian berubah karena ada bangunan atau pohon besar yang terlalu dekat.
Maka dari itu data hujan yang diperoleh diuji terlebih dahulu untuk mengetahui kepanggahannya, salah satunya dengan
Van Neumann Ratio
. Menggunakan persamaan :
� =
∑ �− �+
− �=
∑ �−̅
�=
3
Dengan : ̅ = rata-rata nilai Yi Apabila nilai N=2, maka deret tersebut disimpulkan panggah, sedangkan
bila nilai N 2 maka data tersebut tidak panggah Sri Harto, 2000.
1.1.3 Hujan Rencana
Kategori