commit to user
Joni Mulyanto I 8709015 2012
ulang itu misalnya T tahun hanya sekali kejadian yang menyamai atau melampaui, tetapi merupakan perkiraan bahwa hujan atau debit tersebut akan
disamai atau dilampaui K kali dalam jangka panjang L tahun, dimana KL kira- kira sama dengan 1T Sri Harto 1993.
Dalam proses pengalihragaman hujan menjadi aliran ada beberapa sifat hujan yang penting untuk diperhatikan, antara lain adalah intensitas hujan I, lama
waktu hujan t, kedalaman hujan d, frekuensi f dan luas daerah pengaruh hujan A Soemarto 1987. Komponen hujan dengan sifat-sifatnya ini dapat
dianalisis berupa hujan titik maupun hujan rata-rata yang meliputi luas daerah tangkapan chatment yang kecil sampai yang besar.
2.2 Landasan Teori
Informasi mengenai debit banjir periode ulang sungai merupakan salah satu informasi hidrologi yang penting diketahui dalam pengembangan sumber daya air.
Dalam menganalisa data debit untuk kebutuhan prakiraan banjir atau debit periode ulang maka diperlukan data debit selama kurun waktu tertentu. Data merupakan
faktor penting bagi setiap penelitian. Kesesuain data dengan penelitian yang akan dilakukan adalah penentu hasil dari penelitian. Data yang digunakan adalah data
sekunder yang diperoleh dari Dinas Pengairan, Energi dan Sumber Daya Manusia Kabupaten Wonogiri dan Perusahaan Umum Jasa Tirta 1 Kabupaten Wonogiri.
Rentang data hujan dari tahun 1999-2011. Data hujan mengambil dari stasiun hujan Balong, Tirtomoyo dan Ngancar. Data hujan ketiga stasiun tersebut
mewakili hujan yang terjadi DAS Tirtomoyo. Uji kepanggahan data hujan merupakan hal penting dalam menentukan analisis yang dilakukan valid atau
tidak.
2.2.1 Penyiapan Data Curah Hujan
Hujan adalah suatu fenomena alam yang kejadiannya begitu acak baik waktu, lokasi, dan besarannya, sehingga sulit diperkirakan. Hujan yang diperhatikan
dalam analisis adalah hujan yang tercatat pada stasiun pencatat hujan yang berada
commit to user
Joni Mulyanto I 8709015 2012
dalam DAS yang ditinjau. Umumnya data hujan yang diperlukan adalah 5-20 tahun pencatatan untuk data hujan harian, dan 2-5 tahun pencatatan untuk data
hujan jam-jaman. Data yang akan digunakan dipilih atas dasar ketersediaan data yang menerus dan agihan letak stasiunnya. Data curah hujan yang akan dianalisis
merupakan kumpulan data atau array data tinggi curah hujan harian maksimum tahunan dalam 13 tahun berturut-turut dinyatakan dalam mm24 jam, sampel
tersebut dianggap cukup mewakili.
2.2.2 Uji Kepanggahan
Data yang diperoleh dari alat pencatat bisa jadi tidak panggah karena: alat pernah rusak, alat pernah pindah tempat, lokasi alat terganggu, atau terdapat data tidak
sah. Hal – hal tersebut membuat data harus diuji terlebih dahulu kepanggahannya. Untuk menguji kepanggahan data, dapat dilakukan dengan kurva massa ganda
double mass curve, yang pada dasarnya membandingkan curah hujan tahunan komulatif dari stasiun yang diteliti dengan komulatif curah hujan tahunan dari
stasiun dasar yang bersesuain. Apabila terjadi garis lurus, berarti data yang ada bersifat panggah, sebaliknya jika terjadi penyimpangan menunjukkan terjadinya
pencatatan yang tidak konsisten. Penyimpangan yang terjadi harus diluruskan sesuai dengan besar sudut penyimpangan.
Oleh karena itu cara double mass curve sangat tergantung dari sifat data stasiun lain yang mungkin juga tidak panggah, maka pengujian dilakukan dengan cara-
cara statistik Sri Harto, 1993, telah mengembangkan cara cumulative deviation, yaitu nilai komulatif penyimpangannya terhadap nilai rata-rata dengan persamaan
sebagai berikut :
∗
= ∑ −
…………………………………………………….. 2.1 = jumlah data, k = 1, 2, 3, …, n
= curah hujan harian maksimum, dalam mmhari = curah hujan rerata maksimum, dalam mmhari
commit to user
Joni Mulyanto I 8709015 2012
Nilai simpangan baku di peroleh dari persamaan
= ∑
…………………………………………………….. 2.2 dimana :
= jumlah data curah hujan, n = 1, 2, 3, …, n = curah hujan harian maksimum, dalam mmhari
= curah hujan rerata maksimum, dalam mmhari
Untuk individual stasiun stand alone station dengan cara RAPS Rescaled Adjusted Partial Sums, Sri Harto 2000. Bila
yang didapat lebih kecil dari nilai kritik untuk tahun dan confidence level yang sesuai, maka data dinyatakan
panggah. Uji kepanggahan dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut:
∗∗
=
∗
, dengan k=0,1,2,...,n ……………………………………….….. 2.3
Untuk uji kepanggahan digunakan cara statistik : =
|
∗∗
| , 0 ≤ k ≤ n ……………………………………….………. 2.4 atau
=
∗∗
−
∗∗
, 0 ≤ k ≤ n ……………………….. 2.5 Tabel 2.1. Nilai Kritik Q dan R
n n
Q n
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 : Mamok,2008
commit to user
Joni Mulyanto I 8709015 2012
2.2.3 Analisis Hujan Daerah