## ANALISA CURAH HUJAN RANCANGAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BENDUNGAN MANIKIN KABUPATEN KUPANG
Muhammad I. Ananta 1 (irfan_ananta@student.ub.ac.id)
Lily M. Limantara 2 (lilymont@ub.ac.id)
Jadfan S. Fidari 3 (jadfan@ub.ac.id)
Hamdan Nurdin 4 (hamdan.nurdin@bmkg.go.id)

## ABSTRAK
Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  memiliki  kondisi  iklim  yang  kering  dan  memiliki  pola  curah hujan  yang  tidak  menentu.  Pada  musim  hujan,  curah  hujan  yang  tinggi  menyebabkan  masalah banjir di daerah aliran sungai Manikin. Perencanaan  bangunan keairan seperti  bendungan perlu dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  banjir.  Analisis  curah  hujan  rancangan  dibutuhkan dalam  perencanaan  bangunan  keairan.  Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  jenis distribusi  yaitu,  Distribusi  Gumbel,  Log  Pearson  III,  dan  Log  Normal.  Uji  Goodness  of  fit dilakukan untuk mengetahui kesesuaian distribusi yang digunakan. Selain uji tersebut, pemilihan jenis  distribusi  juga  disesuaikan  terhadap  sifat  distribusinya.  Data  hujan  yang  didapatkan, dilakukan  uji  kelayakan  terlebih  dahulu.  Berdasarkan  hasil  dari  uji  homogenitas,  uji  ketiadaan tren, uji stasioner, dan uji persistensi disimpulkan bahwa data dapat digunakan dilakukan analisis berikutnya.  Data  hujan  tahun  2021  di  Stasiun  Oeletsala  melewati  batas  outlier  sehingga  tidak digunakan.  Hasil  perhitungan  uji  chi-square  dan  smirnov-kolmogorov  menunjukkan  bahwa semua  jenis  distribusi  dapat  diterima.  Berdasarkan  sifat  distribusi,  jenis  distribusi  Log  Pearson III lebih cocok untuk digunakan di DAS Bendungan Manikin.
Kata Kunci: analisa frekuensi, goodness of fit , distribusi probabilitas

## ABSTRACT
East  Nusa  Tenggara  Province  has  a  dry  climate  and  erratic  rainfall  patterns.  In  the  rainy season, high rainfall causes flooding problems in the Manikin river basin. Water structures such as dams must  be planned to overcome  flooding problems. Design  rainfall analysis is needed in the planning of water structures. The analysis was conducted using three types of distributions, namely,  Gumbel  Distribution,  Log  Pearson  III,  and  Log  Normal.  A  goodness  of  fit  test  is conducted to determine the suitability of the distribution. In addition to this test, the selection of the distribution type is also adjusted to the nature of the distribution. The rainfall data obtained is tested first. Based on the results of the homogeneity test, trend absence test stationary test, and persistence test, it is concluded that the data can be used for further analysis. The 2021 rain data at  Oeletsala  Station  crosses  the  outlier  limit,  so  it  is  not  used.  The  chi-square  and  smirnov- kolmogorov  test  results  show  that  all  types  of  distributions  are  acceptable.  Based  on  the distribution  properties,  the  Log  Pearson  III  distribution  type  is  more  suitable  for  use  in  the Manikin Dam watershed.

## Keywords: frequency analysis, goodness of fit, probability distribution

## PENDAHULUAN
Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah sebuah provinsi di Indonesia yang terletak di bagian timur Indonesia.  Kondisi  iklim  di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  umumnya  kering  dan  memiliki  pola curah  hujan  yang  tidak  menentu.  Pola  curah  hujan  di  NTT  sangat  dipengaruhi  oleh  perubahan
1 Universitas Brawijaya (Penulis Korespondensi);
2 Universitas Brawijaya;
3 Universitas Brawijaya;
4 BMKG
iklim,  sehingga  seringkali  terjadi  kekeringan  pada  musim  hujan  atau  banjir  pada  musim kemarau. Hal ini merupakan tantangan besar bagi perencanaan dan pengelolaan sumber daya air serta  pertanian  di  daerah  tersebut.  Pemanfaatan  sumber  daya  air  pun  menjadi  penting  untuk dilakukan untuk memenuhi kebutuhan air bagi masyarakat.
Pembangunan  Bendungan  Manikin  sendiri  merupakan  salah  satu  upaya  untuk  mengoptimalkan sumber air bersih yang penting bagi masyarakat Kabupaten Kupang, khususnya untuk keperluan irigasi, industri, dan domestik. Namun, dalam perencanaan pembangunan bendungan, diperlukan data analisis curah hujan rancangan untuk menentukan kapasitas bendungan yang sesuai dengan kebutuhan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  curah  hujan rancangan di daerah aliran sungai Manikin, Kabupaten Kupang. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  informasi  mengenai  curah  hujan  rancangan  di  daerah  tersebut,  sehingga  dapat digunakan dalam perencanaan pembangunan infrastruktur keairan seperti bendungan.
Penelitian  serupa  pernah  dilakukan  oleh  Damayanti,  et.  al  (2022)  dengan  menggunakan  data tahun  1977-2018.  Ditemukan  bahwa  jenis  distribusi  yang  cocok  untuk  digunakan  di  DAS Manikin  adalah  Log  Pearson  III.  Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  dengan  menggunakan perbandingan  antara  distribusi  normal,  distribusi  gumbel,  distribusi  log  normal,  distribusi  log pearson III,  serta  distribusi  Iwai  Kadoya dengan hasil distribusi  yang paling dominan  yaitu  log pearson  III  (Fauzi,  Handayani,  &  Rinaldi,  2012;  Krisnayanti,  Hunggurami,  &  Heo,  2020). Pemilihan  distribusinya  menggunakan goodness  of  fit seperti  yang  dilakukan  juga  oleh (Handajani,  2005;  Kementerian  PUPR,  2017;  Pudyastuti  &  Musthofa,  2020;  Upomo  & Kusumawardani, 2016; Widyawati, Yuniarti, & Goejantoro, 2020).
Ruang  lingkup  penelitian  ini  mencakup  pengumpulan  data  curah  hujan  di  daerah  aliran  sungai Manikin  selama  beberapa  tahun  terakhir,  analisis  statistik  untuk  menentukan  curah  hujan rancangan, dan pembuatan model hidrologi untuk memprediksi debit sungai. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam perencanaan dan pembangunan bendungan di Kabupaten Kupang,  serta  membantu  mengatasi  masalah  kekeringan,  masalah  banjir,  dan  meningkatkan ketersediaan air bersih di daerah tersebut.

## KAJIAN PUSTAKA

## Metode Mengisi Data Hujan yang Hilang
Pendekatan  statistik  dapat  dilakukan  di  bidang  hidrologi  untuk  mengisi  nilai  data  yang  kosong atau  hilang  dengan  memanfaatkan  data  dari  stasiun  pencatat  hujan  lainnya  yang  berdekatan. Metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode  normal  rasio  (S,  Zakaria,  Khotimah,  &  Romdania, 2021).
𝑃 𝑥 𝑁 𝑥 = 1 𝑁 ( 𝑃1 𝑁1 + 𝑃2 𝑁2 + 𝑃3 𝑁3 … + 𝑃 𝑛 𝑁 𝑛 (1)

## Uji Konsistensi Data RAPS
Rescaled  Adjusted  Sums (RAPS)  adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk  individual  stasiun. Pengujian  ketidakkonsistenan  antar  data  dalam  stasiun  dapat  diketahui  dengan  melihat pergeseran nilai rata-rata (Harto, 1993).
𝑆𝑘 ∗ 0 = 0 (2)
𝑆𝑘 ∗ = ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑋̅) 𝑛 𝑙+1 (3)
𝐷𝑦 2 = ∑ (𝑋 𝑖 −𝑋̅) 𝑛 𝑙−1 2 𝑛 (4)
𝑆𝑘 ∗∗ = 𝑆𝑘 ∗ 𝐷𝑦 (5)
𝑄𝑦 = 𝑀𝑎𝑘𝑠|𝑆𝑘 ∗∗ | (6)
Xi  = Data hujan (mm),
X ̅ = Rerata hujan (mm),
n = jumlah data hujan,
Qy  = nilai statistik Q untuk 0 ≤ k ≤ n

## Uji Homogenitas
Uji homogenitas adalah suatu analisis untuk mengevaluasi apakah data curah hujan dari stasiun yang berbeda homogen atau sama persis. Persamaan yang digunakan sebagai berikut (Limantara, 2018):
𝑍 𝑀 = |𝜇 1 −𝜇 2 | 𝑆 𝑑 (7)
𝑆 𝑑 = √ 𝑆 1 2 𝑛 1 + 𝑆 2 2 𝑛 2 (8)
dimana: μ i = rata-rata pada kelompok ke-i,
Sd i = simpangan baku pada kelompok ke-i, n1   = jumlah sampel pertama, n2   = jumlah sampel kedua

## Uji Ketiadaan Tren
Uji ketiadaan tren adalah suatu analisis statistik  yang  ditujukan untuk  mengetahui  apakah suatu data  berdistribusi  acak  atau  mengikuti  tren  tertentu..  Beberapa  cara  yang  dilakukan  untuk mengetahui keberadaan tren antara lain sebagai berikut:

## Uji Korelasi Peringkat Spearman
Uji  ketiadaan  tren  metode  Spearman  adalah  suatu  analisis  statistik  non-parametrik  yang ditujukan  untuk  mengetahui  apakah  suatu  data  memiliki  tren  atau  tidak.  Persamaan  yang digunakan sebagai berikut (Limantara, 2018):
𝐾𝑃 = 1 − 6 ∑ (𝑑𝑡) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 3 −𝑛 (9)
𝑡 = 𝐾𝑃 [ 𝑛−2 1−𝐾𝑃 2 ] 1 2 (10)
dimana:
KP  = koefisien korelasi rank spearman, n   = banyaknya pasangan ranking, Tt   = urutan ranking waktu, Rt   = urutan ranking hujan, dt   = selisih urutan ranking waktu dan hujan,
t = nilai distribusi t

## Uji Mann-Whitney
Uji  ketiadaan  tren  metode  Mann-Whitney  adalah  suatu  analisis  statistik  non-parametrik  yang ditujukan untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan  yang  nyata diantara  dua kelompok  atau sampel yang independen. Persamaan yang digunakan sebagai berikut (Limantara, 2018):
𝑈 1 = 𝑁 1 𝑁 2 + 𝑁 2 2 (𝑁 1 + 1) − 𝑅𝑚 (11)
𝑈 2 = 𝑁 1 𝑁 2 −   𝑈 1 (12)
𝑍 = 𝑈−(𝑁1𝑁2) 2 [ 1 12 {𝑁 1 𝑁 2 (𝑁 1 +𝑁 2 +1}] 1 2 (13)
dimana:
U 1 , U 2 = nilai statistik U, N i = jumlah data sampel pada kelompok ke-i,

## Rm = jumlah total peringkat pada kelompok pertama

## Uji Tanda Cox-Stuart
Uji  ketiadaan  tren  metode  Cox  dan  Stuart  adalah  suatu  analisis  statistik  non-parametrik  yang ditujukan untuk  mengetahui  apakah terdapat tren yang  nyata dalam data sekuensial. Persamaan yang digunakan sebagai berikut (Limantara, 2018):
𝑍 = 𝑆𝑑− 𝑛 6 ( 𝑛 12 ) 1 2 (untuk jumlah data lebih dari 30) (14)
𝑍 = 𝑆𝑑− 𝑛 6 −0.50 ( 𝑛 12 ) 1 2 (untuk jumlah data kurang dari 30) (15)
dimana:
Sd = simpangan baku (mm), n   = jumlah data

## Uji Stasioner
Uji  stasioner  adalah  metode  analisis  statistik  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sebuah rangkaian  data  memiliki  sifat  stasioner  atau  tidak.  Uji-f  dapat  dilakukan  untuk  menguji kestabilan nilai varian (Limantara, 2018).
𝐹 = 𝑁 1 𝑆𝑑 1 2 (𝑁 2 −1) 𝑁 2 𝑆𝑑 2 2 (𝑁 1 −1) (16)
dimana:
F   = perbandingan F, N i = jumlah data sampel pada kelompok ke-i,
Sd i = simpangan baku pada kelompok ke-i
Pengujian kesamaan jenis rata-rata dapat memakai persamaan di bawah ini:
𝑡 = |𝑋 1 ̅̅̅̅𝑋 2 ̅̅̅̅| 𝜎| 1 𝑁1 + 1 𝑁2 | 2 (17)
𝜎 = | 𝑁 1 𝑆𝑑 1 2 +𝑁 2 𝑆𝑑 2 2 𝑁 1 +𝑁 2 −2 | 1 2 (18)
dimana: t = variabel t hitung,
X ̅ 𝑖 = rata-rata pada kelompok ke-i,
N i = jumlah data sampel pada kelompok ke-i,
Sd i 2 = simpangan baku pada kelompok ke-i

## Uji Persistensi
Uji persistensi adalah salah satu teknik analisis untuk memeriksa apakah suatu variabel memiliki tren atau pola yang persisten atau cenderung berubah-ubah secara acak. Rumus yang digunakan (Limantara, 2018):
𝐾𝑆 = 1 − 6 ∑ (𝑑𝑖) 2 𝑚 𝑖=1 𝑚 3 −𝑚 (19)
𝑡 = 𝐾𝑆 [ 𝑚−2 1−𝐾𝑆 2 ] 1 2 (20)
dimana:
KS = korelasi serial, m  = jumlah data dikurangi satu,
N  = jumlah data sampel, di  = selisih peringkat data ke-X i dan ke-X i+1, t   = nilai distribusi t

## Uji Outliers
Uji outliers merupakan teknik statistik yang ditujukan untuk mengidentifikasi data yang berbeda atau tidak biasa dari data lain dalam suatu sampel. Rumus yang digunakan (Limantara, 2018):
𝑌 𝐻 = 𝑌̅ + 𝐾 𝑛 . 𝑆 (21)
𝑌 𝐿 = 𝑌̅ − 𝐾 𝑛 . 𝑆 (22)
dimana:
Y H = batas atas, Y L = batas bawah,
𝑌̅ = rata-rata nilai logaritmik,
K n = nilai yang dipengaruhi oleh jumlah data, Sd = simpangan baku logaritmik, n   = jumlah data

## Hujan Rata-Rata Daerah
Analisa  hujan  rata-rata  daerah  dilakukan  untuk  memahami  pola  curah  hujan  di  suatu  daerah dalam  periode  waktu  tertentu.  Metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode  aljabar.  Persamaan yang digunakan sebagai berikut (Limantara, 2018):
𝑥̅ = 𝑥 1 +𝑥 2 +𝑥 3 +⋯…+𝑥 𝑛 𝑛 (23)
dimana:
n   = jumlah stasiun pencatat hujan, 𝑥̅ = rata-rata tinggi hujan (mm), x i = tinggi hujan pada stasiun ke-i (mm)

## Analisa Distribusi Frekuensi
Analisis  distribusi  frekuensi  adalah  analisis  yang  digunakan  dalam  bidang  hidrologi  untuk memodelkan  frekuensi  kejadian  data  hidrologi  seperti  curah  hujan,  debit  sungai,  atau  tinggi muka  air.  Menurut  Limantara  (2018),  data  hidrologi  lebih  sesuai  menggunakan  distribusi gumbel, log normal, dan log pearson III.

## 1. Distribusi gumbel
Distribusi  ini  disebut  dengan  nama  distribusi  ekstrem,  karena  digunakan  untuk  mengestimasi nilai  ekstrem  seperti  debit  sungai  maksimum  atau  curah  hujan  maksimum.  Syarat  penggunaan distribusi gumbel yaitu nilai Cs sebesar 1.1396 dan nilai  Ck sebesar 5.4002 (Triatmodjo, 2008). Persamaan yang digunakan sebagai berikut:
𝑥 𝑇 = 𝑥̅ + 𝑘. 𝑆𝑑
(29)
dimana:
𝑥̅ = hujan rata-rata (mm),
Sd   = simpangan baku hujan (mm), x T = hujan pada kala ulang ke-T tahunan (5th, 10th ..., dst), k   = faktor frekuensi gumbel
Faktor frekuensi gumbel dicari menggunakan persamaan berikut:
𝑘 = 𝑌 𝑡 −𝑌 𝑛 𝑆 𝑛 (30)
dimana:
k   = faktor frekuensi gumbel,
Yt   = nilai reduksi dari periode ulang tertentu, Yn  = nilai reduksi dari rata-rata, Sn   = nilai reduksi dari simpangan baku.

## 2. Distribusi log normal
Distribusi  log  normal  adalah  distribusi  probabilitas  yang  digunakan  dalam  analisis  hidrologi untuk  mengestimasi  nilai  data  yang  memiliki  variasi  yang  besar.  Distribusi  ini  cenderung digunakan  pada  data  yang  memiliki  nilai  terkecil  di  atas  nol  (positif).  Syarat  penggunaan distribusi log normal yaitu nilai Cs kurang dari Cv 3 + 3Cv dan nilai Ck = Cv 8 + 6Cv 6 + 15Cv 4 + 16Cv 2 + 3 (Triatmodjo, 2008). Persamaan yang digunakan sebagai berikut:
log 𝑥 𝑇 = log 𝑥 ̅̅̅̅̅̅ + 𝑘. 𝑆 log 𝑥 (31)
dengan x T = hujan pada kala ulang ke-T tahunan (5th, 10th ..., dst) log 𝑥 ̅̅̅̅̅̅ = rata-rata hujan logaritmik,
k = faktor frekuensi, dan
𝑆 log 𝑥 = simpangan baku hujan logaritmik.

## 3. Distribusi Log Pearson III
Distribusi  Log-Pearson  III  adalah  jenis  distribusi  probabilitas  yang  sering  digunakan  dalam analisis  hidrologi.  Distribusi  Log-Pearson  III  dapat  digunakan  pada  data  yang  memiliki  nilai minimum  nol  atau  bahkan  negatif.  Persamaan  yang  digunakan  sebagai  berikut  (Triatmodjo, 2008):
log 𝑥 𝑇 = log 𝑥 ̅̅̅̅̅̅ + 𝑘. 𝑆 log 𝑥 (32) dengan x T
= hujan pada periode ulang ke-T tahunan; T= 2th, 5th, ..., dst, log 𝑥 ̅̅̅̅̅̅ = rata-rata hujan logaritmik,
k
= faktor frekuensi, dan
𝑆 log 𝑥 = simpangan baku hujan logaritmik.
Uji goodness of fit distribusi frekuensi
Goodness  of  fit pada  distribusi  frekuensi  hujan  adalah  suatu  teknik  statistik  yang  digunakan untuk menguji apakah suatu distribusi probabilitas cocok atau sesuai dengan data frekuensi hujan yang diamati.
1. Chi-Square
Penilaian  kesesuaian  distribusi  terhadap  data  teoritis  ke  arah  vertikal  dapat  menggunakan  Uji Chi-Square (Limantara, 2018). Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai χ² yang dihasilkan dari  perbedaan  antara  nilai  observasi  dengan  nilai  yang  diestimasi  menggunakan  distribusi probabilitas tertentu.
𝑥 2 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 >   ∑ (𝑜𝑖−𝐸𝑖) 2 𝐸𝑖 (33) dengan
Oi   = frekuensi hujan yang diamati pada kelas ke-i Ei   = frekuensi hujan yang diharapkan pada kelas ke-i χ²   = nilai statistik uji Chi-Square
2.    Smirnov-Kolmogorov
Kesesuaian  distribusi  terhadap  penyimpangan  data  ke  arah  horizontal  dinilai  menggunakan  uji smirnov-kolmogorov (Limantara, 2018). Smirnov-kolmogorov didasarkan pada perhitungan nilai ∆ , yaitu nilai statistik yang menunjukkan seberapa jauh kurva teoritis distribusi probabilitas dari
kurva empiris data yang diamati.
∆ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑖𝑠 > 𝑚𝑎𝑘𝑠|𝑃𝑒 − 𝑃𝑡|
(34)
dengan
∆ = nilai statistik uji Smirnov-Kolmogorov Pe   = nilai empiris distribusi kumulatif pada titik x Pt    = nilai teoritis distribusi kumulatif pada titik x

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  berlokasi di daerah aliran sungai Bendungan Manikin  yang terletak di Kabupaten Kupang,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Kegiatan  penelitian  dimulai  dengan  studi  literatur terhadap topik terkait dan dilakukan pengambilan data yang dibutuhkan. Data curah hujan harian yang  dipakai  berasal  dari  BMKG  Kelas  II  dan  BWS  Nusa  Tenggara  II  Kota  Kupang.  Analisis terhadap data dilakukan meliputi uji homgenitas, uji ketiadaan tren, uji stasioner, uji persistensi, uji outlier, analisis hujan rerata, analisis frekuensi, analisis distribusi frekuensi dan uji goodness of fit . Analisis hujan rerata menggunakan metode aljabar. Kemudian analisis distribusi frekuensi menggunakan  distribusi  gumbel,  log  normal,  dan  log  pearson  III.  Pemilihan  distribusi berdasarkan uji goodness of fit dan syarat dari sifat masing-masing distribusi. Peta administrasi DAS Bendungan Manikin ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Peta Administrasi DAS Bendungan Manikin, NTT

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hujan harian yang dipakai dalam analisis ini  mencakup rentang waktu 40 tahun dari tahun 1982  hingga  2021  yang  berasal  dari  Stasiun  Baun  dan  Stasiun  Oeletsala.  Pengisian  data  curah hujan setidaknya membutuhkan 3 stasiun yang berdekatan. Stasiun Baun, Stasiun Oeletsala, dan Stasiun  Tilong  merupakan  stasiun  yang  digunakan  untuk  melengkapi  data  curah  hujan  yang kosong karena hilang.
Sebelum  analisis  curah  hujan  rancangan,  data  yang  diperoleh  perlu  dipastikan  keandalan  dan validitasnya.  Hasil  perhitungan  dari  uji  konsistensi  data  menunjukkan  pada  tiap-tiap  stasiun individu  nilai  statistik  Qy  kurang  dari  nilai  Qy  syarat,  sehingga  menunjukkan  bahwa  data tersebut  masih  dalam  batasan  konsisten.  Sedangkan  pada  uji  stasioner  dilakukan  untuk memeriksa  apakah  data  memiliki  tren  atau  fluktuasi  yang  signifikan  dalam  jangka  waktu tertentu.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata  dan  varian  stabil  pada  Stasiun Baun maupun Stasiun Oeletsala.
Pada  analisis  curah  hujan  rancangan  data  yang  digunakan  harus  homogen,  tidak  memiliki  tren atau  kecendrungan  dalam  jangka  waktu  tertentu,  dan  tidak  menyimpang  dari  populasi.    Uji homogenitas, uji ketiadaan tren, uji persistensi, dan uji outlier penting untuk  mengetahui  bahwa data hidrologi memiliki karakteristik yang tepat sehingga hasil yang dihasilkan lebih akurat dan dapat diandalkan.
Berdasarkan hasil perhitungan uji homogenitas, Stasiun Baun dan Stasiun Oeletsala mempunyai nilai  Zm  yang  lebih  kecil  dibandingkan  Zcr.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  data  tersebut homogen dan diukur dari suatu regime yang tidak berubah.
Uji Ketiadaan Tren menggunakan metode Spearman, Mann & Whitney, dan Cox & Stuart. Pada Uji  Ketiadaan  Tren  metode  Spearman,  diperoleh  bahwa  pada  masing-masing  stasiun  yang digunakan,  nilai  t  kurang  dari  nilai  tcr.  Sedangkan  pada  metode  Mann  &  Whitney  dan  Cos  & Stuart  nilai  Z  kurang  dari  Zcr.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  3  metode  yang  digunakan  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat tren atau pola yang menunjukkan peningkatan atau penurunan yang signifikan dalam jangka waktu tertentu.

## Tabel 1 Hasil perhitungan analisis data hujan stasiun Baun
Pada Uji Persistensi diperoleh nilai t kurang dari nilai tcr di Stasiun Baun dan  Stasiun Oeletsala. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  data  hujan  tidak  memiliki  kecendrungan  untuk tetap  dalam satu arah atau tren dalam  jangka waktu tertentu. Uji outlier dilakukan untuk memeriksa apakah ada nilai yang signifikan atau tidak biasa yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Pada Stasiun Oeletsala  tidak  terdapat  data  yang  signifikan  atau  tidak  biasa  dapat  dilihat  pada  gambar  2. Namun pada Stasiun Baun, terdapat data yang  melewati batas atas yaitu pada Tahun 2021  yang ditunjukkan di gambar 3. Oleh karena itu pada analisis selanjutnya, data hujan pada Tahun 2021 perlu  dihilangkan  karena  dapat  mengakibatkan  hasil  perhitungan  yang  kurang  akurat  dan  dapat diandalkan. Rekapitulasi hasil perhitungan analisis data hujan dapat dilihat pada tabel 1 dan 2.
Proses  penentuan  hujan  harian  maksimum  tahunan  dilakukan  dengan  mengambil  data  hujan terbesar  pada  tiap-tiap  tahun.  Kemudian  hujan  harian  maksimum  dari  masing-masing  stasiun hujan dilakukan analisis hujan rata-rata daerah yang ditunjukkan di tabel 3.
Hujan  rancangan  dicari  menggunakan  metode  Gumbel,  Log  Normal  dan  Log  Pearson  III. Perhitungan dilakukan pada  berbagai  kala ulang  yang ditunjukkan di tabel 4. Hasil perhitungan menunjukkan  nilai  yang  berbeda-beda  pada  tiap-tiap  metode.  Sedangkan  nilai  hujan  rancangan pada tiap kala ulang  meningkat berdasarkan tingkat probabilitas atau kemungkinan  hujan dapat
Pengujian α Zm/F/t Zcr/Fcr/tcr 1% 0.005 2.576 -Zcr < Zm < Zcr Data Homogen 5% 0.005 1.96 -Zcr < Zm < Zcr Data Homogen 1% -0.225 2.58 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% -0.225 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% 0.183 2.58 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% 0.183 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% 0.183 2.58 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% 0.183 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% 0.003 3.03 F < Fcr Varian Stabil 5% 0.003 2.174 F < Fcr Varian Stabil 1% 0.031 2.576 -tcr < t < tcr Rata-rata Stabil 5% 0.031 1.96 -tcr < t < tcr Rata-rata Stabil 1% -0.423 2.58 -tcr < t < tcr Data Bersifat Acak 5% -0.423 1.96 -tcr < t < tcr Data Bersifat Acak
Uji Stasioner (Uji-F) Uji Stasioner (Uji-t) Uji Persistensi Spearman Uji Ketiadaan Tren Spearman Uji Ketiadaan Tren Mann-Whitney
Uji Ketiadaan Tren Cox dan Stuart
Kesimpulan
Uji Homogenitas
terjadi. Semakin kecil probabilitas hujan dapat melampaui atau menyamai, maka semakin besar curah hujan yang dapat terjadi.
Tabel 2 Hasil perhitungan analisis data hujan stasiun Oeletsala
Gambar 2. Grafik Uji Outlier Stasiun Baun
Gambar 3. Grafik Uji Outlier Stasiun Oeletsala
Pengujian α Zm/F/t Zcr/Fcr/tcr 1% 0.001 2.576 -Zcr < Zm < Zcr Data Homogen 5% 0.001 1.96 -Zcr < Zm < Zcr Data Homogen 1% 0.591 2.576 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% 0.591 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% -0.784 2.576 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% -0.784 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% 0.183 2.576 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 5% 0.183 1.96 -Zcr < Z < Zcr Tidak ada tren 1% 0.001 3.03 F < Fcr Varian Stabil 5% 0.001 2.174 F < Fcr Varian Stabil 1% 0.015 2.576 -tcr < t < tcr Rata-rata Stabil 5% 0.015 1.96 -tcr < t < tcr Rata-rata Stabil 1% 0.666 2.576 -tcr < t < tcr Data Bersifat Acak 5% 0.666 1.96 -tcr < t < tcr Data Bersifat Acak
Uji Stasioner (Uji-F) Uji Stasioner (Uji-t) Uji Persistensi Spearman Uji Ketiadaan Tren Spearman Uji Ketiadaan Tren Mann-Whitney
Uji Ketiadaan Tren Cox dan Stuart
Kesimpulan Uji Homogenitas

## Tabel 3 Hasil Perhitungan curah hujan rata-rata daerah
Nilai  hujan  rancangan  yang  dihasilkan  Distribusi  Gumbel,  Log  Pearson  III,  dan  Log  Normal menghasilkan  hasil  yang  berbeda-beda.  Nilai  hujan  rancangan  terbesar  dihasilkan  oleh penggunaan  Distribusi  Gumbel.  Sedangkan  Distribusi  Log  Normal  mempunyai  nilai  yang terkecil.

## Tabel 4 Hasil Perhitungan Hujan Rancangan
Nilai ∆maks di uji Smirnov-Kolmogorov kurang dari ∆cr untuk semua jenis distribusi dan pada tingkat  kepercayaan  5%  dan  1%.  Sedangkan  pada  Uji  Chi  Square,  ditemukan  bahwa  nilai  X 2 kurang  dari  X 2 cr  untuk  semua  jenis  distribusi  dan  pada  tingkat  kepercayaan  5%  dan  1%  yang ditunjukkan  pada  tabel  5  dan  6.  Dari  dua  uji  ini  diperoleh  hasil  bahwa  semua  jenis  distribusi diterima.
Sebelum  digunakan  sebagai  hujan  rancangan,  distribusi  yang  dipilih  harus  berdasarkan persyaratan dari sifat-sifat distribusinya. Berdasarkan hasil yang diperoleh, hanya distribusi Log
St. Baun
(mm) St. Oeletsala (mm) St. Baun (mm) St. Oeletsala (mm) 1982 52.0 183.0 117.5 2002 60.0 0.0 30.0 1983 51.0 153.0 102.0 2003 13.0 310.0 161.5 1984 11.0 125.0 68.0 2004 72.0 28.0 50.0 1985 0.0 120.0 60.0 2005 60.0 190.0 125.0 1986 60.0 153.0 106.5 2006 110.0 75.0 92.5 1987 50.0 204.0 127.0 2007 155.0 16.0 85.5 1988 51.0 125.0 88.0 2008 105.0 0.0 52.5 1989 0.0 108.0 54.0 2009 0.0 336.0 168.0 1990 100.0 80.0 90.0 2010 10.0 135.0 72.5 1991 180.0 108.0 144.0 2011 24.0 108.0 66.0 1992 60.0 66.0 63.0 2012 101.0 0.0 50.5 1993 127.0 3.0 65.0 2013 106.0 21.0 63.5 1994 0.0 108.0 54.0 2014 0.0 108.0 54.0 1995 5.0 112.0 58.5 2015 127.0 71.3 99.2 1996 165.0 108.7 136.8 2016 93.5 58.6 76.0 1997 120.0 73.0 96.5 2017 71.0 28.0 49.5 1998 145.0 92.0 118.5 2018 60.0 190.0 125.0 1999 115.0 64.6 89.8 2019 99.4 111.8 105.6 2000 115.0 99.8 107.4 2020 38.9 43.7 41.3 2001 160.0 103.6 131.8 2021 365.5 411.2 388.3 Tahun Tahun Pos Hujan Pos Hujan Hujan Rata-rata Harian (mm) Hujan Rata-rata Harian (mm) Gumbel Log-Pearson III Log Normal 2 82.976 82.947 81.678 5 117.616 115.755 115.324 10 140.550 136.614 138.113 25 169.528 161.986 167.396 50 191.026 180.210 189.537 100 212.364 197.898 211.944 200 233.625 215.201 234.764 1000 282.874 254.380 289.869 Tr (tahun) Hujan Rancangan (mm)
Pearson  III  yang  memenuhi  syarat.  Oleh  karena  pada  analisa  hujan  rancangan  di  DAS Bendungan  Manikin,  digunakan  jenis  distribusi  Log  Pearson  III.  Hasil  perhitungan  uji persyaratan distribusi frekuensi ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 5 Hasil Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov

## Tabel 6 Rekapitulasi Uji Chi-Square

## Tabel 7 Rekapitulasi Persyaratan Distribusi Frekuensi

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  terhadap  data  hujan  diperoleh  bahwa  data  homogen,  tidak  mempunyai kecendrungan ke arah tertentu, stasioner, dan bersifat acak. Data hujan tahun 2021 pada Stasiun Oeletsala  melewati  batas  atas  outlier  sehingga  tidak  digunakan  pada  analisis  hujan  rancangan. Berdasarkan  uji  Chi  Square  dan  Smirnov  Kolmogorov  untuk  tiga  metode  distribusi  hujan rancangan.  Distribusi  Gumbel,  Log  Pearson  III,  dan  Log  Normal  dinyatakan  memenuhi  syarat dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya. Hujan rancangan dengan Distribusi Log Normal menghasilkan  nilai  yang  paling  kecil,  sedangkan  hujan  rancangan  dengan  Distribusi  Gumbel menghasilkan  hujan  rancangan  terbesar.  Metode  distribusi  yang  cocok  untuk  digunakan  yaitu distribusi  Log  Pearson  III,  karena  distribusi  tersebut  memiliki  sifat  yang  lebih  fleksibel berdasarkan syarat statistiknya.

## SARAN
Bagi instansi, perlu dilakukan pemasangan stasiun hujan  lain untuk mendapatkan sebaran hujan yang lebih baik.
Daftar Pustaka
No. Distribusi α ∆maks ∆cr 1 Gumbel 5% 0.0774 0.2178 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima 2 Gumbel 1% 0.0774 0.2610 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima 3 Log Pearson III 5% 0.0825 0.2178 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima 4 Log Pearson III 1% 0.0825 0.2610 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima 5 Log Normal 5% 0.0734 0.2178 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima 6 Log Normal 1% 0.0734 0.2610 ∆maks < ∆cr Distribusi Diterima Keterangan No. Distribusi α X ² X²cr 1 Gumbel 5% 5.4615 7.815 x² < x²cr Distribusi Diterima 2 Gumbel 1% 5.4615 11.345 x² < x²cr Distribusi Diterima 3 Log Pearson III 5% 4.5385 7.815 x² < x²cr Distribusi Diterima 4 Log Pearson III 1% 4.5385 11.345 x² < x²cr Distribusi Diterima 5 Log Normal 5% 4.5385 7.815 x² < x²cr Distribusi Diterima 6 Log Normal 1% 4.5385 11.345 x² < x²cr Distribusi Diterima
Keterangan
Jenis Sebaran Syarat Hasil Perhitungan Kesimpulan Cs = 1.243 Cs = 2.603 Ditolak Ck =5.866 Ck = 0.483 Ditolak Ck = 5.4002 Ck = 0.483 Ditolak Cs = 1.1396 Cs = 2.603 Ditolak Log Pearson III Selain dari nilai di atas Cs = 2.603
Diterima
Log Normal Gumbel
Damayanti, A. C., Limantara, L. M., & Haribowo, R. (2022). Analisis Debit Banjir Rancangan dengan  Metode  HSS  Nakayasu,  HSS  ITB-1,  dan  HSS  Limantara  pada  DAS  Manikin  di Kabupaten  Kupang.  Jurnal  Teknologi  dan  Rekayasa  Sumber  Daya  Air  (Vol.  2).  Retrieved from https://jtresda.ub.ac.id/
Fauzi,  M.,  Handayani,  Y.  F.,  &  Rinaldi.  (2012).  Pemilihan  Distribusi  Frekuensi  Hujan  Harian Maksimum Tahunan Pada Wilayah Sungai Akuaman Provinsi Sumatera Barat. Jurnal Sains dan Teknologi, 11(1), 18–24.
Handajani,  N.  (2005).  Analisa  Distribusi  Hujan  dengan  Kala  Ulang  Tertentu.  Jurnal  Rekayasa Perencanaan, 1(3), 1–13.
Harto,  S.  (1993).  Hidrologi  terapan.  Biro  Penerbit  Keluarga  Mahasiswa  Teknik  Sipil  UGM, Yogyakarta.
Kementerian  PUPR.  (2017).  Modul  perhitungan  hidrologi  pelatihan  perencanaan  bendungan tingkat dasar. Jakarta.
Krisnayanti, D. S., Hunggurami, E., & Heo, R. S. (2020). Perbandingan Debit Banjir Rancangan Dengan  Metode  HSS  Nakayasu,  Gama  I,  Dan  Limantara  Pada  DAS  Raknamo.  Jurnal Teknik Sipil, IX. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/348580501
Limantara, I. L. M. (2018). Rekayasa Hidrologi: Edisi Revisi. Penerbit Andi.
Pudyastuti, P. S., & Musthofa, R. A. (2020). Analisa Distribusi Curah Hujan Harian Maksimum di  Stasiun  Pengukur  Hujan  Terpilih  di  Wilayah  Klaten  Periode  2008-2018.  Dinamika Teknik Sipil: Majalah Ilmiah Teknik Sipil, 13(1), 10–15.
S, A. P. D., Zakaria, A., Khotimah, S. N., & Romdania, Y. (2021). Analisis Data Curah Hujan yang Hilang dengan Menggunakan Metode Normal Ratio, Inversed Square Distance,  Rata- rata Aljabar dan Linear Regression (Studi Kasus Data Curah Hujan Beberapa Stasiun Hujan Wilayah Lampung Tengah). Jurnal Rekayasa Sipil dan Desain, 9(4), 853–862.
Triatmodjo, B. (2008). Hidrologi Terapan. Yogyakarta, Indonesia: Beta Offset.
Upomo,  T.  C.,  &  Kusumawardani,  R.  (2016).  Pemilihan  Distribusi  Probabilitas  Pada  Analisa Hujan  Dengan  Metode  Goodness  of  Fit  Test.  Jurnal  Teknik  Sipil  dan  Perencanaan,  18(2), 139–148.
Widyawati,  Yuniarti,  D.,  &  Goejantoro,  R.  (2020).  Analisis  Distribusi  Frekuensi  dan  Periode Ulang  Hujan  (Studi  Kasus:  Curah  Hujan  Kecamatan  Long  Iram  Kabupaten  Kutai  Barat Tahun 2013-2017). Jurnal EKSPONENSIAL, 11(1), 65–70.

## Ucapan Terima Kasih
Pada kesempatan ini, kami ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang tulus kepada BMKG Kelas II Kota Kupang dan BWS Nusa Tenggara II Kota Kupang atas data curah hujan yang telah diberikan.  Data  curah  hujan  yang  diperoleh  melalui  kerja  sama  yang  baik  ini  sangat  berharga dalam  mendukung  penelitian  ini.  Kami  sangat  mengapresiasi  kerja  keras  tim  di  BMKG  dan BWS  yang  telah  bekerja  keras  dalam  pengumpulan,  pengolahan,  dan  penyediaan  data  curah hujan  yang  akurat  dan  terpercaya.  Kami  berharap  kerja  sama  ini  dapat  terus  berlanjut  di  masa depan  untuk  meningkatkan  kualitas  riset  dan  pengembangan  bidang  hidrologi  di  Indonesia. Sekali lagi, terima kasih banyak atas kerja sama dan dukungan yang diberikan.