## Civronlit

## Analisis Frekuensi Regional Hujan Harian Maksimum Wilayah Sungai Batanghari Menggunakan Metode L-Moment
Siti Umi Kalsum 1 , Lailal Gusri 2 , Riva Dirnasari 3
1,2,3 Program Studi Teknik Lingkungan Correspondence email: siti.uk0616@gmail.com
Abstrak . Analisis hidrologi memerlukan data curah hujan yang akurat, namun data curah hujan ini sulit untuk diperoleh. Ketidak lengkapan  data  dapat  disebabkan  oleh  terbatasnya  jumlah  alat  yang  dipasang  dan  tidak  semua  data  tercatat  secara  lengkap. Kendala perkiraan frekuensi dari suatu kejadian ekstrim seperti banjir akibat ketidakseragaman dan keterbatasan data dapat diatasi dengan analisis frekuensi regional. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan frekuensi regional hujan harian maksimum wilayah sungai  Batanghari.  Metode  L-Moment  digunakan  untuk  memperkirakan  proses  analisis  frekuensi  regional.  Analisis  frekuensi regional  digunakan  dalam  memperkirakan  frekuensi  kejadian  pada  suatu  lokasi  berdasarkan  data  dari  beberapa  lokasi  lainnya. Metode L-Moment diterapkan di 24 stasiun terpilih di Wilayah Sungai  Batanghari Provinsi Jambi.  Hasil penelitian  menunjukkan bahwa dari ploting diagram L-Moment dan uji goodness of fit distribusi GPA yang terbaik untuk wilayah studi. Persamaan hujan rancangan  dengan  menggunakan  analisis  frekuensi  regional  dan  kurva  frekuensi  regional  dapat  digunakan  untuk  analisis  hujan rancangan yang berguna bagi desain, operasi, manajemen dan pemeliharaan struktur bangunan air di Wilayah Sungai Batanghari.
Kata kunci : Analisis regional, L-moment , persamaan frekuensi, hujan rancangan

## PENDAHULUAN
Hujan  adalah  komponen  masukan  penting  dalam  proses  hidrologi.  karena  jumlah  kedalaman  hujan (rainfall depth) akan dialih ragamkan menjadi aliran di sungai, baik melalui limpasan permukaan (surface runoff), aliran antara (interflow,  sub surface  flow) maupun sebagai aliran  air tanah (groundwater). Ada beberapa sifat  hujan yang penting untuk  diperhatikan  dalam  proses  pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran,  antara  lain  adalah  intensitas  curah  hujan, lama waktu hujan, kedalaman hujan, frekuensi dan luas daerah pengaruh hujan. Komponen hujan dengan sifat-sifatnya ini dapat dianalisis berupa hujan titik maupun hujan rata-rata yang meliputi luas daerah  tangkapan (catchment) yang kecil sampai yang besar.
Analisis  hidrologi  merupakan  analisis  awal  yang  diharapkan  menghasilkan  suatu  besaran  rancangan  yang menunjang  desain  bangunan  air.  Penetapan  besaran  rancangan  baik  hujan  maupun  banjir  merupakan  dasar  analisis hidrologi  untuk  mendapatkan  dimensi  yang  efektif  dan  efisien  dalam  pekerjaan  teknik  seperti  desain  struktur, perencanaan bangunan air seperti bendung, bendungan dan spillway . Untuk meminimalisasikan resiko kegagalan dari suatu  rancangan  struktur,  maka  besaran  rancangan  banjir  diharapkan  tidak  melampaui  kekuatan  struktur  hidraulik pada suatu  waktu yang ditetapkan (kala  ulang dari  suatu kejadian). Dalam memperkirakan frekuensi  atau  kala  ulang dari hujan ekstrim ini mengalami  kesulitan yaitu  kekurangan dan  ketidakseragaman data  dari masing-masing stasiun pengukur  hujan.  Kendala  perkiraan  frekuensi  dari  suatu  kejadian  ekstrim  akibat  ketidakseragaman  dan  keterbatasan data dapat diatasi dengan analisis frekuensi regional. Dengan analisis frekuensi regional ini, data dari beberapa lokasi digunakan dalam memperkirakan frekuensi kejadian pada masing-masing lokasi.
Untuk memperkirakan proses analisis frekuensi regional ini, maka digunakan sebuah pendekatan statistik salah satunya dengan metode L-moment . Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Hosking pada tahun 1990. L-moment adalah  ringkasan  statistik  untuk  sampel  data  dan  distribusi  probabilitas. L-moment dapat  ditentukan  dengan kombinasi-kombinasi  linier  statistik.  Keuntungan  teoritis  dalam  penggunaan L-moment dari  metode moment adalah karena dapat mengidentifikasi lebih banyak distribusi dengan tidak dibatasi oleh ukuran sampel, selain itu L-moment sangat objektif dalam proses pemilihan distribusi. Analisis regional menggunakan metode L-moment dapat digunakan untuk  menyaring  data  dengan  uji  discordan,  mengidentifikasi  daerah-daerah  homogen  melalui  uji  heterogenitas, pemilihan  distribusi  frekuensi  dan  memperkirakan  parameter  dari  distribusi  frekuensi  yang  terpilih.  Ketepatan memilih  metode  akan  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dan  yang  penting  dalam  penggunaan  metode-metode tersebut  adalah  ketersediaan  data  yang  akan  dianalisis  baik  dari  segi  kuantitas  maupun  kualitas  data.  Ketepatan memilih  metode  dalam  analisis  hidrologi  untuk  perancangan  bangunan  hidraulik  akan  memberikan  hasil  yang  baik bila data yang akan dianalisis secara kuantitas dan kualitas data yang digunakan tersedia. Problem data pada umumnya tidak tersedia atau terlalu pendek untuk dianalisa dengan metode moment konvensional. Metode L-moment salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan besar dan frekuensi aliran puncak untuk data rekaman yang kurang panjang dan tidak seragam dan dapat mengidentifikasi distribusi probabilitas terbaik (Umi, 2011).
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment

## METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan menganalisis data berupa angka yang nantinya dianalisis menggunakan metode L-Moment. Langkah-langkah analisis metode L-moment sebagai berikut:
1. Pengumpulan data curah hujan harian; data curah hujan yang digunakan pada penelitian ini diperoleh berdasarkan data yang tercatat atau yang terukur pada stasiun hujan dan telah direkapitulasi;
2. Pemilihan data curah hujan maksimum secara seri data maksimum ( Annual maximum series).
3. Memperkirakan  parameter L-moment dan  membuat  diagram L-moment untuk  menentukan  distribusi  yang  sesuai atau yang mewakili untuk curah hujan maksimum di wilayah yang diteliti;
4. Uji discordance terhadap data curah hujan tiap stasiun untuk mengetahui kesalahan yang terjadi pada data sehingga data yang digunakan sesuai dalam data regional;
5. Uji heterogenitas sebagai bahan pertimbangan suatu wilayah apakah homogen atau heterogen;
6. Pemilihan jenis distribusi dan menentukan parameter distribusi terpilih;
7. Membuat kurva frekuensi sesuai distribusi probabilitas yang terpilih;
8. Melakukan analisis dan pembahasan terhadap hasil perhitungan statistik L-moment dan analisis regional;
9. Melakukan analisis frekuensi dengan metode L-moment ; 10. Melakukan  analisis  perbandingan  kurva  frekuensi  antara  analisis  frekuensi  dengan  metode  moment  dan  analisis regional dengan metode L-moment.
Tahapan dalam analisis regional dengan metode L-moment adalah sebagai berikut:
1. mencari parameter statistik L-moment dengan menggunakan persamaan;
 
  n j j X n X 1 0 1  …………………………..persamaan 1
      j n j X n n j n  
          1 1 1 1  …………………….. persamaan 2       j n j X n n n j n j n                2 1 2 2 1 1  ……………… persamaan 3         j n j X n n n n j n j n j n  
                3 1 3 3 2 1 2 1  …….persamaan 4 2 1    …………………………..persamaan 5
0 1 2 2      …………………… persamaan 6
0 1 2 3 6 6        ………………persamaan 7 0 1 2 3 4 12 30 20          ……persamaan 8
2. membuat rasio diagram L-moment menggunakan hasil dari parameter statistik L-moment;
1 2 2       Cv L ………………… persamaan 9
2 3 3       Cs L ………………… persamaan 10
3 4 4       Ck L …………………persamaan 11
3. Membuat diagram L-momen t tiap-tiap distribusi untuk menentukan distribusi yang sesuai. interval nilai -0,9 ≤  3 ≤ 0,9, kecuali untuk distribusi generalized extreme value -0,6 ≤  3 ≤ 0,9
   8 0 3 4    

A ……………………… persamaan 12
4. Melakukan uji discordance dengan persamaan;
    u u A u u N D i T i i     1 3 1 ……….persamaan 13
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment
5. Melakukan uji heterogenitas dengan persamaan   v v V H     1 …………………….. persamaan 14
6. Menentukan parameter dari distribusi yang terpilih;
7. Membuat kurva frekuensi sesuai distribusi probabilitas yang terpilih;
8. Memperkirakan besaran hujan rancangan berdasarkan distribusi terpilih dengan persamaan; P T (k) = λ1 k Xp R ……………………persamaan 15

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  dari  49  (empat  puluh  sembilan)  stasiun  hujan  pada  Wilayah  Sungai  Batanghari  hanya  24  (dua  puluh empat)  stasiun  yang  akan  dilakukan  analisis  frekuensi  regional  dengan  metode L-moment dikarenakan  ketersediaan data dan panjangnya data yang diperoleh.

## Parameter L-moment
Parameter L-moment merupakan  fungsi  dari probability  weighted  moment (PWM)  dihitung  berdasarkan Persamaan 1 sampai dengan Persamaan 4. Berdasarkan analisis probability weighted moment di atas, maka parameter L-moment dihitung berdasarkan Persamaan 5 sampai dengan Persamaan 8.
Nilai-nilai parameter ini menjadi dasar perhitungan rasio L-moment selanjutnya. Untuk perhitungan parameter L-moment keseluruhan stasiun di Wilayah Sungai Batanghari disajikan pada Tabel 1.

## Rasio L-moment
Analisis  perhitungan  rasio L-moment untuk  stasiun  di  Wilayah  Sungai  Batanghari  menggunakan  Persamaan  9 sampai dengan Persamaan 11.
Tabel 1 menyajikan hasil perhitungan PWM, Parameter L-Moment dan Rasio L-Moment untuk masing-masing stasiun pada Wilayah Sungai Batanghari.
Tabel 1. PWM-Parameter L-Moment-Rasio L-Moment Stasiun Curah Hujan Probability Weighted Moment (PWM) Parameter L-Moment Ratio L-Moment β 0 β 1 β 2 β 3 λ 1 λ 2 λ 3 λ 4 L-Cv (t 2 ) L-Cs (t 3 ) L-Ck (t 4 ) Muara Tebo Tebo 55,77 32,81 23,39 18,20 55,77 9,85 -0,76 0,40 0,18 -0,08 -0,52 Muara Tembesi Batanghari 63,26 38,46 27,53 21,60 63,26 13,66 -2,33 4,51 0,22 -0,17 -1,94 Muaro Bungo Bungo 70,86 42,96 30,58 23,59 70,86 15,06 -3,44 -0,94 0,21 -0,23 0,27 Muaro Imat Kerinci 47,07 29,25 21,89 17,78 47,07 11,42 2,95 2,78 0,24 0,26 0,94 Pamusiran Tanjabtim 32,60 17,50 12,23 9,50 32,60 2,40 1,00 0,40 0,07 0,42 0,40 Pauh Sarolangun 54,50 35,63 26,10 20,57 54,50 16,77 -2,70 1,43 0,31 -0,16 -0,53 Puding Tanjabtim 102,81 62,87 46,98 38,25 102,81 22,93 7,48 7,13 0,22 0,33 0,95 Pulau Pandan Sarolangun 98,93 54,15 37,96 29,59 98,93 9,37 1,83 3,79 0,09 0,20 2,07 Pulau Tengah Kerinci 47,33 29,38 22,17 18,04 47,33 11,43 4,04 18,04 0,24 0,35 0,24 Dendang Tanjabtim 86,00 44,60 39,60 34,60 86,00 29,30 -4,90 22,80 0,34 -0,17 -4,65 Kantor Pengujian Sipin 91,00 50,25 35,56 27,83 91,00 9,51 2,85 1,83 0,10 0,30 0,64 Koto Limau Sering Kerinci 44,80 30,88 23,68 23,68 44,80 16,96 1,58 -3,59 0,38 0,09 -2,27 Lambur Tanjabtim 52,60 33,40 25,13 20,00 52,60 14,20 3,00 -5,80 0,27 0,21 -1,93 Rantau Makmur Tanjabtim 66,40 40,65 31,90 27,40 66,40 14,90 13,90 12,40 0,22 0,93 0,89 Rantau Pandan Bungo 88,29 51,81 36,49 28,11 88,29 15,33 -3,62 0,89 0,17 -0,24 -0,25 Rantau Rasau Tanjabtim 82,17 56,67 43,93 36,55 82,17 31,17 5,77 10,83 0,38 0,19 1,88 Sanggaran Agung Kerinci 99,80 55,15 39,50 31,25 99,80 99,80 5,90 2,00 0,11 0,56 0,34 Semurup Kerinci 91,09 51,83 36,36 28,11 91,09 12,56 -1,73 2,22 0,14 -0,14 -1,28 Siulak Deras Kerinci 78,55 44,19 31,17 24,25 78,55 9,83 0,43 1,73 0,13 0,04 4,04 Sungai Bengkal Tebo 55,29 36,23 28,51 24,04 55,29 17,16 8,99 4,84 0,31 0,52 0,54 Sungai Manau Merangin 28,16 22,17 18,76 16,33 28,16 16,18 7,68 1,80 0,57 0,47 0,23 Sungai Penuh Kerinci 55,01 34,80 25,79 20,48 55,01 14,58 0,97 -1,64 0,27 0,07 -1,68 Tamiai Kerinci 40,44 23,63 16,70 12,88 40,44 6,82 -1,13 -0,29 0,17 -0,17 0,26 Tanjung Genting 66,36 38,09 26,94 20,98 66,36 9,81 -0,54 2,25 0,15 -0,06 -4,15
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment

## Diagram L-Moment
Diagram L-moment digunakan  untuk  menunjukkan  hubungan  rasio L-moment terhadap  data  hujan  maksimum 24 stasiun yang berada di Wilayah Sungai Batanghari Provinsi Jambi. Berdasarkan analisis parameter L-moment dan rasio L-moment di  atas  diperoleh  diagram L-moment dibawah  ini  dengan  menghubungkan  antara  parameter L- skewness dan L-kurtosis teoritis dan data obeservasi. Untuk mendapatkan parameter L-skewness dan L-kurtosis teoritis ini  menggunakan  Persamaan  Polinomial  dan  hasil  analisis  nilai average  weighted untuk  Wilayah  Sungai  Batanghari Provinsi Jambi sebagai berikut:
     n i i n i i i R n n 1 1 ) (  
Nilai average weighted untuk L-C S ( 3 ) dan nilai L-C k 4 ) yaitu:
0,1 215 25,69 R 3 τ   0,2 215 36,16 - R 4 τ   
Berdasarkan  nilai average  weighted untuk  L-Cs  dan  L-Ck  dan  parameter L-skewness dan L-kurtosis teoritis, maka diagram L-moment diperoleh. Kemudian dipilih  jenis distribusi probabilitas  yang akan digunakan dalam hujan rancangan. Parameter L-moment diidentifikasi untuk  setiap jenis distribusi probabilitas  teoritik  yang  akan digunakan dalam diagram L-moment agar dapat diperoleh jenis distribusi yang sesuai terhadap sebaran data. Dalam penelitian ini digunakan 9 jenis distribusi probabilitas yang kemudian dipilih salah satu dalam penentuan hujan rancangan regional. Hasil analisis disajikan pada Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Diagram L-moment
Dari diagram L-moment di atas menunjukkan distribusi GPA yang mendekati average weighted
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment
Pada  Gambar  1  dan  2  di  atas  terlihat  bahwa  titik-titik  data  nilai L-Skewness dan L-Kurtosis masing-masing stasiun di Wilayah Sungai Batanghari yang mendekati adalah distribusi GPA dan Uniform.

## Pemilihan Jenis Distribusi
Pendekatan  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  jenis  distribusi  probabilitas  yang  cocok  atau  sesuai  terhadap sampel  data  yaitu  dengan  melihat  hubungan  antara  rasio L-moment observasi  dan  teoritis.  Apabila  suatu  kurva distribusi teoritis yang terbentuk mengikuti trend sebaran data observasi, maka distribusi ini dipertimbangkan sebagai distribusi yang sesuai akan tetapi penilaian secara visual ini sangat subjektif sehingga digunakan salah satu pendekatan berupa  pengujian  distribusi  melalui  nilai average  weighted .  Dari  9  jenis  distribusi  probabilitas  yang  diplotkan  pada diagram L-moment di  atas,  ada  2  distribusi  probablitas  yang  terpilih  yaitu  distribusi GPA dan  Uniform  yang  sesuai dengan trend sebaran data dan mendekati nilai average  weighted. Untuk memilih dari  kedua jenis distribusi  tersebut selanjutnya  dilakukan  pengujian  kembali  dengan goodness  of  fit dengan  mempertimbangkan  nilai  Z dist statistik masing-masing distribusi terpilih. Apabila Z Dist = 0 atau Z Dist ≤ 1,64, maka distribusi probabilitas terpilih yang diterima dan selanjutnya digunakan dalam menganalisis hujan rancangan regional di Wilayah Sungai Batanghari.

## Uji Discordan
Uji discordan merupakan  penyaringan  dari  data  hujan  harian  maksimum  tahunan  masing-masing  stasiun  di Wilayah Sungai Batanghari. Jika salah satu dari data tidak termasuk dalam (τ 3 ,τ 4 ) pada diagram L-moment , maka hasil uji discordan dihitung dengan menggunakan D-statistik.
Berdasarkan jumlah lokasi dalam  wilayah analisis, maka dapat diperoleh hasil uji discordan masih memenuhi standar nilai kritik yang disajikan pada Tabel 2 di bawah ini (Hosking dan Wallis, 2005):
Tabel 2. Nilai Kritik Uji Discordan (D i) Jumlah Lokasi dalam Regional  Nilai Kritik 5 1,333 6 1,648 7 1,917 8 2,140 9 2,329 10 2,491 11 2,632 12 2,757 13 2,869 14 2,971 ≥15 3
Hasil  uji discordan untuk  seluruh  stasiun  di  masing-masing  stasiun  yang  ada  di  Wilayah  Sungai  Batanghari disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Uji Discordan Stasiun Curah Hujan Panjang Data Ratio L-Moment Di L-Cv (τ 2 ) L-Cs (τ 3 ) L-Ck (τ 4 ) Muara Tebo Tebo 11 0,2 -0,1 -0,5 6,71 Muara Tembesi Batanghari 11 0,2 -0,2 -1,9 0,73 Muaro Bungo Bungo 11 0,2 -0,23 0,3 Tidak terdeteksi Muaro Imat Kerinci 11 0,2 0,3 0,9 Tidak terdeteksi Pamusiran Tanjabtim 5 0,1 0,4 0,4 9,94 Pauh Sarolangun 6 0,3 -0,2 -0,5 -8,50 Puding Tanjabtim 11 0,22 0,33 0,95 Tidak terdeteksi Pulau Pandan Sarolangun 10 0,09 0,20 2,07 -8,59 Pulau Tengah Kerinci 11 0,24 0,35 0,24 Tidak terdeteksi Dendang Tanjabtim 5 0,34 -0,17 -4,65 0,00 Kantor Pengujian Sipin 10 0,1 0,3 0,6 0,00 Koto Limau Sering Kerinci 10 0,4 0,1 -2,3 Tidak terdeteksi Lambur Tanjabtim 5 0,3 0,2 -1,9 -5,25 Rantau Makmur Tanjabtim 5 0,2 0,9 0,9 Tidak terdeteksi Rantau Pandan Bungo 11 0,2 -0,2 -0,2 Tidak terdeteksi Rantau Rasau Tanjabtim 6 0,4 0,2 1,9 -3,61
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment
Sanggaran Agung Kerinci 5 0,1 0,6 0,3 7,92 Semurup Kerinci 11 0,1 -0,1 -1,3 23,30 Siulak Deras Kerinci 11 0,1 0,0 4,0 Tidak terdeteksi Sungai Bengkal Tebo 9 0,3 0,5 0,5 20,87 Sungai Manau Merangin 11 0,57 0,47 0,23 Tidak terdeteksi Sungai Penuh Kerinci 9 0,3 0,1 -1,7 4,19 Tamiai Kerinci 9 0,2 -0,2 0,3 0,00 Tanjung Genting 11 0,1 -0,1 -4,1 2,60

## Uji Heterogenitas
Uji heterogenitas merupakan  uji  untuk  membentuk  kelompok  stasiun  hidrometri  yang  memiliki  kondisi homogen.  Uji heterogenitas dilakukan  untuk  mengetahui  ketidakseragaman  penyebaran  atau  variasi  sampel  data dengan  berdasarkan  perbedaan  antara  masing-masing  L-Cv  dalam  wilayah  regional.  Hasil  pengujian  heterogenitas disajikan pada Tabel 4 berikut.

## Tabel 4. Uji Heterogenitas
Stasiun Curah Hujan H 1 H 2 H 3 Muara Tebo Tebo 13,725 3,846 0,663 Muara Tembesi Batanghari 13,601 3,829 0,723 Muaro Bungo Bungo 13,612 3,832 1,436 Muaro Imat Kerinci 13,518 3,814 1,629 Pamusiran Tanjabtim 6,387 1,193 0,342 Pauh Sarolangun 7,263 1,530 0,412 Puding Tanjabtim 13,579 3,822 1,548 Pulau Pandan Sarolangun 12,713 3,363 4,653 Pulau Tengah Kerinci 13,521 3,813 0,680 Dendang Tanjabtim 6,006 1,161 2,814 Kantor Pengujian Sipin 12,684 3,359 1,025 Koto Limau Sering Kerinci 11,906 3,256 0,523 Lambur Tanjabtim 6,106 1,168 0,168 Rantau Makmur Tanjabtim 6,170 1,171 0,395 Rantau Pandan Bungo 13,734 3,849 0,998 Rantau Rasau Tanjabtim 7,142 1,515 2,362 Sanggaran Agung Kerinci 6,341 1,188 0,267 Semurup Kerinci 13,847 3,863 0,585 Siulak Deras Kerinci 13,887 3,867 24,395 Sungai Bengkal Tebo 10,887 2,800 0,646 Sungai Manau Merangin 12,499 3,666 0,576 Sungai Penuh Kerinci 11,002 2,818 0,351 Tamiai Kerinci 11,250 2,851 1,077 Tanjung Genting 13,815 3,858 3,752
Berdasarkan Tabel 4. uji heterogenitas terlihat bahwa seluruh stasiun dinyatakan heterogen dengan nilai dengan nilai 1 ≤ H < 2.

## Analisis Kurva Frekuensi Regional Metode L-moment
Dalam  menganalisis  kurva  frekuensi  regional  terdiri  dari  menganalisis  parameter L-moment regional  dengan melakukan normalisasi distribusi frekuensi regional dan mencari parameter distribusi regional yaitu parameter bentuk (  ), parameter skala (  ), parameter lokasi (  ) untuk distribusi GPA dengan persamaan
Hasil analisis parameter L-moment regional dan parameter distribusi disajikan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment
Tabel 5. Parameter L-Moment Regional
Parameter L-Moment Regional  1 R  2 R  3 R  4 R  3 R  4 R 1 0,25 0,03 0,05 0,1 1,5 Tabel 6. Nilai Parameter Distribusi dan Persamaan Frekuensi Regional Jenis Distribusi Parameter Distribusi Persamaan24 Frekuensi Regional    GPA 0,507 0,378 0,937
Berdasarkan Tabel 5 dan Tabel 6. di atas, pemilihan distribusi probabilitas yang sesuai untuk data hujan harian maksimum  tahunan  untuk  24  stasiun  di  Wilayah  Sungai  Batanghari  berdasarkan  diagram L-moment diperoleh distribusi  GPA.  Berdasarkan  nilai  parameter L-moment dan  parameter  distribusi  regional  di  atas,  maka  diperoleh persamaan frekuensi regional dan nilai growth curve pada distribusi GPA pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Growth Curve berbagai Kala Ulang
No Jenis Distribusi Kala Ulang (Tahun) 2 5 10 20 50 100 1 GPA 0,93 0,58 0,47 0,43 0,40 0,39

## Analisis Frekuensi Hujan Rancangan Regional
Hasil analisis hujan rancangan regional untuk berbagai kala ulang untuk masing-masing stasiun yang berada di Wilayah Sungai Batanghari disajikan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hujan Rancangan Regional Berbagai Kala Ulang
Stasiun Curah Hujan λ 1 k Hujan Rancangan Regional (mm) untuk berbagai kala ulang (T) 2 5 10 20 50 100 Muara Tebo Tebo 55,77 51,64 32,12 26,45 23,74 22,14 21,61 Muara Tembesi Batanghari 63,26 58,57 36,43 30,00 26,92 25,11 24,52 Muaro Bungo Bungo 70,86 65,61 40,81 33,61 30,16 28,13 27,46 Muaro Imat Kerinci 47,07 43,58 27,11 22,33 20,03 18,69 18,24 Pamusiran Tanjabtim 32,60 30,18 18,77 15,46 13,87 12,94 12,63 Pauh Sarolangun 54,50 50,46 31,39 25,85 23,20 21,64 21,12 Puding Tanjabtim 102,81 95,19 59,21 48,76 43,76 40,81 39,84 Pulau Pandan Sarolangun 98,93 91,60 56,97 46,92 42,11 39,27 38,34 Pulau Tengah Kerinci 47,33 43,82 27,26 22,45 20,14 18,79 18,34 Dendang Tanjabtim 86,00 79,63 49,53 40,79 36,60 34,14 33,33 Kantor Pengujian Sipin 91,00 84,26 52,41 43,16 38,73 36,13 35,27 Koto Limau Sering Kerinci 44,80 41,48 25,80 21,25 19,07 17,79 17,36 Lambur Tanjabtim 52,60 48,70 30,29 24,95 22,39 20,88 20,38 Rantau Makmur Tanjabtim 66,40 61,48 38,24 31,49 28,26 26,36 25,73 Rantau Pandan Bungo 88,29 81,75 50,85 41,88 37,58 35,05 34,22 Rantau Rasau Tanjabtim 82,17 76,08 47,32 38,97 34,97 32,62 31,84 Sanggaran Agung Kerinci 99,80 92,40 57,47 47,34 42,48 39,62 38,68 Semurup Kerinci 91,09 84,34 52,46 43,21 38,77 36,16 35,30 Siulak Deras Kerinci 78,55 72,72 45,23 37,25 33,43 31,18 30,44 Sungai Bengkal Tebo 55,29 51,19 31,84 26,22 23,53 21,95 21,43 Sungai Manau Merangin 28,16 26,07 16,21 13,35 11,98 11,18 10,91 Sungai Penuh Kerinci 55,01 50,93 31,68 26,09 23,41 21,84 21,32 Tamiai Kerinci 40,44 37,45 23,29 19,18 17,21 16,06 15,67 Tanjung Genting 66,36 61,45 38,22 31,48 28,24 26,35 25,72

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah diuraikan dapat disimpulkan:
1. Distribusi  regional  yang  terbaik  untuk  24  stasiun  di  Wilayah  Sungai  Batanghari  Provinsi  Jambi  adalah  distribusi generalized pareto ( GPA) dari 9 jenis distribusi probabilitas yang dianalisis;
Siti  Umi  Kalsum  et  al.,  Analisis  Frekuensi  Regional  Hujan  Harian  Maksimum  Wilayah  Sungai  Batanghari  Menggunakan Metode L-Moment
2. Persamaan  hujan  rancangan  dengan  menggunakan  analisis  frekuensi  regional  dan  kurva  frekuensi  regional  dapat digunakan  untuk  analisis  hujan  rancangan  yang  berguna  bagi  desain,  operasi,  manajemen  dan  pemeliharaan struktur bangunan air di Wilayah Sungai Batanghari.

## DAFTAR PUSTAKA
Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera  VI.  (2013). Publikasi  Curah  Hujan  Wilayah  Sungai  Batanghari .  Provinsi  Jambi  : BWSS IV
Eastwood,  D.  C.,  Tung,  Y.K.,  (1996),  Statistical  Analysis  of  Extreme  Percipitation  in  Wyoming. ,  Technical  Report Wyoming Water Resources Centre,University of Wyoming , Laramie, Wyoming.
Girsang, Febrina. (2008). Analisis Curah Hujan Untuk Pendugaan Debit Puncak Dengan Metode Rasional Pada DAS
Belawan Kabupaten Deli Serdang. Skripsi. Sumatera Utara: Universitas Sumatera Utara.
J.R.M.Hosking and J.R.Wallis, (2005) Regional Frequency Analysis An Approach Based On L-Moments. Jaiswal,R.K.,(2003),L-Moment Based Flood Frequency Modelling , IE(I) Journal CV, pp.6-10 Kalsum,  Siti  Umi.  (2011). Tesis Aplikasi  Metode L-moment Untuk  Analisis  Banjir  Regional  di  Wilayah  Sungai Batanghari Provinsi Jambi. Yogyakarta Universitas Gadjah Mada.
Kasiran, Mohammad. (2008). Metodologi Penelitian Kualitatif-Kuantitatif . Malang: UIN Malang Press. Sri Harto Br., (1993), Analisis Hidrologi, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Stedinger,  J.R.,  Vogel,  R.M.,  and  FouFoula-Georgiou,  E,  (1993), Frequency  Analysis,  of  Extreme  Events, In:  D.R. Maidment (editor), Handbook of Hydrology, Mc.Graw-Hill, Inc., New York, Chapter 18 Takeleb,  Aderita  Mariana.  (2010).  Analisis  Hujan  Harian  Maksimum  Regional  Menggunakan  Metode L-moment. Tesis. Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada.
Wirastowo,  Bagus.  2007.  Analisa  Pengaruh  Perubahan  Tata  Guna  Lahan  DAS  Terhadap  Banjir  Dengan  Program EPA-SWWM  5.0  (Studi  Kasus  Wilayah  DAS  Beringin  Semarang). Skripsi. Semarang:  Universitas  Katolik Soegijapratna.