e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36.

## ISSN                           2722-0230 (Online)

## PENENTUAN METODE ANALISIS DATA CURAH HUJAN YANG HILANG DI SUB - DAS MELAWI
Syarif Muhammad Ferdyansyah 1 , Stefanus B. Soeryamassoeka 2 , Eko Yulianto 3
1 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Tanjungpura Pontianak Email: syarifferdyansyah@student.untan.ac.id
2,3 Program Studi Teknik Sipil, Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Email: s_barlian@civil.untan.ac.id, ekoyulianto@civil.untan.ac.id
Masuk: 07-02-2024 , revisi: 05-04-2024 , diterima untuk diterbitkan: 30-04-2024

## ABSTRAK
Memperoleh data akurat mengenai intensitas curah hujan dalam ruang dan waktu sangat penting untuk analisis hidrologi. Data ini diperlukan untuk berbagai tujuan, seperti perencanaan struktur air, perlindungan tanah, dan pengaturan limpasan permukaan. Kendala yang dialami pada Sub – DAS Melawi ialah minimnya ketersediaan stasiun observasi curah hujan yang  mengakibatkan  minimnya  data  hujan  dan  hilangnya  data  pada  stasiun  dan  periode  tertentu.  Hasil  penelitian  ini merupakan analisis dari 8 (delapan) stasiun observasi curah hujan di Sub – DAS Melawi, yaitu STG-01 Sintang, STG- 16 Kota Baru, STG-03 Nanga Pinoh, Stasiun BMKG Nanga Pinoh, Stasiun BMKG Susilo, STG-12 Batu Buil, STG-02 Nanga Sepauk, STG-08 Serawai. Alternatif yang dapat digunakan adalah dengan melakukan pengisian data curah hujan yang  hilang  dengan  menggunakan  5  (lima)  metode,  yaitu:    metode  perbandingan  normal  ( normal  ratio) , metode reciprocal ,  metode  bilangan  acak,  dan  metode  analisis  stokastik  rantai  Markov  serta  alternatif  lainnya  yaitu  menguji metode pengisian dengan menggunakan persamaan koreksi data curah hujan satelit Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) yang telah divalidasi, yaitu: Y = 0,373 X+20,182 dengan Y adalah data sintetis dan X adalah data historik. Selanjutnya dari masing-masing metode, dilakukan pengujian error untuk mendapatkan persentase kesalahan dari hasil data sintetis yang didapat. Hasil menunjukkan dari kelima metode di atas, rerata error metode persamaan koreksi Y = 0,373 X + 20,182 adalah 31,96%, yang merupakan nilai persentase terkecil dibandingkan metode analisis stokastik rantai Markov 57,86%; metode Normal Ratio 62,87%; metode Bilangan Acak 74,40%; metode Reciprocal 83,77%. Kata kunci : Curah Hujan; Metode Pengisian; Persamaan Koreksi; Persentase Error

## ABSTRACT
In hydrological analysis, rainfall intensity data has a very important role and accurate rainfall intensity data input is needed both temporally and spatially. The constraints experienced in Melawi Sub-watershed is the lack of availability of rainfall observation stations which resulted in the lack of rainfall data and loss of data at certain stations and periods. The results of this study are an analysis of 8 (eight) rainfall observation stations in Melawi Sub-watershed, namely STG- 01 Sintang, STG-16 Kota Baru, STG-03 Nanga Pinoh, Stasiun BMKG Nanga Pinoh, Stasiun BMKG Susilo, STG-12 Batu Buil, STG-02 Nanga Sepauk, STG-08 Serawai. An alternative that can be used is to fill in missing rainfall data using 5 (five) methods, namely:  normal ratio method, reciprocal method, random number method, and Markov chain stochastic analysis method and another alternative is to test the filling method using the rainfall data correction equation from the validated Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite, namely: Y = 0.373X + 20.182 where Y is synthetic data and X is historical data. Furthermore, from each method, error testing is carried out to get the percentage error of the synthetic  data  results  obtained.  The  results  show  that  of  the  five  methods  above,  the  average  error  of  the  correction equation method Y = 0.373X + 20.182 is 31,96%, which is the smallest percentage value compared to the Markov chain stochastic analysis method 57,86%; Normal Ratio method 62,87%; Random Number method 74,40%; Reciprocal method 83,77%.
Key words : Equation of Correction; Error Percentage; Filling Method; Rainfall
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi

## 1.   PENDAHULUAN
Untuk menganalisis sistem hidrologi, meskipun stasiun curah hujan membutuhkan data curah hujan yang akurat, ketersediaan data sering kali menjadi masalah, sehingga menggunakan data satelit dapat memberikan hasil yang lebih akurat (Nomnafa et al., 2022). Dalam perencanaan, keberadaan pos stasiun hujan yang terbatas di Indonesia dapat menghambat perhitungan hidrologi yang tepat, meningkatkan tingkat risiko dalam analisis. Ketersediaan data curah hujan terkadang terhambat oleh kelengkapan  dan  ketidakakuratan  data,  mungkin  disebabkan  oleh  kerusakan  alat,  kelalaian,  atau pergantian alat.
Tidak  lengkapnya  data  dapat  mempengaruhi  analisis  selanjutnya  (Adlina  et  al.,  2022).  Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode perbandingan normal, reciprocal , bilangan acak, dan analisis stokastik rantai Markov untuk memprediksi untuk mengisi data yang hilang dalam penelitian ini,  rumus  koreksi  data  curah  hujan Tropical  Rainfall  Measurement  Mission (TRMM)  yang  telah divalidasi digunakan (Satria WD et al., 2022) (Nuramalia & Lasminto, 2022) (Saputra et al., 2021).
Akibat dari meningkatnya frekuensi banjir yang terjadi pada Sub - DAS Melawi di Kalimantan Barat yang disebabkan oleh rusaknya ekosistem, perubahan iklim yang tidak menentu, perlu adanya data curah hujan dalam penanggulangan bencana banjir (Soeryamassoeka et al., 2023). Curah hujan merupakan unsur yang penting dalam penelitian hidrologi (Stefanus Barlian Soeryamassoeka et al., 2020).
Dalam penelitian hidrologi dan perencanaan teknik, data curah hujan diperlukan, terutama untuk infrastruktur air seperti irigasi, bendungan, drainase perkotaan, pelabuhan, dan dermaga. Oleh karena itu, untuk menghitung rencana yang optimal, data curah hujan harus dicatat secara terus menerus di wilayah  tersebut  (Delhomme,  1978).  Pencatatan  dilakukan  di  berbagai  tempat  di  DAS  untuk mengetahui seberapa banyak curah hujan yang terjadi di dalamnya. Perhitungan perencanaan yang akurat membutuhkan data curah hujan selama bertahun-tahun. Hasil analisis akan lebih akurat jika lebih banyak data curah hujan dikumpulkan (Prawaka et al., 2016).
Alat pengukur hujan di DAS Merawi tidak efektif dan tidak memadai untuk mencatat data curah hujan. Untuk mengoptimalkan data observasi yang ada dan mengatasi keterbatasan tersebut, biasanya digunakan (Stefanus Barlian Soeryamassoeka et al., 2020) . Selain itu, persamaan koreksi data curah hujan yang telah tervalidasi dari Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) juga digunakan (Edi Gampo et al., 2021) . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi berbagai pendekatan untuk  mengisi  data  curah  hujan  yang  hilang  dan  untuk  menguji  keandalan  metode  rumus  koreksi TRMM  dalam  mengisi  data  curah  hujan  yang  hilang,  serta  metode  yang  lazim  digunakan  yaitu metode normal ratio , reciprocal , bilangan acak, dan analisis probabilitas rantai Markov.
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)

## 2.   METODE PENELITIAN
Diagram  alir  yang  tersedia  pada  sumber  yang diberikan  dapat  digunakan  untuk  menunjukkan tahapan pengolahan data sebagai berikut:

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## 2.1    Data
Lokasi penelitian adalah sub – DAS Melawi dengan hilir sungainya berada di 111°29'16.45" BT - 0° 4'38.61" LU dan hulu sungai berada di 113°21'42.71" BT -   0° 1'36.57" LS. Luasan DAS Melawi adalah 2.236.201,44 Ha atau 22.362,01 km 2 . Data sekunder yang dikumpulkan dari institusi dan situs web yang relevan akan digunakan dalam penelitian ini. Untuk penelitian ini, digunakan data
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi
sekunder dari gambar satelit DEM dan data curah hujan dari stasiun pengamatan di area Sub – DAS Melawi, yaitu: STG-01 Sintang, STG-16 Kota Baru, STG-03 Nanga Pinoh, Stasiun BMKG Nanga Pinoh,  Stasiun  BMKG  Susilo,  STG-12  Batu  Buil,  STG-02  Nanga  Sepauk,  STG-08  Serawai, menggunakan  data  curah  hujan  1  harian  maksimum  (mm/bulan).  Penggunaan  bergantung  pada ketersediaan data dari masing-masing stasiun terpilih, dengan waktu pengamatan minimal sepuluh tahun.
Tabel 1 Koordinat Stasiun Observasi Curah Hujan Stasiun Observasi Hujan Koordinat (DMS) Lintang (Lat) Bujur (Long) BMKG Susilo 0° 3'56.50"N 111°28'27.86"E BMKG Nanga Pinoh 0°20'51.62"S 111°45'0.80"E STG-01 Sintang 0° 2'33.62"S 111°27'34.21"E STG-02 Sepauk 0° 5'17.84"S 111°16'49.33"E STG-03 Nanga Pinoh 0°20'57.89"S 111°42'40.90"E STG-08 Serawai 0°27'24.88"S 111°58'44.85"E STG-12 Batu Buil 0°20'3.52"S 111°39'41.65"E STG-16 Kota Baru 0°48'4.62"S 111°32'5.36"E
Sumber: BMKG Kalimantan Barat dan BWSK I Pontianak
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)
Tabel 2 Jarak Antar Stasiun Observasi
Stasiun Observasi Hujan Stasiun Observasi Hujan Jarak (Meter) BMKG Susilo BMKG Nanga Pinoh STG-01 Sintang STG-02 Sepauk STG-03 Nanga Pinoh STG-08 Serawai STG-12 Batu Buil STG-16 Kota Baru BMKG Susilo 550.645 12.097 27.502 52.940 80.598 48.893 96.104 BMKG Nanga Pinoh 550.645 20.568 59.878 4.331 28.197 9.979 55.584 STG-01 Sintang 12.097 20.568 20.568 44.003 73.788 39.489 84.301 STG-02 Sepauk 27.502 59.878 20.568 56.221 88.045 50.563 83.789 STG-03 Nanga Pinoh 52.940 4.331 44.003 56.221 32.078 5.789 53.611 STG-08 Serawai 80.598 28.197 73.788 88.045 32.078 37.854 62.415 STG-12 Batu Buil 48.893 9.979 39.489 50.563 5.789 37.854 52.525 STG-16 Kota Baru 96.104 55.584 84.301 83.789 53.611 62.415 52.525

## 2.2.  Metode Analisis

## 2.2.1. Metode Persamaan Koreksi Data Curah Hujan Satelit TRMM
Berdasarkan penelitian sebelumnya, dari hasil analisis yang telah dilakukan pada tahap kalibrasi dan validasi, diketahui bahwa persamaan hujan koreksi akan menggunakan nilai korelasi yang terbaik yaitu dari stasiun  BMKG  Nanga  Pinoh  dan  stasiun  Grid  23  TRMM.  Sehingga  data  curah  hujan  koreksi  pada  DAS Melawi akan menggunakan persamaan seperti berikut Y = 0,373 X + 20,182 sebagai bangkitan atau dilakukan koreksi untuk data curah hujan maksimum stasiun observasi di Sub – DAS Melawi (Sidik et al., 2023).
Y = 0,373 X + 20,182 (2.1)
Keterangan : Y = Hasil koreksi data hujan maksimum sintetis X = Data hujan historik/observasi

## 2.2.2. Metode Perbandingan Normal (Normal Anda Method)
Metode Perbandingan normal ( Normal Anda Method ) adalah metode sederhana untuk menghitung jumlah curah hujan yang hilang pada suatu stasiun curah hujan, yang melibatkan membandingkan data hujan dari stasiun hujan terdekat (Prawaka et al., 2016). Metode ini menggunakan jumlah curah hujan tahunan di setiap  stasiun  serta  curah  hujan  harian  di  stasiun  tersebut  sebagai  variabel.  Rumus  Metode  Perbandingan normal ( Normal Anda ) adalah (Harto, 2001).
𝑃 𝑖 = 1 𝑛 [ 𝑁 𝑖 . 𝑃 1 𝑁 1 + 𝑁 𝑖 . 𝑃 2 𝑁 2 + ⋯ + 𝑁 𝑖 . 𝑃 𝑛 𝑁 𝑛 ] (2.2)
Keterangan : P i = Curah hujan di Stasiun i yang diperkirakan (mm) Anda = Jumlah hujan rerata tahunan stasiun i (mm) N A , N B , N n = Jumlah hujan rerata tahunan stasiun A, B dan ke-n P A , P B , P n = Curah hujan di stasiun 1, 2 dan ke-n (mm) n = Jumlah stasiun di sekitar i
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi

## 2.2.3. Metode Reciprocal
Salah  satu  cara  untuk  menemukan  data  curah  hujan  yang  hilang  adalah  dengan menggunakan metode rasio normal, yang mirip dengan penghitungan rasio normal, yaitu menghitung semua stasiun terdekat yang memiliki data curah hujan yang hilang (Soewarno, 2000). Variabel yang digunakan dalam metode rasio normal ini adalah jarak dari stasiun yang dicari ke stasiun terdekat yang data curah hujannya hilang (Harto, 2001; Nur).
𝑃𝑥 = ( 1 (𝑑 𝑋𝐴 )0,5 𝑃 𝐴 + 1 (𝑑 𝑋𝐵 )0,5 𝑃 𝐵 + ⋯ + 1 (𝑑 𝑋𝑛 )0,5 𝑃 𝑛 ) ( 1 (𝑑 𝑋𝐴 )0,5 + 1 (𝑑 𝑋𝐵 )0,5 + ⋯ + 1 (𝑑 𝑋𝑛 )0,5 ) (2.3)
Keterangan : Px = Curah hujan pada stasiun x yang dihitung (mm) PA = Curah hujan pada stasiun A (mm)
dXA   = Jarak antar stasiun pembanding stasiun A dan stasiun X (Km) PB = Curah hujan pada stasiun B (mm) dXB   = Jarak antara stasiun pembanding stasiun B dan stasiun X (Km)
Pn
= Curah hujan pada stasiun n (mm) dXn   = Jarak antara stasiun pembanding stasiun n dan stasiun X (Km)

## 2.2.4. Metode Bilangan Acak
Tabel  bilangan  acak  umumnya  digunakan  dalam  teknik  hidrologi.  Tabel  empat  tempat desimal  ini  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  data  sintetik  dengan  mengubah  besaran probabilitas  kumulatif  setelah  menemukan  nilai  t  (Waryono  et  al.,  1987).  Selanjutnya,  buat  tabel dengan data yang ingin Anda cari. Cari nilai rata-rata dan deviasi standarnya (Pelawi et al., 2021). Setelah kita mendapatkan persamaan distribusi, kita harus menemukan nilai acak (Made et al., 2014). Misalnya, jika Anda mendapatkan nilai acak pada tahun 2001, Anda dapat menghitung nilai t dengan menghitung probabilitas 1 – 0,2001 = 0,7999, menggabungkan nilai 0,7999 dengan nilai t = + 0,80, dan kemudian memasukkan nilai t ini ke dalam persamaan distribusi untuk menghasilkan nilai data sintetik (Faisol  Hasyimzoem  &  Zakaria,  2019) .  Persamaan  distribusi  normal  dapat  digunakan  untuk menemukan nilai data sintetik menggunakan teknik bilangan acak yang mengikuti distribusi normal.
X = 𝑋̄ + (S) . (t) (2.4)
Keterangan:
X =  curah hujan tahunan
𝑿̄ =  curah hujan rata-rata tahunan dari pengamatan
S =  deviasi standar dari pengamatan
t =  Wilayah luas di bawah kurva normal

## 2.2.5. Metode Analisis Stokastik Rantai Markov (Markov Chain)
Analisis rantai Markov adalah teknik probabilistik untuk memprediksi curah hujan di masa depan yang mempertimbangkan kemungkinan bahwa curah hujan akan berubah dari satu kondisi ke kondisi lain pada waktu berikutnya. Dengan menggunakan teknik ini, Anda dapat membuat model rantai  Markov  untuk  menentukan  kemungkinan  curah  hujan  di  masa  depan  di  suatu  wilayah  dan memprediksi curah hujan di setiap stasiun (Stefanus Barlian Soeryamassoeka, 2007).
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋̅ 𝑗 + 𝛤 𝑗 𝑆 𝑗 𝑆 𝑗 − 1 (𝑋 𝑖−1𝑗−1 − 𝑋 𝑗−1 ) +† 𝑖𝑗 (𝑆 𝑗 )(1 − 𝛤 𝑗 2 ) 1 2 (2.5)
Keterangan : 𝑋 𝑖 = Jumlah curah hujan yang terjadi setiap tahun pada tahun ke †
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)
X i−1 = Jumlah curah hujan yang terjadi setiap tahun pada tahun ke †-1 𝑋̅
= Jumlah curah hujan rerata tahunan dari pengamatan 𝑆 = Standar Deviasi Γ = Angka Koefisien Markov – Chain (0,20 – 0,30, biasanya digunakan angka 0,25)
† = Variat acak oleh distribusi normal rerata = 0; deviasi standar = 1,0

## 2.2.6. Uji Persentase Error
Persentase selisih antara data historik dan data prediksi dihitung untuk mengetahui apakah nilai  prediksi  cukup  mewakili  nilai  yang  hilang  dalam  data.  Nilai error yang  sangat  kecil  akan mendekatkan  nilai  prediksi  ke  nilai  sebenarnya,  tetapi  nilai error yang  sangat  besar  akan menyimpang  dari  hasil  sebenarnya.  Nilai  persentase  kesalahan  terendah  adalah  metode  pengujian terbaik  untuk  memasukkan  data  curah  hujan.  Untuk  menghitung  kesalahan  relatif,  rumus  berikut digunakan (Stefanus Barlian Soeryamassoeka, 2007):
Kr =   | Data Historik − Data Sintetis Data Historik | × 100 % (2.6)
Keterangan : Kr   = Kesalahan relatif

## 2.2.7. Rentang Kepercayaan (Confidence Interval)
Untuk  estimasi,  diperlukan  interval  kepercayaan  yang  menunjukkan  estimasi  parameter populasi. Wilayah kepercayaan ini dibatasi pada (1- ∝ ), di mana ∝ adalah tingkat signifikansi yang menunjukkan risiko atau kesalahan estimasi (Tuhu Pangestu et al., 2020). Untuk eksperimen ilmiah, nilai 5% atau 1% sesuai namun, untuk penelitian yang memerlukan ketelitian yang lebih besar, nilai 5% atau 1% dianggap representatif (Harto, 2001).
Tabel 3 Tingkat Kepercayaan Untuk Estimasi Interval Tingkat Kepercayaan Skor z 90 % 1,645 95 % 1,960 99 % 2,575

## Sumber: (Soewarno, 2000)
Saat memilih metode guna membangkitkan data curah hujan yang hilang, ada banyak opsi yang  dipertimbangkan.  Metode  analitis  seperti  model  pembelajaran  mendalam  dapat  digunakan untuk  memprediksi  atau  melengkapi  data  curah  hujan  yang  hilang  dengan  mempertimbangkan keakuratan  dan  kesesuaian  metode  dengan  lokasi  atau  medan  tertentu  untuk  Sub  -  DAS  Melawi, interval  kepercayaan  digunakan  untuk  mengevaluasi  tingkat  ketepatan  rata-rata  sampel  atau persentase kesalahan dari teknik pengisian curah hujan yang hilang. Meskipun itu hanya perkiraan, interval  kepercayaan  membantu  menunjukkan keakuratan perkiraan setelah mengukur sampel  dan menghitung rata-ratanya. Hal ini membantu dalam menentukan keandalan nilai sintetis sebenarnya.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Pengisian Metode Persamaan Koreksi
Pada  metode  ini,  digunakan  persamaan  koreksi  yang  didapat  berdasarkan  penelitian sebelumnya. Perhitungan metode persamaan koreksi menggunakan persamaan 2.1, sebagai contoh perhitungan yaitu terhadap stasiun BMKG Susilo pada bulan Januari Tahun 2000:
Y = 0,373 X + 20,182 Y = 0,373 (62,80) + 20,182 = 43,61 mm
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi
𝐾𝑟  =   | Historik bulan Januari tahun  2000 − Data Sintetik Januari tahun 2000 Data Historik bulan Januari tahun 2000 | x100% 𝐾𝑟  =   | 62,80  −  43,61 62,80 | 𝑥 100% = 30,56%

## 3.2.   Pengisian Metode Perbandingan Normal (Normal Ratio Method)
Stasiun  yang  akan  dibandingkan  harus  memiliki  ketinggian  dan  jarak  yang  sama  dengan stasiun yang dievaluasi, menurut metode perbandingan normal.
𝑃 𝑖 = 1 𝑛 [( 𝑁 1 . 𝑃 𝐴 𝑁 𝐴 ) + ( 𝑁 2 . 𝑃 𝐵 𝑁 𝐵 )] 1 2 [( 57,89 𝑥 51 45,64 ) + ( 57,89 𝑥 42 65,82 )] = 50,82 𝑚𝑚 𝐾𝑟 = | Data Historik bulan Januari 1999 − Data Sintetik bulan Januari 1999 Data Historik bulan Januari 1999 | x100% 𝐾𝑟 = | 40 𝑚𝑚  −  50,82 𝑚𝑚 40 𝑚𝑚 | 𝑥 100%  = 15,30%

## 3.3.   Pengisian Metode Reciprocal
Metode  ini  sama  seperti  metode  perbandingan  normal,  yaitu  memerlukan  stasiun pembanding dengan ketinggian yang sama dengan stasiun yang diselidiki dan tidak terlalu jauh dan memiliki data lengkap namun dengan tambahan variabel jarak antar stasiun pembanding.
𝑃 𝑋 = [ 𝑃 𝐴 𝑑 𝑋𝐴 2 + 𝑃 𝐵 𝑑 𝑋𝐵 2 + 𝑃 𝐶 𝑑 𝑋𝐶 2 1 𝑑 𝑋𝐴 2 + 1 𝑑 𝑋𝐵 2 + 1 𝑑 𝑋𝐶 2 ] 𝑃𝑥 = [ 133 12,10 2 + 87 27,50 2 + 89 48,89 2 1 12,10 2 + 1 27,50 2 + 1
48,89 2 ] = 123,76 𝑚𝑚
𝐾𝑟 = | 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑘 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2017 − 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆 𝑖𝑛𝑡 𝑒 𝑡𝑖𝑘 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2017 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑖𝑘 | 𝑥100% 𝐾𝑟  = | 81,20 𝑚𝑚  − 123,76 𝑚𝑚 81,20 𝑚𝑚 | 𝑥 100% = 52,41%

## 3.4.   Pengisian Metode Bilangan Acak
Penggunaan  metode  bilangan acak guna mengisi  data curah hujan hilang, sebagai contoh disajikan analisis bulan Januari 2000 pada stasiun BMKG Susilo, dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑋 = 𝑋 + 𝑆. 𝑘
𝑋 = 57,71  +  25,73 (1,0595)   =  84,97 mm
𝐾𝑟 = | Data Historik Bulan Januari 2000 - Data Sintetik Bulan Januari 2000 Data Historik | x100%
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)
𝐾𝑟 = | 62,80  −  84,97 62,80 | 𝑥 100% = 35,30%

## 3.5.   Pengisian Metode Analisa Rantai Markov (Markov Chain)
Metode Markov menghitung data dengan menggunakan data referensi, yang merupakan data historis lengkap dari tahun sebelumnya. Ini berbeda dengan metode tradisional yang menghitung data yang hilang setiap bulannya berdasarkan data yang hilang tersebut. Misalnya, perhitungan untuk data tahun 1998 dilakukan sebagai berikut:
X ij = 𝑋 𝑗 + Γ j 𝑆 𝑗 𝑆𝑗−1 (X i-1j-1 – X j-i ) + t ij (S j ) (1 – Γ j 2 ) 0.5 X ij = 63,13 + -0,166052355 13,81 13,31 (63,13 – 80) + -0,20 (13,81) (1–(-0,166052355) 2 ) 0.5 = 63,38 mm
𝐾𝑟 = | Data Historik Bulan Januari 1998 - Data Sintetik Bulan Januari 1998 Data Historik 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 1998 | x100% 𝐾𝑟 = | 63,38  −  60,00 63,38 | 𝑥 100% = 5,64%

## 3.5.   Pembahasan
Dari  kajian  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  bahwa  tidak  satu  pun  metode  yang  dikaji memiliki total persentase error dan rata-rata persentase error yang kecil (semua metode yang dikaji memiliki  persentase error >  5  -  10  %).  Sehingga  dalam  melakukan  analisa  terhadap  data  hujan, sebaiknya  menggunakan  data  historik  yang  ada,  seperti  yang  disarankan  oleh  Sriharto  (2000), Soewarno (1995). Bersandar pada teori (Osborn et al., 1974) , penelitian terhadap DAS-DAS dengan keadaan  jaringan  pengukuran  hujan  yang  ada,  menunjukkan  jangkau  kesalahan  interpolasi  hujan harian maksimum antara 40% dan 70%.
Pada  sub  –  DAS  Melawi,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  menentukan  metode analisis curah hujan hilang yang ada dengan kualitas data historik dengan kondisi data banyak yang hilang  dan  tidak  dapat  digunakan.  Serta  dari  penelitian  ini  juga  dapat  mengetahui  keandalan Persamaan  Koreksi  Curah  Hujan  Satelit  TRMM  yang  didapat  dari  penelitian  sebelumnya  untuk menganalisis  data  curah  hujan  hilang.  Metode  persamaan  koreksi  curah  hujan  satelit  TRMM Y  = 0,373 X + 20,182 , kelebihannya adalah rata-rata persentase kesalahan ( error ) adalah sebesar 31,16% dengan  dibandingkan  metode normal  ratio yang  memiliki  rata-rata  persentase  kesalahan  (error) sebesar 64,15%.
Tabel 4 Rekapitulasi Hasil Persentase Error Pengisian Curah Hujan Yang Hilang
No Stasiun Curah Hujan Persentase Error (%) Rata - Rata Persentase Error (%) Metode Normal Rasio Metode Reciprocal Metode Bilangan Acak Metode Rantai Markov Metode Persamaan Koreksi 1 BMKG Susilo 54,01 42,64 61,69 59,73 29,17 49,45 2 BMKG Nanga Pinoh 42,43 42,34 66,37 65,78 33,49 50,08 3 STG-01 Sintang 87,95 151,87 71,25 56,00 28,45 79,10 4 STG-02 Sepauk 76,95 90,21 61,46 63,67 38,64 66,19 5 STG-03 Nanga Pinoh 72,49 134,72 65,34 59,73 28,68 72,19 6 STG-08 Serawai 77,66 0,75 101,90 65,78 34,00 56,02 7 STG-12 Batu Buil 64,60 54,68 132,97 56,00 43,57 70,36 8 STG-16 Kota Baru 35,45 75,18 25,81 61,12 13,27 42,16 Rata - Rata Persentase Error 63,94 74,05 73,35 60,98 31,16 60,70
Sumber: Hasil Analisis Perhitungan
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi
Gambar 3 Grafik Persentase Error Pengisian Curah Hujan Yang Hilang
Sumber: Hasil Analisis Perhitungan
Gambar 4 Rekapitulasi Data Curah Hujan Max 1 Harian Sintetis (mm/bulan) Dengan
Metode Reciprocal
Gambar 5 Rekapitulasi Data Curah Hujan Max 1 Harian Sintetis (mm/bulan) Dengan
Metode Persamaan Koreksi
63.94 74.05 73.35 60.98 31.16 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 Metode Normal Rasio Metode Reciprocal Metode Bilangan Acak Metode Rantai Markov Metode Persamaan Koreksi Persen ta se Err or (%) Metode Pengisian Perbandingan Persentase Error Metode Pengisian Data Curah Hujan Yang Hilang (%)
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)
Gambar 6 Rekapitulasi Data Curah Hujan Max 1 Harian Sintetis (mm/bulan) Dengan Metode Rantai Markov
Gambar 7 Rekapitulasi Data Curah Hujan Max 1 Harian Sintetis (mm/bulan) Dengan Metode Bilangan Acak
Gambar 8 Rekapitulasi Data Curah Hujan Max 1 Harian Sintetis (mm/bulan) Dengan
Metode Normal Rasio

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan pada penelitian Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub-DAS Melawi yang diperoleh dari hasil analisis adalah
1. Metode  persamaan  koreksi  memiliki  persentase error rerata  terendah  (31,16%),  sementara metode reciprocal memiliki persentase error tertinggi (74,05%).
Syarif Muhammad Ferdyansyah et al, 2023 , Penentuan Metode Analisis Data Curah Hujan Yang Hilang Di Sub –  DAS Melawi
2. Metode  persamaan  koreksi  TRMM  memiliki  persentase error rerata  terkecil  (31,96%) dibandingkan dengan metode lain yang memiliki presentase error >50%.
3. Data sintetis yang digunakan dalam penelitian tidak mendekati 0% error karena menggunakan data observasi hujan untuk pembangkitan.
4. Persentase error di  luar  rentang  kepercayaan  dapat  mempengaruhi  validitas  data,  keputusan penggunaan bergantung pada  tujuan analisis, dampak error , dan ketersediaan  data  yang  lebih akurat.
5. Tidak ada metode yang memiliki persentase error kecil (<5-10%), sehingga sebaiknya gunakan data historis dalam analisis hujan.
Untuk  mendukung  pengembangan,  tanggap  bencana,  serta  pengelolaan  sumber  daya  air, penelitian tentang homogenitas dan konsistensi data curah hujan di Sub - DAS Melawi disarankan. Serta menyarankan penelitian lebih lanjut tentang tingkat kesalahan dengan metode lain agar hasilnya lebih  akurat.  Menggabungkan  rumus  koreksi  dari  satelit  dan  data  dari  titik  observasi  dapat meningkatkan  akurasi,  tetapi  perlu  diingat  bahwa  semua  metode  membawa  risiko  ketidakpastian. Oleh karena itu, analisis tambahan harus dilakukan pada uji homogenitas dan konsistensi data stasiun pengamatan curah hujan di Sub - DAS Melawi. Selain itu, hasil koreksi harus divalidasi dengan data observasi saat ini.

## 5.  REFERENSI
Adlina,  D.,  Oktaverina,  R.,  & Suhartanto, E.  (2022).  Validasi Data Curah  Hujan Satelit TRMM ( Tropical Rainfall Measuring Mission ) dengan Pos Stasiun Hujan pada Sub DAS Keduang. JTRESDA : Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air , 2 (1), 265–276.
Delhomme, J. P. (1978). Kriging in the hydrosciences. Advances in Water Resources , 1 (5), 251–266.
Edi Gampo, Soeryamassoeka, S. B., & Kartini. (2021). Penggunaan Data Hujan Tropical Rainfall Measuring Mission  Sebagai  Data  Masukan  Analisis  Ketersedian  Air  Dengan  Modal  Pengalihragaman  Hujan Menjadi Aliran di DAS Melawi. Jurnal Teknik Sipil .
Faisol  Hasyimzoem,  E.,  &  Zakaria,  A.  (2019). Perbandingan  Analisis  Data  Curah  Hujan  yang  Hilang Menggunakan Metode Reciprocal, Normal Ratio, dan Rata-rata Aljabar (Vol. 7, Issue 1).
Harto, S. B. (2001). Analisis Hidrologi . Gramedia.
Made,  N.  I.,  Santi,  K.,  Sipil,  J.  T.,  Teknik,  F.,  &  Mataram,  U.  (2014). ANALISIS  BEBERAPA  METODE PENGISIAN DATA HUJAN .
Nomnafa, F. R., Krisnayanti, D. S., Ramang, R., & Udiana, I. M. (2022). Penggunaan Data Satelit TRMM terhadap  Stasiun  Curah  Hujan  di  WS  Noelmina. Jurnal  Teknik  Pengairan , 13 (1),  1–11. https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2022.013.01.01
Nur Apon, H., Nurhayati, & Umar. (2020). Penerapan Metode Resiprocal Untuk Pengisian Data Hujan Hilang Di Sub Das Delta Kapuas. Jurnal Mahasiswa Teknik Sipil , 7 (2).
Nuramalia,  R.,  &  Lasminto,  U.  (2022).  Keandalan  Data  Curah  Hujan  Satelit  TRMM  (Tropical  Rainfall Measuring Mission) Terhadap Data Curah Hujan Stasiun Bumi pada Beberapa Sub DAS di DAS Brantas. Jurnal Aplikasi Teknik Sipil , 20 (2), 207. https://doi.org/10.12962/j2579-891x.v20i2.12015
Osborn, H. B., Kagan, R. S., & Lane, L. J. (1974). Stochastic Models Of Spatial And Temporal Distribution Of Thunderstorm Rainfall. Symposium on Statistical Hydrology. Miscellaneous Publication , 1275 , 211– 231.
e-Journal_Jurnal  Rekayasa  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,2023  Vol.  5,  No.  1,  April  2024:  hlm  24-36. ISSN                           2722-0230 (Online)
Pelawi, R., Zakaria, A., & ... (2021). Perbandingan Analisis Data Curah Hujan yang Hilang Menggunakan Metode  Normal  Ratio,  Inversed  Square  Distance,  Rata-Rata  Al-jabar,  dan  Regresi  Berganda. Jurnal Rekayasa Sipil Dan … , 7 (1), 155–162. http://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jrsdd/article/view/1322
Prawaka,  F.,  Zakaria,  A.,  &  Tugiono,  S.  (2016).  Analisis  Data  Curah  Hujan  yang  Hilang  Dengan Menggunakan  Metode  Normal  Ratio,  Inversed  Square  Distance,  dan  Rata-Rata  Aljabar  (Studi  Kasus Curah Hujan Beberapa Stasiun Hujan Daerah Bandar Lampung). Jurnal Rekayasa Sipil Dan Desain , 4 (3), 2303–2314.
Saputra, F. I., Zakaria, A., Arifaini, N., & Perangin Angin, G. (2021). Perbandingan Intensitas Curah Hujan Menggunakan  Data  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  Satelit  Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM) di West Java. Jurnal Rekayasa Sipil Dan Desain (JRSDD) , 9 (4),
715–728.
Satria  WD,  H.,  Adi,  S.  P.,  Zainab,  S.,  Qothrunada,  D.  T.,  &  Sutaryani,  A.  (2022).  Evaluasi  Data  Estimasi Curah  Hujan  Satelit  TRMM  3B42  dengan  Data  Pengamatan  Permukaan  di  Kendari. G-Tech:  Jurnal Teknologi Terapan , 6 (1). https://doi.org/10.33379/gtech.v6i1.1255
Sidik, M., Soeryamassoeka, S. B., & Kartini. (2023). Pembuatan Kurva IDF Das Melawi Menggunakan Data Curah Hujan Satelit TRMM Yang Divalidasi. Jurnal Mahasiswa Teknik Sipil , 10 (1).
Soeryamassoeka,  S.,  Gunarto,  D.,  Rahmanto,  F.,  &  Nurcahyo,  R.  (2023).  STRATEGI  PENGENDALIAN BANJIR TERPADU DI SUB DAS MELAWI KALIMANTAN BARAT. Jurnal Rekayasa Teknik Sipil Dan Lingkungan - CENTECH , 4 (2), 67–84.
Soewarno. (2000). Hidrologi Operasional Jilid I (1st ed., Vol. 1). Gramedia.
Stefanus Barlian Soeryamassoeka. (2007). Buku Ajar Mata Kuliah Rekayasa Hidrologi . Prodi Teknik Sipil Untan.
Stefanus  Barlian  Soeryamassoeka,  Triweko,  &  Danang  Yudianto.  (2020).  Validation  Of  Tropical  Rainfall Measuring  Mission  (TRMM)  Data  In  The  Upper  Kapuas  River  Basin. Journal  of  Civil  Engineering, Science and Technology , 11 (2), 125–131.
Tuhu Pangestu, I., Zakaria, A., & Tugiono, S. (2020). Analisis Korelasi Data Curah Hujan BMKG dengan TRMM (Studi Kasus Stasiun BMKG di Sumatera Utara) (Vol. 8, Issue 1).
Waryono, T., Ali, R., & Gunawan, D. H. (1987). Pengantar Meteorologi dan Klimatologi (1st ed., Vol. 1). PT Bina Ilmu.