## ANALISIS HUJAN RENCANA PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) DIGOEL

## RAINFALL ANALYSIS PLAN IN THE DIGOEL WATERSHED
1 Gita Rakhmawati, 2 Nurina Yasin, Budi Santosa 3 1,2,3 Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Gunadarma
1 gita_rakhmawati@staff.gunadarma.ac.id, 2 nurinayasin@staff.gunadarma.ac.id.
3 bsantosa@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Banyak kegiatan manusia bergantung pada banyak sedikitnya jumlah curah hujan yang turun ke permukaan  bumi  termasuk  ke  dalam  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Curah  hujan  merupakan jumlah air hujan yang turun pada suatu daerah dalam  waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  besar  curah  hujan  rencana  dimana  hasil  tersebut  banyak  digunakan  dalam dunia  Teknik  Sipil  seperti  melakukan  perencanaan  bangunan  pengendali  hujan,  perencanaan desain saluran drainase dan lain-lain. Data penelitian yang digunakan merupakan data sekunder yakni data curah hujan maksimum harian yang diambil dari Stasiun Meteorologi Tanah Merah. Jenis  distribusi  terpilih  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  distribusi  probabilitas Gumbel. Hujan rencana periode ulang T tahun metode Gumbel yang digunakan adalah 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 20 tahun dan 25 tahun. Hasil perhitungan menunjukkan curah hujan rencana pada periode ulang 2 tahun sebesar 119,10 mm, pada 5 tahun sebesar 169,15 mm, pada 10 tahun sebesar 202,29 mm, pada 20 tahun sebesar 233,67 mm dan pada 25 tahun sebesar 244,16 mm. Kata kunci: curah hujan, hujan rencana, metode Gumbel.

## Abstract
A lot of human activity depends on how much or less rainfall falls on the earth's surface including to the watershed. Rainfall is the amount of rain that falls in an area within a specific time. This study aims to determine the amount of rainfall plan where the results are  widely used in Civil Engineering, such as planning rain control buildings, planning drainage canal designs, etc. The research data  used  is secondary  data,  namely  the  maximum  daily  rainfall  data  taken  from  the Tanah  Merah  Meteorological  Station.  The  selected  distribution  type  used  in  this  study  is  the Gumbel probability distribution. The rain plan used Gumbel method is 2 years, 5 years, 10 years, 20 years,  and  25 years. The  calculation  results show  the  planned  rainfall  in  the  2-year return period is 119,10 mm, at 5 years it is 169,15 mm, at 10 years it is 202,29 mm, at 20 years it is 233,67 mm, and at 25 years it is 244,16 mm.
Keywords: rainfall, rain plan, Gumbel method.

## PENDAHULUAN
Secara  geografis  letak  Indonesia  berada di  garis  khatulistiwa  diantara  2  benua  yakni benua  Asia  dan  benua  Australia  serta  berada diantara 2 samudra yakni Samudra Pasifik dan Samudra  India.  Sebagian  besar  wilayah Indonesia merupakan wilayah perairan berupa lautan, sedangkan sisanya merupakan wilayah
daratan  seperti  dataran  rendah,  sedang  dan tinggi. Hal tersebut mengakibatkan Indonesia memiliki  kondisi  iklim  yang  berbeda-beda sehingga  dapat  mempengaruhi  kegiatan manusia yang bergantung pada besar kecilnya curah hujan yang turun di Indonesia. Air hujan adalah  air  yang  turun  dari  atmosfer  ke  bumi dan  akan  meresap  ke  dalam  tanah  atau
mengalir ke daratan yang lebih rendah seperti ke  danau,  laut  dan  sungai.  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  adalah  suatu  wilayah  daratan yang secara topografik dibatasi oleh punggung-punggung gunung
yang menampung  dan  menyimpan  air  hujan  untuk kemudian  menyalurkannya  ke  laut  melalui sungai  utama  (Wibisono,  2021).  Data  curah hujan  merupakan  bagian  dari  data  hidrologi yang  penting  untuk  melakukan  analisa berbagai  macam  perencanaan.  Salah  satu peranan  hidrologi  di  dunia  Teknik  Sipil, khususnya  di  bidang  keairan  adalah  sebagai dasar  atau  acuan  desain  hidraulis  (Sofia  & Nursila, 2019).
Parameter iklim yang paling berpengaruh di Indonesia adalah curah hujan (Winarsih & Adhyani,  2009). Curah  hujan  adalah  jumlah air  yang  jatuh  di  tanah  datar  selama  periode tertentu  yang  diukur  dengan  satuan  tinggi (mm) di atas permukaan horizontal bila tidak terjadi evaporasi, runoff dan infiltrasi (Laila & Setyawan,  2020).  Pengukuran  curah  hujan adalah untuk mengetahui tinggi air hujan yang menggenangi  suatu  bidang  datar  atau  tanah pada suatu daerah. Satuan curah hujan adalah milimeter  (mm).  Dalam  satu  milimeter curah hujan  berarti  pada  luasan  satu  meter  persegi bidang  yang  datar  tertampung  air  hujan setinggi  satu  milimeter  atau  tertampung volume air hujan sebesar satu liter (Nurdiyanto & Primawan, 2020). Curah hujan rencana  merupakan  curah  hujan  harian maksium yang mungkin terjadi dalam periode waktu tertentu yaitu 5 tahunan, 10 tahunan dan seterusnya (Jarwinda, 2021).
Analisis  data  hujan  dimaksudkan  untuk mendapatkan  besaran  curah  hujan  dan analisis  statistik  yang  diperlukan  dalam perhitungan debit rancangan. Data curah hujan yang  dipakai  untuk  perhitungan  debit rancangan  adalah  hujan  yang  terjadi  pada daerah aliran air pada waktu yang sama (Lubis, 2016).
Terdapat  empat  distribusi  probabilitas yang  cukup  dikenal  dalam  ilmu  hidrologi,
yaitu  distribusi  Normal,  distribusi  Log Normal,  distribusi  Log  Pearson  Tipe  III  dan distribusi Gumbel. Untuk mendapatkan model terbaik  perlu  dilakukan  pengujian  terhadap masing-masing  model  tersebut  (Upomo  & Kusumawardani,  2016).  Perlu  dilakukan  uji parameter  statistik  data,  pemilihan  jenis distribusi  probabilitas,  uji  Chi-Square , uji
Smirnov-Kolmogorov dan
pemilihan persamaan  distribusi  probabilitas  untuk menghitung  hujan  rencana  periode  ulang  T tahun.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  curah hujan harian maksimum tahunan rata rata yang dinyatakan dalam mm/hari. Jumlah data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data curah  hujan  harian  dalam  kurun  waktu  10 tahun berturut-turut.
Penelitian  menggunakan  metode  terpilih setelah  sebelumnya  melakukan  berbagai perhitungan  yang  perlu  dilakukan  untuk menentukan  metode  paling  tepat  untuk menghitung  hujan  rencana  periode  ulang  T tahun.  Data  curah  hujan  yang  digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapat dari Stasiun Meteorologi Tanah Merah.
Perhitungan pada penelitian ini menggunakan  program  Ms.  Excel.  Sebelum melakukan  perhitungan  data,  ada  beberapa langkah yang perlu dilakukan seperti: A. Tinjauan Pustaka Pada langkah pertama peneliti melakukan pencarian  dan  pemilihan  sumber  pustaka sebagai  ide  dan  inspirasi  untuk  digunakan dalam penelitian.
B. Pengambilan Data
Pada langkah kedua peneliti menggunakan  data  sekunder  yang  dapat diunduh pada situs https://dataonline. bmkg.go.id untuk  mendapatkan  data  curah hujan  harian  Stasiun  Meteorologi  Tanah
Merah.  Berikut  data  curah  hujan  harian maksimum pada Tabel 1.

## C. Pengolahan Data
Pada  langkah  ketiga  peneliti  harus memastikan  data  yang  digunakan  sudah mencukupi  atau  belum.  Jika  belum  berarti perlu  melakukan  pengambilan  data  lagi  dan sebaliknya.
Adapun  langkah-langkah  perhitungan yang  digunakan  dalam  pengolahan  data analisis  curah  hujan  rencana  yakni  sebagai berikut:
1. Menghitung Parameter Statistik Data
Terdapat  beberapa  parameter  penting dalam analisa statistic seperti pada Persamaan (1)  sampai  Persamaan  (5)  yang  meliputi rerata,  standar  deviasi,  koefisien  varian, koefisien kemencengan dan koefisien kurtosis (Upomo & Kusumawardani, 2016).
a. Rerata (𝑋 𝑖 ̅ )
𝑋̅ 𝑖 = ∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖 𝑛 (1)
b. Standar deviasi (S)
𝑆 = √ ∑ (𝑋 𝑖 −𝑋̅ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2
𝑛−1 (2)
c. Koefisien kemencengan/ skewness (C s )
𝐶 𝑠 = 𝑛 ∑ (𝑋 𝑖 −𝑋̅ 𝑖 ) 3 𝑛 𝑖=1 (𝑛−1)(𝑛−2) .  𝑆 3 (3)
d. Koefisien kurtosis/ curtosis (C k )
𝐶 𝑘 = 𝑛 2 ∑ (𝑋 𝑖 −𝑋̅ 𝑖 ) 4 𝑛 𝑖=1 (𝑛−1)(𝑛−2)(𝑛−3) . 𝑆 4 (4) e. Koefisien Varian (C v )
𝐶 𝑣 = 𝑆 𝑋̅ 𝑖 (5)
2. Memilih Jenis Distribusi Probabilitas Distribusi  probabilitas  adalah  suatu distribusi  yang  menggambarkan  peluang  dari sekumpulan varian sebagai pengganti frekuensinya.  Menentukan  periode  ulang  T tahun  adalah  salah  satu  tujuan  dalam pemilihan  jenis  distribusi  probabilitas.  Tabel 2.  menunjukan  syarat-syarat  dari  parameter statistik jenis distribusi probabilitas.
Tabel 1. Data Curah Hujan Harian Maksimum No Tahun Curah Hujan Harian Maksimum (mm) 1 2011 176,0 2 2012 177,0 3 2013 160,0 4 2014 80,1 5 2015 78,3 6 2016 107,5 7 2017 107,8 8 2018 93,0 9 2019 92,5 10 2020 174,2 Sumber: Stasiun Meteorologi Tanah Merah.
Tabel 2. Parameter Statistik Jenis Distribusi Probabilitas
Jenis Distribusi Syarat Normal Cs ≈ 0 Ck = 3 Log Normal Cs ≈ 3Cv + Cv 3 = 0,3 Gumbel Cs ≤ 1,1396 Ck ≤ 5,4002 Log Pearson Tipe III Cs ≠ 0 Sumber: Jayadi, 2000.
Pemilihan  distribusi  probabilitas  yang paling  sesuai  pada  serangkaian  data  hujan dapat  dilakukan  dengan  uji  non-parametrik yang bertujuan untuk mengevaluasi hubungan antara frekuensi observasi dan teoritis. Dalam hidrologi  dapat  digunakan  uji  kesesuaian Smirnov-  Kolmogorov  dan  Chi-kuadrat (Zainal, 2021).
Syarat  Uji  Chi-Square  dapat  diterima apabila  nilai  X 2 <  X 2 kritis.  Berikut  urutan perhitungan yang digunakan dalam melakukan  Uji  Chi-Square,  Seperti  pada Persamaan (6) sampai Persamaan (9) dibawah: a. Jumlah kelas distribusi (Kelas) Kelas  = 1 + 3,22 log n (6) b. Derajat kebebasan (DK) DK   = Kelas – (P + 1) (7) P =  untuk  distribusi  Normal  dan Binomial = 2 =  untuk  distribusi  Gumbel  dan
Poison = 1
c. Nilai frekuensi yang diharapkan (Ei) Ei      = 𝑛 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 (8) d. Nilai frekuensi observasi (Oi) e. Uji Chi-Square
X 2 = 𝑂𝑖−𝐸𝑖 2 𝐸𝑖
(9)
Syarat  Uji  Smirnov-Kolmogorov  dapat diterima  apabila  nilai  ΔP  maksimum  <  Δ kritis.  Berikut  urutan  perhitungan  yang digunakan  dalam  melakukan  Uji  Smirnov- Kolmogorov,  seperti  pada  Persamaan  ((10) sampai Persamaan (13) di bawah:
a. Peluang  empiris  persamaan  Weibull (P(Xi))
P(Xi)  = 𝑖 (𝑛+1) (10)
b. Nilai f(t) f(t)      = 𝑋 𝑖 −𝑋̅ 𝑖 𝑆 (11)
c. Peluang teoritis (P’(Xi)) P’(Xi)  =  1  –  angka  hasil  pencocokkan nilai f(t) (12)
Setiap nilai f(t) dicocokkan dengan tabel dibawah kurva normal
d. Selisih peluang (ΔP) ΔP = P’(Xi) – P(Xi) (13) 3. Memilih Persamaan Distribusi Probabilitas Pemilihan distribusi probabilitas bertujuan  untuk  menghitung  besar  hujan rencana.  Tabel  3.  menunjukkan  persamaan distribusi probabilitas dari jenis-jenis distribusi.
4. Menghitung  Hujan  Rencana  Periode Ulang T Tahun Distribusi Gumbel
Untuk  mengetahui  nilai  faktor  frekuensi (K)  seperti  pada  Persamaan  (14),  terlebih dahulu  menentukan  nilai  Y t ,  Y n ,  dan  nilai  S n dengan cara melihat tabel hubungan Reduced Standard  Deviation (S n )  dengan Reduced Mean (Y n )  dan  hubungan Reduced  Variate (Y t ) dengan periode ulang T tahun.
a. Faktor frekuensi (K)
𝐾  = 𝑌 𝑡 −𝑌 𝑛 𝑆 𝑛 (14)
Dalam  penelitian  ini,  perhitungan  hujan rencana  periode  ulang  T  seperti  Persamaan (15)  yang  akan  digunakan  adalah  2  tahun,  5 tahun, 10 tahun, 20 tahun, dan 25 tahun. b. Hujan rencana metode Gumbel
𝑋 𝑇 = 𝑋̅ 𝑖 + 𝑆. 𝐾 (15)
Pada  Gambar  1  menunjukkan  diagram alir metode penelitian. Tabel 3. Persamaan Distribusi Probabilitas Jenis Distribusi Syarat Normal 𝑋 𝑇 = 𝑋̅ 𝑖 + 𝐾 𝑇 . 𝑆 Log Normal 𝐿𝑜𝑔 𝑋 𝑇 = 𝐿𝑜𝑔 𝑋̅ 𝑖 + 𝐾 𝑇 . 𝐿𝑜𝑔 𝑆 Gumbel 𝑋 𝑇 = 𝑋̅ 𝑖 + 𝑆. 𝐾 Log Pearson Tipe III 𝐿𝑜𝑔 𝑋 𝑇 = 𝐿𝑜𝑔 𝑋̅ 𝑖 + 𝐾 𝑇 . 𝑆
Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian
Tabel 4. Parameter Uji Distribusi Statistik No  Tahun Xi 𝐗 𝐢 − 𝐗 ̅ 𝐢 (𝐗 𝐢 − 𝐗 ̅ 𝐢 ) 𝟐 (𝐗 𝐢 − 𝐗 ̅ 𝐢 ) 𝟑 (𝐗 𝐢 − 𝐗 ̅ 𝐢 ) 𝟒 1 2011 176,00 51,36 2637,85 135479,96 6958250,51 2 2012 177,00 52,36 2741,57 143548,58 7516203,87 3 2013 160,00 35,36 1250,33 44211,65 1563324,11 4 2014 80,10 -44,54 1983,81 -88358,97 3935508,46 5 2015 78,30 -46,34 2147,40 -99510,31 4611307,86 6 2016 107,50 -17,14 293,78 -5035,38 86306,45 7 2017 107,80 -16,84 283,59 -4775,58 80420,79 8 2018 93,00 -31,64 1001,09 -31674,47 1002180,39 9 2019 92,50 -32,14 1032,98 -33199,96 1067046,85 10 2020 174,20 49,56 2456,19 121728,95 6032887,00 Jumlah 1246,40 0,00 15828,58 182414,47 32853436,31 𝐗 ̅ 𝐢 124,64 0,00 2877,92 33166,27 5973352,06 Sumber: Hasil perhitungan
Tabel 5. Hasil Parameter Statistik Data
Parameter Statistik data Perhitungan Rerata ( 𝐗 ̅ 𝐢 ) 124,64 Standar deviasi (Sx) 41,94 Koefisien kemencengan (Cs) 0,40 Koefisien kurtosis (Ck) 2,61 Koefisien variasi (Cv) 0,32 Sumber: Hasil perhitungan Tabel 6. Hasil Uji Distribusi Statistik Jenis Distribusi Syarat Perhitungan Keterangan Normal Cs ≈ 0 Ck = 3 Cs = 0,40 Ck = 2,61 Tidak memenuhi Log Normal Cs ≈ 3Cv + Cv 3 = 0,3 Cs = 0,40 Tidak memenuhi Gumbel Cs ≤ 1,1396 Ck ≤ 5,4002 Cs = 0,40 Ck = 2,61 Memenuhi Log Pearson Tipe III Cs ≠ 0 Cs = 0,40 Memenuhi Sumber: Hasil perhitungan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  curah  hujan  harian  yang  sudah didapat, dipilih curah hujan harian maksimum rata-ratanya  tiap  tahun.  Pentabelan  seperti pada  Tabel  4.  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai parameter statistika seperti nilai rata rata, standar  deviasi,  koefisien  kemencengan, koefisien kemencengan, dan koefisien variasi. Didapatkan nilai rata-rata dari data hujan yang tersedia  adalah  124,64  mm,  nilai  deviasi sebesar  41,94,  kofisien  kemencengan  0,40, koefisien  kurtesis  2,61,  dan  koefisien  variasi sebesar  0,32  seperti  pada  Tabel  5.  Tabel  5. merupakan  tabel  rangkuman  dari  hasil perhitungan  parameter  statistik  data  dari  data curah hujan harian maksimum.
Tabel  6  merupakan  tabel  hasil  uji distribusi  statistik  seperti  jenis  distribusi Normal,  Log  Normal,  Gumbel  dan  Log Pearson Tipe III dimana hanya jenis distribusi Gumbel  dan  Log  Pearson  Tipe  III  saja  yang memenuhi  uji  distribusi  statistik  sehingga jenis  distribusi  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah distribusi Gumbel.
a. Jumlah kelas distribusi (Kelas)
Kelas  = 1 + 3,22 log n
= 4,22
≈ 5
b. Derajat kebebasan (DK)
DK   = Kelas – (P + 1) = 3
c. Nilai frekuensi yang diharapkan (Ei)
Ei      = 𝑛
𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠
= 2
d. Nilai frekuensi observasi (Oi)
Pada  uji  Chi-Square  ini  nilai  α  yang digunakan  adalah  sebesar  5%  dengan  DK (derajat  kebebasan)  sebesar  3.  Pada  Tabel  7. nilai  X 2 =  5  lebih  kecil  dari  nilai  X 2 kritis  = 7,815  yang  didapat  dari  Tabel  8.  sehingga distribusi Gumbel dapat diterima.
Pada  uji  Smirnov-Kolmogorov  nilai  α dalam  perhitungan  yang  digunakan  adalah sebesar  5%  dan  pada  Tabel  9.  nilai  ΔP maksimum = 0,21 dimana nilai tersebut lebih kecil dari nilai Δ kritis = 0,41 pada Tabel 10. maka distribusi Gumbel dapat diterima.
Tabel 7. Hasil Uji Chi-Square Kelas Interval Ei Oi Oi - Ei (Oi - Ei)²/Ei 1 > 169,01 2 3 1 0,5 2 132,43 - 169,01 2 1 -1 0,5 3 106,64 - 132,43 2 0 -2 2 4 81,75 - 106,64 2 4 2 2 5 < 81,75 2 2 0 0 Jumlah 10 10 0 5 Sumber: Hasil perhitungan Tabel 8. Chi-Square DK α 0,995 0,99 0,975 0,95 0,05 0,025 0,01 0,005 1 0,0000393 0,000157 0,000928 0,00393 3,841 5,024 6,635 7,879 2 0,1 0,021 0,05806 0,103 5,991 7,378 9,21 10,579 3 0,0717 0,115 0,216 0,352 7,815 9,348 11,345  12,838 4 0,207 0,297 0,4848 0,711 9,488 11,143  13,277 14,86 5 0,412 0,554 0,831 1,145 11,07 12,832  15,086 16,75 6 0,676 0,872 1,237 1,635 12,592  12,449  16,812  18,548 7 0,989 0,1239 1,69 2,167 14,067  16,013  18,475  20,278 8 1,344 1,646 2,18 2,733 15,507  17,535 20,09 21,955 9 1,735 2,088 2,7 3,325 16,919  19,023  21,666  23,589 10 2,156 0,558 3,247 3,94 18,307  20,483  23,209  25,188 Tabel. 9 Hasil Uji Smirnov-Kolmogorov i Xi P(Xi) f(t) Luas di Bawah Kurva Normal Standar Kumulatif Z P'(Xi) ΔP 1 177,0 0,09 1,32 0,9066 0,09 0,00 2 176,0 0,18 1,29 0,9015 0,10 -0,08 3 174,2 0,27 1,25 0,8944 0,11 -0,17 4 160,0 0,36 0,89 0,8133 0,19 -0,18 5 107,8 0,45 -0,42 0,3372 0,66 0,21 6 107,5 0,55 -0,43 0,3336 0,67 0,12 7 93,0 0,64 -0,79 0,2148 0,79 0,15 8 92,5 0,73 -0,81 0,209 0,79 0,06 9 80,1 0,82 -1,12 0,1314 0,87 0,05 10 78,3 0,91 -1,16 0,123 0,88 -0,03 Sumber: Hasil perhitungan
Tabel 10. Nilai Kritis Uji Smirnov-Kolmogorov N α 0,2 0,1 0,05 0,01 5 0,45 0,51 0,56 0,67 10 0,32 0,37 0,41 0,49 15 0,27 0,3 0,34 0,4 20 0,23 0,26 0,29 0,36 25 0,21 0,24 0,27 0,32 30 0,19 0,22 0,24 0,29 35 0,18 0,2 0,23 0,27 40 0,17 0,19 0,21 0,25 45 0,16 0,18 0,2 0,24 50 0,15 0,17 0,19 0,23
Tabel 11. Hubungan Reduced Standard Deviation (S n ) dan Reduced Mean (Y n ) Besar Sampel (n) Sn Yn 10 0,9496 0,4952 11 0,9676 0,4996 12 0,9833 0,5035 13 0,9971 0,5070 14 1,0095 0,5100 Sumber: J.Nemec/Engineering Hydrology. Tabel 12. Hubungan Reduced Variate (Y t ) dengan Periode Ulang (T) Tahun Periode Ulang T Tahun Yt 2 0,3665 5 1,4999 10 2,2504 20 2,9702 25 3,1985 Sumber: J.Nemec/Engineering Hydrology. Tabel 12. Faktor Frekuensi Curah Hujan Periode (tahun) Yn Sn Yt 2 0,4952 0,9496 0,3665 5 0,4952 0,9496 1,4999 10 0,4952 0,9496 2,2504 20 0,4952 0,9496 2,9702 25 0,4952 0,9496 3,1985 Sumber: Hasil perhitungan
Tabel 13. Curah Hujan Rencana Tahunan Periode (tahun) 𝑿 ̅ 𝒊 K S Xt (mm) 2 126,64 -0,1355 41,94 119,10 5 126,64 1,0581 41,94 169,15 10 126,64 1,8483 41,94 202,29 20 126,64 2,6064 41,94 233,67 25 126,64 2,8468 41,94 244,16 Sumber: Hasil perhitungan
Data  curah  hujan  harian  maksimum yang digunakan adalah data 10 tahun berturut- turut,  maka  pada  Tabel  11.  nilai  Sn  yang digunakan  adalah  0,9469  dan  nilai  Yn  yang digunakan  adalah  0,4952.  Sedangkan  untuk nilai Yt bisa didapat dari Tabel 12.
Pada  Tabel  13.  nilai  faktor  frekuensi (K) didapat dengan menggunakan Persamaan 14.  dan  nilai  hujan  rencana  metode  Gumbel (X T ) didapat dengan menggunakan Persamaan 15.  Perhitungan  tersebut  dilakukan  pada periode 2  tahun,  5  tahun,  10  tahun,  20  tahun dan 25 tahun.

## SIMPULAN
Jenis distribusi probabilitas yang terpilih adalah  distribusi  Gumbel.  Distribusi  Gumbel dapat  diterima  setelah  dilakukan  uji  Chi- Square dan uji Smirnov-Kolmogorov. Metode Gumbel  yang  sudah  dipilih  digunakan  dalam perhitungan  hujan  rencana  periode  ulang  T tahun. Dari tabel periode curah hujan rencana tahunan  dapat  dilihat  curah  hujan  rencana pada  periode  ulang  2  tahun  sebesar  119,10 mm, pada 5 tahun sebesar 169,15 mm, pada 10 tahun  sebesar  202,29  mm,  pada  20  tahun sebesar 233,67 mm dan pada 25 tahun sebesar 244,16 mm.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia (BPSDM). (2018). https://bpsdm.pu.go.id/center/pelatihan/u ploads/edok/2018/02/d0463_Lampiran_ Modul.pdf [diakses 25/9/2022]. Jarwinda,  J.  (2021).  Analisis  Curah  Hujan Rencana Dengan Menggunakan Distribusi Gumbel  Untuk  Wilayah Kabupaten Lampung Selatan. Journal of Science, Technology, and Visual Culture, 1 (1), 51-54. Pusat Database Badan Meteorologi, Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG). http://dataonline.bmkg.go.id/.  [diakses:
17 November 2022].
Laila,  M.  L.,  &  Setyawan,  Y.  (2020). Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Curah
Hujan  Menggunakan  Metode  SVM  dan NBC. Jurnal  Statistika  Industri  dan
Komputasi, 5 (02), 51-61.
Lubis,  F.  (2016).  Analisa  Frekuensi  Curah Hujan  Terhadap  Kemampuan  Drainase Pemukiman  di  Kecamatan  Kandis.
Siklus: Jurnal Teknik Sipil, 2 (1), 34-46. Nurdiyanto, I. A., & Primawan, A. B. (2020).
Monitoring  Data  Curah Hujan  Berbasis Intenet  of  Things  (IoT) .  Paper  presented at  the  Seri  Prosiding  Seminar  Nasional Dinamika Informatika.
Sofia,  D.  A.,  &  Nursila,  N.  (2019).  Analisis
Intensitas, Durasi, dan Frekuensi Kejadian  Hujan  Di  Wilayah  Sukabumi. JTERA  (Jurnal  teknologi  Rekayasa),
4 (1), 85-92.
http://dx.doi.org/10.31544/jtera.v4.i1.20
19.85-92
Upomo, T. C., & Kusumawardani, R. (2016). Pemilihan  Distribusi  Probabilitas  Pada Analisa  Hujan  Dengan  Menggunakan
Metode  Goodness  of  Fit  Test. Jurnal
Teknik  Sipil  dan  Perencanaan,  18 (2),
139-148.
https://doi.org/10.15294/jtsp.v18i2.7480 Wibisono, K.  (2021).  Monitoring  kinerja  das
bedadung kabupaten jember, jawa timur. Jurnal Geografi: Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian , 18 (1), 52-59. https://doi.org/10.15294/jg.v18i1.25964 Winarsih,  I.,  &  Adhyani,  N.  L.  (2009). Analisis Periode Ulang Hujan Maksimum  Dengan  Berbagai  Metode (Return  Period  Analyse  Maximum Rainfall  with  Three  Methods). Agromet,
23 (2), 76-92.
https://doi.org/10.29244/j.agromet.23.2. 76-92
Zainal,  E.  (2021).  Distribusi  Probabilitas Curah Hujan Pada Daerah Aliran Sungai Kuranji. JURNAL REKAYASA, 11 (1), 17- 26. https://doi.org/10.37037/jrftsp.v11i1.73