## VALIDASI DATA CURAH HUJAN SATELIT TRMM DAN PERSIANN DALAM ANALISIS DEBIT BANJIR RENCANA DI DAS TELAGA LEBUR

## Erni Mulyandari
Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Tunas Pembangunan Surakarta erni.mulyandari@lecture.utp.ac.id
Herman Susila
Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Tunas Pembangunan Surakarta herman.susila@lecture.utp.ac.id

## Abstrak
Perkiraan  debit  banjir  perlu  dilakukan  untuk  meminimalisasi  terjadinya  kerusakan  di  tubuh bendungan,  terutamanya  di  Waduk  Telaga  Lebur  (DAS  Telaga  Lebur).  Perkiraan  debit  banjir biasanya menggunakan data hujan terukur permukaan (ground data hujan) dari stasiun hujan, akan tetapi di DAS Telaga Lebur data hujan yang tersedia tidak lengkap sehingga perlu adanya alternatif lain  untuk  memprediksi  debit  banjir  tersebut  yaitu  dengan  menggunakan  data  hujan  TRMM  atau PERSIANN  dalam  mengisi  ground  data  hujan  yang  tidak  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui data hujan satelit yang paling baik (TRMM atau PERSIANN) untuk menentukan debit banjir rencana di lokasi penelitian. Tahap analisis diawali dengan mencari hubungan antara ground data  hujan  dengan  data  hujan  satelit  yang  berupa  koreksi  atau  penyesuaian  terhadap  waktu  dan besaran.  Penyesuaian  terhadap  waktu  dicari  dengan cross  correlation ,  sedangkan  penyesuaian terhadap besaran dicari dengan regresi. Tahap analisis selanjutnya adalah menggunakan data hujan satelit  yang  memiliki  korelasi  paling  baik  untuk  digunakan  dalam  analisis  perkiraan  debit  banjir. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  ground  data  hujan  dengan  hujan satelit  TRMM  lebih  akurat  dibandingkan  data  hujan  satelit  PERSIANN  sehingga  prediksi  debit banjir untuk kala ulang 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 20 tahun, 50 tahun, 100 tahun, dan 1000 tahun secara berurutan adalah 11.31 m 3 /s; 31.76 m 3 /s;64.68 m 3 /s; 114.95 m 3 /s; 214.68 m 3 /s; 320.55 m 3 /s; dan 943.77 m 3 /s.
Kata kunci: hujan terukur permukaan, hujan satelit, regresi, cross correlation, debit banjir rencana.

## Abstract
Estimated flood discharge needs to be done to minimize damage to the body of the dam, especially in the Telaga Lebur Reservoir. Flood debit estimates usually use surface measured rainfall data from the rainfall station, but in Telaga Lebur Watershed the available rainfall data is incomplete, so there is  an alternative to predict the flood discharge using TRMM or PERSIANN rainfall data to filling missing ground rainfall data. This study aims to determine the best satellite rainfall data (TRMM or PERSIANN) to  determine the flood discharge plan at  the study site. The analysis phase begins by looking for the relationship between ground and satellite rainfall data in the form of corrections or adjustments  to  time  and  magnitude.  Adjustment  for  time  is  sought  by  cross-correlation,  while adjustment for magnitude is sought by regression. The next stage of analysis is to use satellite rain data that has the best correlation to be used in the analysis of flood discharge estimates. The results showed that there was a relationship between the ground rainfall data and TRMM satellite rainfall data more accurately than the satellite PERSIANN rainfall data so that the predicted flood discharge for the return period of 2 years, 5 years, 10 years, 20 years, 50 years, 100 years, and 1000 years is 11.31 m 3 /s; 31.76 m 3 /s; 64.68 m 3 /s; 114.95 m 3 /s; 214.68 m 3 /s; 320.55 m 3 /s; and 943.77 m 3 /s.
Keywords: ground rainfall data, satellite rainfall data, regression, cross-correlation, flood discharge estimation.

## I. PENDAHULUAN
Waduk Telaga Lebur terletak di Desa Sekotong Tengah,  Kecamatan  Sekotong,  Kabupaten Lombok Barat. Kecamatan Sekotong merupakan salah  satu  dari  sepuluh  kecamatan  yang  ada  di Kabupaten  Lombok  Barat.  Waduk  ini  memiliki luas genangan sebesar 16,3 Ha, CA (Catchment Area)  sebesar  10,5  km 2 ,  volume  tampungan sebesar 1.276.000 m 3 . Seiring dengan bertambahnya  usia  Waduk  Telaga  Lebur  perlu dilakukan  analisis  terhadap  debit  banjir  yang terjadi  untuk  mengetahui  kemungkinan  banjir kala ulang yang ada di waduk tersebut. Pada  kenyataannya,  ketersediaan  data  hujan menjadi  hal  yang  paling  penting  dalam menghitung  besarnya  debit  banjir  di  suatu Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Berdasarkan  data sekunder  yang  ada,  data  hujan  ground  di  lokasi studi  adalah  Stasiun  Hujan  Kuripan  (1983– 2006) dan Stasiun Sekotong (2012–2015). Oleh karena  itu  perlu  adanya  perkiraan  data  hujan mulai  tahun 2007  – 2019 dengan acuan Stasiun Sekotong  sebagai  alternatif  untuk  memprediksi banjir. Perkiraan data hujan yang memungkinkan yaitu dengan menggunakan data hujan  satelit.Data  hujan  satelit  merupakan  data hujan  yang  didapat  melalui  penginderaan  jarak jauh dengan menggunakan sinar infra merah dan juga  gelombang  mikro.  Data  hujan  satelit umumnya  digunakan  untuk  memperkirakan iklim, cuaca, dan memungkinkan untuk membantu  dalam  analisis  hidrologi.  Data  hujan satelit  dapat  diperoleh  dengan  cepat  melalui internet.  Namun  sebelum  digunakan  untuk
melakukan  analisis  banjir,  data  hujan  satelit tersebut  perlu  disesuaikan  terlebih  dahulu  agar data  tersebut  dapat  dianggap  mewakili  hujan yang  sebenarnya  terjadi  di  lokasi  studi dikarenakan  data  hujan  satelit  merupakan  data hujan  yang  diukur  secara  tidak  langsung terhadap hujan yang ada di atmosfer.
Penelitian data hujan terukur permukaan dengan data  hujan  satelit  telah  banyak dilakukan. Yang Hong, dkk (2009) melakukan penelitian dengan fokus analisis yaitu mendeteksi banjir dan tanah longsor  yang  merupakan  jumlah  terbesar bencana  alam  dengan  menggunakan  estimasi curah  hujan  multi  satelit  berbasis  NASA TRMM.
Li  Li  (2009)  menganalisis  data real-time TRMM  yang  digunakan  untuk  memprediksi banjir  di  lokasi  studi  kemudian  dibandingkan dengan data debit pengamatan.
Vernimmen (2012) menganalisis dan mengoreksi  tiga  jenis  data  satelit  yaitu  TRMM 3B42RT,  CMORPH  dan    PERSIANN  dengan grid  0.25 o x  0.25 o guna  keperluan  pemantauan kekeringan.Mamenun (2014) melakukan validasi  TRMM  terhadap  data  observasi  di wilayah  hujan  monsun  (Lampung,  Jawa  Timur, Kalimantan  Selatan),  pola  hujan  equatorial (Sumatera  Utara,  Kalimantan  Barat),  dan  pola lokal (Maluku).

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Waduk  Telaga  Lebur  (DAS  Telaga  Lebur) berada  di  Desa  Sekotong  Tengah,  Kecamatan
Sekotong, Kabupaten Lombok Barat. Waduk ini terletak  pada  koordinat  X  =  394350.00  mT  dan Y  =  9028240.00  mS.  Waduk  Telaga  Lebur memiliki  luas  daerah  tangkapan  air  sebesar 10,50  km 2 .  Waduk  ini  melayani  penyediaan  air untuk  irigasi  seluas  210,00  Ha  dan  air  baku sebesar  125,00  Ha.  Sumber  air  pada  waduk  ini berasal dari sungai.
Gambar 1. Lokasi Waduk Telaga Lebur (Sumber: Citra Satelit Google Maps, 2020)
B. Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan sekunder yang dikumpulkan dari beberapa sumber antara lain berasal dari balai wilayah sungai terkait, website data satelit, dan sumber lain yang dapat dipercaya. Adapun data yang nantinya harus dikumpulkan adalah sebagai berikut.
1. Survei lokasi waduk
2. Data hujan harian pos hujan di lokasi terkait
3. Data  hujan  satelit  TRMM  dari  web  NASA ( https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni )
4. Data  hujan  satelit  PERSIANN  yang diperoleh dari web University of California ,
Irvine (UCI) ( http://chrsdata.eng.uci.edu/ ).
C. Alat yang DigunakanDalam analisis data, peneliti menggunakan alat berupa perangkat lunak sebagai berikut.
1. Arc  MAP  ver  10.3 untuk  digitasi  stasiun hujan,  membuat  poligon Thiessen ,  digitasi data  satelit,  menghitung  luas  area  dan panjang sungai.
2. Microsoft Office Excel untuk mengolah data hidrologi  dan  melakukan  perhitungan  debit banjir rencana.
3. Microsoft  Office  Word untuk menyusun laporan penelitian dan jurnal.

## D. Metode Analisis
Analisis  data  hujan  yang  paling  penting  adalah adanya  uji  konsistensi.  Pada  penelitian  kali  ini diambil  metode  RAPS  untuk  melakukan  uji konsistensi.    Validasi  data  hujan  satelit digunakan  5  metode  yaitu  Metode  Korelasi, BIAS , MBE , RMSE ,  dan NRMSE .Berdasarkan hasil  validasi  data  hujan  tersebut  akan  diambil kesimpulan  data  hujan  satelit  apa  yang  paling baik digunakan untuk analisis frekuensi.
Analisis  frekuensi  digunakan  dengan  4  macam distribusi  yaitu Distribusi Normal, Log Normal, Log Pearson III, dan Gumbel. Untuk selanjutnya dipilih  distribusi  terbaik  dengan  menggunakan uji Smirnov Kolmogorov dan Chi-Kuadrat. Dari hasil  uji  distribusi  yang  paling  baik  akan digunakan  untuk  menentukan  besarnya  hujan kala ulang.
Hujan  kala  ulang  yang  diperoleh  akan  diubah menjadi hujan jam-jaman dengan metode ABM. Hasil  hujan  jam-jaman  akan  digunakan  sebagai
input  dalam  menghitung  debit  banjir  dengan metode  HSS  (Hidrograf  Satuan  Sintetis) Nakayasu dengan Metode Loss CN.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  kepanggahan  menggunakan  metode  RAPS terhadap  Stasiun  Hujan  Kuripan  dan  Stasiun Hujan  Sekotong  dinyatakan  konsisten  sehingga kedua  data  hujan  tersebut  dapat  langsung digunakan dalam analisis selanjutnya.
Berdasarkan  letak  pos  stasiun  hujan  Kuripan dan  Sekotong,  lokasi  yang  terdekat  dengan Waduk  Telaga  Lebur  adalah  Pos  Stasiun Hujan Sekotong.  Sehingga  untuk  analisis  selanjutnya data  hujan  satelit  yang  diperoleh  baik  TRMM maupun  PERSIANN  akan  dikorelasi  dengan Stasiun  Hujan  Sekotong.  Adapun  data  hujan yang  dikorelasi  adalah  data  hujan  maksimum dan minimum pada hari dan bulan yang sama di setiap  tahunnya  mulai  dari  tahun  2012  –  2015. Untuk  selanjutnya  akan  dicari  besarnya  nilai korelasi  antara  Stasiun  Curah  Hujan  Sekotong dengan  TRMM ataupun PERSIAN. Untuk nilai estimasi  dengan  metode  korelasi  dipilih  nilai yang  paling  tertinggi  sedangkan  untuk  nilai BIAS,  MBE,  RMSE,  dan  NRMSE  dipilih  nilai yang  paling  rendah.  Hal  tersebut  sesuai  dengan standar  setiap  metode  yaitu  untuk  Metode Korelasi,  semakin  tinggi  hasil  analisis  maka akan  semakin  akurat  sedangkan  untuk  Metode BIAS,  MBE,  RMSE,  dan  NRMSE  semakin kecil  hasil  analisis  maka  akan  semakin  akurat. Maka  berdasarkan  hasil  analisis  diambil kesimpulan  bahwa  data  hujan  TRMM  (nilai korelasi  0,89)  lebih  akurat  dibandingkan  data
hujan PERSIANN (nilai korelasi 0,84). Sehingga  untuk  analisis  selanjutnya  digunakan data  hujan  TRMM.  Untuk  menentukan  faktor koreksi yang akan digunakan dalam koreksi data hujan  satelit  dilakukan  dengan  mengetahui besarnya  parameter  a  dan  b  pada  persamaan garis  antara  data  hujan  ground  dengan  data hujan  satelit  TRMM.  Pemilihan  jenis  regresi akan  didasarkan  padan  besarnyanya  nilai determinasi  (R 2 )  tertinggi  yang  diperoleh  dari masing-masing  persamaan.  Pada  penelitian  kali ini  menggunakan  4  model  regresi  yaitu  Linear, Eksponensial,  Logaritmik,  dan  Power.  Adapun hasil  persamaan  regresi  dapat  dilihat  pada Gambar  2  –  Gambar  5  dengan  rekapitulasi persamaan seperti pada Tabel 1 berikut ini.
Gambar 2. Model Regresi Linear

## Gambar 4. Model Regresi Logaritmik

## Gambar 5. Model Regresi Power
Tabel 1.
Rekapitulasi Persamaan Regresi dan Determinasi
No. Model Regresi
Persamaan Regresi Nilai Determinasi
(R 2 ) 1. Regresi Linear y = 0.6931x 0.7745 2. Regresi Eksponensial y = 1.7656e 0.0469x 0.7768 3. Regresi Logaritmik y = 7.1836 ln(x) + 14.601 0.7403 4. Regresi Power y = 3.8267x 0.5749 0.8948
Berdasarkan nilai determinasi yang dapat dilihat pada  Tabel  1,  dapat  diketahui  bahwa  model regresi  yang  terbaik  adalah  Model  Regresi Power  dengan  nilai  determinasi  sebesar  0,8948 atau 89,48%.
Untuk  selanjutnya,  data  hujan  TRMM  harus dikoreksi  dengan  Model  Regresi  Power  dengan cara menginverskan persamaan tersebut.
Adapun hasil inversnya adalah x  =  0.09688y 1.7394 .  Dengan  menggunakan persamaan  tersebut  maka  data  hujan  satelit
TRMM yang akan digunakan untuk menghitung debit  banjir  rencana  dapat  dilihat  seperti  pada tabel berikut.
Tabel 2.
Data Hujan Tahunan dan Maksimum TRMM No. Tahun Hujan Tahunan (mm) Hujan Maksimum (mm) TRMM Koreksi TRMM Koreksi 1. 2007 922.41 947.08 63.36 131.92 2. 2008 763.50 671.03 62.16 127.60 3. 2009 625.44 625.45 48.81 83.80 4. 2010 1201.98 986.53 58.05 113.29 5. 2011 1139.04 1302.96 95.16 267.64 6. 2016 1748.22 2017.42 97.14 277.41 7. 2017 1603.68 2385.55 100.68 295.23 8. 2018 914.07 1079.77 85.56 222.45 9. 2019 809.10 815.27 72.69 167.53
Dengan  menggunakan  data  hujan  dan  tersebut maka dapat dilakukan analisis debit banjir. Pada prinsipnya sama yaitu melakukan uji konsistensi terlebih  dahulu  dengan  data  hujan  gabungan (Kuripan,  TRMM,  dan  Sekotong).  Adapun  uji konsistensi  dengan  RAPS  menunjukkan  bahwa data  hujan  gabungan  konsisten  dan  bisa langsung digunakan untuk analisis debit banjir. Uji  kecocokan  dilakukan  dengan  menggunakan uji  Chi  Kuadrat  (Tabel  3)  dan  Smirnov Kolmogorof  (Tabel  4),  berdasarkan  hasil pengujian dengan 4 macam jenis distribusi dapat diketahui bahwa Distribusi Log Pearson III yang paling  baik  digunakan  untuk  merencanakan hujan kala ulang di DAS Telaga Lebur.

## Hasil Uji Chi Kuadrat
No
Uji Distribusi χ 2
Chi - Kuadrat Hasil Uji 1 Distribusi Normal 32.595 Ditolak 2 Distribusi Log Normal 6.108 Ditolak 3 Distribusi Gumbel 16.108 Ditolak 4 Distribusi Log Pearson III 3.946 Diterima
Tabel 4.

## Hasil Uji Smirnov Kolmogorov
No Uji Distribusi
∆ max Smirnov Kolmogorov Hasil Uji 1 Distribusi Normal 0.212 Diterima 2 Distribusi Log Normal 0.137 Diterima 3 Distribusi Gumbel 0.148 Diterima 4 Distribusi Log Pearson III 0.070 Diterima
Hujan  kala  ulang  yang  didapat  untuk selanjutnya  akan  dibuat  hyetograph  dengan durasi hujan 5 jam seperti pada Tabel 5.
Tabel 5.

## Hyetograph DAS Telaga Lebur
Td (Jam) Kala Ulang 2 5 10 20 50 100 1000 1 6.26 9.76 12.95 16.84 23.40 29.73 63.77 2 9.31 14.51 19.27 25.05 34.81 44.22 94.85 3 51.05  79.59  105.66  137.42  190.90  242.54  520.22 4 13.27  20.69 27.46 35.72 49.62 63.04 135.22 5 7.41 11.55 15.34 19.95 27.71 35.21 75.51 Total 87.30  136.10  180.68  234.98  326.43  414.75  889.56
Setelah hyetograph hujan jam-jaman diperoleh  maka  akan  dilakukan  analisis  banjir rencana dengan menggunakan Metode Nakayasu.  Metode  ini  dianggap  paling  cocok untuk  karakteristik  DAS  di  Pulau  Lombok sedangkan  untuk  kalibrasi  hidrograf  digunakan perhitungan  debit  bankfull  yang  akan  dianggap sebagai  debit  maksumum  untuk  kala  ulang 2 tahunnya.
Adapun hasil hidrograf banjir untuk 7 kala ulang di  DAS Telaga Lebur dapat  dilihat seperti pada
Gambar 6.
Gambar 6. Hidrograf Banjir Berbagai Kala Ulang di DAS Telaga Lebur
Berdasarkan  Gambar  6,  dapat  diketahui  debit maksimum  tiap  kala  ulang  dapat  dilihat  seperti pada tabel berikut.
Tabel 6.

## Debit Banjir Maksimum Berbagai Kala Ulang
Debit Banjir Maksimum Kala Ulang (m 3 /s)
2 th 5 th 10 th 20 th 50 th 100 th  1000 th 11.31 31.76 64.68 114.95  214.68 320.55 943.77

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada penelitian kali ini adalah sebagai berikut.
1. Data  hujan  satelit  yang  memiliki  hubungan paling  kuat  dengan  data  hujan  ground adalah  data  hujan  satelit  TRMM  ( Tropical Rainfall Measuring Mission ).
2. Besarnya debit banjir di DAS Telaga Lebur untuk kala ulang 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 20  tahun,  50  tahun,  100  tahun,  dan  1000 tahun  adalah  11.31  m 3 /s;  31.76  m 3 /s;64.68 m 3 /s;  114.95  m 3 /s;  214.68  m 3 /s;  320.55 m 3 /s; 943.77 m 3 /s.
Sedangkan untuk saran yang dapat disampaikan untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  sebagai berikut.
1. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  data hujan  harian  dari  stasiun  pengamatan dengan  panjang  data  yang  relatif  singkat, sehingga  bisa  dikembangkan  untuk  daerah lain  yang  memiliki  panjang  data  hujan harian yang lebih lama.
2. Persamaan  regresi  yang  dihasilkan  hanya berdasarkan  pada  parameter  statistik  dan belum  dikasi  berdasarkan  fenomena  yang ada di atmosfer.
3. Data  satelit  yang  digunakan  hanya  terbatas pada TRMM dan PERSIANN sehingga bisa dikembangkan untuk data hujan satelit yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas Tunas Pembangunan Surakarta yang telah  memberikan  dukungan  finansial  melalui Hibah Penelitian Internal.

## DAFTAR PUSTAKA
Bambang Triatmodjo. 2010. Hidrologi Terapan . Beta Offset. Yogyakarta.
C.D.  Soemarto.  1999. Hidrologi  Teknik . Erlangga. Jakarta.
Fadholi,  A.,  dkk.  2014.  Pemanfaatan  Model
Weather Research and Forecasting (WRF) dalam Analisis Cuaca terkait Hujan Lebat Batam  30-31  Januari  2011.  Surabaya  : Jurnal  Fisika  Dan  Aplikasinya Volume
10, Nomor 1 Januari 2014
Mamenun,  Pawitan,  H.,  Sophaheluwakan,  A.
2014.  Validasi  dan  Koreksi  Data  Satelit
TRMM  pada  Tiga  Pola  Hujan  di
Indonesia. Jurnal Meteorologi Dan
Geofisika Vol. 15 No. 1 Tahun 2014 : 13- 23
Marzuki,  et  al.  2013.  Raindrop  axis  ratios,  fall velocities  and  size  distribution  over Sumatra  from  2D-Video  Disdrometer measurement. Atmospheric  Research 119 (2013)
23–37.
doi:10.1016/j.atmosres.2011.08.006
Prasetia,  R.,  As-syakur,  A.R.,  Osawa,  T.  2013.
Validation  of  TRMM  Precipitation  Radar satellite  data  over  Indonesian  region.
Theor Appl Climatol (2013) 112:575–587.
DOI 10.1007/s00704-012-0756-1
Putu  PW,  Nurhastuti  AR.  2016.  Analisis Kondisi  Atmosfer  pada  Kejadian  Hujan Lebat  di  Ambon  Tanggal  29  Juli  2016  .
Proseding  Seminar  Nasional  Fisika  dan Aplikasinya , Bale Sawala Kampus Universitas Padjadjaran, Jatinangor.
SNI  2415-2016, Tata  Cara  Perhitungan  Debit Banjir Rencana .
Su,  F.,  Hong,  Y.  Lettenmaier,  D.P.  2007.
Evaluation of TRMM Multisatellite Precipitation  Analysis  (TMPA)  and  Its Utility  in  Hydrologic  Prediction  in  the  La Plata Basin. Journal Of Hydrometeorology Volume 9
Suripin. 2004. Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan . Andi Offset. Yogyakarta.
Vernimmen,  R.R.E.,  Hooijer,  A.,  Mamenun, Aldrian,  E.,  van  Dijk,  A.I.J.M.  2012. Evaluation  and  bias  correction  of  satellite rainfall  data  for  drought  monitoring  in Indonesia. Hydrol.  Earth  Syst.  Sci. ,  16, 133–146,  2012. www.hydrol-earth-syst- sci.net/16/133/2012/ . doi:10.5194/hess- 16-133-2012