## Analisa Karakteristik Dan Distribusi Hujan Pada Kawasan DAS Batang Hari Kabupaten Dharmasraya
Characteristic Analysis and Ranfall Distributionc at DAS Batang Hari Kabupaten Dharmasraya

## Hartati
Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Padang Kampus Limau Manis Padang Telp. 0751-72590 Fax. 0751-72576 Email: tatiana.trinita@gmail.com

## Abstract
Batang  Hari  is  the  2nd  biggest  DAS  in  Indonesia.  About  76%  of  Batang  Hari  DAS  is  located  in  Jambi Province,  the  entire  24%is  in  West  Sumatera  Province.  Batang  Hari  dam  which  was  built  on  1997  is  one  of infrastrcture at Public Work ministery  under  management at Balai Wilayah Sungai Sumatera V (BWSS V) his high potential of water stock. Optimum discharge of Batang Hari Dam is about 86 m 3 /sec. In the recently years DAS Batang Hari has been disturbed by some changes like catchment area utilized fot other purpose, change on global climate done to greenhouse effectwhich causingintensity of rain as well as flood. This climate change then will  affected  standard  for  engineering  design  for  making  a  water  control  buiding  which  may  injuireaccurate waterfall  intensity  data.  Study  of  rainfall  intensity  obtained  from  3  (three)  nearby  stations  will  show  the characteristic dam trend of distribution with reperted period. Cousistency of data using Mass Curve method and local  rain  analysis  to  be  done  by  Arithmatic  &  Thiessen  Polygon  method.  To  analysis  trend  of  rainfall distribution. We use : Normal, Log Normal, Log Person type III and Gumbel  methods.  For complaince test of distribution, we use Chi-Kuadrat and Smirnov-Kolmogorov methods. Refer to result of distribution using  Chi- Kuadrat  and  Smirnov-Kolmogorov  methods  for  Arithmatic  methods  it  is    adviced  to  use  Gumbel  method  to evaluate distribution trend; because critical deviation is smell comparing to available in table, with rainfall with repeating period 2,5,10,25,50 and 100 years are 124,08 mm, 1168,56 mm, 198,01 mm, 235,22 mm, 262,83 mm, 290,23 mm and  Thiessen Polygon 106,93 mm, 138,22 mm, 158,94 mm, 185,11 mm, 204,53 mm, 223,81 mm
Keyword : river basin, characteristic, rainfall, test of distribution

## PENDAHULUAN
Hujan  merupakan  salah  satu  jenis  presipitasi yang  jatuh  vertikal  di  atas  permukaan  bumi dan  diukur  oleh  penakar  hujan.  Hujan  jatuh dalam  bentuk  tetesan  yang  dikondensasikan oleh  uap  air  di  atmosfer  (Seyhan,1990). Wilayah  tangkapan  air  hujan  yang  akan mengalir  ke  sungai  yang  bersangkutan disebut  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) (Girsang,2008).
DAS  Batang  Hari  merupakan  DAS  terbesar kedua  di  Indonesia.  Sekitar  76%  DAS Batang  Hari  berada  di  Propinsi  Jambi  dan sisanya  berada  di  Sumatera  Barat.    Bendung Batang Hari
yang pelaksanaan pembangunannya  tahun  1997  didanai  oleh Japan  Bank  for  International  cooperation (JBIC),  berada  di  kabupaten  Dharmasraya dan  merupakan  salah  satu  Infrastruktur
Sumber  Daya  Air  yang  berada  di  bawah pengelolaan  Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera V (BWSS V), memiliki potensi kelebihan air yang  tinggi.  Debit  Andalan  Bendung  Batang Hari  adalah  86  m3/dt,  dan  yang  didesain untuk dimanfaatkan  irigasi hanya 25 m3/det untuk mengairi areal sawah seluas 18.986 ha yang  meliputi  48  Jorong  (36  desa)  di Sumatera Barat dan 5 desa di Propinsi Jambi. Beberapa  tahun  terakhir  di  DAS  Batanghari telah terjadi banyak perubahan tutupan lahan akibat  alih  fungsi  lahan  dan  juga  perubahan kondisi  iklim  bumi  akibat  efek  rumah  kaca yang  berdampak  pada  penyimpangan  iklim yang nyata, sehingga meningkatnya intensitas curah hujan dan banjir.
Perubahan kondisi iklim ini memiliki potensi untuk  mempengaruhi  standar  rancangan keteknikan di masa yang akan datang. Dalam
perencanaan  bangunan  pengendali  banjir (saluran drainase, tanggul, dll) data masukan curah  hujan  sangat  diperlukan.  Para  ahli teknik  sipil  (air),  para  ahli  geomorfologi, para  ahli  konservasi  tanah  dan  air  lebih tertarik  untuk  melakukan  analisa  frekuensi kejadian klimatis yang ekstrim pada intensitas  hujan  dan  lama  waktu  yang berbeda  dengan  menggunakan  kurva  IDF (Susilowati, 2010).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisa  karakteristik  dan  distribusi hujan  dari  tiga  stasiun  penakar  curah  hujan yang  ada  dikawasan  DAS  Bendung  Batang Hari. Dan dari hasil penelitian yang diperoleh ini,  selanjutnya  dapat  dimanfaatkan  untuk menghitung  debit  banjir  rencana  yang diperlukan  dalam  perencanaan  bangunan pengendali banjir.

## METODOLOGI
Metode yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan cara mengumpulkan data yang diperlukan, menganalisa data, dan menginterpretasi  hasil  analisa  data  untuk mendapatkan  informasi  guna  pengambilan keputusan  kesimpulan.  Lokasi  penelitian adalah  di  Catchment  Area  Bendung  Batang Hari (lihat gambar 1), sedangkan  data curah hujan  dari  tiga  stasiun  curah  hujan  yang terpilih  yaitu  stasiun  curah  hujan  Durian Simpai  Lago,  stasiun  curah  hujan  Bendung Batang  Hari  dan  stasiun  curah  hujan  Muaro Labuh  (lihat  tabel  1)  Data  curah  hujan  dari tahun  2001  sampai  dengan  tahun  2015  dan data ini diperoleh dari Balai Wilayah Sungai Sumatera V.
Metode  penelitian  berikutnya  adalah  dari data  curah  hujan  yang  diperoleh  dari  ketiga stasiun  curah  hujan  tersebut  dianalisa  dulu data  curah  hujan  maksimum  tahunan, kemudian   uji kekonsisten data dengan kurva massa  ganda.  Setelah  diperoleh  data  yang konsisten,  lakukanlah  analisa  curah  hujan rata-rata dengan metode Aljabar dan Poligon Thiessen  .  Hasil  analisa  curah  hujan  rerata dengan  kedua  metoda  tersebut,dilakukan analisa  penentuan  jenis  sebaran  distribusi
hujan  dengan  empat  metode  yaitu  Metode Normal,  Metode    Gumbel  ,  Metode  Log Normal  dan  Metode  Log  Person  III,  dan kemudian dilanjutkan dengan pengujian pola distribusi  hujan  dengan  Metoda  Smirnov- Kolmogorov  dan  Metoda  Chi-Kuadrat. Untuk  pengelolaan  peta  Das  dan  pembuatan peta  wilayah  dari  data  DEM  dan  untuk pengelolaan data hujan menggunakan Microsoft Excel.
Tabel  1.  Nama  Stasiun  Curah  Hujan  dan lokasi Nama Stasiun Curah Hujan Lintang Selatan Bujur Timur Sta.  Durian Simpai Silago (A) 01˚00’35,1”  101˚22’56,9” Sta  Bendung Batang  Hari (B) 01˚00’12,7”  100˚26’15,2” Sta. Muara Labuh (C) 01˚28’48,0”  101˚02’24,0”

## Gambar 1. Peta Cacthment Area DAS Batang Hari dan Data DEM

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menganalisa    data  curah  hujan  yang diperoleh  dari  ke  tiga  stasiun  penakar  curah hujan  terlebih  dahulu  dilakukan  analisa  data curah hujan maksimum tahunan yang dimulai dari  tahun  2001  –  tahun  2015.  Kemudian data  yang  diperoleh  ini  perlu  diuji  kevalidan data karena kemungkinan data ada yang tidak valid akibat alat rusak, alat pernah berpindah tempat,  lokasi  alat  terganggu  dan  lain-lain. Dalam penelitian ini kevalidan data dilakukan dengan Kurva Massa Ganda.
Metode Aritmatika Metode  yang  paling  sederhana  untuk menghitung  hujan  rerata  pada  suatu  daerah adalah  dengan  metoda  aritmatika.  Dengan metoda  ini,  dilakukan  analisa  rerata  hujan dari  data  yang  sudah  diuji  kevalidannya Pengukuran  yang  dilakukan  di  beberapa
stasiun  dalam  waktu  yang  bersamaan dijumlahkan  dan  kemudian  dibagi  dengan jumlah stasiun. Stasiun hujan yang digunakan  dalam  hitungan  biasanya  adalah yang  berada  didalam  DAS,  tetapi  stasiun diluar DAS yang masih berdekatan juga bisa diperhitungkan.
Hujan  rerata  pada  seluruh  DAS  diberikan oleh bentuk berikut ini:
Dimana:
: Hujan rerata kawasan
P 1 , P 2 , P n : Hujan pada stasiun 1, 2, ..., n n : Jumlah Stasiun
Sta.Simpang Silago Sta.B.Btg Hari Sta.Muaro Labuah
Gambar 2. Peta Stasiun Hujan di DAS Batang Hari
Metode Poligon Thiessen Metode  ini  memperhitungkan  bobot  dari masing-masing stasiun yang mewakili luasan di  sekitarnya.  Pada  suatu  luasan  di  dalam DAS  di  anggap  bahwa  hujan  adalah  sama dengan  yang  terjadi  pada  stasiun  yang terdekat,  sehingga  hujan  yang  tercatat  pada suatu  stasiun  mewakili  luasan  tersebut. Metode  ini  digunakan  apabila  penyebaran stasiun  hujan  di  daerah  yang  ditinjau  tidak merata. Hitungan curah hujan rerata dilakukan  dengan  memperhitungkan  daerah pengaruh dari tiap stasiun.
Secara  matematis  hujan  rerata  dapat  ditulis sebagai berikut :
Dimana: : Hujan rerata kawasan
P 1 , P 2 , P n : Hujan pada stasiun 1, 2, ..., n A 1 ,  A 2 ,  A n :  Luas  daerah  yang  mewakili stasiun 1, 2, ..., n
Sebelum menghitung hujan rerata, lokasi pos penakar hujan di plot pada peta dan antar pos penakar dibuat garis lurus penghubung. Tarik garis  tegak  lurus  di  tengah-tengah  tiap  garis penghubung sedemikian rupa sehingga membentuk poligon Thiessen. Luasan wilayah  tiap  poligon  diukur  terlebih  dahulu dengan  metode  grid  seperti  terlihat  pada gambar  1dan  diperoleh    data  luasan  wilayah masing-masing  curah  hujan  dari  ketiga stasiun seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Data luasan wilayah
Gambar 2. Peta Metode Poligon Thiessen
Setelah  diketahui  luas  catcment  area masing-masing stasiun curah hujan selanjutnya  dikalikan  dengan  kedalaman hujan  yang  ada  pada  stasiun  tersebut  dan
dibagi  dengan  luas  total  ketiga  stasiun curah  hujan  dan  hasilnya  dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Rekapitulasi Rerata Curah Hujan N0 Poligon Thiessen Aritmatika 1 160,33 221,70 2 79,01 84,74 3 78,76 80,28 4 90,44 101,66 5 73,74 82,38 6 95,55 182,89 7 146,69 151,68 8 137,48 131,89 9 95,51 104,59 10 99,88 124,45 11 110,97 108,59 12 96,39 119,30 13 145,58 152,42 14 114,53 132,66
15 139,59
168,07

## CH RATA-RATA

## Analisa Distribusi Hujan
Analisa frekuensi bertujuan untuk mencari  hubungan  antara  besarnya suatu kejadian ekstrem (maksimum atau minimum) dan frekuensinya berdasarkan probabilitas (kamiana,2011). Dalam analisa  frekuensi  data  hujan  atau  data debit  untuk  memperoleh  nilai  hujan rencana  atau  debit  rencana,  dikenal beberapa  distribusi  kontinu  yang  sering digunakan  yaitu  Gumbel,  Normal,  log Normal  dan  Log  Person  Type  III. Menurut  buku  Triatmojo  (2008)  untuk menentukan  jenis  distribusi  hujan  yang akan digunakan, maka harus disesuaikan dengan sifat-sifat dari distribusi tersebut, seperti yang ditunjukkan pada  seperti tabel.3. Tabel  3.  Persyaratan  parameter  statistik untuk     menentukan jenis distribusi
Distribusi Persyaratan Gumbel C s = 1,14 C k = 5,4 Normal C s ≈ 0 Stasiun Curah Hujan Luas (km 2 ) Durian  Simpai  Silago (A) 1013,72 Bendung  Batang  Hari (B) 189,97 Muara Labuh (C) 2381,42
C k ≈ 3
Log Normal C s = C v 3 + 3C v C k = C v 8 + 6C v 6 + 15C v 4 + 16C v 2 + 3
Log Person Type III Selain dari nilai diatas
a. Koefisien kepencengan (C s )
b. Koefisien kurtosis (C k )
c. Koefisien Vaariasi (C v ) d. Nilai rata-rata ( )
e. Standar Deviasi
Hasil  pengukuran  dispersi  untuk  metoda aritmatika  dan  poligon  thiesen  disajikan dalam tabel 4

## Tabel.4. Hasil Dispersi
_____________________________ No  Dispersi        Aritmatika     P. Thiessen
1    Cs                   0,81205               0,4103
2    Cv                   0,3087                0,2540
3    Ck                   3,9283                2,3758
Hasil  perhitungan  sebaran  data  atau  uji dispersi  dengan  parameter  statistik  seri hujan  rata-rata  dengan  metoda  Aritmatika dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Cek Syarat Jenis Distribusi dengan Aritmatika
_______________________________
Jenis sebaran        Syarat                 Hasil
Gumbel               Cs=1,14           Cs=0,812 Ck=5,4            Ck=3,928 Normal                Cs=0               Cs=0,812
Ck=3              Ck=3,928 Log Normal         Cs=0,955        Cs=0,812 Ck=4,666        Ck=3,928 Log Person III                          Cs bukan 0
Dari  hasil  cek  syarat  jenis  sebaran  atau distribusi hujan dengan metoda aritmatika, dapai  dilihat  untuk  sebaran  dengan metoda  distribusi  Gumbel,  Distribusi Normal,  distribusi  Log  Normal  tidak memenuhi  syarat,  maka    jenis  jenis distribusi  yang  dipilih  adalah  Log  Person Type III.
Hasil  perhitungan  sebaran  data  atau  uji dispersi  dengan  parameter  statistik  seri hujan  rata-rata  dengan  metoda  Poligon Thiessen dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Cek Syarat Jenis Distribusi dengan Aritmatika _________________________________ Jenis sebaran        Syarat                Hasil Gumbel                Cs=1,14         Cs=0,4103 Ck=5,4           Ck=2,3758 Normal                 Cs=0              Cs=0,4103 Ck=3              Ck=2,3758 Log Normal          Cs=0,955       Cs=0,4103 Ck=4,666      Ck=2,3758
Log Person III       Cs bukan 0         Oke
Dari  hasil  cek  syarat  jenis  sebaran  atau distribusi  hujan  dengan  metoda  Poligon Thiessen  dapai  dilihat    sebaran  dengan metoda  distribusi  Gumbel,  Distribusi Normal,  distribusi  Log  Normal  tidak memenuhi  syarat,  maka  jenis  distribusi yang dipilih adalah Log Person Type III.
Dari  kedua  metoda  hasil  cek  syarat  jenis distribusi  atau  sebaran  metoda  aritmatika dan  metoda  Poligon  Thiessen,  maka metode yang paling mendekati persyaratan  tersebut  adalah  distribusi probabilitas  Log  Person  Type  III.  Setelah cek  syarat  jenis  sebaran  kedua  metoda tersebut  didapat,  selanjutnya  dilakukan pengujian distribusi probababilitas.
Pengujian Distribusi Probabilitas
Uji  Distribusi  Probabilitas  dimaksudkan untuk  mengetahui  apakah  persamaan distribusi  probabilitas    yang  dipilih  dapat mewakili  distribusi    statistik  sampel    data yang  dianalisis.  Ada  dua  cara  yang digunakan  untuk  menguji  apakah  jenis distribusi  yang  dipilih  sesuai  dengan  data yang  ada,  yaitu  metoda  Chi-Kuadrat  dan metoda Smirnov-Kolmogorov (Triatmojo,2013) 1.Metoda Chi Kuadrat (χ²) Rumus yang digunakan
dalam perhitungan  dengan  metode  uji  Chi- Kuadrat adalah sebagai berikut:
χ² =

## Dimana:
χ²   = Parameter chi kuadrat terhitung Ef    =  Frekuensi  yang  diharapkan  sesuai dengan pembagian  kelasnya Of    =  Frekuensi  yang  diamati  pada  kelas yang sama n    =  Jumlah sub kelompok
Derajat nyata atau drajat kepercayaan   ( )  tertentu  yang  sering  diambil  adalah  5%. Drajat  kebebasan  (Dk)  dihitung  dengan rumus :
Dk = k – (p + 1) Dimana:
Dk  = Drajat kebebasan P =  Banyaknya  paremeter,  untuk Chi kuadrat adalah 2 K = Jumlah kelas distribusi
n = Banyaknya data
Selanjutnya  distribusi  probabilitas  yang dipakai  untuk  menentukan  curah  hujan rencana    adalah  distribusi  probabilitas yang  mempunyai  simpangan    maksimum terkecil    dan  lebih  kecil  dari    simpangan kritis  (χ²   <  χ² kritis )
A. Analisa data hujan dengan menggunakan Metoda Aritmatika diperoleh nilai Chi-Kuadrat untuk masing- masing  probabilitas  disajikan  dalam  tabel 7.
Tabel  7a.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Normal untuk metoda Aritmatika Interval Ef  Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 163,48 3 3 0 0,000 139,84 - 163,48  3 2 -1 0,333 119,80 - 139,84  3 3 0 0,000 96,16 - 119,80 3 4 1 0,333 < 96,16 3 3 0 0 15  15 0,67 Tabel  7b.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Log Normal untuk metoda Aritmatika Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 160,09 3 3 0 0,000 134,11 - 160,09  3 2 -1 0,333 115,42 - 134,11  3 4 1 0,333 96, 69 - 115,42  3 3 0 0 < 96,69 3 3 0 0 15 15 0,67 Tabel  7c.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Gumbel untuk metoda Aritmatika Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 168,56 3 2 -1 0,333 134,56 - 168,56  3 3 0 0,000 113,25- 134,56 3 4 1 0,333 91,02- 113,25 3 3 0 0 < 91,02 3 3 0 0 15 15 0,67 Tabel  7d.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Log  Person  Type  III  untuk  metoda Aritmatika Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 160,18 3 3 0 0,000 129,76 - 160,18  3 2 -1 0,333 111,04 - 129,76  3 3 0 0,000 96,63- 111,04 3 4 1 0,333 < 96,63 3 3 0 0 15 15 0,67
Dari perhitungan di atas, diperoleh χ²    untuk metoda  aritmatika  untuk  keempat  distribusi
adalah χ² = 0,67, sedangkan batas kritis nilai Chi-Kuadrat  untuk  dk  =2  dengan  α  =  5%, dari  tabel  diperoleh  nilai  χ²  kritis  =5,991. Dengan  batas  kritis  5,991,  maka  pemilihan distribusi  dengan  metoda  aritmatika  untuk keempat distribusi adalah memenuhi syarat
B. Analisa data hujan dengan menggunakan  Metoda  Poligon  Thiessen diperoleh  nilai  Chi-Kuadrat  untuk  masing- masing probabilitas disajikan dalam tabel 8.
Tabel  8a.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Normal untuk metoda Poligon Thiessen
Interval Ef  Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 134,64 3 5 2 1,333 118,01 – 134,64  3 0 -3 3,00 103,92 – 118,01  3 2 -1 0,333 87,29 - 103,92 3 5 2 1,333 < 87,29 3 3 0 0 15  15 6,00 Tabel  8b.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Log Normal untuk Poligon Thiessen Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 129,86 3 5 2 1,333 113,87 - 129,86  3 1 -2 1,333 115,42 - 113,87  3 1 -2 1,333 89,33 - 115,42 3 5 2 1,333 < 89,33 3 3 0 0 15 15 5,33 Tabel  8c.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Gumbel untuk metoda Poligon Thiessen Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 138,22 3 4 1 0,333 114,30 - 138,22  3 1 -2 1,333 99,31- 114,30 3 2 -1 0,333 83,67- 99,31 3 5 2 1,333 < 83,67 3 3 0 0 15 15 3,33
Tabel  8d.  Perhitungan  χ²  untuk  Distribusi Log  Person  Type  III  untuk  metoda Poligon Thiessen Interval Ef Of  (Of-Ef) (Of- Ef)^2/Ef > 129,892 3 3 0 1,333 111,12 - 129,892  3 2 -1 1,333 98,99 - 111,12 3 3 0 1,333 96,63- 98,99 3 4 1 1,333 < 89,29 3 3 0 0 15 15 5,33 Dari  perhitungan  pemilihan  distribusi  untuk metoda Poligon Thiessen semuanya memenuhi syarat kecuali metoda Normal,
yang  mana  χ²  (6)    >  dari  nilai      χ²  kritis (5,991)
2. Metode Smirnov - Kolmogorof Proses perhitungan dengan metode Smirnov- Kolmogorof yang pertama adalah mengurutkan  data  dari  besar  kekecil  atau sebaliknya.  Selanjutnya  tentukan  peluang empiris  masing-masing  data  yang  sudah diurut  tersebut  P(X i )  berdasarkan  persamaan distribusi  probabilitas  yang  dipilih  (gumbel, normal dan sebagainya). Hitung selisih (ΔP i ) antara  peluang  empiris  dan  teoritis  untuk setiap  data  yang  sudah  diurut.  Syarat  nilai ΔP i <  ΔP kritis, jika  tidak  artinya  distribusi probabilitas yang dipilih tidak dapat diterima. Dan  syarat  yang  harus  diperhatikan  juga untuk  diterima  jika  memakai  beberapa distribusi probabilitas adalah jarak penyimpangan terbesar Δp dengan kemungkinan dapat nilai lebih kecil dari dari nilai  ΔP kritis .
Dengan  diketahui  banyak  data  (n)=15,  taraf nyata  (   )  =  5%,  nilai  ΔP kritis dapat  - Kolmogorof yaitu 0,34.
A. Analisa uji distribusi Smirnov- Kolmogorof  dengan  metoda  Aritmatika untuk  masing-masing  probabilitas  disajikan dalam tabel 9.
Tabel.9.  Rekap  Nilai  ΔP  dan  ΔP kritis dengan
Aritmatika
Distribusi ΔP ΔP kritis Keterangan
Probabilitas Normal 0,197 0,34 memenuhi Log Normal 0,187 0,34 memenuhi Gumbel 0,152 0,34 memenuhi Log Person TypeIII 0,186 0,34 memenuhi
Dari  hasil  uji  kecocokan  Smirnov  - Kolmogorof    dengan  perhitungan  empat distribusi  probabilitas,  dapat  disimpulkan semua  distribusi  memenuhi  syarat,  namun yang  dipilih  adalah  ΔP  yang  terkecil  yaitu Distribusi Probabilitas Gumbel untuk menganalisis seri data hujan selanjutnya. B. Analisa
uji distribusi Smirnov-
Kolmogorof dengan metoda Poligon Thiessen  untuk  masing-masing  probabilitas disajikan dalam tabel 10.
Tabel.10. Rekap Nilai ΔP dan ΔP kritis Poligon Thiessen Distribusi Probabilitas ΔP ΔP kritis Keterangan Normal 0,152 0,34 memenuhi Log Normal 0,133 0,34 memenuhi Gumbel 0,092 0,34 memenuhi Log Person TypeIII 0,121 0,34 memenuhi
C. Dari  hasil  uji  kecocokan  Smirnov  - Kolmogorof    dengan  perhitungan  empat distribusi  probabilitas,  dapat  disimpulkan semua  distribusi  memenuhi  syarat,  namun yang  dipilih  adalah  ΔP  yang  terkecil  yaitu Distribusi Probabilitas Gumbel
Berikut  ini  hasil  perhitungan  uji  derajat distribusi masing-masing metode perhitungan hujan  rancangan  dengan  berbagai  periode ulang (‘Tahun’)
Tabel  11.Rekapitulasi  Hasil  Uji  Tingkat Kepercayaan Distribusi Metoda aritmatika
No . Period e Ulang (T) Curah Hujan Rencana Metode Distribusi Porbabilitas Norma l Log Norma l Gumbe l Log Person Type III 1 2 107,47 124,41 124,08 122,9 0 2 5 129,72 160,69 168,56 167,0 3 3 10 141,37 182,69 198,01 193,1 8 4 25 149,05 199,30 235,22 263,7 9 5 50 161,82 230,32 262,83 279,3 9 6 100 169,18 250,37 290,23 295,2 2 Uji Chi-Kuadrat Chi – Kuadrat Hitung (χ²) 0,67 0,67 0,67 0,67 Chi – Kuadrat Kritis (χ²cr) 5,991 5,991 5,991 5,991 Hipotesa Oke Oke Oke Oke Uji Smirvov – Kolmogorov Smirnov- Hitung  (Δp mak) 0,197 0,187 0,152 0,186 Smirnov – Kritis (Δp kritis) 0,34 0,34 0,34 0,34 Hipotesa Oke Oke Oke Oke
Tabel  12.Rekapitulasi  Hasil  Uji  Tingkat Kepercayaan Distribusi Poligon Thiessen
No . Period e Ulang (T) Curah Hujan Rencana Metode Distribusi Porbabilitas Norma l Log Norma l Gumbe l Log Person Type III 1 2 107,47 107,71 106,93 102,9 0 2 5 129,72 129,86 138,22 127,0 3 3 10 141,37 143,23 158,94 143,1 8 4 25 149,05 152,79 185,11 163,7 9 5 50 161,82 170,10 204,53 179,3 9 6 100 169,18 180,96 223,81 195,2 2 Uji Chi-Kuadrat Chi – Kuadrat Hitung (χ²) 6 5,333 5,333  3,333 Chi – Kuadrat Kritis (χ²cr) 5,991 5,991 5,991 5,991 Hipotesa Oke Oke Oke Oke
Uji Smirnov – Kolmogorov Smirnov- Hitung  (Δp mak) 0,152 0,133 0,092 0,121 Smirnov – Kritis (Δp kritis) 0,34 0,34 0,34 0,34 Hipotesa Oke Oke Oke Oke

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis,  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Dari  ketiga  data  stasiun  curah  hujan  yang berada  disekitar    Bendung  Batang Hari,setelah  dilakukan  uji  konsistensi kurva  massa  ganda,  data  tersebut  dapat dilakukan  untuk  analisis  selanjutnya dengan  Metoda  Aritmatika  dan  Metoda Poligon  thiessen  dan  pola  distribusi  yang cocok adalah distribusi Gumbel.
2. Hasil perhitungan χ² dengan menggunakan keempat distribusi untuk metoda
Aritmatika  dengan  uji  Chi  Kuadrat semuanya  memenuhi  syarat    χ²  =  0,67  < χ²cr dan  dengan  Smirnov-Kolmogorof yang  memenuhi  syarat  adalah  dengan simpangan terkecil yaitu Gumbel.
3. Hasil perhitungan χ² dengan menggunakan keempat  distribusi  untuk  metoda  Poligon Thiessen dengan uji Chi Kuadrat semuanya  memenuhi  syarat    kecuali
Normal
4. Hasil perhitungan χ² dengan menggunakan keempat  distribusi  untuk  metoda  Poligon
Thiessen dengan uji Smirnov - Kolmogorof  semuanya  memenuhi  syarat dan  yang  yang  dipilih  adalah  ΔP  yang terkecil  yaitu  Distribusi  Probabilitas
Gumbel.  Untuk  selanjutnya  metode  inilah yang dipakai untuk analisis banjir rancangan.

## SARAN
Sebaiknya  dalam  pemilihan  lokasi  stasiun hujan  yang  akan  dipakai  untuk  banjir rancangan  harus  yang  berdekatan  dengan pengaliran  sungai  dan  juga  diperhatikan aksebilitasnya guna kemudahan dalam pengontrolan  tinggi hujan

## DAFTAR PUSTAKA
Girsang,F.2008. Analisis Curah Hujan Untuk Pendugaan  debit  Puncak  dengn metode  Rasional  pada  DAS  Belawan Kabupaten  Deli  Serdang ,  Skripsi
Universitas Sumatera Utara Kamiana,M,I.2011. Teknik Perhitungan Debit  Banjir  Rancangan  Bangunan Air ,Yogyakarta : Graha Ilmu
Lashari,dkk.2017. Jurnal  teknik  Sipil  dan Perencanaan  Volume  19 .  Universitas Negeri Semarang
Seyhan,E.1990. Dasar-dasar Hidrologi. Yogyakarta  :  Gajah  Mada  University Press Triatmojo,B.2013. Hidrologi Terapan .
Yogyakarta : Beta Offset .