pISSN: 2723-3472 eISSN: 2746 -1033
Volume 3, Issue 2, September 2022, pages 35-44

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development https://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra

## Analisis  Debit  Banjir  Rancangan  dengan  Data  Curah  Hujan  di  DAS  Waru Kabupaten Banggai
V.W. Andiese a , S.R. Oktavia a , N.B. Rustiati a *, T. Amaliyah a dan N. Djupanda b
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Jl. Soekarno-Hatta Km 9, Palu 94118, Indonesia
b Alumni Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Tadulako, Jl. Soekarno-Hatta Km 9, Palu 94118, Indonesia
* Corresponding author’s e -mail: neen211273@gmail.com
Received: 27 June 2022 ; revised: 29 July 2022 ; accepted: 2 August 2022
Abstract: The meteorological data is important to design and planning the water resources system and irrigation. The complete and long of data is needed to make sure the accuracy of the water avaibility.  Unfortunately, the avaibility of the rainfall data is not always complete. So it’s needed the methods to fill the lacking rainfall data. The location of the research is Waru watershed at the Banggai Regency, Central Sulawesi. The cause of repeated flooding in 2019 and 2020 was the disability of the watershed to accommodate higher rainfall intensity. The goals of the research  was to compare the design flood discharge values obtained, using  the lacking of rainfall data  and rainfall data that had been filled in. In filling in the missing rainfall data, 2 methods are used, that are the Algebraic Average method and the Inverse Square Distance method. Then the calculation continues with the design flood discharge, using the Rational method. The final result is the design flood discharge values from the two rainfall data with different conditions will be compared to see the difference between the both of the methods. The value of the difference in design flood discharge obtained from this comparison is 0.0552 m³/s for a 2 year return period, 37.0313 m³/s for a 5 year return period, 79.3389 m³/s for a 10 year return period, 163.1544 m³/s for a 25 year return period. , 255.1732 m³/s for the 50-year return period and 380.8701 m³/s for the 100-year return period.
Keywords: rainfall, Algebraic Average Method, Inversed Square Distance Method, design flood discharge, Rational Method
Abstrak: Data meteorologi sangat penting untuk merancang dan merencanakan sistem sumberdaya air dan irigasi. Dibutuhkan data curah hujan yanglengkap dan cukup panjang untuk menjamin akurasi ketersediaan data. Sayangnya data curah hujan tidak selalu tersedia dan lengkap. Sehingga dibutuhkan suatu metode untuk mengisi kekurangan data curah hujan ini. Lokasi penelitian yang berada di DAS Waru, Banggai,  Sulawesi  Tengah    sering  menalami banjir.  Penyebab  kejadian banjir  yang berulang  di  tahun  2019  dan  2020  adalah  ketidak mampuan DAS dalam menampung curah hujan yang tinggi. Tujuan penelitian adalah untuk membandingkan nilai debit banjir rancangan yang diperoleh, dengan memakai data curah hujan yang kosong  dan data curah hujan yang telah diisi. Pada pengisian data curah hujan yang  kosong  digunakan  2  metode  yaitu  metode  Rata-rata  Aljabar  dan  metode Inversed  Square  Distance. Perhitungan  debit  banjir rancangan, dengan mengunakan metode Rasional. Hasil akhir yaitu nilai debit banjir rancangan dari kedua data curah hujan dengan kondisi yang berbeda tersebut akan dibandingkan untuk melihat selisih dari keduanya. Adapun nilai seslisih debit banjir rancangan yang didapatkan dari perbandingan tersebut adalah 0,0552  m³/s untuk periode ulang 2 tahun, 37,0313 untuk periode ulang 5 tahun, 79,3389 untuk periode ulang 10 tahun, 163,1544 untuk peiode ulang 25 tahun, 255,1732 m³/s  untuk periode ulang 50 tahun dan 380,8701 m³/s untuk periode ulang 100 tahun.
Kata kunci: curah hujan, Metode Rata-Rata Aljabar, Metode Inversed Square Distance, debit banjir rencana, Metode Rasional

## 1. Pendahuluan
Data  curah  hujan  merupakan  faktor  penting  dalam perencanaan  bangunan  air  berkenaan  dengan  ketersediaan sumber air.  Selain untuk menghitung debit banjir dangan kala  ulang  tertentu,  data  curah  hujan  digunakan  untuk merencanakan jumlah air dalam perencanaan irigasi. Untuk perencanaan bangunan air, biasanya dibutuhkan data curah hujan  dengan  rentang  data  yang  cukup  panjang  untuk menjamin  akurasi  hasil  pengolahan  data  sehubungan dengan pendimensian bangunan. Namun ketersediaan data hujan ini tidak selalu lengkap. Sehingga dibutuhkan suatu metode untuk mengisi dan melengkapi data tersebut. Beberapa penelitian tentang pengisian data curah hujan yang  hilang  dan  metode  analisisnya  dilakukan  oleh: Yusman (2018), Harifa et al . (2020), Chinasho et al . (2021), Muluken (2020), Adilah dan Hanani (2021), Romman et al . (2019) dan Nor et al . (2020 ) [1] . Yusman (2018) meneliti untuk melengkapi data curah hujan yang hilang pada stasiun
curah  hujan  Gunung  Nago  dan  Kasang    (Kota  Padang) dengan  menggunakan  metode Normal Ratio dan Inversed Square  Distance .  Data  yang  digunakan  berasal  dari  PU Pengairan dengan kurun waktu yang diteliti selama 25 tahun dari  tahun  1980  sampai  tahun  2004.  Untuk  mengetahui konsistensi data dilakukan pengecekan berdasarkan Kurva Massa  Ganda  ( Double  Mass  Curve  Analysis )  dengan penggunaan data yang diperoleh dari metode Normal Ratio [1] . Sementara  itu  Harifa et  al .  (2020)  mengadakan penelitian  untuk  mengetahui  sebaran  pos  hujan  di  WS Dumoga Sangkub, mengetahui kondisi pos hujan eksisting dan  kesesuaian  dengan  pedoman  kerapatan  pos  hidrologi, serta  merekomendasikan  jaringan  stasiun  hujan  baru [2] . Peneliti  yang  lain  yakni  Chinasho et  al. (2021) mengevaluasi  7  metode  untuk  pengisian  data  curah  hujan yang  hilang  pada  stasiun  meteorologi  Wulaita,  Ethopia Selatan. Ketujuh metode ini lebih banyak digunakan dalam
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022
hal  kemudahan  perhitungan,  penggunaannya  luas  dan kinerjanya dapat dibandingkan dengan metode sejenis [3] . Muluken  (2020)  menelaah  suatu  metode  untuk memperkirakan  data  curah  hujan  yang  hilang  dan mengaplikasikannya  pada  suatu  model  hidrologi.  Untuk mengatasi  hal  tersebut  maka  dikembangkan  suatu  teknik interpolasi  yang  ditujukan  untuk  mengamati  data  iklim seperti  data  bulanan  dan  harian  yang  didasarkan  pada interpolasi  spasial  lalu  memasukkan  data  tersebut  ke stasiun  penakar  hujan  yang  dituju  dan  dihitung  dengan optimasi sinkron dengan stasiun di sekitarnya [4] .
Penelitian  sejenis  dilakukan  oleh  Adilah  dan  Hanani (2021), yang mengolah data curah hujan yang kurang dari 5 tahun,  dimana  untuk  pengolahan  data  curah  hujan seharusnya menggunakan data 30 tahun. Data hujan yang kurang  dari  5  tahun  kemungkinan  akan  mempengaruhi proses  perhitungan  dan  pengisian  data  curah  hujan  yang hilang. Metode yang dipilih untuk mengisi data curah hujan ini adalah Metode Rerata Aritmatik, Metode Rasio Normal dan Metode Pembobotan Jarak Inverse . Ketiga metode ini umumnya digunakan untuk mengisi data hujan yang hilang pada stasiun penakar yang didasarkan pada nilai data curah hujan  yang  tersedia  pada  stasiun  penakar  terdekat.  Lebih jauh  ditemukan  bahwa  terdapat  hanya  2  metode  yang memiliki korelasi terdekat dan cukup tinggi dengan stasiun penakar target [5 ].
Sedangkan  Romman et  al. (2019)  mengadakan  kajian untuk  memilih  metode  pengisian  data  curah  hujan  yang hilang pada daerah yang kering, Badia di Jordan. Dengan curah  hujan  kurang  dari  200  mm  mereka  mengadopsi metode pemanenan air untuk meningkatkan sumber daya air dan  lahan.  Penelitian  dilakukan  untuk  memilih  metode terbaik  untuk  mengisi  data  hujan  bulanan  menggunakan data curah bulanan seama 30 tahun (1980 – 2010) pada tiga stasiun penakar curah hujan [6 ]. Nor et al . (2020) mengadakan observasi untuk, pengisian data  curah  hujan  menggunakan  nilai  data  dari  stasiun terdekat,  MCMC,  NIPALS  dan  metode Random  Forest (RF) untuk data curah hujan harian di Peninsula Malaysia. Serta mengevaluasi kinerja penginputan data dengan model MLR untuk memprediksi nilai curah hujan harian yang akan datang.  Penelitian  ini  akan  mencari  metode  terbaik  yang sesuai untuk  pengisian data curah hujan yang lengkap [7] . Penelitian  ini  dilatar  belakangi  dari  kejadian  banjir berulang  di  DAS  Waru,  Kabupaten  Banggai,  Provinsi Sulawesi  Tengah.  Hal  ini  karena  ketidakmampuan  DAS Waru  dalam  menampung  volume  air  hujan  dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Dengan tingginya tingkat curah hujan pada DAS Waru maka perlu diperhatikan agar mendirikan bangunan air untuk mencegah banjir berulang ditahun mendatang [8] .
Untuk itu penulis memilih satu DAS sebagai titik fokus dalam  penelitian,  yaitu  DAS  Waru.  Letak  DAS  Waru berada di Desa Masama, Kabupaten Banggai. Di beberapa situs resmi berita, penulis mendapatkan informasi mengenai banjir yang terjadi di  Desa Masama, yaitu  pada  tanggal  2 Agustus 2020 terjadi banjir dengan ketinggan air dari 50 cm sampai 70 cm, kemudian banjir kembali menggenangi Desa Masama pada tanggal 19 Agustus 2021 dengan ketinggian air mencapai 30 cm sampai 50 cm [9], [1 0].
Kekosongan  data  curah  hujan  dapat  menimbulkan ketidakakuratan  debit  banjir  rancangan  yang  telah diperhitungkan,  yang  tentunya  akan  menyebabkan ketidaksinkronan  antara  rancangan  bangunan  air  dengan kondisi lapangan [11] .

## 2. Metode Penelitian
2.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data Penelitian Adapun data-data yang telah dikumpulkan, yaitu :
a.  Data  Stasiun  curah  hujan  yang  terdiri  atas  beberapa stasiun  yaitu,  stasiun  Waru,  Salodik,  Mayayap  dan Balantak,  peta  RBI  DAS  Waru  dan  Hidro  DAS  Waru yang diperoleh dari Dinas Cipta Karya dan Sumber Daya Air Provinsi Sulawesi Tengah [12]
b.  Data  Shp  tata  guna  lahan  pada  kawasan  kabupaten Banggai  yang diperoleh dari  situs  website resmi, yaitu tanahair.indonesia.go.id [13]
c.  Data  Shp  DAS  seluruh  Indonesia  yang  diperoleh  dari Indonesia-geospasial.com [14]

## 2.2 Metode Pengisian Data Hujan
Metode yang digunakan untuk mengisi data hujan yang kosong/hilang  adalah  Metode  Rata-Rata  Aljabar  dan Metode Metode  Inversed  Square  Distance. Pada perhitungan  mencari  curah  hujan  yang  kosong menggunakan  metode  Rata-rata  aljabar [15] ,  dengan persamaan :
𝑃 = (𝑃1 + 𝑃2 + 𝑃3…...𝑃𝑛) 𝑛 (1)
Karena  stasiun  yang  dicari  ialah  Salodik  dengan  Stasiun refrensi ada 3 lokasi maka:
𝑃 𝑠𝑎𝑙𝑜𝑑𝑖𝑘 = (𝑃 𝑤𝑎𝑟𝑢 + 𝑃 𝑚𝑎𝑦𝑎𝑦𝑎𝑝 + 𝑃 𝐵𝑎𝑙𝑎𝑛𝑡𝑎𝑘 ) 𝑛 (2)
dimana:
P salodik =   Curah hujan di Stasiun Salodik (mm) P waru
=   Curah hujan di Stasiun Waru (mm) P mayayap =   Curah hujan di Stasiun Mayayap (mm) P balantak =   Curah hujan di Stasiun Balantak (mm)
Pada  perhitungan  mencari  curah  hujan  yang  kosong menggunakan  metode Inversed  Square  Distance [16] dengan persamaan, yaitu:
𝑃 = 1 dXA2 x RA+ 1 dXB2 x RB 1 dXA2 + 1 dXB2 (3)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Lokasi Alat Pencatat Curah Hujan
Penakar curah hujan merupakan alat yang dipakai untuk mengukur tinggi curah hujan yang sedang berlangsung pada suatu  daerah [15]. Ketika  melakukan  perhitungan  debit banjir  diperlukan  data-data  hasil  pengamatan  dari  curah hujan  dilokasi  penelitian [16] dan  untuk  melihatnya pertama-tama harus mengetahui lokasi titik-titik terpasangnya  pos  hidro  yang  cukup  berdekatan  dengan DAS  Waru,  Kabupaten  Banggai  ( Gambar  1 ).  Beberapa lokasi titik-titik pos hidro yang terdekat berada di luar dari kawasan DAS Waru. Adapun Stasiun hujan tersebut yaitu, Stasiun Waru, Balantak, Mayayap dan Stasiun Salodik.
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
Adapun  titik  koordinat  pada  Stasiun  Waru,  Balantak, Mayayap dan Stasiun Salodik [12], yaitu :
1) Stasiun Waru berada dititik koordinat, 01º 50’ 44” LS / 120º 04’ 44” BT
2) Stasiun  Balantak  berada  dititik  koordinat,  00º  05’  48” LS / 123º 24’ 00” BT
3) Stasiun Mayayap berada dititik koordinat, 00º 38’ 52,3” LS / 122º 55’ 21” BT
4) Stasiun Salodik berada dititik koordinat, 00º 48’ 06,1” LS / 122º 53’ 45,4” BT.
3.2.  Uji  Konsistensi  Data  Curah  Hujan  dengan  Metode Kurva Ganda
Setelah  mengetahui  titik-titik  lokasi  stasiun  dan mendapatkan  data  curah  hujan  pada  lokasi  tersebut  maka dilakukanlah metode perhitungan Kurva Massa Ganda [15], [17]. Untuk data curah hujan tahunan stasiun dengan stasiun salodik  terhadap  tiga  stasiun  lainnya,  dapat  dilihat  pada Tabel  1. Sehubungan  dengan  tidak  adanya  patahan  pada grafik  uji  konsistensi  ( Gambar  2 ),  maka  data  dianggap konsisten  dan  tidak  terjadi  penyimpangan  data,  sehingga tidak perlu dilakukan koreksi data lebih lanjut.
Gambar 1. Peta DAS Waru
Tabel 1. Data Curah Hujan Tahunan Stasiun
Tahun Data Hujan Tahunan Stasiun Rata-rata Stasiun Kumulatif Waru Salodik Mayayap Balantak (a) (b) (c) (d) (a), (c), (d) (b) (a), (c), (d) 2016 2411.6 614.4 2022.7 1994.1 2142.8 614.4 2142.8 2017 4000.4 2209.6 2399.0 1748.2 2715.9 2824 4858.7 2018 2617.8 1725.3 2173.0 1484.0 2091.6 4549.3 6950.3 2019 2657.1 1601.4 1960.5 1452.2 2023.3 6150.7 8973.5
Gambar 2. Uji konsistensi data stasiun curah hujan
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0.0 1000.0 2000.0 3000.0 4000.0 5000.0 6000.0 7000.0 8000.0 9000.0 10000.0 Column U Bantu Konsistensi Stasiun Kumulatif  a, c dan d St as iun K um ul at if  b Y  = 0,8101x + 130,9042 R² = 0.9999
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022

## 3.3. Pengisian Data Curah Hujan yang Hilang
Data curah hujan yang terjadi kekosongan ada di Stasiun Salodik pada tahun 2016 [18] , dapat dilihat pada Tabel 2 . Seperti yang terlihat pada Tabel 2 tersebut bahwa
kekosongan data tersebut akan di isi menggunakan dua metode berbeda yaitu, Rata-rata Aljabar dan Inversed Square Distance.
Tabel 2. Data Curah Hujan Harian Stasiun Salodik Tahun 2016
Tgl Jan.  Feb.  Mar. Apr. Mei Juni Juli Ags. Sep. Okt. Nop. Des. 1 0 3.8 0 39.5 0.3 10.8 2 6.9 1.4 3 0.6 15.6 0 0.3 4 2.4 0.2 0.3 0 5 9.5 0.3 0.2 0 18.9 0 6 0 0.3 14.6 0.4 2.3 7 0 0 0 8 0.2 0.2 0 0 0 14.5 9 0 0 0 10 3.5 0.7 3.9 0 0 0 11 6.1 8.4 0 12 6.1 0 0 0 13 11.1 1.2 0 13.4 0 0.6 14 0 10 0.2 15 0 0 0.3 0 16 13.5 0 0 17 1.6 0 0 0 18 2.6 0 19.6 0 19 21.6 2 0 20 29.1 0.3 21 0.2 0.3 38.4 37.7 0 0 22 0 0.2 19.8 0 9.6 23 0 0.6 0 4.9 24 20.5 42.6 0.3 1.9 25 0 0.4 26 1.9 10.1 0 0 6.8 27 2.6 0.3 1.7 0 1 28 1.3 0 36.4 1.4 0 29 2.8 38.7 0.4 0.4 30 0 0.9 0.2 8 31 0.3 1.8 0 0 5.5 Jumlah (mm) 0 0 0.3 47.4 50 205.2  132.6 0.5 44.8 90.7 1.1 26.6 Jmlh hari hujan 16 17 28 23 24 23
25 9 13 24 19 17 Rata-rata (mm) 0 0 0 1.6 1.6 6.8 4.3 0 1.5 2.9 0 0.9 Max (mm) 0 0 0.3 20.5 21.6 42.6 37.7 0.3 19.6 39.5 0.6 10.8 Min (mm) 0 0 0.3 0.2 0.2 0.2 0.3 0.2 0.3 0.3 0.2 0.3

## 3.4. Metode Rata-rata Al-jabar
Untuk contoh perhitungan digunakan data pada Tanggal 4  Januari  2016  dari  masing-masing  stasiun.  Berikut  data yang diketahui :
P waru =   0,0 mm P mayayap =   0,0 mm
P balantak =   11,3 mm
sehingga:
𝑃 = (0,0 + 0,0 + 11,3) 3 = 3,8 𝑚𝑚
Dari perhitungan tersebut diperoleh curah hujan yang hilang pada tanggal 4 januari 2016 di Stasiun Salodik adalah 3,8 mm. Adapun data yang telah diisi secara keseluruhan pada
Tahun  2016  di  stasiun  salodik  dengan  metode  rata-rata aljabar dapat dilihat pada Tabel 3 .

## 3.5. Metode Inversed Square Distance
Contoh  perhitungan  digunakan  data  pada  Tanggal  4 Januari 2016 dari masing-masing stasiun. Berikut data yang diketahui :
R w =   0,0 mm R m =   0,0 mm R b =   11,3 mm dX w – s =   ± 46.28 km dX m – s =   ± 36.74 km dX b – s =   ± 68.46 km
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
Tabel 3. Data curah hujan harian stasiun salodik yang telah diisi dengan Metode Rata-Rata Aljabar
Tgl Jan. Feb. Mar. Apr. Mei  Juni Juli Ags.  Sep. Okt. Nop. Des. 1 0 0 4.1 0 0.2 42.2 3.8 19.2 0 39.5 0.3 10.8 2 2.6 7 5 10 7.7 6.9 33.5 2.9 6.8 13.3 0 1.4 3 1.5 0 2.3 32.7 0.6 15.6 22.1 12.1 0 17 0 0.3 4 3.8 29.4 10.2 0 2.4 0.2 4.8 0 0 0.3 0 0 5 10.3 0 1.4 5.2 9.5 0.3 1.8 0.2 0 18.9 0 0 6 0 0 13.3 40.3 22.5 0 11.1 0.3 14.6 0.4 0 2.3 7 0 10.1 4.8 0 12.2 5.2 0 0 2.1 0 3.4 11.7 8 0 14.8 0 0.2 0.2 0 6.7 0 0 14.5 0 8.7 9 4.8 22.5 1.8 13.1 3.1 0 0 0 0 10.4 3.3 0 10 0 0.8 2.8 3.5 0.7 3.9 0 0 0 0.2 0 15.1 11 0 0 4.3 0 6.1 8 8.4 5.5 0 12 11.5 22.6 12 0 0 0 6.1 0 0 0 8.7 0 3.8 3.8 0 13 1.5 0 8.5 11.1 1.2 0 13.4 0.6 0 1.3 0.6 0 14 0 0 4.9 10.8 0 10 18.2 0 8.3 0 0.2 4.2 15 6.7 0.3 15.5 4.2 0 10 2.8 0 0.3 8 0 0 16 0 10.1 3 39.9 11.5 5.6 13.5 0 0.8 0 0 0 17 3.5 3.8 1.4 24 1.6 0 10.6 0 0 0 6.8 0 18 25.8 11.3 8.8 0 0 4.5 2.6 0 19.6 0 0 0 19 14.8 0 0 8.7 21.6 0.7 2 0 0 2.7 15.5 0 20 2.9 0 5.8 1.5 33.7  14.5 29.1 0 0.3 5.8 11.8 0 21 4.5 1.5 3.7 0.2 0.3 38.4 37.7 0 0 25.7 1.5 0 22 38.8 11.7 15.3 2.5 0 0.2 19.8 0 9.6 8.7 17.4 0 23 0 1.5 3 0 0 0 0.6 0 6.3 0.9 11 4.9 24 0 8.7 2 20.5 0.8 42.6 0.3 0 0 1.9 18.7 10 25 4.3 14.4 21 4.7 4.8 5.3 1.3 0 0.4 14.5 6.7 6.7 26 0 4.3 16.8 1.9 9.5 10.1 5.5 0 0 6.8 22.7 0 27 0.3 0 12.9 2.6 0.3 1.7 12.9 0 0 1.6 13.3 1 28 0 1.4 0.3 1.3 0 36.4 1.4 2.7 0.5 0 0.5 7.5 29 0 0 14.9 24.3 2.8 38.7 0 0 1.7 0.4 0 0.4 30 10.1 13.8 0 0.9 0.2 11.5 0 5.8 8 5.4 4.5 31 0 0.3 1.8 0 0 0 5.5 Jumlah (mm) 136.1  153.6  202.2  269.1  156 301 275.4  52.3  77.1  216.6  154.3  117.6 Jmlh hari hujan 16 17 28 23 24 23 25 9 13 24 19 17 Rata-rata (mm) 4.4 5.3 6.5 9 5 10 8.9 1.7 2.6 7 5.1 3.8 Max (mm) 38.8 29.4 21 40.3 33.7  42.6 37.7 19.2  19.6 39.5 22.7 22.6 Min(mm) 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.3 0.2 0.3 0.2 0.2 0.3
dengan demikian:
𝑃 = 1 46,28 2 x 0,0 + 1 36,74 2 x 0,0 + 1 68,46 2 x 11,3 1 46,28 2 + 1 36,74 2 + 1 68,46 2 = 1,7 𝑚𝑚
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  diperoleh  curah hujan yang hilang pada  Tanggal 4 januari 2016 di  stasiun salodik adalah 1,7 mm. Adapun data yang telah diisi secara keseluruhan  pada  tahun  2016  di  Stasiun  Salodik  dengan metode Inversed Square Distance, dapat dilihat pada Tabel 4.
3.6. Analisis Curah Hujan Rata-rata (R24 Maksimum )
Pertama-tama  sebelum  memasuki  perhitungan  curah hujan  rata-rata,  harus  terlebih  dahulu  menyeleksi  curah hujan tertinggi dalam jangka setahun pada tiap-tiap stasiun
curah  hujan [19] .  Pada  perhitungan  curah  hujan  rata-rata menggunakan Metode Rerata Aljabar [20], yaitu :
𝑅24 = 16,6  +  42,6  +  0,0  +  0,0) 4 = 14,8 mm
Contoh  perhitungan  menggunakan  data  curah  hujan awal/hilang  dengan  mengambil  data  pada  tanggal  24  juni 2016,  yang  mana  merupakan  curah  hujan  tertinggi  di Stasiun Salodik. Lalu diikuti  pengambilan data curah hujan di tanggal yang sama pada tiap stasiun curah hujan lainnya.
Dari perhitungan diatas didapatkan curah hujan rata-rata pada  tanggal  24  juni  2016  adalah  14,8  mm.  Adapun  data yang telah diisi secara keseluruhan dan dipilih curah hujan rerata maksimumnya dari tahun 2016 hingga 2020 dengan Metode Rerata Aljabar , dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6 .
Tabel 4. Data curah hujan harian stasiun salodik yang telah diisi dengan Metode Inversed Square Distance Tgl Jan. Feb. Mar. Apr. Mei Juni Juli Ags. Sep. Okt. Nop. Des. 1 0 0 4.1 0 0.1 41.6 3.8 19 0 39.5 0.3 10.8 2 2.5 10.9 4.3 7.1 12 6.9 21 2.9 3.3 20.9 0 1.4 3 1.5 0 1.1 30.3 0.6 15.6 21.7 7.9 0 18.8 0 0.3 4 1.7 13.8 15.9 0 2.4 0.2 4.8 0 0 0.3 0 0 5 16.1 0 1.4 2.3 9.5 0.3 1.8 0.2 0 18.9 0 0 6 0 0 20.9 39.7 29.9 0 16.5 0.3 14.6 0.4 0 2.3 7 0 15.8 4.8 0 12.1 2.3 0 0 1.7 0 1.9 15.3 8 0 7.3 0 0.2 0.2 0 10.4 0 0 14.5 0 12.5 9 4.8 31.7 1.8 12.8 3.1 0 0 0 0 8.8 1.5 0 10 0 0.8 2.8 3.5 0.7 3.9 0 0 0 0.1 0 14.9 11 0 0 3.6 0 6.1 11 8.4 5.5 0 18.8 11.3 18.5 12 0 0 0 6.1 0 0 0 6.9 0 1.7 2.5 0 13 1.4 0 5.8 11.1 1.2 0 13.4 0.6 0 0.6 0.6 0 14 0 0 4.8 6 0 10 8.2 0 13 0 0.2 1.9 15 10.4 0.2 15.3 2.5 0 15.6 2.8 0 0.3 12.5 0 0 16 0 9.5 1.4 31.7 11.4 7.5 13.5 0 0.8 0 0 0 17 2.7 3.7 1.4 30.5 1.6 0 7.8 0 0 0 5.2 0 18 26.5 16.5 11.7 0 0 2.4 2.6 0 19.6 0 0 0 19 20.1 0 0 3.9 21.6 0.3 2 0 0 1.2 7 0 20 2.8 0 5.7 1.4 24.4 14.3 29.1 0 0.3 5.7 7 0 21 4.4 1.5 3.7 0.2 0.3 38.4 37.7 0 0 34.6 1.4 0 22 38.3 7 7.3 2.4 0 0.2 19.8 0 9.6 8.1 24.9 0 23 0 1.3 2.2 0 0 0 0.6 0 9.9 0.9 17.2 4.9 24 0 12.5 0.9 20.5 0.4 42.6 0.3 0 0 1.9 29.2 15.6 25 2 21.4 31.7 2.1 4.7 2.4 1.3 0 0.4 18.5 10.4 10.4 26 0 2 26.3 1.9 9.3 10.1 5.4 0 0 6.8 22.8 0 27 0.2 0 16.6 2.6 0.3 1.7 12.7 0 0 1.5 20.9 1 28 0 1.4 0.3 1.3 0 36.4 1.4 2.7 0.5 0 0.5 6 29 0 0 14.9 11 2.8 38.7 0 0 1.7 0.4 0 0.4 30 15.7 12 0 0.9 0.2 11.3 0 5.7 8 5.4 4.5 31 0 0.3 1.8 0 0 0 5.5 Jumlah (mm) 151.1  157.1  222.9  231.2  157.3  302.6  258.3 45.8 81.3 243.3  170.3  126.1 Jmlh hari hujan 16 17 28 23 24 23 25 9 13 24 19 17 Rata-rata (mm) 4.9 5.4 7.2 7.7 5.1 10.1 8.3 1.5 2.7 7.8 5.7 4.1 Max (mm) 38.3 31.7 31.7 39.7 29.9 42.6 37.7 19 19.6 39.5 29.2 18.5 Min (mm) 0.2 0.2 0.3 0.2 0.1 0.2 0.3 0.2 0.3 0.1 0.2 0.3
Tabel 5. Curah hujan rata-rata (R 24 Maksimum )  dengan data awal No. Tahun Tanggal Pos Hujan Curah Hujan Rata-rata Curah Hujan Maksimum Waru Salodik Mayayap  Balantak (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) 1 2016 01 – Juni 126.5 0 0 0 31.63 31.625 24 – Juni 16.6 42.6 0 0 14.8 21 – Sept 7.4 0 60.7 0 17.03 28 – Mar 0 0.3 0 86 21.58 2 2017 01 – Juli 263.5 58.5 0 109.5 107.88 107.875 29 – Jan 11.3 100.7 60 6 44.5 03 – Apr 0 11.9 67 0 19.73 01 – Juli 263.5 58.5 0 109.5 107.88 3 2018 29 – Mei 253.6 36.2 0 16 76.45 76.45 06 – Jan 11.4 93.4 30 37.5 43.08 17 – Nop 2.2 3.2 60 4.8 17.55 24 – Apr 110.5 2.8 0 97 52.58
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
Lanjutan Tabel 5. Curah hujan rata-rata (R 24 Maksimum )  dengan data awal No. Tahun Tanggal Pos Hujan Curah Hujan Rata-rata Curah Hujan Maksimum Waru Salodik Mayayap  Balantak (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) 4 2019 29 – Apr 187.5 0.4 0 46 58.48 58.475 12 – Des 0 75.7 0 0 18.93 13 – Feb 0 57.2 50 0 26.8 27 – Feb 0 30.4 0 103 33.35 5 2020 21 – Juni 165 14.7 0 0 44.93 46.05 23 – Juli 34 117.9 0 0 37.98 02 – Agst 82.7 0.5 48 0 32.8 04 – Feb 5.2 0 20 159 46.05 Tabel 6. Curah hujan rata-rata (R24Maksimum)  dengan data yang telah diisi No. Tahun Tanggal Pos Hujan Curah Hujan Rata-rata Curah Hujan Maksimum Waru Salodik Mayayap Balantak (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) (mm) 1 2016 01 – Juni 126.5 41.6 0 0 42.02 42.015 24 – Juni 16.6 42.6 0 0 14.8 21 – Sept 7.4 0 60.7 0 17.03 28 – Mar 0 0.3 0 86 21.58 2 2017 01 – Juli 263.5 58.5 0 109.5 107.88 107.875 29 – Jan 11.3 100.7 60 6 44.5 03 – Apr 0 11.9 67 0 19.73 01 – Juli 263.5 58.5 0 109.5 107.88 3 2018 29 – Mei 253.6 36.2 0 16 76.45 76.45 06 – Jan 11.4 93.4 30 37.5 43.08 17 – Nop 2.2 3.2 60 4.8 17.55 24 – Apr 110.5 2.8 0 97 52.58 4 2019 29 – Apr 187.5 0.4 0 46 58.48 58.475 12 – Des 0 75.7 0 0 18.93 13 – Feb 0 57.2 50 0 26.8 27 – Feb 0 30.4 0 103 33.35 5 2020 21 – Juni 165 14.7 0 0 44.93 46.05 23 – Juli 34 117.9 0 0 37.98 02 – Agst 82.7 0.5 48 0 32.8 04 – Feb 5.2 0 20 159 46.05

## 3.7. Analisis Frekuensi Curah Hujan
3.7.1.  Parameter Statistik
Analisis  selanjutnya  terhadap  data  curah  hujan  adalah untuk  melihat  nilai-nilai  parameter  statistik  yang  ada, berdasarkan  data  awal/hilang  maupun  data  yang telah  isi. Berikutnya,  hasil  perhitungan  tersebut  akan  disandingkan dengan syarat penggunaan jenis sebaran didalam satu tabel utuh [21] .  Hasil    analisis  menunjukkan  bahwa  untuk  data hujan awal dan data hujan yang telah diisi,  hanya Metode Log Pearson III yang memenuhi  syarat, sedangkan ketiga metode lainnya tidak memenuhi syarat.
3.7.2.  Hujan Rancangan
Keseluruhan  hasil  perhitungan  dengan  Metode  Log- Pearson III dari periode ulang 2 sampai periode ulang 100 tahun, dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8 .
Tabel 7. Hujan rancangan dengan data  curah hujan awal
No. Periode Ulang XT (mm) 1 2 60.5806 2 5 77.9555 3 10 92.2077 4 25 113.5215 5 50 132.0082 6 100 152.8921 Tabel 8. Hujan rancangan dengan data curah hujan yang telah terisi No. Periode Ulang XT (mm) 1 2 60.6573 2 5 129.4545 3 10 202.5429 4 25 340.4176 5 50 486.8733 6 100 682.5618
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 3(2), September 2022

## 3.8. Debit Banjir Rancangan
Sehubungan  dengan  luas  dari  DAS  Waru  75,38  km² [14] ,  maka  metode  yang  memenuhi  syarat  untuk menghitung  debit  banjir  rancangan  adalah  Metode
Rasional. Pada metode tersebut, syarat yang harus terpenuhi yaitu luas DAS berada pada rentang  40 – 80 km² [15] . Pada  metode  ini  koefisien  limpasan  ditetapkan  dari kondisi tata guna lahan, yang dihitung dari peta penggunaan lahan DAS Waru [22] seperti pada Tabel 9 .
Tabel 9. Koefisien limpasan DAS Waru No. Tata Guna Lahan Luas C C x A Koefisien Limpasan ( C ) (Km²) (%) (Km²) 1 Perkebunan 7.802 0.4 3.121 0.095
2 Sawah 9.691 0.15 1.454 3 Tanah kosong/gundul 0.008 0.3 0.002 4 Semak belukar 6.798 0.07 0.476 5 Permukiman & tempat kegiatan 1.005 0.6 0.603 6 Tegalan/ladang 0.046 0.2 0.009 7 Sungai/ perairan 0.214 0.05 0.011 8 Hutan 49.816 0.03 1.494 Total 75.38 7.17
Intensitas  hujan  jamana  dihitung  dari  curah  hujan maksmum  (R24)  menurut  periode  ulang  menggunakan Metode Mononobe seperti pada Tabel 10 [ 23 ].
Tabel 10. Intensitas curah hujan No. Periode Ulang (Tahun) Intensitas Curah Hujan (mm/jam) 1 2 21.855 2 5 28.123 3 10 33.264 4 25 40.953 5 50 47.623 6 100 55.157
Debit  banjir  rancangan  dengan  periode  kala  ulang  2 tahun  memperoleh  debit  banjir  rancangan  sebanyak 43,5617 m³/s. Keseluruhan hasil perhitungan dapat  dilihat pada Tabel 11 .
Tabel 11. Debit banjir rancangan DAS Waru
No. Periode Ulang Debit Banjir Rancangan (m³ / s) Data Awal / Kosong Data yang Telah Diisi 1 2 43.5617 43.6169 2 5 56.0556 93.0869 3 10 66.3038 145.6427 4 25 81.63 244.7844 5 50 94.9233 350.0965 6 100 109.9403 490.8104 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan maka penulis menyimpulkan  beberapa  point  penting  sesuai  dengan rumusan masalah yang berlaku, yaitu :
1) Pengisisan  data  curah  hujan  yang  kosong  terjadi  di Stasiun  Salodik  untuk  data  pada  tahun  2016.  Cara pengisiannya  dilakukan  dengan  menggunakan  2 metode,  yaitu  Metode  Rata-Rata  Aljabar  dan  Metode
Inversed Square Distance. Dari perhitungan didapatkan total  curah  hujan  distasiun  salodik  tahun  2016  adalah 2111,3 mm untuk hasil dari metode rata-rata aljabar dan 2147,3  mm  untuk  hasil  dari  metode Inversed  Square Distance.
2) Nilai selisih antara debit banjir rancangan dengan data curah hujan awal dan debit banjir rancangan dengan data curah hujan yang telah diisi adalah 0,0552  m³/s untuk periode ulang 2 tahun, 37,0313 m³/s untuk periode ulang 5  tahun,  79,3389  m³/s  untuk  periode  ulang  10  tahun, 163,1544 m³/s untuk periode ulang 25 tahun, 255,1732 m³/s  untuk periode ulang 50 tahun dan 380,8701 m³/s untuk periode ulang 100 tahun.
Berikut  beberapa  saran  yang  bisa  diperhatikan  untuk penelitian dimasa mendatang, yaitu :
1) Pengambilan  data  curah  hujan  yang  dilakukan  tidak berada dalam satu kawasan DAS Waru sehingga untuk penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan data  dari  stasiun  curah  hujan  yang  berada  dalam kawasan yang sama.
2) Pada  penelitian  mendatang  akan  lebih  baik  jika mempunyai data AWLR pada DAS yang akan dijadikan objek penelitian.

## Daftar Pustaka
[1]  A.S. Yusman,  “Aplikasi  Metode  Normal  Ratio  dan Inversed  Square  Distance  Untuk  Melengkapi  Data Curah  Hujan  Kota  Padang  Yang  Hilang", Menara Ilmu , vol. 12, no. 9, p. 1, 2018.
[2]  A.C. Harifa, M. Charits, J. Setiono, and M. Khamim, “Evaluasi Jaringan Stasiun Hujan di Wilayah Sungai Dumoga Sangkub", Reka Buana: Jurnal Ilmiah Teknik Sipil dan Teknik Kimia , vol. 7, no. 1, p. 1, 2020.
[3]  A.Chinasho,  B.  Bedadi,  T.  Lemma,  T.  Tana,  T. Hordofa,  and  B.  Elias,  “Evaluation  of  Seven  Gap - Filling  Techniques  for  Daily  Station-Based  Rainfall Datasets  in  South  Ethiopia", Advances  in Meteorology. , vol. 9657460, p. 1, 2021.
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 3(2), September 2022
[4]  L.E. Muluken, “Techniques of Filling Missing Values of Daily and Monthly Rain Fall Data: A Review", SF Journal  of  Environmental and Earth  Science , vol. 3, no. 1, p. 1, 2020.
[5] A.A.G.N.  Adilah  and  H.  Hannani,  “Comparison  of Methods to Estimate Missing Rainfall Data for Short Term  Period  at  UMP  Gambang", IOP  Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 682, p. 1, 2020.
[6]  Z.A.  Romman,  J.  Al-Bakri,  and  M.  Al  Kuisi, “Estimation of Rainfall Missing Data in an Arid Area using  Spatial  and  EM  Methodes", International Journal  of  Engineering  Research  and  Applications , vol. 9, no. 3, p. 76, 2019.
[7]  S.M.C.M.  Nor,  S.M.  Shaharudin,  S.  Ismail,  N.H. Zainuddin,  and  M.L.  Tan,  “A  comparative  study  of different imputation methods for daily rainfall data in east-coast Peninsular Malaysia", Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, vol. vol. 9,  p. 635, 2020.
[8]  A. Verawati, Pengaruh Karakteristik Hujan Terhadap Erosivitas  DAS  Waru  Kabupaten  Banggai ,  Palu: Universitas Tadulako, 2019.
[10]  [M. Rizky, Pengisian Data Curah Hujan yang Hilang Pada DAS Lariang , Universitas Tadulako, 2019.
[13] E.  Peawati,  “Analisis  Hujan  Rata -rata  Dalam Menentukan  Debit  Banjir  Rancangan  Pada  DAS Blambangan  Kabupaten  Banyuwangi  Jawa  Timur",
TAPAK  (Teknologi  Aplikasi  Konstruksi)  :  Jurnal Program Studi Teknik Sipil, vol. 9, no. 1, p.84, 2019.
[16]  E.F.  Hasyimzoem,  A.  Zakaria,  and  Sumiharni, “Perbandingan  Analisis  Data  Curah  Hujan  yang Hilang  Menggunkan  Metode  Reciprocal,  Normal Ratio, dan Rata-rata Aljabar", Journal Rekayasa Sipil dan Desain (JRSDD), vol. 7, no. 1, p. 155, 2019.
[17]  I.W.  Yasa,  M.B.  Budianto,  and  N.M.K.  Santi, “Analisis  Beberapa  Metode  Pengisian  Data  Hujan yang  Hilang  di  Wilayah  Sungai  Pulau  Lombok", Spektrum Sipil, vol. 2, no.1, p. 49, 2015.
[18]  F.  Prawaka,  A.  Zakaria,  and  S. Tugiono,  “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)", Journal Rekayasa Sipil dan Desain (JRSDD), vol. 4, no. 3, p. 397, 2016,
[19] Ashruri,  “Pemodelan  Periodik  dan  Stokastik  Untuk Menganalisis  Data  Curah  Hujan  yang  Hilang Menggunakan Studi Kasus Stasiun Hujan Sukarame", Rekayasa: Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik Universitas Lampung , vol. 19, no. 1, p. 1, 2015.
[20] A.  Sarminingsih,  “Pemilihan  Metode  Analisis  Debit Banjir  Rancangan  Embung  Coyo  Kabupaten Grobogan", Jurnal  Presipitasi  :  Media  Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan, vol. 15, no. 1,
2018.
[21]  E. Qodriatullah and F. Dwirani, “Menentukan Staisun Hujan  dan  Curah  Hujan  dengan  Metode  Polygon Thiessen Daerah Kabupaten Lebak", Jurnalis , vol. 2, no. 2, 2019.
[22]  Soewarno, Hidrologi  Operasional  Jilid  Kesatu . Bandung: PT. Aditya Bakti, 2000.
[23]  B. Triatmodjo, Hidrologi Terapan . Yogyakarta: Beta Offset, 2010.
This page is intentionally left blank