## ANALISIS PERIODE ULANG HUJAN MAKSIMUM DENGAN BERBAGAI METODE (Return Period Analyze Maximum Rainfall  with three method)
Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika Jl. Angkasa I No 2, Kemayoran 10270 Telp.: (021) 4246321 Fax.: (021) 4246703 email:  Bassoeky@yahoo.com

## ABSTRACT
Lush  rainfall  intensity  in  Indonesia  mostly  often  affecting  to  flood  disaster.  Managing  in  flood problem  must  be  supporting  by  good  infrastructure  of  flood  management  such  as  dam,  irrigation system,  drainages,etc.  In  designing  a  water  building,  we  needs  maximum  rainfall  information  with certain return period. The amount of maximum rainfall for design are different according to lifetime and    reservoir  capacity  such  as  for  a  big  dam  that  needs  maximum  rainfall  information  with  long return period approximately  50,100 years, and for irrigation system needs shorter maximum rainfall information  about  2,5,10  years. We  use  three  methods  in  this  analysis:  E.J. Gumbel  Method,  Log Pearson  III  Method  and  Iway  Kadoya  Method.  Result  of  analysis  from  above  methods  show  that Log Pearson III method and Iway Kadoya method as identically as E.J Gumbell  method.
Keywords: design of rainfall, EJ Gumbell, log Pearson III, Iway Kadoya methods, return period

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  secara  geografis  diapit  oleh  dua  samudera  dan  dua  benua,  wilayahnya  berbentuk kepulauan . Wilayah Indonesia  terletak di antara  Benua Asia dan Benua Australia, serta diapit oleh Samudera  India  dan  Samudara  Pasifik,  di  antara  dua  belahan  bumi  Utara  dan  Selatan  (  Sandy, 1995). Secara  geografis  Indonesia  memiliki  sifat  yang  khusus,  membentang  dari  barat  ke  timur antara  antara        98 o BT-    141 o BT  dan    6 o –11 o LU.  Sebagian  besar  (70%)  wilayah  Indonesia merupakan lautan, sedangkan wilayah daratannya terdiri dari lebih kurang 17 500 pulau besar dan kecil,  dan  umumnya  memiliki  permukaan    yang  bergunung-gunung,  sehingga  (Ramage,  1971) menyebutnya  sebagai maritime  continent .  Kondisi  wilayah  tersebut  menyebabkan  adanya keragaman  iklim  di  wilayah  Indonesia.    Keragaman  iklim  ini  terjadi  karena  perbedaan  letak geografis  dan  kondisi  topografis  yang  kompleks  (Hamada,  2003). Perbedaan  ini  nampak  jelas dengan  adanya perbedaan tipe-tipe hujan di wilayah ini, yakni tipe monsunal, ekuatorial dan lokal (Swarinoto dan Suyono 2001).
Iklim adalah unsur Geografis yang paling penting dalam mempengaruhi perikehidupan manusia (Sandy, 1996). Pentingnya iklim bagi kehidupan manusia adalah atas dasar kenyataan bahwa iklim dapat mempengaruhi kehidupan manusia.
Analisa periode ulang hujan maksimum
Parameter iklim yang paling berpengaruh di Indonesia adalah curah hujan. Unsur iklim seperti curah  hujan  disamping  menjadi  sumber  daya  alam  yang  amat  dibutuhkan,    juga  dapat  menjadi sumber  bencana.  Tingginya    curah  hujan  di  wilayah  Indonesia  menyebabkan  wilayah  ini  rentan terhadap  bencana  banjir.  Penanganan  masalah  banjir  melalui  tindakan  preventif  sangat  penting mengingat aktifitas kehidupan lebih banyak dilakukan di wilayah dataran banjir.
Hujan –  hujan  maksimum  yang  terjadi  di  Pulau  Jawa  biasanya  disebabkan    karena  adanya gangguan atmosfer, seperti adanya ITCZ ( inter tropical convergence  zone) dan,   ataupun karena pengaruh  siklon  tropis  di  sekitarnya  yang    berinteraksi  dengan  faktor  lokal  seperti  adanya pegunungan,    sehingga  memicu  tumbuhnya  awan –  awan  hujan  dari  jenis,  nimbus  startus, cumulus dan cumulus nimbus dengan jumlah sel awan lebih dari satu dan kejadian hujan biasanya dapat terjadi 3 hingga 5 hari berturut turut.
Sirkulasi  monsun  memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  pola  hujan  di  Indonesia.  Di Pulau Jawa monsun barat akan memberikan banyak hujan di sebagian besar wilayah. Curah hujan tinggi terjadi pada bulan Desember, Januari dan Pebruari
Faktor  topografi  memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap  variasi  hujan  secara  spasial, dengan  adanya  gunung    yang  berhadapan  dengan  sumber  uap  air  seperti  lautan  juga  akan meningkatkan  curah  hujan  di  wilayah  pegunungan  tersebut  terutama  pada  bagian  depan  yang menghadap arah angin, karena pada wilayah tersebut uap air akan terangkat naik karena  adanya gunung dan membentuk awan.
Angin  laut  dan  angin  darat  juga  memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar  dalam  variasi  hujan secara  spasial,  khususnya  di  wilayah  kepulauan  dan  semenanjung  pada  lintang  rendah, terpumpunnya  angin  laut  akan  memperbesar  kecenderungan  terjadinya  gejolak  cumulus  dan guyuran hujan pada siang hari di wilayah daratan (Neiburger, Edinger&Bonner 1995) .
Penanganan  masalah  banjir  tidak  terlepas  dari  tersedianya  infrastruktur  pengendali  banjir seperti  bendungan,  bendung,  jaringan  irigasi,  saluran  drainase  dan  lain-lain.  Dalam  mendesain bangunan  air  pengendali  banjir  tersebut  dibutuhkan    informasi  curah  hujan  maksimum  dengan periode  ulang  tertentu.  Besarnya  curah  hujan  maksimum  untuk  setiap  rancangan  bangunan  air tergantung  pada  usia  guna  dan  kapasitas  tampung,  sebagai  contoh  untuk  bangunan  waduk  yang besar  dibutuhkan  informasi  hujan  maksimum  dengan  periode  ulang  yang  besar  dengan  periode ulang  50,100  tahunan,  sedangkan  untuk  saluran  irigasi  membutuhkan  informasi  curah  hujan maksimum dengan periode ulang yang pendek dengan periode ulang antara 2, 5, 10 tahunan.

## Tujuan penelitian
Tujuan  penelitian      ini  adalah  untuk  membandingkan  hasil  analisis  perhitungan,  tiga  metode yaitu  EJ  Gumbell,  Log  Pearson  III  dan  Iway  Kadoya  apakah  hasil  ketiganya  memiliki  kemiripan. Sedangkan  sasaran  dari  penulisan    ini  adalah  memperoleh  gambaran  besarnya  curah  hujan maksimum dengan periode ulang 2, 5,10,15,................95,100 tahunan.

## Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani

## Ruang Lingkup
Lokasi penelitian adalah wilayah Kabupaten Jember, untuk analisis   periode ulang curah hujan maksimum  menggunakan  data  dari  stasiun  pengamatan  curah  hujan  yang  ada  di  wilayah Kabupaten  Jember  sebanyak  42  stasiun  yang  berasal  dari  pengamatan  curah  hujan  pada  pos kerjasama yang dikelola oleh instansi Dinas Pengairan Kabupaten Jember. Hasil analisis tersebut kemudian dilakukan perbandingan secara grafik dan spasial.

## METODOLOGI
1.  Pengumpulan data koordinat stasiun hujan di Kabupaten Jember
2.  Pengumpulan data hujan absolut maksimum dari 42 stasiun pengamatan curah hujan yang ada di kabupaten Jember. Data hujan yang digunakan adalah data dari tahun 1977 sampai dengan 2008.
3.  Analisis perhitungan periode ulang  hujan maksimum dengan  3 metode yaitu EJ Gumbell, Log Pearson Type III dan Iway Kadoya untuk berbagai periode ulang.
4.  Memetakan hasil perhitungan periode ulang hujan maksimum.untuk periode ulang 50 dan 100 tahunan.
5.  Membandingkan  hasil  yang  diperoleh  dari  ketiga metode  tersebut,  baik  secara  grafik maupun spasial.

## Periode Ulang dan Curah Hujan Rancangan
Periode  ulang  adalah  terminologi  yang  sering  digunakan  dalam  bidang  sumberdaya  air,  yang kadang  difahami  secara  berbeda  oleh  berbagai  pihak.  Definisi  fundamental  dari  hidrologi  statistik mengenai  ”periode  ulang”  (  Haan,1977):  “Periode  Ulang  adalah  rerata  selang  waktu  terjadinya suatu kejadian  dengan suatu besaran tertentu atau lebih besar. ”
Curah  hujan  rancangan  adalah  curah  harian  maksimum    yang mungkin  terjadi  dalam  periode waktu tertentu misal  5 tahunan, 10 tahunan dan seterusnya. Metode analisis periode ulang hujan maksimum dapat dilakukan antara lain dapat  dilakukan  dengan :
 Metoda E.J. Gumbel
 Metoda Log Pearson III
 Metode Iway Kadoya
Untuk  analisis  periode  ulang  dengan  metode  E.J  Gumbell  ,  Log  Pearson  III    dan  Iwai Kadoya melalui tahapan sebagai berikut :

## a. Pemilihan Jenis Sebaran
Penentuan  jenis  sebaran  diperlukan  untuk  mengetahui  suatu  rangkaian  data  cocok  untuk suatu  sebaran  tertentu  dan  tidak  cocok  untuk  sebaran  lain.  Untuk  mengetahui  kecocokan terhadap  suatu  jenis  sebaran  tertentu,  perlu  dikaji  terlebih  dahulu  ketentuan-ketentuan  yang ada, yaitu :
 Hitung  parameter-parameter  statistik  Cs  dan  Ck,  untuk  menentukan  macam  analisis frekuensi yang dipakai.
 Koefisien kepencengan/ skewness (Cs) dihitung dengan persamaan :
      3 3 S . 2 n 1 n X X . n Cs     
…………………………………………………………….(1)
 Koefisien kepuncakan/ curtosis (Ck) dihitung dengan persamaan :
       4 4 2 S . 3 n 2 n 1 n X X . n Ck       ……………………………………………………(2)
dimana :
n = jumlah data
X = rerata data hujan (mm)
S  = simpangan baku (standar deviasi)
X  = data hujan (mm)
Bila Cs  >  1.0  : Sebaran mendekati sebaran Gumbel
Bila Cs  <  1.0  : Sebaran mendekati sifat-sifat sebaran Log Normal atau Log Pearson III
Bila Cs  =  1.0  : Sebaran mendekati sebaran Normal
b. Analisa Distribusi Frekuensi EJ. Gumbel
Persamaan metode E.J. Gumbell adalah sebagai berikut :
d S . K X X T  
…………………………………………………………………………..(3)
di mana  :
X T = Variate yang diekstrapolasikan yaitu besarnya curah hujan (mm)  rancangan  untuk periode ulang tertentu.
X =  Harga rerata curah hujan (mm)
Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
X = X n i i = 1 n  ……………………………………………………………………………………(4)   Sd = X - X n - 1 i i = l n 2  ……………………………………………………………………….(5)
di mana :
Sd = standar deviasi
X = nilai rata-rata (mm)
X i = nilai varian ke i
n = jumlah data
K = Faktor frekuensi yang merupakan fungsi dari periode ulang (return period) dan tipe distribusi frekuensi.
Untuk menghitung faktor frekuensi E.J. Gumbel Type I digunakan rumus :
Sn = K Yn YT 
…………………………………………………………………………………..(6)
di mana :
YT = Reduced variate sebagai fungsi periode ulang T
= - Ln  - Ln (T - 1)/T 
Yn = Reduced mean sebagai fungsi dari banyaknya data n Sn = Reduced standard deviasi sebagai fungsi dari banyaknya
Dengan mensubstitusikan  ketiga persamaan di atas diperoleh :
) .( Sn = XT Yn YT Sx X   …………………………………………………………………..(7)
Jika :
Sn Sx = a 1 Yn Sx X . Sn = b 
Persamaan di atas menjadi :
YT b . a 1 = XT  ……………………………………………………………………………(8) Koefisien Skewness : Cs = n (n - 1) (n - 2) (X - X) Sd i 3 i = l n 3  ……………………………………………………..(9)
di mana :
Cs = koefisien skewness
X = nilai rata-rata
Xi = nilai varian ke i
n = jumlah data
Koefisien Kurtosis :
  Ck = n X - X (n - 1) (n - 2) (n - 3) Sd 2 i i = l n 4 4  ………………………………………………………….(10)
di mana :
Ck = koefisien kurtosis
X = nilai rata-rata
Xi = nilai varian ke i
n = jumlah data

## c. Analisa Distribusi frekuensi Log Pearson Type III
Distribusi  Log  Pearson  Tipe  III  merupakan  hasil  transformasi  dari  distribusi  Pearson  Tipe  III dengan menggantikan data menjadi nilai logaritmik. Persamaan distribusi Log Pearson Tipe III dapat ditulis sebagai berikut :
Log X t =   S G X Log   ……………………………….(11)
di mana:
X t = Besarnya curah hujan dengan periode t (mm)
X Log = Rata-rata nilai logaritma data X hasil pengamatan (mm)   S = Standar Deviasi nilai logaritma data X hasil pengamatan
Persamaan yang digunakan adalah :
Nilai rerata :
n x log x
Log  
………………………………………………………………………………..(12)
Standard  Deviasi :
  1 - n x Log - x Log = Sd n l = i 2 i  ………………………………………………………………….(13)
C S = koefisien kepencengan
=        3 3 SlogX . 2 n . 1 n logX logX n.    
…………………………………………………………….(14)
C K = koefisien kurtosis
=           4 4 2 X log S 3 n 2 n 1 n logX logX n        
……………………………………………(15)
di mana :
x = curah hujan (mm)
x Log = rerata Log x
G = faktor frekuensi
d. Analisa Distribusi Metode Iway Kadoya
Perhitungan Iway Kadoya diterangkan sebagai berikut:
. b xo log . =   b x c  ………………………………………………………………………(16) di mana :
 = faktor frekuensi
c = faktor Iway Kadoya
log (xo + b ) adalah harga rata- rata dari log (xi + b) dengan ( i = 1, 2,  … n ) dan dinyatakan dengan  (Xo, b, c dan xo) diperkirakan dari rumus-rumus sebagai berikut :
 Harga perkiraan pertama dari Xo:
Log xo = 1/n  log xi.........................................................................................(17)
 Perkiraan harga b:
b = 1/m  bi ; m = n/10
. xt) (xs - xo 2 xo xs.xt = bi 2  
………………………………………………………….….(18)
 Perkiraan harga Xo:
Xo  = log (xo +b)
= 1/n  log (xi + b)......................................................................................(19)
 Perkiraan harga c:
. 2 )^ ( log ) 1 /( 2 . = 1/c b xo b xi n c     2 2 ). 1 /( 2 . = xo x n n  
...................................................................(20)
di mana : Xs  =  harga pengamatan dengan nomor urut (m) dari yang terbesar Xt  =  harga pengamatan dengan nomor urut (m) dari yang terkecil n     =  banyaknya data m    =  n/10 : angka bulat (dibulatkan ke angka yang terdekat)
Kadang-kadang  jika  harga  b  sangat  kecil  maka  untuk  mempermudah  perhitungan harga b dapat diambil b = 0.
Jika  semua  tetapan-tetapan  tersebut  telah  didapat,  maka  curah  hujan  yang  mungkin ( probable rainfall ) yang sesuai dengan kemungkinan lebih sembarang ( arbitrary axcess probability ) dapat dihitung dengan rumus:
Log ( x + b )  = log ( xo + b ) + (1/c) ξ…………………………(21) Langkah-langkah perhitungan:
1.  Harga perkiraan pertama dari xo dan b didapat dengan rumus
2.  Log ( xi + b ) di dapat dan lox (xo + b) didapat dengan rumus
3.  { log (xi + b) dihitung dan X2 dihitung dengan rumus
4.  Dengan menggunakan X2 dan Xo2, maka 1/c dihitung dengan rumus
5. Harga ξ yang sesuai dengan kemungkinan lebih sembarang di dapat dari tabel dan curah hujan yang mungkin diperkirakan dengan rumus.
  2 1 2 ) ( log 1     n i i b x n X

## Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
Perbedaan  maksimum  yang  ada  tidak  boleh  lebih  besar  dari  perbedaan  kritis  yang  diijinkan (diperoleh dari tabel yang tersedia). Untuk itu perlu dilakukan uji The Goodness of Fit , yakni : Uji Chi-Square dan Uji Smirnov-Kolmogorov .

## 1.  Chi-Kuadrat ( x 2 – test)
Uji ini mengkaji ukuran perbedaan yang terdapat di antara frekuensi yang diobservasi dengan yang diharapkan dan digunakan untuk menguji simpangan secara vertikal, yang ditentukan dengan persamaan :
       k 1 j j 2 j j hitung 2 E ) E O (

## …………………………………………………………….(22)
dimana :
hitung 2
 = Parameter chi-kuadrat terhitung
E j
=  frekuensi pengamatan ( observed frequency ) O j =  frekuensi teoritis kelas j  ( expected frequency )
Langkah-langkah dalam memakai jenis uji ini adalah sebagai berikut :
 Mengurutkan data curah hujan harian maksimum dari nilai terkecil ke terbesar.
 Memplot  harga  curah  hujan  harian  maksimum  Xt  dengan  harga  probabilitas  Weibull (Soetopo, 1996:12) :
  % 100 . 1 N n x S n  
…………………………………………………………….(23)
dimana:
S n (x) = probabilitas (%)
n =  nomer urut data dari seri yang telah diurutkan
N = jumlah total data
 Hitung  harga  cr dengan  menentukan  taraf  signifikan  dan  dengan  derajat kebebasan yang dihitung dengan menggunakan persamaan :
Dk = K – (P + 1 ) ……………………………………………………………………….(24) keterangan :
Dk = Derajat kebebasan
P  = Parameter yang terikat dalam agihan frekuensi K  = Jumlah kelas distribusi
=  1 + (3.322 . log n)

## 2)  Uji Smirnov-Kolmogorov
Uji  kesesuaian  ini  digunakan  untuk  menguji  simpangan  secara  horisontal.  Uji  kecocokan Smirnov-Kolmogorof, sering disebut juga uji kecocokan non parametrik, karena pengujiannya  tidak  menggunakan  fungsi  distribusi  tertentu.  Uji  ini  digunakan  untuk  menguji simpangan/selisih terbesar antara peluang pengamatan (empiris) dengan peluang teoritis.
Uji ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
1. Mengurutkan data curah hujan harian maksimum dari nilai terkecil ke terbesar
2. Memplot harga curah hujan harian maksimum Xt dengan harga probabilitas, Sn(x) seperti pada persamaan diatas
3. Pengujian  terhadap  kesesuaian  data  dengan  menggunakan  tabel  yang  tersedia  dengan parameter banyaknya data (n), tingkat kepercayaan/ significant level (  ), dan  cr 4. Hitung nilai selisih maksimum antara distribusi teoritis dan distribusi empiris dengan persamaan :
 mak = T e P P  …………………………………………………………...(25) dimana :
  maks = Selisih terbesar antara peluang empiris dengan teoritis
P e = Peluang empiris, dengan menggunakan persamaan dari Weibull:
P = 1 N m 
m = nomor urut kejadian, atau peringkat kejadian
N = jumlah data pengamatan
P T = peluang  teoritis  dari  hasil  penggambaran  data  pada  kertas  distribusi (persamaan  distribusinya)  secara  grafis,  atau  menggunakan  fasilitas perhitungan  peluang  menurut  wilayah  luas  dibawah  kurva  normal  pada Tabel.
5. Membandingkan nilai  cr dan  maks dengan ketentuan apabila :
 cr >    maks maka distribusi tidak diterima
 cr <   maks maka distribusi diterima

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil perhitungan periode ulang curah hujan maksimum dari 42 stasiun hujan dengan 3 metode diperoleh nilai hujan maksimum dengan periode ulang 2,5,10,......, 95,100 tahunan. Nilai rata - rata dari perhitungan (Curah hujan Rancangan) dengan 3 metode tersebut (Tabel 1). Dari hasil analisis dengan  tiga  metode  tersebut  menunjukkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Log  Pearson Type III dan Iway Kadoya untuk masing masing periode ulang
Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
diperoleh  hasil  yang  tidak jauh  berbeda,  sedangkan  untuk metode  EJ Gumbel menunjukkan  hasil yang lebih tinggi dibanding dengan kedua metode tersebut.
Tabel  1  Curah  Hujan  Rancangan  Rerata  Metode  EJ  Gumbell,  Log  Pearson  Type  III  dan  Iway

## Kadoya
No Kala Ulang Probabilitas Curah Hujan Rancangan (mm) (%) EJ Gumbell Log Pearson Type III Iway Kadoya 1 2 50 89 90 91 2 5 20 122 111 112 3 10 10 143 126 126 4 15 6.667 155 132 133 5 20 5 164 138 138 6 25 4 170 145 142 7 30 3.333 175 148 146 8 35 2.857 180 151 149 9 40 2.5 184 155 151 10 45 2.222 187 158 153 11 50 2 190 161 155 12 55 1.818 193 163 157 13 60 1.667 195 164 158 14 65 1.538 198 166 159 15 70 1.429 200 168 161 16 75 1.333 202 170 162 17 80 1.25 204 171 163 18 85 1.176 205 173 164 19 90 1.111 207 175 165 20 95 1.053 209 177 166 21 100 1 210 178 167
Curah  hujan  maksimum  dengan  intensitas  yang  tinggi  kemungkinan  makin  jarang  terjadi, sebagai  contoh  dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  Iway  Kadoya  kejadian  hujan  dengan intensitas 165 mm/hari artinya hujan dengan intensitas 165 mm/hari kemungkinan terjadinya hanya sekali dalam kurun waktu 100 tahun, dengan peluang kejadian sebesar 1 % (Tabel 1).
Curah Hujan Rancangan Metode EJ Gumbell, Log Pearson Type III
dan Iway Kadoya 0 50 100 150 200 250 0 10 20 30 40 50
60 70 80 90 100 Periode Ulang (Tahun) C u ra h H u ja n R a n c a n g a n ( m m ) Metode EJ Gumbell Metode Log Pearson Type III

## Metode Iway Kadoya
Gambar  1    Grafik  Curah  Hujan  rata-rata    Metode  EJ  Gumbell,  Log  Pearson  Type  III  dan  Iwai Kadoya
Hasil  perhitungan  dari  ketiga  metode  tersebut.  Metode  Iwai  Kadoya  menghasilkan  nilai  hasil perhitungan  yang  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  nilai  hasil  perhitungan  dengan menggunakan metode Log Pearson dan EJ Gumbell. Perbedaan nilai perhitungan makin besar ke arah periode ulang yang lebih besar (Gambar 1).
Untuk  menilai  kelayakan  hasil  perhitungan  dengan  tiga  metode  tersebut  dilakukan  uji kesesuaian  distribusi  dengan  signifikan  level  5  %  dengan Uji  Chi-Square dan Uji  Smirnov- Kolmogorov .  Dari  hasil  uji  tersebut  maka  ketiga  metode  dapat  diterima.  Uji  ini  dilakukan  untuk semua  titik  pengamatan  yaitu  sebanyak  42  titik.  Dengan  demikian  maka  ketika  metode  tersebut dapat dipakai untuk perhitungan periode ulang hujan maksimum di Kabupaten Jember.
Untuk analisis spasial dari hasil perhitungan dengan menggunakan 3 metode diatas selanjutnya dilakukan  pemetaan.  Pemetaan  hanya  dilakukan  untuk  periode  ulang    50  dan  100  tahun  saja tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  pola  spasial  penyebaran  curah  hujan  dari  masing  hasil perhitungan  tersebut  diatas.  Dari  peta  ini  akan  dapat  diketahui  apakah  ketiga  hasil  perhitungan diatas setelah dipetakan akan memiliki pola sebaran yang sama.

## Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
Gambar 2 Curah hujan maksimum periode ulang 50 tahunan dengan metode Gumbell
Gambar 3 Curah hujan maksimum periode ulang 50 tahunan dengan metode Log Pearson
Gambar 4 Curah hujan maksimum periode ulang 50 tahunan dengan metode Iwai Kadoya
Hasil pemetaan dengan  3 metode untuk periode ulang 50 tahunan dapat dilihat pada  Gambar 2,3  dan  4.    Pola  sebaran  secara  spasial  dari  metode  Log  Person  maupun  Iwai  Kadoya  memiliki kemiripan,    ini  ditunjukkan  dengan  kenaikkan  curah  hujan  ke  arah  utara    dan  tenggara  Jember. Sedangkan untuk metode Gumbell cenderung membentuk pola tertutup dengan garis isolane yang makin  rapat  serta  cenderung  menurun  ke  arah  timur  ,  sedangkan  kearah  timur  laut  dan  selatan cenderung menurun (Gambar 2,3 dan 4).

## Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
Gambar 5 Curah hujan maksimum periode ulang 100 tahunan dengan metode Gumbell
Gambar 6 Curah hujan maksimum periode ulang 100 tahunan dengan metode Log Pearson
Gambar 7 Curah hujan maksimum periode ulang 100 tahunan dengan metode Iwai Kadoya
Pola Isohyet  curah  hujan  maksimum  dengan  periode  ulang  100  tahunan.  Dari  gambar  diatas menunjukkan  pola isohyet  curah  hujan  untuk  periode  ulang  100  tahunan  tidak mengalami  banyak perubahan  jika  dibandingkan  dengan  pola  isohyet  pada  periode  ulang  50  tahunan,  perbedaannya hanya pada besaran intensitas hujannya saja (Gambar 5,6 dan 7).

## KESIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan  curah  hujan  rancangan    yang  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
- Hasil  perhitungan  curah  hujan  rancangan  dengan    metode  EJ  Gumbel  lebih  besar  jika dibandingkan dengan metode  Log Pearson Type III dan Iway Kadoya.
- Hasil    perbandingan  pola  isohyet  curah  hujan  antara  metode  Log  Pearson  Type  III  dan  Iway Kadoya memiliki kemiripan jika dibandingkan  dengan metode Gumbell.

## DAFTAR PUSTAKA
Ramage, G.C 1971. Monsoon Meteorology International Geophysics Series, Academic Press Inc,

## New York
Sandy I M. 1996, Republik Indonesia Geografi regional, Jurusan Geografi FMIPA UI dan  PT Indograph Bakti Jakarta

## Basuki, Iis Winarsih, dan Noor Laily Adhyani
Hamada, J.I 2003 Intraseasonal and diurnal variations of rainfaall over Sumatera island. Buku Panduan Workshop Pemanfaatan Informasi Iklim Untuk Pertanian di Sumatera Barat
Swarinoto Y.dan Suyono H 2001 Peluang Kejadian Curah Hujan Harian di Daerah Khusus Ibukota Jakarta dan Sekitarnya Untuk Bulan Januari Selama 10 Tahun Terakhir. Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol.2,No.4, Oktober – Desember 2001
Bonner, Edinger dan Neilburter, 1995, Memahami Lingkungan Atmosfer Kita, Penerbit ITB Bandung
Soemarto, CD. (1987). Hidrologi Teknik Penerbit Erlangga, Jakarta
Sosrodarsono, Suyono (1977). Hidrologi Untuk Pengairan Pradnya Paramita, Jakarta
Luknanto, Djoko (2002). Makalah Seminar Nasional KATGAMA