## KURVA INTENSITAS DURASI FREKUENSI HUJAN KABUPATEN BANTUL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MONONOBE
Titiek Widyasari 1 (titiekwidyasari@janabadra.ac.id)
Nizar Achmad 2 (nizar_achmad@janabadra.ac.id)

## ABSTRAK
Intensitas  dan  durasi  adalah  parameter  penting  dalam  proses  pengalihragaman  hujan  menjadi aliran, yang dapat digunakan untuk perhitungan banjir rancangan dalam  perancangan bangunan hidraulik.  Wilayah  yang  memiliki  data  hujan  dari  beberapa  stasiun  perlu  analisis  untuk mengetahui  intensitas,  durasi,  dan  frekuensi  yang  dapat  dibuat  dalam  bentuk  kurva  intensitas durasi  frekuensi  (IDF).  Kabupaten  Bantul  memiliki  beberapa  stasiun  hujan  yang  datanya  dapat dianalisis  menjadi  kurva  IDF.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  intensitas  hujan  dari stasiun  hujan  yang  tersebar  di  kawasan  Kabupaten  Bantul.  Analisis  intensitas  hujan menggunakan rumus pendekatan empiris yaitu metode Mononobe. Hasil penelitian berupa kurva IDF  hujan  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  2,  5,  10,  20,  50,  dan  100  tahunan  berupa  grafik  dan persamaan  berbentuk  kurva  regresi  power  dengan  angka  regresi  sebesar  1.  Kurva  IDF  tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan prakiraan intensitas hujan dengan memasukan waktu hujan yang  didekati  dengan  waktu  konsentrasi  di  wilayah  Kabupaten  Bantul  dalam  perancangan bangunan hidraulik atau perancangan drainasi.

## Kata Kunci: Kurva IDF, Intensitas, Durasi, Frekuensi, Bantul

## ABSTRACT
Intensity  and  duration  are  important  parameters  in  the  process  of  transforming  rainfall  into runoff,  which  can  be  used  for  calculating  design  floods  in  hydraulic  structure  design.  Regions that have rainfall data from several stations require analysis to determine the intensity, duration, and frequency that can be represented in the form of Intensity Duration Frequency (IDF) curves. Bantul Regency has several  rainfall stations whose data can be analyzed to create IDF curves. The purpose of this research is to analyze the rainfall intensity from rainfall stations located in the  Bantul  Regency  area.  The  analysis  of  rainfall  intensity  employs  an  empirical  approach formula  known  as  the  Mononobe  method.  The  research  yields  IDF  curves  for  Bantul  Regency with  return  periods  of  2,  5,  10,  20,  50,  and  100  years,  presented  in  the  form  of  graphs  and equations in the shape of power regression curves with a regression coefficient of 1. These IDF curves  can  be  utilized  to  estimate  rainfall  intensity  by  inputting  the  rainfall  duration,  which  is approximated  as  the  time  of  concentration  in  the  Bantul  Regency  area, for  hydraulic  structure design or drainage design purposes.

## Keywords: IDF Curve, Intensity, Duration, Frequency, Bantul

## PENDAHULUAN
Potensi bahaya banjir yang terdapat di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) lebih sering terjadi di lahan sempadan sungai besar, seperti sungai Opak dan sungai Progo, terutama di dataran banjir dan teras banjir. Banjir juga terjadi di dataran aluvial pantai dan back swamp karena air terhalang oleh  beting  gisik  (endapan  pasir).  Karakter  banjir  biasanya  lebih  disebabkan  oleh  luapan  air sungai  pada  saat  awal  dan  pertengahan  musim  hujan.  Kawasan  Bantul  pada  tahun  2018,  2019, dan  2020  mengalami  beberapa  kejadian  banjir.  Hujan  deras  dan  waktu  hujan  yang  lama
1 Teknik Sipil , Fakultas Teknik, Universitas Janabadra Yogyakarta (Penulis Korespondensi);
2 Teknik Sipil , Fakultas Teknik, Universitas Janabadra Yogyakarta.
menyebabkan  beberapa  kawasan  di  Bantul  tergenang  karena  sungai  meluap  dan  drainasi  tidak lancar.
Data  hidrologi  berperan  penting  dalam  perancangan  bangunan  hidraulik  di  bidang  teknik  sipil keairan. Banjir rancangan adalah besaran untuk perencanaan bangunan hidraulik atau bangunan keberadaan  operasi  dan  stabilitas  dipengaruhi  karakteritik  aliran  banjir.  Perhitungan  banjir rancangan  secara  ideal  dapat  diperoleh  dari  analisis  frekuensi  debit  terukur  maksimum,  namun sangat tergantung pada ketersediaan data terukur dengan  rentang  waktu  yang  panjang.  Solusi untuk mengatasi keterbatasan data debit terukur, maka dapat dilakukan analisis pengalihragaman hujan menjadi aliran, karena ketersediaan data  hujan  terukur lebih mudah untuk diperoleh.
Intensitas  dan  durasi  adalah  parameter  penting  dalam  proses  pengalihragaman  hujan  menjadi aliran. Kedua parameter  ini  secara statistik dapat dihubungkan dengan suatu frekuensi kejadian dan  menghasilkan  grafik  atau  kurva  hubungan  intensitas,  durasi,  dan  frekuensi  yang  disebut kurva intensitas durasi frekuensi (kurva IDF) atau lengkung hujan. Kurva IDF dapat  digunakan untuk    menghitung    limpasan  dan  debit  puncak  bila  menggunakan  rumus  rasional  (Sofia  & Nursela, 2019).
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  untuk  mendapatkan  kurva IDF  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  prakiraan  intensitas  hujan  dengan  memasukan waktu  hujan  yang  didekati  dengan  waktu  konsentrasi  di  wilayah  Kabupaten  Bantul.  Tujuan penelitian adalah menganalisis intensitas hujan dari hujan kawasan dengan menggunakan metode poligon  Thiessen  dan  menggambarkan  kurva  IDF  untuk  kawasan  Kabupaten  Bantul.  Intensitas hujan  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan empiris yaitu metode Mononobe.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Hujan Kawasan Metode Poligon Thiessen dan Hujan Rancangan
Penentuan  hujan  kawasan  tangkapan  hujan  menggunakan  data  hujan  yang  berasal  dari  stasiun pengukuran  hujan,  yang  memberikan  data  kedalaman  hujan  di  titik  lokasi  dimana  keberadaan stasiun  berada,  sehingga  hujan  pada  suatu  luasan  harus  diperkirakan  dari  titik  pengukuran tersebut. Apabila pada suatu daerah aliran terdapat beberapa stasiun pengukuran yang diletakkan secara terpisah, data hujan yang tercatat masing-masing stasiun dapat tidak sama. Dalam analisis hidrologi  sering  digunakan  untuk  menentukan  hujan  rerata  pada  daerah  aliran  atau  tangkapan tersebut, yang dapat dilakukan menggunakan tiga  metode yaitu rerata aljabar, poligon Thiessen, dan Isohiet (Triatmodjo, 2014).
Metode poligon Thiessen berdasarkan rata-rata timbang, masing-masing stasiun pengukur hujan mempunyai  daerah  pengaruh  yang  dibentuk  dengan  menggambarkan  garis-garis  sumbu  tegak lurus  terhadap  garis  penghubung  di  antara  2  buah  stasiun.  Perhitungan  hujan  kawasan  metode poligon  Thiessen  didasarkan  pada  bobot  dari  masing-masing  stasiun  yang  mewakili  luasan  di sekitarnya.  Suatu  luasan  di  dalam  kawasan  dianggap  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 hujan rerata dilakukan dengan memperhitungkan daerah pengaruh dari tiap stasiun.
𝑅 = 𝐴 1 .𝑅 1 +𝐴 2 .𝑅 2 +.....+𝐴 𝑛 𝑅 𝑛 𝐴 1 +𝐴 2 +.....+𝐴 𝑛 = ∑ 𝐴 𝑖 .𝑑 𝑖 𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=1 = ∑ 𝐴 𝑖 .𝑑 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐴 (1)
dengan :
A adalah luas kawasan total,
R adalah tinggi curah hujan rata-rata kawasan,
R 1 , R 2 , ….. R n adalah tinggi curah hujan di pos 1, 2, ….. n,
A 1 , A 2 , ….. A n adalah luas daerah pengaruh pos 1, 2, ….. n.

## Gambar 1. Poligon Thiessen
Penelitian  tentang  analisis  hujan  kawasan  dengan  metode  poligon  Thiessen  dan  isohiet  di Kabupaten Bantul menggunakan software Quantum Geographic Information System ( QGIS ) dan Microsoft ( MS ) Access telah dilakukan oleh Syaifullah (2020), yang bertujuan untuk mengetahui besar hujan kawasan dengan metode poligon Thiessen dan isohiet di Kabupaten Bantul. Analisis data  hujan  hilang  dihitung  menggunakan  metode inversed  distance  squared .  Analisis  hujan kawasan dengan metode poligon Thiessen dihitung menggunakan bantuan software QGIS untuk mencari luasan tangkapan hujan dan menggunakan software MS Access untuk menghitung besar hujan kawasan. Analisis hujan kawasan dengan metode isohiet dihitung  menggunakan bantuan software  QGIS untuk  menghitung  besar  hujan  kawasan.  Berdasarkan  hasil  analisis  besar  hujan kawasan di  Kabupaten Bantul antara  metode  poligon Thiessen dengan  metode  isohiet memiliki hasil  yang  retalif  sama,  dengan  demikian  kedua  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk perhitungan  analisis  hidrologi  selanjutnya  seperti  debit  rencana,  kala  ulang  dan  sebagainya (Syaifullah,  2020).  Penelitian  tentang  analisis  hujan  rancangan  Kabupaten  Bantul  telah  diteliti oleh Widyasari (2021) yang diperoleh hujan rancangan berdasrkan analisis frekuensi yang sesuai adalah  distribusi  log-Person  III.  Hasil  analisis  hujan  rancangan  Kabupaten  Bantul  untuk  kala ulang 2 tahunan sebesar 58,08 mm, 5 tahunan sebesar 88,95 mm, 10 tahunan sebesar 117,77 mm, 20 tahunan sebesar 153,47 mm, 50 tahunan sebesar 214,77 mm, dan 100 tahunan sebesar 275,13 mm  (Widyasari,  2021).  Berdasarkan  hujan  kawasan  (Syaifullah,  2020)  dan  hujan  rancangan (Widyasari,  2021)  di  Kabupaten  Bantul,  maka  berikutnya  pada  penelitian  ini  meneliti  tentang besaran intensitas hujan untuk mendapatkan kurva IDF.

## Kurva Intensitas Durasi Frekuensi (Kurva IDF)
Intensitas  hujan  adalah  laju  hujan  atau  kedalaman  (tinggi)  air  hujan  per  satuan  waktu.  Sifat umum  hujan  adalah  makin  singkat  hujan  berlangsung  intensitas  cenderung  makin  tinggi  dan makin  besar  kala  ulang  makin  tinggi  pula  intensitas.  Intensitas  hujan  diperoleh  dengan  cara melakukan  analisis  data  hujan  baik  secara  statistik  maupun  secara  empiris.  Secara  umum intensitas  hujan dihubungkan dengan durasi  hujan  jangka pendek  misal  interval 5  menitan atau 10 menitan sampai  jam  jaman. Data hujan dengan durasi pendek hanya dapat diperoleh dengan menggunakan  alat  pencatat  hujan  otomatis.  Apabila  data  hujan  durasi  pendek  tidak  tersedia hanya memiliki data hujan harian dari alat pencatat manual, maka intensitas hujan dapat dihitung dengan rumus Mononobe (Suroso, 2006).
𝐈 = 𝑹 24 𝟐𝟒 ( 𝟐𝟒 𝐭 ) 𝒎 (2)
dengan :
I adalah intensitas hujan (mm/jam),
t adalah lama hujan (jam),
m adalah ketetapan sesuai kondisi tangkapan (misal 2/3),
R24 adalah tinggi hujan maksimum dalam 24 jam atau besaran hujan rancangan.
Proses  pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran  ada  beberapa  sifat  hujan  yang  penting  yaitu kedalaman  (tinggi),  durasi  (lama),  intensitas,  frekuensi  (jumlah  kejadian),  dan  luas  tangkapan. Analisis  hubungan  dua  parameter  penting  yaitu  intensitas  dan  durasi  hujan  dapat  dihubungkan secara  statistik  dengan  frekuensi  kejadian  hujan  yang  dinyatakan  dalam  kala  ulang.  Kala  ulang adalah  waktu  hipotetik  di  mana  hujan  dengan  suatu  besaran  tertentu  akan  disamai  atau dilampaui.
Hubungan antara intensitas, durasi, dan frekuensi hujan dinyatakan dalam kurva intensitas kurva IDF  atau  lengkung  hujan.  Analisis  kurva  IDF  memerlukan  analisis  frekuensi  dengan menggunakan  seri  data  hujan  yang  diperoleh  dari  rekaman  data  hujan.  Penyajian  secara  kurva hubungan    IDF  atau  lengkung  hujan  dapat  digunakan  untuk  perhitungan  limpasan  ( runoff )  dan debit puncak pada  besaran waktu konsentrasi. Kurva IDF  menunjukkan  besarnya kemungkinan terjadinya intensitas hujan yang berlaku untuk lama hujan tertentu.
Beberapa  penelitian  mengenai  analisis  intensitas  hujan  dan  kurva  IDF  telah  dilakukan sebelumnya. Penggambaran kurva IDF berdasarkan hasil analisis intensitas hujan menggunakan Metode  Van  Breen  dan  Hasper  der  Weduwen  dengan  pendekatan  persamaan  Talbot,  Sherman dan Ishiguro telah dilakukan (Susilowati & Dyah, 2010). Kurva IDF juga dibuat untuk kawasan Lereng  Gunung  Merapi  dengan  menggunakan  beberapa  rumus  intensitas,  seperti  Rumus Sherman,  Kimijima,  Haspers  dan  Mononobe  (Prayuda,  2015).  Analisis  kurva  IDF  untuk kawasan  Kota Surakarta. Kurva IDF dibuat dengan menggunakan beberapa  rumus  pendekatan, seperti    Talbot,  Sherman,  Ishiguro  dan  SDR-IDF  (Fauziyah,  Sobriyah,  &  Susilowati,  2013). Penelitian tentang analisis  intensitas, durasi, dan frekuensi kejadian hujan di wilayah Sukabumi dilakukan  oleh  Sofia  &  Nursela  (2019).  Kurva  IDF  dapat    digunakan  untuk    menghitung limpasan  dan  debit    puncak    bila  menggunakan  rumus  rasional,  dengan  tujuan  untuk menganalisis  intensitas  hujan  dan  menggambarkan  kurva  IDF  pada  stasiun  hujan  yang  tersebar di  wilayah  Sukabumi.  Metode  perhitungan  intensitas  hujan  yang    digunakan    adalah    dengan menggunakan  rumus  pendekatan  empirik,  yakni  Haspers  dan  Mononobe .  Hasil penelitian kurva  IDF  untuk  semua  stasiun  hujan  menunjukan  hujan  deras  terjadi  pada  durasi  pendek  dan terdapat  perbedaan  nilai  intensitas  hasil  perhitungan  dengan  menggukan  rumus  Haspers  dan Mononobe.  Penelitian  ini  belum  dapat  memutuskan  rumus  empirik  yang  paling  cocok  untuk menghitung intensitas hujan di wilayah Sukabumi (Sofia & Nursela, 2019).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengambil  data  hujan  pada  9  stasiun  hujan  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Bantul. Kabupaten Bantul merupakan salah satu kabupaten dari 5 kabupaten/kota di DIY yang terletak di pulau Jawa, antara 110°12’34” sampai 110°31’08” bujur timur (BT)  dan antara 7°44’04” sampai 8°00’27”  lintang  selatan  (LS).  Data  peta  Kabupaten  Bantul  dan  titik  koordinat  stasiun  hujan didapatkan dari Bidang Sumber Daya Air dan Drainase, Dinas Pekerjaan Umum Perumahan dan Energi  Sumber  Daya  Mineral  (PUP  dan  ESDM)  DIY,  sedangkan  data  hujan  didapatkan  dari Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  (PSDA)  DIY.  Stasiun  hujan  yang  diamati  adalah  stasiun  hujan Kalijoho,  Karang  Ploso,  Sanden,  Terong,  Pundong,  Siluk,  Pajangan,  Bedugan,  Nyemengan. Adapun koordinat masing-masing stasiun hujan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Koordinat Stasiun Hujan di Wilayah Bantul
Hasil analisis  hujan kawasan dengan  metode poligon Thiessen di Kabupaten Bantul  yang telah dilakukan oleh Syaifullah (2020) berupa peta poligon Thiessen pada Gambar 2 dan hasil analisis hujan  kawasan  maksimum  tahunan  ( annual  maximum  series )  dari  tahun  2008  -  2018  dapat dilihat pada Tabel 2 yang akan digunakan untuk analisis hujan rancangan.
Gambar 2. Hasil Analisis Peta Poligon Kabupaten Bantul (Syaifullah, 2020)

## Tabel 2. Hujan Kawasan Maksimum Tahunan Kabupaten Bantul (Syaifullah, 2020)
Analisis  hujan  rancangan  Kabupaten  Bantul  dihitung  menggunakan software analisis  frekuensi versi MS  Excel (Maftuh,  2000)  dari  data  pada  Tabel  2.  Pemilihan  distribusi  data  yang  cocok dapat dilihat dari nilai  χ 2 <  χ 2 kritik untuk uji kecocokan chi-kuadrat berarti  hipotesis diterima, untuk  uji  kecocokan  Smirnov-Kolmogorov  Dmax  <  Dkritik  berarti  hipotesis  diterima.  Jika semua  distribusi  diterima  baik  uji  kecocokan  chi-kuadrat  dan  uji  kecocokan  Smirnov- Kolmogorov  maka  pemilihan  didasarkan  pada  yang  paling  kecil  baik  χ 2 dan  Dmax.  Hasil  uji kecocokan  menunjukan  distribusi  yang  sesuai  adalah  distribusi  log  Person  III  pada  uji  chi-
Tahun Hujan Kawasan Maksimum Tahunan (mm) Tahun Hujan Kawasan Maksimum Tahunan (mm) 2008 58,84 2014 52,89 2009 34,41 2015 89,32 2010 44,43 2016 62, 89 2011 40,73 2017 188,32 2012 86,78 2018 66,49 2013 57,38
kuadrat  besaran  χ 2 sebesar  2,182  lebih  kecil  dari  χ 2 kritik  sebesar  3,84  dan  pada  uji  Smirnov- Kolmogorov  besaran  Dmax  sebesar  0,076  lebih  kecil  dari  Dkritik  sebesar  0,39  (Widyasari, 2021).
Hasil hujan rancangan Kabupaten Bantul berbagai kala ulang dapat lihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Hujan Rancangan Kabupaten Bantul (Widyasari, 2021)
Dari  hujan  kawasan  (Syaifullah,  2020)  dan  hujan  rancangan  (Widyasari,  2021)  di  Kabupaten Bantul, penelitian untuk mendapatkan kurva IDF adalah melakukan analisis intensitas hujan dari hujan  rancangan  dengan  menggunakan  rumus  Mononobe  seperti  pada  persamaan  (2)  dan penggambaran  kurva  IDF  atau lengkung hujan di kawasan Kabupaten Bantul.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Analisis Kurva IDF Kabupaten Bantul
Hujan rancangan  Kabupaten  Bantul pada  Tabel  3 digunakan untuk menghitung  intensitas hujan untuk  kondisi  beberapa  waktu  hujan  (t)  dengan  untuk  jam  pertama  interval  10  menit,  untuk berikutnya  intervalnya  selama  60  menit  sampaikan  jam  ke  4.  Perhitungan  intensitas  hujan  tiap kala  ulang  dengan  menggunakan  rumus  Mononobe  seperti  pada  persamaan  (2)  dimana  R24 adalah  besar  hujan  rancangan  pada  Tabel  3,  t  adalah  waktu  hujan  tiap-tiap  interval,  dan    m ketetapan  sesuai  kondisi  tangkapan  diambil  sebesar  2/3.  Hasil  analisis  intensitas  hujan    berupa kurva IDF adalah sebagai berikut:
Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 2 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  2  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (3) dan grafik kurva IDF kala ulang 2 tahunan dapat dilihat pada Gambar 3.
𝐼 𝑡 = 308,62 × 𝑡 −0,667
(3)
Probabilitas Kala Ulang Hujan Rancangan (mm) 0,5 2 58,08 0,2 5 88,95 0,1 10 117,77 0,05 20 153,47 0,02 50 214,77 0,01 100 275,13

## 1. Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 5 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  5  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (4) dan grafik kurva IDF kala ulang 5 tahunan dapat dilihat pada Gambar 4.
𝐼 𝑡 = 472,62 × 𝑡 −0,667
(4)

## Gambar 4. Kurva IDF Kabupaten Bantul Kala Ulang 5 Tahunan

## 2. Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 10 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  10  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (5) dan grafik kurva IDF kala ulang 10 tahunan dapat dilihat pada Gambar 5.
𝐼 𝑡 = 625,76 × 𝑡 −0,667
(5)

## Gambar 5. Kurva IDF Kabupaten Bantul Kala Ulang 10 Tahunan

## 3. Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 20 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  20  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (6) dan grafik kurva IDF kala ulang 20 tahunan dapat dilihat pada Gambar 6.
𝐼 𝑡 = 815,45 × 𝑡 −0,667
(6)

## Gambar 6. Kurva IDF Kabupaten Bantul Kala Ulang 20 Tahunan
4. Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 50 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  50  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (7) dan grafik kurva IDF kala ulang 50 tahunan dapat dilihat pada Gambar 7.
𝐼 𝑡 = 1141,2 × 𝑡 −0,667
(7)

## Gambar 7. Kurva IDF Kabupaten Bantul Kala Ulang 50 Tahunan

## 5. Kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 100 tahunan
Persamaan  kurva  IDF  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  100  tahunan  berupa  kurva regresi  power dengan angka regresi (R 2 ) = 1, dimana t = waktu (menit) tertulis pada persamaan (8) dan grafik kurva IDF kala ulang 100 tahunan dapat dilihat pada Gambar 8.
𝐼 𝑡 = 1461,8 × 𝑡 −0,667
(8)

## Gambar 8. Kurva IDF Kabupaten Bantul Kala Ulang 100 Tahunan
Grafik  dan  persamaan  kurva  IDF  hujan  Kabupaten  Bantul  kala  ulang  2,  5,  10,  20,  50,  dan  100 tahunan  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  prakiraan  intensitas  hujan  dengan  memasukan waktu hujan yang didekati dengan waktu konsentrasi. Besaran intensitas dapat digunakan untuk perhitungan  besaran  debit  rancangan  dalam  perancangan  sistem  drainasi  permukaan  ( surface drainage ) dan dapat digunakan untuk perhitungan prakiraan banjir rancangan.

## KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini adalah diperoleh kurva IDF Kabupaten Bantul kala ulang 2, 5, 10, 20, 50, dan 100 tahunan berupa grafik dan persamaan berbentuk kurva regresi power dengan angka regresi  sebesar  1  Kurva  IDF  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  prakiraan  intensitas hujan  dengan  memasukan  waktu  hujan  yang  didekati  dengan  waktu  konsentrasi  di  wilayah Kabupaten Bantul dalam perancangan bangunan hidraulik atau perancangan drainasi.

## Daftar Pustaka
Fauziyah,  S.,  Sobriyah,  &  Susilowati.  (2013).  AnalisisKarakteristik  dan  Intensitas  Hujan  Kota Surakarta. e-Journal Matriks Teknik Sipil , 82 - 89.
Maftuh,  A.  (2000). Program  Analisis  Frekuensi,  Sofware  Excel  . Yogyakarta:  Tugas  Akhir, Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada.
Prayuda,  D.  D.  (2015).  Analisis  Karakterikstik  Intensitas  Hujan  di  Wilayah  Lereng  Gunung Merapi. Jurnal Rekayasa Infrastruktur vol. 1 , 14 - 19.
Sofia, D. A., & Nursela, N. (2019). Analisis Intensitas, Durasi, dan Frekuensi Kejadian Hujan di Wilayah  Sukabumi. JTERA  (Jurnal  Teknologi  Rekayasa),  Vol.  4,  No.  1  Terakreditasi “Peringkat 3” oleh Kemenristekdikti, Nomor SK: 30/E/KPT/2018, DOI: 10.31544/jtera.v4.i1.2019.85-92 , 85-92.
Suroso.  (2006).  Analisis  Intensity-Duration-Frequency  Kejadian  Hujan  di  Kabupaten Banjarnegara. Dinamika Rekayasa Vol 2 , 1 - 7.
Susilowati,  &  Dyah,  I.  K.  (2010).  Analisa  Karakteristik  Curah  Hujan  dan  Kurva  Intensitas Intensitas Frekuensi (IDF) di Propinsi  Lampung. Jurnal  Rekayasa Teknik Sipil  Universitas Lampung Vol. 14 No 1 ISSN: 0852-7733 , 47 - 56.
Syaifullah, M. (2020). Analisis Hujan Wilayah Dengan Metode Poligon Thiessen dan Isohiet di Kabupaten  Bantul  Menggunakan  Software  QGIS  dan  MS  Access. Yogyakarta:  Program Studi Teknik Sipil Universitas Janabadra.
Triatmodjo, B. (2014). Hidrologi Terapan. Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta.
Widyasari,  T.  (2021).  Analisis  Hujan  Rancangan  Kabupaten  Bantul. Seminar  Nasional Diseminasi  Hasil  Penelitian  2021  deHAP  2021 (pp.  305  -  311).  Yogyakarta:  LP3M Universitas Janabadra Yogyakarta.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian,  Publikasi,  dan  Pengabdian  Masyarakat Universitas Janabadara atas dana penelitian internal Universitas Janabadra Yogyakarta Anggaran Tahun 2021.