## ANALISIS KARAKTERISTIK INTENSITAS HUJAN DI WILAYAH LERENG GUNUNG MERAPI
Dhian Dharma Prayuda
Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Wiralodra, Indramayu, INDONESIA dhian.ugm@gmail.com

## ABSTRACT
Rainfall  has  certain  pattern  of  temporal  and  spatial  characteristics  that  influenced  by  the topographic and climatology variations of an area. The characteristics of rainfall are the intensity, duration,  depth,  and  frequency.  In  case  of  limited  data  of  short  duration  recorded  rainfall,  the intensity-duration  relationship  can  be  derived  through  empirical  approach  using  the  formula  of Sherman, Kimijima, Haspers, and Mononobe. Result of analysis by using recorded hourly rainfall on the slopes of Mt. Merapi with accuracy indicator value of the Root Mean Square Error (RMSE), shows that 10 of 14 rainfall stations have a tendency of characteristics compatibility with Sherman formula.
Keywords: Rainfall intensity, characteristics of rainfall, extreme rainfall

## ABSTRAK
Curah hujan memiliki pola tertentu karakteristik temporal dan spasial yang dipengaruhi oleh variasi topografi  dan  klimatologi  dari  suatu  daerah.  Karakteristik  curah  hujan  yang  intensitas  ,  durasi  , kedalaman  ,  dan  frekuensi  .  Dalam  kasus  data  terbatas  durasi  pendek  mencatat  curah  hujan  , hubungan  intensitas  -  durasi  dapat  diturunkan  melalui  pendekatan  empiris  menggunakan  rumus dari Sherman , Kimijima , Haspers , dan Mononobe.Result analisis dengan menggunakan tercatat curah hujan per jam di lereng Gunung Merapi dengan nilai indikator keakuratan Root Mean Square Error  (  RMSE  )  ,  menunjukkan  bahwa  10  dari  14  stasiun  curah  hujan  memiliki  kecenderungan karakteristik kompatibilitas dengan rumus Sherman.
Kata kunci : intensitas curah hujan , karakteristik curah hujan , curah hujan yang ekstrim

## I. PENDAHULUAN
Di Indonesia curah hujan memiliki tingkat keragaman  yang  sangat  tinggi  secara  ruang ( spatial )  dan  waktu  ( temporal ).  Keadaan  ini disebabkan  oleh  posisi  Indonesia  yang dilewati oleh garis katulistiwa dan keberadaannya  di  antara  dua  benua  dan  dua samudera.
Karakteristik hujan dapat dipengaruhi oleh variasi  topografi  dan  kondisi  klimatologi suatu wilayah.
Untuk mengetahui
karakteristik sebaran hujan ekstrim di wilayah lereng  Gunung  Merapi,  dapat  dilakukan analisis  sebaran  terhadap  data  hujan  ekstrim yang tersedia. Analisis sebaran hujan dilakukan dengan cara membandingkan berbagai  sifat  hujan  dengan  elevasi  stasiun hujan  dari  permukaan  air  laut.  Sifat  hujan  ini meliputi  besarnya  hujan  ekstrim  tahunan, jumlah  hari  hujan  serta  intensitas,  durasi  dan frekuensi hujan.
Penelitian  ini  bertujuan  menganalis  curah hujan di wilayah lereng Gunung Merapi untuk mengetahui  rumusan  intensitas  hujan  yang sesuai  dengan  karakteristik  curah  hujan  di wilayah  lereng  Gunung  Merapi.  Selain  itu, dengan  adanya  informasi  karakteristik  hujan wilayah  berupa  IDF,  maka  selanjutnya informasi ini dapat digunakan untuk melakukan  analisis  regionalisasi  intensitas hujan  berdasarkan  data  hujan  terukur  dari beberapa stasiun penakar hujan yang ada.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Proses Kejadian Hujan
Hujan  adalah  peristiwa  turunnya  air  dari atmosfer  ke  permukaan  bumi  yang  dapat terjadi  di  sembarang  tempat,  asalkan  ada  dua faktor  yang  mempengaruhinya  yaitu  adanya massa  udara  lembab  dan  terdapat  sarana meteorologis  yang  dapat  mengangkat  massa udara tersebut untuk berkondensasi (Sri Harto,
2000).  Hujan  akan  terjadi  apabila  molekul- molekul  air  hujan  sudah  mencapai  ukuran lebih  dari  1  mm,  hal  ini  memerlukan  waktu yang cukup untuk tumbuh dari ukuran sekitar 1-100  mikron  (Barry,  1971  dalam  Sri  Harto, 2000).
Hujan  merupakan  sumber  dari  semua  air yang mengalir di permukaan maupun di dalam tampungan  baik  di  atas  maupun  di  bawah permukaan  tanah  (Bambang  Triatmodjo, 2009). Hujan yang jatuh pada suatu DAS akan berubah  menjadi  aliran  di  sungai.  Dengan demikian  terdapat  suatu  hubungan  antara hujan  dan  debit  aliran  yang  tergantung  pada karakteristik suatu DAS.

## 2.2 Hubungan Topografi dan Hujan
Curah  hujan,  baik  intensitas  maupun periodenya  dipengaruhi  oleh  proses  fisis  dan dinamis  di  atmosfer  (Ina  Juaeni,  dkk.,  2006). Sementara  itu  salah  satu  faktor  yang berpengaruh  pada  proses  fisis  dan  dinamis atmosfer  adalah  bentuk  permukaan  atau dengan kata lain topografinya.
Ada  tiga  proses  yang  menghubungkan curah hujan dengan topografi, yaitu:
a. proses  adiabatik  sebagai  akibat  adanya penghalang  seperti  bangunan  gedung  dan gunung.  Penghalang  buatan  dan  alami tersebut  akan  menahan  massa  udara  yang bergerak  secara  horisontal,  lalu  memaksa udara naik ke atas,
b. proses  konvergensi  horisontal,  akibat adanya beda tekanan dipermukaan menyebabkan  massa  udara  mengumpul lalu naik ke atas yang memiliki suhu udara lebih rendah,
c. proses konvektif, pemanasan yang dipancarkan  oleh  permukaan  bumi,  baik dari daratan maupun lautan akan menghangatkan  massa  udara  lalu  naik menuju  tempat  yang  memiliki  suhu  udara rendah (Edvin Aldrian, dkk., 2011).

## 2.3 Intensitas Hujan
Tingkat  curah  hujan  dinyatakan  dalam jumlah  curah  hujan  tiap  satuan  waktu, biasanya dalam  mm/jam. Jumlah tinggi hujan per satuan waktu ini disebut sebagai intensitas hujan.  Jadi  intensitas  curah  hujan  berarti jumlah  presipitasi/curah  hujan  dalam  waktu yang relatif singkat (umumnya dalam waktu 2 jam).  Menurut  Sosrodarsono  dan  Takeda, 1985,  hujan  dapat  diklasifikasikan  berdasar intensitas  curah  hujannya.  Pengelompokan
klasifikasi  hujan  tersebut  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi hujan dan intensitas curah
hujan Keadaan Curah Hujan Intensitas Curah Hujan (mm) 1 jam 24 jam Hujan sangat ringan <1 <5 Hujan ringan 1-5 5-20 Hujan normal 5-10 20-50 Hujan deras 10-20 50-100 Hujan sangat deras >20 >100
Hubungan  intensitas  hujan  dan  durasi kejadian  dapat  dicari  dengan  pendekatan secara  empiris,  seperti  rumus  Sherman, Kimijima,  Haspers  dan  Mononobe  (Joko Sujono, 2011).
a. Rumus Sherman
n t a I  (1)
                                t t t N t t I t I a Log log log log log log . log log log 2 2 (2)
                             t t t N t I N t I n log log log log . log log log 2 (3)
b. Rumus Kimijima
b t a I n   (4)
        
                    t t t N t I N t I n log log log log . log log log 2 (5)
                                I I I N I t I I t I a n n 2 2 2 . (6)
                             I I I N t I N t I I b n n 2 2 . . (7)
c. Rumus Haspers
  jam t hujan durasi
Untuk 2 0                  R t t q R 260 60 120 0008 , 0 60 06 , 0 2 (8)   jam t hujan durasi Untuk 19 2  
  1 6 , 3   t R q (9)
d. Rumus Mononobe
jam t hujan Durasi 1  83 , 0 24 24 24        t R I (10)

## 2.4 Kurva IDF
Analisis  hubungan  dua  parameter  hujan yang  penting  berupa  intensitas  dan  durasi dapat  dihubungkan  secara  statistik  dengan suatu  frekuensi  kejadiannya  yang  hasilnya disajikan sebagai grafik  IDF (Joesron Loebis, 1992).
Kurva  IDF  merupakan  kurva  yang menyajikan hubungan antara frekuensi, intensitas  dan  lamanya  hujan.  Kurva  tersebut umumnya dibentuk dengan menggunakan data hujan  durasi  pendek  (menitan,  jam-jaman). Namun  bila  data  hujan  periode  pendek  tidak tersedia,  maka  kurva  IDF  masih  dapat  dibuat dengan  menggunakan  data  hujan  harian. Penyajian secara grafik berupa kurva Intensity -  Duration  -  Frequency (IDF)  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Kurva IDF

## III. METODOLOGI
3.1 Deskripsi Wilayah Studi
Lokasi  kajian  adalah  daerah  sebaran stasiun pencatat curah hujan di sekitar wilayah lereng Gunung Merapi yang secara administratif  terletak  di  wilayah  Kabupaten Sleman,  Kabupaten  Klaten  dan  Kabupaten Magelang.  Dalam  hal  ini  diambil  14  stasiun pencatat  curah  hujan,  yaitu  Stasiun  Babadan, Deles,  Gunung  Maron,  Ngandong,  Batur,
Argomulyo,  Ngepos,  Girikerto,  Plosokerep, Pucanganom,  Pakem,  Sukorini,  Sorasan  dan stasiun Randugunting.
Pemilihan  14  stasiun  hujan  tersebut berdasarkan  pada  sebaran  lokasi,  yang mewakili  variabilitas  elevasi  stasiun  hujan dari  muka  air  laut  dan  asumsi  kelengkapan data  hujan  yang  tersedia  sepanjang  1981- 2010.

## 3.2 Prosedur Penelitian
Secara  umum  tahapan  kajian  untuk mendapatkan  kurva  IDF  langkah-langkah analisis  yang  dilakukan  adalah  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisa Hujan Harian Maksimum
Pembacaan data hujan harian diambil dari data  hujan  jam-jaman  dengan  mengikuti standar  pembacaan  alat  pencatatan  hujan  di lokasi  penelitian  dengan  satu  data  harian dimulai  dari  pukul  09.00  dan  berakhir  pada pukul  08.00  hari  berikutnya.  Pemilihan  data dilakukan dengan cara yang sama untuk hujan
jam-jaman,  yaitu  dengan annual  maximum series . Data yang diperoleh dari pengelompokan ini selanjutnya diurutkan dari yang terbesar hingga terkecil untuk selanjutnya dilakukan analisis frekuensi. Hasil  pengelompokan  seri  data  hujan  harian maksimum  (P max )  untuk  Stasiun  Babadan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi hujan dan intensitas curah hujan
Tahun P max (mm) Tahun P max (mm) 1981 101 1996 96 1982 74 1997 76 1983 74 1998 117 1984 59 1999 111 1985 91 2000 85 1986 167 2001 118 1987 121 2002 118 1988 150 2003 137 1989 107 2004 80 1990 75 2005 101 1991 104 2006 100 1992 115 2007 109 1993 70 2008 174 1994 111 2010 141 1995 100

## 4.2 Hasil Analisa Frekuensi
Seri  data  yang  digunakan  dalam  analisis frekuensi  dalam  menentukan  nilai  intensitas hujan  secara  analitis  adalah  data  hujan maksimum  tahunan  ( annual  maximum  series ) yaitu  dengan  mengambil  satu  data  hujan maksimum  berdasarkan  durasi  tertentu  untuk setiap  tahunnya.  Data  hujan  maksimum tersebut selanjutnya diubah menjadi intensitas hujan  yang  kemudian  dari  nilai  intensitas hujan  tersebut  dilakukan  analisis  frekuensi untuk  mendapatkan  hujan  rancangan  dengan variasi periode kala ulang 2, 5, 10, 25, 50 dan 100  tahunan  yang  akan  digunakan  untuk menentukan intensitas hujan tiap durasinya.
Pada  analisa  frekuensi  ini  juga  dilakukan pengujian  untuk  mengetahui  pola  distribusi yang  paling  sesuai  untuk  intensitas  hujan rancangan  tiap  kala  ulang  yang  ditentukan. Hasil  analisis  frekuensi  hujan  harian  di seluruh stasiun hujan dapat di lihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil analisa frekuensi hujan harian

## 4.3 Hasil Analisa Kurva IDF
Kurva hasil analisis perhitungan intensitas curah  hujan  secara  analitis  merupakan  hasil dari  analisis  regresi  terhadap  nilai  intensitas hujan berdasarkan durasi dan kala ulang yang telah ditetapkan, dengan mengambil persamaan  yang  memiliki  nilai  koefisien determinasi (R2) yang mendekati 1 (satu).
Hasil analisis perhitungan pada semua stasiun hujuan  menunjukkan  nilai  determinasi  (R2) mendekati  nilai  satu,  hal  ini  menunjukkan bahwa  adanya  hubungan  yang  signifikan antara  intensitas  hujan,  durasi  dan  kala  ulang pada semua stasiun, sehingga semua data dari 14  stasiun  hujan  di  wilayah  lereng  Gunung Merapi ini dapat digunakan untuk perhitungan pada analisis selanjutnya.
Gambar 3. Kurva IDF metode analitis Stasiun Babadan
Perbandingan  nilai  deviasi  rata-rata  untuk rumus-rumus  intensitas  hujan  yang  dianalisis yaitu rumus  Sherman, Kimijima, Haspers dan Mononobe pada penelitian ini hanya dilakukan  perbandingan  dari  selisih  nilai intensitas saja dan tidak melakukan pengujian perbedaan nilai intensitas secara  statistik  atau uji  significant  difference.  Hasil  nilai  deviasi rerata  dari  empat  persamaan  empiris  tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  intensitas  dengan pendekatan  rumus  Sherman  memiliki  nilai
I 2 = 61.47t -0.87 I 5 = 71.79t -0.79 I 10 = 78.76t -0.76 I 25 = 87.66t -0.73 I 50 = 94.31t -0.72 I 100 = 100.9t -0.71 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 In te n si ta s H u ja n ( m m /j a m ) Durasi (jam) KU 2 tahunan KU 5 tahunan KU 10 tahunan KU 25 tahunan KU 50 tahunan KU 100 tahunan 2 tahunan 5 tahunan 10 tahunan 25 tahunan 50 tahunan 100 tahunan Argomulyo 116 164 197 239 270 302 Log Normal Babadan 103 128 144 163 176 189 Log Normal Batur 97 122 136 150 159 167 Normal Deles 95 119 133 151 163 175 Log Normal Gn. Maron 131 193 237 294 337 383 Log Normal Girikerto 118 152 174 202 223 244 Gumbel Ngandong 137 163 172 179 182 183 Log Pearson III Ngepos 125 161 182 206 223 239 Log Pearson III Pakem 84 114 133 158 176 193 Log Normal Plosokerep 84 133 172 228 275 328 Log Pearson III Pucanganom 65 92 112 142 167 194 Log Pearson III Randugunting 68 93 110 131 146 161 Gumbel Sorasan 68 97 120 152 180 211 Log Pearson III Sukorini 58 79 92 110 123 136 Log Pearson III Stasiun Hujan Rancangan Dengan Kala Ulang (mm) Distribusi
deviasi  terkecil,  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel 4 yang menunjukkan perbandingan nilai deviasi  rata-rata  rumus  intensitas  hujan  di  14 stasiun hujan untuk kala ulang 5 tahun.
Tabel 4. Perbandingan nilai deviasi rata-rata rumus intensitas hujan
She rman Kimijima Haspe rs Mononobe Argomulyo 0,1 5,3 0,8 0,4 Babadan 0,2 1,0 0,9 0,5 Batur 0,1 1,9 1,9 1,5 Deles 0,1 1,1 2,5 2,1 Girikerto 0,3 0,7 0,3 0,6 Gn. Maron 0,3 3,0 0,2 0,4 Ngandong 0,3 0,9 0,9 0,6 Ngepos 0,3 0,9 0,5 0,8 Pakem 0,1 0,3 1,0 0,7 Plosokerep 0,1 1,1 3,7 3,3 Pucanganom 0,0 0,5 0,9 1,3 Randugunting 0,1 1,0 1,7 1,3 Sorasan 0,1 0,3 0,6 0,2 Sukorini 0,2 0,9 1,7 2,0 Sta. Hujan De viasi Rata-Rata
Kurva  IDF  hasil  perbandingan  nilai intensitas  hujan  dengan  pendekatan    rumus- rumus  empiris  untuk  kala  ulang  5  tahunan  di Stasiun  Babadan  terhadap  nilai  intensitas terukur dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 In te n si ta s H u ja n ( m m /j a m ) Durasi (jam) Analitis Sherman Kimijima Haspers Mononobe

## Gambar 4. Kurva IDF Stasiun Babadan
dengan kala ulang 5 tahunan
4.4 Hasil  Uji  Kesesuaian  Rumus  Intensitas Hujan Metode untuk menentukan kriteria penampilan  atau  kalibrasi  model  terhadap hasil  pengamatan  lapangan  menurut  Drouge, G  dkk,  2002,  dapat  dilakukan  dengan pendekatan Root Mean Square Error (RMSE) yang  bertujuan  untuk  mempresentasikan  rata- rata  kuadrat  simpangan  (selisih)  antara  nilai hasil  perhitungan  (model)  terhadap  nilai pengukuran dengan mensyaratkan nilai simpangan  terkecil.  Hasil  kesesuaian  rumus intensitas  hujan  di  wilayah  lereng  Gunung Merapi disajikan pada Tabel 5.
Tabel  5.  Perbandingan  nilai  deviasi  rata-rata rumus intensitas hujan She rman Kimijima Haspe rs Mononobe Argomulyo 3,26 13,71 8,77 14,94 Babadan 2,37 3,86 1,43 4,24 Batur 1,57 4,42 2,04 4,66 Deles 2,08 1,95 3,91 5,86 Girikerto 4,20 6,99 4,99 9,33 Gn. Maron 12,08 14,88 11,78 20,42 Ngandong 11,23 17,31 9,74 11,66 Ngepos 4,36 4,54 10,56 7,49 Pakem 2,95 2,97 4,93 16,51 Plosokerep 2,94 6,37 12,73 16,41 Pucanganom 1,86 7,37 3,13 4,77 Randugunting 2,65 2,79 3,56 5,03 Sorasan 2,43 6,83 5,12 8,11 Sukorini 3,88 4,85 4,587 4,37 Sta. Hujan
Nilai Simpangan atau Se lisih (RMSE)
Hasil  uji  kesesuaian  dengan  menggunakan pendekatan RMSE dan didukung dengan hasil perbandingan  nilai  deviasi  rata-rata  dari masing-masing  rumus  empiris  yang  di analisis,  maka  dapat  diketahui  bahwa  rumus Sherman  merupakan  rumus  yang  memiliki kesesuaian  dengan  karakteristik  intensitas hujan di wilayah lereng Gunung Merapi. Hasil uji  kesesuaian  ini  tentu  masih  diperlukan pengujian  secara  statistik  atau  uji  significant difference untuk memperoleh hasil yang lebih terukur.  Ploting  rumus  terbaik  berdasarkan hasil  uji  RMSE  pada  masing-masing  stasiun pencatat  curah  hujan  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta sebaran rumus empiris karakteristik intensitas hujan

## V. KESIMPULAN
Terdapat  pola  hubungan  yang  signifikan antara  elevasi  dengan  rata-rata  jumlah  hujan tahunan  dimana  semakin  tinggi  suatu  daerah maka curah hujan rata-rata tahunan cenderung lebih  tinggi  dan  dari  hasil  uji  perbandingan
selisih  nilai  intensitas  hujan  dari  berbagai rumus  empiris  di  14  stasiun  yang  diamati  di wilayah  penelitian  menunjukkan  bahwa  10 stasiun  hujan  dengan  nilai  rata-rata  kuadrat simpangan (selisih) terkecil memiliki kecenderungan  kesesuaian  terhadap  rumus Sherman,  dengan  nilai  deviasi  rata-rata keseluruhan sebesar 0,2.

## DAFTAR PUSTAKA
As-syakur  A.R.,  Prasetia  R.,  2010, Pola Spasial  Anomali  Curah  Hujan  Selama
Maret  Sampai  Juni  2010  di  Indonesia; Komparasi  Data  TRMM  Multisatellite Precipitation  Analysis  (TMPA)  3B43 Dengan Stasiun Pengamat Hujan , Penelitian Masalah Lingkungan di Indonesia, 6 Agustus 2010: 505-515. Bambang Triatmodjo., 2009, Hidrologi Terapan ,  Cetakan  Kedua,  Beta  Offset, Yogyakarta. Drogue G., El Idrissi A., Pfister L., Leviandier T.,  Iffly  J.F.  &  Hoffmann  L.,  2002, Calibration  of  a  Parsimonious  Rainfall- Runoff  Model:  a  sensitivity  analysis  from local to regional scale . Proceedings of the First  Biennal  Meeting  of  the  International Environmental  Modeling  and  Software Society,  Lugano  (Switzerland),  volume  1: 464-469. Edvin  A.,  Mimin  K.,  Budiman.,  2011, Adaptasi dan Mitigasi  Perubahan Iklim di
Indonesia ,  Pusat  Perubahan  Iklim  dan Kualitas Udara Kedeputian Bidang Klimatologi, Badan Meteorologi, Klimatologi  dan Geofisika, Jakarta.
Ina  J.,  Bayong  T.H.,  Mezak  A.R.,  2006,
Periode  Curah  Hujan  Dominan  Dan Hubungannya  Dengan  Topografi, Jurnal Sains  dan  Teknologi  Modifikasi  Cuaca, UPT  Hujan  Buatan  BPPT,  7,  No.  2, Jakarta. Joesron Loebis., 1992, Banjir Rencana Untuk Bangunan  Air ,  Departemen  Pekerjaan Umum Joko  Sujono.,  2011, Hodrologi  Terapan , Bahan  Kuliah ,  Magister  Pengelolaan Bencana  Alam,  Program  Pascasarjana, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta Sosrodarsono  S.,  Takeda  K.,  1985, Hidrologi Untuk  Pengairan, PT.  Pradnya  Paramita, Jakarta Sri  Harto.,  2000, Hidrologi:  Teori,  Masalah, Penyelesaian, Nafiri Offset, Yogyakarta.