Diterima: 27 Februari 2019; Direvisi: 11 Mei 2019; Disetujui: 15 Mei 2019 JTERA, Vol. 4, No. 1, Juni 2019

## Analisis Intensitas, Durasi, dan Frekuensi Kejadian Hujan di Wilayah Sukabumi

## Dewi Ayu Sofia, Noneng Nursila
Program Studi Teknik Sipil, Politeknik Sukabumi Jl. Babakan Sirna No. 25 Kota Sukabumi, Indonesia dewiayusofia@polteksmi.ac.id

## Abstrak
Intensitas  dan  durasi  merupakan  parameter  penting  dalam  proses  pengalihragaman  hujan  menjadi  aliran.  Kedua parameter ini secara statistik dapat dihubungkan dengan suatu frekuensi kejadiannya dan menghasilkan grafik hubungan Intensitas-Durasi-Frekuensi  (IDF).  Kurva  IDF  dapat  digunakan  untuk  menghitung  limpasan  dan  debit  puncak  bila menggunakan  rumus  rasional.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  intensitas  curah  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.  Namun  demikian, penelitian  ini  belum dapat memutuskan rumus empirik  yang paling cocok untuk menghitung  intensitas curah hujan di wilayah Sukabumi.
Kata kunci: intensitas hujan, durasi, kurva IDF, Rumus Haspers, Rumus Mononobe

## Abstract
Intensity  and  duration  are  important  parameters  in  the  rainfall-runoff  transformation  process.  These  two parameters can be statistically linked to a frequency occurrence and produce Intensity-Duration-Frequency curve. The IDF curve can be used to calculated runoff and peak discharge when using rational formula. The purpose of this study is to analyze rainfall intensity and describe the IDF curve  at rainfall stations spread accross Sukabumi area. Rainfall intensity calculation methode uses empirical approach formula, such as Haspers and Mononobe. The results of the IDF curve research for all rain stations show heavy rainfall occurs in short duration and there are difference in the rainfall intensity value of  the calculation results by using Haspers and Mononobe formulas. However, this study has not been able to decide which empirical formula is most suitable for calculating the rainfall intensity in Sukabumi region.
Keywords: rainfall intensity, duration, IDF curve, Hasper Formula, Mononobe Formula

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  peranan  hidrologi  di  dunia  Teknik Sipil,  khususnya  di  bidang  keairan  adalah  sebagai dasar  atau  acuan  desain  hidraulis.  Hasil  analisis hidrologi  yang  diperlukan  dalam  kegiatan  tersebut adalah  banjir  rancangan.  Banjir  rancangan  adalah salah  satu  besaran  rancangan  untuk  suatu  rencana pembuatan  bangunan  air  atau  bangunan  yang keberadaannya  (fungsi  operasi  dan  stabilitas) dipengaruhi  oleh  karakteritik  aliran  banjir  [1]. Idealnya  banjir  rancangan  dapat  diperoleh  dari analisis  frekuensi  debit  banjir  maksimum,  namun masalahnya  adalah  sulit  ditemukan  data  debit
dengan  rentang  waktu  yang  panjang.  Salah  satu solusi  untuk  mengatasi  hal  tersebut  adalah  dengan melakukan analisis pengalihragaman hujan menjadi aliran,  karena  ketersediaan  data  hujan  yang  lebih mudah  untuk  diperoleh.  Dalam  pengalihragaman hujan  menjadi  aliran  ada  beberapa  sifat  hujan  yang penting  untuk  diperhatikan,  antara  lain  intensitas hujan (I), lama waktu hujan (t), kedalaman hujan (d), frekuensi  (f),  dan  luas  daerah  pengaruh  hujan  (A) [2].  Analisis  hubungan  dua  parameter  hujan  yang penting  berupa  intensitas  dan  durasi  dapat dihubungkan secara statistik dengan suatu frekuensi kejadiannya.  Penyajian  secara  grafik  hubungan  ini adalah  berupa  kurva Intesity-Duration-Frequency
(IDF)  [3].  Kurva  ini  dapat  digunakan  untuk perhitungan limpasan ( runoff ) dan debit puncak bila
menggunakan  Rumus  Rasional  dengan  memilih intensitas  curah  hujan  yang  sebanding  dengan
waktu  konsentrasi.  Kurva  ini  juga  menunjukkan besarnya  kemungkinan  terjadinya  intensitas  curah hujan  yang  berlaku  untuk  lamanya  curah  hujan sembarangan [4].
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  [4].  Kurva  IDF  dari  hujan  harian digambarkan  berdasarkan  intensitas  hujan  dengan menggunakan  Rumus  Mononobe  [5].  Kurva  IDF juga  dibuat  untuk  wilayah  Lereng  Gunung  Merapi dengan  menggunakan  beberapa  rumus  intensitas, seperti  Rumus  Sherman,  Kimijima,  Haspers  dan Mononobe  [6].  Selain  itu,  penelitian  [7]  juga melakukan  analisis  kurva  IDF  untuk  wilayah  Kota Surakarta.  Kurva  IDF  dibuat  dengan  menggunakan beberapa  rumus  pendekatan,  seperti Talbot, Sherman, Ishiguro dan SDR-IDF.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  intensitas  hujan  dan  penggambaran kurva  IDF  di  Wilayah  Sukabumi.  Penelitian  ini memiliki  tujuan  yang  sama  dengan  penelitian  [4]- [7],  namun  objek  penelitian  dan  pemilihan  rumus analisis  intensitas  yang  dipilih  berbeda,  yang
dimana  digunakan  Rumus  Haspers  dan  Mononobe. Pemilihan rumus ini, dikarenakan data yang tersedia di  lokasi  penelitian  hanya  data  hujan  harian. Umumnya kurva IDF dibentuk dengan menggunakan  data  hujan  durasi  pendek  (menitan dan  jam-jaman).  Namun  bila  data  hujan  periode pendek tidak tersedia, maka kurva IDF masih dapat dibuat  dengan  data  hujan  harian  menggunakan rumus  pendekatan,  yakni  Rumus  Mononobe  dan Haspers [8].

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  merupakan  lokasi  stasiun pencatat  curah  hujan  yang  digunakan.  Secara administratif  lokasi  tersebut  terletak  di  wilayah Kota  dan  Kabupaten  Sukabumi.  Peta  lokasi penelitian  ditampilkan pada Gambar 1.
Data  yang  digunakan  merupakan  data  curah hujan  harian  dari  9  stasiun  pencatat  curah  hujan dengan  rentang  waktu  dari  tahun  2003-2017. Stasiun  curah  hujan  yang  dianalisis  antara  lain Stasiun Geger Bitung, Cicatih, Cikarang Nguluwung,  Cimandiri,  Cisekarwangi,  Citarik, Ciaul, Ciutara dan Citarik Pajagan/Cikidang.

## Gambar 2. Tahapan penelitian

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  memperoleh tujuan  akhir  dari  penelitian  dilakukan  seperti  pada [9] sebagai berikut .
1. Melakukan  pengumpulan  data  curah  hujan  yang ada di lokasi penelitian.
2. Melakukan  pemilihan  data  curah  hujan  harian maksimum  di  masing-masing  stasiun  untuk setiap tahun.
3. Melakukan  analisis  frekuensi  data  curah  hujan maksimum  untuk  memperoleh  hujan  rancangan di  tiap  stasiun  hujan  menggunakan  parameter statistik  distribusi  probabilitas  Metode  Momen dengan bantuan software MS-Excel.
4. Melakukan  analisis  intensitas  curah  hujan  dari hujan  rancangan  dengan  menggunakan  rumus pendekatan  empirik,  yakni  Rumus  Haspers  dan Mononobe.
5. Melakukan  penggambaran  kurva  IDF  untuk masing-masing  stasiun  berdasarkan  analisis intensitas curah hujan.
Tahapan  penelitian  yang  diuraikan  di  atas  dapat digambarkan dalam bagan alir pada Gambar 2.

## C. Analisis Frekuensi Curah Hujan
Analisis  frekuensi  digunakan  untuk  menentukan hujan  rancangan  dalam  berbagai  kala  ulang berdasarkan  distribusi  yang  paling  sesuai  antara distribusi  hujan  secara  teoritik  dengan  distribusi hujan empirik [5]. Pada penelitian ini dihitung hujan
rancangan harian dengan kala ulang 2, 5, 10, 25, 50 dan 100 tahun.
Adapun  langkah-langkah  analisis  frekuensi adalah sebagai berikut ini.
1. Menentukan  hujan  harian  maksimum  di  stasiun untuk setiap tahun. 2. Mengurutkan  data  hujan  maksimum  dari  yang terbesar hingga yang terkecil.
3. Menentukan parameter statitisk data seperti nilai rerata,  standar  deviasi,  koefisien  variasi  (Cv), koefisien  kemencengan  (Cs)  dan  koefisien kurtosis (Ck). a. Rerata ̅ ∑ (1)
b. Standar Deviasi
√ ∑ ̅ (2)
c. Koefisien Variasi
̅ (3)
d. Koefisien Kemencengan ∑ ̅ (4)
e. Koefisien Kurtosis
∑ ̅ (5)
dimana: n = jumlah data yang dianalisis 4. Menentukan  jenis  distribusi  probabilitas  yang sesuai  dengan  parameter  statistik  yang  ada. Syarat  parameter  statistik  untuk  menentukan jenis distribusi probabilitas disajikan pada Tabel 1,  sedangkan  persamaan  garis  teoritik  untuk masing-masing  perobabilitas  disajikan  pada Tabel 2.

## Tabel 1. Parameter statistik untuk menentukan jenis
distribusi probabilitas Jenis Distribusi Syarat Normal Log Normal Gumbel Log Pearson Jika tidak ada uji parameter yang memenuhi
Tabel 2. Persamaan garis teoritik untuk setiap jenis distribusi probabilitas Jenis Distribusi Persamaan Garis Teoritik Normal ̅ (6) Log Normal ̅ (7) Gumbel ̅ (8) Log Pearson Garis lengkung
Dimana:
=   hujan  rancangan  dengan  kala  ulang  T tahun (mm),
=  variabel reduksi,
=   standar deviasi,
=   variabel reduksi untuk distribusi Gumbel, =   rerata variabel reduksi distribusi Gumbel, =   standar deviasi dari variabel reduksi.
5. Melakukan uji kesesuaian distribusi yang dipilih dengan  menggunakan  Uji  Chi-Kuadrat  dan Smirnov Kolmogorov.
a. Uji Chi-Kuadrat
Uji  Chi-Kuadrat  digunakan  untuk  menguji apakah  distribusi  pengamatan  dapat  disamai dengan baik oleh distribusi teoritis. Perhitungannya  dilakukan  dengan  rumus berikut:
∑ (9)
dengan:
=   harga Chi-Kuadrat,
=   frekuensi diharapkan untuk kelas i ,
=   frekuensi yang terbaca untuk kelas i , =   jumlah kelas.
Syarat  uji  Chi  Kuadrat  adalah  nilai harus lebih  kecil  dari yang  besarnya tergantung pada derajat kebebasan ( ) dan derajat  nyata  ( .  Pada  analisis  frekuensi pada umumnya digunakan ,
sedangkan  DK  diperoleh  dari  rumus  di bawah ini.
(10)
dengan:
=  derajat kebebasan,
=   jumlah kelas,
=  jumlah  parameter  distribusi  yang dipilih.
b. Uji Smirnov Kolmogorov
Pada  uji  ini  dicari  nilai  selisih  probabilitas tiap  varian
menurut  distribusi  empirik dan  teoritik  (  ).  Nilai  maksimum  harus lebih kecil dari  kritik.

## D. Analisis Intensitas dan Durasi Hujan
Intensitas  hujan  merupakan  ketinggian  hujan yang  terjadi  pada  suatu  kurun  waktu  dimana  air tersebut  terkonsentrasi  [3].  Durasi  adalah  lamanya suatu  kejadian  hujan.  Intensitas  hujan  yang  tinggi pada  umumnya  terjadi  dengan  durasi  pendek  dan meliputi daerah yang tidak terlalu luas.
Hubungan  intensitas  hujan  dan  durasi  kejadian dapat dicari dengan menggunakan rumus pendekatan  secara  empiris,  seperti  rumus  Sherman, Kimijima,  Haspers  dan  Mononobe  [8].  Seandainya data  curah  hujan  yang  tersedia  merupakan  data curah  hujan  harian,  maka  untuk  menghitung intensitas  hujan  dapat  digunakan  rumus  Mononobe dan Haspers.
1. Rumus Mononobe
( ) (11)
dimana:
= intensitas curah hujan (mm/jam),
= curah  hujan  maksimum  dalam  24  jam (mm),
= lamanya curah hujan (mm).
2. Rumus Haspers Untuk durasi hujan ( jam) { } (12) Untuk durasi hujan ( jam) (13)
dimana:
=   intensitas hujan (mm),
=   hujan harian rancangan dengan kala ulang T tahun.

## E. Kurva IDF
Kurva  IDF  merupakan  kurva  yang  menyajikan hubungan  antara  frekuensi,  intensitas  dan  lamanya hujan  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  lengkung intensitas  hujan  dengan  kala  ulang  tertentu. Pembuatan  kurva  IDF  dapat  dilakukan  dari  hasil analisis frekuensi data hujan otomatik (durasi menit dan  jam).  Jika  data  otomatik  tidak  tersedia,  IDF dapat  diturunkan  berdasarkan  ananlisis  data  harian dan dengan rumus pendekatan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Frekuensi Hujan
Seri  data  yang  digunakan  dalam  analisis frekuensi  untuk  menentukan  nilai  intensitas  curah hujan  adalah  dengan  menggunakan  data  hujan harian  maksimum  (P maks )  tahunan.  Data  hujan
maksimum  ini  selanjutnya  diurutkan  dari  yang terbesar  sampai  dengan  yang  terkecil.  Sebagai contoh,  hasil  pengelompokan  data  hujan  harian maksimum ditampilkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hujan harian maksimum di Stasiun
Cimandiri Tahun P maks (mm) 2003 52 2004 83 2005 81 2006 72 2007 69 2008 84 2009 87 2010 79 2011 68 2012 90 2013 69 2014 71 2015 74 2016 76 2017 96
Setelah  data  hujan  disusun  dari  yang  terbesar sampai dengan yang terkecil, selanjutnya dilakukan perhitungan parameter statistik. Berdasarkan perhitungan  parameter  statistik  ini,  dapat  dipilih jenis distribusi yang sesuai untuk menghitung hujan rancangan  dengan  beberapa  kala  ulang,  yakni  2,  5, 10, 25, 50 dan 100 tahun. Untuk menguji kecocokan distrbusi  probabilitas  curah  hujan  yang  dipilih, kemudian dilakukan uji statistik dengan menggunakan  metode  Chi-Kuadrat  dan  Smirnov Kolmogorov.  Hasil  analisis  frekuensi  curah  hujan harian  di  seluruh  stasiun  hujan  dapat  dilihat  pada Tabel 4.

## B. Analisis Intensitas Hujan
Hasil  analisis  intensitas  hujan  jam-jaman denganberbagai  durasi  dari  data  hujan  harian dengan  menggunakan  pendekatan  Rumus  Haspers untuk  Stasiun  Cimandiri  ditampilkan  pada  Tabel  5. Kemudian,  untuk  intensitas  hujan  yang  diperoleh dari  hasil  pendekatan  dengan  Rumus  Mononobe ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 4. Hasil analisis frekuensi hujan harian
Stasiun Hujan Rancangan dengan Kala Ulang Distribusi 2 tahunan 5 tahunan 10 tahunan 25 tahunan 50 tahunan 100 tahunan Ciaul 56,11 98,62 129,63 170,81 202,43 234,56 Log Pearson III Cikidang 135,02 191,69 227,05 269,23 298,93 327,28 Log Pearson III Cicatih 97,35 112,36 121,10 131,18 138,13 144,69 Log Normal Cikarang Nguluwung 129,60 171,63 199,23 233,98 259,85 285,73 Log Pearson III Cimandiri 76,73 85,84 90,60 95,68 98,95 101,90 Normal Cisekarwangi 88,47 102,43 109,72 117,51 122,53 127,05 Normal Citarik 63,77 101,18 135,27 191,92 246,25 313,20 Log Pearson III Ciutara 96,23 117,19 128,74 141,38 149,68 157,20 Log Pearson III Gegerbitung 82,848 101,379 112,660 126,078 135,584 144,744 Log Normal
Tabel 5. Hasil analisis intensitas curah hujan dengan Rumus Haspers di Stasiun Cimandiri
Durasi (jam) Intensitas hujan dengan kala ulang (mm/jam) 2 tahunan 5 tahunan 10 tahunan 25 tahunan 50 tahunan 100 tahunan 1 41,40 46,13 48,59 51,20 52,88 54,39 2 21,31 23,84 25,17 26,58 27,49 28,31 3 10,66 11,92 12,58 13,29 13,74 14,15 4 7,10 7,95 8,39 8,86 9,16 9,44 5 5,33 5,96 6,29 6,64 6,87 7,08 6 4,26 4,77 5,03 5,32 5,50 5,66 7 3,55 3,97 4,19 4,43 4,58 4,72 8 3,04 3,41 3,60 3,80 3,93 4,04
Tabel 6. Hasil analisis intensitas curah hujan dengan Rumus Mononobe di Stasiun Cimandiri
Durasi (jam) Intensitas hujan dengan kala ulang (mm/jam) 2 tahunan 5 tahunan 10 tahunan 25 tahunan 50 tahunan 100 tahunan 1 26,60 29,76 31,41 33,17 34,31 35,33 2 16,76 18,75 19,79 20,90 21,61 22,26 3 12,79 14,31 15,10 15,95 16,49 16,98 4 10,56 11,81 12,46 13,16 13,61 14,02 5 9,10 10,18 10,74 11,34 11,73 12,08 6 8,06 9,01 9,51 10,05 10,39 10,70 7 7,27 8,13 8,58 9,06 9,37 9,65 8 6,65 7,44 7,85 8,29 8,58 8,83

## C. Analisis Kurva IDF
Durasi  dan  hasil  analisis  intensitas  curah  hujan untuk  setiap  kala  ulang  dengan  menggunakan pendekatan Rumus Mononobe  dan Haspers selanjtnya  digambarkan  pada  koordinat  kartesius. Sumbu  absis  ( )  menyatakan  durasi,  sedangkan sumbu  ordinat  ( )  menyatakan  intensitas.  Hasil penggambaran data tersebut, selanjutnya dinamakan dengan Kurva IDF.
Kurva  IDF  dari  hasil  analisis  intensitas  curah hujan  di  Stasiun  Cimandiri  dengan  Rumus  Haspers ditampilkan  pada  Gambar  3,  sedangkan  dengan Rumus  Mononobe  ditampilkan  pada  Gambar  4. Dari kedua kurva IDF tersebut dapat terlihat bahwa intensitas curah hujan yang tinggi berlangsung pada durasi  pendek,  sebaliknya  curah  hujan  dengan intesitas  yang  rendah  cenderung  terjadi  pada  durasi yang  relatif  panjang.  Hasil  seperti  ini  juga  terjadi pada stasiun hujan yang lain yang dijadikan sebagai objek  penelitian.  Interpretasi  kurva  IDF  sangat penting  untuk  menentukan  debit  banjir  rencana dengan Metode Rasional untuk kegiatan perancangan drainase.
Pada  Gambar  5,  jika  dilakukan  perbandingan kurva  IDF  dengan  kala  ulang  5  tahunan  di  Stasiun Cimandiri  dengan  hasil  analisis  Rumus  Mononobe dan  Haspers.  Dari  perbandingan  tersebut  diperoleh hasil  perhitungan  intensitas  curah  hujan  yang berbeda.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  oleh  tetapan konstanta  (n)  yang  perlu  dikoreksi.  Kondisi  ini terjadi  pada  [6],  dimana  nilai  konstanta  yang ditetapkan  bukan  yang  biasa  digunakan ( ) , melainkan  tetapan  baru  senilai  0,83.  Hasil  dari penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  nilai intensitas  hujan  untuk  beberapa  rumus  empiris, termasuk  Mononobe  dan  Haspers  memiliki  selisih nilai yang relatif kecil.
Pada  penelitian  ini  belum  dapat  ditentukan rumus pendekatan empirik terbaik untuk
menghitung  intensitas  curah  hujan  di  setiap  stasiun yang  tersebar  di  wilayah  Sukabumi.  Hal  ini dikarenakan  oleh  ketidaktersediaan  data  hujan  jam- jaman  untuk  memvalidasi  intensitas  hujan  hasil perhitungan.
Gambar 3. Kurva IDF dengan Rumus Haspers di Stasiun Cimandiri
Gambar 4. Kurva IDF dengan Rumus Mononobe di Stasiun Cimandiri
0 10 20 30 40 50 60 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 In te n si ta s Huj an ( m m /j a m ) Durasi (Jam) T = 2 tahunan T = 5 tahunan T = 10 tahunan T = 25 tahunan T = 50 tahunan T = 100 tahunan 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 In te n si ta s Huj an ( m m /j a m ) Durasi (Jam) T = 2 tahunan T = 5 tahunan T = 10 tahunan T = 25 tahunan T = 50 tahunan T = 100 tahunan

## Gambar 5. Perbandingan kurva IDF dengan Rumus
Haspers dan Mononobe di Stasiun Cimandiri

## IV. K ESIMPULAN
Intensitas hujan dan penggambaran kurva IDF di Wilayah  Sukabumi  dengan  metode  Haspers  dan Mononobe  telah  berhasil  dianalisis  pada  penelitian ini.  Analisis  dilakukan  terhadap  intensitas,  durasi, dan frekuensi kejadian hujan dari tahun 2003-2017. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hujan  dengan intensitas  tinggi  terjadi  pada  durasi  pendek. Terdapat  perbedaan  nilai  intensitas  hujan  antara hasil  perhitungan  dengan  rumus  Haspers  dan Mononobe.  Namun  demikian,  penelitian  ini  belum dapat  memutuskan  intensitas  mana  yang  paling sesuai  digunakan  di  wilayah  Sukabumi.  Hal  ini dikarenakan  keterbatasan  data  hujan  yang  ada. Penelitian  selanjutnya  yaitu  melakukan  validasi hasil  hitungan  intensitas  curah  hujan  dengan pendekatan,  jika  tersedia  data  rekaman  curah  hujan jam-jaman. Dengan demikian, kita bisa menentukan
rumus  pendekatan  intensitas  curah  hujan  yang paling sesuai untuk wilayah Sukabumi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  P3M Politeknik  Sukabumi  yang  telah  memberikan bantuan  dana  penelitian  melalui  hibah  internal Penelitian  Terapan  Unggulan  Program  Studi  tahun 2018.

## R EFERENSI
[1] R.  Jayadi, “Banjir  Rancangan  ( Design  Flood )”, Handout  Kuliah  Hidrologi  Terapan,  Universitas Gadjah Mada, 2013.
[2] C. D. Soemarto, Hidrologi Teknik , Surabaya: Usaha Nasional, 1987.
[3] J.  Loebis, Banjir  Rencana  untuk  Bangunan  Air , Jakarta: Departemen Pekerjaan Umum, 1992.
[4] Susilowati  and  D.  I.  Kusumastuti,  “Analisa Karakteristik  Curah  Hujan  dan  Kurva  Intensitas Durasi  Frekuensi  (IDF)  di  Propinsi  Lampung, Jurnal Rekayasa , vol 14, pp. 47-56, April 2010.
[5] Suroso,  “ Analisis  Intensity-Duration-Frequency Kejadian  Hujan  di  Kabupaten  Banjarnegara”, Dinamika Rekayasa , vol 2, pp. 1-7, Februari 2006.
[6] D.  D.  Prayuda,  “Analisis  Karakterikstik  Intensitas Hujan di  Wilayah Lereng Gunung Merapi”, Jurnal Rekayasa Infrastruktur , vol 1, pp. 14-19, Juni 2015.
[7] S.  Fauziyah,  Sobriyah,  and  Susilowati,  “Analisis Karakteristik dan Intensitas Hujan Kota Surakarta”, e-Jurnal Matriks Teknik Sipil ,  pp. 82-89, Juni 2013.
[8] J.  Sujono,  “Hujan”,  Handout  Kuliah  Hidrologi Lanjut, Universitas Gadjah Mada, 2013.
[9] D.  A.  Sofia,  “Analisis  durasi  hujan  dominan  dan pola  distribusi  curah  hujan  jam-jaman  di  wilayah gunung Merapi,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 1 no. 1, pp. 7-14, 2016. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 In te n si ta s Huj an ( m m /j a m ) Durasi (Jam) IDF Haspers IDF Mononobe