## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## SISTEM INFORMASI MANAJEMEN HUJAN DAN BANJIR RANCANGAN
Habib Ratu Perwira Negara 1 , Syaharuddin 2 , Ripai 3
STMIK Bumigora Mataram 1 , Universitas Islam Negeri (UIN) Mataram 2,3
Habib.ratu@gmail.com 1 abialmusthafa@yahoo.com 2 , ripai@yahoo.com 3

## Abstrak
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  pengembangan untuk  menghasilkan  aplikasi  berbasis  desktop  dalam menciptakan system informasi manajemen hujan dan banjir rancangan yang disebut SIM-HBR. Aplikasi ini dirancang untuk melakukan simulasi prediksi hujan dan banjir yang akan terjadi dalam periode waktu tertentu. Informasi  tersebut  dapat  digunakan  dalam  perencanaan  pembangunan  infrastruktur  dan  kebijakan  lainnya. System  kerja  SIM-HBR  ini  adalah  mengambil  data  hidrologi  DAS  pada  database  mencakup Luas  DAS, Panjang  Sungai,  Koefesien  Aliran,  Parameter  Tr  dan  Alpha,  Stasiun  Berpengaruh  dan  Koefesien  Theisen Stasiun. Kemudian menghitung nilai curah hujan maksimum harian tahunan DAS, validasi data mencakup, homogenitas, konsistensi dan kesamaan jenis (Standar Iso 9001:2008), memeriksa kesesuaian PDF dan CDF emperik VS  teoritis  mencakup  :  distribusi  normal,  lognormal,  gamma,  loggamma,  gumbel,  log  gumbel, pearson3 dan logpearson3 dengan uji horizontal dan Vertikal menurut statistik Chi-kuadrat dan Kolmogorof, menghitung Hitung  Hujan  Rancangan    dengan  berbagai  kala  ulang  menurut    distribusi  Probabilitas,  dan menghitung Debit Rancangan dengan pendekatan Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu (HSSN). Sedangkan hasil  yang  ditampilkan  adalah (1) Tabel data  hujan  harian  maksimum  tahunan, (2) Tabel  uji  validasi    data curah hujan maksimum harian tahunan, (3) Tabel Hujan Rancangan dan Tabel  Banjir Rancangan, (4) Grafik deteksi outlier data curah hujan maksimu harian tahunan, (5) Grafik series data curah hujan maksimum harian tahunan, (6) Grafik dan kriteria kesesuai PDF dan CDF teoritis dengan emperik data curah hujan maksimum harian tahunan, dan (7) Hidrograf Hujan Rancangan dan Hidrograf Banjir Rancangan.
Kata Kunci: Informasi, Hujan, Banjir, Rancangan, Matlab

## I. PENDAHULUAN
Banjir  merupakan  peristiwa  terjadinya genangan  pada  daerah  datar  sekitar  sungai  sebagai akibat  meluapnya  air  sungai  yang  tidak  mampu ditampung  oleh  sungai.  Selain  itu,  banjir  adalah interaksi  antara  manusia  dengan  alam  dan  sistem alam itu sendiri. Bencana banjir ini merupakan aspek interaksi  manusia  dengana  alam  yang  timbul  dari proses dimana manusia mencoba menggunakan alam yang  bermanfaat  dan  menghindari  alam  yang merugikan manusia [6]. Bencana alam seperti banjir perlu mendapatkan perhatian khusus, sebab bencana tersebut  menelan  korban jiwa  dan  kerugian  terbesar (40%) dari seluruh kerugian bencana alam [4]. Banjir sebagai  akibat  dari  meluapnya  atau  meningkatnya debit  sungai  telah  banyak  menimbulkan  kerusakan, baik  dari  kerusakan  lingkungan  alami  maupun lingkungan buatan.
Perubahan kondisi lahan dari waktu ke waktu membuat  ancaman  terjadinya  banjir  semakin  besar.
Hal ini disebabkan oleh beberapa hal, antara lain: 1) Daya tampung sungai makin lama makin kecil akibat pendangkalan.  2)  Fluktuasi  debit  air antara  musim penghujan  dengan  musim  kering  makin  tinggi.  3) Terjadi  konversi  lahan  pertanian  dan  daerah  buffer alami  ke  lahan  non  pertanian  dengan  mengabaikan konservasi  sehingga  menyebabkan  rusaknya  daerah tangkapan  air  (cacthment  area).  4)  Eksploitasi  air tanah  yang  berlebihan  menyebabkan  lapisan  aquifer makin dalam sehingga penetrasi air laut lebih jauh ke darat  yang  berakibat  mengganggu  keseimbangan hidrologi [9].
Upaya-upaya  untuk  mengatasi  banjir  telah dilakukan antara lain dengan melakukan pengerukan sedimen,  merehabilitasi  tanggul  sungai  untuk menambah kapasitas tampung debit sungai, peningkatan  kemampuan  meresapnya  air  hujan  dari setiap  penggunaan  lahan  baik  daerah  hulu  maupun hilir  dan  menghindari  darah  rawan  banjir  atau bantaran sungai sebagai tempat pemukiman.

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Sistem Informasi Manajemen Hujan dan Banjir Rancangan
Habib Ratu Perwira Negara, Syaharuddin, Ripai
Dalam upaya mengatasi permasalahan akibat terjadinya  banjir,  ada  beberapa  cara  yaitu  salah satunya  mengetahui  sebab-sebab  terjadinya  banjir dan  daerah  sasaran  banjir,  yang  tergantung  pada karakteristik klimatologi, hidrologi, dan kondisi fisik wilayah.
Dari  hal  tersebut  di  atas Balai  Informasi Sumber  Daya  Air  (BISDA)  Provinsi  NTB melaksanakan  Pekerjaan Pengembangan  Sistem Informasi  Hujan dan  Banjir  Rancangan.  Selain  hal tersebut  ada  beberapa  faktor  yang  mendasari sehingga  dilakukannya  kegiatan  tersebut.  Adapun faktor-faktor tersebut adalah:
a. UU  No.  14  Tahun  2008  tentang  keterbukaan informasi Publik
b. PERRES  No.  88  Tahun  2012  tentang  Sistem Informasi  Hidrologi,  Hidroklimatologi  dan Hidrogeologi (SIH3)
c. PERMEN  PU  No.  04/PRT/M/2009  tentang
Sistem Manajemen Mutu
d. Informasi hidrologis Hujan dan Banjir
Rancangan  sebagai  dasar  dalam  kebijakan
Desain infrastruktur ke-PU-an
e. Balai  ISDA  belum  memiliki  sistem  penerbitan informasi hujan dan banjir rancangan yang dapat diakses dengan cepat, tepat dan benar
f. Perlu  ada  pengembangan  Sistem  Informasi Hujan  dan  Banjir  Rancangan  berbasis  Aplikasi Dekstop  yang  terintegrasi  dengan  Sistem Jaringan LAN dan WAN yang dapat menerbitkan  informasi  Hujan  dan  Banjir Rancangan yang cepat, tepat dan benar.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  umum  metode  yang  akan  digunakan dalam kegiatan pengembangan terdiri dari:
a. Studi pendahuluan dan pengumpulan data awal
b. Pengembangan produk awal (prototype)
c. Simulasi dan validasi produk awal (prototype)
d. Pengembangan produk akhir (revisi)
e. Simulasi dan publikasi
Sistem yang akan dikembangkan merupakan suatu sistem informasi yang terintegrasi dengan SIM- HIDRO yang  sudah  dikembangkan  sebelumnya  di BISDA yang terkoneksi melalui jaringan WAN dan
LAN.  Arsitektur  rencana  pengembangan  ke  dalam sistem yang sudah ada seperti gambar berikut:
Secara  sederhana,  sistem  kerja  dari  SIM-HBR  yang akan dirancang disajikan dalam Tabel 1 berikut ini.
Gambar 1. Desain Rencana Pengembangan SIM-HBR

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Sistem Informasi Manajemen Hujan dan Banjir Rancangan
Habib Ratu Perwira Negara, Syaharuddin, Ripai

## Tabel 1 Rencana Pengembangan Algoritma Komputasi
INPUT Nama DAS PROSES 1. Ambil data hidrologis DAS pada data base mencakup: Luas DAS, Panjang Sungai, Koefesien  Aliran,  Parameter  Tr  dan  Alpha,  Stasiun  Berpengaruh  dan  Koefesien Theisen Stasiun
2. Hitung  nilai curah hujan maksimum harian tahunan DAS
3. Periksa  validasi    data  mencakup,  homogenitas,  konsistensi  dan  kesamaan  jenis (Standar Iso 9001:2008)
4. Periksa  kesesuaian  PDF  dan  CDF  emperik  VS  teoritis  mencakup  :  distribusi normal,  lognormal,  gamma,  loggamma,  gumbel,  log  gumbel,  pearson3  dan logpearson3 dengan uji horizontal dan Vertikal menurut statistik Chi-kuadrat dan Kolmogorof
5. Hitung Hujan Rancangan  dengan berbagai kala ulang menurut  dist. Prob
6. Hitung  Debit Rancangan dengan pendekatan Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu (HSSN)
OUTPUT (1) Tabel data hujan harian maksimum tahunan, Tabel uji validasi  data curah hujan maksimum harian tahunan, tabel Hujan Rancangan dan Tabel  Banjir Rancangan (2) Grafik deteksi outlier data curah hujan maksimu harian tahunan, Grafik series data curah hujan maksimum harian tahunan, Grafik dan kriteria kesesuai PDF dan CDF teoritis  dengan  emperik  data  curah  hujan  maksimum  harian  tahunan,    Hitograf Hujan Rancangan dan Hidrograf Banjir Rancangan
Analisa  hujan  dan  banjir  rancangan  didasari  dari besaran curah hujan maksimum harian tahunan dalam suatu  DAS.  Secara  teoritik,  prosedur  analisa  hujan rancangan  mencakup,  1).  Analisa  Hujan  DAERAH (DAS),  2).  Analisa  Distribusi  Data,  3).  Anlisa Validasi  Data, 4)  Analisa  Hujan  Rancangan,  5) Analisa Debit Rancangan.

## 1. Analisa Hujan Daerah
Analisis  hujan  daerah  dalam  hal  ini  adalah daerah  aliran  sungai  (DAS)  dapat  dialkukan dengan beberapa metode. Dalam pengembangan sistem  hujan  dan  banjir  rancangan  akan mengunakan  2  (dua)  metode,  yakni  dengan metode poligon Theisen dan arimatika aljabar.
2. Analisis Distribusi Data Analisa distribusi data merupakan suatu kegiatan unutk  menemukan  model  matematis  sebaran data  dalam  DAS.Model  matematis  tersebut, merupakan  suatu  distribusi  peluang  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  unutk  merumuskan besaran  hujan  rancangan.  Secara  teoritis distribusi  data  terbagi  menjadi  2  (dua),  yakni diskrit dan  kontinu.  Suatu  distribusi  disebut
diskrit  apabila  ruang  sampel  kejadiannya merupakan humpunan bilangan bulat tak negatif. bilangan  real.  Karena  data  curah  hujan dinyatakan dalam bilangan real, maka distribusi yang akan digunakan adalah distribusi kontinu. Secara umum, distribusi kontinu dibagi menjadi 2 (dua), yakni distribusi normal dan tak normal. Model  distribusi  data  tang  tak  normal  sangat banyak, akan tetapi secara dalam pengembangan sistem  hujan  dan  banjir  rancangan  ini  akan digunakan  beberapa  jenis  alternatif  distribusi yang  biasanya  digunakan,  yakni  distribusi gamma, gumbel dan pearson3.

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Gambar 2. Rencana distribusi teoritis yang akan
digunakan
Untuk  menentukan jenis  distribusi  yang  akan digunakan,  akan  dilakukan  pengujian  distribusi secara  horizontal  dan  vertikal.  Uji  horizontal merupakan suatu konsep uji dengan membandingkkan kecocokan kurva distribusi emperis dengan teoritis dari sisi kiri dan kanan kurva. Sedangkan    uji  secara  vertikal  dimaksudkan membandingkann  kecocokan  titik  puncak  atau  titik balik kurva distribusi emperis dengan teoritis.

## a. Uji Horizontal
Secara  teoritis,  kecocookan  suatu  distribusi daitinjau  secara  horizontal ditentukan dari  nilai PDF (Probability Distribution Function) teoritis dengan  emperis. Misalkan  f 0 adalah  distribusi frekuensi  observasi  dan  f h adalah  distribusi emperis, maka prosedur uji kesesuain dilaksanakan dengan cara berikut: Step 1.    Definisikan series data Step 2.  Buat  interval  distribusi  data  dengan metode Sarrus
 Hitung    banyak  data  (n)  dan
banyak kelas n k log 3 . 3 1    Tentukan  data  minimum  dan maksimum  Tentukan Rentnag data R = (Max
– min)
 Tentukan lebar kelas interval  P = R/k  Buat  interval  data  dari  data  minimal hngga  data  maksimal  dengan  beda  (interval) selebar P.
Step 3. Hitung banyaknya kejadian hujan dalam tiap interval (f 0 )
Step 4. Hitung nilai peluang kejadian pada interval data [x i x i+1 ] menurut distrbusi teritis yang dipilih, yakni  (P(x i < x < x i+1 ).
Step  5.  Hitung  kemungkinan  banyaknya  kejadina hujan secara terotis, yakni  (f h = n * P(x i < x < x i+1 )
Step  6.  Hitung  nilai  chi-kuadrat  observasi,  yakni
     h h o f f f 2 0 2 
Step 7. Hitung nilai chi-kuadrat teoritis, yakni nilai χ 2 t sehingga  diperoleh    P(x  <  χ 2 t )  =  95% atau P(x > χ 2 t ) = 5% t Step 8. Penarikan kesimpulan, disebut sesuai jika χ 2 o <  χ 2 t

## b. Uji Vertikal
Analisa hujan  dan  banjir  rancnagan  merupakan suatu analisa data ekstrim sehingga memerlukan kecocokan titik  ekstrim  dari  distribusi  emperis dengan  teoritis.  Suatu  alat  uji  yang  baik digunakan adalah statistik Kolmogorof Semirnov  dengan    membandingkkan  kesesuain maksimum  beda  titik  ekstrim  antara  Kumalitfi emperis  dengan  kumulatif  teoritis  (CDF). Prosedur uji  hipotesisnya  kesesuaian  distirbusi data  emperis  ekstrim  dengan  teoritis  dilakukan dengan langkah-langkah berikut:
Step 1.  Definisikan series data
Step  2.  Tentukan  banyaknya  suatu  data  yang nilainya  kurang  dari  data  tersebut,  yakni n(X<x)
Step 3. Hitung Peluang kumulatif dari suatu data, yakni P(X < x)
Step 4. Hitung Peluang kumulatif suatu data Step 5. Hitung beda peluang kumulatif emperis dengan teoritis (D i ) Step 6. Tentukan nilai beda teoritis (D t ) Step 7. Tarik kesimpulan, yakni distribusi sesuai jika D i < D t

## 3. Analisa Validitas Data
1. Uji Parametrik Validasi Data
Jika  data  curah  hujan  terdistribusi  normal,  maka prosedur  uji  homogenitas  varians  dan  konsistensi rataan dilakukan dengan uji statistik berikut:

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017
a. Uji Homogenitas Varians Uji  homogenitas varians  dari  data  yang terdistribusi  normal  diberikan  oleh  formula statistik Fhiser sebagai berikut:
Statistik Observasi : 2 2 2 1 S S F o 
Statistik Teoritis :  F t sehingga  P(F  <  F t )  = 97.5% Derajat kebebasan : dk 1 = n 1 -1 dan dk 2 = n 2 -1
Kriteria Homogenitas :  F 0 <  F t jika  F 0 >1 atau F 0 > F t jika F 0 <1 b. Uji Konsistensi Rataan
Formula  statistik  untuk  analisis  konsistensi rataan  dari  data  yang  terdistribusi  normal mengikuti statistik student sebagai berikut: Statistik observasi :
              2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 0 1 1 2 ) 1 ( ) 1 ( n n n n S n S n X X t
Statistik teoritis : t t sehingga P(t < t t ) = 97.5%
Derajat Kebebasan : dk = n 1 + n 2 - 2 Kriteria Konsistensi
: |t o | < t t 2. Uji Non Parametriks Validasi Data
Prosedur  uji  statistik  non  parametriks dilaksanakan dalam uji validasi data apabila data observasi tidak  terdistribusi  normal.  Misalnya terdistribusi  gamma,  gumbel,  logpearson  atau lannya.
a. Uji Homogenitas varians Formula  uji  yang  digunakan  adalah  statistik Fhiser dengan parameter sebagai berikut:
Statistik observasi :
2 2 1 2 2 1 2 1 ) 1 ( ) 1 ( S n n S n n F o        Statistik Teoritis :  F t sehingga  P(F  < F t ) = 97.5%
Derajat kebebasan : dk 1 = n 1 -1 dan dk 2 = n 2 -1
Kriteria
Homogenitas :  F 0 <  F t jika  F 0 >1 atau F 0 > F t jika F 0 <1 b. Uji Konsistensi Rataan
Formula  uji  konsistensi  rataan  yang  digunakan apabila  data  tidak  terdistribusi  normal  adala statistik  zero  (z)  yang  merupakan  statistik transpormasi  dari  distribusi  normal  dengan
mebandingkan selisih media. Uji ini juga sering disebut sebagai uji median atau kesamaan jenis. Formula uji sebagai berikut:
Statistik observasi : 12 ) 1 ( 2 2 ) 1 ( 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1                     n n n n n R n n n n n n z o Statistik teoritis :  Z t sehingga  P(z  <  z t )  = 97.5%
Kriteria Konsistensi
: |Z o | < Z t

## 4. Analisa Hujan Rancangan
Hujan  rancangan  merupakan  taksiran  besaran hujan yang dapat terlapui terjadi dalam suatu periode ulang  tertentu.  Besaran    nilai  hujan  rancangan ditentukan  menurut  nilai  peluang  kejadian  menurut suatu Fungsi Distribusi Peluang tertentu.
Misal X = besaran curah hujan, dan f(x) adalah suatu fungsi distribusi peluang, maka:
a. P(X  =  x)  =  f(x)  merupakan  nilai  dari  peluang kemungkinan terjadinya hujan sebesar x. Untuk suatu  nilai  f(x),  akan  terdapat  T  sehingga P(X=x)T=1.  Dalam  hal  ini  T  disebut  periode ulang  sehingga  hujan  sebesar  x  akan  dapat terjadi dalam T tahun.
b. P(X  <  x)  =    x dx x f ) ( merupakan  nilai  peluang
terjadinya hujan  yang  kurang  dari  x.  Unutk setiap nilai dari P(X < x), akan terdapat bilangan real  T  sehingga  P(X<x)T =  1.  Dalam  hal  ini T disebut  periode  ulang  sehingga  hujan  sebesar kurang dari x akan dapat terjadi dalam T tahun.
c. P(X  <  x)=    x dx x f ) ( merupakan  nilai  peluang terjadinya hujan yang lebih besar dari x. Unutk setiap nilai dari P(X > x), akan terdapat bilangan real T sehingga P(X > x)T = 1. Dalam hal ini T disebut  periode  ulang  sehingga  hujan  yang besarannya lebih dari x akan dapat terjadi dalam T tahun.
4.1 Hujan  rancangan  dengan distribusi  normal  dan log normal

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Sistem Informasi Manajemen Hujan dan Banjir Rancangan
Habib Ratu Perwira Negara, Syaharuddin, Ripai
Suatu  data  x  disebut  terdistribusi  normal  apabila distribusi  frekuwensi  data  tersebut  memenuhi persamaan  Probabilitas  distribution  Function  (PDF) gauss dengan persamaan
2 2 1 2 2 1 ) , , (               x e x f . Model kurva
distribusi normal tersebut sebagai berikut:

## Gambar 3. Distribusi Normal Emperis VS
Distribusi Emperis Jika  x T adalah  curah  hujan  rancangan  dengan periode ulang T tahun, maka formula matematis dari x T diberikan sebagai berikut:
         x x T T F x   , , 1 1 1 dengan
            x x dx e x F 2 2 1 2 2 1 ) (   
Akan tetapi, jika data curah hujan terdistribusi dengan log  normal,  maka  formula  matematis  dari  x T diberikan sebagai berikut:
         x x T F T e x log log 1 , , 1 1  
.
Untuk  keperluan  perhitungan  dalam  pengembangan sistem informasi hujan dan banjir rancangan,  formula komputasi  matematis  yang  digunakan  dibangun dalam  bahasa  komputasi  MATLAB  yang  Secara ringkas,  formula  matematis  dan  komputasi  numeris tersebut diberikan sebagai berikut:
Tabel  2 Formula  matematis  dan  komputasi  hujan rancangan dengan distribusi normal
4.2 Curah Hujan Rancangan  dengan  Distribusi Gamma dan Log Gamma
Distribusi  gamma  merupakan  model  hampiran matematis  dari  distribusi  normal.  Secara  matematis, suatu data series disebut terdistribusi gamma apabila distribusi  frekuensi  data  tersebut  dapat  memenuhi persamaan b x a a e x a b b a x f     1 ) ( 1 ) , , ( .  Secara  grafis,
model kurva  distribusi  gamma  akan  menyerupai model distribusi normal.
Gambar 4. Model kurva Distribusi Gamma vs Distribusi Normal Jika x t adalah hujan rancangan dengan periode ulang T tahun, maka nilai x t akan diperoleh dengan formula
         x x T b a T F x , , 1 1 1 dengan
       x b x a a dx e x a b x F 1 ) ( 1 ) (
Akan tetapi jika, data curah hujan maksimum harian tahunan terdistribusi log gamma, maka formula hujan
rancangannya adalah          x x b a T F T e x log log 1 , , 1 1 .
Parameter a, b dapat  diestimasi  dengan  metode maksimum Laiklihoot. Untuk keperluan perhitungan, formula komputasi numeris yang digunakan adalah:
-40 -20 0 20 40 60 80 100 120 140 0 5 10 15

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Tabel 3. Fomula komputasi hujan rancangan dengan
distribusi gamma dan log gamma
4.3 Curah Hujan Rancangan  dengan  Distribusi

## Gumbel dan Log Gumbel
Secara teoritis, distribusi Gumbel
merupakan hasil  transpormasi  dari
distribusi  exponensial  yang  memiliki bentuk
fungsi padat peluang
     y e x f   1 , dengan
a u x y   , a x u 5772 . 0   dan  6 s a  .
Gambar 5. Model Kurva Distribusi Gumbel
Jika  x T adalah  hujan  rancangan  dengan kala  ulang  T,  maka  komputasi  numerik nilai  x T menggunakan  distribusi  Gumbel
adalah ) , 1 1 ( 1 y T T F x     dengan
a u x y   , a x u 5772 . 0   ,  6 s a  dan dx e x F x y    0 1 ) (   . Unutk keperluan dalam pengembangan  sistem  informasi  hujan
dan  banjir  rancangan,  akan  mengunakan formula  komputasi  dengan m-function
PDF  eksponensial  yang  dimiliki  oleh MATLAB. Tabel. 4. Formula matematis dan komputasi  hujan rancangan dengan PDF Gumbe l
4.4 Curah  Hujan  Rancangan dengan  Distribusi Pearson3 dan Log Pearson3
Distribusi  Person  3  merupakan  transpormasi transpormasi  PDF  Gamma  dengan  variabel  random dari  ditribusi  normal  Standar.  Jika  x T merupakan hujan  rancangan  dengan  distribusi  person  3,  maka hujan  rancangan  dengan  ditribusi  person3  diberikan sebagai  berikut: x T =  µ  +  k  σ  dengan  k  adalah koefesien  frekuensi  distribusi  person  3  yang tergantung atas koefesien skewness (cs).

## 5. Analisa Debit Rancangan
Tahapan  dalam menganalisa  banjir  rancangan diantaranya yaitu:
a. Penentuan  Morfologi  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  yang  terdiri  dari  luas  DAS,  panjang sungai utama, dan komponen penggunaan lahan DAS.
b. Penentuan durasi hujan maksimum.
c. Kalibrasi  parameter  metode  perhitungan  banjir rancangan  dengan  data  banjir terukur pada  pos AWLR, bendung, dan Embung.
d. Analisa banjir rancangan dengan kala ulang 1.01 tahun, 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 20 tahun, 25 tahun, 50 tahun, 100 tahun, dan 1000 tahun.

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Sistem Informasi Manajemen Hujan dan Banjir Rancangan
Habib Ratu Perwira Negara, Syaharuddin, Ripai
Cara yang digunakan untuk menghitung/ menganalisa  hujan  banjir rancangan adalah  dengan Hidrograf  Sintetik  Satuan  Nakayasu  (HSSN). Persamaan  yang  digunakan Hidrograf  Sintetik Satuan Nakayasu (HSSN) adalah :
                                               3 . 0 3 . 0 2 5 . 1 3 . 0 3 . 0 3 . 0 5 . 1 5 . 0 3 . 0 4 . 2 5 . 1 3 . 0 5 . 1 3 . 0 3 . 0 0 3 . 0 3 . 0 3 . 0 3 . 0 3 . 0 T T T t Q T T T t T T Q T T t T Q T t T t Q Q p T T T t p p p T T T t p p p T T t p p p p t p p p
Dimana:
          3 . 0 3 . 0 Re 6 . 3 1 T T A Q p p T p = t g + 0.8 T r        15 21 . 0 15 058 . 0 4 . 0 7 . 0 L L L L t g
T 0.3 = α t g 0.5 t g <  t r < t g
Keterangan: Q p : Debit Puncak banjir A : Luas DAS (km 2 ) R e : Curah hujan efektif (mm) T p : Waktu dari permulaan banjir sampai puncak hidrograf (jam) T 0.3 : waktu  dari  puncak  banjir  sampai  0.3  kali debit puncak (jam) T g : Waktu konsentrasi jam T r : Satuan waktu dari curah hujan (jam)
α
:  koefesien  karakteristik  DAS  biasanya diambil 2 L
: Panjang sungai Utama (km)
Gambar 6. Grafik Hidrograf Sintetik Satuan Nakayasu T T 1.5 t

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sistem Kerja SIM-HBR
Setting Server Pengecekan Data Pilih Komponen
Load Data Simpan Data Analisa Data Terbitkan Informasi

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Desain Guide SIM-HBR

## Gambar 7. Desain Guide SIM-HBR
Adapun fungsi icon pada guide SIM-HBR
No Icon Fungsi 1 Data baru, jika akan melakukan analisa data 2 Load Data dari Server, jika data belum pernah disimpan. 3 Panggil Data, yang sudah tersimpan sebelumnya. 4 Simpan Data, sebelum analisa data 5 Hitung (Hujan & Banjir Rancangan) 6 Zoom In (Perbesar) untuk grafik 7 Zoom Out (Perkecil) untuk grafik.
8 Hand, untuk menggeser posisi titik pada sebuah grafik
9 Rotasi, untuk melihat sisi 3-dimensi dari grafik.
10 Data Cursor, untuk melihat titik pada sebuah grafik.

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Simulasi Data
Adapun langkah-langkah simulasi data yakni:
1. Pilih Data, WS, dan DAS.
2. Load data (jika belum tersimpan sebelumnya).
3. Simpan Data
4. Running
5. Lakukan interpretasi hasil simulasi.

## JURNAL VARIAN
VOL.1 NO.1 SEPTEMBER 2017

## Sistem Informasi Manajemen Hujan dan Banjir Rancangan
Habib Ratu Perwira Negara, Syaharuddin, Ripai

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisa  data  diperoleh  beberapa kesimpulan  dalam  kegiatan  ini,  yakni aplikasi dekstop  Sistem  Informasi Manajemen Hujan  dan Bajir Rancangan (SIM-HBR) yang telah dikembangkan dapat:
a. Terkoneksi dengan Data Base Aplikasi  Dekstop SIM-Hidro melalui jaringan WAN da LAN.
b. Melakukan  kompilasi  basis  data  Curah  Hujan Maksimum Harian tahunan berbasis DAS
c. Melakukan  komputasi  hidrologis  mencakup, validasi data, pemeriksaan kesesuaian PDF dan CDF, Menghitung Hujan Rancangan dan Hujan Efektif  serta  menerbitkan  informasi  Banjir rancangan  dengan  metode  Hidrograf  Sintetik Satuan Nakayasu
Saran Penelitian Selanjutnya
a. Perlu  ada  kegiatan  studi  koefesien  aliran  pada tiap DAS
b. Perlu  pengembangan  Sistem  Informasi  Hujan dan Banjir Rancangan berbasis website

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistika  Mataram.  (2015), Mataram Dalam Angka 2015. BPS Mataram, Mataram
[2] Bektipratiwi,  A.  (2011), Model  JST  RBF- Egarch  untuk  Peramalan Data  Time  Series. Tesis, ITS Surabaya, Surabaya.
[3] Ferreira,  N.J.  (2005),  “Artificial  Neural Network Technique for Rainfall Forecasting Applied  to  the  Sao  Paulo  Region”, Hydrologi, Vol 301, No 1, hal. 146-162.
[4] Irzani dan Ripai, (2011), Pengantar Statistika Matematika.  Yogyakarta:  Mandiri  Grafindo Press
[5] Luk, K.C, Ball, J.E, dan Sharma, A. (2001), “An  Application  of  Artificial  Neural Networks for Rainfall Forecasting”, Mathematical and Computer Modelling, Vol
33, No 1, hal. 883-699.
[6] Nandini, R, dan Narendra, B. (2011), “Kajian Perubahan Curah Hujan, Suhu dan Tipe Iklim Pada  Zone  Ekosistem  di  Pulau  Lombok”,
Analisis Kebijakan Kehutanan, Vol. 8 No. 3, hal. 228-244.
[7] Riad,  S  and  Mania,  J.  (2003),  “Rainfall - Runoff  Model  Using  an  Artificial  Neural Network  Approach”, Mathematical  and Computer Modelling, Vol 40, No 2, hal. 839- 846.
[8] Sektor  Pertanian.  (2011), Kajian  Risiko  dan Adaptasi  Terhadap  Perubahan  Iklim  Pulau Lombok  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat, Dinas Pertanian NTB, Mataram.
[9] Soemarto,  C.D.  (1999), Hidrol  ogi Teknik, Erlangga, Jakarta