## ANALISA KARAKTERISTIK CURAH HUJAN DI KOTA BANDAR LAMPUNG
oleh:

## Susilowati
Fakultas Teknik Program Studi Sipil Universitas Bandar Lampung email: susilowati@ubl.ac.id

## Ilyas Sadad
Fakultas Teknik Program Studi Sipil Universitas Bandar Lampung email: ilyas.sadad@gmail.com
ABSTRAK  : Dari  hasil  penelitian  untuk  menganalisis  karakteristik  curah  hujan  dari  data  hujan  durasi jangka  pendek  pada  stasiun  BMG  Maritim  Lampung  (tahun  2000-2014),  dapat  disimpulkan    sebagai berikut: (1) Data hujan yang digunakan adalah data curah hujan jangka pendek ( 5, 10, 15, 30, 45, 60, 120  menit,  3  jam,  6  jam  dan  12  jam  )  dan  merupakan  data  maksimum  tahunan  (annual  maximum series), (2) Jenis distribusi yang sesuai dengan  semua stasiun pengamatan adalah Distibusi Log pearson Type III, (3)  Intensitas hujan metode Van Breen menggunakan persamaan Talbot dipakai sebagai acuan untuk membentuk kurva IDF. Persamaan Intensitas ini berlaku hanya untuk data hujan sepanjang tahun pengamatan  saja  pada  stasiun  BMG  Maritim  Lampung,  (4)  Dari  kurva  IDF  terlihat  bahwa  intensitas hujan yang tinggi berlangsung dalam durasi pendek, (5) Kurva IDF dapat digunakan untuk menentukan banjir rencana dengan mempergunakan metode rasional.
Kata kunci: Intensitas Hujan, kurva IDF, curah hujan

## PENDAHULUAN Latar Belakang Penelitian
Perubahan    kondisi  iklim  pada  suatu daerah memiliki potensi untuk mempengaruhi standar
rancangan keteknikan  di  masa  yang  akan  datang. Dalam  rancangan  keteknikan,  adalah tidak  ekonomis  merencanakan  struktur desain  untuk  menghadapi  kejadian- kejadian  klimatis  yang  ekstrim  (kejadian hujan  terbesar,  banjir  terbesar)  dengan menempatkannya  pada  prioritas  dan investasi  yang  rendah.  Para  ahli  teknik sipil (air), umumnya berusaha mengantisipasi kejadian- kejadian ekstrim
tersebut dengan mempertimbangkannya  dalam  struktur desain  yang  dibuatnya.  Oleh  karena  itu, para  ahli  teknik  sipil  (air),  para  ahli geomorfologi,  para  ahli  konservasi  tanah dan  air  lebih  tertarik  untuk  melakukan analisis  frekuensi  kejadian  klimatis  yang
ekstrim  pada  intensitas  hujan  dan  lama waktu yang berbeda.

## Ruang Lingkup Masalah
Untuk  memberikan  hasil  penelitian  yang optimal dan kemudahan dalam penelitian ini, maka diambil batasan-batasan sebagai berikut :
1.  Data  curah  hujan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diambil  dari  alat penakar hujan otomatis tipe Hellman di Stasiun pengamatan yaitu stasiun BMG Maritim  Lampung  (tahun  pengamatan 2000 – 2014)
2.  Kurva  IDF  yang  dibuat  berdasarkan intensitas  curah  hujan  menggunakan curah hujan yang dipisahkan berdasarkan  durasi  hujan  yang  terjadi ( 5, 10, 15, 30, 45, 60, 120 menit, 3 jam,
6 jam dan 12 jam) dan kala ulang 2, 5,
10, 25, 50 dan 100 tahun.

## TINJAUAN PUSTAKA
Analisis Hidrologi Pengertian Curah Hujan (Presipitasi)
Presipitasi adalah  istilah  umum  untuk menyatakan
uap air
yang mengkondensasi  dan  jatuh  dari  atmosfir ke  bumi  dalam  segala  bentuknya  dalam rangkaian siklus hidrologi (Suripin, 2004) . Jika uap air yang jatuh berbentuk cair di- sebut  hujan  ( rainfall )  dan  jika  berbentuk padat  disebut  salju  ( snow ).  Hujan merupakan  faktor  terpenting  dalam analisis  hidrologi.  Kejadian  hujan  dapat dipisahkan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu hujan  aktual  dan  hujan  rancangan.  Hujan aktual adalah rangkaian data pengukuran di  stasiun  hujan  selama  periode  tertentu. Hujan  rancangan  adalah  hyetograf  hujan yang  mempunyai  karakteristik  terpilih. Hujan rancangan mempunyai karakteristik  yang  secara  umum  sama dengan  karakteristik  hujan  yang  terjadi pada masa lalu, sehingga menggambarkan karakteristik  umum  kejadian  hujan  yang diharapkan terjadi pada masa mendatang.
Curah  hujan  harian  adalah hujan  yang terjadi dan tercatat pada stasiun pengamatan  curah  hujan  setiap  hari (selama 24 jam). Data curah hujan harian biasanya dipakai untuk simulasi kebutuhan  air  tanaman,  simulasi  operasi waduk. Curah  hujan  harian  maksimum adalah :  curah  hujan  harian  tertinggi dalam  tahun  pengamatan  pada  suatu stasiun  tertentu.    Data  ini  biasanya dipergunakan untuk perancangan bangunan hidrolik sungai seperti bendung,    bendungan,      tanggul, pengaman  sungai  dan  drainase. Curah hujan  bulanan  adalah :  jumlah  curah hujan harian dalam satu bulan pengamatan  pada  suatu  stasiun  curah
hujan tertentu. Data ini biasanya dipergunakan  untuk  simulasi  kebutuhan air  dan  menentukan  pola  tanam. Curah hujan  tahunan  adalah :  jumlah  curah hujan bulanan dalam satu tahun pengamatan  pada  suatu  stasiun  curah hujan tertentu.

## Analisis Frekuensi dan Probabilitas
Frekuensi hujan adalah besarnya kemungkinan  suatu  besaran  curah  hujan disamai  atau  dilampaui.  Sebaliknya  kala ulang  atau  ( return  period )  adalah  waktu hipotetik  dimana  hujan  dengan  suatu besaran  tertentu  akan  disamai  atau dilampaui.  Analisis  frekuensi  didasarkan pada  sifat  statistik  data  kejadian  yang telah lalu untuk memperoleh probabilitas besaran hujan di masa  yang akan  datang. Dengan  anggapan  bahwa  sifat  statistik kejadian  hujan  yang  akan  datang  masih sama dengan sifat statistik kejadian hujan masa lalu.
Ada dua macam seri data yang digunakan dalam analisis frekuensi, yaitu
1.  Data  maksimum  tahunan:  tiap  tahun diambil hanya satu besaran maksimum yang berpengaruh pada analisis selanjutnya.  Seri  data  ini  dikenal dengan seri data maksimum
(maximum annual series).
2.  Seri parsial: dengan menetapkan suatu besaran  tertentu  sebagai  batas  bawah, selanjutnya  semua  besaran  data  yang lebih  besar  dari  batas  bawah  tersebut diambil  dan  dijadikan  bagian  seri  data untuk  kemudian  dianalisis  seperti biasa. Batas ambang ditetapkan berdasarkan  pertimbangan  tekniks atau sembarang (peak over threshold), namun  demikian  hendaknya  ambang
tidak  ditetapkan  sedemikian  hingga jumlah  sampel  dalam  deret  menjadi lebih  besar  dari  lima  kali  panjang tahun data (Sri Harto, 2000).
Dalam  ilmu  statistik  dikenal  beberapa macam  distribusi  frekuensi  dan  empat jenis  distribusi  yang  banyak  digunakan dalam bidang hidrologi adalah : Distribusi Normal, Distribusi Log Normal, Distribusi Log  Pearson  Type  III,  dan  Distribusi Gumbel.
Dalam statistik dikenal beberapa parameter yang berkaitan dengan analisis data  yang  meliputi  rata-rata,  simpangan baku, koefisien variasi, koefisien   kurtosis dan  koefisien skewness (kecondongan atau kemencengan).

## Analisis Intensitas Hujan
Intensitas  hujan  adalah  tinggi  atau kedalaman air hujan per satuan waktu.Dengan  kata  lain  bahwa  intensitas curah  hujan  menyatakan  besarnya  curah hujan dalam jangka pendek yang
memberikan  gambaran  derasnya  hujan perjam. Untuk mendapatkan nilai intensitas  hujan  di  suatu  tempat  maka alat penakar hujan yang digunakan harus mampu  mencatat besarnya  volume hujan dan  waktu  berlangsungnya  hujan  sampai hujan tersebut berhenti. Dalam hal ini alat penakar  hujan yang  dimanfaaatkan adalah  alat  penakar  hujan  otomatis  ( Asdak,  C,1995).  Curah  hujan  yang diperlukan    untuk  pembuatan  rancangan dan  rencana  perhitungan  volume  debit (yang  disebabkan  oleh  curah  hujan)  dari daerah  pengaliran  yang  kecil    seperti perhitungan  debit  banjir,  rencana  peluap suatu bendungan, gorong-gorong, saluran dan  selokan  samping  ( slide  ditches )
adalah  curah  hujan  jangka  waktu  yang pendek  dan  bukan  curah  hujan  jangka waktu  panjang  seperti  curah  hujan tahunan atau bulanan (Sosrodarsono dan Takeda, 2003).
Untuk  mengubah  curah  hujan  menjadi intensitas  hujan  dapat    digunakan berbagai metode diantaranya :

## 1. Metode Van Breen
Penurunan rumus yang dilakukan Van Breen didasarkan atas anggapan bahwa lamanya durasi hujan yang ada dipulau jawa terkonsentrasi selama 4 jam dengan hujan efektif sebesar 90% hujan total selama 24 jam. Persamaan tersebut adalah:
I = 4 R % 90 24
Berdasarkan  pada  kurva  pola  Van  Breen kota  Jakarta,  besarnya  intensitas  hujan dapat didekati dengan persamaan:
I T = T c 2 T T R 31 , 0 t R 007 , 0 R 54  

## 2. Metode Hasper Der Weduwen
Metode ini merupakan hasil penyelidikan di Indonesia yang dilakukan oleh Hasper dan Der Weduwen. Penurunan  rumus  diperoleh berdasarkan kecenderungan  curah  hujan  harian  yang dikelompokan  atas  dasar  anggapan bahwa  hujan  mempunyai  distribusi  yang simetris  dengan  durasi  hujan  (t)  lebih kecil  dari  1  jam  dan  durasi  hujan  dari  1 jam sampai  24 jam.
Persamaan yang digunakan adalah:
1 < t ≤ 24 , maka  R =        100 R 12 , 3 t t 11300 t
0 < t ≤ 1 , maka   R =        100 12 , 3 11300 t R t t
Dan R t = X t          t 1272 ) t 1 ( X 54 t 1218
t
Untuk  menentukan  intensitas  hujan menurut Hasper
Der Weduwen
digunakan rumus sebagai berikut:
I  = t R t …………..(2.19)
Setelah kedua metode tersebut dilakukan maka  selanjutnya  dilakukan  perhitungan penentuan/pendekatan  intensitas  hujan. Cara ini di maksudkan untuk menentukan persamaan intensitas yang paling mendekati  untuk  daerah  perencanaan. Metoda  yang  di  gunakan  adalah  metode perhitungan dengan cara kuadrat terkecil. Adapun caranya sebagai berikut :

## 1. Rumus Talbot (1881)
Rumus  ini  banyak  digunakan karena  mudah  diterapkan  dan  tetapan- tetapan a dan b ditentukan dengan harga – harga yang terukur.
I = t b a  a
=
             
 
N 1 i N 1 i N 1 i 2 i N 1 i N 1 i N 1 i N 1 i i i 2 i 2 i i i ) I ( ) I ( ) I ( N ) I ( ) t . I ( ) I ( ) t . I (                N 1 i N 1 i N 1 i i i 2 i N 1 i N 1 i N 1 i i 2 i i i i ) I ( ) I ( ) I ( N ) t . I ( N ) t . I ( ) I ( b

## 2. Rumus Sherman
Rumus  ini  dikemukan  oleh  Prof. Sherman  dalam  tahun  1905.  Rumus  ini
mungkin cocok untuk jangka waktu hujan yang lamanya lebih dari 2 jam.
I = n t a log a =                 N 1 i N 1 i N 1 i 2 N 1 i N 1 i N 1 i N 1 i 2 ) t (log ) t (log (log) N ) t (log ) I log t (log ) t (log ) I (log n =               N 1 i N 1 i N 1 i 2 N 1 i N 1 i N 1 i ) t (log ) t (log ) t (log N ) I log . t (log N ) t (log ) I (log

## 3. Rumus Ishiguro
Rumus  ini  dikemukakan  oleh  Dr. Ishiguro dalam tahun 1953.
I = b t a  a =                 N i N i N i N i N I N i N i I I I N I t I I t I 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 ) ( ) ( ) ( ) ( ) . ( ) ( ) . ( b =               N i N i N i N i N i N i I I I N t I t I I 1 1 1 2 1 1 1 2 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (

## Kurva  Intensitas  Durasi  Frekuensi
(IDF)
Kurva  ini  merupakan  kurva  hubungan antara  lamanya  durasi  hujan  (t  sebagai
absis)  dan  intensitas  curah  hujan  (I sebagai ordinat).
Gambar 2.1  Kurva Intensitas Wilayah Dusun Jaten, Ngemplak Sleman
Yogyakarta, Sumber : Rusli, Muhammad, 2008

## Perhitungan Debit Banjir Rencana
Metode  perkiraan  debit  banjir  dapat dikelompokkan atas dasar kelompok data hidrologi seperti pada Tabel di bawah ini:
Tabel 2.1  Metode Perkiraan Debit Banjir Kelompok Metode 1.  Tidak ada data hujan 2.  Data hujan 3.  Data hujan dan periode aliran pendek 4.  Debit puncak periode aliran panjang 1.1.  Analisis regional 1.2.  Slope-area method 2.1.  Rasional 2.2.  Modifikasi Rasional 2.3.  Curve Number 2.4.  Hidrograf-satuan – sintetik 3.1.  Hidrograf satuan 3.2.  Run off – routing 3.3.  Storage-function method 4.1.  Weilbul (Plotting position) 4.2.  Log Pearson Tipe III 4.3.  Gumbel Tipe I

## TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN Tujuan Penelitian
tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisa karakteristik  intensitas  curah  hujan  yang
sesuai  dengan  data  hujan  durasi  jangka pendek di Stasiun BMG Maritim Lampung. Dari  hasil  analisa  tersebut  akan  dibuat kurva  Intensitas-Durasi-Frekuensi  (IDF) berdasarkan:
1.  Analisa    distribusi  frekuensi  hujan data  curah  hujan  jangka  pendek  dari stasiun BMG Maritim Lampung.
2.  Analisa  intensitas  curah  hujan  untuk tiap-tiap  durasi  hujan  dalam    kala ulang  tertentu  menggunakan  metode perhitungan  kuadrat  terkecil  (least square)  dengan  maksud  menentukan persamaan  intensitas  hujan  yang paling  mendekati  untuk  daerah perencanaan.

## Manfaat Penelitian
1.  Menambah  wawasan  mengenai  studi tentang  penentuan  metode  intensitas hujan  dan  jenis  distribusi  yang  sesuai dengan karakteristik data hujan jangka pendek di  Sta. BMG Maritim Lampung.
2.  Dapat    dipakai    sebagai    pembanding atau  pedoman  dalam    menghitung intensitas  curah  hujan  dengan  data hujan jangka pendek untuk merancang    debit  banjir  rencana  dan perhitungan limpasan (run-off), misalnya dengan mempergunakan metode  rasional  dalam  perencanaan bangunan pengendali banjir khususnya di  DAS  dimana  stasiun    BMG ditempatkan.

## METODE PENELITIAN Perhitungan Analisis Frekuensi
Analisa Frekuensi adalah prosedur memperkirakan  frekuensi  suatu  kejadian pada  masa  lalu  atau  masa  yang  akan datang. Prosedur tersebut dapat digunakan  menentukan  hujan  rancangan
dalam  berbagai  kala  ulang  berdasarkan distribusi  yang  paling  sesuai  antara distribusi  hujan  secara  teotitik  dengan distribusi  hujan  secara  empirik.  Dalam penelitian  ini  digunakan  kala  ulang  2,  5, 10,  25,  50,  dan  100  tahun.  Langkah- langkah  analisa  frekuensi  adalah  sebagai berikut:
1.    Pemisahan  data.  Pada  tahap  ini,  data curah  hujan  dipisahkan  berdasarkan durasi  hujan  yang  terjadi  (  5,  10,  15, 30, 45, 60, 120 menit, 3 jam, 6 jam dan 12 jam ).
2. Analisis frekuensi.
3.  Menentukan  jenis  distribusi  yang sesuai  berdasarkan  parameter  statistik yang ada.
4.  Melakukan  pengujian  dengan  Chi-
Kuadrat  dan  Smirnov  Kolmogorov untuk mengetahui apakah jenis distribusi yang dipilih sudah tepat.
5.  Menghitung  besaran  Curah  hujan rancangan  untuk  kala  ulang  tertentu berdasarkan  jenis  distribusi  yang terpilih.

## Analisa Intensitas Curah Hujan
Untuk  mengubah  data  curah  hujan menjadi intensitas curah hujan menggunakan  metode  Van  Breen  dan metode Hasper Der Weduwen untuk tiap-
tiap  durasi  hujan  pada  masing-masing stasiun pengamatan. Kemudian melakukan  penghitungan  pendekatan intensitas  curah  hujan  menggunakan metode  cara  kuadrat  terkecil  ( least square ) yaitu Rumus Talbot, Sherman dan Ishogura.

## Penggambaran Kurva IDF
Kurva  ini  merupakan  kurva  hubungan antara  lamanya  durasi  hujan  (t  sebagai absis)  dan  intensitas  curah  hujan  (I sebagai ordinat). Dengan kala ulang (2, 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun).

## HASIL YANG DICAPAI Analisa Data Hujan
Data  hujan  yang  terekam  alat  penakar hujan  otomatis,  umumnya  semakin  besar nilai  durasi  hujan  yang  terjadi  akan semakin  besar  juga  jumlah  hujannya, akan tetapi apabila pada beberapa durasi hujan yang terjadi mencatat jumlah hujan yang sama, hal itu menunjukkan tidak ada penambahan  jumlah  hujan  dikarenakan hujannya  telah  berhenti.  Untuk  tahun pengamatan  2002  tidak  ada  data  hujan yang  tercatat,  dikarenakan  terjadinya kerusakan  alat  penakar  hujan  tersebut.
Tabel 5.1 Data curah hujan maksimum di Stasiun BMG Maritim Lampung
Tahun Jumlah pada masing-masing periode waktu (dalam milimeter) 5 menit 10 menit 15 menit 30 menit 45 menit 60 menit 120 menit 3 Jam 6 Jam 12 Jam 2000 10,0 20,0 30,0 40,0 54,5 57,2 59,2 59,5 62,1 62,1 2001 11,0 17,0 17,0 18,0 18,0 30,0 30,0 30,0 47,0 49,5 2002 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2003 10,0 16,0 20,0 44,0 51,0 51,5 92,0 141,0 145,0 145,8 2004 10,0 20,0 25,0 40,0 46,0 50,0 60,8 60,8 60,8 72,0 2005 8,0 20,0 26,0 50,5 60,0 69,0 72,8 73,4 76,0 76,5 2006 6,0 9,0 11,5 24,0 31,5 33,0 59,8 59,8 62,3 62,2 2007 6,0 10,0 16,0 25,0 36,8 42,0 106,6 109,5 109,5 109,5 2008 16,0 20,0 25,0 47,0 62,5 64,1 67,0 81,8 81,8 119,3
2009 10,0 19,8 24,7 39,8 54,2 58,3 78,6 93,6 118,1 118,1 2010 7,3 12,0 16,9 30,0 63,0 70,0 92,7 95,0 150,0 150,0 2011 13,0 20,8 21,3 40,0 66,6 87,0 106,8 106,8 106,8 106,8 2012 9,0 21,6 33,0 54,3 65,1 57,9 68,8 73,2 78,7 78,9 2013 8,0 13,0 22,0 35,0 46,6 49,5 66,0 139,0 215,3 215,3 2014 66,0 37,3 40,0 46,8 50,7 51,5 60,0 68,0 78,2 78,2 Jumlah 190,3 256,5 328,4 534,4 706,5 771,0 1021,1 1191,4 1391,6 1444,2 Rata-rata 13,6 18,3 23,5 38,2 50,5 55,1 72,9 85,1 99,4 103,2 n 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 Hasil Analisis Frekuensi Analisis frekuensi adalah prosedur memperkirakan  frekuensi  suatu  kejadian pada  masa  lalu  atau  masa  yang  akan datang. Prosedur tersebut dapat digunakana menentukan hujan rancangan dalam  berbagai  kala  ulang  berdasarkan distribusi  yang  paling  sesuai  antara
distribusi  hujan  secara  teoritik  dengan distribusi hujan secara empirik.
Tabel  5.2  adalah  contoh  perhitungan parameter statistik  untuk durasi 5 menit, sedangkan  hasil  perhitungan  parameter statistik  untuk  durasi  yang  lainnya disajikan langsung dalam tabel 5.3.
Tabel 5.2  Contoh perhitungan parameter statistik  durasi 5 menit Banyaknya Durasi 5 Menit Data (n) Ri (Ri-Rt) (Ri-Rt) 2 (Ri-Rt) 3 (Ri-Rt) 4 1 0,0 -12,69 160,95 -2041,94 25905,39 2 6,0 -6,69 44,71 -298,97 1999,12 3 6,0 -6,69 44,71 -298,97 1999,12 4 7,3 -5,39 29,02 -156,30 841,94 5 8,0 -4,69 21,96 -102,94 482,45 6 8,0 -4,69 21,96 -102,94 482,45 7 9,0 -3,69 13,59 -50,11 184,73 8 10,0 -2,69 7,22 -19,39 52,10 9 10,0 -2,69 7,22 -19,39 52,10 10 10,0 -2,69 7,22 -19,39 52,10 11 10,0 -2,69 7,22 -19,39 52,10 12 11,0 -1,69 2,84 -4,80 8,09 13 13,0 0,31 0,10 0,03 0,01 14 16,0 3,31 10,98 36,37 120,52 15 66,0 53,31 2842,31 151533,10 8078734,73 Jumlah 190,30 0 3222,02 148434,96 8110966,96 Rerata (Rt) 12,69 Distribusi Log Person III SD (σ) 15,17
Cv 1,20 Cs 3,50 Ck 13,06

## Tabel 5.3  Parameter statistik analisis frekuensi tiap-tiap durasi
Durasi Parameter Statistik (Menit) Rerata (Rt) SD (σ) Cv Cs Ck Distribusi 5 12,69 15,17 1,20 3,50 13,06 Log Person III 10 17,10 8,17 0,48 0,36 2,65 15 21,89 9,40 0,43 -0,41 1,47
30 35,63 14,22 0,40 -1,15 1,47 45 47,10 18,73 0,40 -1,38 1,69 60 51,40 20,25 0,39 -0,92 2,22 120 68,07 27,58 0,41 -0,89 1,69 180 79,43 37,35 0,47 9,00 0,45 360 92,77 51,09 0,55 0,74 1,48 720 96,28 50,84 0,53 0,55 1,32

## Tabel 5.4  Hasil Uji Smirnov Kolmogorof
Durasi Parameter Uji Smirnov Kolmogorof (menit) Rerata SD (σ) Cs |Δmaks| 5 0,9573 0,3624 -0,3965 0,1113 10 1,2150 0,1690 0,1780 0,0057 15 1,3497 0,1403 -0,2387 0,0379 30 1,5632 0,1403 -0,2387 0,2350 45 1,5632 0,1381 -1,0010 0,0055 60 1,7252 0,1242 -0,5359 0,1238 120 1,8440 0,1396 -1,1328 0,1695 180 1,8998 0,1751 -0,7632 0,0241 360 1,9598 0,1832 0,4819 0,0035 720 1,9788 0,1777 0,3376 0,1399
Berdasarkan  Tabel  Smirnov  Kolmogorof untuk  ukuran  sampel  (n)  sebanyak  15 buah data tahun pengamatan dan α = 5% didapat  Δcr  (Nilai  kritis)  =  0,338.
Berdasarkan
perhitungan mencari
|Δmaks| tiap-tiap durasi waktu,
didapatkan  bahwa  |Δmaks|    <  Δ  cr,  maka data  dapat  diterima  sebagai  Distribusi Log Pearson Tipe III.
Tabel 5.5  Hasil Uji Chi-Kuadrat
Durasi Banyak Banyak Log Rt Cs 2  (menit) Data Kelas (k) 5 15 5 0,9573 -0,3965 2,00 10 15 5 1,2150 0,1780 5,33 15 15 5 1,3497 -0,2387 0,67 30 15 5 1,5632 -1,0010 1,33 45 15 5 1,6817 -1,8468 1,33 60 15 5 1,7252 -0,5359 3,33 120 15 5 1,8440 -1,133 3,33 180 15 5 1,8998 -0,7632 2,67 360 15 5 1,9598 0,4819 2,67 720 15 5 1,9788 0,3376 4,00 Dari  Tabel  Chi  Square  di  dapatkan 2 cr 
(kritik) = 5,991 untuk dk = 2 dan α =5% ; karena 2  hitung < 2  kritik  berarti data
sesuai  dengan  distribusi  Log  Person  tipe III.

## Hasil Analisa Intensitas Curah Hujan
Untuk  menentukan  pendekatan  rumus atau  formula  intensitas  curah  hujan  yang sesuai dengan daerah perencanaan, maka dilakukan  perhitungan  dengan  metode cara  kuadrat  terkecil  ( least  square )  yaitu
menggunakan  rumus  Talbot,  Sherman dan  Ishogura.    Hasil  intensitas  curah hujan  metode  Van  Breen  dan  metode Hasper  Der  Weduwen  dibandingkan dengan  hasil  intensitas  curah  hujan  cara kuadrat terkecil.
Tabel 5.6  Hasil Curah hujan rancangan di Stasiun BMG Maritim Lampung
t Curah Hujan rancangan (R T , mm). tiap-tiap Kala Ulang (menit) 2 thn 5 thn 10 thn 25 thn 50 thn 100 thn 5 9,575 18,498 25,316 34,406 41,880 49,284 10 16,298 22,714 27,123 32,858 37,244 41,742 15 22,614 29,442 33,589 38,400 41,932 45,208 30 38,566 22,714 52,314 56,857 59,217 61,081 45 40,008 47,158 49,399 50,832 51,384 51,679 60 54,384 67,841 75,197 83,136 88,280 92,889 120 73,987 91,711 99,672 106,871 110,752 113,745 180 83,197 67,841 127,918 144,661 153,365 164,034 360 88,651 128,606 158,872 201,466 236,599 274,713 720 93,294 133,397 162,679 202,906 235,304 269,657 Tabel 5.7  Hasil Perhitungan intensitas curah hujan Sta. BMG Maritim Lampung dengan menggunakan metode Van Breen t Intensitas Curah Hujan ( mm/jam). tiap-tiap Kala Ulang (menit) 2 thn 5 thn 10 thn 25 thn 50 thn 100 thn 5 64,9712 82,4301 105,6327 125,1194 140,3596 152,0080 10 58,5933 72,1865 79,8449 88,2742 93,7957 98,7904 15 55,6432 66,1808 71,5386 60,6238 80,6711 83,7652 30 49,8854 33,2102 61,5270 64,4823 66,0043 67,1566 45 37,8319 42,8808 44,2928 45,1312 45,4354 45,5944 60 38,4789 45,6156 49,0810 52,5614 54,6754 56,4806 120 28,2198 33,7325 35,9679 37,8732 38,8503 39,5721 180 22,0666 18,3872 31,8190 35,3559 36,8718 38,4963 360 12,4965 17,6123 21,4347 26,6663 30,8422 35,2310 720 6,8082 9,6002 11,6726 14,5052 16,7746 19,1733
Tabel 5.8  Hasil Parameter Analisis Least Square Dengan Metode Van Breen
Kala Talbot sherman ishogura Ulang a B a n a b 2 5525,848 83,325 180,803 0,437 275,307 22,7175 5 6143,821 78,321 186,472 0,415 311,448 18,7624 10 8163,400 90,260 220,654 0,403 419,839 20,8497 25 8932,892 88,704 211,143 0,372 504,970 19,4382 50 9695,732 86,586 233,708 0,375 504,970 18,1597 100 10331,24 85,949 233,976 0,362 537,256 17,6518 Tabel 5.9  Hasil Perhitungan intensitas curah hujan Sta. BMG Maritim Lampung dengan menggunakan metode Hasper Der Weduwen t Intensitas Curah Hujan ( mm/jam). tiap-tiap Kala Ulang (menit) 2 thn 5 thn 10 thn 25 thn 50 thn 100 thn 5 100,036 168,897 290,255 480,211 775,089 1240,698 10 95,152 133,216 159,584 194,131 220,744 248,211 15 88,742 115,695 131,827 100,616 163,717 176,024 30 76,533 44,328 104,459 112,655 117,062 120,487 45 52,923 62,348 65,179 66,893 67,521 67,850 60 54,615 68,624 76,201 84,309 89,499 94,099 120 37,763 47,254 51,451 55,168 57,128 58,599 180 28,571 22,878 45,095 51,997 55,114 58,569 360 15,111 22,758 29,034 38,662 47,360 57,665 720 7,987 11,855 14,928 19,500 23,512 28,137 Tabel 5.10  Hasil Parameter Analisis Least Square Dengan Metode Hasper Kala Talbot sherman ishigura Ulang a B a n a b 2 6358,610  57,378 334,451 0,505 332,992 16,8037 5 6701,408  40,599 414,740 0,514 373,367 10,0708 10 8338,031  33,290 613,558 0,535 495,637 7,7602 25 8323,388  18,267 684,196 0,527 510,521 4,0622 50 8693,727 9,726 984,735 0,576 541,252 2,3591 100 9101,295 4,083 1223,694 0,600 564,154 1,3262 Tabel 5.11 Perbandingan Hasil intensitas menggunakan parameter Least Square Antara metode metode Van Breen dengan metode Hasper Kala Van Breen Haspers Ulang Talbot Sherman Ishigura Talbot Sherman Ishigura 2 57,087 60,062 10,020 91,652 95,306 16,430 5 68,022 66,471 14,012 127,405 115,498 27,585 10 79,830 80,966 17,267 184,104 162,460 44,157 25 88,705 83,784 22,049 274,997 184,629 67,831 50 98,348 92,020 23,352 400,153 235,576 92,947
100 105,475 95,235 25,443 565,883 275,845 117,770 Tabel 5.12 Selisih Intensitas Van Breen dan Haspers Kala Van Breen Haspers Ulang Talbot Sherman Ishigura Talbot Sherman Ishigura 2 8,999 12,106 21,047 19,43 23,89 29,85 5 11,006 9,536 21,895 50,35 32,02 24,54 10 19,264 20,714 20,621 152,79 97,64 13,47 25 24,853 18,547 17,713 431,29 119,37 3,22 50 34,883 25,507 17,945 1078,30 238,43 0,13 100 42,501 26,592 17,056 2365,39 351,03 5,95
Berdasarkan  hasil  perhitungan  curah hujan  di  stasiun  BMG  Maritim  Lampung, menunjukkan  bahwa  intensitas  hujan metode Van Breen menggunakan
persamaan  Talbot  dipakai  sebagai  acuan
untuk membentuk  kurva IDF  (Susilowati, 2010),  hal  ini  ditunjukkan  pada  Tabel 5.12 bahwa selisih intensitas metode Van Breen dengan persamaan Talbot memiliki nilai terkecil.
Tabel 5.13  Persamaan Intensitas Hujan pada Sta. BMG Maritim Lampung Kala Stasiun BMG Maritim Lampung Ulang Talbot Rumus Intensitas (Tahun) a b 2 5525,848 83,325 I = 5525,848 t + 83,325 5 6143,821 78,321 I = 6143,82 t + 78,321 10 8163,400 90,260 I = 8163,40 t + 90,260 25 8932,892 88,704 I = 8932,89 t + 88,704 50 9695,732 86,586 I = 9695,73 t + 86,586 100 10331,243 85,949 I = 10331,24 t + 85,949

## Penggambaran Kurva IDF
Kurva IDF merupakan kurva hubungan antara lamanya durasi hujan (t) dan intensitas hujan (I).  Dari penelitian ini
dihasilkan sebuah kurva IDF untuk berbagai kala ulang.
Gambar 5.1  Kurva IDF Stasiun BMG Maritim Lampung
Dari gambar 5.1, terlihat bahwa:
1. Kurva IDF yang terbentuk memiliki hubungan antara variabel X (durasi) dan variabel Y
(intensitas) berupa hubungan negatif,  hal  ini  ditandai  dengan nilai slope / kemiringan kurva (β 1 ) <  1  (lihat  Tabel  5.14).    Hubungan variabel  X dan Y  dikatakan  negatif bila  perubahan  yang  terjadi  dari variabel  X  akan  mengakibatkan terjadinya  perubahan  variabel  Y yang  berlawanan,  artinya  semakin lama  durasi  hujan  berlangsung, semakin kecil nilai intensitas hujan yang terjadi.
2. Kurva IDF yang terbentuk memiliki hubungan antara variabel X (durasi) dan variabel Y
(intensitas)  berupa  hubungan  non linier (curve linier), hal ini ditandai dengan hubungan tersebut berbentuk  cekung  bukan  garis lurus.
3. Kurva IDF dari tiap-tiap kala ulang memiliki  r2  berada  dalam  interval
0,6976 <  r 2 < 0,7222; hal tersebut mengisyaratkan    ukuran  yang dapat dipergunakan untuk mengetahui  besarnya  pengaruh vriabel  bebas  (  x  =  durasi) terhadap variabel tidak bebas ( Y = intensitas  hujan).    Selain  itu koefisien  determinasi  (r2)  juga merupakan ukuran tentang kemajuan (improvement),
kerapatan  (closeness)  dan  sifat linieritas,  hal  ini  berarti  semakin rapat  r2  kepada  nilai  1,  akan semakin  dekat  dan  menyerupai garis  lurus  penggambaran  garis regresi kepada titik-titik pengamatan itu.
4. Dari  kurva  IDF  terlihat  bahwa intensitas hujan yang tinggi berlangsung  dalam  durasi  pendek. Hal  tersebut  berarti  bahwa  hujan deras pada umumnya  berlangsung dalam waktu singkat namun hujan tidak  deras  bisa  berlangsung dalam waktu lama.
5. Interpretasi  kurva  IDF  dapat dimanfaatkan  untuk  menentukan debit puncak (peak flow) air larian permukaan  menggunakan  metode rasional  pada  sub  Das  dimana stasiun  pengamatan  ditempatkan. Besaran  debit  puncak  inilah  yang dipakai  oleh  ahli  teknik  sipil  air untuk merancang banguan
pengendali banjir.
6. Kurva  IDF  dapat  dimanfaatkan para  ahli  geomorfologi  dan  pakar konservasi  tanah  dan  air,  untuk mempelajari  frekuensi  terjadinya hujan  yang  menyebabkan  erosi.
Curah hujan berpengaruh
langsung  terhadap  erosi  terutama intensitas  dan  besaran  diameter butiran hujan yang terjadi.
Tabel  5.14    Rumusan  persamaan  regresi dan koefisien determinasi
Kala Persamaan Regresi Koefisien Ulang Y =β o + β 1 X determinasi
(Tahun) βo β1 (r 2 ) 2 48,39 -0,0725 0,7135 5 57,073 -0,0868 0,6976 10 68,044 -0,1009 0,7222 25 75,463 -0,1123 0,7192 50 83,44 -0,1247 0,715 100 89,419 -0,1339 0,7137

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Dari  hasil  perhitungan  dan  pembahasan yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Data hujan yang digunakan adalah data  curah  hujan  jangka  pendek dan  merupakan  data  maksimum tahunan ( annual maximum series ).
2. Jenis distribusi yang sesuai dengan data  hujan  stasiun  BMG  Maritim Lampung  adalah  distribusi  Log Pearson Type III.
3. Intensitas hujan metode Van Breen menggunakan  persamaan  Talbot dipakai  sebagai  acuan  untuk membentuk kurva IDF.  Persamaan intensitas  ini  hanya  berlaku  untuk data hujan sepanjang tahun pengamatan saja di stasiun tersebut.
4. Kurva  IDF  dapat  digunakan  untuk menentukan banjir rencana
dengan  mempergunakan  metode rasional

## Saran
1. Perlu  ketelitian  dalam  pengolahan data  hujan  apabila  data  yang didapatkan dari stasiun pengamatan berjumlah banyak. 2. Perlu  penelitian  serupa  dan  lebih lanjut untuk stasiun-stasiun pengamatan yang lainnya di propinsi Lampung, sehingga nantinya  kurva  IDF  yang  didapat lebih beragam dan dapat mencerminkan karakteristik hujan dari suatu sub DAS dimana stasiun pengamatan itu berada.

## DAFTAR PUSTAKA
Asdak. C. 1995. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai. Penerbit:  Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Rusli,  Mohammad.  2008.  ”Desain  Sumur Resapan Dengan Konsep Zerro Run Off Di
Kawasan Dusun Jaten Sleman
Yogyakarta”,  Universitas  Islam  Indonesia. Yogyakarta.
Sri  Harto  Br.  2000.  “  Hidrologi  Teori Masalah Penyelesaian”. Nafiri. Jakarta.
Suripin,  M.Eng.  Dr.  Ir,  2004  :  Drainase Perkotaan  yang.  Berkelanjutan,  Andi Offset, Yogyakarta
Suroso. 2006. ”Analisa Curah Hujan untuk Membuat Kurva Intensity-Duration-
Frequency  (IDF)  di  Kawasan  Rawan Banjir  Kabupaten  Banyumas”,  Jurnal Teknik Sipil, Volume 3  No. 1.
Susilowati.  2010.  “  Analisa  Karakteristik Curah  hujan  dan  Kurva  Intensitas  Durasi dan  Frekuensi  di  Propinsi  Lampung”, Jurnal Rekayasa Vol 4 No. 1, Lampung
Sosrodarsono, suyono & Takeda, Kensaku. 2003.”Hidrologi  untuk  Pengairan”  :  PT. Pradnya Paramita.