pISSN: 2723-3472 eISSN: 0000-0000
Volume 1, Issue 2, September 2020, pages 1-8

## REKONSTRUKSI TADULAKO
Civil Engineering Journal on Research and Development http://new.jurnal.untad.ac.id/index.php/renstra
Perbandingan Perkiraan Debit Banjir Rancangan Menggunakan Data Hujan dan Debit di DAS Kaliwadas Kab. Pekalongan, Jawa Tengah
S. Samatan a *
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Gunadarma, Jakarta
* Corresponding author ’s e-mail: kandi250576@gmail.com
Received: 28 July 2020 ; revised: 10 August 2020 ; accepted: 10 August 2020
Abstract: Design flood discharge is one of the important parameters in the management of water resources, especially water resources utilization structures and water damage control structures. This parameter serves to determine the dimensions and capacity of the planned water structures. As  an  important  reference, this design  flood  discharge  must  be  carefully  determined so that  the  planned building is effective and financially functional and economically efficient. This study aims to determine the design flood discharge using rainfall data which will be recommended as a reference for the design of a micro-hydro power plant building in Kaliwadas River, Pekalongan Regency, Central Java Province. The results of the analysis based on rainfall data are compared with estimates using discharge data to determine deviations resulting from the use of rainfall data. Frequency analysis is applied to both types of rainfall and maximum daily discharge data. Chi-Square and Kolmogorov-Smirnov tests were performed to test four distribution methods: Normal, Normal Log, Pearson Log III and Gumbel. Transformation of design rainfall into design discharge is done using the Snyder Synthetic Unit Hydrograph Method, by first optimizing the hydrograph parameter. The analysis shows that the design flood discharge using rainfall data is relatively lower than using discharge data with an average deviation of more than 15%. This deviation is expected to occur when the transformation of rainfall into discharge is influenced by various very complex parameters, especially changes in land cover and rainfall distribution that have not been fully accommodated. However, for watersheds with very limited discharge data, the use of rain data can be an option for establishing a design flood discharge.
Keywords: frequency analysis, watershed, flood peak, hydraulic structure, water resources management.
Abstrak: Debit  banjir  rancangan  merupakan  salah  satu  parameter  penting  dalam  pengelolaan  sumber  daya  air  terutama  bangunan pemanfaatan sumber daya air dan bangunan pengendali daya rusak air. Parameter ini berfungsi untuk menetapkan dimensi dan kapasitas bangunan keairan yang direncanakan. Sebagai referensi penting, debit banjir rancangan ini harus ditetapkan secara cermat agar bangunan yang direncanakan efektif dan efesien secara fungsi dan ekonomis secara pembiayaan. Penelitian ini bertujuan untuk  menetapkan debit banjir rancangan menggunakan data hujan yang akan direkomendasikan sebagai referensi perancangan bangunan pembangkit listrik tenaga mikrohidro  di  Sungai  Kaliwadas,  Kabupaten  Pekalongan    Provinsi  Jawa  Tengah.  Hasil  analisis  berdasarkan  data  hujan  tersebut dibandingkan dengan perkiraan menggunakan data debit untuk mengetahui penyimpangan yang dihasilkan dari penggunaan data hujan. Analisis frekuensi diterapkan terhadap kedua jenis data hujan dan debit   harian maksimum. Uji Chi-Square dan Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk menguji empat metode distribusi: Normal, Log Normal, Log Pearson III dan Gumbel. Transformasi hujan rancangan menjadi debit rancangan dilakukan menggunakan Metode Hidrograf Satuan Sintetik Snyder, dengan terlebih dahulu melakukan optimasi parameter hidrograf. Hasil analisis menunjukkan bahwa debit banjir rancangan menggunakan data hujan relatif lebih rendah dibandingkan menggunakan data debit dengan penyimpangan rata-rata di atas 15%. Penyimpangan ini diperkirakan dapat terjadi pada saat transfromasi hujan menjadi debit yang dipengaruhi oleh beragam parameter yang sangat kompleks, terutama perubahan tutupan lahan dan distribusi hujan yang belum sepenuhnya dapat terakomodasi. Namun demikian, untuk DAS dengan data debit yang sangat terbatas, penggunaan data hujan dapat menjadi pilihan untuk menetapkan debit banjir rancangan.
Kata kunci: analisis frekuensi, daerah aliran sungai, puncak banjir, bangunan air, pengeloaan SDA .

## 1. Pendahuluan
Penetapan  debit  banjir  rancangan  sebagai  parameter dasar untuk  pengelolaan sumber daya air umumnya dapat dilakukan  menggunakan  data  debit  harian  maksimum dengan rentang data memadai. Data debit ini dapat dipeoleh dari  stasiun  pengukur  tinggi  muka  air  (AWLR)  di  suatu outlet ,  dengan  mengkonversi  data  AWLR  menjadi  debit berdasarkan  persamaan  kurva  debit  ( rating  curve )  yang bersesuaian dengan alat ukur tersebut [1] . Hasil perkiraan debit  banjir  rancangan  menggunakan  data  debit  tersebut dapat  diterima  sepanjang  data  yang  diukur  terkalibrasi dengan  baik  dan  metode  analisis  frekuensi  yang  dipilih sesuai dengan  distribusi statistik data [2-6] .
Secara  umum  sebaran  alat  ukur  debit  (AWLR)  jauh lebih  rendah  dari  alat  ulur  hujan  di  berbagai  wilayah  di Indonesia.  Alat  ukur  hujan  hampir  terpasang  merata  di berbagai  wilayah,  mengingat  data  ini  dimanfaatkan  tidak hanya untuk pengelolaan SDA tetapi juga berbagai tujuan seperti  pertanian,  perkebunan,  penerbangan  dan  lainnya. Oleh  karena  itu,  alat  ukur  hujan  ini  tidak  hanya dipasang oleh Dinas PU atau SDA tetapi juga oleh Dinas Kehutanan, Dinas  Pertanian,  BMKG,  BPDAS,  Balai  Sungai  dan beberapa instansi lainnya [7-8] .
Alat ukur debit umumnya dipasang sangat terbatas, dan hanya  berkaitan  dengan  pengelolaan  SDA  dan  konservasi DAS. Biaya instalasi, operasi dan pemeliharaan alat ini juga jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  alat  ukur  hujan.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
Alasan-alasan  tersebut  dapat  menjadi  rujukan  dalam pemasangan  alat  ini  dengan  pertimbangan  bahwa  alat tersebut benar-benar diperlukan oleh pengelolanya [9-10] . Keterbatasan  data  debit  memberikan  peluang penggunaan  data  hujan  untuk  analisis  debit  baik  aliran rendah  ( low  flow )  maupun  aliran  puncak  ( flow  peak ) termasuk debit rancangan ( design flood ) [11-14] . Beberapa peneliti telah melakukan kajian dengan menggunakan data hujan  untuk  memprediksi  debit  akibat  keterbatasan  data debit.  Pada  Tahun  2017,  Aurdin  melakukan  perhitungan debit  banjir  rancangan  di  DAS  Batara  menggunakan  data hujan [15] .  Transformasi  hujan  menjadi  debit  dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  metode  seperti  Hasper, Melchior  dan  Nakayasu  tanpa  kalibrasi.  Analisis  serupa juga dilakukan oleh Sofyan dan Rifai (2017) di DAS Batang [16].
Selanjutnya  Sarminingsih  (2018)  dan  Prawati  (2018), masing-masing melakukan analisis serupa di Embung Coyo Kabupaten Grobogan Jawa Tengah dan DAS Blambangan Kabupaten  Banyuwangi  Jawa  Timur [17-18]. Penetapan debit  banjir  rancangan  pada  kedua  sungai  tersebut  juga menggunakan data hujan tanpa mengetahui kehandalannya. Pada Tahun 2020, analisis debit banjir rancangan dilakukan
oleh Haidah dkk, dengan membandingkan beberapa metode [19] . Dari  serangkaian  analisis  yang  dilakukan  oleh  para peneliti-peneliti  tersebut,  tidak  satupun  yang  melakukan analisis debit banjir rancangan menggunakan data debit atau memverifikasi  hasil  analisisnya  dengan  data  debit.  Oleh karena  itu  kajian  ini  akan  menjadi  penting  untuk mengetahui  seberapa  besar  penyimpangan  analisis menggunakan data hujan berdasarkan perbandingan dengan data  debit.  Hasil  kajian  ini  akan  sangat  berguna  sebagai evaluasi  penggunaan  data  hujan  untuk  analisis  hudrologi guna  mendukung  perancangan  dan  pengelolaan  sumber daya air [20] .
2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Sungai  Kaliwadas ( Gambar 1 ), yang terletak di  Kecamatan Kandang Serang Kabupaten  Pekalongan  Provinsi  Jawa  Tengah.  Sungai Kaliwadas merupakan salah sub DAS dengan luas daerah pengaliran kurang lebih 165.78 km 2 yang diukur pada Pos hidrometri (AWLR) terdapat pada Bendung Kaliwadas dan Bendung Lambur di sebelah hulu Bendung Kaliwadas.
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development , Vol. 1(2), September 2020
Secara  geografis,  DAS  Kaliwadas  terletak  pada koordinat 116°49'19.2362"E-116°55'52.4184"E dan
41°15'17.9854"S-4°21'18.4372"S.
DAS
Kaliwadas memiliki kerapatan jaringan sungai kategori sedang dengan bentuk  DAS  memanjang  dan  termasuk  dalam  kelompok DAS  berukuran  sedang,  dengan  topografi  berada  pada ketinggian 170 m-1800 m DPL. Secara umum tutupan lahan relatif masih terkonservasi terutama pada DAS bagian hulu yang didominasi oleh hutan primer dan sekunder sedangkan pada  DAS  bagian  hilir  telah  dikembangkan  untuk  lahan pertanian lahan basah dan lahan kering serta permukiman.

## 2.2. Data
Bahan  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian meliputi  peta  DEM,  data  tutupan  lahan,  data  hujan  jam- jaman  dan  harian.  Peta  tutupan  lahan  bisa  diperoleh  dari BAPPEDA  Kabupaten  Pekalongan  sedangkan  data  hujan dan debit bisa didapatkan dari Balai Wilayah Sungai (BWS) Periode 2009-2018. Data lainnya adalah data ukur debit Pos AWLR Bendung Kaliwadas untuk keperluan kalibrasi.

## 2.2. Metode dan Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  penyeleksian  data  hujan dan debit harian maksimum yang mewakili masing-masing tahun.  Analisis  frekuensi  diterapkan  untuk  terhahadap kedua  jenis  data  tersebut  menggunakan  empat  metode distribusi yaitu Normal, Log Normal, Log Pearson Type III dan Gumbel. Persamaan distribusi keempat metode tersebut dapat dinyatakan dengan :
𝑋 𝑇 = 𝑋̅ + 𝐾 𝑇 𝑆 (1)
dimana:
𝑋 𝑇 =  Curah  hujan  (mm)  atau  debit  (m 3 /s)  rancangan dengan periode ulang tertentu
𝑋̅ =  Curah hujan (mm) atau debit (m 3 /s) rata-rata 𝐾 𝑇 =  Faktor  frekuensi  yang  bersesuaian  dengan  periode ulang terpilih
𝑆 =  Standar deviasi dari data
Untuk Distribusi Log Normal dan Log Pearson Type III, data hujan atau debit harian maksimum dinyatakan dalam logaritma ( log X ). Faktor frekuensi untuk Distribusi Normal dan  Log  Normal  dapat  ditetapkan  dari  Tabel  Standar Normal  atau  Tabel  Reduksi  Gauss.  Untuk  Distribusi  Log Pearson, 𝐾 𝑇 dihitung  berdasarkan Tabel  Faktor Frekuensi untuk Distribusi Log Perason Type III sebagai fungsi dari periode  ulang  ( T )  dan  koefisien  skewness  ( Cs ).  Faktor frekuensi  untuk  Metode  Gumbel,  dinyatakan  dengan persamaan:
𝐾 𝑇 = 𝑌 𝑇 −𝑌 𝑛 𝑆 𝑛 (2)
𝑌 𝑇 = − ln {− ln ( 𝑇−1 𝑇 )} (3)
dengan:
𝑌 𝑛 = Reduced mean yang tergantung pada jumlah sampel atau data n
𝑆 𝑛 = Reduced  standard  deviation yang  juga  tergantung pada jumlah sampel n
𝑌 𝑡 = Reduced variate
Langkah selanjutnya adalah pengujian metode distribusi untuk  menetapkan  distribusi  terbaik.  Pengujian  dilakukan dengan  Uji  Chi-Square  dan  Kolmogorov-Smirnov. Persamaan yang digunakan pada kedua jenis uji ini secara berturut-turut dinyatakan dengan:
 2 = ∑(𝑂 𝑓 −𝐸 𝑓 ) 2 ∑ 𝐸 𝑓 (4)
 𝑚 = 𝑚𝑎𝑥|𝑃 𝑂 (𝑥) − 𝑃 𝐸 (𝑥)| (5)
dengan:
 2 =  Chi-Square  dari  data  observasi  dan  hitungan (ekspektasi)
𝑂 𝑖 =  Frekuensi data pengamatan 𝐸 𝑖 =  Frekuensi data ekspektasi (teoritis)  𝑚 =  Parameter Kolmogorov-Smirnov 𝑃 𝑖 =  Probabilitas data pengamatan 𝐸 𝑖 =  Probabilitas data ekspektasi (teoritis)
Nilai  2 dan  𝑚 hasil  hitungan  dibandingkan  dengan nilai  2 dan  𝑚 pada  masing-masing  tabel  uji.  Metode distribusi  yang  memenuhi  syarat  uji  adalah  metode  yang memiliki nilai  2 dan  𝑚 hasil hitungan lebih kecil dari nilai  2 dan  𝑚 tabel.
Berdasarkan  metode  distribusi  terpilih,  maka  dapat ditetapkan  hujan  dan  debit  rancangan  untuk  beberapa periode ulang. Selanjutnya hujan rancangan ditransformasi menjadi debit rancangan untuk dibandingkan dengan debit rancangan  hasil  analisis  frekuensi.  Transformasi  hujan menjadi debit dapat dilakukan menggunakan HSS Snyder. Metode ini dikembangkan oleh Snyder (1938) berdasarkan data parameter DAS di AS (berukuran 30 km 2 -30000 km 2 ) dengan  menghubungkan  tiga  parameter  penting  yaitu tenggang  waktu  dari  titik  berat  hujan  sampai  titik  berat hidrograf  ( time lag , T l ), debit puncak ( Q p ) dan waktu dasar dari hidrograf ( T b ), diformulasikan sebagai [ 7,9 ]:
𝑄 𝑝 = 0.278 ( 𝐶 𝑝 𝑇 𝑙 ) A (6)
𝑇 𝑙 = 𝐶 𝑡 (𝐿𝐿 𝑐 ) n (7)
𝑇 𝑝 = 𝑇 𝑙 + 𝑇 𝑟 2 (8)
𝑇 𝑏  5𝑇 𝑙 (9)
C t =  Koefisien  tampungan  DAS  empiris,  0.73-3.0, L = Panjang sungai  utama (km), L c = Panjang sungai  dari  titik terdekat titik berat DAS ke outlet (km) dan C p = Konstanta empiris (0.9-1.4).
Snyder  hanya  membuat  persamaan  empiris  untuk menghitung  debit  puncak  ( Q p )  dan  waktu  puncak  ( T p ). Untuk menghitung ordinat hidrograf dilakukan pendekatan perhitungan menggunakan W 50 dan W 75 seperti ditunjukkan pada Gambar  2 . Cara  ini  memiliki  kelemahan  berkaitan dengan bentuk hidrograf yang tidak sempurna (wajar) dan untuk mendapatkan lengkung hidrograf pada titik-titik yang lain  memerlukan  waktu  untuk  mengkalibrasi  parameter- parameternya [7,9] .  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut,  Alexejev  mengusulkan  persamaan  hidrograf satuan untuk HSS Snyder sebagai berikut:
𝑄 = 𝑓(𝑡) (10)
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
𝑌 = 𝑄 𝑄 𝑝 , 𝑋 = 𝑡 𝑇 𝑝 (11)
𝑌 = 10 −𝑎 (1−𝑋)2 𝑋 (12)
𝑎 = 1.32  2 + 0.15  + 0.045 (13)  = 𝑄 𝑝 ℎ 𝑇 𝑝 𝐴 (14)
X dan Y adalah  koordinat  hidrograf,  dan h =  tinggi  hujan satuan sebesar 1 mm.
Gambar 2. Peta lokasi penelitian
Hasil  perkiraan  debit  rancangan  menggunakan transformasi  hidrograf  ini,  selanjutnya  dibandingkan dengan  debit  rancangan  hasil  dari  analisis  frekuensi. Evaluasi  ini  menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE), berdasarkan persamaan berikut:
𝑃(%) = | 𝑄 ℎ −𝑄 𝑑 𝑄 𝑑 | 100% (15)
dengan:
𝑃 =  Penyimpangan (%)
𝑄 ℎ =  Debit rancangan berdasarkan data hujan menggunakan trasnformasi hidrograf 𝑄 ℎ =  Debit rancangan berdasarkan data debit menggunakan analisis frekuensi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pemilihan Data Hujan dan Debit
Data hujan dan debit harian Periode 2009-2019 diseleksi dengan pendekatan Annual Maximum Series . Data terpilih didasarkan  pada  data  harian  maksimum  pada  masing- masing  tahun.  Menggunakan  cara  ini  diperoleh  sejumlah data hujan dan debit maksimun seperti pada Gambar 3. Pada Gambar 3 terlihat kecenderungan hubungan antara data  hujan  dan  debit  harian  maksimum.  Secara  umum terdapat kesesuaian cukup baik dengan angka korelasi 0.70. Namun bila dicermati lebih lanjut terlihat kontradiksi antara hujan  dan  debit  pada  Tahun  2012  dimana  hujan  harian relatif  sangat  tinggi  hampir  mencapai  200  mm/hari sedangkan  debit  harian  rata-rata  justru  mendekati  debit terkecil.  Kemungkinan-kemungkinan  tersebut  dapat  saja terjadi  sehubungan  dengan  kompleksitas  faktor  hujan  dan
DAS  serta  keterbatasan  alat  ukur  yang  sangat  sensitif terhadap kondisi lingkungan sekitarnyanya.
Gambar 3. Data hujan dan debit harian maksimum

## 3.2. Pemilihan Metode Distribusi
Sebagaimana  telah  dituliskan  sebelumnya  bahwa metode distribusi yang diaplikasikan pada kajian ini terdiri dari  Normal,  Log  Normal.  Log  Pearson  Type  III  dan Gumbel. Berdasarkan pengujian statistik terhadap keempat metode  tersebut  baik  untuk  data  hujan  dan  debit,  nampak bahwa semua metode memenuhi Uji Kolmogorov-Smirnov. Untuk uji Chi-Square semua metode memenuhi syarat pada data hujan, sedangkan pada data debit hanya Metode Log Normal dan Log Pearson III yang memenuhi . Berdasarkan kedua uji tersebut Metode Log Pearson III memperlihatkan kinerja terbaik dengan selisih  2 dan  𝑚 terbesar, walaupun pada  Uji  Chi-Square  memperlihatkan  selisih  2 seragam pada data hujan. Hasil uji kedua metode tersebut disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 . Rekapitulasi uji statistik data hujan
Uji Metode Distribusi Normal Log Normal Log Pearson III Gumbel
 2 hit 2 2 2 2  2 cri 5.991 5.991 5.991 5.991 Keterangan lolos lolos lolos lolos  𝑚 0.162 0.160 0.156 0.162  𝑐𝑟𝑖 0.410 0.410 0.410 0.410 Keterangan lolos lolos lolos lolos
Tabel 2 . Rekapitulasi uji statistik data debit
Uji Metode Distribusi Normal Log Normal Log Pearson III Gumbel
 2 hit 12 3 3 9  2 cri 5.991 5.991 5.991 5.991 Keterangan tidak lolos lolos tidak  𝑚 0.303 0.175 0.139 0.239  𝑐𝑟𝑖 0.410 0.410 0.410 0.410 Keterangan lolos lolos lolos
lolos
Khusus  untuk  hasil  uji  pada Tabel  1, sesungguhnya semua  metode  distribusi  dapat  diterapkan  walaupun
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 De b it ( m 3 /s) Hu jan (m m ) Tahun Hujan Debit
REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
parameter statistiknya cenderung tidak mendekati salah satu metode manapun. Namun demikian mengingat bahwa dari kedua  uji  Chi-Square  dan  Kolmogorov-Smirnov,  Metode Log-Pearson  III  memperlihatkan  kinerja  terbaik  maka metode ini akan diterapkan untuk analisis hujan dan debit rancangan.

## 3.3. Hujan dan Debit Rancangan
Hujan dan debit rancangan menggunakan Metode Log Pearson III, adalah seperti pada Gambar 4. Plotting posisi metode ini pada kertas probabilitas untuk data hujan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4. Hujan dan debit rancangan
Nampak  bahwa  kenaikan  hujan  terhadap  periode  ulang memperlihatkan perbedaan trend . Kenaikan hujan terhadap periode  ulang  cenderung  mengikuti  kurva  geometrik sedangkan  peningkatan  debit  terhadap  periode  ulang cenderung  mengikuti  kurva  eksponensial.  Walaupun demikian perbedaan trend hanya terlihat secara nyata pada periode ulang yang besar (100-1000).

## 3.4. Transformasi Hujan
Transformasi hujan rancangan menjadi banjir rancangan dilakukan  dengan  Metode  Snyder.  Metode  ini  umumnya sering diterapkan di Indonesia untuk berbagai tujuan seperti perencanaan  bangunan  air  (bendung  dan  waduk)  dan pengendalian banjir. Transformasi hujan-debit menggunakan  metode  ini,  memerlukan  data  karaktersitik DAS  yang  diturunkan  dari  data  DEM  dan  data  tata  guna lahan  yang diinterpretasi  dari citra landsat . Data terakhir ini  digunakan  untuk  menetapkan    koefisien  limpasan sebagai faktor penentu limpasan permukaan dan infiltrasi.
Berdasarkan kenampakan citra sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1, secara umum DAS Kaliwadas masih  terliput  oleh  tutupan  lahan  berupa  hutan  dengan kerapatan sedang sampai tinggi terutama pada bagian hulu. Untuk  segmen  tengah  dan  hilir,  kerapatan  vegetasi cenderung  berkurang  bahkan    tampak  adanya  konversi lahan untuk tanaman budidaya pertanian.
Gambar 5 . Kertas probabilitas data hujan harian maksimum Sungai Kaliwadas
Dampak  dari  konversi  lahan  ini  adalah  meningkatnya intensitas dan besaran banjir sebagaimana ditampilkan pada Gambar 3 , pada tahun 2017 dan 2018, terjadi peningkatan debit  banjir  yang  sangat  signifikan.  Perubahan  tutupan lahan  ini  diakomodasi  pada  persamaan  Snyder  yang dinyatakan dengan koefisien limpasan.
Hal  terpenting  lainnya  dalam  transformasi  hujan  ini adalah  intensitas  hujan [7,9]. Hujan  rancangan  yang diperoleh dari analisis frekeuensi dikonversi menjadi hujan
jam-jaman  yang  cocok  untuk  daerah  tersebut.  Beberapa kajian  menyebutkan  bahwa  untuk  area  di  Pulau  Jawa Metode Alternating Block Method (ABM) dan Mononobe cenderung  sesuai [7]. Kedua  metode  ini  sebenarnya mempunyai  kemiripan  dalam  intensitas  tetapi  berbeda dalam hal pola. Metode ABM mempunyai puncak intensitas hujan di tengah durasi hujan sedangkan Metode Mononobe, intensitas  hujan  berpuncak  di  awal  durasi. Gambar  6 menyajikan hasil transformasi hujan menjadi debit.
0 400 800 1200 1600 0 80 160 240 320 400 2 5 10 25 50 100 200 1000 D ebi t ( m 3 /s) Hu jan (m m ) Periode Ulang (Tahun) Hujan Rancangan Debit Rancangan
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
Gambar 6 . Debit hasil transformasi hujan menggunakan

## Metode Snyder

## 3.4. Perbandingan Debit
Hasil analisis debit menggunakan data hujan dan debit sebagaimana telah diuraikan pada seksi sebelumnya, dapat dibuat  perbandingan    dan  di  analisis  penyimpangannya sesuai dengan Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan dan penyimpangan debit
rancangan Periode Ulang (Tahun) Debit rancangan (m 3 /s) Penyimpangan (%) Analisis Frekuensi Transformas i Hidrograf 2 223.40 321.83 44.06 5 453.40 413.98 8.69 10 573.60 478.34 16.61 25 701.80 563.74 19.67 50 784.60 630.45 19.65 100 859.10 699.92 18.53 200 927.20 772.76 16.66 1000 1067.80 957.54 10.33 Penyimpangan rata-rata 19.27 Sebagaimana tampak pada Tabel 3 , penyimpangan debit hasil prediksi menggunakan data hujan bervariasi antara 8- 45%.  Semakin  tinggi  periode  ulang  penyimpangan  debit cenderung  berkurang.  Penyimpangan  besar  terjadi  pada periode ulang rendah. Namun demikian penyimpangan rata- rata  yang  dihasilkan  adalah  sebesar  19.27%  tergolong transisi sedang. Oleh karena itu dalam aplikasi penggunaan data hujan untuk memprediksi debit harus dilakukan dengan hari-hati terutama dalam proses transformasi hujan-debit.

## 4. Kesimpulan
Perkiraan  debit  banjir  rancangan  telah  dilakukan berdasarkan  data  hujan  dan  debit  menggunakan  analisis frekuensi  dan  transformasi  hidrograf  berdasarkan    data hujan  dan  debit  harian  maksimum  Periode  2009-2018  di Sungai Kaliwadas. Hasil analisis menunjukkan bahwa debit banjir  rancangan  menggunakan  data  hujan  relatif  lebih rendah  dibandingkan  menggunakan  data  debit  dengan penyimpangan  rata-rata  di  atas  15%.  Penyimpangan  ini
diperkirakan  dapat  terjadi  pada  saat  transfromasi  hujan menjadi  debit  yang  dipengaruhi  oleh  beragam  parameter yang  sangat  kompleks,  terutama  perubahan  tutupan  lahan dan  distribusi  hujan  yang  belum  sepenuhnya  dapat terakomodasi.  Namun  demikian,  untuk  DAS  dengan  data debit  yang  sangat  terbatas,  penggunaan  data  hujan  dapat menjadi pilihan untuk menetapkan debit banjir rancangan.

## Daftar Pustaka
[1] M.Y. Talumepa, L. Tanudjaja, and J.S.F. Sumarauw, “Analisis  Debit  Banjir  dan  Tinggi  Muka  Air Sungai Sangkub  Kabupaten  Bolaang  Mongondow  Utara”,
Jurnal Sipil Statik , vol. 15, no. 10, p. 699, 2017.
[2] M.S.  Bhat,  A.  Alam,  B.  Ahmad,  B.S.  Kotlia,  H. Farooq,  A.K.  Taloor,  and  S.  Ahmad,  “Flood Frequency  Analysis  of  River  Jhelum  in  Kashmir Basin”, Quaternary  International ,  vol.  507,  p.  288, 2018.
[3] T.A.  Gado,  K.  Hsu,  and  S.  Sorooshian,  “Rainfall Frequency  Analysis  for  Ungauged  Sites  Using Satellite  Precipitation  Products”, Journal  of Hydrology ,  vol. 554, p. 646, 2017.
[4] A.A.  Mamoon,    and  A.  Rahman,  “Selection  of  The Best Fit Probability Distribution in Rainfall Frequency Analysis for Qatar”, Natural Hazards , vol. 86, p. 281, 2016.
[5] V. Rajendran, and R. Venkatasubramani, “Frequency Analysis of Rainfall Deviation in Dharmapuri District in  Tamil  Nadu”, Indian  Journal  of  Geo  Marine Sciences , vol. 46, no. 8, p. 1710, 2017.
[6] N.  Bhagat,  “Flood  Frequency  Analysis  Using Gumbel's  Distribution  Method:  A  Case  Study  of Lower  Mahi  Basin,  India”, Journal  of  Water Resources  and  Ocean  Science ,  vol.  6,  no.  4,  p.  51, 2017.
[7] B.  Triatmodjo,  Hidrologi  Terapan,  Jilid  1. Yogyakarta: Beta Offset, 2010.
[8] D. Fitriani, P. Satriyo, and Devianti, “Analisis Debit Rencana Metode Rasional di Sub DAS Lawe Simpali Kabupaten Aceh Selatan”, Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Pertanian , vol. 5. No. 1, 2020.
[9] S.H.  Brotowiryatmo, Hidrologi,  Teori,  Masalah, Penyelesaian , Jilid 1. Yogyakarta: Nafiri Offset, 2000.
[10] A.  Herison,  Y.  Romdania,  O.T.  Purwadi,  and  R. Effendi, “Kajian Penggunaan Metode Empiris dalam Menentukan Debit Banjir Rancangan pada Perencanaan  Drainase  (Review)”, Jurnal  Aplikasi Teknik Sipil , vol. 16, no. 2, p. 77, 2018.
[11] G.  Gunawan,  Besperi,  and  L.  Purnama,  “Analisis Debit  Banjir  Rancangan  Sub  DAS  Air  Bengkulu Menggunakan  Analisis  Frekuensi  dan  Metode Distribusi”, Jurnal Ilmiah Rekayasa Sipil , vol. 17, no. 1, p. 1, 2020.
[12] N.  Sahrani,  and R.  Hotter,  “Analisis  Curah  Hujan Dalam Mengidentifikasi Potensi Batang Lumpo Untuk
0 200 400 600 800 1000 1200 0 20 40 60 80 100 120 De bit (m 3 /s) Waktu (jam)
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
PLTMH”, UNES Journal of Scientech Research , vol. 3, no. 2, p. 119, 2018.
[13] D. Mayasari, “Analisa Statistik Debit Banjir dan Debit Andalan Sungai Komering Sumatera Selatan”, Jurnal Forum Mekanika , vol. 6, no. 2, 2017.
[14] S.N.  Purnomo,  “Pengaruh  Metode  Pemilihan  Data Hujan Pada Perancangan Debit Banjir di Das Serayu”, Techno , vol. 18, no. 1, p. 50, 2017
[15] Y.  Aurdin,  “Perbandingan  Perhitungan  Debit  Banjir Rancangan  di  DAS  Betara  Dengan  Menggunakan Metode  Hasper,  Melchior  dan  Nakayasu”, Teknika: Jurnal Teknik , vol. 3, no. 2, p. 192, 2017.
[16] Z. Syofyan, and M.C. Rifa’ i , “Analisis Curah Hujan Untuk  Pendugaan  Debit  Banjir  Pada  DAS  Batang Arau  Padang”, Menara  Ilmu ,  vol.  12,  no.  1,  p.  154, 2018.
[17] A.  Sarminingsih,  “Pemilihan  Metode  Analisis  Debit Banjir  Rancangan  Embung  Coyo  Kabupaten Grobogan”, Jurnal  Presipitasi  :  Media  Komunikasi dan Pengembangan Teknik Lingkungan , vol. 15, no. 1, p. 53,  2018.
[18] E.  Prawati,  “Analisis  Hujan  Rata -Rata  Dalam Menentukan  Debit  Banjir  Rancangan  Pada  DAS Blambangan  Kabupaten  Banyuwangi  Jawa  Timur”, TAPAK , vol. 9, no. 1, 2019.
[19] H. Saidah, A. Pracoyo, and Khairudin, “Perbandingan Beberapa  Metode  Perhitungan  Debit  Puncak  Banjir Rancangan”, Ganec  Swara ,  vol.  14,  no.  1,  p.  526, 2020.
[20] A.J. Sutrisno, Kaswanto, and H.S. Arifin, “Prediction and  Correlation  Analysis  between  Water  Discharge and Rainfall in Ciliwung River, Bogor City”, Journal
of Natural Resources and Environmental Management , vol. 10, no. 1, p. 25, 2020.
REKONSTRUKSI TADULAKO : Civil Engineering Journal on Research and Development, Vol. 1(2), September 2020
This page is intentionally left blank