ANALISIS HUJAN EKSTREM DENGAN MENGGUNAKAN PMP (Probability Maximum Precipitation) DI WILAYAH UPT PSDA DI PASURUAN

dokumen-dokumen yang mirip
APLIKASI HISTOGRAM UNTUK ANALISIS VARIABILITAS TEMPORAL DAN SPASIAL HUJAN BULANAN: STUDI DI WILAYAH UPT PSDA DI PASURUAN JAWA TIMUR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANALISA VARIABILITAS CURAH HUJAN DI PALU BERDASARKAN DATA PENGAMATAN TAHUN

VARIABILITAS SPASIAL HUJAN DI WILAYAH UPT PSDA DI MALANG THE SPATIAL VARIABILITIES OF RAINFALLS IN THE UPT PSDA IN MALANG

ANALISIS CURAH HUJAN UNTUK MEMBUAT KURVA INTENSITY-DURATION-FREQUENCY (IDF) DI KAWASAN KOTA LHOKSEUMAWE

Spektrum Sipil, ISSN Vol. 2, No. 2 : , September 2015

STUDI PERBANDINGAN ANTARA HIDROGRAF SCS (SOIL CONSERVATION SERVICE) DAN METODE RASIONAL PADA DAS TIKALA

Hak Cipta Badan Standardisasi Nasional, Copy standar ini dibuat untuk penayangan di dan tidak untuk di komersialkan.

ANALISA CURAH HUJAN DALAM MEBUAT KURVA INTENSITY DURATION FREQUENCY (IDF) PADA DAS BEKASI. Elma Yulius 1)

Analisis Karakteristik Intensitas Curah Hujan di Kota Bengkulu

HUJAN (PRECIPITATION)

Tommy Tiny Mananoma, Lambertus Tanudjaja Universitas Sam Ratulangi Fakultas Teknik Jurusan Sipil Manado

Analisa Frekuensi dan Probabilitas Curah Hujan

ANALISIS KARAKTERISTIK CURAH HUJAN DI WILAYAH KABUPATEN GARUT SELATAN

The 7th University Research Colloquium 2018 STIKES PKU Muhammadiyah Surakarta

SKRIPSI. Oleh: RENGGANIS PURWAKINANTI

ANALISA DEBIT BANJIR SUNGAI BONAI KABUPATEN ROKAN HULU MENGGUNAKAN PENDEKATAN HIDROGRAF SATUAN NAKAYASU. S.H Hasibuan. Abstrak

ANALISA PENINGKATAN NILAI CURVE NUMBER TERHADAP DEBIT BANJIR DAERAH ALIRAN SUNGAI PROGO. Maya Amalia 1)

Perhitungan debit andalan sungai dengan kurva durasi debit

MODEL HIDROGRAF BANJIR NRCS CN MODIFIKASI

ANALISIS KARAKTERISTIK INTENSITAS CURAH HUJAN DI KOTA BENGKULU

Perkiraan Koefisien Pengaliran Pada Bagian Hulu DAS Sekayam Berdasarkan Data Debit Aliran

Perencanaan Penanggulangan Banjir Akibat Luapan Sungai Petung, Kota Pasuruan, Jawa Timur

REKAYASA HIDROLOGI. Kuliah 2 PRESIPITASI (HUJAN) Universitas Indo Global Mandiri. Pengertian

Perbandingan Perhitungan Debit Banjir Rancangan Di Das Betara. Jurusan Survei dan Pemetaan, Fakultas Teknik, Universitas IGM 1.

PERHITUNGAN METODE INTENSITAS CURAH HUJAN

PILIHAN TEKNOLOGI SALURAN SIMPANG BESI TUA PANGLIMA KAOM PADA SISTEM DRAINASE WILAYAH IV KOTA LHOKSEUMAWE

ANALISIS DEBIT BANJIR SUNGAI TONDANO MENGGUNAKAN METODE HSS GAMA I DAN HSS LIMANTARA

POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN PADA STASIUN HUJAN PASAR KAMPAR

TEKNOLOGI PERTANIAN Klasifikasi Sub Tipe Iklim Oldeman: Studi Kasus di Wilayah UPT PSDA Bondowoso

*Corresponding author : ABSTRACT

Analisis Hidrologi untuk Pendugaan Debit Banjir dengan Metode Nakayasu di Daerah Aliran Sungai Way Besai

KAJIAN DRAINASE TERHADAP BANJIR PADA KAWASAN JALAN SAPAN KOTA PALANGKARAYA. Novrianti Dosen Program Studi Teknik Sipil UM Palangkaraya ABSTRAK


PENGARUH HUJAN EKSTRIM DAN KONDISI DAS TERHADAP ALIRAN

NORMALISASI SUNGAI RANTAUAN SEBAGAI ALTERNATIF PENANGGULANGAN BANJIR DI KECAMATAN JELIMPO KABUPATEN LANDAK

PROGRAM PENDIDIKAN EKSTENSION DEPARTEMEN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010

PENERAPAN TEORI RUN UNTUK MENENTUKAN INDEKS KEKERINGAN DI KECAMATAN ENTIKONG

Ruko Jambusari No. 7A Yogyakarta Telp. : ; Fax. :

PENDAHULUAN. Kata kunci: presipitasi; tren

SKRIPSI. Oleh: ANNISA RAHMAWATI

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

STUDI KELAYAKAN SALURAN DRAINASE JALAN SULTAN KAHARUDDIN KM. 02 KABUPATEN SUMBAWA. Oleh : Ady Purnama, Dini Eka Saputri

BAB IV ANALISA Kriteria Perencanaan Hidrolika Kriteria perencanaan hidrolika ditentukan sebagai berikut;

BAB I PENDAHULUAN. 1.2 Tujuan Praktikum ini bertujuan untuk menentukan dan menganalisis kedalaman hujan tiap durasi waktu pada beberapa periode ulang.

PENANGGULANGAN BANJIR SUNGAI MELAWI DENGAN TANGGUL

HIDROLOGI ANALISIS DATA HUJAN

BAB V ANALISA DATA. Analisa Data

U JIAN TENGAH SEMESTER S TATISTIKA

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. titik tinjauan (hilir) pada Jalan Prof. Dr. Supomo yaitu menit.

BAB IV ANALISA HIDROLOGI

PERBANDINGAN METODE DECILES INDEX

BAB III LANDASAN TEORI. A. Hidrologi

ANALISA DEBIT BANJIR SUNGAI BATANG LUBUH KABUPATEN ROKAN HULU PROPINSI RIAU

KAJIAN PENGENDALIAN BANJIR DI KECAMATAN ILIR TIMUR I PALEMBANG. Zainuddin

EVALUASI KAPASITAS SALURAN DRAINASE PERKOTAAN

SKRIPSI. Disusun Oleh : TYAS ESTININGRUM

5/3/2012. Objective. Objective STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI

Implementasi Logika Fuzzy Mamdani untuk Mendeteksi Kerentanan Daerah Banjir di Semarang Utara

ANALISIS PERBANDINGAN ESTIMASI CURAH HUJAN DENGAN DATA SATELIT DAN RADAR INTEGRASI DI BALIKPAPAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. terhadap beberapa bagian sungai. Ketika sungai melimpah, air menyebar pada

PERENCANAAN SISTEM DRAINASE KAWASAN KAMPUS UNIVERSITAS SAM RATULANGI

STUDI EVALUASI SISTEM DRAINASE JALAN AW.SYAHRANI KOTA SANGATTA KABUPATEN KUTAI TIMUR

ANALISA HIDROLOGI dan REDESAIN SALURAN PEMBUANG CILUTUNG HULU KECAMATAN CIKIJING KABUPATEN MAJALENGKA

BAB IV PEMBAHASAN. muka air di tempat tersebut turun atau berkurang sampai batas yang diinginkan.

BAB IV HASIL DAN ANALISIS. menyimpan semua atau sebagian air yang masuk (inflow) yang berasal dari

Studi Evaluasi Sistem Saluran Sekunder Drainase Tambaksari kota Surabaya

Spektrum Sipil, ISSN Vol. 2, No. 2 : , September 2015

Program Aplikasi Analisis Frekuensi Menggunakan Visual Basic 2010

PEMILIHAN DISTRIBUSI PROBABILITAS PADA ANALISA HUJAN DENGAN METODE GOODNESS OF FIT TEST

IV. PENETAPAN WILAYAH CAKUPAN INDEKS UNTUK PENERAPAN ASURANSI IKLIM

Daftar Isi. Daftar Isi Daftar Gambar Bab 1. Pendahuluan... 5

EVALUASI SISTEM DRAINASE JALAN LINGKAR BOTER KABUPATEN ROKAN HULU

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

ANALISIS DEBIT DI DAERAH ALIRAN SUNGAI BATANGHARI PROPINSI JAMBI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Rt Xt ...(2) ...(3) Untuk durasi 0 t 1jam

PERENCANAAN ULANG SISTEM DRAINASE PERUM GRIYA ASRI WIKA JATIRANGGON BEKASI

PENATAAN SISTEM DRAINASE DI KAMPUNG TUBIR KELURAHAN PAAL 2 KOTA MANADO

Analisis Kecenderungan Data Hujan di Jawa Timur Menggunakan Metode Mann-Kendal & Rank-Sum Test

KARAKTERISTIK DISTRIBUSI HUJAN PADA STASIUN HUJAN DALAM DAS BATANG ANAI KABUPATEN PADANG PARIAMAN SUMATERA BARAT

ANALISIS POTENSI LIMPASAN PERMUKAAN (RUN OFF) DI KAWASAN INDUSTRI MEDAN MENGGUNAKAN METODE SCS

ESTIMASI DEBIT ALIRAN BERDASARKAN DATA CURAH HUJAN DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (STUDI KASUS : WILAYAH SUNGAI POLEANG RORAYA)

Spektrum Sipil, ISSN Vol. 2, No. 1 : 49-60, Maret 2015

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN

Kajian Teknis Sistem Penyaliran dan Penirisan Tambang Pit 4 PT. DEWA, Tbk Site Asam-asam Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan

Hidrometeorologi. Pertemuan ke I

PERENCANAAN SISTEM DRAINASE SEGOROMADU 2,GRESIK

ANALISIS KARAKTERISTIK INTENSITAS HUJAN DI WILAYAH LERENG GUNUNG MERAPI

Jl. Raya Kaligawe Km. 4, Semarang Jawa Tengah 2

ANALISIS METODE INTENSITAS HUJAN PADA STASIUN HUJAN PASAR KAMPAR KABUPATEN KAMPAR

BAB IV HASIL DAN ANALISIS

POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN DI KOTA MANADO DAN SEKITARNYA

EVALUASI DAN PERENCANAAN KERAPATAN JARINGAN POS HUJAN DENGAN METODE KRIGING DAN ANALISA BOBOT (SCORE) DI KABUPATEN SAMPANG PROVINSI JAWA TIMUR

JURNAL TEKNIK SIPIL & PERENCANAAN

PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi:

ANALISIS HUJAN EKSTREM DENGAN MENGGUNAKAN PMP (Probability Maximum Precipitation) DI WILAYAH UPT PSDA DI PASURUAN Extreme Rainfall Analysis With PMP Method in UPT PSDA Pasuruan Region Elsdin Saktiaji a, Indarto Indarto b, Sri Wahyuningsih c a Elsdin Saktiaji Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37 Jember, email : elsdinaji@gmail.com b Indarto Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37 Jember, email : indarto.ftp@unej.ac.id c Sri Wahyuningsih Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37 Jember, email : sriwahyuningsih_tep@yahoo.com ABSTRAK Artikel ini memaparkan hasil analisis hujan ekstrem di wiayah UPT PSDA Pasuruan. Wilayah kerja UPT PSDA Pasuruan mencakup dua kabupaten (Probolinggo dan Pasuruan). Stasiun hujan dengan panjang data lebih dari 20 tahun digunakan sebagai input utama. Analisis pendahuluan dilakukan untuk menentukan spasial hujan di wilayah tersebut. Variabilitas spasial hujan ditampilkan dalam bentuk histogram dan distribusi frekuensi hujan per wilayah kecamatan. Variabilitas temporal hujan dilakukan untuk setiap stasiun. Analisis variabilitas temporal mencakup: hujan tahunan,hujan bulanan, dan hujan ekstrem (1-hari maksimal, 2-hari maksimal, dan 3-hari maksimal). Analisis hujan ekstrem untuk menentukan nilai hujan maksimal boleh jadi atau Probability Maximum Preciptitation (PMP) dilakukan menggunakan metode statistik Hershfield. Prosedur pengolahan data menggunakan standar SNI 7746:2012. Penelitian menghasilkan nilai PMP untuk stasiun terpilih. Penelitian ini juga menghasilkan peta tematik yang menggambarkan variabilitas spasial hujan ekstrem pada wilayah tersebut. Kata kunci: variabilitas, spasial, temporal, metode Hershfield, PMP PENDAHULUAN Menurut Triatmodjo (2008) intensitas hujan adalah jumlah curah hujan dalam suatu satuan waktu, yang biasanya dinyatakan dalam mm/jam, mm/hari, sampai mm/tahun sehingga biasa disebut dengan hujan jaman, hujan harian, hingga hujan tahunan. Hujan ekstrem terjadi ketika curah hujan mencapai >100 mm/hari. Hujan tersebut akan mengakibatkan bencana, seperti tanah longsor dan banjir. Banjir juga akan mengakibatkan dampak yang buruk terhadap masyarakat, seperti penyakit, kesulitan air bersih, dan mengganggu aktivitas ekonomi masyarakat. UPT PSDA Pasuruan ini memiliki wilayah kerja yang meliputi Kota Pasuruan, Kota Probolinggo, Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Probolinggo, dan Kecamatan Lawang. Wilayah kerja UPT ini terdapat jalur pantura yang merupakan akses utama transportasi Jawa Timur. Pada tahun 2016 terjadi banjir di sembilan kecamatan di Kabupaten Pasuruan yang mengakibatkan arus lalu lintas jalur pantura lumpuh dan akses ekonomi menjadi terhambat tidak hanya untuk masyrakat Pasuruan saja tetapi masyarakat di luar Kabupaten. Salah satu cara untuk mengantisipasi banjir adalah dengan mengetahui data iklim seperti data curah hujan maksimum dan pola sebaran hujan. Namun, tidak semua wilayah memiliki data curah hujan, sehingga wilayah yang tidak memiliki data hujan perlu perkiraan hujan maksimum. Perkiraan hujan maksimum dalam penelitian ini menggunakan metode PMP (Probable Maximum Precipitation). Salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui nilai PMP yaitu menggunakan metode Hershfiled. Metode tersebut E. Saktiaji, Indarto, S. Wahyungingsih H-109

menggunakan uji statistik frekuensi. Analisa frekuensi adalah prosedur memperkirakan frekuensi suatu kejadian di masa lalu dan yang akan datang. Dalam analisis frekuensi ini diperlukan data hujan yang diperoleh dari setiap stasiun hujan. Analisis frekuensi didasarkan pada sifat kejadian masa lalu untuk memperoleh kemungkinan (probabilitas) hujan dimasa yang akan datang dengan asumsi bahwa sifat statistik hujan dimasa yang akan datang sama dengan sifat hujan dimasa lalu (Suripin, 2004:22). Perhitungan PMP dengan metode Hershfiled ini hanya berlaku untuk hujan titik bukan untuk hujan wilayah, sehingga dalam upaya estimasi banjir, dilakukan perhitungan PMP dengan bantuan sebaran spasial menggunakan IDW. Menurut Johnston et al. (dalam Indarto, 2013:146) metode IDW mengasumsikan bahwa semakin dekat jarak suatu titik terhadap titik yang tidak diketahui nilainya, maka semakin besar pengaruhnya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besarnya nilai PMP di wilayah UPT PSDA Pasuruan dan menggambarkan sebaran spasial hujan PMP di wilayah UPT PSDA Pasuruan menggunakan metode interpolasi dan GIS. METODE Lokasi penelitian Penelitian ini dilaksanakan di wilayah kerja UPT PSDA Pasuruan yang meliputi Kota Pasuruan, Kota Probolinggo, Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Probolinggo, dan Kecamatan Lawang. Pengambilan data hujan meliputi 71 stasiun hujan yang memenuhi kriteria panjang data melebihi 20 tahun secara kontinyu pada rentang tahun 1980 hingga 2015. Titik stasiun hujan dapat dilihat pada Gambar 1. Tahapan penelitian Inventarisasi data Gambar 1. Lokasi Penelitian Mengumpulkan data curah hujan harian dari 71 stasiun. Data yang di pilih memiliki periode data lebih dari 20 tahun dan kemudian diolah kembali sehingga dapat menentukan hujan maksimum boleh jadi (PMP). H-110 Analisis Hujan Ekstrem dengan Menggunakan PMP (Probability Maximum Precipitation) di Wilayah UPT PSDA di Pasuruan

Analisis pendahuluan Analisis Pendahuluan dilakukan untuk mengetahui variabilitas spasial hujan pada beberapa kecamatan. Pengelolaan data curah hujan maksimum Memeriksa data curah hujan harian yang memiliki curah hujan tinggi, selama 1 hari, 2 hari, dan 3 hari berturut-turut pada tiap stasiun hujan. Penyaringan data hujan harian maksimum tahunan Data hujan dilakukan penyaringan data secara manual dan secara statistik. Penyaringan secara statistik menggunakan uji Wald-Wolfowitz untuk pemeriksaan ketidaktergantungan, uji Mann-Whitney untuk pemeriksaan keseragaman, dan uji deteksi outlier dengan persamaan sebagai berikut : Uji Mann Whitney Z = { W 0,5 μ σ 0 W+0,5 μ σ μ = n(n+1) 2 σ = nm(n+1) 12 dengan W = jumlah rangking dalam data n, N = banyaknya tahun data hujan, n = banyaknya kelompok data pertama, m = banyaknya kelompok data kedua, µ = mean, σ = standar deviasi (Chiew and Siriwardena, 2005). Uji Wald Wolfowitz (1) (2) (3) Z = m μ σ0.5 (4) μ = (n 1) 2 var = (n 1) 4 dengan n = banyaknya tahun data hujan, µ = mean dari Q, var (Q) = varian dari Q (Chiew and Siriwardena, 2005). Uji Grubbs and Beck Jika W > µ Jika W = µ Jika W < µ (5) (6) X H = exp (x + K N S) (7) X L = exp (x K N S) (8) dengan x = rata-rata dari Ln sampel data, S = simpangan baku dari Ln sampel data, Kn = - 3,62201 + 6,28446 N 1/4 2,49835N 1/2 + 0,491436N 3/4 0,037911N, N = jumlah sampel data E. Saktiaji, Indarto, S. Wahyungingsih H-111

Menghitung curah hujan maksimum (PMP) Perhitungan curah hujan maksimum boleh jadi dengan menggunakan metode Hersfield menggunakan pedoman SNI:7746 tahun 2012. Hershfield mengembangkan rumus frekuensi Chow : X m = X p + K m S p (9) dengan Xp = rata-rata dari seri data hujan maksimum tahunan berjumlah n yang telah dikalikan faktor penyesuaian, Km = nilai fungsi dari durasi hujan dan rata-rata hujan harian maksimum tahunan, Sp = simpangan baku dari seri data hujan harian maksimum tahunan berjumlah n yang telah dikalikan faktor penyesuaian (WMO, 2009). Interpolasi Interpolasi digunakan untuk menganalisis distribusi parsial. Interpolasi digunakan adalah interpolasi IDW (Invers Distance Weight). Data yang akan digunakan dalam interpolasi ini adalah nilai PMP 1 hari, PMP 2 hari, dan PMP 3 hari. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis pendahuluan Distribusi frekuensi hujan bulanan Distribusi frekuensi ini menggambarkan banyaknya hujan yang terjadi setiap bulan dalam 1 tahun. Disribusi ini digambarkan dalam bentuk histogram. Peta yang menggambarkan kondisi distribusi frekuensi hujan bulanan ditunjukkan pada Gambar 2. Gambar 2. Distribusi Frekuensi Hujan Bulanan Berdasarkan Gambar 2 dapat dilihat hujan yang sering terjadi pada tiap kecamatan berkisar 200-400 mm/bln. Kecamatan prigen, tutur, dan lawang terjadi hujan lebih dari 1000mm dalam kurun waktu 1 bulan, nilai tersebut menggambarkan adanya hujan ekstrem yang dapat mengakibatkan banjir pada wilayah tersebut. Distribusi hujan bulanan H-112 Analisis Hujan Ekstrem dengan Menggunakan PMP (Probability Maximum Precipitation) di Wilayah UPT PSDA di Pasuruan

Rata-rata curah hujan bulanan diperoleh dari rata-rata curah hujan yang terjadi pada setiap bulan dalam periode tersebut, sedangkan nilai maksimum dan minimum hujan bulanan diperoleh dari jumlah curah hujan yang terjadi setiap bulannya. Peta yang menggambarkan kondisi distribusi hujan bulanan ditunjukkan pada Gambar 3. Gambar 3. Distribusi Hujan Bulanan Dari Gambar 3 dapat diketahui pola curah hujan bulanan yang terjadi pada periode tersebut. Rata-rata dan maksimum curah hujan bulanan tertinggi terletak pada bulan Januari masing-masing sebesar (511 mm) dan (1115 mm) sedangkan rata-rata bulanan curah hujan terendah dan curah hujan bulanan minimum terletak pada bulan Agustus sebesar (3 mm). Distribusi frekuensi hujan tahunan Distribusi frekuensi ini menggambarkan banyaknya hujan yang terjadi setiap tahun dalam 1 periode. Disribusi ini digambarkan dalam bentuk histogram. Peta yang menggambarkan kondisi distribusi frekuensi hujan tahunan ditunjukkan pada Gambar 4. Gambar 4. Distribusi frekuensi hujan tahunan Berdasarkan Gambar 4 hujan yang sering terjadi berkisar 2000-3000 mm/tahun. Hujan yang terjadi di wilayah Prigen memiliki curah yang tinggi hingga 6000 mm/tahun. Nilai tersebut menggambarkan nilai ekstrem yang dapat mengakibatkan banjir atau tanah longsor, sedangkan untuk kecamatan yang berada di dekat pantai frekuensi hujan cenderung rendah, berkisar 500 1500 mm/tahun. E. Saktiaji, Indarto, S. Wahyungingsih H-113

Pengelolahan data curah hujan maksimum Nilai PMP ditentukan dari data curah hujan maksimum 1 hari, 2 hari, dan 3 hari pada setiap stasiun. Data curah hujan maksimum 1 hari diperoleh dari nilai maksimum curah hujan tahunan, data 2 hari diperoleh dari 2 hari hujan berturut-turut apabila dijumlahkan akan menghasilkan nilai maksimum, dan data 3 hari diperoleh dari 3 hari hujan berturutturut apabila dijumlahkan akan menghasilkan nilai maksimum. Data yang digunakan untuk mencari nilai PMP ini harus memiliki panjang data minimal 20 tahun. Penyaringan data curah hujan maksimum Penyaringan data hujan ini dilakukan dengan cara manual dan statistik sebelum digunakan dalam perhitungan PMP. Penyaringan data secara manual dilakukan dengan cara memeriksa satu per satu data hujan maksimum harian, sedangkan penyaringan data secara statistik dilakukan dengan menggunakan uji statistik (BSNI, 2012). Penyaringan data secara manual dan statistik disesuaikan dengan SNI:7746 tahun 2012. Hasil dari penyaringan data tersebut dihasilkan 50 stasiun untuk hujan 1 hari, 48 stasiun untuk hujan 2 hari, dan 57 stasiun untuk hujan 3 hari yang lolos dalam penyaringan data. Perhitungan curah hujan maksimum boleh jadi (PMP) Hasil perhitungan curah hujan maksimum dengan interval 1 hari, 2 hari, dan 3 hari kemudian diolah kembali menjadi data hujan maksimum boleh jadi. Perhitugan PMP terdiri dari 3 perhitungan, yaitu perhitungan PMP 1 hari, 2 hari, dan 3 hari. Perhitungan Curah Hujan Maksimum Boleh Jadi 1 Hari Curah hujan maksimum boleh jadi untuk durasi 1 hari tertinggi terdapat di stasiun lawang dengan nilai PMP 1316 mm, sedangkan nilai paling kecil terdapat pada stasiun bangil dengan nilai 405 mm. Nilai PMP 1 hari untuk beberapa wilayah kabupaten pasuruan dan kabupaten probolinggo dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil Perhitungan PMP 1 Hari No. Stasiun Max PMP 1 Bermi 363 616 2 BotoGerdu 211 447 3 Krejengan 234 628 4 Krucil 353 751 5 Malasan 267 603 6 Banyulegi 211 533 7 Kasri 213 591 8 Panditan 217 539 9 Tutur 200 568 10 Lawang 567 1316 11 Bantaran 322 710 12 Ronggotali 178 485 13 TriwungKidul 322 683 14 Wangkal 226 648 H-114 Analisis Hujan Ekstrem dengan Menggunakan PMP (Probability Maximum Precipitation) di Wilayah UPT PSDA di Pasuruan

No. Stasiun Max PMP 15 Bangil 169 405 Perhitungan Curah Hujan Maksimum Boleh Jadi 2 Hari Curah hujan maksimum boleh jadi untuk durasi 2 hari tertinggi terdapat di stasiun lawang dengan nilai PMP 1488 mm, sedangkan nilai paling kecil terdapat pada stasiun banyulegi dengan nilai 463 mm. Nilai PMP 2 hari untuk beberapa wilayah kabupaten pasuruan dan kabupaten probolinggo dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Hasil Perhitungan PMP 2 Hari No. Stasiun Max PMP 1 Bantaran 364 781 2 Bermi 399 641 3 BotoGerdu 306 712 4 Kedungsumur 329 847 5 Pandanlaras 343 605 6 Banyulegi 221 463 7 Kasri 390 775 8 Kepulungan 261 610 9 Panditan 283 683 10 Lawang 614 1488 11 Jurangrejo 365 1079 12 Kalidandan 232 629 13 Malasan 291 811 14 Wangkal 295 760 15 Prigen 591 717 Perhitungan Curah Hujan Maksimum Boleh Jadi 3 Hari Curah hujan maksimum boleh jadi untuk durasi 3 hari tertinggi terdapat di stasiun lawang dengan nilai PMP 1543,32 mm, sedangkan nilai paling kecil terdapat pada stasiun bermi dengan nilai 708 mm. Nilai PMP 3 hari untuk beberapa wilayah kabupaten pasuruan dan kabupaten probolinggo dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Hasil Perhitungan PMP 3 Hari No. Stasiun Max PMP 1 Batur 496 1159 2 Bermi 498 708 3 BotoGerdu 384 992 4 Leces 345 1081 5 Malasan 363 866 6 Badong 269 789 7 Bangil 271 749 8 Kepulungan 358 757 9 Prigen 651 825 10 Lawang 624 1543 E. Saktiaji, Indarto, S. Wahyungingsih H-115

No. Stasiun Max PMP 11 ArahMakam 413 1229 12 Bago 313 875 13 GunggunganKidul 290 741 14 Krucil 493 812 15 Pandanlaras 406 805 Interpolasi nilai PMP menggunakan IDW Data hasil perhitungan PMP ini kemudian diinterpolasi menggunakan IDW (Invers Distance Weight) dengan menggunakan pola spasial yang ditampilkan pada peta menggunakan software ArcGis 10.0 pada Gambar 8. (a) (b) H-116 Analisis Hujan Ekstrem dengan Menggunakan PMP (Probability Maximum Precipitation) di Wilayah UPT PSDA di Pasuruan

(c) Gambar 8. Peta interpolasi (a) PMP 1 hari; (b) PMP 2 hari; dan (c) PMP 3 hari. Berdasarkan Gambar 8 nilai PMP berkisar antara 405-1.316 mm untuk hujan 1 hari, 454-1.488 mm untuk hujan 2 hari, dan 538-1.543 mm untuk hujan 3 hari. Sebaran nilai PMP 1 hari, 2 hari, dan 3 hari yang paling tinggi terjadi pada wilayah selatan Kabupaten Pasuruan, tepatnya berada di Kecamatan Lawang, Purwodadi, Purwosari, dan Prigen. Sebaran nilai PMP 1 hari yang paling kecil terdapat di bagian utara wilayah kerja UPT PSDA Pasuruan, begitu pula dengan sebaran nilai PMP 3 hari tetapi beberapa kecamatan pada bagian utara wilayah kerja UPT terdapat nilai PMP berkisar 845-1.018 mm, sedangkan untuk sebaran nilai PMP 2 hari mengalami kenaikan, sebagian besar memiliki nilai PMP berkisar 655-764. Menurut Hershfield dalam Deshpande et al. (2008)besarnya titik PMP disetiap stasiun tidak melebihi 3 kali dari nilai hujan maksimal dalam 1 periode. Hasil penelitian ini sesuai dengan pendapat Hershfield dalam Deshpande et al. (2008), sebagai contoh untuk nilai PMP 1 hari di stasiun Lawang 1316,28 mm, sedangkan curah hujan maksimum sebesar 567 mm, nilai tersebut tidak melebihi 3 kali dari curah hujan maksimal 1 periode. SIMPULAN Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa besarnya nilai PMP di UPT PSDA Pasuruan untuk durasi 1 hari berkisar 405-1.316 mm, untuk nilai PMP 2 hari berkisar 454-1.488 mm, dan uuntuk nilai PMP 3 hari berkisar 538-1.543 mm. Sebaran PMP untuk durasi 1 hari, 2 hari, dan 3 hari didapatkan nilai intensitas hujan tinggi berada didaerah Kecamatan Lawang, Purwodadi, dan Purwosari yang merupakan dataran tinggi sedangkan untuk dataran rendah seperti wilayah pesisir pantai intensitasnya cenderung rendah. DAFTAR PUSTAKA BSNI. (2012). Tata Cara Pehitungan Hujan Maksimum Boleh Jadi dengan Metode Hershfield. Badan Standarisasi Nasional. Jakarta. Chiew, F. dan Siriwardena, L. (2005) Trend User Guide. CRC for Catchment Hydrology. Australia. E. Saktiaji, Indarto, S. Wahyungingsih H-117

Deshpande, N. R., Kulkarni, B. D., Verma, A. K. and Mandal, B. N. (2008) "Extreme rainfall analysis and estimation of Probable Maximum Precipitation ( PMP ) by statistical methods over the Indus river basin in India", Journal of Spastial Hydrology, Vol 8, pp. 22 36. Indarto. (2013). Analisis Geostatistik. pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta:. Suripin. (2004). Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan. ANDI Offset. Yogyakarta. Triatmodjo, B. (2008). Hidrologi Terapan, Beta Offset. Yogyakarta:. WMO. (2009). Manual on Estimation of Probable Maximum Precipitation (PMP). World Meteorological Organization. Geneva. H-118 Analisis Hujan Ekstrem dengan Menggunakan PMP (Probability Maximum Precipitation) di Wilayah UPT PSDA di Pasuruan