MENGISI DATA HUJAN YANG HILANG DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE DAN METODE RECIPROCAL DENGAN PENGUJIAN DEBIT KALA ULANG (STUDI KASUS DI DAS BAKALAN) - Riswandha Dwi Kurniawan; Raden Roro Rintis Hadiani; Setiono Setiono (Matriks Teknik Sipil, 2017)
Ketersediaan data curah hujan masih rendah, masih kurang lengkap dan kurang akurat, dalam praktik sesungguhnya sering ditemukan data yang tidak lengkap karena adanya kekosongan/kehilangan data hujan. Kelengkapan data hujan merupakan bagian terpenting dalam perencanaan dan perancangan bangunan-bangunan hidraulik, perencanaan manajemen keairan dan manajemen sumber daya air. Maka dari itu perlu dilakukan model hidrologi untuk mengisi data hujan yang hilang. Pada penelitian ini dilakukan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Bakalan yang terletak di Kabupaten Jepara, Jawa Tengah. Diawali dengan eliminasi data dengan metode sampling, kemudian melakukan pengisian data hujan kembali dengan metode Reciprocal dan model Autoregressive. Parameter untuk menilai model dengan melihat debit banjir kala ulang hasil perhitungan. Hasil penelitian menunjukkan korelasi rata-rata data hujan asli dengan data hujan tiruan metode Reciprocal dan model Autoregressive sebesar 0,806 dan 0,786. Debit banjir maksimum kala ulang 5 tahun (Q5), 20 tahun (Q20), 50 tahun (Q50) berturut-turut sebesar 253,383 m3/dt, 340,709 m3/dt, 411,614 m3/dt. Korelasi debit banjir maksimum dengan data hujan tiruan metode Reciprocal dan model Autoregressive sebesar 0,999 dan 0,998. Dengan pengujian debit bajir kala ulang diketahui bahwa metode Reciprocal merupakan metode paling sesuai untuk model pengisian data hujan, karena mendekati perhitungan data hujan asli.