Pendekatan Statistik Klasifikasi Curah Hujan Dalam Pengelolaan Sumber Daya Air Berkelanjutan - Kurniyaningrum, Endah; Rinanti, Astri; Herlina, Liana; Victorya, Chindy; Wahab, Nyimas Hazel Lahfahdila; Assidik, Muhammad Luthfi; Faisal, Ulfa Fatmasari; Kawanda, Aksan; Saily, Randhi (Journal of Infrastructure and Civil Engineering, 2025)
Wilayah DAS Juana di Jawa Tengah merupakan kawasan rawan banjir yang mengalami tekanan lingkungan akibat perubahan tutupan lahan dan dampak perubahan iklim global. Fenomena iklim seperti El Niño dan MJO semakin meningkatkan ketidakpastian curah hujan dan menyebabkan fluktuasi ekstrem. Strategi mitigasi banjir di wilayah ini masih belum efektif karena tidak didukung oleh klasifikasi curah hujan yang berbasis tren historis dan analisis statistik. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan sistematis untuk mengidentifikasi tren curah hujan secara ilmiah sebagai dasar dalam pengelolaan sumber daya air dan mitigasi bencana banjir. Permasalahan Utama yaitu belum tersedianya metode klasifikasi curah hujan berbasis analisis statistik jangka panjang yang dapat digunakan untuk mendukung strategi mitigasi banjir di DAS Juana dan sekitarnya. Urgensi Penelitian yaitu menganalisis tren curah hujan jangka panjang di DAS Juana dan Kabupaten Kendal menggunakan metode statistik Mann-Kendall, menyusun klasifikasi curah hujan berdasarkan hasil analisis tren dan memberikan rekomendasi ilmiah untuk strategi mitigasi banjir berdasarkan klasifikasi tersebut. Metode Penelitian ini digunakan pendekatan studi literatur dan analisis statistik. Data curah hujan selama 34 tahun dari BMKG dianalisis menggunakan metode Mann-Kendall. Proses analisis meliputi perhitungan statistik S, varian S, nilai Z, tingkat signifikansi, dan interpretasi hasil. Hasil kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan curah hujan dan mengevaluasi keterkaitannya dengan kejadian iklim ekstrem seperti ENSO. Hasil Penelitian ini yaitu analisis Mann-Kendall menunjukkan bahwa sebagian besar tren curah hujan di DAS Juana tidak signifikan secara statistik, namun terdapat beberapa tahun dengan tren signifikan yang berkorelasi dengan kejadian iklim global. Klasifikasi curah hujan menunjukkan perbedaan antara musim hujan (?115 mm) dan musim kemarau (<85 mm), serta kebutuhan koreksi terhadap data model menggunakan fungsi polinomial. Hasil ini menegaskan pentingnya data jangka panjang (?30 tahun) untuk memperoleh akurasi klasifikasi curah hujan hingga 100%. Kontribusi Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan metodologi klasifikasi curah hujan berbasis statistik untuk wilayah DAS tropis. Klasifikasi yang dihasilkan dapat dijadikan dasar dalam penyusunan strategi mitigasi banjir dan perencanaan pengelolaan sumber daya air. Selain itu, metode ini dapat direplikasi di wilayah lain dengan karakteristik hidrometeorologi serupa.