EVALUASI DAN PERENCANAAN KERAPATAN JARINGAN POS HUJAN DENGAN METODE KRIGING DAN ANALISA BOBOT (SCORE) DI KABUPATEN SAMPANG PROVINSI JAWA TIMUR
JURNAL ILMIAH TEKNIK PENGAIRAN KONSENTRASI PEMANFAATAN DAN PENDAYAGUNAAN SUMBER DAYA AIR
Diajukan untuk memenuhi persyaratan memperoleh gelar Sarjana Teknik
Disusun Oleh: RATIH SARI DEWI KHALIK NIM. 115060405111002
UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK MALANG 2016
LEMBAR PENGESAHAN EVALUASI DAN PERENCANAAN KERAPATAN JARINGAN POS HUJAN DENGAN METODE KRIGING DAN ANALISA BOBOT (SCORE) DI KABUPATEN SAMPANG PROVINSI JAWA TIMUR
JURNAL ILMIAH TEKNIK PENGAIRAN KONSENTRASI PEMANFAATAN DAN PENDAYAGUNAAN SUMBER DAYA AIR
Ditujukan untuk memenuhi persyaratan memperoleh gelar Sarjana Teknik
Disusun Oleh: RATIH SARI DEWI KHALIK NIM. 115060405111002 – 64 Telah diperiksa dan disetujui oleh: DOSEN PEMBIMBING
Dosen Pembimbing I
Dr. Ery Suhartanto, ST., MT. NIP. 19730305 199903 1 002
Dosen Pembimbing II
Dr. Eng. Donny Harisuseno, ST., MT. NIP. 19750227 199903 1 001
EVALUASI DAN PERENCANAAN KERAPATAN JARINGAN POS HUJAN DENGAN METODE KRIGING DAN ANALISA BOBOT (SCORE) DI KABUPATEN SAMPANG PROVINSI JAWA TIMUR 1
Ratih Sari Dewi Khalik1, Ery Suhartanto2, Donny Harisuseno2 Mahasiswa Program Sarjana Teknik Jurusan Pengairan Universitas Brawijaya 2 Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya 1
[email protected]
ABSTRAK Dalam analisa hidrologi untuk perencanaan dan perancangan bangunan hidraulik, secara umum diperlukan masukan data hujan sebagai masukan utama. Keakuratan data hujan dipengaruhi oleh jumlah dan pola penempatan pos hujan. Untuk mengevaluasi dan merencanakan kerapatan jaringan pos hujan eksisting digunakan metode Analisa Bobot (Score) dan metode Kriging. Keoptimalan letak pos hujan rekomendasi dilihat dari besarnya nilai RMSE dan MAE. Sedangkan pengujian metode kriging dilakukan dengan menentukan besarnya kesalahan relatif antara curah hujan rancangan eksisting dengan curah hujan rancangan pada pos hujan rekomendasi. Hasil evaluasi menggunakan Analisa Bobot (Score) terdapat 3 pos hujan eksisting yang masuk skala prioritas 1, 8 pos hujan yang masuk dalam prioritas 2 dan 4 pos hujan masuk dalam skala prioritas 3. Hasil analisa kerapatan jaringan pos hujan dengan standar WMO (World Meteorological Organization), tidak terdapat pos hujan eksisting yang tergolong dalam kondisi sulit (3000-9000 km2). Analisa metode Kriging dalam studi ini menggunakan empat rekomendasi dengan perbedaan jumlah pos hujan disetiap rekomendasinya. Kempat rekomendasi tersebut termasuk dalam kondisi normal. Dari hasil perhitungan metode kriging diperoleh nilai RMSE dan MAE pos hujan rekomendasi lebih kecil dibandingkan dengan pos hujan eksisting. Sedangkan rata-rata kesalahan relatif untuk rekomendasi I yaitu 65,728% , untuk rekomendasi II yaitu 45,814%, untuk rekomendasi III yaitu19,131dan untuk rekomendasi IV yaitu 2,508%. Dengan demikian pos hujan rekomendasi IV hasil metode Kriging dapat diterapkan di Kabupaten Sampang. Kata Kunci: Standar WMO, Analisa Bobot (Score), Metode Kriging, Curah Hujan Rancangan, Kerapatan Jaringan Pos Hujan ABSTRACT Hydrological analysis in planning and design of hydraulic buildings, is generally required input rainfall data as a main input. Rainfall data accuracy is affected by the quantity and the placement system of rain gauge station. To evaluate and plan the network density of rain gauge station used Weight analysis (Score) and Kriging method. The best location for recommendation station seen by the value of RMSE and MAE. The trial of Kriging method by determining the value of relative error of the rainfall design for existing station and recommendation station. The evaluation results using Weight Analysis (Score) there are 3 existing rain gauge station were including into the priority 1, 8 existing rain gauge station were including into the priority 2 and 4 existing rain gauge station were including into the priority 3. Based on the analysis of network density with WMO (World Meteorological Organization), there are no existing rain gauge station were including in difficult conditions (3000-9000 km2). In this study, the Kriging method are using four recommendations to differences in the quantity of each recommendation rain gauge station. The fourth recommendation is included in the normal conditions. From the calculation used kriging method, the value of RMSE and MAE recommendation station are smaller than the existing station. While the average error relative to the first recommendation is 65.728%, for recommendation II is 45.814%, for recommendation III is 19,131% and for recommendation IV is 2.508%. Therefore the rain gauge station recommendation IV with Kriging method can be applied in Sampang. Keywords: WMO Standards, Weight Analysis (Score), Kriging Method, Rainfall Design, Network Density Rain Gauge Station.
PENDAHULUAN Data curah hujan memberikan masukan yang paling penting untuk analisis hidrologi dan untuk desain manajemen yang efektif dari sistem sumber daya air. Namun kenyataannya sering terjadi data curah hujan yang hilang dan pada akhirnya dapat mempengaruhi hasil analisis hidrologi dan desain (Adhikary, S., et al; 2016). Statistik data curah hujan adalah input utama yang digunakan untuk menilai risiko banjir di DAS sungai. Statistik ini biasanya mengambil bentuk kurva Intensity – Duration - Frequency (IDF). Dengan bantuan topografi tinggi sebagai batas DAS, karenanya diperlukan beberapa bentuk interpolasi untuk memberikan estimasi di daerahdaerah aliran sungai (Johnson, F., et al; 2015). Keakuratan informasi data curah hujan tergantung pada kerapatan jumlah data titik dan kesalahan pada pengamatan, yang nantinya akan mempengaruhi integritas studi hidrologi yang memanfaatkan data sebagai masukan. Dalam penelitian ini, empat metode yang digunakan yaitu interpolasi poligon thissen, inverse jarak pembobotan (IDW), pelat tipis, dan Kriging (Otieno, H., et al; 2014).
Tujuan dari Metode kriging dan Analisa bobot (Score) untuk mengevaluasi pos hujan eksisting dan merencanakan tata letak pos hujan yang baru agar dapat mewakili jumlah pos hujan sebelumnya. Pos hujan baru (rekomendasi) harus memenuhi standar WMO (Standar Meteorological Organization). Manfaat dari studi ini adalah untuk mengevaluasi pos hujan eksisting setelah jangka waktu tertentu dan mendapatkan skala prioritas sehingga pos hujan yang sudah ada dapat diketahui apakah perlu dipertahankan atau dipindahkan. Untuk memberikan wawasan dan pengetahuan tentang perencanaan infrastukrur bangunan keairan. METODOLOGI PENELITIAN Lokasi Studi Daerah Studi terletak di Kabupaten sampang, Provinsi Jawa Timur. Kabupaten Sampang secara astronomis terletak pada 6005’00” LS - 7013’00” LS dan 113008’00” BT - 113039’00” BT. Secara keseluruhan Kabupaten Sampang memiliki luas sekitar 1233,3 km2.
Gambar 1. Peta Batas DAS dan Lokasi Pos Hujan di Kabupaten Sampang
Data Yang Dibutuhkan Dalam studi ini, data yang dipergunakan adalah data primer yang diperoleh dari pengamatan langsung di lapangan, dan data sekunder yang diperoleh dari Instansi terkait. Berikut adalah data-data yang diperlukan dalam perhitungan dan analisa sttudi: 1. Data Curah Hujan 10 Tahun (2003-2012). 2. Data kondisi pos hujan di lapangan (pengamatan langsung di lapangan). 3. Koordinat Pos hujan. 4. Peta Batas DAS dan Peta Topografi. Tahapan Penyelesaian Dalam penyelesaian studi ini sehingga mencapai maksud dan tujuan yang diharapkan, maka berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian studi: 1. Pengumpulan data-data (data survei, data curah hujan dan peta yang diperlukan) 2. Evaluasi pos hujan eksisting dengan metode analisa bobot (Score). 3. Analisa data hujan pada pos hujan eksisting. 4. Analisa curah hujan rancangan (kondisi eksisting). 5. Analisa kerapatan jaringan pos hujan dengan standar WMO. 6. Analisa kerapatan dan pola penyebaran jaringan pos hujan dengan metode kriging menggunakan ArcGIS 10 (pada kondisi eksiting). 7. Penentuan pos hujan rekomendasi dengan jumlah pos hujan yang berbeda-beda pada setiap rekomendasinya dengan metode krigging menggunakan ArcGIS 10. 8. Analisa data hujan pada pos hujan rekomendasi. 9. Analisa curah hujan rancangan (rekomendasi).
10. Perhitungan kesalahan relatif antara curah hujan rancangan kondisi eksisting dan curah hujan rancangan kondisi rekomendasi. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Bobot (Score) Dalam modul Pengelolaan Hidrologi I yang telah dikeluarkan oleh Kementerian PU terdapat salah satu metode pendekatan untuk rasionalisasi jaringan pos hidrometri yaitu Metode Analisa Bobot (Score). Berdasarkan hasil Analisa Bobot (Score), dapat dilihat bahwa dari 15 pos hujan yang telah dievaluasi terdapat 3 pos hujan yang termasuk Skala Prioritas 1 sehingga diklasifikasikan sebagai pos primer. Serta terdapat 13 pos hujan yang termasuk Skala Prioritas 2 dan Skala Prioritas 3 sehingga diklasifikasikan sebagai pos sekunder. Tiga pos hujan yang termasuk dalam kategori SP1 (pos hujan primer) harus tetap dipertahankan keberadaannya. Sehingga tiga pos hujan ini menjadi dasar pengambilan keputusan jumlah minimal pos hujan yang akan digunakan dalam analisa selanjutnya yaitu metode kriging. Sebelum melakukan perhitungan dengan metode kriging perlu dilakukan analisa berdasarkan standart WMO (World Meteorological Organization) untuk mengetahui luas pengaruh setiap pos hujan. Jika menurut hasil analisa WMO termasuk dalam kondisi normal, maka rekomendasi tersebut dapat diterima dalam perhitungan metode kriging selanjutnya. Analisa Kerapatan Jaringan Pos Hujan dengan Standar WMO (Eksisting) Pada umumnya daerah hujan yang terjadi lebih luas dibandingkan dengan daerah hujan yang diwakili oleh stasiun penakar hujan atau sebaliknya, Badan Meteorologi Dunia atau WMO (World Meteorological Organization)
menyarankan kerapatan minimum jaringan stasiun hujan (Linsley, 1986: 67). Dari hasil analisa diketahui bahwa pada Kabupaten Sampang terdapat 15 pos hujan dimana luas pengaruhnya termasuk dalam kategori normal (600900 Km2/ Satu pos hujan) yaitu pos hujan Banyuates, Ketapang, Sokobanah, Tambelangan, Robatal, Karangpenang, Kedundung, Omben, Jrengik, Torjun, Labuhan, Camplong, Sampang, Pandiyangan, dan Moktasareh. Setelah diketahui kondisi kerapatan pos hujan dengan analisa WMO, selanjutnya hasil analisa WMO digunakan sebagai acuan untuk merencanakan pos hujan rekomendasi baru dengan metode Kriging menggunakan aplikasi ArcGis 10. Analisa Jaringan Pos Hujan dengan Metode Kriging Metode Kriging merupakan cara perkiraan yang dikembangkan oleh Matheron (1965) yang pada dasarnya ditekankan bahwa interpolasi data dari satu titik terukur ke titik lain dalam suatu region (DAS) tidak hanya ditentukan oleh jarak antara titik terukur tersebut dengan titik yang dicari, akan tetapi ditentukan oleh tiga faktor, yaitu Jarak antara titik yang dicari dengan titik terukur, Jarak antara titik terukur, dan struktur variabel yang dimaksudkan (Harto, 1993: 63). Dalam perencanaan jaringan pos hujan dengan metode kriging didasarkan pada curah hujan tahunan rerata setiap pos hujan. Kemudian data tersebut dilakukan pemodelan semivariogram. Ada tiga semivariogram yang dipakai dalam studi ini yaitu spherical, exponential dan Gaussian. Pengelolaan data input Untuk menentukan model semivariogram yang akan dipakai dalam membuat prediksi interpolasi kriging, dilakukan cross validation dapat dilihat pada Tabel 1. Setelah dilakukan pemodelan semivariogram, model terpilih
selanjutnya digunakan untuk membuat peta galat baku pos hujan eksisting dengan menggunakan ArcGIS 10. Peta galat baku ini bertujuan untuk mengetahui kesalahan distribusi kontur pada pos hujan kondisi eksisting seperti pada Gambar 2. Dalam studi ini analisa metode kriging menggunakan 4 rekomendasi. Setiap rekomendasi memiliki jumlah pos hujan yang berbeda. Rekomendasi I berjumlah 5 pos hujan, rekomendasi II berjumlah 7 pos hujan, rekomendasi III berjumlah 9 pos hujan dan rekomendasi IV berjumlah 11 pos hujan. Dengan tahapan pengerjaan perhitungan yang sama dengan kondisi eksisting, dilakukan Cross Validation untuk menentukan model semivariogram yang terpilih. Apabila nilai RMSE dan MAE pos hujan rekomendasi lebih kecil dibandingkan nilai pos hujan eksisting. Maka pos rekomendasi hasil interpolasi kriging dapat diterima dan bisa diterapkan di Kabupaten Sampang. Setelah dilakukan pemodelan semivariogram, model terpilih selanjutnya digunakan untuk membuat peta galat baku pos hujan rekomendasi dengan menggunakan ArcGIS 10 seperti pada Gambar 3, Gambar 4, Gambar 5 dan Gambar 6. Dari peta prediksi pos hujan eksisting metode kriging, dapat dilihat bahwa pola penyebaran pos hujan mempengaruhi distribusi kontur. Pada daerah dengan kerapatan pos hujan yang rendah memiliki kesalahan kontur yang tinggi dan sebaliknya. Tabel 1. Hasil Perbandingan Cross Validation Ketiga Model Semivariogram (Kondisi Eksisting) Model Variogram
RMSE
MAE
Spherical Exponential Gaussian
238.7 254.4 258.3
184.5 197.7 193.7
Tabel 2. Perbandingan Nilai RSME dan MAE Pos Hujan Eksisting dan Pos Hujan Rekomendasi RSME Rekom Rekom I II 146.6 208.5
Model Semivariogram
Eksisting
Spherical
238.7
Exponential
254.4
146.6
Gaussian
258.3
146.6
184.5
Rekom I 130.0
MAE Rekom II 179.9
Rekom III 128.7
Rekom IV 176.2
Rekom III 144.5
Rekom IV 235.3
208.5
152.8
262.4
197.7
130.0
179.9
137.4
206.9
208.5
143.1
220.2
193.7
130.0
179.9
129.3
164.2
Eksisting
Gambar 2. Peta Galat Baku Prediksi Pos Hujan Eksisting dengan Aplikasi ArcGIS 10.
Gambar 3. Peta Galat Baku Prediksi Pos Hujan Rekomendasi I dengan Aplikasi ArcGIS 10.
Gambar 4. Peta Galat Baku Prediksi Pos Hujan Rekomendasi II dengan Aplikasi ArcGIS 10.
Gambar 5. Peta Galat Baku Prediksi Pos Hujan Rekomendasi III dengan Aplikasi ArcGIS 10.
Gambar 6. Peta Galat Baku Prediksi Pos Hujan Rekomendasi IV dengan Aplikasi ArcGIS 10.
Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Perhitungan Curah Hujan Rerata Daerah Selanjutnya dilakukan analisis curah hujan rata-rata daerah dari metode Kriging. Hasil perbandingan curah hujan rata-rata daerah dapat dilihat pada Gambar 7. Setelah membuat peta galat baku prediksi setiap pos hujan rekomendasi. Untuk memperoleh keyakinan bahwa pospos yang dipilih dari hasil evaluasi berdasarkan analisa metode kriging cukup
mewakili dari jumlah pos yang tersedia, maka dihitung prosentase perbedaan antara curah hujan rancangan yang diperoleh berdasarkan metode kriging dengan besar curah hujan rancangan eksisting. Kesalahan relatif digunakan untuk menguji metode kriging yang diterima. Dimana nilai kesalahan relatif antara curah hujan eksisting dan curah hujan rekomendasi
<5%. Hasil perhitungan kesalahan relatif pada setiap rekomendasi dapat di lihat pada Tabel 3, Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6. Dari perhitungan kesalahan relatif didapatkan bahwa pos rekomendasi IV adalah pos yang memiliki nilai kesalahan relative <5% yaitu sebesar 2,508%. Kemudian dilihat secara standar WMO pos rekomendasi IV masih termasuk dalam kondisi normal. Maka Dari itu pos rekomendasi IV adalah pos rekomendasi yang terpilih dan bisa diterapkan di Kabupaten Sampang. Tabel 3. Kesalahan Relatif Curah Hujan Rancangan Rekomendasi I No 1 2 3 4 5 6 7
Tr
Curah Hujan Rancangan Pos Hujan Eksisting
Curah Hujan Rancangan Metode Kriging Rekomendasi I
(tahun) 2 5 10 25 50 100 1000
(mm) 30,783 42,562 50,361 60,215 67,526 74,782 98,760
(mm) 43,194 66,765 82,371 102,090 116,718 131,238 179,218 Rata-rata
Kesalahan Relatif Rekomendasi (%) 40,319 56,865 63,560 69,540 72,849 75,494 81,468 65,728
Tabel 4. Kesalahan Relatif Curah Hujan Rancangan Rekomendasi II No 1 2 3 4 5 6 7
Tr
Curah Hujan Rancangan Pos Hujan Eksisting
Curah Hujan Rancangan Metode Kriging Rekomendasi II
(tahun) 2 5 10 25 50 100 1000
(mm) 30,783 42,562 50,361 60,215 67,526 74,782 98,760
(mm) 34,170 56,894 71,939 90,948 105,050 119,048 165,303 Rata-rata
Kesalahan Relatif Rekomendasi (%) 11,004 33,672 42,845 51,038 55,570 59,193 67,378 45,814
Tabel 5. Kesalahan Relatif Curah Hujan Rancangan Rekomendasi III No 1 2 3 4 5 6 7
Tr
Curah Hujan Rancangan Pos Hujan Eksisting
Curah Hujan Rancangan Metode Kriging Rekomendasi III
(tahun) 2 5 10 25 50 100 1000
(mm) 30,783 42,562 50,361 60,215 67,526 74,782 98,760
(mm) 31,567 48,243 59,283 73,234 83,583 93,855 127,799 Rata-rata
Kesalahan Relatif Rekomendasi (%) 2,547 13,346 17,716 21,619 23,779 25,505 29,404 19,131
Tabel 6. Kesalahan Relatif Curah Hujan Rancangan Rekomendasi IV No 1 2 3 4 5 6 7
Tr
Curah Hujan Rancangan Pos Hujan Eksisting
Curah Hujan Rancangan Metode Kriging Rekomendasi II
(tahun) 2 5 10 25 50 100 1000
(mm) 30,783 42,562 50,361 60,215 67,526 74,782 98,760
(mm) 30,042 42,709 51,096 61,694 69,555 77,359 103,144 Rata-rata
Kesalahan Relatif Rekomendasi (%) 2,407 0,346 1,460 2,455 3,005 3,445 4,439 2,508
KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan hasil analisa data dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Dari hasil evaluasi terhadap 13 pos hujan eksisting dengan Analisa Bobot (Score) didapatkan 3 pos hujan yang termasuk dalam Skala Prioritas 1, 8 pos hujan termasuk dalam skala prioritas 2, dan 4 pos hujan yang termsuk dalam skala prioritas 3. Penentuan skala prioritas tersebut digunakan untuk menentukan apakah pos hujan harus diperbaiki/ dipertahankan atau dihilangkan/ dipindahkan. Pada Analisa Bobot (Score) tidak memperhatikan statistik maupun sifat data hujan. Analisa Bobot (Score) memiliki sifat subjektif. 2. Keoptimalan letak pos hujan rekomendasi dilihat dari perbandingan nilai RSME dan MAE yang terkecil antara pos hujan eksisting dan pos hujan rekomendasi. Rekomendasi IV merupakan rekomendasi yang memiliki nilai RMSE dan MAE terkecil yaitu sebesar 235,3 dan 176,2. 3. Dari hasil analisa curah hujan rancangan untuk kondisi jaringan pos hujan eksisting dan kondisi jaringan pos hujan berdasarkan metode Kriging diketahui besarnya kesalahan relatif berkisar antara 0,346-4,439% untuk rekomendasi IV. 4. Dari hasil analisa kerapatan jaringan pos hujan berdasarkan standar WMO (World
Meteorological Organization) dapat diketahui bahwa kerapatan pos hujan pada rekomendasi I, rekomendasi II, rekomendasi III dan rekomendasi IV telah memenuhi standar WMO yang berarti bahwa luas daerah pengaruh pos hujan termasuk dalam kondisi normal. Oleh karena itu, pos hujan baru hasil analisa metode Kriging layak diterapkan di Kabupaten Sampang. Adapun beberapa saran yang dapat digunakan sebagai rekomendasi terhadap beberapa pihak, diantaranya: 1. Dalam mengevaluasi pos hujan eksisting dengan Analisa Bobot (Score) diperlukan survey untuk mendapatkan data yang akurat. Survey dapat berupa pengamatan secara langsung maupun bertanya jawab kepada petugas penjaga pos hujan, namun kelemahan metode ini adalah apabila pos hujan tidak disurvey karena beberapa alasan (misalnya keamanan, keuangan, transportasi) maka pos tersebut tidak dapat dievaluasi. Untuk itu kepada pihak peneliti lanjutan agar lebih banyak menggunakan variasi metode yang digunakan untuk mengevaluasi kerapatan jaringan pos hujan. 2. Dalam merencanakan suatu jaringan pos hujan, sebaiknya dilakukan dengan metode Kriging, hal ini dikarenakan secara aplikasi lebih mudah karena penentuan tata letak pos hujan baru memperhatikan faktor tata
guna lahan, faktor hidraulik, faktor jaringan transportasi serta faktor sosioekonomi guna memudahkan proses pembangunan, operasi maupun pemeliharaan pos hujan kedepannya. DAFTAR PUSTAKA Adhikary, S., et al. 2016. Genetic Programming- Based Ordinary Kriging for Spatial Interpolation of Rainfall. Jurnal University Victoria Melbourne. Harto Br, Sri. 1993. Analisis Hidrologi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Johnson, F., et al. 2015. Topographic Relationship for Design Rainfall Over Australia. Jurnal Faculty of Civil and Environmental Engineering University of New South Wales, Sydney. Linsley, Ray K, M.A. Kohler, et al., 1986. Hidrologi Untuk Insinyur.(Terjemahan). Jakarta: Erlangga. Otieno, H., et al. 2014. Influence of Rain Gauge Density on Interpolation Method Selection. Jurnal University of Bristor England. Kementerian PU Pengairan. Pedoman Rasionalisasi Pos Hidrologi dengan Metode Stepwise, Analisa Bobot, Kriging, Kagan dan Analisa Regional. 2014. Kementerian PU Pengairan. Jakarta.
