II. 1.4.3.4 Kalibrasi Model
II.4 Kajian Nilai Indeks .1 Pengertian Nilai Indeks
II.4.2 Nilai Indeks Banjir Studi Terdahulu
g). Quantity or Volume Index Numbers
Persamaan ini sama dengan indeks harga dengan cara Simple Average , akan tetapi nilai p (harga) diganti dengan q (volume), sebagai berikut :
N
q = jumlah semua volume relatif komoditi
N = jumlah volume relatif komoditi yang digunakan
II.4.2 Nilai Indeks Banjir Studi Terdahulu
a. Flash Flood Potential Index ( NOAA's National Weather Service - Las Vegas, Nevada, 2007)
Indeks potensial banjir tiba-tiba ini dirancang untuk kota Las Vegas dalam memprediksi terjadinya badai hujan angin dengan petir. Penilaian indeks didasarkan pada peramalan dari hujan dan angin badai dalam 700-400 mb, yang bersyarat dapat berkembang menjadi hujan badai dengan petir. Klasifikasi nilai indeks didasarkan atas resiko yang mungkin ditimbulkan ke dalam 5 (lima) tingkatan dan ditandakan dengan jenis warna pada blok wilayah yang dipantau.
Kelima tingkatan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Red (index value=6): "VERY HIGH RISK"
(memenuhi syarat dalam pembentukan badai hujan petir, dengan besar hujan yang terjadi melebihi 1,0" dalam periode waktu 30 menit)
2. Orange (index value=5): "HIGH RISK"
(memenuhi syarat dalam pembentukan badai hujan petir, dengan besar hujan yang terjadi antara 0,75-1,0" dalam periode waktu 30 menit)
3. Yellow (index value=4): "MODERATE RISK"
(memenuhi syarat dalam pembentukan badai hujan petir, dengan besar hujan yang terjadi antara 0,50-0,75" dalam periode waktu 30 menit)
4. Green (index value=1-3): "LOW RISK"
(memenuhi syarat dalam pembentukan badai hujan petir, dengan besar hujan yang terjadi antara 0,25-0,50" dalam periode waktu 30 menit)
5. Black (index value=0): "NEGLIGIBLE RISK"
(tidak mungkin terjadi badai hujan petir)
Dari penjelasan di atas terlihat bahwa indeks banjir digunakan untuk pemantauan badai hujan petir yang diakibatkan potensi oleh hujan dan angin yang terjadi selama pemantauan 30 menitan. Resiko badai besar terjadi apabila Indeks mempunyai nilai 6 (enam) dengan warna merah dan ini diakibatkan oleh potensi hujan yang terjadi diatas 1 " atau 25,4 mm dalam waktu 30 menit. Hal ini sesuai dengan karakteristik pola hujan di wilayah tersebut yang terkonsentrasi dalam 1 sampai 3 hari dalam satu bulan yang besarnya sampai kurang lebih 500 mm/bulan seperti terlihat pada gambar II.24 di bawah ini :
Gambar II.24 Contoh Peta Karakteristik Curah Hujan di Las Vegas
Kecenderungan bulan hujan terjadi seperti di Indonesia yaitu mulai bulan November sampai dengan bulan April, akan tetapi jumlah hujan dalam satu bulan cukup besar bisa mencapai 500 mm. Seperti terlihat pada gambar di atas, ternyata jumlah hujan dalam satu bulan, kejadian hujannya hanya terkonsentrasi dalam waktu 1 (satu) sampai dengan 3 (tiga) hari saja. Kondisi tersebut mengakibatkan adanya kecenderungan apabila terjadi hujan dalam waktu satu hari saja, bisa terjadi curah hujan yang sangat besar (mencapai 150 mm) yang dapat mengakibatkan badai hujan petir.
b. Indeks Banjir (Sutan Haji, T., 2005)
Indeks Banjir digunakan untuk menyatakan perbandingan antara selisih debit puncak banjir yang terjadi, Qp dengan debit puncak banjir kondisi DAS paling baik,Qp100 (DAS dengan kondisi 100% hutan) berbanding dengan selisih debit puncak banjir untuk kondisi DAS paling buruk, Qpo (DAS dengan 100%
pemukiman) dengan debit puncak banjir kondisi DAS paling baik (Qp100), atau dapat dituliskan dalam bentuk rumus sebagai berikut :
( )
(
Qp0 Qp100100)
Qp Banjir Qp
Indeks
−
= − (II.88)
Karena ini merupakan rasio selisih antara debit banjir dari kejadian yang sebenarnya terhadap kondisi ekstrim, maka nilai Indeks Banjir berkisar antara 0 – 1. Artinya apabila tingkat kondisi DAS semakin baik, selisih Qp dengan Qp100
relatif semakin kecil, maka nilai indeks banjir mendekali angka 0 (nol) dan sebaliknya apabila kondisi DAS semakin buruk nilai Qp mendekati Qp0, sehingga nilai indeksbanjir mendekati nilai 1 (satu).
c. CFI-A Coastal Flood Index to Asses Flooding Potensial and Magnitude on Oceanic Coasts (Elson, D.B., 2001)
Coastal Flood Index dikembangkan dari kontribusi faktor-faktor utama dari penyebab banjir di pantai. Ada 4 (empat) parameter utama yang diperhitungkan yaitu : wave runup (ft), wave setup(ft), predicted tide(ft) dan anomaly from predicted tide (ft).
Walaupun CFI dalam satuan panjang (satuan feet atau dikonversi dalam meter), mungkin lebih baik diperlakukan sebagai suatu nilai yang tanpa unit. Dengan ini memungkinkan CFI lebih dianggap sebagai indeks pembanding, bukannya sebagai suatu ukuran mutlak dari kenaikan vertikal air laut di pantai.
Dalam rangka menentukan nilai CFI, maka diperlukan data historis yang lengkap mengenai banjir atau tidak banjir di suatu lokasi pantai. Pengujian manual dari parameter kunci, seperti tingginya gelombang dan periode gelombang yang dominan, dapat mengidentifikasi nilai CFI yang ditinjau saat kejadian.
Perhitungan berdasarkan histori tadi akan menghasilkan nilai antara CFI diantara
Contoh perhitungan nilai CFI sebagai berikut : kedalaman air laut dekat suatu pantai adalah 23 ft ( 7.0 m), dengan periode yang dominan dari 15 detik. Dengan mengasumsikan jenis tanah di pantai adalah pasir dengan kemiringan 0.02, maka hasil perhitungan diperoleh nilai runup sekitar 3 ft ( 0.9 m) dan tinggi gelombang 6 ft ( 1.8 m). Hasil pengukuran pasang surut terdekat diperoleh nilai pasang sekitar 10 ft ( 3.0 m) di atas Mean Lower Low Water. Maka dengan menggunakan unit ft, jumlah dari runup, tinggi gelombang dan tingginya pasang di atas MLLW menghasilkan nilai CFI sebesar 19.
CFI dikembangkan sebagai suatu alat operasional untuk membantu dalam peramalan untuk mengukur penting/besar dari peristiwa banjir di pantai. Dengan memanfaatan variabel tinggi dan kala gelombang, mengumpamakan karakteristik fisik pantai yang tetap dan jangkauan runup, maka formula CFI dapat didekati.
Susunan dan jangkauan runup gelombang dijumlahkan dengan data pasang surut untuk menghasilkan nilai CFI.
d. Flood Index Evaluation Based On Climate And Soil Properties( Gioia, A., Iacobelli,V., Margiotta, M. R., 2004)
Indeks banjir mempunyai peran penting dalam meramalkan banjir pada DAS yang tidak terukur (ungauged basins), seperti halnya dalam konteks analisis regional.
Dikatakan bahwa " turunan geomorphoclimatic" dari indeks banjir adalah kerangka teori yang menurunkan nilai indeks banjir dari distribusi frekuensi banjir, pemanfaatan informasi yang berhubungan dengan geomorphology, tumbuh-tumbuhan, lahan dan iklim.
Informasi yang diberikan sangat terbatas, sehingga tidak bisa terlihat lebih jauh apa yang akan dihasilkan dari penelitian ini, akan tetapi penelitian ini pada prinsipnya mempunyai tujuan yaitu memperoleh nilai indeks banjir sebagai fungsi dari karakteristik geomorphoclimatic berdasarkan hipotesa sederhana bahwa ada hubungan antara banjir dengan distribusi intensitas hujan.
e. Flood Index (Byun dan Wilhite, 1999)
Pada penelitian ini (Byun dan Wilhite, 1999), Indeks Banjir dihitung dengan mempertimbangkan terjadinya hujan pada suatu stasiun dan menghitung
standarisasi indeks pada intensitas banjir dengan mempertimbangkan jumlah maksimum hujan yang terjadi.
Rumus yang dikembangkan adalah sebagai berikut :
( )
EPms EPma
FI= EP− (II.89)
Dimana :
FI = indeks banjir (flood index) EP = hujan harian
Epma = nilai rata-rata hujan efektif maksimum tahunan di suatu stasiun Epms = simpangan baku
Dari persamaan di atas terlihat bahwa indeks banjir hanya menunjukkan selisih jumlah hujan harian yang terjadi terhadap rata-rata hujan efektif maksimum dibandingkan dengan simpangan baku hujan maksimum.
f. Indeks Banjir Sebagai Fungsi Komulatif Banjir Harian
Indeks Banjir Harian (Daily Flood Index, DFI (t)) adalah sebuah indeks banjir yang dikembangkan berdasarkan fungsi komulatif banjir harian (Comulative Flood Days, CFD). Untuk sementara informasi siapa dan dari mana yang mengembangkan rumus ini belum diperoleh.
Komulatif Banjir Harian (CFD) yang dikembangkan berdasarkan dua kondisi, yaitu kondisi untuk kedalaman genangan yang terjadi diatas 2,0 ft dan kondisi kedalaman genangan lebih kecil dari 2,0 ft.
Untuk kondisi kedalaman air > 2,0 ft, CFD dirumuskan sebagai berikut :
0 , 1 CFD
CFD(t)= (t−1)+ (II.90)
Untuk kondisi kedalaman air < 2,0 ft, CFD dirumuskan sebagai berikut :
5 , 0 CFD
CFD(t)= (t−1)+ (II.91)
Sedangkan Indeks Banjirnya dirumuskan sebagai berikut :
(
0,039.CDF(t))
) t
( 1,0 0,0023.e 0 , DFI 1
= + (II.92)
Persamaan-persamaan di atas dalam bentuk grafik dapat dilihat seperti pada gambar berikut :
Gambar II.25 Grafik Hubungan Antara DFI (t) dengan CFD (t)
Dari gambar di atas terlihat bahwa semakin banyak hari hujan, maka nilai indeks banjir hariannya semakin kecil. Jadi kalau komulatif harian banjirnya mendekati setahun (360 hari) maka nilainya mendekati nol.
II.4.3 Partial Least Square Sebagai Metoda Untuk Merumuskan Nilai