• Tidak ada hasil yang ditemukan

STUDI ANALISA PERGESERAN INDEKS KEKERINGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX PADA DAS BRANTAS - Binus e-Thesis

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "STUDI ANALISA PERGESERAN INDEKS KEKERINGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX PADA DAS BRANTAS - Binus e-Thesis"

Copied!
12
0
0

Teks penuh

(1)

 

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

_______________________________________________________________________ Jurusan Teknik Sipil

Skripsi Sarjana

Semester Genap Tahun 2007/2008

Studi Analisa Pergeseran Indeks Kekeringan dengan Menggunakan Metode

Standardized Precipitation Index pada DAS Brantas

JOHN L LUMINGKUWAS

NIM: 0800751353

Abstract

Global Warming merupakan topik yang hangat diperbincangkan saat ini, yang

salah satu dampaknya adalah Climate Change atau perubahan iklim, perubahan iklim terlihat jelas dengan meningkatnya intensitas kekeringan di beberapa wilayah, termasuk wilayah DAS Brantas, dimana sistem manajemen SDA yang biasa digunakan sudah tidak berfungsi dengan baik lagi.

Dengan menggunakan data curah hujan yang merupakan parameter tingkat kekeringan di suatu daerah, dapat dilakukan prediksi mengenai kekeringan yang mungkin terjadi di masa mendatang karena sudah terjadi pergeseran dari musim kering.

Salah satu metode untuk memprediksi kekeringan dengan analisa trend dan probabilitas adalah SPI. Berdasarkan metode tersebut didapatkan kondisi kekeringan terburuk untuk tahun 2025 terjadi pada stasiun curah hujan Tangkil dengan nilai indeks kekeringan sebesar -1,628 dengan kondisi kekeringan parah dan untuk tahun 2050 sebesar -2 dengan kondisi kekeringan terendah.

(2)

 

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

_______________________________________________________________________ Jurusan Teknik Sipil

Skripsi Sarjana

Semester Genap Tahun 2007/2008

ANALYSIS STUDY FOR THE DROUGHT INDEKS ALTERATION

USING STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX METHODS

AND

PREDICTION OF FUTURE DROUGHT INDEX AT BRANTAS RIVER

JOHN L LUMINGKUWAS

NIM: 0800751353

Abstract 

  Climate change is one of the talking points throughout the world. Climate change 

causes the instability in weather. In Indonesia Climate change impact can be foreseen in the 

drought season catastrophe. This has become a new problem to solve for the Indonesian 

people.  The drought causing the Indonesian water resources management not working so well 

(3)

 

  Rainfall is one of many parameter that shows the drought index which is happening in 

some area. By analyzing the changes intensity of a rainfall, we can predict when the drought 

will come in the future. 

  With SPI methods we can classified     the drought index which is happening. To predict 

the future drought trend analysis and probability is two methods than can be used. 

(4)

ii 

 

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas berkat dan rahmatnya akirnya penulis dapat menyelesaikan laporan skripsi yang berjudul “STUDI ANALISA PERGESERAN INDEKS KEKERINGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE STANDARDIZED PRECIPITATION INDEX PADA DAS BRANTAS” tepat pada waktunya.

Pada kesempatan ini penulis juga ingin berterima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

• Bapak Prof. Dr. Drs. Gerardus Polla, M.App.Sc selaku Rektor Universitas Bina

Nusantara.

• Bapak Iman H. Kartowisastro, Ph.D. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Bina Nusantara.

• Ibu Amelia Makmur, S.T., M.T. selaku Ketua Jurusan Teknik Sipil Universitas Bina Nusantara.

• Ibu Ir. Godeliva Juliastuti, M.T. selaku Koordinator Skripsi Teknik Sipil Universitas Bina Nusantara, serta selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan banyak masukan yang sangat berharga.

• Bapak Dr. Ir. Made Suangga, M.T. selaku Koordinator Bidang Ilmu Teknik Sipil

Universitas Bina Nusantara.

• Ibu Yuni Ayu Maharani, S.T. selaku Sekretaris Jurusan Teknik Sipil Universitas Bina Nusantara.

• Bapak Irpan Hidayat, S.T. selaku Kepala Laboratorium/Studio Teknik Sipil

Universitas Bina Nusantara.

• Ibu Eko Sri Wahyuni selaku Administrasi Laboratorium/Studia Teknik Sipil

Universitas Bina Nusantara.

• Bapak Sutopo Purwo Nugroho yang telah memberikan data-data yang digunakan

dalam penelitian ini, serta telah mengajarkan metode-metode perhitungan yang di gunakan dalam penelitian ini.

• Bapak Donny Baratha yang telah mengajarkan beberapa teori statistika yang

mendukung dalam penelitian ini.

• Ir Wellem Lumingkuwas dan Ir. Dina Arianti sebagai orang tua dari penulis yang telah memberikan bantuan baik dari segi moril maupun segia material.

• Eddy Lumingkewas, ST sebagai kakak dari penulis yang telah setia menemani dan selalu mambantu penulis.

• Yusan Pieter Tjoamir yang telah membantu mengajarkan kepada penulis

metode-metode perhitungan statistik.

• Frans Pascal yang telah banyak memberikan masukan kata-kata dan sistematika

(5)

ii 

 

• Rachmansyah yang telah mengajarkan kepada penulis cara-cara membuat peta

perubahan dengan menggunakan macromedia.

• Iwan Wangkar yang merupakan teman seperjuangan dalam mengerjakan skripsi di

bidang hidrologi, telah memberikan banyak masukan dan membantu penulis dalam mendapatkan data-data yang diperlukan dalam penelitian ini.

• Hardi kurniawan yang telah banyak mengajarkan teori-teori hidrologi yang diperlukan penulis.

• Andika Putra, Ricco yang telah memberikan semangat kepada penulis.

• Semua rekan-rekan penghuni kos 75 yang tergabung dalam demanerz comunity yang telah setia menemani dan menghibur penulis disetiap saat.

• Semua pihak yang telah banyak membantu penulis di dalam penyusunan laporan

skripsi ini yang tidak dapat di sebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa laporan skripsi ini masih memiliki banyak kekurangan. Oleh karena itu, kritik dan saran dari para pembaca sangat penulis harapkan demi kesempurnaan karya ilmiah penulis di masa yang akan datang. Akhir kata semoga laporan skripsi ini dapat menambah pengetahuan pembaca juga mampu memberikan sumbangan yang berharga bagi perkembangan Teknik Sipil di Indonesia khusunya dalam bidang Hidrologi. Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih atas perhatiannya.

Jakarta, Juli 2008

(6)

vi DAFTAR ISI

Halaman Halaman Cover Depan

Halaman Judul Dalam

Halaman Persetujuan Hard Cover Halaman Pernyataan Dewan Penguji

Abstrak i

Prakata ii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vii

Daftar Gambar viii Daftar Lampiran x

Bab I Pendahuluan ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Identifikasi Masalah... 2

1.3Tujuan dan Manfaat ... 2

1.4Ruang Lingkup Penelitian... 3

1.5Sistematika Penulisan ... 4

Bab II Tinjauan Pustaka... 6

2.1 Daerah Aliran Sungai (DAS) ... 6

(7)

vi

2.3 Curah Hujan ... 9

2.4 Kekeringan ... 12

2.5 Rata-Rata Hitung Populasi... 14

2.6 Konsistensi Data ... 15

2.7 Standar Deviasi... 17

2.8 Analisa Trend... 18

2.9 Probabilitas ... 20

2.10Metode Standardized Precipitation Index (SPI) ... 21

Bab III Metodologi Penelitian ... 24

3.1 Pendekatan Penelitian ... 24

3.2 Kondisi Daerah Studi ... 27

3.3 Teknik Pengumpulan Data... 28

Bab IV Analisa dan Pengolahan Data... 30

4.1 Data Curah Hujan DAS Brantas ... 30

4.2 Menghitung Rata-Rata Curah Hujan Bulanan ... 30

4.3 Uji Kekosistensian Data... 32

4.4 Menghitung Standar Deviasi... 34

4.5 Mengklasifikasikan Indeks Kekeringan... 37

4.6 Mencari Indeks Kekeringan Maksimum Setiap Tahun ... 39

(8)

vi

4.8 Prediksi Nilai Indeks Kekeringan Di tahun Yang Akan Datang .... 49

4.9 Peta Perubahan Indeks Kekeringan Maximum... 52

Bab V Kesimpulan dan Saran ... 54

5.1 Kesimpulan ... 54

5.2 Saran ... 56

Daftar Pustaka ... 57

(9)

x

DAFTAR TABEL

(10)

x

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Daur Hidrologi ... 9

Gambar 2.2 Diagram Kategori Rezim Kering ... 13

Gambar 2.3 Grafik Analisa Kurva Ganda Untuk Data Yang Konsisten .... 16

Gambar 2.4 Grafik Analisa Kurva Ganda Untuk Data Yang Tidak Konsisten. ... 16

Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian ... 26

Gambar 3.2 Peta DAS Brantas... 27

Gambar 3.3 Alat Ukur Curah Hujan...28

Gambar 4.1 Grafik Kekonsistensian Data Curah Hujan di Stasiun Curah Hujan Tangkil ... 34

Gambar 4.2 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tangkil Tahun 1964 ... 42

Gambar 4.3 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Tugu Tahun 1964 ... 44

Gambar 4.4 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Sawahan Tahun 1964 ... 46

Gambar 4.5 Grafik Kondisi Indeks Kekeringan di Stasiun Curah Hujan Birowo Tahun 1964 ... 48

(11)

x

Gambar 4.7 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan

Tangkil .... ... 51 Gambar 4.8 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan’

Tugu ... ... 51 Gambar 4.9 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan

Sawahan .. ... 51 Gambar 4.10 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan

Birowo... ... 51 Gambar 4.11 Grafik Indeks Kekeringan Maksimum Stasiun Curah Hujan

Kertosono ... 52 Gambar 4.12 Grafik Garis Trend Line Regresi Linear ... 55

Gambar 4.13 Kondisi Indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas

Tahun 1965 ... 58 Gambar 4.14 Kondisi indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas

Tahun 1986 ... 59 Gambar 4.15 Kondisi Indeks Kekeringan Maksimum di DAS Brantas

(12)

x

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman Lampiran Data Curah Hujan ... L-1 Lampiran Perhitungan Kekonsistensian Data Curah Hujan...L-43 Lampiran Perhitungan Standard Deviasi ...L-50 Lampiran Perhitungan Klasifikasi Indeks Kekeringan ...L-51 Lampiran Grafik Klasifikasi Indeks Kekeringan Pertahun...L-93 Lampiran Perhitungan Indeks Kekeringan Maximum Pertahun... L-128 Lampiran Perhitungan Pergeseran Indeks Kekeringan

Maksimum Pertahun ... L-133 Lampiran Perhitungan Probabilitas Terjadinya Indeks Kekeringan

Maksimum di Tahun Yang Akan Datang ... L-138 Lampiran Perhitungan Prediksi Nilai Indeks Kekeringan Maksimum

Referensi

Dokumen terkait

muscles will lift es will lift your leg and your leg and move it forward. If If you you never never get get thirsty thirsty , , you you need to need to drink drink

Karena Sasol dan anak perusahaannya tidak dapat mengantisipasi atau mengontrol semua kondisi di mana produk mungkin ditangani, digunakan dan diterima di tempat kerja, maka

Berdasarkan hasil penelitian dan pengumpulan data di lapangan mengenai pemetaan dan deskripsi potensi objek wisata yang terdapat di wilayah Kabupaten Lampung Barat

27/G/2016/PTUN- SMDyang didaftarkan pada Kepaniteraan Pengadilan Tata Usaha Negara Samarinda tanggal 16 Agustus 2016 dan diperbaiki tanggal 7 September 2016

Model persamaan struktural berbeda dari teknik analisis multivariate lainnya. SEM hanya menggunakan data input berupa matrik varian atau kovarian atau metrik

Dari hasil perhitungan NRR dapat disimpulkan bahwa lokasi penelitian dapat dijadikan sebagai sumber bibit atau sapi potong dari lokasi penelitian ini dapat

Namun demikian dari hasil-hasil penelitian diatas, dampak positif tersebut tampaknya lebih banyak diamati pada penelitian in vitro maupun in vivo pada hewan coba

Secara parsial, harga kedelai tahun sekarang, harga pakan ternak tahun sekarang, dan harga daging ayam tahun sekarang berpengaruh tidak nyata terhadap