Tugas terstruktur rekayasa hidrologi


sungai
www.ilmigadhismaha.blogspot.com/:-




BAB I
DATA HIDROLOGI

1.1       Data Hujan
            Menurut Sri Harto, 2000; 35, data hujan yang akan digunakan dalam analisis hidrologi harus merupakan data yang mengandung kesalahan yang sekecil mungkin, karena menghilangkan sama sekali kesalahan adalah tidak mungkin. Hal tersebut harus dilakukan, karena besaran hujan merupakan masukan terpenting dalam analisis, sehingga dapat dipahami, apabila kesalahan yang terbawa dalam data hujan terlalu besar, maka hasil analisispun juga diragukan, padahal akan digunakan sebagai acuan dalam perencanaan maupun perancangan.

            Kesalahan-kesalahan yang banyak terjadi dalam analisis hujan adalah :
v  Kelengkapan data
v  Kepanggahan data (konsistensi data)
v  Cara analisis

1.2       Kelengkapan Data
            Data hujan dikumpulkan dari lapangan oleh para petugas/pengamat. Dari pembacaan di alat ukur, kemudian dipindahkan dalam catatan sementara atau langsung ke formulir buku yang telah disediakan. Dengan mengikuti prosedur tersebut dan juga karena sebab-sebab lain, sering terjadi data hujan tidak terekam, atau catatan sementara hilang/rusak, sehingga data hujan pada hari tertentu tidak diketahui. Hal tersebut berbeda bila memang pada hari tersebut tidak terjadi hujan.

            Atau dengan kata lain dapat dikatakan bahwa data tidak lengkap disebabkan oleh faktor manusia atau alat. Misal kesengajaan pengamat tidak mencatat data ataupun bila mencatat data yang diukur salah pengukurannya. Atau sebagian data yang telah terukur hilang dalam pengarsipan; alat ukur hujan AUHB dan AUHO rusak. Keadaan tersebut menyebabkan pada bagian-bagian tertentu dari data runtut waktu terdapat data kosong (missing record).

            Jika hal seperti ini terlalu sering terjadi akan sangat merugikan, dan hal inilah yang kadang-kadang digunakan sebagai salah satu alasan untuk tidak menggunakan data stasiun tersebut secara keseluruhan dalam analitis, tanpa disadari bahwa dengan berkurangnya jumlah stasiun dalam analisis justru akan mengundang kesalahan lain.
            Untuk mengurangi kesulitan analisis karena data yang hilang tersebut, kemudian dicoba untuk dapat memperkirakan besaran data yang hilang tersebut dengan membandingkannya dengan menggunakan data stasiun lain disekitarnya. Dalam hal ini diandaikan bahwa sifat hujan di suatu stasiun sebanding dengan sifat hujan disekitarnya.

Secara umum, pengisian data hujan yang hilang dapat menggunakan 2 cara, yaitu :

1.              Cara empirik, terbagi menjadi:
a.            Rata-rata aritmatik (arithmatical average)
b.            Perbandingan normal (normal ratio)
c.            Reciprocal method
d.           Kantor Cuaca Nasional USA (U.S. National Weather Service)
2.              Cara stokastik, terbagi menjadi:
a.            Metode bilangan acak
b.            Metode Markov

Di dalam tugas ini digunakan dua metode, yaitu metode perbandingan normal (normal ratio) sebagai perwakilan dari cara empirik dan metode Markov sebagai perwakilan dari cara stokastik.