ANALISIS CURAH HUJAN UNTUK PERAMALAN BANJIR DI WILAYAH CIREBON

Abstract

ABSTRAK

Wilayah Cirebon merupakan salah satu wilayah perkotaan rawan bencana alam banjir karena adanya perkembangan serta pembangunan yang mulai meluas pada area perkotaan dengan curah hujan yang cukup tinggi dan membuat genangan air jika durasi waktu hujan > 5 Jam khususnya pada Jl. Pemuda, Jl. DR. Cipto Mangunkusumo dan sekitarnya.

Tujuan penelitian ini adalah menemukan upaya terobosan dalam mendapatkan data curah hujan dengan besaran curah hujan pada status lebat yang berpotensi menimbulkan bencana banjir pada wilayah Cirebon. Analisis dalam penelitian ini adalah analisis terhadap curah hujan, dengan menggunakan metode Regresi Linier pada 2 (Dua) jenis metodenya guna untuk mendapatkan hasil daripada nilai prediksi dalam kurun waktu tertentu.

Berdasarkan analisis diperoleh data prediksi dengan jumlah total N=8, dari pengolahan data observasi klimatologinya dengan jumlah nilai N=15 dan mendapatkan nilai korelasi interpretasi R nya yaitu sebesar 0.6624 dari hasil pendekatan nilai pengujian menggunakan metode Regresi Linier Sederhana. Dalam metode Regresi Linier berganda tidak memasuki pemodelan grafik yang signifikan, maka disimpulkan dalam pengunaan metode Regresi Linier Sederhana cukup akurat pada data analisis hasil prediksi Y dengan total nilai prediksi N=8 dan nilai Residuals Maximum/selisih = -2.2493431.

Kata Kunci : Curah Hujan, Banjir, Regresi Linier

ABSTRACT

The Cirebon region is one of the urban areas prone to floods due to developments and development that are beginning to expand in urban areas with high rainfall and puddle if the duration of rain is> 5 hours especially on Jl. Pemuda, Jl. DR. Cipto Mangunkusumo and surroundings.

The purpose of this study was to find a breakthrough effort in obtaining rainfall data with the amount of rainfall in a dense status that has the potential to cause floods in the Cirebon region. The analysis in this study is an analysis of rainfall, using the Linear Regression method in 2 (two) types of methods to get results rather than predictive values in a certain time period.

Based on the results of the analysis obtained predictive data with the number N = 8, from processing climatological observation data with the number N = 15 values and getting the R correlation interpretation value that is equal to 0.6624 from the test results using the Simple Linear Regression method. In multiple linear regression methods not including significant graphic modeling, it can be concluded that the use of the Simple Linear Regression method is quite accurate in the Y prediction analysis data with a total predictive value of N = 8 and Maximum Residue / difference = - 2.2493431.

Keywords  : Rainfall, Floods, Linear Regression