PRAKTIKUM HIDROLOGI LINGKUNGAN, Teknik Lingkungan UPN jogjakarta 2010

Praktikum Hidrologi merupakan praktikum di semester 4, dengan bobot 1 sks tetapi serasa 100 sks, hehehheheh, yang akan di bahas di sini adalah hal2 hal yang berkaitan dengan siklus air dan iklim cuaca yang mempengaruhi nya,,,,10 acara ditempuh dalam waktu kurang lebih 2 bulan, dengan 10 acaranya yaitu EVAPORASI, EVAPOTRANSPIRASI, PENGUJIAN DATA HUJAN, HUJAN WILAYAH, PENENTUAN JARINGAN STASIUN HUJAN, IKLIM, INFILTRASI, FLOWNET, MENGHITUNG DEBIT ALIRAN, dan KLIMATOLOGI KOTA. untuk lebih jelas ntar baca semuanya, n semoga bermanfaat. ACARA I
EVAPORASI

I. TUJUAN
Tujuan dari acara 1 (evaporasi) pada praktikum pertama hidrologi lingkungan adalah agar mahasiswa dapat menentukan besar nya evaporasi pada suatu daerah dengan menggunakan metode evaporasi dan rumus empirik

II. ALAT DAN BAHAN
Adapun alat dan bahan yang di gunakan dalam praktikum ini adalah :
a. Komputer
b. Alat tulis
c. Kalkulator
d. Buku sumber
e. Penggaris

III. DASAR TEORI
Evaporasi atau Penguapan adalah proses perubahan molekul di dalam keadaan cair (contohnya air) dengan spontan menjadi gas (contohnya uap air). Proses ini adalah kebalikan dari kondensasi. Umumnya penguapan dapat dilihat dari lenyapnya cairan secara berangsur-angsur ketika terpapar pada gas dengan volume signifikan. Evaporasi merupakan proses fisis perubahan cairan menjadi uap, hal ini terjadi apabila air cair berhubungan dengan atmosfer yang tidak jenuh, baik secara internal pada daun (transpirasi) maupun secara eksternal pada permukaan-permukaan yang basah. Suatu tajuk hutan yang lebat menaungi permukaan di bawahnya dari pengaruh radiasi matahari dan angin yang secara drastis akan mengurangi evaporasi pada tingkat yang lebih rendah.
Rata-rata molekul tidak memiliki energi yang cukup untuk lepas dari cairan. Bila tidak cairan akan berubah menjadi uap dengan cepat. Ketika molekul-molekul saling bertumbukan mereka saling bertukar energi dalam berbagai derajat, tergantung bagaimana mereka bertumbukan. Terkadang transfer energi ini begitu berat sebelah, sehingga salah satu molekul mendapatkan energi yang cukup buat menembus titik didih cairan. Bila ini terjadi di dekat permukaan cairan molekul tersebut dapat terbang ke dalam gas dan "menguap
Evaporasi merupakan salah satu proses yang ada dalam siklus hidrolologi, dimana proses evaporasi sangat berperan, karena evaporasi atau Penguapan adalah bagian esensial dari siklus air. Energi surya menggerakkan penguapan air dari samudera, danau, embun dan sumber air lainnya.
Air pada sungai akan berevaporasi secara langsung ke atmosfer atau mengalir kembali ke dalam laut dan selanjutnya berevaporasi. Kemudian, air ini nampak kembali pada permukaan bumi sebagai presipitasi.
Sebagaimana dapat dilihat dari Gambar dan penjelasan singkat tentang Siklus hidrologi di atas, tangkapan daerah aliran sungai terhadap presipitasi merupakan keluaran dari saling-tindak semua proses ini. Limpasan nampak pada sistem yang sangat kompleks setelah pelintasan presipitasi melalui beberapa langkah penyimpanan dan transfer. Kompleksitas ini meningkat dengan keragaman areal vegetasi, formasi-formasi geologi, kondisi tanah dan di samping ini juga keragaman-keragaman areal waktu dari faktor-faktor iklim
Uap air yang telah menguap dari teh panas terkondensasi menjadi tetesan air. Gas air Gas air tidak terlihat, tetapi awan tetesan air adalah petunjuk dari penguapan yang diikuti oleh kondensasi. Dua unsur utama dalam evaporasi adalah
Radiasi matahari
Sebagian radiasi gelombang pendek (shortwave radiation) matahari akan di ubah menjadi energy panas di dalam tanaman, air, dan tanah. Energi panas tersebut akan menghangatkan udara di sekitar nya. Panas yang di pakai untuk menghangat kan partikel-partikel berbagai material di udara tanpa mengubah partikel tersebut di namakan panas tampak (sensible heat). Sebagian energy matahari akan di ubah menjadi tenaga mekanik. Tenaga mekanik ini akan menyebabkan perputaran udara dan uap air di atas permukaan tanah. Hal panas tampak (sensible heat). Sebagian energy matahari akan di ubah menjadi tenaga mekanik. Tenaga mekanik ini akan menyebabkan perputaran udara dan uap air di atas permukaan tanah. Hal ini menyebabakan udara di atas permukaan tanah jenuh, sehingga mempertahan kan tekanan uapa air yang tinggi pada permukaan bidang evaporasi.
Ketersediaan air
Melibatkan jumlah air yag ada dan juga persediaan air yang siap untuk terjadinya evaporasi. Permukaan bidang evaporasi yang kasar akan memberikan laju evaporasi yang lebih tinggi dari pada bidang permukaan rata karena pada biding permukaan yang lebih kasar besar nya turbulent meningkat.

Faktor – faktor penentu evaporasi :
Pada kedua proses evaporasi diatas terjadi proses-proses fisika,yakni terjadinya perubahan bentuk dari zat cair menjadi gas.faktor-faktor tersebut adalah;



Panas
Panas di perlukan untuk berlangsung nya perubahan bentukdari zat cair ke gas secara alamiah matahari menjadi sumber energy panas.
Suhu udara, permukaan bidang penguapan (air, vegetasi, dan tanah), dan energy panas matahari
Makin tinggi suhu uadara di atas permukaan bidang penguapan, makin mudah terjadi perubahan bentuk dari zat cair menjadi gas. Dengan demikian, laju evaprotranspirasi menjadi lebih besar di daerah tropic dari pada adaerah beriklim sedang. Perbedaan laju evaprotranspirasi yang sama juga di jumpai di daerah tropic pada musim kering dan musim basah.
Kapasitas kadar air dalam udara
Kapasitas kadara air dalam udara secara langsung dipengaruhi oleh tinggi rendah nya suhu di tempat tersebt. Besar nya kadar air dalam udara di suatu tempat di tentukan oleh tekanan uap air, ea (vapour preassure) yang ada di tempat tersebut proses evaporasi tergantung pada deficit tekanan uap tekanan uap jenuh air, Dvp, di udara atau jumlah uap air yang dapat di serap oleh udara sebelum udara tersebut menjadi jenuh. Sehingga, evaporasi lebih lebih kering dari pada di daerah pantai yang lembab karena penguapan dari permukaan air laut.
Kecepatan angin
Ketika penguapan berlangsung, udara di atas permukaan bidang penguapan secara bertahap menjadi lebih lembab, sampai pada tahap ketika udara menjadi jenuh dan tidak mampu menampung uap air lagi. Pada tahap ini, udara jenuh di atas permukaan bidang penguapan tersebut akan berpindah ke tempat lain akibat beda tekanan dan kerapatan udara dengan demikian, proses penguapan air dari bidang penguapan tersebut akan berlangsung secara terus menerus.
Bidang permukaan
Secara alamiah bidang permukaan penguapan akan mempengaruhi proses evapaorasi melalui perubahan pola perilaku angin, pada bidang permukaan yang kasar atau tidak beraturan, kecepatan angin akan berkurang oleh adanya proses gesekan. Tapi, pada tingkat tertentu, permukaan bidang penguapan yang kasar juga dapat menimbulkan gerakan angin berputar (turbulent) yang dapat memperbesar evaporasi. Pada bidang permukaan air yang luas, angin kencang juga dapat menimbulkan gelombang air besar dan dapat mempercepat terjadinya evaprotranspirasi.

Penentuan Besarnya Evaporasi
Besarnya evaporasi dapat ditentukan dengan beberapa perkiraan sebagai berikut:
Perkiraan evaporasi berdasarkan panci evaporasi
Evaporasi permukaan air bebas menggunakan panci evaporasi harus dikonversi karena perkiraan evaporasi pada 1 unit area pan evaporasi biasanya lebih besar dari penguapan 1 unit area permukaan air bebas. Penggunaan panci ini untuk mendapatkan angka indeks potensial evapotranspirasi. Rumus penentuan besarnya evaporasi dari permukaan air bebas adalah:

E permukaan air bebas = C panci x evaporasi panci
Menurut kantor cuaca nasional amerika serikat , standar panci yang umum digunakan adalah panci evaporasi kelas A dengan ukuran diameter 122 cm dan kedalaman 25 cm .
Tabel koefisien (c pan ) untuk berbagai pan

PAN MIN MEAN MAX
Class A/Colorado 1.06 1.15 1.22
Class A/ US S.p.s 1.20 1.31 1.46
Colorado /Class A 0.82 0.87 0.95
Colorado /B.P.I 1.03 1.06 1.09
BPI/Class A 0.68 0.77 0.83
BPI/Colorado 0.92 0.94 0.97
Perkiraan evaporasi dengan menggunakan rumus empiris
Cara aerodynamic
Metode ini mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi perpindahan uap air dari suatu permukaan , yaitu pertumbuhan kelembaban arah vertical dan turbulensi dari aliran udara.
Eo = K.Z (ew - ez)
Dimana :
Eo = evaporasi muka air bebas selama satu periode
(mm/hari)
K = konstanta empiris (0.35)
V2 = fungsi/hubungan matematik antara evaporasi dan
Ew = tekanan uap jenuh diudara dengan temperature sesuai dengan
Temperatur airnya.
Ez = tekanan uap sesungguhnya, diudara setinggi z.
Sehingga rumus di atas menjadi :
Eo = 0,35 (0,5 + 0,45 U ) (ew –ez )
U = kecepatan angin pada ketinggian 2 meter (m/det)
Penentuan besar nya ez dapat di hitung dengan :
RH = ez . 100/ew
Dimana :
RH = kelambatan relative (%), di ukur dengan psykometer
Ew = di hitung berdasarkan suhu udara (T) saat pengukuran RH

Persamaan Rohwer

E = 0,484 (1+0,6 U) (ew –ea)
Keterangan :
E = evaporasi (mm/hari)
Ew = tekanan jenuh dengan temperature = temperature air (milibar)
Ea=ez = tekanan uap air di udara (milibar)
U = kecepatan angin rata-rata dalam sehari(m/d)

Persamaan Orstom
E = 0,358 (1 + 0,588 U ) ( ew-ea )
Persamaan danau hefner


IV. PERHITUNGAN
A. Perkiraan Evaporasi berdasarkan Panci Evaporasi
Dalam perhitungan ini nilai evaporasi di lakukan perhitungan selama 4 (empat) hari pada tanggal 9,10,11, dan 12 dalam satu tahun, yang mana rumus cara menghitungnya telah dijelaskan pada dasar teori.
Contoh perhitungan :
Diketahui : Eo : 1,79
C panci min : 0,68
C panci mean : 0,77
C panci max : 0,83

Ditanya E min ???
E mean ???
E max ???
Penyelesaian :
E min = Eo C panci
= 1,79 0,68
= 1,22 mm/hari

E mean = Eo C panci
= 1,78 0,77
= 1,38 mm/hari

E max = Eo C panci
= 1,79 0,83
= 1,49 mm/hari

Tabel Panci Evaporasi Tanggal 9 Untuk Nilai Cmin
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0,68 2.57 1.75
Febuari 0,68 2.59 1.76
Maret 0,68 2.48 1.69
April 0.68 3.27 2.22
Mei 0.68 2.58 1.75
Juni 0.68 2.36 1.60
Juli 0.68 2.34 1.59
Agustus 0.68 2.36 1.60
September 0.68 2.24 1.52
Oktober 0.68 2.47 1.68
November 0.68 2.45 1.67
Desember 0.68 2.71 1.84

1.2 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 9 untuk Nilai Cmean
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.77 2.57 1.98
Febuari 0.77 2.59 1.99
Maret 0.77 2.48 1.91
April 0.77 3.27 2.52
Mei 0.77 2.58 1.99
Juni 0.77 2.36 1.82
Juli 0.77 2.34 1.80
Agustus 0.77 2.36 1.82
September 0.77 2.24 1.72
Oktober 0.77 2.47 1.90
November 0.77 2.45 1.89
Desember 0.77 2.71 2.09

1.3 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 9 untuk Nilai Cmax
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.83 2.57 2.13
Febuari 0.83 2.59 2.15
Maret 0.83 2.48 2.06
April 0.83 3.27 2.71
Mei 0.83 2.58 2.14
Juni 0.83 2.36 1.96
Juli 0.83 2.34 1.94
Agustus 0.83 2.36 1.96
September 0.83 2.24 1.86
Oktober 0.83 2.47 2.05
November 0.83 2.45 2.03
Desember 0.83 2.71 2.25


Tabel Panci Evaporasi Tanggal 10 Untuk Nilai Cmin
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0,68 1.79 1.22
Febuari 0,68 2.85 1.94
Maret 0,68 2.76 1.88
April 0.68 2.55 1.73
Mei 0.68 1.24 0.84
Juni 0.68 1.79 1.22
Juli 0.68 1.68 1.14
Agustus 0.68 1.29 0.88
September 0.68 1.28 0.87
Oktober 0.68 1.78 1.21
November 0.68 1.78 1.21
Desember 0.68 1.77 1.20

1.5 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 10 untuk Nilai Cmean
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.77 1.79 1.38
Febuari 0.77 2.85 2.19
Maret 0.77 2.76 2.13
April 0.77 2.55 1.96
Mei 0.77 1.24 0.95
Juni 0.77 1.79 1.38
Juli 0.77 1.68 1.29
Agustus 0.77 1.29 0.99
September 0.77 1.28 0.99
Oktober 0.77 1.78 1.37
November 0.77 1.78 1.37
Desember 0.77 1.77 1.36

1.3 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 10 untuk Nilai Cmax
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.83 1.79 1.49
Febuari 0.83 2.85 2.37
Maret 0.83 2.76 2.29
April 0.83 2.55 2.12
Mei 0.83 1.24 1.03
Juni 0.83 1.79 1.49
Juli 0.83 1.68 1.39
Agustus 0.83 1.29 1.07
September 0.83 1.28 1.06
Oktober 0.83 1.78 1.48
November 0.83 1.78 1.48
Desember 0.83 1.77 1.47



1.4 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 11 untuk Nilai Cmin
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.68 2.83 1.92
Febuari 0.68 2.68 1.82
Maret 0.68 2.49 1.69
April 0.68 2.70 1.84
Mei 0.68 2.34 1.59
Juni 0.68 2.89 1.97
Juli 0.68 2.48 1.69
Agustus 0.68 2.37 1.61
September 0.68 2.48 1.69
Oktober 0.68 2.36 1.60
November 0.68 2.45 1.67
Desember 0.68 2.31 1.57

1.5 Tebel Panci Evaporasi Tanggal 11 untuk Nilai Cmean
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.77 2.83 2.18
Febuari 0.77 2.68 2.06
Maret 0.77 2.49 1.92
April 0.77 2.70 2.08
Mei 0.77 2.34 1.80
Juni 0.77 2.89 2.23
Juli 0.77 2.48 1.91
Agustus 0.77 2.37 1.82
September 0.77 2.48 1.91
Oktober 0.77 2.36 1.82
November 0.77 2.45 1.89
Desember 0.77 2.31 1.78

1.6 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 11 untuk Nilai Cmax
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.83 2.83 2.35
Febuari 0.83 2.68 2.22
Maret 0.83 2.49 2.07
April 0.83 2.70 2.24
Mei 0.83 2.34 1.94
Juni 0.83 2.89 2.40
Juli 0.83 2.48 2.06
Agustus 0.83 2.37 1.97
September 0.83 2.48 2.06
Oktober 0.83 2.36 1.96
November 0.83 2.45 2.03
Desember 0.83 2.31 1.92



1.7 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 12 untuk Nilai Cmin
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.68 4.28 2.91
Febuari 0.68 4.18 2.84
Maret 0.68 4.98 3.39
April 0.68 4.59 3.12
Mei 0.68 4.53 3.08
Juni 0.68 4.27 2.90
Juli 0.68 4.37 2.97
Agustus 0.68 4.38 2.98
September 0.68 4.38 2.98
Oktober 0.68 4.55 3.09
November 0.68 4.14 2.82
Desember 0.68 4.15 2.82

1.8 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 12 untuk Nilai Cmean
Bulan C pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.77 4.28 3.30
Febuari 0.77 4.18 3.22
Maret 0.77 4.98 3.83
April 0.77 4.59 3.53
Mei 0.77 4.53 3.49
Juni 0.77 4.27 3.29
Juli 0.77 4.37 3.36
Agustus 0.77 4.38 3.37
September 0.77 4.38 3.37
Oktober 0.77 4.55 3.50
November 0.77 4.14 3.19
Desember 0.77 4.15 3.20

1.9 Tabel Panci Evaporasi Tanggal 2 untuk Nilai Cmax
Bulan C Pan
(mm/hari) E pan E permukaan air bebas (mm/hari)
Januari 0.83 4.28 3.55
Febuari 0.83 4.18 3.47
Maret 0.83 4.98 4.13
April 0.83 4.59 3.81
Mei 0.83 4.53 3.76
Juni 0.83 4.27 3.54
Juli 0.83 4.37 3.63
Agustus 0.83 4.38 3.64
September 0.83 4.38 3.64
Oktober 0.83 4.55 3.78
November 0.83 4.14 3.44
Desember 0.83 4.15 3.44



Perkiraan Evaporasi dengan Menggunakan Rumus Empiris
Cara Aerodinamic



Tabel Persamaan Aerodinamic
Tanggal Suhu (oC) RH
(%) U
(m/s) ew ez Eo
(mm/hari)
13 28 77 1.1 32 24.64 2.80
14 29 80 0.55 37.3 29.84 2.08
15 28 76 0.27 38 28.8 2.06
16 27 70 0.55 26.6 18.62 2.20
17 27 81 0.27 31.3 25.35 1.33
18 29 70 1.1 31.3 21.91 3.58

Contoh perhitungan Untuk Tanggal 15
Diketahui : RH = 76 %
: T = 28 0 C
: U = 1 x 1000 /3600
=0,27
Ditanya : Eo dengan menggunakan beberapa rumus empiris ???
Interpolasi suhu (280C)
= (30-20)/(28-20) = 1,5/x
10 x = 12
x = 1,2 c
Interpolasi RH ( 76 % )
= (80-70)/(76-70) = 1,4/x
10x = 14
x = 1,4
Interpolasi ew
= (30-20)/(x-20) = 1,5/( 1,4)
(x-20) 1,5 = 10 x 1,4
1,5 x -30 = 2
1,5x = 57
57/1,5 = 38
Ew =38 milibar
Penentuan besarnya ez di hitung dengan :
RH=(ezx 100)/ew
76 = (ez ×100)/38
2.888 = ez 100
ez 100 = 2.888
ez = 2888/100
ez = 28,8 milibar
Setelah semua data di dapat barulah selanjut nya mencari nilai Eo dengan beberapa rumus sebagai berikut :
Eo = 0,35 ( 0,5 + 0,54 U (ew – ez)
= 0,35( 0,5 + 0,54 0,27 ( 38 – 28,8)
= 0,35 (0,5 + 0,54 0,27 9,2)
= 0,35 5,88
= 2,06 mm/hari

Cara Rohwer



Tabel Persamaan Rohwer
Tanggal Suhu (oC) RH
(%) U
(m/s) ew ea Eo
(mm/hari)
13 28 77 1.1 32 24.64 5.90
14 29 80 0.55 37.3 29.84 4.78
15 28 76 0.27 38 28.8 5.16
16 27 70 0.55 26.6 18.62 5.13
17 27 81 0.27 31.3 25.35 3.34
18 29 70 1.1 31.3 21.91 7.54

Contoh perhitungan Untuk tanggal 15
E = 0,484 (1 + 0,6 U) (ew –ez)
= 0,484 (1 + 0,6 0,27 ( 38 – 28,8)
= 0,484( 1 + 0,16 ) (9,2)
= 5,16 mm/hari




Cara Orstom



Tabel Persamaan Orstom
Tanggal Suhu (oC) RH
(%) U
(m/s) ew ea Eo
(mm/hari)
13 28 77 1.1 32 24.64 4.32
14 29 80 0.55 37.3 29.84 3.52
15 28 76 0.27 38 28.8 4.94
16 27 70 0.55 26.6 18.62 3.77
17 27 81 0.27 31.3 25.35 2.44
18 29 70 1.1 31.3 21.91 5.51

Contoh perhitungan Untuk tanggal 15
E = 0,358 ( 1 + 0,588 U ) (ew – ea )
= 0,358 ( 1 + 0,588) (0,27) ( 38-28,8)
= 0.358 (1 + 0,15 ) ( 9,2 )
= 4,98 mm/hari







Cara Danau Hefner



Tabel Persamaan Danau Hefner
Tanggal Suhu (oC) RH
(%) U
(m/s) ew ea Eo
(mm/hari)
13 28 77 1.1 32 24.64 0.0162
14 29 80 0.55 37.3 29.84 0.0082
15 28 76 0.27 38 28.8 0.0049
16 27 70 0.55 26.6 18.62 0.0088
17 27 81 0.27 31.3 25.35 0.0032
18 29 70 1.1 31.3 21.91 0.0207

Contoh perhitungan Untuk tanggal 15
E = 0,00201 U (ew –ez )
= 0,021 0,27 (38-28,8 )
= 0,0049 mm/hari





PEMBAHASAN

Dalam praktikum pertama ini praktikan diharapkan dapat menghitung nilai evaporasi berdasar kan beberapa rumus, di antara nya panci evaporasi dan rumus empiris.
Evaporasi sendiri adalah penguapan air dari permukaan air, tanah, dan bentuk permukaan bukan vegetasi lainnya oleh proses fisika. Energi (radiasi) matahari dan ketersediaan air adalah dua unsur utama dari proses evaporasi. Sedangkan faktor penentunya adalah panas, suhu udara, permukaan bidang penguapan, kapasitas kadar air dalam udara, kecepatan angin dan bidang permukaan.
Evaporasi permukaan air bebas secara langsung di ukur dengan mencatat pengurangan tinggi di muka air dengan panci. Tinggi permukaan air di dalam panci evaporasi sudah di tentukan sebelum nya dan harus di atur setiap hari setelah pengukuran. Biasanya pengukuran di lakukan. Biasa nya pengukuran di lakukan dengan alat ukur yang di kaitkan, dengan di beri toleransi untuk air hujan yang masuk. Karena total bulanan dan tahunanmerupakan jumlah sekian banyak perbedaan kecil, yang masing-masing mempunyai kemungkinan kesalahan yang sama, maka pengamatan harus di lakukan dengan sangat teliti.
Data yang diberikan untuk menghitung panci evaporasi menggunakan tabel koefisien (C panci) untuk mencari Eo min, mean dan max. Berdasarkan kantor cuaca nasional Amerika serikat, standard panci yang umum digunakan adalah panci Evaporasi kelas A ( BPI/Class A ) dengan ukuran diameter 122 cm dan kedalamn 25 cm (lee,1980). Selain itu praktikan juga diberikan data untuk menghitung rumus empiris. Perkiraan evaporasi dengan menggunakan rumus empiris terbagi menjadi 4 cara yaitu cara aerodinamic, persamaan Rohwer, persamaan Orstom, persamaan danau Heffner. Cara aerodinamic merupakan metode yang mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi perpindahan uap air dari suatu permukaan yaitu pertumbuhan kelembaban arah vertikaln dan turbulensi dari aliran udara.
Data empiris yang diberikan kepada praktikan terdiri dari 6 tanggal ( dimulai dari tanggal 13 -18 ), yang terdiri dari kecepatan angin, kelembaban dan juga suhu. Untuk menghitung perkiraan evaporasi dengan menggunakan rumus empiris praktikan diberikan grafik variasi tekanan uap dengan temperatur pada presentase kejenuhan. Grafik tersebut digunakan untuk mempermudah praktikan membuat perhitungan. Pada grafik tersebut praktikan diberi rumus interpolasi untuk menentukan jarak pada grafik baik suhu maupun kelembaban. Dari hasil perhitungan dapat kita lihat bahwa hasil perhitungan menggunakan cara aeorodinamik, persamaan Rohwer, persamaan Orstom, dan persamaan Danau Hefner berbeda-beda. Hasil dari tiap-tiap data yang telah ditemukan kemudian dimasukkan ke dalam tabel yang telah dibuat oleh asisten untuk praktikan. Dalam praktikum ini praktikan diberi tugas untuk mengisi dua tabel yaitu table hasil perhitungan data panci juga tabel hasil perhitungan data empiris.
Selain itu, praktikan juga di beri tugas membuat dua buah grafik. Grafik pertama, yaitu hubungan antara besar Eo dengan bulan untuk prakiraan evaporasi berdasarkan panci evaporasi. Yang kedua adalah grafik yang menghubungkan Eo dengan tanggal. Grafik ini untuk prakiraan evaporasi dengan menggunakan rumus empiris.
Pada saat praktikan melakukan perhitungan prakiraan evaporasi berdasarkan panic evaporasi, praktikan melakukan perhitungan 36 perhitungan. Untuk mencari nilai min, praktikan mengalikan hasil Eo tanggal 23 setiap bulan selama setahun dengan 0.68 ( sesuai dengan BPI/Class A yang dianjurkan oleh asisten ). Untuk nilai mean praktikan mengalikannya dengan 0.77, sedangkan untuk nilai max praktikan mengalikannya dengan 0.83.



Dan prakiraan evaporasi dengan rumus empiris, praktikan menemukan hal unik. Yaitu antara cara aerodinamic, rohwer, orstrom dan danau hefner. Persamaannya hanya nilai Ew – Ez dan penggunaan nilai U m/s.
Cara aerodinamic : Eo = 0,35 (0,5 + 0,54 V) (ew – ez)
Cara rohwer : E = 0,484 (1 + 0,6 V ) (ew – ea)
Cara orstrom : E = 0,358 (1 + 0,588 V) (ew – ea)
Cara danau hefner : E = 0,00201 V (ew – ea) .
Kemudian setelah praktikan menghitung semua nilai evaporasi dari rumus – rumus yang sudah di tentukan, dan berdasarkan data yang ada maka di dapatkan hasil sebagai berikut
Cara aerodinamik : 2,06 mm/hari
Cara rohwer : 5,16 mm/hari
Cara orstom : 4,98 mm/hari
Cara danau hefner : 0,0049 mm/hari



KESIMPULAN
Antara kelembaban relatif ( RH ) dan laju kecepatan angin ( U ) dengan temperature udara mengalami perbandingan terbalik dimana semakin besar kelembaban relative maka semakin kecil nilai evaporasi, sebalik nya semakin besar laju kecepatan angin dan temperature maka semakin besar pula nilai evaporasi nya.
Faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan dan kelambatan evaporasi dan transpirasi disuatu kawasan ada bermacam-macam antara lain : temperatur air dan udara, kelembaban udara, kecepatan tiupan angin, tekanan udara, intensitas sinar matahari, dan lain-lain.
Besarnya evaporasi dapat ditentukan dengan beberapa perkiraan,antara lain :
Perkiraan evaporasi berdasarkan panci evaporasi dimana evaporasi permukaan air bebas menggunakan panci harus dikonversi karena perkiraan evaporasi pada 1 unit area pada evaporasi biasanya lebih besar dari penguapan 1 unit area permukaan air bebas. Perhitungan digunakan sample tanggal 10 dalam setahun.
Nilai minimum : tanggal 10 mei = 0,84 mm/hari
Nilai maksimum : tanggal 10 feb = 1,93 mm/hari
Perkiraan evaporasi dengan menggunakan rumus empiris, diantaranya adalah :
Cara aerodynamic yaitu metode yang mempertimbangkan faktor - faktor yang mempengaruhi perpindahan uap air dari suatu permukaan.
Nilai minimum : tanggal 17 = 1.33 mm/hari
sNilai maksimum : tanggal 18 = 3,58 mm/hari

Persamaan Rohwer.
Nilai minimum : tanggal 17 =3,34 mm/hari
Nilai maksimum : tanggal 18 = 7,54 mm/hari

Persamaan Orstom.
Nilai minimum : tanggal 17 = 3.77 mm/hari
Nilai maksimum : tanggal 18 = 5,51 mm/hari

Persamaan danau Hefner.
Nilai minimum : tanggal 17 = 0,00322 mm/hari
Nilai maksimum : tanggal 16 = 0,00882 mm/hari



DAFTAR PUSTAKA
Asrifah Dina, 2010. Buku Panduan Hidrologi Lingkungan. Universitas Pembangunan Nasional Veteran. Yogyakarta
Seyhan Eersin, 1977. Dasar-dasar Hidrologi Gadjah Mada University Press. 123 – 142.
Wikipedia.Com






ACARA 2
EVAPOTRANSPIRASI

I. TUJUAN
Mahasiswa dapat menentukan besarnya evapotranspirasi suatu daerah dengan metode evapotranspirasi.

II. ALAT DAN BAHAN
1. komputer
2. alat tulis
3. kalkulator
4. buku sumber

III. DASAR TEORI
Evapotranspirasi adalah keseluruhan jumlah air yang berasal dari permukaan tanah, air, dan vegetasi yang diuapkan kembali ke atmosfer oleh adanya pengaruh faktor–faktor iklim dan fisiologi vegetasi.
Adapun Evapotranspirasi adalah kombinasi proses kehilangan air dari suatu lahan bertanaman melalui evaporasi dan transpirasi
Faktor-faktor utama yang berpengaruh adalah (Ward dalam Seyhan, 1977) :
1. Faktor-faktor meteorologi
a. Radiasi Matahari
b. Suhu udara dan permukaan
c. Kelembaban
d. Angin
e. Tekanan Barometer
2. Faktor-faktor Geografi

a. Kualitas air (warna, salinitas dan lain-lain)
b. Jeluk tubuh air
c. Ukuran dan bentuk permukaan air
3. Faktor-faktor lainnya
a. Kandungan lengas tanah
b. Karakteristik kapiler tanah
c. Jeluk muka air tanah
d. Warna tanah
e. Tipe, kerapatan dan tingginya vegetasi
f. Ketersediaan air (hujan, irigasi dan lain-lain)
Perkiraan evapotranspirasi adalah sangat penting dalam kajian-kajian hidrometeoro-logi. Pengukuran langsung evaporasi maupun evapotranspirasi dari air maupun permukaan lahan yang luas akan mengalami banyak kendala. Untuk itu maka dikembangkan beberapa metode pendekatan dengan menggunakan input data-data yang diperkirakan berpengaruh terhadap besarnya evapotranspirasi.
Apabila jumlah air yang tersedia tidak menjadi faktor pembatas, maka evapotranspirasi yang terjadi akan mencapai kondisi yang maksimal dan kondisi itu dikatakan sebagai evapotranspirasi potensial tercapai atau dengan kata lain evapotranspirasi potensial akan berlangsung bila pasokan air tidak terbatas bagi stomata maupun permukaan tanah.
Pada daerah-daerah yang kering besarnya evapotranspirasi sangat tergantung pada besarnya hujan yang terjadi dan evapotranspirasi yang terjadi pada saat itu disebut evapotranspirasi aktual.
Pada siklus hidrologi menunjukan bahwa evapotranspirasi (ET) adalah jumlah dari beberapa unsur seperti pada persamaan matematik berikut:

ET = T + It + Es + Eo

T = transpirasi vegetasi, It = intersepsi total, Es = evaporasi dari tanah, batuan dan jenis permukaan tanah lainnya, dan Eo = evaporasi permukaan air terbuka seperti sungai, danau, dan waduk. Untuk tegakan hutan, Eo dan Es biasanya diabaikan dan ET = T + It. Bial unsur vegetasi dihilangkan, ET = Es.

Faktor-Faktor Penentu Evapotranspirasi
Untuk mengetahui faktor-faktor yang dianggap berpengaruh terhadap besarnya evapotranspirasi, maka dalam hal ini evapotanspirasi perlu dibedakan menjadi evapotranspirasi potensial (PET) dan evapotranspirasi aktual (AET). PET lebih dipengaruhi oleh faktor-faktor meteorologi, sementara AET dipengaruhi oleh fisiologi tanaman dan unsur tanah.
Faktor-faktor dominan yang mempengaruhi PET adalah radiasi panas matahari dan suhu, kelembaban atmosfer dan angin, dan secara umum besarnya PET akan meningkat ketika suhu, radiasi panas matahari, kelembaban, dan kecepatan angin bertambah besar.
Pengaruh radiasi panas matahari terhadap PET adalah melalui proses fotosintesis. Dalam mengatur hidupnya, tanaman memerlukan sirkulasi air melalui sitem akar-batang-daun. Sirkulasi perjalanan air dari bawah (perakaran) ke atas (daun) dipercepat dengan meningkatnya jumlah radiasi panas matahari terhadap vegetasi yang bersangkutan. Pengaruh suhu terhadap PET dapat dikatakan secara langsung berkaitan dengan intensitas dan lama waktu radiasi matahari. Suhu yang akan mempengaruhi PET adalah suhu daun dan bukan suhu udara di sekitar daun. Pengaruh angin terhadap PET adalah melalui mekanisme dipindahkannya uap air yang keluar dari pori-pori daun. Semakin besar kecepatan angin, semakin besar pula laju evapotranspirasinya. Dibandingkan dengan pengaruh radiasi panas matahari, pengaruh angin terhadap laju ET adalah lebih kecil (de Vries and van Duin dalam Ward, 1967).
Kelembaban tanah juga ikut mempengaruhi terjadinya evapotranspirasi. Evapotranspirasi berlangsung ketika vegetasi yang bersangkutan sedang tidak kekurangan suplai air (Penman, 1956 dalam Ward, 1967). Dengan kata lain evapotranspirasi (potensial) berlangsung ketika kondisi kelembaban tanah berkisar antara titik wilting point dan field capacity. Karena ketersediaan air dalam tanah tersebut ditentukan oleh tipe tanah, dengan demikian, secara ti dak langsung, peristiwaPET juga dipengaruhi oleh faktor potensial.

Pengukuran Evapotranspirasi
Ada berapa metode dalam penetapan nilai/besarnya evapotranspirasi, antara lain:
Metode Thornthwaite
Thornthwaite telah mengembangkan suatu metode untuk memperkirakan besarnya evapotranspirasi potensial dari data klimatologi. Evapotranspirasi potensial (PET) tersebut berdasarkan suhu udara rerata bulanan dengan standar 1 bulan 30 hari, dan lama penyinaran matahari 12 jam sehari. Metode ini memanfaatkan suhu udara sebagai indeks ketersediaan energi panas untuk berlangsungnya proses ET dengan asumsi suhu udara tersebut berkorelasi dengan efek radiasi matahari dan unsur lain yang mengendalikan proses ET.
Rumus dasar:




keterangan:
PET = evapotranspirasi potensial bulanan (cm/bulan)
T = temperatur udara bulan ke-n (OC)
I = indeks panas tahunan (dari tabel 5.1)
a = koefisien yang tergantung dari tempat
Harga a dapat ditetapkan dengan menggunakan rumus:
a = 675  10-9 ( I3 ) – 771  10-7 ( I2 ) + 1792  10-5
( I ) + 0,49239

Jika rumus tersebut diganti dengan harga yang diukur, maka:
PET = evapotranspirasi potensial bulanan standart
(belum disesuaikan dalam cm)
Karena banyaknya hari dalam sebulan tidak sama, sedangkan jam penyinaran matahari yang diterima adalah berbeda menurut musim dan jaraknya dari katulistiwa, maka PET harus disesuaikan menjadi:




Keterangan:
s = jumlah hari dalam bulan
Tz = jumlah jam penyinaran rerata per hari
Nilai perbandingan dapat dilihat pada tabel 5.2

Metode Blaney-Criddle
Metode ini digunakan untuk menentukan besarnya evapotranspirasi dari tumbuhan (consumtive use) yang pengembangannya didasarkan pada kenyataan bahwa evapotranspirasi bervariasi sesuai dengan keadaan temperatur, lamanya penyinaran matahari/siang hari, kelembaban udara dan kebutuhan tanaman.


(ILRI 1974)

keterangan:
U = consumtive use (inch) selama pertumbuhan tanaman
K = koefisisen empiris yang tergantung pada tipe dan lokasi tanaman (tabel 5.3)
P = persentase jumlah jam penyinaran matahari per bulan dalam 1 (satu) tahun (%) (tabel 2.4)
T = temperatur bulan ke-n (OF)

Metode Blaney-Criddle yang dimodifikasi

(ILRI: 1974)


keterangan:
U = transpirasi bulanan (mm/bulan)
T = suhu udara bulan ke-n (OC)
P = persentase jam siang bulanan dalam setahun
dimana:
K = Kt  Kc
Kt = 0,0311(t) + 0,24
Kc = koefisien tanaman bulanan dalam setahun = 0,94
Harga-harga Kc padi di Indonesia dapat dilihat pada tabel 5.
Metode Turc-Lungbein
Turc telah mengenbangkan sebuah metode penentuan evapotranspirasi potensial yang didasarkan pada penggunaan faktor-faktor klimatologi yang paling sering diukur, yaitu kelembaban relatif dan temperatur udara.





Nilai Eo dapat dicari dengan:
Eo = 325 + 21 T + 0,9 T2
Keterangan:
P = curah hujan tahunan
E = evapotranspirasi (mm/th)
Eo = evaporasi (mm/th)
T = rerata temperatur tahunan =

Metode Penman
Rumus dasar perhitungan evaporasi dari muka air bebas adalah:


(ILRI: 1974)

keterangan:
E = evaporasi dari permukaan air bebas (mm/hari, 1 hari = 24 jam)
Ho = net radiation (cal/cm2/hari) = kemiringan kurva hubungan tekanan uap yang diselidiki (mmHg/oC) konstanta Psychrometri (=0,485 mmHg/oC)
L = panas laten dari evaporasi sebesar 0,1 cm3 (= 59 cal)

Nilai Ex dapat dicari dengan:
Ex = 0,35 (0,5 + 0,5 U2) ( e Sat –e2)
Dengan:
V2 = kecepatan angin ketinggian 2 m (m/det)
e sat = tekanan uap jenuh (mmHg)
e2 = tekanan uap aktual ketinggian 2 m (mmHg)


Persamaan Penman tersebut dapat dijabarkan agar menjadi mudah perhitungannya, yaitu:
E =

Bears (1973) mengembangkan tabel-tabel pada lampiran 2 untuk mempermudah perhitungan.
Yang telah disiapkan oleh Wesseling (1960):
merupakan nilai  sebagai fungsi temperatur (Tabel1)
merupakan nilai (a + bn/N) (tabel 2)
a dan b = konstanta
n = lamanya sinar matahari
N = panjang hari 9 jam
nilai H yang merupakan fungsi garis lintang (tabel 3)
nilai dari 118.10-19 (273 + Tz)4, merupakan fungsi suhu (tabel 4)
nilai dari 0.47 – 0.077 , merupakan fungsi tekanan uap aktual pada ketinggian 2 m ( tabel 5)
nilai dari 0.2+0.8 n/N (tabel 6)
nilai dari 0.485x0.35 (0.5+0.54u) (tabel.7b)
nilai dari tekanan uap (esat) (ta
HASIL PERHITUNGAN

METODE THORNTHWAITE
Tabel Hasil Perhitungan Thornthwaite tahun 2003

Bulan

T
(0C)

i
I
a
PET
s.Tz
30 x 12
PE
(cm/bulan)

Januari
26,9
12,78
156,22
3,99
13,99
1,068
14,94

Februari
26,5
12,49
156,22
3,99
13,168
0,964
12,69

Maret
27,4
13,14
156,22
3,99
15,057
1,044
15,72

April
28,1
13,65
156,22
3,99
16,659
0,996
16,59

Mei
27,5
13,21
156,22
3,99
15,265
1,016
15,50

Juni
27,6
13,28
156,22
3,99
15,473
0,972
15,04

Juli
27,4
13,14
156,22
3,99
15,024
1,008
15,14

Agustus
26,7
12,63
156,22
3,99
13,574
1,002
13,60

September
28,2
13,72
156,22
3,99
16,88
1
16,88

Oktober
26,8
12,70
156,22
3,99
13,766
1,064
14,65

November
27,2
12,99
156,22
3,99
14,617
1,064
15,55

Desember
26,5
12,49
156,22
3,99
13,168
1,116
14,69


Contoh perhitungan bulan maret tahun 2003
Menentukan besar nya I
I = ∑I = 156,22


Menentukan nilai a
a = 675  10-9 ( I3 ) – 771  10-7 ( I2 ) + 1792  10-5
( I ) + 0,49239
= 675 × 10-9 (156,22)3 -771 × 10-5 (156,22)2 + 1792 × 10-5 (I) + 0,49239
= 675 × 10-9 (3812500,422) -771 × 10-5 (24,404,6884) + 1792 × 10-5 (156,22) + 0,49239
= 2,753 – 1,881 + 2,799 + 0,49239
= 3,99

Menentukan nilai SxTZ/(30 ×12) (interpolasi) tabel 5.2
(10-5)/(7-5) = (1,05 – 1,04)/(x-1,04)
5/2 = 0,01/(x-1,04)
x = 1,004

Menentukan PET & PE
PET = 1,6
= 1,6 (10 x 27,4/156,22)3,99
= 1,6 ( 1,754 )3,99
= 15,057
PE = PET
=15,075 x 1,004
= 15,72 cm/bulan



Contoh perhitungan bulan april tahun 2003
Menentukan besar nya I
I = ∑I = 156,22

Menentukan nilai a
a = 675  10-9 ( I3 ) – 771  10-7 ( I2 ) + 1792  10-5 ( I ) + 0,49239
= 675 × 10-9 (156,22)3 -771 × 10-5 (156,22)2 + 1792 × 10-5 (I) + 0,49239
= 675 × 10-9 (3812500,422) -771 × 10-5 (24,404,6884) + 1792 × 10-5 (156,22) + 0,49239
= 2,753 – 1,881 + 2,799 + 0,49239
= 3,99
Menentukan nilai SxTZ/(30 ×12) (interpolasi) tabel 5.2
(15-5)/(10-5) = (1,00 –0,98)/(x-0,98)
5/5 = 0,01/(x-0,98)
x = 0,99

Menentukan PET & PE
PET = 1,6
= 1,6 (28,1 x 10/156,22)3,99
= 1,6 ( 1,799 )3,99
= 16,659
PE = PET
=16,659 x 0,996
= 16,59 cm/bulan

1.2 Tabel Hasil Perhitungan Thornthwaite tahun 2004

Bulan

T
(0C)

i
I
a
PET
s.Tz
30 x 12
PE

(cm/bulan)

Januari
27,2
12,92
157,09
4,16
15,70
1,068
16,76

Februari
27,6
13,28
157,09
4,16
16,68
0,964
16,07

Maret
28,4
13,80
157,09
4,16
18,79
1,044
19,61

April
26,2
12,21
157,09
4,16
13,43
0,996
13,37

Mei
26,5
12,49
157,09
4,16
14,08
1,016
14,30

Juni
27,6
13,28
157,09
4,16
16,68
0,972
16,21

Juli
28,1
13,58
157,09
4,16
17,97
1,012
18,18

Agustus
27,8
13,48
157,09
4,16
17,19
1,022
17,56

September
26,8
12,70
157,09
4,16
14,76
1
14,76

Oktober
26,7
12,63
157,09
4,16
14,53
1,054
15,31

November
28,1
13,58
157,09
4,16
17,97
1,054
18,94

Desember
27,4
13,14
157,09
4,16
16,18
1,076
17,40





















Contoh perhitungan bulan maret tahun 2004
Menentukan besar nya I
I = ∑I = 157,09

Menentukan nilai a
a = 675  10-9 ( I3 ) – 771  10-7 ( I2 ) + 1792  10-5 ( I ) + 0,49239
= 675 × 10-9 (157,09)3 -771 × 10-5 (157,09)2 + 1792 × 10-5 (I) + 0,49239
= 675 × 10-9 (3876552) -771 × 10-5 (24677.268) + 1792 × 10-5 (157,09) + 0,49239
= 4,16

Menentukan nilai SxTZ/(30 ×12) (interpolasi) tabel 5.2
(10-5)/(7-5) = (1,05 – 1,04)/(x-1,04)
5/2 = 0,01/(x-1,04)
x = 1,004

Menentukan PET & PE
PET = 1,6
= 1,6 (10 x 28,4/157,09)4,16
= 1,6 ( 1,8078808 )4,16
= 18,79
PE = PET
=18,79x 1,004
= 19,61 cm/bulan

Contoh perhitungan bulan april tahun 2004

Menentukan besar nya I
I = ∑I = 157,09

Menentukan nilai a
a = 675  10-9 ( I3 ) – 771  10-7 ( I2 ) + 1792  10-5 ( I ) + 0,49239
= 675 × 10-9 (157,09)3 -771 × 10-5 (157,09)2 + 1792 × 10-5 (I) + 0,49239
= 675 × 10-9 (3876552) -771 × 10-5 (24677.268) + 1792 × 10-5 (157,09) + 0,49239
= 4,16

Menentukan nilai SxTZ/(30 ×12) (interpolasi) tabel 5.2
(15-5)/(10-5) = (1,00 –0,98)/(x-0,98)
5/5 = 0,01/(x-0,98)
x = 0,99

Menentukan PET & PE
PET = 1,6
= 1,6 (10 x 26,2/157,09)4,19
= 1,6 ( 1,6678)4,19
= 13,43
PE = PET
=13,43 x 0,99
= 13,37 cm/bulan







II. METODE BLANEYCRIDDLE
II.1. Tabel Hasil Perhitungan Blaney Criddle tahun 2003

BULAN
T (0C)
T
( 0F)
P
K
Uinci
Ucm


Januari
26,9
80,4
8,74
0,75
5,27
13,3858

Februari
26,5
79,7
7,86
0,75
4,69
11,9126

Maret
27,4
81,3
8,51
0,75
5,19
13,1826

April
28,1
82,6
8,11
0,75
5,03
12,7762

Mei
27,5
81,5
8,28
0,75
5,06
12,8524

Juni
27,6
81,7
7,93
0,75
4,86
12,3444

Juli
27,4
81,3
7,25
0,75
4,42
11,2268

Agustus
26,7
80,1
7,29
0,75
4,38
11,1252

September
28,2
82,8
7,19
0,75
4,47
11,3538

Oktober
26,8
80,2
7,48
0,75
4,49
11,4046

November
27,2
80,9
7,42
0,75
4,50
11,4300

Desember
26,5
79,7
7,67
0,75
4,58
11,6332






























Contoh perhitungan bulan maret tahun 2003
Mengubah To (C) kedalam To (F)
= 9/5 × ToC + 32
= 9/5 × 27,4 + 32
= 81,32 oF


Harga K dilihat pada tabel 5.3
= 0,75

Menginterpolasi nilai P
(8-6)/(7-6) = (8,51-8,50)/(x-8,50)
2/1 = 0,01/(x-8,50)
2 × 17 = 0,01

X = (0,01+17)/2
P = x = 8,505%


Mencari nilai U

U = K

= 0,75 (81,32 ×8,505)/( 100)
= 5,19 inci
= 13,1826 cm


Contoh perhitungan bulan april tahun 2003

Mengubah To (C) kedalam To (F)
= 9/5 × ToC + 32
= 9/5 × 28,1 + 32
= 82,58 oF

Harga K dilihat pada tabel 5.3
= 0,75

Menginterpolasi nilai P
(8-6)/(7-6) = (8,10-8,13)/(x-8,13)
2/1 = (-0,03)/(x-8,13)
2 × 16,26 = - 0,03

X = (0,03+16,26)/2
P = x = 8,115 %


Mencari nilai U

U = K

= 0,75 (82,58 ×8,115)/( 100)
= 5,03 inci
= 12,776 cm
























II.2. Tabel Hasil Perhitungan Blaney Criddle tahun 2004

BULAN
T (0C)
( T 0F)
P
K
Uinci
Ucm


Januari
27,2
80,96
8,74
0,75
5,31
13,4874

Februari
27,6
81,68
7,86
0,75
4,81
12,2174

Maret
28,4
83,12
8,50
0,75
5,30
13,4620

April
26,2
79,16
8,12
0,75
4,82
12,2428

Mei
26,5
79,7
8,29
0,75
4,95
12,5730

Juni
27,6
81,68
7,93
0,75
4,86
12,3444

Juli
28,1
82,58
7,25
0,75
4,48
11,3792

Agustus
27,8
82,04
7,29
0,75
4,49
11,4046

September
26,8
80,24
7,19
0,75
4,32
10,9728

Oktober
26,7
80,06
7,48
0,75
4,48
11,3792

November
28,1
82,58
7,41
0,75
4,59
11,6586

Desember
27,4
81,32
7,67
0,75
4,52
11,4808




















Contoh perhitungan bulan maret tahun 2004
Mengubah To (C) kedalam To (F)
= 9/5 × ToC + 32
= 9/5 × 28,4 + 32
= 83,12 oF



Harga K dilihat pada tabel 5.3
= 0,75

Menginterpolasi nilai P
(8-6)/(7-6) = (8,51-8,50)/(x-8,50)
2/1 = 0,01/(x-8,50)
2 × 17 = 0,01

X = (0,01+17)/2
P = x = 8,505%


Mencari nilai U

U = K

= 0,75 (83,12 ×8,505)/( 100)
= 5,30inci
= 13,462 cm



Contoh perhitungan bulan april tahun 2004
Mengubah To (C) kedalam To (F)
= 9/5 × ToC + 32
= 9/5 × 26,2 + 32
= 79,16 oF

Harga K dilihat pada tabel 5.3
= 0,75
Menginterpolasi nilai P
(8-6)/(7-6) = (8,10-8,13)/(x-8,13)
2/1 = (-0,03)/(x-8,13)
2 × 16,26 = - 0,03

X = (0,03+16,26)/2
P = x = 8,115 %



Mencari nilai U

U = K

= 0,75 (79,16 ×8,115)/( 100)
= 4,82 inci
= 12,2428 cm





















III. METODE BLANEYCRIDDLE YANG DI MODIFIKASI
III.1. Tabel Hasil Perhitungan Blaney Criddle yang dimodifikasi tahun 2003

BULAN
T
(0C)

Kc
Kt
K
P
U
(mm)
U
(cm)

Januari
26,9
0,55
1,076
0,591
8,74
483,441
48,3441

Februari
26,5
1,15
1,069
1,223
7,86
897,934
89,7934

Maret
27,4
1,10
1,092
1,201
8,50
958,343
95,8343

April
28,1
1,40
1,119
1,566
8,12
1196,361
119,6361

Mei
27,5
0,40
1,095
0,438
8,29
340,629
34,0629

Juni
27,6
0
1,098
0
7,93
0
0

Juli
27,4
0
1,092
0
7,25
0
0

Agustus
26,7
0
1,070
0
7,29
0
0

September
28,2
0
1,117
0
7,19
0
0

Oktober
26,8
0
1,073
0
7,48
0
0

November
27,2
0
1,085
0
7,41
0
0

Desember
26,5
0
1,064
0
7,67
0
0




Contoh perhitungan bulan maret tahun 2003
Menentukan nilai T= C
Contoh Perhitungan bulan maret tahun 2003
Menentukan nilai T
T = 27,4

Menentukan nilai Kt
Kt = 0,0311(T) + 0,24
= 0,0311 × (27,4) + 0,24
= 1,092

Cari nilai Kc (lihat tabel 5.5)
Kc = 1,10

Cari nilai K
K = Kt × Kc
= 1,092 × 1,10
= 1,201

Cari P (lihat tabel 5.4)
P = 8,50

U = K (P (45,7 ×T)+ 8130)/100
= 1,201 ( 8,50( 45,7 × 27,4)+ 8130 )/100
= 958,343 mm/ bulan


Contoh Perhitungan bulan april tahun 2003
Menentukan nilai T
T = 28,1

Menentukan nilai Kt
Kt = 0,0311(t) + 0,24
= 0,0311 × (28,1) + 0,24
= 1,119

Cari nilai Kc (lihat tabel 5.5)
Kc = 1,40

Cari nilai K
K = Kt × Kc
= 1,119× 1,40
= 1,5666

Cari P (lihat tabel 5.4)
P = 8,12

U = K (P (45,7 ×T)+ 8130)/100
= 1,5666(8,12( 45,7 × 28,1)+ 8130 )/100
= 1196,361mm/ bulan
















III.2. Tabel Hasil Perhitungan Blaney Criddle yang dimodifikasi tahun 2004

BULAN
T
(0C)

Kc
Kt
K
P
U
(mm)
U
(cm)

Januari
27,2
0,55
1,085
0,596
8,74
488,245
48,8245

Februari
27,6
1,15
1,098
1,262
8,86
913,555
91,3555

Maret
28,4
1,10
1,123
1,235
8,50
990,273
99,0273

April
26,2
1,40
1,054
1,475
8,11
1.059,679
105,9679

Mei
26,5
0,40
1,064
0,425
8,28
328,910
32,8910

Juni
27,6
0
1,098
0
7,93
0
0

Juli
28,1
0
1,113
0
7,24
0
0

Agustus
27,8
0
1,104
0
7,29
0
0

September
26,8
0
1,073
0
7,19
0
0

Oktober
26,7
0
1,070
0
7,47
0
0

November
28,1
0
1,113
0
7,41
0
0

Desember
27,4
0
1,092
0
7,67
0
0








Contoh Perhitungan bulan maret tahun 2004
Menentukan nilai T
T = 28,4


Menentukan nilai Kt
Kt = 0,0311(t) + 0,24
= 0,0311 × (28,4) + 0,24
= 1,123

Cari nilai Kc (lihat tabel 5.5)
Kc = 1,10

Cari nilai K
K = Kt × Kc
= 1,123× 1,10
= 1,235

Cari P (lihat tabel 5.4)
P = 8,50

U = K (P (45,7 ×T)+ 8130)/100
= 1,201 ( 8,50( 45,7 × 27,4)+ 8130 )/100
= 990,273mm/ bulan





Contoh Perhitungan bulan april tahun 2004
Menentukan nilai T
T = 26,2

Menentukan nilai Kt
Kt = 0,0311(t) + 0,24
= 0,0311 × (26,2) + 0,24
= 1,054

Cari nilai Kc (lihat tabel 5.5)
Kc = 1,10

Cari nilai K
K = Kt × Kc
= 1,054× 1,10
= 1,475

Cari P (lihat tabel 5.4)
P = 8,11

U = K (P (45,7 ×T)+ 8130)/100
= 1,475 (8,11( 45,7 × 26,2)+ 8130 )/100
= 105,9679 mm/ bulan






IV. METODE TURC-LUNGBEIN
IV.1. Tabel Hasil Perhitungan Turc-Lungbein tahun 2003


BULAN


T
Eo
Eo2
P
E

Januari
26,9
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Februari
26,5
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Maret
27,4
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

April
28,1
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Mei
27,5
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Juni
27,6
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Juli
27,4
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Agustus
26,7
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

September
28,2
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Oktober
26,8
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

November
27,2
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983

Desember
26,5
1564,153
2.446.574,607
4.413
1.482,581983










Contoh Perhitungan di bulan maret tahun 2003
Menentukan nilai P
P = ∑ curah hujan tahunan
= 4.413



Mencari nilai Eo
Eo = 325 + 21 T + 0,9 T2
T = rata-rata temperature tahunan
= (∑▒〖T° januari-desember〗)/12
= 27,23

Eo = 325 + 21(27,23) + 0,9 (27,23)2
= 325 + 571,83 + 0,9 (741,47)
= 896,83 +667,323
= 1.564,153

Mencari nilai E

E = P/√(0,9+ P²/Eo²)

= 4.413/√(0,9+ (( 4,413)²)/((1.564,153)²))

= 4.413/√(0,9+ 19,474.569/2.446.574,607)

= 4413/√(8,859932611 )

= 4.413/2,976563893

= 1.482,581983 mm/hari

IV.2. Tabel Hasil Perhitungan Turc-Lungbein tahun 2004

BULAN

T
Eo
Eo2
P
E

Januari
27.2
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Februari
27.6
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Maret
28.4
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

April
26.2
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Mei
26.5
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Juni
27.6
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Juli
28.1
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Agustus
27.8
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

September
26.8
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876s

Oktober
26.7
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

November
28.1
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876

Desember
27.4
1.573,27264
2.475.186,8
3.834
1.466,09876











Contoh Perhitungan di bulan april tahun 2004
Menentukan nilai P
P = ∑ curah hujan tahunan
= 3.834

Mencari nilai Eo
Eo = 325 + 21 T + 0,9 T2
T = rata-rata temperature tahunan
= (∑▒〖T° januari-desember〗)/12
= 27,36

Eo = 325 + 21(27,23) + 0,9 (27,23)2
= 325 + 574,56+ 0,9 (748,5696)
= 325 + 1.248,27264
= 1.573,27264

Mencari nilai E

E = P/√(0,9+ P²/Eo²)

= (3.834 )/√(0,9+ ((3.834 )²)/((1.573,27264)²))

= (3.834 )/√(0,9+ 14.669.556/2.475.186,8)

= (3.834 )/(√( ) 6,838766319)

= (3.834 )/2,615103501

= 1.466,09876 mm/hari



V. METODE PENMAN
Tabel Hasil Perhitungan Penman


BULAN

I
II
III
IV
V
VI
VII
VIII
e2
E
(mm/hari)

Januari
1,60
0,4144
912,5
959,6
0,123
0,42
0,149
27,21
20,33
4,453

Februari
1,55
0,4192
918
952,0
0,112
0,43
0,149
26,27
21,56
4,423

Maret
1,60
0,4192
895
960,9
0,121
0,43
0,131
27,37
20,43
4,354

April
1,67
0,4144
835
971,2
0,110
0,42
0,140
28,68
21,78
4,409

Mei
1,68
0,4336
758,5
972,5
0,150
0,46
0,149
28,85
17,34
3,976

Juni
1,53
0,4432
914
949,5
0,150
0,47
0,149
25,96
17,28
4.680

Juli
1,56
0,4624
738,5
953,3
0,131
0,50
0,149
26,43
19,36
3,858

Agustus
1,63
0,4192
707
966,0
0,107
0,43
0,140
28.02
22,34
3,434

September
1,69
0,4144
859
973,8
0,097
0,42
0,140
29.02
23,45
4,243

Oktober
1,68
0,4240
904
972,5
0,028
0,44
0,144
28.85
25,36
4,517

November
1,56
0,4624
909
953,3
0,109
0,50
0,149
26,43
21,97
4,049

Desember
1,61
0,4576
904,5
962,2
0,132
0,50
0,149
27,53
19,26
4,829




E




Contoh perhitungan bulan Maret

Diketahui :

Rumus : E


Merupakan nilai  sebagai fungsi temperatur (Tabel1)
Merupakan nilai (a + bn/N) (tabel 2)
a dan b = konstanta
n = lamanya sinar matahari
N = panjang hari 9 jam

Nilai H yang merupakan fungsi garis lintang (tabel 3)
Nilai dari 118.10-19 (273 + Tz)4, merupakan fungsi suhu (tabel 4)
Nilai dari 0.47 – 0.077 , merupakan fungsi tekanan uap aktual pada ketinggian 2 m ( tabel 5)
Nilai dari 0.2+0.8 n/N (tabel 6)
Nilai dari 0.485x0.35 (0.5+0.54u) (tabel.7b)\
Nilai dari tekanan uap (esat) (tabel 8)













I T = 27,4 °C (dari data tabel 1) 1,60

II n/N = 0,29 (dari data tabel 2B) 0,4192

III =

10 x – 8959 = 0
10 x = 8950 + 0
x = 8950/10
x = 895



IV T = 27,4 °C (dari data tabel 4) 960,9

V e2 = 20,45 (dari data tabel 5) 0,121

VI n/N = 0,29 (dari data tabel 6) 0,43

VII U2 = 0,54 (dari data tabel 7a) 0,131

VIII T = 27,4 °C (dari data tabel 8) 27,37


E = (I/59 (0,94 x II x III-IV x V x VI)+ VII ( VIII-℮2))/(I+0,485)

= (1,60/59 (0,94 x 0,4192 x 895-960,9 x 0,121 x 0,43)+ 0,131 ( 27,37-20,45))/(1,60 + 0,485)

= (0,027 (352,67296-49,995627)+ 0,90652)/2,085

= 4,354 mm/hari





Bulan April

I T = 28,2 °C (dari data tabel 1) 1,67

II n/N = 0,28 (dari data tabel 2B) 0,4144

III =

10 x – 8200 = 8350
10 x = 8350
x = 8350/10
x = 835



IV T = 28,2 °C (dari data tabel 4) 971,2

V e2 = 21,78 (dari data tabel 5) 0,110

VI n/N = 0,28 (dari data tabel 6) 0,42

VII U2 = 0,58 (dari data tabel 7a) 0,140

VIII T = 28,2 °C (dari data tabel 8) 28,68


Dari data di atas maka dapat di hitung besar nya evaporasi , dengan menggunakan rumus :
E = (I/59 (0,94 x II x III-IV x V x VI)+ VII ( VIII-℮2))/(I+0,485)

= (1,67/59 (0,94 x 0,4144x 835-971,2 x0,110x 0,42)+ 0,140 ( 28,68-21,78))/(1,67+ 0,485)

= (0,028 (325,26256-44,86944)+ 0,966)/2,155
= 4,409 mm/hari












V. PEMBAHASAN
Pada praktikum yang kedua ini, Praktikan menghitung besarnya nilai evapotranspirasi berdasarkan 5 metode antara lain Metode Thornthwite, Metode Blaney-Criddle, Metode Blaney-Criddle yang Dimodifikasi, Metode Turc Lungbein, dan Metode Penman. Dimana evapotranspirasi itu sendiri merupakan gabungan dari evaporasi, intersepsi dan transpirasi.
Pada metode Thornthwite, yang pertama dilakukan untuk menentukan nilai evapotranspirasi adalah mencari nilai I dengan melihat pada tabel 5.1, kemudian mencari nilai a dengan memasukkan nilai I yang telah diketahui ke dalam rumus. Berikutnya menentukan nilai dengan cara interpolasi. Setelah menemukan nilai a & I, kemudian memasukkannya ke dalam rumus untuk menentukan nilai PET-nya (Potential Evapotranspiration). Karena banyaknya hari dalam sebulan tidak sama, sedangkan jam penyinaran matahari yang diterima berbeda menurut musim & jarak dari khatulistiwa, maka PET harus disesuaikan menjadi PE dengan menggunakan rumus:
PE = PET x
Praktikan di minta untuk menghitung nilai PE & PET di bulan januari sampai desember pada tahun 2003 dan 2004, sehingga nantinya akan di deskripsikan dengan menggunakan grafik.

Metode kedua, Blaney-Criddle mula-mula menentukan nilai T, yaitu suhu dalam oC dan kemudian dikonversikan menjadi oF. Kemudian menentukan nilai P dengan cara interpolasi pada tabel 5.4. Lintang Selatan. Setelah itu menentukan nilai U dengan memasukkan nilai dari data yang telah diketahui nilainya ke dalam rumus:
U = K T . P
100
Nilai U yang ditentukan ini memiliki satuan inchi yang kemudian akan dikonversikan menjadi cm.ini juga di hitung per bulan pada tahun 2003 & 2004 yang sudah di tentukan oleh asisten.

Metode ketiga, yaitu Metode Blaney-Criddle yang dimodifikasi, agak jauh berbeda dari perhitungan dengan metode kedua walaupun namanya hampir sama. Pada metode ini, yang dicari adalah nilai U juga tapi menggunakan rumus yang berbeda yaitu :

U = K P . { ( 45,7 x t ) + 8130}
100
Dalam metode kedua, nilai K merupakan koefisien empiris yang tergantung pada tipe dan lokasi tanaman. Sedangkan dalam metode ketiga ini, nilai K merupakan hasil perkalian dari Kt ( hasil dari (0,0311 x t) + 0,24 ) dan Kc yang merupakan koefisien tanaman. Jenis tanaman yang digunakan pada metode ini adalah rumput dengan koefisien 0,75 (lihat tabel 5.5.).ini juga di hitung perbulan dengan nilai-nilai yang sudah di tentukan pada tahun 2003 dan 2004.

Metode keempat, Turc-Lungbein merupakan pengembangan metode penentuan evapotranspirasi potensial yang didasarkan pada faktor-faktor lingkungan yang paling sering diukur yaitu kelembaban udara dan temperatur udara. Jadi perhitungannya juga lebih mudah dengan berpatokan pada faktor-faktor lingkungan tersebut. Adapun rumus yang digunakan pada metode ini adalah:
E =
Nilai Eo dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Eo = 325 + 21 T + 0,9 T2
dengan T merupakan temperatur rata-rata dalam setahun. Adapun nilai P merupakan curah hujan tahunan; Eo adalah nilai evaporasi; dan E merupakan nilai evapotranspirasi yang dicari, pada bulan januari sampai desember di tahun 2003 dan 2004.

Metode kelima, Metode Penman merupakan rumus yang menggunakan perhitungan paling panjang. Untuk menghitung nilai evapotranspirasinya, harus menentukan nilai dari I, II, III, IV, V, VI, VII, dan VIII terlebih dahulu. I merupakan nilai ∆ sebagai fungsi temperatur, II merupakan nilai dari ( a + bn / N ); III merupakan nilai dari fungsi garis lintang, IV merupakan fungsi suhu,V merupakan fungsi tekanan uap aktual pada ketinggian 2m, VI merupakan nilai dari 0,2 + 0,8 n / N; VII merupakan nilai dari 0,485 x 0,35 (0,5 + 0,54 U),dan VIII merupakan nilai dari tekanan uap. Setelah diketahui semua nilainya baru kemudian dimasukkan ke dalam rumus:
E

Dan praktikan diminta menghitung nilai nya dengan metote penman, dari bulan januari sampai desember, tetapi pada laporan ini praktikan hanya di minta mencantumkan dua contoh perhitungan, seperti di atas yang di cantumkan yaitu bulan maret dan april.








VII. KESIMPULAN
Dari semua perhitungan dan pembahasan pada praktikum kali ini ada beberapa bagian yang akan praktikan simpulkan,yaitu sebagai berikut :

Besar nya evapotranspirasi berdasarkan perhitungan metode thronhwaite pada tahun 2003, nilai tertinggi nya adalah pada bulan September = 16,88 dan nilai terendah nya pada bulan februari = 12,69. Sedangkan pada tahun 2004 nilai tertinggi nya adalah pada bulan maret = 19,61, dan terendah nya adalah pada bulan april = 13,37

Besar nya evapotranspirasi di lihat dari pertumbuhan tanaman, berdasarkan perhitungan metode blaney criddle pada tahu 2003,nilai tertinggi nya adalah pada bulan januari = 13,3858 dan terendah nya pada bulan agustus = 11,1252, sedangkan pada tahun 2004 nilai tertinggi nya juga pada bulan januari = 13,4874, dan terendah nya pada bulan September = 10,9728.hasil sudah di konversi dari inci ke cm.


Besar nya evapotranspirasi di lihat dari transpirasi bulanan, berdasarkan perhitungan metode blaney criddle yang di modifikasi pada tahun 2003mm/bulan nilai tertinggi nya adalah pada bulan april = 1196,361mm/bulan dan terendah nya pada juni sampai desember = 0, sedangkan pada tahun 2004 nilai tertinggi nya pada bulan april= 1.059,679mm/bulan, dan terendah nya pada bulan juni sampai desember = 0

Pada metode turc-lungbein niali evapotranspirasi pada tahun 2003 adalah pada 1.482,581983 mm/ tahun, sedangkan pada tahun 2004 adalah 1.466,09876 mm/ tahun.
Kemudian pada metode penman, dengan menghitung evaporasi dari permukaan air bebas, nilai tertinggi pada bulan juni = 4.680 mm/hari.sedangkan nilai terendah pada bulan agustus = 3,434 mm/hari.

Dari kelima metode tersebut, yang paling baik digunakan dan diterapkan di Indonesia adalah metode Blaney-Criddle. Metode ini sangat efektif bagi bidang pertanian karena dapat memperkirakan jumlah air yang diperlukan bagi tanaman, mengingat Indonesia merupakan negara agraria (pertanian).






















DAFTAR PUSTAKA

Asrifah Dina, 2010. Buku Panduan Hidrologi Lingkungan. Universitas Pembangunan Nasional Veteran. Yogyakarta

Seyhan Eersin, 1977. Dasar-dasar Hidrologi Gadjah Mada University Press. 123 – 142.
http://id.wikipedia.org/wiki/Interpolasi
http://senosuke.wordpress.com/2009/12/22/interpolasi/



ACARA III
PENGUJIAN DATA HUJAN


I. TUJUAN
Mahasiswa dapat melakukan pengujian data hujan dan menentukan rata-rata hujan daerah.

II. ALAT DAN BAHAN
1. komputer
2. alat tulis
3. kalkulator
4. buku sumber

III. DASAR TEORI
Presipitasi adalah Perubahan dari awan menjadi hujan air atau salju.atau bisa juga di artikan sebagai Jatuhnya berbagai bentuk padatan dan atau cairan air dari atmosfer ke permukaan bumi. Hal ini di sebabkan oleh Awan terdiri dari uap air, Konsentrasi molekul air pada inti kondensasi ,Temperatur menurun, kondensasi meningkat, Ukuran embun dan atau kristal es bertambah besar Jatuh sebagai hujan.
Presipitasi juga merupakan istilah umum untuk semua bentuk hasil konsumsi uap air yang terkandung di atmosfer. Presipitasi yang berbentuk cair disebut hujan. Presipitasi adalah faktor utama yang mengendalikan berlangsungnya daur hidrologi dalam suatu wilayah DAS (merupakan elemen utama yang perlu diketahui mendasari pemahaman tentang kelembaban tanah, proses resapan air tanah, dan debit aliran). Sepeti diketahui bahwa keterlanjutan proses ekologi, geografi, dan tataguna lahan di suatu DAS ditentukan oleh berlangsungnya daur hidrologi, dan demikian, presipitasi dapat dipandang sebagai faktor pendukung sekaligus pembatas bagi usaha pengelolaan sumberdaya air dan tanah Presipitasi atau hujan merupakan salah satu proses dalam siklus hidrologi
Jumlah curah hujan yang diterima oleh suatu daerah sangat tergantung dari faktor-faktor meteorologi, ketinggian tempat; jarak sumber uap air; posisi daerah terhadap kontinen; arah angin; posisi daerah terhadap pegunungan; dan suhu relatif daratan dan lautan. Proses terjadinya presipitasi diawali ketika sejumlah uap air di atmosfer bergerak ke tempat yang lebih tinggi oleh adanya beda tekanan uap air. Uap air bergerak dari tempat dengan tekanan uap air lebih besar ke tempat dengan tekanan uap air lebih kecil. Uap air yang bergerak ke tempat lebih tinggi (suhu udara menjadi rendah) tersebut pada ketinggian tertentu akan mengalami penjenuhan dan apabila hal ini diikuti dengan terjadinya kondensasi, maka uap air tersebut akan berubah bentuk menjadi butiran-butiran air hujan.
Untuk berbagai tujuan, karakteristik presipitasi yang dipelajari hidrologi adalah:
a. Intensistas merupakan jumlah curah hujan yang jatuh dalam waktu tertentu.
b. Durasi merupakan periode waktu selama hujan berlangsung.
c. Frekuensi merupakan harapan hujan akan jatuh.
Beberapa kebudayaan telah membentuk kebencian kepada hujan dan telah menciptakan pelbagai peralatan seperti payung dan baju hujan. Banyak orang juga lebih gemar tinggal di dalam rumah pada hari hujan. Biasanya hujan memiliki kadar asam pH 6. Air hujan dengan pH di bawah 5,6 dianggap hujan asam. Banyak orang menganggap bahwa bau yang tercium pada saat hujan dianggap wangi atau menyenangkan. Sumber dari bau ini adalah petrichor, minyak atsiri yang diproduksi oleh tumbuhan, kemudian diserap oleh batuan dan tanah, dan kemudian dilepas ke udara pada saat hujan. Untuk kepentingan kajian atau praktis, hujan dibedakan menurut terjadinya, ukuran butirannya, atau curah hujannya. Jenis-jenis hujan berdasarkan terjadinya :
a. Hujan frontal, adalah Ketika suatu udara yang lembab dan hangat bertemu dengan udara yang lebih dingin dan lebih berat, maka udara yang hangat akan naik ke atas udara yang lebih berat tersebut. Zona dimana kedua udara tersebut bertemu disebut front, dan presipitasi yang dihasilkan disebut frontal. Frontal presipitasi merupakan tipe paling dominan
b. Hujan konveksi adalah Udara berekspansi ketika terpanaskan oleh energi surya, menjadi lebih ringan. Udara yang lebih ringan naik oleh konveksi, menyebabkan terjadinya presipitasi konveksi. Konveksi meningkat dan dapat menjadi besar dengan adanya ketidakstabilan atmosfer, dimada titik pengembunan dan gradien temperatur secara vertikal tinggi.
c. Karena didorong oleh kekuatan angin, udara lembab naik ke atas pegunungan, selanjutnya mendingin. Presipitasi yang dihasilkan dari proses ini disebut presipitasi orografik. Hal ini sering terjadi di daerah pegunungan
Data Curah Hujan
Hasil yang akurat akan tercapai jika data lapangan yang digunakan telah diperiksa dan diteliti kebenarannya sebelum digunakan untuk keperluan penyelesaian masalah-masalah hidrologis. Pemeriksaan tersebut dapat langsung ditanyakan kepada petugas pencatat atau secara tidak langsung dapat menguji konsistensi dan homogenitasnya.

Pengisian Data Curah Hujan Yang Hilang
Adakala data yang kita peroleh tidak lengkap. Hal ini dapat disebabkan oleh karena alat pencatat hujan tidak berfungsi untuk periode waktu tertentu atau karena satu dan lain hal stasiun pengamat hujan di tempat tersebut ditutup untuk sementara waktu. Untuk mengatasi hal tersebut dapat digunakan cara pengisian data yang hilang, yang disebut dengan Inversed Square Distance Method. Tidak tercatatnya data hujan dapat dilengkapi dengan memanfaatkan data hujan dari tempat lain yang berdekatan. Dengan kata lain, data hujan di tempat tersebut diperkirakan besarnya dengan menggunakan data hujan dari tempat lain yang berdekatan tersebut. Lokasi ketiga alat penakar hujan yang akan digunakan sebagai masukan data haruslah tidak terlalu berjauhan dankurang-lebih tersebar merata di antara lokasi alat penakar hujan yang akan diprakirakan besarnya.
Akurasi data curah hujan yang dihasilkan untuk prakiraan data curah hujan yang hilang tersebut cukup memadai sepanjang lokasi/topografi dari keseluruhan stasiun penakar hujan tesebut relatif homogen sehingga variabilitas spatial curah hujan di tempat tersebut tidak terlalu besar.
Rumusnya:



Keterangan:
Px = tinggi hujan (mm)
PA, PB, PC = tinggi hujan stasiun sekitar (mm)
dxA, dxB = jarak dari stasiun hujan x ke masing-masing
stasiun hujan A, B,dst(km)
Cara Kerja:
Mengambil data rerata bulanan dari beberapa stasiun beserta peta lokasi stasiun hujan .
Mencari stasiun yang data hujannya tidak lengkap, misalnya bulan a dalam tahun b.
Melihat data yang sama pada stasiun terdekat lainnya (minimal 2 stasiun) apakah terisi atau tidak, jika terisi maka langkah selanjutnya bisa dilakukan.
Menghitung jarak dari stasiun yang datanya hilang dengan stasiun-stasiun terdekat.
Menggunakan rumus yang ada. Stasiun yang datanya hilang sebagai PX dan stasiun lainnya sebagai PA, PB, dan PC serta jaraknya sebagai dxA, dxB, dan dxC.
Pengujian Konsistensi Data
Terkadang dalam pengukuran curah hujan terdapat kesalahan. Pemindahan alat penakar curah hujan, tertutupnya alat penakar hujan oleh vegetasi atau bentuk penghalang lainnya dapat mengakibatkan perubahan data curah hujan yang tercatat. Agar data curah hujan yang kita kumpulkan atau data curah hujan yang kita gunakan konsisten, maka data curah hujan tersebut perlu “disesuaikan” untuk menghilangkan pengaruh perubahan lokasi alat ukur atau gangguan lainnya terhadap konsistensi data hujan yang dihasilkan.
Uji konsistensi dapat dilakukan dengan teknik masa ganda (Double Massa Curve), yaitu dengan membandingkan hujan rata-rata akumulatif dari stasiun yang dimaksud (sebagai sumbu Y) dengan rerata akumulatif stasiun-stasiun di sekitarnya (sebagai sumbu X), yang dianggap sebagai stasiun dasar. Stasiun-stasiun dasar tersebut dipilih dari tempat-tempat yang berdekatan dengan stasiun yang akan diteliti konsistensinya.
Dari garis masa ganda dapat diketahui konsistensi data stasiun yang diteliti. Jika garis yang dihasilkan lurus, maka disimpulkan datanya cukup baik, sebaliknya jika garis yang dihasilkan tidak lurus maka menunjukkan bahwa data hujan dari stasiun tersebut mengalami penyimpangan. Apabila akan dipakai data harus dikoreksi dahulu dengan melakukan perhitungan yang berasal dari pembacaan gambar untuk mencari harga-harga X, Y, Xo, Yo, YX.
Rumusnya:


Dimana:
Tg 0 = dan Tg 1 =
Keterangan:
Hz = hujan yang diperkirakan (dihitung)
Tg 0 = kemiringan garis double massa curve sebelum ada
perubahan
Cara kerja:
Menentukan stasiun hujan yang mau diuji konsistensinya dan stasiun lain di sekitar untuk pengujian.
Mengkumulatifkan rata-rata hujan tahunan masing-masing stasiun, kemudian plot dalam kertas milimeter dengan nilai kumulatif stasiun penguji pada X dan nilai kumulatif stasiun diuji pada Y.
Menarik garis lurus. Jika garisnya sudah lurus berarti konsistensinya baik, tetapi jika tidak lurus, maka perlu diuji konsistensinya.
Membuat sudut yang membentuk segitiga pada garis sebelum terjadi perubahan (0) dan setelah terjadi perubahan ().
Menghitung nilai Tangennya menggunakan rumus berikut:
Tg 0 = Yo1 – Yo2 / Xo1 – Xo2
Tg  = Y1 –Y2 / X1- X2
Hz = Tg  / Tg 0
Setelah dapat nilai Hz, maka setiap data yang menyimpang dikalikan nilai Hz sebagai data yang benar
Korelasi Antar Stasiun
Tingkat korelasi antar stasiun hujan yang digunakan harus diketahui sebelum digunakan di dalam analisis sehingga derajat ketelitian peralatan, interpolasi, dan penentuan distribusi hujan yang dilakukan diketahui. Tingkat korelasi tersebut dapat ditentukan dengan menghitung harga R.
Cara kerja:
Memilih dua stasiun hujan dengan data curah hujan tahunan selama minimal 10 tahun.
Memasukkannya ke dalam tabel berikut, stasiun hujan yang diuji sebagai X dan stasiun hujan lainnya sebagai Y.
Tahun X Y X2 Y2 XY


Jumlah (  )
Menggunakan Rumus:



Dimana :
n =  data atau jumlah tahun yang ada.





HASIL PERHITUNGAN
Pengisian Data Curah Hujan yang Hilang
Tabel untuk Data pada Stasiun Patuk yang Hilang

¬Tahun PA (mm)
Jangkang PB (mm)
Jambon PC (mm)
Dogongan dxA
(km) dxB
(km) dxC
(km) Px
(mm)
Des 1980 307 514 514 16 18 16,4 438
Nov 1981 142 113 113 16 18 16,4 123
Jan 1982 802 183 183 16 18 16,4 408
Feb 1983 401 419 419 16 18 16,4 412
Mar 1984 231 121 121 16 18 16,4 161
Apr 1985 270 372 166 16 18 16,4 263
Mei 1986 20 196 150 16 18 16,4 116
Juni 1987 34 250 39 16 18 16,4 98
Juli 1988 5 21 14 16 18 16,4 13
Agst 1989 0 24 0 16 18 16,4 7
Sept 1990 0 7 5 16 18 16,4 4
Oktb 1991 96 99 72 16 18 16,4 88
Nov 1992 59 26 8 16 18 16,4 32
Jan 1993 319 341 283 16 18 16,4 313
Des 1993 227 242 98 16 18 16,4 186
Feb 1994 275 287 268 16 18 16,4 276
Mar 1995 239 164 74 16 18 16,4 160
Apr 1996 173 276 10 16 18 16,4 146
Mei 1997 25 69 45 16 18 16,4 44
Juni 1998 25 276 65 16 18 16,4 111
Juli 1999 0 234 41 16 18 16,4 82
Agst 2000 25 0 3 16 18 16,4 10
Sept 2001 0 7 8 16 18 16,4 5
Jan 2002 406 227 154 16 18 16,4 267
Oktb 2002 67 0 0 16 18 16,4 24
Feb 2003 51 305 51 16 18 16,4 124
Nov 2003 553 38 338 16 18 16,4 330
Mar 2004 101 220 56 16 18 16,4 120
Des 2004 98 0 122 16 18 16,4 78
Aprl 2005 205 105 0 16 18 16,4 105

Contoh Perhitungan :
Diketahui :
Skala Peta = 1 : 40000
Jarak St. Patuk – St. Jangkang pada peta = 4 cm
 dxA = ((jarak St.Patuk-St.Jangkang)(skala peta))/1000
= (4 cm ×400000)/100000
= 16 km.
Jarak St. Patuk – St. Jambon pada peta = 4,5 cm
 dxB = ((jarak St.Patuk-St.Jambon)(skala peta))/1000
= (4,5 cm ×400000)/100000
= 18 km.
Jarak St. Patuk – St. Dogongan pada peta = 4,1 cm
 dxC = ((jarak St.Patuk-St.Dogongan)(skala peta))/1000
= (4,1 cm ×400000)/100000 = 16,4 km.

Pada Tahun 1994
Diketahui data bulan yang kosong adalah pada bulan februari, maka
PA = 275mm ; PB = 287 mm ; PC =268 mm, sehingga :
Px =
=
=
=
=
= 275,65 ≈ 276 mm.

Pada Tahun 1995
Diketahui data bulan yang kosong adalah pada bulan maret, maka
PA = 239 mm ; PB = 164 mm ; PC = 74 mm, sehingga :
Px =
=
=
=
=
= 159,90 ≈ 160 mm.




















Tahun Jan Feb Mar Aprl Mei Juni Juli Agst Sept Oktb Nov Des ∑
1980 461 351 252 106 156 16 0 0 66 155 509 438 2510
1981 312 197 580 145 227 37 0 0 23 365 123 254 2263
1982 408 193 124 61 52 0 0 0 0 0 138 145 1121
1983 339 412 384 296 453 121 10 21 94 95 210 195 2630
1984 253 309 161 119 135 0 30 59 121 219 215 108 1729
1985 365 281 623 263 110 0 22 0 216 230 183 192 2485
1986 350 137 471 167 116 0 0 0 0 27 83 40 1391
1987 297 229 158 151 21 98 0 0 0 0 137 200 1291
1988 336 151 347 170 170 375 13 86 89 154 252 229 2372
1989 294 169 364 336 323 57 0 7 20 82 116 395 2163
1990 406 191 163 311 57 0 10 38 4 112 366 222 1880
1991 443 308 119 236 438 39 0 0 0 88 442 263 2376
1992 597 695 535 281 135 63 18 27 359 212 32 710 3664
1993 313 742 445 453 373 295 51 99 62 218 630 186 3867
1994 530 276 984 383 84 360 84 42 246 403 589 285 4266
1995 641 765 160 129 105 5 2 9 4 9 548 926 3303
1996 442 694 415 146 476 41 0 0 31 343 428 263 3279
1997 664 599 520 345 44 351 258 106 15 161 473 346 3882
1998 337 483 348 344 204 111 64 101 11 77 336 877 3293
1999 548 649 398 929 35 0 82 0 0 35 525 544 3745
2000 303 272 339 114 46 22 36 10 0 55 8 306 1511
2001 435 395 101 131 22 5 3 0 5 2 78 98 1275
2002 267 268 97 205 79 0 0 188 88 24 212 317 1745
2003 283 124 74 718 75 17 0 2 0 3 330 307 1933
2004 30 261 120 10 8 0 0 0 0 1 73 78 581
2005 112 224 233 105 45 101 18 0 15 70 426 512 1861
Tabel untuk Data Stasiun Patuk yang Telah Dilengkapi

3. Korelasi Antar Stasiun
3.1 Tabel Korelasi antara Stasiun Patuk dan Stasiun Jangkang
Tahun X
(mm) Y
(mm) X2
(mm) Y2
(mm) XY
(mm)
1980 2510 2480 6300100 6150400 6224800
1981 2263 2703 5121169 7306209 6116889
1982 1121 2537 1256641 6436369 2843977
1983 2630 2553 6916900 6517809 6714390
1984 1729 1645 2989441 2706025 2844205
1985 2485 3621 6175225 13111641 8998185
1986 1391 1713 1934881 2934369 2382783
1987 1291 1226 1666681 1503076 1582766
1988 2372 1282 5626384 1643524 3040904
1989 2163 1093 4678569 1194649 2364159
1990 1880 1311 3534400 1718721 2464680
1991 2376 2193 5645376 4809249 5210568
1992 3664 1611 13424896 2595321 5902704
1993 3867 1618 14953689 2617924 6256806
1994 4266 2444 18198756 5973136 10426104
1995 3303 1884 10909809 3549456 6222852
1996 3279 2014 10751841 4056196 6603906
1997 3882 2593 15069924 6723649 10066026
1998 3293 1432 10843849 2050624 4715576
1999 3745 938 14025025 879844 3512810
2000 1511 2595 2283121 6734025 3921045
2001 1275 2326 1625625 5410276 2965650
2002 1745 2679 3045025 7177041 4674855
2003 1933 1934 3736489 3740356 3738422
2004 581 1270 337561 1612900 737870
2005 1861 1825 3463321 3330625 3396325
∑ 62416 51520 174514698 112483414 123929257

Contoh Perhitungan :
Diketahui : ∑x = 62416 ; ∑y = 51520 : ∑x2 = 174514698 ; ∑y2 = 112483414 ; ∑xy = 123929257, maka :
R =




= 0,016  termasuk dalam korelasi sangat rendah









3.2 Tabel Korelasi antara Stasiun Patuk dan Stasiun Jambon
Tahun X
(mm) Y
(mm) X2
(mm) Y2
(mm) XY
(mm)
1980 2510 2682 6300100 7193124 6731820
1981 2263 2758 5121169 7606564 6241354
1982 1121 2422 1256641 5866084 2715062
1983 2630 2417 6916900 5841889 6356710
1984 1729 1807 2989441 3265249 3124303
1985 2485 2673 6175225 7144929 6642405
1986 1391 3358 1934881 11276164 4670978
1987 1291 2653 1666681 7038409 3425023
1988 2372 2416 5626384 5837056 5730752
1989 2163 1927 4678569 3713329 4168101
1990 1880 1936 3534400 3748096 3639680
1991 2376 1879 5645376 3530641 4464504
1992 3664 1884 13424896 3549456 6902976
1993 3867 2248 14953689 5053504 8693016
1994 4266 2664 18198756 7096896 11364624
1995 3303 2070 10909809 4284900 6837210
1996 3279 2171 10751841 4713241 7118709
1997 3882 2709 15069924 7338681 10516338
1998 3293 2451 10843849 6007401 8071143
1999 3745 1490 14025025 2220100 5580050
2000 1511 2995 2283121 8970025 4525445
2001 1275 2123 1625625 4507129 2706825
2002 1745 1804 3045025 3254416 3147980
2003 1933 2239 3736489 5013121 4327987
2004 581 1753 337561 3073009 1018493
2005 1861 1821 3463321 3316041 3388881
∑ 62416 59350 174514698 140459454 142110369

Contoh Perhitungan :
Diketahui : ∑x = 62416 ; ∑y = 59350 ; ∑x2 = 174514698 ; ∑y2 = 140459454 ; ∑xy = 142110369, maka :
R =




= -0,03












3.3 Tabel Korelasi antara Stasiun Patuk dan Stasiun Dogongan
Tahun X
(mm) Y
(mm) X2
(mm) Y2
(mm) XY
(mm)
1980 2510 3016 6300100 9096256 7570160
1981 2263 2585 5121169 6682225 5849855
1982 1121 2224 1256641 4946176 2493104
1983 2630 2839 6916900 8059921 7466570
1984 1729 1782 2989441 3175524 3081078
1985 2485 2323 6175225 5396329 5772655
1986 1391 2155 1934881 4644025 2997605
1987 1291 2646 1666681 7001316 3415986
1988 2372 1926 5626384 3709476 4568472
1989 2163 930 4678569 864900 2011590
1990 1880 1749 3534400 3059001 3288120
1991 2376 1669 5645376 2785561 3965544
1992 3664 1531 13424896 2343961 5609584
1993 3867 966 14953689 933156 3735522
1994 4266 1672 18198756 2795584 7132752
1995 3303 1072 10909809 1149184 3540816
1996 3279 940 10751841 883600 3082260
1997 3882 1944 15069924 3779136 7546608
1998 3293 1046 10843849 1094116 3444478
1999 3745 1168 14025025 1364224 4374160
2000 1511 1986 2283121 3944196 3000846
2001 1275 1321 1625625 1745041 1684275
2002 1745 1536 3045025 2359296 2680320
2003 1933 1849 3736489 3418801 3574117
2004 581 1933 337561 3736489 1123073
2005 1861 1240 3463321 1537600 2307640
∑ 62416 46048 174514698 90505094 105317190

Contoh Perhitungan :
Diketahui : ∑x = 62416 ; ∑y = 46048 ; ∑x2 = 174514698 ; ∑y2 = 90505094 ; ∑xy = 105317190, maka :
R =




= 0,06









Dengan data diatas kumulatif CH Stasiun Patuk sebagai nilai sumbu koordinat sumbu sumbu Y, dan kumulatif rata-rata CH stasiun ABC (Jangkang, Jambon, dan Dogongan) sebagai sumbu X. dari grafik yang terlampir tersebut maka dapat menghitung nilai Tg 0 dan Tg 1 yang akan digunakan dalam penentuan nilai hujan hujan yang diperhitungkan (Hz) yaitu (dapat dilihat pada grafik) :

X0 = 2726 – 0 = 2726 mm/tahun
Y0 = 2510 – 0 = 2510 mm/tahun
X1 = 7802 – 5408 = 2394 mm/tahun
Y1 = 8524 – 5694 = 2830 mm/tahun


Tg 0 = Tg 0 =
Tg 0 = = 0,920 Tg 0 = = 0,918
Hz =Tg⁡/Tg⁡ = Tg⁡〖0,845〗/Tg⁡〖0,920〗 = Tg 0,918 = 1,309










PEMBAHASAN
Dalam praktikum kali ini acara nya adalah pengujian data hujan di mana praktikan di tuntun untuk memperkirakan nilai curah hujan dengan beberapa metode tertentu. Dengan stasiun yang digunakan adalah stasiun Patuk. Apabila dilihat secara geografis dalam Peta Lokasi Penakar Hujan stasiun Patuk terletak pada bagian timur. Patuk merupakan suatu stasiun yang diapit antara stasiun Dogongan dan stasiun Jangkang dan stasiun Jambon yang merupakan 3 stasiun terdekat dari Patuk. sehingga pada praktikum kali ini, praktikan melakukan beberapa kegiatan yang diantaranya adalah pengisian data curah hujan yang hilang, kemudian diuji konsistensi data curah hujan Stasiun Patuk tersebut terhadap stasiun sekitarnya serta pada tahap terakhir adalah perhitungan korelasi antar stasiun.
Data presipitasi sering kali di temukan dalam keadaan terputus atau tidak bersambung. Hal ini di sebabkan oleh Karena alat pencatat hujan tidak berfungsi untuk periode waktu tertentu atau karena satu dan lain hal stasiun pengamat hujan tempat tersebut di tutup untuk sementara waktu.tidak tercatat nya data hujan pada saat – saat tersebut seperti di atas dapat di lengkapi dengan memanfaat kan data hujan dari tempat lain yang berdekatan ( masih termasuk dalam system jaringan pengukuran curah hujan). Dengan kata lain, hujan di tempat tersebut di prakirakan besarnya dengan menggunakan data hujan dari tempat lain yang berdekatan tersebut. Ada dua cara yang dapat di gunakan untuk memperkirakan besar nya data presipitasi yang tidak terukur pada periode waktu tertentu tersebut. Kedua cara yang di manfaat kan untuk memprakirakan data yang hilang tersebut sama-sama menggunakan bantuan data curah hujan dari tiga alat penakar hujan yang terletak di sekitar data yang hilang tersebut.
Apabila besar nya perbedaan antara curah hujan rata-rata tahunan dari masing-masing ketiga stasiun penakar hujan tersebut dan curah hujan rata-rata tahunan dari alat penakar hujan yang akan di prakirakan kurang dari 10 % maka metode prakiraan yang di gunakan adalah : Px = (Pa + Pb + Pc ) / 3, di mana Px adalah volume curah hujan harian/bulanan Yang di prakirakan besar nya (mm) dan Pa, Pb Pc adalah volume curah hujan harian/bulanan yang di gunakan sebagai masukan (mm). sebalik nya apabila besarnya perbedaan antara curah hujan rata-rata tahunan dari masing – masing ketiga penakar hujan dan curah hujan rata-rata tahunan dari alat penakar hujan yang akan di prakirakan lebih dari 10 %, maka dapat di selesaikan dari metode perbandingan normal. Akurasi data hujan yang di hasil kan kedua metode prakiraan data curah hujan yang hilang tersebut di atas cukup memadai sepanjang lokasi atau topografi dari keseluruhan stasiun penakar hujan tersebut relative homogen sehingga variabilitas spatial curah hujan di tempat tersebut tidak terlalu besar.
Dalam praktikum ini, pengujian data hujan terdiri dari 3 tahap, yaitu:
Pengisian Data Curah Hujan yang Hilang
Pengujian Konsistensi Data
Korelasi Antarstasuin

Agar data curah hujan yang di gunakan konsisten, kita harus menyesuaikan, untuk menghilangkan pengaruh perubahan lokasi alat ukur atau gangguan lain nya terhadap konsistensi data curah hujan yang di hasilkan. Kita menggunakan analisa kurfa. Dalam tahap ini, mula-mula diambil data tingginya curah hujan dari tiga stasiun terdekat dengan stasiun yang akan dicari data curah hujannya. Dalam praktikum ini, yang akan dihitung curah hujannya adalah stasiun patuk, dan tiga stasiun terdekatnya adalah stasiun jangkang (PA), Jambon (PB), dan Dogongan (PC). Setelah mengetahui curah hujan dari tiap-tiap stasiun tersebut, kemudian menghitung jarak dari stasiun patuk ke jangkang (PA), Jambon (PB), dan Dogongan (PC). Setelah diketahui nilai dari data-data tersebut, kemudian dicari dengan menggunakan rumus PX.
Kemudian Dalam pengujian konsistensi data curah hujan, pertama-tama yang dicari adalah nilai Tgα0 dan Tgα1 dengan menggunakan grafik kumulatif rata-rata curah hujan tahunan.
Setelah mengetahui nilai nilai Tgα0 dan Tgα1, kemudian memasukkannya ke dalam rumus yang sudah ditentukan.Lalu kemudian mengalikan nilai hasil perhitungan Hz dengan curah hujan tahunan yang diuji untuk memperoleh konsistensi data hujan yang dicari.
Kemudian Perhitungan korelasi antar stasiun pertama-tama memasukkan data curah hujan tahunan dari dua stasiun yang akan dihitung tingkat korelasinya ke dalam tabel yang menampilkan nilai X, Y, X2, Y2, dan XY, mulai dari tahun 1990 sampai tahun 1994. Data-data tersebut kemudian dijumlahkan dan hasil penjumlahannya dimasukkan ke dalam rumus tingkat korelasi antarstasiun hujan.











KESIMPULAN
Dari Dari semua perhitungan dan pembahasan pada praktikum kali ini ada beberapa bagian yang akan praktikan simpulkan,yaitu sebagai berikut :
Jumlah curah hujan yang diterima oleh suatu daerah sangat tergantung dari faktor-faktor metereologi, ketinggian tempat, jarak sumber uap air, posisi daerah terhadap continent, arah angin, posisi daerah terhadap pegunungan.
Pengisian data curah hujan yang hilang dengan nilai terbesar adalah pada bulan desember 1980 yaitu 483 mm, sedangkan yang terendah yaitu pada bulan September 1990 yaitu 4 mm.
Pengujian konsisitensi data menggunakan kurfa ganda mendapat harga :
Tg 0 = Tg 0 =
Tg 0 = = 0,920 Tg 0 = = 0,918
Sehingga mendapat nilai Hz =Tg⁡/Tg⁡ = Tg⁡〖0,845〗/Tg⁡〖0,920〗 = Tg 0,918 = 1,309
Korelasi antar stasiun yaitu Stasiun Patuk dan Stasiun Jangkang dapat di ketahui dengan menghitung harga R yaitu 0,016, untuk stasiun patuk dan jambon harga nya adalah -0,03, sedangkan untuk stasiun patuk dan dogongan adalah 0,06.

Berdasarkan tahun yang sudah di bagikan pada setiap praktikan, praktikan mendapat data pada tahun 1994 dan 1995, maka data terkoreksi pada tahun 1994 adalah 47134,47 mm/tahun sedangkan pada tahun 1995 adalah 51458,10 mm/tahun.



ACARA IV
HUJAN WILAYAH

I. TUJUAN
Untuk mahasiswa dapat menghitung hujan wilayah dengan beberapa cara.

II. ALAT DAN BAHAN
1. komputer
2. alat tulis
3. kalkulator
4. buku sumber

III. DASAR TEORI
Dalam studi pengembangan sumberdaya air, seperti studi tentang neraca air, diperlukan data atau informasi tentang besarnya presipitasi rata-rata di suatu DAS. Adanya variabilitas spatial curah hujan di suatu tempat mengharuskan penempatan alat penakar hujan sedemikian rupa sehingga dapat diperoleh prakiraan besarnya presipitasi rata-rata di daerah kajian yang lebih realistik.
Jumlah curah hujan yang diterima oleh suatu daerah sangat tergantung dari faktor-faktor meteorologi, ketinggian tempat; jarak sumber uap air; posisi daerah terhadap kontinen; arah angin; posisi daerah terhadap pegunungan; dan suhu relatif daratan dan lautan. Proses terjadinya presipitasi diawali ketika sejumlah uap air di atmosfer bergerak ke tempat yang lebih tinggi oleh adanya beda tekanan uap air. Uap air bergerak dari tempat dengan tekanan uap air lebih besar ke tempat dengan tekanan uap air lebih kecil.
Yang mana kita ketahui bahwa presipitasi itu sendiri merupakan proses jatuh nya air dari atmosfer dalam bentuk hujan, hujan terjadi tidak merata di suatu area atau wilayah tertentu, kadang kala pada suatu area yang sama hujan Cuma terjadi di daerah-daerah tertentu saja, hal ini terjadi karena ada beberapa faktor yang menyebabkan demikian, kondisi iklim dan cuaca yang berubah akibat dari pemanasan global menyebabkan ketidakrataan nya hujan,
Cara-cara perhitungan curah hujan daerah dari pengamatan curah hujan di beberapa titik adalah: 1). cara rerata aljabar; 2). cara poligon thiessen; 3). cara garis isohyet; 4). cara garis potongan antara (intersection line method); 5). cara dalam elevasi (depth-elevation method).

Cara Rerata Aljabar
Cara yang paling sederhana adalah dengan melakukan perhitungan rata-rata aritmatik (aljabar) dari data presipitasi yang diperoleh dari seluruh alat penakar hujan yang digunakan. Cara ini dianggap cukup memadai sepanjang digunakan di daerah yang relatif landai dengan variasi curah hujan yang tidak terlalu besar serta penyebaran alat penakar hujan yang diusahakan seragam. Keadaan seperti ini sering tidak banyak dijumpai sehingga perlu cara lain yang lebih memadai.
Rumus:
R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah (mm)
N = jumlah titik-titik pengamatan
R1+R2+R3+Rn = curah hujan di tiap titik pengamatan (mm)

Cara Poligon Thiessen
Metode ini telah digunakan secara luas karena dapat memberikan data presipitasi yang lebih akurat, karena setiap bagian wilayah tangkapan huja diwakili secara proposional oleh suatu alat penakar hujan. Dengan cara ini, pembuatan gambar poligon dilakukan sekali saja, sementara perubahan data hujan per titik dapat diproses secara cepat tanpa menghitung lagi luas per bagian poligon.
Rumus:
R =
=
R = W1R1 + W2R2 + ...+ WnRn

Keterangan:
R = curah hujan daerah
R1, R2, Rn = curah hujan di tiap titik pengamatan dan n adalah jumlah titik-titik pengamatan
A1, A2 = luas wilayah yang di batasi poligon
A = luas daerah penelitian
W1, W2 =

Cara membuat poligon thiessen:
Mengambil peta lokasi stasiun hujan di suatu DAS
b Menghubungkan garis antar stasiun 1 dan lainnya hingga membentuk segi tiga
c Mencari garis berat kedua garis, yaitu garis yang membagi dua sama persis dan tegak lurus garis
d Menghubungkan ketiga garis berat dari segi tiga sehingga membuat titik berat yang akan membentuk poligon
Cara perhitungan metode poligon:
Hujan (ln) Luas daerah (unit) Luas
( % ) Hujan
(rerata - ln)









Total



Cara Garis Isohyet
Peta isohyet digambarkan pada peta topografi berdasarkan data curah hujan (interval 10 – 20 mm) pada titik-titik pengamatan di dalam dan sekitar daerah yang dimaksud. Luas bagian daerah antara dua garis isohyet yang berdekatan diukur dengan planimeter. Harga rata-rata dari garis-garis isohyet yang berdekatan yang termasuk bagian-bagian daerah itu dapat dihitung. Curah hujan daerah dihitung menurut persamaan berikut:

R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian antar dua garis isohyet
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An
Cara ini adalah cara rasional yang terbaik jika garis-garis isohyet dapat digambarkan dengan teliti. Akan tetapi jika titik-titik pengamatan itu banyak sekali dan variasi curah hujan di daerah bersangkutan besar, maka pada pembuatan peta isohyet ini akan terdapat kesalahan-kesalahan si pembuat (individual error). Namun teknik perhitungan curah hujan dengan menggunakan metoda ini menguntungkan karena memungkinkan dipertimbangkannya bentuk bentang lahan dan tipe hujan yang terjadi, sehingga dapat menunjukkan besarnya curah hujan total secara realistis.
Cara perhitungan metode isohyet:
Isohyet (ln) Luas (unit) Luas netto Luas (%) Hujan rerata (ln) P (4)  P (5) = 100


total

Cara Garis Potongan Antara (intersection line method)
Merupakan penyederhanaan dari cara isohyet. Garis-garis potong (biasanya dengan jarak 2 – 5 km) berupa kotak digambar pada peta isohyet. Curah hujan pada titik perpotongan dihitung dari perbandingan jarak titik ke garis-garis isohyet yang terdekat. Rata-rata jarak curah hujan titik-titik perpotongan di ambil sebagai curah hujan daerah. Ketelitian cara ini adalah agak kurang apabila dibandingkan dengan isohyet.

Cara Dalam Elevasi (depth elevationmethod)
Teori menyatakan curah hujan semakin besar seiring kenaikan elevasi, sehinggga dapat dibuat diagram mengenai hubungan elevasi titik-titik pengamatan dan curah hujan. Kurva ini (biasanya berbentuk garis lurus) dapat dibuat dengan cara kuadrat terkecil (least square method) skala 1/50.000 atau yang lainnya, luas bagian antar garis kontur selang 100 m sampai dengan 200 m dapat diukur. Curah hujan untuk setiap elevasi rata-rata dapat diperoleh dari diagram tersebut di atas, sehingga curah hujan pada daerah yang bersangkutan dapat dihitung menurut persamaan sebagai berikut:
R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian-bagian di tiap ketinggian
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An






IV. HASIL PERHITUNGAN

Cara Rerata Aljabar
Diketahui : N = 8
R1 (Ngipiksari) = 3524,3 R5 (Jambon) = 2281,5
R2 (Salam) = 2741,6 R6 (Patuk) = 2400,6
R3 ( Jangkang) = 2056,6 R7 (Jetak) = 2079,7
R4 (Minggir) = 2113,5 R8 ( Dogongan) =1771,1

Contoh perhitungan
R = 1/n ( R1 + R2 + R3 + R4 + R5 + R6 + R7 + R8 )
R = 1/( 8) (3524,3 + 2741,6 +2056,6 +2113,5 + 2281,5
+ 2400,6+2079,7 +1771,1)
R = 1/( 8) (18968,9)

R = 2.371,1125 mm/ tahun











Cara Poligon Thiessen



Stasiun
CH rerata tahunan (mm/tahun)

Luas Daerah
Hujan Wilayah
(mm/tahun)

Unit (A)
Rasio (a)
a %
Ngipiksari 3524,3 15 0,0725 7,25 255,51175
Salam 2741,6 18 0,0870 8,7 238,5192
Jangkang 2056,6 27 0,1304 13,04 268.18064
Minggir 2113,5 69 0,3333 33,33 704,42955
Jambon 2281,5 13 0,0628 6,28 143,2782
Patuk 2400,6 35 0,1691 16,91 405,94146
Jetak 2079,7 15 0,0725 7,25 150,77825
Dogongan 1771,1 15 0,0725 7,25 128,40475
Total 2.371,1125 207 1,0001 100,01 2.2950,0438

R =

= █((7,25 x 3524,3)+(8,7 x 2741,6)+(13,04 x 2056,6)+(33,33 x 2113,5)+@(6,28 x 2281,5)+(16,91 x2400,6) +(7,25 x 2079,7)(7,25 x 1771,1))/((7,25+8,7+13,04+33,33+6,28+16,91+7,25+7,25))

= █((255,51175+238,5192+268.18064+ 704,42955 +@143,2782+405,94146+150,77825 +128,40475 ) )/100,01

R = 2.2950,0438/100,01 R = 229.4774903 mm
Cara Garis Isohyet

R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian antar dua garis isohyet
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An

Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Dogongan – Patuk, jarak pada peta adalah 3,5 cm :
1771 – 1800 – 1900 – 2000 – 2100 – 2200 – 2300 – 2400
T1 = 1771
T2 = 2400
Tb = 1800
= .y
= . 3,5
= 0,16 cm

Yb = Y – b
= 3,5 cm – 0,16 cm
= 3,34 cm

X =
= 0,55 cm

Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Jambon – Jangkang, jarak pada peta adalah 3,3 cm :
2057 – 2100 – 2200 – 2282
T1 = 2057
T2 = 2282
Ta = 2200
Tb = 2100
= x y
= . 3,3
= 1,20 cm

= x y
= . 3,3
= 0,63 cm

Yab = Y – ( a – b)
= 3,3 cm –(1,20 cm + 0,63 cm)
= 1,47 cm

X =
X = = 0,63
Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Jambon – Salam, jarak pada peta adalah 3,5 cm :
2282 – 2300 – 2200 – 2282
T1 = 2057
T2 = 2282
Ta = 2200
Tb = 2100
= x y
= . 3,3
= 1,20 cm

= x y
= . 3,3
= 0,63 cm

Yab = Y – ( a – b)
= 3,3 cm –(1,20 cm + 0,63 cm)
= 1,47 cm

X =
X =
= 0,63 cm





























V. PEMBAHASAN
Pada praktikum ke empat ini yaitu praktikan di tuntut untuk menghitung nilai hujan wilayah di beberapa stasiun yang sudah di tentukan. Proses terjadinya hujan sangat di pengaruhi oleh faktor-faktor geomorfologi di wilayah tersebut, seperti ketinggian tempat, arah tiupan angin dan bisa juga faktor-faktor geologi lain nya. Dalam praktikum hujan wilayah ini kita menghitung nilai hujan wilayah nya di gunakan beberapa metode yaitu : cara rerata aljabar, cara polygon thiessen dan cara garis ishoyet.
Dalam cara rerata Aljabar biasanya dikatakan cara yang paling sederhana dan kata kasarnya yaitu cara atau metode yang kurang memadai apabila dipakai di daerah yang lumayan datar ataunsering disebut dalam bahasa Geologi adalah daerah yang landai yang memiliki variasi Curah Hujan yang rendah. Adapun metode ini memiliki tingkat keakuratan yang sangat tidak memadai karena tidak memperhatikan suatu daerah dan juga sekitarnya. Maka yang praktikan dapatkan dalam mengitung rerata Aljabar besar hujan wilayahnya adalah 2.371,1125 mm.
Melihat versi setelah rerata aljabar maka hasil dari metode Poligon Thiessen ini lumayan dapat dikatakan cukup akurat dan memiliki tingkat kerumitan yang lebih dibandingkan pada metode pertama. Kemungkinan- kemungkinan proses penurunan ketelitian dalam pengamatan terlihat pada adanya variasi curah hujan di suatu daerah atau wilayah dengan penempatan alat –alat penakar penakar hujan yang kurang matching atau cocok.
Metode yang digunakan sebagai penutup walaupun dalam referensi yang ada metode ini merupakan metode yang ketiga dari 5 metode yang tertera. Seperti yang telah dijelaskan oleh para assissten dosen bahwa 2 metode lainnya yang tidak digunakan dalam laporan ini, disebabkan oleh tidak memadainya data-data yang dimiki oleh para praktikan sehingga memiliki tingkat kesulitan dan kerumitan yang cukup tinggi. Diantara semua metode yang digunakan pada praktikum Hujan wilayah ini maka Metode Ishoyet merupakan bentuk metode yang lumayan rasional dan merupakan metode andalan dalam melakukan dan menggambarkan secara jelas. Walaupun proses pengerjaannya sangat rumit dan memakan waktu yang cukup lama.



























VI. KESIMPULAN

Setelah melalui praktikum ini maka praktikan dapat menjabarkan beberapa kesimpulan yang diantaranya :
Praktikan dapat mengetahui dan dapat menentukan besarnya hujan wilayah dengan beberapa cara yang diantaranya :
Rerata aljabar
Poligon Thiessen dan
Garis Isohyet
Pada setiap metode praktikum yang keempat ini yaitu hujan wilayah maka masing - masing cara memiliki karakteristik dalam penentuan luas daerah. Berdasarkan pada metode pertama yaitu cara rerata aljabar maka akan dilakukan perhitungan yang mana menggubakan jumlah dari curah hujan tahunan semua stasiun beserta rata –ratanya.
Pada cara dua dengan penggunaan metode Polligon Thienssen praktikan dapat menentukan luaas daerah dengan membuat beberapa polligon – polligon.
Sedangkan pada acara metode garis Ishoyet dilakukan dengan menghubungkan daerah – daerah dengan curah hujan yang sama. Dan kemudian dapat segera langsung menentukan luasnya dan juga besaran hujan wilyahnya.
Dari Perhitungan yang telah di dilakukan oleh praktikan maka hasil yang diperoleh melalui metode Rerata aljabar yaitu 2.371,1125 mm dan juga penggunaan metode polligon Thiessen didapat 229.4774903 mm.
Cara-cara perhitungan curah hujan daerah dari pengamatan curah hujan di beberapa titik adalah: 1). cara rerata aljabar; 2). cara poligon thiessen; 3). cara garis isohyet; 4). cara garis potongan antara (intersection line method); 5). cara dalam elevasi (depth-elevation method).

Cara Rerata Aljabar
Cara yang paling sederhana adalah dengan melakukan perhitungan rata-rata aritmatik (aljabar) dari data presipitasi yang diperoleh dari seluruh alat penakar hujan yang digunakan. Cara ini dianggap cukup memadai sepanjang digunakan di daerah yang relatif landai dengan variasi curah hujan yang tidak terlalu besar serta penyebaran alat penakar hujan yang diusahakan seragam. Keadaan seperti ini sering tidak banyak dijumpai sehingga perlu cara lain yang lebih memadai.
Rumus:
R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah (mm)
N = jumlah titik-titik pengamatan
R1+R2+R3+Rn = curah hujan di tiap titik pengamatan (mm)

Cara Poligon Thiessen
Metode ini telah digunakan secara luas karena dapat memberikan data presipitasi yang lebih akurat, karena setiap bagian wilayah tangkapan huja diwakili secara proposional oleh suatu alat penakar hujan. Dengan cara ini, pembuatan gambar poligon dilakukan sekali saja, sementara perubahan data hujan per titik dapat diproses secara cepat tanpa menghitung lagi luas per bagian poligon.
Rumus:
R =
=
R = W1R1 + W2R2 + ...+ WnRn

Keterangan:
R = curah hujan daerah
R1, R2, Rn = curah hujan di tiap titik pengamatan dan n adalah jumlah titik-titik pengamatan
A1, A2 = luas wilayah yang di batasi poligon
A = luas daerah penelitian
W1, W2 =

Cara membuat poligon thiessen:
Mengambil peta lokasi stasiun hujan di suatu DAS
b Menghubungkan garis antar stasiun 1 dan lainnya hingga membentuk segi tiga
c Mencari garis berat kedua garis, yaitu garis yang membagi dua sama persis dan tegak lurus garis
d Menghubungkan ketiga garis berat dari segi tiga sehingga membuat titik berat yang akan membentuk poligon
Cara perhitungan metode poligon:
Hujan (ln) Luas daerah (unit) Luas
( % ) Hujan
(rerata - ln)









Total



Cara Garis Isohyet
Peta isohyet digambarkan pada peta topografi berdasarkan data curah hujan (interval 10 – 20 mm) pada titik-titik pengamatan di dalam dan sekitar daerah yang dimaksud. Luas bagian daerah antara dua garis isohyet yang berdekatan diukur dengan planimeter. Harga rata-rata dari garis-garis isohyet yang berdekatan yang termasuk bagian-bagian daerah itu dapat dihitung. Curah hujan daerah dihitung menurut persamaan berikut:

R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian antar dua garis isohyet
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An
Cara ini adalah cara rasional yang terbaik jika garis-garis isohyet dapat digambarkan dengan teliti. Akan tetapi jika titik-titik pengamatan itu banyak sekali dan variasi curah hujan di daerah bersangkutan besar, maka pada pembuatan peta isohyet ini akan terdapat kesalahan-kesalahan si pembuat (individual error). Namun teknik perhitungan curah hujan dengan menggunakan metoda ini menguntungkan karena memungkinkan dipertimbangkannya bentuk bentang lahan dan tipe hujan yang terjadi, sehingga dapat menunjukkan besarnya curah hujan total secara realistis.
Cara perhitungan metode isohyet:
Isohyet (ln) Luas (unit) Luas netto Luas (%) Hujan rerata (ln) P (4)  P (5) = 100


total

Cara Garis Potongan Antara (intersection line method)
Merupakan penyederhanaan dari cara isohyet. Garis-garis potong (biasanya dengan jarak 2 – 5 km) berupa kotak digambar pada peta isohyet. Curah hujan pada titik perpotongan dihitung dari perbandingan jarak titik ke garis-garis isohyet yang terdekat. Rata-rata jarak curah hujan titik-titik perpotongan di ambil sebagai curah hujan daerah. Ketelitian cara ini adalah agak kurang apabila dibandingkan dengan isohyet.

Cara Dalam Elevasi (depth elevationmethod)
Teori menyatakan curah hujan semakin besar seiring kenaikan elevasi, sehinggga dapat dibuat diagram mengenai hubungan elevasi titik-titik pengamatan dan curah hujan. Kurva ini (biasanya berbentuk garis lurus) dapat dibuat dengan cara kuadrat terkecil (least square method) skala 1/50.000 atau yang lainnya, luas bagian antar garis kontur selang 100 m sampai dengan 200 m dapat diukur. Curah hujan untuk setiap elevasi rata-rata dapat diperoleh dari diagram tersebut di atas, sehingga curah hujan pada daerah yang bersangkutan dapat dihitung menurut persamaan sebagai berikut:
R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian-bagian di tiap ketinggian
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An






IV. HASIL PERHITUNGAN

Cara Rerata Aljabar
Diketahui : N = 8
R1 (Ngipiksari) = 3524,3 R5 (Jambon) = 2281,5
R2 (Salam) = 2741,6 R6 (Patuk) = 2400,6
R3 ( Jangkang) = 2056,6 R7 (Jetak) = 2079,7
R4 (Minggir) = 2113,5 R8 ( Dogongan) =1771,1

Contoh perhitungan
R = 1/n ( R1 + R2 + R3 + R4 + R5 + R6 + R7 + R8 )
R = 1/( 8) (3524,3 + 2741,6 +2056,6 +2113,5 + 2281,5
+ 2400,6+2079,7 +1771,1)
R = 1/( 8) (18968,9)

R = 2.371,1125 mm/ tahun











Cara Poligon Thiessen



Stasiun
CH rerata tahunan (mm/tahun)

Luas Daerah
Hujan Wilayah
(mm/tahun)

Unit (A)
Rasio (a)
a %
Ngipiksari 3524,3 15 0,0725 7,25 255,51175
Salam 2741,6 18 0,0870 8,7 238,5192
Jangkang 2056,6 27 0,1304 13,04 268.18064
Minggir 2113,5 69 0,3333 33,33 704,42955
Jambon 2281,5 13 0,0628 6,28 143,2782
Patuk 2400,6 35 0,1691 16,91 405,94146
Jetak 2079,7 15 0,0725 7,25 150,77825
Dogongan 1771,1 15 0,0725 7,25 128,40475
Total 2.371,1125 207 1,0001 100,01 2.2950,0438

R =

= █((7,25 x 3524,3)+(8,7 x 2741,6)+(13,04 x 2056,6)+(33,33 x 2113,5)+@(6,28 x 2281,5)+(16,91 x2400,6) +(7,25 x 2079,7)(7,25 x 1771,1))/((7,25+8,7+13,04+33,33+6,28+16,91+7,25+7,25))

= █((255,51175+238,5192+268.18064+ 704,42955 +@143,2782+405,94146+150,77825 +128,40475 ) )/100,01

R = 2.2950,0438/100,01 R = 229.4774903 mm
Cara Garis Isohyet

R =
Keterangan:
R = curah hujan daerah
A1, A2 = luas bagian antar dua garis isohyet
R1, R2, Rn = curah hujan rata-rata pada bagian A1, A2,..., An

Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Dogongan – Patuk, jarak pada peta adalah 3,5 cm :
1771 – 1800 – 1900 – 2000 – 2100 – 2200 – 2300 – 2400
T1 = 1771
T2 = 2400
Tb = 1800
= .y
= . 3,5
= 0,16 cm

Yb = Y – b
= 3,5 cm – 0,16 cm
= 3,34 cm

X =
= 0,55 cm

Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Jambon – Jangkang, jarak pada peta adalah 3,3 cm :
2057 – 2100 – 2200 – 2282
T1 = 2057
T2 = 2282
Ta = 2200
Tb = 2100
= x y
= . 3,3
= 1,20 cm

= x y
= . 3,3
= 0,63 cm

Yab = Y – ( a – b)
= 3,3 cm –(1,20 cm + 0,63 cm)
= 1,47 cm

X =
X = = 0,63
Interval garis Isohyet ditentukan yaitu 100 mm.
Contoh perhitungan mencari titik kontur antara daerah Jambon – Salam, jarak pada peta adalah 3,5 cm :
2282 – 2300 – 2200 – 2282
T1 = 2057
T2 = 2282
Ta = 2200
Tb = 2100
= x y
= . 3,3
= 1,20 cm

= x y
= . 3,3
= 0,63 cm

Yab = Y – ( a – b)
= 3,3 cm –(1,20 cm + 0,63 cm)
= 1,47 cm

X =
X =
= 0,63 cm





























V. PEMBAHASAN
Pada praktikum ke empat ini yaitu praktikan di tuntut untuk menghitung nilai hujan wilayah di beberapa stasiun yang sudah di tentukan. Proses terjadinya hujan sangat di pengaruhi oleh faktor-faktor geomorfologi di wilayah tersebut, seperti ketinggian tempat, arah tiupan angin dan bisa juga faktor-faktor geologi lain nya. Dalam praktikum hujan wilayah ini kita menghitung nilai hujan wilayah nya di gunakan beberapa metode yaitu : cara rerata aljabar, cara polygon thiessen dan cara garis ishoyet.
Dalam cara rerata Aljabar biasanya dikatakan cara yang paling sederhana dan kata kasarnya yaitu cara atau metode yang kurang memadai apabila dipakai di daerah yang lumayan datar ataunsering disebut dalam bahasa Geologi adalah daerah yang landai yang memiliki variasi Curah Hujan yang rendah. Adapun metode ini memiliki tingkat keakuratan yang sangat tidak memadai karena tidak memperhatikan suatu daerah dan juga sekitarnya. Maka yang praktikan dapatkan dalam mengitung rerata Aljabar besar hujan wilayahnya adalah 2.371,1125 mm.
Melihat versi setelah rerata aljabar maka hasil dari metode Poligon Thiessen ini lumayan dapat dikatakan cukup akurat dan memiliki tingkat kerumitan yang lebih dibandingkan pada metode pertama. Kemungkinan- kemungkinan proses penurunan ketelitian dalam pengamatan terlihat pada adanya variasi curah hujan di suatu daerah atau wilayah dengan penempatan alat –alat penakar penakar hujan yang kurang matching atau cocok.
Metode yang digunakan sebagai penutup walaupun dalam referensi yang ada metode ini merupakan metode yang ketiga dari 5 metode yang tertera. Seperti yang telah dijelaskan oleh para assissten dosen bahwa 2 metode lainnya yang tidak digunakan dalam laporan ini, disebabkan oleh tidak memadainya data-data yang dimiki oleh para praktikan sehingga memiliki tingkat kesulitan dan kerumitan yang cukup tinggi. Diantara semua metode yang digunakan pada praktikum Hujan wilayah ini maka Metode Ishoyet merupakan bentuk metode yang lumayan rasional dan merupakan metode andalan dalam melakukan dan menggambarkan secara jelas. Walaupun proses pengerjaannya sangat rumit dan memakan waktu yang cukup lama.



























VI. KESIMPULAN

Setelah melalui praktikum ini maka praktikan dapat menjabarkan beberapa kesimpulan yang diantaranya :
Praktikan dapat mengetahui dan dapat menentukan besarnya hujan wilayah dengan beberapa cara yang diantaranya :
Rerata aljabar
Poligon Thiessen dan
Garis Isohyet
Pada setiap metode praktikum yang keempat ini yaitu hujan wilayah maka masing - masing cara memiliki karakteristik dalam penentuan luas daerah. Berdasarkan pada metode pertama yaitu cara rerata aljabar maka akan dilakukan perhitungan yang mana menggubakan jumlah dari curah hujan tahunan semua stasiun beserta rata –ratanya.
Pada cara dua dengan penggunaan metode Polligon Thienssen praktikan dapat menentukan luaas daerah dengan membuat beberapa polligon – polligon.
Sedangkan pada acara metode garis Ishoyet dilakukan dengan menghubungkan daerah – daerah dengan curah hujan yang sama. Dan kemudian dapat segera langsung menentukan luasnya dan juga besaran hujan wilyahnya.
Dari Perhitungan yang telah di dilakukan oleh praktikan maka hasil yang diperoleh melalui metode Rerata aljabar yaitu 2.371,1125 mm dan juga penggunaan metode polligon Thiessen didapat 229.4774903 mm.