Pemodelan hujan-aliran dalam rangka mengestimasi debit banjir rencana membutuhkan data hujan resolusi tinggi (jam-jaman). Pada umumnya, di Indonesia yang tersedia adalah alat pengukur hujan harian, sedangkan alat pengukur hujan otomatis (yang menyediakan data hujan secara jam-jaman) jumlahnya terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model disagregasi data hujan harian menjadi jam-jaman guna menyediakan input data pemodelan banjir. Data diambil dari dari satu lokasi stasiun pengukur hujan di Stasiun Sentral, Bondowoso Jawa Timur. Data yang digunakan untuk memodelkan adalah data series bulan Desember dari tahun 2005-2008. Penelitian ini mencoba untuk mendisagregasi data hujan skala jamjaman dari data hujan skala harian menggunakan model time series autoregresi Periodik (PAR(1)24) yang diberi perlakuan dengan prosedur adjusting dan filtering. Metode yang digunakan dalam proses estimasi model ini adalah Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yang dibantu dengan sofware statistik WinBUGS 1.4. Model ini dievaluasi melalui membandingkan model dengan hasil implementasi Heytos. Selanjutnya, prediksi model disagregasi hujan ini dibantu dengan Matlab yang dihubungkan dengan WinBUGS. Hasil simulasi model PAR (1)24 yang diberi perlakuan dengan adjusting dan filtering ini memberikan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,44. Model ini mampu meningkatkan kinerja sebesar 15 % jika dibandingkan hasil aplikasi Heytos. Kinerja prediksi model menunjukkan hasil yang bagus untuk tinggi hujan maksimum (selisih tinggi hujannya hanya 6,1 % terhadap tinggi hujan observasi). Keandalan model ini telah diuji untuk dua kejadian. Pertama, implementasi untuk bulan Desember tahun 2009 memberikan kinerja yang bagus dengan nilai MAE 0.37. Kedua, hasil kalibrasi dan implementasi model untuk bulan-bulan lain selain Desember tahun 2005-2008 menunjukkan bahwa model ini mampu mendisagregasi data hujan dari harian ke jam-jaman terutama pada bulan basah. Pemanfaatan data hasil disagregasi telah diuji dalam perhitungan hidrograf banjir dengan hasil yang sangat memuaskan karena menghasilkan hidrograf banjir yang polanya mirip dengan hidrograf banjir yang dibangun dari data observasi.


Alt. Description

Rainfall-runoff modeling in order to estimate the flood design requires high resolution rainfall (hourly) data. In general, in Indonesia, there are lack of automatic rain gauges providing high resolution rainfall, and a number of daily rain gauges, on the other hand, is available. This is an obstacle for rainfallrunoff modeling. This research is aimed to create a model of disaggregated daily rainfall data into hourly rainfall data in order to provide input for flood modeling. The research is conducted in a single location at Sentral Station. The data used in this modeling is the rainfall data series in December from 2005 to 2008 in Sentral Station, Bondowoso East Java. This study tries to disaggregating daily scaled rainfall data to hourly scaled rainfall data using periodic auto-regression model (PAR (1)24) coupled with adjusting and filtering procedures. The model is employed for estimating the hourly rainfall from daily rainfall. The Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC), WinBUGS 1.4 is utilized for the purpose. The Evaluation of model is compared the results provided by the Heytos program. Furthermore, the prediction of the disaggregated data is modeled by using Matlab linked with WinBUGS. The simulation model of PAR (1)24 coupled with adjusting and filtering procedures gives Mean Absolute Error (MAE) value of 0.44. This model has successfully increased the performance of the output by15% compared to the results of Heytos application. This model demonstrates better prediction of maximum rainfall depth (only 6.1% differ from the observation ) than the Heytos. The reliability of this model is tested for 2 conditions. Firstly is by implementing the model to the rainfall data in December 2009. I shows that this model works significantly well in disaggregating the rainfall data from daily to hourly with the MAE value of 0.37. Secondly is by calibrating and implementing the model to the rainfall data in Januari-Nopember 2005-2008. It shows that this parameter model works well mostly for wet seassons.The data obtained from the model has been used for developing a flood hydrograph and the result shows the similarity with the one build by using observed data.

1.  ITS-PhD-15746-model-disagregasi-data-hujan-temporal-denganpendekatan-bayesian-sebagai-input-pemodelan-banjir.pdf - 195 KB 
2.  ITS-PhD-15746-temporal-rainfall-disagregation-model-usingbayesian-approach-as-flood-modelling.pdf - 96 KB 
3.  ITS-PhD-15746-Approval_Sheet.pdf - 753 KB 
4.  ITS-PhD-15746-Abstract_id.pdf - 221 KB 
5.  ITS-PhD-15746-Abstract_en.pdf - 180 KB 
6.  ITS-PhD-15746-Table_of_Content.pdf - 313 KB 
7.  ITS-PhD-15746-Tables.pdf - 230 KB 
8.  ITS-PhD-15746-Illustrations.pdf - 247 KB 
9.  ITS-PhD-15746-Notations.pdf - 255 KB 
10.  ITS-PhD-15746-Bibliography.pdf - 297 KB 
11.  ITS-PhD-15746-Chapter1-314659.pdf - 307 KB 
12.  ITS-PhD-15746-Conclusion-1468276.pdf - 1434 KB 
13.  ITS-PhD-15746-Paper-860954.pdf - 841 KB 
14.  ITS-PhD-15746-Enclosure_List.pdf - 226 KB 

• PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTIPERSON MODEL KONSENSUS DALAM SUATU ORGANISASI DENGAN SISTEM FUZZY
• PEMILIHAN SUPPLIER TERBAIK MEMANFAATKAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERDASARKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (STUDI KASUS : PT. SEKARJATI)
• MODEL MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) DAN TEKNOMETRIK UNTUK PENGUKURAN TEKNOLOGI DI SEKTOR INDUSTRI
• PERANCANGAN SISTEM LIFE CYCLE KOMPONEN PRODUK BATERAI DRY CELL : KAJIAN PENERAPAN SUSTAINABLE MANUFACTURING
• IMPLEMENTASI LIFE CYCLE ASSESSMENT (LCA) DAN PENDEKATAN ELECTRE III UNTUK PENILAIAN ASPEK LINGKUNGAN PADA PROSES PRODUKSI KIKIR (FILES) DI PT. JAYKAY FILES INDONESIA
• PENGENDALIAN JUMLAH CONTAINER DI MASING MASING KOTA PELABUHAN DENGAN MERELOKASI AGAR TIDAK TERJADI KEKURANGAN PADA PERUSAHAAN PELAYARAN (STUDI KASUS DI PT. X)
• PEMBUATAN MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENUGASAN PENGAWASAN PADA PERWAKILAN BPKP PROVINSI JAWA TIMUR
• ANALISIS PEMILIHAN MITRA LSM DAN OPTIMASI BUDGETING DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN GOAL PROGRAMMING
• APLIKASI MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) UNTUK PEMILIHAN LOKASI FLOATING STORAGE AND REGASIFICATION UNIT (FSRU) DAN SISTEM PENAMBATANNYA (STUDI KASUS SUPLAI LNG DARI LADANG TANGGUH KE BALI)
• ANALISIS PEMILIHAN LOKASI INDUSTRI BERBASIS BAHAN GALIAN DI KABUPATEN BANGKALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE GIS DAN AHP

• PERENCANAAN VOLUME PRODUKSI SEBAGAI UPAYA PENGENDALIAN PERSEDIAAN BARANG JADI DENGAN MODEL SIMULASI
• PENGKAJIAN STRATEGI PARTNERSHIP DALAM MENGEMBANGKAN KOMPETENSI INTI PERUSAHAAN DENGAN PENDEKATAN MANAJEMEN TEKNOLOGI PADA PENGEMBANGAN USAHA CPO DI PT. BOMA BISMA INDRA
• PENGEMBANGAN SPESIFIKASI DISAIN DARI KOMPONEN GENSET T1PE F4L912 DENGAN METODA QFD DAN ANALISA KEKUATAN MATERIAL
• RESTRUKTURISASI UNIT PELAKSANA PLN DI BALI MENUJU ORGANISASI YANG BERORIENTASI PROFIT DAN KEPUASAN PELANGGAN
• OPTIMALISASI PENUGASAN SATUAN POLISI DALAM MENEKAN JUMLAH KRIMINALITAS
• PENGGUNAAN MATRIKS PADA INTEGRASI SCHEDULE DAN BIAYA PROYEK : Studi Kasus Proyek Gedung Dipenda Jawa Timur - Surabaya
• PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIATE DAN KEMAMPUAN PROSES PRODUKSI GELAS BOLA LAMPU DI MESIN RIBBON
• OPTIMALISASI PENJADWALAN UNIT TERMAL PADA PT. PLN (PERSERO) PEMBANGKITAN TENAGA LISTRIK JAWA BALI MENGGUNAKAN METODE UNIT DECOMMITMENT
• PENGARUH RANGKAIAN DUKUNGAN LOGISTIK MANAJEMEN TERHADAP TINGKAT EFEKTIVITAS KAPAL PERANG TNI-AL
• EVALUASI PEMELIHARAAN JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV Dl PT. PLN (PERSERO) AREA GRESIK DENGAN METODE RELIABILITY CONTROLLED MAIENTENANCE