Bionatura-Jurnal Ilmu-ilmu Hayati dan Fisik
ISSN 1411 - 0903
Vol. 15, No. 1, Maret 2013: 29 - 34
ANALISIS CURAH HUJAN DAN APLIKASINYA DALAM PENETAPAN JADWAL DAN POLA TANAM
PERTANIAN LAHAN KERING DI KABUPATEN BANDUNG
Dwiratna N.P.S., Nawawi, G. dan Asdak, C.
Jurusan Teknik dan Manajemen Industri Pertanian, FTIP Unpad, Bandung
E-mail : sophee_d@yahoo.com
ABSTRAK
Jadwal dan pola tanam di lahan kering ditentukan oleh
curah hujan bulanan di wilayah yang bersangkutan.
Petani menetapkan jadwal dan pola tanam berpedoman pada kebiasaan yang turun menurun, antara
lain berdasarkan bulan terjadinya hujan. Penetapan
seperti ini selain pola tanam kurang optimal juga
seringkali mendatangkan risiko gagal panen. Untuk
menghindari kejadian tersebut maka informasi
yang akurat tentang karakteristik curah hujan ini
merupakan suatu hal penting. Penelitian ini bertujuan
untuk: (1) Membangkitkan data curah hujan bulanan
dan tahunan berdasarkan data curah hujan historis; (2)
Melakukan analisis curah hujan untuk mengevaluasi
pola dan jadwal tanam pertanian lahan kering.
Metode penelitian yang digunakan adalah metode
deskriptif dengan mengkaji pola dan jadwal tanam
lahan kering di Kabupaten Bandung berdasarkan
data curah hujan yang dibangkitkan dengan model
stokastik. Dari hasil penelitian diketahui bahwa
aplikasi metode stokastik curah hujan bulanan dapat
digunakan untuk membangkitkan data hujan bulanan
sintetik yang memiliki karakteristik yang tidak
jauh berbeda dengan data historis. Berdasarkan
analisis curah hujan diketahui bahwa secara umum
pola tanam lahan kering di Kabupaten Bandung hanya
dapat dilakukan 2 kali dalam setahun dan rata-rata
bergeser mundur antara 2 minggu hingga 1 bulan dari
kebiasaan petani setempat (dari Okt 1 ke Okt 2 atau
Nov 1).
Kata Kunci: Curah Hujan; Pemodelan Stokastik; Neraca
Air; Jadwal Tanam; Pola Tanam
ABSTRACT
Schedule and cropping patterns on dryland determined by
monthly rainfall in the area. Farmers set a schedule and
cropping patterns based on the hereditary habit, among
others, by the month of rain. Such determination is less
than optimal cropping patterns also often creates the risk
of crop failure. To avoid such incident so that accurate
information about the characteristics of the rainfall is an
important thing. This study aims to: (1) Generating
the data monthly and annual rainfall based on historical
rainfall data, (2) Conduct analysis to evaluate the pattern
of rainfall and dryland farming planting schedule. The
method used is descriptive method to assess patterns and
dryland cropping schedule in Bandung regency based
rainfall data generated by stochastic models. The survey
results revealed that the application of stochastic methods
monthly rainfall can be used to generate synthetic monthly
rainfall data that has characteristics that are not much
different from the historical data. Based on the analysis
of rainfall generally known that dryland cropping in
Bandung regency can only be done 2 times a year and the
average shift back and forth between 2 weeks to 1 month
of custom local farmers (from Oct 1, to Oct 2, or Nov 1,).
Keywords: rainfall; stochastic modelling; water balance;
cropping pattern, crop schedulling
PENDAHULUAN
Kabupaten Bandung, adalah sebuah kabupaten
di Provinsi Jawa Barat, Indonesia. Ibu kotanya
adalah Soreang dengan luas wilayah 176.239 ha.
Penggunaan lahan di wilayah Kabupaten Bandung
yang tersebar di 30 Kecamatan, meliputi kawasan
lindung seluas 60.117,921 Ha, dan kawasan budidaya seluas 115.966,400 Ha. Kawasan budidaya
dibagi menjadi kawasan budidaya pertanian seluas
96.389,041 Ha, dan non pertanian seluas 19.577,359
Ha, serta kawasan lainnya seluas 708,118 Ha. Potensi
pertanian di Kabupaten Bandung cukup besar dan
sebagian besar petani mengusahakannya dengan
tanaman padi, tanaman palawija dan padi gogo yang
diusahakan secara tradisional baik secara monokultur
maupun campuran.
Jadwal dan pola tanam di lahan kering sangat
ditentukan oleh kondisi curah hujan bulanan di wilayah
yang bersangkutan. Saat ini petani menetapkan
jadwal dan pola tanam berpedoman pada kebiasaan
yang turun menurun, antara lain berdasarkan bulan
dan terjadinya hujan. Penetapan seperti ini selain pola
tanam kurang optimal juga seringkali mendatangkan
risiko gagal panen akibat kegagalan prediksi. Untuk
menghindari kejadian tersebut maka informasi
yang akurat tentang karakteristik curah hujan ini
merupakan suatu hal penting.
Untuk mengatasi masalah di atas digunakan
2 metode pendekatan, yaitu (1) metode stokastik
yang digunakan untuk membangkitkan data curah
hujan bulanan dan tahunan dan (2) analisis neraca
air berdasarkan data curah hujan hasil bangkitan dan
kebutuhan air tanaman bulanan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk: (1) Membangkitkan data curah hujan bulanan dan tahunan berdasarkan data curah hujan historis yang ada; (2)
Mengetahui karakteristik ketersediaan air pada
daerah pertanian di Kabupaten Bandung pada kondisi
existing dan dimasa yang akan datang; (3) Mengetahui
pola kebutuhan air untuk budidaya pertanian lahan
kering guna menyusun jadwal dan pola tanam yang
cocok diterapkan di Kabupaten Bandung.
Kendala yang umum dijumpai dalam menentukan
jadwal dan pola tanam adalah terbatasnya data curah
hujan (Soewarno, 1995). Untuk itu diperlukan cara
untuk memperoleh rekaman data yang lebih banyak
jumlahnya. Dengan menerapkan cara membangkitkan
(generating techniques), maka akan diperoleh data
deret berkala buatan (artiicially generating time
series) (Salas, 1988) atau ada juga menyebut data
sintetik (syntetic data-ge nerating) (Srikanthan,
2004).
30
Dwiratna N.P.S., Nawawi, G. dan Asdak, C.
Sembarang deret berkala dapat mengandung
beberapa unsur, yaitu trend, periodik dan stokastik
(Wang dan Nathan, 2002). Komponen trend dan
periodik mempunyai sifat pasti (deterministic),
oleh karena itu tidak tergantung waktu. Komponen
stokastik (stochastic) mempunyai sifat stasioner dan
bergantung waktu (Srikanthan and McMahon, 2001).
METODE PENELITIAN
Penelitian dilaksanakan bulan Maret-November
2010 bertempat di Kabupaten Bandung, sedangkan
untuk pengolahan data dilakukan di Laboratorium
Sumber Daya Air, Jurusan Teknik dan Manajemen
Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Industri
Pertanian Unpad. Bahan yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data curah hujan harian, data
klimatologi, peta Zona Agroekologi (ZAE) dan
komoditas pertanian di daerah Kabupaten Bandung.
Data curah hujan dan klimatologi didapat dari
instansi terkait yaitu Badan Meteorologi, Klimatologi
dan Geoisika (BMKG) Bandung, sedangkan untuk
data komoditas pertanian di tiap-tiap kecamatan
didapat dari hasil survey langsung ke petani daerah
setempat. Sedangkan peralatan yang digunakan
adalah seperangkat komputer untuk melakukan
perhitungan dan pemodelan stokastik.
Metode penelitian yang akan digunakan adalah
metode deskriptif dengan mengkaji pola dan
jadwal tanam lahan kering di Kabupaten Bandung
berdasarkan data curah hujan yang dibangkitkan
dengan model stokastik. Data curah hujan tahunan
dibangkitkan dengan model AR(1) (Salas, 1988),
sedangkan pembangkitan data curah hujan bulanan
menggunakan metode Thomas-Fiering (Wiyono,
1992; Hatmoko dan Amirwandi, 2001), penggabungan
data hujan hasil bangkitan menggunakan Metode
Two-Tier (Srikanthan, 2005). Data hujan historis dan
sintetis hasil bangkitan digabung untuk menghitung
curah hujan efektif berdasarkan curah hujan andalan
80% terlampaui, curah hujan efektif ini digunakan
sebagai data ketersediaan air pada lahan kering yang
menjadi patokan dalam menentukan pola tanam dan
jadwal tanam.
Model Stokastik Tahunan
Model stokastik yang dipilih dalam membangkitkan data tahunan adalah model autoregresif.
Model autoregresif tahunan yang paling sederhana
adalah model Markov lag-1 atau AR(1), yang
digunakan dalam hampir seluruh proses stokastik dan
sebagian dalam stokastik hidrologi hidrologi (Salas,
1988). Persamaan model AR(1) yang digunakan
sebagai berikut (Salas, 1988):
yt = y + z t
z t = φ1 z t −1 + ... + φ p z t − p + σˆ ε ξ t
Dimana:
y t curah hujan tahun ke –t; y nilai rata-rata
curah hujan tahunan;
φ1 , ..., φ p parameter/koeisien
autoregresi; ξ t variabel bilangan acak normal;
varians bilangan acak
σˆ ε
Model Stokastik Bulanan
Model stokastik yang digunakan untuk membangkitkan
data curah hujan bulanan adalah model Thomas &
Fiering (Wiyono, 1992; Hatmoko dan Amirwandi,
2001), dengan persamaan sebagai berikut:
ytm (i +1) = xtm ( j +1) + b j ( ytm (i ) − xtm ( j ) ) + ξ i ⋅ σ ( j +1) (1 − r( j ) )
2
b j = rj ⋅
σ j +1
σj
Dimana: y tm ( i +1) , y tm ( i ) nilai sintetik curah hujan
pada bulan ke-i dan ke-i+1; xtm ( j +1) , xtm ( j ) nilai
rata-rata bulanan pada saat bulan ke-j dan ke-j+1; b j
koeisien regresi least square method;
pada saat ke-i dan
ξ i nilai
acak
σ j +1 , σ j simpangan baku pada
saat bulan ke-j dan ke-j+1; r j koeisien korelasi data
bulanan pada saat bulan ke-j
Metode Two-Tier
Selanjutnya bangkitan data curah hujan tahunan dan
bulanan digabungkan dengan Metode Two-Tier,
persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut
(Srikanthan, 2005): X ij = 12 yt (ij ) ⋅ yˆ i
∑y
j =1
t ( ij )
Dimana: X ij nilai sintetik bulanan dengan metode
Two-Tier;
ŷ i nilai sintetik bulanan dengan model
Thomas dan Fiering; y t (ij ) nilai sintetik tahunan
dengan model AR(1)
Analisis Neraca Air dan Evaluasi Pola Tanam
Lahan Kering
Neraca air lahan didasarkan pada kesetimbangan
ketersediaan air di lahan dengan kebutuhan airnya.
Ketersediaan air di lahan kering didasarkan pada
nilai curah hujan efektif bulanannya. Curah hujan
efektif didapatkan berdasarkan nilai curah hujan
bulanan dengan keandalan 80%. Hujan andalan 80%
didapatkan melalui persamaan: R80 = (n/5) + 1 dengan
n (jumlah data), dan data diurutkan dari kecil ke besar
terlebih dahulu Curah hujan curah hujan efektif dicari
dengan persamaan FAO berikut:
Re = (0.8 x R80%) – 24 untuk R80% ≥ 70 mm
Re = (0.6 x R80%) – 10 untuk R80% < 70 mm
Kebutuhan air tanaman (Etc) didasarkan pada
kebutuhan air untuk penggunaan air konsumtif, yang
merupakan perkalian antara nilai koeisien tanaman
(Kc) dengan nilai evapotranspirasi potensial (ETo)
yang diperoleh menggunakan metode Penman
31
Analisis Curah Hujan dan Aplikasinya dalam Penetapan Jadwal dan Pola Tanam Pertanian Lahan Kering
Modiikasi.
Sehingga persamaan neraca air yang digunakan
adalah sebagai berikut: ΔS (±) = Re - ETc
Penentuan pola tanam dan jadwal tanam mengacu
pada kondisi setempat yang ada, yaitu sesuai dengan
jenis komoditi pertanian yang biasa ditanami petani
setempat. Pola dan jadwal tanam ditentukan dari hasil
neraca air yang didapat dari kebutuhan air tanaman
dan ketersediaan air berdasarkan curah hujan historis
dan stokastik.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data tataguna lahan Kabupaten
Bandung, total luas lahan kering di Kabupaten
Bandung adalah seluas 11.658,44 ha atau sebesar
25,25 % dari total kawasan budidaya pertanian
yang ada. Jumlah ini tersebar di 27 kecamatan dari
31 kecamatan yang ada, 20 kecamatan diantaranya
memiliki luas lahan kering diatas 100 ha, dengan
luas terbesar di Kecamatan Pasirjambu (1864,99 ha)
dan Kecamatan Cimenyan (1303,69 ha). Kawasan
lahan kering yang menjadi fokus dalam penelitian
ini adalah kawasan lahan kering di kecamatan yang
memiliki luas diatas 100 ha.
Data curah hujan yang digunakan dalam penelitian
ini berasal dari data curah hujan harian di 13 stasiun
curah curah hujan yang ada di wilayah DAS Citarum.
Ketersediaan data curah hujan harian dari tahun 1998
hingga 2009. Data curah hujan dari 13 stasiun ini
digunakan untuk menghitung curah hujan wilayah
dengan metode Thiessen dari 20 kecamatan di
Kabupaten Bandung yang dijadikan lokasi penelitian.
Secara ringkas rata-rata curah hujan wilayah di
Kabupaten Bandung dapat dilihat pada Gambar 1.
Arjasari
Cimaung
Pacet
Baleendah
Cimenyan
Pangalengan
Cangkuang
Ciparay
Paseh
Cicalengka
Ibun
Pasirjambu
Cikancung
Kertasari
Rancabali
Cilengkrang
Kutawaringin
Soreang
Cileunyi
Nagreg
450
400
Hujan (mm)
350
300
250
200
150
100
50
0
Jan
Peb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Agt
Sep
Okt
Nov
Des
Bulan
Gambar 1. Curah hujan wilayah rata-Rata Kabupaten
Bandung
Dari Gambar 1 terlihat bahwa, rata-rata dalam satu
tahun Kabupaten Bandung mengalami 4 bulan kering
(curah hujan < 100 mm/bulan) dan 8 bulan basah
(curah hujan > 100 mm/bulan), bulan basah rata-rata
dimulai dari bulan Oktober hingga bulan Mei, dengan
rata-rata curah hujan tahunan antara 1600-2500 mm.
Model Stokastik Curah Hujan Kabupaten
Bandung
Setelah dilakukan analisis curah hujan wilayah,
langkah berikutnya adalah membangkitkan data hujan
bulanan dan tahunan dengan menggunakan persamaan
Thomas-Fiering dan Autoregressive (AR) kemudian
digabungkan dengan menggunakan Metode Two Tier.
Berdasarkan analisis statistik data hujan diketahui
bahwa curah hujan bulanan dan tahunan dari 20
kecamatan yang digunakan tidak terdistribusi normal,
hal ini dilihat dari nilai koeisien skewness yang tidak
mendekati nol. Untuk itu sebelum dilakukan analisis
stokastik data hujan harus ditransformasikan terlebih
dahulu dengan menggunakan metode Probability
Plot of Correlation Coeficient (PPCC). Data sintetis
dibangkitkan selama 38 tahun, jika ditambah dengan
data historis selama 12 tahun, maka panjang rekaman
data yang gunakan menjadi 50 tahun, dengan
demikian diharapkan hasil analisis curah hujan
andalan akan lebih akurat. Dari hasil uji karakteristik
curah hujan sintetik dengan bangkitan 38 tahun tidak
jauh berbeda dengan menggunakan data historisnya,
sebagai contoh dapat dilihat pada Gambar 2 berikut
ini.
rata-rata historis
Rata-rata sintetis
Stdev Historis
Stdev Sintetis
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Agt
Sep
Okt
Nov
Des
Gambar 2. Karakteristik curah hujan historis dan sintetik
Kecamatan Pangalengan
Neraca Air dan Evaluasi Pola Tanam Lahan
Kering
Hasil perhitungan curah hujan efektif dapat dilihat
pada Gambar 3. Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa
sepuluh kecamatan di lokasi penelitian memiliki
curah hujan efektif dengan karakteristik 5 bulan
kering dan 7 bulan basah dalam waktu satu tahun.
Bulan basah dimulai dari bulan Oktober hingga
April, sedangkan bulan kering dari bulan Mei sampai
September. Sepuluh kecamatan tersebut adalah
Cangkuang, Cilengkrang, Cimaung, Kutawaringin,
Pacet, Pangalengan, Paseh, Pasirjambu, Rancabali
dan Soreang. Sisanya mengalami 6 bulan basah dan
6 bulan kering dalam waktu satu tahun, dengan bulan
basah dimulai pada bulan November.
Nilai evapotranspirasi potensial dihitung berdasarkan data klimatologi yang didapat dari Stasiun
Bandung, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4
berikut ini.
Berdasarkan wawancara, petani biasanya
menetapkan awal tanam/musim pada awal Oktober
(Oktober 1). Dari analisis neraca air di lokasi
penelitian sebagaimana dapat dilihat pada Gambar
5, ketersediaan air hujan pada bulan Oktober tidak
mencukupi kebutuhan air, sehingga perlu dilakukan
penggeseran awal tanam/musim dari Oktober 1 (awal
Oktober) ke Oktober 2 (pertengahan Oktober) atau
bahkan ke November 1 (awal November). Hasil
rekomendasi pola tanam berdasarkan analisi neraca
airnya dapat dilihat pada Tabel 1.
32
Dwiratna N.P.S., Nawawi, G. dan Asdak, C.
Arjasari
Baleendah
Cangkuang
Cicalengka
Cikancung
Cilengkrang
Cileunyi
Cimaung
Cimenyan
Ciparay
Ibun
Kertasari
Kutawaringin
Nagreg
Pacet
Pangalengan
Paseh
Pasirjambu
Rancabali
Soreang
250
200
150
100
50
0
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Agt
Sep
Okt
Nov
Des
Gambar 3. Curah hujan efektif lokasi penelitian
4.50
4.00
Eto (mm/hari)
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00
0.50
0.00
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Bulan
Gambar 4. Evapotranspirasi Potensial
Gambar 5. Neraca Air Lahan Kering di Lokasi Penelitian
Ags
Sep
Okt
Nov Des
33
Analisis Curah Hujan dan Aplikasinya dalam Penetapan Jadwal dan Pola Tanam Pertanian Lahan Kering
Tabel 1. Rekomendasi Pola Tanam Lahan Kering Kabupaten Bandung
Kecamatan
Rekomendasi Pola Tanam
Jadwal Tanam
MT1
MT2
MT3
Keterangan
Arjasari
Jagung manis/Jagung pipil - Kacang Tanah/Jagung
manis/Jagung pipil/Ubi Jalar
Okt 2
Jan 1
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Baleendah
Padi ladang/Jagung - jagung pipil/Jagung Manis
Okt 2
Feb 2
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Kacang Merah - Jagung Manis - Jagung Manis
Okt 2
Des 1
Cangkuang
cabe/jagung – jagung/ubi jalar
Okt 1
Feb 1
Cicalengka
jagung manis/jagung pipil/kacang merah – jagung
manis/jagung pipil
jagung manis – jagung manis/kacang tanah/ubi jalar
Nov 1
Jan 1
Okt 2
Jan 1
kacang merah - jagung manis – jagung manis
Okt 1
Nov 1
kentang – jagung pipil
Okt 1
Jan 1
Padi ladang/Jagung - Jagung
Okt 2
Feb 2
bayam – sosin –kubis
Okt 1
Nov 2
jagung manis – jagung manis/kacang tanah/ubi jalar
Okt 2
Jan 1
kacang merah – jagung pipil
Okt 1
Des 2
jagung manis – jagung manis/kacang tanah/ubi jalar
Okt 1
Jan 1
jagung pipil –kacang tanah/ubi jalar
Okt 1
Feb 1
kacang merah – jagung manis – jagung manis
Okt 1
Nov 2
Cimenyan
kentang – kubis/cabe/tomat/bawang merah
Okt 1
Jan 2
Ciparay
padi ladang – jagung
Okt 1
Feb 1
jagung– jagung/kacang tanah/bengkuang
Okt 2
Jan 2
bawang merah– jagung/kacang tanah/bengkuang
Okt 2
Feb 1
jagung manis/jagung pipil – jagung manis/jagung
pipil/ubi jalar/bawang merah/Singkong
kentang/bawang merah/jagung pipil/jagung manis
– kubis/jagung manis/jagung pipil/wortel/bawang
merah
jagung pipil/jagung manis – jagung manis/toma
Okt 2
Jan 2
Okt 2
Feb 1
Okt 1
Feb 1
kacang panjang – tomat/jagung manis/jagung pipil
Okt 1
Jan 1
cabe/jagung manis/jagung pipil – jagung manis/jagung pipil/tomat
kacang merah – jagung manis/jagung pipil
Okt 2
Jan 1
Okt 2
Des 1
cabe/jagung manis/jagung pipil – jagung manis/jagung pipil/tomat
kacang merah – jagung manis – jagung manis
Okt 1
Jan 1
Okt 1
Nov 1
kentang – kubis/cabe/tomat/bawang merah
Okt 1
Feb 1
bawang merah – cabe
Okt 1
Jan 1
jagung manis/jagung pipil – ubi jalar/jagung manis/
jagung pipil/singkong
jagung manis/jagung pipil/tomat – jagung manis/
jagung pipil/cabe
Okt 1
Feb 1
Okt 1
Feb 1
buncis - jagung manis/jagung pipil
Okt 1
Jan 1
sawi/pakcoy - tomat/jagung manis/jagung pipil/ubi
jalar
Okt 1
Des 1
jagung manis/jagung pipil/buncis/tomat – jagung
manis/jagung pipil
buncis - jagung manis/jagung pipil
Okt 1
Feb 1
Okt 1
Jan 1
sawi/pakcoy - buncis - jagung manis
Okt 1
Des 1
jagung – jagung
Okt 1
Feb 1
pakcoy – sosin – jagung manis
Okt 1
Des 1
Cikancung
Cilengkrang
Cileunyi
Cimaung
Ibun
Kertasari
Kutawaringin
Nagreg
Pacet
Pangalengan
Paseh
Pasir Jambu
Rancabali
Soreang
Feb 2
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jan 1
Tumpang gilir kacang merah
dan jagung manis
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jan 2
Feb 1
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Feb 1
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Jagung pipil panen awal atau
tidak kering dilahan
Feb 1
Feb 1
Dwiratna N.P.S., Nawawi, G. dan Asdak, C.
SIMPULAN
Simpulan yang dapat diambil dari penelitian ini
adalah: Aplikasi metode stokastik curah hujan bulanan
dapat digunakan untuk membangkitkan data hujan
bulanan sintetik yang memiliki karakteristik yang
tidak jauh berbeda dengan data historis. Berdasarkan
analisis data curah hujan histories dan sintetik
diketahui bahwa secara umum pola tanam lahan
kering di Kabupaten Bandung hanya dapat dilakukan
2 kali dalam setahun dan rata-rata bergeser mundur
antara 2 minggu hingga 1 bulan dari kebiasaan petani
setempat (dari Okt 1 ke Okt 2 atau Nov 1)
UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini merupakan penelitan kompetitif
strategis nasional yang dibiayai oleh Dana Dipa
Universitas Padjadjaran. Untuk itu penulis mengucapkan terimakasih.
DAFTAR PUSTAKA
Asdak, Chay. 1995. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah
Aliran Sungai. Gadjah Mada University Press.
Lembaga Ekologi Universitas Padjadjaran.
Bandung.
Boughton, W. C. 1999 A daily rainfall generating
model for water yield and lood studies. Report
99/9, CRC for Catchment Hydrology, Monash
University, Melbourne, 21pp.
Buishand, T.A. 1978, Some remarks on the use of
daily rainfall models, Journal of Hydrology,
36, pp. 295-308
Chapman, T.G. 1997, Stochastic models for daily
rainfall in the Western Paciic, Mathematics
and Computers in Simulation, 43, pp. 351358.
Hatmoko, Waluyo. 2001. Penerapan Metode ThomasFiering untuk Peramalan Debit Aliran Sungai
Cimanuk di Bendung Rentang. Prosiding PIT
XVIII HATHI. Malang
Manan, S. 1978. Kaidah dan Pengertian Dasar
Manajemen Daerah Aliran Sungai. Penerbit
IPB Press. Bogor.
Philip B. Bedient, Wayne C. Huber (Second Edition),
Hydrology and Floodplain Analysis, AddisonWesley Publishing Company.
34
Salas, J.W, 1988. Applied Modelling of Hidrologic
Time Series. Water Resources Publications.
Chelsea Michigan USA.
Sharma, A. & U. Lall 1999, A nonparametric approach
to daily rainfall simulation, Mathematics and
Computers in Simulation, 48, pp. 367-371.
Soewarno. 1995 Hidrologi: Aplikasi Metode Statistik
Untuk Analisa Data Jilid 2. Penerbit Nova.
Bandung.
Srikanthan R, Harrold, T.I., Sharma, A. & McMahon,
T.A. 2003, Comparison of two approaches
for generation of daily rainfall data,
MODSIM2003, Townsville, 14-17 July 2003,
pp. 106-111.
Srikanthan, R. 2004, Stochastic generation of daily
rainfall data using a nested model. 57th
Canadian Water Resources Association
Srikanthan, R. 2005, Stochastic generation of daily
rainfall using a nested transition probability
model. 29th Hydrology and Water Resources
Symposium, Engineers Australia, 20-23
February, 2005, Canberra
Srikanthan, R. & McMahon, T.A. 2001, Stochastic
generation of annual, monthly and daily
climate data: A review, Hydrology and Earth
System Sciences, 5(4), pp. 653-670.
Wang, Q.J. & Nathan, R.J. 2002 A daily and monthly
mixed algorithm for stochastic generation
of rainfall time series. Hydrology and Water
Resources Symposium, Melbourne, 20-23
May 2002.
Wilson, E.B. & Hilferty, M.M. 1931, Distribution
of Chi-square. Proc. National Academy of
Science, 17, pp. 684-688.
Wiyono. A. 1992. Simulation of Hydropower
Generation for The Citarum Multi-Reservoir
System Using Synthetic Flow. Memorian
Uiversity of newloundland. Newfoundland
Canada.
Woolhiser D.A. 1992, ‘Modeling daily precipitationprogress and problems’. In: A.T. Walden
and P. Guttorp (Editors), Statistics in the
environmental and earth sciences. Edward
Arnold, London, U.K., 306 pp.