digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

COVER Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

BAB 1 Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

BAB 2 Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

BAB 3 Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

BAB 4 Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

BAB 5 Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

PUSTAKA Siti Azizah
PUBLIC Rita Nurainni, S.I.Pus

Penelitian ini membahas mengenai penentuan nilai ambang batas curah hujan empiris yang dapat membedakan kejadian banjir di Daerah Aliran Sungai (DAS) dan Daerah Tangkapan Air (DTA) di wilayah Indonesia. Pertama, indeks yang merepresentasikan curah hujan wilayah di DAS dibangun dari data curah hujan near real-time Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP-NRT). Indeks ini didefinisikan sebagai hasil perkalian dua indeks yang merepresentasikan curah hujan anteseden, yang merupakan hasil akumulasi curah hujan pada periode waktu yang sebanding dengan time of concentration, serta curah hujan aktual (24-jam) yang merupakan curah hujan observasi pada tanggal kejadian banjir. Indeks tunggal yang dihasilkan dari perhitungan ini disebut sebagai Flood Triggering Rainfall Index (FTRI), indeks ini dibandingkan dengan frekuensi dan magnitudo kejadian banjir untuk mendapatkan nilai ambang batas indeks berdasarkan nilai empirical cumulative distribution function. Ditemukan bahwa untuk DAS dengan ukuran relatif besar memiliki nilai ambang batas persentil ke-10 (FTRI10), sedangkan persentil ke-25 (FTRI25) untuk DAS yang berukuran lebih kecil. Selain itu, kejadian banjir ekstrem diidentifikasi dengan menggunakan nilai ambang batas yang lebih tinggi yaitu, FTRI90. Nilai ambang batas indeks ini telah dievaluasi dengan menghitung metrik sensitivity, specificity, dan efficiency untuk beberapa DAS dan DTA. Meskipun menggunakan jumlah kasus kejadian banjir yang masih terbatas, hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai ambang batas curah hujan yang ditentukan oleh FTRI berpotensi memiliki manfaat untuk menganalisis peluang kejadian banjir.