3.4 Pelaksanaan Penelitian
Setelah data-data social dan teknis diperoleh, kemudian dilakukan analisis data. Analisis data meliputi:
1. Analisis teknis
Setelah didapat debit minimum dan maksimum air sungai, profil memanjang dan melintang sungai, maka akan dapat dianalisa debit banjir
rencana dengan perbandingan metode HSS, HEC-HMS, dan HEC-RAS, sehingga dapat disimpulkan kapasitas pengendalian banjir pada sungai
seikambing. 2.
Analisis non teknis Hasil yang diperoleh dari analisis data dan pengamatan lokasi dilapangan
maka dapat bermanfaat untuk perencanaan bangunan air sebagai upaya alternatif pengendalian banjir secara structural pada daerah aliran sungai
Sei Seikambing,
3.5 Variabel yang Diamati
Variabel yang diamati pada studi penelitian tugas akhir ini adalah, sebagai berikut:
Kecepatan aliran aiar sungai seikambing.
Kedalaman permukaan sungai pada aliran sungai seikambing.
Potensi banjir dari sungai sebagai analisa upaya pengendalian banjir secara
structural pada daerah aliran sungai Seikambing.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
ANALISA DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Hidrologi Sungai
Masih sering terjadinya banjir di Sungai Deli, kemungkinan besar sungai tersebut telah mengalami penurunan fungsi dan telah terjadi kerusakan pada
daerah catchment area atau DAS Deli yang meliputi kerusakan hutan atau adanya perubahan tata guna lahan. Untuk itu pada analisa hidrologi dalam studi ini
diperlukan adanya inventarisasi kondisi sungai dan perhitungan banjir rencana dibeberapa titik pengamatan dengan beberapa metode yang telah banyak
digunakan di Indonesia. Untuk mendapatkan distribusi curah hujan di seluruh daerah aliran Sungai, maka di berbagai tempat pada suatu daerah aliran sungai
tersebut dipasang alat pengukur curah hujan daerah.
4.1.1 Data Stasiun Curah Hujan
Dalam kaitannya dengan sumberdaya air, hidrologi mempunyai peranan yang sangat penting. Salah satu factor yang berperan adalah data hidrologi, kita
dapat mengetahui besarnya debit rencana sebagai dasar perencanaan bangunan air. Adapun aspek hidrologi yang perlu dikaji pertama-tama adalah curah hujan
daerah rata-rata harian maksimum.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Data Curah Hujan Stasiun Pancur Batu
PELAYANAN JASA INFORMASI KLIMATOLOGI DATA CURAH HUJAN BULANAN
LOKASI PENGAMATAN STASIUN : PANCUR BATU
CURAH HUJAN TAHUN
JAN FEB
MAR APR
MEI JUN
JUL AGU
SEP OKT
NOV DES
2004
66 148
262 169
141 207
230 271
835 647
137 167
2005
265 91
88 50
387 98
305 202
179 140
244 153
2006 35
59 56
50 104
76 33
176 182
351 99
128
2007 123
24 25
82 136
67 56
54 128
300 152
115
2008 98
41 119
91 148
66 225
101 256
226 520
366
2009 95
188 387
252 450
232 148
316 358
479 313
190
2010 395
13 288
115 169
164 207
158 73
205 481
193
2011 114
15 153
93 190
159 282
195 486
285 291
2012 139
79 136
297 474
83 272
217 257
323 328
195
2013 177
366 171
123 373
136 190
308 298
419 169
432
2014 36
28 62
114 186
93 134
341 279
440 211
366
Sumber: Stasiun Klimatologi Sampali Medan 4.1.2 Data Curah Hujan Harian Maksimum
Stasiun curah hujan yang ada didalam daerah aliran Sungai Deli DAS Deli dan sekitarnya adalah stasiun hujan dibawah pengelolahan Badan Meteorologi dan
Geofisika BMG. Curah hujan harian maksimum dari Badan Meteorologi dan Geofisika BMG tersedia data curah hujan harian maksimum sejak beberapa
tahun terakhir hingga tahun 2014. Dari stasiun curah hujan yang ada tercatat stasiun yang tersedia data curah hujan harian maksimum yang runtut dan
memadai yaitu stasiun Pancur Batu. Data curah hujan bagian harian maksimum dari stasiun tersebut dapat dikemukakan sebagai berikut Tabel 4.2.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Data Curah Hujan Harian Maksimum Stasiun Pancur Batu mm. TAHUN
CH MAKS 24 JAM mm 2004
261
2005
172
2006
103
2007
96
2008
160
2009
269
2010
190
2011
166
2012
218
2013
231
2014
163
Sumber : BMKG
4.1.3 Data Karakteristik DAS Daerah Aliran Sungai
Pelaksanaan inventarisasi kondisi sungai dilakukan melalui penelusuran sungai yang menghasilkan gambaran umum panjang sungai dan jumlah jembatan yang
menyilang sungai dan bangunan sungai lainnya. Gambaran panjang sungai :
Dari bangunan Medan Flood Way sd pertemuan Sungai Babura = 9.507,7 m Dari pertemuan Sungai Babura sd pertemuan Sungai Sikambing = 5.313,5 m
Dari pertemuan Sungai Sikambing sd muara Sungai Deli = 21.127 m
----------------------- Panjang sungai seluruhnya
= 35.948,2 m
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Daerah Aliran Sungai Sungai Sei Sikambing
Universitas Sumatera Utara
Adapun karakteristik daerah tinjauan penelitian berada pada daerah jembatan yang menyilang di daerah Deli serdang dengan beberapa permasalahan seperti:
kemiringan lereng dikawatirkan terlalu curam dan akan rawan longsor
pada tempat-tempat yang tidak diberi pelindung tebing. Kemiringan dasar sungai terlalu curam, Pada ruas ini diperlukan pembebasan tanah yang
cukup untuk penambahan lebar penampang sungai.
Diperlukan perkuatan tanggul dengan memasang bronjong ataupun revetment dari beton yang dibagian bawahnya diperkuat dengan tiang
pancang sebagai pondasinya.
Khusus untuk ruas sungai daerah sekitar muara sampai 10 km ke hulu diperlukan pengerukan dasar sungai karena telah terjadi pengendapan yang
cukup besar, dan juga normalisasi penampang sungai.
Banyak terjadi penggundulan hutan di daerah Cacthment Area sungai Seikambing yang mengakibatkan air tidak banyak yang bisa ditahan di
daerah hulu
.
Universitas Sumatera Utara
Foto 1. Alat Pengukur Debit Aliran Curentmeter
Foto 2. Pengamatan Lokasi dengan Bantuan GPS 1
Universitas Sumatera Utara
s
Foto 2. Pengukuran Kedalaman Sungai
Foto 4. Pengukuran Debit Sungai dengan Curentmeter
Universitas Sumatera Utara
Foto 5. Pengukuran Tepi Sungai dengan Bak Ukur
F
oto 6. Pengukuran Cross section dan Long Section Sungai dengan Theodolite
Universitas Sumatera Utara
4.1.4 Data Tata Guna Lahan
Daerah Studi merupakan daerah urban, persawahan, ladang, perkebunan, daerah rawa dan daerah terbuka. Sedangkan daerah urban meliputi daerah perkampungan,
daerah perkantoran dan perdagangan serta daerah industri dan berkonsentrasi di dalam kota Intipusat Medan dan sepanjang 2 jalur jalan yaitu jalan Nasional dan
jalan Masyarakat, dimana membentang dari sisi Utara ke Selatan dan Timur ke Barat dari Kota Medan pusat. Disamping itu pemukiman baru bertambah di
beberapa tempat di luar kota pusat Medan. Sebagian besar sawah dan daerah Rawa menyebar meliputi daerah dataran rendah sungai Deli dan Serdang, dan
daerah persawahan juga terdapat dibagian Barat Daya bagian wilayah dari kota Medan, sebagian besar Perkebunan. Jenis tanaman perkebunan terdiri dari karet,
kelapa sawit, tembakau, tebu, kelapa dan kopi.
4.1.5 Rating Curve Debit
Dalam perencanaan dan perhitungan bangunan air, hidrologi merupakan bagian dari analisis yang amat penting, dari sini dapat dianalisis besaran-besaran
nilai ekstrim yang terjadi baik itu debit terkecil maupun yang terbesar, karena banyak perhitungan teknis bangunan-bangunan yang didasarkan atas frekuensi
nilai-nilai tertentu dari peristiwa-peristiwa ekstrim. Pada setiap tinggi air salurannya kita ukur F dan V, maka didapatkan nilai
besaran Q pada tinggi air masing-masing. Grafik yang menggambarkan hubungan antara tinggi air dan besarnya pengaliran itu disebut rating curve. Juga grafik yang
menggambarkan hubungan antara tinggi air dan volume air di dalam sebuah aliran adalah suatu rating curve.
Universitas Sumatera Utara
Rumus Pengaliran dalam suatu aliran terbuka ialah: Q = F.V
Dimana Q
= Besarnya Pengaliran m
3
detik F
= Luas basah potongan melintang saluran m
2
V =
Kecepatan air rata-rata mdetik Dari pengukuran tinggi air dan debit sebuah Sungai Sei Sikambing didapat daftar
sebagai berikut:
Tabel 4.3 Data Tinggi Muka Air dan Debit Aliran Sungai Sei Sikambing
Tinggi air H dalam meter 0,5
0,8 1,2
1,7 2,1
Debit Q dalam m
3
det 1,1
2,8 3,0
3,4 5,6
6,1 Sumber: Perhitungan
Pengukuran tinggi air hanya dilakukan sampai tinggi air 2,1 meter. Di musim hujan tinggi air dapat mencapai 3,00 meter. Karena itu perlu dibuatkan
lengkung teoritis untuk keperluan ekstrapolasi tinggi air dan debit, untuk itu terlebih dahulu perlu diketahui apakah ada korelasi antara tinggi air dan debit.
a Cara Korelasi
Untuk menggunakan cara korelasi dipakai rumus: Q
= a.H
n
+ b ambil logaritmanya -log Q-b
= log a + n.log H
atau: Y
= A + n.X
X͞ =
0,185 = 0,036 ӯ
= 2,125 = 0,424
Angka Korelasi r =
, √ ,
,
= 0,928199
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Analisa Perhitungan Angka Korelasi pada Rating Curve
X= log H Q-1,2
Y= logQ-1,2 X-X͞
y- ӯ
X-X͞ y-ӯ X-X͞
2
y- ӯ
2
-0.3 1.6
0.2 -0.336
-0.224 0.075264 0.112896 0.050176 -0.09
1.8 0.25
-0.126 -0.174 0.021924 0.015876 0.030276
0.07 2.2
0.34 0.034
-0.084 -0.00286
0.001156 0.007056 0.2
4.4 0.64
0.164 0.216
0.035424 0.026896 0.046656 0.3
4.9 0.69
0.264 0.266
0.070224 0.069696 0.070756 0.18
2.12 0.19998
0.22652 0.20492
Sumber: Hasil Perhitungan Angka korelasi r sangat mendekati 1 satu, maka antara H dan Q terdapat korelasi
baik.
σ
x =
√
,
= 0,05663
σ
y =
√
,
= 0,05123
σ σ
= 0,9046 R
yx
= 0,928199 x 0,9046 = 0,8396 Y -
0,424
= 0,8396 X – 0,036
Y = 0,8396X + 0,0302256; 0,0302256 adalah log 1,072
Jadi: log Q – 1,2 = 0,8396 log H + log 1,072
Persamaan lengkung teoritis menjadi : Q = 1,072H
0,8396
+ 1,2 …………………………………………...1
Persamaan 1 dapat juga kita selesaikan dengan metoda kuadrat terkecil dan kita dapatkan:
A = 0,0303 ; maka a = 1,072
n = 0,8396 Persamaan lengkung teoritis menjadi:
Q = 1,072 H
0,8396
+ 1,2
Universitas Sumatera Utara
b Cara kuadrat terkecil
Kalau lengkung teoritis kita dekati dengan parabola kuadrat terkecil, maka perhitungan menjadi sebagai berikut:
Tabel 4.5 Analisa Perhitungan Angka Kuadrat Terkecil pada Rating Curve
H Q
HQ H
2
H
2
Q H
3
H
4
1.1 0.5
2.8 1.4
0.25 0.7
0.125 0.0625
0.8 3
2.4 0.64
1.92 0.512
0.4096 1.2
3.4 4.08
1.44 4.896
1.728 2.0736
1.7 5.6
9.52 2.89
16.184 4.913
8.3521 2.1
5.6 11.76
4.41 24.696
9.261 19.4481
6.3 21.5
29.16 9.63
48.396 16.539
30.3459
Sumber:Hasil Perhitungan Persamaan parabola:
Q = a + b.H + c.H
2
Untuk mencari a,b, dan c kita dapatkan tiga persamaan: 21 = 6a + 6,3b + 9,63c
29,16 = 6,3a + 9,63b + 16,539c 48,396 = 9,63a + 16,539b + 30,3459c
Dari tiga persamaan itu kita dapatkan: a = 0,2776
b = 2,9361 c = 5,02
Persamaan parabola menjadi: Q =
0,2776 + 2,9361H + 5,02H
2
Universitas Sumatera Utara
Grafik 4.1 Diagram Korelasi Nilai X dan Y pada Rating Curves
Sumber: Hasil Perhitungan
4.2. Analisa dan Pembahasan Hidrologi dan Hidraulik Sungai
Untuk mendapatkan gambaran mengenai penyebaran hujan di seluruh daerah, di beberapa tempat dipasang alat penakar hujan. Pada daerah aliran yang kecil
kemungkinan hujan terjadi merata di seluruh daerah, tetapi tidak pada daerah aliran yang besar. Hujan yang terjadi pada daerah aliran yang besar tidak sama, sedangkan
pos-pos penakar hujan hanya mencatat hujan di suatu titik tertentu, sehingga akan sulit untuk menentukan berapa hujan yang turun di seluruh areal. Untuk itu
diperlukan metode untuk memperhitungkan hujan wilayah tersebut, cara ini berdasarkan rata-rata timbang weighted average. Masing-masing penakar
mempunyai daerah pengaruh yang dibentuk dengan menggambarkan garis-garis sumbu tegak lurus terhadap garis penghubung di antara pos penakar.
-0,4 -0,2
0,2 0,4
0,6 0,8
1 1,2
1 2
3 4
5 Y= logQ-1,2
X= log H
Universitas Sumatera Utara
4.2.1 Analisa Distribusi Frekuensi Curah Hujan
Frekuensi hujan adalah besarnya kemungkinan suatu besaran hujan disamai atau dilampaui. Sebaliknya, kala ulang return period adalah waktu
perkiraan di mana hujan dengan suatu besaran tertentu akan disamai atau dilampaui. Dalam hal ini kejadian tersebut tidak akan berulang secara teratur
setiap kala ulang tersebut, ada kemungkinan selama kurun waktu 10 tahun terjadi hujan 10-tahunan lebih dari satu kali, atau sebaliknya tidak terjadi sama sekali.
Metode yang dipakai ditentukan dengan melihat karakteristik distribusi hujan daerah setempat. Periode ulang yang akan dihitung pada masing
– masing metode adalah untuk periode ulang 5, 10, 25 tahun. Dalam tugas akhir ini akan
digunakan beberapa distribusi frekuensi yang banyak digunakan dalam bidang hidrologi, yaitu:
1. Distribusi Normal 2. Distribusi Log Normal
3. Distribusi Log Pearson Type III 4. Distribusi Gumbel
Data curah hujan yang tersebut diatas dianalisa dengan menggunakan bantuan perhitungan sofware manual Excel.
4.2.2 Pemilihan Distribusi Frekuensi Curah Hujan
Pemilihan metode perhitungan hujan rancangan ditetapkan berdasarkan parameter dasar statistiknya. Untuk menentukan metode yang sesuai, maka terlebih
dahulu harus dihitung besarnya parameter statistik yaitu nilai rata-rata, standart
Universitas Sumatera Utara
n X
= X
n 1
= i
i
deviasi, koefisien kepencengan skewness atau Cs, dan koefisien kepuncakan kurtosis atau Ck. Berikut merupakan perhitungan frekuensi curah hujan.
a. Distribusi Probabilitas Gumbel
Jika data hujan yang dipergunakan dalam perhitungan adalah berupa sampel populasi terbatas, maka perhitungan hujan rencana berdasarkan Distribusi
Probabilitas Gumbel adalah:
Sumber: Hasil Perhitungan
Harga rata-rata
X
X
= 203011
X
= 184,5 mm
Tabel 4.6 Perhitungan Parameter Statistik
TAHUN CH MAKS 24 JAM
mm X͞
Xi - X͞ Xi - X͞ ²
2004
261 184.50
76.07 5787.23
2005
172 184.50
-12.69 161.04
2006
103 184.50
-81.86 6701.65
2007
96 184.50
-88.12 7765.24
2008
160 184.50
-24.38 594.26
2009
269 184.50
84.98 7222.21
2010
190 184.50
5.84 34.08
2011
166 184.50
-18.15 329.36
2012
218 184.50
33.93 1151.58
2013
231 184.50
46.00 2115.77
2014
163 184.50
-21.63 467.75
Jumlah
2030 32330.18
Universitas Sumatera Utara
1 -
n X
- X
= Sd
n l
= i
2 i
Standart Deviasi S
Sd =
√
.
−
Sd = 56,85963165
Hitung Nilai Faktor Frekuensi K =
��
−
� �
Dengan jumlah data n = 10 maka didapat: = ,
= ,
Dengan periode ulang T = 5 Tahun di dapat
Tabel 4.7 reduce variate Yt
Periode Ulang T tahun Yt
2 0.3065
5 1.4999
10 2.2504
20 2.9702
25 3.1255
50 3.9019
100 4.6001
Sumber: Soemarto 1987
Universitas Sumatera Utara
�
= − ln {− ln
�
−
�
} = ,
Dengan Y
n
,S
n
, dan Y
t
yang sudah didapat diatas maka nilai K adalah; =
��
−
� �
=
, − ,
,
= ,
Dicoba untuk nilai hujan rencana periode ulang 5 tahun X
5
adalah; X
5
=
X
+ S x K = 2,9252 + 0,100449 x 1,0569 = 3,0313 mm Maka, nilai hujan rencana untuk periode ulang adalah:
Tabel 4.8 Hasil Perhitungan Hujan Rencana
Periode Ulang Hujan Rencana
2 173
5 245
10 290
20 333
25 342
50 388
100 430
Sumber: Hasil Perhitungan
B. Distribusi Probabilitas Normal
Distribusi normal atau kurva normal disebut pula distribusi Gauss. Fungsi densitas peluang normal PDF = Probability Density Function yang paling dikenal adalah
bentuk bell dan dikenal sebagai distribusi normal. Distribusi normal dapat dituliskan dalam bentuk rata
– rata dan simpangan bakunya, sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
n X
= X
n 1
= i
i
1 -
n X
- X
= Sd
n l
= i
2 i
Harga rata-rata
X
X
= 203011
X
= 184,5 mm
Standart Deviasi S
Sd =
√
.
−
Sd = 56,85963165
Hitung Nilai Faktor Frekuensi K
T
Nilai K
T
dihitung berdasarkan nilai T berdasarkan Table 4.7 : Table 4.9 Nilai K
T
berdasarkan Periode Ulang periode ulang, T tahun
K ᵀ
1.670 -0.25
2.000 2.500
0.25 3.330
0.52 4.000
0.67 5.000
0.84 10.000
1.28 20.000
1.64 50.000
2.05 100.000
2.33
Su
mber: Suripin 2004
Universitas Sumatera Utara
Hitung Hujan Rencana dengan Periode Ulang X
T
Perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T adalah:
Tabel 4.10
Perhitungan Nilai Hujan Rencana periode ulang, T
tahun K
ᵀ Xt
1.670 -0.25
2.9001 2.000
2.9252 2.500
0.25 2.9503
3.330 0.52
2.9774 4.000
0.67 2.9925
5.000 0.84
3.0096 10.000
1.28 3.0538
20.000 1.64
3.0899 50.000
2.05 3.1311
100.000 2.33
3.1592 Sumber: Suripin 2004
C. Distribusi Probabilitas Log Normal
Jika variabel acak Y = Log X terdistribusi secara normal, maka X dikatakan mengikuti distribusi Log normal. PDF Probability Density Function untuk
distribusi Log normal dapat dituliskan sebagai berikut :
=
�√ �
� [–
− �
�
�
�
] Y = Log X
Dimana : PX =
Peluang log normal X
= Nilai variat pengamatan
� =
Rata – rata nilai populasi Y
� =
Standar deviasi dari nilai variat Y
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.11 Perhitungan Distribusi Log Normal
X͞ log X
log X - log͞ X log X - log͞ X ²
2.9252 2.4159
0.1709 0.029197
2.9252 2.2351
-0.0100 0.000100
2.9252 2.0113
-0.2338 0.054640
2.9252 1.9840
-0.2611 0.068157
2.9252 2.2045
-0.0406 0.001649
2.9252 2.4305
0.1855 0.034400
2.9252 2.2795
0.0345 0.001188
2.9252 2.2210
-0.0240 0.000577
2.9252 2.3393
0.0943 0.008885
2.9252 2.3627
0.1176 0.013831
2.9252 2.2119
-0.0332 0.001103
24.6957
Sumber: Hasil Perhitungan Sehingga nilai X bagi setiap tingkat probabilitas dapat dihitung dari persamaan :
Sd G
X Log
Xt Log
Harga-harga G dapat diambil dari tabel hubungan antara koefisien skewness dengan kala ulang. Sedangkan Nilai Xt didapat dari anti log dari log Xt.
Tabel 4.12 Perhitungan Hujan Rencana Log Normal
periode ulang, T tahun Kᵀ
log X rencana X
1.670 -0.25
2.2322 171
2.000 2.2451
176 2.500
0.25 2.2579
181 3.330
0.52 2.2718
187 4.000
0.67 2.2795
190 5.000
0.84 2.2882
194 10.000
1.28 2.3108
205 20.000
1.64 2.3293
213 50.000
2.05 2.3504
224 100.000
2.33 2.3648
232
Sumber: Hasil Perhitungan
Universitas Sumatera Utara
D. Distribusi Probabilitas Log Pearson Type lll
Secara sederhana fungsi kerapatan peluang distribusi Pearson Type III ini mempunyai persamaan sbagai berikut :
Log = log
�
̅̅̅̅̅̅̅ + .
�
log
�
̅̅̅̅̅̅̅ =
∑ log
�
�
= √
log
�
−log −
� = � � � �
=
∑ log
�
−log −
−
�
Dimana : K
T
= Koefisien frekuensi
S
i
= Standar deviasi nilai variat
C
s
= Koefisien kemencengan
Berikut ini langkah – langkah penggunaan distribusi Log-Pearson Tipe III :
- Ubah data ke dalam bentuk logaritmis, X = Log X - Hitung harga rata
– rata - Hitung harga simpangan baku
- Hitung koefisien kemencengan
- Hitung logaritma hujan atau banjir dengan periode ulang T
Universitas Sumatera Utara
log X - log͞ X log X - log͞ X ²
log X - log͞ X ³ log X - log͞ X ⁴
0.1709 0.029197
0.004988862 0.00085244939
-0.0100 0.000100
-0.000001003 0.00000001004
-0.2338 0.054640
-0.012772306 0.00298555975
-0.2611 0.068157
-0.017793656 0.00464536934
-0.0406 0.001649
-0.000066950 0.00000271854
0.1855 0.034400
0.006380196 0.00118334673
0.0345 0.001188
0.000040943 0.00000141115
-0.0240 0.000577
-0.000013877 0.00000033349
0.0943 0.008885
0.000837566 0.00007895121
0.1176 0.013831
0.001626645 0.00019130385
-0.0332 0.001103
-0.000036628 0.00000121641
0.213728 -0.016810209
0.00994266988 S.dev
Cs Ck
56.85963165 -17.22569208
1.455487722
Sumber: Hasil Perhitungan
Tabel 4.14 Data K
T
pada Periode Ulang
periode ulang, T tahun Kᵀ
1.670 -0.25
2.000 2.500
0.25 3.330
0.52 4.000
0.67 5.000
0.84 10.000
1.28 20.000
1.64 50.000
2.05 100.000
2.33
Sumber: Suripin 2004
Tabel 4.13 Perhitungan Distribusi frekuensi Log Person Type 3
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.15 Data Perhitungan Periode Ulang dengan Probability
Sumber: Hasil Perhitungan 4.2.3 Uji Kecocokan Goodness of Fittest Test
Pemeriksaan uji kesesuaian distribusi ini dimaksudkan untuk mengetahui suatu kebenaran hipotesa distribusi frekuensi. Dengan pemeriksaan uji ini akan diketahui :
1. Kebenaran antara hasil pengamatan dengan model distribusi yang diharapkan atau yang diperoleh secara teoritis.
2. Kebenaran hipotesa diterimaditolak.
Adapun pemeriksaanpengujian dstribusi frekuensi dipakai dengan 2 metode sebagai berikut :
4.2.3a Uji Vertikal dengan Metode Chi Square
Uji chi kuadrat digunakan untuk menguji simpangan secara vertikal apakah distribusi pengamatan dapat diterima oleh distribusi teoritis. Perhitungannya
dengan menggunakan persamaan Shahin, 1976 : 186 :
periode ulang, T tahun
Kᵀ log X
X probability
1.670 -0.25
2.2322 171
99.01 2.000
2.2451 176
50.00 2.500
0.25 2.2579
181 20.00
3.330 0.52
2.2718 187
10.00 4.000
0.67 2.2795
190 5.00
5.000 0.84
2.2882 194
4.00 10.000
1.28 2.3108
205 2.00
20.000 1.64
2.3293 213
1.00 50.000
2.05 2.3504
224 0.50
100.000 2.33
2.3648 232
0.10
Universitas Sumatera Utara
K i
Hit
EF OF
EF X
1 2
2
k n
EF
Jumlah kelas distribusi dihitung dengan rumus Harto, 181 : 80 : K = 1 + 3,22 log n
dimana : OF
= nilai yang diamati observed frequency EF
= nilai yang diharapkan expected frequency k
= jumlah kelas distribusi n
= banyaknya data Agar distribusi frekuensi yang dipilih dapat diterima, maka harga X
2
X
2 cr
. Harga X
2 cr
dapat diperoleh dengan menentukan taraf signifikasi dengan derajat
kebebasannya level of significant seperti yang disajikan pada tabel berikut.
Data Curah Hujan Diurutkan dari Besar ke Kecil Tabel 4.16 Pengurutan Data Curah Hujan dari Besar ke Kecil
Xi mm Xi diurutkan dari besar ke kecil mm
261 269
172 261
103 231
96 218
160 190
269 172
190 166
166 163
218 160
231 103
163 96
Sumber: Hasil Perhitungan
Universitas Sumatera Utara
Menghitung Jumlah Kelas
Jumlah Data n = 10
Kelas Distribusi K
= 1 + 3,3 log n
= 1 + 3,3 log 10
= 4,3 ≈ 5 kelas
Menghitung Derajat Kebebasan Dk dan X
2 cr
.
Parameter p = 2
Derajat Kebebasan Dk = K - p + 1 = 5
– 2 + 1 = 2
Nilai X
2 cr
dengan Jumlah Data n = 10, α = 5 dan Dk = 2
Adalah = 5,9910
Tabel 4.17 Nilai Parameter Chi-Kuadrat Kritis, X²cr
uji satu sisi
dk α derajat kepercayaan
0,995 0,99
0,975 0,95
0,05 0,025
0,01 0,005
1 0.000039
0.00015 0.00098
0.00393 3.84
5.024 6.635
7.879 2
0.01 0.0201
0.0506 0.103
5.99 7.378
9.21 10.59
3 0.717
0.115 0.216
0.352 7.81
9.348 11.34
12.83 4
0.207 0.297
0.484 0.711
9.48 11.14
13.27 14.86
5 0.412
0.554 0.831
1.145 11.0
12.83 15.08
16.75
sumber: soewarno
Menghitung Kelas Distribusi
Kelas distribusi =
= , Interval Distribusi
Adalah: 20; 40; 60; 80
Presentasi 20
P
x
= 20 diperoleh T = 1P
x
=10,20 = 5 tahun
Presentasi 40 P
x
= 40 diperoleh T = 1P
x
=10,40 = 2,5 tahun
Universitas Sumatera Utara
Presentasi 60
P
x
= 60 diperoleh T = 1P
x
=10,60 = 1,67 tahun
Presentasi 80 P
x
= 80 diperoleh T = 1P
x
=10,80 = 1,25 tahun
Menghitung Interval Kelas
Distribusi Probabilitas Gumbel.
Dengan jumlah data n = 10 maka didapat nilai: Yn = 0,4952
Sn = 0,9497 Y
t
= -ln – ln
−
K =
�
−
� �
=
�
− , ,
Sehingga:
T = 5; Yt = 1,4999
maka K = 1,0579
T = 2,5; Yt = 0,6717 maka K = 0,1859
T = 1,67; Yt = 0,0907
maka K = -0,4259
T = 1,25; Yt = -0,4759 maka K = -1,0225
Nilai
X͞
= 518,5 S
= 0,1004
Universitas Sumatera Utara
Maka Interval Kelas: X
T
=
X͞
+ S x K = 518,5 + 0,1004 x K
Sehingga :
X
5
= 518,6062
X
2
= 518,5187
X
1,67
= 518,4572
X
1,25
= 518,3973
Tabel 4.18 Hasil Perhitungan Chi-Kuadrat Kritis
Kelas Interval
E
f
O
f
O
f
- E
f
�� − ��
�
��
1 129,6334
2 2
0,0 2
110,1277 - 129,6334 2
2 0,0
3 96,4425
– 110,1277 2
2 0,0
4 83,0980
– 96,4425 2
1 -1
0,5 5
83,0980 2
3 1
0,5 Σ
10 10
X
2
1,0
Sumber: Hasil Perhitungan Berdasarkan semua Distribusi Probabilitas memiliki nilai X
2
X
2 cr
, namun Distribusi yang di pilih dalam menganalisis seri data hujan adalah Distribusi
Gumbel.
Universitas Sumatera Utara
4.2.3b Metode Smirnov-Kolmogorof secara analitis
Pengujian distribusi probabilitas dengan Metode Smirnov-Kolmogorov dilakukan dengan langkah-langkah perhitungan sebagai berikut:
1. Urutkan data X
i
dari besar ke kecil atau sebaliknya. 2.
Tentukan peluang empiris masing-masing data yang sudah diurut tersebut PX
i
dengan rumus tertentu, rumus Weibull misalnya. PX
i
=
+ �
Keterangan rumus: n = jumlah data;
i = nomor urut data setelah diurut dari besar ke kecil atau sebaliknya 3.
Tentukan peluang teoritis masing- masing data yang sudah diurut tersebut P’X
i
berdasarkan persamaan distribusi probabilitas yang dipilih Gumbel, Normal, dan sebagainya.
4. Hitung selisih ΔP
i
antara peluang empiris dan teoritis untuk setiap data yang sudah diurutkan:
ΔP
i
= PX
i
– P’X
i
5. Tentukan apakah ΔP
i
ΔP kriti, jika ”tidak” artinya Distribusi Probabilitas yang dipilih tidak dapat diterima, demikian sebaliknya.
6. ΔP kritis .
Universitas Sumatera Utara
4.2.4
Debit Banjir Rencana
Debit banjir rencana adalah debit maksimum dari suatu sungai yang besarnya didasarkan kala ulang atau periode tertentu. Probabilitas atau kejadian
banjir untuk masa mendatang dapat diramalkan melalui analisis hidrologi dengan menerapkan metode statistik sesuai parameter hidrologi. Pengukuran debit aliran
sungai sei sekambingdilakukan dengan current meter alat ukur arus dilakukan dengan cara merawas tegak lurus terhadap penampang melintang sungai. Untuk
menentukan debit banjir rencana sudah seharusnya untuk mengukur debit normal aliran sungai, pada pengukuran debit normal pada aliran sungai sei sekambing
didapatkan debit sebesar:
Tabel 4.19 Analisa Perhitungan Debit Aliran Sungai dengan Current Meter
No Percobaan Jumlah bunyi menit Kecepatan v Luas A
Debit Q 1
Kanan 960
0,471 6 m
2
2,826 m
3
s 2
Tengah 1860
0,942 6 m
2
5,652 m
3
s 3
Kiri 1160
0,057 6 m
2
3,454 m
3
s Sumber: Perhitungan
Analisis debit banjir yang biasa dipakai yaitu Rasional dan Empiris. Perhitungan debit banjir metode Rasional hanya untuk mengetahui besarnya debit
maksimum puncak, tanpa menunjukan kronologis penaikan serta penurunan debit yang terjadi. Sementara itu metode Empiris yang disamping dapat
menunjukan besarnya debit puncak, cara ini juga dapat menggambarkan kronologis peningkatan dan penurunan debit seperti kondisi kenyataan. Dalam
tugas akhir ini akan digunakan Hidrograf satuan sintetis Nakayasu dan Hidrograf satuan sintetis Snyder sebagai metode Empiris.
Universitas Sumatera Utara
4.2.4a HSS Nakayasu
Nakayasu 1950 telah menyelidiki hidrograf satuan di Jepang dan memberikan seperangkat persamaan untuk membentuk suatu hidrograf satuan sebagai
berikut: 1.
Waktu kelambatan time lag, t
g
, rumusnya: t
g
= 0,4 + 0,058 x L; Untuk L 15 km
t
g
= 0,21 x L
0,7
untuk L 15 km 2.
Waktu puncak dan debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan sebagai berikut:
t
p
= t
g
+ 0,8 Tr 3.
Waktu saat debit sama dengan 0,3 kali debit puncak: T
0,3
= α x t
g
4. Waktu puncak
t
p
= t
g
+ 0,8 Tr 5.
Debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan sebagai berikut:\ Q
p
=
,
× � × ×
, ×
�
+
,
Keterangan rumus : t
g
= waktu kelembatan jam.
L = panjang sungai Km.
t
0,3
= waktu saat debit sama dengan 0,3 kali debit puncak jam.
1,5 t
0,3
= waktu saat debit sama dengan 0,3
2
kali debit puncak jam. α =
koefisien, nilainya antara 1,5 – 3,0.
t
p
= waktu puncak jam.
Q
p
= debit puncak jam.
A =
debit puncak m
3
det. T
f
= durasi hujan jam
R
o
= satuan kedalaman hujan mm
Universitas Sumatera Utara
Qm
3
dt dan rmm
0,8Tr
T
g
Q
p
Tr 0,3Q
p
0,3
2
Q
p
T
Gambar 4.2 HSS Nakayasu Sumber: Kamiana, I Made 2011
6. Bagian lengkung naik 0 t t
p
=
,
Dengan : Q = debit sebelum mencapai debit puncak m
3
det. t = waktu jam.
7. Bagian lengkung turun
Jika t
p
t t
0,3
= × ,
−
� ,
Jika t
0,3
t 1,5 t
0,3
= × ,
−
�
+ , ×
,
, ×
,
Jika t 1,5 t
0,3
= × ,
−
�
+ , ×
,
, ×
,
R
o
= 1mm
Universitas Sumatera Utara
Pada analisis sungai seikambing dengan luas sebesar 472 km
2
dengan panjang sungai utama L = 35,94 km. Hidrograf satuan DAS ini dengan model HSS
Nakayasu dan total hidrograf limpasan langsung jika pada DAS ini terjadi hujan jam-jaman berturut : 25mm, 50mm, dan 15mm.
o Hitung t
g,
T
r
, t
p
dan t
0,3
Untuk
t
g
= 0,4 + 0,058 x L untuk L 15 km
Maka perhitungannya:
t
g
= 0,4 + 0,058 x L = 0,4 + 0,058 x 35,94
= 2,48452 jam T
r
= 0,75 x t
g
= 0,75 x 2,48452 = 1,86339 jam
t
p
= t
g
+ 0,8 x T
r
= 2,48452 + 0,8 x 1,86339 = 3,975 jam
t
0,3
= α x t
g
= 2 x 2,48452 = 4,96904 jam
Q
p
=
,
× � × ×
, ×
�
+
,
=
,
× × ×
, × , + ,
= 21,27871 m
3
det.
Universitas Sumatera Utara
Hitung debit bagian lengkungan naik: 0 t T
p
Atau pada bagian 0 t 3,975 jam atau dibulatkan 0 t 4 jam
Hitung debit bagian lengkung turun t
p
t t
0,3
atau pada bagian 3,975 jam t 3,975 + 4,96 jam atau 3,975 t 8,935 atau dibulatkan 4 t 9 jam atau
t: 4 sd 9 jam.
Tabel 4.20 Perhitungan Debit HSS Nakayasu
Sumber: Hasil Perhitungan
Persamaan debit pada bagian turun: t
0,3
t 1,5 t
0,3
atau 8,935jam t 8,935+7,44 atau 8,935 t 16,375 atau dibulatkan: 9 t 16 atau 9 sd 16
jam.
Persamaan debit pada bagian turun: t 1,5 t
0,3
atau t 16,375 atau dibulatkan t 16, misalnya 18 jam.
T t0,3
Q Q25
Q50 Q15
0.500 4.969
2.6766 66.9142
133.8284 40.1485
1.000 4.969
5.3531 133.8284
267.6567 80.2970
2.000 4.969
10.7063 267.6567
535.3135 160.5940
3.000 4.969
16.0594 401.4851
802.9702 240.8911
3.975 4.969
21.2787 531.9678
1063.9355 319.1807
4.000 4.969
21.1502 528.7551
1057.5103 317.2531
5.000 4.969
16.5992 414.9793
829.9586 248.9876
6.000 4.969
13.0274 325.6854
651.3708 195.4112
7.000 4.969
10.2242 255.6054
511.2109 153.3633
8.000 4.969
8.0242 200.6051
401.2102 120.3631
9.000 4.969
6.3262 158.1548
316.3095 94.8929
10.000 4.969
5.3826 134.5646
269.1291 80.7387
11.000 4.969
4.5797 114.4931
228.9861 68.6958
12.000 4.969
3.8966 97.4154
194.8308 58.4492
13.000 4.969
3.3154 82.8850
165.7701 49.7310
14.000 4.969
2.8209 70.5220
141.0440 42.3132
15.000 4.969
2.4001 60.0030
120.0060 36.0018
16.000 4.969
2.0421 51.0530
102.1060 30.6318
17.000 4.969
1.7375 43.4380
86.8760 26.0628
18.000 4.969
1.4784 36.9588
73.9177 22.1753
19.000 4.969
1.2578 31.4461
62.8922 18.8677
20.000 4.969
1.0702 26.7556
53.5113 16.0534
Universitas Sumatera Utara
0,0000 5,0000
10,0000 15,0000
20,0000 25,0000
0,000 5,000
10,000 15,000
20,000 25,000
Grafik 4.2 Debit Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada Q
Universitas Sumatera Utara
0,0000 50,0000
100,0000 150,0000
200,0000 250,0000
300,0000 350,0000
0,000 5,000
10,000 15,000
20,000 25,000
Grafik 4.3 Debit Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada Q15
Universitas Sumatera Utara
0,0000 100,0000
200,0000 300,0000
400,0000 500,0000
600,0000
0,000 5,000
10,000 15,000
20,000 25,000
Grafik 4.4 Debit Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada Q25
Universitas Sumatera Utara
0,0000 200,0000
400,0000 600,0000
800,0000 1000,0000
1200,0000
0,000 5,000
10,000 15,000
20,000 25,000
Grafik 4.5 Debit Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada Q50
Universitas Sumatera Utara
0,0000 200,0000
400,0000 600,0000
800,0000 1000,0000
1200,0000
0,000 5,000
10,000 15,000
20,000 25,000
Grafik 4.6 Debit Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu pada Q, Q15,Q25, Q50
Universitas Sumatera Utara
4.2.4b HSS Snyder
Snyder 1938 mendapatkan dan mengembangkan hidrograf satuan DAS di Amerika Serikat yang berukuran 30 sampai 30.000 km
2
dengan menghubungkan unsure- unsur hidrograf satuan dengan karakteristik DAS akibat hujan 1 cm.
Unsur-unsur hidrograf satuan yang dimaksud adalah: o
Debit puncak Q
p
, m
3
dt. o
Waktu dasar T
b
jam. o
Durasi hujan t
r
, jam.
Karakteristik DAS yang dimaksud adalah: o
Luas DAS A,km
2
o Panjang aliran utama L, km.
o Jarak antara titik berat DAS dengan outlet yang diukur di sepanjang aliran
utama L
c
, km.
Gambar 4.3 Posisi L dan L
c
pada suatu DAS Sumber: Kamiana, I Made 2011
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Hidrograf satuan Snyder Standar t
p
= 5,5 t
r
Sumber:
Kamiana, I Made 2011
Gambar 4.5 Hidrograf satuan Snyder jika t
p
≠ 5,5 t
r
Sumber: Kamiana, I
Made 2011
Universitas Sumatera Utara
Pada analisis sungai seikambing dengan luas sebesar 24,27 ha dengan panjang sungai utama L = 1 km. Jarak antara outlet ke titik pada sungai yang terdekat
dengan titik pusat L
c
= 1 km. Hidrograf satuan DAS tersebut memiliki satuan jika durasi hujan tR = 12 jam; nilai C
t
= 2,5 dan C
p
= 0,4.
Hidrograf Satuan Snyder adalah sebagai berikut : 1.
Jika t
p
= 5,5 t
r
jam atau hidrograf satuan standar:
t
p
= 0,75 C
t
L x L
c 0,3
= 0,75 x 2,5 x 1x1
0,3
= 1,875 jam
t
r
= t
p
5,5 = 1,8755,5 = 0,34 jam
T
P
= 0,5 t
r
+ t
p
= 0,5 0,34 + 1,875 = 2,045 jam
q
P
= 2,75 x C
P
t
p
= 2,75 x 0,41,875 = 0,586 m
3
detikkm
2
cm
Q
P
= q
P
x A = 0,586 x 0,2427 = 0,1422 m
3
detikcm
T
b
= 72 +3 x t
P
= 72 + 3x 1,875 = 77,625 jam
W
75
= 1,22 x q
P
R
-1,08
= 1,22 x 0,586
-1,08
= 2,172 jam
W
50
= 2,14 x q
P
R
-1,08
= 2,14 x 0,586
-1,08
= 3,811 jam
Universitas Sumatera Utara
4.2.5 Pemodelan Kapasitas Pengendalian Banjir Sungai Sei Sekambing
Untuk pemodelan keadaan banjir digunakan data primerdata lapangan yang telah diolah sebelumnya menjadi data geometrik sungai dalam cross section,
long section, jarak tiap cross section,dan elevasi sungai,yang dipadu dengan debit grand total periode ulang yang diinput ke dalam software HEC-RAS maupun
HEC-HMS .
4.2.5a Analisa Pengendalian Banjir Sungai dengan Metode HEC-RAS
HEC-RAS merupakan program aplikasi untuk memodelkan aliran di sungai,River Analysis System RAS, dibuat oleh Hydrologic Engineering Center
HEC yang merupakan satuan kerja di bawah US Army Corps of Engineers USACE. HEC-RAS merupakan model satu dimensi aliran permanen maupun
tak-permanen steady and unsteady one-dimensional flow model.
Penggunaan Aplikasi HEC-RAS
Gambar 4.6. Layar utama HEC-RAS
langkah-langkah pemodelan dalam HEC-RAS, yaitu: 1 pembuatan sebuah project,
2 memasukkan data geometri sungai, data aliran,dan syarat batas aliran, 3 memasukkan data sedimen atau kualitas air,
Universitas Sumatera Utara
4 melakukan hitungan hidraulik, 5 menampilkan hasil hitungan dalam bentuk grafik,
6 menampilkan hasil hitungan dalam bentuk tabel.
Pembuatan File Project
Pilih menu File | New Project ….
Klik tombol Default Project Folder di kanan atas, klik tombol Create Folder
di sisi bawah layar, dan tuliskan nama
folder “Sederhana”.
Tuliskan judul Proje ct “Saluran lurus tampang trapesium” dan
nama f ile Project “sederhana” di tempat yang telah disediakan.
HEC-RAS akan menambahkan ekstensi .prj pada nama file Project tersebut.
Klik tombol OK pada layar konfirmasi. Gambar 4.7. Layar Konfirmasi HEC-RAS
Pengaturan Awal Program Pengaturan yang sebaiknya dilakukan antara lain Program Setup | Default
Project Folder,- Default Project Parameters | Expansion and Contraction Coef
…, serta Unit System. Unit System. Sistem satuan yang dipakai dalam HEC-RAS dapat
mengikuti sistem Amerika US Customary atau sistem internasional SI. Default satuan adalah US Customary.
Universitas Sumatera Utara
Untuk mengubahnya, klik pada menu Options | Unit System | System International Metric System. Pengubahan sistem satuan yang telah
ditetapkan pada suatu project, dari US Customary ke SI atau sebaliknya,
selalu dapat dilakukan dengan memakai menu Options | Convert Project Units.
Data sungai yang akan dihitung: o
Profil muka air aliran majemuk unsteady flow di sungai sepanjang 1000 m, o
Kemiringan dasar sungai 0.001, o
Kemiringan talud kanan dan kiri masing-masing 1:1. o
Koefisien Manning n = 0.03 o
Debit Q = 2,08 m 3
s dan 3,01 m 3
s o
Muka air berada 2 m di atas dasar sungai.
Gambar 4.8 Peta Sungai Sei Sekambing
Universitas Sumatera Utara
NOMOR PATOK
lebar sungai m
Station m Permukaan Sungai m
KEDALAMAN TINGGI
SUNGAI DINDING
a b
C SK.167
5.5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.58
0.000 SK.168
5.5 3.77
4.27 0.5
1.770 0.64
0.000 SK.169
5.3 3.72
4.22 0.5
1.720 0.65
0.000 SK.170
4.5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.44
0.000 SK.171
5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.45
0.000 SK.172
5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.55
0.000 SK.173
5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.8
0.000 SK.174
4 3.72
4.22 0.5
1.720 0.67
0.000 SK.175
4.5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.58
0.000 SK.176
5.4 3.72
4.22 0.5
1.720 0.78
0.000 SK.177
5 3.72
4.22 0.5
1.720 0.75
0.000 SK.178
6.2 3.72
4.22 0.5
1.720 0.56
0.000 SK.179
7 3.89
4.39 0.5
1.890 0.55
0.000 SK.180
6.3 3.64
4.14 0.5
1.640 0.52
0.000 SK.181
6 3.56
4.06 0.5
1.560 0.33
0.000 SK.182
4 3.52
4.02 0.5
1.520 0.63
0.000 SK.183
4.6 3.44
3.94 0.5
1.440 0.45
0.000 SK.184
5.5 3.4
3.9 0.5
1.400 0.67
0.000 SK.185
5.5 3.35
3.85 0.5
1.350 0.65
0.000 SK.186
5.3 3.27
3.77 0.5
1.270 0.55
0.000 SK.187
6 3.24
3.74 0.5
1.240 0.45
0.000 SK.188
6 3.19
3.69 0.5
1.190 0.56
0.000 22 PATOK
Tabel 4.21 Data Pengukuran Sungai Sumber: Hasil Pengukuran
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.9. Geometric Data Sungai Seikambing
Seluruh penggal saluran dari sisi geometri diwakili oleh 22 duapuluh dua data tampang lintang di setiap jarak penggalnya. Selang jarak antar tampang
cukup dekat untuk memperoleh ketelitian hasil hitungan yang baik. Data tampang lintang ini dapat diperoleh dengan menginput data pengukuran cross section pada
setiap tampang-tampang lintang di sepanjang aliran sungai yang di analisa.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.10. Cross section 22 tampang melintang sungai
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.11 Perspective Plot Geometric Data Sungai Seikambing pada Debit Puncak Qp
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.12 Perspective Plot Geometric Data Sungai Seikambing pada Debit 15mm Q15
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.13 Perspective Plot Geometric Data Sungai Seikambing pada Debit 25mm Q25
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.14 Perspective Plot Geometric Data Sungai Seikambing pada Debit 50mm Q50
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.15 Cross Section Geometric Data Sungai Seikambing pada Tampang SK.188 Hulu
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.16 Cross Section Geometric Data Sungai Seikambing pada Tampang SK.167 Hilir
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.17 Profile Plot Geometric Data Sungai Seikambing terhadap Qp, Q15, Q25 dan Q50
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.18 General Profile Plot
– Velocities pada Aliran Sungai Seisekambing terhadap debit aliran
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.19 Grafik Analisis Rating Curve pada Daerah Hulu Sungai SK.188
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.20 Grafik Analisis Rating Curve pada Daerah Hilir Sungai SK.167
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.22 Output Hasil Hitungan Rinci Sungai Seikambing
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.23 Analisa Muka Air Hasil Running HEC-RAS
Reach River
Sta Profile
Q Total
Min Ch
El W.S.
Elev E.G.
Elev Vel
Chnl Flow
Area Top
Width Froude
Chl m3s
m m
m ms
m2 m
deliserdang 188
Qp 0.13
1.2 1.19
0.03 5.13
6.91 0.01
deliserdang 188
Q15 1.94
1.9 1.93
0.18 11.1
9.15 0.05
deliserdang 188
Q25 3.24
3 3.03
0.14 23
12.5 0.03
deliserdang 188
Q50 6.47
4 4.03
0.16 39.8
19.5 0.04
deliserdang 187
Qp 0.13
1.2 1.19
0.02 5.59
7.11 0.01
deliserdang 187
Q15 1.94
1.9 1.93
0.17 11.6
9.23 0.05
deliserdang 187
Q25 3.24
3 3.03
0.14 23.6
12.4 0.03
deliserdang 187
Q50 6.47
4 4.03
0.16 40
19.5 0.04
deliserdang 186
Qp 0.13
1.2 1.19
0.03 5.15
6.87 0.01
deliserdang 186
Q15 1.94
1.9 1.92
0.18 11
9.04 0.05
deliserdang 186
Q25 3.24
3 3.03
0.14 22.8
12.3 0.03
deliserdang 186
Q50 6.47
4 4.03
0.17 39
19.5 0.04
deliserdang 185
Qp 0.13
1.2 1.19
0.03 4.22
5.79 0.01
deliserdang 185
Q15 1.94
1.9 1.92
0.21 9.13
7.56 0.06
deliserdang 185
Q25 3.24
3 3.03
0.17 19
10.2 0.04
deliserdang 185
Q50 6.47
4 4.03
0.19 33.5
19.5 0.05
deliserdang 184
Qp 0.13
1.2 1.19
0.03 4.15
5.73 0.01
deliserdang 184
Q15 1.94
1.9 1.92
0.22 8.99
7.47 0.06
deliserdang 184
Q25 3.24
3 3.03
0.17 18.7
10.1 0.04
deliserdang 184
Q50 6.47
4 4.03
0.2 32.8
19.5 0.05
deliserdang 183
Qp 0.13
1.2 1.19
0.04 3.04
4.23 0.02
deliserdang 183
Q15 1.94
1.9 1.92
0.29 6.75
5.95 0.09
deliserdang 183
Q25 3.24
3 3.03
0.22 14.9
9.26 0.05
deliserdang 183
Q50 6.47
4 4.03
0.23 28.7
19.5 0.06
deliserdang 182
Qp 0.13
0.6 1.2
1.19 0.1
1.31 5.55
0.06 deliserdang
182 Q15
1.94 0.6
1.9 1.91
0.32 6.12
7.58 0.11
deliserdang 182
Q25 3.24
0.6 3
3.03 0.19
17.3 11.8
0.05 deliserdang
182 Q50
6.47 0.6
4 4.03
0.19 33.5
19.5 0.05
deliserdang 181
Qp 0.13
0.5 1.2
1.18 0.09
1.37 4.63
0.06 deliserdang
181 Q15
1.94 0.5
1.9 1.91
0.32 6.07
7.57 0.11
deliserdang 181
Q25 3.24
0.5 3
3.03 0.19
16.8 11.5
0.05 deliserdang
181 Q50
6.47 0.5
4 4.02
0.21 31.3
19.2 0.05
deliserdang 180
Qp 0.13
0.5 1.2
1.18 0.17
0.74 2.26
0.1 deliserdang
180 Q15
1.94 0.5
1.9 1.89
0.51 3.83
5.76 0.2
deliserdang 180
Q25 3.24
0.5 3
3.02 0.25
13.1 10.1
0.07 deliserdang
180 Q50
6.47 0.5
4 4.02
0.25 26.3
18.5 0.07
Lanjutan Tabel 4.23 Analisa Muka Air Hasil Running HEC-RAS
deliserdang 179
Qp 0.13 0.6 1.2 1.17
0.22 0.58 1.89
0.13
Universitas Sumatera Utara
deliserdang 179 Q15 1.94 0.6 1.8 1.86
0.62 3.14 5.02
0.25 deliserdang
179 Q25 3.24 0.6 3
3.02 0.28
11.5 9.07 0.08
deliserdang 179 Q50 6.47 0.6
4 4.02
5.50E-05 0.29 22.7 15.39
deliserdang 178
Qp 0.13 0.6 1.2 1.16
9.60E-05 0.14 0.94
3.07 deliserdang
178 Q15 1.94 0.6 1.8 1.84 0.00032
0.41 4.71 7.1
deliserdang 178 Q25 3.24 0.6
3 3.02
3.10E-05 0.21 15.2 10.17
deliserdang 178 Q50 6.47 0.6
4 4.02
3.10E-05 0.24 26.8 15.19
deliserdang 177
Qp 0.13 0.8 1.2 1.16
0.00026 0.19 0.67
2.94 deliserdang
177 Q15 1.94 0.8 1.8 1.83 0.00041
0.45 4.31 7.07
deliserdang 177 Q25 3.24 0.8
3 3.02
3.30E-05 0.22 14.9 10.17
deliserdang 177 Q50 6.47 0.8
4 4.02
3.50E-05 0.24
27 17.24
deliserdang 176
Qp 0.13 0.8 1.1 1.14
0.00041 0.22 0.58
2.83 deliserdang
176 Q15 1.94 0.8 1.8 1.8
0.00049 0.48 4.08
7.03 deliserdang
176 Q25 3.24 0.8 3
3.02 3.30E-05
0.22 14.8 10.16 deliserdang
176 Q50 6.47 0.8 4
4.02 3.50E-05
0.24 27
17.22 deliserdang
175 Qp
0.13 0.6 1.1 1.13 0.00015
0.16 0.81 2.88
deliserdang 175 Q15 1.94 0.6 1.8 1.78
0.00045 0.46 4.22
7.03 deliserdang
175 Q25 3.24 0.6 3
3.01 3.20E-05
0.21 15.1 10.16 deliserdang
175 Q50 6.47 0.6 4
4.01 3.40E-05
0.24 27.2 17.2
deliserdang 174
Qp 0.13 0.7 1.1 1.11
0.00028 0.2
0.65 2.78
deliserdang 174 Q15 1.94 0.7 1.7 1.74
0.00061 0.51 3.82
6.97 deliserdang
174 Q25 3.24 0.7 3
3.01 3.20E-05
0.22 15
10.16 deliserdang
174 Q50 6.47 0.7 4
4.01 3.50E-05
0.24 27.1 17.17 deliserdang
173 Qp
0.13 0.8 1.1 1.09 0.00105
0.29 0.45 3.12
deliserdang 173 Q15 1.94 0.8 1.7 1.72
0.00049 0.48 4.01
6.9 deliserdang
173 Q25 3.24 0.8 3
3.01 2.80E-05
0.21 15.6 10.24 deliserdang
173 Q50 6.47 0.8 4
4.01 3.20E-05
0.23 27.7 17.16 deliserdang
172 Qp
0.13 0.6 1.1 1.08 0.00022
0.18 0.73 3.15
deliserdang 172 Q15 1.94 0.6 1.7 1.71
0.0004 0.45 4.33
7.11 deliserdang
172 Q25 3.24 0.6 3
3.01 2.40E-05
0.19 16.6 10.99 deliserdang
172 Q50 6.47 0.6 4
4.01 2.60E-05
0.22 29.3 17.15 deliserdang
171 Qp
0.13 0.5 1.1 1.07 0.00013
0.16 0.82 2.63
deliserdang 171 Q15 1.94 0.5 1.7 1.68
0.00086 0.64 3.05
5.01 deliserdang
171 Q25 3.24 0.5 3
3.01 3.70E-05
0.22 14.5 10.85 deliserdang
171 Q50 6.47 0.5 4
4.01 3.30E-05
0.24 27.1 17.13 deliserdang
170 Qp
0.13 0.4 1.1 1.07 0.00016
0.16 0.8
2.95 deliserdang
170 Q15 1.94 0.4 1.6 1.65 0.00068
0.58 3.33 5.11
Lanjutan Tabel 4.23 Analisa Muka Air Hasil Running HEC-RAS
Universitas Sumatera Utara
deliserdang 170 Q25 3.24 0.4
3 3.01
5.50E-05 0.25 12.9
10.57 deliserdang
170 Q50 6.47 0.4 4
4.01 0.00004
0.25 25.8 17.11
deliserdang 169
Qp 0.13 0.7 1.1 1.05
0.00046 0.23 0.57
3.04 deliserdang
169 Q15 1.94 0.7 1.6 1.61 0.00083
0.6 3.22
6.03 deliserdang
169 Q25 3.24 0.7 3
3 3.10E-05
0.21 15.1 10.79
deliserdang 169 Q50 6.47 0.7
4 4
3.10E-05 0.23 27.6
17.01 deliserdang
168 Qp
0.13 0.6 1
1.03 0.00051
0.24 0.55 2.94
deliserdang 168 Q15 1.94 0.6 1.5 1.56
0.00089 0.57 3.39
7.49 deliserdang
168 Q25 3.24 0.6 3
3 1.90E-05
0.18 18.1 12.18
deliserdang 168 Q50 6.47 0.6
4 4
1.80E-05 0.2
31.7 16.54
deliserdang 167
Qp 0.13 0.6
1 1
0.0007 0.27 0.48
2.64 deliserdang
167 Q15 1.94 0.6 1.5 1.52 0.00118
0.63 3.06 7.17
deliserdang 167 Q25 3.24 0.6
3 3
1.90E-05 0.18 18.1
12.23 deliserdang
167 Q50 6.47 0.6 4
4 1.80E-05
0.2 31.9
17.08
4.2.5b Analisa Hidrologi Sungai dengan Metode HEC-HMS
Model hidrologi dengan program HEC-HMS dirancang untuk mensimulasikan proses hujan-limpasan dari sistem aliran. Program ini dirancang agar dapat diaplikasikan
dalam luasan tertentu untuk merepresentasikan proses hidrologi Daerah Aliran Sungai. Secara garis besar, prosedur penggunaan software HEC-HMS adalah sebagai
berikut ini. 1.
Membuat suatu project baru new project
2. Membuat HMS Component Models
a. Basin Model
b. Meteorologic Model
c. Control Specification
Universitas Sumatera Utara
3. Membuat Time Series Data, seperti:
a. Data Hujan
b. Data debit
4. Membuat Paired data jika diperlukan, seperti:
5. Membuat Basin Models
6. Memilih dan mengisi Basin Models
7. Mengisi Meteorologic Models
8. Mengisi Control Specification
9. Mengisi Time-series Data
10.
Mengisi Paired Data
11. Memeriksa Data
12.
Melakukan Simulation
13.
Melakukan Calibration Untuk mengolah data debit
Adapun data-data hidrologi yang akan dianalisa pada penampang sungai seikambing adalah:
t
p
= 1,875 jam
t
r
= 0,34 jam
T
P
= 2,045 jam
q
P
= 0,586 m
3
detikkm
2
cm
Q
P
= 0,1422 m
3
detikcm
T
b
= 77,625 jam
W
75
= 2,172 jam
W
50
= 3,811 jam Data-data tersebut diambil dari perhitungan sungai berdasarkan analisa Hidrograf Satuan
Sintetik Snyder. Berdasarkan nilai T
p
dan q
p
, maka ordinat HSS Snyder DAS dihitung seperti tabel 4.18.
Tabel 4.24 Perhitungan nilai t dan q pada HSS Snyder
tTp qqp
tTp qqp
Universitas Sumatera Utara
0.1 0.000
1.4 0.750
0.1 0.015
1.5 0.660
0.2 0.075
1.6 0.560
0.3 0.160
1.8 0.420
0.4 0.280
2.0 0.320
0.5 0.430
2.2 0.240
0.6 0.600
2.4 0.180
0.7 0.770
2.6 0.130
0.8 0.890
2.8 0.098
0.9 0.970
3.0 0.075
1.0 1.000
3.5 0.036
1.1 0.980
4.0 0.018
1.2 0.920
4.5 0.009
1.3 0.840
5.0 0.004
Sumber: Hasil Perhitungan
Agar dapat mempermudah perhitungan simulasi proses hujan-limpasan dari sistem aliran,
maka nilai q dan t diinput kedalam program HEC-HMS. Membuat Time Series Data
untuk pengamatan hujan dari tahun 2004 sampai 2014 dapat dilihat pada grafik 4.6;
Universitas Sumatera Utara
Grafik 4.7 Grafik Hujan Hasil Analisa HEC-HMS
Perhitungan simulasi debit dari sistem aliran, maka nilai q dan t diinput kedalam program
HEC-HMS. Membuat Time Series Data untuk pengamatan debit aliran sungai
Seikambing dapat dilihat pada grafik 4.7;
Grafik 4.7 Grafik Analisa Debit dari HEC-HMS
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Dari hasil perhitungan analisa dan pembahasan HSS Nakayasu dan HSS Snyder serta simulasi Software Hydrologic Engineering Center River Analysis System HEC-
RAS Versi 4.0 dan The Hydrologic Modeling System HEC-HMS dapat disimpulkan bahwa:
1. Debit banjir rencana maksimum Sungai Seikambing adalah
Qp sebesar 0,1294 m
3
detik Q
15
sebesar 1,9412 m
3
detik Q
25
sebesar 3,2354 m
3
detik Q
50
sebesar 6,4708 m
3
detik 2.
Pada debit banjir Q
50
menyebabkan air sungai naik setinggi 4,03 meter dari bantaran sungai, pada keadaan ini luapan air sungai dapat mencapai daerah
pemukiman warga walaupun tinggi air yang meluap sekitaran 0,5 meter atau selutut orang dewasa namun juga memiliki resiko kerusakan
3. Hasil Simulasi HEC-RAS menyatakan bahwa Sungai Seikambing memiliki
kapasitas pengendalian debit banjir antara: Q
p
≤ Q
S
Q
50
namun sangat rentan terhadap Banjir dan erosi tanah melihat dari kontur sungai dan kondisi limbah masyarakat, terlihat pada debit 50mm Q
50
.
Universitas Sumatera Utara
5.2 Saran