Analisis Tinggi Muka Air dan Daerah Genangan Banjir Sungai Krueng Pase Menggunakan Software Hec-Ras di Kabupaten Aceh Utara
6
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Tinjauan Umum
Untuk
mendapatkan
kesempurnaan
dalam
perencanaan
pekerjaan
diperlukan suatu tinjauan pustaka. Dengan tinjauan pustaka diharapkan mampu
memberi kontribusi yang besar terhadap sebuah perancangan suatu pekerjaan.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa semakin banyak tinjauan pustaka yang
dibutuhkan semakin mendekati sempurna pula sebuah perencanaan pekerjaan.
Analisis tinggi muka air dan daerah genangan banjir sungai Krueng Pase
Kabupaten Aceh Utara menggunakan software HEC-RAS, memerlukan tinjauan
pustaka untuk mengetahui dasar-dasar teori dalam berbagai analisa yang
diperlukan. Dasar-dasar teori ini nantinya akan menjadi acuan dalam analisis
muka air banjir.
2.2 Analisa Hidrologi
Untuk menyelesaikan permasalahan banjir pada pada saluran-saluran
(drainase) dibutuhkan analisa hidrologi khususnya masalah hujan sebagai sumber
air yang akan dialirkan pada sistem saluran dan limpasan sebagai akibat tidak
mampunya saluran menampung air hujan tersebut. Desain hidrologi sangat
diperlukan untuk mengetahui debit pengaliran.
2.2.1 Siklus Hidrologi
Siklus Hidrologi adalah sirkulasi air yang tidak pernah berhenti dari
atmosfir ke bumi dan kembali ke atmosfir melalui kondensasi, presipitasi,
evaporasi dan transpirasi. (Suripin, 2004). Pemanasan air samudera oleh sinar
Universitas Sumatera Utara
7
matahari merupakan kunci proses siklus hidrologi tersebut dapat berjalan secara
kontinu. Air berevaporasi, kemudian jatuh sebagai presipitasi dalam bentuk
hujan, salju, hujan batu, hujan es dan salju (sleet), hujan gerimis atau kabut. Pada
perjalanan menuju bumi beberapa presipitasi dapat berevaporasi kembali ke atas
atau langsung jatuh yang kemudian diintersepsi oleh tanaman sebelum mencapai
tanah. Setelah mencapai tanah, siklus hidrologi terus bergerak secara kontinu
dalam tiga cara yang berbeda:
•
Evaporasi / transpirasi; Air yang ada di laut, di daratan, di sungai, di
tanaman, dan sebagainya kemudian akan menguap ke angkasa (atmosfer) dan
kemudian akan menjadi awan. Pada keadaan jenuh uap air (awan) itu akan
menjadi bintik-bintik air yang selanjutnya akan turun (precipitation) dalam
bentuk hujan, salju dan es.
•
Infiltrasi/ perkolasi ke dalam tanah; Air bergerak ke dalam tanah melalui
celah-celah dan pori-pori tanah dan batuan menuju muka air tanah. Air dapat
bergerak akibat aksi kapiler atau air dapat bergerak secara vertikal atau
horizontal di bawah permukaan tanah hingga air tersebut memasuki kembali
sistem air permukaan.
•
Air Permukaan; Air bergerak di atas permukaan tanah dekat dengan aliran
utama dan danau, makin landai lahan dan makin sedikit pori-pori tanah, maka
aliran permukaan semakin besar. Aliran permukaan tanah dapat dilihat
biasanya pada daerah urban. Sungai-sungai bergabung satu sama lain dan
membentuk sungai utama yang membawa seluruh air permukaan disekitar
daerah aliran sungai menuju laut. Air permukaan, baik yang mengalir
maupun yang tergenang (danau, waduk, rawa), dan sebagian air bawah
Universitas Sumatera Utara
8
permukaan akan terkumpul dan mengalir membentuk sungai dan berakhir ke
laut. Proses perjalanan air di daratan itu terjadi dalam komponen-komponen
siklus hidrologi yang membentuk sistem Daerah Aliran Sungai (DAS).
2.2.2 Analisa Curah Hujan Rencana
Hujan merupakan komponen yang sangat penting dalam analisis hidrologi.
Pengukuran hujan dilakukan selama 24 jam baik secara manual maupun otomatis,
Gambar 2.4 Siklus Hidrologi
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 20)
dengan cara ini berarti hujan yang diketahui adalah hujan total yang terjadi selama
satu hari. Dalam analisa digunakan curah hujan rencana, hujan rencana yang
dimaksud adalah hujan harian maksimum yang akan digunakan untuk menghitung
intensitas hujan, kemudian intensitas ini digunakan untuk mengestimasi debit
rencana.
Untuk berbagai kepentingan perancangan drainase tertentu data hujan
yang diperlukan tidak hanya data hujan harian, tetapi juga distribusi jam jaman
Universitas Sumatera Utara
9
atau menitan. Hal ini akan membawa konsekuen dalam pemilihan data, dan
dianjurkan untuk menggunakan data hujan hasil pengukuran dengan alat ukur
otomatis.
2.2.3 Analisa Frekuensi Curah Hujan
Dalam ilmu statistik dikenal beberapa macam distribusi frekuensi
yang banyak digunakan dalam bidang hidrologi. Berikut ini empat jenis
distribusi frekuensi yang paling banyak digunakan dalam bidang hidrologi:
-
Distribusi Normal
-
Distribusi Log Normal
-
Distribusi Log Person III
-
Distribusi Gumbel.
2.2.3.1 Distribusi Normal
Distribusi normal atau kurva normal disebut juga distribusi Gauss.
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode distribusi normal, mempunyai
persamaan sebagai berikut:
X =X+K S
(2.1)
XT − X
S
(2.2)
Dimana :
KT =
Dimana :
XT
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T
tahunan.
X
= nilai rata-rata hitung variat,
S
= deviasi standar nilai variat,
Universitas Sumatera Utara
10
KT
= faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode
ulang dan tipe model matematik distribusi peluang yang
digunakan untuk analisis peluang.
Untuk mempermudah perhitungan, nilai faktor frekuensi KT umumya
sudah tersedia dalam tabel, disebut sebagai tabel nilai variabel reduksi Gauss
(Variable reduced Gauss), seperti ditunjukkan dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Nilai Variabel Reduksi Gauss
No.
Periode ulang,T
(tahun)
Peluang
1
1,001
0,999
2
1,005
0,995
3
1,010
0,990
4
1,050
0,950
5
1,110
0,900
6
1,250
0,800
7
1,330
0,750
8
1,430
0,700
9
1,670
0,600
10
2,000
0,500
11
2,500
0,400
12
3,330
0,300
13
4,000
0,250
14
5,000
0,200
15
10,000
0,100
16
20,000
0,050
17
50,000
0,020
18
100,000
0,010
19
200,000
0,005
20
500,000
0,002
21
1000,000
0,001
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 37)
KT
-3,05
-2,58
-2,33
-1,64
-1,28
-0,84
-0,67
-0,52
-0,25
0
0,25
0,52
0,67
0,84
1,28
1,64
2,05
2,33
2,58
2,88
3,09
2.2.3.2 Distribusi Log Normal
Dalam distribusi Log Normal data X diubah kedalam bentuk logaritmik
Y = log X. Jika variabel acak Y = log X terdistribusi secara normal, maka X
Universitas Sumatera Utara
11
dikatakan mengikuti distribusi Log Normal. Untuk distribusi Log Normal
perhitungan curah hujan rencana menggunakan persamaan berikut ini:
YT = Y + K T S
KT =
(2.3)
YT − Y
S
(2.4)
Dimana:
YT = perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan,
Y = nilai rata-rata hitung variat,
S = deviasi standar nilai vatiat,dan
KT = Faktor Frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode ulang dan
tipe model matematik disrtibusi peluang yang digunakan untuk
analisis peluang.
2.2.3.3 Distribusi Log Pearson III
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode Log Pearson
III, mempunyai langkah-langkah perumusan sebagai berikut:
-
Ubah data dalam bentuk logaritmis, X = Log X
-
Hitung harga rata-rata:
n
log X =
-
∑ logX
i =1
i
(2.5)
n
Hitung harga simpangan baku :
(
n
∑ logX i − logX
s = i =1
n −1
)
2
0.5
(2.6)
Universitas Sumatera Utara
12
-
Hitung koefisien kemencengan :
∑ (logX
n
G=
-
i =1
i
− log X
)
(n − 1)(n − 2 )s 3
3
(2.7)
Hitung logaritma hujan atau banjir dengan periode ulang T dengan rumus :
logX T = log X + K.s
(2.8)
Dimana K adalah variabel standar ( standardized variable) untuk X yang
besarnya tergantung koefisien kemencengan G. tabel 2.2 memperlihatkan harga k
untuk berbagai nilai kemencengan G.
Universitas Sumatera Utara
13
Tabel 2.2 Nilai K untuk distribusi Log-Person III
Interval kejadian (Recurrence interval), tahun (periode ulang)
1,0101
Koef,G
3,0
2,8
2,6
2,4
2,2
2,0
1,8
1,6
1,4
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
-1,0
-1,2
-1,4
-1,6
-1,8
-2,0
-2,2
-2,4
-2,6
-2,8
-3,0
1,2500
2
5
10
25
50
100
Persentase peluang terlampaui (Percent chance of being exceeded)
99
-0,667
-0,714
-0,769
-0,832
-0,905
-0,990
-1,087
-1,197
-1,318
-1,449
-1,588
-1,733
-1,880
-2,029
-2,178
-2,326
-2,472
-2,615
-2,755
-2,891
-3,022
-2,149
-2,271
-2,388
-3,499
-3,605
-3,705
-3,800
-3,889
-3,973
-7,051
80
-0,636
-0,666
-0,696
-0,725
-0,752
-0,777
-0,799
-0,817
-0,832
-0,844
-0,852
-0,856
-0,857
-0,855
-0,850
-0,842
-0,830
-0,816
-0,800
-0,780
-0,758
-0,732
-0,705
-0,675
-0,643
-0,609
-0,574
-0,537
-0,490
-0,469
-0,420
50
-0,396
-0,384
-0,368
-0,351
-0,330
-0,307
-0,282
-0,254
-0,225
-0,195
-0,164
-0,132
-0,099
-0,066
-0,033
0,000
0,033
0,066
0,099
0,132
0,164
0,195
0,225
0,254
0,282
0,307
0,330
0,351
0,368
0,384
0,396
20
0,420
0,460
0,499
0,537
0,574
0,609
0,643
0,675
0,705
0,732
0,758
0,780
0,800
0,816
0,830
0,842
0,850
0,855
0,857
0,856
0,852
0,844
0,832
0,817
0,799
0,777
0,752
0,725
0,696
0,666
0,636
10
1,180
1,210
1,238
1,262
1,284
1,302
1,318
1,329
1,337
1,340
1,340
1,336
1,328
1,317
1,301
1,282
1,258
1,231
1,200
1,166
1,128
1,086
1,041
0,994
0,945
0,895
0,844
0,795
0,747
0,702
0,660
4
2,278
2,275
2,267
2,256
2,240
2,219
2,193
2,163
2,128
2,087
2,043
1,993
1,939
1,880
1,818
1,751
1,680
1,606
1,528
1,448
1,366
1,282
1,198
1,116
1,035
0,959
0,888
0,823
0,764
0,712
0,666
2
3,152
3,114
3,071
3,023
2,970
2,192
2,848
2,780
2,706
2,626
2,542
2,453
2,359
2,261
2,159
2,051
1,945
1,834
1,720
1,606
1,492
1,379
1,270
1,166
1,069
0,980
0,900
0,830
0,768
0,714
0,666
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 43)
Universitas Sumatera Utara
1
4,051
3,973
2,889
3,800
3,705
3,605
3,499
3,388
3,271
3,149
3,022
2,891
2,755
2,615
2,472
2,326
2,178
2,029
1,880
1,733
1,588
1,449
1,318
1,197
1,087
0,990
0,905
0,832
0,769
0,714
0,667
14
2.2.3.4 Distribusi Gumbel
Perhitungan
curah
hujan
rencana
menurut
Metode
Gumbel,
mempunyai perumusan sebagai berikut:
X = X + S.K
(2.9)
Dimana :
X = harga rata-rata sampel,
S = standar deviasi (simpangan baku) sampel.
Nilai K (faktor probabilitas) untuk harga-harga ekstrim Gumbel dapat
dinyatakan dalam persamaan:
K=
YTr − Yn
Sn
(2.10)
Dimana :
Yn = reduced mean yang tergantung jumlah sample/ data n (Tabel 2.3)
Sn = reduced standard deviation yang juga tergantung pada jumlah sample/
data n (Tabel 2.4)
YTr = reduced variate, yang dapat dihitung dengan persamaan berikut ini.
T − 1
YTr = −ln − ln r
Tr
(2.11)
Tabel 2.5 memperlihatkan hubungan antara reduced variate dengan periode ulang.
Universitas Sumatera Utara
15
Tabel 2.3 Reduced Mean, Yn
N
0
1
2
3
4
5
6
7
8
10 0,495 0,499 0,503 0,507 0,510 0,512 0,515 0,518 0,520
2
6
5
0
0
8
7
1
2
20 0,523
0,525
0,526
0,528
0,529
0,530
0,532
0,533
0,534
6
2
8
3
6
9
0
2
3
30 0,536
0,537
0,538
0,538
0,839
0,540
0,541
0,541
0,542
2
1
0
8
6
3
0
8
4
40 0,543
0,544
0,544
0,545
0,545
0,546
0,546
0,547
0,547
6
2
8
3
8
3
8
3
7
50 0,548
0,548
0,549
0,549
0,550
0,550
0,550
0,551
0,551
5
9
3
7
1
4
8
1
60 0,552 0,552 0,552 0,553 0,553 0,553 0,553 0,554 5
0,554
1
4
7
0
3
5
8
0
3
70 0,554
0,555
0,555
0,555
0,555
0,555
0,556
0,556
0,556
8
0
2
5
7
9
1
3
5
80 0,556
0,557
0,557
0,557
0,557
0,557
0,558
0,558
0,558
9
0
2
4
6
8
0
1
3
90 0,558
0,558
0,558
0,559
0,559
0,559
0,559
0,559
0,559
6
7
9
10,560 0,560
2
3
5
6
8
10 0,560
0,560
0,560
0,560
0,560
0,560
0,561
0
0
2
3
4
6
7
8
9
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 51) 0
9
0,522
0
0,535
3
0,543
6
0,548
1
0,551
8
0,554
5
0,556
7
0,558
5
0,559
9
0,561
1
Tabel 2.4 Reduced Standard Deviation, Sn
N
0
1
2
3
4
5
6
7
8
10 0,949 0,967 0,983 0,997 1,009 1,020 1,031 1,041 1,049
6
6
3
1
5
6
6
1
3
20 1,062
1,069
1,075
1,081
1,086
1,091
1,096
1,100
1,104
8
6
4
1
4
5
1
4
7
30 1,112
1,115
1,119
1,122
1,125
1,128
1,131
1,133
1,136
4
9
3
6
5
5
3
9
3
40 1,141
1,143
1,145
1,148
1,149
1,151
1,153
1,155
1,157
3
6
8
0
9
9
8
7
50 1,160 1,162 1,163 1,165 1,166 1,168 1,169 1,170 4
1,172
7
3
8
8
7
1
6
8
1
60 1,174
1,175
1,177
1,178
1,179
1,180
1,181
1,182
1,183
7
9
0
2
3
3
4
4
4
70 1,185
1,186
1,187
1,188
1,189
1,189
1,190
1,191
1,192
4
3
3
1
0
8
6
5
3
80 1,193
1,194
1,195
1,195
1,196
1,197
1,198
1,198
1,199
8
5
3
9
7
3
0
7
4
90 1,200
1,201
1,202
1,202
1,203
1,203
1,204
1,204
1,205
7
3
0
6
2
8
4
9
5
10 1,206
1,206
1,207
1,207
1,208
1,208
1,208
1,209
1,209
0 5 2004,
9 Sistem3Drainase
7 Perkotaan
1
4 Berkelanjutan:
7
0 52) 3
(Suripin,
yang
9
1,056
5
1,108
0
1,138
8
1,159
0
1,173
4
1,184
4
1,193
0
1,200
1
1,206
0
1,209
6
Tabel 2.5 Reduced variate, YTr sebagai fungsi periode ulang
Reduced variate
Periode Ulang, Tr
Periode ulang, Tr Reduced variate
YTr
Ytr
(tahun)
(tahun)
2
0,3668
100
4,6012
5
1,5004
200
5,2969
10
2,2510
250
5,5206
20
2,9709
500
6,2149
25
3,1993
1000
6,9087
50
3,9028
5000
8,5188
75
4,3117
10000
9,2121
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 52)
Universitas Sumatera Utara
16
2.2.4 Uji Distribusi Probabilitas
Uji distribusi probabilitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah
persamaan distribusi probabilitas yang dipilih dapat mewakili distribusi statistik
sampel data yang dianalisis.(I.M.Kamiana, 2011)
2.2.4.1 Metode Chi-Kuadrat
Rumus yang digunakan dalam perhitungan dengan metode uji chi-kuadrat
adalah sebagai berikut :
n
χ
2
=∑
i =1
(O f
− Ef )
Ef
2
(2.12)
Dimana :
χ
2
= Parameter chi-kuadrat terhitung.
Ef
= Frekuensi yang diharapkan sesuai dengan pembagian kelasnya.
Of
= Frekuensi yang diamati pada kelas yang sama.
n
= jumlah sub kelompok.
Derajat nyata atau derajat kepercayaan ( ) tertentu yang sering diambil adalah
5%. Derajat kebebasan (Dk) dihitung dengan rumus :
Dk = K – (p+1)
(2.13)
K = 1 + 3,3 log n
(2.14)
Universitas Sumatera Utara
17
Dimana :
Dk
= derajat kebebasan.
P
= banyaknya parameter, untuk uji chi-kuadrat adalah 2
K
= jumlah kelas distribusi
n
= banyaknya data
Selanjutnya distribusi probabilitas yang dipaki untuk menentukan curah
hujan rencana adalah distribusi probabilitas yang mempunyai simpangan
maksimumterkecil dan lebih kecildari simpangan kritis atau dirumuskan sebagai
berikut :
χ
2
50
0,2
0,45
0,32
0,27
0,23
0,21
0,19
0,18
0,17
0,16
0,15
1,07/n
(α) Derajat Kepercayaan
0,1
0,05
0,51
0,56
0,37
0,41
0,30
0,34
0,26
0,29
0,24
0,27
0,22
0,24
0,20
0,23
0,19
0,21
0,18
0,20
0,17
0,19
1,22/n
1,36/n
0.01
0,67
0,49
0,40
0,36
0,32
0,29
0,27
0,25
0,24
0,23
1,693/n
Sumber : Soewarno (1995)
2.3 Intensitas Hujan Rencana
Intensitas hujan adalah jumlah hujan yang dinyatakan dalam tinggi hujan
atau volume hujan tiap satuan waktu. (Wesli, 2008). Sifat umum hujan adalah
makin singkat hujan berlangsung intensitasnya cenderung makin tinggi dan makin
besar periode ulangnya makin tinggi pula intensitasnya.(Suripin, 2004).
Intensitas hujan diperoleh dengan cara melakukan analisis data hujan baik
secara statistik maupun secara empiris. Biasanya intensitas hujan dihubungkan
dengan durasi hujan jangka pendek misalnya 5 menit, 30 menit, 60 menit dan
jam- jaman. Data curah hujan jangka pendek ini hanya dapat diperoleh dengan
menggunakan alat pencatat hujan otomatis. Apabila data hujan jangka pendek
tidak tersedia, yang ada hanya data hujan harian, maka intensitas hujan dapat
dihitung dengan rumus Mononobe.
R 24
I = 24
24 t
2/3
(2.18)
Universitas Sumatera Utara
21
Dimana:
I
= Intensitas hujan (mm/jam)
t
= Lamanya hujan (jam)
R24
= Curah hujan maksimum dalam 24 jam (mm).
2.5.4 Waktu Konsentrasi
Waktu konsentrasi suatu DAS adalah waktu yang diperlukan oleh air
hujan yang jatuh untuk mengalir dari titik terjauh sampai ketempat keluar DAS
(Titik Kontrol) setelah tanah menjadi jenuh dan depresi-depresi kecil terpenuhi.
Salah satu rumus untuk memperkirakan waktu konsentrasi (tc)adalah rumus yang
dikembangkan oleh Kirpich (1940), yang ditulis sebagai berikut.
tc= 0,87 x L 21000 x S x 0,385
(2.19)
dimana:
L: Panjang saluran utama dari hulu sampai penguras (km).
S: Kemiringan rata-rata saluran utama dalam (m/m).
Waktu konsentrasi dapat juga dihitung dengan membedakan menjadi dua
komponen yaitu:
1.
Inlet time (t0) yakni waktu yang diperlukan air untuk mengalir di
permukaan lahan sampai saluran terdekat.
2.
Conduit time (td)yakni waktu perjalanan dari pertama masuk sampai titik
keluaran.
tc = t0 + td
(2.20)
Universitas Sumatera Utara
22
dimana:
t0
: 23 x 3,28 x L x nS (menit)
td
: Ls60 V (menit),
n
: Angka kekasaranManning,
Ls
: Panjang lintasan aliran di dalam salura/sungai (m).
2.5.5 Koefisien Aliran Pengaliran
Koefisien pengaliran (C) didefinisikan sebagai nisbah antara aliran
permukaan terhadap intensitas hujan (Suripin, 2004). Faktor ini merupakan
variabel yang paling menentukan hasil perhitungan debit banjir. Pemilihan harga
C yang tepat memerlukan pengalaman hidrologi yang luas. Berikut disajikan
koefisien pengaliran (C) pada tabel 2.8.
Tabel 2.8 Koefisien Pengaliran, C
Diskripsi lahan/karakter permukaan
Koefisien aliran, C
Business
perkotaan
pinggiran
Perumahan
rumah tunggal
multiunit, terpisah
multiunit, tergabung
perkampungan
apartemen
Industri
ringan
berat
Perkerasan
aspal dan beton
batu bata, paving
Atap
Halaman, tanah berpasir
datar, 2%
rata-rata, 2% - 7%
curam, 7%
Halaman, tanah berat
0,70 - 0,95
0,50 - 0,70
0,30 - 0,50
0,40 - 0,60
0,60 - 0,75
0,25 - 0,40
0,50 - 0,70
0,50 - 0,80
0,60 - 0,90
0,70 - 0,95
0,50 - 0,70
0,75 - 0,95
0,05 - 0,10
0,10 - 0,15
0,15 - 0,20
Universitas Sumatera Utara
23
datar, 2%
rata-rata, 2% - 7%
curam, 7%
Halaman kereta api
Taman tempat bermain
Taman, perkuburan
Hutan
datar, 0 - 5%
bergelombang, 5% - 10%
berbukit, 10% - 30%
Sumber : Suripin (2004)
0,13 - 0,17
0,18 - 0,22
0,25 - 0,35
0,10 - 0,35
0,20 - 0,35
0,10 - 0,25
0,10 - 0,40
0,25 - 0,50
0,30 - 0,60
2.6 Perhitungan Debit Banjir Hidrograf Satuan Sintesis Nakayasu
Stasiun pengukur debit dan tinggi muka air sungai (stasiun hidrometri)
pada umumnya hanya dipasang di tempat tempat tertentu yang dipandang oleh
pengelolanya mempunyai arti yang cukup penting. Hal tersebut disebabkan karena
tidak mungkin memasang stasiun hidrometri disembarang tempat dan biaya
pemasangannya juga tidak murah. Namun masalah yang banyak timbul adalah
ketidak-cocokan antara rencana pengembangan jaringan stasiun hidrometri.
Pengembangan suatu daerah sering tidak dapat diketahui sebelumnya, atau kalau
rencana itu diketahui tidak selekasnya diikuti dengan keiatan pengumpulan data.
Hingga pada saat dibutuhkan untuk analisis data tidak tersedia, atau tersedia
dalam jangka waktu yang sangat pendek.
Untuk mengatasi hal ini sebenarnya di Indonesia telah dikenal dan banyak
digunakan cara cara untuk memperkirakan banjir rancangan yang didasarkan atas
persamaan rasional. Cara ini mengandalkan data curah hujan sebagai dasar
hitungan.Namun dari penelitian terbukti bahwa cara cara seperti Melchior, Der
Weduwen dan Haspers mempunyai penyimpangan yang berkisar antara 2% 80%, dengan penyimpangan rata rata berturut turut sebesar 89%, 85% dan 56%.
Universitas Sumatera Utara
24
Selain itu tercatat pula bahwa 77% dari kasus yang ditinjau
menunjukkan
perkiraan lebih (overestimated). Cara - cara rasional untuk memperkirakan banjir
yang mendapatkan kritikan tajam, karena pemakaian koefisien limpasan (runoff
coefficient) mengundang subjektivitas yang sangat besar dan merupakan salah
satu faktor penyebab penyimpangannya. Penyebab lainnya adalah koefisien
reduksi (reduction coefficient). Persamaan rasional hanya dianjurkan untuk DAS
kecil, kurang dari 80 hektar, atau untuk DAS yang memiliki unsur unsur penyusun
yang seragam. Dalam perancangan diharapkan perkiraan banjir rancangan yang
menyimpang sekecil mungkin. Sudah barang tentu perkiraan yang tepat tidak
akan dapat diharapkan, karena proses pengalihragaman hujan menjadi banjir
merupakan proses alam yang sangat kompleks yang tidak dapat diungkapkan
dengan persamaan matematik secara tuntas. Cara cara lain yang lebih baik hampir
seluruhnya menuntut ketersediaan data pengukuran sungai yang memadai.
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu ini merupakan salah satu upaya untuk
mengatasi kesulitan kesulitan tersebut.Cara ini dapat digunakan disembarang
lokasi yang dikehendaki dalam suatu DAS tanpa tergantung ada atau tidaknya
data pengukuran sungai. Akan tetapi, perlu ditegaskan bahwa kegiatan
hidrometrik masih tetap merupakan pilihan utama, sehingga walaupun telah
ditemukan cara pendekatan yang akan banyak mengatasi masalah kelangkaan
data, namun prioritas pengukuran sungai ditempat mutlak masih diperlukan.
Hidrograf satuan ini secara sederhana dapat disajikan sebagai berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
25
t
0.8 Tr
Q
Tg
Lengkung Naik
Lengkung Turun
Qp
0.3 Qp
0.3
t
T0.3
Tp
1.5T0.3
Gambar 2.4 Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Nakayasu (1950) telah menyelidiki hidrograf satuan di Jepang dan
memberikan seperangkat persamaan untuk membentuk suatu hidrograf satuan
sebagai berikut:
1. Waktu kelambatan (tg), rumusnya:
untuk L > 15
:
= 0,4 + 0, 058
(2.22)
untuk L < 15
:
= 0,21
(2.23)
,
2. Waktu pucak dan debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan
sebagai berikut:
=
+ 0,8
(2.24)
3. Waktu saat debit sama dengan 0,3 kali debit puncak:
,
=
(2.25)
4. Waktu puncak
=
+ 0,8
(2.26)
Universitas Sumatera Utara
26
5. Debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan sebagai berikut:
=
,
( ,
,
)
(2.27)
6. Bagian lengkung naik (0 < t < tp)
,
=
(2.28)
7. Bagian lengkung turun
•
•
•
Jika
=
0,3
Jika
> >
=
0,3
Jika > 1,5
=
2.7
< <
0,3
,
,
(2.29)
,
,
,
,
,
(2.30)
,
,
,
,
(2.31)
Prediksi Tinggi Muka Air Banjir Rencana Manual
Tinggi banjir ini dihitung dengan cara coba-coba dengan menggunakan
metode tahapan langsung (dirrect step method). Debit yang digunakan adalah
debit banjir rencana, dalam penelitian ini digunakan metode HSS Nakayasu.
Karena penampang sungai yang tidak beraturan untuk memudahkannya
dalam melakukan perhitungan maka diasumsikan penampang sungai menjadi
penampang trapesium dengan kemiringan 1:1 seperti terlihat pada Gambar 2.5.
Pada Gambar 2.5 garis putus-putus menunjukkan tampang pendekatan yang
berupa trapesium.
Universitas Sumatera Utara
27
Gambar 2.5 Asumsi Penampang Trapesium
Gambar 2.6 Penampang Trapesium
Berdasarkan Gambar 2.6 luas penampang A dapat dihitung:
A = Y(B+Y) = BY + Y
Keliling basah sungai adalah
P = B + 2Y 2
Jari-jari hidrolis sungai (R) dihitung dengan
R=
=
Kecepatan aliran sungai dihitung dengan
V=
=
=
(
)
Perhitungan tinggi muka air selanjutnya menggunakan metode tahapan
langsung (dirrect step method) dengan mengacu pada persamaan Bernouli yang
dapat dilihat pada gambar 2.7.
Universitas Sumatera Utara
28
Gambar 2.7 Sketsa Profil Aliran
Z +Y +
=Z +Y +
+ h
Persamaan di atas merupakan persamaan untuk potongan 1 – 2 sampai seterusnya.
Secara umum persamaan itu dapat ditulis menjadi
Z
+Y
+
=Z +Y +
+ h
h = X. S
S =
2.8
/
(Manning)
Prediksi Tinggi Muka Air Banjir Rencana dengan HEC-RAS
HEC-RAS merupakan program aplikasi untuk memodelkan aliran di
sungai, River Analysis System (RAS), dibuat oleh Hydrologic Engineering Center
Universitas Sumatera Utara
29
(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). HEC-RAS
memiliki empat komponen model satu dimensi: (1) Hitungan profil muka air
aliran permanen, (2) Simulasi aliran tak permanen, (3) Hitungan transport
sedimen, dan (4) Hitungan kualitas (temperatur) air.
Satu elemen penting dalam HEC-RAS adalah keempat komponen tersebut
memakai data geometri yang sama, routine hitungan hidraulika yang sama, serta
beberapa fitur desain hidraulik yang dapat diakses setelah hitungan profile muka
air dilakukan.
HEC-RAS merupakan program aplikasi yang mengintegrasikan fitur
graphical user interface, analisis hidraulik, manajemen dan penyimpanan data,
grafik, serta pelaporan.
Dengan menggunakan software HEC-RAS ini dapat memberikan prediksi
tinggi muka air banjir sungai deli dengan banjir pasang muara sungai deli.
2.8.1 Graphical User Interface
Interface ini berfungsi sebagai penghubung antara pemakai dan HECRAS. Graphical interface dibuat untuk memudahkan pemakaian HEC-RAC
dengan tetap mempertahankan efisiensi. Melalui graphical interface ini,
dimungkinkan untuk melakukan hal-hal berikut ini dengan mudah:
•
Manajemen file
•
Menginputkan data serta mengeditnya
Universitas Sumatera Utara
30
•
Melakukan analisis hidraulik
•
Menampilkan data masukan maupun hasil analisis dalam bentuk tabel dan
grafik
•
Penyusunan laporan, dan
•
Mengakses On-Line help
2.8.2
Penyimpanan Data dan Manajemen Data
Penyimpanan data dilakukan ke dalam “flat” files (format ASCII dan
biner), serta file HEC-DSS. Data masukan dari pemakai HEC-RAS disimpan
kedalam file-file yang dikelompokkan menjadi: project, plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, dan sediment data. Hasil keluaran model disimpan kedalam
binary file. Data dapat ditransfer dari HEC-RAS ke program aplikasi lain melalui
HEC-DSS file.
Manajemen data dilakukan melalui user interface. Pemakai diminta untuk
menuliskan satu nama file untuk project yang sedang dia buat. HEC-RAS
akanmenciptakan beberapa file secara automatik (file-file: plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, output, etc.) dan menamainya sesuai dengan nama file project
yang dituliskan oleh pemakai. Penggantian nama file, pemindahan lokasi
penyimpanan file, penghapusan file dilakukan oleh pemakai melalui fasilitas
interface; operasi tersebut dilakukan berdasarkan project-by-project. Penggantian
nama, pemindahan lokasi penyimpanan, ataupun penghapusan file yang dilakukan
dari luar HEC-RAS (dilakukan langsung pada folder), biasanya akan
menyebabkan kesulitan pada saat pemakaian HEC-RAS mengingat pengubahan
tersebut kemungkinan besar tidak dikenali oleh HEC-RAS. Oleh karena itu,
Universitas Sumatera Utara
31
operasi atau modifikasi file-file harus dilakukan melalui perintah dari dalam HECRAS.
2.8.3
Grafik dan Pelaporan
Fasilitas grafik yang disediakan oleh HEC-RAS mencakup grafik X-Y alur
sungai, tampang lintang, rating curves, hidrograf, dan grafik-grafik lain yang
merupakan plot X-Y berbagai variabel hidraulik. HEC-RAS menyediakan pula
fitur plot 3D beberapa tampang lintang sekaligus. Hasil keluaran model dapat pula
ditampilkan dalam bentuk tabel.Pemakai dapat memilih antara memakai tabel
yang telah disediakan oleh HEC-RAS atau membuat/mengedit tabel sesuai
kebutuhan. Grafik dan tabel dapat ditampilkan di layar, dicetak, atau dicopy ke
clipboard untuk dimasukkan kedalam program aplikasi lain (word processor,
spreadsheet). Fasilitas pelaporan pada HEC-RAS dapat berupa pencetakan data
masukan dan keluaran hasil pada printer atau plotter.
Untuk mulai pekerjaan HEC-RAS klik File terus New Project, kemudian
simpan dengan nama Sungai Deli pada direktori atau folder .
Gambar 2.8Tampilan Menu Utama HEC-RAS 4.0
Universitas Sumatera Utara
32
Langkah selanjutnya adalah membuat dan mengisi geometri data. Dengan
cara klik tool bar Edit/Enter Geometric Data dari tampilan awal HEC RAS.
Seperti tampilan berikut ini:
Gambar 2.9 Tampilan menu geometri data.
Setelah muncul tampilan Geometric Data, langkah selanjutnya adalah
membuat layout Sungai Deli dengan cara klik tool bar River Reach dari tampilan
Geometric Data, kemudian mulai menggambar layout Sungai Deli dengan
memberi nama River dan Reach nya.Kemudian masukkan data geometry muara
Suara Deli pada tampilan ini dimasukkan data long section (penampang
memanjang muara Sungai Deli) dengan cara klik ikon Cross Section padatampilan
Geometric Data , sehingga selanjutnya akan muncul tampilan seperti ini:
Universitas Sumatera Utara
33
Gambar 2.10 Menu Cross Section Pada Geometri Data
Untuk memasukkan data-data potongan melintang, klik Optionterus Add a
New Cross Section, masukkan nomor stationing (Sta) atau nomor patok. Pada
bagian kiri tampilan Cross Section Data terdapat dua buah kolom, yaitu station
dan elevation.Yang dimaksud dengan station adalah jarak pias potongan
melintang (sumbu X), sedangkan yang dimaksud dengan elevation adalah elevasi
pias potongan melintang (sumbu Y).kemudianmasukkan Downstream Reach
Length atau jarak antar potongan melintang yang kini sedang dibuat dengan
potongan melintang dihilirnya, angka Manning, dan Main Channel Bank Station
yang berada pada bagian tengah tampilan Cross Section Data. Pada Reach
Length, kemudian masukkan data berupa jarak pada LOB (Left Over Bank) atau
tebing kiri, Channel atau bagian tengah, dan ROB (Right Over Bank). Angka
Manning dimasukkan berdasarkan kekasaran material dinding saluran, sedangkan
data Bank Stationing dimasukkan berdasarkan tebing yang ada pada data
potongan melintang.
Universitas Sumatera Utara
34
Gambar 2.11 Tampilan Data Cross Section
Setelah semua geometri data selesai dimasukkan, selanjutnya di
savedengan klik File terus Save Geometric Data As.
Langkah selanjutnya adalah memasukkan data aliran, untuk memasukkan
data aliran, klik Edit/Unsteady Flow Data.Pada tabBoundary Condition, klik
tampilan flowhydrographmasukkan data debit banjir yang dihitung dengan
metode HSS Nakayasu, seperti tampilan berikut:
Gambar 2.12 Unsteady Flow Data yang dimasukkan data debit banjir hasil
perhitungan HSS Nakayasu
Universitas Sumatera Utara
35
Selanjutnya masukkan data pasang surut yang dihitung dengan metode
Admiraltyklik tampilanstage/flow hydrograph, seperti gambar 2.13.
Gambar 2.13 Unsteady Flow Data yang dimasukkan data hasil perhitungan
Pada aliran unsteady, selain data boundary condition, kita juga harus
memasukkan data initial condition. Data initial condition ini merupakan asumsi
aliran pada jam ke-nol.Setelah data aliran telah selesai dimasukkan, klik
filekemudian save unsteady flow data as.
Selanjutnya running aliran unsteady klik item-item pada Programs to Run,
mengisi waktu atau tanggal simulasi pada Simulation Time Windowdan
menyetting interval waktu perhitungan pada Computation Setting. Pada tampilan
Flow Analysis, pilih Geometry File dan Flow File yang akan dirunning, dan
menamai Plan. Selanjutnya klik Compute,seperti gambar 2.14.
Universitas Sumatera Utara
36
Gambar 2.14 TampilanCompute Data Unsteady Flow Analysis
Universitas Sumatera Utara
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Tinjauan Umum
Untuk
mendapatkan
kesempurnaan
dalam
perencanaan
pekerjaan
diperlukan suatu tinjauan pustaka. Dengan tinjauan pustaka diharapkan mampu
memberi kontribusi yang besar terhadap sebuah perancangan suatu pekerjaan.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa semakin banyak tinjauan pustaka yang
dibutuhkan semakin mendekati sempurna pula sebuah perencanaan pekerjaan.
Analisis tinggi muka air dan daerah genangan banjir sungai Krueng Pase
Kabupaten Aceh Utara menggunakan software HEC-RAS, memerlukan tinjauan
pustaka untuk mengetahui dasar-dasar teori dalam berbagai analisa yang
diperlukan. Dasar-dasar teori ini nantinya akan menjadi acuan dalam analisis
muka air banjir.
2.2 Analisa Hidrologi
Untuk menyelesaikan permasalahan banjir pada pada saluran-saluran
(drainase) dibutuhkan analisa hidrologi khususnya masalah hujan sebagai sumber
air yang akan dialirkan pada sistem saluran dan limpasan sebagai akibat tidak
mampunya saluran menampung air hujan tersebut. Desain hidrologi sangat
diperlukan untuk mengetahui debit pengaliran.
2.2.1 Siklus Hidrologi
Siklus Hidrologi adalah sirkulasi air yang tidak pernah berhenti dari
atmosfir ke bumi dan kembali ke atmosfir melalui kondensasi, presipitasi,
evaporasi dan transpirasi. (Suripin, 2004). Pemanasan air samudera oleh sinar
Universitas Sumatera Utara
7
matahari merupakan kunci proses siklus hidrologi tersebut dapat berjalan secara
kontinu. Air berevaporasi, kemudian jatuh sebagai presipitasi dalam bentuk
hujan, salju, hujan batu, hujan es dan salju (sleet), hujan gerimis atau kabut. Pada
perjalanan menuju bumi beberapa presipitasi dapat berevaporasi kembali ke atas
atau langsung jatuh yang kemudian diintersepsi oleh tanaman sebelum mencapai
tanah. Setelah mencapai tanah, siklus hidrologi terus bergerak secara kontinu
dalam tiga cara yang berbeda:
•
Evaporasi / transpirasi; Air yang ada di laut, di daratan, di sungai, di
tanaman, dan sebagainya kemudian akan menguap ke angkasa (atmosfer) dan
kemudian akan menjadi awan. Pada keadaan jenuh uap air (awan) itu akan
menjadi bintik-bintik air yang selanjutnya akan turun (precipitation) dalam
bentuk hujan, salju dan es.
•
Infiltrasi/ perkolasi ke dalam tanah; Air bergerak ke dalam tanah melalui
celah-celah dan pori-pori tanah dan batuan menuju muka air tanah. Air dapat
bergerak akibat aksi kapiler atau air dapat bergerak secara vertikal atau
horizontal di bawah permukaan tanah hingga air tersebut memasuki kembali
sistem air permukaan.
•
Air Permukaan; Air bergerak di atas permukaan tanah dekat dengan aliran
utama dan danau, makin landai lahan dan makin sedikit pori-pori tanah, maka
aliran permukaan semakin besar. Aliran permukaan tanah dapat dilihat
biasanya pada daerah urban. Sungai-sungai bergabung satu sama lain dan
membentuk sungai utama yang membawa seluruh air permukaan disekitar
daerah aliran sungai menuju laut. Air permukaan, baik yang mengalir
maupun yang tergenang (danau, waduk, rawa), dan sebagian air bawah
Universitas Sumatera Utara
8
permukaan akan terkumpul dan mengalir membentuk sungai dan berakhir ke
laut. Proses perjalanan air di daratan itu terjadi dalam komponen-komponen
siklus hidrologi yang membentuk sistem Daerah Aliran Sungai (DAS).
2.2.2 Analisa Curah Hujan Rencana
Hujan merupakan komponen yang sangat penting dalam analisis hidrologi.
Pengukuran hujan dilakukan selama 24 jam baik secara manual maupun otomatis,
Gambar 2.4 Siklus Hidrologi
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 20)
dengan cara ini berarti hujan yang diketahui adalah hujan total yang terjadi selama
satu hari. Dalam analisa digunakan curah hujan rencana, hujan rencana yang
dimaksud adalah hujan harian maksimum yang akan digunakan untuk menghitung
intensitas hujan, kemudian intensitas ini digunakan untuk mengestimasi debit
rencana.
Untuk berbagai kepentingan perancangan drainase tertentu data hujan
yang diperlukan tidak hanya data hujan harian, tetapi juga distribusi jam jaman
Universitas Sumatera Utara
9
atau menitan. Hal ini akan membawa konsekuen dalam pemilihan data, dan
dianjurkan untuk menggunakan data hujan hasil pengukuran dengan alat ukur
otomatis.
2.2.3 Analisa Frekuensi Curah Hujan
Dalam ilmu statistik dikenal beberapa macam distribusi frekuensi
yang banyak digunakan dalam bidang hidrologi. Berikut ini empat jenis
distribusi frekuensi yang paling banyak digunakan dalam bidang hidrologi:
-
Distribusi Normal
-
Distribusi Log Normal
-
Distribusi Log Person III
-
Distribusi Gumbel.
2.2.3.1 Distribusi Normal
Distribusi normal atau kurva normal disebut juga distribusi Gauss.
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode distribusi normal, mempunyai
persamaan sebagai berikut:
X =X+K S
(2.1)
XT − X
S
(2.2)
Dimana :
KT =
Dimana :
XT
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T
tahunan.
X
= nilai rata-rata hitung variat,
S
= deviasi standar nilai variat,
Universitas Sumatera Utara
10
KT
= faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode
ulang dan tipe model matematik distribusi peluang yang
digunakan untuk analisis peluang.
Untuk mempermudah perhitungan, nilai faktor frekuensi KT umumya
sudah tersedia dalam tabel, disebut sebagai tabel nilai variabel reduksi Gauss
(Variable reduced Gauss), seperti ditunjukkan dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Nilai Variabel Reduksi Gauss
No.
Periode ulang,T
(tahun)
Peluang
1
1,001
0,999
2
1,005
0,995
3
1,010
0,990
4
1,050
0,950
5
1,110
0,900
6
1,250
0,800
7
1,330
0,750
8
1,430
0,700
9
1,670
0,600
10
2,000
0,500
11
2,500
0,400
12
3,330
0,300
13
4,000
0,250
14
5,000
0,200
15
10,000
0,100
16
20,000
0,050
17
50,000
0,020
18
100,000
0,010
19
200,000
0,005
20
500,000
0,002
21
1000,000
0,001
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 37)
KT
-3,05
-2,58
-2,33
-1,64
-1,28
-0,84
-0,67
-0,52
-0,25
0
0,25
0,52
0,67
0,84
1,28
1,64
2,05
2,33
2,58
2,88
3,09
2.2.3.2 Distribusi Log Normal
Dalam distribusi Log Normal data X diubah kedalam bentuk logaritmik
Y = log X. Jika variabel acak Y = log X terdistribusi secara normal, maka X
Universitas Sumatera Utara
11
dikatakan mengikuti distribusi Log Normal. Untuk distribusi Log Normal
perhitungan curah hujan rencana menggunakan persamaan berikut ini:
YT = Y + K T S
KT =
(2.3)
YT − Y
S
(2.4)
Dimana:
YT = perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan,
Y = nilai rata-rata hitung variat,
S = deviasi standar nilai vatiat,dan
KT = Faktor Frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode ulang dan
tipe model matematik disrtibusi peluang yang digunakan untuk
analisis peluang.
2.2.3.3 Distribusi Log Pearson III
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode Log Pearson
III, mempunyai langkah-langkah perumusan sebagai berikut:
-
Ubah data dalam bentuk logaritmis, X = Log X
-
Hitung harga rata-rata:
n
log X =
-
∑ logX
i =1
i
(2.5)
n
Hitung harga simpangan baku :
(
n
∑ logX i − logX
s = i =1
n −1
)
2
0.5
(2.6)
Universitas Sumatera Utara
12
-
Hitung koefisien kemencengan :
∑ (logX
n
G=
-
i =1
i
− log X
)
(n − 1)(n − 2 )s 3
3
(2.7)
Hitung logaritma hujan atau banjir dengan periode ulang T dengan rumus :
logX T = log X + K.s
(2.8)
Dimana K adalah variabel standar ( standardized variable) untuk X yang
besarnya tergantung koefisien kemencengan G. tabel 2.2 memperlihatkan harga k
untuk berbagai nilai kemencengan G.
Universitas Sumatera Utara
13
Tabel 2.2 Nilai K untuk distribusi Log-Person III
Interval kejadian (Recurrence interval), tahun (periode ulang)
1,0101
Koef,G
3,0
2,8
2,6
2,4
2,2
2,0
1,8
1,6
1,4
1,2
1,0
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
-0,2
-0,4
-0,6
-0,8
-1,0
-1,2
-1,4
-1,6
-1,8
-2,0
-2,2
-2,4
-2,6
-2,8
-3,0
1,2500
2
5
10
25
50
100
Persentase peluang terlampaui (Percent chance of being exceeded)
99
-0,667
-0,714
-0,769
-0,832
-0,905
-0,990
-1,087
-1,197
-1,318
-1,449
-1,588
-1,733
-1,880
-2,029
-2,178
-2,326
-2,472
-2,615
-2,755
-2,891
-3,022
-2,149
-2,271
-2,388
-3,499
-3,605
-3,705
-3,800
-3,889
-3,973
-7,051
80
-0,636
-0,666
-0,696
-0,725
-0,752
-0,777
-0,799
-0,817
-0,832
-0,844
-0,852
-0,856
-0,857
-0,855
-0,850
-0,842
-0,830
-0,816
-0,800
-0,780
-0,758
-0,732
-0,705
-0,675
-0,643
-0,609
-0,574
-0,537
-0,490
-0,469
-0,420
50
-0,396
-0,384
-0,368
-0,351
-0,330
-0,307
-0,282
-0,254
-0,225
-0,195
-0,164
-0,132
-0,099
-0,066
-0,033
0,000
0,033
0,066
0,099
0,132
0,164
0,195
0,225
0,254
0,282
0,307
0,330
0,351
0,368
0,384
0,396
20
0,420
0,460
0,499
0,537
0,574
0,609
0,643
0,675
0,705
0,732
0,758
0,780
0,800
0,816
0,830
0,842
0,850
0,855
0,857
0,856
0,852
0,844
0,832
0,817
0,799
0,777
0,752
0,725
0,696
0,666
0,636
10
1,180
1,210
1,238
1,262
1,284
1,302
1,318
1,329
1,337
1,340
1,340
1,336
1,328
1,317
1,301
1,282
1,258
1,231
1,200
1,166
1,128
1,086
1,041
0,994
0,945
0,895
0,844
0,795
0,747
0,702
0,660
4
2,278
2,275
2,267
2,256
2,240
2,219
2,193
2,163
2,128
2,087
2,043
1,993
1,939
1,880
1,818
1,751
1,680
1,606
1,528
1,448
1,366
1,282
1,198
1,116
1,035
0,959
0,888
0,823
0,764
0,712
0,666
2
3,152
3,114
3,071
3,023
2,970
2,192
2,848
2,780
2,706
2,626
2,542
2,453
2,359
2,261
2,159
2,051
1,945
1,834
1,720
1,606
1,492
1,379
1,270
1,166
1,069
0,980
0,900
0,830
0,768
0,714
0,666
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 43)
Universitas Sumatera Utara
1
4,051
3,973
2,889
3,800
3,705
3,605
3,499
3,388
3,271
3,149
3,022
2,891
2,755
2,615
2,472
2,326
2,178
2,029
1,880
1,733
1,588
1,449
1,318
1,197
1,087
0,990
0,905
0,832
0,769
0,714
0,667
14
2.2.3.4 Distribusi Gumbel
Perhitungan
curah
hujan
rencana
menurut
Metode
Gumbel,
mempunyai perumusan sebagai berikut:
X = X + S.K
(2.9)
Dimana :
X = harga rata-rata sampel,
S = standar deviasi (simpangan baku) sampel.
Nilai K (faktor probabilitas) untuk harga-harga ekstrim Gumbel dapat
dinyatakan dalam persamaan:
K=
YTr − Yn
Sn
(2.10)
Dimana :
Yn = reduced mean yang tergantung jumlah sample/ data n (Tabel 2.3)
Sn = reduced standard deviation yang juga tergantung pada jumlah sample/
data n (Tabel 2.4)
YTr = reduced variate, yang dapat dihitung dengan persamaan berikut ini.
T − 1
YTr = −ln − ln r
Tr
(2.11)
Tabel 2.5 memperlihatkan hubungan antara reduced variate dengan periode ulang.
Universitas Sumatera Utara
15
Tabel 2.3 Reduced Mean, Yn
N
0
1
2
3
4
5
6
7
8
10 0,495 0,499 0,503 0,507 0,510 0,512 0,515 0,518 0,520
2
6
5
0
0
8
7
1
2
20 0,523
0,525
0,526
0,528
0,529
0,530
0,532
0,533
0,534
6
2
8
3
6
9
0
2
3
30 0,536
0,537
0,538
0,538
0,839
0,540
0,541
0,541
0,542
2
1
0
8
6
3
0
8
4
40 0,543
0,544
0,544
0,545
0,545
0,546
0,546
0,547
0,547
6
2
8
3
8
3
8
3
7
50 0,548
0,548
0,549
0,549
0,550
0,550
0,550
0,551
0,551
5
9
3
7
1
4
8
1
60 0,552 0,552 0,552 0,553 0,553 0,553 0,553 0,554 5
0,554
1
4
7
0
3
5
8
0
3
70 0,554
0,555
0,555
0,555
0,555
0,555
0,556
0,556
0,556
8
0
2
5
7
9
1
3
5
80 0,556
0,557
0,557
0,557
0,557
0,557
0,558
0,558
0,558
9
0
2
4
6
8
0
1
3
90 0,558
0,558
0,558
0,559
0,559
0,559
0,559
0,559
0,559
6
7
9
10,560 0,560
2
3
5
6
8
10 0,560
0,560
0,560
0,560
0,560
0,560
0,561
0
0
2
3
4
6
7
8
9
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 51) 0
9
0,522
0
0,535
3
0,543
6
0,548
1
0,551
8
0,554
5
0,556
7
0,558
5
0,559
9
0,561
1
Tabel 2.4 Reduced Standard Deviation, Sn
N
0
1
2
3
4
5
6
7
8
10 0,949 0,967 0,983 0,997 1,009 1,020 1,031 1,041 1,049
6
6
3
1
5
6
6
1
3
20 1,062
1,069
1,075
1,081
1,086
1,091
1,096
1,100
1,104
8
6
4
1
4
5
1
4
7
30 1,112
1,115
1,119
1,122
1,125
1,128
1,131
1,133
1,136
4
9
3
6
5
5
3
9
3
40 1,141
1,143
1,145
1,148
1,149
1,151
1,153
1,155
1,157
3
6
8
0
9
9
8
7
50 1,160 1,162 1,163 1,165 1,166 1,168 1,169 1,170 4
1,172
7
3
8
8
7
1
6
8
1
60 1,174
1,175
1,177
1,178
1,179
1,180
1,181
1,182
1,183
7
9
0
2
3
3
4
4
4
70 1,185
1,186
1,187
1,188
1,189
1,189
1,190
1,191
1,192
4
3
3
1
0
8
6
5
3
80 1,193
1,194
1,195
1,195
1,196
1,197
1,198
1,198
1,199
8
5
3
9
7
3
0
7
4
90 1,200
1,201
1,202
1,202
1,203
1,203
1,204
1,204
1,205
7
3
0
6
2
8
4
9
5
10 1,206
1,206
1,207
1,207
1,208
1,208
1,208
1,209
1,209
0 5 2004,
9 Sistem3Drainase
7 Perkotaan
1
4 Berkelanjutan:
7
0 52) 3
(Suripin,
yang
9
1,056
5
1,108
0
1,138
8
1,159
0
1,173
4
1,184
4
1,193
0
1,200
1
1,206
0
1,209
6
Tabel 2.5 Reduced variate, YTr sebagai fungsi periode ulang
Reduced variate
Periode Ulang, Tr
Periode ulang, Tr Reduced variate
YTr
Ytr
(tahun)
(tahun)
2
0,3668
100
4,6012
5
1,5004
200
5,2969
10
2,2510
250
5,5206
20
2,9709
500
6,2149
25
3,1993
1000
6,9087
50
3,9028
5000
8,5188
75
4,3117
10000
9,2121
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 52)
Universitas Sumatera Utara
16
2.2.4 Uji Distribusi Probabilitas
Uji distribusi probabilitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah
persamaan distribusi probabilitas yang dipilih dapat mewakili distribusi statistik
sampel data yang dianalisis.(I.M.Kamiana, 2011)
2.2.4.1 Metode Chi-Kuadrat
Rumus yang digunakan dalam perhitungan dengan metode uji chi-kuadrat
adalah sebagai berikut :
n
χ
2
=∑
i =1
(O f
− Ef )
Ef
2
(2.12)
Dimana :
χ
2
= Parameter chi-kuadrat terhitung.
Ef
= Frekuensi yang diharapkan sesuai dengan pembagian kelasnya.
Of
= Frekuensi yang diamati pada kelas yang sama.
n
= jumlah sub kelompok.
Derajat nyata atau derajat kepercayaan ( ) tertentu yang sering diambil adalah
5%. Derajat kebebasan (Dk) dihitung dengan rumus :
Dk = K – (p+1)
(2.13)
K = 1 + 3,3 log n
(2.14)
Universitas Sumatera Utara
17
Dimana :
Dk
= derajat kebebasan.
P
= banyaknya parameter, untuk uji chi-kuadrat adalah 2
K
= jumlah kelas distribusi
n
= banyaknya data
Selanjutnya distribusi probabilitas yang dipaki untuk menentukan curah
hujan rencana adalah distribusi probabilitas yang mempunyai simpangan
maksimumterkecil dan lebih kecildari simpangan kritis atau dirumuskan sebagai
berikut :
χ
2
50
0,2
0,45
0,32
0,27
0,23
0,21
0,19
0,18
0,17
0,16
0,15
1,07/n
(α) Derajat Kepercayaan
0,1
0,05
0,51
0,56
0,37
0,41
0,30
0,34
0,26
0,29
0,24
0,27
0,22
0,24
0,20
0,23
0,19
0,21
0,18
0,20
0,17
0,19
1,22/n
1,36/n
0.01
0,67
0,49
0,40
0,36
0,32
0,29
0,27
0,25
0,24
0,23
1,693/n
Sumber : Soewarno (1995)
2.3 Intensitas Hujan Rencana
Intensitas hujan adalah jumlah hujan yang dinyatakan dalam tinggi hujan
atau volume hujan tiap satuan waktu. (Wesli, 2008). Sifat umum hujan adalah
makin singkat hujan berlangsung intensitasnya cenderung makin tinggi dan makin
besar periode ulangnya makin tinggi pula intensitasnya.(Suripin, 2004).
Intensitas hujan diperoleh dengan cara melakukan analisis data hujan baik
secara statistik maupun secara empiris. Biasanya intensitas hujan dihubungkan
dengan durasi hujan jangka pendek misalnya 5 menit, 30 menit, 60 menit dan
jam- jaman. Data curah hujan jangka pendek ini hanya dapat diperoleh dengan
menggunakan alat pencatat hujan otomatis. Apabila data hujan jangka pendek
tidak tersedia, yang ada hanya data hujan harian, maka intensitas hujan dapat
dihitung dengan rumus Mononobe.
R 24
I = 24
24 t
2/3
(2.18)
Universitas Sumatera Utara
21
Dimana:
I
= Intensitas hujan (mm/jam)
t
= Lamanya hujan (jam)
R24
= Curah hujan maksimum dalam 24 jam (mm).
2.5.4 Waktu Konsentrasi
Waktu konsentrasi suatu DAS adalah waktu yang diperlukan oleh air
hujan yang jatuh untuk mengalir dari titik terjauh sampai ketempat keluar DAS
(Titik Kontrol) setelah tanah menjadi jenuh dan depresi-depresi kecil terpenuhi.
Salah satu rumus untuk memperkirakan waktu konsentrasi (tc)adalah rumus yang
dikembangkan oleh Kirpich (1940), yang ditulis sebagai berikut.
tc= 0,87 x L 21000 x S x 0,385
(2.19)
dimana:
L: Panjang saluran utama dari hulu sampai penguras (km).
S: Kemiringan rata-rata saluran utama dalam (m/m).
Waktu konsentrasi dapat juga dihitung dengan membedakan menjadi dua
komponen yaitu:
1.
Inlet time (t0) yakni waktu yang diperlukan air untuk mengalir di
permukaan lahan sampai saluran terdekat.
2.
Conduit time (td)yakni waktu perjalanan dari pertama masuk sampai titik
keluaran.
tc = t0 + td
(2.20)
Universitas Sumatera Utara
22
dimana:
t0
: 23 x 3,28 x L x nS (menit)
td
: Ls60 V (menit),
n
: Angka kekasaranManning,
Ls
: Panjang lintasan aliran di dalam salura/sungai (m).
2.5.5 Koefisien Aliran Pengaliran
Koefisien pengaliran (C) didefinisikan sebagai nisbah antara aliran
permukaan terhadap intensitas hujan (Suripin, 2004). Faktor ini merupakan
variabel yang paling menentukan hasil perhitungan debit banjir. Pemilihan harga
C yang tepat memerlukan pengalaman hidrologi yang luas. Berikut disajikan
koefisien pengaliran (C) pada tabel 2.8.
Tabel 2.8 Koefisien Pengaliran, C
Diskripsi lahan/karakter permukaan
Koefisien aliran, C
Business
perkotaan
pinggiran
Perumahan
rumah tunggal
multiunit, terpisah
multiunit, tergabung
perkampungan
apartemen
Industri
ringan
berat
Perkerasan
aspal dan beton
batu bata, paving
Atap
Halaman, tanah berpasir
datar, 2%
rata-rata, 2% - 7%
curam, 7%
Halaman, tanah berat
0,70 - 0,95
0,50 - 0,70
0,30 - 0,50
0,40 - 0,60
0,60 - 0,75
0,25 - 0,40
0,50 - 0,70
0,50 - 0,80
0,60 - 0,90
0,70 - 0,95
0,50 - 0,70
0,75 - 0,95
0,05 - 0,10
0,10 - 0,15
0,15 - 0,20
Universitas Sumatera Utara
23
datar, 2%
rata-rata, 2% - 7%
curam, 7%
Halaman kereta api
Taman tempat bermain
Taman, perkuburan
Hutan
datar, 0 - 5%
bergelombang, 5% - 10%
berbukit, 10% - 30%
Sumber : Suripin (2004)
0,13 - 0,17
0,18 - 0,22
0,25 - 0,35
0,10 - 0,35
0,20 - 0,35
0,10 - 0,25
0,10 - 0,40
0,25 - 0,50
0,30 - 0,60
2.6 Perhitungan Debit Banjir Hidrograf Satuan Sintesis Nakayasu
Stasiun pengukur debit dan tinggi muka air sungai (stasiun hidrometri)
pada umumnya hanya dipasang di tempat tempat tertentu yang dipandang oleh
pengelolanya mempunyai arti yang cukup penting. Hal tersebut disebabkan karena
tidak mungkin memasang stasiun hidrometri disembarang tempat dan biaya
pemasangannya juga tidak murah. Namun masalah yang banyak timbul adalah
ketidak-cocokan antara rencana pengembangan jaringan stasiun hidrometri.
Pengembangan suatu daerah sering tidak dapat diketahui sebelumnya, atau kalau
rencana itu diketahui tidak selekasnya diikuti dengan keiatan pengumpulan data.
Hingga pada saat dibutuhkan untuk analisis data tidak tersedia, atau tersedia
dalam jangka waktu yang sangat pendek.
Untuk mengatasi hal ini sebenarnya di Indonesia telah dikenal dan banyak
digunakan cara cara untuk memperkirakan banjir rancangan yang didasarkan atas
persamaan rasional. Cara ini mengandalkan data curah hujan sebagai dasar
hitungan.Namun dari penelitian terbukti bahwa cara cara seperti Melchior, Der
Weduwen dan Haspers mempunyai penyimpangan yang berkisar antara 2% 80%, dengan penyimpangan rata rata berturut turut sebesar 89%, 85% dan 56%.
Universitas Sumatera Utara
24
Selain itu tercatat pula bahwa 77% dari kasus yang ditinjau
menunjukkan
perkiraan lebih (overestimated). Cara - cara rasional untuk memperkirakan banjir
yang mendapatkan kritikan tajam, karena pemakaian koefisien limpasan (runoff
coefficient) mengundang subjektivitas yang sangat besar dan merupakan salah
satu faktor penyebab penyimpangannya. Penyebab lainnya adalah koefisien
reduksi (reduction coefficient). Persamaan rasional hanya dianjurkan untuk DAS
kecil, kurang dari 80 hektar, atau untuk DAS yang memiliki unsur unsur penyusun
yang seragam. Dalam perancangan diharapkan perkiraan banjir rancangan yang
menyimpang sekecil mungkin. Sudah barang tentu perkiraan yang tepat tidak
akan dapat diharapkan, karena proses pengalihragaman hujan menjadi banjir
merupakan proses alam yang sangat kompleks yang tidak dapat diungkapkan
dengan persamaan matematik secara tuntas. Cara cara lain yang lebih baik hampir
seluruhnya menuntut ketersediaan data pengukuran sungai yang memadai.
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu ini merupakan salah satu upaya untuk
mengatasi kesulitan kesulitan tersebut.Cara ini dapat digunakan disembarang
lokasi yang dikehendaki dalam suatu DAS tanpa tergantung ada atau tidaknya
data pengukuran sungai. Akan tetapi, perlu ditegaskan bahwa kegiatan
hidrometrik masih tetap merupakan pilihan utama, sehingga walaupun telah
ditemukan cara pendekatan yang akan banyak mengatasi masalah kelangkaan
data, namun prioritas pengukuran sungai ditempat mutlak masih diperlukan.
Hidrograf satuan ini secara sederhana dapat disajikan sebagai berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
25
t
0.8 Tr
Q
Tg
Lengkung Naik
Lengkung Turun
Qp
0.3 Qp
0.3
t
T0.3
Tp
1.5T0.3
Gambar 2.4 Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Nakayasu (1950) telah menyelidiki hidrograf satuan di Jepang dan
memberikan seperangkat persamaan untuk membentuk suatu hidrograf satuan
sebagai berikut:
1. Waktu kelambatan (tg), rumusnya:
untuk L > 15
:
= 0,4 + 0, 058
(2.22)
untuk L < 15
:
= 0,21
(2.23)
,
2. Waktu pucak dan debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan
sebagai berikut:
=
+ 0,8
(2.24)
3. Waktu saat debit sama dengan 0,3 kali debit puncak:
,
=
(2.25)
4. Waktu puncak
=
+ 0,8
(2.26)
Universitas Sumatera Utara
26
5. Debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan sebagai berikut:
=
,
( ,
,
)
(2.27)
6. Bagian lengkung naik (0 < t < tp)
,
=
(2.28)
7. Bagian lengkung turun
•
•
•
Jika
=
0,3
Jika
> >
=
0,3
Jika > 1,5
=
2.7
< <
0,3
,
,
(2.29)
,
,
,
,
,
(2.30)
,
,
,
,
(2.31)
Prediksi Tinggi Muka Air Banjir Rencana Manual
Tinggi banjir ini dihitung dengan cara coba-coba dengan menggunakan
metode tahapan langsung (dirrect step method). Debit yang digunakan adalah
debit banjir rencana, dalam penelitian ini digunakan metode HSS Nakayasu.
Karena penampang sungai yang tidak beraturan untuk memudahkannya
dalam melakukan perhitungan maka diasumsikan penampang sungai menjadi
penampang trapesium dengan kemiringan 1:1 seperti terlihat pada Gambar 2.5.
Pada Gambar 2.5 garis putus-putus menunjukkan tampang pendekatan yang
berupa trapesium.
Universitas Sumatera Utara
27
Gambar 2.5 Asumsi Penampang Trapesium
Gambar 2.6 Penampang Trapesium
Berdasarkan Gambar 2.6 luas penampang A dapat dihitung:
A = Y(B+Y) = BY + Y
Keliling basah sungai adalah
P = B + 2Y 2
Jari-jari hidrolis sungai (R) dihitung dengan
R=
=
Kecepatan aliran sungai dihitung dengan
V=
=
=
(
)
Perhitungan tinggi muka air selanjutnya menggunakan metode tahapan
langsung (dirrect step method) dengan mengacu pada persamaan Bernouli yang
dapat dilihat pada gambar 2.7.
Universitas Sumatera Utara
28
Gambar 2.7 Sketsa Profil Aliran
Z +Y +
=Z +Y +
+ h
Persamaan di atas merupakan persamaan untuk potongan 1 – 2 sampai seterusnya.
Secara umum persamaan itu dapat ditulis menjadi
Z
+Y
+
=Z +Y +
+ h
h = X. S
S =
2.8
/
(Manning)
Prediksi Tinggi Muka Air Banjir Rencana dengan HEC-RAS
HEC-RAS merupakan program aplikasi untuk memodelkan aliran di
sungai, River Analysis System (RAS), dibuat oleh Hydrologic Engineering Center
Universitas Sumatera Utara
29
(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). HEC-RAS
memiliki empat komponen model satu dimensi: (1) Hitungan profil muka air
aliran permanen, (2) Simulasi aliran tak permanen, (3) Hitungan transport
sedimen, dan (4) Hitungan kualitas (temperatur) air.
Satu elemen penting dalam HEC-RAS adalah keempat komponen tersebut
memakai data geometri yang sama, routine hitungan hidraulika yang sama, serta
beberapa fitur desain hidraulik yang dapat diakses setelah hitungan profile muka
air dilakukan.
HEC-RAS merupakan program aplikasi yang mengintegrasikan fitur
graphical user interface, analisis hidraulik, manajemen dan penyimpanan data,
grafik, serta pelaporan.
Dengan menggunakan software HEC-RAS ini dapat memberikan prediksi
tinggi muka air banjir sungai deli dengan banjir pasang muara sungai deli.
2.8.1 Graphical User Interface
Interface ini berfungsi sebagai penghubung antara pemakai dan HECRAS. Graphical interface dibuat untuk memudahkan pemakaian HEC-RAC
dengan tetap mempertahankan efisiensi. Melalui graphical interface ini,
dimungkinkan untuk melakukan hal-hal berikut ini dengan mudah:
•
Manajemen file
•
Menginputkan data serta mengeditnya
Universitas Sumatera Utara
30
•
Melakukan analisis hidraulik
•
Menampilkan data masukan maupun hasil analisis dalam bentuk tabel dan
grafik
•
Penyusunan laporan, dan
•
Mengakses On-Line help
2.8.2
Penyimpanan Data dan Manajemen Data
Penyimpanan data dilakukan ke dalam “flat” files (format ASCII dan
biner), serta file HEC-DSS. Data masukan dari pemakai HEC-RAS disimpan
kedalam file-file yang dikelompokkan menjadi: project, plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, dan sediment data. Hasil keluaran model disimpan kedalam
binary file. Data dapat ditransfer dari HEC-RAS ke program aplikasi lain melalui
HEC-DSS file.
Manajemen data dilakukan melalui user interface. Pemakai diminta untuk
menuliskan satu nama file untuk project yang sedang dia buat. HEC-RAS
akanmenciptakan beberapa file secara automatik (file-file: plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, output, etc.) dan menamainya sesuai dengan nama file project
yang dituliskan oleh pemakai. Penggantian nama file, pemindahan lokasi
penyimpanan file, penghapusan file dilakukan oleh pemakai melalui fasilitas
interface; operasi tersebut dilakukan berdasarkan project-by-project. Penggantian
nama, pemindahan lokasi penyimpanan, ataupun penghapusan file yang dilakukan
dari luar HEC-RAS (dilakukan langsung pada folder), biasanya akan
menyebabkan kesulitan pada saat pemakaian HEC-RAS mengingat pengubahan
tersebut kemungkinan besar tidak dikenali oleh HEC-RAS. Oleh karena itu,
Universitas Sumatera Utara
31
operasi atau modifikasi file-file harus dilakukan melalui perintah dari dalam HECRAS.
2.8.3
Grafik dan Pelaporan
Fasilitas grafik yang disediakan oleh HEC-RAS mencakup grafik X-Y alur
sungai, tampang lintang, rating curves, hidrograf, dan grafik-grafik lain yang
merupakan plot X-Y berbagai variabel hidraulik. HEC-RAS menyediakan pula
fitur plot 3D beberapa tampang lintang sekaligus. Hasil keluaran model dapat pula
ditampilkan dalam bentuk tabel.Pemakai dapat memilih antara memakai tabel
yang telah disediakan oleh HEC-RAS atau membuat/mengedit tabel sesuai
kebutuhan. Grafik dan tabel dapat ditampilkan di layar, dicetak, atau dicopy ke
clipboard untuk dimasukkan kedalam program aplikasi lain (word processor,
spreadsheet). Fasilitas pelaporan pada HEC-RAS dapat berupa pencetakan data
masukan dan keluaran hasil pada printer atau plotter.
Untuk mulai pekerjaan HEC-RAS klik File terus New Project, kemudian
simpan dengan nama Sungai Deli pada direktori atau folder .
Gambar 2.8Tampilan Menu Utama HEC-RAS 4.0
Universitas Sumatera Utara
32
Langkah selanjutnya adalah membuat dan mengisi geometri data. Dengan
cara klik tool bar Edit/Enter Geometric Data dari tampilan awal HEC RAS.
Seperti tampilan berikut ini:
Gambar 2.9 Tampilan menu geometri data.
Setelah muncul tampilan Geometric Data, langkah selanjutnya adalah
membuat layout Sungai Deli dengan cara klik tool bar River Reach dari tampilan
Geometric Data, kemudian mulai menggambar layout Sungai Deli dengan
memberi nama River dan Reach nya.Kemudian masukkan data geometry muara
Suara Deli pada tampilan ini dimasukkan data long section (penampang
memanjang muara Sungai Deli) dengan cara klik ikon Cross Section padatampilan
Geometric Data , sehingga selanjutnya akan muncul tampilan seperti ini:
Universitas Sumatera Utara
33
Gambar 2.10 Menu Cross Section Pada Geometri Data
Untuk memasukkan data-data potongan melintang, klik Optionterus Add a
New Cross Section, masukkan nomor stationing (Sta) atau nomor patok. Pada
bagian kiri tampilan Cross Section Data terdapat dua buah kolom, yaitu station
dan elevation.Yang dimaksud dengan station adalah jarak pias potongan
melintang (sumbu X), sedangkan yang dimaksud dengan elevation adalah elevasi
pias potongan melintang (sumbu Y).kemudianmasukkan Downstream Reach
Length atau jarak antar potongan melintang yang kini sedang dibuat dengan
potongan melintang dihilirnya, angka Manning, dan Main Channel Bank Station
yang berada pada bagian tengah tampilan Cross Section Data. Pada Reach
Length, kemudian masukkan data berupa jarak pada LOB (Left Over Bank) atau
tebing kiri, Channel atau bagian tengah, dan ROB (Right Over Bank). Angka
Manning dimasukkan berdasarkan kekasaran material dinding saluran, sedangkan
data Bank Stationing dimasukkan berdasarkan tebing yang ada pada data
potongan melintang.
Universitas Sumatera Utara
34
Gambar 2.11 Tampilan Data Cross Section
Setelah semua geometri data selesai dimasukkan, selanjutnya di
savedengan klik File terus Save Geometric Data As.
Langkah selanjutnya adalah memasukkan data aliran, untuk memasukkan
data aliran, klik Edit/Unsteady Flow Data.Pada tabBoundary Condition, klik
tampilan flowhydrographmasukkan data debit banjir yang dihitung dengan
metode HSS Nakayasu, seperti tampilan berikut:
Gambar 2.12 Unsteady Flow Data yang dimasukkan data debit banjir hasil
perhitungan HSS Nakayasu
Universitas Sumatera Utara
35
Selanjutnya masukkan data pasang surut yang dihitung dengan metode
Admiraltyklik tampilanstage/flow hydrograph, seperti gambar 2.13.
Gambar 2.13 Unsteady Flow Data yang dimasukkan data hasil perhitungan
Pada aliran unsteady, selain data boundary condition, kita juga harus
memasukkan data initial condition. Data initial condition ini merupakan asumsi
aliran pada jam ke-nol.Setelah data aliran telah selesai dimasukkan, klik
filekemudian save unsteady flow data as.
Selanjutnya running aliran unsteady klik item-item pada Programs to Run,
mengisi waktu atau tanggal simulasi pada Simulation Time Windowdan
menyetting interval waktu perhitungan pada Computation Setting. Pada tampilan
Flow Analysis, pilih Geometry File dan Flow File yang akan dirunning, dan
menamai Plan. Selanjutnya klik Compute,seperti gambar 2.14.
Universitas Sumatera Utara
36
Gambar 2.14 TampilanCompute Data Unsteady Flow Analysis
Universitas Sumatera Utara