Upload
kurniawan-akbar
View
225
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
1/81
ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH
KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HMS
LAPORAN TUGAS AKHIR
Dibuat untuk memenuhi syarat mendapatkan gelar
Sarjana Teknik pada JurusanTeknik Sipil
Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya
Oleh:
Kurniawan Akbar
03111001083
Dosen Pembimbing I:
Ir. H. SARINO, MSCE
Dosen Pembimbing II :
M. BAITULLAH AL AMIN, ST, M.Eng
UNIVERSITAS SRIWIJAYA
FAKULTAS TEKNIK
JURUSAN TEKNIK SIPIL
2015
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
2/81
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Kota Palembang adalah kota yang di belah dan dikelilingi oleh banyak
sungai. Di kota Palembang ini terdapat 18 sub DAS yang tersebar di seluruh bagian
hilir dan hulunya dengan induk sungai adalah sungai Musi. Salah satu sub DAS yang
mengelilinginya adalah sub DAS Boang. Sub DAS Boang ini terletak di tiga
kecamatan, yaitu kecamatan gandus, kecamatan ilir barat I dan kecamatan ilir barat
II. Pada sub DAS Boang terdapat sungai-sungai lagi yang membaginya baik sungai
besar maupun sungai kecil. Salah satunya adalah sungai Sawah. Sungai Sawah ini
menghubungkan sungai-sungai kecil antara lain sungai jong dan sungai manggis.
Salah satu anak Sungai Musi yang sering terkena luapan air (banjir) adalah
Sungai Sawah yang terletak di wilayah Kecamatan Gandus, Palembang. Aliran pada
sungai Sawah ini menjadi sempit, bahkan tertutup, rawa-rawa pun ditimbun lalu
ketika hujan turun, genangan air dan banjir terjadi di mana-mana. sehingga Daerah
tersebut memerlukan perhatian khusus dalam mengupayakan pengembangan dan
pemanfaatan lebih lanjut serta tindakan pelestarian lingkungan agar terpelihara
dengan baik.
Peningkatan jumlah penduduk akan diikuti dengan meningkatnya aktivitas
manusia. Aktivitas manusia dalam pembangunan akan mempengaruhi perubahan
penutupan lahan (land cover) dan penggunaan lahan (land use). Perubahan
penggunaan lahan dengan memperluas permukaan kedap air menyebabkan
berkurangnya infiltrasi, menurunkan pengisian air bawah tanah (recharge) dan
meningkatkan aliran permukaan (runoff). Penurunan muka air tanah secara langsung
mempengaruhi penurunan debit. Begitu juga sebaliknya, peningkatan runoff secaralangsung akan mempengaruhi peningkatan debit (Pawitan 2002).
Hal ini pula yang menjadi faktor penyebab terjadinya banjir, selain itu terjadi
endapan sedimen, penumpukan sampah, dan limbah rumah tangga. Sehingga, sistem
drainasenya sudah tidak mampu lagi menampung beban air yang lewat.
Melihat permasalahan tersebut, maka akan dilakukan penelitian tentang analisa
debit limpasan yang ada pada Sub-DAS Sawah Kecamatan Gandus Kota Palembang
dengan tujuan untuk mengidentifikasi besarnya debit limpasan dan hidrograf yang
ada, memodelkan hujan-aliran dengan menggunakan program HEC-HMS.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
3/81
2
1.2. Rumusan Masalah
Rumusan masalah dari penelitian ini adalah
1. Bagaimana menghitung debit limpasan puncak dengan menggunakan
metode rasional ?
2. Bagaimana mengitung hidrograf debit limpasan dengan menggunakan
metode SCS CN (Soil Conservation Service- Curve Number)
3.
Bagaimana memodelkan hujan-aliran dengan menggunakan HEC-HMS
1.3. Tujuan Penilitian
Maksud dan tujuan dari penelitian ini antara lain :
1. Menghitung debit limpasan puncak dengan menggunakan metode
rasional.
2. Menghitung hidrograf debit limpasan dengan menggunakan metode SCS
CN (Soil Conservation Service- Curve Number)
3. Memodelkan hujan-aliran dengan menggunakan HEC-HMS.
1.4. Ruang Lingkup Penelitian
Berdasarkan pada permasalahan dan tujuan di atas, ruang lingkup dalam
penelitian ini hanya difokuskan pada menghitung debit limpasan puncak, hidrograf
debit limpasan dan permodelan hujan-aliran di sepanjang saluran drainase SUB-DAS
SAWAH Kecamatan Gandus Kota Palembang.
1.5. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan laporan Tugas Akhir ini disusun menjadi 5 bab dnegan
uraian sebagai berikut :
Bab I : Pendahuluan
Bab ini berisikan tentang latar belakang, perumusan masalah, tujuan
penelitian, ruang lingkup peneltian dan sistematika penulisan.
Bab II : Tinjauan Pustaka
Bab ini menguraikan kajian literatur yang menjelaskan mengenai teori
tentang debit limpasan dan hidrograf limpasan, metode yang dipakai,
rumus-rumus yang akan digunakan dalam perhitungan, dan penelitian
terdahulu yang menjadi acuan untuk melaksanakan penelitian ini.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
4/81
3
Bab III : Metodologi Penelitian
Bab ini berisikan teknik pengumpulan data, teknik analisa data, teknik
pelaksanaan penelitian, dan diagram alir penelitian.
Bab IV : Analisis dan Pembahasan
Bab ini berisikan tentang pengolahan data sesuai metodologi yang dipakai
dan pembahasan mengenai hasil dari analisa yang telah dilakukan.
Bab V : Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisikan kesimpulan yang diambil dari keseluruhan hasil
penelitian dan saran yang berguna untuk mengoptimalkan penelitian
selanjutnya.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
5/81
4
BAB II.
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Tinjauan Penelitian Sebelumnya
Tinjauan penelitian sebelumnya digunakan sebagai acuan dan refrensi untuk
membantu menganalisis dalam pembuatan penelitian. Selanjutnya, digunakan untuk
mendapatkan gambaran tentang topik atau permasalahan yang akan diteliti. Selain
itu, tinjuan tersebut harus bersifat relevan dan dapat di implementasikan.
2.1.1 Kajian Hidrologi Dan Analisa Kapasitas Tampang Sungai Krueng
Langsa Berbasis HEC-HMS Dan HEC-RAS
Ichsan Syahputra (2015) dengan jurnal Kajian Hidrologi dan Analisa
Kapasitas Tampang Sungai Krueng Langsa Berbasis Hec-HMS dan Hec-RAS .
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisa hidrologi untuk kajian terhadap debit
banjir eksisting yang pernah terjadi pada wilayah DAS tersebut serta analisa
kapasitas penampang sungai krueng langsa sebagai upaya untuk mendapatkan
alternatif pengendalian banjir secara menyeluruh dan mereduksi muka air banjir.
Dari hasil penelitian simulasi hidrologi berdasarkan data curah hujan dengan
menggunakan software HEC-HMS didapatkan Debit puncak Sungai Krueng langsa
sebesar 59,3m3/dt untuk periode ulang 2 tahun. Pada analisa passing capacity,
didapatkan banjir penampang eksisting sebesar 60,07 m3/dt yang hampir mendekati
nilai debit banjir eksisting berdasarkan model HEC-HMS. Hasil analisa HEC-RAS
dengan simulasi periode ulang 2 tahun, terhadap 140 buah cross sectionmemberikan
gambaran bahwa hampir semua alur sungai mengalami kondisi banjir dan hanya
beberapa bagian saja yang tidak mengalami kondisi banjir. Skenario pengendalian
banjir dilakukan dengan cara normalisasi sungai yaitu dengan memperbesar dimensi
penampang sungai existing dengan lebar dasar sungai rata-rata 20 m menjadi 60 m
dan perencanaan tanggul sungai pada elevasi puncak tanggung +2.00 m dengan
tinggi jagaan 0.50 m dari muka air banjir. Pada bagian muara sungai, yaitu mulai dari
titik sta 0.00 sampai STA 2+00 direncanakan menggunakan revetment sungai dari
tumpukan batu. Kedua skenario pengendalian banjir tersebut dapat di
rekomendasikan untuk mereduksi banjir yang terjadi pada sungai Krueng Langsa.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
6/81
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
7/81
6
curah hujan pada periode tertentu. Dalam menentukan curah hujan areal yang berasal
dari pencatatan penakaran curah hujan. Dari pencatatan curah hujan, kita hanya
mendapatkan data curah hujan di suatu titik tertentu (point rainfall). Jika dalam suatu
areal terdapat beberapa alat penakar atau pencatat curah hujan, maka dapat diambil
nilai ratarata untuk mendapatkan nilai curah hujan areal (Dewi, 2012).
2.3. Analisis Frekuensi
Dalam melakukan analisis hidrologi sering dihadapkan pada kejadian-
kejadian ekstrim seperti banjir dan kekeringan. Masalah kekeringan banyak berkaitan
dengan ketersediaan air untuk berbagai kebutuhan, seperti kebutuhan air irigasi, air
baku, pemeliharaan sungai, dsb. Pada musim kemarau debit sungai kecil, sehingga
untuk bisa memenuhi berbagai kebutuhan perlu dilakukan analisis ketersediaan air.
(Bambang Triadmojo,2014)
Tujuan dari analisis frekuensi data hidrologi adalah mencari hubungan antara
besarnya kejadian ekstrim terhadap frekuensi kejadian dengan menggunakan
distribusi probabilitas. Analisis frekuensi dapat diterapkan untuk data debit sungai
atau data hujan. Data yang digunakan adalah data debit atau hujan maksimum
tahunan, yaitu data terbesar yang terjadi selama satu tahun, yang terukur selama
beberapa tahun.
Menurut Singh (1992), ada beberapa parameter yang akan digunakan dalam
analisa frekuensi, yaitu sebagai berikut :
1.Nilai Rata-Rata ( )Nilai rata-rata dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
= n
i
ni (2.1)
Dimana :
= curah hujan rata-rata (mm)n = jumlah data
i= curah hujan di stasiun hujan ke i (mm)
2.
Simpangan Baku (S)
Simpangan baku (S) merupakan ukuran sebaran yang paling banyak digunakan.
Apabila penyebaran data sangat besar terhadap nilai rata-rata maka nilai
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
8/81
7
simpangan baku akan besar, begitu juga sebaliknya. Simpangan baku dapat
dihitung dengan rumus sebagai berikut :
S =
[
n-
i-
ni
]
(2.2)
Dimana :
= curah hujan rata-rata (mm)i= curah hujan di stasiun hujan ke i (mm)
S = simpangan baku (standar deviasi)
3. Koefisien Variasi (Cv)
Koefisien variasi adalah nilai perbandingan antara simpangan baku dengan nilai
rata-rata hitung dari suatu distribusi. Koefisien variasi dapat dihitung dengan
rumus sebagai berikut :
Cv =
(2.3)Dimana :
Cv = koefisien variasi
S = simpangan baku (standar deviasi)
= curah hujan rata-rata (mm)
4. Koefisien Skewness(Cs)
Kemencengan (skewness) adalah suatu nilai yang menunjukan derajat
ketidaksimetrisan (assymetry) dari suatu bentuk distribusi. Apabila kurva
frekuensi dari suatu distribusi mempunyai ekor memanjang ke kanan atau ke kiri
terhadap titik pusat maksimum maka kurva tersebut tidak akan berbentuk simetri.
Keadaan tersebut disebut condong ke kanan atau ke kiri. Pengukuran
kecondongan bertujuan untuk mengukur seberapa besar kurva frekuensi dari suatu
distribusi tidak simetri atau condong. Ukuran kecondongan dinyatakan dengan
besarnya koefisien kecondongan atau koefisien skewness. Koefisien Skewness
dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Cs =n (i- )ni(n-)(n-) (2.4)
Dimana :
Cs = koefisien kemencengan/skewnessS = simpangan baku (standar deviasi)
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
9/81
8
= curah hujan rata-rata (mm)i = curah hujan di stasiun hujan ke i (mm)
5.
Koefisien Kurtosis (Ck)
Pengukuran kurtosis (Ck) dimaksudkan untuk mengukur keruncingan bentuk
kurva distribusi. Koefisien kurtosis dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Ck =n (i- )ni(n-)(n-)(n-) (2.5)
Dimana :
Ck = koefisien kurtosis
S = simpangan baku (standar deviasi)
= curah hujan rata-rata (mm) = curah hujan di stasiun hujan ke i (mm)2.4 Distribusi probabilitas
Dalam statistik terdapat beberapa jenis distribusi probabilitas yang umum
digunakan dalam bidang hidrologi, yaitu sebagai berikut :
1. Distribusi Normal
Menurut Suripin (2004), Ditribusi Normal merupakan fungsi densitas peluang
normal (probability dencity function) atau dikenal dengan Distribusi Gauss.
Dalam analisis hidrologi Distribusi Normal banyak digunakan untuk menganalisis
frekuensi curah hujan, analisis statistik dari distribusi curah hujan tahunan, debit
rata-rata tahunan dan sebagainya. Distribusi Normal dapat dihitung dengan rumus
sebagai berikut :
r (2.6)Dimana :
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahun
= nilai rata-rata hitung varianS = deviasi standar nilai varian
r = faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang
2.
Distribusi Log-Normal
Menurut Singh (1992), Distribusi Log-Normal merupakan hasil transformasi dari
Distribusi Normal, yaitu dengan mengubah varian X menjadi nilai logaritmik
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
10/81
9
varian X. Distribusi Log-Pearson Tipe III akan menjadi Distribusi Log-Normal
apabila nilai koefisien kemencengan Cs = 0. Distribusi Log-Normal dapat
dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Log= log
+rlg (2.7)
Cv =lg
lg (2.8)
lg= (lg- lgi)2(n-1) (2.9)Dimana :
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahun
Log = nilai rata-rata dalam harga logaritmiklg = deviasi standar dalam harga logaritmik = faktor frekuensi dari log normal 2 parameter, merupakan fungsi dari
koefisien variasi Cvdan periode ulang
Cv = koefisien variasi dari log normal w parameter
3.
Distribusi Log-Pearson Tipe III
Menurut Linsley dkk (1989), parameter penting dalam Log-Pearson Tipe III
adalah nilai rata-rata, simpangan baku, dan koefisien kemencengan. Jika koefisien
kemencengan sama dengan nol maka distribusi kembali ke Distribusi Log-
Normal. Tidak seperti konsep yang melatarbelakangi pemakaian Distribusi
Normal untuk debit puncak, maka probabilitas Distribusi Log-Pearson Tipe III
masih tetap dipakai karena fleksibilitasnya (Suripin, 2004). Distribusi Log-
Pearson Tipe III dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Log= log +r lg (2.10)Log = lgi
n
in (2.11)
S = [ (lgi-lg )nin-] (2.12)
Cs = [ (lgi-lg )ni(n-)(n-) ] (2.13)Dimana :
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahun
Log
= nilai rata-rata dalam harga logaritmik
lg = deviasi standar dalam harga logaritmik
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
11/81
10
r = faktor frekuensi dari Log-Pearson Tipe III
Cs = koefisien kemencengan dari Log-Pearson Tipe III
4.
Distribusi Gumbel
Menurut Chow (1988), metode ini merupakan metode dari nilai-nilai ekstrim
(maksimum atau minimum) umumnya digunakan untuk analisis data maksimum,
misalnya untuk analisis frekuensi banjir. Fungsi Distribusi Gumbel merupakan
fungsi eksponensial ganda. Distribusi Gumbel dapat dihitung dengan rumus
sebagai berikut :
= +rS (2.14)Ktr=
(tr-n
)n (2.15)
tr= ln -ln r-r (2.16)Dimana :
= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan priode ulang T-tahun
S = standar deviasi sampel
Yn = reduced mean yang tergantung pada jumlah data
Sn = reduced standart deviation yang juga tergantung pada jumlah data
Ytr = reduced variate
2.5. Uji Kecocokan
Menurut Suripin (2004), diperlukan penguji parameter untuk menguji
kecocokan distribusi frekuensi sampel data terhadap fungsi distribusi peluang yang
diperkirakan dapat menggambarkan atau mewakili distribusi frekuensi tersebut.
Berikut pengujian parameter yang sering dipakai, yaitu :
1. Uji Chi-Square
Menurut Suripin (2004), Uji Chi-Squaredimaksudkan untuk menentukan apakah
persamaan distribusi yang telah dipilih dapat mewakili distribusi statistik sampel
data yang dianalisis. Parameter X2 merupakan variabel acak dan dapat dihitung
dengan rumus berikut :
= (i-Ei)Ei
ni (2.17)
Dimana : = harga Chi-Square terhitung
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
12/81
11
Oi = jumlah nilai pengamatan pada sub kelompok ke- 1
Ei = jumlah nilai teoritis pada sub kelompok ke- 1
n = jumlah data
2. Uji Smirnov-Kolmogorov
Menurut Soewarno (1995), uji kecocokan Smirnov-Kolmogorov sering juga
disebut uji keselarasan non parametrik (non parametrik test) karena pengujiannya
tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu. Pengujian kecocokan sebaran
dengan metode ini dilakukan dengan membandingkan probabilitas untuk tiap
variabel dari distribusi empiris dan teoritis didapat perbedaan () tertentu.
Perbedaan maksimum yang dihitung (maks) dibandingkan dengan perbedaan
kritis (cr) untuk suatu derajat nyata dan banyaknya variat tertentu, maka sebaran
sesuai jikamaks
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
13/81
12
2.7 Intensitas Hujan
Menurut (Suripin, 2004), intensitas hujan adalah tinggi atau kedalaman air
hujan persatuan waktu. Sifat umum hujan adalah makin singkat hujan berlangsung
intensitasnya cenderung makin tinggi dan makin besar periode ulangnya makin
tinggi pula intensitasnya. Hubungan antara intensitas, lama hujan, dan frekuensi
hujan biasanya dinyatakan dalam lengkung Intensitas-Durasi-Frekuensi
(IDF=intensity duration frequency curve). Untuk perhitungan intensitas hujan dapat
dihitung dengan rumus mononobe sebagai berikut:
3
2
24 24
24)
tc(
RI
\
..............................................................................................(2.20)
Dimana :
I = intensitas hujan (mm/jam)
tc = lamanya hujan (jam)
R24= curah hujan maksimum harian (selama 24 jam)(mm)
2.8 Koefisien LimpasanKoefisien limpasan (C) adalah presentase jumlah air yang dapat melimpas
melalui permukaan tanah dari keseluruhan air hujan yang jatuh pada suatu daerah.
Semakin kedap suatu permukaan tanah, maka semakin tinggi nilai koefisien
pengalirannya. Faktor-faktor yang mempengaruhi nilai koefisien limpasan adalah
kondisi tanah, laju infiltrasi, kemiringan lahan, tanaman penutup tanah, dan intensitas
hujan (Suripin, 2004).
Besarnya aliran permukaan dapat menjadi kecil, terlebih bila curah hujan
tidak melebihi kapasitas infiltrasi. Selama hujan yang terjadi adalah kecil atau
sedang, aliran permukaan hanya terjadi di daerah yang impermabel dan jenuh di
dalam suatu daerah aliran sungai (DAS) atau langsung jatuh di atas permukaan air.
Apabila hujan yang terjadi kecil, maka hampir semua curah hujan yang jatuh
terintersepsi oleh vegetasi yang lebat (Kodoatie dan Sugiyanto, 2002). Nilai
koefisien limpasan (C) untuk Metode Rasional dapat dilihat pada Tabel 2.1 dan 2.2
dibawah ini :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
14/81
13
Tabel 2.1. Koefisien limpasan (C) berdasarkan fungsi lahan untuk Metode RasionalTata Guna Lahan Karakteristik Koefisien Limpasan (C)
Pusat bisnis dan perbelanjaan - 0,90
Industri Penuh 0,80
Perumahan kepadatan sedang-tinggi
20 rumah /Ha
30 rumah /Ha
40 rumah /Ha60 rumah /Ha
0,48
0,55
0,650,75
Sawah, Rawa - 0,15
Kolam Daerah datar 0,20
Kebun campuran - 0,10
(Sumber: Haryono, 1999)
Tabel 2.2. Nilai koefisien limpasan (C), untuk Metode RasionalTata Guna Lahan C Tata Guna Lahan C
Perkantoran
Daerah pusat kota
Daerah sekitar kotaPerumahanRumah tunggal
Rumah susun, terpisahRumah susun, bersambung
Pinggiran kota
Daerah Industri
Kurang padat industri
Padat industri
Taman, kuburan
Tempat bermain
Daerah stasiun KA
Daerah tak berkembangJalan RayaBeraspal
Berbeton
Berbatu bata
Trotoar
Daerah beratap
0,70-0,95
0,50-0,70
0,30-0,50
0,40-0,600,60-0,75
0,25-0,40
0,50-0,80
0,60-0,90
0,10-0,25
0,20-0,35
0,20-0,4
0,10-0,3
0,70-0,95
0,80-0,95
0,70-0,85
0,75-0,85
0,75-0,95
Tanah Lapang
Berpasir, datar, 2%
Berpasir, agak rata, 2-7%Berpasir, miring, 7%
Tanah berat, datar, 2%
Tanah berat, agak rata, 2-7%Tanah berat, miring, 7%
Tanah Pertanian, 0-30%
Tanah Kosong
Rata
Kasar
Ladang Garapan
Tanah berat, tanpa vegetasi
Tanah berat, dengan vegetasi
Berpasir, tanpa vegetasi
Berpasir, dengan vegetasiPadang RumputTanah berat
Berpasir
Hutan/ bervegetasi
Tanah Tidak Produktif, >30%
Rata, kedap air
Kasar
0,05-0,10
0,10-0,150,15-0,20
0,13-0,17
0,18-0,220,25-0,35
0,30-0,60
0,20-0,50
0,30-0,60
0,20-0,50
0,20-0,25
0,10-0,25
0,15-0,45
0,05-0,25
0,05-0,25
0,70-0,90
0,50-0,70
(Sumber : Asdak, 2010)
Menurut Suripin (2004), jika daerah aliran terdiri dari berbagai macam
penggunaan lahan dengan koefisien aliran yang berbeda, nilai C pada daerah aliran
didapat dengan persamaan berikut :
n
i
n
i
DAS
Ai
CiAi
C
1
1 ..............................................................................................(2.21)
Dimana :
Ai= luas lahan dengan jenis penutup tanah i (m2)
Ci= koefisien limpasan jenis penutup tanah i
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
15/81
14
2.9 Metode Rasional
Metode rasional banyak digunakan untuk memperkirakan debit puncak yang
ditimbulkan oleh hujan deras pada daerah tangkapan (DAS) kecil. Suatu DAS
disebut kecil apabila distribusi hujan dapat dianggap seragam dalam ruang dan
waktu, dan biasanya durasi hujan melebihi waktu konsentrasi. Beberapa ahli
memandang bahwa luas DAS kurang dari 2,5 dapat dianggap sebagai DASkecil (Ponce ,1989 dalam Bambang Triadmojo,2014).
Menurut (Bambang Triadmojo,2014) pemakaian metode rasional sangat
sederhana, dan sering digunakan dalam perencanaan drainase perkotaan. Beberapa
parameter hidrologi yang diperhitungkan adalah intensitas hujan, durasi hujan,
frekuensi hujan, luas DAS, abstraksi (kehilangan air akibat evaporasi, intersepsi,
infiltrasi, tanpungan permukaan) dan konsentrasi aliran. Metode rasional didasarkan
pada persamaan berikut :
Q = 0,278.C.I.A (2.22)
Dimana :
Q = debit banjir maksimum (m3/det)
C = koefisien pengaliran/limpasan
I = intensitas curah hujan rata-rata (mm/jam)A = luas daerah pengaliran (km2)
2.10 IntensitasDurasiFrekuensi (IDF)
IntensitasDurasiFrekuensi (IDF) biasanya diberikan dalam bentuk kurva
yang memberikan hubungan antara intensitas hujan sebagai ordinat, durasi hujan
sebagai absis dan beberapa grafik yang menunjukan frekuensi atau periode ulang.
Kurva IDF dapat dimanfaatkan untuk menghitung debit puncak dengan metode
rasional. Untuk periode ulang yang digunakan adalah periode ulang 5, 10, 25, 50,
dan 100 tahunan dan untuk durasi hujan yang sering digunakan adalah durasi 5, 10,
15, 30, 45, 60, 120, 180, 360, dan 720 menit. (Suripin,2004)
2.11 Hyetograph Hujan Rancangan
Dalam perhitungan banjir rancangan, diperlukan masukan berupa hujan
rancangan yang didistribusikan ke dalam kedalaman hujan jam-jaman (hyetograph).
Untuk dapat mengubah hujan rancangan ke dalam besaran hujan jam-jaman perlu
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
16/81
15
didapatkan terlebih dahulu suatu pola distribusi hujan jam-jaman. Apabila yang
tersedia adalah data hujan harian, untuk mendapatkan kedalaman hujan jam-jaman
dari hujan rancangan dapat menggunakan model distribusi hujan. Model distribusi
hujan yang telah dikembangkan untuk mengalihragamkan hujan harian ke hujan jam-
jaman antara lain yaitu model distribusi hujan seragam, segitiga, Alternating Block
Method (ABM) (Chow et. Al., 1988). Secara singkat, masing-masing model
dijelaskan sebagai berikut :
1. Distribusi hujan seragam
Model distribusi hujan seragam merupakan cara yang paling sederhana untuk
mendapatkan distribusi hujan jam-jaman yaitu dengan menganggap hujan
rancangan sebesar p mm terdistribusi secara merata selama durasi hujan
rancangan Tdyang telah ditetapkan.
2. Distribusi hujan segitiga
Model distribusi hujan segitiga menganggap bahwa kedalaman hujan jam-jaman
terdistribusi mengikuti bentuk segitiga. Hyetograph segitiga bisa dibentuk setelah
kedalaman hujan rancanganpdan durasi hujan Tddiketahui. Dalam metode ini, luas
segitiga merupakan nilai kedalaman hujan dan ordinat puncak hyetograph yang
dihitung dengan rumus :
Td
pIp
2 .................................................................................................................(2.23)
Untuk menetapkan waktu terjadinya intensitas hujan puncak, dipakai faktor
koefisien r yang didefinisikan sebagai rasio dari waktu terjadi intensitas hujan
puncak Tp dengan nilai total durasinya Td. Jadi waktu di mana terjadi intensitas
hujan puncak ditentukan dengan rumus :
Td.rTp ..............................................................................................................(2.24)
Nilai r umumnya ditetapkan sebesar 0,3 sampai dengan 0,5. Jika r ditetapkan
sebesar 0,5 maka puncakhyetographakan terletak pada pertengahan lama hujan.
3. Alternating Block Method (ABM)
Alternating Block Method (ABM) adalah cara sederhana untuk membuat
hyetograph rencana dari kurva IDF (Chow et al., 1988). Hyetograph rencana
dihasilkan oleh metode ini adalah hujan yang terjadi dalam n rangkaian intervalwaktu yang berurutan dengan durasi selam waktu Untuk periode ulang
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
17/81
16
tertentu, intensitas hujan diperoleh dari kurva IDF pada setiap durasi waktu,
Kedalaman hujan diperoleh dari perkalian antara intensitas huja dandurasi waktu tersebut. Perbedaan antara nilai kedalaman hujan yang berurutan
merupakan pertambahan hujan dalam interval waktu
. Pertambahan hujan tersebut
(blok-blok), diurutkan kembali ke dalam rangkaian waktu dengan intensitas hujan
maksimum berada pada tengah-tengah durasi hujan Tddan blok-blok sisanya disusun
dalam urutan menurun secara bolak-balik pada kanan dan kiri dari blok tengah.
Dengan demikian telah terbentuk hyetograph rencana, seperti ditunjukkan dalam
gambar 2.1. (Bambang Triadmojo, 2014) di bawah ini :
Gambar.2.1.HyetographdenganAlternating Block Method
Sumber : Bambang Triadmojo (2014)
2.12 Metode SCS untuk Menghitung Hujan Efektif
Menurut (Bambang Triadmojo,2014), The Soil Consevation Service
(SCS,1972, dalam chow 1988) telah mengembangkan metode untuk menghitung
efektif dari hujan deras, dalam bentuk persamaan berikut :
SIaP
)IaP(Q
2
.....................................................................................................(2.25)
Dengan :
Pe: kedalaman hujan efektif (mm)
P : kedalaman hujan (mm)
3 4 5
8
42
11
65
4
0
10
20
30
40
50
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Waktu (jam-ke)
kedalamanhujan(mm)
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
18/81
17
S : retensi potensial maksimum air oleh tanah, yang sebagian besar adalah
karena infiltrasi (mm)
Persamaaan (2.25) merupakan persamaan dasar untuk menghitung kedalaman
hujan efektif. Retensi potensial maksimum mempunyai bentuk berikut :
25425400
CN
S ..................................................................................................(2.26)
Dengan CN adalah Curve Number yang merupakan fungsi dari karakteristik
DAS seperti tipe tanah, tanaman penutup, tata guna lahan, kelembapan dan cara
pengerjaan tanah.
Curve Number merepresentasikan sebuah kemudahan untuk menunjukkanpotensi penyimpanan air maksimum (Ponce dan Hawkins, 1996).
1. Klasifikasi Jenis Tanah
Tanah diklasifikasikan ke beberapa kelompok hirdologi tanah (Hydrologic Soil
Group (HSG)) untuk mengindikasi perolehan laju infiltrasi setelah pembasahan
berkelanjutan. Pengolompokan ini dibagi menjadi kelompok tanah A, B, C, dan D
dimana dapat digunakan untuk menentukan nilai Curve Number (210-VI-TR-
55,1986).
Laju infiltrasi adalah laju dimana air masuk kedalam tanah melalui permukaan.
Laju infiltrasi dipengaruhi dari kondisi permukaan tanah. Pengelompokan hidrologi
tanah ini juga mengindikasi banyaknya laju air didalam tanah yang dipengaruhi oleh
profil tanah (210-VI-TR-55,1986). Perkiraan rentang nilai untuk laju perpindahan air
ini diperlihatkan pada pengklasifikasian HSG yang dipublikasikan oleh Musgrave
(USDA 1955). Empat kelompok yang ditentukan oleh ilmuwan SCSadalah sebagai
berikut :
a.
Kelompok Tanah A
Tanah memeliki potensi limpasan kecil dan laju infiltrasi tinggi bahkan saat
dialiri dalam kondisi sudah basah dan memiliki pengaliran air lebih besar dari
0,3 inch/jam.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
19/81
18
b.
Kelompok Tanah B
Tanah Memiliki laju infiltrasi sedang pada saat dilalui air dalam kondisi telah
basah. Tekstur halus sebagian menuju sedikit kasar. Memiliki laju pengaliran
air 0,15-0,3 inch/jam
c. Kelompok Tanah C
Tanah memiliki laju infiltrasi rendah ketika dilalui pada saat telah basah
terutama terdapat pada lapisan tanah yang menhalangi turunnya air dan
tekstur nya menengah halus sampai halus.. Laju pengaliran air 0,5-0,15
inch/jam.
d.
Kelompok tanah D
Tanah yang memiliki pontensi aliran limpasan yang tinggi, dan laju infiltrasi
yang rendah jika dialiri air pada keadaan telah basah, tanah ang mmiliki
tinggi muka air permanen, hampir kedap air, laju pengaliran air sebesar 0-
0,05 inch/jam.
Akibat dari dampak urbanisasi, profil tanah kemungkinan mengalami
perubahan dan pengklasifikasian tanah tersebut tidak lagi digunakan. Untuk keadaan
sekarang, dapat digunakan Tabel 2.3. untuk menentukan HSG sesuai dengan tekstur
dari permukaan tanah yang baru. (Brakensiek dan Rawls, 1983).
Tabel 2.3. Tabel HSG
HSG Tekstur Tanah
A Sand, Loamy sand, Sandy loam
B Silt loam or loam
C Sandy clay loam
D Clay loam, silty clay loam, sandy clay, silty clay, or clay
2.13 Hidrograf Satuan Sintesis
Sebagaimana diuraikan sebelumnya bahwa menurunkan hirdograf satuan
diperlukan rekaman data limpasan dan data hujan, padahal sering kita jumpai ada
beberapa DAS tidak memiliki sama sekali catatan limpasan. Dalam kasus ini,
hidrograf satuan diturunkan berdasarkan data-data dari sungai pada DAS yang sama
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
20/81
19
atau DAS yang sama atau DAS terdekat yang mempunyai karakteristik sama. Hasil
dari penurunan hidrograf satuan ini dinamakan hidrograf satyan sintesis (HSS),
(Bambang Triadmojo, 2014). Ada tiga jenis hidrograf satuan sintetis, yaitu HSS yang
mengkaitkan karakteristik hidrograf (debit puncak,waktu dasar, dsb ) dengan
karakteristik DAS (snyder,1938; Gray,1961), HSS berdasarkan hidrograf satuan tak
berdimensi (SCS, 1972 ), dan HSS berdasarkan model simpanan DAS (Clark, 1943)
2.13.1 HSS tak berdimensi SCS (Soil Conservation Services)
Hidrograf tak berdimensi SCS ( Soil Conservation Services )adalah hidrograf
satuan sintetis, di mana debit di nyatakan sebagai nisbah debit q terhadap debit
puncak qpdan waktu dalam nisbah waktu t terhadap waktu naik dari hidrograf satuan
Tp.
Ordinat hidrograf satuan untuk periode waktu berbeda dapat diperoleh dari
tabel berikut, dengan nilai (Gupta,1989) :
Pr
A,Qp
2080 ........................................................................................................(2.27)
tptr
Pr 2 .........................................................................................................(2.28)
Dimana :
Qp = debit puncak (m3/s)
A = luas DAS (km2)
Pr = waktu dari permulaan banjir sampai puncak hidrograf (jam)
tr = durasi hujan (jam)
tp = waktu konsentrasi (jam)
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
21/81
20
Tabel 2.4 Hidrograf satuan metode SCS
t/Pr Q/Qp t/Pr Q/Qp t/Pr Q/Qp
0 0 1 1 2,4 0,180,1 0,015 1,1 0,98 2,6 0,13
0,2 0,075 1,2 0,92 2,8 0,098
0,3 0,16 1,3 0,84 3 0,075
0,4 0,28 1,4 0,75 3,5 0,036
0,5 0,43 1,5 0,66 4 0,018
0,6 0,6 1,6 0,56 4,5 0,009
0,7 0,77 1,8 0,42 5 0,004
0,8 0,89 2 0,32 0
0,9 0,97 2,1 0,24
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
22/81
21
BAB III
METODELOGI PENELITIAN
3.1. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian dilakukan disepanjang SUB Daerah Aliran Sungai Sawah,
Kecamatan Gandus Kota Palembang yang dapat dilihat pada peta Gambar 3.1 yang
diperoleh dari Google Map :
Gambar 3.1. Peta lokasi penelitian(Google Map)
Pada Sub DAS Sawah ini terdapat berbagai rumah penduduk yang
tinggal menetap di sekitar sungai. Di beberapa titik sungai terdapat tumbuhan yang
menutupi daerah permukaan sungai tersebut. Disaat musim air pasang, dikhawatirkan
air akan meluap dan menggenangi permukaan pinggiran sungai dan dapat memasuki
rumah pemukiman. Pada Gambar 3.2 (a) merupakan bagian hulu sungai. Pada
Gambar 3.2 (b) merupakan bagian hilir yang bermuara di Sungai Musi
LOKASI PENELITIAN
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
23/81
22
(a) (b)
Sumber : dokumentasi pribadi
Gambar 3.2. Sungai Sawah (a) Hulu (b) Hilir
3.2. Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini bersifat deskriptif dengan
menggunakan data primer dan sekunder. Tahap pertama dalam penelitian ini adalah
studi pustaka, yaitu mencari literatur yang akan dijadikan acuan terhadap masalah
yang akan dibahas. Kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data yang
diperlukan, lalu dilakukan analisis curah hujan, analisis hidrograf satuan, analisis
hidrograf satuan sintesis dan permodelan aliran di sepanjang saluran menggunakan
HEC-HMS. Setelah mendapatkan hasil analisis, dilakukan pembahasan terhadap
hasil tersebut kemudian menarik kesimpulan dan memberikan saran terhadap
penelitian yang telah dilakukan.
3.3. Tahap Studi Pustaka
Tahap studi pustaka yaitu mengumpulkan dan mempelajari materi yang
berhubungan dengan masalah yang akan diteliti. Materi tersebut didapat dari tulisan
ilmiah, diktat, jurnal yang telah diseminarkan, buku, dan internet yang berkaitan
dengan masalah yang akan diteliti. Informasi yang didapat dari studi pustaka dapat
digunakan sebagai acuan dalam pelaksanaan penelitian.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
24/81
23
3.4. Tata Cara Penelitian dan Waktu Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan dengan cara pengamatan langsung ke
lapangan atau survei untuk mengumpulkan data yang diperlukan. Dengan tujuan
mendapatkan data penampang melintang sungai dan pasang surut. Tahapanpelaksanaan pengukuran tersebut dilakukan secara bergantian. Pengukuran pertama
yang dilaksanakan adalah pengukuran penampang melintang sungai, pada tanggal 07
April 2015 s/d. 17 April 2015. Pengukuran penampang melintang sungai dilakukan
dari bagian hulu sungai sampai hilir sungai. Gambar 3.3 dan 3.4 adalah salah satu
contoh gambar sedang mengukur menggunakan rambu ukur.
Gambar 3.3 Pengukuran penampang melintang sungai(Dokumentasi Pribadi)
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
25/81
24
Gambar 3.4 Pembacaan rambu ukur menggunakan theodolite(Dokumentasi Pribadi)
Pada setiap harinya pengerjaan dimulai pada pukul 07.00 pagi s/d. pukul
05.00 sore. Sebelum melakukan pengukuran ke lapangan dilakukan survei kondisi
lapangan serta pekerjaan persiapan alat dan lain-lain.
Pengukuran yang kedua adalah pengukuran pasang surut sungai yang
dilakukan dalam 14 hari. Alat pasang surut yang digunakan adalah HOBO Water
Level Logger. Alat ini mulai dipasang pada tanggal 14 Juni 2015 dan dilepaskan
pada tanggal 28 Juni 2015. Alat dimasukan kedalam pipa setinggi 4 meter yang telah
dilubangi dengan bor, kemudian di tancapkan ke dasar sungai.
3.5. Pengumpulan Data
Tahap ini merupakan pengumpulan data yang akan digunakan dalam
pelaksanaan penelitian. Data yang dikumpulkan berupa data primer dan data
sekunder.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
26/81
25
3.5.1. Data Primer
Hasil pengukuran langsung dalam penelitian ini merupakan data primer.
Dalam pengukuran terdapat dua data yang diperoleh yaitu, data penampang
melintang sungai dan pasang surut.
1. Pengukuran Penampang Melintang Sungai
Pengukuran penampang melintang sungai dilakukan secara manual dengan
bantuan alat theodolite. Adapun langkah pengerjaannya sebagai berikut :
a.
Menentukan benchmarksebagai titik ikat untuk mereferensikan posisi objek
pada suatu sistem koordinat global. Pada Sungai Sawah penetapan
benchmark terletak pada lapangan bola voli didekat hulu Sungai Sawah.b. Untuk mengetahui posisi dan elevasi dari benchmark diperlukanHand GPS.
c. Rakit alat theodolite, lalu lakukan penyentringan dan pastikan teropong pada
theodolitedalam keadaan tegak lurus.
d. Pengaturan arah utara dan sudut horizontal dilakukan menggunakan bantuan
Hand GPS.
e. Di sepanjang penampang melintang sungai dirikan rambu untuk pembacaan
benang atas, benang bawah dan benang tengah. Selain itu, pembacaan sudut
vertikal dan sudut horizontalnya pada tampilan alat theodolitenya.
f. Apabila pembacaan rambu untuk penampang melintang station selanjutnya,
maka dilakukan pemindahan alat. Untuk pemindahan alat diusahakan tidak
menyulitkan surveyor untuk memposisikannya. Lakukan kembali prosedur
tersebut secara berkala hinggastationberikutnya.
g.
Data hasil pengukuran di lapangan diolah lagi menggunakanMicrosoft Excel
yang selanjutnya dilakukan penggambaran menggunakan program Autocad.
Setelah itu, didapatkan titik koordinatgeometri setiapstation.
2. Pengamatan Data Pasang Surut
Tujuan pengamatan pasang surut adalah untuk menentukan elevasi muka air
yang dipengaruhi oleh pasang surut air laut yang akan digunakan sebagai titik
kontrol bagian hilir. Dalam penelitian ini, data pasang maksimumlah yang
diambil. Adapun prosedur pengamatan pasang surut sebagai berikut :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
27/81
26
a.
Mempersiapkan satu set alat pengamatan pasang surut (water level
logger).
b. Pengaturan perekaman kedalaman air menggunakan bantuan alat water
level logger. Pengaturan perekaman meliputi kapan waktu alat logger
akan merekam kedalaman dan selang waktu pada saat perekaman. Dalam
penelitian ini, alat untuk membaca kedalaman air diatur setiap interval
waktu 30 menit dan alat akan membaca kedalaman selamat 14 hari
lamanya.
c.
Diperlukan penjagaan untuk keamanan alat pada saat dipasang dengan
cara menyelubungi alat tersebut dengan selonsong pipa sepanjang 4
meter, yang disetiap permukaannya dilubangi dengan bor. Sehingga,
memungkinkan air masuk kedalam pipa. Pipa tersebut memiliki empat
bagian, yang setiap bagiannya memiliki panjang 1 meter. Potongan-
potongan pipa dihubungkan dengan penyambung pipa berukuran 2 inchi
dan direkatkan dengan menggunakan lem pipa. Dan juga untuk pipa
bagian atas dan bawahnya ditutup dengan dop yang sama pula dengan
ukuran penghubungnya, yaitu 2 inci.
d.
Setelah persiapan alat dan pipa, alat tersebut diikatkan dengan tali jenis
nilon dan dimasukkan dalam pipa sampai alat menyentuh dasar pipa.
e. Pada bagian ujung tali nilon diikatkan pada lubang yang telah dibuat
sebelumnya dan diikatkan kembali menggunakan selotip bening.
f. Kemudian, pipa disejajarkan dengan kayu gelam untuk menjaga kekohan
pipa agar tidak roboh pada saat melawan arus deras.
3.5.2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapatkan dari hasil pengamatan atau
pengukuran yang dilakukan oleh instansi yang terkait.
1. Data curah hujan harian maksimum dalam 10 tahun terakhir yang didapat dari
Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota Palembang.
2.
Peta topografi dan kemiringan lahan Sub DAS Sawah yang didapat dari Dinas PU
PSDA dan Bina Marga Kota Palembang.
3. Peta lokasi Sub DAS Sawah yang didapat dari Dinas PU PSDA Kota Palembang.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
28/81
27
4.
Peta tata guna lahan Sub DAS Sawah yang didapat dari BAPPEDA Kota
Palembang.
3.6. Tahap Analisis
3.6.1. Analisis Curah Hujan
Analisis curah hujan diperlukan untuk menentukan besarnya intensitas yang
digunakan sebagai prediksi timbulnya aliran permukaan. Curah hujan yang
digunakan dalam analisis adalah curah hujan harian maksimum dalam 10 tahun
terakhir yang didapat dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG)
Kota Palembang. Langkah pertama dalam analisa curah hujan yaitu menghitung
curah hujan rata-rata pada Sub DAS Sawah Kota Palembang dari beberapa stasiun
pencatat curah hujan disekitar daerah aliran sungai tersebut. Kemudian, dilakukan
analisis frekuensi untuk menentukan distribusi curah hujan yang tepat untuk Sub
DAS Sawah tersebut. Setelah menentukan distribusi curah hujan lalu dilakukan uji
kecocokan terhadap distribusi yang telah dipilih tadi dan dapat menentukan besarnya
intensitas hujan yang digunakan sebagai prediksi timbulnya aliran permukaan.
3.6.2. Analisis Limpasan Permukaan ( Run Off)
Setelah melakukan analisis curah hujan, maka tahap selanjutnya adalah
analisis limpasan permukaan (run off). Tujuan dari analisa ini untuk mengetahui
besarnya limpasan permukaan (run off) yang terjadi pada Sub DAS Sawah Kota
Palembang. Data yang diperlukan dalam analisis limpasan permukaan (run off)
adalah peta topografi dan kemiringan lahan Sub DAS Sawah yang didapat dari Dinas
PU PSDA Kota Palembang dan peta tata guna lahan Sub DAS Sawah yang didapat
dari BAPPEDA Kota Palembang. Peta topografi digunakan untuk menentukan waktu
konsentrasi, sedangkan peta tata guna lahan dan kemiringan lahan digunakan untuk
menentukan koefisien limpasan dengan memanfaatkan bantuan software MapInfo.
Setelah semua data telah dianalisis, maka didapatkan besarnya limpasan permukaan
(run off) yang terjadi pada daerah aliran sungai tersebut.
3.6.3. Analisis Hidrograf Satuan
Setelah didapat nilai debit limpasan , maka tahap selanjutnya adalah analisis
hidrograf satuan. Tujuan dari analisa ini untuk mengetahui hubungan antara hujan
efektif dan aliran permukaan sehingga diperoleh debit banjir rancangan. Data yang
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
29/81
28
diperlukan dalam menganilasa hidrograf satuan adalah data curah hujan yang diolah
dan kemudiaan dimodelkan dalam grafik hidrograf satuan.
3.6.4. Analisis Hidrograf Satuan Sintesis
Setelah didapat nilai debit limpasan , maka tahap selanjutnya adalah analisis
hidrograf satuan. Tujuan dari analisis ini untuk mengetahui hubungan antara hujan
efektif dan aliran permukaan sehingga diperoleh debit banjir rancangan. Data yang
diperlukan dalam menganilasa hidrograf satuan adalah data curah hujan yang diolah
dan kemudiaan dimodelkan dalam grafik hidrograf satuan.
3.6.5. Memodelkan Hujan Aliran Menggunakan Program HEC-HMS
Setelah selesai menganalisa hidrograf satuan, maka tahap selanjutnya adalah
memodelkan hujan-aliran menggunakan program HEC-HMS.
3.6.6. Membandingkan Hasil Perhitungan
Setelah didapat semua hasil perhitungan baik menggunakan metode rasional,
SCS CN dan permodelan hujan-aliran menggunakan HEC-HMS, maka tahap
selanjutnya adalah membandingan hasil debit limpasan tersebut.
3.7.
Kesimpulan dan Saran
Setelah semua analisis dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan dari hasil
analisis yaitu perhitungan kapasitas saluran pada Sub DAS Sawah Kecamatan
Gandus Kota Palembang. Setelah ditarik kesimpulan dilanjutkan dengan pemberian
saran terhadap penelitian yang telah dilakukan. Berikut ini adalah diagram alir urutan
kerja penelitian :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
30/81
29
Gambar 3.5. Diagram Alir Penelitian
Mulai
Studi Pustaka
Data Primer
Penampang melintang danmemanjang saluranPasang surut
Data Sekunder
Data curah hujan, kemiringanlahan, Peta lokasi,peta tata
guna lahan,peta topografi
Analisis Curah Hujan1. Menghitung curah hujan rata-rata
2. Analisa frekuensi
3. Uji kecocokan
4. Menghitung intensitas hujan
5. Menghitung Distribusi hujan
Analisis Limpasan Permukaan
1. Menentukan koefisien limpasan dengan
software MapInfo2. Menghitung debit limpasan
menggunakan Metode Rasional
Analisis Hidrograf Satuan
1. Menggunakan metode SCS-CN
Permodelan Menggunakan Program HEC-HMS
Pembahasan
Kesimpulan
Selesai
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
31/81
30
Gambar 3.6. Diagram Alir Analisis Data
Data Curah Hujan
Maksimum
Analisis
Frekuensi
Kurva IDF
Metode Rasional
Debit Banjir
Puncak
Hytograph ABM
Metode SCS
Hidrograf Banjir
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
32/81
31
BAB 4
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1.
Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Sub DAS Sawah, Kecamatan Gandus, Kota
Palembang, Sumatera Selatan. Sub DAS Sawah merupakan salah satu anak Sungai
Musi yang memiliki luasan sebesar 1,626 km. Berdasarkan peta yang dikeluarkan
oleh BAPPEDA kota Palembang dan menganalisis dengan bantuan aplikasi Map info
dan Globar Mapper maka didapatkanlah panjang Sub Das Sawah 2.474 km dengan
kemiringan 0,0263. Gambar 4.1 merupakan Sub DAS Sawah Kota Palembang.
Gambar 4.1 Sub DAS Sawah Kota Palembang
(Hasilanalisis Global Mapper)
4.2. Analisis Curah Hujan
Data curah hujan yang dianalisis dalam penelitian ini adalah data curah hujan
harian maksimum dari stasiun Gandus tahun 2004 sampai tahun 2013. Data tersebut
didapat dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kota
Palembang.
4.2.1. Menghitung Curah Hujan Rata-Rata
Metode yang digunakan dalam menghitung curah hujan rata-rata adalah
dengan mengunakan metode hujan titik. Metode ini digunakan karena hanya terdapat
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
33/81
32
satu stasiun curah hujan yang diketahui, yaitu stasiun Gandus. Berikut tabel 4.1 ialah
curah hujan dari tahun 2004 sampai 2013.
Tabel 4.1.Hujan Harian Maksimum
TAHUNBULAN
Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Agus Sept Okt Nov Des
2004 65 55 71 68 71 23 0 8 4 25 103* 46
2005 50 39 69 43 47 62 69 21 58 31 96* 59
2006 77 43 81* 41 28 43 53 0 7 0 76 56
2007 58 21 22 77 36 21 21 1 1 25 91* 37
2008 29 49 87 142* 23 12 32 20 26 54 85 32
2009 24 58 96* 50 43 45 69 69 13 61 33 84
2010 39 71 53 114* 70 98 51 87 97 48 87 43
2011 85 29 48 111* 81 43 13 34 6 54 82 76
2012 35 71 23 60 58 23 27 22 4 51 115 141*
2013 56 76 125* 52 77 26 55 16 87 96 46 68
Sumber : Badan Klimatologi Klimatologi dan Geofisika Kota Palembang
Ket : (*) Curah hujan maksimum
Dari data diatas didapat lah nilai curah hujan harian maksimum yang akan
digunakan pada perhitungan. Untuk rekapitulasi curah hujan rata-rata dapat dilihat
pada Tabel 4.2 berikut ini.
Tabel 4.2. Perhitungan curah hujan rata-rata
No Tahun Bulan Rr (mm)
1 2004 November 103
2 2005 November 96
3 2006 Maret 81
4 2007 November 91
5 2008 April 142
6 2009 Maret 96
7 2010 April 114
8 2011 April 111
9 2012 Desember 141
10 2013 Maret 125
Sumber : Badan Klimatologi Klimatologi dan Geofisika Kota Palembang
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
34/81
33
4.2.2. Analisis Frekuensi
Terdapat beberapa parameter yang digunakan dalam menghitung analisa
frekuensi. Parameter tersebut akan digunakan untuk penentuan distribusi frekuensi.
Sebelum menghitung parameter tersebut diperlukan perhitungan statistik curah hujan
rata-rata. Tabel 4.3 merupakan hasil dari perhitungan statistik curah hujan rata-rata.
Tabel 4.3. Perhitungan statistik curah hujan rata-rata
Tahun X (mm) X- (X-)2 (X-)3 (X-)42004 103 -7 49 -343 2.401
2005 96 -14 196 -2.744 38.416
2006 81 -29 841 -24.389 707.281
2007 91 -19 361 -6.859 130.321
2008 142 32 1.024 32.768 1.048.576
2009 96 -14 196 -2.744 38.416
2010 114 4 16 64 256
2011 111 1 1 1 1
2012 141 31 961 29.791 923.521
2013 125 15 225 3.375 50.625
Jumlah 1.100 0 3.870 28.920 2.939.814
Rata-Rata 110
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Perhitungan parameter statistik curah hujan rata-rata :
= 110 mmS = * ( ) +
= * +
= 20,7364 mm
Cv =
=
= 0,1885
Cs = ()()()= ()() = 0,4505
Ck = ()()()()=
()()() = 3,1547
Nilai perhitungan statistik logaritma curah hujan rata-rata dapat dilihat pada Tabel
4.4 sebagai berikut :
.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
35/81
34
Tabel 4.4. Perhitungan statistik logaritma curah hujan rata-rata
Tahun X(mm) Log X Log X-Log (Log X-Log
)
2
(Log X-
Log
)
3
(Log X-
Log
)
4
2004 103 2,0128 -0,02172 0,00047 -0,000010 0,00000
2005 96 1,9823 -0,05228 0,00273 -0,000143 0,00001
2006 81 1,9085 -0,12607 0,01589 -0,002004 0,00025
2007 91 1,9590 -0,07551 0,00570 -0,000431 0,00003
2008 142 2,1523 0,11773 0,01386 0,001632 0,00019
209 96 1,9823 -0,05228 0,00273 -0,000143 0,00001
2010 114 2,0569 0,02235 0,00050 0,000011 0,00000
2011 111 2,0453 0,01077 0,00012 0,000001 0,00000
2012 141 2,1492 0,11466 0,01315 0,001508 0,00017
2013 125 2,0969 0,06235 0,00389 0,000242 0,00002
Jumlah 1100 20,346 0,00000 0,05905 0,000664 0,00068067
Rata-Rata 110 2,0346
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Perhitungan parameter statistik logaritma curah hujan rata-rata :
Log= 2,0346 mmSlogx = * ( ) += * += 0,081 mmCv =
=
= 0,0398
Cs = ()()()=
()()() = 0,1735
Ck = ()()()()=
()()() =3,137
Penentuan jenis distribusi akan digunakan untuk analisis frekuensi dilakukan
dengan beberapa asumsi sebagai berikut:
1.
Distribusi Normal
Dengan menggunakan Rumus 2.9 dan nilai KTrdalam Lampiran 1, dapat dihitung
curah hujan maksimum untuk periode ulang 2 tahun, dengan data parameter
statistik maka didapatlah hasil sebagai berikut :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mm
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
36/81
35
Simpangan baku (S) = 20,7364 mm
XT = =110 mm + (0 . 20,7364 mm)
= 110 mm
Untuk hasil perhitungan curah hujan maksimum periode ulang selanjutnya dapat
dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5. Perhitungan curah hujan dengan Distribusi Normal
Periode Ulang
(tahun)KTr XT(mm)
2 0,00 110
5 0,84 127,42
10 1,28 136,54
25 1,70 145,25
50 2,05 152,51
100 2,33 158,32
(Sumber: Hasil Perhitungan)
2. Distribusi Gumbel
Dengan menggunakan Rumus 2.10 dan 2.11 serta nilai YTr dalam Lampiran 2,dapat dihitung curah hujan maksimum untuk periode ulang 2 tahun dengan data
parameter statistic maka didapatlah hasil sebagai berikut :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mmSimpangan baku (S) = 20,7364 mm
Yn = 0,4952 (Lampiran 3)
Sn = 0,9496 (Lampiran 3)
KTr =()
=()
= -0,1352
=+S= 110 mm + (-0,1352 . 20,7364 mm)
= 107,196 mm
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
37/81
36
Untuk hasil perhitungan curah hujan maksimum periode ulang selanjutnya dapat
dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Perhitungan curah hujan dengan Distribusi Gumbel
Periode Ulang
(tahun)YTr KTr XT (mm)
2 0,3668 -0,1352 107,196
5 1,5004 1,0586 131,951
10 2,2510 1,8490 148,341
25 3,1993 2,8476 169,050
50 3,9028 3,5885 184,412
100 4,6012 4,3239 199,663
(Sumber: Hasil Perhitungan)
3. Distribusi Log-Normal
Dengan menggunakan Rumus 2.13 dan nilai KTr dalam Lampiran 1, dapat
dihitung curah hujan maksimum untuk periode ulang 2 tahun dengan data
parameter statistik logaritma maka didapatlah hasil sebagai berikut :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mmLog = log+
= 2,0346 mm + (0 . 0,081 mm)
= 2,0346 mm
XT = 102,0346
= 108,28 mm
Untuk hasil perhitungan curah hujan maksimumperiodeulang selanjutnya dapatdilihat pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7 Perhitungan curah hujan dengan Distribusi Log-Normal
Periode Ulang (tahun) KTr Log XT(mm) XT (mm)
2 0,00 2,0346 108,28
5 0,84 2,1026 126,65
10 1,28 2,1382 137,48
25 1,70 2,1723 148,68
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
38/81
37
50 2,05 2,2006 158,71
100 2,33 2.2233 167,22
(Sumber: Hasil Perhitungan)
4.
Distribusi Log-Pearson Tipe III
Dengan menggunakan Rumus 2.16 dan nilai KTr dalam Lampiran 4, dapat
dihitung curah hujan maksimum untuk periode ulang 2 tahun dengan data
parameter statistik logaritma maka didapatlah hasil sebagai berikut :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mm
Koefisien Skewness(Cs) = 0,1735Karenanilai Cs = 0,1735 maka nilai KTr untuk periode ulang 2 tahun dapat
diperoleh dengan interpolasi dibawah ini :
=
=
y -7
- -7
0,1.y + 0,0017 =-0,001176
y =-0,029
KTr=-0,029
Maka,
Log = log+ = 2,0346mm + (-0,029 . 0,081mm)
= 2,03223 mm
XT = 102,03225
= 107,702 mm
Untuk hasil perhitungan curah hujan maksimum periode ulang selanjutnya dapat
dilihat pada Tabel 4.8.
Tabel 4.8. Perhitungan curah hujan dengan Distribusi Log-Pearson Tipe III
Periode Ulang (tahun) KTr Log XT(mm) XT (mm)
2 -0,029 2,03223 107,702
5 0,8316 2,10191 126,448
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
39/81
38
10 1,2986 2,13974 137,956
25 1,8093 2,1811 151,741
50 2,1452 2,20832 161,554
100 2,4529 2,23324 171,096
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Dari 4 macam distribusi di atas menghasilkan nilai perhitungan curah hujan
yang berbeda-beda. Hasil rekapitulasi perhitungan dari masing-masing distribusi
frekuensi sesuai dengan tahun periode ulang dapat dilihat pada Tabel 4.9 berikut ini :
Tabel 4.9. Rekapitulasi perhitungan curah hujan dari beberapa distribusi frekuensi
Periode Ulang
(tahun)
Distribusi Frekuensi (mm)
Normal
(mm)
Gumbel
(mm)
Log Normal
(mm)
Log Pearson type III
(mm)
2 110 107,196 108,28 107,702
5 127,42 131,951 126,65 126,448
10 136,54 148,341 137,48 137,956
25 145,25 169,050 148,68 151,7541
50 152,51 184,412 158,71 161,554
100 158,32 199,663 167,22 171,096
(Sumber: Hasil Perhitungan)
4.2.3. Uji Kecocokan
Untuk mengetahui distribusi yang mana yang paling tepat untuk digunakan
maka dilakukanlah pengujian dengan uji kecocokan. Pengujian tersebut dilakukan
dari empat distribusi frekuensi yang telah dihitung sebelumnya. Terdapat dua uji
kecocokan yang dilakukan yaitu Uji Chi-Square dan Uji Smirnov-Kolmogorov.
Berikut langkah perhitungan untuk menghitung uji kecocokan tiap-tiap distribusi
tersebut :1. Uji Chi-Square
a. Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Normal
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Chi-Square untuk Distribusi Normal :
1. Tentukan derajat nyata (),jumlah kelas (k) dengan Rumus 2.22, dan derajat
kebebasan (Dk)dengan Rumus 2.23.
2. Dari jumlah kelas (k) tentukan rentang probabilitas (p) = 1/k.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
40/81
39
3.
Dengan rentang probabilitas (p)setiap kelasnya, hitung faktor frekuensi (KT)
menggunakan rumus dibawah ini. Hitung juga rentang varian x
menggunakan Rumus 2.9.
KT = w-
w = * + untuk < p 5
Ketika (p > 0,5), digunakan 1-p untuk menggantikan p dalam rumus diatas
dan nilai KT yang dihitung diberi tanda negatif (-).
4. Hitung frekuensi teoritik (Ei) dengan Rumus 2.21 untuk setiap kelasnya.
5.
Hitung frekuensi terukur (Oi) berdasarkan rentang varian x melalui
pembacaan seri data.6. Hitung nilaiX2untuk setiap kelasnya menggunakan Rumus2.20 dan hitung
jumlah totalnya.
7. Tentukan nilaiX2kritik menggunakan Lampiran 6.
8. Jika X2< X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Normal diterima.
Jika X2 X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Normal ditolak.
Parameter statistik untuk Distribusi Normal :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mmSimpangan baku (S) = 20,7364 mm
Perhitungan Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Normal :
k = 1+3,322 log n = 1 + 3,322 log10 = 4,322 = 5 kelas
Dk = k-3 = 5-3 = 2
Ei ==
= 2
p ==
= 0,2
Untuk p = 0,2
w = * += * +
= 1,794
KT = w -
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
41/81
40
= 1,794 -()()
()()()= 0,841
XT =
= 110 mm + (0,841 . 20,7364 mm)
= 127,449 mm
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat dari tabel di bawah ini :
Tabel 4.10 Perhitungan mencari nilai rentang hujan
P w KT R24 (mm)
0,01 3,035 2,327 158,249
0,2 1,794 0,841 127,449
0,4 1,354 0,253 115,245
0,6 1,354 -0,253 104,755
0,8 1,794 -0,841 92,551
0,99 3,035 -2,327 61,751
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Tabel 4.11. Perhitungan Chi-Square untuk Distribusi Normalk Rentang p Rentang Hujan (mm) Ei Oi (Oi Ei )
2 X
1 R24127,449 2 2 0 0
2 2R24115,245 2 1 1 0,5
3 4R24104,755 2 2 0 0
4 6R2492,551 2 3 1 0,5
5 8R2461,751 2 2 0 0
Jumlah 10 1
(Sumber: Hasil Perhitungan)
NilaiX2kritik untuk = 5 dan Dk = 2 adalah 599.
KarenaX2< X2kritik, maka Distribusi Normal diterima.
b. Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Gumbel
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Gumbel:
1. Tentukan derajat nyata (), jumlah kelas (k) dengan Rumus 2.22, dan derajat
kebebasan (Dk) dengan Rumus 2.23.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
42/81
41
2.
Dari jumlah kelas (k) tentukan rentang probabilitas (p) = 1/k.
3. Dengan rentang probabilitas (p) setiap kelasnya, hitung faktor frekuensi (KT)
menggunakan rumus dibawah ini. Hitung juga rentang varian x
menggunakan Rumus 2.9.
KT = - , * +-
T = 1/p
4.
Hitung frekuensi teoritik (Ei) dengan Rumus 2.21 untuk setiap kelasnya.
5. Hitung frekuensi terukur (Oi) berdasarkan rentang varian x melalui
pembacaan seri data.
6.
Hitung nilaiX2untuk setiap kelasnya menggunakan Rumus 2.20 dan hitung
jumlah totalnya.7. Tentukan nilaiX2kritik menggunakan Lampiran 6.
8.
JikaX2< X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Gumbel diterima.
JikaX2 X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Gumbel ditolak.
Parameter statistik untuk Distribusi Gumbel :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mmSimpangan baku (S) = 20,7364 mmPerhitungan Uji Chi-Square untuk Distribusi Gumbel :
k = 1+3,322 log n = 1 + 3,322 log10 = 4,322 = 5 kelas
Dk = k-3 = 5-3 = 2
Ei ==
= 2
p ==
= 0,2
Untuk p = 0,2
T ==
= 5
KT = - ,* +-
= - ,* +-
= 0,720
=
+
S
= 110 mm + (0,720 . 20,7364 mm) = 124,927 mm
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
43/81
42
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.12 Perhitungan mencari nilai rentang hujan
P w T KT R24(mm)
0,01 3,035 100,000 3,138 175,077
0,2 1,794 5,000 0,720 124,927
0,4 1,354 2,500 0,074 111,529
0,6 1,354 1,667 -0,382 102,077
0,8 1,794 1,250 -0,822 92,965
0,99 3,035 1,010 -1,642 75,959
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Tabel 4.13. Perhitungan Chi-Square untuk Distribusi Gumbel
k Rentang p Rentang Hujan (mm) Ei Oi X
1 R24124,927 2 3 0,5
2 2R24111,529 2 1 0,5
3 4R24102,077 2 2 0
4 6R2492,965 2 2 0
5 8R2475,959 2 2 0
Jumlah 10 1
(Sumber: Hasil Perhitungan)
NilaiX2kritik untuk = 5 dan Dk = 2 adalah 599.
KarenaX2< X2kritik, maka Distribusi Gumbel diterima.
c. Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Log-Normal
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Chi-Square untuk Distribusi Log-
Normal :
1. Tentukan derajat nyata (),jumlah kelas (k) dengan Rumus 2.22, dan derajat
kebebasan (Dk) dengan Rumus 2.23.
2.
Dari jumlah kelas (k) tentukan rentang probabilitas (p) = 1/k.
3. Dengan rentang probabilitas (p) setiap kelasnya, hitung faktor frekuensi (KT)
menggunakan rumus dibawah ini. Hitung juga rentang varian x
menggunakan Rumus 2.9.
KT = w -
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
44/81
43
w = * + untuk < p 5
Ketika (p > 0,5),digunakan 1-puntuk menggantikanpdalam rumus diatas
dan nilai KT yang dihitung diberi tanda negatif (-).
4.
Hitung frekuensi teoritik (Ei)dengan Rumus 2.21 untuk setiap kelasnya.
5. Hitung frekuensi terukur (Oi) berdasarkan rentang varian x melalui
pembacaan seri data.
6. Hitung nilaiX2untuk setiap kelasnya menggunakan Rumus 2.20 dan hitung
jumlah totalnya.
7. Tentukan nilaiX2kritik menggunakan Lampiran 6.
8. JikaX2< X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Log-Normal diterima.
JikaX2 X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Log-Normal ditolak.
Parameter statistik logaritma untuk Distribusi Log-Normal :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mm
Perhitungan Uji Chi-Square untuk Distribusi Log-Normal :
k = 1+3,322 log n = 1 + 3,322 log10 = 4,322 = 5 kelas
Dk = k-3 = 5-3 = 2
Ei ==
= 2
p ==
= 0,2
Untuk p = 0,2
w = * += * +
= 1,794
KT = w -
= 1,794 - ()()
()()()= 0,841
Log = log+= 2,0346 mm + (0,841 . 0,081 mm)
= 2,103 mm
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
45/81
44
XT = 102,103
= 126,681 mm
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.14 Perhitungan mencari nilai rentang hujan
P w KT
Rentang
Log X (mm) R24(mm)
0,01 3,035 2,327 2.223 167,118
0,2 1,794 0,841 2,103 126,681
0,4 1,354 0,253 2,055 113,512
0,6 1,354 -0,253 2,014 103,292
0,8 1,794 -0,841 1,966 92,555
0,99 3,035 -2,327 1,846 70,160
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Tabel 4.15. Perhitungan Chi-Squareuntuk Distribusi Log-Normal
k Rentang pRentang
Log X (mm)Rentang Hujan (mm) Ei Oi X
1
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
46/81
45
3.
Dengan rentang probabilitas (p) setiap kelasnya, hitung nilaizmenggunakan
rumus dibawah ini. Lalu hitung faktor frekuensi (KT) menggunakan rumus
selanjutnya. Hitung juga rentang varianx menggunakan Rumus 2.8.
z = w -
w = * + untuk < p 5
Ketika (p > 0,5), digunakan 1-p untuk menggantikan p dalam rumus diatas
dan nilai zyang dihitung diberi tanda negatif (-).
KT = z + (z21)k +
(z
36z)k2(z21)k3+ zk4+k
5
k =
4. Hitung frekuensi teoritik (Ei) dengan Rumus 2.20 untuk setiap kelasnya.
5. Hitung frekuensi terukur (Oi) berdasarkan rentang varian x melalui
pembacaan seri data.
6. Hitung nilaiX2untuk setiap kelasnya menggunakan Rumus 2.19 dan hitung
jumlah totalnya.
7.
Tentukan nilaiX2kritik menggunakan Lampiran 6.
8. JikaX2< X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Log-Pearson Tipe III
diterima.
JikaX2 X2kritik maka hipotesis seri data Distribusi Log-Pearson Tipe III
ditolak.
Parameter statistik logaritma untuk Distribusi Log-Pearson Tipe III :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mm
Koefisien Skewness(Cs) = 0,1735
Perhitungan Uji Chi-Squareuntuk Distribusi Log-Pearson Tipe III :
k = 1+3,322 log n= 1 + 3,322 log10 = 4,322 = 5 kelas
= k-3 = 5-3 = 2 = = = 2
=
=
= 0,2
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
47/81
46
Untuk p = 0,2
w = * += * +
= 1,794
z = w -
= 1,794 - ()()
()()()= 0,841
k = =
= 0,029
KT = z + (z21)k +
(z
36z)k2(z21)k3+ zk4+k
5
= 0,841+(0,84121)(0,029)+(0,8413(6.0,841))(0,0292)(0,8412-1)
(0,0293) + (0,841)(0,0294)+(0,029
5)
= 0,832
Log = log+ = 2,0346 mm + (0,832. 0,081 mm)
= 2,102 mm
XT = 102,102
= 126,453 mm
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.16 Perhitungan mencari nilai rentang hujan
P w KT
Rentang
Log X R24
0,01 3,035 2,454 2,233 171,129
0,2 1,794 0,832 2,102 126,453
0,4 1,354 0,225 2,053 112,932
0,6 1,354 -0,280 2,012 102,781
0,8 1,794 -0,849 1,966 92,430
0,99 3,035 -2,199 1,856 71,854
(Sumber: Hasil Perhitungan)
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
48/81
47
Tabel 4.17. Perhitungan Chi-Square untuk Distribusi Log-Pearson Tipe III
k Rentang pRentang Log X
(mm)Rentang Hujan (mm) Ei Oi X
1
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
49/81
48
2.
Uji Smirnov-Kolmogorov
a. Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Normal
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk
Distribusi Normal :
1. Tentukan derajat nyata () dan jumlah data (n).
2. Urutkan data mulai dari yang terbesar sampai ke yang terkecil
(m=1,2,3,...,n).
3. Hitung probabilitas empirik (Pempirik) menggunakan Rumus 2.25 untuk
setiap varian x yang telah di urutkan.
4. HitungKTuntuk setiap varian x menggunakan rumus dibawah ini.
KT=
5. Tentukan probabilitas teoritik (Pteoritik) untuk setiap varian x menggunakan
rumus dibawah ini.
Pteoritik=[1+0,196854|KT|+0,115194|KT|
2+0,000344|KT|3+0,019527|KT|
4]-4
6. Hitung selisih probabilitas menggunakan Rumus 2.24 dan tentukan nilai
tertinggi (maks).
7. Tentukan nilai kritikmenggunakan Lampiran 7.
8.
Jikamaks < kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Normal diterima.Jikamaks kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Normal ditolak.
Parameter statistik untuk Distribusi Normal :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mmSimpangan baku (S) = 20,7364 mm
Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Normal :
Pempirik=
=
= 0,091
KT =
= = 1,542
Pteoritik =[1+0,196854|KT|+0,115194|KT|
2+0,000344|KT|
3+0,019527|KT|
4]
-4
=[1+0,196854|1,542|+0,115194|1,542|
2+0,000344|1,542|
3+0,019527
|1,542|4]
-4
= 0,061
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
50/81
49
= |PempirikPteoritik|
= |0,091-0,061|
= 0,03
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.19. Perhitungan Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Normal
m R24(mm) KT Pempirik Pteoritik
1 142 1,543 0,091 0,061 0,030
2 141 1,495 0,182 0,067 0,114
3 125 0,723 0,273 0,235 0,038
4 114 0,193 0,364 0,424 0,060
5 111 0,048 0,455 0,481 0,026
6 103 0,338 0,545 0,632 0,087
7 96 0,675 0,636 0,750 0,114
8 96 0,675 0,727 0,750 0,023
9 91 0,916 0,818 0,820 0,002
10 81 1,399 0,909 0,919 0,010
maks 0,114
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Nilaikritikuntuk = 5 dan n = adalah 49.
Karenamaks< kritik, maka Distribusi Normal diterima.
b.
Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Gumbel
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk
Distribusi Gumbel :
1.
Tentukan derajat nyata ()dan jumlah data (n).
2.
Urutkan data mulai dari yang terbesar sampai ke yang terkecil
(m=1,2,3,...,n).
3.
Hitung probabilitas empirik (Pempirik) menggunakan Rumus 2.25 untuk
setiap varian x yang telah di urutkan.
4. HitungKTuntuk setiap varian x menggunakan rumus dibawah ini.
KT=
5. Tentukan probabilitas teoritik (Pteoritik) untuk setiap varian x menggunakan
rumus dibawah ini.
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
51/81
50
T =
,* +-
Pteoritik= 1/T
6. Hitung selisih probabilitas menggunakan Rumus 2.24 dan tentukan nilai
tertinggi (maks).
7.
Tentukan nilai kritikmenggunakan Lampiran 7.
8. Jikamaks < kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Gumbel diterima.
Jikamaks kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Gumbel ditolak.
Parameter statistik untuk Distribusi Gumbel :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata () = 110 mmSimpangan baku (S) = 20,7364 mm
Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Gumbel:
Pempirik =
=
= 0,091
KT =
= = 1,543
T =
,* +-
= ,* +-= 13,406
Pteoritik = 1/T = 1/13,406 = 0,075
= |PempirikPteoritik|
= |0,091-0,075|
= 0,016
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.20. Perhitungan Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Gumbel
m R24(mm) KT T Pempirik Pteoritik
1 142 1,543 13,406 0,091 0,075 0,016
2 141 1.495 12,633 0,182 0,079 0,103
3 125 0,723 5,024 0,273 0,199 0,074
4 114 0,193 2,818 0,364 0,355 0,009
5 111 0,048 2,439 0,455 0,410 0,044
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
52/81
51
6 103 0,338 1,726 0,545 0,579 0,034
7 96 0,675 1,357 0,636 0,737 0,101
8 96 0,675 1,357 0,727 0,737 0,010
9 91 0,916 1,194 0,818 0,838 0,020
10 81 1,399 1,035 0,909 0,966 0,057
maks 0,103
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Nilaikritikuntuk = 0,05 dan n = 10 adalah 0,409.
Karenamaks< kritik, maka Distribusi Gumbel diterima.
c. Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Normal
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk
Distribusi Log-Normal :
1. Tentukan derajat nyata () dan jumlah data (n).
2. Urutkan data mulai dari yang terbesar sampai ke yang terkecil
(m=1,2,3,...,n).
3.
Hitung probabilitas empirik (Pempirik) menggunakan Rumus 2.25 untuk
setiap varian x yang telah di urutkan.
4. HitungKTuntuk setiap varianx menggunakan rumus dibawah ini.
KT=
5.
Tentukan probabilitas teoritik (Pteoritik) untuk setiap varianx menggunakan
rumus dibawah ini.
Pteoritik=[1+0,196854|KT|+0,115194|KT|
2+0,000344|KT|
3+0,019527|KT|
4]
-4
6. Hitung selisih probabilitas menggunakan Rumus 2.24 dan tentukan nilai
tertinggi (maks).
7.
Tentukan nilaikritikmenggunakan Lampiran 7.8.
Jikamaks < kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Log-Normal diterima.
Jikamaks kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Log-Normal ditolak.
Parameter statistik logaritma untuk Distribusi Log-Normal :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mm
Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Normal :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
53/81
52
Pempirik =
=
= 0,091
KT =
=
= 1.454
Pteoritik = [1+0,196854|KT|+0,115194|KT|2
+0,000344|KT|
3
+0,019527|KT|
4
]
-4
=[1+0,196854|1,454|+0,115194|1,454|
2+0,000344|1,454|
3+0,019527
|1,454|4]
-4
= 0,073
= |PempirikPteoritik|
= |0,091-0,073|
= 0,018
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.21. Perhitungan Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Normal
m R24(mm) Log R24 (mm) KT Pempirik Pteoritik
1 142 2,152 1,454 0,091 0,073 0,018
2 141 2,149 1,416 0,182 0,078 0,103
3 125 2,097 0,770 0,273 0,221 0,052
4 114 2,057 0,276 0,364 0,391 0,028
5 111 2,045 0,133 0,455 0,447 0,007
6 103 2,013 0,268 0,545 0,606 0,060
7 96 1,982 0,645 0,636 0,741 0,104
8 96 1,982 0,645 0,727 0,74 0,014
9 91 1,959 0,932 0,818 0,824 0,006
10 81 1,908 1,556 0,909 0,940 0,031
maks 0,104
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Nilaikritikuntuk = 0,05 dan n = 10 adalah 0,409.
Karenamaks< kritik, maka Distribusi Log-Normal diterima.
d. Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Pearson Tipe III
Berikut langkah-langkah perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk
Distribusi Log-Pearson Tipe III :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
54/81
53
1.
Tentukan derajat nyata () dan jumlah data (n).
2. Urutkan data mulai dari yang terbesar sampai ke yang terkecil
(m=1,2,3,...,n).
3.
Hitung probabilitas empirik (Pempirik) menggunakan Rumus 2.24 untuk
setiap varianx yang telah di urutkan.
4. Hitung faktor frekuensi zdanKTuntuk setiap varian x menggunakan rumus
dibawah ini.
z =
KT = z + (z21)k +
(z
36z)k2(z21)k3+ zk4+k
5
k =
5.
Tentukan probabilitas teoritik (Pteoritik) untuk setiap varianx menggunakan
rumus dibawah ini.
Pteoritik=[1+0,196854|KT|+0,115194|KT|
2+0,000344|KT|
3+0,019527|KT|
4]
-4
6. Hitung selisih probabilitas menggunakan Rumus 2.23 dan tentukan nilai
tertinggi (maks)
7. Tentukan nilaikritikmenggunakan Lampiran 7.
8. Jikamaks < kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Log-Pearson Tipe III
diterima. Jikamaks kritikmaka hipotesis seri data Distribusi Log-Pearson
Tipe III ditolak.
Parameter statistik logaritma untuk Distribusi Log-Pearson Tipe III :
Jumlah data (n) = 10
Nilai rata-rata (log) = 2,0346 mmSimpangan baku (Slogx) = 0,081 mm
Koefisien Skewness(Cs) = 0,1735
Perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Pearson Tipe III:
Pempirik=
=
= 0,091
z =
=
= 1,454
k = =
= 0,029
KT = z + (z2
1)k + (z3
6z)k2
(z2
1)k3
+ zk4
+ k5
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
55/81
54
= 1,454 + (1,45421)(0,029) +(1,454
36.1,454)(0,0292)(1,4542
1)(0,0293) + 1,454(0,0294)+(0,029
5)
= 1,484
Pteoritik = [1+0,196854|KT|+0,115194|KT|2+0,000344|KT|
3+0,019527|KT|
4]
-4
=[1+0,196854|1,484|+0,115194|1,484|
2+0,000344|1,484|
3+0,019527
|1,484|4]
-4
= 0,069
= |PempirikPteoritik|
= |0,091-0,069|
= 0,022
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.22.Perhitungan Smirnov-Kolmogorov untuk Distribusi Log-Pearson
Tipe III
m R24(mm)Log R24
(mm)Z KT Pempirik Pteoritik
1 142 2,152 1,454 1,484 0,091 0,069 0,022
2 141 2,149 1,416 1,443 0,182 0,074 0,107
3 125 2,097 0,770 0,757 0,273 0,225 0,048
4 114 2,057 0,276 0,249 0,364 0,402 0,038
5 111 2,045 0,133 0,104 0,455 0,459 0,004
6 103 2,013 0,268 0,268 0,545 0,606 0,060
7 96 1,982 0,645 0,612 0,636 0,730 0,094
8 96 1,982 0,645 0,661 0,727 0,746 0,019
9 91 1,959 0,932 0,935 0,818 0,825 0,007
10 81 1,908 1,556 1,514 0,909 0,935 0,026
maks 0,107
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Nilaikritikuntuk = 5 dan n = adalah 49. Karena maks< kritik,
maka Distribusi Log-Pearson Tipe III diterima.
Menurut hasil pengujian Smirnov-Kolmogorov bahwa keempat distribusi
dapat diterima dan memberikan hasil yang berbeda. Nilai yang paling baik adalahnilai terkecil. Dalam hal ini distribusi Gumbel memberikan nilai yang terbaik .Hasil
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
56/81
55
rekapitulasi Uji Smornov-Kolmogorov dari masing-masing distribusi frekuensi dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.23. Rekapitulasi perhitungan Uji Smirnov-Kolmogorov
mR24
(mm)
Distribusi Frekuensi
Normal Gumbel Log Normal Log Pearson III
1 142 0,030 0,016 0,018 0,022
2 141 0,114 0,103 0,103 0,107
3 125 0,038 0,074 0,052 0,048
4 114 0,060 0,009 0,028 0,038
5 111 0,026 0,044 0,007 0,004
6 103 0,087 0,034 0,060 0,060
7 96 0,114 0,101 0,104 0,094
8 96 0,023 0,010 0,014 0,019
9 91 0,002 0,020 0,006 0,007
10 81 0,010 0,057 0,031 0,026
maks 0,114 0,103 0,104 0,107
kritik 0,409 0,409 0,409 0,409
Uji Kecocokan Diterima Diterima Diterima Diterima
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Hasil dari uji kecocokan yang telah digunakan adalah bahwa pada uji
kecocokan Chi-Square didapat nilai yang terbaik pada distribusi Log Person III,
sedangkan pada uji kecocokan Smornov-Kolmogorov didapat nilai yang terbaik pada
distribusi Gumbel.
Namun diantara kedua distribusi tersebut diambil nilai terkecil yang paling
baik. Distribusi Log Person III memberikan hasil yang paling baik yaitu dengan nilai
X2= 0. Nilai dari distribusi Log person III akan digunakan untuk analisis selanjutnya.
4.2.4. Menghitung Waktu Konsentrasi
Waktu konsentrasi, Tc adalah waktu yang diperlukan untuk mengalirkan air
hujan dari titik terjauh menuju suatu titik tertentu ditinjau pada daerah pengaliran.
Berikut perhitungan waktu konsentrasi (tc) dengan Metode Kirpich
berdasarkan Rumus 2.25 untuk Sub DAS Sawah :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
57/81
56
L = 2,474 km
S = 0,0263
=
= = 0,5407 jam
Untuk nilai panjang sungai (L) dan kemiringan sungai (S) didapat dari program
global mapper. Gambar 4.2 merupakan gambaran dari hasil program global mapper
tersebut :
Gambar 4.2 nilai panjang sungai (L) dan kemiringan sungai dari program global
mapper
4.2.5. Menghitung Intensitas Hujan
Untuk menentukan Debit Banjir Rencana (Design Flood), perlu didapatkan
harga suatu Intensitas Curah Hujan terutama bila digunakan metoda rasional.
Intensitas curah hujan adalah ketinggian curah hujan yang terjadi pada suatu kurun
waktu di mana air tersebut berkonsentrasi. Berikut perhitungan intensitas hujan
dengan Metode Mononobe berdasarkan Rumus 2.26 untuk periode ulang 2 tahun :
I=
=
= 56,2580 mm/jam
Untuk hasil perhitungan selanjutnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
58/81
57
Tabel 4.24. Perhitungan intensitas hujan pada Sub DAS Sawah
Periode Ulang (tahun) R24(mm) tc (jam) I (mm/jam)
2 107,702 0,5393 56,2580
5 126,448 0,5393 66,0498
10 137,956 0,5393 72,0610
25 151,741 0,5393 79,2615
50 161,554 0,5393 84,3869
100 171,096 0,5393 89,3715
(Sumber: Hasil Perhitungan)
4.2.6. Menentukan Koefisien Limpasan
Koefisien limpasan (C)merupakan salah satu kompenen untuk menghitung
besarnya debit limpasan menggunakan Metode Rasional. Nilai koefisien limpasan
(C)dapat ditentukan dengan penggunaan lahan Sub Das Sawah tersebut. Besarnya
koefisien limpasan tergantung pada kondisi permukaan tanah, kemiringan medan,
jenis tanah, dan lamanya hujan di daerah pengaliran tersebut.
Penggunaan lahan pada Sub Das Sawah dibagi menjadi tiga bagian. Dalam
menentukan luasan dari masing-masing penggunaan lahan dilakukan melalui bantuan
aplikasi ILWIS dan Mapinfo. Gambar 4.3 merupakan gambaran dari penggunaan
lahan tersebut.
Gambar 4.3. Penggunaan Lahan Sub DAS Sawah
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
59/81
58
Dari gambar diatas yang merupakan pembagian lahan pada Sub Das Sawah
Kota Palembang maka didapatkan juga nilai luasan (A) dan nilai koefisien limpasan
(C)dari keseluruhan ketiga lahan tersebut. Tabel 4.25 merupakan perhitungan luasan
lahan dan koefisien limpasan Sub Das Sawah Kota Palembang.
Tabel 4.25. Perhitungan koefisien limpasan (C) Sub DAS Sawah
Jenis Penggunaan Lahan A (hektar) C A x C (hektar)
Jalan 4,013 0,95 3,812
Kebun 5,953 0,3 1,786
Pemukiman 59,139 0,8 47,311
Rawa 11,809 0,15 1,771Sarana industri/pergudangan 24,931 0,8 19,945
Sarana pendidikan 0,466 0,7 0,326
Sarana perkantoran 4,675 0,7 3,272
Sarana tempat ibadah 0,462 0,7 0,323
Semak belukar 0,145 0,25 0,036
Sawah 20,886 0,15 3,133
Tanah kosong/Ruang
Terbuka 7,258 0,2 1,452
Tubuh Air/Waduk/Danau 23,374 0,15 3,506
Sarana kesehatan 0,151 0,7 0,106
Sarana komersial 0,213 0,7 0,149
Jumlah 163,478 Jumlah 86,931
(Sumber: Hasil Perhitungan)
Menurut Suripin (2004), jika daerah aliran terdiri dari berbagai macam
penggunaan lahan dengan koefisien aliran yang berbeda makanilai C pada daerah
aliran dapat dihitung dengan Rumus 2.28. Berikut perhitungan nilai total koefisien
limpasan (C) pada Sub DAS Sawah :
CDAS =
=
= 0,5317
7/25/2019 ANALISIS HIDROGRAF BANJIR PADA KAWASAN SUB DAS SAWAH KOTA PALEMBANG DENGAN MENGGUNAKAN HEC-HM
60/81
59
4.2.7 Nilai Curve Number (CN)
Nilai CN beragam yang dipengaruhi oleh jenis penggunaan lahan, pada
tutupan lahan dan jenis tanah yang dapat ditentukan menggunakan tabel yang
terdapat pada lampiran. Berdasarkan peta tanah dari BAPPEDA Kota Palembang,kawasan Sub DAS Sawah memiliki jenis tanah Litosol, Latosol maka dari itu
dikategorikan sebagai tipe tanah Kelompok A. Untuk perhitungan Nilai CN sudah
berdasrkan jenis tanah dan penggolongan jenis penggunaan lahan. Berikut
perhitungan nilai koefisien limpasan (C) pada Sub DAS Sawah Kota Palembang
yang dapat dilihat pada tabel 4.26 :
Tabel 4.26. Rekapitulasi Nilai Curve Number (CN)sub DAS sawah
ket A (hektar) nilai CN A x CNjalan 4,013 98 393,265
kebun 5,953 72 428,644
pemukiman 59,140 77 4553,745
rawa 11,809 45 531,387
Saranaindustri/pergudangan
24,932 81 2019,472
Sarana pendidikan 0,466 77 35,865
Sarana perkantoran 4,675 77 359,962
Sarana tempat ibadah 0,462 77 35,581Semak belukar 0,145 49 7,110
sawah 20,887 49 1023,456
Tanah kosong/RuangTerbuka
7,259 79 573,425
Tubuh
Air/Waduk/Danau23,375 96 2243,