BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN - Unika Repositoryrepository.unika.ac.id/15925/5/12.12.0029 Jordan...

Tugas Akhir

Pengaruh Perubahan Tata Guna Lahan Terhadap Hidrograf Sungai

(Studi Kasus Sungai Comal Hulu)

Jordan Yusuf Bashay 12.12.0029

62

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Penentuan Batas DAS

Dalam penelititan ini, batas DAS Comal Hulu ditentukan dengan bantuan

data Peta Rupa Bumi Indonesia, Peta Google Earth, peta Google Street serta dengan

software Universal Map Downloader dan ArcMap 10.3.

4.1.1 Batas DAS Comal Hulu

Dalam Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) letak dari DAS Comal Hulu

terdapat pada lembar 1308-634 (Lebak), 1308-643 (Randu Dongkal), 1308-644

(Bantar Bolang), 1408-433 (Kajen), 1308-632 (Bumi Jawa), 1308-641 (Belik),

1308-642 (Watu Kumpul), dan 1408-431 (Paninggaran). Peta tersebut digunakan

untuk menentukan batas DAS Comal Hulu.

Lembar Peta RBI yang akan digunakan untuk menentukan batas DAS

Comal Hulu ini masih dalam keadaan terpisah, oleh karena itu untuk menyatukan

lembar-lembar tersebut perlu dilakukan penyatuan dengan cara registrasi citra atau

georeferencing menggunakan software ArcMap. Proses yang dilakukan dalam

registrasi citra adalah menempatkan objek berupa raster atau image yang belum

mempunyai acuan sistem koordinat ke dalam sistem koordinat dan proyeksi

tertentu. Dalam georeferencing ini digunakan sistem koordinat UTM (Universal

Transverse Mercator) WGS 1984. Dalam siste koordinat UTM bumi dibagi

menjadi 60 zona, dan dari 60 zona tersebut dibagi menjadi dua belahan, yaitu

belahan bumi utara (northen hemisphere) dan belahan bui selatan (sourthen

hemisphere). DAS Comal Hulu yang merupakan obyek penelitian dalam tugas

akhir ini terletak di Jawa Tengah yang merupakan bagian dari zona 49 S (southern

hemisphere). Setelah proses penyatuan dengan georeferencing, maka ke delapan

lembar peta RBI tersebut menjadi satu kesatuan peta dengan koordinat sistem yang

sama.

63 Tugas Akhir




Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses digitizing, yaitu menandai

lokasi-lokasi yang penting dalam penentuan batas DAS Comal Hulu. Digitizing

dimulai dengan menandai seluruh aur sungai dari hulu menuju ke Bendungan

Sokawati sebagai titik control. Bendungan Sokawati selaku titik control berfungsi

sebagai batas hilir dari DAS Comal Hulu.

Selanjutnya adalah menetukan batas dari DAS Comal Hulu. Ketentuan

dalam menentukan batas DAS adalah sebagai berikut:

1. Batas DAS terletak pada punggung bukit dan memotong kontur (tidak sejajar

kontur),

2. Jika kontur tidak terlalu jelas, maka digunakan alur jalan sebagai batas DAS,

3. Batas DAS tidak boleh memotong alur sungai.

Hasil dari proses digitizing dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 4.1 Batas DAS Comal Hulu

Sumber: ArcGIS (ArcMap), 2017

Garis berwarna hitam pada gambar 4.1 adalah alur sungai dari DAS Comal

Hulu. Sedangkan warna kuning merupakan gambar dari wilayah DAS Comal Hulu

dengan luas 513.0907 km2.

Bendungan

Sokawati

64 Tugas Akhir




4.1.2 Area Pengaruh Poligon Thiessen

Area pengaruh Poligon Thiessen berguna untuk melakukan proses

perhitungan curah hujan area. Pembagian area pengaruh Poligon Thiessen

dilakukan berdasarkan letak dan jumlah stasiun hujan DAS Comal Hulu. Pada DAS

Comal hulu terdapat 3 stasiun yang berpengaruh, yaitu Stasiun Hujan Kecepit,

Nambo, dan Moga.

Stasiun Hujan Kecepit terletak pada 7°06'16.7” LS dan 109°17'23.0" BT.

Stasiun Hujan Nambo terletak pada 7°06'09.9" LS dan 109°22'06.5" BT. Stasiun

Hujan Moga terletak pada °07'27.8" LS 109°14'47.5" BT. Lokasi dari masing-

masing stasiun hujan dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 4.2 Lokasi Stasiun Hujan pada DAS Comal Hulu


Tahapan berikutnya adalah pembentukan area pengaruh Poligon Thiessen.

Poligon Thiesen membagi DAS berdasarkan pengaruh dari stasiun hujan yang ada.

Hasil pembagian tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Kecepit

Moga

Nambo

65 Tugas Akhir




Gambar 4.3 Area Pengaruh Poligon Thiessen pada DAS Comal Hulu


Pada gambar di atas dapat diketahui bahwa DAS Comal Hulu terbagi

menjadi tiga area pengaruh Poligon Thiessen. Area berwarna biru merupakan

wilayah Stasiun Hujan Moga dengan luas 131,0224 km2. Area berwarna merah

merupakan wilayah dari Stasiun Hujan Kecepit dengan luas 57,2529 km2. Area

berwarna kuning merupakan wilayah dari Stasiun Hujan Nambo dengan luas

324,8154 km2.

4.1.3 Pembagian SubDAS

Pembagian SubDAS merupakan tahapan berikutnya yang dikerjakan. Pada

tahap ini DAS Comal Hulu dibagi ke dalam beberapa SubDAS. Pembagian ini

dilakukan dengan menentukan titik-titik kontrol yang diletakkan pada percabangan

sungai utama dengan anak-anak sungai. Di bawah ini adalah gambar pembagian

SubDAS berdasarkan titik kontrol menggunakan software ArcMap.

Moga

Kecepit Nambo

66 Tugas Akhir




Gambar 4.4 Pembagian SubDAS Comal Hulu


Titik-titik merah pada gambar 4.4 menunjukkan titik kontrol pada DAS

Comal Hulu. Berdasarkan titik kontrol tersebut, DAS Comal Hulu dibagi menjadi

12 SubDAS. Luas masing-masing SubDAS dapat ditunjukkan pada tabel 4.1.

Tabel 4.1 Luas SubDAS Comal Hulu

SubDAS Luas (km2) SubDAS Luas (km2)

1 53,0502

7 20,9411

2 91,9823

8 30,1349

3 17,0263

9 44,4584

4 84,5497

10 33,2771

5 34,6731

11 34,1229

6 34,6267

12 34,248

1

2

3

4

1

5

6

7

8

1

9

11

12

10

67 Tugas Akhir




4.2 Analisis Hujan Rancangan

Analisis hujan rancangan pada DAS Comal Hulu dilakukan dengan

menggunakan data hujan yang didapatkan dari tiga stasiun hujan, yaitu Stasiun

Hujan Moga, Stasiun Hujan Kecepit, dan Stasiun Hujan Nambo. Data hujan yang

digunakan merupakan data hujan selama 10 tahun yaitu pada tahun 2005 hingga

2015.

4.2.1 Perhitungan Curah Hujan Area

Perhitungan curah hujan area atau curah hujan DAS yang digunakan adalah

metode Poligon Thiessen. Setelah sebelumnya DAS Comal Hulu dibagi menjadi

tiga area berdasarkan area pengaruh Poligon Thiessen, maka dilakukan perhitungan

luas dan bobot atau Koefisien Thiessen dari area-area pembagian tersebut. Hasil

perhitungan Koefisien Thiessen dapat dilihat pada tabel 4.2.

Tabel 4.2 Hasil Pembagian Area Pengaruh Metode Poligon Thiessen

Stasiun Hujan Luas (Ai)

(km2)

Koefisien Thiessen (Pi)

(%)

Sta. Moga 131,0224 25,5360

Sta. Kecepit 57,2529 11,1584

Sta. Nambo 324,8154 63,3056

Jumlah (A) 513,0907 100

Langkah berikutnya adalah melakukan perhitungan untuk mencari nilai

curah hujan maksimum setiap tahunnya dari ketiga stasiun (Stasiun Moga, Kecepit,

dan Nambo), dimulai dari tahun 2005 hingga 2014. Nilai curah hujan maksimum

tersebut dikalikan dengan masing-masing nilai koefisien Thiessen stasiun. Hasil

perhitungan analisis curah hujan DAS Comal Hulu dapat dilihat pada tabel 4.3.

68 Tugas Akhir




Tabel 4.3 Perhitungan Curah Hujan DAS Comal Hulu

Tahun

Moga Kecepit Nambo Curah Hujan DAS

P1 = 0,2554 P2 = 0,1116 P3 = 0,6331 Pi = 1,00

d1 d2 D3 d = d1∙P1 + d2∙P2

(mm) (mm) (mm) (mm)

2005 100 130 104 105,8797

2006 180 148 120 138,4457

2007 120 139 161 148,0756

2008 150 77 105 113,3667

2009 146 170 151 151,8433

2010 200 154 125 147,3876

2011 170 119 150 151,6480

2012 159 103 112 122,9975

2013 134 137 167 155,2258

2014 148 130 197 177,0115

Rerata 150,7000 130,7000 139,2000 141,1882

Standar Deviasi 28,9676 26,4241 30,8466 21,4691

Koef. Variasi 839,1222 698,2333 951,5111 460,9204

Koef. Kurtosis 0,1124 0,8981 -0,5679 -0,2534

Koef. Skewness -0,0646 -0,7405 0,5402 -0,2798

Dari perhitungan curah hujan DAS, dapat digambarkan sebuah grafik yang

menunjukkan hubungan antara waktu (tahun) dengan curah hujan harian

maksimum dari Stasiun Hujan Moga, Kecepit dan Nambo. Grafik tersebut dapat

dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 4.5 Grafik Hujan Harian Maksimum

Sumber: Microsoft Excel, 2017

69 Tugas Akhir




Gambar 4.5 merupakan gambaran grafik curah hujan harian maksimum

yang terjadi setiap tahunnya dari tahun 2005 hingga 2014. Dari grafik tersebut dapat

diketahui bahwa setiap stasiun memiliki curah hujan harian maksimum yang

berbeda. Pada Stasiun Hujan Moga terjadi curah hujan harian maksimum tertinggi

sejumlah 200 mm pada tahun 2010, dan terendah sejumlah 100 mm pada tahun

2005. Pada Stasiun Hujan Kecepit terjadi curah hujan harian tertinggi sejumlah 170

mm pada tahun 2009, dan terendah sejumlah 77 mm pada tahun 2008. Pada Stasiun

Hujan Nambo terjadi curah hujan harian tertinggi sejumlah 197 mm pada tahun

2014 dan terendah sejumlah 104 mm pada tahun 2005.

4.2.2 Perhitungan Curah Hujan Rancangan

Dalam melakuukan perhitungan curah hujan rancangan dilakukan

beberapa langkah, yaitu pengukuran disperse, pengujian kecocokan distribusi dan

pemilihan jenis distribusi. Masing-masing langkah tersebut akan dijelaskan pada

sub-bab berikut.

4.2.2.1 Pengukuran Dispersi

Pengukuran disperse merupakan tahapan pertama yang dilakukan.

Setelah curah hujan area didapatkan, maka data curah hujan harian maksimum (R24)

diurutkan dari jumlah terbesar hingga terkecil, hal ini juga berlaku untuk

sebaliknya. Pada perhitungan yang dilakukan pada kajian ini, ditentukan

pengurutan nilai dari bilangan terbesar hingga terkecil. Perhitungan statistic dari

hujan harian maksimum DAS Comal Hulu dapat dilihat pada Tabel 4.4.

70 Tugas Akhir




Tabel 4.4 Perhitungan Statistik

m Probabilitas (P)

P = m/(N+1) Tahun

d

(mm)

Ln d

(mm)

1 0,091 2014 177,0112 5,1762

2 0,182 2013 155,2256 5,0449

3 0,273 2009 151,8433 5,0228

4 0,364 2011 151,6481 5,0216

5 0,455 2007 148,0754 4,9977

6 0,545 2010 147,3879 4,9931

7 0,636 2006 138,4459 4,9305

8 0,727 2012 122,9976 4,8122

9 0,818 2008 113,3668 4,7306

10 0,909 2005 105,8798 4,6623

Jumlah Data (N) 10 10

Nilai Rerata (Mean) 141,1882 4,9392

Nilai Tengah (Median) 147,7317 4,9954

Standar Deviasi (δx) 21,4691 0,1577

Koefisien Skewness (Cs) -0,2798 -0,5790

Koefisien Kurtosis (Ck) -0,2534 -0,3077

Koefisien Variasi (Cv) 0,1521 0,0319

Tahap berikutnya adalah melakukan jenis distribusi yang sesuai dengan

cara mencocokan syarat-syarat distribusi dengan parameter statistik yang sudah

diketahui. Pada Tabel 4.5 syarat jenis distribusi beserta hasil perhitungan

parameter statistik.

Tabel 4.5 Syarat Penentuan Jenis Distribusi

Jenis

Distribusi Syarat

Hasil

Perhitungan Keterangan

Normal Cs ≈ 0

Ck ≈ 3

Cs = -0,2798

Ck = -0,2534 Tidak Memenuhi

Log-Normal Cs ≈ 3Cv + (Cv2) = 3

Ck = 5,383

Cs = -0,2798

Ck = -0,2534 Tidak Memenuhi

Gumbel Cs ≈ 1,1396

Ck ≈ 5,4002

Cs = -0,2798

Ck = -0,2534 Tidak memenuhi

Log-Pearson

III Cs ≠ 0

Cs = -0,2798

Ck = -0,2534 Memenuhi

Sumber: Adisusanto, 2011

71 Tugas Akhir




Dapat diketahui dari tabel syarat jenis distribusi, berdasarkan syarat

tersebut jenis distribusi yang memenuhi adalah Log-Pearson III. Hal tersebut

dapat dilihat bahwa Koefisien Skewness (Cs) ≠ 0. Pemilihan jenis distribusi ini

akan diuji kembali menggunakan uji Chi-Kuadrat dan Smirnov-Kolmogorov.

4.2.2.2 Pemilihan Jenis Distribusi

Dalam penelitian ini ada empat jenis distribusi yang dihitung,

diantaranya adalah Distribusi Normal, Distribusi Log-Normal, Distribusi Gumbel,

dan Distribusi Log-Pearson III. Kala ulang yang digunakan dalam penelitian in

berjumlah lima, yaitu 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 25 tahun, dan 50 tahun.

Perhitungan jenis distribusi dilakukan untuk mencari nilai curah hujan rancangan

sesuai dengan kala hujan yang disebutkan.

Rumus perhitungan untuk mencari R24 adalah sebagai berikut:

XT = μ + KT ∙ σ

dengan :

XT = curah hujan rancangan dengan periode ulang T tahun

KT = nilai faktor frekuensi dengan periode ulang T tahun

μ = nilai rata-rata

σ = deviasi standar nilai variat

Curah hujan rancangan tersebut dihitung dengan menggunakan empat

macam distribusi. Hasil dari perhitungan curah hujan rancangan dapat dilihat pada

tabel di bawah ini.

Tabel 4.6 Analisis Distribusi

T

Kala-

Ulang

Probabilitas

P(x >= Xm)

P = 1/T

Analisisi Distribusi Curah Hujan (MM) menurut Probabilitas Kala Ulang

NORMAL LOG-NORMAL GUMBEL LOG-PEARSON III

KT XT KT XT KT XT KT XT

2 0,5 0,000 141,188 -0,071 139,657 -0,164 137,661 0,096 141,778

5 0,2 0,842 159,257 0,852 159,479 0,719 156,634 0,856 159,835

10 0,1 1,282 168,702 1,386 170,937 1,305 169,196 1,203 168,830

25 0,04 1,751 178,774 1,997 184,063 2,044 185,068 1,537 177,978

50 0,02 2,054 185,280 2,417 193,074 2,592 196,842 1,735 183,607

100 0,01 2,326 191,133 2,812 201,555 3,137 208,530 1,901 188,466

72 Tugas Akhir




4.2.2.3 Pengujian Kecocokan Distribusi

Pengujian kecocokan distribusi yang digunakan dalam penelitian ini

terdiri dari dua jenis pengujian, yaitu uji Chi-Kuadrat dan uji Simrnov-

Kolmogorov. Berikut adalah hasil pengujian daru dua metode tersebut:

1. Uji Chi-Kuadrat

Langkah awal dalam pengujian ini adalah dengan menentukan banyaknya

kelas dalam data. Berikut adalah perhitungannya:

N (Jumlah data) = 10

K (Jumlah kelas) = 1 + (3,322 × Log n )

= 1 + (3,322 × Log 10)

= 4,322 ≈ 5 kelas

Ef = 𝑁

𝐾

= 10

5 = 2,000

P = 2

DK (Derajat Kebebasan) = K – (P + 1)

= 5 – (2 + 1) = 2

Distribusi χ2 = 0,05

Nilai Chi-Kritik dapat dilihat pada tabel 4.7.

73 Tugas Akhir




Tabel 4.7 Nilai Chi-Kuadrat Kritik

DK Distribusi χ2

0,99 0,95 0,90 0,80 0,70 0,50 0,30 0,20 0,10 0,05 0,01 0,001

1 .000157 .00393 .0158 .0642 .148 .455 1,074 1,642 2,706 3,841 6,635 10,827

2 .0201 .103 .211 0,446 0,713 1,386 2,408 3,219 4,605 5,991 9,210 13,815

3 .115 .352 .584 1,005 1,424 2,366 3,665 4,642 6,251 7,815 11,345 16,268

4 .297 .711 1,064 1,649 2,195 3,357 4,878 5,989 7,779 9,488 13,277 18,465

5 .554 1,145 1,610 2,343 3,000 4,351 6,064 7,289 9,236 11,070 15,086 20,517

6 .872 1,635 2,204 1,070 3,828 5,348 7,231 8,558 10,645 12,592 16,812 22,457

7 1,239 2,167 2,833 3,822 4,671 6,346 8,383 9,803 12,017 14,067 18,475 24,322

8 1,646 2,733 3,290 4,594 5,527 7,344 9,524 11,030 13,362 15,507 20,909 26,425

9 2,088 3,325 4,168 5,380 6,393 8,343 10,656 12,242 14,684 16,919 21,666 27,877

10 2,558 3,940 6,179 6,179 7,267 9,342 11,781 13,442 15,987 18,307 23,209 29,588

11 3,053 4,575 5,578 6,989 8,184 10,341 12,899 14,631 17,275 19,675 24,725 31,264

12 3,571 5,226 6,304 7,807 9,034 11,340 14,011 15,812 18,549 21,026 26,217 32,909

13 4,107 5,892 7,042 8,634 9,926 12,340 15,119 16,985 19,812 22,362 27,688 34,528

14 4,660 6,571 7,790 9,467 10,821 13,339 16,222 18,151 21,064 23,685 29,141 36,123

15 5,229 7,261 8,547 10,307 11,721 14,339 17,322 19,311 22,307 24,996 30,578 37,697

16 5,812 7,926 9,312 11,152 12,624 15,338 18,418 20,465 23,542 26,296 32,000 39,252

17 6,408 8,672 10,085 12,002 13,531 16,338 19,511 21,615 24,769 27,587 33,409 40,790

18 7,015 9,390 10,865 12,857 14,440 17,338 20,601 22,760 25,989 28,869 34,805 42,312

19 7,633 10,117 11,651 13,716 15,352 18,338 21,689 23,900 27,204 30,144 36,191 43,820

20 8,260 10,851 12,443 14,578 16,266 19,377 22,775 25,038 28,412 31,410 37,566 45,315

21 8,897 11,501 13,240 15,445 17,182 20,377 23,858 26,171 29,615 32,671 38,932 46,797

22 9,542 12,338 14,041 16,314 18,101 21,337 24,939 27,301 30,813 33,924 40,289 48,268

23 10,196 13,091 14,848 17,187 19,021 22,337 26,018 28,429 32,007 35,172 41,638 49,728

24 10,856 13,848 15,659 18,062 19,943 23,337 27,096 29,553 33,196 36,415 42,980 51,179

25 11,524 14,611 16,473 18,940 20,867 24,337 28,172 30,675 34,384 37,652 44,314 52,620

26 12,198 15,379 17,292 19,820 21,792 25,336 29,246 31,795 35,563 38,885 45,642 54,052

27 12,879 16,151 18,114 20,703 22,719 26,336 30,319 32,912 36,741 40,113 46,963 55,476

28 13,565 16,928 18,939 21,588 23,647 27,336 31,391 34,027 37,916 41,337 48,278 56,893

29 14,256 17,708 19,768 22,475 24,577 28,336 32,461 35,139 39,087 42,557 49,588 58,302

30 14,953 18,493 20,599 23,364 25,508 29,336 33,530 36,250 40,256 43,773 50,892 59,703

Sumber: Harto, 1991

Berikutnya adalah melakukan pengujian terhadap masing-masing jenis

distribusi yang digunakan. Berikut adalah pengujian dari masing-masing jenis

distribusi:

74 Tugas Akhir




a. Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Normal

Proses dan tahapan Perhitungan uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Normal

dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.8 Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Normal

Kelas Probabilitas P(x >= Xm)

Ef d

(mm) Of Ef - Of

(𝐄𝐟 − 𝐎𝐟)𝟐

𝐄𝐟

5 0,200 0 < P <= 0,2 2,000 159,257 2,000 0,000 0,500

0,400 0,2 < P <= 0,4 2,000 146,627 1,000 1,000 0,500

0,600 0,4 < P <= 0,6 2,000 135,749 3,000 1,000 0,500

0,800 0,6 < P <= 0,8 2,000 123,119 3,000 1,000 0,000

0,999 0,8 < P <= 0,999 2,000 74,844 1,000 1,000 0,500

10,000 10,000 Chi-Kuadrat = 2,000

DK = 2

Chi-Kritik = 5,991

Keterangan :

Chi-Kuadrat = harga Chi-Kuadrat

Ef = frekuensi sesuai pembagian kelasnya

Of = frekuensi dengan aplikasi distribusi frekuensi

Syarat untuk memenuhi uji Chi-Kuadrat adalah nilai Chi-Kuadrat < nilai

Chi-Kritik. Berdasarkan hasil analisis di atas, nilai Chi-Kuadrat (= 2,000) <

nilai Chi-Kritik (= 5,991). Maka distribusi Normal menurut uji Chi-Kuadrat

dapat diterima.

b. Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Log-Normal

Proses dan tahapan Perhitungan uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Normal

dapat dilihat pada Tabel di bawah ini:

Tabel 4.9 Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Log-Normal


Ef d

(mm) Of Ef - Of


𝐄𝐟

5 0,200 0 < P <= 0,2 2,000 159,479 2,000 0,000 0,500

0,400 0,2 < P <= 0,4 2,000 145,350 1,000 1,000 0,500

0,600 0,4 < P <= 0,6 2,000 134,187 3,000 1,000 0,500

0,800 0,6 < P <= 0,8 2,000 122,298 3,000 1,000 0,000

0,999 0,8 < P <= 0,999 2,000 85,785 1,000 1,000 0,500

10,000 10,000 Chi-Kuadrat = 2,000

DK = 2

Chi-Kritik = 5,991

75 Tugas Akhir




Keterangan :





Chi-Kritik. Berdasarkan hasil analisis di atas Chi-Kuadrat (= 2,000) < nilai

Chi-Kritik (= 5,991). Maka distribusi Log-Normal menurut uji Chi-Kuadrat

dapat diterima.

c. Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Gumbel

Proses dan tahapan Perhitungan uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Gumbel

dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.10 Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Gumbel


Ef d

(mm) Of Ef - Of


𝐄𝐟

5 0,200 0 < P <= 0,2 2,000 156,634 2,000 0,000 0,500

0,400 0,2 < P <= 0,4 2,000 142,770 1,000 1,000 0,500

0,600 0,4 < P <= 0,6 2,000 132,990 3,000 1,000 0,500

0,800 0,6 < P <= 0,8 2,000 123,560 3,000 1,000 0,000

0,999 0,8 < P <= 0,999 2,000 99,175 1,000 1,000 0,500

10,000 10,000 Chi-Kuadrat = 2,000

DK = 2

Chi-Kritik = 5,991

Keterangan :





Chi-Kritik. Berdasarkan hasil analisis di atas, Chi-Kuadrat (= 2,000) < nilai

Chi-Kritik (= 5,991). Maka distribusi Gumbel menurut uji Chi-Kuadrat dapat

diterima.

76 Tugas Akhir




d. Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Log-Pearson III

Proses dan tahapan Perhitungan uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Log-

Pearson IIIdapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.11 Uji Chi-Kuadrat untuk Distribusi Log-Pearson III


Ef d

(mm) Of Ef - Of


𝐄𝐟

5 0,200 0 < P <= 0,2 2,000 159,835 2,000 0,000 0,500

0,400 0,2 < P <= 0,4 2,000 147,307 1,000 1,000 0,500

0,600 0,4 < P <= 0,6 2,000 136,193 3,000 1,000 0,500

0,800 0,6 < P <= 0,8 2,000 123,103 3,000 1,000 0,000

0,999 0,8 < P <= 0,999 2,000 75,004 1,000 1,000 0,500

10,000 10,000 Chi-Kuadrat = 2,000

DK = 2

Chi-Kritik = 5,991

Keterangan :





Chi-Kritik. Berdasarkan hasil analisis di atas, nilai Chi-Kuadrat (=2,000) <

nilai Chi-Kritik (= 5,991).

Menurut uji Chi-Kuadrat, seluruh uji distribusi yang digunakan lolos dalam

pengujian dan dapat digunakan.

2. Uji Smirnov-Kolmogorov

Langkah awal dalam pengujian Smirnov-Kolmogorov adalah mengetahui nilai

Δ kritik. Nilai tersebut ditentukan oleh jumlah data perhitungan (n) dan α. Dalam

perhitungan ini, n = 10 dan α = 0,05, maka berdasarkan Tabel 4.12 nilai Δ kritik =

0,4100.

77 Tugas Akhir




Tabel 4.12 Nilai Kritik Δ untuk Tes Smirnov Kolmogorov

α

n 1 0,2 0,1 0,05 0,01 0

0 0,9000 0,9000 0,9500 0,9800 0,9900 0,9900

1 0,9000 0,9000 0,9500 0,9800 0,9900 0,9900

2 0,6800 0,6800 0,7800 0,8400 0,9300 0,9300

3 0,5600 0,5600 0,6400 0,7100 0,8300 0,8300

4 0,4900 0,4900 0,5600 0,6200 0,7300 0,7300

5 0,4500 0,4500 0,5100 0,5600 0,6700 0,6700

6 0,4100 0,4100 0,4700 0,5200 0,6200 0,6200

7 0,3800 0,3800 0,4400 0,4900 0,5800 0,5800

8 0,3600 0,3600 0,4100 0,4600 0,5400 0,5400

9 0,3400 0,3400 0,3900 0,4300 0,5100 0,5100

10 0,3200 0,3200 0,3700 0,4100 0,4900 0,4900

11 0,3100 0,3100 0,3500 0,3900 0,4700 0,4700

12 0,3000 0,3000 0,3400 0,3800 0,4500 0,4500

13 0,2800 0,2800 0,3200 0,3600 0,4300 0,4300

14 0,2700 0,2700 0,3100 0,3500 0,4200 0,4200

15 0,2700 0,2700 0,3000 0,3400 0,4000 0,4000

16 0,2600 0,2600 0,3000 0,3300 0,3900 0,3900

17 0,2500 0,2500 0,2900 0,3200 0,3800 0,3800

18 0,2400 0,2400 0,2800 0,3100 0,3700 0,3700

19 0,2400 0,2400 0,2700 0,3000 0,3600 0,3600

20 0,2300 0,2300 0,2600 0,2900 0,3500 0,3500

25 0,2100 0,2100 0,2400 0,2600 0,3200 0,3200

30 0,1900 0,1900 0,2200 0,2400 0,2900 0,2900

35 0,1800 0,1800 0,2100 0,2300 0,2700 0,2700

40 0,1700 0,1700 0,1900 0,2100 0,2500 0,2500

45 0,1600 0,1600 0,1800 0,2000 0,2400 0,2400

50 0,1500 0,1500 0,1700 0,1900 0,2300 0,2300

Sumber: Adisusanto, 2011

Perhitungan uji kecocokan distribusi dengan metode Smirnov-Kolmogorov

dapat dilihat pada Tabel 4.13.

78 Tugas Akhir




Tabel 4.13 Perhitungan Uji Kecocokan Sebaran Smirnov-Kolmogorov

d (mm) m

P = m/(N+1)

NORMAL LOG-NORMAL GUMBEL LOG-PEARSON III

P(x >= Xm)

Do P(x >=

Xm) Do

P(x >= Xm)

Do P(x >=

Xm) Do

177.012 1 0,091 0,048 0,043 0,066 0,024 0,064 0,027 0,045 0,046

155.226 2 0,182 0,257 0,075 0,251 0,070 0,216 0,034 0,267 0,085

151.843 3 0,273 0,310 0,037 0,298 0,025 0,257 0,016 0,321 0,049

151.648 4 0,364 0,313 0,051 0,301 0,063 0,260 0,104 0,325 0,039

148.076 5 0,455 0,374 0,080 0,355 0,099 0,311 0,144 0,386 0,068

147.388 6 0,545 0,386 0,159 0,366 0,179 0,321 0,224 0,399 0,147

138.446 7 0,636 0,551 0,086 0,522 0,114 0,484 0,152 0,560 0,076

122.997 8 0,727 0,802 0,074 0,790 0,062 0,811 0,083 0,801 0,074

113.367 9 0,818 0,902 0,084 0,907 0,089 0,948 0,130 0,900 0,081

105.880 10 0,909 0,950 0,041 0,960 0,051 0,990 0,081 0,947 0,038

Δ Kritik = 0,410 0,159 0,179 0,224 0,147

Diterima Diterima Diterima Diterima

Keterangan :




Syarat untuk memenuhi uji Smirnov-Kolmogorov adalah nilai Do < Δ Kritik.

Berdasarkan hasil analisis di atas, seluruh jenis distribusi dapat diterima.

Menurut uji Smirnov-Kolmogorov, jenis distribusi terbaik untuk digunakan

adalah Log-Pearson III dengan nilai nilai Δ Kritik = 0,410 dan nilai nilai Δ

Maksimum = 0,147

Berdasarkan tabel syarat kenis distribusi dan uji Smirnov-Kolmogorov, maka

dapat diketahui bahwa jenis distribusi yang paling baik dan dapat diterima adalah

distribusi Log-Pearson III. Berdasarkan hasil tersebut, maka dalam anlisis hujan

rancangan akan digunakan distribusi Log-Pearson III.

4.2.2.4 Perhitungan Distribusi Hujan Jam-Jaman

Setelah tahapan pengujian maka dapat diketahui bahwa distribusi Log-

Pearson III merupakan distribusi terbaik dan didapatkan hasil perhitungan periode

kala ulang hujan harian maksimum pada DAS Comal Hulu, maka dilanjutkan

dengan perhitungan distribusi hujan jam-jaman. Periode yang akan digunakan

79 Tugas Akhir




adalah periode ulang 2 tahun, 5 tahun, 10 tahun, 25 tahun, 50 tahun, dan 100 tahun.

Hasil periode ulang hujan harian maksimum dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.14 Periode Ulang Hujan Harian Maksimum pada DAS Comal Hulu

Nilai periode ulang (XT) yang telah didapatkan digunakan untuk

menghitung intensitas curah hujan (i) dengan menggunakan metode Mononobe.

Tabel hasil perhitungan curah hujan kala ulang 2 tahun (tabel 4.15), kala ulang 5

tahun (tabel 4.17), kala ulang 10 tahun (tabel 4.19), kala ulang 25 tahun (tabel 4.21),

kala ulang 50 tahun (tabel 4.23), kala ulang 100 tahun (tabel 4.25) dan dengan nilai

t menggunakan durasi hujan jam ke-1 sampai dengan jam ke-6.

Tabel 4.15 Periode Distribusi Hujan Jam-Jaman Kala Ulang 2 Tahun

T i Distribusi Hujan Jam-jaman (mm)

i (%) × X2 mm %

1 49,152 31,722 44.974

2 30,964 19,983 28.332

3 23,630 15,250 21.621

4 19,506 12,589 17.848

5 16,810 10,849 15.381

6 14,886 9,607 13.621

Σ 154.946 100,000

Hasil dari nilai distribusi hujan jam-jaman tersebut bila dijumlahkan

akan menghasilkan nilai yang sama dengan nilai X2. Nilai dari distribusi hujan jam-

jaman dapat dilihat pada Tabel 4.16.

T XT

2 141.778

5 159.835

10 168.830

25 177.978

50 183.607

100 188.466

80 Tugas Akhir




Tabel 4.16 Nilai Distribusi Hujan Jam-jaman Kala Ulang 2 Tahun

T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 15.381

2 21.621

1 44.974

3 28.332

5 17.848

6 13.621

Σ 141.778

Perhitungan distribusi hujan jam-jaman ini dilakukan untuk

mendapatkan hietograf berupa variabel yang akan digunakan ke dalam Time Series

pada HEC-HMS. Grafik hietograf dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

Gambar 4.6 Grafik Distribusi Hujan Jam-jaman (Hietograf) 2 Tahun

Sumber: Tabel Distribusi Hujan Jam-Jaman, 2017

Distribusi hujan jam-jaman terbesar (maksimum) berada pada jam ke-

1 yaitu sebesar 44,974 mm dan terkecil (minimum) berada pada jam ke-6 yaitu

sebesar 13,62 mm. Nilai tersebut diurutkan dengan posisi nilai terbesar berada di

tengah grafik atau pada gambar ini berada pada posisi ke-3, sedangkan nilai

berikutnya diurutkan secara menurun pada bagian kanan dan kiri dari nilai terbesar

yang berada pada bagian tengah dari grafik hietograf.

81 Tugas Akhir






i (%) × X5 mm %

1 55.412 31,722 50.703

2 34.907 19,983 31.941

3 26.639 15,250 24.375

4 21.990 12,589 20.121

5 18.951 10,849 17.340

6 16.782 9,607 15.355

Σ 174.681 100,000



jaman dapat dilihat pada di bawah ini:


T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 17.340

2 24.375

1 50.703

3 31.941

5 20.121

6 15.355

Σ 159.835



pada HEC-HMS. Grafik hietograf dapat dilihat pada Gambar 4.7.

82 Tugas Akhir














i (%) × X10 mm %

1 58.530 31.722 53.556

2 36.872 19.983 33.738

3 28.138 15.250 25.747

4 23.228 12.589 21.254

5 20.017 10.849 18.316

6 17.726 9.607 16.220

Σ 184.511 100,000




17.340

24.375

50.703

31.941

20.121

15.355

1 2 3 4 5 6

Distribusi Hujan Jam-jamanPeriode Ulang 5 Tahun

Jam ke-1

Jam ke-2

Jam ke-5

Jam ke-3

Jam ke-6Jam ke-4

83 Tugas Akhir





T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 18.316

2 25.747

1 53.556

3 33.738

5 21.254

6 16.220

Σ 168.830




Gambar 4.8 Grafik Distribusi Hujan Jam-jaman (Hietograf)








18.316

25.747

53.556

33.738

21.254

16.220

1 2 3 4 5 6


Jam ke-1

Jam ke-2

Jam ke-5

Jam ke-3

Jam ke-6Jam ke-4

84 Tugas Akhir






i (%) × X25 mm %

1 61.701 31.722 56.458

2 38.869 19.983 35.566

3 29.663 15.250 27.142

4 24.486 12.589 22.405

5 21.102 10.849 19.308

6 18.687 9.607 17.098

Σ 194.508 31.722



jaman dapat dilihat pada tabel di bawah ini:


T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 19.308

2 27.142

1 56.458

3 35.566

5 22.405

6 17.098

Σ 177.978




85 Tugas Akhir














i (%) × X50 mm %

1 63.653 31.722 58.244

2 40.099 19.983 36.691

3 30.601 15.250 28.001

4 25.261 12.589 23.114

5 21.769 10.849 19.919

6 19.278 9.607 17.639

Σ 200.661 31.722




19.308

27.142

56.458

35.566

22.405

17.098

1 2 3 4 5 6


Jam ke-1

Jam ke-2

Jam ke-5

Jam ke-3

Jam ke-6Jam ke-4

86 Tugas Akhir





T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 19.919

2 28.001

1 58.244

3 36.691

5 23.114

6 17.639

Σ 183.607












20.446

28.741

59.784

37.662

23.725

18.106

1 2 3 4 5 6


Jam ke-1

Jam ke-2

Jam ke-5

Jam ke-3

Jam ke-6Jam ke-4

87 Tugas Akhir






i (%) × X100 mm %

1 65.337 31.722 59.784

2 41.160 19.983 37.662

3 31.411 15.250 28.741

4 25.929 12.589 23.725

5 22.345 10.849 20.446

6 19.788 9.607 18.106

Σ 205.970 31.722



jaman dapat dilihat pada tabel di bawah ini:


T Distribusi Hujan

Jam-jaman

4 20.446

2 28.741

1 59.784

3 37.662

5 23.725

6 18.106

Σ 188.465




88 Tugas Akhir












4.3 Penentuan Nilai Penggunaan Wilayah

Dalam tahapan ini dilakukan penentuan nilai penggunaan wilayah meliputi

klasifikasi grup hidrologi tanah dan penentuan nilai Curve Number (CN) wilayah

dari masing-masing SubDAS Comal Hulu.

4.3.1 Klasifikasi Grup Hidrologi Tanah

Klasifikasi grup hidrologi tanah dilakukan untuk masing-masing wilayah

SubDAS Comal Hulu. Klasifikasi grup hidrologi tanah dilakukan menggunakan

Software ArcMap dan bertujuan untuk mengetahui nilai klasifikasi jenis tanah.

19.919

28.001

58.244

36.691

23.11417.639

1 2 3 4 5 6


Jam ke-1

Jam ke-2

Jam ke-5

Jam ke-3

Jam ke-6Jam ke-4

89 Tugas Akhir




Tahapan pertama dalam penentuan jenis tanah adalah menetukan jenis

tanah tiap wilayah SubDAS. Penentuan tersebut menggunakan peta jenis tanah

Kabupaten Pemalang dan batas SubDAS yang sebelumnya telah dibuat pada

ArcMap. Berikut adalah gambar jenis tanah DAS Comal Hulu:

Gambar 4.12 Jenis Tanah DAS Comal Hulu

Sumber: BAPPEDA Provinsi Jawa Tengah, 2017

Setelah wilayah SubDAS Comal Hulu terbagi menurut jenis tanahnya,

maka dapat diketahui jenis tanah dan klasifikasi grup hidrologi tanah dari wilayah

tersebut. klasifikasi tersebut ditentukan dengan cara membandingkan jenis tanah

yang terdapat pada masing-masing SubDAS dengan Tabel Klasifikasi Grup

Hidrologi Tanah. Klasifikasi jenis tanah dan klasifikasi grup hidrologi tanah dari

masing-masing SubDAS Comal Hulu dapat dilihat pada Tabel 4.27.

90 Tugas Akhir




Tabel 4.27 Klasifikasi Jenis Tanah DAS Comal Hulu

SubDAS Jenis Tanah Klasifikasi Tanah

SubDAS 1 Lempung (97%), Liat (3%) C

SubDAS 2 Liat (100%) D

SubDAS 3 Liat (100%) D

SubDAS 4 Liat (71%), Lempung (29%) D

SubDAS 5 Liat (90%), Lempung (10%) D

SubDAS 6 Lempung (100%) C







4.3.2 Penentuan Nilai Curve Number (CN) dan Nilai Impervious

Penentuan nilai CN dan nilai impervisious digunakan untuk mendapatkan

nilai CN yang berfungsi sebagai data input ke dalam software HEC-HMS.

Penentuan nilai CN dan impervisious tersebut dilakukan berdasarkan penggunaan

lahan pada masing-masing SubDAS Comal Hulu.

Tahapan pertama yang dilakukan dalam menentukan nilai CN dan

impersious adalah dengan mencari penggunaan lahan pada setiap SubDAS Comal

Hulu dengan menggunakan software ArcMap. data yang digunakan adalah peta

penggunaan lahan Kabupaten Pemalang tahun 2005 dan 2014. Peta penggunaan

lahan Kabupaten Pemalang tahun 2005 dan 2014 dapat dilihat pada Gambar 4.13

dan Gambar 4.14.

91 Tugas Akhir




Gambar 4.13 Peta Penggunaan Lahan Kabupaten Pemalang Tahun 2005


Gambar 4.14 Peta Penggunaan Lahan Kabupaten Pemalang Tahun 2014


Setelah mengetahui penggunaan lahan dari masing-masing SubDAS, maka

dilakukan penentuan nilai CN dan impervisious yang terdapat pada Tabel Nilai

92 Tugas Akhir




Curve Number. Hasil dari penentuan nilai CN dan impervisious dapat dilihat pada

Tabel 4.28 dan 4.29.

Tabel 4.28 Nilai CN DAS dan Impervious Comal Hulu Tahun 2005

SubDAS Klasifikasi Tanah CN Impervious

(%)

SubDAS 1 C 76 4,5

SubDAS 2 D 84 5,6

SubDAS 3 D 85 17,9

SubDAS 4 D 84 12,1

SubDAS 5 C 79 8,3

SubDAS 6 C 75 3,4

SubDAS 7 C 75 4,4

SubDAS 8 C 80 4,1

SubDAS 9 C 79 4,7

SubDAS 10 C 72 1,9

SubDAS 11 C 79 5,9

SubDAS 12 C 81 7,4



(%)

SubDAS 1 C 78 7,4

SubDAS 2 D 85 7,2

SubDAS 3 D 91 21,6

SubDAS 4 D 88 14,2

SubDAS 5 C 77 5

SubDAS 6 C 78 6,7

SubDAS 7 C 75 5,3

SubDAS 8 C 73 1,8

SubDAS 9 C 76 5,5

SubDAS 10 C 74 4

SubDAS 11 C 76 3,3

SubDAS 12 C 78 6,8

93 Tugas Akhir




Contoh dari perhitungan nilai CN dan impervious dapat dilihat pada Tabel

4.30.

Tabel 4.30 Penggunaan Lahan SubDAS 1 Tahun 2014

CNTA=∑ (𝐶𝑁𝑖×𝐴𝑖)𝑛

𝑖=1

∑ 𝐴𝑖𝑛𝑖=1

Keterangan:

CNTA = Nilai CN untuk satu SubDAS

CNi = Nilai CN untuk setiap jenis penggunaan lahan

Ai = Luas setiap jenis penggunaan lahan

CNTA= (70×10,2)+(82×12,54)+(86×2,58)+(90×2,27)+(76×21,37)+(80×0,1)+(98×1,3)

53,05

CNTA= 78

(USACE, 2000)

Rumus yang digunakan dalam perhitungan impervious sama dengan rumus

CN, hanya saja nilai CN diganti dengan nilai impervious. Contoh perhitungan

impervious adalah sebagai berikut:

ImpTA= (0×10,2)+(5×12,54)+(5×2,58)+(30×2,27)+(5×21,37)+(5×0,1)+(98𝑥1,3)

53,05

ImpTA= 7,40%

(USACE, 2000)

SubDAS 1 (2014)

Luas

SubDAS 1

(km2)

Jenis

Penggunaan

Lahan

Luas

Penggunaan

Lahan

(km2)

CN Impervious

(%)

53,0502

Hutan 10,2 70 0

Sawah 12,54 82 5

Tegalan 2,58 86 5

Pemukiman 2,27 90 30

Kebun 21,37 76 5

Lahan Terbuka 0,1 80 5

Sungai 1,3 98 98

94 Tugas Akhir




Setelah diketahui nilai CN dari masin-masing SubDAS pada tahun 2005

dan 2014, maka dilakukan perhitungan ekstrapolasi data untuk mengetahui nilai CN

dari masing-masing SubDAS Comal Hulu pada tahun 2020. Perhitungan

ekstrapolasi dapat dilihat pada Tabel 4.31.

Tabel 4.31 Ekstrapolasi Penggunaan Lahan SubDAS 1

Luas

SubDAS 1

(km2)

Jenis

Penggunaan

Lahan

2005

(y1)

2014

(y2)

2020

(ekstrapolasi)

(y)

Luas Penggunaan

Lahan

(km2)

Luas Penggunaan

Lahan

(km2)

Luas Penggunaan

Lahan

(km2)

53,0502

Hutan 32,45 10,20 0

Sawah 11,85 (x1) 12,54 (x2) 13 (x)

Tegalan 6,83 2,58 0

Pemukiman 0,62 2,27 3,38

Kebun 0 24,04 40,06

Lahan Terbuka 0 0,11 0,19

Sungai 1,3 1,3 1,3

Rumus ekstrapolasi secara linear adalah sebagai berikut:

(y-y1)/(y2-y1)=(x-x1)/(x2-x1)

Keterangan:

y = tahun ekstrapolasi

y1 = tahun penggunaan lahan (1)

y2 = tahun penggunaan lahan (2)

x1 = luas penggunaan lahan (1) km2

x2 = luas penggunaan lahan (2) km2

(Munir, 2007)

Ekstrapolasi penggunaan lahan sawah:

(2020-2005)/(2014-2005)=(x-11,85)/(12,54-11,85)

x = (0,69×15/9)+11,85

x = 13

Hasil ekstrapolasi penggunaan lahan DAS Comal Hulu dapat dilihat pada

tabel 4.32.

95 Tugas Akhir




Tabel 4.32 Ekstrapolasi Penggunaan Lahan DAS Comal Hulu

Penggunaan Lahan Luas DAS

(km2)

2005 2014 2020

Luas (km2) Luas

(km2)

Luas

(km2)

HUTAN

513,0907

201.3369 144.62271 139.12547

SAWAH 103.752 52.587864 41.862753

TEGALAN 65.54939 75.009121 89.680223

PEMUKIMAN 26.44497 32.074305 38.914488

KEBUN 86.39226 199.78712 275.38369

LAHAN TERBUKA 0 0.1649329 0.2748881

TANAH TANDUS 10.20918 0.1649464 0.1294078

INDUSTRI 0 0.0291656 0.0486094

SUNGAI 13.394167 13.394167 13.394167

Hasil ekstrapolasi pada tabel 4.32 dapat dilihat pada Grafik Perubahan

Penggunaaan Lahan DAS Comal Hulu pada Gambar 4.15.

Gambar 4.15 Grafik Perubahan Guna Lahan DAS Comal Hulu

Sumber: Analisa Pribadi, 2017

96 Tugas Akhir




Tahap selanjutnya adalah mencari nilai CN dan impervious dari

penggunaan lahan DAS Comal Hulu tahun 2020. Perhitungan nilai CN dan

impervious sesuai dengan cara yang telah dijelaskan sebelumnya. Hasil perhitungan

CN dan impervious dapat dilihat pada Tabel 4.33.



(%)

SubDAS 1 C 86 9,3

SubDAS 2 D 89 8,4

SubDAS 3 D 98 24

SubDAS 4 D 98 16

SubDAS 5 C 80 4

SubDAS 6 C 98 8,8

SubDAS 7 C 83 6,4

SubDAS 8 C 98 2,5

SubDAS 9 C 90 7

SubDAS 10 C 75 5,4

SubDAS 11 C 86 2,9

SubDAS 12 C 85 7

4.4 Permodelan HEC-HMS

Dalam tahapan pemodelan menggunakan software HEC-HMS dilakukan

beberapa langkah dalam proses pemodelan tersebut, yaitu input data dan kalibrasi

model.

4.4.1 Input Data

Dalam pemodelan HEC-HMS diperlukan input data terhadap beberapa

component yang terdapat pada pemodelan tersebut. Component tersebut

diantaranya adalah: Basin Model, Control Specification, dan Time Series Data.

4.4.1.1 Basin Model

Input data yang digunakan dalam Basin Model adalah peta SubDAS Comal

Hulu sebagai background pada HEC-HMS. Peta tersebut berguna untuk membantu

posisi penempatan elemen-elemen hidrologi pada Basin Model. Elemen-elemen

97 Tugas Akhir




tersebut adalah subbasin yang merupakan simbol dan fungsi dari SubDAS, junction

yang merupakan simbol dan fungsi dari titik kontrol, serta reach yang merupakan

simbol dan fungsi dari sungai sebagai penghubung antar junction. Gambar dari

Basin Model DAS Comal Hulu dapat dilihat pada Gambar 4.16.

Gambar 4.16 Basin Model DAS Comal Hulu

Sumber: HEC-HMS 4.2.1, 2017

Luas dari SubDAS yang telah didapatkan sebelumnya melalui software ArcMap

di input ke dalam tabel subbasin area. Luasan SubDAS tersebut di input dalam

satuan km2 untuk setiap datanya. Hasil dari input data tersebut dapat dilihat pada

gambar sebagai berikut:

98 Tugas Akhir




Gambar 4.17 Hasil Input Data Subbasin Area

Sumber: Analisa dan Perhitungan Pribadi, 2017

4.4.1.2 Meteorologic Model

Data yang digunakan dalam input data Meteorologic Model adalah data

Specified Hyetograph yang didapatkan dari Time Series Data, dan data tersebut

digunakan untuk seluruh SubDAS yang ada.

4.4.1.3 Control Specification

Control Specification merupakan waktu berlangsungnya simulasi dalam

software HEC-HMS. Waktu yang digunakan pada simulasi ini adalah tanggal

dimana terjadi banjir pada bendungan Sokawati. Simulasi ini dilakukan pada

tanggal 2 Februari 2017 dimulai dari pukul 00:00 hingga tanggal 3 Februari 2014

pukul 00:00 dengan interval waktu 30 menit.

4.4.1.4 Time Series Data

Input Data yang digunakan pada Time Series Data merupakan data

Precipitation Gages dari data distribusi hujan jam-jaman yang telah dihitung

sebelumnya. Data curah hujan diinput dengan jangka waktu 24 jam dan dengan

interval 30 menit Hasil input data Time Series Data dapat dilihat pada Tabel 4.34

sampai dengan Tabel 4.40.

99 Tugas Akhir




Tabel 4.34 Precipitation Gage Kalibrasi 2 Februari 2014

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 6.66 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 7.62 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 9.01 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 11.27 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 15.85 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 32.97 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 20.77 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 13.08 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 9.98 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 8.24 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 7.1 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 6.29 12:00 0 18:00 0 0:00 0

Tabel 4.35 Precipitation Gage Periode 2 Tahun

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 6.348 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 6.765 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 8.581 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 10.739 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 15.096 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 31.4 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 19.781 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 12.461 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 9.51 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 7.85 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 6.765 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 5.991 12:00 0 18:00 0 0:00 0

100 Tugas Akhir





Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 7.157 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 7.627 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 9.674 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 12.106 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 17.018 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 35.399 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 22.300 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 14.048 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 10.721 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 8.850 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 7.627 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 6.754 12:00 0 18:00 0 0:00 0


Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 7.560 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 8.056 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 10.218 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 12.788 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 17.976 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 37.391 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 23.555 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 14.839 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 11.324 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 9.348 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 8.056 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 7.134 12:00 0 18:00 0 0:00 0

101 Tugas Akhir





Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 7.969 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 8.492 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 10.772 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 13.481 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 18.950 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 39.417 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 24.831 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 15.643 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 11.938 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 9.854 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 8.492 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 7.520 12:00 0 18:00 0 0:00 0


Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 8.221 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 8.761 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 11.113 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 13.907 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 19.549 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 40.664 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 25.617 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 16.138 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 12.315 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 10.166 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 8.761 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 7.758 12:00 0 18:00 0 0:00 0

102 Tugas Akhir





Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

Waktu

(Jam)

Curah

Hujan

(mm)

0:30 8.439 6:30 0 12:30 0 18:30 0

1:00 8.993 7:00 0 13:00 0 19:00 0

1:30 11.407 7:30 0 13:30 0 19:30 0

2:00 14.275 8:00 0 14:00 0 20:00 0

2:30 20.066 8:30 0 14:30 0 20:30 0

3:00 41.740 9:00 0 15:00 0 21:00 0

3:30 26.295 9:30 0 15:30 0 21:30 0

4:00 16.565 10:00 0 16:00 0 22:00 0

4:30 12.641 10:30 0 16:30 0 22:30 0

5:00 10.435 11:00 0 17:00 0 23:00 0

5:30 8.993 11:30 0 17:30 0 23:30 0

6:00 7.963 12:00 0 18:00 0 0:00 0

4.4.2 Permodelan Parameter HEC-HMS

Permodelan parameter merupakan input data model dengan metode tertentu

yang digunakan. Dalam kajian ini terdapat tiga parameter yang digunakan, yaitu:

Loss, Transform, dan Routing. Dalam model tersebut ada beberapa metode yang

dapat digunakan. Metode yang digunakan untuk model tersebut dalam kajian ini

dapat dilihat pada Tabel 4.41.

Tabel 4.41 Model dan Metode Parameter HEC-HMS

4.4.2.1 Parameter Loss Model (SCS Curve Number)

Dalam Parameter Loss Model (SCS Curve Number) terdapat tiga nilai

parameter yang di input, yaitu: Curve Number (CN), Impervious, dan Initial

Abstraction. Nilai parameter yang digunakan tersebut didapatkan berdasarkan

perhitungan dan pengolahan melalui software ArcMap.

Model Metode

Loss SCS Curve Number

Transform SCS Unit Hydrograph

Routing Lag

103 Tugas Akhir




Setelah nilai CN dan Impervious diketahui sebelumnya, maka dilakukan

perhitungan untuk mendapatkan nilai Initial Abstraction. Langkah yang digunakan

untuk mencari nilai Initial Abstraction adalah sebagai berikut:

Ia = 0,05 × S

S = 25400

CN− 254

Keterangan:

Ia = nilai Initial Abstraction

S = nilai retensi maksimum

CN = nilai Curve Number

(USACE, 2000)

Sebagai contoh, digunakan nilai CN pada SubDAS 1 tahun 2014 sebesar

78, maka perhitungan nilai Ia adalah sebagai berikut:

S = 25400

CN− 254

= 25400

78− 254

= 71,64 mm

Ia = 0,05 × S

= 0,05 × 71,64

= 3,58

Hasil input Parameter Loss Model (SCS Curve Number) dapat dilihat

pada Gambar 4.18 dan 4.19.

104 Tugas Akhir




Gambar 4.18 Input Parameter Loss Model (SCS Curve Number) DAS Comal Hulu Tahun 2014




105 Tugas Akhir




4.4.2.2 Parameter Transform Model (SCS Unit Hydrograph Method)

Dalam parameter ini digunakan nilai Lag Time untuk setiap SubDAS yang

terdapat pada DAS Comal Hulu. Nilai tersebut didapatkan berdasarkan hasil

perhitungan menggunakan panjang aliran sungai, angka kemiringan sungai, dan CN

dari setiap SubDAS. Contoh perhitungan nilai Lag Time untuk Parameter

Transfrom Model (SCS Unit Hydrograph Method) adalah sebagai berikut:

TL = L0,8(2540−22,86 ×CN

14104 ×CN0,7×S0,5)

S = (𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑠𝑖(1)−𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑠𝑖(2))

𝐿

Keterangan:

TL = Time Lag (Menit)

S = Kemiringan (m)

L = Panjang Sungai (m)

CN = Curve Number

(USACE, 2000)

Sebagai contoh, digunakan nilai L dan CN dari SubDAS 1 tahun 2014

sebesar 13110,4 m dan 78. Maka perhitungan nilai Time Lag adalah sebagai berikut:

S = (𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑠𝑖(1)−𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑠𝑖(2))

𝐿

= (66−37)

13110,4

= 0,0022 m

TL = L0,8 (2540−22,86 ×CN

14104 ×CN0,7×S0,5)

= 13110,40,8(2540−22,86 ×78

14104 ×780,7×0,00220,5)

= 25,415 menit

Hasil perhitungan Time Lag untuk DAS Comal Hulu dapat dilihat pada

Tabel 4.42 dan 4.43.

106 Tugas Akhir




Tabel 4.42 Perhitungan Time Lag DAS Comal Hulu Tahun 2014

Tabel 4.43 Perhitungan Time Lag DAS Comal Hulu Tahun 2020

SubDAS Panjang Elevasi (mdpl) Kemiringan (S)

CN lag lag

m km Tertinggi Terendah (m) (JAM) (MNT)

SubDAS 1 13110.4 13.1104 66 37 0.002211984 86 0.3000217 18.0013

SubDAS 2 19420.8 19 3362 401 0.152465398 89 0.0425402 2.552412

SubDAS 3 11516.4 11.5164 401 151 0.021708173 98 0.0411393 2.468358

SubDAS 4 26197.1 26.1971 2826 151 0.102110539 98 0.03660854 2.196513

SubDAS 5 18938.1 18.9381 1451 319 0.059773684 80 0.10094866 6.05692

SubDAS 6 9505.1 9.5051 339 90 0.026196463 98 0.03211879 1.927127

SubDAS 7 5941.2 5.9412 319 118 0.033831549 83 0.04674075 2.804445

SubDAS 8 10158.7 10.1587 1047 401 0.063590814 98 0.02174145 1.304487

SubDAS 9 14538.7 14.5387 401 90 0.021391184 90 0.08534505 5.120703

SubDAS 10 8556.8 8.5568 37 25 0.001402393 75 0.42388307 25.43298

SubDAS 11 8946.1 8.9461 671 339 0.037111143 86 0.05395178 3.237107

SubDAS 12 10640.8 10.6408 118 66 0.004886851 85 0.17907334 10.7444

Sedangkan hasil input nilai Time Lag untuk Parameter Transfrom Model

(SCS Unit Hydrograph Method) SubDAS Comal Hulu dapat dilihat pada Gambar

4.20 dan 4.21.

SubDAS Panjang Elevasi (mdpl) Kemiringan (S)

CN lag lag

m km Tertinggi Terendah (m) (JAM) (MNT)

SubDAS 1 13110.4 13.1104 66 37 0.002211984 78 0.42358755 25.41525

SubDAS 2 19420.8 19 3362 401 0.152465398 85 0.0518793 3.112758

SubDAS 3 11516.4 11.5164 401 151 0.021708173 91 0.06646343 3.987806

SubDAS 4 26197.1 26.1971 2826 151 0.102110539 88 0.06957996 4.174798

SubDAS 5 18938.1 18.9381 1451 319 0.059773684 77 0.11368428 6.821057

SubDAS 6 9505.1 9.5051 339 90 0.026196463 78 0.0951668 5.710008

SubDAS 7 5941.2 5.9412 319 118 0.033831549 75 0.06445703 3.867422

SubDAS 8 10158.7 10.1587 1047 401 0.063590814 73 0.07766634 4.659981

SubDAS 9 14538.7 14.5387 401 90 0.021391184 76 0.15977618 9.586571

SubDAS 10 8556.8 8.5568 37 25 0.001402393 74 0.4397338 26.38403

SubDAS 11 8946.1 8.9461 671 339 0.037111143 76 0.08225529 4.935317

SubDAS 12 10640.8 10.6408 118 66 0.004886851 78 0.2411606 14.46964

107 Tugas Akhir




Gambar 4.20 Input Parameter Transfrom Model (SCS Unit Hydrograph Method) DAS Comal

Hulu Tahun 2014



Hulu Tahun 2020


108 Tugas Akhir




4.4.2.3 Parameter Routing dengan Metode Lag

Input data yang dilakukan dalam parameter ini merupakan data Lag pada

reach yang terdapat pada DAS Comal Hulu. Data Lag didapatkan berdasarkan

estimasi perhitungan dengan rumus sebagai berikut:

TL = (0,87 ×L2

1000 ×S)0,385

Keterangan:

TL = Time Lag (Menit)

S = Kemiringan (m)

L = Panjang Sungai (m)

(USACE, 2000)

Perhitungan S yang digunakan sama dengan perhitungan S yang digunakan

untuk perhitungan Parameter Transfrom Model (SCS Unit Hydrograph Method).

Sebagai contoh perhitungan, digunakan data dari Reach R 8-9 dengan besar nilai S

= 0,022 m dan nilai L = 11516,4 m. contoh perhitungan adalah sebagai berikut:

TL = (0,87 ×L2

1000 ×S)0,385

= (0,87 ×11516,42

1000 ×0,022)0,385

= 68,4907 menit

Hasil Perhitungan Time Lag untuk parameter Routing dengan metode Lag

pada DAS Comal Hulu dapat dilihat pada Tabel 4.44.

109 Tugas Akhir




Tabel 4.44 Perhitungan Time Lag parameter Routing dengan metode Lag DAS Comal Hulu

Nama Sungai

Panjang Elevasi (mdpl) Kemiringan (S) tc lag

m km Tertinggi Terendah (m) (jam) (mnt)

R 8-9 11516.4 11.5164 401 151 0.021708173 1.902518308 68.4906591

R 7-8 3006 3.006 151 118 0.010978044 0.879355153 31.6567855

R 7-11 5941.2 5.9412 319 118 0.033831549 0.963405451 34.6825962

R 3-7 10640.8 10.6408 118 66 0.004886851 3.178402685 114.422497

R 4-10 9505.1 9.5051 339 90 0.026196463 1.526574983 54.9566994

R 3-4 4931.6 4.9316 90 66 0.004866575 1.760899394 63.3923782

R 2-3 13110.4 13.1104 66 37 0.002211984 5.064517736 182.322639

R 5-6 14538.7 14.5387 401 90 0.021391184 2.289386944 82.41793

R 2-5 10243.4 10.2434 90 37 0.005174063 3.019476646 108.701159

R O-2 8556.8 8.5568 37 25 0.001402393 4.345600296 156.441611

Hasil input data Time Lag untuk parameter Routing dengan metode Lag

pada DAS Comal Hulu dapat dilihat pada Gambar 4.22.

Gambar 4.22 Input parameter Routing dengan metode Lag DAS Comal Hulu


110 Tugas Akhir




4.5 Kalibrasi

Kalibrasi digunakan pada nilai CN untuk membandingkan data hasil

simulasi dengan data lapangan dan bertujuan agar data simulasi mendekati data

lapangan. Jika hasil simulasi lapangan belum mendekati hasil lapangan, maka nilai

CN dikurangi atau ditambah hingga hasil simulasi mendekati data lapangan. Data

simulasi maupun lapangan yang dijadikan perbandingan merupakan nilai debit

puncak (peak discharge) pada tanggal 2 Februari 2014.

Menurut data Tabel Debit Harian yang didapatkan dari Badan Pengelolaan

Sumber Daya Air Pemali Comal Tahun 2014, debit puncak didapatkan pada tanggal

2 Februari 2014 sebesar 140,51 m3/detik. Data debit harian Sungai Comal tahun

2014 dapat dilihat pada Tabel 4.45.

Tabel 4.45 Data Debit Harian Sungai Comal Tahun 2014

Sumber: BPSDA Pemali-Comal, 2017

Tanggal Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

1 22.37 79.16 43.44 31.55 87.64 33.07 46.06 20.74 13.89 2.4 5.04 24.95

2 24.07 140.51 39.56 42.45 102.19 52.44 43.04 20.74 14.54 5.42 3.51 13.57

3 27.21 108.93 52.88 34.99 106.01 40.7 46.06 19.95 13.25 5.81 3.36 12.94

4 40.13 150.05 43.44 42.45 31.55 40.7 38.44 35.7 13.57 5.42 2.79 55.12

5 26.75 110.57 39.56 37.7 21.55 28.62 40.7 33.07 10.87 4.32 4.32 51.13

6 32.56 133.11 36.69 43.44 20.74 30.55 69.59 30.55 12.94 3.99 2.93 17.31

7 71.14 100.93 69.08 41.47 15.55 39 46.68 20.74 10.04 4.67 2.28 23.21

8 63.58 65.55 60.93 36.78 12.33 18.42 22.37 20.34 10.87 3.99 7.08 20.34

9 57.87 99.68 65.8 52.88 27.67 19.17 14.87 25.84 10.04 5.42 6.43 74.29

10 37.88 94.76 66.3 57.4 29.58 19.95 17.67 19.95 9.51 5.04 24.95 44.84

11 49.84 47.51 45.45 41.47 13.57 16.24 26.75 20.74 8.49 5.04 23.21 19.17

12 40.7 39.37 58.57 49.62 21.55 21.14 25.39 19.17 8.49 3.36 21.55 65.8

13 35.7 36.78 62.13 32.56 16.95 18.42 96.59 19.17 8.01 3.67 51.13 58.57

14 96.59 37.7 58.57 32.56 15.55 15.55 60.69 19.17 8.01 6.22 43.64 27.67

15 106.01 56.25 47.51 34.64 19.17 19.17 27.67 19.17 8.01 5.81 35.7 23.21

16 87.64 39.56 38.62 53.77 25.84 16.24 21.55 19.17 5.42 23.21 24.07 71.14

17 92.95 42.06 34.99 104.09 20.74 8.49 19.17 10.87 5.42 30.55 27.67 72.21

18 106.01 40.51 47.51 46.06 21.55 18.42 19.17 10.04 5.81 43.64 43.64 37.88

19 96.59 59.74 56.25 109.91 19.17 9.51 19.17 9.51 7.31 10.87 26.29 35.7

20 74.29 44.04 51.78 52.44 15.55 10.04 18.42 9.78 7.08 3.36 25.84 66.55

21 68.06 44.04 40.51 87.64 16.95 13.89 40.13 8.99 7.31 3.67 27.21 40.13

22 62.13 68.32 48.56 79.16 12.33 17.67 37.88 10.59 7.54 4.32 15.55 53.77

23 65.06 87.35 37.7 79.16 13.57 19.17 12.94 10.59 7.31 13.57 24.07 49.84

24 55.12 52.88 43.44 79.16 13.57 23.21 33.59 13.89 8.49 7.54 106.98 48.56

25 48.56 47.51 52.88 49.84 23.21 14.54 41.28 10.87 8.01 4.32 71.14 40.7

26 43.04 43.44 53.99 106.01 14.87 10.59 37.88 10.04 5.81 3.67 46.06 31.55

27 74.29 38.62 36.78 36.78 20.74 10.04 27.67 8.74 5.61 3.83 24.95 23.21

28 86.77 35.34 34.11 100.3 28.62 8.99 21.96 7.31 5.42 2.93 21.55 20.74

29 51.13 43.44 79.16 28.62 35.17 21.55 12.94 3.99 2.66 37.88 23.21

30 66.55 36.78 77.52 18.79 40.7 21.55 14.21 3.99 7.54 31.55 19.95

31 91.16 34.11 28.62 21.55 14.54 12.33 92.95

111 Tugas Akhir




Grafik debit harian Sungai Comal bulan Februari dapat dilihat pada gambar

di bawah ini:

Gambar 4.23 Grafik Debit Harian Sungai Comal Hulu Februari 2014

Sumber: Data Debit Harian Sungai Comal 2014, 2017

Hasil dari simulasi DAS Comal Hulu tanggal 2 Februari 2014 dapat dilihat

pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.46 Hasil Simulasi DAS Comal Hulu 2 Februari 2014

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 2.2 6:30 589.4 12:30 2208.1 18:30 0

1:00 4.4 7:00 612.1 13:00 1736.5 19:00 0

1:30 8.2 7:30 738.3 13:30 1337.3 19:30 0

2:00 27.9 8:00 803.4 14:00 982.7 20:00 0

2:30 74.6 8:30 1035.6 14:30 598.9 20:30 0

3:00 221 9:00 1152.3 15:00 367.8 21:00 0

3:30 292.1 9:30 1319.1 15:30 180.4 21:30 0

4:00 263.2 10:00 1550.9 16:00 58.3 22:00 0

4:30 252.4 10:30 2035.8 16:30 13.2 22:30 0

5:00 301.7 11:00 2662.4 17:00 2.2 23:00 0

5:30 507.2 11:30 2703.9 17:30 0.2 23:30 0

6:00 640.9 12:00 2528.6 18:00 0 0:00 0

Debit puncak hasil simulasi dari DAS Comal Hulu pada tanggal 2 Februari

tahun 2014 dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

140.51

0

50

100

150

200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8

DEB

IT M

3 /S

TANGGAL

DEBIT HARIAN SUNGAI COMAL HULU FEBRUARI 2014

Debit puncak yang

digunakan dalam

kalibrasi

112 Tugas Akhir




Gambar 4.24 Hasil Simulasi Debit Puncak DAS Comal Hulu 2 Februari Tahun 2014


Setelah didapatkan hasil simulasi berupa debit puncak sebesar 2703,9 m3/s.

maka dilakukan pengujian Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengetahui

angka kesalahan pada perbandingan antara data hasil simulasi dan data lapangan.

Perhitungan RMSE untuk kalibrasi adalah sebagai berikut:

RMSE = √1

n∑ (

y2−y1

y2)2𝑛

𝑖=1

RMSE =√1

1× (

2703,9−140,51

2703,9)2

RMSE = 0,948034 × 100

= 94,80343 %

Setelah dilakukan perhitungan RMSE maka dapat diketahui bahwa angka

error kalibrasi data hasil simulasi dengan data lapangan sebesar 94,80343 %.

Angka error tersebut menunjukkan bahwa data simulasi masih jauh dari data

lapangan, dimana angka error diharuskan kurang dari 10%.

Untuk mendapatkan hasil simulasi yang mendekati hasil lapangan maka

dilakukan pengurangan nilai CN dan nilai Impervious. pengurangan dari nilai CN

113 Tugas Akhir




dan Impervious dilakukan untuk DAS Comal Hulu tahun 2014 dan 2020. Hasil

pengurangan nilai CN dan Impervious dapat dilihat pada Tabel 4.47 dan Tabel 4.48.

Tabel 4.47 Pengurangan Nilai CN DAS Comal Hulu 2014 dan 2020

Nilai CN

2014 2020

100 % -63% 100 % -63%

78 28.86 86 31.82

85 31.45 89 32.93

91 33.67 98 36.26

88 32.56 98 36.26

77 28.49 80 29.6

78 28.86 98 36.26

75 27.75 83 30.71

73 27.01 98 36.26

76 28.12 90 33.3

74 27.38 75 27.75

76 28.12 86 31.82

78 28.86 85 31.45

Tabel 4.48 Pengurangan Nilai Impervious DAS Comal Hulu 2014 dan 2020

Nilai Impervious

2014 2020

100 % -61% 100 % -61%

7.3957 2.884323 9.337 3.64143

7.1666 2.794974 8.3694 3.264066

21.574 8.41386 24.1 9.399

14.232 5.55048 16.073 6.26847

4.9583 1.933737 4.0216 1.568424

6.6636 2.598804 8.8098 3.435822

5.3262 2.077218 6.4088 2.499432

1.8446 0.719394 2.5478 0.993642

5.4692 2.132988 7.0314 2.742246

3.9988 1.559532 5.3939 2.103621

3.2946 1.284894 2.9358 1.144962

6.837 2.66643 6.9672 2.717208

Dengan berubahnya Nilai CN, maka nilai Initial Abstraction untuk Loss

Model (SCS Curve Number) dan Nilai Lag Time untuk dan Transfrom Model (SCS

Unit Hydrograph Method) mengalami perubahan. Hasil input setelah dilakukan

114 Tugas Akhir




pengurangan nilai CN pada DAS Comal Hulu tahun 2014 dapat dilihat pada

Gambar 4.25 dan 4.26.


Setelah Pengurangan CN dan Impervious



Hulu Tahun 2014 Setelah Pengurangan CN


115 Tugas Akhir




Hasil input setelah dilakukan pengurangan nilai CN pada DAS Comal Hulu

tahun 2020 dapat dilihat pada Gambar 4.27 dan 4.28.


Setelah Pengurangan CN dan Impervious



Hulu Tahun 2020 Setelah Pengurangan CN


116 Tugas Akhir




Setelah dilakukan pengurangan nilai CN, maka didapatkan nilai debit

puncak Comal Hulu Sebesar 140,8 m3/s. Hasil simulasi DAS Comal Hulu tahun

2014 setelah pengurangan CN dan Impervious dapat dilihat pada Tabel 4.49.

Tabel 4.49 Hasil Simulasi DAS Comal Hulu Tahun 2014 Setelah Kalibrasi

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 19.4 12:30 133.3 18:30 0

1:00 0.2 7:00 25.2 13:00 124.9 19:00 0

1:30 0.4 7:30 31.7 13:30 121.2 19:30 0

2:00 0.8 8:00 38.7 14:00 115.7 20:00 0

2:30 1.3 8:30 49.7 14:30 92.8 20:30 0

3:00 2.0 9:00 63.0 15:00 63.3 21:00 0

3:30 3.1 9:30 78.0 15:30 34.0 21:30 0

4:00 4.7 10:00 92.3 16:00 13.2 22:00 0

4:30 6.5 10:30 108.5 16:30 4.0 22:30 0

5:00 8.8 11:00 130.5 17:00 1.1 23:00 0

5:30 11.7 11:30 140.8 17:30 0.3 23:30 0

6:00 15.1 12:00 139.5 18:00 0.1 0:00 0

Gambar 4.29 Hasil Simulasi Debit Puncak DAS Comal Hulu Setelah Kalibrasi


Setelah didapatkan hasil simulasi berupa debit puncak sebesar 140,8 m3/s.

maka dilakukan pengujian Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengetahui

117 Tugas Akhir




angka kesalahan pada perbandingan antara data hasil simulasi dan data lapangan.

Perhitungan RMSE untuk kalibrasi adalah sebagai berikut:

RMSE = √1

n∑ (

y2−y1

y2)2𝑛

𝑖=1

RMSE =√1

1× (

140,8−140,51

140,8)2

RMSE = 0,00206 × 100

= 0,206 %

Setelah dilakukan perhitungan RMSE maka dapat diketahui bahwa angka

error kalibrasi data hasil simulasi dengan data lapangan sebesar 0,206%. Angka

error tersebut menunjukkan bahwa data simulasi sudah mendekati data lapangan,

dimana angka error harus kurang dari 10%.

4.6 Hasil Output Simulasi HEC-HMS

Setelah dilakukan seluruh tahapan dalam software HEC-HMS, maka

dilakukan simulation run sehingga mendapatkan data output berupa peak discharge

(debit puncak). Hasil output dari simulasi HEC-HMS dapat dilihat pada Tabel dan

Gambar berikut:


Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 19.4 12:30 133.3 18:30 0

1:00 0.2 7:00 25.2 13:00 124.9 19:00 0

1:30 0.4 7:30 31.7 13:30 121.2 19:30 0

2:00 0.8 8:00 38.7 14:00 115.7 20:00 0

2:30 1.3 8:30 49.7 14:30 92.8 20:30 0

3:00 2.0 9:00 63.0 15:00 63.3 21:00 0

3:30 3.1 9:30 78.0 15:30 34.0 21:30 0

4:00 4.7 10:00 92.3 16:00 13.2 22:00 0

4:30 6.5 10:30 108.5 16:30 4.0 22:30 0

5:00 8.8 11:00 130.5 17:00 1.1 23:00 0

5:30 11.7 11:30 140.8 17:30 0.3 23:30 0

6:00 15.1 12:00 139.5 18:00 0.1 0:00 0

118 Tugas Akhir




Gambar 4.30 Hasil Simulasi Debit Puncak DAS Comal Hulu 2 Februari 2014


Hasil output DAS Comal Hulu tanggal 2 Februari 2014 berdasarkan

parameter-parameter yang telah di input dilihat pada outlet Bendungan Sokawati.

Debit puncak yang dihasilkan sesuai dengan Gambar 4.30, yaitu sebesar 140,8 m3/s.

Tabel 4.51 Hasil Simulasi DAS Comal Hulu Tahun 2014 2 Tahun

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 18.0 12:30 113.0 18:30 0

1:00 0.2 7:00 23.3 13:00 101.4 19:00 0

1:30 0.4 7:30 29.3 13:30 94.8 19:30 0

2:00 0.8 8:00 35.8 14:00 90.0 20:00 0

2:30 1.2 8:30 45.9 14:30 72.6 20:30 0

3:00 1.9 9:00 57.7 15:00 49.9 21:00 0

3:30 3.0 9:30 71.3 15:30 26.9 21:30 0

4:00 4.4 10:00 84.1 16:00 10.5 22:00 0

4:30 6.2 10:30 99.0 16:30 3.2 22:30 0

5:00 8.3 11:00 120.0 17:00 0.8 23:00 0

5:30 11.0 11:30 128.5 17:30 0.2 23:30 0

6:00 14.1 12:00 123.2 18:00 0.1 0:00 0

119 Tugas Akhir




Gambar 4.31 Hasil Simulasi Debit Puncak DAS Comal Hulu Tahun 2014

Periode Ulang 2 Tahun


Hasil output DAS Comal Hulu tahun 2014 Periode Ulang 2 tahun

berdasarkan parameter-parameter yang telah di input dapat dilihat pada outlet

Bendungan Sokawati. Debit puncak yang dihasilkan sesuai dengan Gambar 4.31,

yaitu sebesar 128,5 m3/s.

Tabel 4.52 Hasil Simulasi DAS Comal Hulu Tahun 2014 Periode Ulang 5 Tahun

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 21.8 12:30 171.3 18:30 0

1:00 0.2 7:00 28.5 13:00 168.2 19:00 0

1:30 0.5 7:30 35.7 13:30 166.7 19:30 0

2:00 0.9 8:00 43.6 14:00 156.9 20:00 0

2:30 1.4 8:30 56.0 14:30 123.9 20:30 0

3:00 2.2 9:00 70.9 15:00 83.7 21:00 0

3:30 3.3 9:30 88.7 15:30 44.7 21:30 0

4:00 5.0 10:00 105.8 16:00 17.4 22:00 0

4:30 6.9 10:30 124.7 16:30 5.3 22:30 0

5:00 9.4 11:00 150.3 17:00 1.4 23:00 0

5:30 12.6 11:30 165.4 17:30 0.4 23:30 0

6:00 16.7 12:00 170.9 18:00 0.1 0:00 0

120 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 24.7 12:30 212.1 18:30 0.1

1:00 0.2 7:00 32.2 13:00 213.2 19:00 0

1:30 0.5 7:30 40.2 13:30 211.3 19:30 0

2:00 0.9 8:00 49.0 14:00 195.5 20:00 0

2:30 1.5 8:30 63.0 14:30 152.4 20:30 0

3:00 2.3 9:00 80.3 15:00 102.2 21:00 0

3:30 3.5 9:30 101.0 15:30 54.3 21:30 0

4:00 5.3 10:00 120.5 16:00 21.1 22:00 0

4:30 7.4 10:30 142.1 16:30 6.4 22:30 0

5:00 10.2 11:00 171.8 17:00 1.7 23:00 0

5:30 13.9 11:30 192.6 17:30 0.4 23:30 0

6:00 18.8 12:00 205.8 18:00 0.1 0:00 0

121 Tugas Akhir




Gambar 4.33 Hasil Simulasi Debit Puncak DAS Comal Hulu

Periode Tahun 2014 Hujan 10 Tahun







Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 28.3 12:30 261.7 18:30 0.1

1:00 0.2 7:00 36.6 13:00 265.3 19:00 0

1:30 0.5 7:30 45.6 13:30 260.7 19:30 0

2:00 1.0 8:00 55.7 14:00 237.3 20:00 0

2:30 1.5 8:30 71.9 14:30 182.9 20:30 0

3:00 2.4 9:00 92.1 15:00 122.0 21:00 0

3:30 3.7 9:30 115.8 15:30 64.6 21:30 0

4:00 5.6 10:00 138.2 16:00 25.0 22:00 0

4:30 7.9 10:30 163.7 16:30 7.6 22:30 0

5:00 11.2 11:00 197.8 17:00 2.1 23:00 0

5:30 15.7 11:30 226.5 17:30 0.5 23:30 0

6:00 21.4 12:00 248.9 18:00 0.2 0:00 0

122 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 30.8 12:30 295.8 18:30 0.1

1:00 0.2 7:00 39.7 13:00 300.3 19:00 0

1:30 0.5 7:30 49.4 13:30 293.1 19:30 0

2:00 1.0 8:00 60.4 14:00 264.3 20:00 0

2:30 1.6 8:30 78.2 14:30 202.5 20:30 0

3:00 2.5 9:00 100.6 15:00 134.6 21:00 0

3:30 3.8 9:30 126.2 15:30 71.2 21:30 0

4:00 5.8 10:00 150.6 16:00 27.6 22:00 0

4:30 8.3 10:30 178.6 16:30 8.4 22:30 0

5:00 12.0 11:00 215.7 17:00 2.3 23:00 0

5:30 17.0 11:30 250.6 17:30 0.6 23:30 0

6:00 23.4 12:00 279.1 18:00 0.2 0:00 0

123 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.0 6:30 33.1 12:30 327.4 18:30 0.1

1:00 0.2 7:00 42.7 13:00 332.2 19:00 0

1:30 0.5 7:30 53.0 13:30 322.2 19:30 0

2:00 1.0 8:00 64.9 14:00 288.2 20:00 0

2:30 1.6 8:30 84.3 14:30 219.8 20:30 0

3:00 2.5 9:00 108.5 15:00 145.8 21:00 0

3:30 3.9 9:30 135.9 15:30 77.0 21:30 0

4:00 6.0 10:00 162.3 16:00 29.8 22:00 0

4:30 8.7 10:30 192.5 16:30 9.1 22:30 0

5:00 12.8 11:00 232.2 17:00 2.5 23:00 0

5:30 18.3 11:30 273.2 17:30 0.7 23:30 0

6:00 25.2 12:00 307.2 18:00 0.2 0:00 0

124 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 27.2 12:30 222.9 18:30 0

1:00 0.2 7:00 35.6 13:00 203.5 19:00 0

1:30 0.6 7:30 44.6 13:30 188.5 19:30 0

2:00 1.1 8:00 54.6 14:00 167.1 20:00 0

2:30 1.8 8:30 72.3 14:30 123.1 20:30 0

3:00 2.8 9:00 96.7 15:00 79.2 21:00 0

3:30 4.4 9:30 126.3 15:30 40.8 21:30 0

4:00 6.6 10:00 152.7 16:00 15.2 22:00 0

4:30 9.3 10:30 179.6 16:30 4.3 22:30 0

5:00 12.7 11:00 208.7 17:00 1.1 23:00 0

5:30 16.7 11:30 224.1 17:30 0.2 23:30 0

6:00 21.4 12:00 230.4 18:00 0.0 0:00 0

125 Tugas Akhir




Gambar 4.37 Hasil Simulasi DAS Comal Hulu 2 Februari 2020


Hasil output DAS Comal Hulu tanggal 2 Februari 2020 berdasarkan

parameter-parameter yang telah di input dapat dilihat pada outlet Bendungan

Sokawati. Debit puncak yang dihasilkan sesuai dengan Gambar 4.37, yaitu sebesar

230,4 m3/s.


Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 25.2 12:30 187.7 18:30 0

1:00 0.2 7:00 32.7 13:00 168.2 19:00 0

1:30 0.6 7:30 40.6 13:30 153.7 19:30 0

2:00 1.1 8:00 48.8 14:00 136.8 20:00 0

2:30 1.7 8:30 63.0 14:30 101.2 20:30 0

3:00 2.6 9:00 82.5 15:00 65.2 21:00 0

3:30 4.1 9:30 108.2 15:30 33.6 21:30 0

4:00 6.3 10:00 131.3 16:00 12.5 22:00 0

4:30 8.8 10:30 156.0 16:30 3.6 22:30 0

5:00 12.0 11:00 183.8 17:00 0.9 23:00 0

5:30 15.7 11:30 194.8 17:30 0.2 23:30 0

6:00 20.0 12:00 196.0 18:00 0.0 0:00 0

126 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 30.7 12:30 280.5 18:30 0

1:00 0.2 7:00 40.6 13:00 261.0 19:00 0

1:30 0.6 7:30 51.7 13:30 243.3 19:30 0

2:00 1.2 8:00 65.0 14:00 213.4 20:00 0

2:30 1.9 8:30 88.0 14:30 156.2 20:30 0

3:00 3.0 9:00 118.4 15:00 100.3 21:00 0

3:30 4.7 9:30 153.4 15:30 51.5 21:30 0

4:00 7.1 10:00 185.6 16:00 19.2 22:00 0

4:30 10.0 10:30 216.2 16:30 5.5 22:30 0

5:00 13.6 11:00 247.9 17:00 1.3 23:00 0

5:30 18.1 11:30 273.5 17:30 0.3 23:30 0

6:00 23.6 12:00 287.1 18:00 0.1 0:00 0

127 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 34.6 12:30 337.5 18:30 0

1:00 0.3 7:00 46.0 13:00 316.7 19:00 0

1:30 0.7 7:30 59.5 13:30 294.4 19:30 0

2:00 1.3 8:00 76.5 14:00 255.5 20:00 0

2:30 2.0 8:30 104.6 14:30 186.0 20:30 0

3:00 3.2 9:00 140.7 15:00 119.3 21:00 0

3:30 4.9 9:30 180.6 15:30 61.2 21:30 0

4:00 7.5 10:00 218.0 16:00 22.7 22:00 0

4:30 10.6 10:30 251.3 16:30 6.5 22:30 0

5:00 14.7 11:00 286.3 17:00 1.6 23:00 0

5:30 19.9 11:30 322.6 17:30 0.4 23:30 0

6:00 26.3 12:00 342.7 18:00 0.1 0:00 0

128 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 39.4 12:30 401.8 18:30 0

1:00 0.3 7:00 52.7 13:00 378.9 19:00 0

1:30 0.7 7:30 68.8 13:30 350.0 19:30 0

2:00 1.3 8:00 90.6 14:00 300.6 20:00 0

2:30 2.1 8:30 124.6 14:30 217.7 20:30 0

3:00 3.3 9:00 166.4 15:00 139.3 21:00 0

3:30 5.2 9:30 211.6 15:30 71.4 21:30 0

4:00 7.9 10:00 254.2 16:00 26.5 22:00 0

4:30 11.3 10:30 290.4 16:30 7.6 22:30 0

5:00 16.1 11:00 331.1 17:00 1.9 23:00 0

5:30 22.2 11:30 378.7 17:30 0.4 23:30 0

6:00 29.7 12:00 404.5 18:00 0.1 0:00 0

129 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 42.7 12:30 444.3 18:30 0

1:00 0.3 7:00 57.3 13:00 419.7 19:00 0

1:30 0.7 7:30 75.3 13:30 385.9 19:30 0

2:00 1.4 8:00 100.3 14:00 329.5 20:00 0

2:30 2.2 8:30 138.3 14:30 237.9 20:30 0

3:00 3.4 9:00 183.7 15:00 152.1 21:00 0

3:30 5.4 9:30 232.3 15:30 77.9 21:30 0

4:00 8.2 10:00 278.1 16:00 28.9 22:00 0

4:30 11.9 10:30 316.0 16:30 8.3 22:30 0

5:00 17.1 11:00 361.6 17:00 2.0 23:00 0

5:30 23.8 11:30 416.3 17:30 0.5 23:30 0

6:00 32.1 12:00 445.3 18:00 0.1 0:00 0

130 Tugas Akhir












Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

Waktu

(Jam)

Debit

(m3/s)

0:30 0.1 6:30 45.8 12:30 482.7 18:30 0

1:00 0.3 7:00 61.5 13:00 456.5 19:00 0

1:30 0.8 7:30 81.3 13:30 417.9 19:30 0

2:00 1.4 8:00 109.3 14:00 355.0 20:00 0

2:30 2.2 8:30 150.9 14:30 255.7 20:30 0

3:00 3.5 9:00 199.3 15:00 163.4 21:00 0

3:30 5.5 9:30 251.1 15:30 83.6 21:30 0

4:00 8.5 10:00 299.6 16:00 31.0 22:00 0

4:30 12.4 10:30 339.1 16:30 8.9 22:30 0

5:00 18.1 11:00 389.6 17:00 2.2 23:00 0

5:30 25.4 11:30 450.6 17:30 0.5 23:30 0

6:00 34.4 12:00 482.0 18:00 0.1 0:00 0

131 Tugas Akhir











Tabel 4.64 Perbandingan Debit Puncak Tahun 2014 dan 2020

Periode

Debit Banjir

(Peak Discharge) Tahun

2014

Debit Banjir

(Peak Discharge) Tahun

2020

2 Februari 2014 140,8 m3/s 230,4 m3/s

Periode 2 Tahun 128,5 m3/s 196,0 m3/s






132 Tugas Akhir




4.7 Analisa Perubahan Tata Guna Lahan DAS Comal Hulu

Analisa perubahan tata guna lahan dilakukan dengan cara melihat

perubahan dari DAS Comal Hulu antara tahun 2014 hingga 2020. Perubahan

tersebut dijumlahkan dari penggunaan lahan pada setiap SubDAS Comal Hulu.

Hasil analisa perubahan tata guna lahan dapat dilihat pada Tabel 4.65 dan Tabel

4.66.

Tabel 4.65 Analisa Perubahan Tata Guna Lahan Comal Hulu

Penggunaan Lahan

Luas

DAS

(km2)

2014 2020

Luas (km2) (%) Luas (km2) (%)

HUTAN

513,0907

144.6227101 28.18658 139.1254706 27.11518

SAWAH 52.58786424 10.24923 41.86275301 8.158938

TEGALAN 75.00912101 14.61908 89.68022264 17.47843

PEMUKIMAN 32.07430538 6.251196 38.91448782 7.584329

KEBUN 199.7871154 38.93797 275.3836855 53.67154

LAHAN TERBUKA 0.164932875 0.032145 0.274888125 0.053575

TANAH TANDUS 0.164946375 0.032148 0.12940775 0.025221

INDUSTRI 0.029165625 0.005684 0.048609375 0.009474

SUNGAI 13.394167 2.610487 13.394167 2.610487

Tabel 4.66 Nilai Perubahan Tata Guna Lahan Comal Hulu

Penggunaan Lahan

Perubahan

(km2)

Perubahan

(%)

2014 - 2020 2014-2020

HUTAN -5.497 -1.0714

SAWAH -10.725 -2.090292

TEGALAN +14.671 +2.85935

PEMUKIMAN +6.8402 +1.33313

KEBUN +75.597 +14.7336

LAHAN TERBUKA +0.110 +0.02143

TANAH TANDUS -0.036 -0.006927

INDUSTRI +0.019 +0.00379

SUNGAI 0 0

Berdasarkan dari tabel di atas, maka dapat diketahui bahwa terjadi

perubahan tata guna lahan yang cukup signifikan padan DAS Comal Hulu antara

tahun 2014 hingga 2020. Pada guna lahan hutan, sawah, dan tanah tandus terjadi

pengurangan wilayah, sedangkan pada guna lahan tegalan, pemukiman, kebun,

133 Tugas Akhir




lahan terbuka, dan industri mengalami penambahan. Jika dihubungkan dengan tabel

debit puncak, maka banjir akan terjadi kembali pada tahun yang mendatang.

4.8 Hidrograf Aliran

Hidrograf aliran DAS Comal Hulu pada Bendungan Sokawati dapat dilihat

paga Gambar 4.44 hingga 4.50.

Gambar 4.44 Perbandingan Hidrograf Aliran DAS Comal Hulu 2 Februari 2014 dan 2020


Berdasarkan Hidrograf Aliran DAS Comal Hulu pada Gambar 4.44, dapat

dilihat bahwa debit puncak hidrograf mengalami perubahan. Debit puncak DAS

Comal Hulu pada tanggal 2 Februari 2014 adalah sebesar 140,8 m3/s dan pada

tanggal 2 Februari 2020 adalah sebesar 230,4 m3/s. Debit puncak pada hidrograf

tersebut mengalami kenaikan sebesar 89,6 m3/s atau sebesar 63,636%.

134 Tugas Akhir




Gambar 4.45 Perbandingan Hidrograf Aliran DAS Comal Hulu 2014 dan 2020



Berdasarkan Hidrograf Aliran DAS Comal Hulu Periode Ulang 2 Tahun

pada Gambar 4.45, dapat dilihat bahwa debit puncak hidrograf mengalami

perubahan. Debit puncak DAS Comal Hulu pada tanggal Tahun 2014 adalah

sebesar 128,5 m3/s dan pada Tahun 2020 adalah sebesar 196 m3/s. Debit puncak

pada hidrograf tersebut mengalami kenaikan sebesar 67,5 m3/s atau sebesar

52,918%.

135 Tugas Akhir





Periode 5 Tahun





sebesar 165,4 m3/s dan pada Tahun 2020 adalah sebesar 287,1 m3/s. Debit puncak

pada hidrograf tersebut mengalami kenaikan sebesar 121.7 m3/s atau sebesar

73,579%.

136 Tugas Akhir





Periode 10 Tahun







77,934%.

137 Tugas Akhir





Periode 25 Tahun






pada hidrograf tersebut mengalami kenaikan sebesar 178 m3/s atau sebesar

78,5872%.

138 Tugas Akhir





Periode 50 Tahun







77,6934%.

139 Tugas Akhir





Periode 100 Tahun





sebesar 273,2 m3/s dan pada Tahun 2020 adalah sebesar 482 m3/s. Debit puncak


76,428%.

4.9 Analisa Karakteristik DAS Comal Hulu

Analisa Karakteristik DAS Comal Hulu dilakukan berdasarkan hasil analisa

yang telah dilakukan sebelumnya. Analisa karakteristik DAS Comal Hulu

dilakukan berdasarkan faktor Meteorologi, Morfologi, dan Morfometrinya.

4.9.1 Meteorologi

Dalam faktor Meteorologi penentuan karakteristik DAS ditentukan

berdasarkan satu Sub Karakteristik DAS, yaitu curah hujan. Berikut adalah hasil

analisa faktor meteorologi:

140 Tugas Akhir




1. Curah Hujan

Data Curah Hujan yang digunakan untuk menentukan karakteristik meteorologi

pada DAS Comal Hulu adalah data dari Stasiun Hujan Kecepit, Nambo, dan Moga

yang didapatkan dari Badan Pengelolaan Sumber Daya Air Comal pada tahun 2014.

Curah Hujan Tahunan dari DAS Comal Hulu dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

Tabel 4.67 Curah Hujan Tahunan DAS Comal Hulu Tahun 2014

Stasiun Hujan Luas (Ai)

(km2)

Koefisien Thiessen (Pi)

(%)

Curah Hujan

(MM/Tahun)

Sta. Moga 131,0224 25,5360 6696

Sta. Kecepit 57,2529 11,1584 3808

Sta. Nambo 324,8154 63,3056 3612

Jumlah (A) 513,0907 100 -

Curah hujan tertinggi terdapat pada daerah stasiun hujan Moga, dengan curah

hujan sebesar 6696 mm/tahun.

4.9.2 Morfologi

Dalam faktor morfologi, sub karakteristik DAS dibagi menjadi tiga

ketentuan, yaitu jenis tanah, topografi, dan penggunaan lahan. Analisa karakteristik

DAS Comal Hulu secara morfologi adalah sebagai berikut:

1. Jenis Tanah

Jenis Tanah yang terdapat pada DAS Comal Hulu adalah berupa lempung

sebanyak 61,67%, dan berupa liat sebanyak 38,3%. Jenis tanah berupa pasir tidak

didapatkan pada DAS Comal Hulu karena lokasi DAS yang terletak pada daerah

pegunungan. Sedangkan jenis tanah pasir biasanya terdapat pada daerah pantai.

2. Topografi

Faktor Topografi dilihat berdasarkan letak ketinggian DAS Comal Hulu. DAS

Comal Hulu terletak dengan ketinggian di antara 25 mdpl hingga 3362 mdpl. Lokasi

terndah dengan tinggi 25 mdpl terletak pada Bendung Sokawati, Desa Sokawati,

141 Tugas Akhir




Kecamatan Ampelgading, Kabupaten Pemalang. Sedangkan lokasi tertinggi

dengan ketinggian 3362 mdpl terdapat pada puncak Gunung Slamet.

3. Penggunaan Lahan

Penggunaan lahan DAS Comal Hulu pada tahun 2014 dapat dilihat pada tabel

sebagai berikut:

Tabel 4.68 Penggunaan Lahan DAS Comal Hulu Tahun 2014

Penggunaan Lahan 2014

Luas (km2) (%)

HUTAN 144.6227101 28.18658

SAWAH 52.58786424 10.24923

TEGALAN 75.00912101 14.61908

PEMUKIMAN 32.07430538 6.251196

KEBUN 199.7871154 38.93797

LAHAN TERBUKA 0.164932875 0.032145

TANAH TANDUS 0.164946375 0.032148

INDUSTRI 0.029165625 0.005684

SUNGAI 13.394167 2.610487

Penggunaan lahan terbesar pada DAS Comal Hulu yaitu area perkebunan

dengan luas 199,787 km2 atau sebesar 38,94%. Sedangkan penggunaan lahan

terkecil terdapat pada area industry yaitu sebesar 0,0292 km2 atau sebesar 0,0057

%.

4.9.3 Morfometri

Dalam segi morfometri sub karakteristik DAS yang dikaji adalah luas DAS,

bentuk DAS, dan pola aliran DAS. Pembahasan sub karakteristik DAS Comal Hulu

adalah sebagai berikut:

1. Luas DAS Comal Hulu

DAS Comal Hulu memiliki luas sebesar 513,0907 km2. Luas ini ditentukan

melalui proses digital menggunakan software ArcMap.

142 Tugas Akhir




2. Bentuk DAS Comal Hulu

Bentuk DAS Comal Hulu dapat diketahui dengan cara melakukan perhitungan

nilai Basin Circularity (Rc) dengan rumus sebagai berikut:

Rc = 4×n×A/P2

Keterangan:

Rc = Basin Circularity

A = Luas DAS (km2)

P = Keliling (m)

N = 3,14

Rc = 4×3,14×513,0907/145,70652

= 0,3035

(Soewarno, 1991)

Setelah diketahui nilai Rc DAS Comal Hulu, maka bentuk DAS dapat

diketehaui berdasarkan tabel di bawah ini:

Tabel 4.69 Penentuan Bentuk DAS dari Nilai Basin Circularity

No Rc Keterangan

1 >0,5 Bentuk daerah aliran sungai membulat, debit puncak datangnya

lama, begitu juga penurunannya

2 <0,5 Bentuk daerah sungai memanjang, debit puncak datangnya cepat,

begitu juga penurunannya

Sumber: Soewarno, 1991

Nilai Rc dari DAS Comal Hulu adalah 0,3035, yang berarti nilai tersebut lebih

kecil dari 0,5. Maka dapat ditentukan bahwa bentuk DAS Comal Hulu adalah

memanjang.

3. Pola Aliran DAS Comal Hulu

Berdasarkan hasil analisa, dapat diketahui bahwa pola aliran DAS Comal Hulu

berupa Denditrik, dimana berbentuk seperti percabangan pohon yang tidak teraktur

dengan arah dan sudut yang beragam.

143 Tugas Akhir




4.10 Alternatif Tata Letak Bangunan Air Untuk Penyelesaian Masalah

Berdasarkan pembahasan di atas, dapat diketahui munculnya masalah banjir

pada kawasan studi DAS Comal Hulu. Untuk mengantisipasi munculnya masalah

tersebut, perlu dibangun beberapa bangunan air di lokasi-lokasi terpilih sesuai jenis

tanah dan kontur. Bangunan air yang dimaksud berupa embung untuk daerah

dengan jenis tanah liat, sedangkan untuk tanah jenis lempung digunakan kolam

retensi. Letak bangunan air tersebut dapat dilihat pada Gambar di bawah ini:

Gambar 4.51 Estimasi Lokasi Embung berdasarkan Jenis Tanah pada DAS Comal Hulu


Keterangan:

= Estimasi Lokasi Embung

= Estimasi Lokasi Kolam Retensi

Lokasi kolam retensi dan embung dibangun pada sekitar lereng yang

terdapat pada masing-masing subDAS, estimasi lokasi embung dan kolam retensi

dapat dilihat pada Gambar 4.52

144 Tugas Akhir




Gambar 4.52 Estimasi Lokasi Embung berdasarkan Elevasi pada DAS Comal Hulu


Keterangan:

= Estimasi Lokasi Embung

= Estimasi Lokasi Kolam Retensi

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN - Unika Repositoryrepository.unika.ac.id/15925/5/12.12.0029 Jordan...

Documents

Transcript of BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN - Unika Repositoryrepository.unika.ac.id/15925/5/12.12.0029 Jordan...