BAB IV PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATAeprints.undip.ac.id/33859/7/1812_CHAPTER_4.pdf · 38 Jl. HOS...

36

BAB IV

PENGUMPULAN DAN

ANALISIS DATA

4.1. PENGUMPULAN DATA

Data yang diperoleh melalui pengumpulan data sekunder adalah :

1. Data Lalu Lintas Harian Rata-Rata Tahunan

a. Sumber : Dinas Perhubungan Kota Pekalongan Propinsi Jawa Tengah

b. Data yang diperoleh : Data LHR selama 5 tahun (2001-2005), untuk Jalan

HOS Cokroaminoto dan Jalan Pelita IV.

2. Data Tanah

a. Sumber : Laboratorium Mekanika Tanah Jurusan Sipil Fakultas Teknik

Universitas Diponegoro

b. Data yang diperoleh : Hasil Sondir dan Boring (masing-masing 2 titik)

pada tanah di sekitar Sungai Kupang.

3. Data Pendukung

a. Data Topografi

Sumber : Dinas PSDA Propinsi Jawa Tengah

Data yang diperoleh : Peta topografi Kota Pekalongan.

b. Data Curah Hujan

Sumber : Badan Meteorologi dan Geofisika Propinsi Jawa Tengah

Data yang diperoleh : Curah Hujan Stasiun Warungasem dan Stasiun

Kutosari/Doro, selama 10 tahun (1997-2006).

c. Data Statistik

Sumber : Biro Pusat Statistik Kota Pekalongan Propinsi Jawa Tengah

Data yang diperoleh : Data Jumlah Penduduk, Pemilikan Kendaraan, dan

PDRB daerah Jenggot dan Kuripan Lor

Pekalongan.

Dalam proses perencanaan jembatan, setelah dilakukan pengumpulan data

primer maupun sekunder, dilanjutkan dengan evaluasi data / review study,

37

berikutnya dilakukan analisis untuk penentuan tipe, bentang, maupun kelas

jembatan dan lain-lain serta melakukan perhitungan detail jembatan. Langkah-

langkah yang dilakukan meliputi :

1. Analisa Lalu Lintas

2. Analisa Hidrologi dan Hidrolika

3. Analisa Tanah

4.2. ANALISA DATA LALU LINTAS DAN GEOMETRIK JALAN

4.2.1. Data Lalu Lintas dan Data Pendukung lainnya

Pada tahap perencanaan jembatan data yang diperoleh diolah terlebih

dahulu lalu kemudian dilakukan analisa untuk menentukan alternatif-alternatif

pemecahan terhadap masalah yang dihadapi. Karena pada jalan yang akan

dibangun jembatan Kuripan belum diketahui data LHRnya, maka perlu dianalisis

terlebih dahulu. Metode yang digunakan adalah dengan mencari prosentase dari

kemungkinan kendaraan yang akan melalui jalan alternatif tersebut.

Rumus untuk mendapatkan prosentase tersebut adalah :

x = ( )( ) 5,45,0

5,050502 +−

++

td

td

Dimana : x = prosentase kendaraan yang melalui jalan alternatif

d = jarak tempuh melalui jalan alternatif

t = waktu tempuh melalui jalan alternatif

x = ( )( ) 5,45,35,0062,1

5,35,0062,150502 +×−

×++

= 55,7 %

38

Jl. HOS Cokroaminoto

Jl. Pelita IV

Jalan Alternatif

Gambar 4.1 Denah jalan alternatif melalui Jembatan Kuripan

Dari data yang diperoleh dari Dinas Perhubungan Kota Pekalongan tahun 2001-

2005 tersebut dalam tabel di bawah ini :

Tabel : 4.1 Data pertumbuhan lalu lintas tahunan ( smp/hari )

Jl. HOS Cokroaminoto

Thn.

Sepeda Motor

Emp=0,5

Mobil Emp

= 1,00

Pick Up PenumpangEmp=1,00

Pick Up

Barang Emp= 1,00

Bus Emp=1,50

Truck Ringan Emp= 1,30

Truck Sedang Emp= 2,00

Truck Berat Emp= 2,50

LHRT Smp / hari

2001 2404 584 366 299 39 27 22 4 2748

2002 2766 658 352 325 42 36 23 5 2811

2003 2869 668 375 335 48 38 21 5 2915

2004 2985 704 388 358 52 45 25 7 3052

2005 3021 725 402 377 55 49 31 4 3198 Sumber : Data Survei Dinas Perhubungan Kota Pekalongan

39


Jl. Pelita IV

Thn.

Sepeda Motor

Emp=0,5

Mobil Emp

= 1,00

Pick Up PenumpangEmp=1,00

Pick Up

Barang Emp= 1,00

Bus Emp=1,50

Truck Ringan Emp= 1,30

Truck Sedang Emp= 2,00

Truck Berat Emp= 2,50

LHRT Smp / hari

2001 704 134 116 99 17 15 8 2 751

2002 733 152 132 112 18 16 7 1 794

2003 762 174 136 118 16 18 9 4 866

2004 793 192 164 127 15 21 11 3 905

2005 812 211 171 133 16 18 10 3 1012 Sumber : Data Survei Dinas Perhubungan Kota Pekalongan


Jalan Alternatif

Tahun 2001 2002 2003 2004 2005 LHRT

(smp/hari) 1949 2008 2106 2204 2345 Sumber : Hasil Analisis

Berdasarkan data lalu lintas di atas menunjukkan bahwa dari tahun ke tahun

terjadi fluktuasi arus lalu lintas pada kedua ruas jalan tersebut yang tidak menentu.

Pertumbuhan lalu lintas (LHR) ini mungkin saja dipengaruhi oleh faktor-faktor,

yaitu :

a) Jumlah Penduduk

b) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

c) Jumlah Kepemilikan Kendaraan

Selain faktor – faktor diatas pertumbuhan tersebut juga dipengaruhi oleh

akibat adnya imbas dari krisis moneter yang melanda bangsa ini sehingga

menyebabkan masyarakat memilih kendaraan roda dua sebagai alat transportasi.

Jumlah data yang dianalisis mempengaruhi ketepatan peramalan pertumbuhan lalu

40

lintas. Semakin banyak data yang dianalisis semakin baik dan tepat hasil

peramalannya.

a) Jumlah Penduduk

Penduduk sebagai faktor utama dalam perencanaan merupakan bagian dari

faktor sosial yang selalu berubah baik jumlah maupun kondisinya dan cenderung

mengalami peningkatan. Dalam perencanaan jaringan transportasi antar daerah

tidak bisa terlepas dari pengaruh pertumbuhan penduduk, karena setiap aktivitas

penduduk kota secara langsung akan menimbulkan pergerakan lalu lintas.

Tabel : 4.4 Pertumbuhan Penduduk Kelurahan Jenggot dan Kelurahan Kuripan Lor

( 1997 – 2006 )

Tahun Jumlah Penduduk ( jiwa )

1997 6.970

1998 7.114

1999 7.204

2000 7.338

2001 7.361

2002 7.392

2003 7.792

2004 7.829

2005 7.832

2006 7.850 Sumber : Biro Pusat Statistik Kota Pekalongan

b) Produk Domestik Regional Bruto ( PDRB )

Pembangunan di daerah Kota Pekalongan telah mencapai hasil

sedemikian sehingga telah menghasilkan Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) yang meningkat, seperti yang tampak pada tabel 4.5 di bawah ini.

41

Tabel : 4.5 PDRB Jenggot - Kuripan 1997 – 2006 ( Ribuan Rupiah )

Tahun PDRB ( ribuan rupiah )

1997 203.990,00

1998 175.651,00

1999 183.551,00

2000 207.884,00

2001 216.264,00

2002 248.662,00

2003 265.230,00

2004 295.620,00

2005 325.896,00

2006 350.360,00 Sumber : Biro Pusat Statistik Kota Pekalongan

c) Jumlah Kepemilikan Kendaraan

Seiring dengan perkembangan kebutuhan dan peningkatan kesejahteraan

masyarakat menyebabkan meningkat pula kebutuhan akan sarana pendukung

termasuk kendaraan sebagai sarana pengangkut orang maupun barang. Dengan

peningkatan tersebut akan mempengaruhi kondisi lalu lintas pada umumnya, dan

didapatkan bahwa jumlah kendaraan yang lewat di jalan dari tahun ke tahun terus

dapat disimpulkan mengalami peningkatan.

Untuk mengetahui pertumbuhan lalu lintas rata-rata per tahun dari suatu

daerah maka perlu ditentukan data kepemilikan kendaraan dari daerah tersebut.

Berikut ini disajikan jumlah kepemilikan kendaraan Kelurahan Jenggot dan

Kelurahan Kuripan Lor dalam tabel 4.6

42

Tabel : 4.6 Jumlah Kepemilikan Kendaraan 1997– 2006

Tahun Jumlah kendaraan ( kendaraan )

1997 727

1998 737

1999 781

2000 761

2001 702

2002 723

2003 745

2004 805

2005 836

2006 846

Sumber : Biro Pusat Statistik Kota Pekalongan

4.2.2. Analisis Tingkat Pertumbuhan Lalu Lintas

Analisis terhadap data-data sekunder di atas nantinya digunakan

untuk memperkirakan jumlah masing-masing data tersebut pada n tahun

mendatang dengan menggunakan metode analisis geometrik dengan

bentuk persamaan sebagai berikut :

1. Analisis Geometrik

Pn = Po ( 1 + i )n

Dimana :

Po = Data pada tahun terakhir yang diketahui

Pn = Data pada tahun ke – n dari tahun terakhir

n = Tahun ke n dari tahun terakhir

i = Tingkat pertumbuhan ( % )

Data–data pertumbuhan jumlah penduduk, PDRB, dan kepemilikan

kendaraan tersebut akan dianggap sebagai variabel bebas dan akan dicari

seberapa besar pengaruh dari semua variabel tersebut terhadap

pertumbuhan lalu lintas. Metode yang digunakan untuk menghitung

43

seberapa besar pengaruh dari variabel-variabel tersebut adalah metode

regresi berganda dengan bentuk persamaan :

Y = a + bX1 + cX2 + dX3

Data yang akan dicari tingkat pertumbuhannya dijadikan variabel tidak

bebas (Dependent Variabel), yang untuk selanjutnya disebut variabel Y

yaitu LHRT. Kemudian data lainnya diuji terlebih dahulu apakah

variabel tersebut benar-benar merupakan variabel bebas (Independent

Variabel) atau bukan. Apabila data tersebut merupakan variabel bebas

maka dapat digunakan untuk perhitungan regresi berganda dan apabila

bukan merupakan variabel bebas maka tidak bisa digunakan untuk

perhitungan regresi berganda. Data-data yang akan diuji yaitu jumlah

penduduk, PDRB dan jumlah kepemilikan kendaraan.

Langkah selanjutnya yaitu menguji berapa besar pengaruh variabel-

variabel bebas (X) terhadap variabel tidak bebas (Y). Dengan memakai

metode analisis regresi dapat diketahui besarnya pengaruh tersebut

dengan melihat harga r yang mempunyai batas –1 ≤ r ≤ 1. Hasil

pengujian dari data-data sekunder di atas dapat dilihat pada perhitungan

berikut ini.

A. Prediksi Jumlah Penduduk

Dari data jumlah penduduk yang ada dapat diketahui jumlah

penduduk sampai tahun 2054 dengan menggunakan metode analisis

aritmatik dan analisis geometrik. Berikut disajikan perhitungan analisis

aritmatik dan analisis geometrik dalam tabel 4.7 di bawah ini.

44

Tabel : 4.7 Data Pertumbuhan Penduduk

Sumber : Hasil Analisis

Rumus dasar Analisis Geometrik :

Pn = Po ( 1 + r )n

Dari data di atas diperoleh :

Po = 7850

r = (r1 + r2 + ... + r9) / 9 = 1,342 %

Maka diperoleh persamaan geometrik :

Pn = 7850 ( 1 + 0.01342 )n

Dari persamaan-persamaan tersebut dapat diketahui pertumbuhan

penduduk sampai tahun 2056 dengan menggunakan tahun 2006

sebagai tahun ke- 0 seperti terlihat dalam tabel 4.8 di bawah ini.

No Tahun Jumlah

Penduduk ( jiwa )

Tingkat Pertumbuhan

( % ) 1 1997 6970 2,066 2 1998 7114 1,265 3 1999 7204 1,8604 2000 7338 0,313 5 2001 7361 0,421 6 2002 7392 5,411 7 2003 7792 0,475 8 2004 7829 0,0389 2005 7832 0,230

10 2006 7850 Rata - rata 1,342

45

Tabel : 4.8 Analisis Pertumbuhan Penduduk

No N Tahun Pertumbuhan Geometrik ( jiwa )

1 0 2006 7.850 2 1 2007 7.956 3 2 2008 8.062 4 3 2009 8.170 5 4 2010 8.280 6 5 2011 8.390 7 6 2012 8.503 8 7 2013 8.617 9 8 2014 8.733 10 9 2015 8.850 11 10 2016 8.968 12 11 2017 9.088 13 12 2018 9.210 14 13 2019 9.334 15 14 2020 9.459 16 15 2021 9.584 17 16 2022 9.714 18 17 2023 9.844 19 18 2024 9.976 20 19 2025 10.109 21 20 2026 10.245 22 21 2027 10.382 23 22 2028 10.521 24 23 2029 10.662 25 24 2030 10.805 26 25 2031 10.950 27 26 2032 11.097 28 27 2033 11.245 29 28 2034 11.396 30 29 2035 11.549 31 30 2036 11.703 32 31 2037 11.860 33 32 2038 12.019 34 33 2039 12.180 35 34 2040 12.343 36 35 2041 12.509 37 36 2042 12.676 38 37 2043 12.846 39 38 2044 13.018 40 39 2045 13.193 41 40 2046 13.370 42 41 2047 13.549 43 44 45 46

42 43 44 45

2048 2049 2050 2051

13.730 13.914 14.101 14.290

46

47 48 49 50 51

46 47 48 49 50

2052 2053 2054 2055 2056

14.481 14.675 14.872 15.071 15.288


B. Prediksi Pertumbuhan PDRB

Dengan cara yang sama dapat dihitung jumlah pertumbuhan PDRB

seperti yang terlihat pada tabel 4.9 di bawah ini.

Tabel : 4.9 Data Angka Pertumbuhan PDRB ( % )

No Tahun PDRB ( ribuan rupiah ) Pertumbuhan

Geometrik ( % ) 1 1997 203.990,00 -13,892 2 1998 175.651,00 4,498 3 1999 183.551,00 13,257 4 2000 207.884,00 3,875 5 2001 216.264,00 14,981 6 2002 248.662,00 6,663 7 2003 265.230,00 11,458 8 2004 295.620,00 10,242 9 2005 325.896,00 7,507

10 2006 350.360,00 Rata - rata 6,510 %


Perhitungan analisis geometrik

Pn = Po ( 1 + r )n


Po = 350.360,00

r = (r1 + r2 + … + r9) / 9 = 6,510 %


47

Pn = 350.360 ( 1 + 0.06510)n


PDRB sampai tahun 2056 dengan menggunakan tahun 2006 sebagai

tahun ke-0 seperti terlihat dalam tabel 4.10 di bawah ini.

Tabel : 4.10 Analisis Pertumbuhan PDRB ( Rupiah )

No N Tahun Pertumbuhan

Geometrik ( rupiah ) 1 0 2006 350.360 2 1 2007 373.1693 2 2008 397.462 4 3 2009 423.337 5 4 2010 450.896 6 5 2011 480.249 7 6 2012 511.514 8 7 2013 544.813 9 8 2014 580.280 10 9 2015 618.057 11 10 2016 658.292 12 11 2017 701.146 13 12 2018 746.792 14 13 2019 795.40815 14 2020 847.189 16 15 2021 902.341 17 16 2022 961.083 18 17 2023 1.023.649 19 18 2024 1.090.289 20 19 2025 1.161.267 21 20 2026 1.236.865 22 21 2027 1.317.385 23 22 2028 1.403.147 24 23 2029 1.494.492 25 24 2030 1.591.783 26 25 2031 1.695.408 27 26 2032 1.805.779 28 27 2033 1.923.334 29 28 2034 2.048.544 30 29 2035 2.181.905 31 30 2036 2.323.947 32 31 2037 2.475.236 33 32 2038 2.636.372 34 33 2039 2.808.000 35 34 2040 2.990.802 36 35 2041 3.185.503 37 36 2042 3.392.879 38 37 2043 3.613.756 39 38 2044 3.849.011

48

40 39 2045 4.099.582 41 40 2046 4.366.465 42 41 2047 4.650.72243 42 2048 4.953.483 44 43 2049 5.275.95545 44 2050 5.619.420 46 45 2051 5.985.244 47 46 2052 6.374.883 48 47 2053 6.789.888 49 48 2054 7.231.910 50 49 2055 7.702.707 51 50 2056 8.204.154


C. Prediksi Jumlah Kepemilikan Kendaraan

Untuk mengetahui jumlah kepemilikan kendaraan sampai tahun 2056

dapat dilihat pada perhitungan pada tabel 4.11 di bawah ini.

Tabel : 4.11 Data Pertumbuhan Jumlah Kendaraan

No Tahun Jumlah Kendaraan ( kendaraan )

Pertumbuhan Geometrik ( % )

1 1997 727 1,376 2 1998 737 0,543 3 1999 741 -2,699 4 2000 721 -2,635 5 2001 702 2,991 6 2002 723 3,043 7 2003 745 8,054 8 2004 805 3,851 9 2005 836 4,785

10 2006 876 Rata - rata 2,145


Rumus dasar Analisis Geometrik :

Pn = Po ( 1 + r )n

49


Po = 876

r = (r1 + r2 +…+ r9) / 9 = 2,145 %


Pn = 876 ( 1 + 0,02145 )n


jumlah kendaraan sampai tahun 2056 dengan menggunakan tahun

2006 sebagai tahun ke-0 seperti terlihat dalam tabel 4.12 di bawah ini.

Tabel : 4.12 Analisis Pertumbuhan Jumlah Kendaraan

No N Tahun Pertumbuhan Geometrik ( kendaraan )

1 0 2006 876 2 1 2007 895 3 2 2008 913 4 3 2009 934 5 4 2010 954 6 5 2011 975 7 6 2012 995 8 7 2013 1017 9 8 2014 1039 10 9 2015 1061 11 10 2016 1084 12 11 2017 1107 13 12 2018 1131 14 13 2019 1155 15 14 2020 1180 16 15 2021 1205 17 16 2022 1231 18 17 2023 1257 19 18 2024 1284 20 19 2025 1312 21 20 2026 1340 22 21 2027 1368 23 22 2028 1398 24 23 2029 1428 25 24 2030 1458 26 25 2031 1490 27 26 2032 1522 28 27 2033 1554 29 28 2034 1588 30 29 2035 1622 31 30 2036 1656 32 31 2037 1692 33 32 2038 1728

50

34 33 2039 1765 35 34 2040 1803 36 35 2041 1842 37 36 2042 1881 38 37 2043 1922 39 38 2044 1963 40 39 2045 2005 41 40 2046 2048 42 41 2047 2092 43 42 2048 2137 44 43 2049 2182 45 44 2050 2229 46 45 2051 2277 47 46 2052 2326 48 47 2053 2376 49 48 2054 2427 50 49 2055 2479 51 50 2056 2532


4.2.3. Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap pertumbuhan LHR

Pengaruh jumlah penduduk terhadap jumlah LHR dapat dilihat

dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya. Nilai

korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode regression

analysis dari program SPSS 12. Berikut disajikan data-data jumlah LHR

dan jumlah penduduk dalam tabel 4.13 di bawah ini.

Tabel : 4.13 Data Jumlah LHR dan Jumlah Penduduk

Tahun LHRT ( smp/hari ) Jumlah Penduduk ( jiwa ) HOS Cokroaminoto - Pelita IV

2001 1949 7361 2002 2008 7392 2003 2106 7792 2004 2204 7829 2005 2345 7832

Sumber : BPS Kota Pekalongan dan Hasil Analisis

Dari data-data di atas kemudian dicari berapa besar nilai korelasi antara

keduanya dengan memakai metode regression analysis seperti terlihat

dalam tabel 4.14 di bawah ini.

51

Tabel : 4.14 Nilai Korelasi Antara LHR dengan Jumlah Penduduk

Regression Statistics

Multiple R 0,865

R Square 0,749

Adjusted R Square 0,665

Standard Error 91,335

Observations 5 Sumber : Hasil Analisis

Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara LHR dengan

jumlah penduduk untuk ruas jalan HOS Cokroaminoto – Pelita IV, R =

0,749. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah penduduk mempunyai

pengaruh yang cukup besar terhadap pertumbuhan jumlah LHR dan

dapat digunakan sebagai variabel untuk memprediksi jumlah LHR pada

tahun-tahun berikutnya.

4.2.4. Pengaruh PDRB terhadap pertumbuhan LHR

Pengaruh PDRB terhadap jumlah LHR dapat dilihat dari berapa

besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya. Nilai korelasi tersebut

dapat dicari dengan menggunakan metode regression analysis dari

program SPSS 12. Berikut disajikan data-data jumlah LHR dan PDRB


Tabel : 4.15

Data Jumlah LHR dan PDRB

Tahun LHRT ( smp/hari ) PDRB ( rupiah ) HOS Cokroaminoto - Pelita IV 2001 1949 216264 2002 2008 248662 2003 2106 265230 2004 2204 295620 2005 2345 325896

Sumber : Data Survei Dinas Perhubungan dan BPS Kota Pekalongan

52




Tabel : 4.16 Nilai Korelasi Antara Jumlah LHR dengan PDRB


Multiple R 0,988

R Square 0,977





jumlah PDRB untuk ruas jalan HOS Cokroaminoto - Pelita IV, R =

0,977 . Hal ini menunjukkan bahwa jumlah PDRB mempunyai pengaruh

yang besar terhadap pertumbuhan jumlah LHR dan dapat digunakan

sebagai variabel untuk memprediksi jumlah LHR pada tahun-tahun

berikutnya.

4.2.5. Pengaruh Jumlah Kepemilikan Kendaraan Terhadap LHR

Pengaruh jumlah kepemilikan kendaraan terhadap jumlah LHR

dapat dilihat dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya.

Nilai korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode

regression analysis dari program SPSS 12. Berikut disajikan data-data

jumlah LHR dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.17 di bawah ini.

53

Tabel : 4.17 Data Jumlah LHR dan Jumlah Kendaraan

Tahun LHRT ( smp/hari ) HOS Cokroaminoto - Pelita IV

Kepemilikan Kendaraan ( kendaraan )

2001 1949 702 2002 2008 723 2003 2106 745 2004 2204 805 2005 2345 836





Tabel : 4.18 Nilai Korelasi Antara LHR dengan Jml. Kendaraan


Multiple R 0,986

R Square 0,972





jumlah kendaraan untuk ruas jalan HOS Cokroaminoto - Pelita IV, R =

0,972 . Hal ini menunjukkan bahwa jumlah kendaraan mempunyai

pengaruh yang besar terhadap pertumbuhan jumlah LHR dan dapat

digunakan sebagai variabel untuk memprediksi jumlah LHR pada tahun-

tahun berikutnya.

4.2.6. Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap PDRB

Besarnya pengaruh antara jumlah penduduk dengan PDRB dapat

dilihat dari berapa nilai korelasi antara kedua variabel tersebut yang

54

didapat dengan menggunakan metode regression analysis dari program

SPSS 12. Berikut disajikan data-data dari variabel jumlah penduduk dan

PDRB dalam tabel 4.19 di bawah ini.

Tabel : 4.19 Data Jumlah Penduduk dan PDRB

Tahun Jumlah PDRB ( rupiah ) Penduduk ( jiwa ) 2001 7361 216264 2002 7392 248662 2003 7792 265230 2004 7829 295620 2005 7832 325896

Sumber : Data BPS Kota Pekalongan

Tabel : 4.20 Nilai Korelasi Antara Jumlah Penduduk dengan PDRB


Multiple R 0,857

R Square 0,735




Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara variabel jumlah

penduduk dengan variabel PDRB adalah R = 0,735. Hal ini

menunjukkan bahwa jumlah penduduk mempunyai karakeristik yang

hampir sama terhadap pertumbuhan PDRB.

4.2.7. Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Kepemilikan Kendaraan

Pengaruh jumlah penduduk terhadap jumlah kendaraan dapat

dilihat dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya. Nilai

korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode regression

55

analysis dari program SPSS 12. Berikut disajikan data-data jumlah

penduduk dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.21 di bawah ini.

Tabel : 4.21 Data Jumlah Penduduk dan Kepemilikan Kendaraan

Tahun Jumlah Kepemilikan Kendaraan ( kendaraan ) Penduduk ( jiwa )

2001 7361 7022002 7392 723 2003 7792 745 2004 7829 805 2005 7832 836

Sumber : Data BPS Kota Pekalongan Dari data-data di atas kemudian dicari berapa besar nilai korelasi antara



Tabel : 4.22

Nilai Korelasi Antara Jumlah Penduduk dengan Jumlah Kendaraan


Multiple R 0,844

R Square 0,712




Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara jumlah

penduduk dengan jumlah kendaraan adalah R = 0,712. Hal ini

menunjukkan bahwa jumlah penduduk mempunyai karakteristik yang

hampir sama terhadap pertumbuhan jumlah kendaraan.

56

4.2.8. Pengaruh PDRB Terhadap Kepemilikan Kendaraan

Besarnya pengaruh jumlah PDRB terhadap jumlah kendaraan

dapat dilihat dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya.

Nilai korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode


jumlah PDRB dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.23 di bawah ini.

Tabel : 4.23 Data PDRB dan Kepemilikan Kendaraan

Tahun PDRB Kepemilikan Kendaraan ( kendaraan ) ( rupiah )

1995 216264 702 1996 248662 723 1997 265230 745 1998 295620 805 1999 325896 836

Sumber : Data BPS Kota Pekalongan




Tabel : 4.24

Nilai Korelasi Antara PDRB dengan Jumlah Kendaraan


Multiple R 0,983

R Square 0,966



Observations 5 Sumber : Hasil Analisis Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara jumlah PDRB

dengan jumlah kendaraan adalah R = 0,966. Hal ini menunjukkan bahwa

57

jumlah PDRB mempunyai karakteristik yang hampir sama terhadap

pertumbuhan jumlah kendaraan.

Besarnya nilai korelasi dari variabel-variabel di atas dapat

disajikan secara ringkas dalam tabel 4.25 di bawah ini.

Tabel : 4.25

Nilai Korelasi Antara Berbagai Variabel Pada Ruas Jalan

HOS Cokroaminoto - Pelita IV

R LHR Jumlah

Penduduk PDRB

Jumlah

Kendaraan

LHR 1 0,749 0,977 0,972

Jumlah

Penduduk 0,749 1 0,735 0,570

PDRB 0,977 0,735 1 0,966

Jumlah

Kendaraan 0,972 0,570 0,966 1


Tabel : 4.26 Persamaan Regresi dari Berbagai Kombinasi Variabel

No Keterangan Persamaan Regresi R Square Angka

Pertumbuhan 1 X1 = Jumlah Penduduk

Y = LHRT

Y = -2182,798 + 0,563 X1 0,749 3,338 %

2 X1 = Jumlah PDRB

Y = LHRT

Y = 1124,786 + 0,004X1 0,977 5,106 %

3

X1 = Jumlah Kendaraan

Y = LHRT

Y = 20,072 + 2,758X1 0,972 4,446 %

4 X1 = Jumlah Penduduk

X2 = Jumlah PDRB

Y = 843,815 + 0,045X1

+ 0,003X2

0,978 4,488 %

58

Y = LHRT

5 X1 = Jumlah PDRB


Y = LHRT

Y = 629,384 + 0,002X1

+ 1,216X2

0,983 3,689 %

6

X1 = Jumlah Penduduk

X2 = Jumlah PDRB


Y = LHRT

Y = 359,921 + 0,043X1

+ 0,002X2 + 1,209X3

0,984 4,772 %


Berdasarkan Tabel di atas maka dapat disimpulkan bahwa untuk mencari

perkiraan LHRT memakai persamaan no.6 dengan alasan :

1. R Square yang dihasilkan 0,984 , nilai ini baik untuk menandakan

adanya hubungan ketiga variabel tersebut dengan LHRT .

2. Angka Pertumbuhan yang dihasilkan bila menggunakan persamaan

no.6 adalah 4,772% .Angka tersebut masih dalam batas – batas tingkat

pertumbuhan yang wajar.

3. Penggunaan ketiga variable tersebut dalam mencari LHRT dapat

menghasilkan persamaan yang lebih teliti.

4.2.9 Prediksi Jumlah LHR

Untuk menghitung jumlah LHR yang lewat pada ruas jalan HOS

Cokroaminoto - Pelita IV sampai tahun 2056 dapat digunakan metode


jumlah LHR, PDRB, Jumlah penduduk dan jumlah kepemilikan

kendaraan dari tahun 2001 – 2005 dalam tabel 4.27 di bawah ini.

59

• Ruas Jalan HOS Cokroaminoto - Pelita IV Tabel : 4.27

Data LHR, PDRB, Jumlah Penduduk dan Jumlah Kepemilikan Kendaraan.

Tahun LHRT ( smp/jam )

Jumlah Penduduk ( jiwa )

PDRB ( juta rupiah )

Jumlah Kendaraan ( kendaraan )

2001 1949 7361 216264 702 2002 2008 7392 248662 723 2003 2106 7792 265230 745 2004 2005

2204 2345

7829 7832

295620 325896

805 836


Tabel : 4.28 Nilai Korelasi LHR, PDRB, Juml Pend, Juml Kendaraan


Multiple R 0,992

R Square 0,984




Tabel : 4.29 Nilai konstanta dan Prediktor X1, X2, X3

Variable Coefficients

Constant 359,921

X1 0,043

X2 0,002

X3 1,209 Sumber : Hasil Analisis Dengan demikian didapatkan bahwa nilai : a = 359,921

b = 0,043

c = 0,002

60

d = 1,209

Sehingga didapatkan persamaan regresi sebagai berikut :

Y = 359,921 + 0,043X1 + 0,002X2 + 1,209X3

Dengan memasukkan X1 sebagai jumlah penduduk, X2 sebagai jumlah PDRB dan

X3 sebagai jumlah kepemilikan kendaraan maka akan didapatkan jumlah LHR

sampai tahun 2056, seperti terlihat dalam tabel 4.30 di bawah ini :

Tabel : 4.30 Perkiraan jumlah LHR sampai tahun 2054

No n Tahun Penduduk PDRB Kendaraan LHRT Angka

( jiwa ) (rupiah ) (kendaraan) (smp/hari) Pertumbuhan( % )

1 0 2006 7850 350360 876 2458 4.788 2 1 2007 7956 373169 895 2531 2.977 3 2 2008 8062 397462 913 2606 2.960 4 3 2009 8170 423337 934 2688 3.139 5 4 2010 8280 450896 954 2772 3.127 6 5 2011 8390 480249 975 2860 3.205 7 6 2012 8503 511514 995 2952 3.202 8 7 2013 8617 544813 1017 3050 3.324 9 8 2014 8733 580280 1039 3153 3.362 10 9 2015 8850 618057 1061 3260 3.400 11 10 2016 8968 658292 1084 3373 3.478 12 11 2017 9088 701146 1107 3492 3.519 13 12 2018 9210 746792 1131 3617 3.596 14 13 2019 9334 795408 1155 3749 3.638 15 14 2020 9459 847189 1180 3888 3.713 16 15 2021 9584 902341 1205 4034 3.753 17 16 2022 9714 961083 1231 4189 3.830 18 17 2023 9844 1023649 1257 4351 3.872 19 18 2024 9976 1090289 1284 4522 3.945 20 19 2025 10109 1161267 1312 4704 4.015 21 20 2026 10245 1236865 1340 4895 4.059 22 21 2027 10382 1317385 1368 5096 4.102 23 22 2028 10521 1403147 1398 5309 4.196 24 23 2029 10662 1494492 1428 5534 4.239 25 24 2030 10805 1591783 1458 5771 4.283 26 25 2031 10950 1695408 1490 6023 4.370 27 26 2032 11097 1805779 1522 6289 4.412 28 27 2033 11245 1923334 1554 6569 4.455 29 28 2034 11396 2048544 1588 6867 4.537 30 29 2035 11549 2181905 1622 7182 4.579 31 30 2036 11703 2323947 1656 7514 4.621 32 31 2037 11860 2475236 1692 7867 4.696 33 32 2038 12019 2636372 1728 8239 4.737 34 33 2039 12180 2808000 1765 8634 4.793

61

35 34 2040 12343 2990802 1803 9053 4.848 36 35 2041 12509 3185503 1842 9496 4.901 37 36 2042 12676 3392879 1881 9965 4.94038 37 2043 12846 3613756 1922 10464 5.004 39 38 2044 13018 3849011 1963 10991 5.04140 39 2045 13193 4099582 2005 11551 5.090 41 40 2046 13370 4366465 2048 12144 5.137 42 41 2047 13549 4650722 2092 12774 5.183 43 42 2048 13730 4953483 2137 13441 5.228 44 43 2049 13914 5275955 2182 14149 5.262 45 44 2050 14101 5619420 2229 14900 5.314 46 45 2051 14290 5985244 2277 15698 5.354 47 46 2052 14481 6374883 2326 16545 5.394 48 47 2053 14675 6789888 2376 17444 5.432 49 48 2054 14872 7231910 2427 18398 5.470 50 49 2055 15071 7702707 2479 19411 5.506 51 50 2056 15288 8204154 2532 20487 5.545

Rata–rata 4.431 Sumber : Hasil Analisis

Dengan pertimbangan faktor biaya maka perhitungan diambil 25 tahun kedepan

dengan perkiraan proyek dimulai pada tahun 2007, perencanaannya pada tahun

2008, dilaksanakan pada tahun 2010.

Jadi pada tahun yang direncanakan, yaitu tahun 2035, LHR yang melintasi Jalan

HOS Cokroaminoto - Pelita IV adalah sebesar 7182 smp/hari. Maka dapat

digolongkan dalam kelas jalan Lokal.

4.2.10 Perhitungan Kapasitas Jalan

Perhitungan kapasitas jalan didasarkan pada rumus :

C = Co x FCW x FCSP x FCSF x FCCS

Keterangan :

C = Kapasitas (smp/jam)

C0 = Kapasitas dasar (smp/jam)

( MKJI ’97 tabel C-1:1 hal 5-50 )

FCw = Faktor penyesuaian akibat lebar jalur lalu lintas

( MKJI ’97 tabel C-2:1 hal 5-51 )

FCSP = Faktor penyesuaian akibat pemisahan arah

( MKJI ’97 tabel C-3:1 hal 5-52 )

62

FCSF = Faktor penyesuaian akibat hambatan samping

( MKJI ’97 tabel C-4:1 hal 5-53 )

FCCS = Faktor penyesuaian akibat ukuran kota

( MKJI ’97 tabel C-5:1 hal 5-55 )

C = Co x FCW x FCSP x FCSF x FCCS

= 2900 x 0,87 x 1,00 x 0,94 x 0,86

= 2040 smp/jam

4.2.11 Menentukan Lajur

Dalam menentukan jumlah lajur digunakan rentang arus lalu lintas seperti

pada tabel “Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota” tahun

1997, Direktorat Jendral Bina Marga Departemen Pekerjaan Umum.

Penentuan lebar jalur dan bahu jalan adalah sebagai berikut :

Tabel : 4.31 Penentuan Lebar Jalur dan Bahu Jalan

ARTERI KOLEKTOR LOKAL

VLHR (smp/jam) Ideal Minimum Ideal Minimum Ideal Minimum

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

Lebar Jalur (m)

Lebar Bahu (m)

<3000 6,0 1,5 4,5 1,0 6,0 1,5 4,5 1,0 6,0 1,0 4,0 1,0

3000-10000 7,0 2,0 6,0 1,0 7,0 1,5 6,0 1,5 7,0 1,5 5,0 1,0

10001-25000 7,0 2,0 7,0 2,0 7,0 2,0 ** ** - - - -

>25000 2x3,5

* 2,5

2x2,0

* 2,0

2x3,5

* 2,0 ** ** - - - -

Sumber : TCPGJAK Tahun 1997, hal 16

Keterangan :

** = mengacu pada persyaratan ideal

* = 2 lajur terbagi, masing-masing n x 3,5 m, dimana n = jumlah

lajur/jalur

- = tidak ditentukan

Rencana jalan jembatan Kuripan terdiri dari 2 lajur 2 arah UD, lebar setiap

lajurnya 3 meter dengan bahu jalan 1 meter.

63

Untuk mengetahui mengetahui tingkat kinerja jalan pada ruas jalan HOS

Cokroaminoto - Pelita IV pada tiap tahun mulai tahun 2006 sampai umur

rencana tahun 2056 maka diperhitungkan sebagai berikut :

Tabel : 4.32

Nilai – nilai Paremeter Kinerja Jalan Baru

No U R Tahun LHRT ( smp/hari ) Q C

Q/C Ket HOS Cokroaminoto - Pelita IV (smp/jam) (smp/jam)

1 0 2006 2458 221 2040 0.11 LAYAK 2 1 2007 2531 228 2040 0.11 LAYAK 3 2 2008 2606 235 2040 0.12 LAYAK 4 3 2009 2688 242 2040 0.12 LAYAK 5 4 2010 2772 250 2040 0.12 LAYAK 6 5 2011 2860 257 2040 0.13 LAYAK 7 6 2012 2952 266 2040 0.13 LAYAK 8 7 2013 3050 275 2040 0.13 LAYAK 9 8 2014 3153 284 2040 0.14 LAYAK 10 9 2015 3260 293 2040 0.14 LAYAK 11 10 2016 3373 304 2040 0.15 LAYAK 12 11 2017 3492 314 2040 0.15 LAYAK 13 12 2018 3617 326 2040 0.16 LAYAK 14 13 2019 3749 337 2040 0.17 LAYAK 15 14 2020 3888 350 2040 0.17 LAYAK 16 15 2021 4034 363 2040 0.18 LAYAK 17 16 2022 4189 377 2040 0.18 LAYAK 18 17 2023 4351 392 2040 0.19 LAYAK 19 18 2024 4522 407 2040 0.20 LAYAK 20 19 2025 4704 423 2040 0.21 LAYAK 21 20 2026 4895 441 2040 0.22 LAYAK 22 21 2027 5096 459 2040 0.23 LAYAK 23 22 2028 5309 478 2040 0.23 LAYAK 24 23 2029 5534 498 2040 0.24 LAYAK 25 24 2030 5771 519 2040 0.25 LAYAK 26 25 2031 6023 542 2040 0.27 LAYAK 27 26 2032 6289 566 2040 0.28 LAYAK 28 27 2033 6569 591 2040 0.29 LAYAK 29 28 2034 6867 618 2040 0.30 LAYAK 30 29 2035 7182 646 2040 0.33 LAYAK 31 30 2036 7514 676 2040 0.35 LAYAK 32 31 2037 7867 708 2040 0.36 LAYAK 33 32 2038 8239 742 2040 0.38 LAYAK 34 33 2039 8634 777 2040 0.40 LAYAK 35 34 2040 9053 815 2040 0.42 LAYAK 36 35 2041 9496 855 2040 0.44 LAYAK 37 36 2042 9965 897 2040 0.46 LAYAK

64

38 37 2043 10464 942 2040 0.72 LAYAK 39 38 2044 10991 989 2040 0.48 LAYAK 40 39 2045 11551 1040 2040 0.51 LAYAK41 40 2046 12144 1093 2040 0.54 LAYAK 42 41 2047 12774 1150 2040 0.56 LAYAK43 42 2048 13441 1210 2040 0.59 LAYAK 44 43 2049 14149 1273 2040 0.62 LAYAK 45 44 2050 14900 1341 2040 0.66 LAYAK 46 45 2051 15698 1413 2040 0.70 LAYAK 47 46 2052 16545 1489 2040 0.73 LAYAK 48 47 2053 17444 1570 2040 0.77 TIDAK LAYAK 49 48 2054 18398 1656 2040 0.81 TIDAK LAYAK 50 49 2055 19411 1747 2040 0.86 TIDAK LAYAK 51 50 2056 20487 1844 2040 1.00 TIDAK LAYAK


3. Derajat Kejenuhan

Untuk perhitungan rencana jalan diperoleh nilai LHRT tahun 2053 yaitu

17444 smp/hari ,maka dengan nilai k = 0,09 diperoleh VJP sebesar 1570

smp/jam. Dengan demikian maka nilai DS dapat dihitung dengan :

DS = Q/C = 1570/2040 = 0,77

Ds > 0,75 menunjukkan bahwa jalan tersebut terlalu padat sehingga

diperlukan penanganan untuk mengurangi kepadatan tersebut dengan cara

penambahan lajur agar arus lalulintas menjadi lancar .

Dari perhitungan diatas dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan lajur

dengan lebar 3 meter dapat memenuhi kapasitas arus lalulintas hingga tahun

2052.

Volume 1 jam yang dipergunakan sebagai VJP tidak boleh

mempunyai nilai yang sangat besar , sehingga akan mengakibatkan jalan

menjadi lenggang dan biayanya pun mahal menyebabkan pemborosan.

Dalam pelaksanaan pelaksanaan Jembatan Kuripan ini dilaksanakan

dengan pembangunan 2 lajur .Umur rencana jembatan pada umumnya di

Indonesia berkisar antara 25 – 30 tahun .Berdasarkan perhitungan tabel diatas

dapat dijadikan pertimbangan bahwa jalan tersebut pada suatu saat akan

menggunakan 4 lajur apabila telah terlampaui DS nya.Tetapi dari segi

ekonomis jalan direncanakan dengan 2 lajur terlebih dahulu. Ketika jalan

65

maupun jembatan tidak dapat lagi menampung volume arus lalu lintas maka

dapat ditambah lagi dengan 2 lajur, cara ini akan lebih efisien ketimbang

merencanakan langsung jalan maupun jembatan secara langsung dengan 4

lajur .

66

4.3. ANALISIS ASPEK HIDROLOGI DAN HIDRAULIK

Dari data yang diperoleh dari Badan Meteorologi dan Geofisika ( BMG )

diambil 3 lokasi stasiun ,yaitu Warung Asem dan Kutosari/Doro curah hujan

bulanan diambil dari data sepuluh tahunan yaitu dari tahun 1997 – 2006adalah

sebagai berikut :

Tabel : 4.33

Data Curah Hujan Lokasi Warungasem ( mm/hari )

Bulan Tahun

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Januari 416 296 401 364 452 331 435 345 204 415 Februari 294 278 312 366 177 463 325 408 421 223

Maret 323 164 188 410 282 146 301 387 183 195 April 397 190 284 140 249 181 318 351 189 183 Mei 158 324 183 50 25 101 137 169 79 110Juni 39 211 209 290 198 53 145 87 120 0 Juli 16 190 0 19 137 64 64 87 145 0

Agustus 43 32 66 0 41 0 0 12 19 22 September 0 73 137 63 66 24 83 143 100 0

Oktober 0 260 260 129 145 0 15 50 58 8 November 4 121 168 407 272 64 100 100 152 19 Desember 189 421 273 135 271 272 272 275 247 55 CH maks 416 421 401 410 452 463 435 408 421 415

Sumber : BMG

Tabel : 4.34

Data Curah Hujan Lokasi Kutosari/Doro ( mm/hari )

Bulan Tahun

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Januari 396 339 326 463 377 367 390 323 339 389 Februari 375 337 377 452 372 386 392 342 345 387

Maret 387 267 290 448 323 322 250 309 316 381 April 214 256 342 403 295 190 305 259 274 376Mei 149 139 127 412 94 188 119 219 129 129 Juni 100 175 188 217 151 31 50 10 72 29 Juli 36 182 83 56 155 18 0 108 108 10

Agustus 4 69 153 18 3 0 0 0 43 8 September 0 188 72 23 43 4 67 105 48 0

Oktober 0 324 361 244 188 2 64 80 345 0 November 109 184 330 387 368 372 209 206 184 179 Desember 264 342 348 241 417 272 507 417 371 227 CH maks 396 342 377 463 377 386 392 342 371 389

Sumber : BMG

67

4.3.1. Analisis Frekuensi Curah Hujan

Berdasarkan data curah hujan, maka perlu ditentukan kemungkinan curah

hujan maksimum tersebut untuk menentukan debit banjir rencana .Dalam

penentuan curah hujan yang dipakai dalam menghitung besar debit banjir rencana

digunakan cara – cara sebagai berikut :

1. Menentukan jenis sebaran yang diperlukan faktor – faktor sebagai berikut :

a. Standar Deviasi

b. Koefisien Skewness ( Cs )

c. Koefisien Kurtosis ( Ck )

d. Koefisien Variasi ( Cv )

Tabel : 4.35

Perhitungan Frekuensi Curah Hujan Stasiun Warungasem ( mm/hari )

Tahun Xi

( mm/hari ) Xi - Xr (Xi - Xr)2 (Xi - Xr)3 (Xi - Xr)4 1997 416 -8.4 70.56 -592.704 4978.7136 1998 421 -3.4 11.56 -39.304 133.6336 1999 401 -23.4 547.56 -12812.904 299821.95362000 410 -14.4 207.36 -2985.984 42998.1696 2001 452 27.6 761.76 21024.576 580278.2976 2002 463 38.6 1489.96 57512.456 2219980.802 2003 435 10.6 112.36 1191.016 12624.7696 2004 408 -16.4 268.96 -4410.944 72339.4816 2005 421 -3.4 11.56 -39.304 133.6336 2006 415 -9.4 88.36 -830.584 7807.4896

Jumlah 4242 3570 58016.32 3241096.944


X rata –rata = nXi∑ =

104242 = 424,4 mm/hari

Keterangan : n = Banyaknya tahun data curah hujan yang dipakai

Xi = Jumlah curah hujan maksimum

68

Tabel : 4.36

Perhitungan Frekuensi Curah Hujan Stasiun Kutosari/Doro ( mm/hari )

Tahun Xi

( mm/hari ) Xi - Xr (Xi - Xr)2 (Xi - Xr)3 (Xi - Xr)4 1997 396 12.5 156.25 1953.125 24414.0625 1998 342 -41.5 1722.25 -71473.375 2966145.063 1999 377 -6.5 42.25 -274.625 1785.0625 2000 463 79.5 6320.25 502459.875 39945560.06 2001 377 -6.5 42.25 -274.625 1785.0625 2002 386 2.5 6.25 15.625 39.0625 2003 392 8.5 72.25 614.125 5220.0625 2004 342 -41.5 1722.25 -71473.375 2966145.063 2005 371 -12.5 156.25 -1953.125 24414.0625 2006 389 5.5 30.25 166.375 915.0625

Jumlah 3835 10270.5 359760 45936422.63


X rata – rata = nXi∑ =

103835 = 383,5 mm/hari

Keterangan : n = Banyaknya tahun data curah hujan yang dipakai

Xi = Jumlah curah hujan maksimum

a. Standart Deviasi

Ukuran sebaran yang paling banyak digunakan adalah deviasi standar ,

apabila penyebaran sangat besar terhadap nilai rata – rata maka nilai x akan besar

,akan tetapi apabila penyebaran data sangat kecil terhadap nilai rata – rata maka

nilai x akan kecil.

►Untuk stasiun Warungasem :

Sx = ( )

1

2

−

−−∑n

rataXrataXi =

93570 = 19,916

►Untuk stasiun Kutosari / Doro :

Sx = ( )

1

2

−

−−∑n

rataXrataXi =

95,10270 = 33,781

69

Keterangan :

n = Banyaknya tahun data curah hujan yang dipakai

(Xi-Xrata-rata)2 = Curah hujan maksimum dikurangi curah hujan rata- rata

dikuadratkan

b. Koefisien Skewness ( Cs )

Kemencengan ( Skewness ) adalah suatu nilai yang menunjukan derajat

ketidak simetrisan ( Asimetry ) demi suatu bentuk distribusi. Apabila kurva

frkuensi dari kanan atau ke kiri terhadap titik pusat maksimum, maka kurva

tersebut tidak akan berbentuk simetris .Keadaaan tersebut disebut menceng ke

kiri atau ke kanan .Pengukuran kemencengan adalah untuk mengukur seberapa

besar frekuensi dari suatu distribusi tidak simetris atau menceng.Ukuran

kemencengan dinyatakan dengan besarnya koefisien kemencengan dan dapat

dihitung dengan persamaan berikut :

Cs = ( )( )( ) 3

3

21 SxnnrataXrataXin

−−

−−∑

= 3781,338935376010×××

= 1,275

Keterangan :



dipangkat tiga

Sx = Standart deviasi

70

c. Koefisien Kurtois ( Ck )

Pengukuran Kurtois dimaksudkan untuk mengukur kemencengan dari

kurva distribusi dan sebagai perbandingan adalah distribusi normal koefisien

Kurtois dirumuskan sebagai berikut :

Ck = ( )

( )( )( ) 4

42

321 SxnnnrataXrataXin

−−−

−−∑

= 4

2

781,3378963,4593642210

××××

= 6,9

Keterangan :



dipangkat empat


d. Koefisien Variasi ( Cv )

nilai Koefisien Variasi adalah nilai perbandingan deviasi standar

dengan rata – rata hitung dari suatu distribusi .Koefisien Variasi dapat dihitung

dengan rumus sebagai berikut :

Cv = XSx

= 5,383

781,33

= 0,088

Keterangan :


X = Curah hujan rata-rata

71

2. Pemilihan Jenis Sebaran

Dalam sebaran dikenal beberapa jenis distribusi, diantaranya yang banyak

digunakan dalam hidrologi adalah sebagai berikut :

a. Distribusi normal

b. Distribusi log normal

c. Distribusi log Pearson

d. Distribusi Gumbel

Tabel : 4.37

Perhitungan Frekuensi Curah Hujan Stasiun Warungasem ( mm/hari )

No Jenis Distribusi Syarat Hasil

Perhitungan Keterangan

1 Normal Ck = 3

Cs = 0

Ck = 6,9

Cs = 1,275

Tidak

Tidak

2 Gumbel Ck = 5,4002

Cs = 1,129

Ck = 6,9

Cs = 1,275

Tidak

Memenuhi

3 Log Pearson III Cs ≠ 0 Cs = 1,275 Memenuhi

4 Log Normal Cs = 3 x Cv Cv = 0,088

Cs = 1,275

Tidak

Tidak Sumber : Hasil Analisis

Keterangan :

Cs = Koefisien Skewness

Ck = Koefisien Kurtois

Cv = Koefisien Variasi

Analisis Curah Hujan Rencana

► Perhitungan Distribusi Log Pearson

►Untuk Stasiun Hujan Warungasem

Rata – rata ( x ) = 424,2 mm/hari

Standar Deviasi ( Sx ) = 19,916

72

Rumus : Subarkah 1980

Kr = 0,78 45,011lnln −⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −−−

Tr Tr => 25

= 2,045

Xtr = Xrata – rata + ( Kr * Sx )

Xtr = X25 + R

X25 = R = 424,2 + ( 2,045 × 19,916)

= 464,928 mm/hari

Keterangan :

Xtr = Curah Hujan dengan kala ulang tertentu ( diambil 25 tahun )

Xr = Curah Hujan Rata – rata

Sx = Standart Deviasi

► Untuk Stasiun Kutosari/Doro

Rata – rata ( x ) = 383,5 mm/hari

Standar Deviasi ( Sx ) = 33,781

Kr = 0,78 45,011lnln −⎭⎬⎫

⎩⎨⎧

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −−−

Tr Tr => 25

= 2,045

Xtr = Xrata – rata + ( Kr * Sx )

Xtr = X25 + R

X25 = R = 383,5 + (2,045× 33,781 )

= 452,582 mm/hari

Keterangan :

73

Xtr = Curah Hujan dengan kala ulang tertentu ( diambil 25 tahun )

Xr = Curah Hujan Rata – rata

Sx = Standart Deviasi

Rdiambil = 755,4582

582,452982,464=

+ mm/hari

4.3.3 Perhitungan Debit Banjir ( Q )

Tujuan dari perhitungan debit ini adalah untuk mengetahui besarnya debit

air yang melewati sungai Kupang untuk suatu periode ulang tertentu, sehubungan

dengan perencanaan ini periode debit banjir yang direncanakan adalah periode

ulang 25 tahunan ( Qtr = Q25 ).

A. Data dari Dinas Pengairan Jratunseluna

Luas DAS ( A ) = 155 km2

Panjang aliran sungai ( L ) = 40000 m

Perbedaan ketinggian = 168 m

Kemiringan dasar saluran = 0,0028

B. Waktu Konsentrasi ( tc )

tc = L / ( 72 x i0,6 )

Keterangan :

L = panjang aliran ( m )

i = kemiringan medan

tc = waktu pengaliran ( jam )

tc = ( 40000 / ( 72 x 0,00280,6 )) / 3600

= 5,25 jam

C. Intensitas Hujan ( I )

I = ( R/24 ) x ( 24/tc )0,67

Keterangan :

I = Intensitas Hujan ( mm/jam )

R = Curah hujan ( mm )

tc = Waktu penakaran ( jam )

74

I = ( 458,755 / 24 ) x ( 24 / 5,25 )0,67

= 52,918 mm/jam

Formula Relation Mononobe :

Q = 0,278.C.I.A

Keterangan :

Q = Debit banjir ( m3/det )

C = Koefisien run off = 0,6

I = Intensitas hujan ( mm/jam )

A = Luas DAS ( km2 )

( 0,278 = konversi satuan )

Q = 0,278 x 0,6 x 52,918 x 155

= 1368,142 m3/det

4.3.3 Perhitungan Tinggi Muka Air Banjir

Penampang sungai direncanakan sesuai dengan bentuk kali Kupang yaitu

berupa trapesium dengan ketentuan sebagai berikut :

Q = 1368,142 m3/det

Kemiringan dasar ( I ) = 0,0028

Kemiringan dinding (m) = 1:2

Koefisien Manning ( n ) = 0,04

Panjang Aliran Sungai ( L ) = 40000 m

Beda elevasi ( H ) = 168 m

Lebar Sungai ( B ) = 23,81 m

Rumus kecepatan aliran :

V = 6,06,0

400001687272 ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛=⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ x

LHx

= 2,7 m/det

Luas kebutuhan :

A = 7,2142,1368

=VQr = 506,719 m2

75

7.000 ( M )

J A R A K

ELEVASI

BIDANG PERS :

9.83

5

4.73

16.6

15

16.5

68

15.6

76

12.0

66

8.89

6

7.95

6

8.88

8

9.81

9

16.3

67

5.845 5.845 5.386 5.386 11.227 5.808

16.3

48

9.808.1712.576

AS

J A R A K

ELEVASI

16.6

25

P 0

16.0

23

15.0

22

11.9

16

9.60

5

8.95

1

7.99

5

8.90

3

9.80

9

16.0

85

16.2

81

21.20 5.216 3.553 5.024 3.082 3.082 6.397 6.397 9.051 5.000

AS

P 1

J A R A K

ELEVASI

16.8

20

P 2 + 10

16.2

44

15.2

31

12.1

58

10.2

49

8.68

7

7.12

4

8.66

6

10.2

07

15.7

63

16.7

68

16.377 7.619 6.642 6.174 9.253 9.253 3.163 3.163 12.501 9.231

AS

9.000

11.000

13.000

15.000

17.000

9.000

11.000

13.000

15.000

17.000

9.000

11.000

13.000

15.000

17.000

7.000 ( M )BIDANG PERS :


J A R A K

ELEVASI

16.0

33

P 3

15.0

67

12.4

64

9.62

5

8.70

9

7.79

2

8.82

7

9.86

1

16.980 7.655 6.192 5.239 5.239 5.207 5.207

16.1

20

7.045

16.0

25

16.070

AS

J A R A K

ELEVASI

15.7

57

15.6

67

16.3

23

16.5

17

15.6

21

14.1

42

13.8

68

11.1

27

9.26

8

9.59

6

9.92

3

9.88

4

9.84

3

15.6

24

16.3

05

19.99 6.99 2.99 3.598 1.339 1.283 7.007 3.575 4.911 4.911 6.797 6.797 5.913 8.068

AS

P 4

9.000

11.000

13.000

15.000

17.000

9.000

11.000

13.000

15.000

17.000



Gambar 4.2 potongan Kali Kupang dimulai dari pertemuan Kali Banger

dengan Sungai Pekalongan sampai dengan hulu Jembatan Kuripan Lor

Jenggot

76

J A R A K

ELEVASI16

.262

P 5

16.2

55

15.5

90

10.1

40

9.91

2

9.68

5

9.62

2

9.55

8

9.61

3

9.66

7

16.2

16

16.0

11

14.994 2.997 6.563 8.777 0.949 5.978 5.978 3.629 3.629 7.892 6.603

AS

11.000

13.000

15.000

17.000


19.000

J A R A K

ELEVASI

16.4

52

P 6

16.0

93

15.6

19

10.6

15

10.7

92

9.68

0

9.57

6

9.45

3

9.56

7

9.69

9

16.6

23

16.7

13

10.489 1.999 5.578 8.614 2.462 4.802 4.802 7.926 7.926 5.892 8.191

AS

11.000

13.000

15.000

17.000


19.000

Tabel 4.38 HASIL PENGUKURAN KALI KUPANG DIMULAI DARI

PERTEMUAN KALI BANGER DENGAN SUNGAI PEKALONGAN SAMPAI

DENGAN HULU JEMBATAN KURIPAN LOR - JENGGOT No

Patok

Jarak

(m )

Lebar

Bawah (m)

Lebar Atas

(m) Rata2 (m)

Elevasi Dasar

Sungai (m)

P.6

P.5

P.4

P.3

P.2

P.1

P.0

50,00

50,00

50,00

50,00

50,00

36,00

27,82

29,00

23,58

20,88

23,83

18,86

22,46

41,39

46,46

46,29

41,78

56,77

41,80

56,39

34,65

37,73

34,93

31,34

40,30

30,38

39,43

+9,453

+9,558

+9,923

+9,861

+10,249

+9,809

+9,819

Rata2 23,81 47,27 35,54


77

B

H2

H1

Langkah perhitungan tinggi air maksimum dengan menggunakan lebar rata-

rata, B = 23,81 m

• Penampang tanpa menggunakan pilar

Gambar 4.3 gambar perhitungan tinggi muka air banjir

B1 = 23,81 m

Dengan cara coba-coba didapat :

H1 = 8,26 m

F = (B + mH1) H1

= ( 23,81 + (2 x 8,26)) 8,26

= 333,126 m²

P = B + 2( 21 m+ ) H1

= 23,81 + 2( 221+ ) 8,26

= 60,75 m

R = PF

= 75,60126,333 = 5,484 m

Q = n1 R 3/2 I 2/1 F

= 04,01 .5,484 3/2 .0,0028 2/1 .333,126

78

B

H 2

H 1

D

= 1370,437 m³/det > 1368,142 m³/det …….OK

• Penampang dengan menggunakan pilar

Gambar 4.4 gambar perhitungan tinggi muka air banjir mengunakan pilar

B rata-rata = 23,81 m

Diameter pilar = 1 m ( −H51 )

101 H

Dengan cara coba-coba didapat :

H1 = 8,4 m

F = (B + mH1) H1

= ( 22,81 + (2 x 8,4)) 8,4

= 332,724 m²

P = B + 2( 21 m+ ) H1

= 22,81 + 2( 221+ ) 8,4

= 60,376 m

R = PF

= 376,60724,332 = 5,622 m

Q = n1 R 3/2 I 2/1 F

79

= 04,01 .5,622 3/2 .0,0028 2/1 .332,724

= 1373,273 m³/det > 1368,142 m³/det …….OK

4.3.4 Tinggi Bebas

Menurut Peraturan Perencanaan Pembebanan Jembatan dan Jalan Raya,

bahwa tinggi bebas yang disyaratkan untuk jembatan minimal 1,00 m diatas nuka

air banjir 25 tahunan. Maka untuk tinggi bebas jembatan Kali Kupang ini

direncanakan 1,5 meter.

4.3.5 Analisa Data Penggerusan (Scouring)

Penggerusan (scouring) terjadi di dasar sungai di bawah pier akibat aliran

sungai yang mengikis lapisan tanah dasar sungai. Aliran sungai diarahkan agar

tidak berubah arah sehingga tidak terjadi penggerusan (scouring) ini.

Dalamnya penggerusan dihitung berdasarkan rumus Lacey, sebagai berikut

- Bentang jembatan ( L ) = 60 m

- Lebar alur sungai ( W ) = 47,27 m

- Jenis tanah dasar lanau ( standart silt ), maka berdasar tabel 2.6 Faktor

Lempung Lacey pada bab II :

- Diameter butir ( d ) = 0,322 mm

- Faktor lempung Lacey ( f ) = 1,0

- Tipe aliran sungai : aliran belok

- Q = Q25 = 1368,142 m3/det

Dari rumus Lacey :

md

d

fQdWL

238,51

142,1368473,0

473,0

333,0

333,0

=

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡=

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡=⇒≥

Penggerusan maksimum = 1,75d = 1,75 x 5,238 = 9,167 m.

Jadi kedalaman pondasi jembatan harus diperhitungkan terhadap kedalaman

scouring di atas (9,167 m dari permukaan tanah/dasar sungai)

80

Gambar 4.5 Sketsa Penampang Sungai

4.4 ANALISIS KONDISI TANAH DASAR

Analisa terhadap kondisi tanah dasar dimaksudkan untuk mengetahui sifat

fisik dan sifat teknis tanah di lokasi untuk menentukan jenis pondasi yang sesuai

dengan keadaan tanah pada jembatan Kuripan.

4.4.1 Pekerjaan Boring

Jumlah titik bor dilaksanakan pada 2 ( dua ) titik bor yaitu titik BH-1 dan

BH-2. Alat yang dipergunakan pada pekerjaan boring ini adalah bor mesin

( Kano Boring ), yang dilakukan higga kedalaman 20 meter dari

permukaan tanah setempat.

Hasil pengujian boring tersebut adalah sebagai berikut :

Tabel 4.39 Pekerjaan Boring BH-1

Kedalaman

(meter) Jenis tanah Diskripsi Tanah N – SPT

0 – 5 Pasir Coklat , Setengah Padat 5

5 – 6 Pasir KelempunganCoklat Kemerahan,

Setengah Padat 4

6 – 7,6 Pasir Hitam Keabu-abuan,

Setengah Padat 4

7,6 – 10 Gambut Hitam Kecoklatan, Lepas 4

23,81m

8,26m

1,5m

81

10 – 11 Lempung

Kepasiran

Abu-abu Kecoklatan,

Teguh 4

11 – 13 Gambut Coklat, Lepas 6

13 – 14,6 Lempung Abu-abu, Teguh 6

14,6 – 20 Pasir Hitam Keabu-abuan,

Setengah Padat 16 – 19

Sumber : DPU Kota Pekalongan

Tabel 4.40 Pekerjaan Boring BH-2

Kedalaman

(meter) Jenis tanah Diskripsi Tanah N – SPT

0 – 6,5 Pasir Kelempungan Coklat , Lepas 5 – 9

6,5 – 8 Pasir Abu-abu Kehitaman,

Lepas 5 – 9

8 – 10 Lempung Kepasiran Abu-abu, Kaku 9

10 – 14 Lempung Kepasiran Coklat, Teguh 5

14 – 16 Gambut Hitam Kecoklatan,

Teguh 5

16 – 17 Lempung Abu-abu, Teguh 6

17 – 20 Pasir Abu-abu, Lepas 7 Sumber : DPU Kota Pekalongan

82

4.4.2. Pekerjaan Sondir

Jumlah titik sondir yang dilaksanakan ada pada 2 ( dua ) titik yaitu

titik SD – 1 dan SD – 2. Alat yang dipergunakan adalah sondir mesin

hydrolis dengan kapasitas 2,5 ton.

Hasil pengujian sondir tersebut adalah sebagai berikut :

Tabel 4.41 Pekerjaan Sondir

Titik SD – 1 Titik SD – 2

Kedalaman

( meter )

Tahanan Konus

qc ( c )

Kedalaman

( meter )

Tahanan Konus

qc ( kg/cm2 )

0,2 – 4,2 14,0 – 36,0 0,2 – 4,0 20,0 – 100,0

4,4 – 5,8 8,0 – 18,0 4,2 – 6,6 8,0 – 22,0

6,0 – 7,0 20,0 – 70,0 6,8 – 7,6 22., – 62,0

7,2 – 12,8 6,0 – 18,0 7,8 – 19,0 6,0 – 20,0

13,0 – 14,0 19,0 – 25,0 19,2 – 20,0 20,0 – 22,0

14,2 – 17,8 8,0 – 20,0

18,0 – 20,0

20,0

18,0 – 25,0

qc = 351 kg/cm2

20,0

qc = 351 kg/cm2

JHP = 1464 kg/cm2 JHP = 1518 kg/cm2 Sumber : DPU Kota Pekalongan

Kesimpulan :

a. Titik Sondir I

Nilai perlawanan ujung konus ( conuss resistance ) sampai

kedalaman – 20,00 m adalah 351 kg/cm2

Jumlah hambatan pelekat ( total friction ) adalah 1464 k

b. Titik Sondir II

Nilai perlawanan ujung konus ( conuss resistance ) sampai

kedalaman – 20 m adalah 351 kg/cm2

Jumlah hambatan pelekat ( total friction ) adalah 1518 kg/cm2

83

Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa tanah keras

terletak pada kedalaman > 20 m maka pondasi yang digunakan yaitu

jenis pondasi dalam.

BAB IV PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATAeprints.undip.ac.id/33859/7/1812_CHAPTER_4.pdf · 38 Jl. HOS...

Documents

Transcript of BAB IV PENGUMPULAN DAN ANALISIS DATAeprints.undip.ac.id/33859/7/1812_CHAPTER_4.pdf · 38 Jl. HOS...