HIDTER 2
-
Upload
arie-bagus-prasetyo -
Category
Documents
-
view
224 -
download
9
description
Transcript of HIDTER 2
TUGAS HIDROLOGI TERAPAN
PERHITUNGAN CURAH HUJAN DAS KALI BANGER
Disusun Oleh :
Neria Arza 21010113120045
Hans Natrido B 21010113120053
Apriandre Diputra 21010113120054
Nur Aeni Erma S. 21010113120068
Rifqi Mamduh M. 21010113120109
Arini Atika 21010113120117
Intan Savera D. 21010113120120
Teguh Setyo 21010113120122
Edrial Sulistyo 21010113130134
Irvan Rivaldi 21010113140135
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS DIPONEGORO
SEMARANG
2014
DAFTAR ISI
Kata Pengantar ......................................................................................... 2
Bab 1. Pendahuluan................................................................................... 3
1.1 Latar Belakang ........................................................................ 3
1.2 Maksud dan Tujuan ................................................................ 4
1.3 Lokasi ..................................................................................... 4
Bab 2. Pembahasan ................................................................................... 6
2.1 Analisis Hidrologi ................................................................... 6
2.1.1 Pengumpulan Data Hujan ........................................ 7
2.1.2 Uji Konsistensi Data hujan ...................................... 8
2.1.3 Hujan Rata-rata Wilayah .......................................... 15
2.1.4 Curah Hujan Maksimum ........................................... 18
Bab 3. Kesimpulan ..................................................................................... 21
Lampiran
1 | P a g e
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa yang telah
memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga kami dapat menyelesaikan Tugas
Mata Kuliah Hidrologi Terapan ini.
Tugas ini disusun sebagai penambahan nilai dari mata kuliah Hidrologi
Terapan yang harus dilaksanakan oleh setiap mahasiswa yang dibagi dalam
beberapa kelompok yang beranggotakan 10 sampai 15 orang mahasiswa.
Pada kesempatan ini, tim penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Ibu Sri Eko Wahyuni, Ir, MS selaku dosen mata kuliah Hidrologi
Terapan.
2. Berbagai pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu, yang telah
membantu kami dalam menyelesaikan tugas ini.
Penyusun menyadari dan memohon maaf apabila masih terdapat banyak
kekurangan dan ketidaksempurnaan dalam pengerjaan tugas ini. Untuk itu kami
sangat mengharapkan kritik dan saran yang membangun dari rekan mahasiswa
khususnya dan para pembaca pada umumnya, agar dalam pengerjaan tugas
selanjutnya akan membantu kami menjadi lebih baik. Semoga tugas ini dapat
memberikan manfaat bagi penulis khususnya dan pembaca pada umumnya.
Semarang, 23 Oktober 2014
Penyusun
2 | P a g e
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan air yang mengalir pada
kawasan yang dibatasi oleh titik-titik tinggi dimana air tersebut berasal dari
air hujan yang jatuh dan terkumpul dalam sistem. Manfaat DAS adalah
menerima, menyimpan, dan mengalirkan air hujan yang jatuh di atasnya.
Curah hujan adalah banyaknya air yang jatuh ke bumi yang
permukaannya diasumsikan rata. Curah hujan digunakan untuk perancangan
pemanfaatan bangunan air serta pengendalian banjir. Curah hujan efektif
adalah curah hujan yang melimpas menjadi air permukaan atau disebut
dengan run off.
Kebutuhan akan data curah hujan dalam perencanaan pengelolaan
sumber daya air suatu wilayah, merupakan hal yang mutlak diperlukan.
Cuaca merupakan faktor alam yang perlu diperhitungkan dalam banyak
kegiatan pengelolaan sumber daya air wilayah, yakni kegiatan yang
berhubungan langsung dengan tataguna air seperti ketersediaan air, penentuan
musim tanam, pengendalian erosi dan banjir, pengembangan air tanah,
pemilihan jenis pohon untuk reboisasi, penentuan lokasi yang sesuai untuk
suatu kegiatan budidaya pertanian, hingga penentuan jadwal kegiatan proyek.
Data curah hujan perlu di teliti apakah data yang ada sudah konsisten untuk
digunakan.
Missing data adalah adanya data yang hilang saat pengisian data curah
hujan. Untuk mengisi data curah hujan yang hilang dapat dilakukan dengan 3
macam cara, yaitu cara aljabar, perbandingan normal, serta cara kebalikan
kuadrat jarak.
Data hujan yang teramati pada stasiun pengamat hujan bisa tidak
konsisten. Data tidak konsisten berarti data tersebut mengandung kesalahan.
Faktor yang membuat data tidak konsisten adalah perpindahan lokasi
pengukuran, perubahan alat, serta penggantian pengamat. Untuk menguji
3 | P a g e
konsistensi data hujan digunakan pendekatan Analisis Massa Ganda (Double
Mass Curve Analysis).
1.2. Maksud dan Tujuan
Maksud dari kegiatan ini adalah untuk memperoleh data besarnya curah
hujan rata-rata dari suatu daerah aliran sungai dengan menggunakan metode
Aljabar dan metode Thiessen.
Tujuan dari survey daerah aliran sungai yaitu:
1. Data daerah aliran sungai yang mempunyai minimal tiga stasiun
sungai, dan curah hujan sepanjang 20 tahun dicatat dan diolah
menjadi data curah hujan yang komplit.
2. Dapat melengkapi data curah hujan yang hilang dengan
menggunakan metode yang tepat.
3. Dapat diteliti konsisten atau tidaknya suatu data curah hujan, dan
dilengkapi dengan gambar dan faktor koreksinya.
4. Setelah data konsisten, diharapkan besarnya curah hujan rata-rata
daerah aliran sungai dapat dicari dengan metode perhitungan
tertentu.
1.3. Lokasi
Lokasi yang digunakan datanya adalah DAS kali Banger
4 | P a g e
Gambar 1.1 Topografi DAS kali Banger
BAB 2
PEMBAHASAN
2.1. Analisis Hidrologi
Analisis hidrologi digunakan sebagai dasar analisis pekerjaan detail
desain. Data yang diperlukan adalah data hujan, data debit, dan data
klimatologi.
Data hujan yang diperlukan untuk proyek pekerjaan desain adalah curah
hujan harian selanjutnya diolah menjadi data curah hujan rencana, yang
kemudian diolah menjadi debit banjir rencana. Data hujan harian didapatkan
dari beberapa stasiun di sekitar lokasi rencana, dimana stasiun tersebut di
utamakan terletak pada daerah aliran sungai dan yang jaraknya relatif dekat
dengan daerah aliran sungai. Adapun langkah-langkah dalam analisis
hidrologi adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Daerah Aliran Sungai (DAS) beserta luasnya.
2. Menentukan luas pengaruh daerah stasiun-stasiun penakar hujan
sungai dengan metode Thiessen.
3. Menentukan atau mensortir curah hujan maksimum tiap tahunnya
dari data curah hujan yang ada.
4. Menganalisis curah hujan rencana dengan periode ulang T tahun.
5. Menghitung debit banjir rencana berdasarkan besarnya curah hujan
rencana di atas periode ulang T tahun.
6. Menghitung debit andalan atau debit minimum sungai untuk
keperluan irigasi dan air baku.
7. Menghitung kebutuhan air sawah yang dibutuhkan untuk tanaman.
8. Menghitung neraca air, yakni perbandingan antara debit air yang
tersedia dengan debit air yang dibutuhkan untuk keperluan irigasi
dan air baku.
5 | P a g e
2.2. Pengumpulan Data Hujan
Untuk menghitung curah hujan wilayah digunakan metode Thiessen,
sedangkan data yang diperlukan adalah gambar peta DAS yang akan dihitung,
letak lokasi stasiun hujan yang berpengaruh terhadap DAS dan data curah
hujan harian maksimum hasil pengamatan di masing-masing stasiun tersebut.
Data lokasi stasiun hujan yang berpengaruh terhadap DASa yang ditinjau
dapat dilihat pada tabel 2.1
Stasiun hujan yang berpengaruh terhadap DAS yang ditinjau:
Tabel 2.1
No Nama Stasiun Hujan
1
2
3
Maritim
Simongan
Karangroto
6 | P a g e
2.3. Data Curah hujan
Data curah hujan pada 3 buah stasiun pengamatan dari DAS Kali
Banger selama 20 tahun
TahunData Curah Hujan Harian Maksimum
Stasiun Simongan(mm)
Stasiun Karangroto (mm)
Stasiun Maritim(mm)
1991 63,38 83,41 188,6
1992 44,6 59,4 82,6
1993 166,42 126,5 170,2
1994 71,1 47,96 120,2
1995 85,86 87,16 144
1996 106 50,85 108,4
1997 124 78,38 146
1998 289 59,08 96
1999 119 87,95 106
2000 179 118,67 150
2001 88,51 80,93 96
2002 64,94 47,11 68
2003 64,59 80 99,4
2004 142,75 142,2 78,1
2005 52,66 56,21 64,8
2006 198 135 156,5
2007 162 100 78,4
2008 169 173 96,1
2009 216 130 104,5
2010 117 125 168,6
7 | P a g e
Sumber : Anisah, Dewi dan Nurma Setyawati, 2011, Perencanaan Pengendalian Banjir Wilayah Kecamatan Semarang Timur, Semarang
2.4. Uji Konsistensi Data Hujan
Satu seri data hujan untuk satu stasiun tertentu dimungkinkan tempatnya
tidak konsisten.Data semacam ini tidak bisa langsung dianalisis.Uji
konsistensi data digunakan untuk mengetahui konsistensi terhadap suatu seri
data yang diperoleh.Penyebab tidak konsistennya data antara lain:
Alat ukur yang diganti dengan spesifikasi yang berbeda atau alat yang
sama akan tetapi dipasang dengan patokan ukuran yang berbeda
Alat ukur dipindahkan dari tempat semula akan tetapi secara
administrasi nama stasiun tersebut tidak diubah, misalnya karena
masih dala satu desa yang sama
Alat ukur sama,tempat tidak dipindahkan, aka tetapi lingkungan yang
berubah misalnya semula dipasang di tempat yang ideal (sesuai
dengan syarat-syarat yang sudah dijelaskan pada bab terdahulu),
kemudian berubah karena adanya bangunan atau pepohonan yang
terlalu besar disekitarnya.
Untuk menguji konsistensi data hujan,pendekatan yang dapat dilakukan
misalnya dengan Analisis Masa Ganda (double mass Curve analysis), yaitu
menguji konsistensi hasil pengukuran pada suatu stasiun dan membandingkan
akumulasi dari hujan yang bersamaan untuk suatu kumpulan stasiun yang
mengelilinginya.
Adapun metode yang kita gunakan untuk menguji konsistensi yaitu
dengan metode analisis masa ganda (Double Mass Curve).Cara yang
digunakan sebagai berikut:
Data hujan yang diuji adalah data hujan pada stasiun P
Data hujan acuan merupakan rata-rata data hujan A,B,C, yang
lokasinya berada disekeliling stasiun P. Data ini disebut juga data
hujan indek
Data kumulatif di stasiun P dibandingkan secara grafis dengan data
hujan kumulatif indek
8 | P a g e
Jika grafik terdapat patahan, maka data di stasiun P membuktikan
belum konsisten dan harus dikoreksi
Cara untuk mengkoreksinya yaitu data stasiun P yang sebelumnya
harus dikurangi dan dikalikan faktor koreksi: b/a
Data yang sudah konsisten menunjukan data tersebut sudah sesuai
dengan fenomena hujan yang terjadi di lapangan
9 | P a g e
Uji Konsistensi Double Mass Curve Stasiun Simongan
Tahun
Data curah hujan maksimumrata - rata
stasiun acuan (mm)
Kumulatif
Stasiun Simongan
(mm)
Stasiun Karangrot
o (mm)
Stasiun Mariti
m (mm)
Stasiun Simongan
(mm)
stasiun acuan (mm)
1991 63,38 83,41 188,6 136,005 63,38 136,005
1992 44,6 59,4 82,6 71 107,98 207,005
1993 166,42 126,5 170,2 148,35 274,4 355,355
1994 71,1 47,96 120,2 84,08 345,5 439,435
1995 85,86 87,16 144 115,58 431,36 555,015
1996 106 50,85 108,4 79,625 537,36 634,64
1997 124 78,38 146 112,19 661,36 746,83
1998 289 59,08 96 77,54 950,36 824,37
1999 119 87,95 106 96,975 1069,36 921,345
2000 179 118,67 150 134,335 1248,36 1055,68
2001 88,51 80,93 96 88,465 1336,87 1144,145
2002 64,94 47,11 68 57,555 1401,81 1201,7
2003 64,59 80 99,4 89,7 1466,4 1291,4
2004 142,75 142,2 78,1 110,15 1609,15 1401,55
2005 52,66 56,21 64,8 60,505 1661,81 1462,055
2006 198 135 156,5 145,75 1859,81 1607,805
2007 162 100 78,4 89,2 2021,81 1697,005
2008 169 173 96,1 134,55 2190,81 1831,555
2009 216 130 104,5 117,25 2406,81 1948,805
2010 117 125 168,6 146,8 2523,81 2095,605
Contoh perhitungan
Rata – rata stasiun acuan tahun 1991
10 | P a g e
= Pistasiunkarangroto+Pistasiunmaritim
nstasiun
=83,41+188,62
=136,005 mm
Kumulatif stasiun acuan tahun 1992
= Kumulatif stasiun acuhan tahun 1991 + (rata- rata stasiun acuhan tahun 1992)
= 136,005 mm + 71 mm
= 207,005 mm
0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 2250 2500 27500
500
1000
1500
2000
2500
R² = 0.994149174414638
Mass Curve Stasiun Simongan
Kumulatif Stasiun Referensi (mm)
Kum
ulati
f Sta
siun
Sim
onga
n (m
m)
Data curah hujan di Stasiun Simongan sudah konsisten terhadap stasiun
acuan hal itu ditunjukkan dari bentuk kurva yang relatif tidak mengalami patahan
dan juga memiliki nilai R2 yang mendekati 1. Maka, tidak perlu diadakan koreksi
data.
11 | P a g e
Uji Konsistensi Double Mass Curve Stasiun Karangroto
Tahun
Data curah hujan maksimum rata - rata stasiun acuan (mm)
Kumulatif
Stasiun Karangroto
(mm)
Stasiun Simongan
(mm)
Stasiun Maritim
(mm)
Stasiun karang roto
(mm)
stasiun acuan (mm)
1991 83,41 63,38 188,6 125,99 83,41 125,99
1992 59,4 44,6 82,6 63,6 142,81 189,59
1993 126,5 166,42 170,2 168,31 269,31 357,9
1994 47,96 71,1 120,2 95,65 317,27 453,55
1995 87,16 85,86 144 114,93 404,43 568,48
1996 50,85 106 108,4 107,2 455,28 675,68
1997 78,38 124 146 135 533,66 810,68
1998 59,08 289 96 192,5 592,74 1003,18
1999 87,95 119 106 112,5 680,69 1115,68
2000 118,67 179 150 164,5 799,36 1280,18
2001 80,93 88,51 96 92,255 880,29 1372,435
2002 47,11 64,94 68 66,47 927,4 1438,905
2003 80 64,59 99,4 81,995 1007,4 1520,9
2004 142,2 142,75 78,1 110,425 1149,6 1631,325
2005 56,21 52,66 64,8 58,73 1205,81 1690,055
2006 135 198 156,5 177,25 1340,81 1867,305
2007 100 162 78,4 120,2 1440,81 1987,505
2008 173 169 96,1 132,55 1613,81 2120,055
2009 130 216 104,5 160,25 1743,81 2280,305
2010 125 117 168,6 142,8 1868,81 2423,105
12 | P a g e
0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000 22500
500
1000
1500
2000
2500R² = 0.983299169983303
Mass Curve Stasiun Karangroto
Kumulatif Stasiun referensi (mm)
Kum
ulati
f Sta
siun
Kara
ngro
to
Data curah hujan di Stasiun Karangroto sudah konsisten terhadap stasiun
acuan hal itu ditunjukkan dari bentuk kurva yang relatif tidak mengalami patahan
dan juga memiliki nilai R2 yang mendekati 1. Maka, tidak perlu diadakan koreksi
data.
13 | P a g e
Uji Konsistensi Double Mass Curve Stasiun Maritim
Tahun
Data curah hujan maksimum rata - rata stasiun acuan (mm)
Kumulatif
Stasiun Maritim
(mm)
Stasiun Karangroto
(mm)
Stasiun Simongan
(mm)
Stasiun Maritim
(mm)
stasiun acuan (mm)
1991 188,6 83,41 63,38 73,395 188,6 73,395
1992 82,6 59,4 44,6 52 271,2 125,395
1993 170,2 126,5 166,42 146,46 441,4 271,855
1994 120,2 47,96 71,1 59,53 561,6 331,385
1995 144 87,16 85,86 86,51 705,6 417,895
1996 108,4 50,85 106 78,425 814 496,32
1997 146 78,38 124 101,19 960 597,51
1998 96 59,08 289 174,04 1056 771,55
1999 106 87,95 119 103,475 1162 875,025
2000 150 118,67 179 148,835 1312 1023,86
2001 96 80,93 88,51 84,72 1408 1108,58
2002 68 47,11 64,94 56,025 1476 1164,605
2003 99,4 80 64,59 72,295 1575,4 1236,9
2004 78,1 142,2 142,75 142,475 1653,5 1379,375
2005 64,8 56,21 52,66 54,435 1718,3 1433,81
2006 156,5 135 198 166,5 1874,8 1600,31
2007 78,4 100 162 131 1953,2 1731,31
2008 96,1 173 169 171 2049,3 1902,31
2009 104,5 130 216 173 2153,8 2075,31
2010 168,6 125 117 121 2322,4 2196,31
14 | P a g e
0 500 1000 1500 2000 25000
500
1000
1500
2000
2500
R² = 0.984044366161846
Mass Curve Stasiun Maritim
Kumulatif Stasiun Referensi
Kum
ulati
f St
asiu
n M
ariti
m
Data curah hujan di Stasiun Maritim sudah konsisten terhadap stasiun
acuan hal itu ditunjukkan dari bentuk kurva yang relatif tidak mengalami patahan
dan juga memiliki nilai R2 yang mendekati 1. Maka, tidak perlu diadakan koreksi
data.
15 | P a g e
Perhitungan Double Mass Curve
Simongan
Mencari Nilai rata-rata stasiun indek (Stasiun Karangroto :Stasiun
Maritim)
¿ Point Rainfall Karangroto+P oint Rainfall Maritim2
¿ 83,41+188,62
= 136,005
Mencari nilai Kumulatif stasiun Simongan
Mencari nilai kumulatif stasiun indek (stasiun Karangroto ;
stasiun Maritim)
Buat Grafik dengan sumbu y berupa nilai kumulatif stasiun
Simongan dan sumbu x berupa nilai kumulatif stasiun indek
Karangroto
Mencari nilai rata-rata stasiun indek(Simongan ; Maritim)
¿ Point Rainfall Simongan+Point Rainfall Maritim2
¿ 63,38+188,62
= 125,99
Mencari nilai Kumulatif stasiun Karangroto
Mencari nilai kumulatif stasiun indek (stasiun Simongan ;
stasiun Maritim)
Buat Grafik dengan sumbu y berupa nilai kumulatif stasiun
Karangreto dan sumbu x berupa nilai kumulatif stasiun indek
(Simongan ; Maritim)
Maritim
Mencari nilai ratau-rata stasiun indek(Simongan ; Karamgroto)
¿ Point Rainfall Simongan+Point Rainfall Karangroto2
¿ 63,38+83,412
= 73,395
Mencari nilai Kumulatif stasiun Maritim
Mencari nilai kumulatif stasiun indek (stasiun Simongan ; stasiun
Karangroto)
Buat Grafik dengan sumbu y berupa nilai kumulatif stasiun Maritim
dan sumbu x berupa nilai kumulatif stasiun indek (Simongan ;
Karangroto)
17 | P a g e
2.5. Hujan Rata-Rata Wilayah
Untuk menghitung hujan rata-rata wilayah dapat menggunakan 3
metode yaitu Aljabar, Thiessen,dan Isohyet.Adapun metode yang kami
gunakan adalah metode Thiessen dan Aljabar.
2.5.1 Metode Thiessen
Berikut langkah-langkah metode Thiessen :
1. Hubungkan lokasi stasiun pengamat hujan.
2. Gambar garis bagi tegak lurus pada tiap sisi segitiga.
3. Hitung faktor pemberat/pembobot Thiessen Ai/ΣAi.
4. Luas poligon dapat diukur dengan planimeter / kertas milimeter.
5. Curah hujan dalam tiap poligon dianggap diwakili oleh curah hujan
dari titik pengamatan dalam tiap poligon tersebut.
Luas Daerah Pengaruh DAS Sungai Kali Banger
No Nama Stasiun Pengamatan Luas (Km2 ¿1 Stasiun Simongan 1,7312 Stasiun Karangroto 0,1873 Stasiun Maritim 3,320Total 5,218
Faktor Pemberat :
1. Simongan = Luas Daerah Pengaruh : Luas DAS total
= 1.731 : 5.218
= 0,55
2. Karangrojo = 0.187 : 5.218
= 0,11
3. Maritim = 3.320 : 5.218
= 0,34
18 | P a g e
Analisa hasil perhitungan curah hujan rata - rata wilayah DAS Simongan
Tabel 2.4
Tahun Tanggal
Curah hujan maksimum Curah hujan
harian rata - rata DAS
(mm)
Curah hujan harian
maksimum DAS (mm)
Stasiun Simongan
(mm)
Stasiun Karangroto
(mm)
Stasiun Maritim
(mm)33,00% 3,60% 63,40%
199119 Februari 1991 63,380 78,160 88,800 80,02836
133,4611404 Nopember 1991 56,190 83,410 0,000 21,5454626 Desember 1991 41,090 9,140 188,600 133,46114
199225 Oktober 1992 44,600 59,400 16,500 27,3174
67,131425 Oktober 1992 44,600 59,400 16,500 27,317425 November 1992 42,020 24,900 82,600 67,1314
199329 Januari 1993 166,420 126,500 170,200 167,3794
167,379429 Januari 1993 166,420 126,500 170,200 167,379429 Januari 1993 166,420 126,500 170,200 167,3794
199423 Maret 1994 71,100 15,000 8,200 29,2018
97,0601625 Januari 1994 57,960 47,960 120,200 97,0601625 Januari 1994 57,960 47,960 120,200 97,06016
199513 Desember 1995 85,860 87,160 144,000 122,76756
122,7675613 Desember 1995 85,860 87,160 144,000 122,7675613 Desember 1995 85,860 87,160 144,000 122,76756
1996 18 April 1996 106,000 0,000 0,000 34,98 97,461402 September 1996 30,000 50,850 74,200 58,773427 Februari 1996 82,000 46,550 108,400 97,4614
199713 Desember 1997 124,000 18,400 64,000 82,1584
127,0947225 Januari 1997 89,000 78,380 64,000 72,7676819 Januari 1997 100,000 42,520 146,000 127,09472
199805 Maret 1998 289,000 10,880 31,000 115,41568
115,4156821 Februari 1998 122,000 59,080 80,000 93,1068826 Februari 1998 25,000 2,200 96,000 69,1932
199906 April 1999 119,000 52,320 36,000 63,97752
91,828215 April 1999 90,000 87,950 93,000 91,828220 Desember 1999 54,000 28,660 106,000 86,05576
200022 Januari 2000 179,000 64,990 122,000 138,75764
144,3223226 Januari 2000 50,000 118,670 90,400 78,0857222 Mei 2000 148,000 10,620 150,000 144,32232
200104 Desember 2001 88,510 80,930 30,500 51,45878
66,6742804 Desember 2001 88,510 80,930 30,500 51,4587806 Januari 2001 14,380 29,580 96,000 66,67428
200224 Februari 2002 64,940 34,050 8,000 27,728
62,059704 Januari 2002 39,320 47,110 21,000 27,98556
19 | P a g e
02 April 2002 52,530 44,800 68,000 62,0597
200318 Maret 2003 64,590 28,000 6,000 26,1267
102,701202 Februari 2003 25,170 80,000 4,700 14,165916 Februari 2003 117,520 25,000 99,400 102,7012
200417 Februari 2004 142,750 142,200 46,200 81,5175
81,517517 Februari 2004 142,570 142,200 46,200 81,458111 Juni 2004 3,560 3,360 78,100 50,81116
200504 Juni 2005 52,660 44,040 2,000 20,23124
42,245703 April 2005 51,410 56,210 14,100 27,9282630 Desember 2005 3,070 4,150 64,800 42,2457
200628 Januari 2006 198,000 135,000 156,500 169,421
169,42128 Januari 2006 198,000 135,000 156,500 169,42128 Januari 2006 198,000 135,000 156,500 169,421
200712 April 2007 162,000 100,000 76,000 105,244
105,24412 April 2007 162,000 100,000 76,000 105,24411 Juni 2007 0,000 47,000 78,400 51,3976
200821 Februari 2008 169,000 0,000 16,100 65,9774
70,695429 Desember 2008 54,000 173,000 60,000 62,08819 Februari 2008 20,000 88,000 96,100 70,6954
200902 Agustus 2009 216,000 88,000 75,400 122,2516
122,251614 Januari 2009 0,000 130,000 92,800 63,515225 Desember 2009 57,000 60,000 104,500 87,223
201015 Desember 2010 117,000 56,000 47,400 70,6776
122,882403 Desember 2010 37,000 125,000 82,000 68,69812 Nopember 2010 37,000 105,000 168,600 122,8824
Bagian yang dicetak tebal merupakan data curah hujan maksimal tiap tahun pada masing – masing 3 stasiun berbeda.
Contoh perhitungan
Faktor Pembobot di Stasiun Simongan
FP= Luasdaerah pengaruhLuas daerahtotal
¿1,7315,218
×100 %
¿33 %
Faktor Pembobot di Stasiun Karangroto
20 | P a g e
FP= Luasdaerah pengaruhLuas daerahtotal
¿0,1875,218
× 100 %
¿3,6 %
Faktor Pembobot di Stasiun Maritim (tanjung mas)
FP= Luasdaerah pengaruhLuas daerahtotal
¿3,3205,218
×100 %
¿63,4%
Hujan rata – rata DAS tahun 1991
Tanggal 19 Februari 1991 P=∑ Pi × FP
¿( (63,38× 33 % )+ (78,16 × 3,6 % )+ (88,8 ×63,40 % )) ¿80,02 mm
Tanggal 4 November 1991 P=∑ Pi × FP
¿( (56,19× 33 %)+( 83,41× 3,6 %)+( 0× 63,40 % )) ¿21,54 mm
Tanggal 2 Desember 1991 P=∑ Pi × FP
¿ ( (63,38 ×33 % )+(78,16 ×3,6 %)+(88,8 × 63,40 % )) ¿133,46 mm
Jadi, curah hujan harian maksimum DAS adalah 133,46 mm
21 | P a g e
Metode Aljabar
1n
× (S1+S2+S 3+…+Sn )
Tabel Perhitungan Aljabar
Tabel 2.5
Tahun
Tanggal
Curah hujan maksimum Curah hujan harian
rata - rata DAS
Curah hujan harian
maksimum DAS
Simongan
Karangroto
Maritim
1991
19 Februari 1991 63,380 78,160 88,800 76,780
79,6104 Nopember 1991 56,190 83,410 0,000 46,533
26 Desember 1991 41,090 9,140188,60
079,610
1992
25 Oktober 1992 44,600 59,400 16,500 40,167
49,8425 Oktober 1992 44,600 59,400 16,500 40,167
25 November 1992 42,020 24,900 82,600 49,840
1993
29 Januari 1993 166,420 126,500170,20
0154,373
154,3733333
29 Januari 1993 166,420 126,500170,20
0154,373
29 Januari 1993 166,420 126,500170,20
0154,373
1994
23 Maret 1994 71,100 15,000 8,200 31,433
25 Januari 1994 57,960 47,960120,20
075,373
25 Januari 1994 57,960 47,960120,20
075,373
1995
13 Desember 1995 85,860 87,160144,00
0105,673
105,673333313 Desember 1995 85,860 87,160
144,000
105,673
13 Desember 1995 85,860 87,160 144,00 105,673
22 | P a g e
0
1996
18 April 1996 106,000 0,000 0,000 35,333
78,98333333
02 September 1996
30,000 50,850 74,200 51,683
27 Februari 1996 82,000 46,550108,40
078,983
1997
13 Desember 1997 124,000 18,400 64,000 68,800
96,17333333
25 Januari 1997 89,000 78,380 64,000 77,127
19 Januari 1997 100,000 42,520146,00
096,173
1998
05 Maret 1998 289,000 10,880 31,000 110,293110,293333
321 Februari 1998 122,000 59,080 80,000 87,027
26 Februari 1998 25,000 2,200 96,000 41,067
1999
06 April 1999 119,000 52,320 36,000 69,107
90,31666667
15 April 1999 90,000 87,950 93,000 90,317
20 Desember 1999 54,000 28,660106,00
062,887
2000
22 Januari 2000 179,000 64,990122,00
0121,997
121,9966667
26 Januari 2000 50,000 118,670 90,400 86,357
22 Mei 2000 148,000 10,620150,00
0102,873
2001
04 Desember 2001 88,510 80,930 30,500 66,64766,6466666
704 Desember 2001 88,510 80,930 30,500 66,647
06 Januari 2001 14,380 29,580 96,000 46,653
2002
24 Februari 2002 64,940 34,050 8,000 35,663
55,1104 Januari 2002 39,320 47,110 21,000 35,810
02 April 2002 52,530 44,800 68,000 55,110
2003
18 Maret 2003 64,590 28,000 6,000 32,863
80,6402 Februari 2003 25,170 80,000 4,700 36,623
16 Februari 2003 117,520 25,000 99,400 80,640
23 | P a g e
2004
17 Februari 2004 142,750 142,200 46,200 110,383110,383333
317 Februari 2004 142,570 142,200 46,200 110,323
11 Juni 2004 3,560 3,360 78,100 28,340
2005
04 Juni 2005 52,660 44,040 2,000 32,90040,5733333
303 April 2005 51,410 56,210 14,100 40,573
30 Desember 2005 3,070 4,150 64,800 24,007
2006
28 Januari 2006 198,000 135,000156,50
0163,167
163,1666667
28 Januari 2006 198,000 135,000156,50
0163,167
28 Januari 2006 198,000 135,000156,50
0163,167
2007
12 April 2007 162,000 100,000 76,000 112,667112,666666
712 April 2007 162,000 100,000 76,000 112,667
11 Juni 2007 0,000 47,000 78,400 41,800
2008
21 Februari 2008 169,000 0,000 16,100 61,70095,6666666
729 Desember 2008 54,000 173,000 60,000 95,667
19 Februari 2008 20,000 88,000 96,100 68,033
2009
02 Agustus 2009 216,000 88,000 75,400 126,467
126,4666667
14 Januari 2009 0,000 130,000 92,800 74,267
25 Desember 2009 57,000 60,000104,50
073,833
2010
15 Desember 2010 117,000 56,000 47,400 73,467
103,5333333
03 Desember 2010 37,000 125,000 82,000 81,333
12 Nopember 2010 37,000 105,000168,60
0103,533
Contoh perhitungan :
Hujan rata – rata DAS tahun 2010 Tanggal 15 desember
24 | P a g e
P=1n∑i=1
n
Pi
¿ 13(117+56+47,4)
¿73,467 mm
Tanggal 03 desember
P=1n∑i=1
n
Pi
¿ 13(37+125+82)
¿81,33 mm
Tanggal 12 desember
P=1n∑i=1
n
Pi
¿ 13(37+105+168,6)
¿103,533 mm
Jadi, hujan maksimum pada tahun 2010 sebesar 103,53 mm
Perbandingan Hasil Curah Hujan Maksimum Harian
Tahun
Curah Hujan Maksimum Harian
Metode Aljabar
Metode Thiessen
1991 79,61 133,46114
1992 49,84 67,1314
1993 154,3733333 167,3794
1994 75,37333333 97,06016
1995 105,6733333 122,76756
1996 78,98333333 97,4614
1997 96,17333333 127,09472
1998 110,2933333 115,41568
25 | P a g e
1999 90,31666667 91,8282
2000 121,9966667 144,32232
2001 66,64666667 66,67428
2002 55,11 62,0597
2003 80,64 102,7012
2004 110,3833333 81,5175
2005 40,57333333 42,2457
2006 163,1666667 169,421
2007 112,6666667 105,244
2008 95,66666667 70,6954
2009 126,4666667 122,2516
2010 103,5333333 122,8824
BAB III
KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan Uji Konsistensi menggunakan metode Double Mass
Curve, serta perhitungan curah hujan rata-rata menggunakan metode Thiessen,
dapat disimpulkan bahwa DAS simongan dengan Stasiun karangroto, maritim,
memiliki data curah hujan yang konsisten dengan curah hujan maksimum selama
20 tahun terhitung dari tahun 1991 sampai 2010 terjadi pada 28 Januari 2006 .
26 | P a g e