Laporan Hidrologi Sangatta Rev

Agustus 2013

PEMERINTAH KABUPATEN KUTAI TIMUR

DINAS PEKERJAAN UMUM

KAWASAN PUSAT PERKANTORAN BUKIT PELANGI - SANGATTA

Perencanaan Pembangunan Saluran DrainaseKabupaten Kutai Timur

LAPORAN PERHITUNGAN

HIDROLOGI

Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase

KATA PENGANTAR

Berdasarkan surat perjanjian/kontrak Pekerjaan Perencanaan Pembangunan Drainasea Kabupaten Luwu Timur pada Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Kutai Timur yang dipercayakan kepada PT. BINTANG INTI REKATAMA, maka dengan ini telah disusun :

LAPORAN PERHITUNGAN HIDROLOGI

HYDROLOGI ANALISYS REPORT

Laporan ini berisikan : Pendahuluan, Data Curah Hujan dan Analisa Data Curah Hujan Demikian laporan ini dibuat untuk memenuhi ketentuan dalam kontrak tersebut di atas, segala saran dan koreksi untuk penyempurnaan pekerjaan ini selalu diharapkan. Semoga laporan ini dapat bermanfaat dikemudian hari.

Makassar, Agustus 2013 PT. Bintang Inti Rekatama

Drs. Yusuf Tangketau Direktur Utama

Laporan Perhitungan Hidrologi i


DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR ................................................................................................. i

DAFTAR ISI ............................................................................................................. ii

DAFTAR TABEL ................................................................................................ iv

DAFTAR GAMBAR ............................................................................................ v

BAB I PENDAHULUAN .............................................................................. I – 1

1.1 Analisa Hidrologi .......................................................................... I – 1

1.2 Analisa Data Hujan ........................................................................ I – 1

1.3 Lokasi Pekerjaan ........................................................................... I – 1

1.4 Data Yang Tersedia ....................................................................... I – 1

BAB II DATA CURAH HUJAN ...................................................................... II – 1

2.1 Umum ........................................................................................... II – 1

2.2 Curah Hujan Rancangan ................................................................ II – 1

2.2.1 Curah Hujan Maksimum Rata-rata Daerah ...................... II – 1

2.2.2 Cara Memilih Metode ...................................................... II – 3

2.3 Data Curah hujan Harian ............................................................... II – 4

BAB III ANALISA DATA CURAH HUJAN ......................................................... III – 1

3.1 Curah Hujan Rata-Rata .................................................................. III – 1

3.2 Curah Hujan Rancangan ................................................................ III – 2

Laporan Perhitungan Hidrologi ii


DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Jumlah Curah Hujan dan Hari Hujan ................................................ 2-3

Tabel 2.2 Luas Daerah Menurut Kecamatan ................................................... 2-4

Tabel 2.3 Jumlah dan Kepadatan Penduduk Kabupaten Kutai Timur ............. 2-5

Tabel 2.4 Pertumbuhan Sektor Kegiatan Ekonomi di Kabupaten Kutai Timur ................................................................................................

2-6

Tabel 3.1 Hujan Rerata Wilayah Kabupaten Kutai Timur ............................... 3-3

Tabel 3.2 Perhitungan Parameter Statistik Curah Hujan Maksimum Metode E. J. Gumbel .....................................................................................

3-5

Tabel 3.3 Perhitungan Curah Hujan Rancangan Metode EJ. Gumbel ............. 3-6

Tabel 3.4 Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (untuk Cs Positif) ............... 3-9

Tabel 3.5 Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (untuk Cs Negatif) ............. 3-10

Tabel 3.6 Perhitungan Parameter Statistik Curah Hujan Harian Maksimum Metode Log Pearson Type III ............................................................

3-11

Tabel 3.7 Hujan Rancangan Metode Log Pearson Type III .............................. 3-15

Tabel 3.8 Hasil Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi ................... 3-18

Tabel 3.9 Syarat Pengujian Agihan Data untuk Menggunakan Analisi Frekuensi ..........................................................................................

3-16

Tabel 3.10 Koefisien Pengaliran ......................................................................... 3-19

Tabel 3.11. Distribusi Hujan Jam-Jaman ...................................................... 3-20

Tabel 3.12 Distribusi Hujan Netto Jam-Jaman ................................................... 3-21

Laporan Perhitungan Hidrologi iii


DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Peta Kabupaten Kutai Timur .............................................................. I – 2

Laporan Perhitungan Hidrologi iv

Perhitungan Hidrologi

1.1 ANALISA HIDROLOGI

Maksud dan tujuan dari analisa hidrologi pada pekerjaan

Pembangunan Saluran Drainase

maksimum yang ada di lokasi rencana s

mengeringkan atau mengurangi daerah genangan yang sering terjadi pada setiap

musim hujan. Analisa hidrologi ini sangat penting artinya da

konstruksi untuk drainase

1.2 ANALISA DATA HUJAN

Analisa data hujan yang akan diaplikasikan di dalam studi

Pembangunan Saluran Drainase

representatif dimana dapat me

pengamatan curah hujan yaitu dari stasiun

2017. Untuk memprediksi debet air untuk keperluan desain konstruksi saluran

drainase juga akan digunakan data curah hujan maksimum yang berasal dari stasiun

tersebut.

1.3 LOKASI PEKERJAAN

Lokasi pekerjaan Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase

pemerintahan Kecamatan

1.4 DATA YANG TERSEDIA

Dalam pekerjaan Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase

hujan selama 17 tahun

PT. Kaltim Prima Coal


PENDAHULUAN

ANALISA HIDROLOGI

Maksud dan tujuan dari analisa hidrologi pada pekerjaan

Pembangunan Saluran Drainase adalah untuk menghitung potensi dari debet air

maksimum yang ada di lokasi rencana sistem drainase Kota


musim hujan. Analisa hidrologi ini sangat penting artinya dalam perencanaan desain

konstruksi untuk drainase Kota Sangatta.

ANALISA DATA HUJAN

Analisa data hujan yang akan diaplikasikan di dalam studi

Pembangunan Saluran Drainase adalah bersumber dari data curah hujan yang

f dimana dapat mewakili daerah studi, yaitu berasal

pengamatan curah hujan yaitu dari stasiun pos curah Sangatta

. Untuk memprediksi debet air untuk keperluan desain konstruksi saluran



pemerintahan Kecamatan Sangatta Utara dan Teluk Pandan

DATA YANG TERSEDIA


tahun dari 1997 sampai dengan 2012 dari stasiun

PT. Kaltim Prima Coal.

an Pembangunan Saluran Drainase

I - 1

BAB I

PENDAHULUAN

Maksud dan tujuan dari analisa hidrologi pada pekerjaan Perencanaan

adalah untuk menghitung potensi dari debet air

Kota Sangatta guna


lam perencanaan desain

Analisa data hujan yang akan diaplikasikan di dalam studi Perencanaan

h bersumber dari data curah hujan yang

wakili daerah studi, yaitu berasal dari stasiun

Sangatta dari tahun 1997 –

. Untuk memprediksi debet air untuk keperluan desain konstruksi saluran


Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase terletak diwilayah

Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase tersedia data curah

dari stasiun pos curah hujan



Gambar 1.2

Peta Kabupaten Kutai Timur

an Pembangunan Saluran Drainase

I - 2

Lokasi Pekerjaan


BAB II DATA CURAH HUJAN

2.1 UMUM

Data curah hujan sangat diperlukan dalm setiap analisa hidrologi, terutama untuk

menghitung laju aliran puncak baik secara rasional, empiris maupun model

matematis.hal tersebut disebabkan karena tidak adanya atau terbatasnya data

debit.

Analisa curah hujan rancangan ini dilakukan dengan maksud untuk menentukan

curah hujan harian maksimum yang dipakai untuk menghitung laju aliran puncak.

Perhitungan curah hujan harian maksimum yang biasa dipakai di Indonesia yaitu

metode Gumbel.

Dalam pekerjaan ini data curah hujan yang dipakai adalah data curah hujan harian,

setelah itu dicari curah hujan harian maksimum dari stasiun curah hujan yang

berpengaruh terhadap Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase.

2.2 ANALISA CURAH HUJAN RANCANGAN

2.2.1 Curah Hujan Maksimum Rata-rata Daerah

Curah hujan harian maksimum wilayah (rata-rata daerah) dihitung dengan

mengambil nilai rata-rata curah hujan harian maksimum pada tanggal dan

bulan serta tahun yang sama dari masing-masing stasiun yang digunakan.

Curah hujan rata-rata daerah ada tiga macam yaitu :

a. Cara Polygon Thiessen.

Cara ini diperoleh dengan membuat polygon yang memotong tegak

lurus pada tengah-tengah garis hubung dua pos penakar hujan. Dengan

demikian setiap pos penakar hujan Rn akan terletak pada suatu wilayah

polygon tertutup dengan luas An.

Dengan menghitung % luas setiap pos = An/A dimana A = luas daerah

pengaliran (daerah penampungan) dan memperbanyak dengan harga

curah hujan Rn, maka Rn x (An/A) ini menyatakan curah hujan berimbang.

Perhitungan Hidrologi II - 1


Curah hujan rata-rata diperoleh dengan cara menjumlahkan curah hujan

berimbang ini untuk semua luas yang terletak di dalam batas daerah

penampungan dan disekitarnya yang mempengaruhi daerah

penampungan, maka curah hujan rata-rata (R rata-rata) adalah :

R rata-rata = nn

n

1R

AA∑

b. Cara Isohit

Isohit adalah garis lengkung yang menunjukkan harga hujan yang sama.

Umumnya sebuah garis lengkung menunjukkan angka yang bulat.

Isohit ini diperoleh dengan cara interpolasi harga-harga curah hujan

yang tercatat pada pos penakar hujan lokal (Rnt).

Untuk perhitungan adalah sebagai berikut :

• Luas areal diantara dua buah isohit diukur dengan planimeter : An5 n

– 1

• Curah hujan rata-rata antara dua buah isohit :

nR n – 1, t

• Volume hujan pada isohit n :

nR n – 1, t x An, n - 1

• Volume seluruhnya :

∑n

0( nR n – 1, t x An, n – 1)

• Curah hujan rata-rata :

n

1n,At x 1,n,RR

nn

n

0ave

−−=∑

c. Cara Perhitungan Rata-Rata

Cara menghitung rata-rata aritmatis (arithmetic mean) adalah cara yang

paling sederhana.

Cara ini biasanya dipergunakan untuk daerah yang datar, dengan jumlah

pos curah hujan yang cukup banyak dan dengan anggapan bahwa curah



hujan di daerah tersebut bersifat uniform (uniform distribution), dengan

rumus sebagi berikut :

n.......RRRR

R n321ave

+++=

Dimana :

Rave = curah hujan rata-rata

R1....Rn = besarnya curah hujan pada masing-masing pos

n = banyaknya pos hujan

2.2.2 Cara Memilih Metode

Lepas dari kelebihan dan kelemahan ketiga metode yang tersebut diatas,

pemilihan metode mana yang cocok dipakai pada suatu DAS dapat

ditentukan dengan mempertimbangkan tiga faktor berikut:

1) Jaring-jaring pos penakar hujan dalam DAS

2) Luas DAS

3) Topografi DAS

1) Jaring-jaring pos penakar hujan

Jumlah Pos Penakar Hujan Cukup Metode Ishoyet, Thiessen atau rata-

rata aljabar dapat dipakai

Jumlah Pos Penakar Hujan

Terbatas

Metode rata-rata aljabar atau

thiessen

Pos Penakar Hujan Tunggal Metode hujan t

2) Luas Das

DAS besar (> 5000 km2) Metode Ishoyet

DAS Sedang (500 – 5000 km2) Metode Thiessen

DAS kecil (< 500 km2) Metode rata-rata Aljabar



3) Topografi

Pegunungan Metode Ishoyet

Dataran Metode Thiessen

Berbukit Dan Tidak Beraturan Metode rata-rata Aljabar

Untuk pekerjaan Perencanaan Pembangunan Saluran Drainase Kota

Sangatta sesuai faktor-faktor persyaratan di atas dipilih curah hujan rata-

rata daerah yaitu Cara Perhitungan Rata-Rata

2.3 DATA CURAH HUJAN HARIAN

Data curah hujan harian dari stasiun pos curah hujan sangatta dari tahun 1997

sampai dengan 2012 :



Hujan HarianStasiun SangattaTahun : 1997 (Satuan : mm

Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - 3 1 2 - - - - 2 -2 - - 4 - - 4 - - - 4 - -3 5 - - 1 - 1 - - 5 - - -4 - - - - - - 3 - - 5 3 105 - - - 2 3 - 1 - 1 - - -6 7 - - - 2 - - - 4 - 7 -7 15 4 - - - 2 - - - - - 138 19 - - - - - 3 - - - - -9 25 - - 1 7 - 10 2 - - 12 -10 - - - - 3 - 2 - - - 1 -11 - - - - - - 1 - 5 4 2 1612 - - - 9 - 67 - - 6 - - -13 - - - 5 - 4 - - 1 - 1 2514 7 - - 3 8 3 3 1 - - 4 -15 - - - 2 6 - 14 - - - - -16 - - - 1 5 1 5 - - - 6 -17 - 8 - - 1 3 10 - - - 4 1118 - 12 - - - 1 7 - - 3 - -19 - 21 - - - - 8 - 10 - - -20 - 16 - 4 - 1 4 5 13 - - 2021 - - - - 5 11 2 - 4 - 8 122 19 - - - 3 9 - - - 5 5 -23 - - - - 2 6 - - - - 7 324 21 - - 3 1 8 - - - 3 4 -25 20 1 - - - - - - - 9 - -26 - - - - 1 - - - - 5 12 527 - - - 4 - - 3 - 2 2 7 -28 - - - 3 - 10 7 - - - - 229 - - - - 14 9 - - - 4 -30 - 2 - - 9 5 - - 10 - -31 - 1 - - - - -

Bulanan 138 62 7 41 48 156 97 8 51 50 89 1061/2 bln I 78 4 4 26 30 83 37 3 22 13 32 641/2 bln II 60 58 3 15 18 73 60 5 29 37 57 42

Maks. 25 21 4 9 8 67 14 5 13 10 12 25Hari Hujan 9 6 3 13 14 18 18 3 10 10 17 10Tahunan 853 mm Thn Maks. 67 mm Jml hari setahun (>= 1mm) 131 hari




Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - - 6 - - - - - - -2 - - - - - 12 - - - - - 423 15 - 15 15 5 - - - - - 4 54 - 5 - - - - - - - 5 - -5 - - - - 22 14 15 - - - 39 326 - - 6 - - - - - - - - -7 7 - - 10 - - - - - - - 158 - 11 - - 15 - - - - - 21 -9 - - - - - 10 5 4 - 12 - 1310 - - 3 - 20 5 - - - 16 - -11 5 10 1 10 - - - - - 14 36 2012 - - - - - 21 - - - - 18 -13 - 3 - - - - - - - 7 - 1314 - - 5 6 8 4 - - - - - -15 2 - - - - - - - - - 24 3216 - 4 - 1 5 13 - - - 20 12 3617 - - 8 - - 2 - - - - 6 -18 - - - - 7 - 6 2 - 5 3 1019 4 7 - - - - - - 21 12 16 -20 - - - 8 5 16 - - - - - 5321 4 22 10 - 15 6 - - - - 47 -22 - - - - - - - - - 3 - 1223 - - - - 21 5 - - - 14 12 324 - - 11 6 - - - 7 - - - -25 5 - - - - - - - - - 17 -26 - 3 - - 5 3 - - 10 15 - -27 - - - - - - 4 - 5 - - 1128 - - - 10 7 - - - - - 14 -29 3 - - - - - - - - - -30 - 3 - - 22 - - 3 2 - 1931 - - - 5 - - -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 2 1 - - 4 - - - 3 - - 12 - 5 9 - - 12 10 - - - - -3 - 7 5 15 6 - 10 - 7 - - 24 - 15 2 - - - 6 - 5 12 20 45 3 - - - 20 13 4 - - 14 2 -6 8 - - - - - - - - 3 - -7 - - - 9 - - 3 - - - - -8 15 20 - - 17 - - - - - - 79 - - - - - - - - - - - 110 - 1 - 8 18 10 - - - 6 3 511 11 4 6 11 - 4 - 11 - - - 312 - - - - - - 4 - 6 - - 1113 - - - - - - - - - 12 - 514 - 7 - 6 7 2 - - - - - 1015 8 - 7 - - - 12 8 - - 4 -16 - - - 3 5 - - - 2 11 - -17 - - 1 - - 3 3 - - 15 - -18 - - - - - 12 - - - - 2 -19 4 - - - 2 - - 4 - 8 2 -20 - - 5 8 - - - - 10 9 3 321 5 - 7 - 21 16 4 5 2 5 - 822 12 - 8 - - - - 12 - - - 223 - 4 - - - - - - - 7 - 224 - 15 - 5 15 - - - - 15 7 325 - - 1 - - 2 2 - - 4 4 -26 - - 9 - 20 - - - 3 - - -27 - - - - - 5 - - 8 1 - -28 - - - 2 3 - 7 - - - - 229 - - - - 7 - - - 2 - 430 11 4 - 7 - 6 11 - 9 - -31 - 7 - 8 - - 5






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - 3 - 1 - 1 - - 1 - - -2 - 2 - - - - - - 1 - - -3 - 1 - - - - - - - - - -4 - - - 2 - - - 2 - - - -5 2 - - - - - - - - - 5 26 - - - - - 9 - - 3 - - -7 - - 4 - - - - - - - - -8 4 10 - - 5 - - - - - - -9 - - - - - - 10 - - - 5 310 - - - - 6 2 - - - - - -11 - - - - - - - - - - - -12 - - 3 - - - - - - - - 413 1 15 - - - 4 1 2 - - - -14 - - - - - - - - - 7 1 -15 - - - - - - - - - - - -16 - 1 - 7 - - 1 - - - - 217 1 - 4 - - 3 2 7 - - - -18 - 2 - 5 - - - - - 3 4 -19 - 3 2 - - - - - - - - -20 - - - - 6 1 1 2 - - 5 121 - - - - - - - - - - - -22 - - - 15 - - - - - - - -23 1 - - - 7 - - - 5 - - -24 1 4 1 - - 2 - 3 - - - 225 - - 1 - - - - - - 9 - 126 - 6 - - - - - - 4 - - -27 - - 2 - 2 1 5 - - - - -28 - - - - 1 - - 3 - - - -29 2 - 1 - - - - - 1 - -30 1 - 1 1 2 5 - 1 - - -31 - 11 - - - - -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - - 6 - 7 - - - - -2 - - - - - 13 - - - - 51 63 18 - 15 17 6 - - 3 - - 11 734 - 7 - - - - 43 26 53 38 - -5 - - - - 22 15 - - - - 28 196 - - 7 - - - 21 - 17 16 - -7 9 - - 10 - - - 11 11 11 32 388 - 11 - - 16 - - - - 19 - -9 - - - - - 11 11 - - - - -10 - - 4 9 20 5 6 - 21 15 - 2811 5 11 3 12 - - 13 9 - 50 - 4712 - - - - - 22 - - - - 17 713 - 3 - - - - - - 17 - - 6914 - - 7 6 8 6 - 12 - 31 26 -15 4 - - - - - - - 6 20 - 5916 - 5 - 3 6 15 5 - - - 11 -17 - - - - - 4 - 44 - 23 25 1318 - - 8 - 7 - - - - - - 2319 5 7 - - - - 5 66 15 34 - -20 - - - 9 5 16 - - - 14 - 1621 4 22 11 - 16 6 6 - 11 - 30 5422 - - - - - - - - - 30 - -23 - - - - 22 6 4 20 - - 42 -24 - - 12 6 - - 16 - 18 16 - 1125 - - - - - - - 4 - - 17 -26 6 5 2 - 7 5 - - - 33 13 1527 - - - - - - - 15 22 - - 728 - - 2 12 8 - 15 - - 26 - -29 3 - - - - - - - - 29 -30 - 4 - - 23 - 29 - - 26 2031 2 - - 4 - - -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 11 - 16 3 - - 10 - - - - -2 - 9 - 36 - - 7 - - - - -3 - - - - 6 5 17 - - - - -4 - - 8 - - - 12 - - - - -5 6 - - - - - 5 - - - - -6 - 12 - 16 1 - - - - - - -7 - - - - - - 9 - - - - -8 - - 5 - 10 - 5 - - - - -9 - 5 - - 8 - 3 - - - - -10 17 - 10 - - - - - - - - -11 - - - 30 - - 9 - - - - -12 - - 3 - - - 12 - - - - -13 3 17 7 - 7 - - - - - - -14 - - - 8 3 - - - - - - -15 - - - - 10 - - - - - - -16 - 3 - - 14 16 - - - - - -17 11 - - - - - - - - - - -18 - - - - 8 - - - - - - -19 - - 12 4 - - - - - - - -20 3 13 13 - - - - - - - - -21 4 - - - - - - - - - - -22 - - - 5 23 - - - - - - -23 - 24 2 - 4 - - - - - - -24 8 - 7 - 6 - - - 25 - - -25 - - - - - - - - - - - -26 - - - - - - - - - - - -27 - - - - - - - 24 - - - -28 19 8 9 - - - - - 7 - - -29 11 - - - - - - - - - -30 - - - - - - - - 0 0 031 - - - - - - -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - - 12 6 - - 11 - 25 -2 - - - - 9 - - - - 19 - -3 - - - - 7 - 7 - - - - 264 - - - - 5 - - 8 14 - - -5 - - - - - 8 - 7 - 4 20 -6 - - - - - 10 8 - - - - 57 - - - - - 12 - - - - - -8 - - - - 2 - - - 21 - 22 -9 - - - - - - 8 8 - 20 - -10 - - - - 8 8 - - - - - -11 - - - - 4 - - 8 15 - 14 1312 - - - - - - - - - 12 - -13 - - - - - - 8 - - - - -14 - - - - - - - 18 7 - 8 715 - - - - - 20 - - - 6 - -16 - - - - 9 25 10 - - - - -17 - - - - - - - - 6 4 9 -18 - - - - - - - 8 - - - 1219 - - - - - - - - - - - -20 - - - - 9 8 - - 8 9 - -21 - - - - - - 12 - - - 12 1422 - - - - - - - - - - - -23 - - - 7 - 8 - - 15 20 - -24 - - - - - - 8 - - - - -25 - - - - - - - - - - 17 -26 - - - - 8 - - - 19 - - -27 - - - 5 - 21 - 2 - 14 - 2528 - 0 - - - - 8 - - - - -29 - - - - - - - 13 - 20 -30 0 0 6 - - - - - - - -31 - - - - - 10 11






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - 4 21 - - 59 - - 29 122 - 39 17 3 2 - - 1 - - 36 -3 - 22 2 19 - - - 1 - 25 - 164 - 5 1 6 3 - - 40 - 30 - -5 - 7 63 8 - - 45 - - - - 96 - 24 11 13 13 - - - - 10 37 147 - 2 36 8 - - - - - - - 78 - 14 1 - 23 - - - - 9 20 59 - - 7 - 4 - - - 1 12 - 110 - 11 - - - - 14 2 - 6 - -11 - - 1 4 20 16 - - - 7 - -12 - - - 2 15 - - 1 - - 34 -13 - - 11 7 17 - - - 10 - 9 -14 - 5 - 8 1 - - - - 3 15 -15 - 6 1 23 - - 37 18 - - - -16 - 3 1 10 6 60 - - 5 - 71 1317 - 1 9 1 4 10 - - 62 - 4 1518 - - 1 7 - - 11 6 10 1 - 1419 - 16 3 1 - - - 7 - - - -20 - 3 - 39 7 - 20 18 - - - 5021 - - - - 64 - - - 6 - - -22 - 1 1 3 3 - - - - - - -23 - 1 1 - 20 - - - - - - -24 - 2 - 2 - - 2 2 3 - - -25 - - 1 - 7 70 - 20 1 2 - -26 2 35 11 8 2 - - 2 - 9 - 327 38 - 23 - - - 5 - - - - -28 - - 38 - 4 - 2 6 - 6 32 -29 - 1 39 1 80 22 - - - - -30 40 - - - - - - - 19 28 931 - 4 - 1 - 2 -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - 9 18 - 50 - - 45 - 28 9 1132 - - - 45 14 - - 13 - 2 1 963 - - - 15 - - - - 12 24 - 44 - - 16 - - 62 - - - - - 265 - 70 - 35 - 12 - - 2 - 49 536 - - - - 23 15 - - - 26 7 67 - - 30 98 - 19 - - 46 - 4 1618 - 26 - - 3 3 23 - 23 2 - 369 - - - - 26 62 12 9 30 - - -10 - 8 45 55 65 - 26 - 26 - 5 -11 - 14 40 30 31 12 24 - 64 22 - -12 - - - 25 - 25 52 - 46 33 21 4613 - - - - - 2 31 6 11 21 - -14 28 16 64 - - - - - 99 - 121 715 - - - - 12 - - - 46 - 81 6016 - - - - - - 2 - - 22 26 4117 - 22 17 - - - - - - 11 - -18 20 - - - - - 3 - 21 - 32 3019 - - 20 - - - - - - - 20 4120 11 55 - - 3 - - - 11 - 32 2121 - 18 5 - - - - - - - 21 222 - - 1 - - 12 - - - 22 - 2823 - - 22 - - - - 3 - 34 30 -24 - 45 - - - 14 - - 6 17 18 -25 - - - - - - 6 - 9 - - -26 - 21 65 - 15 - 24 - 27 - - -27 - - - - - 9 13 - 2 9 6 328 - - - - - - - - - - 2 -29 - 62 35 - - - - - - - - 430 - - - - - - - - 12 - 2331 - 35 - 32 - 17 8






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - 3 15 - 14 - - 45 - 28 8 -2 - - - 30 50 - - - - 2 1 53 10 - - 15 - - - 15 12 24 - 44 11 - 10 - - 62 - - - - - -5 - 15 - 35 - 12 - - 2 - - 206 7 - - - 23 25 - - - 26 7 67 1 - 30 40 - 19 - - 46 - 4 558 - 26 - - 3 3 20 9 23 2 - 369 5 - - - 26 62 12 - 30 - - -10 - 8 45 55 65 - 7 - 26 - 5 -11 3 14 25 25 31 - 24 - 11 22 - -12 - - - 20 - 25 52 - - 33 21 -13 - - - - - 2 31 6 11 21 - -14 28 16 - 56 - 15 - - 39 - 15 715 - - - 33 - - - - 46 - - 1816 - - - - - - - - - 22 26 -17 - 22 17 - 15 - - - - 11 - -18 21 - - 10 - - 3 - 21 - 32 3019 - - 20 - - - - - - - 20 -20 7 11 - - 3 - - - 11 - 32 2121 7 18 5 28 - - 7 - - - 21 222 11 - 1 - - 112 - - - 22 - 2823 18 - 9 - - - 30 3 - 34 28 -24 - 35 - 69 55 14 - - 6 17 18 -25 - - - 50 75 - 6 - 9 - - -26 40 11 42 11 11 - 24 - 27 - - -27 30 - - - - 9 13 - 2 9 6 328 - 5 - 7 - - - 50 - - 2 -29 - 35 - 7 - - 44 8 - - 430 4 - - - - - 10 - 12 - -31 - 35 - 32 - 17 8






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - 18 - - - - 45 - 28 9 -2 - 5 - 22 14 - - 13 - 12 1 -3 - - - 15 - - - - 12 24 - 44 - - 16 - - 55 9 - - - - 265 - - - 5 - 10 - - 12 - 36 -6 29 - - - 23 25 - - - 20 7 67 35 - 30 - - 20 - - 46 - 9 -8 44 12 - - 3 7 23 - - 2 - 219 - - - - 26 63 12 15 30 - - -10 11 8 35 12 65 - 26 - 26 - 5 -11 - 14 35 30 31 12 24 - 5 22 - -12 - - - 25 - 21 52 7 - 33 21 -13 - - - - - 1 31 - 11 21 - -14 15 16 64 - - - - - 30 - 10 715 - - - - 12 - - - 15 - 40 3516 - - - - - - 2 - - 22 26 -17 - 22 17 15 - - - - - 11 - -18 20 - - 21 - - 3 - 21 - - 3019 - - 20 - - - - 1 - - 20 -20 11 - - - 38 - - 5 11 9 - 2121 - 18 5 - - - - - 37 - 21 -22 - - 1 120 - 12 - - 44 22 - 2823 25 - 22 38 9 - - 35 - 19 28 -24 - 10 - - 11 10 - 60 6 17 18 725 - - 17 - - - 6 - 9 - - -26 11 21 - 1 15 - 21 - - - - -27 17 - - 11 - 9 13 - 29 9 6 -28 5 5 - 17 69 - - 55 14 - - -29 - 35 - 45 - - 11 1 - - 430 - - - 35 - - 7 - 12 - 2331 - - - 40 - 11 -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - - - - - - - 1 - -2 1 50 - 5 - 50 - 15 - - - 453 - 40 - - 11 35 15 25 - - - 194 - 11 - - - - - 30 37 - 33 175 - - 3 2 66 - - 11 40 - - -6 2 - 35 - - 22 16 - - - 7 27 - - 66 - - 10 38 - 15 - - -8 - - 4 - - 7 44 17 - 1 - -9 11 - - - 50 - - 25 - 91 - -10 7 - - 120 44 - 10 9 9 10 5 -11 - 15 - - 17 2 - - 11 33 - -12 - - 15 - - - - - - - - -13 - - 7 11 - - - - 1 - - 414 11 - - 15 - 4 1 2 3 - 12 4115 - - - 50 7 - - - - 28 8 12316 - - - - - - - - - - - -17 - 1 4 7 - - 1 - 2 - - 10018 1 - 8 - - 3 2 27 - - - 8119 55 2 - 25 - - - 33 - 17 45 5020 23 7 2 - - - - - - - 44 -21 - 34 - - 66 1 1 2 - - 11 122 - 44 - - - 60 - - - 1 - -23 - - - 15 - 88 - - 17 - - -24 - - - - 37 - - - 5 - - -25 10 4 10 - - 2 15 7 - 45 - 526 - - 10 - - - 25 - - 36 - 127 4 6 - - - - - - 40 - - -28 5 - 2 - 9 1 33 - 11 - 36 -29 - - - 1 130 11 3 - - - -30 - - 1 - 35 - - 1 20 - -31 - - - - - - -






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 44 15 - - 50 15 - 5 - 1 20 -2 - - 18 50 14 - - 13 - 2 - -3 - - - 15 - - - - 12 - - 44 5 - 16 - - 62 - - - - - -5 3 - - 35 - 12 - - 2 - - 116 - - - - 23 15 - - - 26 7 -7 - - 30 101 - 19 - - - - 4 -8 - 11 - - 3 3 18 - 23 2 - 59 15 15 - - 26 62 12 9 11 - - -10 - 8 45 55 65 - 50 - - - 5 -11 - 7 40 30 31 12 24 - 5 22 - -12 - - - - - 25 52 - - - 21 -13 - - - - - 2 31 6 11 21 - -14 50 16 64 - - - - - - - 25 1515 - - - - 12 - - - 46 - - -16 - - - - - - - - - 22 26 -17 - 7 17 - - - - - - 11 - -18 20 - - - - - 9 - 21 - 11 3019 - - 20 - - - - - - - 20 -20 5 9 - - 33 - - - 11 - - 2121 - 18 5 - - - - - - - 21 222 - - 1 7 - 12 - - - 22 - 2823 - - 22 11 - - - 3 - - - -24 - - - - 33 14 - - 6 17 18 -25 - - - - - - 6 - 9 - - -26 11 1 - 41 15 - 24 - 27 - - -27 40 11 - 25 - 9 13 111 2 9 6 528 - 35 - 50 - - - 50 - - 2 -29 - 50 35 - 9 - - - - - - 430 - - - - - - - - 12 - 2331 - - - 20 - - 8






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - 17 - - - 1 - - - 13 35 132 12 12 - 22 - - - - - 11 3 33 3 - 13 - - - - - - - 23 464 13 - - - - - - - - - 3 35 - - - 11 - - - - - - 1 16 - - - 30 - - - 6 - - 36 -7 - - - - - - - - - 40 - -8 - - - - 3 - - 13 12 - - 139 26 - 2 - - 2 - - - - - -10 3 - 38 - 2 - - - 2 - - -11 9 - - - - - - - - - - -12 6 4 - 2 - - - - - - - 413 3 17 - 12 22 - - - 22 - - 414 3 - 18 21 2 - - - - 3 - 4515 - 3 2 41 - - 2 - - 13 13 -16 - - - - - - 3 - - - 3 -17 - - - 16 - - 21 - - - - -18 - - - 25 40 2 2 - 23 - - -19 - - - - 12 1 - - - - - -20 - - - - - - - - - - - 321 - 15 42 - - - - - 2 - - 2622 - 6 - - - - - - - - 12 4223 - - - - - 3 70 3 - - - 3124 - - 8 - - - 3 - - - - 1225 20 - 38 - - - - - - - 3 -26 - - - - 18 - 10 34 13 1 - -27 - - - - 21 - - 3 33 3 - -28 1 - 29 - - - - 12 3 31 - -29 2 - - 3 3 - - - - - 330 14 16 - 47 - 22 - - - 2 231 - 1 - - - 15 13






Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 - - - - - - - - - - - -2 - - - - - - - - - - 25 503 - - - - - - - - - - - -4 - - - - - - - - - - - -5 - - - - - - - 5 - - - 206 - - - - - - - - - - 10 107 - - - - - - - - - - - -8 - - - - - - - - - 10 - -9 - - - - - - - - - - - -10 - - - - - - - - - - - -11 - - - - - - - - - - - 512 - - - - - - - - - - - -13 - - - - - - - - - - - -14 - - - - - - - - - 15 - -15 - - - - - - - - - - 10 1516 - - - - - - - - - - 5 -17 - - - - - - - - - - - -18 - - - - - - - - - - - 519 - - - - - - - - - 15 - -20 - - - - - - - - 10 10 10 -21 - - - - - - - - - - - -22 - - - - - - - - - - - 2023 - - - - - - - - - - - 2524 - - - - - - - - - - - -25 - - - - - - - - - - - -26 - - - - - - - - - - 15 1527 - - - - - - - - - - - -28 - - - - - - - - - - 25 2529 - - - - - 0 - - - - -30 - - - - - - - 25 - - 3531 - - - - - 5 -


Maks. 0 0 0 0 0 0 0 5 25 15 25 50Hari Hujan 0 0 0 0 0 0 0 1 2 5 7 11




Tanggal Januari Pebruari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nop. Des.1 35 - - - - 25 - - - - - -2 20 20 - 25 30 20 30 - - - - -3 - - - - - - 40 - - - - -4 40 - 15 - 35 - - - - - - -5 55 55 - - - - - - - - - -6 - - - - 15 40 10 - - - - -7 - - - - - - - - - - - -8 - - 10 60 - 65 35 - - - - -9 - - - - - - - - - - - -10 23 23 - - 25 - - - - - - -11 - - - - 80 - - - - - - -12 - - - 20 - - 40 - - - - -13 40 40 - 15 - - 25 - - - - -14 45 25 - - 50 - - - - - - -15 - - - - - - - - - - - -16 - - - - - 25 - - - - - -17 50 50 50 - 30 - - - - - - -18 - - - 30 - 15 65 - - - - -19 - - - - 20 60 - - - - - -20 25 25 35 15 40 - - - - - - -21 30 30 - - - - - - - - - -22 - - 20 - - 80 25 - - - - -23 - - 15 20 - - 30 - - - - -24 - - - 25 25 - - - - - - -25 15 15 15 - 20 - 15 - - - - -26 - - - - 25 - 25 - - - - -27 20 20 - - - - - - - - - -28 70 45 - - 50 15 - - - - - -29 - 25 - - - 40 - - - - -30 45 - 70 60 60 - - - - - -31 - - 35 - - - -





3.1. Curah Hujan Rata-Rata

Dalam menganalisa data curah hujan, distribusi curah hujan yan dipergunakan

adalah distribusi rata

berikut :

1. Jumlah stasiun hujan yang mewakili

2. Luas DAS masing-masing saluran drainase

Curah hujan rencana maksimum dengan periode ulang tertentu dapat

ditentukan dengan cara menganalisa data curah hujan harian maksimum. Curah

hujan rencana tersebut dipergunakan untuk menentu

periode ulang tertentu yang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Perhitungan

curah hujan dengan menggunakan metode ratarata aljabar dapat dilihat pada

Tabel 3.1 sebagai berikut :

Tabel


ANALISA DATA CURAH HUJAN

Rata


adalah distribusi rata-rata aljabar dengan mempertimbangkan hal

1. Jumlah stasiun hujan yang mewakili hanya satu buah stasiun

masing saluran drainase



hujan rencana tersebut dipergunakan untuk menentukan debit rencana dengan



1 sebagai berikut :

Tabel 3.1. Hujan Rerata Wilayah Kota Sangatta

Kejadian Hujan Harian

Maksimum

Tahun (mm)

1997 67

1998 53

1999 21

2000 21

2001 15

2002 36

2003 26

2004 80

2005 161

2006 112

2007 120

2008 130

2009 111

2010 70

2011 50

2012 80

Sumber : Hasil Perhitungan Konsultan


III - 1

BAB III

DATA CURAH HUJAN


rata aljabar dengan mempertimbangkan hal-hal sebagai

hanya satu buah stasiun



kan debit rencana dengan



Sangatta


3.2. Curah Hujan Rancangan

Curah hujan rancangan adalah hujan terbesar tahunan dengan suatu

kemungkinan yang tertentu, atau hujan dengan suatu kemungkinan periode

ulang tertentu.

Curah hujan rancangan adalah curah hujan terbesar tahunan dengan suatu

peluang tertentu yang mungkin terjadi di su

tertentu. Dalam perencanaan ini curah hujan rancangan dihitung dengan

menggunakan metode E.J. Gumbel Type I dan Log Pearson Type III.

1. Metode E.J. Gumbel Type I

Distribusi Gumbel Type I atau disebut juga dengan distribusi eks

(ekstreme type I distribution)

maksimum. Distribusi Gumbel Type I mempunyai koefisien kemencengan

(Coefficient of Skewness)

Metode Gumbel Type I

a. Persamaan distribusi empiris, dengan persamaan sebagai berikut :

dengan :

XT = besarnya curah hujan rancangan untuk periode ulang tertentu.

X = harga rerata dari data

= ∑=

n

1i

iXn

1

Sn = standart deviasi

=

(n

Xn

1i

i

−

∑−

k = faktor frekuensi yang merupakan fungsi dari periode ulang (return

periode) dan tipe distribusi frekuensi.

Untuk menghitung faktor frekuensi E.J. Gumbel Type I mengambil harga :

n

nT

S

YYk

−=

dengan :

YT = reduced variate sebagai fungsi periode ulang.

= [ lnln −−

Yn = reduced


Curah Hujan Rancangan

n rancangan adalah hujan terbesar tahunan dengan suatu



peluang tertentu yang mungkin terjadi di suatu daerah pada periode ulang



Metode E.J. Gumbel Type I

Distribusi Gumbel Type I atau disebut juga dengan distribusi eks

(ekstreme type I distribution) umumnya digunakan untuk analisis data


(Coefficient of Skewness) CS = 1,139. (Soewarno, 1995:123).

Metode Gumbel Type I bisa dinyatakan dengan 2 pendekatan persamaan :

Persamaan distribusi empiris, dengan persamaan sebagai berikut :

nT k.SXX +=

besarnya curah hujan rancangan untuk periode ulang tertentu.

harga rerata dari data

= standart deviasi

)1

X2

i

−

−

= faktor frekuensi yang merupakan fungsi dari periode ulang (return

periode) dan tipe distribusi frekuensi.


reduced variate sebagai fungsi periode ulang.

( ){ }]/Tr1Trln −

reduced mean yang tergantung dari besarnya/ banyaknya data n.


III - 2

n rancangan adalah hujan terbesar tahunan dengan suatu



atu daerah pada periode ulang



Distribusi Gumbel Type I atau disebut juga dengan distribusi ekstrem tipe I

umumnya digunakan untuk analisis data


(Soewarno, 1995:123).

pendekatan persamaan :

Persamaan distribusi empiris, dengan persamaan sebagai berikut :

besarnya curah hujan rancangan untuk periode ulang tertentu.

= faktor frekuensi yang merupakan fungsi dari periode ulang (return


reduced variate sebagai fungsi periode ulang.

mean yang tergantung dari besarnya/ banyaknya data n.


Sn = reduced standart deviation yang tergantung dari besarnya/

banyaknya data n.

Dengan mensub

(n

XT Y.

S

SXX +=

jika :

n

X

S

S

a

1= , dan

maka persamaan tersebut menjadi :

TT .Ya

1bX +=

Hasil perhitungan Curah Hujan Rancangan Metode E.J. Gumbel Type I

adalah sebagai berikut


reduced standart deviation yang tergantung dari besarnya/

banyaknya data n.

Dengan mensubstitusikan persamaan di atas diperoleh :

)nT YY −

n

n

X .YS

SXb −=

maka persamaan tersebut menjadi :


agai berikut:


III - 3

reduced standart deviation yang tergantung dari besarnya/

stitusikan persamaan di atas diperoleh :



Tabel 3.2

Curah Hujan Harian Maksimum

Data

No. Curah Hujan

(mm)

1 67

2 53

3 21

4 21

5 15

6 36

7 26

8 80

9 161

10 112

11 120

12 130

13 111

14 70

15 50

16 80

Jumlah

X rerata

Maximum

Minimum

Stadard Deviasi

Koef. Skewness

Koef. Kurtosis Sumber : Perhitungan Konsultan

Perhitungan curah hujan rancangan dicari

Xt = b + 1/a . Yt


Tabel 3.2. Perhitungan Parameter Statistik

Curah Hujan Harian Maksimum Metode E.J. Gumbel

Data Curah Hujan

Curah Hujan diurutkan [ X - Xrt ]

(mm) ( mm )

67 15 -57.06

53 21 -51.06

21 21 -51.06

21 26 -46.06

15 36 -36.06

36 50 -22.06

26 53 -19.06

80 67 -5.06

161 70 -2.06

112 80 7.94

120 80 7.94

130 111 38.94

111 112 39.94

70 120 47.94

50 130 57.94

80 161 88.94

1153.000 0.000

72.063 0.000

161.000 88.938

15.000 -57.063

44.403 44.403

0.450 0.450

-0.768 -0.768

Perhitungan curah hujan rancangan dicari dengan rumus :

Xt = b + 1/a . Yt


III - 4

Metode E.J. Gumbel

[ X - Xrt ] 2

3256.13

2607.38

2607.38

2121.75

1300.50

486.75

363.38

25.63

4.25

63.00

63.00

1516.13

1595.00

2298.00

3356.75

7909.88

0.000 29574.938

0.000 1848.434

88.938 7909.879

57.063 4.254

44.403 2001.002

0.450 1.904

0.768 5.060

rumus :


Tabel 3.3

NO

PERIODE

ULANG ( T )

( tahun )

1 1.0101

2

3

4

5

6

7

8

10 Sumber : Perhitungan Konsultan

Analisis Frekwensi Curah Hujan Rancangan

2. Metode Log Pearson Type III

Distribusi Log Pearson Type III banyak digunak

terutama dalam analisis data maksimum (banjir) dan minimum (debit

minimum) dengan nilai ekstrem. (Soewarno, 1995:141)


Tabel 3.3. Perhitungan Curah Hujan Rancangan

Metode EJ. Gumbel

PERIODE

ULANG ( T ) REDUCED VARIATE

HARGA EKSTRAPOLASI,

( tahun ) ( Yt ) ( mm )

1.0101 -1.5272

2 0.3665

5 1.4999

10 2.2504

20 2.9702

25 3.1985

50 3.9019

100 4.6001

1000 6.9073 Sumber : Perhitungan Konsultan

Gambar 3.1


Metode E.J. Gumbel Type I

Metode Log Pearson Type III

Distribusi Log Pearson Type III banyak digunakan dalam analisis hidrologi,




III - 5

Perhitungan Curah Hujan Rancangan

HARGA EKSTRAPOLASI,

(Xt)

( mm )

-12

65

111

142

171

181

209

238

331

an dalam analisis hidrologi,




Metode ini sering

fleksibel dan dapat dipakai untuk semua

besarnya harga parameter statistiknya (Cs atau Ck) tidak ada ketentuan

(Sri Harto, 1993: 252).

Parameter-parameter

Type III adalah : (CD. Soemarto, 1987:243)

- Harga rata

- Standart deviasi.

- Koefisien kemencengan.

Distribusi frekuensi komulatif akan tergambar sebagai garis lurus pada kertas

log-normal jika koefisien asimetri Cs = 0.

Prosedur untuk menentukan kurva distribusi Log Pearson Type III, adalah :

a. Mengubah data debit ban

………., Xn

b. Menghitung nilai rata

logXlog∑=

dimana :

n = jumlah data.

c. Menghitung

berikut :

XlogS =

d. Menghitung nilai koefisien kemencengan, dengan rumus sebagai berikut :

( )1n

nCS

−= ∑

e. Menghitung logaritma debit dengan waktu balik yang dikehendaki

dengan rumus sebagai berikut :

XlogXlog =

Harga-harga G

peluang atau periode tertentu sesuai dengan nilai CS nya.

f. Mencari anti log X untuk mendapatkan debit banjir dengan waktu balik

yang dikehendaki.


sering dipakai dengan pertimbangan bahwa metode ini lebih

fleksibel dan dapat dipakai untuk semua sebaran data, yang mana


(Sri Harto, 1993: 252).

parameter statistik yang diperlukan oleh distribusi Log Pearson

Type III adalah : (CD. Soemarto, 1987:243)

Harga rata-rata.

ndart deviasi.

Koefisien kemencengan.


normal jika koefisien asimetri Cs = 0.


Mengubah data debit banjir tahunan sebanyak n buah X

menjadi log X1, log X2, log X3, ………….., log X

Menghitung nilai rata-rata dengan rumus :

n

Xlog

= jumlah data.

Menghitung nilai Deviasi standar dari log X, dengan rumus sebagai

( )( )1n

XlogXlog2

−

−∑

Menghitung nilai koefisien kemencengan, dengan rumus sebagai berikut :

( ))( )( )3

3

XlogS2n

XlogXlog

−

−∑

Menghitung logaritma debit dengan waktu balik yang dikehendaki

dengan rumus sebagai berikut :

XlogSGX +

harga G dapat dilihat dari Tabel 3.4. dan Tabel 3.5.


Mencari anti log X untuk mendapatkan debit banjir dengan waktu balik

yang dikehendaki.


III - 6

dipakai dengan pertimbangan bahwa metode ini lebih

sebaran data, yang mana


statistik yang diperlukan oleh distribusi Log Pearson



jir tahunan sebanyak n buah X1, X2, X3,

, ………….., log Xn.

nilai Deviasi standar dari log X, dengan rumus sebagai

Menghitung nilai koefisien kemencengan, dengan rumus sebagai berikut :

Menghitung logaritma debit dengan waktu balik yang dikehendaki

dan Tabel 3.5. dengan tingkat


Mencari anti log X untuk mendapatkan debit banjir dengan waktu balik


Tabel 3.4 Harga G Pada Distribusi Log Pearson III

Cs 1.0101 1.0526 1.1111

99.00 95.00 90.00

0.0 -2.326 -1.645 -1.282

0.1 -2.252 -1.616 -1.270

0.2 -2.175 -1.586 -1.258

0.3 -2.104 -1.555 -1.245

0.4 -2.029 -1.524 -1.231

0.5 -1.955 -1.491 -1.216

0.6 -1.880 -1.458 -1.200

0.7 -1.806 -1.423 -1.183

0.8 -1.733 -1.388 -1.166

0.9 -1.660 -1.353 -1.147

1.0 -1.588 -1.317 -1.128

1.1 -1.518 -1.280 -1.107

1.2 -1.449 -1.243 -1.086

1.3 -1.388 -1.206 -1.064

1.4 -1.318 -1.163 -1.041

1.5 -1.256 -1.131 -1.018

1.6 -1.197 -1.093 -0.994

1.7 -1.140 -1.056 -0.970

1.8 -1.087 -1.020 -0.945

1.9 -1.037 -0.984 -0.920

2.0 -0.990 -0.949 -0.895

2.1 -0.946 -0.914 -0.869

2.2 -0.905 -0.882 -0.844

2.3 -0.867 -0.850 -0.819

2.4 -0.832 -0.819 -0.795

2.5 -0.799 -0.790 -0.771

2.6 -0.769 -0.762 -0.747

2.7 -0.740 -0.736 -0.724

2.8 -0.714 -0.711 -0.702

2.9 -0.690 -0.688 -0.681

3.0 -0.667 -0.665 -0.660

Sumber : Hidrologi Teknik CD. Soemarto


Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (Untuk Cs Positif)

Kala Ulang

1.25 2 5 10 25 50

Kemungkinan Terjadinya Banjir (%)

80.00 50.00 20.00 10.00 4.00 2.00

-0.842 0.000 0.842 1.282 1.751 2.054

-0.846 -0.017 0.836 1.292 1.785 2.107

-0.850 -0.033 0.830 1.301 1.818 2.159

-0.853 -0.050 0.824 1.309 1.849 2.211

-0.855 -0.066 0.816 1.317 1.880 2.261

-0.856 -0.083 0.808 1.323 1.910 2.311

-0.857 -0.099 0.800 1.328 1.939 2.359

-0.857 -0.116 0.790 1.333 1.967 2.407

-0.856 -0.132 0.780 1.336 1.993 2.453

-0.854 -0.148 0.769 1.339 2.018 2.498

-0.852 -0.164 0.758 1.340 2.043 2.542

-0.848 -0.180 0.745 1.341 2.006 2.585

-0.844 -0.195 0.732 1.340 2.087 2.626

-0.838 -0.210 0.719 1.339 2.108 2.666

-0.832 -0.225 0.705 1.337 2.128 2.706

-0.825 -0.240 0.690 1.333 2.146 2.743

-0.817 -0.254 0.675 1.329 2.163 2.780

-0.808 -0.268 0.660 1.324 2.179 2.815

-0.799 -0.282 0.643 1.318 2.193 2.848

-0.788 -0.294 0.627 1.310 2.207 2.881

-0.777 -0.307 0.609 1.302 2.219 2.912

-0.765 -0.319 0.592 1.294 2.230 2.942

-0.752 -0.330 0.574 1.284 2.240 2.970

-0.739 -0.341 0.555 1.274 2.248 2.997

-0.725 -0.351 0.537 1.262 2.256 3.023

-0.711 -0.360 0.518 1.250 2.262 3.048

-0.696 -0.368 0.499 1.238 2.267 3.071

-0.681 -0.376 0.479 1.224 2.272 3.097

-0.666 -0.384 0.460 1.210 2.275 3.114

-0.651 -0.390 0.440 1.195 2.277 3.134

-0.636 -0.396 0.420 1.180 2.278 3.152

Sumber : Hidrologi Teknik CD. Soemarto


III - 7

(Untuk Cs Positif)

100 200 1000

1.00 0.50 0.10

2.326 2.576 3.090

2.400 2.670 3.235

2.472 2.763 3.380

2.544 2.856 3.525

2.615 2.949 3.670

2.686 3.041 3.815

2.755 3.132 3.960

2.824 3.223 4.105

2.891 3.312 4.250

2.957 3.401 4.395

3.022 3.489 4.540

3.087 3.575 4.680

3.149 3.661 4.820

3.211 3.745 4.965

3.271 3.828 5.110

3.330 3.910 5.250

3.388 3.990 5.390

3.444 4.069 5.525

3.499 4.147 5.660

3.553 4.223 5.785

3.605 4.298 5.910

3.656 4.372 6.055

3.705 4.454 6.200

3.753 4.515 6.333

3.800 4.584 6.467

3.845 3.652 6.600

3.889 4.718 6.730

3.932 4.783 6.860

3.973 4.847 6.990

4.013 4.909 7.120

4.051 4.970 7.250


Tabel 3.5. Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (Untuk Cs Negatif )

Cs 1.0101 1.0526 1.1111

99.00 95.00 90.00

-0.0 -2.326 -1.645 -1.282

-0.1 -2.400 -1.673 -1.292

-0.2 -2.472 -1.700 -1.301

-0.3 -2.544 -1.726 -1.309

-0.4 -2.615 -1.750 -1.317

-0.5 -2.686 -1.774 -1.323

-0.6 -2.755 -1.797 -1.328

-0.7 -2.824 -1.819 -1.333

-0.8 -2.891 -1.839 -1.336

-0.9 -2.957 -1.858 -1.339

-1.0 -3.022 -1.877 -1.340

-1.1 -3.087 -1.894 -1.341

-1.2 -3.149 -1.190 -1.340

-1.3 -3.211 -1.925 -1.339

-1.4 -3.271 -1.938 -1.337

-1.5 -3.330 -1.951 -1.333

-1.6 -3.388 -1.962 -1.329

-1.7 -3.444 -1.972 -1.324

-1.8 -3.499 -1.981 -1.318

-1.9 -3.553 -1.989 -1.310

-2.0 -3.605 -1.996 -1.302

-2.1 -3.656 -2.001 -1.294

-2.2 -3.705 -2.006 -1.284

-2.3 -3.753 -2.009 -1.274

-2.4 -3.800 -2.011 -1.262

-2.5 -3.845 -2.012 -1.290

-2.6 -3.889 -2.013 -1.238

-2.7 -3.932 -2.012 -1.224

-2.8 -3.973 -2.010 -1.210

-2.9 -4.013 -2.007 -1.195

-3.0 -4.051 -2.003 -1.180

Sumber : Hidrologi Teknik CD, Soemarto


Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (Untuk Cs Negatif )Kala Ulang

1.25 2 5 10 25 50

Kemungkinan Terjadinya Banjir (%)

80.00 50.00 20.00 10.00 4.00 2.00

-0.842 0.000 0.842 1.282 1.751 2.054

-0.836 0.017 0.846 1.270 1.716 2.000

-0.830 0.033 0.850 1.258 1.680 1.945

-0.824 0.050 0.853 1.245 1.643 1.890

-0.816 0.066 0.855 1.231 1.606 1.834

-0.808 0.083 0.856 1.216 1.567 1.777

-0.800 0.099 0.857 1.200 1.528 1.720

-0.790 0.116 0.857 1.183 1.488 1.663

-0.780 0.132 0.856 1.166 1.448 1.606

-0.769 0.148 0.854 1.147 1.407 1.549

-0.758 0.164 0.852 1.128 1.366 1.492

-0.745 0.180 0.848 1.107 1.324 1.435

-0.732 0.195 0.844 1.086 1.282 1.379

-0.719 0.210 0.838 1.064 1.240 1.324

-0.705 0.225 0.832 1.041 1.198 1.270

-0.690 0.240 0.825 1.018 1.157 1.217

-0.875 0.254 0.817 0.994 1.116 1.166

-0.660 0.268 0.808 0.970 1.075 1.116

-0.643 0.282 0.799 0.945 1.035 1.069

-0.627 0.294 0.788 0.920 0.996 1.023

-0.609 0.307 0.777 0.895 0.959 0.980

-0.592 0.319 0.765 0.869 0.923 0.939

-0.574 0.330 0.752 0.844 0.888 0.900

-0.555 0.341 0.739 0.819 0.855 0.864

-0.537 0.351 0.725 0.795 0.823 0.830

-0.518 0.360 0.711 0.771 0.793 0.798

-0.499 0.368 0.696 0.747 0.764 0.768

-0.479 0.376 0.681 0.724 0.738 0.740

-0.460 0.384 0.666 0.702 0.712 0.714

-0.440 0.330 0.651 0.681 0.683 0.689

-0.420 0.390 0.636 0.660 0.666 0.666

CD, Soemarto


III - 8

Harga G Pada Distribusi Log Pearson III (Untuk Cs Negatif )

100 200 1000

1.00 0.50 0.10

2.326 2.576 3.090

2.252 2.482 2.950

2.178 2.388 2.810

2.104 2.294 2.675

2.029 2.201 2.540

1.955 2.108 2.400

1.880 2.016 2.275

1.806 1.926 2.150

1.733 1.837 2.035

1.660 1.749 1.910

1.588 1.664 1.800

1.518 1.581 1.713

1.449 1.501 1.625

1.383 1.424 1.545

1.318 1.351 1.465

1.318 1.351 1.373

1.197 1.216 1.280

1.140 1.155 1.205

1.087 1.097 1.130

1.037 1.044 1.065

0.990 0.995 1.000

0.946 0.949 0.955

0.905 0.907 0.910

0.867 0.869 0.874

0.832 0.833 0.838

0.799 0.800 0.802

0.769 0.769 0.775

0.740 0.741 0.748

0.714 0.714 0.722

0.690 0.690 0.695

0.667 0.667 0.668


Tabel 3.6. Perhitungan Parameter Statisti

NO TAHUN CURAH HUJAN, X

1 1997

2 1998

3 1999

4 2000

5 2001

6 2002

7 2003

8 2004

9 2005

10 2006

11 2007

12 2008

13 2009

14 2010

15 2011

16 2012

Jumlah

Rerata

Maksimum

Minimum

Deviasi

Sumber : perhitungan Konsultan


Perhitungan Parameter Statistik Curah Hujan Harian Maksimum

Metode Log Pearson Type III

CURAH HUJAN, X Log X (LogX - Log Xrt)

( mm )

15 1.1761 0.3429

21 1.3222 0.1931

21 1.3222 0.1931

26 1.4150 0.1202

36 1.5563 0.0422

50 1.6990 0.0039

53 1.7243 0.0014

67 1.8261 0.0041

70 1.8451 0.0070

80 1.9031 0.0200

80 1.9031 0.0200

111 2.0453 0.0805

112 2.0492 0.0827

120 2.0792 0.1008

130 2.1139 0.1241

161 2.2068 0.1982

1153.000 28.187 1.534

72.063 1.762 0.096

161.000 2.207 0.343

15.000 1.176 0.001

44.403 0.320 0.097


III - 9

k Curah Hujan Harian Maksimum

)2 ( Log X-Log Xrt )3

-0.2008

-0.0849

-0.0849

-0.0417

-0.0087

-0.0002

-0.0001

0.0003

0.0006

0.0028

0.0028

0.0228

0.0238

0.0320

0.0437

0.0882

-0.204

-0.013

0.088

-0.201

0.066


Tabel 3.7.

No. PERIODE

ULANG (T)

( tahun )

1

2

3

4

5

6

7 100

8 200

9 1000

Sumber : perhitungan Konsulta



Tabel 3.7. Hujan rancangan Metode log Pearson Type III

PERIODE G HARGA

ULANG (T) (tabel) EKSTRAPOLASI (Xt)

( tahun ) ( mm )

2 0.106 62

5 0.862 109

10 1.228 143

20 1.463 170

25 1.581 185

50 1.791 216

100 1.970 246

200 2.122 276

1000 2.409 341

Sumber : perhitungan Konsultan

Gambar 3.2


Metode Log Person Type III


III - 10

Hujan rancangan Metode log Pearson Type III

HARGA

EKSTRAPOLASI (Xt)

( mm )

62

109

143

170

185

216

246

276

341


3. Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi.

Untuk mengetahui apakah data tersebut benar sesuai dengan jenis

sebaran teoritis yang dipilih maka perlu dilak

kesesuaian ini dimaksudkan untuk mengetahui kebenaran suatu hipotesa.

Dengan pemeriksaan ini akan didapatkan :

1. Kebenaran antara hasil pengamatan dengan model distribusi yang

diharapkan atau yang diperoleh secara teoritis.

2. Kebenaran hipotesa diterima atau tidak.

Untuk mengadakan

plotting data

Ada 2 cara untuk

Kolmogorov (uji d

Uji Smirnov Kolmogorov

Pemeriksaan uji kesesuaian ini dimaksudkan untuk mengetahui suatu

kebenaran hipotesa distribusi frekuensi.

Dengan pemeriksaan

1. Kebenaran antara has


2. Kebenaran hipotesa diterima atau ditolak.

Uji kesesuaian Smirnov

parametrik (

menggunakan fungsi distribusi tertentu. (Soewarno, 1995 :198)

Tahap-tahap pengujian Smirnov Kolmogorof adalah sebagai berikut :

1. Plot data dengan peluang agihan empiris pada kertas probabilitas,

dengan menggunakan persamaan Weibull (Subarkah, 1980

dengan :

m = nomor urut dari nomor kecil ke besar.

n = banyaknya data.

2. Tarik garis dengan mengikuti persamaan :

3. Dari grafik ploting diperoleh perbedaan perbedaan maksimum antara

distribusi teoritis


Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi.


sebaran teoritis yang dipilih maka perlu dilakukan pengujian lebih lanjut. Uji


Dengan pemeriksaan ini akan didapatkan :

Kebenaran antara hasil pengamatan dengan model distribusi yang


Kebenaran hipotesa diterima atau tidak.

mengadakan pemeriksaan tersebut terlebih dahulu harus diadakan

hasil pengamatan pada kertas probabilitas.

untuk melakukan uji kesesuaian distribusi, yaitu cara Smirnov

Kolmogorov (uji data horisontal) dan cara uji Chi Square (uji data vertikal).

Uji Smirnov Kolmogorov


kebenaran hipotesa distribusi frekuensi.

pemeriksaan uji ini akan diketahui :



Kebenaran hipotesa diterima atau ditolak.

Uji kesesuaian Smirnov-Kolmogorov, sering juga disebut uji kecocokan non

parametrik (non parametric test), karena pengujian


tahap pengujian Smirnov Kolmogorof adalah sebagai berikut :

Plot data dengan peluang agihan empiris pada kertas probabilitas,

dengan menggunakan persamaan Weibull (Subarkah, 1980

( )100% x

1 n

m P

+=

nomor urut dari nomor kecil ke besar.

banyaknya data.

Tarik garis dengan mengikuti persamaan :

s .G X log X Log T +=

Dari grafik ploting diperoleh perbedaan perbedaan maksimum antara

distribusi teoritis dan empiris :


III - 11


ukan pengujian lebih lanjut. Uji



pemeriksaan tersebut terlebih dahulu harus diadakan

hasil pengamatan pada kertas probabilitas.

melakukan uji kesesuaian distribusi, yaitu cara Smirnov

ata horisontal) dan cara uji Chi Square (uji data vertikal).


il pengamatan dengan model distribusi yang

Kolmogorov, sering juga disebut uji kecocokan non

), karena pengujiannya tidak


tahap pengujian Smirnov Kolmogorof adalah sebagai berikut :

Plot data dengan peluang agihan empiris pada kertas probabilitas,

dengan menggunakan persamaan Weibull (Subarkah, 1980: 120) :

Dari grafik ploting diperoleh perbedaan perbedaan maksimum antara


dengan :

max∆ =

Pe =

Pt =

Keterangan :

1. Taraf signifikan diambil 5% dari jumlah data (n), didapat ∆Cr

tabel.

2. Dari tabel Uji Smirnov Kolmogorov, bila ∆ maks < ∆Cr, maka data

dapat diterima.

Uji Chi-Kuadrat

Pada penggunaan Uji Smirnov

perhitungan metematis namun kesimpulan hanya berdasarkan bagian

tertentu (sebuah variat

sedangkan uji Chi

pengamatan dengan mengukur secara metematis kedekatan antara data

pengamatan dan seluruh bagian garis persamaan distribusi

teoritisnya.(Indra Karya, 1995

Uji Chi-Kuadrat dapat diturunkan menjadi persamaan sebagai berikut :

dengan :

X2 = harga Chi

Ef = frekuensi (banyaknya pengamatan) yang diharapkan, sesuai

dengan pembagian kelasnya.

Of = frekuensi yang terbaca

Nilai X2 yang terhitung ini harus lebih kecil dari harga X

Tabel).

Derajat kebebasan ini secara umum dapat dihitung dengan :

dengan :

DK = derajat kebebasan.

K = banyaknya kelas.

P = banyakn

yang untuk sebaran Chi


Pt - Pe max =∆

selisih maksimum antara peluang empiris dengan teoritis

peluang empiris

peluang teoritis

Keterangan :

Taraf signifikan diambil 5% dari jumlah data (n), didapat ∆Cr

Dari tabel Uji Smirnov Kolmogorov, bila ∆ maks < ∆Cr, maka data

dapat diterima.

Kuadrat

Pada penggunaan Uji Smirnov-Kolmogorov, meskipun menggunakan


tertentu (sebuah variat) yang mempunyai penyimpangan terbesar,

sedangkan uji Chi-Kuadrat menguji penyimpangan distribusi data



teoritisnya.(Indra Karya, 1995:IV-29)

Kuadrat dapat diturunkan menjadi persamaan sebagai berikut :

( )∑

−=

Ef

OfEfX

2

2

harga Chi-Kuadrat.

frekuensi (banyaknya pengamatan) yang diharapkan, sesuai

dengan pembagian kelasnya.

frekuensi yang terbaca pada kelas yang sama.

yang terhitung ini harus lebih kecil dari harga X


DK = K – (P + 1)

derajat kebebasan.

banyaknya kelas.

banyaknya keterikatan atau sama dengan banyaknya parameter,

yang untuk sebaran Chi-Kuadrat adalah sama dengan 2 (dua).


III - 12

selisih maksimum antara peluang empiris dengan teoritis

Taraf signifikan diambil 5% dari jumlah data (n), didapat ∆Cr dari

Dari tabel Uji Smirnov Kolmogorov, bila ∆ maks < ∆Cr, maka data

Kolmogorov, meskipun menggunakan


) yang mempunyai penyimpangan terbesar,

Kuadrat menguji penyimpangan distribusi data



Kuadrat dapat diturunkan menjadi persamaan sebagai berikut :

frekuensi (banyaknya pengamatan) yang diharapkan, sesuai

pada kelas yang sama.

yang terhitung ini harus lebih kecil dari harga X2cr (yang didapat dari


keterikatan atau sama dengan banyaknya parameter,

Kuadrat adalah sama dengan 2 (dua).


Hasil dari pemeriksaan

Type I dan metode Log Pearson Type III dengan uji Smirnov Kolmogor

uji Chi Aquare (kuadrat) adalah sebagai berikut :

Tabel 3.8. Hasil Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi

4. Pemilihan Agihan Frekuensi.

Untuk mendapatkan suatu agihan frekuensi yang sesuai dengan dat

tersedia untuk perhitungan curah hujan rancangan, maka perlu dikaji

terlebih dahulu ketentuan

1. Hitung parameter

macam analisis frekuensi yang dipakai.

2. Koefisien kepencengan/sk

Cs

3. Koefisien kepuncakan/ curtosis (Ck).

NO

123456789

D P Maximum, P Max (%)Derajat Signifikansi,a (%) D Kritis (%)

HIPOTESA

Chi - Square hitungChi - Square kritisDerajat BebasDerajat Signifikansi

HIPOTESA


emeriksaan uji kesesuaian distribusi frekuensi

Type I dan metode Log Pearson Type III dengan uji Smirnov Kolmogor

uji Chi Aquare (kuadrat) adalah sebagai berikut :

Hasil Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi

Agihan Frekuensi.

Untuk mendapatkan suatu agihan frekuensi yang sesuai dengan dat


terlebih dahulu ketentuan-ketentuan yang ada, yaitu :

Hitung parameter-parameter statistik Cs dan Ck untuk menentukan

macam analisis frekuensi yang dipakai.

Koefisien kepencengan/skewness (Cs), dihitung dengan persamaan :

( )( )( ) 3

3

.S2n1n

x-xn.

−−= ∑

Koefisien kepuncakan/ curtosis (Ck).

KALA ULANG HUJAN RANCANGAN ( mm )

(Tahun) METODE METODE

LOG PEARSON GUMBEL

2 62 655 109 11110 143 14220 170 17125 185 18150 216 209100 246 238200 276 2661000 341 331

UJI SMIRNOV KOLMOGOROF

D P Maximum, P Max (%) 14.29% 9.20%Derajat Signifikansi,a (%) 5.00 5.00

32.60% 32.60%

DITERIMA DITERIMA

UJI CHI SQUARE

Chi - Square hitung 11.58 8.45Chi - Square kritis 7.82 7.82Derajat Bebas 2.00 2.00Derajat Signifikansi 5.00 5.00

TIDAK DITERIMA TIDAK DITERIMA


III - 13

rekuensi metode E.J. Gumbel

Type I dan metode Log Pearson Type III dengan uji Smirnov Kolmogorof dan

Hasil Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi

Untuk mendapatkan suatu agihan frekuensi yang sesuai dengan data yang


ketentuan yang ada, yaitu :

parameter statistik Cs dan Ck untuk menentukan

ewness (Cs), dihitung dengan persamaan :

HUJAN RANCANGAN ( mm )

METODE

GUMBEL

65111142171181209238266331

UJI SMIRNOV KOLMOGOROF

9.20%5.00

32.60%

DITERIMA

8.457.822.005.00

TIDAK DITERIMA


Tabel 3.9. Syarat Pengujia

Distribusi Normal

-0,05 < Cs < 0,05

2,7 < Ck < 3,3

-0,05 < Cs < 0,05

tidak memenuhi

2,7 < Ck < 3,3

tidak memenuhi

Sehingga analisa

dengan metode

5. Analisis Debit Banjir Rancangan

Banjir rencana adalah debit maksimum di sungai atau saluran alamiah

dengan periode ulang (rata

dialirkan tanpa membahayakan stabilitas bangunan.

Berdasarkan analisis curah hujan rencana dari data curah hujan harian

maksimum dapat dihitung besarnya debit banjir rencana dengan kala

ulang 1, 2, 5, 10, 25, 50, 100

rencana dihitung dengan metode

1. Metode Haspers

2. Metode Weduwen

3. Metode Melchior

4. Hidrograf S

Setelah itu dengan berkembangnya ilmu hidrologi, para pengembang ilmu

hidrologi mencoba melakukan penelitian berkaitan dengan peramalan

debit banir rancangan

ini dikembangkan

di Pulau Jawa.

6. Distribusi Hujan Jam

Hasil pengamatan di Indonesia hujan terpusat tidak lebih dari 7 (tujuh) jam,

maka dalam perhitungan ini diasumsikan hujan terpusat mak

6 (enam) jam sehari.

menggunakan rumus Mononobe, yaitu :


Syarat Pengujian Agihan Data untuk Menggunakan

Analisis Frekuensi

Distribusi Gumbel

Cs > 1,1395

Ck > 5,4002

Distribusi Log Pearson

Cs > 1,1395 tidak ada batasan

tidak memenuhi

Ck > 5,4002 tidak ada batasan

tidak memenuhi

Sehingga analisa frekuensi yang bisa digunakan adalah analisa frekuensi

dengan metode Log Pearson Type III.

Analisis Debit Banjir Rancangan


dengan periode ulang (rata-rata) yang sudah ditentukan yang dapat

dialirkan tanpa membahayakan stabilitas bangunan.



ulang 1, 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, dan 1000. Perhitungan debit banjir

rencana dihitung dengan metode-metode berikut :

Metode Haspers untuk cathment area (A)

Metode Weduwen untuk cathment area (A)

Metode Melchior untuk cathment area (A)

Hidrograf Satuan Nakayasu untuk cathment area (A)



rancangan. Muncul Metode Hidrograf Sinteti Gama I.

dikembangkan oleh DR. Ir. Sri Harto, berdasarkan penelitian pada 30 DPS

di Pulau Jawa.

Distribusi Hujan Jam-jaman


maka dalam perhitungan ini diasumsikan hujan terpusat mak

6 (enam) jam sehari. Sebaran hujan jam-jaman dihitung dengan

menggunakan rumus Mononobe, yaitu :


III - 14

n Agihan Data untuk Menggunakan

Distribusi Log Pearson

tidak ada batasan

tidak ada batasan

yang bisa digunakan adalah analisa frekuensi


rata) yang sudah ditentukan yang dapat



. Perhitungan debit banjir

untuk cathment area (A) ≥ 100 Km2

untuk cathment area (A) ≤ 100 Km2





Muncul Metode Hidrograf Sinteti Gama I. Metode

oleh DR. Ir. Sri Harto, berdasarkan penelitian pada 30 DPS


maka dalam perhitungan ini diasumsikan hujan terpusat maksimum adalah

jaman dihitung dengan


2

24t

T

t

t

RR

=

dengan :

Rt = intensitas hujan rerata dala T jam (%)

R24 = curah hujan efektif dalam 1 (satu) hari

t = waktu konsentras

T = waktu mulai hujan

Untuk Indonesia

T = 0,5 jam;

T = 1,0 jam;

T = 1,5 jam;

T = 2,0 jam;

T = 2,5 jam;

T = 3,0 jam;

T = 3,5 jam;

T = 4,0 jam;

T = 4,5 jam;

T = 5,0 jam;

T = 5,5 jam;

T = 6,0 jam;


32

intensitas hujan rerata dala T jam (%)

curah hujan efektif dalam 1 (satu) hari

waktu konsentrasi hujan = 6 (enam) jam

waktu mulai hujan

Indonesia rata-rata t = 6 jam, maka :

0,5 jam; 24

32

240,5 0,874R

0,5

6

6

RR =

=

1,0 jam; 24

32

241,0 0,550R

1,0

6

6

RR =

=

1,5 jam; 24

32

241,5 0,420R

1,5

6

6

RR =

=

2,0 jam; 24

32

242,0 0,347R

2,0

6

6

RR =

=

2,5 jam; 24

32

242,5 0,299R

2,5

6

6

RR =

=

3,0 jam; 24

32

243,0 0,265R

3,0

6

6

RR =

=

3,5 jam; 24

32

243,5 0,239R

3,5

6

6

RR =

=

4,0 jam; 24

32

244,0 0,218R

4,0

6

6

RR =

=

4,5 jam; 24

32

244,5 0,202R

4,5

6

6

RR =

=

5,0 jam; 24

32

245,0 0,188R

5,0

6

6

RR =

=

5,5 jam; 24

32

245,5 0,177R

5,5

6

6

RR =

=

6,0 jam; 24

32

246,0 0,167R

6,0

6

6

RR =

=


III - 15


7. Nisbah Hujan

Berdasarkan persentase kejadian hujan terpusat diatas, maka dilakukan

distribusi hujan pada setiap jam kejadian hujan tersebut terhadap curah

hujan efektif 1 (satu) hari (R

(. −−= tt tRtR

dengan :

Rt = persentase intensitas hujan rerata dalam t jam.

Rt-1 = persentase intensitas hujan rerata dalam (t

8. Koefisien Pengaliran

Pada saat hujan turun sebagian akan meresap ke dalam tanah dan

sebagian lagi akan menjadi limpasan permukaan. Koefisien pengaliran

adalah suatu

tersebut dimana penentuannya didasarkan pada kondisi Daerah Aliran

Sungai dan kondisi hujan yang jatuh di daerah tersebut.

Berdasarkan kondisi fisik wilayah dan jenis penggunaan lahannya besarnya

nilai koefisien

Deskripsilahan/karakter permukaan

Business

Perkotaan

Pinggiran

Perumahan

Rumah tunggal

Multiunit, terpisah

Multiunit, tergabung

Perkampungan

Apartemen

Industri

Ringan

Berat


Jam-jaman


hujan pada setiap jam kejadian hujan tersebut terhadap curah

hujan efektif 1 (satu) hari (R24). Pendekatan persamaan tersebut

)( )15.0 −tR

persentase intensitas hujan rerata dalam t jam.

persentase intensitas hujan rerata dalam (t -

Koefisien Pengaliran


lagi akan menjadi limpasan permukaan. Koefisien pengaliran

suatu variable untuk menentukan besarnya limpasan permukaan



arkan kondisi fisik wilayah dan jenis penggunaan lahannya besarnya

pengaliran ditentukan sebagai berikut:

Tabel 3.10. Koefisien Pengaliran

Deskripsilahan/karakter permukaan Koefisien aliran, C

tunggal

Multiunit, terpisah

Multiunit, tergabung

Perkampungan

0,70

0,50

0,30

0,40

0,60

0,25

0,50

0,50

0,60


III - 16


hujan pada setiap jam kejadian hujan tersebut terhadap curah

Pendekatan persamaan tersebut adalah :

persentase intensitas hujan rerata dalam t jam.

0.5) jam.


lagi akan menjadi limpasan permukaan. Koefisien pengaliran

variable untuk menentukan besarnya limpasan permukaan



arkan kondisi fisik wilayah dan jenis penggunaan lahannya besarnya

Koefisien aliran, C

0,70 – 0,95

0,50 – 0,70

0,30 – 0,50

0,40 – 0,60

0,60 – 075

0,25 – 0,40

0,50 – 0,70

0,50 – 0,80

0,60 – 0,90


9. Analisis Hujan

Dari data hujan harian mak

mendapatkan besarnya curah hujan rancangan, maka untuk

mendapatkan curah hujan netto harus dikalikan dengan nilai koefisien

pengaliran C. Berdasarkan hasil perhitungan nisbah hujan jam

diatas, maka dari curah h

jam-jaman.

Hujan netto adalah bagian total yang menghasilkan limpasan langsung

(direct run-off), yang terdiri dari limpasan permukaan dan limpasan bawah

permukaan. Dengan menganggap bahwa proses tranformasi hu

menjadi limpasan langsung mengikuti proses linier dan tidak berubah oleh

waktu (linier and time invariant process), maka hujan netto Rn dinyatakan

sebagai berikut :

RCRn ×=

dengan :

Rn = hujan netto (mm/hari)

C = koefisien pengaliran

R = curah hujan harian maksimu

Curah hujan netto jam

hujan rancangan dengan kala ulang tertentu dengan koefisien pengaliran,

dan dengan memperhitungkan distribusi jam

lapangan.

Perhitungan sebaran hujan jam

t = 0,5 jam;R

t = 1,0 jam;R

t = 1,5 jam;R

t = 2,0 jam;R

t = 2,5 jamR

t = 3,0 jam;R

t = 3,5 jamR

t = 4,0 jam;R

t = 4,5 jam;R

t = 5,0 jam;R

t = 5,5 jam;R


Hujan Netto

Dari data hujan harian maksimum tahunan yang telah diproses untuk



pengaliran C. Berdasarkan hasil perhitungan nisbah hujan jam

diatas, maka dari curah hujan rancangan tersebut didapatkan hujan netto


off), yang terdiri dari limpasan permukaan dan limpasan bawah

permukaan. Dengan menganggap bahwa proses tranformasi hu



sebagai berikut :

hujan netto (mm/hari)

koefisien pengaliran

curah hujan harian maksimum rancangan (mm/hari)

Curah hujan netto jam-jaman merupakan hasil perkalian antara curah


dan dengan memperhitungkan distribusi jam-jaman yang telah teruku

Perhitungan sebaran hujan jam-jaman adalah sebagai berikut :

( )( )11240,5 0.437RR0,50,5)0.5(0.874RR =−−= −

( )( )24241 0,114RR874,00,51,0)1,0(0,550RR =−−=

( )( )24241,5 R550,00,51,5)1,5(0,420RR =−−=

( )( )24242 R420,00,50,2)(0,347R02,R =−−=

( )( )24242,5 R347,00,55,2)(0,299R52,R =−−=

( )( )24243 R299,00,50,3)(0,265R0,3R =−−=

( )( )24243,5 R265,00,55,3)(0,239R5,3R =−−=

( )( )24244 R239,00,50,4)(0,218R0,4R =−−=

( )( )24244,5 R218,00,55,4)(0,202R5,4R −−=

( )( )24245 R202,00,50,5)(0,188R0,5R =−−=

( )( )24245,5 R188,00,55,5)(0,177R5,5R =−−=


III - 17

simum tahunan yang telah diproses untuk



pengaliran C. Berdasarkan hasil perhitungan nisbah hujan jam-jaman

ujan rancangan tersebut didapatkan hujan netto


off), yang terdiri dari limpasan permukaan dan limpasan bawah

permukaan. Dengan menganggap bahwa proses tranformasi hujan



rancangan (mm/hari)

jaman merupakan hasil perkalian antara curah


jaman yang telah terukur di

jaman adalah sebagai berikut :

240.437R

240,114R

240,080R=

240.063R=

240.054R=

240.047R=

240.042R=

240.038R=

240.035R=

240.032R=

240.030R=


t = 6,0 jam;R

Tabel

Sumber : Perhitungan Konsultan

43,68%

55,03%

63

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

0,0 1,0

Pro

sen

tase

Ku

mu

lati

f( %

)


( )( )24246 R177,00,50,6)(0,167R0,6R =−−=

Tabel 3.11. Distribusi Hujan Jam-jaman

JAM

KE RASIO KUMULATIF

0.5 43.68% 43.68%

1 11.35% 55.03%

1.5 7.96% 63.00%

2 6.34% 69.34%

2.5 5.35% 74.69%

3 4.68% 79.37%

3.5 4.18% 83.55%

4 3.80% 87.36%

4.5 3.50% 90.86%

5 3.25% 94.10%

5.5 3.04% 97.14%

6 2.86% 100.00%

Sumber : Perhitungan Konsultan

Gambar 3.2 Pola Distribusi Hujan

63,00%

69,34%

74,69%

79,37%83,55%

87,36%90,86%

2,0 3,0 4,0Waktu (Jam)


III - 18

240.029R=

94,10%97,14%

100,00%

5,0 6,0


Tabel

10. Debit Rencana

Besarnya debit rencana untuk drainase akan dihitung berdasarkan formula

rasional dari Jepang

Dimana :

Q = debit (m

C = Koefisien pengaliran

I = intensitas hujan (mm/jam)

A = luas daerah pematusan (km


Tabel 3.12. Distribusi Hujan Netto Jam-jaman

Debit Rencana


rasional dari Jepang

Q = 0.227 x C x I x A

debit (m2/det)

Koefisien pengaliran

intensitas hujan (mm/jam)

luas daerah pematusan (km2)


III - 19


Laporan Hidrologi Sangatta Rev

Documents

Transcript of Laporan Hidrologi Sangatta Rev