PENGARUH PANJANG DATA TERHADAP BESARAN DEBIT ...

PENGARUH PANJANG DATA TERHADAP BESARAN DEBIT

BANJIR PADA SUB DAS BRANGKAL KABUPATEN MOJOKERTO

Aida Ayu Sahanaya 1)

, Donny Harisuseno2)

, Lily Montarcih Limantara2)

1)

Mahasiswa Program Sarjana Jurusan Teknik Pengairan Universitas Brawijaya 2)

Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Jurusan Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia

e-mail : [email protected]

ABSTRAK Data yang diperlukan dalam analisa hidrologi adalah data hujan. Adanya panjang data sangat

berpengaruh terhadap perhitungan besaran debit banjir rancangan. Oleh karena itu diperlukan adanya

ketelitian dan keakurasian dalam pengolahan data untuk mengetahui apakah ada pengaruh panjang data

terhadap besaran debit banjir rancangan pada lokasi yang ditinjau.

Studi ini dilakukan di Sub DAS Brangkal Kabupaten Mojokerto dengan panjang data hujan 20 tahun.

Data yang dibutuhkan adalah data hujan harian, awlr jam-jaman, ARR jam-jaman, dan data fisik Sub DAS

Brangkal. Metode perhitungan yang dilakukan adalah pengujian statistika, hidrograf satuan pengamatan metode Collins, dan analisa hidrograf banjir rancangan dengan metode hidrograf satuan sintetik Nakayasu

dengan kala ulang 2,5,10,25,50,100,200,1000 tahun pada variasi kelompok panjang data

10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 tahun.

Hasil perhitungan debit banjir rancangan untuk setiap kala ulang panjang data pada lokasi studi ini

menghasilkan persamaan kuadratis tentang debit banjir rancangan per kala ulang yang menunjukkan semakin

panjang data tidak menyebabkan debit banjir rancangan yang terjadi semakin besar. Adanya pertambahan

panjang data tidak mempengaruhi besaran debit banjir rancangan. Hal tersebut ditunjang dengan hasil

pengujian statistika, menyatakan bahwa tidak ada pengaruh nyata antara panjang data dengan debit banjir

rancangan.

Kata Kunci : pengujian statistika, hidrograf satuan, debit banjir rancangan, pengaruh panjang data hujan

ABSTRACT The data that is needed in the hydrology analysis is rainfall data. The existence of the length of data

affects the result of flood discharge design. Therefore the precision and accuracy in the data processing is

required to find out whether there is an influence the length of data towards the design of flood discharge on

the study location. The study was conducted at the Brangkal sub-watershed Mojokerto with length of rainfall data 20

years. A daily rainfall data, AWLR hourly, rainfall data hourly, and physical data of Brangkal sub-westershed are required in calculations of this study. The calculation method consist of a statistical test, the

observation hydrograph unit of Collins method, and the hydrograph analysis of flood design with Nakayas

synthetic hydrograph unit method on return period 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 1000 years with the variation

of group length data 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 years.

The calculation result of the design flood at the location of this study produce a quadratic equation on

every design flood for every return period, which is show the length of data doesn’t make the value of design

flood even greater. The length of data does not affect the amount of the design flood. Furthermore, the result

of statistical test, showed that there was no significant effect between the length of the data with the design

flood.

Keywords: statistical testing, unit hydrograph, design flood, the influence of rainfall data length

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Penggunaan ilmu hidrologi dalam

bidang keairan merupakan awal dari

sebuah perencanaan suatu bangunan

hidraulik. Informasi dan besaran yang

diperoleh dalam analisa hidrologi

merupakan masukan penting untuk

analisa selanjutnya. Apabila terjadi

kesalahan pada analisa tersebut akan

terbawa ke analisa berikutnya.

Pada dasarnya semua persamaan

hidrologi terdapat dari konsep daur hi-

drologi dan neraca air. Adanya asumsi

dan pendekatan yang berbeda dapat

menyebabkan hasil yang berbeda. Oleh

karena itu adanya fenomena alam secara

mailto:[email protected]

umum belum bisa diungkap oleh ilmu

hidrologi saat ini.

Salah satu data yang sangat

diperlukan untuk pengolahan data

hidrologi adalah data curah hujan.

Kualitas data pada suatu stasiun hujan

berpengaruh pada kegiatan analisa

hidrologi, misalnya dalam

memperkirakan besaran hujan yang

terjadi dalam suatu Daerah Aliran Sungai

(DAS).

Identifikasi Masalah Fakta dari fenomena hidrologi berupa

ketersediaan data untuk kegiatan analisa

hidrologi. Data curah hujan pada suatu

Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan

masukan yang penting untuk

memperkirakan besaran debit banjir

rancangan yang terjadi.

Dalam pengolahan data hujan tersebut

diperlukan ketelitian yang kualitatif dan

kuantitatif. Apabila terjadi kesalahan

dalam pengolahan data hujan, maka

kesalahan ini akan mempengaruhi

keakuratan debit yang dihasilkan dan

akan berimbas pada perencanaan

bangunan keairan. Oleh karena itu

diperlukan data debit banjir rancangan

yang akurat untuk mengetahui

perencanaan atau kebutuhan dalam

perencanaan bangunan keairan..

Dengan bertambahnya data hujan

pada setiap tahunnya, maka debit hasil

pengolahan data hujan akan berubah.

Oleh karena itu perlu dilakukan suatu

studi untuk mengetahui pengaruh panjang

data hujan terhadap debit banjir yang

terjadi. Hubungan pengaruh panjang data

terhadap besaran debit banjir bermanfaat

untuk memprediksi debit banjir yang

akan terjadi di masa yang akan datang

sebagai acuan dalam perencanaan

maupun pemeliharaan bangunan

hidrolika, sehingga kerugian atau

bencana setidaknya bisa dikurangi.

Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk

mendapakan hasil perhitungan debit

banjir rancangan yang dihasilkan untuk

panjang data hujan yang bervariasi serta

mengetahui pengaruh penambahan

panjang data terhadap besaran debit

banjir rancangan.

KAJIAN PUSTAKA

Analisis Hidrologi

Uji-F (Uji Kestabilan Varian)

Pada pengujian ini data deret berkala

dibagi menjadi dua kelompok, kemudian

diuji dengan uji-F. Pengujian ini

mempunyai syarat bahwa Fhitung< Ftabel.

Apabila hasil pengujian tersebut hipotesis

nol ditolak, berarti nilai varian tidak

stabil. Apabila hasil pengujian tidak

stabil maka tidak perlu dilakukan

pengujian selanjutnya, apabila hipotesis

nol diterima maka dilakukan pengujian

selanjutnya dengan pengujian kestabilan

rata-rata (Uji-T).

Uji-T (Uji Kestabilan Rata-Rata)

Pada pengujian ini data deret berkala

dibagi menjadi dua kelompok, kemudian

diuji dengan uji-T. Uji-T mempunyai

syarat bahwa thitung< ttabel. Apabila hasil

pengujian tersebut hipotesis nol ditolak,

berarti rata-rata varian tidak stabil.

Apabila hasil pengujian tidak stabil maka

tidak perlu dilakukan pengujian

selanjutnya, apabila hipotesis nol

diterima maka dilakukan pengujian

selanjutnya dengan uji konsistensi (kurva

massa ganda).

Uji Konsistensi

Uji Konsistensi adalah pengujian

kebenaran data lapangan. Perhitungan uji

konsistensi pada studi ini dilakukan

dengan menggunakan kurva massa ganda

dengan membandingkan antara stasiun

yang diuji dengan komulatif rata-rata

stasiun pembanding.

Uji Nash Sutcliffe

Uji Nash Sutcliffe dilakukan dengan

cara membandingkan antara hasil

prediksi dengan hasil observasi dengan

menggunakan kriteria statistik.

n

i

Msi

n

i

misi

QQ

QQ

EnsSutcliffeNashUji

1

2

1

2

100)(

Perhitungan uji Nash Sutcliffe

dikatakan baik jika Ens ≥75, dikatakan

memuaskan jika 75 > Ens > 36, dikatakan

kurang baik jika Ens < 36.

Hujan Rerata DAS

Perhitungan curah hujan rerata

daerah maksimum menggunakan metode

Poligon Thiessen.

Metode Analisa Frekuensi

Data hujan yang dimaksudkan dalam

analisis adalah data hujan rata-rata DAS.

Analisa frekuensi bertujuan untuk

memperkirakan besarnya hujan

rancangan dengan periode ulang tertentu.

Ada beberapa jenis distribusi statistik

yaitu distribusi Gumbel, Log Pearson tipe

III, Log Normal dan beberapa cara lain.

Metode Distribusi Log Normal

Distribusi log normal merupakan

transformasi dari distribusi normal

dengan mengubah nilai variat X menjadi

nilai logaritmik variat X. Nilai koefisien

kemencengan log normal dilihat dari

tabel distribusi log pearson tipe III

dengan Cs=0.

2log

2

1exp.

)2()()(log

1)(

S

XX

SXXP

SkYY .

Setelah mengetahui hasil distribusi

tersebut kemudian dilakukan uji

kesesuaian distribusi (Chi-square dan

Smirnov-kolmogorov).

Uji Kesesuaian Distribusi

Uji ini dilakukan untuk mengetahui

bahwa pendekatan empiris benar-benar

bisa diwakili oleh kurva teoritis.

Uji Smirnov-Kolmogorov

Uji Smirnov-kolmogorov adalah uji

distribusi terhadap penyimpangan data ke

arah horisontal untuk mengetahui data

sesuai dengan jenis sebaran teoritis yang

dipilih atau tidak. Uji ini mempunyai

syarat Δmaks < Δcr. Diketahui:

PtPemaks

Uji Chi-Square

Uji ini dimaksudkan untuk melihat

distribusi pengamatan apakah dapat

dihampiri dengan baik oleh distribusi

teoritis. Dalam uji ini data dibagi tiap-tiap

sub grup, dapat dirumuskan sebagai

berikut (Soewarno, 1995 : 194):

ii EO dan

i

ii

E

EO

Uji ini mempunyai syarat dalam

menyimpulkan hasil perhitungannya,

apabila nilai X2

hitung < X2

cr, maka

persamaan distribusi teoritis yang

digunakan dapat diterima.

Hidrograf Satuan

Hidrograf satuan adalah hidrograf

aliran yang berlaku untuk suatu lokasi

pada daerah aliran sungai apabila daerah

tersebut terjadi hujan efektif sebesar satu

satuan kedalaman hujan selama satu

satuan waktu.

Hidrograf Satuan Pengamatan Metode

Collins

Metode Collins digunakan dalam

perhitungan penurunan hidrograf satuan

untuk pasangan hidrograf banjir dan

hujan durasi pendek penyebab banjir.

Dalam analisis perlu dipilih hidrograf

dari pengamatan AWLR yang terpisah

dan mempunyai satu puncak, serta hujan

yang cukup dan pencatatan distribusi

hujan jam-jaman (Limantara, 2010:184).

)**3600(

)**(

Ux

UxVUe

Keterangan:

Ue = ordinat hidrograf awal (m3/dt/mm)

U**= (Ui+F*U*)/ (1+F)

U* = dQ/Remaks

F = faktor kalibrasi

V = volume limpasan (m3)

Ui = ordinat hidrograf pada jam ke-1

(m3/dt/mm)

dQ = ordinat hidrograf pengamatan

(m3/dt/mm).

Remaks=hujan efektif maksimum (mm)

Perhitungan metode Collins

dilakukan dengan cara: menghitung

hidrograf muka air dialihragamkan

menjadi hidrograf debit dengan liku

kalibrasi, menentukan hidrograf limpasan

langsung dengan cara memisahkan aliran

dasar dari hidrograf pengamatan, dengan

metode yang digunakan adalah straight

line method, menentukan volume

limpasan langsung akibat hujan 1 mm,

menghitung hujan efektif yang

menyebabkan banjir dengan metode phi

indeks.

A

VQ

LL

)3600(

Menentukan ordinat awal dilakukan

dengan menetapkan ordinatnya dengan

besaran tertentu hingga menghasilkan

ordinat akhir. Apabila ordinat awal

dengan ordinat akhir belum mendapatkan

hasil yang relatif sama maka dilakukan

perhitungan coba-coba lagi dengan

menempatkan ordinat hidrograf akhir

coba-coba sebelumnya sebagai ordinat

awal.

Hidrograf Satuan Tak Berdimensi

Hidrograf satuan tak berdimensi

adalah hidrograf satuan sintetik dimana

debit diekspresikan sebagai perbandingan

Q/Qp dan t/Tp.

Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu

Dalam perhitungan hidrograf satuan

sintetik nakayasu perlu menghitung

distribusi curah hujan dan curah hujan

efektif. Distribusi ini menggunakan

rumus Mononobe yaitu: 3/2

24 24

24

t

RI

Dengan: I = intensitas hujan (mm/jam)

t = waktu

R24=tinggi hujan rancangan

dalam 24 jam.

Untuk menghitung curah hujan

efektif diperlukan perhitungan koefisien

pengaliran (C) yang didapatkan dari tata

guna lahan lokasi yang ditinjau serta

perhitungan hujan rancangan yang

dihitung melalui metode analisa frekuensi

setiap kala ulang. Selanjutnya

perhitungan tersebut digunakan untuk

menghitung debit banjir rancangan.

Luas DAS, panjang sungai utama,

dan parameter alpha (α) yang digunakan

untuk menentukan hasil perhitungan

hidrograf satuan sintetik Nakayasu.

Parameter alpha (α) dapat dicari melalui

coba-coba nilainya atau dengan

menentukan sendiri nilai alpha (α) sesuai

kondisi daerah studi. Nilai-nilai tersebut

yang digunakan untuk menghitung tg, tp,

t0,3, Tr , serta perhitungan lainnya.

Adapun rumus untuk menentukan debit

puncak hidrograf satuan sintetik

Nakayasu yaitu:

)3,0

3,0(0.6,3 ttp

LRA

LQ p

Debit Banjir Rancangan

Perhitungan debit banjir rancangan

dilakukan dengan metode hidrograf

satuan sintetik nakayasu. Setelah

mendapatkan nilai hidrograf satuan

sintetik Nakayasu dan nilai curah hujan

efektif dengan rasio dan kala ulang

tertentu maka dapat dihitung debit banjir

rancangan. Dengan cara mengalikan

hidrograf satuan sintetik dengan nilai

hujan efektif sesuai kala ulang tertentu.

Hasil tersebut dikurangi dengan baseflow

dan akhir perhitungan tersebut

menghasilkan debit banjir rancangan.

METODOLOGI PENELITIAN

Lokasi Penelitian

Studi ini dilakukan pada Sub DAS

Brangkal yang terletak di Kabupaten

Mojokerto. Mempunyai luas wilayah

288,05 km2, panjang sungai utama 46,05

km. Lokasi studi dapat dilihat pada

Gambar 1 berikut.

Gambar 1. Letak Pos Hujan, Pos

AWLR, Pos ARR Sub DAS Brangkal

Sistematika Pengerjaan Studi

Data yang diperlukan

Dalam penyusunan studi ini

diperlukan data-data pendukung, data

yang digunakan merupakan data

sekunder. Data sekunder tersebut adalah:

1. Data curah hujan harian tahun 1994-

2013 Data curah hujan tersebut akan

digunakan dalam analisa hidrologi

yang bersumber dari Balai Besar

Wilayah Sungai dan PSAWS

Buntung Peketingan.

2. Data curah hujan jam-jaman dan data

AWLR jam-jaman yang akan

digunakan dalam analisa hidrograf

satuan pengamatan Metode Collins.

3. Data AWLR harian yang bersumber

dari Balai Besar Wilayah Sungai.

Hasil Analisa Studi

Dalam pengerjaan studi ini

diharapkan menghasilkan perhitungan

dan analisa sebagai berikut:

1. Debit banjir rancangan dihitung per

kala ulang berdasarkan panjang data

10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19

dan 20 tahun. Hasil tersebut

dilakukan pengujian yaitu : Uji F dan

Uji T.

2. Analisa tentang ada atau tidaknya

pengaruh panjang data terhadap

besaran debit banjir rancangan pada

Sub DAS Brangkal dengan panjang

data 20 tahun.

Langkah-Langkah Pengerjaan Studi

1. Pengumpulan Data Hujan.

2. Pengujian Data:

(Menghitung curah hujan rata-rata

harian, uji homogenitas, uji

konsistensi, menghitung hujan rata-

rata daerah menggunakan Poligon

Thiessen, Analisa Frekuensi, Uji

Kecocokan, Hidrograf Satuan

Pengamatan Metode Collins,

Hidrograf Tak Berdimensi,

Hisdrograf Satuan Sintetis Nakayasu,

Menghitung Debit Banjir

Rancangan).

3. Kesimpulan

Menganalisa hasil tren yang

didapatkan dari hasil regresi

hubungan panjang data dengan debit

banjir rancangan per kala ulang,

menyimpulkan apakah ada pengaruh


banjir.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisa Data Hujan

Analisa data hujan dilakukan dengan

menjumlahkan data hujan harian pada

setiap tahunnya.

Uji Homogenitas

Dari perhitungan Uji-F dan Uji-T

untuk stasiun hujan Cakarayam, Pugeran,

Tampung dengan jumlah data 20 tahun

menyatakan bahwa pengujian diterima,

yang berarti nilai varian dan nilai rata-

rata variannya adalah stabil pada derajat

kepercayaan 5% serta dapat dilakukan

pengujian selanjutnya yaitu uji

konsistensi.

Uji Konsistensi

Data yang digunakan dalam studi ini

adalah dari 3 stasiun hujan (Cakarayam,

Pugeran, Tampung), data hujan yang

digunakan adalah data hujan tahun 1994-

2013.

Dari hasil analisa kurva massa ganda

di 3 stasiun hujan tersebut tidak

ditemukan terjadinya penyimpangan data.

Hal tersebut menyatakan bahwa data

hujan yang digunakan adalah konsisten

dan data tersebut dapat digunakan untuk

analisa selanjutnya.

Hujan Rerata DAS

Dari hasil perhitungan dengan

menggunakan metode poligon Thiessen

di dapatkan hasil koefisien thiessen untuk

stasiun hujan : (Cakarayam = 0,19),

(Pugeran =0,645), (Tampung = 0,165).

Hasil tersebut dikalikan dengan hujan

maksimum harian tahunan pada masing-

masing stasiun. Berikut merupakan hasil

perhitungan curah hujan harian

maksimum daerah tahunan (metode

thiessen) dapat dilihat pada Tabel 1.

Metode Analisa Frekuensi

Dari perhitungan analisa frekuensi

menggunakan distribusi Gumbel, Log

Pearson III dan Log Normal hasil yang

memiliki penyimpangan terkecil dan

menjadi distribusi terpilih adalah Log

Normal.

Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Curah Hujan

Harian Maksimum Daerah Tahunan

(Metode Thiessen) Tahun Hujan

Maksimum

Tahun Hujan

Maksimum

1994

1995

1996

1997

1998 1999

2000

2001

2002

2003

84,958

109,379

89,323

76,199

73,304 84,062

63,218

64,975

87,926

70,938

2004

2005

2006

2007

2008 2009

2010

2011

2012

2013

87,926

54,605

55,664

89,507

80,030 59,758

80,354

40,547

73,468

58,624

Sumber: Hasil Perhitungan

Metode Distribusi Log Normal

Perhitungan parameter statistik untuk

metode distribusi Log Normal

menghasilkan perhitungan : Rrerata= 4,283

; Sd = 0,23 ; Cs = -0,703

Nilai K pada distribusi ini dilihat dari

tabel Nilai Cs Positif distribusi Log

Pearson III dengan Cs=0. Dari hasil

perhitungan hujan rancangan kala ulang

2,5,10,25,50,100,200,1000 tahun, maka

didapatkan nilai : 72,438 ; 87,887 ;

97,229 ; 108,283 ; 116,084 ; 123,564 ;

130,864 ; 147,255. Langkah ini juga

dilakukan untuk perhitungan panjang data

10,11,12,13,14,15,16,17,18,dan 19 tahun.

Uji Kesesuaian Distribusi

1. Uji Smirnov-Kolmogorov

Metode Log Normal

Dalam perhitungan uji smirnov-

kolmogorov metode Log Normal dengan

panjang data 20 tahun didapatkan nilai

Δmaks= 0,076, untuk nilai α = 5% Δcr=

29,4% dan untuk nilai α = 1% Δcr=

35,2%. Dari hasil Δmaks tersebut

dinyatakan hipotesa Log Normal

diterima. Perhitungan ini juga dilakukan

untuk panjang data 10,11,12,13,14,15,16,

17,18, dan 19 tahun.

2. Uji Chi-Square

Metode Log Normal

Dalam perhitungan uji chi square

metode Log Normal dengan panjang data

20 tahun didapatkan nilai : Rrerata = 4,283

; Sd = 0,230 ; Cs = -0,703. Dengan

panjang data 20 tahun dapat dihitung

batas kelas yang digunakan yaitu 5 kelas

dengan sebaran peluang 20%. Dari Data

diatas didapatkan hasil perhitungan uji

simpangan vertikal, dan data dapat

dikelompokkan sesuai batas kelas.

Total dari perhitungan sub grup adalah

sebesar = 0,1. Dari tabel Chi-Square

didapatkan nilai X2

cr untuk dk=2 dan α =

5% maka dapat disimpulkan bahwa

X2

hitung < X2

cr, hal tersebut meyatakan

data tersebut sesuai dengan distribusi Log

Normal. Perhitungan ini juga dilakukan

untuk panjang data 10,11,12,13,14,15,

16,17,18, dan 19 tahun.

Hidrograf

Hidrograf Satuan Pengamatan Metode

Collins

Untuk menghitung metode ini

diperlukan beberapa jumlah kejadian.

Pada studi ini tersedia 6 kejadian yaitu :

kejadian 12-13 Oktober 2010, 15-16

Januari 2011, 28-1 Maret 2011, 9-10

Maret 2012, 31-1 November 2012, 1-2

Desember 2012 untuk memperoleh

hidrograf satuan pengamatan. Kalibrasi

juga dilakukan perhitungan untuk

mengetahui tolok ukur ketelitian dengan

menggunakan uji-F (uji kestabilan nilai

varian), uji-T (uji kestabilan rata-rata)

dan Nash Sutcliffe.

Penurunan Hidrograf Satuan

Hidrograf satuan dapat diperoleh

dengan membagi ordinat hidrograf

limpasan langsung dengan hujan efektif

dengan durasi tertentu (Wilson,

1993:185).

Perhitungan hidrograf satuan

pengamatan metode collins dilakukan

dengan menggunakan coba-coba hingga

ditemukan selisih terkecil dari nilai

ordinat awal dan ordinat akhir. Hasil

hidrograf pengamatan dirata-ratakan 6

kejadian tersebut.

Berikut merupakan hasil rekapitulasi

hasil perhitungan hidrograf satuan

pengamatan metode collins yang

disajikan pada Gambar 2.

Gambar 2. Rekapitulasi Hasil Hidrograf

Pengamatan Metode Collins

Hidrograf Tak Berdimensi

Dari perhitungan Q/Qp dan t/Tp

dapat disimpulkan bahwa yang dipakai

pada perhitungan selanjutnya adalah t/Tp

dan Q/Qp dengan puncak jam ke-7.

Selanjutnya dihitung interpolasi dengan

membandingkan antara t/Tp dengan (t/Tp

dan Q/Qp) HSO yang dihitung hingga

didapatkan hasil hidrograf satuan

pengamatan rata-rata.

Hasil perhitungan hidrograf tak

berdimensi disajikan pada Tabel 2 dan

Gambar 3 berikut ini.

Tabel 2. Hidrograf Satuan Pengamatan

Rata-Rata Jam HSO-Rerata Jam HSO-Rerata

0

1

2

3

4

5 6

7

8

9

10

11

0

0,014

0,628

1,698

3,826

6,438 10,471

14,200

10,731

7,990

6,087

4,403

12

13

14

15

16

17 18

19

20

21

22

3,297

2,632

2,070

1,593

1,220

0,871 0,603

0,433

0,314

0,204

0,128


Perhitungan Debit Banjir Rancangan


Diketahui data daerah studi :

Luas DAS (A) = 288,05 km2

Panjang Sungai (L) = 48,694 km

Hujan Satuang (Ro)= 1 mm

Gambar 3. Hidrograf Satuan

Pengamatan Rata-Rata

Penentuan Parameter Fisik Hidrograf

Hasil perhitungan debit banjir pada

hidrograf satuan pengamatan metode

Collins adalah sebesar 79,850 m3/detik.

Dengan cara coba-coba nilai α

didapatkan nilai α = 2,0032.

Hasil kesesuaian antara hidrograf

satuan pengamatan dengan hidrograf

satuan sintetik nakayasu dapat dilihat

pada Tabel 3 berikut.

Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Kesesuaian

Parameter α Terpilih dengan Hidrograf

Pengamatan t HSO-Collins HSS Nakayasu

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11 12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

0 0,014

0,628

1,698

3,826

6,438

10,471

14,200

10,731

7,990

6,087

4,403 3,297

2,632

2,070

1,593

1,220

0,871

0,603

0,433

0,314

0,204

0,128

0 0,195

1,028

2,721

5,427

9,271

9,994

8,543

7,090

5,885

4,884

4,053 3,364

2,859

2,525

2,230

1,969

1,739

1,536

1,356

1,198

1,058

0,925

Jumlah 79,850 79,850

Rerata 3,472 3,472

St.deviasi 4,025 2,939

n 23 23

Sumber: Perhitungan

Tabel diatas menunjukkan hubungan

kesesuaian antara hidrograf satuan

pengamatan dengan parameter α yang

terpilih. Untuk lebih akurat, dilakukan

pengujian yaitu: Uji-F, Uji-T, dan Uji

Nash Sutcliffe.

Uji-F (Kestabilan Varian)


apakah nilai varian hasil pada tabel 3

adalah stabil. Dari hasil perhitungan Uji-

F didapatkan nilai Fhitung = 1,875 dan

Ftabel = 2,05. Karena nilai Fhitung <

Nilai Ftabel maka dapat disimpulkan

dengan peluang 95% nilai varian hasil

kesesuaian anatara parameter α terhadap

hidrograf satuan pengamatan adalah

stabil.

Uji-T (Kestabilan Rata-Rata)


apakah dua kelompok berasal dari

populasi yang sama. Dari hasil

perhitungan Uji-T didapatkan hasil σ =

3,604, thitung= 8,19x10-6

, dan ttabel = 1,717.

Karena nilai thitung < ttabel maka dapat

disimpulkan dengan peluang 95% rata-

rata variannya hasil kesesuaian anatara

parameter α terhadap hidrograf satuan

pengamatan adalah stabil.

Uji Nash Sutcliffe

Hasil perhitungan dikatakan baik jika

Ens≥75; memuaskan jika 75 > Ens >36;

kurang baik jika Ens< 36 (Nash Sutcliffe,

1970 dalam Yopi Ilhamsyah, 2012).

n

i

Msi

n

i

misi

QQ

QQ

EnsSutcliffeNashUji

1

2

1

2

100)(

589,95411,4100)( EnsSutcliffeNashUji

Dari perhitungan Nash Sutcliffe

disimpulkan hasil kesesuaiaan antara

parameter α terhadap hidrograf satuan

pengamatan adalah baik dikarenakan

Ens≥75.


Distribusi Curah Hujan dan Curah

Hujan Efektif

Sebelum memasuki pada perhitungan

debit banjir rancangan, diperlukan

perhitungan intensitas hujan

menggunakan persamaan Mononobe.

Dari perhitungan rasio hujan jam-jaman

selanjutnya dapat menghitung distribusi

hujan netto jam-jaman dengan nilai hujan

rancangan didapatkan dari metode

terpilih yaitu Log Normal dan nilai

koefisien pengaliran didapatkan sebesar

0,452 dari perhitungan koefisien

pengaliran penggunaan lahan Sub DAS

Brangkal. Perhitungan ini juga dilakukan

untuk panjang data 10,11,12,13,14,

15,16,17,18, dan 19 tahun.

Debit Banjir Rancangan Metode

Nakayasu

Nilai base flow yang didapatkan dari

perhitungan rata-rata hasil seluruh base

flow pada 6 kejadian, dari perhitungan

tersebut didapatkan hasil base flow =

2,25 m3/detik. Perhitungan tersebut juga

dihitung untuk panjang data

10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19 tahun.

Berikut merupakan hasil dari perhitungan

hidrograf debit banjir rancangan untuk

Panjang Data 20 Tahun yang disajikan

pada Gambar 4.

Gambar 4. Hidrograf Debit Banjir

Rancangan untuk Panjang Data 20 Tahun

Hasil perhitungan debit banjir

rancangan dan kala ulang 2, 5, 10, 25, 50,

100, 200, dan 1000 tahun dengan

kelompok panjang data 10, 11, 12, 13,

14, 15, 16, 17, 18, 19 dan 20 tahun dapat

disajikan pada Tabel 4. Dari hasil

perhitungan tersebut dapat menghasilkan

grafik regresi hubungan panjang data

terhadap besaran debit banjir yang

disajikan pada Gambar 5.

Tabel 4. Debit Banjir Rancangan untuk Panjang Data Bervariasi Kala Ulang Panjang

Data

2th 5th 10th 25th 50th 100th 200th 1000th

10

11

12

13

14 15

16

17

18

19

20

Tahun

Tahun

Tahun

Tahun

Tahun Tahun

Tahun

Tahun

Tahun

Tahun

Tahun

356,338

359,539

348,160

339,316

343,444 344,465

339,074

340,301

328,584

328,630

324,958

410,082

411,743

408,450

402,880

406,799 405,621

400,537

400,060

401,624

399,417

394,741

441,298

441,955

443,976

440,671

444,400 441,756

436,941

437,581

445,998

442,241

436,941

477,177

476,589

485,234

484,843

488,291 483,805

479,373

476,330

498,678

492,927

486,873

501,887

500,387

513,895

515,695

518,915 513,066

508,942

504,840

535,960

528,706

522,111

525,151

522,757

541,057

545,053

548,031 540,830

537,029

531,878

571,785

563,021

555,901

547,479

544,194

567,280

573,501

576,224 567,666

564,204

557,998

606,812

596,513

588,875

596,399

591,058

625,240

636,721

638,809 627,079

624,452

615,783

685,686

671,738

662,917


Gambar 5.Grafik regresi hubungan panjang data dengan besaran debit banjir berbagai kala

ulang

Analisa Kala Ulang Panjang Data

Dari grafik hubungan panjang data

dengan besaran debit banjir setiap kala

ulang R2 (determinasi) dan R (korelasi)

yang yang telah disajikan pada Gambar

5. Pada lokasi studi Sub DAS Brangkal

dengan ketersediaan data 20 tahun, dari

grafik tersebut secara umum

menghasilkan kesimpulan bahwa hasil

perhitungan debit banjir rancangan

mempunyai tingkat hubungan yang kuat

hal tersebut dilihat dari tren grafik. Oleh

karena itu untuk debit banjr rancangan

per kala ulang menunjukkan

kecenderungan berdasarkan panjnag data,

walaupun tren setiap kala ulangnya

mengalami penurunan dan kenaikan

tetapi berdasarkan kecenderungan

persamaan kuadratis pada setiap kala

ulang menunjukkan semakin panjang data

tidak menyebabkan debit banjir

rancangan yang terjadi semakin besar

dikarenakan adanya pertambahan panjang

data tidak mempengaruhi besaran debit

banjir rancangan.

Untuk mengetahui dan

menyimpulkan apakah ada pengaruh


banjir secara besaran, maka perlu

dilakukan perhitungan Uji-F dan Uji-T.

Uji-F dan Uji-T

Hasil pengujian untuk mengetahui

apakah ada pengaruh panjang data

terhadap besaran debit banjir secara

besaran dapat dilihat pada Tabel 5

berikut.

Tabel 5. Rekapitulasi Uji-F dan Uji-T Uji-F Uji-T

Kala

Ulang

Keterang

an

Kala

Ulang

Keterang

an

2 tahun

5 tahun

10 tahun

25 tahun

50 tahun

100 tahun 200 tahun

1000tahun

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima Diterima

Diterima

2 tahun

5 tahun

10 tahun

25 tahun

50 tahun

100 tahun 200 tahun

1000tahun

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima

Diterima Diterima

Diterima


Dari hasil Uji-F diatas diketahui

Fhitung< Ftabel, maka dapat disimpulkan

dengan peluang 95% nilai varian

perhitungan debit banjir rancangan per

kala ulang adalah stabil.

Dari hasil Uji-T diatas diketahui

thitung< ttabel, maka dapat disimpulkan

dengan peluang 95% rata-rata nilai varian

perhitungan debit banjir rancangan per

kala ulang adalah stabil.

Dari hasil perhitungan debit banjir

rancangan pada Sub DAS Brangkal

dengan ketersediaan data 20 tahun

menghasilkan pengujian secara statistika

Uji F dan Uji T bahwa tidak ada

pengaruh nyata antara panjang data

terhadap besaran debit banjir rancangan.

Hal tersebut dapat diartikan bahwa

dengan data 20 tahun saja pada lokasi

Sub DAS Brangkal ini bisa menghitung

kala ulang hingga 1000 tahun sesuai

panjang data dengan kata lain data berapa

pun bisa digunakan untuk menghitung

debit banjir rancangan, minimal data

yang digunakan adalah 10 tahun. Apabila

ada pengaruh nyata maka perlu

diperhatikan ketersediaan data, seperti

yang telah dijelaskan oleh Soewarno

(1995:166). Penerapan yang bisa

dilakukan untuk lokasi Sub DAS

Brangkal ini adalah perhitungan debit

banjir rancangan bisa dilakukan dengan

seluruh panjang data yang ada.

PENUTUP

Kesimpulan

Berdasarkan hasil perhitungan dan

analisa yang telah diuraikan sebelumnya,

maka dapat disimpulkan sebagai berikut:

1. Hasil perhitungan debit banjir

rancangan per kala ulang adalah

sebagai berikut:

Kala ulang 2 tahun berkisar antara

359,539 – 324,958 m3/detik.


411,743 – 394,741 m3/detik.


445,998 – 440,671 m3/detik.


498,678 – 476,330 m3/detik.


535,960 – 500,387 m3/detik.


571,785 – 522,757 m3/detik.


606,812 – 544,194 m3/detik.


685,686 – 591,058 m3/detik.

2. Hasil secara umum dari perhitungan

determinasi (R2) dan korelasi (R)

setiap kala ulang dapat disimpulkan

bahwa hasil perhitungan debit banjir

rancangan mempunyai tingkat

hubungan yang kuat. Untuk debit

banjir rancangan setiap kala ulang

menunjukkan kecenderungan

berdasarkan panjang data yang

menunjukkan semakin panjang data

tidak menyebabkan debit banjir

rancangan yang terjadi semakin besar.

Hal tersebut ditunjang dengan hasil

pengujian Uji F (Kestabilan Varian)

dan Uji T (Kestabilan Rata-Rata) yang

menyatakan perhitungan debit banjir

rancangan setiap kala ulang adalah

stabil. Debit puncak untuk periode

kala ulang 2 tahun, 5 tahun, dan 10

tahun mempunyai tren yang sama.

Debit puncak untuk periode kala ulang

25 tahun, 50 tahun, 100 tahun, 200

tahun dan 1000 tahun juga memiliki

tren yang sama.

Pada studi di Sub DAS Brangkal

ini, dengan ketersediaan data 20 tahun

dapat disimpulkan bahwa semakin

panjang data tidak menyebabkan debit

banjir rancangan yang terjadi besar,

hal tersebut dikarenakan pertambahan

panjang data hujan tidak

mempengaruhi besaran debit banjir

rancangan. Secara umum hasil

pengujian dalam studi di Sub DAS

Brangkal ini menyatakan bahwa tidak

ada pengaruh nyata antara panjang

data dengan debit banjir rancangan.

Saran

1. Studi ini dilakukan pada Sub DAS

Brangkal dengan panjang data hanya

terbatas 20 tahun, oleh karena itu

perlu dilakukan pengujian dengan

data hujan yang lebih dari 20 tahun

untuk mendapatkan hasil yang lebih

baik. 2. Untuk mendapatkan hasil yang baik,

sangat diperlukan ketersediaan data

debit (AWLR) untuk verifikasi atau

kontrol hasil perhitungan debit banjir

rancangan. 3. Secara umum diperlukan pengujian

yang sama dengan studi ini untuk

pengujian pada DAS lainnya dengan

karakteristik yang berbeda.

DAFTAR PUSTAKA

Anam, Syaiful. 2000. Model Hidrograf

Satuan Sintetis Sebagai Pendekatan

Hidrograf Satuan Pengamatan di

Sub DAS Brantas Tengah.Skripsi

tidak dipublikasikan.Malang:

Universitas Brawijaya.

Asdak, Chay. 2007. Hidrologi dan

Pengelolaan Daerah Aliran

Sungai.Yogyakarta: Gajah Mada

University Press.

Cordery, I. 1991. The Unit Hydrograph

Method of Flood Estimation. Pilgrim

D.H. P.Australian Rainfall And

Runoff.Australia: The Institution of

Engineers.

Fakultas Teknik Universitas Brawijaya.

2008. Panduan Penulisan

Skripsi.Malang: Fakultas Teknik

Universitas Brawijaya.

Harto,Sri. 1993. Analisis Hidrologi.

Jakarta:PT. Gramedia Pustaka

Utama.

Ilhamsyah, Yopi. 2012. Analisis dampak

ENSO terhadap debit aliran DAS

Cisangkuy Jawa Barat menggunakan

model Rainfall-Runoff. http://www..

unsyiah.ac.id. (14 Juni 2014).

Limantara, Lily Montarcih.2011.Studi

Pengelolaan Banjir Kali Sampean

Dengan Peningkatan Kapasitas

Sungai Pada Ruas Bendung

Sampean Lama-Muara. www.

scribd.com/doc/6257054/Xkh6-

Banjir-Lily-Mont.(27 April2014).

Limantara, Lily Montarcih. 2010.

Hidrologi Praktis.Bandung: Lubuk

Agung.

Rinaldi. 2008. Pengaruh Panjang Data

Terhadap Besarn Debit Banjir Pada

DPS Siak.Riau: Universitas Riau (16

Oktober 2013).

Soemarto. 1987. Hidrologi

Teknik.Surabaya: Usaha Nasional.

Soewarno.1995. Hidrologi Aplikasi

Metode Statistik Untuk Analisa Data

Jilid I. Bandung: Nova.

Soewarno.1995. Hidrologi Aplikasi

Metode Statistik Untuk Analisa Data

Jilid II.Bandung: Nova.

Sosrodarsono, Suyono. 1976. Hidrologi

Untuk Pengairan. Jakarta: Pt

Pradnya Paramita.

Subarkah, Iman. 1980. Hidrologi Untuk

Perencanaan Bangunan Air.

Bandung : Idea Dharma.

Subramanya, K. 1989. Engineering

Hydrology. New Delhi: Tata Mc

Graw Hill.

Triatmodjo, Bambang. 2010. Hidrologi

Terapan. Yogyakarta: Beta Offset

Yogyakarta.

Wilson, E.M dan Asnawi Marjuki. 1993.

Hidrologi Teknik Edisi Keempat.

Jakarta:Erlangga

PENGARUH PANJANG DATA TERHADAP BESARAN DEBIT ...

Documents

Transcript of PENGARUH PANJANG DATA TERHADAP BESARAN DEBIT ...