BAB II STUDI PUSTAKA II-1

Transkripsi

1 BAB II STUDI PUSTAKA.. Hidrologi Data hidrologi adalah kumpula keteraga atau fakta megeai feomea hidrologi seperti besarya : curah huja, temperatur, peguapa, lamaya peyiara matahari, kecepata alira, kosetrasi sedime sugai aka selalu berubah terhadap waktu (Soewaro, 995) Dalam aalisis hidrologi, hasil akhir yag diharapka adalah perkiraa besar bajir racaga utuk suatu bagua hidraulik tertetu, yaitu bagua utama yag meaikka muka air sehigga dapat dimafaatka secara efisie utuk berbagai kebutuha (Sri Harto, 993)... Curah Huja Recaa. Data huja recaa diukur dega peakar huja yag berupa data curah huja titik (poit raifall). Utuk medapatka data curah huja ratarata DAS dapat dihitug dega beberapa metode, yaitu (Sri Harto, 993). a. Metode Rata-rata Aljabar Curah huja rata-rata DAS didapatka dega cara rata-rata hitug (arithematik mea) dari peakar huja area tersebut dibagi dega jumlah stasiu pegamata (Sosrodarsoo da Takeda, 976). Cara ii diguaka bila: Daerah tersebut berada pada daerah yag datar Peempata alat ukur tersebar merata Variasi data curah huja atar stasiu setiap tahuya tidak terlalu besar Huja yag terjadi dalam DAS bersifat homoge. Metode ii merupaka cara yag palig sederhaa, aka tetapi memberika hasil yag tidak teliti. Rumus perhituga metode aljabar adalah sebagai berikut (Sri Harto, 993). : II-

2 R Dimaa : Ri (mm)...(.) R = Huja rata-rata (mm) Ri = Huja masig-masig stasiu (ha) = Jumlah stasiu. b. Metode Thiesse Metode ii didasarka pada cara rata-rata timbag, dimaa masigmasig stasiu mempuyai darah pegaruh yag dibetuk dega garis-garis sumbu tegak lurus terhadap garis peghubug atara dua stasiu dega plaimeter, sehigga dapat dihitug luas daerah tiap stasiu (Sosrodarsoo da Takeda, 976). Hal-hal yag diperhatia dalam metode i adalah sebagai berikut : Jumlah stasiu pegamata miimal tiga buah. Peambaha stasiu aka megubah seluruh jariga. Topografi daerah tidak diperhitugka. Stasiu huja tidak tersebar merata. Metode ii memberika bobot tertetu utuk setiap stasiu huja dega pegertia bahwa setiap stasiu huja diaggap mewakili huja dalam suatu daerah dega luas tertetu, da luas tersebut merupaka faktor koreksi bagi huja. Rumus umum perhituga huja rata-rata dega metode Thiesse adalah sebagai berikut : R i. Ai R (mm)...(.) A i Dimaa : R = Huja rata-rata (mm) A I = Luas masig-masig area (ha) R I. = Curah huja masig-masig stasiu (mm) II-

3 Gambar.. Metode Thiesse Cara ii berdasarka rata-rata timbag. Masig-masig peakar mempuyai pegaruh yag dibetuk dega meggambarka garisgaris sumbu tegak lurus terhadap garis peghubug di atara dua poros peakar (lihat gambar.). Hubugka masig-masig peakar da tarik garis lurus pada tegah-tegah garis hubug secara tegak lurus. Misalya A adalah luas daerah pegaruh pos peakar, A luas daerah pegaruh pos peakar da seterusya. Jumlah A+A +...A = A adalah jumlah luas area yag dicari tiggi huja ratarataya. Jika pos peakar meakar tiggi hija R, pos peakar meakar R, da pos peakar meakar d. R A. R A. R... A A A... A. R (mm)...(.3) Jika A p merupaka persetase luas pada pos i yag jumlahya A utuk seluruh luas adalah 00% maka : A = luas areal R = tiggi curah huja rata-rata areal II-3

4 R, R.. R = Curah huja di tiap titik pegamata da adalah titiktitik pegamata. A.., A A = Bagia daerah yag mewakili tiap titik pegamata. c. Metode Isohyet Metode ii diguaka apabila peyebara stasiu huja di daerah tagkapa huja ditijau tidak merata. Pada setiap titik di suatu kawasa diaggap huja sama dega yeg tejadi pada stasiu terdekat, sehigga huja yag tercatat pada stasiu mewakili suatu luasa (Sosrodarsoo da Takeda, 976) Metode ii diguaka dega ketetua : Diguaka pada daerah datar da peguuga Jumlah stasiu harus bayak Bermafaat utuk huja yag sigkat Gambar.. Metode Isohyet Dega cara ii, kita harus meggambar dulu kotur tiggi huja yag sama, seperti gambar.. Kemudia luas bagia di atara isohyet-isohyet yag berdekata kotur, da ilai rata-rataya dihitug sebagai ilai rata-rata timbag ilai kotur, sebagai berikut : II-4

5 Ri Ri i R A Dimaa : A A... A i (mm)...(.4) A A = luas area total R = tiggi curah huja rata-rata areal R R R... i i A A... i R = curah huja pada isohyet 0,,,..., i A = luas bagia areal yag dibatasi oleh isohyetisohyet yag bersagkuta. Ii adalah cara yag palig teliti utuk medapatka huja areal ratarata, tetapi memerluka jariga pos peakar yag relatif lebih padat yag memugkika utuk membuat isohyet. Pada waktu meggambarka garis-garis isohyet sebaikya juga memperhatika pegaruh bukit atau guug terhadap distribusi huja.... Aalisis Frekuesi Aalisis Frekuesi adalah kejadia yag diharapka terjadi, rata-rata sekali setiap N tahu atau dega perkataa lai tahu berulagya N tahu. Kejadia pada suatu kuru waktu tertetu tidak berarti aka terjadi sekali setiap 0 tahu aka tetapi terdapat suatu kemugkia dalam 000 tahu aka terjadi 00 kali kejadia 0 tahua. Data yag diperluka utuk meujag teori kemugkia ii adalah miimum 0 besara huja atau debit dega harga tertiggi dalam setahu jelasya diperluka data miimum 0 tahu. Hal ii dapat dilihat dari koefisie Reduced Mea pada tabel. utuk data 0 tahu mecapai 0,5 atau 50 % peyimpaga dari harga rata-rata seluruh kejadia. Aalisis frekuesi dapat dilakuka dega seri data yag diperoleh dari rekama data baik data huja maupu data debit. Aalisis ii serig diaggap sebagai cara aalisis yag palig baik, karea dilakuka terhadap data yag terukur lagsug yag tidak melewati pegalihragama terlebih dahulu. Lebih lajut, cara ii dapat dilakuka oleh siapapu, walaupu yag bersagkuta tidak sepeuhya memahami prisip-prisip hidrologi. Dalam kaita yag II-5

6 terakhir ii, kerugiaya adalah apabila terjadi kelaia dalam aalisis yag bersagkuta tidak aka dapat megetahui dega tepat. Aalisis frekuesi ii didasarka pada sifat statistik data yag tersedia utuk memperoleh probabilitas besara debit bajir di masa yag aka datag. Berdasarka hal tersebut maka berarti bahwa sifat statistik data yag aka datag diadaika masih sama dega sifat statistik data yag telah tersedia. Secara fisik dapat diartika bahwa sifat klimatologis da sifat hidrologi DAS diharapka masih tetap sama. Hal terakhir ii yag tidak aka dapat diketahui sebelumya, lebih-lebih yag berkaita dega tigkat aktivitas mausia (huma activities) ( Sri Harto, 993). Huja recaa merupaka kemugkia tiggi huja yag terjadi dalam periode ulag tertetu sebagai hasil dari suatu ragkaia aalisis hidrologi yag biasa disebut aalisis frekuesi.aalisis frekuesi merupaka prakiraa (forecastig) dalam arti probabilitas utuk terjadiya suatu peristiwa hidrologi dalam betuk huja recaa yag berfugsi sebagai dasar perhituga perecaaa hidrologi utuk atisipasi setiap kemugkia yag aka terjadi. Aalisis frekuesi ii dilakuka dega megguaka sebara kemugkia teori probability distributio da yag biasa diguaka adalah sebara Normal, sebara Log Normal, sebara Gumbel tipe I da sebara Log Pearso tipe III. Secara sistematis metode aalisis frekuesi perhituga huja recaa ii dilakuka secara beruruta sebagai berikut : Parameter statistik Pemiliha jeis sebara Pegeplota data Uji kecocoka sebara Perhituga huja recaa a. Parameter Statistik Parameter yag diguaka dalam perhituga aalisis frekuesi meliputi parameter ilai rata-rata ( X ), stadar deviasi ( S d ), II-6

7 koefisie variasi (Cv), koefisie kemiriga (Cs) da koefisie kurtosis (Ck). Perhituga parameter tersebut didasarka pada data catata tiggi huja haria rata-rata maksimum 5 tahu terakhir. Utuk memudahka perhituga, maka proses aalisisya dilakuka secara matriks dega megguaka tabel. Semetara utuk memperoleh harga parameter statistik dilakuka perhituga dega rumus dasar sebagai berikut : Nilai rata-rata X i X... (.5) Dimaa : X X i Stadar deviasi = ilai rata-rata curah huja = ilai pegukura dari suatu curah huja ke-i = jumlah data curah huja Apabila peyebara data sagat besar terhadap ilai rata-rata, maka ilai stadar deviasi(sd) aka besar, aka tetapi apabila peyebara data sagat kecil terhadap ilai rata-rata, maka Sd aka kecil. Stadar deviasi dapat dihitug dega rumus : X i X i Sd...(.6) Dimaa : S d = stadar deviasi curah huja X X i = ilai rata-rata curah huja = ilai pegukura dari suatu curah huja ke-i = jumlah data curah huja II-7

8 Koefisie variasi Koefisie variasi (coefficiet of variatio) adalah ilai perbadiga atara stadar deviasi dega ilai rata-rata dari suatu sebara. Cv = S d...(.7) X Dimaa : Cv = koefisie variasi curah huja S d = stadar deviasi curah huja X = ilai rata-rata curah huja Koefisie kemecega Koefisie kemecega (coefficiet of skewess) adalah suatu ilai yag meujukka derajat ketidak simetrisa (assymetry) dari suatu betuk distribusi. Besarya koefisie kemecega (coefficiet of skewess) dapat dihitug dega persamaa sebagai berikut ii : Utuk populasi : C s...(.8) 3 a Utuk sampel : Cs...(.9) 3 S i 3 d X i...(.0) i 3 X i X a...(.) Dimaa : C s = koefisie kemecega curah huja = stadar deviasi dari populasi curah huja S d = stadar deviasi dari sampel curah huja = ilai rata-rata dari data populasi curah huja II-8

9 X = ilai rata-rata dari data sampel curah huja X i = curah huja ke i = jumlah data curah huja a, = parameter kemecega Kurva distribusi yag betukya simetris maka C s = 0,00, kurva distribusi yag betukya meceg ke kaa maka C s lebih besar ol, sedagka yag betukya meceg ke kiri maka C kurag dari ol. Koefisie kurtosis Koefisie kurtosis adalah suatu ilai yag meujukka keruciga dari betuk kurva distribusi, yag umumya dibadigka dega distribusi ormal. Koefisie kurtosis diguaka utuk meetuka keruciga kurva distribusi, da dapat dirumuska sebagai berikut : 4 MA Ck...(.) S Dimaa : 4 d C k = koefisie kurtosis MA(4) = mome ke-4 terhadap ilai rata-rata S d = stadar deviasi Utuk data yag belum dikelompokka, maka : C X X 4 i i k...(.3) 4 S d da utuk data yag sudah dikelompokka C X X 4 f i i i k...(.4) 4 Sd Dimaa : C k = koefisie kurtosis curah huja s II-9

10 b. Pemiliha jeis sebara = jumlah data curah huja X i = curah huja ke i X = ilai rata-rata dari data sampel f i = ilai frekuesi variat ke i S d = stadar deviasi Dalam aalisis frekuesi data hidrologi baik data huja maupu data debit sugai terbukti bahwa sagat jarag dijumpai seri data yag sesuai dega sebara ormal. Sebalikya, sebagia besar data hidrologi sesuai dega jeis sebara yag laiya. Masig-masig sebara memiliki sifat-sifat khas sehigga setiap data hidrologi harus diuji kesesuaiaya dega sifat statistik masigmasig sebara tersebut. Pemiliha sebara yag tidak bear dapat megudag kesalaha perkiraa yag cukup besar. Dega demikia pegambila salah satu sebara secara sembarag utuk aalisis tapa pegujia data hidrologi sagat tidak diajurka. Aalisis frekuesi atas data hidrologi meutut syarat tertetu utuk data yag bersagkuta, yaitu harus seragam (homogeeous), idepedet da mewakili (represetative). Data yag seragam berarti bahwa data tersebut harus berasal dari populasi yag sama. Dalam arti lai, stasiu pegumpul data yag bersagkuta, baik stasiu huja maupu stasiu hidrometri harus tidak pidah, DAS tidak berubah mejadi DAS perkotaa (urba catchmet), maupu tidak ada gaggua-gaggua lai yag meyebabka data yag terkumpul mejadi lai sifatya. Batasa idepedece di sii berarti bahwa besara data ekstrim tidak terjadi lebih dari sekali. Syarat lai adalah bahwa data harus mewakili utuk perkiraa kejadia yag aka datag, misalya tidak aka terjadi perubaha akibat ulah taga mausia secara besar-besara, tidak dibagu kostruksi yag meggaggu pegukura, seperti bagua sadap, II-0

11 perubaha tata gua taah. Pegujia statistik dapat dilakuka utuk masig-masig syarat tersebut (Sri Harto, 993). Tabel.. Tabel Pedoma Pemiliha Sebara Jeis Sebara Syarat Normal Cs 0 Ck = 3 Gumbel Tipe I Cs,396 Ck 5,400 Log Pearso Tipe III Cs 0 Log ormal Cs 3Cv + Cv = 3 Ck = 5,383 (Sumber : CD. Soemarto, 999) Peetua jeis sebara yag aka diguaka utuk aalisis frekuesi dapat dipakai beberapa cara sebagai berikut. ) Sebara Gumbel Tipe I Umumya diguaka utuk aalisis data maksimum, misal utuk aalisis frekuesi bajir. Fugsi kerapata peluag sebara (Probability Desity Fuctio) dari sebara Gumbel Tipe I adalah : P e X x e y... (.5) dega X Dimaa : P X x = Probability Desity Fuctio X = variabel acak kotiyu e =,788 Y = faktor reduksi Gumbel Utuk meghitug curah huja recaa dega metode sebara Gumbel Tipe I diguaka persamaa distribusi frekuesi empiris sebagai berikut (CD.Soemarto, 999) : S T S... (.6) X T = X Y Y II-

12 S = ( X i X )... (.7) Hubuga atara periode ulag T dega Y T dapat dihitug dega rumus : utuk T 0, maka : Y = l T Y T T = -l l... (.8) T Dimaa : X T = ilai huja recaa dega data ukur T tahu. X S Y T Y S = ilai rata-rata huja = stadar deviasi (simpaga baku) = ilai reduksi variat ( reduced variate ) dari variabel yag diharapka terjadi pada periode ulag T tahu. Tabel.4. = ilai rata-rata dari reduksi variat (reduce mea) ilaiya tergatug dari jumlah data (). Tabel.. = deviasi stadar dari reduksi variat (reduced stadart deviatio) ilaiya tergatug dari jumlah data (). Tabel.3. Tabel.. Reduced mea (Y) utuk Metode Sebara Gumbel Tipe I N ,495 0,4996 0,5035 0,5070 0,500 0,58 0,557 0,58 0,50 0,50 0 0,536 0,55 0,568 0,583 0,596 0,5300 0,580 0,588 0,5343 0, ,5363 0,537 0,5380 0,5388 0,5396 0,5400 0,540 0,548 0,544 0, ,5463 0,544 0,5448 0,5453 0,5458 0,5468 0,5468 0,5473 0,5477 0, ,5485 0,5489 0,5493 0,5497 0,550 0,5504 0,5508 0,55 0,555 0, ,55 0,554 0,557 0,5530 0,5533 0,5535 0,5538 0,5540 0,5543 0, ,5548 0,5550 0,555 0,5555 0,5557 0,5559 0,556 0,5563 0,5565 0, ,5570 0,557 0,5574 0,5576 0,5578 0,5580 0,558 0,5583 0, ,5586 0,5587 0,5589 0,559 0,559 0,5593 0,5595 0,5596 0,5598 0, ,5600 (Sumber:CD.Soemarto,999) II-

13 Tabel.3. Reduced Stadard Deviatio (S) utuk Metode Sebara Gumbel Tipe I N ,9496 0,9676 0,9833 0,997,0095,006,036,04,0493,0565 0,068,0696,0754,08,0864,035,096,004,047,080 30,4,59,93,6,55,85,33,339,363,388 40,43,436,458,480,499,59,538,557,574,590 50,607,93,638,658,667,68,696,708,7,734 60,747,759,770,78,793,803,84,84,834,844 70,854,863,873,88,890,898,906,95,93,930 80,938,945,953,959,967,973,980,987,994,00 90,007,03,06,03,038,044,046,049,055,060 00,065 ( Sumber:CD.Soemarto, 999) Tabel.4. Reduced Variate (Y T ) utuk Metode Sebara Gumbel I Periode Ulag (Tahu) Reduce Variate 0,3665 5,4999 0,50 0, , , , , , , , ,90 (Sumber : CD.Soemarto,999) ) Sebara Log-Pearso III Sebara Log-Pearso tipe III bayak diguaka dalam aalisis hidrologi, terutama dalam aalisis data maksimum (bajir) da miimum (debit miimum) dega ilai ekstrim. Betuk sebara Log-Pearso tipe III merupaka hasil trasformasi dari sebara II-3

14 P Pearso tipe III dega meggatika variat mejadi ilai logaritmik. Probability Desity Fuctio dari sebara Log-Pearso tipe III adalah: X Dimaa : ab X c a b e X c a P X = Probability Desity Fuctio X = ilai variat X a = parameter skala b = parameter betuk c = parameter letak = fugsi gamma... (.9) Metode Log-Pearso tipe III apabila digambarka pada kertas peluag logaritmik aka merupaka persamaa garis lurus, sehigga dapat diyataka sebagai model matematik dega persamaa sebagai berikut (CD.Soemarto, 999) : Y = Y + K.S...(.0) Dimaa : Y = ilai logaritmik dari X atau log (X) X = data curah huja _ Y = rata-rata hitug (lebih baik rata-rata geometrik) ilai Y S = deviasi stadar ilai Y K = karakteristik distribusi peluag Log-Pearso tipe III ( Tabel.5) Lagkah-lagkah perhitugaya adalah sebagai berikut :. Megubah data curah huja sebayak buah X,X,X 3,...X mejadi log ( X ), log (X ), log ( X 3 ),..., log ( X ). II-4

15 . Meghitug harga rata-rataya dega rumus : log(x ) i log Dimaa : Xi... (.) log(x ) = harga rata-rata logaritmik = jumlah data Xi = ilai curah huja tiap-tiap tahu (R 4 maks) 3. Meghitug harga stadar deviasiya dega rumus berikut : Sd Dimaa : Sd i Xi logx log.. (.) = stadar deviasi 4. Meghitug koefisie skewess (Cs) dega rumus : Cs i 3 Sd 3 log Xi log( X )... (.3) Dimaa : Cs = koefisie skewess 5. Meghitug logaritma huja recaa dega periode ulag T tahu dega rumus : Log (X T ) = log(x ) + K.Sd...(.4) Dimaa : X T K = curah huja recaa periode ulag T tahu = harga yag diperoleh berdasarka ilai Cs yag didapat (Tabel.5) 6. Meghitug koefisie kurtosis (Ck) dega rumus : Ck i log 4 3Sd Xi log( X ) 4...(.5) II-5

16 Dimaa : Ck = koefisie kurtosis 7. Meghitug koefisie variasi (Cv) dega rumus : Sd Cv... (.7) log(x ) Dimaa : Cv = koefisie variasi Sd = stadar deviasi Tabel.5. Harga K utuk Metode Sebara Log-Pearso III Periode Ulag Tahu Koefisie Kemecega Peluag (%) (Cs) ,5 0, 3,0-0,396 0,40,80,78 3,5 4,05 4,970 7,50,5-0,360 0,58,50,6 3,048 3,845 4,65 6,600, -0,330 0,574,84,40,970 3,705 4,444 6,00,0-0,307 0,609,30,9,9 3,605 4,98 5,90,8-0,8 0,643,38,93,848 3,499 4,47 5,660,6-0,54 0,675,39,63,780 3,388 3,990 5,390,4-0,5 0,705,337,8,706 3,7 3,88 5,0, -0,95 0,73,340,087,66 3,49 3,66 4,80,0-0,64 0,758,340,043,54 3,0 3,489 4,540 0,9-0,48 0,769,339,08,498,957 3,40 4,395 0,8-0,3 0,780,336,998,453,89 3,3 4,50 0,7-0,6 0,790,333,967,407,84 3,3 4,05 0,6-0,099 0,800,38,939,359,755 3,3 3,960 0,5-0,083 0,808,33,90,3,686 3,04 3,85 0,4-0,066 0,86,37,880,6,65,949 3,670 0,3-0,050 0,84,309,849,,544,856 3, ,033 0,830,30,88,59,47,763 3,380 0, -0,07 0,836,9,785,07,400,670 3,35 0,0 0,000 0,84,8,75,054,36,576 3,090-0, 0,07 0,836,70,76,000,5,48 3,950-0, 0,033 0,850,58,680,945,78,388,80-0,3 0,050 0,853,45,643,890,04,94,675-0,4 0,066 0,855,3,606,834,09,0,540-0,5 0,083 0,856,6,567,777,955,08,400-0,6 0,099 0,857,00,58,70, 880,06,75-0,7 0,6 0,857,83,488,663,806,96,50-0,8 0,3 0,856,66,488,606,733,837,035 II-6

17 -0,9 0,48 0,854,47,407,549,660,749,90 -,0 0,64 0,85,8,366,49,588,664,800 -, 0,95 0,844,086,8,379,449,50,65 -,4 0,5 0,83,04,98,70,38,35,465 -,6 0,54 0,87 0,994,6,66,00,6,80 -,8 0,8 0,799 0,945 0,035,069,089,097,30 -,0 0,307 0,777 0,895 0,959 0,980 0,990,995,000 -, 0,330 0,75 0,844 0,888 0,900 0,905 0,907 0,90 -,5 0,360 0,7 0,77 0,793 0,798 0,799 0,800 0,80-3,0 0,396 0,636 0,660 0,666 0,666 0,667 0,667 0,668 (Sumber : CD. Soemarto,999) 3) Sebara Normal Sebara ormal bayak diguaka dalam aalisis hidrologi, misal dalam aalisis frekuesi curah huja, aalisis statistik dari distribusi rata-rata curah huja tahua, debit rata-rata tahua da sebagaiya. Sebara ormal atau kurva ormal disebut pula sebara Gauss. Probability Desity Fuctio dari sebara ormal adalah : X _ P X e...(.6) Dimaa : P (X ) = ilai logaritmik dari X atau log (X) = 3,456 e =,788 X = variabel acak kotiu = rata-rata ilai X = deviasi stadar ilai X Utuk aalisis kurva ormal cukup megguaka parameter statistik da. Betuk kurvaya simetris terhadap X = da grafikya selalu di atas sumbu datar X, serta medekati (berasimtot) sumbu datar X, dimulai dari X = + 3 da X-3. Nilai mea = modus = media. Nilai X mempuyai batas - <X<+. Luas dari kurva ormal selalu sama dega satu uit, sehigga : II-7

18 P X e dx, 0 X _...(.7) Utuk meetuka peluag ilai X atara X = x da X = x, adalah: P x X _ X X X e dx x...(.8) Apabila ilai X adalah stadar, dega kata lai ilai rata-rata = 0 da deviasi stadar =,0, maka Persamaa.9 dapat ditulis sebagai berikut : P t t e...(.9) Dega t X...(.30) Persamaa.30 disebut dega sebara ormal stadar (stadard ormal distributio). Tabel.6 meujukka wilayah luas di bawah kurva ormal, yag merupaka luas dari betuk kumulatif (cumulative form) da sebara ormal. Tabel.6. Wilayah Luas Di bawah Kurva Normal 0 0,0 0,0 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 0,09-3,4 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,000-3,3 0,0005 0,0005 0,0005 0,0004 0,0004 0,0004 0,0004 0,0004 0,0004 0,0003-3, 0,0007 0,0007 0,0006 0,0006 0,0006 0,0006 0,0006 0,0005 0,0005 0,0005-3, 0,000 0,0009 0,0009 0,0009 0,0008 0,0008 0,0008 0,0008 0,0007 0,0007-3,0 0,003 0,003 0,003 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,000 0,000 -,9 0,009 0,008 0,007 0,007 0,006 0,006 0,005 0,005 0,004 0,004 -,8 0,006 0,005 0,004 0,003 0,00 0,00 0,00 0,00 0,000 0,009 -,7 0,0036 0,0034 0,0033 0,003 0,0030 0,0030 0,009 0,008 0,007 0,006 -,6 0,0047 0,0045 0,0044 0,0043 0,0040 0,0040 0,0039 0,0038 0,0037 0,0036 -,5 0,006 0,0060 0,0059 0,0057 0,0055 0,0054 0,005 0,005 0,0049 0,0048 -,4 0,008 0,0080 0,0078 0,0075 0,0073 0,007 0,0069 0,0068 0,0066 0,0064 -,3 0,007 0,004 0,00 0,0099 0,0096 0,0094 0,0094 0,0089 0,0087 0,0084 -, 0,039 0,036 0,03 0,09 0,05 0,0 0,09 0,06 0,03 0,00 II-8

19 -, 0,079 0,074 0,070 0,066 0,06 0,058 0,054 0,050 0,046 0,043 -,0 0,08 0,0 0,07 0,0 0,007 0,00 0,097 0,09 0,088 0,083 -,9 0,087 0,08 0,074 0,068 0,06 0,056 0,050 0,044 0,039 0,033 -,8 0,0359 0,035 0,0344 0,0336 0,039 0,03 0,034 0,0307 0,030 0,094 -,7 0,0446 0,0436 0,047 0,048 0,0409 0,040 0,039 0,0384 0,0375 0,0367 -,6 0,0548 0,0537 0,056 0,056 0,0505 0,0495 0,0485 0,0475 0,0465 0,0455 -,5 0,0668 0,0655 0,0643 0,0630 0,068 0,0606 0,0594 0,058 0,057 0,0559 -,4 0,0808 0,0793 0,0778 0,0764 0,0749 0,0735 0,07 0,0708 0,0694 0,068 -,3 0,0968 0,095 0,0934 0,098 0,090 0,0885 0,0869 0,0853 0,0838 0,083 -, 0,5 0,3 0, 0,0093 0,075 0,056 0,038 0,00 0,003 0,0985 -, 0,357 0,335 0,34 0,9 0,7 0,5 0,30 0,0 0,90 0,70 -,0 0,587 0,56 0,539 0,55 0,49 0,469 0,446 0,43 0,40 0,379-0,9 0,84 0,84 0,788 0,76 0,736 0,7 0,685 0,660 0,635 0,6-0,8 0,9 0,090 0,06 0,033 0,005 0,977 0,949 0,9 0,894 0,867-0,7 0,40 0,389 0,358 0,37 0,96 0,66 0,36 0,06 0,77 0,48-0,6 0,743 0,709 0,676 0,643 0,6 0,578 0,546 0,54 0,483 0,45-0,5 0,3085 0,3050 0,305 0,98 0,946 0,9 0,877 0,843 0,80 0,776-0,4 0,3446 0,3409 0,337 0,3336 0,3300 0,364 0,38 0,39 0,356 0,3-0,3 0,38 0,3783 0,3745 0,3707 0,3669 0,363 0,3594 0,3557 0,350 0,3483-0, 0,407 0,468 0,49 0,4090 0,405 0,403 0,3974 0,3936 0,3897 0,3859-0, 0,460 0,456 0,45 0,4483 0,4443 0,4404 0,4364 0,435 0,486 0,447 0,0 0,5000 0,4960 0,490 0,4880 0,4840 0,480 0,476 0,47 0,468 0,464 0,0 0,5000 0, ,5080 0,50 0,560 0,599 0,539 0,579 0,539 0,5359 0, 0,5398 0,5438 0,5478 0,557 0,5557 0,5596 0,5636 0,5675 0,574 0,5753 0, 0,5793 0,583 0,587 0,590 0,5948 0,5987 0,606 0,6064 0,603 0,64 0,3 0,679 0,67 0,655 0,693 0,633 0,6368 0,6406 0,6443 0,6480 0,657 0,4 0,6554 0,659 0,668 0,6664 0,6700 0,6736 0,677 0,6808 0,6844 0,6879 0,5 0,695 0,6950 0,6985 0,709 0,7054 0,7088 0,73 0,757 0,790 0,74 0,6 0,757 0,79 0,734 0,7357 0,7389 0,74 0,7454 0,7486 0,757 0,7549 0,7 0,7580 0,76 0,764 0,7673 0,7704 0,7734 0,7764 0,7794 0,783 0,785 0,8 0,788 0,790 0,7939 0,7967 0,7995 0,803 0,805 0,8078 0,806 0,833 0,9 0,859 0,886 0,8 0,838 0,864 0,889 0,835 0,8340 0,8365 0,8389,0 0,843 0,8438 0,846 0,8485 0,8505 0,853 0,8554 0,8577 0,8599 0,86, 0,8643 0,8665 0,8686 0,8708 0,879 0,8749 0,8770 0,8790 0,880 0,8830, 0,8849 0,8869 0,8888 0,8907 0,895 0,8944 0,896 0,8980 0,8997 0,905,3 0,903 0,9049 0,9066 0,908 0,9099 0,95 0,93 0,947 0,96 0,977,4 0,99 0,907 0,9 0,936 0,95 0,965 0,978 0,99 0,9306 0,939,5 0,933 0,9345 0,9357 0,9370 0,938 0,9394 0,9406 0,948 0,949 0,944,6 0,945 0,9463 0,9474 0,9484 0,9495 0,9505 0,955 0,955 0,9535 0,9545,7 0,9554 0,9564 0,9573 0,958 0,959 0,9599 0,9608 0,966 0,965 0,9633,8 0,954 0,9649 0,9656 0,9664 0,967 0,9678 0,9686 0,9693 0,9699 0,9706,9 0,973 0,979 0,976 0,973 0,9738 0,9744 0,9750 0,9756 0,976 0,9767,0 0,977 0,9778 0,9783 0,9788 0,9793 0,9798 0,9803 0,9808 0,98 0,987, 0,98 0,986 0,9830 0,9834 0,9838 0,984 0,9846 0,9850 0,9854 0,9857 II-9

20 , 0,986 0,9864 0,9868 0,987 0,9875 0,9878 0,989 0,9884 0,9887 0,9890,3 0,9893 0,9896 0,9896 0,990 0, , ,9909 0,99 0,993 0,996,4 0,998 0,990 0,99 0,995 0,997 0,999 0,993 0,993 0,9934 0,9936,5 0,9938 0,9940 0,994 0,9943 0,9945 0,9946 0,9948 0,9949 0,995 0,995,6 0,9953 0,9955 0,9956 0,9957 0,9959 0,9960 0,996 0,996 0,9963 0,9964,7 0,9965 0,9966 0,9967 0,9968 0,9969 0,9970 0,997 0,997 0,9973 0,9974,8 0,9974 0,9975 0,9976 0,9977 0,9977 0,9978 0,9979 0,9979 0,9980 0,998,9 0,998 0,998 0,998 0,9983 0,9984 0,9984 0,9985 0,9985 0,9986 0,9986 3,0 0,9987 0,9987 0,9987 0,9988 0,9988 0,9989 0,9989 0,9989 0,9990 0,9990 3, 0,9990 0,999 0,999 0,999 0,999 0,999 0,999 0,999 0,9993 0,9993 3, 0,9993 0,9993 0,9994 0,9994 0,9994 0,9994 0,9994 0,9995 0,9995 0,9995 3,3 0,9995 0,9995 0,9995 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9996 0,9997 3,4 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9997 0,9998 (Sumber : Soewaro,995) 4) Sebara Log Normal Sebara log ormal merupaka hasil trasformasi dari sebara ormal, yaitu dega megubah ilai variat X mejadi ilai logaritmik variat X. Sebara log-pearso III aka mejadi sebara log ormal apabila ilai koefisie kemecega CS = 0,00. Secara matematis Probability Desity Fuctio dari sebara log ormal ditulis sebagai berikut : P X log X X exp log X S S...(.3) Dimaa : P (X) = Probability Desity Fuctio dari sebara log ormal X = ilai variat pegamata X = ilai rata-rata dari logaritmik variat X, umumya dihitug ilai rata-rata geometrikya X X = X X X 3... S = deviasi stadar dari logaritmik ilai variat X Metode log ormal apabila digambarka pada kertas peluag logaritmik aka merupaka persamaa garis lurus, sehigga dapat II-0

21 diyataka sebagai model matematik daga persamaa sebagai berikut (Soewaro, 995): X T = _ X Kt. S...(.3) Dimaa : X T = besarya curah huja dega periode ulag T tahu. X = curah huja rata-rata (mm) S = Stadar Deviasi data huja haria maksimum Kt = Stadard Variable utuk periode ulag t tahu yag besarya diberika pada Tabel.7. Tabel.7. Stadard Variable (Kt) utuk Metode Sebara Log Normal T (Tahu) Kt T (Tahu) Kt T (Tahu) Kt ( Sumber : CD.Soemarto,999) c. Pegeplota Data Pegeplota data distribusi frekuesi dalam kertas probabilitas bertujua utuk mecocokka ragkaia data dega jeis sebara yag dipilih, dimaa kecocoka dapat dilihat dega persamaa garis yag membetuk garis lurus. Hasil pegeplota juga dapat diguaka II-

22 utuk meaksir ilai tertetu dari data baru yag kita peroleh (Soewaro, 995). Ada dua cara utuk megetahui ketepata distribusi probabilitas data hidrologi, yaitu data yag ada diplot pada kertas probabilitas yag sudah didesai khusus atau megguaka skala plot yag meliierka fugsi distribusi. Posisi pegeplota data merupaka ilai probabilitas yag dimiliki oleh masig-masig data yag diplot. Bayak metode yag telah dikembagka utuk meetuka posisi pegeplota yag sebagia besar dibuat secara empiris. Utuk keperlua peetua posisi ii, data hidrologi (huja atau bajir) yag telah ditabelka diurutka dari besar ke kecil (berdasarka perigkat m), dimulai dega m = utuk data dega ilai tertiggi da m = ( adalah jumlah data) utuk data dega ilai terkecil. Periode ulag Tr dapat dihitug dega beberapa persamaa yag telah terkeal, yaitu Weilbull, Califoria, Haze, Grigorte, Cuae, Blom da Turkey. Data yag telah diurutka da periode ulagya telah dihitug dega salah satu persamaa diatas diplot di atas kertas probabilitas sehigga diperoleh garis Tr vs P (huja) atau Q (debit bajir) yag berupa garis lurus (Suripi, 004). Perkiraa kasar periode ulag atau curah huja yag mugki, lebih mudah dilakuka dega megguaka kertas kemugkia. Kertas kemugkia ormal (ormal probability paper) diguaka utuk curah huja tahua yag mempuyai distribusi yag hampir sama dega distribusi ormal, da kertas kemugkia logaritmis ormal (logarithmic-ormal probability paper) diguaka utuk curah huja haria maksimum dalam setahu yag mempuyai distribusi ormal logaritmis. Dalam hal ii harus dipilih kertas kemugkia yag sesuai dega distribusi data secara teoritis maupu empiris da betuk distribusi ditetuka dega meggambarkaya. (Sosrodarsoo da Tomiaga, 985). II-

23 Peggambara posisi (plottig positios) yag dipakai adalah cara yag dikembagka oleh Weilbull da Gumbel, yaitu : m P( Xm) x00%...(.33) Dimaa : P(Xm) = data yag telah diregkig dari besar ke kecil m = omor urut = jumlah data d. Uji Kecocoka Sebara Uji kecocoka sebara dilakuka utuk megetahui jeis sebara yag palig sesuai dega data huja. Uji sebara dilakuka dega uji kecocoka distribusi yag dimaksudka utuk meetuka apakah persamaa sebara peluag yag telah dipilih dapat meggambarka atau mewakili dari sebara statistik sample data yag diaalisis tersebut (Soemarto, 999). Ada dua jeis uji kecocoka (Goodess of fit test) yaitu uji kecocoka Chi-Square da Smirov-Kolmogorof. Umumya pegujia dilaksaaka dega cara megambarka data pada kertas peluag da meetuka apakah data tersebut merupaka garis lurus, atau dega membadigka kurva frekuesi dari data pegamata terhadap kurva frekuesi teoritisya (Soewaro, 995).. Uji Kecocoka Chi-Square Uji kecocoka Chi-Square dimaksudka utuk meetuka apakah persamaa sebara peluag yag telah dipilih dapat mewakili dari distribusi statistik sampel data yag diaalisis. Prisip pegujia dega metode ii didasarka pada jumlah pegamata yag diharapka pada pembagia kelas da ditetuka terhadap jumlah data pegamata yag terbaca di dalam kelas tersebut atau dega membadigka ilai Chi-Square ( ) dega ilai Chi-Square kritis ( cr). Uji kecocoka Chi-Square megguaka rumus (Soewaro, 995): II-3

24 G ( Oi Ei) h...(.34) Ei i Dimaa : h = harga Chi-Square terhitug O i Ei ke-i G = jumlah data yag teramati terdapat pada sub kelompok ke-i = jumlah data yag secara teoritis terdapat pada sub kelompok = jumlah sub kelompok Parameter h merupaka variabel acak. Peluag utuk mecapai ilai h sama atau lebih besar dari pada ilai Chi-Square yag sebearya ( ). Suatu distribusi dikataka selaras jika ilai hitug < kritis. Nilai kritis dapat dilihat di Tabel.8. Dari hasil pegamata yag didapat dicari peyimpagaya dega Chi- Square kritis palig kecil. Utuk suatu ilai yata tertetu (level of sigificat) yag serig diambil adalah 5 %. Prosedur uji kecocoka Chi-Square adalah :. Urutka data pegamata (dari besar ke kecil atau sebalikya).. Kelompokka data mejadi G sub-group, tiap-tiap sub-group miimal terdapat lima buah data pegamata. 3. Hitug jumlah pegamata yag teramati di dalam tiap-tiap sub group (O i ). 4. Hitug jumlah atau bayakya data yag secara teoritis ada di tiap-tiap sub group (E i ). 5. Tiap-tiap sub group hitug ilai : Oi E i da ( O E ) i E i i 6. Jumlah seluruh G sub group ilai meetuka ilai Chi-Square hitug. ( O E ) i i utuk Ei II-4

25 7. Tetuka derajat kebebasa dk = G-R- (ilai R=, utuk distribusi ormal da biomial, da ilai R=, utuk distribusi Poisso) (Soewaro, 995). Derajat kebebasa yag diguaka pada perhituga ii adalah dega rumus sebagai berikut : Dk = 3...(.35) Dimaa : Dk = derajat kebebasa = bayakya data Adapu kriteria peilaia hasilya adalah sebagai berikut : Apabila peluag lebih dari 5%, maka persamaa dirtibusi teoritis yag diguaka dapat diterima. Apabila peluag lebih kecil dari %, maka persamaa distribusi teoritis yag diguaka tidak dapat diterima. Apabila peluag lebih kecil dari %-5%, maka tidak mugki megambil keputusa, misal perlu peambaha data. Tabel.8.Nilai Kritis utuk Uji Kecocoka Chi Square α Derajat keprcaya dk 0,995 0,99 0,975 0,95 0,05 0,05 0,0 0,005 0, , , , ,84 5,04 6,635 7,879 0,000 0,00 0,0506 0,03 5,99 7,378 9,0 0, ,077 0,5 0,6 0,35 7,85 9,348,345, ,07 0,97 0,484 0,7 9,488,43 3,77 4, ,4 0,554 0,83,45,070,83 5,086 6, ,676 0,87,37,635,59 4,449 6,8 8, ,989,39,690,67 4,067 6,03 8,475 0,78 8,344,646,80,733 5,507 7,535 0,090,955 9,735,088,700 3,35 6,99 9,03,666 3,589 0,56,558 3,47 3,940 8,307 0,483 3,09 5,88,603 3,053 3,86 4,575 9,675,90 4,75 6,757 II-5

26 3,074 3,57 4,404 5,6,06 3,337 6,7 8, ,565 4,07 5,009 5,89,36 4,736 7,688 9,89 4 4,075 4,660 5,69 6,57 3,685 6,9 9,4 3,39 5 4,60 5,9 6,6 7,6 4,996 7,488 30,578 3,80 6 5,4 5,8 6,908 7,96 6,96 8,845 3,000 34,67 7 5,697 6,408 7,564 8,67 7,587 30,9 33,409 35,78 8 6,65 7,05 8,3 9,390 8,869 3,56 34,805 37,56 9 6,844 7,633 8,907 0,7 30,44 3,85 36,9 38,58 0 7,434 8,60 9,59 0,85 3,4 34,70 37,566 39,997 8,034 8,897 0,83,59 3,67 35,479 38,93 4,40 8,643 9,54 0,98,338 33,94 36,78 40,89 4, ,60 0,96,689 3,09 36,7 38,076 4,683 44,8 4 9,886 0,856,40 3,848 36,45 39,364 4,980 45, ,50,54 3,0 4,6 37,65 40,646 44,34 46,98 6,60,98 3,844 5,379 38,885 4,93 45,64 48,90 7,808,879 4,573 6,5 40,3 43,94 46,963 49,645 8,46 3,565 5,308 6,98 4,337 44,46 48,78 50, , 4,56 6,047 7,708 4,557 45,7 49,588 5, ,787 4,953 6,79 8,493 43,773 46,979 50,89 53,67 ( Sumber : Soewaro, 995). Uji Kecocoka Smirov-Kolmogorof Uji kecocoka Smirov-Kolmogorof serig juga disebut uji kecocoka o parametrik (o parametrik test) karea pegujiaya tidak megguaka fugsi distribusi tertetu. Prosedurya adalah sebagai berikut : Rumus yag dipakai (Soewaro, 995) P = P max x P xi Cr...(.36) Prosedur uji kecocoka Smirov-Kolmogorof adalah : II-6

27 . Urutka data (dari besar ke kecil atau sebalikya) da tetuka besarya ilai masig-masig data tersebut : X P(X ) X P(X ) X m P(X m ) X P(X ). Tetuka ilai masig-masig peluag teoritis dari hasil peggambara data (persamaa distribusiya) : X P (X ) X P (X ) X m P (X m ) X P (X ) 3. Dari kedua ilai peluag tersebut, tetuka selisih terbesarya atara peluag pegamata dega peluag teoritis. D = maksimum [ P(Xm) P`(Xm)] 4. Berdasarka tabel ilai kritis (Smirov Kolmogorof test), tetuka harga D0 (Tabel.9). Tabel.9. Nilai DO Kritis utuk Uji Kecocoka Smirov Kolmogorof Jumlah Data α derajat kepercayaa 0,0 0,0 0,05 0,0 5 0,45 0,5 0,56 0,67 0 0,3 0,37 0,4 0,49 5 0,7 0,30 0,34 0,40 0 0,3 0,6 0,9 0,36 5 0, 0,4 0,7 0,3 30 0,9 0, 0,4 0,9 35 0,8 0,0 0,3 0,7 40 0,7 0,9 0, 0,5 45 0,6 0,8 0,0 0,4 50 0,5 0,7 0,9 0,3 >50,07/,/,36/,63/ ( Sumber : Soewaro,995) II-7

28 ..3. Itesitas Curah Huja Itesitas huja adalah tiggi atau kedalama air huja per satua waktu. Sifat umum huja adalah maki sigkat huja berlagsug itesitasya cederug maki tiggi da maki besar periode ulagya maki tiggi pula itesitasya. Hubuga atara itesitas, lama huja da frekuesi huja biasaya diyataka dalam legkug Itesitas Durasi - Frekuesi (IDF = Itesity Duratio Frequecy Curve). Diperluka data huja jagka pedek, misalya 5 meit, 0 meit, 30 meit, 60 meit da jam-jama utuk membetuk legkug IDF. Data huja jeis ii haya dapat diperoleh dari pos peakar huja otomatis. Selajutya, berdasarka data huja jagka pedek tersebut legkug IDF dapat dibuat (Suripi, 004). Utuk meetuka debit bajir recaa (desig flood) perlu didapatka harga suatu itesitas curah huja terutama bila diguaka metoda ratioal. Itesitas curah huja adalah ketiggia curah huja yag terjadi pada suatu kuru waktu di maa air tersebut berkosetrasi. Aalisis itesitas curah huja ii dapat diproses dari data curah huja yag telah terjadi pada masa lampau (Loebis, 987). Utuk meghitug itesitas curah huja diguaka beberapa rumus empiris sebagai berikut :. Meurut Dr. Mooobe dapat Seadaiya data curah huja yag ada haya curah huja haria, maka itesitas curah hujaya dapat dirumuska (Loebis, 987) : I = R4 4 4 t Dimaa : 3 I = Itesitas curah huja (mm/jam) t = lamaya curah huja (jam)...(.37) R 4 = curah huja maksimum dalam 4 jam (mm). Meurut Sherma Rumus yag diguaka (Soemarto, 999) : II-8

29 II-9 I = b t a... (.38) log a = )) (log( )) (log( )) (log( )) log( ) (log( )) (log( )) (log( i i i i i i t t t i t t i...(.39) b = )) (log( )) (log( )) log( ) (log( )) (log( )) (log( i i i i i t t i t t i...(.40) Dimaa : I = itesitas curah huja (mm/jam) t = lamaya curah huja (meit) a,b = kostata yag tergatug pada lama curah huja yag terjadi di daerah alira. = bayakya pasaga data i da t 3. Meurut Talbot Rumus yag dipakai (Soemarto, 999) : I = ( b) t a... (.4) a =. ). ( j j i j j j i i i t i i t i... (.4) b =.. ) ( j j j j j i i t i t i i... (.43)

30 Dimaa : I = itesitas curah huja (mm/jam) t = lamaya curah huja (meit) a,b = kostata yag tergatug pada lama curah huja yag terjadi di daerah alira = bayakya pasaga data i da t 4. Meurut Ishiguro Rumus yag diguaka (Soemarto, 999) : I = a t b...(.44) a = b = j j ( i. ( i ) t ) j i i. t i i i j j j Dimaa : I = itesitas curah huja (mm/jam) t = lamaya curah huja (meit) a,b = kostata yag tergatug pada lama curah huja yag terjadi di daerah alira = bayakya pasaga data i da t..4. Debit Bajir Recaa Metode yag biasa diguaka utuk meghitug debit bajir recaa sebagai dasar perecaaa kostruksi bedug umumya sebagai berikut : a. Metode Rasioal Metode rasioal haya diguaka utuk meetuka bajir maksimum bagi salura-salura dega daerah alira kecil, kira-kira II-30 j j j i. t i. t i i j j... (.45)...(.46)

31 40-80 Ha. Metode rasioal ii dapat meyataka secara aljabar dega persamaa sebagai berikut (Subarkah, 980) : Q = 0,78. C. I. A (m³/dtk)...(.47) Dimaa : Q = debit bajir recaa (m³/dtk) C = koefisie ru off (koefisie limpasa) I = itesitas maksimum selama waktu kosetrasi (mm/jam) A = luas daerah alira (km ) Koefisie limpasa (C), dapat diperkiraka dega meijau tata gua laha. Harga koefisie limpasa disajika dalam Tabel.0, Tabel., da tabel.. Tabel.0. Koefisie Limpasa No. Kodisi Taah Permukaa Harga C Jala Beto da jala aspal Jala kerikil da jala taah Bahu jala Taah berbutir halus Taah berbutir kasar Batua masif kasar Batua masif luak Daerah perkotaa Daerah piggira kota Daerah idustri Pemukima padat Pemukima tidak padat Tama da kebu II-3

32 0.. Persawaha Perbukita Peguuga (Sumber : Subarkah, 980) Tabel.. Karakteristik Taah Karakteristik taah Tata gua laha Koeff. limpasa Campura pasir da atau capura kerikil Geluh da sejeisya Lempug da sejeisya (Sumber : Subarkah, 980) Pertaia Padag rumput Huta Pertaia Padag rumput Huta Pertaia Padag rumput Huta 0,0 0,5 0,0 0,4 0,35 0,3 0,50 0,45 0,40 Tabel.. Koefisie Ru Off Meurut Mooobe Kodisi daerah alira/ sugai Daerah peguuga curam Daerah peguuga tertier Taah bergelombag da huta Taah datara yag ditaami Persawaha saat diairi Sugai didaerah peguuga Sugai kecil di datara Sugai besar > setegah pegalira ya di datara Koeff. Ru off C 0,75 0,90 0,70 0,80 0,50 0,75 0,45 0,60 0,70 0,80 0,75 0,85 0,45 0,75 0,50 0,75 Sumber: Loebis (984) II-3

33 Waktu kosetrasi (t c ) adalah waktu yag dibutuhka oleh air utuk megalir dari suatu titik terjauh pada DAS sampai ke titik yag ditijau, dalam perhituga metode distribusi ormal ii memakai agka kecepata air dalam palug sugai di CA area sebagai berikut : Tabel.3. Kecepata Air Dalam Palug CA Kemiriga rerata salura (%) Kecepata rerata (m/dt) < ,4 0,6 0,9,,5,4 Sumber: Joetata dkk (997) Metode laiya yag didasarka pada metode rasioal dalam memperkiraka pucak debit bajir di sugai adalah sebagai berikut : ) Metode Melchior Syarat batas dalam perhituga debit bair dega metode Melchior ii adalah sebagai berikut (Loebis, 984) : Luas daerah pegalira sugai > 00 km Huja dega durasi < 4 jam Hasil perhituga debit maksimum dega metode Melchior utuk sugai-sugai di pulau Jawa cukup memuaska. Aka tetapi utuk daerah-daerah pegalira yag luas, hasil-hasil tersebut terlalu kecil (Subarkah, 980). ) Metode Haspers. Adapu lagkah-lagkah dalam meghitug debit pucak adalah sebagai berikut (Loebis, 984) : Meetuka besarya curah huja sehari (Rh recaa) utuk periode ulag recaa terpilih. Meetuka koefisie ruoff utuk derah alira sugai. II-33

34 Meghitug luas daerah pegalira, pajag sugai da gradie sugai utuk daerah alira sugai. Meghitug ilai waktu kosetrasi. Meghitug koefisie reduksi, itesitas huja, debit persatua luas da debit recaa. b. Hidrograf Satua Sitetik (HSS) Gama I. Meurut Sri Harto,993 Hidrograf Satua Sitetik (HSS) Gama I biasa diguaka utuk megukur debit bajir dega parameter yag sesuai dega keadaa di Idoesia. Parameter-parameter yag diguaka yaitu sebagai berikut : ) Faktor sumber (SF), yaitu perbadiga atara jumlah pajag sugai tigkat satu dega jumlah pajag sugai-sugai semua tigkat. ) Frekuesi sumber (SN), yaitu perbadiga atara jumlah pagsa sugai-sugai tigkat satu dega jumlah pagsa sugai-sugai semua tigkat. 3) Faktor lebar (WF), yaitu perbadiga atara lebar DAS yag diukur di titik di sugai yag berjarak 0,75L dega lebar DAS yag diukur di titik di sugai yag berjarak 0,5L dari stasiu hidrometri. 4) Luas DAS sebelah hulu (RUA), yaitu perbadiga atara luas DAS yag diukur di hulu garis yag ditarik tegak lurus garis hubug atara stasiu hidrometri dega titik yag palig dekat dega titik berat DAS, melewati titik tersebut. 5) Faktor simetri (SIM), yaitu hasil kali atara faktor lebar (WF) dega luas DAS sebelah hulu. 6) Jumlah pertemua sugai (JN), yaitu jumlah pertemua sugai di dalam DAS tersebut 7) Kerapata jariga kuras (D), yaitu jumlah pajag sugai semua tigkat tiap satua luas DAS. II-34

35 Hidrograf satua diberika dega empat variabel pokok, yaitu waktu aik (TR), debit pucak(qp), waktu dasar(tb) da koefisie tampuga(k). Persamaa-persamaa yag dipakai yaitu: Qt t / k QP e (m 3 /dtk)...(.48) 3 TR 0,43( L /00SF),0665SIM,775 (jam)...(.49) QP TB K 0,5886 0,4008 0,38 0,836 A TR JN (m 3 /dtk)...(.50) 0,457 0,0986 0,7344 0,574 7,43TR S SN RUA (jam)...(.5) 0,798 0,446,0897 0,045 0,567A S SF D...(.5) Dalam pemakaia cara ii masih ada hal-hal lai yag perlu diperhatika, diataraya sebagai berikut : ) Peetapa huja-magkus utuk memperoleh hidrograf dilakuka dega megguaka ideks-ifiltrasi. Perkiraa dilakuka dega mempertimbagka pegaruh parameter DAS yag secara hidrologik dapat diketahui pegaruhya terhadap ideksifiltrasi. Persamaa pedekataya sebagai berikut : ,4903 3,859.0 A, ( A / SN)...(.53) ) Utuk memperkiraka alira dasar diperguaka persamaa pedekata berikut ii : QB 0,49 0,9430 0,475A D (m 3 /dtk)...(.54) 3) Dalam meetapka huja rata-rata DAS, perlu megikuti caracara yag ada. Tetapi bila dalam praktek aalisis tersebut sulit, maka disaraka megguaka cara yag disebutka dega megalika huja titik dega faktor reduksi huja, sebesar : 0,49 0,75 0,059 0,0733 B,558 A N SIM S...(.55) Berdasarka persamaa di atas maka dapat dihitug besar debit bajir setiap jam dega persamaa : Qp ( Qt * Re) QB (m 3 /dtk)...(.56) Dimaa : Qp = debit bajir setiap jam (m 3 /dtk) II-35

36 Qt Re = debit satua tiap jam (m 3 /dtk) = curah huja efektif (mm/jam) Au X WL A B WU X-A=0,5L X-B=0,75L WF=WU/WL RUA=Au/A Gambar.3. Sketsa Peetapa RUA c. Methode FSR Jawa Sumatera Rumus umum Q T = GF.(T.AREA) x MAF (m 3 /dtk)...(.57). 8 MAF = ( AREA) V x( APBAR ) xsims x( LAKE )...(.58) 6 0 V SIMS = log(area)...(.59) H = MSL ( m/km)...(.60) APBAR= PBAR x ARF (mm)...(.6) Dimaa : AREA = Luas DAS.(km ) PBAR = Huja terpusat rerata maksimum tahua selama 4 jam. (mm), dicari dari peta isohyet. APBAR= Huja rerata maksimum tahua yag mewakili DAS ARF MSL selama 4 jam.(mm) = Faktor reduksi. = Jarak terjauh dari tempat pegamata sampai hulu sugai.(km) II-36

37 SIMS = Idek kemiriga LAKE = Idex daau ( 0 s/d 0.5). MAF = Debit rerata maximum tahua.(m 3 /dtk) Q T GF = Debit racaga. (m 3 /dtk) = Growth faktor Tabel.4 Growth Faktor (GF) Periode Luas DAS (Km ) Ulag < > (Sumber : Joesro Loebis) Kebutuha Air da Pola Taam... Aalisis Kebutuha Air Kebutuha air dimaksudka utuk meetuka besarya debit air yag aka dipakai megairi laha di daerah irigasi. Debit air ii diguaka sebagai dasar perecaaa jariga irigasi. Kebutuha air di sawah umtuk padi da palawija ditetuka oleh faktor-faktor di bawah ii (KP-0 Dirje Pegaira, Departeme Pekerjaa Umum, 986): Peyiapa laha Pegguaa kosumtif Perkolasi da rembesa Peggatia lapisa taah Curah huja efektif II-37

38 a. Kebutuha Air Utuk Pegolaha Laha. Pegolaha Laha Utuk Padi Kebutuha air utuk pegolaha atau peyirama laha meetuka besarya kebutuha air utuk pegolaha taah, yaitu besarya pejeuha, lamaya pegolaha (periode pegolaha) da besarya evaporasi da perkolasi yag terjadi (Joetata dkk,997). Waktu yag diperluka utuk peyiapa laha adalah selama 30 hari. Kebutuha air utuk pegolaha taah bagi taama padi 00 mm utuk megadaika bahwa taah tersebut mempuyai tekstur berat, cocok utuk digeagi da laha tersebut belum bero, setelah taam selesai maka lapisa air di sawah ditambah 50 mm. Sedagka utuk laha yag tidak ditaami (sawah bero) dalam jagka waktu,5 bula diambil 300 mm. (Dirje Pegaira, Bia Program, 985).. Pegolaha Laha Utuk Palawija Masa prairigasi diperluka gua meggarap laha utuk ditaami da utuk meciptaka kodisi lembab yag memadai utuk persemaia yag baru tumbuh. Bayak air yag bergatug kepada kodisi taah da pola taam yag diterapka. Jumlah air mm diajurka utuk taama ladag da utuk kebu, kecuali jika terdapat kodisikodisi khusus (misalya ada taama lai yag ditaam segera sesudah padi). (Joetata dkk,997). b. Kebutuha Air Utuk Pertumbuha.. Evapotraspirasi. Evapotraspirasi serig disebut sebagai kebutuha kosumtif taama yag merupaka jumlah air utuk evaporasi dari permukaa areal taama dega air utuk traspirasi dari tubuh taama (Joetata dkk,997). Data-data iklim yag II-38

39 dibutuhka utuk perhituga ii adalah yag berkeaa dega (Dirje Pekerjaa Umum, 986) : Temperatur : haria maksimum, miimum da rata-rata. Kelembaba relatif. Siar matahari : lamaya dalam sehari. Agi : kecepata da arah agi. Evaporasi : catata haria.. Kebutuha Air Utuk Taama ( Pegguaa Kosumtif ) Pegguaa kosumtif air oleh taama diperkiraka berdasarka metode perkiraa empiris dega megguaka data iklim da koefisie taama pada tahap pertumbuha (Joetata dkk, 997). 3. Perkolasi da Rembesa. Besarya perkolasi dipegaruhi oleh sifat-sifat taah terutama sifat fisik taah, yaitu tekstur taah da struktur taah, juga dipegaruhi oleh kedalama air taah. Pada taah lempug berat dega karakteristik pegolaha yag baik, laju perkolasi dapat mecapai -3 mm/hari. Pada taah-taah yag lebih riga, laju perkolasi bisa lebih tiggi. 4. Kebutuha Air utuk Pembibita. Peggatia lapisa air dilakuka kali, masig-masig sebayak 50 mm pada bula ke- da bula ke- (atau 3,3 mm/hari selama setegah bula) setelah taam.peggeaga air ii utuk pemberia pupuk karea adaya peguraga air di petak sawah. Kebutuha air utuk pembibita diaggap telah mecakup dalam peyiapa laha, yaitu selama 30 hari. c. Kebutuha Air Utuk Irigasi.. Pola Taam da Perecaaa Tata Taama. Utuk memeuhi kebutuha air bagi taama, peetua pola taam merupaka cotoh pola taam yag dapat dipakai.. Efisiesi Irigasi. II-39

40 Utuk tujua-tujua perecaaa, diaggap bahwa /4-/3 dari jumlah air yag diambil aka hilag sebelum air itu sampai sawah. Kehilaga ii disebabka oleh kegiata eksploitasi, evaporasi da perembesa. Kehilaga akibat rembesa da evaporasi umumya kecil jika dibadigka dega jumlah kehilaga akibat kegiata eksploitasi. Perhituga rembesa haya dilakuka apabila kelulusa taah cukup tiggi.... Debit Adala Perhituga debit adala bertujua meetuka areal persawaha yag dapat diairi. Perhituga ii megguaka cara aalisis water balace dari Dr. F. J. Mock berdasarka data curah huja bulaa, jumlah hari huja evapotraspirasi da karakteristik hidrologi daerah pegalira (Soewaro, 000). Prisip perhituga ii adalah huja yag jatuh di atas taah (presipitasi) sebagia aka hilag karea peguapa (evaporasi),sebagia aka mejadi alira permukaa (direct ru off) da sebagia aka masuk taah (ifiltrasi). Ifiltrasi mula-mula mejeuhka permukaa (top soil) yag kemudia mejadi perkolasi da akhirya keluar ke sugai sebagai base flow (Soewaro, 000). Pada saat itu terjadi water balace atara presipitasi, evapotraspirasi, direct ru off da groud water discharge. Oleh karea itu alira yag terdapat di sugai disebut direct ru off da base flow (Soewaro, 000). Perhituga debit adala meliputi perhituga : Dro = WS...(.6) Dimaa : Dro = Alira lagsug WS = Kelebiha air I = Ifiltrasi II-40

41 WS = P E P = Curah huja ; E = Evapotraspirasi q =. a. v....(.63) Dimaa : q = Limpasa yag berasal dari air taah a = Kostata v = Volume air yag tersimpa qt = q0. kt...(.64) Dimaa : qt = Limpasa sesaat t dari air taah q0 = Limpasa pada saat t = 0 qt/q0= k = Kostata utuk t = ; k = Volume Tersimpa...(.65) V = V - + I. t - 0,5 * (q - + q ). t Dimaa : V - = Volume tersimpa pada periode q = Limpasa pada periode q - = Limpasa pada periode Dalam Hal : q =. a. V...(.66) Dimaa : Pada t = didapat V = k. ( V - ) + 0,5. ( + k ). I...(.67) Limpasa dasar pada periode (B II-4

42 B = 0,5. (q - - q ). t = I. t ( V - - V ) )...(.68) Limpasa ( ru off ). Q = B + Dro = P - E - I + B )...(.69) Q = Limpasa dalam mm / satua waktu / satua luas Bayakya air yag tersedia di sumber. Q = Q. A (dalam liter / detik )...(.70) A = Luas daerah pegalira sugai (DPS) Evapotraspirasi dihitug dega methode Blaey Criddle. U = k. f...(.7) U = Bayakya evapotraspirasi bulaa (ic). k = Koefisie yag tergatug dari jeis taama. f = (t + p) 00 t = Suhu udara rata-rata bulaa ( 0 F)...3. Neraca Air Dari hasil perhituga eraca air, kebutuha pegambila yag dihasilka utuk pola taam yag dipakai aka dibadigka dega debit adala utuk tiap setegah bula da luas daerah yag bias diairi, luas daerah irigasi, jatah debit air da pola pegatura rotasi. Apabila debit sugai melimpah, maka luas daerah irigasi adalah tetap karea luas maksimum daerah layaa da proyek yag aka direcaaka sesuai dega pola taam yag dipakai. Jika debit sugai kurag maka aka terjadi kekuraga debit, maka ada 3 piliha yag perlu dipertimbagka sebagai berikut : II-4

43 . Luas daerah irigasi dikuragi. Bagia-bagia tertetu dari daerah yag bias diairi (luas maksimum daerah layaa) tidak diairi.. Melakuka modifikasi pola taam. Dapat diadaka perubaha dalam pemiliha taama atau taggal taam utuk meguragi kebutuha air irigasi di sawah (l/dt.ha) agar ada kemugkia utuk megairi areal yag lebih luas dega debit yag tersedia. 3. Rotasi tekis/gologa. Utuk meguragi kebutuha pucak air irigasi. Rotasi tekis atau gologa megakibatka ekploitasi yag lebih kompleks da diajurka haya utuk proyek irigasi yag luasya sekitar ha atau lebih..3. Tijaua Hidraulis Sugai. Tekik perecaaa sugai megacu pada ketetua perecaaa dari Departeme Pekerjaa Umum dega dasar teori dari V. T. Chow (959), Sosrodarsoo da Takeda (985). Sugai merupaka alur pajag di atas permukaa bumi dimaa air megalir ke tempat-tempat yag lebih redah higga bermuara di daau atau laut. Fugsi sugai sebagai salura pembawa sekaligus pegatur (draiage) yag dibetuk alam. Dimesi sugai bervariasi dega sistem yag kompleks tetapi tidak tak beratura (complicated). Sistem yag kompleks tersebut terdiri dari bayak kompoe dimaa kompoe-kompoe itu salig berhubuga da berpegaruh dalam satu sistem yag siergis, da mampu meghasilka sistem kerja da produk yag efisie. Kompleksitas sistem sugai dapat ditijau dari berbagai kompoe peyusu sugai atara lai betuk alur da percabaga sugai, formasi dasar sugai (river bed form), morfologi sugai, da ekosistem sugai. Sebagai pedekata tetag klasifikasi sugai ditijau dari dimesi ukuraya dapat II-43

44 diguaka defiisi tetag sugai kecil. Sugai kecil yag umumya melitas di kawasa sekitar lebarya atara 0,5 s/d.0 m, selajutya dikategorika sebagai sugai sedag lebar atara 0 higga 0 m, da selebihya merupaka sugai besar. Peagaa sugai yag telah dilakuka di Idoesia umumya belum sepeuhya berhasil dega kostruksi. Hal tersebut justru meyebabka bajir, da logsor yag lebih kuat. Perbaika sugai yag telah dilakuka merupaka pelaksaaa kosep hidraulika muri. Kosep hidraulika muri meempatka bajir sebagai bukti daya rusak air yag hebat. Kosep hidraulika muri meliputi sudeta, pelurusa, pembuata taggul, perkuata tebig, ormalisasi, da sebagaiya belum dapat meyelesaika permasalaha tetag sugai dega itegral. Hal tersebut justru aka meciptaka bajir yag lebih besar, da frekuesi yag lebih tiggi. Perecaaa sugai sesuai ketetua SNI memerluka data morfologi. Data tersebut meliputi jeis, geometri, geotekik, hidrograf, hidraulika, sedime, bagua da hidraulika bagua air, da usur ligkuga. Aspek yag ditijau dalam jeis sugai adalah : a. Jeis, da ukura alur, palug, da lembah. b. Kemiriga dasar sugai. c. Lokasi daerah alira (rejim). d. Jeis sifat lapisa, da material dasar, tebig, da lembah sugai. e. Perubaha geometri bada sugai. Aalisis hidraulika sugai yag dimaksud utuk medapatka deskripsi salura, baik terbuka maupu tertutup sesuai kapasitas debit yag megalir. Berdasarka hasil aalisis ii, profil muka air yag dihasilka dapat memberika suatu dasar utuk meetuka elevai taggul da didig pegama tebig dari bahaya bajir. Aalisis hidraulika ii megguaka aggapa alira yag terjadi merupaka alira tidak seragam (usteady flow). Salah satu parameter petig II-44