BAB IV HASIL DAN ANALISIS PENGUMPULAN DATA. Perdanakusuma tahun Data hujan yang diperoleh selanjutnya direview

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN ANALISIS PENGUMPULAN DATA 4.1 Tahapan Pengolahan Data IV - 1 Perolehan data hujan didapatkan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) di Jakarta, berupa curah hujan bulanan Stasiun Halim Perdanakusuma tahun Data hujan yang diperoleh selanjutnya direview untuk menganalisa hujan rencana Analisa Data Dari hasil review data curah hujan yang terkumpul mulai tahun tersedia lebih dari 10 tahun serta menerus, hal ini cukup memenuhi untuk dianalisa. Analisa dilakukan dengan (dua) metode, Metode Gumbel dan Metode Log Person III. Tabel 4.1 Data Hujan yang Dianalisa No Stasiun Tahun CH max 1 Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Halim Perdana Kusuma Sumber : BMKG dan data konsultan

2 4.1. Analisa Frekuensi Ada beberapa jenis distribusi statistik yang dapat dipakai untuk menentukan besarnaya curah hujan rencana, seperti distribusi Gumbel, Log Pearson III, Log Normal dan beberapa cara lain. Metode-metode ini harus diuji mana yang bisa dipakai dalam perhitungan. Pengujian tersebut melalui pengukuran dispersi. Untuk melakukan pengukuran dispersi, terlebih dahulu harus diketahui faktorfaktor berikut : 1. Harga rata-rata ( ) Rumus : di mana : Xi = Besarnaya curah hujan daerah (mm) = Rata-rata curah hujan maksimum daerah (mm). Standar Deviasi (Sd) (Soemarto, 1999) Rumus : ( ) di mana : Sd = Deviasi standar Xi = Nilai variant ke i = Rata-rata variant n = jumlah data 3. Koefisien Skewness (Cs) (Soemarto, 1999) Rumus : ( ) ( ) ( ) 4. Koefisien Curtosis (Ck) (Soemarto, 1999) Rumus : ( ) IV -

3 5. Koevisien Variasi (Cv) Rumus : Untuk menghitung faktor-faktor tersebut, diperlukan parameter-parameter perhitungan faktor-faktor tersebut, yang disajikan dalam tabel di bawah ini : Tabel 4. Parameter Uji Distribusi Statistik No R (Xi) (Xi-Xr) (Xi-Xr) (Xi-Xr) 3 (Xi-Xr) Jumlah (Σ) Xr (ratarata) Sumber : hasil perhitungan (Xi-Xr) = (Xi-Xr) 3 = (Xi-Xr) 4 = Dari tabel di atas dapat dihitung faktor-faktor uji distribusi sebagai berikut : 1. Harga rata-rata ( ) Rumus :. Standar Deviasi (Sd) Rumus : 3. Koefisien Skewness (Cs) Rumus : ( ) ( ) IV - 3

4 4. Koefisien Curtosis (Ck) Rumus : 5. Koevisien Variasi (Cv) Rumus : Tabel 4.3 Parameter Uji Distribusi Statistik dalam Log No R (Xi) Log Xi (LogXi - (LogXi - (LogXi - (LogXi - LogXr) LogXr) LogXr) 3 LogXr) Jumlah (Σ) = Xr (ratarata) = = 0.00 = Sumber : hasil perhitungan Dari tabel di atas dapat dihitung faktor-faktor uji distribusi sebagai berikut : 1. Harga rata-rata ( ) Rumus :. Standar Deviasi (Sx) Rumus : 3. Koefisien Skewness (Cs) Rumus : ( ) ( ) IV - 4

5 4. Koefisien Curtosis (Ck) Rumus : 5. Koevisien Variasi (Cv) Rumus : Dari faktor-faktor di atas dapat ditentukan metode mana yang bisa dipakai, seperti disajikan dalam tabel berikut : Tabel 4.4 Hasil Uji Distribusi Statistik Jenis Distribusi Syarat Perhitungan Kesimpulan Normal Gumbel Log Pearson tipe III Cs 0 Cs = 0,8046 Tidak Ck = 0 Ck =,31395 memenuhi Cs 1,1396 Cs = 0,8046 Ck 5,400 Ck =,31395 Memenuhi Cs 0 Cs = 0.05 Memenuhi Log Normal Cs 3 Cv + Cv = 0,3 Cs 3 Cv + Cv = 0,76 Sumber : hasil perhitungan Tidak memenuhi Sehingga, metode yang dipakai untuk perhitungan besarnya curah hujan rencana menggunakan metode Gumbel dan Log Pearson tipe III Analisa Hujan Rencana Analisa hujan rencana Kota Bekasi (Stasiun Halim Perdanakusuma) dilakukan sesuai dengan ketersedian data yang ada, berupa curah hujan harian maksimum. Analisa dilakukan dengan (dua) metode yakni Metode Gumbel dan Log Person III Metode Gumbel Distribusi Gumbel digunakan untuk analisis data maksimum, misalnya untuk analisis frekwensi banjir. Distribusi Gumbel mempunyai koefisien IV - 5

6 kemencengan (Coefisien of skwennes) atau CS = 1,139 dan koefisien kurtosis (Coeficient Curtosis) atau Ck< 5,400. Pada metode ini biasanya menggunakan distribusi dan nilai ekstrim dengan distribusi dobel eksponensial. Analisa Distribusi Harga Ekstrim Metode Gumbel, St. Halim Perdanakusuma ( ). 1. Merangking data curah hujan maksimum bawah ini: Tabel 4.5 Merangking Data Curah Hujan Maksimum No. Urut (Xi) CHH Max (Ri) P (%) (R i -R r ) Total Ri = 309 (Ri- Rr )²= 6536 Sumber : Hasil Analisa, 015 Contoh perhitungan Data Tabel Curah Hujan Maksimal. Saya lampirkan di X a) Menghitung nilai persentase (%) : P 6,5% X total R 309 b) Menentukan nilai hujan rata-rata : total R r 153, 94 X 15 total IV - 6

7 c) Menentukan selisih curah hujan maksimum terhadap hujan rata-rata: R R , r 3 3 R R , r 4 4 R R , r. Analisa Hujan Rencana Kala Ulang Metode Gumbel a) Menentukan standar deviasi : S d Ri Rr n , b) Menentukan Nilai koefisien skewness : (Soemarto, 1999) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) c) Menentukan Nilai koefisien Curtosis (Ck) (Soemarto, 1999) ( ) ( ) d) Menghitung Koefisien Variasi (Cv) e) Menghitung Faktor Frekuensi (K) Rumus : K t Yt Y S n n IV - 7

8 di mana : K= Faktor Frekuensi Yn = Harga rata-rata reduce variate (Tabel 4.7) Sn = Reduced standard deviation (Tabel 4.8) Yt = Reduced variated (Tabel 4.6) Tabel 4.6 Periode Ulang ( T ) dengan Reduksi Variant dari Variable ( Y ) T (tahun) Y t Sumber :Hidrologi, Aplikasi Metode Satistik untuk analisa data ( Soewarnno,1995 ; 17 ) f) Menentukan nilai Yn dan Sn yang tergantung pada n Tabel 4.7 Hubungan Reduced Mean Yn dengan Besarnya Sampel n n Yn n Yn N Yn n Yn n Yn IV - 8

9 n Yn n Yn N Yn n Yn n Yn Sumber : Hidrologi Teknik CD, Soemarto Tabel 4.8 Hubungan Reduced Mean Sn dengan Besarnya Sampel n n Sn n Sn n Sn n Sn n Sn Sumber : Hidrologi Teknik CD, Soemarto Maka : Dengan n = 15 Yn = 0,518 Sn = 1,006 K t Yt Yn S n 0,3665 0,518 0,1433 1,006 g) Menentukan hujan rencana untuk kala ulang tahun R R R K S d 0, ,33 144mm t r t thn 153,94 IV - 9

10 Dimana : Rt = Hujan dalam periode ulang tahun Rr = Harga rata rata K = Faktor Frekuensi Sd = Standar deviasi Dari perhitungan di atas maka didapatkan Tabel Analisa Hujan Rencana Kala Ulang Metode Gumbel, dilampirkan pada Tabel 4.9 berikut : Tabel 4.9 Analisa Hujan Rencana Kala Ulang Metode Gumbel Kala Ulang R t Yt Kt (tahun) (mm) Sumber : Hasil Analisa, Metode Log Pearson Tipe III Distribusi Log Pearson III banyak digunakan dalam analisis hidrologi, terutama dalam analisis data maksimum (banjir) dan minimum (debit minimum) dengan nilai extrim. 1. Analisa Distribusi Log Pearson Tipe III Tabel 4.10 Analisa Distribusi Log Pearson Tipe III No. Urut (Xi) CHH Max (Ri) Log R i (Log R -Log R) (Log R -Log R) IV - 10

11 No. Urut (Xi) CHH Max (Ri) Log R i (Log R -Log R) (Log R -Log R) Total ( ) Sumber : Hasil Analisa, 015 Contoh perhitungan dari table diatas pada no. urut tabel 1 : a) Menghitung logaritma curah hujan maksimum (log Ri) : log R 1 log 305, 48 b) Menghitung harga tengahnya ( log R ) log R LogR n 3,38, c) Menghitung nilai (log R1- log R )² = (,48,158 ) ² = 0,1063 d) Menghitung nilai (log R1- log R )³ = (,48,158 ) ³ = 0,0346 e) Menghitung nilai(log R1- log R )⁴ IV - 11

12 = (,48,158 ) ⁴ = 0,0113. Analisa Hujan Rencana Kala Ulang Metode Log Person Tipe III a) Menentukan standar deviasi : LogRi LogR Sd n 1 b) Menghitung koefisien asimetri (Cs) : 3 n. LogRi log R C s x 0,441 0, , n 1 n S , ,3 c) Menentukan Faktor Kerapatan Kf (lihat tabel di bawah ini) : Tabel 4.11 Nilai Kf untuk Metode Log Pearson Tipe III Interval Ulang, tahun Koefisien Asimetri (C s ) Persen Peluang IV - 1

13 Interval Ulang, tahun Koefisien Asimetri (C s ) Persen Peluang Sumber : Soewarno, Hidrologi 1995 Maka : dengan nilai Cs = 0,3 nilai Kf didapatkan dari interpolasi dari Koefisien Asimetri (Cs) antara 0, dan 0,4. Cs = 0,3 0,3 (0,0) 0,033 x 0,40 (0,0) K tahun 0,066 ( 0,033 0, 038 0,3 (0,0) 5 0,830 x 0,40 (0,0) K tahun 0,816 (0,830 0, 88 0,3 (0,0) 10 1,301 x 0,40 (0,0) K tahun 1,317 1,301 1, 303 0,3 (0,0) 5 1,818 x 0,40 (0,0) K tahun 1,880 (1,818 1, 88 0,3 (0,0) 50,159 x 0,40 (0,0) K tahun,61 (,159, 175 0,3 (0,0) 100,475 x 0,40 (0,0) K tahun,615 (,47, 494 d) Menentukan hujan rencana untuk kala ulang tahunan : log R log R log R R R 10 log 14mm R ( KxS,158 ( 0,0381x0,1777),15,15 x ) IV - 13

14 Tabel 4.1 Hasil Analisa Hujan Rencana Kala Ulang Metode Log Pearson Tipe III Kala Ulang R t K Log R t (tahun) (mm) Sumber : Hasil Analisa, Uji Keselarasan Sebaran Analisa uji konsistensi data dialkukan dengan (dua) metode, yakni Metode Smirnov-Kolmogorov dan Metode Chi Kuadrat (Chi-Square). Uji konsistensi data dilakukan untuk menganalisa kembali keselarasan data curah hujan harian maksimum yang dianalisa menggunakan Metode Gumbel dan Log Pearson Tipe III Uji Sebaran dengan Chi Kuadrat 1. Metode Gumbel Untuk menguji keselarasan sebaran Metode Gumbel, digunakan uji sebaran Chi Kuadrat, dengan persamaan-persamaan sebagai berikut : X i1 ( Oi Ei Ei N ) K = 1+3,3 log n K = Jumlah Kelas = 1+3,3 log 15 n = Jumlah data = 4,91 5 DK = K-1-m = = DK = derajat kebebasan IV - 14

15 m = parameter, untuk chi kuadrat = n Ei K dimana n = jumlah data, K = jumlah kelas Menggunakan derajat kepercayaan 5% karena merupakan nilai peluang dari tingkat kesalahan yang dapat diterima,nilai 5% tersebut merupakan nilai yang paling sering digunakan oleh banyak peneliti. Nilai f cr dicari pada Tabel 4.10 dengan menggunakan nilai DK = dan derajat kepercayaan 5%, lalu bandingkan dengan nilai f hasil perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel Syarat yang harus dipenuhi yaitu f hitungan < f cr (Soewarno, 1995). Tabel 4.13 Nilai f cr Derajat Kebebasan Derajat Kepercayaan (%) IV - 15

16 Derajat Kebebasan Derajat Kepercayaan (%) Sumber : Soewarno, 1995 Data Curah Hujan maksimal dari urutan terbesar ke urutan terkecil : Tabel 4.14 Analisa Distribusi Harga Ekstrim Metode Gumbel No. Urut CHH Max P (Xi) (Ri) (%) (R i -R r ) Total R rerata SD Sumber : Analisa Data Tabel 4.15 Pengujian Nilai Distribusi Frekuensi Chi-Kuadrat Pr Tr Yt Sd Yn Sn K X IV - 16

17 Dimana : Pr Tr Yt Sd Yn Sn K X Sumber : Analisa Perhitungan Tr = 100 /Pr, 100 / 0 = 5 Yt = Ln ( Tr -1 /Tr ) = Ln 5-1 /5 = 1,5 Sd =nilai Standart Deviasi Yn = Nilai Dari table 4.4 Reduced mean Sn = Nilai Dari table 4.5 Standart Deviasion K = Yt Yn / Sn = 1,5 0,513 / 1,01 =0,967 X = Nilai Kelas, R ratax + ( Sd x K) = 153,94 + ( 68,38 x 0,967 ) = 0,08 Contoh Perhitungan : Tabel 4.16 Perhitungan Nilai f Batas Kelas Jumlah Data Ei Oi f=((oi-ei) )/Ei ~ Jumlah Sumber : Hasil Analisa, 015 F = ( Oi Ei )²/Ei F = ( 3 3 ) ² / 3 = 0 Derajat Signifikasi (α) = 5% f hasil hitungan =,00 IV - 17

18 f cr (Tabel 4.13) = 5,991 Dilihat hasil perbandingan di atas bahwa ternyata f hitungan < f cr, maka hipotesa yang di uji dapat diterima.. Metode Log Pearson Tipe III Untuk menguji keselarasan sebaran Metode Log Pearson Tipe III, digunakan uji sebaran Chi Kuadrat, dengan persamaan-persamaan sebagai berikut : N ( Oi Ei) X Ei i1 K = 1+3,3 log n K = Jumlah Kelas = 1+3,3 log 15= 4,91 5 n = Jumlah data DK = K-1-m = = n Ei K Nilai f cr dicari pada Tabel 4.13 dengan menggunakan nilai DK = dan derajat kepeecayaan 5% lalu bandingkan dengan nilai f hasil perhitungan yang dapat dilihat pada Tabel Syarat yang harus dipenuhi yaitu f hitungan < f cr (Soewarno, 1995). Tabel 4.17 Analisa Distribusi Log Pearson Tipe III No. Urut (Xi) CH Max (Ri) Log R i IV - 18

19 No. Urut CH Max (Xi) (Ri) Log R i Log X rerata =.158 SD = Cs = 0.31 Tabel 4.18 Pengujian Chi-Kuadrat Pr Tr S Log X Anti Log Dimana : Tr = Dari Hasil Nilai Interpolasi Pr = Persen Peluang Sd = nilai Standart Deviasi Log X = Nilai Kelas, R ratax + ( Tr x S) =,158 + (0,88 x 0,178) =,305 Anti Log = anti Log nilai Log X Tabel 4.19 Perhitungan Nilai f Batas Kelas Ei Oi f =((Oi-Ei) )/Ei IV - 19

20 Batas Kelas Ei Oi f =((Oi-Ei) )/Ei ~ Jumlah Sumber : Hasil Analisa, 015 Contoh Perhitungan F = ( Oi Ei )²/Ei F = ( 3 3 ) ² / 3 = 0 Derajat Signifikasi (α) = 5% f hasil hitungan = 1,333 f cr (Tabel 4.13) = 5,991 Dilihat hasil perbandingan di atas bahwa ternyata f hitungan < f cr, maka hipotesa yang di uji dapat diterima Uji Sebaran dengan Smirnov-Kolmogorof 1. Metode Gumbel Uji keselarasan Smirnov-Kolmogorov, sering juga uji kecocokan non parametrik (non parametrik test), karena pengujian tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu. Syarat diterimanya uji sebaran dengan Smirnov- Kolmogorov adalah apabila max < cr. Hasil perhitungan uji keselarasan sebaran dengan Smirnov-Kolmogorov untuk Metode Gumbel dapat dilihat pada Tabel 4.0 berikut. Xi = curah hujan rencana Xrt = rata-rata curah hujan = 153,94 mm IV - 0

21 Sd = Standar Deviasi = 68,38 n = jumlah data = 15 Tabel 4.0 Uji Keselarasan Sebaran Smirnov-Kolmogorov No. Urut CHH Max P (Xi) (Ri) (%) k Pt max = Pe - Pt Sumber : Hasil Analisa, 015 Di mana: P = Probabilitas (%) metode Weibull m P 1 100% n m n = nomor urut data yang telah diurutkan = Banyaknya data k = (Xi-Xrerata)/Sd =( ,94 ) / 68,38 =,11 Pt Pe = Peluang Teoritis = Peluang Empiris (P=probabilitas) max = selisih antara peluang teoritis dan peluang empiris Δmax = P- Pt = 93,75,967 = 90,783 IV - 1

22 Derajat signifikasi = 0,05 (5%) max = max/100 = 0,9078 cr = 0,410 untuk n =15, lihat Tabel 4.1 berikut : Tabel 4.1 Nilai cr n % 1% 5% Sumber : Surpin,Drainase Perkotaan Dilihat dari perbandingan di atas bahwa max > cr, maka metode sebaran yang di uji tidak diterima.. Metode Log Pearson Tipe III Uji keselarasan Smirnov-Kolmogorov, sering juga uji kecocokan non parametrik (non parametrik test), karena pengujian tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu. Syarat diterimanya uji sebaran dengan Smirnov- Kolmogorov adalah apabila max < cr. Hasil perhitungan uji keselarasan sebaran dengan Smirnov-Kolmogorov untuk Metode Log Pearson Tipe III dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut. Log Xi = curah hujan rencana Log Xrt = rata-rata curah hujan =,158 mm Sd = Standar Deviasi = 0,31 n = jumlah data = 15 IV -

23 Tabel 4. Interpolasi nilai Cs Interval Ulang, tahun Cs Persen Peluang Keterangan : Tabel di atas digunakan untuk mencari nilai interpolasi dari Cs yang kemudian digunakan untuk menentukan nilai Pr pada Tabel 4.3 berikut : Tabel 4.3 Uji Keselarasan Sebaran Smirnov-Kolmogorov No. Urut CHH Max P (Xi) (Ri) (%) Log R i G Pr P'(Xm) [P(Xm) - P(x)] Sumber : Hasil Analisa, 015 Dimana : G = Log r1 Log ratax / Sd =,48430,158 / 0,31 = 1,834 IV - 3

24 Pr = nilai peluang P Xm = 100 Pr = ,881 = 59,119 P Xm P ( x ) = 59,119 6,5 = 5,869 max = selisih antara peluang teoritis dan peluang empiris Derajat signifikasi = 0,05 (5%) max = max/100 = 0,8575 cr = 0,410 untuk n =15 Dilihat dari perbandingan di atas bahwa max > cr, maka metode sebaran yang di uji tidak diterima. Selanjutnya, dari analisa uji konsistensi data didapatkan distribusi terbaik untuk analisa intensitas hujan. Analisa uji konsistensi data dapat dilihat pada Tabel 4.4. Tabel 4.4 Analisa Hujan Uji Konsistensi Data St. Halim Perdanakusuma Th (mm/hari) Stasiun Metode Pengujian Gumbel Log Pearson Tipe III St. Halim Perdana Kusuma Th Sumber : Hasil Analisa, 015 Smirnov Kolmogorov Dmaks < Dkritis Chi Square Xmaks < Xkritis < < tidak diterima tidak diterima.000 < < diterima diterima Kesimpulan Data Analisa Hidrologi Hasil analisa dan review data curah hujan maksimum yang diperoleh dengan menggunakan metode Gumbel dan Log Pearson Tipe III, selanjutnya dilakukan Uji Konsistensi Data dengan metode Smirnov Kolmogorov dan Chi Square seperti pada Tabel 4.4. Berikut ini merupakan ringkasan hasil analisa hujan rencana IV - 4

25 yang sudah dipilih berdasarkan metode terbaik dan uji konsistensi data yang diterima, yang selanjutnya digunakan untuk merencanakan desain saluran drainase. Tabel 4.5 Hasil Analisa Hujan Rencana Stasiun Halim Perdanakusuma (mm/hari) St. Halim Perdana Kusuma ( ) Kala Ulang Gumbel Log Pearson III Rata-rata wilayah R R R R R R Sumber : Hasil Analisa, 015 Berdasarkan analisa hujan rencana, untuk analisa hidrolika menggunakan St. Halim Perdanakusuma. Hujan rencana yang digunakan adalah dengan nilai yang paling besar (dari Metode Gumbel) Analisa Intensitas Hujan Dengan interval tahun diperoleh hujan rencana untuk berbagai kala ulang sebesar 144 mm/hari. Maka untuk waktu t = 0 menit didapatkan intensitas hujan sebesar : IV - 5

26 R I mm / 4 t 4 0 jam Sehingga secara tabelaris dengan mengikuti langkah di atas untuk waktu berikutnya didapatkan hasilnya seperti Tabel 4.6 dan digambarkan dalam bentuk grafik di Gambar 4.1 berikut: Tabel 4.6 Analisa Intensitas Hujan Rata-Rata T (Waktu) (menit) Int Int 5 Int 10 Int 5 Int 50 Int Sumber : Analisa Perhitungan IV - 6

27 350 Intensitas (mm/jam) Int 0 Int 5 70 Int Int 5 48 Int Waktu (menit) Gambar 4. 1 Analisa Intensitas Hujan Rata-rata St.Halim Perdanakusuma (Tahun ) 4. Analisa Debit Banjir Perhitungan debit banjir rencana untuk saluran sekunder pada sistem drainase saluran Boulevar Hijau dilakukan berdasarkan hujan harian maksimum yang terjadi pada suatu periode ulang tertentu. Hal ini mengingat adanya hubungan antara hujan dan aliran sungai dimana besarnya aliran sungai ditentukan dari besarnya hujan, intensitas hujan, luas daerah hujan, lama waktu hujan, luas daerah aliran sungai (saluran) dan ciri-ciri daerah alirannya. Metode yang digunakan untuk menghitung debit banjir rencana yaitu dengan menggunakan Metode Rasional. Metode ini dipakai apabila data aliran saluran tidak mencukupi sehingga digunakan data hujan serta debit aliran perkotaan. Persamaan yang dipakai adalah sebagai berikut : Q t 0, 78 C C s I A Q t 0,78 0,79 0, , dimana : Q = Debit banjir rencana (m 3 /det) IV - 7

28 C = Koefisien Pengaliran yang tergantung dari permukaan tanah daerah perencanaan. Cs = Koefisien penyimpangan C s t t c c t d I = Intensitas hujan (mm/jam) A = Luas daerah aliran (catchment area) (Km ) Persamaan yang dipakai terdapat intensitas curah hujan yaitu ketinggian curah hujan yang terjadi persatuan waktu. Sedangkan untuk menghitung intensitas curah hujan menggunakan persamaan berikut : 3 R I 56, ,47 mm/jam t c Pada persamaan di atas terdapat waktu konsentrasi (t c ) dan nilainya dapat di t c t 0 t d cari dengan persamaan : 3 Contoh perhitungan debit air dengan metode rasional pada saluran Sekunder Komplek Boulevar Hijau dengan hujan rencana periode ulang tahun adalah sebagai berikut : Untuk menghitung t 0 dipakai rumus : 0,77 L0 407,77 t 0 0,0195 0, ,9 S 0,0004 dimana : IV - 8

29 t 0 L 0 S = waktu konsentrasi (menit) = jarak titik terjauh dengan saluran (m) = kemiringan daerah saluran/sungai = H / L H L = Selisih tinggi (m) = Panjang saluran (m) Untuk menghitung t d dipakai rumus : L t f dengan V V H 7 L 0,6 t f V L ,56 dimana : t f = waktu yang diperlukan air untuk mengalir disepanjang channer flowing (jam) H = Selisih tinggi (m) L = Panjang saluran (m) Hasil perhitungan untuk banjir kala ulang -tahunan disajikan dalam Tabel 4.7 dan ditampilkan pada Gambar 4.. Tabel 4.7 Hasil Analisa Debit Saluran di Komplek Boulevar Hijau (mm/hari) Sub Area Area (komul) Koef. rata-rata L To Intensitas Qin Ruas Saluran m m C (m) (mnt) mm/jam (m 3 /dtk) KOMPLEK BOULEVAR HIJAU S.A0 - S.A S.A1 - S.A S.A - S.A T.A0 - T.A T.B0 - T.A T.A1 - T.A T.C0 - T.C IV - 9

30 Sub Area Area (komul) Koef. rata-rata L To Intensitas Qin Ruas Saluran m m C (m) (mnt) mm/jam (m 3 /dtk) T.D0 - T.C T.C1 - T.C T.E0 - T.C T.C - T.C T.F0 - T.C T.C3 - T.C T.G0 - T.C T.C4 - T.C T.H0 - T.C T.C5 - T.C T.I0 - T.C T.C6 - T.C T.J0 - T.C T.C7 - T.C T.K0 - T.C T.C8 - T.A T.A - T.A T.L0 - T.L T.M0 - T.M T.N0 - T.M T.M1 - T.L T.L1 - T.A T.A3 - S.A T.O0 - T.O T.P0 - T.P T.Q0 - T.P T.P1 - T.P T.R0 - T.P T.P - T.P T.S0 - T.P IV - 30

31 Bab IV Hasil dan Analisis

32 saluran yang ada tidak mampu lagi menampung air hujan, maka alternatif yang akan diambil adalah dilakukan normalisasi, tetapi apabila kondisi lapangan yang terjadi adalah sebaliknya maka saluran yang ada perlu dikaji kembali apakah masih relevan dipertahankan sampai tahun proyeksi Full Bank Capacity Existing Full Bank Capacity Existing adalah besarnya debit tampungan pada saluran sesuai dengan keadaan di lapangan. Perhitungan ini diperlukan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan penampang saluran untuk menampung limpasan air hujan Kapasitas Saluran Eksisting Kapasitas saluran eksisting adalah batas maksimum suatu saluran untuk menampung debit air yang akan ditampungnya. Saluran memiliki karakteristik yang berbeda satu dengan yang lain. Hal ini dikarenakan dimensi, bahan dasar saluran dan kemiringan saluran setiap saluran berbeda. Oleh sebab itu untuk merencanakan kapasitas saluran faktor-faktor di atas harus diperhatikan dan dihitung dengan teliti Perbandingan Kapasitas Saluran Eksisting dengan Debit Rencana Perbandingn kapasitas saluran eksisting dengan debit rencana adalah cara membandingkan kapasitas saluran dengan debit rencana. Apabila kapasitas saluran lebih besar daripada debit rencana, maka saluran tersebut dapat dikatakan aman. Tetapi, apabila debit rencana lebih besar dari pada kapasitas saluran maka saluran tersebut luber. IV - 3

33 Analisis Kapasitas Rencana Saluran Sekunder Analisa kapasitas rencana saluran sekunder adalah merencanakan dimensi saluran pada saluran yang luber. Dimensi saluran yang dirubah adalah lebar bawah, tinggi saluran dan kemiringan saluran. Cara yang dilakukan untuk mendapatkan tinggi rencana dan kemiringan saluran sekunder dengan metode Trial and Error pada saluran sekunder di Komplek Boulevar Hijau. Saluran yang berada di Komplek Boulevar Hijau dibagi menjadi 46 segmen dengan kemiringan dasar saluran yang berbeda diambil menyesuaikan dengan kemiringan lahan setempat. Saluran drainase menggunakan penampang saluran trapesium dan persegi. Data eksisting saluran yang akan dinormalisasi akan dicantumkan pada Tabel 4.8 berikut : B = Lebar bawah saluran H = tinggi saluran M = nilai talud saluran ( side slope ) untuk saluran trapezium nilai m = 0,5, untuk saluran persegi nilai m = 0 I = slope dasar saluran n =koefisien kekasaran 4.4 Analisa Dimensi Saluran Rencana Contoh perhitungan analisis kapasitas rencana saluran sekunder dengan metode Trial and error pada Saluran Komplek Boulevar Hijau adalah : IV - 33

34 Bab IV Hasil dan Analisis

35 Bab IV Hasil dan Analisis

36 Segment Area Area (Comul) B sal h air M A P R I n V Qo (m ) (m) (m) - (m ) (m) (m) - - (m/dt) (m 3 /dt) T.A0 - T.A1 8,795 8, T.B0 - T.A1 1,654 1, T.A1 - T.A 4 10, T.C0 - T.C1 1,760 1, T.D0 - T.C1 1,430 1, T.C1 - T.C 3 3, T.E0 - T.C 1,577 1, T.C - T.C , T.F0 - T.C3 1,600 1, T.C3 - T.C4 3 6, T.G0 - T.C4 1,455 1, T.C4 - T.C5 30 8, T.H0 - T.C5,093, T.C5 - T.C , T.I0 - T.C6,580, T.C6 - T.C , T.J0 - T.C7 1,941 1, T.C7 - T.C8 5 15, T.K0 - T.C8,053, T.C8 - T.A , T.A - T.A , T.L0 - T.L1,85, T.M0 - T.M1 8,11 8, T.N0 - T.M1 3,719 3, IV - 36

37 Segment Area Area (Comul) B sal h air M A P R I n V Qo (m ) (m) (m) - (m ) (m) (m) - - (m/dt) (m 3 /dt) T.M1 - T.L1 1,73 13, T.L1 - T.A3 9 15, T.A3 - S.A , T.O0 - T.O1 10,397 10, T.P0 - T.P1 3,40 3, T.Q0 - T.P1,704, T.P1 - T.P 6, T.R0 - T.P 3,63 3, T.P - T.P , T.S0 - T.P3 3,187 3, T.P3 - T.P , T.T0 - T.P4 3,661 3, T.P4 - T.P , T.U0 - T.P5 3,750 3, T.P5 - T.O1 1 1, T.V0 - T.O1 1,034 1, T.O1 - S.A3 45 3, S.A3 - S.A4 63,061 1,470, S.A4 - OUT 537,075,007, Sumber : Hasil Analisa, 015 B = Lebar bawah saluran H = tinggi saluran M = nilai talud saluran ( side slope ) untuk saluran trapezium nilai m = 0,5, untuk saluran persegi nilai m = 0 I = slope dasar saluran n =koefisien kekasaran IV - 37

38 Contoh Perhitungan : Kapasitas saluran drainase Sekunder existing Segmen SA 0 SA 1 1,1 m Dik : nilai M =0,3 N = 0,0 I = 0,004,00 0,51,101,10, 50 A ( b m. h) h Z =. Z = P = b + h P = +. 1, ,951794² P = 4,3 R = A/ P R =,5 / 4,3 R = 0,587 V R n I 1 0,0 0,59 0,004 1,51m/s Q V. A IV - 38

39 Q 1,51,50 3,77 m 3 /dt Perhitungan Kapasitas Saluran Sekunder existing segmen SA 0 S A 1 menghasilkan Q = 3,77 m3 / dt,sedangkan hasil nilai perhitungan debit puncak ( Qp )pada saluran sekunder segmen SA 0 SA 1 = 5,09,maka Akan ada kelebihan Aliran air sebesar 1,3 m3/dt yang akan meluap. Untuk itu ukuran saluran drainase sekunder perlu di normalisasi supaya dapat menampung debit. Analisa perhitungan saluran sekunder yag harus di perbesar adalah sebagai berikut. P = h 3 A = h² 3 R = h / Q = A x V Q = h² x x ( )⅔ s½ 5,09 = h² x x ( )⅔.5 h = 1,4 m IV - 39

40 . Perhitungan Perubahan dimensi saluran bias menggunakan metode trial dan eror,dengan rumus seperti ini : Dimensi saluran diperhitungkan dengan rumus Manning sebagai berikut : Q V. A Q 5,09 V 1,55 m A 3,9 V 1 R n 3 I 1 Q 1 ( b m. h) h ( b m. h) h n b h 1 m 3 I Setelah dicoba trial and error, diperoleh h = 1,4 m 5,09 (,00 0,5.1,4) 1,4 1,55 1,55 Dimana : (,00 0,5.1,4)1,4 1,4 1 0,5 3 0, Q V = Debit air di saluran (m 3 /det) = Kecepatan air dalam saluran (m/det) A = Luas penampang basah (m ) R = jari - jari hidrolis (m) P = Keliling basah saluran (m) IV - 40

41 Kapasitas saluran drainase Tersier existing Segmen T A 0 T A 1 0,5 m 0,6 Dik : N = 0,0 I = 0, ,6 0,5 0, 3 A ( b. h) P = b + h P = 0,6 +. 0,5 P = 1,6 m m R = A/ P R = 0,3 / 1,6 R = 0,1875 = 0,19 m V R n I 1 0,00 0,19 0, ,97 m/s Q V. A Q 0,97 0,3 0,9 m 3 /dt Perhitungan Kapasitas Saluran Tersier existing segmen TA 0 TA 1 menghasilkan Q = 0,9 m3 / dt,sedangkan hasil nilai perhitungan debit puncak ( Qp )pada saluran sekunder segmen TA 0 TA 1 =0,9,maka IV - 41

42 Kapasitas saluran tersier pada segmen tersebut masih dapat menampung debit air. Perhitungan Perubahan dimensi saluran bias menggunakan metode trial dan eror,dengan rumus seperti ini : Dimensi saluran diperhitungkan dengan rumus Manning sebagai berikut : Q V. A Q 0,9 V 0,97 m A 0.30 V 1 R n 3 I 1 Q 1 B h B h n b h 3 I 1 Q 0,60 0,50 0,97 0,97 Dimana : 1 0,0 0,60 0,50 0,60 0,50 3 0, Q V = Debit air di saluran (m 3 /det) = Kecepatan air dalam saluran (m/det) A = Luas penampang basah (m ) R = jari - jari hidrolis (m) P = Keliling basah saluran (m) IV - 4

43 4.6 Perbandingan Kapasitas Saluran Eksisting dengan Debit Rencana Perbandingan perhitungan dimensi saluran eksisting dan dimensi saluran rencana akan ditampilkan sebagai berikut : Tabel 4.31 Perbandingan Kapasitas Eksisting dan Kapasitas Rencana Ruas Saluran Qin M I n Q eks Q rencana B Eksisting h eksisting B rencana h rencana KOMPLEK BOULEVAR HIJAU S.A0 - S.A S.A1 - S.A S.A - S.A T.A0 - T.A T.B0 - T.A T.A1 - T.A T.C0 - T.C T.D0 - T.C T.C1 - T.C T.E0 - T.C T.C - T.C T.F0 - T.C T.C3 - T.C T.G0 - T.C T.C4 - T.C T.H0 - T.C T.C5 - T.C T.I0 - T.C T.C6 - T.C T.J0 - T.C T.C7 - T.C T.K0 - T.C T.C8 - T.A T.A - T.A IV - 43

44 Ruas Saluran Qin M I n Q eks Q rencana B Eksisting h eksisting B rencana h rencana KOMPLEK BOULEVAR HIJAU T.L0 - T.L T.M0 - T.M T.N0 - T.M T.M1 - T.L T.L1 - T.A T.A3 - S.A T.O0 - T.O T.P0 - T.P T.Q0 - T.P T.P1 - T.P T.R0 - T.P T.P - T.P T.S0 - T.P T.P3 - T.P T.T0 - T.P T.P4 - T.P T.U0 - T.P T.P5 - T.O T.V0 - T.O T.O1 - S.A S.A3 - S.A S.A4 - OUT Sumber : Hasil Analisa Dari hasil analisa, saluran sekunder tidak mampu menampung debit aktual yang ada, sehingga perlu dilakukan normalisasi dengan memperdalam saluran maupun dengan memperlebar saluran. IV - 44

45 4.7 Kemiringan Talud Kemiringan Talud Saluran Pasangan Batu Kali. Kemiringan talud disesuaikan dengan karakteristik tanah setempat yang pada umumnya berkisar antara 1 : 0,5 sampai dengan 1 : 0, Tinggi Jagaan (F) Tinggi jagaan adalah jarak vertikal dari permukaan air sungai sampai puncak tanggul pada kondisi perencanaan, jarak tersebut harus sedemikian rupa sehingga dapat mencegah peluapan air akibat gelombang serta fluktuasi permukaan air pada sungai. Tinggi jagaan minimum untuk saluran dengan pasangan direncanakan = 0,50 m. IV - 45

46 Sehingga didapatkan dimensi seperti yang tercantum pada Tabel 4.9 berikut : Tabel 4.9 Hasil Analisa Dimensi Saluran di Komplek Boulevar Hijau Ruas Saluran Qin b (bawah) Lebar Atas Saluran b h air M A P R I n V Qo Hulu Hilir KOMPLEK BOULEVAR HIJAU S.A0 - S.A S.A1 - S.A S.A - S.A T.A0 - T.A T.B0 - T.A T.A1 - T.A T.C0 - T.C T.D0 - T.C T.C1 - T.C T.E0 - T.C T.C - T.C T.F0 - T.C T.C3 - T.C T.G0 - T.C T.C4 - T.C IV - 46

47 Ruas Saluran Qin b (bawah) Lebar Atas Saluran b h air M A P R I n V Qo Hulu Hilir KOMPLEK BOULEVAR HIJAU T.H0 - T.C T.C5 - T.C T.I0 - T.C T.C6 - T.C T.J0 - T.C T.C7 - T.C T.K0 - T.C T.C8 - T.A T.A - T.A T.L0 - T.L T.M0 - T.M T.N0 - T.M T.M1 - T.L T.L1 - T.A T.A3 - S.A T.O0 - T.O T.P0 - T.P T.Q0 - T.P T.P1 - T.P T.R0 - T.P T.P - T.P T.S0 - T.P T.P3 - T.P T.T0 - T.P T.P4 - T.P T.U0 - T.P T.P5 - T.O T.V0 - T.O IV - 47

48 Ruas Saluran Qin b (bawah) Lebar Atas Saluran b h air M A P R I n V Qo Hulu Hilir KOMPLEK BOULEVAR HIJAU T.O1 - S.A S.A3 - S.A S.A4 - OUT Sumber : Hasil Analisa, 015 IV - 48