Perkiraan Debit Aliran Dengan Perubahan Pola Hujan Pada DAS Temon Estimate Charge Runoff With The Change of Rain Pattern At DAS Temon

Transkripsi

1 Perkiraan Debit Aliran Dengan Perubahan Pola Hujan Pada DAS Temon Estimate Charge Runoff With The Change of Rain Pattern At DAS Temon SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Disusun Oleh: RENA YUDA INDRAWATI NIM : I JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2011

2 ABSTRAK Rena Yuda Indrawati, 2011, Perkiraan Debit Aliran Dengan Perubahan Pola Hujan Pada DAS Temon. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. Perubahan iklim berpengaruh terhadap pola hujan, yang selanjutnya mempengaruhi aliran sungai. Perubahan aliran sungai di hulu waduk sangat mungkin membahayakan keamanan bendungan karena over toping. Oleh sebab itu perubahan aliran menarik untuk dikaji. Data yang digunakan adalah data curah hujan dan debit harian DAS Temon tahun Pemodelan rainfall-runoff sering digunakan karena keterbatasan ketersedian data debit, oleh karena itu digunakan suatu model untuk mengsimulasikan hujan menjadi aliran untuk mendapatkan nilai debit. Transformasi hujan menjadi aliran menggunakan metode clark unit hydrograph yang disimulasikan dalam program HEC HMS. Perbedaan range data hujan yang diteliti antara data hujan tahun dengan menghasilkan perubahan pola hujan pada DAS Temon. Perubahan ini menghasilkan perubahan aliran, yaitu debit puncak DAS Temon tahun sebesar 230,2 m 3 /s sedangkan debit puncak DAS Temon tahun sebesar 238,7 m 3 /s. Kata Kunci: perubahan iklim, pola hujan, pemodelan. vi

3 ABSTRACK Rena Yuda Indrawati, 2011, Estimate Charge Runoff With The Change of Rain Pattern At Sub of DAS Temon. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. Climate change have an effect to rain pattern, later influence the river stream. Change of river stream upriver accumulating basin very possible endanger the barrage security because of over toping. Therefore stream change draw to be studied. The data used are daily debit and rainfall data of DAS Temon year Rainfallrunoff modeling is often used because limitation of data discharge, therefore use a model for simulation rainfall-runoff to get the discharge. The Transformation of rainfall-runoff use clark unit hydrograph method and simulation it in HEC HMS program. Difference of accurate range rain data between rain data and yield the change of rain pattern at DAS Temon. This Change yield the stream change, that is discharge culminate the DAS Temon year equal to 230,2 m3/s while discharge culminate the DAS Temon year equal to 238,7 m3/s. Keyword: climate change, rain pattern, modeling. vii

4 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN... iii MOTTO... iv PERSEMBAHAN... v ABSTRAK... vi KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... x DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR NOTASI..... xv DAFTAR LAMPIRAN xvii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian... 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Umum Perubahan Iklim Hujan Hujan Titik Analisis Hujan Titik Hujan Wilayah Analisis Frekuensi Hujan Wilayah ix

5 Intensitas Hujan Transformasi Hujan Aliran Infiltrasi Aliran Permukaan Aliran di Alur Sungai (Channel Flow) Penelusuran Aliran (Routing) Landasan Teori Analisis Data Hujan Hujan Wilayah Analisis Frekuensi Hujan Wilayah Hujan Rencana Intensitas Hujan Infiltrasi Aliran Permukaan Aliran di Alur Sungai (Channel Flow) Penelusuran Aliran (Routing) BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Lokasi Penelitian Parameter dan Variabel Terkait Data yang Dibutuhkan Alat dan Perangkat Lunak yang Digunakan Tahapan Penelitian Diagram Alir BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Kepanggahan Data Hujan Uji Kerapatan Jaringan Hujan Wilayah Uji Kecocokan Jenis Sebaran Cara 1 (Hujan Harian Maksimum Tahunan).42 x

6 Cara II (Hujan Harian) Cara III (Hujan Harian Maksimum Rerata Tiap Stasiun) Hujan Rancangan Durasi Hujan dan Waktu Konsentrasi Durasi Hujan Waktu Konsentrasi Pola Agihan ABM (Alternating Block Methode) Perubahan Pola Hujan Perhitungan Hujan Harian Menjadi Debit BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi

7 DAFTAR TABEL Tabel 2.1. Distribusi Hujan Tadashi Tanimoto...14 Tabel 2.2. Nilai kritik Q dan R...21 Tabel 3.1. Tabel 3.1. Tabel Variable dan Parameter...32 Tabel 4.1 Data Hujan Tahunan Stasiun Hujan di Sub DAS Temon..35 Tabel 4.2 Uji Kepanggahan pada Stasiun Pencatat Hujan Baturetno PP..37 Tabel 4.3. Hasil Uji Kepanggahan Sub DAS Temon..37 Tabel 4.4. Analisis Statistik Tabel 4.5. Data Hujan Harian Maksimum Tahunan Sub DAS Temon..40 Tabel 4.6. Hujan Harian Maksimum Wilayah Sub DAS Temon...41 Tabel 4.7. Resume Hasil Uji Chi Kuadrat Sub DAS Temon Cara Tabel 4.8. Resume Hasil Uji Sminorv-Kolmogorov Sub DAS Temon Cara Tabel 4.9. Resume Hasil Pengujian Parameter Statistik Sub DAS Temon...44 Tabel Resume Hasil Uji Chi Kuadrat Sub Das Temon Cara Tabel Resume Hasil Uji Sminorv-Kolmogorov Sub DAS Temon Cara Tabel Hasil Uji Kecocokan Sebaran Tabel Hujan Rancangan Dengan Berbagai Kala Ulang Sub DAS Temon...47 Tabel Durasi Hujan dan Banyak Kejadian Hujan di Sub DAS Temon...46 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 2 th.47 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 5 th.48 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 10 th...48 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 20 th.. 49 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 50 th Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 100 th.49 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 500 th...49 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 1000 th...49 xii

8 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1. Gambar Rerata Aljabar..10 Gambar 2.2. Gambar Poligon Thiessen..11 Gambar 2.3. Isohyet...11 Gambar 3.1. Gambar 3.1. Sub DAS Temon...31 Gambar 3.2. Diagram Alir Tahapan Penelitian Gambar 4.1. Jaringan Kagan Pada Sub DAS Temon39.40 Gambar 4.2. Poligon Thiessen Sub DAS Temon dengan 4 Stasiun Hujan...41 Gambar 4.3. Hujan Wilayah Harian Rerata Tahun Sub DAS Temon..42 Gambar 4.4. Hujan Wilayah Harian Maksimum Tiap Stasiun Tahun Sub DAS Temon 45 Gambar 4.5. Grafik Pola Hujan 4 Jam 50 Gambar 4.6. Pola Hujan Tahun Gambar 4.7. Pola Hujan Tahun Gambar 4.8. Debit Aliran sub DAS Temon Tahun Kala Ulang 2 Th..52 Gambar 4.9. Debit Aliran sub DAS Temon Tahun Kala Ulang 2 Th..52 Gambar 4.10 Gambar pola Aliran Tahun Gambar 4.11 Gambar pola Aliran Tahun Gambar Gambar Perubahan Pola Aliran...54 Gambar Gambar Basin Model...54 Gambar Gambar Component Reach dan Sub Basin 55 Gambar Gambar Meteorologic Models Gambar Gambar Control Specification.. 56 Gambar Gambar Time Series Data dengan Precipitation Gages.56 Gambar Gambar Time Series Data dengan Discharge Gages..57 Gambar Trial 1 Subbassin Temon.57 Gambar Trial 2 Subbassin Temon.58 Gambar Trial 3 Subbassin Temon.58 Gambar Trial 4 Subbasin Temon Gambar Tabel Hasil Times Series untuk.. 60 xiii

9 Gambar 4.24.Hidrograf Aliran Untuk Subbasin...60 Gambar Hasil Trial Kalibrasi pada Subbasin...61 Gambar Hidrograf Perbandingan Q Perhitungan dan Q Observed 62 xiv

10 DAFTAR NOTASI a = Kecepatan aliran di grid b = koefisien momentum b =1,01-1,33 D maks = Selisih data probabilitas teoritis dan empiris D t = Interval waktu D x = Interval jarak J = sudut kemiringan lahan terhadap bidang horizontal. m s = rerata = standar deviasi X = tinggi hujan harian maksimum rata-rata selama n tahun P = Hujan wilayah (mm) åx = jumlah tinggi hujan harian maksimum selama n tahun A = luas wilayah (Km 2 ) A N = luas masing-masing poligon (Km 2 ) C Ck Cs = koefisien Chezy untuk saluran alam = koefisien kurtosis = koefisien kemiringan Cv = koevisien varian d d 0 Dk = jarak antar stasiun (km) = radius korelasi = derajat kebebasan (nilai kritis didapat dari tabel) EF = nilai yang diharapkan (expected frequency) f fc fo H I i = kapasitas infiltrasi pada suatu saat t = kapasitas infiltrasi setelah mencapai harga tetap = kapasitas infiltrasi permulaan = selisih ketinggian antara tempat terjauh dan tempat pengamatan (km). = intensitas hujan = step jarak xv

11 j = step waktu k = konstanta k = jumlah kelas distribusi K T L = kala ulang = Panjang jarak dari tempat terjauh di daerah aliran sampai tempat pengamatan banjir diukur menurut jalannya saluran (km) N = koefisien kekasaran manning untuk permukaan lahan n = jumlah OF = nilai yang diamati (observed frequency) Pi = keliling basah P = banyaknya parameter sebaran Chi-kuadrat (ditetapkan = 2). p = probabilitas P e = peluang empiris PN = hujan masing-masing stasiun pencatat hujan (mm) P T = peluang teoritis q = lateral inflow Q = debit aliran q o = debit aliran permukaan per satuan lebar R = jari-jari hidroik r d r o S Sd t T = korelasi antar stasiun dengan jarak d km = korelasi antar stasiun dengan jarak yang sangat kecil (± 0km) = kemiringan saluran = standar deviasi = waktu dihitung dari permulaan hujan. = kala ulang Tc = Waktu konsentrasi (jam) V = kecepatan rerata aliran X T Y = hujan rencana = ketebalan aliran Z 1 = kesalahan perataan (%) Z 3 = kesalahan interpolasi (%) xvi

12 DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN A Kepanggahan LAMPIRAN B Analisis Frekuensi LAMPIRAN C Surat-surat xvii

13 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Siklus hidrologi menurut C.D. Soemarto (1986) adalah gerakan air laut ke udara yang kemudian jatuh ke permukaan tanah lagi sebagai hujan dan akhirnya mengalir ke laut kembali. Dalam siklus hidrologi ini terdapat beberapa proses yang saling terkait, yaitu antara proses hujan (presipitation), penguapan (evaporation), transpirasi, infiltrasi, perkolasi, aliran limpasan (runoff) dan aliran bawah tanah. Hujan berfungsi sebagai masukan utama untuk model hidrologi yang memprediksi aliran limpasan. Limpasan ini digunakan sebagai masukan untuk model hidrolik. Model hidrolik digunakan untuk memprediksi debit limpasan suatu sub DAS untuk masa yang akan datang (Vanderkimpen, 2010). Hujan pada suatu kawasan dipengaruhi oleh perubahan iklim. Perubahan iklim mempengaruhi perubahan cuaca kawasan dalam bentuk cuaca ekstrim, kenaikan temperatur, perubahan pola hujan dan kenaikan muka air laut. Pola hujan suatu kawasan mempengaruhi aliran sungai (Armi Susandi, 2008). Proses pengalihragaman (transformasi) hujan menjadi aliran merupakan fenomena alam yang sangat kompleks dan melibatkan banyak faktor alam. Pengukuran langsung di lapangan hampir tidak mungkin untuk dilakukan. Untuk dapat mengetahui hasil proses transformasi maka digunakan suatu model (Harding dkk, 2008). Perubahan pola hujan yang terjadi pada hulu waduk kemungkinan besar berpengaruh terhadap pola aliran sungai di hulu waduk tersebut (Yuni, Winda, Ropri, 2010). Perubahan ini menarik untuk dikaji karena sangat mungkin berpengaruh terhadap 1

14 2 pola observasi waduk. Model diterapkan pada sub DAS Temon. Lokasi ini dipilih karena sub DAS Temon sebagai salah satu sub DAS di hulu Waduk Wonogiri yang mempunyai masalah kekurangan air cukup ekstrim (Ugro Hari Murtiono, 2008) Rumusan Masalah Rumusan masalah dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Bagaimana aliran akibat perubahan pola hujan pada sub DAS Temon? 2. Bagaimana hidrograf yang disebabkan oleh perubahan pola hujan pada sub DAS Temon? 1.3. Batasan Masalah 1. Penelitian hanya dilakukan di sub DAS Temon. 2. Data curah hujan manual yang dipakai adalah data curah hujan manual tahun dan data hujan otomatis tahun Pola hujan dibandingkan dengan pola hujan (Yuni Wiyarsi, 2010). 4. Hanya menggunakan data sekunder. 5. Peta tata guna lahan yang digunakan peta tata guna lahan tahun 2005 dari Balai Penelitian Kehutanan Surakarta. 6. Tidak mengkaji perubahan tata guna lahan. 7. Menggunakan hasil simulasi hujan menjadi aliran untuk menentukan besarnya debit Tujuan Penelitian 1. Mengetahui aliran akibat perubahan pola hujan pada DAS Temon. 2. Megetahui hidrograf aliran yang disebabkan oleh perubahan pola hujan pada DAS Temon.

15 Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah: 1. Manfaaat teoritis: memberikan informasi keilmuan dalam bidang teknik sipil kususnya mengenai hidrologi, yaitu transformasi hujan menjadi aliran yang terjadi pada sub DAS Temon. 2. Manfaat praktis: memberikan informasi pengaruh perubahan pola hujan terhadap aliran yang terjadi di sub DAS Temon.

16 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Kepanggahan Data Hujan Pengujian keabsahan data hujan dapat dilakukan dengan menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS) yang datanya diambil dari data hujan tahunan. Data hujan tahunan sub DAS Temon disajikan dalam Tabel 4.1. Tabel 4.1 Data Hujan Tahunan Stasiun Hujan di Sub DAS Temon Tahun Hujan Tahunan (mm/th) Baturetno PP Baturetno Peng Batuwarno Ngancar Temon Otomatis Sumber: Balai Kehutanan Solo Contoh analisis uji kepanggahan dengan mengunakan cara RAPS pada stasiun pencatat hujan Baturetno PP disajikan pada Tabel

17 37 Tabel 4.2 Uji Kepanggahan pada Stasiun Pencatat Hujan Baturetno PP No Tahun i i-rerata Sk* Sk** Absolut Q Abs Maks Q/ n Nilai Kritik ,8-335,8-1,0 1,0 2,4 1,0 <1, ,8-342,7-1,0 1, ,8-801,5-2,4 2,4 < Titik Kritik Panggah ,2-552,3-1,7 1, ,2-173,2-0,5 0, ,2 0,0 0,0 0,0 Keterangan: I =hujan tahunan Sk* =kumulatif i-rerata Sk**=sk*/standar deviasi Nilai QRAPS hit (maks) di stasiun Baturetno PP terdapat pada tahun 2004 dengan nilai Q Absolut adalah 2,4 dan nilai Q/ n sebesar 1. Selanjutnya nilai Q/ n akan dibandingkan dengan nilai kritik yang terdapat pada Tabel 2.2 dengan n=6 (dilakukan interpolasi terlebih dahulu dengan Confidence Interval 95%). Hasil dari perbandingan adalah QRAPS hit/ n < Q RAPS kritik yang berarti stasiun Baturetno PP adalah panggah. Hasil uji kepanggahan sub DAS Temon dapat dilihat pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Hasil Uji Kepanggahan Sub DAS Temon No Nama Stasiun Pencatat Hujan Q Abs Maks Q/ n Niliai Q kritik Keterangan 1 Baturetno PP 2,4 1,0 <1,148 Panggah 2 Baturetno Peng 2,6 0,9 <1,142 Panggah 3 Batuwarno 3,2 1,209 <1,146 Tidak Panggah 4 Ngancar 2 0,667 <1,142 Panggah 5 Temon Otomatis 1,9 0,633 <1,142 Panggah Hasil dari Tabel 4.3. menunjukkan bahwa data pada stasiun Batuwarno tidak panggah untuk itu tidak dapat dipakai dalam analisis selanjutnya. Hasil uji kepanggahan tiap stasiun di DAS Temon selengkapnya dapat dilihat pada lampiran A-1.

18 Uji Kerapatan Jaringan Metode Kagan digunakan untuk menganalisa kerapatan jaringan stasiun hujan dengan menggunakan data hujan bulanan. Berdasarkan analisis statistik data hujan bulanan pada stasiun hujan diperoleh besaran nilai parameter sebagai berikut: Tabel 4.4. Analisis Statistik Statistik Baturetno Peng Baturetno.pp Ngancar Temon otomatis Mean 281,30 878, , ,90 Standard Error 109,89 160,64 198,79 68,67 Median 71,50 856, , ,50 Mode 0,00 0,00 0,00 0,00 Standard Deviation 347,49 507,98 628,64 217,15 Sample Variance , , , ,66 Kurtosis -1,52-0,55 1,02 0,10 Skewness 0,68-0,07-0,85-0,70 Range 848, , ,00 728,00 Minimum 0,00 0,00 0, ,00 Maximum 848, , , ,00 Sum 2813, , , ,00 Count 10,00 10,00 10,00 10,00 Confidence Level(95.0%) 62,17 90,89 112,48 38,85 Koef Varian, Cv 1,24 0,58 0,48 0,12 Setelah mencari nilai parameter statistik, selanjutnya menghitung koefisien korelasi antara dua stasiun. Hasil Perhitungan koefisien antar stasiun dapat dilihat pada lampiran A. Jarak antar stasiun dapat dihitung dengan menggunakan hubungan antara koordinat UTM dua stasiun hujan yang berlainan. Contoh perhitungan jarak antar stasiun hujan antara Baturetno PP dan Baturetno Peng. adalah sebagai berikut: Koordinat UTM Baturetno PP: X1 = Y1 = Koordinat UTM Baturetno Peng: X2 = Y2 =

19 39 D= (X2-X1) 2 + (Y2-Y1) 2 D= ( ) 2 + ( ) 2 D= 2952 m Kesalahan perataan (Z1), kesalahan interpolasi (Z2), dan panjang sisi segitiga Kagan (L) dapat dihitung dengan Persamaan 2.13, 2.14,2.15 dan Contoh perhitungan Z1, Z2, dan L pada sub DAS Temon dengan data-data sebagai berikut: Luas sub DAS = 62,59 km 2 Jumlah stasiun = 4 Cv rata-rata = 0,61 Sd rata-rata = 425,32 Ro = 0,984 Do = 14,075 0,23A 1- ro+ Z1= Cv do N N Z1= Cv 0,23x62,59 1-0, , Z1=0,46 Z1=46% 1- ro ro Z 2= Cv + 0,52 3 do S 4 1-0,984 Z 2 = 0,61 + 0,52 3 0,984 14, ,32 4 Z2=1,2 Z2=120% L=1,07 A 4

20 40 62,59 L=1,07 4 L=4,23 km Dari perhitungan diatas diperoleh Z1 = 46%, Z2 = 120% dan L = 4,23 km. Nilai L dipakai untuk menyusun jaringan Kagan dan selanjutnya diplotkan dengan lokasi pencatat sehingga setiap stasiun mendekati atau berada pada titik simpul jejaring Kagan. Hasil pengeplotan terbaik bisa dilihat pada Gambar 4.1. Gambar 4.1. Jaringan Kagan Pada Sub DAS Temon Sesuai dengan hasil pengepotan segitiga Kagan pada Gambar 4.1, jumlah stasiun hujan yang diperlukan di Sub DAS Alang minimal sama dengan jumlah simpul segitiga Kagan. Dari hasil analisis ternyata diperoleh jumlah stasiun hujan untuk Sub DAS Temon adalah 9 stasiun hujan. Sedangkan jumlah stasiun hujan yang ada di sub DAS Temon saat ini hanya ada 5 stasiun hujan Hujan Wilayah Untuk menentukan hujan wilayah Sub DAS Temon digunakan metode Polygon Thiessen. Data hujan harian maksimum tahunan sub DAS Temon dapat dilihat pada Tabel 4.5.

21 41 Tabel 4.5. Data Hujan Harian Maksimum Tahunan Sub DAS Temon Tahun PP (mm) Peng (mm) Ngancar (mm) Temon Otomatis (mm) , , Poligon Thiessen sub DAS Temon dengan empat stasiun hujan dapat dilihat pada Gambar 4.2. Gambar 4.2. Poligon Thiessen Sub DAS Temon dengan 4 Stasiun Hujan Dari Poligon Thiessen yang sudah dibuat selanjutnya dihitung luas masing-masing wilayah dengan menggunakan Autocad. Hasilnya adalah sebagai berikut: Sub DAS Temon = 62,59 km 2 Baturetno PP = 16,55 km 2 Baturetno Peng. = 12,46 km 2 Ngancar = 17,33 km 2 Temon Otomotis = 16,25 km 2 Hasil perhitungan hujan wilayah ditunjukkan pada Tabel 4.6.

22 42 Tabel 4.6. Hujan Harian Maksimum Wilayah Sub DAS Temon Tahun Curah Hujan (mm) , , , , , , , , , ,00 Hujan wilayah tiap tahun mungkin berbeda, hal ini dapat terjadi apabila jumlah stasiun pada suatu tahun berbeda karena adanya stasiun yang rusak sehingga datanya tidak dianalisis Uji Kecocokan Jenis Sebaran Uji sebaran frekuensi digunakan untuk mengetahui jenis sebaran data yang sesuai. Analisis ini digunakan untuk dasar perhitungan hujan rancangan dengan berbagai kala ulang. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui kesesuaian sebaran data. Jenis sebaran antara lain: Normal, Log Normal, Gumbel dan Log Person III. Dalam uji kecocokan jenis sebaran digunakan tiga cara penyajian data, yaitu cara 1, cara II dan cara III Cara 1 (Hujan Harian Maksimum Tahunan) Data hujan harian maksimum tahunan dapat dilihat pada Tabel 4.5. Untuk memilih kesesuaian jenis sebaran dapat dilakukan dengan uji Chi kuadrat dan uji Smirnov- Kolmogorof. Hasil perhitungan hujan wilayah dapat dilihat pada Tabel 4.6. Resume hasil uji terhadap deret data pada Tabel 4.6. disajikan pada Tabel 4.7. dan Tabel 4.8.

23 43 Tabel 4.7. Resume Hasil Uji Chi Kuadrat Sub DAS Temon Cara 1 Normal Log normal Gumbel Log Person III Nilai Chi Kuadrat Derajat Kebebasan Chi Kritik 9,2104 9,2104 9,2104 6,6349 Keterangan diterima diterima diterima diterima Tabel 4.8. Resume Hasil Uji Sminorv-Kolmogorov Sub DAS Temon Cara 1 Δ maks Keterangan Normal 0,173 diterima Log Normal 0,140 diterima Gumbel 0,120 diterima log Person III 0,151 diterima Dari hasil Tabel 4.7. uji Chi Kuadrat diketahui bahwa semua distribusi diterima. Uji pada Sminorv-Kolmogorov yang disajikan pada Tabel 4.8. tampak bahwa semua distribusi diterima. Untuk dapat memilih sebaran yang paling cocok, maka dipilih yang memiliki nilai penyimpangan terkecil diantara yang lain yaitu 0,120 menggunakan distribusi Gumbel. Hasil uji selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran B Cara II (Hujan Harian) Hujan harian rerata Sub DAS Temon dapat dilihat pada Gambar 4.3. Gambar 4.3. Hujan Wilayah Harian Rerata Tahun Sub DAS Temon

24 44 Dari Gambar 4.3. dapat diketahui bahwa musim kemarau mulai terjadi pada kejadian ke 205 (pada tanggal 23 Juli). Sedangkan musim hujan mulai terjadi kembali pada kejadian ke 293 (pada tanggal 19 Oktober). Perhitungan hujan harian selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran B-6. Berdasarkan analisis statistik terhadap deret data hujan harian diperoleh nilai parameter sebagai berikut: Nilai rerata = 3,651 Standar Deviasi = 3,948 Cs = 1,242 Ck = 1,5 Cv = 0,925 Jumlah Data = 3653 Untuk menentukan jenis distribusi frekuensi yang cocok dilakukan dengan pengujian parameter statistik. Resume hasil pengujian parameter statistik dapat dilihat pada Tabel 4.9. Tabel 4.9. Resume Hasil Pengujian Parameter Statistik Sub DAS Temon No Jenis Distribusi Syarat Hasil Perhitungan Keputusan 1 Normal Cs = 0 Cs =0,242 No Ck = 3 Ck =1,500 No 2 Log Normal Cs (ln x) = Cv3+3Cv = 4,389 Cs =0,242 No 3 4 Ck (ln x)=cv8+6cv6+15cv4+16cv2+3 = 2,93 Ck =1,500 No Pearson type III Cs > 0 Cs =0,242 Yes Ck = 1,5 Cs2 + 3 = 4,175 Ck =1,500 No Log Pearson type III Jika semua syarat tidak terpenuhi Cs =0,242 Yes Ck =1,500 5 Gumbell Cs = 1,14 Cs =0,242 No Ck = 5,4 Ck =1,500 No Yes

25 45 Dari Tabel 4.9. diketahui bahwa jenis distribusi yang diterima adalah Log Person III, karena nilai Cs dan Ck tidak memenuhi syarat distribusi Normal, Log Normal, Pearson dan Gumbell Cara III (Hujan Harian Maksimum Rerata Tiap Stasiun) Untuk menentukan hujan harian maksimum tiap stasiun dalam tahun yang sama diambil hujan maksimum tahunan tiap stasiun. Langkah selanjutnya adalah mencari hujan harian pada stasiun-stasiun yang lain pada hari kejadian yang sama dalam tahun yang sama. Perhitungan hujan harian maksimum rerata tiap stasiun dapat dilihat pada lampiran B-18. Hujan harian maksimum rerata tiap stasiun dapat dilihat pada Gambar 4.4. Gambar 4.4. Hujan Wilayah Harian Maksimum Tiap Stasiun Tahun Sub DAS Temon Untuk memilih kesesuaian jenis agihan dengan uji Chi Kuadrat dan Uji Sminorv- Kolmogorov. Resume hasil uji terdapat data hujan harian maksimum rerata tiap stasiun disajikan pada Tabel dan Tabel 4.11.

26 46 Tabel Resume Hasil Uji Chi Kuadrat Sub Das Temon Cara 3 Normal Log normal Gumbel Log Person III Nilai Chi Kuadrat 17,000 5, Derajat Kebebasan Chi Kritik 9,2104 9,2104 9,2104 9,2104 Keterangan Diterima Diterima Diterima Diterima Tabel Resume Hasil Uji Sminorv-Kolmogorov Sub DAS TemonCara 3 Δ maks Keterangan Normal 0,283 diterima Log Normal 0,183 diterima Gumbel 0,217 diterima Log Person III 0,127 diterima Dari hasil Tabel uji Chi Kuadrat diketahui bahwa semua distribusi diterima. Untuk dapat memilih sebaran yang paling cocok, maka dipilih yang memiliki nilai penyimpangan terkecil diantara yang lain yaitu Log Person III. Sedangkan uji pada Sminorv Kolmogorov yang disajikan pada Tabel juga diketahui bahwa semua distribusi diterima. Hasil uji selengkapnya dapat dilihat pada lampiran B Hujan Rancangan Berdasarkan hasil uji sebaran, jenis sebaran terbaik dapat dilihat pada Tabel Tabel Hasil Uji Kecocokan Sebaran Hujan Harian Maksimum Tahunan Gumbel Hujan Harian Log Person III Hujan Harian Maksimum Tiap Stasiun Log Person III Sesuai dengan hasil analisis sebaran hujan rancangan dengan berbagai kala ulang dapat dilihat hasilnya pada Tabel 4.13.

27 47 Tabel Hujan Rancangan Dengan Berbagai Kala Ulang Sub DAS Temon Hujan Rancangan Hujan Harian Maksimum Tahunan (mm) Hujan Harian (mm) Hujan Harian Maksimum Tiap Stasiun(mm) No Kala Ulang ,2 2,9 28, ,2 5,2 54, ,4 10,6 74, ,8 19,2 94, ,7 49,5 123, ,5 93,1 145, ,8 173,1 198, ,6 708,7 222,0 Untuk analisis lanjutan dan demi keamanan dipakai hujan harian maksimum dengan cara 1 (hujan Harian Maksimum Tahunan) karena mempunyai ketebalan hujan rancangan yang lebih besar. 4.6 Durasi Hujan dan Waktu Konsentrasi Durasi Hujan Durasi hujan diperoleh dari data hujan pada stasiun otomatis. Data hujan dari stasiun hujan otomatis dikelompokkan berdasarkan lamanya hujan Selanjutnya dipilih durasi hujan dari lamanya hujan dengan kejadian terbanyak. Durasi hujan dan banyak kejadian hujan pada data hujan otomatis dapat dilihat pada Tabel Tabel Durasi Hujan dan Banyak Kejadian Hujan di Sub DAS Temon Kejadian Hujan Jumlah (Jam) Kejadian

28 48 Dari Tabel diketahui bahwa hujan yang dominan terjadi adalah hujan dengan 2 jam. Sedangkan durasi hujan dihitung sebagai berikut: Durasi = å durasihujan waktukejadian ( 2x 117) + (3x70) + (4x40) + (5x24) + (6x17) + (7x10) + (8x6) = 284 = 3,32 jam Waktu Konsentrasi Waktu konsentrasi dapat ditentukan dengan menggunakan Persamaan Perhitungan waktu konsentrasi adalah sebagai berikut: Diketahui: Luas Sub DAS Temon (A) = 62,59 km 2 Panjang sungai (Ls)= 13,76 km Slope (S0) = 2,6%=0,026 Kirpich L = S 0.77 T c jam Tc=0,00013 x 13,76 0,77 x 0,026-0,385 Tc= 3,989 = 4 jam Jadi Waktu konsentrasi untuk sub DAS Temon adalah 4 jam Pola Agihan ABM (Alternating Block Methode) Contoh perhitungan intensitas hujan dengan kala ulang dua tahun degan durasi 4 jam. Rt = 84,2 mm/jam tc = 4 jam t = 1 jam I = æ ç è 2 3 Rt24öæ tcö ç tc øè t ø

29 49 æ 84,2öæ 4ö = ç ç è 4 øè 1ø 2 3 = 53,04 mm/jam Pola Agihan 4 jam dengan berbagai kala ulang ditunjukkan pada Tabel Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 2 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 53,04 53,04 53,04 63,00 16,37 13, ,41 66,83 13,79 16,37 63,00 53, ,50 76,50 9,67 11,49 11,49 51, ,05 84,20 7,70 9,14 9,14 2,35 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 5 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 71,31 71,31 71,31 63,00 16,37 18, ,92 89,85 18,54 16,37 63,00 71, ,28 102,85 13,00 11,49 11,49 13, ,30 113,20 10,35 9,14 9,14 10,35 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 10 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 83,41 83,41 83,41 63,00 16,37 21, ,54 105,09 21,68 16,37 63,00 83, ,10 120,29 15,21 11,49 11,49 15, ,10 132,40 12,11 9,14 9,14 12,11 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 20 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 95,00 95,00 95,00 63,00 16,37 24, ,85 119,69 24,69 16,37 63,00 95, ,67 137,01 17,32 11,49 11,49 17, ,70 150,80 13,79 9,14 9,14 13,79

30 50 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 50 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 110,05 110,05 110,05 63,00 16,37 28, ,33 138,66 28,61 16,37 63,00 110, ,91 158,73 20,07 11,49 11,49 20, ,68 174,70 15,97 9,14 9,14 15,97 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 100 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 121,27 121,27 121,27 63,00 16,37 31, ,39 152,79 31,52 16,37 63,00 121, ,30 174,90 22,11 11,49 11,49 22, ,13 192,50 17,60 9,14 9,14 17,60 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 500 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 147,28 147,28 147,28 63,00 16,37 38, ,78 185,57 38,28 16,37 63,00 147, ,81 212,42 26,85 11,49 11,49 26, ,45 233,80 21,38 9,14 9,14 21,38 Tabel Tabel Pola Agihan 4 Jam Kala Ulang 1000 th t I(mm/jam) P(mm) Delta (mm) % Hyetograph ABM (%) Hyetograph (mm) 1 158,50 158,50 158,50 63,00 16,37 41, ,85 199,70 41,20 16,37 63,00 158, ,20 228,59 28,90 11,49 11,49 28, ,90 251,60 23,01 9,14 9,14 23,01 Grafik Pola Hujan 4 jam ditunjukkan pada Gambar 4.5.

31 51 Gambar 4.5. Grafik Pola Hujan 4 Jam 4.8. Perubahan Pola Hujan Pada sub DAS Temon terjadi perubahan pola hujan, yaitu antara pola hujan tahun (Yuni Wiyarsih, 2010) dan pola hujan tahun seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.6. dan 4.7. Gambar 4.6. Pola Hujan Tahun

32 52 Gambar 4.7. Pola Hujan Tahun Perubahan pola hujan ternyata juga mempengaruhi perubahan pola aliran debit pada sub DAS Temon. Perhitungan debit dilakukan dengan pemodelan simulasi hujan menggunakan software HEC-HMS 3.2. Hasil perhitungan debit dengan kala ulang 2 tahun dapat dilihat pada Gambar 4.8. dan 4.9. Gambar 4.8. Debit Aliran sub DAS Temon Tahun Kala Ulang 2 Th

33 53 Gambar 4.9. Debit Aliran sub DAS Temon Tahun Kala Ulang 2 Th Pada Gambar 4.8. dapat dilihat bahwa debit puncak DAS Temon tahun sebesar 230,2 m 3 /s. Sedangkan pada Gambar 4.9. dapat dilihat bahwa debit puncak DAS Temon tahun sebesar 238,7 m 3 /s. Hasil perhitungan debit aliran HEC-HMS sub DAS Temon tahun dengan berbagai kala ulang dapat dilihat pada lampiran B-10. Gambar perubahan pola aliran ditunjukkan pada Gambar

34 54 Gambar Gambar pola Aliran Tahun Gambar adalah gambar pola aliran DAS Temon tahun Gambar Gambar pola Aliran Tahun Gabar adalah gambar pola aliran DAS Temon tahun

35 55 Ket: = = Gambar Perubahan Pola Aliran Gambar merupakan gambar perubahan pola aliran pada DAS Temon antara tahun dengan Debit puncak DAS Temon tahun sebesar 230,2 m 3 /s dan debit puncak DAS Temon tahun sebesar 238,7 m 3 /s Perhitungan Hujan Harian Menjadi Debit Perhitungan hujan harian menjadi debit pada sub DAS Temon dilakukan dengan cara transformasi hujan menjadi aliran untuk mendapatkan debit, simulasi hujan-aliran ini menggunakan program HEC HMS 3.2. Tahap-tahap dalam pembuatan proyek hujan menjadi aliran sebagai berikut: 1. Pembuatan Proyek Baru Pembuatan proyek baru diawali dengan file > new > create, kemudian membuat Basin Models seperti yang ditunjukkan pada Gambar Gambar Gambar Basin Model

36 56 Gambar adalah gambar Sub Bassin pada DAS Temon. Karena DAS Temon adalah DAS kecil yang mempunyai satu sungai maka hanya memiliki 1 reach. Kemudian memilih metode yang akan digunakan seperti yang ditunjukkan pada Gambar Gambar Gambar Component Reach dan Sub Basin Gambar menunjukkan metode yang digunakan dalam Sub Basin yaitu pada routing method metode yang dipilih adalah muskingum-cunge dan pada loss/gain method metode yang dipilih adalah constant. 2. Meteorologic Models Meteorologic Models ditunjukkan pada Gambar Gambar Gambar Meteorologic Models

37 57 Gambar menunjukkan metode pada meteorologic models yang dipilih adalah Specified Hyetograh dan menggunakan metric sebagai unit sistemnya. 3. Control Spesivication Control Spesivication ditunjukkan pada Gambar Gambar Gambar Control Spesification Gambar menunjukkan control specification yang isinya meliputi tanggal data yang akan diolah yaitu tanggal mulai 31 Desember 1999 pukul 00:00 dan tanggal akhir 31 Desember 2009 pukul 00:00 dengan interval 1 hari. 4. Time Series Data Mengisikan data curah hujan harian dan datadebit harian pada Time Series Data. Gambar Gambar Time Series Data dengan Precipitation Gages

38 58 Gambar berisikan data hujan harian DAS Temon yang dimasukkan dalam precipitation gages dari 1 Januari Desember Gambar Gambar Time Series Data dengan Discharge Gages Gambar berisikan data debit harian DAS Temon yang dimasukkan dalam discharge gages dari 1 Januari Desember Run atau compute program pada HEC-HMS dengan membuat Simulation Runs dan Optimization trials. 6. Melakukan kalibrasi pada Optimization trials untuk mendapatkan hasil yang paling baik. Hasil Perhitungan kalibrasi pada Subbasin dapat dilihat pada Gambar Trial 1 Gambar Trial 1 Subbassin Temon

39 59 Pada trial 1 didapat percent diference sebesar 136,35% pada volume sehingga belum memenuhi syarat. Trial 2 Gambar Trial 2 Subbassin Temon Pada trial 2 didapat percent diference sebesar 24,48 % pada volume sudah memenuhi syarat namun masih dicari nilai yang paling kecil. Trial 3 Gambar Trial 3 Subbassin Temon

40 60 Pada trial 3 didapat percent diference sebesar 4,83 % pada volume sudah memenuhi syarat namun masih dicari nilai yang paling kecil. Trial 4 Gambar Trial 4 Subbasin Temon Pada trial 4 didapat percent diference sebesar 0,18 % pada volume, hasil ini sudah memenuhi syarat dan menghasilkan nilai percent diference yang paling kecil maka trial 4 dipakai dalam pengolahan hujan menjadi debit. Pada trial 4 didapatkan hasil volume simulasi sebesar 2141,15 mm dan volume observed 2137,29 mm dengan percent difference 0,18%. Dan debit puncak simulasi sebesar 38,4 m 3 /s dan debit observed 41,3 m 3 /s dengan percent difference 7,1%. Parameter terkait yang paling dominan adalah initial storage dan constant rate.

41 61 Gambar Hasil trial 4 Simulasi Subbasin Pada Gambar didapat hasil debit puncak simulasi sebesar 38,4 m 3 /s sedangkan pada debit observed 41,3 m 3 /s. Selain itu juga didapat hasil sebagai berikut: total precipitation sebesar 13311,66 mm, total loss 11169,61 mm, total excess 2142,05 mm, total direct runoff 2141,15mm, total residual 0,57m 3 /s dan discharge 2141,15mm. Gambar Tabel Hasil Times Series untuk Subbasin Gambar menunjukkan tabel hasil Times Series yang isinya antara lain loss, direct runnoff dan total precipitation.

42 62 Gambar Hidrograf Untuk Subbasin Gambar menunjukkan gambar hidrograf untuk subbasin pada DAS Temon.

43 63 Gambar Hidrograf Perbandingan Q Perhitungan dan Q Observed Pada Gambar menunjukkan perbandingan hidrograf simulasi dengan hidrograf observed. Dengan rincian volume simulasi hujan menjadi aliran adalah 2141,15 mm sedangkan volume debit observed adalah 2137,29 mm dan aliran puncak simulasi hujan-aliran adalah 38,4 m 3 /s sedangkan aliran puncak observed adalah 41,3 m 3 /s.

44 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan pada penelitian ini, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: 1. Pola hujan tahun berbeda dengan pola hujan tahun Pola hujan tahun cenderung membentuk pola Mononobe sedangkan pola hujan cenderung membentuk pola Alternatif Block Method (ABM). 2. Perubahan pola hujan mempengaruhi perubahan pola aliran, Pola hujan tahun berbeda dengan pola hujan tahun karena memiliki nilai debit yang berbeda. Hasil simulasi hujan menjadi aliran bisa dipakai untuk menghitung debit karena nilai debit puncak sebesar 37,7 m 3 /s sedangkan debit pucak observed sebesar 41,3 m 3 /s. Perbedaan ini menghasilkan percent difference sebesar 0,18% dibawah syarat ketentuan yaitu sebesar 25% Saran Beberapa saran yang berkaitan dengan penelitian ini adalah: 1. Data curah hujan yang digunakan sebaiknya memiliki range yang cukup panjang, sehingga dapat menunjukan karakteristik suatu DAS, sehingga nilai parameter yang didapat bisa lebih mewakili kondisi di DAS tersebut. 2. Penelitian sebaiknya dilakukan pada daerah aliran sungai yang masih alami, sehingga data observasi sesuai dengan karakteristik daerah aliran sungai yang sesungguhnya tanpa adanya pengambilan atau penambahan debit air yang cukup besar. 3. Penelitian selanjutnya perlu mengkaji aliran dalam jam-jaman. 63