BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB 4 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1. Data Penelitian ini menggunakan data curah hujan, data evapotranspirasi, dan peta DAS Bah Bolon. Data curah hujan yang digunakan yaitu data curah hujan tahun Data evapotranspirasi yang digunakan juga merupakan data evapotranspirasi tahun Kedua data ini diperoleh dari Tim Peneliti Laboratorium Hidrolika Universitas Sebelas Maret yang juga sedang melakukan penelitian di DAS Bah Bolon. Peta DAS digunakan untuk melihat letak stasiun hujan dan untuk mengetahui luas DAS. Peta DAS juga diperoleh dari Tim Peneliti Laboratorium Hidrolika Universitas Sebelas Maret. Data curah hujan yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data hujan dari stasiun Marihat dan Bah Jambi. Data evapotranspirasi merupakan data yang diperoleh dari stasiun klimatologi Marihat. Sebagai contoh, data curah hujan dan data evapotranspirasi tahun 2000, dapat dilihat pada tabel 4.1 dan 4.2. Data curah hujan dan evapotranspirasi secara lengkap dapat dilihat pada Tabel A.1.a. Tabel A.2., Lampiran A. Berdasarkan pengolahan data peta yang telah dilakukan sebelumnya oleh (Fibria Intan M., 2015) luas DAS Bah Bolon 131,9937 km². Tabel 4.1. Data Curah Hujan Bulanan DAS Bah Bolon Tahun 2000 Curah Hujan Bulanan Marihat Bah Jambi Tahun 2000 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus dilanjutkan 27

2 28 Lanjutan Tabel 4.1. Curah Hujan Bulanan Marihat Bah Jambi Tahun 2000 September Oktober November Desember TOTAL (Sumber : Tim Peneliti Laboratorium Hidrolika) Tabel 4.2. Data Evapotranspirasi DAS Bah Bolon Tahun 2000 Tahun 2000 (mm/hari) Januari Februari 3.22 Maret 3.57 April Mei Juni Juli Agustus 3.47 September 3.56 Oktober 2.93 November Desember 3.11 (Sumber : Tim Peneliti Laboratorium Hidrolika) 4.2. Uji Kepanggahan Data Hujan Data hujan yang diperoleh belum bisa langsung digunakan dalam analisis data. Data hujan perlu diuji konsistensinya dengan uji panggah. Uji panggah dalam penelitian ini menggunakan metode kurva massa ganda. Uji panggah menggunakan data hujan dari Sta. Marihat, Sta Bah Jambi, dan Sta. Sidamanik. Hasil uji panggah terhadap data hujan DAS Bah bolon disajikan dalam Tabel 4.3., sedangkan kurva hasil uji panggah disajikan dalam Gambar 4.1.

3 29 Tahun Sta Marihat Tabel 4.3. Hasil Uji Panggah Data Hujan DAS Bah Bolon Kum Marihat Sta Bah Jambi Kum Bah Jambi Sta Sidama nik Kum Sidama nik Ratarata Marihat dan Sidamanik Kum Rata-rata Bah Jambi dan Sidamanik Kum Ratarata Ratarata Kum Stasiun Hujan Kurva Massa Ganda y = 1.170x R² = y = 0.822x R² = Kum Rerata Marihat Bah Jambi Gambar 4.1. Kurva Massa Ganda Data Hujan DAS Bah Bolon Dari hasil kurva massa ganda diketahui bahwa nilai R 2 stasiun hujan tercantum pada Tabel 4.4. pada masing-masing

4 30 Tabel 4.4. Nilai R 2 Masing-Masing Stasiun Nama Stasiun Nilai R 2 (determinasi) Marihat Bah Jambi Hujan Wilayah Hujan wilayah dihitung dengan menggunakan metode rata-rata aljabar. Metode ini dipilih karena jumlah data hujan yang dimiliki hanya 2 stasiun, sehingga metode rata-rata aljabar dipandang sebagai metode yang paling efektif dan paling mudah untuk menghitung hujan wilayah di DAS Bah Bolon. Berikut adalah contoh perhitungan hujan wilayah pada bulan Januari tahun 2000: Hujan wilayah Hujan Sta. Marihat + Hujan Sta. Bah Jambi = 2 = = 168 mm Hasil perhitungan hujan wilayah disajikan dalam Tabel B.1., Lampiran B Perhitungan Simulasi Hujan-Debit dengan Metode Mock Untuk melakukan simulasi, berikut adalah data yang telah diketahui: Tabel 4.5. Data Parameter DAS Bah Bolon No Parameter 1. CA (km 2 ) 131,9937 km 2 2. SMC k 0,6 4. I 0,4 Sumber:. Land Capability Apraisal Project Simulasi hujan-debit metode Mock melalui beberapa tahapan. Berikut adalah contoh tahapan perhitungan simulasi pada bulan Januari tahun Data a. Data curah hujan (P) = 168 mm b. Jumlah hari hujan = 8

5 31 Apabila jumlah hari hujan >18, maka tetap ditulis 18, karena dianggap sebagai bulan basah. 2. Evapotranspirasi terbatas a. Evapotranspirasi = 2,865 x 31 = 89 mm b. Exposed Surface (m) = 20 Asumsi ini karena kondisi tanah di DAS Bah Bolon dianggap lahan pertanian yang diolah dan dipengaruhi oleh jumlah hari hujan c. = 20 (18 ) = (18 8) = 0,1 d. E = = 9 e. Et = Ep-E = evapotranspirasi E = 89 9 = 80 mm 3. Water Balance a. Er = P-Et = = 88 mm b. Soil Storage (SS) = 0 SS = 0 Apabila Er < 0 maka SS = Er. c. Soil Moisture (SMC) = 200 Apabila SS = 0 maka SMC = 200 Apabila SS < 0 maka SMC = SS d. Water Surplus (WS) = Er + SS = = 88 mm Apabila SS < 0 maka WS = 0 4. Run Off and Groundwater Storage a. Infiltrasi (I) = koef. infiltrasi x WS = 0,4 x 88 = 35 mm b. 0,5 x (1+ k) x I = 0,5 x (1 + 0,6) x 35 = 28 mm c. k x V (n-1) = 0,6 x Vn desember = 0,6 x 70 = 42 mm d. Storage Volume (Vn) = (0,5 x (1+ k) x I) + (k x V (n-1) ) = = 70 mm e. DVn = Vn- V (n-1) = 70 - Vn desember = 0 f. Base Flow = Infiltrasi DVn = 35 0 = 35 mm

6 32 g. Direct Run Off = water surplus Infiltrasi = = 53 mm h. Run Off = base flow + direct run off = = 88 mm 5. Storm Run off a. Storm Run off = 0 Apabila Er < 0, maka storm run off = 5% x P b. Soil Moisture = 0 Apabila Er < 0, maka soil moisture = SMC storm run off c. Water surplus = WS pada water balance = 88 mm d. Base flow = base flow pada run off and groundwater storage = 35 mm e. Direct run off = direct run off pada run off and groundwaterstorage = 53 mm Apabila storm run off > 0, maka direct run off = storm run off f. Run off = run off pada run off and groundwater storage = 88 mm Apabila storm run off > 0, maka run off = run off and groundwater storage + storm run off 6. Effektive Discharge (debit andalan) = = 0, , x luas x 106 x 131,9937 x 106 = 4,322 m 3 /detik Proses perhitungan simulasi hujan-debit dengan metode Mock dilakukan terhadap data hujan bulan dan tahun selanjutnya dengan tahapan yang sama. Perhitungan simulasi hujan-debit dengan metode Mock, disajikan dalam Tabel B.2.a. B.2.m., Lampiran B Perhitungan Simulasi Hujan-Debit dengan Metode NRECA Tahapan perhitungan simulasi hujan-debit dengan metode NRECA pada bulan Januari tahun 2000 adalah sebagai berikut:

7 33 1. Jumlah hari hujan = 8 2. Data curah hujan (P) = 168 mm 3. Data evapotranspirasi = 89 mm 4. Eto = 89 mm Apabila evapotranspirasi < curah hujan maka Eto = evapotranspirasi Apabila evapotranspirasi > curah hujan maka Eto = curah hujan 5. Tampungan kelengasan awal = Wo (SMC) = 200 mm 6. Tampungan kelengasan = Wi = 100 +(0,2 ) = (0, ) 7. = = = 1,89 = 0,36 8. = 1, lihat grafik pada Gambar Evapotranspirasi aktual = = 0,9 x x Eto = 0,9 x 1 x 89 = 80 mm 10. Water balance = P AET = = 88 mm 11. Moist ratio = Wi = 0, Excess moist = water balance x moist ratio = 88 x 0,36 = 32 mm 13. Delta storage = water balance excess moist = = Ground water storage (GWS) = 0,3 x excess moist = 0,3 x 32 = 10 mm 15. Direct flow (DF) = excess moist GWS = = 22 mm 16. End storage ground water = GWS + DF = = 32 mm 17. Ground water flow (GWF) = 0,7 x end storage ground water = 0,7 x 32 = 22 mm 18. Q = GWF + DF = = 45 mm 19. Debit andalan = = 0, , = 2,2105 m 3 /detik x luas x 106 x 131,9937 x 106

8 34 Proses perhitungan simulasi hujan-debit dengan metode NRECA dilakukan terhadap data hujan bulan dan tahun selanjutnya dengan tahapan yang sama. Perhitungan simulasi hujan-debit dengan metode NRECA, disajikan dalam Tabel B.3.a. B.3.m., Lampiran B Verifikasi Model Mock dan NRECA Untuk memastikan bahwa analisa model Mock dan NRECA telah dikatakan benar, maka ada beberapa data yang perlu diperiksa, yaitu: Tabel 4.6. Verifikasi Model Mock dan NRECA Mock NRECA Syarat Perhitungan Syarat Perhitungan k + I =1 k = 0,6 I = 0,4 P 1 + P 2 = 1 P 1 = 0,3 P 2 = 0,7 Korelasi water surplus (WS) dan run off (Ro) ~1 R =1 Korelasi water balance (WB) dan run off (RO) ~1 R =1 RO- RO-WS = 0 RO RO 4.7. Perhitungan Simulasi Hujan-Debit dengan Metode GR2M Dalam menghitung simulasi hujan-debit dengan metode GR2M ada beberapa data yang perlu diketahui terlebih dahulu. Data tersebut adalah: Luas DAS = 131,9937 km 2 Panjang periode = 12 bulan Durasi periode pengujian = (0,5 x jumlah data) panjang periode = (0,5 x 156) -12 = 66 Data hujan Data evapotranspirasi Debit pengamatan, dalam hal ini digunakan debit rata-rata Mock dan NRECA Kapasitas produksi (x 1 ) diperoleh dengan coba-coba = 8,41

9 35 x2 diperoleh dengan coba-coba = 0,14 Nilai routing awal = R = 30 mm (maksimum =60 mm) Berikut adalah tahapan simulasi hujan-debit dengan metode GR2M pada tahun 2000: 1. Kelengasan awal tanah = S = X 1 = ex1 2 2 = 8,41 2 = 4480, Kelengasan tanah akibat presipitasi = S 1 = S+X 1 1+ S X 1 = 2240,41 mm , ,82 x tanh = S 1 = 2240,41 1+ = S 1 = 2364,03 mm 4480,82 x tanh 3. Kelengasan tanah akibat presipitasi dan evapotranspirasi (S 2 ) S 2 = S 1(1 ) = 2364 ETP,03(1 tanh ) X 1 1+ (1 S 1 X ) 1+tanh ETP 1 (1 S 1 X 1 X ) 1 = 2364,03(1 tanh ,82 ) ,03 = 2295,69 mm 1+tanh (1 ) 4480, ,82 4. Kelengasan tanah akibat infiltrasi ke lapisan tanah =S Sa = S 2 (1+( S 2 ) 3 1 ) 3 X 1 = 2295, ,69 (1+( 4480,82 )3 ) 3 = 2201,14 mm 5. Hujan yang melimpas = P 1 = P + S S 1 = , ,03 = 44,38 mm 6. Hujan yang melimpas setelah tertampung = P 2 = S 2 Sa 7. Hujan total yang melimpas = P 3 = P 1 +P , ,82 = 2295, ,14 = 94,55 mm = 44, ,55 = 138,93 mm 8. Routing 1 = R 1 = R awal + P 3 = ,93 = 168,93 mm 9. Routing 2 = R 2 = X 2. R 1 = 0,14 x 168,93 = 24,2 mm 10. R = Debit simulasi R2 = 6,96-24,2 = 17,25 mm 11. Debit simulasi = Q = = 24,2 2 24,2 +60 = 6,96 m3 /detik

10 36 Proses simulasi hujan-debit dengan metode GR2M disajikan dalam bentuk tabel dan dapat dilihat pada Tabel B.4.a Tabel B.4.b., Lampiran B. Hasil simulasi ditampilkan pada Tabel 4.7. Tabel 4.7. Hasil Simulasi Hujan-Debit dengan Metode GR2M (m 3 /det) Bulan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agsts Sept Okt Nov Des Tahun ,96 6,02 13,29 7,12 6,61 4,25 3,04 2,88 6,67 3,46 3,99 3, ,79 3,51 4,86 6,67 4,52 3,15 2,46 1,59 3,07 3,27 2,45 6, ,26 5,00 3,09 4,45 3,28 2,46 2,78 1,67 2,70 3,24 2,17 3, ,80 2,60 2,59 2,60 3,96 2,33 2,15 2,14 4,69 4,28 3,41 6, ,11 6,40 5,04 2,85 5,34 2,68 3,26 2,67 3,52 4,85 4,36 2, ,65 3,06 1,48 4,04 6,44 3,07 3,74 2,46 3,19 4,56 4,12 4, ,45 4,43 2,37 6,15 17,52 8,81 4,46 4,23 3,44 5,55 5,64 4, ,95 2,15 3,13 4,73 6,08 4,54 3,54 5,51 5,67 4,09 4,04 3, ,17 2,64 4,60 4,51 3,78 3,04 4,20 6,99 9,40 5,92 3,97 3, ,01 1,90 2,58 2,52 2,51 3,71 2,69 4,32 4,41 3,25 2,56 4, ,55 1,57 2,16 2,10 2,14 3,38 2,45 3,99 4,14 3,01 2,40 4, ,44 3,61 3,71 3,11 4,96 2,73 1,77 2,89 3,22 3,34 2,81 2, ,11 2,90 4,02 5,87 5,09 2,49 3,19 2,21 3,53 2,64 2,51 2, Hidrograf Hujan-Debit Sebelum membuat FDC, perlu dilakukan pembuatan rekap debit dengan masingmasing metode, yaitu metode Mock, NRECA, dan GR2M untuk melihat hasil simulasi. Rekap debit ditunjukkan pada Tabel B.5.d., Lampiran B., sedangkan hasil simulasi berupa hidrograf hujan-debit dengan masing masing metode ditunjukkan dalam Grafik B.1. Grafik B.3., Lampiran B. Berikut adalah grafik hidrograf hujan-debit daerah aliran sungai Bah Bolon secara keseluruhan dengan tiga metode, yaitu Mock, NRECA dan GR2M.

11 Grafik 4.2. Hidrograf Hujan-Debit Daerah Aliran Sungai Bah Bolon Jan-00 May-00 Sep-00 Jan-01 May-01 Sep-01 Jan-02 May-02 Sep-02 Jan-03 May-03 Sep-03 Jan-04 May-04 Sep-04 Jan-05 May-05 Sep-05 Jan-06 May-06 Sep-06 Jan-07 Hujan May-07 Sep-07 Jan-08 May-08 Sep-08 Jan-09 May-09 Sep-09 Jan-10 May-10 Sep-10 Jan-11 May-11 Sep-11 Jan-12 May-12 Sep-12 Debit (m3/detik) Waktu (Bulan)

12 4.9. Flow Duration Curve (FDC) Sanalisis simulasi hujan-debit dilakukan dengan tiga metode, hasil simulasi kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk flow duration curve (FDC). Pembuatan FDC dilakukan karena analisis simulasi hujan-debit yang dilakukan dalam rangka melihat ketersediaan debit di daerah aliran sungai Bah Bolon untuk pembuatan PLTMH. Tahapan dalam membuat FDC adalah sebagai berikut: 1. Merekap debit hasil simulasi secara vertikal. 2. Mengurutkan debit dari yang terbesar menuju ke yang terkecil. 3. Menghitung probabilitas tiap debit. 4. Membuat grafik, dengan sumbu x adalah probabilitas, dan sumbu y adalah debit. Grafik FDC ditampilkan dalam Gambar 4.3. Gambar 4.3. FDC Metode Mock, NRECA dan GR2M Secara visual, pada Gambar 4.2. tampak bahwa debit untuk probabilitas 70, 80, dan 90, FDC dengan metode GR2M lebih mendekati FDC Mock jika dibandingkan dengan FDC NRECA. 38

13 Korelasi Korelasi dihitung untuk melihat hubungan kedekatan debit Mock dengan GR2M serta debit NRECA dengan GR2M. Perhitungan korelasi menggunakan fasilitas yang ada di Ms. Excel. Hasil korelasi FDC ditampilkan dalam Tabel 4.8. Tabel 4.8. Korelasi Debit Korelasi Mock dan GR2M 0,968 NRECA dan GR2M 0, T-Test Dalam uji T-test terdapat dua buah hipotesa, yaitu Ho dan Ha. Ho adalah hipotesa yang menyatakan bahwa antara grafik FDC GR2M tidak memiliki korelasi yang bagus terhadap grafik FDC Mock maupun NRECA. Ha adalah hipotesa yang berlawanan dengan Ho, yaitu grafik FDC GR2M memiliki korelasi yang baik terhadap grafik FDC Mock dan NRECA. Apabila nilai Thitung > T tabel dan Perhitungan t-test dilakukan dengan perangkat lunak MS. Excel. Tahapan dalam menghitung t-test adalah sebagai berikut: 1. Pada jendela kerja Ms. Excel yang telah ada grafik FDC, memilih menu data. 2. Memilih menu data analysis. 3. Memilih t test: paired two sample for means. 4. Memasukkan debit yang akan diuji, misalnya debit Mock dan GR2M. 5. Memilih ok. Setelah itu, MS. Excel akan menganalisis t-test. Hasil t-test ditampilkan pada tabel 4.9 dan 4.10.

14 40 Tabel 4.9. T-Test FDC Mock terhadap GR2M Variable 1 Variable 2 Mean 5,145 3,947 Variance 7,452 3,904 Observations Hypothesized Mean Difference 0 df 155 t Stat 15,625 P(T<=t) one-tail 5,945E-34 t Critical one-tail 1,655 P(T<=t) two-tail 1,189E-33 t Critical two-tail 1,975 Tabel T-test FDC NRECA terhadap GR2M Variable 1 Variable 2 Mean 3,947 2,485 Variance 3,904 4,005 Observations Hypothesized Mean Difference 0 df 155 t Stat 30,576 P(T<=t) one-tail 7,804E-68 t Critical one-tail 1,655 P(T<=t) two-tail 1,561E-67 t Critical two-tail 1,975 Pada Tabel , dapat dilihat bahwa grafik FDC Mock memiliki nilai ratarata (mean) 5,415, FDC metode NRECA memiliki nilai rata-rata 2,485 sedangkan FDC GR2M memiliki rata-rata 3,947. Untuk nilai variasi data metode Mock, NRECA dan GR2M dengan jumlah data 156 masing-masing adalah 7,452, 4,005, dan 3,904. Dari Tabel 4.9., dapat dilihat juga bahwa T hitung untuk uji T-test metode GR2M terhadap Mock (T stat = 15,625 ) > dari T tabel (T critic one tail = 1,655 dan T critic two tail = 1,975). Begitu pula dengan Tabel Tampak pada tabel bahwa T hitung untuk uji T-test metode GR2M terhadap NRECA (T stat = 30,576) > dari T tabel (T critic one tail = 1,655 dan T critic two tail = 1,975). Untuk nilai P value (P one tail dan P two tail) baik untuk uji T-test GR2M terhadap Mock, maupun GR2M terhadap NRECA, keduanya lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan analisis

15 41 tersebut, maka Ho ditolak. Ini berarti bahwa FDC simulasi hujan-debit metode GR2M memiliki korelasi yang baik terhadap FDC metode Mock dan NRECA.