BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Uraian Umum Sesuai dengan program pengembangan sumber daya air di Sulawesi Utara khususnya di Gorontalo, sebuah fasilitas listrik akan dikembangkan di daerah ini. Daerah penelitian untuk Pembangkit Listrik Tenaga Mini Hidro (PLTMH) proyek meliputi Daerah Aliran Sungai (DAS) sungai mongango dan meliputi area seluas sekitar 78,5 km2. Di daerah mongango data mengenai curah hujan diambil dari stasiun hujan BMKG jallaludin gorontalo. Di antara data yang dikumpulkan, hanya beberapa tahun dari data yang dapat dihitung yaitu Perhitungan debit aliran sungai yang disarankan untuk menjadi dasar ditentukan pada periode yang cukup pengamatan. Output dari analisis hidrologi aliran air sungai mongango yang dapat digunakan untuk menghasilkan tenaga dalam pembangkit listrik tenaga mini hidro selama operasi dan desain bangunan air. 4.2 Survey Hidrologi Tahap Survei hidrologi dibagi menjadi ke pengumpulan data klimatologi termasuk curah hujan, suhu, sinar matahari, kelembaban relatif dan kecepatan angin selama 11 tahun, dari tahun 1995 sampai tahun Aliran air yang direncanakan diambil dari Sungai Mongango, anak sungai dari Sungai Andagile, untuk menghasilkan tenaga dalam Pembangkit Listrik Tenaga Mini Hidro IV - 1

2 (PLTM). Jarak dari bendung dan asupan lokasi desa PLTM dan Buata berjarak sekitar 2 km. Perkiraan daerah tangkapan sepanjang aliran sungai dari lokasi situs yang direncanakan adalah sekitar 78,5 km2, hal ini dapat dilihat pada Tabel 4.1 Berdasarkan data survei daerah tangkapan dan panjang sungai adalah: Daerah Tangkapan Sungai Panjang Sungai m 2 km 2 m km , ,66 Tabel 4.1. Panjang dan Catchment Area Sungai Mongango 4.3. Analisis Curah Hujan Curah Hujan Harian Maksimum Data curah hujan daerah diperoleh dari stasiun pengamatan di daerah Mongango, data yang digunakan dalam analisis adalah stasiun hujan BMG Jallaludin Gorontalo karena data yang lengkap dan stasiun hujan terdekat. Data yang diperoleh adalah curah hujan harian. Curah hujan harian maksimum dari tahun seperti dapat dilihat pada Tabel 4.2 IV - 2

3 TAHUN CURAH HUJAN Tabel 4.2. Curah Hujan Harian Maksimum Analisis Frekuensi Curah Hujan Analisis frekuensi curah hujan ditujukan untuk mendapatkan tingkat curah hujan 2,5,10,25,50 dan periode ulang 100 tahun. Curah hujan metode analisis frekuensi yang digunakan dalam analisis adalah Distribusi Normal, Distribusi Log Normal 2, Distribusi Log Normal 3, Gumbell, Pearson III, Log Pearson III. Hasil analisis untuk setiap metode tersebut kemudian dibandingkan dengan distribusi metode uji akurasi Smirnov-Kolmogorov. a. Metode Distribusi Normal Distribusi normal atau kurva normal disebut juga distribusi Gauss. IV - 3

4 dimana: X T = Besarnya curah hujan yang terjadi dengan periode ulang T tahun = Nilai rata-rata hitung variat Sx = Standard deviasi K T = Faktor frekuensi (nilai variabel reduksi Gauss), merupakan fungsi dari peluang atau periode ulang dan tipe model matematik distribusi peluang yang digunakan untuk analisis peluang. Nilai faktor frekuensi dapat dilihat pada tabel 4.3 (Reduksi Gauss) Tr K Tr Probabilitas IV - 4

5 Tabel 4.3. Nilai Reduksi Gauss No. Tahun Rangking X Xrangking Tr (tahun) Jumlah Data n 11 Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx IV - 5

6 Tr (tahun) K Tr X Tr (mm) Probabilitas Tabel 4.4. Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Normal b. Metode Distribusi Log Normal dengan 2 Parameter Distribusi log normal adalah transformasi Distribusi Normal, yang mengubah variabel X terhadap logaritma X. Untuk 2 parameter Log metode normal persamaan transformasi dinyatakan sebagai: dimana: Log X T = Nilai variat X yang diharapkan terjadi pada periode ulang T tahun = Nilai rata-rata Log X S Log x = Standard deviasi nilai Log X IV - 6

7 K T = Karakteristik dari distribusi log normal dua parameter. Nilai k dapat diperoleh dari tabel yang merupakan fungsi dari periode ulang dan nilai koefisien variasinya (Cv) dimana: (Lihat Table 4.5) Koef. Variasi (Cv) Periode Ulang (tahun) ,0500-0,0250 0,8334 1,2965 1,6863 2,1341 2,4570 0,1000-0,0496 0,8222 1,3078 1,7247 2,2130 2,5489 0,1500-0,0738 0,8085 1,3156 1,7598 2,2899 2,2607 0,2000-0,0971 0,7926 1,3200 1,7911 2,3640 2,7716 0,2500-0,1194 0,7746 1,3209 1,8183 2,4318 2,8805 0,3000-0,1406 0,7647 1,3183 1,8414 2,5015 2,9866 0,3500-0,1604 0,7333 1,3126 1,8602 2,5638 3,0890 0,4000-0,1788 0,7100 1,3037 1,8746 2,6212 3,1870 0,4500-0,1957 0,6870 1,2920 1,8848 2,6731 3,2799 0,5000-0,2111 0,6626 1,2778 1,8909 2,7202 3,3673 0,5500-0,2251 0,6379 1,2613 1,8931 2,7613 3,4488 0,6000-0,2375 0,6129 1,2428 1,8915 2,7971 3,5211 0,6500-0,2185 0,5879 1,2226 1,8866 2,8279 3,3930 0,7000-0,2582 0,5631 1,2011 1,8786 2,8532 3,3663 0,7500-0,2667 0,5387 1,1784 1,8677 2,8735 3,7118 IV - 7

8 0,8000-0,2739 0,5118 1,1548 1,8543 2,8891 3,7617 0,8500-0,2801 0,4914 1,1306 1,8388 2,9002 3,8056 0,9000-0,2852 0,4686 1,1060 1,8212 2,9071 3,8137 0,9500-0,2895 0,4466 1,0810 1,8021 2,9103 3,8762 1,0000-0,2928 0,4254 1,0560 1,7815 2,9098 3,9035 Tabel 4.5. Faktor Frekuensi k Metode Distribusi Log Normal dengan 2 Parameter No. Tahun Rangking X Xrangking Tr (tahun) Jumlah Data n 11 Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Koefisien Variasi Cv IV - 8

9 Tr (tahun) K Tr X Tr (mm) Probabilitas Tabel 4.6. Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Log Normal 2 Parameter c. Metode Distribusi Log Normal dengan 3 Parameter Metode ini tidak lain adalah sama dengan distribusi log normal 2 parameter, kecuali bahwa ditambahkan parameter koefisien kemencengan yang dinyatakan pada persamaan sebagai: dimana: Log X T = Nilai variat X yang diharapkan terjadi pada periode ulang T tahun = Nilai rata-rata Log X S Log x = Standard deviasi nilai Log X IV - 9

10 K T = Karakteristik dari distribusi log normal tiga parameter. Nilai k dapat diperoleh dari tabel yang merupakan fungsi dari periode ulang dan nilai koefisien kemencengan (CS) dimana: Sehingga, CS = 3Cv + Cv³ (Nilai CS dapat dilihat pada Table 4.7) Koefisien Periode Ulang T (tahun) Kemencengan (CS) -2,00 0,2366-0,6144-1,2437-1,8916-2,7943-3,5196-1,80 0,2240-0,6395-1,2621-1,8928-2,7578-3,4433-1,60 0,2092-0,6654-1,2792-1,8901-2,7138-3,3570-1,40 0,1920-0,6920-1,2943-1,8827-2,6615-3,2001-1,20 0,1722-0,7186-1,3057-1,8696-2,6002-3,1521-1,00 0,1495-0,7449-1,3156-1,8501-2,5294-3,0333-0,80 0,1241-0,7700-1,3201-1,8235-2,4492-2,9043-0,60 0,0959-0,7930-1,3194-1,7894-2,3660-2,7665-0,40 0,0654-0,8131-1,3128-1,7478-2,2631-2,6223-0,20 0,0332-0,8296-1,3002-1,5993-2,1602-2,4745 0,00 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,20-0,0332 0,8296 1,3002 1,5993 2,1602 2,4745 0,40-0,0654 0,8131 1,3128 1,7478 2,2631 2,6223 0,60-0,0959 0,7930 1,3194 1,7894 2,3660 2,7665 0,80-0,1241 0,7700 1,3201 1,8235 2,4492 2,9043 IV - 10

11 1,00-0,1495 0,7449 1,3156 1,8501 2,5294 3,0333 1,20-0,1722 0,7186 1,3057 1,8696 2,6002 3,1521 1,40-0,1920 0,6920 1,2943 1,8827 2,6615 3,2001 1,60-0,2092 0,6654 1,2792 1,8901 2,7138 3,3570 1,80-0,2240 0,6395 1,2621 1,8928 2,7578 3,4433 2,00-0,2366 0,6144 1,2437 1,8916 2,7943 3,5196 (Sumber : CD Soemarto, Hidrologi Teknik, 1999) Tabel 4.7. Faktor Frekuensi k Metode Distribusi Log Normal dengan 3 Parameter Jika hasil perhitungan distribusi terkosentrasi pada sisi sebelah kanan (X terletak disebelah kanan Mo) memiliki ekor yang lebih panjang ke kanan daripada yang ke kiri maka distribusi disebut menceng ke kanan atau memiliki kemencengan positif. Sebaliknya, jika hasil perhitungan distribusi terkosentrasi pada sisi sebelah kiri (X terletak disebelah kiri Mo) memiliki ekor yang lebih panjang ke kiri daripada yang ke kanan maka distribusi disebut menceng ke kiri atau memiliki kemencengan negatif. No. Tahun Rangking X Xrangking Tr (tahun) IV - 11

12 Jumlah Data n 11 Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Koefisien Kemiringan Cs Tr (tahun) K Tr X Tr (mm) Probabilitas Tabel 4.8. Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Log Normal 3 Parameter IV - 12

13 d. Metode Distribusi Gumbell s Metode distribusi Gumbell adalah salah satu metode yang paling sering digunakan dan dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut : K = (Y T Yn) / Sn dimana: X T = Besarnya curah hujan yang terjadi dengan periode ulang T tahun = Nilai rata-rata hitung variat curah hujan maksimum Sx = Standard deviasi K = Faktor karakteristik Yn = Nilai reduksi variat Sn = Nilai reduksi dari standar deviasi Hasil analisis frekuensi dengan metode ini dapat dilihat pada Tabel 4.12 IV - 13

14 T Yn (Sumber : CD Soemarto, Hidrologi Teknik, 1999) Tabel 4.9. Hubungan periode ulang (T) dengan Reduksi variat dari variabel (Yn) n Yn n Yn n Yn n Yn IV - 14

15 (Sumber : CD Soemarto, Hidrologi Teknik, 1999) Tabel Hubungan Reduksi Variat Rata-Rata (Yn) dengan Jumlah Data (n) n sn N sn n sn n sn IV - 15

16 Tabel Hubungan Deviasi Standart (Sn) dengan Jumlah Data (n) No. Tahun Rangking X Xrangking Tr (tahun) (X 1 - X)² Jumlah Data n 11 Total Nilai ƩX Nilai Rata - Rata X Total Nilai (X1 - X)² IV - 16

17 Standart Deviasi Sx Koefisien Yn Yn Koefisien Sn Sn Tr (tahun) Y Tr K X Tr (mm) Probabilitas Tabel Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Gumbell s e. Metode Distribusi Pearson Type III Persamaan distribusi pearson III dapat dinyatakan sebagai berikut : dimana: X T = Besarnya curah hujan yang terjadi dengan periode ulang T tahun = Nilai rata-rata hitung variat curah hujan maksimum Sx K = Standard deviasi = Faktor karakteristik dari distribusi pearson III. Nilai k dapat diperoleh dari tabel yang merupakan fungsi dari periode ulang dan nilai koefisien kemencengan (CS) IV - 17

18 Hasil analisis frekuensi dengan metode ini dapat dilihat pada Tabel 4.12 Kemencengan Periode Ulang Tahun (Cs) Peluang (%) ,5 0, IV - 18

19 (Sumber : CD Soemarto, Hidrologi Teknik, 1999) Tabel Nilai K Distribusi Pearson III dan Log Pearson III untuk koefisien kemencengan Cs No. Tahun Rangking X Xrangking Tr (tahun) (X 1 - X)² (X 1 - X)³ , IV - 19

20 , , Jumlah Data n 11 Total Nilai Ʃ X Nilai Rata - Rata X Total Nilai Ʃ (X1 - X)² Total Nilai Ʃ (X1 - X)³ Standart Deviasi Sx Koefisien Skewness Cs Tr (tahun) K Tr X Tr Probabilitas Tabel Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Pearson Type III IV - 20

21 f. Metode Distribusi Log Pearson Type III Persamaan distribusi Log Pearson III dapat dinyatakan sebagai berikut : dimana: Log X T = Nilai variat X yang diharapkan terjadi pada periode ulang T tahun = Nilai rata-rata Log X S Log x K = Standard deviasi nilai Log X = Faktor karakteristik dari distribusi log pearson III. Nilai k dapat diperoleh dari tabel yang merupakan fungsi dari periode ulang dan nilai koefisien kemencengan (CS) (Nilai CS dapat dilihat pada Table 4.12) Hasil analisis frekuensi dengan metode ini dapat dilihat pada Tabel 4.15 IV - 21

22 Tahun Rangking X log X Xrangking Tr (tahun) (log X 1 - log X)² (log X 1 - log X)³ Jumlah Data n 11 Total Nilai Ʃ log X Nilai Rata - Rata log X Total Nilai Ʃ (log X1 - log X)² Total Nilai Ʃ (log X1 - log X)³ Standart Deviasi S log x Koefisien Skewness Cs IV - 22

23 X Tr Tr (tahun) K Tr log X Tr (mm) Probabilitas Tabel Hasil Analisis Frekuensi Metode Distribusi Log Pearson Type III Uji Keselarasan Distribusi Uji keselarasan dimaksudkan untuk menentukan persamaan distribusi peluang yang telah dipilih dapat mewakili distribusi statistik sampel data yang dianalisis. Ada dua jenis uji keselarasan, yaitu Chi Square dan Smirnov Kolmogorof. Pada tes ini yang diamati adalah nilai hasil perhitungan yang diharapkan dengan metode Smirnov Kolmogorof. Metode Smirnov Kolmogorof dikenal juga dengan uji kecocokan non parametric karena pengujiannya tidak menggunakan fungsi distribusi tertentu. Prosedurnya sebagai berikut : 1. Urutkan data dari besar ke kecil atau sebaliknya dan tentukan peluangnya dari masing-masing data tersebut. 2. Tentukan nilai variabel reduksi f(t) IV - 23

24 3. Tentukan peluang teoritis P'(Xi) dari nilai f(t) dengan table 4. Dari kedua nilai peluang tersebut tentukan selisih antara pengamatan dan peluang teoritis. D maks = Maksimal P(Xi) - P'(Xi) 5. Berdasarkan tabel nilai kritis Smirnov Kolmogorof tentukan harga Do lihat table 4.16 dan 4.17 t α=0.05 t α= IV - 24

25 (Sumber : Suripin, Dr, Ir, M.Eng., 2004, "Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan") Tabel Wilayah Luas di bawah kurva normal uji smirnov kolmogorof untuk α = 5% N α , n>50 1,07/n 1,22/n 1.36/n 1,63/n (Sumber : Suripin, Dr, Ir, M.Eng., 2004, "Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan") Tabel Nilai Kritis (Do) uji Smirnov Kolmogorof IV - 25

26 Analisis perhitungan uji keselarasan Smirnov Kolmogorof untuk distribusi normal, distribusi log normal 2 parameter, distribusi log normal 3 parameter, distribusi gumbel, distribusi pearson type III, dan distribusi Log Pearson Type III dapat dilihat pada table 4.18 sampai 4.23 dengan standart deviasi nilai α = 5%. Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Normal Rangking (m) Tr (tahun) X Tr (mm) Weilbull P(x) = m/(n+1) f (t) P'(x) D max D kritis Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Normal Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Log Normal dengan 2 Parameter Weilbull Rangking Tr X Tr (mm) P(x) = f (t) P'(x) D max D kritis (m) (tahun) m/(n+1) IV - 26

27 Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Log Normal 2 Parameter Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Log Normal dengan 3 Parameter Rangking Tr (m) (tahun) X Tr (mm) Weilbull P(x) = f (t) P'(x) D max D kritis m/(n+1) Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Log Normal 3 Parameter IV - 27

28 Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Gumbell s Rangking Tr (m) (tahun) X Tr (mm) Weilbull P(x) = f (t) P'(x) D max D kritis m/(n+1) Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Gumbell s IV - 28

29 Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Pearson Type III Rangking Tr (m) (tahun) X Tr (mm) Weilbull P(x) = f (t) P'(x) D max D kritis m/(n+1) Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Pearson Type III IV - 29

30 Uji Smirnov Kolmogorof untuk Distribusi Log Pearson Type III Rangking Tr (m) (tahun) X Tr (mm) Weilbull P(x) = f (t) P'(x) D max D kritis m/(n+1) Jumlah Data n 6 Dmax D kritis < Nilai Rata - Rata X Standart Deviasi Sx Diterima Tabel Uji Smirnov Kolmogorof Metode Distribusi Log Pearson Type III Periode No. Ulang Normal Analisa Frekuensi Curah Hujan Rencana (mm) Log Log Normal Log Normal Pearson Pearson 2 Parameter 3 Parameter Gumbell III III Tabel Rekapitulasi Analisis Curah Hujan Rencana IV - 30

31 Uji Keselarasan Distribusi metode Smirnov Kologorov dengan α 5% Periode Log No. Log Normal Log Normal Pearson Ulang Normal Gumbell Pearson 2 Parameter 3 Parameter III III Selisih Maksimal Uji Keselarasan Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Tabel Rekapitulasi keselarasan Analisis Frekuensi Curah Hujan Rencana Berdasarkan hasil perhitungan pada table 4.24 dan tabel 4.25 maka dapat diambil kesimpulan bahwa curah hujan rencana yang dipakai berdasarkan metode Log Pearson III dikarenakan nilai deviasi yang paling kecil dibandingkan dengan metode yang lain Perhitungan Intensitas Curah Hujan Curah hujan dalam jangka pendek dinyatakan dalam intensitas per jam yang disebut dengan intensitas curah hujan. Hujan dalam intensitas yang besar umumnya terjadi dalam waktu yang pendek. Hubungan intensitas hujan dengan waktu hujan banyak dirumuskan, yang pada umumnya tergantung pada parameter setempat. IV - 31

32 Intensitas curah hujan rata-rata digunakan sebagai parameter perhitungan debit. Rumus intensitas curah hujan yang akan digunakan antara lain : a. Metode Dr. Mononobe b. Metode Talbot a. Metode Dr. Mononobe Perhitungan intensitas curah hujan ini menggunakan metode Dr. Mononobe yang merupakan sebuah variasi dari persamaan persamaan curah hujan jangka pendek, persamaannya sebagai berikut (Soemarto, 1993, Hidrologi Teknik): dimana: I t = Intensitas curah hujan (mm/jam) = Lamanya curah hujan (jam) R 24 = C urah hujan maksimum dalam 24 jam (mm) Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.25 Contoh : Untuk t = 5 menit = 5/60 = jam I 2 = x ( ) 2/3 = mm/jam I 5 = x ( ) 2/3 = mm/jam IV - 32

33 I 10 = x ( ) 2/3 = mm/jam I 25 = x ( ) 2/3 = mm/jam I 50 = x ( ) 2/3 = mm/jam I 100 = x ( ) 2/3 = mm/jam Perhitungan Selanjutnya ditabelkan : Perhitungan Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Dr. Mononobe Menit Intensitas Curah Hujan ( mm/menit ) ( t ) I 2 I 5 I 10 I 25 I 50 I IV - 33

34 Tabel Perhitungan Intensitas Curah Hujan Met. Dr. Monobe IV - 34

35 Grafik Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Dr. Mononobe Grafik 4.1. Grafik Intensitas Curah Hujan Metode Dr. Monobe b. Metode Talbot Persamaan : I = a t + b dimana: I t = Intensitas curah hujan (mm/jam) = Lamanya curah hujan (jam) a, b = Konstanta yang tergantung dari keadaan setempat Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.26 IV - 35

36 Metode Talbot menghendaki tetapan a dan b dalam persamaan dasar. Nilai a dan b dihitung bersadarkan masukan data dari tabel, dengan regresi linier sederhana nilai tersebut dapat ditentukan dengan prsamaan : Rincian perhitungan dapat dilihat sebagai berikut : Data curah hujan maksimum dari perhitungan sebelumnya : R 2 = mm R 25 = mm R 5 = mm R 50 = mm R 10 = mm R 100 = mm Untuk menghitung intensitas curah hujan diperlukan data curah hujan jangka pendek dengan persamaan : R 2 = mm R 5 = mm R 10 = mm R 25 = mm R 50 = mm R 100 = mm IV - 36

37 Presipitas/intensitas curah hujan jangka pendek : Perhitungan Selanjutnya ditabelkan : Periode Koefisien Untuk Periode Ulang 2 Tahun No. Menit i ( t ) menit i x t i 2 t i 2 i t IV - 37

38 Ʃ Tabel Perhitungan Intensitas Curah Hujan Metode Talbot Intensitas Curah Hujan dengan Formula TALBOT a = a = b = b = 0.00 IV - 38

39 Contoh Perhitungan untuk setiap periode ulang dengan t = 5 menit I 2 = I 5 = I 10 = I 25 = I 50 = I 100 = = mm/jam = mm/jam = mm/jam = mm/jam = mm/jam = mm/jam Perhitungan Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Talbot Menit Intensitas Curah Hujan ( mm/jam ) ( t ) I 2 I 5 I 10 I 25 I 50 I IV - 39

40 Tabel Hasil Perhitungan Intensitas Curah Hujan Metode Talbot IV - 40

41 Grafik Intensitas Curah Hujan Berdasarkan Talbot Grafik 4.2. Grafik Intensitas Curah Hujan Metode Talbot 4.4. Analisis Hidrograf Debit Banjir Rencana Metode penentuan debit banjir rencana akan dilakukan dengan dua cara yaitu metode hidrograf banjir dan metode empiris Analisis Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu Persamaan umum hidrograf satuan sintetik nakayasu adalah sebagai berikut : Parameter parameter yang diperlukan dalam perhitungan adalah sebagai berikut : I. Karakteristik DAS meliputi : IV - 41

42 Luas Daerah Aliran Sungai (A) Panjang Sungai Utama (L) = 78,50 Km² = 12,66 km Koefisien karakteristik DAS (α) = 2 Hujan netto satuan = 1 mm/jam Run off koefisien = 0,7 II. Parameter-parameter Hidrograf Waktu Kosentrasi (Tg) Dengan L < 15 Km, maka Tg = 0,21 x L 0,7 Tg = 0,21. 12,66 0,7 Tg = 1,24 jam Satuan Waktu Hujan Tr = 0,75 Tg Tr = 0,75. 1,24 = 0,93 jam Tenggang Waktu (Tp) Tp = Tg + 0,8 Tr Tp = 1,24 + 0,8. 0,93 Tp = 1,99 jam Waktu Penurunan Debit, dari debit puncak sampai dengan menjadi 0,3 Qmaks (T 0,3 ) T 0,3 = α. Tg T 0,3 = 2. 1,24 = 2,48 jam Debit Puncak IV - 42

43 Q p = 4,958 m³/detik III. Durasi Waktu yang Diperlukan Waktu Lengkung Naik (0 t Tp) Persamaan lengkung hidrograf unit satuan yang digunakan adalah : Waktu Lengkung Turun 1 (Tp t Tp + T 0,3 ) Persamaan lengkung hidrograf unit satuan yang digunakan adalah : Waktu Lengkung Turun 2 (Tp + T 0,3 t Tp + 1,5 T 0,3 ) Persamaan lengkung hidrograf unit satuan yang digunakan adalah : Waktu Lengkung Turun 3 (t Tp + 1,5 T 0,3 ) Persamaan lengkung hidrograf unit satuan yang digunakan adalah : Perhitungan Selanjutnya ditabelkan : IV - 43

44 Hasil Perhitungan Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu No. t (jam) Hidrograf Satuan Q 2th Q 5th Q 10th Q 25th Q 50th Q 100th , , Tabel Hasil Perhitungan Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu IV - 44

45 Grafik Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu Grafik 4.3. Grafik Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu Metode Empiris Haspers Metode ini digunakan untuk memperkirakan harga debit banjir secara kasar dan cepat. Juga digunakan untuk memeriksa hasil yang didapat dengan perhitungan Hidrograf Satuan Sintetis Nakayasu. Perhitungan disajikan sebagaimana berikut : Diketahui data sebagai berikut : Luas Daerah Aliran Sungai (A) Panjang Sungai Utama (L) = 78,50 Km² = 12,66 km Koefisien karakteristik DAS (So) = 0,05 IV - 45

46 Persamaan Metode Haspers adalah : Qn = α. β. q n. f Waktu Kosentrasi (Time Concentracion) t = 0,1. L 0,8. So -0,3 t = 0,1. 12,66 0,8. 0,05-0,3 t = 1,879 Koefisien Pengaliran (Coefficien Run Off) α = 0,484 Koefisien Reduksi Perhitungan Selanjutnya ditabelkan : Hasil Perhitungan Metode Empiris Haspers Periode Hujan No. t c r t q n α β Q n Ulang Rn IV - 46

47 Tabel Hasil Perhitungan Metode Empiris Haspers Rekapitulasi Hasil Perhitungan Debit Banjir Rencana Periode Debit Banjir Rencana No. Ulang Rn Metode Metode (Tahun) Haspers Nakayasu Q , Tabel Hasil Perhitungan Debit Banjir Rencana Berdasarkan rekapitulasi hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa debit banjir rencana yang diambil sebagai dasar perhitungan struktur Bendung adalah debit banjir metode haspers. Dalam hal ini tidak di pakai karena untuk menghitung dimensi waterway yang diperlukan adalah debit andalan. IV - 47