bab 4 lap antara micro hydro & tenaga surya

DINAS KEBERSIHAN DAN PERTAMANAN Laporan Antara

BAB IV

ANALISA CURAH HUJAN,HIDROLOGI, HIDROLIKA PLTMH

KALI CIMAHI SERTA POTENSI ENERGI SURYA

4.1 Umum

Untuk mendapatkan gambaran mengenai penyebaran hujan di seluruh daerah, di

beberapa tempat tersebar pada DAS dipasang alat penakar hujan. Pada daerah

aliran yang kecil kemungkinan hujan terjadi merata di seluruh daerah, tetapi tidak

pada daerah aliran yang besar. Hujan yang terjadi pada daerah aliran yang besar

tidak sama, sedangkan pos-pos penakar hujan hanya mencatat hujan di suatu titik

tertentu. Sehingga akan sulit untuk menentukan beberapa hujan yang turun di

seluruh areal. Hal ini akan menyulitkan dalam menentukan hubungan antara debit

banjir dan curah hujan yang mengakibatkan banjir tersebut.

Curah hujan yang diperlukan untuk penyusunan suatu rancangan pemanfaatan air dan

rancangan pengendalian banjir adalah curah hujan rata-rata di seluruh daerah yang

bersangkutan, bukan curah hujan pada suatu titik tertentu. Curah hujan ini disebut curah

hujan wilayah atau curah hujan daerah yang dinyatakan dalam satuan millimeter

(Sosrodarsono, 2003 : 27).

Tabel 4.1 Rekap data Curah Hujan

TEMPAT PEMERIKSAAN : BMKG STASIUN GEOFISIKA KELAS 1 PROV JAWA BARAT - CEMARAKABUPATEN / KOTAMADYA : CIMAHIKOORDINAT : 06O 53' 00.8" LU / 107O 35' 50.4" BTKECAMATAN :PROPINSI : JAWA BARAT

Hujan Maks CH. Tahunan CH. Rerata Tahun Hujan Rerata Rangking(mm) (mm) (mm) (mm)

2005 62.70 2331.10 214.83 2013 47.002006 69.20 1700.80 131.41 2008 51.802007 68.20 2178.40 165.90 2012 57.002008 51.80 1978.60 153.75 2011 58.502009 69.80 2097.60 151.89 2005 62.702010 71.80 3693.70 227.01 2007 68.202011 58.50 1725.70 103.36 2006 69.202012 57.00 2148.10 137.17 2009 69.802013 47.00 2680.3 157.39 2010 71.802014 85.40 2385.3 97.83 2014 85.40

Tahun

Kajian Pemanfaatan Energi Micro Hydro dan Tenaga Surya Kota Cimahi BAB IV - 1


Tabel 4.2 Rekap Data Curah Hujan Bulanan Stasiun Hujan Cemara Bandung 2004-2014

Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Juli Agt Sep Okt Nov Des2004 195.6 191.2 240.8 301.8 286.5 76.2 34.4 11.4 84.7 83.5 184.4 238.92005 168.2 416.7 307.7 213.5 190.6 201 76.3 64.2 145.3 114.9 225.8 204.72006 299.9 282.3 53.4 232.6 89.7 32.2 45 0 0.3 57.1 109.3 499.82007 127.5 405.7 105.4 472 88.6 164.1 11 0 44.1 98.4 301.7 359.72008 240.9 116.5 242.4 297.1 165.4 65.3 3.6 58.6 41.5 137 277.3 332.82009 208.5 200.5 365.7 165.6 183.8 101 24.2 0.5 24 234.5 318.2 271.12010 353.3 557.1 531 93 345 131.9 220.8 106.1 424.4 292.2 401.4 237.52011 63 76.7 89.4 381.5 193.4 117.6 77.2 3.1 102.8 103.6 321.4 2592012 82.9 303.7 155.5 290.8 257.1 60.5 34.2 0 27 125 537 636.92013 216.9 249.6 304.8 285.8 170.9 231.5 159.1 74.3 171.7 233.9 163.8 4182014 309 88.9 418.7 217.6 176.7 195.5 180.6 119.8 0.6 65 296.5 316.4

4.2 Analisa Curah Hujan Cimahi

4.2.1. Uji Konsistensi Data

Sebelum data hujan ini dipakai terlebih dahulu harus melewati pengujian untuk

kekonsistenan data tersebut. Metode yang digunakan adalah metode RAPS (Rescaled

Adjusted Partial Sums) (Buishand,1982).

Pengujian konsistensi dengan menggunakan data dari stasiun itu sendiri yaitu pengujian

dengan komulatif penyimpangan terhadap nilai rata-rata dibagi dengan akar komulatif

rerata penyimpangan kuadrat terhadap nilai reratanya, lebih jelas lagi bisa dilihat pada

rumus, nilai statistik Q dan R

Q = maks Sk

untuk 0 k n

R = maks Sk

- min Sk

Dengan melihat nilai statistik diatas maka dapat dicari nilai Q/n dan R/n. Hasil yang di

dapat dibandingkan dengan nilai Q/n syarat dan R/n syarat, jika lebih kecil maka data

masih dalam batasan konsisten.



Tabel 4.3 Nilai Q/n0.5 dan R/n0.5

n90% 95% 99% 90% 95% 99%

10 1.05 1.14 1.29 1.21 1.28 1.3820 1.1 1.22 1.42 1.34 1.43 1.630 1.12 1.24 1.48 1.4 1.5 1.740 1.14 1.27 1.52 1.44 1.55 1.78100 1.17 1.29 1.55 1.5 1.62 1.85

1.22 1.36 1.63 1.62 1.75 2(Sumber: Sri Harto, 1993: 168)

Q/n0.5 R/n0.5

Tabel 4.4 Uji Konsistensi Data Curah Hujan Bulanan Maksimum dengan Metode RAPS

Stasiun Hujan Cemara Bandung

Hujan(mm)

1 2013 47 -17 17 29 -1.623 1.6232 2008 52 -12 12 15 -1.168 1.1683 2012 57 -7 7 5 -0.676 0.6764 2011 59 -6 6 3 -0.534 0.5345 2005 63 -1 1 0 -0.136 0.1366 2007 68 4 4 2 0.384 0.3847 2006 69 5 5 3 0.479 0.4798 2009 70 6 6 3 0.536 0.5369 2010 72 8 8 6 0.725 0.72510 2014 85 21 21 45 2.013 2.013

Rerata CH 64Rerata [SK*] 9Jumlah Dy2 112

n : 10Dy : 11Sk**max : 2.013Sk**min : -1.623Q : [Sk** maks] : 2.013R : Sk**maks - Sk**min : 0.390Q/n0.5 : 0.636 Karena Q/n0.5 < Q/n0.5Tabel (OK)R/n0.5 : 0.123 Karena R/n0.5 < R/n0.5Tabel (OK)Q/n0.5 Probabilitas 90% dari tabel : 1.050R/n0.5 Probabilitas 90% dari tabel : 1.080

[Sk**]No Tahun Sk* [Sk*] Dy2 Sk**

Sumber : Hasil Perhitungan



4.2.2. Uji Abnormalitas Data

Data yang telah konsisten kemudian perlu diuji lagi dengan uji abnormalitas. Uji ini

digunakan untuk mengetahui apakah data maksimum dan minimum dari rangkaian data

yang ada layak digunakan atau tidak.

Adapun langkah perhitungannya sebagi berikut :

a. Data diurutkan dari besar ke kecil atau sebaliknya

b. Mencari harga rerata Log X

c. Menghitung harga b

d. Menghitung harga rerata Xo

e. Menghitung harga rerata X2

f. Memperkirakan harga abnormal

g. Menghitung harga laju resiko

Tabel 4.5 Uji Inlier - Outlier Data Hujan Harian Maksimum Bulanan Stasiun Hujan

Cemara Bandung

No Tahun X P Log X LogX-logXr (LogX-logXr)2 (LogX-logXr)31 2013 47.00 10.00 1.672 -0.129 0.0167 -0.00222 2008 51.80 20.00 1.714 -0.087 0.0075 -0.00073 2012 57.00 30.00 1.756 -0.045 0.0021 -0.00014 2011 58.50 40.00 1.767 -0.034 0.0012 0.00005 2005 62.70 50.00 1.797 -0.004 0.0000 0.00006 2007 68.20 60.00 1.834 0.033 0.0011 0.00007 2006 69.20 70.00 1.840 0.039 0.0015 0.00018 2009 69.80 80.00 1.844 0.043 0.0018 0.00019 2010 71.80 90.00 1.856 0.055 0.0030 0.000210 2014 85.40 100.00 1.931 0.130 0.0170 0.0022

X rerata = 1.801 Batas atasSD = 0.0759 XH =90.30Cs = -0.1252 Batas bawahn = 10 XL =44.33Kn = 2.036 (tabel)

Keterangan :Batas Bawah DiterimaBatas Atas Diterima


Keterangan : Semua data berada diantara nilai ambang atas dan bawah, maka

rangkaian data yang ada layak digunakan.



4.2.3. Analisa Frekuensi Curah Hujan

Analisis frekuensi dilakukan untuk mencari distribusi yang sesuai dengan data yang curah

hujan yang digunakan. Dalam analisis ini jenis distribusi frekuensi yang digunakan dalam

perhitungan curah hujan rencana adalah Metode Log Pearson III, Gumbel dan Normal.

Metode Log Pearson III

Metode yang dianjurkan dalam pemakaian distribusi Log Pearson ialah dengan

mengkorvesikan rangkaian datanya menjadi bentuk logaritmis.

Nilai rerata

nlogxlogXr

Standar deviasi

1nlogXrlogXSd

Koefisien kepencengan (Cs)

3

3

logX2n1nnlogXrlogXnCs

Besarnya curah hujan rancangan dengan periode ulang T tahun adalah sebagai berikut:

Log XT = log Xr + K.Sd

K = faktor frekuensi untuk distribusi Log Pearson III yang besarnya

tergantung harga Cs dan Kala ulang T

Perhitungan curah hujan rancangan di Sungai Binau dan Sungai Kumbo, dengan

menggunakan Distribusi Log Pearson III disajikan di bawah ini:



Tabel 4.6 Analisa Model Distribusi Log Pearson Tipe III Stasiun Cemara Bandung

No Tahun X P Log X Log X-LogXr (Log X-LogXr)2 (Log X-LogXr)3

1 2013 47.00 9.091 1.672 -0.129 0.01667 -0.002152 2008 51.80 18.182 1.714 -0.087 0.00755 -0.000663 2012 57.00 27.273 1.756 -0.045 0.00205 -0.000094 2011 58.50 36.364 1.767 -0.034 0.00116 -0.000045 2005 62.70 45.455 1.797 -0.004 0.00002 0.000006 2007 68.20 54.545 1.834 0.033 0.00106 0.000037 2006 69.20 63.636 1.840 0.039 0.00151 0.000068 2009 69.80 72.727 1.844 0.043 0.00182 0.000089 2010 71.80 81.818 1.856 0.055 0.00302 0.0001710 2014 85.40 90.909 1.931 0.130 0.01697 0.00221

Log X rerata = 1.801SD = 0.076Cs = -0.125


Tabel 4.7 Curah Hujan Rancangan Metode Log Pearson Tipe III Stasiun Hujan Cemara

Tr Pr CS S G G.S Log X Antilog X1.01 99.0 -0.125 0.076 -2.30 -0.175 1.627 42.332

2 50.0 -0.125 0.076 -.022 -0.002 1.800 63.0255 20.0 -0.125 0.076 0.850 0.064 1.866 73.39510 10.0 -0.125 0.076 1.275 0.097 1.898 79.05920 5.0 -0.125 0.076 1.643 0.125 1.926 84.31725 4.0 -0.125 0.076 1.717 0.130 1.932 85.41050 2.0 -0.125 0.076 1.990 0.151 1.952 89.578100 1.0 -0.125 0.076 2.238 0.170 1.971 93.544200 0.5 -0.125 0.076 2.461 0.187 1.988 97.255


Tabel 4.8 Tabel Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi Smirnov Kolmogorov Stasiun Hujan

Cemara

No Tahun X P(Xm) Log Xi G Pr P'(Xm) [P(Xm) - P(x)]1 2013 47.00 9.091 1.672 -1.701 96.070 3.930 5.1612 2008 51.80 18.182 1.714 -1.145 93.347 6.653 11.5293 2012 57.00 27.273 1.756 -0.597 90.668 9.332 17.9404 2011 58.50 36.364 1.767 -0.449 89.940 10.060 26.3045 2005 62.70 45.455 1.797 -0.052 28.004 71.996 26.5426 2007 68.20 54.545 1.834 0.429 7.825 92.175 37.6307 2006 69.20 63.636 1.840 0.513 20.344 79.656 16.0208 2009 69.80 72.727 1.844 0.562 28.568 71.432 1.2959 2010 71.80 81.818 1.856 0.724 17.479 82.521 0.70210 2014 85.40 90.909 1.931 1.717 4.009 95.991 5.082

Sumber: Hasil perhitungan



Gambar 4.1 Grafik Log Pearson Tipe III Stasiun Cemara

10

100

1 10 100 1000

Cur

ah h

ujan

(mm

)

Peluang (%)

Gambar Grafik Log Pearson Type III

Metode E.J Gumbel Type I

Metode E.J. Gumbel Type I dengan persamaan sebagai berikut :

dimana :

X = Variate yang diekstrapolasikan, yaitu besarnya curah hujan rancangan

untuk periode ulang pada T tahun.

Xr = Harga rerata dari data

Sx = Standart deviasi



K = Faktor frekuensi yang merupakan fungsi dari periode ulang (return

period) dan tipe distribusi frekuensi.

YT = Reduced variate sebagai fungsi periode ulang T

= - Ln [ - Ln (T - 1)/T]

Yn = Reduced mean sebagai fungsi dari banyaknya data n

Sn = Reduced standart deviasi sebagai fungsi dari banyaknya data n

T = Kala ulang (tahun)

Dengan mensubstitusikan ketiga persamaan diatas diperoleh :

Jika :

Persamaan diatas menjadi :

dimana :

XT = Debit banjir dengan kala ulang T tahun

YT = Reduced variate

Tabel 4.9 Analisa Model Distribusi Gumbel Stasiun Cemara Bandung



Tr Pr Yt S Yn Sn K X1.01 99 -1.529 11.134 0.4952 0.9496 -2.132 40.4021.2 83 -0.583 11.134 0.4952 0.9496 -1.136 51.4962 50 0.367 11.134 0.4952 0.9496 -0.136 62.6315 20 1.500 11.134 0.4952 0.9496 1.058 75.92110 10 2.250 11.134 0.4952 0.9496 1.848 84.71920 5 2.970 11.134 0.4952 0.9496 2.606 93.15925 4 3.199 11.134 0.4952 0.9496 2.847 95.83750 2 3.902 11.134 0.4952 0.9496 3.588 104.084100 1 4.600 11.134 0.4952 0.9496 4.323 112.270200 0.5 5.296 11.134 0.4952 0.9496 5.055 120.427500 0.2 6.214 11.134 0.4952 0.9496 6.022 131.1881000 0.1 6.907 11.134 0.4952 0.9496 6.752 139.321

Tabel 4.10 Curah Hujan Rancangan Metode Gumbel Stasiun Cuaca Cemara

No Tahun X P1 2013 47.00 9.092 2008 51.80 18.183 2012 57.00 27.274 2011 58.50 36.365 2005 62.70 45.456 2007 68.20 54.557 2006 69.20 63.648 2009 69.80 72.739 2010 71.80 81.8210 2014 85.40 90.91

X rerata = 64.140SD = 11.134

Sumber: Hasil Perhitungan

Tabel 4.11 Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi Smirnov Kolmogorov Nunukan

No Tahun X Pe k Pt | Pe - Pt |1 2013 47.000 9.09 -1.539 0.945 8.1462 2008 51.800 18.18 -1.108 4.835 13.3473 2012 57.000 27.27 -0.641 14.973 12.2994 2011 58.500 36.36 -0.507 19.022 17.3415 2005 62.700 45.45 -0.129 32.044 13.4116 2007 68.200 54.55 0.365 49.935 4.6107 2006 69.200 63.64 0.454 53.005 10.6328 2009 69.800 72.73 0.508 54.800 17.9289 2010 71.800 81.82 0.688 60.496 21.32210 2014 85.400 90.91 1.909 86.229 4.680


Gambar 4.2 Grafik Distribusi Gumbel Stasiun Cuaca Cemara



10

100

1000

0.1 1 10 100 1000

Cur

ah h

ujan

(mm

)

Peluang (%)

Gambar Grafik Distribusi Gumbel Cimahi

Metode Log Normal

Memiliki sifat khas yaitu nilai asimetrisnya (skewness) hampir sama dengan nol (Cs = 0),

dengan koefisien kurtosis Ck = 3.

Tabel 4.12 Analisa Model Distribusi Normal Stasiun Cemara Bandung

Tr Pr CS S G G.S Log X Antilog X1.01 99.0 -0.125 0.076 -2.30 -0.175 1.627 42.332

2 50.0 -0.125 0.076 -.022 -0.002 1.800 63.0255 20.0 -0.125 0.076 0.850 0.064 1.866 73.39510 10.0 -0.125 0.076 1.275 0.097 1.898 79.05920 5.0 -0.125 0.076 1.643 0.125 1.926 84.31725 4.0 -0.125 0.076 1.717 0.130 1.932 85.41050 2.0 -0.125 0.076 1.990 0.151 1.952 89.578100 1.0 -0.125 0.076 2.238 0.170 1.971 93.544200 0.5 -0.125 0.076 2.461 0.187 1.988 97.2551000 0.1 -0.125 0.076 0.000 0.000 1.801 63.271


Tabel 4.13 Curah Hujan Rancangan Metode Normal Stasiun Cemara



No Tahun X P Log X Log X-LogXr (Log X-LogXr)2 (Log X-LogXr)31 2013 47.00 9.091 1.672 -0.129108 0.016669 -0.0021522 2008 51.80 18.182 1.714 -0.086876 0.007547 -0.0006563 2012 57.00 27.273 1.756 -0.045331 0.002055 -0.0000934 2011 58.50 36.364 1.767 -0.034050 0.001159 -0.0000395 2005 62.70 45.455 1.797 -0.003938 0.000016 0.0000006 2007 68.20 54.545 1.834 0.032579 0.001061 0.0000357 2006 69.20 63.636 1.840 0.038901 0.001513 0.0000598 2009 69.80 72.727 1.844 0.042650 0.001819 0.0000789 2010 71.80 81.818 1.856 0.054919 0.003016 0.00016610 2014 85.40 90.909 1.931 0.130252 0.016966 0.002210

Log X rerata = 1.801SD = 0.076Cs = -0.125


Gambar 4.3 Grafik Distribusi Log Normal Stasiun Hujan Cemara

10

100

1000

1 10 100 1000

Cur

ah h

ujan

(m

m)

Peluang (%)

Gambar Grafik Distribusi Log Normal

4.2.4. Pemeriksaan Uji Kesesuaian Distribusi Frekuensi Cemara Bandung

Untuk menentukan apakah persamaan distribusi peluang yang telah dipilih dapat

mewakili dari distribusi statistik sampel data yang dianalisa maka digunakan Uji Chi-

Square dan Smirnov-Kolmogorof.

Metode Sminrov Kolmogorov



Pemerikasaan uji kesesuaian ini dimaksudkan untuk mengetahui suatu kebenaran

hipotesa distribusi frekuensi. Dengan pemeriksaan uji ini akan diketahui beberapa hal,

seperti :

Kebenaran antara hasil pengamatan dengan model distribusi yang diharapkan atau

yang diperoleh secara teoritis.

Kebenaran hipotesa, diterima atau ditolak.

Hipotesa suatu rancangan awal adalah merupakan perumusan sementara mengenai

sesuatu hal yang dibuat dan untuk menjelaskan hal itu diperlukan adanya penyelidikan.

Uji Kesesuaian Smirnov-Kolmogorof digunakan untuk menguji simpangan secara

mendatar. Uji kecocokan ini adalah uji kecocokan non parametric karena tidak mengikuti

distribusi tertentu. Uji ini menghitung besarnya jarak maximum secara vertical antara

pengamatan dan teoritisnya dari distribusi sampelnya. Perbedaan jarak maksimum untuk

Smirnov – Kolmogorov tertera pada persamaan berikut :

Dengan :

Dn = Jarak vertical maximum antara pengamatan dan teoritisnya

P(x) = Probability dari sample data

P0(x) = Probability dari teoritisnya

Distribusi dikatakan cocok jika nilai Dn lebih kecil dari D kritisnya pada derajat

kepercayaan yang diinginkan.

Dari ketiga metode analisa frekuensi curah hujan diatas yang telah di uji dengan metode

Smirnov Kolmogorov, distribusi yang dipilih adalah Log Pearson III. Kedua lokasi rencana

menggunakan Distribusi Log Normal dalam penentuan curah hujan rancangan.



Tabel 4.14 Uji Kesesuaian Distribusi dengan Metode Smirnov – Kolmogorov Log Normal

Stasiun Cemara

No Tahun X P(Xm) Log Xi G Pr P'(Xm) [P(Xm) - P(x)]1 2013 47.00 9.091 1.672 -1.701 96.070 3.930 5.1612 2008 51.80 18.182 1.714 -1.145 93.347 6.653 11.5293 2012 57.00 27.273 1.756 -0.597 90.668 9.332 17.9404 2011 58.50 36.364 1.767 -0.449 97.085 2.915 33.4495 2005 62.70 45.455 1.797 -0.052 87.998 12.002 33.4536 2007 68.20 54.545 1.834 0.429 85.643 14.357 40.1887 2006 69.20 63.636 1.840 0.513 30.380 69.620 5.9848 2009 69.80 72.727 1.844 0.562 28.568 71.432 1.2959 2010 71.80 81.818 1.856 0.724 22.638 77.362 4.45610 2014 85.40 90.909 1.931 1.717 -13.775 113.775 22.865


Metode Chi-Square

Uji Chi-Kuadrat digunakan untuk menguji penyimpangan distribusi data pengamatan

dengan mengukur secara metematis kedekatan antara data pengamatan dan seluruh

bagian garis persamaan distribusi teoritisnya.

Uji Chi Square dapat diturunkan menjadi persamaan sebagai berikut :

EfOfEf

X2

2

keterangan :

X2 = harga Chi-Kuadrat.

Ef = frekuensi (banyaknya pengamatan) yang diharapkan, sesuai dengan

pembagian kelasnya.

Of = frekuensi yang terbaca pada kelas yang sama.

Nilai X2 yang terhitung ini harus lebih kecil dari harga X2cr (yang didapat dari Tabel Chi

Square). Hasil Uji Chi-Quadrat untuk penggunaan Model Distribusi Log Pearson Tipe III

untuk semua lokasi pekerjaan.



Tabel 4.15 Uji Kesesuaian Distribusi dengan Metode Chi-Quadrat Stasiun Cimahi

n 10J umlah Kelas 4.32 ~ 5Menentukan batas kelas

Tr Yt S Yn Sn K X5.000 1.500 11.1341 0.4952 0.9496 1.0581 75.9212.500 0.672 11.1341 0.4952 0.9496 0.1859 66.2101.667 0.087 11.1341 0.4952 0.9496 -0.4294 59.3591.250 -0.476 11.1341 0.4952 0.9496 -1.0226 52.754

52.754 - 59.359 2.00 2 0.00059.359 - 66.210 2.00 1 0.50066.210 - 75.921 2.00 4 2.000

a = 5% dan derajat bebas (V) = G - R - 1 = 3 didapatkan

80.0060.00

Pr20.0040.00

5.000 1.500 11.1341 0.4952 0.9496 1.0581 75.921

1.667 0.087 11.1341 0.4952 0.9496 -0.4294 59.359

Tabel 3.20bBatas Kelas EF OF ((OF-EF)2)/EF

0 - 52.754 2.00 2 0.00052.754 - 59.359 2.00 2 0.00059.359 - 66.210 2.00 1 0.50066.210 - 75.921 2.00 4 2.00075.921 - ~ 2.00 1 0.500

10 10 3.000Sumber: Hasil perhitungana = 5% dan derajat bebas (V) = G - R - 1 = 3 didapatkanX2 tabel = 7.815 sehingga distribusi diterima

J umlah

Sumber: Hasil Perhitungan

4.2.5. Curah Hujan Bulanan Maksimum

Tabel 4.16 Data Curah Hujan Harian Maksimum Bulanan

Tahun CH (mm)2005 62.702006 69.202007 68.202008 51.802009 69.802010 71.802011 58.502012 57.002013 47.002014 85.40



4.2.6. Curah Hujan Rancangan

Tabel 4.17 Curah Hujan Rancangan Stasiun Hujan Cemara

Log Pearson III Gumbel Log Normal

1.01 42.332 40.402 42.3322 63.025 62.631 63.0255 73.395 75.921 73.39510 79.059 84.719 79.05920 84.317 93.159 84.31725 85.410 95.837 85.41050 89.578 104.084 89.578100 93.544 112.270 93.544200 97.255 120.427 97.255

Kala UlangCurah Hujan Rencana (mm)

Tabel 4.18 Tabel Penentuan Distribusi Stasiun Hujan

Log Pearson III Gumbel Log Normal

Uji Chi Kuadrat

X2 hitung 3.000 3.000 3.000X2 tabel 5.991 7.815 3.841Hipotesa Diterima Diterima Diterima

Uji S. Kolmogorof

D max 0.376 0.213 0.402D kritis 0.41 0.40 0.41Hipotesa Diterima Diterima Diterima

Kesimpulan : Distribusi Log Normal(simpangan Terkecil)

UJ IDistribusi



4.3. Analisa Banjir Rancangan

4.3.1. Intensitas Hujan

Intensitas hujan adalah perbandingan antara besarnya curah hujan dengan waktu

(dinyatakan dalam satuan mm/jam). Kegunaan dari perhitungan intensitas hujan ini

adalah untuk perhitungan debit banjir rencana.

Terdapat banyak rumus untuk menghitung intensitas hujan untuk durasi dan kala ulang

tertentu. Sedangkan untuk menghitung intensitas hujan yang didasarkan dari data hujan

harian adalah rumus yang dikembangkan oleh Mononobe, yang dinyatakan dengan

persamaan:

3/224

T

24

24

RTI

dimana:

IT = intensitas hujan pada durasi T jam (mm/jam)

R24 = curah hujan harian maksimum dalam 24 jam (mm)

T = durasi hujan (jam)

4.3.2. Distribusi Hujan Bulanan

Untuk menetapkan distribusi dan durasi hujan, seharusnya didukung oleh suatu pene-

litian atau studi yang mendalam mengenai Intensitas frekuensi lama hujan – Intencity

Duration Frequency (IDF).

Pelaksanaan studi ini, memerlukan data curah hujan jam-jaman jangka panjang dari pos

hujan otomatis, yang di Indonesia masih sangat kurang. Dalam kajian ini distribusi hujan

jam-jaman didekati dengan Metode Alternatif Blok (Alternating Block Methode). Dalam

pemakaian metode ini diperlukan data intensitas hujan. Prosedur perhitungan untuk

mendapatkan distribusi hujan jam-jaman adalah sebagai berikut:

1. Tentukan durasi hujan. Untuk Indonesia durasi hujan maksimum umumnya adalah

selama 6 jam, sehingga durasi diambil 1 – 6 jam dengan interval 1 jam.

2. Susun intensitas hujan yang didapat dari rumus Mononobe.



3. Hitung tinggi hujan dengan membagi intensitas hujan dengan durasi

4. Hitung penambahan atau kenaikan hujan dengan mengurangkan tinggi hujan jam ke – i

dengan tinggi hujan sebelumnya (i – 1).

5. Susun distribusi hujan jam-jaman dalam bentuk genta (bell shape), dimana hujan

tertinggi diletakkan ditengah, tertinggi ke-dua di sebelah kanan, tinggi ke-tiga di

sebelah kiri, begitu seterusnya.

Perhitungan debit banjir rancangan diperlukan untuk menentukan tingginya pelimpah

untuk luapan air banjir. Dalam perencanaan ini menggunakan Metode Hidrograf Satuan

Sintetik Nakayasu.

4.3.3. Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu

Persamaan umum hidrograf satuan sintetik Nakayasu adalah sebagai berikut

(Soemarto, 1987), dan dikoreksi untuk nilai waktu puncak banjir dikalikan 0,75 dan

debit puncak banjir dikalikan 1,2 untuk menyesuaikan dengan kondisi di Indonesia.

)3.0*3.0(*68.3**12

TTpRoA

Qp

dengan:

Qp = debit puncak banjir (m3 /dt)

R0 = hujan satuan (mm)

Tp = tenggang waktu dari permulaan hujan sampai puncak banjir (jam)

T0.3 = waktu yang diperlukan oleh penurunan debit, dari debit puncak sampai

menjadi 30 % dari debit puncak

Tp = Tg + 0.8 Tr

Tg = 0,21 + L0,7 L 15 km

Tg = 0.4 + 0.058 L L 15 km

T0.3 = Tg

dengan :

L = panjang alur sungai (km)

Tg = waktu konsentrasi (jam)

Tr = satuan waktu hujan diambil 0.25 jam



= untuk daerah pengaliran biasa diambil nilai 2

Persamaan hidrograf satuannya adalah:

1. Pada kurva naik

0 t T Qt = ( t / Tp )2.4 x Qp

Pada kurva turun

- Tp < t Tp + T0.3 Qt=Qp 0.3t-T

Tp

0.3

- Tp +T , < t T +2,5T Q Qt p

t-T T

1.5Tp 0.3

0.3

0 30 5

..

Q (m^3/dt)

Tp T0.3 1.5 T0.3T (jam)

i

Tr t

0.8Tr Tg

Gambar 4.4 Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu



Tabel 4.19 Rekapitulasi Hidrograf Satuan Sintetik Metode Nakayasu Kali Cimahi


Tabel 4.20 Distribusi Hujan Jam-Jaman

T RT var Rt var %1.00 0.550 R24 0.550 R24 55.032.00 0.347 R24 0.143 R24 14.303.00 0.265 R24 0.100 R24 10.034.00 0.218 R24 0.080 R24 7.995.00 0.188 R24 0.067 R24 6.756.00 0.167 R24 0.059 R24 5.90



Gambar 4.5 Prosentase Intensitas Hujan Kali Cimahi

Gambar 4.6 Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu Kali Cimahi

0

20

40

60

80

100

120

140

0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00 21.00 22.00 23.00 24.00

Deb

it (m

3/dt

)

Waktu (jam)

Hidrograf Debit Banjir Rancangan Metode Nakayasu( DAS Kali Cimahi)

Qp 1.01 thn

Qp 2 thn

Qp 5 thn

Qp 10 thn

Qp 20 thn

Qp 25 thn

Qp 50 thn

Qp 100 thn

Qp 200 thn



4.3.4. Perhitungan Debit Banjir Akibat Limpasan Langsung Metode Rasional

Tabel 4.21 Perhitungan Debit Banjir Akibat Limpasan Langsung Metode Rasional

Gambar 4.7 Hidrograf Debit Banjir Rancangan Metode Rasional



4.4. Analisa Debit Andalan dan Debit Intake Kali Cimahi

Tabel 4.22 Data Curah Hujan Harian Maximum Tiap Bulan Selama 10 tahun

No Bulan ke Curah Hujan

1 1 62.702 2 69.203 3 68.204 4 51.805 5 69.806 6 71.807 7 58.508 8 57.009 9 47.00

10 10 85.40

Data Curah Hujan harian maximum tiap bulan selama 10 tahun

Tabel 4.23 Data Curah Hujan Yang di Rangking Selama 10 tahun

No Curah Hujan Ranking%

1 85.40 9.0909090912 71.80 18.181818183 69.80 27.272727274 69.20 36.363636365 68.20 45.454545456 62.70 54.545454557 58.50 63.636363648 57.00 72.727272739 51.80 81.81818182

10 47.00 90.90909091

Tabel 4.24 Perhitungan Chatchment Area Berdasarkan Pengukuran Debit Sesaat



Tabel 4.25 Penelusuran Banjir Dan Elevasi Muka Air Pada Mercu Bendung Dan Debit

Intake



Tabel 4.26 Summary Analisa Hidrologi Dan Perhitungan Hidrolika Di Kali Cimahi



4.5. Data Klimatologi Untuk Perhitungan Kemampuan Pembangkitan Daya Listrik

dari Radiasi Sinar Matahari

Tabel 4.27 Data Klimatologi Stasiun BMG Cemara Bandung Dari Tahun 2004 s/d 2014

PENGUAPAN PENYINARANMATAHARI

TEKANANUDARA

KELEMBABANUDARA

RATA-RATA MAKSIMUM MINIMUM (mm) (%) (mb) (%) (Knot) (m/det)1 Jan 23.2 28.2 19.8 3.4 44.3 921.4 80.8 5.0 2.62 Feb 23.0 27.4 19.9 3.1 50.8 921.7 81.2 5.3 2.73 Mar 23.4 28.6 19.8 3.3 53.0 921.7 80.8 4.6 2.44 Apr 23.5 28.9 19.7 3.0 56.0 921.7 80.7 3.6 1.85 Mei 23.9 29.4 19.5 3.1 63.3 921.9 78.3 3.8 2.06 Jun 23.1 29.0 18.5 3.1 71.0 922.2 76.0 3.8 1.97 Jul 22.9 28.9 18.2 3.1 71.3 922.4 74.8 4.2 2.18 Ags 23.2 29.4 18.2 3.7 77.8 922.6 70.8 4.0 2.19 Sep 23.6 29.8 18.8 3.9 68.3 922.8 72.2 4.6 2.4

10 Okt 23.8 29.9 19.4 3.8 60.8 922.4 76.2 5.0 2.611 Nov 23.6 28.9 20.0 2.9 45.7 921.7 81.0 4.0 2.112 Des 23.5 28.5 19.9 3.4 49.3 921.7 79.2 4.7 2.4

280.6 346.9 231.5 39.7 711.8 11064.1 932.0 52.6 27.112.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.0 12.023.4 28.9 19.3 3.3 59.3 922.0 77.7 4.4 2.3

NO. BULANTEMPERATUR ( o C)

KECEPATANANGIN

JUMLAHn

RATA-RATA

Tabel 4.28 Besaran Rata –rata Evapotranspirasi Bulanan Se Jawa Barat (mm)

No. Nama Tinggi B u l a n Jumlah Rata-rataSTA.Stasiun ( m ) Jan Peb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nop Des tahunan tahunan

( mm ) ( mm )31 29 31 30 31 30 30 31 30 31 30 31

1 Serang 25 4.28 4.58 4.64 4.67 4.20 3.98 4.47 5.02 5.39 5.26 5.14 4.26 55.89 4.66

2 Curug 46 4.36 4.92 5.07 5.46 5.11 4.69 5.29 5.76 5.99 6.21 5.63 5.07 63.56 5.30

9 Atang Senjaya 164 4.67 4.67 4.74 4.73 5.26 4.73 4.20 5.21 5.49 6.20 6.29 5.85 62.04 5.17(Bogor)

10 Dermaga 250 3.57 3.96 4.09 4.94 4.34 4.29 4.89 5.29 5.64 5.54 4.79 4.14 55.48 4.62(Bogor)

18 Husein S.N. 743 4.37 4.68 4.44 4.30 4.01 4.04 4.26 4.86 5.18 5.16 4.74 4.68 54.72 4.56(Bandung)

23 Cirebon 3 4.92 4.97 5.07 5.35 5.09 4.60 5.11 5.75 6.07 6.54 5.96 5.24 64.67 5.39

25 Tasikmalaya 350 4.56 4.74 4.78 4.71 3.84 3.69 3.63 4.08 4.18 4.46 4.57 4.24 51.48 4.29

27 Jatiluhur 115 4.10 4.35 4.55 4.52 4.24 4.03 4.47 4.80 5.14 5.30 5.17 4.85 55.52 4.63

Sagaranten 370 4.44 5.01 5.20 4.63 4.30 4.06 4.06 4.51 4.68 5.31 4.50 4.47 55.17 4.60

Catatan : Nilai-nilai dihitung menurut FAO Paper 24 (1977) memakai Metoda "Modified Penman" (1). Data angin tidak dicatat : data dipakai dari Atang Sanjaya (2) Data angin tidak dicatat : data dipakai dari Serang (3) Data angin tidak dicatat : data dipakai dari Sagaranten

Sumber : : Proyek Irigasi Jawa Barat (PIJB) Laporan Kriteria Desain PT. Isuda Parama Consulting Engineers, Bandung Bekerjasama dengan : Sir MacDonald & Partners Asia Consulting Engineers, Cambridge, UK, Bekerjasama dengan : PT. Tricon Jaya Consulting Engineers, Bandung dan Nippon Koei Co.Ltd Consulting Engineers, Tokyo-Japan Januari 1988Kajian Pemanfaatan Energi Micro Hydro dan Tenaga Surya Kota Cimahi

BAB IV - 25


Di samping menggunakan data sekunder untuk menghitung kemampuan daya matahari

untuk membangkitkan energi listrik, maka peneliti juga menggunakan alat untuk

mengukur kemampuan pembangkitan daya listrik per M3 dengan menggunakan alat yang

bernama Solar Power Meter merek Tenmars type TM 207

Gambar 4.8 Alat Solar Power Meter Tenmars TM 207

Dari hasil pengumpulan data primer dengan menggunakan alat Solar Power Meter

di Peroleh Hasil berupa Potensi Pembangkitan energi Listrik dengan satuan

Watt/M2

Tabel 4.29 Potensi Pembangkitan energi Listrik dengan satuan Watt/M2


bab 4 lap antara micro hydro & tenaga surya

Documents