pengaruh panjang data terhadap besaran debit
TRANSCRIPT
PENGARUH PANJANG DATA TERHADAP BESARAN DEBIT
BANJIR PADA SUB DAS BRANGKAL KABUPATEN MOJOKERTO
Aida Ayu Sahanaya 1)
, Donny Harisuseno2)
, Lily Montarcih Limantara2)
1)
Mahasiswa Program Sarjana Jurusan Teknik Pengairan Universitas Brawijaya 2)
Dosen Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
Jurusan Teknik Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia
e-mail : [email protected]
ABSTRAK Data yang diperlukan dalam analisa hidrologi adalah data hujan. Adanya panjang data sangat
berpengaruh terhadap perhitungan besaran debit banjir rancangan. Oleh karena itu diperlukan adanya
ketelitian dan keakurasian dalam pengolahan data untuk mengetahui apakah ada pengaruh panjang data
terhadap besaran debit banjir rancangan pada lokasi yang ditinjau.
Studi ini dilakukan di Sub DAS Brangkal Kabupaten Mojokerto dengan panjang data hujan 20 tahun.
Data yang dibutuhkan adalah data hujan harian, awlr jam-jaman, ARR jam-jaman, dan data fisik Sub DAS
Brangkal. Metode perhitungan yang dilakukan adalah pengujian statistika, hidrograf satuan pengamatan metode Collins, dan analisa hidrograf banjir rancangan dengan metode hidrograf satuan sintetik Nakayasu
dengan kala ulang 2,5,10,25,50,100,200,1000 tahun pada variasi kelompok panjang data
10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 tahun.
Hasil perhitungan debit banjir rancangan untuk setiap kala ulang panjang data pada lokasi studi ini
menghasilkan persamaan kuadratis tentang debit banjir rancangan per kala ulang yang menunjukkan semakin
panjang data tidak menyebabkan debit banjir rancangan yang terjadi semakin besar. Adanya pertambahan
panjang data tidak mempengaruhi besaran debit banjir rancangan. Hal tersebut ditunjang dengan hasil
pengujian statistika, menyatakan bahwa tidak ada pengaruh nyata antara panjang data dengan debit banjir
rancangan.
Kata Kunci : pengujian statistika, hidrograf satuan, debit banjir rancangan, pengaruh panjang data hujan
ABSTRACT The data that is needed in the hydrology analysis is rainfall data. The existence of the length of data
affects the result of flood discharge design. Therefore the precision and accuracy in the data processing is
required to find out whether there is an influence the length of data towards the design of flood discharge on
the study location. The study was conducted at the Brangkal sub-watershed Mojokerto with length of rainfall data 20
years. A daily rainfall data, AWLR hourly, rainfall data hourly, and physical data of Brangkal sub-westershed are required in calculations of this study. The calculation method consist of a statistical test, the
observation hydrograph unit of Collins method, and the hydrograph analysis of flood design with Nakayas
synthetic hydrograph unit method on return period 2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 1000 years with the variation
of group length data 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 years.
The calculation result of the design flood at the location of this study produce a quadratic equation on
every design flood for every return period, which is show the length of data doesn’t make the value of design
flood even greater. The length of data does not affect the amount of the design flood. Furthermore, the result
of statistical test, showed that there was no significant effect between the length of the data with the design
flood.
Keywords: statistical testing, unit hydrograph, design flood, the influence of rainfall data length
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Penggunaan ilmu hidrologi dalam
bidang keairan merupakan awal dari
sebuah perencanaan suatu bangunan
hidraulik. Informasi dan besaran yang
diperoleh dalam analisa hidrologi
merupakan masukan penting untuk
analisa selanjutnya. Apabila terjadi
kesalahan pada analisa tersebut akan
terbawa ke analisa berikutnya.
Pada dasarnya semua persamaan
hidrologi terdapat dari konsep daur hi-
drologi dan neraca air. Adanya asumsi
dan pendekatan yang berbeda dapat
menyebabkan hasil yang berbeda. Oleh
karena itu adanya fenomena alam secara
umum belum bisa diungkap oleh ilmu
hidrologi saat ini.
Salah satu data yang sangat
diperlukan untuk pengolahan data
hidrologi adalah data curah hujan.
Kualitas data pada suatu stasiun hujan
berpengaruh pada kegiatan analisa
hidrologi, misalnya dalam
memperkirakan besaran hujan yang
terjadi dalam suatu Daerah Aliran Sungai
(DAS).
Identifikasi Masalah Fakta dari fenomena hidrologi berupa
ketersediaan data untuk kegiatan analisa
hidrologi. Data curah hujan pada suatu
Daerah Aliran Sungai (DAS) merupakan
masukan yang penting untuk
memperkirakan besaran debit banjir
rancangan yang terjadi.
Dalam pengolahan data hujan tersebut
diperlukan ketelitian yang kualitatif dan
kuantitatif. Apabila terjadi kesalahan
dalam pengolahan data hujan, maka
kesalahan ini akan mempengaruhi
keakuratan debit yang dihasilkan dan
akan berimbas pada perencanaan
bangunan keairan. Oleh karena itu
diperlukan data debit banjir rancangan
yang akurat untuk mengetahui
perencanaan atau kebutuhan dalam
perencanaan bangunan keairan..
Dengan bertambahnya data hujan
pada setiap tahunnya, maka debit hasil
pengolahan data hujan akan berubah.
Oleh karena itu perlu dilakukan suatu
studi untuk mengetahui pengaruh panjang
data hujan terhadap debit banjir yang
terjadi. Hubungan pengaruh panjang data
terhadap besaran debit banjir bermanfaat
untuk memprediksi debit banjir yang
akan terjadi di masa yang akan datang
sebagai acuan dalam perencanaan
maupun pemeliharaan bangunan
hidrolika, sehingga kerugian atau
bencana setidaknya bisa dikurangi.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk
mendapakan hasil perhitungan debit
banjir rancangan yang dihasilkan untuk
panjang data hujan yang bervariasi serta
mengetahui pengaruh penambahan
panjang data terhadap besaran debit
banjir rancangan.
KAJIAN PUSTAKA
Analisis Hidrologi
Uji-F (Uji Kestabilan Varian)
Pada pengujian ini data deret berkala
dibagi menjadi dua kelompok, kemudian
diuji dengan uji-F. Pengujian ini
mempunyai syarat bahwa Fhitung< Ftabel.
Apabila hasil pengujian tersebut hipotesis
nol ditolak, berarti nilai varian tidak
stabil. Apabila hasil pengujian tidak
stabil maka tidak perlu dilakukan
pengujian selanjutnya, apabila hipotesis
nol diterima maka dilakukan pengujian
selanjutnya dengan pengujian kestabilan
rata-rata (Uji-T).
Uji-T (Uji Kestabilan Rata-Rata)
Pada pengujian ini data deret berkala
dibagi menjadi dua kelompok, kemudian
diuji dengan uji-T. Uji-T mempunyai
syarat bahwa thitung< ttabel. Apabila hasil
pengujian tersebut hipotesis nol ditolak,
berarti rata-rata varian tidak stabil.
Apabila hasil pengujian tidak stabil maka
tidak perlu dilakukan pengujian
selanjutnya, apabila hipotesis nol
diterima maka dilakukan pengujian
selanjutnya dengan uji konsistensi (kurva
massa ganda).
Uji Konsistensi
Uji Konsistensi adalah pengujian
kebenaran data lapangan. Perhitungan uji
konsistensi pada studi ini dilakukan
dengan menggunakan kurva massa ganda
dengan membandingkan antara stasiun
yang diuji dengan komulatif rata-rata
stasiun pembanding.
Uji Nash Sutcliffe
Uji Nash Sutcliffe dilakukan dengan
cara membandingkan antara hasil
prediksi dengan hasil observasi dengan
menggunakan kriteria statistik.
n
i
Msi
n
i
misi
EnsSutcliffeNashUji
1
2
1
2
100)(
Perhitungan uji Nash Sutcliffe
dikatakan baik jika Ens ≥75, dikatakan
memuaskan jika 75 > Ens > 36, dikatakan
kurang baik jika Ens < 36.
Hujan Rerata DAS
Perhitungan curah hujan rerata
daerah maksimum menggunakan metode
Poligon Thiessen.
Metode Analisa Frekuensi
Data hujan yang dimaksudkan dalam
analisis adalah data hujan rata-rata DAS.
Analisa frekuensi bertujuan untuk
memperkirakan besarnya hujan
rancangan dengan periode ulang tertentu.
Ada beberapa jenis distribusi statistik
yaitu distribusi Gumbel, Log Pearson tipe
III, Log Normal dan beberapa cara lain.
Metode Distribusi Log Normal
Distribusi log normal merupakan
transformasi dari distribusi normal
dengan mengubah nilai variat X menjadi
nilai logaritmik variat X. Nilai koefisien
kemencengan log normal dilihat dari
tabel distribusi log pearson tipe III
dengan Cs=0.
2log
2
1exp.
)2()()(log
1)(
S
XX
SXXP
SkYY .
Setelah mengetahui hasil distribusi
tersebut kemudian dilakukan uji
kesesuaian distribusi (Chi-square dan
Smirnov-kolmogorov).
Uji Kesesuaian Distribusi
Uji ini dilakukan untuk mengetahui
bahwa pendekatan empiris benar-benar
bisa diwakili oleh kurva teoritis.
Uji Smirnov-Kolmogorov
Uji Smirnov-kolmogorov adalah uji
distribusi terhadap penyimpangan data ke
arah horisontal untuk mengetahui data
sesuai dengan jenis sebaran teoritis yang
dipilih atau tidak. Uji ini mempunyai
syarat Δmaks < Δcr. Diketahui:
PtPemaks
Uji Chi-Square
Uji ini dimaksudkan untuk melihat
distribusi pengamatan apakah dapat
dihampiri dengan baik oleh distribusi
teoritis. Dalam uji ini data dibagi tiap-tiap
sub grup, dapat dirumuskan sebagai
berikut (Soewarno, 1995 : 194):
ii EO dan
i
ii
E
EO
Uji ini mempunyai syarat dalam
menyimpulkan hasil perhitungannya,
apabila nilai X2
hitung < X2
cr, maka
persamaan distribusi teoritis yang
digunakan dapat diterima.
Hidrograf Satuan
Hidrograf satuan adalah hidrograf
aliran yang berlaku untuk suatu lokasi
pada daerah aliran sungai apabila daerah
tersebut terjadi hujan efektif sebesar satu
satuan kedalaman hujan selama satu
satuan waktu.
Hidrograf Satuan Pengamatan Metode
Collins
Metode Collins digunakan dalam
perhitungan penurunan hidrograf satuan
untuk pasangan hidrograf banjir dan
hujan durasi pendek penyebab banjir.
Dalam analisis perlu dipilih hidrograf
dari pengamatan AWLR yang terpisah
dan mempunyai satu puncak, serta hujan
yang cukup dan pencatatan distribusi
hujan jam-jaman (Limantara, 2010:184).
)**3600(
)**(
Ux
UxVUe
Keterangan:
Ue = ordinat hidrograf awal (m3/dt/mm)
U**= (Ui+F*U*)/ (1+F)
U* = dQ/Remaks
F = faktor kalibrasi
V = volume limpasan (m3)
Ui = ordinat hidrograf pada jam ke-1
(m3/dt/mm)
dQ = ordinat hidrograf pengamatan
(m3/dt/mm).
Remaks=hujan efektif maksimum (mm)
Perhitungan metode Collins
dilakukan dengan cara: menghitung
hidrograf muka air dialihragamkan
menjadi hidrograf debit dengan liku
kalibrasi, menentukan hidrograf limpasan
langsung dengan cara memisahkan aliran
dasar dari hidrograf pengamatan, dengan
metode yang digunakan adalah straight
line method, menentukan volume
limpasan langsung akibat hujan 1 mm,
menghitung hujan efektif yang
menyebabkan banjir dengan metode phi
indeks.
A
VQ
LL
)3600(
Menentukan ordinat awal dilakukan
dengan menetapkan ordinatnya dengan
besaran tertentu hingga menghasilkan
ordinat akhir. Apabila ordinat awal
dengan ordinat akhir belum mendapatkan
hasil yang relatif sama maka dilakukan
perhitungan coba-coba lagi dengan
menempatkan ordinat hidrograf akhir
coba-coba sebelumnya sebagai ordinat
awal.
Hidrograf Satuan Tak Berdimensi
Hidrograf satuan tak berdimensi
adalah hidrograf satuan sintetik dimana
debit diekspresikan sebagai perbandingan
Q/Qp dan t/Tp.
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Dalam perhitungan hidrograf satuan
sintetik nakayasu perlu menghitung
distribusi curah hujan dan curah hujan
efektif. Distribusi ini menggunakan
rumus Mononobe yaitu: 3/2
24 24
24
t
RI
Dengan: I = intensitas hujan (mm/jam)
t = waktu
R24=tinggi hujan rancangan
dalam 24 jam.
Untuk menghitung curah hujan
efektif diperlukan perhitungan koefisien
pengaliran (C) yang didapatkan dari tata
guna lahan lokasi yang ditinjau serta
perhitungan hujan rancangan yang
dihitung melalui metode analisa frekuensi
setiap kala ulang. Selanjutnya
perhitungan tersebut digunakan untuk
menghitung debit banjir rancangan.
Luas DAS, panjang sungai utama,
dan parameter alpha (α) yang digunakan
untuk menentukan hasil perhitungan
hidrograf satuan sintetik Nakayasu.
Parameter alpha (α) dapat dicari melalui
coba-coba nilainya atau dengan
menentukan sendiri nilai alpha (α) sesuai
kondisi daerah studi. Nilai-nilai tersebut
yang digunakan untuk menghitung tg, tp,
t0,3, Tr , serta perhitungan lainnya.
Adapun rumus untuk menentukan debit
puncak hidrograf satuan sintetik
Nakayasu yaitu:
)3,0
3,0(0.6,3 ttp
LRA
LQ p
Debit Banjir Rancangan
Perhitungan debit banjir rancangan
dilakukan dengan metode hidrograf
satuan sintetik nakayasu. Setelah
mendapatkan nilai hidrograf satuan
sintetik Nakayasu dan nilai curah hujan
efektif dengan rasio dan kala ulang
tertentu maka dapat dihitung debit banjir
rancangan. Dengan cara mengalikan
hidrograf satuan sintetik dengan nilai
hujan efektif sesuai kala ulang tertentu.
Hasil tersebut dikurangi dengan baseflow
dan akhir perhitungan tersebut
menghasilkan debit banjir rancangan.
METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi Penelitian
Studi ini dilakukan pada Sub DAS
Brangkal yang terletak di Kabupaten
Mojokerto. Mempunyai luas wilayah
288,05 km2, panjang sungai utama 46,05
km. Lokasi studi dapat dilihat pada
Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Letak Pos Hujan, Pos
AWLR, Pos ARR Sub DAS Brangkal
Sistematika Pengerjaan Studi
Data yang diperlukan
Dalam penyusunan studi ini
diperlukan data-data pendukung, data
yang digunakan merupakan data
sekunder. Data sekunder tersebut adalah:
1. Data curah hujan harian tahun 1994-
2013 Data curah hujan tersebut akan
digunakan dalam analisa hidrologi
yang bersumber dari Balai Besar
Wilayah Sungai dan PSAWS
Buntung Peketingan.
2. Data curah hujan jam-jaman dan data
AWLR jam-jaman yang akan
digunakan dalam analisa hidrograf
satuan pengamatan Metode Collins.
3. Data AWLR harian yang bersumber
dari Balai Besar Wilayah Sungai.
Hasil Analisa Studi
Dalam pengerjaan studi ini
diharapkan menghasilkan perhitungan
dan analisa sebagai berikut:
1. Debit banjir rancangan dihitung per
kala ulang berdasarkan panjang data
10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19
dan 20 tahun. Hasil tersebut
dilakukan pengujian yaitu : Uji F dan
Uji T.
2. Analisa tentang ada atau tidaknya
pengaruh panjang data terhadap
besaran debit banjir rancangan pada
Sub DAS Brangkal dengan panjang
data 20 tahun.
Langkah-Langkah Pengerjaan Studi
1. Pengumpulan Data Hujan.
2. Pengujian Data:
(Menghitung curah hujan rata-rata
harian, uji homogenitas, uji
konsistensi, menghitung hujan rata-
rata daerah menggunakan Poligon
Thiessen, Analisa Frekuensi, Uji
Kecocokan, Hidrograf Satuan
Pengamatan Metode Collins,
Hidrograf Tak Berdimensi,
Hisdrograf Satuan Sintetis Nakayasu,
Menghitung Debit Banjir
Rancangan).
3. Kesimpulan
Menganalisa hasil tren yang
didapatkan dari hasil regresi
hubungan panjang data dengan debit
banjir rancangan per kala ulang,
menyimpulkan apakah ada pengaruh
panjang data terhadap besaran debit
banjir.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa Data Hujan
Analisa data hujan dilakukan dengan
menjumlahkan data hujan harian pada
setiap tahunnya.
Uji Homogenitas
Dari perhitungan Uji-F dan Uji-T
untuk stasiun hujan Cakarayam, Pugeran,
Tampung dengan jumlah data 20 tahun
menyatakan bahwa pengujian diterima,
yang berarti nilai varian dan nilai rata-
rata variannya adalah stabil pada derajat
kepercayaan 5% serta dapat dilakukan
pengujian selanjutnya yaitu uji
konsistensi.
Uji Konsistensi
Data yang digunakan dalam studi ini
adalah dari 3 stasiun hujan (Cakarayam,
Pugeran, Tampung), data hujan yang
digunakan adalah data hujan tahun 1994-
2013.
Dari hasil analisa kurva massa ganda
di 3 stasiun hujan tersebut tidak
ditemukan terjadinya penyimpangan data.
Hal tersebut menyatakan bahwa data
hujan yang digunakan adalah konsisten
dan data tersebut dapat digunakan untuk
analisa selanjutnya.
Hujan Rerata DAS
Dari hasil perhitungan dengan
menggunakan metode poligon Thiessen
di dapatkan hasil koefisien thiessen untuk
stasiun hujan : (Cakarayam = 0,19),
(Pugeran =0,645), (Tampung = 0,165).
Hasil tersebut dikalikan dengan hujan
maksimum harian tahunan pada masing-
masing stasiun. Berikut merupakan hasil
perhitungan curah hujan harian
maksimum daerah tahunan (metode
thiessen) dapat dilihat pada Tabel 1.
Metode Analisa Frekuensi
Dari perhitungan analisa frekuensi
menggunakan distribusi Gumbel, Log
Pearson III dan Log Normal hasil yang
memiliki penyimpangan terkecil dan
menjadi distribusi terpilih adalah Log
Normal.
Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Curah Hujan
Harian Maksimum Daerah Tahunan
(Metode Thiessen) Tahun Hujan
Maksimum
Tahun Hujan
Maksimum
1994
1995
1996
1997
1998 1999
2000
2001
2002
2003
84,958
109,379
89,323
76,199
73,304 84,062
63,218
64,975
87,926
70,938
2004
2005
2006
2007
2008 2009
2010
2011
2012
2013
87,926
54,605
55,664
89,507
80,030 59,758
80,354
40,547
73,468
58,624
Sumber: Hasil Perhitungan
Metode Distribusi Log Normal
Perhitungan parameter statistik untuk
metode distribusi Log Normal
menghasilkan perhitungan : Rrerata= 4,283
; Sd = 0,23 ; Cs = -0,703
Nilai K pada distribusi ini dilihat dari
tabel Nilai Cs Positif distribusi Log
Pearson III dengan Cs=0. Dari hasil
perhitungan hujan rancangan kala ulang
2,5,10,25,50,100,200,1000 tahun, maka
didapatkan nilai : 72,438 ; 87,887 ;
97,229 ; 108,283 ; 116,084 ; 123,564 ;
130,864 ; 147,255. Langkah ini juga
dilakukan untuk perhitungan panjang data
10,11,12,13,14,15,16,17,18,dan 19 tahun.
Uji Kesesuaian Distribusi
1. Uji Smirnov-Kolmogorov
Metode Log Normal
Dalam perhitungan uji smirnov-
kolmogorov metode Log Normal dengan
panjang data 20 tahun didapatkan nilai
Δmaks= 0,076, untuk nilai α = 5% Δcr=
29,4% dan untuk nilai α = 1% Δcr=
35,2%. Dari hasil Δmaks tersebut
dinyatakan hipotesa Log Normal
diterima. Perhitungan ini juga dilakukan
untuk panjang data 10,11,12,13,14,15,16,
17,18, dan 19 tahun.
2. Uji Chi-Square
Metode Log Normal
Dalam perhitungan uji chi square
metode Log Normal dengan panjang data
20 tahun didapatkan nilai : Rrerata = 4,283
; Sd = 0,230 ; Cs = -0,703. Dengan
panjang data 20 tahun dapat dihitung
batas kelas yang digunakan yaitu 5 kelas
dengan sebaran peluang 20%. Dari Data
diatas didapatkan hasil perhitungan uji
simpangan vertikal, dan data dapat
dikelompokkan sesuai batas kelas.
Total dari perhitungan sub grup adalah
sebesar = 0,1. Dari tabel Chi-Square
didapatkan nilai X2
cr untuk dk=2 dan α =
5% maka dapat disimpulkan bahwa
X2
hitung < X2
cr, hal tersebut meyatakan
data tersebut sesuai dengan distribusi Log
Normal. Perhitungan ini juga dilakukan
untuk panjang data 10,11,12,13,14,15,
16,17,18, dan 19 tahun.
Hidrograf
Hidrograf Satuan Pengamatan Metode
Collins
Untuk menghitung metode ini
diperlukan beberapa jumlah kejadian.
Pada studi ini tersedia 6 kejadian yaitu :
kejadian 12-13 Oktober 2010, 15-16
Januari 2011, 28-1 Maret 2011, 9-10
Maret 2012, 31-1 November 2012, 1-2
Desember 2012 untuk memperoleh
hidrograf satuan pengamatan. Kalibrasi
juga dilakukan perhitungan untuk
mengetahui tolok ukur ketelitian dengan
menggunakan uji-F (uji kestabilan nilai
varian), uji-T (uji kestabilan rata-rata)
dan Nash Sutcliffe.
Penurunan Hidrograf Satuan
Hidrograf satuan dapat diperoleh
dengan membagi ordinat hidrograf
limpasan langsung dengan hujan efektif
dengan durasi tertentu (Wilson,
1993:185).
Perhitungan hidrograf satuan
pengamatan metode collins dilakukan
dengan menggunakan coba-coba hingga
ditemukan selisih terkecil dari nilai
ordinat awal dan ordinat akhir. Hasil
hidrograf pengamatan dirata-ratakan 6
kejadian tersebut.
Berikut merupakan hasil rekapitulasi
hasil perhitungan hidrograf satuan
pengamatan metode collins yang
disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Rekapitulasi Hasil Hidrograf
Pengamatan Metode Collins
Hidrograf Tak Berdimensi
Dari perhitungan Q/Qp dan t/Tp
dapat disimpulkan bahwa yang dipakai
pada perhitungan selanjutnya adalah t/Tp
dan Q/Qp dengan puncak jam ke-7.
Selanjutnya dihitung interpolasi dengan
membandingkan antara t/Tp dengan (t/Tp
dan Q/Qp) HSO yang dihitung hingga
didapatkan hasil hidrograf satuan
pengamatan rata-rata.
Hasil perhitungan hidrograf tak
berdimensi disajikan pada Tabel 2 dan
Gambar 3 berikut ini.
Tabel 2. Hidrograf Satuan Pengamatan
Rata-Rata Jam HSO-Rerata Jam HSO-Rerata
0
1
2
3
4
5 6
7
8
9
10
11
0
0,014
0,628
1,698
3,826
6,438 10,471
14,200
10,731
7,990
6,087
4,403
12
13
14
15
16
17 18
19
20
21
22
3,297
2,632
2,070
1,593
1,220
0,871 0,603
0,433
0,314
0,204
0,128
Sumber: Hasil Perhitungan
Perhitungan Debit Banjir Rancangan
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Diketahui data daerah studi :
Luas DAS (A) = 288,05 km2
Panjang Sungai (L) = 48,694 km
Hujan Satuang (Ro)= 1 mm
Gambar 3. Hidrograf Satuan
Pengamatan Rata-Rata
Penentuan Parameter Fisik Hidrograf
Hasil perhitungan debit banjir pada
hidrograf satuan pengamatan metode
Collins adalah sebesar 79,850 m3/detik.
Dengan cara coba-coba nilai α
didapatkan nilai α = 2,0032.
Hasil kesesuaian antara hidrograf
satuan pengamatan dengan hidrograf
satuan sintetik nakayasu dapat dilihat
pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Rekapitulasi Hasil Kesesuaian
Parameter α Terpilih dengan Hidrograf
Pengamatan t HSO-Collins HSS Nakayasu
0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
0 0,014
0,628
1,698
3,826
6,438
10,471
14,200
10,731
7,990
6,087
4,403 3,297
2,632
2,070
1,593
1,220
0,871
0,603
0,433
0,314
0,204
0,128
0 0,195
1,028
2,721
5,427
9,271
9,994
8,543
7,090
5,885
4,884
4,053 3,364
2,859
2,525
2,230
1,969
1,739
1,536
1,356
1,198
1,058
0,925
Jumlah 79,850 79,850
Rerata 3,472 3,472
St.deviasi 4,025 2,939
n 23 23
Sumber: Perhitungan
Tabel diatas menunjukkan hubungan
kesesuaian antara hidrograf satuan
pengamatan dengan parameter α yang
terpilih. Untuk lebih akurat, dilakukan
pengujian yaitu: Uji-F, Uji-T, dan Uji
Nash Sutcliffe.
Uji-F (Kestabilan Varian)
Uji ini dilakukan untuk mengetahui
apakah nilai varian hasil pada tabel 3
adalah stabil. Dari hasil perhitungan Uji-
F didapatkan nilai Fhitung = 1,875 dan
Ftabel = 2,05. Karena nilai Fhitung <
Nilai Ftabel maka dapat disimpulkan
dengan peluang 95% nilai varian hasil
kesesuaian anatara parameter α terhadap
hidrograf satuan pengamatan adalah
stabil.
Uji-T (Kestabilan Rata-Rata)
Uji ini dilakukan untuk mengetahui
apakah dua kelompok berasal dari
populasi yang sama. Dari hasil
perhitungan Uji-T didapatkan hasil σ =
3,604, thitung= 8,19x10-6
, dan ttabel = 1,717.
Karena nilai thitung < ttabel maka dapat
disimpulkan dengan peluang 95% rata-
rata variannya hasil kesesuaian anatara
parameter α terhadap hidrograf satuan
pengamatan adalah stabil.
Uji Nash Sutcliffe
Hasil perhitungan dikatakan baik jika
Ens≥75; memuaskan jika 75 > Ens >36;
kurang baik jika Ens< 36 (Nash Sutcliffe,
1970 dalam Yopi Ilhamsyah, 2012).
n
i
Msi
n
i
misi
EnsSutcliffeNashUji
1
2
1
2
100)(
589,95411,4100)( EnsSutcliffeNashUji
Dari perhitungan Nash Sutcliffe
disimpulkan hasil kesesuaiaan antara
parameter α terhadap hidrograf satuan
pengamatan adalah baik dikarenakan
Ens≥75.
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Distribusi Curah Hujan dan Curah
Hujan Efektif
Sebelum memasuki pada perhitungan
debit banjir rancangan, diperlukan
perhitungan intensitas hujan
menggunakan persamaan Mononobe.
Dari perhitungan rasio hujan jam-jaman
selanjutnya dapat menghitung distribusi
hujan netto jam-jaman dengan nilai hujan
rancangan didapatkan dari metode
terpilih yaitu Log Normal dan nilai
koefisien pengaliran didapatkan sebesar
0,452 dari perhitungan koefisien
pengaliran penggunaan lahan Sub DAS
Brangkal. Perhitungan ini juga dilakukan
untuk panjang data 10,11,12,13,14,
15,16,17,18, dan 19 tahun.
Debit Banjir Rancangan Metode
Nakayasu
Nilai base flow yang didapatkan dari
perhitungan rata-rata hasil seluruh base
flow pada 6 kejadian, dari perhitungan
tersebut didapatkan hasil base flow =
2,25 m3/detik. Perhitungan tersebut juga
dihitung untuk panjang data
10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19 tahun.
Berikut merupakan hasil dari perhitungan
hidrograf debit banjir rancangan untuk
Panjang Data 20 Tahun yang disajikan
pada Gambar 4.
Gambar 4. Hidrograf Debit Banjir
Rancangan untuk Panjang Data 20 Tahun
Hasil perhitungan debit banjir
rancangan dan kala ulang 2, 5, 10, 25, 50,
100, 200, dan 1000 tahun dengan
kelompok panjang data 10, 11, 12, 13,
14, 15, 16, 17, 18, 19 dan 20 tahun dapat
disajikan pada Tabel 4. Dari hasil
perhitungan tersebut dapat menghasilkan
grafik regresi hubungan panjang data
terhadap besaran debit banjir yang
disajikan pada Gambar 5.
Tabel 4. Debit Banjir Rancangan untuk Panjang Data Bervariasi Kala Ulang Panjang
Data
2th 5th 10th 25th 50th 100th 200th 1000th
10
11
12
13
14 15
16
17
18
19
20
Tahun
Tahun
Tahun
Tahun
Tahun Tahun
Tahun
Tahun
Tahun
Tahun
Tahun
356,338
359,539
348,160
339,316
343,444 344,465
339,074
340,301
328,584
328,630
324,958
410,082
411,743
408,450
402,880
406,799 405,621
400,537
400,060
401,624
399,417
394,741
441,298
441,955
443,976
440,671
444,400 441,756
436,941
437,581
445,998
442,241
436,941
477,177
476,589
485,234
484,843
488,291 483,805
479,373
476,330
498,678
492,927
486,873
501,887
500,387
513,895
515,695
518,915 513,066
508,942
504,840
535,960
528,706
522,111
525,151
522,757
541,057
545,053
548,031 540,830
537,029
531,878
571,785
563,021
555,901
547,479
544,194
567,280
573,501
576,224 567,666
564,204
557,998
606,812
596,513
588,875
596,399
591,058
625,240
636,721
638,809 627,079
624,452
615,783
685,686
671,738
662,917
Sumber: Hasil Perhitungan
Gambar 5.Grafik regresi hubungan panjang data dengan besaran debit banjir berbagai kala
ulang
Analisa Kala Ulang Panjang Data
Dari grafik hubungan panjang data
dengan besaran debit banjir setiap kala
ulang R2 (determinasi) dan R (korelasi)
yang yang telah disajikan pada Gambar
5. Pada lokasi studi Sub DAS Brangkal
dengan ketersediaan data 20 tahun, dari
grafik tersebut secara umum
menghasilkan kesimpulan bahwa hasil
perhitungan debit banjir rancangan
mempunyai tingkat hubungan yang kuat
hal tersebut dilihat dari tren grafik. Oleh
karena itu untuk debit banjr rancangan
per kala ulang menunjukkan
kecenderungan berdasarkan panjnag data,
walaupun tren setiap kala ulangnya
mengalami penurunan dan kenaikan
tetapi berdasarkan kecenderungan
persamaan kuadratis pada setiap kala
ulang menunjukkan semakin panjang data
tidak menyebabkan debit banjir
rancangan yang terjadi semakin besar
dikarenakan adanya pertambahan panjang
data tidak mempengaruhi besaran debit
banjir rancangan.
Untuk mengetahui dan
menyimpulkan apakah ada pengaruh
panjang data terhadap besaran debit
banjir secara besaran, maka perlu
dilakukan perhitungan Uji-F dan Uji-T.
Uji-F dan Uji-T
Hasil pengujian untuk mengetahui
apakah ada pengaruh panjang data
terhadap besaran debit banjir secara
besaran dapat dilihat pada Tabel 5
berikut.
Tabel 5. Rekapitulasi Uji-F dan Uji-T Uji-F Uji-T
Kala
Ulang
Keterang
an
Kala
Ulang
Keterang
an
2 tahun
5 tahun
10 tahun
25 tahun
50 tahun
100 tahun 200 tahun
1000tahun
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima Diterima
Diterima
2 tahun
5 tahun
10 tahun
25 tahun
50 tahun
100 tahun 200 tahun
1000tahun
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima
Diterima Diterima
Diterima
Sumber: Hasil Perhitungan
Dari hasil Uji-F diatas diketahui
Fhitung< Ftabel, maka dapat disimpulkan
dengan peluang 95% nilai varian
perhitungan debit banjir rancangan per
kala ulang adalah stabil.
Dari hasil Uji-T diatas diketahui
thitung< ttabel, maka dapat disimpulkan
dengan peluang 95% rata-rata nilai varian
perhitungan debit banjir rancangan per
kala ulang adalah stabil.
Dari hasil perhitungan debit banjir
rancangan pada Sub DAS Brangkal
dengan ketersediaan data 20 tahun
menghasilkan pengujian secara statistika
Uji F dan Uji T bahwa tidak ada
pengaruh nyata antara panjang data
terhadap besaran debit banjir rancangan.
Hal tersebut dapat diartikan bahwa
dengan data 20 tahun saja pada lokasi
Sub DAS Brangkal ini bisa menghitung
kala ulang hingga 1000 tahun sesuai
panjang data dengan kata lain data berapa
pun bisa digunakan untuk menghitung
debit banjir rancangan, minimal data
yang digunakan adalah 10 tahun. Apabila
ada pengaruh nyata maka perlu
diperhatikan ketersediaan data, seperti
yang telah dijelaskan oleh Soewarno
(1995:166). Penerapan yang bisa
dilakukan untuk lokasi Sub DAS
Brangkal ini adalah perhitungan debit
banjir rancangan bisa dilakukan dengan
seluruh panjang data yang ada.
PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan hasil perhitungan dan
analisa yang telah diuraikan sebelumnya,
maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil perhitungan debit banjir
rancangan per kala ulang adalah
sebagai berikut:
Kala ulang 2 tahun berkisar antara
359,539 – 324,958 m3/detik.
Kala ulang 5 tahun berkisar antara
411,743 – 394,741 m3/detik.
Kala ulang 10 tahun berkisar antara
445,998 – 440,671 m3/detik.
Kala ulang 25 tahun berkisar antara
498,678 – 476,330 m3/detik.
Kala ulang 50 tahun berkisar antara
535,960 – 500,387 m3/detik.
Kala ulang 100 tahun berkisar antara
571,785 – 522,757 m3/detik.
Kala ulang 200 tahun berkisar antara
606,812 – 544,194 m3/detik.
Kala ulang 1000 tahun berkisar antara
685,686 – 591,058 m3/detik.
2. Hasil secara umum dari perhitungan
determinasi (R2) dan korelasi (R)
setiap kala ulang dapat disimpulkan
bahwa hasil perhitungan debit banjir
rancangan mempunyai tingkat
hubungan yang kuat. Untuk debit
banjir rancangan setiap kala ulang
menunjukkan kecenderungan
berdasarkan panjang data yang
menunjukkan semakin panjang data
tidak menyebabkan debit banjir
rancangan yang terjadi semakin besar.
Hal tersebut ditunjang dengan hasil
pengujian Uji F (Kestabilan Varian)
dan Uji T (Kestabilan Rata-Rata) yang
menyatakan perhitungan debit banjir
rancangan setiap kala ulang adalah
stabil. Debit puncak untuk periode
kala ulang 2 tahun, 5 tahun, dan 10
tahun mempunyai tren yang sama.
Debit puncak untuk periode kala ulang
25 tahun, 50 tahun, 100 tahun, 200
tahun dan 1000 tahun juga memiliki
tren yang sama.
Pada studi di Sub DAS Brangkal
ini, dengan ketersediaan data 20 tahun
dapat disimpulkan bahwa semakin
panjang data tidak menyebabkan debit
banjir rancangan yang terjadi besar,
hal tersebut dikarenakan pertambahan
panjang data hujan tidak
mempengaruhi besaran debit banjir
rancangan. Secara umum hasil
pengujian dalam studi di Sub DAS
Brangkal ini menyatakan bahwa tidak
ada pengaruh nyata antara panjang
data dengan debit banjir rancangan.
Saran
1. Studi ini dilakukan pada Sub DAS
Brangkal dengan panjang data hanya
terbatas 20 tahun, oleh karena itu
perlu dilakukan pengujian dengan
data hujan yang lebih dari 20 tahun
untuk mendapatkan hasil yang lebih
baik. 2. Untuk mendapatkan hasil yang baik,
sangat diperlukan ketersediaan data
debit (AWLR) untuk verifikasi atau
kontrol hasil perhitungan debit banjir
rancangan. 3. Secara umum diperlukan pengujian
yang sama dengan studi ini untuk
pengujian pada DAS lainnya dengan
karakteristik yang berbeda.
DAFTAR PUSTAKA
Anam, Syaiful. 2000. Model Hidrograf
Satuan Sintetis Sebagai Pendekatan
Hidrograf Satuan Pengamatan di
Sub DAS Brantas Tengah.Skripsi
tidak dipublikasikan.Malang:
Universitas Brawijaya.
Asdak, Chay. 2007. Hidrologi dan
Pengelolaan Daerah Aliran
Sungai.Yogyakarta: Gajah Mada
University Press.
Cordery, I. 1991. The Unit Hydrograph
Method of Flood Estimation. Pilgrim
D.H. P.Australian Rainfall And
Runoff.Australia: The Institution of
Engineers.
Fakultas Teknik Universitas Brawijaya.
2008. Panduan Penulisan
Skripsi.Malang: Fakultas Teknik
Universitas Brawijaya.
Harto,Sri. 1993. Analisis Hidrologi.
Jakarta:PT. Gramedia Pustaka
Utama.
Ilhamsyah, Yopi. 2012. Analisis dampak
ENSO terhadap debit aliran DAS
Cisangkuy Jawa Barat menggunakan
model Rainfall-Runoff. http://www..
unsyiah.ac.id. (14 Juni 2014).
Limantara, Lily Montarcih.2011.Studi
Pengelolaan Banjir Kali Sampean
Dengan Peningkatan Kapasitas
Sungai Pada Ruas Bendung
Sampean Lama-Muara. www.
scribd.com/doc/6257054/Xkh6-
Banjir-Lily-Mont.(27 April2014).
Limantara, Lily Montarcih. 2010.
Hidrologi Praktis.Bandung: Lubuk
Agung.
Rinaldi. 2008. Pengaruh Panjang Data
Terhadap Besarn Debit Banjir Pada
DPS Siak.Riau: Universitas Riau (16
Oktober 2013).
Soemarto. 1987. Hidrologi
Teknik.Surabaya: Usaha Nasional.
Soewarno.1995. Hidrologi Aplikasi
Metode Statistik Untuk Analisa Data
Jilid I. Bandung: Nova.
Soewarno.1995. Hidrologi Aplikasi
Metode Statistik Untuk Analisa Data
Jilid II.Bandung: Nova.
Sosrodarsono, Suyono. 1976. Hidrologi
Untuk Pengairan. Jakarta: Pt
Pradnya Paramita.
Subarkah, Iman. 1980. Hidrologi Untuk
Perencanaan Bangunan Air.
Bandung : Idea Dharma.
Subramanya, K. 1989. Engineering
Hydrology. New Delhi: Tata Mc
Graw Hill.
Triatmodjo, Bambang. 2010. Hidrologi
Terapan. Yogyakarta: Beta Offset
Yogyakarta.
Wilson, E.M dan Asnawi Marjuki. 1993.
Hidrologi Teknik Edisi Keempat.
Jakarta:Erlangga