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 subwestershed 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 hidrologi 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 2 Qsi Qmi Uji Nash Sutcliffe ( Ens ) 100
i 1 n
Q i 1
si
QM
2
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. P( X )
1 1 log X X . exp S (log X ) ( S ) ( 2 ) 2
2
Y Y k.S 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:
Pe Pt maks 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):
Oi Ei dan Oi Ei
Ei Uji ini mempunyai syarat dalam menyimpulkan hasil perhitungannya, apabila nilai X2 hitung < X2cr, 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). Ue
(V x U ** ) (3600 x U ** )
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. Q
(VLL 3600) A
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: 2/3
R24 24 24 t 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, I
t0,3, Tr , serta perhitungan lainnya. Adapun rumus untuk menentukan debit puncak hidrograf satuan sintetik Nakayasu yaitu: L L Q p A.R0 3,6 (0,3tpt 0,3 ) 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 19942013 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 ratarata 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 ratarata 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 19942013. 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 masingmasing 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 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Hujan Maksimum 84,958 109,379 89,323 76,199 73,304 84,062 63,218 64,975 87,926 70,938
Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Hujan Maksimum 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 smirnovkolmogorov 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 X2cr untuk dk=2 dan α = 5% maka dapat disimpulkan bahwa X2hitung < X2cr, 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 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
HSO-Rerata 0 0,014 0,628 1,698 3,826 6,438 10,471 14,200 10,731 7,990 6,087 4,403
Jam 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
HSO-Rerata 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 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Jumlah Rerata St.deviasi n
HSO-Collins 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 79,850 3,472 4,025 23
Sumber: Perhitungan
HSS Nakayasu 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 79,850 3,472 2,939 23
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 UjiF 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 t hitung < ttabel maka dapat disimpulkan dengan peluang 95% ratarata 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). Q Q n
Uji Nash Sutcliffe ( Ens ) 100
i 1 n
Q i 1
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.
2
si
si
mi
QM
2
Uji Nash Sutcliffe ( Ens ) 100 4,411 95,589
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
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 10 Tahun 11 Tahun 12 Tahun 13 Tahun 14 Tahun 15 Tahun 16 Tahun 17 Tahun 18 Tahun 19 Tahun 20 Tahun
2th
5th
10th
25th
50th
100th
200th
1000th
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 Tabel 5. Rekapitulasi Uji-F dan Uji-T Uji-F Uji-T dengan besaran debit banjir setiap kala 2 Kala Keterang Kala Keterang ulang R (determinasi) dan R (korelasi) Ulang an Ulang an yang yang telah disajikan pada Gambar 2 tahun Diterima 2 tahun Diterima 5. Pada lokasi studi Sub DAS Brangkal 5 tahun Diterima 5 tahun Diterima dengan ketersediaan data 20 tahun, dari 10 tahun Diterima 10 tahun Diterima 25 tahun Diterima 25 tahun Diterima grafik tersebut secara umum 50 tahun Diterima 50 tahun Diterima menghasilkan kesimpulan bahwa hasil 100 tahun Diterima 100 tahun Diterima perhitungan debit banjir rancangan 200 tahun Diterima 200 tahun Diterima mempunyai tingkat hubungan yang kuat 1000tahun Diterima 1000tahun Diterima hal tersebut dilihat dari tren grafik. Oleh Sumber: Hasil Perhitungan karena itu untuk debit banjr rancangan Dari hasil Uji-F diatas diketahui per kala ulang menunjukkan Fhitung< Ftabel, maka dapat disimpulkan kecenderungan berdasarkan panjnag data, dengan peluang 95% nilai varian walaupun tren setiap kala ulangnya perhitungan debit banjir rancangan per mengalami penurunan dan kenaikan kala ulang adalah stabil. tetapi berdasarkan kecenderungan Dari hasil Uji-T diatas diketahui persamaan kuadratis pada setiap kala thitung< ttabel, maka dapat disimpulkan ulang menunjukkan semakin panjang data dengan peluang 95% rata-rata nilai varian tidak menyebabkan debit banjir perhitungan debit banjir rancangan per rancangan yang terjadi semakin besar kala ulang adalah stabil. dikarenakan adanya pertambahan panjang Dari hasil perhitungan debit banjir data tidak mempengaruhi besaran debit rancangan pada Sub DAS Brangkal banjir rancangan. dengan ketersediaan data 20 tahun Untuk mengetahui dan menghasilkan pengujian secara statistika menyimpulkan apakah ada pengaruh Uji F dan Uji T bahwa tidak ada panjang data terhadap besaran debit pengaruh nyata antara panjang data banjir secara besaran, maka perlu terhadap besaran debit banjir rancangan. dilakukan perhitungan Uji-F dan Uji-T. Hal tersebut dapat diartikan bahwa Uji-F dan Uji-T dengan data 20 tahun saja pada lokasi Hasil pengujian untuk mengetahui Sub DAS Brangkal ini bisa menghitung apakah ada pengaruh panjang data kala ulang hingga 1000 tahun sesuai terhadap besaran debit banjir secara panjang data dengan kata lain data berapa besaran dapat dilihat pada Tabel 5 pun bisa digunakan untuk menghitung berikut.
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/Xkh6Banjir-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
