POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN DI SUB DAS ALANG Distribution Pattern of Hourly Rainfall in Alang Sub Watershed SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Disusun oleh: ROPRI NURHIDAYAH NIM I 0106120 JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2010
76
Embed
POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN DI SUB DAS …...Abstrak Ropri Nurhidayah, 2010, Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman di Sub DAS Alang. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN
DI SUB DAS ALANG
Distribution Pattern of Hourly Rainfall in Alang Sub Watershed
SKRIPSI
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Disusun oleh:
ROPRI NURHIDAYAH
NIM I 0106120
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2010
POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN
DI SUB DAS ALANG
Distribution Pattern Rainfall in Alang Sub Watershed
SKRIPSI
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Disusun Oleh :
JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2010
ROPRI NURHIDAYAH NIM : I 0106120
HALAMAN PERSETUJUAN
POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN
DI SUB DAS ALANG
Distribution Pattern of Hourly Rainfall in Alang Sub Watershed
Disusun Oleh:
SKRIPSI
Telah disetujui untuk dipertahankan dihadapan tim penguji pendadaran
Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret
Disetujui,
ROPRI NURHIDAYAH NIM : I 0106120
Pembimbing I
Dr. Ir. Mamok Soeprapto R, M. Eng NIP 19510710 198103 1 003
Pembimbing II
Ir. Siti Qomariyah, MSc NIP 19580615 198501 2 001
HALAMAN PENGESAHAN
POLA DISTRIBUSI HUJAN JAM-JAMAN
DI SUB DAS ALANG
Distribution Pattern of Hourly Rainfall in Alang Sub Watershed
SKRIPSI
Disusun Oleh:
Telah dipertahankan di hadapan Tim Penguji Pendadaran Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret pada hari Kamis, 5 Agustus 2010:
1. Dr. Ir. Mamok Soeprapto R, M. Eng ___________________ NIP. 19510710 198103 1 003
Bapak dan Almarhumah ibu tercinta atas seluruh limpahan cinta dan
kasih sayang yang telah diberikan
Kakak-kakak, keponakan ku dan seluruh anggota keluarga atas doa
dan dukungannya
Teman-teman satu perjuangan di peminatan Keairan
Teman-teman penghuni basecamp MAMI dan seluruh teman
seangkatan yang tidak bisa disebutkan satu persatu
Teman-teman dan adik kost di Wisma Ageng yang telah member
dorongan dan semangat
Terima kasih yang sebanyak-banyak nya untuk Pak Mamok, Bu Siti
Qomariyah atas bimbingannya selama ini
Almamater, Universitas Sebelas Maret
Abstrak
Ropri Nurhidayah, 2010, Pola Distribusi Hujan Jam-Jaman di Sub DAS Alang. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Waduk Wonogiri yang terletak di Kabupaten Wonogiri terdiri dari 7 sub-DAS. diantaranya Keduang, Tirtomoyo, Bengawan Solo, Alang, Ngunggahan, Temon, dan Wuryantoro. Peran dari ke 7 Sub DAS terhadap pengisian waduk Wonogiri tidak dapat diabaikan. Perubahan iklim secara global akan berpengaruh terhadap pola agihan hujan, dalam skala ruang, waktu dan besaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kualitas data hujan, mengetahui karakteristik hujan jam-jaman di Sub DAS Alang, dan mengetahui pola agihan hujan jam-jaman di Sub DAS Alang.
Kepanggahan data hujan dilakukan dengan cara (Rescaled Adjusted Partial Sums). Karakteristik hujan ditentukan dengan cara pengelompokan data observasi berdasarkan durasi dan kejadian hujan. Pola agihan hujan jam-jaman observasi digunakan sebagai acuan kesesuaian dengan hasil empiris. Penentuan pola agihan hujan jam-jaman empiris dilakukan dengan penentuan intensitas hujan dengan metode Modified-Mononobe.
Hasil analisis kepanggahan data hujan menunjukkan bahwa dari tiga stasiun pencatat hujan di Sub DAS Alang semuanya panggah. Hasil analisis karakteristik hujan menunjukkan bahwa hujan di Sub DAS Alang mempunyai karakteristik hujan dengan durasi tiga jam. Hasil analisis antara hasil observasi dan empiris menunjukkan pola agihan hujan jam-jaman durasi hujan 2 dan 6 jam sesuai dengan metode Modified-Mononobe sedangkan pola agihan hujan jam-jaman durasi hujan 3,4 dan 5 jam sesuai dengan metode Segitiga.
Kata Kunci: perubahan iklim, karakteristik hujan, pola agihan hujan.
Abstract
Ropri Nurhidayah, 2010, Distribution Pattern of Hourly Rainfall in Alang Sub Watershed. Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Wonogiri reservoir is located at Wonogiri regency consisting of 7 Sub DAS. They are Keduang, Tirtomoyo, Bengawan Solo, Alang, Ngunggahan, Temon, and Wuryantoro. The role of 7 Sub DAS to the Wonogiri reservoir filling up cannot be neglected. The climate global changing will affect the rainy distribution types and to know the types of it.
The data validation of rain can be identified by using Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS). The rainy characteristic can be identified by using categorization of observation based on duration and quality of rain. The observation of types of rainy distribution on an hourly basis is used as reference of empiric product. The types of rainy distribution on an hourly basis can be determinaed by using rain intensity with Modified-Mononobe method.
The result of rainy data validation indicate that 3 rainy register stations at Sub DAS Alang are valid. The result of rainfall characteristics indicate that Sub DAS Alang has 3 hours duration. The product of observation and empiric show that the types of rainy distribution by duration 2 and 6 hours match with Modified-Mononobe methode. Where as the types of rainy distribution by duration by duration 3, 4, and 5 hours match with Triangle methode.
Key Words: the climate changing, rain characteristics, the rainy distribution types changing.
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan YME yang telah memberikan berkat dan
kuasanya kepada penulis untuk dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik.
Skripsi dengan judul “Pola Distribusi Hujan Jam-jaman di Sub DAS Alang” ini merupakan
salah satu syarat dalam meraih gelar Sarjana Teknik pada Jurusan Teknik Sipil Fakultas
Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari bantuan banyak pihak, karena itu penulis ingin
menyampaikan terima kasih kepada:
1. Dr.Ir. Mamok Soeprapto R, M. Eng, selaku Dosen Pembimbing Skripsi I.
2. Ir. Siti Qomariyah, M.Sc. selaku Dosen Pembimbing Skripsi II.
3. Drs. Ugro Hari Murtiono, M.Si selaku pembimbing dari Balai Penelitian Kehutanan.
4. Agus Setiya Budi, ST, MT selaku pembimbing akademis.
5. Dosen-dosen Jurusan Teknik Sipil FT UNS khususnya KBK Keairan yang telah
berkenan membantu dalam penyusunan skripsi ini.
6. Badan Penelitian Kehutanan yang telah memberikan data yang diperlukan dalam
penyusunan skripsi.
7. Dinas Pengairan Kabupaten Wonogiri yang telah memberikan data yang diperlukan
dalam penyusunan skripsi.
8. Winda Agustin, Yunie Wiyasri, Awaludin F Aryanto, Ferdian Agung, M. Yushar
Yahya, dan Nanang Sulistyanto selaku rekan di peminatan Keairan, Galuh Pinunjul
atas bantuannya dalam belajar GIS.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Segala kekurangan dan
keterbatasan ilmu yang dimiliki penulis menyebabkan kekurangsempurnaan tersebut.
Penulis berharap skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis khususnya, dan bagi
pembaca pada umumnya.
Surakarta, Juli 2010
Penulis
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL........................................................................................................ i
LEMBAR PERSETUJUAN .............................................................................................. ii
LEMBAR PENGESAHAN ............................................................................................... iii
MOTTO ........................................................................................................................ iv
PERSEMBAHAN ........................................................................................................... v
ABSTRAK...................................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR ...................................................................................................... viii
DAFTAR ISI................................................................................................................... ix
DAFTAR TABEL ............................................................................................................ xii
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................... xiv
DAFTAR NOTASI ………………………………………………………… ............................................ xv
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Masalah .................................................................................... 1
Cara Kagan menyarankan penempatan alat pencatat hujan sebaiknya berada pada
simpul-simpul segitiga samasisi yang memiliki panjang sisi sesuai persamaan (1).
Korelasi antar stasiun dapat dihitung dengan persamaan (2), dan kesalahan
interpolasi dengan persamaan (3). Kagan dapat menetapkan jaringan stasiun hujan
sesuai dengan kriteria kesalahan yang ditetapkan. Jumlah stasiun hujan yang
diperlukan minimal sama dengan jumlah simpul segitiga samasisi yang terdapat di
wilayah kajian.
NA
L 07.1= (2.8)
dengan:
L = panjang sisi segitiga (km), A = luas wilayah (km2), N = jumlah stasiun pencatat hujan.
( )00 exp d
d
d rr-
= (2.9)
dengan:
rd = korelasi antar stasiun dengan jarak d km, r0 = korelasi antar stasiun dengan jarak yang sangat kecil (± 0 km ), d = jarak antar stasiun (km), d0 = radius korelasi.
N
Nd
Ar
CZ v0
0
1
23.01 +-
= (2.10)
dengan:
Zl = kesalahan perataan (%), Cv = koefisien varian, A = luas wilayah (km2), N = jumlah stasiun hujan.
NS
d
rrCZ v
0
003 52.0
3
1+
-= (2.11)
dengan:
Z3 = kesalahan interpolasi (%), S = standar deviasi.
2.2.5 Analisis Frekuensi
Analisis frekuensi bertujuan untuk mencari hubungan antara besarnya kejadian
ekstrim terhadap frekuensi kejadian dengan menggunakan distribusi probabilitas.
Rumus-rumus statistik yang digunakan untuk menentukan jenis distribusi adalah
sebagai berikut.
Standar deviasi, S = ( )( )
5.0
1
2
1úúúú
û
ù
êêêê
ë
é
-
-å=
n
Xxn
ii
(2.12)
Koefisien skewness, Cs = ( )( ) ( )
3
1321 å
=
---
n
ii Xx
snnn
(2.13)
Koefisien variasi, Cv = XS
(2.14)
Koefisien kurtosis, Ck = ( )( )( ) ( )å=
----
n
ii Xx
Snnnn
1
4
4
2
321 (2.15)
dengan:
n = panjang data, X = tinggi hujan rerata, S = standar deviasi.
Beberapa bentuk jenis distribusi yang dipakai dalam analisis frekuensi untuk
hidrologi diantaranya:
a. Distribusi Normal
Persamaan yang dipakai dalam distribusi normal adalah:
Tp
1= (2.16)
)5.00(,1
ln2
1
2£<ú
û
ùêë
é÷÷ø
öççè
æ= p
pw (2.17)
32
2
001308.0189269.0432788.11010328.0802853.0515517.2
wwwww
wzKT +++++
-== (2.18)
dengan:
T = kala ulang,
p = probabilitas,
KT = faktor frekuensi.
Sifat-sifat distribusi normal adalah nilai koefisien kemelencengan (skewness)
sama dengan nol (Cs≈0) dan nilai koefisien kurtosis mendekati tiga (Ck≈3). Selain
itu terdapar sifat-sifat distribusi frekuensi kumulatif berikut ini:
%87,15)( =- sxP (2.19)
%50)( =xP (2.20)
%14,84)( =+ sxP (2.21)
b. Distribusi Lognormal
Distribusi lognormal digunakan apabila nilai-nilai dari variabel random tidak
mengikuti distribusi normal, tetapi nilai logaritmanya memenuhi distribusi
normal. Sifat-sifat distribusi lognormal adalah sebagai berikut:
Koefisien kemelencengan : Cs=Cv3+3Cv (2.22)
Koefisien kurtosis : Ck=Cv8+6Cv
6+15Cv4+16Cv
2+3 (2.23)
c. Distribusi Gumbel
Persamaan yang dipakai dalam distribusi gumbel adalah:
{þýüúû
ùêë
é÷øö
çèæ
-+-=
1lnln5772.0
6T
TKT p
(2.24)
dengan:
KT = faktor frekuensi, T = kala ulang. Distribusi gumbel mempunyai sifat:
Koefisien kemelencengan : Cs=1,14
Koefisien kurtosis : Ck=5,4
d. Distribusi Log Pearson III
Distribusi log pearson III digunakan apabila parameter statistik tidak sesuai
dengan model distribusi yang lain. Persamaan yang dipakai adalah:
( ) ( ) ( ) 5432232
31
1631
1 kzkkzkzzkzzK T ++---+-+= (2.25)
dengan:
KT = faktor frekuensi,
k =6
sC
Untuk memilih distribusi yang sesuai dengan data yang ada, perlu dilakukan uji
statistik. Pengujian biasanya dilakukan dengan uji Chi-kuadrat dan uji Smirnov-
Kolmogorof.
a. Uji Chi Kuadrat
Pengujiaan chi-kuadrat dilakukan dengan menggunakan parameter c2, dengan
rumus sebagai berikut:
( )å=
-=
K
i EfOfEf
x1
22 (2.26)
dengan: c2 : harga Chi-kuadrat terhitung, K : banyaknya kelas, Of : frekuensi terbaca pada setiap kelas, Ef : frekuensi yang diharapkan untuk setiap.
Nilai c2 hasil perhitungan dibandingkan dengan nilai c2 kritis. Nilai c2 kritis telah
tersedia dalam bentuk tabel yaitu merupakan fungsi dari jumlah kelas, jumlah
parmeter, dan derajat kegagalan.
b. Uji Smirnov–Kolmogorov
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai Δ maksimum, yaitu selisih
maksimum antara plot data dengan garis teoritis pada kertas probabilitas. Nilai Δ
kritis (Δcr, Smirnov Kolmogorov Test) tergantung dari jumlah data (n) dan derajat
kegagalan (α).
Setelah ditentukan pola distribusi yang sesuai dengan data, maka hujan rencana
dapat dihitung menggunakan persamaan:
XT=µ+KT.σ (2.27)
dengan:
XT = hujan rencana µ = rerata σ = standar deviasi
2.2.6 Intensitas Hujan
Hujan (I) merupakan laju hujan rerata dalam mm/jam untuk suatu wilayah/luasan
tertentu. Intensitas hujan tersebut dipilih berdasarkan lama hujan dan kala ulang
(T) yang telah ditentukan. Lama hujan biasanya dihampiri dengan waktu
konsentrasi (Tc) untuk wilayah tersebut, sedang kala ulang didasarkan pada
standar yang ada. Besarnya intensitas hujan dapat diperoleh dari lengkung
hubungan antara tinggi hujan, lama hujan dan frekuensi atau sering disebut
sebagai lengkung hujan.
Besarnya aliran dianggap mencapai puncak diakhir waktu konsentrasi. Waktu
konsentrasi (Tc) dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut:
Kirpich : 385,077,0066.0 -= SLTc (2.28)
Australian Rainfall-Runoff : T Ac = 0 76 0 38, , (2.29)
dengan:
Tc = waktu konsentrasi (jam),
A = luas DAS (km2), L = panjang sungai utama (km), S = kemiringan sungai (m/m).
2.2.7 Pola Agihan Hujan
Penentuan agihan hujan dapat dilakukan dengan berbagai cara pola agihan
Poligon Thiessen akan berbeda jika jumlah stasiun hujan berbeda. Poligon
Thiessen dengan jumlah stasiun yang berbeda dapat dilihat pada Lampiran B.
4.4 Uji Kecocokan Jenis Agihan
Untuk mengetahui jenis agihan yang sesuai digunakan uji agihan frekuensi.
Analisis ini digunakan untuk dasar perhitungan hujan rencana dengan berbagai
kala ulang. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui
kesesuaian data. Adapun jenis agihan antara lain: agihan Normal, Log Normal,
Gumbel, dan Log Pearson III.
Dalam uji kecocokan jenis agihan digunakan tiga cara penyajian data, yaitu cara I,
cara II, dan cara III.
4.4.1 Hujan Harian Maksimum Tahunan (Cara 1)
Untuk memilih kesesuaian jenis agihan untuk data hujan harian maksimum
tahunan pada Tabel 4.6 digunakan uji Chi Kuadrat dan Smirnov Kolmogrov.
Hasil uji kesesuaian selengkapnya dapat dilihat dalam Lampiran B. Resume hasil
kedua uji tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.7 dan Tabel 4.8
Tabel 4.7 Resume Hasil Uji Chi Kuadrat
Normal Log normal Gumbel LogPerson III Nilai Chi Kuadrat 4.974 1.789 0.737 4.947 Derajat Kebebasan 2 2 2 2 Chi Kritik 5.9915 5.9915 5.9915 5.9915 Keterangan diterima diterima diterima diterima
Tabel 4.8 Resume Hasil Uji Smirnov Kolmogrov
Agihan ∆ maks keterangan Normal 0.075 diterima Log normal 0.089 diterima Gumbell 0.121 diterima LogPerson III 0.091 diterima
Dari Tabel 4.7 dan 4.8 dapat diperiksa bahwa nilai penyimpangan hasil uji
Chi Kuadrat dan uji Smirnov Kolmogrov pada agihan Normal memiliki nilai
penyimpangan terkecil dibandingkan dengan agihan yang lainnya. Dengan
demikian maka pemilihan agihan Normal dengan ∆ maks 0.075 adalah benar.
4.4.2 Hujan Harian Maksimum Tiap Stasiun Hujan (Cara 2)
Hujan harian maksimum tiap stasiun diperoleh dengan mencari dalam satu tahun
tertentu untuk stasiun I hujan maksimum tahunannya, selanjutnya dicari hujan
harian pada stasiun-stasiun lain pada hari kejadian yang sama dalam tahun yang
sama dan kemudian dihitung hujan wilayah DAS. Masih dalam tahun yang sama,
dicari hujan maksimum tahunan untuk stasiun II. Untuk hari kejadian yang sama,
hujan harian untuk stasiun-stasiun lain dicari dan dicari hujan wilayahnya.
Demikian selanjutnya sehingga dalam tahun itu akan terdapat N buah data hujan
wilayah DAS. Untuk tahun selanjutnya cara yang sama dilakukan sampai seluruh
data yang tersedia. Hasil perhitungan hujan wilayah selengkapnya dapat dilihat
pada Lampiran B. Hasil perhitungan hujan wilayah dapat dilihat pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Hujan Harian Maksimum Rerata Tiap Stasiun
Untuk mengetahui jenis agihan yang sesuai digunakan uji agihan frekuensi.
Analisis ini digunakan untuk dasar perhitungan hujan rencana dengan berbagai
kala ulang. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengetahui
kesesuaian data. Adapun jenis agihan antara lain: agihan Normal, Log Normal,
Gumbel, dan Log Pearson III.
Untuk memilih kesesuaian jenis agihan digunakan uji Chi Kuadrat dan Smirnov
Kolmogrov. Hasil uji kesesuaian selengkapnya dapat dilihat dalam Lampiran B.
Resume hasil kedua uji tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.9 dan Tabel 4.10
Tabel 4.9 Resume Hasil Uji Chi Kuadrat
Normal Log normal Gumbel LogPerson III Nilai Chi Kuadrat 5.474 2.234 2.894 3.319 Derajat Kebebasan 2 2 2 1 Chi Kritik 5.9915 5.9915 5.9915 3.8413 Keterangan diterima diterima diterima diterima
Tabel 4.10 Resume Hasil Uji Smirnov-Kolmogrov
∆ maks keterangan Normal 0.1 diterima Log normal 0.109 diterima Gumbell 0.12 diterima LogPerson III 0.087 diterima Dari Tabel 4.9 dan 4.10 dapat diperiksa bahwa nilai penyimpangan hasil uji Chi
Kuadrat dan uji Smirnov Kolmogrov pada agihan Log Pearson III memiliki nilai
penyimpangan terkecil dibandingkan dengan agihan yang lainnya. Dengan
demikian maka pemilihan agihan Log Pearson III dengan ∆ maks 0.087 adalah
benar.
4.4.3 Hujan Harian (Cara 3)
Dalam analisis statistik terhadap deret data hujan harian dari tiap stasiun yang
tersedia selama 20 tahun di Sub DAS Alang. Penentuan hujan wilayah sesuai
Persamaan 2.1 hasil perhitungan hujan wilayah selengkapnya dapat dilihat pada
Lampiran B. Hasil hujan wilayah harian rata-rata dapat dilihat pada Gambar 4.4
maka didapat besaran nilai parameter sebagai berikut:
Gambar 4.4 Hujan Wilayah Harian Rata-rata Tahun 1989-2008
Dari Gambar 4.4 diambil asumsi bila ketebalan hujan dibawah 5 mm dianggap
tidak terjadi hujan maka musim kemarau mulai terjadi pada kejadian ke- 176
(pada tanggal 28 Juni), sedangkan musim hujan mulai terjadi kembali pada
kejadian ke-323 (tepatnya tanggal 29 November)
Berdasarkan analisis statistik terhadap deret data hujan wilayah harian diperoleh
nilai parameter statistik sebagai berikut:
Nilai rerata (Mean) : 9.92
Standar Deviasi : 10.47
Skewness : 2.13
Kurtosis : 5.89
Koefisien Variasi : 1.06
Jumlah data : 2722
Untuk menentukan jenis agihan yang akan dipakai maka dilakukan pengujian
untuk menghasilkan parameter statistik yang dapat dilihat dalam Tabel 4.11
Tabel 4.11 Resume Hasil Pengujian Parameter statistik
No Jenis Distribusi Syarat Hasil Perhitungan Keputusan
1 Normal Cs = 0 Cs = 2.13 No
Ck = 3 Ck = 5.89 No
2 Log Normal Cs (ln x) = 0 Cv3+3Cv = 2.16 Cs = -0.32 No
Ck (ln x) = 3 Cv8+6Cv6+15Cv4+16Cv2+3 = 12.27 Ck = -0.43 No
3 Log Pearson type III Jika semua syarat tidak terpenuhi Cs = -0.32 Yes
Ck = -0.43 Yes
4 Gumbell Cs = 1,14 Cs = 2.13 No
Ck = 5,4 Ck = 5.89 No
Dari tabel 4,11 diketahui bahwa jenis agihan yang sesuai adalah Log Pearson III.
Dengan demikian untuk analisis selanjutnya digunakan jenis agihan Log Pearson
III.
4.5 Hujan Rencana
Berdasarkan hasil uji sebaran data, sebaran yang sesuai untuk masing-masing
cara dapat dilihat pada tabel 4.12
Tabel 4.12 Resume Hasil Uji Sebaran Data
Cara Jenis Sebaran
Hujan Harian Maksimum Tahunan (Cara 1) Normal
Hujan Harian Maksimum Tiap Stasiun (Cara 2) Log Pearson II
Hujan Harian (Cara 3) Log Pearson III
Sesuai dengan jenis agihan Normal maka hujan rencana dapat dihitung. Contoh
perhitungan hujan untuk kala ulang 1.1 tahun sesuai (Persamaan 2.16, 2.16, 2.17,
dan 2.27) adalah:
P = 1/T = 1/1.1 = 0.909
21
2
1ln ú
û
ùêë
é÷÷ø
öççè
æ=
pw
= 0.437
32
2
001308.0189269.0432788.11010328.0802853.0515517.2
wwwww
wzKT +++++
-==
= -1.298
X1.1= µ + KT.σ
= 79.02 + (-1.289 . 16.68 )
= 58.355 mm
Tabel 4.13 Curah Hujan dengan Berbagai Kala Ulang Cara 1 (Agihan Normal)
No. Kala Ulang Hujan Rancangan
(tahun) (mm)
1 1.1 58.355
2 2 79.579
3 5 93.970
4 10 101.499
5 20 107.715
6 25 109.526
7 50 114.710
8 100 119.372
9 500 128.807
10 1000 132.433
Tabel 4.14 Curah Hujan dengan Berbagai Kala Ulang Cara 2 (Agihan Log
Pearson III)
No. Kala Ulang Hujan Rancangan
(tahun) (mm)
1 1.1 18.035
2 2 39.404
3 5 55.879
4 10 65.171
5 20 73.203
6 25 75.604
7 50 82.637
8 100 89.164
9 500 102.971
10 1000 108.493
Tabel 4.15 Curah Hujan dengan Berbagai Kala Ulang Cara 3 (Agihan Log
Pearson III)
No. Kala Ulang Hujan Rancangan
(tahun) (mm)
1 1.1 7.623
2 2 38.389
3 5 87.750
4 10 126.241
5 20 158.388
6 25 215.663
7 50 252.967
8 100 289.206
10 1000 367.195
Dalam analisis selanjutnya dipakai hujan rencana harian maksimum cara I untuk
kala ulang 1.1 karena memiliki ketebalan hujan rencana yang lebih besar.
4.6 Durasi Hujan dan Waktu Konsentrasi
4.6.1 Durasi Hujan
Data hujan otomatis dari hasil observasi dapat digunakan secara langsung untuk
mengetahui pola agihan hujan jam-jaman. Durasi hujan dan banyaknya kejadian
hujan dari data otomatis dapat dilihat di Tabel 4.16
Tabel 4.16 Durasi Hujan dan Banyak Kejadian Hujan
Durasi Kejadian (jam)
2 73 3 47 4 24 5 18 6 1
Sesuai dengan Tabel 4.16 maka dapat diambil kesimpulan bahwa kejadian hujan
yang dominan terjadi di Sub DAS Alang adalah hujan dengan durasi 2 jam.
Sedangkan perhitungan untuk durasi hujan adalah sebagai berikut:
jamjamDurasi
xxxxxDurasi
kejadian
nxkejadianDurasihujaDurasi
394.2163
)16185244473732(
==
++++=
=å
å
4.6.2 Waktu Konsentrasi
Waktu konsentrasi dapat ditentukan dengan Persamaan 2.29 dengan perhitungan
sebagai berikut:
Diketahui:
Luas Sub DAS Alang (A) = 169.38 km2
Panjang Sungai Utama (L) = 19.01 km
Slope (S) = 0.03 385,077,006628.0 -= SLTc
385,077,0 03.001.1906628.0 -= xxTc
Tc = 2.5 Jam
4.7 Pola Agihan Hujan Cara Observasi
Dari data hujan otomatis hasil observasi dapat ditentukan secara langsung pola agihan hujan jam-jaman di Sub DAS Alang.
Gambar 4.5 Pola Agihan Hujan 2 Jaman (Observasi)
Gambar 4.6 Pola Agihan Hujan 3 Jaman (Observasi)
Gambar 4.7 Pola Agihan Hujan 4 Jaman (Observasi)
Gambar 4.8 Pola Agihan Hujan 5 Jaman (Observasi)
Gambar 4.9 Pola Agihan Hujan 6 Jaman (Observasi)
4.8 Pola Agihan Hujan Cara Empiris
4.8.1 Pola Agihan Hujan (Modified-Mononobe)
Selain dengan cara observasi pola agihan hujan dapat dicari dengan cara
empiris. Secara empiris untuk mengetahui pola agihan hujan jam-jaman dicari
dengan rumus Modified-Mononobe sesuai dengan Persamaan 2.30, dengan durasi
hujan 2 jam, 3 jam, 4 jam (hujan yang terjadi di Sub DAS Alang). Untuk waktu
konsentrasi (Tc) dihitung berdasarkan Persamaan 2.28
Contoh perhitungan intensitas hujan dengan kala ulang T 1.1 , durasi 3 jam pada I
jam pertama sesuai dengan Persamaan 2.30, untuk perhitungan selengkapnya
dapat dilihat pada Lampiran B.
R24 = 58.355 mm
tc = 2.5 jam
t = 1 jam (jam pertama)
3
2
24,1 ÷
øö
çèæ÷÷ø
öççè
æ=
tt
t
RI c
c
Tt
= 3
2
15.2
5.2355.58
÷øö
çèæ÷øö
çèæ
= 43.24 mm
P = It . t
= 43.24 . 1 = 43.24 mm
Hasil perhitungan metode Modified-Mononobe dengan 3 cara penyajian data
diperoleh hasil yang dapat dilihat pada Tabel 4.17 – 4.21
Tabel 4.17 Agihan Hujan 2 Jam Sub DAS Alang
Cara t It(mm/jam) P (mm) Delta (mm) % Cara 1 1 43.24 43.24 43.24 79.37