ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN PERENCANAAN BANGUNAN SABO

Presentasi berjudul: "ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN PERENCANAAN BANGUNAN SABO"— Transcript presentasi:

1 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN PERENCANAAN BANGUNAN SABO
BAHAN TAYANG MODUL 3 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN MODUL PELATIHAN PERENCANAAN BANGUNAN SABO TAHUN 2018 Pusat Pendidikan dan Pelatihan Sumber Daya Air dan Konstruksi

2 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN
Modul 3 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN

3 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN
Hidrologi merupakan dasar dari semua perencanaan bangunan air. Sebelum merencanakan dimensi bangunan sabo, hal pertama yang harus dilakukan adalah analisis hidrologi. Selain analisis hidrologi, dalam perencanaan bangunan sabo ada satu hal lain yang harus dan wajib dipahami yaitu analisis sedimen. Analisis sedimen menjadi faktor yang penting dalam menentukan dimensi bangunan sabo, karena fungsi utama bangunan sabo adalah untuk pengendalian aliran sedimen.

4 SIKLUS HIDROLOGI Siklus hidrologi adalah proses kontinyu dimana air bergerak dari bumi ke atmosfer dan kemudian kembali ke bumi lagi (bambang triatmodjo, 2008). Siklus hidrologi melalui beberapa tahapan yaitu : kondensasi, presipitasi, evaporasi, intersepsi, perkolasi dan infiltrasi.

5 DATA YANG DIPERLUKAN Data yang sangat diperlukan adalah data hujan dari stasiun- stasiun hujan yang ada disekitar lokasi Data hujan Contoh data Hujan bulanan

6 Daerah Aliran Sungai (DAS)
Luasan DAS digunakan sebagai parameter dalam perhitungan hujan wilayah dan debit banjir rencana. Luasan DAS dapat dianalisis menggunakan software arc-gis atau google earth. Selain luasan, parameter das yang digunakan dalam analisis hidrologi adalah kemiringan/gradien sungai yang bisa dihitung dengan rumus berikut: ∆h = beda tinggi ; l = panjang sungai induk.

7 UJI VALIDITAS DATA Metode Kurva Massa Ganda
Bila tersedia 3 atau lebih satsiun hujan. Metode kurva massa ganda adalah metode untuk menguji validitas data hujan dengan cara membandingkan hujan tahunan kumulatif suatu stasiun terhadap stasiun lain (stasiun referensi). Stasiun referensi tersebut biasanya adalah nilai rerata dari beberapa stasiun didekatnya.

8 Contoh : Metode Kurva Massa Ganda
Berdasarkan data curah hujan tahunan stasiun saradan pada contoh 1, akan dilkukan uji validitas data curah hujan tinjauan Stasiun Saradan sebagai berikut. Hujan tahunan tahun 2007 sta. Saradan = 1922 mm Hujan tahunan tahun 2007 sta. Gemarang = 1711 mm Hujan tahunan tahun 2007 sta. Catur = 2338 mm Rerata sta gemarang dan catur = ( ) / 2 = 2024,50 Kumulatif sta. Saradan = 1922 Kumulatif rerata sta.gemarang dan catur = 2024,50 Perhitungan untuk tahun disajikan dalam Tabel 2.3. Setelah perhitungan selesai dilakukan, selanjutnya hasil kumulatif sta saradan dan kumulatif rerata sta. Gemarang dan catur di gambarkan pada sistem koordinat kartesian x-y seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 2.4.

9 UJI VALIDITAS DATA Tabel 2. 3 Perhitungan hujan kumulatif
Gambar 2.4 Grafik Kurva Ganda Stasiun Saradan Grafik yang tergambar sudah menunjukkan garis lurus, sehingga data hujan dari stasiun hujan saradan bisa dikatakan valid dan bisa digunakan untuk analisis hidrologi.

10 Metode RAPS Cara ini dilakukan dengan menghitung nilai kumulatif penyimpangannya terhadap nilai rerata (mean). Bila Q/ n yang didapat lebih kecil dari nilai kritik untuk tahun dan confidence level yang sesuai, maka data dinyatakan panggah (Soewarno, 1995).

11 HUJAN WILAYAH Data hujan yang dibutuhkan untuk penyusunan suatu rancangan pemanfaatan air dan rancangan pengendalian banjir adalah data hujan rerata di seluruh daerah aliran sungai, bukan hanya curah hujan pada satu titik tertentu saja. Nilai hujan rerata yang jatuh di suatu kawasan tertentu disebut hujan wilayah. Untuk menghitung hujan wilayah diperlukan data hujan dari stasiun yang ditinjau, data koordinat stasiun hujan atau peta stasiun hujan. Perhitungan hujan wilayah dapat dilakukan dengan beberapa metode, yaitu :

12 HUJAN WILAYAH Metode Rata-Rata Aljabar
Metode ini merupakan metode yang paling sederhana Metode ini disarankan digunakan untuk wilayah yang relatif mendatar dan sifat hujan yang relatif homogen. 2. Metode Poligon Thiessen Metode ini memperkirakan luas wilayah yang diwakili oleh masing-masing stasiun, tebal hujan dan jumlah stasiun. Metode ini digunakan apabila jumlah stasiun hujan ≥2. 3. Metode Isohyet Isohyet adalah garis yang menghubungkan titik-titik dengan ketebalan hujan yang sama. Pada metode isohyet, dianggap bahwa hujan pada suatu daerah di antara dua garis isohyet adalah merata dan sama dengan nilai rerata dari kedua garis isohyet tersebut.

13 ANALISIS DISTRIBUSI FREKUENSI DAN HUJAN PERIODE ULANG
Tujuan dari analisis distribusi frekuensi data hidrologi adalah mencari hubungan antara besarnya kejadian ekstrim terhadap frekuensi kejadian dengan menggunakan distribusi probabilitas. Besarnya kejadian ekstrim mempunyai hubungan terbalik dengan probabilitas kejadian. Dalam ilmu statistik dikenal beberapa macam distribusi frekuensi dan 4 jenis distribusi yang sering digunakan dalam bidang hidrologi, yaitu: distribusi Normal, Log Normal, Log Pearson Iii, dan Gumbel.

14 Distribusi Normal Perhitungan hujan periode ulang dengan metode distribusi normal dipengaruhi oleh nilai variabel reduksi Gauss. Tabel Nilai Variabel Reduksi Gauss

15 2. Distribusi Log Normal Metode ini mirip dengan metode normal, hanya saja pada metode distribusi log normal digunakan nilai logaritma. 3. Distribusi Log Pearson III Perhitungan hujan periode ulang Metode Log Pearson III menggunakan nilai logaritma. Perhitungan ini dipengaruhi oleh nilai k untuk distribusi Log Pearason III. Nilai k dapat dilihat di buku Modul 3, Tabel 2.11. Berikut adalah rumus untuk mencari hujan periode ulang dengan Metode Distribusi Log Pearson III.

16 4. Distribusi Gumbel Perhitungan hujan periode ulang menggunakan metode distribusi Gumbel dipengaruhi oleh banyak variabel yaitu reduced variable, reduced mean, reduced standard deviasi. Hubungan N dan Yn/Sn dapat dilihat di buku Modul 3, Tabel dan Hubungan periode ulang dan Yt dapat dilihat di buku Modul 3, Tabel 2.13. Rumus untuk menghitung hujan periode ulang metode Distribusi Gumbel.

17 UJI KECOCOKAN DISTRIBUSI
Analisa uji kecocokan distribusi dilakukan untuk menguji kecocokan distribusi frekuensi sampel data terhadap fungsi distribusi peluang yang diperkirakan dapat menggambarkan atau mewakili distribusi frekuensi tersebut. Metode yang sering digunakan dalam uji kecocokan adalah uji Chi-Kuadrat dan Smirnov-Kolmogorov. 1. Uji Chi-Kuadrat Uji Chi-Kuadrat dimaksudkan untuk menentukan apakah persamaan distribusi yang akan dipilih dapat mewakili distribusi statistik sampel data yang dianalisis. Analisa dapat diterima jika nilai chi kuadrat terhitung < chi-kuadrat kritis. 2. Smirnov-Kolmogorov Uji kecocokan smirnov kolgomorov sering disebut juga uji kecocokan non parametrik, karena pengujiannya tidak menggunakan fungsi disribusi tertentu.

18 HUJAN PERIODE ULANG EFEKTIF
Untuk menghitung nilai hujan periode ulang efektif kita harus mengetahui koefisien limpasan untuk daerah/lokasi proyek yang sedang kita kerjakan. Koefisien limpasan dari berbagai jenis daerah bisa dilihat pada BUKU Modul 3, Tabel 2.18 WAKTU KONSENTRASI HUJAN Waktu konsentrasi hujan adalah waktu yang dibutuhkan air hujan untuk mengalir dari titik terjauh daerah aliran sungai (DAS) sampai ke titik outlet daerah aliran sungai. Waktu konsentrasi hujan bisa dihitung menggunakan rumus yang diberikan oleh hathway (Ponce, 1989), sebagai berikut:

19 INTENSITAS HUJAN Intensitas hujan adalah tebal hujan yang dinyatakan dalam tebal hujan atau volume hujan tiap satuan waktu. Besarnya intensitas hujan berbeda-beda, tergantung dari lamanya hujan dan frekuensi kejadiannya. Untuk perhitungan intensitas hujan digunakan rumus Mononobe, sebagai berikut :

20 DEBIT RENCANA Salah satu metode yang umum digunakan untuk memperkirakan laju aliran puncak (debit banjir atau debit rencana yaitu metode Rasional uscs (1973). Metode ini digunakan untuk daerah yang luas pengalirannya kurang dari 300 ha (goldman dkk., 1986). Metode rasional dikembangkan berdasarkan asumsi bahwa hujan yang terjadi mempunyai intensitas seragam dan merata di seluruh daerah pengaliran selama paling sedikit sama dengan waktu konsentrasi (tc). Persamaan empiris metode Rasional adalah :

21 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN
HIDROGRAF SATUAN SINTESIS Hidrograf adalah kurva yang memberi hubungan antara parameter aliran dan waktu. Dalam hidrograf, dikenal hidrograf satuan yang merupakan hidrograf limpasan langsung yang dihasilkan oleh hujan efektif yang terjadi merata di seluruh DAS dan dengan intensitas tetap dalam satu satuan waktu yang ditetapkan. Karena berbagai sebab, data-data yang diperlukan untuk memperoleh hidrograf satuan dari suatu kasus banjir sering sulit diperoleh atau tidak tersedia. Dalam kasus ini, hidrograf satuan diturunkan berdasarkan data-data sungai pada DAS terdekat yang mempunyai karakteristik sama (Suripin, 2004). Cara ini dikenal dengan nama Hidrograf Satuan Sintetik (HSS). HSS merupakan hidrograf yang mempergunakan parameter-parameter DAS untuk menentukan pengalihragaman hujan menjadi banjir.

22 1. Metode SCS SCS menggunakan hidrograf tak berdimensi yang dikembangkan dari analisis sejumlah besar hidrograf satuan dari data lapangan dengan berbagai ukuran DAS dan lokasi berbeda (Bambang T, 2008). Ordinat hidrograf satuan untuk periode waktu berbeda dapat diperoleh dari tabel berikut, dengan nilai : 2. Metode GAMA I Hidrograf satuan sintetis Gama I dikembangkan oleh Sri Harto (1993,2000) berdasar perilaku hidrologis 30 DAS di Pulau Jawa. Meskipun diturunkan dari data DAS di Pulau Jawa, ternyata hidrograf satuan sintetis Gama I juga berfungsi baik untuk berbagai daerah lain di Indonesia. HSS Gama I terdiri dari empat variabel pokok yaitu waktu naik (time of rise-TR ), debit puncak (Qp), dan waktu dasar (TB), dan sisi resesi yang ditentukan oleh nilai koefisien tampungan (K) yang mengikuti persamaan berikut :

23 ANALISIS HIDROLOGI DAN SEDIMEN
HIDROGRAF SATUAN SINTESIS  2. Metode GAMA I Persamaan-persamaan yang digunakan dalam HSS Gama I adalah : 1. Waktu puncak HSS Gama I (TR) 2. Debit puncak banjir (QP) 3. Waktu dasar (TB) 4. Koefisien resesi (K) 5. Aliran dasar (QB)

24 TERIMAKASIH