• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III METODE PENELITIAN

3.3. Metodologi Penelitian

Diagram alir evaluasi sistem drainase di kawasan Universitas Pertamina, Jalan Teuku Nyak Arief, Kebayoran Lama, Kota Jakarta Selatan dapat dilihat dari Gambar 3.3 di bawah ini.

Gambar 3. 3. Diagram Alir MULAI

PERUMUSAN MASALAH

PENGUMPULAN DATA

STUDI LITERATUR

ANALISA DEBIT EKSISTING SISTEM DRAINASE (Q1)

ANALISA KAWASAN (Q = C.I.A)

HASIL PERHITUNGAN DEBIT KAWASAN (Q2)

Q

1

> Q

2

SELESAI YA

TIDAK

EVALUASI

Metode yang digunakan dalam studi ini adalah sebagai berikut:

a. Langkah pertama dimulai dari pengumpulan data seperti yang disebutkan pada sub bab 3.2 sebelumnya.

b. Melakukan analisa frekuensi dengan menggunakan persamaan 2.4 sampai 2.8.

c. Menghitung debit limpasan (Q2) dengan menggunakan persamaan 2.18.

d. Menghitung kapasitas saluran drainase eksisting (Q1) dengan menggunakan persamaan 2.19.

e. Apabila Q1 > Q2, maka saluran eksisting drainase dalam keadaan baik atau dapat berfungsi dengan baik.

f. Apabila Q2 > Q1, maka dilakukan evaluasi dalam bentuk saran yang diharapkan dapat mengatasi permasalahan genangan yang terjadi di kawasan Universitas Pertamina.

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Estimasi Data Curah Hujan Yang Hilang

Dalam estimasi data curah hujan yang hilang, dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode Inversed Square Distance yang mempertimbangkan nilai curah hujan pada setiap stasiun dan jarak antar setiap stasiun. Hasil perhitungan estimasi data curah hujan yang hilang tersebut kemudian diambil data maksimum curah hujan setiap tahun yang digunakan untuk analisis selanjutnya.

4.2. Analisa Frekuensi 4.2.1. Analisis hujan rata-rata

Metode yang digunakan untuk menganalisis hujan rata-rata yaitu metode Polygon Thiessen.

Metode ini dipilih karena stasiun pencatat hujan yang tersedia memiliki jarak yang variatif. Gambar 4.1 dibawah ini menunjukkan hasil hujan rerata metode Polygon Thiessen.

Gambar 4. 1. Polygon Thiessen Kawasan Universitas Pertamina

Curah hujan kawasan diperoleh dari hujan metode polygon thiessen dengan memperhatikan pengaruh stasiun-stasiun curah hujan pada kawasan tersebut. Pada analisa debit kawasan ini curah hujan rencana diambil stasiun terdekat dengan kawasan yang akan ditinjau, yaitu Stasiun Hujan Tangerang Selatan. Hal ini dikarenakan keseluruhan wilayah kawasan Universitas Pertamina berada pada daerah pengaruh Stasiun Hujan Tangerang Selatan.

4.2.2. Uji parameter statistik

Uji parameter statistik terhadap data yang tersedia merupakan hal yang harus dilakukan sebelum perhitungan probabilitas yang bertujuan untuk mencegah terjadinya kesalahan perkiraan yang cukup besar baik under entimated atau over estimated. Hal ini juga dilakukan karena setiap data hidrologi harus diuji kesesuaianya dengan sifat statistik masing-masing distribusi seperti yang disebutkan pada bab II. Adapun data curah hujan yang dianalisis adalah data yang terdapat pada Tabel 4.1 yang menyajikan data curah hujan Stasiun Tangerang Selatan. Tahap pertama adalah

diambil data curah hujan maksimum pertahun (R) lalu dilakukan pengurutan data dari yang terbesar hingga yang terkecil. Selanjutnya hasil dari pengurutan data tersebut dihitung rata-ratanya (𝑅̅) dan didapatkan nilai (𝑅̅). Setelah itu dilakukan perhitungan (𝑅 βˆ’ 𝑅̅)2, (𝑅 βˆ’ 𝑅̅)3, (𝑅 βˆ’ 𝑅̅)4 dengan hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.1 dan 4.2 berikut.

Tabel 4. 1. Perhitungan Parameter Statistik

Tahun R 𝑹̅ (𝑹 βˆ’ 𝑹̅) (𝑹 βˆ’ 𝑹̅)𝟐 (𝑹 βˆ’ 𝑹̅)πŸ‘ (𝑹 βˆ’ 𝑹̅)πŸ’

Tabel 4. 2. Perhitungan Parameter Statistik

Rata-rata 3490,69 - 71531 11517371 2584887171

Adapun perhitungan parameter statistik dari data yang ditunjukkan pada Tabel 4.3 adalah perhitungan nilai 𝑆𝑑 menggunakan persamaan 2.5, perhitungan nilai 𝐢𝑣 menggunakan persamaan 2.6, perhitungan nilai 𝐢𝑣 menggunakan persamaan 2.7, dan perhitungan nilai πΆπ‘˜ menggunakan

Hasil dari perhitungan parameter statistik ditunjukkan pada Tabel 4.3 berikut.

Tabel 4. 3. Hasil Analisis Perhitungan Parameter Statistik

Data Hasil

Parameter Statistik Distribusi

Gumbel Normal Log Normal Log Pearson Tipe III

𝑅̅ 116,36

Sd 49,66467413

Cs 3,473568023 1.139 0 Cs =Μƒ 3 Cv 0 < Cs < 9

Ck 17,44110297 5.402 3 Ck > 0

Cv 0,426832116

Berdasarkan dari hasil perhitungan yang ditunjukkan oleh Tabel 4.3 diatas dengan nilai 𝐢𝑆 sebesar 3,473568023, dan nilai πΆπ‘˜ sebesar 17,44110297 dengan memperhatikan sifat statistik dari masing-masing distribusi maka dapat disimpulkan bahwa data yang tersedia memenuhi sifat statistik dari distribusi Log Pearson Tipe III.

4.3. Perhitungan Uji Distribusi

Dalam perhitungan metode distribusi Log Pearson Tipe III, data yang telah diurutkan kemudian dihitung (Log 𝑅̅) dan didapatkan nilai Log 𝑅̅ = 2,042 mm. Lalu dilakukan perhitungan (Log R - Log 𝑅̅), (Log R - Log 𝑅̅) 2, (Log R - Log 𝑅̅) 3. Hasil perhitungan tersebut ditunjukkan pada Tabel 4.4 dan Tabel 4.5 berikut.

Tabel 4. 4. Perhitungan Metode Distribusi Log Pearson Tipe III Jumlah

Tabel 4. 5. Perhitungan Metode Distribusi Log Pearson Tipe III

Adapun perhitungan parameter statistik untuk data diatas adalah sebagai berikut:

πΏπ‘œπ‘” 𝑅

Setelah perhitungan diatas, selanjutnya dilakukan perhitungan hujan rencana dengan periode ulang 5 tahun, 10 tahun, dan 25 tahun menggunakan persamaan 2.18. Dengan nilai Log 𝑅̅ = 2,042 mm, dan nilai 𝑆𝑑 πΏπ‘œπ‘” 𝑅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ = 0,134 serta nilai faktor distribusi (K) yang berpatokan pada nilai 𝐢𝑆

=1,689, curah hujan harian maksimum periode ulang 5 tahun, 10 tahun, dan 25 tahun dihitung dengan cara antilog dari persamaan 2.10. Adapun hasil perhitungannya, ditunjukkan pada Tabel 4.6 berikut.

Tabel 4. 6. Hasil Perhitungan Distribusi Log Pearson Tipe III

Periode Ulang π‘³π’π’ˆ 𝑹̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑺𝒅 π‘³π’π’ˆ 𝑹̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ K Log R Rt

5 2,042 0,134 0,6606 2,131 135,036

10 2,042 0,134 1,32405 2,219 165,824

25 2,042 0,134 2,1765 2,334 215,901

4.4. Uji Kesesuaian Distribusi

Setelah menemukan hasil perhitungan dari distribusi Log Pearson Tipe III, lalu dilakukan uji kesesuaian distribusi untuk mengetahui apakah fungsi Distribusi Log Pearson Tipe III dapat mewakili distribusi frekuensi dari data yang tersedia. Adapun metode pengujian parameter yang digunakan adalah Uji Smirnov-Kolmogorov. Apabila fungsi distribusi Log Pearson Tipe III memenuhi persyaratan serta ketentuan yang berlaku pada kedua uji tersebut maka perumusan persamaan distribusi Log Pearson Tipe III diterima dan jika tidak memenuhi persyaratan maka akan ditolak.

Prosedur perhitungan uji Smirnov Kolmogorov dalam dilihat pada Bab II. Untuk mendapatkan nilai peluang P(X) menggunakan persamaan (FK/n), persamaan (1-P(X)) digunakan untuk menghitung nilai P(X<).

Dari semua data yang dihitung diambil nilai D yang terbesar dan nilai tersebut merupakan nilai D maksimum. Setelah D maks didapat kemudian dibandingkan dengan nilai Do yang didapat dari tabel Nilai Kritis Do untuk uji Smirnov Kolmogorov. Apabila nilai D maks lebih kecil dari nilai Do, maka metode yang digunakan dapat diterima, dan sebaliknya jika nilai D maks lebih besar dari nilai Do maka metode yang digunakan ditolak. Tabel 4.7 dan Tabel 4.8 berikut menampilkan perhitungan uji Smirnov Kolmogorov metode Log Pearson Tipe III.

Tabel 4. 7. Hasil Uji Smirnov Kolmogorov Distribusi Log Pearson Tipe III

Year R log R FK P(X) P (X<) P'(x) D

Tabel 4. 8. Hasil Uji Smirnov Kolmogorov Distribusi Log Pearson Tipe III

Dari perhitungan diperoleh nilai Dmax = 0,1985 dan Berdasarkan tabel Nilai Kritis Do untuk uji Smirnov Kolmogorov dengan Ξ± = 5%, diperoleh nilai Do = 0,24. Dari hasil tersebut, diperoleh kesimpulan bahwa nilai Do> Dmax. Sehingga dapat disimpikan bahwa berdasarkan uji Smirnov Kolmogorov maka persamaan distribusi Log Pearson Tipe III dapat digunakan.

4.5. Perhitungan Hujan Rencana

Curah hujan rencana merupakan besarnya curah hujan maksimum dengan periode tertentu yang mungkin terjadi di suatu daerah. Dari hasil uji distribusi yang ditunjukkan, maka cara yang digunakan untuk menghitung curah hujan rencana adalah metode Log Pearson Tipe III. Prosedur perhitungan telah dilakukan sebelumya dan didapat hasil sesuai yang ditunjukkan pada Tabel 4.9 berikut.

Tabel 4. 9. Perhitungan Curah Hujan Rencana Metode Log Pearson Tipe III

Periode Ulang π‘³π’π’ˆ 𝑹̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑺𝒅 π‘³π’π’ˆ 𝑹̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ K Log R Rt

5 2,042 0,134 0,6606 2,131 135,036

10 2,042 0,134 1,32405 2,219 165,824

25 2,042 0,134 2,1765 2,334 215,901

4.6. Perhitungan Debit Banjir Rencana

Perhitungan debit banjir rencana untuk saluran drainase kawasan Universitas Pertamina dilakukan berdasarkan hujan harian maksimum yang terjadi pada suatu periode ulang tertentu. Hal ini dilakukan mengingat adanya hubungan antara hujan dan aliran sungai dimana besarnya aliran dalam sungai ditentukan dari besarnya hujan, intensitas hujan, luas daerah hujan, lama waktu hujan, dan luas daerah aliran sungai serta ciri-ciri daerah alirannya. Metode yang digunakan untuk menghitung debit banjir rencana yaitu metode rasional.

Intensitas curah hujan merupakan ketinggian curah hujan yang terjadi persatuan waktu.

Untuk perhitungan intensitas curah hujan berdasarkan hujan harian dari stasiun hujan digunakan perumusan Dr Mononobe. Lamanya hujan pada perumusan Dr Mononobe tersebut dinyatakan sama dengan waktu konsentrasi (tc) yaitu waktu yang diperlukan oleh air untuk mengalir dari suatu titik terjauh pada daerah aliran sungai (DAS) hingga mencapai titik yang ditinjau pada sungai.

Berikut merupakan hasil pengamatan waktu konsentrasi (tc) serta hasil intensitas curah hujan dan debit rencana metode rasional untuk luas daerah pengaliran (A), kemiringan daerah pengaliran (S), panjang aliran (L). Sedangkan untuk beda tinggi antar titik terjauh di hulu dengan pengamatan (Ξ”H), diperoleh dari kemiringan setiap area. Gambar 4.2 yang ditandai dengan warna merah menunjukkan area 1. Berikut merupakan contoh perhitungan Debit Rencana 5 tahun untuk area 1.

- Perhitungan waktu konsentrasi (tc) tc

=

0,06628 . 𝑙00,77

𝑆0,385

+

1

3600

.

𝑙1

𝑣

= 0,3864 menit = 0,00644 jam

- Perhitungan intensitas hujan menggunakan rumus Dr Mononobe I = (𝑅2424) (24𝑑)

2 3

= 46,814 mm/jam

- Perhitungan debit rencana 5 tahun untuk area 1 (Q51) C = 0,85 ( tipe saluran adalah beton)

Q51 = 0,278 . C . I . A

= 0,351 m3/s

Gambar 4. 2. Area 1 (wilayah berwarna merah) Perhitungan selengkapnya disajikan pada Tabel 4.10 dan Tabel 4.11 dibawah ini.

Tabel 4. 10. Hasil Perhitungan Waktu Konsentrasi (tc)

Tabel 4. 11. Perhitungan Curah Hujan Rencana dan Debit Banjir Rencana Periode Ulang Tertentu

Area

Periode ulang 5 tahun Periode ulang 10 tahun Periode ulang 25 tahun

π‘ΉπŸπŸ’

4.7. Perhitungan Debit Saluran Drainase

Dari dimensi yang telah diperoleh melalui pengukuran di lapangan dapat dihitung debit kapasitas dan kecepatan aliran. Tabel 4.12 menunjukkan hasil perhitungan debit kapasitas saluran dari setiap area. Berikut merupakan contoh perhitungan debit kapasitas dan kecepatan aliran untuk saluran 1 pada area 1.

Bentuk saluran : persegi empat Dimensi saluran : b (lebar) = 23 cm

- R = π‘β„Ž Tabel 4. 12. Debit Kapasitas Saluran

Area Qs (m3/s)

Tabel 4.13 berikut menunjukkan hasil perbandingan debit banjir periode ulang 5 tahun dan debit saluran setiap area, Tabel 4.14 menunjukkan hasil perbandingan debit banjir periode ulang 10 tahun dan debit saluran setiap area dan Tabel 4.15 menunjukkan hasil perbandingan debit banjir periode ulang 25 tahun dan debit saluran setiap area.

Tabel 4. 13. Perbandingan Debit Banjir Periode Ulang 5 tahun dengan Debit Saluran

No Area Q (m3) Qs (m3) Kesimpulan

Tabel 4. 14. Perbandingan Debit Banjir Periode Ulang 10 tahun dengan Debit Saluran

Tabel 4. 15. Perbandingan Debit Banjir Periode Ulang 25 tahun dengan Debit Saluran

No Area Q (m3) Qs (m3) Kesimpulan

Sebuah permasalahan yang timbul dikarenakan tidak mampunya suatu kawasan untuk menampung debit limpasan yang terjadi di kawasannya adalah masalah genangan. Ketidakmampuan ini akan menyebabkan timbulnya genangan pada kawasan tersebut apabila turun hujan.

Pada kasus genangan di kawasan Universitas Pertamina dengan perhitungan debit banjir periode ulang 10 tahun, genangan-genangan air berpotensi terjadi pada area 1, area 4, dan area 5.

terutama di depan kantor Pertamina Foundation. Hal itu terjadi karena sistem drainase eksisting tidak mampu menampung debit limpasan permukaan dikarenakan terdapat beberapa saluran yang tidak lagi berfungsi dengan baik. Selain itu, hal ini juga dikarenakan adanya tumpukan endapan yang menyebabkan berkurangnya kapasitas tampungan saluran drainase.

Dari permasalahan di atas, terdapat beberapa solusi untuk mengurangi kawasan genangan di kawasan Universitas Pertamina. Solusi yang pertama adalah pemanfaatan lahan yang bisa

menampung, meresap, menguapkan, dan atau menyimpan sementara limpasan hujan. Solusi yang kedua adalah perubahan dimensi saluran. Solusi yang ketiga adalah perbaikan saluran-saluran yang telah rusak. Solusi yang keempat adalah dengan cara menormalisasi saluran, dan solusi selanjutnya adalah dengan membuat sumur-sumur resapan.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Dalam perencanaan debit banjir ini, digunakan periode ulang 10 tahun. Angka ini dipilih karena kawasan Universitas yang tidak terlalu luas serta mempertimbangkan kemungkinan adanya pembangunan di masa yang akan datang. Tabel 5.1 berikut menunjukkan hasil debit limpasan di kawasan Universitas Pertamina pada periode ulang 10 tahun.

Tabel 5. 1. Hasil Debit Banjir dan Debit Saluran Kawasan Universitas Pertamina Periode Ulang 10 tahun

No Area Q (m3/s) Qs (m3/s) Kesimpulan

1 1 0,431 > 0,410 Terdapat genangan

2 2 0,170 < 11,825

-3 3 0,060 < 5,597

-4 4 0,198 > 0,162 Terdapat genangan

5 5 0,181 > 0,138 Terdapat genangan

1) Dari seluruh analisa perhitungan yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa akan terjadi genangan di sebagian besar wilayah kawasan Universitas Pertamina dikarenakan debit banjir rencana 10 tahun di kawasan Universitas Pertamina tidak mampu ditampung oleh saluran yang ada. Nilai debit banjir rencana (Q) lebih besar daripada nilai debit saluran eksisting (Qs).

2) Selain itu, ketinggian genangan juga dipengaruhi oleh endapan serta sampah pada dasar saluran eksisting. Endapan tersebut menyebabkan berkurangnya kapasitas tampungan saluran eksisting untuk menampung debit limpasan.

3) Nilai Qs di area 1, area 4, dan area 5 lebih kecil daripada debit limpasan di area tersebut. Hal ini menyebabkan adanya potensi terjadinya genangan yang akan selalu terjadi di masa yang akan datang pada saat turun hujan.

5.2. Saran

Dari kesimpulan di atas, terdapat beberapa saran untuk mengurangi daerah genangan di kawasan Universitas Pertamina. Berikut merupakan saran-saran yang dapat disampaikan terkait hasil analisa masalah genangan di kawasan Universitas Pertamina.

a. Perlu dilakukan antisipasi debit banjir (Q) yang akan terjadi dengan cara pemanfaatan lahan yang bisa menampung, meresap, menguapkan, dan atau menyimpan sementara limpasan hujan, seperti membuat jalur tumbuh-tumbuhan di sekitar area yang berpotensi terjadinya genangan. Hal ini disarankan karena tumbuhan dapat memperlambat aliran.

b. Perubahan dimensi saluran seperti pembesaran saluran, elevasi pada saluran-saluran harus konsisten sehingga tidak ada genangan.

c. Perbaikan saluran-saluran yang telah rusak seperti saluran di area lapangan bola voli dan di area lapangan sepakbola.

d. Menormalisasi saluran dengan cara mengeruk endapan-endapan yang terdapat pada dasar saluran eksisting.

e. Membuat sumur-sumur resapan.

DAFTAR PUSTAKA

Harto, S. (1993). Analisis Hidrologi. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Rahayu, Tri, Farid Hilwan, dan Lita Darmayanti (2019). Analisis Sistem Drainase Untuk Menanggulangi Banjir Kawasan Jalan Menganti Belakang Plaza medan Fair. Medan:

https://jurnal.uisu.ac.id.

Silvia. (2008). Kaji Ulang Sistem Drainase Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Depok:

https://lib.ui.ac.id.

Soewarno. (1995). Hidrologi Aplikasi Metode Statistik untuk Analisis Data. Bandung: Nova.

Subarkah, I. (1980). Hidrologi Untuk Perencanaan Bangunan Air. Bandung: Idea Dharma.

Sudjarwadi. (1987). Teknik Sumber Daya Air. Yogyakarta: Diktat, PAU Ilmu Teknik UGM.

Suripin. (2003). Sistem Drainase perkotaan yang Berkelanjutan. Yogyakarta: Andi.

Suyono, dan Dr. Maseteru Takeda. (1993). Perbaikan dan Pengaturan Sungai. Jakarta: PT. Pradnya Paramita.

Triatmodjo. (2008). Hidrologi Terapan. Yogyakarta: Beta Offset.

Ven Te Chow, D. R. (1988). Applied Hydrologi. Singapore: McGraw-Hill Book.

Wei, T. C., dan McGuiness (1973). Reciprocal distance squared, a computer technique for estimating area precitipation. Ohio: US Agricultural Research Service .

LAMPIRAN A

SALURAN DRAINASE KAWASAN UNIVERSITAS PERTAMINA Tabel A. 1. Saluran Drainase Bentuk Persegi Panjang

Section Lebar (cm)

Tabel A. 2. Saluran Drainase Bentuk Trapesium

Tabel A. 3. Saluran Drainase Bentuk Persegi dan Trapesium

Section

Tabel A. 4. Saluran Drainase Bentuk Setengah Lingkaran

Section L (cm)

LAMPIRAN B

GAMBAR PEMBAGIAN AREA KAWASAN UNIVERSITAS PERTAMINA

3

Universitas Pertamina - 40

Nama Mahasiswa : Bunga Kirana NIM : 104116014 Nama Pembimbing : Dr. Ing. Yulizar NIP : 119002

No. 1 Hari/Tanggal: Senin/ 27 Januari 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Perbaiki Bab I a) Pendahuluan

b) Rumusan permasalahan - Perbaiki Bab II

a) Persamaan b) Referensi - Perbaiki Bab III

a) Flow-chart b) Narasi gambar

Paraf Pembimbing:

No. 2 Hari/Tanggal: Rabu/ 29 Januari 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Tambahkan narasi pada space kosong - Tambahkan jadwal riset

- Lengkapi tabel koefisien aliran (C) - Perbaiki penomoran rumus

Paraf Pembimbing:

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS PERENCANAAN INFRASTRUKTUR

Nama Mahasiswa : Bunga Kirana NIM : 104116014 Nama Pembimbing : Dr. Ing. Yulizar NIP : 119002

No. 3 Hari/Tanggal: Rabu/ 5 Februari 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Perbaiki rumus

- Lengkapi batasan wilayah - Lengkapi data stasiun - Perbaiki jadwal

Paraf Pembimbing:

No. 4 Hari/Tanggal: Rabu/ 26 Februari 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Pengukuran drainase eksisting - Pengajuan data ke PT. Pertamina

Paraf Pembimbing:

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS PERENCANAAN INFRASTRUKTUR

Nama Mahasiswa : Bunga Kirana NIM : 104116014 Nama Pembimbing : Dr. Ing. Yulizar NIP : 119002

No. 5 Hari/Tanggal: Rabu/ 5 Agustus 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Abstrak

- Tambahkan sketsa pembagian area - Tambahkan Td

Paraf Pembimbing:

No. 6 Hari/Tanggal: Jumat/ 14 Agustus 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Tambahkan Td dalam analisis perhitungan

Paraf Pembimbing:

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS PERENCANAAN INFRASTRUKTUR

Nama Mahasiswa : Bunga Kirana NIM : 104116014 Nama Pembimbing : Dr. Ing. Yulizar NIP : 119002

No. 7 Hari/Tanggal: Rabu/ 19 Agustus 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Keterangan waktu konsentrasi dilengkapi - Hasil desimal di Bab IV dibuat menjadi 3 digit - Periksa penulisan daftar pustaka

- Lengkapi gambar tiap-tiap area

Paraf Pembimbing:

No. 8 Hari/Tanggal: Selasa/ 25 Agustus 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Abstrak bahasa inggris - Perhatikan tiap kata

Paraf Pembimbing:

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS PERENCANAAN INFRASTRUKTUR

Nama Mahasiswa : Bunga Kirana NIM : 104116014 Nama Pembimbing : Dr. Ing. Yulizar NIP : 119002

No. 9 Hari/Tanggal: Rabu/ 26 Agustus 2020 Hal yang menjadi perhatian:

- Format daftar isi - Daftar pustaka

Paraf Pembimbing:

No. Hari/Tanggal:

Hal yang menjadi perhatian:

Paraf Pembimbing:

Form TA-2 Bimbingan Tugas Akhir

FAKULTAS PERENCANAAN INFRASTRUKTUR

Dokumen terkait