BAB II
TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Umum
Untuk mendapatkan kesempurnaan dalam perencanaan pekerjaan
diperlukan suatu tinjauan pustaka. Dengan tinjauan pustaka diharapkan mampu
memberi kontribusi yang besar terhadap sebuah perancangan suatu pekerjaan.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa semakin banyak tinjauan pustaka yang
dibutuhkan semakin mendekati sempurna pula sebuah perencanaan pekerjaan.
Analisis tinggi muka air dan daerah genangan banjir sungai Krueng Pase
Kabupaten Aceh Utara menggunakan software HEC-RAS, memerlukan tinjauan
pustaka untuk mengetahui dasar-dasar teori dalam berbagai analisa yang
diperlukan. Dasar-dasar teori ini nantinya akan menjadi acuan dalam analisis
muka air banjir.
2.2 Analisa Hidrologi
Untuk menyelesaikan permasalahan banjir pada pada saluran-saluran
(drainase) dibutuhkan analisa hidrologi khususnya masalah hujan sebagai sumber
air yang akan dialirkan pada sistem saluran dan limpasan sebagai akibat tidak
mampunya saluran menampung air hujan tersebut. Desain hidrologi sangat
diperlukan untuk mengetahui debit pengaliran.
2.2.1 Siklus Hidrologi
matahari merupakan kunci proses siklus hidrologi tersebut dapat berjalan secara
kontinu. Air berevaporasi, kemudian jatuh sebagai presipitasi dalam bentuk
hujan, salju, hujan batu, hujan es dan salju (sleet), hujan gerimis atau kabut. Pada
perjalanan menuju bumi beberapa presipitasi dapat berevaporasi kembali ke atas
atau langsung jatuh yang kemudian diintersepsi oleh tanaman sebelum mencapai
tanah. Setelah mencapai tanah, siklus hidrologi terus bergerak secara kontinu
dalam tiga cara yang berbeda:
• Evaporasi / transpirasi; Air yang ada di laut, di daratan, di sungai, di
tanaman, dan sebagainya kemudian akan menguap ke angkasa (atmosfer) dan
kemudian akan menjadi awan. Pada keadaan jenuh uap air (awan) itu akan
menjadi bintik-bintik air yang selanjutnya akan turun (precipitation) dalam
bentuk hujan, salju dan es.
• Infiltrasi/ perkolasi ke dalam tanah; Air bergerak ke dalam tanah melalui
celah-celah dan pori-pori tanah dan batuan menuju muka air tanah. Air dapat
bergerak akibat aksi kapiler atau air dapat bergerak secara vertikal atau
horizontal di bawah permukaan tanah hingga air tersebut memasuki kembali
sistem air permukaan.
• Air Permukaan; Air bergerak di atas permukaan tanah dekat dengan aliran
utama dan danau, makin landai lahan dan makin sedikit pori-pori tanah, maka
aliran permukaan semakin besar. Aliran permukaan tanah dapat dilihat
biasanya pada daerah urban. Sungai-sungai bergabung satu sama lain dan
membentuk sungai utama yang membawa seluruh air permukaan disekitar
permukaan akan terkumpul dan mengalir membentuk sungai dan berakhir ke
laut. Proses perjalanan air di daratan itu terjadi dalam komponen-komponen
siklus hidrologi yang membentuk sistem Daerah Aliran Sungai (DAS).
2.2.2 Analisa Curah Hujan Rencana
Hujan merupakan komponen yang sangat penting dalam analisis hidrologi.
Pengukuran hujan dilakukan selama 24 jam baik secara manual maupun otomatis,
Gambar 2.4 Siklus Hidrologi
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 20)
dengan cara ini berarti hujan yang diketahui adalah hujan total yang terjadi selama
satu hari. Dalam analisa digunakan curah hujan rencana, hujan rencana yang
dimaksud adalah hujan harian maksimum yang akan digunakan untuk menghitung
intensitas hujan, kemudian intensitas ini digunakan untuk mengestimasi debit
rencana.
atau menitan. Hal ini akan membawa konsekuen dalam pemilihan data, dan
dianjurkan untuk menggunakan data hujan hasil pengukuran dengan alat ukur
otomatis.
2.2.3 Analisa Frekuensi Curah Hujan
Dalam ilmu statistik dikenal beberapa macam distribusi frekuensi
yang banyak digunakan dalam bidang hidrologi. Berikut ini empat jenis
distribusi frekuensi yang paling banyak digunakan dalam bidang hidrologi:
- Distribusi Normal
- Distribusi Log Normal
- Distribusi Log Person III
- Distribusi Gumbel.
2.2.3.1 Distribusi Normal
Distribusi normal atau kurva normal disebut juga distribusi Gauss.
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode distribusi normal, mempunyai
persamaan sebagai berikut:
X = X + K S (2.1)
Dimana :
S X X
K T
T
−
= (2.2)
Dimana :
XT = perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T
tahunan.
KT = faktor frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode
ulang dan tipe model matematik distribusi peluang yang
digunakan untuk analisis peluang.
Untuk mempermudah perhitungan, nilai faktor frekuensi KT umumya
sudah tersedia dalam tabel, disebut sebagai tabel nilai variabel reduksi Gauss
(Variable reduced Gauss), seperti ditunjukkan dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Nilai Variabel Reduksi Gauss
No. Periode ulang,T
(tahun) Peluang KT
1 1,001 0,999 -3,05
2 1,005 0,995 -2,58
3 1,010 0,990 -2,33
4 1,050 0,950 -1,64
5 1,110 0,900 -1,28
6 1,250 0,800 -0,84
7 1,330 0,750 -0,67
8 1,430 0,700 -0,52
9 1,670 0,600 -0,25
10 2,000 0,500 0
11 2,500 0,400 0,25
12 3,330 0,300 0,52
13 4,000 0,250 0,67
14 5,000 0,200 0,84
15 10,000 0,100 1,28
16 20,000 0,050 1,64
17 50,000 0,020 2,05
18 100,000 0,010 2,33
19 200,000 0,005 2,58
20 500,000 0,002 2,88
21 1000,000 0,001 3,09
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 37)
dikatakan mengikuti distribusi Log Normal. Untuk distribusi Log Normal
perhitungan curah hujan rencana menggunakan persamaan berikut ini:
S K Y
YT = + T (2.3)
S Y Y
K T
T
−
= (2.4)
Dimana:
YT= perkiraan nilai yang diharapkan terjadi dengan periode ulang T-tahunan,
Y = nilai rata-rata hitung variat,
S = deviasi standar nilai vatiat,dan
KT= Faktor Frekuensi, merupakan fungsi dari peluang atau periode ulang dan
tipe model matematik disrtibusi peluang yang digunakan untuk
analisis peluang.
2.2.3.3 Distribusi Log Pearson III
Perhitungan curah hujan rencana menurut metode Log Pearson
III, mempunyai langkah-langkah perumusan sebagai berikut:
- Ubah data dalam bentuk logaritmis, X = Log X
- Hitung harga rata-rata:
n logX X
log n
1 i
i
∑
=
= (2.5)
- Hitung harga simpangan baku :
(
)
0.5 n1 i
2 i logX logX
s
− − =
∑
=- Hitung koefisien kemencengan :
(
)
(
)(
)
3n
1 i
3 i
s 2 n 1 n
X log logX G
− −
−
=
∑
= (2.7)- Hitung logaritma hujan atau banjir dengan periode ulang T dengan rumus :
K.s X log
logXT = + (2.8)
Dimana K adalah variabel standar ( standardized variable) untuk X yang
besarnya tergantung koefisien kemencengan G. tabel 2.2 memperlihatkan harga k
Interval kejadian (Recurrence interval), tahun (periode ulang)
1,0101 1,2500 2 5 10 25 50 100
Koef,G Persentase peluang terlampaui (Percent chance of being exceeded)
99 80 50 20 10 4 2 1 Tabel 2.2 Nilai K untuk distribusi Log-Person III
2.2.3.4 Distribusi Gumbel
Perhitungan curah hujan rencana menurut Metode Gumbel,
mempunyai perumusan sebagai berikut:
S.K X
X= + (2.9)
Dimana :
X = harga rata-rata sampel,
S = standar deviasi (simpangan baku) sampel.
Nilai K (faktor probabilitas) untuk harga-harga ekstrim Gumbel dapat
dinyatakan dalam persamaan:
n n Tr
S Y Y
K= − (2.10)
Dimana :
Yn = reduced mean yang tergantung jumlah sample/ data n (Tabel 2.3)
Sn = reduced standard deviation yang juga tergantung pada jumlah sample/
data n (Tabel 2.4)
YTr= reduced variate, yang dapat dihitung dengan persamaan berikut ini.
− −
− =
r r Tr
T 1 T ln ln
Y (2.11)
Tabel 2.3 Reduced Mean, Yn
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 51)
Tabel 2.4 Reduced Standard Deviation, Sn
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 52)
Tabel 2.5 Reduced variate, YTrsebagai fungsi periode ulang
Periode Ulang, Tr (tahun)
Reduced variate YTr
Periode ulang, Tr (tahun)
Reduced variate Ytr
2 0,3668 100 4,6012
5 1,5004 200 5,2969
10 2,2510 250 5,5206
20 2,9709 500 6,2149
25 3,1993 1000 6,9087
50 3,9028 5000 8,5188
75 4,3117 10000 9,2121
(Suripin, 2004, Sistem Drainase Perkotaan yang Berkelanjutan: 52)
2.2.4 Uji Distribusi Probabilitas
Uji distribusi probabilitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah
persamaan distribusi probabilitas yang dipilih dapat mewakili distribusi statistik
sampel data yang dianalisis.(I.M.Kamiana, 2011)
2.2.4.1 Metode Chi-Kuadrat
Rumus yang digunakan dalam perhitungan dengan metode uji chi-kuadrat
adalah sebagai berikut :
(
)
∑
=
− = n
1
i f
2 f f 2
E E O
χ (2.12)
Dimana :
χ 2 = Parameter chi-kuadrat terhitung.
Ef = Frekuensi yang diharapkan sesuai dengan pembagian kelasnya.
Of = Frekuensi yang diamati pada kelas yang sama.
n = jumlah sub kelompok.
Derajat nyata atau derajat kepercayaan ( ) tertentu yang sering diambil adalah
5%. Derajat kebebasan (Dk) dihitung dengan rumus :
Dk = K–(p+1) (2.13)
Dimana :
Dk = derajat kebebasan.
P = banyaknya parameter, untuk uji chi-kuadrat adalah 2
K = jumlah kelas distribusi
n = banyaknya data
Selanjutnya distribusi probabilitas yang dipaki untuk menentukan curah
hujan rencana adalah distribusi probabilitas yang mempunyai simpangan
maksimumterkecil dan lebih kecildari simpangan kritis atau dirumuskan sebagai
berikut :
χ 2< χ 2cr (2.15)
Dimana :
χ 2 = parameter chi-kuadrat terhitung.
χ 2cr = parameter chi-kuadrat kritis (tabel 2.6)
Prosedur perhitungan dengan menggunakan dengan metode chi-kuadrat adalah
sebagai berikut :
• Urutkan data dari besar ke kecil atau sebaliknya.
• Menghitung jumlah kelas.
• Menghitung derajat kebebasan (Dk) dan χ 2cr
• Menghitung kelas distribusi.
• Menghitung interval kelas.
• Perhitungan nilai χ 2.
Tabel 2.6 tabel nilai parameter Chi-Kuadrat Kritis,χ 2cr
Dk
(α ) Derajat Kepercayaan
0,995 0,99 0,975 0,95 0,05 0,025 0,01 0,005
1 0,0000393 0,000157 0,000982 0,00393 3,841 5,024 6,635 7,879
2 0,0100 0,0201 0,0506 0,103 5,991 7,378 9,210 10,597
3 0,0717 0,115 0,216 0,352 7,815 9.,48 11,345 12,838
4 0,207 0,297 0,484 0,711 9,488 11,143 13,277 14,860
5 0,412 0,554 0,831 1,145 11,070 12,832 15,086 16,750
6 0,676 0,872 1,237 1,635 12,592 14,449 16,812 18,548
7 0,989 1,239 1,69 2,167 14,067 16,013 18,475 20,278
8 1,344 1,646 2,18 2,733 15,507 17,535 20,09 21,955
9 1,735 2,088 2,7 3,325 16,919 19,023 21,666 23,589
10 2,156 2,558 3,247 3,940 18,307 20,483 23,209 25,188
11 2,603 3,053 3,816 4,575 19,675 21,492 24,725 26,757
12 3,074 3,571 4,404 5,226 21,026 23,337 26,217 28,300
13 3,565 4,107 5,009 5,892 22,362 24,736 27,688 29,819
14 4,075 4,660 5,629 6,571 23,685 26,119 29,141 31,319
15 4,601 5,229 6,161 7,261 24,996 27,488 30,578 32,801
16 5,142 5,812 6,908 7,962 26,296 28,845 32,000 34,267
17 5,697 6,408 7,564 8,672 27,587 30,191 33,409 35,718
18 6,265 7,015 8,231 9.,90 28,869 31,526 34,805 37,156
19 6,844 7,633 8,907 10,117 30,144 32,852 36,191 38,582
20 7,434 8,260 9,591 10,851 31,410 34,17 37,566 39,997
21 8,034 8,897 10,283 11,591 32,671 35,479 38,932 41,401
22 8,643 9,542 10,982 12,338 33,924 36,781 40,289 42,796
23 9,260 10,196 11,689 13,091 36,172 38,076 41,638 44,181
24 9,886 10,856 12,401 13,848 36,415 39,364 42,980 45,558
25 10,52 11,524 13,120 14,611 37,652 40,646 44,314 46,928
26 11,16 12,198 13,844 15,379 38,885 41,923 45,642 48,290
27 11,808 12,879 14,573 16,151 40,113 43,194 46,963 49,645
28 12,461 13,565 15,308 16,928 41,337 44,461 48,278 50,993
29 13,121 14,256 16,047 17,708 42,557 45,722 49,588 52,336
30 13,787 14,953 16,791 18,493 43,773 46,979 50,892 53,672
2.2.4.2 Metode Smirnov-Kolmogorof
Pengujian distribusi probabilitas dengan Metode Smirnov-Kolmogorof
dilakukan dengan langkah-langkah perhitungan sebagai berikut:
• Urutkan data (Xi) dari besar ke kecil atau sebaliknya.
• Tentukan peluang empiris masing-masing data yang sudah diurut tersebut
P(Xi) dengan rumus tertentu, rumus Weibull misalnya :
1 n
i ) P(Xi
+
= (2.16)
Dimana :
n = jumlah data.
i = nomor urut data (setelah diurut dari besar ke kecil atau sebaliknya.
• Tentukan peluang teoritis masing – masing data yang sudah di urut
tersebut P’ (Xi) berdasarkan persamaan distribusi probabilitas yang diplih
(Gumbel, Normal, dan sebagainya).
• Hitung selisih (∆Pi ) antara peluang empiris dan teoritis untuk setiap data
yang sudah diurut :
∆Pi= P(Xi)–P’ (Xi) (2.17)
5. Tentukan apakah ∆Pi < ∆P kritis, jika “tidak” artinya distribusi
probabilitas yang dipilih tidak dapat diterima, demikian sebaliknya.
n (α) Derajat Kepercayaan
0,2 0,1 0,05 0.01
5 0,45 0,51 0,56 0,67
10 0,32 0,37 0,41 0,49
15 0,27 0,30 0,34 0,40
20 0,23 0,26 0,29 0,36
25 0,21 0,24 0,27 0,32
30 0,19 0,22 0,24 0,29
35 0,18 0,20 0,23 0,27
40 0,17 0,19 0,21 0,25
45 0,16 0,18 0,20 0,24
50 0,15 0,17 0,19 0,23
n>50 1,07/n 1,22/n 1,36/n 1,693/n
Sumber : Soewarno (1995)
2.3 Intensitas Hujan Rencana
Intensitas hujan adalah jumlah hujan yang dinyatakan dalam tinggi hujan
atau volume hujan tiap satuan waktu. (Wesli, 2008). Sifat umum hujan adalah
makin singkat hujan berlangsung intensitasnya cenderung makin tinggi dan makin
besar periode ulangnya makin tinggi pula intensitasnya.(Suripin, 2004).
Intensitas hujan diperoleh dengan cara melakukan analisis data hujan baik
secara statistik maupun secara empiris. Biasanya intensitas hujan dihubungkan
dengan durasi hujan jangka pendek misalnya 5 menit, 30 menit, 60 menit dan
jam- jaman. Data curah hujan jangka pendek ini hanya dapat diperoleh dengan
menggunakan alat pencatat hujan otomatis. Apabila data hujan jangka pendek
tidak tersedia, yang ada hanya data hujan harian, maka intensitas hujan dapat
dihitung dengan rumus Mononobe.
Dimana:
I = Intensitas hujan (mm/jam)
t = Lamanya hujan (jam)
R24 = Curah hujan maksimum dalam 24 jam (mm).
2.5.4 Waktu Konsentrasi
Waktu konsentrasi suatu DAS adalah waktu yang diperlukan oleh air
hujan yang jatuh untuk mengalir dari titik terjauh sampai ketempat keluar DAS
(Titik Kontrol) setelah tanah menjadi jenuh dan depresi-depresi kecil terpenuhi.
Salah satu rumus untuk memperkirakan waktu konsentrasi (tc)adalah rumus yang
dikembangkan oleh Kirpich (1940), yang ditulis sebagai berikut.
tc= 0,87 x L 21000 x S x 0,385 (2.19)
dimana:
L: Panjang saluran utama dari hulu sampai penguras (km).
S: Kemiringan rata-rata saluran utama dalam (m/m).
Waktu konsentrasi dapat juga dihitung dengan membedakan menjadi dua
komponen yaitu:
1. Inlet time (t0) yakni waktu yang diperlukan air untuk mengalir di
permukaan lahan sampai saluran terdekat.
2. Conduit time (td)yakni waktu perjalanan dari pertama masuk sampai titik
keluaran.
dimana:
t0 : 23 x 3,28 x L x nS (menit)
td : Ls60 V (menit),
n : Angka kekasaranManning,
Ls : Panjang lintasan aliran di dalam salura/sungai (m).
2.5.5 Koefisien Aliran Pengaliran
Koefisien pengaliran (C) didefinisikan sebagai nisbah antara aliran
permukaan terhadap intensitas hujan (Suripin, 2004). Faktor ini merupakan
variabel yang paling menentukan hasil perhitungan debit banjir. Pemilihan harga
C yang tepat memerlukan pengalaman hidrologi yang luas. Berikut disajikan
koefisien pengaliran (C) pada tabel 2.8.
Tabel 2.8 Koefisien Pengaliran, C
Diskripsi lahan/karakter permukaan Koefisien aliran, C Business
perkotaan 0,70 - 0,95
pinggiran 0,50 - 0,70
Perumahan
rumah tunggal 0,30 - 0,50
multiunit, terpisah 0,40 - 0,60
multiunit, tergabung 0,60 - 0,75
perkampungan 0,25 - 0,40
apartemen 0,50 - 0,70
Industri
ringan 0,50 - 0,80
berat 0,60 - 0,90
Perkerasan
aspal dan beton 0,70 - 0,95
batu bata, paving 0,50 - 0,70
Atap 0,75 - 0,95
Halaman, tanah berpasir
datar, 2% 0,13 - 0,17
rata-rata, 2% - 7% 0,18 - 0,22
curam, 7% 0,25 - 0,35
Halaman kereta api 0,10 - 0,35
Taman tempat bermain 0,20 - 0,35
Taman, perkuburan 0,10 - 0,25
Hutan
datar, 0 - 5% 0,10 - 0,40
bergelombang, 5% - 10% 0,25 - 0,50
berbukit, 10% - 30% 0,30 - 0,60
Sumber : Suripin (2004)
2.6 Perhitungan Debit Banjir Hidrograf Satuan Sintesis Nakayasu
Stasiun pengukur debit dan tinggi muka air sungai (stasiun hidrometri)
pada umumnya hanya dipasang di tempat tempat tertentu yang dipandang oleh
pengelolanya mempunyai arti yang cukup penting. Hal tersebut disebabkan karena
tidak mungkin memasang stasiun hidrometri disembarang tempat dan biaya
pemasangannya juga tidak murah. Namun masalah yang banyak timbul adalah
ketidak-cocokan antara rencana pengembangan jaringan stasiun hidrometri.
Pengembangan suatu daerah sering tidak dapat diketahui sebelumnya, atau kalau
rencana itu diketahui tidak selekasnya diikuti dengan keiatan pengumpulan data.
Hingga pada saat dibutuhkan untuk analisis data tidak tersedia, atau tersedia
dalam jangka waktu yang sangat pendek.
Untuk mengatasi hal ini sebenarnya di Indonesia telah dikenal dan banyak
digunakan cara cara untuk memperkirakan banjir rancangan yang didasarkan atas
persamaan rasional. Cara ini mengandalkan data curah hujan sebagai dasar
hitungan.Namun dari penelitian terbukti bahwa cara cara seperti Melchior, Der
-Selain itu tercatat pula bahwa 77% dari kasus yang ditinjau menunjukkan
perkiraan lebih (overestimated). Cara - cara rasional untuk memperkirakan banjir
yang mendapatkan kritikan tajam, karena pemakaian koefisien limpasan (runoff
coefficient) mengundang subjektivitas yang sangat besar dan merupakan salah satu faktor penyebab penyimpangannya. Penyebab lainnya adalah koefisien
reduksi (reduction coefficient). Persamaan rasional hanya dianjurkan untuk DAS
kecil, kurang dari 80 hektar, atau untuk DAS yang memiliki unsur unsur penyusun
yang seragam. Dalam perancangan diharapkan perkiraan banjir rancangan yang
menyimpang sekecil mungkin. Sudah barang tentu perkiraan yang tepat tidak
akan dapat diharapkan, karena proses pengalihragaman hujan menjadi banjir
merupakan proses alam yang sangat kompleks yang tidak dapat diungkapkan
dengan persamaan matematik secara tuntas. Cara cara lain yang lebih baik hampir
seluruhnya menuntut ketersediaan data pengukuran sungai yang memadai.
Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu ini merupakan salah satu upaya untuk
mengatasi kesulitan kesulitan tersebut.Cara ini dapat digunakan disembarang
lokasi yang dikehendaki dalam suatu DAS tanpa tergantung ada atau tidaknya
data pengukuran sungai. Akan tetapi, perlu ditegaskan bahwa kegiatan
hidrometrik masih tetap merupakan pilihan utama, sehingga walaupun telah
ditemukan cara pendekatan yang akan banyak mengatasi masalah kelangkaan
data, namun prioritas pengukuran sungai ditempat mutlak masih diperlukan.
Gambar 2.4 Hidrograf Satuan Sintetik Nakayasu
Nakayasu (1950) telah menyelidiki hidrograf satuan di Jepang dan
memberikan seperangkat persamaan untuk membentuk suatu hidrograf satuan
sebagai berikut:
1. Waktu kelambatan (tg), rumusnya:
untuk L > 15 : = 0,4 + 0, 058 (2.22)
untuk L < 15 : = 0,21 , (2.23)
2. Waktu pucak dan debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan
sebagai berikut:
= + 0,8 (2.24)
3. Waktu saat debit sama dengan 0,3 kali debit puncak:
, = (2.25)
4. Waktu puncak
= + 0,8 (2.26)
Lengkung Turun Lengkung Naik
0.8 Tr Tg
t
Q
t Qp
0.3 Qp
0.3
5. Debit puncak hidrograf satuan sintetis dirumuskan sebagai berikut:
= , ( ,
, ) (2.27)
6. Bagian lengkung naik (0 < t < tp)
= , (2.28)
7. Bagian lengkung turun
• Jika < < ,
= 0,3 , (2.29)
• Jika > > ,
= 0,3 , , , , (2.30)
• Jika > 1,5 ,
= 0,3 ,, , (2.31)
2.7 Prediksi Tinggi Muka Air Banjir Rencana Manual
Tinggi banjir ini dihitung dengan cara coba-coba dengan menggunakan
metode tahapan langsung (dirrect step method). Debit yang digunakan adalah
debit banjir rencana, dalam penelitian ini digunakan metode HSS Nakayasu.
Karena penampang sungai yang tidak beraturan untuk memudahkannya
dalam melakukan perhitungan maka diasumsikan penampang sungai menjadi
penampang trapesium dengan kemiringan 1:1 seperti terlihat pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5 Asumsi Penampang Trapesium
Gambar 2.6 Penampang Trapesium
Berdasarkan Gambar 2.6 luas penampang A dapat dihitung:
A = Y(B+Y) = BY +Y
Keliling basah sungai adalah
P = B + 2Y 2
Jari-jari hidrolis sungai (R) dihitung dengan
R = =
Kecepatan aliran sungai dihitung dengan
V = = =
( )
Perhitungan tinggi muka air selanjutnya menggunakan metode tahapan
langsung (dirrect step method) dengan mengacu pada persamaan Bernouli yang
Gambar 2.7 Sketsa Profil Aliran
Z +Y + =Z +Y + + h
Persamaan di atas merupakan persamaan untuk potongan 1 –2 sampai seterusnya.
Secara umum persamaan itu dapat ditulis menjadi
Z +Y + =Z +Y + + h
h = X. S
S = / (Manning)
(HEC) yang merupakan satuan kerja di bawah US Army Corps of Engineers
(USACE).HEC-RAS merupakan model satu dimensi aliran permanen maupun
tak-permanen (steady and unsteady one-dimensional flow model). HEC-RAS
memiliki empat komponen model satu dimensi: (1) Hitungan profil muka air
aliran permanen, (2) Simulasi aliran tak permanen, (3) Hitungan transport
sedimen, dan (4) Hitungan kualitas (temperatur) air.
Satu elemen penting dalam HEC-RAS adalah keempat komponen tersebut
memakai data geometri yang sama, routine hitungan hidraulika yang sama, serta
beberapa fitur desain hidraulik yang dapat diakses setelah hitungan profile muka
air dilakukan.
HEC-RAS merupakan program aplikasi yang mengintegrasikan fitur
graphical user interface, analisis hidraulik, manajemen dan penyimpanan data, grafik, serta pelaporan.
Dengan menggunakan software HEC-RAS ini dapat memberikan prediksi
tinggi muka air banjir sungai deli dengan banjir pasang muara sungai deli.
2.8.1 Graphical User Interface
Interface ini berfungsi sebagai penghubung antara pemakai dan HEC-RAS. Graphical interface dibuat untuk memudahkan pemakaian HEC-RAC
dengan tetap mempertahankan efisiensi. Melalui graphical interface ini,
dimungkinkan untuk melakukan hal-hal berikut ini dengan mudah:
• Melakukan analisis hidraulik
• Menampilkan data masukan maupun hasil analisis dalam bentuk tabel dan
grafik
• Penyusunan laporan, dan
• Mengakses On-Line help
2.8.2 Penyimpanan Data dan Manajemen Data
Penyimpanan data dilakukan ke dalam “flat” files (format ASCII dan biner), serta file HEC-DSS. Data masukan dari pemakai HEC-RAS disimpan
kedalam file-file yang dikelompokkan menjadi: project, plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, dan sediment data. Hasil keluaran model disimpan kedalam binary file. Data dapat ditransfer dari HEC-RAS ke program aplikasi lain melalui HEC-DSS file.
Manajemen data dilakukan melalui user interface. Pemakai diminta untuk
menuliskan satu nama file untuk project yang sedang dia buat. HEC-RAS
akanmenciptakan beberapa file secara automatik (file-file: plan, geometry, steady
flow, unsteady flow, output, etc.) dan menamainya sesuai dengan nama file project yang dituliskan oleh pemakai. Penggantian nama file, pemindahan lokasi
penyimpanan file, penghapusan file dilakukan oleh pemakai melalui fasilitas
interface; operasi tersebut dilakukan berdasarkan project-by-project. Penggantian nama, pemindahan lokasi penyimpanan, ataupun penghapusan file yang dilakukan
dari luar HEC-RAS (dilakukan langsung pada folder), biasanya akan
operasi atau modifikasi file-file harus dilakukan melalui perintah dari dalam
HEC-RAS.
2.8.3 Grafik dan Pelaporan
Fasilitas grafik yang disediakan oleh HEC-RAS mencakup grafik X-Y alur
sungai, tampang lintang, rating curves, hidrograf, dan grafik-grafik lain yang
merupakan plot X-Y berbagai variabel hidraulik. HEC-RAS menyediakan pula
fitur plot 3D beberapa tampang lintang sekaligus. Hasil keluaran model dapat pula
ditampilkan dalam bentuk tabel.Pemakai dapat memilih antara memakai tabel
yang telah disediakan oleh HEC-RAS atau membuat/mengedit tabel sesuai
kebutuhan. Grafik dan tabel dapat ditampilkan di layar, dicetak, atau dicopy ke
clipboard untuk dimasukkan kedalam program aplikasi lain (word processor, spreadsheet). Fasilitas pelaporan pada HEC-RAS dapat berupa pencetakan data masukan dan keluaran hasil pada printer atau plotter.
Untuk mulai pekerjaan HEC-RAS klik File terus New Project, kemudian
simpan dengan nama Sungai Deli pada direktori atau folder .
Langkah selanjutnya adalah membuat dan mengisi geometri data. Dengan
cara klik tool bar Edit/Enter Geometric Data dari tampilan awal HEC RAS.
Seperti tampilan berikut ini:
Gambar 2.9 Tampilan menu geometri data.
Setelah muncul tampilan Geometric Data, langkah selanjutnya adalah
membuat layout Sungai Deli dengan cara klik tool bar River Reach dari tampilan
Geometric Data, kemudian mulai menggambar layout Sungai Deli dengan memberi nama River dan Reach nya.Kemudian masukkan data geometry muara
Suara Deli pada tampilan ini dimasukkan data long section (penampang
memanjang muara Sungai Deli) dengan cara klik ikon Cross Section padatampilan
Gambar 2.10 Menu Cross Section Pada Geometri Data
Untuk memasukkan data-data potongan melintang, klik Optionterus Add a
New Cross Section, masukkan nomor stationing (Sta) atau nomor patok. Pada bagian kiri tampilan Cross Section Data terdapat dua buah kolom, yaitu station
dan elevation.Yang dimaksud dengan station adalah jarak pias potongan
melintang (sumbu X), sedangkan yang dimaksud dengan elevation adalah elevasi
pias potongan melintang (sumbu Y).kemudianmasukkan Downstream Reach
Length atau jarak antar potongan melintang yang kini sedang dibuat dengan potongan melintang dihilirnya, angka Manning, dan Main Channel Bank Station
yang berada pada bagian tengah tampilan Cross Section Data. Pada Reach
Length, kemudian masukkan data berupa jarak pada LOB (Left Over Bank) atau tebing kiri, Channel atau bagian tengah, dan ROB (Right Over Bank). Angka
Manning dimasukkan berdasarkan kekasaran material dinding saluran, sedangkan
data Bank Stationing dimasukkan berdasarkan tebing yang ada pada data
Gambar 2.11 Tampilan Data Cross Section
Setelah semua geometri data selesai dimasukkan, selanjutnya di
savedengan klik File terus Save Geometric Data As.
Langkah selanjutnya adalah memasukkan data aliran, untuk memasukkan
data aliran, klik Edit/Unsteady Flow Data.Pada tabBoundary Condition, klik
tampilan flowhydrographmasukkan data debit banjir yang dihitung dengan
Selanjutnya masukkan data pasang surut yang dihitung dengan metode
Admiraltyklik tampilanstage/flow hydrograph, seperti gambar 2.13.
Gambar 2.13 Unsteady Flow Data yang dimasukkan data hasil perhitungan
Pada aliran unsteady, selain data boundary condition, kita juga harus
memasukkan data initial condition. Data initial condition ini merupakan asumsi
aliran pada jam ke-nol.Setelah data aliran telah selesai dimasukkan, klik
filekemudian save unsteady flow data as.
Selanjutnya running aliran unsteady klik item-item pada Programs to Run,
mengisi waktu atau tanggal simulasi pada Simulation Time Windowdan
menyetting interval waktu perhitungan pada Computation Setting. Pada tampilan