HIDROLOGI TERAPAN PERENCANAAN BANJIR RANCANGAN

(1)

HIDROLOGI TERAPAN

PERENCANAAN

BANJIR RANCANGAN

Novitasari,ST.,MT

..

Sub Kompetensi



Pengenalan dan pemahaman analisis Pengenalan dan pemahaman analisis frekuensi dari data hujan

frekuensi dari data hujan



Pengenalan dan pemahaman analisis Pengenalan dan pemahaman analisis banjir rancangan dari data hujan banjir rancangan dari data hujan

ANALISIS HIDROLOGI

Dalam kaitannya dengan rencana pembuatan Dalam kaitannya dengan rencana pembuatan bangunan air, besaran rancangan yang harus bangunan air, besaran rancangan yang harus didapatkan melalui kegiatan analisis hidrologi didapatkan melalui kegiatan analisis hidrologi secara umum dapat berupa:

secara umum dapat berupa:



Penelusuran elemen even flowPenelusuran elemen even flow debit banjir rancangan (

debit banjir rancangan (design flooddesign flood) )



Penelusuran elemen continuous flow Penelusuran elemen continuous flow debit andalan (

debit andalan (dependable flowdependable flow))

BANJIR RANCANGAN

Banjir

Banjir rancanganrancangan adalahadalah besarnyabesarnya debit debit banjir

banjir yang yang ditetapkanditetapkan sebagaisebagai dasardasar penentuan

penentuan kapasitaskapasitas dalamdalam mendimensimendimensi bangunan

bangunan--bangunanbangunan hidraulikhidraulik ((termasuktermasuk bangunan

bangunan didi sungaisungai), ), hinggahingga kerusakankerusakan yang

yang dapatdapat ditimbulkanditimbulkan baikbaik langsunglangsung maupun

maupun tidaktidak langsunglangsung oleholeh banjirbanjir tidaktidak boleh

boleh terjaditerjadi selamaselama besaranbesaran banjirbanjir tersebut

tersebut tidaktidak terlampauiterlampaui..

TAHAPAN ANALISIS HIDROLOGI UNTUK TAHAPAN ANALISIS HIDROLOGI UNTUK BANJIR RANCANGAN BANJIR RANCANGAN

Kasus

Kasus OutputOutput Data tersediaData tersedia Tahapan analisisTahapan analisis

1

1 DebitDebit puncakpuncak DebitDebit banjirbanjir maksmaks.. tahunantahunan AnalisisAnalisis frekuensifrekuensi datadata debitdebit 2

2 DebitDebit puncakpuncak HujanHujan harianharian dandan karakteris karakteris--tik

tik daerahdaerah tangkapantangkapan hujanhujan Analisis

Analisis frekuensifrekuensi datadata hujanhujan dandan pengalihragaman

pengalihragaman hujanhujan--aliranaliran ((RationalRational methodmethod)) 3

3 DebitDebit puncakpuncak HujanHujan jamjam--jaman,jaman, hidrografhidrograf banjir

banjir dandan karakteristikkarakteristik DASDAS Analisis

pengalihragaman hujanhujan--aliranaliran ((UnitUnit hydrographhydrographatauatauRainfallRainfall

--runoffrunoff modelmodel)) 4

4 HidrografHidrograf banjir banjir

Hujan

Hujan jamjam--jaman,jaman, karakteris karakteris--tik

tik DAS,DAS, tidaktidak adaada datadata hidrograf hidrograf banjirbanjir

Analisis

pengalihragaman hujanhujan--aliranaliran ((SyntheticSynthetic unitunit hydrographhydrograph)) 5

Hujan

Hujan jamjam--jamanjaman dandan hidro hidro--graf

graf banjirbanjir

Analisis

pengalihragaman hujanhujan--aliranaliran ((UnitUnit hydrographhydrograph)) 6

Hujan

Hujan jamjam--jaman,jaman, hidrografhidrograf banjir

banjir dandan karakteristikkarakteristik DASDAS Analisis

pengalihragaman hujanhujan--aliranaliran ((UnitUnit hydrographhydrographatauatauRainfallRainfall

--runoffrunoff modelmodel))

KALA ULANG

Besarnya banjir rancangan dinyatakan Besarnya banjir rancangan dinyatakan dalam debit banjir sungai dengan kala dalam debit banjir sungai dengan kala ulang tertentu. Kala ulang debit adalah ulang tertentu. Kala ulang debit adalah suatu kurun waktu berulang dimana suatu kurun waktu berulang dimana debit yang terjadi menyamai atau debit yang terjadi menyamai atau melampaui besarnya debit banjir yang melampaui besarnya debit banjir yang ditetapkan (banjir rancangan).

(2)

Contoh Kala Ulang

Q

Q5 thn5 thn= = XXmm33/dt atau P5 thn = X mm/dt atau P5 thn = X mm

Bisa terjadi kapanpun dalam range waktu 0

Bisa terjadi kapanpun dalam range waktu 0 –– 5 tahun 5 tahun tersebut 1 kali hujan sebesar

tersebut 1 kali hujan sebesar XXmm atau debit sebesar mm atau debit sebesar

X

Xmm33_{/dt atau}_{/dt atau}_X_X_{mm akan disamai atau dilampaui.}_{mm akan disamai atau dilampaui.}

Probabilitas terjadinya : Probabilitas terjadinya : -- Bisa terjadi 1 kaliBisa terjadi 1 kali

-- Bisa tidak pernah terjadi dalam 5 tahun tersebutBisa tidak pernah terjadi dalam 5 tahun tersebut -- Bisa banyak (berkaliBisa banyak (berkali--kali) terlampauikali) terlampaui

% 1 ) (

Pr 3

n X

Q

ob  m dt 

Resiko Kegagalan

Apabila dikaitkan dengan faktor resiko Apabila dikaitkan dengan faktor resiko kegagalan, maka dapat digunakan rumus kegagalan, maka dapat digunakan rumus sederhana berikut ini

sederhana berikut ini

dengan :R= resiko kegagalan, dengan :R= resiko kegagalan, T= kala ulang (tahun), T= kala ulang (tahun),

L= umur bangunan/proyek (tahun). L= umur bangunan/proyek (tahun).





L

T

R



1 

1 /

PENETAPAN KALA ULANG

Debit banjir rancangan ditetapkan Debit banjir rancangan ditetapkan berdasarkan beberapa pertimbangan: berdasarkan beberapa pertimbangan: 

ukuran dan jenis proyekukuran dan jenis proyek 

ketersediaan dataketersediaan data 

ketersediaan danaketersediaan dana 

kepentingan daerah yang dilindungikepentingan daerah yang dilindungi 

resiko kegagalan yang dapat resiko kegagalan yang dapat ditimbulkan

ditimbulkan 

kadang bahkan juga kebijaksanaan kadang bahkan juga kebijaksanaan politik

politik

KALA ULANG BANJIR RANCANGAN KALA ULANG BANJIR RANCANGAN UNTUK BANGUNAN DI SUNGAI UNTUK BANGUNAN DI SUNGAI

Jenis Bangunan Jenis Bangunan

Kala Ulang Kala Ulang Banjir Rancangan Banjir Rancangan

(tahun) (tahun) Bendung sungai besar sekali

Bendung sungai besar sekali 100100 Bendung sungai sedang

Bendung sungai sedang 5050 Bendung sungai kecil

Bendung sungai kecil 2525 Tanggul sungai besar/daerah

Tanggul sungai besar/daerah penting

penting

25 25

Tanggul sungai kecil/daerah Tanggul sungai kecil/daerah kurang penting

kurang penting

10 10

Jembatan jalan penting

Jembatan jalan penting 2525 Jembatan jalan tidak penting

Jembatan jalan tidak penting 1010

ANALISIS FREKUENSI ANALISIS FREKUENSI PENETAPAN SERI DATA UNTUK ANALISIS PENETAPAN SERI DATA UNTUK ANALISIS

1.

1. AnnualAnnual Maximum SeriesMaximum Series

Dengan menggambil 1 data maksimum Dengan menggambil 1 data maksimum setiap tahun, yang berarti jumlah data setiap tahun, yang berarti jumlah data dalam seri akan sama dengan panjang dalam seri akan sama dengan panjang data yang tersedia.

data yang tersedia.

X1 X2 X3

3

1 2 n

Tahun ke

-Seri Data X1, X2, X3, …, Xn

2.

2. Peak Over ThresholdPeak Over Threshold((POTPOT))

dengan menentapkan suatu batas bawah dengan menentapkan suatu batas bawah tertentu (

tertentu (ThresholdThreshold) dengan pertimbangan) dengan pertimbangan--pertimbangan tertentu. Semua besaran pertimbangan tertentu. Semua besaran hujan/debit yang lebih besar daripada batas hujan/debit yang lebih besar daripada batas bawah tersebut diambil dan dijadikan bagian bawah tersebut diambil dan dijadikan bagian dari seri data.

dari seri data.

X1 X2 X5

3

1 2

Tahun ke

-Seri Data X1, X2, X3, X4 , X5 ,…, Xn

Ambang X4

(3)

Hubungan antara kala ulang hasil analisis Hubungan antara kala ulang hasil analisis

frekuensi dengan data “

frekuensi dengan data “annual annual

Maximum series

Maximum series” dan “” dan “Peak Peak Over Threshold

Over Threshold//Partial SeriesPartial Series””

dengan : TM = Kala ulang dengan

dengan : TM = Kala ulang dengan Maximum Annual Maximum Annual Series

Series

TE = Kala ulang dengan

TE = Kala ulang dengan Partial SeriesPartial Series

1

Parameter statistik seri data perlu diperkirakan untuk Parameter statistik seri data perlu diperkirakan untuk memilih distribusi yang sesuai dengan sebaran data memilih distribusi yang sesuai dengan sebaran data 1. Mean/nilai tengah/rerata

1. Mean/nilai tengah/rerata

2.

2. Simpangan Baku/Standard DeviasiSimpangan Baku/Standard Deviasi

3.

3. KoefisienKoefisien Variansi/Variansi/VariationVariation CoefficientCoefficient

PENENTUAN PARAMETER

STATISTIK

4. Asimetri/Kemencengan/SkewnessSkewness

5

5.. KurtosisKurtosis

dengan :

dengan : nn = jumlah data yang dianalisis= jumlah data yang dianalisis

X

Xii = data hujan/debit= data hujan/debit

PENENTUAN PARAMETER

STATISTIK

PERKIRAAN JENIS DISTRIBUSI

1.

1. Distribusi NormalDistribusi Normal

Ciri khas distribusi normal adalah Ciri khas distribusi normal adalah Cs

Terlampaui 0,5 0,20 0,10 0,05 0,02 0,01

Kala Ulang 2 5 10 20 50 100

Faktor Frekuensi K 0 0,842 1,282 1,645 2,054 2,326

 1 1,164 1,350 1,534 1,763 1,925

PERKIRAAN JENIS DISTRIBUSI

2. Distribusi Log Normal 2. Distribusi Log Normal

Ciri khas distribusi Log Normal adalah : Ciri khas distribusi Log Normal adalah : Cs

3. Distribusi GumbelDistribusi Gumbel

Sifat statistik distribusi Gumbel adalah : Sifat statistik distribusi Gumbel adalah : Cs

Tabel 2. Faktor Frekuensi K untuk distribusi log-normal

Cv ()

Kala Ulang

(4)

Tabel 3. Faktor Frekuensi K untuk distribusi Gumbel EV I

n Kala Ulang

1,053 1,111 1,25 2 5 10 20 50 100 5 -1,963 -1,631 -1,179 -0,116 1,313 2,260 3,168 4,343 5,224 10 -1,677 -1,400 -1,023 -0,136 1,058 1,848 2,606 3,587 4,323 15 -1,578 -1,320 -0,969 -0,143 0,967 1,703 2,408 3,321 4,005 20 -1,252 -1,277 -0,940 -0,148 0,919 1,625 2,302 3,197 3,836 25 -1,492 -1,251 -0,922 -0,151 0,888 1,575 2,235 3,089 3,728 30 -1,468 -1,232 -0,910 -0,153 0,866 1,541 2,188 3,026 3,653 35 -1,451 -1,218 -0,901 -0,154 0,850 1,515 2,153 2,979 3,598 40 -1,438 -1,207 -0,893 -0,155 0,838 1,495 2,126 2,943 3,554 45 -1,427 -1,198 -0,887 -0,156 0,828 1,479 2,104 2,913 3,519 50 -1,418 -1,191 -0,833 -0,157 0,820 1,466 2,086 2,889 3,491 55 -1,410 -1,185 -0,879 -0,157 0,813 1,455 2,071 2,869 3,467 60 -1,404 -1,180 -0,875 -0,158 0,807 1,446 2,059 2,852 3,446 65 -1,398 -1,176 -0,872 -0,158 0,802 1,438 2,047 2,837 3,428 70 -1,394 -1,172 -0,869 -0,159 0,797 1,430 2,038 2,824 3,413 75 -1,389 -1,168 -0,867 -0,159 0,793 1,424 2,029 2,812 3,399 80 -1,386 -1,165 -0,865 -0,159 0,790 1,419 2,021 2,802 3,387 85 -1,382 -1,162 -0,863 -0,160 0,787 1,413 2,015 2,793 3,376 90 -1,379 -1,160 -0,862 -0,160 0,784 1,409 2,008 2,784 3,366 95 -1,376 -1,158 -0,860 -0,160 0,781 1,405 2,003 2,777 3,357 100 -1,374 -1,155 -0,859 -0,160 0,779 1,401 1,998 2,770 3,349

PERKIRAAN JENIS DISTRIBUSI

4.

4. Distribusi Log Pearson IIIDistribusi Log Pearson III

Sifat statistik distribusi ini adalah : Sifat statistik distribusi ini adalah : 

 Jika tidak menunjukkan sifatJika tidak menunjukkan sifat--sifat sifat seperti pada ketiga distribusi di seperti pada ketiga distribusi di atas.

atas. 

 Garis teoritik probabilitasnya Garis teoritik probabilitasnya berupa garis lengkung. berupa garis lengkung. Tabel 4

Tabel 4 Tabel 5 Tabel 5

Apabila seluruh data telah digambarkan dalam Apabila seluruh data telah digambarkan dalam kertas probabilitas yang dipilih, maka

kertas probabilitas yang dipilih, maka dibandingkan dengan fungsi distribusi teoritik dibandingkan dengan fungsi distribusi teoritik untuk kemudian dilakukan pengujian. untuk kemudian dilakukan pengujian.

Penggambaran garis tersebut dilakukan dengan Penggambaran garis tersebut dilakukan dengan menggunakan persamaan umum

menggunakan persamaan umum Garis Teoritik Garis Teoritik Probabilitas untuk Analisis Frekuensi

Probabilitas untuk Analisis Frekuensi::

dengan : dengan :

X

XTT = besaran (hujan/debit) kala ulang T tahun= besaran (hujan/debit) kala ulang T tahun

X

X = besaran (hujan/debit) rerata= besaran (hujan/debit) rerata

K

K = faktor frekuensi untuk kala ulang T tahun= faktor frekuensi untuk kala ulang T tahun

S

S = simpangan baku= simpangan baku

FUNGSI DISTRIBUSI TEORITIK

S

K

X

_T





_T

.

Cs

()

Kala Ulang

1 ,0 5 3 1 ,1 1 1 1 ,2 5 2 5 1 0 2 0 5 0 1 0 0

0,0 - - - 0,000 0,842 1,282 1,645 2,054 2,326

0,1 - - - -0,017 0,836 1,292 1,673 2,107 2,400

0,2 -1,586 -1,258 -0,850 -0,033 0,830 1,301 1,700 2,159 2,472

0,3 -1,555 -1,245 -0,853 -0,050 0,834 1,309 1,726 2,211 2,544

0,4 -1,524 -1,231 -0,855 -0,067 0,816 1,317 1,750 2,261 2,615

0,5 -1,491 -1,216 -0,857 -0,083 0,808 1,323 1,774 2,331 2,686

0,6 -1,458 -1,200 -0,857 -0,099 0,800 1,329 1,797 2,359 2,755

0,7 -1,423 -1,183 -0,857 -0,116 0,790 1,333 1,819 2,407 2,824

0,8 -1,389 -1,166 -0,856 -0,132 0,780 1,336 1,839 2,453 2,891

0,9 -1,353 -1,147 -0,854 -0,148 0,769 1,339 1,859 2,498 2,957

1,0 -1,317 -1,128 -0,852 -0,164 0,758 1,340 1,877 2,542 3,023

1,1 -1,280 -1,107 -0,848 -0,180 0,745 1,341 1,894 2,585 3,087

1,2 -1,243 -1,086 -0,844 -0,195 0,733 1,340 1,910 2,626 3,149

1,3 -1,206 -1,064 -0,838 -0,210 0,719 1,339 1,925 2,667 3,211

1,4 -1,168 -1,041 -0,832 -0,225 0,705 1,337 1,938 2,706 3,271

1,5 -1,131 -1,018 -0,825 -0,240 0,691 1,333 1,951 2,743 3,330

1,6 -1,093 -0,994 -0,817 -0,254 0,675 1,329 1,962 2,780 3,388

1,7 -1,056 -0,970 -0,808 -0,268 0,660 1,324 1,972 2,815 3,444

1,8 -1,020 -0,945 -0,799 -0,281 0,643 1,318 1,981 2,848 3,499

1,9 -0,984 -0,920 -0,788 -0,294 0,627 1,311 1,989 2,881 3,553

2,0 -0,949 -0,895 -0,777 -0,307 0,609 1,303 1,996 2,912 3,605

2,1 -0,915 -0,869 -0,765 -0,319 0,592 1,294 2,001 2,942 3,656

2,2 -0,882 -0,844 -0,752 -0,330 0,574 1,284 2,006 2,970 3,705

2,3 -0,850 -0,819 -0,739 -0,341 0,555 1,274 2,009 2,997 3,753

2,4 -0,819 -0,795 -0,725 -0,351 0,537 1,262 2,011 3,023 3,800

2,5 -0,790 -0,771 -0,711 -0,360 0,518 1,250 2,012 3,048 3,845

Tabel 4. Faktor Frekuensi K untuk distribusi Pearson I I I

POSISI PENGGAMBARAN

((

PLOTTING POSITION

))

Posisi penggambaran pada kertas Posisi penggambaran pada kertas probabilitasyang sesuai untuk distribusi probabilitasyang sesuai untuk distribusi terpilih cara Weibull (1939)

terpilih cara Weibull (1939)

dengan : dengan : m

m = urutan data dari kecil ke besar= urutan data dari kecil ke besar n

n = jumlah data= jumlah data

)

1 (

)

(







n

m

x

PROB

_i

UJI KESESUAIAN DISTRIBUSI

FREKUAENSI

Pengujian kesesuaian terhadap curah Pengujian kesesuaian terhadap curah hujan ini dimaksudkan untuk mengetahui hujan ini dimaksudkan untuk mengetahui kebenaran akan distribusi yang digunakan, kebenaran akan distribusi yang digunakan, sehingga diketahui :

sehingga diketahui :

1.

1. Kebenaran antara hasil pengamatan Kebenaran antara hasil pengamatan

dengan model distribusi yang diharapkan dengan model distribusi yang diharapkan atau yang di dapatkan secara teoritis atau yang di dapatkan secara teoritis

2.

2. Kebenaran hipotesis (hasil model distribusi Kebenaran hipotesis (hasil model distribusi

(5)

UJI KESESUAIAN DISTRIBUSI

FREKUAENSI

Untuk keperluan analisis uji kesesuaian Untuk keperluan analisis uji kesesuaian distribusi dipakai dua metode statistik, yaitu distribusi dipakai dua metode statistik, yaitu

1.

1. Uji Chi Kuadrat dan Uji Chi Kuadrat dan 2.

2. Uji Smirnov KolmogorovUji Smirnov Kolmogorov

UJI CHI KUADRAT

Menguji simpangan secara vertikal dan untuk menguji apakah Menguji simpangan secara vertikal dan untuk menguji apakah distribusi pengamatan dapat disamai dengan baik oleh distribusi distribusi pengamatan dapat disamai dengan baik oleh distribusi teoritis,

teoritis, dengan persamaan:dengan persamaan:

Tabel 6 Tabel 6

Jumlah kelas distribusi dihitung dengan rumus : Jumlah kelas distribusi dihitung dengan rumus :

k

k = 1 + 3,22 = 1 + 3,22 log nlog n Dk

Dk= = kk-- ( ( PP+ + 11)) dimana: dimana:

22= harga chi kuadrat= harga chi kuadrat

Ef

Ef= nilai yang diharapkan untuk kelas i= nilai yang diharapkan untuk kelas i( expected frequency)( expected frequency) Of

Of= nilai yang diamati untuk kelas i= nilai yang diamati untuk kelas i(observed frequency)(observed frequency) k

k = jumlah kelas distribusi= jumlah kelas distribusi

n

n = banyaknya data= banyaknya data

Dk

Dk= derajat kebebasan= derajat kebebasan

P

P = banyaknya parameter sebaran Chi= banyaknya parameter sebaran Chi--Square (ditetapkan = 2)Square (ditetapkan = 2)









  



 



Ef Of

Ef 2

2 )



UJI SMIRNOV KORMOGOROV

Uji ini digunakan untuk menguji simpangan secara horisontal Uji ini digunakan untuk menguji simpangan secara horisontal antara distribusi empiris dan distribusi teoritis. Dari plotting data antara distribusi empiris dan distribusi teoritis. Dari plotting data pada kertas distribusi dapat dihitung besarnya penyimpangan pada kertas distribusi dapat dihitung besarnya penyimpangan antara data teoritis dan data pengamatan :

antara data teoritis dan data pengamatan :

Tabel 7 Tabel 7

dimana :

dimana : P(T)P(T) = peluang teoritis= peluang teoritis

P(E)

P(E) = peluang empiris, dengan metode Weibull = peluang empiris, dengan metode Weibull

Δ

Δcrcr = simpangan kritis= simpangan kritis

Penyimpangan tersebut kemudian dibandingkan dengan Penyimpangan tersebut kemudian dibandingkan dengan penyim

penyimpangan kritis yang masih diijinkan (pangan kritis yang masih diijinkan (crcr) yang mana pada ) yang mana pada studi ini digunakan nilai kritis (significant level) = 5 %. Apabila studi ini digunakan nilai kritis (significant level) = 5 %. Apabila

Δmax

Δmax< < ΔcrΔcrberarti distribusi frekuensi tersebut dapat diterapkan berarti distribusi frekuensi tersebut dapat diterapkan untuk semua data yang ada.

untuk semua data yang ada.  T

P

 E cr

P







1.

1. hitung parameter statistik data yang dianalisis, hitung parameter statistik data yang dianalisis, meliputi:

meliputi: XX, , SS, , CvCv, , CsCs, dan , dan CkCk,, 2.

2. berdasarkan nilaiberdasarkan nilai--nilai parameter statistik nilai parameter statistik terhitung, perkirakan distribusi yang cocok terhitung, perkirakan distribusi yang cocok dengan sebaran data,

dengan sebaran data, 3.

3. urutkan data dari kecil ke besar (atau urutkan data dari kecil ke besar (atau sebaliknya),

sebaliknya), 4.

4. dengan kertas probabilitas yang sesuai untuk dengan kertas probabilitas yang sesuai untuk distribusi terpilih, plotkan data dengan nilai distribusi terpilih, plotkan data dengan nilai probabilitas variat

probabilitas variat XiXisebagai berikut: sebagai berikut:

prob (

prob (XiXiXX) = m/(n+1)) = m/(n+1)

dengan:

dengan: mm= urutan data dari kecil ke besar (1 s.d. = urutan data dari kecil ke besar (1 s.d. nn), ), n

n= jumlah data,= jumlah data,

PROSEDUR HITUNGAN

ANALISIS FREKUENSI



tarik garis teoritik dan lakukan uji Chitarik garis teoritik dan lakukan uji Chi--kuadrat kuadrat dan Smirnov

dan Smirnov--Kolmogorov,Kolmogorov,



apabila syarat uji dipenuhi, tentukan besaran apabila syarat uji dipenuhi, tentukan besaran hujan rancangan yang dicari untuk kala ulang hujan rancangan yang dicari untuk kala ulang yang ditetapkan (

yang ditetapkan (RRTT),),



jika syarat uji tidak dipenuhi, pilih distribusi jika syarat uji tidak dipenuhi, pilih distribusi yang lain dan analisis dapat dilakukan seperti yang lain dan analisis dapat dilakukan seperti pada langkah awal.

pada langkah awal.

PROSEDUR HITUNGAN

ANALISIS FREKUENSI

LENGKUNG HUJAN

Jika diketahui Data Hujan maka dicari Jika diketahui Data Hujan maka dicari Hujan Rancangan dengan Analisis Hujan Rancangan dengan Analisis Frekuensi.

Frekuensi.

Hujan Rancangan sebagai masukan model Hujan Rancangan sebagai masukan model hujan aliran untuk perancangan drainasi hujan aliran untuk perancangan drainasi dapat dipergunakan dengan : kurva/grafik dapat dipergunakan dengan : kurva/grafik intensitas

intensitas––frekuensifrekuensi––lama hujan (IFD) lama hujan (IFD) atau

atau IntensityIntensity––DurationDuration––FrequencyFrequency((IDFIDF). ). Yang sering disebut pula sebagai

Yang sering disebut pula sebagai Lengkung Hujan

(6)

Intensitas Hujan Jam

Intensitas Hujan Jam--jaman

jaman



Untuk kasus data hujan jamUntuk kasus data hujan jam--jaman tidak tersedia jaman tidak tersedia (tersedia data hujan harian), digunakan rumus (tersedia data hujan harian), digunakan rumus empiris seperti

empiris seperti rumus Mononoberumus Mononobe 

Rumus empiris tersebut digunakan untuk Rumus empiris tersebut digunakan untuk mengubah intensitas hujan harian ke intensitas mengubah intensitas hujan harian ke intensitas hujan dengan lama hujan yang lebih pendek, hujan dengan lama hujan yang lebih pendek, yang dapat ditulis dalam persamaan:

yang dapat ditulis dalam persamaan:

IItt = intensitas hujan untuk lama hujan = intensitas hujan untuk lama hujan tt(mm/jam)(mm/jam)

R

R2424 = = II2424 = curah hujan selama 24 jam (mm) = curah hujan selama 24 jam (mm)

tt = lama hujan (jam)= lama hujan (jam)

3 2 24 _. 24

24 

       

t I

It

Debit Rancangan

Debit/Banjir Rancangan adalah besarnya Debit/Banjir Rancangan adalah besarnya debit banjir yang ditetapkan sebagai dasar debit banjir yang ditetapkan sebagai dasar penentuan kapasitas dalam mendimensi penentuan kapasitas dalam mendimensi bangunan

bangunan--bangunan hidraulik (termasuk bangunan hidraulik (termasuk bangunan di sungai), sedemikian hingga bangunan di sungai), sedemikian hingga kerusakan yang dapat ditimbulkan baik kerusakan yang dapat ditimbulkan baik langsung maupun tidak langsung oleh langsung maupun tidak langsung oleh banjir tidak boleh terjadi selama besaran banjir tidak boleh terjadi selama besaran banjir tidak terlampaui.

banjir tidak terlampaui.

Metode Rasional

Metode rasional dapat dipandang sebagai cara Metode rasional dapat dipandang sebagai cara perkiraan limpasan yang paling populer, perkiraan limpasan yang paling populer, karena kesederhanaannya.

karena kesederhanaannya.

Mengandung arti penyederhanaan berbagai Mengandung arti penyederhanaan berbagai proses alami, menjadi proses sederhana, proses alami, menjadi proses sederhana, dengan demikian cara ini mempunyai banyak dengan demikian cara ini mempunyai banyak kendala dan keterbatasan pemakaian. kendala dan keterbatasan pemakaian. Hanya digunakan pada DAS dengan ukuran Hanya digunakan pada DAS dengan ukuran kecil, kurang dari

kecil, kurang dari 300 ha300 ha..

Metode Rasional

Cara rasional ini bertujuan untuk Cara rasional ini bertujuan untuk memperkirakan debit puncak dengan memperkirakan debit puncak dengan persamaan :

persamaan :

Q

= 0,278

CIA

dengan : dengan :

Q

Q= debit puncak, dalam m= debit puncak, dalam m33_/dt_/dt C

C= koefisien limpasan (= koefisien limpasan (runoff coefficientrunoff coefficient) dgn ) dgn range 0

range 0 C C 11

II = intensitas hujan, dalam mm/jam= intensitas hujan, dalam mm/jam

A

A= luas DAS, dalam km= luas DAS, dalam km22

Hidrograf Aliran

I ntensitas Hujan

I

D = tc

tc Waktu

Q

Aliran akibat hujan dengan durasi D < tc

Aliran akibat hujan dengan durasi D = tc

Aliran akibat hujan dengan durasi D > tc

Waktu Konsentrasi

Untuk persamaan waktu konsentrasi dikenal Untuk persamaan waktu konsentrasi dikenal persamaan

persamaan KirpichKirpich::

dengan : dengan :

tc

tc= waktu konsentrasi dalam menit= waktu konsentrasi dalam menit

L

L= panjang sungai dalam km= panjang sungai dalam km

S

S= landai sungai dalam m/m= landai sungai dalam m/m

385 . 0 77 , 0

97 ,

3





L

S

(7)

Koefisien

Koefisien LimpasanLimpasan

Jenis Penutup Lahan/ Karakter istik Permukaan Nilai Koefisien c

Business Perkotaan Pinggiran

0,70 – 0,95 0,50 – 0,70 Perumahan

Rumah tunggal Multiunit, terpisah Multiunit tergabung Perkampungan Apartemen

0,30 – 0,50 0,40 – 0,60 0,60 – 0,75 0,25 – 0,40 0,50 – 0,70 Industri

Ringan Berat

0,50 – 0,80 0,60 – 0,90 Perkerasan

Aspal dan beton Batu bata, paving

0,70 – 0,95 0,50 – 0,70

Atap 0,75 – 0,95

Halaman tanah berpasir Datar 2% Rata-rata 2 – 7% Curam 7%

0,05 – 0,10 0,10 – 0,15 0,15 – 0,20 Halaman tanah berat

Datar 2% Rata-rata 2 – 7% Curam 7%

0,13 – 0,17 0,18 – 0,22 0,25 – 0,35 Halaman kereta api 0,10 – 0,35 Taman, tempat bermain 0,20 – 0,35 Taman, pekuburan 0,10 – 0,25 Hutan

Datar 0 – 5% Bergelombang 5 – 10% Berbukit 10 – 30%

0,10 – 0,40 0,25 – 0,50 0,30 – 0,60