Title | Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air |
---|---|
Author | Muhammad Husen |
Pages | 118 |
File Size | 7.1 MB |
File Type | |
Total Downloads | 414 |
Total Views | 785 |
.: g'€q*&;ffiiF {b**'e a*-.--.r* USTAKAAN RSIPAN WA TIMUR .48 M 3 @"nAHATLMU Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air I Made Kamiana Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air Oleh : ltulade Kamlana Edisl Pertama Cetakan Pertama. 2011 Hak cipta o 2011 pada penutis, pu-l L / ...
.: g'€q*&;ffiiF
{b**'e a*-.--.r*
USTAKAAN RSIPAN WA
.48 M 3
TIMUR
@"nAHATLMU
Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air I Made Kamiana
Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air
Oleh
:
ltulade Kamlana
Edisl Pertama Cetakan Pertama. 2011
pu-l L / Lotz' {rtie loolurrt
Hak cipta o 2011 pada penutis, bP lP Hak Cipta ditindungi undang-undang. Dilarang me'mperbanyak atau memindahkan sebagian atau seluruh isi buku ini dalam bentuk apa pun, secara elektronls maupun mekanis, terrnasuk rnernfotokopi, merekam, atau dengan teknik perekaman lainnya, tanpa izin tertulis darl penerbit.
GRAHA ILMU
Dalam perencanaan teknis bangunqn air, seperti bangunan iri-
RukoJambusari No.7A Yogyakarta 55283
Telp. Fax. E+nail
I{ata Qengantnr
gasi, bangurnan drainase, bangunan sungai dan bangunan sejenis lain-
:CI274-889836;O275889398
nyar, banyak variabel yang berpengaruh. Salah satunya adalah debit
:O274-889457 : [email protected]
rencana. Sebagai variabel terikat, debit rencana tidak saja bergantung pada variabel bebas tetapi juga bergantung pada metode yang digunakan dalam perhitungannya. Besaran debit rencana akan menentukan
dimensi hidrolis bangunan air. Ketidaktepatan dimensi hidrolis dapat rnenjadi salah satu faktor pendorong terjadinya kegagalan konstruksi.
Kamiana, I
Berkenaan dengan uraian di atas, perhitungan debit rencana menjadi bagian tahapan yang penting dalanr proses perencanaan tek-
Made
TEKNIK PERHITUNGAN DEBIT RENCANA BANGUNAN
AIR/I
Kamlana
-
Edisi- Pertama-Yogyakarta; Graha Ilmu, xviii + 218 h1m, 1 Jil.: 23 cm-
2011
lSBN: 978-97 9-"1 56-774-9
I - Judul
Teknik
I I
vit
MAdC
nis bangunan air.
Buku ini, Teknik Perhitungan Debit Rencana Bangunan Air, dimaksudkan untuk membantu pembaca dalam mempelajari perhitungan debit rencana. Di samping itu, kehadiran buku ini juga dimaksudkan urrtuk melengkapi buku-buku sejenis yang sudah beredar selama ini. Setelah rnelalui perjalanan yang cukup panjang akhirnya buku ini tlapat selesai dan cliterbitkan sesuai dengan waktu yang ditentukan. [Jntuk itu semua, penulis mengucapkan puji syukur kehadapan
lr:iiari vang" ,Vlah;l [sa, dan mengucapkan terirnakasih keparla setnfii] 1rrli.ri... kilususnya rekan-rekan rJ*scn i:aria KeNornpok Bidarrg Kr.-rhli;.rr tK[:i[,r Sr-rnlber [.]ava Air .iurut:;an ]'eknik Sipil i-akuitas Tekrrik t,j,iiv{x{$itri!, Pai;.lng,ka [?aya yang telair l.rer[Q. __ _- _ 20%x5:lkalr_ _t__ 4kalr laO?" yS __ 2}nloy.10 : 2kalr I 80"1,,x10 * Bkalr *_,- }i 20"1"x20:4kali Ia0?" x20: 16kali fumiahkeiadian '-
(2.2)
f
I
r
[
rentang n
_
Jika debit (Q) dengan periode ulang 5 tahun besarnya 100 m3/detik, selanjutnya ditulis Q, 100 m3/detik, direncanakan melewati suatu
JikaQr:100
saluran atau digunakan sebagai data masukan dalam mendimensi profil melintang saluran.
a.
Berapakah risiko atau peluang Q
Pertanyaan:
b.
Berapakalr risiko atau peluang
:
Berapakah peluang Q > Q, setiap tahun? Berapa peluang Q < Q, setiap tahun? Berapa jumlah kejadian
Q > Q, dan jumlah
m3/detik.
Peftanyaan:
'l tahun?
(," kejadian
Q<
Q,
Berapakah risiko atau peluang '10
1 l
tahun?
Jawaban:
I
Q > Q, paling tidak
kali dalani
5 tahun?
dalam kurun waktu 5 tahun, 10 tahun, dan 20 tahun?
> Q")::xl00o/o=20o/o "5
> Q, paling tidak t
P(Q P(Q P(Q
> Qu)': l- (1 - (1/5))1 x 1oo% : 20% > Qri': 1- (1 - (1/5))s x 100% : 67,23ot', > Qr)'o : 1- (t * (l/S))to x 100% "- 89,?.6'/o
tahun:2Oolox5:1kali. Teknik Perhitungan Debit Rencotto Bongunon Air
Itangt'tltot't dtilt I]t'nttltlton Mr'ltxlt l\,tlttlrutq,ut l\,1\1. Il('n\\trtt)
t
_ -.1
T
Contoh soal 2:
P(Q
x5
2.I Contoh tlubungan periode ulang dan yirin/ah kerjadlan disamai atau dilarnp aui dan jumlah kejadian yang lt:blh kecif riuri Q
Contoh soal 't:
a. b. c.
$L,'jr,:
-label
(2.3)
too%
-1,/5) xiilu%:{]ti,i,i,
Da[am kurun waktu 5 tahun, 10 tahun, dan Zt] tahur: iurnialr kejadian Q * q, dan jurmlah kejarJian Q < Q, arJ,rlah:
tahun beru rutan adalah: P(Q
(1
atau jumlah keiadianni,a claiarn 5 tathuri *.
(2.1)
rx100%
Cunakan persamaan (2.2i:
2.2
1'F-MIL!HAN METODE PERHITUNIGAN DEBIT
dalam selang 1 tahun di atas ambang tertentu dan hanya cocok untuk data yang didapat dari pos duga air: otomatik"
l.;tN(lAfvA l'r'rretap:rn masing-masing metode dalam perhitungan debit rt)ncana, secara umum bergantung pada ketersediaan data. Data yang climaksud antara lain data hujan, karateristik daerah aliran, dan data tiebit.
4.
o e r e o
Ditinjau dari ketersediaan data hujan, karateristik daerah aliran, dan data debit, terdapat 6 kelompok metode perhitungan debit rencana, yaitu: i
"
Metode analisis probabilitas frekuensi debit banjir. Metode ini dipergunakan apabila data debit tersedia cukup panjang () 20 tahurr), sehingga analisisnya dapat dilakukan dengan distribusi probabilitas, baik secara analitis maupun grafis. Sebagai cr:ntoh distribusi probabilitas yang dimaksud adalah:
" o o 2"
Apabila data debit yang tersedia
(
20 tahun dan
>
10 tahun maka
ijebit rencana dapat dihutung dengan metode analisis regional. Data debit yang dimaksud dapat dari berbagai daerah pengaliran yang ada tetapi masih dalam satu regional.
Prinsip dari metode analisis regional adalah dalam upaya memperoleh lengkung frekuensi banjir regional. Kegunaan dari lengkung frekr-rensi banjir regional adalah untuk menentukan besarnya debit rencana pada suatu daerah pengaliran yang tidak memiliki data debit.
3.
t0
Metode Metode Metode Metode Metode
Rasional.
Weduwen. Haspers.
Melchior. Hidrograf Satuan.
5.
Metode analisis regresiMetode ini menggunakan persaman-persamaan regresi yang dihasilkan lnstitute of Hydrology (loH) dan Pusat Penelitian dan Pengernbangan Pengairan, yaitu didapat dari data hujan dan karakteristik daerah pengaliran sungai (DPS), selanjutnya untuk banjir dengan periode ulang tertentu digunakan lengkung analisis regional.
6.
Model matematika. lvletode ini dipergunakan apabila selang waktu pengamatan data hujan lebih panfang dari pada pengamatan data debit, selanjutnya untuk memperpanjang data aliran yang ada digunakan model matetatika kemudian besar debit banjir rencana dihitung dengan analisis frekuensi atau menggunakan distribusi probabilitas, contohnya: Cumbel, Log Pearson, dan Log Normal.
Distribusi probabilitas Cumbel. Distribusi probabilitas Log Pearson. Distrihusi probabilitas Log Normal.
lortetode analisis regional.
Metode empiris. Metode ini dipergunakan apabila data hujan dan karateristik daerah aliran tersedia. Contoh metode yang termasuk dalam kelompok metode iniadalah:
-oo0oo-
Metode puncak banjir di atas ambang. Metode ini dipergunakan apabila data debit yang tersedia antara 3-10 tahun. Metode ini berdasarkan pengarnbilan puncak banjir
Teknik Perhitungan Debit Rencona Bangunan
Air
Pengerllon
X") .T:
lx 100%
(3.1)
dengan p : peluang (1");T : periode ulang (tahun); X : hujan (mm); Xr - hujan rencana dengan periode ulang T (mm).
4.
Peluang X
P(x
5.
(
< xr) -
X, setiap tahun dapat dirumuskan sebagai berikut: (1
-
1oo% *,* T
Risiko atau peluang
X
tahu n berurutan adalah
P(x
6.
>
Xr)n
(3.2)
> X, paling tidak
Berdasarkan persamaan (3.4), dapat dilihat bahwa nilai X akan makin bresar jika nilai P makin kecil. Artinya, rnisalkan X adalah hujan,
makin besar curah hujan maka frekuensi kejadiannya makin kecil. Atau frekuensi hujan yang sangat iebat adalah lebih kecil dibandingkan dengan frekuensi hujan yang bukan lebat. Dalam analisis frekuensi suatu kejadian (hujan atau debit) diperIukan seri data (hujan atau debit) selama beberapa tahun. pengambiran seri data untuk tujuan analisis frekuensi dapat dilakLrkan dengan 2 metode, yaitu;
a.
:
(3.3)
data.
Pengambilan batas bawah dapat dilakukan dengan sistenr pering,kat. Caranya adalah dengan mengambil semua besaran data yang cukup besar kemudian diurut dari besar ke kecil. Data yang diambil untuk kepentingan analisis adalah sesuai dengan pan.iang clata dan diambil dari besaran yang paling besar.
Besarnya hujan rencana ditentukan berdasarkan analisis Frekuensi
atau distribusi probabilitas (peluang).
3.2 ANALISIS FREKUENSI Analisis frekuensi bertujuan untuk mencari hubungan antara besarnya suatu kejadian ekstrem (maksimum atau minimum) dan frekuensinya berdasarkan distribusi probabilitas. Hubungan antara besarnya kejadian ekstrem dan frekuensinya atau peluang kejadiannya adalah berbanding terbalik. Dengan kata lain dapat dirumuskan:
x
- ]P
Akibat dari metode penganrbilan seri data seri parsial adalah dimungkinkannya dalam satu tahun diambil data lebih dari satu, sementara pada tahun yang lain tidak ada data yang diambil karena data yang tersedia di bawah batas bawah.
b.
Keterangan rumus:
X
14
Teknik Perhitungan Deblt Rencono Bongunon Alr
Data maksimum tahunan (annual maximum series).
Metode ini digunakan apabila data yang tersedia lebih dari 10 tahun runtut waktu. Dalam metode ini, hanya data maksimum yang diambil untuk setiap tahunnyq, atau hanya ada 1 data setiap tahun.
(3.4)
- besarnya suatu kejadian. P - frekuensi atau peluang suatu kejadian.
-serie-s).
Metode ini digunakan apabila clata yang tersedia kurang dari '10 tahun runtut waktu" Dalarn metode ini, ditetapkan dulu batas bawah suatu seri data. Kemudian semua be:;aran data yang lebih besar dari batas bawah tersebut diambil menjadi bagian serr
1 kali dalam rentang n
* roo?o - 1- (1 - l,^ T
Seri p:rrsial (partial duratic'n
.
Akibat dari metode pengam[rilan seri data maksimum tahunan adalah data terbesar ke dua dalam suatu tahun yang lebih besar
I lrtJrut Rotx
otnt dtttr lttl eutil rtsrtytt t
,n
t/.
4.tll l.
rt ; it
'i irrtill
niiainya clari .lata le;[re:,ar patizr iahun ]i.llr8, ld;l) rrrerrjadi ticlak drperhrtungkan d.ti.int .rnal isis.
3.3 PENGUJIAN
atau membagi data sebelum atau sesudah perubahan/patahan) dengan faktor koreksi:
g
SERI DATA
(3.s)
o
Beberapa rangkaian pengujian dilakuan terhadap seri data (data hujan atau data debi0 yang terkumpul sebelum digunakan sebagai data masukan dalam analisis frekuensi, 2 diantaranya adalah uji konsistensi
Keterangan rumus:
: o: B
dan uji homogenitas.
kemiringan kurve setelah patahan. kemiringan kurve sebelum patahan.
a.
Uji Konsistensi Uji konsistensi data dimaksudkan untuk mengetahui kebenaran data lapangan yang dipengaruhi oleh beberapa faktor:
. r .
Seri data stasiun B (referensi)
Spesifikasi alat penakar berubah.
a
Tempat alat ukur dipindah. Perubahan lingkungan di sekitar alat penakar.
.'/
Jika dari hasil pengujian ternyata data adalah konsisten artinya tidak terjadi perubahan lingkungan dan cara penakaran, sebaliknya jika ternyata data tidak konsisten artinya terjadi perubahan lingkungan dan cara penakaran.
Seri data stasiun
A (yang diuii)
Gambar 3.1 Sketsa analisa kurve masa ganda Stasiun A dan B
a.2 Resca/ed Adiusted PartialSums
(RApS)
Dalam metode ini, konsistensi data hujan ditunjukkan dengan nirai kumulatif penyimpangannya terhadap nilai rata-rata berdasarkan persamaan berikut:
berupa rerata dari beberapa stasiun di dekatnya.
sr*
Nilai kunrulatif seri data digambarkan pada grafik sistem koordinat kartesius (X-Y). Kurve yang terbentuk kemudian diperiksa untuk melihat perubahan kemiringan.
k, : Xf
V)
(3.6)
i=1
\z
Iv H'l
lika kurve berbentuk garis lurus artinya dataA konsisten. Sebaliknya
(3.7)
N
tr.riadi perubahan/patahan kemiringan bentuk kurve, artinya
iik.r '" ,,rl,rt.r A tidak konsisten dan perlu dilakukan koreksi (mengalikan
Teknik Perhitungan Debit Rerxono Bongunan Air
.. /B .lz-
/a
Cara pengujian konsistensi data hujan dapat dilakukan dengan beberapa cara, d iantaranya:
a.'l Metode Curve Massa Ganda Dalam metode ini nilai.kumulatif seri data yang diuji (stasiun A rnisalnya), dibandingkan dengan nilai kumulatif seri data dari stasiun referensi (stasiun B misalnya). Stasiun referensi dapat
a
a-'
rlengan
Ih
t
k
:
1,2,......N; pada saat k
j0n Ren( (nrt r lon lnl t,ttti
I
t
tsttyo
:0makaSu.:0
Jika persamaan (3.6) dibagi dengan deviasi standar (Dy) maka akan diperoleh Resca/edA diusted Partial Sums (RAPS) atau dirumuskan
sebagai berikut:
..*
su*
Contoh soal 3.1: Diketahui pencatatan data hujan di stasiun A, B, dan C selama kurun waktu 10 tahun adalah seperti Tabel (3.1). Lakukanlah uji konsistensi data hujan stasiun A dengan Metode Kurve Massa Canda.
(3.8)
JK
Dy
Tabel 3.1 Analisa kurve massa ganda untuk soal 3.1
/
_\"
igtfl-
D.2: . : l-l
(3.e)
: nilai kumulatif
L : Y : N : Sn.. : Dy :
penyimpangannya terhadap nilai rata-rata. Y ke-i. nilai data nilai Yrata-rata. jumlah data Y. Resca/ed Adjusted PartialSums (RAPS). deviasi standar seri data Y.
Setelah nilai Su.' diperoleh untuk setiap k, tentukan nila Q dan terhitung dengan rumus:
a:
lSu"l-aLs
atau R
:
Kumulatif stasiun
c
2007
110
60
85
72,50
110,00
72,50
2006
156
76
s9
67,50
266,O0
r40,00
A
Referensi
2005
t87
99
94
96,50
453.OO
236,50
2004
122
155
73
114,00
575,00
350,50
2003
90
7B
97
87,50
66s,00
438,00
2002
67
95
144
r
19,50
732,00
557,50
200'l
BB
65
167
116,00
820,00
673,sO
2000
77
86
79
82,50
897,00
756,OO
2000
800
'd
co
700
L
5k'. maks
-
Su.'min
e
600
c
:
5@
.A
400
g
300
E
Q terhitung dengan Qu,n,, R terhitung dengan Ru,,,,,. Nilai Qu,,,,. dan Ru,no dapat dilihat dalam Tabel
o o
2004
. ,.
E
3 2W
Y
di
Lampiran
100
0
lika:
Q terhitung ( Rterhitung {
BdanC
B
R
{3.1).
o r
Re.ala Stasiun
Stasiun
900
Bandingkan, untuk jumlah data (N) dan derajat kepercayaan (o) tertentu, nilai-nilai di bawah ini:
o o
Data hujan harian maksimum A
N
Keterangan rumus (3.6) s/d (3.9):
Su*
Tahun
0
100 200 300 400 500 600 700 800
900
Kumulatif siasiun A Qu,.,., atau
Gambar 3.2 Analisa kurve rnassa ganda soal 3.1
Ru,n,,.
maka seri data yang dianalisis adalah konsisten"
i: kttk t\'r ltitrtngln Dt'l\il
Rt nt
til,tt ll,tnqrtntnt Atr
lfujan Rencano don lntensitosnyo
,9
Berdasarkan Cambar (3.2) perubahan kemiringan kurve terjadi setelah tahun 2005. Oleh karena itu, data stasiun A dari tahun sebelum
1000 900
'6
atau sesudah tahun 2005 harus dikoreksi.
c
$ o i p
Berdasarkan Cambar (3.2) diperoleh:
cr :
kemiringan kurve sebelum patahan
_ B: _
110 kemiringan kurve setelah patahan.
756-236,5 897 - 453
o
200 300 400 500 600 700 800 9oo
q
117
tl
0,48
:
2,44
Cambar 3.3 Analisa kurve massa ganda sete/ah koreksi data stasiun A
Tabel 3.2 Analisa kurve rnassa ganda untuk soal 3.1 setelah koreksi data stasiun A Data hujan harian maksimum Stasiun
Rerala Stasiun B dan C
A
B
c
60
85
v2,io
2006
64,OD4
76
59
67,50
109,13
140,00
96 50 11400
185,85
236,50
2005
76,72*
99
94
122,OO
155
7)
A
q-7
B7
i0
307.85
I 50,50
'397.85
438.0U
90,00
7B
67.00
95
1.44
r
19,50
464 85
557.54
88,00
65
167
116 00
552.85
67
77.OQ
86
79
82,50
629,85
<...