Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan Stasiun Cimarga BPSDA

Lebak - Banten

Analisa HHMT, uji data, curah hujan rancangan, dan distribusi terbaik sementara mengacu SNI 2415:2026.

Detail Stasiun Cetak PDF Uji Distribusi
Jumlah Data
45 tahun
Rata-rata HHMT
96,80 mm
Hujan Maksimum
213,00 mm
Distribusi Terbaik
GEV

Kesimpulan Singkat Analisa

Data HHMT memiliki panjang 45 tahun, rata-rata 96,80 mm, dan nilai maksimum 213,00 mm pada tahun 2012. Distribusi terbaik sementara berdasarkan uji otomatis adalah GEV.

Status uji data: Perlu Review. Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat tren signifikan, seri data tidak independen. Verifikasi data dan review teknis disarankan sebelum hasil digunakan sebagai dasar desain final.

1. Informasi Stasiun Hujan

Nama StasiunCimarga BPSDAPeriode Data1975 s.d. 2019
LokasiDesa Margajaya, Kec. Cimarga, LebakProvinsiBanten
Wilayah SungaiCIDANAU-CIUJUNG-CIDURIANKoordinat-6.423889, 106.235278
PengelolaBPSDA / PTP XI

Peta Lokasi Stasiun Hujan

Stasiun Hujan Cimarga Bpsda berlokasi di Desa Margajaya, Kecamatan Cimarga, Lebak, Provinsi Banten. Koordinat: latitude -6.423889, longitude 106.235278.

Radius pencarian: 10 km
Stasiun aktif Stasiun hujan terdekat Radius 10 km
No. Stasiun Hujan Terdekat Lokasi Jarak (km) Panjang Data Periode Data
1Pasir OnaRangkasbitung, Lebak6,9331 tahun1991–2022
2Warung GunungCibadak, Lebak8,780 tahun-
3Sampang PeundeuyLeuwidamar, Lebak9,3443 tahun1980–2022

2. Status Panjang Data dan Catatan Validasi SNI 2415:2026

Jumlah data HHMT45 tahunTahun kosong0 tahun
Data HHMT < 50 mm1 dataStatus uji dataDitampilkan lengkap pada bagian Uji Data HHMT.

3. Data Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan

Data berikut adalah seri Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan (HHMT) yang menjadi dasar uji data, statistik deskriptif, dan analisa curah hujan rancangan.

No.TahunHHMT (mm)TanggalCatatan
11975101,0017-07-1975OK
21976104,0030-01-1976OK
3197765,0025-01-1977OK
4197878,0022-06-1978OK
5197990,0006-11-1979OK
61980112,0007-08-1980OK
71981178,0016-11-1981OK
8198268,0010-01-1982OK
9198375,0030-03-1983OK
10198475,0012-01-1984OK
11198565,0006-01-1985OK
12198645,0014-12-1986Perlu cek
13198758,0010-11-1987OK
14198851,0030-01-1988OK
151989100,0023-02-1989OK
16199065,0010-01-1990OK
17199162,0029-01-1991OK
18199260,0010-11-1992OK
19199382,0024-12-1993OK
20199458,0017-01-1994OK
21199575,0018-01-1995OK
221996119,0014-05-1996OK
23199754,0010-11-1997OK
24199884,0012-05-1998OK
251999124,0004-01-1999OK
262000133,0017-01-2000OK
27200194,0008-02-2001OK
28200286,0026-11-2002OK
29200383,0001-01-2003OK
30200478,0017-09-2004OK
31200595,0022-04-2005OK
32200692,0017-01-2006OK
332007110,0001-02-2007OK
342008112,0007-10-2008OK
352009160,0011-05-2009OK
362010189,0029-03-2010OK
372011182,0001-04-2011OK
382012213,0014-01-2012OK
39201391,0009-01-2013OK
402014115,0018-03-2014OK
41201582,0006-12-2015OK
422016105,0029-04-2016OK
43201788,0003-10-2017OK
44201893,0016-02-2018OK
452019107,0020-04-2019OK

Grafik Data HHMT

Grafik deret waktu Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan untuk melihat pola perubahan dan indikasi nilai ekstrem.

4. Ringkasan Nilai Ekstrem dan Pencilan

Nilai maksimum
213,00 mm
Tahun 2012
Nilai minimum
45,00 mm
Tahun 1986
Data > 150 mm
5 data
Data < 50 mm
1 data

Daftar Data Pencilan

TahunHHMTBatas BawahBatas AtasStatus
Tidak ada data pencilan berdasarkan uji yang digunakan.

5. Uji Data HHMT

Uji DataStatusKeterangan
Uji PencilanTidak Ada PencilanTidak ditemukan data di luar batas pencilan.
Uji TrenAda TrenTerdapat indikasi tren signifikan pada seri data; data perlu review stasioneritas.
Uji HomogenitasHomogenVarians dua kelompok data tidak berbeda signifikan; seri data dapat dianggap homogen berdasarkan uji ini.
Uji IndependensiTidak IndependenAutokorelasi lag-1 berada di luar batas penerimaan; seri data perlu review independensi.
Status akhir uji data: Perlu Review. Seri data perlu review teknis pada satu atau lebih uji data.
  • Uji Tren: Terdapat indikasi tren signifikan pada seri data; data perlu review stasioneritas.
  • Uji Independensi: Autokorelasi lag-1 berada di luar batas penerimaan; seri data perlu review independensi.

Detail Parameter Uji Data

UjiParameterNilai
Uji PencilanKn2,7270
Uji PencilanBatas bawah34,49 mm
Uji PencilanBatas atas238,77 mm
Uji PencilanJumlah pencilan0
Uji Trenr Spearman0,41314
Uji Trent hitung2,97490
Uji Trent kritis2,01669
Uji TrenArahnaik
Uji HomogenitasF hitung1,78001
Uji HomogenitasF kritis2,39378
Uji HomogenitasVarian kelompok awal871,20346
Uji HomogenitasVarian kelompok akhir1.550,74704
Uji Independensir1 lag-10,54441
Uji IndependensiBatas bawah-0,31483
Uji IndependensiBatas atas0,26937

6. Statistik Deskriptif dan Interpretasi

Jumlah data45 tahun
Minimum45,00 mm
Maksimum213,00 mm
Rata-rata96,80 mm
Median90,00 mm
Standar deviasi sampel37,81 mm
Koefisien variasi0,391
Skewness sampel1,388
Excess kurtosis1,844
Interpretasi statistik:

Data HHMT menunjukkan skewness positif kuat. Hal ini mengindikasikan adanya nilai ekstrem di sisi kanan distribusi, sehingga Log Pearson III dan GEV perlu diperhatikan sebagai pembanding terhadap Gumbel. Nilai excess kurtosis positif menunjukkan distribusi cenderung berekor berat dan perlu pemeriksaan nilai ekstrem.

7. Ringkasan Curah Hujan Rancangan

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat tren signifikan, seri data tidak independen. Verifikasi data dan review teknis disarankan sebelum hasil digunakan sebagai dasar desain final.

Analisa curah hujan rancangan dihitung dengan distribusi Gumbel, Log Normal, Log Pearson III, dan GEV.

Kala UlangGumbelLog NormalLog Pearson IIIGEV
290,58890,74688,40287,879
5124,004122,321120,052120,025
10146,129142,982143,185144,252
20167,351162,651167,170169,974
25174,083168,874175,182178,682
50194,821188,043201,214207,301
100215,406207,137229,286238,595
200235,916226,306259,768272,926
1.000283,425271,614341,874366,343

Grafik Perbandingan Curah Hujan Rancangan

Grafik perbandingan hasil hujan rancangan untuk distribusi Gumbel, Log Normal, Log Pearson III, dan GEV pada berbagai kala ulang.

8. Detail Perhitungan Curah Hujan Rancangan

Metode Gumbel

Langkah perhitungan:
  1. Hitung rata-rata dan standar deviasi sampel data HHMT.
  2. Estimasi parameter lokasi Gumbel (μ) dan skala Gumbel (β).
  3. Untuk setiap kala ulang T, hitung P = 1 - 1/T.
  4. Hitung Y_T = -ln[-ln(P)].
  5. Hitung X_T = μ + β × Y_T.
Rumus: X_T = μ + βY_T; Y_T = -ln[-ln(P)]. Parameter: x̄ = 96,800 mm; S = 37,813 mm; μ = 79,78227; β = 29,48244.
TPY_TK_TX_T (mm)
250,000%0,36651-0,1642890,588
580,000%1,499940,71945124,004
1090,000%2,250371,30455146,129
2095,000%2,970201,86580167,351
2596,000%3,198532,04383174,083
5098,000%3,901942,59228194,821
10099,000%4,600153,13667215,406
20099,500%5,295813,67907235,916
1.00099,900%6,907264,93551283,425

Metode Log Normal

Langkah perhitungan:
  1. Transformasikan data menjadi Y = log10(X).
  2. Hitung rata-rata log Ybar dan standar deviasi log S_Y.
  3. Untuk setiap kala ulang T, hitung P = 1 - 1/T.
  4. Ambil K_T dari invers distribusi normal standar.
  5. Hitung Y_T = Ybar + K_T × S_Y.
  6. Konversi ke mm dengan X_T = 10^Y_T.
Rumus: Y = log10(X); Y_T = Ybar + K_T S_Y; X_T = 10^Y_T. Parameter: Ybar = 1,95783; S_Y = 0,15407.
TPK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000001,9578390,746
580,000%0,841622,08750122,321
1090,000%1,281552,15528142,982
2095,000%1,644852,21126162,651
2596,000%1,750692,22756168,874
5098,000%2,053752,27426188,043
10099,000%2,326352,31626207,137
20099,500%2,575832,35470226,306
1.00099,900%3,090232,43395271,614

Metode Log Pearson III

Langkah perhitungan:
  1. Transformasikan data HHMT menjadi Y = log10(X).
  2. Hitung rata-rata log, standar deviasi log, dan koefisien kemencengan log.
  3. Untuk setiap kala ulang T, hitung P = 1 - 1/T dan nilai Z normal standar.
  4. Hitung faktor frekuensi K_T yang dikoreksi oleh koefisien kemencengan log.
  5. Hitung Y_T = Ybar + K_T × S_Y.
  6. Konversi ke mm dengan X_T = 10^Y_T.
Rumus: Y = log10(X); Y_T = Ybar + K_T S_Y; X_T = 10^Y_T. Parameter: Ybar = 1,95783; S_Y = 0,15407; C_s log = 0,45310.
TPZK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,00000-0,073761,9464688,402
580,000%0,841620,788852,07937120,052
1090,000%1,281551,285542,15590143,185
2095,000%1,644851,722092,22316167,170
2596,000%1,750691,854042,24349175,182
5098,000%2,053752,244572,30366201,214
10099,000%2,326352,612702,36038229,286
20099,500%2,575832,964532,41458259,768
1.00099,900%3,090233,738712,53387341,874

Metode GEV

Langkah perhitungan:
  1. Urutkan data HHMT dan hitung probability weighted moments.
  2. Turunkan L-moments: L1, L2, dan rasio L-skewness t3.
  3. Estimasi parameter GEV: lokasi (ξ), skala (α), dan bentuk (k).
  4. Untuk setiap kala ulang T, hitung P = 1 - 1/T.
  5. Hitung kuantil GEV sebagai X_T.
  6. Bandingkan hasilnya dengan distribusi lain melalui uji kecocokan distribusi.
Rumus: GEV dihitung dari parameter lokasi (ξ), skala (α), dan bentuk (k) dengan pendekatan L-moments. Parameter: ξ = 78,51503; α = 24,90675; k = -0,13812. L1 = 96,80000; L2 = 19,95455; t3 = 0,26138.
TPX_T (mm)
250,000%87,879
580,000%120,025
1090,000%144,252
2095,000%169,974
2596,000%178,682
5098,000%207,301
10099,000%238,595
20099,500%272,926
1.00099,900%366,343

9. Uji Distribusi dan Distribusi Terbaik Sementara

Distribusi terbaik sementara: GEV. Pemilihan distribusi terbaik bersifat sementara dan perlu ditinjau bersama kualitas data, uji data awal, serta pertimbangan teknis perencana.
DistribusiDmaxD kritisK-SChi hitungChi kritisChiCatatan
Gumbel0,067470,24000Diterima4,790675,93687DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
Log Normal0,059150,24000Diterima5,487585,93687DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
Log Pearson III0,051140,24000Diterima3,197523,74676DiterimaTetap perlu dipertimbangkan karena data memiliki skewness positif kuat.
GEV0,054760,24000Diterima2,780493,74676DiterimaTerpilih sementara berdasarkan skor otomatis uji kecocokan.
Catatan: Untuk data kurang dari 50 tahun, uji Chi-Square dipakai sebagai indikator pendukung bersama uji Kolmogorov-Smirnov dan pertimbangan teknis.

10. Detail Parameter Distribusi

DistribusiParameterSimbolNilaiSatuan
GumbelRata-ratax̄96,800mm
GumbelStandar deviasiS37,813mm
GumbelLokasi Gumbelμ79,78227-
GumbelSkala Gumbelβ29,48244-
Log NormalRata-rata log10(X)Ybar1,95783-
Log NormalStandar deviasi log10(X)S_Y0,15407-
Log Pearson IIIRata-rata log10(X)Ybar1,95783-
Log Pearson IIIStandar deviasi log10(X)S_Y0,15407-
Log Pearson IIIKoefisien kemencengan logC_s0,45310-
GEVLokasiξ78,51503-
GEVSkalaα24,90675-
GEVBentukk-0,13812-

11. Catatan Kelayakan dan Penggunaan Hasil

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat tren signifikan, seri data tidak independen. Verifikasi data dan review teknis disarankan sebelum hasil digunakan sebagai dasar desain final.

Hasil curah hujan rancangan pada halaman ini merupakan dasar awal untuk analisa lanjutan. Untuk debit banjir rencana, tahapan berikutnya adalah hujan wilayah, distribusi hujan rencana, hujan efektif, transformasi hujan-limpasan dengan HSS/metode lain, serta kalibrasi dan validasi apabila data observasi tersedia.

Ringkasan Analisa

Stasiun
Cimarga BPSDA
Distribusi Terbaik Sementara
GEV
Status Uji Data
Perlu Review
Hasil perlu dibaca bersama uji data, terutama jika terdapat pencilan atau data tidak homogen.
Data HHMT Grafik HHMT Ringkasan Ekstrem Uji Data Hujan Rancangan Grafik Rancangan Uji Distribusi Cetak PDF