Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan Stasiun Kantor PU Khatib Sulaiman

Kota Padang - Sumatera Barat

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

Detail Stasiun Cetak PDF Uji Distribusi
Jumlah Data
17 tahun
Rata-rata HHMT
180,12 mm
Hujan Maksimum
270,00 mm
Distribusi Terbaik
GEV

Kesimpulan Singkat Analisa

Data HHMT memiliki panjang 17 tahun, rata-rata 180,12 mm, dan nilai maksimum 270,00 mm pada tahun 2016. Distribusi terbaik sementara berdasarkan uji otomatis adalah GEV.

Status uji data: Memenuhi Pemeriksaan Awal. Hasil uji data awal tidak menunjukkan masalah utama. Hasil curah hujan rancangan dapat digunakan sebagai dasar awal analisa lanjutan dengan tetap mempertimbangkan kualitas data dan tujuan desain.

1. Informasi Stasiun Hujan

Nama StasiunKantor PU Khatib SulaimanPeriode Data2009 s.d. 2025
LokasiDesa Kelurahan Ulak Karang Utara, Kec. Padang Utara, Kota PadangProvinsiSumatera Barat
Wilayah SungaiINDRAGIRI-AKUAMANKoordinat-0.904794, 100.351783
PengelolaBWS SUMATERA V

Peta Lokasi Stasiun Hujan

Stasiun Hujan Kantor Pu Khatib Sulaiman berlokasi di Kelurahan Ulak Karang Utara, Kecamatan Padang Utara, Kota Padang, Provinsi Sumatera Barat. Koordinat: latitude -0.904794, longitude 100.351783.

Radius pencarian: 10 km
Stasiun aktif Stasiun hujan terdekat Radius 10 km
No. Stasiun Hujan Terdekat Lokasi Jarak (km) Panjang Data Periode Data
1Tabing BmkgKoto Tangah, Kota Padang2,2532 tahun1970–2001
2Parak KopiPadang Utara, Kota Padang4,000 tahun-
3Muaro PanjalinanKoto Tangah, Kota Padang4,9914 tahun2009–2023
4Gunung SarikKuranji, Kota Padang6,5247 tahun1975–2025
5Bendung Koto TuoKoto Tangah, Kota Padang7,4011 tahun2012–2022
6Sungai LatungKoto Tangah, Kota Padang8,7316 tahun2009–2024
7Gunung NagoPauh, Kota Padang9,4019 tahun2007–2025

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

Jumlah data HHMT17 tahunTahun kosong0 tahun
Data HHMT < 50 mm0 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
12009160,0009-07-2009OK
22010220,0008-03-2010OK
32011200,0012-07-2011OK
42012143,0019-10-2012OK
52013128,0003-12-2013OK
62014100,0026-05-2014OK
72015206,0011-12-2015OK
82016270,0020-03-2016OK
92017195,0031-01-2017OK
102018147,0023-06-2018OK
112019100,0024-12-2019OK
122020230,0007-07-2020OK
132021200,0017-12-2021OK
142022160,0011-11-2022OK
152023210,0014-07-2023OK
162024171,0021-08-2024OK
172025222,0011-09-2025OK

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
270,00 mm
Tahun 2016
Nilai minimum
100,00 mm
Tahun 2019
Data > 150 mm
12 data
Data < 50 mm
0 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 TrenTidak Ada TrenTidak terdapat indikasi tren signifikan pada tingkat kepercayaan yang digunakan.
Uji HomogenitasHomogenVarians dua kelompok data tidak berbeda signifikan; seri data dapat dianggap homogen berdasarkan uji ini.
Uji IndependensiIndependenAutokorelasi lag-1 berada dalam batas penerimaan; seri data dapat dianggap independen berdasarkan uji ini.
Status akhir uji data: Memenuhi Pemeriksaan Awal. Seri data memenuhi pemeriksaan awal pencilan, tren, homogenitas, dan independensi.

Detail Parameter Uji Data

UjiParameterNilai
Uji PencilanKn2,3090
Uji PencilanBatas bawah90,23 mm
Uji PencilanBatas atas334,82 mm
Uji PencilanJumlah pencilan0
Uji Trenr Spearman0,23082
Uji Trent hitung0,91876
Uji Trent kritis2,13145
Uji TrenArahtidak_signifikan
Uji HomogenitasF hitung1,79974
Uji HomogenitasF kritis4,52856
Uji HomogenitasVarian kelompok awal3.089,69643
Uji HomogenitasVarian kelompok akhir1.716,75000
Uji Independensir1 lag-10,13155
Uji IndependensiBatas bawah-0,53693
Uji IndependensiBatas atas0,41193

6. Statistik Deskriptif dan Interpretasi

Jumlah data17 tahun
Minimum100,00 mm
Maksimum270,00 mm
Rata-rata180,12 mm
Median195,00 mm
Standar deviasi sampel47,04 mm
Koefisien variasi0,261
Skewness sampel-0,153
Excess kurtosis-0,461
Interpretasi statistik:

Data HHMT relatif mendekati simetris berdasarkan nilai skewness. Nilai excess kurtosis relatif moderat.

7. Ringkasan Curah Hujan Rancangan

Catatan kelayakan: Hasil uji data awal tidak menunjukkan masalah utama. Hasil curah hujan rancangan dapat digunakan sebagai dasar awal analisa lanjutan dengan tetap mempertimbangkan kualitas data dan tujuan desain.

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

Kala UlangGumbelLog NormalLog Pearson IIIGEV
2172,389173,807180,156183,073
5213,962220,726215,302223,169
10241,487250,095234,756241,330
20267,889277,273253,052254,326
25276,264285,731258,995257,729
50302,064311,409278,195266,463
100327,674336,471299,170273,022
200353,190361,171322,646277,973
1.000412,296417,973390,686285,321

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 = 180,118 mm; S = 47,042 mm; μ = 158,94607; β = 36,67879.
TPY_TK_TX_T (mm)
250,000%0,36651-0,16428172,389
580,000%1,499940,71945213,962
1090,000%2,250371,30455241,487
2095,000%2,970201,86580267,889
2596,000%3,198532,04383276,264
5098,000%3,901942,59228302,064
10099,000%4,600153,13667327,674
20099,500%5,295813,67907353,190
1.00099,900%6,907264,93551412,296

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 = 2,24007; S_Y = 0,12332.
TPK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000002,24007173,807
580,000%0,841622,34385220,726
1090,000%1,281552,39811250,095
2095,000%1,644852,44291277,273
2596,000%1,750692,45596285,731
5098,000%2,053752,49333311,409
10099,000%2,326352,52695336,471
20099,500%2,575832,55771361,171
1.00099,900%3,090232,62115417,973

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 = 2,24007; S_Y = 0,12332; C_s log = -0,69857.
TPZK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000000,126352,25565180,156
580,000%0,841620,753992,33305215,302
1090,000%1,281551,058642,37062234,756
2095,000%1,644851,322942,40321253,052
2596,000%1,750691,404692,41329258,995
5098,000%2,053751,656562,44435278,195
10099,000%2,326351,912552,47592299,170
20099,500%2,575832,178592,50873322,646
1.00099,900%3,090232,852482,59183390,686

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 = 165,72763; α = 50,86054; k = 0,39808. L1 = 180,11765; L2 = 27,33824; t3 = -0,06165.
TPX_T (mm)
250,000%183,073
580,000%223,169
1090,000%241,330
2095,000%254,326
2596,000%257,729
5098,000%266,463
10099,000%273,022
20099,500%277,973
1.00099,900%285,321

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
Gumbel0,187840,36000Diterima3,433865,93687DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
Log Normal0,157330,36000Diterima2,921965,93687DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
Log Pearson III0,138370,36000Diterima1,281113,74676DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
GEV0,094440,36000Diterima1,075153,74676DiterimaTerpilih 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-ratax̄180,118mm
GumbelStandar deviasiS47,042mm
GumbelLokasi Gumbelμ158,94607-
GumbelSkala Gumbelβ36,67879-
Log NormalRata-rata log10(X)Ybar2,24007-
Log NormalStandar deviasi log10(X)S_Y0,12332-
Log Pearson IIIRata-rata log10(X)Ybar2,24007-
Log Pearson IIIStandar deviasi log10(X)S_Y0,12332-
Log Pearson IIIKoefisien kemencengan logC_s-0,69857-
GEVLokasiξ165,72763-
GEVSkalaα50,86054-
GEVBentukk0,39808-

11. Catatan Kelayakan dan Penggunaan Hasil

Catatan kelayakan: Hasil uji data awal tidak menunjukkan masalah utama. Hasil curah hujan rancangan dapat digunakan sebagai dasar awal analisa lanjutan dengan tetap mempertimbangkan kualitas data dan tujuan desain.

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
Kantor PU Khatib Sulaiman
Distribusi Terbaik Sementara
GEV
Status Uji Data
Memenuhi Pemeriksaan Awal
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