Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan Stasiun Stasiun Meteorologi Naha

Kepulauan Sangihe - Sulawesi Utara

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

Detail Stasiun Cetak PDF Uji Distribusi
Jumlah Data
4 tahun
Rata-rata HHMT
130,00 mm
Hujan Maksimum
195,00 mm
Distribusi Terbaik
Gumbel

Kesimpulan Singkat Analisa

Data HHMT memiliki panjang 4 tahun, rata-rata 130,00 mm, dan nilai maksimum 195,00 mm pada tahun 1983. Distribusi terbaik sementara berdasarkan uji otomatis adalah Gumbel.

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

1. Informasi Stasiun Hujan

Nama StasiunStasiun Meteorologi NahaPeriode Data1982 s.d. 1985
LokasiDesa Naha, Kec. Tabukan Utara, Kepulauan SangiheProvinsiSulawesi Utara
Wilayah SungaiTondano Sangihe Talaud MiangasKoordinat3.685940, 125.528810
PengelolaBMKG

Peta Lokasi Stasiun Hujan

Stasiun Hujan Stasiun Meteorologi Naha berlokasi di Desa Naha, Kecamatan Tabukan Utara, Kepulauan Sangihe, Provinsi Sulawesi Utara. Koordinat: latitude 3.68594, longitude 125.52881.

Radius pencarian: 10 km
Stasiun aktif Stasiun hujan terdekat Radius 10 km
No. Stasiun Hujan Terdekat Lokasi Jarak (km) Panjang Data Periode Data
Belum ada stasiun hujan lain yang teridentifikasi dalam radius 10 km berdasarkan data koordinat dan data hujan yang tersedia.

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

Jumlah data HHMT4 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
1198293,0007-03-1982OK
21983195,0030-12-1983OK
3198496,0008-02-1984OK
41985136,0008-12-1985OK

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
195,00 mm
Tahun 1983
Nilai minimum
93,00 mm
Tahun 1982
Data > 150 mm
1 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 HomogenitasTidak Dapat DihitungJumlah data kurang dari 6.
Uji IndependensiTidak Dapat DihitungJumlah data kurang dari 5.
Status akhir uji data: Perlu Review. Seri data perlu review teknis pada satu atau lebih uji data.
  • Uji Homogenitas: Jumlah data kurang dari 6.
  • Uji Independensi: Jumlah data kurang dari 5.

Detail Parameter Uji Data

UjiParameterNilai
Uji PencilanKn1,4810
Uji PencilanBatas bawah74,17 mm
Uji PencilanBatas atas207,46 mm
Uji PencilanJumlah pencilan0
Uji Trenr Spearman0,40000
Uji Trent hitung0,61721
Uji Trent kritis4,30265
Uji TrenArahtidak_signifikan
Uji HomogenitasF hitung-
Uji HomogenitasF kritis-
Uji HomogenitasVarian kelompok awal-
Uji HomogenitasVarian kelompok akhir-
Uji Independensir1 lag-1-
Uji IndependensiBatas bawah-
Uji IndependensiBatas atas-

6. Statistik Deskriptif dan Interpretasi

Jumlah data4 tahun
Minimum93,00 mm
Maksimum195,00 mm
Rata-rata130,00 mm
Median116,00 mm
Standar deviasi sampel47,56 mm
Koefisien variasi0,366
Skewness sampel1,146
Excess kurtosis0,222
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 relatif moderat.

7. Ringkasan Curah Hujan Rancangan

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena seri data tidak homogen, 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
2122,187124,046119,021108,963
5164,217166,152158,997147,657
10192,045193,576189,185186,186
20218,738219,604221,770237,215
25227,206227,825233,011257,076
50253,290253,108270,953332,422
100279,181278,238314,580434,173
200304,979303,417365,492571,868
1.000364,735362,758523,2801.110,371

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 = 130,000 mm; S = 47,560 mm; μ = 108,59525; β = 37,08276.
TPY_TK_TX_T (mm)
250,000%0,36651-0,16428122,187
580,000%1,499940,71945164,217
1090,000%2,250371,30455192,045
2095,000%2,970201,86580218,738
2596,000%3,198532,04383227,206
5098,000%3,901942,59228253,290
10099,000%4,600153,13667279,181
20099,500%5,295813,67907304,979
1.00099,900%6,907264,93551364,735

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 = 2,09358; S_Y = 0,15081.
TPK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000002,09358124,046
580,000%0,841622,22051166,152
1090,000%1,281552,28685193,576
2095,000%1,644852,34164219,604
2596,000%1,750692,35760227,825
5098,000%2,053752,40331253,108
10099,000%2,326352,44442278,238
20099,500%2,575832,48204303,417
1.00099,900%3,090232,55962362,758

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 = 2,09358; S_Y = 0,15081; C_s log = 0,83748.
TPZK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,00000-0,119082,07562119,021
580,000%0,841620,714852,20139158,997
1090,000%1,281551,215482,27689189,185
2095,000%1,644851,673122,34590221,770
2596,000%1,750691,815502,36738233,011
5098,000%2,053752,249952,43289270,953
10099,000%2,326352,679872,49773314,580
20099,500%2,575833,111862,56288365,492
1.00099,900%3,090234,145332,71873523,280

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 = 100,04528; α = 22,42394; k = -0,43935. L1 = 130,00000; L2 = 28,83333; t3 = 0,48555.
TPX_T (mm)
250,000%108,963
580,000%147,657
1090,000%186,186
2095,000%237,215
2596,000%257,076
5098,000%332,422
10099,000%434,173
20099,500%571,868
1.00099,900%1.110,371

9. Uji Distribusi dan Distribusi Terbaik Sementara

Distribusi terbaik sementara: Gumbel. Pemilihan distribusi terbaik bersifat sementara dan perlu ditinjau bersama kualitas data, uji data awal, serta pertimbangan teknis perencana.
DistribusiDmaxD kritisK-SChi hitungChi kritisChiCatatan
Gumbel0,154500,67000Diterima--DitolakTerpilih sementara berdasarkan skor otomatis uji kecocokan.
Log Normal0,169770,67000Diterima--DitolakK-S diterima, tetapi Chi-Square tidak diterima; gunakan sebagai pembanding.
Log Pearson III0,172720,67000Diterima--DitolakTetap perlu dipertimbangkan karena data memiliki skewness positif kuat.
GEV0,142980,67000Diterima--DitolakK-S diterima, tetapi Chi-Square tidak diterima; gunakan sebagai pembanding.
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-ratax̄130,000mm
GumbelStandar deviasiS47,560mm
GumbelLokasi Gumbelμ108,59525-
GumbelSkala Gumbelβ37,08276-
Log NormalRata-rata log10(X)Ybar2,09358-
Log NormalStandar deviasi log10(X)S_Y0,15081-
Log Pearson IIIRata-rata log10(X)Ybar2,09358-
Log Pearson IIIStandar deviasi log10(X)S_Y0,15081-
Log Pearson IIIKoefisien kemencengan logC_s0,83748-
GEVLokasiξ100,04528-
GEVSkalaα22,42394-
GEVBentukk-0,43935-

11. Catatan Kelayakan dan Penggunaan Hasil

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena seri data tidak homogen, 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
Stasiun Meteorologi Naha
Distribusi Terbaik Sementara
Gumbel
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