Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan
Stasiun Tabing BMKG

Kota Padang - Sumatera Barat

No. Tahun Curah Hujan (mm) Tanggal
11970162.001970-09-19
21971144.001971-08-17
31972280.001972-05-07
41973222.001973-07-31
51974131.001974-06-23
61975142.001975-12-22
71976126.001976-10-10
81977144.001977-01-17
91978153.001978-01-17
101979234.001979-04-04
111980296.001980-11-24
121981180.001981-09-11
131982227.001982-02-05
141983161.001983-06-15
151984260.001984-07-08
161985156.001985-10-31
171986387.001986-11-01
181987167.001987-10-29
191988191.001988-09-12
201989136.001989-11-16
211990132.101990-07-31
221991165.301991-01-02
231992238.901992-04-04
241993210.801993-12-21
251994146.801994-02-12
261995209.401995-09-28
271996203.701996-06-13
281997195.801997-05-10
291998258.501998-09-22
301999204.801999-11-14
312000234.302000-12-20
322001297.602001-07-25
Sumber Data : Pengolahan Data oleh hidrologi.net

Statistik Deskriptif Curah Hujan

  • Rata-rata: 199.91 mm
  • Median: 193.40 mm
  • Standar Deviasi: 60.57 mm
  • Skewness (Kemencengan): 1.10
  • Kurtosis: 1.39
Skewness (Kemencengan)

Skewness positif (positive skewness) dalam data statistik menunjukkan bahwa distribusi data memiliki ekor yang lebih panjang atau "berat" di sisi kanan (lebih tinggi dari nilai tengah atau rata-rata). Ini berarti sebagian besar nilai data cenderung lebih rendah dari rata-rata, tetapi ada beberapa nilai yang jauh lebih tinggi yang menyebabkan ekor di sebelah kanan distribusi.

Karakteristik dari distribusi dengan skewness positif:

  • Mean > Median > Modus: Karena adanya nilai-nilai yang sangat tinggi, mean (rata-rata) akan lebih besar daripada median, dan median akan lebih besar dari modus.
  • Ekor Kanan Panjang: Skewness positif menghasilkan ekor di sebelah kanan distribusi lebih panjang dibandingkan dengan sisi kiri.
  • Data Terkumpul di Kiri: Sebagian besar data akan terpusat di bagian kiri dari distribusi.

Secara visual, distribusi dengan skewness positif akan tampak miring ke arah kanan. Skewness positif bisa menunjukkan adanya outliers atau nilai ekstrem yang lebih tinggi dari kebanyakan data, yang dapat mempengaruhi analisis statistik lebih lanjut, seperti perhitungan mean atau standard deviation.

Data menunjukkan skewness positif yang signifikan (> 1). Oleh karena itu, metode Log Pearson Tipe III lebih sesuai digunakan untuk analisa frekuensi distribusi perhitungan curah hujan rancangan. Kurtosis menunjukkan distribusi yang lebih datar dari normal (platykurtik). Metode Distribusi Normal atau Log-Normal mungkin sesuai.

Metode Distribusi Gumbel

Parameter Gumbel :

  • Jumlah Data : 32 tahun
  • Yn : 0.538000
  • Sn : 1.119300

Curah Hujan Rancangan Metode Gumbel :

Kala Ulang (Tahun)YTCH Rancangan (mm)
20.3665190.626
51.4999251.964
102.2504292.575
202.9702331.531
253.1985343.888
503.9019381.954
1004.6001419.74
2005.2958457.387
10006.9073544.595
Sumber : Pengolahan Data oleh hidrologi.net