Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan Stasiun SongPutri

Wonogiri - Jawa Tengah

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

Detail Stasiun Cetak PDF Uji Distribusi
Jumlah Data
43 tahun
Rata-rata HHMT
105,76 mm
Hujan Maksimum
299,00 mm
Distribusi Terbaik
Gumbel

Kesimpulan Singkat Analisa

Data HHMT memiliki panjang 43 tahun, rata-rata 105,76 mm, dan nilai maksimum 299,00 mm pada tahun 2017. Distribusi terbaik sementara berdasarkan uji otomatis adalah Gumbel.

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

1. Informasi Stasiun Hujan

Nama StasiunSongPutriPeriode Data1977 s.d. 2019
LokasiDesa Sindukarto, Kec. Eromoko, WONOGIRIProvinsiJAWA TENGAH
Wilayah SungaiBengawan SoloKoordinat-7.992783, 110.831567
PengelolaBBWS Bengawan Solo

Peta Lokasi Stasiun Hujan

Stasiun Hujan Songputri berlokasi di Desa Sindukarto, Kecamatan Eromoko, Wonogiri, Provinsi Jawa Tengah. Koordinat: latitude -7.992783, longitude 110.831567.

Radius pencarian: 10 km
Stasiun aktif Stasiun hujan terdekat Radius 10 km
No. Stasiun Hujan Terdekat Lokasi Jarak (km) Panjang Data Periode Data
1ParangjohoEromoko, Wonogiri4,8542 tahun1978–2019
2PracimantoroPracimantoro, Wonogiri8,320 tahun-
3Waduk NawanganGiriwoyo, Wonogiri9,0845 tahun1975–2019

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

Jumlah data HHMT43 tahunTahun kosong0 tahun
Data HHMT < 50 mm3 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
1197783,0019-01-1977OK
2197892,0031-05-1978OK
31979130,0024-01-1979OK
4198055,0031-12-1980OK
51981104,0021-04-1981OK
61982115,0004-01-1982OK
71983140,0015-04-1983OK
81984144,0011-12-1984OK
91985145,0008-03-1985OK
101986139,0009-01-1986OK
111987110,0014-01-1987OK
121988145,0004-02-1988OK
131989100,0019-06-1989OK
141990102,0022-12-1990OK
151991153,0015-01-1991OK
16199298,0002-11-1992OK
171993146,0011-03-1993OK
18199493,0001-04-1994OK
19199581,0013-06-1995OK
20199693,0012-12-1996OK
21199771,0029-12-1997OK
22199866,0023-02-1998OK
23199987,0011-12-1999OK
24200056,0004-02-2000OK
25200186,0007-01-2001OK
26200283,0027-01-2002OK
27200384,0022-12-2003OK
282004147,0003-12-2004OK
292005132,0023-06-2005OK
302006168,0029-12-2006OK
31200765,0015-04-2007OK
32200896,0009-11-2008OK
332009104,0030-11-2009OK
342010171,0019-02-2010OK
352011103,0015-02-2011OK
36201291,0004-02-2012OK
37201333,0014-11-2013Perlu cek
38201448,0017-12-2014Perlu cek
39201547,0014-02-2015Perlu cek
40201667,0018-11-2016OK
412017299,0028-11-2017Pencilan atas
42201887,5011-01-2018OK
43201988,1030-01-2019OK

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
299,00 mm
Tahun 2017
Nilai minimum
33,00 mm
Tahun 2013
Data > 150 mm
4 data
Data < 50 mm
3 data

Daftar Data Pencilan

TahunHHMTBatas BawahBatas AtasStatus
2017299,00 mm32,48 mm293,34 mmPencilan atas

5. Uji Data HHMT

Uji DataStatusKeterangan
Uji PencilanAda PencilanDitemukan data yang berada di luar batas pencilan dan perlu review teknis.
Uji TrenTidak Ada TrenTidak terdapat indikasi tren signifikan pada tingkat kepercayaan yang digunakan.
Uji HomogenitasTidak HomogenVarians dua kelompok data berbeda signifikan; data perlu review homogenitas sumber/seri.
Uji IndependensiIndependenAutokorelasi lag-1 berada dalam batas penerimaan; seri data dapat dianggap independen berdasarkan uji ini.
Status akhir uji data: Perlu Review. Seri data perlu review teknis pada satu atau lebih uji data.
  • Uji Pencilan: Ditemukan data yang berada di luar batas pencilan dan perlu review teknis.
  • Uji Homogenitas: Varians dua kelompok data berbeda signifikan; data perlu review homogenitas sumber/seri.

Detail Parameter Uji Data

UjiParameterNilai
Uji PencilanKn2,7090
Uji PencilanBatas bawah32,48 mm
Uji PencilanBatas atas293,34 mm
Uji PencilanJumlah pencilan1
Uji Trenr Spearman-0,24181
Uji Trent hitung-1,59567
Uji Trent kritis2,01954
Uji TrenArahtidak_signifikan
Uji HomogenitasF hitung4,06040
Uji HomogenitasF kritis2,44841
Uji HomogenitasVarian kelompok awal811,94762
Uji HomogenitasVarian kelompok akhir3.296,83325
Uji Independensir1 lag-10,08959
Uji IndependensiBatas bawah-0,32262
Uji IndependensiBatas atas0,27500

6. Statistik Deskriptif dan Interpretasi

Jumlah data43 tahun
Minimum33,00 mm
Maksimum299,00 mm
Rata-rata105,76 mm
Median96,00 mm
Standar deviasi sampel45,45 mm
Koefisien variasi0,430
Skewness sampel1,838
Excess kurtosis6,574
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 indikasi pencilan, seri data tidak homogen. 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
298,29197,60998,41497,965
5138,459137,391137,559136,115
10165,054164,273163,173162,062
20190,564190,394187,494187,478
25198,656198,758195,172195,651
50223,584224,795218,762221,163
100248,328251,116242,164246,999
200272,982277,897265,555273,259
1.000330,091342,475320,423336,129

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 = 105,758 mm; S = 45,453 mm; μ = 85,30197; β = 35,43939.
TPY_TK_TX_T (mm)
250,000%0,36651-0,1642898,291
580,000%1,499940,71945138,459
1090,000%2,250371,30455165,054
2095,000%2,970201,86580190,564
2596,000%3,198532,04383198,656
5098,000%3,901942,59228223,584
10099,000%4,600153,13667248,328
20099,500%5,295813,67907272,982
1.00099,900%6,907264,93551330,091

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 = 1,98949; S_Y = 0,17641.
TPK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000001,9894997,609
580,000%0,841622,13796137,391
1090,000%1,281552,21557164,273
2095,000%1,644852,27965190,394
2596,000%1,750692,29832198,758
5098,000%2,053752,35179224,795
10099,000%2,326352,39987251,116
20099,500%2,575832,44388277,897
1.00099,900%3,090232,53463342,475

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 = 1,98949; S_Y = 0,17641; C_s log = -0,12131.
TPZK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000000,020231,9930698,414
580,000%0,841620,844642,13849137,559
1090,000%1,281551,265022,21265163,173
2095,000%1,644851,607062,27299187,494
2596,000%1,750691,705872,29042195,172
5098,000%2,053751,986782,33997218,762
10099,000%2,326352,236982,38411242,164
20099,500%2,575832,463992,42415265,555
1.00099,900%3,090232,926382,50572320,423

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 = 85,89078; α = 32,77197; k = -0,02856. L1 = 105,75814; L2 = 23,33942; t3 = 0,18832.
TPX_T (mm)
250,000%97,965
580,000%136,115
1090,000%162,062
2095,000%187,478
2596,000%195,651
5098,000%221,163
10099,000%246,999
20099,500%273,259
1.00099,900%336,129

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
Gumbel0,096060,24000Diterima3,614035,93687DiterimaTerpilih sementara berdasarkan skor otomatis uji kecocokan.
Log Normal0,095770,24000Diterima3,719095,93687DiterimaDiterima oleh kedua uji; dapat menjadi kandidat pembanding.
Log Pearson III0,089540,24000Diterima3,813303,74676DitolakTetap perlu dipertimbangkan karena data memiliki skewness positif kuat.
GEV0,085800,24000Diterima3,838733,74676DitolakK-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-ratax̄105,758mm
GumbelStandar deviasiS45,453mm
GumbelLokasi Gumbelμ85,30197-
GumbelSkala Gumbelβ35,43939-
Log NormalRata-rata log10(X)Ybar1,98949-
Log NormalStandar deviasi log10(X)S_Y0,17641-
Log Pearson IIIRata-rata log10(X)Ybar1,98949-
Log Pearson IIIStandar deviasi log10(X)S_Y0,17641-
Log Pearson IIIKoefisien kemencengan logC_s-0,12131-
GEVLokasiξ85,89078-
GEVSkalaα32,77197-
GEVBentukk-0,02856-

11. Catatan Kelayakan dan Penggunaan Hasil

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat indikasi pencilan, seri data tidak homogen. 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
SongPutri
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