Curah Hujan Harian Maksimum Tahunan Stasiun Bojonegoro

Bojonegoro - Jawa Timur

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
97,34 mm
Hujan Maksimum
173,00 mm
Distribusi Terbaik
GEV

Kesimpulan Singkat Analisa

Data HHMT memiliki panjang 45 tahun, rata-rata 97,34 mm, dan nilai maksimum 173,00 mm pada tahun 2001. Distribusi terbaik sementara berdasarkan uji otomatis adalah GEV.

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

1. Informasi Stasiun Hujan

Nama StasiunBojonegoroPeriode Data1975 s.d. 2019
LokasiDesa Kalianyar, Kec. Kapas, BOJONEGOROProvinsiJAWA TIMUR
Wilayah SungaiBengawan SoloKoordinat-7.171266, 111.897587
PengelolaBBWS Bengawan Solo

Peta Lokasi Stasiun Hujan

Stasiun Hujan Bojonegoro berlokasi di Desa Kalianyar, Kecamatan Kapas, Bojonegoro, Provinsi Jawa Timur. Koordinat: latitude -7.171266, longitude 111.897587.

Radius pencarian: 10 km
Stasiun aktif Stasiun hujan terdekat Radius 10 km
No. Stasiun Hujan Terdekat Lokasi Jarak (km) Panjang Data Periode Data
1Bojonegoro Kalikethek ArrBojonegoro, Bojonegoro3,920 tahun-

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

Jumlah data HHMT45 tahunTahun kosong0 tahun
Data HHMT < 50 mm2 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
11975170,0028-01-1975OK
2197660,0031-12-1976OK
31977120,0024-01-1977OK
41978116,0014-03-1978OK
5197968,5010-10-1979OK
6198062,5021-03-1980OK
7198187,0015-12-1981OK
81982109,0030-12-1982OK
9198387,0007-02-1983OK
101984104,5012-01-1984OK
11198590,0022-10-1985OK
121986101,0025-03-1986OK
13198789,0002-03-1987OK
141988103,5021-12-1988OK
151989113,5020-02-1989OK
16199082,0018-12-1990OK
17199188,0003-04-1991OK
181992100,0005-04-1992OK
191993134,0005-03-1993OK
20199496,0006-12-1994OK
21199584,0016-11-1995OK
221996105,0011-12-1996OK
23199747,0012-01-1997Perlu cek
24199890,0023-01-1998OK
251999122,0023-12-1999OK
262000100,0018-11-2000OK
272001173,0022-01-2001OK
28200290,0025-11-2002OK
292003107,0013-11-2003OK
302004121,0012-01-2004OK
31200567,0005-04-2005OK
322006105,0024-01-2006OK
33200778,0016-03-2007OK
342008105,0024-01-2008OK
352009120,0006-03-2009OK
362010135,0024-01-2010OK
372011135,0009-03-2011OK
382012105,0026-03-2012OK
39201352,0005-01-2013OK
40201428,0020-12-2014Pencilan bawah
41201554,0016-03-2015OK
42201674,0023-11-2016OK
432017104,0021-11-2017OK
44201882,0024-02-2018OK
452019116,0005-03-2019OK

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
173,00 mm
Tahun 2001
Nilai minimum
28,00 mm
Tahun 2014
Data > 150 mm
2 data
Data < 50 mm
2 data

Daftar Data Pencilan

TahunHHMTBatas BawahBatas AtasStatus
201428,00 mm37,08 mm231,54 mmPencilan bawah

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 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: 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.

Detail Parameter Uji Data

UjiParameterNilai
Uji PencilanKn2,7270
Uji PencilanBatas bawah37,08 mm
Uji PencilanBatas atas231,54 mm
Uji PencilanJumlah pencilan1
Uji Trenr Spearman-0,02795
Uji Trent hitung-0,18335
Uji Trent kritis2,01669
Uji TrenArahtidak_signifikan
Uji HomogenitasF hitung1,88971
Uji HomogenitasF kritis2,39378
Uji HomogenitasVarian kelompok awal585,31872
Uji HomogenitasVarian kelompok akhir1.106,08300
Uji Independensir1 lag-10,13480
Uji IndependensiBatas bawah-0,31483
Uji IndependensiBatas atas0,26937

6. Statistik Deskriptif dan Interpretasi

Jumlah data45 tahun
Minimum28,00 mm
Maksimum173,00 mm
Rata-rata97,34 mm
Median100,00 mm
Standar deviasi sampel28,88 mm
Koefisien variasi0,297
Skewness sampel0,227
Excess kurtosis0,937
Interpretasi statistik:

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

7. Ringkasan Curah Hujan Rancangan

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat indikasi pencilan. 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
292,60092,656101,45397,072
5118,122122,922109,463121,813
10135,021142,495114,897134,439
20151,230160,987124,857144,338
25156,372166,812129,415147,091
50172,211184,685149,141154,566
100187,933202,391180,254160,690
200203,598220,080228,675165,730
1.000239,885261,585479,221174,296

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 = 97,344 mm; S = 28,881 mm; μ = 84,34664; β = 22,51811.
TPY_TK_TX_T (mm)
250,000%0,36651-0,1642892,600
580,000%1,499940,71945118,122
1090,000%2,250371,30455135,021
2095,000%2,970201,86580151,230
2596,000%3,198532,04383156,372
5098,000%3,901942,59228172,211
10099,000%4,600153,13667187,933
20099,500%5,295813,67907203,598
1.00099,900%6,907264,93551239,885

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 = 1,96687; S_Y = 0,14586.
TPK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000001,9668792,656
580,000%0,841622,08963122,922
1090,000%1,281552,15380142,495
2095,000%1,644852,20679160,987
2596,000%1,750692,22223166,812
5098,000%2,053752,26643184,685
10099,000%2,326352,30619202,391
20099,500%2,575832,34258220,080
1.00099,900%3,090232,41761261,585

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 = 1,96687; S_Y = 0,14586; C_s log = -1,16304.
TPZK_Tlog X_TX_T (mm)
250,000%0,000000,270082,00627101,453
580,000%0,841620,496352,03927109,463
1090,000%1,281550,640592,06031114,897
2095,000%1,644850,888112,09641124,857
2596,000%1,750690,994892,11199129,415
5098,000%2,053751,417292,17360149,141
10099,000%2,326351,981452,25589180,254
20099,500%2,575832,689902,35922228,675
1.00099,900%3,090234,892822,68054479,221

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 = 87,28047; α = 28,07904; k = 0,27410. L1 = 97,34444; L2 = 15,98434; t3 = 0,00589.
TPX_T (mm)
250,000%97,072
580,000%121,813
1090,000%134,439
2095,000%144,338
2596,000%147,091
5098,000%154,566
10099,000%160,690
20099,500%165,730
1.00099,900%174,296

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
Gumbel0,128880,24000Diterima8,878255,93687DitolakK-S diterima, tetapi Chi-Square tidak diterima; gunakan sebagai pembanding.
Log Normal0,121270,24000Diterima6,845245,93687DitolakK-S diterima, tetapi Chi-Square tidak diterima; gunakan sebagai pembanding.
Log Pearson III0,148670,24000Diterima12,649923,74676DitolakK-S diterima, tetapi Chi-Square tidak diterima; gunakan sebagai pembanding.
GEV0,067780,24000Diterima2,076213,74676DiterimaTerpilih 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-ratax̄97,344mm
GumbelStandar deviasiS28,881mm
GumbelLokasi Gumbelμ84,34664-
GumbelSkala Gumbelβ22,51811-
Log NormalRata-rata log10(X)Ybar1,96687-
Log NormalStandar deviasi log10(X)S_Y0,14586-
Log Pearson IIIRata-rata log10(X)Ybar1,96687-
Log Pearson IIIStandar deviasi log10(X)S_Y0,14586-
Log Pearson IIIKoefisien kemencengan logC_s-1,16304-
GEVLokasiξ87,28047-
GEVSkalaα28,07904-
GEVBentukk0,27410-

11. Catatan Kelayakan dan Penggunaan Hasil

Catatan kelayakan: Hasil curah hujan rancangan perlu diperlakukan sebagai hasil sementara karena terdapat indikasi pencilan. 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
Bojonegoro
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