analisa hujan

44

H I DR O L O G I A PLIK ASI UNTUK TEK NIK S I P I L

B A B 4 D AT A & A NAL I S A HUJ A N

DATADANANALISAHUJAN

4.1. DATAHUJAN

Curah hujan diukur pada tempat dan titik tertentu, sehingga hasil pengukurannya

disebuttinggicurahhujantitikatauhujansetempat(pointrainfall).Padasuatudaerahatau

suatuDAS dipasang beberapa alat ukur curahhujan dengan jumlah dan kerapatan yang

telahditentukan.Jenisdatacurahhujandaripengukurancurahhujantitik,tergantungdari

alatdanmetodepengukuranyangditetapkan.

Berdasarkanspesifikasitekniknya,terdapat2(dua)tipealatpengukurcurahhujan

yangdigunakan,yaitu:

Alatpengukurcurahhujantipeotomatik

Alatpengukurcurahhujantipemanual.

Sepertidi uraikandalamsubbab2.5tentanghujan,halaman21.

Pengukuran curah hujan dengan alat otomatik dapat dilakukan dalam beberapa

durasi(lamawaktu)harian,mingguanataubulanan.Sebagianbesaralat pengukurhujan

tipeotomatikmenggunakandurasipengukuranharian,jenisdatacurahhujanyangtercatat

berupa:

Datacurahhujan5menit,10menit,15menit,30menitdanataujamjaman.

Datacurahhujanharian,10harian,15harian,bulanandantahunan.

Pengukuran hujan denganmenggunakan alat pengukur curah hujanmanual (non

otomatik)menghasilkandatatinggicurahhujanharian,10harian,15harian,bulanandan

tahunan.

4.2. JENISDATADANPEMANFAATANNYA

Data tinggi curah hujan dari hasil pengukuran dengan alat otomatik danmanual,

semuanyapentingdalamaplikasihidrologiuntuk teknik sipil. Jenisdatadanmanfaatnya

sebagaiberikut:

1) Datatinggicurahhujandurasipendek

45



Data hujan durasi pendek, terutama tinggi hujan jamjaman digunakan sebagai

dasar perhitungan debit banjir rencana dengan metode hidrograf satuan dan

dimanfaatkanuntukanalisaintensitashujansertadistribusihujan.

2) Datatinggicurahhujanharian

Datahujanharianbanyakdimanfaatkanuntukanalisatinggicurahhujanrencana,

sebagaidasaruntukmenghitungdebitbanjirrencana,denganmetode:

PerhitungandebitbanjirrencanaMetodeRasional

PerhitungandebitbanjirrencanaMetodeMelchior

PerhitungandebitbanjirrencanaMetodederWeduwen

PerhitungandebitbanjirrencanaMetodeHaspers

PerhitungandebitbanjirrencanaMetodeHidrografSatuanSintetik.

3) Datatinggicurahhujan3harian

Data curah hajan ini merupakan penjumlahan (komulatif) dari data curah hujan

harian mkasimum selama 3 hari berturutturut. Walaupun dalam periode 3 hari

belumtentuterjadihujansecaraterusmenerus. Jenisdata inidimanfaatkanuntuk

perhitungantinggicurahhujanmaksimum3hariandenganperiodeulangtertentu,

digunakan dalam analisa atau perencanaan jumlah air buangan (drainage modul)

darisawahberirigasi untuktanamanpadi.

4) Datatinggicurahhujan10dan15harian

Data curah hujan ini merupakan penjumlahan (komulatif) dari data curah hujan

harianselama10hariatau15hariberturutturut.Walaupundalamperiode10atau

15haribelumtentuterjadihujansecaraterusmenerus.Yangdiperhitungkanadalah

jumlah tinggi curah hujan komulatifnya. Jenis data ini dimanfaatkan untuk

perhitungan tinggi hujan efektif, terutama dalam analisa atau perencanaan

kebutuhanairuntuktanamanberirigasi.

5) Datatinggicurahhujanbulanan

Data curah hujan bulanan merupakan hasil penjumlahan dari data curah hujan

selama1(satu)bulan.Jenisdatainibanyakdigunakanuntukanalisadebitandalan

denganmodel matematika yangmenyatakan hubungan antara tinggi curah hujan

bulanan, evapotranspirasi, perubahan volume air tanah dan debit andalan (out

flow).ModeldebitandalanyangbanyakdiaplikasikandiIndonesiaantaralain:

ModeldebitaliranrendahNRECA

Modelkeseimbangan airF.J.MOCK.

46



6) Datatinggicurahhujantahunan

Komulatif tinggi curah hujan selama 1 (satu) tahun disebut data curah hujan

tahunan. Jenis data ini banyak dimanfaatkan dalam pengujian konsistensi data,

denganmetodekurvamassaganda,analisainimelengkapidatayanghilangdanuji

variansampeldanpopulasi.

4.3. ANALISADATAHUJAN

4.3.1. PengisianDataKosong

Karena kerusakan alat, kelalaian petugas pencatat dan atau kerusakan arsip

penyimpanan dapat menyebabkan data menjadi kosong atau hilang. Data hujan yang

hilangdapatdilengkapidenganMetodePengisianDatayanghilang,menggunakanbantuan

beberapa setasiun hujan terdekat, berdasarkan data hujan pada kejadian yang sama dan

datahujantahunanratarata.Metodeinimenggunakanpendekatanmatematikdenganrasio

normal atau prinsip linearitas. Tetapi sebagian ahli hidrologi tidak sependapat dan

menyatakanbahwadatayang hilang tidakdapatdiisi/dicarikembalidandibiarkan tetap

kosong.

ApabiladatahujandariStasiunHujanXhilang, tinggicurahhujanpadakejadian

yang samadiStasiunA,B,,Nmasingmasingadalah rA, rB, , rN, sedang tinggi

curahhujantahunanratarataadalahRA,RB,,RN.MakatinggicurahhujandiXyang

hilangdapatdihitungdenganpersamaansebagaiberikut:

rN

RN

R......+rB

RB

R+rA

RA

R

N

1=rx (41)

Dimana

rx = Curahhujan harian,1/2bulananataubulananyangdicari,mm

N = Banyaknyapospembanding

RAs/dRN = Hujantahunan rataratapospembanding,mm

R = Hujantahunan rataratadariposyangdicari,mm

rAs/drN = Curah hujan harian,1/2 bulanan atau bulanan pada stasiun

pembanding,mm

4.3.2. AnalisaCurahHujanRatarata

Datacurahhujanhasilpengukurandenganalatpengukurataupencatatmerupakan

curahhujansetempatataucurahhujantitik(pointrainfall).Dalamsuatuwilayahterdapat

47



beberapa stasiun pengukur hujan, untukmenentukan curah hujanwilayah/ daerah,maka

dapat dihitung berdasarkan data curah hujan titik dari beberapa stasiun hujan yang ada.

Terdapat 3 (tiga) metode yang dapat digunakan untuk menentukan curah hujan suatu

wilayah yaitu : Metode Ratarata Aljabar (Arithmatic Mean Method), Metode Isohiet

(IsohyetalMethod),dan Metode PoligonThiessen(ThiessenPolygonMethod).

1) MetodeRataRataAljabar(ArithmaticMeanMethod)

MetodeRataRataAljabardilakukandenganmerataratakandatacurahhujandari

stasiunstasiun pencatat curah hujan disekitar wilayah yang ditentukan. Cara ini

akanmemberikan hasil yangdapatdipercaya, apabilapospospenakarnya terbagi

merata di areal tersebut dan hasil pengukuran masingmasing stasiun tidak

menyimpangjauhdarihargaratarataseluruhstasiunpengukurhujan.

RumusdasarMetode RataRataAljabaryaitu:

n

ddddd n

+ + + + =

...321 ................................................................ (42)

Dimana:

d = tinggicurahhujan rataratawilayah/daerah,mm

d1,d2...dn = tinggicurahhujanpadastasiun 1,2,.......,n,mm

n = jumlah stasiunpengukurhujan.

2) Metodelsohiet(IsohyetalMethod)

Metode inidigunakanuntukmenentukancurahhujanpadadaerahyangmempunyai

tinggihujanbervariasi.PrinsipdasardalampembuatanIsohietMapadalahdengan

menarikgarishubungantaralokasi/titikyangmempunyaitinggicurahhujanyang

sama. Apabila dalam suatu wilayah (catchment area) terdapat beberapa stasiun

pencatatcurahhujan,penentuanhujanwilayahdihitungdengandasarhasilratarata

yangdidapatdariperkalianantaratinggicurahhujanpadasuatutempatdenganluas

area antara garis kontur yang bersangkutan. Sedangkan untuk penentuan curah

hujan pada suatu wilayah yang tidak terdapat stasiun pencatat curah hujan di

dalamnya, maka penentuan hujan wilayah dengan metoda ini adalah dengan

interpolasilinierantarkonturhujan/isohietterhadaplokasiyangbersangkutan.

48



d0 = 50mm

d1 = 65mm

d2 = 80mm

d3 = 95mm

d4= 110mm

d5= 125mm

d5= 140mm

A0

A1

A2

A3

A4

A5

Untukmenganalisa hujanwilayah denganmenggunakanmetoda ini memerlukan

datadata curah hujan dari stasiun pencatat curah hujan yang tersebarmerata dan

dalam jarak yangcukupuntukmendapatkankonturhujan/ isohiet yangmemadai.

Ilustrasipetaisohietditunjukkandalamgambar41.

Padasuatudaerahdenganstasiun pencatatcurahhujansedikitdanpenyebaranyang

kurangmerata(tidakmencakupseluruhwilayah),makametodainidianggappaling

telitidibandingkandenganmetodayanglain.

MetodeIsohietdirumuskansebagaiberikut:

( )

n

iii

A

Add

d + -

=.

2

1

..............(43)

Dimana:

An = luaswilayah(catchmentarea), km2

d = tinggicurahhuianrerataareal,mm

dn = tinggicurahhujanpadaisohyetn,mm

Ai = luasbagianarealyangdibatasioleh Isohyetyangbersangkutan,km2

Gambar41.SketsaMetodeIsohiet

d6

49



3) MetodePoligonThiessen(ThiessenPolygonMethod)

Metodainidigunakandengandasarrataratatimbang(weightedaverage),dimana

masingmasing stasiun pencatat curah hujan mempunyai daerah pengaruh yang

dibentuk dengan menggambarkan garisgaris sumbu tegak lurus terhadap garis

penghubungantarastasiunstasiunpencatatcurahhujan.Disampingitumetodaini

dipakai apabila stasiunstasiun pencatat curah hujan ini terletak didalam daerah

tangkapan (cacthment area) dan atau disekitarnya, sehingga dapat diketahui luas

yang dapat dicakup oleh masingmasing stasiun pencatat curah hujan. Untuk

menggunakan metode ini diperlukan data hujan dan peta stasiun hujan berskala,

sebagai dasar penentuan luas daerah pengaruh stasiun hujan. Secara skematik

ditunjukkandalamsketsagambar42.

Rumusrumus empiris yang digunakan dalam metoda ini untuk hujan ratarata

daerah:

=

=n

i

ii

A

dAd

1

.................................................................................... (44)

Dimana:

Ai = luasdaerahpengaruh stasiun kei,km2

A = luasdaerahtangkapan(luasDAS),km2

d = tinggicurahhujanrerataareal,mm

di = tinggicurahhujanpadastasiuni,mm

n =jumlahstasiunpengukurhujan

Gambar42SketsaMetodePoligonThiessen

A1 A2

A3

12

3

50



4.3.3. UjiKonsistensiData

Dalam suatu deretan pengamatan hujan sering terjadi ketidaksesuaian

(inconsistency)data.Untuk ituujikonsistensi terhadapdatahujanperludilakukanuntuk

mengetahuiadanyapenyimpangandatahujan,sehinggadapatdiketahuidatatersebutlayak

dipakaidalamanalisahidrologiatautidak.Ketidaksesuaiandatatersebutdapatdisebabkan

olehberbagaihal,antaralain:

Berubah atau terganggunya lingkungandi sekitar tempat dimana stasiun pencatat

hujandipasang,misalnyaterhalangolehpohon,terletakberdekatandengangedung

tinggidansebagainya.

Perubahansistempencatatandanpenakaran

Perubahaniklim

Perubahanletakstasiun.

Keadaaninidapatdiperlihatkansekaligusdikoreksidenganmenggambarkansuatu

grafikortogonalyangdisebutKurvaMassaGandayaitusuatukurvayangmembandingkan

antara data hujan tahunan kumulatif stasiun yang diuji dengan rerata hujan tahunan

kumulatifdaristasiunyanglain.

Ujiinibertujuanuntukmengetahuidimanaletakketidakkonsistenansuatuderetan

data, lihat gambar 43. Apabila tidak terjadi perubahan, maka pencatatan hujan akan

mengikutitrengarislurusA,B,C.Jikaterjadiketidakkonsistenantrenakanmenyimpang

mulai dari tahun tertentu (misalnya titik B), sehingga mengikuti A, B, D. Adapun cara

perbaikannyaadalahdenganmengoreksinyasebagaiberikut:

Sumber: StudiKelayakanPembangunanLongStorageBulia,2006

Gambar43KurvaMassaGanda

ao

ao

Kum

ulat

ifSt

asiu

n(m

m)

KumulatifRerataStasiun(mm)

Yz

51



Xo

YoTg

Xo

Yz

x

yTg o = = = a ......................(45)

HoTgTg

Hzo a

a = ......................(46)

Dimana:

Hz = datacurahhujanyangtelahdikoreksi,mm

Ho = datacurahhujantahunanhasilpengamatan,mm

Tga = kemiringansetelahdikoreksi

Tgao= kemiringanawal

4.3.4. UjiAnalisaHujanRencana

Analisacurahhujandilakukanuntukmendapatkanhujanrencanadenganberbagai

periode kala ulang, kemudian hasilnya dipergunakan untuk menentukan besarnya debit

banjirrencana.Tahapandalamanalisahujanrencanameliputi:

1) AnalisisFrekuensi

Analisa frekuensi curah hujan dilakukan untuk mendapatkan hujan rancangan

sesuaidengankalaulangdanhasilnyadipergunakanuntukmenetapkandebitbanjir

rencana.Kalaulang (returnperiod)didefinisikansebagaiwaktuhipotetikdimana

hujanataudebitdengansuatubesarantertentuakandisamaiataudilampauisekali

dalam jangkawaktu tertentuatausetiap tahunsuatubesaran hujan/debit rencana

mempunyaikemungkinanterjadidenganprobabilitasp%,misalnyakalaulang100

tahun berarti mempunyai kemungkinan kejadian 1/100 atau 1% setiap tahun.

Analisis frekuensi ini didasarkan pada sifat statisitik data yang tersedia untuk

memperolehprobabilitasbesaranhujan(debit)dimasayangakandatang.

Untuk menentukan hujan rancangan ada beberapa distribusi frekuensi yang

dipergunakan, tergantung sebaran (distribusi frekuensi) yang sesuai dengan

karakteristikdatahujanyangtersedia.

2) PemilihanDistribusiFrekuensiHujan/Debit

Sehubungandenganujisebaran/distribusifrekuensicurahhujan,terdapatbeberapa

jenis sebaran/ distribusi frekuensi yang umum kita ketahui antara lain : Normal,

52



LogNormal,Gumbel, Log Pearson III.Masingmasing jenis distribusi frekuensi

tersebutmempunyaisifatkhassebagai berikut(Soewarno,1995) :

DistribusiNormal(nilaiCs 0danCk=3)

DistribusiLogNormal(nilaiCs=3,CvdanCsselalupositif)

DistribusiGumbel(nilaiCs=1,1396danCk=5,4002)

DistribusiLogPearsonIII,tidakadasifatkhas.Distribusi inibisadigunakan

jika dari hasil pengujian, ternyata hargaCs danCkdari data yang diuji tidak

sesuaidengansifatsifatkhassebaranjenisdistribusilainnya.

Guna pengujian jenis distribusi atau sebaran data, perlu dihitung hargaharga

koefisien varian (Cv), koefisien skewness (Cs) dan koefisien kurtosis (Ck).

Persamaan yang dipergunakan dalammenentukan distribusi statistik yang sesuai

antaralain:

StandartDeviasi(S).

1

)( 2

- -

=n

XXiS (47)

Koefisienkeragamansample(Cv)

X

SCv = (48)

Koefisienkemiringanpopulasi(Cs)

3

3

)2)(1(

)(

Snn

XXinCs

- -

- = (49)

KoefisienKurtosis(Ck)

4

4

)3)(2)(1(

)(

Snnn

XXinCk

- - -

- = ...................................... (410)

Dimana :

Xi = datahujan,mm

X = datahujan ratarata,mm

n = jumlahsample.

53



3) DistribusiNormal

Analisa distribusi peluang dengan Metode Distribusi Normal dapat digunakan

untukmenentukanbesaranvariabelhidrologi(debitbanjirrencanaataucurahhujan

rencana)denganberbagaipeluangatauperiodeulang.Persamaanumumdistribusi

normaladalah:

XT = SkX . + ................................................................................. (4 11)

dimana:

XT =nilaivariabelhidrologi(debit/curahhujan)denganperiodeulangTtahun

X = datahujanratarata

S =standardeviasi

k = faktorreduksiGauss,ditunjukkandalamtabel4.1

Tabel4.1:NilaiVariabelReduksiGauss

PeriodeUlang Peluang k

T(tahun)

1.001 0.999 3.051.005 0.995 2.581.010 0.990 2.331.050 0.950 1.641.110 0.900 1.281.250 0.800 0.841.330 0.750 0.671.430 0.700 0.521.670 0.600 0.252.000 0.500 02.500 0.400 0.253.330 0.300 0.524.000 0.250 0.675.000 0.200 0.84

10.000 0.100 1.2820.000 0.050 1.6450.000 0.200 2.05

100.000 0.010 2.33200.000 0.005 2.58500.000 0.002 2.88

1,000.000 0.001 3.09Sumber:Soewarno,1995.

54



4) DistribusiGumbel TipeI

Distribusi Gumbel Tipe I banyak digunakan untuk analisa data maksimum

(ekstrim), misalnya analisa debit banjir rencana atau analisa hujan maksimum

rencana.PersamaanDistribusiGumbel TipeIdirumuskansebagaiberikut:

Y =a(XT XO)

a =1,283/

XO = 0,455

dimana:

XT =debitbanjirrencanaataucurahhujanrencanadengankalaulangTtahun.

Y =faktorreduksiGummbel

a =koefisien

=nilairataratadata

=deviasistandardata

Tabel4.2:NilaiFaktorReduksiGumbel

T(tahun) Peluang Y

1.001 0.001 1.9301.005 0.005 1.6701.01 0.01 1.5301.05 0.05 1.0971.11 0.10 0.8341.25 0.20 0.4761.33 0.25 0.3261.43 0.30 0.1851.67 0.40 0.0872.00 0.50 0.3362.50 0.60 0.6713.33 0.70 1.0304.00 0.75 1.2405.00 0.80 1.510

10.00 0.90 2.25020.00 0.95 2.97050.00 0.98 3.900

100.00 0.99 4.600200.00 0.995 5.290500.00 0.998 6.210

1,000.00 0.999 6.900Sumber:Soewarno,1995.

55



Tabel4.3:HubunganReduksiVariantRatarata(Yn)denganJumlahData(n)

n Yn n Yn n Yn n Yn

10 0.4592 34 0.5396 58 0.5516 82 0.557211 0.4996 35 0.542 59 0.5518 83 0.557412 0.5053 36 0.541 60 0.5521 84 0.557613 0.5070 37 0.5418 61 0.5524 85 0.557814 0.5100 38 0.5424 62 0.5527 86 0.558015 0.5128 39 0.543 63 0.5530 87 0.558116 0.5157 40 0.5436 64 0.5533 88 0.558317 0.5181 41 0.5442 65 0.5535 89 0.558518 0.5202 42 0.5448 66 0.5538 90 0.558619 0.5220 43 0.5453 67 0.5540 91 0.558720 0.5236 44 0.5458 68 0.5543 92 0.558921 0.5252 45 0.5463 69 0.5545 93 0.559122 0.5268 46 0.5468 70 0.5548 94 0.559223 0.5283 47 0.5473 71 0.5550 95 0.559324 0.5296 48 0.5477 72 0.5552 96 0.559525 0.5309 49 0.5481 73 0.5555 97 0.559626 0.5320 50 0.5485 74 0.5557 98 0.559827 0.5332 51 0.5489 75 0.5559 99 0.559928 0.5343 52 0.5493 76 0.5561 100 0.560029 0.5353 53 0.5497 77 0.556330 0.5362 54 0.5501 78 0.556531 0.5371 55 0.5504 79 0.556732 0.5380 56 0.5508 80 0.556933 0.5388 57 0.5511 81 0.5570

Sumber:Soewarno,1995.

5) DistribusiLogPearsonTipeIII

Tahapan untukmenghitung curah hujan rancangan denganmenggunakanmetode

iniadalahsebagaiberikut:

a. Datareratahujanmaksimumtahunansebanyaknbuahdiubahkedalambentuk

logaritma(LogXi)

b. Dihitunghargalogaritmaratarata:

n

XiLog

XLog

n

1i = =

c. Dihitunghargasimpanganbaku/standardeviasi:

( ) 21

1n

log

Sd1

2

-

-

=

=

n

i

xLogxi

56



d. Dihitungkoefisienkepencengan(Cs):

( ) ( ) ( ) 3

n

1i

3

Sd2n1n

XlogXilognCs

- -

-

= =

e. Dihitunglogaritmacurahhujanrancangandengankalaulangtertentu :

G.SdXiLogXLog + =T

dengan:

XT = curahhujanrancangan,mm

XLog i= rataratalogarimadarihujanmaksimumtahunan,mm

Sd = simpanganbaku

G = konstanta(tabel 4.4hubunganantaraCsdanprobabilitas)

f. Curahhujanrancangandengankalaulangtertentudidapatdenganmenghitung

antilogdari logXT.

Tabel4.4 : NilaiGDistribusiPearsontipeIII

PeriodeUlang(tahun)Kemencengan 2 5 10 25 50 100 200 1000

(CS) Peluang(%)50 20 10 4 2 1 0.5 0.1

3.0 0.360 0.420 1.180 2.278 3.152 4.051 4.970 7.2502.5 0.360 0.518 1.250 2.262 3.048 3.845 4.652 6.6002.2 0.330 0.574 1.284 2.240 2.970 3.075 4.444 6.2002.0 0.307 0.609 1.302 2.219 2.912 3.605 4.298 5.9101.8 0.282 0.643 1.318 2.193 2.848 3.499 4.147 5.6601.6 0.254 0.675 1.329 2.163 2.780 3.388 3.990 5.3901.4 0.225 0.705 1.337 2.128 2.706 3.271 3.828 5.1101.2 0.195 0.732 1.340 2.087 2.626 3.149 3.661 4.8201.0 0.164 0.758 1.340 2.043 2.542 3.022 3.489 4.5400.9 0.148 0.769 1.339 2.018 2.498 2.957 3.401 4.3950.8 0.132 0.780 1.336 1.998 2.453 2.891 3.312 4.2500.7 0.116 0.790 1.333 1.967 2.407 2.824 3.223 4.1050.6 0.099 0.800 1.328 1.939 2.359 2.755 3.132 3.9600.5 0.083 0.808 1.323 1.910 2.311 2.686 3.041 3.8150.4 0.066 0.816 1.317 1.880 2.261 2.615 2.949 3.6700.3 0.050 0.824 1.309 1.849 2.211 2.544 2.856 3.5250.2 0.033 0.830 1.301 1.818 2.159 2.472 2.763 3.3800.1 0.017 0.836 1.292 1.785 2.107 2.400 2.670 3.2350.0 0.000 0.842 1.282 1.751 2.054 2.326 2.576 3.0900.1 0.017 0.836 1.270 1.761 2.000 2.252 2.482 3.9500.2 0.033 0.850 1.258 1.680 1.945 2.178 2.388 2.8100.3 0.050 0.853 1.245 1.643 1.890 2.104 2.294 2.675

57



0.4 0.066 0.855 1.231 1.606 1.834 2.029 2.201 2.5400.5 0.083 0.856 1.216 1.567 1.777 1.955 2.108 2.4000.6 0.099 0.857 1.200 1.528 1.720 1.880 2.016 2.2750.7 0.166 0.857 1.183 1.488 1.663 1.806 1.926 2.1500.8 0.132 0.856 1.166 1.448 1.606 1.733 1.837 2.0350.9 0.148 0.584 1.147 1.407 1.549 1.660 1.749 1.9101.0 0.164 0.852 1.128 1.366 1.492 1.588 1.664 1.8001.2 0.195 0.844 1.086 1.282 1.379 1.449 1.501 1.6251.4 0.225 0.832 1.041 1.198 1.270 1.318 1.351 1.4651.6 0.254 0.817 0.994 1.116 1.166 1.197 1.216 1.2801.8 0.282 0.799 0.945 1.035 1.069 1.087 1.097 1.1302.0 0.307 0.777 0.895 0.959 0.980 0.990 1.995 1.0002.2 0.330 0.752 0.844 0.888 0.900 0.905 0.607 0.9102.5 0.360 0.711 0.771 0.793 0.798 0.799 0.800 0.8023.0 0.396 0.636 0.660 0.666 0.666 0.667 0.667 0.668

Sumber:Soewarno,1995.

6) Penggambaran(Plotting)

Dari berbagai jenis distribusi apabila digambarkan pada kertas skala normal

memberikangaris lengkungyangsulitdigunakanuntukekstrapolasi.Olehkarena

itu penggambaran dilakukan pada kertas probabilitas. Posisi penggambaran

mengikuticarayangdikembangkanolehWeibulldan Gumbelyaitu:

1)(

+ = nmXXiP

dengan:

P =peluangkex

m =datakex

n =jumlahdata

4.3.5. UjiKesesuaianPemilihanDistribusi

Untuk mengetahui suatu data tersebut benar & sesuai dengan jenis sebaran/

distribusi frekuensi teoritis yang dipilih, maka perlu dilakukan pengujian lebih lanjut.

Untuk keperluan analisis uji kesesuaian distribusi frekuensi dipakai 2 (dua) metode

statistiksebagaiberikut:

1) UjiSmirnovKolmogorov

Uji ini diperoleh dengan memplot data dan probabilitasnya dari data yang

bersangkutan,sertahasilperhitunganempirisdalambentukgrafis.Darikeduahasil

pengeplotan, dapat diketahui penyimpangan terbesar ( maksimum) .

58



Penyimpangantersebutkemudiandibandingkandenganpenyimpangankritisyang

diijinkan(cr).

2) UjiChikuadrat(2)

Metode ini sama dengan metode Smirnov Kolmogorov, yaitu untuk menguji

kebenaran distribusi frekuensi yang dipergunakan pada perhitungan/ analisis

frekuensi.Distribusidinyatakanbenarjikanilai2darihasilperhitunganlebihkecil

dari2kritisyangdiijinkan.MetodeChikuadratdiperolehberdasarkanpersamaan:

( ) - = c k

1 f

2ff2

cal EOE

,dengan:

c2cal =nilaikritishasilperhitungan

k =jumlahdata

Ef =nilaiyangdiharapkan(ExpectedFrequency)

Of =nilaiyangdiamati(ObservedFrequency)

Batas kritis 2 tergantung pada derajat kebebasan dan a. Untuk kasus ini derajat

kebebasanmempunyainilaiyangdidapatdariperhitungansebagaiberikut:

DK =JK (P+1),dengan:

DK =derajatkebebasan

JK =jumlahkelas

P =faktorketerikatan(untukpengujian2mempunyai keterikatan2).

59



a n1 0.0039 0.0098 3.84 5.02 6.63 8.8392 0.01 0.0506 5.9914 7.3278 9.213 10.59663 0.0717 0.2158 7.8147 9.3484 11.3449 12.83814 0.207 0.4644 9.4877 11.1433 13.2707 14.86025 0.4117 0.8312 11.0705 12.6325 15.0863 16.24966 0.6757 1.2374 12.5916 14.6494 16.6119 18.54767 0.9393 1.6892 14.0671 16.0128 18.4753 20.22228 1.3444 2.1797 15.5023 17.5346 20.0903 21.9559 1.7349 2.3 16.919 18.0128 21.666 23.389310 2.1559 3.2469 18.302 20.4831 23.2093 24.145711 2.6032 3.8158 19.675 21.92 24.725 26.756912 3.0738 4.4037 21.0261 23.3367 26.212 28.299513 3.565 5.0087 22.3671 24.7356 27.6883 29.81914 4.0747 5.6287 23.6868 26.119 29.1433 31.815315 4.6039 6.2621 24.9956 27.4884 30.5779 32.801316 5.1422 6.9077 26.2962 28.8454 31.9999 34.207217 5.6972 7.5642 27.5671 30.391 33.4087 35.718318 6.2648 8.2308 28.8693 31.4264 34.8053 37.156419 6.8439 8.9066 30.1435 32.8523 36.1908 38.582220 7.4339 9.5908 31.4104 34.1676 37.5662 39.995825 10.5192 13.1197 32.6573 40.6465 44.3141 46.527630 13.7862 16.7908 43.7729 46.9792 50.8922 53.67240 20.7065 24.4331 55.7586 59.3417 63.6803 66.765950 27.903 32.3574 67.5048 71.4202 76.1539 79.4960 35.5346 40.4817 79.0819 83.2976 88.3794 91.9517

Sumber:M.M.A.Shahin,StatisticalAnalysisinHydrologyVolume2,Edition1976

0.01 0.0050.995 0.975 0.05 0.025

Tabel4.5: Harga(X2)UntukUjiChiKuadrat

4.4. ANALISAHUJANTIGAHARIANRENCANA

Data curah hajan ini merupakan penjumlahan (komulatif) dari data curah hujan

harianselama3hariberturutturutmaksimum.Walaupundalamperiode3haribelumtentu

terjadi hujan secara terusmenerus. Jenis data ini dimanfaatkan untuk perhitungan tinggi

curahhujanmaksimum3 hariandenganperiodeulang tertentu,digunakandalamanalisa

atau perencanaan jumlah air buangan (drainage modul) dari sawah beririgasi untuk

tanamanpadi.

Prinsipprinsipdantahapanperhitungancurahhujan3harianrencana,samadengan

metodedantahapanperhitungancurahhujanharianrencana.

4.5. ANALISAHUJANEFEKTIF

Curah hujanefektif banyakdimanfaatkandalamperhitungankebutuhanairuntuk

irigasi, khususnya kebutuhan air untuk tanaman padi. Perhitungan curah hujan efektif

didasarkan pada besaran curah hujan minimum tengah bulanan atau bulanan dengan

60



RxRe 151

7,0 =

periode ulang 5 (lima) tahunan. Dirumuskan sebagai berikut (Dirjen Pengairan, KP

01,1986):

(setengahbulan)5

Dimana:

Re = curahhujanefektif,mm/hari

R(setengahbulan)5 = curah hujan minimum tengah bulanan dengan periode ulang

5tahun/mm.

4.6. APLIKASIPERHITUNGANHUJANHARIANRENCANA

Sebagai contoh aplikasi perhitungan curah hujan harian rencana untuk

pengembangansumberdayaair (pembangunanbendungandan irigasi baru)DASDutula

Bulia di Kabupaten Gorontalo, terdapat 3 (tiga) stasiun pengukur hujan, yaitu : Sta.

Wonggahu, Sta. Bongo I dan Sta. Sidodadi Bulia. Data curah hujan tahunan dan curah

hujanharianmaksimum ditunjukkan dalamtabel4.6.

4.6.1.AplikasiPerhitunganCurahHujanRatarataDaerah

Dalamcontohaplikasiinimenggunakanmetoderatarataaljabar,hasilperhitungan

curahhujanharianmaksimumratarataDASDutulaBuliaditunjukkandalamtabel4.6dan

tabel4.7.

61



No Tahun Tanggal Sta.Bulia Sta.BongoI Sta.Wonggahu Ratarata

1 1969 24Jun 66.00 66.00

2 1970 7Jan 91.00 91.003 1971 18Apr 68.00 68.004 1972 28Apr 84.00 84.005 1973 11May 84.00 84.006 1974 11Feb 96.00 96.007 1975 28Nov 66.00 66.008 1976 6May 85.00 85.009 1977 1Dec 89.00 89.0010 1978 23Nov 65.00 65.0011 1979 8May 75.00 75.0012 1980 10Jun 66.00 66.0013 1981 31Mar 60.00 60.0014 1982 8Mar 61.00 61.0015 1983 8Jul 64.40 51.00 57.70

7May 75.70 9.00 42.3516 1984 29May 69.60 27.00 48.30

3Jun 18.00 72.00 45.0017 1985 23Mar 55.00 54.00 54.50

18Jun 92.00 12.00 52.0018 1986 18May 56.40 56.00 58.00 56.80

15Nov 56.00 0.00 37.00 31.002Feb 0.00 56.00 0.00 18.67

19 1987 19Jan 0.00 35.00 68.00 34.335Aug 33.60 56.00 0.00 29.8726Dec 91.50 5.00 0.00 32.17

20 1988 25Nov 0.00 40.00 76.00 38.6730Aug 57.60 4.80 22.00 28.1312Aug 6.60 90.00 2.00 32.87

21 1989 31Mar 73.30 0.00 0.00 24.4323Feb 0.00 0.00 88.00 29.3321Nov 1.50 80.00 0.00 27.17

22 1990 1Apr 62.60 0.00 6.00 22.8720Apr 0.00 0.00 57.00 19.0025May 13.00 84.50 0.00 32.50

23 1991 20Apr 72.60 6.20 57.00 45.27

4Jan 30.80 127.90 0.00 52.9020Apr 72.60 6.20 57.00 45.27

24 1992 5Oct 41.40 8.20 0.00 16.5317Jan 5.80 68.40 0.00 24.737Aug 0.00 0.00 73.00 24.33

25 1993 4Apr 79.50 1.00 0.00 26.8311Dec 0.40 56.50 0.00 18.9717Mar 0.00 0.00 84.00 28.00

26 1994 3May 66.70 4.40 60.00 43.702May 25.00 47.30 47.00 39.777Jun 6.20 5.20 81.00 30.80

27 1995 5Sep 53.50 0.00 88.00 47.1718Jan 8.00 65.00 0.00 24.3319Jan 2.60 15.40 102.00 40.00

28 1996 31Aug 68.90 39.00 69.00 58.971Sep 14.10 120.50 4.00 46.208Feb 5.20 2.00 135.00 47.40

29 1997 8Jul 39.40 32.40 2.00 24.6015Feb 9.20 61.00 0.00 23.4022Feb 0.00 52.20 50.00 34.07

30 1998 3Jan 46.00 36.90 20.00 34.3028Sep 2.30 90.00 3.00 31.7721Jun 9.00 37.20 68.00 38.07

31 1999 22Dec 81.00 81.0032 2000 16Feb 108.00 108.0033 2001 4Aug 134.00 134.0034 2002 29Dec 110.00 110.0035 2003 23Jan 128.00 128.00

Jumlahdata 16 13 35

Tael4.6:TabelCurahHujanHarianMaksimum

Sumber: StudiKelayakanPembangunanLongStorageBulia,2006

62



No Tahun Sta.Bulia Komulatif Rerata2Sta Komulatif

1 2 3 4 5 61 1986 1175.1 13396.4 1243.65 16890.152 1987 997.2 12221.3 956.65 15646.53 1988 1565.3 11224.1 1405.25 14689.854 1989 1230.1 9658.8 1585.25 13284.65 1990 1009.6 8428.7 1157.75 11699.356 1991 888.5 7419.1 1009.15 10541.67 1992 740 6530.6 1082.85 9532.458 1993 1049.8 5790.6 1137.6 8449.69 1994 1250.2 4740.8 1380.8 7312

10 1995 1054 3490.6 1730.3 5931.2

11 1996 1529.6 2436.6 1924.55 4200.912 1997 612 907 1055.9 2276.3513 1998 295 295 1220.45 1220.45

Sumber:HasilPerhitungan

No Tahun Tanggal Sta.Bulia Sta.BongoI Sta.WonggahuRatarata

1 1986 18May 56.40 56.00 58.00 56.802 1987 19Jan 0.00 35.00 68.00 34.333 1988 25Nov 0.00 40.00 76.00 38.674 1989 23Feb 0.00 0.00 88.00 29.335 1990 25May 13.00 84.50 0.00 32.506 1991 4Jan 30.80 127.90 0.00 52.907 1992 17Jan 5.80 68.40 0.00 24.738 1993 17Mar 0.00 0.00 84.00 28.009 1994 3May 66.70 4.40 60.00 43.7010 1995 5Sep 53.50 0.00 88.00 47.1711 1996 31Aug 68.90 39.00 69.00 58.9712 1997 22Feb 0.00 52.20 50.00 34.0713 1998 21Jun 9.00 37.20 68.00 38.07

Tabel4.7:Tabel AnalisaCurahHujanRatarata

Sumber: HasilPerhitungan

4.6.2. AplikasiPengujianKonsistensiDataHujan

Dalamcontohaplikasipengujiankonsistensidatahujan,datayangdigunakanpada

tabel4.8DASDutulaBulia,dimanaSta.BongoIdanSta.Wonggahusebagaireferensinya.

Tabel4.8:TabelAnalisaCurahHujanRatarata

63



No Tahun Xi P (XiX) (XiX)2 (XiX)3 (XiX)4

1 2 3 4 5 6 7 8

1 1986 56.80 7.14 14.85 220.64 3277.30 48680.572 1987 71.83 14.29 0.18 0.03 0.01 0.003 1988 74.53 21.43 2.88 8.29 23.88 68.754 1989 80.43 28.57 8.78 77.08 676.72 5941.23

5 1990 63.03 35.71 8.62 74.31 640.62 5522.466 1991 85.83 42.86 14.18 201.06 2850.90 40424.267 1992 60.93 50.00 10.72 114.93 1232.10 13208.778 1993 73.33 57.14 1.68 2.82 4.74 7.969 1994 65.00 64.29 6.65 44.27 294.59 1960.16

10 1995 73.50 71.43 1.85 3.41 6.29 11.6211 1996 108.13 78.57 36.48 1330.75 48545.19 1770903.51

12 1997 50.13 85.71 21.52 463.13 9966.85 214491.69

13 1998 68.00 92.86 3.65 13.35 48.78 178.24

Jumlah 2554.08 36647.47 2101399.20



Gambar44UjiKonsistensiSta.Bulia,DASDutulaBulia

4.6.3. AplikasiPemilihanDistribusiFrekuensi

Dalamcontohaplikasipemilihandistribusi frekuensi,tabel4.9menggunakandata

DASDutulaBulia.

Tabel4.9:PemilihanAnalisaDistribusiFrekuensi

64



X = 71.65Sd = 14.59Cs = 1.16Ck = 2.47Cv = 4.91


Keterangan:

P(plotting) =

Syaratpemilihandistribusimemenuhikriteriasebagaiberikut:

Normal : CS = 0

LogNormal : CS = 3

Gumbel : CS = 1.1396

Ck = 5.4002

LogPearson : yangtidaktermasukdalamsyaratdiatas

Kesimpulan:

Darihitungandiatasdisimpulkansebagaiberikut

Cs = 1.16 Sebarannormaltidakmendekati

Cs/Cv = 0.24 SebaranlogNormaltidakmendekati

Cv = 4.91 SebaranGumbeltidakmendekati

Ck = 2.47

JadidigunakandistribusiLogPearsonTypeIII

1nm +

Dari hasil pengecekan terhadap koefisien CS , CS / CV dan Ck untuk data curah

hujan harianmaksimum tahunanstasiundidapatkan nilaiCS =1.16,nilaiCS /CV =0.24

dan nilai Ck = 2.47, maka tidak ada yang memenuhi syarat metode tersebut diatas,

sehinggadigunakansebaran LogPearsonTipeIII.

UntukperhitungancurahhujanmetodeLogPearsonTipeIIIsepertidisajikanpada

tabel 4.10, sedangkan untuk rekapitulasi hasil perhitungan Log Pearson Tipe IIIdapat

dilihatpadatabel4.11.

65



No Xi P(%) (LogXiLogX) (LogXiLogX)2 (LogXiLogX)3

1 2 3 5 6 7

1 50.13 7.14 0.147 0.022 0.0032 56.80 14.29 0.093 0.009 0.001

3 60.93 21.43 0.063 0.004 0.0004 63.03 28.57 0.048 0.002 0.0005 65.00 35.71 0.035 0.001 0.0006 68.00 42.86 0.015 0.000 0.0007 71.83 50.00 0.009 0.000 0.0008 73.33 57.14 0.018 0.000 0.0009 73.50 64.29 0.019 0.000 0.000

10 74.53 71.43 0.025 0.001 0.00011 80.43 78.57 0.058 0.003 0.00012 85.83 85.71 0.086 0.007 0.00113 108.13 92.86 0.186 0.035 0.006

Rerata Total 0.085 0.003


RerataLogXi = 1.848SimpanganBaku (Sd) = 0.084KoefisienSkweness (Cs) = 0.485

1.813

4

1.785

1.800

LogXi

1.700

1.9051.934

2.034

1.754

1.8331.8561.8651.8661.872

1.848

PersamaanLogPearsonIII

Tabel4.11:CurahHujanRancanganUntukBerbagaiKalaUlang

Tr Pt LogXT XT(Tahun) % (mm) (mm)

1 2 3 5 6 72 50 0.0804 0.0068 1.84 69.305 20 0.8092 0.0681 1.92 82.3410 10 1.3221 0.1112 1.96 90.9425 4 1.9055 0.1603 2.01 101.8250 2 2.3034 0.1938 2.04 109.98100 1 2.6753 0.2251 2.07 118.20


0.0841

0.0841

4

G.Sd

0.0841

G Sd

0.0841

0.0841

0.0841

)log(loglog XSGxiXT + =

Tabel4.10:CurahHujanRancanganMetodeLogPearsonTipeIII

Keterangan:Kolom(1) = PeriodeulangKolom(2) = ProbabilitasTr/100(%)Kolom(3) = LihattabelnilaiGDistribusiLogPearsonIIIKolom(4) = NilaisimpanganbakuKolom(5) = (3)*(4)Kolom(6) = RerataLogXi+(5)Kolom(7) = 10^(6)

66



m Weibul Tr KTr Xaktual Xprediksi D

1 2 3 4 5 6 7

1 0.071 14.000 1.4111 92.86 92.52 0.34

2 0.143 7.000 0.9546 85.83 84.69 1.14

3 0.214 4.667 0.6875 80.43 80.42 0.01

4 0.286 3.500 0.4981 74.53 77.52 2.99

5 0.357 2.800 0.3511 73.50 75.34 1.84

6 0.429 2.333 0.2310 73.33 73.61 0.28

7 0.500 2.000 0.1295 71.83 72.18 0.35

8 0.571 1.750 0.0416 68.00 70.96 2.96

9 0.643 1.556 0.0360 65.00 69.90 4.90

10 0.714 1.400 0.1054 63.03 68.97 5.93

11 0.786 1.273 0.1682 60.93 68.13 7.20

12 0.857 1.167 0.2255 56.80 67.38 10.58

13 0.929 1.077 0.2782 50.13 66.70 16.56SelisihMaksimum Dmaks 16.56

NiaiKrirtis5% Do 36.80

Korelasihasilujikecocokan Diterima


4.6.4. AplikasiUjiKesesuaianPemilihanDistribusi

Untuk mengetahui apakah data sesuai dengan jenis sebaran teoritis yang dipilh,

makadiperlukanpengujianatauanalisiskesesuaianpemilihandistribusi.

1) UjiSmirnov Kolmogorov

Tabel4.12:Smirnov KolmogorovuntukLogPearsonTipeIII


Gambar45GrafikpenyimpangannilaiKTr,DASDutulaBulia

Darikeduahasilpengeplotandiatas,makadapatdiketahuipenyimpanganterbesar

( maksimum). Penyimpangan tersebut kemudian dibandingkan dengan

penyimpangankritis yang diijinkan ( cr). Padaaplikasi uji kesesuaian distribusi

ini, digunakan nilai kritis (significant level) = 5%, dan didapatkan hasil

perhitungan nilai maks=16.56%, nilai cr =36.80% (significant level =

67



Kelas P(%) G LogRt Rt Bataskelas Ej Oi (OiEj)2/Ej1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 50 0.0804 1.8407 69.30069.30 2.6 6 4.4462 20 0.8092 1.9156 82.3469.3082.34 2.6 5 2.2153 10 1.3221 1.9587 90.9482.34101.82 2.6 1 0.9854 4 1.9055 2.0078 101.82101.82takhingga 2.6 1 0.985

10.4 13 17.630769Keterangan

Banyakkelas=1+3.3logn= 4.676 Daridatadiketahuin=13

= 5kelas Untuk D maks= 17.6308

makasetiapkelas:P= 20% Untuk D cr=22.367untuk a =5%

Cs= 0.4849 Karena D maks< D cr,makadistribusiditerima

S= 0.0841

LogXr= 1.8475

FrekuensiTeoritisEj=20%xn

,=0.02%*13

= 2.6

5%). Maka maks

68



No Tahun Rerata Probabilitas(%)

1 1996 1792.90 7.69

2 1995 1504.87 15.383 1989 1466.87 23.084 1988 1458.60 30.775 1994 1337.27 38.466 1986 1220.80 46.157 1990 1108.37 53.858 1993 1108.33 61.549 1987 970.17 69.23

10 1991 968.93 76.9211 1992 968.57 84.6212 1998 911.97 92.3113 1997 907.93 100.00


4.7. APLIKASIPERHITUNGANHUJANEFEKTIF

Contoh aplikasi perhitungan hujan efektif dengan penetapan tahun dasar

perencanaan (probabilitas 80%) menggunakan data hujan rata rata tahunan DAS

DutulaBulia.

Hujan andalan probabilitas 80% dengan metode tahun dasar perencanaan jatuh

pada tahun 1992. Data curah hujan ratarata setengah bulanan DAS Bulia

berdasarkan hasil pengukuran 3 Stasiun hujan (Sta.Bulia, Sta. Bongo1 dan

Sta.Wonggahu)sebagaiberikut:

Tabel4.14:PenetapanTahunDasarPerencanaan(Probabilitas80%)Hujan

KalaUlang5Tahun

Qandalan80%

69



No Bulan Hari CurahHujan CurahHujan(mm) Efektif(mm/hari)

(1) (2) (3) (4) (5)

1 Jan 15 34.10 1.59

16 36.93 1.62

2 Feb 14 49.17 2.4614 35.17 1.76

3 Mar 15 40.87 1.9116 102.03 4.46

4 Apr 15 112.37 5.2415 33.40 1.56

5 Mei 15 90.73 4.23

16 73.43 3.216 Jun 15 73.33 3.42

15 0.83 0.047 Jul 15 97.00 4.53

16 15.87 0.698 Agust 15 4.97 0.23

16 0.00 0.009 Sep 15 0.00 0.00

15 5.63 0.2610 Okt 15 22.33 1.04

16 3.33 0.1511 Nop 15 56.80 2.65

15 41.90 1.9612 Des 15 125.83 5.87

16 52.30 2.29

Tabel4.15:CurahHujanEfektifSetengahBulananKalaUlang5Tahun

Sumber: HasilPerhitunganKeterangan:Kolom(1) = noKolom(2) = bulanKolom(3) = setengahbulanKolom(4) = hujansetengahbulanan(P=80%)3stasiunDASBuliaKolom(5) = hujanharianefektif

70



A B C D E1 2117 1089 1818 1227 1843

2 1648 1708 1628 1981 1762

3 1892 2220 1522 1328 19224 1421 1618 1946 1776 13335 1325 1621 1752 1366 12986 1213 1921 1721 1631 16667 1725 1622 1633 1621 1313

8 1665 1156 1266 1354 12349 1323 1711 1621 1666 142310 1639 1555 1656 1111 124311 2021 1954 1782 1638 178712 1633 1744 1214 1914 125513 1379 1428 1641 1777 154614 1887 1641 1588 1644 131515 2113 1680 1740 1637 168716 1359 1455 1467 1538 168817 1116 1412 2021 1889 1992

TinggiHujanTahunanStasiun(mm)No

SOALLATIHAN

1. DidalamdansekitarDASseluas156km2 terdapat5(lima)stasiunpengukurhujanA,

B,C,DdanE.Hasilpengukuranselama17tahuntercantumdalamtableberikut:

Lakukan ujikonsistensidatadenganmetodekurvamasaganda.

a. Apakahsemuadatadisetiapstasiunpengukurhujankonsisten?

b. Apabilatidakkonsisten,apakemungkinanpenyebabperubahantrendata?

2. DASdenganluas156km2 tersebutsoalnomor1,dengan5stasiunpengukurhujandi

dalamdansekitarnya.Terdapatdatahujan harianmaksimumyang terjadipadahari /

tanggalyangsamaselama17tahun,tercantumdalamtabelberikut:

a.HitungcurahhujanratarataDASdenganmetoderatarataaljabar.

b.JikaluaspengaruhstasiunA,B,C,DdanEmasingmasing26,28,42,38dan22

km2,hitungcurahhujanratarataDASdenganmetodeTheisen.Bandingkan

hasilnyadenganjawabana.

71



A B C D E1 112 62 71 6 182 162 117 86 112 783 96 112 132 87 1114 28 126 16 96 1175 98 87 67 69 346 81 66 83 89 647 60 71 66 37 828 77 82 74 62 339 16 22 18 16 1910 15 13 8 16 2111 126 89 86 66 7412 108 90 64 88 9713 66 68 33 41 5214 69 56 34 62 8115 13 25 61 62 3116 8 16 29 34 5517 6 86 72 86 82

NoTinggiHujanTahunanStasiun(mm)

3. Berdasarkandatasoalnomor.2:

a. TentukandistribusifrekwensiyangsesuaidenganberdasarkannilaiCv,Cs,

danCk.

b. LakukanujikesesuaiandistribusifrekwensidenganmetodeSmirnov

KolmogorofdanChi Square.

4. Berdasarkan soalno.2dan3,hitungcurahhujanmaksimumrencanadengankala

ulang(T)5,10,25,50,100tahun?

5. Apabiladistribusihujanmemenuhipersamaan3/2

24

24

=

t

RTRt ,hitungdistribusi

curahhujanjam jamanberdasarkanhasilperhitungancurahhujanrencanasoalno.4

untuksetiapkaliperiodeulangtersebut?

analisa hujan

Documents