hidrologi for reason

ALRAFIZRA MUHAYA/D1011211046 [HIDROLOGI]
23
BAB II
PENYARINGAN DATA HIDROLOGI
2.1 Uji Konsistensi
Uji konsistensi berarti menguji kebenaran data lapangan yang tidak
dipengaruhi oleh kesalahan pada saat pengiriman atau saat pengukuran, data
tersebut harus betul-betul menggambarkan fenomena hidrologi seperti keadaan
sebenarnya di lapangan.
Uji konsistensi dapat dilakukan dengan banyak cara, diantaranya:
1. Double Mass Curve
2. Van Neumann Ratio
3. Cummulative Deviation
4. Worsley Likelihood Ratio Test
5. Prosedur Bayesia
Dalam tugas ini saya menggunakan metode Worsley Likelihood Ratio Test.
Yang perlu diperhatikan adalah persamaan pengujian dapat dilakukan dengan
statistik W, yaitu:
𝑊 = 𝑚𝑎𝑥
1≤𝑘≤𝑛−1
|𝑡𝑘|
Dengan |𝑡𝑘| adalah statistic student’s untuk k pertama dan (n-k) berikutnya.
Hubungan dengan ‘adjusted partial sums’ adalah:
𝑍𝑘
∗
= [𝑘(𝑛 − 𝑘)]−0,5
𝑆𝑘 ,𝑘=1,…,…,𝑛−1
∗
Weighted Rescaled Adjusted Partial Sums (WRAPS) adalah 𝑍𝑘
∗∗
,
𝑍𝑘
∗∗
=
𝑍𝑘
𝐷𝑦
𝑉 = max
1≤𝑘≤𝑛−1
|𝑍𝑘
∗∗|
Maka: 𝑊 = (𝑛 − 2)0,5 𝑉
(1−𝑉2 )0,5
Dengan demikian maka Worsley (Buishand, 1982) menetapkan bahwa uji V
sama dengan uji W, dimana uji W ditetapkan dengan tabel berikut:

24
Tabel 2.1 Statistik W
N
Persen
0 90 95 99
Exact Percentage Point
3 0,58 12,71 25,45 127,32
4 0,52 5,34 7,65 17,28
5 0,47 4,18 5,39 9,46
6 0,44 3,37 4,6 7,17
7 0,41 3,46 4,2 6,14
8 0,39 3,32 3,95 5,56
9 0,37 3,21 3,78 5,19
10 0,36 3,14 3,66 4,93
Approximate Point From Simulation
15 0,3 2,97 3,36 4,32
20 0,36 2,9 3,28 4,13
25 0,24 2,89 3,23 3,94
30 0,22 2,86 3,19 3,86
35 0,2 2,88 3,21 3,87
40 0,19 2,88 3,17 3,77
45 0,18 2,86 3,18 3,79
50 0,17 2,87 3,16 3,79
Nilai tabel diatas dibandingkan dengan nilai W hitung, dimana data akan
konsisten apabila Whitung < Wtabel
2.2 Analisa Perhitungan
Dalam perhitungan uji konsistensi kali ini saya menggunakan Metode
Worsley Likelihood Ratio, berikut langkah-langkah perhitungannya:
1. K = No data pada kolom 1
2. Kolom 1 = data
3. Kolom 2 = Nilai kolom 1 - Rata-rata
4. Kolom 3 = Baris 1 adalah nilai baris 1 kolom 2, baris 2 adalah baris 2
kolom 2 + baris 1 kolom 3, baris 3 adalah baris 3 kolom 2 + baris 2 kolom
3 dan seterusnya.
5. Kolom 4 menggunakan rumus 𝑍𝑘
∗
6. Kolom 5 = nilai tiap baris kolom 4 dibagi dengan standar deviasi (S=D)
7. Nilai V adalah nilai terbesar dari kolom 5
8. Nilai W hitung dicari dengan rumus W

25
9. Nilai W tabel untuk 16, dicari secara interpolasi
Tabel 2.2 Uji Konsistensi Metode Worsley Likelihood Ratio Test Stasiun B
K Tahun
Xi
(Xi-
Xrata-
rata)
S*K Z*K Z**K
1 2 3 4 5
1 2000 187 81,46 0,76 0,18 0,01
2 2002 102,6 -2,94 -2,18 -0,39 -0,01
3 2003 103,8 -1,74 -3,92 -0,58 -0,02
4 2004 87,3 -18,24 -22,15 -2,96 -0,11
5 2005 85,7 -19,84 -41,99 -5,21 -0,19
6 2006 87,7 -17,84 -59,83 -7,05 -0,26
7 2007 65,3 -40,24 -100,07 -11,40 -0,42
8 2008 90,3 -15,24 -115,31 -12,89 -0,47
9 2009 95,78 -9,76 -125,07 -13,90 -0,51
10 2010 99,2 -6,34 -131,40 -14,69 -0,54
11 2011 137,81 32,27 -99,13 -11,30 -0,41
12 2012 105,12 -0,42 -99,55 -11,73 -0,43
13 2014 98,6 -6,94 -106,49 -13,21 -0,48
14 2015 106,8 1,26 -105,23 -14,06 -0,51
15 2016 110 4,46 -100,76 -15,02 -0,55
16 2017 125,6 20,06 -80,70 -14,27 -0,52
Xrata-
rata
105,54 V 0,01
S 27,32 W 0,03
Tabel 2.3 Uji Konsistensi Metode Wosley Likelihood Ratio Test Cara Interpolasi
Stasiun B
Wtabel
nTabel 15 3,36
n Interpolasi 16 3,34
n Tabel Max 20 3,28
Whitung < Wtabel
KONSISTEN

26
Tabel 2.4 Uji Konsistensi Metode Worsley Likelihood Ratio Test Stasiun C
K Tahun
Xi
(Xi-
Xrata-
rata)
S*K Z*K Z**K
1 2 3 4 5
1 2000 67 -40,11 -19,04 -4,62 -0,17
2 2002 92,00 -15,11 -34,15 -6,04 -0,23
3 2003 125 17,89 -16,26 -2,42 -0,09
4 2004 124 16,89 0,64 0,09 0,00
5 2005 139 31,89 32,53 4,04 0,15
6 2006 100 -7,11 25,43 3,00 0,11
7 2007 93 -14,11 11,32 1,29 0,05
8 2008 101 -6,11 5,21 0,58 0,02
9 2009 93 -14,11 -8,89 -0,99 -0,04
10 2010 103 -4,11 -13,00 -1,45 -0,05
11 2011 79 -28,11 -41,11 -4,68 -0,18
12 2012 90 -17,11 -58,21 -6,86 -0,26
13 2014 100 -7,11 -65,32 -8,10 -0,30
14 2015 99 -8,11 -73,43 -9,81 -0,37
15 2016 176,3 69,19 -4,23 -0,63 -0,02
16 2017 132,4 25,29 21,06 3,72 0,14
Xrata-
rata
107,11 V 0,15
S 26,57 W 0,57
Stasiun C
Wtabel
nTabel 15 3,36
n Tabel Max 20 3,28
Whitung < Wtabel
KONSISTEN

27
Tabel 2.6 Uji Konsistensi Metode Worsley Likelihood Ratio Test Stasiun E
K Tahun
Xi
(Xi-
Xrata-
rata)
S*K Z*K Z**K
1 2 3 4 5
1 2000 184 45,63 18,85 4,57 0,14
2 2002 153,5 15,13 33,98 6,01 0,18
3 2003 139,6 1,23 35,21 5,25 0,16
4 2004 123,5 -14,87 20,34 2,72 0,08
5 2005 110,4 -27,97 -7,63 -0,95 -0,03
6 2006 103,9 -34,47 -42,09 -4,96 -0,15
7 2007 140,9 2,53 -39,56 -4,51 -0,14
8 2008 121,3 -17,07 -56,63 -6,33 -0,19
9 2009 185,2 46,83 -9,80 -1,09 -0,03
10 2010 163 24,63 14,83 1,66 0,05
11 2011 107,3 -31,07 -16,24 -1,85 -0,06
12 2012 199 60,63 44,39 5,23 0,16
13 2014 97,3 -41,07 3,32 0,41 0,01
14 2015 167,9 29,53 32,86 4,39 0,13
15 2016 104,8 -33,57 -0,71 -0,11 0,00
16 2017 112,3 -26,07 -26,78 -4,73 -0,14
Xrata-
rata
138,37 V 0,18
S 33,27 W 0,69
Stasiun E
Wtabel
nTabel 15 3,36
n Tabel Max 20 3,28
Whitung < Wtabel
KONSISTEN

28
2.3 Uji Homogenitas
Menurut Soewarno (2000:25) sekumpulan data dari suatu variabel hidrologi
sebagai hasil pengamatan atau pengukuran dapat disebut sama jenis (homogen)
apabila data tersebut diukur dari suatu resim yang tidak berubah. Perubahan resim
dari fenomena hidrologi dapat terjadi karena banyak sebab, misal: perubahan alam,
perubahan iklim, bencana alam, banjir besar, hujan lebat. Perubahan karena ulah
manusia misalnya pembuatan bendungan pada alur sungai dan pengundulan hutan.
Data hidrologi disebut tak sama jenis (non homogenous) apabila dalam setiap
sub kelompok populasi ditandai dengan perbedaan nilai rata-rata (mean), dan
perbedaan varian (variance) terhadap sub kelompok yang lain dalam populasi
tersebut.
Ketidak homogenan ini dapat terjadi karena perubahan fenomena hidrologi
yang disebabkan oleh adanya perubahan alam atau karena ulah manusia.
Banyak cara untuk menguji kesamaan data hidrologi, diantaranya adalah
dengan cara:
1. Grafis
2. Kurva massa ganda
3. Statistik
Yang digunakan dalam tugas ini adalah cara statistik. Rumus yang digunakan:
𝑡 =
|𝑥̅1 − 𝑥̅2|
𝜎 |
1
𝑁1
+
1
𝑁2
|
1
2
Dimana: t = Variabel t terhitung
𝑥̅1 = Rata-rata sampel set ke-1
𝑥̅2 = Rata-rata sampel set ke-2

29
𝜎 = |
𝑁1𝑆1
2
+ 𝑁2𝑆2
2
𝑁1 + 𝑁2 − 2
|
1
2
Dimana: 𝑆1
2
, 𝑆2
2
= Variasi sampel set ke-1 dan ke-2
Dk = N1+N2-2 = derajat kebebasan
S = √
(𝑋𝑖−𝑋
̅)2
𝑛−1
→ n = Jumlah sampel
Keputusan:
 Apabila t terhitung ≥ nilai kritis tc pada kebebasan maka kedua sample
yang diuji tidak berasal dari populasi yang sama (hipotesis ditolak).
 Apabila t terhitung < tc, maka kedua sample berasal dari populasi sama
(hipotesis diterima).

30
Tabel 2.8 Derajat Kepercayaan tc
Table t-distribution Critical Values
Tail Probability p
DK 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,025 0,02 0,01 0,005 0,0025 0,001 0,0005
1 1,000 1,376 1,963 3,078 6,314 12,71 15,89 31,82 63,66 127,3 318,3 636,6
2 0,816 1,061 1,386 1,886 2,920 4,303 4,849 6,965 9,925 14,09 22,33 31,60
3 0,765 0,978 1,250 1,638 2,353 3,182 3,482 4,541 5,841 7,453 10,21 12,92
4 0,741 0,941 1,190 1,533 2,132 2,776 2,999 3,747 4,604 5,598 7,173 8,610
5 0,727 0,920 1,156 1,476 2,015 2,571 2,757 3,365 4,032 4,773 5,893 6,869
6 0,718 0,906 1,134 1,440 1,943 2,447 2,612 3,143 3,707 4,317 5,208 5,959
7 0,711 0,896 1,119 1,415 1,895 2,365 2,517 2,998 3,499 4,029 4,785 5,408
8 0,706 0,889 1,108 1,397 1,860 2,306 2,449 2,896 3,355 3,833 4,501 5,041
9 0,703 0,883 1,100 1,383 1,833 2,262 2,398 2,821 3,250 3,690 4,297 4,781
10 0,700 0,879 1,093 1,372 1,812 2,228 2,359 2,764 3,169 3,581 4,144 4,587
11 0,697 0,876 1,088 1,363 1,796 2,201 2,328 2,718 3,106 3,497 4,025 4,437
12 0,695 0,873 1,083 1,356 1,782 2,179 2,303 2,681 3,055 3,428 3,930 4,318
13 0,694 0,870 1,079 1,350 1,771 2,160 2,282 2,650 3,012 3,372 3,852 4,221
14 0,692 0,868 1,076 1,345 1,761 2,145 2,264 2,624 2,977 3,326 3,787 4,140
15 0,691 0,866 1,074 1,341 1,753 2,131 2,249 2,602 2,947 3,286 3,733 4,073
16 0,690 0,865 1,071 1,337 1,746 2,120 2,235 2,583 2,921 3,252 3,686 4,015
17 0,689 0,863 1,069 1,333 1,740 2,110 2,224 2,567 2,898 3,222 3,646 3,965
18 0,688 0,862 1,067 1,330 1,734 2,101 2,214 2,552 2,878 3,197 3,610 3,922
19 0,688 0,861 1,066 1,328 1,729 2,093 2,205 2,539 2,861 3,174 3,579 3,883
20 0,687 0,860 1,064 1,325 1,725 2,086 2,197 2,528 2,845 3,153 3,552 3,850
21 0,686 0,859 1,063 1,323 1,721 2,080 2,189 2,518 2,831 3,135 3,527 3,819
22 0,686 0,858 1,061 1,321 1,717 2,074 2,183 2,508 2,819 3,119 3,505 3,792
23 0,685 0,858 1,060 1,319 1,714 2,069 2,177 2,500 2,807 3,104 3,485 3,768
24 0,685 0,857 1,059 1,318 1,711 2,064 2,172 2,492 2,797 3,091 3,467 3,745
25 0,684 0,856 1,058 1,316 1,708 2,060 2,167 2,485 2,787 3,078 3,450 3,725
26 0,684 0,856 1,058 1,315 1,706 2,056 2,162 2,479 2,779 3,067 3,435 3,707
27 0,684 0,855 1,057 1,314 1,703 2,052 2,158 2,473 2,771 3,057 3,421 3,690
28 0,683 0,855 1,056 1,313 1,701 2,048 2,154 2,467 2,763 3,047 3,408 3,674
29 0,683 0,854 1,055 1,311 1,699 2,045 2,150 2,462 2,756 3,038 3,396 3,659
30 0,683 0,854 1,055 1,310 1,697 2,042 2,147 2,457 2,750 3,030 3,385 3,646
31 0,682 0,853 1,054 1,309 1,696 2,040 2,144 2,453 2,744 3,022 3,375 3,633
32 0,682 0,853 1,054 1,309 1,694 2,037 2,141 2,449 2,738 3,015 3,365 3,622
33 0,682 0,853 1,053 1,308 1,692 2,035 2,138 2,445 2,733 3,008 3,356 3,611
34 0,682 0,852 1,052 1,307 1,691 2,032 2,136 2,441 2,728 3,002 3,348 3,601
35 0,682 0,852 1,052 1,306 1,690 2,030 2,133 2,438 2,724 2,996 3,340 3,591
36 0,681 0,852 1,052 1,306 1,688 2,028 2,131 2,434 2,719 2,990 3,333 3,582
40 0,681 0,851 1,050 1,303 1,684 2,021 2,123 2,423 2,704 2,971 3,307 3,551
50 0,679 0,849 1,047 1,299 1,676 2,009 2,109 2,403 2,678 2,937 3,261 3,496
Apabila tidak homogen, maka data hujan dari kedua stasiun dianalisa secara
parsial. Data diolah secara parsial, yakni dengan menetapkan suatu besaran tertentu
sebagai batas bawah, selanjutnya semua besaran data yang lebih besar dari batas
bawah tersebut dijadikan bagian seri data untuk kemudian dianalisis seperti biasa.
Apabila data hujan homogen, maka data hujan dari kedua stasiun dianalisa
sebagai stasiun gabungan (data dari kedua stasiun digabungkan).

31
Tabel 2.9 Uji Homogenitas Data Hujan Stasiun B dan Stasiun C
No. Tahun
Hujan (mm)
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Stasiun
B
Stasiun
C
Stasiun
B
Stasiun B
Stasiun
C
Stasiun
C
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2000 187 67 81,462 6636,037 -40,106 1608,51
2 2002 102,6 92,00 -2,938 8,633 -15,106 228,20
3 2003 103,8 125 -1,738 3,021 17,894 320,19
4 2004 87,3 124 -18,238 332,629 16,894 285,40
5 2005 85,7 139 -19,838 393,551 31,894 1017,21
6 2006 87,7 100 -17,838 318,199 -7,106 50,50
7 2007 65,3 93 -40,238 1619,107 -14,106 198,99
8 2008 90,3 101 -15,238 232,200 -6,106 37,29
9 2009 95,78 93 -9,758 95,221 -14,106 198,99
10 2010 99,2 103 -6,338 40,172 -4,106 16,86
11 2011 137,81 79 32,272 1041,474 -28,106 789,96
12 2012 105,12 90 -0,418 0,175 -17,106 292,62
13 2014 98,6 100 -6,938 48,138 -7,106 50,50
14 2015 106,8 99 1,262 1,592 -8,106 65,71
15 2016 110 176,3 4,462 19,908 69,194 4787,78
16 2017 125,6 132,4 20,062 402,479 25,294 639,77
Jumlah 1691,61 1713,70 0,000 11192,536 0,000 10588,47
Rata - Rata 105,54 107,11 0,000 699,533 0,000 661,78
Hasil Perhitungan Uji Homogenitas Stasiun B dan Stasiun C
Parameter
Stasiun
B
Stasiun C
N 16 16
Xrata-rata 105,54 107,11
S 27,32 26,57
S2 746,169 705,90
dk 30
σ 27,83
tHitung 0,159
HOMOGEN
t Tabel 1,691

32
Tabel 2.10 Uji Homogenitas Data Hujan Stasiun B dan Stasiun E
No. Tahun
Hujan (mm)
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Stasiun
B
Stasiun
E
Stasiun
B
Stasiun B
Stasiun
E
Stasiun
E
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2000 184 184,000 45,631 2082,211 45,444 2065,13
2 2002 153,5 110,600 15,131 228,955 -27,956 781,55
3 2003 139,6 153,500 1,231 1,516 14,944 223,32
4 2004 123,5 139,600 -14,869 221,080 1,044 1,09
5 2005 110,4 123,500 -27,969 782,251 -15,056 226,69
6 2006 103,9 110,400 -34,469 1188,095 -28,156 792,77
7 2007 140,9 103,900 2,531 6,407 -34,656 1201,06
8 2008 121,3 140,900 -17,069 291,342 2,344 5,49
9 2009 185,2 121,300 46,831 2193,166 -17,256 297,78
10 2010 163 185,200 24,631 606,698 46,644 2175,64
11 2011 107,3 163,000 -31,069 965,267 24,444 597,50
12 2012 199 107,300 60,631 3676,148 -31,256 976,95
13 2014 97,3 199,000 -41,069 1686,642 60,444 3653,45
14 2015 167,9 109,500 29,531 872,095 -29,056 844,27
15 2016 104,8 97,300 -33,569 1126,861 -41,256 1702,08
16 2017 112,3 167,900 -26,069 679,580 29,344 861,06
Jumlah 2214 2217 0,000 16608,314 0,000 16405,82
Rata - Rata 138,37 138,56 0,000 1038,020 0,000 1025,36
Hasil Perhitungan Uji Homogenitas Stasiun B dan Stasiun E
Parameter
Stasiun
B
Stasiun E
N 16 16
Xrata-rata 138,37 138,56
S 33,27 33,07
S2 1107,221 1093,72
dk 30
σ 34,26
tHitung 0,015
HOMOGEN
t Tabel 1,691

33
Tabel 2.11 Uji Homogenitas Data Hujan Stasiun C dan Stasiun E
No. Tahun
Hujan (mm)
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Xi-
Xrata2
(Xi-
Xrata2)2
Stasiun
C
Stasiun
E
Stasiun
C
Stasiun C
Stasiun
E
Stasiun
E
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2000 67 184,000 -40,106 1608,511 71,700 5140,89
2 2002 92,00 110,600 -15,106 228,199 -1,700 2,8900
3 2003 125 153,500 17,894 320,186 41,200 1697,44
4 2004 124 139,600 16,894 285,399 27,300 745,29
5 2005 139 123,500 31,894 1017,211 11,200 125,44
6 2006 100 110,400 -7,106 50,499 -1,900 3,61
7 2007 93 103,900 -14,106 198,986 -8,400 70,56
8 2008 101 140,900 -6,106 37,286 28,600 817,96
9 2009 93 121,300 -14,106 198,986 9,000 81,00
10 2010 103 185,200 -4,106 16,861 72,900 5314,41
11 2011 79 163,000 -28,106 789,961 50,700 2570,49
12 2012 90 107,300 -17,106 292,624 -5,000 25,00
13 2014 100 199,000 -7,106 50,499 86,700 7516,89
14 2015 99 109,500 -8,106 65,711 -2,800 7,84
15 2016 176,3 97,300 69,194 4787,775 -15,000 225,00
16 2017 132,4 167,900 25,294 639,774 55,600 3091,36
Jumlah 1714 105 0,000 10588,469 0,000 27436,07
Rata - Rata 107,11 112,30 0,000 661,779 0,000 1714,75
Hasil Perhitungan Uji Homogenitas Stasiun C dan Stasiun E
Parameter
Stasiun
C
Stasiun E
N 16 16
Xrata-rata 107,11 112,30
S 26,57 33,07
S2 705,898 1093,72
dk 30
σ 30,98
tHitung 0,474
HOMOGEN
t Tabel 1,691

34
Tahu
n
Tangg
al
Bula
n
Stasiun
B
Stasiun
E
Rata-
rata
Tahu
n
Tangg
al
Bula
n
Stasiun
E
Stasiun
B
Rata-
rata
CH yang
Digunakan
2000 29 Des 187 28,9 107,95 2000 3 Sep 184,000 13 98,500 107,95
2002 16 Des 102,6 3,3 52,95 2002 29 Sep 153,500 22 87,750 87,75
2003 12 Des 103,8 - 103,8 2003 26 Sep 139,600 - 139,600 139,6
2004 24 Des 87,3 2,7 45 2004 25 Des 123,500 34,3 78,900 78,9
2005 20 Des 85,7 0,8 43,25 2005 30 Nop 110,400 70,2 90,300 90,3
2006 4 Des 87,7 1,7 44,7 2006 9 Jul 103,900 - 103,900 103,9
2007 12 Des 65,3 8,9 37,1 2007 13 Jul 140,900 - 140,900 140,9
2008 11 Des 90,3 0,7 45,5 2008 17 Des 121,300 16,5 68,900 68,9
2009 24 Des 95,78 8,2 51,99 2009 5 Mei 185,200 15 100,100 100,1
2010 9 Des 99,2 1,8 50,5 2010 11 Nop 163,000 55,1 109,050 109,05
2011 3 Des 137,81 3,2 70,505 2011 5 Des 107,300 6,6 56,950 70,505
2012 1 Des 105,12 - 105,12 2012 21 Okt 199,000 6,1 102,550 105,12
2014 15 Apr 98,6 - 98,6 2014 2 Des 97,300 - 97,300 98,6
2015 16 Mei 106,8 2,6 54,7 2015 20 Jan 167,900 40 103,950 103,95
2016 7 Sep 110 0,5 55,25 2016 13 Jul 104,800 - 104,800 104,8
2017 25 Jul 125,6 - 125,6 2017 6 Apr 112,300 19,5 65,900 125,6

35
Tahu
n
Tangg
al
Bula
n
Stasiun
C
Stasiun
E
Rata-
rata
Tahu
n
Tangg
al
Bula
n
Stasiun
E
Stasiun
C
Rata-
rata
CH yang
Digunakan
2000 16 Mar 67 28,3 47,65 2000 3 Sep 184,000 - 184,000 184
2002 23 Apr 92,00 1 46,5 2002 29 Sep 153,500 10 81,750 81,75
2003 11 Jan 125 6,1 65,55 2003 26 Sep 139,600 - 139,600 139,6
2004 8 Des 124 39,1 81,55 2004 25 Des 123,500 - 123,500 123,5
2005 3 Apr 139 15,2 77,1 2005 30 Nop 110,400 - 110,400 110,4
2006 2 Apr 100 - 100 2006 9 Jul 103,900 - 103,900 103,9
2007 27 Feb 93 11,4 52,2 2007 13 Jul 140,900 - 140,900 140,9
2008 10 Des 101 - 101 2008 17 Des 121,300 6 63,650 101
2009 28 Jun 93 - 93 2009 5 Mei 185,200 17 101,100 101,1
2010 14 Feb 103 0,7 51,85 2010 11 Nop 163,000 9 86,000 86
2011 15 Jan 79 2,1 40,55 2011 5 Des 107,300 - 107,300 107,3
2012 21 Des 90 1 45,5 2012 21 Okt 199,000 - 199,000 199
2014 19 Des 100 14,6 57,3 2014 2 Des 97,300 - 97,300 97,3
2015 18 Des 99 12,1 55,55 2015 20 Jan 167,900 77 122,450 122,45
2016 23 Jul 176,3 6 91,15 2016 13 Jul 104,800 - 104,800 104,8
2017 7 Okt 132,4 28 80,2 2017 6 Apr 112,300 2,8 57,550 80,2

36
2.4 Kesimpulan
1. Setelah menguji data tersebut didapatlah hasil yang konsisten pada ketiga
stasiun tersebut yaitu stasiun B, C, dan E dengan pengujian konsistensi
menggunakan metode Worsley Likelihood Ratio Test. Yaitu dengan
ketentuan, konsisten apabila Whitung < Wtabel.
2. Kemudian pada pengujian Homogenitas terhadap data tersebut didapatlah
data yang homogen pada stasiun B,C,E dan yang tidak terdapat stasiun
yang tidak homogen, jika terdapat data pada statiun yang tidak homogen
yang dimana apabila t hitung ≥ nilai kritis tc pada kebebasan tertentu
maka kedua sampel yang diuji tidak berasal dari populasi yang sama
(hipotesis ditolak – tidak homogen) dan apabila tdhitung < nilai kritis tc,
maka kedua sample berasal dari populasi yang sama (hipotesis diterima –
homogen).. maka saya akan menggunakan cara perhitungan parsial.

hidrologi for reason

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to hidrologi for reason

Similar to hidrologi for reason (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (16)

hidrologi for reason