BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Studi tentang perubahan iklim minimal menggunakan rekaman data yang panjangnya
sekitar 30 tahun. Ada dua unsur iklim yang dijadikan sebagai prediktor
perubahan klim yaitu temperatur udara dan curah hujan. Luas panen yang ada di wilayah
tersebut tidak selalu berbanding lurus dengan besaran produksi yang dihasilkan. Hal ini bisa dikarenakan adanya
perubahan iklim yang tidak menentu dengan salah satu faktornya adalah perbedaan
curah hujan setiap waktu dan daerah. Oleh karena itu diperlukan kajian
perubahan iklim untuk bisa mengetahui kondisi klimatologi dan menyesuaikan
usaha yang akan dilakukan pada waktu dan daerah tertentu untuk meminimalisir
kemungkinan terjadinya resiko negatif.
Tahap awal dalam kajian perubahan iklim adalah
penyiapan data yang seringkali menjadi permasalahan utama. Beberapa
permasalahan tersebut adalah periode data runtun waktu unsur iklim yang dikaji
terlalu pendek, adanya missing data, data tidak homogen dan lain sebagainya.
Ketidakhomogenan series data tersebut bisa disebabkan dengan adanya pergantian
lokasi stasiun, pergantian alat ataupun pergantian pengamat. Oleh karena itu
dalam penyiapan data kajian perubahan iklim harus dilakukan pengujian
homogenitas series data unsur iklim seperti curah hujan, temperatur, kelembaban
dan unsur iklim lainnya.
1.2 Tujuan
Adapun tujuan dari praktikum ini yaitu menentukan
homogenitas data temperature dan hujan.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Homogenitas
Data iklim
Sebuah catatan data iklim dikatakan homogen apabila
tidak adanya variasi yang disebabkan oleh variasi non cuaca dan iklim. Homogenitas
data seyogyanya meliputi: jenis parameter; periode pengamatan data; basis skala
waktu (bulanan, mingguan, tahunan, dsb); jenis uji yang dipakai dalam uji
homogenitas serta penjelasannya; jumlah series data yang homogen pada suatu
stasiun; jumlah kasus, panjangnya periode dan variasi tahunan kasus tidak
homogen; ukuran penyimpangan dan faktor koreksi yang digunakan untuk
memperbaiki ketidakhomogenan series tersebut; penyebab ketidakhomogenan dari
faktor non klimat (pemindahan instrumen,
pergantian pengamat, pergantian waktu pengamatan, tren memanas/mendingin
secara perlahan misalnya karena dampak perkotaan dan perubahab tata guna
lahan).
2.2 Pentingnya Menentukan Homogenitas Data
Iklim
Data iklim/cuaca (temperatur dan hujan)
sebelum digunakan dalam analisis lebih lanjut, harus lebih dahulu diuji
terlebih dahulu homogenitasnya atau konsistensinya. Pencatatan data iklim
sering mengalami penyimpangan dan kesalahan. Hal itu disebabkan oleh beberapa
hal :
1. Kerusakan
alat : kerusakan alat pencatat data iklim merupakan kerusakan atau perubahan
beberapa fungsi alat karen perubahan alami, seperti karatan atau karena umur
pakai dsb. Kerusakan-kerusakan itu sering tidak terdeteksi sehingga data yang
dihasilkan mengalami penyimpangan.
2. Kesalahan
karena perubahan letak peralatan. Perubahan letak itu menyebabkan perubahan
fungsi ruang terhadap data pengamatan
3. Kesalahan
karena keteledoran/kelelahan pengamat. Kesalahan itu sering terjadi karena
pengamatan mengalami kesulitan untuk melakukan pencatatan data seperti karena
hujan lebat gempa bumi dsb.
4. Data
rusak atau data hialang dan
5. Perubahan
keadaan lingkungan yang mendadakmemungkinkan menjadi penyebab perubahan data
pengukuran.
Pengujian data temperatur/suhu yang homogen
dilakukan dengan uji Run Test Rerata temperatur tahunan dihitung kemudian
dibandingkan dengan rerata temperatur secarakeseluruhan selama tahun
pengamatan. Apabila rerata tahunan lebih besar dari pada rerata keseluruhan
maka diberi tanda (+) dan sebaliknya diberi tanda (-). Jumlah pasangan tanda
(+) dan (-) dihitung dan diberi tanda (U). Data temperatur sudah homogen bila
nilai (U) masih dalam batas seperti dalam tabel 1.
|
Jumlah data
|
Range
|
Jumlah data
|
Range
|
|
12
|
5 -8
|
28
|
11 – 18
|
|
14
|
5- 10
|
30
|
12 – 19
|
|
16
|
6 – 11
|
32
|
13 – 20
|
|
18
|
7 – 12
|
34
|
14 – 21
|
|
20
|
8 – 13
|
36
|
15 – 22
|
|
22
|
9 – 14
|
38
|
16 – 23
|
|
24
|
9 – 17
|
40
|
16 -
25
|
|
26
|
10 – 17
|
50
|
22 – 30
|
Tabel 1. Nilai U untuk data homogen
Homogenitas data hujan dapat dilakukan
dengan metode Buishand (Sri harto, 1998). Metode itu dinamakan RAPS (Rescaled
Adjusted Partical Sums).
Sk ** = Sk * /Dy : K =
0,1,2,3,…………..n
Sk * = S (Yi - Y)2 :
K = 1,2,3,…………….n
Dy 2 = S (Yi - Y)2/n
Nilai statistik Q => Q = maks | Sk ** |
0 £ K £ n
Nilai statistik Q dan R diberikan pada tebel 2
|
N
|
Q/Ön
|
R/Ön
|
||||
|
90 %
|
95 %
|
99 %
|
90 %
|
95 %
|
99 %
|
|
|
10
|
1,05
|
1,14
|
1,29
|
1,21
|
1,28
|
1,38
|
|
20
|
1,10
|
1,22
|
1,42
|
1,34
|
1,43
|
1,60
|
|
30
|
1,12
|
1,24
|
1,46
|
1,40
|
1,50
|
1,70
|
|
40
|
1,13
|
1,26
|
1,50
|
1,42
|
1,53
|
1,74
|
|
50
|
1,14
|
1,27
|
1,52
|
1,44
|
1,55
|
1,75
|
|
100
|
1,17
|
1,29
|
1,55
|
1,50
|
1,62
|
1,86
|
Tabel 2. Nilai Q/Ön dan R/Ön
Apabila nilai Q/Ön atau R/Ön
hitung lebih kecil dari pada nilai Q/Ön atau R/Ön tabel
maka datanya homogen.
BAB III
METODOLOGI
3.1
Waktu dan Tempat
Praktikum ini dilaksanakan pada hari Kamis, 20 November 2014
pukul 15.30-17.00 di Gedung A Lantai 1 Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
1.2 Alat dan Bahan
Adapun alat dan
bahan yang digunakan adalah :
1.
Kalkulator
2. Alat
Tulis
3. Tabel data
3.3 Cara Kerja
Beberapa cara menghitung
homogenitas data iklim temperature dan curah hujan tahun 2000-2013 adalah
sebagai berikut:
1.
Temperatur
a. Hitung
rata-rata temperatur perbulan dari tahun 2000-2013.
b. Bandingkan
antara rata-rata keseluruhan tadi dengan data selama setahun pengamatan.
c. Apabila
rata-rata tahunan lebih besar daripada rata-rata keseluruhan, maka diberi tanda
(+), dan sebaliknya diberi tanda (-).
d. Hitung
jumlah pasangan (+) dan (-), beri tanda (U). Data akan homogen apabila nilai
(U) mengikuti nilai (U) dalam table berikut :
|
Jumlah Data
|
Range-U
|
|
12
|
5-8
|
|
14
|
5-10
|
|
16
|
6-11
|
|
18
|
7-12
|
|
20
|
8-13
|
|
22
|
9-14
|
|
24
|
9-16
|
|
26
|
10-17
|
|
Jumlah Data
|
Range-U
|
|
28
|
11-18
|
|
30
|
12-19
|
|
32
|
13-20
|
|
34
|
14-21
|
|
36
|
15-22
|
|
38
|
16-23
|
|
40
|
16-25
|
|
50
|
22-30
|
2. Curah
Hujan
Untuk
mengetahui homogenitas data hujan dipergunakan metode Buishand, dalam Sri Harto
(1993). Metodenya disebut RAPS (Rescaled Adjusted Partical Sums).
Sk** = Sk* / Dy
; K = 0,1,2,……….. n
Sk* =
2
;
K = 1,2,………..n
Dy2 =
2 / n
BAB
IV
HASIL
DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
4.1.1 Tabel Penentuan Homogenitas
Data Temperatur (ºC) Tahun 2000-2013
1. Januari
= 26,08
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
25,96 <
|
-
|
|
2001
|
25,13 <
|
-
|
|
2002
|
26,89 >
|
+
|
|
2003
|
25,63 <
|
-
|
|
2004
|
26,15 >
|
+
|
|
2005
|
25,80 <
|
-
|
|
2006
|
26,04 <
|
-
|
|
2007
|
26,43 >
|
+
|
|
2008
|
26,59 >
|
+
|
|
2009
|
26,05 <
|
-
|
|
2010
|
25,96 <
|
-
|
|
2011
|
26,15 >
|
+
|
|
2012
|
26,26 >
|
+
|
|
2013
|
26,11 >
|
+
|
Ø Data
temperature bulan Januari dari tahun 2000-2013 adalah homogen
2.
Februari = 26,10
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,07 <
|
-
|
|
2001
|
25,14 <
|
-
|
|
2002
|
26,56 >
|
+
|
|
2003
|
25,68 <
|
-
|
|
2004
|
26,55 >
|
+
|
|
2005
|
25,64 <
|
-
|
|
2006
|
26,16 >
|
+
|
|
2007
|
26,53 >
|
+
|
|
2008
|
25,49 <
|
-
|
|
2009
|
26,54 >
|
+
|
|
2010
|
26,28 >
|
+
|
|
2011
|
26,19 >
|
+
|
|
2012
|
26,29 >
|
+
|
|
2013
|
26,16 >
|
+
|
Ø Data
temperatur bulan Februari dari tahun 2000-2013 adalah homogen
3.
Maret = 26,25
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,74 >
|
+
|
|
2001
|
25,99 <
|
-
|
|
2002
|
27,31 >
|
+
|
|
2003
|
22,65 <
|
-
|
|
2004
|
26,10 <
|
-
|
|
2005
|
26,01 <
|
-
|
|
2006
|
27,19 >
|
+
|
|
2007
|
26,95 >
|
+
|
|
2008
|
25,77 <
|
-
|
|
2009
|
26,40 >
|
+
|
|
2010
|
27,19 >
|
+
|
|
2011
|
26,83 >
|
+
|
|
2012
|
26,32 >
|
+
|
|
2013
|
25,98 <
|
-
|
Ø Data
temperature bulan Maret dari tahun 2000-2013 adalah homogen
4.
April = 26,88
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,91 >
|
+
|
|
2001
|
26,42 <
|
-
|
|
2002
|
27,18 >
|
+
|
|
2003
|
26,89 <
|
-
|
|
2004
|
26,64 <
|
-
|
|
2005
|
26,76 <
|
-
|
|
2006
|
27,60 >
|
+
|
|
2007
|
27,41 >
|
+
|
|
2008
|
26,44 <
|
-
|
|
2009
|
27,50 >
|
+
|
|
2010
|
26,58 <
|
-
|
|
2011
|
26,94 >
|
+
|
|
2012
|
26,37 <
|
-
|
|
2013
|
26,77 <
|
-
|
Ø Data
temperatur bulan April dari tahun 2000-2013 adalah homogen
5.
Mei = 26,57
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,39 <
|
-
|
|
2001
|
26,02 <
|
-
|
|
2002
|
26,75 >
|
+
|
|
2003
|
23,61 <
|
-
|
|
2004
|
26,72 >
|
+
|
|
2005
|
26,82 >
|
+
|
|
2006
|
27,37 >
|
+
|
|
2007
|
27,44 >
|
+
|
|
2008
|
26,87 >
|
+
|
|
2009
|
27,14 >
|
+
|
|
2010
|
26,47 <
|
-
|
|
2011
|
27,43 >
|
+
|
|
2012
|
27,25 >
|
+
|
|
2013
|
25,63 <
|
-
|
Ø Data
temperature bulan Mei dari tahun 2000-2013 adalah homogen
6.
Juni = 25,97
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
25,43 <
|
-
|
|
2001
|
25,87 <
|
-
|
|
2002
|
24,94 <
|
-
|
|
2003
|
25,47 <
|
-
|
|
2004
|
26,00 >
|
+
|
|
2005
|
25,98 >
|
+
|
|
2006
|
26,45 >
|
+
|
|
2007
|
26,45 >
|
+
|
|
2008
|
25,80 <
|
-
|
|
2009
|
26,74 >
|
+
|
|
2010
|
25,80 <
|
-
|
|
2011
|
26,72 >
|
+
|
|
2012
|
26,93 >
|
+
|
|
2013
|
25,0 <
|
-
|
Ø Data
temperatur bulan Juni dari tahun 2000-2013 adalah homogen
7.
Juli = 25,42
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
25,58 >
|
+
|
|
2001
|
24,79 <
|
-
|
|
2002
|
24,98 <
|
-
|
|
2003
|
25,65 >
|
+
|
|
2004
|
25,49 >
|
+
|
|
2005
|
25,80 >
|
+
|
|
2006
|
26,06 >
|
+
|
|
2007
|
25,01 <
|
-
|
|
2008
|
25,92 >
|
+
|
|
2009
|
25,84 >
|
+
|
|
2010
|
25,34 <
|
-
|
|
2011
|
25,75 >
|
+
|
|
2012
|
25,43 >
|
+
|
|
2013
|
24,31 <
|
-
|
Ø Data
temperatur bulan Juli dari tahun 2000-2013 adalah homogen
8.
Agustus = 25,49
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,00 >
|
+
|
|
2001
|
24,45 <
|
-
|
|
2002
|
25,21 <
|
-
|
|
2003
|
25,95 >
|
+
|
|
2004
|
25,71 >
|
+
|
|
2005
|
25,09 <
|
-
|
|
2006
|
25,23 <
|
-
|
|
2007
|
26,06 >
|
+
|
|
2008
|
25,40 <
|
-
|
|
2009
|
26,27 >
|
+
|
|
2010
|
24,95 <
|
-
|
|
2011
|
25,72 >
|
+
|
|
2012
|
26,49 >
|
+
|
|
2013
|
24,30 <
|
-
|
Ø Data
temperature bulan Agustus dari tahun 2000-2013 adalah homogen
9.
September = 26,32
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,59 >
|
+
|
|
2001
|
25,09 <
|
-
|
|
2002
|
26,14 <
|
-
|
|
2003
|
25,73 <
|
-
|
|
2004
|
26,28 <
|
-
|
|
2005
|
26,95 >
|
+
|
|
2006
|
26,43 >
|
+
|
|
2007
|
26,76 >
|
+
|
|
2008
|
26,75 >
|
+
|
|
2009
|
26,89 >
|
+
|
|
2010
|
26,25 <
|
-
|
|
2011
|
26,12 <
|
-
|
|
2012
|
26,71 >
|
+
|
|
2013
|
25,81 <
|
-
|
Ø Data
temperatur bulan September dari tahun 2000-2013 homogen
10. Oktober
= 27,10
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,95 <
|
-
|
|
2001
|
26,93 <
|
-
|
|
2002
|
26,98 <
|
-
|
|
2003
|
26,88 <
|
-
|
|
2004
|
27,48 >
|
+
|
|
2005
|
26,53 <
|
-
|
|
2006
|
27,50 >
|
+
|
|
2007
|
27,05 <
|
-
|
|
2008
|
26,73 <
|
-
|
|
2009
|
27,86 >
|
+
|
|
2010
|
27,37 >
|
+
|
|
2011
|
26,36 <
|
-
|
|
2012
|
27,59 >
|
+
|
|
2013
|
27,18 >
|
+
|
Ø Data
temperature bulan Oktober dari tahun 2000-2013 adalah homogen
11.
November = 27,10
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,13 <
|
-
|
|
2001
|
28,02 >
|
+
|
|
2002
|
26,23 <
|
-
|
|
2003
|
27,16 >
|
+
|
|
2004
|
26,88 <
|
-
|
|
2005
|
26,29 <
|
-
|
|
2006
|
28,61 >
|
+
|
|
2007
|
26,61 <
|
-
|
|
2008
|
26,74 <
|
-
|
|
2009
|
27,83 >
|
+
|
|
2010
|
26,82 <
|
-
|
|
2011
|
26,34 <
|
-
|
|
2012
|
27,63 >
|
+
|
|
2013
|
28,29 >
|
+
|
Ø Data
temperatur bulan November dari tahun 2000-2013 adalah homogen
12.
Desember = 26,48
|
Tahun
|
Temperatur
|
Tanda
|
|
2000
|
26,17 <
|
-
|
|
2001
|
27,11 >
|
+
|
|
2002
|
26,15 <
|
-
|
|
2003
|
25,65 <
|
-
|
|
2004
|
26,44 <
|
-
|
|
2005
|
27,19 >
|
+
|
|
2006
|
26,11 <
|
-
|
|
2007
|
26,02 <
|
-
|
|
2008
|
27,21 >
|
+
|
|
2009
|
26,35 <
|
-
|
|
2010
|
26,77 >
|
+
|
|
2011
|
26,12 <
|
-
|
|
2012
|
26,72 >
|
+
|
|
2013
|
26,76 >
|
+
|
Ø
Data temperatur bulan Desember dari tahun
2000-2013 adalah homogeny
4.1.2 Tabel Penentuan Homogenitas Curah
Hujan (mm) Tahun 2000-2013
1)
Januari = 353,11
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
|
2000
|
264,2
|
-88,91
|
-88,91
|
|
2001
|
451,0
|
97,89
|
8,98
|
|
2002
|
274,5
|
-78,61
|
-69,63
|
|
2003
|
328,4
|
-24,71
|
-94,34
|
|
2004
|
496,6
|
143,49
|
49,15
|
|
2005
|
486,6
|
133,49
|
182,64
|
|
2006
|
656,9
|
303,79
|
486,43
|
|
2007
|
282,3
|
-70,81
|
415,62
|
|
2008
|
210,9
|
-142,21
|
273,41
|
|
2009
|
428,6
|
75,49
|
348,90
|
|
2010
|
52,8
|
-300,31
|
48,59
|
|
2011
|
397,8
|
44,69
|
93,28
|
|
2012
|
341,1
|
-12,01
|
81,27
|
|
2013
|
271,9
|
-81,21
|
0,06
|
2)
Februari = 367,66
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
|
2000
|
428,1
|
60,44
|
60,44
|
|
2001
|
302,5
|
-65,16
|
-4,72
|
|
2002
|
368,5
|
0,84
|
-3,88
|
|
2003
|
360,8
|
-6,86
|
-10,74
|
|
2004
|
418,0
|
50,34
|
39,60
|
|
2005
|
418,0
|
50,34
|
89,94
|
|
2006
|
380,3
|
12,64
|
102,58
|
|
2007
|
448,9
|
81,24
|
183,82
|
|
2008
|
301,8
|
-65,86
|
117,96
|
|
2009
|
214,9
|
-152,76
|
-34,80
|
|
2010
|
540,4
|
172,74
|
137,94
|
|
2011
|
460,4
|
92,74
|
230,68
|
|
2012
|
112,2
|
-255,46
|
-24,78
|
|
2013
|
392,5
|
24,84
|
0,06
|
3)
Maret = 334,47
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
|
2000
|
350,8
|
16,33
|
16,33
|
|
2001
|
172,3
|
-162,17
|
-145,84
|
|
2002
|
162,9
|
-171,57
|
-317,41
|
|
2003
|
481,1
|
146,63
|
-170,78
|
|
2004
|
465,4
|
130,93
|
-39,85
|
|
2005
|
465,4
|
130,93
|
91,08
|
|
2006
|
183,9
|
-150,57
|
-59,49
|
|
2007
|
328,7
|
-5,77
|
-65,26
|
|
2008
|
225,2
|
-109,27
|
-174,53
|
|
2009
|
292,8
|
-41,67
|
-216,20
|
|
2010
|
129,7
|
-204,77
|
-420,97
|
|
2011
|
350,7
|
16,23
|
-404,74
|
|
2012
|
219,2
|
-115,27
|
-520,01
|
|
2013
|
854,5
|
520,03
|
0,02
|
4)
April = 167,36
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
|
2000
|
206,8
|
39,44
|
39,44
|
|
2001
|
186,8
|
19,44
|
58,88
|
|
2002
|
114,5
|
-52,86
|
6,02
|
|
2003
|
132,7
|
-34,66
|
-28,64
|
|
2004
|
275,7
|
108,34
|
79,70
|
|
2005
|
275,7
|
108,34
|
188,04
|
|
2006
|
58,9
|
-108,46
|
79,58
|
|
2007
|
79,3
|
-88,06
|
-8,48
|
|
2008
|
67,2
|
-100,16
|
-108,64
|
|
2009
|
116,2
|
-51,16
|
-159,80
|
|
2010
|
253,0
|
85,64
|
-74.16
|
|
2011
|
204,3
|
36,94
|
-37,22
|
|
2012
|
229,5
|
62,14
|
24,92
|
|
2013
|
142,5
|
-24,86
|
0,06
|
5)
Mei = 83,34
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
71,3
|
-12,04
|
-12,04
|
-0,14
|
|
2001
|
0,0
|
-83,34
|
-95,36
|
-1,09
|
|
2002
|
305,2
|
221,86
|
126,48
|
1,45
|
|
2003
|
151,4
|
68,06
|
194,54
|
2,22
|
|
2004
|
13,6
|
-69,74
|
124,80
|
1,43
|
|
2005
|
13,6
|
-69,74
|
55,06
|
0,63
|
|
2006
|
56,1
|
-27,24
|
27,82
|
0,32
|
|
2007
|
228,9
|
145,56
|
173,38
|
1,98
|
|
2008
|
69,1
|
-14,24
|
159,14
|
1,82
|
|
2009
|
23,0
|
-60,34
|
98,80
|
1,13
|
|
2010
|
16,2
|
-67,14
|
31,66
|
0,36
|
|
2011
|
133,4
|
50,06
|
81,72
|
0,93
|
|
2012
|
55,7
|
-27,64
|
54,08
|
0.62
|
|
2013
|
29,2
|
-54,14
|
-0,06
|
-0,00069
|
6)
Juni = 58,13
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
183,1
|
124,97
|
124,97
|
1,85
|
|
2001
|
0,0
|
-58,13
|
66,84
|
0,99
|
|
2002
|
39,6
|
-18,53
|
48,31
|
0,72
|
|
2003
|
121,6
|
63,47
|
111,78
|
1,66
|
|
2004
|
124,7
|
66,57
|
178,35
|
2,64
|
|
2005
|
6,9
|
-51,23
|
127,12
|
1,88
|
|
2006
|
2,3
|
-55,83
|
71,29
|
1,05
|
|
2007
|
68,6
|
10,47
|
81,76
|
1,21
|
|
2008
|
196,8
|
138,67
|
220,43
|
3,26
|
|
2009
|
11,6
|
-46,53
|
173,90
|
2,58
|
|
2010
|
1,1
|
-57,03
|
116,87
|
1,73
|
|
2011
|
14,3
|
-43,83
|
73,04
|
1,08
|
|
2012
|
43,2
|
-14,93
|
58,11
|
0,86
|
|
2013
|
0,0
|
-58,13
|
-0,02
|
-0,0003
|
7)
Juli = 37,59
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi-Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
76,8
|
39,21
|
39,21
|
0,58
|
|
2001
|
4,0
|
-33,59
|
5,62
|
0,08
|
|
2002
|
0,0
|
-37,59
|
-31,97
|
-0,47
|
|
2003
|
9,3
|
-28,29
|
-60,26
|
-0,89
|
|
2004
|
6,9
|
-30,69
|
-90,95
|
-1,35
|
|
2005
|
124,7
|
87,11
|
-3,84
|
-0,05
|
|
2006
|
6,9
|
-30,69
|
-34,53
|
-0,51
|
|
2007
|
7,1
|
-30,49
|
-65,02
|
-0,96
|
|
2008
|
245,0
|
207,41
|
142,39
|
2,12
|
|
2009
|
16,0
|
-21,59
|
120,8
|
1,80
|
|
2010
|
0,0
|
-37,59
|
83,21
|
1,24
|
|
2011
|
27,7
|
-9,89
|
73,32
|
1,09
|
|
2012
|
1,8
|
-35,79
|
37,53
|
0,55
|
|
2013
|
0,0
|
-37,59
|
-0,06
|
-0,0008
|
8)
Agustus = 22,89
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
33,5
|
8,01
|
8,01
|
0,19
|
|
2001
|
0,0
|
-25,49
|
-17,48
|
-0,42
|
|
2002
|
0,0
|
-25,49
|
-42,97
|
-1,05
|
|
2003
|
40,9
|
15,41
|
-27,56
|
-0,67
|
|
2004
|
6,2
|
-19,29
|
-46,85
|
-1,14
|
|
2005
|
6,2
|
-19,29
|
-66,14
|
-1,62
|
|
2006
|
0,5
|
-24,99
|
-91,13
|
-2,23
|
|
2007
|
0,6
|
-24,89
|
-66,24
|
-2,84
|
|
2008
|
54,0
|
28,51
|
-37,73
|
-2,14
|
|
2009
|
16,5
|
-8,99
|
-46,72
|
-2,36
|
|
2010
|
0,0
|
-25,49
|
-72,21
|
-2,99
|
|
2011
|
156,2
|
130,71
|
58,8
|
0,21
|
|
2012
|
5,8
|
-19,69
|
38,81
|
-0,26
|
|
2013
|
0,0
|
-25,49
|
13,32
|
-0,89
|
9)
September = 33,92
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
56,6
|
22,68
|
22,68
|
0,40
|
|
2001
|
0,0
|
-33,92
|
-11,24
|
-0,19
|
|
2002
|
1,4
|
-32,52
|
-43,76
|
-0,77
|
|
2003
|
2,5
|
-31,42
|
-75,18
|
-1,33
|
|
2004
|
146,2
|
112,28
|
37,1
|
0,65
|
|
2005
|
146,2
|
112,28
|
149,38
|
2,65
|
|
2006
|
0,0
|
-33,92
|
115,46
|
2,04
|
|
2007
|
0,0
|
-33,92
|
81,54
|
1,44
|
|
2008
|
1,1
|
-32,82
|
48,72
|
0,86
|
|
2009
|
0,0
|
-33,92
|
14,8
|
0,26
|
|
2010
|
0,0
|
-33,92
|
-19,12
|
-0,33
|
|
2011
|
120,9
|
86,98
|
67,86
|
1,20
|
|
2012
|
0,0
|
-33,92
|
33,94
|
0,60
|
|
2013
|
0,0
|
-33,92
|
0,02
|
0,0003
|
10)
Oktober =
84,11
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
75,7
|
-8,41
|
-8,41
|
-0,096
|
|
2001
|
0,0
|
-84,11
|
-92,52
|
-1,05
|
|
2002
|
193,7
|
109,59
|
17,07
|
0,19
|
|
2003
|
73,7
|
-10,41
|
6,66
|
0,07
|
|
2004
|
58,6
|
-25,51
|
-18,85
|
-0,21
|
|
2005
|
58,6
|
-25,51
|
-44,36
|
-0,5
|
|
2006
|
1,7
|
-82,41
|
-126,77
|
-1,45
|
|
2007
|
281,4
|
197,29
|
70,52
|
0,8
|
|
2008
|
150,1
|
65,99
|
136,51
|
1,56
|
|
2009
|
30,9
|
-53,21
|
83,3
|
0,95
|
|
2010
|
0,0
|
-84,11
|
-0,81
|
-0,009
|
|
2011
|
215,6
|
131,49
|
130,68
|
1,4
|
|
2012
|
1,4
|
-82,71
|
47,97
|
0,54
|
|
2013
|
36,2
|
-47,91
|
0,06
|
0,0006
|
11)
November
= 189,64
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
434,6
|
244,96
|
244,96
|
17,53
|
|
2001
|
24,8
|
-164,84
|
80,12
|
18,53
|
|
2002
|
323,6
|
133,96
|
214,08
|
31,59
|
|
2003
|
221,1
|
31,46
|
245,54
|
40,51
|
|
2004
|
317,1
|
127,46
|
373
|
53,30
|
|
2005
|
317,1
|
127,46
|
500,46
|
66,09
|
|
2006
|
110,5
|
-79,14
|
421,32
|
70,55
|
|
2007
|
210,6
|
20,96
|
442,28
|
79,05
|
|
2008
|
19,4
|
-170,24
|
272,04
|
79,83
|
|
2009
|
35,7
|
-153,94
|
118,1
|
81,27
|
|
2010
|
133,0
|
-56,64
|
61,46
|
86,64
|
|
2011
|
221,7
|
32,06
|
93,52
|
95,58
|
|
2012
|
188,9
|
-0,74
|
92,78
|
103,20
|
|
2013
|
96,9
|
-92,74
|
0,04
|
107,11
|
12)
Desember
= 271,76
|
Tahun
|
Yi
|
(Yi- Y)
|
SK *
|
SK**
|
|
2000
|
219,4
|
-52,36
|
-52,36
|
-0,44
|
|
2001
|
257,9
|
-13,86
|
-66,22
|
-0,5
|
|
2002
|
221,4
|
-50,36
|
-116,58
|
-0,99
|
|
2003
|
204,1
|
-67,66
|
-184,24
|
-1,57
|
|
2004
|
270,4
|
-1,36
|
-185,6
|
-1,58
|
|
2005
|
270,4
|
-1,36
|
-186,96
|
-1,59
|
|
2006
|
628,3
|
356,54
|
169,58
|
1,44
|
|
2007
|
205,2
|
-66,56
|
103,02
|
0,87
|
|
2008
|
141,5
|
-130,26
|
-27,24
|
-0,23
|
|
2009
|
423,4
|
151,64
|
124,4
|
1,06
|
|
2010
|
274,6
|
2,84
|
127,24
|
1,08
|
|
2011
|
174,6
|
-97,16
|
30,08
|
0,25
|
|
2012
|
233,2
|
-38,56
|
-8,48
|
-0,07
|
|
2013
|
280,2
|
8,44
|
-0,04
|
-0,0003
|
4.2 Pembahasan
Praktikum cara perhitungan
homogenitas ini merupakan salah satu hal yang penting karena dalam pencacatan
data iklim sering mengalami penyimpangan. Oleh karena itu, sebelum digunakan dalam
analisis lanjut, data iklim harus diuji terlebih dahulu homogenitasnya. Berikut
adalah pembahasan tentang homogenitas temperatur pada bulan desember tahun
2000-2013
Data temperatur bulan Desember tahun 2000 - 2013
|
Desember
|
26.17
|
27.11
|
26.15
|
25.65
|
26.44
|
27.19
|
|
26.11
|
26.02
|
27.21
|
26.35
|
26.77
|
26.12
|
26.72
|
26.76
|
Dari sekian data yang ada, cari terlebih dahulu rata-ratanya. Kemudian
beri tanda positif apabila data lebih besar dari rata-rata dan beri tanda
negative apabila data lebih kecil dari rata-rata. Beri tanda U pada bagian yang
positif dan negatifnya berdampingan. Dari hasil yang didapat, diperoleh jumlah
nilai U sebanyak 9. Kemudian lihat tabel berikut :
|
Jumlah data
|
Range
|
Jumlah data
|
Range
|
|
12
|
5 -8
|
28
|
11 – 18
|
|
14
|
5-
10
|
30
|
12 – 19
|
|
16
|
6 – 11
|
32
|
13 – 20
|
|
18
|
7 – 12
|
34
|
14 – 21
|
|
20
|
8 – 13
|
36
|
15 – 22
|
|
22
|
9 – 14
|
38
|
16 – 23
|
|
24
|
9 – 17
|
40
|
16 -
25
|
|
26
|
10 – 17
|
50
|
22 – 30
|
14 menunjukkan jumlah data dari
tahun 2000 ke 2013. Range menunjukkan data homogen antara 5-10. Karena jumlah U
bulan desember ada 9 berarti terdapat kecocokkan, yang berarti data temperatur
bulan Desember dari tahun 2000 - 2013 yaitu homogen. Perrhitungan data bulan januari sampai November dihitung
dengan cara yang sama seperti diatas. Dan dari hasil perhitungan, semua data
diats adalah homogen.
Berikut ini adalah data curah hujan bulan Desember
tahun 2000 - 2013
|
Desember
|
219.4
|
257.9
|
221.4
|
204.1
|
270.4
|
270.4
|
|
628.3
|
205.2
|
141.5
|
423.4
|
274.6
|
174.6
|
233.3
|
280.2
|
Dari sekian data yang ada, cari terlebih
dahulu rata-ratanya. Rata-rata akan digunakan pada penghitungan Dy2.
Hasil Dy2 akan digunakan untuk menghitung Sk**.
Untuk menentukan data tersebut
homogen atau tidak maka dilakukan pencocokkan tabel Q dan R. Cara menentukan Q
yaitu Sk** tertinggi (3,03) dibagi √n (√14), maka didapatkan hasil 0,8. Cara
menentukan R yaitu Sk** tertinggi (3,03) dikurangi Sk** terendah (-1,68) dibagi
√n (√14), maka didapatkan hasil 1,26.
Cocokkan dengan tabel nilai Q/ √n dan R/ √n. Diperoleh hasil yang lebih
kecil dari tabel, maka data tersebut homogen.
BAB
V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang didapat dari data
temperature dan data curah hujan setiap bulan dari tahun 2000 hingga tahun
2013, yaitu data tersebut homogen. Data homogen dapat digunakan dalam analisis
lanjut, karena data tersebut sudah terbukti konsistensinya. Dapat dipastikan
data tersebut terhindar dari segala macam penyimpangan, seperti:
a) Kerusakan
alat
b) Kesalahan
karena perubahan letak peralatan.
c) Kesalahan
karena keteledoran/kelelahan pengamat.
d) Data
rusak atau data hiaang dan
e)
Perubahan keadaan lingkungan yang mendadak
5.1. Saran
Sebaiknya dalam praktikum ini menggunakan
kalkulator agar tepat dalam perhitungannya.
DAFTAR
PUSTAKA
Bayong,
T.H.K, 2004. Iklim dan Lingkungan.
Penerbit PT Cendikia Jaya Utama: Bandung
Kartasapoetra,
A.G., 1986. KLIMATOLOGI Pengaruh Cuaca
Iklim terhadap Tanah dan Tanaman. Bumi Aksara: Jakarta.
Manan,
M.E., M. A. Nusirwan, dan Soedarsono. 1986. Alat
pengukur Cuaca di Stasiun Klimatologi, Jurusan Geomet, FPMIPA, IPB: Bogor.
Prawiroardoyo,
S. 1996. Meteorologi. Institut
Teknologi Bandung: Bandung.
Wisnubroto,
S. 1999. Meteorologi Pertanian Indonesia.
Mitra Gama Widya: Yogyakarta.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar