## SKENARIO UNCERTAINTY JUMLAH PENAKAR CURAH HUJAN DI KOTA MAKASSAR
Giarno 1 , Muflihah 2 , Mujahidin 3 1,3 Paotere Maritime Station, BMKG Makassar
2 BBMKG Region IV Makassar
1 giarno97182@gmail.com , 2 muflihah_mat@yahoo.co.id , 3 didin.bmkg@gmail.com

## ABSTRACT
The availability of accurate rainfall data becomes very important in various fields. The requirement  of  measuring  rainfall  will  increase,  especially  if  there  is  an  increase  in rainfall due to extreme rainfall, such as floods that occurred in Makassar City  in 2019. This study aims to create a scenario of optimal number of rain gauge in Makassar City. Determination of the optimal number of rain gauge uses the coefficient of variation and the degree of error based on recently rainfall data at this location. The results of several error  rate  scenarios  indicate  changes  in  the  optimal  number  of  rain  gauge  to the  error scenario. The more accurate the desired data, the number of rain gauge must increase, the  long  duration  of  accumulation  requires  an  optimal  number  of  rain  gauge.  10  rain station  locations  are  needed  for  Makassar  City  with  an  error  rate  of  5%  and  5  rain gauge  locations  for  an  error  rate  of  10%.  Based  on  the  combination  between  the  rain gauge,  the  addition  of  rain  gauge  between  Balai  IV  or  Biring  Romang  and  Sudiang  is required, as well as an addition also needed between Paotere and Barombong.
Keywords: optimum rain gauge, rainfall, Makassar

## ABSTRAK
Ketersediaan  data  curah  hujan  yang  akurat  sangat  penting  dalam  berbagai  bidang. Kebutuhan  akan  penakar  curah  hujan  akan  makin  meningkat  terutama  jika  terjadi peningkatan  curah  hujan  akibat  hujan  ekstrim,  seperti  banjir  yang  terjadi  di  Kota Makassar tahun  2019.  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  skenario  jumlah  penakar  hujan yang  optimal  di  Kota  Makassar.  Penentuan  jumlah rain  gauge yang  optimal menggunakan coefficient of variation dan derajat kesalahan berdasarkan data curah hujan pada  stasiun  yang  tersedia.  Hasil  skenario  beberapa  tingkat  kesalahan  menunjukkan adanya  perubahan  jumlah  optimal rain  gauge terhadap  skenario  kesalahan.  Semakin akurat  data  yang  diinginkan,  maka  jumlah rain  gauge harus  bertambah  banyak,  durasi akumilasi  yang  lama  memerlukan  jumlah optimal  rain  gauge yang  lebih  banyak. Diperlukan  10  lokasi  stasiun  hujan  untuk  Kota  Makassar  dengan  derajat  kesalahan  5% dan 5 lokasi rain gauge untuk tingkat kesalahan 10%. Berdasarkan kombinasi antar rain gauge ,  disaratkan  penambahan rain  gauge antara  Balai  IV  atau  Biring  Romang  dengan Sudiang, demikian juga tambahan juga diperlukan antara Paotere dan Barombong.
Kata kunci : optimum rain gauge , curah hujan, Makassar.

## PENDAHULUAN
Jaringan  pengamatan  stasiun  cuaca sangat mempengaruhi akurasi pengamatan. Di  dalam  penentuan  jaringan  pengamatan
ini  terkait  dengan  bentuk  dan  jumlah tempat observasi.
Sedangkan
permasalahan  penentuan  jumlah  stasiun yang  diperlukan  merupakan  gabungan
antara  masalah  akurasi  yang  diinginkan dan  biaya  (Amorim,  dkk.,  2012).  Analisis lokasi  observasi  ini  berkaitan  dengan formulasi  dan  metode  solusinya  yang beragam  misalnya  seputar  jumlahnya lokasi  pengamatan,  bentuknya,  hubungan antar  lokasi  dan  peralatan  ditempatkan (Daskin,  1995;  Church,  2002;  Church  dan Murray,  2009).  Semua  masalah  lokasi secara normatif memiliki beberapa kesamaan, dan keberagaman secara taksonomi  (Brandeau  dan  Chiu,  1989; Laurini  dan  Thompson,  1992;  Hamacher dan Nickel, 1998). Secara ekonomi adalah menentukan jumlah permintaan dan penawaran yang  saling berhubungan terhadap ruang tertentu. Keputusan lokasinya juga menyangkut masalah optimalnya fungsi biaya dan layanan, yang disebut  fungsi  tujuan.  Sementara,  fungsi objektif  yang  paling  umum  digunakan untuk  menunjuk  berbagai  masalah  seperti cakupan,  median,  nilai  pusat  dan  masalah lain  dengan  cara  mengklasifikasikannya agar sesuai.
Banyak riset yang menfokuskan pada metode untuk mendapatkan jaringan terbaik  pada  kualitas  data  air  tanah. Prakash  dan  Singh  (2000)  menyatakan seleksi lokasi yang optimal untuk memperluas  jaringan  pengamatan  pada monitoring air tanah di India dites dengan meminimalkan variansi kriging dan menentukan dimana nilai error terbesarnya.  Cameron  dan  Hunter  (2002) menyajikan  sebuah  algorithma  optimasi monitoring  jaringan  kualitas  air  tanah berdasarkan estimator kriging dan variansinya.  Tujuan mereka mencari skenario  redundansi  spasial  dan  temporal yang  digunakan  sebagai  pembenaran lokasi sampel dan konsekuensinya terhadap  reduksi  jaringan.  Sementara  Li dan  Hilton  (2005)  mereduksi  densitas sampel  spasial  jaringan  pada  kualitas  air tanah.  Yeh  dkk.  (2006)  menunjukkan kombinasi  analisis  geostatistik  multivariat dengan genetic algorithms hasilnya efektif untuk monitoring kualitas air tanah.
Berbeda  dengan  optimasi  jumlah stasiun cuaca yang jumlahnya tidak terlalu banyak. Penelitian mengenai jumlah stasiun baru dilakukan di pertengahan abad 20.  Rycroft  (1949)  menggunakan  data curah  hujan  tahunan  dan  variansi  jarak untuk  menentukan  jumlah  optimum rain gauge s di Jonkershook catchment. Rycroft mengembangkan  persamaan  untuk  jumlah rain  gauge yang  optimum.  Sementara Ganguli dkk. (1951) menggunakan koefisien  variasi  jarak  pada  curah  hujan bulanan  untuk  menentukan  jumlah rain gauge . Ahuja (1960) juga
mengembangkan  optimum  jumlah rain gauge berdasarkan  variasi  jarak  untuk estimasi  curah  hujan  rata-rata  sesuai akurasi  yang  diinginkan  yang  biasanya dalam bentuk prosentase error.
Periago dkk. (1997) mengembangkan metodologi optimasi untuk jaringan stasiun  hujan  di  Catalonia  berdasarkan model multiple  linear  regression (MLR) menggunakan beberapa lokasi yang independen.  Residu  regresi  dianalisis terhadap elevasi lokasi kemudian diinterpolasi  menggunakan  kriging  dan lokasi  yang  memiliki  eror  paling  besar diestimasi  menggunakan  MLR.  Hasil penelitian  ini  mengemukakan  bahwa beberapa bagian stasiun di negeri Catalonia  tidak  bagus  dalam  mengkover pengukuran  hujan  dan  ada  usulan  stasiun baru.  Mereka  juga  menemukan  beberapa kriteria  dengan  distribusi  spasial  yang homogen  menjadi  tidak  efektif  pada topografi yang kompleks. Pada topik yang sama  Pardo‐Igúzquiza  (1998)  meneliti  di daerah DAS menggunakan SA optimization ,  dengan  menggunakan  dua pendekatan yang berbeda: Pertama, menyeleksi  sebuah subgroup  station yang di  dalam  sebuah  grup  kemudian  dites pengaruhnya  terhadap  jaringan  stasiun. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  konfigurasi optimal  jaringan  untuk  observasi  bulanan tidak identik dengan harian.
Curah  hujan  yang  dianggap  paling representatif  di  permukaan  bumi  adalah pengukuran  curah  hujan  yang  berasal  dari
rain  gauge (Ciach,  2003;  Ciach  dkk., 2007).  Hasil  curah  hujan  ini  sudah  bukan potensi  hujan  lagi,  tetapi  merupakan  air hujan  yang  benar–benar  sampai  ke permukaan  bumi.  Letak  dan  sebaran rain gauge diharapkan  dapat  mewakili  daerah di  sekitarnya.  Kondisi  permukaan  bumi tidak homogen menyebabkan World
Meteorological Organisation (WMO) menentukan  densitas rain  gauge yang berbeda-beda  agar  suatu  tempat  bisa dikatakan  representatif  atau  dianggap  bisa mewakili daerah tertentu. Syarat representatif  ini  mengacu  pada  ketentuan Tabel 1 (WMO, 1994).
Tabel 1. Kerapatan stasiun rain gauge yang direkomendasikan WMO Surface Density Minimum (km 2 /station) Non-Recording Recording Coastal 900 9.000 Mountains 250 2.500 Interior plains 575 5.750 Hilly 575 5.750 Small Island 25 250 Urban Area -- 10–20 Polar/ Arid 10.000 100.000 Sumber: WMO (1994)
Data  presipitasi  yang  diperoleh  dari penakar  hujan  karena  dianggap  paling akurat (Hu dkk., 2013), tetapi data jenis ini terbatas jumlahnya dan distribusinya tidak merata  (Xie  dan  Arkin,  1997).  Di Indonesia  sendiri  jumlah  stasiun  penakar curah  hujan  sangatlah  kurang  jumlahnya. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika,  selaku  badan  yang  mengamati data  cuaca  hanya  memiliki  jumlah  stasiun 186  (Perban  BMKG  No.  8  Tahun  2019). Jumlah  yang  jauh  dari  standar  WMO, apalagi jika mempertimbangkan kompleksitas  cuaca  dan  topografinya. Namun  demikian  selain  penakar  curah hujan  yang dikelola oleh  BMKG, terdapat penakar  hujan  kerja  sama  dengan  instansi lain, yaitu Kementrian Pertanian (Kementan)  dan  Kementrian  Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR).
Daerah  sekitar  Makassar  merupakan daerah yang rawan bencana hidrometeorologi  seperti  banjir.  Tercatat banjir tahun 2019 baru-baru ini merupakan banjir yang paling besar menimpa wilayah ini  khususnya  dan  Provinsi  Sulawesi Selatan  umumnya.  Berdasarkan  catatan curah  hujan  di  wilayah  ini,  tidak  semua stasiun hujan mencatat curah hujan ekstrim
pada saat kejadian dan menjadi pertanyaan apakah jumlah stasiun penakar curah hujan di  Makassar  dan  sekitar  sudah  mencukupi atau belum. Penelitian ini akan mengevaluasi  kecukupan  alat  penakar curah hujan di Makassar dan mengembangkan  skenario  jumlah  yang sesuai dengan uncentaintynya.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan untuk penelitian  ini  adalah  data  curah  hujan  di Kota  Makassar.  Penamaan  Makassar berasal  dari  kata  mangkasara  yang  juga merupakan  nama  salah  satu  suku  yang mendiami  wilayah  ini.  Dari  tahun  1971 hingga  1999,  kota  ini  secara  resmi menggunakan  nama  Ujung  Pandang  yang juga merupakan ibu kota provinsi Sulawesi Selatan. Makassar merupakan kota metropolitan terbesar di kawasan Indonesia  Timur  dan  pada  masa  lalu pernah menjadi ibu kota Negara Indonesia Timur  dan  Provinsi  Sulawesi.  Kota Makassar  terletak  di  pesisir  barat  daya Pulau  Sulawesi  yang  berbatasan  dengan Selat Makassar di sebelah barat, Kabupaten  Kepulauan  Pangkajene  di sebelah utara, Kabupaten Maros di sebelah
timur  dan  Kabupaten  Gowa  di  sebelah selatan.
Kota  Makassar  terdiri  dari  15 kecamatan dan 153 kelurahan. Pada tahun 2017,  kota  yang  memiliki  luas  wilayah 199,26  km²  dan  jumlah  penduduk  sebesar 1.663.479 jiwa dengan kepadatan penduduk  8.348  jiwa/km².  Kota  Makassar memiliki  topografi  relatif  datar  dengan cuaca  puncak  musim  hujan  di  bulan Desember  sampai  Pebruari.  Datangnya awal  musim  di  tempat  ini  sebagaimana tempat  lain  di  Indonesia  sangat  dinamis
(Giarno, dkk., 2012) dan terkadang deteksi pengindraan  jauhpun  bervariasi  (Giarno, dkk.,  2018).  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  penakar  curah hujan di Makassar yaitu Stasiun Metorologi  Maritim  Paotere  Makassar, Kantor  Balai  Besar  MKG  Wilayah  IV, BPP  Barombong,  Pos  Hujan  Biring Romang, dan BPP Sudiang. Posisi  stasiun ini dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 1.
Tabel 2. Lokasi rain gauge Makassar No  Nama Lintang Bujur 1. BPP Barombong 05⁰12'30.7" 119⁰23'36.7" 2. BPP Sudiang 05⁰05'06.0" 119⁰31'18.2" 3. Biring Romang 05⁰10'32.7" 119⁰28'45.5" 4. Balai Wil. IV 05⁰08'56.0" 119⁰27'08.0" 5. STAMAR Paotere 05⁰06'49.5" 119⁰25'11.4"
Gambar 1. Peta Lokasi okasi rain gauge Makassar
Konsep uncertainty mengacu  pada situasi epistemik yang melibatkan informasi  yang  tidak  sempurna  atau  tidak diketahui. Ini berlaku untuk hasil observasi maupun  prediksi  peristiwa  masa  depan yang  tidak  diketahui.  Ketidakpastian  atau uncertainty ada  dalam  banyak  bidang misalnya asuransi, filsafat, fisika, statistik, ekonomi,  keuangan,  psikologi,  sosiologi, teknik,  metrologi,  meteorologi,  ekologi dan  ilmu  informasi.  Pengukuran  unsur cuaca juga mengandung kesalahan, dimana nilai  toleransi  ini  berbeda-beda  untuk  tiap parameter cuaca (WMO, 2006).
Perbedaan  karakteristik  curah  hujan akan  disajikan  menggunakan  proporsi kejadian, mean , quantile ,  standar  deviasi dan coefficient of variation . Jumlah stasiun pengamatan  hujan  biasanya  tidak  hanya mempertimbangkan  factor  meteorologis saja,  tetapi  juga  sisi  ekonomi  dan  sumber daya  yang  tersedia.  Penelitian  ini  hanya focus  pada  penentuan  jumlah  optimal stasiun  hanya  dari  aspek  statistik  variansi antar  stasiun  saja.  Misalkan  di  suatu wilayah  sudah  terdapat  penakar  curah hujan sejumlah n dan akan dihitung berapa jumlah  penakar  curah  hujan  optimal  di tempat tersebut, maka digunakan formulasi:
( ) (1)
dimana Cv adalah coefficient  of  variation,
N adalah jumlah stasiun yang optimal dan ε adalah tingkat kesalahan yang diinginkan.  Nilai ε ditentukan  sendiri, apakah  kesalahan  yang  diinginkan  5%, 10%, dan seterusnya. Formulasi ini banyak diujicobakan  pada  saat  menentukan  hujan rancangan  banjir  periodic  (Al-Abadi  dan Al-Aboodi,  2014; Adhikary  dkk.,  2015; Ngene, dkk., 2015 ).
Sebelum mendapatkan nilai Cv maka perlu  diketahui  deskripsi  data  meliputi ukuran  pemusatan  dan  penyebaran  data. Ukuran pemusatan data pada penelitian ini menggunakan nilai rata-rata ( mean ), sedangkan penyebaran data meliputi ragam  ( variance ). Mean adalah  nilai  rata-
rata  dari  beberapa  buah  data,  dimana ditentukan  dengan  membagi  jumlah  data dengan  banyaknya  data.  Berdasarkan definisi dari mean, misalkan data pengamatan x i dengan  panjang  data  N maka mean atau disimbolkan µ,
diformulasikan sebagai berikut: ∑ (2)
Dalam teori probabilitas dan statistika, varians ( variance ) adalah ukuran seberapa  jauh  sebuah  kumpulan  bilangan tersebar.  Variansi  nol  mengindikasikan bahwa  semua  nilai  sama  dan  nilai  varians selalu  bernilai  non-negatif.    Sedangkan varians yang bernilai rendah mengindikasikan bahwa titik data condong sangat  dekat  dengan  nilai  rata-rata  (nilai ekspektasinya)  dan  varians  yang  tinggi mengindikasikan  bahwa  titik  data  sangat tersebar. Akar kuadrat dari varians disebut juga  simpangan  baku.  Ukuran  penyebaran ( Measures  of  Dispersion )  atau  ukuran keragaman  pengamatan  dari  nilai  rata- ratanya disebut simpangan
(deviation/dispersi).  Terdapat  beberapa ukuran  untuk  menentukan  dispersi  data pengamatan,  seperti  jangkauan/rentang ( range) , simpangan kuartil ( quartile deviation ),  simpangan  rata-rata  (mean deviation),  dan  simpangan  baku  (standard deviation). Formulasi simpangan baku atau standar deviasi ( ) adalah:
√ ∑ ( ) (3)
Sebaran  jarak  pusat  dengan  porsi nilai data dihitung  menggunakan q uantile .
Sementara koefisien keragaman ( coefficient  of  variation atau Cv )  adalah ukuran  yang  paling  penting  dan  sering digunakan  adalah  ukuran  penyebaran relatif  terhadap  standar  deviasi.  Koefisien variasi  (CV)  adalah  ukuran  statistik  dari dispersi poin data dalam seri data di sekitar rata-rata.  Koefisien  variasi  mewakili  rasio standar  deviasi  terhadap  rata-rata,  dan  ini merupakan  statistik  yang  berguna  untuk
membandingkan  tingkat  variasi  dari  satu seri  data  ke  seri  lainnya,  walaupun  rata- rata  secara  drastis  berbeda  satu  sama  lain. Nilai Cv dirumuskan dengan:
(4)
Nilai Cv ini  dimasukkan  ke  dalam Persamaan  (1)  yang  digunakan  untuk menentukan  jumlah rain  gauge yang optimal  atau N pada  derajat  kesalahan tertentu  ε.  Pada  penelitian  ini  derajat kesalahan  yang  akan  diujicobakan  adalah 0.5%,  1%,  5%,  10%,  15%,  20%  dan  25% dan  hasilnya  akan  ditampilkan  dalam bentuk grafik dan tabel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pencarian  jumlah rain  gauge (RG) optimal dilakukan dengan menkombinasikan kemungkinan-
kemungkinan  perhitungan  antar  stasiun hujan.  Adanya  kesamaan  dan  kedekatan jarak  juga  dijadikan  pertimbangan,  agar perhitungan  tidak  terlalu  banyak.  Kecuali kombinasi  5  stasiun  hujan,  kombinasi- kombinasi  kemungkinan  sejumlah  stasiun hujan dilakukan lebih dari sekali. Hasilnya ditabulasi  dan  diklasifikasikan  menurut jumlah rain  gauge yang  digunakan  untuk kombinasi  dan  derajat  kesalahan  yang dipertimbangkan  yaitu  5%,  10%,  15%,
20%  dan  25%.  Grafik  densitas  histogram digunakan  untuk  mempermudah  analisis sebagaimana  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 – 6.
Gambar  2. Grafik  densitas  histogram  jumlah rain  gauge optimal  dengan  tingkat  kesalahan 5%  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan.  Gambar  searah  jarum  jam  dari kanan atas, kombinasi 2, 3, 4 dan rain gauge .
Perhitungan
menggunakan kombinasi  2 rain  gauge sampai  5  buah rain  gauge hasilnya  menunjukkan  jumlah optimal rain gauge untuk tingkat kesalahan  5%  bervariasi,  dari  20  buah lokasi sampai hanya 2 lokasi sebagaimana dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Perubahan intensitas antar lokasi stasiun hujan sangat mempengaruhi  penentuan  optimal rain gauge .  Karakteristik  lokasi  penakar  hujan yang  mempengaruhi  catatan  pengukuran
hujan  dapat  menyebabkan  nilai  variansi. Formulasi variansi sangat sensitive terhadap  perbedaan  nilai  yang  besar diantara dua buah stasiun sebab perhitungannya menggunakan jumlah kuadrat perbedaan. Akibatnya nilai Cv ikut tinggi  dan  mengakibatkan  jumlah rain gauge optimal meningkat. Rata-rata jumlah  optimal rain  gauge untuk  tingkat kesalahan  5%  adalah  10  lokasi  stasiun hujan.
Gambar  3. Grafik  densitas  histogram  jumlah rain  gauge optimal  dengan  tingkat  kesalahan 10%  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan.  Gambar  searah  jarum  jam  dari kanan atas, kombinasi 2, 3, 4 dan rain gauge .
Sama halnya dengan tingkat kesalahan  5%,  berdasarkan  perhitungan kombinasi  2 rain  gauge sampai  5  buah rain  gauge untuk  tingkat  kesalahan  10% juga  nilainya  bervariasi,  dari  10  buah lokasi sampai hanya satu lokasi sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 3.
Besarnya  pembagi  yaitu  10  untuk  tingkat kesalahan  ini  menyebabkan  nilai Cv juga ikut  mengecil.  Meskipun  mungkin  ada perubahan  intensitas  antar  lokasi  stasiun hujan, namun pembagi 10 cukup memberikan  dampak  singnifikat  terhadap hasil  jumlah  optimal rain  gauge .  Akibat
nilai Cv yang  menurun  maka  jumlah rain gauge optimal juga menurun dibandingkan tingkat  kesalahan  5%.  Rata-rata  jumlah optimal rain gauge untuk tingkat
kesalahan  10%  adalah  5  lokasi  stasiun hujan.  Artinya  jumlah  optimum  stasiun hujan yang ada saat ini sudah cukup.
Gambar  4. Grafik  densitas  histogram  jumlah rain  gauge optimal  dengan  tingkat  kesalahan 15%  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan.  Gambar  searah  jarum  jam  dari kanan atas, kombinasi 2, 3, 4 dan rain gauge .
Meningkatnya tingkat kesalahan mengakibatkan jumlah  optimal yang dibutuhkan  menjadi  lebih  sedikit.  Hampir sama  halnya  dengan  perbandingan  tingkat kesalahan  10%  terhadap  5%,  berdasarkan perhitungan  kombinasi  2 rain  gauge sampai  5  buah rain  gauge untuk  tingkat kesalahan  15%  juga  nilainya  bervariasi, dari  7  buah  lokasi  sampai  hanya  satu
lokasi  sebagaimana  dapat  dilihat  pada Gambar 4. Nilai pembagi 15 untuk tingkat kesalahan  ini  menyebabkan  nilai Cv juga ikut  mengecil.  Rata-rata  jumlah  optimal rain  gauge untuk  tingkat  kesalahan  15% adalah  3  lokasi  stasiun  hujan.  Artinya jumlah  optimum  stasiun  hujan  yang  ada saat ini sudah lebih dari cukup.
Gambar  5 .  Grafik  densitas  histogram  jumlah rain  gauge optimal  dengan  tingkat  kesalahan 20%  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan.  Gambar  searah  jarum  jam  dari kanan atas, kombinasi 2, 3, 4 dan rain gauge .
Gambar  6. Grafik  densitas  histogram  jumlah rain  gauge optimal  dengan  tingkat  kesalahan 25%  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan.  Gambar  searah  jarum  jam  dari kanan atas, kombinasi 2, 3, 4 dan rain gauge .
Tingkat  kesalahan  20%  dan  25% artinya nilai pembaginya adalah 20 dan 25, hal ini sangat berpengaruh terhadap jumlah rain  gauge optimal.  Hasil  perhitungan
menunjukkan  pada  tingkat  kesalahan  20% dan  25%  meskipun  nilainya  bervariasi, tetapi  menghasilkan  jumlah  optimal rain gauge mengecil.  Rata-rata  jumlah  optimal
rain  gauge untuk  tingkat  kesalahan  20% adalah 3, sedangkan pada tingkat kesalahan  25%  adalah  2  sebagaimana dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dan  Gambar 5.  Jumlah  2  dan  3  ini  artinya  jumlah optimum  stasiun  hujan  yang  sudah terpasang saat ini sudah lebih dari cukup.
Variabilitas  jumlah  optimal rain gauge juga  berubah-ubah  terhadap  curah hujan  bulanan  sebagaimana  dapat  dilihat
pada Tabel 3 – 7. Rata-rata jumlah optimal rain  gauge dihitung  untuk  tiap  jumlah kombinasi rain gauge yang digunakan dan dikelompokkan  menurut tingkat kesalahan dan  bulan.  Jika  menghendaki  tingkat kesalahan  yang  rendah  maka  dibutuhkan jumlah rain gauge yang banyak, sedangkan  tingkat  kesalahan  yang  besar maka jumlah rain gauge hanya sedikit.
Tabel 3. Optimal rain gauge untuk ε 5% Tabel 4. Optimal rain gauge untuk ε 10%
5% 10% Bulan  2RG  3RG  4RG  5RG  Rata-rata Bulan  2RG  3RG  4RG  5RG  Rata-rata 1 8 7 7 8 7 1 4 3 4 4 4 2 8 6 7 8 7 2 4 3 3 4 4 3 9 7 8 8 8 3 5 4 4 4 4 4 9 9 9 9 9 4 4 4 4 5 4 5 10 12 12 13 12
5 5 6 6 6 6 6 12 11 11 12 12
6 6 5 6 6 6 7 14 14 14 15 14
7 7 7 7 8 7 8 10 12 15 16 13
8 5 6 8 8 7 9 11 16 17 17 15
9 6 8 9 8 8 10 9 11 11 10 10
10 5 6 5 5 5 11 10 10 9 10 10
11 5 5 5 5 5 12 7 6 6 7 7 12 3 3 3 3 3
Pada  tingkat  kesalahan  5%  minimal 6 atau 7 buah lokasi stasiun hujan. Namun nilai  6  atau  7  hanya  muncul  sesekali  saja, sebab  nilai  yang  sering  muncul  berkisar 10. Dibandingkan dengan tingkat kesalahan  yang  lebih  besar,  terlihat  untuk mencapai tingkat kesalahan 5% membutuhkan  penambahan rain  gauge 5 sampai 6 buah dari rain gauge yang sudah ada.  Dan  jumlah  ini  menurun  seiring dengan  tingkat  kesalahan  yang  makin besar.
Jumlah  optimal rain  gauge pada bulan  –  bulan  kering  di  Kota  Makassar, yaitu  bulan  Juni  sampai  September  justru
meningkat sebagaimana pada Tabel 3  –  7. Hal  ini  dapat  diartikan  pada  saat  itu  ada perbedaan  yang  mencolok  dari  pencatatan di lokasi-lokasi rain gauge yang ada. Yang menarik,  di  bulan  –  bulan  kering  maupun basah,  jumlah  optimal rain  gauge hamper sama  jumlahnya  meskipun  menggunakan kombinasi  2  buah rain  gauge atau  paling banyak  5 rain  gauge seperti  tampak  pada Tabel  3  dan  Tabel  4.    Sementara  untuk tingkat  kesalahan  di  atas  15  %  maka perubahan  jumlah  optimal rain  gauge antara bulan kering dan basah, tidak terlalu menyolok.
Tabel 5. Optimal rain gauge untuk ε 15% Tabel 6. Optimal rain gauge untuk ε 20%
15% 20% Bulan  2RG  3RG  4RG  5RG  Rata-rata Bulan  2RG  3RG  4RG  5RG  Rata-rata 1 3 2 2 3 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 3 2 2 2 2 2
4 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 5 3 4 4 4 4 5 2 3 3 3 3 6 4 4 4 4 4 6 3 3 3 3 3 7 5 5 5 5 5 7 3 3 3 4 4 8 3 4 5 5 4 8 3 3 4 4 3 9 4 5 6 6 5 9 3 4 4 4 4 10 3 4 4 3 3 10 2 3 3 3 3 11 3 3 3 3 3 11 3 2 2 3 2 12 2 2 2 2 2 12 2 2 2 2 2 Tabel 7. Optimal rain gauge untuk ε 25% 25% Bulan  2RG  3RG  4RG  5RG  Rata-rata 1 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 3 2 1 2 2 2 4 2 2 2 2 2 5 2 2 2 3 2 6 2 2 2 2 2 7 3 2 2 3 3 8 2 2 2 3 2 9 2 3 3 3 3 10 2 2 2 2 2 11 2 2 2 2 2 12 1 1 1 1 1
Rata-rata  jumlah rain  gauge yang diperlukan  untuk  mencapai  kesalahan  5% pada  bulan  Januari  sampai  Desember adalah 7, 7, 8, 9, 12, 12, 14, 13, 15, 10, 10 dan  7.  Meski  memiliki  pola  yang  sama, namun  tangka  kesalahan  yang  membesar menyebabkan  jumlah  optimal rain  gauge mengecil.
Fluktuasi  disparitas  akumulasi  curah hujan  tahunan  tentu  saja  lebih  besar dibandingkan dengan curah hujan bulanan.
Hal ini mempengaruhi jumlah optimal rain gauge yang  diperoleh  dari  perhitungan data  tahunan  sebagaimana  pada  Tabel  8. Jumlah rain  gauge untuk  mendapatkan tingkat  kesalahan  5%  rata-rata  55  stasiun hujan, dan jumlahkan semakin kecil untuk tangkat  kesalahan  yang  lebih  besar. Jumlah rain  gauge yang ada saat ini  yaitu 5  buah  lokasi,  hanya  bisa  mendekati kesalahan 15%.
Tabel 8. Optimal rain gauge pada data curah hujan tahunan
RG 5 10 15 20 25 5RG 50 13 6 3 2 4RG 48 12 5 3 2 3RG 65 16 7 4 3 2RG 55 14 6 3 2 Rata2 55 14 6 3 2
Disparitas  curah  hujan  antar  stasiun, jumlah rain  gauge dan  tingkat  kesalahan yang diinginkan sangat berpengaruh terhadap  jumlah rain  gauge yang optimal. Perbedaan  nilai  antar  curah  hujan  antar stasiun  menyebabkan  kuadrat  kesalahan makin  besar,  yang  berakibat  nilai  n  untuk jumlah  optimal rain  gauge juga  makin besar.  Sementara  jumlah rain  gauge yang diikutkan  dalam  perhitungan  memberikan pengaruh  terhadap  nilai  variansi,  yang akibatnya  meningkatkan  nilai Cv dan tingkat  kesalahan  sebagai  faktor  pembagi Cv tentu  sangat  menentukan  hasil  jumlah optimal rain gauge .
Hanya  saja,  meskipun  diketahui jumlah  optimal rain  gauge yang  kurang, namun  perlu  diperkirakan  juga  dimana akan  ditempatkan rain  gauge agar  akurasi meningkat. Masih menggunakan
persamaan  nilai  optimal rain  gauge , perhitungan  kombinasi  antar rain  gauge dapat digunakan untuk mengetahui dimanakan letak rain gauge perlu ditambahkan.  Namun  sebelumnya  agar kombinasi efisien maka jarak antar stasiun dihitung  terlebih  dahulu  yang  hasilnya sebagaimana Tabel 9.
Tabel 9. Jarak antar stasiun hujan di Kota Makassar Lokasi Rain gauge BPP Barombong BPP Sudiang Biring Romang Balai Wil. IV  Stamar Paotere BPP Barombong 0 km 19,78 km 10.18 km 9.30 km 10, 95 km BPP Sudiang 19,78 km 0 km 11,14 km 10,49 km 11,74 km Biring Romang 10.18 km 11,14 km 0 km 4,24 km 9,55 km Balai Wil. IV 9.30 km 10,49 km 4,24 km 0 km 5,31 km Stamar Paotere 10,95 km 11,74 km 9,55 km 5,31 km 0 km
Jarak  BPP  Barombong  dengan  BPP Sudiang  merupakan  jarak  paling  jauh diantara  stasiun  dua  buah  stasiun  yaitu 19,78  km.  Sementara  Bawil  IV  yang terletak  di  Panaikang  dengan  Stamar Paotere  jaraknya  paling  dekat  yaitu  4,24 km.  Jarak  semakin  dekat  artinya  catatan curah  hujan  stasiun  harus  mendekati stasiun  tersbut.  Berdasarkan  data  jarak  di Tabel  9  ini,  jika  berdasarkan  standar WMO yang menentukan satu stasiun dapat
mewakili  900  km 2 ,  atau  jika  dihitung lingkaran  diperoleh  jari-jari  17  km.  Maka jarak  antar  stasiun  setidaknya  34  km. Namun berdasarkan perhitungan di bagian hasil  menunjukkan  jumlah  stasiun  yang ada  hanya  untuk  tingkat  kesalahan  10% untuk data bulanan. Sedangkan untuk data curah  hujan  tahunan,  maka  tingkat kesalaha  yang  bisa  diharapkan  lebih  dari 15%.
Tabel 10. Optimal rain gauge skenario 1 Tabel 11. Optimal rain gauge skenario 2
Barombong - Sudiang Biring Romang - Barombong Tahun Cv 5 10 15 20 25 Tahun Cv 5 10 15 20 25 2010 4 1 0 0 0 0 2010 68 184 46 20 12 7 2011 11 5 1 1 0 0 2011 42 71 18 8 4 3 2012 9 3 1 0 0 0 2012 38 57 14 6 4 2 2013 47 90 23 10 6 4 2013 42 69 17 8 4 3 2014 19 15 4 2 1 1 2014 54 117 29 13 7 5 2015 4 1 0 0 0 0 2015 56 125 31 14 8 5 2016 23 21 5 2 1 1 2016 50 99 25 11 6 4 2017 44 78 19 9 5 3 2017 52 107 27 12 7 4 2018 69 189 47 21 12 8 2018 47 87 22 10 5 3 2019 71 204 51 23 13 8 2019 50 101 25 11 6 4
Rata-rata 61 15 7 4 2 Rata-rata 102 25 11 6 4
Pertimbangan lain selain jarak adalah sifat  curah  hujan  yang  tercatat  di  stasiun. Dua  buah  stasiun  yang  sangat  berbeda curah hujannya, maka kemungkinan diperlukan  jumlah  penakar  curah  hujan yang  lebih  banyak.  Sebaliknya  jika  curah hujannya  hampir  mirip  maka  mungkin
cukup diwakili  salah satu rain  gauge saja. Tabel  10  –  17  merupakan  optimal rain gauge untuk  sejumlah  kombinasi  antara dua  buah rain  gauge untuk  mendeteksi kemungkinan-kemungkinan penempatan rain gauge yang tepat.
Tabel 12. Optimal rain gauge skenario 3 Tabel 13 . Optimal rain gauge skenario 4 Panaikang - Biring Romang Panaikang - Sudiang Tahun Cv 5 10 15 20 25 Tahun Cv 5 10 15 20 25 2010 19 14 4 2 1 1 2010 49 95 24 11 6 4 2011 7 2 0 0 0 0 2011 46 85 21 9 5 3 2012 1 0 0 0 0 0 2012 47 87 22 10 5 3 2013 2 0 0 0 0 0 2013 80 254 63 28 16 10 2014 1 0 0 0 0 0 2014 70 197 49 22 12 8 2015 3 0 0 0 0 0 2015 50 100 25 11 6 4 2016 4 1 0 0 0 0 2016 25 24 6 3 2 1 2017 2 0 0 0 0 0 2017 7 2 0 0 0 0 2018 2 0 0 0 0 0 2018 25 24 6 3 2 1 2019 6 1 0 0 0 0 2019 31 39 10 4 2 2 Rata-rata 2 0 0 0 0 Rata-rata 91 23 10 6 4
Tabel 14. Optimal rain gauge skenario 5 Tabel 15 . Optimal rain gauge skenario 6 Paotere Barombong Paotere - Biring Romang Tahun Cv 5 10 15 20 25 Tahun Cv 5 10 15 20 25 2010 63 161 40 18 10 6 2010 6 1 0 0 0 0 2011 41 67 17 7 4 3 2011 1 0 0 0 0 0 2012 32 41 10 5 3 2 2012 6 1 0 0 0 0 2013 33 43 11 5 3 2 2013 10 4 1 0 0 0 2014 55 119 30 13 7 5 2014 1 0 0 0 0 0 2015 47 89 22 10 6 4 2015 10 4 1 0 0 0 2016 41 68 17 8 4 3 2016 10 4 1 0 0 0 2017 47 87 22 10 5 3 2017 6 1 0 0 0 0 2018 47 87 22 10 5 3 2018 0 0 0 0 0 0 2019 55 120 30 13 7 5 2019 5 1 0 0 0 0 Rata-rata 88 22 10 6 4 Rata-rata 2 0 0 0 0
Berdasarkan  jumlah  optimal rain gauge yang diperoleh dari hasil perhitungan, maka setidaknya ada kelompok  stasiun  yang  jumlah  optimal rain  gauge nya  hanya  2  untuk  akurasi  5%, tetapi  ada  juga  yang  jumlah  oprimal rain gauge nya  lebih  dari  100  buah.  Kombinasi Paotere  –  Panaikang,  Paotere  –  Biring
Romang  dan  Panaikan  –  Biring  Romang menghasilkan jumlah optimal rain gauge 2 pada  akurasi  5%.  Sedangkan  kombinasi ketiga  stasiun  ini  yaitu  Paotere,  Biring Romang  dan  Panaikang  dengan  Sudiang dan  Barombong  menghasilkan  jumlah optimal rain gauge yang sangat besar.
Tabel 16. Optimal rain gauge skenario 7 Tabel 17. Optimal rain gauge skenario 8 Paotere - Panaikang Paotere - Sudiang Tahun Cv 5 10 15 20 25 Tahun Cv 5 10 15 20 25 2010 13 7 2 1 0 0 2010 60 145 36 16 9 6 2011 5 1 0 0 0 0 2011 51 104 26 12 6 4 2012 7 2 0 0 0 0 2012 41 67 17 7 4 3 2013 8 2 1 0 0 0 2013 74 221 55 25 14 9 2014 0 0 0 0 0 0 2014 70 197 49 22 12 8 2015 7 2 0 0 0 0 2015 44 77 19 9 5 3 2016 6 1 0 0 0 0 2016 19 14 4 2 1 1 2017 4 1 0 0 0 0 2017 3 0 0 0 0 0 2018 2 0 0 0 0 0 2018 26 28 7 3 2 1 2019 11 5 1 1 0 0 2019 21 17 4 2 1 1 Rata-rata 2 1 0 0 0 Rata-rata 87 22 10 5 3
Berdasarkan  jumlah  optimal rain gauge dari  kombinasi  –  kombinasi  ini tampaknya  stasiun  hujan  Paotere,  Biring Romang  dan  Panaikang  merupakan  satu kelompok  yang  memiliki  curah  hujan hampir sama. Kombinasi ketiganya menghasilkan  tingkat  kesalahan  yang kecil.  Sementara  Sudiang  merupakan kelompok yang berbeda dengan Barombong,  karena  kombinasi  keduanya menjadikan  optimal rain  gauge cukup besar.  Berdasarkan  penjelasan  ini  dapat disimpulkan  ada  tiga  kelompok  stasiun hujan,  yaitu  kelompok  pertama  adalah Paotere,  Biring  Romang  dan  Panaikang. Kemudian kelompok kedua yaitu Barombong  dan  kelompok  ketiga  adalah Sudiang.  Analisis  berdasarkan  jaraknya, jarak  dianatara  stasiun  kelompok  pertama relative  dekat,  dimana  paling  jauh  adalah sekitar  5  km.  Sementara,  jarak  antar kelompok pertama dan kedua, pertama dan ketiga  atau  kelompok  kedua  dan  ketiga semuanya lebih dari 5 km.
Berdasarkan  analisis  di  atas,  maka penempatan  stasiun  hujan  bisa  dilakukan antara  kelompok  pertama  dan  kedua  atau kelompok pertama dan ketiga. Sebab letak Paotere,  Biring  Romang  dan  Panaikang berada  diantara  Sudiang  dan  Barombong. Penempatan  stasiun  hujan  baru  agar menghasilkan kesalahan lebih kecil, seharusnya berjarak 5 km.

## SIMPULAN
Kebijakan jumlah stasiun hujan yang terpasang  adalah  kombinasi masalah ekonomi,  sumber  daya,  ilmu  meteorologi, statistik  dan  aplikasinya.  Pada  penelitian awal  yang  hanya  berdasarkan  meteorologi dan  statistik  memperlihatkan  jumlah rain gauge optimal  berbanding terbalik dengan tingkat kesalahan, jumlah rain gauge yang sedikit  menyebabkan  tingkat  kesalahan yang tinggi. Namun demikian, kesimpulan jumlah  optimal rain  gauge yang  dapat diperoleh pada penelitian ini antara lain:
1) Ditemukan  sifat  curah  hujan  yang disparitasnya  sedikit  diantara  Paotere, Biring  Romang  dan  Panaikang  yang kemudian disebut kelompok pertama . Sifat hujan ini juga berbeda dengan catatan hujan di Sudiang yang masuk  dalam kelompok  kedua dan Barombong sebagai kelompok
ketiga .
2) Berdasarkan data curah hujan bulanan, jumlah rain  gauge yang  optimal  pada tingkat kesalahan 5% adalah 10  buah, sementara  jika  tingkat  kesalahan dinaikan  menjadi  10  %  maka  5  buah sudah cukup. Artinya stasiun yang ada sekarang  memiliki  tingkat  kesalahan 10%.
3) Penggunakan durasi curah hujan yang lebih  lama,  mengakibatkan  jumlah
183 Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020.
optimal rain  gauge juga  naik.  Jumlah rain  gauge yang  optimal  untuk  data tahunan  pada  tingkat  kesalahan  5% adalah 55 buah, sementara jika tingkat kesalahan  dinaikan  menjadi  10  % maka  14  buah  dan  6  buah  untuk tingakat  kesalahan  15%.  Artinya stasiun  yang  ada  sekarang  memiliki tingkat kesalahan lebih dari 15%.
4) Penempatan  stasiun  hujan  baru  agar tingkat akurasinya naik, harus
memperhatikan  jarak  dan  kombinasi sifat  hujan.  Di  Kota  Makassar, rain gauge baru  sebaiknya  ditempatkan diantara kelompok pertama dan kedua atau  kelompok  pertama  dan  ketiga, pada jarak 5 km dari stasiun yang ada.

## REKOMENDASI
Berdasarkan riset ini maka direkomendasi  kepada  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  Wilayah  IV untuk  menambah  jumlah  penakar  curah hujan  atau rain  gauge di  Kota  Makassar sebanyak  2  buah,  yaitu  antara  Panaikang dan Sudiang dan satu lagi diantara Paotere dan Barombong.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahuja, P. R. (1960) Planning of precipitation  network  for  water resources  development  in  India. WMO  flood  control  series  No  15,
106–112.
Adhikary, S. K., Yilmaz, A. G. dan Muttil,
N.  (2015)  Optimal  design  of rain gauge network  in  the  Middle  Yarra River  catchment,  Australia, Hydrol. Process , 29, 2582–2599.
Al-Abadi, A. M. dan Al-Aboodi, A. H. D. (2014) Optimum Rain-Gauges Network  Design  of  Some  Cities  in Iraq, Journal of Babylon University/Engineering Sciences , 22(4), 946-958.
Amini,  M.,  Afyuni,  M,  Khademi,  H,
Abbaspour, K. C., Schulin, R. (2004)
Mapping  risk  of  cadmium  and  lead contamination  to  human  health  in soils  of  Central  Iran, Science  of  the Total Environment , 347: 64– 77.
Amorim,  A.  M.  T.,  Goncalves,  A.  B., Nunes, L. M. dan Sousa, A. J. (2012) Optimizing  the  location  of  weather monitoring  stations  using  estimation uncertainty , International  Journal  of Climatology , 32, 941-952.
Brandeau, M. L. dan Chiu, S.S. (1989) An overview  of  representative  problems in  location  research. Management Science 35, 645–74.
Cameron,  K,  Hunter  P.  (2002)  Using spatial models and kriging techniques  to  optimize  long‐term ground‐water monitoring networks: a case study, Environmetrics, 13, 629– 656.
Church,  R.  L.  (2002)  Geographical information  systems  and  location science, Computers  and  Operations Research , 29(6): 541– 562.
Church,  R.  L.  dan  Murray,  A.  T.  (2009) Business  Site  Selection,  Location Analysis and GIS , Wiley: New York.
Ciach,  G.  J.  (2003)  Local  Random  Errors in Tipping-Bucket Rain gauge Measurements, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology , 20, 752-759. Ciach,  G.  J.,  Krajewski,  W.  F.  dan Villarini,  G.  (2007)  Product-Error- Driven Uncertainty Model for Probabilistic Quantitative Precipitation Estimation with NEXRAD Data, Journal of
Hydrology, 8, 1325–1347. Daskin,  M.  S.  (1995) Network  and Discrete Location—Models, Algorithms  and  Applications ,  Wiley: New York.
Ganguli,  M.  K.,  Rangarajan,  R.  dan Panchang, G. M. (1951) Accuracy of mean  rainfall  estimates  –  Data  of Damodar  catchment, Journal  of Irrigation and Power , 8.
Giarno, Zadrach L. D. dan Mustofa, M. A (2012) Kajian awal musim hujan and awal  musim  kemarau  di  Indonesia, Jurnal Meteorologi and Geofisika , 1, 1–8
Giarno  Hadi,  M.  P.,  Suprayogi,  S.  dan Murti,  S.  H.  (2018)  Distribution  of
Accuracy  of  TRMM  Daily  Rainfall in  Makassar  Strait, Forum  Geografi , 32, 38-52
Hamacher,  H.  dan  Nickel,  S.  (1998)
Classification  of  location  models, Location Science , 6, 229– 242.
Hu,  Q.F.,  Yang,  D.W.,  Wang,  Y.T.  dan Yang,  H.B.  (2013)  Accuracy  and
Spatio-Temporal  Variation  of  High Resolution Satellite Rainfall Estimate  over  the  Ganjiang  River Basin, China Technology and Science , 56, 853–865.

## Laurini,  R.  dan  Thompson,  D.  (1992)
Fundamentals of Spatial Information Systems , Academic Press, London.
Li,  Y.  dan  Hilton,  A.  B.  (2005)  Reducing spatial sampling in long‐term
groundwater  monitoring  networks using ant colony optimization, International Journal of Computational Intelligence Research , 1(1), 19– 28.
Ngene,  B.  U.,  Agunwamba,  J.  C., Nwachukwu, B. A. dan Okoro, B. C.
(2015)  The  Challenges  to  Nigerian Raingauge  Network  Improvement,
Res. J. Environ. Earth Sci ., 7(4), 68- 74.
Pardo‐Igúzquiza  E.  (1998)  Optimal selection  of  number  and  location  of rainfall  gauges  for  areal  rainfall estimation  using  geostatistics  and simulated  annealing, Journal  of Hidrology , 210, 206– 220.
Periago, M. C., Lana, X., Fernández Mills, G. dan Serra, C. (1997) Optimization of  the  pluviometric  network  of Catalonia  (North‐East  Spain)  for climatological  studies, International Journal  of  Climatology ,  18,  183–
198.
Prakash,  M.  R.  dan  Singh,  V.  S.  (2000) Network  design  for  groundwater monitoring—a case study, Environmental  Geology ,  39,  628– 632.
Rycroft, H.B. (1949) Random Sampling of rainfall, J.  South  African  Forestry
Assoc. 18.
Xie, P.P. dan Arkin, P.A. (1997) Analyses of  Global  Monthly  Precipitation Using  Gauge  Observations,  Satellite Estimates,  and  Numerical  Model Predictions, Journal  of  Climatology , 9, 840–858.
Yeh,  M.  S.,  Lin,  Y.  P.  dan  Chang,  L.  C.
(2006) Designing an optimal multivariate geostatistical
groundwater quality monitoring network  using  factorial  kriging  and genetic  algorithms, Environmental Geology , 50, 101– 121.
WMO  (1994) Guide  to  Hydrological Practices:  Data  Acquisition  and Processing,  Analysis,  Forecasting, and  Other  Apllications ,  WMO- No.168.
WMO  (2006) Guide  to  Meteorological
Instruments and Methods of Observation , WMO-No.8.