1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## PENGGUNAAN METODE KAGAN UNTUK ANALISIS KERAPATAN JARINGAN STASIUN HUJAN PADA WILAYAH SUNGAI (WS) WAE-JAMAL DI PULAU FLORES
Denik Sri Krisnayanti 1
Wilhelmus Bunganaen 2
Jacob Kedoh 3

## ABSTRAK
Data  stasiun  hujan  sangat  penting  dalam  analisis  hidrologi  suatu  Wilayah  Sungai  (WS).  Tujuan  setiap pengukuran  curah  hujan  suatu  lokasi  adalah  untuk  memperoleh  data  yang  benar-benar  mewakili  lokasi  tersebut. Dalam  melakukan  pengukuran  curah  hujan  terdapat  beberapa  pertimbangan  antara  lain  adalah  bagaimana menentukan  lokasi  jaringan  kerja  alat  penakar  tersebut  agar  dapat  mewakili  daerah  yang  dikehendaki  guna menghitung curah hujan suatu area.
Untuk mengetahui ketelitian perkiraan hujan pada WS Wae-Jamal metode yang digunakan adalah metode Kagan.Wilayah  Sungai  Wae-Jamal  terletak  di  Propinsi  NTT  khususnya  Pulau  Flores.  WS  Wae-Jamal  mempunyai luas 6623,55 km 2 dan memiliki jumlah stasiun yang aktif adalah 7 buah stasiun.Hubungan jarak dan besarnya curah hujan  yang  ditunjukan  oleh  koefisien  korelasi  untuk  hujan harian  diperoleh  0,412  dan  curah  hujan  bulanan  0,123. Kedua  nilai  koefisien  korelasi  ini,  menunjukkan  korelasi  yang  lemah  antar  stasiun  hujan  dalam  WS  Wae-Jamal sehingga akan menghasilkan data hujan yang kurang akurat. Besarnya kesalahan perataan dengan jumlah 7 stasiun pada  WS  Wae-Jamal    sebesar  11,242  %  untuk  curah  hujan  harian  dan  untuk  curah  hujan  bulanan  kesalahannya sebesar 13,809 %. Dari data curah hujan harian, untuk kesalahan 10% diperoleh jumlah stasiun sebanyak (n) = 10 buah dengan kerapatan = 662,355 km 2 /stasiun dan untuk kesalahan 5% jumlah stasiun yang diperoleh (n) = 36 buah dengan kerapatan = 183,988 km 2 /stasiun, sedangkan curah hujan bulanan diperoleh jumlah stasiun sebagai berikut, kesalahan  10%  menghasilkan  jumlah  stasiun  sebanyak  (n)  =  15  buah  dengan  kerapatan  =  441,57  km 2 /stasiun  dan kesalahan 5% diperoleh jumlah stasiun hujan sebanyak (n) = 55 dengan kerapatan = 120,428 km 2 /stasiun.
Kata Kunci : Stasiun Hujan, Kerapatan, Jaringan Kagan

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  data  curah  hujan  untuk  mendukung  perencanaan  pengelolaan  sumber  daya air suatu wilayah, adalah suatu hal yang mutlak diperlukan. Cuaca sebagai salah satu elemen dari kondisi  iklim  di  suatu  tempat  adalah  faktor  alam  yang  perlu  diperhitungkan  dalam  banyak kegiatan pengelolaan sumber daya air wilayah, mulai dari kegiatan yang berhubungan langsung dengan  tata  guna  air  seperti  ketersediaan  air,  penentuan  musim  tanam,  pengendalian  erosi  dan banjir,  pengembangan  air  tanah,  pemilihan  jenis  pohon  untuk  reboisasi,  penentuan  lokasi  yang sesuai untuk suatu kegiatan budidaya pertanian, hingga penentuan jadwal kegiatan proyek yang disesuaikan dengan kondisi musim atau iklim.
Curah  hujan  sebagai  unsur  utama  dari  iklim  mempunyai  banyak  karakteristik  yang  dapat mempengaruhi  produk  akhir  suatu  hasil  perencanaan  pengelolaan  sumber  daya  air.  Hal  yang paling utama untuk mengetahui kondisi kelembaban tanah atau cadangan air tanah maupun debit sungai di suatu daerah, adalah terlebih dahulu mengetahui kondisi curah hujan di daerah tersebut. Oleh  karena  itu  umumnya  data  curah  hujan  lebih  diperhatikan  dari  pada  data  komponen  iklim lainnya. Hujan  yang jatuh ke permukaan bumi dipengaruhi oleh beberapa faktor  alam sehingga penyebarannya  tidak  akan  merata  dengan  intensitas  yang  sama  untuk  suatu  wilayah  sungai. Kedalaman,  penyebaran  dan  intensitas  hujan  yang  tidak  merata  dapat  diketahui  dengan menempatkan stasiun curah hujan yang tepat baik lokasi, jumlah dan penyebarannya. Kerapatan (density) dalam suatu Wilayah Sungai (WS) merupakan salah satu faktor penting dalam analisis
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
hidrologi  terutama yang menyangkut parameter hujannya. Hal ini berkaitan dengan berapa besar sebaran dan kerapatan stasiun hujan dalam suatu WS dapat memberikan data yang mewakili WS tersebut berpengaruh terhadap tingkat kesalahan nilai rerata datanya.
Dalam perencanaan bangunan hidraulik, berdasarkan pada suatu perancangan yang benar dan diharapkan  akan  dapat  menghasilkan  rancangan  yang  memuaskan,  dalam  hal  ini  adalah bangunan  hidraulik  tersebut  harus  dapat  berfungsi  baik  struktural  maupun  fungsional  dalam jangka waktu yang ditetapkan. Karena cukup banyak dijumpai kasus bangunan hidraulik di pulau Flores  yang  didanai  oleh  pemerintah  kurang  berfungsi  secara  optimal,  salah  satu  penyebabnya ialah  kekurangtelitian  data  curah  hujan  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran  di  pos  stasiun hujan.
Mengingat pulau Flores memiliki luas yang sangat besar dengan jumlah stasiun yang sangat banyak  maka  akan  memakan  waktu  dalam  penelitian,  sehingga  penelitian  ini  hanya  dilakukan pada  Wilayah  Sungai  (WS)  Wae-Jamal  yang  terletak  pada  kabupaten  Manggarai  Barat, Manggarai dan Manggarai Timur.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## a. Pembagian Wilayah Sungai di Nusa Tenggara Timur.
Permen  PU  No.39/PRT/1989  menyebutkan  bahwa  wilayah  sungai  (WS)  adalah  pengairan sebagai hasil pengembangan daerah aliran sungai (DAS). Pola pembagian WS didasarkan pada : 1). Satu WS satu daerah aliran sungai, 2). Satu WS terdiri dari beberapa daerah aliran sungai, dan 3). Satu WS merupakan satu pulau.
Berdasarkan  Permen  PU  No.11A  Tahun  2006,  Nusa  Tenggara  Timur  memiliki  6  (enam) Wilayah Sungai (WS) yaitu:
1. Ws Wae-Jamal terdiri dari DAS Wae Jamal, Wae Raho/Lembor, Wae Pesi, P. Komodo
2. WS Sumba terdiri dari DAS Baing, Kambaniru, Memboro, Polapare, Wanakoka
3. WS  Aesesa  terdiri  dari  DAS  Aesesa,  Wae  Mokel,  Naggaroro,  Mautenda,  Wolowona, Waiwajo, Nebe
4. WS  Flotim-Lembata-  Alor  terdiri  dari  DAS  Konga,  P.  Adonara,  P.  Solor,  P.  Lomblen,  P. Alor, P. Pantar
5. WS Benanain terdiri dari DAS Benanain dan Mena
6. WS Noel Mina terdiri dari DAS Noel Mina, N.Termanu,Nungkurus, P. Rote, P. Sabu

## b. Jaringan Stasiun Hujan
Hujan yang jatuh dalam suatu wilayah sungai merupakan salah satu komponen penting dalam proses  hidrologi.  Jumlah  kedalaman  hujan  dapat  dialihragamkan  menjadi  aliran  di  sungai menjadi  melalui  limpasan  permukaan,  aliran  antara    dan  aliran  dasar    (Sri  Harto,  1993). Kedalaman  hujan  perlu  diketahui  dengan  alat  ukur  penakar  hujan  yang  diletakkan  pada  daerah sungai yang ditinjau.
Untuk mendapatkan besaran hujan yang dapat dipakai sebagai masukan dalam analisis debit dari  wilayah  sungai  yang  ditinjau  diperlukan  stasiun  pengukur  curah  hujan  yang  memenuhi persyaratan  baik  jumlah  maupun  penyebarannya.  Organisasi  meteorologi  dunia  (World Meteorological  Organisation,  WMO)  memberikan  pedoman  kerapatan  jaringan  minimum  di beberapa daerah seperti dalam Tabel 2.1 (Shaw, 1988). Kerapatan jaringan adalah jumlah stasiun
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
tiap satuan luas di dalam WS. Semakin besar variasi hujan semakin banyak jumlah stasiun yang diperlukan, seperti misalnya di daerah pegunungan.

## Tabel 2.1. Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan
Menurut WMO Daerah Kerapatan jaringan minimum (km 2 /sta) Daerah datar beriklim sedang, Laut  Tengah  dan tropis Kondisi normal Daerah pegunungan Pulau-pulau kecil bergunung (< 20.000 km 2 ) Daerah  kering  dan kutub 600 – 900 100 – 250 25 1.500 - 10.000
Sumber: Triatmodjo. B, 2008: 28
Cara  mengevaluasi  atau  menentukan  suatu  jaringan  stasiun  hujan  ada  beberapa  diantaranya sebagai berikut :
1) Dikemukakan  oleh  Pancang  Narayanan  (1962)  dan  Stephenson  (1967)  dengan menghubungkan  kerapatan  jaringan  sifat  statistik  data  hujan  (terutama  hujan  bulanan). Kelemahan  cara  ini  adalah  penentuan  nilai  C’  dilaukuan  secara  sebarang,  dan  hanya disarankan untuk DAS kecil.
2) Cara  lainnya  dikemukakan  oleh  Solomon  (1967)  dengan  ‘joint  mappng  technique’, kelemahan  dari  cara  ini  adalah  besarnya  subyektifitas  yang  sangat  ditentukan  oleh pengalaman dan  pemahaman analis  dengan daerah  yang diteliti. Hal ini berakibat tingginya kesalahan interpolasi.
3) Solomon  juga  mengemukakan  cara  lain  yaitu  cara  ‘square  grid  technique’.  Cara  ini  cukup memakan waktu dalam penelitian terutama untuk daerah yang cukup luas, karena dibutuhkan perhitungan aliran limpasan dan penguapan. Selain itu juga dibutuhkan data-data yang cukup lengkap seperti ketinggian, sifat tanah, genangan danau/rawa, hutan dan sebagainya, dimana data tersebut sulit untuk diperoleh.
4) Memperhatikan cara-cara yang disebutkan di atas, terdapat cara yang relatif sederhana dalam pemakaian,  baik  dalam  pengertian  data  yang  dibutuhkan  maupun  prosedur  perhitungan. Keuntungan cara ini adalah selain jumlah stasiun yang dibutuhkan dengan tingkat ketelitian tertentu  dapat  ditetapkan,  akan  tetapi  juga  sekaligus  cara  ini  dapat  memberikan  pola penempatan  stasiun  hujan  dengan  jelas.  Cara  ini  dikemukakan  oleh  Kagan  (1967).  Pada dasarnya  cara  ini  mempergunakan  analisis  statistik  dan  mengaitkan  kerapatan  jaringan pengukur hujan dengan kesalahan interpolasi dan kesalahan perataan.
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
( ) ( ) ( )       − = 0 d d e o r d r 1) ( ) ( ) ( ) n n 0 d A 0.23 0 r 1 Cv Z 1                 + − = 2) ( ) [ ] ( ) ( ) n A 0 d 0 r 0.52 0 r 1 3 1 Cv Z 2 + − = 3) n A 1,07
l =
4) dengan: r(d) =   Koefisien korelasi dengan jarak d km, r(o) =  Koefisien korelasi hujan antar stasiun diekstrapolasi, d =   Jarak antar stasiun, dalam km, d(o) =  Radius korelasi (jarak antar stasiun di mana korelasi berkurang dengan faktor e), Z 1 =   Kesalahan perataan, dalam %, Z 2 =   Kesalahan interpolasi, dalam %, Cv =   Koefisien variasi, n =   Jumlah stasiun hujan, l =   Jarak antar stasiun hujan, dalam km. A =   Luas Wilayah Sungai (WS), dalam km 2 ,
Selanjutnya digambar jaring-jaring segitiga sama sisi dengan panjang sisi sama dengan jarak antar stasiun hujan (l) seperti terlihat pada Gambar 2.1 di bawah ini.
Gambar 2.1. Jaring-jaring Segi Tiga Metode Kagan Sumber : Harto. Sri, 1993
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## c. Jarak dan Korelasi Antar Stasiun
Metode Kagan berdasarkan pada hubungan jarak antar stasiun (d) dengan korelasi data antar stasiun r(d). Hubungan disajikan dalam persamaan (1) dapat diperoleh dengan menggambarkan hubungan  tersebut  secara  eksponensial.  Gambar  2.2  di  bawah  menunjukkan  hubungan  antara jarak  dan  korelasi  untuk  beberapa  periode  pengukuran  hujan  sehingga  hujan  dengan  periode pencatatan lebih panjang akan mempunyai korelasi yang semakin tinggi.
Gambar 2.2. Grafik HubunganAntara Hujan dengan Jarak Antar Stasiun Sumber : Harto. Sri, 1993

## d. Jumlah Stasiun dan Kesalahan
Parameter  yang  dihasilkan  dari  persamaan  (1)  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai kesalahan  perataan  (Z 1 )  dan  interpolasi  (Z 2 )  pada  persamaan  (2)  dan  (3).  Pada  persamaan  ini terdapat hubungan antara jumlah stasiun hujan dengan besar kesalahan yang terjadi, lihat gambar 2.3.
Gambar 2.3. Grafik Hubungan Antara Jumlah Stasiun Hujan Dengan Besar Kesalahan yang Terjadi Sumber : Harto. Sri, 1993
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## e. Data Tersedia
Wilayah  Sungai  (WS)  Wae-Jamal  merupakan  salah  satu  dari  3  WS  besar  di  Pulau  Flores dengan  luas  adalah  6623.55  km 2 .  WS  ini  terletak  di  3  kabupaten  yaitu  Kabupaten  Manggarai Barat, Manggarai dan Manggarai Timur.
WS  Wae-Jamal  memiliki  7  stasiun  curah  hujan  yang  aktif  yang  tersebar  di  3  kabupaten (lampiran 2), dengan dua stasiun terletak pada Kabupaten Manggarai Barat yaitu stasiun Labuan Bajo  dan  stasiun  Rekas,  sedangkan  pada  Kabupaten  Manggarai  terdapat  tiga  stasiun,  yaitu stasiun  Ruteng,  stasiun  Iteng  dan  Stasiun  Pagal.  Pada  Kabupaten  Manggarai  Timur  ada  dua stasiun  yaitu  stasiun  Borong  dan  stasiun  Mano.  Letak  geografis  dari  ketujuh  stasiun  tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.2 di bawah ini.
Tabel 2.2. Stasiun Hujan pada WS Wae-Jamal
Sumber: BMKG Lasiana Kupang, 2011
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
Rekapitulasi data curah hujan maksimum harian dan bulanan ditabelkan sebagai berikut:
Tabel 2.3 Rekapitulasi Curah Hujan Maksimum
1
2
3
4 5
6 7 Mano 212.0 1568.0 Borong 266.0 689.0 Pagal 210.0 1461.0 Iteng 150.0 1060.0 Ruteng 219.0 940.0 L. Bajo 298.0 890.0 Rekas 226.0 755.0 No. Nama Stasiun Curah Hujan Harian Curah Hujan Bulanan M aksimum (mm) M aksimum (mm)
Sumber: BMKG Lasiana Kupang, 2011

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah dalam melakukan penelitian ini adalah :
1. Mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan,  yaitu  data  curah  hujan  harian  dan  bulanan, banyaknya jumlah stasiun yang terdapat di WS Wae-Jamal, luas WS.
2. Menghitung jarak antar stasiun hujan .
3. Menentukan  curah  hujan  maksimum  harian  dan  bulanan  dari  data  yang  telah  diperoleh Pengisian data yang kosong.
4. Menghitung  koefisien  korelasi  antar  stasiun  curah  hujan  untuk  memperkirakan  besarnya kesalahan yang terjadi.
5. Dari  jaringan  stasiun  hujan  yang  telah  tersedia,  dapat  dihitung  nilai  koefisien  variasi  (Cv) baik harian maupun bulanan, sesuai dengan yang diperlukan.
6. Menentukan  kesalahan  perataan  dan  kesalahan  interpolasi  sehingga  diperoleh  kebutuhan stasiun untuk masing-masing kesalahan (5% dan 10%).
7. Menentukan  jumlah  stasiun  dan  jarak  antar  stasiun  curah  hujan  untuk  penyebaran  jaringan stasiun hujan.
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Menghitung Jarak antar Stasiun Hujan.
Untuk  menghitung  jarak  antara  stasiun  yang  satu  dengan  stasiun  hujan  yang  lainnya dilakukan  dengan  pengukuran  terhadap  peta  lokasi  stasiun  curah  hujan  pada  program  Autocad. Dari  hasil  pengukuran  diperoleh  jarak  antar  stasiun  hujan  seperti  ditunjukkan  pada  tabel  di bawah ini.
Tabel 4.1. Jarak antar Stasiun Curah Hujan pada DAS Wae-Jamal
Sumber : Hasil Perhitungan, 2011
b. Jarak dan Korelasi Stasiun Hujan
Analisis  korelasi  antar  stasiun  hujan  diperlukan  untuk  menentukan  besarnya  korelasi  antar stasiun  hujan  dan  untuk  memperkirakan  besarnya  kesalahan  yang  terjadi.  Dalam  penetapan hubungan  antara  jarak  antar  stasiun  dan  koefisien  korelasi,  baik  untuk  hujan  harian  maupun hujan  bulanan  tidak  perlu  diperhatikan  orientasi  arahnya,  karena  tidak  berpengaruh  terhadap besarnya  korelasi,  sedangkan  korelasi  hanya  dilakukan  untuk  hari-hari  yang  dikedua  stasiun terjadi hujan.
Kemudian, dapat dicari jarak rata-rata stasiun yang ditinjau terhadap semua stasiun. Rekapitulasi Jarak  rata-rata  semua  stasiun  terhadap  stasiun  yang  ditinjau  dan  koefisien  korelasi  masing- masing stasiun ditunjukan pada Tabel 4.2 berikut,
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
Tabel 4.2. Jarak Rata-rata Stasiun lain Terhadap Stasiun yang Ditinjau
Sumber : Hasil Perhitungan, 2011
Dari Tabel 4.2 akan diperoleh nilai r (0) dan d (0) untuk masing-masing curah hujan dengan menggambarkan grafik hubungan antara jarak antar stasiun dan koefisien korelasi untuk hujan harian maupun hujan bulanan pada WS Wae-Jamal berikut.
Gambar 4.1. Grafik Koefisien Korelasi Antar Stasiun Pada DAS Wae-Jamal Sumber: Hasil Perhitungan, 2011
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
Dari grafik 4.1 di atas dapat diketahui nilai:
Untuk curah hujan harian :
r = 0.412
Dengan mengacu pada persamaan ( ) ( ) ( )       − = 0 d d e o r d r maka akan diperoleh:
r (0) = 0.670
d (0) = 33.333
Untuk curah hujan bulanan :
r = 0.123
r (0) = 0.689
d (0) = 47.619
Jadi, hubungan antar stasiun hujan yang ditunjukan oleh koefisien korelasi dari grafik diatas untuk  hujan  harian  diperoleh  0.412  dan  curah  hujan  bulanan  0.123.  Kedua  nilai  koefisien korelasi  ini,  menunjukkan  korelasi  yang  lemah  antar  stasiun  hujan  dalam  WS  Wae-Jamal sehingga  akan  menghasilkan  data  hujan  yang  kurang  akurat.  Sebagai  aturan  umum,  dapat ditentukan bahwa korelasi antar dua variabel adalah lemah apabila 0 ≤ │ r │≤ 0,5 dan mempunyai korelasi kuat apabila 0,8 ≤ │ r │≤ 1.

## c. Koefisien Variasi Antar Stasiun Hujan
Penghitungan statistik hujan bulanan maupun harian (rata-rata WS) menggunakan cara garis isohyet. Dari data curah hujan maksimum harian dan maksimum bulanan masing-masing stasiun di plot ke dalam peta stasiun sebagai tinggi curah hujan masing-masing stasiun.
Dari  data  tinggi  curah  hujan  tersebut,  digambar  garis  isohyet  dengan  cara  menginterpolasi antara tinggi curah hujan di stasiun yang satu dengan stasiun yang lain. Peta batas garis ishoyet dapat dilihat pada Lampiran 17 - 18.
Interval untuk curah hujan harian adalah 50 mm dan interval untuk curah hujan bulanan adalah 275  mm.  Dari  garis-garis  isohyet  tersebut  dihitung  luas  untuk    masing-masing  interval  curah hujan  harian  maupun  curah  hujan  bulanan  dan  dihitung  koefisien  variasi  (Cv)  seperti  pada lampiran 7. Dari lampiran tersebut diperoleh koefisien variasi (Cv) harian = 0.315 dan koefisien variasi (Cv) bulanan = 0.435.

## d. Kesalahan Perataan, Kesalahan Interpolasi dan Panjang Sisi Jaringan
Dari  hasil  perhitungan  kesalahan  perataan  dan  kesalahan  interpolasi  dilakukan  interpolasi untuk juimlah stasiun yang berada pada kesalahan sebesar 10% dan 5% untuk curah hujan harian maupun bulanan.
Hubungan  antara  jumlah  stasiun  dan  kesalahan  yang  terjadi  untuk  curah  hujan  harian  dan curah hujan bulanan ditampilkan pada gambar 4.2 dan gambar 4.3.
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
\
Gambar 4.2. Grafik Hubungan Antara Jumlah stasiun dengan Besarnya Kesalahan untuk Curah Bulanan Harian
(Sumber: Hasil Perhitungan, 2011)
Gambar 4.3. Grafik Hubungan Antara Jumlah stasiun dengan Besarnya Kesalahan untuk Curah Bulanan Bulanan
(Sumber: Hasil Perhitungan, 2011)
Untuk  menentukan  kesalahan  5%  dan  10%    hanya  dipakai  kesalahan  perataan  (Z 1 )  karena untuk  kesalahan  interpolasi  dari  hasil  analisa  tidak  mencapai  kesalahan  sebesar  5%  dan  10%. Perhitungan  dengan  data  curah  hujan  harian,  untuk  kesalahan  10%  diperoleh  jumlah  stasiun sebanyak  (n)  10  buah  dengan  jarak  antar  stasiun  adalah  27.538  km  dan  untuk  kesalahan  5% jumlah  stasiun  yang  diperoleh  (n)  sebanyak  36  buah  dengan  jarak  antar  stasiun  adalah  14.514 km,  sedangkan  menggunakan  curah  hujan  bulanan  diperoleh  jumlah  stasiun  sebagai  berikut, kesalahan  10%  menghasilkan  jumlah  stasiun  sebanyak  (n)  15  buah  dengan  jarak  antar  stasiun adalah  22.485  km  dan  kesalahan  5%  diperoleh  jumlah  stasiun  hujan  sebanyak  (n)  55  dengan jarak antar stasiun adalah 11.742 km.
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## e. Penempatan Stasiun Hujan Yang Ideal
Stasiun curah hujan idealnya diletakkan pada padang rumput sabana dimana air hujan  yang diukur pada alat ukur hujan benar-benar dari proses presipitasi. Jika pada penempatan pos hujan rencana,  jaringan  segitiga  Kagan  tersebut  tepat  berada  di  hutan  atau  perkotaan  maka  pos  hujan tersebut  dapat  dipindahkan  pada  padang  rumput  sabana  yang  terdekat  dari  pos  hujan  rencana tersebut.  Mengingat  bahwa  pembangunan  satu  stasiun  curah  hujan  cukup  mahal  maka  hanya direkomendasikan penambahan stasiun dengan menggunakan tingkat kesalahan 10% untuk curah hujan  harian  maupun  bulanan.  Pada  WS  Wae  Jamal  telah  tersedia  7  stasiun  sehingga  untuk kesalahan 10% pada curah hujan harian hanya perlu ditambahkan 3 buah stasiun baru, sedangan untuk  curah hujan bulanan perlu  ditambahkan 8  buah  stasiun baru.  Gambar letak satsiun hujan yang ideal dapat dilihat pada gambar 4.4 dan gambar 4.5.
Gambar 4.4. Penempatan Stasiun Hujan Rencana Yang ideal pada Padang Rumput Sabana dengan Kesalahan 10% untuk Curah Hujan Harian

## 4
Gambar 4.5.  Penempatan Stasiun Hujan Rencana Yang ideal pada Padang Rumput Sabana dengan Kesalahan 10% untuk Curah Hujan Harian
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan terhadap analisa kerapatan jaringan stasiun hujan pada WS Wae-Jamal di pulau Flores  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Hubungan jarak dan curah hujan maksimum yang ditunjukkan oleh koefisien korelasi untuk hujan harian diperoleh 0.412 dan curah hujan bulanan 0.123. Kedua nilai koefisien korelasi ini,  menunjukkan  korelasi  yang  lemah  antar  stasiun  hujan  dalam  WS  Wae-Jamal  sehingga akan menghasilkan data hujan yang kurang akurat.
2. Hasil  analisis  dengan  jumlah  7  stasiun  yang  tersebar  pada  WS  Wae-Jamal  menghasilkan besarnya  kesalahan  perataan  sebesar  11.242  %  untuk  curah  hujan  harian  dan  untuk  curah hujan bulanan kesalahannya sebesar 13.809 %.
3. Perhitungan dengan data curah hujan harian, untuk kesalahan 10% diperoleh jumlah stasiun sebanyak (n) 10 buah dengan kerapatan 662.355 km 2 /stasiun dan untuk kesalahan 5% jumlah stasiun  yang  diperoleh  (n)  sebanyak  36  buah  dengan  kerapatan  183.988  km 2 /stasiun, sedangkan  menggunakan  curah  hujan  bulanan  diperoleh  jumlah  stasiun  sebagai  berikut, kesalahan 10% menghasilkan jumlah stasiun sebanyak (n) 15 buah dengan kerapatan 441.57 km 2 /stasiun  dan  kesalahan  5%  diperoleh  jumlah  stasiun  hujan  sebanyak  (n)  55  dengan kerapatan 120.428 km 2 /stasiun.
4. Rekomendasi stasiun baru yang terletak pada padang rumput sabana yaitu diperoleh adanya penambahan  3  stasiun  baru  untuk  curah  hujan  harian  pada  kesalahan  10%  yaitu  pada  desa Watu  Wangka,  desa  Rego  dan  desa  Nanga  Baras.  Sedangkan  untuk  curah  hujan  bulanan dengan  kesalahan  10%  perlu  ditambahkan  8  buah  stasiun  baru  yaitu  pada  desa  Golo  Mori, desa  Benteng  Dewa,  desa  Pong  Welak,  desa  Golo  Sepang,  desa  Nggalak,    desa  Baru,  desa Rana Sisir dan desa Pota.
1) Mahasiswa Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
2) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana
3) Dosen Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana

## DAFTAR PUSTAKA
Sosrodarsono,  Suyono.,  Kensaku,  Takeda,.  2003,  Hidrologi  Untuk  Pengairan,    PT.  Pradnya Paramita, Jakarta.
Asdak,  Chay.,  2004,  Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai,  Gajah  Mada University Press, Yogyakarta.
Subarkah,  Iman.,  1980,  Hidrologi  Untuk  Perencanaan  Bangunan  Air,  Idea  Dharma, Bandung.
Triatmodjo, Bambang., 2008, Hidrologi Terapan, Beta Offset, Yogyakarta. Soemarto CD., 1987, Hidrologi Teknik, Erlangga, Jakarta. Harto Br, Sri., 1993, Analisis Hidrologi, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Harto Br, Sri., 2000, Hidrologi, Teori Masalah Penyelesaian, Nafiri Offset, Yogyakarta Indarto., 2010,  Dasar Teori dan Apliksi Model Hidrologi, Bumi Aksara, Jakarta.