Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Penggunaan Metode Kagan-Rodda Untuk Mengevaluasi Kerapatan Jaringan Stasiun
Hujan di DAS Ngrowo Pada Aliran Kali Brantas
Muhammad Hafiizh Imaaduddiin 1,* , S. Kamilia Aziz 1 , H. Wahyudi 1 , E. Sumirman 1 , Tami Adiningtyas 2 Teknik Infrastruktur Sipil,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 , Balai Besar Wilayah Sungai, Kementrian PUPR, Surabaya 2 Koresponden*, m_hafiizh@ce.its.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan               04 Maret 2022
Diperbaiki            12 April 2022 Disetujui              18 Mei 2022 Keywords: rain station, WMO, Kagan- Rodda, rationalization
In the water building planning, hydrological component is an important component. One of the major components in hydrology is the rain data that recorded by each rain station, both the quality and quantity of the recording. Therefore it takes a rationalization review and evaluation of the rain station network in order to get an effective and efficient network. The study took a place at the Ngrowo watershed that has an area of 1,512.20 km 2 with 21 rain stations scattered in  the  watershed.  It  uses  two  methods:  the  WMO  (World  Meteorogical  Organization)  and Kagan-Rodda methods. The analysis result of the WMO standard in the Ngrowo watershed is that only 2 out of 21 rain posts that have a normal density. Meanwhile, Kagan-Rodda analysis with 0.8% alignment error has result that 15 out of 21 rain station that selected.
Kata kunci: stasiun hujan, WMO, Kagan- Rodda, rasionalisasi
Abstrak
Dalam  perencanaan  bangunan  air,  komponen  hidrologi  merupakan  komponen  yang penting. Salah satu komponen utama dalam hidrologi adalah data hujan yang dicatat oleh setiap  stasiun hujan, baik  kualitas  maupun kuantitas  pencatatan pada setiap pos hujan. Sehingga  dibutuhkan  kajian  rasionalisasi  dan  evaluasi  jaringan  stasiun  hujan  agar mendapatkan jaringan pos stasiun hujan efektif dan efisien. Studi ini dilakukan di DAS Ngrowo yang memiliki luas wilayah 1.512,20 km 2 dengan 21 stasiun hujan yang tersebar di DAS  tersebut.  Analisis  rasionalisasi  dan  evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  dua metode yaitu metode WMO (World Meteorogical Organization) dan Kagan-Rodda. Dari hasil analisis menggunakan standard WMO, didapati 2 dari 21 pos hujan yang memiliki kerapatan  normal.  Sedangkan  dari  hasil  analisis  menggunakan  metode  Kagan-Rodda dengan kesalahan perataan 0,8%  merekomendasikan 15 dari 21 pos stasiun hujan terpilih.

## 1. Pendahuluan
Dalam perencanaan bangunan air, hidrologi menjadi sa- lah satu komponen yang harus diperhatikan. Terdapat banyak parameter dalam hidrologi yang berpengaruh penting dalam perencanaan, salah satunya adalah hujan [1]. Hujan yang tu- run dapat mendatangkan manfaat dan juga bencana. Dengan adanya hujan, lahan pertanian dan perkebunan dapat terairi secara  alami  dan  cadangan  air  tanah  pun  meningkat  akibat infiltrasi atau resapan hujan kedalam tanah [2]. Namun, bila turun dalam waktu yang lama dan tidak ada upaya preventif, hujan justru dapat menyebabkan bencana alam seperti tanah longsor, banjir bandang, hingga kerusakan daerah aliran su- ngai [3]. Oleh sebab itu dalam setiap perencanaan bangunan keairan diperlukan data hidrologi yang akurat sebagai upaya preventif menghadapi bencana yang disebabkan hujan.
Untuk mengetahui besarnya data hidrologi yang didapat dari pos hujan maka dibutuhkan jaringan pengukuran hujan. Jaringan  pengukuran  hujan  akan  memberikan  besarnya takaran atau curah hujan. Kualitas dari data hujan yang akan digunakan  untuk  suatu  analisis  hidrologi  tergantung  dari seberapa  jauh  pos  stasiun  hujan  eksisting  dapat  memantau
karakteristik  hidrologi  dalam  suatu  daerah  aliran  sungai tersebut [4] [5].
Kesalahan dalam pemantauan data dasar hidrologi dalam suatu Daerah Aliran Sungai (DAS) akan menghasilkan data yang tidak tepat, sehingga mengakibatkan hasil perencanaan, penelitian  dan  pengelolaan  sumber  daya  air  yang  kurang efektif dan efisien [6] [7]. Karena itulah penting untuk me- ngetahui  berapa  banyak  jumlah  pos  hujan  yang  perlu ditempatkan dalam satu wilayah DAS untuk melihat karak- teristik data hidrologi secara akurat, efektif dan efisien.
DAS  Ngrowo  terletak  di  2  kabupaten  yakni  kabupaten Tulungagung  dan  kabupaten  Trenggalek,  dan  merupakan salah satu Sub DAS dari DAS Brantas. DAS Ngrowo memi- liki beberapa permasalahan yaitu pencemaran limbah organic [8] [9], serta alih fungsi lahan. Menurut penelitian terdahulu [10],  pada  rentang  tahun  1992-2008  curah  hujan  harian  di Daerah Aliran Sungai Ngrowo cukup tinggi, yakni mencapai diatas  100  mm.  Selain  itu  faktor  topografi  wilayah  yang relatif  datar  dan  landai  memiliki  kemiringan  lereng  0-8%. Kedua hal ini mengakibatkan tinggi genangan banjir rata-rata
lebih dari 2 meter dengan lama genangan lebih dari delapan jam di area pekarangan dan lebih dari 20 jam di area sawah.
Menurut  standar  World  Meterological  Organization (WMO), DAS Ngrowo merupakan daerah pegunungan tropis mediteran  dan  sedang  yang  memiliki  syarat  kerapatan jaringan 100-250 km 2 untuk setiap pos hujannya. Sehingga dengan adanya 21 pos hujan eksisting untuk luasan DAS se- besar 1.512,20 km 2 , akan didapat kerapatan jaringan sebesar 72 km 2 untuk setiap pos hujan, yang terlalu rapat atau berle- bihan.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  analisis  rasionalisasi guna  menyederhanakan  atau  meratakan  perletakan  pos stasiun hujan [11].
Berkaitan dengan hal tersebut, maka diperlukan studi un- tuk  mengevaluasi  kerapatan  jaringan  pos  hujan  di  DAS Ngrowo yang dilakukan dengan standar WMO dan Kagan- Rodda sehingga menghasilkan rekomendasi pos hujan yang rasional, efektif dan efisien.

## 2. Metode
Adapun  tahapan  metodologi  dalam  penelitian  ini  yaitu pengumpulan data sekunder berupa data curah hujan selama 10 tahun, peta sebaran & data stasiun hujan, peta topografi, peta Sungai, peta Daerah Aliran Sungai dan Wilayah Sungai, serta peta batas administrasi kota dan kabupaten.
Pengumpulan data primer dilakukan dengan cara survey inventarisasi  pos  hidrologi  stasiun  hujan.  Lalu  dilakukan analisis hidrologi dari data survey, kemudian dilanjut dengan analisis kerapatan jaringan stasiun hujan untuk menentukan rekomendasi letak stasiun hujan yang efektif dan efisien.
2.1 Polygon Thiessen Polygon Thiessen merupakan metode yang memberikan bobot tertentu disetiap stasiun hujan yang dianggap mewakili hujan  dalam  suatu  daerah  dengan  luas  tertentu  dan  mem- berikan  faktor  koreksi  bagi  hujan  di  stasiun  bersangkutan [12]. Polygon Thiessen dihitung dengan persamaan 1.
𝑅 = ⋯…. ⋯…. (1)
dengan R : curah hujan daerah rata-rata
𝑅 : Curah hujan ditiap titik pos curah hujan
𝐴 : Luas daerah Thiessen yang mewakili titik pos curah hujan
2.2 Metode WMO
Luas curah hujan yang terjadi lebih luas dari luas curah hujan  yang  diwakili  oleh  stasiun  penakar  hujan  atau  se- baliknya, maka dengan memperhatikan pertimbangan biaya, topografi  dan  lain-lain  harus  ditempatkan  stasiun  hujan dengan  kerapatan  optimal  yang  bisamemberikan  data  yang
baik  untuk  analisis  yang  lebih  detail  [13].  Dengan  tujuan diatas, Badan Meteotologi Dunia atau WMO (World Meteo- rogical Organization) menyarankan kerapatan minimum jari- ngan stasiun hujan sebagaimana terlihat pada Tabel 1 .
Gambar 1 . Metode Polygon Thiessen [17]
Tabel 1. Kerapatan Minimum Jaringan Stasiun Hujan   Re- komendasi WMO [14]
No. Tipe Luas Daerah (km 2 ) per Satu pos Kondisi Normal Kondisi Sulit 1. Daerah  dataran  tropis mediteran dan sedang 600-900 3.000-9.000 2. Daerah pegunungan tro- pis  mediteran  dan  se- dang 100-250 1.000-5.000 3. Daerah  kepulauan  kecil bergunung dengan curah hujan bervariasi 140-300 4. Daerah arid dan kutub 1.500- 10.000

## 2.3 Metode Kagan Rodda
Penetapan  jaringan  stasiun  hujan  tidak  hanya  terbatas pada penentuan jumlah stasiun yang dibutuhkan dalam suatu luasan  DAS,  namun  juga  tempat  dan  pola  penyebarannya [15].  Petunjuk yang bersifat kualitatif diberikan oleh  Rodda, yaitu  dengan  memanfaatkan  koefisien  korelasi  hujan  [16, 17].  Kelebihan  metode  ini  adalah  jumlah  pos  hujan  dapat ditetapkan dalam tingkat ketelitian tertentu, dan juga cara ini sekaligus  memberikan  pola  penempatan  dan  persebaran stasiun hujan dengan jelas [18]. Kagan  melakukan penelitian pada daerah tropis yang hujannya bersifat lokal dengan area
penyebaran yang tidak luas dan memiliki variasi ruang untuk hujan dengan kala ulang tertentu. Hasilnya sangat tidak ber- variasi meskipun dalam kenyataan menunjukkan suatu kore- lasi pada tahap tertentu. Secara garis besar langkah-langkah perhitungan  yang  dilakukan  dalam  perencanaan  jaringan Kagan-Rodda adalah seperti di bawah ini [17]: 1. Berdasarkan pos hujan yang sudah ada, dibuat hubungan antara  jarak  pos  dengan  data  hujan  disesuaikan  dengan keperluan.  Dalam  penentuan  tersebut  tidak  perlu memperhatikan  arah,  karena  tidak  berdampak  pada korelasi antara keduanya.
2. Hubungan yang didapat pada tahap sebelumnya digambar pada grafik lengkung eksponensial, sehingga dari grafik tersebut didapatkan nilai d (0) dengan menggunakan nilai rerata d dan r (d) .
Nilai koefisien variasi (Cv) didapatkan dari jaringan pos hu- jan  yang  tersedia.  Untuk  analisis  jaringan  Kagan-Rodda, memakai persamaan 2-7 [17].
𝑟 ( ) = 𝑟 ( ) ∙ 𝑒 (2)
𝑍 = 𝐶𝑣
( ) . √ ( )√ (3) 𝑍 = 𝐶𝑣
1 − 𝑟 ( ) + . ( ) ( ) (4)
𝐿 = 1,07 (5) 𝐶𝑣 = (6) 𝑟 = ∑ ∑ ∑
( ∑ (∑ ) )( ∑ (∑ ) ) (7)
dengan: r (d) : Koefisien korelasi untuk jarak stasiun sejauh d r (0) : Koefisien korelasi untuk jarak stasiun yang sangat pendek d : jarak antar stasiun (km) d (0) : radius korelasi Cv  : Koefisien variasi
A : luas DAS (km)
N : jumlah stasiun Z 1 : Kesalahan perataan (%) Z 3 : Kesalahan interpolasi (%)
L : Jarak anter stasiun (km) S : Standart deviasi X : nilai rata-rata
r : koefisien korelasi
n : jumlah data
X1  : data hujan pada stasiun X
Y1  : data hujan pada stasiun Y
2.4 Analisis Regresi
Koefisien Determinasi Analisis  koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk mengetahui seberapa besar prosentase sumbangan pengaruh variabel  bebas  secara  serentak  terhadap  variabel  tak  bebas [19]. Persamaan regresi Y terhadap X, nilai R 2 dihitung de- ngan mengkuadratkan nilai koefisien korelasi. Dalam pene- litian ini, digunakan model Regresi Linear Sederhana. Dika- takan sederhana karena hanya ada satu pengubah bebas dan tidak  ada  parameter  yang  muncul  sebagai  suatu  eksponen atau  dikalikan  atau  dibagi  oleh  parameter  lain  serta  meng- hasilkan model regresi yang baik .
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Deskripsi Lokasi Studi
Gambar 2 . Area DAS Ngrowo
Pada Gambar 2, terlihat area DAS Ngrowo dengan blok warna  merah  muda. DAS  Ngrowo  terletak  di  kabupaten Tulungagung dan Trenggalek (garis batas wilayah berwarna merah), provinsi Jawa Timur dengan luasan DAS mencapai ±1.512,20 km 2 dan memiliki 21 pos stasiun hujan.
3.2 Analis Curah Hujan Rerata Daerah
Analisis data hujan menggunakan Polygon Thiessen de- ngan memberikan bobot  tertentu pada setiap stasiun hujan. Data yang di peroleh adalah dari tahun 2010-2019 pada setiap stasiun  hujan.  Hasil  perhitungan  rata-rata  curah  hujan  dari setiap pos stasiun hujan, ditampilkan pada Tabel 2 .
3.3 Evaluasi Jaringan Stasiun Hujan Berdasarkan WMO Evaluasi  kerapatan  jaringan  stasiun  hujan  adalah  untuk menentukan jumlah stasiun hujan yang ideal di dalam sebuah DAS. Salah satu metode dari evaluasi jaringan stasiun hujan adalah  berdasarkan  standard  WMO  pada Tabel  3 .  Untuk daerah  DAS  Ngrowo  dengan  tipe  DAS  berbentuk  dataran pegunungan tropis memiliki syarat setiap satu stasiun hujan mewakili luasan tangkapan 100-250 km 2 .
Tabel 2 . Rekapitulasi Curah Hujan Rata-Rata
Skala 1:1.225.000
Muhammad Hafiizh Imaaduddiin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (235-242)
238
No Nama Stasiun Rata-rata 1 Bagong 1.978,2 2 Bandung 1.472,6 3 Bendo 1.589,7 4 Bendungan 2.694,4 5 Bolorejo 1.822,6 6 Boyolangu 1.620,6 7 Campurdarat 1.576,4 8 Kalidawir 1.526,4 9 Kampak 1.943,4 10 Ngantup 2.374,0 11 Ngulang Wetan 1.578,2 12 Pagerwojo 1.982,8 13 Pakel 1.212,4 14 Prambon 2.143,6 15 Pule 1.836,5 16 Sendang 2.582,2 17 Song Jambu II 1.727,8 18 Sumber Pandan 3.204,6 19 Tugu 1.886,5 20 Tumpak Mergo 1.624,6 21 Widoro 1.541,4 Tabel 3 . Hasil Analisis Standard WMO No  Nama Stasiun Luas (km 2 ) Keterangan 1 Bagong 52,30 < Kerapatan Minimum 2 Bandung 25,53 < Kerapatan Minimum 3 Bendo 33,37 < Kerapatan Minimum 4 Bendungan 101,97 Normal 5 Bolorejo 34,22 < Kerapatan Minimum 6 Boyolangu 63,03 < Kerapatan Minimum 7 Campurdarat 62,01 < Kerapatan Minimum 8 Kalidawir 38,40 < Kerapatan Minimum 9 Kampak 149,84 Normal 10  Ngantup 22,96 < Kerapatan Minimum 11  Ngulang Wetan 49,28 < Kerapatan Minimum 12  Pagerwojo 67,28 < Kerapatan Minimum 13  Pakel 43,70 < Kerapatan Minimum 14  Prambon 65,04 < Kerapatan Minimum 15  Pule 91,92 < Kerapatan Minimum 16  Sendang 45,41 < Kerapatan Minimum 17  Song Jambu II 70,07 < Kerapatan Minimum 18  Sumber Pandan 94,09 < Kerapatan Minimum
No  Nama Stasiun Luas (km 2 ) Keterangan 19  Tugu 84,71 < Kerapatan Minimum 20  Tumpak Mergo 38,40 < Kerapatan Minimum 21  Widoro 50,27 < Kerapatan Minimum
Dari 21 pos hujan di DAS Ngrowo menurut stadart WMO yang memiliki kerapatan ideal adalah 2 pos hujan yaitu pos hujan Bendungan dan pos Kampak, sedangkan 19 pos hujan lainnya memiliki kerapatan minimum.
3.4 Analisis Jaringan Stasiun Hujan Metode Kagan-Rodda Kerapatan  stasiun  hujan  memengaruhi  nilai  interpolasi [20]. Dalam Analisis jaringan stasiun hujan dengan metode Kagan-Rodda kaitannya adalah dengan kesalahan interpolasi dan  kesalahan  perataan  ( Interpolation  error  and averaging error ). Analisis Kagan Rodda pada DAS Ngrowo didasarkan pada  curah  hujan  rerata  didapatkan  nilai  koefisien  variasi (CV) yaitu 0,23.
Setelah  didapatkan  nilai  koefisien  variasi  (CV),  selan- jutnya menghitung koefisien korelasi  (r) yang akan digam- barkan pada grafik lengkung eksponensial hubungan antara koefisien korelasi dan jarak.
Dari grafik lengkung eksponensial pada Gambar 4, dipe- roleh r (0) = 0.6295 dan nilai d (0) = 37.037 km menghasilkan 15 stasiun hujan yang terpilih dengan lokasi dan kualitas data yang  baik.  Berikutnya  menghitung kesalahan perataan  (Z 1 ) dan kesalahan interpolasi (Z 3 ) dengan maksimal 10% dapat dilihat pada Tabel 4.
Sedangkan dari hasil perhitungan pada Tabel 4, dengan menggunakan rumus (2) hingga (7), didapat nilai kesalahan perataan  (Z 1 )  yaitu  0.14%  dan  kesalahan  interpolasi  (Z 3 ) yaitu  10.6%.  Pada Tabel  5 , menunjukkan  hasil  analisis rasionalisasi,  yakni  15  dari  21  pos  hujan  eksisting  yang terpilih dari perhitungan metode Kagan-Rodda.
Gambar 3. Pos Hujan yang terpilih
Gambar 4 . Grafik Lengkung Eksponensial
Tabel 4. Perhitungan Z 1 dan Z 3 n Cv r(0) A (km 2 ) d(0) Z1 (%)  Z3 (%) 1  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 15,896 2  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 14,081 3  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 13,197 4  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 12,641 5  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 11,948 6  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 11,710 7  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 11,515 8  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 11,350 9  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 11,209 10  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,979 11  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,882 12  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,796 13  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,646 14  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,581 15  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,521 16  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,414 17  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,365 18  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,320 19  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,278 20  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,238 21  0,233  0,629  1.512,20  37,037 0,182 10,201
Tabel 5. Pemilihan Pos Hujan No Nama Stasiun hujan d(0)  r (0)  r (d) 𝒓 𝟎 − 𝒓 𝒅 𝒓 𝟎 Ket 1 Bagong 37,04  0,629  0,625  0,69%  Terpilih 2 Bandung 37,04  0,629  0,623  0,98%  Terpilih 3 Bendo 37,04  0,629  0,605  3.82%  Terpilih 4 Bendungan 37,04  0,629  0,558  11,32% Tidak Terpilih 5 Bolorejo 37,04  0,629  0,586  6,86%  Terpilih 6 Boyolangu 37,04  0,629  0,605  3,87%  Terpilih 7 Campurdarat 37,04  0,629  0,590  6,21%  Terpilih 8 Kalidawir 37,04  0,629  0,567  9,81%  Terpilih 9 Kampak 37,04  0,629  0,564  10,35% Tidak Terpilih 10 Ngantup 37,04  0,629  0,602  4,24%  Terpilih 11 Ngulang Wetan 37,04  0,629  0,563  10,51% Tidak Terpilih 12 Pagerwojo 37,04  0,629  0,577  8,30%  Terpilih 13 Pakel 37,04  0,629  0,574  8,67%  Terpilih 14 Prambon 37,04  0,629  0,556  11,61% Tidak Terpilih 15 Pule 37,04  0,629  0,583  7,35%  Terpilih 16 Sendang 37,04  0,629  0,609  3,11%  Terpilih
Muhammad Hafiizh Imaaduddiin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (235-242)
240
No Nama Stasiun hujan d(0)  r (0)  r (d) 𝒓 𝟎 − 𝒓 𝒅 𝒓 𝟎 Ket 17 Song Jambu II 37,04  0,629  0,592  5,87%  Terpilih 18 Sumber Pandan 37,04  0,629  0,558  11,31% Tidak Terpilih 19 Tugu 37,04  0,629  0,552  12,22% Tidak Terpilih 20 Tumpak Mergo 37,04  0,629  0,567  9,81%  Terpilih 21 Widoro 37,04  0,629  0,572 9% Terpilih

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  diatas,  dapat  diambil  kesim- pulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  standard  WMO  dengan  syarat  kerapatan stasiun hujan 100-250 km 2 per stasiun untuk daerah pegu- nungan tropis mediteran dan sedang, Sub DAS Ngrowo dengan  luas  DAS  adalah  1.512,20  km 2 disarankan  2 stasiun  hujan  dengan  kerapatan  normal  dari  21  stasiun hujan. 2 stasiun hujan ini yaitu Bendungan dan Kampak. 2. Hasil  Analisis  berdasarkan  Metode  Kagan-Rodda  dipe- roleh 15 stasiun hujan yang terpilih dari 21 stasiun hujan yang ada, stasiun hujan tersbut adalah Bendo, Bandung, Bagong, Bolorejo, Boyolangu, Campurdarat,  Kalidawir, Ngantup, Pagerwojo, Pakel, Pule, Sendang, Song Jambu II, Tumpak Mergo, dan Widoro.
3. Pertimbangan  analisis  standart  WMO  adalah  memper- lihatkan nilai kerapatan normal untuk jarak ideal antar pos stasiun  hujan  dalam  wilayah  Sub  DAS,  sedangkan analisis  Kagan-Rodda  menunjukkan  nilai  perataan  dan interpolasi antara koefisien korelasi data hujan harian dan hubungan jarak antar pos hujan.
Analisis rasionalisasi dengan metode WMO dan Kagan- Rodda  menghasilkan  rekomendasi  pos  hujan  efektif  yang berbeda, dikarenakan masing-masing metode memiliki cara perhitungan dan pertimbangan yang berbeda. Pertimbangan dalam mengambil kebijakan dalam pengelolaan pos stasiun hujan ini nantinya dapat didasarkan dari beberapa hal seperti prioritas  keberadaan  pos  dalam  menanggulangi  bencana perubahan iklim pada lingkungan sub DAS Ngrowo, dari segi efisiensi  biaya  pemeliharaan,  dan  operasional  inventarisasi data juga sebagai penentuan pos hujan mana yang akan tetap difungsikan.

## Daftar Pustaka
[1] R. Renaldhy, I. W. Yasa, and E. Setiawan, “Evaluasi Rasionalisasi  Stasiun  Hujan  Metode  Kagan  Rodda
dengan  Mempertimbangkan  Kriteria  Penentuan Lokasi  Pembangunan  Stasiun  Hujan,” J.  Tek. Pengair. , vol. 12, no. 1, pp. 49–60, 2021.
[2] H. Wibowo, “Laju Infiltrasi pada Lahan Gambut yang Dipengaruhi Air Tanah (Study Kasus Sei Raya Dalam Kecamatan  Sei  Raya  Kabupaten  Kubu  Raya),” J. Belian , vol. 9, no. 1, pp. 90–103, 2010.
[3] C. Frei and C. Schär, “A precipitation climatology of the Alps from high-resolution rain-gauge observations,” Int. J. Climatol. , vol. 18, no. 8, pp. 873– 900, 1998.
[4] E. Prawati and V. Dermawan, “Penentuan Jarak Antar Stasiun Hujan Dengan Metode Kagan Rodda Di Das Kedunglarangan Kabupaten Pasuruan Provinsi Jawa,” Teknol. Apl. Konstr. , vol. 7, no. 1, pp. 90–100, 2017.
[5] Z.  R.  Alfirman,  L.  M.  Limantara,  and  S.  Wahyuni, “Rasionalisasi  Kerapatan  Pos  Hujan  Menggunakan Metode Kagan-Rodda Di Sub Das Lesti,” J. Tek. Sipil , vol. 8, no. 2, pp. 153–164, 2019.
[6] T. Kurniawati, “Evaluasi Dan Rasionalisasi Kerapatan Jaringan Pos Hujan Dan Pos Duga Air Dengan Metode Stepwise di Sub  DAS Lesti,” J. Mhs. Tek.  Pengair. , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2017.
[7] S.  Fathoni,  Very  Dermawan,  and  Ery  Suhartanto, “Analisis Efektivitas Kerapatan Jaringan Pos Stasiun Hujan  Di  Das  Kedungsoko  Dengan  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network),” . Tek. Pengair. , vol. 7, no. 1, pp. 46–51, 2016.
[8] R.  Fatmawati,  A.  Masrevaniah,  and  M.  Solichin, “Kajian Identifikasi Kali Ngrowo Dengan Menggunakan  Paket  Program  QUAL2Kw,” J.  Tek. Pengair. , vol. 3, no. 2, pp. 122–131, 2012.
[9] L.  Kusairi,  M.  Safitry,  and  F.  Nikmah,  “Banjir  Dan Upaya Penanganan Pasca Kemerdekaan Tahun 1955 - 1971 Di Tulungagung,” MOZAIK J. Kaji. Sej. , vol. 10, no. 1, pp. 1–18, 2019.
[10]  Fauziah,  “Kejadian  Banjir  di  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Ngrowo Ngasinan Tahun 1992 - Tahun 2008, Kabupaten  Trenggalek,  Provinsi  Jawa  Timur,” University of Indonesia, 2008.
[11]  M. Rodhita, “Rasionalisasi Jaringan Penakar Hujan Di Das  Kedungsoko  Kabupaten  Nganjuk,” J.  Pengair. , vol. 3, p. 185, 2012, [Online]. Available: https://jurnal pengairan.ub.ac.id/index.php/jtp/article/view/163.
[12]  S.  Harto, Hidrologi:  Teori,  masalah,  penyelesaian . Jakarta: Nafiri Offset, 2000.
[13]  A.  A.  Adihaningrum,  V.  Dermawan,  and  D. Chandrasasi,  “Rasionalisasi  Jaringan  Stasiun  Hujan Menggunakan  Metode  Kagan  –  Rodda  Dengan
Memperhitungkan  Faktor  Topografi  Pada  Daerah Aliran  Sungai  (Das)  Sampean,  Kabupaten  Bondo- woso, Jawa Timur,” 2017.
[14] R. K. Linsley and J. B. Franzini, Teknik Sumber Daya Air Jilid II . Jakarta: Erlangga, 1986.
[15] S.  Arifah,  E.  Suhartanto,  and  D.  Chandrasasi, “Rasionalisasi Jaringan Pos Stasiun Hujan Pada DAS Kemuning Kabupaten Sampang Menggunakan Meto- de  Kagan-Rodda  Dan  Kriging  Dengan  Memper- timbangkan  Aspek  Topografi,” J.  Mhs.  Jur.  Tek. Pengair. , vol. 1, no. 2, p. 15, 2018.
[16] J.  C.  Rodda,  “Precipitation  Network,” WMO  Bull. , vol. No. 324, p, 1967.
[17] S.  Harto, Hidrologi  Terapan ,  2nd  ed.  Yogyakarta: Biro  Penerbit  Keluarga  Mahasiswa  Teknik  Sipil, Universitas Gadjah Mada, 1994.
[18] PUPengairan, “Pedoman Rasionalisasi Pos Hidrologi dengan  Metode  Stepwise,  Analisa  Bobot,  Kriging, Kagan dan Analisa Regional,” Jakarta, 2014.
[19] Damodar  Gujarati, Ekonometrika  Dasar ,  2nd  ed. 1995.
[20] H.  Xu,  C.  Y.  Xu,  H.  Chen,  Z.  Zhang,  and  L.  Li, “Assessing  the  influence  of  rain  gauge  density  and distribution on hydrological model performance in a humid region of China,” J. Hydrol. , vol. 505, pp. 1– 12, 2013, doi: 10.1016/j.jhydrol.2013.09.004.
Muhammad Hafiizh Imaaduddiin dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (235-242) 242
Halaman ini sengaja dikosongkan