Volume 21 Nomor 02, Oktober 2021 : 61-70

## Rasionalisasi Kerapatan Stasiun Hujan Wilayah Sungai Rokan Berdasarkan Data Hujan Harian dan Variasi Tingkat Kesalahan
Rationalization of Rain Station Density in the Rokan River Basin Territory Based on Daily Rain Data and Variation of Error Levels
Dehas Abdaa 1, *, Manyuk Fauzi 2 , Ari Sandhyavitri 3
1 Jafung Pengairan Kementerian PUPR Jl. Cut Nyak Dhien No. 1, Pekanbaru, Indonesia
2,3 Teknik Sipil, Universitas Riau, Kampus Bina Widya Jl. HR Soebrantas KM 12,5, Pekanbaru, Indonesia
* Penulis korespondensi : dehas.ab@gmail.com Tel.: +62-85278672277 Diterima: 06 Mei 2021; Direvisi: 04 Juni 2021; Disetujui: 08 Juni 2021 DOI: 10.25299/saintis.2021.vol21(02).6839

## Abstrak
Sebaran lokasi dan jumlah stasiun hujan ideal akan merepresentasikan kejadian hujan untuk menunjang akurasi informasi analisis di  suatu  wilayah.  Kerapatan  stasiun  hujan  eksisting  dikaji  berdasarkan  metode  standar World  Meteorogical  Organization sedangkan analisis  rasionalisasi  jumlah  dan  sebaran  stasiun  hujan  berdasarkan  data  hujan  harian  dan  variasi  tingkat  kesalahan  menggunakan Metode  Kagan-Rodda.  Metode  Kagan-Rodda  telah  digunakan  di  beberapa  wilayah  penelitian  dengan  beragam  kategori  fisiografi  dan lingkup  terbatas  pada  daerah  aliran  sungai.  Sehingga  dirasa  perlu  melakukan  pengembangan  cakupan  penelitian  untuk  wilayah  yang lebih luas yaitu Wilayah Sungai. Lokasi penelitian adalah Wilayah Sungai Rokan dengan fisiografi dataran tropis mediteran dan sedang seluas  22.455,28  km².  Stasiun  hujan  eksisting  berjumlah  13  stasiun  hujan  dan  1  stasiun  tidak  lolos  Uji  F,  koefisien  luasan  Thiessen eksisting  tidak  merata  sebesar  165,03  km 2 -3.758,12  km 2 (0,007-0,17),  dan  korelasi  hujan  harian  sebesar  0,03-0,37.  Evaluasi  analisis WMO  menghasilkan  7  stasiun  hujan  yang  memenuhi  standar  untuk  luas  daerah  pengaruh  sebesar  1.000–2.500  km2/stasiun. Perhitungan metode Kagan-Rodda dilakukan 2 skenario kesalahan perataan, skenario I dengan kesalahan perataan (Z 1 ) sebesar 4,93% menghasilkan  37  stasiun  hujan,  luasan  pengaruh  Thiessen  273,89  km 2 –1197,80  km 2 (0,01-0,05),  nilai  r (0) sebesar  0,20,  jarak  antar stasiun hujan sejauh 26,36 km, dan 2 stasiun memenuhi standar WMO. Sedangkan skenario II dengan Z 1 sebesar 9,72% menghasilkan 10 stasiun hujan, dimana mempertahankan 2 stasiun, memindahkan 8 stasiun dan menutup 3 stasiun diperoleh luasan pengaruh Thiessen 1.691,71  km 2 –2.488,21  km 2 (0,08-0,11),  jarak  antar  stasiun  hujan  sejauh  50,70  km,  dan  seluruh  stasiun  memenuhi  standar  WMO. Rasionalisasi metode Kagan-Rodda skenario II relatif mewakili luas pengaruh wilayah dibandingkan skenario I.
Kata Kunci: Rasionalisasi Kerapatan, Stasiun Hujan, WMO, Kagan-Rodda

## Abstract
The  distribution  of  locations  and  the  number  of  ideal  rain  stations  will  represent  rain  events  to  support  the  accuracy  of  analytical information  in  an  area.  The  density  of  existing  rain  stations  was  assessed  based  on  the  standard  method  of  the  World  Meteorological Organization, while the rationalization analysis of the number and distribution of rain stations based on daily rainfall data and variations in error rates used the Kagan-Rodda method. The Kagan-Rodda method has been used in several research areas with various physiographic categories and limited scope in watersheds. So it is necessary to develop the scope of research for a wider area, namely the River Basin. The research  location  is  the  Rokan  River  Basin  with  physiography  of  the  Mediterranean  and  medium  tropical  plains  covering  an  area  of 22,455.28 km². The existing rain stations are 13 rain stations and 1 station does not pass the F test, the coefficient of the existing Thiessen area is uneven at 165.03 km2-3,758.12 km2 (0.007-0.17), and the daily rainfall correlation is 0.03-0, 37. WMO analysis evaluation resulted in 7 rain stations that met the standard for the area of influence of 1,000–2,500 km2/station. The calculation of the Kagan-Rodda method is carried out in 2 scenarios of smoothing error, scenario I with an alignment error (Z1) of 4.93% resulting in  37 rain stations, the area of influence of Thiessen is 273.89 km2–1197.80 km2 (0.01-0.05) , the value of r(0) is 0.20, the distance between rain stations is 26.36 km, and 2 stations meet the WMO standard. While scenario II with Z1 of 9.72% produces 10 rain stations, which maintains 2 stations, moves 8 stations and closes 3 stations, the Thiessen influence area is 1,691.71 km2–2,488.21 km2 (0.08-0.11), the distance between rain stations is 50.70 km, and all stations meet WMO standards. The rationalization of the Kagan-Rodda method in scenario II is relatively representative of the area of influence compared to scenario I.
Keywords: Rationalization of Density, Rain Station, WMO Method, Kagan-Rodda Method

## PENDAHULUAN
Data stasiun hujan harus dapat menghasilkan data  yang  mewakili  kejadian  hujan  terjadi  yang memiliki  distribusi  hujan  yang  berbeda-beda. Sehingga  dibutuhkan  metode  perhitungan  yang tepat  dan  sumber  daya  manusia  yang  mumpuni.
Selain  itu,  keakuratan  data  curah  hujan  relatif bergantung    pada    kemampuan    stasiun    dalam memantau kondisi karakteristik hidrologi. Kesalahan  pengamatan,  kerusakan  peralatan pemantaunya,  pengaruh  faktor  alam  atau  ketidak terwakilan  besaran  pemantau  hujan  pada  suatu wilayah  sungai  dapat  menyebabkan  data  yang
dihasilkan  tidak  tepat  [1].  Sehingga  analisis hidrologi yang dihasikan untuk berbagai keperluan dalam  pengeloaan  sumber  daya  air  menjadi  tidak tepat.  Oleh  karena  itu,  sangat  dibutuhkan ketersediaan  data  curah  hujan  yang  akurat,  tepat waktu,  dan  berkesinambungan  untuk  menunjang informasi  analisis  pengelolaan  sumber  daya  air yang  sesuai  dengan  kondisi  suatu  daerah  aliran sungai (DAS) atau wilayah sungai (WS).
Stasiun  hujan  yang  terpasang  tidak  sesuai dengan  kondisi  suatu  wilayah,  akan  menyebabkan kekeliruan  hasil  analisis  hidrologi  karena  tidak dapat  mewakili  kejadian  hujan  yang  terjadi  pada wilayah  tersebut  [2].  Penelitian  [3]  menjelaskan bahwa  rasionalisasi  stasiun  hidrologi  adalah analisis  stasiun  hujan  untuk  mengetahui  jumlah stasiun  data  hujan  yang  ideal  dan  representatif terhadap  kondisi  suatu  wilayah.  Penentuan  jumlah stasiun  data  hujan  dan  penempatannya  relatif kompleks  dan  tidak  dapat  dilakukan  secara sembarangan,  akan  tetapi  membutuhkan  evaluasi yang terus menerus [4].
Permasalahan  ini  relatif  terkait  dengan jaringan  stasiun  hujan  dan  penyebarannya  harus dapat  memperkirakan  kondisi  besar  hujan  yang sebenarnya  terjadi  dan  ditetapkan  secara  optimal terkait  biaya  operasionalnya  pada  wilayah  sungai. Setiap  stasiun  hujan  memiliki  luasan  pengaruh ( sphere  of  influence )  yang  digunakan  untuk menunjukkan  keterikatan  atau  korelasi  dengan salah  satu  kejadian  yang  diamati  stasiun  lainnya dalam daerah tersebut.[4].
Badan
meteorologi dunia, World Meteorological  Organization  (WMO),  memberikan pedoman  kerapatan  jaringan  stasiun  hujan dibeberapa  daerah.  Semakin  besar  variasi  hujan semakin  banyak  jumlah  stasiun  yang  diperlukan [5].  Penetapan  stasiun  hujan  tidak  hanya  pada penentuan  jumlah  stasiun  yang  dibutuhkan  dalam suatu  DAS,  namun  juga  tempat  dan  pola penyebarannya.
Sedangkan  menurut  rodda  (1970)  petunjuk penyebaran  stasiun  hujan  di  dalam  DAS,  bersifat kualitatif  dengan  memanfaatkan  koefisien  korelasi hujan  [4].  Kriteria  penetapan  stasiun  hujan menurut Kagan tergantung pada jarak antar stasiun hujan  yang  diperoleh  dari  hubungan  jarak  stasiun terhadap  korelasi  hujan  dari  setiap  stasiun  curah hujan. Analisis  penentuan  jumlah  stasiun  hujan yang  dibutuhkan  untuk  mewakili  kondisi  suatu wilayah sungai menggunakan metode Kagan-Rodda dilakukan  pada  penelitian Rationalization  of  Rain Stations  in  the  Ciliwung  Cisadane  River  Basin ,  hasil pada penelitian ini menjelaskan bahwa perbandingan  nilai  kesalahan  perataan  5%  dan 10% dimana hasilnya menunjukan semakin rendah nilai kesalahan perataan yang digunakan mengakibatkan  jumlah  stasiun  yang  dibutuhkan semakin  banyak  dan  jarak  antar  stasiun  semakin rapat [2].
Penelitian ini dilakukan pada Wilayah Sungai Rokan  yang  merupakan  Wilayah  Sungai  Lintas Provinsi.  Wilayah  Sungai  Rokan  terdapat  banyak pengembangan  infrastruktur  sumber  daya  air, sehingga  ideal  dan  representatif  terhadap karakteristik  hidrologi  yang  tepat  dan  akurat  pada WS  Rokan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  kajian  kondisi  kerapatan  jaringan stasiun  hujan  eksisting  di  Wilayah  Sungai  Rokan berdasarkan  standar  WMO  serta  melakukan analisis  jumlah  dan  sebaran  stasiun  hujan  yang ideal dan representatif berdasarkan Metode Kagan- Rodda  di  Wilayah  Sungai  Rokan  dengan mempertimbangkan  penyebaran  stasiun  hujan menggunakan  2  skenario  variasi  tingkat  kesalahan stasiun hujan.

## METODOLOGI

## Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan terhadap WS Rokan. Secara  geografis  WS  Rokan  berada  99 0 622  BT  – 101 0 809  BT  serta  00 0 68  LU  –  2 0 307  LU.  Luas  WS Rokan sebesar 22.455,28 km² berhulu di rangkaian Bukit Barisan yang mengalir dari Provinsi Sumatera Utara,  Provinsi  Sumatera  Barat,  dan  Provinsi  Riau hingga  bermuara  ke  Selat  Malaka.  Wilayah  ini didominasi  oleh  penutupan  lahan  berupa  kebun sawit, lahan pertanian, lahan terbuka, hutan, kebun karet  dan  sebagian  kecil  merupakan  lahan terbangun,  semak  belukar,  kebun  campuran  serta badan air [6].

## Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data-data adalah sebagai berikut:
1. Data peta digunakan meliputi: peta administrasi dan peta Wilayah Sungai (WS).
2. Data  inventarisir  stasiun  hujan  yang  digunakan adalah 13 stasiun hujan eksisting yang terdapat dalam Wilayah Sungai Rokan.
3. Data  curah  hujan  yang  digunakan  adalah  data curah  hujan  harian  selama  15  tahun  terakhir yang dimulai tahun 2005 sampai tahun 2019.

## Uji Kualitas Data Hirologi
Uji  kualitas  data  yang  dilakukan  dengan menggunakan  uji  stasioner.  Uji  stasioner  dapat untuk  menguji  homogenitas  suatu  data  dengan melihat kestabilan nilai varian dan rerata dari deret berkala  [1]  [7]  [8]  [9]  [10].  Uji  Homogenitas  data curah  hujan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  uji  F  dan  uji  T.  Uji  F  merupakan perbandingan  pembagian  jumlah  data  hujan menjadi  2  kelompok  data  dengan  menghitung standar deviasi masing-masing kelompok data. Uji F digunakan untuk  melakukan  pengujian  nilai varian dari  deret  data  berkala.  Pengujian  ini  menghitung pengaruh  variabel  bebas  secara  bersama-sama terhadap  variabel  terikat.  Uji  F  pada  penelitian  ini menggunakan tingkat signifikansinya 0,05 (5%).
Uji  T  merupakan  perbandingan  rata-rata pembagian  2  kelompok  data  hujan  dengan kestabilan 2 kelompok data. Uji T digunakan untuk menguji  secara  parsial  masing-masing  variable.  Uji T  digunakan  untuk  pengujian  kesamaan  jenis  nilai rata-rata  data.  Adapun  persamaan  Uji  F  dan  Uji  T yang digunakan adalah:
(1) (2)

## Curah Hujan Rerata Wilayah
Data  pengukuran  curah  hujan  dari  satu stasiun  hujan  hanya  mampu  menghasilkan  data yang  merepresentasikan  hujan  pada  satu  areal hujan  tertentu.  Oleh  karena  itu,  pada  analisis  data hujan secara umum diperkirakan dengan interpolasi  atau  mengambil  rerata  dari  beberapa stasiun  penakar  hujan  [11].  Perhitungan  curah hujan rerata wilayah dilakukan dengan menggunakan poligon Thiessen. Poligon Thiessen
digunakan dalam menentukan  luas  pengaruh  daerah  stasiun  hujan yang memiliki sebaran stasiun hujan dalam wilayah sungai  yang  tidak  merata  [12]  [13].  Metode  ini memperhitungkan  bobot  dari  masing-masing stasiun  yang  mewakili  luasan  di  sekitarnya.  Curah hujan wilayah poligon Thiessen dihitung berdasarkan  perbandingan  masing-masing  luas pengaruh  stasiun  hujan  dikali  dengan  curah  hujan pada  stasiun  hujan  tersebut  dan  dibagi  total wilayah.  Adapun  persamaan  curah  hujan  wilayah poligon Thiessen ditampilkan pada persamaan (3).
(3)
Gambar 1. Poligon Thiessen [11]

## Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan Menggunakan Standar WMO
Jaringan  stasiun  hujan  mempunyai  fungsi yang  relatif  penting,  yaitu  untuk  mengurangi variabilitas  besaran  kejadian  atau  mengurangi ketidakpastian  dan  meningkatkan  pemahaman terhadap besaran yang terukur maupun terinterpolasi  [4].  Kerapatan  jaringan  ( network density )  dinyatakan  dalam  satu  stasiun  tiap  luas
tertentu.  Dalam  merencanakan  jaringan,  terdapat dua hal penting yang perlu dipertimbangkan, yaitu: 1.  Jumlah stasiun yang diperlukan;
2.  Penempatan lokasi stasiun-stasiun.
Jaringan  stasiun  hujan  adalah  luasan  daerah pengaruh  setiap  stasiun  hujan.  Kerapatan  jaringan didasarkan pada aspek teknis dan ekonomi dengan tingkat  ketelitian  yang  dibutuhkan  agar  tercapai kerapatan  jaringan  yang  optimum.  Setiap  jaringan stasiun  hujan  yang  sudah  ada  perlu  dikaji  secara rutin  setiap  periode  pengoperasian  untuk meningkatkan kualitas datanya [14].
Organisasi meteorologi dunia ( World Meteorological  Organization ,  WMO)  memberikan pedoman  terkait  kerapatan  jaringan  kerapaatan stasiun  hujan  di  beberapa  daerah.  Standar  WMO memberikan pedoman kerapatan minimum sebagai berikut [3] [15] [16]:
1. Daerah  dataran  tropis  mediteran  dan  sedang dengan  luas  daerah  1.000  –  2.500  km 2 untuk setiap stasiun curah hujan.
2. Daerah  pegunungan  tropis  mediteran  dan sedang  dengan  luas  daerah  300  –  1.000  km 2 untuk setiap stasiun curah hujan.
3. Daerah  Kepulauan-kepulauan  kecil  bergunung dengan  curah  hujan  bervariasi  dengan  luas daerah  140  -  300  km 2 untuk  setiap  stasiun hujan.
4. Daerah  arid  dan  kutub  dengan  curah  hujan bervariasi  dengan  luas  daerah  5.000  –  20.000 km 2 untuk setiap stasiun curah hujan.

## Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan Menggunakan Metode Kagan-Rodda
Penetapan  jaringan  stasiun  hujan  tidak hanya terbatas pada penetapan jumlah stasiun yang dibutuhkan  dalam  suatu  DAS,  melainkan  tempat dan  pola  penyebarannya  juga  mempengaruhi  [17]. Metode  WMO  belum  dibahas  tentang  penyebaran stasiun hujan di dalam wilayah sungai yang ditinjau.
Penetapan  jaringan  stasiun  hujan  ada beberapa  metode  perhitungan  yang  dapat dilakukan,  terdapat  metode  yang  relatif  sederhana dalam  kebutuhan  data  yang  digunakan  maupun dalam  langkah-langkah  perhitungan.  Metode tersebut  adalah  metode  Kagan-Rodda.  Keunggulan metode  ini  adalah  jumlah  stasiun  hujan  dapat ditetapkan  dalam  tingkat  ketelilitian  tertentu sehingga  metode  ini  sekaligus  memberikan  pola penempatan  dan  penyebaran  stasiun  hujan  yang representatif terhadap kondisi suatu wilayah [18].
Kagan  melakukan  penelitian  pada  tahun 1972 di  daerah tropis yang hujannya bersifat lokal dengan  luas  areal  penyebarannya  yang  tidak  luas memiliki variasi ruang untuk hujan dengan periode ulang  tertentu  adalah  sangat  tidak  bervariasi meskipun dalam kejadian sebenarnya menunjukkan suatu  korelasi  tingkat  ketelilitian  tertentu  [4]. Perhitungan  yang  dilakukan  pada  metode  ini menggunakan analisis statistik dengan menghubungkan  kerapatan  jaringan  stasiun  hujan
𝑡 = 𝑋 1 −𝑋 2 𝜎 1 𝑁 1 + 1 𝑁 2 1 2 𝑑 = 𝐴 1 𝑑 1 + 𝐴 2 𝑑 2 + … + 𝐴 𝑛 𝑑 𝑛 𝐴 1 + 𝐴 2 + … + 𝐴 𝑛
𝐹 = 𝑁 1 . 𝑆 1 2 𝑁 2 − 1 𝑁 2 . 𝑆 2 2 𝑁 1 − 1
dibandingkan  kesalahan  interpolasi  dan  kesalahan perataan  antar  stasiun  hujan  lainnya  pada  wilayah sungai tesebut.
Adapun  langkah-langkah  perhitungan  yang dilakukan  dalam  analisis  kerapatan  jaringan metode  Kagan-Rodda  adalah  sebagai  berikut  [4] [17] [19]:
1. Nilai koefisien variasi (Cv) didapatkan dari data stasiun hujan yang diperlukan. Koefisien variasi ( variation  coefficient )  adalah  nilai  standar deviasi  dibandingkan  dengan  nilai  rata-rata kumulatif  hujan  hitung  dari  suatu  distribusi hujan.
2. Perhitungan  jarak  masing-masing  stasiun  hujan dengan  data  hujan  disesuaikan  dengan keperluan  berdasarkan  stasiun  hujan  yang sudah ada. Penentuan jarak tersebut tidak perlu memperhatikan  orientasi  arah,  karena  tidak akan  memberikan  dampak  pada  nilai  korelasi antara kedua stasiun.
3. Hubungan  yang  telah  dihasilkan  tersebut, selanjutnya  digambar  pada  grafik  lengkung eksponensial.  Berdasarkan  grafik  eksponensial tersebut  diperoleh  nilai  radius  korelasi  (d 0 ) dengan  menggunakan  nilai  rerata  jarak  antar stasiun  (d)  dan  koefisien  korelasi  untuk  jarak stasiun sejauh d (r d ).
4. Perhitungan  nilai  kesalahan  perataan  (Z 1 )  dan kesalahan interpolasi (Z 3 ) dengan memperhatikan  tingkat  ketelitian  ditetapkan. Ataupun  sebaliknya,  dapat  dicari  grafik hubungan  antara  jumlah  stasiun  dengan ketelitian  yang  diperoleh.  Persyaratan  nilai  Z 1 yang diizinkan ≤ 5%.
5. Setelah  jumlah  stasiun  hujan  pada  wilayah sungai  yang  ditinjau  telah  ditetapkan,  maka dilakukan  penentuan  stasiun  hujan  hujan dengan  jaring-jaring  segitiga  sama  sisi  dengan panjang sisi L (jaring Kagan-Rodda).
6. Penentuan  jaring-jaring  Kagan-Rodda  tersebut, dapat melakukan rekayasa pergeseran- pergeseran  sedemikian  rupa,  sehingga  jumlah simpul  segitiga  sama  sisi  yang  berada  di  dalam wilayah  sungai  tersebut  sama  dengan  jumlah stasiun hujan yang dihitung.
7. Simpul-simpul  yang  terbentuk  pada  jaring Kagan-Rodda  merupakan  penentuan  lokasi stasiun hujan pada wilayah sungai tersebut.
Persamaan yang
digunakan untuk melakukan  analisis  Kagan-Rodda  adalah  sebagai berikut [4]:
(4)
(5)
(7)
Penentuan  nilai  kesalahan  yang  diizinkan dilakukan dalam keadaan tertentu dan  disesuaikan berdasarkan  keperluan  penelitian.  Meskipun  tidak dikaitkan  dengan  kriteria  ekonomi  yang  optimal. Nilai  kesalahan  perataan  (Z 1 )  adalah  deviasi  rata- rata dalam kasus tertentu [20].

## HASIL DAN DISKUSI

## Inventarisasi Stasiun Hujan
Hasil  inventarisasi  stasiun  hujan  pada Wilayah  Sungai  Rokan  diketahui  jenis  alat  yang digunakan  adalah  jenis  alat  manual  dan  otomatis dengan  sebaran  di  Kabupaten  Bengkalis  1  stasiun (berada  di  Kecamatan  Mandau),  Kabupaten  Rokan Hulu  8  stasiun  (tersebar  di  Kecamatan  Kunto Darussalam,  Kecamatan  Ujung  Batu,  Kecamatan Bangun  Purba,  Kecamatan  Kepenuhan  Hulu, Kecamatan  Tambusai,  Kecamatan  Tambusai  Utara, Kecamatan Rokan IV Koto, dan Kecamatan Rambah Samo), Kabupaten Rokan Hilir 3 stasiun (tersebar di Kecamatan  Tanah  Putih,  Kecamatan  Bangko Pusako, dan Kecamatan Bagan Sinembah), dan Kota Dumai  1  stasiun  (berada  di  Kecamatan  Bukit Kapur).

## Analisis Uji Kualitas Data Hidrologi
Uji  kualitas  data  hidrologi  dilakukan  untuk mengetahui stasiun hujan yang memiliki data yang baik.  Hasil  analisis  uji  F  kualitas  data  hidrologi dengan  α  5%  diketahui  1  stasiun  hujan  tidak  lolos Uji  F  yaitu  stasiun  Lubuk  Bendahara.  Hasil  uji  F menunjukan nilai F uji > nilai F c dengan nilai 35,39 > 4,21.  Data  hujan  pada  stasiun  Lubuk  Bendahara memiliki  sifat  data  hujan  yang  tidak  homogen.  Hal ini  disebabkan  tidak  terdapat  pengaruh  yang signifikan  secara  bersama-sama  antara  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat.  Sedangkan  hasil analisis  uji  T  menunjukan  semua  stasiun  hujan termasuk  stasiun  Lubuk  Bendahara  lolos  Uji  T karena  nilai  T uji <  nilai  T 0,975 menunjukan  adanya pengaruh  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat secara parsial.

## Analisis Curah Hujan Rerata Wilayah
Analisis  curah  hujan  rerata  wilayah dilakukan  dengan  cara  poligon  Thiessen  dengan luas pengaruh dari setiap stasiun curah hujan. Hasil perhitungan  koefisien  luasan  poligon  Thiessen Wilayah  Sungai  Rokan  eksisting  diketahui  tidak merata sebesar 0,007-0,17, dimana 4 stasiun hujan memilki  luas  pengaruh  lebih  besar  dari  10%  luas wilayah  sungai  (>2.245,53  km 2 ),  sedangkan  4 stasiun memiliki luas pengaruh lebih kecil dari 5% luas  wilayah  sungai  (<1.122,77  km 2 ).  Sedangkan  5
𝑟 (𝑑) = 𝑟 (0) . 𝑒 −𝑑 𝑑(𝑜)
𝑍 1 = 𝐶 𝑣 . 1 − 𝑟 0 + 0,23 𝐴 𝑑 (0) 𝑛 𝑛
𝑍 3 = 𝐶 𝑣 . 1 3 1 − 𝑟 0 + 0,52. 𝑟 (0) . 𝐴 𝑛 𝑑 (0)
𝐿 = 1,07
𝐴 𝑛
stasiun hujan memilki luas pengaruh 5%-10% luas wilayah  sungai  (1.122,77  km 2 -  2.245,53  km 2 ).  Hal ini menunjukan lokasi stasiun hujan eksisting yang tersebar  relatif  tidak  mewakili  distribusi  kejadian hujan di Wilayah Sungai Rokan. Sehingga pemilihan poligon  Thiessen  sesuai  pertimbangan  bahwa  luas pengaruh  daerah  stasiun  hujan  yang  memiliki sebaran  stasiun  hujan  dalam  wilayah  sungai  yang tidak merata dan sesuai pada penelitian [12] [13].
Perhitungan  curah  hujan  rerata  wilayah menggunakan  data  hujan  harian  maksimum masing-masing  stasiun  hujan  dengan  melakukan pengalian  nilai  faktor  koreksi  (Kr)  Thiessen  dan dihitung  curah  hujan  rerata  wilayah.  Hasil perhitungan  curah  hujan  rerata  wilayah  Thiessen Wilayah Sungsi Rokan disajikan pada Tabel 1.
Hasil  perhitungan  data  curah  hujan  rerata wilayah  tahun  2005  adalah  96,13  mm  sedangkan tahun 2019 adalah 142,93 mm.  Curah hujan rerata wilayah  poligon  Thiessen  terendah  pada  tahun 2013  sebesar  60,16  mm  dan  curah  hujan  wilayah Thiessen tertinggi pada tahun 2011 sebesar 203,54 mm.  Peningkatan  hujan  terjadi  sejak  tahun  2005 hingga 2011.
Tabel 1. Curah Hujan Rerata Wilayah WS Rokan No. Tahun CH Thiessen (mm) 1 2005 96,13 2 2006 116,19 3 2007 109,31 4 2008 121,43 5 2009 160,45 6 2010 140,13 7 2011 203,54 8 2012 111,03 9 2013 60,16 10 2014 88,88 11 2015 75,83 12 2016 70,75 13 2017 95,14 14 2018 119,94 15 2019 142,93

## Analisis Standar WMO
Metode  yang  ditawarkan  oleh  Organisasi Meteorologi Dunia ( World
Meteorological Organization ,  WMO)  dengan  menghubungkan topografi  wilayah  dibandingkan  dengan  luas pengaruh  dari  setiap  stasiun  hujan  pada  wilayah. Evaluasi kerapatan stasiun hujan pada penelitian ini mengacu  pada  Standar  WMO.  Analisis  WMO dihitung  untuk  mengetahui  kondisi  kerapatan penyebaran  stasiun  hujan  eksisting  yang  akan menghindari defisiensi serius dalam pengembangan dan  pengelolaan  sumber  daya  air  sesuai  dengan tingkat  pembangunan  ekonomi  dan  kebutuhan lingkungan.
Mengacu  pada  standar  WMO  yang  telah ditetapkan  oleh  WMO,  diketahui  bahwa  Wilayah
Sungai  Rokan  merupakan  daerah  dataran  tropis mediteran  dan  sedang  dengan  ketentuan  luas daerah  1.000  –  2.500  km2  /stasiun.  Perhitungan yang dilakukan pada Wilayah Sungai Rokan dengan luas  22.455,28  km 2 adalah  dengan  melakukan perbandingan  antara  luas  pengaruh  setiap  stasiun hujan  dibandingkan  dengan  standar  kerapatan minimum  WMO.  Hasil  analisis  luas  pengaruh stasiun  hujan  eksisting  dibandingkan  dengan standar WMO disampaikan Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  2, diketahui  bahwa dari  13  stasiun hujan  eksisting  di Wilayah  Sungai  Rokan  diperoleh  7  stasiun  hujan yang  memenuhi  standar  WMO.  Adapun  stasiun hujan  tersebut  adalah  Pekan  Tebih,  Duri, Sedinginan,  Bagan  Batu,  Bangun  Jaya,  Lubuk Bendahara,  dan  Dumai.  Sedangkan  stasiun  yang tidak  ideal  seperti  stasiun  hujan  Rambah  Utama, Dalu-dalu, Pasar Tangun, Kota Lama dan Ujung Batu berada  pada  lokasi  yang  relatif  dekat  atau  relatif rapat  dengan  stasiun  hujan  lainnya  sehingga  tidak memenuhi  kerapatan  minimal  standar  WMO.  Hasil analisis  ini  merupakan  pertimbangan  perhitungan rasionalisasi  stasiun  hujan  yang  ideal  dan representatif  berdasarkan  metode  Kagan-Rodda berdasarkan variasi tingkat kesalahan.
Tabel 2. Analisis Standar WMO pada WS Rokan No Stasiun Hujan Luas Pengaruh Kondisi Standar WMO (Km 2 )          (%) 1 Pekan Tebih 1.438,25 6,40 Ideal 2 Duri 1.573,22 7,01 Ideal 3 Sedinginan  1.642,34 7,31 Ideal 4 Bagan Batu  1.929,43 8,59 Ideal 5 Bangun Jaya 2.281,88  10,16 Ideal 6 Rambah Utama 562,68 2,51 Tidak Ideal 7 Lubuk Bendahara 1.959,90 8,73 Ideal 8 Dalu-Dalu 854,29 3,80 Tidak Ideal 9 Pasar Tangun 3.262,86  14,53 Tidak Ideal 10  Ujung Batu 165,03 0,73 Tidak Ideal 11  Kota Lama 765,50 3,41 Tidak Ideal 12  Dumai 2.261,77  10,07 Ideal 13  Bangko Jaya 3.758,12  16,74 Tidak Ideal Analisis Metode Kagan-Rodda Perhitungan  yang  dilakukan  pada  metode Kagan-Rodda ini dengan menghubungkan kerapatan jaringan stasiun curah hujan dibandingkan  dengan  nilai  kesalahan  interpolasi dan  nilai  kesalahan  perataan  antar  stasiun  curah hujan  pada  Wilayah  Sungai  Rokan.  Nilai  koefisien
variasi  (Cv)  data  hujan  didapatkan  dari  13  data stasiun  curah  hujan  sebesar  0,33.  Hal  ini menunjukan  bahwa  data  hujan  maksimal  harian relatif  seragam.  Karena  metode  Kagan-Rodda  ini merupakan  metode  statistik  untuk  mengetahui hubungan  antara  jarak  antar  stasiun,  sehingga setelah mendapatkan nilai Cv, dilakukan perhitungan  nilai  koefisien  korelasi  antar  stasiun hujan.
Pada hasil perhitungan yang telah dilakukan pada WS Rokan ini diperoleh nilai koefisien korelasi (r) untuk hujan harian pada penelitian di WS Rokan ini  relatif  rendah  yaitu  0,03  hingga  0,37  dengan rata-rata  sebesar  0,13.  Hasil  perhitungan  yang dilakukan  untuk  nilai koefisien  korelasi  (r)  stasiun curah  hujan  harian  memiliki  korelasi  data  yang rendah  dan  relatif  tidak  kuat  jika  dibandingkan dengan  jenis  data  bulanan  atau  tahunan.  Hal  ini dapat  disebabkan  karena  distribusi  hujan  dan frekuensi kejadian hujan tidak merata dan seragam setiap hari pada setiap stasiun hujan pada Wilayah Sungai Rokan.
Nilai koefisien korelasi dihubungkan dengan jarak  antar  stasiun  yang  selanjutnya  digambarkan dalam  sebuah  grafik  lengkung  eksponensial.  Hasil penggambaran hubungan grafik lengkung eksponensial  dilakukan  untuk  korelasi  data  hujan harian, ditampilkan pada Gambar 2 dibawah.
Gambar 2. Hubungan Koefisien Korelasi Hujan Harian dan Jarak Antar Stasiun Hujan
Pada  data  curah  hujan  harian,  nilai  korelasi stasiun  curah  hujan  paling  rendah  0,03  terdapat pada korelasi stasiun curah hujan Bangun Jaya dan stasiun curah hujan Lubuk  Bendahara dengan nilai yang  hampir  mendekati  nol.  Hal  ini  disebabkan bahwa  kedua  stasiun  curah  hujan  memiliki hubungan  relatif  lemah  atau  tidak  ada  hubungan sama sekali tetapi keduanya relatif bersifat searah. Penyebab  hubungan  antar  stasiun  hujan  ini  relatif lemah  atau  tidak  terdapat  hubungan  sama  sekali, karena  jarak  antar  stasiun  relatif  jauh  yaitu  61,80 km, data yang tidak homogen, serta distribusi hujan dan frekuensi kejadian hujan tidak merata.
Sedangkan nilai korelasi  hujan harian paling tinggi  terdapat  pada  korelasi  stasiun  curah  hujan Pekan  Tebih  dan  stasiun  curah  hujan  Rambah Utama dengan nilai 0,37 dengan nilai tidak sampai
mendekati  1.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa kedua  stasiun  curah  hujan  memiliki  hubungan relatif  kuat  atau  terdapat  hubungan  dan  keduanya relatif bersifat searah dibandingkan dengan stasiun hujan  lainnya  meskipun  nilai  korelasi  tidak  terlalu tinggi.  Penyebab  hubungan  antar  stasiun  hujan  ini relatif kuat, karena jarak antar stasiun tidak terlalu jauh yaitu 16,86 km dan data yang homogen.
Hal  ini  tidak  berlaku  pada  stasiun  curah hujan  Lubuk  Bendaharan  dan  stasiun  curah  hujan Ujung Batu yang memiliki jarak 8,07 km. Meskipun jarak antar stasiun relatif dekat tidak mengakibatkan  hubungan  nilai  koefisien  korelasi relatif  kuat,  hanya  0,57.  Hal  ini  disebabkan  karena sifat  data  hujan  yang  tidak  homogen  dan  tidak terdapat pengaruh yang signifikan.
Sehingga  disimpulkan  bahwa  kenaikan  nilai salah  satu  relatif  (X)  terjadi  bersamaan  dengan kenaikan nilai relatif yang lain (Y) dengan sifat data hujan  yang  homogen  dan  relatif  bersifat  searah. Nilai  korelasi  terbesar  data  stasiun  hujan  harian pada  WS  Rokan  sebesar  0,37.  Hal  ini  sesuai menurut [4],  bahwa analisis jaringan stasiun curah hujan  harian  metode  Kagan-Rodda  memiliki  nilai korelasi  antar  stasiun  untuk  data  hujan  harian dengan nilai relatif kecil.
Berdasarkan  Gambar  2,  diperoleh  hubungan koefisien  korelasi  dan  jarak  antar  stasiun  hujan harian  dengan  nilai  r (0) sebesar  0,20  dan  nilai  d (0) adalah  1/0,008  sehingga    nilai  radius  koefisien korelasi  untuk  jarak  yang  relatif  pendek  r (d) di  WS Rokan  tersebut  adalah  125  km.  Batas  kesalahan maksimal  yang  digunakan  berdasarkan  penelitian sebelumnya  [2]  [4]    [8]  [16]  [17]  [19]  [21].  Nilai maksimal  kesalahan  5%  dan  10%  untuk perhitungan  kesalahan  perataan  stasiun  hujan  (Z 1 ) dalam  menentukan  jumlah  stasiun  curah  hujan ideal pada WS Rokan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Nilai Kesalahan
Perataan dan Kesalahan Interpolasi
n Z 1 Z 3 L n Z 1 Z 3 L (%) (%) (Km) (%) (%) (Km) 1 33,84 20,36 160,34  20 6,77 17,70 35,85 2 23,01 19,40 113,38  21 6,61 17,68 34,99 3 18,45 18,96 92,57 22 6,45 17,66 34,18 4 15,8 18,69 80,17 23 6,30 17,64 33,43 5 14,02 18,50 71,71 24 6,17 17,63 32,73 6 12,73 18,37 65,46 25 6,04 17,61 32,07 7 11,73 18,26 60,60 26 5,92 17,60 31,45 8 10,93 18,17 56,69 27 5,8 17,58 30,86 9 10,27 18,10 53,45 28 5,69 17,57 30,30 10 9,72 18,04 50,70 29 5,59 17,56 29,77 11 9,25 17,98 48,34 30 5,50 17,55 29,27 12 8,84 17,94 46,29 31 5,4 17,54 28,80 13 8,47 17,90 44,47 32 5,32 17,53 28,34 14 8,15 17,86 42,85 33 5,23 17,52 27,91 15 7,87 17,83 41,40 34 5,15 17,51 27,50 16 7,61 17,8 40,09 35 5,08 17,50 27,10
17 7,37 17,77 38,89 36 5,00 17,49 26,72 18 7,15 17,74 37,79 37  4,93  17,48  26,36 19 6,96 17,72 36,78
Hubungan antara jumlah stasiun curah hujan dengan  kesalahan  perataan  serta  kesalahan interpolasi ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hubungan Jumlah Stasiun Data Hujan Harian Dibandingkan Nilai Z 1 dan Z 3
Semakin  banyak  jumlah  stasiun  curah  hujan yang  digunakan  akan  mengakibatkan  kesalahan perataan  dan  kesalahan  interpolasi  akan  semakin kecil  serta  memperbesar  variasi  distribusi  hujan. Jumlah 13 stasiun hujan eksisting saat ini memiliki kesalahan Z 1 sebesar  8,47% <  10%  dan Z 3 sebesar 17,90% >10%. Sehingga menurut [5], bahwa jumlah stasiun  hujan  yang  dipasang  pada  aliran  sungai yang  terlalu  banyak  akan mengakibatkan besarnya biaya  operasional  dan  pemeliharaan,  sedangkan jika  jumlah  stasiun  hujan  terlalu  sedikit  akan menyebabkan  hasil  pencatatan  hujan  tidak  dapat dipercaya.
Berdasarkan  Tabel  3  dan  Gambar  3,  bahwa jumlah  stasiun  curah  hujan  yang  akan  dipilih dilakukan  2  (dua)  skenario  penempatan  stasiun hujan  berdasarkan  kesalahan  perataan  maksimum 5%  dan  10%.  Hasil  perhitungan  dengan  nilai  Z 1 sebesar  4,93%  membutuhkan  37  stasiun  curah hujan dan nilai Z 1 sebesar 9,72% membutuhkan 10 stasiun curah hujan.
Rasionalisasi  Sebaran  Stasiun  Curah  Hujan dengan Metode Kagan-Rodda
Perhitungan  panjang  sisi-sisi  segitiga  jaring- jaring  Kagan-Rodda  yang  dihitung  dengan persamaan  (7).  Skenario  I  untuk  Z 1 sebesar  4,93% yang  direncanakan  untuk  37  stasiun  curah  hujan dan  panjang L segitiga  Kagan-Rodda  yang  didapat yaitu 26,36 km. Skenario I mempertahankan lokasi stasiun curah hujan Bagan Batu, Bangko Jaya, Duri, dan  Kota  Lama.  Skenario  I  dengan  pertimbangan data  homogen,  kondisi  salah  satu  stasiun  yang dipertahankan  tidak  ideal  menurut  standar  WMO, variable  lokasi  stasiun  yang  berjauhan,  dan  nilai
koefisien  korelasi  antar  stasiun  relatif  baik  stasiun yang dipertahankan.
Hasil  skenario  I  pada  Gambar  4  dirincikan sebagai berikut:
1. Mempertahankan  lokasi  4  stasiun  curah  hujan Bagan Batu, Bangko Jaya, Duri, dan Kota Lama.
2. Memindahkan  9  stasiun  curah  hujan  eksisting dilakukan pada stasiun Bangun Jaya sejauh 9,29 km kearah Utara, stasiun Dalu-Dalu sejauh 7,94 km  kearah  Selatan,  stasiun  Dumai  sejauh  10,86 km  kearah  Utara,  stasiun  Lubuk  Bendahara sejauh  20,08  km  kearah  Selatan,  stasiun  Pasar Tangun  sejauh  6,06  km  kearah  Selatan,  stasiun Pekan  Tebih  sejauh  12,00  km  kearah  Timur, stasiun  Rambah  Utama  sejauh  7,44  km  kearah Selatan,  stasiun  Sedinginan  sejauh  10,63  km kearah  Selatan,  dan  stasiun  Ujung  Batu  sejauh 33,02 km kearah Selatan.
3. Menempatkan 24 stasiun baru.
Sedangkan  skenario  II  untuk  Z 1 sebesar 9,72%  yang  direncanakan  untuk  10  stasiun  curah hujan  dan  panjang L segitiga  Kagan-Rodda  yang didapat yaitu 50,70 km. Skenario II mempertahankan lokasi stasiun curah hujan Bagan Batu  dan  Bangko  Jaya.  Skenario  II  dengan pertimbangan  data  homogen,  memperbaiki  salah satu variabel terikat yang berada pada kondisi ideal menurut  standar  WMO,  lokasi  stasiun  tetap  yang berdekatan,  dan  nilai  koefisien  korelasi  antar stasiun relatif baik. Hasil skenario II pada Gambar 5 dirincikan sebagai berikut:
1. Mempertahankan  lokasi  2  stasiun  curah  hujan Bagan Batu dan Bangko Jaya.
2. Memindahkan  8  stasiun  curah  hujan  eksisting dilakukan pada stasiun Bangun Jaya sejauh 8,79 km  kearah  Utara,  stasiun  Dumai  sejauh  10,13 km  kearah  Utara,  stasiun  Duri  sejauh  6,16  km kearah Barat, stasiun Pasar Tangun sejauh 21,38 km kearah Barat, stasiun Rambah Utama sejauh 5,71  km  kearah  Timur,  stasiun  Pekan  Tebih sejauh  32,39  km  kearah  Utara,  stasiun  Ujung Batu  sejauh  46,63  km  kearah  Selatan,  dan stasiun  Sedinginan  sejauh  56,32  km  kearah Utara.
3. Menutup  3  stasiun  eksisting  dilakukan  untuk stasiun  Dalu-dalu,  Lubuk  Bendahara  dan  Kota Lama.

## Gambar 4. Peta Rasionalisasi Stasiun Hujan Harian Skenario I Untuk Kesalahan 5% pada WS Rokan
Gambar 5. Peta Rasionalisasi Stasiun Hujan Harian Skenario II Untuk Kesalahan 10% pada WS Rokan
Hasil  pemetaan  analisis  luas  pengaruh wilayah dengan cara Poligon Thiessen rasionalisasi metode  Kagan-Rodda  skenario  I  dengan  kesalahan 4,93% menghasilkan luas pengaruh dan nilai faktor koreksi  (Kr)  dari  37  stasiun  hujan  memiliki  luas pengaruh  273,89  km 2 –  1197,80  km 2 (0,01-0,05), dimana  35  stasiun  hujan  memiliki  luas  pengaruh dibawah 1.000 km 2 (<0,04) dengan rentang 273,89 km 2 – 968,21 km 2 (0,01-0,04). Sedangkan 2 stasiun hujan  memiliki  luas  pengaruh  diatas  1.000  km 2 (>0,04)  dengan  rentang  1.033,53  km 2 –  1.197,80 km 2 (0,04-0,05). Hal ini menunjukan lokasi skenario I stasiun curah hujan relatif rapat di wilayah sungai yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Sedangkan  hasil  pemetaan  analisis  luas pengaruh  wilayah  skenario  II  dengan  tingkat kesalahan  9,72%  menghasilkan  luas  pengaruh  dan nilai  faktor  koreksi  (Kr)  dari  10  stasiun  hujan sebesar  1.691,71  km 2 –  2.488,21  km 2 (0,08-0,11), dimana  seluruh  stasiun  hujan  memiliki  luas pengaruh diatas 1.000 km 2 dan dibawah 2.500 km 2 (0,04<X<0,11).  Hal  ini  menunjukan  lokasi kerapatan  stasiun  curah  hujan  skenario  II  relatif merata  di  wilayah  sungai  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 6. Peta Poligon Thiessen Skenario I Untuk Hujan Harian Kesalahan 5% pada WS Rokan
Gambar 7. Peta Poligon Thiessen Skenario II Untuk Hujan Harian Kesalahan 10% pada WS Rokan
Meskipun  jumlah  stasiun  hujan  skenario  I dengan kesalahan 4,93% di WS Rokan menghasilkan  jumlah  37  stasiun  tetapi  hanya  2 stasiun  memenuhi  standar  WMO  untuk  kerapatan jaringan  stasiun  hujan  1.000  –  2.500  km 2 yaitu stasiun Dumai yang dipindah dan stasiun A. Hal ini dilihat  dari  luas  pengaruh  wilayah  stasiun  Dumai yang  dipindah  sebesar  1.197,80  km 2 ,  stasiun  A sebesar  1.033,53  km 2 dan  36  stasiun  lainnya  tidak memenuhi  standar  WMO  untuk  Wilayah  Sungai Rokan.
Sedangkan  jumlah  stasiun  hujan  skenario  II dengan  kesalahan  9,72%  di  Wilayah  Sungai  Rokan menghasilkan  jumlah  10  stasiun  dimana  seluruh stasiun  memenuhi  standar  WMO  untuk  kerapatan jaringan  stasiun  hujan  1.000  –  2.500  km 2 .  Hasil perhitungan  luas  pengaruh  wilayah  terkecil 1.691,71  km 2 dan  terluas  2.488,21  km 2 telah memenuhi  standar  WMO  untuk  kebutuhan  jumlah dan  penyebaran  yang  dapat  mewakili  kondisi  WS Rokan. Hal ini disebabkan oleh data yang homogen, salah  satu  variabel  terikat  yang  dipertahankan berada  pada  kondisi  ideal  menurut  standar  WMO, lokasi  stasiun  tetap  yang  berdekatan,  dan  nilai koefisien korelasi antar stasiun yang dipertahankan relatif  baik.  Skenario  II  menunjukan  pola  sebaran
rasionalisasi  stasiun  curah  hujan  metode  Kagan- Rodda  relatif  lebih  representatif  dibandingkan skenario I.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  standar  WMO  pada  WS  Rokan menghasilkan  7  stasiun  curah  hujan  yang memenuhi standar WMO dari total 13 stasiun hujan eksisting.  Hubungan  koefisien  korelasi  dan  jarak antar stasiun hujan harian r (0) sebesar 0,20. Stasiun hujan  yang  ideal  untuk  WS  Rokan  dengan  metode Kagan-Rodda  dilakukan  dengan  variasi  tingkat kesalahan 5% dan 10%. Hasil perhitungan skenario I  dengan  Z 1 sebesar  4,93%  membutuhkan  37 stasiun  hujan  dan  panjang L segitiga  Kagan-Rodda yaitu  26,36  km.  Stasiun  yang  dipertahankan  4 stasiun,  dipindahkan  9  stasiun,  dan  menempatkan 24  stasiun  baru.  Sebaran  skenario  I  menunjukan luas  pengaruh  wilayah  relatif  rapat  tetapi  hanya  2 stasiun  memenuhi  standar  WMO  untuk  kerapatan jaringan  stasiun  hujan  1.000  –  2.500  km 2 . Sedangkan  sebaran  skenario  II  dengan  Z 1 sebesar 9,72% membutuhkan 10 stasiun hujan dan panjang L segitiga  Kagan-Rodda  yaitu  50,70  km.  Stasiun yang  dipertahankan  2  stasiun,  dipindahkan  8 stasiun,  dan  menutup  3  stasiun  menghasilkan  luas pengaruh  wilayah  relatif  merata,  seluruh  stasiun memenuhi standar WMO untuk kerapatan jaringan stasiun  hujan  1.000  –  2.500  km 2 ,  dan  distribusi hujan  harian  yang  relatif  kuat  serta  homogen karena  lokasi  antar  stasiun  yang  dipertahankan berdekatan.  Rasionalisasi  metode  Kagan-Rodda berdasarkan  data  hujan  harian  dengan  skenario  II relatif  representatif  dibandingkan  skenario  I  pada Wilayah Sungai Rokan.

## REFERENSI
[1] A.  Bagiawan,  S.  M.  Yuningsih,  and  D. Windatiningsih,  “Pengujian  Data  Hidrologi Dalam  Rangka  Peningkatan  Peningkatan Efektifitas dan Efisiensi Pengelolaan Sumber Daya Air,” J. Sumber Daya Air , vol. 7, no. 193, pp. 1–17, 2011, doi: https://doi.org/10.32679/jsda.v7i1.379.
[2] F.  Y.  Pramono,  Suripin,  Suharyanto,  and  W. Sulistya,  “Rationalization  of  rain  stations  in the ciliwung cisadane river basin,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 12, no. 12, pp. 2957–2963, 2019.
[3] F.  A.  R.  Shiami  and  U.  Lasminto, “Rationalization  of  Hydrology  Station Network Using Rainfall Ground and Satellite Data,” Int.  Res.  J.  Adv.  Eng.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3, pp. 225–229, 2019.
[4] S.  Harto, Analisis  Hidrologi .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utaama, 1993.
[5] B.  Triatmodjo, Hidrologi  Terapan ,  6th  ed. Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta, 2016.
[6] K.  PU, Pola  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air
Wilayah Sungai Rokan . Jakarta, 2013.
[7] N.  Pradipta,  P.  Sembiring,  and  P.  Bangun, “Analisis  Pengaruh  Curah  Hujan  Di  Kota Medan,” Saintia  Mat. ,  vol.  1,  no.  5,  pp.  459– 468, 2013.
[8] L.  S.  C.  Ranesa,  L.  M.  Limantara,  and  D. Harisuseno,  “Analisis  Rasionalisasi  Jaringan Pos  Hujan  Untuk  Kalibrasi  Hidrograf  Pada Das  Babak  Kabupaten  Lombok  Tengah,” J.
Tek. PengairanPengairan , vol. 6, no. 7, p. 46,
2015.
[9] D.  Susilokarti,  S.  S.  Arif,  S.  Susanto,  and  L. Sutiarso,  “Identifikasi  Perubahan  Iklim Berdasarkan  Data  Curah  Hujan  di  Wilayah Selatan  Jatiluhur  Kabupaten  Subang,  Jawa Barat,” J.  Agritech ,  vol.  35,  no.  01,  p.  98,
2015, doi: https://doi.org/10.22146/agritech.13038.
[10] D. B. Paraga, Nurhayati, and E. Yulianto, “Uji Konsistensi  Data  Hujan  Dari  Stasiun  Hujan Yang Berpengaruh Diwilayah Kota Pontianak,” JeLAST  J.  Elektron.  Laut,  Sipil,
Tambang ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1–6,  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.26418/jelast.v7i3.426 61.
[11] C.  .  Soemarto, Hidrologi  Teknik ,  2nd  ed. Jakarta: PT. Gelora sar Pratama, 1999.
[12] H. Djafar, L. M. Limantara, and R. Asmaranto, “Studi  Analisa  Kebutuhan  Jumlah  Stasiun Hujan  Berdasarkan  Evaluasi  Perbandingan Antara  Analisa  Hidrograf  Banjir  Dan  Banjir Historis  Pada  Das  Limboto  Provinsi Gorontalo,” J. Tek. Pengair. , vol. 5, no. 2, pp. 172–181, 2014.
[13] A.  C.  Harifa,  M.  Charits,  J.  Setiono,  and  M. Khamim, “Evaluasi Jaringan Stasiun Hujan di Wilayah  Sungai  Dumoga  Sangkub,” Reka
Buana  J. Ilm. Tek. Sipil dan Tek. Kim. , vol. 5, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.33366/rekabuana.v5i1.1607. [14] E. Prawati and V. Dermawan, “Rasionalisasi Jaringan  Stasiun  Hujan  Menggunakan Metode Kagan Rodda Dengan Memperhitungkan  Faktor  Topografi  Pada Das  Sarokah  Kabupaten  Sumenep  (Pulau Madura,  Jawa  Timur),” Tapak ,  vol.  8,  no.  1, pp. 79–90, 2018.
[15] WMO, Guide  to  Hydrological  Practices Volume I Hydrology  –  From Measurement to Hydrological Information , 6th ed., vol. 53, no. 9. Geneva: WMO Publications Board, 2008.
[16] R.  Junaidi,  “Kajian  Rasionalisasi  Jaringan Stasiun Hujan Pada Ws Parigi-Poso Sulawesi Tengah  Dengan  Metode  Kagan  Rodda  Dan Kriging,” J. Ilmu-Ilmu Tek. -  Sist. , vol. 11, no. 1, pp. 22–31, 2015.
[17] Y.  P.  Islamiyanto,  L.  M.  Limantara,  and  S.
Wahyuni, “Analisa Dan Rasionalisasi
Kerapatan  Jaringan  Stasiun  Hujan  Dengan
Metode  Kagan  –  Rodda  Di  Sub  Das  Lahor Malang  Jawa  Timur,” J.  Mhs.  Jur.  Tek.
Pengair. , vol. 3, no. 1, p. 35, 2019.
[18] K.  PU, Pedoman  Rasionalisasi  Pos  Hidrologi
dengan  Metode  Stepwise,  Analisa  Bobot, Kriging, Kagan dan Analisa Regional . Jakarta, 2014.
[19] 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.
[20] S. Arifah, E. Suhartanto, and D. Chandrasasi, “Rasionalisasi  Jaringan  Pos  Stasiun  Hujan Pada  DAS  Kemuning  Kabupaten  Sampang Menggunakan Metode Kagan-Rodda,” J. Mhs. Jur. Tek. Pengair. , vol. 1, no. 2, p. 15, 2018.
[21] Y.  R.  Siswanti,  V.  Dermawa,  and  E. Suhartanto,  “Rasionalisasi  Jaringan  Pos Hujan  Menggunakan  Metode  Kagan  Rodda dengan Memperhitungkan Faktor Topografi pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Sarokah Kabupaten Sumenep Pulau  Madura,” J. Mhs. Jur. Tek. Pengair. , vol. 3, no. 2, p. 2, 2018.

## NOMENKLATUR
A makna dari luas DAS (km)
Cv makna dari koefisien variasi
d makna dari jarak antar stasiun (km)
d (0) makna dari  radius korelasi
F makna dari nilai hitung Uji F
L makna dari jarak antar stasiun (km) n makna dari jumlah stasiun
Nn makna dari jumlah kelompok n
r (d) makna  dari  koefisien  korelasi  untuk  jarak stasiun sejauh d
r (0) makna  dari  koefisien  korelasi  untuk  jarak yang sangat pendek
Sn makna dari standar deviasi kelompok n t makna dari nilai hitung Uji t
𝑋 makna dari nilai rata-rata data kelompok ke- n
Z 1 makna dari kesalahan perataan (%) Z 3 makna dari kesalahan Interpolasi (%)