## RASIONALISASI KERAPATAN POS HUJAN MENGGUNAKAN METODE KAGAN-RODDA DI SUB DAS LESTI
Zulfikar R. Alfirman 1 ( zulfikarrifqialfirman@gmail.com ) Lily M. Limantara 2 ( lilymont2001@gmail.com )
Sri Wahyuni 3 ( yuniteknik@ub.ac.id )

## ABSTRAK
Ketelitian data hujan yang tidak akurat sering menyebabkan pengelolaan SDA (sumber daya air) tidak  berjalan  sesuai  harapan.  Mengingat  pentingnya  informasi  data  hujan  maka  diperlukan kajian  rasionalisasi  atau  perencanaan  jaringan  stasiun  hujan  yang  efektif  dan  efisien.  Studi  ini dilakukan  di  Sub  DAS  Lesti  dengan  luas  378,2  km 2 menggunakan  metode  WMO  (World Meteorogical Organization) dan Kagan-Rodda. Hasil analisa berdasarkan standar WMO 100-250 km 2 /stasiun hujan, hanya 2 dari 5 stasiun hujan yaitu Dampit dan Poncokusumo yang memenuhi standar.  Hasil  analisa  Kagan-Rodda  berdasarkan  nilai  kesalahan  perataan  5%  adalah  Sub  DAS Lesti  cukup  memiliki  3  stasiun  hujan.  Hasil  rasionalisasi  dengan  titik  stasiun  acuan Poncokusumo, menghasilkan rekomendasi menggeser stasiun Dampit sejauh 5,9 km ke utara dan membentuk  stasiun  hujan  baru  (A)  yang  berlokasi  di  sebelah  tenggara  stasiun  hujan  Dampit. Hasil  rekomendasi  tersebut  memiliki  luas  pengaruh  yang  sesuai  standar  WMO  untuk  masing- masing stasiun hujan, yaitu: Poncokusumo 110,8 km 2 , Dampit 156,5 km 2 , dan A 110,9 km 2 .
Kata kunci: kerapatan pos stasiun hujan; WMO; kagan-rodda

## ABSTRACT
Accuracy of inaccurate rainfall data often results in inefficient management of water resources. Considering the importance of rainfall data information, an effective and efficient rational study or  planning  of  a  rain  gauge  network  is  needed.  This  study  was  conducted  in  the  Lesti  Sub- Watershed  with  an  area  of  378,2  km 2 using  the  WMO  (World  Meteorogical  Organization)  and Kagan-Rodda methods. The results of the analysis based on  WMO standards 100-250 km 2 /rain gauge, only 2 out of 5 rain gauges which is Dampit and Poncokusumo are qualified. The results of the Kagan-Rodda analysis based on a 5% leveling error value are that Lesti Sub-Watershed has enough 3 rain gauges. The results of rationalization with the Poncokusumo reference station point resulted in a recommendation to shift the Dampit station as far as 5,9 km to the north and form a new rain station (A) located to the southeast of the Dampit rain station. The results of the recommendation have an area of influence in accordance with the WMO standard for each rain gauge, namely: Poncokusumo 110,8 km 2 , Dampit 156,5 km 2 , and A 110,9 km 2 .
Keywords: rain gauge network density; WMO standard; kagan-rodda method

## PENDAHULUAN
Data  hidrologi  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  sebagai  bahan  informasi  dalam  suatu perencanaan  maupun  perancangan  bangunan  air.  Data  hidrologi  yang  dimaksud  ialah  berupa curah  hujan  oleh  stasiun  hujan  dan  data  debit  sungai  yang  tersebar  dalam  suatu  wilayah  DAS. Stasiun  inidikelola  oleh  lembaga  terkait  yang  berwenang,  yaitu  Balai  Besar  Wilayah  Sungai (BBWS),  DPU  Bidang  Pengairan,  dan  BMKG.  Kuantitas  dan  kualitas  data  hidrologi  yang tepatdalam  penetapan  keberadaaan  air  pada  suatu  DAS  sungguh  dibutuhkan  dalam  rangka memaksimalkan  keperluan  dan  PSDA  air  di  wilayah  sungai  tersebut.  Persoalan  ini  berkaitan
1 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya;
2 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya;
3 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya.
dengan pentingnya jaringan stasiun hidrologi yaitu stasiun hujan yang sempurna serta perletakan lokasi stasiun hujan yang dapat merepresentasikan karakteristik suatu DAS.
Kesalahan  pada  pengamatan  data  hidrologi  dalam  suatu  DAS  dapat  menyebabkan  data  yang tidak tepat, sehingga mennyebabkan desain, penelitian dan PSDA yang tidak efisien dan efektif. Data hujan merupakan data penting pada analisa hidrologi, oleh karena itu dapat dimengerti jika ketidakakuratan  yang terdapat pada data hujan terlalu besar, maka hasil analisa juga diragukan, padahal  data  tersebut  dimanfaatkan  sebagai  dasar  dalam  perencanaan  maupun  perancangan (Harto,  2000,  p.35).  Kerapatan  stasiun  hujan  dalam  DAS  merupakan  salah  satu  faktor  penting dalam  analisis  hidrologi,  terutama  yang  menyangkut  parameter  hujannya.  Penentuan  jaringan stasiun  hujan  sangat  kompleks,  karena  tidak  dapat  dilakukan  secara  instan,  akan  tetapi membutuhkan evaluasi yang terus menerus (Harto, 2000, p.35).
Permasalahan erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai dan sedimentasi yang cukup tinggi juga terjadi  pada  Sub  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Lesti  yang  merupakan  bagian  dari  DAS  Brantas yang terletak di Kabupaten Malang. Dengan adanya beberapa masalah di Sub DAS Lesti, maka studi  kerapatan  jaringan  stasiun  hujan  di  Sub  DAS  Lesti  sangat  diperlukan  agar  kualitas  dan kuantitas  data  yang  didapat  lebih  baik  dan  perencanaan  PSDA  di  DAS  tersebut  dapat  lebih optimal.
Beberapa peneliti terdahulu yang sudah melakukan penelitian yang mempunyai topik yang sama adalah sebagai berikut: Denik, dkk (2011); Lalu, dkk (2015); Utari, dkk (2018); M. Rodhita, dkk (2012); Yerison, dkk (2012). Semua peneliti mendapatkan hasil kerapatan pos stasiun hujan yang baik  dalam  menerapkan  metode  Kagan-Rodda.  Hal  yang  membedakan  penelitian  ini  dengan peneliti-peneliti  terdahulu  adalah  selain  lokasi  studi  yaitu  bahwa  dalam  penelitian  ini  fokus dalam  mencari  rekomendasi  Kagan-Rodda  untuk  persebaran  stasiun  hujan  yang  baik  dengan dengan  melakukan  trial  menggunakan  dua  stasiun  hujan  acuan  hasil  analisis  WMO  sehingga didapatkan  posisi  stasiun  hujan  yang  memiliki  luas  pengaruh  daerah  yang  besar  dan  menjadi representasi dari stasiun hujan yang dapat mewakili Sub DAS tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA
Pengukuran  hujan  pada  daerah  tertentu  adalah  merupakan  data  hujan  lokal  yang  diperoleh  dari pos  penakar  hujan.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  pos  penakar  hujan  yang  kerapatan  dan penyebarannya terdistribusi dengan baik.
Pemilihan  jumlah  lokasi  stasiun  penakar  hujan  pada  suatu  DAS  untuk  kepentingan  analisis hidrologi, terdapat dua pendapat yang berbeda, yaitu (Harto, 1986, p.12):
1.  Penempatan  stasiun  hujan  yang  terbagi  merata  dengan  pola  tertentu  akan  menghasilkan perkiraan hujan yang lebih baik dibandingkan dengan penempatan stasiun hujan secara rambang.
2.  Stasiun  hujan  dapat  ditempatkan  sedemikian  rupa,  sehingga  di  bagian  daerah  dengan  variasi hujan tinggi mempunyai kerapatan yang lebih besar dibandingkan pada daerah lain yang variasi hujannya rendah.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penentuan  jumlah  dan  pola  penyebaran  stasiun  hujan  yang memadai untuk analisis hidrologi pada suatu DAS telah banyak dilakukan dengan berbagai cara. Tetapi  semuanya  perlu  mendapatkan  pengujian  lebih  lanjut  untuk  digunakan  dan  diterapkan  di Indonesia terutama di pulau Jawa. Karena masing-masing cara membutuhkan tuntutan kuantitas dan kualitas data yang berbeda dan harus disesuaikan dengan daerah dimana penelitian tersebut dilakukan.

## Standar WMO
Standar  WMO  (World  Meteorolical  Organization)  memberikan  pedoman  kerapatan  minimum sebagai berikut (Linsley, 1986, p.67):
1.  Daerah  datar  pada  zona  beriklim  sedang,  tropis  dan  mediteranian,  100  km 2 -900  km 2 untuk setiap pos hujan.
2.  Daerah  pegunungan  pada  zona  beriklim  sedang,  tropis  dan  mediteranian,  sebesar  100  km 2 -
250 km 2 untuk  setiap pos hujan.
3. Daerah pulau-pulau yang mempunyai pegunungan kecil dan hujan yang tak beraturan, sebesar 25 km 2 untuk setiap pos hujan.
4. Zona-zona kering dan kutub, sebesar 1.500 km 2 -10.000 km 2 untuk setiap pos hujan.
Berdasarkan  standar  WMO  diatas,  Sub  DAS  Lesti  merupakan  daerah  pegunungan  pada  zona beriklim sedang, mediterania, dan tropis dengan  kerapatan minimum 100-250 km 2 untuk setiap stasiun hujan.

## Metode Kagan-Rodda
Terdapat  beberapa  cara  dalam  penetapan  jaringan  stasiun  hujan,  namun  cara  Kagan-Rodda merupakan metode  yang relatif simple dalam penerapannya,  yaitu tentang data  yang diperlukan maupun  dalam  langkah-langkah  perhitungan.  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 (PU Pengairan, 2014:22).
Kagan (1972) melakukan penelitian pada daerah tropis yang hujannya bersifat lokal dengan areal penyebarannya  yang  tidak  luas  memiliki  variasi  ruang  untuk  hujan  dengan  kala  ulang  tertentu adalah  sangat  tidak  bervariasi  meskipun  dalam  kenyataannya  menunjukkan  suatu  korelasi  pada tahap tertentu (Harto, 1993, p.22).
Secara  garis  besar  langkah-langkah  perhitungan  yang  dilakukan  dalam  perencanaan  jaringan Kagan- Rodda adalah seperti di bawah ini (Harto,1993, p.32):
1. Nilai koefisien variasi (Cv) didapatkan dari jaringan pos hujan yang tersedia
2. Berdasarkan pos hujan  yang sudah ada, dibuat hubungan antara jarak pos dengan data hujan disesuaikan  dengan  keperluan.  Dalam  penetuan  tersebut  tidak  perlu  memperhatikan  arah, karena tidak berdampak pada korelasi antara keduanya.
3. Hubungan  yang  didapat  pada  tahap  sebelumnya    digambar  pada  grafik  lengkung eksponensial, sehingga dari grafik tersebut didapat nilai d (0) dengan menggunakan nilai rerata d dan r (d) .
Setelah  jumlah  stasiun  hujan  pada  DAS  yang  ditinjau  ditetapkan,  maka  penentuan  pos  hujan dilakukan dengan jaring-jaring segitiga sama sisi dengan panjang sisi L.
Dari  jaring-jaring  Kagan-Rodda  yang  telah  dibuat,  selanjutnya  dilakukan  pemindahan- pemindahan  sedemikian  rupa,  sehingga  jumlah  simpul  segitiga  yang  berada  di  dalam  DAS tersebut sama dengan jumlah pos hujan yang dihitung. Simpul-simpul tersebut merupakan lokasi stasiun hujan.
Rumus  matematis  yang  digunakan  untuk  analisia  Kagan-Rodda  seperti  dibawah  ini  (Harto, 1993:31):
0 ( ) (0) . d d d r r e − = (1)
(0) (0) 1
0, 23 1 . A r d n
Z Cv n       − +   
       = (2)
(0)
3 (0) (0) 0, 52 1 . (1 ) 3 A r n Z Cv r
d       = − +  
 
  (3) 1, 07. A L n = (4)
dengan:
r (d) =  koefisien korelasi untuk jarak pos sejauh d r (0) =  koefisien korelasi untuk jarak pos yang sangat pendek d    =   jarak antar pos (km) d (0) =radius korelasi Cv  =  koefisien variasi A    =  adalah luas DAS (km) n     =  jumlah pos Z 1 , Z 3 =  kesalahan perataan (%) dan kesalahan interpolasi (%) L    =  jarak antar pos (km)
Metode Kagan-Rodda ini bisa dipergunakan untuk dua kondisi yaitu:
1. Apabila di dalam DAS sama sekali belum ada stasiun hujan, maka cara yang dapat ditempuh adalah  dengan  mencoba  memanfaatkan  data  hujan  di  daerah    sekitarnya  untuk  dapat mengetahui  tingkat  variabilitasnya  (nilai  koefisien  variasi)  dan  setelah  beberapa    tahun pengoperasian,    maka    jaringan    tersebut    perlu    diuji    kembali    untuk  meningkatkan kualitasnya.
2. Apabila di dalam DAS telah tersedia jaringan stasiun hujan, maka cara ini dapat dipergunakan untuk mengevaluasi apakah jaringan yang telah ada telah mencakupi (untuk tingkat ketelitian yang  dikehendaki),  atau  dapat  pula  digunakan  untuk  menentukan  pos-pos  yang  digunakan pada  analisa  berikutnya.  Dalam  kaitan  ini  jaringan  yang  tersedia  dibandingkan  dengan jaringan  yang  telah  diperoleh  dengan  metode  Kagan-Rodda.  Jika  jumlah  stasiun  yang  telah ada masih lebih kecil dibandingkan dengan jumlah stasiun yang dituntut dengan cara Kagan- Rodda  dapat  dipergunakan  dengan  menambahkan  stasiun-stasiun  yang  lain.  Akan  tetapi apabila jumlah pos yang telah ada lebih besar dibandingkan dengan jumlah pos yang dituntut berdasarkan  metode  Kagan-Rodda,  maka  stasiun-stasiun  tertentu  dapat  tidak  dipergunakan untuk analisis selanjutnya.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah pengerjaan studi:
1. Pengumpulan data.
2. Analisa hidrologi untuk menguji kualitas data.
3. Analisis curah hujan rerata daerah dengan Poligon Thiessen.
4. Analisis kerapatan jaringan stasiun hujan dengan standar WMO.
5. Menghitung nilai koefisien variasi dari perhitungan curah hujan rerata daerah.
6. Menghitung nilai koefisien korelasi antar pos hujan.
7. Mencari jarak antar pos hujan dengan program ArcGIS 10.5.
8. Menghubungkan koefisien korelasi dan jarak antar pos hujan pada grafik eksponensial.
9. Mendapatkan nilai r (0) dan d (0) dari grafik eksponensial.
10.  Analisa  kerapatan  jaringan  pos  hujan  metode  Kagan-Rodda,  dengan  menghitung  nilai kesalahan perataan (Z 1 ) dan kesalahan interpolasi (Z 3 ).
11.  Dengan  nilai  maksimal  kesalahan  perataan  5%,  didapatkan  nilai  n  sebagai  jumlah  stasiun hujan.
12. Rasionalisasi persebaran stasiun hujan dengan penggambaran segitiga Kagan-Rodda

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Kualitas Data
Uji  kualitas  data  dilakukan  guna  mengetahui  stasiun  mana  yang  memiliki  data  yang  baik. Berdasarkan hasil pengujian kualitas data, data curah hujan kumulatif tahunan memiliki kualitas data  yang  paling  baik  sehingga  untuk  analisa  yang  dilakukan  selanjutnya  menggunakan  data curah hujan kumulatif tahunan.

## Analisa Curah Hujan Rerata Daerah
Analisa  curah  hujan  rerata  daerah  dilakukan  dengan  cara  Poligon  Thiessen  dengan  tahap  awal mencari nilai faktor koreksi (Kr) dari setiap stasiun hujan (Tabel 1).
Tabel 1. Faktor Koreksi Luas Pengaruh Poligon Thiessen
Setelah mendapatkan nilai Kr, maka data hujan masing-masing stasiun dikalikan dengan nilai Kr, dan dihitung Curah Hujan Tahunanya menggunakan Thiessen (Tabel 2.).
Tabel 2. Nilai Curah Hujan Rerata Daerah
Tahun CH Thiessen 2008 2121 2009 2042 2010 3596 2011 1723 2012 1804 2013 2120 2014 1604 2015 1715 2016 3146 2017 2010

## Analisis Standar WMO
Analisa WMO dilakukan untuk mengetahui kondisi penyebaran stasiun hujan eksisting yang ada pada  Sub  DAS  Lesti.  Berdasarkan  standar  yang  telah  ditetapkan  oleh  WMO,  Sub  DAS  Lesti
Stasiun Luas (km 2 ) Kr Luas Pengaruh (%) Dampit 190,7 0,504 50,4 Poncokusumo 133,9 0,354 35,4 Tumpukrenteng 29,8 0,079 7,9 Turen 12,6 0,033 3,3 Sitiarjo 11,2 0,030 3,0 ∑ (Jumlah) 378,2 1 100
merupakan daerah tropis dengan ketentuan minimum kerapatan stasiun hujan adalah 100 – 250 km 2 /stasiun.  Berdasarkan  standar  tersebut,  Sub  DAS  Lesti  dengan  luas  378,2    km 2 hanya membutuhkan    2  atau  3    stasiun  hujan.  Dalam  melakukan  analisa  WMO,  hal  pertama  yang dilakukan  adalah  mencari  luas  pengaruh  tiap  stasiun  dengan  Poligon  Thiessen,  kemudian  luas pengaruh Thiessen tersebut dibandingkan dengan standar kerapatan minimum WMO.
Dari  hasil  analisa  Tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa  dari  5  pos  hujan  yang  ada  di  Sub  DAS  Lesti, hanya  2  pos  yang  memenuhi  standar  WMO  yaitu  stasiun  Dampit  dan  Poncokusumo.  Hasil analisa ini selanjutnya dipertimbangkan dalam rasionalisasi menggunakan metode Kagan-Rodda.

## Tabel 3. Hasil Analisis Standar WMO

## Analisa Metode Kagan Rodda
Langkah  pertama  dalam  analisis  Kagan-Rodda  adalah  mencari  nilai  koefisien  variasi  (Cv). Dengan  menggunakan  data  curah  hujan  rerata  daerah,  dilakukan  perhitungan  hingga  mendapat nilai  Cv  sebesar  0,3.  Setelah  mendapatkan  nilai  Cv  (Tabel  4),  dilakukan  perhitungan  nilai koefisien korelasi antar stasiun hujan.

## Tabel 4. Nilai Koefisien Korelasi
Koef. Korelasi Dampit  Poncokusumo  Tumpukrenteng Turen Sitiarjo Dampit 1 0,805 0,865 0,902 0,937 Poncokusumo 0,805 1 0,883 0,818 0,911 Tumpukrenteng 0,865 0,883 1 0,911 0,922 Turen 0,902 0,818 0,911 1 0,925 Sitiarjo 0,937 0,911 0,922 0,925 1

## Tabel 5. Jarak Antar Stasiun Hujan
Jarak Dampit  Poncokusumo  Tumpukrenteng Turen Sitiarjo Dampit - 19,1 11,3 8,0 8,2 Poncokusumo 19,1 - 15,2 19,1 24,7 Tumpukrenteng 11,3 15,2 - 5,3 11,7 Turen 8,0 19,1 5,3 - 6,4 Sitiarjo 8,2 24,7 11,7 6,4 -
Dari  hasil  nilai  koefisien  korelasi  dan  jarak  antar  stasiun  hujan  (Tabel  5),  maka  digambarkan grafik eksponensial sebagai berikut (Gambar 1):
No. Nama Stasiun Luas Presentase Luas Daerah Stasiun Hujan Kondisi Ideal km 2 % 100-250 km 2 1 Dampit 190,7 50,4 Ideal 2 Poncokusumo 133,9 35,4 Ideal 3 Tumpukrenteng 29,8 7,9 - 4 Turen 12,6 3,3 - 5 Sitiarjo 11,2 3,0 -
0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 0.000 K oe fi si en K or el as i
Gambar 1. Hubungan Koefisien Korelasi dan Jarak Antar Stasiun Hujan
Berdasarkan  Gambar 2., diperoleh r perhitungan kesalahan perataan  (Z
n Cv r (0) A (km 1 0,300 0,939 2 0,300 0,939 3 0,300 0,939 4 0,300 0,939 5 0,300 0,939 6 0,300 0,939
Berdasarkan  batas  Z 1 5%,  diperoleh  jumlah  pos  hujan  (n)  yang  dibutuhkan  di  Sub  DAS  Lesti sebanyak  3  stasiun  hujan  pada  nilai  Z stasiun hujan terpilih, dilakukan perhitungan untuk mencari panjang sisi segitiga Kagan Didapatkan  hasil  panjang  L  segitiga  adalah  12  km.Hubungan  antara  jumlah  pos  hujan  dengan kesalahan perataan serta kesalahan interpolasi yang terjadi ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Grafik Hubungan Antara Jumlah Stasiun Hujan dengan Z
y = 0.938e -0.00x
5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 Jarak (km)
Gambar 1. Hubungan Koefisien Korelasi dan Jarak Antar Stasiun Hujan
, diperoleh r (0) = 0,9386 dan nilai d (0) = 1/0,004 = 250 km, dilanjutkan perhitungan kesalahan perataan  (Z 1 )  dan  kesalahan  interpolasi (Z 3 ) dengan maksimal 5%.
Tabel 6. Perhitungan Z 1 dan Z 3 A (km 2 ) d (0) A ½ N ½ (A/N) 378,2 250 19,447 1,000 19,45 378,2 250 19,447 1,414 13,75 378,2 250 19,447 1,732 11,23 378,2 250 19,447 2,000 9,72 378,2 250 19,447 2,236 8,70 378,2 250 19,447 2,449 7,94
5%,  diperoleh  jumlah  pos  hujan  (n)  yang  dibutuhkan  di  Sub  DAS  Lesti sebanyak  3  stasiun  hujan  pada  nilai  Z 1 sebesar  4,65%  (Tabel  6).  Setelah  didapatkan  jumlah stasiun hujan terpilih, dilakukan perhitungan untuk mencari panjang sisi segitiga Kagan Didapatkan  hasil  panjang  L  segitiga  adalah  12  km.Hubungan  antara  jumlah  pos  hujan  dengan erta kesalahan interpolasi yang terjadi ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 2. Grafik Hubungan Antara Jumlah Stasiun Hujan dengan Z
l Teknik Sipil, Vol. VIII, No. 2, September 2019
30.000

## Gambar 1. Hubungan Koefisien Korelasi dan Jarak Antar Stasiun Hujan
= 1/0,004 = 250 km, dilanjutkan
) dengan maksimal 5%.
(A/N) ½ Z 1 Z 3 19,45 8,46% 7,26% 13,75 5,78% 6,54% 11,23 4,65% 6,19% 9,72 3,98% 5,97% 8,70 3,54% 5,81% 7,94 3,21% 5,70%
5%,  diperoleh  jumlah  pos  hujan  (n)  yang  dibutuhkan  di  Sub  DAS  Lesti sebesar  4,65%  (Tabel  6).  Setelah  didapatkan  jumlah stasiun hujan terpilih, dilakukan perhitungan untuk mencari panjang sisi segitiga Kagan-Rodda. Didapatkan  hasil  panjang  L  segitiga  adalah  12  km.Hubungan  antara  jumlah  pos  hujan  dengan erta kesalahan interpolasi yang terjadi ditampilkan pada gambar berikut:

## Rasionalisasi Metode Kagan-Rodda dengan Memperhatikan Standar WMO

## Trial Pertama (Stasiun Dampit)
Dengan  panjang  12  km,  dapat  digambarkan  segitiga  Kagan-Rodda  diatas  peta  Sub  DAS  Lesti dengan titik stasiun acuan yaitu stasiun hujan Dampit seperti jaring-jaring pada Gambar 3:
Gambar 3. Jaring-jaring Segitiga Kagan-Rodda dengan Stasiun Acuan Dampit
Rasionalisasi diatas menghasilkan luasan Thiessen untuk 3 stasiun hujan (Gambar 4):
Gambar 4. Poligon Thiessen Rasionalisasi Kagan-Rodda dengan Stasiun Acuan Dampit
Tabel 7. Luas Pengaruh Stasiun Hujan Trial Dampit
Stasiun Luas (km 2 ) Dampit 168,6 A 140,8 B 71,5
Pada trial dengan stasiun acuan Dampit, didapatkan rekomendasi untuk menambahkan 2 stasiun baru sesuai dengan simpul segitiga yang terbentuk. Jika dilihat pada hasil luas pengaruh stasiun hujan, hanya stasiun A dan Dampit yang memenuhi standar WMO untuk kerapatan jaringan pos hujan di Sub DAS Lesti dengan luas pengaruh 140,8 km2 untuk Stasiun A dan 168,8 km2 untuk stasiun Dampit, sedangkan stasiun B tidak memenuhi standar WMO untuk Sub DAS Lesti yaitu 100-250 km2/stasiun (Tabel 7).

## Trial Kedua (Stasiun Poncokusumo)
Dengan  panjang  12  km,  dapat  digambarkan  segitiga  Kagan-Rodda  diatas  peta  Sub  DAS  Lesti dengan titik stasiun acuan yaitu stasiun hujan Poncokusumo seperti jaring-jaring pada Gambar 5:
Gambar 5. Jaring-jaring Segitiga Kagan-Rodda dengan Stasiun Acuan Poncokusumo
Rasionalisasi diatas menghasilkan luasan Thiessen untuk 3 stasiun hujan (Gambar 6):
Gambar 6. Poligon Thiessen Rasionalisasi Kagan-Rodda dengan Stasiun Acuan Poncokusumo

## Tabel 8.LuasPengaruhStasiunHujan Trial Poncokusumo
Stasiun Luas (km 2 ) Poncokusumo 110,8 Dampit 156,5 A 110,9
Pada  trial  kedua  dengan  stasiun  acuan  Poncokusumo,  didapatkan  rekomendasi  untuk menambahkan  1  stasiun  baru  sesuai  dengan  simpul  segitiga  yang  terbentuk  serta  menggeser stasiun Dampit sesuai dengan simpul segitiga Kagan-Rodda (Gambar 5). Jika dilihat pada hasil luas  pengaruh  stasiun  hujan,  semua  stasiun  hujan  rekomendasi  telah  memenuhi  standar  WMO untuk Sub DAS Lesti yaitu 100-250 km 2 /stasiun.
Hasil rekomendasi dari trial kedua adalah rekomendasi  yang rasional dalam studi ini, didukung koefisien luasan Thiessen yang ideal karena luas daerah pengaruh masing-masing stasiun hujan merata,  serta  telah  memenuhi  standar  WMO  untuk  kerapatan  jaringan  pos  hujan  di  Sub  DAS Lesti.
Dengan pergeseran stasiun Dampit sejauh 5,9 km ke utara dan penambahan stasiun hujan  yang dilakukan  dengan  jaring-jaring  Kagan-Rodda  pada  trial  kedua,  maka  didapatkan  perbandingan koordinat stasiun hujan eksisting dan yang baru sebagai berikut:

## Tabel 9. Koordinat Stasiun Hujan Eksisting dan Rekomendasi

## KESIMPULAN
1. Berdasakan  analisa  WMO  dengan  syarat  kerapatan  100-250  km 2 /stasiun  hujan,  untuk  Sub DAS  Lesti  yang  merupakan  daerah  dataran  tinggi  beriklim  sedang,  daerah  tropis  dan mediteran, didapatkan hasil bahwa hanya ada 2 stasiun hujan yaitu stasiun hujan Dampit dan Poncokusumo yang memenuhi standar WMO;
2. Analisis  Kagan-Rodda  dilakukan  untuk  mendapatkan  koefisien  variasi  dan  koefisien korelasi.  Setelah  didapatkan  kedua  nilai  tersebut,  dicari  jarak  antar  stasiun  hujan,  lalu dihitung  kesalahan  perataan  dan  kesalahan  interpolasi.  Pada  perhitungan  didapatkan  nilai kesalahan perataan (Z1) kurang dari 5% maka didapatkan pos hujan yang diperlukan di Sub DAS Lesti adalah 3 pos hujan (n) dengan nilai kesalahan perataan 4,65 %;
3. 3.  Rekomendasi  yang  dihasilkan  yaitu  stasiun  Poncokusumo  sebagai  stasiun  acuan  tetap pada  koordinat  asli,  kemudian  menggeser  stasiun  Dampit,  serta  menambahkan  1  stasiun hujan  baru  yaitu  stasiun  A  di  dalam  Sub  DAS  Lesti.  Hasil  kerapatan  dari  rekomendasi tersebut dapat dilihat dengan luasan pengaruh yang didapatkan masing-masing stasiun hujan, yaitu  Poncokusumo  (110,8  km 2 ),  Dampit  (156,5  km 2 ),  dan  A  (110,9  km 2 ).  Dengan  luas pengaruh  stasiun  hujan  yang  didapatkan,  maka  rasionalisasi  yang  dilakukan  telah  berhasil mendapatkan  rekomendasi  sebaran  stasiun  hujan  yang  sesuai  dengan  standar  WMO  di  Sub DAS Lesti yaitu 100-250 km 2 /stasiun hujan.
No. Stasiun Eksisting Koordinat Stasiun Koordinat L. Selatan B. Timur Kagan-Rodda L. Selatan B. Timur 1 Ponco kusumo 8 o 03’ 4,09 ” 112 o 48’ 43,52 ” Poncokusumo 8 o 03’4,09” 112 o 48’ 43,52” 2 Dampit 8 o 12’ 44,41 ” 112 o 45’ 02 ” Dampit 8 o 16’ 5,23” 112 o 48’ 47,05” 3 Tumpuk renteng 8 o 07 ’ 32,29 ” 112 o 41’ 47 ” A 8 o 09’ 35,52” 112 o 45’ 29,28” 4 Turen 8 o 10 ’ 23,29 ” 112 o 41’ 21,8 ” - - - 5 Sitiarjo 8 o 13 ’ 49 ” 112 o 40’ 43 ” - - -

## Daftar Pustaka
Denik Sri Krisnayanti. (2011). Evaluasi Kerapatan Jaringan Stasiun Hujan Terhadap Ketelitian Perkiraan  Hujan  Rancangan  Pada  Sws  Noelmina  Di  Pulau  Timor.  Jurnal  Teknik  Sipil, Volume 1, Nomor 2, hlmn 57-71, Universitas Nusa Cendana.
Harto Br, S. (1986). Hidrologi Terapan. Yogyakarta: Keluarga Mahasiswa Teknik Sipil Fakultas Teknik UGM.
Harto Br, S. (1993). Analisis Hidrologi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Harto Br, S. (2000). Teori, Masalah, Penyelesaian. Yogyakarta: Nafiri Offset.
Lalu  Sigar  Canggih  Ranesar,  Lily  Montarcih  dan  Donny  Harisuseso.  (2015).  Analisais Rasionalisasi Jaringan Pos Hujan untuk Kalibrasi Hidrograf pada DAS Babab Kabupaten Lombok Tengah. Jurnal Teknik Pengairan, Volume 6, Nomor 1, Mei 2015, hlm 46-54.
Linsley, R., Kohler, M. A., & Paulhus. (1986). Hidrologi Untuk Insiyur. Jakarta: Erlangga. Juli 1998.
Muhamad  Rodhita,  Lily  Montarcih  Limantara  dan  Very  Dermawan.  (2012).  Rasionalisasi Jaringan Penakar Hujan Di DAS Kedungsoko Kabupaten   Nganjuk. Jurnal Teknik Pengairan, Volume 3, Nomor 2, Desember 2012, hlm 185-194.
PU  Pengairan,  2014:22.  Pedoman  Rasionalisasi  Pos  Hidrologi  dengan  Metode  Stepwise, Analisa Bobot, Kriging, Kagan dan Analisa Regional. Jakarta.
Utari  Dwi  Lestari,  Sih  Andajani  dan  Dina  P.A  Hidayat.  (2018).  Studi  Kerapatan  Jaringan Stasiun Hujan di DAS Cisadane Menggunakan  Metode  Kagan  Rodda.  Proseding Konferensi Nasional teknik Sipil 12, Batam, 18-19 September 2018..
World  Meteorological  Organization.  (1972).  Guide  to  Hydrologycal  Practices,  4  Edition. Genewa Switzerland: WMO.
World  Meteorological  Organization.  (1981).  Guide  to  Hydrologycal  Practices,  4  Edition. Genewa Switzerland: WMO.
Yerison  Dimu  Ratu,  Denik  Sri  Krisnayanti  dan  I  Made  Udiana.  (2012).  Analisis  Kerapatan Jaringan  Stasiun  Curah  Hujan  Pada  Wilayah  Sungai  (WS)  Aesesa  di  Pulau  Flores. Jurnal Teknik Sipil Universitas Nusa Cendana, Volume 1, Nomor 4.