## STUDI RASIONALISASI POS CURAH HUJAN SISTEM SUNGAI SEMARANG BARAT
Theresia Puji Setyaningsih 1 , Slamet Imam Wahyudi 2 , dan Soedarsono 3
1 Program Studi Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Islam Sultan Agung, Jl. Kaligawe Raya Km.4, Terboyo Kulon, Kec. Genuk, Kota Semarang peace.unk@gmail.com
2 Program Studi Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Islam Sultan Agung, Jl. Kaligawe Raya Km.4, Terboyo Kulon, Kec. Genuk, Kota Semarang wahyudi@unissula.ac.id,
3 Program Studi Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Islam Sultan Agung, Jl. Kaligawe Raya Km.4, Terboyo Kulon, Kec. Genuk, Kota Semarang
Soedarsono@unissula.ac.id
Masuk: 27-11-2023, revisi: 19-03-2024, diterima untuk diterbitkan: 25-03-2024

## ABSTRACT
Hydrological data is basic data for planning of water structures. Hydrological data was taken from rainfalll stations in the study area. Catchment area with a small number of stations, will have greater error rate. Meanwhile, a large number of stations will incur large operational and maintenance costs. Therefore, rationalization studies are needed to obtain an effective and efficient network. This research was conducted on West Semarang river system. Rainfall stations  and  discharge  or  gauged  stations  data,  and  topographic  data  is  required.  The  methods  used  are  WMO, isohyet, stepwise and kagan. From the results it’s known that on WMO method, existing rainfall station network meets the  criteria  issued.  Stepwise  method  analysis  produces  five  rainfall  stations  that  are  effective  on  Kalipancur watershed.  An  effective  rainfall  station  network  based  on  the  Kagan  method  requires  18  stations  with  a  distance between  stations  of  5.13  km.  In  isohyet  analysys,  IDW  method  is  closer  to  field  conditions.  From  multi-criteria analysis, it can be seen that the recommendation for the rainfall station network in West Semarang River System is to maintain 7 rainfall stations, recommending 7 rainfall stations for closed or relocated,  and adding 12 new rainfall stations at points kagan still empty.
Keywords: Rainfall Station, Rationalization, Kagan, Isohyet, WMO, Stepwise

## ABSTRAK
Data hidrologi merupakan data dasar dalam desain atau perencanaan bangunan air. Data hidrologi diambil dari pos hujan yang ada pada wilayah studi. Pada DAS dengan jumlah pos sedikit, akan menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih besar. Sedangkan jumlah pos yang besar, akan menimbulkan biaya operasional dan pemeliharaan yang besar pula. Oleh karena itu diperlukan studi rasionalisasi untuk memperoleh jaringan pos yang efektif dan efisien. Penelitian dilakukan  pada  Sistem  Sungai  Semarang  Barat.  Penelitian ini  memerlukan  data  pos hujan  dan  pos debit,  dan  data topografi.  Penelitian memakai metode WMO, isohyet, stepwise dan kagan. Dari hasil analisis  berdasarkan metode WMO, jaringan pos hujan existing memenuhi kriteria yang dikeluarkan. Analisis metode stepwise menghasilkan lima pos  hujan yang  efektif dan berpengaruh  terhadap  DAS  Pos  Duga  Air  Kalipancur.  Jaringan  pos  hujan  yang  efektif berdasarkan metode Kagan diperlukan sebanyak 18 stasiun dengan jarak antar stasiun 5,13 km. Pada metode isohyet dapat dilihat bahwa isohyet dengan metode IDW lebih mendekati kondisi lapangan. Dari hasil analisis multi kriteria dapat  diketahui  bahwa  rekomendasi  jaringan  pos  hujan  di  Sistem  Sungai  Semarang  Barat  adalah  tetap mempertahankan 7 pos hujan, merekomendasikan 7 pos hujan untuk ditutup atau dipindah serta menambah 12 pos hujan baru pada titik simpul kagan yang masih kosong.
Kata Kunci: Pos Hujan, Rasionalisasi, Kagan, Isohyet, WMO, Stepwise

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  perencanaan  bangunan  air,  analisis  awal  yang  dilakukan  adalah  analisis  hidrologi.  Pada  analisis  hidrologi, dilakukan perhitungan  meliputi  curah  hujan  rencana  yang kemudian diubah menjadi  aliran/debit  banjir.  Hasil  dari
analisis hidrologi ini selanjutnya digunakan untuk perencanaan bangunan air (Pusat Pendidikan dan Pelatihan Sumber Daya Air dan Konstruksi PUPR, 2017).
Data curah hujan merupakan salah satu data dasar dalam analisis hidrologi. Data ini diperoleh dari pos hujan yang berada  pada  wilayah  studi.  Untuk  memperoleh  hasil  analisis  yang  akurat,  diperlukan  data  hujan  yang  memadai. Kesalahan akan data dasar hidrologi tentunya akan berpengaruh terhadap hasil perencanaan.
Ketersediaan  data  hujan  yang  akurat  untuk  analisis  dipengaruhi  oleh  faktor  jumlah  pos  dan  sebaran  lokasinya. Sedikitnya jumlah pos hujan tentunya dapat menghasilkan tingkat kesalahan yang tinggi. Sebaliknya, jumlah pos yang besar menyebabkan besarnya biaya untuk operasional dan pemeliharaan (Prawati, 2016). Oleh karena itu diperlukan studi untuk menentukan jumlah dan sebaran pos yang efektif. Dengan jaringan yang lebih efektif dapat mengurangi tingkat kesalahn dan juga lebih efisien dari sisi pembiayaan.
Untuk  menghasilkan  jaringan  pos  hujan  yang  efektif,  bisa  dilakukan  rasionalisasi  pos  hujan.  Rasionalisasi  adalah analisis yang bertujuan untuk memperoleh jaringan hidrologi yang optimal serta efisien sehingga jaringan tersebut dapat mewakili kondisi hidrologis wilayahnya (Ayu et al., 2019). Dengan rasionalisasi dapat diketahui apakah jumlah pos-pos  yang  tersedia  yang  ada  saat  ini  dalam  suatu  daerah  aliran  sungai  sudah  memadai  sehingga  dapat menggambarkan karakteristik hidrologi daerah tersebut. Selain itu juga dapat menentukan jumlah serta sistem jaringan pos hujan yang efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini meliputi beberapa kegiatan atau tahapan antara lain: 1. Inventarisasi Data
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ini  adalah pengumpulan data.  Rincian  data  dan  sumber  data  telah  disampaikan pada sub bab sebelumnya.  Setelah data diperoleh, dilakukan inventarisir dan penyiapan data. Proses penyiapan meliputi pengkonversian data yang semula berupa data cetak menjadi data elektronik seperti data pencatatan curah hujan atau debit. Selain itu juga data lokasi pos hujan dan pos debit yang biasanya hanya berupa data koordinat diubah menjadi data spasial.
2. Analisis metode WMO
Analisis ini bertujuan untuk mengetahui apakah sebaran pos hujan pada daerah aliran sungai telah sesuai dengan persyaratan  WMO  atau  tidak.  Metode  ini  mengacu  pada  persyaratan  sebaran  pos  hujan  yang  dikeluarkan  oleh WMO (2008).
3. Analisis metode Kagan-Rodda
Analisis metode Kagan-Rodda menghasilkan rekomendasi pola penempatan atau jaringan pos hujan yang optimal pada sebuah daerah aliran sungai. Metode ini telah banyak dilakukan dalam penelitian terdahulu antara lain oleh Alfirman et al., (2019) di DAS Lesti, dan Renaldy et al., (2021) di Wilayah Sumbawa. Hubungan antar jumlah pos hujan,  jarak  antar  stasiun  dalam  jaringan  dan  besar  kesalahan  dalam  analisis  metode  Kagan-Rodda  dinyatakan dalam empat persamaan berikut ini:
r(d) = r (o) + e [ d d(o) ]
Z 1 = C v √ [1−r (O) +(0.23 √A d (o)√n )] n
Z 3 = C v √ 1 3 [1 − r (o) ] + 0,52 r(o) d(o) √ A n
I = 1,07√ A n
Dengan: r (d) : koefisien korelasi hujan antar pos hujan dengan jarak d, r (o) : koefisien korelasi hujan antar pos hujan diekstrapolasi, d : jarak antar pos hujan (km), Z 1 : kesalahan perataan (%), Z 3 : kesalahan interpolasi (%), Cv  : koefisien variasi curah hujan bulanan, A : luas daerah aliran sungai, dalam km 2 , n : jumlah pos hujan yang tersedia,
l : jarak antar stasiun (km) 4. Analisis metode Isohyet Dalam analisis metode isohyet, dihasilkan skoring/bobot pos hujan yang berpengaruh terhadap peta isohyet pada wilayah studi.

## 5. Analisis metode Stepwise
Analisis s tepwise dilakukan untuk mengetahui nilai korelasi masing-masing pos hujan terhadap pos debit/tma yang ada  di  wilayah  studi.  Metode  ini  digunakan  oleh  Hermawan  et  al.,(2020)  dalam  analisis  rasionalisasi  di  DAS Serang dan Astuti et al., (2022) di DAS Opak. Kelebihan metode s tepwise adalah dapat memilih pos pencatatan hujan yang paling dominan dengan korelasi terbesar terhadap pos debit. Sebagai contoh pos B dengan koefisien ganda adalah X1. Selanjutnya dianalisis lagi alternatif berikutnya dengan menggunakan 2 pos hujan, misalkan pos B dan D, dengan hasil keofisien ganda adalah X2 dimana (X2 > X1), dan demikian selanjutnya sehingga diperoleh nilai  (X5  >  X4  >  X3  >  X2  >  X1).  Dalam  mengevaluasi  berapa  pos  hujan  yang  dibutuhkan,  biasanya  dilihat peningkatan  dari  nilai  korelasi  koefisien  ganda.  Jumlah  pos  yang  diperlukan  dapat  diambil  dari  jika  kenaikan nilainya tidak lagi signifikan. Hubungan antara korelasi dan jumlah pos hujan digambarkan dalam grafik seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Korelasi Sta Pos Duga Air dan Pos hujan (KemenPUPR, 2019)
6. Analisis multi kriteria
Analisis multi kriteria dilakukan dengan menggabungkan skoring terhadap 3 metode analisis. Hal ini bertujuan untuk  memisahkan  pos  hujan  dengan  skoring  tinggi  dan  rendah.  Dari  hasil  skoring  ini  digunakan  untuk menentukan arahan rekomendasi untuk masing-masing pos hujan. Analisis ini direkomendasikan oleh Ditjen SDA Kementerian PUPR (2019).
7. Rekomendasi jaringan pos hujan
Pada tahapan ini, diberikan rekomendasi jaringan pos hujan yang efektif dan efisien untuk wilayah studi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## DATA
1. Data  topografi  digunakan  untuk  melakukan  analisis  delineasi  daerah  aliran  sungai  guna  menentukan  daerah tangkapan pada pos-pos debit. Data ini bisa diperoleh dari Badan Informasi Geospasial yang diperoleh melalui portal: https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web.
2. Data pos curah hujan pada wilayah studi diperoleh dari Besar Wilayah Sungai Pemali Juana dan PUSDATARU Prop. Jateng. Data yang diperoleh berupa koordinat lokasi pos hujan beserta data pencatatan curah hujan harian yang telah direkap dan ditampilkan pada Tabel 1. Data koordinat digunakan untuk mengetahui sebaran pos hujan secara spasial dalam wilayah Sistem Sungai Semarang Barat. Data koordinat kemudian diolah menjadi data spasial sehingga bisa digunakan untuk analisis selanjutnya.

## Tabel 1. Rekap Data Curah Hujan Harian
Tahun P lu m b o n Brin g in S il an d ak
Un g ara n
Ja ti b ara n g P em ali Ju an a Be n d u n g P u ca n g Ga d in g Ba lai Bo d ri Ku to (Bd Krip ik P lam o n g a n Bd . P C Ga d in g Un g ara n /
Ge n u k S u m u r ju ra n g
S tak li m
S em ara n g 2010 - - - - - - - V V V 2011 V V V V V V 2012 - - - - - - - V V V V V V 2013 V V V V V V V 2014 - - - - - - - V V V V V V V 2015 - - - - - - V V V V V V V 2016 V V V V V V V V 2017 - - - - - - V V V V V V V V 2018 - - - V - - V V V V V V V V 2019 V V V V V V V V V V V V V V 2020 V V V V V V V - - - V V V V 2021 V V V V V V V - - - - V V V
Keterangan : V = ada data, - = tidak ada data
3. Data debit digunakan dalam analisis metode stepwise . Dalam analisis stepwise diperlukan data lokasi pos debit. Dari data lokasi ini ditentukan batasan daerah tangkapan pos tersebut sehingga bisa menentukan pos-pos hujan yang berpengaruh terhadap pos debit tersebut. Kemudian data pencatatan debit harian digunakan untuk mencari korelasi  antara  hujan  dan  debit  pada  metode stepwise .  Pada  studi  ini,  analisis  dilakukan  pada  Pos  Duga  Air Kalipancur yang terdapat pada Sungai Garang. Analisis hanya terbatas pada pos tersebut dikarenakan pada Sistem Sungai Semarang Barat, pos duga air masih terbatas. Belum semua sungai memiliki pos duga air. Sebaran pos hujan dan pos duga air hasil pengumpulan data ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pos Hujan dan Pos Duga Air di Sistem Sungai Semarang Barat (BBWS Pemali Juana dan PUSDATARU Prop. Jateng)

## METODE WMO
Sistem Sungai Semarang Barat mempunyai luas total 414,21 km2. Dari peta lokasi dapat dilihat bahwa wilayah hilir dari Sistem Sungai Semarang Barat merupakan kategori coastal atau pesisir, sedangkan daerah hulu masuk dalam kategori perbukitan. Untuk mengetahui kerapatan existing jaringan pos hujan di Sistem Sungai Semarang Barat, dibuat polygon thiessen dari total pos curah hujan existing dapat dilihat pada Gambar 1Gambar 3.
Gambar 3. Polygon Thiessen Jaringan Pos Hujan Existing
Pada Sistem Sungai Semarang Barat, pos curah hujan yang berada di wilayah perbukitan adalah pos Bd. Kripik, Wd. Jatibarang,  Ungaran,  Ungaran/Genuk  dan  pos  Sumurjurang.  Dari  hasil  analisis  diketahui  bahwa  luas  pengaruh maksimum terdapat pada pos Bd.Kripik yaitu 56,36 km2. Kriteria WMO menyebutkan bahwa untuk perbukitan, satu pos hujan mempunyai pengaruh   maksimum pengaruh sebesar 900 km 2 (WMO, 2008). Dari nilai pengaruh maksimal pada pos Bd. Kripik  yang lebih kecil dari kriteria WMO, dapat disimpulkan bahwa jaringan pos hujan Sistem Sungai Semarang Barat wilayah hulu masih memenuhi kriteria/persyaratan yang dikeluarkan oleh WMO.
Pada  Sistem  Sungai  Semarang  Barat,  pos  curah  hujan  yang  berada  di  wilayah  pesisir  adalah  pos  Pucang  Gading, Pemali Juana, Bringin, Silandak, Staklim Semarang, Bd. Plumbon, Balai Bodri Kuto dan  Plamongan. Luas pengaruh maksimal terdapat pada pos Pemali Juana yaitu 53,02 km2. Kriteria WMO menyebutkan bahwa untuk daerah pesisir, satu  pos  hujan  mempunyai  pengaruh  maksimum  pengaruh  sebesar  575  km 2 .  Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui bahwa  jaringan  pos  hujan  Sistem  Sungai  Semarang  Barat  wilayah  hilir  yang  merupakan  daerah  pesisir  masih memenuhi kriteria/persyaratan yang dikeluarkan oleh WMO.

## METODE STEPWISE
Konsep  dasar  dari  metode  s tepwise ini  adalah multiple  correlation .  Metode  ini  mengkorelasikan  suatu dependent variable (variabel tidak bebas) dan beberapa independent variable (variabel bebas). Dalam studi ini, metode stepwise digunakan terhadap data hujan bulanan sebagai variabel bebas dan data debit bulanan sebagai variabel tidak bebas. Adapun urutan dalam analisis s tepwise adalah:
1. Deliniasi  peta  daerah  aliran  sungai  Pos  Duga  Air  dengan  menggunakan  data  kontur  dari  peta  rupa  bumi.  Peta daerah aliran sungai diperlukan guna mengetahui pos hujan yang berpengaruh terhadap debit yang terjadi pada Pos Duga Air. Daerah Aliran Sungai (DAS) adalah suatu wilayah daratan yang merupakan satu kesatuan dengan sungai dan anak-anak sungainya, yang berfungsi menampung, menyimpan dan mengalirkan air yang berasal dari curah hujan ke danau atau ke laut secara alami, yang batas di darat merupakan pemisah  topografis dan batas di laut sampai dengan daerah perairan yang masih terpengaruh aktivitas daratan  (Kodoatie & Roestam, 2005).
2. Plotting peta pos hujan yang ada di sekitar wilayah daerah aliran sungai Pos Duga Air.
3. Gambar polygon thiessen untuk pos hujan tersebut sehinga dapat dilihat pos hujan yang berpengaruh pada masing- masing Pos Duga Air (Soemarto, 1995).
4. Analisis multiple correlation coefficient antara pos hujan dengan pos duga air.
Pada studi ini analisis metode stepwise dilakukan pada pos duga air Kalipancur. Berdasarkan hasil plotting stasiun hujan pada DAS Pos Duga Air Kalipancur  pada Gambar 4  diketahui bahwa pos ini dipengaruhi oleh 5 (lima) pos hujan antara lain Silandak (No. 6), Wd. Jatibarang (No. 8), Bd. Kripik (No. 14), Sumur Jurang (No. 2) dan Ungaran (No. 7). Dari data yang diperoleh, dilakukan analisis dengan menggunakan data bulanan yang dilakukan untuk tahun pencatatan 2019. Adapun data yang digunakan dalam analisis ditampilkan pada Gambar  5.
Gambar 4. Peta Polygon Thiessen DAS Pos Duga Air Kalipancur Gambar 5. Series Data Debit dan Data Hujan Bulanan (Besar Wilayah Sungai Pemali Juana dan
PUSDATARU Prop. Jateng)
Hasil analisis pada model dengan 5 kombinasi pos hujan menghasilkan nilai korelasi 0,771. Pada tiap penambahan kombinasi pos hujan menghasilkan penambahan nilai korelasi yang signifikan seperti ditampilkan pada Gambar 6. Maka, dapat disimpulkan bahwa semua pos hujan yang digunakan pada analisis berpengaruh pada Pos Duga Air Kalipancur. Metode stepwise mengevaluasi pos-pos mana saja yang berpengaruh signifikan terhadap data debit pada sebuah daerah aliran sungai. Dalam analisis rasionalisasi, pos yang berpengaruh tersebut akan diberikan nilai bobot yang lebih tinggi dibandingkan dengan pos yang tidak berpengaruh.

## Gambar 6. Grafik Hubungan antara Jumlah Stasiun dan Nilai Korelasi pada Pos Duga Air Kalipancur

## METODE KAGAN
Metode Kagan dikembangkan oleh Kagan Rodda (1967) dan digunakan untuk menentukan jumlah pos hujan rata-rata berdasarkan tingkat kesalahan (akurasi) yang diinginkan. Makin kecil tingkat kesalahan yang diinginkan makin rapat (makin banyak) Pos hujan yang diperlukan. Secara garis besar langkah-langkah yang ditempuh dalam analisis dengan metode Kagan sebagai berikut ini:
1. Pengolahan data hujan. Data hujan yang digunakan adalah data hujan bulanan. Data ini dibuat dari komulatif dari data pencatatan harian.
2. Menghitung korelasi antar pos hujan. Dalam analisis ini, dihitung nilai korelasi untuk data berupa data hujan bulanan seperti ditampilkan pada Tabel 2.
3. Menghitung jarak antar pos hujan. Jarak antar pos hujan dihitung berdasarkan koordinat masing-masing pos. Hasilnya ditampilkan pada Tabel 3.
Hasil perhitungan korelasi dan jarak antar pos hujan kemudian dibuat dalam bentuk grafik seperti ditampilkan pada Gambar 6. Dari grafik diketahui bahwa hubugan antara korelasi dan jarak pos hujan menghasilkan nilai R yang kecil. Hal ini menunjukkan bahwa pada kondisi existing, korelasi data kurang bagus. Terdapat pos hujan yang datanya kurang/tidak akurat sehingga perlu dilakukan rasionalisasi.
0 20 40 60 80 100 120 140 0 100 200 300 400 500 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 De bi t (m 3/dt ) H u jan ( m m ) Bulan Series Data Debit dan Data Hujan Bulanan Pos Duga Air Kalipancur
Silandak Jatibarang Ungaran Sumur Jurang Bd Kripik
0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0 1 2 3 4 5 6 K o re la si Jumlah Pos
4. Menghitung regresi eksponensial. Dari jaringan pos hujan yang telah tersedia, dapat dihitung nilai koefisien variasi (Cv). Hubungan yang diperoleh di atas digambarkan dalam sebuah grafik lengkung eksponensial seperti pada Gambar 7. Dari grafik ini dapat diperoleh besaran d (o) dan r (o).
5. Dari nilai parameter yang telah diperoleh, dapat dihitung hubungan antara jumlah pos hujan dengan ketelitian yang diperoleh.
6. Setelah jumlah stasiun ditetapkan untuk wilayah sungai tersebut maka penetapan pos hujan dapat dilakukan dan menggambarkan jaring-jaring segitiga sama sisi dengan panjang sisi sama dengan nilai L yang diperoleh dari hasil analisis. Dari panjang nilai L tersebut dibentuk jaringan segitiga sama sisi yang titik-titik simpulnya adalah letak ideal teoritis penempatan pos hujan ( Prosedur Pelaksanaan Studi Rasionalisasi Jaringan Pos Hidrologi , 2019) .
7. Penggambaran simpul-simpul Kagan.
Tabel 2. Perhitungan Koefisien Korelasi Antar Pos Hujan
Nama Pos Hujan P lu m b o n
Brin g in
S il an d ak Un g ara n Ja ti b ara n g P em ali Ju an a Be n d u n g
P u ca n g Ga d in g Ktr Ba lai Gu n u n g p ati
(Bd Krip ik ) P lam o n g an Bd . P C Ga d in g S u m u rj u ra n g S tak li m S em ara n g Plumbon 1 Bringin 0,82 1 Silandak 0,87 0,80 1 Ungaran 0,74 0,51 0,69 1 Jatibarang 0,90 0,69 0,80 0,87 1 Pemali Juana 0,80 0,67 0,81 0,67 0,79 1 Bendung Pucang Gading 0,79 0,62 0,80 0,81 0,87 0,89 1 Ktr Balai 0,92 0,88 0,89 0,88 0,93 0,83 0,78 1,00 Gunungpati (Bd Kripik) 0,86 0,92 0,81 0,86 0,87 0,80 0,83 0,70 1,00 Plamongan 0,92 0,93 0,67 0,94 0,94 0,98 0,89 0,69 0,77 1,00 Bd. PC Gading 0,82 0,55 0,70 0,87 0,91 0,86 0,88 0,79 0,77 0,85 1,00 Sumurjurang 0,75 0,45 0,66 0,84 0,87 0,63 0,67 0,72 0,78 0,68 0,72 1,00 Staklim Semarang 0,89 0,64 0,84 0,80 0,90 0,76 0,75 0,92 0,75 0,73 0,81 0,71 1,00
Tabel 3. Perhitungan Jarak Antar Pos Hujan (km)
Na m a P o s Hu jan P lu m b o n Brin g in
S il an d ak Un g ara n
Ja ti b ara n g
P em ali Ju an a
Be n d u n g
P u ca n g
Ga d in g Ktr Ba lai Gu n u n g p ati
(Bd Krip ik ) P lam o n g an
Bd . P C
Ga d in g S u m u rj u ra n g S tak li m S em ara n g Plumbon 0,0 Bringin 2,5 0,0 Silandak 8,1 5,6 0,0 Ungaran 21,7 20,3 16,7 0,0 Jatibarang 8,3 6,6 4,5 13,7 0,0 Pemali Juana 19,4 16,9 11,3 16,5 13,6 0,0 Bendung Pucang Gading 21,9 19,5 13,9 14,5 15,1 3,9 0,0 Ktr Balai 51,6 49,3 43,9 33,8 43,7  34,0 30,4 0,0 Gunungpati (Bd Kripik) 22,5 20,0 15,0 22,6 18,3 6,1 8,7 35,4 0,0 Plamongan 26,8 24,8 19,8 8,9 18,6  13,8 10,3 25,6  18,9 0,0 Bd. PC Gading 25,4 23,1 17,7 12,5 17,8 9,0 5,2 26,2  13,5 5,7 0,0 Sumurjurang 17,4 16,0 12,4 4,4 9,3 14,0 13,0 36,5  20,1  10,9  12,7 0,0 Staklim Semarang 9,6 7,1 2,4 18,0 6,7 10,0 13,0 43,3  13,0  20,0  17,2 13,8 0,0
Gambar 7. Grafik Hubungan antara Koefisien Korelasi dan Jarak Antar Pos Hujan Gambar 8. Jumlah, Tingkat Kesalahan dan Jarak Antar Pos hujan
Berdasarkan Gambar 8 dapat diketahui jumlah pos hujan, tingkat kesalahan, dan jarak antar pos hujan. Untuk tingkat kesalahan 3% diperlukan jumlah pos hujan sebanyak 8 pos dengan jarak rata-rata antar stasiun 7,7 km; nilai kesalahan sebesar 2%, diperlukan pos hujan sebanyak 18 stasiun dengan jarak antar stasiun 5,13 km. Dalam analisis selanjutnya digunakan skematis pos hujan dengan kesalahan perataan 2%. Dasar pengambilan nilai ini adalah dilihat dari Gambar 7 terlihat bahwa pada kesalahan perataan 2% grafik mulai terlihat datar yang artinya dengan penambahan jumlah pos tidak lagi menghasilkan perubahan nilai kesalahan perataan yang signifikan. Peta skematis distribusi pemasangan pos hujan hasil analisis Metode Kagan ditempatkan pada titik simpul segitiga sama sisi atau berada di sekitarnya yang dianggap mewakili, sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Distribusi Pos Hujan Berdasarkan Kagan dengan Kesalahan Perataan Relatif 2%

## METODE ISOHYET
Metode isohyet digunakan untuk menentukan pos mana yang berpengaruh terhadap kontur hujan/isohyet pada suatu wilayah.  Sebelumnya  terlebih  dahulu  ditentukan  metode  penggambaran  kontur  hujan  yang  akan  dipakai.  Analisis Isohyet dilakukan dengan 2 (dua) metode antara lain Kriging dan IDW. Data yang digunakan pada masing-masing pos adalah data curah hujan tahunan yang diperoleh dari hasil rekap data curah hujan harian. Kemudian analisis isohyet dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Quantum GIS. Kriging dan IDW memberikan metode yang berbeda dalam penggambaran  kontur  hujan.  Dari  kedua  metode  ini  dipilih  yang  menghasilkan  kontur  hujan  terbaik  dilihat  dari kesesuaian input data hujan dengan kontur hujan yang dihasilkan. Hasil analisis isohyet dengan metode Kriging dan IDW ditampilkan pada Gambar 10 dan 11. Berdasarkan hasil analisis dipilih metode IDW karena kontur hujan yang dihasilkan lebih mewakili kondisi lapangan. Dapat dilihat bahwa range kontur hujan yang dihasilkan sesuai dengan nilai input hujan tahunan pada masing-masing pos hujan.
y = 0,8589e -0,005x R² = 0,1102 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 0 10 20 30 40 50 60 K or el as i Jarak Antar Pos (km) 0 5 10 15 20 25 30 35 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 Jar ak P o s H u jan (K m ) K e sal ah an P e r ataan (% ) Jumlah Pos Hujan Z1 Kesalahan Perataan Relatif % Jarak Pos Hujan (Km)
Gambar 10. Isohyet Hujan Sistem Semarang Barat Metode Kriging Gambar 11. Isohyet Hujan Sistem Semarang Barat Metode IDW

## Pembobotan Pos Hujan
Pembobotan  pos  hujan  dilakukan  untuk  mengetahui  bobot  atau  skor  masing-masing  pos  hujan  untuk  metode rasionalisasi yang dilakukan. Dalam studi ini range bobot atau skor yang diberikan adalah 1-3. Adapun kriteria bobot atau skor untuk masing-masing metode dijelaskan sebagai berikut:

## 1. Metode Stepwise
Bobot  metode stepwise ditentukan  oleh  korelasi  yang  dihasilkan  oleh  masing-masing  pos  hujan.  Pada  analisis stepwise yang dilakukan diketahui pos mana saja yang berpengaruh pada pos duga air. Pos ini diberi bobot atau skor  tinggi  dikarenakan  pos  tersebut  mempunyai  nilai  korelasi  yang  baik.  Sedangkan  untuk  pos  yang  tidak berpengaruh dan nilai korelasi rendah diberikan bobot atau skor rendah. Pada studi ini tidak semua pos hujan dapat dianalisis dengan metode stepwise dikarenakan keterbatasan data debit atau muka air. Untuk pos hujan yang tidak dianalisis diberikan bobot atau skor rendah yaitu 1.
2. Metode Kagan
Dari hasil analisis dengan Metode Kagan, dihasilkan rekomendasi jaringan hujan berupa segitiga Kagan. Segitiga Kagan ini dijadikan dasar untuk melakukan pembobotan pada pos hujan existing. Skoring ditentukan berdasarkan jarak pos hujan dengan simpul kagan. Panjang sisi segitiga kagan dengan nilai nilai kesalahan sebesar 2% adalah 5,13km. Panjang ini dibagi menjadi 3 untuk menentukan range jarak pos. Adapun kriteria skoring yang dilakukan terhadap metode analisis Kagan adalah sebagai berikut :
▪ dekat dengan simpul (jarak pos <1,71 km) = 3 ▪ agak dekat dengan simpul (1,71km < jarak pos< 3,42 km) = 2 ▪ jauh dengan simpul  (> 3,42 km) = 1
3. Metode Isohyet
Dalam  metode  isohyet,  penentuan  pos  yang  berpengaruh  terhadap  Sistem  Sungai  Semarang  Barat  dilakukan dengan  metode  analisis  isohyet  tanpa  satu  pos  hujan  tertentu.  Jika  isohyet  atau  kontur  hujan  yang  dihasilkan berubah signifikan, bisa disimpulkan bahwa pos hujan tersebut berpengaruh. Pos ini akan diberi bobot atau skor tinggi. Kemudian pos hujan yang tidak memiliki pengaruh terhadap kontur hujan yang dihasilkan diberi nilai bobot terendah.  Analisis  ini  dilakukan  untuk  semua  pos  hujan  yang  ada.  Adapun  pemberian  bobot  atau  skor  adalah sebagai berikut:
▪ Pos berpengaruh kuat
= 3
▪ Pos berpengaruh sedang
= 2 ▪ Pos tidak berpengaruh
= 1

## Penentuan Pos Hujan Prioritas
Setelah dilakukan analisis pembobotan dengan berbagai metode, langkah selanjutnya menentukan prioritas pos hujan dari  hasil  bobot  atau  skor  masing-masing  pos  hujan.  Gabungan  dari  berbagai  metode  ini  dinyatakan  sebagai  hasil Multi Kriteria. Dari hasil gabungan skoring tiga metode dihasilkan skor dengan range antara 3  – 9. Adapun untuk penentuan pos prioritas adalah sebagai berikut:
Skor 3 - 6  = prioritas 2 Skor 7 - 9  = prioritas 1 Hasil perhitungan bobot dan skala prioritas ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pembobotan Pos Hujan dengan Berbagai Metode Pos Hujan Bobot Prioritas Stepwise Kagan Isohyet Total Bd. Plumbon 1 1 3 5 2 Bringin 1 3 1 5 2 Silandak 3 3 3 9 1 Ungaran 3 3 2 8 1 Jatibarang 3 3 2 8 1 Pemali Juana 1 1 2 4 2 Pucang Gading 1 1 2 4 2 Balai Bodri Kuto 1 3 1 5 2 Bd. Kripik 3 3 3 9 1 Plamongan 1 3 3 7 1 Bd. Pucang Gading 1 1 3 5 2 Ungaran / Genuk 1 3 3 7 1 Sumurjurang 3 3 1 7 1 Staklim Semarang 1 2 2 5 2
Dari hasil analisis multi kriteria diketahui pos hujan prioritas 1 dan 2. Adapun dalam rekomendasi jaringan pos hujan, pos  prioritas  1  diberi  status  dipertahankan.  Hal  ini  dikarenakan  bahwa  pos  tersebut  mempunyai  pengaruh  yang signifikan terhadap Sistem Sungai Semarang Barat. Sedangkan pos prioritas 2 tidak direkomendasikan karena dalam analisis pos tersebut tidak berpengaruh signifikan.
Dari hasil analisis Kagan, diperoleh jaringan pos hujan yang direkomendasikan untuk Sistem Sungai Semarang Barat. Jaringan ini dioverlay dengan pos prioritas 1 kemudian pada simpul kagan yang belum terdapat pos hujan diusulkan untuk penambahan pos hujan baru. Dari hasil analisis diketahui bahwa:
▪ Jumlah pos hujan yang diusulkan untuk dipertahankan : 7
▪ Jumlah pos hujan yang tidak direkomendasikan : 7 ▪ Jumlah usulan pos hujan baru : 12
Rekomendasi jaringan pos hujan untuk Sistem Sungai Semarang Barat ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Rekomendasi Jaringan Pos Hujan di Sistem Sungai Semarang Barat

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
Dari hasil analisis dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain:
1. Dari hasil analisis tingkat keefektifan jaringan pos hujan existing di Sistem Sungai Semarang Barat dengan metode WMO, Stepwise dan Kagan diperoleh kesimpulan:
a. Berdasarkan  metode  WMO,  jaringan  pos  hujan  existing  di  Sistem  Sungai  Semarang  Barat  memenuhi kriteria/persyaratan yang dikeluarkan.
b. Dari hasil analisis metode stepwise dapat disimpulkan bahwa pada Sistem Semarang Barat pos hujan yang efektif dan berpengaruh khususnya terhadap DAS Pos Duga Air Kalipancur adalah pos hujan Silandak, Wd. Jatibarang, Bd. Kripik, Sumur Jurang dan Ungaran.
c. Jaringan  pos  hujan  yang  efektif  untuk  Sistem  Sungai  Semarang  Barat  berdasarkan  metode  Kagan diperlukan sebanyak 18 stasiun dengan jarak antar stasiun 5,13 km.
Dari analisis dengan metode di atas, dapat pula disimpulkan bahwa metode Kagan paling efektif digunakan dalam  analisis  rasionalisasi.  Metode  Kagan  menghasilkan rekomendasi  jaringan  pos  hujan,  termasuk  lokasi usulan pos baru. Hal ini tidak ditemui pada metode lainnya.
2. Berdasarkan  analisis  dengan  dua  metode isohyet yaitu Kriging dan  IDW  dan  dapat  dilihat  bahwa isohyet dengan metode IDW lebih mendekati kondisi lapangan. Hal ini dibuktikan dengan hasil range kontur hujan yang  dihasilkan  sesuai  dengan  nilai  input  hujan  tahunan  pada  masing-masing  pos  hujan.  Kemudian  untuk mengetahui tingkat signifikansi salah satu pos, dilakukan dengan melakukan analisis isohyet tanpa pos tersebut.
3. Dari  hasil  analisis  multi  kriteria  dapat  diketahui  bahwa  rekomendasi  jaringan  pos  hujan  di  Sistem  Sungai Semarang Barat seperti ditampilkan pada Gambar 11 dengan rincian sebagai berikut:
▪ Jumlah pos hujan yang diusulkan untuk dipertahankan
: 7 ▪ Jumlah pos hujan yang tidak direkomendasikan : 7 ▪ Jumlah usulan pos hujan baru : 12

## SARAN
Saran yang bisa penulis sampaikan terkait dengan penelitian ini antara lain:
1.
Diperlukan tambahan data pos duga air agar semua pos hujan dapat dilakukan analisis metode stepwise .
2. Perlu ditambahkan data kondisi pos hujan agar bisa dianalisis mutu masing-masing pos hujan.
3. Pos hidrologi baik curah hujan maupun duga air hendaknya ditingkatkan menjadi pos otomatis agar pencatatan data bisa menerus dan meminimalisir kekosongan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfirman, Z. R., Limantara, L. M., & Wahyuni, S. (2019). Rasionalisasi Kerapatan Pos Hujan Menggunakan Metode Kagan-Rodda Di Sub Das Lesti. Jurnal Teknik Sipil , 8 (2), 153–164. https://doi.org/10.35508/jts.8.2.153-164 Astuti,  I.  W.,  Suhartanto,  E.,  &  Fidari,  J.  S.  (2022).  Rasionalisasi  Jaringan  Pos  Hujan  dan  Pos  Duga  Air  Dengan Metode Stepwise dan Standar WMO (World Metrological Organization) di DAS Opak. Jurnal Teknologi Dan Rekayasa Sumber Daya Air , 2 No.1 , 377–385. DOI:10.21776/ub.jtresda.2022.002.01.30
Ayu, F., Shiami, R., & Lasminto, U. (2019). Rationalization of Hydrology Station Network Using Rainfall Ground and  Satellite  Data. International  Research  Journal  of  Advanced  Engineering  and  Science , 4 (3),  225–229. https://doi.org/10.5281/zenodo.3365590.
Hermawan, O.E, Limantara, L.M., & Suhartanto, E. (2020). Analisis Sebaran Jaringan Penakar Hujan Dengan Metode Stepwise,  Kriging  &  WMO  Di  DAS  Serang  Jawa  Tengah. Jurnal  Teknik  Pengairan , 11 (2),  137–146. https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2020.011.02.07
KemenPUPR. (2019). Prosedur Pelaksanaan Studi Rasionalisasi Jaringan Pos Hidrologi . https://jdih.pu.go.id/detail- dokumen/2640/
Kodoatie, R. J., & Roestam, S. (2005). Pengelolaan Sumber Daya Air Terpadu . Andi.
Prawati,  E.  (2016).  Jaringan  Stasiun  Hujan  Ditinjau  Dari  Topografi  Pada  Das  Widas  Kabupaten  Nganjuk  -  Jawa Timur. Tapak , 6 (1), 86–98. http://dx.doi.org/10.24127/tp.v6i1.270.g221
Pusat  Pendidikan  dan  Pelatihan  Sumber  Daya  Air  dan  Konstruksi  PUPR.  (2017). Modul  Perhitungan  Hidrologi Pelatihan Perencanaan Bendungan Tingkat Dasar 2017 . https://simantu.pu.go.id/epel/edok/ Renaldhy, R., Yasa, I.W., & Setiawan, E. (2021). Evaluasi Rasionalisasi Stasiun Hujan Metode Kagan Rodda dengan Mempertimbangkan Kriteria Penentuan Lokasi Pembangunan Stasiun Hujan. Jurnal Teknik Pengairan , 12 (1),
49–60. https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2021.012.01.05 Rodda, J. C. (1967). Precipitation Network. WMO Bulletin. No. 324. Soemarto, C. (1995). Hidrologi Teknik . Erlangga. WMO. (2008). Guide to Hydrological Practices, Hydrology – From Measurement to Hydrological Information: Vol. I (Issue 168). https://library.wmo.int