## Studi Rasionalisasi Jaringan Hidrologi Pulau Seram Provinsi Maluku
Happy Mulya
Balai Wilayah Sungai Papua, Direktorat Jenderal Sumber Daya Air Kementerian Pekerjaan Umum Jl. Sumatera No.15 Dok. IV, Jayapura E-mail: happymulya63@gmail.com

## Abstract
Information  of  water  resources  in  the  form  of  information  on  hydrological  and  hydro  meteorological conditions, necessary to support the management of water resources in the basin (Law No.7/2004 SDA). This information  is  obtained  from  hydro-meteorological  network  that  represents  of  these  Basin.  Rationalization aims  to  obtain  efficient  and  effective  hydrological  network  and  can  represent  the  hydrologic  conditions  of Seram Island Maluku Province both present and future. Therefore the selection of a method that only suggest the number, density or distribution of the post is not the final answer and directly elected, but the integration between  the  methods  used  by  the  method  of  Kagan,  weight  factor,  and  Stepwise  with  rules  (standard, guidance,  and  manual)  and  considering  spesific  infrastructure  needs  existing  and  planned  development  in accordance with the pattern of river basin management. Proposed hydrology network for Seram Island is to maintain  the  existing  number  of  hydrological  station  with  the  notes  necessary  of  improvement  efforts  for hydrological  management,  such  as  to  the  amount  of  rainfall  station  are  as  many  as  46  stations.  Kagan analysis results for the basin with an area 4,873,382 km², has an error rate of 5% and 10% for the analysis, relatively small and good enough to be maintained.
Keywords: Information, Rasionalization, Kagan, Stepwise, Weight factor, Hydrological network

## Abstrak
Informasi  tentang  sumber  daya  air  dalam  bentuk  informasi  kondisi  hidrologi  dan  hidro  meteorologi, diperlukan  untuk  mendukung  pengelolaan  sumber  daya  air  dalam  daerah  aliran  sungai  (DAS)  (UU  No.7 Tahun  2004  tentang  SDA).  Informasi  ini  didapat  dari  jaringan  hidro-meteorologi  yang  mewakili  DAS tersebut.  Rasionalisasi  bertujuan  untuk  memperoleh  jaringan  hidrologi  yang  efisien  dan  efektif  dan  dapat mewakili kondisi hidrologi di Pulau Seram Provinsi Maluku baik sekarang dan masa mendatang, karena itu pemilihan  metode  yang  menyarankan  hanya  dengan  jumlah,  distribusi  kerapatan  pos  bukan  merupakan jawaban  akhir  dan  langsung  dipilih,  tetapi  integrasi  antara  metode-metode  yang  digunakan  oleh  Metode Kagan,  Weight  Factor,  dan  Stepwise  dengan  peraturan-peraturan  (standar,  pedoman  dan  manual)  dan mempertimbangkan  infrastruktur  khusus  yang  dibutuhkan  saat  ini  dan  rencana  pengembangan  sesuai dengan pola pengelolaan wilayah sungai. Usulan jaringan hidrologi untuk Pulau Seram untuk memelihara sejumlah  stasiun  hidrologi  dengan  catatan-catatan  yang  diperlukan  dalam  upaya-upaya  peningkatan pengelolaan hidrologi, dengan jumlah stasiun curah hujan sebanyak 46 stasiun. Hasil analisa Kagan untuk DAS  seluas  4,873,382  km²,  mempunyai  rata-rata  kesalahan  5  %  dan  10  %  untuk  analisa,  relatif  kecil  dan cukup baik untuk dipertahankan.
Kata-kata Kunci : Informasi, Rasionalisasi, Kagan, Stepwise, Weight factor, Jaringan hidrologi .

## Pendahuluan
Penelitian  hidrologi  memiliki  kegunaan  lebih lanjut bagi teknik lingkungan, kebijakan lingkungan,  serta  perencanaan.  Hidrologi  juga mempelajari  perilaku  hujan  terutama  meliputi periode  ulang  curah  hujan,  karena  berkaitan
dengan  perhitungan  banjir  serta  rencana  untuk setiap  bangunan  teknik  sipil  antara  lain  bendung, bendungan dan jembatan.
Kualitas data yang akurat dalam penentuan potensi air  permukaan  pada  suatu  Wilayah  Sungai  (WS) sangat  diperlukan  dalam  rangka  mengoptimalkan
kebutuhan  dan  pengembangan  sumber  daya  air pada wilayah sungai tersebut. Hal ini tidak terlepas dari  pentingnya  jumlah  pos  hidrologi  yang  ideal serta  penempatan  lokasi  pos  yang  dapat  mewakili sebagai  representasi  karakteristik  suatu  Daerah Aliran Sungai (DAS). Untuk itu, dalam implementasinya  diperlukan  suatu  analisis  yang membutuhkan  data  hidrologi  berupa  data  curah hujan,  data  debit,  dan  data  iklim  yang  akurat sebagai  masukan  hidrologi  siap  pakai  bagi  suatu pengembangan,  penelitian  dan  dalam  perhitungan informasi pengolahan sumber daya air.
Kesalahan  dalam  pemantauan  data dasar  hidrologi dalam suatu daerah aliran sungai akan menghasilkan  data  siap  pakai  yang  tidak  benar, sehingga mengakibatkan hasil perencanaan, penelitian  dan  pengelolaan  sumber  daya  air  yang tidak  efisien  dan  efektif.  Namun  yang  menjadi pertanyaan  adalah  berapa  jumlah  pos  hidrologi yang  perlu  ditempatkan  dalam  suatu  DAS  untuk memantau karakteristik hidrologi secara akurat dan benar. Demikian juga apakah jumlah pos-pos yang tersedia yang ada saat ini dalam suatu daerah aliran sungai  sudah  memadai  dan  layak,  serta  apakah jumlah dan lokasinya dapat memantau karakteristik hidrologi daerah tersebut.
Adalah  tidak  mungkin  dan  diperlukan  suatu  biaya yang sangat mahal jika jumlah pos hidrologi sangat banyak.  Dalam  kondisi  dimana  jumlah  pos  terlalu banyak,  maka  untuk  melakukan  analisa  hidrologi kadang-kadang  timbul  masalah,  pos  mana  yang akan  digunakan  apakah  seluruhnya  atau  sebagian
saja.  Salah  satu  usaha  yang  bisa  dilakukan  adalah melakukan  suatu  studi  rasionalisasi  jaringan  pos hidrologi  yang  ada  dalam  Wilayah  Sungai  (WS) khususnya di Pulau Seram Provinsi Maluku adalah untuk  menganalisa  pos  hidrologi  yang  efektif  dan efisien,  sehingga  secara  dini  dapat  diketahui  pos- pos  mana  yang  sangat  dominan  dan  atau  dapat direlokasi.

## Deskripsi Umum Pulau Seram
Pulau  Seram  terletak  di  sebelah  utara  Pulau Ambon  dan  merupakan  pulau  terbesar  di  Provinsi Maluku  dengan  luas  18.654,80  km 2 dengan panjang  340  km  dan  lebar  60  km.  Titik tertingginya  ialah  Gunung  Binaiya,  setinggi 3.019  m  di  atas  permukaan  laut  (dpl).  Secara administratif  Pulau  Seram  terdiri  dari  tiga kabupaten:  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat, Kabupaten  Seram  Bagian  Timur  dan  Kabupaten Maluku  Tengah  yang  memiliki  iklim  laut  tropis dan  iklim  musim.  Karena  Pulau  Seram  dikelilingi oleh  laut  yang  luas,  maka  iklim  di  daerah  ini sangat  dipengaruhi  oleh  laut  yang  berlangsung seirama dengan musim yang ada.
Berdasarkan  hasil  observasi,  jumlah  pos  hidrologi yang terdapat di Pulau Seram belum teridentifikasi dengan  baik,  hal  ini  diakibatkan  kurangnya pemeliharaan  terhadap  pos-pos  tersebut.  Hasil survei menjelaskan ada beberapa pos-pos hidrologi di  Pulau  Seram  yang  tidak  dapat  berfungsi  lagi seperti tampak pada Tabel 1.
Sumber: Google Earth

## Tabel 1. Ringkasan hasil survei pos-pos hidrologi Pulau Seram
No Nama pos Baik Rusak ringan Rusak sedang Rusak berat Keterangan Usulan tindak lanjut sementara Pos duga air 1  Wae Samal (Lama) x Bangunan rusak, alat tidak ada sejak tahun 1987 (Bantaran/Bronjong) Dibangun kembali dan direlokasi 2  Wae Samal x Bangunan rusak, alat tidak ada (jembatan) Dibangun kembali dan direlokasi 3  Wae Isal Pasahari x Bangunan roboh total, tanggal 13 Juni 2006, alat hilang Dibangun kembali dan direlokasi Pos curah hujan 1  Kobisonta X Pos terawat, alat rusak Pagar harus diperbaiki/dicat 2  Wae Bula x Alat rusak (ARR+RGR) Dibangun kembali Pos klimatologi 1  Nakupia x Pos tidak terawat, alat rusak Direhabilitasi/ direlokasi 2  Kobisonta x Pos tidak terawat, alat rusak Direhabilitasi/ direlokasi

## Pendekatan dan Metodologi
Kenyataan  hingga  saat  ini  kualitas  data  hidrologi yang  ada,  dapat  dikatakan  secara  umum  masih rendah  (QA/HDR/MPH/2009),  untuk  mengatasi dan  mencegah  makin  menurunnya  kualitas  dan kuantitas  data  hidrologi,  diperlukan  pengetahuan tentang  kondisi  jaringan  pos  yang  ada  saat  ini dalam  bentuk  suatu  pengkajian  ulang  terhadap jaringan  pos  hidrologi  yang  ada  melalui  tahapan survei,  pengumpulan  informasi,  jumlah  pos hidrologi,  lokasi,  dan  akurasi  data  yang  didapat dari  pos-pos  tersebut.  Mengetahui  informasi tentang  kondisi  jaringan  pos  hidrologi,  hubungan antara  pos-pos  yang  ada  serta  hasil  analisis jaringan  pos  yang  diperoleh  dapat  memberikan gambaran  tentang  pola  pengelolaan  yang  optimal dan prioritas pemeliharaan yang diperlukan.
Pada  saat  ini  pos-pos  hidrologi  yang  ada  pada suatu  WS,  berada  pada  pengelolaan  beberapa instansi  (PU,  Perhubungan,  Pertanian,  Kehutanan, PLN  dan  lain-lain),  sehingga  perlu  adanya koordinasi.  Kerapatan  jaringan  pos  hidrologi sangat tergantung pada maksud dan tujuan, akurasi dari analisis yang akandibuat, dan biaya operasional dan pemeliharaan.
Studi  Rasionalisasi  Jaringan  Hidrologi  Pulau Seram  di  Provinsi  Maluku  ini  dimaksudkan  untuk mengatur penempatan pos-pos pengamatan hidrologi  dan  perencanaan  penempatan  pos  baru, sehingga  dapat  mewakili  kondisi  karakteristik hidrologi  Pulau  Seram  dengan  tahapan  pekerjaan sebagai berikut:
1. Melakukan  inventarisasi, identifikasi  dan kajian  terhadap  kondisi  jaringan  pos  hidrologi yang ada pada saat ini.
2. Melakukan analisis terhadap jaringan hidrologi yang telah ada
3. Merencanakan  kriteria  jaringan  hidrologi  yang efisien untuk suatu WS
4. Mengembangkan metoda untuk suatu rasionalisasi pos hidrologi
5. Melakukan analisis dan mengaplikasikan metoda  yang  direncanakan  terhadap  WS  yang mempunyai beberapa pos pengamatan hidrologi (curah hujan, debit, dan iklim)
6. Menyusun tahapan dan kriteria dalam melakukan  analisis  rasionalisasi  jaringan  pos hidrologi
7. Membuat peta jaringan hidrologi yang ideal
Tujuan dari Studi Rasionalisasi Jaringan Hidrologi Pulau  Seram  Provinsi  Maluku  adalah  untuk mendapatkan  sistem  jaringan  hidrologi  yang optimal  sesuai metoda  yang  valid,  untuk mendukung Pengembangan Sumber Daya Air pada suatu kawasan WS.
Berdasarkan  pada  maksud  dan  tujuan  yang  jelas, tahapan  pekerjaan  yang  jelas,  serta  kendala- kendala  tersebut  di  atas,  maka  diharapkan  dapat dilakukan  rasionalisasi  dengan  pendekatan  yang tepat.  Adapun  beberapa  pendekatan  yang  akan diterapkan dalam studi rasionalisasi ini, yaitu:
1. Analisis  korelasi  ( simple atau  matrik  atau stepwise ) 2. Analisis bobot (skor)
3. Analisa regional( mapping )
4. Analisis kerapatan
Mengingat jaringan pos hidrologi  yang terdiri dari jaringan pos curah hujan, jaringan pos klimatologi  dan  jaringan  pos  hidrometri,  maka dalam  metodologi  digunakan  analisis  rasionalisasi yang  berbeda  pada  tiap  pos.  Metode-metode  yang akan  dipakai  dalam  analisis  rasionalisasi  masih berkembang  dan  belum  diperoleh  metode  yang baku,  namun  metode  yang  akan  digunakan  dalam studi ini dianggap sudah cukup untuk memberikan gambaran  dalam  menentukan  perlu  tidaknya  suatu pos  hidrologi  yang  dipasang  dalam  suatu  DAS dengan berbagai kriteria antara lain:
a. jenis pos hidrologi (otomatik/biasa);
b. periode  pengamatan  (panjang,  sedang  dan pendek);
c. kondisi  pos  (baik,  rusak  ringan,  rusak  sedang dan rusak berat);
d. status (operasi/tidak operasi);
e. fungsi (mutlak diperlukan/tidak diperlukan);
f. korelasi antar satu pos dengan pos lainnya.
Metode  yang  digunakan  adalah:  Metode  Analisis dan  Pembobotan  untuk  rasionalisasi  jaringan  pos hidrometri, Metode Step Wise , Kagan dan Kriging untuk  pos  hujan,  serta  Metode  Analisis  Regional untuk  pos  klimatologi.  Dengan  mengunakan metode-metode  diatas  yang  digabungkan  dengan peraturan  atau  pedoman  kerapatan  jaringan  Pos hidrologi  (WMO,  SNI,  Jaminan  Mutu  Hidrologi, Literatur),  serta  efektifitas  untuk  pemantauan infrastruktur yang ada dan perkembangan mendatang,  maka  akan  didapatkan  suatu  jaringan pos hidrologi yang efektif dan efisien.

## Metode stepwise
Konsep  dasar  dari  metode Stepwise 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 dalam satu WS atau DAS atau Sub DAS.
Model akan menghitung koefisien korelasi, standar deviasi, standard  error  of  estimate,  multiple correlation  coefficient,  goodness  of  fit ,  T- value, Beta  coefficient ,  dan  konstantanya.  Kelebihan model  ini  adalah  dapat  memilih  pos  mana  yang paling  dominan  dan  mempunyai  korelasi  terbesar dengan  pos  debit.  Katakan  saja  pos  B  dengan multiple correlation coefficient adalah X 1 . Selanjutnya  model  akan  mencari  lagi  alternatif
berikutnya  bila  kita  menggunakan  2  pos  hujan, katakan  saja  pos  B  dan  D,  dengan multiple correlation coefficient adalah X 2 dimana (X 2 > X 1 ), demikian  selanjutnya  sehingga  dalam  contoh  kita mendapatkan  nilai  (X 5 >  X 4 >  X 3 >  X 2 >  X 1 ).  Dalam kondisi  yang  demikian,  maka  diserahkan  kepada pengambil  keputusan  untuk  menentukan  berapa pos  yang  akan  diambil,  2  pos,  3  pos,  atau kelimanya.  Dalam  mengevaluasi  berapa  pos  hujan yang dibutuhkan, biasanya dilihat peningkatan dari nilai multiple correlation coefficient . Bila peningkatannya  tersebut  sudah  tidak  berarti dibandingkan  dengan  nilai multiple  correlation coefficient sebelumnya,  maka  jumlah  pos  yang diperlukan dapat ditentukan.
Proses  pemilihan  hubungan  yang  baik  ini  terus dilakukan  antara  variabel  tidak  bebas  dan  variabel bebas,  sehingga  pada  akhirnya  dapat  diketahui pengaruh  perubahan  nilai  koefisien  korelasi  bila dalam  suatu  DAS  atau  Sub  DAS  mempunyai beberapa variabel bebas atau dengan perkataan lain model  dapat  menunjukkan  variabel  bebas  yang mempunyai  korelasi  terbaik  dengan  variabel  tidak bebas.  Hubungan  antara  jumlah  pos  hujan  yang mempunyai  korelasi  terbaik  dengan  pos  debit  dan besarnya  koefisien  korelasi  digambarkan,  sebagai berikut:

## Gambar 2. Hubungan antara jumlah pos hujan yang mempunyai korelasi terbaik dengan pos debit dan besarnya koefisien korelasi
Kurva  tersebut  menunjukkan  bahwa  penggunaan jumlah  pos  hujan  sebagai  variabel  bebas  yang melebihi  suatu  jumlah  tertentu  tidak  memberikan dampak peningkatan multiple correlation coefficient yang berarti, jadi pemilihan jumlah pos hujan  sangat  tergantung  pada  tingkat  akurasi  yang diharapkan.

## Metode analisis regional
Metode analisa regional (mapping) akan diterapkan  untuk  analisa  jaringan  pos  klimatologi.
Data yang digunakan adalah data rata-rata tahunan dan  rata-rata  bulan  basah  dan  bulan  kering dari  parameter  evapotranspirasi  potensial  dan temperatur.  Masing-masing  parameter  tersebut akan  dibuat  garis-garis  yang  mempunyai  besaran sama di seluruh wilayah Pulau Seram.

## Metode Kriging
Kriging  adalah  salah  satu  teknik  untuk  interpolasi fenomena  ruang nonstationar ,  terdapat  beberapa tipe  teknik  dalam  Kriging,  tetapi  ide  dasar  dari semua  itu  sama  yaitu  bahwa  jika  x  menyatakan satu titik pada ruang dan Z(x) adalah fungsi dari  x yang diketahui dalam pengamatan x 1 , x 2 , x 3 ,...., x n , selanjutnya  estimasi  Z * (x 0 )  untuk  Z(x 0 )  suatu lokasi  yang  tidak  di  ukur (non-measured) akan berbentuk:
   n i i i x Z x Z 1 0 * ) ( * ) (  ............................................   (1)
suatu  kombinasi  linear  dari  nilai-nilai  pengamatan dengan bobot i  untuk tiap titik pengamatan ke i.
Perbedaan  antara  nilai  estimasi  Z * (x 0 )  dan  nilai sebenarnya  Z(x 0 )  untuk  suatu  kombinasi  bobot
( weight )  seperti  di  atas  disebut  kesalahan  estimasi ( estimation  error )  est .  Jika  tidak  ada  tren  maka Z * (x 0 )  adalah  estimasi  tidak  bias (unbiased) dari Z(x 0 ),  nilai  ekspetasi  perbedaan  antara  nilai estimasi dan sebenarnya akan menjadi nol:

 0 ) ( ) ( 0 0 *   x Z x Z E .................................   (2) atau     ) ( ) ( 0 0 * x Z E x Z
E  .....................................   (3)
variansi  error ,  biasa  disebut  variansi  estimasi ( the  estimation  variance )  yang  adalah  perbedaan kwadrat rata-rata, secara umum dengan titik-titik  estimasi  linear  kombinasi  dari  nilai-nilai 1, 2, 3,..., n,  maka variansi error seperti berikut:
  2 0 0 * 2 ) ( ) ( x Z x Z E   
...............................   (4)
Kriging  biasa  ( Ordinary  Kriging )  adalah  tipe Kriging  yang  paling  sering  digunakan,  adapun digunakannya  tipe  ini  dengan  syarat  variabel stationary dan kovarian diketahui,  kontroversinya rata-rata tidak diketahui.
Model  asumsi  Ordinary  Kriging  merujuk  pada persamaan berikut :
...............................................   (5)
Dimana  m  adalah  rata-rata  stationary  yang  tidak diketahui. Nilai perkiraan dari kesalahan pada tiap lokasi  tertentu  jika  ada  dianggap  sebagai  bias., Karena  implementasi  kondisi  tidak  bias,  maka
persamaan  fungsi  estimasi  linear  dapat  ditulis sebagai:
  m x Z E x Z E n i i i         ) ( ) ( * 0
1  ..........................   (6)
dengan  konstrain  pertama    n
i i 1 1  ,  jelas  ini jaminan  tidak  bias  karena  jumlah  koefisien  adalah satu.
Konstrain  yang  kedua  adalah  bahwa  bobot i 
harus  diselesaikan  dengan  variansi  error  minimal. Untuk itu digunakan teknik Langrangian Multiplier , yaitu parameter optimal harus memenuhi persamaan:
) , ( ) , ( 0 1 i j i n j j x x x x         n i ,......., 3 , 2 , 1     n i i 1 1 
dimana: ) , ( j i x x  = Semivarian Z antar titik-titik sampling. ) , ( 0 i x x  = Semivarian  antara titik sampling x i dan titik estimasi x 0
Reliabilitas dari interpolasi diperoleh dengan solusi dari bobot-bobot:
            ) , ( ) ( ) ( ) ( 0 1 2 0 0 * 0 2 j n j j k x x x Z x Z E x ........   (7)
Estimasi error variansi  2 k sangat bergantung pada jumlah  dan  lokasi  dari  lokasi-lokasi  yang  diamati. Oleh  sebab  itu  2 k ,  adalah  alat  yang  efisien  untuk penyelesaian  permasalahan  optimasi  jaringan,  dan perlu  ditekankan  juga  bahwa  2 k bukanlah  error estimasi ruang nyata aktual, tetapi error pemodelan.  Terdapat  beberapa  model spherical
(bentuk  bola)  yang  digunakan  dalam  pembuatan kontur  Kriging  seperti  Spherical,  Exponential, Gaussian, dan Perpangkatan. Berikut ini salah satu produk menggunakan spherical Model.

## Metode Kagan
Dari  beberapa  cara  penetapan  jaringan  pos  hujan yang  ada,  terdapat  cara  yang  relatif  sederhana dalam  pemakaian,  baik  dalam  pengertian  yang dibutuhkan maupun prosedur hitungannya.
Keuntungan  cara  ini  adalah  selain  jumlah  stasiun yang  dibutuhkan  dengan  tingkat  ketelitian  tertentu dapat  ditetapkan,  akan  tetapi  juga  sekaligus  cara yang  dapat  memberikan  pola  penempatan  stasiun hujan  dengan  jelas.  Cara  ini  dikemukakan  oleh Kagan (1967). Pada dasarnya cara ini mempergunakan  analisis  statistik  dan  mengaitkan kerapatan  jaringan  pengukur  hujan  dengan
kesalahan  interpolasi  dan  kesalahan  perataan. Dengan  menandai  bahwa  variabilitas  ruang  dapat dikuantifikasikan  dengan  korelasi  antara  stasiun, Metode  Kagan  dapat  menetapkan  jaringan  stasiun hujan  yang  memenuhi  kriteria  kesalahan  yang ditetapkan. Fungsi korelasi tersebut dapat disajikan seperti pada persamaan sebagai berikut:
o e o r r   
  ) ( ) ( .................................................  (8)
dimana:
) (  r =  koefisien korelasi untuk jarak  ) ( o r =  koefisien  korelasi  antara  stasiun  dengan jarak yang sangat kecil (± 0 km)
 =  jarak antara stasiun, km
o  =  radius  korelasi,  yaitu  jarak  antara  stasiun dimana korelasi berkurang dengan faktor e.
Untuk luas DAS sebesar A km 2 dan jumlah stasiun hujan  yang  ada  sebanyak  N,  maka relative  root mean  square  error, Z 1 dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan di bawah ini:
√ ̅ √ (   ( ) √ √ )
̅ ..............................................................  (9)
Dengan  mensubstitusikan  persamaan  –  persamaan di  atas,  maka  diperoleh  persamaan  yang  lebih sederhana seperti pada persamaan di bawah ini:
  l o r o r C Z o v  ) ( 49 . 0 ) ( 1 3 1 3    ........................... (10)
selanjutnya  dengan  mensubstitusikan  persamaan untuk  menghitung  jarak  antara  stasiun  dengan persamaan  untuk  menghitung  Z 3, maka  diperoleh persamaan  menghitung  kesalahan  interpolasi seperti pada persamaan di bawah ini:
  N A o r o r C Z o v  ) ( 52 . 0 ) ( 1 3 1
3    .................. (11)
Langkah  –  langkah  yang  dapat  ditempuh  untuk menentukan  kerapatan  jaringan  pos  hujan  dengan Metode Kagan adalah sebagai berikut:
a. Dari jaringan stasiun hujan yang tersedia, dapat dihitung nilai koefisian variasi (Cv) baik harian maupun bulanan, sesuai dengan yang diperlukan.
b. Dari jaringan stasiun hujan  yang tersedia dapat dicari  hubungan  antara  jarak  stasiun  dengan koefisien  korelasi,  baik  untuk  hujan  bulanan, sesuai yang diperlukan.
c. Hubungan  antara  jarak  stasiun  dengan  korelasi dibuat  dalam  bentuk  lengkung  exponensial mengikuti persamaan fungsi korelasi. Dari hasil persamaan  yang  dihasilkan  dapat  diperoleh besaran ) ( o r dan  dengan  pemadanan terhadap persamaan tersebut
d. Dengan  besaran  tersebut,  maka  parameter dihitung  Z 1 dan  Z 3 dapat  dihitung  setelah menentukan  besarnya  tingkat  ketelilitian  yang digunakan.
e. Setelah  jumlah  stasiun  ditetapkan  pada  suatu DAS,  maka  penempatan  pos  dapat  dilakukan dengan  menghitung  jarak  antara  stasiun,  dan selanjutnya  digambar  jaring-jaring  segitiga sama  sisi  dengan  panjang  sisi  sama  dengan l, seperti terlihat pada Gambar 3

## Gambar 3. Jaring-jaring segitiga metode Kagan

## Hasil Analisa
Untuk  Pulau  Seram  berhasil  diidentifikasi  jumlah pos  sebanyak  6  stasiun.  Dari  6  pos  tersebut selanjutnya  dihitung  jarak  antara  pos  dan  korelasi antara  data  pos  yang  ada.  Jarak  antara  6  pos  yang ada dan korelasi antara data pos dapat dilihat pada
Tabel 2
Tabel 2. Jarak dan korelasi antara pos di Pulau Seram
Pos Hujan Jarak Korelasi Way Eti - Way Hattu 25,250 - Way Eti - Nakupia 84,725 - Way Hattu - Aramania 5,316 0,911919 Way Hattu - Nakupia 69,900 0,532193 Aram ania - Nakupia 69,300 0,714692 Kobisanta - Matakabo 29,300 - Kobisanta - Way Eti 188,096 - Kobisanta - Nakupia 107,270 0,625581 Matakabo - Nakupia 133,067 - Kobisanta - Hattu 69,300 0,810286 Kobisanta - Amania 29,300 0,782210
Gambar 4. Skema metode rasionalisasi
Gambar 5. Grafik hubungan antara korelasi dengan jarak antara pos di Pulau Seram
Berdasarkan  data  tersebut  selanjutnya  dihitung parameter  Kagan  dengan  membuat  persamaan exponensial  antara  jarak  pos  dengan  korelasi  pos hujan.  Persamaan  yang  dihasilkan  dari  data tersebut sebagai berikut:

## ( )
..............................  (12)
dan  grafik  hubungan  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Berdasarkan  persamaan  di  atas  selanjutnya  dapat diperoleh nilai parameter Kagan dengan melakukan  pemadanan  antara  persamaan  yang dihasilkan  dengan  rumus  dasar  yang  diterapkan oleh Kagan.
Nilai  parameter  yang  diperoleh  adalah  0.8831 untuk koefisien korelasinya (r (o) ) dan 243 km untuk jarak  pos  yang  menyebabkan  korelasi  berkurang (ρ o ). Sementara untuk mendapatkan nilai koefisien
variasi  hujan  diperoleh  dengan  merata-ratakan seluruh data hujan dan selanjutnya dihitung standar deviasi dan rata-ratanya. Dari nilai  standar deviasi dan  hasil  rata-ratanya  diperoleh  nilai  koefisien variasi hujan sebesar 0,719.
Berdasarkan  hasil  parameter  yang  diperoleh  maka evaluasi  terhadap  jaringan  pos  hujan  yang  ada  di Pulau  Seram  dapat  ditentukan.  Evaluasi  tersebut berdasarkan  pada  skala  daerah  aliran  sungai (DAS). Evaluasi yang dilakukan meliputi kesalahan  interpolasi,  kesalahan  rata-rata,  dan jarak  antara  pos  serta  jumlah  pos  yang  ideal  yang tersedia berdasarkan tingkat kesalahannya.
Pulau  Seram  terdiri  dari  dari  beberapa  DAS, khusus untuk Kabupaten Seram Bagian Timur dan Maluku  Tengah  (sebagai  lokasi  studi)  yang selanjutnya dianalisa terdiri dari DAS:
- DAS Bobot (915,416 km²)
- DAS Toluarang dan Mual (432,487 km²)
- DAS Isal (572,422 km²)
- DAS Kobi (314,028 km²)
- DAS Tila (221,661 km²)
- DAS Ake Ternate (291,487 km²)
- DAS Matakabo (271,423 km²)
- DAS Bubi (348,653 km²)
- DAS Samal (316,467 km²)
- DAS terbesar  Masiwang (1189,338 km²) .
Penentuan  parameter  Kagan  tidak  dilakukan berdasarkan batasan DAS karena ketersediaan data kurang  mencukupi  untuk  analisa  Kagan,  sehingga pengambilan  parameter  Kagannya  dalam  lingkup
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 20 40 60 80 100 120 Jarak (km) K oe fis ie n K or el as i METODE Rasionalisasi Pos Curah Hujan
Kriging Kagan Persiapan Input Data Running Model STEPWISE Identifikasi Pos Dominan Identifikasi Pos Dominan Pengurangan Jumlah Pos Relokasi Pos
Distribusi Jaringan Hidrologi yang Efektif dan Efisien Rasionalisasi Pos Hidrometri Analisis, Pembobotan dan Regional
Survey dan Identifikasi Tidak Operasi
Operasi Dibangun lagi Tidak dibangun lagi Mutlak Perlu Skala prioritas Pengurangan Jumlah Pos Rekonsiliasi Pos Identifikasi dan Evaluasi Tarik Garis yang Memiliki Besaran Sama Plot Parameter Iklim pada Peta Jaringan Pos Klimatologi Processing Data & Analisis Rasionalisasi Pos Klimatologi
yang  lebih  luas  yaitu  seluruh  Pulau  Seram.Pada Tabel  3  di  bawah  ini  ditampilkan  analisa  Kagan untuk  DAS  Masiwang,  sedangkan  dengan  cara analisis yang sama dilakukan terhadap DAS Bobot, DAS  Toluarang  dan  Mual,  DAS  Isal,  DAS  Kobi,
DAS  Tila,  DAS  Ake  Ternate,  DAS  Matakabo, DAS  Bubi  dan  DAS  Samal  (hasil  analisis  Kagan tidak ditampilkan).

## Analisa Kagan di DAS Masiwang
Tabel 3. Hasil perhitungan jumlah pos, kesalahan rata-rata dan interpolasi serta jarak pos yang
diperoleh di DAS Masiwang Hasil perhitungan Kagan di DAS Masinawang Luas = 1189,3  km Z1  : Kesalahan perataan (hitungan) r (o) = 0,8831 Z3  : Kesalahan interpolasi  o =   243,9  km N : Jumlah pos C v =   0,719 L : Jarak antara pos N Z1 Z3 L N Z1 Z3 L N Z1 Z3 L N Z1 Z3 L 1  27,793  23,176  36.90  26  4,951  16,348  7.24   51 3,509  15,762  5.17   76 2,865 15,490  4.23 2  19,016  20,947  26.09  27  4,856  16,311  7.10   52 3,474  15,748  5.12   77 2,846 15,482  4.21 3  15,290  19,881  21.30  28  4,766  16,275  6.97   53 3,441  15,734  5.07   78 2,827 15,474  4.18 4  13,119  19,217  18.45  29  4,681  16,241  6.85   54 3,408  15,720  5.02   79 2,809 15,466  4.15 5  11,658  18,750  16.50  30  4,601  16,209  6.74   55 3,376  15,707  4.98   80 2,791 15,459  4.13 6  10,591  18,398  15.06  31  4,524  16,178  6.63   56 3,346  15,694  4.93   81 2,773 15,451  4.10 7 9,768  18,119  13.95  32  4,451  16,149  6.52   57 3,316  15,681  4.89   82 2,756 15,444  4.08 8 9,109  17,892  13.05  33  4,382  16,121  6.42   58 3,286  15,669  4.85   83 2,739 15,437  4.05 9 8,566  17,701  12.30  34  4,315  16,094  6.33   59 3,258  15,657  4.80   84 2,723 15,429  4.03 10  8,109  17,538  11.67  35  4,252  16,068  6.24   60 3,230  15,645  4.76   85 2,706 15,422  4.00 11  7,717  17,397  11.13  36  4,191  16,043  6.15   61 3,203  15,634  4.72   86 2,690 15,416  3.98 12  7,376  17,273  10.65  37  4,133  16,020  6.07   62 3,177  15,623  4.69   87 2,675 15,409  3.96 13  7,076  17,162  10.23  38  4,077  15,997  5.99   63 3,151  15,612  4.65   88 2,659 15,402  3.93 14  6,810  17,063 9.86  39  4,023  15,975  5.91   64 3,126  15,601  4.61   89 2,644 15,396  3.91 15  6,571  16,974 9.53 40  3,971  15,954  5.83   65 3,101  15,591  4.58   90 2,629 15,389  3.89 16  6,356  16,893 9.23  41  3,922  15,933  5.76   66 3,077  15,581  4.54   91 2,614 15,383  3.87 17  6,160  16,818 8.95  42  3,874  15,913  5.69   67 3,054  15,571  4.51   92 2,600 15,377  3.85 18  5,981  16,750 8.70  43  3,828  15,894  5.63   68 3,031  15,561  4.47   93 2,586 15,370  3.83 19  5,817  16,684 8.47  44  3,783  15,876  5.56   69 3,009  15,552  4.44   94 2,572 15,364  3.81 20  5,665  16,628 8.25  45  3,740  15,858  5.50   70 2,987  15,542  4.41   95 2,558 15,358  3.79 21  5,525  16,574 8.05  46  3,698  15,841  5.44   71 2,965  15,533  4.38   96 2,544 15,353  3.77 22  5,394  16,523 7.87  47  3,658  15,824  5.38   72 2,944  15,524  4.35   97 2,531 15,347  3.75 23  5,273  16,475 7.69 48  3,619  15,808  5.33 73 2,924  15,515  4.32   98 2,518 15,341  3.73 24  5,159  16,430 7.53  49  3,581  15,792  5.27   74 2,904  15,507  4.29   99 2,505 15,336  3.71 25  5,052  16,388 7.38  50  3,544  15,777  5.22   75 2,884  15,498  4.26  100  2,492 15,330  3.69
0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Jumlah Pos Kesalahan Perhitungan & Interpolasi (%) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Jarak Antara Pos (km) Hitungan Interpolasi Jarak
Gambar 7. Distribusi pos hujan di DAS Masiwang dengan kesalahan 10 %.
Gambar 8. Distribusi pos hujan di DAS Masiwang dengan kesalahan 5%.

## Analisis Jaringan Pos Berdasarkan Rekomendasi WMO
WMO merupakan organisasi meteorologi internasional  telah  memberikan  rekomendasi jumlah  pos  hujan  yang  ada  pada  suatu  wilayah berdasarkan karakteristik topografi daerah tersebut. Jumlah atau kerapatan pos yang direkomendasikan tersebut dapat dilihat pada Tabel 4
Berdasarkan Tabel 4, maka jumlah pos hujan yang direkomendasikan  oleh  WMO  dapat  ditentukan untuk  masing-masing  DAS.  Karena  lokasi  DAS merupakan  daerah  yang  bergunung  dan  berada  di daerah  tropis,  maka  jumlah  kerapatan  pos  hujan
yang  direkomendasikan  adalah  sekitar  100  km 2 sampai  250  km 2 setiap  pos  hujan  untuk  kondisi normal.  Dengan  kondisi  tersebut,  maka  seluruh DAS  yang  dianalisa  dapat  ditentukan  jumlah  pos hujan yang harus terpasang dalam suatu DAS agar dapat  memantau  kondisi  hidrologi  suatu  DAS. Jumlah  tersebut  memang  ditentukan  hanya berdasarkan  kondisi  luas  DAS  dan  kondisi topografinya.  Adapun  jumlah  pos  hujan  yang diperlukan  pada  DAS  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel  4.  Berdasarkan  tabel  tersebut  maka  jumlah pos  yang  harus  terpasang  untuk  memantau karakteristik  hidrologi  minimum  sebanyak  25  pos dan maksimum sebanyak 54 pos.

## Tabel 4. Kerapatan minimum yang direkomendasikan WMO
No. Tipe Luas daerah (km 2 ) per satu pos hidrometri Kondisi normal Kondisi sulit 1. Daerah dataran tropis mediteran dan sedang 1.000 – 2.500 (600 – 900) 3.000 – 9.000 2. Daerah pegunungan tropis mediteran dan sedang 300 – 1.000 (100 –250) 1.000 – 5.000 (250 – 1.000) 3. Daerah kepulauan kecil bergunung dengan curah hujan bervariasi 140 – 300 (25) 4. Daerah arid dan kutub 5.000 – 20.000
(1.500 – 10.000)
Sumber : L. Horst, 1981

## Tabel 5. Jumlah pos hujan yang direkomendasikan oleh WMO
No. Nama DAS Area (km 2 ) Jumlah pos hujan Maksimum Minimum 1 DAS Masiwang 1189.338 12 5 2 DAS Bobot 915.416 10 4 3 DAS Toluarang dan Mual 432.487 5 2 4 DAS Isal 572.422 6 3 5 DAS Kobi 314.028 4 2 6 DAS Tila 221.661 3 1 7 DAS Ake Ternate 291.487 3 2 8 DAS Matakabo 271.423 3 2 9 DAS Bubi 348.653 4 2 10 DAS Samal 316.467 4 2 Jumlah pos hujan 54 25 Tabel 6. Perbandingan jumlah pos hujan hasil Kagan dan WMO No. Nama DAS Area (km 2 ) Kerapatan WMO Kagan Keterangan Maks. Min. 10% 5% 1 DAS Masiwang 1189.338 12 5 7 25 Kondisi berbukit-bukit 2 DAS Bobot 915.416 10 4 7 25 Kondisi berbukit-bukit 3 DAS Toluarang dan Mual 432.487 5 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit 4 DAS Isal 572.422 6 3 6 25 Kondisi berbukit-bukit 5 DAS Kobi 314.028 4 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit 6 DAS Tila 221.661 3 1 6 24 Kondisi berbukit-bukit 7 DAS Ake Ternate 291.487 3 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit 8 DAS Matakabo 271.423 3 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit 9 DAS Bubi 348.653 4 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit 10 DAS Samal 316.467 4 2 6 24 Kondisi berbukit-bukit Jumlah pos hujan 54 25 62 243
Tabel 7. Jumlah pos hidrometri yang harus terpasang di Pulau Seram
No. Nama DAS Area (km 2 ) Kerapatan WMO Keterangan Maks. Min. 1  DAS Masiwang 1189.338 8 3 Sungai bercabang 2  DAS Bobot 915.416 9 1 Sungai bercabang 3  DAS Toluarang dan Mual 432.487 7 1 Sungai bercabang 4  DAS Isal 572.422 2 1 Sungai bercabang 5  DAS Kobi 314.028 3 1 Sungai bercabang 6  DAS Tila 221.661 2 1 Sungai bercabang 7  DAS Ake Ternate 291.487 2 1 Sungai bercabang 8  DAS Matakabo 271.423 1 1 Bentuk sungai memanjang 9  DAS Bubi 348.653 2 1 Sungai bercabang 10  DAS Samal 316.467 3 1 Sungai bercabang Jumlah Pos Hujan 39 12

## Analisis rasionalisasi jaringan pos debit
Rasionalisasi  pos  debit  untuk  daerah  studi  secara ilmiah  sulit  dilakukan  karena  ketersediaan  data hidrologi  khususnya  data  debit  sangat  minim. Namun  secara  teoritis  metode  yang  valid  untuk melakukan  analisa  rasionalisasi  untuk  pos  debit masih  kurang  khususnya  di  Indonesia  maupun  di luar  negeri.  Secara  umum  penempatan  pos hidrometri (debit) masih sangat subyektif tergantung dari kondisi sungainya dan pengembangan  DASnya.  Namun  dapat  kita tentukan  jika  setiap  DAS  minimal  terpasang  satu pos  hidrometri  untuk  memantau  kondisi  potensi alirannya,  maka  diperlukan  sekitar  18  pos hidrometri.  Apabila  kita  perhatikan  kondisi karakteristik sungainya, apakah sungainya memiliki  anak  sungai  (sungai  bercabang)  atau tidak,  maka  di  setiap  pertemuan  anak  sungai dipasang pos hidrometri untuk memantau karakteristik  hidrologinya,  sehingga  jumlah  pos yang  harus  terpasang  kurang  lebih  sekitar  66  pos. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 7.
Hasil  jumlah  pos  hidrometri  tersebut  di  atas  tidak menutup  kemungkinan  untuk  bertambah,  karena keperluan  khusus  seperti  pemantauan  daerah irigasi  atau  untuk  memantau inflow suatu  danau dan keperluan khusus lainnya.

## Kesimpulan
Dari  pembahasan  dan  hasil  analisa  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Kerapatan  pos  hidrologi  di  Pulau  Seram  masih sangat rendah. Untuk pemanfaatan dan pengembangan  sumber  daya  air  pada  DAS yang berpotensi dibutuhkan pos hidrologi yang memadai.
2. Untuk  memperoleh  kualitas  data  hidrologi terutama data debit perlu dibangun fasilitas alat bantu pengukuran debit berupa cable way .
3. Kondisi  pos  hidrologi  sangat  bervariasi  dari kondisi  baik,  rusak  ringan,  rusak  sedang  dan rusak berat, bahkan hancur sama sekali, hal ini antara  lain  disebabkan  oleh  beberapa  faktor antara lain:
a. lokasi yang sulit dijangkau;
b. terbatasnya dana pengelolaan pos;
c. terbatasnya staf  hidrologi;
d. pengamat  yang  kurang  disiplin  dalam menjalankan tugas, dikarenakan honor sangat kecil dan pembayaran tidak tepat waktu;
e. belum  seluruh  pengamat  mengetahui  akan tugas dan kewajibannya.
4. Metode  Kriging  dan stepwise tidak  cocok digunakan  untuk  analisis  rasionalisasi  Jaringan Pos  Hidrologi  di  Pulau  Seram,  dikarenakan keterbatasan data dan jumlah pos hidrologi, lagi pula  kedua  metode  tersebut  cenderung  untuk mengurangi jumlah pos dan hanya sesuai untuk daerah  yang  kerapatan  posnya  tinggi  seperti  di Pulau Jawa.
5. Dibutuhkan  penambahan  dana  dan  staf  untuk pengelolaan  pos  hidrologi  yang  letaknya tersebar.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan-kesimpulan  penelitian seperti  di  atas,  beberapa  rekomendasi  diajukan oleh peneliti sebagai berikut:
1. Hasil  rasionalisasi  agar  ditindak  lanjuti  dengan penambahan  pos  hidrologi  dan  dilakukan secara bertahap seiring dengan rencana strategis  pengembangan  sumber  daya  air Provinsi Maluku, dan secara otomatis dibutuhkan  penambahan  dana  dan  staf  untuk pengelolaan  hidrologi  khususnya  di  Pulau Seram dan umumnya di Provinsi Maluku.
2. Lokasi  pos  hidrologi  hasil  dari  analisis rasionalisasi  masih  bersifat  tentatif,  sehingga pada  saat  pelaksanaan  pembangunan  pos  harus dilakukan survei terlebih dahulu agar pos  yang dipasang  memenuhi  persyaratan  baik  teknis maupun  non  teknis  dan  diusahakan  dekat dengan permukiman.
3. Agar  penjaga  pos  dapat  bekerja  dengan  lebih baik,  maka  disarankan  agar  honorarium  dapat dinaikkan  serta  dijelaskan  hak  dan  kewajiban penjaga pos.
4. Untuk meningkatkan kualitas data agar dilakukan  pengukuran  debit  secara  rutin minimal 6 kali dalam setahun yang dilaksanakan  pada  kondisi  air  rendah,  sedang dan  tinggi  (banjir).  Selain  pengukuran  juga harus dilakukan inspeksi pos untuk mengetahui kondisi  pos  sehingga  kontinuitas  data  dapat terjamin
5. Untuk menunjang dan memperlancar pengelolaan  hidrologi  dibutuhkan  sarana  dan prasarana yang memadai antara lain:
a. penambahan  staf  yang  memadai  baik  secara kualitas  dan  kuantitas  serta  mempunyai dedikasi yang tinggi;
b. ruangan  untuk  staf  dan  pimpinan  yang memadai;
c. peralatan pengukuran debit yang lengkap;
d. kendaraan operasional;
e. komputer dan software pengolahan data dan;
f. suku  cadang  peralatan  untuk  menjamin kesinambungan data.

## Daftar Pustaka
Ariyoso, 2009. Regresi Stepwise , 12 Mei 2012.
Azwar Rhosyied, 2009. Apa itu Regresi
Stepwise…? .http://statisticsanalyst.wordpress.com/ 2009/08/18/apa-itu-regresi-stepwise/, 12 Mei 2012.
BWS  Maluku,  2012. Data  terkait  pada  Satuan Kerja  Operasi  dan  Pemeliharaan ,  Balai  Wilayah Sungai Maluku, Maluku.
Irfan  Sudono,  Charisal  Akdian  dan  Bayu  Raharja, 2011. Rasionalisasi  Jaringan  Pos  Hidrologi, http://raharjabayu.wordpress.com/2011/06/09/rasio nalisasi-jaringan-pos-hidrologi/, 10 Mei 2012.
Ludofikus  Dumin,  2008.  Revitalisasi  Jaringan  Pos Penakar Hujan pada Daerah Aliran Sungai Benain, jurnal.pdii.lipi.go.id/admin/jurnal/22096773_1979 -9640.pdf, 2012.
Suryana, 2008. Analisis Diskriminan dan Analisis Regresi (Stepwise) , http://statistikaterapan.wordpress.com/2008/09/17/ analisis-diskriminan-dan-analisis-regresi-stepwise/. 14 Mei 2012.